Dans son récent rapport sur les résultats trimestriels, le fabricant de lidars Luminar, basé à Orlando, indique que Tesla était son plus gros client lidar au premier trimestre. Dans les chiffres, cela représente plus de 10 % du chiffre d'affaires de l'entreprise pour ladite période, soit environ 2,1 millions de dollars de lidar, sur les 21 millions de dollars de chiffre d'affaires de Luminar. Le tableau ravive les comparaisons entre les capteurs lidar et les caméras suite à des déclarations d’Elon Musk selon lesquelles « compter sur le lidar pour son projet de voiture autonome c’est le condamner à l’échec. » En fait, Tesla a acheté tellement de lidar à Luminar qu'elle a contribué à compenser la baisse de son chiffre d'affaires d'un trimestre à l'autre, laquelle était la résultante de la diminution du volume de capteurs vendus à des entreprises autres que celles du secteur automobile.
Il s'agit d'un revirement remarquable pour Tesla, qui a réduit au fil des ans le nombre de capteurs qu'il utilise pour alimenter ses fonctions avancées d'aide à la conduite telles que l'Autopilot et le Full Self-Driving.
L'allergie au lidar d’Elon Musk a même été mise en évidence lors d’une conférence téléphonique sur les résultats trimestriels de Tesla, au cours de laquelle il s'est vanté de la façon dont ses véhicules s'appuient uniquement sur des systèmes de vision basés sur des caméras pour alimenter leurs fonctions d'aide à la conduite.
« Il est évident que notre solution, avec un ordinateur d'inférence relativement peu coûteux et des caméras standard, peut permettre la conduite autonome. Pas de lidars, pas de radars, pas d'ultrasons. Rien. », a-t-il déclaré.
Les développements en cours sont de nature à relancer le débat sur les avantages et les inconvénients du LiDAR et des caméras dans les véhicules autonomes
Les véhicules autonomes utilisent actuellement plusieurs méthodes pour leur système de guidage, au premier rang desquelles on trouve le LiDAR et les caméras. Le LiDAR permet de mesurer la distance entre un capteur et sa cible (un objet ou une personne) à l’aide de la lumière qu’elle émet. En mesurant le temps que met la lumière à rebondir, il est possible d’évaluer la distance et d’utiliser cette information pour construire une image en 3D.
Les caméras sont des capteurs d’images spécialisés capables de détecter le spectre de la lumière visible reflétée par des objets. Les systèmes LiDAR des véhicules autonomes sont chargés de détecter des objets à la fois petits ou gros dans des contextes où, fréquemment, les objets situés à plus de 200 mètres n’ont pas d’importance immédiate. Sa plage de fréquences électromagnétiques est donc un choix évident pour les applications de conduite autonome. Les caméras sont plus évoluées et bénéficient d’une production de masse. Tesla, qui a opté pour les caméras, prétend que ses véhicules pourront rouler de façon entièrement autonome d’ici 2023.
Le LiDAR et les caméras sont deux technologies utilisées dans les véhicules autonomes. Le LiDAR émet lui-même la lumière qu’il capte, ce qui lui permet de calculer avec une grande précision la distance qui le sépare d’un grand nombre d’objets qu’il détecte simultanément. Les caméras modernes ont été largement développées et testées, mais personne n’a encore réussi à obtenir des capacités de conduite entièrement autonome.
Nodar prend des images à partir de deux caméras très éloignées l'une de l'autre, puis compare leurs vues pour construire un triangle, l'objet se trouvant au sommet le plus éloigné. Il calcule ensuite la distance à laquelle se trouve l'objet. « En général, les systèmes basés sur des caméras ont toujours eu mauvaise presse », explique Nodar. Nous espérons dissiper ces mythes grâce à nos nouveaux résultats. »
Lors de tests récents, la technologie de l'entreprise a constamment surpassé le lidar en termes de résolution et de portée dans divers scénarios, y compris la conduite de nuit et le brouillard épais. En particulier, elle a été capable de détecter de petits objets, comme des morceaux de bois ou des cônes de signalisation, à une distance deux fois supérieure à celle du lidar, ce qui, selon Jiang, est important pour la conduite sur autoroute à des vitesses plus élevées.
De telles configurations de caméras stéréo sont bien connues ; plusieurs équipementiers automobiles les intègrent dans des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS).
Toutefois, cette approche se heurte à deux difficultés. Les deux caméras doivent être calibrées avec précision, ce qui n'est pas évident sur une voiture qui vibre et qui est exposée à des conditions environnementales très diverses. Normalement, cela se fait à l'aide de supports très élaborés qui maintiennent les caméras stables.
Les technologies du LiDAR et de la caméra offrent toutes deux une formidable puissance, ainsi que des avantages distincts. Le LiDAR peut cartographier des villes avec une précision de moins d'un millimètre, tandis que le capteur d'images et la technologie des caméras sont plus évolués et bénéficient d'une production de masse. Des résultats intéressants et encourageants, puisque Tesla a abandonné le LIDAR et même le sonar au profit de caméras et qu'il rencontre des problèmes persistants tels que le freinage fantôme.
À ce jour, le lidar (type de capteur utilisant des lasers pour créer une carte en trois dimensions du monde autour de la voiture) est utilisé par presque tous les constructeurs de voitures autonomes. Ce qui ne semble pas être du goût du PDG de Tesla, Elon Musk, qui affirme que ces entreprises font une énorme erreur. « Ils vont tous se débarrasser du lidar », a déclaré Elon Musk lors d'un événement mettant en vedette l'expertise de Tesla en matière d'auto-conduite. « Quiconque compte sur lidar est condamné ». « Le lidar est connu comme un raccourci », a ajouté Andrej Karpathy, gourou de l'IA chez Tesla. « Cela évite les problèmes élémentaires de reconnaissance visible qui sont essentiels à l’autonomie. Cela donne une fausse impression de progrès et est finalement une béquille ».
« En d’autres termes, tous ces capteurs sont des béquilles », a déclaré Greg McGuire, chercheur à MCity, « c'est ce que nous construisons, en tant qu'ingénieurs, en tant que société, nous construisons des béquilles ». Les voitures autonomes devront être extrêmement sûres et fiables pour être acceptées par la société, a ajouté McGuire. Et la redondance est un principe clé pour une fiabilité élevée. Tout capteur unique va éventuellement échouer. L'utilisation de plusieurs types de capteurs différents rend moins probable la défaillance d'un capteur unique en cas de catastrophe.
Lorsqu'on lui a demandé quelle technologie il préférait, Elon Musk a répondu : « Les êtres humains conduisent avec leurs yeux et des réseaux de neurones biologiques. Il est donc logique de penser que les caméras et les réseaux de neurones en silicium sont le seul moyen de trouver une solution généralisée au problème de la conduite autonome. » Peut-être le fondateur de Tesla a-t-il raison. Inversement, peut-être l'avenir du LiDAR sera d'être plus largement adopté. La technologie qui sera capable la première de rendre possible la conduite autonome, puis d'être largement développée à grande échelle gagnera la course à l'autonomie.
Source : Luminar
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