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La startup vise à battre Google sur le marché avec une voiturette de golf autonome
Passez suffisamment de temps sur les routes de Mountain View, en Californie, et vous apercevrez peut-être l'un des prototypes de voitures autonomes de Google. Visitez le campus de l'université de Santa Clara à quelques kilomètres de là et vous pourrez voir une voiturette de golf autonome qui, selon Nalin Gupta, bouleversera plus tôt les transports quotidiens.
Cette voiturette de golf a été modifiée avec des capteurs et d'autres équipements afin qu'elle puisse se conduire elle-même.
Google et les constructeurs automobiles à la recherche de véhicules autonomes sont déterminés à les voir emprunter la voie publique (voir Procéder avec prudence vers la voiture autonome). L'entreprise de Gupta Auro Robotique se concentre sur l'objectif plus modeste de voir des véhicules autonomes plus lents et moins voyants transporter les gens autour des terrains privés des universités, des communautés de retraités et des centres de villégiature.
Nous sommes sur le point de déployer nos navettes sur le marché, déclare Gupta. C'est technologiquement beaucoup plus facile. Comme les voitures de Google, les véhicules d'Auro nécessitent une carte 3D détaillée de l'environnement dans lequel ils opèrent. Il est plus facile de collecter ces données pour un campus privé et de les tenir à jour, explique Gupta. De tels environnements sont également moins complexes physiquement, ont des limites de vitesse inférieures et présentent moins de situations de circulation compliquées, dit-il.
Les organisations telles que les universités et les parcs à thème sont généralement libres d'utiliser des véhicules autonomes sur leur propriété sans réglementation. Bien que des États américains, dont la Californie et le Nevada, aient adopté des lois permettant de tester des voitures autonomes sur la voie publique, les cadres juridiques et d'assurance nécessaires à la circulation générale de ces véhicules font défaut.
Les prototypes actuels d'Auro sont des voiturettes de golf modifiées avec des scanners laser, des radars, des caméras, des GPS, des ordinateurs et d'autres composants nécessaires pour se diriger. L'un est déjà testé sur le terrain de l'Université de Santa Clara. Gupta dit qu'il a signé des accords pour commencer des tests similaires dans d'autres universités, ainsi qu'une communauté de retraités et une station balnéaire dans la région de la baie plus tard dans l'année.
Auro est né d'un projet de robotique à l'Institut indien de technologie de Kharagpur et fondé par Gupta avec Jit Ray Chowdhury et Srinivas Reddy. L'entreprise a récemment émergé de l'incubateur de startups YCombinator à Mountain View. La société travaille également sur la conception d'un véhicule électrique conçu sur mesure pour fonctionner comme une navette autonome dépourvue de volant ou d'autres commandes.
Gupta dit que le coût mensuel de la location d'un de ses véhicules sera nettement inférieur à celui de l'utilisation d'un véhicule conventionnel et du paiement d'un chauffeur. Le coût réduit d'une navette autonome pourrait également signifier que les résidents fragiles d'une maison de retraite peuvent sortir davantage ou aider les visiteurs moins mobiles dans les centres de villégiature et les parcs à thème, dit-il. Le logiciel d'Auro peut conduire des navettes sur un itinéraire fixe ou effectuer des ramassages à la demande commandés via une application pour smartphone.
Cependant, malgré l'accent mis par Google sur les voies publiques, il n'y a aucune raison pour que l'entreprise ne puisse pas proposer sa technologie pour une utilisation sur des campus privés, et l'entreprise dispose de beaucoup plus de ressources. Auro et Google ont du travail à faire pour rendre leurs véhicules suffisamment intelligents pour faire face à toutes les situations qu'ils peuvent rencontrer.
Par exemple, si un chien se précipitait devant le prototype actuel d'Auro, étirant sa laisse sur la route, le véhicule détecterait le chien et son propriétaire et prédirait leurs trajectoires, mais ne verrait pas la laisse. Gupta dit que son équipe travaille à la résolution de cas extrêmes comme celui-ci en améliorant le logiciel que ses véhicules utilisent pour interpréter les données de leurs différents capteurs.