Bien qu’environ 25 % seulement des déplacements en voiture aient lieu après la tombée de la nuit, près de la moitié des accidents mortels se produisent la nuit. Comme notre Véhicules devenir plus perfectionnés voire autonomes, les moyens de détecter et d’éviter ces collisions doivent eux aussi évoluer. Les systèmes actuels sont souvent compliqués, gourmands en ressources ou fonctionnent mal dans l’obscurité.
Mais maintenant, les chercheurs rapportant dans ACS Nano ont conçu un détecteur de collision simple et économe en énergie inspiré de la façon dont les insectes évitent de se heurter.
Un criquet – photo d’illustration. Crédit image : christels via Pixabay, licence gratuite
De nombreux systèmes d’évitement de collision (CAS) sont déjà inclus dans les véhicules, et ils peuvent automatiquement freiner lorsqu’un objet s’approche trop près. Certains fonctionnent en analysant une image de l’espace autour de la voiture, mais dans des conditions telles que de fortes pluies ou une faible luminosité, l’image n’est pas aussi claire. Pour compenser cela, des processeurs de signaux compliqués donnent un sens à ce qui est encore visible.
Une autre méthode consiste à incorporer des capteurs radar ou LiDAR (détection et télémétrie de la lumière), mais ceux-ci sont difficiles à miniaturiser et nécessitent beaucoup de puissance. En fin de compte, ces instruments peuvent ajouter du poids, des besoins énergétiques et des complications inutiles, même s’ils rendent le véhicule plus sûr.
Mais les insectes, y compris les criquets et les mouches, peuvent facilement éviter les collisions entre eux sans s’appuyer sur des logiciels sophistiqués ou LiDAR, même la nuit. Au lieu de cela, ils engagent certains circuits neuronaux évitant les obstacles, qui sont très efficaces et pourraient inspirer un CAS de nouvelle génération.
Ainsi, Saptarshi Das et ses collègues ont voulu créer un détecteur de collision inspiré des insectes adapté aux véhicules de détection qui soit efficace, sûr et consomme moins d’énergie que ses prédécesseurs.
Tout d’abord, l’équipe a conçu un algorithme basé sur les circuits neuronaux que les insectes utilisent pour éviter un obstacle. Au lieu de traiter une image entière, ils n’ont traité qu’une seule variable : l’intensité des phares d’une voiture. Sans avoir besoin d’une caméra embarquée ou d’un capteur d’image, les unités de détection et de traitement ont été combinées, ce qui rend le détecteur global plus petit et plus économe en énergie.
Le capteur était composé de huit « memtransistors » photosensibles construits à partir d’une couche de bisulfure de molybdène (MoS2), organisé en circuit. Il n’a fallu que 40 µm2 et n’utilisaient que quelques centaines de picojoules d’énergie – des dizaines de milliers de fois moins que les systèmes existants.
Enfin, dans des scénarios nocturnes réels, le détecteur pourrait détecter un accident potentiel impliquant deux voitures deux à trois secondes avant qu’il ne se produise, laissant au conducteur suffisamment de temps pour prendre des mesures correctives critiques. Les chercheurs affirment que ce nouveau détecteur peut contribuer à rendre les CAS existants meilleurs et plus sûrs.
Source: acs.org
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