Depuis que la police de Tempe a diffusé une vidéo de la voiture autonome d'Uber avant l’impact qui a tué une piétonne, des experts se sont rués pour analyser la vidéo afin de mieux déterminer ce qui s'est vraiment mal passé. Pour ceux qui n’ont pas pu voir la vidéo et surtout pour faciliter la vérification de ce qui va suivre, nous la postons à nouveau ci-dessous. Dans un billet de blog, software architect et entrepreneur Brad Templeton, a livré son analyse.
Tout d’abord, il a mis en évidence certains des gros problèmes de la vidéo.
- Sur cette route vide, le LIDAR est capable de la détecter. S’il fonctionnait, il n'y a aucun moyen qu'il ne l'ait pas détectée trois ou quatre secondes avant l'impact, voire plus tôt. Elle serait arrivée à portée un peu plus de cinq secondes avant l'impact.
- Sur la vidéo de style dashcam, nous la voyons seulement 1,5 seconde avant l'impact. Cependant, l'œil humain et les caméras de qualité ont une gamme dynamique bien meilleure que cette vidéo, et auraient dû pouvoir la voir même avant cinq secondes. De la vidéo dashcam, aucun humain ne peut freiner à temps avec seulement 1,5 seconde d'avertissement [“avertissement” faisant probablement référence au temps d’analyse de la situation sur la route et de réaction]. Les meilleurs humains réagissent en moins d'une seconde, beaucoup prennent 1,5 à 2,5 secondes.
- Le conducteur humain ne l'a pas vue parce qu'il ne regardait pas la route. Son attitude suggère qu’il passe le plus clair de son temps à regarder autre chose que la route, son téléphone par exemple.
- Alors qu'un radar de base qui filtre les objets qui ne se déplacent pas vers la voiture ne la verrait pas forcément, un radar plus avancé aurait dû la détecter (sans déclencher de freinage), elle ainsi que sa bicyclette, dès qu'elle s’est engagée dans la voie à gauche, probablement quatre secondes avant l'impact au moins. Le freinage aurait pu se déclencher deux secondes avant (ce qui, en théorie, donne suffisamment de temps [au moins pour que l’impact ne soit pas fatal ?]).
Et de préciser par la suite que « Pour être clair, alors que la voiture avait le droit de passage et la victime était clairement imprudente d'y traverser, surtout sans vérifier régulièrement dans le sens de la circulation, il s'agit d'une situation où tout robocar fonctionnant correctement suivant les “bonnes pratiques”, ou alors les “meilleures pratiques”, aurait dû éviter l'accident, peu importe l'erreur piétonne. Ce ne serait pas vrai si le piéton traversait dans l'autre sens, se déplaçant immédiatement dans la voie de droite depuis le trottoir droit. Dans ce cas, aucune technique n'aurait pu éviter l'événement. »
Enfin, il s’est livré à une analyse plus détaillée des éléments.
LIDAR
Ce n'est pas une situation complexe. C'est le genre de choses que le LIDAR voit, et il voit très bien la nuit.
Caméras et HDR
La voiture autonome Uber aurait un large éventail de caméras. Cela signifie généralement que le système a été conçu pour offrir une vision à « haute dynamique » pour la conduite de nuit. C'est parce que ce que nous voyons ici est commun – l'éclairage inégal dû aux phares et aux réverbères. Cela signifie soit deux caméras ou plus avec différents niveaux d'exposition, soit une caméra commutant constamment le niveau d'exposition pour capturer les objets allumés et non éclairés.
Un système de vision basé sur le HDR devrait également l'avoir facilement vu et déclencher l'arrêt.
L'endroit au 640 North Mill Avenue à Tempe, en Arizona, où la piétonne a été percutée
Radar
Le radar aurait pu aider ici, même si Brad admet que les formes les plus élémentaires de radar n'auraient été d’aucune utilité parce qu'un piéton traversant lentement la rue renvoie une signature Doppler semblable à un objet stationnaire (un peu comme la signature pour d’autres objets fixes comme les arbres). Parce que la résolution radar est faible, de nombreux radars ignorent tout objet stationnaire (c'est-à-dire ne se déplaçant pas vers ou loin de la voiture). Des radars plus avancés avec une meilleure résolution la verraient et leur résolution est généralement suffisante pour savoir dans quelle direction se trouve la cible stationnaire.
Le conducteur
« Clairement, il y a un problème avec le pilote de sécurité. Il ne fait pas son travail. Il peut faire face à des problèmes juridiques. Il sera certainement viré. Le vrai débat portera sur les politiques d'Uber en matière d'embauche, de formation et de surveillance des facteurs de sécurité, ainsi que sur les politiques de l'ensemble de l'industrie. »
Quoi qu’il en soit, l'enquête suit son cours pour déterminer la cause de l'accident mortel d'une piétonne, heurtée par une voiture autonome en cours de test sur la voie publique. D’après Velodyne, une société qui fabrique des outils de télédétection par laser (Lidar — Light Detection And Ranging), il est possible que le véhicule impliqué dans l’accident, une Volvo XC90, fût équipé d’une de ses solutions matérielles. Pour autant, le groupe estime, sans réelle surprise, que « cet accident n’a pas été causé par le Lidar. Le problème se situe autre part. »
Normalement, déclare Velodyne, « notre Lidar est capable de visualiser clairement [la passante] et son vélo dans cette situation. Cependant, ce n’est pas notre Lidar qui prend la décision de freiner ou de s’écarter de la trajectoire. […] Nous ne savons pas quels capteurs étaient sur la voiture Uber ce soir-là, s’ils fonctionnaient ou comment ils étaient utilisés », ajoute la société.
Source : Forbes, analyse de Brad
Et vous ?
Partagez-vous l'analyse de Brad Templeton ? 
Envoyé par Anselme45
