センサー分野について - himetanbeamのブログ

自動運転の実現はそう遠い未来の話ではない。

限られた条件下では、手放し運転が可能になっており、無人走行のクルマも登場している。自動運転実現にはさらなる技術に向上と法整備が求められている。

しかし、課題はあるにしても実現はそう遠い話ではない。

今回は自動運転分野を理解してもらうために、中心的技術を３つ取り上げて解説していこうと思う。

自律運転「Autonomous」

日本語の自動運転を英訳すると、セルフ・ドライビングであるが、自動車業界では「Autonomous」という言葉を良く使う。この言葉には自動車が自律的に動くという意味を持つ。乗車する人が目的地を入力するだけで、自律的にクルマが最適な経路を選択し、周囲の安全を確認しながら走行する。「Autonomous」という言葉はこのような意味を持つ。自動車が自律走行を実現するためには、瞬時の判断をクルマ自身が行う必要がある。そのために必要な技術がキーワードとなる。

ミリ波レーダー

現時点で普及している先進運転システムは高速道路に限定して使われていることが多い。その中でミリ波レーダーはもっと多く使われている技術である。

ミリ波レーダーとは、高周波帯(77〜81GHz)の電波のことで、電波の反射を測定することでレーダーの先にある物体を検知するというものである。

ミリ波レーダーは高周波である程、精度が高くなるという特徴を持つ。

現状では斜め後方からの接近車両の検知には、24GHz帯のミリ波レーダが使用されているが、将来的には77GHz帯クラスのミリ波レーダーが使用されるだろう。

スバルのアイサイトのようにカメラシステムを使用したものも多いが、光学システムに対してミリ波レーダーは天候に影響を受けにくいというメリットがある。

LiDAR

LiDRA(リーダー・ライダー)とは光源と光センサーを用いた光学系のセンサーである。レーザー光で物体をスキャンして検知を行う。

LiDARの特徴は物体までの距離と物体のアウトラインの検知を同時に行うことができる点である。ミリ波レーダーでは、物体までの距離は検知できるがアウトラインは検知することはできない。

LiDARであれば、対象が歩行者なのか自転車なのかといった区別が可能になる。レベル3の自動運転を実現するためには、LiDARの技術が必須となっており、開発車両などには前後左右の６箇所にLiDARが装備されている。

Audi A8には搭載されているが、現時点では市販車への搭載は限られている。

AIを活用した画像解析

ミリ波レーダーやLiDARはどちらかというと対象物の距離を認識するのに、有用的な技術であると言える。

対象物のアウトラインや認識の観点から言うと、カメラの方が期待できる。

すでに、路面の白線を識別して車両をアシストする技術は市販車に搭載さていいる。画像解析に求められるのはより高度なレベルである。

横断する人の顔の向きなどから歩行者の進行方向を識別して、歩行者の進行方向を予測する研究が行われている。距離計測も可能であり、三角測量（カメラの幾何的な配置から、視差マップを距離に変換）という計算アルゴリズムによって算出可能となっており、ステレオカメラ搭載車に実装されている。

今回は紹介したどの技術が自動運転を牽引するのか、今後の動向に注目していきたい。各技術には強みとする特徴があるので、それぞれが実装され連動して対象物の検知が行われていくと考えられる。各装置が検知したデータを処理するマイコンなどの装置についても取り上げてみたい。