Que sont les voitures autonomes et comment fonctionnent-elles ?

Points clés à retenir

• Les voitures autonomes utilisent une combinaison de capteurs et de caméras pour créer une image 3D du monde qui les entoure, leur permettant de conduire en toute sécurité sans trop d'intervention du conducteur.
• Les voitures autonomes relèvent de différents niveaux d'automatisation, allant des voitures qui nécessitent un humain pour effectuer chaque tâche de conduite aux voitures qui peuvent rouler sur la voie publique sans aucune intervention humaine.
• Les logiciels de voiture autonome s'appuient fortement sur l'IA et les algorithmes d'apprentissage automatique pour prendre des décisions en fonction des variables de l'environnement, et ces algorithmes s'améliorent avec plus de temps passé sur la route.

L'idéal pour créer la voiture autonome parfaite est populaire depuis les tout premiers jours de l'automobile. Après plus d'un siècle d'innovations et de percées technologiques, vous êtes plus proche que jamais d'avoir une voiture qui peut se conduire toute seule, avec plusieurs entreprises qui travaillent déjà sur des projets sur la voie publique.

Mais comment fonctionnent les voitures autonomes? Et à quel point êtes-vous proche de réaliser vos rêves de robot-chauffeur ?

Que sont les voitures autonomes?

Comme leur nom l'indique, les véhicules autonomes (également appelés autonomes) sont des voitures qui se conduisent elles-mêmes. La plupart voitures autonomes modernes exiger la présence d'un chauffeur pour prendre le relais en cas d'urgence. En dehors des urgences ou des situations où la voiture commence à agir de manière erratique, elle est censée gérer la majeure partie de la conduite sans aucune forme d'intervention du conducteur.

Comment fonctionnent les voitures autonomes ?

Les voitures autonomes utilisent une combinaison de capteurs et de caméras pour créer une image 3D du monde qui les entoure. Un logiciel avancé est ensuite utilisé pour détecter les voitures, les personnes et les obstacles sur la route, permettant au véhicule de se conduire en toute sécurité tout en respectant les règles de la route.

De nombreuses entreprises travaillent sur cette technologie, ce qui signifie qu'il existe plusieurs approches différentes pour fabriquer une voiture autonome. Il existe également différents niveaux attribués aux voitures autonomes avec différentes caractéristiques.

Réservation et saut dans un taxi autonome Waymo est l'un des moyens les plus simples d'essayer une voiture autonome, mais vous devrez être en Arizona pour votre premier trajet Waymo.

Explication des niveaux de voiture autonome

La plupart des voitures autonomes dans le monde ne sont pas des modèles entièrement autonomes, et elles relèvent de six niveaux d'automatisation différents, chacun offrant une meilleure automatisation que le précédent.

• Les voitures de niveau 0 n'ont pas d'automatisation et nécessitent un humain pour effectuer chaque tâche de conduite.
• Les voitures de niveau 1 ont des fonctions d'assistance à la conduite comme le régulateur de vitesse, mais un humain est nécessaire pour conduire le véhicule.
• Les voitures de niveau 2 ont une automatisation partielle. Cela signifie qu'ils peuvent contrôler des choses comme la direction, mais nécessitent toujours un humain pour conduire.
• Les voitures de niveau 3 ont une automatisation conditionnelle, leur permettant de réagir à l'environnement pour effectuer des tâches de conduite.
• Les voitures de niveau 4 ont une automatisation élevée, permettant à la voiture de se conduire entièrement dans des zones géo-clôturées.
• Les voitures de niveau 5 sont entièrement automatisées et peuvent circuler sur la voie publique sans aucune intervention humaine.

Les trois premiers niveaux nécessitent tous qu'un humain contrôle le véhicule pendant qu'il roule, tandis que les trois autres nécessitent une interaction humaine limitée ou nulle. Chaque niveau d'automatisation du véhicule est une étape importante, mais le niveau cinq est le plus excitant et c'est ce que de nombreuses entreprises travaillent dur pour atteindre.

Le matériel derrière les voitures autonomes

Étonnamment, les limitations matérielles ne sont pas un problème majeur dans l'espace des voitures autonomes. En théorie, les seuls capteurs dont vous avez besoin pour qu'une voiture autonome fonctionne sont des caméras ordinaires, le traitement logiciel faisant le gros du travail. Bien sûr, cependant, il est beaucoup plus sûr d'utiliser un éventail de capteurs différents pour donner au logiciel autant de données que possible.

Comment le LiDAR fonctionne-t-il dans les voitures autonomes ?

Les capteurs de détection et de télémétrie de la lumière, ou LiDAR, mesurent la profondeur pour produire un modèle 3D précis de l'environnement d'un véhicule autonome. Ceci est réalisé en émettant des millions d'impulsions laser chaque seconde et en mesurant le temps nécessaire à chaque impulsion pour se refléter. Plus le temps de réflexion est long, plus un objet est éloigné du capteur.

Cela aide une voiture autonome à comprendre son environnement et les objets environnants. Cela inclut les bâtiments, les personnes et les animaux, ainsi que tout ce que le véhicule passe devant. Par temps clair, LiDAR est tout ce dont une voiture a besoin pour naviguer dans des environnements urbains animés. Cependant, ses performances chutent sous la pluie ou le brouillard, et c'est pourquoi les voitures autonomes ne peuvent pas compter sur le LiDAR comme seul type de capteur.

Comment fonctionne le radar dans les voitures autonomes ?

Le radar joue un rôle similaire au LiDAR sur les véhicules automatisés. Plutôt que d'émettre des lasers, cependant, il émet des ondes radio et mesure les réflexions des objets autour de vous. L'objectif est toujours de comprendre l'environnement autour de la voiture.

Les capteurs LiDAR ont une résolution 10 fois supérieure à celle du radar, mais le radar n'est pas affecté par les mauvaises conditions météorologiques. Les capteurs radar sont également moins chers que les capteurs LiDAR.

Comment fonctionnent les caméras visuelles dans les voitures autonomes ?

Des entreprises comme Waymo de Google utilisent un mélange de LiDAR, de radar et de caméras ordinaires pour leurs principaux réseaux de capteurs. Tesla, en revanche, a choisi d'investir pleinement dans des caméras ordinaires et des logiciels avancés pour naviguer de manière autonome sur les routes.

La technologie de reconnaissance faciale existe depuis longtemps, bien qu'elle soit principalement utilisée sur les smartphones et les solutions de sécurité avancées. Avec les voitures autonomes, l'objectif est de passer au niveau supérieur, avec la reconnaissance d'objets basée sur l'apprentissage automatique, la détection des bâtiments, des voitures, des personnes et de tout ce qui se trouve autour de votre véhicule.

Autres capteurs de voiture autonome

Le radar, le LiDAR et les caméras ordinaires sont souvent les principaux capteurs d'une voiture autonome, mais certains véhicules en ont plus. Des équipements supplémentaires, tels que des capteurs à ultrasons, permettent à la voiture de mieux comprendre son environnement. Cela permet aux voitures autonomes de répondre à des signaux non visuels, comme le son des sirènes d'une ambulance.

Voiture autonome "Brains"

Qu'il s'agisse de Tesla, de Waymo ou de tout autre système de voiture autonome, tous ces véhicules ont besoin d'un ordinateur central, ou « cerveau », pour traiter les données fournies par leurs capteurs. La plate-forme Drive AGX de Nvidia en est un excellent exemple, mais certains constructeurs automobiles choisissent de développer ce type de technologie en interne.

Le logiciel derrière les voitures autonomes

La création d'un logiciel de voiture autonome fonctionnel est l'un des plus grands défis auxquels sont confrontés les fabricants. Il est relativement facile de créer un programme qui utilise des marquages ​​routiers et des données de localisation pour suivre les routes modernes. Mais que se passe-t-il si une autre voiture vous coupe la route ou si un animal se précipite sur la route ?

Les routes ne sont pas des endroits prévisibles. Un logiciel de voiture autonome doit être capable de réagir à un large éventail de situations différentes, dont beaucoup sont impossibles à préprogrammer.

IA et apprentissage automatique dans les voitures autonomes

L'IA est au cœur de l'industrie automobile autonome. Essentiellement, les véhicules autonomes comme celui-ci visent à imiter le cerveau humain pendant la conduite, ce qui signifie qu'ils doivent être capables de prendre des décisions basées sur une vaste gamme de variables. Cela inclut les carrefours et les panneaux routiers qui font partie de la route, ainsi que les véhicules, les personnes et les autres obstacles dont un conducteur ordinaire serait généralement conscient.

Il serait beaucoup trop long pour les humains de créer des bases de données et des algorithmes qui reconnaissent parfaitement tout ce qui se trouve sur la route. Au lieu de cela, des fabricants comme Tesla utilisent l'apprentissage automatique pour former leurs algorithmes et les améliorer.

Les algorithmes d'apprentissage automatique que l'on trouve dans les voitures autonomes doivent commencer par quelques données de base, mais une grande partie de leur apprentissage se fait sur la route. C'est ce qui rend si crucial que les entreprises puissent tester leurs voitures sur de vraies routes, mais cela signifie également que les voitures autonomes ne feront que s'améliorer au fur et à mesure qu'elles roulent.

Un piéton qui s'engage sur la route est un bon cas de test pour l'apprentissage automatique d'une voiture autonome. La voiture a plusieurs options dans ce scénario; il peut tenter de contourner le piéton, serrer les freins et tenter de s'arrêter, ou utiliser le klaxon pour alerter le piéton. La plupart des voitures autonomes adopteront une approche active des obstacles comme celui-ci, excluant la dernière option.

À partir de là, il doit décider s'il est préférable de dévier ou de freiner, en tenant compte de facteurs tels que la vitesse, la distance, les conditions météorologiques et une variété d'autres facteurs environnementaux. Si une embardée amènerait la voiture sur la voie du trafic venant en sens inverse, par exemple, il est probable qu'elle choisira d'utiliser les freins.

Ne pas réagir correctement et réussir à réagir correctement aident une voiture autonome à apprendre à résoudre des problèmes similaires à l'avenir. Idéalement, ces données sont partagées entre les voitures autonomes pour s'assurer qu'elles peuvent s'améliorer ensemble.

Outre l'IA, il existe de nombreux autres logiciels dans les coulisses d'une voiture autonome. Les systèmes de cartographie GPS aident la voiture à naviguer avec précision sur les routes, tandis que les systèmes de surveillance du conducteur garantissent que la personne au volant est concentrée, même en mode de conduite autonome.

Chaque constructeur de voitures autonomes adopte une approche différente des logiciels, ce qui signifie qu'il est rare qu'ils soient ouverts sur le fonctionnement de leurs outils.

Les voitures autonomes sont-elles sûres?

Il est juste de remettre en question la sécurité des voitures autonomes modernes, en particulier avec la liste croissante de décès et de blessures associés à la conduite autonome. Comme vous pouvez le voir d'après la prévalence des systèmes de surveillance de la conscience du conducteur dans de nombreuses voitures autonomes, même leurs fabricants savent qu'ils ne sont pas encore parfaits.

Mais ce n'est pas le sujet. Les voitures autonomes ont encore un long chemin à parcourir. Cela signifie que les fans de voitures autonomes doivent attendre un peu plus longtemps pour mettre la main sur un véhicule contrôlé par l'IA qui se conduit tout seul et peut même être capable de reprendre possession de lui-même.