Coast Autonomous équipe sa navette sans conducteur avec Ellipse-D

Les niveaux d'autonomie des véhicules autonomes sont classés en six niveaux (du niveau 0 au niveau 5) par la Society of Automotive Engineers (SAE), définissant le degré d'automatisation du fonctionnement du véhicule. En voici la répartition :

• Niveau 0 : Pas d'automatisation - Le conducteur humain contrôle entièrement le véhicule à tout moment, avec seulement des systèmes passifs tels que des alertes et des avertissements.
• Niveau 1 : Aide à la conduite - Le véhicule peut aider à la direction ou à l'accélération/décélération, mais le conducteur humain doit garder le contrôle et surveiller l'environnement (par exemple, régulateur de vitesse adaptatif).
• Niveau 2 : Automatisation partielle - Le véhicule peut contrôler simultanément la direction et l'accélération/décélération, mais le conducteur doit rester engagé et prêt à prendre le relais à tout moment (par exemple, Autopilot de Tesla, Super Cruise de GM).
• Niveau 3 : Automatisation conditionnelle - Le véhicule peut prendre en charge tous les aspects de la conduite dans certaines conditions, mais le conducteur humain doit être prêt à intervenir lorsque le système le demande (par exemple, conduite sur autoroute). Le conducteur n'a pas besoin d'exercer une surveillance active, mais il doit rester vigilant.
• Niveau 4 : Automatisation poussée - Le véhicule peut effectuer toutes les tâches de conduite de manière autonome dans des conditions ou des environnements spécifiques (comme les zones urbaines ou les autoroutes) sans intervention humaine. Toutefois, dans d'autres environnements ou dans des circonstances particulières, un humain peut être amené à conduire.
• Niveau 5 : Automatisation complète - Le véhicule est entièrement autonome et peut effectuer toutes les tâches de conduite dans toutes les conditions sans aucune intervention humaine. Il n'y a pas besoin de conducteur et le véhicule peut fonctionner n'importe où, dans n'importe quelles conditions.

Ces niveaux permettent de définir l'évolution de la technologie des véhicules autonomes, de l'aide à la conduite de base à l'autonomie complète.

Le géoréférencement dans les systèmes de construction autonomes fait référence au processus d'alignement des données de construction, telles que les cartes, les modèles ou les mesures des capteurs, avec les coordonnées géographiques du monde réel. Cela permet de s'assurer que toutes les données collectées ou générées par des machines autonomes, telles que des drones, des robots ou des équipements lourds, sont positionnées avec précision dans un système de coordonnées global, comme la latitude, la longitude et l'élévation.

Dans le contexte de la construction autonome, le géoréférencement est essentiel pour garantir que les machines fonctionnent avec précision sur les grands chantiers. Il permet de placer avec précision les structures, les matériaux et les équipements en utilisant des technologies de positionnement par satellite, telles que le GNSS (Global Navigation Satellite Systems), pour relier le projet à un emplacement réel.

Le géoréférencement permet d'automatiser et de contrôler avec précision des tâches telles que l'excavation, le nivellement ou le dépôt de matériaux, ce qui améliore l'efficacité, réduit les erreurs et garantit que la construction respecte les spécifications de la conception. Il facilite également le suivi de l'avancement des travaux, le contrôle de la qualité et l'intégration avec les systèmes d'information géographique (SIG) et la modélisation des données du bâtiment (BIM) pour une meilleure gestion du projet.

La différence entre une unité de mesure inertielle (IMU) et un système de navigation inertielle (INS) réside dans leur fonctionnalité et leur complexité.

Une unité de mesure inertielle ( IMU ) fournit des données brutes sur l'accélération linéaire et la vitesse angulaire du véhicule, mesurées par des accéléromètres et des gyroscopes. Elle fournit des informations sur le roulis, tangage, le lacet et le mouvement, mais ne calcule pas la position ou les données de navigation. Le site IMU est spécialement conçu pour relayer les données essentielles sur le mouvement et l'orientation en vue d'un traitement externe permettant de déterminer la position ou la vitesse.

D'autre part, un système de navigation inertielle ( INS ) combine les données de IMU avec des algorithmes avancés pour calculer la position, la vitesse et l'orientation d'un véhicule au fil du temps. Il incorpore des algorithmes de navigation tels que le filtrage de Kalman pour la fusion et l'intégration des capteurs. Un système INS fournit des données de navigation en temps réel, y compris la position, la vitesse et l'orientation, sans dépendre de systèmes de positionnement externes tels que le GNSS.

Ce système de navigation est généralement utilisé dans des applications qui nécessitent des solutions de navigation complètes, en particulier dans des environnements dépourvus de GNSS, tels que les drones militaires, les navires et les sous-marins.

GNSS signifie Global Navigation Satellite System (système mondial de navigation par satellite) et GPS Global Positioning System (système mondial de positionnement). Ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils renvoient à des concepts différents au sein des systèmes de navigation par satellite.

Le GNSS est un terme générique qui désigne tous les systèmes de navigation par satellite, tandis que le GPS se réfère spécifiquement au système américain. Il comprend plusieurs systèmes qui offrent une couverture mondiale plus complète, alors que le GPS n'est qu'un de ces systèmes.

Le GNSS permet d'améliorer la précision et la fiabilité en intégrant les données de plusieurs systèmes, alors que le GPS seul peut avoir des limites en fonction de la disponibilité des satellites et des conditions environnementales.

Le GNSS représente la catégorie plus large des systèmes de navigation par satellite, y compris le GPS et d'autres systèmes, tandis que le GPS est un GNSS spécifique développé par les États-Unis.