Les avantages et les inconvénients du lidar et des caméras dans les voitures autonomes

Les véhicules autonomes sont sur le point de révolutionner la manière dont le commerce physique évolue autour de nous. Déjà, des robots de livraison autonomes opèrent dans des zones urbaines peuplées, naviguant sur les trottoirs et livrant des colis à destination.   De grands camions semi-remorques sans conducteurs seront probablement présents sur les routes d'ici la prochaine décennie. Cependant, à mesure que ces véhicules augmentent en taille, en poids et en valeur, les systèmes de précision, de sécurité et de guidage qui les pilotent deviendront de plus en plus critiques et complexes.   Plusieurs méthodes sont actuellement utilisées pour les systèmes de guidage des véhicules autonomes ; le Lidar et les caméras sont les technologies les plus couramment exploitées dans ce domaine. Ici, nous comparerons la technologie Lidar à celle des caméras dans les applications de conduite autonome et présenterons leurs utilisations révolutionnaires.

Lidar signifie "Light Detecting and Ranging" et est fonctionnellement similaire à la technologie radar. Le radar, qui repose sur l'émission, la réflexion et la réception d'une onde radio, utilise des fréquences électromagnétiques allant de 30 cm à 3 mm.   Ces émissions sont réfléchies par un milieu puis reçues près du point d'émission. Le temps que met cette lumière à voyager indique la distance de l'objet réfléchissant.   Fondamentalement, la seule différence entre le radar et le Lidar est la fréquence d'émission des ondes électromagnétiques utilisées dans le système. Cependant, cette différence de fréquence affecte les capacités de chaque gamme de longueurs d'onde. Par exemple, le radar ne peut détecter que des objets plus grands qu'une boule de bowling (24 cm), mais il peut détecter des objets jusqu'à 10 000 m de distance.   En revanche, le Lidar peut détecter des objets 10 000 fois plus petits qu'une boule de bowling, mais il ne peut détecter des objets qu'à une distance de 200 m.   Les systèmes Lidar dans les véhicules autonomes sont responsables de la détection des objets à la fois grands et petits, et souvent, les objets situés à plus de 200 mètres de distance ne sont pas aussi immédiatement importants. Cela fait du Lidar le choix naturel de fréquence électromagnétique pour les applications de conduite autonome.

Les caméras utilisées dans les voitures autonomes sont des capteurs d'image spécialisés qui détectent le spectre de la lumière visible réfléchi par les objets. Étant donné que le soleil émet des quantités extraordinaires de lumière UV et visible, les capteurs d'image peuvent détecter de nombreuses fréquences de lumière visible. Cela est similaire à la manière dont les yeux humains voient la lumière (c'est-à-dire que la lumière est émise par le soleil, réfléchie sur des objets à diverses fréquences — ce que nous appelons des couleurs — et reçue par le capteur d'image).   Le spectre de la lumière visible s'étend de 380 à 740 nm, ce qui le rend idéal pour détecter des objets plus grands qu'un cheveu coupé en 23 morceaux. La plupart des caméras et capteurs d'image ne peuvent pas voir des objets aussi petits sans lentilles spéciales, mais la nécessité de voir des objets plus petits qu'un humain est rare.   Pour les caméras dans les applications de conduite autonome, une reconnaissance d'image précise peut être réalisée avec une résolution de capteur d'image aussi basse que 1,2 mégapixels. Mais, à titre de référence, l'œil humain est considéré comme équivalent à une caméra de 576 mégapixels.

Le sujet de la comparaison entre le Lidar et les caméras dans les véhicules autonomes fait l'objet de nombreux débats. L'ironie de ces arguments réside dans le fait que ces technologies reposent sur le même principe d'émission, de réflexion et de réception électromagnétique des capteurs qui les composent.   Cependant, la différence fondamentale entre la technologie Lidar et celle des caméras est que le Lidar émet la lumière qu'il détecte, alors que les caméras, elles, n'émettent pas de lumière. Cela confère au Lidar la capacité de calculer des distances incroyablement précises vers de nombreux objets détectés simultanément.   Par conséquent, l'argument pourrait évoluer de la question : "Quelle technologie est la meilleure ?" à celle de : "Quelle technologie est la plus avancée ?" Les capteurs d'image CMOS modernes ont été inventés par le JPL de la NASA en 1993 et sont rapidement devenus la technologie de référence pour les caméras modernes. L'ingénieur David Hall a créé le Lidar en 2005.   Étant donné que les caméras modernes ont été largement développées et testées, leur technologie est-elle supérieure ? La réponse courte est que personne ne le sait encore avec certitude. Les deux méthodes technologiques ont été largement utilisées par diverses entreprises, allant de startups de véhicules autonomes dans des garages aux plus grands constructeurs automobiles mondiaux. Pourtant, aucune n'a encore réussi à atteindre des capacités de conduite entièrement autonome.

La technologie Lidar et celle des caméras sont toutes deux incroyablement puissantes et présentent des avantages distincts. Le Lidar peut cartographier des paysages urbains entiers avec une précision au sous-millimètre, tandis que les capteurs d'image et la technologie des caméras sont plus avancés et largement produits. Tesla, qui s'appuie sur les caméras, affirme que ses véhicules seront capables de conduire entièrement de façon autonome d'ici 2023.   Lorsqu'on lui a demandé quelle technologie il préfère, Elon Musk a déclaré, "Les humains conduisent avec leurs yeux et des réseaux neuronaux biologiques, donc cela a du sens que les caméras et les réseaux neuronaux au silicium soient la seule façon d'atteindre une solution généralisée à la conduite autonome." Peut-être que le fondateur de Tesla a raison, ou peut-être que l'avenir du Lidar verra une adoption plus rapide. La première technologie capable de soutenir pleinement la conduite autonome et ensuite d'être largement développée à grande échelle remportera la course à l'autonomie.