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Lidar est devenu bien meilleur, mais il est encore trop cher pour votre voiture
Vélodyne
Les capteurs laser rotatifs emblématiques au sommet des voitures autonomes pourraient faire leur dernier tour. Velodyne, le premier fabricant mondial de lidar sur le marché, a construit un nouvel appareil qui voit plus loin et plus en détail que n'importe quel capteur lidar actuellement en vente, dans un boîtier un cinquième de la taille de son précédent appareil haute résolution.
Les capteurs Lidar, qui font rebondir les faisceaux laser sur les objets proches pour créer des cartes 3D très précises de leur environnement, sont un composant important pour la plupart des voitures autonomes. Jusqu'à présent, le choix de la culture disponible dans le commerce était celui de Velodyne. HDL-64E — un morceau de la taille d'une canette de café qui tire 64 faisceaux laser, l'un au-dessus de l'autre, alors qu'il tourne en rond. Chaque faisceau est séparé du suivant par un angle de 0,4°, avec une portée de 120 mètres.
Mais ces spécifications ne suffisent pas pour aider les véhicules à grande vitesse dans des situations imprévisibles. Une voiture qui roule à 70 milles à l'heure n'aurait que quatre secondes pour répondre à un obstacle. La résolution angulaire est également trop faible pour distinguer un objet éloigné, car les faisceaux laser seront trop étalés pour renvoyer une image viable. Par conséquent, de nombreuses voitures autonomes utilisent les données d'autres capteurs pour aider à reconnaître les obstacles, même si elles sont équipées de capteurs lidar.
Le consensus est assez clair, a déclaré Austin Russell, PDG du fabricant rival de lidar Luminar et l'un de nos 35 innovateurs de moins de 35 ans en 2017. Examen de la technologie MIT plus tôt cette année. Vous avez besoin d'un lidar qui peut voir au-delà de 200 mètres. Vous devez également être capable de voir... pas seulement qu'il y a un objet là-bas, mais ce qu'il est.
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Ces préoccupations ont poussé les projets de voitures sans conducteur les plus avancés au monde à construire leurs propres systèmes lidar. Deux d'entre eux, Waymo et Uber, sont actuellement impliqués dans un procès houleux centré sur des secrets commerciaux volés liés à leurs appareils internes.
Aujourd'hui, Velodyne a lancé un capteur appelé VLS-128 qui, espère-t-il, satisfera la demande de performances accrues. Le nouvel appareil utilise 128 faisceaux laser, soit deux fois plus que son prédécesseur. Le directeur technique de la société, Anand Gopalan, a déclaré Examen de la technologie MIT que ces faisceaux sont séparés par des angles aussi petits que 0,1 °, avec une portée de 300 mètres, et créent jusqu'à quatre millions de points de données par seconde lorsqu'ils tournent sur 360 degrés. L'augmentation de la résolution, dit Gopalan, fournira des détails tels que les voitures n'auront pas besoin d'autres capteurs pour la détection d'obstacles, bien qu'elles embarqueront probablement d'autres capteurs dans l'intérêt de la redondance et de la sécurité.
Ingmar Posner, professeur agrégé d'ingénierie de l'information à l'Université d'Oxford et fondateur du spin-off de conduite autonome de l'université Oxbotica, affirme que l'augmentation des performances est impressionnante. Il convient que cela devrait permettre aux véhicules de détecter des objets de manière plus fiable à l'aide de données lidar, et pense que cela permettrait aux voitures sans conducteur de mieux s'adapter aux environnements en mouvement rapide.
Pour une fois, cependant, Velodyne commence à voir de la concurrence. La startup de Russell, Luminar, a développé son propre système lidar mécanique, qui utilise un seul miroir pour diriger un laser puissant afin de voir 250 mètres, avec des faisceaux séparés d'aussi peu que 0,05° (voir College Dropout Says He's Cracked Self-Driving Cars ' Composant le plus crucial ). Et d'autres entreprises, comme Aeva , expérimentent des systèmes qui combinent des approches lidar et radar, pour pousser encore plus loin la portée et la résolution.
Pourtant, Velodyne a plus d'expérience dans la construction et la vente de tels appareils, et il dit qu'il expédiera des unités du VLS-128 avant la fin de 2017. Gopalan n'a pas dit si ses clients comprenaient des entreprises qui construisaient leurs propres alternatives, telles que Waymo et Uber, expliquant seulement qu'il s'attendrait à ce que ce capteur réponde aux besoins de tout programme de véhicule autonome dans l'industrie, actuel ou dans le futur.
Pour l'instant, les grandes entreprises sont peut-être les seules à pouvoir s'offrir le capteur. Gopalan ne dirait pas combien cela coûtera au début, expliquant seulement que cela pourrait coûter des milliers de dollars lorsqu'il entrera en production de masse, bien que l'on ne sache pas quand cela se produira. Mais le prédécesseur de l'appareil, le HDL-64E, n'est pas produit en série et coûte 80 000 $ par unité. Gopalan dirait cependant que le nouveau capteur sera probablement installé dans les taxis robotisés et les camions autonomes dans un premier temps.
Russell partage ce sentiment. Certaines des entreprises du secteur du covoiturage ont déclaré que si vous aviez une voiture autonome qui fonctionnait, elles seraient prêtes à acheter ces voitures pour 300 000 $ à 400 000 $ chacune et à en acheter autant que possible, dit-il. En effet, le coût total du véhicule - et, par conséquent, le prix des capteurs - est moins important qu'il ne l'est dans une voiture grand public, car un investissement important pourrait être récupéré rapidement en gardant un véhicule sur la route près de 24 heures sur 24.
Pendant ce temps, de nombreuses entreprises, dont Velodyne, sont occupées à construire des capteurs lidar à semi-conducteurs à faible coût pour les véhicules autonomes. Mais en vérité, ils n'ont pas la portée et la résolution requises pour la conduite à grande vitesse (voir Lidar de faible qualité gardera les voitures autonomes dans la voie lente). Gopalan est d'accord. Il imagine voir de tels dispositifs utilisés comme aides à la conduite dans les véhicules grand public ou pour compléter des capteurs coûteux dans des véhicules entièrement autonomes.