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Comment Waymo enseigne aux voitures autonomes à gérer le chaos des parcs de stationnement

2020

Si vous conduisez une voiture, vous savez que certaines manœuvres sont plus difficiles que d’autres. Par exemple, un virage à gauche non protégé - un virage sans flèche verte pour vous indiquer quand y aller - sera toujours plus délicat qu'un virage à droite standard. Les humains ne sont pas seuls dans ces luttes. Les gauches non protégées représentent également un défi pour les voitures pilotées par ordinateur. Elles s'entraînent donc pour elles en simulation. Le constructeur automobile autonome Cruise a même publié une vidéo mettant en lumière les 1 400 virages à gauche de son véhicule à San Francisco en une journée.

Un virage à gauche est une manœuvre délicate, mais l’environnement de conduite lui-même est également un facteur déterminant du type d’obstacles que l’être humain - ou la voiture autonome - peut rencontrer. Une route à deux voies par une journée ensoleillée avec des lignes bien peintes et une circulation peu dense offre un paysage facile. Mais un parking IKEA un samedi après-midi? Aie.

En fait, les parcs de stationnement constituent un environnement suffisamment distinctif pour que Waymo, le constructeur de voitures autonome apparenté à Google, entraîne spécifiquement ses véhicules à les gérer en établissant des scénarios réels dans un environnement contrôlé. Nous avons discuté avec les ingénieurs de Waymo pour savoir comment.

Les parcs de stationnement peuvent techniquement avoir des panneaux d'arrêt, des limitations de vitesse et des passages pour piétons, mais les conducteurs et les piétons ont tendance à faire ce qu'ils veulent dans ces environnements. Les acheteurs qui transportent des cartons risquent de traverser une voie de circulation active au lieu d'utiliser un passage pour piétons, de laisser les chariots au mauvais endroit et de conduire les véhicules de manière incorrecte ou par-dessus des emplacements de stationnement vides. «Les parkings posent un défi unique à partir des rues de surface», explique Stephanie Villegas, qui dirige ce que Waymo appelle ses efforts de «tests structurés». "Ils n'ont pas vraiment de règles standardisées sur la façon dont les gens devraient et peuvent se déplacer en leur sein."

«Ils sont juste un peu sans loi», ajoute-t-elle.

En plus de l’ambiance Wild-West, les signaux sociaux jouent un rôle important dans les situations de conduite ambiguës. Si vous attendez qu'une place de stationnement s'ouvre et que vous voyiez quelqu'un monter dans une voiture garée, cette personne pourrait vous faire signe de vous signaler qu'elle n'ira nulle part - ou que cet espace est en train de s'ouvrir. Les humains comprennent ces signaux de manière intuitive, mais les voitures autonomes doivent être enseignées de différentes manières. "Une voiture autonome n'est pas sociale, dit-elle.

Les voitures Waymo peuvent s'entraîner sur 91 hectares à l'ancienne base de Castle Air Force, près de Merced, en Californie. Là, l’équipe peut simuler différents types de terrains de stationnement, des plus faciles aux plus fréquentés et aux plus agaçants. Les ingénieurs de la société peuvent composer avec la complexité de l'environnement, en contrôlant des facteurs dynamiques tels que le renversement d'espaces, le fait que les piétons marchent là où ils devraient se trouver (ou devant le passage de la voiture), aux personnes transportant de gros objets qui peuvent changer la perception de la voiture. le système les voit. "Chaque fois que vous tournez la molette pour augmenter la complexité, le véhicule commence à devoir évaluer et à prédire les comportements de plusieurs choses en même temps, déclare Villegas. C'est difficile pour les capteurs."

Bien sûr, les véhicules ne peuvent pas s'améliorer comme par magie après avoir été exposés à ces situations. Les ingénieurs voient comment les voitures fonctionnent, puis modifient le logiciel selon les besoins. «Ce n'est pas juste une simple exposition», dit-elle; Les ingénieurs mettent à jour le logiciel de manière itérative.

Par exemple, il fallait apprendre aux voitures à faire attention aux bennes à ordures, en particulier aux structures entourant les bennes à ordures qui peuvent avoir des portes battantes et des murs en blocs de béton. Waymo a découvert que ces endroits peuvent être l’occasion pour un chariot de sortir de derrière l’un des murs ou pour le passage d’un piéton. Tout comme les yeux humains ne peuvent voir à travers le béton, les lasers ou les caméras en rotation d'une voiture autonome ne le peuvent pas non plus, c'est pourquoi Waymo devait s'assurer que ses voitures circulaient avec prudence dans les zones d'occlusion. La voiture "avance lentement", dit-elle.

Il est logique de se demander: comment une voiture autonome pourrait-elle savoir que c'est dans un parking? Et est-ce qu’il déteste aller chez IKEA autant que les humains?

La réponse à la première question est qu’elle sait où elle se trouve car elle utilise le GPS et suit une carte. Mais il ne peut pas utiliser uniquement Google Maps, car les véhicules autonomes ont besoin de ressources cartographiques beaucoup plus détaillées que celles sur lesquelles vous naviguez.

Pour construire les cartes, Waymo déploie ses propres voitures autonomes le long de la route qu’il souhaite cartographier, en utilisant ses capteurs (capteurs, caméras et radar) pour collecter des informations sur l’espace physique, comme la largeur des routes, la hauteur des routes, etc. trottoirs, ou lorsqu'un panneau d'arrêt est situé dans un espace tridimensionnel. Après avoir rassemblé les données, les ingénieurs suppriment les éléments dynamiques, comme les piétons, qui ne se trouveront plus dans le même plan la prochaine fois que la voiture y circulera. Ils doivent également étiqueter ces cartes pour les voitures, en leur disant que le bord de la route est, en fait, un bord de la route. Ces informations «améliorent la compréhension du monde par la voiture», déclare David Margines, chef de produit des efforts de cartographie chez Waymo.

En pratique, cela signifie que lorsqu'une voiture pénètre dans un parking, elle connaît déjà la structure de son cerveau en silicium. Et c'est important, car les parcs de stationnement ne peuvent pas être planifiés avec la même rigueur d'ingénierie que celle utilisée pour la construction, par exemple, d'une autoroute interétatique.

Margines dit qu'ils vont cartographier le tout pour la voiture, y compris des détails tels que l'orientation des places de stationnement si elles sont inclinées, lui donnant un indice important quant à la direction dans laquelle le trafic devrait s'écouler dans cette voie. Ils indiqueront à la voiture quelles sont les «zones de conduite» du lot et lui diront même qu'un endroit où les véhicules de service sont autorisés à conduire - comme à l'arrière d'un centre commercial - est interdit. En un sens, les connaissances de la voiture sont très présentes dans ce que les humains possèdent déjà lorsqu'ils entrent dans un parking profondément familier. «Ce que nous fournissons à nos véhicules, c'est un peu comme les cartes que nous avons dans la tête», explique Margines.

Les cartes fournies aux voitures par Waymo fournissent également des données sur le trajet à suivre pour se rendre à sa destination spécifique, ainsi que sur un itinéraire de secours si l'itinéraire principal est bloqué par quelque chose comme un camion avec ses dangers. Et comme les parcs de stationnement n'ont pas toujours de panneaux d'arrêt là où ils doivent être, les cartes Waymo peuvent inclure des «arrêts implicites» où la voiture devrait s'arrêter de toute façon.

Tout cela rappelle que les voitures autonomes ne peuvent généralement pas naviguer comme par magie - elles ne s'aventurent que dans des endroits où elles connaissent déjà le tracé de la rue.

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