Para Ahli Debat Integrasi Sensor Optimal untuk ADAS dan Kendaraan Otonom Generasi Depan

Implementasi teknologi sensori untuk kendaraan bantu sopir dan otonom penuh adalah tantangan yang kompleks dan terus berkembang. Sebagai satu pendekatan "terbaik", para ahli mengidentifikasi enam pertimbangan inti yang akan menentukan bagaimana produsen mengintegrasikan sensor di mobil-mobil masa depan.

Para panelis—Patrick Denny, senior expert untuk sistem visi dan ADAS di Valeo; Paul‑Henri Matha, pemimpin teknis di Volvo Car Corp.; Robert Stead, managing director di Sense Media Group; dan Carsten Astheimer, direktif perusahaan desain Astheimer Ltd.—membahas campuran sensor yang tepat dan bagaimana desain tidak boleh pernah berkompromi dengan keamanan, dan sebaliknya, pada sesi penutup konferensi virtual AutoSens Brussels 2020. EE Times Europe juga mencari wawasan dari Pierrick Boulay, analis teknologi dan pasar di Yole Développement, mengenai adopsi dan penggunaan berbagai jenis sistem sensor automotive.

Mencapai Jumlah yang Tepat

Mobil modern telah dilengkapi dengan berbagai sensor yang menakjubkan—unit ultrasonik, radar, banyak kamera (untuk persepsi, citra, dan visi), dan LiDAR. Boulay dari Yole mengestimasi bahwa kendaraan tipikal saat ini membawa antara 10 hingga 20 sensor, dengan model high-end membawa lebih banyak dibandingkan opsi mid-tier atau budget.

Seiring kendaraan mendaki tangga otomatisasi, jumlah sensor diproyeksikan akan meningkat menjadi sekitar 35–40 unit. Boulay menjelaskan bahwa setiap tingkat otomatisasi akan menuntut kemampuan pendek, menengah, dan panjang yang berbeda, sehingga satu jenis sensor saja tidak cukup untuk semua skenario.

Namun, menambahkan sensor memperkuat volume data, yang menantang stack komputasi kendaraan. Boulay mencatat bahwa meski chip ADAS lama memberikan antara 0,25 dan 2,5 TOPS (puluhan kali performa laptop high-end), platform robotik sudah beroperasi di atas 250 TOPS. Dia memprediksi pergeseran dari arsitektur terdistribusi ke domain controller terpusat yang dapat menggabungkan data sensor mentah secara efisien.

Keterbatasan biaya dan integrasi pada akhirnya akan membatasi jumlah sensor. Boulay mengamati bahwa beberapa OEM, seperti Tesla, mencapai tingkat otomatisasi tinggi dengan lebih sedikit sensor dengan memanfaatkan AI dan daya komputasi canggih. "Perangkat lunak dan kemampuan pemrosesan akan menjadi pengenis," katanya.

Mengoptimalkan Campuran

Fluktuasi cuaca dan pencahayaan menuntut portofolio sensor yang beragam. Denny menekankan bahwa redundansi sangat penting: "Saat Anda dalam kegelapan total atau hujan lebat, Anda memerlukan banyak modalitas yang bekerja bersama."

Kamera unggul di siang hari, sedangkan radar, LiDAR, dan sensor ultrasonik mempertahankan performa di cahaya redup, kabut, hujan atau salju. Boulay mencatat bahwa Kamera menjadi 'buta' di kondisi buruk, sedangkan sensor lain masih dapat memberikan persepsi yang andal.

Memastikan Penempatan yang Tepat

Sama seperti indra manusia, sensor harus diposisikan secara strategis untuk mempertahankan kesadaran lingkungan yang berkelanjutan. Keterbatasan teknis—seperti kondensasi di lampu depan, embun di kaca depan, atau cat yang menutupi transduser ultrasonik—dapat menurunkan performa. Denny memperingatkan bahwa unit ultrasonik sensitif terhadap lapisan permukaan.

Matha dari Volvo menyoroti konsumsi daya sebagai faktor kritis. "Setiap sensor menarik antara 1 dan 10 W, sehingga suite ADAS penuh dapat mencapai 100–200 W, menyumbang hingga 4 g CO₂." Dia menyarankan aktivasi intermiten dan pendingin canggih untuk mengurangi batas termal, terutama di zona suhu tinggi seperti di belakang kaca depan.

Simulasi dan pengujian dunia nyata sangat penting untuk menentukan lokasi sensor yang optimal. Boulay menyarankan bahwa LiDAR level highway biasanya dipasang di tengah, selaras dengan radar panjang jangkauan dan kamera utama, sedangkan sensor pengemudi kota atau parkir dapat ditempatkan di sisi atau sudut.

Integrasi yang Estetis

XC90 Volvo saat ini menampung 20 jenis sensor, banyak di antaranya disembunyikan—kamera depan di grille, kamera sisi di cermin, dan kamera belakang di atas plat nomor. Matha menekankan bahwa integrasi yang mulus dapat meningkatkan bentuk dan fungsi.

Astheimer berpendapat bahwa mobil paling canggih seharusnya secara terlihat mencerminkan kecerdasannya. Seiring kemajuan otonomisasi, sensor seperti LiDAR 360° akan membutuhkan penempatan yang prominent dan tidak terhalang. Dia menyebut kendaraan pengiriman listrik Deliver‑E, di mana kamera diiringi di sisi dan LiDAR di puncak belakang, selaras dengan identitas kendaraan.

Boulay membahas pod Smart Corner Magneti Marelli, yang dapat menampung LiDAR, radar, kamera, ultrasonik, dan lampu LED. Meskipun integrasi manufaktur terpadu, biaya perbaikan setelah tabrakan dapat tinggi, menekankan kebutuhan akan pendekatan yang seimbang.

Mengurangi Beban Kognitif

Antarmuka manusia-mesin harus menerjemahkan data sensor menjadi informasi yang jelas dan dapat ditindaklanjuti. Astheimer, yang bekerja pada truck pengiriman listrik Volta Trucks' Zero, mencatat bahwa kendaraan berat—meski hanya 4 % lalu lintas—menyebabkan lebih dari 50 % korban rentan jalan. Beban kognitif, bersama dengan visibilitas terbatas, adalah penyumbang utama.

Dia menekankan bahwa ECU dan sistem CAN harus menyaring sinyal dan menyajikannya melalui petunjuk tactile, audio, atau visual untuk mempertahankan waspada pengemudi.

Membuat Keamanan Menjadi Menarik

Stead mengajukan pertanyaan: "Apakah membuat keamanan menjadi menarik adalah kunci menjual mobil terhubung?" Matha menjawab bahwa keamanan adalah inti bisnis, dan cara terbaik untuk menyampaikannya adalah melalui desain elegan yang memamerkan kecerdasan yang didorong sensor.

Astheimer memperingatkan bahwa seiring kendaraan mengambil lebih banyak tugas, pengemudi mungkin menjadi lalai. Suite sensor harus tetap memberitahu dan melibatkan pengemudi, mencegah efek "cocooning" yang mengurangi kesadaran jalan.

Buku baru, AspenCore Guide to Sensors in Automotive: Making Cars See and Think Ahead, mengumpulkan pemimpin pemikiran dalam keamanan dan teknik automotive untuk menggambarkan kemajuan dan menyoroti tantangan yang tersisa. Tersedia sekarang di toko buku EE Times.

>> Artikel ini awalnya diterbitkan di situs saudara kami, EE Times.