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Voiture connectéeArticle de référence | Réf : TRP1012 v1
Auteur(s) : Jacques EHRLICH
Date de publication : 10 sept. 2021
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Sans doute est-ce une tendance naturelle de l’être humain que de concevoir des automates à son image. Le véhicule autonome n’échappe pas à la règle : aussi pour appréhender sa logique de fonctionnement il convient de comprendre comment le conducteur humain gère la tâche de conduite.
Observons la scène routière de la figure 1 et considérons le véhicule en rouge, que nous appelons EGO par la suite. Nous faisons l’hypothèse que le véhicule V1 exécute un freinage brusque. Le conducteur d’EGO va percevoir cette situation et tenter d’éviter la collision. Trois options s’offrent à lui :
Rester dans sa voie et tenter un freinage d’urgence : cette option expose le conducteur à une collision par l’avant si la manœuvre échoue et une collision par l’arrière par V5 ;
Éviter V1 par un changement de file à gauche : cette option expose le conducteur à une perte de contrôle si la vitesse est élevée et à une collision par l’arrière par V2 ;
Éviter V1 par un changement de file à droite : même risque qu’avec l’option 2 mais avec une collision par l’arrière par V6.
Pour choisir la meilleure option, le conducteur doit avoir une perception complète de la scène, incluant tous les véhicules. Il doit être capable d’estimer leur vitesse respective, relativement à sa propre vitesse. Il doit connaître la capacité de freinage de son véhicule et ses capacités à mener une manœuvre d’évitement sans perte de contrôle. Finalement, il doit mettre en œuvre l’option retenue. Tout ce processus d’analyse et d’action doit être mené en quelques secondes.
Il convient de noter que les réactions d’un conducteur expérimenté seront probablement différentes de celles d’un novice. Par exemple le conducteur expérimenté pourrait prendre en compte la masse du véhicule qui le suit (V5). En cas de choc par l’arrière les conséquences seront moindres selon que l’on a affaire à une motocyclette ou un poids lourd. Ce constat pèsera pour décider de retenir ou rejeter l’option 1.
L’exemple précédent illustre parfaitement le modèle séquentiel en quatre étapes que nous présentons ci-dessous : perception, analyse, décision,...
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INNOVATIONS TECHNOLOGIQUES
(1) - (*) - Review of the history of interest in fully automated vehicles and highways. - http://onlinepubs.trb.org/onlinepubs/sr/sr253/sr25302.pdf
(2) - SAE International - Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles. - (2016). https://www.sae.org/standards/content/j3016_201806/
(3) - UK DEPARTMENT OF TRANSPORT - Research on the impacts of connected and autonomous vehicles (cavs) on traffic flow. - Summary Report, ATKINS (2016).
(4) - GRUYER (D.) et al - Are Connected and Automated Vehicles the silver bullet for future transportation challenges? Benefits and weaknesses on Safety, Consumption, and Traffic congestion. - À paraître chez Frontiers (2021).
(5) - COHEN (S.) - Systèmes et méthodes de détection automatique d’incident des incidents routiers. - coll. INRETS, ISSN : 0769-0274, ISBN : 2-85782-615-X (2005).
...
RDS-TMC : Traffic Message Channel : https://fr.wikipedia.org/wiki/Traffic_Message_Channel#Historique
Véhicule ALV : http://www.cs.cmu.edu/afs/cs/project/alv/www/index.html
Google Car : https://fr.wikipedia.org/wiki/Voiture_sans_conducteur_de_Google
Programme d’investissements d’avenir : https://www.gouvernement.fr/le-programme-d-investissements-d-avenir
Institut VEDECOM : http://www.vedecom.fr/
Projet Prometheus (Programme for a European Traffic of Highest Efficiency and Unprecedented Safety) : http://www.eurekanetwork.org/project/id/45
Projet Moral Machine : https://www.moralmachine.net/hl/fr
V-Traffic : http://www.v-traffic.com/
Waze : https://www.waze.com/fr/livemap?dir_first=poi
Projet SCOOP : http://www.scoop.developpement-durable.gouv.fr/
Plateforme C-ROADS : https://www.c-roads.eu
Standard IEEE 802.11p : https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.11p...
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