Peter Tucker
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Malheureusement, les voitures autonomes ne peuvent pas découvrir le frisson de la route. Mais certains scientifiques du MIT travaillent pour changer cela. Peter Cade / Getty Images Les voitures autonomes sont incontestablement des citadins. Envoyer l'un de ces véhicules, qui s'appuient sur le GPS et des capteurs plutôt que sur des conducteurs humains pour fonctionner, dans les montagnes du Colorado revient à plonger des Manhattanites à vie dans la nature sauvage des Rocheuses et à leur dire de retrouver leur chemin. À l'heure actuelle, les voitures autonomes s'appuient fortement sur des cartes 3D très détaillées de leurs environnements cités, dans lesquelles tout, des voies de rue au placement des trottoirs, est déjà connu de l'ordinateur du véhicule et associé à des capteurs embarqués sophistiqués..
Il y a environ 4 millions de kilomètres de routes aux États-Unis, et environ 35% d'entre elles ne sont même pas pavées, encore moins cartographiées avec des détails exquis par les geeks de l'informatique qui assurent la fiabilité des voitures autonomes dans les zones métropolitaines. C'est pourquoi des chercheurs du Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du Massachusetts Institute of Technology (MIT) travaillent à rendre ces voitures plus performantes dans les rues et les routes qui ne sont pas balisées, bien éclairées… ou même vraiment cartographiées. Le projet s'appelle MapLite et peut aider, eh bien, à préparer l'avenir pour que les véhicules automatiques naviguent de manière plus sûre.
MapLite nécessite des données GPS de base, comme vous les trouverez sur l'application de cartographie de votre smartphone, pour donner à la voiture une idée approximative de son emplacement. Ensuite, le LIDAR embarqué (qui signifie Light Detection and Ranging), une méthode de télédétection qui utilise des faisceaux laser pulsés pour surveiller les environs immédiats, détecte facilement la surface de la route car la route est très plate par rapport au sol naturel bosselé typique. Un capteur d'unité de mesure inertielle (IMU) ajoute plus de données au mélange et, dans l'ensemble, les systèmes permettent à la voiture de voir environ 30 mètres devant à tout moment..
En d'autres termes, MapLite permet à ces voitures de conduire uniquement via des capteurs, en utilisant les cartes très approximatives et les données GPS pour les instructions de base. Le LIDAR sert en quelque sorte de palpeur, indiquant les bords de route et partant pour des points de sécurité "locaux" qu'il voit sur le chemin de sa destination finale. MapLite ne peut pas encore manœuvrer les routes de montagne car il ne peut pas gérer de grands changements d'altitude qui pourraient perturber le système. Mais c'est le prochain obstacle à surmonter.
«J'imagine que les voitures autonomes du futur utiliseront toujours des cartes 3D dans les zones urbaines», déclare Teddy Ort, étudiant diplômé du CSAIL, auteur principal d'un article sur le système, dans un communiqué de presse. Mais lorsqu'ils sont appelés à faire un voyage hors des sentiers battus, ces véhicules devront être aussi bons que les humains pour conduire sur des routes inconnues qu'ils n'ont jamais vues auparavant. Nous espérons que notre travail va dans cette direction ".
MAINTENANT C'EST INTÉRESSANT Certains systèmes de conduite autonome, comme MapLite, s'appuient sur des capteurs embarqués. D'autres, comme Waymo, un frère de Google, utilisent également un type d'apprentissage automatique pour affiner la conscience de la situation et pour lutter contre les dangers tels que la neige et les piétons. Les technologies de Waymo sont si sophistiquées que les voitures parcourent souvent des milliers de kilomètres sans intervention du conducteur. D'autres systèmes sont toujours en difficulté, comme celui utilisé par Uber, dans lequel les conducteurs doivent parfois intervenir presque tous les kilomètres, de peur de frapper et de tuer des piétons que les ordinateurs qualifient de «faux positifs».