AUTOMOBILE

Domaine technique

[0001] La présente invention concerne de manière générale le domaine des véhicules automobiles, et plus spécifiquement l’assistance la conduite d’un véhicule automobile.

Arrière-plan technologique

[0002] Afin d’augmenter la sécurité routière, certains véhicules automobiles, dits semi-autonomes, sont équipés de systèmes d’automatisation partielle ou de systèmes avancés d’assistance à la conduite (connus sous l’acronyme ADAS en terminologie anglo-saxonne), en particulier de systèmes réalisant, à la place du conducteur, le contrôle latéral et/ou le contrôle longitudinal du véhicule, ou alertant à tout le moins le conducteur d’une situation potentiellement dangereuse pour lui permettre de réagir à temps. Il est également prévu de rendre des véhicules automobiles complètement autonomes, c’est-à-dire sans conducteur.

[0003] Pour permettre à un véhicule autonome ou semi-autonome (appelé dans la suite « véhicule d’intérêt ») de détecter des situations dangereuses et de réagir en conséquence pour éviter ou réduire les risques d’accidents, le système d’assistance à la conduite embarqué sur ce véhicule doit être capable non seulement de détecter tous les objets dynamiques (appelés dans la suite « véhicules tiers ») présents dans l’environnement immédiat du véhicule, tels que les autres véhicules à moteur (voitures, camions, motocyclettes), mais aussi de prédire les mouvements futurs de ces véhicules tiers.

[0004] Comme décrit par exemple dans le document intitulé « A survey on motion prédiction and risk assessment for intelligent vehicles » (Lefèvre et al.,

Robomech Journal 2014,1 :1 http://www.robometechjournal.eom/content/1/1/1), les méthodes connues de prédiction de trajectoires sont fondées sur un modèle de mouvement choisi parmi les trois types de modèles de mouvement suivants :

- les modèles de mouvement basés sur la physique ; - les modèles de mouvement basés sur la manoeuvre ; et

- les modèles de mouvement sensibles aux interactions.

[0005] Les modèles de mouvement basés sur la physique sont les plus simples car ils considèrent que le mouvement futur d’un véhicule ne dépend que des lois de la physique. Ces modèles sont très dépendants de la précision des capteurs embarqués sur le véhicule d’intérêt et supposent que le véhicule tiers ne change pas d’état (vitesse ou cap). En conséquence, ces modèles ne permettent pas de prédire de façon fiable la trajectoire d’un véhicule tiers pour une prédiction à long terme, par exemple au-delà de deux secondes.

[0006] Les modèles de mouvement basés sur la manoeuvre sont un peu plus sophistiqués que les modèles de mouvement basés sur la physique car ils prennent également en compte la manoeuvre que le conducteur d’un véhicule tiers a l’intention d’effectuer. Néanmoins, le véhicule d’intérêt et les véhicules tiers dont on estime les manoeuvres sont considérés comme se déplaçant indépendamment les uns des autres, ce qui peut conduire à des interprétations erronées de certaines situations routières et affecter l’évaluation du risque pour le véhicule d’intérêt.

[0007] Les modèles de mouvement sensibles aux interactions sont actuellement les plus évolués car ils prennent en compte le fait que le mouvement d’un véhicule peut être influencé par le mouvement des autres véhicules présents dans la scène routière. La plupart de ces modèles utilisent des réseaux bayésiens dynamiques permettant de considérer des dépendances par paire entre plusieurs véhicules mobiles. Ces modèles permettent des prévisions fiables et à plus long terme, mais sont incompatibles avec la nécessité d’évaluer les risques en temps réel pour le véhicule d’intérêt car ils nécessitent des ressources importantes en temps de calcul pour pouvoir estimer, pour toutes les paires de véhicules possibles, toutes les trajectoires potentielles des véhicules.

Résumé de l’invention

[0008] La présente invention a pour but de pallier les limitations de l’art antérieur en proposant notamment une méthode simplifiée permettant de prédire de manière fiable et peu coûteuse en temps de calcul au moins une position future de chaque véhicule présent dans une scène routière où évolue le véhicule d’intérêt. [0009] L’invention a également pour but d’utiliser cette méthode simplifiée pour prédire rapidement la trajectoire d’une pluralité de véhicules mobiles dans l’environnement du véhicule tiers sur une durée de prédiction plus importante que les méthodes utilisant un modèle de mouvement basés sur la physique.

[0010] En conséquence, la présente invention a pour objet un procédé d’assistance à la conduite d’un véhicule automobile d’intérêt comportant :

- une étape de détection lors de laquelle un système embarqué sur ledit véhicule automobile d’intérêt détecte une pluralité de véhicules tiers présents à un instant initial dans l’environnement du véhicule automobile d’intérêt, dans une zone de roulage à plusieurs voies de circulation;

- un premier cycle de prédiction, par ledit système embarqué, d’une première position relative et d’une première vitesse relative de chaque véhicule Ok dudit ensemble, dans ledit premier référentiel et pour un premier instant de prédiction suivant ledit instant initial, ledit premier cycle de prédiction comportant : o une étape de mémorisation, dans une base de données dudit système embarqué, de données initiales pour chaque véhicule Ok d’un ensemble de K véhicules comprenant les véhicules tiers détectés à l’instant initial et le véhicule d’intérêt, lesdites données initiales comprenant une information relative à la voie de circulation courante, une position relative courante et une vitesse relative courante de chaque véhicule Ok dudit ensemble à l’instant initial et dans un premier référentiel lié au véhicule d’intérêt ; o une étape de tri lors de laquelle un ordre de priorité est affecté aux K véhicules Ok de l’ensemble, l’ordre de priorité étant déterminé en fonction de la position et de la voie de circulation de chaque véhicule Ok de l’ensemble mémorisées dans la base de données, et correspondant à un ordre dans lequel les véhicules Ok de l’ensemble se succèdent dans ladite zone de roulage depuis un véhicule détecté à une position la plus éloignée en avant du véhicule d’intérêt; o une étape de sélection de chaque véhicule Ok dudit ensemble dans l’ordre de priorité prédéterminé, et, pour chaque véhicule sélectionné 0 ^* k dudit ensemble : - une sous-étape d’identification d’un autre véhicule dudit ensemble susceptible d’être un véhicule cible primaire pour le véhicule sélectionné

0* _k ;

- une sous-étape d’estimation d’une manoeuvre en cours ou sur le point d’être effectuée par le véhicule sélectionné 0 ^* k à partir au moins du véhicule cible primaire identifié, d’informations relatives au seul véhicule sélectionné 0 ^* k et d’informations relatives à l’environnement courant du véhicule sélectionné 0 ^* k;

- une sous-étape d’estimation du déplacement du véhicule sélectionné 0 ^* k entre l’instant initial et ledit premier instant de prédiction à partir de la manoeuvre estimée pour le véhicule sélectionné 0 ^* k ; la première position relative et la première vitesse relative du véhicule sélectionné 0 ^* k pour ledit premier instant de prédiction étant prédites à partir du déplacement estimé.

[0011] Dans un mode de réalisation possible, les sous-étapes sont réalisées à partir de données de position et de vitesse transformées dans un référentiel à deux dimensions lié au véhicule sélectionné 0 ^* k.

[0012] La manoeuvre estimée est choisie de préférence dans un ensemble prédéfini de manoeuvres possibles. L’ensemble prédéfini de manoeuvre possibles pour un véhicule sélectionné 0 ^* k peut comprendre : le maintien dans sa voie courante ; son changement de voie pour la voie gauche ; son changement de voie pour la voie droite; son arrêt sur sa voie courante.

[0013] Dans un mode de réalisation possible, la sous-étape d’identification d’un véhicule cible primaire potentielle pour le véhicule sélectionné 0 ^* k comprend une recherche d’un véhicule de l’ensemble situé sur la même voie, à l'avant et le plus proche du véhicule sélectionné 0 ^* k.

[0014] Dans un mode de réalisation possible, les informations relatives au seul véhicule sélectionné 0 ^* k comprennent par exemple son déplacement latéral, et/ou un état allumé ou éteint de l’un de ses clignotants, et/ou un historique de ses positions mémorisées. [0015] Dans un mode de réalisation possible, les informations relatives à l’environnement courant du véhicule sélectionné 0 ^* k comprennent le type de lignes de marquage de la voie de circulation sur laquelle le véhicule sélectionné 0 ^* k est situé et/ou l’occupation des voies de circulation adjacentes à la voie de circulation courante du véhicule sélectionné 0 ^* k , et/ou la limitation de vitesse courante affectée à la voie de circulation.

[0016] Dans un mode de réalisation possible, le procédé comporte un deuxième cycle de prédiction, par ledit système embarqué, d’une deuxième position relative [X; Y; 0}k,2 et d’une deuxième vitesse relative [Vx; VY ; 0}k,2 de chaque véhicule Ok dudit ensemble, dans ledit premier référentiel et pour un deuxième instant de prédiction suivant ledit premier instant de prédiction, le deuxième cycle de prédiction comportant :

- une première étape de réactualisation de la base de données dans laquelle les données initiales de position relative et de vitesse relative sont remplacées par la première position relative [X; Y; 0}u et la première vitesse relative [Vx; VY ; Q }k,i prédites au premier cycle de prédiction pour chaque véhicule Ok de l’ensemble ; et

- l’étape de tri, l’étape de sélection et les sous-étapes du premier cycle de prédiction, dans lesquelles l’instant initial a été remplacé par le premier instant de prédiction, et le premier instant de prédiction a été remplacé par le deuxième instant de prédiction.

[0017] Le procédé peut comporter un nombre N supérieur à 2 de cycles de prédiction successifs, chaque n ^ième cycle de prédiction permettant de prédire une n ^ième position relative [X; Y; 0}k,n et une n ^ième vitesse relative [Vx; VY ; 0}k,n de chaque véhicule Ok dudit ensemble, dans ledit premier référentiel et pour un n ^ième instant de prédiction suivant un instant de prédiction précédent, chaque n ^ième cycle de prédiction comportant :

- une étape de réactualisation de la base de données dans laquelle les données de position relative et de vitesse relative sont remplacées par la position relative et la vitesse relative prédites au cycle de prédiction précédent pour chaque véhicule Okde l’ensemble ; et - l’étape de tri, l’étape de sélection et les sous-étapes du premier cycle de prédiction, dans lesquelles l’instant initial a été remplacé par l’instant de prédiction précédent, et le premier instant de prédiction a été remplacé par le n ^ième instant de prédiction.

[0018] Les instants de prédiction successifs sont séparés de préférence par un pas temporel constant.

[0019] Dans un mode de réalisation possible, N est égal à 33 et le pas temporel constant est égal à 200 ms.

[0020] L’invention a également pour objet un système d’assistance à la conduite embarqué sur un véhicule d’intérêt, configuré pour implémenter le procédé selon l’invention.

Brève description des dessins

[0021] L’invention sera mieux comprise au vu de la description suivante faite en référence aux figures annexées, dans lesquelles :

- la figure 1 illustre schématiquement, en vue de dessus, un exemple de scène routière servant à illustrer les principes de l’invention ;

- la figure 2 représente schématiquement des trajectoires prédites par un procédé conforme à l’invention pour l’exemple de la scène routière de la figure 1 ;

- la figure 3 représente des étapes susceptibles d’être mises en oeuvre selon un premier mode de réalisation d’un procédé de détection conforme à l’invention.

Description de mode(s) de réalisation

[0022] Pour fixer les idées, l’invention va à présent être décrite dans le cadre de l’exemple non limitatif de la scène routière représentée schématiquement en vue de dessus sur la figure 1.

[0023] Sur cette figure 1 , un véhicule d’intérêt Oi, disposant d’un système avancé d’aide à la conduite (non représenté) conforme à l’invention, se déplace dans une zone de roulage comportant trois voies de circulation Li, L2, L3. Cinq autres véhicules O1 à O3 et O5, OQ évoluent également dans l’environnement du véhicule d’intérêt Oi. Pour simplifier, on suppose non limitativement que la zone de roulage correspond à une portion d’autoroute à deux voies l_2, L3, la voie L1 correspondant à une bretelle d’accès, et que tous les véhicules circulent dans le même sens (de gauche vers la droite sur la figure 1), selon le code de la route français (dépassement par la gauche et vitesse limitée à 130 km/h). Dans l’exemple non limitatif, les véhicules tiers O1 , O5 et OQ sont tous des véhicules automobiles, le véhicule tiers O2 est une motocyclette, et le véhicule tiers O3 est un camion. Par ailleurs, dans cet exemple, le camion O3 est à l’arrêt, et les feux stop du véhicule tiers O1 sont allumés car son conducteur procède à un freinage. La nature des véhicules tiers présents dans l’environnement du véhicule d’intérêt est sans incidence sur les principes de la présente invention. En d’autres termes, un véhicule tiers peut être indifféremment un véhicule classique, un véhicule semi-autonome ou un véhicule autonome.

[0024] On suppose dans la suite que le véhicule d’intérêt Oi est équipé :

- de différents capteurs (non représentés) de différentes natures (par exemple capteurs d’image, Radar, Lidar) lui permettant de détecter, d’une part, les véhicules tiers O1 à O3 et O5, OQ présents dans son environnement, et d’autre part, les informations relatives à la géométrie de de la scène routière (en particulier les lignes de marquage, les panneaux de signalisation...) ;

- d’un système ADAS (non représenté) lui permettant de traiter les informations détectées et de prendre des décisions adaptées (alertes au conducteur du véhicule d’intérêt Oi et/ou contrôle latéral et longitudinal du véhicule d’intérêt Oi).

[0025] Un procédé complet d’assistance à la conduite conforme à l’invention consiste à détecter la présence des différents véhicules tiers à un instant initial to et à prédire, pour le véhicule d’intérêt Oi et pour tous les véhicules tiers dont la présence a été détectée à l’instant initial to, la trajectoire future (ou trajectoire de prédiction) sur une durée de prédiction totale prédéterminée.

[0026] Dans la suite, on utilisera les notations suivantes :

- O _k représente un véhicule d’un ensemble de K véhicules comprenant le véhicule d’intérêt Oi et tous les véhicules tiers détectés à l’instant initial to. Ainsi, dans l’exemple de la figure 1 , l’ensemble comporte en tout six véhicules, à savoir les véhicules tiers détectés Oi à O3 et O5, OQ, et le véhicule d’intérêt Oi qui portera indifféremment dans la suite la référence Oi ou O4.

- P _k (0) représente le point associé à un véhicule O _k de l’ensemble de K véhicules à l’instant initial de détection to , ce point P _k (0) étant associé classiquement à :

• la position relative courante {X; Y; q}k,o du véhicule O _k dans un premier référentiel à deux dimensions lié au véhicule d’intérêt Oi (voir figure 1), où Q représente l’orientation relative en radian du véhicule O _k vis-à-vis du premier référentiel Oi;

• la vitesse relative courante {Vx; VY ; q}k,o du véhicule O _k dans ce même premier référentiel à deux dimensions lié au véhicule d’intérêt Oi où Q représente la variation en radian/secondes de l’orientation relative du véhicule O _k vis-à-vis du premier référentiel Oi;.

- P _k (n) représente un point de la trajectoire de prédiction pour un véhicule O _k de l’ensemble de K véhicules, à un instant de prédiction t _k tel que t _k =to+nAt ce point P _k (n) étant également associé classiquement à :

• la position relative {X; Y; q}k, _h du véhicule O _k prédite à l’instant de prédiction t _k dans le premier référentiel lié au véhicule d’intérêt Oi;

• la vitesse relative {Vx; VY ; 0} _k, n du véhicule O _k prédite à l’instant de prédiction t _k dans ce même premier référentiel lié au véhicule d’intérêt Oi.

[0027] Une trajectoire de prédiction pour chaque véhicule O _k pris dans l’ensemble comprenant les véhicules tiers détectés et le véhicule d’intérêt, est ainsi formée à partir d’un point initial Pk(0) mesuré à l’instant initial to, par une succession de N points Pk(n) estimés successivement avec un pas temporel Dΐ, dans lequel n varie de 1 à N.

[0028] Dans un exemple d’implémentation, le pas temporel Ai est constant entre chaque point successif d’une trajectoire prédite. A titre d’exemple, on choisit un pas temporel Dΐ égal à 200 ms, et on prévoit le nombre N égal à 33, ce qui permet de faire une prédiction de trajectoire pour chaque véhicule O _k sur une durée de prédiction totale de 7 secondes à compter de l’instant initial to. La figure 2 illustre un exemple des portions des différentes trajectoires prédites pour les différents véhicules O _k conformément aux principes de l’invention qui vont être détaillés ci-après. Par exemple, la trajectoire de prédiction pour le véhicule Os comprend le point initial à partir du point Ps(0), et une succession de points prédits tels que le point Ps(5) à l’instant de prédiction ts et le point Ps(10) à l’instant de prédiction tio, et la trajectoire de prédiction pour le véhicule OQ comprend le point initial à partir du point RQ(0), et une succession de points prédits tels que le point RQ(7) à l’instant de prédiction t7 et le point Ps(19) à l’instant de prédiction tig.

[0029] En référence à la figure 3, un procédé 100 conforme à l’invention comprenant au moins un premier cycle de prédiction permettant au système embarqué sur le véhicule d’intérêt Oi (O4) de prédire pour chaque véhicule O _k le premier point P _k (1) à partir du point P _k (0), va à présent être décrit.

[0030] Le procédé 100 comporte une étape initiale 110 de détection lors de laquelle le système embarqué sur le véhicule automobile d’intérêt Oi détecte une pluralité de véhicules tiers présents à l’instant initial to dans l’environnement du véhicule automobile d’intérêt Oi, dans une zone de roulage à plusieurs voies de circulation. Dans l’exemple des figures 1 et 2, on suppose ainsi que le système embarqué sur le véhicule d’intérêt Oi détecte la présence à l’instant initial to des véhicules tiers O1 à O3, O5 et OQ.

[0031] Conformément aux notations indiquées ci-avant, le but de ce premier cycle de prédiction est de permettre au système embarqué sur le véhicule d’intérêt Oi de prédire les paramètres associés au premier point P _k (1), à savoir la première position relative [X; Y; 0} _k,i et la première vitesse relative [Vx; VY ; 0} _k,i de chaque véhicule O _k , dans le référentiel associé au véhicule d’intérêt et pour un premier instant de prédiction ti suivant l’instant initial to.

[0032] Pour ce faire, le premier cycle de prédiction débute par une étape 120 de mémorisation, dans une base de données du système embarqué, de données initiales pour chaque véhicule O _k d’un ensemble de K véhicules comprenant les véhicules tiers détectés à l’instant initial to et le véhicule d’intérêt Oi. Les données initiales comprennent :

- d’une part, les paramètres indiqués ci-avant associés à chaque point initial Pk(0), à savoir une position relative courante {X; Y; 0} _k, o et une vitesse relative courante {Vx; VY ; 0} _k, ode chaque véhicule O _k de l’ensemble à l’instant initial to et exprimées dans le premier référentiel lié au véhicule d’intérêt Oi;

- d’autre part, la voie de circulation courante de chaque véhicule O _k à l’instant initial to, telle qu’estimée par le système embarqué sur le véhicule d’intérêt Oi (estimation classique consistant par exemple à identifier la voie de circulation pour laquelle la distance latérale selon l’axe Y calculée entre le centre du véhicule d’intérêt Oi et du centre de chaque voie de circulation Li, L ₂ et L ₃ est minimale).

[0033] Le tableau 1 ci-dessous donne un exemple du contenu de la base de données à l’instant de détection to pour la scène routière représentée sur les figures 1 et 2 :

Tableau 1 - Base initiale de travail

[0034] Selon une caractéristique importante de l’invention, le premier cycle de prédiction se poursuit par une étape 130 de tri lors de laquelle un ordre de priorité est affecté aux K véhicules O _k de l’ensemble, l’ordre de priorité étant déterminé en fonction de la position et de la voie de circulation de chaque véhicule O _k de l’ensemble mémorisées dans la base de données, et correspondant à un ordre dans lequel les véhicules O _k de l’ensemble se succèdent dans la zone de roulage depuis un véhicule détecté à une position la plus éloignée en avant du véhicule d’intérêt Oi. Dans le cas de la scène routière donnée à titre d’exemple sur les figures 1 et 2, et comme indiqué par les numéros placés à l’arrière de chaque véhicule, c’est le camion O3 qui apparaît comme étant le premier véhicule à considérer, suivi de la motocyclette O2, puis du véhicule O1 , du véhicule d’intérêt O4, du véhicule O5 et enfin du véhicule OQ.

[0035] Le tableau 2 ci-dessous illustre le tableau 1 dont les colonnes ont été réordonnées selon l’ordre de priorité correspondant à l’exemple de scène routière des figures 1 et 2 :

Tableau 2 - Base initiale de travail réordonnée selon ordre de priorité

[0036] Le premier cycle de prédiction se poursuit par un traitement de prédiction particulier effectué, par le système embarqué du véhicule d’intérêt, sur chacun des véhicules O _k de l’ensemble (y compris le véhicule d’intérêt Oi). Plus précisément, le système embarqué sur le véhicule d’intérêt Oi sélectionne (étape 140) chaque véhicule O _k dans l’ordre de priorité affectée à l’étape 130. On note par la suite O _k ^* chaque véhicule sélectionné dans l’ordre de priorité. Dans l’exemple de la scène routière représentée sur les figures 1 et 2, le traitement de prédiction particulier va ainsi d’abord être effectué pour le véhicule sélectionné O3 ^* correspondant au camion O3, puis au véhicule sélectionné O2 ^* correspondant à la motocyclette O2, et ainsi de suite jusqu’à la sélection du dernier véhicule OQ ^* du tableau 2 correspondant au véhicule OQ.

[0037] Le traitement particulier effectué sur chaque véhicule sélectionné O _k ^* comprend essentiellement les sous-étapes suivantes, qui seront détaillées plus amplement dans la suite :

- une sous-étape 150 d’identification d’un autre véhicule dudit ensemble susceptible d’être un véhicule cible primaire pour le véhicule sélectionné 0 ^* _k ; - une sous-étape 160 d’estimation d’une manoeuvre en cours ou sur le point d’être effectuée par le véhicule sélectionné 0 ^* _k à partir au moins du véhicule cible primaire identifié à la sous-étape 150, d’informations relatives au seul véhicule sélectionné 0 ^* _k et d’informations relatives à l’environnement courant du véhicule sélectionné 0 ^* k; et

- une sous-étape 170 d’estimation du déplacement du véhicule sélectionné 0 ^* _k entre l’instant initial to et le premier instant de prédiction ti, à partir de la manoeuvre estimée à la sous-étape 160 pour le véhicule sélectionné 0 ^* _k .

[0038] Afin de simplifier les calculs, les sous-étapes 150, 160 et 170 sont de préférence réalisées, non pas à partir de données exprimées dans le premier référentiel lié au véhicule d’intérêt Ol (sauf dans le cas où le traitement concerne le véhicule Oi en tant que véhicule sélectionné), mais de données transformées dans un référentiel à deux dimensions lié au véhicule sélectionné 0 ^* _k . Tout le traitement de prédiction est ainsi effectué comme si le système embarqué sur le véhicule d’intérêt Oi était en fait embarqué sur le véhicule sélectionné 0 . Le système doit ainsi, pour chaque traitement de prédiction associé à un véhicule sélectionné 0 ^* _k , transformer au préalable (par rotation et translation) toutes les données mémorisées dans la base initiale réordonnée, dans le référentiel associé au véhicule sélectionné 0 ^* _k , et mémoriser ces informations dans une base temporaire représentative du véhicule sélectionné 0 ^* _k .

[0039] A titre d’exemples, le tableau 3 ci-dessous donne la base temporaire obtenue lorsque le véhicule sélectionné 0 ^* _k pour le traitement selon les sous-étapes 150 à 170 correspond au camion O3 (premier traitement selon l’ordre de priorité), et le tableau 4 ci-dessous donne la base temporaire obtenue lorsque le véhicule sélectionné 0 ^* _k pour le traitement selon les sous-étapes 150 à 170 correspond au véhicule O3 (deuxième traitement selon l’ordre de priorité) :

Tableau 3 - Base temporaire véhicule sélectionné 03*=03

Tableau 4 - Base temporaire véhicule sélectionné 02*=02

[0040] Dans les tableaux 3 et 4 ci-dessus :

- {X; Y; 0} o représente la position relative courante de chaque véhicule O _k après transformation dans un référentiel à deux dimensions lié au véhicule sélectionné 0 ^* k ;

- {Vx; VY ; 0} _k, o représente la vitesse relative courante de chaque véhicule O _k après transformation dans le référentiel à deux dimensions lié au véhicule d’intérêt 0 ^* k.

[0041] A partir des informations transformées mémorisées dans la base temporaire représentative d’un véhicule sélectionné, le système embarqué va pouvoir identifier (sous-étape 150 mentionnée ci-avant) s’il existe, dans l’ensemble des K véhicules, une cible primaire pour le véhicule sélectionné 0 ^* _k. L’identification d’un telle cible primaire potentielle est classiquement réalisée par le système embarqué du véhicule d’intérêt en recherchant un véhicule de l’ensemble qui, d’après les informations transformées mémorisées dans la base temporaire représentative du véhicule sélectionné 0 ^* _k , est situé sur la même voie, à l'avant et le plus proche du véhicule sélectionné 0 ^* _k . Cette recherche est effectuée classiquement en recherchant le véhicule pour lequel le temps estimé avant collision (ou TTC, acronyme anglo-saxon mis pour Time-To-Collision) avec le véhicule sélectionné 0 ^* _k est le plus faible.

[0042] Dans l’exemple de scène routière représentée sur les figures 1 et 2, aucune cible primaire ne sera détectée lors de la sous-étape 150 réalisée pour le véhicule sélectionné correspondant au camion O3, à la motocyclette O2 ou au véhicule OQ, car aucun véhicule n’est situé directement à l’avant et sur la même voie que ces véhicules. En revanche, la cible primaire qui sera détectée à l’issue de la sous-étape 150 sera :

- le camion O3 lorsque le véhicule sélectionné pour traitement correspond au véhicule O1 ;

- le véhicule O1 lorsque le véhicule sélectionné pour traitement correspond au véhicule d’intérêt O4 ; et

- la motocyclette O2 lorsque le véhicule sélectionné pour traitement correspond au véhicule d’intérêt O5.

[0043] Le système embarqué va pouvoir ensuite estimer (sous-étape 160 mentionnée ci-avant) la manoeuvre en cours ou sur le point d’être effectuée par le véhicule sélectionné 0 ^* _k en utilisant notamment :

- la cible primaire (ou l’absence de cible primaire) identifiée à la sous-étape précédente 150 pour le véhicule sélectionné 0 ^* _k ;

- des informations relatives au seul véhicule sélectionné 0 ^* _k, par exemple :

• son déplacement latéral, et/ou

• l’état allumé ou éteint de l’un de ses clignotants, et/ou

• un historique de ses positions mémorisées.

- des informations relatives à l’environnement courant du véhicule sélectionné 0 ^* _k telles que :

• le type de lignes de marquage (en pointillés ou continue) de la voie de circulation sur laquelle le véhicule sélectionné 0 ^* _k est situé ; et/ou

• l’occupation des voies de circulation adjacentes à la voie de circulation courante du véhicule sélectionné 0 ^* _k ; et/ou

• la limitation de vitesse courante affectée à la voie de circulation (issue par exemple d’un système GPS ou d’une carte numérique pré enregistrée dans le système embarqué, ou extraite de l’image d’un panneau de signalisation capturée par une caméra embarquée sur le véhicule d’intérêt).

[0044] La manoeuvre prédite pour le véhicule sélectionné 0 ^* _k fait partie de préférence d’un ensemble prédéfini de manoeuvres possibles, telles que : - KL _{k O} u maintien dans sa voie courante: Le véhicule sélectionné 0 ^* _k continue de rouler sur sa voie de roulage courante ;

- LLC _{k O} u changement de voie pour la voie gauche: Le véhicule sélectionné 0 ^* _k va passer sur la voie adjacente à gauche de sa voie de roulage courante ;

- RLC _{k O} u changement de voie pour la voie droite: Le véhicule sélectionné 0 ^* _k va passer sur la voie adjacente à droite de sa voie de roulage courante ;

- S _k ou arrêt sur voie courante: Le véhicule sélectionné 0 ^* _k va s’arrêter sur sa voie courante de roulage.

[0045] Les manoeuvres précédentes ne sont pas limitatives. D’autres manoeuvres plus adaptées à d’autres configurations routières (par exemple l’arrivée sur un rond-point ou sur une intersection) peuvent être envisagées sans départir du cadre de la présente invention.

[0046] Le tableau 5 ci-dessous donne notamment les cibles primaires, manoeuvres prédites, voie courante, et voie cible obtenues pour les différents véhicules de la scène routière illustrée sur les figures 1 et 2 à l’issue de la sous-étape 160 pour l’instant de prédiction ti :

Tableau 5 [0047] Le système embarqué peut alors estimer (sous-étape 170), dans le référentiel du véhicule sélectionné 0 ^* _k, le déplacement prédit en position et en vitesse pour le véhicule sélectionné 0 ^* k entre l’instant initial to et le premier instant de prédiction ti à partir de la cible primaire (ou l’absence de cible primaire) et la manoeuvre estimée pour le véhicule sélectionné 0 ^* k. Le tableau 6 suivant donne un exemple des déplacements ainsi estimés lorsque le traitement de prédiction précédent a été effectué, selon l’ordre de priorité, sur tous les véhicules de l’ensemble, sélectionnés tour à tour :

Tableau 6 - Déplacements de chaque véhicule dans son propre référentiel

[0048] Les résultats précédents sont ensuite transformés de nouveau (translation et rotation) pour être exprimés dans le référentiel lié au véhicule d’intérêt Oi, de sorte qu’il est possible, à partir des déplacements calculés, de donner la position et la vitesse prédites pour l’instant de prédiction ti pour chaque véhicule (étape 180 figure 3), cette position et cette vitesse étant exprimées dans le référentiel du véhicule d’intérêt Oi. Par exemple, pour le camion O3, la position [X; Y; 6)3,1 et la vitesse [Vx; VY ; 0)3,1 relatives obtenues à l’issue du premier cycle de prédiction, associées au point P ₃ (1) sont issus des calculs suivants :

03,1 = 03,0+ D0 [0049] Un deuxième cycle de prédiction (non représenté), similaire au premier cycle de prédiction décrit ci-dessus, peut être réalisé par le système embarqué sur le véhicule d’intérêt Oi pour prédire les points Pk(2) occupés par chacun des K véhicules de l’ensemble à un deuxième instant de prédiction t2 séparé du premier instant ti du pas temporel Dΐ, c’est-à-dire pour estimer une deuxième position relative {X; Y; 0}k,2 et une deuxième vitesse relative {Vx; VY ; 0}k,2 de chaque véhicule Ok dudit ensemble, dans ledit premier référentiel et pour le deuxième instant de prédiction. Pour ce faire, le deuxième cycle de prédiction comporte :

- une première étape de réactualisation de la base de données dans laquelle les données initiales de position relative et de vitesse relative sont remplacées par la première position relative {X; Y; 0}k,i et la première vitesse relative {Vx; VY ; 0}k,i prédites au premier cycle de prédiction pour chaque véhicule Ok de l’ensemble ; et

- l’étape 130 de tri, l’étape 140 de sélection et les sous-étapes 150-170 du premier cycle de prédiction, dans lesquelles l’instant initial tO a été remplacé par le premier instant de prédiction ti, et le premier instant de prédiction ti a été remplacé par le deuxième instant de prédiction t2.

[0050] En généralisant les principes précédents, on peut prévoir de compléter le procédé avec un nombre N supérieur à 2 de cycles de prédiction successifs, chaque n ^ième cycle de prédiction permettant de prédire une n ^ième position relative {X; Y; 0}k,n et une n ^ième vitesse relative {Vx; VY ; 0}k,n de chaque véhicule Ok de l’ensemble initial, dans le premier référentiel lié au véhicule d’intérêt et pour un n ^ième instant de prédiction t _n suivant un instant de prédiction tn-1 précédent, chaque n ^ième cycle de prédiction comportant alors:

- une étape de réactualisation de la base de données dans laquelle les données de position relative et de vitesse relative sont remplacées par la position relative {X; Y; 0}k,n-i et la vitesse relative {Vx; VY ; Ô}k,n prédites au cycle de prédiction précédent pour chaque véhicule O _k de l’ensemble ; et - l’étape 130 de tri, l’étape 140 de sélection et les sous-étapes 150-170 du premier cycle de prédiction, dans lesquelles l’instant initial to a été remplacé par l’instant de prédiction t _n -i précédent, et le premier instant de prédiction a été remplacé par le n ^ième instant de prédiction t _n .