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自動運転に使う外界環境センサとして、LiDARとカメラが有望であることを述べてきた。
そして、LiDARかカメラではなく、両者を同時に使う必要があることも理解してもらえたと思う。

両センサは特性が異なるため、どのように組み合わせるか、すなわちフュージョン(融合)すれば良いかが重量となる。
まずは、両センサの特性をアクティブ方式とパッシブ方式という観点から再認識しよう。

LiDARは(電波レーダも含めて)、送信波からの受信波を解析して対象物体の位置を計測するアクティブ方式である。
そのため、計測状態や精度は送信波の物理特性と対象物体の反射特性に依存する。

例えば、LiDARは光であるため光学的に反射しやすい物体の方が容易に計測でき、ミリ波レーダは金属の計測が容易であるという特性を有する。
これらのアクティブ方式は、これまで実用化の実績が豊富で、超音波ソナー、レーザレーダ、ミリ波レーダが商品化されている。

 

一方、車載単眼カメラとステレオカメラは、対象物体が発する光を画像化して所望の対象物体情報を推定するパッシブ手法である。
この方式は、周囲の天候や時間などの配光状態に依存し、さらに画像をどのように処理するかの認識をアルゴリズムに依存する。

パッシブ方式はアクティブ方式に比べて受光部だけで構成されることや、民生用に大量生産されていることからコスト面で有利である。
また、アクティブ方式では難しい対象物体属性の判定が可能なことから、歩行者認識用センサとして使われている。

このように、アクティブ方式とパッシブ方式は異なった特性がある。
それは走行環境認識の距離計測とパターン認識という課題に対して、アクティブ方式は前者が得意で後者が不得意、パッシブ方式は前者が不得意で後者が得意というものである。
そこで、アクティブ方式とパッシブ方式のセンサをフュージョンすることにより、お互いの長所だけを使って走行認識の幅を広げることが必要になってくる。

 

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