Imaginez ceci :un camion de marchandises roule sur l'autoroute. En raison de la taille du camion, son conducteur a une meilleure visibilité que les autres véhicules sur la route, mais il ne peut pas tout voir. Une voiture compacte entre dans la voie de dépassement et entre dans l'angle mort du camion. Devant le camion, une fourgonnette claque sur ses freins pour éviter de heurter le véhicule devant lui. Le conducteur du camion de fret doit percevoir ces dangers, décider comment réagir et manœuvrer immédiatement pour éviter de multiples accidents et maintenir le camion debout.
Ce scénario confondrait les conducteurs humains avec des millions de kilomètres d'expérience de conduite. Les conditions de conduite peuvent changer en un clin d'œil, mais sur la route, il n'y a pas de place pour l'erreur. Une réaction retardée peut faire la différence entre la vie et la mort.
Comment le système de camion autonome de Torc voit-il, pense-t-il et agit-il dans ces situations ?
L'équipe Perception de Torc est essentielle à notre mission de conduite sécuritaire. L'équipe est composée d'ingénieurs experts, chacun avec sa propre spécialité, qui ont des décennies d'expérience dans le développement de technologies d'auto-conduite et une passion pour la robotique. La suite matérielle de nos camions comprend différents capteurs, tels que RADAR, LiDAR à courte et longue portée et caméras. L'équipe Perception crée des algorithmes qui traduisent les informations brutes des capteurs pour s'assurer que nos véhicules peuvent visualiser, localiser et réagir avec précision à leur environnement.
Notre système de conduite autonome convertit les données brutes des capteurs en représentations du monde réel en temps réel lorsqu'il traverse l'autoroute. L'équipe Perception crée les voies pour transformer ces données en informations exploitables.
Dans le cadre des équipes de perception, de cartographie et de localisation, elles créent les cartes HD très détaillées de Torc qui, avec le GPS et d'autres systèmes, permettent à nos véhicules de suivre leurs itinéraires.
Les équipes de détection active et de fusion d'informations créent des algorithmes qui combinent les données des capteurs pour détecter et identifier des objets pour le système de conduite autonome de Torc. Nous utilisons également l'apprentissage automatique pour analyser ces données afin de classer les objets plus en détail. Par exemple, le machine learning peut identifier des feux de signalisation de différentes couleurs ou déterminer la différence entre un piéton et un lampadaire.
Grâce à son expertise et à ses outils, Perception donne une vision inégalée au système de conduite autonome de Torc. D'autres équipes d'ingénierie logicielle de Torc utilisent ensuite ces informations pour développer des comportements pour le système.
Depuis sa création il y a plus de 15 ans, Torc a développé et déployé avec succès une technologie de conduite autonome dans un large éventail d'industries. L'équipe de Perception possède une vaste expérience en ce qui concerne nos solutions de conduite autonome pour les gros véhicules lourds dans les industries de la défense et des mines qui doivent être fiables, précises et capables de fonctionner dans diverses conditions. Cela place Torc dans une position unique pour relever les nombreux défis de l'automatisation des camions. Les camions et la conduite des camions sont, de par leur nature même, radicalement différents de ceux des véhicules de tourisme, et notre équipe Perception s'efforce de résoudre les défis spécifiques qui accompagnent le développement de la perception des camions.
Le camionnage longue distance représente 69 % de toutes les activités de fret aux États-Unis. Torc a choisi de se concentrer sur cet environnement pour les camions autonomes en raison de la complexité réduite. Les autoroutes offrent un environnement bien entretenu avec un ensemble de scénarios plus prévisibles que les routes urbaines ou rurales. Plus précisément, le codage pour la conduite autonome sur autoroute permet à nos ingénieurs de se concentrer sur des problèmes spécifiques. Les panneaux routiers et les marquages au sol sont également réguliers et cohérents, ce qui facilite leur détection et leur interprétation par les caméras et les capteurs. De nombreuses routes rurales, en revanche, n'ont pas de telles lignes ou panneaux. Les types d'objets qui doivent être identifiés et les manœuvres correspondantes qu'un camion doit effectuer sur une autoroute sont considérablement réduits. La conduite sur autoroute comprend des scénarios difficiles tels que la fusion et le dépassement sur des autoroutes à plusieurs voies. C'est pourquoi nous effectuons toujours des tests rigoureux en simulation et en circuits fermés, et pourquoi la perception haute fidélité est si importante à grande vitesse.
Nos camions autonomes effectuent leur voyage en utilisant une combinaison de cartes HD exclusives, de GPS et de logiciels d'estimation d'état de Torc pour naviguer sur leurs itinéraires. Le GPS installé dans le matériel du camion facilite la navigation, mais bien que le GPS puisse fournir des indications générales sur les autoroutes, la fiabilité et la précision peuvent varier. Utilisé seul, le GPS pourrait vous conduire dans un lac au lieu de votre rampe d'accès prévue. En outre, il existe encore de vastes étendues du pays qui se trouvent dans des zones GPS dégradées ou refusées. La conduite autonome nécessite une solution qui apporte de la précision. Notre équipe de cartographie et de localisation peut cartographier et maintenir les itinéraires avec précision avec nos propres véhicules à l'aide de capteurs, de logiciels et d'autres données de localisation.
Les camions de fret sont plus grands et moins maniables que les véhicules de tourisme. Ces différences se traduisent par une accélération plus lente et une distance de freinage accrue par rapport à leurs homologues à quatre roues. Les camions de fret pèsent environ 35 000 livres en moyenne et nécessitent plus de deux fois la longueur d'un véhicule de tourisme pour s'arrêter complètement. Cette distance d'arrêt peut doubler lorsqu'un camion transporte une charge maximale de 80 000 livres. En conséquence, la manutention des camions est limitée et les manœuvres nécessitent plus de surface que les véhicules de tourisme. Le comportement de conduite des camions doit être conçu pour tenir compte de ces faits. Nos ingénieurs tiennent compte de ces différences lors du réglage du système pour aider le camion à décider de la distance nécessaire pour suivre les autres véhicules en toute sécurité ou de l'espace nécessaire pour empêcher le camion de se mettre en portefeuille dans un virage.
En raison de leur taille et de la longueur supplémentaire de leurs remorques, les camions sont naturellement auto-obturants. De grandes portions sur les quatre côtés du camion sont des angles morts pour le conducteur. Les véhicules de tourisme circulant dans ces endroits sont difficiles, voire impossibles, à voir. Nos ingénieurs relèvent certains des défis uniques que présentent les camions en ajoutant une suite de capteurs robustes qui améliore la visibilité autour du camion. Les LiDAR à longue portée, par exemple, permettent la détection d'objets plus loin sur la route pour répondre aux besoins des camions en matière de distance d'arrêt accrue. Les capteurs qui fournissent une couverture dans les angles morts du camion peuvent aider dans des scénarios complexes tels que la fusion dans plusieurs voies de circulation rapide. Alors que nous continuons à relever les défis uniques de l'automatisation des gros semi-remorques, chaque amélioration nous rapproche un peu plus de notre objectif :un système de conduite autonome robuste qui augmente la sécurité routière et l'efficacité du fret.
Maintenant que vous connaissez certains des défis auxquels notre équipe Perception s'attaque avec le camionnage, vous vous demandez peut-être :« Qu'est-ce qui fait un membre idéal de l'équipe Perception ? » Les membres de notre équipe sont un curieux collectif de résolveurs de problèmes qui n'ont pas peur de poser des questions. La conviction que la technologie de conduite autonome peut aider à sauver des vies alimente leur quête d'innovation. Ils abordent les problèmes liés à la perception avec l'état d'esprit d'un débutant et élaborent des solutions en utilisant leur vaste expertise. Ils sont également ouverts à l'amélioration continue et s'épanouissent en travaillant en équipe pour surmonter les problèmes difficiles auxquels Perception est confrontée. En savoir plus sur les ingénieurs logiciels de Torc.
Si vous avez aimé lire comment notre équipe Perception surmonte les défis liés au camionnage et que vous souhaitez une carrière enrichissante avec des opportunités d'apprendre, d'innover et de contribuer à une mission qui change le monde, nous aimerions avoir de vos nouvelles. Vous souhaitez aider à concevoir l'avenir du camionnage autonome ?
25 janvier 2022 
