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Une voiture autonome prend des virages en épingle comme une sportive

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Des Ingénieurs à l’Université de Stanford ont testé la conduite d’une voiture autonome à grande vitesse pour voir comment celle-ci se comporte.

Les voitures autonomes sont formées à l’extrême prudence, mais elles peuvent parfois être amenées à effectuer des manœuvres à grande vitesse pour éviter une collision. Ces véhicules, dotés de capteurs de haute technologie valant des dizaines de milliers de dollars et programmés pour conduire à de faibles vitesses peuvent-ils prendre ces décisions en une fraction de seconde comme un humain ?

Les ingénieurs de l’Université de Stanford pourraient avoir la réponse. Ils ont créé un réseau de neurones capable de permettre aux voitures sans conducteur d’effectuer des manœuvres à haute vitesse et à faible frottement, ainsi qu’aux conducteurs de voitures de course. Lorsqu’elles arriveront, les voitures sans conducteur auront besoin de capacités autres que celles des humains, puisque 94% des accidents sont imputables à une erreur humaine. Les chercheurs disent que c’est une étape importante dans l’amélioration de la capacité des véhicules autonomes à éviter les accidents.

«Nous voulons que nos algorithmes soient aussi performants que les pilotes les plus qualifiés, et, espérons-le, mieux», a déclaré Nathan Spielberg, étudiant diplômé en génie mécanique à Stanford et auteur principal d’un article publié plus tôt cette semaine dans la revue Science Robotics. «Notre travail est motivé par la sécurité et nous souhaitons que les véhicules autonomes fonctionnent dans de nombreux scénarios, de la conduite normale sur asphalte à frottement élevé à la conduite rapide à frottement réduit dans la glace et la neige. »

L’équipe a utilisé un type d’algorithme d’intelligence artificielle appelé réseau neuronal, basé sur les réseaux de neurones de notre cerveau, pour créer le système d’auto-conduite. Les réseaux de neurones sont un type de machine learning au cours duquel les programmeurs élaborent des modèles qui parcourent de vastes réserves de données et recherchent des modèles. Ces réseaux servent à alimenter le «cerveau» d’un véhicule autonome, généralement des GPU de haute puissance stockés dans le coffre de chaque véhicule, qui contrôlent le processus de prise de décision.

L’équipe de Stanford a formé un réseau de neurones avec des données provenant de 200 000 échantillons de mouvement, y compris des essais sur des surfaces glissantes comme la neige et la glace. Ils ont ensuite pris leur système à Thunderhill Raceway dans la vallée de Sacramento pour le tester. L’équipe de Stanford a utilisé deux voitures autonomes dans ses tests: Niki, une Volkswagen GTI autonome, et Shelley, une Audi TTS autonome.

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