Novembre 2016

Nouvelle Renault ZOE

400 KMS

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CÉLÉBRATION

60 ANS APRÈS : L’ÉTOILE FILANTE ET LA DAUPHINE EN AMÉRIQUE

1956 à 2016 : 60 ans après, l’étoile Filante revient sur le lieu de ses exploits, le lac salé de Bonneville (USA),  avec une vitesse de 308,9 k/h elle obtient 4 records mondiaux, dont 2 restent imbattus.

En clin d’eoil à l’épopée américaine de la Renault Dauphine, qui fête également ses 60 ans cette année, Renault Classic a confié à Nicolas Prost une Dauphine pour la Speed Week se déroulant à Bonneville du 13 au 19 aout 2016.

A son volant, Nicolas a établi un nouveau record dans sa catégorie : 76.541 mph, officialisé le 14 aout 2016 au matin après vérifications techniques. La voiture portait le Numéro 9561 et a battu le record en classe CGC (Classic Gas Coupé) correspondant aux véhicules construits entre 1928 et 1981, díune cylindrée comprise entre 754 et 1015 cm3. Cette Dauphine était équipée díun moteur de 956 cm3.

Nouveauté

Le Groupe Renault a dévoilé le 30 juin ALASKAN en Colombie, un pick-up d’une tonne de charge utile au design impressionnant, porté par une face avant particulièrement expressive.

Aussi robuste que confortable, ALASKAN propose une expérience de conduite hors du commun, renforcée par une suspension arrière multibras et un solide châssis, entièrement caissonné. ALASKAN est un véhicule puissant et ingénieusement conçu qui combine d’exceptionnelles qualités tout-terrain et permet des économies de carburant grâce à son moteur 2,3 litres dCi, référence de sa catégorie.

« Le style d’ALASKAN s’affirme par des dimensions imposantes qui suggèrent la puissance et la force. Il est le parfait compagnon aussi bien pour les loisirs et que pour la conduite au quotidien. » Laurens van den Acker – SVP, Directeur du Design Industriel

Après le lancement de Renault Duster Oroch en Amérique Latine en 2015, Renault révèle, avec ALASKAN, ses ambitions mondiales sur le marché des pick-up.

En 2015, 15 millions de VUL (véhicule utilitaire léger) ont été vendus dans le monde et le segment des pick-ups représente plus d’un tiers des immatriculations avec 5 millions d’unités.

« Ce pick-up musclé nous permet de répondre aux exigences des professionnels et des clients particuliers à travers le monde entier. Avec ALASKAN, Renault accélère pour devenir un acteur majeur à l’échelle mondiale dans le marché des véhicules utilitaires. » Ashwani Gupta – VP, Directeur de la Division Véhicules Utilitaires.

Cette ambition commence en Amérique Latine, dans des marchés à forte tradition pick-up, où Renault est un acteur historique. La Colombie sera le premier pays à commercialiser ce véhicule.

Juillet 2016

Pour rouler seule, de façon autonome, une voiture devra effectuer un certain nombre de tâches complexes que le cerveau humain accomplit sans même s’en rendre compte. Zoom sur ce processus cognitif, indispensable à la bonne marche d’un véhicule autonome…

Le véhicule autonome est en vue. On ne sait pas encore à quelle date précise sortiront les premiers modèles de série capables de rouler tout seuls, mais tous les constructeurs y travaillent étape par étape et le compte-à-rebours est amorcé. Cette montée en puissance progressives de l’autonomie s’articulera autour d’une architecture technologique évoquant nos propres fonctionnements cérébraux, à savoir la trilogie perception/cognition/action.

Tout comme nous, un véhicule autonome doit en effet être capable de percevoir son environnement, de l’analyser en compilant des informations issues de multiples capteurs et d’agir en conséquence, le tout parfois en quelques fractions de seconde. Le premier échelon dans cette stratégie de l’autonomie réside dans la perception. « Pour évoluer dans un environnement mouvant et en partie imprévisible, un véhicule doit se construire une représentation de la scène routière à l’aide d’un certain nombre de capteurs qui sont un peu ses yeux et ses oreilles », explique Patrick Bastard, directeur de l’Ingénierie aide à la conduite et véhicule autonome.

Trois familles de capteurs

Actuellement, cette « construction » s’appuie essentiellement sur trois familles de capteurs très complémentaires : caméra, radar et capteurs ultrasons. Un radar voit loin (jusqu’à 250 mètres en conditions idéales pour les plus performants), mesure bien les distances et les vitesses d’objets situés devant lui, se montre assez peu sensible aux conditions (pluie, brouillard) mais a du mal à identifier précisément la nature des objets (moto, vélo, voiture, éléments d’infrastructure…). Des faiblesses compensées par les caméras, qui ont certes la vue la plus courte et sont plus sensibles à la météo mais sont meilleures dans l’identification précise des objets. Quant aux capteurs ultrasons, s’ils ont un champ de vision réduit (quelques mètres), ils s’avèrent très économiques et très utiles pour détecter les obstacles tout autour du véhicule.

L’un des grands enjeux du second échelon de l’architecture cognitive du véhicule autonome consiste à récupérer ces multiples données – de nature très hétérogène – et à les fusionner afin d’en tirer une représentation utile, pertinente et fiable de la scène routière. C’est ce que l’on appelle la fusion des données. « C’est ce que fait votre cerveau quand vous entendez des pneus crisser (son), que vous regardez dans votre rétroviseur (vision) où grossit un véhicule qui se rapproche dangereusement, et que vous appuyez alors sur l’accélérateur pour vous en écarter (décision) », explique Patrick Bastard.

L’exercice est d’autant plus complexe que bien souvent, radar et caméra n’ont pas un ou deux objets en ligne de mire mais plusieurs dizaines. De plus, la voiture ne prend pas de simples photographies de l’environnement, qu’elle aurait tout le temps d’analyser l’une après l’autre. La voiture bouge, et toutes ces données arrivent en flux, qu’il faut traiter en permanence et de façon ultrarapide pour en extraire les éléments pertinents.

Fort heureusement, la fusion des données en tant que discipline a accompli d’importants progrès ces dernières années, ce qui permet aujourd’hui de disposer de systèmes intelligents, capables d’identifier les objets et obstacles et même d’anticiper leurs mouvements. « L’enjeu, à ce stade, est de bâtir une représentation de l’environnement de conduite associée à un niveau de confiance élevé et maîtrisé. Pour établir cette confiance, chaque information est en quelque sorte recoupée dans le temps et dans l’espace, en s’appuyant sur la multiplicité des capteurs. Par exemple, l’écho détecté par le radar est-il confirmé par la caméra ? », précise Patrick Bastard.

Une fois cette représentation validée vient l’étape de l’action, qui s’appuie cette fois sur une série d’actionneurs, dont les trois principaux sont le contrôle moteur, les freins et la direction. Cette fois, l’enjeu est de préserver la sécurité et le confort. La vitesse doit être régulée avec fluidité, sans à-coups désagréables – sauf en cas d’urgence, bien sûr – et les actions doivent intervenir à bon escient, en éliminant les fausses détections ou les déclenchements intempestifs. Comme le conducteur a passé la main à la voiture, le niveau de fiabilité global du ou des systèmes doit atteindre des sommets, d’où le recours à une solution très courante dans l’aéronautique : la redondance.

Le conducteur dans la boucle

Certains capteurs et actionneurs seront doublés, afin que, en cas de défaillance de l’un, l’autre puisse prendre le relais. De même, les informations issues des capteurs pourront par exemple être croisées avec celles d’un système de cartographie HD, pour plus de fiabilité. Perception/analyse/action : si une partie de ce processus cognitif est silencieuse et invisible pour le conducteur, celui-ci doit néanmoins rester dans la boucle. A minima, il doit savoir dans quel mode il se trouve – normal, autonome – et comprendre les décisions que prend la voiture. D’où l’importance qui sera accordée aux IHM (Interface homme machine) dans les futurs véhicules autonomes.

« Des études sont déjà en cours afin de définir les solutions les plus efficaces pour accompagner le conducteur dans ces nouveaux modes de fonctionnement, en toute sérénité », confie Patrick Bastard. Sur ces bases, l’évolution vers le véhicule autonome se fera par étapes. Autour de 2018, Renault proposera un système d’assistance à la conduite évolué, qui se chargera de maintenir automatiquement le véhicule dans sa voie et régulera sa vitesse en fonction de celui situé devant lui, tout en gérant les situations de conduite dans les bouchons.

Mais le conducteur devra conserver les mains sur le volant et les yeux attentifs à la scène de conduite. Et, à l’horizon 2020, la marque franchira un pas important dans la même direction, en proposant sur des flottes expérimentales un système « eyes-off », « hands-off », c’est-à-dire autorisant le conducteur à lever les mains du volant et à faire autre chose dans des conditions de conduite précises : sans changement de voie et sur autoroute, du moins dans un premier temps. Pas à pas, la technologie évoluera pour rapprocher les véhicules de l’autonomie complète.