Pour aider les voitures autonomes, le MIT cherche à regarder sous la route

25 février 2020 à 11h53
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MIT CSAIL conduite autonome
© MIT/CSAIL

Si elles suscitent encore la méfiance, les voitures autonomes continuent leur chemin. Parmi les problèmes rencontrés, il y a celui des mauvaises conditions météo, les véhicules autonomes montrant alors des difficultés.

Le MIT s'est donc penché sur la question. Le célèbre institut vient de dévoiler un nouveau radar capable de « regarder » sous la route pour améliorer son repérage.


Cartographie électromagnétique

Le CSAIL (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) du MIT présente dans sa publication les problèmes rencontrés par les véhicules autonomes : « Les [ mauvaises ] conditions météorologiques font des ravages sur les systèmes de détection les plus courants, qui impliquent généralement des capteurs LiDAR ou des caméras. Dans la neige, par exemple, les caméras ne peuvent plus reconnaître les marquages de voie et les panneaux de signalisation, tandis que les lasers des capteurs LiDAR fonctionnent mal en cas de brume ou de nuages bas ».

Les scientifiques ont donc mis au point un nouveau radar reprenant un procédé déjà connu, celui du radar à pénétration de sol (ground-penetrating radar, GPR). Basé sur l'envoi d'ondes électromagnétiques, il est déjà largement utilisé pour la prospection (détection de canalisations, de matières polluantes, d'explosifs datant des deux guerres mondiales...).

De ce principe, le MIT a déduit un modèle plus avancé appelé localizing ground-penetrating radar (LGPR). Comme les autres radars de sa catégorie, il détermine ce qui se trouve sous terre (terre, roche, racines...) à l'aide d'ondes, mais cartographie cette fois ses données pour mieux se repérer plus tard. Le MIT précise ainsi : « Le processus de cartographie crée une empreinte digitale unique que la voiture peut ensuite utiliser pour se localiser lorsqu'elle retourne sur cette parcelle de terrain particulière ». Teddy Ort, étudiant au CSAIL et auteur d'un article devant être publié prochainement au sujet de l'appareil a déclaré : « Si vous et moi prenons une pelle et creusons le sol, tout ce que nous allons voir est un tas de saleté. Mais le LGPR peut quantifier des éléments spécifiques et les comparer à la carte qu'il a déjà créée, afin qu'il sache exactement où il se trouve, sans avoir besoin de caméras ou de lasers ».


Légers écarts

Après six mois de tests, les résultats sont prometteurs. Le CSAIL affirme n'avoir jamais eu à intervenir de manière inattendue pour reprendre le volant. Par temps de neige, la différence moyenne avec un guidage par temps clair était de l'ordre de quelques centimètres. En revanche, les scientifiques ont constaté que l'écart moyen était plus important par temps pluvieux : 5,5 pouces, soit environ 14 centimètres. Si les tests ont été effectués à faible vitesse, Teddy Ort a affirmé que le système pourrait être facilement étendu à la circulation sur autoroutes et sur d'autres voies rapides.

Le principal avantage de la méthode est qu'elle fournit un repérage plus durable que celui fournit par un système LiDAR ou des caméras. Pour l'institut, les caractéristiques d'une carte réalisée au-dessus du sol évolue plus vite que celles d'une carte produite par-dessous. En outre, les données du LGPR nécessitent 20 % d'espace en moins que pour des capteurs traditionnels.

Mais les scientifiques restent prudents sur le développement de cette technologie. Roland Siegwart, de l'ETH de Zürich, affirme qu'« avant de libérer des véhicules autonomes sur les voies publiques, la localisation et la navigation doivent être totalement fiables, à tout moment », admettant toutefois que « le concept novateur du CSAIL a le potentiel de rapprocher les véhicules autonomes d'un déploiement dans le monde réel ».

Source : CSAIL/MIT
Modifié le 25/02/2020 à 11h53
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