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Formation en intelligence artificielle pour les voitures autonomes

Au fur et à mesure que les systèmes de contrôle à bord des véhicules continuent d’évoluer, les stratégies de validation en coulisses nécessaires à leur développement doivent également progresser. Les nouvelles innovations en matière de connectivité et d’automatisation exigent que les équipementiers et les équipementiers conçoivent de nouvelles méthodes d’essai pour vérifier le fonctionnement et la sécurité des systèmes proposés.

Il n’est pas surprenant de constater qu’un certain nombre de nouvelles installations d’essai qui vont au-delà des bancs d’essai de véhicules traditionnels font leur apparition dans le monde entier. Ces nouvelles installations ne sont pas sans rappeler les  » villes de sécurité  » où l’on apprend aux enfants les règles de la route en vendant des charrettes dans des villages miniatures sous l’œil attentif des enseignants et des policiers volontaires. Cependant, ces nouvelles installations sont strictement réservées aux adultes. Ils sont destinés à servir d’arènes de formation pour les  » cerveaux électroniques  » qui sont à l’étude pour le déploiement dans les voitures autonomes de niveau X – les systèmes d’apprentissage approfondi ADAS (Advanced Driver Assistance System) et AI (Artificial Intelligence) qui sont chargés de piloter des véhicules en toute sécurité ici et là à partir de certaines données de capteurs.

Le meilleur des mondes

Les installations de formation autonomes de niveau X doivent, bien sûr, être grandeur nature afin de pouvoir accueillir des véhicules et des situations réelles, et doivent avoir des caractéristiques reconfigurables afin de s’adapter à divers scénarios et situations, et ainsi de suite. En conséquence, les étiquettes de prix de ces installations contiennent beaucoup de zéros.

Ces installations sont destinées à desservir les marchés en plein essor des systèmes d’aide à l’auto et des véhicules autonomes, dans le sens de la construction et de l’avenir. Mais il faut se demander : viendront-ils ? Cliquez sur ce lien pour en savoir plus.

Installation X

Supposons que nous ayons les moyens de créer un tout nouveau terrain d’essai moderne pour les clients autonomes de niveau X, où des bâtiments, des piétons et d’autres éléments d’infrastructure sont installés sur, disons, des systèmes de voies ferrées afin de permettre une reconfigurable pour les essais ADAS et AI. Nous construisons cette installation, puis nous invitons certains équipementiers à apporter leurs prototypes de véhicules, équipés de systèmes de commande et de capteurs embarqués, et ainsi de suite, puis nous les relâchons.

Si les voitures ne se comportent pas correctement, les équipementiers ont la possibilité d’apporter des changements et de répéter leurs expériences dans un environnement contrôlé, tout comme ce serait le cas avec les essais au sol traditionnels. Tout cela a un sens. Enfin, presque.

La sécurité d’abord

Il ne fait aucun doute que lâcher des véhicules expérimentaux dans des villes sûres est une approche beaucoup plus sûre, plus contrôlée et plus reproductible que ne l’est le paradigme du Far West de la conduite dans l’ombre publique. Cependant, les partisans de l’ombrage public soutiennent que les villes sécuritaires, aussi reconfigurables soient-elles, ne peuvent offrir les environnements d’apprentissage ultra-riches nécessaires à une formation adéquate en IA.

Fondamentalement, les questions vont dans ce sens : Si un système de contrôle d’un véhicule IA est chargé d’assurer le transport point à point en toute sécurité d’une « nacelle » contenant des êtres humains vivants qui respirent, comment pourrait-il être validé pour la sécurité avec un degré de confiance ? Combien d’examens physiques sont nécessaires, et de quel type ? Ou, comme on le dit plus communément : combien de millions de kilomètres d’essai/de conduite doivent être accumulés pour garantir la sécurité de la nacelle ?

Ces questions sont peut-être désuètes par nature en raison du cadre de référence à partir duquel elles sont posées. Peut-être que l’approche de l’approbation des SAA et de l’IA a moins à voir avec les tests physiques qu’on pourrait l’imaginer….

Sauvetage virtuel

La simulation offre déjà des solutions validées qui s’adaptent à l’ingénierie de véhicules complets dans le contexte d’environnements et de scénarios complexes et variables. Si les participants humains peuvent interagir d’une manière ou d’une autre avec ces environnements virtuels (comme c’est déjà le cas avec les simulateurs Driver-in-the-Loop (DIL) de classe ingénierie), eh bien, le problème est déjà résolu.

Il n’est pas nécessaire de faire glisser des bâtiments physiques ou des cibles piétonnes sur des rails ; il n’est pas nécessaire d’accumuler X millions de kilomètres sur les routes publiques ; il n’est pas nécessaire d’attendre que la pluie ou la neige tombe ou que le soleil se couche pour faire des expériences de conduite nocturne, etc. De riches tableaux d’expériences de validation ne sont qu’à un clic de souris.

Il suffit d’adopter les solutions de simulation DIL existantes, de classe ingénierie, qui permettent à des personnes réelles de se connecter (en tant qu’observateurs et/ou participants) avec des mondes virtuels infiniment variables. Les tests en situation réelle avec du matériel réel seront toujours un élément clé du développement de produits – comme il se doit. Mais les aspirations autonomes de niveau X ne se réaliseront probablement pas si le test virtuel de puissance n’est pas reconnu et exploité.

Les simulateurs DIL d’Ansible Motion sont conçus comme des outils pratiques pour le développement de véhicules. Pour en savoir plus sur nos approches et technologies uniques, téléchargez notre livre blanc GRATUIT, « Les 10 avantages des simulateurs DIL Ansible Motion ».

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