Avez-vous fait un trajet Uber et n'êtes pas d'accord avec l'itinéraire "le plus rapide" suggéré par l'application GPS parce que vous (ou le conducteur) connaissez un "meilleur" chemin ?

Pour que la société adopte véritablement les voitures autonomes, l'expérience des passagers doit être aussi confortable que n'importe quel voyage avec un conducteur humain, y compris en choisissant le « meilleur, " ou plus confortable, moyen d'y arriver.

Il s'avère qu'il s'agit d'un défi de calcul extrêmement difficile, mais les chercheurs nous rapprochent un peu plus de cette conduite confortable idéale.

Ils ont mis au point une nouvelle méthode d'optimisation pour suivre la trajectoire des voitures autonomes qui réduit les erreurs, tout en maintenant les demandes de calcul à un faible niveau. Ils ont publié leurs résultats dans Journal IEEE/CAA d'Automatica Sinica .

Lors de la conduite d'un véhicule, un conducteur humain peut penser et réagir à de multiples phénomènes d'un instant à l'autre :à quelle vitesse aller, à quoi s'attendre dans la rue, considérations de sécurité, tout en décidant – et en réévaluant en permanence – une trajectoire avant tout confortable pour eux-mêmes et leurs passagers. Cette capacité à privilégier le confort, et la tentative de le reproduire dans des robots, a fait l'objet de nombreuses recherches récentes.

Un aspect important de ceci est le problème de suivi de trajectoire - s'assurer qu'un véhicule suit un itinéraire souhaité aussi étroitement que possible dans un laps de temps donné. Cela semble simple parce que nous, les humains, le faisons tout le temps sans y prêter beaucoup d'attention, mais mathématiquement, ce n'est vraiment pas simple du tout. Les méthodes courantes de traitement du problème présentent l'inconvénient majeur d'exigences de calcul excessives.

"Avec un véhicule autonome, tout cela doit être effectué dans ce que nous appellerions le « cerveau » du véhicule autonome, ", explique l'auteur et ingénieur de l'article Kayvan Majd de l'Arizona State University. "Nous nous sommes lancés un défi simple à énoncer mais difficile à réaliser en ce qui concerne la planification de la trajectoire :un passager dans une voiture autonome doit avoir l'impression d'être conduit par un humain."

Au cours des dernières années, quelques tentatives ont été faites pour réduire ces "frais de calcul, " mais ce faisant, ils réintroduisent de grosses erreurs par rapport à la trajectoire.

Ce qui fait de la nouvelle méthode un tel bond en avant, c'est qu'elle coche toutes les cases du suivi de trajectoire stable avec un minimum d'erreurs par rapport à la position, vitesse et accélération, tout en réduisant la surcharge de calcul.

La prochaine étape pour ces spécialistes est de rendre leur méthode plus largement applicable, en prenant en compte des variables supplémentaires et encore plus réalistes telles que la prise en compte des efforts des pneumatiques et du glissement latéral. Cela permettra aux voitures de fonctionner à grande vitesse et dans des conditions routières difficiles avec plus de précision.