Une entreprise d’Ottawa apprend aux véhicules autonomes à « voir » la neige et à conduire par mauvais temps

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Lorsqu’une importante tempête de neige frappe Ottawa, la plupart des résidents se retirent à l’intérieur, rongés par le temps et les tas de neige qu’ils devront bientôt pelleter.

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Mais pour Fahed Hassanat et son équipe de Sensor Cortek, un gros déversement de neige est source d’excitation.

« Plus c’est mauvais, mieux c’est », a déclaré le chef de l’exploitation et chef de l’ingénierie de l’entreprise de logiciels basée à Ottawa.

« De nos jours, vous n’obtenez pas ces fortes chutes de neige aussi souvent qu’avant, donc chaque fois qu’elles se produisent, nous nous précipitons, précipitons-nous. »

Les conducteurs de Sensor Cortek prennent le volant d’une voiture couverte de capteurs du pare-chocs au toit et prennent la route afin de résoudre l’un des plus grands obstacles à l’adoption des véhicules autonomes au Canada : la neige.

La neige peut être difficile à distinguer pour les capteurs, qui sont souvent obscurcis et confus par le mauvais temps, à détecter, ce qui rend encore plus difficile la formation de logiciels et d’algorithmes de véhicules autonomes.

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Et il n’y a pas que la neige qui pose problème.

« Vous avez la neige, vous avez la pluie, vous avez le brouillard, vous avez la poussière », a déclaré Hassanat.

Pour apprendre à une voiture à faire face à tout ce que Mère Nature lui lance, Sensor Cortek équipe les véhicules de capteurs d’imagerie laser, de détection et de télémétrie (Lidar), de radars, de caméras et de systèmes GPS avancés.

Les capteurs Lidar émettent des faisceaux laser et capturent les réflexions de ces faisceaux depuis l’environnement pour créer des nuages ​​de points dans l’espace 3D qui fournissent des informations sur l’emplacement des objets dans cet espace. Le radar s’appuie sur les ondes électromagnétiques pour capturer des informations sur l’environnement.

« (Le radar) est un capteur très complexe… mais ce qui est si bien avec le capteur, c’est qu’il peut être recouvert de boue », a déclaré Hassanat. « Vous pouvez le mettre dans n’importe quelle condition météorologique et ils fonctionneront toujours. »

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Le lidar et les caméras sont basés sur une ligne de visée, ce qui les rend vulnérables à toute obstruction entre le capteur et l’objet qu’il doit détecter, alors que le radar n’a pas besoin de « voir » un objet pour le détecter.

Ils génèrent environ 10 gigaoctets de données pour chaque minute que Sensor Cortek utilise, souvent à Area XO, un site privé de 1 850 acres à Ottawa avec une piste de 16 kilomètres, où des équipements allant des machines agricoles et des chars militaires aux véhicules d’urgence peuvent être testé.

Le travail pour préparer les voitures sans conducteur à faire face à tous les temps est crucial, car même les manœuvres les plus simples peuvent être compliquées par de mauvaises conditions de conduite et créer des «scénarios terribles et dangereux», a déclaré William Melek, directeur du RoboHub de l’Université de Waterloo, une robotique. et pôle de recherche en automatisation.

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« Pensez aux voitures autonomes essayant de se rendre dans une tempête de neige à une intersection très fréquentée … et vous avez des cyclistes, vous pouvez à peine voir les panneaux de signalisation ou les marques », a-t-il déclaré.

« Les informations provenant de vos capteurs ou de vos données ne sont absolument pas fiables, simplement parce que le logiciel est incapable de traiter les images occluses ou les images encombrées avec beaucoup de bruit. »

Pour Sensor Cortek, il n’y a pas deux trajets identiques car sa voiture rencontre un nombre différent de piétons se déplaçant de différentes manières, se déplace à des vitesses variables et se retrouve à chaque fois dans des conditions météorologiques changeantes.

Parfois, Hassanat revient avec quelques centimètres de neige sur les capteurs. D’autres fois, ils sont nus, mais il a rencontré des vents ou de la poudrerie et des débris qui ont affecté les lignes de visibilité.

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Après un trajet, Sensor Cortek utilise les données capturées pour former des modèles de réseaux de neurones artificiels, qui peuvent ensuite être associés aux capteurs pour détecter les usagers de la route dans toutes les conditions météorologiques et permettre aux véhicules de prendre des décisions plus sûres.

L’objectif final de Sensor Cortek est de créer un réseau neuronal profond et des systèmes de perception basés sur l’IA qui peuvent permettre aux véhicules autonomes – et à tout ce qui nécessite des capteurs de même nature – de mieux « voir » dans toutes les conditions de visibilité et, en fin de compte, de fonctionner en toute sécurité.

Les entreprises automobiles et technologiques développant des voitures autonomes ont rencontré des difficultés dans des conditions météorologiques extrêmes, le propriétaire de Google, Alphabet Inc., admettant que son propre projet de véhicule sans conducteur avait trouvé la neige difficile dès 2015.

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« Il s’avère qu’à Mountain View, il ne neige pas », aurait déclaré Chris Urmson, directeur du projet de voiture autonome de la société, à propos du site d’essai de la voiture en Californie lors de la conférence annuelle du Congrès mondial de l’automobile à Detroit cette année-là.

Depuis lors, il y a eu un flux constant de projets de voitures sans conducteur abandonnés pour des raisons allant des analyses coûts-avantages à la sécurité.

Les constructeurs automobiles Ford Motor Co. et Volkswagen AG ont abandonné Argo AI, leur société de véhicules autonomes, en octobre dernier, affirmant qu’ils ne voyaient pas de voie vers la rentabilité du projet.

Uber Technologies Inc. a vendu sa division de voitures autonomes, qui avait du personnel à Toronto, à la startup de véhicules autonomes Aurora en 2020, à la suite d’un incident où l’un de ses véhicules d’essai a heurté et tué un piéton en Arizona.

Melek pense qu’à court terme, les entreprises qui s’y tiennent développeront leurs voitures au point où certaines capacités de conduite autonome seront possibles avec une intervention humaine, mais il s’attend à ce qu’il faille encore de nombreuses années pour qu’un véhicule entièrement autonome arrive. la route — et les Canadiens à lui faire confiance.

« J’aimerais pouvoir avoir une vision plus optimiste, mais je dirais que dans ma propre évaluation personnelle – et je peux me tromper – nous sommes peut-être à 15, 20 ans. »