Présentation
En anglaisRÉSUMÉ
Le véhicule autonome et communicant sous ses aspects techniques ou non techniques fait l'objet du présent article. Après un bref historique, ce sont les cinq niveaux d’automatisation définis dans la recommandation SAE J3016 qui sont décrits. L’article aborde ensuite les aspects cognitifs et sensori-moteurs de la tâche de conduite chez l’être humain ce qui permet d’introduire sept fonctions clés du véhicule autonome et la façon de les organiser. Les évolutions conjointes des véhicules et de l’infrastructure sont ensuite évoquées dans une perspective d’optimisation de la sécurité et de la mobilité. La question du déploiement progressif des véhicules autonomes est également explorée et l’article s’achève par l’analyse des verrous techniques et non techniques qui pourraient constituer des freins au déploiement.
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Lire l’articleABSTRACT
This article deals with the autonomous and communicating vehicle in its technical and non-technical aspects. After a brief history, five levels of automation defined in the SAE J3016 recommendation are described. We then discuss the cognitive and sensor-motor aspects of the human driving task which allows the introduction of seven key functions of the autonomous vehicle and how to organize them. The joint evolutions of vehicles and infrastructure are then evoked in a perspective of optimizing safety and mobility. The issue of the progressive deployment of autonomous vehicles is also explored and the article ends with an analysis of the technical and non-technical locks that could hinder deployment.
Auteur(s)
-
Jacques EHRLICH : Ancien directeur du laboratoire sur les Interactions Véhicules-Infrastructure-Conducteurs IFSTTAR (fusionné en 2019 avec l’université Gustave Eiffel) - Directeur de Recherche émérite Université Gustave Eiffel, Versailles, France
INTRODUCTION
Le concept de véhicule autonome date des années 1980, où il suscita un premier engouement dans les milieux de la recherche et de l’industrie, suivi au début des années 2000 d’une forme de traversée du désert due essentiellement à de fortes incertitudes sur son acceptabilité par les usagers. L’arrivée du Google Car a changé la donne en créant un véritable choc plus médiatique que technologique dans un contexte devenu favorable à cause de la pression croissante et généralisée du contrôle-sanction automatisé. Depuis le véhicule autonome et connecté n’a cessé de susciter un intérêt croissant et l’émergence d’un marché a lancé dans la course tous les constructeurs et équipementiers. Cela s’est d’abord concrétisé par une définition claire et consensuelle du concept sous la forme de cinq niveaux d’automatisation allant de simples systèmes d’aides à la conduite jusqu’à l’automatisation totale où la présence d’un conducteur n’est plus forcément requise. Grâce à cette approche graduée, c’est plus à une évolution qu’à une révolution à laquelle on assistera dans les deux prochaines décennies : les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS), qui se situent aux niveaux 2 et 3 contiennent les briques technologiques qui constitueront les fonctions clés des véhicules autonomes des niveaux 4 et 5 et dont les plus importantes sont : la localisation précise, la détection des obstacles, la modélisation de la dynamique du véhicule, l’analyse et la compréhension de la scène routière, la planification de la trajectoire, le maintien de la tenue de situation et la surveillance de l’état du conducteur. Toutes ces briques doivent s’intégrer dans le véhicule pour former l’architecture électronique et informatique embarquée des véhicules autonomes. Si pendant longtemps, on a cru que le véhicule autonome était une affaire purement « automobile », la fin des années 2010 a mis en évidence l’importance de l’infrastructure et souligné les synergies à faire jouer dans une collaboration gagnante-gagnante entre les industriels de l’automobile, ceux de la route et les pouvoirs publics, tout ceci dans un souci d’accroissement de la sécurité et d’optimisation de la mobilité. Pour autant toutes les difficultés techniques ne sont pas résolues : elles ont même été considérablement sous-estimées rendant la prospective très difficile à établir notamment pour ce qui concerne les véhicules autonomes du niveau 5. Pour cerner la complexité et tenter de la réduire, on a compris qu’il était nécessaire de mieux préciser les situations dans lesquelles les véhicules autonomes seront amenés à évoluer : ce sont les notions récentes d’ODD (Operational Design Domain) qui fixent le cadre d’évolution des véhicules et d’ISAD (Infrastructure Support levels for Automated Driving) qui précisent la contribution attendue de l’infrastructure. En Europe, toutes ces avancées ont permis de clarifier les modalités de déploiement progressif des véhicules autonomes selon des cibles technologiques (les types de véhicules) et des cas d’usages (les scénarios d’utilisation) qui ont été précisés par la plateforme européenne ERTRAC. Mais au-delà des cas d’usages, ce sont de nouvelles pratiques de mobilités qui se dessinent au niveau mondial et de façon sous-jacente de nouveaux modèles économiques : ainsi les défis de demain ne sont pas tant la vente de véhicules que la vente de services de mobilités dans le cadre d’alliances entre constructeurs et opérateurs de mobilité. Il reste que tous les obstacles pour atteindre les plus hauts niveaux de l’automatisation (4 et 5) ne sont pas tous levés : ils peuvent être techniques mais aussi non techniques quand ils concernent l’acceptabilité individuelle, la compatibilité avec la réglementation et les questions de responsabilités en cas d’accident et l’indemnisation des victimes.
MOTS-CLÉS
véhicule traceur planification de trajectoire recommandation SAE J3016 automatisation de la conduite
KEYWORDS
floating car data | path planning | SAE J3016 recommendation | driving automation
DOI (Digital Object Identifier)
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7. Véhicules et infrastructure : des attentes réciproques
Pendant des décennies le monde de l’industrie de l’automobile et celui des exploitants de la route ont été relativement cloisonnés, le principal point de rencontre se situant au niveau du contact pneu-chaussée, donc entre l’industrie des pneumatiques et celle de la route.
7.1 La route « lisible »
C’est très probablement le déploiement progressif des véhicules traceurs et de façon sous-jacente les bénéfices perçus pour le véhicule autonome qui a inversé la tendance : comme on l’a vu, pour améliorer la sécurité et la mobilité, les véhicules ont besoin d’une connaissance précise de l’état de la route, ce que peut leur fournir les exploitants routiers avec l’information routière. À l’inverse, les exploitants routiers recherchent des solutions à bas coût de collecte de données ce que peuvent leur fournir les constructeurs avec les véhicules traceurs.
S’agissant des véhicules autonomes, la connaissance de l’état de l’infrastructure est plus que jamais nécessaire. Cela ne se limite pas aux temps de parcours, aux accidents ou autres événements déjà évoqués et stockés dans la LDM. Ce que l’on recherche c’est une route « lisible » dans toutes ses caractéristiques (tableau 2).
HAUT DE PAGE7.2 Infrastructure à haut niveau de qualité de service
Au fur et à mesure que l’on monte dans les niveaux d’automatisation la simple connaissance de l’état de l’infrastructure est insuffisante : on attend d’elle qu’elle garantisse un certain niveau de service, au moins sur certains itinéraires : c’est le concept d’infrastructure à haut niveau de service (HQoSH : High Quality of Service Highway) . Cela signifie que les caractéristiques décrites dans le tableau ...
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BIBLIOGRAPHIE
-
(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).
-
...
DANS NOS BASES DOCUMENTAIRES
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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