L'Université de Cambridge veut éviter les embouteillages à l'aide de Raspberry Pi

Des chercheurs de l'Université de Cambridge ont mis au point une petite flotte de voitures autonomes miniatures animée par des Raspberry Pi et une bonne couche d'intelligence artificielle. Bardés de capteurs et placés sur un circuit à deux voies, ces véhicules peuvent communiquer entre eux afin de juguler leur allure, et ainsi fluidifier le trafic. Une expérience potentiellement applicable à taille réelle.

Les échanges automatisés entre véhicules autonomes peuvent-ils apporter une réponse convaincante aux problèmes de trafic ? C'est ce que des étudiants chercheurs de l'Université de Cambridge ont voulu déterminer. Dans le cadre de travaux portant sur les véhicules autonomes et comment ces derniers peuvent contribuer à réduire les incidents sur nos routes, ces étudiants se sont livrés à une simulation à l'ancienne.

Des tests réalisés sur des véhicules miniatures propulsés par la magie du Raspberry Pi

Sur un circuit à deux voies créé pour l'occasion, une flotte comprenant une vingtaine de répliques miniatures de véhicules autonomes. Basés sur des Raspberry Pi, ces derniers sont en mesure de communiquer entre eux à l'aide d'une IA afin de s'adapter en temps réel aux ralentissements, mais aussi aux incidents rencontrés sur leur parcours.

Pour jauger de l'efficacité du dispositif, les chercheurs ont procédé à plusieurs expérimentations. En désactivant le système de communication entre véhicules, une simple panne sur la file de gauche suffisait à ralentir sérieusement le trafic et à stopper plusieurs voitures. Un problème réglé une fois le système réactivé.



En communiquant entre eux, les véhicules miniatures étaient capables, dans le second cas de figure, d'anticiper les ralentissements et d'adapter automatiquement leur allure pour permettre à l'ensemble du trafic de passer sur la file de droite, et ainsi d'éviter un bouchon. Même constat dans le cas d'événements plus difficiles à solutionner pour des intelligences artificielles.

Le trafic amélioré de 35 % grâce à l'IA

Pour pousser le concept plus loin, les chercheurs ont pris les commandes d'un véhicule pour jouer les mauvais conducteurs. En adoptant une attitude imprévisible, notamment en accélérant de manière inopinée, les autres véhicules présents sur le circuit étaient en mesure de s'adapter de manière dynamique pour mieux éviter le chauffard. De manière générale, l'étude (présentée à l'occasion de l'ICRA 2019, à Montréal) démontre que les échanges entre véhicules autonomes peuvent améliorer la fluidité du trafic routier à hauteur de 35 %.

Les étudiants chercheurs de l'Université de Cambridge cherchent désormais à tester ces mêmes véhicules sous Raspberry Pi dans des scénarios plus complexes, comme sur des routes avec plus de voies ou des intersections. À l'avenir, une gamme plus variée de véhicules autonomes miniatures doit aussi être testée... toujours à l'aide de Raspberry PI.

Source : RaspberryPi.org