Quels défis technologiques attendent la voiture autonome?

Le premier défi à maîtriser avant de créer et de potentiellement introduire sur le marché une voiture autonome est sans aucun doute le défi technologique que cela représente. En effet, le développement d’un véhicule autonome demande bien plus que la partie mécanique de celui-ci.

En effet, selon L’Inria (institut de recherche en informatique et en automatique), on peut s’attendre à ce que d’ici quelques années, le logiciel représentera la moitié des coûts de développement d’un véhicule.

L’industrie automobile a dores et déjà commencé à s’adapter aux nouvelles technologies, comme le montre les récents partenariats entre Uber et Toyota. Par cela, les constructeurs s’ouvrent également au monde de la donnée et au Big Data.

Ce genre de partenariat entre entreprises de la Silicon Valley est constructeurs automobiles est essentiel dans le développement d’une voiture autonome au fait de la complexité et de la diversité des composants que représente celle-ci. Un développement entièrement en interne s’annonçant être un défi trop gros, il est donc fort possible que ce genre de collaborations se multiplient.

Un véhicule autonome doit avoir la capacité de détecter et identifier son environnement qu’il soit fixe ou mobile, notamment la signalétique de la route et les marquages au sol. Un système de prédiction des trajectoires des objets en mouvement est aussi essentiel afin d’anticiper un potentiel risque. Évidemment, sa localisation, via le système GPS par exemple, est essentielle.

Afin de percevoir son environnement et d’évoluer au sein de celui-ci, un véhicule autonome se doit d’embarquer un attirail conséquent de capteurs, ceux-ci ont également besoin de redondance afin d’assurer la fiabilité de la voiture. Voici les principaux capteurs :

L’élément principal se nomme le « Lidar » ou aussi télémètre laser. Il s’agit d’un capteur qui permet au véhicule de modéliser son environnement en trois dimensions, bien évidemment, plusieurs sont placés de chaque côté de la voiture. Des caméras sont également utiles pour percevoir les reliefs, et pas seulement dans le domaine du visible mais aussi dans l’infrarouge par exemple.

Le radar est également important, son fonctionnement est assez bien connu, il émet et réceptionne des ondes radios afin de mesurer les distances avec de potentiels objets. Et finalement, en plus des capteurs de bandes de circulation, un odomètre permet de mesurer la vitesse et la distance parcourue.

Tout ces capteurs communiquent donc via l’ordinateur de bord, qui a pour objectif de vérifier et de croiser les informations obtenues.Il faut aussi qu’il ait la capacité de traiter et stocker en temps réel la quantité importantes de données qu’il réceptionne. Ce rôle est essentiel afin de purifier les potentielles incohérences détectées par des capteurs. Dans le cas contre cela pourrait mener à un accident.

Sur ce fait les travaux sur la voiture autonome sont de plus en plus prometteurs quant à sa capacité à réagir à son environnement et à planifier ses déplacements. Cependant cela reste assez contraint aux routes multivoies dans une direction unique pour le moment. Il est donc nécessaire de pouvoir intégrer des systèmes plus élaborés, pouvant se baser par exemples sur l’analyse de comportements de réels automobilistes.

La question de la fiabilité de ces capteurs se pose donc naturellement. Le risque d’une défaillance de capteur est toujours présent. Et celui-ci est accentué dans des conditions météorologiques difficiles, comme par temps de pluie ou de brouillard, où la précision des instruments est réduite.

Le revêtement du sol a aussi une incidence sur la conduite et il est donc impératif que les systèmes puisse s’y adapter instantanément. L’absence de signalétique et de marquage au sol est également problématique. Aucun système, à l’heure actuelle, possède une fiabilité parfaite vis à vis de ses défaillances. Il peut être aussi potentiellement vulnérable à une cyber-attaque.

Valider une fiabilité suffisante de ces capteurs afin de pouvoir les laisser circuler sur la voie publique est également problématique. La simulation informatique possède une certaine efficacité mais insuffisante afin de se rendre compte des résultats effectifs des tests.

Ce qui entraîne un problème de probabilité, en effet comment se rendre compte de la réaction du véhicule dans une situation à risque très rare si celle-ci n’arrive pas lors d’un test ?

Évaluer la fiabilité d’un véhicule autonome est donc une tâche difficile, Il faut avoir accès à une quantité énorme de données venant d’une multitude de situations différentes. Comme nous l’avons décrit précédemment, ces données sont aussi difficiles à obtenir. Faire de la simulation virtuelle n’est pas suffisante et les tests en conditions réelles sont dangereux.

Nous l’avons vu, la partie logicielle est la pièce maîtresse de la voiture autonome. Elle fait appel à de nombreuses disciplines informatiques afin de fonctionner nominalement. En plus des techniques de modélisation, d’apprentissage automatique, de prises de décisions et de communication, l’interface avec l’humain se doit d’être claire et simple afin de pouvoir être utilisée par le plus grand nombre. Une intelligence artificielle est donc nécessairement intégrée dans le véhicule autonome.

Certaines voitures autonomes, grâce à cette force logicielle et à leur batterie de capteurs peuvent se déplacer sans aide extérieure au sein d’un réseau routier. Cependant des recherches sont également menées afin de connecter plusieurs véhicules en réseau.

Celui-ci pourra donc transférer des informations entre les voitures, qui, pourraient donc par exemple éviter un accident à cause d’un angle mort. Effectivement, contrairement à un conducteur humain, la voiture autonome aura la connaissance de la présence d’un autre véhicule avant même que celui-ci ne soit à portée visuelle. Et cela peut se faire sans intervention d’une autorité centrale.

Le réseau de communication, en plus d’assurer les connexions entre véhicule, pourrait également faire communiquer ceux-ci avec une infrastructure routière connectée. IL permettrait de communiquer facilement les positions, les intentions et les trajectoires de tout les véhicules de l’environnement.

Bien évidemment un réseau de telle envergure requiert une connexion internet à haut débit et à haute capacité. Mais elle pourrait à long terme être efficace pour optimiser le trafic routier et éviter les congestions. Permettant donc d’améliorer la sécurité également, à condition que le nombre de véhicules connectés soit important sur l’infrastructure routière.

Un réseau de 5G pourrait par exemple être nécessaire à la mise en place ou encore un réseau d’internet par satellite à latence basse. En tout cas la couverture du réseau doit être irréprochable au risque d’exposer les véhicules autonomes à des risques de fiabilité.

Ce problème a de fortes chances d’être rare en milieu urbain mais risque d’être dangereux en territoire rural, où les couvertures de réseaux sont toujours plus complexes à mettre en place. Des zones très reculées risquent donc d’être inadaptées aux véhicules autonomes.

Une fois que le logiciel est intégré à la voiture, son évolution ne s’arrête pas là, en effet celui-ci pourra être mis à jour via le réseau potentiel pourrait être mis à jour afin d’éviter qu’il ne devienne obsolète. Cette pratique est déjà courante auprès du fabricant Tesla, qui met à jour régulièrement les logiciels de sa flotte.

Le concept de véhicule neuf ou d’occasion s’en trouvera changé, effectivement, il est difficile d’évaluer quel véhicule a le plus de valeur entre une voiture avec des composants récents mais un vieux logiciel, et une autre qui aura peut-être des pièces plus anciennes mais un logiciel mis à jour.

La nécessité de changer de véhicule fréquemment s’estompe également.

Cela pourrait entraîner une pratique visant à rendre les mises à jours payantes, afin d’assurer un revenu au fabriquant qui vendra de fait moins de véhicules. Une pratique familière dans le milieu du jeux vidéo, qui n’hésite pas à vendre des « add-on » ou des « DLC » afin d’augmenter les revenus des jeux vendus.

En conclusion, bien que le développement technologique de la voiture autonome soit déjà bien avancé, il reste encore de nombreux points à améliorer, comme la fiabilité et d’adaptabilité, afin de pouvoir insérer sur le marché un véhicule irréprochable et sécurisé.

Josias Van Droogenbroeck

Suite du dossier : http://plateformecollaborative.emu.isfsc.be/2019/03/29/quel-impact-aura-la-voiture-autonome-sur-linfrastructure-routiere/#more-1732

 

 

Sources:

Inria/ « Véhicules autonomes et connectées, les défis actuels et les voies de recheche »/ Le Chesnay Cedex, France/ 49 pages

Alexia Biglia/ « Analyse prospective sur l’implémentation de la voiture autonome : impact sur l’industrie automobile et le citoyen »/ UCL/ Louvain-la-Neuve/ 86 pages

« La voiture autonome : le véhicule du futur »/ Objetconnecte.net/ Publié le 17 Janvier 2017/ disponible sur: https://www.objetconnecte.net/dossier-voiture-autonome/

« Les principaux capteurs d’une voiture autonome »/ TPE voiture autonome/ publié le 1er mars 2013/ disponible sur: http://tpe-voiture-autonome.kazeo.com/i-le-fonctionnement-les-capteurs-c28217574

« Capteurs et radars : vers la voiture autonome »/ apres-vente-auto.com / publié le 14 mars 2017/ disponible sur: https://www.apres-vente-auto.com/a-la-une/58195-capteurs-radars-vers-voiture-autonome

 

 

Laisser un commentaire

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *