David Bétaille est "chargé de recherche" au Laboratoire Géolocalisation, dans le Département Composants et Systèmes (CoSys) de l' Institut Français des Sciences et Technologies des Transports, de l'Aménagement et des Réseaux (IFSTTAR) situé près de Nantes. Il a partcipé à des projets en lien avec la voiture autonome, il possède donc de bonnes connaissances sur ce sujet.
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Voici les questions que nous lui avons posé et les réponses qu'il nous apporté :
• Comment l'ordinateur de bord concentre-t-il toutes les données ?
La charge de calcul est remplacée par la communication. La voiture envoie sa question ou son problème à un serveur extérieur. Le cloud computing est un serveur, il s'agit de confier la tâche à un système qui n'est pas à bord. Cela est plus rapide que si l'ordinateur faisait le calcul tout seul. L'ordinateur de bord n'est pas assez puissant et il consomme de l'énergie. Beaucoup de questions, problèmes (requêtes) arrivent en même temps mais le serveur arrive à gérer. Le cloud computing est possible à grande échelle. Il y a aussi l'horizon électronique, c'est la zone tampon autour de la voiture dans un environnement proche (300m) qui permet de charger toutes les informations. Quand la voiture se déplace, la zone tampon aussi : au fur et à mesure les informations se mettent à jour. Plus il y a de données dans les cartes, plus le serveur aura du mal à gérer. Les cartes contiennent les voies et les marquages qui sont importants au niveau du stockage.
• Quels sont les capteurs les plus utilisés en robotique ?
L'ensemble des systèmes de navigation par satellite est désigné par "GNSS" (Global Navigation Satellite System). Les systèmes GPS et Galiléo sont des GNSS et ce sont les systèmes les plus connus pour connaître une position.
L'odométrie consiste à mesurer les déplacements en plaçant des capteurs dans les roues afin de calculer à chaque instant la position actuelle en partant d'une position initiale connue.
Les caméras ne sont pas chères, elles ont donc un futur. Les caméras en stéréovision ont une longue portée.
Les radars utilisent les ondes électromagnétiques, leur coût est faible mais ils ont une courte portée.
Les lasers ont moins d'avenir vu leur prix élevé tel que les lasers type lidar.
La carte locale dynamique couvre une zone autour du robot et comprend l'environnement avec les objets mobiles et fixes.
• Comment la voiture fait-elle pour ramener et comprendre les données ?
Pour diriger une telle voiture, il faut prendre toutes les données. Mais il y a actuellement 2 problèmes :
- La planification de la trajectoire
Quand tout va bien, la direction et la position du véhicule sont connues. Il est alors positionné sur une carte. Mais la position GPS ajoutée à la carte est peu précise. Donc, on ajoute à cela 2 caméras pour enrichir la perception et mieux placer le véhicule sur la carte. La voiture calcule alors la trajectoire en fonction de la route. Pour planifier sa trajectoire, on utilise la consigne à réaliser et l'état du véhicule. Ensuite, l'ordinateur de bord génère une commande puis on joue sur la trajectoire avec le volant, le frein ou l'accélérateur. L'analyse des écarts de la voiture est faite et ils sont corrigés.
- L'évitement d'obstacles
Les obstacles sont vus par la perception à l'aide de caméras. Elles peuvent mesurer la vitesse du véhicule mais elles servent surtout à calculer la dimension des obstacles. Puis l'ordinateur de bord ajuste la trajectoire de consigne. S'il y a un obstacle sur la route, la voiture peut faire le même chemin mais elle va ralentir pour contourner l'obstacle.
• Comment les capteurs de position permettent-ils d'affiner le positionnement GPS de la voiture ?
Le GPS donne juste la position absolue du véhicule. Il capte sa position entre 5 et 10 fois par seconde. Le GPS associé aux capteurs de position donnent une première approche de la route. Grâce à la vision, on peut connaître le marquage et le bord de la route, cela permet d'affiner.
Les caméras servent à avoir plus de détails. En effet, les systèmes par la vision sont plus efficaces. Il y a environ 25 images par seconde, c'est ce qu'on appelle le traitement d'images. La position relative (traitement relatif) est connu grâce aux caméras. Elle peut être utilisée seule mais ce n'est pas précis. La position relative est complémentaire avec la carte pour voir plus loin ainsi qu'avec le GPS. Le point GPS et la carte avec les marquages repérés sont associés. On convertit le positionnement GPS dans les coordonnées est-nord de la carte. Il y a donc une transformation mathématique du système de coordonnées image au système de coordonnées terrain.
Il faut calibrer les caméras afin de passer du repère image au repère terrain. Plusieurs informations sont fusionnées : la perception par les caméras, la position GPS et les radars. Toutes ces informations sont fusionnées en utilisant la théorie statistique de Bayès (il y a 250 ans). L'objectif est de ramener toutes les informations dans le même repère.
La marche d'erreur du marquage au sol est de 10 cm et celle de la position GPS est de 1 m.
• Quel est le principe de la triangulation ?
Le GPS utilise la trilatération. Avant les années 90, c'était la triangulation. Le véhicule connait sa position par rapport à 2 points. Ces points correspondent à des satellites. Des sphères sont tracées avec pour centre chaque satellite. Tous les points d'intersection des sphères ne sont pas possibles, on utilise un 3ème satellite pour trouver le point d'intersection des 3 sphères. Ce point correspond à la position du véhicule.
• Quel est le prix d'une voiture autonome ?
Son prix reste encore indéterminé. Par exemple, la Google Car vaut beaucoup : elle contient un laser qui correspond à 10 fois le prix de la voiture. La voiture Mercedes contient elle des équipements moins chères, son prix est donc inférieur. L'ordre de grandeur du prix des équipements ne dépasse pas plus de 1000 euros. Le lidar est fabriqué par IBEO et son prix est de 1000 euros pour un lidar simple. Pour que la voiture autonome se développe, il faut commencer par baisser le prix des équipements ce qui va entrainer une baisse du prix de la voiture. Les sous-produits des prototypes de la voiture autonome se vendent plus vites que le prototype lui-même. L'ABV a du succès. Mais la voiture autonome ne répond pas à un besoin.
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