Apple travaille sur un système visant à améliorer l’efficacité des capteurs de la voiture autonome

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Apple a récemment obtenu un brevet sur les « Données de capteur partagées sur les pipelines de traitement des capteurs ». Cette information a suffi pour raviver les spéculations concernant la création d’une voiture à Cupertino. Toutefois, pour l’instant, il s’agit seulement d’un système permettant d’améliorer le traitement des données pour la conduite autonome. Le projet reste néanmoins prometteur.

Les professionnels de l’assurance auto suivent de près les progrès effectués dans le développement de la voiture autonome. En effet, ce type de véhicule se révèle particulièrement problématique en raison de l’absence d’humain aux commandes. Ainsi, toute amélioration dans l’efficacité de la conduite automatisée est une nouvelle rassurante pour les assureurs et le grand public.

Le géant américain Apple est connu pour son implication dans le développement des véhicules autonomes et dans l’amélioration de la technologie en général. Son dernier brevet dans le domaine vise à améliorer les performances du Lidar en combinant ses données avec celles d’autres capteurs. La voiture pourra ainsi prendre de meilleures décisions sur route.

Un domaine en plein développement

Les équipes d’Apple ont été très prolifiques ces dernières années dans le développement de systèmes embarqués et d’outils indispensables à la conduite autonome. En 2016, la société a déposé des brevets pour la création d’une nouvelle génération de Lidar 3D. Depuis octobre dernier, elle cherche une manière d’intégrer ces systèmes à la carrosserie.

En matière de traitement des données, l’entreprise travaille depuis mai 2019 sur un algorithme spécifique permettant au logiciel de bord de trier les informations les plus pertinentes venant des capteurs. Ce système vise à limiter le volume de data traité pour accélérer la prise décision et économiser les ressources dédiées.

Certains brevets datant de 2018 ont également dévoilé des pistes sur des systèmes de reconnaissance de gestes à l’intérieur et en dehors du véhicule. La voiture pourrait notamment effectuer des actions (changer de direction, se garer, etc.) en fonction des mouvements des passagers ou des agents de la circulation.

Un autre projet a eu pour objectif de déterminer l’itinéraire optimal pour un déplacement donné, en prenant en compte les différents éléments présents sur le trajet. Le système de conduite automatisée était alors censé décider en fonction de la taille des routes, du nombre de voies, de l’affluence des piétons, etc.

Apple a même déposé un brevet concernant un dispositif capable de modifier le style de conduite en se basant sur le niveau de stress des personnes présentes dans l’habitacle. En somme, le géant californien explore toutes les pistes pour contribuer à améliorer les performances et la sécurité des voitures autonomes.

Un système collaboratif prometteur

Important Les spécialistes sont réellement intéressés par l’idée d’utiliser des pipelines pour traiter les données des capteurs du véhicule autonome, suggérée dans le dernier brevet d’Apple.

Avec ce système, les données issues des capteurs seront traitées par un dispositif dédié. Ce dernier identifiera la situation et choisira une action adaptée. L’information passera ensuite vers d’autres processus.

Jusqu’à présent, les données récoltées par un capteur sont généralement limitées à un pipeline et n’ont aucune incidence sur d’autres dispositifs. La piste proposée par Apple permet d’améliorer la pertinence des décisions du véhicule grâce à l’exploitation d’informations provenant d’un vaste panel de capteurs. Le système peut décider en tenant compte de chaque perception individuelle ou en fusionnant ces données.

D’autre part, les prises de décision pourraient être effectuées par étape et combinées à différents niveaux des pipelines. Ces derniers partageraient les informations en question et les transmettraient pour influer sur d’autres systèmes. Il peut s’agir de données brutes, traitées ou dérivées des data des capteurs.

Dans la pratique, ces pipelines donneraient la possibilité de collecter et traiter simultanément différents types de data, par exemple les informations issues du Lidar et d’un capteur d’images. Ces données passeront par deux pipelines distincts avant d’être combinées par la suite.

Concrètement, le Lidar peut mesurer les distances ainsi que les profondeurs. En revanche, il n’est pas capable de reconnaître la couleur. Pourtant, ce renseignement pourrait être important pour identifier un élément sur la route. Dans ce cas, le système pourra obtenir les données d’un pipeline de capteur d’images.

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