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Capteurs, données, interprétation : les vrais défis du véhicule autonome

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Faire rouler un véhicule autonome à grande vitesse sur un circuit est une prouesse technique. Mais les vrais défis du véhicule autonome sont autres, de la conduite urbaine au traitement simultané de sources d'information différentes jusqu'à la prise de décision de la voiture.

Capteurs, données, interprétation : les vrais défis du véhicule autonome
Capteurs, données, interprétation : les vrais défis du véhicule autonome © Volvo

Las Vegas et les différents lieux d'exposition du CES 2015 étaient sur toutes les cartes des véhicules autonomes. Daimler, Audi ou encore Valeo ont présenté à Las Vegas des prototypes de voiture sans conducteur. "Ford travaille sur des projets de véhicules autonomes, nous testons cela sur une Ford Fusion Hybrid" a précisé Raj Nair, directeur technique de la maison de Dearborn, lors de la conférence d'ouverture du CES mardi 6 janvier au matin. La voiture autonome semble donc plus proche que jamais.

Capteurs de série

Et pourtant. "Il faudra encore de nombreux kilomètres de tests" confie John Cooper, d'IAV, une société d'études qui a aidé Valeo dans le développement de son prototype de véhicule autonome 'Cruise4U'. Technologiquement, tous les composants de la voiture autonome sont sur le marché. Les radars, laser ou caméras sont de plus en plus nombreux sur les véhicules de série. "Ford commercialise déjà des véhicules partiellement autonomes, qui freinent seuls" a souligné mardi Raj Nai. Sur son véhicule autonome, Valeo ne rajoute que son Lidar maison, un radar à l'avant et une caméra en haut du pare-brise. "Les capteurs à ultra-son sont de série sur la voiture" ajoute Guillaume Devauchelle, directeur de l'innovation chez Valeo. Les fonctions qui découlent de ces technologies comme les aides à la conduite (radar de recul, anti-franchissement de ligne ou freinage d'urgence) sont en conséquence très présents sur les nouveaux modèles.

Croiser les données

Le premier écueil consiste alors à faire fonctionner de concert tous ces outils. Le véhicule autonome doit en effet gérer simultanément des données très diverses, venues de capteurs différents (laser, caméra...), ce qui donne un rôle crucial au calculateur multifonctions. "Il faut une puissance de calcul plus importante" explique John Cooper. Et des calculateurs qui tiennent le choc. L'un des défis est de ne pas (trop) complexifier encore les réseaux électriques et électroniques.

Valeo n'a par exemple pas modifié les architectures électriques et électroniques de son véhicule de test. "La question de la centralisation des calculateurs ou de leur décentralisation se pose cependant, commente John Cooper. Pour le moment, chaque constructeur développe sa propre architecture". Audi a ainsi changé depuis trois ans cette architecture. "La plate-forme d'infomedia et celle de fonctionnement du véhicule sont dissociées, explique Benoit Tiers, président d'Audi France. Ce système nous permet d'intégrer plus rapidement les nouvelles technologies".

Question d'interprétation

Une fois recueillies et croisées, les données mènent au second écueil. "Le système croise les résultats des capteurs, explique un ingénieur. Si un capteur détecte par exemple à 80% que cette forme est un piéton, un autre à 50% et un autre à 85%, le système conclut à un piéton". Mais pour un autre expert du secteur on est encore loin du compte. "Chaque capteur doit pouvoir seul interpréter l'environnement et être seul sûr de ce qu'il a détecté!" met-il en avant.

Cette capacité d'interprétation conditionne en effet fortement l'acceptation des véhicules autonomes par la population. Sur son concept F015, Mercedes a par exemple développé un système de code couleur sur la calandre qui informe les piétons que le véhicule les a bien détectés. La capacité d'interprétation est surtout cruciale car elle mène à la prise de décision du véhicule.

Intelligence artificielle

Il n'est plus alors seulement question de technique, mais d'intelligence artificielle. "La voiture devient plus intelligente, la conduite devient plus intelligente, poursuit Jean-François Tarabbia, directeur délégué Recherche&Développement chez Valeo. Dans le futur, les intelligences de la voiture et de l'humain seront combinés". Cette approche suppose cependant que la voiture sache prendre rapidement des décisions dans toutes les circonstances, des décisions pertinentes qui ne pourront pas seulement venir de la répétition d'algorithmes figés. C'est pourquoi la conduite urbaine et par mauvais temps sont les deux plus grandes difficultés à surmonter pour les véhicules autonomes. L'incertitude y est grande, encore plus si les capteurs peuvent être perturbés par la météo.

Proche de l'humain

Sans évoquer la règlementation ou des questions de coûts encore élevés, l'arrivée du véhicule autonome sur les routes sera donc progressive. Daimler commercialise depuis l'annee dernière une Classe S autonome à basse vitesse. "Dès 2016, Audi produira la prochaine A8, qui pourra rouler sur autoroute ou dans les bouchons en toute autonomie" explique Benoit Tiers. Et ces arrivées ne passent pas inaperçues. "La voiture sent, communique, apprend et agit par elle-même, résume Jean-François Tarabbia. Elle se rapproche vraiment de l'être humain, non ?" Ce qui amène alors à un autre débat : repenser complètement l'automobile et son usage.

Pauline Ducamp, à Las Vegas

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