La conduite autonome et les systèmes avancés d'aide à la conduite reposent en grande partie sur la détection précise de l'environnement du véhicule pour naviguer en toute sécurité. Une détection qui s’appuie sur des capteurs et des algorithmes avancés qui améliorent la perception d’une voiture en vue d’atteindre des niveaux de sécurité très élevés. Dans ce contexte, l'allemand Teraki, basé à Berlin et éditeur d’outils de traitement de données capteur, publie un logiciel de détection radar qui identifie avec précision les objets statiques et en mouvement avec une précision accrue et des besoins en puissance de calcul limités en l’installant sur des microcontrôleurs Aurix TC4x d'Infineon, conformes au niveau de sûreté de fonctionnement Asil-D.

« Les performances du système radar automobile ont considérablement augmenté au cours de ces dernières années, constate Marco Cassol, directeur du marketing produit pour Infineon Automotive Microcontrollers. A ce niveau, le traitement des données par des algorithmes d’intelligence artificielle est l'une des innovations qui aide à augmenter les performances, comme ceux mis au point par Teraki qui sont désormais implantés au sein de l’unité de traitement parallèle des Aurix TC4x. »

La solution mise en avant par Teraki détecte et classe les objets statiques et en mouvement avec des signaux radar, en utilisant un minimum de données. Il s’agit ici d’informations essentielles fournies au système central ADAS (Advanced Driver-Assistance System) du véhicule pour affiner la connaissance de la situation et la prise de décision, tout en réduisant les temps d'inférence et donc la puissance de traitement requise pour les calculateurs embarqués.

Pour rappel, au niveau des radars, les interférences électromagnétiques peuvent réduire considérablement les performances de détection de ce type de capteur, entraînant des détections invalides dans des situations multicibles difficiles. D’où les bénéfices apportés par des traitements intenses en aval pour délivrer des données “réellement” utiles et obtenir la précision requise pour des classifications radar fiables. Avec à la clé, pour la solution de Teraki, plus de points de données par image et une résolution angulaire inférieure à 1 degré, pour des objets statiques, et une meilleure détection et classification pour des objets mobiles.

L'approche à base d'apprentissage automatique de Teraki vise ici à résoudre cette problématique en travaillant sur des données brutes et en réduisant le bruit, pour disséquer les informations issues du radar, et identifier les cibles dans un environnement bruyant. Conséquence, la détection prônée par la société fournit plus de points par objet, ce qui entraîne moins de “faux positifs” et donc une sécurité accrue.

Une amélioration, selon Teraki, par rapport à d'autres techniques de traitement radar traditionnelles telles que le CFAR (Constant False Alarm Rate, ou taux constant de fausses alertes) qui fait référence à une forme classique d'algorithme adaptatif utilisée dans les radars pour isoler le signal retour d'une cible en présence d’un bruit de fond important (brouillage, interférences…).

Concrètement, porté sur le processeur Aurix TC4x d'Infineon, l'algorithme de Teraki réduit les signaux radar après le passage sur les données d’une première transformation rapide de Fourier (FFT) pour, selon la société, un taux d'erreur jusqu'à 25 fois moins élevé sur des objets manquants avec le même ratio mémoire RAM sur fréquence d’image (fps, frame per second). Par rapport aux méthodes CFAR, la classification, toujours selon Teraki, est jusqu'à 20% plus précise et les détections valides augmentent jusqu'à 15%.

L'approche choisie s'appuie en outre sur la manipulation de données binaires de 4 ou 5 bits en lieu place de données sur 8 ou 32 bits dans les algorithmes classiques. Ce qui conduirait selon Teraki à un besoin de deux fois moins de mémoire nécessaire (à quantité de calcul égale) dans le calculateur  embarqué. 

La technologie de Teraki, qui emploie actuellement 50 personnes et travaille avec les fournisseurs de puces Infineon et Synopsys, sera utilisée dans des voitures produites en série à partir de 2024.