自動運転センサーの概要

自律走行車は複数の異なるセンサーを組み合わせて「周囲の環境を認識」します。どのセンサーも完璧ではなく、それぞれの長所を活かした「センサーフュージョン」が安全な自動運転の鍵です。

主要センサーの比較

センサー 測定原理 強み 弱み
LiDAR レーザー照射で3D点群 高精度・昼夜問わず 高価・雨雪に弱い
カメラ 光学像 色・文字を認識・安価 夜間・悪天候に弱い
RADAR 電波の反射 悪天候・高速度測定 低解像度
超音波 音波の反射 近距離・低速で正確 遠距離不可
GPS 衛星測位 絶対位置 精度±数m・トンネルで使えない

LiDARの技術進化

Waymoが初期に使った機械式LiDARは1基100万円超でした。現在は半固体式・固体式LiDARが登場し、コストが数万円まで低下。Luminar・Innoviz・ソニー（SPAD）が技術をけん引しています。

Teslaの「カメラオンリー」アプローチ

Teslaはコスト削減とデータ量の観点からLiDARを使わず、カメラのみで自動運転（FSD）を実現しようとしています。AIによる画像認識の精度向上が前提です。

センサーフュージョンの実装

カルマンフィルター・ディープラーニングを使って、各センサーのデータを時間同期しながら統合し、高精度な物体検出・距離推定を実現します。