現代の自動車は、特に自動運転車であれば、道路に多くの目を持っています。センサーは自動車の将来にとって重要な技術であり、さまざまな形で提供され、車両の進路を誘導するだけでなく、ますますデジタル化が進むコックピット内の機能を有効にします。
しかし、自動車用センサーについて話す場合、それはカメラ、レーダー、LiDARなど、さまざまな種類のセンサーを包括するものです。今日の自動車に搭載されているセンサーの中には初歩的なものもありますが、より高度なものもあります。自動運転車が進化し、車全体がよりスマートになるにつれて、車がサポートする機能はより複雑になり、メモリ、ストレージ、コンピューティング能力、接続性などのサポート技術は、それに追いつくことができる車輪の上のコンピューティング プラットフォームを形成する必要があります。
センサー技術によって強みは異なる
現代の自動車に搭載されている数多くのセンサーの中には、機能に応じてカメラ、レーダー、さまざまな種類のLiDARなどがあります。自動車におけるセンサーの初期の用途は、ドライバーがより安全に後退できるようにするためのリアビューカメラを備えた基本的な先進運転支援システム (ADAS) でした。車両の自律性が高まるほど、必要なセンサーの数も増えます。車両の周囲の環境と車内の情報を収集するセンサーは、大きく分けて次のカテゴリに分類されます。
- カメラ: 人間の視覚に最も近いセンサーであるカメラは、コンピューター アルゴリズムによって分析される画像を収集します。自動車カメラが収集する画像の中には、他の車両、歩行者、自転車、道路標識、信号、縁石の軌跡など、車の周囲の環境に関する情報が含まれます。アルゴリズム処理により、車線逸脱警報や前方衝突警報に必要な物体検出が可能になります。
- レーダー: ミリ波 (mmWave) レーダー はカメラよりも優れた「視覚」機能を備えているため、特定の自動車用途に有利であり、高解像度と高性能、優れた指向性を誇り、干渉や天候の影響を受けにくいという利点もあります。しかし、mmWaveレーダーはコストが高いためADAS機能に限定されており、非金属物体の識別にもあまり効果的ではありません。
- LiDAR: 光ベースのセンサー技術であるLiDARは、他の車両、自転車、歩行者、または私道の端にある郵便受けなどの障害物から跳ね返る高速レーザー信号のパルスを送信します。LiDARベースの機器は、パルスが跳ね返るまでの時間を測定するため、車両と障害物間の距離を正確に計算できます。メカニカルLiDARは、機械部品を使用してレーザービームを直接駆動します。機械式LiDARは、より正確で、360度の視野を提供し、より長い距離を移動できますが、製造コストが高くなります。ソリッドステートLiDARはより手頃な価格で、主に電子部品を使用してレーザー放射角度を制御しますが、スキャン角度は制限されており、精度も低くなります。
- 3D Time of Flight (ToF) LiDAR: 増え続ける短距離の自動車用途に対応できるもう1つのタイプのLiDARは、スキャナーが不要で、より高いレベルの詳細を実現できる3DToF LiDARです。これは、スマートフォンを含むさまざまなデバイスでますます人気が高まっているタイプのLiDARであり、カメラ センサーがナノ秒単位の高出力光パルスを使用して距離と体積を測定し、通常は短距離で対象のシーンの奥行き情報を取得できるようになります。自動車環境では、3DToF LiDARは物体をスキャンして追跡し、ジェスチャー認識と反応型高度計をサポートし、駐車を支援するために車両外部の360度ビューを構築できます。
LiDARには、自律走行車センサーとしていくつかの利点があります。優れた範囲、角度、速度の分解能を備え、干渉も受けにくくなっています。LiDARは、物体までの距離、角度、速度、反射強度など、膨大な量の情報を取得して、物体の多次元画像を生成することもできます。距離は、自動運転を可能にするための車外だけでなく、車内のさまざまな機能を含め、短距離、中距離、長距離のどのLiDARアーキテクチャが最適かを決定する要因です。
内部と外部のセンサー
自律性のレベルに関係なく、前方に何があるのかを「見る」能力を高めることが、自動車センサー技術の主な機能です。しかし、一般的な自動車のコックピットがますますデジタル化されるにつれて、カメラ、レーダー、LiDARもすべて車内で役割を果たすようになります。
短距離LiDARは、ドライバーと乗客の状態を監視し、より高度な機能をサポートします。これらには、エアバッグ展開力の調整や、頭部の位置を検出し、顔認識によって特定のドライバーと乗客を認識して事前に定義された設定を調整することでヘッドアップディスプレイを最適化する機能が含まれます。LiDARにより、ジェスチャー認識によるタッチレス制御 も可能になります。
自動車には、暖房やエアコンなどの環境制御、音楽の選択や音量、GPSナビゲーション、音声通話の処理など、タッチや音声ではなくジェスチャー テクノロジで実行できる基本的な機能が多数あります。車両のコックピットの高度さに応じて、ドライバーはジェスチャーを使用して、アプリケーションをメインディスプレイから計器クラスターに転送したり、その逆に転送したりできるようになります。
ジェスチャー認識技術は、基本的に、人間の動きを入力方法として認識することによって機能します。特定の動きがコマンドに対応し、その入力は、人の動きを監視するセンサーとカメラによって検出されます。ドライバーが音楽やオーディオ、着信を制御したり、テレマティクス システムを操作したりできるほか、ジェスチャー認識テクノロジーにより、ドライバーが居眠りをしたり、突然の健康上の問題で困窮したりしていることを検出できるため、半自動運転車が安全に路肩に停車して助けを求めることができます。
機能に関係なく、ジェスチャ認識テクノロジーは、センサー、アルゴリズム、人工知能 (AI) に依存して特定のジェスチャを検出し、システム トレーニングに基づいてそれに応じて動作します。使用されるセンサーやカメラには、コックピット内の3D領域の遮るもののないビューが必要です。アルゴリズムとAIを搭載したコンピューター ビジョンと機械学習のテクノロジーがジェスチャーをリアルタイムで分析し、すでにファイルに保存されている手の動きのライブラリに基づいてジェスチャーをリアルタイムでコマンドに変換します。
LiDARは、車内でのジェスチャー認識を可能にする単なるセンサー技術ではありません。mmWave技術を使用したレーダー センサーは、車内アプリケーションで大幅に向上した精度を提供でき、車内の複数の人物や、プラスチック、乾式壁、衣服などの通過する素材さえも検出して区別できる微細な動きを感知する機能を備えているため、カメラよりも優れています。これにより、センサーをダッシュボードの後ろに隠したり、車内の他の素材の内側または下に配置したりできるため、車両の美観を損なうことなく邪魔にならず、車内監視システムの乗客のプライバシーも維持できます。
車内アプリケーションの場合、mmWaveレーダーは明るい光や暗闇などの厳しい環境条件下でも人の存在を検出できます。mmWaveレーダー センサーは、座席に座っている子供と大人の違いを識別できるため、エアバッグの展開をそれに応じて調整できます。mmWaveは、車外の潜在的な侵入者など、車内にいるべきではない人物を検出することもできます。レーダー車内検知のより高度な機能は、車が走行中に運転手と乗客の両方の心拍数と呼吸数を監視することです。
自動車用途に使用されているすべてのセンシング技術は進歩と進化を続けており、より小型化、より強力になり、邪魔にならなくなっています。カメラ、レーダー、LiDARと高速コンピューティング能力を組み合わせることは、よりスマートな車内機能と完全な自律性を実現するために不可欠です。しかし、こうした進歩と進化には、他の電子部品もそれに追いつくことが必要です。
センサーが増えると、より多くの計算能力が必要になる
今日の自動車には、自律性のレベルに応じて200個を超えるセンサーが搭載されています。特に、LiDARなどのセンサー技術は、より安価で小型になり、電力効率も向上しています。センサーもデータ効率が向上し、車両内の複数の種類から生成されたデータを車輪の上のコンピューティング プラットフォームに取り込むことができるようになっています。
複数のセンサーからのデータを組み合わせるプロセスは 「センサーフュージョン」と呼ばれる より高い精度を実現します。自動運転車の場合、この融合により、個々のセンサーが単独では完全に信頼できない場合でも、より安全な判断を下すことができます。車に搭載されるセンサーの数が多いほど、道路上の他の車、人、動物など、さまざまな運転シナリオにリアルタイムで対応できるようになります。
しかし、こうしたすべてのデータ、および車が独自に収集できる情報を補完する周囲のエッジ コンピューティングからの情報を考慮すると、自動車のコンピューティング機能が追いつく必要があることがわかります。すべての自動車には、ほぼすべての自動運転機能と車内機能のために複数のセンサータイプによって生成される膨大な量のデータを取り込み、保存し、処理するための超高速メモリ、マルチコア プロセッサ、グラフィック エンジン、大容量で高速なNVMEベースのSSD、超高速接続が必要になります。
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