Des chercheurs ont mis au point un nouveau système pour voyager en toute sécurité dans de mauvaises conditions
Un nouveau système d’intelligence artificielle a été développé qui permet aux véhicules autonomes (VA) de mieux naviguer dans des conditions météorologiques défavorables.
Le projet a été développé par des chercheurs du Département d’informatique de l’Université d’Oxford avec une équipe de l’Université Bogazici d’Istanbul, en Turquie. Leurs découvertes ont été publiées dans la revue scientifique à comité de lecture Nature Machine Intelligence.
Le résumé décrit ce que les chercheurs espéraient résoudre : “Être en mesure de connaître votre position exacte sur une carte est une condition préalable difficile pour des véhicules audiovisuels sûrs et fiables en raison de l’imperfection des capteurs dans des conditions environnementales et météorologiques défavorables, ce qui constitue un obstacle sérieux à leur utilisation généralisée. “.
Essentiellement, les drones courent un risque accru de se détecter dans la mauvaise position dans des conditions météorologiques extrêmes telles que de fortes pluies, du grésil ou de la neige, ce qui peut affecter les capteurs. Cela peut avoir des conséquences dangereuses dans certains scénarios si, par exemple, l’AV se retrouve dans la mauvaise voie avant un virage, ou au mauvais endroit à une intersection où il pourrait s’arrêter au mauvais moment.
Pour résoudre ce problème, les chercheurs ont développé un nouveau modèle d’apprentissage en profondeur d’auto-surveillance pour la soi-disant “évaluation des mouvements de l’ego”. C’est un composant clé de la pile algorithmique de conduite autonome qui évalue la position du véhicule en mouvement par rapport aux obstacles observés depuis le véhicule.
Le modèle a pris en compte les informations provenant de capteurs tels que les caméras, le lidar et le radar qui sont affectés différemment par différentes conditions météorologiques, telles qu’un mauvais éclairage ou des précipitations, afin que les avantages de chacun puissent être exploités dans différentes conditions.
Un ensemble d’ensembles de données audiovisuels accessibles au public a été utilisé pour créer des algorithmes capables de recréer la géométrie de la scène et de calculer la position de la voiture en fonction de nouvelles données. Des tests dans diverses conditions, y compris le brouillard, la neige et la pluie, ont confirmé la fiabilité du modèle.
L’équipe estime que ses recherches marquent une avancée significative, et le résumé conclut : “Nous nous attendons à ce que nos travaux rapprochent les drones d’une conduite autonome sûre et fiable par tous les temps.”
Et le professeur Andrew Markham, du Département d’informatique de l’Université d’Oxford, qui a dirigé l’étude, a ajouté : « L’estimation de l’emplacement exact des drones est une étape importante dans la réalisation d’une conduite autonome fiable dans des environnements difficiles.
“Cette étude utilise efficacement les aspects complémentaires de différents capteurs pour aider AV à naviguer dans des scénarios quotidiens complexes”, a-t-il déclaré.