Glossaire de la mobilité autonome
La mobilité autonome est une révolution technologique prometteuse. Explorez ce domaine complexe à travers un glossaire détaillé qui éclairera les termes techniques essentiels.
- Véhicule autonome : Véhicule équipé de technologie permettant de se déplacer sans intervention humaine en détectant son environnement à l’aide de divers capteurs.
- Systèmes ADAS (Advanced Driver-Assistance Systems) : Ensembles de systèmes d’aide à la conduite pour renforcer la sécurité tel que le freinage d’urgence ou l’avertissement de sortie de voie.
- Lidar (Light Detection and Ranging) : Technologie de détection par la lumière et le rang mesurant la distance par la réflexion d’un faisceau laser, utilisé dans le contexte des véhicules autonomes.
- Machine Learning : Branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données afin d’améliorer leurs performances dans une tâche donnée.
- Deep Learning : Technique de machine learning s’inspirant du fonctionnement des neurones cérébraux pour traiter les données, particulièrement efficace pour la reconnaissance d’images.
- Capteurs : Dispositifs détectant des informations sur l’environnement du véhicule, incluant caméras, radars, ultrasons et lidars.
- Redondance systémique : Implémentation de systèmes multiples pour assurer une sécurité en cas de défaillance d’un des composants du système.
- Algorithme : Suite finie et ordonnée d’opérations résolvant un problème ou effectuant une tâche.
- Unité de contrôle centralisée : Système informatique à bord d’un véhicule autonome gérant le traitement des données et les décisions de conduite.
- Perception environnementale : Capacité d’un système à interpréter les données issues des capteurs pour comprendre et prédire les situations de conduite.
- Simulation de conduite : Utilisation de logiciels simulant l’environnement et les conditions de conduite pour entraîner et tester les systèmes de véhicules autonomes.
- Télésurveillance : Surveillance à distance d’un véhicule autonome par un opérateur humain, notamment pour prendre le contrôle en cas d’urgence.
- Connectivité V2X (Vehicle-to-Everything) : Technologies permettant la communication entre un véhicule et tout élément du système de transport, y compris d’autres véhicules et l’infrastructure routière.
- Interface homme-machine (IHM) : Systèmes permettant l’interaction entre l’utilisateur humain et la machine, ici, le véhicule autonome.
- Algorithmes de fusion de données : Algorithmes combinant les données issues de différents capteurs pour obtenir une compréhension plus précise de l’environnement.
- Cartographie HD (Haute Définition) : Cartes très détaillées utilisées par les véhicules autonomes pour la navigation et la localisation très précises.
- Infrastructure to vehicle (I2V) : Communiqués des signaux de l’infrastructure (feux, panneaux) directement avec le véhicule pour améliorer la décision et la sécurité.
- Localisation précise : Technique déterminant la position exacte d’un véhicule dans son environnement, essentiel pour une conduite autonome sécurisée.
- Modélisation 3D de l’environnement : Création d’un modèle tridimensionnel dynamique pour permettre aux véhicules de mieux comprendre et anticiper leur environnement.
- Planification de trajectoire : Processus par lequel un véhicule autonome détermine le chemin optimal à suivre pour se rendre à une destination.
- Éthique de l’intelligence artificielle : Réflexion sur les implications morales des décisions prises par les algorithmes d’intelligence artificielle.
- Systèmes de recommandation : Algorithmes suggérant des actions aux utilisateurs en fonction de larges ensembles de données ou de comportements.
- Géolocalisation : Détermination de la position géographique d’un véhicule en utilisant des signaux GPS ou d’autres méthodes de localisation.
- Comportement prédictif : Capacité d’un système à anticiper les actions futures d’autres usagers de la route selon l’analyse des données et des précédents.
- Interopérabilité : Aptitude de différents systèmes ou composants à fonctionner ensemble de manière efficace.
- Cybersécurité : Ensemble des technologies et pratiques destinées à protéger les réseaux, les dispositifs et les données des attaques ou des accès non autorisés.
- Apprentissage supervisé : Méthode de machine learning dans laquelle les modèles sont entraînés sur des données étiquetées et corrélées à des résultats spécifiques.
- Apprentissage non supervisé : Technique de machine learning permettant aux algorithmes de détecter des motifs dans des données non étiquetées.
- Apprentissage par renforcement : Type d’apprentissage machine où un agent apprend à réaliser des tâches par essais et erreurs, en visant à maximiser une récompense.
- Actuateurs : Composants mécaniques permettant le mouvement ou le contrôle d’un système, utilisés dans les systèmes de pilotage ou de freinage.
- Latence : Temps de retard dans le transfert des informations ou des commandes dans un système ou un réseau, critique dans les systèmes de conduite autonome.
- Technologie de jumelage numérique : Création d’une réplique virtuelle d’un système physique pour la simulation et l’analyse en temps réel.
- Interface neuronale directe : Technologie permettant à un cerveau humain de communiquer et de contrôler une machine ou un logiciel directement.
- Cloud computing : Utilisation de ressources informatiques distribuées et délivrées via Internet pour stocker, gérer et traiter les données.
- 5G : Cinquième génération de technologie de télécommunication mobile, offrant une vitesse et une réactivité accrues, essentielles pour la mobilité connectée.
- Edge computing : Traitement des données à la périphérie du réseau, près de la source des données, ce qui réduit la latence et accélère la réponse.
- Blockchain : Technologie de stockage et de transmission d’informations sécurisée et décentralisée, pouvant être explorée pour la sécurité et la transparence des véhicules autonomes.
- Scénarios de trafic mixte : Situations dans lesquelles les véhicules autonomes et les véhicules pilotés par des humains coexistent sur les mêmes voies de circulation.
- Homologation : Processus de certification officielle qu’un véhicule remplit certaines normes et exigences réglementaires avant sa mise sur le marché.
- Résilience du système : Capacité d’un système de véhicule autonome à résister, récupérer et continuer à opérer en dépit des pannes ou des erreurs.
- Plateforme modulaire : Architecture de véhicule conçue pour simplifier la mise à niveau ou le remplacement de composants, facilitant ainsi l’innovation continue.
- Mobilité en tant que service (MaaS) : Modèle de service de transport intégrant divers services de mobilité, y compris les véhicules autonomes, dans une offre unique.
- OTA (Over-The-Air) Updates : Mises à jour logicielles envoyées et installées à distance sur les véhicules, permettant des améliorations continues sans visite en atelier.
- Monitoring continu : Surveillance constante du système et l’état du véhicule autonome pour garantir la performance et la sécurité.
- Évaluation des risques : Processus d’identification, d’analyse et de hiérarchisation des risques potentiels associés à l’exploitation des véhicules autonomes.
- Interface programmatique d’application (API) : Ensemble de protocole permettant la communication entre différentes composantes logicielles dans les véhicules.
- Intemporalité : Aptitude d’un véhicule autonome à opérer sous différents climats et conditions de temps, grâce à des capteurs et algorithmes robustes.
La compréhension de ces termes offre un aperçu de la technologie et des concepts clés à la base de la mobilité autonome, un domaine à la pointe de l’innovation qui façonne l’avenir du transport. Voir le glossaire de la navette autonome
Ceci est un glossaire complet comprenant 50 termes relatifs à la mobilité autonome. Il est conçu pour fournir des définitions claires et concises afin de mieux comprendre les enjeux et les technologies sous-jacents à ce domaine émergent et qui envahit l’actualité et bientôt notre quotidien.
