Mesurent la vitesse ou la distance parcourue par un véhicule.
En savoir plusLes voitures autonomes
Quels systèmes peuvent améliorer la détection et l'analyse des obstacles sur la route d'une voiture autonome ?
Emilie Marine Thomas
INTRODUCTION À LA VOITURE AUTONOME
La voiture autonome est un véhicule capable de se déplacer de manière autonome, c'est à dire sans aucune intervention du conducteur sur le volant, la boite de vitesse, le frein ou encore les clignotants. Ses déplacements se doivent d'être sans risques et de s'adapter aux utilisateurs voisins sur tous types de routes. Elle permet au conducteur de se déplacer sans exercer aucune vigilance sur la route et son environnement. La création de cette voiture autonome a toujours intéressé les constructeurs automobiles.
Cependant, c’est grâce au développement de capteurs plus précis et plus variés, ainsi qu'à l'augmentation de la puissance des processeurs numériques, que ce rêve a pu devenir réalité peu à peu.
Le premier véhicule automatique à rouler sans conducteur fut présenté au Japon en 1977 sur un circuit dédié et à une vitesse maximum de 30 km/h.
De nos jours, de nombreuses voitures sont déjà en partie équipées avec des systèmes qui leur apportent une certaine autonomie, comme le radar de recul depuis 1995, le régulateur de vitesse depuis 2000 ou encore le détecteur de lignes depuis 2015.
Le fonctionnement des voitures totalement autonomes reste tout de même très complexe et il doit encore s'améliorer sur plusieurs points afin d'assurer la sécurité de ses passagers et des autres usagers avant commercialisation à grande échelle.
Ainsi, nous nous sommes attachés, dans notre sujet de TPE, à découvrir comment fonctionnent les systèmes permettant la détection et l'analyse des obstacles sur la route d'une voiture autonome.
DETECTION DES OBSTACLES
Détectent les objets à distance
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Détection plus précise des obstacles
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Détection et estimation de la distance Voiture-obstacle
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Généralement utilisés pour l'aide au stationnement
En savoir plusANALYSE ET COMPREHENSION DE L'ENVIRONNEMENT
MISE EN PRATIQUE
Matériel :
- Robot Thymio : petit robot dont le but est d'apprendre les bases de la programmation en les rendant abordables par tous. Il est muni de capteurs ultrasons à l'avant, à l'arrière et en dessous.
- Deux logiciels : Aseba et Blockly
- Aseba, destiné aux enfants, est un logiciel facile à utiliser grâce à des commandes représentées par des blocs à positionner successivement.
- Blockly, est un outil de programmation plus complet, ressemblant au logiciel Scratch avec des blocs visuels plus nombreux et plus complexes, avec des commandes de répétition, de conditions...C'est ce logiciel là que nous avons utilisé lors de notre visite à L' école des Mines le 17 décembre 2018. Nous avons été accueillis par Céline Neau qui nous a laissé un robot Thymio à disposition.
Nous avons réalisé différents programmes pouvant illustrer des situations que rencontrerait une voiture autonome :
- Le robot devait s'arrêter 3 secondes lorsqu'il repérait une bande noire qui représentait un stop, puis repartir.
- Lorsqu'un piéton traverse la route, le robot devait s'arrêter jusqu'à disparition de l'obstacle de son champ de vision.
- Si un obstacle était présent sur le bord de la route, et que la voie d'en face était libre, le robot doit se décaler pour éviter l'obstacle. En revanche, s'il repérait un obstacle sur la voie d'en face en plus de l'obstacle sur le coté, il devait s'arrêter.
- Le robot devait suivre une voiture, s'arrêter lorsqu'elle freinait, puis repartir lorsque la voiture de devant repartait.
Toutes ces expériences sont visibles sur la vidéo montée par nos soins qui présente nos résultats.
Elle est disponible sur https://www.youtube.com/watch?v=JpuI-1xz2b4&feature=youtu.be
Analyse des résultats :
Nous avons pu réaliser et comprendre la programmation du robot Thymio pour toutes les situations citées ci-dessus. Nous nous sommes rapidement aperçus de la complexité du codage pour arriver à imiter les situations réelles.
De même, nous avons perçus très vite la nécessité d'ajouter à cette programmation de l'intelligence artificielle afin que le robot ne se contente pas de répondre à une situation donnée mais résonne.
Par exemple, dans la situation 1 correspondant à l'arrêt au stop pendant 3 secondes, on se rend vite compte, qu'en situation réelle, la voiture ne peut pas redémarrer systématiquement au bout de 3 secondes sans avoir effectuer au préalable des contrôles et sans réagir de manière intelligente face à la situation.
CONCLUSION
Pour conclure, nous pouvons dire que la voiture autonome a fait de grands progrès ces dernières années grâce à de nouveaux capteurs et de nouvelles méthodes d'analyse.
Les voitures peuvent détecter les obstacles sur leur route grâce à plusieurs capteurs de différents catégories répondant à différents besoins.
Par exemple le lidar ou les capteurs ultrasons ont permis l'amélioration de la détection d'éventuels obstacles en donnant à la voiture une vision efficace dans presque toutes les situations.
La voiture ne peut cependant pas fonctionner seulement avec des capteurs puisqu'il est nécessaire d'avoir une intelligence artificielle qui analyse les données récoltées.
Cette analyse a aussi progressé et l'arrivée de l'intelligence artificielle a permis aux ingénieurs de répondre à de nombreuses problématiques comme le traitement des situations imprévues puisque que la voiture autonome est capable d'apprendre de ses erreurs. Cependant, la voiture autonome manque encore de fiabilité et il est nécessaire de continuer à développer l'intelligence artificielle.
La voiture autonome n'est donc pas tout à fait au point mais nous pouvons affirmer que dans un futur proche nous pourrons voir sur nos routes des véhicules autonomes sans aucun conducteur au volant...
Nous ne l'avons pas abordé dans notre compte-rendu mais nous nous sommes rendus compte que de nombreux problèmes juridiques subsistent et empêchent la mise en production à grande échelle. Cela pourrait être un sujet tout aussi intéressant.
BIBLIOGRAPHIE
Introduction :
Voiture autonome, Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/V%C3%A9hicule_autonome
Article "sous le capot de la voiture autonome" Le Monde, 8 décembre 2016 p.2
Capteurs radar:
Article Futura Science du 11 novembre 2016 sur le fonctionnement des radars
Disponible sur : https://www.futura-sciences.com/sciences/dossiers/aeronautique-furtivite-169/page/3/
Avantages et inconvénients
Disponible sur : https://www.annabac.com/annales-bac/les-ondes-au-service-de-la-voiture-du-futur
Pour les ondes électromagnétiques :
disponible sur. : http://waple.e-monsite.com/pages/physique/etude-des-oem.html
Capteurs odomètre :
Odomètre, Wikipédia : https://fr.wikipedia.org/wiki/Odomètre
article sur le fonctionnement de l'odomètre du 10 avril 2009
disponible sur : http://www.autotekno.com/odometre.php
Capteurs ultrasons :
fonctionnement des ultrasons :
disponible sur : https://www.superprof.fr/ressources/scolaire/physique-chimie/terminale-s/ondes-periodiques/son-ultrason.html
Avantages et inconvénients :
disponible sur : https://www.eeca.eu/capteur-ultrason-une-technologie-de-pointe/
Intelligence artificielle :
https://www.inprincipio.xyz/recherche/
Deep learning :
Voiture autonome : Quelle intelligence artificielle sous le capot ?, Le Journal du net, publié par Antoine Crochet-Damais le 28 novembre 2018
Disponible sur : https://www.journaldunet.com/solutions/dsi/1419219-voiture-autonome-l-intelligence-artificielle-sous-le-capot/
Logique floue :
Introduction à la logique floue
Disponible sur : https://franck-dernoncourt.developpez.com/tutoriels/algo/introduction-logique-floue
Disponible sur : https://openclassrooms.com/fr/courses/1288291-introduction-a-la-logique-floue
Que signifie la logique floue ?
Disponible sur : https://whatis.techtarget.com/fr/definition/logique-floue
Sites internet : Utilisés pour plusieurs parties
La voiture autonome , CEA du 22 novembre 2017
Disponible sur : http://www.cea.fr/comprendre/Pages/nouvelles-technologies/essentiel-sur-voiture-autonome.aspx
L'intelligence artificielle prend le contrôle d'un volant de voiture, auto-moto, publié le 20 février 2018 par Jean-Luc Moreau
Disponible sur : https://www.auto-moto.com/green/lintelligence-artificielle-va-prendre-volant-de-voiture-159054.html
Les yeux et les oreilles des voitures autonomes, BFM busines, publié le 10 octobre 2016 par Adeline Raynal
Disponible sur : https://bfmbusiness.bfmtv.com/entreprise/les-yeux-et-les-oreilles-des-voitures-autonomes-1046362.html
Les failles de la voiture autonome, Science et avenir, publié le 25 mai 2018 par Arnaud Devillard
Disponible sur : https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/transports/les-failles-de-la-voiture-autonome_123502
Les vrais défis du véhicule autonome, Usine Digitale, publié le 7 janvier 2015 par Pauline Ducamp
Disponible sur : https://www.usine-digitale.fr/article/capteurs-donnees-interpretation-les-vrais-defis-du-vehicule-autonome.N306299
Quel cerveau pour la voiture du futur ? l'Atelier , publié le 18 septembre 2017 par Alain Clapaud
Disponible sur : https://atelier.bnpparibas/smart-city/article/cerveau-voiture-futur
Comment les voitures autonomes peuvent-elles "voir" ?, autoblog, publié le 29 mai 2018
Disponible sur : https://autoblog.amag.ch/fr/comment-les-voitures-autonomes-peuvent-elles-voir/
Videos YouTube :
Documentaire ARTE : L'intelligence artificielle va-t-elle nous dépasser ? du 29 septembre 2018 réalisé par Guilain Depardieu et Thibaut Martin
Regardé le 15/10 de 25 à 32 minutes sur https://www.youtube.com/watch?v=BdYDpM9eJ0M
Vidéo de Lê Nguyên Hoang sur les réseaux de neurones publiée le 17 septembre 2018
Disponible sur : https://www.youtube.com/watch?v=8qL2lSQd9L8
Vidéo de Lê Nguyên Hoang sur les réseaux très profonds publiée le 5 novembre 2018
Disponible sur : https://www.youtube.com/watch?v=Fo2FyUxxrEY
Vidéo réalisée par le Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives ( CEA ) et l'Esprit Sorcier sur le fonctionnement de la voiture autonome
Disponible depuis le 23 novembre 2017 sur : https://www.youtube.com/watch?v=49t5hph7bTM
Vidéo sur les différents concepts de l'intelligence artificielle
disponible sur : https://www.youtube.com/watch?v=SfOoRsUj9kQ
Articles de journaux :
Sous le capot de la voiture autonome, Le Monde, 8 décembre 2016 p.2
Sciences et vie " spécial auto"
Images :
La plupart des images que vous trouvez sur ce site sont libres de droit, prises par nous mêmes, tirées sur la base de données des photos de site123 ou notées ci-dessous.
Odomètre : https://fr.wikipedia.org/wiki/Odomètre
Spectre électromagnétique : http://www.lesmysteresdarkebi.com/archives/2017/01/16/34804807.html
Ondes sonores : https://sites.google.com/site/lesondanslemondeanimal/qu-est-ce-que-le-son/1-2---ultrason-et-infrason
Schéma expliquant le Deep Learning tiré du site : https://www.technologies-ebusiness.com/enjeux-et-tendances/le-deep-learning-pas-a-pas
Pour le machine learning et deep learning : https://www.linformaticien.com/dossiers/intelligence-artificielle-de-la-theorie-a-la-pratique.aspx
Illustration des différents capteurs : https://www.annabac.com/sites/default/files/depot/images/2014/rootcontentpannalesAnnabac2016PhysiqueChimieTleSpcontentroot/e5b1a66e2ec57d9bcd07ff4aef075ae7.png
Photo de la caméra embarquée : http://ww2.autoscout24.be/info/mz_home/mz_dtsearchentrypoint.aspx?article=116332
A PROPOS DE NOUS
Nous sommes en 1S3 au Lycée Simone Weil à Saint-Priest en Jarez dans la Loire.
Pour nos travaux personnels encadrés nous avons choisi un sujet qui nous intéressait et avant tout qui nous intriguait : le fonctionnement d'une voiture autonome. Puisque d'après nous cela va intervenir beaucoup dans notre vie future.
Calemard Emilie
Davier Marine
Salah Thomas
Pour nos travaux personnels encadrés nous avons choisi un sujet qui nous intéressait et avant tout qui nous intriguait : le fonctionnement d'une voiture autonome. Puisque d'après nous cela va intervenir beaucoup dans notre vie future.
Calemard Emilie
Davier Marine
Salah Thomas
