Dans le cadre d’un partenariat technologique avec le chinois RoboSense, fournisseur de solutions intelligentes de détection lidar, notamment pour les véhicules autonomes, la firme allemande dSPACE, spécialiste des solutions logicielles et matérielles pour le développement et le test de systèmes embarqués dans l’automobile, a intégré des modèles lidar de RoboSense dans sa solution de simulation de capteurs Aurelion. Objectif : accélérer le développement, les tests et la validation des fonctions lidar dans les applications d’aide à la conduite (ADAS) et pour les véhicules autonomes.
Pour rappel, la solution Aurelion de dSPACE, qui peut être exploitée soit dans le cloud soit localement sur le site de l’utilisateur, génère des images photoréalistes pour la simulation de caméra en temps réel. Des données brutes réalistes sont également calculées pour le radar et le lidar à l'aide de l’approche dite “tracé de rayons”. Cet environnement est utilisable dans toutes les phases du processus de développement, par exemple pour les tests de type SIL (Software-In-the-Loop) et HIL (Hardware-In-the-Loop) ou encore dans un processus de validation dans le cloud.
Pour rappel également, le lidar M-Series de RoboSense est, selon la société, le premier lidar intelligent à semi-conducteurs de qualité automobile à être produit en série. Ce lidar sans aucune pièce mécanique mobile s’appuie sur des circuits Mems pour la détection et génère des nuages de points de couleur en fusionnant les données brutes acquises au niveau matériel (image 2D) et celles fournies par un algorithme de détection et d’apprentissage profond (deep learning) développé spécifiquement pour répondre au contraintes de la conduite autonome.
Cette technologie permet d'obtenir, selon RoboSense, des informations sur les objets détectés afin d’ajuster en temps réel la zone de détection sur la région dite “intéressante” (ROI, Region of Interest). Ainsi, ce lidar, dès qu'il perçoit une cible dans son champ de vision, initie un mécanisme de traitement qui “verrouille” instantanément la cible pour la traiter à part afin d’obtenir, selon RoboSense, des données environnementales claires et stables à l’instar du regard humain : distance précise où se situe l'objet, type dudit objet...
De fait, la technologie de balayage bidimensionnel mise en œuvre est capable de fournir des nuages de points de l’environnement physique perçu par un véhicule, autorisant ce dernier à améliorer ses capacités de perception et de réaction dans divers scénarios complexes et de mieux traiter les cas d'usage dans la perspective de la conduite autonome.
Désormais, avec l'intégration du lidar M-Series dans la plateforme Aurelion, les développeurs de véhicules autonomes peuvent utiliser des modèles lidar de haute qualité de manière flexible afin de délivrer aux ingénieurs des données synthétiques pour la capacité de perception, les tests et la validation des systèmes et solutions de conduite autonome.
Selon dSPACE, cette approche réduit le coût d’entraînement pour les situations de conduite rares et accélère le développement, les tests et la validation de ces solutions.
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