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Le CSAIL MIT développe un algorithme permettant aux véhicules autonomes de changer de voie plus fluidement

Les constructeurs franchissent progressivement des étapes fondamentales vers des niveaux d’autonomie beaucoup plus importants. Ces avancées ne pourraient se faire sans le travail de très nombreux acteurs, chercheurs, fabricants de puces, de capteurs et autres qui participent au développement de ces systèmes de pointe. ActuIA se rendra à l’Autonomous Vehicle Software Symposium 2018 et au Autonomous Vehicle Technology World Expo à Stuttgart du 5 au 7 juin 2018 pour rencontrer certains de ces acteurs et découvrir les innovations dans le domaine.

Le CSAIL, le laboratoire spécialisé en intelligence artificielle du MIT, avait dévoilé il y a quelques semaines MapLite, un logiciel de conduite autonome sans carte 3D, développé avec Toyota. Le 23 mai dernier, des chercheurs du prestigieux établissement ont présenté une nouvel algorithme permettant au véhicule autonome de changer de voie beaucoup plus fluidement que les précédents systèmes, en adaptant le style de conduite. Comme ils l’indiquent sur le blog du MIT, “il permet des changements de voie plus agressifs que les modèles simples, mais ne repose que sur des informations immédiates sur les directions et les vitesses des autres véhicules pour prendre des décisions.”

L’article présentant cet algorithme a été écrit par Alyssa Pierson, postdoc au CSAIL, Daniela Rus, professeur de génie électrique et d’informatique et directrice du CSAIL, Sertac Karaman, professeur agrégé d’aéronautique et d’astronautique et Wilko Schwarting, étudiant diplômé en génie électrique et en informatique. Leur projet a été en partie soutenu par le Toyota Research Institute et l’Office of Naval Research. Les chercheurs se sont penchés sur la question de savoir comment les voitures autonomes pourraient s’intégrer dans le flux des conducteurs sans être capables de se comporter comme un automobiliste confronté à un véhicule trop lent ou trop rapide.

Le changement de voie reste un défi de taille pour les véhicules autonomes. Les modèles testés à ce jour préfèrent les éviter, sauf en cas de risques d’accident. Les systèmes privilégient la réduction de leur vitesse et le maintien de la distance de sécurité toujours dans un souci de respect des règles de conduite. Changer de voie à la manière d’un conducteur humain pourrait donc leur permettre de gagner en fluidité.

Pour cela, l’algorithme développé par les chercheurs du CSAIL privilégie une méthode de calcul performante pour déterminer une zone de tampon autour des véhicules et ainsi anticiper les possibles mouvements et donc éviter les risques de collision. Ce type de système pourrait analyser le style de conduite et l’adapter en fonction des données de la zone tampon pour ainsi déterminer si un changement de voie rapide est souhaitable.


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Johanna Diaz

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