L'évolution des systèmes ADAS vers la conduite autonome

26th November 2019
Posted By : Victoria Chercasova
 L'évolution des systèmes ADAS vers la conduite autonome

Les systèmes ADAS (Advanced Driver Assist System, ou système avancé d'aide à la conduite) sont de plus en plus sophistiqués et de plus en plus capables, et franchissent l’un après l’autre les niveaux d'autonomie croissants définis pour atteindre le "graal" de la conduite 100% autonome. Et il est clair que le passage d’ADAS, à Advanced ADAS (ADAS avancé), et aux véhicules 100% autonomes, nécessite le développement de solutions silicium intelligentes, sûres et robustes.

Les attitudes à l'égard de la conduite évoluent. L’ancienne génération, dans une large mesure, prenait plaisir à conduire, certains idolâtrant presque leur voiture. De nos jours, de plus en plus de gens veulent seulement se rendre du point A au point B le plus vite, le plus facilement, et dans les meilleures conditions de sécurité possibles.

La sécurité est le principal moteur d’évolution vers des véhicules plus autonomes. Selon les chiffres de l'OMS pour 2017, 1,25 million de personnes meurent chaque année de suites d'accidents de la route, et 20 à 50 millions de personnes sont blessées ou handicapées. Les accidents de la route sont en grande majorité dus à des erreurs humaines, comme l'illustrent les chiffres du Ministère des Transports américain de mai 2016, selon lesquels 94% des plus de deux millions d'accidents annuels dans le pays sont dus à des erreurs de conduite.

Révolution ou évolution ?

L’évolution vers les véhicules autonomes a été, et restera, plus une évolution rapide qu’une révolution. Des études sérieuses ont été réalisées depuis les années 1980, et aujourd'hui, il existe une cinquantaine d'entreprises qui développent activement des véhicules autonomes, ainsi qu'un certain nombre de projets universitaires majeurs qui repoussent les limites.

L'électrification des véhicules se généralise, et l'on trouve de plus en plus d'électronique sophistiquée dans certains composants clé, comme le groupe motopropulseur, la carrosserie, l'intérieur, l'éclairage et les systèmes de sécurité active. Même si tous ces systèmes continuent de se développer, la tendance majeure est à l'augmentation du nombre de capteurs et au développement des réseaux embarqués dans les véhicules, ce qui permet de combiner plusieurs fonctions individuelles pour obtenir un véhicule intégré et autonome.

De nombreux véhicules sont déjà équipés d'un système de freinage d'urgence, d'un système de maintien dans la voie, d'un régulateur de vitesse actif, d'un système de surveillance d’angle mort, ou d'un système d’aide au stationnement. Ces systèmes ne sont plus l’apanage des véhicules de luxe, et se généralisent sur les véhicules d'entrée de gamme, en apportant une précieuse contribution au conducteur, qui pour le moment reste aux commandes.

Point de basculement

Au fur et à mesure que les véhicules de série évoluent selon les différents niveaux ADAS pour aboutir un jour à une voiture connectée 100% autonome, l'industrie atteint un point de basculement où le véhicule lui-même assure une surveillance intégrée. Alors que nous sommes de plus en plus dépendants de systèmes automatisés et du"big-data" qui va avec, dans et même au-delà de la voiture, la sécurité fonctionnelle et la cybersécurité deviennent de plus en plus importantes. C’est un fait acquis pour de nombreuses entreprises comme ON Semiconductor, qui s'attaquent déjà au problème par le biais d’innovations matérielles et logicielles.

La clé pour passer ce point de basculement est une "fusion" effective des capteurs. Au fur et à mesure que les divers systèmes du véhicule s’interconnectent, la capacité à prendre des décisions plus complexes et plus critiques sur le plan de la sécurité augmente, tout comme la redondance qui permet d'éviter les erreurs susceptibles de conduire à des accidents.

Fusion des différents capteurs

La vision est une facette de plus en plus importante de la technologie des véhicules pour les fonctions de sécurité active, qu'il s'agisse de caméras de recul, de systèmes de vision vers l’avant, ou de technologie ADAS embarquées dans l’habitacle.

Cependant, les différents types de capteurs présentent des avantages et des inconvénients spécifiques : portée plus ou moins longue, capacité à fonctionner dans de mauvaises conditions météorologiques, etc. Par conséquent, il va devenir indispensable de combiner et de traiter les données issues de plusieurs types de capteurs pour garantir que les bonnes décisions soient prises, que les bonnes actions soient mises en oeuvre, et que les bonnes corrections soient appliquées. Cela peut nécessiter de combiner des capteurs d'images, des capteurs radar, et des capteurs LiDAR.

Afin de renforcer sa position de leader sur le marché des capteurs d'images, ON Semiconductor a récemment élargi son offre de capteurs automobiles avec la technologie radar pour véhicules, ce qui lui permet d’apporter une réponse unique en matière de fusion des capteurs, pour améliorer la sécurité automobile et faire progresser les systèmes ADAS vers la conduite autonome.

Sécurité fonctionnelle

Le capteur principal de la plupart des systèmes ADAS est le capteur d'images, qui est un composant critique pour la sécurité fonctionnelle globale du système. Avec l'introduction de la norme ISO 26262, les niveaux d'intégrité de sécurité des véhicules vont de ASIL-A (niveau le plus bas) à ASIL-D (niveau le plus haut). Un niveau ASIL est déterminé par trois facteurs : la gravité de la panne, la probabilité qu'une panne se produise, et la capacité à contrôler les effets de la panne.

La sécurité fonctionnelle commence au niveau du capteur et des questions comme la latence, et la détection rapide de panne sont déjà identifiées comme des sujets clé méritant toute l’attention des constructeurs, des équipementiers automobiles et des fabricants de capteurs. Les conséquences d’une non-détection de panne d’un capteur d'images de système ADAS, en particulier pour certains systèmes comme les régulateurs de vitesse adaptatifs, ou les systèmes de prévention de collision ou de détection de piéton, peuvent être catastrophiques.

La détection de chacune des milliers de pannes potentielles est très coûteuse au niveau charge processeur, dans la mesure où un algorithme est nécessaire pour chaque panne potentielle. En fait, certaines pannes sont impossibles à détecter au niveau système. La latence (le temps qui s’écoule entre l'apparition d'une panne et le retour du système à un état sûr) dans les systèmes à tolérance de panne, est une préoccupation majeure pour tous les concepteurs système. Pour revenir à un état sûr, la panne doit être détectée et corrigée avant qu'un événement dangereux ne se produise. 

Au fur et à mesure que les capteurs de vision évoluent, la détection des pannes de sécurité fonctionnelle passe du système ADAS au capteur lui-même. Ainsi, la détection doit-elle être intégrée et les pannes identifiés par conception. L'avantage de la détection par le capteur lui-même est d'améliorer la détection de panne, tout en réduisant la charge de travail pesant sur l’unité de traitement du système ADAS.

Aujourd'hui encore, de nombreux systèmes ADAS ont du mal à satisfaire à la norme ASIL-B. A court terme, le nombre de systèmes nécessaires à assurer la conformité à la norme ASIL-B va considérablement augmenter. Les futurs systèmes ADAS devront répondre aux niveaux de conformité ASIL-C et ASIL-D, qui sont encore plus rigoureux, pour pouvoir se démocratiser. ON Semiconductor est déjà très actif dans ce domaine et propose des mécanismes de sécurité sophistiqués, intégrés dans nombre de ses capteurs d'images, pour garantir une sécurité fonctionnelle totale.

Résumé

Le voyage jusqu’aux véhicules 100% autonomes s'accélère, et l'industrie atteint un point de basculement. Des capteurs de vision avancés et sûrs d’un point de vue fonctionnel seront au cœur des futurs systèmes ADAS. "Fusionner" ces capteurs avec d'autres technologies embarquées tout en assurant la cybersécurité, permettra à l'industrie de passer le point de basculement pour aller vers des véhicules vraiment 100% autonomes.


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