FR2977934B1 - Procede et dispositif pour determiner le chemin probable d'un vehicule - Google Patents

Abstract

Procédé pour déterminer un chemin probable d'un véhicule avec au moins un module, selon lequel on détermine le chemin initial le plus probable (MPP) en tenant compte des données de probabilité de conduite déduites d'une carte routière et pour corriger le chemin initial le plus probable (MPP), on utilise des données supplémentaires. Un premier module (6) établit le chemin initial probable (10) et en s'appuyant sur celui-ci, il établit un horizon (2D), et on fournit un second module (7) pour corriger le chemin initial probable (10) avec des données de probabilité de trajet qui ont été déduites jusqu'alors du comportement de conduite d'au moins un véhicule.

Description

Domaine de l’invention

La présente invention se rapporte à un procédé pour déterminer un chemin probable d’un véhicule avec au moins un module, selon lequel on détermine le chemin initial le plus probable (MPP) en tenant compte des données de probabilité de conduite déduites d’une carte routière, et pour corriger le chemin initial le plus probable (MPP), on utilise des données supplémentaires. L’invention se rapporte également à un dispositif pour la mise en œuvre de ce procédé et un produit programme d’ordinateur appliquant ce procédé.

Etat de la technique

On connaît un procédé du type défini ci-dessus, par exemple selon le document DE 10 2009 028 299 Al. Ce document décrit un procédé utilisant pour la correction du chemin le plus probable les données supplémentaires fournies par une installation qui tient compte de l’état de circulation actuelle provenant par exemple d’un autre véhicule ou d’un feu de circulation.

Selon le document DE 10 2007 043 533 Al, on connaît un procédé selon lequel lorsque la fonction de guidage vers une destination est neutralisée, on vérifie l’horizon de position dans le cas de messages de perturbation de circulation et on calcule au moins un trajet de remplacement qui est ensuite émis. Il est également connu selon ce procédé de corriger la position de l’horizon en fonction du segment de bouchon de circulation et du comportement passé du conducteur.

Une conception centrale des futurs systèmes d’aide ou d’assistance à la conduite ADAS (systèmes avancés d’assistance de conduite) qui interviennent plus fortement et de manière plus autonome que jusqu’alors dans les évènements de conduite consiste non seulement à saisir la région proche du véhicule mais de recueillir également des informations concernant le tracé du chemin en amont en se fondant sur des cartes numériques très informées et sur la position actuelle du véhicule. Pour fournir à de tels systèmes d’assistance de conduite fondés sur des cartes, par exemple à un régulateur prévisionnel de distance ou à un système d’assistance de virage, les informations concernant le chemin amont, il faut un horizon électronique exploitable.

Celui-ci peut se concevoir comme un capteur virtuel qui, sur le fondement de données cartographiques d’un réseau routier numérique, fournit pour la position actuelle et la direction de circulation, les informations relatives à l’environnement du véhicule.

Un module installé dans le véhicule, à savoir le fournisseur d’horizon, fournit cet horizon électronique ; pour cela, il transmet en permanence le chemin en amont sur lequel le véhicule va se déplacer. Ce trajet est appelé chemin le plus probable (en abrégé, chemin MPP). Si le conducteur a sélectionné un chemin dans son appareil de navigation, il utilisera ce chemin comme chemin MPP. Si la navigation n’est pas activée, le chemin MPP se détermine à l’aide des différents procédés heuristiques. Les fonctions d’assistance de conduite reçoivent les attributs de l’horizon électronique et les exploite ; cela signifie que le chemin MPP sera intégré dans un horizon électronique ; il sera transmis à d’autres appareils de commande pour qu’ils soient en mesure d’optimiser les fonctions fondées sur la prévision. Grâce à un procédé de standardisation appelé "interface de spécification de systèmes d’assistance de conduite avancés" (ADASIS), on définit une interface entre les systèmes de navigation et les applications ADAS ; cela signifie que l’on veut définir comment envoyer l’horizon aux applications, par exemple sous la forme d’un horizon ADASIS, de préférence par un bus SCAN. Les tentatives de standardisation sont concentrées dans un forum ADASIS dans lequel l’organisation européenne ERTICO fonctionne comme coordinateur. Les informations actuelles telles que la spécification détaillée est implémentée par un bus CAN, notamment également pour déterminer l’identifieur CAN correspondant, ces informations sont disponibles sur le site www.ertico.com.

Les procédés décrits s’appliquent également si, à la place d’un appareil de navigation, on utilise un appareil spécial de commande optimisé du point de vue du coût sans interface de service comme fournisseur d’horizon.

Les systèmes actuels de navigation s’appuyant sur les données cartographiques déterminent un chemin le plus probable MPP en analysant les probabilités de bifurcation qui se définissent à l’aide des classes de route, de l’angle de bifurcation, des numéros de route ou d’éléments analogues. Mais cette solution est très imprécise car elle ne correspond pas au comportement de roulage caractéristique. La fiabilité du chemin MPP pourra être augmentée en ce que l’on exploite le comportement jusqu’alors du conducteur et on l’intègre dans le calcul du chemin MPP. Cela se traduit par un chemin probable amélioré. A l’aide des chemins probables améliorés, on optimise différentes fonctions telles que par exemple la commande ciblée des feux avant qui peut éclairer de manière appropriée la région du croisement lors d’une manœuvre de bifurcation. L’intégration du comportement du conducteur n’a été faite jusqu’alors que dans le système de navigation ou les composants de celui-ci fournissant l’horizon (fournisseur d’horizon). La fonction d’amélioration du trajet MPP en tenant compte des données enregistrées de comportement du conducteur est relativement compliquée et de ce fait, elle est liée d’une manière moins souple à un composant qui comporte au moins une carte numérique et même une interface de service. Dans le cas d’un serveur communautaire, les données de conduite non personnelles utilisées pour améliorer le chemin MPP consistent à tenir compte de ces données communautaires également chez le fournisseur d’horizon.

Exposé et avantages de l’invention L’invention a pour objet un procédé du type défini ci-dessus caractérisé en ce qu’un premier module établit le chemin initial probable et en s’appuyant sur celui-ci, il établit un horizon, et on utilise un second module pour corriger le chemin initial probable avec des données de probabilité de chemin qui ont été déduites jusqu’alors du comportement de conduite d’au moins un véhicule. Le comportement de conduite des véhicules englobe naturellement le cas échéant le comportement de plusieurs conducteurs. En particulier, pour fournir des données personnelles ou individuelles de probabilité de conduite, des moyens simples permettent même de fournir des données de probabilité de conduite individualisées en ce que l’on utilise seulement la base de données valable pour le comportement d’un conducteur choisi.

Les deux modules séparés permettent un découplage dans l’espace ou un découplage fonctionnel des fonctions d’exploitation de mémoire et de comportement de conducteur, du fournisseur d’horizon ou de la carte numérique. Ainsi la possibilité d’améliorer le chemin le plus probable par l’intégration du comportement du conducteur, selon le procédé de l’invention, n’est plus limitée aux systèmes de navigation ou aux fournisseurs d’horizon. Selon l’invention, le second module peut être un composant autonome d’un système de navigation ou un autre appareil de commande indépendant du fournisseur d’horizon installé dans le véhicule. Le premier ou le second module ou les deux modules peuvent être également à l’extérieur du véhicule dans une communauté, c'est-à-dire un groupe de participants à la circulation, fondé sur un serveur, et ces participants partagent des connaissances communes. Le premier module peut être par exemple le fournisseur d’horizon et se trouver dans la communauté et la position actuelle du véhicule pourra lui être transmise en permanence.

Pour le reste, une « carte routière » selon la présente invention ne désigne pas nécessairement une carte numérique complète ; il suffit de disposer de probabilités de manœuvre définies ponctuellement. De plus, l’expression « horizon 2D » telle qu’elle est utilisée ici signifie également des chemins de circulation superposés, c'est-à-dire une organisation en trois dimensions.

Selon un premier développement de l’invention, le second module pour corriger le chemin initial probable fournit des données personnelles de probabilité de conduite déduites du comportement jusqu’alors du conducteur de ce véhicule.

Ces données de comportement de conducteur proviennent par exemple de données d’horizon exploitées pour des trajets antérieurs effectués par ce véhicule sur le même segment routier ou fournies de manière appropriée au second module.

Selon un autre développement de l’invention, le second module pour corriger le chemin initial probable fournit des données de probabilité de conduite, non personnelles, déduites du comportement de conduite jusqu’alors de ce et/ou d’au moins un autre véhicule.

Selon un autre développement, le second module pour corriger le chemin initial probable fournit des données de probabilité de conduite, personnelles et non personnelles, de préférence en dehors du véhicule, une première partie du second module faisant partie d’une communauté, fournit les données de probabilité de conduite non personnelles et de préférence, une seconde partie du second module installée dans le véhicule fournit les données de probabilité de conduite personnelles. Le second module fournit des données impersonnelles de probabilité de conduite en ce qu’il regroupe dans la communauté les données de comportement de conduite de nombreux véhicules, le cas échéant celles du véhicule concerné et transmet ces données de comportement de conduite au second module dans la communauté ou dans le véhicule pour générer des données de probabilité de conduite.

Pour avoir une correction optimale du chemin le plus probable MPP, selon un autre développement de l’invention, à côté des données personnelles de probabilité de conduite provenant de la communauté (en mémoire localement ou centralement), il fournit également des données personnelles de probabilité de conduite pour corriger le chemin MPP. A côté de l’amélioration de trajet inconnu par le conducteur concerné avec des données impersonnelles, on peut également améliorer de manière individuelle un trajet déjà connu avec les données personnelles. De plus cela permet de répondre à la réglementation éventuelle concernant la protection des données. L’implémentation de l’exploitation de données impersonnelles et de données personnelles de probabilité de conduite peut se faire à l’aide d’un premier module partiel appartenant de préférence à la communauté pour fournir des données impersonnelles de probabilité de conduite au second module ainsi que des données personnelles de probabilité de conduite à la seconde partie du second module qui peut se trouver soit dans la communauté, soit dans le véhicule.

Ces données de comportement de conduite peuvent être utilisées selon l’invention de différentes manières pour corriger le chemin initial le plus probable MPP.

Selon un premier développement de l’invention, le premier module transmet l’horizon au second module, et le second module utilise les données de probabilité de conduite pour établir un chemin probable corrigé dans l’horizon reçu et il fournit l’horizon ainsi corrigé pour être ensuite appliqué. Ainsi le second module devient lui-même un fournisseur d’horizon. Le chemin probable corrigé peut alors se développer seulement dans le cadre de l’horizon 2D reçu, ce qui se traduit le cas échéant par un chemin probable, raccourci.

Selon un autre développement de l’invention, le premier module transmet l’horizon au second module, et le second module utilise les données de chemin probable pour corriger le chemin probable initial contenu dans l’horizon reçu et il transmet en retour le chemin probable corrigé vers le premier module. Cette solution offre diverses possibilités. Dans le cas d’une autre réalisation simplifiée de ce mode de réalisation, le premier module peut utiliser le chemin probable corrigé, reçu, pour établir un chemin probable corrigé dans l’horizon 2D et fournir l’horizon 2D ainsi corrigé pour d’autres utilisations, toutefois le cas échéant là encore au prix d’un chemin probable raccourci.

Selon un développement particulièrement avantageux selon lequel le chemin probable corrigé est renvoyé au fournisseur d’horizon, le premier module peut utiliser le chemin probable corrigé, reçu, pour établir un horizon 2D adapté dans lequel, le chemin probable sera développé avec une longueur prévisionnelle plus grande que celle du chemin probable corrigé. Le premier module fournit alors l’horizon 2D ainsi adapté pour être utilisé ultérieurement. L’horizon 2D ainsi adapté constitue un perfectionnement important par rapport à l’horizon 2D simplement corrigé à cause de la plus grande longueur prévisionnelle du chemin probable résultant. Le chemin probable résultant ou de l’horizon 2D adapté, pourra être amélioré encore plus par itération en ce que le premier module transmet l’horizon 2D pour une nouvelle correction du chemin probable actuel, cette transmission se faisant vers le second module.

Pour éviter des opérations de transmission critiques pour la largeur de bande, un autre développement de l’invention propose que le second module fournisse des données de probabilité de conduite rapportées à des coordonnées de croisement significatives au premier module et que le premier module utilise les données de probabilité de conduite, reçues pour établir un chemin probable corrigé. Sur le fondement de ce chemin probable corrigé, le premier module établit un ho rizon 2D qui est fourni pour être utilisé ou pour servir à d’autres corrections.

Dessins

La présente invention sera décrite ci-après de manière plus détaillée à l’aide d’exemples de procédé pour déterminer le chemin probable d’un véhicule à l’aide des dessins annexés dans lesquels : la figure 1 est une représentation schématique d’un horizon 2D fondé sur le chemin initial le plus probable MPP, la figure 2 est une représentation analogue de l’horizon 2D de la figure 1 avec toutefois le chemin probable corrigé selon l’invention, la figure 3 est un schéma par blocs d’un appareil de navigation de véhicule comme exemple d’un dispositif pour la mise en œuvre du procédé de l’invention.

Description de modes de réalisation

La figure 1 visualise les données de l’horizon électronique comportant les segments de route du chemin initialement le plus probable 10. Aux figures 1 et 2, ce chemin est représenté par des lignes doubles composées d’un trait continu et d’un trait interrompu parallèles. Le cas échéant, le chemin comporte d’autres dérivations 11 qui peuvent être enrichies de données supplémentaires, par exemple les vitesses autorisées. Si l’horizon représenté, comporte des chemins/dérivations 11, on l’appelle horizon à deux dimensions (2D). L’horizon 2D est de manière caractéristique développé comme cela apparaît à la figure 1 en ce que les chemins ou trajets probables, notamment le chemin le plus probable (MPP) 10, ont une longueur prévisionnelle plus grande que les chemins (chemins auxiliaires) 11 non probables.

Le système de navigation détermine le chemin initial le plus probable 10 et crée ensuite un horizon électronique 2D représenté à la figure 1 avec, à côté du chemin initial le plus probable 10 également les bifurcations ou dérivations et chemins secondaires 11 du réseau routier. Cet horizon 2D est transmis sous plusieurs formes de réalisations de l’invention à un module de programme indépendant qui peut être implémenté dans l’appareil de navigation d’un autre appareil de commande équipant le véhicule ou être implémenté par un appareil de commande d’une communauté. Une communauté est par exemple constituée par les véhicules participants et provenant d’un certain constructeur. Les participants sont par exemple reliés par Internet ou par sélection téléphonique directe au serveur communautaire et ils sont enregistrés. Un domaine d’application caractéristique est celui de la détection des bouchons de circulation : si de nombreux participants du serveur communautaire signalent qu’ils sont trop longtemps en route, le serveur signale le risque de bouchon à tous les participants.

Le schéma par blocs de la figure 3 montre de façon simplifiée un appareil de navigation 1 comportant une carte numérique 2, une installation de localisation 3, une installation de service 4 et une commande centrale 5. Un premier module 6, le fournisseur d’horizon, qui est de manière caractéristique un module de programme appliqué par un calculateur de la commande centrale du système de navigation 1, calcule par un algorithme prédéfini, la position du véhicule à partir des données cartographiques 2 présentes et des informations de localisation 3 fournie pour définir un chemin initial le plus probable (MPP) 10. Ensuite, le fournisseur d’horizon 6 calcule sur le fondement de ce chemin le plus probable 10, un horizon 2D comme celui représenté par exemple à la figure 1. Un second module est le composant de comportement du conducteur 7, plus précisément dans le cas d’exemples de réalisation à deux modules partiels : il s’agit du composant de comportement de conducteur 7. Ce composant 7 est de préférence également réalisé comme module de programme indépendant du fournisseur d’horizon 6 et donnant des données de probabilité de trajet pour corriger le chemin initial le plus probable MPP 10. Les deux modules 6 et 7 peuvent coopérer de différentes manières selon l’invention ; ils peuvent par exemple avoir un canal de communication 8 pour transmettre l’horizon 2D établi par le fournisseur d’horizon 6 vers le second module 7 ainsi qu’un canal de retour 9 pour transmettre en retour le chemin probable corrigé par le second module 7 au fournisseur d’horizon 6 en bénéficiant de l’interopérabilité.

Le second module 7 qui reçoit l’horizon 2D d’origine, peut recueillir les données du conducteur concernant le trajet parcouru pour exploiter et améliorer le chemin initial le plus probable 10. Le second module 7 enregistre à cet effet par exemple les données qui ont été extraites pendant les parcours précédents à partir de l’horizon électronique 2D. Ces données sont enregistrées avec une référence appropriée pour pouvoir ensuite les associer. Ces données peuvent être définies pour chaque croisement passé plusieurs fois selon les probabilités de bifurcations individuelles. A l’aide de ces données de probabilité du conducteur, on vérifie les possibilités de déviation (c'est-à-dire le chemin initial le plus probable) dans l’horizon 2D reçu qui est testé amélioré ou individualisé. Cela peut se faire par exemple par l’exploitation de la fréquence des bifurcations en fonction du jour de la semaine et de l’heure.

Ainsi, dans le second module 7, on dispose d’un chemin plus précis, corrigé d’une manière plus probable et de l’horizon 2D d’origine selon l’exemple de réalisation envisagé ici. La probabilité de bifurcation ou de déviation par rapport au chemin initial le plus probable 10 selon la figure 1 est corrigée dans l’horizon 2D initial. Grâce aux probabilités de bifurcation, modifiées, on a entre autres un chemin le plus probable, 12, corrigé (comparer la figure 2) qui correspond au passage dans la branche inférieure 11. Dans cet exemple de réalisation, cela se traduit par un chemin 12 probable, corrigé, relativement court, car la branche inférieure ou branche auxiliaire 11 n’a pas été suffisamment développée dans l’horizon 2D comme le chemin initial 10. L’horizon 2D initial prédéfini pour le second module 7 n’est que corrigé dans cet exemple de réalisation sans être adapté c'est-à-dire qu’il n’a pas été réglé de façon ajustée en fonction du chemin probable corrigé 12. Le nouvel horizon 2D corrigé selon la figure 2 est fourni aux modules ou plus généralement à un système d’assistance de conduite pour être utilisé en particulier par le nouvel identificateur CAN-ID dans le format ADASIS afin que les autres systèmes puissent fonctionner à partir des données améliorées.

En particulier, pour éviter d’éventuels chemin probables raccourcis 12 comme représenté à la figure 2, on peut transmettre en retour les données de probabilité de chemins liés à l’exploitation du comportement de conduite, de façon caractéristique les probabilités de bifurcation (c'est-à-dire le chemin probable corrigé 12) par le module 7 en retour au fournisseur d’horizon 6 pour que celui-ci puisse donner un horizon 2D optimisé à l’aide des données améliorées de trajets probables. Plusieurs procédés sont envisageables.

Il est nécessaire de spécifier un canal de retour 9, par exemple sous le format ADASIS, pour garantir l’interaction (interopérabilité). Le canal de retour 9 transmet par exemple les probabilités de bifurcation apprises en référence aux lieux, c'est-à-dire seulement les informations concernant la correction du chemin le plus probable initial du chemin probable corrigé 12. Les données sont alors introduites de manière appropriée dans le nouveau calcul de l’horizon 2D. Le chemin probable corrigé ou amélioré 12 est par exemple fourni par le nouveau CAN-ID au format ADASIS. Le fournisseur d’horizon 6 peut ensuite donner un nouvel horizon 2D avec des probabilités de bifurcations adaptées et dans lequel le chemin probable à un développement plus long que cela est représenté à la figure 2. Le procédé de correction peut être développé par itération, c'est-à-dire que le nouvel horizon 2D adapté sera de nouveau transmis au second module 7 par le fournisseur d’horizon 6. Si dans la nouvelle chaîne d’horizon, on détecte de nouveau une bifurcation MPP, le procédé sera répété jusqu’à ce que le chemin probable du fournisseur d’horizon 6 sera suffisamment long ou que les probabilités de bifurcation seront suffisamment précises.

Pour éviter des procédés par itération, critiques pour la largeur de bande comme cela a été décrit ci-dessus, on pourra fournir notamment dans le cas d’un trajet probable nécessitant une importante longueur prévisionnelle, par les composants de comportement du conducteur 7 par le format ADASIS (canal de retour 9) pour des données de probabilité de conduite sous la forme de coordonnées d’intersection significatives, déterminées, le long desquelles, le fournisseur d’horizon 6 pourra ensuite développer un chemin probable, corrigé, par exemple par un procédé de calcul de chemin entre les points de coordonnées. Dans ce cas, le module de comportement de conducteur 7 fournira sans avoir précédemment reçu l’horizon 2D, en quelque sorte sous sa propre initiative, une version grossière des données de chemin probable en fonction du comportement du conducteur, et qui comprennent par exemple seulement les probabilités de bifurcation au niveau des croi sements importants. Les probabilités sur l’horizon 2D qui est maintenant développé le long du chemin probable corrigé, peuvent alors être adaptées dans une autre étape comme décrit ci-dessus pour avoir un horizon 2D, adapté.

NOMENCLATURE 1 Appareil de navigation 2 Carte numérique 3 Installation de localisation 4 Dispositif d’actionnement 5 Commande centrale 6 Premier module 7 Composant de comportement de conducteur 8 Canal de communication 9 Canal de retour 10 Chemin le plus probable 11 Bifurcation 12 Chemin probable corrigé MMP Chemin le plus probable (abréviation)

Claims (13)

1. REVENDICATIONS 1°) Procédé pour déterminer un trajet probable d’un véhicule avec au moins un module, selon lequel on détermine le chemin initial le plus probable (MPP) en tenant compte des données de probabilité de conduite déduites d’une carte routière, et pour corriger le chemin initial le plus probable (MPP), on utilise des données supplémentaires, procédé caractérisé en ce qu’ un premier module (6) établit le chemin initial probable (10) et en s’appuyant sur celui-ci, il établit un horizon (2D), et on utilise un second module (7) pour corriger le chemin initial probable (10) avec des données de probabilité de chemin qui ont été déduites jusqu’alors du comportement de conduite d’au moins un véhicule.
2. 2°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le second module (7) pour corriger le chemin initial probable (10) fournit des données personnelles de probabilité de conduite déduites du comportement du conducteur de ce véhicule jusqu’à ce moment.
3. 3°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le second module (7) pour corriger le chemin initial probable (10) fournit des données de probabilité de conduite, non personnelles, déduites du comportement de conduite jusqu’alors de ce et/ou d’au moins un autre véhicule.
4. 4°) Procédé selon la revendication 2, caractérisé en ce que le second module (7) pour corriger le chemin initial probable (10) fournit des données de probabilité de conduite, personnelles et non personnelles, * de préférence en dehors du véhicule, une première partie du second module (7) faisant partie d’une communauté, fournit les données de probabilité de conduite non personnelles et de préférence, une seconde partie du second module (7) installée dans le véhicule fournit les données de probabilité de conduite personnelles.
5. 5°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier module (6) transmet l’horizon (2D) au second module (7), et le second module (7) utilise les données de probabilité de conduite pour établir un chemin probable corrigé (12) dans l’horizon (2D) reçu et il fournit l’horizon (2D) ainsi corrigé pour être ensuite appliqué.
6. 6°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le premier module (6) transmet l’horizon (2D) au second module (7), et le second module (7) utilise les données de chemin probable pour corriger le chemin probable initial (10) contenu dans l’horizon (2D) reçu et il transmet en retour le chemin probable corrigé (12) vers le premier module (6).
7. 7°) Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que le premier module (6) utilise le chemin probable corrigé (12), reçu, pour établir un chemin probable corrigé dans l’horizon (2D) et fournir l’horizon (2D) ainsi corrigé pour être ensuite utilisé.
8. 8°) Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce que le second module (7) fournit des données de chemin probable rapportées à des coordonnées d’intersection, significatives et les transmet au premier module (6), et le premier module (6) utilise les données de chemin probable, reçues, pour établir un chemin probable corrigé (12).
9. 9°) Procédé selon la revendication 6 ou 8, caractérisé en ce que le premier module (6) utilise le chemin probable (12) reçu ou établi et corrigé pour former un horizon (2D) adapté, * et dans l’horizon (2D) adapté, il y a un chemin probable avec une longueur prévisionnelle augmentée par rapport au chemin probable corrigé (12), et le premier module (6) fournit l’horizon (2D) adapté pour être ensuite utilisé.
10. 10°) Procédé selon la revendication 9, caractérisé en ce que le premier module (6) transmet l’horizon (2D), adapté, pour la correction ensuite du chemin probable actuel selon la revendication 6, au second module (7).
11. 11°) Dispositif, notamment appareil de navigation (1) comportant au moins un calculateur pour déterminer un chemin probable (10, 12) selon un procédé de l’une quelconque des revendications 1 à 10.
12. 12°) Dispositif selon la revendication 11, caractérisé en ce qu’ il comporte deux appareils de commande distincts ayant chacun un calculateur sous la forme d’un module de programme correspondant à l’un des deux modules (6, 7).
13. 13°) Produit programme d’ordinateur comportant des signaux de commande lisibles électroniquement, qui coopèrent avec un système d’ordinateur programmable, notamment un appareil de navigation (1) mettant en œuvre un procédé selon l’une des revendications 1 à 10.