Reprise du message précédent :

oui par exemple dans le cas du chantier si y'a un blème, dans 99% des cas au pire la voiture risque de bugger et se mettre à l’arrêt ou rebrousser chemin alors qu'un humain serait ptet passé sur le côté ou autre. bref à part perdre du temps ponctuellement c'est pas la fin du monde, mais comme tu aura gagné des milliers d'heures en évitant les bouchons ça compense

Le problème n'est pas du côté des voitures respectant le code de la route, mais de leur intéraction avec des voitures ne le respectant pas
 
Je pense qu'il y a un bon paquet d'histoires là https://forum.hardware.fr/hfr/Discu [...] 8351_1.htm qui pourraient faire des chocapics si jamais ça arrivait à une voiture qui respecte à la lettre le code de la route

 
Oui  
Après comme je le disais, pour les gros chantiers qui durent plusieurs mois ou même quelques semaines on peut faire en sorte que tout se passe bien en adaptant la cartographie  
 

 
Ca forcement si tu tombes sur un gros con au volant c'est peine perdue  
L'avantage de la machine c'est qu'elle n'a pas de sentiments, d'humeur, d'état de fatigue et donc conduit tout le temps de la même façon

À mon avis, sur les 11 accidents entre 2012 et 2015 dans le rapport, une bonne partie doit être due à des GC au volant

C'est parfait pour l'économie, moins d'accidents grave ça va sauver la sécu et on fait tourner les centres de réparation

 
Tu peux signaler un événement "simple" : la présence d'un radar, d'un accident, d'un bouchon... Mais tu ne t'arrêtes pas pour cartographier la déviation sur la voie d'autoroute d'en face, qui peut potentiellement changer plusieurs fois dans la journée au rythme de l'avancée des travaux.
 

 
Je ne vois pas comment et j'aimerais qu'on m'explique ce genre de comportement justement.
L'IA n°1 arrive et constate que sa carto est à l'ouest, à cause d'une déviation inattendue sur la BAU ou la voie d'en face de l'autoroute, à contre sens. Elle se vautre et prévient ses copines IA via le réseau. Déjà, on peut se demander comment elle notifie le truc dans la base de données. Le changement est-il permanent ? Provisoire ? De quelle durée ?
L'IA n°2 arrive 1h plus tard, est-ce qu'elle a les deux versions de la route ? L'officielle et la modifiée par l'IA n°1 ? En temps réel ? Comment choisit-elle entre les deux ? Et si entre temps, les travaux sont terminés et on peut rouler à 130 sans problème ? l'IA n°2 va ralentir pour s'en assurer ?
 

 
Conduire une voiture n'est pas compliquée. Faire en sorte qu'elle adapte sa conduite en TOUTES CIRCONSTANCES (100% autonome, pas de volant), c'est aujourd'hui de la science fiction. Même si on arrivait à le faire, la cohabitation avec les conducteurs humains serait problématique et/ou les "performances" dégradées pour assure la sécurité. Parce que nous, humains, on roule bien trop vite pour éviter tous les risques.
 
 

 
Voilà    
 
 

 
Je crois que tu sous-estimes le boulot que c'est de re-cartographier et déployer les modifs d'un truc comme ça. Si on arrive à faire des GPS, c'est parce que les routes changent pas toutes les 5 minutes, et on accepte que durant les travaux, le GPS nous voit dans le champ.
Si tu dois te baser, même en partie, sur le GPS pour adapter ta conduite, tu dois avoir une carto au top, idéalement temps réel, et ça, c'est pas pour demain.

La Californie avait ouvert sa législation à la voiture autonome dès 2014 et depuis de nombreux états américains ont donnés des autoriations similaires.
Depuis, plusieurs projets ont déménagé en Arizona où les restrictions étaient les plus souples.
 
Pour reprendre la main, la Californie autorise la circulation des voitures autonomes sans présence humaine derrière le volant dès le 02 avril.
 
https://arstechnica.com/tech-policy [...] ty-drivers
 

https://www.numerama.com/tech/33227 [...] stees.html

Édit : flûte

Il existe déjà des apps recoupant les données GPS des ces utilisateurs pour optimiser les meilleurs parcours en fonction de l'heure et des bouchons. Tu sur-estimes le boulot que c'est de re-cartographier.
 
De plus le jour où cette cartographie sera nécessaire, chaque infraction, chaque changement mal indiqué/renseigné sera automatique mise en avant et visible par tous... y compris par les autorités qui pourront réagir et verbaliser rapidement les contrevenants. Avec de telles conditions les indications de travaux seront forcement mieux renseignées.
 

 
re-cartographier != recalcul de l'itinéraire.
 
 

 
Mieux renseignées par qui ? Y a un géomètre qui va venir mesurer la distance entre les cônes de chantier à chaque fois qu'ils bougent ? Et immédiatement coller ça dans une base de données dans laquelle TOUS les constructeurs taperont ?
Je voudrais bien voir ça    
Dans cet article qui parle des avancées de Renault sur la voiture autonome, on peut lire que la bagnole s'appuie sur la carto HD et les infos du concessionnaire de l'autoroute en temps réel, sur une portion d'autoroute bien définie.  
Dans cet autre article, on voit que les voitures autonomes ont une voie spéciale pour elles (on est loin du compte). Et on lit aussi : « Pour assurer le guidage, le véhicule autonome de Renault utilise des lignes virtuelles dérivées d’une carte haute définition des lieux », autrement dit : sans carto parfaitement à jour et dans une définition correcte, aucune chance que ça marche.
 
Bon, c'est Renault et pas Tesla ou Google. Mais je doute que ces derniers fassent mieux sans sacrifier quelque chose (la sécurité, la vitesse, la souplesse, la reprise de main en cas de pépin...) parce qu'on ne peut pas numériser proprement et en temps réel un environnement façonné par des humains, selon moi.

Chantier sur la voie = voie inutilisable = recalcul de l'itinéraire

La seule "re-cartographie" à faire c'est de marque la voie comme inutilisable, et ça c'est déjà fait par waze  

Ben… Non.
C'est entre-autre la raison de toute la ribambelle de capteurs sur les voitures : automatiser la découverte de l'environnement et sa mise à jour

Par ex : dans cet article (2006), ou encore celui-ci (2018)ça parle de tests de véhicules autonomes en tout-terrain. Niveau environnement compliqué et non-cartographié, c'est pas trop mal

Pour rester sur les routes pavées, tu as entre autre cet article (2014) qui décrit un réseau inter-voitures permettant une mutualisation des ressources informatiques de chaque voiture et de partager les données acquises par les capteurs de chaque voiture du réseau.

Je ne connais pas le système actuel de Renault et il est possible qu'il ne soit pas utilisable en dehors d'un environnement parfaitement défini f, oui
Mais ça ne veut pas dire que la technologie pour le faire n'existe pas  

Ben… Si
Rapidement :

• les techniques de SLAM permettent d'obtenir des cartes 3D de l'environnement, et de se localiser à l'intérieur en même temps, à partir d'une seule caméra (utilisé par Waymo pour cartographier en temps réel une ville sans aucures données au préalable)
• rajoute une seconde caméra et tu as les systèmes stéréoscopiques qui permettent d'être encore plus précis dans la cartographie de l'environnement
• ajoute encore un capteur : le LIDaR et tu as des techniques pour détecter automatiquement les routes, les voitures, les piétons, les mouvements des autres voitures, etc.

Selon moi, ça suffit pour numériser un environnement façonné pour les humains  

Mais visiblement ça ne suffit pas pour les constructeurs parce que dans la plupart des cas, tu as en plus des radars (qui récupère les mêmes données que le lidar, mais de manière différente pour plus de robustesse), pleins de caméras (pour détecter l'environnement à 360°), des caméras infrarouges (pour que ça fonctionne même de nuit dans les zones non éclairées), et des capteurs infrasons (pour améliorer la détection des radars / lidar dans les zones proches de la voiture)

Donc oui, je pense vraiment qu'on peut dire qu'une voiture autonome peut cartographier son environnement toute seule

Source : https://news.autojournal.fr/news/15 [...] am%C3%A9ra

Pour terminer ce pavé, je voudrais faire le parallèle avec la thèse d'un ami. Ta voiture va naviguer en 2 étapes : planification puis navigation.
Ta planification va te servir de GPS : savoir que pour faire Paris-Marseille il faut prendre l'autoroute, mais que pour faire Marseille-Toulon il vaut mieux ne pas la prendre. Pour ça tu utilise une carte déjà créée (possiblement fausse à certains endroits, osef ) qui te donnera le meilleur chemin à prendre pour faire ton trajet.
Ensuite, une fois que tu as décidé de ton trajet, tu passe en phase de navigation. Là, ta carte ne te sert plus qu'à connaître les prochains points de passage. Les capteurs de la voiture cartographient en temps réel la route et ce sont eux qui font réellement naviguer la voiture.
Si jamais une route s'avère être bloquée, alors la voiture marque sur la carte "route impraticable" et fait une nouvelle demande de planification pour trouver un nouveau trajet pour aller à destination. Et tu repars sur une nouvelle phase de navigation pour "suivre" ce chemin.

Donc au final, si t'as des travaux, des erreurs de carte, ou autre, c'est pas grave : la navigation s'adapte

ORB-SLAM, ça a l'air sparse et pas dense, ça me parait assez insuffisant pour mapper précisément et surtout s'assurer qu'on a rien raté !

J'ai mis ORB parce que c'est la plus emblématique des techniques de SLAM
En vérité il y en a d'autres plus adaptés (V-SLAM, et autres)

Mais dans tous les cas le but des techniques SLAM n'est pas de s'assurer qu'on a rien raté, mais de produire une carte de l'environnement suffisante pour la navigation
Pour le reste, il y a mastercard les autres capteurs

Ça reste de la densification d'une estimation originale sparse.
 
Un des gros défi des équipementiers, actuellement, c'est de faire des systèmes de freinage d'urgence automatique sur la base de simple camera monoculaire, afin de vendre ça aux généralistes automobiles qui en auront besoin pour avoir la 5eme étoile à couts maitrisés des tests EuroNCAP à venir.
 
Et pour ce faire, une vraie depth map ça aide beaucoup.

ça, c'est évident : dans la circulation, il faut s'adapter et se fondre, pour avoir un comportement prévisible pour les autres usagers.
on s'en rend compte surtout quand on roule à l'étranger... tu roules pas de la même manière au Sri Lanka qu'au Japon

Certes, mais je ne connais pas de technique monoculaire qui n'est pas basée sur des points d'intérêts
 
Et pour faire une depth map avec une caméra monoculaire je vois pas  
Avec un lidar / radar / ultrason, oui, mais avec une caméra
Il y a peut-être moyen de bidouiller un truc avec le flux optique mais je doute de la robustesse du machin

Il se trouve que je bosse sur une chaine algorithmique de structure from motion ou le flux optique est calculé en temps réel avec un point d'intérêt par pixel.

C'est compliqué mais ça marche pas mal, et ça permet de faire plein plein de trucs derrière.

Intéressant !
T'as des papiers ?

Y a pas un unique papier ni brevet écrit par la division recherche sur les principes algorithmiques de cet optical flow, tout est secret industriel, désolé...

Arf, dommage

Toute la finesse du truc est comme tu le dis dans les moyens trouvés pour augmenter la robustesse de l'estimation.
 
Et c'est une cuisine, y a pas de formalisme mathématique pour un problème aussi mal posé que celui du flux optique.
 
Mais en gros, il faut des critères pertinents de confiance, ce qui implique des détecteurs d’ambiguïté, une corrélation temporelle du champ de vecteur, une bonne résilience au bruit photonique, et d'autres trucs.
 
Il n'y a aucune métrique simple pour juger ces caractéristiques, c'est vraiment une affaire d'experts.

Justement, c'est typiquement le genre de sujets compliqués qui font de bonnes contributions scientifiques

Bah ouais mais la boite dans laquelle je bosse veut pas être copiée par les chinois, en gros.
 
Je sais, c'est dommage.

 
Nouvelle video démonstration/pédagogie de la technologie Google/Waymo: https://www.youtube.com/watch?v=B8R148hFxPw

Ça fait bizarre d'avoir personne au volant
Plus qu'à ajouter ça et ça sera parfait : https://youtu.be/nTeRrlLNuqU?t=5s

Tiens vu que t'es dedans, t'as une idée des boites les plus avancées sur le sujet ? Mobileye ?

Après, aux US ils ont un temps d'avance pour gérer la gestion des cones de traveaux chère à Merome, ils ne réparent pas leurs routes

Ah là là, tu ne fais aucune projection toi. Par recoupement des données GPS, une toute nouvelle route empruntée est automatiquement marquée comme nouveau chemin accessible. Pas besoin d'attendre de géomètre avec son mètre et son portable sous Win XP pour officialiser la nouvelle voie.

Joues-tu un rôle ou viens-tu réellement du XIXième pour n'imaginer que des (mauvaises) solutions du XIXième siècles !?

 
Je suis pas sûr qu'on se comprenne. Prenons l'exemple des travaux sur l'autoroute qui te font passer temporairement sur la voie d'en face à contre sens. Comment Waze gère ça ? Comment l'IA va gérer ça sans intervention humaine (ni du conducteur, ni d'un mec qui signale sur une BdD que la voie est déviée sur la voie d'en face) ?
 
 

 
Oui, mais non. J'ai regardé les vidéos ici : http://dimatura.net/research/offroad/
Déjà, les bagnoles roulent à très faible vitesse. Et d'autre part, elles se contentent de rester vaguement dans le tracé du chemin ce qui me semble plutôt plus facile que de rester sur sa voie dans un traffic routier.
Ensuite, à un moment, on en voit une qui franchit une grosse flaque d'eau. Sans carto détaillée, comment sait-elle que la profondeur n'est pas problématique ?
 

 
Pas de souci avec ça. Je vois bien l'intérêt du fait de partager une info sur tout le parc de bagnoles. Mais ça soulève 2 problèmes :  
- qui juge de la fiabilité et de la longévité de l'info ainsi partagée ? L'IA qui croise un sanglier, elle va le signaler à toutes les autres qui ne vont jamais le voir ? L'IA qui emprunte l'autoroute à contre sens à cause des travaux/ d'un gros accident, elle va signaler ça comment, sur quelle durée ? Et puisque d'un instant à l'autre la circulation peut redevenir normale, à quoi ça sert de le signaler ? Au final, l'IA devra croire ses capteurs par-dessus tout...
- les endroits peu fréquentés par les voitures autonomes, combiné au fait que les constructeurs vont avoir tendance à garder les infos pour eux va largement réduire l'intérêt de la chose.
 
 

 
Là encore, on ne se comprend pas. Quand je dis façonné PAR les humains (et non POUR), ça signifie que c'est blindé d'imperfections et de détails que l’œil et le cerveau humain vont décoder à la volée. Un piéton, ce n'est pas juste un parallélépipède avec une vitesse comme on le voit sur les vidéos de Waymo. Ca peut être un gosse avec un ballon, une femme avec un chien, un mec bourré, une vieille qui tient un parapluie alors qu'il y a du vent... L'humain va adapter son comportement naturellement en fonction de ces détails, il va chercher le contact visuel, faire un écart, prédire un comportement (le gosse qui lâche le ballon, le parapluie qui s'envole ou masque la vue, le chien qui fait trébucher la femme...)
Seul moyen pour l'IA de tenir compte de tout ça : être exagérément prudente. Considérer que chaque piéton est une veille bourrée avec un parapluie, un chien, un ballon... qui peut sauter sous les roues à tout moment. Et donc, rouler à 20.
Tu multiplies ça par tout ce que tu peux trouver sur ou au bord de la route : les arbres, les barrières, les bouches d'égouts, les déchets dans le bas-fossé, les feux, les panneaux, le marquage au sol, les bagnoles, camions, cyclistes, les nids de poules, plaques de verglas, congères, flaques d'eau, coulées de boue, gravillons...  
Je ne connais pas de systèmes numériques qui savent être aussi adaptables. Dans les usines, les chaînes de montage s'arrêtent au moindre truc de traviole. Les aspirateurs et tondeuses robot passent ultra lentement, se cognent partout, et parfois se plantent dans des configurations ultra-simples pour nous. Même les vidéos de démo de Boston Dynamics montrent les limites du truc. Dans cette vidéo où le robot ouvre la porte pour son copain robot, on voit bien la galère du robot pour simplement ouvrir une putain de porte ! Et si tu changes la poignée de place, si tu ajoutes un verrou où je ne sais quel complication, il faut reprogrammer le robot ! Alors qu'un humain va immédiatement comprendre le nouveau fonctionnement.
Comment imaginer à partir de là qu'à moyen terme on ait quelque chose de fiable permettant de supprimer les volants dans les bagnoles ?

 
Nouveau chemin accessible pour combien de temps ? Et avec quel priorité par rapport au chemin "normal" ? Encore une fois, la déviation sur la voie d'autoroute d'en face, comment l'IA peut-elle la gérer correctement ?
 

 
Je me fais un peu l'avocat du diable, mais le sujet me fascine : je passe beaucoup de temps à regarder ma tondeuse et mon aspirateur robots fonctionner (je suis pas anti-progrès). Du point de vue algorithmique, je crois savoir ce qui est faisable, facile ou complexe. Là, ça me semble être de la science-fiction, compte-tenu de mes connaissances. Alors j'essaie de me mettre à jour pour éventuellement revoir mon avis sur la question...

 
pour le réseau secondaire suffit d'indiquer la voirie comme non accessible, pour les autoroutes et nationales suffit qu'un employé dédié s'occupe de la gestion du flux lors de travaux ...
 
 

nan mais ton aspiro à 500 balles c'est ultrabasique comme utilisation, on lui demande pas grand chose, on est à des année lumière d'une voiture autonome ... c'est comme si tu te basais sur le processeur de ta machine à laver pour dire qu'il est impossible de regarder un film en hd sur ton smartphone

Waze est peut-être un mauvais exemple, vu qu'il n'est mis à jour que par intervention humaine
Comme j'explique dans la fin de mon message : les infos GPS ne sont là que pour faire de la planification, la navigation est effectuée aux capteurs. Dans le cas des travaux sur l'autoroute, ce n'est pas très compliqué : la voie courante est coupée, il y a une ouverture dans la barrière centrale, et il y a de la signalisation pour te dire de changer de voie. Ça devrais suffire pour savoir quel comportement avoir
Avec un peu de chance, il y a même d'autres usagers autour de la voiture pour confirmer le comportement
 

Ce ne sont certes pas des voitures de rally, mais je ne suis pas certain que j'irai beaucoup plus vite dans les même conditions
Mais ce n'est pas non plus les seules recherches faites dans le domaine : https://www.youtube.com/watch?v=1pl_Pont_Zk là aussi le camion ne va pas extrêmement vite, mais ne reste pas dans les chemins tracés : https://www.youtube.com/watch?v=jV51BGIzkwU (à 3:36)
Pour la flaque d'eau, oui il y a besoin d'une carto détaillée, mais les capteurs intégrés permettent de l'obtenir sans connaissance à priori (dans le cas d'une flaque d'eau, ça sera le radar qui te fournira la carte si je ne dis pas de bétises)
 

C'est une source de donnée en plus des capteurs. Si une voiture rencontre un bouchon sur une route, elle peut le signaler et les autres voitures en prendront compte pour leur planification (ie éviter si possible de prendre cette route pour avoir un trajet plus court). Mais ça ne se substitue pas aux autres données.
 
Pour la fiabilité et la longévité de l'info je ne peux pas dire avec certitude comment c'est / ça sera géré. Par contre des systèmes existent : par exemple tu peux considérer l'info comme fiable si elle a été confirmée par plusieurs voitures. Tu peux aussi considérer une info comme fiable au moment où elle est émise, et avec une fiabilité diminuant selon le temps écoulé depuis l'émission (avec un facteur de décroissance plus ou moins rapide suivant le type d'incident rapporté : une déviation reste en général plus longtemps qu'un animal sur la route)
 

Certes un humain n'est pas un parallélépipède, mais c'est une représentation qui est suffisante pour prédire son comportement. Dans le cas où un ballon / parapluie / etc s'échappe, quand l'objet sera à une distance suffisante de l'humain il sera détecté comme un autre parallélépipède avec sa vitesse propre, et pris en compte comme tout autre obstacle, ce qui est selon moi suffisant pour l'éviter.
 

Comme dit plus haut, l'info "un autre chemin est disponible" n'est qu'une info parmi d'autres : les capteurs sont là pour détecter le vrai du faux une fois in situ
 

Comme dit par t_faz, les tondeuses et aspirateurs robots sont beaucoup plus simples niveau algorithmiques du fait des contraintes beaucoup plus faibles (en particulier le fait que si ton robot se plante, ça ne va tuer personne). Du coup, comme il y a moins de contraintes, les constructeurs vont au plus rapide à faire et au moins cher : des systèmes simples.
 
Une voiture autonome a beaucoup plus de contraintes donc les systèmes aussi simples que ceux des robots ménagers ne suffisent pas. C'est une des raisons pour laquelle les robots ménagers sont déjà sur le marché alors que les voitures autonomes sont toujours en test alors que ça fait plus de 10 ans que les entreprises travaillent dessus

 
Mais ce n'est pas ce que je dis  
J'essaie toute proportion gardée, et avec les infos que j'ai, d'imaginer le fonctionnement des voitures autonomes. Si les Waymo voient tout comme des boites carrées, c'est pas très éloigné de mon aspi qui considère de la même façon un mur en béton et un vase un peu fragile, ça induit un comportement et des limites : l'aspi va pas trop vite parce que l'obstacle qu'il voit devant peut être un vase, la main d'un gosse, un animal ou un mur en béton. La bagnole qui ne voit que des cubes qui se déplacent ne peut pas prendre le risque de rouler aussi vite qu'un humain qui pondère le risque en fonction des détails que je citais plus haut.
 
 

 
Donc pas de mise à jour de carto dans ce cas là selon toi ?
Si j'en crois cet article de Les Numériques, pas de voiture autonome sans carto précise à 20cm près, en temps réel. Ce que semble confirmer les tests de Renault.
T'es sûr de ton coup ?
 

 
Là non plus, je suis pas très impressionné, ça reste plus facile que de rouler dans le trafic : le véhicule est tout terrain, s'il mord l'accotement, tu t'en fou. S'il roule pas vite, tu t'en fous. Il s'agit juste d'éviter les obstacles et de suivre un chemin tracé... Mon aspirateur sait faire
 

 
Et l'IA, quand elle sait qu'il y a 35% de chances qu'il y ait un objet non identifié à cet endroit là, elle freine ou elle freine pas ? Et le conducteur humain qui est derrière, il réagit comment ?
Qu'on sache faire des probas compliquées sur des situations, modéliser des risques, j'en doute pas une seconde. Mais à la fin, il y a une décision à prendre, presque toujours binaire : je prends le risque ou je le prends pas. On (la société) n'acceptera pas une bagnole qui prend des risques. Au premier accident, on dira : l'IA savait et a ignoré le risque. Et une IA qui ne prend pas de risque roulera beaucoup moins vite qu'un humain.
 

 
Pas d'accord. Ou alors ta façon de conduire est très... sommaire. Les indices sont innombrables et modifient ton comportement. Un cycliste sur un vélo de route en mode sportif ou bien un BMX avec deux gosses dessus, personnellement, je les suis / double pas du tout de la même manière. Si l'un des gosses est celui de mon voisin, je sais vaguement où il va. S'ils portent un casque et/ou un gilet, ça me renseigne un peu sur leur comportement sur la route.  
 

 
Oui, si tu considères que le pire peut arriver à tout moment. Mais dans ce cas, tu roules à 10 km/h.
 

 
Pour moi il y a une autre raison importante : les robots ménagers peuvent se permettre d'aller très lentement parce que c'est du temps masqué. La bagnole autonome ne roule pas quand t'es pas là sinon elle n'a pas d'intérêt.

mais les aspirateur robot ne sont pas considéré comme des ia .... ils n'ont aucune gestion de choix à faire, tout se qu'ils font c'est avancer à gauche droite de manière aléatoire et se retourner quand leur capteur détecte un mur.

Il y a une différence fondamentale entre les 2 approches : les Waymo voient leur environnement sous forme de boites évoluant dans un environnement. Ton aspi n'a aucune autre info que la distance de l'objet qui est devant (comme le radar de recul d'une voiture en fait), et évolue en ligne droite jusqu'à ce qu'un objet devienne trop proche. Il n'a pas de "carte mentale" de l'environnement comme une Waymo (ou alors ton aspi est très évolué par rapport aux autres aspis )
 

Je ne bosse pas dans le domaine donc je ne serai jamais sûr de ce qui sera utilisé ou non. Tout ce que je peux dire avec certitude c'est que pour tout ce dont je parle, des algorithmes existent et pourraient être utilisés dans des voitures autonomes (et souvent des expériences ont été menées)
 
Quand je vois des drônes qui découvrent automatiquement leur environnement ( https://www.youtube.com/watch?v=eznMokFQmpc ) je ne vois pas pourquoi des techniques similaires ne pourraient pas être utilisées pour que les voitures naviguent dans leur environnement proche sans carte préalablement connue (je parle de la navigation au sens "suivre une route en évitant un obstacle", pas au sens "aller d'une ville à une autre" )
 

Je citait 3:36, je ne vois pas où le camion suit un chemin tracé
D'ailleurs, le camion découvre son environnement, et décide de son chemin pour avoir le tracé qui sera le plus rapide pour aller à un endroit que l'on lui a indiqué, je ne pense pas que ton aspi puisse le faire
 

De la même manière qu'un humain devrais le faire : si jamais il y a un risque, le ralentissement est de mise. C'est un peu pareil que les panneaux "traversée d'animaux" : tu ralentis de manière à ce que si un animal surgisse, tu puisse t'arrêter sans danger (enfin ça c'est la théorie )
Après, tu comprend bien qu'entre l'information "il y a un panneau qui dit que des animaux peuvent surgir" et l'information "il y a un panneau qui dit que des animaux peuvent surgir, et on a repéré un animal sur la route il y a 5 minutes", dans le deuxième cas tu sera (normalement) plus vigilant
 

Le code de la route ne différencie pas les cyclistes entre eux, il faut laisser 1.5m d'écart pour pouvoir le doubler. À partir de là, que ce soit un vélo de route ou un BMX avec 2 gosses dessus, ça ne change rien : la marge de sécurité est là pour combler les erreurs des deux  
 
 

Ou alors tu considère les probabilités de risque et tu garde en tête la meilleure façon d'agir dans tous les cas : si tu peux faire un écart, il n'y a pas besoin de ralentir ; si le danger est plus loin que la distance d'arrêt d'urgence nécessaire, il n'y a pas besoin de ralentir
 

Je suis d'accord
 

Techniquement, les robots ménagers sont des IA, juste extrêmement simples

Waymo ne voit pas des "cubes" hein, ya des classes associées aussi, ils montrent des cubes sur leurs vidéos parce c'est un bon moyen de montrer que leur algo de détection et positionement fait bien son boulot

Les aspis robots récents ont une carto qu'ils construisent au fil du temps et ne font plus de l'aléatoire, hein ? Et quand il faut aller se recharger, ils prennent le chemin le plus court et ça marche pas mal du tout.
Par contre, si pendant qu'il recharge, tu fermes une porte qui était ouverte à son premier passage, il panique : sa carto lui dit qu'il reste des trucs à aspirer là-bas, mais la porte l'empêche de passer. Typiquement un problème que l'IA d'une voiture autonome devra savoir gérer : si la carto et les capteurs disent l'inverse, qui croire ? Prendre un sens interdit ou rouler sur la BAU à cause d'une déviation, ou d'un obstacle sur la voie, est ce que l'IA va en prendre la responsabilité ?
 
Et on a une multitude de cas tordus où les cônes et panneaux ont été touchés par des bagnoles, ou les tracés au sol sont multiples et contradictoires. En ce moment devant la gare de la ville où je bosse, il y a des travaux. J'ai beaucoup de mal à savoir quel tracé je dois suivre.
Sinon, hier j'ai vu un panneau (provisoire) comme ça :

 
Sauf que la flèche était vers le bas. Qu'est-ce que l'IA va en déduire ? (moi j'ai même pas compris ce que c'était, si ce n'est que la flèche avait tourné)
 
Et puis au rond point juste après, le panneau habituel sur le rond central :
 

 
Et en réfléchissant, je me disais que c'était pas forcément clair pour une IA (si elle se base pas sur sa carto pour savoir que c'est un rond point) de savoir quoi faire dans ce cas...

Pour l'ADAS ou pour l'AD ?

Je viens de tomber sur un post fascinant sur les erreurs de reconnaissance des réseaux de neurones : http://aiweirdness.com/post/171451 [...] tric-sheep
Et le post Twitter qui va avec qui est rempli d'exemples à la con avec les moutons : https://twitter.com/JanelleCShane/s [...] 2190746624
 
Par exemple sur cette photo :

 
L'algo Azure de microsoft voit "a white bird is sitting on the back of a car"
 
Autre exemple :

"a cat is eating a carrot in a bowl"
 
Ca laisse augurer pas mal de confusion sur ce qui va se passer au bord des routes...

C'est pas forcément un soucis, annoter des images est une tache bien plus difficile que de détecter des objets et calculer une trajectoire
 
Mais clairement, c'est pas au point leur truc