Les voitures autonomes suscitent depuis longtemps un intérêt. Bien qu'il n'existe pas encore de voitures entièrement autonomes, nous avons des voitures dotées de systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) capables de direction automatique, de changement de voie, de stationnement automatique et de régulateur de vitesse adaptatif.
Les voitures autonomes s'appuient fortement sur les systèmes de vision industrielle pour reconnaître l'environnement et prendre des décisions basées sur les informations obtenues. Cette technologie peut inclure une variété de matériels et de logiciels permettant aux voitures d'analyser des images et des vidéos et de les utiliser pour la navigation, la prévention des accidents et l'amélioration globale de l'expérience de conduite.
Une voiture autonome utilise plusieurs capteurs pour son système d’aide à la conduite, la vision industrielle étant la principale méthode de détection, d’identification et de calcul de la distance entre les objets et l’environnement général. Sans vision industrielle, il est très peu probable qu’il y ait des voitures autonomes avec régulateur de vitesse et conduite semi-automatique.
Dans cet article, nous explorerons les bases de la technologie de vision industrielle et son importance dans les voitures autonomes. Nous examinerons en profondeur le fonctionnement de cette technologie et la manière dont elle contribue à atteindre les objectifs de la conduite automatisée. Nous discuterons également des défis auxquels est confrontée la technologie de vision industrielle et des innovations futures attendues dans ce domaine. Vérifier Tout ce que vous devez savoir sur les voitures autonomes et leur fonctionnement.
Qu’est-ce que la vision industrielle ?
La vision industrielle est une technologie qui permet aux machines de voir et de reconnaître des objets dans leur environnement. C'est un sous-ensemble de vision par ordinateur Qui se concentre sur les applications industrielles de la détection d’objets orientée vision dans les machines autonomes telles que les robots et les véhicules.
La vision industrielle d'aujourd'hui utilise des algorithmes d'IA d'apprentissage profond tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour créer des modèles robustes et bien généralisés capables d'identifier avec précision des objets dans diverses conditions. Il permet de mettre en œuvre la vision industrielle dans diverses tâches nécessitant une plus grande fiabilité dans les domaines de l'industrie manufacturière, de l'agriculture, de la robotique et de l'automobile.
Comment fonctionne la vision industrielle dans les voitures autonomes ?
La vision industrielle dans les voitures autonomes peut généralement être divisée en trois parties : le système de caméra, le traitement (edge computing) et l'intelligence artificielle. Cette suite technologique permet aux voitures autonomes de voir, de réfléchir et d’identifier différents signaux et obstacles pendant la conduite. Discutons de chaque partie en profondeur pour comprendre comment ces technologies se connectent entre elles pour former une vision industrielle d'une voiture autonome.
Système de caméra
La vision industrielle s'appuie sur des systèmes de caméras pour collecter des informations visuelles sur l'environnement. Les voitures autonomes utilisent plusieurs caméras installées autour de la voiture pour collecter autant d'informations visuelles que possible.
Deux capteurs principaux sont utilisés dans les caméras de vision industrielle : les dispositifs à semi-conducteur à oxyde métallique complémentaire (CMOS) et les dispositifs à couplage de charge (CCD). Pour les voitures autonomes, la technologie CMOS est souvent préférée en raison de sa vitesse de lecture rapide, de son électronique puissante et de ses capacités de traitement parallèle, ce qui en fait le capteur le plus rapide. Des solutions telles que différents modes d'éclairage, la vision nocturne numérique et les filtres peuvent aider le capteur CMOS dans des conditions d'éclairage moins qu'idéales.
Pour les voitures autonomes, les caméras sont installées à certaines distances les unes des autres pour produire une vue stéréoscopique. La vision stéréoscopique est la capacité de combiner deux ou plusieurs entrées visuelles, créant une impression de profondeur ou de tridimensionnalité dans les objets et l'environnement. Cela permet aux voitures de trianguler et de calculer la distance approximative entre l'objet et la voiture.
Puisque les humains ont deux yeux, nous bénéficions également de la vision stéréo. Vous pouvez expérimenter cette vision par vous-même ; Fermez un œil et prenez un petit objet sur votre bureau. Placez votre main sur le côté de l'objet et assurez-vous que la pointe de l'objet est à au moins deux pouces. Essayez de faire une pause de quelques secondes et remarquez à quel point vous avez confiance en votre approximation. Maintenant, essayez d’ouvrir les deux yeux et voyez à quel point votre sens de la profondeur s’est amélioré. Vérifier Comment fonctionne une caméra panoramique à 360° dans une voiture ?
Informatique de pointe
L’Edge Computing est le processus consistant à rassembler les capacités de stockage d’informations et de calcul de l’appareil qui produit ces données et des utilisateurs qui interagissent avec eux. Traditionnellement, les applications transféraient les données des appareils intelligents, tels que les capteurs et les smartphones, vers un centre de données central pour traitement. Cependant, la complexité et le volume sans précédent des données dépassaient les capacités du réseau. Les systèmes informatiques de pointe rapprochent la puissance de traitement des utilisateurs et des appareils, améliorant considérablement les performances des applications, réduisant les besoins en bande passante du réseau et fournissant des informations plus rapides et en temps réel.
Pendant que le système de caméra de la voiture autonome collecte des données, l'ordinateur embarqué (processeur Edge) traitera toutes les entrées en temps réel pour mettre instantanément à jour le système sur l'état de l'environnement. Bien que les tâches typiques de vision industrielle puissent permettre d'économiser de l'argent en utilisant le cloud computing, il existe tout simplement trop de risques pour les voitures autonomes de se connecter au cloud, même si c'est parce que le processus de vision industrielle est externalisé.
L'utilisation d'un ordinateur haut de gamme pour traiter les données d'entrée élimine les problèmes de latence et garantit que les données sont reçues, traitées et transmises en temps réel. Les ordinateurs avancés pour voitures autonomes utilisent des ordinateurs spécialisés qui intègrent des processeurs graphiques IA tels que les cœurs Tensor Core et CUDA de NVIDIA. Vérifier Que sont les accélérateurs AMD Instinct AI ?
Algorithmes d'intelligence artificielle
Les algorithmes ont toujours joué un rôle important dans la vision industrielle. L’algorithme est ce qui permet à l’ordinateur de reconnaître tous les motifs, formes et couleurs fournis par le système de caméra. L'utilisation de l'intelligence artificielle au lieu des algorithmes de vision industrielle traditionnels améliore considérablement la capacité d'une voiture autonome à identifier de manière fiable les objets, les panneaux de signalisation, les marquages routiers et les feux de circulation. De nombreux algorithmes d’intelligence artificielle sont utilisés pour entraîner des voitures autonomes. Les plus populaires incluent :
- YOLO (You Only Look Once) : un algorithme de détection d'objets en temps réel qui identifie et suit les objets dans le champ de vision de la voiture.
- SIFT (Scale-Icar'sant Feature Conversion) : Utilisé pour extraire des caractéristiques, il aide la voiture à reconnaître des points de repère et des objets distinctifs dans son environnement.
- Histogramme des dégradés dirigés (PORC) : Utilisé pour la reconnaissance d’objets, il se concentre sur l’extraction de motifs et de dégradés locaux à partir d’images.
- TextonBoost : Un algorithme qui permet d'identifier les objets en analysant les textures de l'environnement.
- AdaBoost : Utilisé pour classer les données, AdaBoost combine plusieurs classificateurs faibles pour prendre des décisions solides concernant les objets et les obstacles sur le chemin d'un véhicule.
L'importance de la vision industrielle dans les voitures autonomes
La vision industrielle est le principal moyen par lequel une voiture autonome détecte et comprend son environnement. Sans vision industrielle, les voitures autonomes seraient très probablement reléguées au premier niveau sur l’échelle d’autonomie des véhicules et pourraient ne jamais atteindre la pleine autonomie.
Grâce à la vision industrielle, les voitures autonomes sont désormais capables de classer des objets, de détecter des voies et des signaux, d'identifier des panneaux et de reconnaître la circulation.
Bien que de nombreuses voitures autonomes utilisent désormais divers capteurs, tels que LIDAR, RADAR et SONAR, elles s'appuient toutes fortement sur la vision industrielle pour voir l'environnement, identifier les objets et comprendre la signification des panneaux et des feux de circulation sur la route. Tous ces capteurs supplémentaires sont là uniquement pour améliorer la vision industrielle et améliorer la sécurité des personnes, des animaux et des biens.
Cependant, la vision industrielle peut fonctionner de manière autonome sans l’aide d’autres capteurs pour fournir des capacités de contrôle automatique. En fait, les dernières voitures autonomes de Tesla ont abandonné le système radar et s'appuient désormais uniquement sur la vision industrielle de leur système de pilote automatique.
Bien que cela ne remette pas en question l’utilité d’autres technologies de détection, cela montre l’importance et la puissance de la vision industrielle dans les voitures autonomes. Vérifier Les systèmes d'aide à la conduite les plus avancés dans les voitures.
Foire Aux Questions
T1. Qu’est-ce que la technologie de vision industrielle dans les voitures autonomes ?
La technologie de vision industrielle est un système qui s'appuie sur du matériel et des logiciels pour analyser et utiliser des images et des clips vidéo afin de permettre aux voitures autonomes de reconnaître leur environnement et de prendre les décisions nécessaires pendant la conduite.
Q2. Comment fonctionne la technologie de vision industrielle dans les voitures ?
La voiture est équipée de plusieurs caméras et capteurs qui capturent des images et des vidéos de son environnement. Ces données sont traitées à l'aide d'un logiciel avancé pour analyser les images et reconnaître différents objets et points de repère sur la route.
Q3. Quelle est l’importance de la technologie de vision industrielle dans la conduite autonome ?
La technologie de vision industrielle est fondamentale pour la conduite autonome, car elle lui permet de reconnaître les feux de circulation, les autres véhicules et les obstacles sur la route. Ces informations en direct constituent la base de la prise de décision automatisée, notamment la direction du véhicule et la prévention des accidents.
Q4. Quels sont les défis auxquels est confrontée la technologie de vision industrielle ?
Les défis auxquels est confrontée la technologie de vision industrielle incluent des facteurs tels que des conditions météorologiques défavorables telles que le brouillard et la pluie, la difficulté à reconnaître les objets dans l'obscurité totale, ainsi que la protection des données et la confidentialité.
Q5. Quelles sont les évolutions futures attendues dans ce domaine ?
La technologie de vision industrielle devrait évoluer continuellement, avec de meilleures applications de l’intelligence artificielle et des capacités améliorées de détection et de reconnaissance d’images. Il est également possible d’étendre l’utilisation de cette technologie à d’autres domaines en dehors de l’automobile. Vérifier Comment fonctionne le régulateur de vitesse dans les véhicules ?
L'avenir de la vision industrielle dans les voitures autonomes
La vision industrielle est le fondement des voitures autonomes. Grâce à la vision industrielle, les voitures peuvent voir et percevoir l’environnement tout comme le font les humains. Même si des défis subsistent, les avantages de la vision industrielle en termes de sécurité et de navigation ne peuvent être sous-estimés. Quant à l’avenir des véhicules autonomes, toute avancée supplémentaire en matière d’intelligence artificielle, d’informatique de pointe et/ou de technologie de caméra rendra les voitures autonomes plus efficaces, ce qui les fera probablement passer à un niveau d’automatisation plus élevé. Vous pouvez maintenant visualiser Hacks de chargeur de voiture électrique : devriez-vous vous inquiéter ?
