Tecnologia Lidar apresenta detecção de longo alcance

A capacidade do AEye de detectar objetos minúsculos a uma distância de 120 metros usando múltiplos pontos de medição são cruciais para carros e caminhões autônomos.
Junto com câmeras e radar, os sensores LiDAR são uma tecnologia importante para o desenvolvimento da direção autônoma. AEye, situada em Dublin, Califórnia, criou um sistema LiDAR de longo alcance que combina um laser amplificável de 1550 nm com um scanner proprietário com um sistema microeletromecânico (MEMS). Essa técnica pode ser personalizada e otimizada para determinados veículos e aplicativos usando software. Indu Vijayan, chefe de gerenciamento de produto da AEye para soluções ADAS, respondeu a perguntas importantes sobre as perspectivas de veículos autônomos em uma entrevista com EE Times Europe , que analisou sua recente apresentação no DesignCon 2021 realizado no Vale do Silício em agosto.

Indu Vijayan da AEye
AEye afirma que seu LiDAR pode detectar veículos a uma distância de 1.000 metros e pessoas a uma distância de até 200 metros. E sua capacidade de detectar objetos minúsculos (como tijolos) a uma distância de 120 metros usando vários pontos de medição é crucial para carros e caminhões autônomos.

Com sua grande massa e distâncias maiores para parar, os veículos comerciais enfrentam desafios específicos para fornecer uma direção autônoma segura. A automação para esses veículos envolverá a adoção de um sensor de alto desempenho e longo alcance para garantir tempo de processamento suficiente para decisões e ações automatizadas.

EE Times Europe:Qual é a oportunidade atual para o mercado de veículos autônomos e quais são os fatores de crescimento?

Vijayan: Se estamos falando sobre automotivo, a oportunidade atual está no ADAS, especificamente fornecendo recursos de segurança avançados de próximo nível para OEMs. Estamos todos familiarizados com os recursos do ADAS, como controle de cruzeiro, frenagem de emergência e assistência para manter a faixa. Esses recursos, que historicamente alavancaram sensores de radar e / ou câmeras, aumentam a classificação de segurança de um carro enquanto permitem que os OEMs forneçam valor agregado a seus clientes.

Os fabricantes de automóveis estão agora procurando implantar recursos ADAS mais avançados e, para fazer isso com segurança, eles precisam do LiDAR. As câmeras têm grande resolução e informações de cor, mas são limitadas em certas condições de iluminação diurna, não funcionam bem à noite e podem apenas estimar a distância e o posicionamento dos objetos. Enquanto isso, o radar tem bom desempenho em más condições climáticas, mas não fornece resolução suficiente no alcance, nem lida bem com a certeza da localização dos objetos devido ao multipercurso. LiDAR preenche essas lacunas de desempenho e é o único sensor determinístico que pode fornecer certeza absoluta de que um objeto está em seu caminho, para que o sistema de planejamento de trajetória do carro possa tomar a decisão de direção mais segura.

O LiDAR da AEye é especificamente ideal para aplicações como piloto automático em rodovias e caminhões autônomos hub-to-hub, que requerem detecção de objetos pequenos e de longo alcance em velocidade. Nosso uso de um comprimento de onda amplificável de 1550 nm incorporado em nossa nova arquitetura permite que o sistema LiDAR da AEye alcance um desempenho líder da indústria em alcance - vendo objetos como veículos e sinais de trânsito a mil metros. Projetamos o mercado de ADAS automotivo para LIDAR de longo alcance para atingir US $ 3 bilhões em tamanho até 2025 e continuar crescendo rapidamente a um CAGR de 43% de 2025 a 2030, enquanto prevemos que o mercado de mobilidade crescerá rapidamente, com um CAGR projetado de 72 % de 2025 a 2030.

EE Times Europe:Infraestrutura e regulamentação são dois obstáculos que precisam ser resolvidos para implantar veículos autônomos. Onde estamos em relação a esses obstáculos?

Vijayan: No front regulamentar, os EUA foram criticados pela falta de uma estrutura regulatória federal para abordar os testes e implantação AV. Até o momento, a regulamentação é feita em nível estadual, sem uniformidade. O governo federal parece estar trabalhando para estabelecer regulamentações claras para governar esta indústria, mas estamos vendo coalizões públicas e privadas entrando em ação. Enquanto isso, países como a Alemanha estão assumindo uma postura mais agressiva em relação à autonomia - adotando legislação que permitirá a direção autônoma de nível 4 ( veículos sem condutor) nas vias públicas até 2022, sem operadores de segurança humana.

Na frente da infraestrutura, estamos vendo a digitalização da infraestrutura - como câmeras anti-colisão, postes inteligentes, sinalizadores e marcadores de faixa equipados com RFID, sensores de meio-fio e sistemas avançados de gerenciamento de tráfego, bem como experimentação com 5G e outros baseados em infraestrutura tecnologias para se conectar com veículos inteligentes. Mesmo assim, ainda há muito trabalho a ser feito no lado da infraestrutura para reduzir o “Índice de Rugosidade”. Buracos, erros de striping e falta de manutenção regular (ou seja, marcadores de faixa desbotados) podem ser uma das principais causas de acidentes, especialmente para caminhões. E pequenas alterações nas estradas podem ter um grande impacto na capacidade de dimensionar implantações de AV em estradas públicas.

Infraestrutura inteligente, conectividade e veículos autônomos equipados com sensores mais inteligentes e de ponta serão combinados para fornecer aos AVs as informações necessárias para tomar decisões inteligentes. Os dados coletados também podem ser usados ​​para aprender e adaptar o AI rodando em AVs, que podem então ser aplicados como atualizações de software para permitir que os AVs reajam a situações dinâmicas.

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Sistema da AEye

EE Times Europe:O principal desafio que os fabricantes de automóveis enfrentam é acompanhar o desenvolvimento de sensores e dados. O que a AEye está fazendo para enfrentar esse desafio?

Vijayan: AEye desenvolveu um sistema definível por software, o que significa que é flexível e adaptável. Outros sensores LiDAR estão ancorados na maneira de pensar que prioriza o hardware. AEye move a complexidade do hardware para o software. Em nossa abordagem de sistema, hardware e software têm uma relação iterativa e adaptável que pode ser continuamente otimizada por meio de ciclos de feedback integrados. O mundo não é estático e o sensor da AEye oferece a capacidade de se adaptar dinamicamente de uma situação a outra em tempo real. Acreditamos que nossa plataforma de hardware baseada em software irá aprimorar qualquer sistema automotivo.

Outro desafio que os fabricantes de automóveis enfrentam é o fornecimento de sensores automotivos que podem resistir ao teste do tempo em seus veículos por 10-15 anos. Licenciamos nossa arquitetura de referência para Tier 1s, permitindo-lhes fabricar seus próprios produtos personalizados e vender essas soluções para seus clientes OEM automotivos. Isso garante que os OEMs recebam produtos confiáveis ​​e de alta qualidade que atendam às suas especificações exclusivas com o menor custo possível de fornecedores automotivos comprovados com os quais eles têm relacionamentos longos e bem estabelecidos.

EE Times Europe:Que outros desafios estão impedindo a ampla produção e adoção de veículos autônomos?

Vijayan: Um desafio historicamente tem sido o preço, mas o LiDAR tem visto uma queda de preço massiva nos últimos três anos e, conforme vemos o mercado automotivo aumentar o volume de produção, continuaremos a ver reduções de custos e economias de escala paralelas a isso de radar, com custos caindo para US $ 100- $ 1000 para implantações de ADAS.

Também vimos que é preciso amadurecimento da tecnologia, um modelo de negócios maduro e uma cadeia de suprimentos automotiva estabelecida para trazer o autodirecionamento para o mercado. Veremos a autonomia sendo implementada gradualmente à medida que os fornecedores automotivos de Nível 1 apresentarem ao mercado recursos avançados de segurança acionados por LiDAR.

>> Este artigo foi publicado originalmente em nosso site irmão, EE Times Europe.

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