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Les voitures autonomes bénéficieront bientôt de détecteurs plus efficaces en cas d’intempéries

Écrit par La rédaction Meilleurtaux . Mis à jour le 31 mars 2023 .
Temps de lecture : 3 min

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Femme prenant une video dans une voiture autonome.

Par mauvais temps, les lidars actuels tendent à devenir moins fiables. Pourtant, cette technologie est cruciale pour permettre aux véhicules autonomes de détecter les obstacles sur les routes. Une équipe de chercheurs américains travaille ainsi sur de nouveaux équipements insensibles aux intempéries. L’idée consiste à analyser le sol. Le dispositif ne sera pas ainsi affecté par les conditions météorologiques environnantes.

L’aspect sécuritaire des voitures autonomes représente actuellement une des préoccupations majeures des constructeurs et des professionnels de l’assurance auto. Incarnant le futur de l’industrie, ces véhicules devront notamment disposer de technologies performantes pour détecter et réagir face aux obstacles. Toutefois, jusqu’à présent, les lidars et les caméras se révèlent inefficaces en cas d’intempéries.

Pour y remédier, des étudiants américains ont développé un nouveau système basé sur des équipements capables de pénétrer le sol par impulsions électromagnétiques. De cette manière, les capteurs pourront détecter les obstacles rencontrés indépendamment des conditions météorologiques. La technologie est encore en phase d’expérimentation, mais se révèle prometteuse sur le long terme.

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Une innovation à suivre

Des doctorants du MIT (Massachusetts Institute of Technology) ont récemment publié leurs travaux portant sur la réduction des failles des lidars et des caméras des véhicules autonomes. Ces chercheurs du CSAIL (laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle) aspirent à améliorer la sécurité de la voiture du futur.

Ils ont ainsi créé un nouveau système développé à partir de la technologie GPR (radar à pénétration du sol) pour émettre des impulsions électromagnétiques souterraines. Le dispositif analyse la composition du sol (racines, roches, etc.) pour dresser une cartographie alternative de la route. Formée d'empreintes digitales souterraines, cette carte permettra à la voiture d’avoir des repères, indépendamment des intempéries.

Dans le cadre de leurs travaux, les chercheurs du MIT ont utilisé un GPR créé par leurs homologues du laboratoire Lincoln. Les expérimentations se sont déroulées sur six mois et n’ont nécessité aucune conduite en conditions réelles. Durant cette période, l’équipe du CSAIL a noté une marge d’erreur de l’ordre de 2,5 centimètres par temps neigeux.

Les fortes pluies semblent, en revanche, plus éprouvantes pour le radar de localisation à pénétration du sol. En effet, dans ce cas de figure, la marge d'erreur atteint les 14 centimètres. Ce résultat s’explique par les changements de la composition du sol avec les infiltrations d’eau sur les routes, d’après les chercheurs.

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Des repères peu fiables en cas d’intempéries

En général, les voitures autonomes utilisent des caméras, des capteurs et des lasers pour dresser en temps réel des cartes de leur environnement direct. Toutefois, ces systèmes peuvent être brouillés en cas d’intempéries comme les fortes pluies ou les temps particulièrement neigeux. Les informations sont, dans ces circonstances, transmises par intermittence, ce qui peut affecter la fiabilité des cartes.

Dans la pratique, les dysfonctionnements des lidars et des capteurs affectent gravement le niveau de sécurité de la voiture sans chauffeur. En effet, le système de conduite dépend entièrement de ces équipements pour s’orienter. Ainsi, dès que ces derniers perdent en fiabilité, le véhicule devient plus dangereux pour les passagers et les autres usagers de la route.

Pourtant, les marquages au sol ne sont pas toujours visibles, les caméras peuvent être endommagées par la pluie et les panneaux de signalisation sont parfois recouverts de boue, de neige ou autre. Dans tous les cas, un conducteur humain peut facilement s’accommoder de ces problèmes, surtout sur les trajets connus.

En revanche, la voiture autonome se réfère systématiquement à la carte qu’elle peut créer en temps réel. Dans ce contexte, la neige, la pluie, le brouillard, etc. peut induire une marge d’erreur trop importante dans la cartographie et entraîner des conséquences dramatiques.

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