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9 octobre 2019
Comprendre la sécurité routière à l’ère du véhicule autonome


Par Serge Palaric, Vice-Président Alliances, OEMs & Embedded EMEA chez NVIDIA

Nous y sommes… presque. D’après la dernière étude du Think Tank IDATE DigiWorld, 55 millions de véhicules totalement autonomes (niveau 5) pourraient d’être commercialisés d’ici à 2040, alors même que les tests sont encore en phase initiale dans la plupart des grands pays industrialisés.

Il faut dire que, sur le papier, la voiture autonome a le potentiel d’éradiquer le principal danger qui pèse aujourd’hui sur nos routes : les erreurs humaines. Selon les estimations, elles seraient responsables de 90% des accidents et peuvent s’expliquer par de multiples causes, allant de la simple inattention à la fatigue, ou encore l’alcool et l’utilisation d’un téléphone portable au volant. En supprimant le facteur humain, les véhicules autonomes peuvent donc prévenir ou limiter la plupart des accidents, à condition de leur laisser le temps d’apprendre et de gagner notre confiance.

L’apprentissage continu, gage de sécurité

Comme n’importe quel conducteur, une voiture autonome conduit en observant et en analysant son environnement. C’est ce que nous appelons la perception, c’est-à-dire la capacité, pendant la conduite, de traiter des informations extérieures, à l’image des panneaux de signalisation ou la présence de piétons, et de réagir en temps réel. Cette perception repose sur plusieurs algorithmes d’apprentissage automatique, aussi appelés réseaux de neurones artificiels, qui assurent l’interactivité de la voiture avec son environnement. C’est la clé de la sécurité ; la voiture ne s’arrête pas brutalement au feu rouge parce qu’elle obéit à des règles préétablies, elle s’arrête et choisit la manière la plus sûre de le faire en tenant compte de l’environnement, sur l’instant.

Tout commence donc par la collecte des données émanant des capteurs positionnés partout sur le véhicule. Ces capteurs sont le cœur du système et répondent à deux exigences essentielles : diversité et redondance. La diversité est la garantie d’une vision exhaustive de ce qui entoure le véhicule : les caméras voient ce que les radars ou les lasers ne voient pas, et inversement. Quant à la redondance, elle est primordiale pour recouper les informations et s’assurer que chaque fonction dispose d’un système de secours en cas de défaillance. Cela permet de reconstituer l’environnement dans lequel évolue le véhicule à travers un canevas complexe de points de données. Mais bien sûr, à la manière du cerveau qui analyse les données envoyées par l’œil, ces données doivent ensuite être interprétées pour influer sur la conduite.

Une telle complexité requiert énormément de puissance de calcul, que ce soit en temps réel dans la voiture ou durant les phrases d’entrainement au niveau du datacenter, lorsque le réseau de neurones apprend à réagir face à différentes situations. Un véhicule peut générer jusqu’à 1 téraoctet de données par heure. Plus la puissance de calcul est importante, plus l’algorithme sera sophistiqué et plus précise sera la capacité de la voiture à voir, penser et agir. Au-delà de la puissance de calcul, les voitures autonomes de demain devront également être équipées de logiciels avancés qui restent à développer, valider et certifier. Cette responsabilité repose principalement sur les constructeurs.

La nécessaire refonte des tests de contrôle et de sécurité

La sécurité n’est pas qu’une affaire de machine et de technologie. Depuis le début du XXème siècle et production à la chaîne des premières voitures, les normes et les réglementations ont évolué pour les constructeurs, comme pour les conducteurs. Pour gagner la confiance des futurs clients, l’industrie doit non seulement construire des véhicules solides et performants, mais aussi mettre en place des tests reconnus et des standards sur lesquels s’appuiera cette confiance. Les tests en circuit et sur route, déjà pratiqués, en font bien évidemment partie, mais l’usage des technologies intelligentes nous amène à enrichir ces tests en intégrant de nouvelles techniques, comme la simulation de conduite. Il s’agit d’un outil central dans le développement d’un véhicule automatisé, car il permet aux constructeurs, à l’aide d’une plate-forme dédiée, de confronter leurs voitures à de multiples scenarii, aussi complexes, dangereux et rares soient-ils, afin d’entraîner les algorithmes avant même le premier démarrage de la voiture. Et surtout, ces simulations ne prennent qu’une fraction du temps d’apprentissage qui serait nécessaire en conditions réelles.

Les véhicules autonomes ne dépassent pas les limitations de vitesse, ne boivent pas, ne se fatiguent pas et disposent de bien meilleurs réflexes que l’être humain. Ils apprennent aussi plus vite et plus longtemps que l’être humain. Cette technologie reste perfectible pour le moment et c’est justement ce qu’elle est en train de faire : se perfectionner, apprendre tous les jours. De cette manière, elle sera plus fiable que jamais lorsqu’elle fera son entrée sur nos routes.

  Source : NVIDIA


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