DARPA Grand Challenge 2005 : Stanley traverse le désert (2005)
Le 8 octobre 2005 le véhicule autonome Stanley de Stanford a remporté le DARPA Grand Challenge, parcourant 212 km dans le désert de Mojave en 6 heures 53 minutes après qu'aucun véhicule n'ait terminé la course de 2004.
Le 8 octobre 2005, l’équipe Stanford Racing Team a remporté le second DARPA Grand Challenge avec Stanley, un Volkswagen Touareg modifié pour la conduite autonome. Dirigé par Sebastian Thrun, le véhicule a terminé le parcours désertique de 212 km (132 miles) près de la frontière Californie-Nevada en 6 heures, 53 minutes et 58 secondes, à une vitesse moyenne d’environ 19,1 mph. Stanford a reçu le prix de 2 millions de dollars le 9 octobre 2005. Quatre autres équipes ont aussi complété l’itinéraire dans la limite de dix heures.
Après une course sans vainqueur
Le Grand Challenge 2004 avait offert un prix d’1 million de dollars, mais aucun véhicule n’a terminé le parcours désertique ; Sandstorm de l’université Carnegie Mellon a couvert la plus grande distance, environ 11,8 km. L’épreuve 2005 a attiré des piles capteurs et planification plus solides. Stanley a utilisé le LIDAR, des caméras et une cartographie embarquée pour rester sur la route sans direction humaine, une démonstration publique que l’apprentissage automatique et la robotique pouvaient gérer des conditions extérieures difficiles.
Une étape pour la recherche sur la conduite autonome
Le défi était organisé par la DARPA, l’agence américaine qui avait aussi réduit les budgets IA pendant les hivers antérieurs (article). Les équipes gagnantes ont combiné vision par ordinateur, essais et erreurs de type apprentissage par renforcement en développement et ingénierie robuste. Thrun et ses collègues ont ensuite contribué au lancement du programme de voiture autonome de Google. L’événement est souvent cité comme un tournant qui a convaincu l’industrie que la conduite autonome valait des milliards en investissement, des années avant que l’apprentissage profond ne domine les piles de perception.
Pourquoi c’est important
La course de Stanley a relié financement militaire, robotique universitaire et ambition commerciale dans un résultat unique, diffusé à la télévision. Elle se situe entre les avancées statistiques de l’apprentissage automatique comme les forêts aléatoires et l’ère ImageNet qui a rendu les réseaux de neurones centraux en vision. Le temps et la distance exacts du parcours proviennent du rapport technique de Stanford sur Stanley (Thrun et al., 2006).