Qu’est ce que les entreprises de véhicules autonomes utilisent pour former leurs systèmes de conduite autonome et leur apprendre à réagir aux «agents» – tels que les piétons, les cyclistes, les signaux de circulation et les autres voitures? La réponse : les simulateurs. N’est-il pas alors crucial que ces agents se comportent et réagissent de manière réaliste aux véhicules autonome et à leurs pairs ?
Telle est la problématique que la société Waymo tente de résoudre. Pour ce faire, elle a lancé un nouvel simulateur destiné à la communauté de recherche AV. Ce dernier fournit un environnement pour former des agents intelligents, avec des agents sim intégrés pré-établis et des trésors de données de perception Waymo. Mais comment fonctionne exactement ce système ?
«Les simulateurs traditionnels ont souvent des agents prédéfinis, donc quelqu’un a écrit le script sur la façon dont l’agent est censé se comporter, mais ce n’est pas nécessairement comment ils se comportent en réalité», explique Drago Anguelov, le responsable de la recherche chez Waymo. Alors, comment Waymo parvient-elle à simuler un comportement réaliste?
« En observant comment tout le monde se comporte, combien pouvons-nous apprendre sur la façon dont nous devrions nous comporter ? »
Le simulateur, baptisé Waymax, est « léger » pour permettre aux chercheurs d’itérer rapidement. Il offre une représentation simplifiée d’un graphique de route et les agents y sont présentés comme des cases limites avec certains attributs incorporés. L’objectif étant de pouvoir se concentrer davantage sur les comportements complexes entre plusieurs utilisateurs de la route plutôt que sur la physique des agents et de l’environnement. Alors, où peut-on avoir accès à ce simulateur ?
Waymax est maintenant disponible sur GitHub mais ne peut pas être utilisé à des fins commerciales. Il s’agit en fait d’une initiative plus vaste de Waymo qui vise à donner aux chercheurs accès à des outils, tels que le Waymo Open Dataset qui peut accélérer le développement des véhicules autonomes. Cela signifie-t-il que Waymo peut avoir accès aux travaux que les chercheurs réalisent en utilisant Waymax ?
Malgré le fait que Waymo ne puisse pas visionner le travail que les chercheurs créent en utilisant Waymax, il est clair que l’entreprise Alphabet tirera profit de cette initiative grâce aux défis réguliers qu’elle organise. En 2022 par exemple, elle a mis en place le défi « Simulated Agents » où les chercheurs devaient former les agents à se comporter de manière réaliste par rapport aux véhicules test. Mais quels sont les avantages de ces défis pour les entreprises comme Waymo ?
«Le Waymo Open Dataset et ces simulateurs sont notre façon d’orienter la discussion académique ou de recherche vers des directions que nous pensons prometteuses, et ensuite nous attendons de voir ce que les gens vont développer», explique Anguelov. Il est évident que ces défis contribuent également à attirer l’attention, et donc les talents, vers le domaine de la recherche en véhicules autonomes et en robotique. Mais qu’en est-il des avantages pour le développement des véhicules autonomes ?
Anguelov suppose que le simulateur Waymax pourrait favoriser les améliorations en matière d’apprentissage par renforcement, pouvant conduire à des systèmes de véhicules autonomes qui affichent un comportement émergent. Dans ce cas, un piéton simulé pourrait recevoir une récompense pour ne pas marcher dans un autre piéton, par exemple. Ainsi, en observant ce comportement, des comportements émergents peuvent être créés, comme différents types de changements de voie ou même de nombreux véhicules s’accordant pour conduire de manière cohérente s’ils se reconnaissent comme des AV. Le résultat pourrait-il être une conduite autonome plus sûre ?
Source : Techcrunch
