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Les piétons, un casse-tête majeur pour les voitures autonomes

Le concept iNext avec ses nombreux capteurs.

Le concept iNext avec ses nombreux capteurs. - DP

Les identifier, mais surtout interpréter leurs intentions, fait partie des points cruciaux pour faire rouler des voitures autonomes en ville.

Des cases rouges pour les objets fixes, de grands cubes verts pour les objets qui sont en mouvement: la modélisation informatique du monde tel que le perçoit le concept futuriste BMW iNext apparaît assez binaire. Sur l’écran d’ordinateur qui se trouve juste à côté du prototype de voiture autonome, dans l’espace où il est présenté à l'occasion du salon Los Angeles (Californie), la circulation automobile apparaît finalement très simple.

Prévoir l'imprévisible

Mais l’approche s’avère soudain plus complexe si l’on rajoute un facteur: les piétons. Interpréter leur comportement et leurs intentions relève de la nécessité absolue afin de développer des voitures autonomes en milieu urbain. Les premières navettes grand public parcourront certes des territoires restreints, comme Waymo One dans l’agglomération de Phoenix (Arizona). Et elles y croiseront bien des piétons

"Le cas des piétons, ou des cyclistes, est critique. Prévoir leurs actions est difficile, beaucoup plus difficile qu’anticiper les réactions des autres véhicules, dont on va facilement savoir comment il va tourner dans une rue", nous explique Klaus Büttner.

Cet ingénieur a en charge tout le développement logiciel pour la voiture autonome chez BMW. Car sans l’algorithme qui décryptera l’action des piétons, les cinq caméras Mobileye, des cinq Lidars (laser-scanner pour une vision à 360° autour du véhicule), des radars et autres caméras qui ceinturent l’iNext ne servent pas à grand-chose.

"Un piéton change très rapidement de direction, c’est un véritable problème", résume Klaus Büttner. 

La mort d’une piétonne en mars dernier aux Etats-Unis, percutée par un Volvo XC90 autonome opéré par Uber, a sans aucun doute démontré que savoir identifier un piéton, et ce qu’il va faire n’était pas évident. Les capteurs du véhicule avaient en effet détecté la passante, mais le système d’exploitation créé par Uber a conclu à un bug. Le véhicule n’a pas freiné, laissant la décision au superviseur qui n'avait malheureusement pas réagi.

Technologies de pointe

Au salon de Los Angeles, Volvo présente d’ailleurs plus en détail son partenariat signé en juin avec le californien Luminar, un fabricant de Lidar. L’un des points porte sur la distinction des piétons, où sont leurs bras, leurs jambes. Grâce à des impulsions laser, la technologie Luminar permet de "voir" à 200 mètres. Grâce à un algorithme maison, Luminar modélise en 3D les images détectées par les radars.

"A partir des pixels des images, enregistrées par les différents capteurs du véhicule, un algorithme doit définir la trajectoire de ces pixels, donc celle du piéton, nous explique Franck Cazenave, responsable innovation et marketing chez Bosch France. Mais il faut aller au-delà. Selon ce mouvement, l’algorithme doit cibler le buste, voir comment bougent les bras, est-ce que les bras sont à une même personne. Ce sont des indications qui déterminent le mouvement du piéton, et permettent de créer des règles d’actions". 

Les constructeurs modélisent ainsi en laboratoire des scénarios avec des piétons qui s’arrêtent, qui traversent, qui hésitent, et les testent en simulateur. Si ces scénarios sont validés (c'est à dire que le système d’exploitation qui sera dans le véhicule a agi en toute sécurité) les scénarios sont injectés dans les véhicules en tests. Comme un apprentissage en laboratoire des bons réflexes.

"Il est impensable de mettre sur la route des algorithmes qui n’ont pas été testés au préalable, poursuit Franck Cazenave. Le véhicule autonome vise à améliorer la sécurité routière, on tend vers des temps de réaction deux à trois fois plus élevés que ceux d’un être humain". 
Pauline Ducamp