L’apprentissage en profondeur pour améliorer les voitures sans conducteur

Publié le vendredi 14 juillet 2017

Une caméra détecte des piétons traversant la rue sur le campus de l'Université d'Ottawa

Alors que les prototypes de voitures sans conducteur font leur apparition sur les routes, on peut imaginer un avenir rapproché où les machines prendront la place des humains derrière le volant. Mais avant que les voitures sans conducteur ne se propagent, les constructeurs d’automobiles et les entreprises de technologie devront mettre au point des systèmes qui pourront réagir aux situations complexes rencontrées sur la route et prévoir le comportement (parfois imprévisible) des autres conducteurs et des piétons.

Le professeur de l’Université d’Ottawa Robert Laganière, de l’École de science informatique et de génie électrique, et l’étudiant au doctorat Rytis Verbickas ont créé un algorithme de détection de piétons qui exploite le pouvoir de l’apprentissage profond et ouvre la voie à des systèmes de guidages de voitures sans conducteur moins coûteux et plus efficaces.

Alors que les systèmes de conduite de véhicules autonomes actuels nécessitent un éventail de capteurs et de radars, celui conçu par MM. Laganière et Verbickas se sert d’un élément beaucoup plus familier : des caméras. « Les caméras sont faciles à installer et à utiliser, en plus d’être petites, écoénergétiques et abordables, explique M. Verbickas. Grâce à notre nouvel algorithme, la caméra orientée vers l’avant de la voiture est transformée en capteur à l’aide d’une grille de cellules qui réagit à la présence de piétons dans son champ de vision. »

Le processus d’apprentissage profond qui apprend à la voiture à reconnaître les piétons et à adapter sa conduite consiste à lui montrer un grand volume d’images d’entrainement et à lui indiquer où se situent les piétons. Le logiciel construit graduellement une représentation interne – un « apprentissage » – des piétons et de leurs comportements. Plus on montre d’images au système, meilleur il devient à en analyser de nouvelles.

« L’idée est d’être capable de détecter les piétons à une distance suffisante pour qu’un véhicule autonome ait le temps de prendre la meilleure décision, explique Robert Laganière. L’exploit n’est pas seulement de réussir à détecter les piétons avec précision, mais aussi d’y parvenir avec un système alimenté par des processeurs à faible consommation d’énergie dont sera dotée la prochaine génération de voitures intelligentes. »

Le prototype mis au point par les deux chercheurs nécessite beaucoup moins d’énergie et de mémoire, en plus de se passer des imposants et coûteux capteurs dont sont équipées les voitures sans conducteur, pouvant coûter plus de 10 000 $ chacun. « Les systèmes actuels fondés sur l’apprentissage profond consomment habituellement de grandes quantités d’énergie – plus de dix watts – et nécessitent des centaines de mégaoctets de mémoire, mentionne-t-il. À titre de comparaison, notre logiciel, utilisé avec la prochaine génération de processeurs d’automobiles, consomme moins de deux watts et requiert autant de mémoire qu’un fichier MP3 contenant une seule chanson, c’est-à-dire environ quatre mégaoctets. »

 100 MB et plus, contre 4 MB

L’équipe travaille avec le centre technologique de NXP Semiconductors à Ottawa, spécialisé dans la conception de processeurs pour des systèmes de vision et d’intelligence artificielle, afin d’appliquer son modèle à des processeurs spécialisés d’automobile et d’analyser l’information recueillie des caméras. Cette technique pourrait être utilisée pour la conduite autonome et pour les avertisseurs de risque de collision en appliquant un modèle de prise de décision à l’information recueillie.

Les chercheurs veulent aussi apprendre à leur logiciel à reconnaître des piétons de différentes statures et à détecter des voitures et des autobus, en plus de tester sa performance avec des conditions changeantes : météo, intensité lumineuse et qualité de l’image. « Il est intéressant de noter que notre logiciel a d’abord été “entraîné” avec des photos de piétons prises en Californie, mentionne M. Laganière. Lorsque nous avons saisi nos premières images sur le campus de l’Université d’Ottawa, c’était la première fois qu’il voyait des piétons avec des manteaux d’hiver et des tuques. »

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