Le saut vers les voitures autonomes pourrait changer la donne comme celui de la puissance en chevaux à la puissance du moteur. Si les voitures s’avèrent capables de mieux se conduire que les humains, les gains en matière de sécurité pourraient être énormes: les accidents de voiture étaient la 8e cause de décès dans le monde en 2016. Et qui ne veut pas transformer le temps de trajet en quelque chose de vraiment reposant ou productif. ?

Mais y arriver est un défi de taille, comme Alfred Jones le sait trop bien. Chef du génie mécanique de la division de conduite autonome de niveau 5 de Lyft, son équipe construit les barres de toit et autres équipements qui donnent aux véhicules leurs capteurs et leur matériel informatique. Dans son discours d’ouverture à Hackaday Remoticon, Alfred Jones nous explique ce que signifie chaque niveau de conduite autonome, comment le problème est abordé et où se trouvent les points de friction entre ce qui est testé maintenant et un avenir véritablement sans volant. .

Regardez la vidéo ci-dessous et plongez plus profondément dans les détails de son discours.

Niveaux d’auto-conduite

La Society of Automotive Engineers (SAE) a établi une norme décrivant six niveaux différents de conduite autonome. Cela fixe les objectifs et nous donne un moyen de discuter des différentes approches en cours pour produire des chauffeurs robotiques.

Alfred parcourt chacun en détail. Le niveau 0 n’est pas une automatisation au-delà du régulateur de vitesse et des freins ABS. Le niveau suivant, «assistance au conducteur», ajoute des fonctionnalités telles que le maintien de voie et le régulateur de vitesse sensible à la distance. Le niveau 2, «conduite autonome partielle» combine deux ou plusieurs de ces fonctions. (Le mode «Full Self-Driving» de Telsa n’est vraiment que partiellement autonome.) Dans ces modes, le conducteur est responsable de la surveillance du système et de décider quand son utilisation est sûre.

Le niveau 3 permet au système de s’éteindre et de remettre la commande au conducteur. C’est le premier niveau où la voiture commence à prendre des décisions de niveau supérieur sur la situation globale du trafic, et c’est le début de ce que je pense être la définition de facto de la conduite autonome par le grand public. Avec le niveau 4, le véhicule devrait être capable de se conduire de manière totalement autonome dans des zones restreintes et de se placer en toute sécurité sur le bord de la route même si le conducteur ne prend pas le relais. Le niveau 5 est le sommet et le Saint Graal: le véhicule se contrôle dans toutes les conditions qu’un conducteur humain aurait, sans aucune intervention humaine ou surveillance nécessaire.

Pourquoi est-ce si difficile?

Tests virtuels et empiriques pour garantir que la suite de capteurs résiste aux conditions du monde réel

De manière générale, il s’agit d’un problème de capteur. Dans l’ensemble, le contrôle réel du véhicule est un problème résolu. Alfred mentionne qu’il y a un problème important à considérer comme la latence entre le matériel de contrôle de la conduite autonome et les systèmes informatiques du véhicule, mais faire en sorte que la voiture aille là où vous le souhaitez, c’est déjà en train de se produire. De la milliseconde à la milliseconde, ces décisions de l’endroit où le véhicule should aller sont la partie très difficile.

Soulignant l’évidence, la route est folle, les gens sont imprévisibles et les changements dans les conditions routières comme le temps, les fermetures et la construction créent un terrain de jeu en constante évolution. Ajoutez à cela des routes conçues pour les conducteurs humains plutôt que pour les opérateurs de robots et vous avez une séance de merde lorsqu’il s’agit d’interpréter les données des capteurs. Les solutions provisoires, comme les feux de signalisation qui communiquent directement avec les voitures autonomes plutôt que de compter sur les capteurs pour détecter leur état, sont des solutions possibles qui impliquent des changements en dehors des véhicules eux-mêmes.

Bourdonnement à propos de Sensor Fusion

La partie la plus intéressante de l’exposé est la discussion d’Alfred sur la fusion des capteurs. C’est un mot à la mode souvent répandu, mais rarement expliqué en profondeur avec des exemples.

Certaines combinaisons de caméras, de lidar et de radar sont utilisées pour détecter l’environnement autour du véhicule. Les caméras sont bon marché et de haute résolution, mais elles ne permettent pas de déterminer la distance et peuvent être obscurcies par quelque chose d’aussi simple que des pulvérisations routières. Alfred qualifie le lidar de «super-fantastique», capable de cartographier en profondeur la zone autour du véhicule, mais c’est cher et ne peut pas détecter la couleur ou les marques. Sa fiabilité est également faible car les capteurs lidar comprennent des pièces mobiles. Le radar peut voir à travers certaines choses qui déjouent les deux autres, comme le brouillard, mais sa sortie est à très basse résolution.

Effet de la poussière et de la fumée sur le lidar

La combinaison de tous ces éléments est la définition de la fusion de capteurs et un excellent exemple de son fonctionnement est l’échappement d’un véhicule garé sur le bord de la route. Lidar capte les particules dans le nuage et claquerait sur les pauses si c’était la seule entrée pour la prise de décision. Le radar voit au travers en sachant qu’il n’y a pas de menace. Et la caméra peut corréler le fait qu’un véhicule stationné a un tuyau d’échappement et ce que les autres capteurs ont détecté correspond aux attentes de l’apprentissage passé.

En fait

C’est amusant d’en parler, mais Alfred Jones le fait réellement, et cela signifie plonger dans les moindres détails de l’ingénierie. Il est fascinant de l’entendre parler des tests environnementaux utilisés pour protéger le réseau de capteurs contre d’énormes plages de température, des conditions humides / humides et tous les défis communs aux applications automobiles. Ses réflexions sur le recalibrage des capteurs dans les questions-réponses à la fin sont intéressantes. Et tout autour, nous sommes ravis d’entendre l’un des ingénieurs franchir toutes les barrières à la recherche de la prochaine grande percée.

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