Logiciel de sécurité pour véhicules autonomes –

Une voiture s’approche d’une intersection. Un autre véhicule jaillit de la rue transversale, mais on ne sait pas encore s’il tournera à droite ou à gauche. Au même moment, un piéton entre dans la voie juste devant la voiture et il y a un cycliste de l’autre côté de la rue. Les personnes ayant une expérience de la circulation routière évalueront en général correctement les mouvements des autres participants à la circulation.

«Ces types de situations présentent un énorme défi pour les véhicules autonomes contrôlés par des programmes informatiques», explique Matthias Althoff, professeur de systèmes cyber-physiques à TUM. “Mais la conduite autonome ne sera acceptée par le grand public que si vous pouvez vous assurer que les véhicules ne mettront pas en danger les autres usagers de la route – quelle que soit la confusion de la circulation.”

Des algorithmes qui regardent dans le futur

L’objectif ultime du développement de logiciels pour véhicules autonomes est de s’assurer qu’ils ne causeront pas d’accidents. Althoff, qui est membre de la Munich School of Robotics and Machine Intelligence à TUM, et son équipe ont maintenant développé un module logiciel qui analyse et prédit en permanence les événements pendant la conduite. Les données des capteurs du véhicule sont enregistrées et évaluées toutes les millisecondes. Le logiciel peut calculer tous les mouvements possibles pour chaque participant au trafic – à condition qu’ils respectent les règles de la circulation routière – permettant au système de regarder trois à six secondes dans le futur.

Sur la base de ces scénarios futurs, le système détermine une variété d’options de mouvement pour le véhicule. En même temps, le programme calcule les manœuvres d’urgence potentielles dans lesquelles le véhicule peut être mis hors de danger en accélérant ou en freinant sans mettre les autres en danger. Le véhicule autonome ne peut suivre que des itinéraires exempts de collisions prévisibles et pour lesquels une option de manœuvre d’urgence a été identifiée.

Modèles rationalisés pour des calculs rapides

Ce type de prévision détaillée de la situation du trafic était auparavant considéré comme trop long et donc peu pratique. Mais maintenant, l’équipe de recherche de Munich a montré non seulement la viabilité théorique de l’analyse de données en temps réel avec simulation simultanée des événements de trafic futurs: ils ont également démontré qu’elle fournit des résultats fiables.

Les calculs rapides sont rendus possibles par des modèles dynamiques simplifiés. L’analyse dite d’accessibilité est utilisée pour calculer les positions futures potentielles qu’une voiture ou un piéton pourrait prendre. Lorsque toutes les caractéristiques des usagers de la route sont prises en compte, les calculs prennent un temps prohibitif. C’est pourquoi Althoff et son équipe travaillent avec des modèles simplifiés. Celles-ci sont supérieures aux vraies en termes d’amplitude de mouvement – mais mathématiquement plus faciles à manipuler. Cette liberté de mouvement améliorée permet aux modèles de représenter un plus grand nombre de positions possibles, mais comprend le sous-ensemble de positions attendues pour les usagers réels de la route.

Données de trafic réel pour un environnement de test virtuel

Pour leur évaluation, les informaticiens ont créé un modèle virtuel basé sur des données réelles qu’ils avaient collectées lors d’essais routiers avec un véhicule autonome à Munich. Cela leur a permis de créer un environnement de test qui reflète étroitement les scénarios de circulation quotidiens. «À l’aide des simulations, nous avons pu établir que le module de sécurité n’entraînait aucune perte de performance en termes de comportement de conduite, les calculs prédictifs sont corrects, les accidents sont évités et, dans les situations d’urgence, le véhicule est mis en sécurité. arrête », résume Althoff.

L’informaticien souligne que le nouveau logiciel de sécurité pourrait simplifier le développement de véhicules autonomes car il peut être combiné avec tous les programmes de contrôle de mouvement standard.

Source de l’histoire:

Matériaux fourni par Université technique de Munich (TUM). Remarque: le contenu peut être modifié pour le style et la longueur.