IDTechEx analyse pourquoi Tesla a tort d’abandonner le radar
Pourquoi Tesla a abandonné le radar
Tesla affirme que le radar peut parfois donner une mesure erronée, par exemple une plaque d’égout prise pour un obstacle. Cela conduit à un phénomène appelé « freinage fantôme », où la réaction de freinage d’urgence est déclenchée sans raison réelle. L’approche de Tesla consiste à utiliser des exemples de bonnes données radar pour entraîner son réseau neuronal afin que les caméras puissent effectuer les mêmes mesures de profondeur et de vitesse que les radars. Ils affirment que cela a été un succès et que, dans les bonnes conditions, la technique peut très bien fonctionner. Mais qu’en est-il des conditions défavorables ?
Lorsque pour la première fois le radar a été désactivé, Tesla a informé ses clients qu’il y aurait des limitations temporaires de la capacité de leurs systèmes ADAS. Tesla a limité la fonctionnalité d’autoguidage à moins de 120km/h, a augmenté la distance minimale de suivi, a désactivé la sortie de voie d’urgence et a réglé les feux de route pour qu’ils s’allument automatiquement la nuit (vraisemblablement pour contrer la mauvaise vision nocturne des caméras). En outre, certains clients ont signalé des performances réduites ou médiocres sous la pluie. Cela met en évidence certains des principaux avantages du radar par rapport aux caméras. Contrairement aux caméras, le radar n’est pas vraiment affecté par les mauvaises conditions d’éclairage et de visibilité. La longueur d’onde à laquelle le radar fonctionne signifie qu’il ne voit pas les occlusions ambiantes telles que les particules de poussière et de pluie, et puisqu’il émet un signal et recherche son propre écho, il importe peu qu’il fasse jour, nuit ou même qu’il soit en plein soleil.
D’autres constructeurs n’ont pas montré le même enthousiasme pour la caméra seule. En fait, le nombre de radars par véhicule va augmenter. Cette évolution est due à l’adoption de technologies telles que la détection des angles morts et l’alerte de circulation transversale, qui utilisent des radars pour surveiller le périmètre du véhicule afin de détecter les autres usagers de la route dissimulés dans les angles morts.
Dans les multiples discussions qu’IDTechEx a eues avec des acteurs clés de l’industrie automobile, il semble même probable que le radar pourrait commencer à remplacer les capteurs à ultrasons, qui sont généralement utilisés dans les systèmes d’aide au stationnement. Le nombre de radars par véhicule pourrait alors dépasser les cinq. En outre, le radar est un capteur très utilisé par les entreprises travaillant sur les robotsaxis, certaines d’entre elles utilisant jusqu’à 21 radars par véhicule. Ainsi, si Tesla cherche à créer une tendance, ce n’est pas une tendance qui semble s’imposer.
Les logiciels évoluent plus vite que le matériel
Dans une présentation du directeur de l’intelligence artificielle de Tesla datant de juin 2021, il a été noté que des situations telles que le passagedans dans les souterrains sont délicats pour les radars en raison de leur faible résolution en élévation. Cela était vrai pour le radar utilisé par Tesla. Le problème est qu’avec une mauvaise résolution d’élévation, il est difficile pour le radar de distinguer qu’il y a de l’espace libre sous le viaduc et il va donc ralentir par mesure de précaution. On pourrait apprendre au radar qu’une grande signature, comme celle causée par un viaduc, devrait être ignorée (car il s’agit probablement d’un obstacle que l’on peut traverser), mais cela pose des problèmes si un véhicule stationné se trouve en dessous. Le radar ne serait toujours pas en mesure de distinguer le viaduc du véhicule, une situation qui pourrait potentiellement conduire à une collision.
Tesla utilisait un radar Continental ARS4-B, qui était un radar parfaitement bon… en 2014. Depuis, la technologie des radars a beaucoup évoluée. L’une des mesures des performances potentielles d’imagerie d’un radar est le nombre de canaux virtuels dont il dispose. Ce nombre est le produit du nombre de canaux d’émission et du nombre de canaux de réception et est analogue au nombre de pixels dans une caméra. Le Continental ARS4-B utilisé par Tesla possédait 8 canaux virtuels (ce qui était la norme en 2014). Depuis, l’industrie est passée à 12 canaux virtuels, mais les derniers radars de Continental ont 192 canaux virtuels. Des start-ups comme Arbe et Uhnder et d’autres couvertes dans « Radar automobile 2022-2042 » ont plus de 200 canaux virtuels, avec une marge de progression jusqu’à plus de 2 000.
Il ne s’agit pas de blâmer Tesla pour autant ; de nombreux véhicules neufs sont dans le même bateau. Une partie du problème réside dans le long cycle de vie des véhicules, qui est généralement de 10 ans. Cela signifie que si un constructeur automobile sort un nouveau véhicule aujourd’hui et qu’un radar révolutionnaire arrive sur le marché demain, il faudra attendre jusqu’à 10 ans avant que ce radar puisse être installé sur le nouveau véhicule. En d’autres termes, pour tout nouveau véhicule vers la fin de son cycle de production, le matériel qui l’équipe sera probablement dépassé de 5 à 10 ans, voire plus. La suite de capteurs de Tesla a été définie en 2016, il faudra donc probablement attendre 2026 pour que de gros changements soient apportés au matériel.
Tesla peut lutter contre ce problème en faisant en sorte qu’une grande partie du véhicule soit définie par logiciel. Cela lui permet d’améliorer ses produits de manière itérative tout au long de leur cycle de vie grâce à des mises à jour automatiques. Pour les systèmes basés sur des caméras, cela fonctionne bien, car les caméras produisent une grande quantité de données, et des améliorations logicielles sont toujours disponibles pour tirer le meilleur parti de ces données.
La différence que cela fait sur le potentiel d’imagerie d’un radar est énorme. Les derniers radars sur le marché, ainsi que ceux qui sont développés par des start-ups, produisent des images qui ressemblent beaucoup plus au LiDAR qu’aux scans ambigus du passé.
Une partie de cette amélioration est due à une transition dans les technologies des semi-conducteurs. Les radars à base de SiGe BiCMOS, comme celui utilisé par Tesla, ont dominé ces dix dernières années. En effet, comparés aux radars à base de Si-CMOS, ils étaient capables de générer des rapports signal/bruit élevés. Cependant, avec la réduction de la taille des transistors, les radars à base de Si-CMOS ont pu égaler et même dépasser les performances des BiCMOS. En outre, la réduction de la taille des transistors permet d’offrir davantage de fonctionnalités et de canaux virtuels par radar. Ces radars Si-CMOS ne sont arrivés sur le marché qu’en 2019 et ne sont pas encore largement utilisés, et les radars les plus performants des start-ups doivent encore arriver sur le marché. Cependant, les nouveaux sommets de performance que les radars apportent pourraient persuader Tesla de réévaluer son attitude à l’égard des radars.
Tesla avance régulièrement l’argument selon lequel les humains ne conduisent qu’avec leur vision, et qu’un véhicule devrait donc être capable de le faire aussi. Bien que cela soit vrai, cela semble être un état d’esprit un peu fermé. Oui, les humains conduisent avec seulement deux yeux, mais nous n’avons pas vraiment le choix. Tesla pourrait bien s’en sortir sans radar et aller de l’avant avec une approche exclusivement visuelle. De l’avis d’IDTechEx, cela entravera le potentiel de performance de Tesla. Avec l’arrivée sur le marché de radars plus performants, Tesla pourrait bien réévaluer sa décision.
www.IDTechEx.com. – Radar automobile 2022-2042« .
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