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Au cours des dernières années, la technologie des véhicules autonomes et les systèmes d’autopropulsion ont atteint de nouveaux niveaux de sophistication et un système de balayage expérimental pourrait permettre d’améliorer les niveaux de sécurité par mauvais temps.
Les capacités d’autoconduite sont mesurées sur une échelle de 0 à 5 – le niveau 0 étant sans automatisation et le niveau 5 étant un véhicule sans conducteur ne nécessitant pas un être humain pour fonctionner avec succès et en toute sécurité.
Il n’existe pas encore de système de niveau 5 commercialement viable, mais des entreprises du monde entier – dont Tesla, Google Waymo, Uber et General Motors – développent une série de technologies d’autoconduite ou d’assistance à la conduite qui entrent généralement dans les catégories de niveau 2 à 4.
Les vendeurs sont confrontés à un certain nombre de barrages routiers, à la détection d’objets – y compris les dangers tels que les piétons – à la précision des cartes et à la façon dont les véhicules doivent fonctionner dans de mauvaises conditions météorologiques ou routières.
La météo joue des tours aux caméras et capteurs Lidar
Les systèmes d’autopropulsion utilisent souvent des capteurs et des caméras Lidar pour établir des cartes en temps réel des environs d’un véhicule grâce aux données recueillies par les lasers, les capteurs et les caméras. Cependant, lorsque les conditions météorologiques sont mauvaises, comme en cas de pluie ou de neige abondante, ces flux d’informations peuvent être interrompus et avoir ainsi un impact sur les cartes créées et sur le niveau de sécurité d’un véhicule en conduite autonome.
Le marquage au sol peut ne pas être visible et les panneaux de signalisation recouverts de neige, et la pluie peut provoquer le dysfonctionnement des caméras. Si un un conducteur humain connaît parfois déjà la route qu’il emprunte, et modifie ainsi son comportement en fonction de la météo, les véhicules autonomes ont besoin de cartes en temps réel pour fonctionner.
Il suffit d’une petite marge d’erreur causée par la pluie, la neige ou le brouillard pour qu’une catastrophe se produise. Bien sûr, cela vaut pour un système de conduite autonome comme pour un conducteur humain.
Créer une carte alternative sous terre
Des universitaires du laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) du Massachusetts Institute of Technology (MIT) ont publié des recherches sur la manière de rendre les voitures sans conducteur plus sûres, et leur méthode contourne complètement les caméras et le Lidar.
Le système exploite les technologies existantes connues sous le nom de « radar à pénétration du sol » (GPR) pour envoyer des impulsions électromagnétiques sous terre. Le radar mesure la combinaison des sol, racines et roches de la route, créant ainsi une « carte » alternative de la composition du sol. La carte, constituée d’empreintes digitales souterraines, peut alors aider une voiture à s’orienter, indépendamment des conditions météorologiques.
L’équipe a utilisé un système GPR développé au laboratoire Lincoln du MIT, appelé « radar de localisation à pénétration du sol ». Au cours de tests effectués sur une période de six mois, le CSAIL a constaté que la marge d’erreur était d’environ 2,5 centimètres dans la neige, par rapport à un temps clair.
Le radar de localisation a plus de mal sous de fortes pluies : la marge d’erreur approximative est de près de 14 centimètres (5,5 pouces). Selon l’équipe, ce résultat est probablement dû aux changements dans la composition du sol lorsque l’eau imprègne la route. Cependant, les chercheurs n’ont pas eu à prendre le volant une seule fois pendant la période de test.
Une méthode encore en phase de test
« Si on prend une pelle et qu’on l’enfouit dans le sol, on ne voit qu’un tas de terre », explique Teddy Ort, étudiant doctorant au CSAIL et auteur principal d’un nouvel article sur ce projet. « Mais le radar de localisation peut quantifier les éléments spécifiques qui s’y trouvent et les comparer à la carte qu’il a déjà créée, afin de savoir exactement où elle se trouve, sans avoir besoin de caméra ou de laser ».
L’instrumentation du CSAIL a été testée uniquement sur une route de campagne fermée et à faible vitesse, et n’est donc pas en état de marche pour le moment. Le matériel, lui aussi, fait six pieds de large et aurait besoin d’une sérieuse révision avant d’être suffisamment petit pour être intégré à un véhicule standard. Toutefois, le projet met en évidence un point important : sortir des sentiers battus en matière de systèmes de cartographie peut conduire à des technologies capables d’accroître la sécurité des voitures en conduite autonome.
Un article décrivant le projet sera publié dans le journal IEEE Robotics and Automation Letters journal dans le courant du mois.
Source : ZDNet.com
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