Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes (AV), souvent appelés voitures auto-conduites, sont des systèmes de transport intelligents capables de détecter leur environnement et de fonctionner sans intervention humaine. de détecter leur environnement et de fonctionner sans intervention humaine. Cette technologie représente une convergence entre l'ingénierie mécanique et de l'intelligence artificielle (IA), conçue pour pour naviguer en toute sécurité sur des routes complexes. L'objectif premier des AV est de réduire les accidents causés par l'erreur humaine, d'optimiser la fluidité du trafic et de fournir des solutions de mobilité aux personnes incapables de conduire, d'optimiser la circulation et de fournir des solutions de mobilité aux personnes incapables de conduire. En tirant parti de processeurs et d'algorithmes avancés algorithmes, ces véhicules transforment le paysage de l'industrie automobile. l 'industrie automobile, en passant d'un fonctionnement centré sur le conducteur à un fonctionnement centré sur le passager. l'attention sur le passager et non plus sur le conducteur.

La technologie derrière la perception et le contrôle

Pour naviguer en toute sécurité, un véhicule autonome doit avoir une connaissance approfondie de son environnement. Cette connaissance est obtenue grâce à une intégration sophistiquée de capteurs matériels et de systèmes d'information. grâce à une intégration sophistiquée de capteurs matériels et de logiciels logiciel d'apprentissage profond (DL). Le véhicule agit comme un dispositif périphérique, traitant de vastes quantités de données en temps réel.

• Ensemble de capteurs : Les AV utilisent une combinaison de caméras, de radars et de technologies LiDAR pour cartographier l'environnement. LiDAR pour cartographier l'environnement. Alors que les caméras capturent des détails visuels tels que les feux de circulation, le LiDAR fournit des informations précises sur la profondeur en mesurant les réflexions laser.
• Vision par ordinateur : Les données brutes du capteur sont traitées à l'aide d'algorithmes de algorithmes de vision par ordinateur (VA). Des modèles très performants sont essentiels pour des tâches telles que la détection d'objets pour localiser les piétons et les autres véhicules, et la segmentation d'images pour classify les surfaces de routes carrossables par rapport aux trottoirs.
• Fusion de capteurs : Pour garantir la fiabilité, les données provenant de sources multiples sont combinées par le biais de la fusion de capteurs. Ce processus réduit l'incertitude. Ce processus réduit l'incertitude ; par exemple, si une caméra est aveuglée par l'éblouissement, le radar peut toujours detect un obstacle à l'avant.
• Prise de décision : Une fois l'environnement perçu, le système utilise logique d'apprentissage automatique pour la planification et le contrôle de la trajectoire. et le contrôle, en déterminant l'angle de braquage et l'accélération nécessaires pour atteindre une destination en toute sécurité.

Niveaux d'automatisation

Les capacités des véhicules autonomes sont classées en six niveaux par la norme SAE International J3016. SAE International J3016, allant du niveau 0 (pas d'automatisation) au niveau 5 (automatisation complète).

• Conduite assistée (niveaux 1 et 2) : La plupart des voitures modernes sont équipées de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) comme le régulateur de vitesse adaptatif ou l'assistance au maintien de la trajectoire. Ces systèmes sont utiles, mais ils exigent du conducteur qu'il reste engagé.
• Automatisation conditionnelle à complète (niveaux 3 à 5) : Les niveaux supérieurs impliquent que le système prenne contrôle. Le niveau 3 permet la conduite sans intervention dans des conditions spécifiques, tandis que le niveau 5 représente un véhicule qui peut conduire partout où un humain peut le faire, un objectif activement poursuivi par les chercheurs utilisant les technologies de l'information. partout où un humain peut conduire, un objectif activement poursuivi par les chercheurs qui utilisent l'apprentissage par renforcement. l 'apprentissage par renforcement. La réglementation La surveillance réglementaire d'organismes tels que la NHTSA est essentielle à mesure que ces technologies progressent vers un déploiement public. est essentielle à mesure que ces technologies progressent vers un déploiement public.

Applications concrètes

La technologie des véhicules autonomes est actuellement déployée dans divers secteurs, passant de la recherche théorique à l'utilité pratique. de la recherche théorique à l'utilité pratique.

1. Services de robotaxi : Des entreprises comme Waymo et Cruise exploitent des flottes de véhicules entièrement autonomes dans certaines villes. Ces véhicules s'appuient sur des GPU pour traiter les environnements urbains et urbains et transporter des passagers sans la présence d'un conducteur humain.
2. Camionnage longue distance : Le camionnage autonome vise à remédier aux pénuries de logistique. En automatisant la conduite automatisation de la conduite sur autoroute, les camions peuvent fonctionner plus efficacement. Des start-ups comme Aurora Innovation testent des camions autonomes qui utilisent la perception à longue portée pour gérer les vitesses sur autoroute et les distances de freinage.

Exemple de mise en œuvre du modèle

La détection d'objets tels que les voitures, les bus et les feux de signalisation est un élément fondamental de la pile de perception d'un véhicule audiovisuel. Le code code Python suivant montre comment utiliser un système de perception pré YOLO11 pour effectuer une inférence sur une image, en simulant le système de le système de vision d'une voiture auto-conduite.

from ultralytics import YOLO

# Load a pretrained YOLO11 model capable of detecting common road objects
model = YOLO("yolo11n.pt")

# Perform inference on an image (e.g., a dashboard camera view)
# The model predicts bounding boxes and classes for objects in the scene
results = model.predict("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Display the detection results to visualize what the 'vehicle' sees
results[0].show()

Véhicules autonomes vs. Robotique

Bien que les AV soient techniquement un sous-ensemble de la robotique, les termes sont distincts en termes de portée. sont distincts dans leur portée. La robotique englobe largement toute machine programmable qui interagit avec le monde physique, y compris les bras industriels stationnaires utilisés dans la fabrication. En revanche, les véhicules autonomes désignent spécifiquement robots mobiles conçus pour le transport. Cependant, ils partagent des technologies de base, telles que la localisation et la cartographie simultanées (SLAM) et la nécessité d'un traitement Edge AI à faible latence.

Défis en matière de développement

La création de systèmes entièrement autonomes nécessite des quantités massives de données d'entraînement pour traiter les "cas limites", c'est-à-dire des situations rares. de données d'entraînement pour gérer les "cas limites", c'est-à-dire des événements rares tels que des conditions météorologiques extrêmes ou un comportement humain erratique. événements rares tels que des conditions météorologiques difficiles ou un comportement humain erratique. Les développeurs utilisent souvent des plateformes de simulation telles que CARLA pour tester les algorithmes en toute sécurité avant les essais en conditions réelles. En outre, le déploiement de ces modèles sur le matériel du véhicule implique des techniques telles que la quantification du modèle pour s'assurer qu'ils fonctionnent correctement. comme la quantification des modèles pour s'assurer qu'ils efficacement sur les systèmes embarqués. Des cadres tels que PyTorch et TensorFlow restent les outils standard pour former les réseaux réseaux neuronaux complexes qui pilotent ces véhicules.