Velo AI est une entreprise de sécurité routière basée à Pittsburgh, en Pennsylvanie, cofondée par Clarke Haynes, expert en robotique, et Micol Marchetti-Bowick, spécialiste de l'IA. Tous deux sont titulaires d'un doctorat et ont travaillé dans le domaine de la robotique, de la prédiction des mouvements et des véhicules autonomes pour des entreprises comme Uber. Avec Velo AI, ils cherchent à appliquer des algorithmes d'IA similaires à des dispositifs de sécurité dans le but d'aider les cyclistes. L'entreprise vient de lancer son premier produit de sécurité routière qui alerte les cyclistes des mouvements de véhicules derrière eux.
Le dispositif est baptisé Copilot - à ne pas confondre avec le chatbot de Microsoft du même nom. Copilot est essentiellement Copilot un éclairage et une caméra de vélo fonctionnant grâce à l'IA. Basé sur le Raspberry Pi Compute Module 4, Copilot peut de détecter et distinguer les véhicules à proximité, comprendre quand l'un d'eux est sur le point de dépasser et identifier un conducteur agressif ou distrait qui s'approche dangereusement. Dans ce dernier cas, Copilot émet des alertes sonores et visuelles pour le cycliste et le conducteur afin d'éviter les situations dangereuses et les accidents. Selon Volo AI, Copilot peut :
- identifier les voitures, les vélos et les piétons ;
- alerter les cyclistes de manière audible sur les voitures qui suivent, qui s'approchent et qui dépassent ;
- avertir visuellement les conducteurs qui s'approchent trop près ou trop vite ;
- envoyer de notifications visuelles et d'une vue simplifiée de la route à l'arrière à un smartphone couplé (en option) ;
- enregistrer des vidéos en 1080p et marquer les "incidents" et les "rapprochements" à partir de votre téléphone.
Selon le site Web, Copilot est capable de faire la différence entre un véhicule qui arrive droit sur l'utilisateur et un véhicule qui se déplace parallèlement sur une route séparée ou qui le dépasse en toute sécurité. L'entreprise indique que son dispositif Copilot pèse 330 grammes. L'autonomie de la batterie serait de cinq heures et elle est rechargeable via USB-C. Cela indique que Copilot n'est pas destiné aux cyclistes obsédés par l'aérodynamisme ni à ceux qui parcourent de très longues distances. Un autre point critique est le prix : 400 dollars. Il ne s'adresse peut-être pas aux cyclistes les plus occasionnels et les moins assidus.
Dans un billet publié sur le blogue officiel de Raspberry Pi, l'équipe a détaillé une partie du processus de développement de Copilot. Le Raspberry Pi Compute Module 4 pilote le système central et les lumières, tandis qu'un coprocesseur "Hailo AI" personnalisé contribue aux réseaux neuronaux et à la vision par ordinateur. Une caméra Arducam assure la vision et l'enregistrement. Bien qu'il existe des dispositifs de détection des voitures pour les vélos, notamment le Garmin Varia, ils sont essentiellement basés sur le radar. Cela signifie qu'ils ne peuvent pas faire la distinction entre des véhicules de tailles différentes.
Ces dispositifs savent seulement que quelque chose s'approche de vous, et non pas, par exemple, quel est l'espace qu'il vous laissera pour vous dépasser. La première étape du développement des algorithmes d'IA de Copilot a consisté à collecter un grand nombre de données à partir d'une variété de types de routes, en mettant l'accent sur les interactions avec les véhicules. L'équipe explique que ce processus a été facilité par une cohorte de cyclistes de Pittsburgh, allant des navetteurs aux cyclistes amateurs, qui ont reçu un prototype gratuit à tester. Cependant, l'équipe affirme avoir rencontré quelques difficultés.
« Se lancer et comprendre ce qu'il faut pour créer un nouveau produit matériel a été un énorme défi pour nous. Alors, d'accord, quelle est la résistance aux intempéries de ce produit ? Comment concevoir une lentille pour focaliser la lumière d'une lampe de vélo ? », admet Haynes. L'un des principaux défis consistait à intégrer la caméra, les diodes électroluminescentes, l'électronique et la batterie dans un boîtier compact et léger. L'appareil devait en outre être suffisamment puissant pour faire fonctionner des réseaux neuronaux, tout en consommant peu d'énergie dans le but de garantir une longue autonomie au cycliste.
À la question de savoir pourquoi Copilot s'appuie sur un nano-ordinateur Raspberry Pi, Haynes explique que ce choix permet à l'équipe de fournir un appareil fonctionnel simple et compact avec une autonomie acceptable. Selon lui, l'équipe a expérimenté des cartes Nvidia Jetson pour le prototype Copilot, mais s'est aperçue qu'elles étaient trop chères et que leurs GPU étaient voraces en énergie. Par conséquent, Haynes affirme que le Raspberry Pi était le choix le plus adapté. « Si vous voulez faire tourner les GPU à plein régime, vous parlez de quelque chose qui, même dans un Jetson, consomme de 10 à 20 watts ».
Il a ajouté : « et puis, il faut une batterie pour alimenter quelque chose qui fonctionne à 10 watts pendant de nombreuses heures, parce que nous voulons que les gens fassent des randonnées à vélo de quatre ou cinq heures avec ça, c'était tout simplement trop de chaleur, trop de poids [en raison de la nécessité d'un bloc-batterie plus grand]. C'est ce qui nous a amenés à utiliser le Raspberry Pi. L'association du Raspberry Pi et de Hailo a rendu les choses très faciles à prototyper et à développer ». Selon les déclarations de Haynes, le dispositif de Velo AI est déjà devenu une aide essentielle pour certains cyclistes.
Bien que les critiques affirment que la sécurité routière repose davantage sur les usagers de la route que sur les dispositifs de sécurité, Copilot semble un appareil intéressant, en particulier pour ceux qui possèdent déjà - ou qui l'envisagent - une caméra d'action Garmin ou similaire pour surveiller leurs arrières. Au-delà de la sécurité individuelle, l'équipe espère que les données fournies par Copilot permettront d'améliorer la sécurité routière à plus grande échelle.
L'équipe a déclaré dans le billet de blogue qu'elle est en partenariat avec la ville de Pittsburgh, en distribuant des appareils Copilot à des cyclistes réguliers et en analysant les données agrégées pour d'éventuelles améliorations de l'infrastructure.
Sources : Velo AI, billet de blogue
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