Nvidia taille la route. En parallèle de l’annonce de sa nouvelle plate-forme Drive Hyperion 9, qui repose sur ses SoC Atlan, et qui prendra place dans les voitures à l’horizon 2026, la société californienne a profité de sa GTC 2022 pour dévoiler Drive Map.
D’ici 2024, ce système de carte évolutif ne couvrira pas moins de 500 000 km de route à travers le monde, principalement en Amérique du Nord, Europe et Asie. Nvidia précise que Drive Map, qui sera disponible pour toute l’industrie automobile, fournira une couverture cartographique vérifiée, qui sera mise à jour et étendue en permanence grâce à des millions de véhicules.
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Une cartographie HD enrichie et maîtrisée grâce à l’IA
Pour établir la cartographie la plus précise possible, Nvidia a recours au savoir-faire de DeepMap, start-up spécialisée dans la cartographie haute définition des environnements rachetée en juin 2021 par la société de Jensen Huang. Drive Map combine alors la fiabilité de ces cartes HD à une approche, qui repose sur une cartographie alliant crowdsourcing et intelligence artificielle.
La base de DeepMap sert de « base vérifiée », tandis que des millions de véhicules connectées et en circulation versent continuellement de nouvelles informations, qui viennent enrichir les informations de départ après avoir été agrégées grâce à des algorithmes.
De là, Nvidia étend son concept de double numérique à une échelle stupéfiante, celle de la Terre. Le terme de double n’est pas usurpé, puisque la société de Santa Clara annonce une précision de l’ordre de cinq centimètres pour ses cartes.
Si elles seront utilisées dans la vraie vie, elles se trouveront également au tout début de la chaîne qui préside à la destinée des voitures autonomes : l’entraînement des réseaux neuronaux, les tests et finalement validations des modèles.
Ce monde virtuel, qui repose sur la technologie d’Omniverse, de Nvidia, servira donc à l’entraînement mais aussi au suivi des flottes de véhicules autonomes, au besoin, en cas de nécessité d’assistance technique.
Trois cartes en une, trois niveaux de redondance
A la fois pour enrichir mais aussi utiliser ce système de cartographie, Drive Map superpose trois couches de localisation, obtenues et utilisées par trois types d’appareils : caméra, lidar, et radar.
L’intelligence artificielle conductrice pourra recourir à chacun de ces niveaux et outils indépendamment, afin d’assurer une diversité de moyens de localisation et la redondance requise pour la sécurité des voitures.
Ainsi, la caméra lui apportera des indications sur le marquage au sol, les séparateurs et bordures de voies, les feux tricolores, panneaux et poteaux.
Ensuite, l’IA agrègera un nuage de points de retours du radar. Une solution technique qui s’avère particulièrement utile quand la lumière est basse, et que les caméras sont à la peine, ou quand les conditions météorologiques sont mauvaises, ce qui est alors un défi autant pour le lidar que pour les caméras.
Selon Nvidia, le radar peut aussi avoir son intérêt dans des environnements qui ne sont pas cartographiés, l’IA conductrice peut alors se repérer aux objets environnants.
Enfin, le lidar apporte une couche encore plus précise et fiable de l’environnement dans lequel évolue le véhicule autonome, puisqu’il crée une représentation en 3D, précise à cinq centimètres près.
Dès lors qu’elle sait où elle se trouve, l’intelligence artificielle peut planifier ses déplacements, et conduire le véhicule le plus sûrement possible. Drive Map est bien entendu au cœur de la plate-forme Drive Hyperion 8, et de son successeur nouvellement dévoilé Hyperion 9. Deux approches qui promettent une autonomie de niveau 4 à termes, même si la seconde ne sera déployée qu’à partir de 2026.
Source : Blog de Nvidia
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