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Quand les voitures autonomes s’inspirent des crevettes…

Une équipe de chercheurs a développé une caméra d’un nouveau genre inspirée de la vue de la crevette-mante pour améliorer la vue des voitures autonomes.

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Le regard d'une squille (ou crevette-mante)

Gruev et ses collègues ont mis au point un prototype de caméra inspiré de la squille (ou crevette mante), qui possède l’un des systèmes visuels les plus complexes du règne animal, capable de distinguer la polarisation de la lumière (la direction dans laquelle oscille le champ électrique de l’onde lumineuse). En imitant la vision du crustacé marin, les chercheurs ont été en mesure d’apporter des améliorations significatives sur les caméras qui pourraient aider à atténuer les accidents en améliorant la vision des voitures autonomes.

Capter la polarisation de la lumière pour identifier les matériaux

« Nous avons fait la démonstration d’un nouveau prototype de caméra inspiré du système visuel de la crevette-mante qui permet de capturer des informations de polarisation dans une plage dynamique élevée« , a déclaré M. Gruev à Digital Trends. « C’est important parce que la polarisation de la lumière est une propriété fondamentale que nous ne percevons pas. Elle fournit des informations clés sur l’environnement, telles que les propriétés matérielles des objets et leur forme géométrique. Il est également utile de capturer ces informations lorsque vous conduisez par temps brumeux où les informations de polarisation peuvent améliorer la visibilité de détection des objets sur la route. » La capacité de la caméra de capter la polarisation de la lumière pourrait permettre à la voiture autonome d’identifier la nature des matériaux et ainsi aider faire la différence entre un piéton et un cycliste.

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Second point amélioré sur ces caméras : la plage dynamique. Ce paramètre, que l’on peut également appeler contraste intra-image, correspond au niveau du rapport de la luminosité la plus élevée à la luminosité la plus faible sur une même image. Lorsque qu’une image a une plage dynamique très étendue, les caméras peuvent « brûler » les zones les plus lumineuses ou noircir totalement les zones plus sombres. C’est à ce phénomène que corrige la fonctionnalité HDR (High Dynamic Range) sur nos appareils photo et smartphones. Dans le cas d’une caméra pour voiture autonome, le problème est tout aussi gênant : imaginez sortir d’un tunnel (sombre) sur une route par un temps très ensoleillé, l’espace de quelques secondes, l’écart de luminosité est aveuglant pour la caméra.

Pour parvenir à améliorer la plage dynamique de la caméra, Gruev et son équipe ont décidé d’aborder le problème de la détection des piétons en utilisant les caractéristiques de la vision de la squille, capable de voir simultanément des images claires et foncées. Gruev explique : « Il y a deux innovations dans ces travaux : le pixel et les nanomatériaux que nous utilisons pour la détection de polarisation. Le pixel est novateur parce qu’il fonctionne différemment des caméras classiques, il permet une réponse logarithmique à l’intensité lumineuse. Ce changement nous a permis d’étendre la plage dynamique de la caméra d’environ 60 dB – ce qui est typique pour les caméras ordinaires – à 140 dB. Puis nous avons ajouté des nano-fils d’aluminium sur chaque pixel de l’imageur pour pouvoir détecter les propriétés de polarisation de la lumière. »

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La technologie développée par Gruev en intéresse plus d’un. L’homme dit être en discussion avec plusieurs constructeurs automobiles pour utiliser sa caméra pour les voitures autonomes, et même pour équiper des GPS sous-marins.

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