- Histoire des voitures autonomes
- Différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes / autonomes
- RADAR dans les véhicules autonomes
- LiDars dans les véhicules autonomes
- Caméras dans les véhicules autonomes
- Autres types de capteurs dans les véhicules autonomes
Par un beau matin, vous traversez la route pour rejoindre votre bureau de l'autre côté, juste au moment où vous êtes à mi-chemin, vous remarquez un morceau de métal sans conducteur, un robot, avançant vers et vous vous retrouvez dans un dilemme en décidant de traverser le route ou pas? Une question forte vous presse à l'esprit: «La voiture m'a-t-elle remarqué?» Ensuite, vous vous sentez soulagé lorsque vous observez que la vitesse du véhicule est automatiquement ralentie et que cela vous permet de vous en sortir. Mais attendez ce qui vient de se passer? Comment une machine a-t-elle obtenu une intelligence au niveau humain?
Dans cet article, nous allons essayer de répondre à ces questions en examinant en profondeur les capteurs utilisés dans les voitures autonomes et comment ils se préparent à conduire les voitures de notre futur. Avant de plonger dans cela, rattrapons également les bases des véhicules autonomes, leurs normes de conduite, les principaux acteurs clés, leur stade actuel de développement et de déploiement etc. Pour tout cela, nous envisagerons des voitures autonomes car elles constituent un marché majeur part des véhicules autonomes.
Histoire des voitures autonomes
Les voitures autonomes sans conducteur sont initialement issues de la science-fiction, mais elles sont maintenant presque prêtes à prendre les routes. Mais la technologie n'est pas apparue du jour au lendemain; les expériences sur les voitures autonomes ont commencé à la fin des années 1920 avec les voitures contrôlées à distance à l'aide des ondes radio. Cependant, l'essai prometteur de ces voitures a commencé à sortir dans les années 1950-1960, étant directement financé et soutenu par des organismes de recherche tels que DARPA.
Les choses n'ont commencé de manière réaliste que dans les années 2000, lorsque les géants de la technologie tels que Google ont commencé à se manifester pour donner un coup dur à ses sociétés rivales telles que General Motors, Ford et autres. Google a commencé par développer son projet de voiture autonome maintenant appelé Google waymo. La société de taxi Uber a également présenté sa voiture autonome d'affilée avec sa concurrence avec Toyota, BMW, Mercedes Benz et d'autres acteurs majeurs du marché et au moment où Tesla conduit par Elon Musk a également frappé le marché pour faire les choses. épicé.
Normes de conduite
Il y a une grande différence entre le terme voiture autonome et voiture entièrement autonome. Cette différence est basée sur le niveau de conduite standard qui est expliqué ci-dessous. Ces normes sont données par la section J3016 de l'association internationale de l'ingénierie et de l'industrie automobile, SAE (Society of Automotive Engineers), et en Europe par le Federal Highway Research Institute. Il s'agit d'une classification à six niveaux allant du niveau zéro au niveau cinq. Cependant, le niveau zéro n'implique aucune automatisation mais un contrôle humain complet du véhicule.
Assistance au conducteur de niveau 1: Une assistance de bas niveau de la voiture telle que le contrôle d'accélération ou la commande de direction, mais pas les deux simultanément. Ici, les tâches majeures telles que la direction, le freinage, la connaissance de l'environnement sont toujours contrôlées par le conducteur.
Niveau 2 - Automatisation partielle: à ce niveau, la voiture peut aider à la fois la direction et l'accélération tandis que la plupart des fonctions critiques sont toujours surveillées par le conducteur. C'est le niveau le plus courant que nous pouvons trouver dans les voitures qui sont sur la route de nos jours.
Niveau 3 - Automatisation conditionnelle: passage au niveau 3 où la voiture surveille les conditions environnementales à l'aide de capteurs et prend les mesures nécessaires telles que le freinage et le roulement sur la direction, tandis que le conducteur humain est là pour intervenir sur le système en cas de situation inattendue.
Niveau 4 - Automatisation élevée : Il s'agit d'un haut niveau d'automatisation dans lequel la voiture est capable de terminer tout le trajet sans l'intervention humaine. Cependant, ce cas est livré avec sa propre condition selon laquelle le conducteur ne peut basculer la voiture dans ce mode que lorsque le système détecte que les conditions de circulation sont sûres et qu'il n'y a pas d'embouteillage.
Niveau 5 - Automatisation complète : Ce niveau est pour les voitures entièrement automatisées qui n'existent pas jusqu'à ce jour. Les ingénieurs essaient d'y arriver. Cela nous permettra d'atteindre notre destination sans une commande manuelle de la direction ou des freins.
Différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes / autonomes
Il existe différents types de capteurs utilisés dans les véhicules autonomes, mais la plupart d'entre eux incluent l'utilisation de caméras, de RADAR, de LIDAR et de capteurs à ultrasons. La position et le type de capteurs utilisés dans les voitures autonomes sont indiqués ci-dessous.
Tous les capteurs mentionnés ci-dessus transmettent les données en temps réel à l'unité de commande électronique également connue sous le nom de Fusion ECU, où les données sont traitées pour obtenir des informations à 360 degrés sur l'environnement environnant. Les capteurs les plus importants qui forment le cœur et l'âme des véhicules autonomes sont les capteurs RADAR, LIDAR et caméra, mais nous ne pouvons pas ignorer la contribution d'autres capteurs tels que le capteur à ultrasons, les capteurs de température, les capteurs de détection de voie et le GPS..
Le graphique ci-dessous est issu de l'étude de recherche menée sur les brevets Google se concentrant sur l'utilisation des capteurs dans les véhicules autonomes ou autonomes, l'étude analyse le nombre de domaines de brevets sur chaque technologie (capteurs multiples dont, Lidar, sonar, radar & caméras pour la détection, la classification et le suivi d'objets et d'obstacles) utilisant des capteurs de base utilisés dans chaque véhicule autonome.
Le graphique ci-dessus montre les tendances de dépôt de brevets pour les véhicules autonomes en se concentrant sur l'utilisation de capteurs, car on pourrait interpréter que le développement de ces véhicules à l'aide de capteurs a commencé vers les années 1970. Bien que le rythme de développement n'ait pas été assez rapide, mais en augmentant à un rythme très lent. Les raisons peuvent en être nombreuses, telles que des usines non développées, des installations de recherche et des laboratoires appropriés sous-développés, l'indisponibilité de l'informatique haut de gamme et bien sûr l'indisponibilité de l'Internet haut débit, des architectures cloud et de périphérie pour le calcul et la prise de décision des véhicules autonomes.
En 2007-2010, il y a eu une croissance soudaine de cette technologie. Parce que, pendant cette période, il n'y avait qu'une seule entreprise responsable de celle-ci, à savoir General Motors et dans les années suivantes, cette course a été rejointe par le géant de la technologie Google et maintenant diverses entreprises travaillent sur cette technologie.
Dans les années à venir, on peut prévoir qu’un tout nouveau groupe d’entreprises se lancera dans ce domaine technologique et fera progresser la recherche de différentes manières.
RADAR dans les véhicules autonomes
Le radar joue un rôle important en aidant les véhicules à comprendre son système, nous avons déjà construit un simple système radar Arduino à ultrasons plus tôt. La technologie radar a d'abord été largement utilisée pendant la Seconde Guerre mondiale, avec l'application du brevet de l'inventeur allemand Christian Huelsmeyer, le «télémobiloscope», une mise en œuvre précoce de la technologie radar capable de détecter les navires jusqu'à 3000 m de distance.
Aujourd'hui, le développement de la technologie radar a apporté de nombreux cas d'utilisation à travers le monde dans l'armée, les avions, les navires et les sous-marins.
Comment fonctionne le radar?
RADAR est un acronyme pour ra dio d ÉTECTION un e r anging, et à peu près de son nom, il peut être entendu que cela fonctionne sur les ondes radio. Un émetteur transmet les signaux radio dans toutes les directions et s'il y a un objet ou un obstacle sur le chemin, ces ondes radio se reflètent vers le récepteur radar, la différence de fréquence de l'émetteur et du récepteur est proportionnelle au temps de trajet et peut être utilisée pour mesurer le distances et faire la distinction entre différents types d'objets.
L'image ci-dessous montre le graphique de transmission et de réception du radar, où la ligne rouge est le signal transmis et les lignes bleues sont les signaux reçus de différents objets dans le temps. Puisque nous connaissons l'heure du signal émis et reçu, nous pouvons effectuer une analyse FFT pour calculer la distance entre l'objet et le capteur.
Utilisation du RADAR dans les voitures autonomes
RADAR est l'un des capteurs qui se cachent derrière la tôle de la voiture pour la rendre autonome, c'est une technologie qui est dans la production des voitures depuis 20 ans jusqu'à maintenant, et il permet à une voiture d'avoir un régulateur de vitesse adaptatif et automatique. freinage d'urgence. Contrairement aux systèmes de vision tels que les caméras, il peut voir la nuit ou par mauvais temps et peut prédire la distance et la vitesse de l'objet à des centaines de mètres.
L'inconvénient du RADAR est que même les radars très avancés ne peuvent pas prédire clairement leur environnement. Considérez que vous êtes un cycliste debout devant une voiture, ici le radar ne peut pas prédire avec certitude que vous êtes un cycliste, mais il peut vous identifier en tant qu'objet ou obstacle et peut prendre les mesures nécessaires également il ne peut pas prédire la direction dans laquelle auquel vous faites face, il ne peut détecter que votre vitesse et votre direction de déplacement.
Pour conduire comme des humains, les véhicules doivent d'abord voir comme des humains. Malheureusement, RADAR n'est pas très spécifique aux détails, il doit être utilisé en combinaison avec d'autres capteurs dans les véhicules autonomes. La plupart des constructeurs automobiles tels que Google, Uber, Toyota et Waymo s'appuient fortement sur un autre capteur appelé LiDAR car ils sont spécifiques aux détails, mais leur portée n'est que de quelques centaines de mètres. Il s'agit d'une seule exception pour le constructeur automobile autonome TESLA car ils utilisent RADAR comme capteur principal et Musk est convaincu qu'ils n'auront jamais besoin d'un LiDAR dans leurs systèmes.
Auparavant, il n'y avait pas beaucoup de développement avec la technologie radar, mais maintenant avec leur importance dans les véhicules autonomes. Les progrès du système RADAR sont mis en place par diverses entreprises technologiques et startups. Les entreprises qui réinventent le rôle de RADAR dans la mobilité sont listées ci-dessous
BOSCH
La dernière version de RADAR de Bosch aide à créer une carte locale sur laquelle le véhicule peut conduire. Ils utilisent une couche cartographique en combinaison avec RADAR qui permet de déterminer l'emplacement en fonction des informations GPS et RADAR, comme pour créer des signatures de route.
En ajoutant les entrées du GPS et du RADAR, le système de Bosch peut prendre des données en temps réel et les comparer à la carte de base, faire correspondre les modèles entre les deux et déterminer ses emplacements avec une grande précision.
Avec l'aide de cette technologie, la voiture peut se conduire dans des conditions météorologiques défavorables sans se fier beaucoup aux caméras et aux LiDAR.
WaveSense
WaveSense est une société RADAR basée à Boston qui estime que les voitures autonomes n'ont pas besoin de percevoir leur environnement comme les humains.
Contrairement aux autres systèmes, leur RADAR utilise des ondes pénétrant le sol pour voir à travers les routes en créant une carte de la surface de la route. Leurs systèmes transmettent les ondes radio à 10 pieds sous la route et récupèrent le signal qui cartographie le type de sol, la densité, les roches et l'infrastructure.
La carte est une empreinte digitale unique de la route. Les voitures peuvent comparer leur position à une carte préchargée et se localiser à moins de 2 centimètres horizontalement et 15 centimètres verticalement.
La technologie Wavesense ne dépend pas non plus des conditions météorologiques. Le radar de pénétration du sol est traditionnellement utilisé dans l'archéologie, les travaux de canalisation et les sauvetages; wavesense est la première entreprise à l'utiliser à des fins automobiles.
Lunewave
Les antennes en forme de sphère sont reconnues par l'industrie RADAR depuis leur apparition en 1940 par le physicien allemand Rudolf Luneburg. Ils peuvent fournir une capacité de détection à 360 degrés, mais jusqu'à présent, le problème était qu'ils étaient difficiles à fabriquer dans une petite taille pour une utilisation automobile.
Avec le résultat de l'impression 3D, ils pourraient être facilement conçus. Lunewave conçoit des antennes à 360 degrés à l'aide de l'impression 3D à peu près de la taille d'une balle de ping-pong.
La conception unique des antennes permet au RADAR de détecter un obstacle à une distance de 380 mètres, ce qui est presque le double de ce qui pourrait être atteint par une antenne normale. En outre, la sphère permet la capacité de détection de 360 degrés à partir d'une seule unité, plutôt qu'une vue traditionnelle à 20 degrés. En raison de sa petite taille, il est plus facile de l'intégrer dans le système et la réduction des unités RADAR diminue la charge d'assemblage multi-images sur le processeur.
LiDars dans les véhicules autonomes
LiDAR signifie Li ght D ÉTECTION un e R anging, c'est une technique d'imagerie comme RADAR, mais au lieu d'utiliser les ondes radio, il utilise la lumière (laser) pour l' imagerie dans les environs. Il peut facilement générer une carte 3D de l'environnement à l'aide d'un nuage de points. Cependant, il ne peut pas correspondre à la résolution de la caméra, mais il est toujours suffisamment clair pour indiquer la direction dans laquelle un objet fait face.
Comment fonctionne LiDAR?
LiDAR peut généralement être vu sur le dessus des véhicules autonomes comme un module rotatif. Lorsqu'il tourne, il émet de la lumière à une vitesse élevée de 150 000 impulsions par seconde, puis il mesure le temps qu'il a fallu pour qu'ils reviennent après avoir heurté les obstacles devant lui. Comme la lumière se déplace à une vitesse élevée, 300000 kilomètres par seconde, elle peut mesurer facilement les distances de l'obstacle à l'aide de la formule Distance = (Vitesse de la lumière x Temps de vol) / 2 et en tant que distance de différents points dans l'environnement est rassemblé, il est utilisé pour former un nuage de points qui pourrait être interprété en images 3D. LiDAR mesure généralement les dimensions réelles des objets, ce qui donne un point positif s'il est utilisé dans des véhicules automobiles. Vous pouvez en savoir plus sur LiDAR et son fonctionnement dans cet article.
Utilisation de LiDar dans les voitures
Bien que LiDAR semble être une technologie d'imagerie implacable, il a ses propres inconvénients comme
- Coût de fonctionnement élevé et entretien difficile
- Inefficace lors de fortes pluies
- Mauvaise imagerie aux endroits ayant un angle solaire élevé ou des reflets énormes
Outre ces inconvénients, des entreprises comme Waymo investissent massivement dans cette technologie pour l'améliorer, car elles s'appuient fortement sur cette technologie pour leurs véhicules, même Waymo utilise les LiDAR comme capteur principal pour l'imagerie de l'environnement.
Mais il existe encore des entreprises comme Tesla qui s'opposent à l'utilisation de LiDAR dans leurs véhicules. Le PDG de Tesla, Elon Musk, a récemment fait un commentaire sur l'utilisation du lidar de LiDAR: "Le lidar est une course d'idiot et quiconque se fie au lidar est condamné." Sa société Tesla a pu réaliser une conduite autonome sans LiDAR, les capteurs utilisés dans Tesla et sa plage de couverture sont illustrés ci-dessous.
Cela vient directement contre des entreprises comme Ford, GM Cruise, Uber et Waymo qui pensent que LiDAR est une partie essentielle de la suite de capteurs, musc Citée dessus comme « LiDAR est boiteux, ils vont vider LiDAR, notez mes mots. C'est ma prédiction. » Les universités soutiennent également la décision de Musk de jeter des LiDAR, car deux caméras bon marché de chaque côté d'un véhicule peuvent détecter des objets avec une précision proche de LiDAR avec une fraction du coût du LiDAR. Les caméras placées de chaque côté d'une voiture Tesla sont illustrées dans l'image ci-dessous.
Caméras dans les véhicules autonomes
Tous les véhicules autonomes utilisent plusieurs caméras pour avoir une vue à 360 degrés de l'environnement environnant. Plusieurs caméras de chaque côté comme avant, arrière, gauche et droite sont utilisées et enfin les images sont assemblées pour avoir une vue à 360 degrés. Tandis que certaines des caméras ont un large champ de vision jusqu'à 120 degrés et une portée plus courte et l'autre se concentre sur une vue plus étroite pour fournir des visuels à longue portée. Certaines caméras de ces véhicules ont l'effet fish-eye d'avoir une vue panoramique super large. Toutes ces caméras sont utilisées avec certains algorithmes de vision par ordinateur qui effectuent toutes les analyses et la détection du véhicule. Vous pouvez également consulter d'autres articles liés au traitement d'image que nous avons abordés précédemment.
Utilisation de la caméra dans les voitures
Les caméras dans les véhicules sont utilisées depuis très longtemps avec une application telle que l'aide au stationnement et la surveillance de l'arrière des voitures. Maintenant que la technologie des véhicules autonomes se développe, le rôle de la caméra dans les véhicules est repensé. Tout en offrant une vue environnante à 360 degrés de l'environnement, les caméras sont capables de conduire les véhicules de manière autonome sur la route.
Pour avoir une vue panoramique de la route, des caméras sont intégrées à différents endroits du véhicule, à l'avant un capteur de caméra à vue large est utilisé également connu sous le nom de système de vision binoculaire et sur les côtés gauche et droit des systèmes de vision monoculaire sont utilisés et à l'arrière une caméra de stationnement est utilisée. Toutes ces unités de caméra apportent les images aux unités de contrôle et il assemble les images pour avoir une vue surround.
Autres types de capteurs dans les véhicules autonomes
Outre les trois capteurs ci-dessus, il existe d'autres types de capteurs qui sont utilisés dans les véhicules autonomes à des fins diverses telles que la détection de voie, la surveillance de la pression des pneus, le contrôle de la température, le contrôle de l'éclairage extérieur, le système télématique, le contrôle des phares, etc.
L'avenir des véhicules autonomes est passionnant et est toujours en cours de développement.À l'avenir, de nombreuses entreprises se présenteraient pour courir la course, et avec ces nombreuses nouvelles lois et normes seraient créées pour utiliser en toute sécurité cette technologie.