🤶🏾 🚵🏽 🙎🏽 Piétons vs système de freinage d'urgence autonome 🚦 🍂 ⏰

AEB est un système de freinage d'urgence autonome d'un véhicule (freinage d'urgence automatique).
ADAS est un système avancé d'aide à la conduite.

L'année dernière, l'AAA (American Automobile Association) a testé (une copie stockée de Google du rapport ) sur des véhicules équipés d'ADAS spécifiquement destinés à la détection des piétons (AEB-P). L'AEB-P a été testée sur quatre voitures dans l'année modèle 2019: Chevrolet Malibu avec freinage piéton avant, Honda Accord avec système de freinage Honda Sensing-Collision, Tesla Model 3 avec freinage d'urgence automatique et Toyota Camry avec Toyota Safety Sense.

Voici les principales conclusions:

Si en plein jour, la voiture d'essai à une vitesse de 32 km / h (20 mi / h) a rencontré un adulte traversant la route, la voiture n'a évité une collision avec un piéton que dans 40% des cas.
Si la voiture d'essai, se déplaçant à une vitesse de 32 km / h, rencontrait un enfant se précipitant dans un flux de circulation entre deux voitures, l'enfant a été heurté dans 89% des cas.
À 48 km / h (30 mi / h), aucun des véhicules d'essai n'a échappé à une collision.

Les résultats ont incité l'AAA à émettre des recommandations qui comprennent: «Ne comptez jamais sur les systèmes de détection des piétons pour éviter une collision. Ces systèmes servent de sauvegarde plutôt que d’évitement de collision principal. »

Avertissement de collision vs évitement de collision

Il est important de noter la différence entre un avertissement de collision et un système d'évitement de collision. Un système d'avertissement avertira le conducteur d'une collision imminente, mais n'effectuera aucune manœuvre d'évitement (comme le freinage). Le système de prévention prévient le conducteur et si aucune action n'est entreprise, le système commencera à freiner pour éviter ou réduire la gravité de la collision.

Le «système de prévention» était ce que l'AAA a évalué la «détection des piétons» dans ses tests.

Pour tout profane, voir une voiture avec ADAS ne pas s'arrêter devant un piéton est un choc. Malgré le fait que les résultats des tests AAA aient reçu une large couverture médiatique, la vidéo vous fait réfléchir à de nombreuses questions sans réponse.

Les quatre véhicules testés AAA utilisent une caméra + un radar. Compte tenu de cette combinaison, quels éléments font que les fonctions AEB-P fonctionnent si inefficacement?

Y a-t-il un problème dû à une résolution insuffisante dans le capteur d'image et / ou les radars?
Ou est-ce dû à des algorithmes de fusion de données provenant de divers capteurs?
Il existe une hypothèse selon laquelle l'utilisation de capteurs d'imagerie thermique aide les véhicules à voir les piétons la nuit. Nous n'en avons aucun doute. Mais, dans ce cas, est-il possible de résoudre facilement ce problème en ajoutant simplement un autre capteur (d'une autre modalité) aux capteurs déjà installés dans ces véhicules ADAS?

Qu'est-ce qui rend AEB-P si difficile à mettre en œuvre?

Phil Magni, fondateur et directeur de VSI Labs, a déclaré au EE Times: «L'AEB est fondamental pour l'ADAS et vous ne pourriez même pas penser à conduire automatiquement sans lui. De plus, c'est la plus importante de toutes les fonctionnalités ADAS et c'est la seule application qui a le potentiel de sauver la plupart des vies. »

Cependant, Phil Magni fait une différence cruciale entre l'AEB et l'AEB-P. «L'AEB adapté aux piétons», a-t-il souligné, «est« un ordre de grandeur plus compliqué que l'AEB ».

Alors, quelles sont les difficultés?

Les experts se réfèrent souvent aux fausses alarmes auxquelles les radars sont sujets et au champ de vision limité fourni par les capteurs d'images. Même lorsque les radars et les caméras sont combinés, les données fusionnées ne peuvent toujours donner qu'une idée limitée de l'environnement du véhicule.

Le plus important est peut-être la question de la valeur. Les constructeurs automobiles utilisent généralement des capteurs moins chers pour les véhicules ADAS. Étant donné que les fonctionnalités ADAS sont attendues dans les voitures grand public, il est peu probable que les constructeurs automobiles paient davantage pour des capteurs spéciaux - qu'il s'agisse d'un lidar ou d'un imageur thermique - afin de réduire la probabilité de dysfonctionnement de l'AEB-P.

Fausse alarme

Phil Magni a noté que l'AEB est difficile car «les fausses alarmes dans le contexte de l'AEB seul peuvent conduire à des dangers mortels.»

Phil Magni a expliqué que le radar est un composant essentiel dans les systèmes AEB en raison de sa capacité à mesurer le temps avant une collision. Mais le radar est également sujet aux faux positifs, par exemple, en prenant des voitures garées pour des objets dangereux.

Donc, à la fin, vous devez filtrer beaucoup de données afin de limiter les faux positifs. Vous avez également beaucoup de bruit dans le radar, ce qui peut également entraîner des faux positifs. C'est pourquoi vous recevez de temps en temps des alertes de collision étranges si votre voiture a une fonction d'avertissement de collision. "

Dans le contexte des données AEB générales, l'expert a expliqué: «AEB-P augmente considérablement les exigences de performances, car vous devez maintenant identifier et suivre les personnes sur votre chemin.» Il a admis que le radar s'améliore, "mais il manque toujours de confiance lorsqu'il s'agit de personnes, donc vous le connectez généralement à la caméra".

Mais voici la chose. "Bien que la connexion de la caméra au radar AEB-P donne de bons résultats, cela peut ne pas être suffisant."

Selon l'expert, "il y a tellement de conditions environnementales qui limitent les performances de l'appareil photo, et cela conduit à de mauvaises performances des systèmes AEB-P modernes."

Champ de vision étroit

L'analyste de Yole Développement a déclaré au EE Times que le succès du système AEB basé sur une caméra, ou un radar, ou une caméra + radar, ou une caméra + laser à longue portée, a montré de bons résultats en termes de sécurité. Le monde voit "plus ou moins, 50% d'accidents et de décès en moins et 10 à 15% d'accidents / décès en général", a-t-il déclaré.

En mars 2016, la plupart des fabricants d'équipements américains ont promis d'installer AEB sur tous les véhicules d'ici 2022. En avril 2019, le Parlement européen a également voté pour l'équipement obligatoire d'ici 2022. (Source: Yole Développement)

Mais lorsque la même technologie AEB est utilisée pour détecter les piétons, les statistiques - 10-15 pour cent de moins d'accidents / décès - ne sont pas si encourageantes.

Répondant à la question de savoir pourquoi l'AEB-P est difficile à faire, l'expert a déclaré que le problème résidait dans le "champ de vision relativement étroit" devant la voiture dans les systèmes AEB de première génération.

Ces systèmes de première génération utilisent des processeurs Vision tels que Intel-Mobileye EyQ3 (chez GM, Ford, VW) ou Toshiba Visconti 2 (chez Toyota). Se référant au champ de vision relativement étroit de ces véhicules, l'expert a noté: "C'est la principale raison pour laquelle le système AEB ne peut pas comprendre beaucoup plus que ce qui se passe devant la voiture."

Selon les experts, le système AEB de première génération a déjà été déployé dans environ 6% des voitures en circulation et dans 30% des voitures neuves. Les AEB de première génération ont une efficacité comprise entre 10 et 15%, de sorte que les véhicules équipés d'AEB en Amérique du Nord et en Europe d'ici 2022 seront loin d'atteindre l'objectif Vision Zero souvent cité.

Mais avec le temps, comme prévu, les choses iront mieux.

"La nouvelle génération de systèmes AEB est basée sur Intel-Mobileye EyeQ4 ou Visconti 4, et ils amélioreront ce paramètre FOV, en règle générale, en augmentant le nombre de caméras avec un champ de vision plus large", a noté l'expert.

"Aujourd'hui, nous ne connaissons pas les avantages d'une triple caméra par rapport à une monocaméra, mais cela devrait être mieux."

Viennent ensuite les systèmes AEB de troisième génération. L'expert a noté qu'ils utiliseront des caméras à gamme complète. «C'est ce que Tesla fera avec son ordinateur entièrement autogéré (FSD). Zenuity propose également cette approche aux OEM », a-t-il ajouté. «Étant conscient de l'environnement complet, l'AEB doit s'améliorer avec le temps. Mais la question est, à quelle vitesse?

Que doit-il se passer pour que l'AEB protège les piétons d'une collision avec une voiture ADAS? les experts suggèrent qu'une pression sera nécessaire sur les constructeurs automobiles de la part des régulateurs ou des protestations du grand public.

De quoi avons-nous besoin pour un AEB-P efficace?

Flir propose sa technologie d'imagerie thermique pour l'AEB-P. La société affirme que leur imageur thermique fournit „des données supplémentaires pour les caméras RVB et les radars. Alors que les caméras thermiques «voient» la chaleur, Chris Posh, directeur technique de Flir en charge de l'industrie automobile, a déclaré: «Nous pouvons détecter les piétons dans des conditions difficiles, y compris la nuit, à travers les reflets du soleil, des phares et du brouillard». Flir prétend qu'il peut voir quatre fois plus loin que les phares typiques dans l'obscurité.

Pendant ce temps, au CES, Prophesee de Paris a montré une vidéo créée par un constructeur automobile anonyme en Allemagne. Ils comparent un système AEB utilisant une caméra conventionnelle avec une caméra événementielle. La vidéo a montré que la caméra Prophesee marquait constamment plus de points lorsqu'un piéton était détecté.

Il existe trois façons de surmonter l'obstacle avec l'amélioration AEB-P.

Les mêmes données (seulement plus), les mêmes calculs (seulement plus)
De meilleures données avec les mêmes calculs
De meilleures données, de meilleurs calculs

La troisième approche - c'est une combinaison de nouveaux capteurs avec de nouvelles méthodes de calcul. «Je pense que ce sont des calculs neuromorphiques prometteurs. Certaines entreprises innovent déjà à la fois dans les capteurs et dans l'informatique ... Je veux dire Outsight , qui met sur le marché l'algorithme hyperspectral lidar + perception. »

Imageurs thermiques

Parmi les solutions actuellement disponibles, les caméras thermiques sont prometteuses. Par rapport aux caméras RVB conventionnelles, un expert de VSI Labs a déclaré: "L'énergie thermique détecte et classe beaucoup mieux les piétons, car la classification est basée sur les caractéristiques thermiques de l'objet, et non sur la lumière visible."

Mais la question la plus fréquemment posée sur les caméras thermiques est le coût. Si les constructeurs automobiles ajoutent une caméra à imagerie thermique à une voiture avec ADAS pour fournir un AEB-P efficace, combien cela coûtera-t-il? Chris Posh a déclaré à l'EE Times: "Ils coûteront des centaines de dollars, pas des milliers, comme c'est le cas avec les lidars."

Bien que les caméras thermiques Flir aient déjà été développées sur certains modèles BMW, Audi et autres, elles ne sont ni conçues ni configurées pour l'AEB-P. Au lieu de cela, ils peuvent repérer des animaux sur la route la nuit. Pour les applications, AEB-P Flir a développé une nouvelle caméra d'imagerie thermique VGA, dont la résolution est quatre fois supérieure à celle des caméras automobiles d'imagerie thermique modernes.

L'automne dernier, Veoneer (un fournisseur suédois de technologies automobiles) a choisi Flir pour son contrat de fabrication de voitures autonomes de quatrième niveau avec un constructeur automobile mondial de premier plan (pour 2021).

Comment le vérifier

VSI Labs, avec qui Flir a passé un contrat, travaille sur une vérification de concept pour démontrer les avantages des caméras thermiques pour le freinage d'urgence automatique. Les laboratoires VSI ont effectué les premiers tests en décembre 2019 à l'American Mobility Center près de Détroit.

Le modèle VSI Labs pour ce test AEB-P utilisait, selon Magni, un radar Delphi ESR combiné avec une caméra Flir. «Nous avons désactivé le canal RVB dans ce test. Nous avons dû combiner les données d'autres capteurs provenant du bus CAN, tels que l'inertie, la vitesse des roues, l'angle de braquage, la position de la pédale, etc. Cela était nécessaire pour programmer la fonctionnalité AEB. »

En plus de déclarer qu'en tant que capteur passif, rien ne détecte mieux les piétons qu'une caméra à imagerie thermique, Phil Magni a mentionné le rôle de l'intelligence artificielle dans la performance des imageurs thermiques.

Il a déclaré: "Chez VSI, nous avons prouvé que l'utilisation de l'intelligence artificielle pour capturer des images thermiques peut surpasser une caméra RVB traditionnelle." Les laboratoires VSI ont formé leur réseau neuronal à l'aide du jeu de données Flir ADK (kit de développement automobile). "Il a noté que" le jeu de données contient environ 40 000 images thermiques annotées. "" VSI a également développé des algorithmes AEB et a ensuite effectué de nombreux tests dans l'ACM. (Active Control Mount) ", a-t-il expliqué.

Phil Magni a conclu qu'en général, la caméra à imagerie thermique reconnaissait et classifiait mieux les piétons dans des conditions de faible luminosité et encombrées." L'imageur thermique a également détecté des piétons partiellement fermés ", a-t-il ajouté.

En outre, il a déclaré: "Ce que nous aimons chez Flir, c'est son kit de développement automobile, car il donne au développeur la possibilité de créer ses propres algorithmes de détection."

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