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La nouvelle voiture sans conducteur de Stanford
Hier, une Volkswagen Passat a contourné un parking à Mountain View, en Californie, a effectué des virages en trois points et a suivi les règles lors d'un arrêt à quatre voies, le tout sans intervention humaine. La voiture contrôlée par ordinateur s'appelle Junior, et c'est l'entrée officielle de l'Université de Stanford dans le DARPA Urban Challenge, une course dans laquelle une voiture autonome doit naviguer dans les rues de la ville, obéir au code de la route, éviter les obstacles et, surtout, bien conduire parmi les autres voitures dans circulation. Ce test est la première apparition publique de Junior, conçue pour laisser DARPA (la Defense Advanced Research Projects Agency) teste la voiture et détermine si elle passe au prochain tour du défi urbain.
Pilote automatique : Ci-dessus, une version de Junior, la voiture autonome de Stanford. Si cette voiture peut tracer un parcours sans chauffeur ni assistance à distance, elle n'est pas encore équipée de tous les capteurs nécessaires pour participer à l'Urban Challenge, une course dans laquelle des véhicules autonomes sillonnent les rues de la ville. Ci-dessous se trouve l'ordinateur portable présentant les instructions de cours pour Junior. Les données de l'ordinateur portable sont envoyées aux ordinateurs de Junior, qui guident le système de conduite automatisé.
La motivation de l'Urban Challenge est de construire une meilleure voiture. Comme nous le savons tous, les voitures ne sont pas sûres, dit Sébastien Thrun , le chef d'équipe et professeur d'informatique à Stanford. Les accidents de voiture tuent environ 42 000 personnes par an en Amérique et environ un million de personnes dans le monde, dit-il. De plus, les voitures sont inefficaces, provoquant des embouteillages et obligeant les gens à se concentrer constamment sur la route pendant les longs trajets. L'objectif des chercheurs de Stanford est de concevoir une voiture qui puisse se conduire toute seule, rendant les routes plus sûres et permettant aux gens de gagner du temps. L'idée d'une voiture autonome, à mon avis, changera la société, dit Thrun.
Il y a deux ans, l'équipe de Stanford, utilisant une voiture informatisée nommée Stanley, a remporté le Grand Challenge de la DARPA, une course de véhicules autonomes dans le désert. Cette voiture avait un certain nombre de capteurs GPS et de lasers, une caméra et d'autres équipements pour l'aider à se frayer un chemin tout au long du parcours. Junior est basé sur la même technologie fondamentale, dit Thrun, mais avec quelques améliorations cruciales.
Junior utilise le même type de perception laser que Stanley, mais avec une portée plus longue. La nouvelle voiture dispose d'un total de huit systèmes LIDAR qui émettent des faisceaux de lumière et détectent les reflets pour déterminer la distance d'autres objets. Un système est monté à l'avant du toit de Junior et a une portée d'environ 100 mètres, plusieurs fois celle de Stanley. Un autre système LIDAR pointe vers le sol et garde en permanence une trace de la route et des marqueurs de voie réfléchissants. Un troisième système prend en permanence une image à 360 degrés de son environnement. Toutes ces données sont traitées par deux machines Intel quadricœur fonctionnant à 2,3 gigahertz, et les informations pertinentes sont relayées aux systèmes de conduite, qui guident la voiture.
Multimédia
Voir des images de la voiture autonome de Stanford, nommée Junior.
Junior est également équipé d'un système de localisation précis qui comprend un GPS et d'autres capteurs qui mesurent la révolution des roues et la direction dans laquelle la voiture se déplace. Ensemble, ces capteurs permettent à Junior de localiser son emplacement à 30 centimètres près.
Surtout, dit Thrun, Junior a beaucoup plus d'intelligence que Stanley afin que l'ordinateur puisse gérer les intersections et la circulation. De telles tâches ne faisaient tout simplement pas partie de la course précédente, qui consistait essentiellement à conduire sur une route sinueuse du désert. Cette intelligence se présente sous la forme d'environ 500 algorithmes probabilistes différents qui traitent toutes les informations environnementales collectées par les capteurs et prennent la décision la plus susceptible d'être la meilleure. Thrun dit que ces décisions sont prises en moins de 300 millisecondes, ce qui est suffisant pour ralentir ou changer de voie si une voiture dans une autre voie essaie de se fondre dans celle de Junior. Lors de la dernière course, il suffisait de décider s'il fallait accélérer ou ralentir, explique Thrun, mais cette fois, il y a des décisions discrètes en plus de cela.
Dans le test de jeudi, Junior a terminé avec succès toutes les tâches assignées par la DARPA. Le premier était un test de sécurité qui garantissait que l'équipe pouvait arrêter la voiture à distance à partir d'une vitesse de 20 miles par heure. Les autres tâches consistaient à naviguer dans une voie, à s'arrêter aux panneaux d'arrêt, à faire demi-tour, à éviter les obstacles et à suivre les instructions de conduite fournies par la DARPA.
Junior passera à un autre test en octobre et, si tout se passe bien, participera éventuellement à la dernière manche de l'Urban Challenge le 3 novembre.