Le Québécois LeddarTech, spécialiste de la technologie de détection pour les systèmes avancés d’aide à la conduite (systèmes ADAS) et de conduite autonome de niveau 1 à 5, annonce une collaboration avec le groupe de sous-traitance Flex portant sur le développement d’un kit d’évaluation LiDAR et une offre de services associés pour la conception, le développement et la fabrication de capteurs LiDAR automobiles. 

Globalement, cette coopération vise à ouvrir la voie au déploiement à grande échelle des systèmes avancés d’aide à la conduite et de conduite autonome.

Le partenariat de collaboration entre LeddarTech et Flex allie la technologie de détection de LeddarTech ainsi que l’expérience et les services de conception de Flex Automotive Solutions pour fournir aux clients des capteurs LiDAR automobiles optimisés. Cette collaboration doit combiner la souplesse et l’extensibilité de la plateforme de détection et de l’écosystème de LeddarTech avec le savoir-faire de Flex en conception et fabrication de capteurs LiDAR adaptés aux exigences des clients et des applications. La plateforme de LeddarTech comprend aussi un logiciel de fusion de données de capteurs et de perception, ce qui renforce encore cette collaboration en optimisant pour les clients la performance et le coût des systèmes ADAS et AD grâce aux caméras, aux radars et aux capteurs LiDAR fournis par Flex.

« Faire équipe avec Flex nous permet d’offrir sur le marché des solutions LiDAR automobiles optimales. Cette collaboration raccourcit le temps de mise en marché pour les clients, et réduit les coûts de développement et les risques associés tout en offrant les avantages d’un modèle de plateforme ouverte et flexible à haut potentiel de personnalisation, de différenciation et de valeur ajoutée.  En combinant les capacités de conception, de développement et de fabrication de Flex, et en travaillant en synergie dans le cadre de l’Écosystème Leddar, nous fournissons collectivement tous les ingrédients clés pour déployer à grande échelle les LiDARs et les applications intégrant ces LiDARs sur le marché des systèmes avancés d’aide à la conduite et de la conduite autonome », souligne Michael Poulin, vice-président, artenariats stratégiques et développement corporatif chez LeddarTech.  

« Flex est heureux de s’associer à LeddarTech et ses partenaires. Flex est prête à contribuer, avec son savoir-faire et sa technologie, à offrir sur le marché une technologie de détection clé qui peut potentiellement sauver des vies et assister les propriétaires de véhicules et les utilisateurs de services de mobilité.  Nous sommes impatients de travailler avec LeddarTech à la production de masse de capteurs LiDAR automobiles sur la base de leur plateforme ouverte de détection », a déclaré Mike Thoeny, président de la division Activités automobiles chez Flex. 

Fondée en 2007, LeddarTech est spécialisé dans les solutions de détection environnementale pour les véhicules autonomes et les systèmes avancés d’aide à la conduite.  LeddarTech propose aux intégrateurs de systèmes automobiles de rang 1 et 2 une solution de développement de LiDAR extensible et polyvalente qui leur permet de développer des LiDARs solid-state de classe automobile sur la base du LeddarEngine.  Cette plateforme est déployée dans des navettes autonomes, des camions, des autobus, des véhicules de livraison, des robotaxis et des applications pour villes ou usines intelligentes.

Deux acquisitions pour LeddarTech depuis juillet

Fin septembre, LeddarTech a annoncé l’acquisition des actifs de Phantom Intelligence, y compris l’ensemble de sa propriété intellectuelle et de sa technologie. Fondée en 2011, Phantom Intelligence est reconnue pour son savoir-faire dans les technologies de traitement de signal et de LiDAR. La transaction relative à Phantom Intelligence, en date du 14 septembre 2020, constitue la deuxième acquisition par LeddarTech au cours des trois derniers mois. En juillet 2020, LeddarTech avait acquis VayaVision, une entreprise israélienne spécialisée dans la technologie de fusion de données de capteurs et de perception.