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Améliorer la perception des véhicules autonomes routiers

Une solution révolutionnaire de détection des objets permet aux véhicules de mieux comprendre les variations de leur environnement, ouvrant ainsi la voie à une conduite autonome plus sûre.

Transports et Mobilité
Sécurité

Autrefois considérés comme de la science-fiction, les véhicules autonomes (VA) routiers prennent rapidement place dans la vie quotidienne, et le marché devrait connaître une croissance exponentielle dans les années à venir. Bien que de grands progrès aient été réalisés dans le développement des VA, leur niveau de sécurité n’est pas encore suffisant pour qu’ils puissent circuler sur les routes publiques, notamment en raison de leur piètre capacité de détection des objets et des fausses alarmes. Pour surmonter ces problèmes de sécurité, les développeurs de véhicules ont utilisé des capteurs de plus haute résolution et plus coûteux. En dépit de cela, ils ne parviennent toujours pas à résoudre le problème de leur médiocre perception. VayaVision, une société de LeddarTech leader dans le domaine des logiciels de fusion de capteurs, a entrepris de résoudre ce problème dans le cadre du projet STV financé par l’UE en développant une solution de détection d’objets basée sur une architecture et une conception logicielle innovantes. Cette solution est évolutive et prend en charge tous les niveaux d’automatisation de la conduite développés par la Society of Automotive Engineers (SAE). «De plus, dans le cadre du projet STV, nous visions à construire une unité de démonstration qui teste et explore l’architecture de fusion de capteurs bruts de VayaVision avec des partenaires automobiles européens et mondiaux de premier plan: Des fabricants d’équipement d’origine (OEM) et des fournisseurs de niveau 1 (T1)», explique Youval Nehmadi, coordinateur du projet.

Vers des VA plus sûrs

«Dans le cadre du projet STV, VayaVision a mis au point LeddarVision, une technologie de perception par fusion de capteurs bruts, complète et à la pointe de la technologie, qui est modulaire, personnalisable et indépendante des capteurs», explique Youval Nehmadi. Son architecture prend en charge plusieurs types de capteurs, divers ensembles de capteurs et des configurations de capteurs personnalisées. Cette structure permet à VayaVision de fournir au client une solution de perception personnalisée qui répond aux exigences techniques et budgétaires de son application. En outre, le logiciel LeddarVision génère un modèle environnemental 3D complet, fournissant des informations vitales sur l’environnement en évolution dynamique autour du véhicule en temps réel, garantissant une conduite autonome plus sûre et plus fiable. Il atteint les meilleures performances de sa catégorie et a été testé à la fois dans des bases de données publiques et par les principaux OEM et T1. Le modèle a également obtenu les meilleurs résultats dans le cadre du défi du leader nuScenes pour une solution basée sur une caméra et un radar. «Le système est extrêmement robuste, avec des redondances intégrées, et générera le modèle environnemental 3D même si certains des capteurs d’entrée ne fonctionnent pas de manière optimale en raison d’un dysfonctionnement et/ou de conditions environnementales (saleté ou brouillard) ou s’ils tombent en panne», ajoute Youval Nehmadi. Ces réalisations ont permis à VayaVision de collaborer à des projets d’automatisation en Europe, en Asie et aux États-Unis.

Poursuivre le travail: Solutions de fusion de capteurs

Évoquant l’avenir, Youval Nehmadi souligne: «À court terme, nous nous attendons à ce que l’architecture de VayaVision fournisse des solutions de fusion de capteurs abordables basées sur les radars et les caméras pour soutenir les fonctionnalités des systèmes avancés d’aide à la conduite de niveau SAE 2 et de niveau 2+.» VayaVision travaille actuellement avec les principaux T1 européens du secteur de l’automobile pour développer des cas d’utilisation de la fusion de capteurs de caméra et de radar et de la perception. «Avec ces T1, nous explorons une offre commerciale de la solution SAE de niveau 2. En outre, nous étudions la possibilité de créer un consortium européen regroupant d’autres leaders dans le domaine de la fusion de capteurs, de la perception et de la prise de décision en matière de conduite pour les VA», conclut Youval Nehmadi. À long terme, la technologie devrait fournir des solutions de télédétection par laser (LiDAR) – technologie utilisée pour déterminer les distances – et des solutions de perception et de fusion de capteurs basées sur des caméras pour prendre en charge les applications entièrement autonomes des niveaux SAE 3 à 5, telles que le pilotage automatique sur autoroute, les navettes autonomes et les applications de mobilité en tant que service. De plus, elle soutiendra également des applications hors route comme la machinerie lourde automatisée dans les secteurs de l’agriculture, de la construction et des mines.

Mots‑clés

STV, VayaVision, fusion de capteurs, détection d’objets, modèle environnemental 3D, véhicules autonomes routiers, conduite autonome, LeddarVision, LeddarTech

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