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Conduite autonome
Test oculaire pour les voitures autonomes
Les voitures qui naviguent de manière autonome de A à B devraient être banalisées dans quelques années. Mais la route vers l'homologation est encore longue. Un aspect important : comment pouvons-nous dire si une voiture à moteur est devenue "aveugle" avec l'âge, c'est-à-dire si les capteurs doivent être remplacés ? Une chercheuse de l'Empa et son équipe cherchent une solution.
La Lexus RX-450h, longue de cinq mètres, mène une vie plutôt paisible à l'Empa. Elle n'est pas autorisée à faire de longs trajets. Au lieu de cela, le SUV fait consciencieusement sa ronde sur une piste spéciale de 180 mètres de long dans une cour séparée du campus de l'Empa. Le paysage n'est pas particulièrement spectaculaire : la caméra Mobileye derrière le pare-brise voit des marques de voie fraîchement peintes sur du béton décrépit ; le lidar Velodyne balaie la façade de la fenêtre du même bâtiment de laboratoire à chaque tour ; et le radar Delphi derrière la calandre de la Lexus mesure régulièrement la distance qui le sépare des cinq poubelles en fer blanc installées à gauche et à droite du parcours.
Au même moment, en Californie...
A des milliers de kilomètres à l'ouest, sur la côte Pacifique des Etats-Unis, les choses semblent un peu plus dramatiques. "Wow, je ne pensais pas que la voiture pouvait faire ça", dit Sam Altman. Il est le directeur général d'OpenAI, une société d'intelligence artificielle dans laquelle Elon Musk et Microsoft sont impliqués. Altman regarde une vidéo avec Kyle Vogt. Kyle Vogt est directeur technique et co-fondateur de Cruise LLC, qui fait maintenant partie de General Motors. La vidéo est également disponible sur Youtube et montre comment un véhicule d'essai de Cruise traverse San Francisco pendant 75 minutes et maîtrise toutes les situations de conduite en ville avec très peu d'intervention des programmateurs. Il dépasse les camions à ordures immobiles même lorsque le trafic en sens inverse est déjà en vue, et peut tourner à gauche de manière indépendante aux petits carrefours même lorsque les piétons veulent traverser la voie en même temps.
La communauté des fans de Tesla a également publié des vidéos euphoriques à la fin du mois d'octobre 2020. Certains bêta-testeurs du logiciel de Tesla ont reçu une version pré-livrée qui permet à la voiture de naviguer de manière autonome dans les zones résidentielles. Un Youtuber nommé TeslaRaj ponctue sa vidéo enthousiaste de musique de violon et montre comment sa voiture s'arrête aux feux rouges, respecte strictement les limites de vitesse et manœuvre de manière autonome autour des voitures garées.
La confiance, c'est bien, le contrôle, c'est mieux
Si les Californiens sont déjà si avancés, quel sens cela a-t-il de se promener dans une arrière-cour de Dübendorf ? Miriam Elser peut vous l'expliquer. Elle travaille dans le laboratoire des systèmes de propulsion des véhicules de l'Empa et est responsable du projet Lexus. Avec ce projet, l'Empa innove : jusqu'à présent, elle travaillait sur les groupes motopropulseurs, les carburants renouvelables et l'épuration des gaz d'échappement ainsi que sur l'exploitation des véhicules. Maintenant, pour la première fois, elle s'intéresse aux voitures qui se conduisent de manière autonome.
"Nous étudions comment ces capteurs fonctionnent dans différentes conditions environnementales, quelles données ils collectent et quand ils font des erreurs ou même échouent", explique la chercheuse. "Tout conducteur humain doit passer un examen de la vue avant de pouvoir obtenir un permis de conduire. Les conducteurs professionnels doivent répéter ce test régulièrement. Nous voulons développer un test visuel pour les véhicules autonomes afin qu'ils soient fiables même lorsqu'ils ont plusieurs années et des milliers de kilomètres au compteur".
Le sujet a été traité jusqu'à présent de manière assez magistrale : Parmi plus de 1 000 documents de recherche publics sur la conduite autonome publiés au cours des cinq dernières années, seule une vingtaine traite de la qualité des données des capteurs.
Le traitement des données se fait littéralement dans une "boîte noire". Le savoir-faire vaut beaucoup d'argent et est soigneusement gardé par Google, Apple, Tesla, Cruise LLC et les autres grands constructeurs qui font des recherches sur les véhicules autonomes. Ils ne baissent pas leur garde.
L'aiguille dans la botte de foin des données
La qualité des capteurs joue un rôle important dans l'homologation éventuelle des voitures à conduite autonome pour les transports publics. La sécurité de fonctionnement de ces voitures relève de la compétence de l'Office fédéral des routes (OFROU), qui soutient financièrement les travaux de recherche. L'OFROU veut pouvoir évaluer la fonctionnalité des systèmes autonomes à intervalles réguliers - et indépendamment des fabricants. Les experts de l'autorité veulent également permettre de mener une sorte d'"audition de témoins" si une voiture à conduite autonome a été impliquée dans un accident. Le problème ici est que les capteurs collectent d'énormes quantités de données par seconde. L'analyse de ce flot de données brutes serait déraisonnable pour les enquêteurs sur les accidents. La loi devra donc, à un moment donné, préciser quelles données doivent être stockées dans la voiture et rendues accessibles pour les enquêtes.
De plus, l'OFROU se prépare à approuver des essais sur le terrain avec des véhicules à conduite autonome sur la voie publique. Mais comment juger quand cela devient dangereux ? Où les capteurs échouent-ils et où commettent-ils des erreurs si graves que le test doit être interrompu ou modifié ? Même pour le suivi de ces essais sur le terrain, il est nécessaire de pouvoir évaluer rapidement et précisément la "vue et le jugement" de la conduite autonome des voitures.
Le projet fait partie d'une initiative de numérisation du Centre suisse de compétence pour la recherche énergétique dans le domaine de la mobilité (CSRE Mobilité), cofinancée par Innosuisse, l'Office fédéral des routes (OFROU) et des partenaires commerciaux. Tandis que l'Empa étudie les capteurs disponibles dans le commerce et utilisés dans la pratique, l'Institut fédéral de métrologie (METAS) analyse les mêmes capteurs en laboratoire. La prochaine génération de capteurs pour véhicules fait également déjà l'objet de recherches. Cette partie du projet est réalisée par l'Institut des systèmes dynamiques et de la technique de commande de l'ETH Zurich.
La prévention des accidents
Il ne reste pas beaucoup de temps pour développer des méthodes d'évaluation de base pour les voitures à conduite autonome. La concurrence autour des voitures particulières est énorme, et l'industrie automobile pourrait bientôt équiper ses véhicules à cette fin.
La question de savoir si les voitures qui se conduisent seules peuvent éviter les accidents et la circulation fait l'objet de nombreuses recherches. De bons cadres réglementaires sont essentiels. Mais la tendance des logiciels automobiles à soutenir de plus en plus la conduite est irréversible.
|Lexus RX-450h|
|Groupe motopropulseur hybride|
|Moteur à essence V6 de 3,5 litres 183 kW/249 ch|
|Deux moteurs électriques de 123 kW et 50 kW|
|Accélération (0-100 km/h) : 7,8 s|
|Vitesse maximale : 200 km/h|
|Kit de conversion en véhicule autonome de autonomoustuff.com. L'accélérateur, le frein, la direction, la boîte de vitesses, le klaxon, les clignotants et les feux de route peuvent être commandés à distance|
|Kit de démarrage pour véhicule autotracté de autonomoustuff.com|
|Ordinateur de pilotage "AStuff Nebula", lidar Velodyne, caméra Mobileye, Radar Delphi Aptiv ESR et système d'exploitation du robot (ROS)|
Automotive Powertrain Technologies
Tél. +41 58 765 47 74
Scientific Paper "Automated Driving Sensor Testing Vehicle" (pdf, 151 pages) available as download here
Forschungsprojekt ASTRA 2019/004 auf Antrag des Bundesamtes für Strassen (ASTRA), Juli 2021
Report in english language
+ Zusammenfassung (German) and Résumé (French)
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