FR 3162188 A1 20251121 FR 2404919 A 20240514 On propose un procédé implémenté dans un véhicule pour construire un réseau collaboratif entre véhicules pour déterminer la limitation de vitesse. Le véhicule circule sur une portion de voie avec un ou plusieurs autres véhicules. Chaque autre véhicule comprend un système de détection de limitation de vitesse respectif. Le procédé comprend une réception (S10) d’informations envoyées par chaque autre véhicule incluant, pour chaque autre véhicule, une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection respectif de l’autre véhicule ainsi que la portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable. Le procédé comprend une estimation (S40), par le véhicule, d’une limitation de vitesse pour la portion de voie à partir de chaque valeur respective de vitesse limite reçue. Le procédé améliore la détection de limitation de vitesse. [Fig. 1] Estimation de limitation de vitesse La présente divulgation concerne un procédé implémenté dans un véhicule, un programme d’ordinateur pour système de véhicule pour l’exécution d’un tel procédé, un support de stockage pour un tel programme et un système de véhicule. Arrière-plan technique Il existe aujourd’hui des véhicules équipés de systèmes de détection de limitation de vitesse capables de, pendant que le véhicule circule, détecter et afficher au conducteur les limitations de vitesse rencontrées. De tels systèmes de détection de limitation de vitesse peuvent par exemple détecter les limitations de vitesse à partir d’une analyse d’images de la route prises par une caméra du véhicule, ou en consultant une carte, par exemple stockée sur un serveur distant auquel le véhicule se connecte, et qui répertorie les limitations de vitesse pour les voies (ou routes), par exemple au niveau d’une région ou d’un département. Des systèmes actuels proposent également de combiner ces deux approches en croisant les informations extraites des images de la caméra et des données de carte. Une limite actuelle de ces systèmes de détection de limitation de vitesse concerne la fiabilité de l’estimation fournie. En effet, certains problèmes peuvent affecter les performances de tels systèmes. Notamment, dans le cas de systèmes basés sur des cartes, les difficultés rencontrées comprennent la perte de connectivité, l’obsolescence des cartes en cas d’évolution des voies ou/et les limitations de vitesse temporaires non répertoriées, par exemple en raison de travaux routiers. Dans le cas de systèmes basés sur des caméras, les difficultés rencontrées peuvent provenir d’une visibilité limitée sur les images prises, par exemple induite par des obstacles tels que des camions ou d’autres voitures bloquant la vue. Dans la situation illustrée sur la FIG. 4 par exemple, le véhicule 101 est positionné derrière un camion 201, ce qui obstrue le champ de vision de la caméra, empêchant ainsi la détection du panneau de limitation de vitesse 301 à 80 km/h. De tels systèmes peuvent également rencontrer des difficultés liées au dysfonctionnement de la caméra tels que des problèmes matériels ou de corruption de mémoire. Ces problèmes ont un impact sur la fiabilité des systèmes de détection de limitation de vitesse. Il existe donc un besoin d’améliorer la détection de limitation de vitesse. Résumé On propose un procédé implémenté dans un véhicule pour construire un réseau collaboratif entre véhicules pour déterminer la limitation de vitesse. Le véhicule circule sur une portion de voie avec un ou plusieurs autres véhicules. Chaque autre véhicule comprend un système de détection de limitation de vitesse respectif. Le procédé comprend une réception d’informations envoyées par chaque autre véhicule incluant, pour chaque autre véhicule, une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection respectif de l’autre véhicule ainsi que la portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable. Le procédé comprend une estimation, par le véhicule, d’une limitation de vitesse pour la portion de voie à partir de chaque valeur respective de vitesse limite reçue. Un envoi, par chaque autre véhicule, d’une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection de l’autre véhicule ainsi que la portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable peut être un préalable à la réception. Un chaque autre véhicule sollicite un envoi, par chaque autre véhicule, d’une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection de l’autre véhicule ainsi que la portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable peut être un préalable à la réception. Le véhicule peut comprendre un système de détection de limitation de vitesse. Le procédé peut comprendre une détection d’une valeur de vitesse limite par le système de détection du véhicule. L’estimation de la limitation de vitesse peut tenir compte de la valeur de vitesse limite détectée par le système de détection du véhicule. Le procédé peut comprendre en outre, avant l’estimation de la limitation de vitesse, une détermination, par le système de détection du véhicule, d’un indice de confiance sur la valeur de vitesse limite détectée, et, une détermination que l’indice de confiance déterminé est inférieur à un seuil prédéterminé de confiance. Les un ou plusieurs autres véhicules peuvent inclure plusieurs autres véhicules. L’estimation de la valeur de vitesse limite peut comprendre l’application d’un algorithme de consensus prenant en entrée les valeurs respectives de vitesse limite détectées par les autres véhicules et fournissant en sortie la limitation de vitesse estimée, et optionnellement un indice de confiance. Les informations envoyées peuvent inclure, pour au moins un autre véhicule, un indice de confiance sur la valeur respective de vitesse limite envoyée, une valeur de vitesse actuelle et/ou une catégorie de véhicule. L’estimation de la limitation de vitesse peut tenir compte de l’indice de confiance, de la vitesse actuelle et/ou de la catégorie de véhicule envoyés pour l’au moins un autre véhicule. Le procédé peut comprendre en outre, après l’estimation, un envoi, à chaque autre véhicule, de la limitation de vitesse estimée par le véhicule. Le procédé peut comprendre en outre, après l’estimation, un affichage au conducteur du véhicule de la limitation de vitesse estimée. On propose également un programme d’ordinateur pour système de véhicule. Le programme d’ordinateur comprend des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre ledit procédé. Le système de véhicule peut comprendre un système télématique, par exemple comprenant des moyens de communication (par exemple en 5G et/ou V2X) avec les un ou plusieurs autres véhicules (par exemple une antenne émettrice et/ou réceptrice de signaux). Alternativement ou additionnellement, le système de véhicule peut comprendre un système centralisé d’aide à la conduite. Le système centralisé d’aide à la conduite peut être relié auxdits moyens de communication. Dans des exemples, le système centralisé d’aide à la conduite peut être connecté. Par exemple, le système centralisé d’aide à la conduite connecté peut comprendre des moyens de communication (par exemple en 5G et/ou V2X) avec un ou plusieurs dispositifs (tels que des téléphones portables), par exemple pour transmettre la limitation de vitesse estimée. On propose également un support de stockage lisible par ordinateur sur lequel est enregistré ledit programme d’ordinateur. On propose également un tel système pour véhicule comprenant ledit support de stockage. Le système de véhicule est configuré pour implémenter ledit procédé. Le système peut comprendre ledit système télématique et/ou ledit système centralisé d’aide à la conduite, par exemple connecté. Brève description des figures Des exemples non-limitants vont être décrits en référence aux figures suivantes : Les FIG. 1 , FIG. 2 et FIG. 3 illustrent des exemples d’organigramme du procédé. La FIG. 4 illustre un exemple de situation problématique pour les systèmes de détection actuels basés sur des caméras. La FIG. 5 illustre un exemple de réception des informations envoyées par les autres véhicule. La FIG. 6 illustre un exemple d’envoi de la limitation de vitesse estimée. Description détaillée En référence à l’organigramme de la FIG. 1 , on propose un procédé implémenté par un système télématique dans un véhicule. Le véhicule circule sur une portion de voie avec un ou plusieurs autres véhicules. Chaque autre véhicule comprend un système de détection de limitation de vitesse respectif. Le procédé comprend une réception S10, par le système télématique du véhicule, d’informations envoyées par chaque autre véhicule incluant, pour chaque autre véhicule, une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection respectif de l’autre véhicule. Le procédé comprend une estimation S40, par le véhicule, d’une limitation de vitesse pour la portion de voie à partir de chaque valeur respective de vitesse limite reçue. Ces informations peuvent avoir été fournies par une infrastructure réseau de détection de limitation de vitesse ou envoyées par des véhicules à l’infrastructure réseau pour une utilisation future. Le procédé améliore la détection de limitation de vitesse. En effet, l’estimation de la limitation de vitesse sur laquelle le véhicule circule est réalisée de manière coopérative entre les véhicules. Les véhicules partagent chacun la valeur respective de vitesse limite détectée par leur système de détection respectif. Le procédé permet ainsi l’estimation de la limitation de vitesse à partir de l’ensemble des valeurs respectives de vitesse limite partagées par les véhicules. En d’autres termes, les véhicules peuvent s’auto-contrôler et s’entraider. Cela confère un degré élevé de fiabilité à la limitation de vitesse estimée, avec un taux de réussite supérieur à 90 %. En outre, le procédé permet de résoudre les difficultés rencontrées dans les systèmes de détection de limitation de vitesse actuels. En effet, l’estimation de la limitation de vitesse réalisée de manière collaborative permet l’estimation de la limitation de vitesse même lorsque le système de détection du véhicule échoue à fournir une valeur de limitation de vitesse. En d’autres termes, le véhicule s’appuie sur les valeurs détectées par les autres systèmes de détection pour estimer une valeur. En cas de dysfonctionnement de la caméra (par exemple à cause d’une obstruction), de perte de connectivité avec la carte, ou de limitations de vitesse temporaires en raison de travaux routiers, le procédé permet l’estimation de la limitation de vitesse à partir des autres véhicules. Le procédé permet donc d’augmenter la fiabilité de la détection de limitation de vitesse. D’autre part, l’auto-contrôle et l’entraide entre les véhicules rendent l’estimation de la limitation de vitesse particulièrement efficace. Cela permet d’afficher rapidement au conducteur toute nouvelle limitation de vitesse rencontrée par le véhicule, par exemple en l’espace de 2 secondes. Les étapes du procédé peuvent être exécutées par le système télématique du véhicule. Chacune de ces étapes est maintenant discutée plus en détail. Le véhicule qui comprend le système télématique exécutant le procédé peut être un véhicule dit « EGO », c’est-à-dire celui qui circule sur la voie dont on cherche la limitation de vitesse à partir d’autres véhicules impliqués dans une situation. Chaque autre véhicule impliqué dans le procédé peut être un véhicule dit « distant », c’est-à-dire un autre véhicule qui se trouve à un moment donné à proximité du véhicule dit EGO. Le véhicule EGO et les un ou plusieurs autres véhicules distants peuvent être n’importe quel type de véhicule, par exemple configuré pour comprendre un système télématique (par exemple une voiture, un camion ou une moto). Les systèmes télématiques du véhicule EGO et/ou des véhicules distants peuvent utiliser la technologie de communication V2X (acronyme de l’anglais « Vehicle-to-Everything » signifiant en français « Véhicule-à-Tout ») qui permet à un véhicule d’échanger des informations avec tout autre système utilisant cette technologie. Par exemple, un système télématique V2X peut échanger des informations avec des systèmes télématiques d’autres véhicules, ou bien aussi avec des équipements de bord de route tels que des feux d’intersection ou des systèmes intégrant des caméras, ou des smartphones de passants. L’envoi et la réception S10 des informations peuvent être réalisées en utilisant cette technologie de communication V2X, par exemple en lien direct (véhicule à véhicule) et/ou lien indirect (« uu link » ou cellulaire). Le procédé peut s’exécuter pendant que le véhicule circule. Toutes les étapes du procédé peuvent être répétées par le procédé pendant que le véhicule circule. Par exemple, le procédé peut comprendre une répétition de toutes les étapes à chaque fois que le véhicule EGO reçoit des nouvelles informations envoyées par un autre véhicule. Les étapes du procédé peuvent alors être répétées en incluant ces nouvelles informations reçues. La limitation de vitesse estimée peut dans ce cas soit rester la même entre deux répétitions, ou bien changer, par exemple en cas de changement de limitation de vitesse sur la voie. Les détails donnés ci-après s’appliquent à chaque répétition des étapes du procédé. Le véhicule (dit EGO) et les autres véhicules (dits distants) circulent sur une même portion de voie. La voie sur laquelle ils circulent peut correspondre à tout type de route sur laquelle des véhicules peuvent circuler, et sur laquelle une limitation de vitesse de circulation existe, telle qu’une route communale, une route départemental, une route nationale, une route européenne, une autoroute, une voie de détresse, une voie de stockage, une voie d’entrecroisement, une route métropolitaine, un boulevard périphérique, une route à grandes circulation, une impasse, une zone trente ou une route secondaire. La portion de voie peut correspondre à un morceau de cette voie, par exemple sur laquelle la limitation de vitesse est constante, et sur laquelle les véhicules circulent dans le même sens. Sur cette portion de voie, une limitation de vitesse existe, et celle-ci correspond à la vitesse maximale à laquelle des véhicules peuvent circuler sur cette voie. Elle peut être fonction d’évènements sur la voie (tels que la présence de travaux) ou des conditions météorologiques actuelles. Le procédé estime à l’étape S40 cette limitation de vitesse. Chacun des un ou plusieurs autres véhicules (dits distants) peut être configuré pour envoyer les informations, qui incluent la valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection respectif du véhicule, au véhicule implémentant le procédé (dit EGO). Par exemple, chaque véhicule distant peut comprendre un système télématique, et peut être configuré pour détecter, par exemple en continu, la limitation de vitesse sur laquelle il circule à l’aide de son système de détection de limitation de vitesse respectif, et envoyer, par exemple régulièrement, des signaux incluant la limitation de vitesse qu’il détecte aux autres véhicules circulant sur la même voie autour de lui, par exemple dans un périmètre qui est fonction de la portée des signaux envoyés. Ces autres véhicules incluent le véhicule EGO, qui reçoit, à l’étape S10, les informations envoyées par chacun des un ou plusieurs véhicules distants. Les informations peuvent être envoyées dans des messages échangés entre les véhicules, par exemple des messages V2X. Chaque autre véhicule peut être configuré pour envoyer ces informations à travers un message V2X, par exemple un message V2X standardisé, une mise à jour d’un message V2X standardisé existant et/ou un message V2X non standardisé qui prévoit des champs d’informations pour chacune de ces informations (valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection du véhicule, portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable, indice de confiance sur la valeur respective de vitesse limite, valeur de vitesse actuelle du véhicule et/ou catégorie de véhicule). Chaque système télématique peut comprendre une antenne émettrice/réceptrice configurée pour envoyer et recevoir des signaux des autres véhicules, et des moyens pour encoder ou décoder les informations incluses dans les signaux envoyés et reçus. Les systèmes de détection de limitation de vitesse respectifs des un ou plusieurs autres véhicules dits distants, ou du véhicule dit EGO (dans le cas où il en possède un), peuvent être de n’importe quel type. Par exemple, les systèmes de détection de limitation de vitesse peuvent être basés sur du traitement d’images ou de la localisation sur carte. De tels systèmes peuvent être appelés système ISA (acronyme de l’anglais « Intelligent Speed Assistant », qui signifie en français « assistant intelligent de vitesse »). Dans le cas du traitement d’images, le véhicule peut comprendre une caméra, et le système de détection peut être configuré pour détecter une valeur de vitesse limite par traitement d’images prises par cette caméra. Par exemple, la caméra peut être configurée pour prendre des images vers l’avant du véhicule, et le système de détection peut être configuré pour analyser ces images, par exemple à l’aide d’un algorithme, afin de détecter les panneaux de limitation de vitesse rencontrés, ainsi que la limitation de vitesse affichée sur ces panneaux détectés. Dans le cas de la localisation sur carte, le système de détection peut être configuré pour détecter une valeur de vitesse limite par analyse d’une localisation du véhicule sur une carte indiquant les limitations de vitesse. La carte peut comprendre des représentations des voies de circulation (par exemple de la région dans laquelle le véhicule se trouve) annotées avec les limitations de vitesse imposées sur ces voies. L’analyse peut comprendre un détermination de la position du véhicule sur une voie représentée de la carte, et une détermination de la limitation de vitesse de la voie sur laquelle la position du véhicule est déterminée (par exemple les limitations peuvent être annotées sur la carte). La carte peut être enregistrée en local sur le véhicule, ou bien être téléchargée depuis un serveur distant par le véhicule. D’autres systèmes de détection peuvent réaliser les deux types de détection (analyse d’images caméra et localisation sur carte), par exemple pour augmenter la robustesse dans la détection. Dans tous les cas, le système de détection peut également être configuré pour enregistrer les limitations de vitesse détectées, et les transmettre au véhicule, par exemple au système centralisé d’aide à la conduite, qui peut ensuite se charger de les envoyer aux autres véhicules circulant autour en utilisant le système télématique du véhicule. Des exemples de tels systèmes incluent le système développé par le consortium ADASIS (acronyme de l’anglais « Assistance Systems Interface Specifications » qui signifie en français « Spécifications de l'interface des systèmes d'assistance »). A l’étape S10, le système télématique du véhicule reçoit les informations envoyées par chaque autre véhicule. Cette étape peut être réalisée en continu. Par exemple, les autres véhicules dits distants peuvent être configurés pour envoyer régulièrement à fréquence donnée des signaux incluant ces informations, et tous ces signaux peuvent être réceptionnés par le système télématique du véhicule. La réception S10 peut comprendre un enregistrement des informations reçues de chaque autre véhicule, par exemple sur une mémoire du véhicule. Lorsque les autres véhicules dits distants sont configurés pour envoyer régulièrement ces informations, l’enregistrement par le véhicule peut conserver seulement les dernières informations envoyées par chaque autre véhicule dit distant. Par exemple, pour chaque autre véhicule dit distant, les informations envoyées peuvent inclure un identifiant de l’autre véhicule, et l’enregistrement peut comprendre un enregistrement de l’identifiant et des informations envoyées ou, lorsque cet identifiant est déjà enregistré sur la mémoire, un écrasement des informations déjà enregistrées pour cet identifiant par les nouvelles informations reçues pour cet identifiant. La réception S10 peut comprendre, avant l’enregistrement, un décodage des signaux reçus pour déterminer les informations envoyées par chaque autre véhicule dit distant. Dans des exemples, les informations envoyées peuvent inclure tout autre type d’information. Par exemple, les informations envoyées peuvent inclure, pour au moins un autre véhicule dit distant, un indice de confiance sur la valeur respective de vitesse limite envoyée, une valeur de vitesse actuelle et/ou une catégorie de véhicule. L’indice de confiance peut représenter le niveau de confiance dans la valeur respective de vitesse limite envoyée par l’autre véhicule dit distant (par exemple en pourcentage). Cet indice de confiance peut être déterminé par le système de détection respectif de l’autre véhicule dit distant, par exemple au moment de la détection de la vitesse limite. Par exemple, cet indice peut être élevé lorsque le traitement d’images réalisé est certain de la détection d’un panneau, et inversement il peut être faible lorsque le panneau n’est pas détecté précisément (par exemple seulement la moitié d’un panneau était visible sur l’image analysée). La valeur de vitesse actuelle peut être la vitesse à laquelle l’autre véhicule dit distant roule actuellement, par exemple au moment où il envoie les informations. Cette valeur de vitesse actuelle peut être la vitesse mesurée par l’autre véhicule dit distant, et qui est affichée au conducteur en temps réel. La catégorie de véhicule est la catégorie de l’autre véhicule dit distant. Cette catégorie peut être parmi un ensemble prédéterminé de catégories. La catégorie peut représenter tout type de caractéristique de l’autre véhicule dit distant, comme par exemple son niveau d’automatisation de pilotage. Par exemple, l’ensemble prédéterminé de catégories peut comprendre une catégorie véhicule autonome, une catégorie véhicule manuel et/ou une catégorie véhicule semi-autonome. L’estimation à l’étape S40 de la limitation de vitesse peut tenir compte de ces autres informations. Par exemple, l’estimation peut utiliser les indices de confiance pour pondérer l’impact des valeurs respectives de vitesse limite reçues dans la limitation de vitesse estimée. Alternativement ou additionnellement, l’estimation peut utiliser, pour au moins un véhicule, la vitesse actuelle et la catégorie de véhicule pour déterminer la valeur de vitesse limite considéré par le véhicule (la valeur reçue étant alors en fait déduite des autres informations reçues). La détermination de la valeur de vitesse limite peut comprendre une estimation de l’accélération engagée par le véhicule dans le cas d’un véhicule autonome. A l’étape S40, le véhicule estime la limitation de vitesse pour la portion de voie à partir de chaque valeur respective de vitesse limite reçue. L’estimation peut considérer l’ensemble des valeurs respectives de vitesse limite reçues pour tous les autres véhicules dits distants. Lorsque les autres véhicules dits distants envoient régulièrement des informations, l’estimation peut considérer les valeurs de vitesse limite inclues dans les dernières informations envoyées par chaque autre véhicule (c’est-à-dire les plus récentes valeurs de vitesse limite détectées). L’estimation peut comprendre un calcul d’une probabilité de la limitation de vitesse compte tenu de la ou des valeurs respectives de vitesse limite reçues. Par exemple, la limitation de vitesse peut être celle de la majorité des valeurs respectives. Dans des exemples, plusieurs autres véhicules dits distants peuvent envoyer chacun une valeur respective de vitesse limite. Ces valeurs respectives de vitesse limite sont reçues par le véhicule à l’étape S10. Les valeurs respectives de vitesse limite peuvent être toutes identiques, ou alors certaines valeurs peuvent différer les unes des autres. L’estimation S40 de la valeur de vitesse limite peut comprendre l’application d’un algorithme de consensus prenant en entrée les valeurs respectives de vitesse limite détectées par les autres véhicules et fournissant en sortie la limitation de vitesse estimée. Le procédé peut appliquer n’importe quel algorithme de consensus. Par exemple, l’algorithme de consensus peut être configuré pour déterminer, parmi l’ensemble des valeurs respectives reçues, quelle valeur fait consensus ou est majoritaire, et fournir en sortie cette valeur. Dans des exemples, les valeurs respectives fournies par les systèmes de détection peuvent appartenir chacune à une limitation respective parmi un ensemble prédéterminé de limitations, par exemple représentatif de la réglementation en vigueur dans la localité de la voie sur laquelle le véhicule circule. Par exemple, l’ensemble peut comprendre une limitation « 30 km/h », une limitation « 50 km/h », une limitation « 70 km/h », une limitation « 80 km/h », une limitation « 90 km/h », une limitation « 110 km/h » et une limitation « 130 km/h ». Dans ce cas, l’algorithme peut être configuré pour déterminer laquelle de ces limitations de l’ensemble fait consensus ou est majoritaire parmi les valeurs respectives reçues des autres véhicules dits distants. La limitation de vitesse estimée peut être incluse dans ledit ensemble prédéterminé de limitations. Dans des exemples, l’algorithme peut également fournir en sortie un indice de confiance sur la limitation de vitesse estimée. L’indice de confiance peut représenter le niveau de confiance dans la limitation de vitesse estimée. L’indice de confiance peut correspondre à la probabilité calculée que la limitation de vitesse soit celle estimée. Par exemple, l’indice de confiance peut correspondre au pourcentage d’autres véhicules dits distants ayant détectés cette valeur de vitesse limite. L’algorithme de consensus peut être configuré pour calculer l’indice de confiance en même temps que la limitation de vitesse. Lorsque les informations envoyées par au moins un autre véhicule dit distant comprennent des indices de confiance, ces indices peuvent également être pris en compte au moment du calcul de l’indice de confiance sur la limitation fournie. Par exemple, l’algorithme de consensus peut appliquer des poids différents aux valeurs respectives reçues en fonction des indices de confiance de ces valeurs. Ces poids peuvent ensuite servir à pondérer l’importance accordée par l’algorithme aux valeurs respectives reçues dans l’estimation fournie de limitation de vitesse. Alternativement ou additionnellement, l’algorithme de consensus peut appliquer des poids qui sont fonction de la répartition des valeurs reçues. Par exemple, l’algorithme de consensus peut appliquer un poids inférieur à chaque valeur pour un véhicule dont la vitesse limite est vraiment éloignée des autres valeurs reçues (ou omettre cette valeur). Dans des exemples, lorsque les informations envoyées comprennent, pour au moins un autre véhicule dit distant, une valeur de vitesse actuelle et/ou la catégorie du véhicule, ces informations peuvent être prises en compte par l’algorithme de consensus pour améliorer l’estimation. Ces informations peuvent être prises en compte de n’importe quelle manière. Par exemple, lorsque l’au moins un autre véhicule est de catégorie véhicule autonome ou semi-autonome, le procédé peut comprendre une détermination de la limitation de vitesse considérée par l’au moins un autre véhicule en fonction de sa vitesse actuelle, et optionnellement d’une accélération de l’au moins un autre véhicule extraite des informations envoyées par l’au moins un autre véhicule. Cette limitation de vitesse déterminée peut être la valeur de vitesse limite considérée par l’algorithme de consensus pour l’au moins un autre véhicule. Dans des exemples, le procédé peut inclure, entre les étapes S10 et S40 discutées en référence à la FIG. 1 , une ou plusieurs des étapes de l’organigramme de la FIG. 2 . Dans ces exemples, le véhicule implémentant le procédé peut lui aussi comprendre un système de détection de limitation de vitesse. Dans ce cas, le procédé peut comprendre une détection S20 d’une valeur de vitesse limite par le système de détection du véhicule. La détection peut être réalisée par le système de détection de limitation de vitesse comme discuté précédemment, c’est-à-dire par exemple par analyse d’images prises par une caméra et/ou par localisation sur une carte. Lorsque le système de détection du véhicule détecte une vitesse limite, l’estimation de la limitation de vitesse peut tenir compte de la valeur de vitesse limite détectée par le système de détection du véhicule. Par exemple, l’estimation peut considérer la vitesse détectée comme une valeur respective de limitation de vitesse supplémentaire, c’est-à-dire au même titre que celle(s) détectée(s) par les un ou plusieurs autres véhicules (c’est-à-dire comme la ou les valeur(s) respective(s) de vitesse limite reçue(s)). Alternativement, l’estimation peut considérer que la vitesse détectée est la limitation estimée dans certains cas, tandis que dans d’autres la considérer avec celle(s) détectée(s) par les un ou plusieurs autres véhicules, ou bien l’ignorer (uniquement celle(s) détectée(s) par les un ou plusieurs autres véhicules étant considérée(s) dans ce cas). Dans tous les cas, la vitesse limite détectée par le système de détection du véhicule améliore l’estimation fournie de la limitation de vitesse. Par exemple, le système de détection du véhicule peut également fournir en sortie un indice de confiance sur la vitesse détectée. Dans ce cas, le procédé peut comprendre une détermination S31, par le système de détection du véhicule, d’un indice de confiance sur la valeur de vitesse limite détectée. Le procédé peut ensuite comprendre une détermination S32 que l’indice de confiance déterminé est inférieur à un seuil prédéterminé de confiance (par exemple 90 ou 95 %), et ensuite réaliser l’estimation S40 à partir de la valeur respective de vitesse limite reçue de chaque autre véhicule dit distant (en plus de celle détectée par le véhicule EGO ou non). Ceci augmente la robustesse du système tout en optimisant l’effort de calcul. En effet, l’estimation tient compte de la ou des autres valeurs reçues des un ou plusieurs autres véhicules dits distants uniquement lorsque l’indice de confiance sur la valeur mesurée par le système est faible. Dans le cas contraire, l’estimation peut par exemple considérer que la vitesse détectée est la limitation estimée. L’estimation S40 peut donc être conditionnée par la valeur de l’indice de confiance. Dans d’autres exemples, l’estimation S40 peut ne pas être conditionnée, et le procédé peut estimer la limitation de vitesse à partir de la valeur respective de vitesse limite reçue de chaque autre véhicule dit distant à chaque fois, c’est-à-dire indépendamment de la valeur de l’indice de confiance (le procédé n’incluant alors pas les étapes S31 et S32). Dans des exemples, alternativement ou additionnellement, lorsque l’indice de confiance est inférieur à un autre seuil prédéterminé (inférieur au premier) (par exemple de 30 ou 50 %), l’estimation peut ignorer la vitesse détectée. Dans ce cas, l’estimation peut se baser uniquement sur la ou les autres valeurs reçues des un ou plusieurs autres véhicules dits distants. Des exemples vont maintenant être décrits en référence aux figures 3 à 6. La FIG. 3 illustre un exemple d’organigramme du procédé. Dans cet exemple, lorsque le véhicule comprend un système de détection de limitation de vitesse, et que le procédé commence par détecter S20 une valeur de vitesse limite par le système de détection du véhicule, l’estimation peut se baser uniquement sur cette valeur détectée par le système de détection du véhicule. Par exemple, la valeur de vitesse limite peut être détectée S31 par le système de détection avec un niveau de confiance supérieur à un seuil acceptable prédéterminé (par exemple 90 %). Dans ce cas, la limitation estimée est la valeur détectée, et le procédé peut comprendre un affichage S50 et un envoi S60 aux autres véhicules de la limitation estimée. L’envoi S60 aux autres véhicules de la limitation de vitesse estimée améliore la détection de limitation de vitesse pour ces autres véhicules car ils peuvent prendre en compte cette estimation supplémentaire pour évaluer la limitation de vitesse. Autrement, c’est-à-dire lorsque le véhicule ne comprend pas de système de détection de limitation de vitesse, ou bien que la valeur de vitesse limite est détectée S31 par le système de détection avec un niveau de confiance inférieur au seuil acceptable prédéterminé, le procédé peut comprendre l’étape S10 de réception des informations envoyées par tous les autres véhicules environnants. A ce moment, à chaque réception d’informations par un autre véhicule, le procédé comprend une détermination S70 de si le message comprend des informations relatives au mouvement de l’autre véhicule et à la catégorie de l’autre véhicule (par exemple de si le message V2X contenant les informations est de type CAM/CBSM/BSM). Si oui, le procédé comprend une détermination de la limitation de vitesse à partir des informations fournies par l’autre véhicule en suivant les étapes S71 à S75. Le procédé commence par extraire S71 les informations relatives au mouvement de l’autre véhicule et à la catégorie de l’autre véhicule présentes dans les informations envoyées. Les informations relatives au mouvement peuvent comprendre une vitesse actuelle de l’autre véhicule et un indice de confiance sur cette vitesse actuelle. Le procédé comprend ensuite une identification S72 de l’autre véhicule à partir de la catégorie de l’autre véhicule (véhicule autonome, manuel, etc.). Le procédé comprend ensuite une extraction S73 d’informations sur l’accélération engagée lorsque ces informations sont disponibles dans le message (par exemple l’activation d’une fonctionnalité de type « Adaptive Cruise Control », qui signifie en français régulateur de vitesse adaptatif). Le procédé comprend ensuite une attribution d’un indice de confiance sur la base de l’indice de confiance sur cette vitesse actuelle, de l’identité de l’autre véhicule et des informations sur l’accélération engagée extraites. Le procédé comprend ensuite une insertion S75 dans une première mémoire tampon de données pour l’autre véhicule, les données insérées comprenant un identifiant de l’autre véhicule, l’indice de confiance attribué, la vitesse actuelle, l’indice de confiance sur cette vitesse actuelle, l’identité de l’autre véhicule et les informations sur l’accélération engagée extraites. Lorsque des données sont déjà présentes pour l’identifiant de l’autre véhicule, l’insertion peut comprendre un remplacement des données déjà présentes par les nouvelles données extraites. Autrement, lorsque le message ne comprend pas d’informations relatives au mouvement de l’autre véhicule et à la catégorie de l’autre véhicule, le procédé comprend une détermination de si les informations comprennent une valeur respective de vitesse limite et un indice de confiance associé. Lorsque ce n’est pas le cas, le procédé ignore ce message. Autrement, le procédé comprend une extraction S77 de données sur les informations reçues, les données extraites incluant un identifiant de l’autre véhicule, la valeur respective de vitesse limite et l’indice de confiance associé. Le procédé comprend ensuite une insertion dans une deuxième mémoire tampon des données extraites pour l’autre véhicule. Lorsque des données sont déjà présentes pour l’identifiant de l’autre véhicule, l’insertion peut comprendre un remplacement des données déjà présentes par les nouvelles données extraites. Le procédé comprend ensuite l’estimation S40, par le véhicule, d’une limitation de vitesse pour la portion de voie à partir de toutes les données contenues dans les deux mémoire tampons. L’estimation S40 commence par une vérification S40 croisée des données des deux mémoires tampons par les identifiants des véhicules. En d’autres termes, lorsque des données existent sur les deux mémoires tampons pour un même véhicule, le procédé sélectionne une des deux mémoires tampons (par exemple la première mémoire tampon), et n’intègre au calcul pour ce véhicule que les données qui sont enregistrées sur la mémoire tampon sélectionnée. Ensuite, l’estimation S40 comprend une réévaluation d’un indice de confiance de la valeur considérée pour chaque véhicule. La réévaluation peut comprendre une application de poids plus faible ou une omission de la valeur détectée lorsque celle-ci est éloignée des autres valeurs détectées. L’estimation S40 comprend ensuite un calcul S43 de la limitation de vitesse et de son indice de confiance associé en fonction des indices de confiance réévalués. Le calcul S43 peut comprendre l’application de l’algorithme de consensus. Une fois la limitation de vitesse estimée, le procédé comprend un affichage S50 et un envoi S60 aux autres véhicules de la limitation de vitesse estimée. L’envoi S60 peut comprendre l’envoi d’un message V2X aux autres véhicules incluant la limitation de vitesse estimée et de son indice de confiance associé. Les figures 4 à 6 illustrent un exemple de cas pratique du procédé. Le procédé permet de garantir un taux de réussite de 90%. Le procédé permet également de résoudre les problèmes mentionnés plus haut des systèmes de détection actuels. Notamment, le procédé s'appuie sur les messages V2X contenant l’information sur la limitation de vitesse détectée par chacun des véhicules connectés (par des messages V2X, par exemple normalisés). Les véhicules peuvent être équipés de caméras conformes à la norme ISA. Le procédé estime la limitation de vitesse à partir de ces messages V2X échangés avec les autres véhicules autours. Le procédé permet la diffusion pour une zone géographique de l'information sur la limite de vitesse et de son niveau de confiance par le biais de messages V2X à tous les véhicules environnants. Le véhicule Ego reçoit toutes les informations V2X relatives à la limitation de vitesse des véhicules environnants et calcule le niveau de confiance associé à ces informations en suivant les règles de son algorithme de consensus interne. Le véhicule Ego est configuré pour diffuser les informations sur la limitation de vitesse avec un niveau de confiance actualisé. Un avantage du procédé est que le système collaboratif continuera à fonctionner même si les caméras frontales tombent en panne ou si les informations extraites de la carte (par exemple dans le cas du système développé par le consortium ADASIS) ne sont pas disponibles. La FIG. 4 illustre un exemple de situation problématique pour les systèmes de détection actuels basés sur des caméras. Dans cet exemple, le véhicule dit Ego 101 est une voiture, dont la carte n’est pas mise à jour. Le véhicule 201 devant la voiture Ego 101 obstrue les panneaux de vitesse 301, et la caméra n’est pas en mesure de les détecter. Les autres véhicules 202, 203, 204 et 205, qui sont situés à l’avant du véhicule 301, ont eu chacun un système de détection (dit système ISA) qui a déterminé la limite de vitesse inscrite sur le panneau 301. La table 1 ci-dessous donne les valeurs respectives de vitesse limite détectées par les systèmes de détection respectif des véhicules dans cette situation. Véhicule Limite de vitesse Indice de confiance Véhicule dit distant 1 80 90% Véhicule dit distant 2 60 40% Véhicule dit distant 3 80 70% Véhicule dit distant 4 80 90% Véhicule dit Ego Indéterminé Indéterminé Les figures 5 et 6 illustre les étapes du procédé qui permettent l’estimation de la limitation de vitesse même dans la situation problématique illustrée sur la FIG. 4 . La FIG. 4 illustre notamment la réception des informations envoyées par les autres véhicule 202, 203, 204 et 205. Ces autres véhicules 202, 203, 204 et 205, qui sont situés à l’avant du véhicule 301, ont chacun un système de détection (dit système ISA) qui a déterminé la limite de vitesse inscrite sur le panneau 301. Ces autres véhicules 202, 203, 204 et 205 sont chacun configurés pour diffuser un message V2X contenant des informations sur la limite de vitesse qu’ils ont détectée. Chaque autre véhicule envoie également un indice de confiance sur la limite de vitesse détectée. Le véhicule Ego reçoit 10 tous les messages V2X contenant chacun la limite de vitesse et le niveau de confiance détectée par chacun des autres véhicules 202, 203, 204 et 205. Sur la base d'un algorithme de consensus interne, le véhicule Ego est configuré pour calculer/déterminer sa propre limite de vitesse (la limite de vitesse la plus probable associée à un niveau de confiance). Notamment, le procédé comprendre l’estimation de la limitation de vitesse par application d’un algorithme de consensus, l’algorithme étant appliqué aux limites de vitesse et aux niveaux de confiance associés détectés par les autres véhicules 202, 203, 204 et 205. L’algorithme peut fournir en sortie une limitation de vitesse estimée et un niveau de confiance associé. Cette limitation de vitesse peut être affichée au conducteur. Dans ce cas, le procédé comprend en outre, après l’estimation S40, un affichage S50 au conducteur du véhicule de la limitation de vitesse estimée. Par exemple, la limitation peut être affichée sur un écran du tableau de bord ou bien être projetée sur un coin du pare-brise. La table 2 ci-dessous donne les valeurs respectives de vitesse limite détectées par les autres véhicules, et la valeur estimée de limitation de vitesse fournie par l’algorithme pour le véhicule dit Ego. Dans cet exemple, l’algorithme fourni en sortie la valeur « 80 » car celle-ci est majoritaire (3 véhicules sur 4 donnent cette valeur). L’algorithme peut également pondérer les valeurs reçues par les indices de confiance associés envoyés également (qui sont indiqués sur la table 1), afin par exemple d’exclure ou de réduire l’impact de la valeur 60 reçue, uniquement du véhicule dit distant 2, et avec un indice de confiance faible. Véhicule Limite de vitesse Véhicule dit distant 1 80 Véhicule dit distant 2 60 Véhicule dit distant 3 80 Véhicule dit distant 4 80 Véhicule dit Ego 80 Comme illustré sur la FIG. 6 , le véhicule Ego peut être configuré pour ensuite diffuser la limitation de vitesse estimée et le niveau de confiance associé mis à jour. Dans ce cas, le procédé peut comprendre en outre après l’estimation S40, un envoi S60, à chaque autre véhicule 202, 203, 204 et 205, de la limitation de vitesse estimée par le véhicule, et optionnellement du niveau de confiance associé. Par exemple, le véhicule Ego peut adresser un message V2X contenant ces informations à chaque autre véhicule 202, 203, 204 et 205. Procédé implémenté dans un véhicule, pour construire un réseau collaboratif entre véhicules pour déterminer la limitation de vitesse, le véhicule circulant sur une portion de voie avec un ou plusieurs autres véhicules, chaque autre véhicule comprenant un système de détection de limitation de vitesse respectif, le procédé comprenant : une réception (S10) d’informations envoyées par chaque autre véhicule incluant, pour chaque autre véhicule, une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection respectif de l’autre véhicule ainsi que la portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable; et une estimation (S40), par le véhicule, d’une limitation de vitesse pour la portion de voie à partir de chaque valeur respective de vitesse limite reçue. Procédé selon la revendication 1, dans lequel un envoi (S10a), par chaque autre véhicule, d’une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection de l’autre véhicule ainsi que la portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable est un préalable à la réception (S10). Procédé selon la revendication 1, dans lequel un chaque autre véhicule sollicite un envoi (S10a), par chaque autre véhicule, d’une valeur respective de vitesse limite détectée par le système de détection de l’autre véhicule ainsi que la portion de voie où la valeur de vitesse limite détectée est applicable est un préalable à la réception (S10). Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 3, dans lequel le véhicule comprend un système de détection de limitation de vitesse, le procédé comprenant : une détection (S20) d’une valeur de vitesse limite par le système de détection du véhicule, l’estimation de la limitation de vitesse tenant compte de la valeur de vitesse limite détectée par le système de détection du véhicule. Procédé selon la revendication 4, dans lequel le procédé comprend en outre, avant l’estimation (S40) de la limitation de vitesse : une détermination (S31), par le système de détection du véhicule, d’un indice de confiance sur la valeur de vitesse limite détectée ; et une détermination (S32) que l’indice de confiance déterminé est inférieur à un seuil prédéterminé de confiance. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 5, dans lequel les un ou plusieurs autres véhicules incluent plusieurs autres véhicules, l’estimation (S40) de la valeur de vitesse limite comprenant l’application d’un algorithme de consensus prenant en entrée les valeurs respectives de vitesse limite détectées par les autres véhicules et fournissant en sortie la limitation de vitesse estimée, et optionnellement un indice de confiance. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6, dans lequel les informations envoyées incluent, pour au moins un autre véhicule : un indice de confiance sur la valeur respective de vitesse limite envoyée, une valeur de vitesse actuelle, et/ou une catégorie de véhicule, l’estimation de la limitation de vitesse tenant compte de l’indice de confiance, de la vitesse actuelle et/ou de la catégorie de véhicule envoyés pour l’au moins un autre véhicule. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 7, dans lequel le procédé comprend en outre, après l’estimation (S40) : un envoi (S60), à chaque autre véhicule, de la limitation de vitesse estimée par le véhicule Programme d’ordinateur pour système de véhicule comprenant des instructions qui, lorsque le programme est exécuté par un processeur, conduisent celui-ci à mettre en œuvre le procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 8. Système pour véhicule, le système étant configuré pour exécuter le procédé selon l’une quelconque des revendication 1 à 8.