Un algorithme de conduite autonome avancé permet des changements de voie sûrs et agressifs

• Le nouvel algorithme de changement de voie s'appuie sur les données en temps réel collectées par les caméras et les capteurs du véhicule. 
• Il crée et calcule de nouvelles zones tampons à la volée. 
• Il permet un large éventail de styles de conduite, allant du agressif au conservateur, tout en garantissant la sécurité. 

Savez-vous que la première étape vers les voitures sans conducteur a eu lieu dans les années 1980, et elle est toujours là :le système de freinage antiblocage. L’idée était d’utiliser des capteurs pour empêcher les roues de se bloquer et d’envoyer la voiture dans un dérapage incontrôlé. Une décennie plus tard, les fabricants ont utilisé ces capteurs pour le contrôle de traction et de stabilité.

Depuis, nous avons parcouru un long chemin; désormais, les voitures autonomes utilisent une combinaison de capteurs, de radars, de caméras et d'intelligence artificielle pour voyager entre les destinations. Les entreprises technologiques améliorent constamment leurs algorithmes de conduite autonome, les rendant ainsi plus sûrs et fiables.

L’un des éléments cruciaux des systèmes de conduite autonome est l’algorithme de changement de voie, un sujet brûlant parmi les développeurs. La plupart des algorithmes de changement de voie existants ont 1 limitation sur 2 –

1. Ils sont basés sur un modèle statistique complexe qui ne peut pas être analysé en temps réel, ou
2. Elles sont si simples qu'elles aboutissent toujours à une solution commune :ne changez pas de voie.

Aujourd'hui, des chercheurs du MIT ont développé un nouvel algorithme qui s'appuie sur des informations en temps réel et permet des changements de voie plus agressifs [de type humain] que les précédents systèmes de conduite autonome. Par informations en temps réel, nous entendons les données d'autres véhicules [comme leur vitesse et leur direction] collectées par les caméras et les capteurs de la voiture.

Algorithme de changement de voie conventionnel

L’objectif principal est de faire en sorte que les voitures se conduisent comme des humains avec le moins de données possible. Le nouvel algorithme peut s'adapter à un large éventail de styles de conduite, d'agressif à conservateur, tout en garantissant la sécurité.

Comment fonctionne l'algorithme ?

La chose la plus importante pour les véhicules autonomes est la sécurité. Les algorithmes calculent des zones tampon autour des autres véhicules pour éviter les collisions. Ces zones tampons contiennent les positions actuelles et futures de tous les véhicules à proximité.

L'algorithme calcule la position future des autres véhicules sur une courte période, en analysant leur vitesse et leur direction. La décision de changer complètement de voie dépend de ces zones tampons.

L'efficacité et les performances du système reposent sur la méthode utilisée pour calculer les zones tampons dans le contexte du modèle de trafic. Habituellement, les zones tampons optimales sont précalculées et elles deviennent trop restrictives lorsque la circulation est rapide et dense, empêchant les véhicules de changer de voie.

Cependant, l’algorithme proposé calcule de nouvelles zones tampons à la volée. Pour rendre ces zones tampons fiables ou sans collision, l'algorithme utilise une méthode mathématique efficace appelée Distribution gaussienne. – une fonction continue qui se rapproche de la distribution binomiale exacte des événements.

Source : MIT

La distribution indique la position actuelle du véhicule. Les dimensions du véhicule ainsi que l'incertitude de son estimation de position sont prises en compte. À l'aide de ces estimations [vitesse et direction du véhicule], l'algorithme génère une fonction logistique, qui est ensuite multipliée par la distribution gaussienne.

Algorithme proposé 

Cela biaise la distribution (avec des vitesses plus rapides) vers la direction du mouvement du véhicule. La distribution n'est rien d'autre qu'une nouvelle zone tampon du véhicule. Comme le nombre de variables est inférieur, le système peut le calculer en temps réel.

Tests

Ils ont utilisé une simulation pour tester cet algorithme. L'environnement simulé comptait seize voitures autonomes et des centaines d'autres véhicules.

Lire :Une nouvelle technologie de conduite autonome peut naviguer sans cartes 3D

Les voitures autonomes [fonctionnant avec un nouvel algorithme] n'avaient aucune communication directe entre elles et elles roulaient toutes en parallèle sans aucune collision ni conflit. Chaque voiture est associée à différents paramètres de risque, permettant aux développeurs de générer plusieurs styles de conduite.