Les voitures autonomes sont indiscutablement citadines. Envoyer l'un de ces véhicules, qui s'appuient sur le GPS et des capteurs plutôt que sur des conducteurs humains pour fonctionner, dans les montagnes du Colorado s'apparente à plonger des Manhattanites de toute une vie dans la nature sauvage des Rocheuses et leur dire de trouver le chemin du retour. À l'heure actuelle, les voitures autonomes s'appuient fortement sur des cartes 3D extrêmement détaillées de leurs environnements urbains, dans lesquelles tout, des voies de circulation à l'emplacement des trottoirs, est déjà connu de l'ordinateur du véhicule et associé à des capteurs embarqués sophistiqués.
Il y a environ 4 millions de kilomètres de routes aux États-Unis, et environ 35 % d'entre elles ne sont même pas pavées, et encore moins cartographiées avec des détails exquis par les geeks de l'informatique qui assurent la fiabilité des voitures autonomes dans les zones métropolitaines. C'est pourquoi les chercheurs du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du Massachusetts Institute of Technology (MIT) s'efforcent de rendre ces voitures plus performantes sur les rues et les routes qui ne sont pas marquées, bien éclairées ... ou même vraiment cartographiées à tout. Le projet s'appelle MapLite et pourrait bien aider à préparer l'avenir pour que les véhicules automatiques naviguent de manière plus sûre.
MapLite nécessite des données GPS de base, comme celles que vous trouverez sur l'application de cartographie de votre smartphone, pour donner à la voiture une idée approximative de son emplacement. Ensuite, le LIDAR embarqué (qui signifie Light Detection and Ranging), une méthode de télédétection qui utilise des faisceaux laser pulsés pour surveiller les environs immédiats, détecte facilement la surface de la route car la route est très plate par rapport au sol naturel grumeleux typique. Un capteur d'unité de mesure inertielle (IMU) ajoute plus de données au mélange, et au total, les systèmes permettent à la voiture de voir environ 100 pieds (30 mètres) devant à tout moment.
En d'autres termes, MapLite permet à ces voitures de conduire uniquement via des capteurs, en utilisant les cartes très approximatives et les données GPS pour les instructions de base. Le LIDAR sert en quelque sorte de palpeur, indiquant les bords de la route et se dirigeant vers des points de sécurité "locaux" qu'il voit sur le chemin de sa destination finale. MapLite ne peut pas encore manœuvrer sur les routes de montagne car il ne peut pas gérer de grands changements d'élévation qui pourraient perturber le système. Mais c'est le prochain obstacle à surmonter.
"J'imagine que les voitures autonomes du futur utiliseront toujours des cartes 3D dans les zones urbaines", déclare Teddy Ort, étudiant diplômé du CSAIL, auteur principal d'un article sur le système, dans un communiqué de presse. Mais lorsqu'ils seront appelés à faire un voyage hors des sentiers battus, ces véhicules devront être aussi bons que les humains pour conduire sur des routes inconnues qu'ils n'ont jamais vues auparavant. Nous espérons que notre travail est un pas dans cette direction,"
MAINTENANT C'EST INTÉRESSANTCertains systèmes autonomes, comme MapLite, s'appuient sur des capteurs embarqués. D'autres, comme Waymo, un frère de Google, utilisent également un type d'apprentissage automatique pour affiner la connaissance de la situation et pour faire face aux dangers comme la neige et les piétons. Les technologies de Waymo sont si sophistiquées que les voitures parcourent souvent des milliers de kilomètres sans intervention du conducteur. D'autres systèmes sont encore en difficulté, comme celui utilisé par Uber, dans lequel les chauffeurs doivent parfois intervenir presque tous les kilomètres, de peur de heurter et de tuer des piétons que les ordinateurs marquent comme "faux positifs".
