FR 3155905 A1 20250530 FR 2313042 A 20231124 Des exemples présentent un procédé de traitement de données acquises par un capteur lidar, un calculateur configurer pour effectuer ce traitement, un véhicule embarquant un calculateur configuré en ce sens, un produit programme d’ordinateur, et un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur. Figure de l’abrégé : [Fig. 3] Traitement de données acquises par un capteur lidar La présente divulgation concerne le domaine du traitement de données. Le traitement de données acquises par des capteurs est de plus en plus utilisé en temps réel pour évaluer des situations et prendre des décisions au regard de ces situations. Il existe par exemple des méthodes qui permettent de suivre, en temps réel, des caractéristiques d’un objet identifiées sur une succession d’images acquises par une caméra de façon à estimer un mouvement relatif de l’objet par rapport à la caméra, ce qui peut notamment permettre d’anticiper le déplacement de l’objet. Ces méthodes sont extrêmement utiles notamment dans le cadre de fonctions d’aide à la conduite ou de conduite autonome puisqu’elles permettent de suivre, en temps réel, les véhicules automobiles entourant le véhicule sur lequel les caméras sont montées et éventuellement d’anticiper la trajectoire de ces véhicules. Les méthodes de suivi de caractéristiques d’un objet peuvent toutefois être améliorées. Résumé A cet égard, il est proposé un procédé, mis en œuvre par un calculateur, de traitement de données acquises par un capteur lidar, le procédé comprenant : - une obtention d’une première et d’une deuxième matrices de points à partir d’acquisitions par un capteur lidar, les points de la première et de la deuxième matrices représentant respectivement l’environnement du capteur lidar à un premier et à un deuxième instants de temps ; chaque point des matrices de points étant associé à des coordonnées dans un espace tridimensionnel et à une valeur d’intensité ; - une projection sur un plan de projection en deux dimensions des matrices de points de façon à obtenir, pour chacune des matrices, une image d’intensité et une image de profondeur ; pour chacune de la première et de la deuxième matrices de points : * une détermination d’au moins une caractéristique appartenant à un élément de l’environnement du capteur lidar sur la matrice de points, à partir des coordonnées tridimensionnelles et des valeurs d’intensité des points de la matrice de points, une caractéristique étant ainsi associée à un point de la matrice ; puis pour au moins une caractéristique déterminée sur chaque matrice : * une détermination, dans l'image d'intensité, d’une première fenêtre de points voisins liée à la caractéristique et comprenant le point associé à la caractéristique, à partir des coordonnées bidimensionnelles des points de la matrice et de leur valeur d’intensité dans l’image d’intensité ; * une détermination d’une deuxième fenêtre de points voisins liée à la caractéristique, les points voisins de la deuxième fenêtre de points voisins correspondant aux points voisins de la première fenêtre voisins qui présentent une distance avec le point représentant la caractéristique inférieure à un seuil prédéterminé dans l’espace tridimensionnel ou dans l’image de profondeur ; puis - une comparaison d’une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points ; puis - une association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points à partir de la comparaison. Optionnellement, le procédé peut comprendre en outre une détermination d’un déplacement de la caractéristique appartenant à l’élément de l’environnement du capteur lidar entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, à partir des deux deuxièmes fenêtres de points voisins liées aux caractéristiques associées correspondantes. Optionnellement, la détermination d’un déplacement de la caractéristique appartenant à l’élément de l’environnement du capteur lidar entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps peut comprendre : - une détermination d’un déplacement bidimensionnel de la caractéristique entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, dans l’image d’intensité, à partir des coordonnées bidimensionnelles et des valeurs d’intensité des points des deux deuxièmes fenêtres de points associées à la caractéristique dans l’image d’intensité ; et - une détermination d’un déplacement tridimensionnel de la caractéristique entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, à partir du déplacement bidimensionnel dans l’image d’intensité, et à partir des coordonnées bidimensionnelles et des valeurs de profondeurs des points des deux deuxièmes fenêtres de points associées à la caractéristique dans l’image de profondeur. Optionnellement, le procédé peut en outre comprendre pour une deuxième fenêtre de points voisins liée à une caractéristique : - une détermination d’un descripteur de la deuxième fenêtre de points voisins, un descripteur correspondant à une valeur caractéristique de la fenêtre de points voisins déterminée à partir des coordonnées et des valeurs d’intensités des points de la deuxième fenêtre de points dans l’image d’intensité ; et et l’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points peut être effectuée à partir d’une distance entre le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice et le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice. Optionnellement, les opérations de détermination d’un descripteur d’une deuxième fenêtre de points voisins et d’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points à partir d’une distance entre les descripteurs de ces fenêtres peuvent être mises en œuvre à partir d’une méthode de caractéristiques élémentaires binaires robustes et indépendantes. Optionnellement, les opérations de détermination d’un descripteur d’une deuxième fenêtre de points voisins et d’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points peuvent être mises en œuvre à partir d'une méthode de Lucas-Kanade. Dans cette option, le déplacement de la caractéristique de l’élément entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps peut être déterminé à partir d’une minimisation de la distance entre les descripteurs des deux fenêtres de points voisins liées aux caractéristiques associées correspondantes. La demande porte également sur un calculateur configuré pour mettre en œuvre l’un quelconque des procédés de traitement de données présenté par la présente divulgation et sur un véhicule embarquant un calculateur présentant l’une de ces configurations. La demande porte en outre sur un produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Enfin, la demande porte sur un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés présentés par la présente divulgation lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Le procédé selon la présente divulgation permet donc, à partir d’informations acquises à partir d’un capteur lidar, de suivre une caractéristique d’un élément de l’environnement du capteur lidar entre deux matrices de points, éventuellement plus, pour tracer une caractéristique de l’élément de l’environnement du capteur lidar dans le temps. Ainsi, dans des applications dans lesquelles le capteur lidar est embarqué sur un véhicule automobile, la caractéristique tracée peut par exemple appartenir à un autre véhicule automobile de sorte qu’il peut être opéré un suivi de véhicules automobiles circulant à proximité du véhicule embarquant le capteur lidar. Le procédé permet en particulier notamment d’opérer un suivi de caractéristiques dans le temps même en cas de situations d’occlusions. Ainsi, dans des options, le procédé peut notamment permettre de déterminer un déplacement relatif de la caractéristique dans le temps. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : FIG. 1 représente schématiquement un exemple de dispositif de traitement de données permettant la réalisation d’un procédé de traitement de données acquises par un capteur lidar. FIG. 2 représente schématiquement un exemple de véhicule comprenant un dispositif de traitement de données et un capteur lidar. FIG. 3 représente schématiquement un exemple d’un procédé de traitement de données acquises par un capteur lidar. FIG. 4 représente schématiquement un exemple de deux matrices de points présentant une situation d’occlusion. Il est maintenant décrit en référence à la FIG. 1 un exemple de dispositif de traitement de données 1 permettant la réalisation d’un procédé de traitement de données acquises par un capteur lidar 10 et notamment de l’exemple de procédé de traitement de données présenté ultérieurement en référence à la FIG. 3 . Le dispositif de traitement de données 1 peut être adapté pour être embarqué sur un véhicule 2. Le dispositif de traitement de données 1 comprend un calculateur 11 et une mémoire 12. Le dispositif est configuré pour traiter des données acquises par un capteur lidar 10 (Light Detection And Ranging en anglais). La mémoire 12 peut stocker les instructions de code exécutées par le calculateur 11 et permettant de commander l’acquisition de données par le capteur lidar 10 ainsi que leur traitement. Le calculateur 11 a donc accès aux informations stockées en mémoire. La mémoire 12 peut également être adaptée pour stocker les données acquises par le capteur lidar 10. La mémoire 12 peut par exemple comprendre une mémoire ROM (Read-Only Memory), une mémoire RAM (Random Access Memory), une mémoire EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) ou tout autres types de moyens de stockage adaptés. La mémoire peut par exemple comprendre des moyens de stockage optique, électronique ou encore magnétique. Le dispositif de traitement de données 1 peut être compris dans un véhicule automobile, comme représenté dans l’exemple de la FIG. 2 . Sur cette figure, il est également représenté un capteur lidar 10 permettant l’acquisition des données traitées par le dispositif de traitement de données. Un capteur lidar 10 (Light Detection And Ranging en anglais) est un capteur émettant des ondes lumineuses et déterminant, à partir de la réflexion de ces ondes lumineuses, une matrice de points représentant un environnement du capteur lidar. Le capteur lidar 10 est adapté pour acquérir des matrices de points. Chaque point est associé à des coordonnées tridimensionnelles (x, y, z) représentant l’environnement du capteur lidar 10 et à une valeur d’intensité. En ce qui concerne les coordonnées tridimensionnelles, la coordonnée x d’un point correspond à une coordonnée d’abscisse du point par rapport au capteur 10. La coordonnée y d’un point correspond à une coordonnée d’ordonnée du point par rapport au capteur 10. La coordonnée z d’un point correspond à une coordonnée de profondeur du point par rapport au capteur lidar 10. Sur l’exemple représenté en FIG. 2 , et en supposant les contours du véhicule 2 et du capteur lidar 10 représentés en vue du dessus, les axes d’abscisse X et de profondeur Z du capteur lidar 10 sont représentés. L’axe d’ordonnée Y du capteur 10 est perpendiculaire aux axes X et Z. Sur l’exemple illustré en FIG. 2 , le capteur lidar 10 est monté à l’avant du véhicule et est orienté pour émettre des faisceaux lumineux dans la direction de déplacement du véhicule. Chaque point acquis par le capteur lidar 10 est également associé à une valeur d’intensité. Il s’agit de l’intensité reçue par le capteur lidar après réflexion du faisceau lumineux sur une surface. Dans des premiers exemples, le capteur lidar 10 de la présente divulgation peut correspondre à un capteur lidar de type scanner, aussi désigné par la terminologie scanner lidar. Il s’agit d’un capteur lidar qui acquiert une matrice de points représentant son environnement dans laquelle les points de la matrice sont chacun associés à un instant de temps différent. Plus précisément, chaque point de la matrice de points est acquis via l’émission d’un faisceau lumineux distinct de sorte qu’il existe une différence de temps entre l’acquisition de chacun des points de la matrice de points représentant l’environnement du lidar. Dans des deuxièmes exemples, le capteur lidar 10 de la présente divulgation peut correspondre à un lidar de type flash, aussi désigné par la terminologie flash lidar. Au contraire du capteur lidar de type scanner, un capteur de lidar de type flash acquiert une matrice de points représentant son environnement par l’émission d’un faisceau lumineux unique, de section large, de sorte que chaque point de la matrice de points est acquis à un même instant de temps. Il est désormais présenté, en référence à la FIG. 3 , un exemple de procédé 100 de traitement de données acquises par un capteur lidar 10. Le procédé peut par exemple être mis en œuvre par le calculateur 11 du dispositif de traitement de données 1. Il doit être noté que la FIG. 3 n’est qu’une illustration de l’exemple du procédé 100 représentant, par des blocs, les différentes opérations éventuellement comprises dans le procédé et décrites dans la suite du document. À ce titre, cette illustration ne traduit aucune séquentialité entre les opérations sauf lorsqu’une telle séquentialité est expressément explicitée par la présente divulgation. En d’autres termes, les opérations décrites en référence à la FIG. 3 ne sont pas nécessairement mises en œuvre les unes à la suite des autres et peuvent être mises en œuvre dans un ordre différent de celui représenté sur la FIG. 3 . Par ailleurs, il n’est pas nécessaire que chaque opération soit mise en œuvre une fois avant qu’une même opération soit répétée une deuxième fois. La fréquence de mise en œuvre de chaque opération lui est propre et n’est pas nécessairement liée à la mise en œuvre des autres opérations. Comme illustré sur la FIG. 3 , le procédé 100 comprend une opération 110 d’obtention d’une première matrice et d’une deuxième matrice de points. Ces matrices de points sont obtenues à partir d’acquisitions par un capteur lidar 10. Les points de la première et de la deuxième matrices de points représentent respectivement l’environnement du capteur lidar à un premier et à un deuxième instants de temps. Comme expliqué précédemment, chaque point des matrices de points est associé à une coordonnée tridimensionnelle et à une valeur d’intensité. Dans les premiers exemples dans lesquels le capteur lidar 10 est un capteur lidar de type scanner, l’obtention de la première et de la deuxième matrice de points peut comprendre une correction des coordonnées tridimensionnelles des points de chacune de ces matrices de façon à compenser le décalage temporel existant entre les points respectifs de chaque matrice. En effet, dans des exemples dans lesquels le scanner lidar 10 se déplace pendant l’acquisition des points d’une matrice, par exemple lorsqu’il est monté sur un véhicule automobile, le décalage temporel entre l’acquisition de chaque point de la matrice se traduira par un décalage dans les coordonnées tridimensionnelles des points qui doit être corrigé pour que l’ensemble des points d’une matrice soit considéré comme acquis à un même instant de temps. Des méthodes de correction de ce décalage sont connues de l’Homme du Métier. Notamment, une méthode de correction de ce décalage est par exemple présentée par le document rédigé par QIN et al. High-Precision Motion Compensation for LiDAR Based on LiDAR Odometry. On comprend par ailleurs que cette correction n’est pas nécessaire dans les deuxièmes exemples dans lesquels le capteur lidar 10 est un capteur lidar de type flash dans la mesure où les points respectifs de chacune des matrices sont acquis simultanément. En effet, l’acquisition de deux matrices de points à deux instants de temps différents par un lidar de type flash permet d’obtenir directement deux matrices de points associés à deux instants de temps différents. Comme illustré sur la FIG. 3 , le procédé 100 comprend ensuite une opération 120, de projection sur un plan de projection en deux dimensions des deux matrices de points de façon à obtenir, pour chacune des matrices, une image d’intensité et une image de profondeur. Une image d’intensité est une image comprenant une pluralité de points dans un espace bidimensionnel, à chaque point étant associée une valeur d’intensité. En ce qui concerne l’image de profondeur, il s'agit d’une image comprenant une pluralité de points dans un espace bidimensionnel, à chaque point étant cette fois-ci associée une valeur de profondeur. Lorsque les points des matrices sont projetés dans un espace en deux dimensions en conservant pour l’image d’intensité, une valeur d’intensité, et pour l’image de profondeur, une valeur de profondeur, ces points peuvent également être appelés pixels de l’image d’intensité et pixels de l’image de profondeur. Comme illustré sur la FIG. 3 , le procédé 100 comprend ensuite une opération 130, mise en œuvre sur chacune de la première et de la deuxième matrice, de détermination d’au moins une caractéristique appartenant à un élément de l’environnement du capteur lidar sur la matrice de points de façon à associer la caractéristique à un point de la matrice. La détermination d’au moins une caractéristique est effectuée à partir des coordonnées tridimensionnelles et des valeurs d’intensité des points. Le terme caractéristique doit être interprété dans la présente divulgation au sens qu’il prend dans le domaine du traitement d’une image, l’image étant ici la matrice de points considérée. Dans ce même domaine, le terme français « caractéristique » est généralement désigné par la dénomination anglaise « feature ». En l’occurrence, dans le domaine du traitement d'images, le terme « caractéristique » peut faire référence à un attribut visuel ou une propriété distinctive d'une image, tels que des contours, des textures, des motifs, des couleurs, des formes, des angles, des coins, etc. Dans des exemples, l’opération 130 de détermination d’au moins une caractéristique appartenant à un élément de l’environnement du capteur lidar sur une matrice de points considérée peut comprendre la détermination d’au moins l’un parmi un contour, une texture, un motif, une couleur, une forme, un angle, ou un coin d’un élément de l’environnement du capteur lidar. Dans des exemples, l’opération 130 de détermination d’au moins une caractéristique appartenant à un élément de l’environnement du capteur lidar sur la matrice de points peut comprendre un angle d’un véhicule. La caractéristique déterminée sur la matrice de points est associée à un point de la matrice de points considérée. Dans des exemples dans lesquels la caractéristique déterminée est comprise dans plusieurs points de la matrice de points, le point de la matrice de points associé à la caractéristique est choisi parmi les points comprenant une sous-partie de la caractéristique déterminée. Dans des exemples dans lesquels la caractéristique déterminée est comprise dans un unique point de la matrice de points, le point de la matrice de points associé à la caractéristique correspond au point comprenant la caractéristique. Dans des exemples, une caractéristique d’un élément de l’environnement du capteur lidar 10 est déterminée sur une matrice de points à partir d’un gradient d’intensité. Comme illustré sur la FIG. 3 , le procédé 100 comprend ensuite une opération 140, mise en œuvre pour au moins une caractéristique déterminée sur chaque matrice. Avantageusement, l'opération 140 est mise en œuvre sur chaque caractéristique déterminée sur la première et sur la deuxième matrice lors de l’opération 130. L’opération 140 est effectuée dans l’image d’intensité de la matrice. Elle correspond à une détermination d’une première fenêtre de points voisins liée à une caractéristique considérée de la matrice, et comprenant le point associé à la caractéristique dans l’image d’intensité. La détermination de la première fenêtre de points voisins est effectuée à partir des coordonnées bidimensionnelles des points de la matrice et de leur valeur d’intensité dans l’image d’intensité. En l’occurrence, lorsqu’une caractéristique est déterminée sur une matrice lors de l’opération 130 et qu’elle est associée à un point donné de la matrice, on peut tout à fait suivre ce point projeté dans l’image d’intensité et/ou de profondeur. Ainsi, il peut être déterminé une première fenêtre de points voisins, dans l’image d’intensité, comprenant ce point associé à la caractéristique. Une fenêtre de points voisins, comme son nom l’indique, comprend une pluralité de points positionnés les uns à côté des autres dans l’espace bidimensionnel de l’image sur laquelle elle est déterminée. Dans des exemples, la première fenêtre de points voisins liée à une caractéristique spécifique peut comprendre le point associé à la caractéristique spécifique et les points voisins de ce point, c’est-à-dire les points présentant une distance inférieure à un seuil de distance prédéterminé du point associé à la caractéristique spécifique. Dans ces exemples, le point associé à la caractéristique spécifique peut correspondre à un point central de la première fenêtre de points voisins. Comme illustré sur la FIG. 3 , le procédé 100 comprend ensuite une opération 150 de détermination d’une deuxième fenêtre de points voisins liée à la caractéristique. Les points voisins de la deuxième fenêtre de points voisins correspondent aux points voisins de la première fenêtre de points voisins qui présentent une distance avec le point représentant la caractéristique inférieure à un seuil prédéterminé dans l’espace tridimensionnel ou dans l’image de profondeur. Il s’agit dans cette opération de supprimer les points de la première fenêtre de points voisins qui sont trop éloignés du point associé à la caractéristique dans l’espace tridimensionnel ou dans l’image de profondeur pour déterminer la deuxième fenêtre de points voisins. En effet, ces points, dès lors qu’ils sont trop éloignés du point représentant la caractéristique dans un espace associé à une valeur de profondeur, peuvent potentiellement appartenir à un élément autre que l’élément comprenant la caractéristique déterminée dans l’espace. Or, et comme cela sera décrit dans la suite, le procédé 100 permet de suivre le déplacement d’une caractéristique entre deux instants de temps sur la base des deuxièmes fenêtres de points associées à cette caractéristique lors de ces deux instants de temps, i.e. le premier instant de temps étant représenté par la première matrice tandis que le deuxième instant de temps étant représenté par la deuxième matrice. Comme illustré sur la FIG. 3 , le procédé 100 comprend ensuite une opération 160 de comparaison d’une deuxième fenêtre de points voisins appartenant à la première matrice de points (au premier instant de temps) à une deuxième fenêtre de points voisins appartenant à la deuxième matrice de points (au deuxième instant de temps). La comparaison des deuxièmes fenêtres de points est effectuée dans l’image d’intensité. Avantageusement, chaque deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points est respectivement comparée à chaque deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points. Dans des exemples, l’opération 160 de comparaison d’une deuxième fenêtre de points voisins appartenant à la première matrice de points à une deuxième fenêtre de points voisins appartenant à la deuxième matrice de points comprend une détermination d’une distance entre les fenêtres de points voisins comparées et une comparaison de la distance entre les fenêtres de points voisins comparées. La distance utilisée lors de cette opération peut notamment correspondre à une distance de Hamming. Comme illustré sur la FIG. 3 , le procédé 100 comprend une opération 170 d’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points à partir de la comparaison. Il est ainsi établi, lors de l’opération 170, une correspondance entre une caractéristique de la première matrice de points et une caractéristique de la deuxième matrice de points à partir de leur deuxième fenêtre de points voisins respective. Dans des exemples, une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points est associée à une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points lorsque la distance entre leur fenêtre de points respective est inférieure à un seuil prédéterminé. Le procédé 100 selon la présente divulgation permet donc, à partir d’informations acquises à partir d’un capteur lidar 10, de suivre une caractéristique d’un élément de l’environnement du capteur lidar entre deux matrices de points. On comprend par ailleurs que le procédé est présenté pour deux matrices de points mais peut être mis en œuvre sur plus de deux matrices de points, en particulier lorsqu’elles sont acquises de manière successive, de façon à tracer une caractéristique de l’élément de l’environnement du capteur lidar 10 dans le temps. Ainsi, dans des applications dans lesquelles le capteur lidar 10 est embarqué sur un véhicule automobile, la caractéristique tracée peut par exemple appartenir à un autre véhicule automobile de sorte qu’il peut être opéré un suivi de véhicules automobiles circulant à proximité du véhicule embarquant le capteur lidar 10, par exemple pour estimer la vitesse de ces véhicules automobiles ou leur trajectoire respective. Bien entendu, de nombreuses autres applications peuvent être envisagées et la présente divulgation ne se limite pas aux seules applications automobiles. Le suivi de la caractéristique est opéré, dans la présente divulgation, à partir d’informations acquises par un capteur lidar 10. Le capteur lidar 10 présente l’avantage, par rapport notamment à une caméra, d’acquérir des points présentant des coordonnées dans un espace en trois dimensions. Par conséquent, un suivi de caractéristiques opéré sur la base de coordonnées tridimensionnelles est plus précis qu’un suivi opéré sur la base de coordonnées bidimensionnelles. Le procédé 100, via l’acquisition de données du capteur lidar 10, permet par exemple d’opérer un suivi de caractéristiques même en cas de situations d’occlusions. Les situations d’occlusions désignent des situations dans lesquelles une caractéristique à suivre, appartenant à un premier élément de l’environnement du capteur, est en partie masquée ou occultée par un deuxième élément de l’environnement du capteur sur une matrice de points. Dans ces situations, définir une fenêtre de points voisins liée à la caractéristique du premier élément de l’environnement du capteur dans une matrice de points sans considérer une information de profondeur de ces points peut rendre difficile le suivi de cette caractéristique dans la mesure où une telle fenêtre pourrait comprendre des points appartenant au deuxième élément, distinct du premier élément, dans l’environnement du capteur, ce deuxième élément pouvant se déplacer relativement au premier élément. Ainsi, l’association de caractéristiques correspondantes de deux matrices de points qui se base sur une comparaison des fenêtres de points voisins liées à ces caractéristiques est impactée puisqu’une fenêtre de points voisins d’une première matrice de points représentant l’environnement du capteur à un instant t1 pourra comprendre des points appartenant au deuxième élément alors qu’une fenêtre de points voisins d’une deuxième matrice représentant l’environnement du capteur à un instant t2 n’en comprendra plus si le deuxième élément s’est déplacé par rapport au premier élément entre les instants t1 et t2. Le procédé selon la présente divulgation permet de gérer ce type de situations en considérant notamment que les points déterminés dans la deuxième fenêtre de points voisins correspondent à des points proches de la caractéristique dans l’espace tridimensionnel ou dans l’image de profondeur (i.e. en considérant ainsi une information de profondeur). Par conséquent, on réduit la probabilité que certains points composant la deuxième fenêtre de points voisins appartiennent à un élément autre que l’élément comprenant la caractéristique à suivre dans le temps. Un exemple d’une situation d’occlusion est notamment illustré schématiquement en FIG. 4 , afin de faciliter la compréhension de ce type de situation. Sur cette figure, une première matrice de points M1 représentant l’environnement de la caméra à un instant de temps t1 et une deuxième matrice de points M2 représentant l’environnement de la caméra à un instant de temps t2 sont représentées. Sur la première matrice de points M1, une première fenêtre de points voisins f1 liée à une caractéristique C est schématiquement représentée et comprend des points appartenant à un premier élément E1 et à un deuxième élément E2, masquant en partie le premier élément E1. La première fenêtre de points voisins f1 est liée à une caractéristique C appartenant à l’élément E1. Sur la deuxième matrice de points M2, une deuxième fenêtre de points voisins f2 également liée à la caractéristique C de l’élément E1 est schématiquement représentée et comprend des points appartenant au premier élément E1 mais ne comprend plus de points appartenant au deuxième élément E2 dans la mesure où cet élément E2 s’est déplacé relativement au premier élément E1 entre l’acquisition de la première matrice M1 et l’acquisition de la deuxième matrice M2. On comprend ici qu’une comparaison de la première fenêtre f1 avec la deuxième fenêtre f2 de points voisins, lorsque ces points voisins sont considérés dans un espace de coordonnées bidimensionnelles, ne permettra pas de déterminer que les caractéristiques C associées aux fenêtres f1 et f2 sont en réalité des caractéristiques C correspondantes de l’élément E1 puisque les points des fenêtres de points voisins comparées sont relativement différents. Or, le procédé 100 de la présente divulgation permet justement d’éviter ce type de situation dans la mesure où les deuxièmes fenêtres de points voisins comparés lors de l’opération 160 ne devraient plus ou presque plus comprendre de points appartenant à un élément autre que l’élément comprenant la caractéristique à suivre, dans la mesure où une information de profondeur est utilisée pour sélectionner les points des deuxièmes fenêtres de profondeurs. D’autres opérations peuvent être optionnellement intégrées au procédé 100 et sont présentées dans la suite de la présente divulgation. Ces opérations peuvent être intégrées au procédé 100 en combinaison les unes avec les autres sauf lorsque le contraire est expressément explicité dans la présente divulgation. Dans des exemples, préalablement à l’opération 160 de comparaison, le procédé 100 peut en outre comprendre une opération 155 de détermination, pour chacune des deuxièmes fenêtres de points voisins comparés lors de l’opération 160, d’un descripteur correspondant à une valeur caractéristique de la deuxième fenêtre de points voisins. Un exemple de calcul d’un descripteur pour une fenêtre de points voisins considérée est notamment décrit dans le document rédigé par CALONDER et al. BRIEF : Binary Robust Independent Elementary Features. Le document BRIEF présente notamment une méthode connue sous la dénomination anglaise « Binary Robust Independent Elementary Features method » (BRIEF method), qui sera désignée dans ce document par « méthode de caractéristiques élémentaires binaires robustes et indépendantes ». Dans des exemples, un descripteur d’une deuxième fenêtre de points voisins peut être déterminé à partir des coordonnées bidimensionnelles et des valeurs d’intensité des points de la deuxième fenêtre de points voisins dans l’image d’intensité. Dans des exemples dans lesquels un descripteur est déterminé pour les fenêtres de points voisins comparées lors de l’opération 160, l’opération 170 d’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points peut être effectuée à partir d’une distance entre le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice et le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice ; par exemple lorsqu’une distance entre le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice et le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice est inférieure à un seuil de distance prédéterminé. La distance entre les descripteurs dont il est question ici peut par exemple correspondre à une distance de Haming. Dans ces exemples, l’opération 155 de détermination d’un descripteur d’une fenêtre de points voisins et l’opération 170 d’association entre une caractéristique liée à une fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points à partir d’une distance entre les descripteurs de ces fenêtres peuvent être mises en œuvre à partir d’une « méthode de caractéristiques élémentaires binaires robustes et indépendantes » (i.e. Binary Robust Independent Elementary Features method) ou à partir d’une méthode de Lucas-Kanade. Dans des exemples, le procédé 100 peut comprendre une opération 180 de détermination d’un déplacement de la caractéristique appartenant à l’élément entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, à partir des deux fenêtres de points voisins liées aux caractéristiques associées. Notamment, en comparant la position de la deuxième fenêtre de points voisins sur la deuxième matrice de points par rapport à sa position sur la première matrice de points et en connaissant l’instant de temps associé à chacune de la première et de la deuxième matrice, il est possible de déterminer un déplacement de la fenêtre de points voisins entre la première et la deuxième matrice de points, ce qui correspond à un déplacement de la caractéristique entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps. Dans des exemples, l’opération 180 de détermination d’un déplacement de la caractéristique appartenant à l’élément de l’environnement du capteur lidar entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps comprend : - une détermination d’un déplacement bidimensionnel de la caractéristique entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, dans l’image d’intensité, à partir des coordonnées bidimensionnelles et des valeurs d’intensité des points des deux deuxièmes fenêtres de points associées à la caractéristique dans l’image d’intensité ; et - une détermination d’un déplacement tridimensionnel de la caractéristique entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, à partir du déplacement bidimensionnel dans l’image d’intensité, et à partir des coordonnées bidimensionnelles et des valeurs de profondeurs des points des deux deuxièmes fenêtres de points associées à la caractéristique dans l’image de profondeur. Dans des exemples comprenant : - les opérations de détermination 155 d’un descripteur et d’association 170 à partir d’une distance entre les descripteurs mises en œuvre à partir d’une méthode de Lucas-Kanade ; et - l’opération 160 de détermination d’un déplacement de la caractéristique appartenant à l’élément entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, à partir des coordonnées tridimensionnelles des deux fenêtres de points voisins liées aux caractéristiques associées correspondantes, le déplacement de la caractéristique de l’élément entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps peut être déterminé à partir d’une minimisation de la distance entre les descripteurs des deux fenêtres de points voisins liées aux caractéristiques associées correspondantes. Ces exemples permettent de déterminer un déplacement de la caractéristique entre les deux matrices à une échelle inférieure à celle d’un point des matrices de points obtenus à partir des acquisitions du capteur lidar 10, de sorte que le déplacement déterminé est obtenu de manière extrêmement précise. Le procédé 100 selon la présente divulgation permet donc, à partir d’informations acquises à partir d’un capteur lidar 10, de suivre une caractéristique d’un élément de l’environnement du capteur lidar entre deux matrices de points, et éventuellement de déterminer un déplacement de cette caractéristique entre les deux matrices. Le procédé 100 est présenté pour deux matrices de points mais peut être mis en œuvre sur plus de deux matrices de points de façon à suivre une caractéristique de l’élément de l’environnement du capteur lidar 10 dans le temps, et éventuellement de déterminer le déplacement de cette caractéristique dans le temps de manière extrêmement précise. Procédé (100), mis en œuvre par un calculateur (11), de traitement de données acquises par un capteur lidar (10), le procédé (100) comprenant : - une obtention (110) d’une première et d’une deuxième matrices de points à partir d’acquisitions par un capteur lidar, les points de la première et de la deuxième matrices représentant respectivement l’environnement du capteur lidar (10) à un premier et à un deuxième instants de temps ; chaque point des matrices de points étant associé à des coordonnées dans un espace tridimensionnel et à une valeur d’intensité ; - une projection (120) sur un plan de projection en deux dimensions des matrices de points de façon à obtenir, pour chacune des matrices, une image d’intensité et une image de profondeur ; pour chacune de la première et de la deuxième matrices de points : * une détermination (130) d’au moins une caractéristique appartenant à un élément de l’environnement du capteur lidar (10) sur la matrice de points, à partir des coordonnées tridimensionnelles et des valeurs d’intensité des points de la matrice de points, une caractéristique étant ainsi associée à un point de la matrice ; puis pour au moins une caractéristique déterminée sur chaque matrice : * une détermination (140), dans l'image d'intensité, d’une première fenêtre de points voisins liée à la caractéristique et comprenant le point associé à la caractéristique, à partir des coordonnées bidimensionnelles des points de la matrice et de leur valeur d’intensité dans l’image d’intensité ; * une détermination (150) d’une deuxième fenêtre de points voisins liée à la caractéristique, les points voisins de la deuxième fenêtre de points voisins correspondant aux points voisins de la première fenêtre voisins qui présentent une distance avec le point représentant la caractéristique inférieure à un seuil prédéterminé dans l’espace tridimensionnel ou dans l’image de profondeur ; puis - une comparaison (160) d’une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points ; puis - une association (170) entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points à partir de la comparaison. Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre : - une détermination (180) d’un déplacement de la caractéristique appartenant à l’élément de l’environnement du capteur lidar (10) entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, à partir des deux deuxièmes fenêtres de points voisins liées aux caractéristiques associées correspondantes. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la détermination d’un déplacement de la caractéristique appartenant à l’élément de l’environnement du capteur lidar (10) entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps comprend : - une détermination d’un déplacement bidimensionnel de la caractéristique entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, dans l’image d’intensité, à partir des coordonnées bidimensionnelles et des valeurs d’intensité des points des deux deuxièmes fenêtres de points associées à la caractéristique dans l’image d’intensité ; et - une détermination d’un déplacement tridimensionnel de la caractéristique entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps, à partir du déplacement bidimensionnel dans l’image d’intensité, et à partir des coordonnées bidimensionnelles et des valeurs de profondeurs des points des deux deuxièmes fenêtres de points associées à la caractéristique dans l’image de profondeur. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, comprenant en outre, pour une deuxième fenêtre de points voisins liée à une caractéristique, une détermination (155) d’un descripteur de la deuxième fenêtre de points voisins, un descripteur correspondant à une valeur caractéristique de la fenêtre de points voisins déterminée à partir des coordonnées et des valeurs d’intensités des points de la deuxième fenêtre de points dans l’image d’intensité ; et dans lequel l’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points est effectuée à partir d’une distance entre le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice et le descripteur associé à la deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice. Procédé selon la revendication précédente, dans lequel la détermination d’un descripteur d’une deuxième fenêtre de points voisins et l’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points à partir d’une distance entre les descripteurs de ces fenêtres sont mises en œuvre à partir d’une méthode de caractéristiques élémentaires binaires robustes et indépendantes. Procédé selon la revendication 4 combinée à la revendication 2, dans lequel la détermination d’un descripteur d’une deuxième fenêtre de points voisins et l’association entre une caractéristique liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la première matrice de points et une caractéristique correspondante liée à une deuxième fenêtre de points voisins de la deuxième matrice de points sont mises en œuvre à partir d'une méthode de Lucas-Kanade ; et dans lequel le déplacement de la caractéristique de l’élément entre le premier instant de temps et le deuxième instant de temps est déterminé à partir d’une minimisation de la distance entre les descripteurs des deux fenêtres de points voisins liées aux caractéristiques associées correspondantes. Produit programme d’ordinateur comportant des instructions pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés selon les revendications 1 à 6 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre de l’un quelconque des procédés selon les revendications 1 à 6. Calculateur (11) configuré pour mettre en œuvre un procédé selon l’une quelconque des revendications 1 à 6. Véhicule automobile (2) comprenant un calculateur (11) selon la revendication précédente.