La cartographie HD donne un sens aux capteurs pour la voiture autonome

Aussi performants, nombreux et variés soient-ils, les capteurs ne conduiront pas seuls à l’avènement de l’automobile autonome.

La transition vers un monde de l’Internet des objets, et c’est particulièrement vrai pour l’automobile, nécessite en effet une conjonction optimale entre ces capteurs et une cartographie ultra-précise et haute définition qui, accessible et mise à jour en temps réel, doit permettre d’alimenter le véhicule en informations nouvelles et pertinentes, tout au long de son trajet, d’un point A à un point B.

Le véhicule automatisé ou autonome a un besoin impérieux de cartes de la plus haute précision

La cartographie Haute Définition  (HD)  est nécessaire non seulement pour que le véhicule se positionne d’un point de vue latéral ou longitudinal, mais aussi pour lui permettre de manœuvrer correctement. Si les capteurs perçoivent à environ 100m, une automobile circulant à une vitesse de 130 km/h dispose alors d’un horizon « sensible » d’environ 3 secondes. La viabilité globale de tout déploiement d’un parc de véhicules autonomes passera donc inévitablement par une connectivité supplémentaire , sorte de « capteur étendu »,ou « horizon électronique »  liant la cartographie de haute précision et  le Cloud, aidant les véhicules à voir plus loin que le coin de la rue ; en d’autres termes, capteurs et cartographie HD doivent impérativement se compléter pour que les véhicules puissent anticiper les obstacles et avoir la meilleures connaissance possible des conditions sur la route.

Quelques exemples pourront venir étayer ce propos.

Considérons un scénario dans lequel une voiture hautement autonomisée se trouve derrière un camion plus lent et souhaite le dépasser. La voiture doit impérativement être en mesure de répondre à plusieurs questions : y-a-t-il une seconde voie sur laquelle je peux me déplacer ? Existe-il des restrictions empêchant le véhicule de dépasser ou de circuler sur cette seconde voie ? Est-ce que cette voie est assez large ? Est-ce que le segment de route nécessaire pour accomplir la manœuvre est assez long pour que la voiture passe avant que la configuration de cette voie ne change ?

En considérant le nombre d’informations nécessaires pour entreprendre cette manœuvre dans de bonnes conditions, nous réalisons le niveau de détail que doit impérativement proposer la carte.

La modélisation d’une telle voie nécessite non seulement une connaissance de la géométrie de la voie avec ses limites, mais aussi des attributions riches telles que les informations de traversée de la voie, le type de voie, les types de marquage au sol ainsi que la limitation de vitesse en vigueur. Ajouté aux potentielles obstructions, cet ensemble montre que dans bien des situations, les capteurs seuls ne seront pas capables d’apporter le niveau d’informations nécessaire.

La cartographie de telles informations est déjà en cours, et progresse chaque jour, apportant une base 3D toujours plus riche au service de cet environnement. Une fois traitées, ces données formeront une modélisation 3D de la réalité, avec un niveau de précision de l’ordre de 10 à 20cm. Un niveau de précision cartographique que nous considérons comme pertinent pour une application directe au modèle de conduite hautement automatisée.

La carte comme cadre directeur pour les données des capteurs

Certains argueront du fait que même si les capteurs ne disposent actuellement que d’une portée limitée, ils évoluent rapidement et pourraient bientôt combler cette différence, pour ainsi s’affranchir du besoin de cartes HD.

La vérité est qu’une carte HD pourrait aussi bien être considérée comme un capteur, avec une portée potentiellement infinie. Mais plus important encore, il s’avère que la carte pourrait aussi et surtout représenter le « cadre naturel » dans lequel stocker toutes les données émises par les capteurs, pour que la voiture puisse ensuite les traiter pertinemment. La carte est l’interface entre le monde réel et le véhicule autonome.

A la différence des cartes nécessaires pour les systèmes de navigation de nos voitures, les cartes HD fournissent des informations plus fidèles au regard d’attributs tels que les bas-côtés ou les bretelles de sortie. Alors que les voitures autonomes sont effectivement très bien équipées en données issues de capteurs, ces derniers appréhendent la route pour la première fois. Une carte HD est capable de fournir le contexte ; les capteurs n’ont pas de mémoire de la route : est-ce qu’une ligne de séparation est effacée ? Est-ce qu’un arbre est tombé en travers de la route ? Associer la donnée des capteurs à une cartographie de haute précision fournit le contexte nécessaire.

Le monde réel évolue en permanence, et nécessite des mises à jour quotidiennes des cartes, mises à jour qui se comptent en millions. Et si disposer d’une carte à jour est très important pour la navigation, cela devient une absolue nécessité dans le cadre d’une conduite autonome.

Un véhicule ne doit plus seulement être en mesure de se localiser, il doit aussi être informé des événements qui se déroulent sur la route, et être en mesure d’y réagir. Cette notion implique que la carte doit être actualisée seconde par seconde, d’où l’importance de la mise en place de mécanismes de validation permanents. Les véhicules doivent en effet avoir la possibilité de partager et de valider des informations sur le réseau routier grâce à un Cloud dans lequel les données seront agrégées et restituées de façon cohérente vers la carte, ce cadre que le véhicule est capable de comprendre et d’interpréter.

Dans ce scenario, par lequel le Cloud divisera le monde en partitions spatiales réduites, il devient possible pour un véhicule de recevoir en quasi temps-réel les informations pertinentes de son environnement, sans surcharger le système. Après tout, le véhicule n’a pas besoin de recevoir en permanence la carte d’un pays ou d’un continent ; il lui sera plus utile de s’appuyer sur des informations à jours relatives à son environnement direct.

Au-delà de ces considérations, la carte offre un aspect visuel et humain qui officiera comme un lien fort pour renforcer l’expérience humaine de conduite autonome, qui devra s’appuyer sur le naturel et le confort – une proposition avec laquelle la voiture autonome doit s’accommoder, pour faire  de ce principe une réalité commerciale.

La cartographie, qui a toujours accompagné le développement de l’automobile dans sa version papier puis digitale va donc vivre une nouvelle phase d’évolution technologique pour continuer à rendre la conduite plus sûre et plus agréable. 

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