WO2023067130A1 - Procédé de mise en œuvre d'un dispositif lidar avec descripteurs à évaluation de distances - Google Patents

Procédé de mise en œuvre d'un dispositif lidar avec descripteurs à évaluation de distances Download PDF

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WO2023067130A1
WO2023067130A1 PCT/EP2022/079357 EP2022079357W WO2023067130A1 WO 2023067130 A1 WO2023067130 A1 WO 2023067130A1 EP 2022079357 W EP2022079357 W EP 2022079357W WO 2023067130 A1 WO2023067130 A1 WO 2023067130A1
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WO
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environment
cell
distance
cells
signature
Prior art date
Application number
PCT/EP2022/079357
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English (en)
Inventor
Niklas Pettersson
Thomas Meneyrol
Laure Bajard
Original Assignee
Continental Automotive Gmbh
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    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes
    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles
    • G—PHYSICS
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    • G01S7/4808—Evaluating distance, position or velocity data

Definitions

  • the invention relates to the automotive field and more particularly relates to LIDAR devices used in motor vehicles.
  • LIDAR Light Detection And Ranging
  • sensors are devices for detecting objects and other elements in the environment of a motor vehicle, as well as measuring the distance between the vehicle and the detected objects. .
  • the LIDAR devices used in motor vehicles generally comprise a light emitter adapted to emit incident light rays, that is to say in the direction of the environment of the vehicle. They also include a photodetector adapted to receive in return the light rays reflected by objects located in the environment of the vehicle. By measuring the times elapsed between the emission and reception of light rays, and taking into account the speed of propagation of light, LIDAR devices make it possible to detect objects surrounding the vehicle, and to determine the distance of these objects by relative to the vehicle.
  • LIDAR devices are generally used in motor vehicles to assist the driver, for example in the case of certain maneuvers or for the implementation of speed regulators. LIDAR devices are also used in autonomous vehicles, i.e. vehicles capable of autonomous driving without a human driver. In particular, given their precision, LIDAR devices are essential in the driving systems of autonomous vehicles and allow these vehicles to understand their environment, which is a crucial operation to allow the vehicle to adapt its trajectory to the environment.
  • the reliability of a LIDAR device when it is used in a motor vehicle, is a guarantee of safety. Additionally, when a LIDAR device is employed in an autonomous vehicle, this reliability is critical, because it is on it in particular that the safety of the passengers and of the environment of the vehicle rests.
  • LIDAR devices when used in a vehicle, make it possible to capture successive sequences of the external environment and to match the same object present in these different sequences.
  • the LIDAR device thus enables vehicles to apprehend the movements of objects surrounding the vehicle, these movements being linked to the relative movement of the vehicle and/or to the specific movement of these objects.
  • Matching objects between different sequences captured by the LIDAR device thus makes it possible to detect and quantify the movement of an object from one sequence to another. This recognition of movement is the basis for the use of LIDAR devices in motor vehicles, and more particularly in autonomous vehicles, in particular to guarantee the safety of the vehicle and its environment, by detecting for example any movement of an object and specifically those that could interfere with the vehicle.
  • LIDAR devices used in motor vehicles and provided with means allowing the matching of objects.
  • Prior art LIDAR devices generally determine a point cloud for each captured sequence of the environment, these point clouds representing the environment of the vehicle at a given instant.
  • complex algorithms are generally employed to detect, inside the point cloud, singularities called “key points”. After the detection of different key points in the various sequences, these algorithms carry out identification calculations making it possible to recognize the presence of the same key point in the different sequences.
  • the LIDAR devices of the prior art require significant computing resources for the implementation of these complex algorithms and also require the use of high resolution photodetectors to allow precise and efficient detection of the key points.
  • the increase in detection performance and safety necessarily involves increasing the resolution of the photodetector and increasing the computing power.
  • the aim of the invention is to improve the methods of the prior art.
  • the invention relates to a method for implementing a detection and ranging device using LIDAR light in a motor vehicle, comprising the following steps:
  • This method further comprises the following steps:
  • an environment signature of a particular cell of the photodetector being defined as a set of distance indicators each associated with a cell of a predetermined pattern of environment cells of said particular cell, each of said distance indicators being adapted to take a value representative of one of the following four states:
  • the cell under consideration is associated with a remoteness distance which is outside a first predetermined range of distances relative to the remoteness distance which is associated with said particular cell;
  • the cell considered is associated with a remoteness distance which is located in a lower portion of said first predetermined range of distances;
  • the cell considered is associated with a remoteness distance which is located in an upper portion of said first predetermined range of distances;
  • the cell considered is associated with a remoteness distance which is substantially equal to the remoteness distance which is associated with said particular cell, to within a predetermined factor.
  • descriptor here encompasses a single descriptor or a list of descriptors.
  • Such a method of implementing a LIDAR device is based on simple operations that require very few computational resources.
  • this method can be implemented with LIDAR devices equipped with low resolution photodetectors while guaranteeing maximum security of detection of objects in the environment of the vehicle and their matching in order to identify the movement of these objects.
  • the invention goes against the tendency to increase the resolution of photodetectors and computing resources, encountered in the prior art, by allowing an improvement in detection performance and safety while reducing the need in resolution of the photodetector as well as in computing power.
  • the invention is not based on complex operations for identifying “key points” in the sequences captured by the photodetector, but rather on a general characterization of these different sequences thanks to sets of environmental signatures.
  • the simple and unique nature of the environment signatures making up the signature set greatly reduces the resources required for the computation of the matching step.
  • the invention thus allows the implementation of simple and robust LIDAR devices, equipped with low resolution photodetectors. These LIDAR devices thus comply with automobile production standards at low cost and a high level of reliability, which was not the case with the LIDAR devices of the prior art whose the size, the cost and the level of reliability were not compatible with the standards of automobile production.
  • the method according to the invention is particularly efficient in the detection of objects from one sequence to another, even when these objects have a uniform surface, and/or when these objects are moving (approaching or moving away) with respect to to the detection device.
  • the method therefore detects both the contours of the objects and the body of these uniform objects, even in motion.
  • the method according to the invention makes it possible to detect more objects than the methods of the prior art, with fewer optical hardware resources and computing capacity.
  • the method according to the invention may comprise the following additional characteristics, alone or in combination:
  • the selection of cells includes only cells which are associated with a remoteness distance; and during the step of determining the second descriptor, the selection of cells comprises only cells which are associated with a remoteness distance;
  • the first descriptor and the second descriptor are each determined by the following operations, executed sequentially for each particular cell of the selection of cells: a first operation for determining the environment signature of the particular cell; an operation of adding this environment signature of the particular cell to the set of environment signatures, if the set of environment signatures does not include any environment signature identical to this environment signature of the particular cell; an operation of adding, to the set of environment signatures, this environment signature of the particular cell, this environment signature being associated with a distinctive element, if the set of environment signatures already comprises an environment signature identical to this environment signature of the particular cell;
  • the distinctive element is a light intensity value relating to the particular cell;
  • the predetermined pattern of environment cells implemented to determine the environment signature of a particular cell, is composed of a predetermined number of cells framing this particular cell according to a predetermined pattern of relative arrangement of the cells d environment with respect to the particular cell;
  • the set of indicators implemented to determine the environment signature of a particular cell, consists of a set of binary numbers each assigned to a cell of the predetermined pattern of environment cells;
  • each of said binary numbers comprises 2 bits encoding the four values representing said indicators
  • said predetermined value is weighted, for each environment cell, by the distance separating this environment cell from the particular cell; - said predetermined range of distances and the predetermined factor have values, for each environment cell, dependent on the location of the particular cell on the sensor;
  • the environment signatures each associated with a cell of the predetermined pattern of environment cells, are each arranged in a word composed of binary numbers arranged according to a predetermined order relating to the predetermined pattern of environment cells;
  • a value representative of a quantity relating to the reflected light ray is a separation distance, the separation distance being defined as a value representative of the distance between the cell and an object returning said reflected light ray;
  • the method comprises a matching step in which each environment signature of the first descriptor is compared with each environment signature of the second descriptor;
  • a dissimilarity value is determined for each pair of environment signatures, the pairs of environment signatures considered as corresponding being the one whose dissimilarity value is the lowest;
  • an average value of dissimilarity for the pairs of environment signatures comprising on the one hand an environment signature relating to a separation distance which is located in the lower portion of the first predetermined range and comprising on the other hand a environment signature relating to a distance away which is located in the upper portion of the first predetermined range; - a minimum dissimilarity value for the pairs of environment signatures comprising on the one hand an environment signature relating to a separation distance which is located in the lower portion or in the upper portion of the first predetermined range, and comprising on the other hand an environment signature relating to a distance which is substantially equal to the remoteness distance which is associated with said particular cell, to the nearest predetermined factor.
  • Figure 1 illustrates the steps of the method according to the invention
  • Figure 2 illustrates the steps for generating a descriptor within the process of Figure 1;
  • Figure 3 schematically represents a portion of a photodetector of the LIDAR device implemented by the method according to the invention
  • Figure 4 illustrates the first predetermined range of distances implemented by the method according to the invention
  • Figure 5 illustrates the generation of an environment signature according to the invention
  • Figure 6 schematically represents an environment signature according to the invention
  • Figure 7 is similar to Figure 3 for a first variant
  • Figure 8 is similar to Figure 3 for a second variant.
  • the method according to the invention makes it possible to implement a LIDAR device in a motor vehicle to apprehend the environment of the vehicle by capturing an optical flow accounting for the movement of objects in the environment of the vehicle.
  • This method can be implemented with a low-resolution LIDAR device provided with basic calculation means. This low resolution is for example 128 ⁇ 32 cells for the photodetector of the LIDAR device.
  • Photodetectors generally comprise a photosensitive slab formed of a matrix of elementary sensors, consisting for example of photodiodes. Each cell of the photodetector, also called “pixel”, constitutes an elementary detection element.
  • the photodetector can also comprise a wide-angle lens, each cell of the photodetector thus capturing the light rays corresponding to a large surface in the image of the vehicle's environment (for example 1 to 3 m 2 , at a distance of 20 m from the vehicle, per cell of the photodetector).
  • a LIDAR device comprises a light source adapted to emit light pulses in the direction of the environment of the vehicle, and a photodetector formed of a matrix of elementary cells adapted to receive and detect the light rays reflected on the surrounding objects. the vehicle, so as to determine a cloud of points associating for example a distance of removal with each object of the environment.
  • the representative value of a quantity relating to the reflected light ray is a separation distance, which is defined as a value representative of the distance between the cell and an object returning said reflected light ray.
  • This representative value of a quantity relating to the reflected light ray can be supplemented, for example, by the intensity of the reflection, the reflectivity of the surface of an object, or any other quantity that can be captured by the LIDAR device.
  • the distance away is calculated by the LIDAR device from the travel time of each light ray leaving as an incident ray and returning, after reflection on an object, in the form of a reflected ray.
  • the separation distance corresponds to the distance between this object and the cell of the photodetector receiving the reflected light ray.
  • the LIDAR device thus has successive sequences in which a light pulse is emitted and then collected by the photodetector. These successive sequences correspond to photos of the environment.
  • the sequence of these successive sequences forms an optical flow.
  • the method makes it possible to identify the movements in the successive sequences, so that the movement of objects, for example, between the different sequences can be analyzed and quantified to allow, in the present example, an autonomous vehicle to apprehend its external environment and to adapt their driving to it.
  • the method will consider each of the sequences of the optical flow separately, and will compare these sequences two by two to evaluate the movements between two consecutive sequences.
  • Figure 1 schematically illustrates the implementation of the method for two successive sequences, i.e. for two environmental images each producing a cloud of points relating to objects outside the vehicle.
  • the LIDAR device 1 is schematically represented as containing the various steps of the method.
  • the rectangle S1 corresponds to a first sequence in which the LIDAR device 1 acquires a cloud of points corresponding to a first scene of the environment of the vehicle.
  • the rectangle S2 corresponds to the acquisition of a second sequence immediately following the acquisition of the first sequence S1.
  • the LIDAR device 1 After the acquisition of the second sequence S2, the LIDAR device 1 thus has two point clouds each corresponding to the image of a sequence S1, S2.
  • the object of the method is to detect the displacements operated between the sequence S1 and the sequence S2. This evolution between the sequence S1 and the sequence S2 will make it possible to determine the movements seen from the vehicle.
  • the data from the first sequence S1 will first undergo a step of determining a first descriptor D1, then filtering F1 of this descriptor D1.
  • the data from the second sequence S2 also undergo the same processing with the determination of a second descriptor D2 and the filtering F2 of this descriptor.
  • the method then performs, on the basis of these two filtered descriptors, a step of mapping M then of filtering FM of this mapping.
  • These filtered correspondences C can then be used by the LIDAR device, or other piloting elements of the autonomous vehicle, to reinforce the detection of objects, for example, or to be able to analyze its own movement or the movements of objects identified by another method.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating in greater detail the steps for determining a descriptor D1, D2 for each of the sequences S1, S2.
  • the method will first of all identify the cells of the photodetector which are usable (step E1).
  • the exploitable cells of the photodetector are here defined as the cells having actually received a light ray reflected by the presence of an object in the external environment.
  • the cells of the photodetector which do not receive a reflected light ray do not detect the presence of an object and are here excluded from the cells considered to be exploitable. This is the case when the incident light ray finds no object in its path and, not being reflected, therefore does not return to the photodetector.
  • an external process may have flagged some cells as inoperable for various reasons, such as identifying a fault in the cell.
  • the determination of a descriptor D1, D2 thus only applies to the cells of the photodetector which have received a reflected light ray and/or which have not been marked as not usable by any external method.
  • These exploitable cells constitute a selection of cells of the photodetector.
  • the method determines an environment signature for one of the cells of the selection. The method loops back to this step E2 so that this step E2 and the following ones are applied sequentially to each of the cells of the selection.
  • the selection of cells can moreover be reduced to the exploitable cells which are not located on the edge of the slab of the photodetector.
  • the exploitable cells constituting the selection which will therefore each undergo the steps E2 and following, can be processed in order, for example by starting with the cell at the upper left end of the slab of the photodetector, then by continuing, for each iteration of step E2 and following, with a neighboring cell.
  • Step E2 is first carried out for a first cell of the selection.
  • the determination of an environment signature for this first cell here consists in assigning a binary number to each of the cells which surround said cell according to a predetermined pattern.
  • the cell for which an environment signature is being determined is called, throughout the present application, "particular cell” and the cells surrounding a particular cell according to a predetermined pattern are called " environment cells.
  • the determination of an environment signature will be described in more detail below with reference to FIGS. 3 to 8.
  • An environment signature is made up of a sequence of binary numbers relating to the environment cells of the particular cell.
  • Step E4 then consists in adding this environment signature to a list forming a set of environment signatures.
  • step E4 With regard to the first iteration of step E2, that is to say the first particular cell considered, no environment signature has yet been recorded previously, and the environment signature of this iteration is therefore added (in step E4) to the set of environment signatures.
  • a new environment signature is identified as identical to a signature already present in the set of environment signatures, the new signature in question is then, in step E5, also added to the set of environment signatures but this time also storing a distinctive element.
  • this distinctive element is for example a light intensity value of the particular cell, or an average of the light intensities of the particular cell and of its environment cells. This distinctive element will be used to decide between two environment signatures which are identical among the set of environment signatures.
  • the method then loops back again to step E2 to carry out a new iteration with the next cell of the selection, as a new particular cell.
  • step E6 determines whether the last cell of the selection has been reached. E6 thus determines whether all the cells of the selection have indeed undergone an iteration of the steps E2 and following. If during step E6, the cell in question is not the last cell of the selection, the method loops back to step E2 which is then implemented for the next cell of the selection, as a new particular cell.
  • step E6 If, during step E6, the cell in question is indeed the last cell of the selection, this means that the iterations of steps E2 and following have been carried out for the entire selection of cells and the method then proceeds to step E7 in which the list of environment signatures is produced.
  • step E2 The determination of the environment signature of a particular cell (step E2) will now be described in more detail with reference to Figures 3 and 4.
  • FIG. 3 represents a portion of the matrix slab constituting the photodetector.
  • This matrix is composed of elementary photosensitive cells (also called “pixels”).
  • pixels elementary photosensitive cells
  • a central cell Co is shown surrounded by other cells Ci (shown in gray) and C2 (shown in white).
  • cell Co is the particular cell for which an environment signature is being determined.
  • the shaded cells Ci are environment cells of the cell Co, i.e. cells selected according to a predetermined pattern (visible in gray) around the particular cell Co.
  • the determination of the environment signature of the particular cell Co will consist in assigning a binary number to each of the cells Ci of the pattern.
  • the other cells such as the C2 cells represented in white in FIG. 3, as well as all the other cells of the photodetector (which are not represented on the portion of the photodetector visible in FIG. 3) are not taken into account for the determination of the environment signature of the particular cell Co.
  • FIG. 4 schematically represents the positioning of these distances of separation: an arrow 18 illustrates a scale of distances of separation, on which any distance measured by the device thanks to the reflected light rays reaching a cell of the photodetector can be reported.
  • the remoteness distance associated with the particular cell Co is denoted by a marker 10.
  • the marker 10 therefore corresponds to a distance between the photodetector and an object which reflects the light rays on the particular cell Co.
  • a separation distance is considered to be substantially equal to the separation distance associated with the particular cell Co, to within a predetermined factor of 19.
  • the factor 19 is chosen according to the physical characteristics of the material constituting the photodetector, and in particular its metric resolution. In this example, the factor 19 is equal to 0.5 times the resolution of the photodetector.
  • a lower threshold 13 and an upper threshold 14 are also defined on the scale of the arrow 18, and thus determine a first predetermined range of distances which consists of:
  • the binary number of each environment cell C1 is coded on two bits according to the following table:
  • FIG. 5 schematically illustrates the criterion for determining the binary number assigned to each of the environment cells Ci when determining a signature for a particular cell Co.
  • FIG. the optical lens 3 of the photodetector, and schematizes the environment of the vehicle according to a simple example where two objects 4, 5 are present in the environment.
  • Figure 5 schematically represents on the slab 2 of the photodetector, the particular cell Co and the environment cell Ci for which a binary number is being determined.
  • the cell Co is associated with a distancing distance D1 corresponding to the distance between the cell Co and the object 4 (schematized by the reference 10 in FIG. 4), and the environment cell Ci is associated at a distancing distance D2 corresponding to the distance between cell Ci and object 5.
  • Cell Ci will therefore be assigned a binary number as follows:
  • the binary number 00 will be assigned to the cell Ci if the remoteness distance D2 is greater than threshold 14 or is less than threshold 13;
  • the binary number 01 will be assigned to the cell Ci if the remoteness distance D2 is greater than the threshold 13 and is less than the distance Di reduced by the factor 19;
  • the binary number 10 will be assigned to the cell Ci if the remoteness distance D2 is less than the threshold 14 and is greater than the distance D1 increased by the factor 19;
  • the binary number 11 will be assigned to the cell Ci if the distancing distance D2 is contained in the range 15, i.e. it is substantially equal to the distance D1 (it is equal to the distance D1 increased or decreased by a factor of 19).
  • the thresholds 13, 14 and the factor 19 can be adjusted according to the position of the cell Ci on the slab 2.
  • the difference D2 - D1 will be evaluated by weighting it by the distance D3 which separates the cell Co of cell Ci on slab 2.
  • the method is implemented with a LIDAR device which is adapted to the identification of several layers of reflected rays.
  • LIDAR devices called “multi-layers”, allow the acquisition of several light rays reflected on the same cell of the photodetector, for the same sequence, which makes it possible to take into account the phenomena reflection.
  • the photodetector of the LIDAR device receives a first light ray reflected by the semi-reflecting element, then possibly receives other light rays reflected by the objects located behind the semi-reflecting element and also reflecting the incident light ray.
  • each cell of the photodetector is then associated with several distance distances (generally up to 4). In this case, when allocating a binary number to an environment cell Ci, all the distances of removal associated with this cell Ci will be considered.
  • the method determines a binary word which comprises all the binary numbers of all the environment cells Ci corresponding to a particular cell Co.
  • this binary word 6 corresponds to the example of the binary numbers assigned to each of the cells Ci in Figure 3, read from left to right and from top to bottom.
  • the binary word 6 illustrated in FIG. 6 is a 32-bit binary word (the predetermined pattern given as an example in FIG. 3 comprising 16 environment cells Ci regularly distributed around the particular cell Co). This 32-bit word 6 forms the environment signature of the particular cell Co. This 32-bit format is sufficient to generate environment signatures giving good results in matching the different sequences, and corresponds to an architecture mainstream of inexpensive processors.
  • the method also includes a filtering operation (operations F1, F2 in FIG. 1) in which certain signatures 6 are ignored based on consistency criteria.
  • consistency criteria are preferably simple to guarantee a high speed of execution of the method and low computational resources required, and to avoid false positives.
  • consistency criteria consist for example in ignoring all the signatures 6 which comprise an abnormally high number of the same binary number.
  • any signature comprising for example more than 24 times the same binary number can be ignored and will not be included in the set of environment signatures.
  • the set of environment signatures thus comprises signatures 6 which moreover have a particular characteristic given by the consistency criterion.
  • the set of environment signatures corresponding to a first sequence S1 is compared to the set of signatures corresponding to the second sequence S2.
  • Each signature 6 of one sequence that is identical to a signature 6 of the other sequence will be identified as a move from sequence S1 to the other sequence S2.
  • the matching step M the environment signature of each particular cell Co of a second sequence S2 is compared with all the environment signatures of the first sequence S1, that is to say with the signature environment of each of the cells of the photodetector for the first sequence S1.
  • the method implements a notion of “dissimilarity” between two environment signatures to be compared.
  • This notion of dissimilarity is not relative to a physical distance but rather to a notion of remoteness in terms of the probability that an environment signature does or does not correspond to the same object as another environment signature.
  • a strong dissimilarity between two environment signatures will lead to the consideration that these two environment signatures do not correspond to the same object from one sequence to another, and conversely a weak dissimilarity between two environment signatures (below of a certain threshold) will lead to consider that the two environment signatures identify the same object in the two sequences considered.
  • the total dissimilarity between two environment signatures is equal to the sum of the dissimilarities separating each binary number of the sequence considered and the binary numbers of the other sequence.
  • Each binary number of an environment signature is therefore compared one by one with all the binary numbers of the other environment signature, and these dissimilarities between binary numbers are added to result in a value of dissimilarity between the two signatures of 'environment.
  • this notion of dissimilarity between two binary numbers is achieved by assigning each possible pair a dissimilarity value (value based on the probability of correspondence between the binary numbers).
  • a dissimilarity value value based on the probability of correspondence between the binary numbers.
  • the binary number a can take the four values 00, 01 , 10, and 11 .
  • the binary number b can take the four values 00, 01 , 10, and 11 .
  • the binary number b can take the four values 00, 01 , 10, and 11 .
  • a dissimilarity value of 0 is attributed to the pairs of binary numbers 00 - 00, 01 - 01 , 10 - 10, and 11 - 11. This null dissimilarity corresponds to a high probability of correspondence since the binary numbers compared are identical.
  • the other pairs of possible binary numbers are assigned a dissimilarity value A, B or C (A corresponding to the highest dissimilarity value, and C the lowest dissimilarity value): - the change from a remote distance outside the predetermined range of distances (between thresholds 13 and 14) to a remote distance within this range is considered unlikely.
  • the maximum dissimilarity value A is therefore attributed to the pairs of binary numbers 00 - 01, 00 - 10, 00 - 11;
  • the average dissimilarity value B is therefore assigned to the pairs of binary numbers 10 - 01;
  • the minimum dissimilarity value C is therefore assigned to the pairs of binary numbers 01 - 11, 10 - 11.
  • A, B, and C can be calibrated for a particular application.
  • the values of A, B, and C are 5, 2, and 1 respectively.
  • the value of the dissimilarity is calculated for each pair formed by:
  • the pair of environment signatures with the lowest dissimilarity value is considered to match.
  • the object seen by a cell Co during the second sequence is considered to be the same object which was seen by another cell during the first sequence, since the pair of environment signatures has the weakest dissimilarity.
  • the same object can thus be identified between two sequences, with high operating reliability, and with very low computational resources.
  • the approach by calculating the dissimilarity also makes it possible to match signatures of environment even if they are not identical bit by bit, contrary to the other processes with low consumption of resources.
  • these values are decided on the basis of another criterion such as light intensity: the cell whose light intensity is closest from that of the particular cell considered, will be chosen.
  • the method also includes an FM filtering step (see FIG. 1) which consists in filtering, according to consistency criteria, the signatures 6 identified as present both in the sequence S1 and in the sequence S2.
  • these consistency criteria are preferably simple. They may relate, for example, to the notion of optical flow, based on the principle that the objects surrounding the vehicle can only move at speeds below a predetermined threshold. For example, if two identical signatures, one in the sequence S1 and the other in the sequence S2, are identified as relating to a movement between the sequence S1 and the sequence S2 which reveals a speed greater than, for example, 250 km/hour, this identified match will be ignored.
  • the process thus provides a filtered list of particular cells Co whose environment signatures 6 are corresponding from one sequence S1 to the other sequence S2.
  • the LIDAR device thus has a value representative of a movement in its environment.
  • figures 7 and 8 give two other illustrative examples of predetermined patterns that can be applied around a particular cell Co for the determination of its environment signature.
  • Figure 7 illustrates a pre-determined pattern returning a 32-bit binary word but with a different layout from the C2 environment cells.
  • Figure 8 illustrates the use of a predetermined pattern of 8 cells returning a 16-bit environment signature.

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Abstract

Procédé de mise en œuvre d'un dispositif de détection et télémétrie par la lumière LIDAR dans un véhicule automobile, comportant les étapes suivantes : — une étape de détermination d'un premier descripteur; — une étape de détermination d'un deuxième descripteur; — une étape d'identification des signatures d'environnement qui sont correspondantes dans le premier descripteur et le deuxième descripteur; chacun desdits indicateurs d'une signature d'environnement étant adaptés à prendre une valeur représentative de l'un des quatre états suivants : – distance d'éloignement en dehors d'une première plage prédéterminée de distances; – distance d'éloignement dans une portion inférieure de ladite première plage prédéterminée de distances; – distance d'éloignement dans une portion supérieure de ladite première plage prédéterminée de distances; – distance d'éloignement sensiblement égale, à un facteur prédéterminé près.

Description

DESCRIPTION
Titre : Procédé de mise en œuvre d’un dispositif LIDAR avec descripteurs à évaluation de distances
DOMAINE TECHNIQUE
L’invention concerne le domaine de l’automobile et concerne plus particulièrement les dispositifs LIDAR employés dans les véhicules automobiles.
Les dispositifs LIDAR (« Light Detection And Ranging », en anglais) sont des dispositifs permettant la détection d’objets et autres éléments de l’environnement d’un véhicule automobile, ainsi que la mesure de la distance entre le véhicule et les objets détectés.
Les dispositifs LIDAR employés dans les véhicules automobiles comportent généralement un émetteur lumineux adapté à émettre des rayons lumineux incidents, c’est-à-dire en direction de l’environnement du véhicule. Ils comportent également un photodétecteur adapté à recevoir en retour les rayons lumineux réfléchis par les objets situés dans l’environnement du véhicule. En mesurant les temps écoulés entre l’émission et la réception des rayons lumineux, et en tenant compte de la vitesse de propagation de la lumière, les dispositifs LIDAR permettent de détecter les objets environnant le véhicule, et de déterminer la distance de ces objets par rapport au véhicule.
Les dispositifs LIDAR sont généralement employés dans les véhicules automobiles pour assister le conducteur, par exemple dans le cas de certaines manœuvres où pour la mise en œuvre de régulateurs de vitesse. Les dispositifs LIDAR sont également utilisés dans les véhicules autonomes, c’est-à-dire les véhicules capables d’une conduite autonome sans conducteur humain. Notamment, compte tenu de leur précision, les dispositifs LIDAR sont incontournables dans les systèmes de conduite des véhicules autonomes et permettent à ces véhicules d’appréhender leur environnement, ce qui est une opération cruciale pour permettre au véhicule d’adapter sa trajectoire à l’environnement.
La fiabilité d’un dispositif LIDAR, lorsqu’il est utilisé dans un véhicule automobile, est un gage de sécurité. De plus, lorsqu’un dispositif LIDAR est employé dans un véhicule autonome, cette fiabilité est critique, car c’est sur elle notamment que repose la sécurité des passagers et de l’environnement du véhicule.
Les dispositifs LIDAR, lorsqu’ils sont employés dans un véhicule, permettent de capter des séquences successives de l’environnement extérieur et de mettre en correspondance un même objet présent dans ces différentes séquences. Le dispositif LIDAR permet ainsi aux véhicules d’appréhender les mouvements des objets environnant le véhicule, ces mouvements étant liés au déplacement relatif du véhicule et/ou au mouvement propre de ces objets. La mise en correspondance d’objets entre différentes séquences captées par le dispositif LIDAR permet ainsi de détecter et de quantifier le mouvement d’un objet d’une séquence à l’autre. Cette reconnaissance du mouvement est à la base de l’utilisation des dispositifs LIDAR dans les véhicules automobiles, et plus particulièrement dans les véhicules autonomes, notamment pour garantir la sécurité du véhicule et de son environnement, en détectant par exemple tout déplacement d’objet et spécifiquement ceux qui pourraient interférer avec le véhicule.
ART ANTÉRIEUR
On connait des dispositifs LIDAR employés dans les véhicules automobiles et munis de moyens permettant la mise en correspondance d’objets.
Les dispositifs LIDAR de l’art antérieur déterminent généralement un nuage de points pour chaque séquence captée de l’environnement, ces nuages de points représentant l’environnement du véhicule à un instant donné. Pour chacun de ces nuages de points, des algorithmes complexes sont généralement employés pour détecter, à l’intérieur du nuage de points, des singularités appelées « points clés ». Après la détection de différents points clés dans les diverses séquences, ces algorithmes procèdent à des calculs d’identification permettant de reconnaître la présence d’un même point clé dans les différentes séquences.
Les dispositifs LIDAR de l’art antérieur nécessitent d’importantes ressources en calcul pour la mise en œuvre de ces algorithmes complexes et nécessitent également l’usage de photodétecteurs à forte résolution pour permettre une détection fine et efficace des points clés. Dans les dispositifs LIDAR de l’art antérieur, l’augmentation de la performance et de la sécurité de détection passe nécessairement par l’augmentation de la résolution du photodétecteur et par l’augmentation de la puissance de calcul.
EXPOSÉ DE L’INVENTION
L’invention a pour but d’améliorer les procédés de l’art antérieur.
À cet effet, l’invention vise un procédé de mise en œuvre d’un dispositif de détection et télémétrie par la lumière LIDAR dans un véhicule automobile, comportant les étapes suivantes :
- émettre des rayons lumineux incidents du véhicule automobile vers son environnement extérieur ;
- recevoir en retour sur un photodétecteur du véhicule automobile des rayons lumineux réfléchis ;
- associer à chaque cellule du photodétecteur, qui reçoit un rayon lumineux réfléchi, une valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi.
Ce procédé comporte en outre les étapes suivantes :
- une étape de détermination d’un premier descripteur comportant un premier ensemble de signatures d’environnement pour une sélection de cellules du photodétecteur, ce premier descripteur correspondant à une première séquence de réception de rayons lumineux réfléchis ;
- une étape de détermination d’un deuxième descripteur comportant un deuxième ensemble de signatures d’environnement pour une sélection de cellules du photodétecteur, ce deuxième descripteur correspondant à une deuxième séquence de réception de rayons lumineux réfléchis ;
- une étape d’identification des signatures d’environnement qui sont correspondantes dans le premier descripteur et le deuxième descripteur ; une signature d’environnement d’une cellule particulière du photodétecteur étant définie comme un ensemble d’indicateurs d’éloignement associés chacun à une cellule d’un motif prédéterminé de cellules d’environnement de ladite cellule particulière, chacun desdits indicateurs d’éloignement étant adapté à prendre une valeur représentative de l’un des quatre états suivants :
- la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est en dehors d’une première plage prédéterminée de distances relative à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière ;
- la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est située dans une portion inférieure de ladite première plage prédéterminée de distances ;
- la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est située dans une portion supérieure de ladite première plage prédéterminée de distances ;
- la cellule considérée est associée à une distance d’éloignement qui est sensiblement égale à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière, à un facteur prédéterminé près.
Le terme « descripteur » englobe ici un descripteur unique ou une liste de descripteurs.
Un tel procédé de mise en œuvre d’un dispositif LIDAR se base sur des opérations simples qui ne nécessitent que très peu de ressources en calcul. De plus, ce procédé peut être mis en œuvre avec des dispositifs LIDAR munis de photodétecteurs de faible résolution tout en garantissant une sécurité de détection maximale des objets de l’environnement du véhicule et de leur mise en correspondance en vue d’identifier le mouvement de ces objets.
L’invention va à l’encontre de la tendance à l’augmentation de la résolution des photodétecteurs et des ressources en calcul, rencontrée dans l’art antérieur, en permettant une amélioration de la détection en performance et en sécurité tout en réduisant les besoins en résolution du photodétecteur ainsi qu’en puissance de calcul.
L’invention ne se base en effet pas sur des opérations complexes d’identification des « points clés » dans les séquences captées par le photodétecteur, mais plutôt sur une caractérisation générale de ces différentes séquences grâce aux ensembles de signatures d’environnement. Le caractère simple et unique des signatures d’environnement constituant l’ensemble de signatures réduit considérablement les ressources nécessaires pour le calcul de l’étape de mise en correspondance.
L’invention permet ainsi la mise en œuvre de dispositifs LIDAR simples et robustes, munis de photodétecteurs à faible résolution. Ces dispositifs LIDAR sont ainsi conformes aux standards automobiles de production à faible cout et niveau de fiabilité élevé, ce qui n’était pas le cas des dispositifs LIDAR de l’art antérieur dont l’encombrement, le cout et le niveau de fiabilité n’étaient pas compatibles avec les standards de la production automobile.
Le procédé selon l’invention est particulièrement performant dans la détection d’objets d’une séquence à l’autre, même lorsque ces objets ont une surface uniforme, et/ou que ces objets sont mouvants (en approche ou en éloignement) par rapport au dispositif de détection. Le procédé détecte donc aussi bien les contours des objets que le corps de ces objets uniformes, même en mouvement. Autrement dit, le procédé selon l’invention permet de détecter plus d’objets que les procédés de l’art antérieur, avec moins de ressources en matériel optique et en capacité de calcul.
Le procédé selon l’invention peut comporter les caractéristiques additionnelles suivantes, seules ou en combinaison :
- lors de l’étape de détermination du premier descripteur, la sélection de cellules comporte uniquement des cellules qui sont associées à une distance d’éloignement ; et lors de l’étape de détermination du deuxième descripteur, la sélection de cellules comporte uniquement des cellules qui sont associées à une distance d’éloignement ;
- le premier descripteur et le deuxième descripteur sont chacun déterminés par les opérations suivantes, exécutée séquentiellement pour chaque cellule particulière de la sélection de cellules : une première opération de détermination de la signature d’environnement de la cellule particulière ; une opération d’ajout de cette signature d’environnement de la cellule particulière à l’ensemble de signatures d’environnement, si l’ensemble de signatures d’environnement ne comporte aucune signature d’environnement identique à cette signature d’environnement de la cellule particulière ; une opération d’ajout, à l’ensemble de signatures d’environnement, de cette signature d’environnement de la cellule particulière, cette signature d’environnement étant associée à un élément distinctif, si l’ensemble de signatures d’environnement comporte déjà une signature d’environnement identique à cette signature d’environnement de la cellule particulière ;
- ledit élément distinctif est une valeur d’intensité lumineuse relative à la cellule particulière ; - le motif prédéterminé de cellules d’environnement, mis en œuvre pour déterminer la signature d’environnement d’une cellule particulière, est composé d’un nombre prédéterminé de cellules encadrant cette cellule particulière selon un motif prédéterminé d’agencement relatif des cellules d’environnement par rapport à la cellule particulière ;
- l’ensemble d’indicateurs, mis en œuvre pour déterminer la signature d’environnement d’une cellule particulière, est constitué d’un ensemble de nombres binaires attribués chacun à une cellule du motif prédéterminé de cellules d’environnement ;
- chacun desdits nombres binaires comporte 2 bits codant les quatre valeurs représentatives desdits indicateurs ;
- les nombres binaires sont attribués à chaque cellule du motif prédéterminé de cellules d’environnement de la cellule particulière, de la manière suivante :
- attribuer un premier nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est en dehors de ladite première plage prédéterminée ;
- attribuer un deuxième nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure de ladite première plage prédéterminée ;
- attribuer un troisième nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est située dans la portion supérieure de ladite première plage prédéterminée ;
- attribuer un quatrième nombre binaire à la cellule d’environnement si cette dernière est associée à une distance d’éloignement qui est sensiblement égale, au facteur prédéterminé près, à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière ;
- ladite valeur prédéterminée est pondérée, pour chaque cellule d’environnement, par la distance séparant cette cellule d’environnement de la cellule particulière ; - ladite plage prédéterminée de distances et le facteur prédéterminé présentent des valeurs, pour chaque cellule d’environnement, dépendantes de l’emplacement de la cellule particulière sur le capteur ;
- les signatures d’environnements, associées chacune à une cellule du motif prédéterminé de cellules d’environnement, sont agencées chacune en un mot composé des nombres binaires disposés selon un ordre prédéterminé relatif au motif prédéterminé de cellules d’environnement ;
- lors de l’étape d’associer à chaque cellule du photodétecteur, qui reçoit un rayon lumineux réfléchi, une valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi, la valeur représentative est une distance d’éloignement, la distance d’éloignement étant définie comme une valeur représentative de la distance entre la cellule et un objet renvoyant ledit rayon lumineux réfléchi ;
- le procédé comporte une étape de mise en correspondance dans laquelle chaque signature d’environnement du premier descripteur est comparée à chaque signature d’environnement du deuxième descripteur ;
- lors de l’étape de mise en correspondance, une valeur de dissemblance est déterminée pour chaque couple de signatures d’environnement, les couples de signatures d’environnement considérées comme correspondantes étant celle dont la valeur de dissemblance est la plus faible ;
- ladite valeur de dissemblance est déterminée comme suit :
- une valeur maximale de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est en dehors de ladite première plage prédéterminée et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement située à l’intérieur de cette première plage prédéterminée ;
- une valeur moyenne de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure de la première plage prédéterminée et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion supérieure de la première plage prédéterminée ; - une valeur minimale de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure ou dans la portion supérieure de la première plage prédéterminée, et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance qui est sensiblement égale à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière, au facteur prédéterminé près.
PRÉSENTATION DES FIGURES
D’autres caractéristiques et avantages de l’invention ressortiront de la description non limitative qui suit, en référence aux dessins annexés dans lesquels :
- [Fig.1 ] : La figure 1 illustre les étapes du procédé selon l’invention ;
- [Fig.2] : La figure 2 illustre les étapes de génération d’un descripteur au sein du procédé de la figure 1 ;
- [Fig.3] : La figure 3 représente schématiquement une portion d’un photodétecteur du dispositif LIDAR mis en œuvre par le procédé selon l’invention ;
- [Fig.4] : La figure 4 illustre la première plage prédéterminée de distances mise en œuvre par le procédé selon l’invention ;
- [Fig.5] : La figure 5 illustre la génération d’une signature d’environnement selon l’invention ;
- [Fig.6] : La figure 6 représente schématiquement une signature d’environnement selon l’invention ;
- [Fig.7] : La figure 7 est similaire à la figure 3 pour une première variante ;
- [Fig.8] : La figure 8 est similaire à la figure 3 pour une deuxième variante.
DESCRIPTION DÉTAILLÉE
Le procédé selon l’invention permet de mettre en œuvre un dispositif LIDAR dans un véhicule automobile pour appréhender l’environnement du véhicule en captant un flux optique rendant compte du déplacement des objets dans l’environnement du véhicule. Ce procédé peut être mis en œuvre avec un dispositif LIDAR de faible résolution et muni de moyens de calcul basiques. Cette faible résolution est par exemple de 128 x 32 cellules pour le photodétecteur du dispositif LIDAR. Les photodétecteurs comprennent généralement une dalle photosensible formée d’une matrice de capteurs élémentaires, constitués par exemple de photodiodes. Chaque cellule du photodétecteur, également dénommée « pixel », constitue un élément de détection élémentaire.
En plus de cette faible résolution de 128 x 32 cellules, le photodétecteur peut également comporter une lentille grand angle, chaque cellule du photodétecteur captant ainsi les rayons lumineux correspondant à une grande surface dans l’image de l’environnement du véhicule (par exemple de 1 à 3 m2, à une distance de 20 m du véhicule, par cellule du photodétecteur).
La constitution d’un dispositif LIDAR est connue en soi et ne sera pas décrite plus en détail ici. Rappelons simplement qu’un dispositif LIDAR comporte une source lumineuse adaptée à émettre des impulsions lumineuses en direction de l’environnement du véhicule, et un photodétecteur formé d’une matrice de cellules élémentaires adaptées à recevoir et détecter les rayons lumineux réfléchis sur les objets environnant le véhicule, de sorte à déterminer un nuage de points associant par exemple une distance d’éloignement à chaque objet de l’environnement.
Le procédé est ainsi mis en œuvre tout d’abord avec les étapes classiques de fonctionnement d’un dispositif LIDAR :
- émettre des rayons lumineux incidents du véhicule automobile vers son environnement extérieur ;
- recevoir en retour sur un photodétecteur du véhicule automobile des rayons lumineux réfléchis ;
- associer à chaque cellule du photodétecteur, qui reçoit un rayon lumineux réfléchi, une valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi.
Dans les exemples ici décrits, la valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi est une distance d’éloignement, qui est définie comme une valeur représentative de la distance entre la cellule et un objet renvoyant ledit rayon lumineux réfléchi. Cette valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi peut être complétée, par exemple, par l’intensité de la réflexion, la réflectivité de la surface d’un objet, ou tout autre grandeur pouvant être captée par le dispositif LIDAR.
La distance d’éloignement est calculée par le dispositif LIDAR à partir du temps de trajet de chaque rayon lumineux partant sous forme de rayon incident et revenant, après réflexion sur un objet, sous forme de rayon réfléchi. La distance d’éloignement correspond à la distance entre cet objet et la cellule du photodétecteur recevant le rayon lumineux réfléchi.
Le dispositif LIDAR dispose ainsi de séquences successives dans lesquelles une impulsion lumineuse est émise puis recueillie par le photodétecteur. Ces séquences successives correspondent à des photos de l’environnement. L’enchainement de ces séquences successives forme un flux optique. Le procédé permet d’identifier les mouvements dans les séquences successives, de sorte que le déplacement d’objets, par exemple, entre les différentes séquences peut être analysé et quantifié pour permettre, dans le présent exemple, à un véhicule autonome d’appréhender son environnement extérieur et d’y adapter sa conduite.
À cet effet, le procédé va considérer chacune des séquences du flux optique séparément, et va comparer ces séquences deux à deux pour évaluer les mouvements entre deux séquences consécutives.
Dans le présent exemple, la mise en œuvre du procédé va être décrite simplement pour deux séquences successives, étant entendu que ce procédé élémentaire peut être mis en œuvre en continu pour toutes les séquences successives formant un flux optique.
La figure 1 illustre schématiquement la mise œuvre du procédé pour deux séquences successives, c’est-à-dire pour deux images d’environnement produisant chacune un nuage de points relatif aux objets extérieurs au véhicule.
Sur la figure 1 , le dispositif LIDAR 1 est schématiquement représenté comme contenant les diverses étapes du procédé. Le rectangle S1 correspond à une première séquence dans laquelle le dispositif LIDAR 1 acquiert un nuage de points correspondant à une première scène de l’environnement du véhicule. Le rectangle S2 correspond quant à lui à l’acquisition d’une deuxième séquence suivant immédiatement l’acquisition de la première séquence S1 .
Après l’acquisition de la deuxième séquence S2, le dispositif LIDAR 1 dispose ainsi de deux nuages de points correspondant chacun à l’image d’une séquence S1 , S2. L’objet du procédé est de détecter les déplacements opérés entre la séquence S1 et la séquence S2. Cette évolution entre la séquence S1 et la séquence S2 permettra de déterminer les mouvements vus depuis le véhicule.
Conformément à la figure 1 , les données issues de la première séquence S1 vont d’abord subir une étape de détermination d’un premier descripteur D1 , puis de filtrage F1 de ce descripteur D1. Les données issues de la deuxième séquence S2 subissent également le même traitement avec la détermination d’un deuxième descripteur D2 et le filtrage F2 de ce descripteur.
Le procédé réalise ensuite, à partir de ces deux descripteurs filtrés, une étape de mise en correspondance M puis de filtrage FM de cette mise en correspondance. Ces correspondances filtrées C peuvent alors être utilisées par le dispositif LIDAR, ou d’autres éléments de pilotage du véhicule autonome, pour renforcer la détection des objets, par exemple, ou pour être à même d’analyser son propre déplacement ou les déplacements des objets identifiés par un autre procédé.
La figure 2 est un diagramme illustrant plus en détail les étapes de détermination d’un descripteur D1 , D2 pour chacune des séquences S1 , S2.
Durant l’étape de détermination d’un descripteur, à partir du nuage de points correspondant à une séquence S1 , S2, le procédé va tout d’abord identifier les cellules du photodétecteur qui sont exploitables (étape E1 ). Les cellules exploitables du photodétecteur sont ici définies comme les cellules ayant effectivement reçu un rayon lumineux réfléchi par la présence d’un objet dans l’environnement extérieur. Les cellules du photodétecteur qui ne reçoivent pas de rayon lumineux réfléchi ne détectent pas la présence d’un objet et sont ici exclues des cellules considérées comme exploitables. C'est le cas lorsque le rayon lumineux incident ne trouve pas d’objet sur son parcours et, n’étant pas réfléchi, ne revient donc pas sur le photodétecteur. De même, un procédé externe peut avoir marqué certaines cellules comme inexploitables pour diverses raisons, telles que l’identification d’un défaut de la cellule. La détermination d’un descripteur D1 , D2 s’applique ainsi uniquement aux cellules du photodétecteur qui ont reçu un rayon lumineux réfléchi et/ou qui n’ont pas été marquées comme non exploitables par un quelconque procédé externe. Ces cellules exploitables constituent une sélection de cellules du photodétecteur. Dans l’étape suivante E2, le procédé détermine une signature d’environnement pour l’une des cellules de la sélection. Le procédé reboucle sur cette étape E2 de sorte que cette étape E2 et les suivantes sont appliquées séquentiellement à chacune des cellules de la sélection. La sélection de cellules peut par ailleurs être réduite aux cellules exploitables qui ne sont pas situées sur le rebord de la dalle du photodétecteur.
De préférence, les cellules exploitables constituant la sélection, qui vont donc chacune subir les étapes E2 et suivantes, peuvent être traitées dans l’ordre, par exemple en commençant par la cellule à l’extrémité supérieure gauche de la dalle du photodétecteur, puis en continuant, pour chaque itération de l’étape E2 et suivantes, avec une cellule voisine.
L’étape E2 est tout d’abord réalisée pour une première cellule de la sélection. La détermination d’une signature d’environnement pour cette première cellule consiste ici à attribuer un nombre binaire à chacune des cellules qui entourent ladite cellule selon un motif prédéterminé. Pour simplifier le vocabulaire de la présente demande, la cellule pour laquelle une signature d’environnement est en cours de détermination est dénommée, dans toute la présente demande, « cellule particulière » et les cellules entourant une cellule particulière selon un motif prédéterminé sont dénommées « cellules d’environnement ». La détermination d’une signature d’environnement sera décrite plus en détail par la suite en référence aux figures 3 à 8.
Une signature d’environnement est composée d’une suite de nombres binaires relatifs aux cellules d’environnement de la cellule particulière.
Le procédé passe ensuite à une étape E3 correspondant à la détermination de cette signature d’environnement, relative à une cellule particulière. L’étape E4 consiste ensuite à ajouter cette signature d’environnement à une liste formant un ensemble de signatures d’environnement. S’agissant de la première itération de l’étape E2, c'est-à-dire de la première cellule particulière considérée, aucune signature d’environnement n’a encore été enregistrée précédemment, et la signature d’environnement de cette itération est donc ajoutée (dans l’étape E4) à l’ensemble des signatures d’environnement. Si, dans les itérations subséquentes des étapes E2 et suivantes, visant les cellules suivantes de la sélection, une nouvelle signature d’environnement est identifiée comme identique à une signature déjà présente dans l’ensemble des signatures d’environnement, la nouvelle signature en question est alors, à l’étape E5, également ajoutée à l’ensemble de signatures d’environnement mais cette fois-ci en mémorisant également un élément distinctif. Dans le présent exemple, cet élément distinctif est par exemple une valeur d’intensité lumineuse de la cellule particulière, ou une moyenne des intensités lumineuses de le cellule particulière et de ses cellules d’environnement. Cet élément distinctif sera utilisé pour départager deux signatures d’environnement qui sont identiques parmi l’ensemble de signatures d’environnement.
Le procédé reboucle ensuite à nouveau sur l’étape E2 pour procéder à une nouvelle itération avec la cellule suivante de la sélection, en tant que nouvelle cellule particulière.
Après l’étape E4 d’ajout d’une nouvelle signature à l’ensemble de signatures, le procédé passe à l’étape E6 qui détermine si l’on est parvenu à la dernière cellule de la sélection. E6 détermine ainsi si toutes les cellules de la sélection ont bien subi une itération des étapes E2 et suivantes. Si au cours de l’étape E6, la cellule en question n’est pas la dernière cellule de la sélection, le procédé reboucle sur l’étape E2 qui est alors mise en œuvre pour la cellule suivante de la sélection, en tant que nouvelle cellule particulière.
Si, lors de l’étape E6, la cellule en question est bien la dernière cellule de la sélection, cela signifie que les itérations des étapes E2 et suivantes ont été réalisées pour toute la sélection de cellules et le procédé passe alors à l’étape E7 dans laquelle la liste des signatures d’environnement est produite.
La détermination de la signature d’environnement d’une cellule particulière (étape E2) va maintenant être décrite plus en détail en référence aux figures 3 et 4.
La figure 3 représente une portion de la dalle matricielle constituant le photodétecteur. Cette matrice est composée de cellules photosensibles élémentaires (également dénommées « pixels »). Sur la portion illustrée à la figure 3, une cellule centrale Co est représentée entourée d’autres cellules Ci (représentées grisées) et C2 (représentées en blanc). Dans cet exemple, la cellule Co est la cellule particulière pour laquelle une signature d’environnement est en cours de détermination. Les cellules Ci grisées sont des cellules d’environnement de la cellule Co, c’est-à-dire des cellules sélectionnées selon un motif prédéterminé (visible en gris) autour de la cellule particulière Co.
La détermination de la signature d’environnement de la cellule particulière Co va consister à attribuer un nombre binaire à chacune des cellules Ci du motif. Les autres cellules, telles que les cellules C2 représentées en blanc sur la figure 3, ainsi que toutes les autres cellules du photodétecteur (qui ne sont pas représentées sur la portion de photodétecteur visible à la figure 3) ne sont pas prises en compte pour la détermination de la signature d’environnement de la cellule particulière Co.
Pour déterminer quel nombre binaire est à attribuer à une cellule d’environnement Ci , le principe est, dans le présent exemple :
- d’attribuer un premier nombre binaire si la distance d’éloignement associée à cette cellule d’environnement Ci est très éloignée de la distance d’éloignement associée à la cellule particulière Co ;
- d’attribuer un deuxième nombre binaire si la distance d’éloignement associée à cette cellule d’environnement Ci est relativement proche de la distance d’éloignement associée à la cellule particulière Co, tout en étant inférieure ;
- d’attribuer un troisième nombre binaire si la distance d’éloignement associée à cette cellule d’environnement Ci est relativement proche de la distance d’éloignement associée à la cellule particulière Co, tout en étant supérieure ;
- d’attribuer un quatrième nombre binaire si la distance d’éloignement associée à cette cellule d’environnement Ci est sensiblement égale à la distance d’éloignement associée à la cellule particulière Co.
Dans le présent exemple, ces quatre possibilités pour le nombre binaire d’une cellule d’environnement Ci sont déterminées par la comparaison entre la distance d'éloignement associée à la cellule particulière Co, et la distance d’éloignement associée à la cellule d’environnement Ci considérée. La figure 4 représente schématiquement le positionnement de ces distances d’éloignement : une flèche 18 illustre une échelle de distances d’éloignement, sur laquelle peut être rapportée toute distance mesurée par le dispositif grâce aux rayons lumineux réfléchis parvenant sur une cellule du photodétecteur. Sur cette échelle, la distance d’éloignement associée à la cellule particulière Co est notée par un repère 10. Le repère 10 correspond donc à une distance entre le photodétecteur et un objet qui réfléchi les rayons lumineux sur la cellule particulière Co. Autour de ce repère 10 est définie une plage d’égalité 15 dans laquelle une distance d’éloignement est considérée comme sensiblement égale à la distance d’éloignement associée à la cellule particulière Co, à un facteur 19 prédéterminé près. Le facteur 19 est choisi en fonction des caractéristiques physiques du matériel constituant le photodétecteur, et notamment sa résolution métrique. Dans cet exemple, le facteur 19 est égal à 0,5 fois la résolution du photodétecteur.
Par ailleurs, un seuil inférieur 13 et un seuil supérieur 14 sont également définis sur l’échelle de la flèche 18, et déterminent ainsi une première plage prédéterminée de distances qui est constituée de :
- une portion inférieure 16 qui correspond à des valeurs de distance d’éloignement qui sont inférieures (dans la limite du seuil 13) à la distance d’éloignement associée à la cellule particulière C0 ;
- une portion supérieure 17 qui correspond à des valeurs de distance d’éloignement qui sont supérieures (dans la limite du seuil 14) à la distance d’éloignement associée à la cellule particulière C0.
Par ailleurs, dans le présent exemple, en référence de nouveau à la figure 3, le nombre binaire de chaque cellule d’environnement C1 est codé sur deux bits selon le tableau suivant :
[Table 1 ]
Figure imgf000017_0001
Sur l’exemple illustratif de la figure 3, le nombre binaire associé à chacune des cellules d’environnement Ci a été schématiquement représenté dans chaque cellule Ci concernée. La figure 5 illustre schématiquement le critère de détermination du nombre binaire attribué à chacune des cellules d’environnement Ci lors de la détermination d’une signature pour une cellule particulière Co. La figure 5 illustre la dalle 2 du photodétecteur (schématisée sous forme de profil), la lentille optique 3 du photodétecteur, et schématise l’environnement du véhicule selon un exemple simple où deux objets 4, 5 sont présents dans l’environnement.
La figure 5 représente schématiquement sur la dalle 2 du photodétecteur, la cellule particulière Co et la cellule d’environnement Ci pour laquelle un nombre binaire est en cours de détermination. Dans cet exemple, la cellule Co est associée à une distance d’éloignement D1 correspondant à la distance entre la cellule Co et l’objet 4 (schématisée par le repère 10 sur la figure 4), et la cellule d’environnement Ci est associée à une distance d’éloignement D2 correspondant à la distance entre la cellule Ci et l’objet 5.
La cellule Ci se verra donc attribuer un nombre binaire de la manière suivante :
- Le nombre binaire 00 va être attribué à la cellule Ci si la distance d’éloignement D2 est supérieure au seuil 14 ou est inférieure au seuil 13 ;
- Le nombre binaire 01 va être attribué à la cellule Ci si la distance d’éloignement D2 est supérieure au seuil 13 et est inférieure à la distance Di diminuée du facteur 19 ;
- Le nombre binaire 10 va être attribué à la cellule Ci si la distance d’éloignement D2 est inférieure au seuil 14 et est supérieure à la distance D1 augmentée du facteur 19 ;
- Le nombre binaire 11 va être attribué à la cellule Ci si la distance d’éloignement D2 est contenue dans la plage 15, c’est-à-dire qu’elle est sensiblement égale à la distance D1 (elle est égale à la distance D1 augmentée ou diminuée du facteur 19).
Les nombres binaires indiqués ici ne sont qu’un exemple de réalisation, le procédé peut bien entendu être mis en œuvre avec tout autre nombre binaire, à partir du moment où quatre nombres binaires différents identifient les quatre possibilités indiquées pour l’état de la cellule Ci.
Optionnellement, les seuils 13, 14 et le facteur 19 peuvent être ajustés en fonction de la position de la cellule Ci sur la dalle 2. Dans ce cas, la différence D2 - D1 sera évaluée en la pondérant par la distance D3 qui sépare la cellule Co de la cellule Ci sur la dalle 2. Selon un mode de réalisation, le procédé est mis en œuvre avec un dispositif LIDAR qui est adapté à l’identification de plusieurs couches de rayons réfléchis. Ces dispositifs LIDAR connus, dits « multicouches » (« multi-layers », en anglais), permettent l’acquisition de plusieurs rayons lumineux réfléchis sur une même cellule du photodétecteur, pour une même séquence, ce qui permet de prendre en compte les phénomènes de réflexion. Par exemple, lorsque le dispositif LIDAR émet des rayons lumineux incidents en direction d’une vitre semi-réfléchissante, de brouillard, ou de tout autre élément provoquant une réflexion partielle des rayons lumineux, le photodétecteur du dispositif LIDAR reçoit un premier rayon lumineux réfléchi par l’élément semi- réfléchissant, puis reçoit éventuellement d’autres rayons lumineux réfléchis par les objets se situant derrière l’élément semi-réfléchissant et réfléchissant également le rayon lumineux incident. Dans ces dispositifs LIDAR multicouches, chaque cellule du photodétecteur est alors associée à plusieurs distances d’éloignement (généralement jusqu’à 4). Dans ce cas, lors de l’attribution d’un nombre binaire à une cellule d’environnement Ci , toutes les distances d’éloignement associées à cette cellule Ci vont être considérées.
Lorsqu’un nombre binaire a été attribué à chacune des cellules d’environnement Ci du motif prédéterminé (visible en grisé à la figure 3), le procédé détermine alors un mot binaire qui comporte tous les nombres binaires de toutes les cellules d’environnement Ci correspondant à une cellule particulière Co.
Un exemple de ce mot binaire 6 est représenté à la figure 6, ce nombre correspond à l’exemple des nombres binaires attribués à chacune des cellules Ci sur la figure 3, lus de gauche à droite et de haut en bas. Le mot binaire 6 illustré à la figure 6 est un mot binaire de 32 bits (le motif prédéterminé donné en exemple à la figure 3 comportant 16 cellules d’environnement Ci régulièrement réparties autour de la cellule particulière Co). Ce mot 6 de 32 bits forme la signature d’environnement de la cellule particulière Co. Ce format de 32 bits est suffisant pour générer des signatures d’environnement donnant de bons résultats dans la mise en correspondance des différentes séquences, et correspond à une architecture courante de processeurs peu coûteux.
Dans le présent exemple, le procédé comporte également une opération de filtrage (opérations F1 , F2 de la figure 1 ) dans laquelle certaines signatures 6 d’environnement sont ignorées sur la base de critères de cohérence. Ces critères de cohérence sont de préférence simples pour garantir une vitesse élevée d’exécution du procédé et de faibles ressources en calcul requises, et pour éviter les faux positifs. Ces critères de cohérence consistent par exemple à ignorer toutes les signatures 6 qui comportent un nombre anormalement élevé du même nombre binaire. Pour l’exemple du mot binaire 6 de 32 bits de la figure 6, toute signature comportant par exemple plus de 24 fois le même nombre binaire, pourra être ignorée et ne sera pas incluse dans l’ensemble de signatures d’environnement. L’ensemble de signatures d’environnement comporte ainsi des signatures 6 qui de plus présentent une caractéristique particulière donnée par le critère de cohérence.
En référence à la figure 1 , lors de l’étape de mise en correspondance M, l’ensemble de signatures d’environnement correspondant à une première séquence S1 est comparé à l’ensemble de signatures correspondant à la deuxième séquence S2. Chaque signature 6 d’une séquence qui est identique à une signature 6 de l’autre séquence sera identifiée comme un déplacement de la séquence S1 à l’autre séquence S2.
L’étape de mise en correspondance M, la signature d’environnement de chaque cellule particulière Co d’une deuxième séquence S2 est comparée à toutes les signatures d’environnement de la première séquence S1 , c’est-à-dire à la signature d’environnement de chacune des cellules du photodétecteur pour la première séquence S1.
Pour cette étape de correspondance M, le procédé met en œuvre une notion de « dissemblance » entre deux signatures d’environnement à comparer. Cette notion de dissemblance n’est pas relative à une distance physique mais plutôt à une notion d’éloignement en termes de probabilité qu’une signature d’environnement corresponde ou non au même objet qu’une autre signature d’environnement. Ainsi, une forte dissemblance entre deux signatures d’environnement amènera à considérer que ces deux signatures d’environnement ne correspondent pas au même objet d’une séquence à l’autre, et inversement une faible dissemblance entre deux signatures d’environnement (en deçà d’un certain seuil) amènera à considérer que les deux signatures d’environnement identifient le même objet dans les deux séquences considérées. Dans le présent exemple, la dissemblance totale entre deux signatures d’environnement est égale à la somme des dissemblances séparant chaque nombre binaire de la séquence considérée et les nombres binaires de l’autre séquence. Chaque nombre binaire d’une signature d’environnement est donc comparée un à un à tous les nombres binaires de l’autre signature d’environnement, et ces dissemblances entre nombres binaires sont additionnées pour résulter en une valeur de dissemblance entre les deux signatures d’environnement.
Selon un mode de réalisation préférée, cette notion de dissemblance entre deux nombres binaires est réalisée en attribuant à chaque couple possible une valeur de dissemblance (valeur basée sur la probabilité de correspondance entre les nombres binaires). Le tableau ci-dessous illustre un exemple d’attribution de ces valeurs, pour toutes les possibilités de deux nombres binaires a et b :
[Table 2]
Figure imgf000021_0001
Dans ce tableau, le nombre binaire a peut prendre les quatre valeurs 00, 01 , 10, et 11 . Il en va de même pour le nombre binaire b.
Une valeur de dissemblance de 0 est attribuée aux couples de nombres binaires 00 - 00, 01 - 01 , 10 - 10, et 11 - 11. Cette dissemblance nulle correspond à une forte probabilité de correspondance puisque les nombres binaires comparés sont identiques.
Les autres couples de nombres binaires possibles se voient attribuer une valeur de dissemblance A, B ou C (A correspondant à la valeur de dissemblance la plus élevée, et C la valeur de dissemblance la moins élevée) : - le passage d’une distance d’éloignement en dehors de la plage prédéterminée de distances (entre les seuils 13 et 14) à une distance d’éloignement à l’intérieur de cette plage est considérée comme peu probable. La valeur de dissemblance maximale A est donc attribuée aux couples de nombres binaires 00 - 01 , 00 - 10, 00 - 11 ;
- le passage d’une distance d’éloignement de la portion supérieure 17 de la plage prédéterminée de distances (entre les seuils 13 et 14) à la portion inférieure 16 de cette plage, ou inversement, est considérée comme moyennement probable. La valeur de dissemblance moyenne B est donc attribuée aux couples de nombres binaires 10 - 01 ;
- le passage d’une distance d’éloignement d’une des portions (inférieure 16 ou supérieure 17) de la plage prédéterminée de distances (entre les seuils 13 et 14) à la portion centrale 15 de cette plage, ou inversement, est considérée comme très probable. La valeur de dissemblance minimale C est donc attribuée aux couples de nombres binaires 01 - 11 , 10 - 11.
Les valeurs de A, B, et C peuvent être calibrées pour une application particulière. Dans le présent exemple les valeurs de A, B, et C sont respectivement de 5, 2, et 1.
Durant l’étape de mise en correspondance M, pour chaque cellule particulière Co, la valeur de la dissemblance est calculée pour chaque couple formé par :
- la signature d’environnement de cette cellule Co dans la deuxième séquence ; et
- chaque signature d’environnement de chaque cellule dans la première séquence.
Le couple de signatures d’environnement présentant la plus faible valeur de dissemblance est considéré comme correspondant. Autrement dit, l’objet vu par une cellule Co lors de la deuxième séquence est considéré comme le même objet qui a été vu par une autre cellule lors de la première séquence, dès lors que le couple de signatures d’environnement présente la plus faible dissemblance.
Un même objet peut ainsi être identifié entre deux séquences, avec une forte sûreté de fonctionnement, et avec de très faibles ressources de calcul. L’approche par le calcul de la dissemblance permet de plus de faire correspondre des signatures d’environnement même si elles ne sont pas identiques bit à bit, contrairement aux autres procédés à faible consommation de ressources.
Optionnellement, dans le cas où deux couples de signatures d’environnement présentent des valeurs de dissemblance égales, ces valeurs sont départagées sur la base d’un autre critère tel que l’intensité lumineuse : la cellule dont l’intensité lumineuse est la plus proche de celle de la cellule particulière considérée, sera choisie.
Dans le présent exemple, le procédé comporte également une étape de filtrage FM (voir figure 1 ) qui consiste à filtrer, selon des critères de cohérence, les signatures 6 identifiées comme présentes aussi bien dans la séquence S1 que dans la séquence S2. De même que précédemment, ces critères de cohérence sont de préférence simples. Ils peuvent être relatifs par exemple à la notion de flux optique, partant du principe que les objets environnant le véhicule ne peuvent se déplacer qu’à des vitesses inférieures à un seuil prédéterminé. Par exemple, si deux signatures identiques, l’une dans la séquence S1 et l’autre dans la séquence S2, sont identifiées comme relatives à un mouvement entre la séquence S1 et la séquence S2 qui révèle une vitesse supérieure, par exemple, à 250 km/heure, cette correspondance identifiée sera ignorée.
À l’étape finale C, (figure 1 ) le procédé fournit ainsi une liste filtrée des cellules particulières Co dont les signatures d’environnement 6 sont correspondantes d’une séquence S1 à l’autre séquence S2. Le dispositif LIDAR dispose ainsi d’une valeur représentative d’un mouvement dans son environnement.
Des variantes de réalisation du procédé peuvent être mises en œuvre. Par exemple, les figures 7 et 8 donnent deux autres exemples illustratifs de motifs prédéterminés qui peuvent être appliqués autour d’une cellule particulière Co pour la détermination de sa signature d’environnement.
La figure 7 illustre un motif prédéterminé renvoyant un mot binaire de 32 bits mais d’une disposition différente des cellules d’environnement C2. La figure 8, quant à elle, illustre l’utilisation d’un motif prédéterminé de 8 cellules renvoyant une signature d’environnement de 16 bits.

Claims

REVENDICATIONS
1 . Procédé de mise en œuvre d’un dispositif de détection et télémétrie par la lumière LIDAR dans un véhicule automobile, comportant les étapes suivantes :
- émettre des rayons lumineux incidents du véhicule automobile vers son environnement extérieur ;
- recevoir en retour sur un photodétecteur (2, 3) du véhicule automobile des rayons lumineux réfléchis ;
- associer à chaque cellule du photodétecteur, qui reçoit un rayon lumineux réfléchi, une valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi ; ce procédé étant caractérisé en ce qu’il comporte en outre les étapes suivantes :
- une étape (D1 ) de détermination d’un premier descripteur comportant un premier ensemble de signatures d’environnement (6) pour une sélection de cellules du photodétecteur, ce premier descripteur correspondant à une première séquence (S1 ) de réception de rayons lumineux réfléchis ;
- une étape (D2) de détermination d’un deuxième descripteur comportant un deuxième ensemble de signatures d’environnement (6) pour une sélection de cellules du photodétecteur, ce deuxième descripteur correspondant à une deuxième séquence (S2) de réception de rayons lumineux réfléchis ;
- une étape d’identification (C) des signatures d’environnement (6) qui sont correspondantes dans le premier descripteur et le deuxième descripteur ; une signature d’environnement (6) d’une cellule particulière (Co) du photodétecteur étant définie comme un ensemble d’indicateurs d’éloignement associés chacun à une cellule (Ci) d’un motif prédéterminé de cellules d’environnement de ladite cellule particulière (Co), chacun desdits indicateurs d’éloignement étant adapté à prendre une valeur représentative de l’un des quatre états suivants :
- la cellule considérée (Ci) est associée à une distance d’éloignement qui est en dehors d’une première plage prédéterminée de distances relative à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière (Co) ;
- la cellule considérée (Ci) est associée à une distance d’éloignement qui est située dans une portion inférieure de ladite première plage prédéterminée de distances ; - la cellule considérée (Ci) est associée à une distance d’éloignement qui est située dans une portion supérieure de ladite première plage prédéterminée de distances ;
- la cellule considérée (Ci) est associée à une distance d’éloignement qui est sensiblement égale à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière (Co), à un facteur prédéterminé près.
2. Procédé selon la revendication 1 , caractérisé en ce que : lors de l’étape de détermination du premier descripteur, la sélection de cellules comporte uniquement des cellules qui sont associées à une distance d’éloignement ; et lors de l’étape de détermination du deuxième descripteur, la sélection de cellules comporte uniquement des cellules qui sont associées à une distance d’éloignement.
3. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le premier descripteur et le deuxième descripteur sont chacun déterminés par les opérations suivantes, exécutée séquentiellement pour chaque cellule particulière (Co) de la sélection de cellules :
- une première opération de détermination de la signature d’environnement (6) de la cellule particulière (Co) ;
- une opération d’ajout de cette signature d’environnement (6) de la cellule particulière (Co) à l’ensemble de signatures d’environnement, si l’ensemble de signatures d’environnement ne comporte aucune signature d’environnement (6) identique à cette signature d’environnement de la cellule particulière (Co) ;
- une opération d’ajout, à l’ensemble de signatures d’environnement, de cette signature d’environnement (6) de la cellule particulière (Co), cette signature d’environnement étant associée à un élément distinctif, si l’ensemble de signatures d’environnement comporte déjà une signature d’environnement (6) identique à cette signature d’environnement de la cellule particulière (Co).
4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que ledit élément distinctif est une valeur d’intensité lumineuse relative à la cellule particulière (Co).
5. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que le motif prédéterminé de cellules d’environnement (Ci), mis en œuvre pour déterminer la signature d’environnement (6) d’une cellule particulière (Co), est composé d’un nombre prédéterminé de cellules (Ci) encadrant cette cellule particulière (Co) selon un motif prédéterminé d’agencement relatif des cellules d’environnement (Ci) par rapport à la cellule particulière (Co).
6. Procédé selon l'une quelconque des revendications précédentes, caractérisé en ce que l’ensemble d’indicateurs, mis en œuvre pour déterminer la signature d’environnement (6) d’une cellule particulière (Co), est constitué d’un ensemble de nombres binaires attribués chacun à une cellule (Ci) du motif prédéterminé de cellules d’environnement.
7. Procédé selon la revendication 6, caractérisé en ce que chacun desdits nombres binaires comporte 2 bits codant les quatre valeurs représentatives desdits indicateurs.
8. Procédé selon la revendication 6 ou 7, caractérisé en ce que les nombres binaires sont attribués à chaque cellule (Ci) du motif prédéterminé de cellules d’environnement de la cellule particulière (Co), de la manière suivante :
- attribuer un premier nombre binaire à la cellule d’environnement (Ci) si cette dernière est associée à une distance d’éloignement (D2) qui est en dehors de ladite première plage prédéterminée ;
- attribuer un deuxième nombre binaire à la cellule d’environnement (Ci) si cette dernière est associée à une distance d’éloignement (D2) qui est située dans la portion inférieure de ladite première plage prédéterminée ;
- attribuer un troisième nombre binaire à la cellule d’environnement (Ci) si cette dernière est associée à une distance d’éloignement (D2) qui est située dans la portion supérieure de ladite première plage prédéterminée ;
- attribuer un quatrième nombre binaire à la cellule d’environnement (Ci) si cette dernière est associée à une distance d’éloignement (D2) qui est sensiblement égale, au facteur prédéterminé près, à la distance d’éloignement (D1 ) qui est associée à ladite cellule particulière (Co).
9. Procédé selon la revendication 8, caractérisé en ce que ladite valeur prédéterminée est pondérée, pour chaque cellule d’environnement (Ci ), par la distance (D3) séparant cette cellule d’environnement (D1 ) de la cellule particulière (Co).
10. Procédé selon l’une des revendications 8 ou 9, caractérisé en ce que ladite plage prédéterminée de distances et le facteur prédéterminé présentent des valeurs, pour chaque cellule d’environnement (Ci ), dépendantes de l’emplacement de la cellule particulière (Co) sur le capteur.
11 . Procédé selon l’une des revendications 6 à 10, caractérisé en ce que les signatures d’environnements, associées chacune à une cellule (Ci) du motif prédéterminé de cellules d’environnement, sont agencées chacune en un mot (6) composé des nombres binaires disposés selon un ordre prédéterminé relatif au motif prédéterminé de cellules d’environnement.
12. Procédé selon l’une des revendications précédentes, caractérisé en ce que, lors de l’étape d’associer à chaque cellule du photodétecteur, qui reçoit un rayon lumineux réfléchi, une valeur représentative d’une grandeur relative au rayon lumineux réfléchi, la valeur représentative est une distance d’éloignement, la distance d’éloignement étant définie comme une valeur représentative de la distance entre la cellule et un objet renvoyant ledit rayon lumineux réfléchi.
13. Procédé selon l'une des revendications précédentes, caractérisé en ce qu’il comporte une étape de mise en correspondance dans laquelle chaque signature d’environnement du premier descripteur est comparée à chaque signature d’environnement du deuxième descripteur.
14. Procédé selon la revendication 13, caractérisé en ce que, lors de l’étape de mise en correspondance, une valeur de dissemblance est déterminée pour chaque couple de signatures d’environnement, les couples de signatures d’environnement considérées comme correspondantes étant celle dont la valeur de dissemblance est la plus faible.
15. Procédé selon la revendication 14, caractérisé en ce que ladite valeur de dissemblance est déterminée comme suit :
- une valeur maximale de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est en dehors de ladite première plage prédéterminée et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement située à l’intérieur de cette première plage prédéterminée ;
- une valeur moyenne de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure de la première plage prédéterminée et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion supérieure de la première plage prédéterminée ;
- une valeur minimale de dissemblance pour les couples de signatures d’environnement comportant d’une part une signature d’environnement relative à une distance d’éloignement qui est située dans la portion inférieure ou dans la portion supérieure de la première plage prédéterminée, et comportant d’autre part une signature d’environnement relative à une distance qui est sensiblement égale à la distance d’éloignement qui est associée à ladite cellule particulière (Co), au facteur prédéterminé près.
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