Développement et solutions de systèmes ADAS et de conduite autonome

Avec l'avancement rapide des technologies des semi-conducteurs et de l'intelligence artificielle (AI), les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) sont devenus un équipement standard dans de nombreux véhicules, et la conduite autonome émerge progressivement comme un point focal pour l'avenir du développement automobile. Ces technologies sophistiquées utilisent des caméras, des radars, des capteurs et des logiciels pour assister les conducteurs en détectant automatiquement les dangers et même en contrôlant le véhicule lorsque nécessaire, réduisant ainsi la survenue d'accidents. Cet article présentera le développement des ADAS et de la conduite autonome, ainsi que les produits et solutions connexes.

Les ADAS réduisent les accidents causés par des erreurs humaines

Les ADAS représentent un ensemble de technologies numériques qui exécutent diverses fonctions de vision par ordinateur pour aider les conducteurs dans des tâches fondamentales telles que le stationnement et la navigation, annonçant l'avenir de la conduite sécuritaire intelligente. Les ADAS peuvent inclure une gamme de sous-systèmes, allant du régulateur de vitesse adaptatif aux systèmes de stationnement automatisés. Ces systèmes visent à prévenir les accidents causés par des erreurs humaines, qui représentent plus de 90 % des collisions aujourd'hui.   Les technologies de sécurité ADAS les plus avancées peuvent automatiser et améliorer de nombreuses fonctions liées à la conduite pour améliorer la sécurité et garantir le bon fonctionnement de la conduite. Ces sous-systèmes peuvent être largement catégorisés en deux types : les systèmes ADAS passifs qui augmentent la vigilance du conducteur, tels que les systèmes d'avertissement de sortie de voie et de détection d'angle mort, et les systèmes ADAS actifs qui prennent des mesures, comme le freinage d'urgence automatique (AEB), le régulateur de vitesse adaptatif (ACC), l'assistance au maintien de voie (LKA) et le centrage de voie (LC).    Les ADAS assistent les conducteurs dans la perception des conditions de circulation, l'analyse et la compréhension du comportement de conduite, et l'utilisation de technologies prédictives combinées à l'informatique en nuage, l'informatique en périphérie, et la collecte et l'analyse de données de capteurs. Ces systèmes peuvent notifier les conducteurs à l'avance de tout problème potentiel du véhicule, avertissant les utilisateurs d'effectuer une maintenance et de garantir la sécurité.

Technologies de capteurs et de logiciels utilisées dans l'ADAS

Le système ADAS utilise divers capteurs pour améliorer la sécurité des véhicules et offrir un large éventail de fonctions de conduite autonome, y compris quatre types courants de capteurs. Tout d'abord, les capteurs de caméra sont largement utilisés en raison de leur faible coût, faisant des solutions basées sur les caméras la technologie de capteur la plus répandue dans les systèmes ADAS. Deuxièmement, les capteurs radar à ondes millimétriques, qui génèrent des ondes radio pour calculer la distance entre les objets et les ondes, sont généralement utilisés dans le cadre des systèmes d'évitement des collisions. Troisièmement, les capteurs LiDAR (Light Detection and Ranging) utilisent des lasers pour détecter les distances et peuvent également détecter les personnes et les anomalies géographiques. Quatrièmement, les capteurs ultrasoniques sont principalement utilisés pour l'assistance au stationnement et les systèmes de stationnement automatisé.   En plus des capteurs, les logiciels jouent un rôle crucial, y compris l'Interface Homme-Machine (HMI) pour améliorer la connexion entre le conducteur et le système d'automatisation du véhicule. De plus, la technologie AI est utilisée pour reconnaître divers véhicules et piétons sur la route et pour intervenir dans le contrôle du véhicule en situations d'urgence, jouant un rôle vital.   Les systèmes ADAS et la conduite autonome sont deux technologies distinctes. Le système ADAS est un ensemble de technologies visant à améliorer la sécurité de conduite globale, tandis que la conduite autonome fait référence à la capacité d'un véhicule à se conduire lui-même sans intervention humaine. Cependant, il est important de souligner que le système ADAS ne remplace pas le conducteur. L'utilisation principale de la technologie ADAS est d'améliorer la sécurité routière, et même si les véhicules sont équipés de fonctionnalités de commodité et de divertissement supplémentaires, le conducteur doit rester concentré sur la conduite du véhicule.

Capteurs intelligents ADAS clés et processeurs d'application

ADAS implique une gamme diversifiée de systèmes et de composants. Vous trouverez ci-dessous quelques produits importants pour votre référence.   Tout d'abord, le XENSIV™ BGT60ATR24C d'Infineon est un capteur radar automobile de 60 GHz, capable de fonctionner en fréquence modulée continue (FMCW) à ultra-large bande dans un petit boîtier. Le capteur prend en charge une bande passante de 4 GHz et 2 canaux TX / 4 RX, et peut être configuré et les données peuvent être acquises via une interface numérique, avec une machine d'état intégrée pour une opération indépendante. Il peut atteindre une acquisition de données indépendante avec des modes d'alimentation optimisés pour la consommation d'énergie la plus faible, et est qualifié AEC-Q100/101.   Ce nouveau capteur intelligent pour la reconnaissance gestuelle comprend plusieurs blocs, tels que le front-end radio fréquence (RF), la bande de base analogique (ABB), le convertisseur analogique-numérique (ADC), la boucle à verrouillage de phase (PLL), la mémoire (par exemple, FIFO), et l'interface périphérique série (SPI). Le BGT60ATR24C offre un haut niveau d'intégration dans un seul chipset.   La fonctionnalité centrale du BGT60ATR24C consiste à transmettre des signaux FMCW par le canal émetteur (TX) et à recevoir des signaux d'écho provenant d'objets cibles sur quatre canaux récepteurs (RX). Chaque voie de réception inclut un filtrage en bande de base, un amplificateur à gain de tension (VGA) et un ADC. La sortie numérisée est stockée dans le FIFO. Les données sont transférées vers un hôte externe, une unité de microcontrôleur (MCU), ou un processeur d'application (AP) pour exécuter le traitement de signal radar.   Le nouveau capteur intelligent d'Infineon a déjà été appliqué dans la détection radar en cabine utilisant le MulticoreWare avec Cadence Vision P6 DSP. La détection radar en cabine peut surveiller si les passagers sont assis et leur état de santé. Il excelle dans la surveillance des signes vitaux et le suivi de la fréquence cardiaque, y compris la détection de la présence d'enfants lorsque la voiture est verrouillée. De plus, le système fournit des alertes d'intrusion, renforçant la sécurité globale du véhicule.   De plus, NXP a introduit le processeur d'application i.MX 95, qui apporte des capacités de traitement AI efficaces et sécurisées aux automobiles. Le nouveau i.MX 95 de NXP est conçu pour gérer des fonctions de criticité mixte dans des applications de périphérie intelligente (y compris automobile) grâce à des domaines de calcul hétérogènes flexibles qui répondent aux normes de sécurité ASIL-B et SIL2. Ce processeur offre des capacités de traitement AI sécurisées et efficaces pour les cockpits électroniques (eCockpit) et les domaines de connectivité.   Les processeurs d'application de la série i.MX 95 de NXP combinent un calcul multicœur haute performance, des graphismes 3D immersifs et une unité de traitement neuronal (NPU) NXP eIQ® Neutron intégrée, permettant l'apprentissage machine et des applications de périphérie avancées. Ses domaines d'application incluent l'automobile, l'industrie, et l'IoT.   Pour les applications d'évitement de collision, les OEM et les fournisseurs de premier rang peuvent désormais accéder plus facilement à une technologie de capteur radar d'imagerie abordable et fiable. NXP a introduit un chipset dédié, comprenant le processeur radar d'imagerie automobile 16nm FinFETS32R41 et l'émetteur-récepteur TEF82xx RFCMOS, utilisant une configuration à double cascade.   Le chipset radar de NXP, avec des capteurs radar d'imagerie 4D, offre une rentabilité et des performances élevées, avec 48 canaux, prenant en charge une résolution d'azimut d'un degré, une résolution d'élévation de deux degrés, une portée de détection maximale de 370 mètres pour les véhicules, et une portée de détection maximale de 130 mètres pour les pneus sans jantes.

La technologie de conduite autonome devient un développement clé pour les véhicules de nouvelle génération

La technologie de conduite autonome est indéniablement devenue un élément crucial dans le développement des véhicules de nouvelle génération. Des entreprises comme Tesla ont déjà introduit des systèmes avancés d'assistance à la conduite autonome. Parmi ceux-ci, l'ADAS basé sur des capteurs LiDAR est l'une des technologies les plus innovantes et efficaces pour les véhicules autonomes. Combinés avec des systèmes basés sur la vision et le radar, les systèmes LiDAR offrent une détection et une reconnaissance d'objets très précises dans l'ADAS. L'intégration des systèmes radar, LiDAR et basés sur la vision crée effectivement une expérience de conduite autonome plus sûre.    Les capteurs LiDAR émettent des faisceaux laser invisibles pour scanner et détecter des objets proches ou lointains du capteur, créant une carte 3D des objets et des environs sur un écran. Dans les applications automobiles, la plupart des capteurs LiDAR sont montés sur le toit du véhicule. Ces capteurs tournent continuellement et génèrent des milliers de pulsations laser par seconde. Les faisceaux laser à haute vitesse du LiDAR sont continuellement émis autour du périmètre de 360 degrés du véhicule et sont réfléchis par les objets sur la route. En utilisant des algorithmes sophistiqués d'apprentissage machine, les données reçues de cette activité sont converties en graphiques 3D en temps réel, généralement affichés comme des images ou cartes 3D des objets environnants.   eInfochips, une filiale d'Arrow Electronics, sert de fournisseur de services et solutions en ingénierie automobile, aidant les entreprises automobiles à concevoir et développer des systèmes ADAS utilisant des capteurs basés sur la vision, le radar et le LiDAR. Lors de l'exposition Embedded World 2024 (#ew24), eInfochips a présenté un robot mobile autonome (AMR) capable de naviguer entre des points tout en évitant les obstacles dynamiques. Il est doté de technologies avancées, y compris des capteurs Time of Flight (ToF), des capteurs d'imagerie, une unité de mesure inertielle (IMU), et est alimenté par un processeur principal NVIDIA. Le contrôle du moteur et la gestion de l'énergie, y compris les batteries, sont gérés par des composants ADI, démontrant des capacités de conception complexes.   Les modules caméra sont également des composants indispensables dans les applications de conduite autonome. La série de caméras DesignCore® de D3 Engineering est bien adaptée pour les applications de vision embarquées nécessitant la plus grande sécurité et précision. Ces caméras permettent un prototypage rapide et une conception personnalisée pour les systèmes de production des clients. Le portefeuille de caméras haute performance de D3 comprend les nouvelles séries DesignCore® Discovery, Velocity et Chroma, chacune conçue pour maximiser la qualité d'image. Ces caméras améliorent le signal optique grâce à une résolution plus élevée et des ouvertures plus larges et sont optimisées pour les applications d'IA prêtes à l'emploi.   L'AR0234CS de onsemi est également très adapté pour les applications de conduite autonome. C'est un capteur d'image numérique CMOS de 1/2,6 pouces de 2,3 MP avec un obturateur global et un réseau de pixels actifs de 1920 (H) x 1200 (V). Ce capteur utilise une conception innovante de pixels à obturateur global pour capturer des scènes en mouvement de manière précise et rapide à 120 images par seconde à pleine résolution. Il produit des images claires et à faible bruit tant dans des scènes à faible luminosité que dans des scènes lumineuses. L'AR0234CS offre une efficacité d'obturateur global leader dans l'industrie, produisant des images numériques extrêmement claires et nettes, le rendant idéal pour la capture vidéo continue comme les captures d'images uniques, parfait pour les applications de conduite autonome.   Bien que la technologie de conduite autonome ait encore besoin de plus de temps pour prouver pleinement ses capacités, l'amélioration continue de la puissance de calcul en périphérie indique que la maturation de la technologie de conduite autonome n'est pas loin. En attendant, l'AMR continuera d'aider le marché à préparer des algorithmes d'IA plus robustes avant qu'ils ne soient appliqués aux voitures particulières sur la route.   Alors que l'expédition de robots mobiles augmente pour répondre à la demande croissante des industries à la recherche d'efficacité opérationnelle, NVIDIA lance une nouvelle plateforme pour soutenir la prochaine génération d'applications AMR. Isaac AMR de NVIDIA apporte une autonomie avancée aux robots mobiles, offrant des capacités avancées de cartographie, d'autonomie et de simulation. C'est une plateforme pour simuler, valider, déployer, optimiser et gérer les AMR. Elle inclut des services logiciels allant de la périphérie au cloud, des calculs, et un ensemble de capteurs de référence et de matériel robotique pour accélérer le développement et le déploiement des AMR, réduisant ainsi les coûts et raccourcissant le temps de mise sur le marché.

Conclusion

L'avancement continu de la technologie ADAS et de la conduite autonome nous conduit vers une nouvelle ère de transport. À mesure que ces technologies mûrissent, ADAS fournit une expérience de conduite plus sûre et plus pratique tout en posant les bases de la conduite entièrement autonome. Bien que l'autonomie totale fasse face à de nombreux défis, notamment la complexité technique, les questions juridiques et éthiques, il est indéniable que l'innovation et le progrès dans ce domaine avancent rapidement. En raison des limitations d'espace, les solutions discutées dans cet article ne représentent qu'une petite partie des applications pertinentes. Pour plus d'informations sur les méthodes de conception de systèmes ADAS et les sujets relatifs aux composants, veuillez contacter Arrow Electronics directement.