Comment est fabriquée la Dallara de l’École Polytechnique de Milan, qui a établi le record de la course de côte de Goodwood. Le professeur Sergio Savaresi raconte les secrets de l’ordinateur sur roues le plus rapide du monde
« 66 secondes et 38, excellent travail. Une tasse de thé pour le conducteur, qui n’est pas à bord », a plaisanté le conférencier Bruce Jones lors du commentaire de la course de côte du Goodwood Festival of Speed. Franchir la ligne d’arrivée, établir un nouveau record dans la catégorie des véhicules autonomes, c’est le Dallara AV-24 De PoliMove, l’équipe de l’École Polytechnique de Milan. « C’est une machine née sous la direction de l’homme » explique le Professeur Sergio Savaresi, chef de projet et directeur du département Electronique, Informatique et Bioingénierie de PoliMi. « Il est utilisé pour les compétitions Indy Lights (maintenant Indy Nxt, éd), l’IndyCar Formula 2″. Il pèse 748 kilos et est équipé d’un moteur Honda K20C de 488 CV de puissance et 2000 centimètres cubes de cylindrée. A la place du conducteur, dans le cockpit se trouve un grand ordinateur, le cerveau du monoplace , entouré d’actionneurs électriques, capables d’appuyer sur les pédales et de tourner le volant, et de nombreux capteurs.
les capteurs
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« Ils constituent la partie la plus complexe », précisément parce qu’ils sont différents les uns des autres. Pour localiser la monoplace, le GPS classique ne suffit pas. « À Goodwood, une grande partie du circuit en montée n’a pas de visibilité satellite. » Le signal n’est pas toujours là. Il est masqué par des barrières, des arbres et des peuplements. Dans ces cas, un autre type de capteur est utilisé pour s’orienter. « Elles sont appelées extéroceptifextéroceptifs, car ils regardent vers l’extérieur ». Comme le appareils photo Hé LiDAR. « C’est un capteur laser qui effectue une analyse tridimensionnelle à 360 degrés de l’environnement. » La méthode par laquelle il localise la voiture ressemble à celle utilisée par les humains. « S’il y a un arbre et que je sais qu’il y a un arbre, je me localise en le regardant », explique Savaresi. Mais pour savoir s’il existe un arbre, l’intelligence artificielle doit recourir à Cartographies 3D qui possède ce trait et vérifie si l’élément correspond dans un processus appelé correspondance de carte. « C’est une chose compliquée, surtout à ces vitesses. Toutes les 20 millisecondes, il faut réanalyser l’environnement avec une précision de quelques centimètres. »
lier
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« La technologie n’est pas encore arrivée au point où vous allez sur un circuit, montez sur la piste et partez tout de suite. » On commence par quelques tests faible vitesse dans lequel des capteurs définissent l’itinéraire et l’ordinateur l’optimise progressivement. « C’est une phase que nous essayons de rendre de plus en plus rapide. Le but est de faire un algorithme très cohérentcapable de tout faire tout seul ». Aller vite et immédiatement avec moins de préparation donc. Même sur les pistes les plus complexes et pas seulement sur les circuits ovales IndyCar où PoliMove dominait le Défi autonome Indy depuis les premières épreuves de 2021. Ce sont des courses de monoplaces autonomes, développées par des ingénieurs des meilleures universités du monde, qui ont donné naissance à d’autres compétitions similaires. La configuration et la mécanique sont les mêmes pour tout le monde, afin de réduire les variables impliquées. Le véritable défi est la présence des adversaires et c’est l’algorithme qui prend toutes les décisions. « Une partie de stratégie et de planification est ajoutée. L’ordinateur voit les autres voitures grâce à des capteurs et décide s’il doit dépasser, suivre ou freiner, exactement comme le ferait un conducteur humain. »
LE DÉFI
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Dans la course, vous arrivez à une vitesse de 180km/h. « Il y a eu un défi, à Yas Marina, dans lequel un ancien pilote de Formule 1 prenait la même voiture, sans les capteurs, et faisait un tour chronométré. Celui qui parvenait à rester dans les 15 % de son temps prenait une prime et nous avons réussi. , dans les 12 %. » Il y a encore du travail à faire pour atteindre le niveau de pilote professionnel, mais il y en aura peut-être davantage à l’avenir. compétitions mixtes. « Certaines catégories comme la Formule E, qui est toujours à l’avant-garde, pourraient obliger les équipes à avoir à leurs côtés un pilote humain et un pilote composé d’intelligence artificielle. Des avatars pourraient être développés avec une personnalité et une véritable identité numérique. » Nous devons d’abord atteindre un niveau de développement qui garantisse sécurité des pilotes sur la piste.
DE LA PISTE À LA ROUTE
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« Le projet Autonomous Motorsport sert à accélérer énormément l’apprentissage car on travaille à la limite. Il faut tout faire impeccablement à ces vitesses-là, on paie cher la moindre erreur » poursuit Savaresi. L’objectif est d’amener ces technologies hors de la boucle. L’École polytechnique a lancé le projet de conduite autonome au 1000 Miglia, qui a été l’un des premiers à obtenir les autorisations ministérielles pour réaliser un essais sur la voie publique. Même si les vitesses sont plus lentes, les obstacles tels que les nids-de-poule, les panneaux et autres usagers se multiplient et sont imprévisibles. Mais les opportunités sont nombreuses. « Nous réalisons trois projets différents avec des véhicules électriques, un à Brescia, un à Milan et un dans un petit village. Nous voulons expérimenter l’utilisation de la conduite autonome comme service utilitaire, notamment pour les personnes qui ont des difficultés à utiliser la voiture » conclut Savaresi. Catégories fragiles, des personnes âgées qui n’ont plus de permis de conduire et qui pourraient retrouver une mobilité autonome grâce à l’intelligence artificielle. À des vitesses plus lentes que celles observées à Goodwood, bien sûr.
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