Les cartes participatives devraient aider les voitures sans conducteur à naviguer dans nos villes de manière plus sûre

Mapillaire

Nos cartes routières actuelles ne sont pas très utiles pour aider les voitures sans conducteur à se déplacer. Bien que nous ayons cartographié la plupart des routes , ils ne sont mis à jour que tous les deux ans. Et ces cartes n'enregistrent aucune infrastructure routière telle que les panneaux de signalisation, les allées et les marquages ​​au sol. Sans cette couche supplémentaire d'informations, il sera beaucoup plus difficile d'obtenir des voitures autonomes pour naviguer dans nos villes en toute sécurité. Les livraisons robotisées, elles aussi, nécessiteront éventuellement des détails précis sur les surfaces routières, les trottoirs et les obstacles.

Une startup suédoise appelée Mapillaire pense avoir la réponse. C'est une plateforme ouverte qui crowdsource des images de rues prises par les gens sur leurs smartphones : une sorte de Wikipédia de la cartographie. Il indique qu'il s'agit désormais de l'une des plus grandes bases de données d'images au niveau de la rue accessibles au public au monde.

Les voitures sans conducteur ont besoin de la dernière vue sur la route, déclare le PDG Jan Erik Solem. Ils nécessitent une fréquence de mise à jour de plus en plus élevée pour les cartes, de trimestrielle à mensuelle à hebdomadaire à quotidienne. La seule façon évolutive d'y parvenir est d'utiliser la technologie.

Il existe un certain nombre d'approches pour collecter des données cartographiques, et il y a concurrence parmi les startups du domaine. Mapillary dit que c'est différent parce qu'il est externalisé, contrairement, par exemple, au Street View propriétaire de Google, qui est mis à jour tous les deux ans. Parce que n'importe qui peut contribuer à sa plateforme, elle est mise à jour quotidiennement.

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Cette approche est similaire à OpenStreetMap , qui a été lancé en 2004 et fournit une carte du monde gratuite et modifiable, mais il n'enregistre aucun de ces détails routiers supplémentaires.

Mapillary utilise un logiciel de vision par ordinateur pour analyser les images externalisées et identifier les objets. Sa base de données de 422 millions d'images couvre 6,2 millions de kilomètres (3,9 millions de miles) du globe. Et il ne cesse de croître : son logiciel vient de placer 186 millions d'objets, tels que des poteaux électriques, des bancs et des plaques d'égout, sur la carte, verrouillés à un emplacement spécifique avec des coordonnées.

Une fois les images téléchargées, le logiciel les analyse pour les objets et les identifie. Les cartes sont ensuite mises à la disposition de tous à voir en ligne . Le service est gratuit pour les organisations caritatives et pour un usage éducatif ou personnel, mais les clients commerciaux doivent payer une redevance.

Mapillary est déjà utilisé. La ville d'Amsterdam, les responsables des transports du Vermont et de l'Arizona, et même le pays de Lituanie utilisent les cartes de l'entreprise pour améliorer leur compréhension de leurs rues.

Si vous regardez un objet dans une rue, quelqu'un en est responsable. Tout doit être catalogué et vérifié, explique Steven Hewett, qui travaille pour la ville de Clovis au Nouveau-Mexique.

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Clovis utilise Mapillary pour s'assurer qu'il remplit ses obligations envers les résidents en gardant les allées dégagées, les panneaux à jour et les routes exemptes de nids-de-poule. La ville avait l'habitude de le faire en payant un entrepreneur pour faire le tour et enregistrer minutieusement chaque boîte aux lettres, bouche d'incendie et panneau d'arrêt, pour quelques dollars chacun.

Il a maintenant automatisé la quasi-totalité du processus à l'aide de Mapillary. Sans ce logiciel, nous nous promènerions en collectant toutes les données à la main, et je ne peux même pas deviner combien de temps cela prendrait pour une ville de 23 milles carrés, dit Hewett.

Gabriel Brostow, professeur d'informatique à l'University College de Londres, convient que ce type de cartographie doit être automatisé pour être évolutif. Des millions de kilomètres carrés dans le monde ne peuvent pas être mis à jour par les humains aussi rapidement qu'ils pourraient l'être par des algorithmes, dit-il.

Un jour, les voitures sans conducteur pourraient être à la fois consommatrices et productrices de ces données, capturant des images au niveau de la rue pendant leur trajet (les visages et les plaques d'immatriculation sont automatiquement floutés par le logiciel de Mapillary). En effet, Hewett prévoit un avenir où les véhicules en réseau pourront identifier automatiquement des problèmes tels que des arbres tombés sur la route ou des accidents de la circulation, et informer automatiquement les autorités publiques compétentes.

Les données pourraient également aider à doter les villes d'une meilleure connaissance de leurs rues afin qu'elles puissent améliorer les transports publics et l'accessibilité pour les personnes handicapées , ajoute Brostow.

* Cette histoire a été corrigée pour préciser que les images sont issues du crowdsourcing mais que le code sous-jacent n'est pas open source.

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