テスラ車のADASセットアップにはカメラしか使われていないことをご存知だろうか？まあ、これを書いた時点ではそうだったのだが、物事には変わりやすい癖がある！超音波が採用され、そして採用されなくなった。 報道を信じるならLiDARはテスラで何かに使われている！しかし、ADAS技術と一緒に使うのに最適なセンサーは何だろうか？
他の自動車メーカーは、カメラ、レーダー、LiDAR、ソナー（超音波としても知られる）など、さまざまなセンサーを使用する傾向にある。このブログでは、これらのセンサーを取り上げ、それぞれの長所と短所を説明し、ADASシステムにおけるセンサー・フュージョンの可能性について議論する。
ADAS技術のテストに最適なセンサーは一つしかないのだろうか？一言で言えば、そうではない。当然のことながら、異なるセンサーは異なるアプリケーションや環境を好む。性能にせよコストにせよ、それぞれに欠点がある。では、どのような欠点があるのでしょうか？
ADASテストに最適なセンサーはカメラか？
ADAS技術に使用されるカメラ ADASテクノロジーは非常に高度で、周囲の世界に関する膨大な量のデータを処理する。すでに述べたように、テスラはカメラにすべてを賭けている。彼らの論理は、もし人間が運転するために目のような視覚のみのシステムでやっていけるなら、カメラのような視覚のみのシステムでも十分なはずだというものだ。そしてもちろん、テスラの成功は、彼らがある程度正しいことを示している。
カメラには、その性能に影響を与えるいくつかの問題がある。カメラは低照度では苦戦し、明るい場所では道路からの照り返しや立ち水に悩まされることがある。また、明るいところから暗いところへ、そしてまた暗いところへ（例えば、トンネルを出入りするときなど）切り替わることも、カメラの性能に影響を与えることがある。また、画像を処理するアルゴリズムがなければ、距離の推定もできない。この記事で紹介する他のセンサーはすべて、波やビームを発信し、戻ってきたものを分析することで距離を測定するよう特別に設計されている。つまり、自律緊急ブレーキ（AEB）のようなシステムは、カメラに頼る場合と、距離を推定できる他のセンサーを使う場合とでは、距離の計算方法がまったく異なるということだ。
レーダー：耐候性ADASセンサー
レーダーセンサーとカメラセンサーの両方がADASソリューションでは一般的ですが、レーダーセンサーは低視認性条件に関してはカメラセンサーよりも優れています。レーダーは電波を使って作動するため、霧や暗闇、まぶしいライトの影響を受けない。また、レーダーは、レーダー技術の主要な機能の一つである距離も検出できるため、ADASセットアップへの統合がより簡単になります。そのため、アダプティブ・クルーズ・コントロールや死角検出警告など、距離が重要な要素となるアプリケーションにはレーダーが不可欠となる。
しかし、レーダー・センサーは多くの場合、検出した物体の詳細をあまり検出することができません。そのため、ADASセンサーが誤検知してしまう可能性があります。例えば、レーダーが紙袋を検知したためにAEBが作動してしまうなどです。
ソナーADASセンサー：低速アプリケーションのための安価なセンシング
レーダーと同じように、ソナーも波を発信し、返ってきた波を解析して物体とセンサーからの距離を特定する。しかし、ソナーは音を使用し、レーダーよりも周波数が低い。レーダーよりも安価だが、使用できるのは比較的空気が静止している近距離に限られる。それ以上の距離では、ソナーが使用する音波の速度が遅すぎて役に立たず、また空気の動きが大きすぎるとソナーからの測定値が歪んでしまう。このような理由から、ソナーはパーキングシステムで選択されるセンサーとなっている。
LiDAR：高解像度で高価格のADASセンサー
LiDARは、レーダーやソナーのように機能しますが、代わりに光ビームを使用します。このため、LiDAR ADASセンサーは、非常に正確な距離データを提供し、あなたの車の周りの世界の高解像度の画像を構築するために使用することができます。LiDARは自ら光を発生するため、明るくても暗くても機能しますが、霧、雨、煙の影響を受けることがあります。
LiDARへの最大の足がかりは、従来、センサーのコスト（レーダーやソナーよりはるかに高い）と、LiDARセンサーは色を検出できないという事実だった。しかし、LiDARのコストは技術の進歩とともに下がってきていることに留意すべきである。
ADASセンサー・フュージョンが最高の結果をもたらす
メーカーによっては、常に1つのタイプのセンサーを優遇するところもあるだろうが、最良の "センサー "は常に、利用可能なすべての技術をミックスしたものである。それぞれのセンサータイプには、他のセンサーの弱点を補う強みがある。例えば
- カメラはLiDARと組み合わせて使用することで、信号機とその色を正確に識別することができる。
- 可能な限りソナーを使うことで、クルマ全体のコストを抑えることができる。
- レーダーをカメラデータと組み合わせることで、レーダーの精細さの不足を軽減し、光量によるカメラ性能の制限を相殺することができる。
テスラのカメラのみのセットアップも、「レーダー情報カメラ」に基づいている。テスラの初期モデルはレーダーとカメラを融合させたもので、その後構築されたデータがカメラのみのソリューションの開発に使われている。
しかし、これがもたらす新たな課題は、センサーフュージョンである。この課題にはいくつかのレベルがある：
- 時間同期
すべてのセンサーが同期してADASシステムにデータを供給していることを確認する必要があります。そうしないと、同じ物体やイベントを記録しているにもかかわらず、あるセンサーからの測定値が他のセンサーと食い違う可能性があります。
- オリエンテーション
センサーは、上下左右、北、東、x、y、zをそれぞれ独自に解釈して、車のさまざまな場所に固定されます。システムが車に対して物体がどこにあるかを正確に把握できるように、それらをすべて共通の参照枠に入れる必要があります（例えば、あるセンサーは車の隣に自転車があると言い、別のセンサーはその上にあると言うような状況は避けなければなりません！）。
- 精度
どのセンサーも精度のレベルが異なり、カメラが低照度から高照度に急速に移行するときなど、センサーによっては誤った測定値を出すことがあります。システムには、不正確と思われる測定値を識別し、計算から除外する機能が必要です。これは、システムが常に適切なタイミングで作動することを保証するために不可欠です。
"私たちは、OxTS のデバイスからのデータを、車両本体だけでなく、車両の他のセンサーの性能を検証するために使用しています。OxTS 、センサーの性能が期待通りでないと言われれば、それだけで私たちはセンサーの精度に疑問を抱きます。 その精度に疑問を抱かせるのに十分なのです。
大手ティア1自動車メーカー
センサー・フュージョンの成功にはADASテストが不可欠
ADASのような複雑なセットアップでは、システムが必要なときに作動することを確認し、作動しない場合はその原因を突き止めるためのテストが不可欠です。特に重要なのは、各センサーからのデータを、車両の位置やダイナミクスに関する情報とともにモニターし、分析する能力です。OxTS 。 OxTS GADインターフェース弊社のGNSS/INSデバイスは、様々なアプリケーションのセンサーフュージョン用に最適化することができます。また、車両とセンサーの性能を理解するために使用できる正確な情報を提供するために、あらゆるADASテストソリューションに簡単に統合できるようにハードウェアを構築しています。
自律走行車のADASシステムをテストしているのであれば、以下のプラグインにも興味があるでしょう。 NVIDIA DRIVE.このプラグインにより、DRIVE Linuxユーザーは、OxTS GNSS/INSからのGNSSおよびIMU測定値に（DriveWorks経由で）アクセスできるようになります。この測定値は、センサーおよび知覚スタックの性能を検証するための地上真実データとして、リアルタイムで使用することができます。
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