Révolution dans la circulation : des chercheurs de Paderborn optimisent les véhicules autonomes !

Révolution dans la circulation : des chercheurs de Paderborn optimisent les véhicules autonomes !

L'Université de Paderborn a lancé un nouveau projet de recherche visant à améliorer considérablement l'interaction entre les véhicules autonomes et les piétons. Dirigé par le Dr-Ing. Sandra Gausemeier et Dr rer. médical. Tim Lehmann, le projet se concentre sur la reconnaissance des intentions d'agir des piétons avant qu'ils n'agissent réellement. L’objectif est d’éviter de manière proactive les situations de circulation critiques, ce qui pourrait représenter une avancée significative dans le domaine de la conduite autonome. Selon l'Université de Paderborn, le projet a reçu le prix de recherche de l'université, d'une valeur de 150 000 euros.

Le projet innovant combine des méthodes d’intelligence artificielle (IA) avec l’analyse du mouvement. Les scientifiques mènent des études expérimentales sur le comportement décisionnel des individus afin de développer des algorithmes prédictifs. Le défi réside dans la génération, le traitement et la réponse en temps réel aux informations, en particulier dans les scénarios urbains complexes.

Objectifs et méthodes du projet

L'un des principaux objectifs est de développer un système basé sur l'IA qui crée des profils de risque et puisse évaluer avec précision les intentions d'action futures des piétons. Afin de garantir une reconnaissance réussie des séquences de mouvements humains, la qualité des données d'entraînement est d'une importance cruciale. Par conséquent, diverses méthodes de collecte de données, telles que l’oculométrie et l’électroencéphalographie mobile, sont utilisées.

Un accent particulier est mis sur la mise en œuvre d'études expérimentales en milieu urbain. Ces tests visent à contribuer à améliorer et à comprendre les interactions homme-machine. De plus, il est prévu qu'après formation, les systèmes autonomes soient capables de reconnaître les intentions des piétons sur la seule base des images des caméras embarquées. Les premiers résultats du projet sont attendus début 2027.

Défis technologiques et stratégies de sécurité

Les travaux de recherche sont confrontés à une variété de défis technologiques. L’un d’eux est la nécessité d’optimiser les véhicules autonomes pour un trafic routier normal dans des conditions difficiles. L'Institut Fraunhofer pour les systèmes cognitifs IKS souligne que les véhicules autonomes fonctionnent bien dans des situations de test, mais doivent être infaillibles dans des environnements réels, par exemple en cas de mauvais temps ou de capteurs défaillants. Une architecture logicielle résiliente et intelligente est donc recherchée pour assurer la fiabilité des systèmes.

Une partie importante des travaux est également réalisée sur le projet KARLI, soutenu par un consortium composé de l'Institut Fraunhofer IOSB, de l'IAO et de plusieurs partenaires industriels. KARLI, qui signifie intelligence artificielle pour une interaction adaptative, réactive et conforme aux niveaux dans le véhicule du futur, se concentre sur les fonctions d'IA pour les niveaux d'automatisation 2 à 4. Les interactions individuelles entre l'homme et l'IA jouent ici un rôle central. L'adaptation des interactions à différents niveaux d'automatisation vise à améliorer la sécurité et l'attention des conducteurs.

La protection des données et la transparence sont également des facteurs cruciaux pour gagner la confiance des utilisateurs dans la technologie. Des approches innovantes, telles que l'utilisation de capteurs basés sur l'IA, de caméras intérieures et de grands modèles linguistiques, visent à garantir que les interactions dans le véhicule sont conçues de manière optimale tout en préservant l'anonymat des occupants. Les premières fonctions issues de ces projets pourraient être disponibles dans les véhicules de série d’ici 2026.

Dans l’ensemble, les résultats des recherches menées à Paderborn et aux instituts Fraunhofer montrent que la voie vers une conduite autonome sûre et efficace implique de nombreux défis complexes qui doivent être surmontés grâce à des approches innovantes et une collaboration interdisciplinaire.