Rendre les véhicules autonomes plus sûrs : les chercheurs du NCSU développent une solution
Date publiée:Si les véhicules autonomes veulent un jour être largement adoptés, nous devons savoir qu’ils sont capables de naviguer dans des situations de circulation complexes, comme se fondre dans une circulation dense lorsque des voies disparaissent sur une autoroute. À cette fin, des chercheurs de l’Université d’État de Caroline du Nord ont développé une technique qui permet aux logiciels de véhicules autonomes d’effectuer les calculs pertinents plus rapidement, améliorant ainsi à la fois la circulation et la sécurité dans les systèmes de véhicules autonomes simulés.
"À l'heure actuelle, les programmes conçus pour aider les véhicules autonomes à gérer les changements de voie reposent sur la simplification informatique des problèmes pour les résoudre rapidement, afin que le véhicule puisse fonctionner en temps réel", explique Ali Hajbabaïe, auteur correspondant d'un article sur les travaux et professeur adjoint de génie civil, de la construction et de l'environnement à NC State. « Cependant, trop simplifier le problème peut en réalité créer une nouvelle série de problèmes, car les scénarios du monde réel sont rarement simples.
« Notre approche nous permet d’appréhender la complexité des problèmes du monde réel. Plutôt que de nous concentrer sur la simplification du problème, nous avons développé un algorithme distribué coopératif. Cette approche décompose essentiellement un problème complexe en sous-problèmes plus petits et les envoie à différents processeurs pour qu'ils les résolvent séparément. Ce processus, appelé parallélisation, améliore considérablement l’efficacité.
À ce stade, les chercheurs ont uniquement testé leur approche dans des simulations, où les sous-problèmes sont partagés entre différents cœurs d’un même système informatique. Cependant, si jamais des véhicules autonomes utilisaient cette approche sur la route, ils seraient mis en réseau les uns avec les autres et partageraient les sous-problèmes informatiques.
Lors des tests de validation de principe, les chercheurs ont examiné deux choses : si leur technique permettait aux logiciels de véhicules autonomes de résoudre les problèmes de fusion en temps réel ; et comment la nouvelle approche « coopérative » a affecté la circulation et la sécurité par rapport à un modèle existant de navigation dans les véhicules autonomes.
En termes de temps de calcul, les chercheurs ont découvert que leur approche permettait aux véhicules autonomes de naviguer en temps réel dans des scénarios complexes de fusion de voies d’autoroute dans un trafic modéré à intense, avec des performances plus ponctuelles lorsque les volumes de trafic devenaient particulièrement élevés.
Mais lorsqu’il s’agissait d’améliorer la circulation et la sécurité, la nouvelle technique s’est révélée exceptionnellement efficace. Dans certains scénarios, notamment lorsque le volume de trafic était plus faible, les deux approches ont donné des résultats à peu près identiques. Mais dans la plupart des cas, la nouvelle approche a largement surpassé le modèle précédent. De plus, la nouvelle technique n'a entraîné aucun incident où les véhicules devaient s'arrêter ou où il y avait des « conditions de quasi-accident ». Les résultats de l'autre modèle incluaient plusieurs scénarios dans lesquels il y avait littéralement des milliers d'arrêts et de quasi-accidents.
« Pour un test de validation de principe, nous sommes très satisfaits des performances de cette technique », déclare Hajbabaie. « Il y a place à amélioration, mais nous avons pris un bon départ.
"La bonne nouvelle est que nous développons ces outils et résolvons ces problèmes dès maintenant, de sorte que nous sommes en bonne position pour garantir des systèmes autonomes sûrs à mesure qu'ils sont adoptés plus largement."
Le papier, "Trajectoire coopérative distribuée et optimisation du changement de voie des véhicules automatisés connectés : segments d'autoroute avec baisse de voie", paraît dans le journal Recherche sur les transports, partie C. Le premier auteur de l'article est Mehrdad Tajalli, récemment diplômé d'un doctorat de NC State. L'article a été co-écrit par Ramin Niroumand, doctorant à NC State.
(C) NCSU
Source originale de l’article : WRAL TechWire