Victor Tango

Victor Tang

Étude de cas :
Des routes plus sûres grâce aux véhicules autonomes

Le futur du transport dépend de l’utilisation des systèmes d’imagerie dans les véhicules autonomes plus sûres et plus intelligents.

Gérer les transports
Le défi de demain

Victor Tango AutoDrive est une équipe d’étudiants de l’université Virginia Tech en compétition avec d’autres universités pour concevoir et fabriquer un véhicule complètement autonome. L’équipe utilise des systèmes d’imagerie, de la télédétection par laser (Lidar), et des algorithmes de traitement pour s’assurer que le véhicule puisse se diriger sur les voies de circulation, éviter les piétons et les obstacles, et par-dessus tout pouvoir rouler en toute sécurité dans un environnement urbain. Edmund Optics ® est fière de parrainer Victor Tango AutoDrive et de lui fournir des objectifs d’imagerie, des caméras, ainsi que le support technique de son équipe d’ingénieurs pour répondre au défi de la gestion des transports de demain.  

Intel estime que les véhicules autonomes sauveront au moins 585.000 vies entre 2035 et 2050.1

La promesse des véhicules autonomes

Chaque année on estime à 1,25 millions le nombre de personnes tuées dans les accidents liés au trafic automobile et 20 à 50 millions sont gravement blessées.2 L’adoption des véhicules autonomes permettra d’éviter de nombreux accident, les conduites dangereuses, faisant des routes plus sûres avec beaucoup moins de victimes. Les voitures autonomes permettront également de réduire le nombre de bouchons sur les routes mais également d’améliorer la consommation d’essence en optimisant les phases d’accélération et de freinage. Intel prévoit que l’industrie automobile autonome passera à 800 milliards de dollars en 2035 et à 7.000 milliards de dollars en 2050.1  

The adoption of autonomous vehicles has the potential to eliminate the majority of traffic-related accidents
Figure 1 : L’adoption des véhicules autonomes a le potentiel d’éliminer la majorité des accidents liés au trafic automobile.

L'AutoDrive Challenge™

Victor Tango AutoDrive participe à l’AutoDrive Challenge™, où plusieurs équipes d'étudiants de huit universités doivent concevoir un véhicule de tourisme entièrement autonome pendant trois ans. Chaque équipe reçoit une Chevrolet Bolt qu’ils doivent rendre autonome pour qu’elle puisse rouler dans un environnement urbain tout en évitant des obstacles mobiles et immobiles. L’AutoDrive Challenge™ est parrainé par AE International et General Motors.  

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Le partenariat avec Edmund Optics

Edmund Optics (EO) a parrainé Victor Tango AutoDrive et lui a fourni des produits ainsi que le support de son équipe d’ingénieurs dont ils avaient besoin pour transformer la Chevrolet Bolt en véhicule autonome. Un système de perception par imagerie était nécessaire pour permettre au véhicule de détecter les lignes de la route, d’autres véhicules, des piétons ainsi que d’autres obstacles. Victor Tango AutoDrive avait également besoin de caméras avec une gamme dynamique élevée et des taux d'images rapides pour voir en même temps des objets dans des zones sombres et éclairées, et de pouvoir répondre rapidement aux changements autour du véhicule. L’équipe d’ingénieurs d’EO a travaillé en proche collaboration avec Victor Tango AutoDrive pour qu’ils puissent choisir les caméras et lentilles dont ils avaient besoin. Après avoir étudié toutes les options possibles, EO a fourni 3 objectifs d’imagerie TECHSPEC® et caméras Prosilica GT Series GigE d’Allied Vision correspondantes, permettant au véhicule de pouvoir circuler avec précision dans son environnement.

Edmund Optics est fière de parrainer Victor Tango AutoDrive et se réjouit de voir l’équipe pousser les limites de la technologie des véhicules autonomes, ouvrant ainsi la voie à un avenir plus sûr. 


Réferences

1 “Accelerating the Future: The Economic Impact of the Emerging Passenger Economy.” Strategy Analytics, Intel Corporation, June 2017.

2 “The High Toll of Traffic Injuries : Unacceptable and Preventable.” Open Knowledge Repository, World Bank Group, Dec. 2017, openknowledge.worldbank.org/handle/10986/29129.

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