Tesla a acheté plus de 2 millions de $ de capteurs lidar chez l'entreprise Luminar cette année et ravive ainsi les comparaisons avec les caméras

Dans le cadre des projets de voitures autonomes

Voitures autonomes : « Tous ceux qui comptent sur le lidar sont condamnés »,
selon Elon Musk, PDG et co-fondateur de Tesla

Alors que le buzz sur les exploits des voitures autonomes et la recherche dans le domaine battent leur plein, il semblerait que les différents acteurs du secteur soient devenus un peu plus frileux sur les promesses portées par la voiture intelligente qui avance toute seule. 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.

« Lorsque vous entrez dans le monde réel et que vous surmontez des circonstances optimales, il y a beaucoup de variabilité », affirme Sam Abuelsamid, analyste métier et ancien ingénieur de l'industrie automobile. « Il est théoriquement possible de pouvoir le faire avec des caméras. Cependant, si vous avez essentiellement l’arrogance que le système voit ce qu’il pense voir, il est préférable de produire d’autres modes de détection orthogonaux », tels que les modes de détection lidar.


Le 22 avril, le même jour que Tesla tenait son événement sur l'autonomie, un trio de chercheurs de Cornell a publié un document de recherche qui soutenait dans une certaine mesure les affirmations de Musk concernant le lidar. En n’utilisant que des caméras stéréoscopiques, les informaticiens ont obtenu des résultats décisifs avec KITTI, une référence en matière de reconnaissance d’image pour les systèmes de conduite autonome. Leur nouvelle technique a produit des résultats bien supérieurs aux résultats précédemment publiés uniquement pour les caméras, et pas très en retard par rapport aux résultats combinant les données des caméras et des lidars.

Malheureusement, la couverture médiatique du papier Cornell a créé une confusion quant à ce que les chercheurs avaient découvert. Dans son article, Gizmodo, par exemple, a laissé entendre que le papier parlait de l'endroit où les caméras sont montées sur une voiture. (Gizmodo a réécrit l'article après que les chercheurs les aient contactés.)

« Ce que nous avons montré dans notre article, c'est que vous pouvez réduire considérablement les écarts en convertissant les données de la caméra en un nuage de points de type lidar », a déclaré Kilian Weinberger, co-auteur du document Cornell, dans une interview téléphonique. Pourtant, Weinberger a reconnu, « il y a encore une bonne marge entre partisans du lidar et ceux du non-lidar ». Nous avons déjà mentionné que l’équipe Cornell avait atteint une précision de 66 % sur une version du test de performance KITTI. L'utilisation du même algorithme sur les données de nuages de points lidar réels a permis d'obtenir une précision de 86 %.

Source : Microsoft News, cornell

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