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Emergences

Lettre d'information n° 19

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La voiture en pilote automatique

Pendant 3 ans, avec un financement de l'ANR, le consortium CityVIP a rassemblé 8 partenaires travaillant sur le concept de voiture autonome. La clôture du projet vient de donner lieu à des démonstrations publiques auxquelles participait Lagadic, une équipe rennaise œuvrant sur la navigation par vision. Comme l'expliquent les scientifiques François Chaumette et Fabien Spindler, les recherches effectuées dans CityVIP explorent des approches radicalement différentes.

Pendant 3 ans, avec un financement de l'ANR, le consortium CityVIP a rassemblé 8 partenaires travaillant sur le concept de voiture autonome. La clôture du projet vient de donner lieu à des démonstrations publiques auxquelles participait Lagadic, une équipe rennaise œuvrant sur la navigation par vision. Comme l'expliquent les scientifiques François Chaumette et Fabien Spindler, les recherches effectuées dans CityVIP explorent des approches radicalement différentes.

Sous le regard amusé des passants, la petite voiture électrique est arrivée dans les rues de Clermont-Ferrand, le 6 octobre 2011. Signe particulier : pas de conducteur et pas de volant. Cette CyCab du centre rennais Inria trouve son chemin toute seule. Elle sait contourner les obstacles occasionnels qui se présentent sur sa route. Parfois, par jeu, quelques badauds facétieux s'amusent même à la faire dévier de sa trajectoire en se plaçant devant elle.

 

A la fin du projet CityVIP, nous nous étions engagés à mener des expérimentations sur un site réel, explique François Chaumette, responsable de l'équipe Lagadic(1). À Paris, le consortium a présenté trois démonstrations sur la localisation (2). Quatre autres se sont déroulées ensuite à Clermont-Ferrand, sur la navigation autonome (3).” Dans ce deuxième volet, il y avait “deux véhicules du Lasmea [le laboratoire coordinateur du projet] et deux CyCabs d'Inria : celle de l'équipe ARobAS à Sophia Antipolis, et la nôtre. Nous avions le souhait de montrer au grand public un éventail des fonctionnalités explorées par nos différentes équipes.

Comme l'explique Fabien Spindler, responsable de la plate-forme robotique rennaise, “l'objectif était le même pour tous : commander un véhicule de façon autonome, mais avec des techniques propres à chaque partenaire. Tous les véhicules expérimentaux présentés fonctionnent grâce à la vision et à un capteur laser pour gérer les obstacles. Mais ce sont les modalités de perception et de commande elles-mêmes qui diffèrent. Nous avions par exemple choisi de faire du mono-caméra. De plus, notre voiture pouvait contourner un obstacle alors que les autres, elles, devaient s'arrêter.

Métrique ou topologique

Un faisceau laser pour détecter les obstacles.Les grandes différences techniques résident dans les algorithmes. Elles résultent de philosophies diamétralement opposées. “Il existe deux grandes familles, détaille François Chaumette. La première se base sur la reconstruction d'environnement. On appelle cela du SLAM : Simultaneous Localization And Mapping. L'idée : reconstruire l'ensemble de l'environnement dans lequel évolue le véhicule et se localiser au sein de cet environnement. C'est une approche métrique. La nôtre se veut plutôt topologique.”  La différence ? “Notre environnement est simplement représenté par des images clés. Pour naviguer, nous voyons une statue, un immeuble, une devanture de magasin... La représentation se fait non pas sous la forme de coordonnées 3D de points, mais de suites d'images de points clés le long de la trajectoire ciblée.  Nous identifions des points d'intérêts. Exemple : les coins de fenêtre. Si je me déplace, je ne les vois plus sous le même angle. Pour retrouver ma position de départ, il faut que je replace mes coins de fenêtre au même endroit dans l’image.

Le système ne va pas être capable de dire si l'objet devant lui est un immeuble ou une voiture, précise Fabien Spindler. Ce n'est pas une reconnaissance en tant que telle. Ce qui nous intéresse, c'est simplement la ressemblance.” L'avantage : “Quelques éléments saillants, quelques caractéristiques, suffisent pour se repérer, explique François Chaumette. Inutile de charger toute une base de données. L'idée est d'en faire le moins possible avec de la 3D.” Cette approche parcimonieuse s'avère aussi “plus cognitive, plus intuitive. Quand l'être humain se déplace, il ne se pose pas la question de savoir à quelle position il se trouve par rapport à la route. Il se dit : je suis sur la route et j'avance.”

Une technologie à ses balbutiements

Nous sommes encore très loin d'un passage à l'échelle en condition réelle, prévient Fabien Spindler. À fréquence d'acquisition constante, quand la vitesse du véhicule augmente, la différence entre deux images successives devient importante. Cela engendre une complexité phénoménale. Aujourd'hui, notre algorithme n'est pas capable de l'absorber.” Autre problématique : l'anticipation des trajectoires pour les objets en mouvement. Il n'est donc pas possible d'envisager à court terme d'application large de cette technologie à des véhicules circulant en espace libre"


Notes :

(1) Equipe-projet commune à l'Inria, et l'université de Rennes 1.

(2)  Trois démonstrations le 23 septembre 2011 à Paris :
- Géolocalisation avancée : véhicule Vert (Ifsttar Nantes, UL XLIM UMR 6172 CNRS Limoges, Lasmea, IGN, BeNomad).
- Perception dynamique : véhicule Carmen (UTC/Heudiasyc UMR 6599 CNRS Compiègne, IGN, BeNomad).
- Acquisition d’images urbaines : véhicule Stereopolis 2 (IGN/Matis).

(3) Quatre démonstrations le 6 octobre  2011 à Clermont-Ferrand, dont :
- CyCab  Inria Sophia Antipolis Méditerranée 
- CyCab Inria Rennes -  Bretagne  Atlantique
- Deux véhicules Vipalab - UBP Lasmea UMR 6602 CNRS Clermont-Ferrand.