Voitures autonomes : les grandes étapes

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Autrefois un simple rêve hollywoodien, les voitures autonomes sont devenues une réalité dans les années 2010 grâce aux recherches menées par des entreprises technologiques comme Google. Bien qu’elles ne se soient pas encore intégrées dans le courant dominant et qu’il soit impossible d’en acheter une au moment où nous écrivons ces lignes, les prototypes autonomes parcourent chaque année des millions de kilomètres sur les routes de notre pays.

Comprimer l’histoire des voitures à conduite autonome en moins de 10 étapes n’est pas facile, mais nous avons fait de notre mieux.

Le rêve sans conducteur commence

History of self-driving cars

Il n’a pas fallu longtemps après la naissance de l’automobile pour que les inventeurs commencent à penser à des véhicules autonomes. En 1925, l’inventeur Francis Houdina a fait la démonstration d’une voiture radiocommandée, qu’il a conduite dans les rues de Manhattan sans personne au volant. Selon un rapport du New York Times, le véhicule radiocommandé était capable de démarrer son moteur, de changer de vitesse et de faire retentir son klaxon « comme si une main fantôme était au volant »

En passant, le nom de Houdina ressemble suffisamment à celui du célèbre artiste de l’évasion et illusionniste Harry Houdini pour que beaucoup de gens pensent que c’est le dernier tour de Houdini. Houdini a rendu visite à la société Houdina et a eu une altercation physique, au cours de laquelle il a cassé un lustre électrique.

Le robot-chauffeur de John McCarthy

En 1969, John McCarthy – qui est célébré comme l’un des pères fondateurs de l’intelligence artificielle – a décrit quelque chose de similaire au véhicule autonome moderne dans un essai intitulé « Computer-Controlled Cars » McCarthy faisait référence à un « chauffeur automatique » capable de naviguer sur une voie publique via une « entrée de caméra de télévision qui utilise la même entrée visuelle que celle dont dispose le conducteur humain »

Il a écrit que les utilisateurs devraient pouvoir entrer une destination à l’aide d’un clavier, ce qui les inciterait ensuite à se rendre immédiatement en voiture. Des commandes supplémentaires permettraient aux utilisateurs de changer de destination, de s’arrêter dans des toilettes ou un restaurant, de ralentir ou d’accélérer en cas d’urgence. Aucun véhicule de ce type n’a été construit, mais l’essai de McCarthy a défini la mission à laquelle d’autres chercheurs pourraient s’atteler.

Pas de mains à travers l’Amérique

Au début des années 1990, Dean Pomerleau, chercheur à Carnegie Mellon, a rédigé une thèse de doctorat décrivant comment les réseaux de neurones pouvaient permettre à un véhicule autotracté d’enregistrer des images brutes de la route et de produire des commandes de direction en temps réel. M. Pomerleau n’était pas le seul chercheur à travailler sur les voitures à conduite autonome, mais son utilisation des réseaux neuronaux s’est avérée bien plus efficace que les autres tentatives de division manuelle des images en catégories « route » et « non route ».

En 1995, M. Pomerleau et son collègue Todd Jochem ont mis en service leur système d’auto-conduite Navlab. Leur minivan autonome (ils devaient contrôler la vitesse et le freinage) a parcouru 2 797 miles d’un océan à l’autre, de Pittsburgh à San Diego, dans un voyage que le couple a baptisé « No Hands Across America »

Le grand défi est trop ambitieux

La DARPA a annoncé son premier grand défi en 2002. Elle a offert aux scientifiques des meilleures institutions de recherche un prix d’un million de dollars s’ils pouvaient construire un véhicule autonome capable de parcourir un parcours de 142 miles à travers le désert de Mojave.

Le défi a été organisé en 2004. Aucun des 15 participants n’a pu terminer le cours. Le participant « gagnant » a parcouru moins de 8 miles en quelques heures avant de prendre feu. Ce fut un coup dur pour l’objectif de construire de vraies voitures autotractées ; après que la nouvelle de l’incendie ait fait la une des journaux, beaucoup ont supposé qu’une autonomie complète était impossible à atteindre.

Se garer plus intelligemment

Alors que les véhicules autonomes ressemblaient encore à de la science-fiction dans les années 2000, les systèmes de stationnement automatique ont commencé à émerger, soit comme équipement standard, soit comme option (et surtout sur les voitures de luxe). Ils ont démontré que les capteurs étaient sur le point de pouvoir faire face à des conditions réelles relativement difficiles, comme le stationnement parallèle dans un espace restreint.

La Prius hybride de Toyota a offert une assistance automatique au stationnement parallèle en 2003, tandis que Lexus a rapidement ajouté un système similaire à la LS, sa berline phare. Ford a lancé l’assistance active au stationnement en 2009, et BMW a suivi un an plus tard.

Google cherche une réponse

Google a secrètement lancé son projet de voitures à conduite automatique en 2009. Connu sous le nom de Waymo en 2020, il était initialement dirigé par Sebastian Thrun, l’ancien directeur du Stanford Artificial Intelligence Laboratory et le co-inventeur de Google Street View. Il a fallu quelques années pour que l’entreprise annonce que ses prototypes avaient parcouru collectivement 300 000 miles sous contrôle informatique sans un seul accident, un exploit impressionnant qui en a pris plus d’un au dépourvu.

En 2014, elle a révélé un prototype autonome sans volant, sans pédale d’accélérateur ou de frein ; il était 100% autonome. Waymo est largement salué comme le leader incontesté de la technologie de l’auto-conduite.

Les grands constructeurs automobiles plongent dans

En 2013, les constructeurs automobiles, dont General Motors, Ford, Mercedes-Benz et BMW, travaillaient sur leurs propres technologies d’autopropulsion. La véritable autonomie s’est avérée plus difficile à atteindre que beaucoup ne le pensaient, tant d’un point de vue technique que juridique, et la technologie mise à la disposition des consommateurs dans les années 2010 était au mieux partiellement automatisée.

Le premier accident de voiture autonome

uber autonomous crash volvo
Les affirmations selon lesquelles la technologie de l’auto-conduite est plus sûre que les conducteurs humains ont été remises en question lorsqu’un des prototypes de Volvo XC90 de Uber a heurté et tué Elaine Herzberg, 49 ans, alors qu’elle traversait une rue en Arizona. Bien qu’elle traversait en dehors des clous, l’accident a été jugé tout à fait évitable. Les policiers ont conclu que le chauffeur de sécurité d’Uber (qui est censé prendre la relève en cas d’urgence) surveillait Hulu jusqu’à une demi-seconde avant l’impact.

L’I.A. au service de l’auto-conduite

Nvidia

Au CES 2018, Nvidia a dévoilé une nouvelle puce pour voiture autonome, appelée Xavier, qui intègre l’intelligence artificielle. La société a ensuite annoncé qu’elle s’associait à Volkswagen pour développer l’intelligence artificielle pour les futures voitures à conduite automatique. Bien qu’il ne s’agisse pas du premier effort visant à doter les voitures autonomes d’une IA (Toyota faisait déjà des recherches sur ce concept avec le MIT et Stanford), la collaboration entre Volkswagen et Vidia est la première à relier l’IA à du matériel prêt à être produit. Elle ouvre la possibilité d’améliorer les performances des voitures autonomes, ainsi que de nouvelles fonctions de confort comme les assistants numériques.

Quelle est la prochaine étape ?

En 2020, la plupart des constructeurs automobiles ont refroidi leurs ambitions en matière d’auto-conduite et ont adopté une approche beaucoup plus réaliste pour développer cette technologie. Il n’y a pas une seule voiture autonome disponible pour le grand public, mais certaines entreprises pensent qu’elles sont sur le point de déchiffrer le code. Des milliards de dollars et un monopole enviable sont en jeu.

Tesla vend un ensemble d’options appelé « Autoconduite intégrale », mais ses voitures ne sont pas autonomes par aucun moyen de mesure ; le gouvernement allemand lui a notamment demandé de cesser d’utiliser ce terme. Volkswagen développe la technologie en interne, et s’est engagé à déployer des fourgons rétro- autonomes lors de la Coupe du monde de 2022. Et le fournisseur allemand Bosch s’est associé à la société mère de Mercedes-Benz, Daimler, pour mettre en place des prototypes autonomes de classe S dans les rues de San José. D’autres partenariats, projets, succès et échecs verront sans doute le jour au début des années 2020.

Les niveaux d’autonomie expliqués

Bien que les termes « auto-conduite » et « autonome » soient souvent utilisés, tous les véhicules n’ont pas les mêmes capacités. L’échelle d’autonomie SAE est utilisée pour déterminer les différents niveaux de capacité autonome. En voici une ventilation.

Niveau 0 : Pas d’automatisation. Le conducteur contrôle la direction et la vitesse (accélération et décélération) à tout moment, sans aucune assistance. Cela inclut les systèmes qui ne font que donner des avertissements au conducteur sans prendre aucune mesure.

Niveau 1 : Assistance limitée au conducteur. Cela comprend les systèmes qui peuvent contrôler la direction et l’accélération/décélération dans des circonstances spécifiques, mais pas les deux en même temps.

Niveau 2 : systèmes d’aide à la conduite qui contrôlent à la fois la direction et l’accélération/décélération. Ces systèmes déplacent une partie de la charge de travail du conducteur humain, tout en exigeant de celui-ci qu’il soit attentif à tout moment.

Niveau 3 : Véhicules qui peuvent se conduire eux-mêmes dans certaines situations, par exemple en cas de circulation dense sur des routes à chaussées séparées. L’intervention humaine n’est pas nécessaire lorsque le mode autonome est engagé, mais le conducteur doit être prêt à prendre le relais lorsque le véhicule rencontre une situation qui dépasse ses limites.

Niveau 4 : Véhicules qui peuvent se conduire seuls la plupart du temps, mais qui peuvent avoir besoin d’un conducteur humain pour prendre le relais dans certaines situations.

Niveau 5 : Totalement autonome. Les véhicules de niveau 5 peuvent se conduire eux-mêmes à tout moment, en toutes circonstances. Ils n’ont pas besoin de commandes manuelles.

 

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