Nvidia, le célèbre constructeur de matériel informatique connu pour ses cartes graphiques et chipsets vient de révéler son projet de cartographie Drive Map. Il souhaite ainsi couvrir plus de 500 000 km de route et reproduire une version numérique en 3D de la terre d’ici 2024.
Nvidia et les véhicules autonomes
À l’occasion de sa conférence GTC 2022 où il présentait ses avancées technologiques et ses ambitions en matière d’intelligence artificielle (IA), Nvidia a fourni des informations sur ses solutions pour les véhicules autonomes de demain. Le PDG de Nvidia a d’ailleurs ouvert cet évènement en évoquant « Drive Map », un projet destiné à améliorer la mobilité, la sécurité et l’autonomie grâce à une cartographie participative gérée par l’intelligence artificielle. Avec Drive Map, il prévoit de couvrir 500 000 km de route en Amérique du Nord, en Europe et en Asie d’ici 2024.
En outre, Nvidia a notamment mentionné sa prochaine plateforme évolutive « Drive Hyperion 9 » utilisant des capteurs de nouvelle génération et ses SoC Atlan pour piloter les véhicules autonomes. Avec cette nouvelle plateforme, le constructeur compte offrir une autonomie de niveau 4 d’ici 2026.
Rappelons au passage que pour le niveau d’autonomie « 0 » le conducteur ne bénéficie d’aucune assistance, alors que pour le niveau « 4 » il n’a rien à faire, car le dispositif gère tout. Dans un premier temps, le système pourrait être déployé avec « Drive Hyperion 8 » sur les véhicules de niveaux 3, ceux nécessitant une action du conducteur en cas de soucis.
Le système Drive Map
Le système s’appuie sur les cartes haute définition de la start-up DeepMap dont Nvidia a fait l’acquisition en 2021. Drive Map associe celles-ci à l’intelligence artificielle pour proposer la meilleure expérience possible, mais aussi remonter les données afin d’évoluer et enrichir constamment sa base de connaissances.
En effet, le dispositif collecte et recoupe les informations de trois couches de localisation issue des caméras, radars et lidars des véhicules, tant pour la conduite que pour optimiser la navigation et les itinéraires.
La couche de localisation caméra regroupe de nombreuses données routières, mises à jour régulièrement, comme les démarcations de voies, les limitations de vitesse ou encore les feux et panneaux de signalisation…
Composée de multiples points agrégés, la couche de localisation radar facilite le pilotage dans les mauvaises conditions d’éclairage ou météo qui peuvent perturber les caméras ou lidars.
La couche de localisation lidar confère pour sa part davantage de précision grâce à une représentation 3D de l’environnement à 5 cm près, complétant ainsi l’action des deux autres couches.
Avec ces informations fiables et précises, l’intelligence artificielle est capable de prendre les meilleures décisions, que ce soit en matière de sécurité ou de recherche de trajets, ce qui devrait permettre aux constructeurs automobiles de proposer des modèles beaucoup plus autonomes dans le futur.