Discussion :

[Bruno]

Voitures autonomes : « Tous ceux qui comptent sur le lidar sont condamnés »,
selon Elon Musk, PDG et co-fondateur de Tesla

Alors que le buzz sur les exploits des voitures autonomes et la recherche dans le domaine battent leur plein, il semblerait que les différents acteurs du secteur soient devenus un peu plus frileux sur les promesses portées par la voiture intelligente qui avance toute seule. À ce jour, le lidar (type de capteur utilisant des lasers pour créer une carte en trois dimensions du monde autour de la voiture) est utilisé par presque tous les constructeurs de voitures autonomes. Ce qui ne semble pas être du goût du PDG de Tesla, Elon Musk, qui affirme que ces entreprises font une énorme erreur.

« Ils vont tous se débarrasser du lidar », a déclaré Elon Musk lors d'un événement mettant en vedette l'expertise de Tesla en matière d'auto-conduite. « Quiconque compte sur lidar est condamné ». « Le lidar est connu comme un raccourci », a ajouté Andrej Karpathy, gourou de l'IA chez Tesla. « Cela évite les problèmes élémentaires de reconnaissance visible qui sont essentiels à l’autonomie. Cela donne une fausse impression de progrès et est finalement une béquille ».

« En d’autres termes, tous ces capteurs sont des béquilles », a déclaré Greg McGuire, chercheur à MCity, « c'est ce que nous construisons, en tant qu'ingénieurs, en tant que société, nous construisons des béquilles ». Les voitures autonomes devront être extrêmement sûres et fiables pour être acceptées par la société, a ajouté McGuire. Et la redondance est un principe clé pour une fiabilité élevée. Tout capteur unique va éventuellement échouer. L'utilisation de plusieurs types de capteurs différents rend moins probable la défaillance d'un capteur unique en cas de catastrophe.

« Lorsque vous entrez dans le monde réel et que vous surmontez des circonstances optimales, il y a beaucoup de variabilité », affirme Sam Abuelsamid, analyste métier et ancien ingénieur de l'industrie automobile. « Il est théoriquement possible de pouvoir le faire avec des caméras. Cependant, si vous avez essentiellement l’arrogance que le système voit ce qu’il pense voir, il est préférable de produire d’autres modes de détection orthogonaux », tels que les modes de détection lidar.

Le 22 avril, le même jour que Tesla tenait son événement sur l'autonomie, un trio de chercheurs de Cornell a publié un document de recherche qui soutenait dans une certaine mesure les affirmations de Musk concernant le lidar. En n’utilisant que des caméras stéréoscopiques, les informaticiens ont obtenu des résultats décisifs avec KITTI, une référence en matière de reconnaissance d’image pour les systèmes de conduite autonome. Leur nouvelle technique a produit des résultats bien supérieurs aux résultats précédemment publiés uniquement pour les caméras, et pas très en retard par rapport aux résultats combinant les données des caméras et des lidars.

Malheureusement, la couverture médiatique du papier Cornell a créé une confusion quant à ce que les chercheurs avaient découvert. Dans son article, Gizmodo, par exemple, a laissé entendre que le papier parlait de l'endroit où les caméras sont montées sur une voiture. (Gizmodo a réécrit l'article après que les chercheurs les aient contactés.)

« Ce que nous avons montré dans notre article, c'est que vous pouvez réduire considérablement les écarts en convertissant les données de la caméra en un nuage de points de type lidar », a déclaré Kilian Weinberger, co-auteur du document Cornell, dans une interview téléphonique. Pourtant, Weinberger a reconnu, « il y a encore une bonne marge entre partisans du lidar et ceux du non-lidar ». Nous avons déjà mentionné que l’équipe Cornell avait atteint une précision de 66 % sur une version du test de performance KITTI. L'utilisation du même algorithme sur les données de nuages de points lidar réels a permis d'obtenir une précision de 86 %.

Source : Microsoft News, cornell

Et vous ?

L’industrie, a-t-elle surestimé l’arrivée des véhicules autonomes ?

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[ijk-ref]

100% d'accord

[Madmac]

Par une belle journée de tempête de neige, je ne donne pas cher à cette technologie.

[Bruno]

La caméra détrône le Lidar, la start-up Nodar affirme que sa technologie a une meilleure portée et une meilleure résolution,
même la nuit ou dans un brouillard épais

La start-up Nodar affirme que sa technologie de caméra pourrait être plus performante que le lidar pour évaluer les distances. Le lidar fonctionne au laser et permet de mesurer la distance entre un capteur et sa cible (un objet ou une personne) à l’aide de la lumière qu’elle émet. En mesurant le temps que met la lumière à rebondir, il est possible d’évaluer la distance et d’utiliser cette information pour construire une image en 3D. La plupart des véhicules autonomes actuels s’appuient sur le lidar, qui peut coûter des dizaines de milliers de dollars pour une seule unité.

Nodar affirme que son alternative coûterait beaucoup moins cher. Les systèmes de vision 3D basés sur des caméras sont nettement moins performants que le lidar pour évaluer les distances, et ils ont souvent des difficultés en cas de faible luminosité ou de conditions météorologiques défavorables. Mais grâce aux progrès de la technologie des caméras automobiles et au logiciel propriétaire de Nodar, il est possible d’obtenir une image extrêmement détaillée de l’environnement même la nuit ou dans un brouillard épais.

Les avantages et les inconvénients du LiDAR et des caméras dans les véhicules autonomes

Les véhicules autonomes utilisent actuellement plusieurs méthodes pour leur système de guidage, au premier rang desquelles on trouve le LiDAR et les caméras. Le LiDAR permet de mesurer la distance entre un capteur et sa cible (un objet ou une personne) à l’aide de la lumière qu’elle émet. En mesurant le temps que met la lumière à rebondir, il est possible d’évaluer la distance et d’utiliser cette information pour construire une image en 3D.

Les caméras sont des capteurs d’images spécialisés capables de détecter le spectre de la lumière visible reflétée par des objets. Les systèmes LiDAR des véhicules autonomes sont chargés de détecter des objets à la fois petits ou gros dans des contextes où, fréquemment, les objets situés à plus de 200 mètres n’ont pas d’importance immédiate. Sa plage de fréquences électromagnétiques est donc un choix évident pour les applications de conduite autonome. Les caméras sont plus évoluées et bénéficient d’une production de masse. Tesla, qui a opté pour les caméras, prétend que ses véhicules pourront rouler de façon entièrement autonome d’ici 2023.

Le LiDAR et les caméras sont deux technologies utilisées dans les véhicules autonomes. Le LiDAR émet lui-même la lumière qu’il capte, ce qui lui permet de calculer avec une grande précision la distance qui le sépare d’un grand nombre d’objets qu’il détecte simultanément. Les caméras modernes ont été largement développées et testées, mais personne n’a encore réussi à obtenir des capacités de conduite entièrement autonome.

Nodar prend des images à partir de deux caméras très éloignées l'une de l'autre, puis compare leurs vues pour construire un triangle, l'objet se trouvant au sommet le plus éloigné. Il calcule ensuite la distance à laquelle se trouve l'objet. « En général, les systèmes basés sur des caméras ont toujours eu mauvaise presse », explique Nodar. Nous espérons dissiper ces mythes grâce à nos nouveaux résultats. »

Lors de tests récents, la technologie de l'entreprise a constamment surpassé le lidar en termes de résolution et de portée dans divers scénarios, y compris la conduite de nuit et le brouillard épais. En particulier, elle a été capable de détecter de petits objets, comme des morceaux de bois ou des cônes de signalisation, à une distance deux fois supérieure à celle du lidar, ce qui, selon Jiang, est important pour la conduite sur autoroute à des vitesses plus élevées.

De telles configurations de caméras stéréo sont bien connues ; plusieurs équipementiers automobiles les intègrent dans des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS).

Toutefois, cette approche se heurte à deux difficultés. Les deux caméras doivent être calibrées avec précision, ce qui n'est pas évident sur une voiture qui vibre et qui est exposée à des conditions environnementales très diverses. Normalement, cela se fait à l'aide de supports très élaborés qui maintiennent les caméras stables.

Les technologies du LiDAR et de la caméra offrent toutes deux une formidable puissance, ainsi que des avantages distincts. Le LiDAR peut cartographier des villes avec une précision de moins d'un millimètre, tandis que le capteur d'images et la technologie des caméras sont plus évolués et bénéficient d'une production de masse. Des résultats intéressants et encourageants, puisque Tesla a abandonné le LIDAR et même le sonar au profit de caméras et qu'il rencontre des problèmes persistants tels que le freinage fantôme.

À ce jour, le lidar (type de capteur utilisant des lasers pour créer une carte en trois dimensions du monde autour de la voiture) est utilisé par presque tous les constructeurs de voitures autonomes. Ce qui ne semble pas être du goût du PDG de Tesla, Elon Musk, qui affirme que ces entreprises font une énorme erreur. « Ils vont tous se débarrasser du lidar », a déclaré Elon Musk lors d'un événement mettant en vedette l'expertise de Tesla en matière d'auto-conduite. « Quiconque compte sur lidar est condamné ». « Le lidar est connu comme un raccourci », a ajouté Andrej Karpathy, gourou de l'IA chez Tesla. « Cela évite les problèmes élémentaires de reconnaissance visible qui sont essentiels à l’autonomie. Cela donne une fausse impression de progrès et est finalement une béquille ».

« En d’autres termes, tous ces capteurs sont des béquilles », a déclaré Greg McGuire, chercheur à MCity, « c'est ce que nous construisons, en tant qu'ingénieurs, en tant que société, nous construisons des béquilles ». Les voitures autonomes devront être extrêmement sûres et fiables pour être acceptées par la société, a ajouté McGuire. Et la redondance est un principe clé pour une fiabilité élevée. Tout capteur unique va éventuellement échouer. L'utilisation de plusieurs types de capteurs différents rend moins probable la défaillance d'un capteur unique en cas de catastrophe.

Lorsqu'on lui a demandé quelle technologie il préférait, Elon Musk a répondu : « Les êtres humains conduisent avec leurs yeux et des réseaux de neurones biologiques. Il est donc logique de penser que les caméras et les réseaux de neurones en silicium sont le seul moyen de trouver une solution généralisée au problème de la conduite autonome. » Peut-être le fondateur de Tesla a-t-il raison. Inversement, peut-être l'avenir du LiDAR sera d'être plus largement adopté. La technologie qui sera capable la première de rendre possible la conduite autonome, puis d'être largement développée à grande échelle gagnera la course à l'autonomie.

Sources : Nodar, Arrow

Et vous ?

La start-up Nodar a affirmé que sa technologie de caméra pourrait être plus performante que le lidar. Partagez-vous cet avis ?

Quels sont les avantages et les inconvénients du LiDAR et des caméras dans les applications de conduite autonome ?

Pourquoi la technologie du LiDAR est-elle plus coûteuse que celle des caméras ?

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[totozor]

Pour moi le lidar a un avantage que la caméra n'aura jamais : il voit des volumes sans les identifier. Si la lumière revient, il y a un quelque chose.
Aujourd'hui j'entends aussi beaucoup de personnes se plaindre des caméras de leur voiture qui sont souvent sales. Elles sont souvent basses et subissent plus la saleté que si elles étaient au niveau du parebrise. Les caméras sont aussi surtout utiliser pour l'aide au parking; l'aide à la conduite les fera peut être monter.

Mais je penses surtout que les deux systèmes se complètent, les combiner serait l'idéal.

[Fagus]

Les lidar ça marche ; la vision artificielle c'est en cours de mise au point. Si certains décident de faire du full self driving autopilot avec des gens dans les prototypes, ils devraient être responsables.

« Les êtres humains conduisent avec leurs yeux et des réseaux de neurones biologiques. Il est donc logique de penser que les caméras et les réseaux de neurones en silicium sont le seul moyen de trouver une solution généralisée au problème de la conduite autonome. »

Mon Dieu que c'est faux. Déjà, ce n'est pas logique, c'est analogique. L'analogie est le type de pensée du moyen âge dont il a fallu s'extraire pour entrer dans l'époque moderne.
ex : Un avion comme un pigeon vole. (Nous voilà bien avancés)
La logique c'est la pensée hypothético-déductive, qui a amené à calculer la forme des ailes pour obtenir une portance grâce à une poussée.

En l’occurrence, si la vie utilise la vision binoculaire en général pour calculer les distances, c'est probablement parce que c'est économique.
Il faut payer un oeil en rab (qui sert en cas de blessure), et pour calculer la distance, il faut juste des neurones qui détectent les formes (qu'on a déjà) et ensuite quelques neurones pour détecter les signaux identiques, etc. ça tient même dans le ganglion neuronal d'un moucheron.

Pour un lidar bio, il faudrait émettre de la lumière laser et avoir un circuit ultra-rapide et précis de mesure de la phase. Sans doute pas impossible, mais rien qu'émettre de la lumière ça coûte une blinde en énergie (surtout en plein jour...), un organe dédié, et c'est le meilleur moyen de signaler sa position à tout le monde.

Sans compter pour l'analogie que le biomimétisme ça a ses limites. Les roues ça ne peut probablement exister en version bio par ex. Déjà parce que il y a pas de routes bio, et ensuite une roue par définition est libre sur un axe, donc non connectée aux vaisseaux sanguins. Compliqué pour l'entretien.

Merci Musk pour cette phrase prototypique du baratin insensé.

[Patrick Ruiz]

Tesla a acheté plus de 2 millions de $ de capteurs lidar chez l’entreprise Luminar cette année et ravive ainsi les comparaisons avec les caméras
Dans le cadre des projets de voitures autonomes

Dans son récent rapport sur les résultats trimestriels, le fabricant de lidars Luminar, basé à Orlando, indique que Tesla était son plus gros client lidar au premier trimestre. Dans les chiffres, cela représente plus de 10 % du chiffre d'affaires de l'entreprise pour ladite période, soit environ 2,1 millions de dollars de lidar, sur les 21 millions de dollars de chiffre d'affaires de Luminar. Le tableau ravive les comparaisons entre les capteurs lidar et les caméras suite à des déclarations d’Elon Musk selon lesquelles « compter sur le lidar pour son projet de voiture autonome c’est le condamner à l’échec. »

En fait, Tesla a acheté tellement de lidar à Luminar qu'elle a contribué à compenser la baisse de son chiffre d'affaires d'un trimestre à l'autre, laquelle était la résultante de la diminution du volume de capteurs vendus à des entreprises autres que celles du secteur automobile.

Il s'agit d'un revirement remarquable pour Tesla, qui a réduit au fil des ans le nombre de capteurs qu'il utilise pour alimenter ses fonctions avancées d'aide à la conduite telles que l'Autopilot et le Full Self-Driving.

L'allergie au lidar d’Elon Musk a même été mise en évidence lors d’une conférence téléphonique sur les résultats trimestriels de Tesla, au cours de laquelle il s'est vanté de la façon dont ses véhicules s'appuient uniquement sur des systèmes de vision basés sur des caméras pour alimenter leurs fonctions d'aide à la conduite.

« Il est évident que notre solution, avec un ordinateur d'inférence relativement peu coûteux et des caméras standard, peut permettre la conduite autonome. Pas de lidars, pas de radars, pas d'ultrasons. Rien. », a-t-il déclaré.

Les développements en cours sont de nature à relancer le débat sur les avantages et les inconvénients du LiDAR et des caméras dans les véhicules autonomes

Les véhicules autonomes utilisent actuellement plusieurs méthodes pour leur système de guidage, au premier rang desquelles on trouve le LiDAR et les caméras. Le LiDAR permet de mesurer la distance entre un capteur et sa cible (un objet ou une personne) à l’aide de la lumière qu’elle émet. En mesurant le temps que met la lumière à rebondir, il est possible d’évaluer la distance et d’utiliser cette information pour construire une image en 3D.

Les caméras sont des capteurs d’images spécialisés capables de détecter le spectre de la lumière visible reflétée par des objets. Les systèmes LiDAR des véhicules autonomes sont chargés de détecter des objets à la fois petits ou gros dans des contextes où, fréquemment, les objets situés à plus de 200 mètres n’ont pas d’importance immédiate. Sa plage de fréquences électromagnétiques est donc un choix évident pour les applications de conduite autonome. Les caméras sont plus évoluées et bénéficient d’une production de masse. Tesla, qui a opté pour les caméras, prétend que ses véhicules pourront rouler de façon entièrement autonome d’ici 2023.

Le LiDAR et les caméras sont deux technologies utilisées dans les véhicules autonomes. Le LiDAR émet lui-même la lumière qu’il capte, ce qui lui permet de calculer avec une grande précision la distance qui le sépare d’un grand nombre d’objets qu’il détecte simultanément. Les caméras modernes ont été largement développées et testées, mais personne n’a encore réussi à obtenir des capacités de conduite entièrement autonome.

Nodar prend des images à partir de deux caméras très éloignées l'une de l'autre, puis compare leurs vues pour construire un triangle, l'objet se trouvant au sommet le plus éloigné. Il calcule ensuite la distance à laquelle se trouve l'objet. « En général, les systèmes basés sur des caméras ont toujours eu mauvaise presse », explique Nodar. Nous espérons dissiper ces mythes grâce à nos nouveaux résultats. »

Lors de tests récents, la technologie de l'entreprise a constamment surpassé le lidar en termes de résolution et de portée dans divers scénarios, y compris la conduite de nuit et le brouillard épais. En particulier, elle a été capable de détecter de petits objets, comme des morceaux de bois ou des cônes de signalisation, à une distance deux fois supérieure à celle du lidar, ce qui, selon Jiang, est important pour la conduite sur autoroute à des vitesses plus élevées.

De telles configurations de caméras stéréo sont bien connues ; plusieurs équipementiers automobiles les intègrent dans des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS).

Toutefois, cette approche se heurte à deux difficultés. Les deux caméras doivent être calibrées avec précision, ce qui n'est pas évident sur une voiture qui vibre et qui est exposée à des conditions environnementales très diverses. Normalement, cela se fait à l'aide de supports très élaborés qui maintiennent les caméras stables.

Les technologies du LiDAR et de la caméra offrent toutes deux une formidable puissance, ainsi que des avantages distincts. Le LiDAR peut cartographier des villes avec une précision de moins d'un millimètre, tandis que le capteur d'images et la technologie des caméras sont plus évolués et bénéficient d'une production de masse. Des résultats intéressants et encourageants, puisque Tesla a abandonné le LIDAR et même le sonar au profit de caméras et qu'il rencontre des problèmes persistants tels que le freinage fantôme.

À ce jour, le lidar (type de capteur utilisant des lasers pour créer une carte en trois dimensions du monde autour de la voiture) est utilisé par presque tous les constructeurs de voitures autonomes. Ce qui ne semble pas être du goût du PDG de Tesla, Elon Musk, qui affirme que ces entreprises font une énorme erreur. « Ils vont tous se débarrasser du lidar », a déclaré Elon Musk lors d'un événement mettant en vedette l'expertise de Tesla en matière d'auto-conduite. « Quiconque compte sur lidar est condamné ». « Le lidar est connu comme un raccourci », a ajouté Andrej Karpathy, gourou de l'IA chez Tesla. « Cela évite les problèmes élémentaires de reconnaissance visible qui sont essentiels à l’autonomie. Cela donne une fausse impression de progrès et est finalement une béquille ».

« En d’autres termes, tous ces capteurs sont des béquilles », a déclaré Greg McGuire, chercheur à MCity, « c'est ce que nous construisons, en tant qu'ingénieurs, en tant que société, nous construisons des béquilles ». Les voitures autonomes devront être extrêmement sûres et fiables pour être acceptées par la société, a ajouté McGuire. Et la redondance est un principe clé pour une fiabilité élevée. Tout capteur unique va éventuellement échouer. L'utilisation de plusieurs types de capteurs différents rend moins probable la défaillance d'un capteur unique en cas de catastrophe.

Lorsqu'on lui a demandé quelle technologie il préférait, Elon Musk a répondu : « Les êtres humains conduisent avec leurs yeux et des réseaux de neurones biologiques. Il est donc logique de penser que les caméras et les réseaux de neurones en silicium sont le seul moyen de trouver une solution généralisée au problème de la conduite autonome. » Peut-être le fondateur de Tesla a-t-il raison. Inversement, peut-être l'avenir du LiDAR sera d'être plus largement adopté. La technologie qui sera capable la première de rendre possible la conduite autonome, puis d'être largement développée à grande échelle gagnera la course à l'autonomie.

Source : Luminar

Et vous ?

Quels sont les avantages et les inconvénients du LiDAR et des caméras dans les applications de conduite autonome ?

Voir aussi :

Voitures autonomes : « Tous ceux qui comptent sur le lidar sont condamnés », selon Elon Musk, PDG et co-fondateur de Tesla

Une attaque au laser permet d'aveugler les voitures autonomes, supprimer les piétons de leur vue et semer la confusion dans les voitures, selon une étude

Les voitures autonomes sont des caméras de surveillance sur roues d'après le technologue Bruce Schneier

Voitures autonomes : « Tous ceux qui comptent sur le lidar sont condamnés », selon Elon Musk, PDG et co-fondateur de Tesla