Vous voulez voir une démo en direct du LiDAR adaptatif ? Venez au Spectacle !
Indu Vijayan d’AEye révélera tout via une démonstration de véhicule autonome en direct compatible avec l’IA.
Quelle est l’importance de la détection dans la technologie des véhicules autonomes ? Indu Vijayan, directrice de la gestion des produits chez AEye, répondra à cette question lors de son discours d’ouverture à DesignCon. Vijayan examinera le marché actuel des véhicules autonomes, identifiera les moteurs de croissance et discutera des moyens par lesquels l’industrie peut résoudre les cas limites les plus difficiles empêchant des déploiements plus larges. Mieux encore, les participants découvriront une démonstration de conduite basée sur l’IA en temps réel montrant la détection intelligente en action !
Pour en savoir plus sur la technologie et les tendances derrière cette démo, Design News a invité Vijayan à partager ses réflexions sur des problèmes critiques. Ce qui suit est une partie de la discussion qui en résulte.
Design News : Parlez-nous un peu plus de la démo en direct d’AEye qui aura lieu pendant votre keynote.
Indu Vijayan : Je discuterai de la détection et de la présentation basées sur l’IA via une démonstration de conduite interactive en temps réel menée en direct à partir de la scène principale. La démo aidera à illustrer comment cette technologie aide les véhicules à voir plus intelligemment, à réagir plus rapidement et à accélérer l’adoption de fonctionnalités autonomes.
Design News : Pourquoi la détection est-elle si cruciale dans les véhicules autonomes ?
Indu Vijayan : Pour qu’une voiture puisse voir comme un humain le fait, elle a besoin d’une suite de capteurs qui équipe le véhicule pour détecter des objets et comprendre son environnement sur n’importe quelle route, dans toutes les conditions d’éclairage et de météo, et à n’importe quelle vitesse. Les capteurs doivent reproduire et, idéalement, améliorer la vision humaine, permettant aux véhicules de prendre des décisions simples, comme trouver un chemin de conduite clair et des choix complexes, comme naviguer sur des routes sans signalisation.
À mesure que les fonctionnalités de conduite automatisée ont augmenté, le nombre de capteurs dans un véhicule de tourisme a également augmenté. Cela a commencé dans les années 1990, lorsque le régulateur de vitesse adaptatif a été lancé, utilisant des radars, jusqu’au présent – lorsqu’il existe des capteurs complémentaires pour chaque angle autour d’une voiture. Le nombre de véhicules équipés de capteurs devrait atteindre environ 90 millions d’ici la fin de la décennie, la moitié d’entre eux étant utilisés pour des niveaux d’autonomie plus élevés – niveau SAE 2 et supérieur. Ces niveaux d’autonomie plus élevés obligeront les véhicules à utiliser une combinaison de capteurs, dont le LiDAR, qui peuvent identifier et localiser avec précision les obstacles et menaces potentiels, pour naviguer en toute sécurité sur les routes.
Design News : Sans trop en dire sur votre keynote, quels sont les cas les plus difficiles qui empêchent le déploiement plus large des véhicules autonomes.
Indu Vijayan : Nous appelons les cas les plus difficiles, les 5% qui sont les plus difficiles à résoudre en autonomie, les cas « edge » ou « corner ». Ceux-ci peuvent être liés à la météo, à l’automobile, aux objets, etc. Ce sont les types de scénarios qu’un système de capteurs doit résoudre pour être plus intelligent qu’un humain. Cela nécessitera une approche au niveau du système qui soit meilleure que la somme de ses parties et surpasse les performances de l’œil humain et de la caméra seule.
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