Scénarios de route innovants pour le test de voitures autonomes

Alors que les Voitures autonomes deviennent de plus en plus courantes, il y a un besoin grandissant de les tester dans différentes situations de conduite. Cependant, en ce qui concerne les routes sur lesquelles ces voitures circuleront, peu d'attention a été portée à la création de types de routes et de configurations variés. Les méthodes actuelles se contentent soit de créer des parties de routes basiques sans construire des systèmes routiers complets, soit de créer des routes entières qui sont juste droites et ennuyeuses. Ce manque de variété signifie que les scénarios utilisés pour tester ces voitures ne sont pas vraiment à la hauteur. Du coup, on a décidé de mettre en place un plan pour créer des configurations de routes plus intéressantes et variées pour les Tests.

#Le Besoin de Tester

Les voitures autonomes ne sont pas juste des gadgets ; elles peuvent aider à améliorer la sécurité sur les routes. Elles visent à réduire les accidents et à offrir une mobilité à ceux qui ne peuvent pas conduire. Cependant, avant de vraiment faire confiance à ces voitures pour conduire toutes seules, elles doivent prouver qu'elles sont au moins un peu plus sûres que les conducteurs normaux. Pour ça, les entreprises doivent faire rouler ces voitures sur plus de 11 milliards de miles juste pour prouver qu'elles sont 20% plus sûres que les conducteurs humains. C'est pas une mince affaire !

Les tests sur route sont coûteux et ne peuvent pas couvrir tous les problèmes possibles auxquels ces voitures pourraient être confrontées. C'est là qu'entrent en jeu les scénarios Simulés. En créant des situations de conduite réalistes auxquelles les voitures doivent réagir, on peut tester leur sécurité sans risquer des vies.

#Méthodes de Test Actuelles

Des entreprises comme Waymo ont enregistré un tas de miles de conduite simulée — plus de 15 milliards début 2021. Différentes méthodes ont été utilisées pour créer ces situations de conduite, mais la plupart se concentrent sur des choses comme le comportement des conducteurs et des piétons, ou les conditions météorologiques, tout en négligeant les routes elles-mêmes.

Des efforts récents ont été faits pour proposer des situations routières plus variées. Cependant, ces efforts restent encore en deçà des attentes. Soit ils produisent des parties de routes simples, soit ils créent des réseaux complets sans caractéristiques intéressantes. Cela signifie que les routes se ressemblent toutes, et ce n'est pas ce qu'on a besoin pour des tests appropriés.

#Notre Solution

Pour aborder ce problème, on a utilisé une méthode systématique pour générer des configurations de routes diversifiées. D'abord, on a identifié huit types de parties de routes de base. Chacune de ces parties peut être ajustée de différentes manières pour refléter des formes et des designs routiers variés.

Ensuite, on a connectés ces parties de routes de manière créative, en veillant à choisir des parties moins courantes pour ajouter plus de variété aux configurations. Pour éviter les doublons, on a retiré les routes qui se ressemblaient trop les unes aux autres.

Au final, on a pris les scénarios routiers qu'on a générés et on les a transformés en cartes haute définition et en scènes 3D. Ces cartes peuvent être utilisées par des simulateurs, facilitant ainsi les tests des voitures autonomes dans diverses conditions.

#L'Importance de la Diversité

Tester les voitures autonomes nécessite une multitude de différents types de routes et de configurations. Un seul type de route ne va pas nous montrer comment une voiture réagit à divers scénarios. Donc, la diversité dans le design est essentielle. Par exemple, comment une voiture autonome va-t-elle gérer une route sinueuse comparée à une route droite ? Qu'en est-il des intersections et des fourches ? Chaque scénario aide les ingénieurs à tester des fonctions spécifiques des capacités de conduite autonome de la voiture.

#Les Huit Types de Composants Routiers

Pour créer une base solide pour nos scénarios, on a défini huit types de composants routiers typiques. Les voilà, décrits simplement :

1. Route Droite : Un grand morceau de bitume qui va tout droit.
2. Route Courbée : Cette route se plie et tourne, nécessitant que la voiture ajuste sa direction pour rester sur la bonne voie.
3. Changement de Voie : Comme ça sonne, c'est l'endroit où les voitures changent de voie, soit en augmentant, soit en diminuant le nombre de voies.
4. Fourche : Une route qui se divise en deux, permettant aux voitures de décider dans quelle direction elles veulent aller.
5. Intersection en T : Pensez à une forme de "T" où une route rencontre une autre, permettant aux voitures de continuer tout droit ou de tourner.
6. Intersection : L'endroit où deux routes se croisent, permettant un bon vieux jeu de "qui passe en premier ?".
7. Route en U : Celle-là est amusante ! C'est comme un virage serré qui te fait faire un tour de 180 degrés.
8. Rond-point : Un chemin circulaire où les voitures peuvent tourner autour d'une île centrale, permettant une circulation fluide.

Chacun de ces composants pourrait être ajusté en termes de longueur, de nombre de voies, et plus pour créer des configurations uniques.

#Comment Connecter le Tout ?

Maintenant qu'on a toutes ces connaissances routières, comment on met tout ça ensemble ? On a élaboré une méthode pour connecter ces parties de routes d'une manière qui garde les choses intéressantes.

Notre méthode commence par suivre la fréquence d'utilisation de chaque partie de route. Comme ça, on peut privilégier les parties qui n'ont pas été beaucoup utilisées. Ensuite, on sélectionne une partie pour commencer, et à partir de là, on continue à faire des connexions jusqu'à atteindre une certaine limite, comme le temps passé ou le nombre de parties utilisées.

Cette méthode garantit qu'on garde les choses intéressantes, puisqu'elle inclut aléatoirement les parties moins courantes et les combine de manière créative. Au fil du temps, on construit un ensemble de scénarios routiers uniques qui peuvent offrir des situations de test précieuses.

#Dire Adieu aux Doublons

Une fois qu'on a généré un tas de configurations routières, on doit s'assurer de ne pas avoir de répétitions. Avoir les mêmes scénarios routiers peut fausser les résultats et compromettre l’objectif de tests variés, donc on a mis en place un moyen de mesurer la similarité entre différentes configurations.

On traite en gros chaque scénario routier comme un graphique, où les parties de routes sont des points, et les connexions sont des lignes entre elles. Si deux scénarios sont trop similaires, on considère l'un d'eux comme un doublon et on le jette.

#Rassembler le Tout

Avec notre dernier lot de scénarios routiers uniques en main, on est prêts à les convertir en formats qui peuvent être utilisés dans des simulateurs. On utilise des outils comme RoadRunner pour transformer nos scripts de scénarios en fichiers de cartes HD et de scènes 3D.

En utilisant ces formats, les voitures autonomes peuvent être testées dans des environnements simulés qui reflètent bien mieux la conduite dans le monde réel.

#Évaluer Notre Approche

Maintenant qu'on a généré ces scénarios routiers diversifiés, comment sont-ils dans les tests ? On s'est fixé deux questions principales à répondre :

1. Nos scénarios générés sont-ils efficaces ?
2. Peuvent-ils être utilisés dans de vraies simulations ?

Pour évaluer ces scénarios, on en a généré un grand nombre pour une analyse comparative. On a comparé notre méthode à une approche de base qui choisissait simplement des parties de routes au hasard. Dans nos tests, on a découvert que notre méthode générait systématiquement plus de scénarios routiers uniques et le faisait plus rapidement que la méthode de base.

#Métriques de Succès et Résultats

Lors de nos expériences, on a pu suivre le nombre de scénarios routiers uniques générés au fil du temps. Ce qu'on a trouvé, c'est que bien que notre méthode prenne un peu plus de temps au début en raison des calculs, elle produisait finalement un plus grand nombre de scénarios uniques en moins de temps.

Le taux d'unicité était également nettement plus élevé, montrant que notre approche a efficacement créé des configurations routières diversifiées.

#Utilisabilité dans des Simulations Réelles

Après avoir validé les scénarios routiers, on a réalisé plusieurs tests pour voir à quel point ils fonctionnaient dans de vraies simulations. On a compilé les scénarios routiers générés en fichiers de scènes 3D et en fichiers de cartes HD, qui ont ensuite été testés au sein de systèmes autonomes comme Apollo.

On était contents de constater que plus de 92% des scénarios ont été compilés avec succès, ce qui est un bon signe pour leur utilisabilité. Cela signifie que lorsque le moment sera venu pour les voitures autonomes d'affronter le monde simulé, elles auront une riche variété de routes avec lesquelles composer.

#Améliorations Futures

Bien que notre méthode ait montré des résultats prometteurs, il y a encore de la place pour s'améliorer. On a seulement esquissé le contour avec les huit types de composants routiers et on aimerait élargir cette liste pour inclure encore plus de variété.

De plus, on s'est uniquement concentrés sur des scénarios au niveau de la route, mais il y a toute une panoplie d'éléments au-dessus et au-delà, comme des panneaux de signalisation et des objets dynamiques. On prévoit de les intégrer dans nos scénarios à l'avenir.

#Conclusion

On a cherché à créer une méthode pour générer des scénarios routiers diversifiés pour tester les voitures autonomes, et les résultats ont été encourageants. En définissant différents composants routiers, en guidant leurs connexions, et en s'assurant qu'aucun doublon ne se glisse, on a jeté les bases pour des tests plus efficaces.

Alors que les véhicules autonomes continuent d'évoluer, nos méthodes pour les tester le feront aussi. On espère que notre travail jouera un rôle dans la voie vers des routes plus sûres et des voitures plus intelligentes. Et qui sait ? Peut-être qu'un jour, ces voitures seront si performantes qu'elles pourront même nous conduire au café sans qu'on ait à lever le petit doigt. Ça, ça sonne comme un bon plan !