Woven Planet, une unité de Toyota Motor Corp, suit l'exemple de Tesla Inc. en essayant de faire progresser la technologie d'auto-conduite avec des caméras à bas prix.

Woven Planet a déclaré à Reuters qu'elle était en mesure d'utiliser des caméras pour collecter des données et former efficacement son système de conduite autonome, une "percée" qui, espère-t-elle, permettra de réduire les coûts et de faire évoluer la technologie.

La collecte de diverses données de conduite à l'aide d'une flotte massive de voitures est essentielle au développement d'un système robuste de voitures autonomes, mais il est coûteux et non évolutif de tester les véhicules autonomes uniquement à l'aide de capteurs coûteux, a-t-elle déclaré.

Woven Planet utilise toujours les données collectées par d'autres capteurs comme les radars et les lidars pour la formation ainsi que pour le déploiement à long terme.

Tesla a misé sur les caméras pour collecter les données de plus d'un million de véhicules sur la route afin de développer sa technologie de conduite automatisée, tandis que Waymo d'Alphabet et d'autres entreprises de voitures autonomes ont ajouté des capteurs coûteux comme les lidars à un petit nombre de véhicules.

"Nous avons besoin de beaucoup de données. Et il ne suffit pas d'avoir une petite quantité de données qui peuvent être collectées à partir d'une petite flotte de véhicules autonomes très coûteux", a déclaré Michael Benisch, vice-président de l'ingénierie chez Woven Planet, dans une interview accordée à Reuters.

"Nous essayons plutôt de démontrer que nous pouvons débloquer l'avantage que Toyota et un grand constructeur automobile auraient, à savoir l'accès à un énorme corpus de données, mais avec une fidélité beaucoup plus faible", a déclaré Benisch, ancien directeur de l'ingénierie de la division de conduite autonome de Lyft, que Toyota a acquise l'année dernière.

Woven Planet utilise des caméras qui sont 90 % moins chères que les capteurs qu'elle utilisait auparavant et qui peuvent être facilement installées dans des flottes de voitures particulières.

Il a déclaré que l'utilisation d'une majorité de données provenant de caméras à faible coût a augmenté les performances de son système à un niveau similaire à celui obtenu lorsque le système était entraîné exclusivement sur des données de capteurs à coût élevé.

Il a toutefois déclaré que Toyota continuerait à utiliser des capteurs multiples tels que des lidars et des radars pour les robotaxis et les autres véhicules autonomes à déployer sur la route, car cela semble actuellement être l'approche la meilleure et la plus sûre pour développer des robotaxis.

Toyota s'est également associé à Aurora pour tester une flotte de transport autonome https://www.reuters.com/business/autos-transportation/toyota-aurora-test-drive-autonomous-ride-hailing-fleet-texas-2022-03-23 basée sur les mini-fourgonnettes Toyota Sienna, équipées de lidars, de radars et de caméras.

"Mais dans de très nombreuses années, il est tout à fait possible que la technologie de type caméra puisse rattraper et dépasser certains des capteurs les plus avancés", a-t-il déclaré.

"La question est peut-être davantage de savoir quand et combien de temps il faudra pour atteindre un niveau de sécurité et de fiabilité. Je ne crois pas que nous le sachions encore."

Le PDG de Tesla, Elon Musk, a déclaré qu'il pourrait atteindre l'autonomie complète avec des caméras cette année https://www.reuters.com/article/tesla-robots-idCNL1N2U702E après avoir raté ses objectifs précédents à plusieurs reprises. (Reportage de Hyunjoo Jin ; édition de Stephen Coates, Alexandra Hudson)