À propos de l'auteur Chris Jacobs a rejoint ADI en 1995. Au cours de son mandat chez Analog Devices, M. Jacobs a occupé divers postes dans l'ingénierie de conception, la gestion de la conception et la gestion commerciale au sein de l'équipement grand public, des communications, de l'industrie et de l'automobile. Chris Jacobs est actuellement vice-président de l'unité commerciale Transport autonome et sécurité des véhicules chez Analog Devices. Auparavant, Jacobs était directeur général de la sécurité automobile, directeur des produits et de la technologie des convertisseurs de précision et directeur de la gamme de produits pour les convertisseurs à grande vitesse et les produits d'isolation. La conduite traditionnelle pourrait bientôt être considérée comme archaïque. Un développement perturbateur est en train de passer des véhicules à propulsion humaine aux véhicules autonomes qui nécessitent un écosystème mondial pour stimuler le développement et créer une transformation structurelle monumentale d'un pourcentage élevé de l'économie mondiale. Cependant, la sécurité reste un obstacle majeur pour surmonter cet écosystème avant que l'existence sans conducteur ne devienne une réalité. Chaque jour dans le monde, plus de 3.000 XNUMX accidents de la route meurent. Retirer les humains de l'équation est une façon de résoudre ce problème. En conséquence, les fournisseurs de technologie, les principaux fournisseurs, les fabricants d'équipement d'origine (OEM) et les constructeurs automobiles adoptent de nouveaux modèles commerciaux et misent beaucoup sur l'accélération de la maturation des technologies indépendantes. la clé. technologies de conduite. L'objectif est d'atteindre la vision zéro, qui vise à prévenir les pertes de vies humaines causées par les véhicules, afin que les déploiements autonomes espèrent atteindre leur plein potentiel.
Les technologies de capteurs de base permettent de proposer une gamme plus large de véhicules.
L'intelligence du véhicule est souvent exprimée en niveaux d'autonomie. Les niveaux 1 et 2 sont en grande partie des systèmes d'alerte, où, à partir du niveau 3, le véhicule peut agir pour prévenir les accidents. Au fur et à mesure que le véhicule progresse au niveau 5, le volant est retiré et la voiture roule de manière autonome. Dans les premières générations de systèmes, lorsque les véhicules commencent à avoir des fonctionnalités de niveau 2, les systèmes de capteurs fonctionnent de manière autonome. Pour arriver à des véhicules cognitifs totalement autonomes, le nombre de capteurs est fortement augmenté. Ses performances et ses temps de réponse devraient également être nettement améliorés. Les véhicules équipés de capteurs externes peuvent être plus conscients de leur environnement et donc plus sûrs. Les technologies critiques des systèmes d'IA capables de piloter un véhicule autonome comprennent les caméras, le LiDAR, le RADAR, les systèmes microélectromécaniques (inertie MEMS), les ultrasons et le GPS. En plus de soutenir les systèmes de perception et de navigation d'un véhicule autonome, ces capteurs permettent un meilleur suivi des conditions mécaniques (pression des pneus, changement de poids, etc.), ainsi que d'autres facteurs de maintenance pouvant affecter les fonctions du moteur telles que le freinage et la tenue de route. Bien que de tels capteurs et algorithmes de fusion de capteurs puissent contribuer à la réalisation de la vision zéro, plusieurs facteurs doivent être pris en compte, dont le premier est la classification des objets. Les systèmes actuels ne peuvent pas atteindre la résolution appropriée requise pour la classification des objets, mais RADAR, compte tenu de ses capacités micro-Doppler, fonctionne mieux dans ce domaine. Bien qu'actuellement une fonctionnalité courante dans les véhicules autonomes, le RADAR deviendra de plus en plus courant à mesure que le mandat AEM (Automatic Emergency Braking) deviendra une réalité au début de 2020. LiDAR, pour sa part, n'est pas une fonctionnalité standard dans les voitures aujourd'hui car son coût et son niveau de performances ne justifient pas une adoption plus large. Cependant, LiDAR offrira une résolution d'image 10 fois supérieure à celle de RADAR, nécessaire pour discerner des scènes encore plus nuancées. La réalisation d'une solution de haute qualité et à haute sensibilité avec un faible courant d'obscurité et une faible capacité est la technologie clé pour permettre le marché LiDAR à 1500 nm, ce qui pourrait conduire à son adoption ultérieure. Une technologie clé dans ce domaine est la surveillance des faisceaux de semi-conducteurs, car une technologie de photodétecteur à haute sensibilité et à coût élevé est nécessaire pour faire avancer le marché à 1500 nm.
Crédit d'image : Shutterstock (Image : © Shutterstock) Les systèmes de caméras, couramment utilisés dans les véhicules neufs, sont la pierre angulaire de l'autonomie de niveau 2. Cependant, ces systèmes ne fonctionnent pas bien dans tous les cas d'utilisation (c'est-à-dire la nuit et le mauvais temps). En fin de compte, ces technologies de détection sont nécessaires pour fournir l'ensemble de données le plus complet pour les systèmes conçus pour assurer la sécurité des occupants des véhicules. Bien que souvent négligées, les IMU reposent sur la gravité, qui est constante quelles que soient les conditions environnementales. En tant que tels, ils sont très utiles pour calculer les éliminations. En l'absence temporaire d'un signal GPS, le calcul utilise des données provenant de sources telles que des compteurs de vitesse et des UMI pour détecter la distance parcourue et la direction, et les superpose. cartes haute définition. Cela maintient le véhicule cognitif sur la bonne trajectoire jusqu'à ce qu'un signal GPS puisse être récupéré. La fusion de capteurs peut compléter les inconvénients des systèmes de détection perceptifs. Cela nécessite un équilibre intelligent entre le traitement de base et le traitement avancé pour transmettre les données au moteur de fusion. Les caméras et capteurs LiDAR offrent une excellente résolution latérale, mais même les meilleurs algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent environ 300 ms pour effectuer une détection de mouvement latéral avec un faible taux de fausses alarmes. Dans les systèmes actuels, environ 10 trames successives sont nécessaires pour une détection fiable avec des taux de fausses alarmes suffisamment faibles. Cela devrait être réduit à 1-2 images successives pour donner au véhicule plus de temps pour prendre les mesures préventives nécessaires. De nouvelles technologies, qui permettent des capacités de perception avancées à grande vitesse, doivent être développées et développées pour permettre une conduite entièrement autonome dans des conditions urbaines et routières. Cependant, plus nous y travaillerons, plus nous identifierons les cas d'utilisation complexes qui seront couverts. De plus, la navigation inertielle sera un aspect essentiel des véhicules autonomes du futur, car ces systèmes sont insensibles aux conditions environnementales et nécessaires en complément des capteurs de perception, qui peuvent être modifiés dans certaines situations.
Le rôle de l'ADAS et la pleine autonomie.
Un autre facteur non technique important à prendre en compte pour atteindre l'objectif de Vision Zéro est de trouver un équilibre entre ce que la technologie peut faire et ce que la législation fera. Aujourd'hui, les leaders de l'industrie suivent deux pistes : les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) et les véhicules entièrement autonomes. Bien que l'industrie automobile estime que l'ADAS est plus sûr que les véhicules entièrement autonomes, la technologie ADAS n'est toujours pas parfaite. Les fournisseurs et fournisseurs automobiles de niveau 1 se concentrent actuellement sur l'autosuffisance de niveau 2 ou 3 car ils y voient de bonnes opportunités commerciales. La législation relative aux véhicules hautement autonomes doit encore être définie et d'autres domaines, tels que l'assurance et la réglementation, doivent encore être développés pour établir un cadre approprié. Des robots taxis, par exemple, sont sur le point de faire leurs débuts dans plusieurs villes des États-Unis. Ces véhicules sont susceptibles d'être ajoutés aux plus grandes applications existantes de niveau 2 ou 3. Il reste encore beaucoup à faire pour améliorer les performances des technologies de détection spécifiques telles que le radar et le LiDAR, ainsi que divers algorithmes qui déclenchent les voitures et les conditions. Lorsque nous arrivons à 2020 et au-delà, où l'AEB devient une fonctionnalité standard dans les voitures, nous commençons officiellement à passer au niveau 3 d'autonomie. Cependant, d'autres améliorations sont nécessaires pour passer de là où les constructeurs automobiles se trouvent là où ils devraient être.
Crédit d'image : Shutterstock (Image : © Shutterstock) Les équipementiers adoptent vraiment la dynamique bidirectionnelle. Par exemple, avec les robots-taxis, ils considèrent que l'économie de cette entreprise est totalement différente de celle du marché automobile, dans la mesure où il s'agit de services de partage de véhicules. L'une des autres dynamiques de ce marché spécifique permet aux équipementiers d'utiliser des technologies avancées dans ces véhicules pour développer du matériel, des logiciels et le cadre de fusion de capteurs. Alors que les équipementiers font davantage confiance à ADAS, il existe davantage de cas où des sociétés distinctes ont été créées pour prendre en compte des autonomies de véhicules plus longues. Cependant, certains équipementiers n'ont pas le capital de recherche et développement pour suivre ce cours, s'associant plutôt à d'autres entreprises spécialisées dans les technologies de conduite autonome. Au milieu de ce système bidirectionnel se trouve le niveau d'autonomie 3+. Bien qu'il ne soit pas complètement autonome, le niveau 3+ est plus avancé que les systèmes ADAS existants, combinant des fonctionnalités de performance avancées avec des fonctionnalités pratiques. De bien meilleurs capteurs sont nécessaires pour prendre en charge les applications de niveau 3+ telles que le pilote automatique à grande vitesse et l'AEB+ lorsque le véhicule freine mais fait également des embardées pour éviter les accidents. Le niveau 3+ comprend des technologies hautement autonomes, notamment un cadre de capteurs critique qui jette les bases des futurs véhicules entièrement autonomes. Bien que nous n'ayons pas atteint une autonomie totale, l'automatisation du niveau 3+ nous rapproche de l'objectif de Vision Zero, qui allie fonctionnalité et performance, combinant les développements des deux. Façons de développer un écosystème de transport sécuritaire. C'est le point de basculement où la technologie indépendante devient beaucoup plus performante et accessible au public.