Par Chet Babla, SVP, Marketing stratégique chez indie
Aux États-Unis, la norme FMVSS (Federal Motor Vehicle Safety Standard) n° 127 de la National Highway Transport Safety Administration (NHTSA) impose le freinage automatique d'urgence (AEB) et le freinage automatique d'urgence pour les piétons (PAEB) - y compris, pour la première fois dans le monde, des scénarios nocturnes - dans tous les nouveaux véhicules de tourisme d'ici septembre 2029, ce qui représente à la fois un défi et une opportunité pour les constructeurs automobiles. La norme stipule que les véhicules devront être équipés d'un système AEB et d'un système d'alerte de collision avant (FCW) fonctionnant à des vitesses avant supérieures à 10 km/h (6 mph) et inférieures à 145 km/h (90 mph).
Les systèmes traditionnels de caméra frontale qui sous-tendent certaines des technologies actuelles des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS) AEB et FCW seront mis à rude épreuve par la nouvelle norme FMVSS, notamment en ce qui concerne les exigences relatives à la conduite de nuit. Heureusement, la détection par caméra infrarouge (IR) avancée utilisant des processeurs de signal d'image (ISP) de nouvelle génération, et complétée par un radar à longue portée, est très prometteuse pour répondre aux réglementations proposées. Cet article explore la manière dont les innovations en matière de capteurs à base de caméras et de radars aideront les constructeurs automobiles à répondre aux exigences de la norme FMVSS 127, en améliorant la sécurité des piétons et en ouvrant la voie à des systèmes de conduite automatisée plus fiables et plus robustes. Grâce à son portefeuille de technologies de détection et de traitement de pointe, indie est en mesure de stimuler l'innovation dans le domaine de la sécurité et de la perception automobile.
Le défi et l'opportunité de la norme FMVSS 127
Dans son rapport intitulé "Pedestrian Traffic Fatalities by State : 2023 Preliminary Data (January-December)", la Governors Highway Safety Association (GHSA) estime qu'aux États-Unis, 7 318 piétons ont été tués dans des accidents de la route cette année-là. Ce chiffre représente une diminution de 5,4 % des décès par rapport à 2022, mais une augmentation de 14,1 % des décès signalés en 2019. Depuis de nombreuses années, on constate également que les décès de piétons sont presque trois fois plus nombreux la nuit que le jour (77,7 % des accidents en 2022 se sont produits la nuit), ce qui souligne l'importance des capacités de détection nocturne.
Décès de piétons 2010 à 2022 (Source des données : GHSA)
Selon les résultats les plus récents de la GHSA, publiés le 5 mars 2025, 3 304 piétons ont été tués aux États-Unis au cours du premier semestre 2024. C'est 2,6 % de moins qu'en 2023, mais une augmentation stupéfiante de 48 % par rapport à la décennie précédente.
La réglementation FMVSS n° 127 de la NHTSA est une réponse législative à ces statistiques tragiques et impose l'inclusion de systèmes AEB et PAEB avec des capacités nocturnes dans toutes les voitures particulières et les camionnettes d'ici à la date limite de 2029.
L'obligation pour les systèmes AEB de fonctionner efficacement dans toutes les conditions météorologiques, et notamment la nuit, exige des progrès dans les technologies des capteurs, le traitement et la perception. Certaines organisations, comme l'Alliance for Automotive Innovation, ont fait part à la NHTSA de leurs inquiétudes quant à la réalisation de la norme FMVSS 127 dans un délai raisonnable en raison des défis techniques. Mais en fin de compte, ce règlement sert de catalyseur à l'innovation en matière de technologie des capteurs automobiles et représente une étape cruciale dans l'amélioration des normes de sécurité.
Capacités des capteurs
Les caméras et les capteurs radar sont omniprésents dans les véhicules d'aujourd'hui et permettent d'assurer les fonctions de sécurité imposées par la réglementation, les caractéristiques de sécurité du conducteur du programme d'évaluation des nouveaux véhicules (NCAP) et les fonctions de confort de conduite. Mais si Toyota a déployé pour la première fois une caméra dans un véhicule de série pour la surveillance du recul dès 1991, les caméras n'ont pas été déployées pour des applications de sécurité, telles que la prévention des collisions, avant le début des années 2000, ce qui a conduit à leur adoption par le grand public dans les années 2010. De même, les radars ont commencé à être utilisés dans les camions et les véhicules haut de gamme pour les applications de régulation adaptative de la vitesse (ACC) à la fin des années 1990, mais le premier déploiement du freinage automatique n'a eu lieu qu'en 2003, lorsque Honda a introduit son système de freinage à atténuation de collision, rapidement suivi par d'autres constructeurs automobiles grand public.
La détection par caméra prend en charge des fonctions de sécurité telles que l'AEB, la détection des angles morts (BSD) et l'alerte de franchissement de ligne, ainsi que des fonctions de confort telles que l'ACC et l'aide au stationnement. Les solutions de détection par caméra doivent présenter de multiples caractéristiques pour répondre aux besoins de ces applications automobiles. Toutefois, il est peut-être surprenant de constater que les caméras à lumière visible n'ont pas besoin d'avoir une résolution particulièrement élevée pour fonctionner efficacement en détection frontale, et qu'une résolution d'environ deux mégapixels est couramment déployée aujourd'hui. La plage dynamique élevée (HDR) est toutefois une capacité importante pour les cas où le capteur doit éviter d'être submergé par la lumière vive, tout en préservant les zones plus sombres d'une scène ; cela peut se produire dans un parking ou lorsque le soleil est bas dans le ciel, par exemple. En outre, il est essentiel que les nouveaux réseaux de filtres de couleur (CFA) des capteurs puissent fonctionner dans des conditions d'éclairage plus faibles tout en conservant la plus grande précision de reproduction des couleurs afin que les systèmes d'automatisation et de sécurité puissent discerner correctement, par exemple, les feux de circulation rouges et orange. Le traitement du signal d'image à faible latence est également une exigence essentielle pour le traitement de la perception en aval et le déclenchement des systèmes de sécurité en temps réel.
Bien entendu, en cas de faible éclairage ou de nuit, les caméras à lumière visible, même dotées des CFA les plus récents, seront inefficaces, et il faudra utiliser des caméras à infrarouge (IR), parfois appelées caméras thermiques, qui mesurent l'énergie thermique émise par les objets. Ces caméras sont particulièrement performantes en cas de faible luminosité et de conditions météorologiques défavorables. Pour les applications automobiles de détection à longue portée, on utilise généralement des capteurs fonctionnant dans la bande infrarouge à ondes longues de 8 à 14 µm.
La détection radar complète les systèmes de caméras à lumière visible et à infrarouge. Elle est excellente pour détecter la distance des objets ainsi que leur direction et leur vitesse, même par mauvais temps ou dans l'obscurité totale. Le radar, qui fonctionne généralement à 77 GHz et utilise des ondes continues modulées en fréquence (FMCW), est aujourd'hui largement disponible dans les véhicules de grande diffusion et prend en charge les systèmes de sécurité AEB, BSD et d'alerte de trafic transversal, ainsi que les fonctions de commodité de l'ACC et du stationnement. Cependant, le radar a toujours eu du mal à détecter et à classer les objets avec précision. Par exemple, de nombreuses solutions radar déployées aujourd'hui ne peuvent pas distinguer de manière fiable les piétons des autres objets à distance. Les faux positifs dans les situations de PAEB en sont une conséquence, de sorte que le freinage peut être appliqué alors qu'il n'est pas nécessaire, ou inversement, le piéton peut ne pas être détecté du tout et le freinage d'urgence ne pas être appliqué.
Toutefois, des progrès significatifs ont été réalisés récemment pour améliorer les capacités de résolution des radars grâce au déploiement de canaux physiques multiples et, de manière plus évolutive, d'antennes d'émission et de réception MIMO (entrées et sorties multiples) afin de créer un réseau d'antennes virtuelles plus important. En combinant ce système matériel amélioré avec des algorithmes logiciels avancés, les radars automobiles de dernière génération peuvent offrir une résolution angulaire effective plus élevée ainsi qu'une détection et une classification améliorées. Ces nouveaux systèmes à haute résolution sont parfois appelés radars 4D ou radars imageurs. Outre une meilleure détection de la distance, de la vitesse et de la direction d'un objet, ils fournissent également des informations sur l'élévation de l'environnement d'un véhicule.
Étant donné que les radars ont une capacité limitée de classification des objets (ils ne peuvent par exemple pas distinguer un feu rouge d'un feu orange ou interpréter les panneaux de signalisation) et que les caméras peuvent être gênées par un mauvais éclairage ou des conditions météorologiques défavorables, tout en ayant une capacité limitée de détection de la distance, la combinaison complémentaire de ces capteurs - c'est-à-dire la fusion des capteurs - offre une meilleure solution globale pour la détection ADAS, y compris le PAEB nocturne de la norme FMVSS 127.
Vers la fusion des capteurs
En combinant les riches capacités sémantiques des caméras avec les performances supérieures des radars en matière de portée et de vitesse, il est possible d'améliorer la précision et la fiabilité globales de la détection ADAS, en particulier dans des conditions environnementales et d'éclairage défavorables, en remédiant aux faiblesses des différents types de capteurs.
L'une de ces approches de la fusion est la fusion au niveau de la décision (également appelée "fusion tardive"). Dans cette approche, le résultat du système de vision est un ensemble de boîtes de délimitation avec des scores de confiance associés indiquant la probabilité de présence d'un piéton ou d'un véhicule, par exemple. La sortie du capteur radar est un nuage de points en 2D, avec des points regroupés en fonction de la position, de la vitesse et de l'intensité, et étiquetés de manière heuristique en binaire comme des objets potentiels (1 pour un objet candidat, 0 pour un objet non candidat). Les amas de points radar sont cartographiés dans le cadre de référence de la caméra et transformés dans le plan de l'image pour s'aligner sur les boîtes de délimitation de la vision. L'étalonnage extrinsèque du radar par rapport à la caméra est essentiel pour un alignement précis. Ces données sont ensuite traitées par un algorithme de fusion, par exemple la méthode Dempster-Shafer. Il est important de noter que, dans cette approche, la détection visuelle fournit le score de confiance primaire pour chaque boîte de délimitation, et les grappes radar dans la région de la boîte de délimitation fournissent une confirmation fusionnée supplémentaire. Si la confiance fusionnée de l'algorithme dépasse un seuil prédéterminé (par exemple 85 %), la détection est considérée comme robuste et fiable.
Un exemple d'approche pour la fusion radar-vision
Dans cette configuration de fusion, le radar sert à renforcer ou à affaiblir la confiance des détections basées sur la vision, en particulier dans des conditions de faible luminosité ou ambiguës, comme le prévoit le PAEB nocturne de la norme FMVSS 127. De même, les faux positifs du capteur de vision peuvent être supprimés s'ils ne sont pas corroborés par le radar, tandis qu'à l'inverse, les positifs de vision peu fiables - mais vrais - peuvent être favorisés.
Au-delà de la norme FMVSS n° 127
L'impératif mondial de réduction des blessures et des décès des usagers vulnérables de la route continuera à stimuler les exigences législatives telles que la norme FMVSS 127 et, par conséquent, l'innovation technique. Aucune technologie de capteur unique n'offrira les performances et la résilience nécessaires, et l'industrie doit explorer les meilleures combinaisons et approches de technologies de capteurs et d'approches de fusion pour atteindre ces objectifs à un coût viable. En fin de compte, les entreprises de semi-conducteurs qui possèdent une expertise dans l'ensemble des technologies matérielles et logicielles candidates seront les mieux placées pour soutenir l'ambition de l'industrie automobile de sauver des vies.
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