Introduction

Les voitures autonomes, comme leur nom l'indique, sont des voitures qui se conduisent par elles-mêmes sans conducteur (il serait plus approprié de dire sans conducteur humain).

Avant de nous plonger dans ce sujet et de décoller la surface de cette technologie étonnante qui nous fascine depuis des décennies, lisons une définition formelle de Wikipedia.

"Une voiture autonome , également appelée voiture autonome , voiture sans conducteur ou voiture robotique ( robo-car ), est une voiture capable de se déplacer sans intervention humaine"

Il serait plus approprié d'utiliser le mot autonome et de catégoriser les voitures en trois grandes catégories :

· Voiture non autonome

· Voiture semi-autonome

· Voitures entièrement autonomes.

La tâche de conduire une voiture nécessite de l'intelligence et, dans la voiture, l'intelligence est obtenue grâce à l'IA (intelligence artificielle). Sur la figure, cette intelligence est représentée par un robot

Voiture non autonome : La voiture traditionnelle où nous n'avons aucune assistance supplémentaire d'aucun robot/IA. L'humain effectue toutes les tâches (accélération, freinage, conduite, etc.) Ceci est représenté par la figure a.

Voiture semi-autonome : Le conducteur humain doit toujours être sur les roues ; cependant, vous avez de l'aide de l'IA/des robots. Par exemple, la voiture peut comprendre son environnement et participer à diverses tâches, mais la plupart des prises de décision restent sous contrôle humain. Il peut aider à des tâches telles que se garer, conduire seul dans une certaine région, identifier et changer de voie par lui-même Il peut être sur une voie par lui-même, alerter le conducteur lorsqu'il n'est pas attentif, etc. Dans l'illustration, je représente cette assistance grâce à un robot vous aidant comme une assistance. Ceci est représenté par la figure b.

Voiture autonome : Ici, le conducteur n'a pas le volant et la voiture fait toutes les tâches par elle-même. La figure est représentée par les robots assis sur la roue. Ceci est représenté par la figure c. La représentation réelle des voitures autonomes est la Fig d.

Technologies habilitantes

Qu'il s'agisse d'une voiture autonome ou d'un être humain, le fonctionnement fondamental de tout système reste le même, qui consiste à acquérir des intrants ou à être stimulé par l'environnement, à traiter les intrants pour produire des connaissances/informations, puis à agir en fonction de ces connaissances. en effectuant une action dans l'environnement.

Système humain

Commençons par nous imaginer et voyons comment nous fonctionnons dans ce monde

Acquisition d'entrées (capteurs) : Pour recueillir les entrées de l'environnement, nous aurions besoin de capteurs qui transmettent les informations à l'intérieur de notre système. Ce capteur pour nous est notre fameux cinq : les yeux, les oreilles, le nez, la langue et la peau.

Traitement des entrées (cerveau) : les entrées de divers sens sous forme de vision, d'ouïe, de toucher, d'odorat, de sensation ou d'une combinaison de tous atteignent notre cerveau qui les traite davantage et fournit une action appropriée.

Prendre des mesures (actionneurs) : sur la base de la décision prise par votre cerveau, vous effectuez une certaine action qui peut être physique, verbale ou par des expressions.

Imaginez que vous conduisez une voiture, vous voyez la scène à travers vos yeux (capteur recevant des informations de l'environnement), et lorsque le feu de circulation devient rouge, cette information est traitée par votre cerveau qui vous demande ensuite de vous arrêter. Cela se fait lentement en appuyant sur les freins à travers vos jambes (action effectuée dans l'environnement).

Prenons cette explication et faisons une analogie avec la voiture autonome

Voitures autonomes

Entrée (capteurs)

De nombreux capteurs dans la voiture aident à acquérir les données physiques de l'environnement. Un schéma représentant divers capteurs est présenté ci-dessous. Cependant, les positions, les types et la quantité de ce capteur peuvent varier en fonction de la conception du constructeur automobile.

Les trois capteurs les plus importants qui permettent la conduite automatisée sont la caméra, le Lidar et le radar.

1. Appareil photo : Le capteur de l'appareil photo capture des images et des vidéos en lumière visible ou même dans le domaine infrarouge selon l'appareil photo que vous utilisez. Le capteur de la caméra sert d'œil à la voiture et aide à obtenir de nombreuses informations sur l'environnement, telles que les objets présents dans la scène et leur emplacement, afin que les décisions appropriées puissent être prises.
2. LiDAR : La détection et la télémétrie de la lumière sont largement utilisées dans les voitures autonomes car elles fournissent une image 3D complète à 360 degrés de l'environnement. Cela fonctionne en collectant les faisceaux laser rebondis des objets. Les faisceaux laser émis sont sûrs et non visibles à l'œil humain. L'avantage du LiDAR par rapport à une caméra est qu'il peut fonctionner dans toutes les conditions météorologiques car il a sa source lumineuse et ne dépend pas de la lumière visible.
3. RADAR : le capteur de détection et de télémétrie radio fonctionne en émettant l'impulsion d'un signal de radiofréquence qui rebondit de l'objet vers le capteur. La différence de temps entre le signal émis et reçu aide à estimer la distance et l'emplacement d'un objet par rapport aux autres véhicules. Cela complète le capteur de vision dans les scénarios de faible visibilité comme la conduite de nuit ou les mauvaises conditions météorologiques. Il est plus fiable pour la mesure de la distance, de la vitesse et de la distance, même dans de mauvaises conditions météorologiques.

Un exemple de scène capturé par caméra et Lidar est affiché avec les objets détectés par un algorithme d'IA

Traitement (IA et matériel) :

IA (Intelligence Artificielle)

Une fois les données acquises, elles sont traitées par des algorithmes d'IA sur différents composants matériels puissants. Bien qu'il existe différents algorithmes d'IA, les algorithmes d'IA les plus populaires ces derniers temps qui ont accéléré le domaine sont les algorithmes d'apprentissage en profondeur.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont des réseaux de neurones artificiels inspirés des neurones biologiques et capables d'apprendre directement à partir des données (cela fonctionne comme la façon dont vous enseignez à un bébé ce que sont un chat et un chien, en lui montrant les chats et les chiens ou leurs photos.) . Ces algorithmes fonctionnent par une utilisation intelligente de divers concepts mathématiques dans le domaine de l'algèbre linéaire, des probabilités, des statistiques et du calcul.

Un exemple de réseaux de neurones et de ce qu'il apprend est présenté ci-dessous

Les algorithmes populaires d'apprentissage en profondeur utilisés sont

· Perceptron multicouche (réseaux de neurones entièrement connectés).

· Réseaux de neurones à convolution.

· Réseaux neuronaux récurrents.

· Apprentissage par renforcement.

Matériel (GPU)

Nous ne pouvons sortir aucun produit à moins d'avoir le matériel adéquat. Le développement de puissants GPU (unités de traitement graphique) pour l'IA a catapulté l'essor d'algorithmes aussi complexes.

Les GPU étaient auparavant utilisés dans les jeux pour le traitement des images. Contrairement au CPU (Central Processing Unit), ils sont capables d'un traitement parallèle qui aide à répondre aux besoins informatiques des algorithmes d'IA complexes.

Regardez cette incroyable démo de CPU vs GPU

L'un des GPU de Nvidia est illustré ci-dessous

Actionneurs

Avant que diverses actions de contrôle puissent être prises, il existe également un autre composant appelé Planification d'itinéraire qui planifie l'itinéraire et la trajectoire de la voiture. Nous n'en parlons pas ici.

Une fois les connaissances acquises à partir des données du capteur, les algorithmes d'intelligence artificielle se renseignent sur l'environnement et définissent l'action correcte, qui peut être la bonne accélération, le bon freinage ou la bonne direction du volant.

Avantages des voitures autonomes

Certains des avantages que les voitures autonomes pourraient apporter

· Les accidents dus à des erreurs humaines (conduite distraite, conduite en état d'ébriété, etc.) seront atténués.

· Il pourrait fournir un trajet sûr et fiable pour les personnes âgées, malades ou handicapées.

· Il assurera une meilleure régulation du trafic.

· Il optimisera la consommation d'énergie et réduira les émissions.

· Il permettra d'économiser beaucoup de temps de conduite.

Défis

Cet avantage d'une voiture autonome est prometteur et passionnant, mais il comporte une myriade de défis qui doivent être surmontés avant que nous puissions voir des voitures entièrement autonomes sur les routes. Certains défis sont énumérés ci-dessous

· Comme la technologie sera pilotée par des algorithmes complexes, elle comportera de nombreux logiciels et des millions de codes, ce qui pose un risque de sécurité pour les pirates.

· Un autre grand défi va être éthique et philosophique. Par exemple, en cas d'accidents (même si ce sera moins la possibilité ne peut pas être éliminée) qui sera blâmé ?

· Il existe diverses décisions comportementales et la communication par l'expression faite par les humains pendant la conduite, la voiture autonome tiendra-t-elle compte de ces aspects ?

· De plus, le coût de cette technologie est encore élevé.

· Différentes régions démographiques auront des défis différents. Par exemple, le scénario de conduite de l'Inde et de l'Amérique est différent.

· Développer un écosystème où un nombre incalculable de voitures autonomes fonctionnent et communiquent entre elles, et l'environnement sera également un défi.

Conclusion

Ce n'était qu'un bref aperçu de cette technologie magique qui repose sur une science et une ingénierie étonnantes et intéressantes. De nombreux tests en conditions réelles de véhicules semi-autonomes et entièrement autonomes sont effectués par plusieurs entreprises déterminées à les mettre sur les routes.

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