Comment la mobilité autonome et les villes intelligentes définissent l'avenir de la mobilité

Comment la mobilité autonome et les villes intelligentes définissent l’avenir de la mobilité

 

La première chaîne de montage mobile pour la production de masse d’automobiles a été installée par Henry Ford le 1er décembre 1913. Cette innovation a permis de construire des voitures en une fraction du temps qu’il fallait auparavant, le réduisant de 12 heures à une heure. et 33 min.

Alors que les véhicules commençaient à être produits en série, Henry Ford apporta son soutien à la National Highways Association. La NHA a élaboré un plan pour un réseau de routes de 48 000 milles. Ce réseau de routes serait construit, possédé et entretenu par le gouvernement national et relierait les villes et villages à travers le pays. Cela a évolué pour devenir le réseau routier inter-États. Pour Ford, le véhicule et l’infrastructure devaient évoluer ensemble pour libérer tout le potentiel des options de mobilité.

La conception et la construction de véhicules et de routes n’étaient qu’une partie du processus. Les villes devaient tenir compte des transports à usage mixte, y compris les piétons, les chevaux et les buggies, les voitures, les cyclistes et les chariots. Les déplacements à différentes vitesses et types de mobilité nécessitaient une communication, une coordination, une planification supplémentaire et une collaboration entre les urbanistes, les constructeurs automobiles, les responsables gouvernementaux et les consommateurs. Le résultat a été l’innovation dans les transports qui a jeté les bases du prochain siècle de croissance aux États-Unis.

LE PROCHAIN ​​MOMENT HENRY FORD

Avance rapide jusqu’en 2007. Une équipe de l’Université Carnegie Mellon a démontré comment un véhicule autonome pouvait fonctionner en toute sécurité dans les rues de la ville et dans d’autres conditions de conduite urbaine. Le DARPA Urban Challenge a lancé un tout nouveau niveau de possibilités sur la façon dont les véhicules pilotés par ordinateur pourraient à nouveau changer l’avenir des transports.

Grâce aux progrès de l’informatique, de l’intelligence des données, de l’apprentissage automatique et de l’intelligence artificielle, des flottes entières de véhicules autonomes circulent sur les routes de l’Arizona, de la Californie, du Nevada, du Michigan et d’autres États. Des semi-remorques autonomes naviguent sur des autoroutes dans différents scénarios de test. Pendant ce temps, plusieurs déploiements de navettes autonomes sont en cours dans le centre-ville de Las Vegas, sur un campus médical en Géorgie, dans une communauté de retraités en Californie et dans des parcs de divertissement en Floride.

QUE FAUT-IL FAIRE POUR ATTEINDRE DE NOUVEAUX JALONS ?

Chaque décision humaine prise dans la conduite et la navigation d’un véhicule représente une ligne de code en informatique. Ajustez un rétroviseur, tournez légèrement une roue, regardez par-dessus une épaule, appuyez sur l’accélérateur, appuyez sur le frein, entrez un arrêt à quatre voies – chaque étape nécessite des lignes et des lignes de code pour effectuer la même action avec des véhicules pilotés par ordinateur.

Extrapolez toutes les décisions humaines prises lors de la conduite d’un véhicule à travers des villes et des États multipliées par des millions de conducteurs – et toute l’infrastructure nécessaire pour communiquer avec les véhicules – et cela représente un grand nombre de données. Un seul véhicule autonome produira jusqu’à 5 894 To en un an seulement, soit plus de données que celles produites par 320 millions d’utilisateurs de Twitter au cours de la même période.

Les données créent l’écosystème qui pilotera l’avenir de la mobilité autonome. Les véhicules autonomes produisent d’énormes référentiels de données opérationnelles qui permettent au mouvement d’un véhicule de mieux informer les opérations sûres des autres. Contourner un nid-de-poule, changer de cap en raison d’une fermeture de route, changer de vitesse en raison des conditions météorologiques – ce sont toutes les données de mouvement d’un véhicule qui peuvent modifier la façon dont les autres véhicules s’approchent et fonctionnent dans des conditions dynamiques.

Avec plus de déploiements de véhicules autonomes dans les villes des États-Unis, la cartographie routière, l’exploitation des véhicules et la capture de données qui en résulte deviennent les yeux et les oreilles de l’infrastructure urbaine. Les véhicules autonomes sont une extension des opérations de la ville en ce qui concerne l’évolution de la dynamique des routes, les pannes de signalisation, les accidents, les zones surpeuplées et bien d’autres scénarios. L’accès aux données routières via l’exploitation de véhicules autonomes permet une planification routière plus dynamique, une réponse d’urgence améliorée, une gestion des événements et la fourniture de nouveaux services de transport et d’infrastructure.

FAIRE AVANCER LA MOBILITÉ AUTONOME À GRANDE ÉCHELLE AVEC LES DONNÉES

Les véhicules autonomes capturent des données de fusion lidar, radar et multicapteurs 3D pour informer les grandes flottes de véhicules autonomes de leur environnement physique lié aux personnes, aux rues et à leur environnement d’exploitation. Les caméras embarquées et le radar longue distance offrent une plus grande vue du paysage de rue pour améliorer la navigation et la connaissance de la situation du mouvement des véhicules.

Il permet également aux fournisseurs de transport de rediriger dynamiquement les services de transport pour offrir davantage de transport accessible à la demande à toutes les parties d’une communauté. Cette technologie peut identifier les cas extrêmes – des scénarios inhabituels tels qu’un panneau d’arrêt placé à l’intérieur d’un cône de signalisation – ce qui permet aux humains et aux ordinateurs d’analyser et de déterminer comment les véhicules autonomes s’approchent et fonctionnent dans des situations de conduite similaires.

LA FUSION DES DONNÉES PEUT AIDER À CONDUIRE DES VILLES PLUS INTELLIGENTES

Les données avancées sur les véhicules et les infrastructures peuvent façonner les opérations de conception urbaine à long terme. La modélisation des données peut aider la planification et les opérations urbaines avec :

  • Où déployer de nouveaux services de transport
  • Comment éviter les problèmes de sécurité hérités et faire progresser la réponse aux incidents
  • Ouvrir un nouveau développement social et économique
  • Des projets pérennes pour un bénéfice communautaire à plus long terme
  • Créer un environnement urbain dynamique qui peut évoluer avec les besoins changeants de la population

Le prochain moment “Henry Ford” est ici. Alors que la mobilité autonome est l’une des premières étapes du dernier kilomètre, les acteurs de la mobilité autonome et les villes intelligentes qui exploitent les avancées technologiques à travers l’IA, l’apprentissage automatique et l’intelligence des données sont mieux équipés pour ouvrir l’avenir de la mobilité.


Jeff Mills, directeur des revenus chez iMerit


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