Un nouveau capteur donne aux voitures sans conducteur une vision humaine du monde

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Lorsque vous regardez à travers le pare-brise de votre voiture, vous ne voyez pas le monde de la même manière qu'une caméra de tableau de bord. Ce que vous voyez est déformé par le fonctionnement interne de votre cerveau, donnant la priorité aux détails au centre de la scène tout en gardant l'attention sur les périphéries pour repérer le danger. Luis Dussan pense que les voitures autonomes devraient également avoir cette capacité.

Sa startup, AEye, a construit un nouveau type de capteur hybride qui cherche à rendre cela possible. L'appareil contient un lidar à semi-conducteurs, une caméra à faible luminosité et des puces pour exécuter des algorithmes d'intelligence artificielle intégrés qui peuvent reprogrammer à la volée la façon dont le matériel est utilisé. Cela permet au système de prioriser où il cherche afin de donner aux véhicules une vision plus raffinée du monde.

Dussan, fondateur et PDG d'AEye, a travaillé dans les laboratoires d'électronique et d'optique de Lockheed Martin, Northrop Grumman et du Jet Propulsion Laboratory de la NASA ; il a mis un doctorat en physique computationnelle en attente pour lancer la startup. Il avait initialement prévu de construire une IA pour aider les véhicules à se conduire eux-mêmes, mais il a rapidement découvert que les capteurs du marché ne pouvaient pas fournir les données qu'il souhaitait utiliser. Nous avons réalisé que nous devions construire notre propre matériel, explique-t-il. Alors nous l'avons fait.

La plupart des voitures autonomes utilisent des capteurs lidar, qui font rebondir les faisceaux laser sur les objets proches, pour créer des cartes 3D précises de leur environnement. Les meilleures versions disponibles dans le commerce, fabriquées par le leader du marché Velodyne, sont mécaniques, balayant rapidement jusqu'à 128 faisceaux laser empilés sur 360 degrés autour d'un véhicule.

Mais même s'ils sont bons, il y a quelques problèmes avec ces dispositifs mécaniques. Tout d'abord, ils sont chers (voir Lidar Just Got Way Better—But It's Still Too Cher for Your Car ). Deuxièmement, ils n'offrent pas beaucoup de flexibilité, car les lasers pointent à des angles prédéterminés. Cela signifie qu'une voiture peut capturer une vue très détaillée du ciel au sommet d'une colline, par exemple, ou regarder trop loin au loin pendant la conduite en ville à basse vitesse - et il n'y a aucun moyen de la changer.

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La principale alternative, le lidar à semi-conducteurs, utilise l'électronique pour diriger rapidement un faisceau laser d'avant en arrière afin d'obtenir le même effet que les dispositifs mécaniques. De nombreuses entreprises se sont emparées de cette technologie car elle peut être fabriquée à moindre coût. Mais les capteurs qui en résultent, qui sont proposés pour aussi peu que 100 $, analysent une grille rectangulaire régulière et invariable et n'offrent pas le niveau de données requis pour conduire à des vitesses d'autoroute (voir Lidar de faible qualité gardera les voitures autonomes dans la voie lente ).

AEye veut utiliser les dispositifs à semi-conducteurs un peu différemment, en les programmant pour cracher des faisceaux laser dans des zones focalisées au lieu d'une grille régulière. La société ne révèle pas encore de spécifications détaillées sur la précision avec laquelle elle peut diriger le faisceau, mais elle indique qu'elle devrait être capable de voir jusqu'à 300 mètres avec une résolution angulaire aussi petite que 0,1 degré. C'est aussi bon que les appareils mécaniques leaders du marché.

Cependant, la configuration d'AEye ne scanne pas une scène entière avec des niveaux de détail aussi élevés tout le temps : elle scannera certaines zones à une résolution inférieure et d'autres zones à une résolution plus élevée, en fonction de la priorité du logiciel de contrôle de la voiture.

Pourtant, le fait qu'il puisse être reprogrammé à volonté en fait une fonctionnalité utile. Vous pouvez échanger la résolution, le taux de revisite de la scène et la plage à tout moment, explique Dussan. Le même capteur peut s'adapter. Sur l'autoroute, sa vue pourrait être concentrée principalement sur la voie devant, comme un œil humain, rassemblant moins de points de données à la périphérie de l'image. Dans les rues de la ville, il pourrait couvrir tout le champ de vision de manière égale, mais décaler de manière aléatoire l'endroit où les points sont acquis pour minimiser les risques de manquer un obstacle.

L'appareil peut également utiliser les données de son appareil photo de manière astucieuse. Premièrement, il peut ajouter de la couleur aux images lidar brutes. C'est un peu différent de la façon dont la plupart des voitures autonomes traitent le lidar, en l'envoyant à un ordinateur central pour qu'il soit fusionné avec les données d'autres capteurs. Un traitement aussi rapide est utile pour repérer rapidement les éléments où la couleur est importante, comme les feux de freinage.

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L'innovation clé, cependant, est la façon dont la caméra peut être utilisée pour diriger ce sur quoi le lidar se concentre. Avec des algorithmes de reconnaissance d'images à grande vitesse fonctionnant sur ses puces, explique Dussan, le lidar peut diriger son regard pour accorder une attention particulière aux voitures, aux piétons ou à tout ce que l'IA embarquée est censée considérer comme important.

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 ce type d'imagerie adaptative est bon pour une interprétation de haut niveau du monde. Il suggère, cependant, que les entreprises de voitures autonomes ne choisiraient probablement pas d'utiliser ce type d'imagerie par elles-mêmes. Au lieu de cela, ils peuvent choisir d'utiliser une suite de capteurs réguliers pour compléter un appareil comme celui d'AEye pour des raisons de sécurité.

Quoi qu'il en soit, il y a un point sur lequel il n'y a pas moyen de se déplacer : l'appareil d'AEye n'a qu'un champ de vision de 70°, ce qui signifie qu'une voiture aurait besoin de cinq ou six des capteurs disséminés autour d'elle sur 360 degrés. Et cela soulève une question qui tue : combien cela coûtera-t-il ? Dussan ne s'engagera pas sur un chiffre, mais il précise qu'il s'agit d'une option haut de gamme, qui ne concurrence pas les appareils à semi-conducteurs à cent dollars, mais les appareils haute résolution difficiles comme ceux fabriqués par Velodyne. Pour un ensemble complet de capteurs autour de la voiture, dit-il, si vous comparez de vraies pommes à des pommes, nous allons être le système le moins cher du marché.

Certaines personnes semblent déjà convaincues par l'idée. AEye dit qu'il travaille actuellement avec l'un des plus grands constructeurs automobiles de la planète pour tester les capteurs des taxis robotisés.

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