Pourquoi Tesla ne se soucie-t-il pas d'utiliser des capteurs pour la conduite autonome ?

Les véhicules autonomes utilisent divers types de capteurs, tels que la technologie de détection et de télémétrie de la lumière (LiDAR) pour mesurer de longues distances. des portées variables, des capteurs à ultrasons pour les courtes portées et des radars, qui sont similaires au LiDAR, mais reposent sur des ondes radio au lieu de lasers.

Les leaders technologiques autonomes tels que General Motors, Waymo et Mercedes-Benz s'appuient tous sur des capteurs, mais pas sur Tesla. Le constructeur automobile basé au Texas a utilisé à la fois un radar et des caméras pour rendre possible son système de conduite semi-autonome Autopilot, mais à partir de mai 2021, il a annoncé qu'il abandonnait le radar pour le modèle 3 et le modèle Y en Amérique du Nord, se concentrant sur une approche uniquement basée sur la caméra qu'il a appelée TeslaVision.

Mais quelles étaient les raisons de la décision de Tesla de retirer les radars et les capteurs à ultrasons de ses voitures et de ne même pas envisager le LiDAR ou les cartes? Explorons ce sujet plus avant.

Vision par ordinateur: le plan de Tesla

Tesla a développé son propre système de vision par ordinateur, appelé Tesla Vision, pour calculer ce que voit la voiture autonome de Tesla. Basé sur CUDA de Nvidia, qui est une plate-forme informatique parallèle conçue pour les unités de traitement graphique (GPU), ce système de bout en bout alimente la technologie de pilote automatique et de conduite autonome de Tesla. Il s'appuie sur la vision par ordinateur pour donner un sens aux informations visuelles recueillies par les caméras du véhicule.

Plutôt que d'utiliser le LiDAR, l'approche de Tesla consiste à entraîner l'ordinateur à reconnaître et à interpréter le monde visuel, dans le but d'atteindre des capacités de conduite autonome. Le fabricant affirme pouvoir accélérer considérablement le processus de formation grâce à son utilisation de l'apprentissage automatique et à son propre réseau de neurones, qui fonctionne sur un superordinateur appelé Dojo.

Réduction des coûts

Le passage de Tesla des approches basées sur les capteurs à la vision par ordinateur est principalement motivé par le coût. Tesla vise à réduire les prix des véhicules en minimisant le nombre de pièces nécessaires. Cependant, l'élimination de pièces peut poser un défi lorsque le système ne peut pas fonctionner sans elles, et Tesla a suscité de nombreuses critiques lorsqu'il a annoncé qu'il supprimait le radar de ses voitures.

Un article de recherche de L'Université de Cornell suggère que les caméras stéréo ont le potentiel de générer une carte 3D presque aussi précise qu'une carte LiDAR. Cela présente un point intéressant, car cela indique qu'au lieu d'investir 7 500 $ dans un appareil LiDAR, on pourrait utiliser quelques caméras beaucoup moins chères, ne coûtant que 5 $. Par conséquent, lorsque Tesla affirme qu'une telle technologie pourrait devenir obsolète dans un avenir proche, cela pourrait être sur quelque chose.

Le revers de la médaille est qu'après avoir supprimé la prise en charge du radar, le système de pilote automatique de Tesla a connu plusieurs rétrogradations de fonctionnalités qui ont mis des mois à être restaurées. En outre, de nombreux propriétaires de Tesla ont signalé des problèmes avec le système sans radar, tels que des événements fréquents de "freinage fantôme" où le véhicule freine inutilement pour des obstacles inexistants.

Bien que de nombreuses entreprises considèrent que des capteurs tels que le LiDAR et le radar sont essentiels pour une conduite autonome fiable, Tesla a choisi la vision par ordinateur en raison de son potentiel de développement plus rapide. Alors que le LiDAR et le radar peuvent détecter les obstacles avec une grande précision aujourd'hui, les caméras nécessitent encore des améliorations pour atteindre le même niveau de fiabilité. Néanmoins, Tesla pense que l'approche de la vision par ordinateur est la voie à suivre.

Complexité moindre

Bien que le fait d'avoir un plus grand nombre de capteurs puisse offrir de nombreux avantages, y compris une meilleure gestion des données grâce à une fusion de capteurs habile, cela présente également des inconvénients importants. L'augmentation du nombre de capteurs peut conduire à la création de logiciels plus compliqués. La complexité des pipelines de données est également accrue, et la chaîne d'approvisionnement et les processus de production lors de l'assemblage des véhicules deviennent plus délicats.

De plus, les capteurs doivent être ajustés et leur logiciel correspondant maintenu. Un étalonnage correct est également essentiel pour garantir le bon fonctionnement du processus de fusion.

Malgré les avantages potentiels d'un plus grand nombre de capteurs, le coût et la complexité de leur intégration dans un système ne peuvent être négligés. La décision de Tesla de diminuer le nombre de capteurs dans ses véhicules démontre le compromis entre les avantages et les inconvénients de l'incorporation de plus de capteurs.

Verbosité du code

La verbosité du code est un problème courant dans le développement de logiciels, où une complexité et une longueur inutiles peuvent rendre le code difficile à comprendre et à maintenir. Dans le cas de Tesla, l'utilisation de capteurs radar et à ultrasons augmente la verbosité du code, entraînant des retards de traitement et des inefficacités.

Pour atténuer ce problème, il a utilisé l'approche de vision par ordinateur pour minimiser la verbosité, améliorer les performances et la fiabilité du logiciel, ainsi que fournir une meilleure expérience utilisateur à ses clients.

La philosophie d'Elon Musk

Elon Musk, le fondateur de Tesla, a une philosophie unique en matière de conception et de fabrication de véhicules électriques. La mentalité "la meilleure partie n'est pas une partie" est au cœur de son approche, qui vise à réduire la complexité, le coût et le poids dans la mesure du possible. Cela est évident dans les véhicules Tesla, qui se caractérisent par leur design minimaliste et leur interface conviviale.

Un aspect de cette philosophie est la décision de retirer les capteurs des véhicules Tesla et de ne pas envisager l'utilisation de la technologie LiDAR. Alors que certains concurrents s'appuient sur des capteurs LiDAR pour aider leurs voitures autonomes à voir le monde qui les entoure, Musk a critiqué cette approche comme une course folle. Il a également déclaré que toute entreprise qui s'appuie sur ce type de technologie est condamnée. Il soutient que LiDAR est trop cher et que cartographier le monde et le tenir à jour sont trop coûteux. Au lieu de cela, Tesla se concentre sur les systèmes basés sur la vision, qu'il estime plus efficaces et plus rentables.

Selon Musk, les routes sont conçues pour être interprétées avec vision, et la technologie de Tesla est optimisée pour s'appuyer sur des caméras et d'autres capteurs basés sur la vision pour naviguer dans le monde. Cela signifie également que les véhicules qui ne disposent que de caméras seront également en mesure de mieux s'adapter aux nouvelles conditions routières que les systèmes qui nécessitent de vastes ensembles de données pré-cartographiés pour fonctionner.

Cependant, parler à Électrek, Musk a déclaré qu'il ne rechignait pas à utiliser le radar, mais il pense que la qualité actuelle du radar n'est pas à la hauteur. "Un radar à très haute résolution serait mieux que [Tesla Vision], mais un tel radar n'existe pas", a-t-il déclaré. "Je veux dire, Vision avec radar haute résolution serait mieux que Vision pure." Au fur et à mesure que la technologie s'améliore et que les prix baissent, nous pourrions voir des radars réintégrés dans les voitures de Tesla.

Les capteurs vont-ils disparaître?

Dans un Forbes entretien avec Jesse Levinson, PDG de Zoox (la filiale autonome d'Amazon), le sujet de la décision de Tesla d'abandonner les capteurs dans ses voitures a été abordé. Levinson a reconnu que l'ajout de capteurs supplémentaires peut être complexe et bruyant, mais a fait valoir que les avantages l'emportent sur les coûts.

Avec plus de développement, la vision seule peut éventuellement suffire, mais les ordinateurs n'ont pas les mêmes capacités que le cerveau humain. Tesla a encore beaucoup de travail à faire si jamais elle veut créer des véhicules qui se conduisent entièrement sans aucune intervention du conducteur.