Tout comme les personnes, les véhicules autonomes pourraient être tenus de passer un examen, pour des chercheurs de l’Université du Michigan.
Michael Sivak et Brandon Schoettle du « U-M Transportation Research Institute » disent que la plupart des tests pour le permis de conduire évaluent trois aspects de la préparation à la conduite: la performance visuelle, la connaissance des règles et les règlements relatifs à la conduite et la circulation en général, et les aptitudes psychomotrices liées à la conduite.
Ils suggèrent plusieurs arguments à l’appui de l’idée:
– le matériel de sensibilité (capteurs, radars…), les cartes spatiales et les algorithmes logiciels varient entre les fabricants de véhicules autonomes, ce qui a pour résultat une variabilité des performances sur la route, ce qui est le cas avec les gens.
– La performance visuelle et la détection de véhicules autonomes lors d’intempéries ne suffit pas encore.
– La reconnaissance de motif visuel est un problème potentiel pour les systèmes de détection actuels dans les véhicules autonomes (par exemple, en reconnaissant les lignes électriques abattus sur le sol ou les routes inondées).
– Les véhicules autonomes actuels n’ont pas encore été testés à fond sous une variété de conditions difficiles (par exemple, sous la neige).
– La performance sur la route de certains véhicules autonomes actuels n’est pas encore parfaite, même par beau temps.
– Les véhicules autonomes devront faire face, en de rares occasions, à des dilemmes éthiques dans leur prise de décision.
Michael Sivak et Brandon Schoettle disent que pour les véhicules autonomes – en contraste avec les conducteurs humaines inexpérimentés – l’expérience sous un ensemble de conditions qui nécessite certaines capacités matérielles ou logicielles n’améliore pas les performances sous un ensemble différent de conditions qui nécessitent différentes capacités matérielles ou logicielles.
« Par conséquent, la logique sous-jacente à l’utilisation de systèmes de permis de conduire évolutifs pour les jeunes conducteurs novices ne concerne pas les véhicules autonomes », déclare Michael Sivak. « Un véhicule autonome a soit le matériel et le logiciel pour faire face à une situation particulière ou ne l’a pas. Dans ce dernier cas, l’expérience dans d’autres situations ne sera pas un avantage.
« D’autre part, l’approche GDL (Graphic Description Language) serait applicable si un fabricant décide explicitement de limiter l’exploitation de ses véhicules à certaines conditions, jusqu’à ce que l’amélioration de matériel ou de logiciel devienne disponible. »
Par exemple, un fabricant peut se sentir confiant sur le fait que ses véhicules peuvent gérer toutes les situations, sauf la nuit et la neige. Dans une telle situation, après avoir passé un examen lié à des conditions limitées, le véhicule se verrait attribué un permis provisoire qui exclurait la conduite de nuit et la conduite sous la neige. Un permis complet pourrait alors être obtenu une fois les futures mises à jour matérielle ou logicielle seraient développées et mises à disposition, et que le véhicule mis à jour passe un examen sans restriction.
http://ns.umich.edu/new/releases/23228-driver-s-licenses-for-self-driving-cars