Voici comment nous arriverons à un monde rempli de voitures sans conducteur

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La conduite est l'une de ces tâches si fastidieuses, dangereuses et exigeantes qu'elle crie presque d'être manipulée par des robots. Récemment, la technologie a enfin commencé à Le transport de demain: des inventions géniales qui pourraient transformer notre façon de nous déplacerLe cours de la civilisation humaine a toujours été façonné par les transports. Le transport de demain ne résoudra peut-être pas tous ces problèmes, mais il en résoudra peut-être certains - et il est important d'y réfléchir... Lire la suite pour rattraper le bon sens. Le pitch d'ascenseur pour les voitures autonomes est une évidence.

1,2 million de personnes meurent dans des accidents de voiture chaque année, et 50 000 sont mutilés. Nous pourrions sauver presque toutes ces vies. Des millions de personnes gaspillent des milliards d'heures de trajet. Ils peuvent désormais travailler, regarder Netflix ou lire un livre. Les voitures-robots nous permettraient de nous débarrasser des parkings et des embouteillages.

Les aveugles, les personnes âgées et les personnes trop jeunes pour conduire pourraient se déplacer librement sans conducteur humain. Les économies en vies, en dollars et en productivité sont incalculables. Les machines ne se saoulent pas, ne se fatiguent pas ou ne sont pas distraites. Ils suivent exactement le code de la route. Ce sont des choses que tout le monde veut, avec implications de grande envergure Les effets choquants de la voiture sans conducteur de Google [INFOGRAPHIE]L'avenir est plus proche que vous ne le pensez. Grâce au département de recherche top secret de Google, Google X, les voitures sans conducteur sont désormais une réalité et pourraient se généraliser dans un avenir pas trop lointain... Lire la suite — la question à cent milliards de dollars est, combien de temps nous faudra-t-il pour y arriver ?

Un monde de voitures sans conducteur

Google décrit le projet dans un mise à jour récente du blog comme ça:

« Depuis que nous avons lancé le projet de voiture autonome de Google, nous nous efforçons d'atteindre l'objectif de véhicules capables d'assumer l'intégralité du fardeau de la conduite. Imaginez: vous pouvez faire un voyage au centre-ville à l'heure du déjeuner sans tampon de 20 minutes pour trouver un parking. Les seniors peuvent garder leur liberté même s'ils ne peuvent pas garder leurs clés de voiture. Et la conduite en état d'ébriété et les distractions au volant? Histoire. […] ils vous emmèneront où vous voulez d'une simple pression sur un bouton. Et c'est une étape importante vers l'amélioration de la sécurité routière et la transformation de la mobilité pour des millions de personnes. »

Les voitures autonomes ont été un sujet brûlant ces dernières années, avec Google en tête. Google a conduit sa flotte de voitures-robots expérimentales plus de 1,1 million de kilomètres sans incident grave, et a récemment présenté un nouveau prototype électrique à basse vitesse pour affiner la conduite en ville – sans volant ni freins.

En dehors de Google, Toyota, Honda, et Gué tous ont leurs propres projets de voitures autonomes, bien qu'aucun d'entre eux ne soit aussi avancé que celui de Google. En fait, plusieurs constructeurs automobiles ont rejeté d'emblée l'idée de voitures entièrement autonomes comme étant trop difficile, se concentrant plutôt sur les fonctions d'assistance à la conduite.

Google, pour sa part, a défini un calendrier agressif de commercialisation, espérant s'associer aux constructeurs automobiles pour libérer des véhicules autonomes, exécutant le logiciel Google et fabriqués par des tiers avant la clôture du décennie. En fait, Google prévoit que ces véhicules arriveront sur le marché au plus tard le 2018. Alors, qu'est-ce qui fait obstacle à cet objectif?

Défis technologiques

Le prototype de Google est vraiment très bon, mais il n'est pas parfait. Voici comment fonctionne la voiture maintenant:

Le principal organe sensoriel du robot est une tourelle LIDAR en rotation sur le toit de la voiture. La tourelle LIDAR peint le monde autour de la voiture avec un faisceau laser infrarouge à très grande vitesse. En enregistrant la position et l'intensité de la lumière laser réfléchie, un simple algorithme de vision industrielle peut rapidement calculer un carte tridimensionnelle des objets autour de la voiture plusieurs fois par seconde, lui permettant d'identifier des objets comme les voitures, les piétons, les trottoirs, et les cônes de circulation.

La voiture, en tant que sens secondaire, dispose d'un certain nombre de caméras qu'elle utilise pour recueillir des informations supplémentaires sur le monde qui l'entoure (identifier les signaux des cyclistes et autres voitures, et lire l'état des feux de circulation et panneaux). Enfin, la voiture dispose d'un GPS, qui lui indique, à quelques mètres près, où elle se situe dans l'espace.

Aucun de ces sens n'est assez bon, à lui seul, pour diriger la voiture, mais en utilisant un logiciel intelligent pour fusionner ces sources de données, la voiture est capable de prendre des décisions de conduite intelligentes. Pour vous faciliter la tâche, Google utilise des voitures Streetview avec des tourelles LIDAR depuis des années - des voitures qui, en plus de vous fournir avec des voyages étranges dans le passé Voyagez dans le temps avec Google Street ViewGoogle Street View a été le meilleur outil pour parcourir le monde en quatre-vingts secondes. Désormais, une mise à jour simple mais amusante sur Google Street View vous permet de revenir en arrière. Lire la suite , ont systématiquement cartographié les rues en 3D du monde entier.

Toutes ces données ont été méticuleusement étiquetées pour permettre à l'ordinateur de la voiture de connaître la position des feux de circulation, ainsi que les limites de vitesse et les désignations de voies pour chaque route.

Le robot peut affiner sa position GPS en comparant ses données LIDAR actuelles à d'anciennes cartes 3D de la rue dans laquelle il se trouve, pour s'assurer qu'il ne le fait pas. sortir de sa voie (cela lui permet également de naviguer lorsque le GPS n'est pas une option, comme lorsqu'il traverse un tunnel ou un parking garage). De plus, la voiture peut accéder aux métadonnées de son environnement local pour lui indiquer quand la vitesse change et savoir où chercher les feux de circulation.

Cette combinaison de matériel et de logiciel peut faire beaucoup de choses remarquables: elle peut voir et prédire les mouvements des cyclistes et des piétons. Il peut identifier les cônes de construction et les routes bloquées par des panneaux de déviation, et déduire les intentions des agents de la circulation avec des panneaux.

Il peut gérer les arrêts à quatre voies, ajuster sa vitesse sur l'autoroute pour suivre le trafic et même ajuster sa conduite pour rendre la conduite confortable pour sa charge humaine. Le logiciel est également conscient de ses propres angles morts et se comporte avec prudence lorsqu'il peut y avoir du trafic transversal ou qu'un piéton s'y cache.

Il y a malheureusement aussi certaines choses que la voiture ne peut pas faire. Le plus gros problème est la météo: les voitures de Google ont principalement été testées en Californie. Dans un déploiement plus large à travers le monde, les voitures autonomes devront faire face avec élégance aux crues éclair, au brouillard épais et à la neige épaisse. Ce qui est un problème, car tout cela perturbe sérieusement le poids lourd des sens du robot: le LIDAR.

La neige et l'eau stagnante dispersent le faisceau laser, ce qui rend difficile la collecte fiable de données, et le brouillard ou les fortes pluies peuvent réduire considérablement la distance que le LIDAR peut voir. Sans un LIDAR fiable, le robot est littéralement mort dans l'eau.

La résolution du problème météorologique reste un domaine de recherche ouvert. Si nous avons de la chance, il sera peut-être possible d'utiliser des algorithmes intelligents de filtrage du bruit pour extraire des données significatives, même à partir de LIDAR nuageux, ou déplacer la charge vers les caméras, permettant au robot de continuer à manœuvrer, bien que probablement à un vitesse réduite.

Sinon, il peut être nécessaire d'ajouter une nouvelle suite de capteurs (peut-être SONAR ou RADAR) pour donner au robot des capacités de cartographie 3D même en cas de défaillance du LIDAR. Quoi qu'il en soit, Google y travaille.

Un problème plus profond, cependant, est ce qu'on appelle la longue traîne. Pensez-y comme ceci: la majorité de la conduite que les voitures autonomes seront invitées à faire est sur l'autoroute. Pour un robot, la conduite sur autoroute est facile. Le prochain cas d'utilisation serait probablement la conduite en ville à basse vitesse par beau temps, pour laquelle les robots sont également très bons.

Malheureusement, même si ceux-ci représentent probablement 90% de toutes les situations de conduite auxquelles les voitures seront confrontées, ce ne sont pas les deux seules possibilités. Et les défilés? Et les ambulances? Des glissades rocheuses? Accidents de voiture? Pneus crevés? Chiens de Jaywalker? Construction de route? Des tornades? Se faire arrêter par la police ?

Le fait est qu'au fur et à mesure que vous descendez la liste des cas que la voiture doit gérer, triés par probabilité, vous trouver qu'il y en a un nombre presque infini, chacun avec une petite part du gâteau des probabilités. Vous ne pouvez pas coder en dur le comportement pour chaque possibilité.

Vous devez accepter le fait que votre voiture robot finira par rencontrer quelque chose que vous n'aviez pas prévu et qu'elle se comportera de manière incorrecte. Cela pourrait même faire tuer des gens. Le mieux que vous puissiez faire est d'essayer de couvrir suffisamment de cas pour que le robot soit toujours plus sûr à utiliser qu'une voiture dirigée par un humain.

À l'heure actuelle, la voiture Google n'est pas encore assez loin dans cette liste, mais elle commence à s'en rapprocher et Google travaille à développer comportement de repli sûr pour s'assurer que la voiture ne fera de mal à personne, même en cas de défaillance du logiciel ou de conduite imprévue conditions.

La méthode de Google pour construire ces cas est astucieuse: l'entreprise a une politique selon laquelle lorsque la voiture fait une erreur ou qu'un humain est forcé de prendre le contrôle, l'incident est enregistré, et le logiciel est révisé jusqu'à ce qu'il puisse passer des versions simulées du même scénario. Toute modification à grande échelle du logiciel est testée par rapport à cette base de données d'incidents pour s'assurer que rien n'a été cassé par inadvertance.

Il existe également des limitations plus douces – les tourelles LIDAR utilisées par les robots atteignent actuellement plus de 30 000 $. La bonne nouvelle ici est que cela est en grande partie dû au fait que ces tourelles LIDAR sont un élément spécialisé utilisé pour quelques applications seulement. La production de masse réduira certainement ces coûts.

De plus, si les voitures autonomes sont adoptées sous le modèle de cabine (probablement fourni par le protégé de Google, Uber), le ratio nécessaire de voitures par utilisateurs de voitures sera probablement faible: les personnes se rendant à des endroits similaires peuvent être covoiturées ensemble par un logiciel de routage centralisé en échange de frais réduits, et les voitures peuvent maintenir plus ou moins usage. Cela réduit considérablement le coût par utilisateur, même si les voitures elles-mêmes sont très chères.

Défis juridiques

Les voitures autonomes ressemblent à peu près à une liste d'épicerie de choses qui effraient les régulateurs: des robots autonomes avec des la force, les nouvelles technologies perturbatrices, le chômage mécanisé et les grandes entreprises mettant des millions de caméras partout dans le monde monde.

Les voitures robotiques tueront probablement des gens (bien qu'à un taux bien inférieur à celui des conducteurs humains), elles déplaceront des millions de camions chauffeurs et des centaines de milliers de chauffeurs de taxi, et ils fourniront à Google une énorme quantité de données personnelles sur leur utilisateurs. Inutile de dire qu'il va y avoir une certaine résistance à la légalisation des voitures autonomes, d'autant plus qu'elles nécessitent une refonte majeure de l'infrastructure réglementaire déjà en place.

Pour que les voitures autonomes deviennent une partie légale et courante de nos vies, nous devrons abandonner certaines des préceptes juridiques très anciens: y compris l'idée que l'être humain dans le siège du conducteur d'une voiture est responsable de sa Actions.

Les États qui ont publié un règlement préliminaire pour permettre le test des véhicules autonomes (y compris la Californie et le Nevada) ont utilisé une variété de raccourcis juridiques pour permettre à la recherche de prendre endroit.

En Californie, par exemple, la personne qui initie le voyage de la voiture est légalement l'opérateur, même s'ils ne sont pas réellement dans la voiture à ce moment-là. Il s'agit d'une réponse à long terme manifestement inadéquate, car cela signifie que (par exemple) l'opérateur pourraient être accusés de conduite en état d'ivresse, même s'ils se trouvaient loin du véhicule qu'ils ont expédié pendant en buvant.

La Californie espère publier une réglementation plus permanente pour ces véhicules grand public d'ici début 2015, mais Consumer Watchdog, un groupe de défense indépendant, fait pression pour qu'ils retardent le règlement de dix-huit mois afin de permettre des tests de sécurité plus approfondis.

Google espère encourager les législateurs à imputer la responsabilité des actions de la voiture aux fabricants du matériel de conduite autonome, qu'ils voient comme la façon la plus juste de répartir le blâme: il semble idiot que la loi tienne un opérateur humain responsable d'un comportement qu'il n'a aucun contrôle plus de.

Les régulateurs impliqués admettre que légiférer pour les véhicules autonomes est un problème difficile :

"Nous sommes vraiment bons pour délivrer des licences aux conducteurs et réglementer les véhicules et l'industrie de la vente de voitures, mais nous n'avons pas beaucoup d'expertise dans l'élaboration de ce type de normes", a déclaré Soublet. «Donc, alors que nous commençons à aborder des choses comme ça, nous devons reculer. Nous n'avons pas la capacité technique de le faire. Nous devons aborder cela du point de vue réglementaire de ce dont nous sommes capables en tant que ministère. »

Ils conviennent cependant que le domaine en vaut la chandelle.

« C'est une question qui vous attire. C'est notre avenir. On trouve ça très excitant de travailler sur […] Brian [Soublet] et moi, on n'arrive pas à croire qu'on travaille là-dessus. C'est quelque chose qui va changer la façon dont nous vivons tous.

La réglementation fédérale est en route, mais pourrait ne pas arriver avant plusieurs années. La National Highway Traffic Safety Administration a publié une déclaration préliminaire sur la question, dans laquelle elle a exprimé un certain enthousiasme pour la perspective de véhicules entièrement autonomes.

« L'Amérique est à un tournant historique pour les voyages automobiles. Les véhicules à moteur et les relations des conducteurs avec eux sont susceptibles de changer considérablement au cours des dix à vingt prochaines années, peut-être plus qu'ils n'ont changé au cours des cent dernières années.

Cependant, la NHTSA ne semble pas non plus prête à émettre une réglementation claire dans un avenir prévisible, et prévoit principalement de laisser ces questions réglementaires entre les mains des États individuels, soulevant la possibilité que des États mal réglementés soient des « zones mortes » que les voitures autonomes lors de trajets routiers à travers le pays doivent éviter. C'est là que commence la bonne nouvelle. La mère pleine d'espoir de ces machines est Google, qui se trouve également être l'un des plus grands mastodontes du lobby aux États-Unis (il se classe huitième, battant Boeing et Lockheed Martin). Google est bien préparé pour orienter la réglementation vers une forme favorable à l'avenir des véhicules autonomes.

Le chemin à parcourir

S'il y a un message simple à tirer de la situation en ce moment, c'est celui-ci: les défis qui restent à résoudre avant que les véhicules autonomes ne puissent se généraliser sont difficiles et importants. L'infrastructure technologique et juridique n'est pas actuellement en place pour permettre à ces véhicules de vraiment réaliser leur potentiel. Cependant, ces problèmes sont également bien définis, résolubles et étudiés par certaines des personnes les plus intelligentes de la planète.

Il y a de très bonnes chances que la technologie, au moins, soit prête à être déployée sur des marchés tests comme la Californie et le Nevada à la date provisoire de 2018 de Google. Il y a encore plus de chances que, d'ici dix ans, la technologie ait radicalement transformé la façon dont presque tout le monde sur Terre vit sa vie.

Ces changements vont de la culture automobile (la fin de la possession d'une automobile en tant que rite de passage adulte), à ​​la façon dont les gens travaillent et socialisent, et à la façon dont nous concevons nos villes. Si ces défis peuvent être relevés, ce sera le changement le plus important dans les transports depuis l'invention de l'automobile.

Image caractéristique: "Le bug de l'amour", par JD Hancock
Images: "Voiture autonome de Google au Computer History Museum", par Don DeBold, "Voiture autonome Google", par Roman Boed, "Voiture autonome Toyota", David Berkowitz, "LIDAR haute définition Velodyne", Steve Jurvetson