Voiture autonome -Self-driving car

Waymo Chrysler Pacifica hybride en cours de test dans la région de la baie de San Francisco

Une voiture autonome , également connue sous le nom de véhicule autonome ( AV ), voiture sans conducteur ou voiture robotique ( robo-car ), est une voiture intégrant l'automatisation véhiculaire , c'est-à-dire un véhicule terrestre capable de détecter son environnement et de se déplacer. en toute sécurité avec peu ou pas d'intervention humaine . L'avenir de cette technologie peut avoir un impact sur de multiples industries et d'autres circonstances .

Les voitures autonomes combinent une variété de capteurs pour percevoir leur environnement, tels que des caméras thermographiques , des radars , des lidars , des sonars , des GPS , des odométries et des unités de mesure inertielle . Les systèmes de contrôle avancés interprètent les informations sensorielles pour identifier les voies de navigation appropriées, ainsi que les obstacles et la signalisation pertinente .

Les implémentations possibles de la technologie incluent les véhicules personnels autonomes, les robotaxis partagés et les pelotons de véhicules connectés. Plusieurs projets de développement d'une voiture commerciale entièrement autonome sont à divers stades de développement, mais il n'existe pas de voitures autonomes disponibles pour les consommateurs de tous les jours.

L' autonomie dans les véhicules est souvent classée en six niveaux, selon un système développé par SAE International (SAE J3016, révisé périodiquement). Les niveaux SAE peuvent être grossièrement compris comme Niveau 0 - pas d'automatisation ; Niveau 1 - contrôle direct/partagé ; Niveau 2 - mains libres ; Niveau 3 - les yeux fermés ; Niveau 4 - attention, et Niveau 5 - volant en option.

En décembre 2021, les véhicules fonctionnant au niveau 3 et au-dessus restent une partie marginale du marché. Waymo est devenu le premier fournisseur de services à proposer des trajets en taxi sans chauffeur au grand public dans une partie de Phoenix, en Arizona, en 2020. Cependant, bien qu'il n'y ait pas de chauffeur dans la voiture, les véhicules ont toujours des surveillants humains à distance. En mars 2021, Honda est devenu le premier constructeur à fournir un véhicule de niveau 3 légalement approuvé, et Toyota a exploité un service potentiellement de niveau 4 autour du village olympique de Tokyo 2020 . Nuro a été autorisé à démarrer des opérations de livraison commerciale autonomes en Californie en 2021. En décembre 2021, Mercedes-Benz est devenu le deuxième constructeur à recevoir l'approbation légale pour un niveau 3 conforme aux exigences légales.

En Chine, deux essais de robotaxis accessibles au public ont été lancés, en 2020 dans le district de Pingshan à Shenzhen par la société chinoise AutoX et en 2021 au parc Shougang à Pékin par Baidu , site des Jeux olympiques d'hiver de 2022 .

Histoire

Des expériences ont été menées sur les systèmes de conduite automatisée (ADS) depuis au moins les années 1920; Les procès ont commencé dans les années 1950. La première voiture semi-automatisée a été développée en 1977 par le laboratoire japonais de génie mécanique de Tsukuba, qui nécessitait des rues spécialement marquées qui étaient interprétées par deux caméras sur le véhicule et un ordinateur analogique. Le véhicule a atteint des vitesses allant jusqu'à 30 kilomètres par heure (19 mph) avec le soutien d'un rail surélevé.

Une voiture autonome historique est apparue dans les années 1980, avec les projets Navlab et ALV de l'Université Carnegie Mellon financés par la Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA) des États-Unis à partir de 1984 et le projet EUREKA Prometheus de Mercedes-Benz et de l'Université de la Bundeswehr à Munich . 1987. En 1985, l'ALV avait démontré des vitesses de conduite autonome sur des routes à deux voies de 31 kilomètres par heure (19 mph), avec l'évitement d'obstacles ajouté en 1986, et la conduite hors route dans des conditions de jour et de nuit en 1987. Un Une étape majeure a été franchie en 1995, avec le NavLab 5 de CMU complétant le premier lecteur autonome d'un océan à l'autre des États-Unis. Sur les 2 849 mi (4 585 km) entre Pittsburgh, Pennsylvanie et San Diego, Californie , 2 797 mi (4 501 km) étaient autonomes (98,2 %), complétés avec une vitesse moyenne de 63,8 mph (102,7 km/h). Des années 1960 au deuxième DARPA Grand Challenge en 2005, la recherche sur les véhicules automatisés aux États-Unis a été principalement financée par la DARPA, l'armée américaine et la marine américaine, ce qui a permis des progrès progressifs en termes de vitesse, de compétence de conduite dans des conditions, de contrôles et de contrôles plus complexes. systèmes de capteurs. Des entreprises et des organismes de recherche ont développé des prototypes.

Les États-Unis ont alloué 650 millions de dollars américains en 1991 à la recherche sur le National Automated Highway System, qui a démontré la conduite automatisée grâce à une combinaison d'automatisation intégrée à l'autoroute avec une technologie automatisée dans les véhicules et un réseau coopératif entre les véhicules et avec l'infrastructure routière. Le programme s'est terminé par une démonstration réussie en 1997, mais sans orientation claire ni financement pour mettre en œuvre le système à plus grande échelle. En partie financé par le National Automated Highway System et la DARPA , le Navlab de l'Université Carnegie Mellon a parcouru 4584 kilomètres (2848 mi) à travers l'Amérique en 1995, 4501 kilomètres (2797 mi) ou 98% de celui-ci de manière autonome. La réalisation record de Navlab est restée inégalée pendant deux décennies jusqu'en 2015, lorsque Delphi l'a améliorée en pilotant une Audi, augmentée de la technologie Delphi, sur 5472 kilomètres (3400 mi) à travers 15 états tout en restant en mode autonome 99% du temps. En 2015, les États américains du Nevada , de Floride , de Californie , de Virginie et du Michigan , ainsi que Washington, DC , ont autorisé les essais de voitures automatisées sur la voie publique.

De 2016 à 2018, la Commission européenne a financé le développement d'une stratégie d'innovation pour la conduite connectée et automatisée par le biais des actions de coordination CARTRE et SCOUT. De plus, la feuille de route du programme de recherche et d'innovation dans le domaine des transports stratégiques (STRIA) pour les transports connectés et automatisés a été publiée en 2019.

En novembre 2017, Waymo a annoncé qu'il avait commencé à tester des voitures sans conducteur sans conducteur de sécurité au poste de conduite; cependant, il y avait encore un employé dans la voiture. Un rapport d'octobre 2017 de la Brookings Institution a révélé que les 80 milliards de dollars avaient été investis dans toutes les facettes de la technologie de conduite autonome jusque-là, mais qu'il était "raisonnable de supposer que l'investissement mondial total dans la technologie des véhicules autonomes est nettement supérieur à cette."

En octobre 2018, Waymo a annoncé que ses véhicules d'essai avaient parcouru en mode automatisé plus de 10 000 000 miles (16 000 000 km), augmentant d'environ 1 000 000 miles (1 600 000 kilomètres) par mois. En décembre 2018, Waymo a été le premier à commercialiser un service de taxi entièrement autonome aux États-Unis, à Phoenix, en Arizona. En octobre 2020, Waymo a lancé un service d'appel géo-clôturé sans conducteur à Phoenix. Les voitures sont surveillées en temps réel par une équipe d'ingénieurs à distance, et il y a des cas où les ingénieurs à distance doivent intervenir.

En mars 2019, avant la série de courses autonomes Roborace , Robocar a établi le record du monde Guinness de la voiture autonome la plus rapide au monde. En repoussant les limites des véhicules autonomes, Robocar a atteint 282,42 km/h (175,49 mph) - une moyenne confirmée par la UK Timing Association à Elvington dans le Yorkshire, au Royaume-Uni.

En 2020, un président du National Transportation Safety Board a déclaré qu'aucune voiture autonome ( niveau SAE 3+ ) n'était disponible pour les consommateurs aux États-Unis en 2020 :

Il n'existe actuellement aucun véhicule autonome disponible pour les consommateurs américains. Point final. Chaque véhicule vendu aux consommateurs américains exige toujours que le conducteur soit activement engagé dans la tâche de conduite, même lorsque les systèmes avancés d'aide à la conduite sont activés. Si vous vendez une voiture avec un système avancé d'aide à la conduite, vous ne vendez pas une voiture autonome. Si vous conduisez une voiture équipée d'un système avancé d'aide à la conduite, vous ne possédez pas de voiture autonome.

Le 5 mars 2021, Honda a commencé à louer au Japon une édition limitée de 100 berlines Legend Hybrid EX équipées du nouvel équipement de conduite automatisée de niveau 3 qui avait reçu la certification de sécurité du gouvernement japonais pour leur technologie de conduite autonome "Traffic Jam Pilot". et permettre légalement aux conducteurs de quitter la route des yeux.

Définitions

Il y a une certaine incohérence dans la terminologie utilisée dans l'industrie de la voiture autonome. Divers organismes ont proposé de définir un vocabulaire précis et cohérent.

En 2014, une telle confusion a été documentée dans SAE J3016 qui stipule que "certains usages vernaculaires associent l'autonomie spécifiquement à l'automatisation complète de la conduite (niveau 5), tandis que d'autres usages l'appliquent à tous les niveaux d'automatisation de la conduite, et certaines législations d'État l'ont défini comme correspondent approximativement à tout ADS [système de conduite automatisée] au niveau 3 ou au-dessus (ou à tout véhicule équipé d'un tel ADS)."

Terminologie et considérations de sécurité

Les véhicules modernes offrent des fonctionnalités telles que le maintien de la voiture dans sa voie, les contrôles de vitesse ou le freinage d'urgence. Ces fonctionnalités à elles seules sont simplement considérées comme des technologies d'assistance à la conduite, car elles nécessitent toujours un contrôle du conducteur humain, tandis que les véhicules entièrement automatisés se conduisent sans intervention humaine du conducteur.

Selon Fortune, les noms de technologie de certains véhicules plus récents, tels que AutonoDrive, PilotAssist, Full-Self Driving ou DrivePilot, peuvent dérouter le conducteur, qui peut croire qu'aucune intervention du conducteur n'est attendue alors qu'en fait le conducteur doit rester impliqué dans la tâche de conduite. . Selon la BBC , la confusion entre ces concepts entraîne des décès.

Pour cette raison, certaines organisations telles que l' AAA essaient de fournir des conventions de dénomination normalisées pour des fonctionnalités telles que ALKS qui visent à avoir la capacité de gérer la tâche de conduite, mais qui ne sont pas encore approuvées pour être des véhicules automatisés dans aucun pays. L' Association des assureurs britanniques considère que l'utilisation du mot autonome dans le marketing des voitures modernes est dangereuse, car les publicités sur les voitures font penser aux automobilistes que "autonome" et "pilote automatique" signifie qu'un véhicule peut se conduire tout seul alors qu'il compte toujours sur le conducteur pour assurer la sécurité. La technologie capable de conduire une voiture est encore en phase bêta.

Certains constructeurs automobiles suggèrent ou affirment que les véhicules sont autonomes lorsqu'ils ne sont pas en mesure de gérer certaines situations de conduite. Bien qu'appelée Full Self-Driving, Tesla a déclaré que son offre ne devait pas être considérée comme un système de conduite entièrement autonome. Cela fait que les conducteurs risquent de devenir excessivement confiants, d'adopter un comportement de conduite distrait , entraînant des accidents. Alors qu'en Grande-Bretagne, une voiture entièrement autonome n'est qu'une voiture inscrite sur une liste spécifique. Il a également été proposé d'adopter les connaissances en matière de sécurité de l'automatisation de l'aviation dans les discussions sur la mise en œuvre sûre des véhicules autonomes, en raison de l'expérience acquise au fil des décennies par le secteur de l'aviation sur des sujets de sécurité.

Selon le SMMT, "Il existe deux états clairs - un véhicule est soit assisté par un conducteur assisté par la technologie, soit automatisé lorsque la technologie remplace efficacement et en toute sécurité le conducteur.".

Autonome vs automatisé

Autonome signifie autonome. De nombreux projets historiques liés à l'automatisation des véhicules ont été automatisés (rendus automatiques) sous réserve d'une forte dépendance à des aides artificielles dans leur environnement, telles que des bandes magnétiques. Le contrôle autonome implique des performances satisfaisantes dans des conditions d'incertitudes importantes de l'environnement et la capacité de compenser les défaillances du système sans intervention extérieure.

Une approche consiste à mettre en œuvre des réseaux de communication à la fois dans le voisinage immédiat (pour éviter les collisions ) et plus loin (pour la gestion de la congestion). De telles influences extérieures dans le processus de décision réduisent l'autonomie d'un véhicule individuel, tout en ne nécessitant pas d'intervention humaine.

Dès 2017, la plupart des projets commerciaux portaient sur des véhicules automatisés qui ne communiquaient pas avec d'autres véhicules ou avec un régime de gestion enveloppant. EuroNCAP définit autonome dans " Autonomous Emergency Braking " comme : " le système agit indépendamment du conducteur pour éviter ou atténuer l'accident ", ce qui implique que le système autonome n'est pas le conducteur.

En Europe, les mots automatisé et autonome peuvent être utilisés ensemble. Par exemple, le règlement (UE) 2019/2144 du Parlement européen et du Conseil du 27 novembre 2019 relatif aux exigences de réception par type des véhicules à moteur (...) définit le "véhicule automatisé" et le "véhicule entièrement automatisé" sur la base de leur autonomie. capacité:

  • « véhicule automatisé » désigne un véhicule à moteur conçu et construit pour se déplacer de manière autonome pendant certaines périodes de temps sans la surveillance continue du conducteur, mais pour lequel l'intervention du conducteur est toujours attendue ou requise ;
  • « véhicule entièrement automatisé » désigne un véhicule à moteur qui a été conçu et construit pour se déplacer de manière autonome sans la supervision d'un conducteur ;

En anglais britannique, le mot automatisé seul peut avoir plusieurs significations, comme dans la phrase : "Thatcham a également constaté que les systèmes de maintien de voie automatisés ne pouvaient respecter que deux des douze principes requis pour garantir la sécurité, poursuivant en disant qu'ils ne le pouvaient pas, par conséquent , être classé comme « conduite automatisée », au lieu de cela, il prétend que la technologie devrait être classée comme « conduite assistée ». » : La première occurrence du mot « automatisé » fait référence à un système automatisé de l'UNECE, tandis que la seconde occurrence fait référence à la législation britannique. définition d'un véhicule automatisé. La loi britannique interprète le sens de « véhicule automatisé » en fonction de la section d'interprétation relative à un véhicule « conduisant lui-même » et à un véhicule assuré .

Autonome versus coopératif

Pour permettre à une voiture de rouler sans aucun conducteur embarqué dans le véhicule, certaines entreprises utilisent un conducteur à distance.

Selon SAE J3016 ,

Certains systèmes d'automatisation de la conduite peuvent en effet être autonomes s'ils remplissent toutes leurs fonctions de manière indépendante et autonome, mais s'ils dépendent de la communication et/ou de la coopération avec des entités extérieures, ils doivent être considérés comme coopératifs plutôt qu'autonomes.

Classements

Voiture autonome

PC Magazine définit une voiture autonome comme "une voiture contrôlée par ordinateur qui se conduit toute seule". L' Union of Concerned Scientists déclare que les voitures autonomes sont "des voitures ou des camions dans lesquels les conducteurs humains ne sont jamais tenus de prendre le contrôle pour faire fonctionner le véhicule en toute sécurité. Également appelées voitures autonomes ou" sans conducteur ", elles combinent des capteurs et des logiciels pour contrôler, naviguer et conduire le véhicule."

La loi britannique de 2018 sur les véhicules automatisés et électriques définit un véhicule comme "conduisant lui-même" si le véhicule "fonctionne dans un mode dans lequel il n'est pas contrôlé et n'a pas besoin d'être surveillé par un individu".

Classement SAE

Le système Tesla Autopilot est classé comme système SAE niveau 2

Un système de classification à six niveaux - allant des systèmes entièrement manuels aux systèmes entièrement automatisés - a été publié en 2014 par l'organisme de normalisation SAE International sous le nom J3016, Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-Road Motor Vehicle Automated Driving Systems ; les détails sont révisés périodiquement. Cette classification est basée sur le degré d'intervention et d'attention du conducteur requis, plutôt que sur les capacités du véhicule, bien que celles-ci soient vaguement liées. Aux États-Unis, en 2013, la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) avait publié son système de classification formel original. Après que SAE ait mis à jour sa classification en 2016, appelée J3016_201609, la NHTSA a adopté la norme SAE et la classification SAE est devenue largement acceptée.

Niveaux d'automatisation de la conduite

Dans les définitions de niveau d'automatisation de SAE, "mode de conduite" signifie "un type de scénario de conduite avec des exigences de tâche de conduite dynamiques caractéristiques (par exemple, fusion d'autoroutes, croisière à grande vitesse, embouteillage à basse vitesse, opérations sur campus fermé, etc.)"

  • Niveau 0 : L'automatisme émet des avertissements et peut intervenir momentanément mais n'a pas de contrôle soutenu du véhicule.
  • Niveau 1 ("hands on") : Le conducteur et le système automatisé partagent le contrôle du véhicule. Des exemples sont des systèmes où le conducteur contrôle la direction et le système automatisé contrôle la puissance du moteur pour maintenir une vitesse définie ( régulateur de vitesse ) ou la puissance du moteur et des freins pour maintenir et faire varier la vitesse ( régulateur de vitesse adaptatif ou ACC); et Aide au stationnement , où la direction est automatisée tandis que la vitesse est sous contrôle manuel. Le conducteur doit être prêt à reprendre le contrôle total à tout moment. Lane Keeping Assistance (LKA) Type II est un autre exemple de conduite autonome de niveau 1. Le freinage d'urgence automatique qui alerte le conducteur d'un accident et permet une capacité de freinage complète est également une fonctionnalité de niveau 1, selon lemagazine Autopilot Review .
  • Niveau 2 (« mains libres ») : Le système automatisé prend le contrôle total du véhicule : accélération, freinage et direction . Le conducteur doit surveiller la conduite et être prêt à intervenir immédiatement à tout moment si le système automatisé ne répond pas correctement. La sténographie "mains libres" n'est pas destinée à être prise à la lettre - le contact entre la main et le volant est souvent obligatoire pendant la conduite SAE 2, pour confirmer que le conducteur est prêt à intervenir. Les yeux du conducteur peuvent être surveillés par des caméras pour confirmer que le conducteur reste attentif à la circulation. La conduite sans intervention littérale est considérée comme un niveau 2.5, bien qu'il n'y ait pas officiellement de demi-niveaux. Un exemple courant est le régulateur de vitesse adaptatif qui utilise également la technologie d'assistance au maintien de voie afin que le conducteur surveille simplement le véhicule, comme "Super-Cruise" dans la Cadillac CT6 de General Motors ou le F-150 BlueCruise de Ford.
  • Niveau 3 ("les yeux fermés") : le conducteur peut détourner son attention des tâches de conduite en toute sécurité, par exemple le conducteur peut envoyer un SMS ou regarder un film. Le véhicule gère les situations qui nécessitent une réponse immédiate, comme le freinage d'urgence. Le conducteur doit toujours être prêt à intervenir dans un délai limité, spécifié par le constructeur, lorsque le véhicule le lui demande. Vous pouvez considérer le système automatisé comme un copilote qui vous avertira de manière ordonnée lorsque ce sera à votre tour de conduire. Un exemple serait un chauffeur dans les embouteillages, un autre exemple serait une voiture satisfaisant à la réglementation internationale ALKS (Automated Lane Keeping System).
  • Niveau 4 (« attention ») : Comme le niveau 3, mais aucune attention du conducteur n'est jamais requise pour la sécurité, par exemple le conducteur peut s'endormir en toute sécurité ou quitter le siège du conducteur. Cependant, la conduite autonome n'est prise en charge que dans des zones spatiales limitées ( géo -clôturées ) ou dans des circonstances particulières. En dehors de ces zones ou circonstances, le véhicule doit pouvoir interrompre le trajet en toute sécurité, par exemple ralentir et garer la voiture, si le conducteur ne reprend pas le contrôle. Un exemple serait un taxi robotisé ou un service de livraison robotisé qui couvre des emplacements sélectionnés dans une zone, à une heure et des quantités spécifiques.
  • Niveau 5 ("volant en option") : aucune intervention humaine n'est requise. Un exemple serait un véhicule robotisé qui fonctionne sur toutes sortes de surfaces, partout dans le monde, toute l'année, dans toutes les conditions météorologiques.

Dans la définition formelle SAE ci-dessous, une transition importante est du niveau SAE 2 au niveau SAE 3 dans lequel le conducteur humain n'est plus censé surveiller l'environnement en permanence. À SAE 3, le conducteur humain a toujours la responsabilité d'intervenir lorsque le système automatisé lui demande de le faire. À SAE 4, le conducteur humain est toujours relevé de cette responsabilité et à SAE 5, le système automatisé n'aura jamais besoin de demander une intervention.

Niveaux d'automatisation SAE (J3016)
Niveau SAE Nom Définition narrative Exécution de
la direction et de
l'accélération/
décélération
Surveillance de l'environnement de conduite Performance de repli de la tâche de conduite dynamique Capacité du système (modes de conduite)
Le conducteur humain surveille l'environnement de conduite
0 Aucune automatisation L'exécution à plein temps par le conducteur humain de tous les aspects de la tâche de conduite dynamique, même "renforcée par des systèmes d'alerte ou d'intervention" Conducteur humain Conducteur humain Conducteur humain n / A
1 Aide à la conduite L'exécution spécifique au mode de conduite par un système d'assistance à la conduite de "soit la direction, soit l'accélération/décélération" en utilisant des informations sur l'environnement de conduite et en s'attendant à ce que le conducteur humain exécute tous les aspects restants de la tâche de conduite dynamique Pilote humain et système Certains modes de conduite
2 Automatisation partielle L'exécution spécifique au mode de conduite par un ou plusieurs systèmes d'assistance à la conduite de la direction et de l'accélération/décélération Système
Le système de conduite automatisé surveille l'environnement de conduite
3 Automatisation conditionnelle La performance spécifique au mode de conduite par un système de conduite automatisé de tous les aspects de la tâche de conduite dynamique dans l'attente que le conducteur humain réponde de manière appropriée à une demande d'intervention Système Système Conducteur humain Certains modes de conduite
4 Haute automatisation même si un conducteur humain ne répond pas de manière appropriée à une demande d'intervention , la voiture peut s'arrêter en toute sécurité grâce au système de guidage Système De nombreux modes de conduite
5 Automatisation complète dans toutes les conditions routières et environnementales pouvant être gérées par un conducteur humain Tous les modes de conduite

Critique de SAE

Les niveaux d'automatisation SAE ont été critiqués pour leur orientation technologique. Il a été avancé que la structure des niveaux suggère que l'automatisation augmente de manière linéaire et qu'une plus grande automatisation est préférable, ce qui n'est peut-être pas toujours le cas. Les niveaux SAE ne tiennent pas non plus compte des changements qui peuvent être nécessaires à l'infrastructure et au comportement des usagers de la route.

La technologie

Les caractéristiques des véhicules autonomes, en tant que technologie numérique, se distinguent des autres types de technologies et de véhicules. Ces caractéristiques signifient que les véhicules autonomes sont capables d'être plus transformateurs et plus agiles face aux changements éventuels. Les caractéristiques comprennent la navigation hybride, l'homogénéisation et le découplage, les systèmes de communication du véhicule, reprogrammables et intelligents, les traces numériques et la modularité.

Navigation hybride

Il existe différents systèmes qui aident la voiture autonome à contrôler la voiture, y compris le système de navigation automobile, le système de localisation, la carte électronique, la correspondance de carte, la planification globale du trajet, la perception de l'environnement, la perception laser, la perception radar, la perception visuelle, le contrôle du véhicule, la perception de la vitesse et de la direction du véhicule et la méthode de contrôle du véhicule.

Les concepteurs de voitures sans conducteur sont mis au défi de produire des systèmes de contrôle capables d'analyser les données sensorielles afin de fournir une détection précise des autres véhicules et de la route devant eux. Les voitures autonomes modernes utilisent généralement des algorithmes bayésiens de localisation et de cartographie simultanées (SLAM), qui fusionnent les données de plusieurs capteurs et une carte hors ligne dans les estimations de localisation actuelles et les mises à jour cartographiques. Waymo a développé une variante de SLAM avec détection et suivi d'autres objets en mouvement (DATMO), qui gère également les obstacles tels que les voitures et les piétons. Des systèmes plus simples peuvent utiliser des technologies de système de localisation en temps réel en bordure de route (RTLS) pour faciliter la localisation. Les capteurs typiques incluent le lidar (détection et télémétrie de la lumière), la vision stéréo , le GPS et l' IMU . Les systèmes de contrôle des voitures automatisées peuvent utiliser Sensor Fusion , qui est une approche qui intègre des informations provenant de divers capteurs sur la voiture pour produire une vue plus cohérente, précise et utile de l'environnement. De fortes pluies, de la grêle ou de la neige peuvent gêner les capteurs de la voiture.

Les véhicules sans conducteur nécessitent une certaine forme de vision artificielle aux fins de la reconnaissance visuelle d'objets . Des voitures automatisées sont développées avec des réseaux de neurones profonds , un type d' architecture d' apprentissage en profondeur avec de nombreuses étapes de calcul, ou niveaux, dans lesquels les neurones sont simulés à partir de l'environnement qui active le réseau. Le réseau de neurones dépend d'une grande quantité de données extraites de scénarios de conduite réels, permettant au réseau de neurones d'"apprendre" comment exécuter le meilleur plan d'action.

En mai 2018, des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology ont annoncé qu'ils avaient construit une voiture automatisée capable de naviguer sur des routes non cartographiées. Des chercheurs de leur Laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) ont développé un nouveau système, appelé MapLite, qui permet aux voitures autonomes de rouler sur des routes qu'elles n'ont jamais empruntées auparavant, sans utiliser de cartes 3D. Le système combine la position GPS du véhicule, une "carte topologique clairsemée" comme OpenStreetMap , (c'est-à-dire n'ayant que des caractéristiques 2D des routes) et une série de capteurs qui observent les conditions de la route.

Homogénéisation

Au cours de l'évolution continue de l'ère numérique, certaines normes de l'industrie ont été développées sur la façon de stocker les informations numériques et dans quel type de format. Ce concept d'homogénéisation s'applique également aux véhicules autonomes. Pour que les véhicules autonomes perçoivent leur environnement, ils doivent utiliser différentes techniques, chacune accompagnée de ses propres informations numériques (par exemple, radar, GPS, capteurs de mouvement et vision par ordinateur). L'homogénéisation nécessite que les informations numériques issues de ces différentes sources soient transmises et stockées sous la même forme. Cela signifie que leurs différences sont découplées et que les informations numériques peuvent être transmises, stockées et calculées de manière à ce que les véhicules et leur système d'exploitation puissent mieux les comprendre et agir en conséquence.

Dans le domaine de la normalisation internationale, l' ISO /TC 204 est en charge des systèmes d'information, de communication et de contrôle dans le domaine des transports terrestres urbains et ruraux dans le domaine des systèmes de transport intelligents (ITS). Des normes internationales ont été activement développées dans les domaines des fonctions AD/ADAS, de la connectivité, de l'interaction humaine, des systèmes embarqués, de la gestion/ingénierie, de la cartographie dynamique et du positionnement, de la confidentialité et de la sécurité.

Systèmes de communication de véhicule

Les véhicules individuels peuvent bénéficier des informations obtenues à partir d'autres véhicules à proximité, en particulier des informations relatives aux embouteillages et aux risques pour la sécurité. Les systèmes de communication véhiculaire utilisent des véhicules et des unités routières comme nœuds de communication dans un réseau pair à pair, se fournissant mutuellement des informations. En tant qu'approche coopérative, les systèmes de communication véhiculaire peuvent permettre à tous les véhicules coopérants d'être plus efficaces. Selon une étude réalisée en 2010 par la National Highway Traffic Safety Administration des États -Unis , les systèmes de communication des véhicules pourraient aider à éviter jusqu'à 79 % de tous les accidents de la circulation.

Jusqu'à présent, il n'y a pas eu de mise en œuvre complète d'un réseau peer-to-peer à l'échelle requise pour le trafic.

En 2012, des informaticiens de l'Université du Texas à Austin ont commencé à développer des intersections intelligentes conçues pour les voitures automatisées. Les intersections n'auront ni feux de circulation ni panneaux d'arrêt, au lieu d'utiliser des programmes informatiques qui communiqueront directement avec chaque voiture sur la route. Dans le cas des véhicules autonomes, il est essentiel qu'ils se connectent à d'autres « appareils » pour fonctionner plus efficacement. Les véhicules autonomes sont équipés de systèmes de communication qui leur permettent de communiquer avec d'autres véhicules autonomes et des unités de bord de route pour leur fournir, entre autres, des informations sur les travaux routiers ou les embouteillages. De plus, les scientifiques pensent que l'avenir disposera de programmes informatiques qui connecteront et géreront chaque véhicule autonome individuel lorsqu'il traversera une intersection. Ces types de caractéristiques stimulent et développent davantage la capacité des véhicules autonomes à comprendre et à coopérer avec d'autres produits et services (tels que les systèmes informatiques d'intersection) sur le marché des véhicules autonomes. Cela pourrait conduire à un réseau de véhicules autonomes utilisant tous le même réseau et des informations disponibles sur ce réseau. À terme, cela peut conduire à davantage de véhicules autonomes utilisant le réseau car les informations ont été validées par l'utilisation d'autres véhicules autonomes. De tels mouvements renforceront la valeur du réseau et sont appelés externalités de réseau.

Parmi les voitures connectées, celle qui n'est pas connectée est la plus faible et sera de plus en plus bannie des routes à grande vitesse très fréquentées, comme l'avait prédit le groupe de réflexion d' Helsinki , Nordic Communications Corporation, en janvier 2016.

En 2017, des chercheurs de l'Arizona State University ont développé une intersection à l'échelle 1/10 et ont proposé une technique de gestion des intersections appelée Crossroads. Il a été démontré que Crossroads est très résistant aux retards du réseau de la communication V2I et du temps d'exécution dans le pire des cas du gestionnaire d'intersection. En 2018, une approche robuste a été introduite, résistante à la fois à l'inadéquation des modèles et aux perturbations externes telles que le vent et les chocs.

La mise en réseau des véhicules peut être souhaitable en raison de la difficulté de la vision par ordinateur à reconnaître les feux de freinage, les clignotants, les bus et autres choses similaires. Cependant, l'utilité de tels systèmes serait diminuée par le fait que les voitures actuelles n'en sont pas équipées ; ils peuvent également poser des problèmes de confidentialité.

Reprogrammable

Une autre caractéristique des véhicules autonomes est que le produit de base mettra davantage l'accent sur le logiciel et ses possibilités, plutôt que sur le châssis et son moteur. En effet, les véhicules autonomes disposent de systèmes logiciels qui pilotent le véhicule, ce qui signifie que les mises à jour par reprogrammation ou modification du logiciel peuvent améliorer les avantages du propriétaire (par exemple, la mise à jour permet de mieux distinguer les personnes aveugles des personnes non aveugles afin que le véhicule prenne plus de temps). prudence à l'approche d'une personne aveugle). Une caractéristique de cette partie reprogrammable des véhicules autonomes est que les mises à jour ne doivent pas seulement provenir du fournisseur, car grâce à l'apprentissage automatique , les véhicules autonomes intelligents peuvent générer certaines mises à jour et les installer en conséquence (par exemple, de nouvelles cartes de navigation ou de nouveaux systèmes informatiques d'intersection ). Ces caractéristiques reprogrammables du numérique et la possibilité de smart machine learning donnent aux constructeurs de véhicules autonomes l'opportunité de se différencier sur le logiciel. Cela implique également que les véhicules autonomes ne sont jamais terminés car le produit peut être amélioré en permanence.

Traces numériques

Les véhicules autonomes sont équipés de différents types de capteurs et de radars. Comme indiqué, cela leur permet de se connecter et d'interagir avec les ordinateurs d'autres véhicules autonomes et/ou unités routières. Cela implique que les véhicules autonomes laissent des traces numériques lorsqu'ils se connectent ou interagissent. Les données issues de ces traces numériques peuvent être utilisées pour développer de nouveaux produits (à déterminer) ou des mises à jour pour améliorer la capacité de conduite ou la sécurité des véhicules autonomes.

Modularité

Les véhicules traditionnels et les technologies qui les accompagnent sont fabriqués comme un produit qui sera complet et, contrairement aux véhicules autonomes, ils ne peuvent être améliorés que s'ils sont repensés ou reproduits. Comme nous l'avons dit, des véhicules autonomes sont produits mais, en raison de leurs caractéristiques numériques, ils ne sont jamais terminés. En effet, les véhicules autonomes sont plus modulaires puisqu'ils sont constitués de plusieurs modules qui seront expliqués ci-après à travers une architecture modulaire en couches. L'architecture modulaire en couches étend l'architecture des véhicules purement physiques en incorporant quatre couches faiblement couplées d'appareils, de réseaux, de services et de contenus dans les véhicules autonomes. Ces couches faiblement couplées peuvent interagir via certaines interfaces standardisées.

  • (1) La première couche de cette architecture est constituée de la couche dispositif. Cette couche se compose des deux parties suivantes : capacité logique et machinerie physique. La machinerie physique fait référence au véhicule lui-même (par exemple, le châssis et la carrosserie). Lorsqu'il s'agit de technologies numériques, la machinerie physique s'accompagne d'une couche de capacité logique sous la forme de systèmes d'exploitation qui aide à guider les véhicules eux-mêmes et à les rendre autonomes. La capacité logique permet de contrôler le véhicule et de le connecter aux autres couches.;
  • (2) Au-dessus de la couche périphérique vient la couche réseau. Cette couche se compose également de deux parties différentes : le transport physique et la transmission logique. La couche de transport physique fait référence aux radars, capteurs et câbles des véhicules autonomes qui permettent la transmission d'informations numériques. À côté de cela, la couche réseau des véhicules autonomes dispose également d'une transmission logique qui contient des protocoles de communication et une norme de réseau pour communiquer les informations numériques avec d'autres réseaux et plates-formes ou entre les couches. Cela augmente l'accessibilité des véhicules autonomes et permet la puissance de calcul d'un réseau ou d'une plate-forme.;
  • (3) La couche de service contient les applications et leurs fonctionnalités qui servent le véhicule autonome (et ses propriétaires) lorsqu'ils extraient, créent, stockent et consomment du contenu concernant leur propre historique de conduite, les embouteillages, les routes ou les capacités de stationnement, par exemple. ; et
  • (4) La dernière couche du modèle est la couche de contenu. Cette couche contient les sons, les images et les vidéos. Les véhicules autonomes stockent, extraient et utilisent pour agir et améliorer leur conduite et leur compréhension de l'environnement. La couche de contenu fournit également des métadonnées et des informations de répertoire sur l'origine du contenu, la propriété, le droit d'auteur, les méthodes d'encodage, les balises de contenu, les horodatages géographiques, etc. (Yoo et al., 2010).

L'architecture modulaire en couches des véhicules autonomes (et d'autres technologies numériques) a pour conséquence de permettre l'émergence et le développement de plateformes et d'écosystèmes autour d'un produit et/ou de certains modules de ce produit. Traditionnellement, les véhicules automobiles étaient développés, fabriqués et entretenus par des constructeurs traditionnels. De nos jours, les développeurs d'applications et les créateurs de contenu peuvent aider à développer une expérience produit plus complète pour les consommateurs, ce qui crée une plate-forme autour du produit des véhicules autonomes.

Défis

Les avantages potentiels d'une automatisation accrue des véhicules décrits peuvent être limités par des défis prévisibles tels que des litiges sur la responsabilité, le temps nécessaire pour transformer le parc existant de véhicules non automatisés en véhicules automatisés, et donc une longue période d'humains et de véhicules autonomes partageant le routes, la résistance des individus à perdre le contrôle de leur voiture, les préoccupations concernant la sécurité et la mise en œuvre d'un cadre juridique et de réglementations gouvernementales mondiales cohérentes pour les voitures autonomes.

D'autres obstacles pourraient inclure la déqualification et des niveaux inférieurs d'expérience du conducteur pour faire face à des situations et des anomalies potentiellement dangereuses, des problèmes éthiques où le logiciel d'un véhicule automatisé est forcé lors d'un accident inévitable de choisir entre plusieurs plans d'action nuisibles ("le problème du chariot ") , les inquiétudes concernant le fait de mettre au chômage un grand nombre de personnes actuellement employées comme chauffeurs, le potentiel d'une surveillance de masse plus intrusive de la localisation, de l'association et des déplacements en raison de l'accès de la police et des agences de renseignement à de grands ensembles de données générés par des capteurs et l'IA à reconnaissance de formes, et compréhension éventuellement insuffisante des sons verbaux, des gestes et des indices non verbaux par la police, les autres conducteurs ou les piétons.

Des véhicules de livraison autonomes bloqués au même endroit en tentant de s'éviter les uns les autres.

Les obstacles technologiques possibles pour les voitures automatisées sont :

  • L'intelligence artificielle n'est toujours pas en mesure de fonctionner correctement dans les environnements chaotiques des centres-villes.
  • L'ordinateur d'une voiture pourrait potentiellement être compromis, tout comme un système de communication entre les voitures.
  • Sensibilité des systèmes de détection et de navigation de la voiture à différents types de conditions météorologiques (comme la neige) ou interférences délibérées, y compris le brouillage et l'usurpation d'identité.
  • L'évitement des grands animaux nécessite une reconnaissance et un suivi, et Volvo a constaté que les logiciels adaptés au caribou , au cerf et au wapiti étaient inefficaces avec les kangourous .
  • Les voitures autonomes peuvent nécessiter des cartes haute définition pour fonctionner correctement. Là où ces cartes pourraient être obsolètes, elles devraient pouvoir se rabattre sur des comportements raisonnables.
  • Concurrence pour le spectre radio souhaité pour la communication de la voiture.
  • La programmabilité sur le terrain des systèmes nécessitera une évaluation minutieuse du développement des produits et de la chaîne d'approvisionnement des composants.
  • L'infrastructure routière actuelle peut nécessiter des modifications pour que les voitures automatisées fonctionnent de manière optimale.
  • Défi de validation de la conduite automatisée et besoin de nouvelles approches basées sur la simulation comprenant des jumeaux numériques et une simulation de trafic basée sur des agents.

Les défis sociaux incluent :

  • L'incertitude quant à une éventuelle réglementation future pourrait retarder le déploiement des voitures automatisées sur la route.
  • Emploi - Les entreprises travaillant sur la technologie ont un problème de recrutement croissant dans la mesure où le bassin de talents disponibles n'a pas augmenté avec la demande. En tant que tels, l'éducation et la formation par des organisations tierces telles que les fournisseurs de cours en ligne et les projets communautaires autodidactes tels que DIY Robocars et Formula Pi ont rapidement gagné en popularité, tandis que les programmes parascolaires de niveau universitaire tels que Formula Student Driverless avoir une expérience diplômée renforcée. L'industrie multiplie régulièrement les sources d'informations librement disponibles, telles que le code, les ensembles de données et les glossaires pour élargir le vivier de recrutement.

Facteur humain

Les voitures autonomes explorent déjà les difficultés de déterminer les intentions des piétons, des cyclistes et des animaux, et des modèles de comportement doivent être programmés dans des algorithmes de conduite. Les usagers humains de la route ont également le défi de déterminer les intentions des véhicules autonomes, où il n'y a pas de conducteur avec qui établir un contact visuel ou échanger des signaux manuels. Drive.ai teste une solution à ce problème qui implique des panneaux LED montés à l'extérieur du véhicule, annonçant des statuts tels que "allez maintenant, ne traversez pas" par rapport à "en attendant que vous traversiez".

Deux enjeux liés au facteur humain sont importants pour la sécurité. L'un est le passage de la conduite automatisée à la conduite manuelle, qui peut devenir nécessaire en raison de conditions routières défavorables ou inhabituelles, ou si le véhicule a des capacités limitées. Un transfert soudain pourrait laisser un conducteur humain dangereusement mal préparé pour le moment. À long terme, les humains qui ont moins d'entraînement à la conduite pourraient avoir un niveau de compétence inférieur et donc être plus dangereux en mode manuel. Le deuxième défi est connu sous le nom de compensation des risques : à mesure qu'un système est perçu comme plus sûr, au lieu de bénéficier entièrement de toute la sécurité accrue, les gens adoptent des comportements plus risqués et bénéficient d'autres avantages. Il a été démontré que les voitures semi-automatisées souffrent de ce problème, par exemple avec des utilisateurs de Tesla Autopilot ignorant la route et utilisant des appareils électroniques ou d'autres activités contre l'avis de l'entreprise selon lequel la voiture n'est pas capable d'être complètement autonome. Dans un avenir proche, les piétons et les cyclistes pourraient se déplacer dans la rue de manière plus risquée s'ils pensent que les voitures autonomes sont capables de les éviter.

Pour que les gens achètent des voitures autonomes et votent pour que le gouvernement les autorise sur les routes, la technologie doit être considérée comme sûre. Les ascenseurs autonomes ont été inventés en 1900, mais le nombre élevé de personnes refusant de les utiliser a ralenti leur adoption pendant plusieurs décennies jusqu'à ce que les grèves des opérateurs augmentent la demande et que la confiance s'installe grâce à la publicité et à des fonctionnalités telles que le bouton d'arrêt d'urgence. Il existe trois types de confiance entre l'humain et l'automatisation. Il existe une confiance dispositionnelle, la confiance entre le conducteur et le produit de l'entreprise. La confiance situationnelle, ou la confiance de différents scénarios. Enfin, il y a la confiance apprise où la confiance se construit entre des événements similaires.

Problèmes moraux

Avec l'émergence des automobiles automatisées, diverses questions éthiques se posent. Alors que l'introduction de véhicules automatisés sur le marché de masse est considérée comme inévitable en raison d'un potentiel présumé mais non testable de réduction des accidents de "jusqu'à" 90 % et de leur plus grande accessibilité potentielle aux passagers handicapés, âgés et jeunes, une gamme de des problèmes éthiques ont été posés.

Il existe différentes opinions sur qui devrait être tenu responsable en cas d'accident, en particulier avec des personnes blessées. Outre le fait que le constructeur automobile serait la source du problème dans une situation où une voiture tombe en panne à cause d'un problème technique, il existe une autre raison importante pour laquelle les constructeurs automobiles pourraient être tenus responsables : cela les encouragerait à innover et à investir massivement dans résoudre ces problèmes, non seulement en raison de la protection de l'image de marque, mais aussi en raison des conséquences financières et pénales. Cependant, il y a aussi des voix qui soutiennent que ceux qui utilisent ou possèdent le véhicule devraient être tenus responsables car ils connaissent les risques liés à l'utilisation d'un tel véhicule. Une étude suggère de demander aux propriétaires de voitures autonomes de signer des contrats de licence d'utilisateur final (EULA), leur attribuant la responsabilité de tout accident. D'autres études suggèrent d'introduire une taxe ou des assurances qui protégeraient les propriétaires et les utilisateurs de véhicules automatisés des réclamations faites par les victimes d'un accident. Parmi les autres parties pouvant être tenues responsables en cas de défaillance technique figurent les ingénieurs en logiciel qui ont programmé le code pour le fonctionnement automatisé des véhicules et les fournisseurs de composants du véhicule audiovisuel.

Laissant de côté la question de la responsabilité légale et de la responsabilité morale, la question se pose de savoir comment les véhicules automatisés devraient être programmés pour se comporter dans une situation d'urgence où les passagers ou d'autres participants à la circulation comme les piétons, les cyclistes et les autres conducteurs sont en danger. Un dilemme moral auquel un ingénieur logiciel ou un constructeur automobile pourrait être confronté lors de la programmation du logiciel d'exploitation est décrit dans une expérience de pensée éthique, le problème du chariot : un conducteur de chariot a le choix de rester sur la voie prévue et de courir plus de cinq personnes, ou tourner le chariot sur une piste où il ne tuerait qu'une seule personne, en supposant qu'il n'y a pas de circulation dessus. Lorsqu'une voiture autonome se trouve dans le scénario suivant : elle roule avec des passagers et soudain une personne apparaît sur son chemin. La voiture doit choisir entre les deux options, soit écraser la personne, soit éviter de la heurter en faisant une embardée contre un mur, tuant les passagers. Deux considérations principales doivent être prises en compte. D'abord, quelle base morale un véhicule automatisé utiliserait-il pour prendre des décisions ? Deuxièmement, comment ceux-ci pourraient-ils être traduits en code logiciel ? Les chercheurs ont notamment proposé deux théories éthiques applicables au comportement des véhicules automatisés en cas d'urgence : la déontologie et l' utilitarisme . Les Trois lois de la robotique d'Asimov sont un exemple typique d'éthique déontologique. La théorie suggère qu'une voiture automatisée doit suivre des règles écrites strictes qu'elle doit suivre dans n'importe quelle situation. L'utilitarisme suggère l'idée que toute décision doit être prise en fonction de l'objectif de maximiser l'utilité. Cela nécessite une définition de l'utilité qui pourrait être de maximiser le nombre de personnes survivant à un accident. Les critiques suggèrent que les véhicules automatisés devraient adapter un mélange de plusieurs théories pour pouvoir réagir moralement en cas d'accident. Récemment, certains cadres éthiques spécifiques, à savoir l'utilitarisme, la déontologie, le relativisme, l'absolutisme (monisme) et le pluralisme, sont étudiés empiriquement en ce qui concerne l'acceptation des voitures autonomes dans les accidents inévitables.

De nombreuses discussions sur le «chariot» ignorent les problèmes pratiques de la façon dont un véhicule d'apprentissage automatique probabiliste IA pourrait être suffisamment sophistiqué pour comprendre qu'un problème profond de philosophie morale se présente d'instant en instant tout en utilisant une projection dynamique dans le futur proche, quelle sorte de problème moral, ce serait en fait le cas échéant, quelles pondérations pertinentes en termes de valeur humaine devraient être accordées à tous les autres humains impliqués qui seront probablement identifiés de manière peu fiable, et avec quelle fiabilité il peut évaluer les résultats probables. Ces difficultés pratiques, et celles liées aux tests et à l'évaluation des solutions à celles-ci, peuvent présenter autant de défis que les abstractions théoriques.

Alors que la plupart des énigmes des chariots impliquent des schémas de faits hyperboliques et improbables, il est inévitable que des décisions éthiques banales et des calculs de risque tels que la milliseconde précise qu'une voiture devrait céder à un feu jaune ou à quelle distance se rendre à une piste cyclable devront être programmés dans le logiciel. de véhicules autonomes. Des situations éthiques banales peuvent même être plus pertinentes que des circonstances mortelles rares en raison de la spécificité impliquée et de leur large portée. Les situations banales impliquant des conducteurs et des piétons sont si fréquentes qu'elles entraînent, dans l'ensemble, un grand nombre de blessures et de décès. Par conséquent, même des permutations incrémentielles d'algorithmes moraux peuvent avoir un effet notable lorsqu'elles sont considérées dans leur intégralité.

Les problèmes liés à la confidentialité découlent principalement de l'interconnectivité des voitures automatisées, ce qui en fait juste un autre appareil mobile qui peut recueillir des informations sur un individu (voir l'exploration de données ). Cette collecte d'informations va du suivi des itinéraires empruntés, de l'enregistrement vocal, de l'enregistrement vidéo, des préférences dans les médias consommés dans la voiture, des modèles de comportement, à de nombreux autres flux d'informations. L'infrastructure de données et de communication nécessaire pour prendre en charge ces véhicules peut également être capable de surveillance, en particulier si elle est couplée à d'autres ensembles de données et à des analyses avancées .

La mise en œuvre de véhicules automatisés sur le marché de masse pourrait coûter jusqu'à 5 millions d'emplois rien qu'aux États-Unis, soit près de 3 % de la main-d'œuvre. Ces emplois incluent les chauffeurs de taxis, d'autobus, de fourgonnettes, de camions et de véhicules de messagerie électronique . De nombreuses industries, telles que l' industrie de l' assurance automobile, sont indirectement touchées. Cette industrie génère à elle seule un revenu annuel d'environ 220 milliards de dollars américains, soutenant 277 000 emplois. Pour mettre cela en perspective, il s'agit du nombre d'emplois en génie mécanique. La perte potentielle de la majorité de ces emplois aura un impact énorme sur les personnes concernées.

Le Massachusetts Institute of Technology (MIT) a animé le problème du chariot dans le contexte des voitures autonomes dans un site Web appelé The Moral Machine. La machine morale génère des scénarios aléatoires dans lesquels les voitures autonomes fonctionnent mal et obligent l'utilisateur à choisir entre deux modes d'action nuisibles. L'expérience Moral Machine du MIT a recueilli des données impliquant plus de 40 millions de décisions de personnes dans 233 pays pour déterminer les préférences morales des gens. L'étude du MIT met en lumière le fait que les préférences éthiques varient selon les cultures et les données démographiques et sont probablement en corrélation avec les institutions modernes et les caractéristiques géographiques.

Les tendances mondiales de l'étude du MIT soulignent que, dans l'ensemble, les gens préfèrent sauver la vie des humains plutôt que d'autres animaux, donner la priorité à la vie de beaucoup plutôt qu'à quelques-uns et épargner la vie des jeunes plutôt que des personnes âgées. Les hommes sont légèrement plus susceptibles d'épargner la vie des femmes, et les affiliés religieux sont légèrement plus susceptibles de donner la priorité à la vie humaine. La vie des criminels était plus prioritaire que celle des chats, mais la vie des chiens était plus prioritaire que celle des criminels. La vie des sans-abri a été plus épargnée que celle des personnes âgées, mais la vie des sans-abri a été moins souvent épargnée que celle des obèses.

Les gens expriment massivement une préférence pour que les véhicules autonomes soient programmés avec des idées utilitaires, c'est-à-dire d'une manière qui génère le moins de dommages et minimise les accidents de conduite. Alors que les gens veulent que d'autres achètent des véhicules de promotion utilitaires, ils préfèrent eux-mêmes rouler dans des véhicules qui donnent la priorité à la vie des personnes à l'intérieur du véhicule à tout prix. Cela présente un paradoxe dans lequel les gens préfèrent que d'autres conduisent des véhicules utilitaires conçus pour maximiser les vies préservées dans une situation mortelle, mais veulent rouler dans des voitures qui donnent la priorité à la sécurité des passagers à tout prix. Les gens désapprouvent les réglementations qui promeuvent des vues utilitaires et seraient moins enclins à acheter une voiture autonome qui pourrait choisir de promouvoir le plus grand bien au détriment de ses passagers.

Bonnefon et al. concluent que la réglementation des prescriptions éthiques des véhicules autonomes peut être contre-productive pour la sécurité de la société. En effet, si le gouvernement impose une éthique utilitaire et que les gens préfèrent rouler dans des voitures auto-protectrices, cela pourrait empêcher la mise en œuvre à grande échelle des voitures autonomes. Retarder l'adoption des voitures autonomes compromet la sécurité de la société dans son ensemble car cette technologie devrait sauver tant de vies. Il s'agit d'un exemple paradigmatique de la tragédie des biens communs , dans laquelle des acteurs rationnels répondent à leurs préférences intéressées au détriment de l'utilité sociétale.

Essai

Un prototype de la voiture autonome de Waymo , naviguant dans les rues publiques de Mountain View, Californie en 2017

Les essais de véhicules à divers degrés d'automatisation peuvent être effectués soit physiquement, dans un environnement fermé ou, lorsque cela est autorisé, sur la voie publique (nécessitant généralement une licence ou un permis, ou respectant un ensemble spécifique de principes de fonctionnement), soit dans un environnement virtuel, c'est-à-dire à l'aide de simulations informatiques. Lorsqu'ils sont conduits sur la voie publique, les véhicules automatisés nécessitent une personne pour surveiller leur bon fonctionnement et « prendre le relais » en cas de besoin. Par exemple, l'État de New York a des exigences strictes pour le conducteur d'essai, de sorte que le véhicule peut être corrigé à tout moment par un opérateur agréé ; mis en évidence par la candidature de Cardian Cube Company et les discussions avec les responsables de l'État de New York et le NYS DMV.

Apple teste des voitures autonomes et a augmenté sa flotte de véhicules d'essai de trois en avril 2017 à 27 en janvier 2018 et 45 en mars 2018.

La société Internet russe Yandex a commencé à développer des voitures autonomes au début de 2017. Le premier prototype sans conducteur a été lancé en mai 2017. En novembre 2017, Yandex a publié une vidéo de ses tests hivernaux AV. La voiture a roulé avec succès sur les routes enneigées de Moscou. En juin 2018, le véhicule autonome Yandex a effectué un trajet de 485 miles (780 km) sur une autoroute fédérale de Moscou à Kazan en mode autonome. En août 2018, Yandex a lancé le premier service de robotaxi en Europe sans conducteur humain au volant dans la ville russe d' Innopolis . Début 2020, il a été signalé que plus de 5 000 trajets de passagers autonomes avaient été effectués dans la ville. Fin 2018, Yandex a obtenu une licence pour exploiter des véhicules autonomes sur la voie publique dans l'État américain du Nevada . En 2019 et 2020, les voitures Yandex ont effectué des démonstrations pour les visiteurs du Consumer Electronic Show à Las Vegas. Les voitures Yandex circulaient dans les rues de la ville sans aucun contrôle humain. En 2019, Yandex a commencé à tester ses voitures autonomes sur les routes publiques d'Israël. En octobre 2019, Yandex est devenue l'une des sociétés sélectionnées par le ministère des Transports du Michigan (MDOT) pour fournir des trajets autonomes aux visiteurs du Salon de l'auto de Detroit 2020. Fin 2019, Yandex a annoncé que ses voitures autonomes avaient dépassé le million. miles en mode entièrement autonome en Russie, en Israël et aux États-Unis. En février 2020, Yandex a doublé son kilométrage avec 2 millions de miles parcourus. En 2020, Yandex a commencé à tester ses voitures autonomes dans le Michigan .

La progression des véhicules automatisés peut être évaluée en calculant la distance moyenne parcourue entre les "désengagements", lorsque le système automatisé est éteint, généralement par l'intervention d'un conducteur humain. En 2017, Waymo a signalé 63 désengagements sur 352 545 mi (567 366 km) de tests, une distance moyenne de 5 596 mi (9 006 km) entre les désengagements, la plus élevée parmi les entreprises déclarant de tels chiffres. Waymo a également parcouru une plus grande distance totale que toutes les autres sociétés. Leur taux de 0,18 désengagements par 1 000 mi (1 600 km) en 2017 était une amélioration par rapport aux 0,2 désengagements par 1 000 mi (1 600 km) en 2016 et 0,8 en 2015. En mars 2017, Uber a signalé une moyenne de seulement 0,67 mi (1,08 km). ) par désengagement. Au cours des trois derniers mois de 2017, Cruise (maintenant détenue par GM ) a parcouru en moyenne 5 224 mi (8 407 km) par désengagement sur une distance totale de 62 689 mi (100 888 km). En juillet 2018, la première voiture de course électrique sans conducteur, "Robocar", a bouclé une piste de 1,8 kilomètre, en utilisant son système de navigation et son intelligence artificielle.

Distance entre désengagement et distance totale parcourue en autonomie
Constructeur automobile Californie, 2016 Californie, 2018 Californie, 2019
Distance entre
désengagements
Distance totale parcourue Distance entre
désengagements
Distance totale parcourue Distance entre
désengagements
Distance totale parcourue
Waymo 8 253 km 635 868 mi (1 023 330 km) 17 951 km 1 271 587 mi (2 046 421 km) 11 017 mi (17 730 km) 1 450 000 mi (2 330 000 km)
BMW 1 027 km 1 027 km
Nissan 423 km (263 mi) 9 746 km 210 mi (340 km) 8 808 km
Gué 317 km 950 km (590 mi)
Moteurs généraux 55 mi (89 km) 13 126 km 8 377 km 720 376 km 19 668 km 1 337 430 km
Aptiv 15 mi (24 km) 4 278 km
Tesla 4,8 km 550 mi (890 km)
Mercedes Benz 3,2 km 1083 km (673 mi) 1,5 mi (2,4 km) 2 815 km
Bosch 11 km 983 mi (1 582 km)
Zoox 1 923 mi (3 095 km) 30 764 mi (49 510 km) 1 595 mi (2 567 km) 67 015 mi (107 850 km)
Nuro 1 654 km 24 680 mi (39 720 km) 3 254 km 110 662 km
poney.ai 1 022 mi (1 645 km) 26 322 km 10 422 km 281 386 km
Baidu ( Apolong ) 206 mi (332 km) 29 118 km 18 050 mi (29 050 km) 108 300 mi (174 300 km)
Aurore 100 mi (160 km) 32 858 mi (52 880 km) 280 mi (450 km) 63 938 km
Pomme 1,1 mi (1,8 km) 128 337 km 118 mi (190 km) 12 141 km
Uber 0,4 mi (0,64 km) 43 290 km 0 mi (0 km)

En octobre 2021, L3Pilot, le premier test pilote européen complet de conduite automatisée sur la voie publique, a présenté des systèmes automatisés pour voitures à Hambourg, en Allemagne, en collaboration avec le Congrès mondial ITS 2021 . Les fonctions SAE niveaux 3 et 4 ont été testées sur des routes ordinaires.

Applications

Camions et camionnettes autonomes

Des entreprises comme Otto et Starsky Robotics se sont concentrées sur les camions autonomes. L'automatisation des camions est importante, non seulement en raison des aspects de sécurité améliorés de ces véhicules très lourds, mais également en raison de la capacité d'économies de carburant grâce au pelotonnage . Des camionnettes autonomes sont utilisées par des épiciers en ligne comme Ocado .

Des recherches ont également indiqué que la distribution de marchandises au niveau macro (distribution urbaine) et micro ( livraison du dernier kilomètre ) pourrait être rendue plus efficace grâce à l'utilisation de véhicules autonomes grâce à la possibilité de véhicules de plus petite taille.

Systèmes de transport

La Chine a suivi le premier bus public automatisé dans la province du Henan en 2015, sur une autoroute reliant Zhengzhou et Kaifeng. Baidu et King Long produisent un minibus automatisé, un véhicule de 14 places, mais sans siège conducteur. Avec 100 véhicules produits, 2018 sera la première année avec un service commercial automatisé en Chine.

En Europe, des villes de Belgique, de France, d'Italie et du Royaume-Uni prévoient d'exploiter des systèmes de transport pour voitures automatisées, et l'Allemagne, les Pays-Bas et l'Espagne ont autorisé les tests publics dans la circulation. En 2015, le Royaume-Uni a lancé des essais publics du module automatisé LUTZ Pathfinder à Milton Keynes . Dès l'été 2015, le gouvernement français a autorisé PSA Peugeot-Citroën à effectuer des essais en conditions réelles en région parisienne. Les expérimentations devaient être étendues à d'autres villes comme Bordeaux et Strasbourg d'ici 2016. L'alliance entre les sociétés françaises THALES et Valeo (fournisseur du premier système de stationnement en libre-service qui équipe Audi et Mercedes premi) teste son propre système. La Nouvelle-Zélande prévoit d'utiliser des véhicules automatisés pour les transports publics à Tauranga et Christchurch.

Incidents

Pilote automatique Tesla

À la mi-octobre 2015, Tesla Motors a déployé la version 7 de son logiciel aux États-Unis, qui incluait la capacité Tesla Autopilot . Le 9 janvier 2016, Tesla a déployé la version 7.1 en tant que mise à jour en direct , ajoutant une nouvelle fonctionnalité de "convocation" qui permet aux voitures de récupérer ou de se garer sur les parkings sans le conducteur dans la voiture. Depuis novembre 2020, les fonctions de conduite automatisée de Tesla sont actuellement classées comme un système d'assistance à la conduite de niveau 2 selon les cinq niveaux d'automatisation des véhicules de la Society of Automotive Engineers (SAE). A ce niveau, la voiture peut être automatisée mais nécessite toute l'attention du conducteur, qui doit être prêt à prendre le contrôle à tout moment ; Le pilote automatique échouera parfois à détecter les marquages ​​de voie et se désengagera tout en alertant le conducteur.

Le 20 janvier 2016, le premier des cinq accidents mortels connus d'une Tesla avec pilote automatique s'est produit dans la province chinoise du Hubei. Selon la chaîne d'information chinoise 163.com , il s'agissait du "premier décès accidentel en Chine dû à la conduite automatique (système) de Tesla". Initialement, Tesla a souligné que le véhicule était si gravement endommagé par l'impact que leur enregistreur n'a pas été en mesure de prouver de manière concluante que la voiture était en pilote automatique à l'époque ; cependant, 163.com a souligné que d'autres facteurs, tels que l'incapacité absolue de la voiture à prendre des mesures d'évitement avant l'accident à grande vitesse, et le bon dossier de conduite du conducteur, semblaient indiquer une forte probabilité que la voiture était sur le pilote automatique à le temps. Un accident mortel similaire s'est produit quatre mois plus tard en Floride. En 2018, dans une poursuite civile ultérieure entre le père du conducteur tué et Tesla, Tesla n'a pas nié que la voiture était en pilote automatique au moment de l'accident et a envoyé des preuves au père de la victime documentant ce fait.

Le deuxième accident mortel connu impliquant un véhicule conduit seul a eu lieu à Williston, en Floride, le 7 mai 2016, alors qu'une voiture électrique Tesla Model S était en mode pilote automatique. L'occupant a été tué dans un accident avec un semi-remorque à 18 roues . Le 28 juin 2016, la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA) des États-Unis a ouvert une enquête officielle sur l'accident en collaboration avec la Florida Highway Patrol . Selon la NHTSA, des rapports préliminaires indiquent que l'accident s'est produit lorsque le semi-remorque a effectué un virage à gauche devant la Tesla à une intersection sur une autoroute à accès non contrôlé et que la voiture n'a pas appliqué les freins. La voiture a poursuivi sa route après être passée sous la remorque du camion. L'évaluation préliminaire de la NHTSA a été ouverte pour examiner la conception et les performances de tout système de conduite automatisé utilisé au moment de l'accident, qui impliquait une population d'environ 25 000 voitures Model S. Le 8 juillet 2016, la NHTSA a demandé à Tesla Motors de fournir à l'agence des informations détaillées sur la conception, le fonctionnement et les tests de sa technologie de pilote automatique. L'agence a également demandé des détails sur toutes les modifications de conception et les mises à jour du pilote automatique depuis son introduction, ainsi que sur le calendrier des mises à jour prévues par Tesla pour les quatre prochains mois.

Selon Tesla, "ni le pilote automatique ni le conducteur n'ont remarqué le côté blanc du semi-remorque contre un ciel très éclairé, donc le frein n'a pas été appliqué". La voiture a tenté de rouler à pleine vitesse sous la remorque, "le bas de la remorque heurtant le pare-brise de la Model S". Tesla a également affirmé qu'il s'agissait du premier décès connu de pilote automatique de Tesla sur plus de 130 millions de miles (210 millions de kilomètres) parcourus par ses clients avec le pilote automatique engagé, mais par cette déclaration, Tesla refusait apparemment de reconnaître les affirmations selon lesquelles le décès de janvier 2016 dans le Hubei en Chine avait également été le résultat d'une erreur du système de pilote automatique. Selon Tesla, il y a un décès tous les 94 millions de miles (151 millions de kilomètres) parmi tous les types de véhicules aux États-Unis. Cependant, ce nombre comprend également les décès des accidents, par exemple, des conducteurs de moto avec des piétons.

En juillet 2016, le National Transportation Safety Board (NTSB) des États-Unis a ouvert une enquête officielle sur l'accident mortel alors que le pilote automatique était engagé. Le NTSB est un organisme d'enquête qui a le pouvoir de faire uniquement des recommandations politiques. Un porte-parole de l'agence a déclaré: "Cela vaut la peine d'y jeter un coup d'œil et de voir ce que nous pouvons apprendre de cet événement, afin que, à mesure que cette automatisation soit plus largement introduite, nous puissions le faire de la manière la plus sûre possible." En janvier 2017, le NTSB a publié le rapport concluant que Tesla n'était pas en faute; l'enquête a révélé que pour les voitures Tesla, le taux d'accident avait chuté de 40 % après l'installation du pilote automatique.

En 2021, le président du NTSB a appelé Tesla à modifier la conception de son pilote automatique pour garantir qu'il ne puisse pas être utilisé à mauvais escient par les conducteurs, selon une lettre envoyée au PDG de l'entreprise.

Waymo

La voiture automatisée interne de Google

Waymo est né d'un projet de voiture autonome au sein de Google . En août 2012, Google a annoncé que ses véhicules avaient parcouru plus de 300 000 miles de conduite automatisée (500 000 km) sans accident, impliquant généralement une douzaine de voitures sur la route à un moment donné, et qu'ils commençaient à tester avec des conducteurs seuls à la place. de par paires. Fin mai 2014, Google a dévoilé un nouveau prototype qui n'avait ni volant, ni pédale d'accélérateur, ni pédale de frein, et qui était entièrement automatisé. En mars 2016, Google avait testé sa flotte en mode automatisé sur un total de 1 500 000 mi (2 400 000 km). En décembre 2016, Google Corporation a annoncé que sa technologie serait transférée à une nouvelle société appelée Waymo, Google et Waymo devenant des filiales d'une nouvelle société mère appelée Alphabet .

Selon les rapports d'accidents de Google au début de 2016, leurs voitures d'essai avaient été impliquées dans 14 collisions, dont d'autres conducteurs étaient en faute 13 fois, bien qu'en 2016, le logiciel de la voiture ait provoqué un accident.

En juin 2015, Brin a confirmé que 12 véhicules avaient subi des collisions à cette date. Huit ont impliqué des collisions par l'arrière à un panneau d'arrêt ou à un feu de circulation, deux dans lesquelles le véhicule a été balayé latéralement par un autre conducteur, une dans laquelle un autre conducteur a traversé un panneau d'arrêt et une où un employé de Google contrôlait la voiture manuellement. En juillet 2015, trois employés de Google ont été légèrement blessés lorsque leur véhicule a été percuté par une voiture dont le conducteur n'a pas freiné à un feu rouge. C'était la première fois qu'une collision faisait des blessés. Le 14 février 2016, un véhicule de Google a tenté d'éviter que des sacs de sable ne bloquent son chemin. Au cours de la manœuvre, il a percuté un bus. Google a déclaré: "Dans ce cas, nous portons clairement une part de responsabilité, car si notre voiture n'avait pas bougé, il n'y aurait pas eu de collision." Google a caractérisé le crash comme un malentendu et une expérience d'apprentissage. Aucun blessé n'a été signalé dans l'accident.

Uber ATG

En mars 2017, un véhicule d'essai du groupe Uber Advanced Technologies a été impliqué dans un accident à Tempe, en Arizona, lorsqu'une autre voiture n'a pas cédé, renversant le véhicule Uber. L'accident n'a fait aucun blessé. Au 22 décembre 2017, Uber avait parcouru 2 millions de miles (3,2 millions de kilomètres) en mode automatisé.

En mars 2018, Elaine Herzberg est devenue la première piétonne tuée par une voiture autonome aux États-Unis après avoir été percutée par un véhicule Uber, également à Tempe. Herzberg traversait à l'extérieur d'un passage pour piétons , à environ 400 pieds d'une intersection. C'est la première fois qu'un individu est connu pour avoir été tué par un véhicule autonome et est considéré comme soulevant des questions sur la réglementation entourant l'industrie automobile autonome en plein essor. Certains experts disent qu'un conducteur humain aurait pu éviter l'accident mortel. Le gouverneur de l'Arizona, Doug Ducey , a par la suite suspendu la capacité de l'entreprise à tester et à faire fonctionner ses voitures automatisées sur les voies publiques, invoquant un "échec incontestable" de l'attente selon laquelle Uber ferait de la sécurité publique sa priorité absolue. Uber s'est retiré de tous les tests de voitures autonomes en Californie à la suite de l'accident. Le 24 mai 2018, le National Transport Safety Board des États-Unis a publié un rapport préliminaire.

En septembre 2020, selon la BBC, la conductrice suppléante a été inculpée d'homicide par négligence, car elle n'a pas regardé la route pendant plusieurs secondes alors que sa télévision diffusait The Voice diffusé par Hulu . Uber ne fait face à aucune accusation pénale car aux États-Unis, il n'y a aucune base de responsabilité pénale pour la société. La conductrice est supposée responsable de l'accident, car elle était dans le siège du conducteur en capacité d'éviter un accident (comme dans un niveau 3). Le procès est prévu pour février 2021.

Système de conduite Navya Arma

Le 9 novembre 2017, un bus autonome automatisé Navya Arma avec passagers a été impliqué dans un accident avec un camion. Le camion s'est avéré responsable de l'accident, faisant marche arrière dans le bus automatisé à l'arrêt. L'autobus automatisé n'a pas pris de mesures d'évitement ni appliqué de techniques de conduite défensives telles que faire clignoter ses phares ou klaxonner. Comme l'a commenté un passager, "La navette n'avait pas la capacité de reculer. La navette est simplement restée immobile."

Fonctionnement de la Toyota e-Palette

Le 26 août 2021, une Toyota e-Palette , un véhicule de mobilité utilisé pour soutenir la mobilité au sein du Village des athlètes aux Jeux Olympiques et Paralympiques de Tokyo 2020 , est entrée en collision avec un piéton malvoyant sur le point de traverser un passage pour piétons. La suspension a été faite après l'accident, et redémarrée le 31 avec des mesures de sécurité améliorées.

Sondages d'opinion publique

Dans une enquête en ligne réalisée en 2011 auprès de 2 006 consommateurs américains et britanniques par Accenture , 49 % ont déclaré qu'ils seraient à l'aise avec une « voiture sans conducteur ».

Une enquête réalisée en 2012 auprès de 17 400 propriétaires de véhicules par JD Power and Associates a révélé que 37 % avaient initialement déclaré qu'ils seraient intéressés par l'achat d'une « voiture entièrement autonome ». Cependant, ce chiffre est tombé à 20% si on lui disait que la technologie coûterait 3 000 dollars de plus.

Dans une enquête réalisée en 2012 auprès d'environ 1 000 conducteurs allemands par le chercheur automobile Puls, 22 % des personnes interrogées avaient une attitude positive envers ces voitures, 10 % étaient indécises, 44 % étaient sceptiques et 24 % étaient hostiles.

Une enquête réalisée en 2013 auprès de 1 500 consommateurs dans 10 pays par Cisco Systems a révélé que 57% "ont déclaré qu'ils seraient susceptibles de rouler dans une voiture entièrement contrôlée par une technologie qui ne nécessite pas de conducteur humain", le Brésil, l'Inde et la Chine étant les plus disposés à faire confiance technologie automatisée.

Dans une enquête téléphonique américaine réalisée en 2014 par Insurance.com , plus des trois quarts des conducteurs titulaires d'un permis ont déclaré qu'ils envisageraient au moins d'acheter une voiture autonome, ce chiffre atteignant 86 % si l'assurance automobile était moins chère. 31,7 % ont déclaré qu'ils ne continueraient pas à conduire une fois qu'une voiture automatisée serait disponible à la place.

Dans une enquête de février 2015 auprès des meilleurs journalistes automobiles, 46 % ont prédit que Tesla ou Daimler seraient les premiers sur le marché avec un véhicule entièrement autonome, tandis que (à 38 %) Daimler était censé être le plus fonctionnel, le plus sûr et le plus sûr. -demande de véhicule autonome.

En 2015, une enquête par questionnaire de l'Université de technologie de Delft a exploré l'opinion de 5 000 personnes de 109 pays sur la conduite automatisée. Les résultats ont montré que les répondants, en moyenne, considéraient la conduite manuelle comme le mode de conduite le plus agréable. 22 % des personnes interrogées ne souhaitaient pas dépenser d'argent pour un système de conduite entièrement automatisé. Les répondants se sont avérés les plus préoccupés par le piratage/l'utilisation abusive des logiciels, et étaient également préoccupés par les questions juridiques et la sécurité. Enfin, les répondants des pays plus développés (en termes de statistiques d'accidents plus faibles, d'éducation plus élevée et de revenus plus élevés) étaient moins à l'aise avec la transmission de données par leur véhicule. L'enquête a également donné des résultats sur l'opinion des consommateurs potentiels sur l'intérêt d'acheter une voiture automatisée, indiquant que 37 % des propriétaires actuels interrogés étaient "certainement" ou "probablement" intéressés par l'achat d'une voiture automatisée.

En 2016, une enquête en Allemagne a examiné l'opinion de 1 603 personnes, représentatives en termes d'âge, de sexe et d'éducation de la population allemande, à l'égard des voitures partiellement, hautement et entièrement automatisées. Les résultats ont montré que les hommes et les femmes différaient dans leur volonté de les utiliser. Les hommes ressentaient moins d'anxiété et plus de joie envers les voitures automatisées, alors que les femmes montraient exactement le contraire. La différence entre les sexes vis-à-vis de l'anxiété était particulièrement prononcée entre les jeunes hommes et les femmes, mais diminuait avec l'âge des participants.

En 2016, une enquête PwC , aux États-Unis, montrant l'opinion de 1 584 personnes, souligne que « 66 % des personnes interrogées ont déclaré qu'elles pensaient que les voitures autonomes sont probablement plus intelligentes que le conducteur humain moyen ». Les gens sont toujours inquiets pour la sécurité et surtout le fait de se faire pirater la voiture. Néanmoins, seuls 13% des personnes interrogées ne voient aucun avantage à ce nouveau type de voitures.

En 2017, le Pew Research Center a interrogé 4 135 adultes américains du 1er au 15 mai et a constaté que de nombreux Américains anticipent des impacts significatifs de diverses technologies d'automatisation au cours de leur vie, de l'adoption généralisée de véhicules automatisés au remplacement de catégories d'emploi entières par des robots. ouvriers.

En 2019, les résultats de deux sondages d'opinion auprès de 54 et 187 adultes américains respectivement ont été publiés. Un nouveau questionnaire standardisé, le modèle d'acceptation des véhicules autonomes (AVAM) a été développé, y compris une description supplémentaire pour aider les répondants à mieux comprendre les implications des différents niveaux d'automatisation. Les résultats ont montré que les utilisateurs acceptaient moins les niveaux d'autonomie élevés et affichaient une intention significativement plus faible d'utiliser des véhicules hautement autonomes. De plus, l'autonomie partielle (quel que soit le niveau) était perçue comme nécessitant un engagement du conducteur uniformément plus élevé (utilisation des mains, des pieds et des yeux) que l'autonomie complète.

Régulation

La Convention de Genève sur la circulation routière, souscrite par plus de 101 pays dans le monde, exige que le conducteur ait 18 ans.

La Convention de Vienne sur la circulation routière de 1968 , souscrite par 83 pays dans le monde, établit des principes régissant le code de la route. L'un des principes fondamentaux de la convention était le concept selon lequel un conducteur est toujours entièrement maître et responsable du comportement d'un véhicule dans la circulation. En 2016, une réforme de la convention a ouvert des possibilités de fonctionnalités automatisées pour les pays ratifiés.

En février 2018, le Comité des transports intérieurs (ITC) de la CEE -ONU a reconnu l'importance des activités du WP.29 liées aux véhicules automatisés, autonomes et connectés et a demandé au WP.29 d'envisager la création d'un groupe de travail dédié. Suite à cette demande, le WP.29, à sa session de juin 2018, a décidé de transformer le Groupe de travail des freins et organes de roulement (GRRF) en un nouveau Groupe de travail des véhicules automatisés/autonomes et connectés (GRVA).

En juin 2020, la réunion virtuelle du WP.29 a approuvé les rapports du GRVA sur sa cinquième session sur les "véhicules automatisés/autonomes et connectés" et la sixième session sur "la cybersécurité et les mises à jour logicielles", cela signifie que la réglementation des Nations Unies sur le niveau 3 a été établie.

Au premier semestre 2022, le règlement UNECE 157 devrait entrer en vigueur dans certains pays le 22 janvier 2022 pour les voitures. Au second semestre 2022, l'amendement de l'article 1 et du nouvel article 34 bis de la Convention sur la circulation routière de 1968 devrait entrer en vigueur le 14 juillet 2022, sauf rejet avant le 13 janvier 2022.

Législation et réglementation au Japon

Le Japon est un pays non signataire de la Convention de Vienne. En 2019, le Japon a modifié deux lois, "Road Traffic Act" et "Road Transport Vehicle Act", et elles sont entrées en vigueur en avril 2020. Dans l'ancienne loi, les voitures autonomes de niveau 3 sont devenues autorisées sur les routes publiques. Dans cette dernière loi, le processus de désignation des types de certification de sécurité pour la fonction de conduite autonome de niveau 3 du système de conduite autonome (ADS) et le processus de certification pour le type affirmé ont été légalement définis. Grâce au processus d'amendement, les réalisations du projet national "SIP-adus" mené par le Cabinet Office depuis 2014 ont été pleinement prises en compte et acceptées.

En 2020, le plan de feuille de route au niveau national de la prochaine étape a été officiellement publié, qui avait pris en compte le déploiement social et l'acceptabilité du niveau 4. Fin 2020, le ministère des Terres, des Infrastructures, des Transports et du Tourisme (MLIT) a modifié son "Règlement de sécurité pour le transport routier". Véhicule" pour refléter les engagements de la CEE -ONU WP.29 GRVA sur la cybersécurité et les mises à jour logicielles, et le règlement est entré en vigueur en janvier 2021.

En avril 2021, l'Agence nationale de police (NPA) a publié le rapport de son comité d'experts de l'exercice 2020 sur le résumé des problèmes de recherche pour réaliser les services de mobilité de niveau 4, y compris les problèmes d'amendement juridique requis. Au cours de l'été 2021, le ministère de l'Économie, du Commerce et de l'Industrie (METI) s'est préparé avec le MLIT à lancer un projet "Road to the L4" pour couvrir la R&D avec déploiement social pour réaliser un service de mobilité de niveau 4 acceptable, et a mis à jour ses informations publiques en septembre . Dans le cadre de ce projet, le problème de responsabilité en droit civil reflétant l'évolution des rôles sera clarifié.

Concernant les représentations trompeuses dans le marketing, l'article 5 de la "Loi contre les primes injustifiées et les représentations trompeuses" s'applique.

En 2022, le NPA va soumettre un projet de loi d'amendement sur le "Road Traffic Act" à la Diète lors de la prochaine session ordinaire de la Diète afin d'inclure le schéma d'approbation des services de niveau 4.

Statut juridique aux États-Unis

États américains qui autorisent les essais de véhicules autonomes sur la voie publique à partir de juin 2018

Aux États-Unis, pays non signataire de la Convention de Vienne, les codes des véhicules des États n'envisagent généralement pas - mais n'interdisent pas nécessairement - les véhicules hautement automatisés à partir de 2012. Pour clarifier le statut juridique de ces véhicules et réglementer autrement ces véhicules, plusieurs États ont adopté ou envisagent des lois spécifiques. En 2016, sept États (Nevada, Californie, Floride, Michigan, Hawaï, Washington et Tennessee), ainsi que le district de Columbia , ont promulgué des lois sur les véhicules automatisés. Des incidents tels que le premier accident mortel du système Autopilot de Tesla ont conduit à des discussions sur la révision des lois et des normes pour les voitures automatisées.

Politiques fédérales

En septembre 2016, le Conseil économique national des États-Unis et le Département américain des transports (USDOT) ont publié la Federal Automated Vehicles Policy , qui sont des normes qui décrivent comment les véhicules automatisés doivent réagir si leur technologie tombe en panne, comment protéger la vie privée des passagers et comment les conducteurs doivent être protégé en cas d'accident. Les nouvelles directives fédérales visent à éviter un patchwork de lois étatiques, tout en évitant d'être trop autoritaires pour étouffer l'innovation. Depuis lors, l'USDOT a publié plusieurs mises à jour :

  • Systèmes de conduite automatisés : une vision pour la sécurité 2.0 (12 septembre 2017)
  • Se préparer pour l'avenir des transports : Véhicules automatisés 3.0 (4 octobre 2018)
  • Assurer le leadership américain dans les technologies de véhicules automatisés : véhicules automatisés 4.0 (8 janvier 2020)

La National Highway Traffic Safety Administration a publié pour commentaires publics la protection des occupants pour le système de conduite automatisée le 30 mars 2020, suivie du cadre pour la sécurité des systèmes de conduite automatisée le 3 décembre 2020. La protection des occupants vise à moderniser les normes fédérales de sécurité des véhicules automobiles compte tenu de la suppression des commandes manuelles avec les systèmes de conduite automatisés, tandis que le document- cadre vise à fournir un moyen objectif de définir et d'évaluer la compétence du système de conduite automatisé pour assurer la sécurité des véhicules à moteur tout en restant flexible pour s'adapter au développement de fonctionnalités visant à améliorer la sécurité.

Politiques de l'État

Nevada

En juin 2011, la législature du Nevada a adopté une loi autorisant l'utilisation de voitures automatisées. Le Nevada est ainsi devenu la première juridiction au monde où les véhicules automatisés pourraient être légalement exploités sur les routes publiques. Selon la loi, le département des véhicules à moteur du Nevada est responsable de l'établissement des normes de sécurité et de performance et l'agence est responsable de la désignation des zones où les voitures automatisées peuvent être testées. Cette législation a été soutenue par Google dans le but de mener légalement d'autres tests de sa voiture sans conducteur Google . La loi du Nevada définit un véhicule automatisé comme étant "un véhicule à moteur qui utilise l'intelligence artificielle , des capteurs et les coordonnées du système de positionnement global pour se conduire sans l'intervention active d'un opérateur humain". La loi reconnaît également que l'opérateur n'aura pas besoin de faire attention pendant que la voiture fonctionne elle-même. Google avait en outre fait pression pour une exemption de l'interdiction de la distraction au volant afin de permettre aux occupants d'envoyer des SMS tout en étant assis derrière le volant, mais cela n'est pas devenu une loi. De plus, la réglementation du Nevada exige une personne au volant et une autre sur le siège passager lors des tests.

Floride

En avril 2012, la Floride est devenue le deuxième État à autoriser les essais de voitures automatisées sur la voie publique.

Une Toyota Prius modifiée par Google pour fonctionner comme une voiture sans conducteur
Californie

La Californie est devenue le troisième État à autoriser les tests de voitures automatisés lorsque le gouverneur Jerry Brown a promulgué la loi SB 1298 en septembre 2012 au siège de Google à Mountain View .

Le 19 février 2016, le projet de loi 2866 de l'Assemblée de Californie a été introduit en Californie, qui permettrait aux véhicules automatisés de circuler sur les routes publiques, y compris ceux sans conducteur, volant, pédale d'accélérateur ou pédale de frein. Le projet de loi stipule que le California Department of Motor Vehicles devrait se conformer à ces réglementations d'ici le 1er juillet 2018 pour que ces règles entrent en vigueur. En novembre 2016, ce projet de loi n'avait pas encore été adopté par la maison d'origine. La Californie a publié des discussions sur la proposition de politique fédérale sur les véhicules automatisés en octobre 2016.

En décembre 2016, le California Department of Motor Vehicles a ordonné à Uber de retirer ses véhicules autonomes de la route en réponse à deux infractions aux feux rouges. Uber a immédiatement imputé les violations à une erreur humaine et a suspendu les chauffeurs.

Washington DC

Dans le code du district de Washington, DC :

« Véhicule autonome » désigne un véhicule capable de naviguer sur les routes du district et d'interpréter les dispositifs de contrôle de la circulation sans qu'un conducteur n'utilise activement l'un des systèmes de contrôle du véhicule. Le terme "véhicule autonome" exclut un véhicule à moteur doté de systèmes de sécurité active ou de systèmes d'assistance à la conduite, y compris les systèmes d'assistance électronique dans les angles morts, d'évitement de collision, de freinage d'urgence, d'aide au stationnement, de régulateur de vitesse adaptatif, d'assistance au maintien de voie, - l'avertissement de départ ou l'assistance aux embouteillages et aux files d'attente, à moins que le système seul ou en combinaison avec d'autres systèmes ne permette au véhicule sur lequel la technologie est installée de rouler sans contrôle actif ni surveillance par un opérateur humain.

Dans le même code de district, il est considéré que :

Un véhicule autonome peut circuler sur la voie publique ; à condition que le véhicule :

  • (1) Dispose d'une fonction de commande manuelle qui permet au conducteur de prendre le contrôle du véhicule autonome à tout moment ;
  • (2) A un conducteur assis dans le siège de contrôle du véhicule pendant le fonctionnement qui est prêt à prendre le contrôle du véhicule autonome à tout moment ; et
  • (3) Est capable de fonctionner en conformité avec les lois de circulation applicables du district et les lois sur les véhicules à moteur et les dispositifs de contrôle de la circulation.
Michigan et autres

En décembre 2013, le Michigan est devenu le quatrième État à autoriser les essais de voitures sans conducteur sur la voie publique. En juillet 2014, la ville de Coeur d'Alene, dans l'Idaho, a adopté une ordonnance sur la robotique qui comprend des dispositions autorisant les voitures autonomes.

Législation au Royaume-Uni

En 2013, le gouvernement du Royaume-Uni a autorisé les essais de voitures automatisées sur la voie publique. Avant cela, tous les tests de véhicules robotiques au Royaume-Uni avaient été effectués sur une propriété privée. En mars 2019, le Royaume-Uni est devenu un pays signataire de la Convention de Vienne.

À partir de 2021, le Royaume-Uni travaille sur une nouvelle proposition de loi pour autoriser les systèmes de maintien de voie automatisés autonomes (ALKS) jusqu'à 37 mph (ou 60 km / h) après une réaction mitigée d'experts lors de la consultation lancée à l'été 2020. Ce système serait autorisé à redonner le contrôle au conducteur lorsque des "événements imprévus" tels que la construction de routes ou des intempéries se produisent. Le Centre for Connected and Autonomous Vehicles (CCAV) a demandé à la Law Commission of England and Wales et à la Scottish Law Commission d'entreprendre un examen approfondi du cadre juridique des véhicules "automatisés" et de leur utilisation dans le cadre des réseaux de transport public et services passagers à la demande. Les équipes élaborent une politique et le rapport final est attendu au dernier trimestre de 2021.

À propos de la représentation trompeuse dans le marketing, la Society of Motor Manufacturers and Traders (SMMT) a publié les principes directeurs suivants :

  1. Un dispositif de conduite automatisée doit être décrit de manière suffisamment claire pour ne pas induire en erreur, notamment en précisant les circonstances dans lesquelles ce dispositif peut fonctionner.
  2. Une fonction de conduite automatisée doit être décrite de manière suffisamment claire pour être distinguée d'une fonction de conduite assistée.
  3. Lorsque des fonctions de conduite automatisée et de conduite assistée sont décrites, elles doivent être clairement distinguées l'une de l'autre.
  4. Une fonction de conduite assistée ne doit pas être décrite d'une manière qui pourrait donner l'impression qu'il s'agit d'une fonction de conduite automatisée.
  5. Le nom d'une fonction de conduite automatisée ou assistée ne doit pas induire en erreur en laissant entendre qu'il s'agit de l'autre - des mots auxiliaires peuvent être nécessaires pour éviter toute confusion - par exemple pour une fonction de conduite assistée, en indiquant clairement que le conducteur doit avoir le contrôle à tout moment fois.

Législation en Europe

En 2014, le gouvernement français a annoncé que les essais de voitures automatisées sur la voie publique seraient autorisés en 2015. 2000 km de route seraient ouverts sur le territoire national, notamment à Bordeaux, en Isère, en Île-de-France et à Strasbourg. Lors du congrès mondial ITS 2015, conférence dédiée aux systèmes de transport intelligents, la toute première démonstration de véhicules automatisés sur route ouverte en France a été réalisée à Bordeaux début octobre 2015.

En 2015, un procès préventif contre divers constructeurs automobiles tels que GM, Ford et Toyota les a accusés de "Hawking des véhicules vulnérables aux pirates qui pourraient hypothétiquement arracher le contrôle de fonctions essentielles telles que les freins et la direction".

Au printemps 2015, le Département fédéral de l'environnement, des transports, de l'énergie et de la communication en Suisse (UVEK) a autorisé Swisscom à tester une Volkswagen Passat sans conducteur dans les rues de Zurich .

Depuis avril 2017, il est possible d'effectuer des essais sur route publique pour les véhicules de développement en Hongrie . De plus, la construction d'une piste d'essai fermée, la piste d'essai ZalaZone, adaptée pour tester des fonctions hautement automatisées est également en cours près de la ville de Zalaegerszeg .

Le règlement (UE) 2019/2144 du Parlement européen et du Conseil du 27 novembre 2019 relatif aux exigences de réception par type des véhicules à moteur définit des exigences spécifiques relatives aux véhicules automatisés et aux véhicules entièrement automatisés. Cette loi est applicable à partir de 2022 et est basée sur des procédures uniformes et des spécifications techniques pour les systèmes et autres éléments.

En juillet 2021 en Allemagne, la loi fédérale modifiant la loi sur la circulation routière et la loi sur l'assurance obligatoire (loi sur la conduite autonome) est entrée en vigueur. La loi autorise les véhicules à moteur dotés de capacités de conduite autonomes, c'est-à-dire les véhicules capables d'effectuer des tâches de conduite de manière autonome sans qu'une personne ne conduise, dans des zones d'exploitation spécifiées sur la voie publique. Les dispositions relatives à la conduite autonome dans les zones d'exploitation appropriées correspondent au niveau 4.

Législation en Asie

En 2016, la Singapore Land Transit Authority, en partenariat avec l'équipementier automobile britannique Delphi Automotive, a commencé à lancer les préparatifs d'un essai d'une flotte de taxis automatisés pour un service de taxi automatisé à la demande qui entrera en vigueur en 2017.

En 2017, le gouvernement sud-coréen a déclaré que l'absence de normes universelles empêchait sa propre législation d'imposer de nouvelles règles nationales. Cependant, une fois les normes internationales établies, la législation sud-coréenne ressemblera aux normes internationales.

Réglementation en Chine

En 2018, la Chine a introduit des réglementations pour réglementer les voitures autonomes, pour l'automatisation conditionnelle, l'automatisation de haut niveau et l'automatisation complète (niveaux L3, L4 et L5 SAE).

Les règles énoncent les exigences selon lesquelles les véhicules doivent d'abord être testés dans des zones non publiques, que les tests routiers ne peuvent avoir lieu que dans des rues désignées et qu'une personne qualifiée doit toujours s'asseoir à la place du conducteur, prête à prendre le contrôle.

—  Reuters

La réglementation chinoise confère au ministère de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT), au ministère de la Sécurité publique (MPS) et au ministère des Transports (MOT) la compétence réglementaire.

La réglementation chinoise impose une capacité de surveillance à distance et la capacité d'enregistrer, d'analyser et de refaire l'incident des véhicules d'essai.

les règles nationales exigent en outre que le candidat au test ait la capacité financière de subir des blessures corporelles et des dommages matériels pendant le test.

—  Chinalawinsight.

Les exigences pour un pilote d'essai sont au moins une expérience de conduite sans tache de 3 ans.

Les véhicules automatisés doivent avoir la capacité d'enregistrer et de stocker automatiquement des informations pendant les 90 secondes précédant l'accident ou le dysfonctionnement. Ces données doivent être conservées au moins 3 ans.

En 2021, la Chine prévoit d'ajouter des autoroutes à la liste des routes où les autorités provinciales et municipales peuvent autoriser les voitures automatisées.

En 2021, NIO fabrique des voitures avec système de conduite autonome avec un niveau similaire à Tesla : NIO travaille sur un véhicule de niveau 2 et un de niveau 4.

NIO a développé la capacité de conduite autonome complète NAD, y compris les algorithmes de perception, la localisation, la stratégie de contrôle et le logiciel de plate-forme. NIO Aquila Super Sensing comprend 33 unités de détection hautes performances, dont 11 caméras haute résolution 8MP, 1 LiDAR haute résolution ultra longue portée, 5 radars à ondes millimétriques, 12 capteurs à ultrasons, 2 unités de positionnement haute précision, V2X et ADMS. Aquila peut générer 8 Go de données par seconde. NIO Adam comprend 4 SoC Nvidia Orin avec une puissance de calcul totale de 1 016 TOPS.

NIO adopte une approche semblable à celle de Tesla en ce qui concerne les capacités de conduite autonome.

Il fournira des fonctionnalités de sécurité activées par leur technologie de conduite autonome en tant que fonctionnalités standard, mais il facturera les fonctionnalités de conduite autonome, qui seront proposées sous forme d'abonnement.

Les livraisons devraient commencer au premier trimestre 2022.

— 

Réglementation en Australie

L'Australie a également des essais en cours.

Les véhicules avec des niveaux d'automatisation plus élevés ne sont pas encore disponibles dans le commerce en Australie, bien que des essais de ces véhicules soient actuellement en cours ici et à l'étranger.

—  infrastructure.gov.au

Constatant cette incertitude, les ministres australiens des transports ont convenu d'un programme de réforme par étapes pour permettre aux véhicules de niveau 3 "automatisés sous condition" de circuler en toute sécurité et légalité sur nos routes d'ici 2020.

—  infrastructure.gov.au

Responsabilité

La responsabilité des voitures autonomes est un domaine juridique et politique en développement qui déterminera qui est responsable lorsqu'une voiture automatisée cause des dommages physiques à des personnes ou enfreint les règles de la route. Lorsque les voitures automatisées transfèrent le contrôle de la conduite des humains à la technologie des voitures automatisées, le conducteur devra consentir à partager la responsabilité opérationnelle, ce qui nécessitera un cadre juridique. Il peut être nécessaire que les lois existantes sur la responsabilité évoluent afin d'identifier équitablement les parties responsables des dommages et des blessures, et de traiter le potentiel de conflits d'intérêts entre les occupants humains, l'opérateur du système, les assureurs et les deniers publics. L'augmentation de l'utilisation des technologies automobiles automatisées (par exemple , les systèmes avancés d'aide à la conduite ) peut entraîner des changements progressifs dans cette responsabilité de conduite. Les promoteurs prétendent qu'il a le potentiel d'affecter la fréquence des accidents de la route, bien qu'il soit difficile d'évaluer cette affirmation en l'absence de données provenant d'une utilisation réelle substantielle. S'il y a eu une amélioration spectaculaire de la sécurité, les opérateurs peuvent chercher à projeter leur responsabilité pour les accidents restants sur les autres dans le cadre de leur récompense pour l'amélioration. Cependant, il n'y a aucune raison évidente pour laquelle ils devraient échapper à la responsabilité si de tels effets s'avéraient modestes ou inexistants, puisqu'une partie de l'objectif d'une telle responsabilité est d'inciter la partie contrôlant quelque chose à faire tout ce qui est nécessaire pour l'éviter. causant du tort. Les utilisateurs potentiels peuvent être réticents à faire confiance à un opérateur s'il cherche à transférer sa responsabilité normale à d'autres.

Dans tous les cas, une personne bien avisée qui ne contrôle pas du tout une voiture (niveau 5) serait naturellement réticente à accepter la responsabilité de quelque chose qui échappe à son contrôle. Et lorsqu'il y a un certain degré de partage de contrôle possible (niveau 3 ou 4), une personne avisée s'inquiéterait que le véhicule tente de repasser le contrôle dans les dernières secondes avant un accident, de se renvoyer aussi la responsabilité et l'obligation, mais dans des circonstances où le conducteur potentiel n'a pas de meilleures chances d'éviter l'accident que le véhicule, car il n'y a pas nécessairement prêté une attention particulière, et si c'est trop difficile pour la voiture très intelligente, cela pourrait être trop difficile pour un humain. Étant donné que les opérateurs, en particulier ceux habitués à essayer d'ignorer les obligations légales existantes (sous une devise telle que "demander pardon, pas la permission"), tels que Waymo ou Uber, pourraient normalement être censés essayer d'éviter la responsabilité dans la mesure du possible, il y a potentiel de tentative de laisser les opérateurs échapper à la responsabilité des accidents alors qu'ils sont aux commandes.

À mesure que des niveaux d'automatisation plus élevés sont introduits sur le marché (niveaux 3 et 4), l'industrie de l'assurance peut voir une plus grande proportion de lignes de responsabilité commerciale et de produits tandis que l'assurance automobile personnelle diminue.

En ce qui concerne la direction de la responsabilité automobile entièrement autonome, les délits ne peuvent être ignorés. Dans tout accident de voiture, la question de la négligence se pose généralement. Dans le cas des voitures autonomes, la négligence incomberait très probablement au constructeur car il serait difficile d'imputer un manquement au devoir de diligence à l'utilisateur qui n'a pas le contrôle du véhicule. La seule fois où la négligence a été évoquée dans un procès pour voiture autonome, il y a eu un accord entre la personne frappée par le véhicule autonome et le constructeur (General Motors). Ensuite, la responsabilité du fait des produits entraînerait très probablement la responsabilité du fabricant. Pour qu'un accident relève de la responsabilité du fait des produits, il doit y avoir soit un défaut, soit l'absence d'avertissements adéquats, soit la prévisibilité du fabricant. Troisièmement, il y a la responsabilité stricte qui, dans ce cas, est similaire à la responsabilité du fait du produit fondée sur le défaut de conception. Sur la base d'une décision de la Cour suprême du Nevada (Ford contre Trejo), le demandeur doit prouver que le fabricant n'a pas réussi le test des attentes des consommateurs. C'est potentiellement ainsi que les trois principaux délits pourraient fonctionner en matière de responsabilité des voitures autonomes.

Lancement anticipé des voitures

Entre les véhicules à conduite manuelle (niveau SAE 0) et les véhicules entièrement autonomes (niveau SAE 5), il existe une variété de types de véhicules qui peuvent être décrits comme ayant un certain degré d' automatisation . Ceux-ci sont collectivement connus sous le nom de véhicules semi-automatisés. Comme il pourrait s'écouler un certain temps avant que la technologie et l'infrastructure ne soient développées pour une automatisation complète, il est probable que les véhicules auront des niveaux d'automatisation croissants. Ces véhicules semi-automatisés pourraient potentiellement exploiter de nombreux avantages des véhicules entièrement automatisés, tout en gardant le conducteur responsable du véhicule.

Niveau 2 anticipé

Les véhicules Tesla sont équipés de matériel qui, selon Tesla, permettra une conduite entièrement autonome à l'avenir. En octobre 2020, Tesla a publié une version « bêta » de son logiciel « Full Self-Driving » à un petit groupe de testeurs aux États-Unis ; cependant, ce « Full Self-Driving » correspond à une autonomie de niveau 2.

Niveau 3 anticipé

En décembre 2021, Mercedes-Benz est devenu le deuxième constructeur mondial à recevoir l'approbation légale pour un niveau 3. Leur approbation de type était sur l'UN-R157 pour le maintien de voie automatisé, et c'est le premier cas pour le type, comme l'approbation de type de Honda pour le trafic. Jam Pilot était sur un type différent. Mercedes-Benz indique que les clients pourront acheter une Classe S avec la technologie Drive Pilot au cours du premier semestre 2022, leur permettant de conduire en mode automatisé sous condition à des vitesses allant jusqu'à 60 km/h (37 mph) dans un trafic dense. ou des situations de congestion sur des tronçons d'autoroute appropriés en Allemagne.

En 2017, BMW devait tester la Série 7 en tant que voiture automatisée sur les autoroutes urbaines publiques des États-Unis, d'Allemagne et d'Israël avant de les commercialiser en 2021. Bien que cela n'ait pas été réalisé, BMW prépare toujours la Série 7 pour devenir le prochain constructeur à atteindre le niveau 3 au second semestre 2022.

Bien qu'Audi ait dévoilé une berline A8 avec une technologie de niveau 3 insistante en 2017, des obstacles réglementaires l'ont empêchée d'atteindre le niveau 3 en 2020.

En septembre 2021, Stellantis a présenté les résultats d'un programme pilote testant des véhicules autonomes de niveau 3 sur les autoroutes publiques italiennes. Le chauffeur routier de Stellantis revendique des capacités de niveau 3, qui ont été testées sur les prototypes Maserati Ghibli et Fiat 500X .

Niveau 4 anticipé

En août 2021, Toyota a exploité un service potentiellement de niveau 4 autour du village olympique de Tokyo 2020 .

En octobre 2021, lors du Congrès mondial sur les systèmes de transport intelligents , Honda a annoncé qu'il testait déjà la technologie de niveau 4 sur le Legend Hybrid EX modifié. À la fin du mois, Honda a expliqué qu'ils menaient un projet de vérification sur la technologie de niveau 4 sur un parcours d'essai dans la préfecture de Tochigi . Honda prévoit de tester sur la voie publique début 2022.

Voir également

Les références

Lectures complémentaires

Médias liés à la voiture autonome sur Wikimedia Commons