LiDAR (TOFカメラ 違い)

LIDAR（英語：Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging、「光検出と測距」ないし「レーザー画像検出と測距」）は、光を用いたリモートセンシング技術の一つで、パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、遠距離にある対象までの距離やその対象の性質を分析す … 自動運転において、LiDARを不要と論ずる技術者や経営者もいる。有名どころでは、米テスラ社CEOのイーロン・マスク氏が「レーダーとカメラだけで完全な自律走行車をつくれる」と豪語している。また、日本国内ではAI（人工知能）ソリューションを手がけるRevatron株式会社が、3DカメラにAIの技術を活用したスマートカメラ「View LiDAR」を2018年6月に発表している。自動運転車に欠かせない「目」の役割を担うセンサー類。その中でも近年開発競争が激化しているのがLiDAR（ライダー）だ。当初は自動運転開発用が主流で高価だったが、市販車への実用化を模索する中でさまざまな技術が導入され、低価格化も進んでいる。AIを駆使した新発想により、シンプルな視差計算で3次元認識し、カメラのみで自動車から物体までの距離を計測できるほか、その物体がどういったものか識別することも可能な技術を確立した。引き続き新技術の研究開発が進められ、高機能化や低価格化も進行していくものと思われるが、LiDAR不要論にあるようにカメラなどのセンサーもまた進化している。株式会社矢野経済研究所の調査によると、自動運転用センサーの市場は今後も伸び続け、LiDARやレーザーの市場規模は、2017年の約25億円から約4959億円まで約200倍に急拡大するという。このデメリットを克服するため駆動部をなくすメカレス化が進んでおり、中でも半導体技術や光学技術で機構部を置き換える「ソリッドステート式」が増加している。現在主流になりつつあるのが「Solid State（ソリッドステート）」式と呼ばれるタイプで、その中でも「MEMS（メムス）」式という技法を目にすることが多い。今回はこのソリッドステート式、メムス式に焦点を当てながら、LiDAR市場の動向を探ってみよう。通常のレーダーのようにアンテナを回転させてレーダー波を照射・受信するのではなく、位相変換素子を平面に多数並べ、各素子からほんのわずかに位相の異なったレーダー波を照射し、反射してきたレーダー波を重ね合わせることで周囲の物体の位置や3次元形状を計測する技術のようだ。ソリッドステート式におけるスキャン方式の一つがMEMS方式だ。MEMSとは、「Micro Electro Mechanical Systems」の頭文字をとったもので、「微小電気機械システム」を指す。従来の3D-LiDARは筒状で、その中でレーザーと検出器を回転させることで360度全方位を観測する機械的回転方式が主流だったが、駆動部にモーターが必要なため小型化・軽量化が難しく、コストも高いなど量産する上でのデメリットが多かった。LiDAR市場を長らくけん引している米VelodyneLiDAR社もソリッドステート型の安価モデルの開発にめどを付けており、変化する需要に柔軟に対応していく構えだ。回転機構を持たないため、全方位ではなくレーザーの照射角の範囲でのみセンシング可能で検知領域は小さくなるが、小型で壊れにくく、設置場所の自由度が広がるため、複数のセンサーを利用して水平方向360度をカバーする場合が多い。米Quanergy Systems社は、ソリッドステート式3D-LiDARにフェーズドアレイ方式を採用した。送信電波の波面制御を電子走査的に行なう静的な掃引方式で、光の位相をコントロールしてビームを配向するという。機械要素部品、センサー、アクチュエーター、電子回路を一つのシリコン基板、ガラス基板、有機材料などの上に微細加工技術によって集積化したデバイスで、プリンターヘッドや自動車のエアバッグ、加速度センサー、プロジェクターで光を制御するミラーデバイスなど、幅広い分野で使用されている。独Continental社は3DフラッシュLiDARの開発を進めている。走査型ではないためスキャン速度が速く解像度も高いという。走査型に比べ概して測定可能距離が短いが、データ取得の繰り返し周波数が速いため、市街地など密集した都市部において複雑な交通環境を把握するのに適している。LiDAR、カメラ、ミリ波レーダーなど、それぞれメリットデメリットがあり、複数を組み合わせて搭載するというのが現在における主流の考え方だが、デメリットの克服次第では、第4のセンサー登場の可能性も含めて将来センサー市場を独占する存在が現れるのかもしれない。MEMS方式のLiDARは、一般的にミラーやコイル、磁石などを用いた電磁式のMEMSミラーを用いてレーザー光を走査させる。独ボッシュやパイオニアなどがMEMS方式LiDARの開発に取り組んでおり、パイオニアはMEMS技術を応用した電磁式の小型ミラーとレンズを組み合わせ、遠距離のセンシングが可能なラスタースキャン方式、近距離・広範囲のセンシングが可能なウォブリングスキャン方式の2つのシングルレーザータイプを製品化し、高解像度スキャンを実現している。ソリッドステートはもともと固体状態を指す英語で、これが高じてトランジスタやダイオード、ICなど、固体の性質を利用した半導体素子の電気回路を指すようになった。 LiDAR（Light Detection and Ranging）は、対象物にレーザ光を照射し、その反射光を光センサでとらえて距離を測定するリモートセンシング方式です。 自動車の自動運転化に向けた取り組みが進む近年、LiDARはADAS（高度運転支援システム）、自動誘導車両（AGV）、測距などの用途でますます重要に … LiDAR(レーザーレーダー)には、TOF(Time of Flight)と呼ばれる、光源から発せられた光が物体に反射し戻ってくる時間を測定することで、物体までの距離を計算する技術が使われます。本記事では、LiDARの設計において簡単にTOFのシミュレーションをすることができる解析ソフトウェアとその事例 … ソナーセンサー自体は前方、後方、側面についています。音波は1mくらいしか飛ばせませんので、用途は駐車のアシストに限定されます。アイサイト付きのスバル車に乗っていると分かりますが、夕日が差し込んでまぶしいときはアイサイトが勝手にOFFになります。これに近い状況だったものと推測しています。クルーズコントロールは「アクセル」と「ブレーキ」を自動的に作動させます。ドライバーが車を運転する時、操縦に使うのは「アクセル」「ブレーキ」「ハンドル」の３つです。この３つに着目すると、自動運転のレベルを理解しやすいです。以上、自動運転に必要なセンシング技術について書いてみましたが、ハード側だけではなくソフト側の技術も重要です。自動操縦を取り入れることで、航空事故が大幅に減ったようです。航空機でも、事故の主原因はヒューマンエラーだったと言えます。昨年（2017年）の夏、アウディが世界初のレベル３自動運転車「Audi A8」を発表したことで話題になりました。日本でも今年から発売開始になる予定です。トヨタやホンダは2020年頃にレベル３の車を完成させる計画です。車の自動運転化によってヒューマンエラーがゼロに近づき、事故を大幅に減らすことできると思いますので、今後も技術動向に注目していきたいと思っています。電波の進行方向にチリや水蒸気のような小さな障害物が立ちはだかっている場合、波長が長い電波だと、脇っちょを迂回することができるので、障害物を越えて進むことができます。ただし、迂回する余裕がある分、電波のビームは太めになり、画素数は低くなります。「ミリ波レーダー」は、画素数を上げるために波長を短くする試みがなされています。現在の77GHz帯ではなく79GHz帯のミリ波を使うという方法です。モデルSには「ミリ波レーダー」も付いていたのですが、自動運転のソフトウェアが「カメラ」の情報を優先するプログラムになっていたようです。その後、テスラは「ミリ波レーダー」の情報も重視するプログラムに変更しました。ちなみに、航空機はかなり自動操縦機能が充実していて、離陸以外の操作は基本的に自動操縦モードが存在します。単にセンサを組み合わせれば済む話ではなくて、センサからの情報をどうやって処理するか、というソフト側の技術もすごく大事だということを痛感した出来事でした。「ミリ波レーダー」はミリ波、「LiDAR」は赤外線を使います。同じ電波でも、ミリ波と赤外線では波長が違います。ミリ波は波長が長く、赤外線は波長が短いです。駐車の時、車庫の壁などに近づきすぎるとピピピピピと警告してくれるやつです。違いは、コウモリが音波を使っているのに対して、「ミリ波レーダー」と「LiDAR」が電波を使っていることです。音波を使う場合はソナー、電波を使う場合はレーダーと言います。遠くは「ミリ波レーダー」、「カメラ」と「LiDAR」にセンシング機能を分担させることで、より広範囲なセンシングが可能になります。「カメラ」は人間の目と同じで、可視光を検出するものです。スバルのアイサイトが有名です。「ミリ波レーダー」と「LiDAR」は、ビームを出して障害物に反射させ、返ってくるビームを検出して距離を測ります。コウモリはまさにこのやり方で位置関係を認識しています。一方、赤外線は遠くの物体までは捉えられませんが、近距離の物体を高精度に認識することができます。レベル４の車は、2020年代の後半になると言われています。あと10年位で完全自動運転が出始めるということです。10年なんてあっと言う間に到来します。クルーズコントロールだけの車はレベル２にはならないみたいです。レベル２の車とは、クルーズコントロールという車間距離を維持して走行する機能、それから、車線を維持するための機能が備わった車のことです。車の場合、事故の93%はヒューマンエラーで起きているというデータがあります。特に最近は、高齢者ドライバーのヒューマンエラーによる痛ましい事故が多発しています。カメラやセンサ技術、情報を処理するソフトウェア技術の開発は今後ますます盛んになりそうです。真っ暗でも、悪天候でも大丈夫な「ミリ波レーダー」を組み合わせれば、カメラの欠点を補うことができます。なお、自動運転の記事や本に出てくる「LiDAR」は、角度を自由に変えられる鏡を使って、赤外線のビームを3次元に動かしてスキャンさせる「スキャンLiDAR」のことを指しています。「LiDAR」はすごく高価なため、普及にはコスト低減がカギになりそうです。車から手動で運転してくれと要請を受けない限りは、完全お任せモードとなるのがレベル３です。また、「LiDAR」を組み合わせれば、「カメラ」とは比べものにならない精度で三次元空間を捉えることができます。したがって、波長が長いミリ波は、低画素数ではありますが、遠くの物体まで認識できます。レベル１の車とは、ほぼイコール”衝突回避システム”が備わった車のことです。「カメラ」はどんどん進化していて、例えばアイサイトは白黒で検知→カラーで検知になり、信号の色を認識できるようになっています。「カメラ」だけでもそれなりに使えますが、夜は暗いのでセンシング能力が下がります。霧が出たり、夕日がまぶしい時も同じです。スバルのアイサイトで言うと、クルーズコントロールだけのver.2はレベル１ですが、クルーズコントロールに車線維持アシストが追加されたver.3はレベル2です。2016年に、自動運転モードで走行していたテスラのモデルSが大型トレーラーに衝突し、モデルSに乗っていた運転手が死亡する事故が起きました。大型トレーラーが太陽光を反射して、「カメラ」で認識できなかったことが直接の原因のようです。距離をつかむ技術には「カメラ」「ミリ波レーダー」「LiDAR（ライダー）」の3つがあります。 LiDAR LiDAR（ライダー）は「light detection and ranging」の略語で、Detectionは探知とか検出、Rangingは測距という意味で、レーザー光をパルス状に照射し、物体に反射されて帰ってくるまでの時間から対象物の距離や方向、属性などを測定するリモートセンシング技術（※1）の一つで ここでLiDARとToF法、三角法について簡単に説明する。自動運転車やロボットではToF法のLiDARが一般的に使われている。これは、投光したレーザー光が壁などの対象物に反射して戻るまでの往復飛行時間から、対象物までの距離を算出する方式である。 ライダーは大気の研究と気象学に主に用いられてきたが、近年では航空機や人工衛星に「ルックダウン」 downward-looking 型のライダーを搭載して行う調査やマッピングの方法が開発されるようになった。自動運転技術 - 条件付き自動運転であるレベル3や、ドライバーによる運転を前提としないレベル4～5の対応になると、高速道路や一般道路を安全に自律走行する機能が必要となる。そのため、センシングの冗長性を担保する理由で、カメラやミリ波レーダーに加えて、ライダーが採用される。これはライダーは色の識別や悪天候時のセンシングを苦手とする代わりに、距離の計測においては他のセンサーの認識精度を凌駕するためである。このような事情から、矢野経済研究所の発表によると2030年にはライダーの市場規模は4,959億円になると見込まれている。レーザーの光束は通常極めて絞り込まれ、細いビームとなっているので、極めて高い光学的解像度を以て大気の特徴をマップすることができる。更に、多くの化学物質において、可視光はマイクロ波に比べ強く相互作用するので、それらを検出する感度が高い。各種波長のレーザーを上手に組み合わせれば、散乱光の強度と波長との関係から、大気の組成を離れた所から調べることができる。ライダーの構成は大きく二種類に分けられる。一つはマイクロパルスライダー (micropulse lidar) システム、もう一つは高エネルギー (high energy) システムである。

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