Les algorithmes de voiture autonome deviennent de plus en plus une réalité.
Mais comment fonctionnent-ils ?
Quelle est l’histoire intérieure sur les algorithmes de voiture autonome?
Cet article de blog répondra à ces questions. Cela expliquera également ce qui les rend si dangereux pour les piétons, les cyclistes et les autres conducteurs – et pourquoi nous devrions nous en inquiéter.
Tout d’abord, parlons du fonctionnement réel de ces systèmes d’IA. Le cœur de tout algorithme d’auto-conduite est un réseau de neurones profonds (DNN). Les DNN utilisent un réseau de neurones artificiels pour représenter les données en couches: couche d’entrée, couche(s) cachée(s) et couche de sortie. Ils sont connus pour avoir de nombreux paramètres qui les rendent difficiles à entraîner. Heureusement, il existe de nombreux types de techniques d’apprentissage qui peuvent aider à atténuer ce problème. Par exemple, nous pouvons utiliser la pré-formation et l’apprentissage par transfert pour rendre le processus de formation plus rapide et plus précis.
Il existe différents types de DNN: les couches convolutives, les couches récurrentes (RNN) et les couches d’anticipation (FF) sont toutes largement utilisées dans les applications d’apprentissage en profondeur telles que les algorithmes de voiture autonome. Les couches convolutives appliqueront un noyau ou un filtre pour extraire des caractéristiques de haut niveau d’une entrée afin que chaque élément de la sortie ait des dimensions très similaires par rapport à la couche précédente. Les RNN tirent parti des dépendances temporelles, ce qui signifie qu’ils peuvent être utilisés dans des situations où vous devez comprendre comment quelque chose change au fil du temps, comme la compréhension de la parole ou la détection d’objets dans des images/vidéos. Les couches Feedforward capturent mieux les dépendances spatiales, c’est pourquoi elles sont couramment utilisées dans des tâches de classification très précises.
Pour former ces DNN, nous pouvons utiliser l’une des deux techniques suivantes : l’apprentissage supervisé ou l’apprentissage non supervisé. Avec l’apprentissage supervisé, la sortie souhaitée pour chaque entrée est donnée au modèle pendant la formation; cela fonctionne généralement mieux lorsqu’il existe une étiquette disponible qui correspond à chaque observation. L’apprentissage non supervisé consiste à utiliser un ensemble de données non étiqueté et à lui donner des fonctionnalités pour qu’il puisse les regrouper avec des modèles par lui-même. Cette approche nous permet de classer les objets sans étiquettes, ce qui rend les algorithmes de voiture autonome particulièrement uniques par rapport à la plupart des autres applications de vision industrielle où les étiquettes sont présentes dans presque tous les cas.
La prochaine étape dans la description des algorithmes des voitures autonomes consiste à comprendre ce qui les rend difficiles pour les piétons, les cyclistes et les autres conducteurs. La réponse à cette question réside dans la façon dont ces systèmes d’IA détectent les objets en mouvement. Par exemple, imaginez que vous êtes une voiture autonome approchant d’un passage pour piétons sans panneau d’arrêt ni feu de circulation. Lorsque le piéton appuie sur le bouton à l’intersection, il active un signal qui indique aux voitures qu’il a la priorité. Notre système d’IA doit s’appuyer sur ce signal radio sans fil afin de déterminer s’il doit ralentir ou s’arrêter.
Cela pose plusieurs problèmes : tout d’abord, les signaux RF sont souvent à courte portée, leur utilisation n’est donc pas idéale pour les algorithmes de voitures autonomes, car nous aurions besoin de monter des capteurs supplémentaires par-dessus ; nous aurions également besoin de plus d’infrastructures et d’une coordination à l’échelle de la ville pour que cela fonctionne. Deuxièmement, les radios sont souvent alimentées par batterie, elles peuvent donc ne pas être fiables dans certaines situations – bien que cela pose également un problème avec les piétons humains, pas seulement les systèmes d’IA. Troisièmement, s’il y a des interférences ou un manque de connectivité, notre système d’IA ne saura pas quand quelqu’un est sur le point de traverser ou s’il doit s’arrêter/ralentir. Le quatrième problème est que les algorithmes des voitures autonomes n’ont pas accès à ces types de signaux, car la plupart ne sont pas encore directement connectés aux réseaux sans fil locaux.
Cela signifie que les systèmes d’IA doivent s’appuyer sur d’autres types de données d’entrée pour naviguer aux intersections, telles que des caméras montées à l’extérieur, des caméras à l’intérieur de la voiture pour détecter les passagers et des capteurs sur les roues pour mesurer la vitesse. Cela pose également quelques problèmes: par exemple, si quelqu’un déclenche un feu de circulation avec une voiture RC ou un autre type de contrôleur, notre système d’IA pourrait avoir du mal à le détecter car aucune caméra n’est pointée vers cette intersection. Les feux de circulation nécessitent également de l’électricité afin qu’ils puissent tomber en panne dans certaines situations – et cela est particulièrement problématique si la batterie de notre voiture autonome meurt.
Cependant, il existe de nombreux autres défis liés à la formation des algorithmes de conduite automobile autonome. Par exemple, la première série de problèmes concernait principalement la détection d’objets alors que les piétons/cyclistes n’étaient pas présents car ils se déplacent beaucoup plus lentement que les voitures, de sorte que leurs vecteurs de vitesse ne seraient pas aussi grands que ceux des voitures. Cependant, nous approchons maintenant d’un point de basculement où les vitesses des voitures autonomes commencent à rivaliser avec celles des humanoïdes et c’est là qu’elles deviennent beaucoup plus difficiles à détecter.
Il y a aussi le problème des données de formation : si nous les formons avec trop d’échantillons d’une certaine ville, ils pourraient ne pas bien gérer les intersections dans d’autres villes. Il s’agit d’un problème particulièrement important pour des entreprises comme Google qui ont passé des années à voyager dans le monde entier pour cartographier chaque intersection afin que les systèmes d’IA puissent éventuellement être déployés n’importe où dans le monde. Vous pouvez en savoir plus sur ce sujet ici ou jeter un œil à cette série de vidéos sur la vision industrielle.
Comme il est difficile pour ces types d’algorithmes de naviguer dans les intersections, certains chercheurs développent de nouvelles méthodes qui reposent sur l’apprentissage par renforcement au lieu de l’apprentissage supervisé. Cette technique consiste à entraîner une voiture autonome à naviguer aux intersections en devinant au hasard ce qu’elle doit faire après chaque pas, par exemple si sa vitesse doit être accélérée ou décélérée et dans quelle direction. Il essaie un grand nombre d’actions jusqu’à ce qu’il apprenne le bon chemin de A à B, de la même manière que les animaux apprennent de leurs parents plutôt que d’être explicitement enseignés.
Bien entendu, les algorithmes d’apprentissage par renforcement reposent toujours sur des capteurs placés autour de la voiture, tels que des caméras qui détectent les piétons/vélos. L’un des avantages est qu’ils peuvent s’améliorer dans la gestion des intersections au fil du temps, car nous pouvons améliorer notre estimation initiale à chaque tentative consécutive. Un autre avantage est que ces systèmes ne nécessitent pas d’infrastructure coûteuse comme des feux de circulation et des émetteurs radio, même s’ils doivent toujours pouvoir détecter les personnes sans eux.
C’est pourquoi certains chercheurs sur les voitures autonomes commencent à utiliser les humains comme source supplémentaire de données de signal dans la mesure du possible. Avec une formation suffisante, ils peuvent fournir à nos systèmes d’IA des informations fiables sur les intersections à venir – et plus ils reçoivent de données, meilleure sera leur prise de décision. Cela pourrait également être utile pour d’autres tâches, comme aider nos compagnons robots à naviguer dans des zones surpeuplées ou même à trouver des objets cachés dans les maisons, car les robots s’appuient généralement sur des caméras/capteurs plutôt que sur la vue humaine.
Bien sûr, cette méthode a ses faiblesses – par exemple, les humains ne sont pas infaillibles et nous n’avons pas tous la même expérience de navigation dans les villes et il y a toujours une marge d’erreur lorsqu’il s’agit d’envoyer des instructions aux voitures autonomes. On ne sait pas à quel point nos algorithmes d’apprentissage automatique fonctionneront dans différents environnements, en particulier parce que la prise de décision humaine a tendance à être influencée par le paysage urbain lui-même, ce qui signifie qu’il est difficile de généraliser entre les emplacements. C’est pourquoi de nombreux experts recommandent toujours l’apprentissage supervisé jusqu’à ce que nous développions des modèles plus avancés capables de gérer ces problèmes.
Même s’il y a moins d’accidents de voiture autonome chaque année, ils se produisent généralement aux intersections où les chercheurs ont eu du mal à former les systèmes d’IA car les données sont soit incomplètes, soit tout simplement indisponibles pour certaines régions/pays, comme les zones rurales. Si vous souhaitez en savoir plus sur les défis supplémentaires associés au développement de véhicules autonomes, cliquez ici ou consultez cette série d’articles sur l’apprentissage par renforcement en profondeur.
Les voitures autonomes sont de plus en plus populaires dans le monde de la technologie. Les algorithmes de ces machines sont complexes, mais en les comprenant, vous pourrez comprendre ce qui fait qu’elles fonctionnent correctement.
Comment fonctionnent les voitures autonomes ?
En termes simples, la voiture utilise une série d’algorithmes pour traiter de grandes quantités de données de son environnement. Pour comprendre ce que cela signifie, il est important de comprendre ce qu’est un algorithme. En informatique, un algorithme est un ensemble de procédures ou de règles étape par étape qui définissent la manière dont les informations seront traitées et gérées. Les voitures autonomes utilisent ces algorithmes pour traiter certaines choses concernant leur environnement et faire des prédictions en fonction de celles-ci – par exemple, la vitesse à laquelle les objets se déplacent les uns par rapport aux autres. De nombreux types d’algorithmes peuvent être trouvés dans une voiture autonome : détection et classification d’objets, planification et prédiction de mouvement, localisation et cartographie (SLAM), etc. Ces calculs sont effectués par de nombreux types de capteurs différents, notamment des caméras et des scanners laser.
Les voitures autonomes utilisent une variété de capteurs différents pour suivre leur environnement. Certaines des principales technologies de capteurs utilisées dans les voitures autonomes sont le radar, le Lidar et l’imagerie optique. Le radar émet des ondes radio pour détecter les objets en les réfléchissant sur les surfaces – c’est bon pour voir des objets solides/grands, ce qui peut être difficile en utilisant uniquement des données optiques. Lidar est l’abréviation de Light Detection and Ranging – il utilise la lumière laser au lieu des ondes radio pour détecter des surfaces telles que les marquages routiers et les voies qui peuvent être difficiles à voir la nuit ou sous la pluie/la neige. L’imagerie optique est exactement ce à quoi cela ressemble : les caméras de la voiture captent des images qui incluent des éléments tels que des feux de circulation, des panneaux de signalisation, des piétons, etc. Le radar, le Lidar et l’imagerie optique sont tous importants pour améliorer la conscience de la voiture de son environnement.
Les voitures autonomes doivent faire plusieurs choses à la fois pour pouvoir fonctionner seules en toute sécurité. Ils doivent d’abord détecter l’environnement qui les entoure à l’aide des données de leurs différents capteurs, puis ils doivent traiter ces données en informations qui peuvent être utilisées pour déterminer les actions à entreprendre ensuite. Pour ce faire, les voitures autonomes utilisent des algorithmes qui fonctionnent comme un ensemble de procédures ou de règles que la voiture suit afin de faire des prédictions basées sur des indices environnementaux. Les technologies utilisées dans les voitures autonomes sont constamment améliorées avec chaque nouveau modèle déployé sur les routes – mais même si ces machines continuent de s’améliorer, elles ont encore un long chemin à parcourir avant de devenir courantes.
Qui sont les personnes derrière ces algorithmes ? Les voitures autonomes sont des machines complexes avec de nombreux processus différents en cours à l’intérieur à tout moment – c’est pourquoi il faut des équipes de professionnels dévoués pour les faire fonctionner correctement. Il existe d’innombrables carrières dans le monde des voitures autonomes, mais certaines des plus courantes incluent les ingénieurs en vision par ordinateur, les ingénieurs en robotique et les développeurs de logiciels. Chacun joue un rôle essentiel dans le développement ou l’amélioration de nouveaux modèles pouvant être utilisés à diverses fins. Non seulement cela, mais chaque nouvelle innovation offre des opportunités à ceux qui souhaitent s’impliquer dans son processus de production. La ligne de fond? Avec le temps et la recherche investis dans les voitures autonomes par des entreprises du monde entier, ce n’est qu’une question de temps avant que ces machines ne soient perfectionnées et mises en œuvre dans la société.
Quels sont les autres faits concernant les voitures autonomes? Si vous êtes intéressé à faire partie de cette industrie vous-même ou si vous voulez simplement en savoir plus sur la technologie qui permet de faire fonctionner correctement ces véhicules, visitez le cours suivant aujourd’hui.
Qu’est-ce qu’un algorithme ?
Un algorithme est un ensemble spécifique de règles qui sont suivies pour accomplir une tâche. Dans le cas des voitures autonomes, il s’agit d’un algorithme qui indique à la voiture les actions à entreprendre pour qu’elle se déplace et évite les obstacles tout en essayant de suivre les feux de circulation. Les voitures autonomes reçoivent des informations de capteurs sur la zone environnante que les algorithmes traitent et déterminent la meilleure façon de procéder. Cette technologie est très prometteuse car si elle était perfectionnée, elle serait plus sûre pour tout le monde sur la route car ces machines auront des temps de réaction parfaits au lieu des temps de réaction humains qui se sont avérés plus lents en raison de divers facteurs psychologiques. Ces algorithmes sont très prometteurs car ils pourraient potentiellement changer les transports tels que nous les connaissons, réduisant considérablement les accidents et les décès en rendant la conduite beaucoup plus sûre. Le problème, cependant, est que la recherche sur cette technologie est encore très récente, ce qui signifie que son avenir n’est pas encore clair. De nombreux facteurs doivent être pris en compte lors de la mise en œuvre de ces algorithmes, tels que les conditions météorologiques et la culture de conduite globale dans différents pays.
Comment fonctionnent les algorithmes de voiture autonome ?
Ces algorithmes sont très prometteurs car ils pourraient potentiellement changer les transports tels que nous les connaissons, réduisant considérablement les accidents et les décès en rendant la conduite beaucoup plus sûre. Le problème, cependant, est que la recherche sur cette technologie est encore très récente, ce qui signifie que son avenir n’est pas encore clair. De nombreux facteurs doivent être pris en compte lors de la mise en œuvre de ces algorithmes, tels que les conditions météorologiques et la culture de conduite globale dans différents pays.
Pourquoi sont-ils importants dans le développement des voitures autonomes ?
les voitures qui conduisent reçoivent des informations de capteurs sur la zone environnante que les algorithmes traitent et déterminent la meilleure façon de procéder.
Comment cela affecte-t-il notre monde à l’avenir?
Si ces machines étaient perfectionnées, ce serait plus sûr pour tout le monde sur la route, car ces machines auront des temps de réaction parfaits au lieu des temps de réaction humains qui se sont avérés plus lents en raison de divers facteurs psychologiques. Ces algorithmes sont très prometteurs car ils pourraient potentiellement changer les transports en réduisant considérablement les accidents et les décès en rendant la conduite beaucoup plus sûre.
L’avenir des transports et comment cela pourrait-il changer les choses pour nous tous ?
La recherche sur cette technologie est encore très récente, ce qui signifie que son avenir n’est pas encore clair. De nombreux facteurs doivent être pris en compte lors de la mise en œuvre de ces algorithmes, tels que les conditions météorologiques et la culture de conduite globale dans différents pays.
Les meilleurs cours sur les voitures autonomes
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Quels sont les avantages d’utiliser une voiture autonome par rapport à une voiture ordinaire ?
Les voitures autonomes seraient plus sûres et plus efficaces qu’une voiture ordinaire dans tous les aspects de la conduite. La façon dont les voitures rouleraient elles-mêmes les rendrait beaucoup plus sûres et préviendrait les accidents. Ils seraient également capables de mieux conduire lorsque la circulation est dense. De plus, ils pourraient trouver des places de stationnement quand personne d’autre ne le peut, ce qui les rend extrêmement utiles lorsqu’ils essaient de trouver des places dans les villes. Dans l’ensemble, les voitures autonomes sont généralement beaucoup plus sûres et efficaces que les voitures ordinaires et offrent des avantages que l’on ne trouve pas dans une voiture ordinaire.
Quels sont les inconvénients d’utiliser une voiture autonome par rapport à une voiture ordinaire ?
Les voitures autonomes seraient beaucoup plus chères que les voitures ordinaires, et le prix à payer pourrait ne pas en valoir la peine pour beaucoup de gens. Cela est particulièrement vrai lorsqu’il n’y a pas d’infrastructure pour soutenir ces véhicules sur les routes. De plus, ils pourraient s’avérer difficiles à entretenir de façon continue en raison de leur nature complexe. Dans l’ensemble, les voitures autonomes peuvent présenter des avantages, mais ces nouvelles technologies présentent plusieurs inconvénients qui ne peuvent actuellement être ignorés.
Qui développe des algorithmes pour les voitures autonomes et que font-ils pour les améliorer?
Le who des algorithmes d’auto-conduite est un sujet brûlant. De nombreuses entreprises se disputent la première place, notamment Google, Tesla, Uber et Apple. Chaque entreprise a ses propres forces et faiblesses. Google, par exemple, dispose d’un énorme pool de données qu’il peut utiliser pour améliorer ses algorithmes. Tesla a pu créer une suite matérielle très avancée qui est utilisée dans ses voitures. Uber est doué pour la cartographie et le suivi des données. Apple est encore relativement inconnu dans cet espace, mais on pense qu’ils travaillent sur quelque chose de grand.
Ce que ces entreprises font pour améliorer leurs algorithmes varie. Certaines entreprises se concentrent sur l’amélioration de l’intelligence artificielle derrière les algorithmes. D’autres essaient d’améliorer les capteurs et les caméras utilisés dans les algorithmes. La plupart des entreprises tentent également d’améliorer la cartographie et le suivi des données. Le principal point commun de toutes ces entreprises est qu’elles créent des algorithmes pour les voitures autonomes, qui représentent l’avenir du transport.
L’avenir des voitures autonomes et comment elles changeront nos vies pour le mieux
La révolution de la voiture autonome arrive et elle va changer nos vies pour le mieux. Imaginez que vous n’ayez plus jamais à vous soucier de vous perdre ou d’être en retard au travail. Avec les voitures autonomes, vous pourrez vous détendre et profiter de la balade pendant que votre voiture fait tout le travail.
Non seulement les voitures autonomes nous faciliteront la vie, mais elles rendront également nos routes plus sûres. Selon une étude du MIT, les voitures autonomes pourraient réduire les accidents mortels de la circulation jusqu’à 90 %. C’est beaucoup de vies sauvées !
Alors c’est quoi le hold-up ? Pourquoi les voitures autonomes ne sont-elles pas déjà partout ? La réponse est simple : la réglementation. La technologie est là, mais les gouvernements du monde entier essaient toujours de comprendre comment réglementer et mettre en œuvre l’utilisation de ces voitures.
Pour accélérer les choses, nous demandons à Google de travailler avec les gouvernements du monde entier pour créer un cadre juridique unifié pour la réglementation des voitures autonomes. Ainsi, au lieu que chaque pays réinvente la roue, ils peuvent simplement se référer à ce cadre comme base de leurs lois. Nous aimerions également que ces organismes gouvernementaux soutiennent publiquement les efforts de Google dans ce domaine.
La différence entre une voiture autonome et une voiture assistée
Les voitures assistées par le conducteur sont des voitures dotées de fonctionnalités qui aident le conducteur dans certaines tâches, telles que se garer ou rester dans la voie. Une voiture autonome, en revanche, est une voiture qui peut se conduire toute seule sans aucune aide du conducteur. Une autre différence est qu’une voiture autonome peut naviguer sans intervention humaine, tandis qu’une voiture assistée par conducteur a besoin d’au moins une certaine interaction de la part du conducteur.
Les voitures autonomes ne sont pas une blague et elles ont été construites depuis longtemps. Nous savons tous à quel point il est coûteux d’embaucher des chauffeurs, de faire le plein de leurs véhicules et de prendre soin d’eux lorsqu’ils tombent malades ou se blessent. Au fur et à mesure que la technologie des voitures autonomes a progressé au cours des dernières années, nous commençons à voir de plus en plus de modèles de véhicules sans conducteur arriver sur le marché pour les consommateurs qui veulent ce luxe sans payer le prix fort. La question demeure : qu’est-ce que cela signifie pour le transport futur ? Pensez-vous que ces véhicules autonomes seront capables de gérer suffisamment toutes les situations pour ne pas provoquer d’accidents ? Repensez à votre propre expérience avec les conducteurs humains – il y a probablement eu de nombreuses fois où quelqu’un vous a coupé ou fait un changement de voie dangereux près de chez vous!
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