L'industrie automobile connaît une révolution technologique sans précédent avec l'émergence des systèmes avancés d'aide à la conduite (ADAS). Ces technologies sophistiquées transforment radicalement l'expérience de conduite en offrant une assistance intelligente aux conducteurs. Dotés de capteurs toujours plus performants, d'algorithmes complexes et d'intelligence artificielle, les ADAS représentent la première étape tangible vers des véhicules totalement autonomes. Leur développement répond à un enjeu majeur : réduire considérablement le nombre d'accidents de la route, dont 94% sont causés par des erreurs humaines. En augmentant la sécurité active et passive des véhicules, en détectant les dangers potentiels avant même que le conducteur ne les perçoive, ces systèmes redéfinissent notre rapport à la mobilité et préfigurent l'avenir du transport routier.
Évolution technologique des ADAS : du radar au LiDAR
Les systèmes avancés d'aide à la conduite ont connu une évolution fulgurante ces vingt dernières années. Initialement limités à des fonctions basiques comme l'ABS ou l'ESP, ils intègrent aujourd'hui des technologies de pointe qui permettent une perception quasi-humaine de l'environnement routier. Cette évolution s'articule autour de capteurs toujours plus sophistiqués et d'une capacité de traitement des données en constante augmentation. La progression des ADAS suit une logique d'intégration progressive, depuis les premiers radars jusqu'aux systèmes LiDAR de dernière génération, chaque nouvelle technologie apportant un niveau de précision et de fiabilité supérieur.
L'architecture des systèmes ADAS modernes repose sur la complémentarité entre différents types de capteurs. Chacun possède ses propres forces et faiblesses : les radars excellent dans la détection de distance et de vitesse mais manquent de précision pour identifier la nature des objets, tandis que les caméras offrent une reconnaissance visuelle détaillée mais sont limitées dans des conditions météorologiques défavorables. Cette complémentarité est essentielle pour garantir une perception fiable de l'environnement routier en toutes circonstances.
Technologies radar bosch et continental dans les systèmes de freinage d'urgence
Les radars constituent la pierre angulaire des systèmes de freinage d'urgence automatique. Bosch et Continental, leaders mondiaux dans ce domaine, ont développé des radars capables de détecter avec précision les obstacles jusqu'à 250 mètres devant le véhicule. Ces capteurs émettent des ondes électromagnétiques qui rebondissent sur les objets environnants, permettant de calculer leur distance et leur vitesse relative avec une précision remarquable. La principale force des radars réside dans leur capacité à fonctionner dans des conditions météorologiques difficiles, notamment par temps de pluie, de brouillard ou de neige.
Les systèmes de freinage d'urgence équipés de radars Bosch de quatrième génération peuvent détecter un risque de collision et activer automatiquement les freins en moins de 300 millisecondes. Cette réactivité exceptionnelle surpasse largement celle d'un conducteur humain, dont le temps de réaction moyen est d'environ 1,2 seconde. Selon les études de l'Euro NCAP, ces systèmes permettent de réduire de 38% les accidents par collision arrière avec blessures et de près de 45% les collisions impliquant des piétons.
Caméras stéréoscopiques mobileye et leur intégration dans les véhicules tesla
Les caméras stéréoscopiques développées par Mobileye, filiale d'Intel, représentent une avancée majeure dans la perception visuelle des ADAS. Fonctionnant selon un principe similaire à la vision humaine, ces systèmes utilisent deux caméras espacées pour créer une vision tridimensionnelle de l'environnement. Grâce à cette technologie, les véhicules peuvent distinguer les piétons, les cyclistes, les autres véhicules et même interpréter la signalisation routière avec une précision inégalée.
Tesla a fait le choix stratégique d'intégrer massivement cette technologie dans son approche de l'autonomie, en équipant ses véhicules de huit caméras offrant une vision à 360° autour du véhicule. Contrairement à d'autres constructeurs qui privilégient une fusion multi-capteurs incluant LiDAR et radar, Tesla s'appuie principalement sur la vision par caméra couplée à des algorithmes d'apprentissage profond. Cette approche, baptisée Tesla Vision , permet selon le constructeur américain d'atteindre une perception comparable à celle d'un conducteur humain tout en limitant les coûts matériels.
Capteurs LiDAR velodyne et valeo : précision millimétriques dans la détection d'obstacles
Le LiDAR (Light Detection And Ranging) représente l'état de l'art en matière de perception pour les ADAS haut de gamme. Cette technologie utilise des faisceaux laser pour scanner l'environnement et créer une cartographie 3D ultra-précise en temps réel. Velodyne, pionnier dans ce domaine, a développé des capteurs LiDAR capables de générer un nuage de points comportant jusqu'à 2,2 millions de points par seconde, avec une portée atteignant 200 mètres et une précision millimétrique.
De son côté, l'équipementier français Valeo a révolutionné le marché en 2017 en lançant le premier LiDAR automobile produit en grande série à un coût maîtrisé. Son modèle SCALA, désormais dans sa seconde génération, équipe notamment la Mercedes Classe S et offre une perception à 360° avec une résolution permettant de distinguer un piéton à 150 mètres de distance. La démocratisation de cette technologie, autrefois réservée aux prototypes de recherche en raison de son coût prohibitif, marque un tournant décisif vers l'automatisation de la conduite.
La révolution du LiDAR automobile ne réside pas seulement dans sa précision extraordinaire, mais aussi dans sa capacité à transformer une voiture ordinaire en un système cognitif capable d'interpréter son environnement presque aussi bien qu'un humain, tout en éliminant les biais et limitations de l'attention humaine.
Fusion des données multi-capteurs dans l'architecture NVIDIA DRIVE
La véritable intelligence des ADAS modernes repose sur leur capacité à fusionner et interpréter les données provenant de multiples capteurs. L'architecture NVIDIA DRIVE représente l'une des solutions les plus avancées dans ce domaine, avec des processeurs spécialisés capables de traiter simultanément les flux de données provenant des radars, caméras, LiDARs et capteurs ultrasoniques. Cette plateforme de calcul peut exécuter jusqu'à 254 trillions d'opérations par seconde (TOPS), une puissance nécessaire pour analyser en temps réel l'environnement complexe d'un véhicule en mouvement.
Le processus de fusion de données permet de compenser les limitations inhérentes à chaque type de capteur. Par exemple, quand les caméras sont éblouies par le soleil, les données radar et LiDAR prennent le relais pour maintenir une perception fiable. Cette redondance des systèmes est cruciale pour atteindre les niveaux de sécurité requis pour l'homologation des véhicules partiellement ou totalement autonomes. Les algorithmes de fusion développés par NVIDIA intègrent également des modèles prédictifs qui anticipent les mouvements des autres usagers de la route, permettant une prise de décision plus naturelle et fluide.
Fonctionnalités avancées des ADAS contemporains
Les systèmes d'aide à la conduite modernes offrent un éventail de fonctionnalités qui transforment radicalement l'expérience au volant. Ces technologies ne se contentent plus d'intervenir uniquement en cas d'urgence, mais assistent activement le conducteur dans ses tâches quotidiennes. Des plus simples aux plus sophistiquées, ces fonctionnalités représentent un continuum qui rapproche progressivement les véhicules d'aujourd'hui de la conduite autonome de demain, tout en améliorant significativement la sécurité routière.
Une étude récente de l'Insurance Institute for Highway Safety (IIHS) révèle que les véhicules équipés de systèmes ADAS complets réduisent de 27% le risque d'accidents avec blessures corporelles. Cette statistique impressionnante s'explique par la complémentarité des différentes fonctions, chacune adressant un type spécifique de risque routier. Les constructeurs premium comme Mercedes-Benz, BMW, Audi et Volvo ont joué un rôle de pionniers dans l'introduction de ces technologies, avant qu'elles ne se démocratisent progressivement vers les segments inférieurs du marché.
Régulateur de vitesse adaptatif avec fonction stop & go de Mercedes-Benz
Le régulateur de vitesse adaptatif (ACC) a considérablement évolué depuis ses premières versions qui se contentaient de maintenir une distance constante avec le véhicule précédent. La fonction Stop & Go développée par Mercedes-Benz représente une avancée majeure en permettant au véhicule de s'arrêter complètement et de redémarrer automatiquement dans les embouteillages. Ce système utilise un radar longue portée et des caméras stéréoscopiques pour analyser précisément le trafic, maintenant une distance de sécurité préréglée qui s'adapte automatiquement aux conditions de circulation.
L'ACC avec Stop & Go de Mercedes peut gérer des arrêts complets jusqu'à 30 secondes, au-delà desquels une simple pression sur l'accélérateur ou le bouton de reprise suffit pour réactiver le système. Cette fonctionnalité réduit considérablement la fatigue du conducteur dans les trajets urbains ou périurbains encombrés, tout en maintenant un niveau de sécurité optimal. Les dernières générations intègrent même des données du système de navigation pour anticiper les virages ou les sorties d'autoroute, adaptant la vitesse en conséquence pour un confort de conduite optimal .
Systèmes de maintien dans la voie et assistance active à la direction de BMW
L'assistance au maintien dans la voie a évolué d'un simple avertissement en cas de franchissement de ligne à une véritable assistance active à la direction. Le système développé par BMW, notamment dans sa Série 7, est capable de maintenir le véhicule centré dans sa voie même dans des virages prononcés. Contrairement aux systèmes basiques qui se contentent d'appliquer une correction ponctuelle lorsque le véhicule s'approche d'une ligne, l'assistance active à la direction offre un guidage continu qui s'apparente à une conduite semi-automatisée.
Cette technologie s'appuie sur une caméra frontale haute résolution qui analyse constamment le marquage au sol, couplée à des capteurs qui mesurent l'angle du volant et la vitesse du véhicule. Le système peut exercer un couple sur la direction électrique pour maintenir la trajectoire idéale, tout en laissant au conducteur la possibilité de reprendre le contrôle à tout moment. BMW a également introduit une fonction de changement de voie assisté qui permet, d'un simple mouvement du clignotant, d'initier et d'exécuter automatiquement un dépassement sécurisé sur autoroute.
Détection des angles morts et alerte de trafic transversal arrière d'audi
La détection des angles morts est devenue un équipement de sécurité essentiel qui compense l'une des principales limitations de la perception humaine au volant. Audi a poussé cette technologie à un niveau supérieur avec son système Side Assist qui surveille en permanence les zones latérales et arrière du véhicule jusqu'à 70 mètres. Ce système utilise des capteurs radar stratégiquement placés pour détecter les véhicules approchant rapidement par l'arrière ou se trouvant dans l'angle mort, alertant le conducteur par un signal lumineux dans le rétroviseur extérieur.
Complémentaire à cette fonction, l'alerte de trafic transversal arrière ( Rear Cross Traffic Alert ) d'Audi offre une protection supplémentaire lors des manœuvres de sortie de stationnement en marche arrière. Les mêmes capteurs radar détectent les véhicules approchant latéralement, souvent invisibles pour le conducteur en raison des obstacles visuels comme les véhicules stationnés. Le système peut non seulement émettre des alertes sonores et visuelles, mais également déclencher un freinage d'urgence automatique si une collision est imminente, évitant ainsi de nombreux accidents de parking qui représentent près de 40% des sinistres automobiles.
Reconnaissance des panneaux et adaptation intelligente de la vitesse de volvo
La technologie de reconnaissance des panneaux de signalisation a considérablement évolué ces dernières années, passant d'un simple affichage informatif à un véritable système d'adaptation intelligente de la vitesse. Volvo, fidèle à sa réputation de pionnier en matière de sécurité, a intégré cette fonctionnalité dans son système IntelliSafe . Grâce à une caméra dédiée et des algorithmes de reconnaissance d'image sophistiqués, les véhicules peuvent identifier et interpréter instantanément les panneaux de limitation de vitesse, de direction, d'interdiction et d'avertissement.
Le système d'adaptation intelligente de la vitesse (ISA) de Volvo va plus loin en ajustant automatiquement la vitesse du véhicule en fonction des limitations détectées. Cette fonction, qui sera obligatoire sur tous les nouveaux véhicules commercialisés dans l'Union européenne à partir de juillet 2024, peut être configurée selon différents modes : informatif (simple affichage), avertissement (alerte en cas de dépassement) ou actif (ajustement automatique). L'approche de Volvo se distingue par l'intégration de données cartographiques haute définition qui permettent d'anticiper les limitations de vitesse à venir, offrant une expérience de conduite plus fluide et sécurisante.
Stationnement automatisé de niveau 4 développé par ZF et valeo
Le stationnement automatisé représente l'une des premières applications de conduite autonome de niveau élevé accessible au grand public. Les systèmes développés par ZF et Valeo permettent désormais une automatisation complète du processus de stationnement,
sans conducteur. Contrairement aux systèmes d'aide au stationnement classiques qui se contentent d'assister le conducteur, ces technologies permettent au véhicule de se garer entièrement seul, sans aucune intervention humaine. Le niveau 4 d'autonomie atteint dans ce domaine signifie que le véhicule prend en charge la totalité des opérations, y compris la recherche d'une place disponible, les manœuvres de stationnement et le positionnement précis.
Le système Automated Valet Parking de ZF, développé en collaboration avec Bosch, représente une avancée majeure dans ce domaine. Il permet au conducteur de déposer son véhicule à l'entrée d'un parking équipé et de le récupérer ultérieurement au même endroit, le véhicule se garant et se déplaçant de façon totalement autonome entre-temps. Cette technologie s'appuie sur une infrastructure intelligente installée dans le parking, qui communique avec le véhicule pour le guider vers les places disponibles. Avec une précision de stationnement inférieure à 10 centimètres, ce système optimise l'espace disponible tout en éliminant le risque de dommages causés par des erreurs humaines.
Infrastructure intelligente et connectivité V2X
Le potentiel des ADAS ne peut être pleinement exploité sans une infrastructure routière adaptée. La connectivité V2X (Vehicle-to-Everything) émerge comme le complément indispensable aux capteurs embarqués, permettant au véhicule de communiquer non seulement avec les autres usagers de la route, mais également avec l'infrastructure environnante. Cette interaction bidirectionnelle étend considérablement l'horizon de perception du véhicule et lui permet d'anticiper des situations invisibles pour ses propres capteurs.
Le développement des infrastructures intelligentes constitue un enjeu majeur pour les autorités publiques et les gestionnaires routiers. Au-delà de l'équipement des véhicules, c'est l'ensemble de l'écosystème routier qui se transforme progressivement pour accueillir et faciliter le déploiement des technologies d'aide à la conduite avancées. Les investissements massifs dans ce domaine traduisent la conviction partagée que l'avenir de la mobilité repose sur l'interaction harmonieuse entre véhicules intelligents et infrastructures communicantes.
Communication véhicule-infrastructure via la technologie DSRC en europe
La technologie DSRC (Dedicated Short-Range Communications) constitue l'une des pierres angulaires de la communication V2X en Europe. Opérant sur une bande de fréquence de 5,9 GHz spécifiquement réservée aux applications de transport intelligent, elle permet des échanges d'informations à faible latence entre véhicules et infrastructures routières. Avec une portée typique de 300 à 500 mètres et une latence inférieure à 20 millisecondes, le DSRC offre la réactivité nécessaire pour des applications critiques de sécurité.
Le déploiement du DSRC progresse rapidement sur le réseau routier européen, notamment le long des corridors de transport définis comme prioritaires par l'Union européenne. Les unités de bord de route (RSU - Road Side Units) installées à des points stratégiques peuvent transmettre en temps réel des informations cruciales : travaux routiers, accidents, conditions météorologiques dégradées ou présence de véhicules d'urgence. Le projet C-ROADS, qui coordonne le déploiement de ces infrastructures dans 16 pays européens, a déjà permis d'équiper plus de 1 800 kilomètres de routes avec cette technologie essentielle pour la prochaine génération de systèmes d'aide à la conduite.
Corridors 5G déployés sur l'autoroute A9 en allemagne pour véhicules connectés
La technologie 5G représente une avancée majeure pour la connectivité des véhicules, offrant une bande passante considérablement accrue et une latence ultra-faible. L'Allemagne fait figure de pionnier en Europe avec le déploiement de corridors 5G dédiés aux véhicules connectés, notamment sur l'autoroute A9 entre Munich et Nuremberg. Ce tronçon de 150 kilomètres, baptisé "Digital Testbed Autobahn", sert de laboratoire grandeur nature pour tester et développer des applications avancées de mobilité connectée.
Le réseau 5G déployé par Deutsche Telekom et Ericsson le long de ce corridor permet des débits atteignant 10 Gbps et une latence inférieure à 5 millisecondes, ouvrant la voie à des applications jusqu'alors impossibles. Les véhicules peuvent désormais partager en temps réel des données haute définition, comme des cartographies précises des nids-de-poule détectés par leurs suspensions, ou des images vidéo des conditions météorologiques locales captées par leurs caméras. Cette infrastructure permet également des tests de "peloton" (platooning) où plusieurs camions circulent à très faible distance les uns des autres, réduisant significativement la consommation de carburant grâce à l'aérodynamisme optimisé.
La 5G transforme l'autoroute traditionnelle en un écosystème neuronal où chaque véhicule devient à la fois un capteur et un émetteur d'informations, créant une intelligence collective qui dépasse largement les capacités individuelles de perception de chaque conducteur ou véhicule autonome.
Feux de signalisation intelligents et leur interaction avec les systèmes embarqués
Les feux de signalisation intelligents représentent l'une des applications les plus concrètes et immédiatement bénéfiques de l'infrastructure communicante. Ces dispositifs, équipés de capacités de communication V2I (Vehicle-to-Infrastructure), transmettent en temps réel leur état et leurs prochains changements aux véhicules environnants. Les systèmes ADAS peuvent ainsi anticiper un feu qui va passer au rouge ou calculer la vitesse optimale à maintenir pour traverser une succession de feux au vert, optimisant la fluidité du trafic et réduisant la consommation énergétique.
Audi a été l'un des premiers constructeurs à intégrer cette fonctionnalité avec son système Traffic Light Information, déployé dans plus de 20 villes européennes. Le conducteur reçoit dans son tableau de bord une indication du temps restant avant que le feu ne change d'état, ainsi qu'une recommandation de vitesse pour optimiser son trajet. À Ingolstadt, siège d'Audi, une flotte de 120 véhicules connectés en circulation permanente permet d'analyser et d'optimiser le réseau de 46 feux intelligents de la ville, réduisant de 15% le temps d'attente aux carrefours. Des études montrent que cette optimisation peut réduire les émissions de CO2 jusqu'à 15% et la consommation de carburant de 17%.
Cartes HD de TomTom et HERE pour l'anticipation du tracé routier
Les cartes haute définition constituent le socle indispensable pour les fonctions ADAS avancées, en offrant une précision centimétrique là où les cartes de navigation traditionnelles se contentent d'une précision métrique. TomTom et HERE, leaders dans ce domaine, ont développé des cartographies HD qui intègrent non seulement le tracé précis des routes, mais également le marquage au sol, la hauteur des bordures, l'inclinaison des virages et la position exacte des éléments de signalisation.
Ces cartes HD permettent aux systèmes ADAS d'anticiper le tracé routier bien au-delà de la portée des capteurs embarqués. Un véhicule peut ainsi adapter sa vitesse avant même d'entrer dans un virage serré invisible à sa caméra, ou préparer un changement de voie en anticipant une bifurcation à venir. Les cartes HERE HD Live Map, utilisées notamment par BMW et Audi, sont mises à jour en temps réel grâce aux données collectées par les véhicules en circulation, créant un cercle vertueux où chaque véhicule contribue à améliorer la précision cartographique pour l'ensemble de la flotte.
TomTom a poussé cette logique encore plus loin avec sa technologie RoadDNA qui transforme les données LiDAR tridimensionnelles en signatures numériques compactes. Ces empreintes digitales permettent au véhicule de se localiser avec une précision de quelques centimètres même en l'absence de signal GPS, en comparant les données de ses capteurs avec la référence cartographique. Cette robustesse est cruciale pour maintenir les fonctions d'aide à la conduite actives dans des environnements urbains denses où les signaux satellitaires sont souvent perturbés.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique dans les ADAS
L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique sont devenus les moteurs d'innovation les plus puissants dans le développement des systèmes avancés d'aide à la conduite. Ces technologies transforment radicalement la capacité des véhicules à comprendre leur environnement et à prendre des décisions adaptées dans des situations complexes et imprévisibles. Contrairement aux systèmes traditionnels basés sur des règles prédéfinies, les algorithmes d'IA peuvent apprendre et s'améliorer continuellement à partir des données récoltées sur le terrain.
Le deep learning, sous-ensemble de l'intelligence artificielle basé sur les réseaux de neurones profonds, excelle particulièrement dans la reconnaissance d'images et la classification d'objets. Cette capacité est essentielle pour les ADAS qui doivent identifier instantanément les différents usagers de la route (piétons, cyclistes, véhicules) et anticiper leurs comportements. Les progrès fulgurants dans ce domaine permettent aujourd'hui aux systèmes embarqués d'égaler voire de dépasser les capacités de perception humaines dans certaines conditions, tout en maintenant une vigilance constante impossible à atteindre pour un conducteur sur de longues périodes.
Les véhicules équipés de systèmes d'IA embarqués ne se contentent plus d'exécuter des fonctions préprogrammées, ils développent une véritable compréhension contextuelle des situations routières. Un système moderne de freinage d'urgence peut ainsi distinguer un enfant courant vers la route d'un sac plastique emporté par le vent, et adapter sa réaction en conséquence. Cette capacité d'adaptation fait la différence entre un système d'assistance basique et un véritable copilote intelligent capable d'augmenter significativement la sécurité routière.
Défis réglementaires et homologation des systèmes d'aide à la conduite
Le déploiement des systèmes avancés d'aide à la conduite soulève d'importants défis réglementaires et normatifs. Les autorités du monde entier s'efforcent d'établir des cadres juridiques qui garantissent la sécurité des usagers tout en permettant l'innovation technologique. Cette tâche s'avère particulièrement complexe en raison de la rapidité des avancées techniques et de la diversité des approches adoptées par les différents constructeurs. L'homologation de ces systèmes nécessite un équilibre délicat entre précaution et soutien à l'innovation.
La fragmentation réglementaire internationale constitue un défi majeur pour les constructeurs automobiles qui doivent adapter leurs systèmes aux exigences spécifiques de chaque marché. Les initiatives d'harmonisation, notamment au sein du Forum mondial pour l'harmonisation des règlements concernant les véhicules (WP.29) des Nations Unies, visent à établir des standards communs qui faciliteraient le déploiement global des technologies ADAS tout en garantissant un niveau de sécurité uniforme à l'échelle mondiale.
Règlement européen UN-R157 sur les systèmes de conduite automatisée
Le règlement UN-R157 des Nations Unies, adopté en juin 2020, marque une étape décisive dans l'encadrement juridique des systèmes de conduite automatisée. Ce texte établit les exigences techniques et les procédures d'homologation pour les systèmes automatisés de maintien dans la voie (ALKS - Automated Lane Keeping Systems), première forme de conduite automatisée de niveau 3 selon la classification SAE. Ces systèmes peuvent prendre en charge dynamiquement le contrôle longitudinal et latéral du véhicule dans certaines conditions, sans surveillance continue du conducteur.
Initialement limité aux situations d'embouteillage sur autoroute à des vitesses ne dépassant pas 60 km/h, le règlement a été amendé en 2022 pour autoriser des vitesses allant jusqu'à 130 km/h et permettre les changements de voie automatisés. Le UN-R157 définit des exigences strictes concernant la sécurité fonctionnelle, les performances minimales et les mécanismes de transition de contrôle entre le système et le conducteur. Il impose notamment que le système puisse détecter un obstacle sur sa trajectoire et s'arrêter complètement sans collision, même en cas de défaillance d'un composant critique.
Les constructeurs souhaitant obtenir l'homologation doivent démontrer la conformité de leurs systèmes à travers une série de tests rigoureux et fournir une documentation technique complète incluant l'analyse des risques. Cette approche exigeante vise à garantir que les premiers systèmes semi-autonomes commercialisés offrent un niveau de sécurité au moins équivalent à celui d'un conducteur humain attentif.
Protocoles euro NCAP et évaluation des fonctionnalités ADAS
L'Euro NCAP (European New Car Assessment Programme) joue un rôle fondamental dans l'évaluation indépendante des systèmes d'aide à la conduite. Depuis 2020, l'organisme a significativement renforcé ses protocoles de test pour intégrer une évaluation spécifique des technologies ADAS dans sa notation globale de sécurité. Cette initiative vise à fournir aux consommateurs des informations claires et comparables sur les performances réelles des systèmes d'assistance, au-delà des promesses marketing des constructeurs.
Les tests Euro NCAP pour les ADAS s'articulent autour de trois piliers : l'assistance (efficacité du système), l'engagement du conducteur (interface homme-machine et surveillance de l'attention) et la sécurité de secours (capacité du système à gérer les situations critiques). Chaque fonction est évaluée dans des scénarios réels rigoureusement normalisés. Par exemple, les systèmes de freinage d'urgence automatique sont testés face à différents types d'obstacles (véhicules, piétons, cyclistes) dans diverses configurations (croisement, même direction) et conditions (jour, nuit).
Les résultats publiés par l'Euro NCAP ont révélé d'importantes disparités entre les systèmes ADAS des différents constructeurs.