過去10年間で、自動運転車は実験的なプロトタイプから商用車へと移行し、産業に革命をもたらし、都市交通を変革しました。テスラ、ウェイモ、GM Cruiseなどの企業は、人間の介入を最小限に抑えながら複雑な環境を認識してナビゲートできるシステムの開発に多額の投資を行ってきました。これらのシステムの中心となるのは、周囲の世界を「見る」ことと理解する能力であり、レーダーやLiDARなどの環境認識技術が果たす役割は極めて重要です。
車両が自律走行するためには、環境内の物体を正確に検出、識別、追跡する必要があります。これには、歩行者、車両、交通標識、障害物が含まれます。環境に対する認識は、単にナビゲーションに関するものではなく、安全性と効率性の確保に関するものです。システムが周囲の環境をよりよく認識できれば、より効果的に意思決定を行い、衝突を回避し、シームレスなユーザーエクスペリエンスを提供できるようになります。この機能を可能にするうえで極めて重要な技術として、レーダーとLiDARの検出器という2つの技術が登場しました。この記事では、これらの技術を探り、それぞれの強みと限界を比較し、「LiDAR とレーダーの違いは何か」という重要な質問に答えます。
重要なポイント
- レーダーとLiDARの統合: これらのテクノロジーは相互に補完し合い、自動運転車に包括的な環境認識を提供します。
- LiDARの高精度: LiDARは、特に都市環境での詳細な3Dマッピングと物体検出に優れています。
- レーダーの耐候性: レーダーは雨や霧などの悪条件下でも信頼性が高く、一貫した性能を保証します。
- コストとスケーラビリティの向上: イノベーションにより、レーダーの解像度機能が向上すると同時に、LiDARのコストが削減されています。
- 安全性の向上: どちらの技術も、衝突リスクの軽減とリアルタイムシナリオにおける意思決定の改善に大きく貢献します。
LiDARとは何ですか?
LiDAR（光検出および測距）は、レーザー光を使用して非常に正確に距離を測定する最先端のリモートセンシング技術です。LiDAR は当初、地形測量や地質図などの用途向けに開発されましたが、その後、現代の自動運転システムの重要なコンポーネントへと進化しました。の役割 自動運転車に搭載されるLiDAR 環境の正確かつ高解像度の3Dマッピングが可能になるため、機能が拡張されました。そのため、車両が複雑な都市景観をナビゲートし、障害物を検出し、周囲と安全に相互作用できるようにするためには欠かせないものとなっています。LiDARシステムは、毎秒何百万ものレーザーパルスを放射し、その反射を解析することで、車両がリアルタイムで状況を認識できるようにする包括的なデジタルマップを構築します。
仕組み
LiDARがどのように動作するかを理解することは、LiDARが自動運転に与える影響を理解する上で非常に重要です。この技術はレーザー光を利用して複雑な環境マップを作成し、車両に周囲の状況をリアルタイムで認識させます。従来のセンサーとは異なり、LiDARとRadarは信号を発して分析することで細部を捉えることができるため、複雑な都市環境のナビゲートや、他のシステムでは見落としがちな小さな障害物の検出に特に適しています。
- レーザーパルス放出： LiDARシステムは、1秒間に数百万のレーザーパルスを放出します。
- 飛行時間測定: システムは、物体に当たってからパルスが反射して戻るまでにかかる時間を測定することにより、ピンポイントの精度で距離を計算します。
- 3D マッピング: 収集されたデータは、車両周囲の詳細な3D表現を形成し、正確なナビゲーションと物体認識を可能にします。
LiDARの主な機能
- 高解像度マッピング: 詳細な3Dモデルを作成するLiDARの機能は他に類を見ないものであり、都市環境に最適です。
- 短～中距離の精度： 近距離の物体検出と高精細マッピングに最適です。
- 環境条件に対する感受性： 晴れた状態では高精度ですが、雨や霧ではLiDARの性能が低下する可能性があります。
LiDAR システムのタイプ
自動運転やその他の業界の多様なニーズを満たすために、いくつかのタイプの LiDAR システム 開発されました。各システムは、パフォーマンス、コスト、耐久性などのバランスを取りながら、特定のユースケースに合わせて調整されています。主なタイプとその特徴の概要を以下に示します。
- メカニカルライダー: 回転センサーを使用して360度の視野をキャプチャします。研究用車両や初期段階の自動運転車によく使われています。
- ソリッドステートライダー: 可動部品がなく、よりコンパクトで耐久性に優れたオプションで、商用アプリケーションに最適です。
- フラッシュライダー: 1回のパルスでシーン全体をキャプチャできるため、高速シナリオに役立ちます。
- ローテーション型LiDARとMEMSベースのLiDARの比較： ローテーションシステムは、より堅牢でスケーラブルな MEMS ベースのシステムと比較して、パフォーマンスは優れていますが、耐久性は劣ります。
レーダーとは？
レーダー（無線検出および測距）は、電波を使用して物体を検出し、その距離、速度、方向を非常に正確に測定する、用途が広く信頼性の高い技術です。その用途は 20 世紀半ばまでさかのぼり、航空では航行に、気象学では気象監視に、防衛では潜在的な脅威を検出するために幅広く使用されていました。時が経つにつれ、その信頼性と適応性により、レーダーは現代の自動運転システムに欠かせないコンポーネントになりました。レーダーを自動運転に使用することで、厳しい環境でも車両が周囲を効果的に認識できるようになります。このテクノロジーは、悪天候でも効果的に機能し、自動運転車が厳しい状況でも状況認識を維持できるという点で際立っています。
仕組み
自動運転におけるレーダーの役割を理解するには、レーダーが物体をリアルタイムで検出して追跡する方法を把握することが重要です。レーダーシステムは電波を利用しているため、さまざまな条件で信頼性が高く一貫した性能を発揮します。視覚ベースのシステムとは異なり、レーダーとLiDARの検出器は、大雨、霧、さらにはほこりなどの厳しい環境でも優れています。静止している物体と動いている物体の両方を検出できるため、衝突回避やアダプティブクルーズコントロールなどの機能にとって重要なコンポーネントとなっています。
- 電波放射: レーダーシステムは、環境中を伝わる電波を放射します。
- 信号反射: これらの波は物体に遭遇すると、レーダー受信機に跳ね返ります。
- モーション検知: 周波数シフト（ドップラー効果）を分析することにより、レーダーは物体の速度と動きを決定します。
レーダーの主な機能
- 長距離検出: 高速道路走行や高速シナリオに効果的です。
- 耐候性: 雨、霧、ほこりなどの悪条件下でも信頼性を維持します。
- 費用対効果: LiDARよりも手頃な価格であるため、基本的な運転支援システムとして人気があります。
レーダーシステムの種類
レーダーシステムは万能ではありません。都市環境における近くの障害物の検知から高速道路上の動きの速い物体の検出まで、さまざまな運用上のニーズに対応するように設計されています。これらのシステムは、航続距離、精度、用途の焦点に基づいて分類されており、自動運転の多様な要件に柔軟に対応できます。以下は、主なタイプとその固有の属性の内訳です。
- 短距離レーダー: 駐車場や低速環境での近接検知に最適です。
- 中距離レーダー: 都市部での運転においてコストとパフォーマンスのバランスを取ります。
- 長距離レーダー: アダプティブクルーズコントロールやハイウェイナビゲーションなどの高速アプリケーション向けに設計されています。
- 周波数変調連続波 (FMCW) レーダー: 精度が高いため、高度な衝突検知システムに適しています。
LiDARとレーダーの主な違い
レーダーとLiDARを比較する場合、これらのテクノロジーは自動運転において異なるが補完的な目的を果たしていることを理解することが不可欠です。LiDAR とレーダーの違いは何か？LiDAR は環境の詳細な 3D マップを生成できることで知られており、正確なナビゲーションや障害物検出に最適です。
一方、レーダーは、長距離にわたり、雨や霧などの悪天候下でも信頼性の高い性能を発揮する点で優れています。これらが一緒になって、現代の車両に搭載されている高度な認識システムのバックボーンを形成し、さまざまな運転シナリオにおける安全性と効率性を確保します。
LiDARとRadarの違いは、コアテクノロジーだけでなく、実際のアプリケーションにも及びます。
- 3D パーセプション: LiDARは、環境を3次元でマッピングできるという点でレーダーよりも優れており、都市部の運転や障害物回避には欠かせません。
- 耐候性: レーダーは、LiDARが弱くなる可能性がある厳しい気象条件でも優れており、大雨や濃霧などのシナリオでも信頼性を確保します。
- コストとスケーラビリティ: レーダーはより費用対効果が高いですが、LiDARは高精度であるため、詳細な環境理解を必要とする用途では価格が高くなるのが妥当です。
自動運転への応用
自動運転車は、さまざまなセンサーとテクノロジーを利用して、情報に基づいた意思決定をリアルタイムで下します。その中でも、レーダーとLiDARの検出器は、高度な運転機能を可能にする上で極めて重要な役割を果たします。これらのテクノロジーはそれぞれ、車両の認識システムに独自の役割を果たし、さまざまな運転シナリオに効果的に対応できるようにします。しかも、正確です。 自動運転車データラベリング これらのシステムを管理するAIモデルが、多様で質の高いデータセットでトレーニングされていることを保証します。それらのアプリケーションを理解することで、これらのシステムがどのように連携してより安全で効率的な自律航行を実現するのかについての洞察が得られます。
レーダーアプリケーション
- アダプティブクルーズコントロール: 他の車両との安全な距離を保ちます。
- 衝突回避: 潜在的な障害物を検出し、ブレーキシステムをトリガーします。
- ブラインドスポットモニタリング: 状況認識を強化し、より安全な車線変更を実現します。
LiDAR アプリケーション
- アーバンナビゲーション: 混雑した街並みでの正確な移動を促進します。
- 高精細マッピング: レベル4/5の自律性に必要な詳細な空間データを提供します。
- 障害物検知: 複雑な環境でオブジェクトを識別するのに重要です。
各テクノロジーの利点と限界
自律システムにおけるレーダーとLiDARの役割を完全に理解するには、それぞれの長所と短所を分析することが不可欠です。それぞれのテクノロジーには、特定のアプリケーションに適した明確な利点がありますが、統合やパフォーマンスに影響する制限もあります。この分析は、さまざまなシナリオでこれらのテクノロジーを活用するための最適なアプローチを決定するのに役立ちます。
レーダー
メリット:
- レーダーは費用対効果が高く、広く利用できるため、自動運転車のさまざまな運転支援システムの基礎となっています。
- 雨、霧、ほこりなどのさまざまな気象条件における比類のない信頼性により、一貫した安全な運用が保証されます。
- レーダーは動きの検出と速度の測定に優れているため、アダプティブクルーズコントロールや衝突回避システムにとって非常に貴重です。
制限事項:
- レーダーの解像度はLiDARよりも比較的低いため、きめ細かな物体認識を行う能力が制限される可能性があります。
- 詳細な3Dマッピング機能がないため、正確な環境認識のための補助技術が必要になることがよくあります。
LiDAR
メリット:
- LiDARは、都市ナビゲーションや複雑な運転シナリオに不可欠な高解像度の3D環境マップを生成する比類のない精度と能力で知られています。
- その優れた障害物検出機能により、より高いレベルの車両自律性を実現するための不可欠なツールとなっています。
制限事項:
- LiDARシステムの高度な技術はコストを高め、広く導入する上での障壁となる可能性があります。
- LiDARは大雨や霧などの悪天候の影響を受けやすく、特定のシナリオでは信頼性に影響する可能性があります。
自律システムに適したテクノロジーを選択する方法
自律システムは、環境を効果的に認識して相互作用するためにさまざまなセンサーに依存しています。コスト、パフォーマンス、信頼性の間で望ましいバランスを実現するには、適切なテクノロジーの組み合わせを選択することが不可欠です。Radar と LiDAR はどちらも、さまざまなアプリケーション、環境、予算に対応する独自のメリットがあります。これらの技術を自動運転システムに統合する際に考慮すべき主な要素と実践方法を以下に示します。考慮すべき要素は次のとおりです。
- 予算: レーダーはより手頃な価格ですが、LiDARはより高い精度を提供します。
- 動作環境: レーダーは悪天候に適していますが、LiDARは晴天時に優れています。
- ユースケース: 都市ナビゲーションはLiDARの高解像度の恩恵を受けますが、レーダーは高速道路の運転に適しています。
レーダーとライダーによるイノベーションの推進レーダーとLiDARテクノロジーの相互作用は、自動運転の進化を推進しています。メーカーは、相互に補完し合う強みを活用することで、より安全で、よりスマートで、より効率的なシステムを開発しています。イノベーションによって引き続きコストが削減され、機能が強化されるにつれて、これらのテクノロジーは輸送の未来を形作る上でさらに大きな役割を果たすでしょう。
よくある質問
レーダーは自動運転車のLiDARに取って代わることができますか？
いいえ、レーダーとLiDARには独自の強みがあります。レーダーは悪天候でも信頼できますが、LiDAR は高解像度のマッピングが可能です。両方を組み合わせることで、最適なパフォーマンスが保証されます。
LiDARはなぜそんなに高価なのですか？
LiDARのコストは、その高度なレーザーコンポーネントと高い精度によるものです。しかし、継続的なイノベーションが価格を押し下げています。
レベル5の自律性にはLiDARが必要ですか？
LiDARの精度は、特に詳細なマッピングを必要とする複雑な環境において、完全な自律性を実現するために不可欠です。
センサーフュージョンとは
センサーフュージョンは、複数のセンサー（レーダー、LiDAR、カメラ）からのデータを組み合わせて、環境を包括的に把握します。
気象条件はレーダーとLiDARにどのように影響しますか？
レーダーは雨や霧の中でも良好に機能しますが、このような状況ではLiDARの性能が低下する可能性があります。
