Coopération Conducteur-Véhicule Intelligent Autonome – CoCoVeIA

Les challenges pour arriver à l’automatisation des véhicules dans des situations autres que le maintien de voie et la régulation d’interdistance nécessitent de faire évoluer les systèmes pour qu’ils aient les compétences nécessaires au contrôle du véhicule dans des cas complexes comme les carrefours ou les ronds-points. Mais comment faire pour que les développements ne durent pas des années et pour que le conducteur accepte la délégation de son activité et de sa sécurité à une machine ?

Le projet ANR CoCoVeA (2013-2017) a posé les bases d’un système coopératif pour le véhicule automatisé (niveau 2). En se basant sur ses résultats en matière de conduite partagée, le projet CoCoVeIA vise à intégrer au système des capacités d’auto-apprentissage, lui donnant la faculté d’analyser et comprendre les actions du conducteur durant les phases de conduite partagée et manuelle, pour atteindre deux objectifs essentiels :
- Le système, en apprenant sur des situations simples à partir des actions effectuées par le conducteur, va adapter son comportement aux préférences du conducteur et ainsi améliorer l’acceptabilité et la confiance.
- Le système, en apprenant sur des situations complexes (au niveau tactique), va étendre ses compétences et devenir ainsi, avec le temps, capable d’aider le conducteur dans des situations plus variées.

L’approche que nous proposons consiste à permettre au système d’apprendre à exécuter le mieux possible des manœuvres bien définies, modélisées au préalable de façon déterministe (pour le respect des règles de circulation et de la sécurité) dans un contexte de conduite partagée avec le conducteur (pour améliorer l’efficacité et l’acceptabilité). Imaginons qu’une manœuvre réalisable par le système soit modélisée (une insertion, une sortie d’autoroute, le franchissement d’un rond-point, …). Etant donné la grande diversité des cas pratiques (infrastructure et trafic), le système aura vraisemblablement besoin de l’intervention du conducteur, en mode partagé, pour gérer la situation dans de nombreux cas complexes (pour la prise de décision ou le contrôle fin de la trajectoire). Pendant ces phases de conduite partagée ou manuelle, des techniques d’apprentissage vont permettre d’identifier les actions du conducteur et les liens de causalité par rapport aux caractéristiques spécifiques de la situation (emplacement, vitesse des autres véhicules, actions du conducteur, …). De là seront générés des paramétrages de lois de commandes et de gestion de manœuvres qu’il ne serait pas possible d’intégrer simplement lors de la conception du système, ceci en lien avec la situation précise. Cette intégration entraînera une évolution progressive des compétences du système au fur et à mesure de son utilisation, compétences qui pourront également être intégrables, voire partageables, dans les futures générations de systèmes ou pour des véhicules communicants.

Pour ce faire, la présente soumission propose des solutions pour l’accroissement des compétences des automates de conduite via des propriétés « d’apprentissage progressif » des automatismes, apprentissage rendu possible par la mise en oeuvre d’un partage continu du contrôle du véhicule.

Les objectifs sont multiples :
1. Favoriser le développement des automatismes par « mimétisme » des comportements humains, tout en s’assurant que ces comportements sont compatibles avec la sécurité ;
2. Permettre aux conducteurs de construire leur confiance dans le véhicule via leur expérience de conduite ;
3. Personnaliser au mieux le fonctionnement des automatismes selon les souhaits de chaque conducteur ;
4. Mettre en circulation des systèmes de conduite automatisée qui s’intègrent harmonieusement dans le trafic.