Planification de mouvement par échantillonnage tenant compte des interactions pour navires de surface autonomes en voies navigables urbaines

Des véhicules de surface autonomes évoluant dans les canaux urbains doivent se coordonner avec d'autres bateaux dans des espaces confinés, tout en respectant le règlement de navigation, et sans connaître les intentions des autres. Une étude publiée sur arXiv (2610.41676) propose un planificateur de mouvement décentralisé fondé sur le MPPI (model predictive path integral control), un schéma de commande prédictive par échantillonnage. Il calcule conjointement la trajectoire du navire pilotable et une prédiction des trajectoires des autres bâtiments, ce qui lui permet de tenir compte de leurs interactions. Les règles de circulation sont codées sous forme de coûts discontinus, que l'approche par échantillonnage accepte sans approximation lisse. L'évaluation s'appuie sur des cartes de sections réelles des canaux d'Amsterdam, avec des rencontres entre deux navires et des scénarios à quatre navires interagissant. Sur 780 simulations randomisées, la méthode atteint chaque objectif sans collision ni blocage mutuel. Elle surpasse un planificateur par optimisation conçu pour le même domaine, ainsi qu'une variante du sien qui ignore l'interaction. Deux prototypes réduits ont ensuite été testés en extérieur, avec planification et localisation embarquées à 10 Hz. Les croisements et les rencontres de face y ont été résolus sans collision ni infraction aux règles.

L'intérêt pour l'industrie tient à la nature du problème. En milieu confiné, la navigation autonome ne se réduit pas à éviter des obstacles mobiles : les autres acteurs réagissent, et un planificateur qui les traite comme des objets passifs produit soit de la prudence excessive, soit des impasses. Modéliser l'interaction dans la boucle de planification, et encoder les règles sous forme de coûts durs plutôt que lissés, répond à une exigence de conformité réglementaire que les opérateurs et les assureurs devront démontrer. Le fait que le calcul tourne à 10 Hz sur du matériel embarqué indique une faisabilité temps réel, point souvent éludé dans les travaux de simulation. Il faut toutefois relativiser : les essais physiques portent sur des maquettes à échelle réduite, avec deux navires, et les 780 runs sont simulés. Les comparaisons se font avec un seul planificateur de référence, et rien n'est dit de la robustesse face à du trafic humain imprévisible, aux courants, au vent ou aux défauts de perception.

Le contexte est celui de la navigation autonome urbaine, où Amsterdam fait figure de terrain d'expérimentation. Les canaux de la ville y accueillent depuis plusieurs années des projets de bateaux autonomes, comme le Roboat du MIT et de l'AMS Institute, pensés pour le transport de personnes, le transport de marchandises et la collecte de déchets. Les planificateurs par optimisation, la référence jusqu'ici, peinent avec les coûts discontinus, alors que le MPPI, déjà répandu en conduite autonome et en robotique mobile, les traite naturellement grâce à l'échantillonnage massif sur GPU ou CPU. Les suites logiques seraient des essais à pleine échelle, des scénarios mixtes avec des navires non coopératifs et une validation face aux règlements de navigation intérieure. Il s'agit à ce stade d'un préprint v1, sans relecture par les pairs et sans déploiement commercial annoncé.