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Véhicule autonome : Des algorithmes probabilistes anticollision Inria-CEA-Nanoelec testés sur une Renault Zoé

Sophie Eustache

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Véhicule autonome : Des algorithmes probabilistes anticollision Inria-CEA-Nanoelec testés sur une Renault Zoé

© Renault S. Foulon

Des algorithmes probabilistes exploitant les données des capteurs, lidars et caméras sont développés dans le cadre du projet Perfect partagé par l’Inria, le CEA et l’IRT Nanoelec. Ces technologies sont en cours de dépôt de brevet. L'objectif : éviter les collisions.

La perception multi-sensorielle est une des briques technologiques clé de la voiture autonome. Dans le cadre du projet Perfect, l’Inria, le CEA, et l’IRT Nanoelec travaillent au développement d'algorithmes probabilistes basés sur un boîtier intelligent et des capteurs embarqués sur une Renault Zoé. Le véhicule est ainsi bardé de capteurs : un GPS et une centrale inertielle pour déterminer la position et l’orientation du véhicule ; un lidar, qui réfléchit la lumière sur les objets pour identifier leur positionnement au même titre qu’une chauve-souris envoie des ultrasons pour se déplacer ; et des caméras couplées à de l’intelligence artificielle pour analyser les objets repérés par les lidars.

Algorithme anticollision Perfect
Maturité
: en cours de dépôt de brevet
Application : futurs véhicules autonomes
Le dispositif, basé sur de la perception distribuée (fusion de la perception avec d’autres véhicules, communication avec le boîtier), permet aux véhicules de collaborer et d’élargir ainsi sa zone de visibilité grâce aux boîtiers qui peuvent être placés à des endroits stratégiques au sein des infrastructures routières.

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