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Actualités Discussion :

L'IA d'Uber prédit les trajectoires des piétons, des véhicules et des cyclistes

  1. #1
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    Par défaut L'IA d'Uber prédit les trajectoires des piétons, des véhicules et des cyclistes
    Uber développe une intelligence artificielle qui permet aux voitures sans conducteur de prédire avec précision les trajectoires des autres véhicules,
    mais aussi celles des piétons et des cyclistes

    Dans un article publié cette semaine sur arXiv, le site de prépublications électroniques d'articles scientifiques, les chercheurs de Uber présentent MultiNet. Il y est décrit comme un système qui détecte et prédit les mouvements des obstacles à partir de données laser autonomes des véhicules. Les chercheurs affirment que, contrairement aux modèles existants, MultiNet raisonne sur l'incertitude du comportement et du mouvement des voitures, des piétons et des cyclistes en utilisant un modèle qui déduit les détections et les prédictions, puis les affine pour générer des trajectoires potentielles.

    Anticiper les futurs niveaux d'obstacles est une tâche difficile, mais c'est la clé pour prévenir les accidents de la route. Dans le contexte d'un véhicule à conduite autonome, un système de perception doit pouvoir capter une série de trajectoires que d'autres acteurs pourraient prendre, plutôt qu'une seule trajectoire probable. Par exemple, un véhicule adverse approchant d'une intersection pourrait continuer à rouler en ligne droite ou tourner devant un véhicule autonome ; pour assurer la sécurité, le véhicule autonome doit raisonner sur ces possibilités et ajuster son comportement en conséquence.

    Nom : Screenshot_2020-06-05 Uber develops AI; enables driverless cars to accurately predict other vehi.png
Affichages : 1749
Taille : 652,8 Ko

    MultiNet prend en compte les données des capteurs laser et des cartes de rues haute définition. Il apprend simultanément les trajectoires d'obstacles et les incertitudes liées aux itinéraires. Pour les véhicules, il les affine ensuite en écartant les prédictions de trajectoire de la première étape et en prenant le centre supposé des objets et des positions des obstacles, avant de les corriger et de les faire passer par un algorithme pour faire des prédictions finales de trajectoire et d'incertitude.

    Pour tester les performances de MultiNet, les chercheurs ont soumis le système à une journée de simulations. Un ensemble de données contenant les relevés de 5500 scénarios recueillis par les véhicules autonomes de Uber dans les villes d'Amérique du Nord à l'aide d'un capteur laser monté sur le toit. Ils indiquent que MultiNet a surpassé plusieurs bases de référence par une marge significative sur les trois types d'obstacles (véhicules, piétons et cyclistes) en termes de précision des prévisions. Concrètement, l'incertitude de la simulation a conduit à des améliorations de 9 à 13 %, et a permis de raisonner sur le problème du bruit inhérent aux futurs mouvements du trafic.

    « Dans un premier cas : il s’agit d'un acteur approchant d'une intersection et qui a tourné à droite. Là où un système de base a prédit à tort que l’acteur continuerait à se déplacer tout droit à l'intersection, MultiNet a prédit avec une grande exactitude une trajectoire de virage très précise, tout en tenant compte de la possibilité d'un comportement en ligne droite », expliquent les chercheurs.

    Une autre hypothèse : « un acteur a effectué un virage à gauche non protégé vers le véhicule à conduite autonome, ce qu'IntentNet a mal prédit. Mais à l'inverse, nous voyons que MultiNet a produit les deux modes possibles, y compris une trajectoire de virage avec une grande incertitude due à la forme inhabituelle de l'intersection », ont-ils ajouté.

    Source : arXiv

    Et vous ?

    Trouvez-vous cette étude pertinente ou pas ?
    Faites-vous confiance à la conduite autonome ou pas ? Pourquoi ?
    Parviendra-t-on à une conduite entièrement autonome selon vous ?

    Voir aussi :

    La plus haute juridiction française reclasse les chauffeurs d'Uber en tant qu'employés, car une relation de subordination est créée lors de leur connexion à la plateforme numérique de la société

    Uber : la justice britannique donne gain de cause à deux chauffeurs, qui réclament des avantages sociaux comme un salaire minimum, des congés payés

    Uber s'est servi du spyware Surfcam pour écraser son concurrent GoCatch en Australie, en faisant du « braconnage » de ses chauffeurs

    Uber ferme sa division dédiée aux camions autonomes,afin de recentrer ses efforts de conduite autonome sur les voitures uniquement

    Les gens qui en savent plus sur la conduite autonome font davantage confiance à la technologie, selon une enquête
    Contribuez au club : Corrections, suggestions, critiques, ... : Contactez le service news et Rédigez des actualités

  2. #2
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    C'est possible dans un monde où toutes les voitures sont des automates. Mais dès qu'une personne est au volant, les possibilités sont presque infinies.

  3. #3
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    Peux être dans un environnement californien ou les rues sont larges, grandes, mais en Europe dans de petites rues avec peu de visibilité... Bon courage...

  4. #4
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    Faut que ça vienne.

    Car mes solutions de secoures sont bancales.
    - Mettre une canne blanche à l'avant de la voiture.
    - tourner à gauche quand ça fait boum à droite, et inversement, quand ça fait boum à gauche et stopper quand ça fait boum devant
    Consultez mes articles sur l'accessibilité numérique :

    Comment rendre son application SWING accessible aux non voyants
    Créer des applications web accessibles à tous

    YES WE CAN BLANCHE !!!

    Rappelez-vous que Google est le plus grand aveugle d'Internet...
    Plus c'est accessible pour nous, plus c'est accessible pour lui,
    et meilleur sera votre score de référencement !

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