Renforcer les véhicules autonomes par la détection acoustique avancée

Dans les scénarios routiers à haut risque, quelques secondes peuvent faire la différence entre la vie et la mort. Si les conducteurs humains s'appuient instinctivement sur la vue et l'ouïe, la plupart des systèmes autonomes privilégient la seule perception visuelle. Avelabs, société égyptienne d'IA et de capteurs basée au Caire, a présenté AutoHears, une solution de détection acoustique de bout en bout qui dote les véhicules d'un sens de l'ouïe fiable.

« La vision est notre sens le plus important pour évaluer l'environnement », déclare Amr Abdelsabour, Directeur de la Gestion Produit chez Avelabs, lors d'une table ronde à AutoSens Bruxelles. « Mais en tant que conducteurs, nous dépendons aussi du son — une sirène derrière nous ou un klaxon à un carrefour à visibilité réduite peut être entendu avant d'être vu. »

À AutoSens, Avelabs a dévoilé AutoHears, une plateforme de capteur acoustique compacte qui détecte, classe et localise les sons en temps réel. Le système — composé de microphones sur mesure, d'un boîtier mécanique et de logiciels propriétaires — est conçu pour reconnaître les sirènes de véhicules d'urgence, les dangers en champ masqué, les indices de catastrophes naturelles (éboulements, etc.) et les événements critiques pour la sécurité : collisions proches, coups de feu, explosions. Il offre aussi l'auto-diagnostic véhicule et une reconnaissance vocale basique.

Interview : Amr Abdelsabour, Directeur Produit chez Avelabs

EE Times Europe : Quels types de sons AutoHears peut-il détecter ou non ?

Amr Abdelsabour : Nous avons commencé par les bruits émis par le véhicule (pneus, moteur, freins) et les motifs standards de klaxons et sirènes du monde entier. Ces classes sont pleinement validées. Nous étendons maintenant la bibliothèque aux sons de catastrophes naturelles et signatures de collision, encore en développement.

EE Times Europe : AutoHears détecte les sons sous tous les angles. Y a-t-il des limitations physiques ?

Abdelsabour : Le système capture le son sous toutes les directions et même à travers les murs ou obstacles. La détection acoustique étant relative au bruit ambiant, un environnement calme permet de détecter des sons faibles comme des roues de vélo ou des pas. Dans un environnement bruyant, seuls les sons dominants — comme une sirène proche — seront capturés. Nous quantifions ces limites pour fournir des garanties de performance claires.

EE Times Europe : Et la classification des sons ?

Abdelsabour : La classification mélange algorithmes basés sur règles pour les sons standardisés (sirènes, klaxons) et modèles d'apprentissage automatique pour les bruits véhicules complexes et non standard. AutoHears déploie les deux approches, sélectionnant la méthode la mieux adaptée à la classe de son ciblée.

EE Times Europe : Comment les données audio fusionnent-elles avec les entrées visuelles et radar ?

Abdelsabour : Les conducteurs humains utilisent l'ouïe pour compléter la vision ; AutoHears suit le même principe. Le flux acoustique brut est transmis au contrôleur de domaine du véhicule, où il est fusionné avec les données caméra et radar. Par exemple, un radar peut localiser la distance d'un véhicule, une caméra l'identifier comme une voiture, et AutoHears confirmer la présence d'un klaxon ou d'une sirène, offrant une image situationnelle complète.

EE Times Europe : Pourquoi avoir construit un système matériel-logiciel intégré ?

Abdelsabour : Une localisation précise repose sur une géométrie de microphones et une synchronisation des signaux exactes. Les microphones du commerce ne répondent pas à ces exigences. En concevant nous-mêmes la pile capteur, nous contrôlons le nombre, l'espacement et le placement des microphones, assurant les calculs de différence de temps d'arrivée nécessaires pour une localisation au sous-degré.

EE Times Europe : Détails sur le capteur et la plateforme de traitement ?

Abdelsabour : Le capteur opère en architecture centralisée : l'audio brut est streamé vers le contrôleur de domaine du véhicule, où nos algorithmes tournent sur des SoC commerciaux standard — FPGA Xilinx ou puces TI ADAS TDA. La plateforme est entièrement adaptable ; la seule exigence est un contrôleur compatible.

EE Times Europe : Que signifie « dépendant du matériel » pour AutoHears ?

Abdelsabour : Les ensembles de fonctionnalités peuvent être personnalisés. Une configuration à microphone unique donne la directionnalité ; ajouter des microphones débloque l'estimation de distance. De même, une localisation haute résolution demande plus de puissance de calcul, que le contrôleur choisi doit supporter. Des drivers personnalisés sont fournis pour l'intégration dans la pile logicielle du client.

EE Times Europe : Où en êtes-vous du développement et quand sur la route ?

Abdelsabour : AutoHears est en phase de développement produit. Nous avons validé le concept de base, réalisé des démonstrations, et passons maintenant aux tests sur route publique et à la certification. La prêt à la production suivra une validation réussie et l'approbation réglementaire.

EE Times Europe : Avez-vous des clients précoces ?

Abdelsabour : Bien que nous ayons annoncé le produit à AutoSens en septembre dernier, des discussions sont déjà en cours avec plusieurs OEM et exploitants de flottes intéressés par des tests terrain. Ces partenariats fourniront des données critiques pour l'affinage.

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