Cette voiture connaît votre prochain faux pas avant que vous ne le fassiez

Un nouvel ordinateur de bord expérimental peut non seulement suivre votre comportement au volant, mais aussi prédire ce que vous êtes sur le point de faire ensuite.

Avec la grande majorité des accidents de la route résultant d'une erreur du conducteur et la distraction étant un problème croissant grâce à l'omniprésence des smartphones, les constructeurs automobiles explorent de plus en plus les moyens de suivre le comportement du conducteur au volant. Volvo, GM et d'autres testent déjà des systèmes qui surveilleront la position de la tête et des yeux pour détecter les signes de distraction.

Une étude menée par des chercheurs de l'Université Cornell et de Stanford montre qu'un système plus avancé pourrait être formé pour reconnaître le langage corporel et le comportement qui précèdent une manœuvre particulière. Cela pourrait aider à déclencher un système d'alerte précoce, comme une alerte d'angle mort, beaucoup plus tôt, contribuant peut-être ainsi à prévenir les accidents graves, selon les universitaires impliqués.

Imaginez que vous conduisez sur une autoroute, dit Saxena Ashutosh , le directeur d'un projet appelé Cerveau robotique à l'Université Cornell et à Stanford qui a supervisé le projet de conduite. Vous regardez à droite pendant une seconde, parce que vous allez tourner à droite, et alors que vous commencez à tourner à droite, un autre conducteur s'est garé dans l'espace que vous pensiez vide. Une voiture pourrait alors soit émettre une alerte, soit même vous empêcher de vous engager dans la voie.

Le système a été formé à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique de pointe, et il pouvait prédire, avec une précision d'un peu plus de 90 %, quand un conducteur était sur le point de changer de voie dans les prochaines secondes. Un changement de voie était généralement signalé par un coup d'œil par-dessus l'épaule, accompagné de mouvements de tête révélateurs et de changements de direction, de freinage et d'accélération. Ashutosh affirme que la précision obtenue est presque suffisante pour être utilisée dans un système de production.

Cette vidéo montre les fonctionnalités utilisées par le système pour suivre le mouvement de la tête d'un conducteur.

Les chercheurs à l'origine de ces travaux explorent différentes façons pour un véhicule de surveiller et d'anticiper le comportement du conducteur grâce à un projet appelé Brain4Cars .

Le travail consistait à utiliser une approche d'apprentissage automatique appelée apprentissage en profondeur pour reconnaître les actions qui ont précédé la manœuvre de changement de voie. Les algorithmes ont été formés à l'aide de données collectées lorsque 10 personnes différentes ont parcouru un total de 1 180 miles dans différentes régions de Californie. Les chercheurs ont l'intention de rendre l'ensemble de données résultant disponible gratuitement afin que d'autres universitaires et chercheurs en automobile puissent l'utiliser.

L'apprentissage en profondeur s'est avéré particulièrement utile ces dernières années pour reconnaître des modèles complexes ou subtils dans des données telles que la vidéo et l'audio (voir 10 Breakthrough Technologies 2013 : Deep Learning). Il est déjà utilisé pour permettre aux ordinateurs des véhicules de reconnaître différents types d'obstacles sur la route. Dans les derniers travaux, l'équipe a combiné les données d'une caméra vidéo avec les données GPS et les informations des systèmes informatiques d'une voiture.

De nombreuses voitures de luxe sont désormais équipées de capteurs qui activent les avertissements de sécurité, ainsi que le freinage et la direction automatiques. Ashesh Jaïn , un étudiant de Saxena et chef de projet sur Brain4Cars, affirme que la surveillance de l'activité à l'intérieur d'une voiture, ainsi qu'à l'extérieur de celle-ci, pourrait rendre ces systèmes de sécurité plus intelligents. Supposons que le conducteur soit distrait pendant une seconde, dit-il. S'il n'y a rien devant, la voiture doit être suffisamment intelligente et ne pas alerter le conducteur. Il s'agit de la façon dont vous utilisez les informations de tous ces capteurs.

Selon une étude menée par le Autorité nationale de la sécurité routière .

Paradoxalement, la surveillance du comportement des conducteurs pourrait devenir plus importante alors même que les voitures deviennent plus automatisées. En effet, même si les voitures conduisent elles-mêmes dans certaines situations, comme sur les autoroutes ou dans les parkings, les conducteurs devront toujours reprendre le volant de temps en temps, et des recherches ont montré que cela peut prendre plusieurs secondes en fonction du niveau de distraction du conducteur (voir Procéder avec prudence envers la voiture autonome). Google est allé jusqu'à contourner le problème en supprimant complètement les pédales et le volant de certains de ses prototypes.

Don Norman , un expert en conception de produits qui a été consultant pour de nombreux constructeurs automobiles et sociétés informatiques, déclare que le travail de Brain4Car est prometteur, mais ajoute qu'il devra être encore amélioré et testé dans le monde réel. Ce sont des données de simulation, exécutées en laboratoire, dit Norman. Le monde réel n'est jamais aussi agréable que le laboratoire. De nombreux facteurs peuvent modifier les résultats lorsqu'ils sont appliqués à de vraies personnes conduisant de vraies voitures dans un trafic réel.

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