Le véhicule moderne a de nombreux yeux sur la route, surtout s’il est autonome. Les capteurs sont une technologie clé pour l’avenir de la voiture et se présentent sous de nombreuses formes pour non seulement guider le véhicule sur sa trajectoire, mais aussi activer des fonctions à l’intérieur d’un cockpit de plus en plus numérisé.
Cependant, lorsque nous parlons de capteurs automobiles, il s’agit d’un fourre-tout pour plusieurs types de capteurs différents : caméras, radars et LiDAR. Certains capteurs présents dans les voitures aujourd’hui sont rudimentaires, tandis que d’autres sont plus avancés. À mesure que les véhicules autonomes progressent et que les voitures en général deviennent plus intelligentes, les fonctions qu’elles prennent en charge deviennent plus complexes, tandis que les technologies de soutien, notamment la mémoire, le stockage, la puissance de calcul et la connectivité, doivent former une plateforme informatique sur roues capable de suivre le rythme.
Les différentes technologies de capteurs ont des atouts différents
Parmi les nombreux capteurs présents dans un véhicule moderne, on trouve des caméras, des radars et de nombreux types de LiDAR, en fonction de leur fonction. Les premières applications de capteurs dans les voitures concernaient les systèmes avancés d’aide à la conduite (ADAS) de base, avec des caméras de recul pour aider les conducteurs à reculer en toute sécurité. Plus le véhicule est autonome, plus il faut de capteurs. Les capteurs qui recueillent des informations sur l’environnement du véhicule ainsi qu’à l’intérieur de l’habitacle se répartissent dans les grandes catégories suivantes :
- Caméras : capteur le plus proche de la vision humaine, la caméra collecte des images qui seront analysées par des algorithmes informatiques. Parmi les images recueillies par une caméra automobile, on considère les informations sur l’environnement de la voiture, notamment les autres véhicules, les piétons, les cyclistes, les panneaux de signalisation, les signaux et les trajectoires des trottoirs. Le traitement algorithmique permet la détection d’objets nécessaire pour l’alerte de franchissement de ligne et l’alerte de collision avant.
- Radar : un radar à ondes millimétriques (mmWave) peut « voir » mieux qu’une caméra, ce qui le rend avantageux pour certaines applications automobiles. Il offre une résolution et des performances élevées, ainsi qu’une bonne directivité, tout en étant moins sujet aux interférences ou aux intempéries. Cependant, le radar à ondes millimétriques est limité aux fonctions ADAS en raison de son coût élevé ; il est également moins efficace pour identifier les objets non métalliques.
- LiDAR : technologie de détection basée sur la lumière, le LiDAR envoie des impulsions de signaux laser rapides qui rebondissent sur les obstacles, notamment les autres véhicules, les cyclistes, les piétons ou une boîte aux lettres au bout d’une allée. Un instrument basé sur le LiDAR mesure le temps que met une impulsion à rebondir, de sorte que la distance entre le véhicule et l’obstacle peut être calculée avec précision. Le LiDAR mécanique entraîne directement un faisceau laser en utilisant des pièces mécaniques. Bien qu’il soit plus précis, qu’il offre un champ de vision de 360 degrés et qu’il parcourt de plus longues distances, le LiDAR mécanique est coûteux à fabriquer. Le LiDAR à l’état solide est plus abordable et repose principalement sur des composants électroniques pour contrôler l’angle d’émission du laser, mais les angles de balayage sont plus limités et il est moins précis.
- LiDAR 3D à temps de vol (ToF) : un autre type de LiDAR qui peut répondre à un nombre croissant de cas d’utilisation automobile à courte distance est le 3DToF LiDAR, qui est sans scanner et peut atteindre un niveau de détail plus élevé. Il s’agit d’un type de LiDAR de plus en plus populaire pour de nombreux appareils différents, y compris les smartphones, où il peut permettre à un capteur de caméra de mesurer la distance et le volume à l’aide d’impulsions optiques à haute puissance dans des durées de l’ordre de la nanoseconde pour capturer des informations de profondeur, généralement sur de courtes distances, à partir d’une scène d’intérêt. Dans un environnement automobile, le LiDAR 3DToF peut scanner et suivre des objets, prendre en charge la reconnaissance des gestes et les altimètres réactifs, et créer une vue à 360 degrés de l’extérieur du véhicule pour faciliter le stationnement.
Le LiDAR présente plusieurs avantages en tant que capteur de véhicule autonome. Il possède une résolution supérieure en termes de distance, d’angle et de vitesse, tout en étant beaucoup moins sujet aux interférences. Le LiDAR peut également acquérir une grande quantité d’informations, notamment la distance, l’angle, la vitesse et l’intensité de réflexion d’un objet pour en générer une image multidimensionnelle. La distance est un facteur déterminant pour savoir si une architecture LiDAR à courte, moyenne ou longue distance est la meilleure, y compris pour de nombreuses fonctions à l’intérieur d’une voiture, et pas seulement à l’extérieur pour permettre la conduite autonome.
Des capteurs à l’intérieur et à l’extérieur
Quel que soit le niveau d’autonomie, une meilleure capacité à « voir » ce qui se passe est une fonction essentielle de la technologie des capteurs automobiles. Mais à mesure que le cockpit d’une voiture classique se numérise, les caméras, les radars et les LiDAR ont également un rôle à jouer à l’intérieur du véhicule.
Le LiDAR à courte distance peut surveiller l’état du conducteur et des passagers pour prendre en charge des fonctions plus avancées. Ils comprennent l’ajustement de la force de déploiement des airbags et l’optimisation d’un affichage tête haute en détectant le positionnement de la tête et en reconnaissant des conducteurs et des passagers spécifiques par reconnaissance faciale afin d’ajuster des préférences prédéfinies. Les commandes sans contact par reconnaissance des gestes peuvent également être activées par LiDAR.
De nombreuses fonctions de base de l’automobile pourraient être réalisées à l’aide de la technologie gestuelle plutôt que par le toucher ou la voix, notamment les commandes environnementales telles que le chauffage et la climatisation, la sélection et le volume de la musique, la navigation GPS et la gestion des appels vocaux. Selon le degré d’avancement du cockpit du véhicule, un conducteur pourrait utiliser un geste pour transférer des applications de l’écran principal au combiné d’instruments et vice versa.
La technologie de reconnaissance des gestes fonctionne essentiellement en reconnaissant le mouvement humain comme méthode d’entrée, des mouvements spécifiques correspondent à une commande, et cette entrée est détectée par des capteurs et des caméras qui surveillent les mouvements des personnes. En plus de permettre à un conducteur de contrôler la musique/audio et les appels entrants ou de naviguer dans les systèmes télématiques, la technologie de reconnaissance des gestes peut détecter lorsqu’un conducteur s’assoupit ou est en détresse en raison d’un problème de santé soudain, ce qui permet à un véhicule semi-autonome de se garer en toute sécurité et d’appeler à l’aide.
Quelle que soit la fonction, la technologie de reconnaissance des gestes s’appuie sur des capteurs, des algorithmes et l’intelligence artificielle (IA) pour détecter des gestes spécifiques et agir en conséquence en fonction de l’entraînement du système. Tout capteur ou caméra utilisé nécessite une vue dégagée d’une zone 3D dans le cockpit. La vision par ordinateur et les technologies d’apprentissage automatique alimentées par des algorithmes et l’IA analysent les gestes en temps réel et les traduisent en commandes en temps réel sur la base d’une bibliothèque de mouvements de la main déjà enregistrée.
LiDAR n’est pas la seule technologie de capteur qui peut permettre la reconnaissance des gestes en cabine. Les capteurs radar utilisant la technologie mmWave peuvent fournir la précision nettement améliorée pour les applications dans l’habitacle et sont supérieurs aux caméras en raison de leurs capacités de détection fine des mouvements qui peuvent détecter et distinguer plusieurs personnes à l’intérieur d’une voiture et même traverser des matériaux tels que le plastique, les cloisons sèches et les vêtements. Cela leur permet d’être moins intrusifs car les capteurs peuvent être cachés derrière un fascia et placés à l’intérieur ou sous d’autres matériaux à l’intérieur du véhicule sans compromettre l’esthétique du véhicule, tout en préservant l’intimité des passagers pour les systèmes de surveillance dans l’habitacle.
Pour les applications dans l’habitacle, cela signifie qu’un radar mmWave peut détecter la présence d’une personne dans des conditions environnementales même difficiles, telles que la lumière vive et l’obscurité. Les capteurs radar mmWave peuvent discerner la différence entre un enfant et un adulte assis sur les sièges, de sorte que le déploiement des airbags pourrait être ajusté en conséquence. mmWave peut également détecter qui ne devrait pas être dans le véhicule, comme un intrus potentiel à l’extérieur de la voiture. Une fonctionnalité plus avancée pour la détection radar dans l’habitacle consiste à surveiller le rythme cardiaque et respiratoire du conducteur et des passagers pendant que la voiture roule.
Toutes les technologies de détection utilisées pour les applications automobiles progressent et évoluent : elles deviennent plus petites, plus puissantes et moins intrusives. Les caméras, radars et LiDAR combinés à une puissance de calcul plus rapide sont essentiels pour permettre des fonctions plus intelligentes dans l’habitacle et une autonomie complète. Mais tous ces progrès et cette évolution exigent que d’autres composants électroniques suivent le rythme.
Plus de capteurs exigent plus de puissance de calcul
Une automobile d’aujourd’hui peut contenir plus de 200 capteurs selon son niveau d’autonomie, d’autant plus que les technologies de capteurs telles que le LiDAR deviennent moins chères, plus petites et plus économes en énergie. Les capteurs sont également de plus en plus efficaces en matière de données et sont de plus en plus capables d’intégrer les données générées par plusieurs types de capteurs dans le véhicule à une plateforme informatique mobile.
Le processus de combinaison des données provenant de plusieurs capteurs est connu sous le nom de « fusion de capteurs » et il permet une plus grande précision. Pour les véhicules autonomes, cette fusion signifie que des décisions plus sûres peuvent être prises même si les capteurs individuels ne sont pas totalement fiables. Plus le nombre de capteurs est élevé, mieux la voiture peut réagir en temps réel à divers scénarios de conduite, notamment aux autres voitures, aux personnes et aux animaux sur la route.
Cependant, toutes ces données, ainsi que les informations provenant de l’informatique périphérique environnante qui complètent ce que la voiture peut recueillir par elle-même, signifient que les capacités informatiques automobiles doivent suivre. Chaque voiture aura besoin d’une mémoire ultra-rapide, de processeurs multicœurs, de moteurs graphiques, de disques SSD NVME de plus grande capacité et de plus grande vitesse, et d’une connectivité ultra-rapide pour ingérer, stocker et traiter les quantités de plus en plus importantes de données générées par de multiples types de capteurs pour pratiquement toutes les fonctions de conduite autonome et d’habitacle.
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