Voitures autonomes : comment voient-elles l’environnement routier ?

Voitures autonomes : comment voient-elles l’environnement routier ?

22
novembre
2018

Caméras, radars, lidars… L’arsenal dédié à la « vue » des voitures autonomes est aussi impressionnant que complexe. Les voitures de demain seront-elles capables de mieux voir et réagir qu’un humain ? On vous apporte quelques éléments de réponse…

 

Selon une étude du groupe Bosch, 39% des conducteurs ont déjà failli heurter un véhicule situé dans leur angle mort et 54% ont dû négocier un arrêt d’urgence1. Quand on sait que 90% des accidents sont dus à une erreur humaine, on comprend que l’avènement de la voiture autonome a tout d’une bonne nouvelle.

 

Pour que cette promesse devienne réalité, les ingénieurs sont sur le pont afin de relever le défi du recueil, de la qualité et du traitement des informations relatives à l’environnement de conduite. En d’autres mots, comment permettre à la voiture autonome de bien « voir » ce qui se passe autour d’elle ?

 

 

Conduite autonome : une histoire de capteurs

 

À l’heure actuelle, divers types de capteurs sont majoritairement utilisés dans le développement des voitures autonomes :

 

  • Le faisceau laser des lidars permet de disposer d’un panorama complet de l’environnement routier à longue distance : les lidars peuvent « voir » la route à près de 200 mètres alentours.
  • Les radars (ondes radio) ou les sonars (ultra-sons) détectent les obstacles ou usagers de la route à courte distance et à faible vitesse. Ils sont particulièrement utiles en conditions urbaines ou de stationnement.
  • Les caméras scrutent la circulation en temps réel (signalisation, bandes de la route) et apportent une couverture additionnelle des angles morts.

 

Grâce à la combinaison des informations recueillies par ces trois types de capteurs, le véhicule autonome connaît la position et les mouvements des autres usagers de la route et adapte son allure en conséquence. Il devient alors capable de prévenir les situations critiques ou de réagir à un danger.

 

De la théorie à la pratique, il y a toutefois un pas… Trois défis majeurs sont en train d’être relevés. Le premier est la fiabilité des capteurs, dont l’efficacité peut être limitée par les intempéries ou l’excès d’ombre ou de lumière. Le second est l’impressionnante puissance de calcul nécessaire à l’analyse en temps réel des informations recueillie par les capteurs. Le troisième est le deep learning. Il s’agit de la capacité des véhicules autonomes à apprendre plusieurs millions de situations de conduite potentielle, des plus simples (arrêt au feu rouge) aux plus complexes (rues encombrées, présence de vélos, etc.). Essentiel pour savoir comment réagir !

 

 

Taxis autonomes et sécurité coopérative : Volkswagen en première ligne !

 

Afin de résoudre ces problématiques complexes, mieux vaut travailler en équipe.

C’est pourquoi Volkswagen s’est engagé dans le déploiement du premier service de taxis autonomes en Israël en 2022. Volkswagen fournira les véhicules électriques ainsi que son expertise en termes de services de mobilité. Mobileye apportera à l’initiative son kit de conduite autonome et son savoir-faire en termes de détection de l’environnement. Enfin, Champion Motors se chargera des aspects logistiques.

 

 

Enfin, à Wolfsburg, Volkswagen et Siemens travaillent sur le transfert de données entre les feux de signalisation et les véhicules. Leurs objectifs ?  Fluidifier la circulation, améliorer la détection des cyclistes et des piétons et améliorer la sécurité routière.

 

Bienvenue dans l’ère de la sécurité coopérative !

 

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