Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes (AV), également connus sous le nom de voitures auto-conduites, sont des véhicules capables de détecter leur environnement et de naviguer sans intervention humaine. Ils représentent une application révolutionnaire de l'intelligence artificielle (IA), combinant des capteurs avancés, des algorithmes complexes et des processeurs puissants pour exécuter toutes les fonctions de conduite. L'objectif premier des AV est de renforcer la sécurité, d'améliorer la fluidité du trafic et d'accroître la mobilité des personnes qui ne sont pas en mesure de conduire. Cette technologie est à la pointe de l'innovation dans l'industrie automobile et promet de remodeler les transports et la logistique.

Technologie de base

Au cœur de chaque véhicule autonome se trouve un système sophistiqué qui perçoit le monde, prend des décisions et contrôle les actions du véhicule. Ce système s'appuie fortement sur la vision par ordinateur (VA), qui agit comme les yeux du véhicule.

• Perception : Les AV utilisent une série de capteurs, notamment des caméras, des radars et des LiDAR, pourrecueillir des données sur leur environnement. Les modèles de Deep Learning traitent ces données pour effectuer des tâches critiques telles que la détection d'objets pour identifier les piétons, les autres véhicules et les panneaux de signalisation, la segmentation d'images pour distinguer les surfaces carrossables des trottoirs et l'estimation de la pose pour prédire les intentions des piétons et des cyclistes.
• Fusion de capteurs : Les données provenant de différents capteurs sont combinées grâce à un processus appelé fusion de capteurs. Ce processus permet de créer un modèle unique de l'environnement, plus précis que ce que pourrait fournir un seul capteur, ce qui améliore la fiabilité et la sécurité.
• Prise de décision : Une fois l'environnement compris, l'IA doit prendre des décisions. Il s'agit de planifier la trajectoire, de réguler la vitesse et de naviguer dans des scénarios de circulation complexes. Le "cerveau" de l'AV exploite des modèles d'apprentissage automatique formés à partir de grandes quantités de données de conduite.

Niveaux d'autonomie

Le développement des AV est généralement classé en six niveaux définis par la norme SAE International J3016, qui décrit la progression de l'absence d'automatisation à l'automatisation complète.

• Niveaux 0-2 : ces niveaux comprennent des fonctions où le conducteur garde le contrôle mais est assisté par des systèmes tels que le freinage d'urgence automatisé ou l'aide au maintien de la trajectoire. De nombreuses voitures modernes sont équipées de ces systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS).
• Niveaux 3 à 5 : Ces niveaux impliquent des degrés d'automatisation croissants où le véhicule prend en charge les tâches de conduite dans des conditions spécifiques (niveau 3), dans la plupart des conditions (niveau 4) ou dans toutes les conditions (niveau 5). La véritable "conduite autonome" est généralement associée aux niveaux 4 et 5. La sécurité de fonctionnement de ces systèmes avancés est une préoccupation majeure des organismes de réglementation tels que la NHTSA.

Applications dans le monde réel

Si les voitures entièrement autonomes ne sont pas encore omniprésentes, la technologie est activement déployée et testée dans diverses applications.

1. Services de robotaxi : Des entreprises comme Waymo et Cruise exploitent des services commerciaux de covoiturage avec des véhicules entièrement autonomes dans plusieurs villes. Ces services utilisent l'IA avancée dans les voitures autonomes pour naviguer dans les environnements urbains, en s'appuyant sur la détection et le suivi des objets en temps réel pour assurer la sécurité des passagers.
2. Systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) : Des fonctions telles que l'Autopilot de Tesla et des systèmes similaires d'autres fabricants sont courantes dans les nouveaux véhicules. Ces systèmes utilisent des caméras et l'intelligence artificielle pour automatiser des tâches telles que la direction, l'accélération et le freinage, ce qui représente une étape progressive vers l'autonomie complète.

Développement et formation

Le développement d'AVs implique des tests et une validation rigoureux, souvent en utilisant de grands ensembles de données comme COCO ou des ensembles de données de conduite spécialisés comme Argoverse et nuScenes. L'entraînement des modèles sous-jacents avec des architectures puissantes comme YOLO11 nécessite d'importantes ressources informatiques(GPU) et des cadres comme PyTorch ou TensorFlow. Les environnements de simulation comme CARLA jouent un rôle crucial pour tester en toute sécurité les algorithmes dans d'innombrables scénarios avant leur déploiement dans le monde réel. La validation de la sécurité des véhicules audiovisuels est un défi complexe, comme le soulignent les recherches menées par des organisations telles que la RAND Corporation.

Le déploiement du modèle implique souvent des techniques d'optimisation telles que la quantification du modèle pour les accélérateurs matériels spécialisés tels que les appareils Edge AI et le NVIDIA Jetson. L'ensemble du cycle de vie bénéficie de pratiques MLOps robustes pour une amélioration et un suivi continus.

Véhicules autonomes et robotique

Si un véhicule autonome est une forme spécialisée de robot, le terme " robotique " est beaucoup plus large. La robotique englobe un large éventail de machines automatisées, y compris les bras de fabrication industrielle, les robots chirurgicaux et les drones aériens. Les véhicules autonomes sont des robots terrestres conçus pour transporter des personnes ou des marchandises, ce qui représente une application très complexe et visible dans le domaine plus large de la robotique.