ニュース・プラス 車載センサーでお馴染みのレーザーレーダー(LIDAR)を、ザリガニも使う「確率共鳴」現象で精度アップ!

2018年07月20日 16:00 掲載

JAFメディアワークス IT Media部 日高 保


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レーザーレーダーの一例。トヨタ「プレミオ」および「アリオン」に搭載されている「Toyota Safety Sense C」。単眼カメラとレーザーレーダーを組み合わせたユニットで、ルームミラーの裏側にセットされている。

 ミリ波レーダーに比べると機器として安価で小型なことから、軽自動車やコンパクトカーなど、低価格帯の小型車にセンサーとして搭載されることが多い「(赤外線)レーザーレーダー」。

 この「LIDAR」(ライダー:Light Detection And Ranging)とも呼ばれる装置は、レーザーを一定の範囲内で少しずつ角度を変えて水平に照射し、物体に当たって反射してきた光を測定。その反射に要する時間・光の強弱などで対象物までの距離、移動方向・速度などを把握することが可能だ。また、複数の光の反射を点群として計測して点を結びつけるクラスタの生成処理をすることで、その物体の形状も認識できるようになる。

 しかしレーザーレーダーは、高級車のセンサーとして利用されることの多いミリ波レーダーと比較すると、遠距離でのクルマなどの認識力が低いという弱点がある(人の認識となるとまた話は別)。遠方になると、照射する1本1本のレーザーの間隔が開き、得られる点群の密度が低くなってしまうためだ。点群が少ないと正確なクラスタの生成処理を行えず、形状を認識できなくなってしまうのである。

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これまでのレーザーレーダーは対象物が遠くにあると、得られる点群が少ないため、どのような形状をしているか正確なクラスタリングをすることができなかった。

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信号の精度を上げるのに必要なのはノイズだった!?