FR 3150029 A1 20241220 FR 2305971 A 20230613 Procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe, dispositif , programme d’ordinateur et véhicule automobile associés L’invention concerne l’estimation d’une distance entre un véhicule automobile (4) et un objet externe (8), le véhicule étant équipé d’au moins une caméra (26) de capture d’images numériques dans un champ de capture, le véhicule (4) comportant un dispositif de calcul embarqué (22) adapté pour calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe situé dans ledit champ de capture, comportant, pour chaque objet externe, une première information de position estimée dudit objet. Un moteur de calcul paramétré, prend en entrée les caractéristiques estimées et fournit une deuxième information de position corrigée dudit objet externe, utilisée pour estimer la distance entre le véhicule automobile et l’objet externe. Les valeurs des paramètres du moteur de calcul sont obtenues dans une phase d’apprentissage préalable, prenant en compte, pour chaque objet externe, les caractéristiques estimées à partir des images numériques et des points de référence obtenus par au moins un capteur de télédétection. Figure pour l'abrégé : Figure 1 Procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe, dispositif, programme d’ordinateur et véhicule automobile associés La présente invention concerne un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe audit véhicule, le véhicule automobile étant équipé d’au moins une caméra configurée pour capturer des images numériques dans un champ de capture à l’extérieur du véhicule automobile. L’invention concerne également un dispositif d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe audit véhicule associé, et un programme d’ordinateur associé. L’invention concerne en outre un véhicule automobile comportant un dispositif d’estimation d’une distance entre le véhicule automobile et un objet externe. L’invention se situe dans le domaine du pilotage sécurisé de véhicules automobiles, et trouve des applications notamment dans le domaine du pilotage automatique des véhicules automobiles autonomes. En effet, dans le domaine du pilotage sécurisé des véhicules automobiles, et notamment dans le pilotage automatique ou semi-automatique, il est nécessaire d’identifier et de positionner spatialement, au fur et à mesure du temps, tout objet externe au véhicule considéré, également appelé véhicule propre ou « ego-vehicle » en anglais, de manière à éviter toutes collision. En particulier, un objet externe au véhicule, par exemple un objet externe en déplacement, devient un obstacle s’il suit une trajectoire susceptible de croiser la trajectoire du véhicule automobile considéré. Une telle détection de risque de collision est également utile dans des systèmes d’aide à la conduite, même pour des véhicules automobiles avec conducteur à bord. Un problème critique pour la sécurité est la détection anticipée d’obstacles sur le trajet d’un véhicule en mouvement, permettant de prendre des mesures correctrices pour que le véhicule ne percute pas ces obstacles. Les véhicules automobiles sont équipés de capteurs, notamment de capteurs de prise de vue comme une ou plusieurs caméras configurées pour capter des images numériques, ainsi qu’optionnellement de capteurs radar permettant de détecter des objets externes, obstacles potentiels, dans un environnement externe du véhicule automobile considéré, par la technologie radar. On connaît des systèmes d’aide à la conduite automobile, appelés systèmes ADAS pour « Advanced Driver Assistance Systems », et des systèmes d’identification et d’évitement d’obstacles pour véhicules autonomes. On connaît un système de détection d’objets externes et d’estimation de caractéristiques de chaque objet externe détecté, incluant une information de position dans un plan de représentation donné, à partir des images numériques captées par une caméra ou plusieurs caméras embarqués, en appliquant un traitement des images numériques captées. Néanmoins, la fiabilité de positionnement obtenue par un tel traitement d’images numériques n’est pas toujours suffisante, ce qui peut, dans certains cas de figure, s’avérer critique. Il existe un besoin d’améliorer la précision du positionnement d’objets externes détectés par rapport au véhicule automobile considéré, tout en évitant un surcoût calculatoire élevé. A cet effet, l’invention propose, selon un aspect, un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe, le véhicule automobile étant équipé d’au moins une caméra configurée pour capturer des images numériques dans un champ de capture à l’extérieur du véhicule automobile, le véhicule comportant un dispositif de calcul embarqué adapté pour traiter lesdites images numériques captées et calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe situé dans ledit champ de capture, lesdites caractéristiques estimées comportant, pour chaque objet externe, une première information de position estimée dudit objet dans un système de coordonnées dans lequel ledit véhicule automobile est également positionné. Ce procédé comporte la mise en œuvre, par un processeur dudit dispositif de calcul embarqué : -pour le ou chaque objet externe, une fourniture desdites caractéristiques estimées à partir des images numériques captées en entrée d’un moteur de calcul paramétré, entraîné par apprentissage machine dans une phase préalable d’apprentissage, ledit moteur de calcul étant configuré pour fournir une deuxième information de position corrigée dudit objet externe, et -une estimation d’une distance entre le véhicule automobile et l’objet externe en fonction d’une position courante du véhicule automobile et de ladite deuxième information de position corrigée. Dans la phase préalable d’apprentissage, est mis en œuvre un apprentissage machine des valeurs des paramètres dudit moteur de calcul prenant en compte, pour chaque objet externe, les caractéristiques estimées dudit objet externe à partir des images numériques capturées et de points de référence obtenus par au moins un capteur de télédétection. Avantageusement, le procédé de l’invention met en œuvre un moteur de calcul paramétré, configuré pour calculer une information de position corrigée, ce moteur de calcul étant entraîné par apprentissage machine pour fournir une telle information de position corrigée, à partir de points de référence obtenus par au moins un capteur de télédétection embarqué en plus des caractéristiques estimées à partir des images numériques. Le procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe selon l’invention peut également présenter une ou plusieurs des caractéristiques ci-dessous, prises indépendamment ou selon toutes les combinaisons techniquement envisageables. Au moins un capteur de télédétection fournissant lesdits points de référence est un capteur LIDAR. Le véhicule automobile est équipé d’au moins un capteur radar fournissant des points radar instantanés, lesdits points radar instantanés étant en outre fournis en entrée dudit moteur de calcul. L’apprentissage machine des valeurs des paramètres du moteur de calcul prend en compte en outre une vitesse de déplacement dudit objet externe, et dans lequel le moteur de calcul prend en entrée une vitesse instantanée dudit objet externe. La vitesse instantanée dudit objet externe est calculée à partir desdites image numériques captées. La vitesse instantanée dudit objet externe est obtenue à partir de points radar fournis par au moins un capteur radar embarqué. Les caractéristiques estimées comportent en outre, pour chaque objet externe, une classification dudit objet externe dans une classe d’objets parmi une pluralité de classes prédéterminées, ladite classification étant fournie en entrée dudit moteur de calcul. Les caractéristiques estimées comprennent, pour un objet externe détecté, un cadre rectangulaire dans lequel ledit objet externe est situé, ladite première information de position estimée comportant des coordonnées dans ledit système de coordonnées d’au moins deux coins dudit cadre rectangulaire. La phase préalable d’apprentissage comporte, pour au moins un véhicule et au moins un objet externe audit véhicule, une réception de données d’apprentissage comprenant des caractéristiques estimées de l’objet externe et d’une pluralité de points obtenus par au moins un capteur de télédétection embarqué, puis une extraction, à partir de la pluralité de points de télédétection, d’au moins un point de référence associé audit objet externe, ledit point de référence étant, pour un objet externe donné, le point de télédétection le plus proche, selon une métrique choisie, dudit véhicule et d’un coin du cadre représentant ledit objet externe. Selon un autre aspect, l’invention concerne un dispositif d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe le véhicule automobile étant équipé d’au moins une caméra configurée pour capturer des images numériques dans un champ de capture à l’extérieur du véhicule automobile, le véhicule comportant un dispositif de calcul embarqué adapté pour traiter lesdites images numériques captées et calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe situé dans ledit champ de capture, lesdites caractéristiques estimées comportant, pour chaque objet externe, une première information de position estimée dudit objet dans un système de coordonnées dans lequel ledit véhicule automobile est également positionné, le dispositif comportant un processeur configuré pour mettre en œuvre: -pour le ou chaque objet externe, un module de fourniture desdites caractéristiques estimées à partir des images numériques captées en entrée d’un moteur de calcul paramétré, entraîné par apprentissage machine dans une phase préalable d’apprentissage, ledit moteur de calcul étant configuré pour fournir une deuxième information de position corrigée dudit objet externe, et -un module d’estimation d’une distance entre le véhicule automobile et l’objet externe en fonction d’une position courante du véhicule automobile et de ladite deuxième information de position corrigée, des valeurs des paramètres dudit moteur de calcul étant obtenues par mise en œuvre, dans la phase préalable d’apprentissage, d’un apprentissage machine des valeurs des paramètres dudit moteur de calcul prenant en compte, pour chaque objet externe, les caractéristiques estimées dudit objet externe à partir des images numériques capturées et de points de référence obtenus par au moins un capteur de télédétection. Le dispositif d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe est configuré pour mettre en œuvre le procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe tel que brièvement décrit ci-dessus, selon toutes ses variantes. Selon un autre aspect, l’invention concerne un support d’enregistrement d’informations, sur lequel sont mémorisées des instructions logicielles pour l’exécution d’un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe tel que brièvement décrit ci-dessus, lorsque ces instructions sont exécutées par un dispositif électronique programmable. Selon un autre aspect, l’invention concerne également un programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un tel procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe tel que brièvement décrit ci-dessus. Selon un autre aspect, l’invention concerne un véhicule automobile équipé d’au moins une caméra configurée pour capturer des images numériques dans un champ de capture à l’extérieur du véhicule automobile, le véhicule comportant un dispositif de calcul embarqué adapté pour traiter lesdites images numériques captées et calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe situé dans ledit champ de capture, lesdites caractéristiques estimées comportant, pour chaque objet externe, une première information de position estimée dudit objet dans un système de coordonnées dans lequel ledit véhicule automobile) est également positionné, et comportant un dispositif d’estimation d’une distance entre ledit véhicule automobile et un objet externe tel que brièvement décrit ci-dessus. L’invention apparaîtra plus clairement à la lecture de la description qui va suivre, donnée uniquement à titre d’exemple non limitatif, et faite en référence aux dessins dans lesquels : la est une représentation schématique d’une vue de dessus d’un véhicule automobile équipé de caméras et de capteurs radar et d’objets externes et points radar détectés ; la est une représentation schématique d’un système d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe ; la est un logigramme des principales étapes d’un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe, dans la phase d’exploitation, selon un mode de réalisation ; la est un logigramme des principales étapes d’un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe, dans la phase d’apprentissage, selon un mode de réalisation ; la est un exemple schématique de la correction de la position d’objets externes à un véhicule automobile considéré. L’invention s’applique pour tout type de véhicule automobile, avec conducteur à bord, semi-autonome ou autonome. La illustre une vue de dessus schématisée 2 d’un véhicule automobile 4 (qui est le véhicule considéré ou « ego-vehicle » en anglais), et d’une pluralité d’objets externes. La vue 2 est une représentation schématique dans un plan de représentation, à un instant temporel donné, étant entendu que lorsque le véhicule 4 est en déplacement, une succession de telles représentations 2 est obtenue. Par exemple, le véhicule 4 est en déplacement le long d’une route, non représentée dans la . Le véhicule automobile 4 est représenté schématiquement par un cadre rectangulaire. Le plan de représentation de la est un plan en vue du dessus de la scène. Des cadres 6 sont également représentés dans la figure, ces cadres étant représentatifs des objets externes, les objets externes étant détectés par une méthode de détection et catégorisés dans une pluralité de catégories prédéterminées. Chaque cadre, dimensionné en fonction de la catégorie de l’objet, est positionné en fonction de la position et de l’orientation de l’objet détecté, le cadre étant placé au plus proche des contours de l’objet détecté dans le plan de représentation. Les cadres 6 sont de préférence de forme rectangulaire. Ainsi, la position d’un tel cadre rectangulaire est facile à exprimer, par exemple via la position des coins ou la position du centre géométrique et les dimensions des côtés. La position d’un point (e.g. coin ou centre géométrique) est par exemple exprimée par des coordonnées dans un système de coordonnées (ou référentiel) du plan de représentation, par exemple un système de coordonnées scalaires (O,X, Y) associé au véhicule automobile comme représenté dans la . Outre les cadres 6 indicatifs de la position estimée des objets externes, des objets externes 8 correspondants sont représentés par des zones hachurées dans la . Les zones hachurées représentent la position effective (ou vérité terrain) des objets externes. Les objets externes, sont par exemple d’autres véhicules automobiles, vélos ou piétons, ou des objets fixes de bord de route. Le véhicule automobile 4 est équipé de plusieurs capteurs, e.g. d’au moins une caméra numérique, préférentiellement une caméra numérique bidimensionnelle configurée pour capter des images numériques bidimensionnelles de l’environnement externe du véhicule à des instants successifs dans le temps. Dans l’exemple illustré, le véhicule 4 est équipé de quatre caméras 26, positionnées respectivement à l’avant, à l’arrière, sur le flanc latéral droit et sur le bord flanc gauche du véhicule. Par exemple, considérant que l’avant du véhicule 4 est indiqué par l’axe X, les caméras sont des caméras monoculaires, chaque caméra ayant un champ de vision 10 1 à 10 4 associé : 10 1 est le champ de vision de la caméra 26 1 située à l’avant du véhicule 4, 10 2 est le champ de vision de la caméra 26 2 située à l’arrière du véhicule 4, 10 3 est le champ de vision de la caméra 26 3 située sur le flanc droit du véhicule 4, 10 4 est le champ de vision de la caméra 26 4 située sur le flanc gauche du véhicule 4. De plus, le véhicule 4 est équipé d’au moins un capteur radar 25, et plus particulièrement d’une pluralité de capteurs radar 25 dans l’exemple de la , par exemple de quatre capteurs radar situés respectivement à l’avant, à l’arrière et sur les flancs latéraux du véhicule. Chacun des capteurs radar 25 a un champ de capture 15 associé. Dans la on a représenté un capteur 25 1 et le champ de capture 15 1 associé. Plus généralement, les capteurs embarqués 25 sont des capteurs de télédétection, en particulier des capteurs radar ou LIDAR. Des points issus de la détection par les capteurs radar, dits points radars, référencés par la référence 12, sont également obtenus et positionnés par leur position (e.g. coordonnées dans le système de coordonnées choisi) détectée dans le plan de représentation. Le procédé de l’invention permet de corriger une première information de position estimée des objets externes au véhicule, à partir d’un traitement d’images numériques, par exemple obtenues par des caméras monoculaires embarquées, pour obtenir une deuxième information de position corrigée, plus proche de la position effective des objets externes 8. Ainsi, l’estimation de distance entre chaque objet externe et le véhicule 4 considéré est améliorée en précision, ce qui permet d’améliorer la prévention de risque de collision. La représente schématiquement un système d’estimation de distance entre un véhicule automobile et un objet externe. Le système s’applique bien entendu pour une estimation de distance entre le véhicule automobile et chaque objet externe détecté dans un environnement proche du véhicule, par exemple dans un rayon de 80 mètres autour du véhicule, de préférence, dans un rayon de 20 mètres. Le système 20 comporte d’une part un dispositif 22 d’estimation de distance entre un véhicule automobile 24 et un objet externe (non représenté dans la ). Le dispositif 22 est un dispositif électronique programmable, qui est un dispositif de calcul embarqué à bord du véhicule 24, par exemple un ordinateur de bord. Le véhicule 24 comporte en outre une ou plusieurs caméras 26, qui sont par exemple des caméras de prise de vue de type caméras monoculaires. Optionnellement, le véhicule 24 embarque un ou plusieurs capteurs radar 25. Le système 20 comporte d’autre part un dispositif électronique de calcul 30. Ce dispositif électronique de calcul 30 est par exemple situé dans un centre de calcul, i.e. il est non-embarqué. Le dispositif 22 met en œuvre une estimation de distance entre le véhicule 24 considéré et un objet externe dans une phase d’exploitation, mise en œuvre dans le véhicule 24 en conditions d’utilisation de ce véhicule, i.e. lorsqu’il se déplace entre un point A et un point B. Dans l’exemple de la , le dispositif électronique 22 d’estimation d’une distance entre le véhicule 24 et un objet externe comprend une unité de traitement d’information, formée par exemple d’un processeur 32 et d’une unité de mémoire électronique 34 associée au processeur 32. Le dispositif électronique 22 comprend en outre, en option, une unité 36 de communication, configurée pour communiquer selon un protocole de communication choisi avec un dispositif distant. Ce dispositif électronique 22 comprend un module 38 de traitement d’images numériques captées, qui fournit des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe au véhicule 24, ces caractéristiques estimées comportant, pour chaque objet externe, une estimation d’une première information de position estimée dans un plan de représentation choisi. Par exemple, le plan de représentation choisi est un plan en vue de dessus, et la première information de position estimée comprend les coordonnées des coins respectifs d’un cadre rectangulaire de l’objet externe détecté, dans le système de coordonnées choisi. Les caractéristiques estimées comportent également une classification de l’objet externe parmi une pluralité de classes prédéterminées. Par exemple, la pluralité de classes prédéterminées inclut les classes suivantes : {piéton, vélo, moto, voiture, camion}. Le dispositif électronique 22 comprend en outre un module 40 de mise en œuvre d’un moteur de calcul paramétré 55, entraîné par apprentissage machine dans une phase préalable d’apprentissage. Pour chaque objet externe détecté, des données d’entrée comprenant les caractéristiques estimées par le module 38 sont fournies en entrée du moteur de calcul, ce moteur de calcul étant configuré pour calculer une deuxième information de position corrigée de l’objet externe. De manière facultative, les données d’entrée comprennent des points radar instantanés, obtenus par le ou les capteurs radar embarqués. De plus, dans des modes de réalisations, les données d’entrée comprennent une vitesse estimée du véhicule 24. La vitesse estimée est par exemple calculée à partir des points radar instantanés. En variante, la vitesse estimée est calculée à partir d’images numériques successives, par suivi d’objet (en anglais « tracking ») entre image successives. Le dispositif électronique 22 comprend également un module 42 d’estimation de la distance entre chaque objet externe détecté et le véhicule automobile 24, en fonction d’une position courante du véhicule et de la deuxième information de position corrigée. Dans un mode de réalisation, les modules 38, 40, 42 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur 32. La mémoire 34 du dispositif électronique 22 est alors apte à stocker un logiciel de traitement d’images numériques captées pour calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe au véhicule 24, un logiciel de mise en œuvre d’un moteur de calcul et un logiciel d’estimation de la distance entre chaque objet externe détecté et le véhicule automobile 24. Le processeur est alors apte à exécuter chacun des logiciels parmi le logiciel de traitement d’images numériques captées pour calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe au véhicule 24, le logiciel de mise en œuvre d’un moteur de calcul et le logiciel d’estimation de la distance entre chaque objet externe détecté et le véhicule automobile 24. En variante non représentée, les modules 38, 40 et 42 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Dans le mode de réalisation où les modules 38, 40 et 42 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles exécutables, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, ce programme est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. Le dispositif électronique de calcul 30 met en œuvre une phase préalable d’apprentissage par apprentissage machine des paramètres du moteur de calcul 40. De préférence, le moteur de calcul 40 implémente un modèle de prédiction entraîné par la méthode d’entraînement machine XGBoost (pour « eXtreme Gradient Boosting » ou amplification extrême de gradient en français), connue dans le domaine de l’intelligence artificielle. L’apprentissage machine est effectué sur des données d’entrée d’apprentissage comprenant des informations de corrections, sous la forme de points de référence associés aux cadres représentatifs des objets externes. Ainsi, dans un mode de réalisation, le moteur de calcul 40 est entraîné dans la phase d’apprentissage pour fournir en sortie des deuxièmes informations de position corrigées en fonction de premières informations de position obtenues en entrée, et des points de référence. Le dispositif électronique 30 comprend une unité de traitement d’information, formée par exemple d’un processeur 50 et d’une unité de mémoire électronique 52 associée au processeur 50. Le dispositif électronique 30 comprend en outre, en option, une unité 54 de communication, configurée pour communiquer selon un protocole de communication choisi avec un dispositif distant. Ce dispositif électronique 30 comprend un module 56 de réception de données d’apprentissage 58, par exemple mémorisées dans la mémoire électronique 52. En variante, les données d’apprentissage 58 sont reçues via l’unité 54 de communication d’un ou plusieurs dispositifs externes. Les données d’apprentissage 58 sont fournies pour un véhicule et un objet externe au véhicule, à des successions d’instants temporels dans un intervalle temporel de traitement, et comprennent : des caractéristiques estimées 60 par traitement d’images, comprenant des premières informations de position dans le système de coordonnées ; des points radar 62, obtenus par au moins un capteur rader embarqué par le véhicule, définis par des coordonnées dans le système de coordonnées, et des points de télédétection 64, obtenus par au moins un capteur de télédétection embarqués, de préférence un capteur LIDAR. Le dispositif électronique 30 comporte également un module 66 d’extraction de points de référence, qui sont associé à l’objet externe et qui sont suivis pendant un intervalle temporel, comme expliqué plus en détail ci-après. Enfin, le dispositif électronique 30 comporte un module 68 d’apprentissage machine des valeurs des paramètres du moteur de calcul 40 pour fournir des positions corrigées par rapport aux positions estimées en utilisant les points référence. En particulier, le module 68 fournit en sortie des valeurs de paramètres 55 du moteur de calcul 40. Dans un mode de réalisation, les modules 56, 66, 68 sont réalisés chacun sous forme d’un logiciel, ou d’une brique logicielle, exécutable par le processeur 50. La mémoire 52 du dispositif électronique 30 est alors apte à stocker un logiciel de réception de données d’apprentissage, un logiciel d’extraction, à partir de la pluralité de points de télédétection, de points de référence, qui sont associés à l’objet externe et qui sont suivis pendant un intervalle temporel et un logiciel d’apprentissage machine des valeurs des paramètres du moteur de calcul 40. Le processeur 50 est alors apte à exécuter chacun ce ces logiciels. En variante non représentée, les modules 56, 66, 68 sont réalisés chacun sous forme d’un composant logique programmable, tel qu’un FPGA (de l’anglais Field Programmable Gate Array ), ou encore d’un circuit intégré, tel qu’un ASIC (de l’anglais Application Specific Integrated Circuit ). Dans le mode de réalisation où les modules 56, 66, 68 sont réalisés sous forme d’instructions logicielles exécutables, c’est-à-dire sous forme d’un programme d’ordinateur, également appelé produit programme d’ordinateur, ce programme est en outre apte à être enregistré sur un support, non représenté, lisible par ordinateur. Le support lisible par ordinateur est par exemple un medium apte à mémoriser des instructions électroniques et à être couplé à un bus d’un système informatique. A titre d’exemple, le support lisible est un disque optique, un disque magnéto-optique, une mémoire ROM, une mémoire RAM, tout type de mémoire non-volatile (par exemple FLASH ou NVRAM) ou une carte magnétique. La est un synoptique des principales étapes d’un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe, selon un mode de réalisation, dans la phase d’exploitation, mise en œuvre par un dispositif électronique 22 embarqué dans un véhicule automobile propre, appelé simplement véhicule ci-après. Le procédé comprend une étape 70 de capture d’images numériques et calcul, pour chaque objet externe détecté, de caractéristiques estimées comprenant une première information de position estimée, et optionnellement une classification de l’objet détecté dans une classe parmi une pluralité de classes prédéterminées. Cette étape 70 peut être mise en œuvre, dans certains modes de réalisation, par une unité de traitement d’information spécifique, associée à la ou aux caméras embarquées. Par exemple, l’étape 70 met en œuvre une segmentation d’images ou tout autre méthode de traitement d’images pour la détection d’objets dans les images. Le procédé comprend une étape 72, mise en œuvre pour chaque objet externe détecté, de fourniture des caractéristiques estimées pour l’objet externe considéré en entrée du moteur de calcul de position corrigée, préalablement entraîné par apprentissage, et d’exécution de ce moteur de calcul. En sortie de l’étape 72 est obtenue, pour l’objet externe considéré, une deuxième position corrigée, dans le système de coordonnées choisi. Par exemple le système de coordonnées choisi est un référentiel du plan de représentation choisi, qui est par exemple un plan parallèle au plan tangent à la route suivie par le véhicule. Par exemple, le véhicule et l’objet externe sont chacun représentés par un cadre rectangulaire dans ce plan. La première position de l’objet externe est définie par les positions respectives des coins du cadre associé à l’objet externe, comme montré en . Dans un mode de réalisation, la position courante du véhicule est par exemple la position (0,0) dans le système de coordonnées choisi, comme montré dans la . En sortie de l’étape 72 une deuxième position corrigée de l’objet externe est fournie, la correction consistant par exemple en un vecteur de déplacement et une correction d’orientation. Le procédé comporte ensuite une étape 74 d’estimation de la distance entre l’objet externe et le véhicule, en fonction de la position courante du véhicule (à l’instant t courant) et la deuxième position corrigée de l’objet externe. Avantageusement, lorsque le référentiel est associé au véhicule, la distance est obtenue directement à partir de la deuxième position corrigée dans ce référentiel. Selon une variante, la distance entre le point du cadre rectangulaire associé à l’objet externe, selon la deuxième position corrigée, le plus proche du cadre rectangulaire associé au véhicule est évaluée. Les étapes 70 à 74 sont répétées pour une successions d’instants dans un intervalle temporel. Le résultat de l’estimation de distance entre le véhicule et l’objet externe est fourni à une application de guidage automatique ou semi-automatique du véhicule. En variante, cette distance est comparée à un seuil de proximité, et une alerte à l’intention du conducteur est levée si le seuil de proximité est atteint (alerte audio, visuelle ou autre). Selon des variantes, lorsque le véhicule est équipé de capteurs radar, les positions de points radar instantanés, obtenus en temps réel par les capteurs radar, sont fournies en entrée de l’étape 72. Selon des variantes, les caractéristiques estimées comprennent en outre une vitesse estimée de l’objet externe. La prise en compte de la vitesse estimée de l’objet externe, préalablement utilisée dans la phase d’apprentissage des paramètres du moteur de calcul de position corrigée, permet également d’améliorer la précision de la deuxième position corrigée de l’objet externe. Par exemple, la vitesse estimée de l’objet externe est calculée à partir des images numériques captées successivement ou à partir des points radar instantanés. La est un synoptique des principales étapes d’un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe, dans la phase d’apprentissage, mise en œuvre par un dispositif électronique 30, selon un mode de réalisation. Le procédé comporte, pour chaque objet externe, une étape 80 de réception des données d’apprentissage comprenant : des caractéristiques 76 estimées de l’objet externe à partir des images numériques capturées, qui sont par exemple des images numériques bidimensionnelles, de points radar instantanés 78 obtenus par au moins un capteur radar ; et des points de télédétection instantanés 75, obtenus par au moins un capteur de télédétection, par exemple un capteur LIDAR. Avantageusement, la technologie LIDAR permet d’obtenir un grand nombre de points, et par conséquent une bonne précision de positionnement. Les caractéristiques estimées 76 comprennent la position estimée de l’objet externe, en particulier la taille et l’orientation du cadre associé à l’objet. Le procédé comprend une étape 82 d’extraction de points de référence à partir des points de télédétection instantanés. L’étape 82 comprend, dans un mode de réalisation : A) un regroupement, également appelé clusterisation, des points de télédétection (e.g. points LIDAR) pour former des groupes (ou clusters) de points. Par exemple, l’algorithme DBSCAN (« density-based spatial clustering of applications with noise »),est appliqué ; B) pour chacun des clusters, une détermination des points d’extrémités (haut, bas, droite, gauche). Le nombre de points d’extrémité est égal à 2 lorsque les points sont alignés, mais il peut être égal à 3 ou 4 selon les cas de figure ; C) pour chaque cluster, une identification du point d’extrémité le plus proche du véhicule ; D) pour chaque objet externe, déterminer le coin du cadre représentatif de l’objet le plus proche du véhicule , et associer ce coin au point d’extrémité le plus proche obtenu à l’étape C) en tant que point de référence ; La proximité est évaluée selon une métrique choisie, par exemple la distance euclidienne. Ainsi, pour chaque objet externe détecté, un point de référence est associé à l’un des coins du cadre définissant l’objet, ce qui permet de corriger par la position du cadre en translation De plus, l’orientation du cadre définissant l’objet externe détecté est soit obtenue à partir du traitement d’images, soit obtenue en mettant en œuvre un suivi de mouvement à partir des points de télédétection sur des trames successives, ce qui permet de déterminer l’orientation du cadre. Selon des variantes, plusieurs points de référence sont associés au cadre d’un objet externe détecté. Optionnellement, le procédé comprend une estimation 84 de la vitesse de l’objet externe, permettant d’obtenir une vitesse estimée de l’objet externe. Selon un mode de réalisation, la vitesse estimée est obtenue à partir des images numériques successives captées par les caméras embarquées. En variante, la vitesse estimée est obtenue à partir des positions de points radar instantanés. Les étapes 80 à 84 sont itérées pour un ou plusieurs véhicules considérés et plusieurs objets externes, de manière à former une base de données d’apprentissage 85. Ensuite le procédé comprend une mise en œuvre 86 d’un apprentissage machine des paramètres du moteur de calcul 40 à partir de la base de données d’apprentissage 85. Par exemple, l’étape 86 met en œuvre la méthode d’entraînement supervisé XGBoost sur un modèle de prédiction d’architecture choisie. La illustre schématiquement un scénario d’application. Dans la partie gauche de la figure est représenté, dans le plan de représentation en vue de dessus, le véhicule automobile propre 4, ainsi que des cadres rectangulaires des objets externes détectés dans leurs premières positions estimées : un cadre 6A 1 correspondant à un premier véhicule externe, par exemple une automobile, se situant derrière le véhicule 4, dans une même voie de circulation ; un cadre 6B 1 correspondant à un deuxième véhicule externe, par exemple une automobile, se situant sensiblement en parallèle du véhicule 4, dans une voie de circulation parallèle ; deux cadres 6C 1 , 6D 1 se situant à l’avant du véhicule 4, sur la même voie de circulation que le deuxième véhicule externe détecté. Les premières positions des cadres respectifs par exemple données par la position dans le système de coordonnées choisi, par exemple le référentiel associé au véhicule 4 tel que représenté en , et l’orientation de chaque cadre par rapport à un des axes du système de coordonnées, en considérant que les dimensions de longueur et largeur sont connues, par exemple en fonction de la classe associée. Des points radar sont également positionnés dans le plan de représentation. Dans la partie droite de la figure est représenté, dans le plan de représentation en vue de dessus, le véhicule automobile propre 4, ainsi que des cadres rectangulaires des objets externes détectés dans leurs deuxièmes positions corrigées : le cadre 6A 2 correspondant au premier véhicule externe; le cadre 6B 2 correspondant au deuxième véhicule externe ; le cadre 6C 2 correspondant à un troisième véhicule externe, par exemple un véhicule à 2 roues. Les zones grisées 8A, 8B, 8C représentées correspondent aux « vrais » véhicules présents. Ainsi, on observe sur la partie droite de la figure que les positions des véhicules 6A 1 ,6B 1 et 6C 1 sont corrigées en 6A 2 , 6B 2 et 6C 2 , ces positions corrigées correspondant plus précisément aux positions réelles 8A, 8B et 8C. Procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile (4, 24) et un objet externe (8), le véhicule automobile (4, 24) étant équipé d’au moins une caméra (26) configurée pour capturer des images numériques dans un champ de capture à l’extérieur du véhicule automobile, le véhicule (4, 24) comportant un dispositif de calcul embarqué (22) adapté pour traiter lesdites images numériques captées et calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe situé dans ledit champ de capture, lesdites caractéristiques estimées comportant, pour chaque objet externe, une première information de position estimée dudit objet dans un système de coordonnées dans lequel ledit véhicule automobile (4, 24) est également positionné, le procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte la mise en œuvre, par un processeur (32) dudit dispositif de calcul embarqué (22) : -pour le ou chaque objet externe, une fourniture (72) desdites caractéristiques estimées à partir des images numériques captées en entrée d’un moteur de calcul paramétré, entraîné par apprentissage machine dans une phase préalable d’apprentissage, ledit moteur de calcul étant configuré pour fournir une deuxième information de position corrigée dudit objet externe, et -une estimation (74) d’une distance entre le véhicule automobile et l’objet externe en fonction d’une position courante du véhicule automobile et de ladite deuxième information de position corrigée, et dans lequel dans la phase préalable d’apprentissage, est mis en œuvre un apprentissage machine (86) des valeurs des paramètres dudit moteur de calcul prenant en compte, pour chaque objet externe, les caractéristiques estimées dudit objet externe à partir des images numériques capturées et de points de référence obtenus par au moins un capteur de télédétection. Procédé selon la revendication 1, dans lequel au moins un capteur de télédétection fournissant lesdits points de référence est un capteur LIDAR. Procédé selon la revendication 1 ou 2, le véhicule automobile étant équipé d’au moins un capteur radar (25) fournissant des points radar instantanés, lesdits points radar instantanés étant en outre fournis en entrée dudit moteur de calcul. Procédé selon l’une des revendications 1 à 3, dans lequel l’apprentissage machine (86) des valeurs des paramètres du moteur de calcul prend en compte en outre une vitesse de déplacement dudit objet externe, et dans lequel le moteur de calcul prend en entrée une vitesse instantanée dudit objet externe. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la vitesse instantanée dudit objet externe est calculée à partir desdites image numériques captées. Procédé selon la revendication 4, dans lequel la vitesse instantanée dudit objet externe est obtenue à partir de points radar fournis par au moins un capteur radar embarqué. Procédé selon l’une des revendication 1 à 6, dans lequel lesdites caractéristiques estimées comportent en outre, pour chaque objet externe, une classification dudit objet externe dans une classe d’objets parmi une pluralité de classes prédéterminées, ladite classification étant fournie en entrée dudit moteur de calcul. Procédé selon l’une des revendications 1 à 7, dans lequel les caractéristiques estimées comprennent, pour un objet externe détecté, un cadre rectangulaire (6) dans lequel ledit objet externe est situé, ladite première information de position estimée comportant des coordonnées dans ledit système de coordonnées d’au moins deux coins dudit cadre rectangulaire. Procédé selon la revendication 8, dans lequel la phase préalable d’apprentissage comporte, pour au moins un véhicule et au moins un objet externe audit véhicule, une réception de données d’apprentissage comprenant des caractéristiques estimées de l’objet externe et d’une pluralité de points obtenus par au moins un capteur de télédétection embarqué, puis une extraction, à partir de la pluralité de points de télédétection, d’au moins un point de référence associé audit objet externe, ledit point de référence étant, pour un objet externe donné, le point de télédétection le plus proche, selon une métrique choisie, dudit véhicule et d’un coin du cadre représentant ledit objet externe. Dispositif d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile (4, 24) et un objet externe (8), le véhicule automobile (4, 24) étant équipé d’au moins une caméra (26) configurée pour capturer des images numériques dans un champ de capture à l’extérieur du véhicule automobile, le véhicule (4, 24) comportant un dispositif de calcul embarqué (22) adapté pour traiter lesdites images numériques captées et calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe situé dans ledit champ de capture, lesdites caractéristiques estimées comportant, pour chaque objet externe, une première information de position estimée dudit objet dans un système de coordonnées dans lequel ledit véhicule automobile (4, 24) est également positionné, le dispositif comportant un processeur (32) configuré pour mettre en œuvre: -pour le ou chaque objet externe, un module de fourniture desdites caractéristiques estimées à partir des images numériques captées en entrée d’un moteur de calcul paramétré, entraîné par apprentissage machine dans une phase préalable d’apprentissage, ledit moteur de calcul étant configuré pour fournir une deuxième information de position corrigée dudit objet externe, et -un module d’estimation d’une distance entre le véhicule automobile et l’objet externe en fonction d’une position courante du véhicule automobile et de ladite deuxième information de position corrigée, des valeurs des paramètres dudit moteur de calcul étant obtenues par mise en œuvre, dans la phase préalable d’apprentissage, d’un apprentissage machine des valeurs des paramètres dudit moteur de calcul prenant en compte, pour chaque objet externe, les caractéristiques estimées dudit objet externe à partir des images numériques capturées et de points de référence obtenus par au moins un capteur de télédétection. Véhicule automobile équipé d’au moins une caméra (26) configurée pour capturer des images numériques dans un champ de capture à l’extérieur du véhicule automobile, le véhicule (4, 24) comportant un dispositif de calcul embarqué (22) adapté pour traiter lesdites images numériques captées et calculer des caractéristiques estimées d’au moins un objet externe situé dans ledit champ de capture, lesdites caractéristiques estimées comportant, pour chaque objet externe, une première information de position estimée dudit objet dans un système de coordonnées dans lequel ledit véhicule automobile (4, 24) est également positionné, et comportant un dispositif d’estimation d’une distance entre ledit véhicule automobile (4, 24) et un objet externe (8) selon la revendication 10. Programme d’ordinateur comportant des instructions logicielles qui, lorsqu’elles sont exécutées par un dispositif électronique programmable, mettent en œuvre un procédé d’estimation d’une distance entre un véhicule automobile et un objet externe conforme aux revendications 1 à 9.