Le Groupe Hyundai intègre de plus en plus les technologies 3D dans ses services. Dans le numéro d’avril de 3D ADEPT Mag, nous expliquions dans une étude de cas comment le groupe a amélioré son processus de production grâce au logiciel de Materialise. Aujourd’hui, Hyundai Mobis, un équipementier et société sœur d’Hyundai, profite des images 3D et du deep learning pour améliorer considérablement la précision du capteur de conduite autonome qu’elle développe actuellement.
L’examen de conduite autonome
Cette technologie permettra de réaliser des tests de conduite autonome dans l’environnement virtuel 3D pour différents scénarios utilisés dans les jeux vidéo. Comme il est possible de créer l’environnement de test souhaité sans être limité par de nombreuses contraintes dans la vie réelle, les performances des caméras peuvent être améliorées.
L’équipementier automobile coréen a pour objectif d’améliorer la précision de reconnaissance des objets des caméras utilisées dans les véhicules autonomes. Pour y parvenir, l’entreprise fait appel au service de l’éditeur de logiciels indien Tata Elxsi qui fournit des solutions optimisées pour les secteurs des TIC (Technologies de l’Information et de la Communication).
Toutes les contraintes, y compris le mauvais temps et les rues achalandées du centre-ville, ont été prises en compte pendant l’essai. Le test a démontré l’importance de la précision de reconnaissance de la caméra, le capteur central, pour une conduite autonome en toute sécurité.
« L’environnement de conduite virtuel, que Hyundai Mobis cherche à introduire aux tests de conduite autonomes, est réalisé en utilisant le logiciel d’imagerie pour développer des jeux 3D. Si l’on utilise des images 3D haute définition, il est possible de réaliser différents scénarios de conduite, tels que des routes nocturnes par temps de pluie, un centre-ville congestionné, des flaques d’eau et des chantiers de construction routière », explique la société.
Si les caméras pour voitures autonomes sont testées dans ces différents environnements virtuels, les performances de reconnaissance peuvent être améliorées afin qu’il soit possible de classer correctement un large éventail d’objets, y compris les véhicules, les piétons, les infrastructures de feux de circulation et les marquages routiers dans des conditions difficiles.
En plus de tester des véhicules d’essai de conduite autonomes dans le monde entier et de recueillir des informations sur différents climats, terrains inhabituels et conditions routières, l’entreprise sera en mesure d’utiliser des environnements simulés similaires à ceux utilisés dans les jeux vidéo pour vérifier la performance des capteurs de la manière souhaitée, à tout moment et partout, gagnant ainsi le dessus sur la concurrence.
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