Projet Roadview

Roadview : vers une conduite autonome robuste sous toutes conditions

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Le projet Roadview, financé par Horizon Europe, célèbre ses deux ans d'existence sur une durée totale de quatre ans. Il vise à développer des systèmes de perception et de prise de décision embarqués pour les véhicules connectés et autonomes, capables de fonctionner efficacement même dans des conditions météorologiques extrêmes et divers scénarios de trafic. Ce projet ambitieux rassemble plusieurs partenaires, dont le CEREMA et Canon Research France, pour relever les défis de la mobilité autonome.

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Le Dataset REHEARSE : un pilier pour la conduite autonome

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Au cœur du projet Roadview se trouve le dataset REHEARSE, conçu pour renforcer les tests et la validation des technologies de conduite autonome. Ce dataset comprend des données collectées dans des environnements contrôlés, comme le circuit extérieur de CARISSMA à Ingolstadt, en Allemagne, et la chambre de test de brouillard et de pluie de Cerema à Clermont-Ferrand, en France. Ces environnements permettent de comparer les données des capteurs dans différentes conditions, notamment sous la pluie, le brouillard, la neige et par temps clair, de jour comme de nuit.

Le dataset REHEARSE est essentiel pour développer des modèles de bruit de capteurs et des algorithmes de détection de cibles sous des conditions météorologiques difficiles. Il permet également de comparer visuellement les performances de différents types de capteurs, offrant ainsi une base solide pour les futurs développements dans le domaine de la conduite autonome.

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Démonstrations et avancées technologiques

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Roadview a déjà réalisé plusieurs démonstrations clés, mettant en lumière les avancées technologiques du projet. La première démonstration, menée par Ford Otomotiv Sanayi A.S., a permis de valider diverses innovations, telles que des méthodes de filtrage pour améliorer la perception environnementale sous des conditions météorologiques défavorables. Par exemple, Halmstad University a testé avec succès une méthode de filtrage basée sur l'IA pour éliminer les artefacts comme les gouttes de pluie et les flocons de neige dans les nuages de points LiDAR.

D'autres partenaires, comme le Finnish Geospatial Research Institute (FGI), ont démontré la création de cartes haute résolution pour une navigation précise, tandis que le Technical Research Centre of Finland Ltd (VTT) a présenté un détecteur de visibilité et un système de navigation conditionnel basé sur les conditions météorologiques. Ces innovations montrent comment les véhicules autonomes peuvent s'adapter en temps réel aux conditions routières changeantes, améliorant ainsi la sécurité et l'efficacité.

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Préparation des démonstrations à venir

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En 2025, Roadview prévoit plusieurs démonstrations majeures pour illustrer les capacités du projet. L'une d'elles mettra en avant le système de perception robuste de Roadview dans des conditions hivernales extrêmes en Laponie finlandaise. Un autre événement clé sera la démonstration du système X-in-the-Loop, où les composants réels interagiront avec des modèles virtuels pour tester les performances sous des conditions réalistes. Enfin, Ford dirigera une démonstration d'un camion autonome de niveau SAE 4 sur les autoroutes turques, intégrant les innovations du projet pour une conduite autonome sécurisée sous des conditions extrêmes.

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Collaboration et échange de connaissances

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Le projet Roadview met également un accent particulier sur la collaboration et l'échange de connaissances. L'événement du cluster CCAM, organisé en septembre 2024, a réuni des acteurs clés de la mobilité connectée, coopérative et automatisée (CCAM) pour discuter des avancées et des défis du secteur. Cet événement a souligné l'importance des efforts européens pour promouvoir des solutions de mobilité durables.

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Conclusion

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Avec des partenaires comme le Swedish National Road and Transport Research Institute (VTI) et Cerema, Roadview continue de repousser les limites de la technologie de conduite autonome. En intégrant des innovations robustes et en testant rigoureusement les systèmes dans divers environnements, Roadview ouvre la voie à une mobilité autonome plus sûre et plus fiable, même dans les conditions les plus difficiles.

Pour plus d'informations, visitez le site web du projet Roadview et explorez les ressources disponibles, y compris le dataset REHEARSE et les vidéos des démonstrations.

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https://roadview-project.eu/