La technologie Lidar est dotée d'une détection à longue portée

La capacité d'AEye à détecter de minuscules objets à une distance de 120 mètres à l'aide de plusieurs points de mesure est cruciale pour les voitures et camions autonomes.

Avec les caméras et les radars, les capteurs LiDAR sont une technologie importante pour le développement de la conduite autonome. AEye, situé à Dublin, en Californie, a créé un système LiDAR à longue portée qui combine un laser amplifiable à 1550 nm avec un scanner propriétaire avec un système microélectromécanique (MEMS). Cette technique peut être personnalisée et optimisée pour certains véhicules et applications à l'aide de logiciels. Indu Vijayan, responsable de la gestion des produits d'AEye pour les solutions ADAS, a répondu aux questions clés sur les perspectives des véhicules autonomes dans une interview avec EE Times Europe , qui a analysé sa récente présentation principale à la DesignCon 2021 qui s'est tenue dans la Silicon Valley en août.

Indu Vijayan d'AEye

AEye affirme que son LiDAR peut détecter des véhicules à une distance de 1 000 mètres et des personnes à une distance allant jusqu'à 200 mètres. Et sa capacité à détecter de minuscules objets (comme des briques) à une distance de 120 mètres en utilisant plusieurs points de mesure est cruciale pour les voitures et les camions autonomes.

Avec leur masse importante et la distance nécessaire pour s'arrêter plus longue, les véhicules utilitaires sont confrontés à des défis particuliers pour assurer une conduite autonome sûre. L'automatisation de ces véhicules impliquera l'adoption d'un capteur à longue portée hautes performances pour garantir un temps de traitement suffisant pour les décisions et les actions automatisées.

EE Times Europe :Quelle est l'opportunité actuelle pour le marché des véhicules autonomes et quels sont les facteurs de croissance ?

Vijayan : Si nous parlons d'automobile, l'opportunité actuelle réside dans l'ADAS, offrant spécifiquement des fonctionnalités de sécurité avancées de niveau supérieur aux équipementiers. Nous connaissons tous les fonctionnalités ADAS telles que le régulateur de vitesse, le freinage d'urgence et l'assistance au maintien de la voie. Ces fonctionnalités, qui exploitent historiquement les capteurs radar et/ou caméra, augmentent le niveau de sécurité d'une voiture tout en permettant aux équipementiers d'offrir une valeur ajoutée à leurs clients.

Les constructeurs automobiles cherchent maintenant à déployer des fonctionnalités ADAS plus avancées, et pour le faire en toute sécurité, ils ont besoin de LiDAR. Les caméras ont une excellente résolution et des informations sur les couleurs, mais sont limitées dans certaines conditions d'éclairage diurnes, ne fonctionnent pas bien la nuit et ne peuvent qu'estimer la distance et le placement des objets. Pendant ce temps, le radar a de bonnes performances dans de mauvaises conditions météorologiques, mais ne fournit pas une résolution suffisante à distance, ni ne gère bien la certitude de l'emplacement des objets en raison des trajets multiples. Le LiDAR comble ces lacunes de performance et est le seul capteur déterministe qui peut fournir une certitude absolue qu'un objet se trouve sur votre chemin, afin que le système de planification de trajectoire de la voiture puisse prendre la décision de conduite la plus sûre.

Le LiDAR d'AEye est particulièrement idéal pour les applications telles que le pilote automatique d'autoroute et le camionnage autonome de hub à hub, qui nécessitent une détection de petits objets à longue portée et à grande vitesse. Notre utilisation d'une longueur d'onde amplifiable de 1550 nm incorporée dans notre nouvelle architecture permet au système LiDAR d'AEye d'atteindre les meilleures performances de l'industrie à distance - en voyant des objets comme des véhicules et des panneaux de signalisation à mille mètres. Nous prévoyons que le marché ADAS automobile pour LIDAR à longue portée atteindra 3 milliards de dollars d'ici 2025 et continuera de croître rapidement à un TCAC de 43% de 2025 à 2030, tandis que nous prévoyons une croissance rapide du marché de la mobilité, avec un TCAC prévu de 72 % de 2025 à 2030.

EE Times Europe :L'infrastructure et la réglementation sont deux obstacles à surmonter pour déployer des véhicules autonomes. Où en sommes-nous par rapport à ces obstacles ?

Vijayan : Sur le plan de la réglementation, les États-Unis ont été critiqués pour l'absence d'un cadre réglementaire fédéral pour traiter les tests et le déploiement des AV. A ce jour, la régulation se fait au niveau de l'Etat, sans uniformité. Le gouvernement fédéral semble travailler à des réglementations claires pour régir cette industrie, mais nous voyons des coalitions publiques et privées intervenir. Pendant ce temps, des pays comme l'Allemagne adoptent une position plus agressive envers l'autonomie - en adoptant une législation qui autorisera la conduite autonome de niveau 4 ( véhicules sans conducteur) sur la voie publique d'ici 2022, sans opérateurs de sécurité humaine.

Sur le plan des infrastructures, nous assistons à la numérisation des infrastructures - telles que les caméras anticollision, les lampadaires intelligents, les balises et panneaux de signalisation équipés de RFID, les capteurs de trottoir et les systèmes avancés de gestion du trafic, ainsi que l'expérimentation de la 5G et d'autres infrastructures basées sur technologies pour se connecter aux véhicules intelligents. Pourtant, beaucoup de travail reste du côté des infrastructures pour réduire l'« indice de rugosité ». Les nids-de-poule, les erreurs de traçage et le manque d'entretien régulier (c. Et des modifications infimes sur les routes peuvent avoir un impact énorme sur la capacité d'adapter les déploiements audiovisuels sur les routes publiques.

L'infrastructure intelligente, la connectivité et les véhicules autonomes équipés de capteurs plus intelligents et plus intelligents se combineront pour fournir aux AV les informations nécessaires pour prendre des décisions intelligentes. Les données collectées peuvent également être utilisées pour apprendre et adapter l'IA fonctionnant sur les AV, qui peuvent ensuite être appliquées sous forme de mises à niveau logicielles pour permettre aux AV de réagir à des situations dynamiques.

cliquez pour l'image en taille réelle

Système d'AEye

EE Times Europe :le principal défi auquel les constructeurs automobiles sont confrontés est de suivre le développement des capteurs et des données. Que fait AEye pour relever ce défi ?

Vijayan : AEye a développé un système définissable par logiciel, ce qui signifie qu'il est flexible et adaptable. D'autres capteurs LiDAR sont ancrés dans la pensée matérielle d'abord. AEye déplace la complexité du matériel vers le logiciel. Dans notre approche système, le matériel et les logiciels ont une relation itérative et adaptable qui peut être optimisée en permanence grâce à des boucles de rétroaction intégrées. Le monde n'est pas statique et le capteur d'AEye offre la possibilité de s'adapter dynamiquement d'une situation à l'autre en temps réel. Nous pensons que notre plate-forme matérielle pilotée par logiciel améliorera n'importe quel système automobile.

Un autre défi auquel sont confrontés les constructeurs automobiles est de se procurer des capteurs de qualité automobile qui peuvent résister à l'épreuve du temps dans leurs véhicules pendant 10 à 15 ans. Nous concédons sous licence notre architecture de référence à des tiers, leur permettant de fabriquer leurs propres produits personnalisés et de vendre ces solutions à leurs clients OEM automobiles. Cela garantit que les équipementiers reçoivent des produits fiables et de haute qualité qui répondent à leurs spécifications uniques au coût le plus bas possible de la part de fournisseurs automobiles éprouvés avec lesquels ils entretiennent des relations de longue date et bien établies.

EE Times Europe :Quels autres défis empêchent la production et l'adoption généralisées de véhicules autonomes ?

Vijayan : Le prix a toujours été un défi, mais LiDAR a connu une baisse massive des prix au cours des trois dernières années, et comme nous voyons le marché automobile augmenter la production en volume, nous continuerons à voir des réductions de coûts et des économies d'échelle qui seront parallèles à cela. de radar, avec des coûts tombant à 100 $-1000 $ pour les déploiements ADAS.

Nous avons également vu qu'il faut une maturation technologique, un modèle commercial mature et une chaîne d'approvisionnement automobile établie pour mettre la conduite autonome sur le marché. Nous verrons l'autonomie se déployer progressivement à mesure que les fournisseurs automobiles de niveau 1 lanceront sur le marché des fonctionnalités de sécurité avancées alimentées par LiDAR.

>> Cet article a été initialement publié sur notre site frère, EE Fois Europe.

---

Contenus associés :

• Comprendre le choix de la longueur d'onde dans les systèmes LiDAR
• Villes intelligentes :le cas du lidar dans les systèmes de transport intelligents
• Le LiDAR à semi-conducteurs offre une solution de détection automobile plus simple
• La plate-forme Lidar prend en charge la détection d'occupation et la distanciation sociale
• Le module LiDAR prend en charge l'augmentation de la vitesse sur autoroute

Pour plus d'informations sur Embedded, abonnez-vous à la newsletter hebdomadaire d'Embedded.