Accueil / Technique / 21 octobre 2019

HMG développe un régulateur de vitesse intelligent basé sur l'apprentissage automatique

HMG develops machine learning based on Smart Cruise Control technology

Hyundai Motor Group a annoncé le développement du premier régulateur de vitesse intelligent basé sur l'apprentissage automatique (SCC-ML) au monde, une technologie qui intègre les habitudes du conducteur dans son comportement de conduite autonome, créant ainsi une expérience personnalisée.

Cette technologie, une première dans l'industrie, intègre l'intelligence artificielle (IA) dans le système avancé d'aide à la conduite (ADAS). Le système devrait être implémenté dans les futurs véhicules de Hyundai Motor Group.

« Le nouveau SCC-ML améliore l'intelligence de la précédente technologie ADAS pour augmenter considérablement la praticité des fonctions semi-autonomes », a déclaré Woongjun Jang, vice-président de Hyundai Motor Group. « Hyundai Motor Group poursuivra ses efforts de développement sur des technologies d'IA innovantes pour mener l'industrie dans le domaine de la conduite autonome. »

Le régulateur de vitesse intelligent (SCC) permet une fonction de conduite autonome essentielle et une technologie clé pour l'ADAS : maintenir la distance avec le véhicule qui précède tout en roulant à la vitesse choisie par le conducteur.

Le SCC-ML combine l'IA et le SCC dans un système qui apprend par lui-même les habitudes et les schémas du conducteur. Grâce à l'apprentissage automatique, le régulateur de vitesse intelligent conduit de manière autonome en reproduisant le style du conducteur.

Pour utiliser l'ancien régulateur de vitesse intelligent, le conducteur devait ajuster manuellement les paramètres de conduite, comme la distance avec le véhicule précédent et l'accélération. Il était impossible de régler finement ces paramètres pour s'adapter aux préférences individuelles sans la technologie d'apprentissage automatique.

Par exemple, un même conducteur peut accélérer différemment selon qu'il roule à grande vitesse, à vitesse moyenne ou à basse vitesse, mais un réglage fin n'était pas possible. Ainsi, lorsque le régulateur de vitesse intelligent était activé et que le véhicule se comportait différemment de ce que le conducteur souhaitait, ce dernier ressentait une différence, ce qui entraînait une réticence à utiliser la technologie car elle le rendait anxieux et instable.

Le SCC-ML développé indépendamment par Hyundai Motor Group fonctionne comme suit : d'abord, les capteurs, tels que la caméra avant et le radar, acquièrent en permanence des informations de conduite et les envoient à l'ordinateur central. L'ordinateur extrait ensuite les détails pertinents des informations recueillies pour identifier les habitudes du conducteur. Une technologie d'intelligence artificielle appelée algorithme d'apprentissage automatique est appliquée au cours de ce processus.

Le schéma de conduite peut être classé en trois parties : la distance par rapport aux véhicules précédents, l'accélération (la rapidité d'accélération) et la réactivité (la rapidité de réponse aux conditions de conduite). De plus, les conditions de conduite et les vitesses sont également prises en compte.

Par exemple, maintenir une courte distance avec le véhicule précédent en ville à faible vitesse, et une distance plus grande sur la voie rapide. En tenant compte de ces diverses conditions, le SCC-ML analyse et distingue plus de 10 000 schémas, développant une technologie de régulateur de vitesse intelligent flexible qui peut s'adapter aux habitudes de tout conducteur.

Les informations sur le schéma de conduite sont régulièrement mises à jour par les capteurs, reflétant le style de conduite le plus récent du conducteur. De plus, le SCC-ML est programmé spécifiquement pour éviter d'apprendre des schémas de conduite dangereux, ce qui augmente sa fiabilité et sa sécurité.

Avec le prochain système d'assistance à la conduite sur autoroute (Highway Driving Assist) qui intègre l'assistance au changement de voie automatique, le SCC-ML atteint un niveau de conduite autonome 2.5.

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