RADAR technology: Shaping the future of autonomous vehicles

• Les véhicules autonomes sont un type de voitures intelligentes permettant aux ordinateurs de conduire le véhicule automatiquement et en toute sécurité sans intervention humaine.
• Les véhicules autonomes reposent sur de nombreux capteurs pour la navigation. Dans la plupart des véhicules autonomes, la combinaison de caméras, de LiDAR et de RADAR constitue l'ensemble principal de capteurs qui fournissent les fonctionnalités d'imagerie, de détection, de télémétrie, de suivi et de détection de l'emplacement de conduite pour une conduite sans accroc.
• Il existe deux types de RADAR utilisés dans les véhicules autonomes: le RADAR à impulsion et le RADAR FMCW.

Les constructeurs automobiles se concentrent sur de nombreux capteurs pour la navigation. Les caméras, le LiDAR et le RADAR fonctionnent ensemble pour former l'ensemble principal de capteurs qui fournissent les fonctionnalités d'imagerie, de détection, de télémétrie, de suivi et de détection de l'emplacement de conduite pour une conduite sans accroc. Voir aussi: RADAR technology: Shaping the future of autonomous vehicles.

La technologie RADAR joue un rôle crucial dans les véhicules autonomes en offrant une perception fiable et précise de l'environnement, une détection à longue portée, une redondance, un régulateur de vitesse adaptatif et des capacités d'évitement de collision. Voir aussi: La FCC soutient les constructeurs de fibre avec des limites de permis.

L'industrie florissante des véhicules autonomes

Les véhicules autonomes, également connus sous le nom de voitures autonomes, voitures sans conducteur, voitures pilotées par ordinateur, robots mobiles sur roues ou robotaxi, sont un type de voiture intelligente qui s'appuie sur l'intelligence artificielle, le calcul visuel, le RADAR, des dispositifs de surveillance et des systèmes de positionnement global pour permettre aux ordinateurs de conduire le véhicule automatiquement et en toute sécurité sans aucune action humaine active. Voir aussi: Ofcom révèle les lacunes de couverture mobile sur les trains britanniques.

Les véhicules autonomes sont un type de voiture intelligente qui permet la conduite sans conducteur grâce à un système informatique, remplaçant partiellement ou entièrement le conducteur humain pour naviguer d'un point A à un point B tout en évitant les dangers routiers et en répondant aux conditions de circulation. Les véhicules autonomes auront un impact considérable sur les transports, l'urbanisme et la protection de l'environnement. Voir aussi: Robert Neuwirth.

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Les systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) font l'objet d'expérimentations depuis au moins les années 1920. Le premier système ADAS était le régulateur de vitesse, inventé par Ralph Teetor en 1948. Le premier véhicule semi-autonome a été développé en 1977 par le Laboratoire de génie mécanique de Tsukuba, au Japon. Les voitures autonomes de Google ont obtenu la première licence américaine pour véhicule autonome en mai 2012.

Le marché des véhicules autonomes évolue rapidement, stimulé par les progrès technologiques, les évolutions réglementaires, les partenariats industriels et les efforts pour renforcer la confiance et l'acceptation des consommateurs. L'innovation continue, la collaboration et la clarté réglementaire façonneront la croissance et l'adoption futures de la technologie de conduite autonome. Voir aussi: L'UE réécrit les règles de souveraineté de l'infrastructure IA.

À l'heure actuelle, la part de marché des véhicules autonomes est encore relativement faible par rapport aux véhicules traditionnels, mais plusieurs entreprises sont à l'avant-garde du développement des véhicules autonomes et façonnent l'avenir des transports. Le marché des véhicules autonomes est dynamique, avec de nouveaux acteurs et innovations qui façonnent continuellement son paysage. Voir aussi: L'UE évince les opérateurs satellites américains du spectre.

Waymo est largement considéré comme un leader de la technologie des véhicules autonomes. Ancien projet de Google, Waymo se concentre sur le développement de systèmes de conduite entièrement autonomes en utilisant une combinaison de capteurs, d'algorithmes d'IA et de tests approfondis en conditions réelles. Ils ont lancé des services commerciaux de covoiturage autonome et travaillent à l'extension de leurs capacités de véhicules autonomes sur diverses plates-formes de véhicules. Voir aussi: La FCC impose des licences pour les points d'atterrissage des câbles sous-marins aux États-Unis.

Tesla investit également massivement dans la technologie de conduite autonome. Leur système Autopilot offre des fonctionnalités avancées d'aide à la conduite et évolue continuellement vers des capacités de conduite entièrement autonome. Tesla collecte de nombreuses données provenant de sa flotte de véhicules pour améliorer les algorithmes d'IA et renforcer la sécurité et l'autonomie.

Cruise, racheté par General Motors (GM), est un acteur majeur de l'industrie des véhicules autonomes. Ils se concentrent sur le développement de véhicules entièrement autonomes pour les services de covoiturage et de livraison. Cruise a reçu des investissements et des partenariats importants, se positionnant comme un concurrent clé sur le marché des véhicules autonomes.

Bien qu'il ne s'agisse pas d'une entreprise automobile traditionnelle, NVIDIA est un acteur clé dans la fourniture de solutions matérielles et logicielles d'IA pour les véhicules autonomes. Leurs plateformes, comme NVIDIA DRIVE, alimentent les systèmes de conduite autonome de divers fabricants et développeurs. La technologie de NVIDIA est essentielle pour améliorer la perception, la prise de décision et les capacités de calcul dans les véhicules autonomes.

Utilisation de la technologie RADAR dans les véhicules autonomes

L'industrie a été témoin du passage des véhicules conduits par l'homme aux véhicules autonomes ou autopilotés. Les constructeurs automobiles se concentrent sur la recherche et le développement des technologies de capteurs, car les véhicules autonomes reposent sur de nombreux capteurs pour la navigation.

Grâce aux capteurs, les véhicules autonomes n'ont pas besoin d'interaction humaine pendant la conduite. Une large gamme de capteurs est utilisée dans les véhicules autonomes pour construire une vision fiable. Les capteurs aident le véhicule autonome à détecter les obstacles ou les blocages dans l'environnement de conduite et à se déplacer sans provoquer d'accidents.

Différents capteurs fonctionnent ensemble pour former un système de détection précis dans les véhicules autonomes. Dans la plupart des véhicules autonomes, la combinaison de caméras, de LiDAR (détection et télémétrie par la lumière) et de RADAR (détection et télémétrie par ondes radio) constitue l'ensemble principal de capteurs qui fournissent les fonctionnalités d'imagerie, de détection, de télémétrie, de suivi et de détection de l'emplacement de conduite pour une conduite sans accroc.

Ces fonctionnalités de capteurs se chevauchent, ce qui aide à détecter la forme tridimensionnelle, la distance et la vitesse des objets proches.

Le principe de fonctionnement du LiDAR et du RADAR est le même. Le LiDAR utilise des faisceaux laser (ondes lumineuses) pour déterminer la distance entre deux objets. Au lieu des ondes lumineuses utilisées dans le LiDAR, le RADAR repose sur des ondes radio. Le temps mis par les ondes radio pour revenir des obstacles au dispositif est utilisé pour calculer la distance, l'angle et la vitesse de l'obstacle dans l'environnement du véhicule autonome.

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Le RADAR dans les véhicules autonomes fonctionne aux fréquences de 24, 74, 77 et 79 GHz, correspondant respectivement aux radars à courte portée (SRR), aux radars à moyenne portée (MRR) et aux radars à longue portée (LRR). Ils ont chacun des fonctions légèrement différentes:

La technologie SRR permet la surveillance des angles morts, l'assistance au maintien de la voie et l'assistance au stationnement dans les véhicules autonomes.

Les capteurs MRR sont utilisés lorsque la détection d'obstacles se situe dans une plage de 100 à 150 mètres avec un angle de faisceau variant entre 30° et 160°. La technologie SRR permet la surveillance des angles morts, l'assistance au maintien de la voie et l'assistance au stationnement dans les véhicules autonomes.

Les capteurs MRR sont utilisés lorsque la détection d'obstacles se situe dans une plage de 100 à 150 mètres avec un angle de faisceau variant entre 30° et 160°. Le contrôle automatique de la distance et l'assistance au freinage sont pris en charge par les capteurs radar LRR.

La technologie RADAR dans les véhicules autonomes fonctionne avec des ondes millimétriques et offre une précision millimétrique. L'utilisation d'ondes millimétriques dans le RADAR des véhicules autonomes garantit une haute résolution dans la détection d'obstacles et une précision centimétrique dans la détermination de la position et du mouvement. Comparé aux autres technologies de capteurs dans les véhicules autonomes, le RADAR fonctionne de manière fiable dans des conditions de faible visibilité telles que le temps nuageux, la neige, la pluie et le brouillard.

Types de RADAR utilisés dans les véhicules autonomes

Il existe deux types de RADAR utilisés dans les véhicules autonomes: le RADAR à impulsion et le RADAR FMCW.

Dans le RADAR à impulsion, une impulsion est émise par l'appareil et la fréquence du signal reste constante tout au long de l'opération. Dans le RADAR FMCW, les impulsions sont émises en continu. Les impulsions sont modulées tout au long de l'opération et la fréquence varie sur la durée de transmission.

Le RADAR FMCW est dominant dans les véhicules autonomes en raison de sa haute résolution en portée et en perception de la profondeur. Les études de recherche approfondies menées par les constructeurs automobiles continueront à développer des variantes avancées des RADAR à impulsion et FMCW. Le logiciel Cadence offre des outils de simulation pour développer des systèmes RADAR de bout en bout non seulement pour les véhicules autonomes, mais aussi pour les applications aérospatiales, de défense et commerciales.