Si les véhicules autonomes doivent un jour être suffisamment populaires, il est nécessaire de savoir s’ils peuvent se débrouiller dans le cadre de situations routières complexes, comme le fait de circuler sur une autoroute congestionnée. En ce sens, des chercheurs de l’Université d’État de Caroline du Nord affirment avoir développé une technique pour que les voitures sans pilote effectuent des calculs plus rapidement, ce qui permettrait d’améliorer la circulation et de réduire les risques.
« En ce moment, les programmes conçus pour aider les véhicules autonomes à gérer les changements de voie s’appuient sur l’idée de rendre les problèmes assez simples pour que l’ordinateur puisse les résoudre rapidement, afin que le véhicule soit en mesure de fonctionner en temps réel », explique Ali Hajbabaie, l’un des auteurs de l’étude. « Cependant, le fait de trop simplifier le problème peut en fait créer de nouveaux obstacles, puisque les scénarios réels sont rarement simples. »
« Notre approche nous permet de s’attaquer à un grand nombre de problèmes dans le « vrai » monde. Plutôt que de se concentrer sur la simplification des obstacles, nous avons conçu un algorithme coopératif. Cette approche vient essentiellement subdiviser un problème complexe en plusieurs sous-problèmes simples, et envoyez ceux-ci à différents processeurs, pour qu’ils soient traités séparément. Ce processus, appelé parallélisation, améliore largement l’efficacité. »
Pour l’instant, les chercheurs n’ont testé leur approche que dans le cadre de simulations, où les sous-problèmes sont partagés entre différents coeurs au sein du même système informatique. Cependant, si les véhicules autonomes en viennent à utiliser cette approche sur la route, les voitures formeraient un réseau entre elles et partageraient ces sous-problèmes informatiques, précisent-ils.
Afin d’évaluer la viabilité de leur solution, les chercheurs ont cherché à confirmer deux aspects : d’abord, que leur technique permette effectivement aux véhicules autonomes de résoudre les problèmes de changement de voie dans une zone congestionnée en temps réel, puis, ensuite, vérifier si leur nouveau modèle « coopératif » avait un impact sur le trafic et la sécurité routière, comparativement à un modèle existant permettant la navigation des véhicules autonomes.
En ce qui concerne le temps de calcul, les spécialistes ont constaté que leur approche permettait aux véhicules sans pilote de circuler dans le cadre de scénarios complexes d’intégration sur des voies achalandées, le tout lorsque le niveau de congestion était « modéré », ou encore « élevé ». L’efficacité était toutefois réduite lorsqu’il était question d’une congestion « particulièrement élevée ».
Lorsqu’il fut question d’améliorer la sécurité et d’apaiser la circulation, cependant, la nouvelle méthode a particulièrement bien fonctionné, ont indiqué les chercheurs. Dans le cadre de certains scénarios, surtout lorsque la congestion était moindre, les deux approches ont été relativement aussi efficaces l’une que l’autre. Mais dans la plupart des cas, la nouvelle approche s’est montrée largement plus utile que les précédentes méthodes. De plus, la nouvelle technique n’a provoqué aucun moment où les véhicules ont dû stopper complètement, où ils se sont trouvés « dans des conditions frôlant l’accident ».
Les résultats de l’autre modèle comprennent plusieurs scénarios où des milliers d’arrêts et d’accidents évités de justesse ont été recensés.
« En matière de test théorique, nous sommes très heureux de constater à quel point cette technique a bien fonctionné », mentionne M. Hajbabaie. « Il y a encore de la place pour des améliorations, mais c’est un excellent départ. »
« La bonne nouvelle, c’est que nous développons ces outils et nous nous attaquons à ces problèmes maintenant, et nous serons donc en bonne posture pour nous assurer que les systèmes de conduite autonomes sécuritaires soient adoptés plus largement. »
