Le MIT développe un système de vision basé sur les ombres pour les voitures autonomes

La progression des véhicules autonomes sur le marché automobile est suivie par la multiplication des études visant à assurer au maximum la sécurité de ces véhicules et de leurs occupants.

C’est notamment le cas de la dernière analyse des chercheurs du MIT aux États-Unis, qui vise à prévenir les accidents grâce à la détection des changements de mouvements dans les ombres.

Retour sur ce système qui pourrait apporter de réelles solutions pour le futur de l’automobile.

Améliorer la sécurité des véhicules autonomes

Si de nombreux tests de véhicules autonomes sont déjà en cours sur des trajets précis et enregistrés au préalable, limitant grandement les risques, ceux-ci doivent encore améliorer leur sécurité pour se lancer sur d’autres trajets, dans des environnements divers et variés.

Bien que ces voitures possèdent déjà des systèmes de cartographie et de détection très avancés, ils ne peuvent néanmoins pas encore remplacer l’humain et sa capacité à détecter les imprévus fréquents sur la route comme l’apparition d’un piéton en dehors des passages piétons ou l’arrivée soudaine d’une autre voiture par exemple.

L’équipe de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT) s’est intéressée à ce problème, et a indiqué avoir réalisé plusieurs recherches visant à développer un système capable d’analyser les ombres.

Financées par le Toyota Research Institute, ces recherches proposent une approche nouvelle qui pourrait apporter de réelles solutions pour le futur de ces véhicules.

L’idée est simple : détecter la potentielle présence d’un véhicule ou d’un piéton cachés par un angle, un bâtiment ou une autre voiture, grâce aux ombres visibles.

Le système pourrait s’avérer très utile dans l’anticipation des événements notamment dans les parkings, où la visibilité est souvent moindre et où les véhicules ne possèdent qu’une faible marge de manoeuvre.

ShadowCam : détecter les changements de luminosité sur les images successives qui sont invisibles à l’oeil nu.

Le système, baptisé ShadowCam, utilise des technologies de reconnaissances visuelles via des séquences d’images vidéo de caméras dirigées vers des zonesspécifiques d’où pourraientapparaître un potentiel danger.

Dès qu’un objet ou un humain est en mouvement et s’approche du véhicule, ShadowCam pourra le repérer grâce aux variations des ombres projetées au sol en faisant une distinction entre les ombres statiques et celles qui bougent, même si le mouvement est minime.
La technologie s’appuiera sur les changements de luminosité sur les images successives qui sont invisibles à l’oeil nu.

Pour que ces variations soient détectables, les chercheurs ont développé une technique d’odomètre consistant à superposer les images, mettant en évidence les objets fixes et dynamiques sur chaque image.

Une méthode déjà utilisée en imagerie médicale pour mettre en avant les différences sur les scanners et détecter des anomalies. Lorsque la lumière est stable et définie à l’avance, l’efficacité de la détection d’un véhicule ou d’un humain « invisible » atteint les 86%.

« Notre méthode donne l’alarme au robot en amont. Le véhicule peut alors ralentir et, au besoin, adapter sa trajectoire », détaille Daniela Rus, directrice du Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle du MIT et co-auteure de l’étude.

« L’objectif est de les doter d’une sorte de vision par rayons X. » indique l’équipe de chercheurs.

Améliorer le temps de réaction des véhicules autonomes

Le but de cette démarche est principalement d’améliorer le temps de réaction, face à un danger encore invisible, qui, à une forte vitesse, peut réduire drastiquement les conséquences d’un accident, notamment sur un piéton.

Le système développé permettrait de gagner plus d’une demi-seconde dans la détection d’un véhicule ou d’un piéton en comparaison à la technologie Lidar, le capteur le plus utilisé sur les systèmes de cartographie de l’espace.

« Ce système, directement intégré à la voiture, bat la technologie Lidar [cette dernière ne détecte que les objets visibles, N.D.L.R.] de 0,72 seconde précisément », indique fièrement l’équipe, qui estime que ce gain pourrait éviter une collision et potentiellement sauver des vies.

« Cela peut paraître peu, mais quelques fractions de seconde peuvent changer la donne dans le cas de véhicules autonomes rapides », explique l’équipe de chercheurs.

Pour mener à bien leurs études, les chercheurs ont travaillé sur un véhicule autonome dans un parking, et sur un fauteuil roulant autonome circulant dans les couloirs.

Mais ces conditions de circulation sont encore loin de celles auxquelles seront confrontés les véhicules autonomes sur la route.
En effet, les conditions météorologiques sont pour le moment absentes des tests, les vitesses de circulation sont moindres et les éclairages présents dans le parking sont stables, contrairement aux conditions extérieures.
Lorsque la visibilité sera moindre sur la route, le système pourrait donc être en difficulté pour détecter les ombres, qui seront par conséquent moins distinctes.

Tester cette technologie sur un vrai circuit, avec un éclairage changeant

La prochaine étape des tests visera donc à améliorer le système pour répondre aux différents problèmes des conditions réelles de circulation. Le système devra gagner en précision pour mieux appréhender les ombres en mouvement des ombres statiques et devrait être testé sur un vrai circuit, avec un éclairage changeant.

Ce système devrait être apprécié par les constructeurs, notamment pour son côté sécurité, mais également pour son aspect économique, puisqu’il n’utilise que des technologies existantes.

L’étude complète et les résultats de ces recherches seront présentés à la Conférence Internationale sur les systèmes et robots intelligents qui se tiendra cette semaine, du 4 au 8 novembre 2019, à Macao, en Chine.

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