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L'Usine Auto

[Vidéo] Un nouvel outil du MIT donne aux véhicules autonomes la clef des champs

Simon Chodorge , , , ,

Publié le

Vidéo Comment aider les véhicules autonomes à se repérer dans des environnements ruraux ? Des chercheurs américains du MIT ont développé une solution qui permet aux voitures autonomes de définir leur trajectoire sans avoir besoin d'une cartographie 3D ou de marquages au sol.

[Vidéo] Un nouvel outil du MIT donne aux véhicules autonomes la clef des champs
Des chercheurs du Computer Science & Artificial Intelligence Lab du MIT ont développé une solution pour véhicule autonome.
© MIT CSAIL

En ville ou sur autoroute…Nous avons l’habitude de voir les véhicules autonomes testés dans des environnements balisés. Mais qu’en est-il des chemins vicinaux, des routes forestières et autres voies départementales qui font la finesse du maillage des infrastructures françaises ? En campagne, il n’y a pas de feux de circulation, pas de marquages au sol et surtout pas toujours de carte haute définition. Pour un véhicule autonome, c’est comme avancer en plein brouillard.

Des chercheurs du Computer Science & Artificial Intelligence Lab du MIT ont développé une solution permettant à une voiture autonome de s’orienter dans ce type de contextes non cartographiés. Et pour ce faire, le véhicule s’appuie uniquement sur ses capteurs.

Le véhicule calcule sa trajectoire grâce aux capteurs LiDAR

Au lieu de se baser sur une carte en 3D pour anticiper les virages et la route, le véhicule génère une série de points de passage locaux grâce aux capteurs LiDAR. Le capteur calcule cette trajectoire en estimant les limites de la route grâce aux différences de relief entre le paysage alentour et la voie de circulation. Avec cet équipement et de simples données GPS, la voiture est capable de prévoir sa trajectoire avec une avance de 30 mètres. Cet outil, élaboré par les chercheurs américains avec l’aide de Toyota, est baptisé MapLite.

MapLite lutte encore un peu avec certaines conditions : dans les routes de montagne, il gère mal les changements brusques de pente. Il pourrait néanmoins servir à améliorer la technologie des véhicules autonomes et leur capacité à évoluer dans n’importe quel environnement sans dépendre de cartes HD ou d'une infrastructure communicante.

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