10年以上にわたり、自動運転車の開発に勢いがかかっています。 自動運転車の開発者や愛好家は、自動運転車が幅広い層の人々に安全で効率的な交通手段を提供できると考えています。自動運転車は、さまざまな技術を活用することで実現しています。
自動運転車の重要な技術構成要素のひとつは、車両がその環境とその中の文脈を理解するのを助けるために使用される知覚システムです。 車両の外側に装備される一般的なセンサシステムには、各種のカメラ、レーザー、超音波システムが含まれます。車両内には、一般の乗客には見えませんが、センサからの入力を解釈し、この分析からの出力を使用して人間の運転手の代わりに意思決定を行う一連のデータ処理および分析機能が装備されています。 この集中システムの主要なコンポーネントは、車両の動的に変化する動きを監視するシステムである慣性測定ユニット (IMU) です。
Oxford Technical Solutions (OxTS) は、20年近く前から自動車市場に慣性測定技術を提供してきました。 この間OxTSは、軍事関連や大手自動車メーカー数社に多数のシステムを提供するとともに、 DARPA Challenges（2005年と2007年）、2006年の自動運転フォルクスワーゲンゴルフ 53 1、BAE Systemsの無人車両「Wildcat（ワイルドキャット）」などの様々な自動運転車開発プロジェクトに慣性システムを供給してきました。したがってOxTSは、慣性測定ユニットが自律運転の安全と成功に不可欠である理由を説明するのに最適な立場にあります。
運転支援システムの成熟度
Googleなどの企業は、自分で運転するのではなく乗るための完全自動運転車を一から設計しています。 これらに配備されているセンシング機能の多くは、大手自動車メーカーの多くが開発している先進運転支援システム（ADAS）にすでに実装されています。 イメージングシステム（カメラやLiDARなど）は、一般的に前方の物体を認識するために使用されており、近づきつつある硬い構造を識別したり、歩行者や車両の軌道上のある他の潜在的な衝突の危険を検出します。 車両の「目」として個々の車両に配備されたイメージングシステムは、数が増加し、ますます洗練されてきています。 最近の市場調査レポートでYole Développement (Yole) は、自動運転車のセンサの市場の価値は2015年末までに260億米ドルになり、2030年までには360億米ドル（そのうちイメージングセンサのみで120億米ドル）になると予測しています。しかしイメージングシステムは、物体の形状と外形、および車両と検出された物体との間の距離を評価することはできるものの、自動運転車は、それが環境内のどこにあるのか、そしてどのように環境を移動しているかを把握する必要があり、そうすることで適切な判断や行動をタイムリーに行って対応できます。 車両の動き（車両のダイナミクス）を考慮することで、イメージングセンサからの情報を検証するだけでなく、自動運転車両が検出された障害物の間を目的のルートに沿って安全に通過できるようにします。
コンテクスト、コンテクスト、コンテクスト
自動運転車は、最初から最後まで安全にルートに沿って移動する際に、多くのことを把握しておく必要があります。最も高いレベルでは、自動運転車はルートに沿って全体的な進捗状況を追跡する必要があります。 これは、グローバルナビゲーション衛星システム（GNSS）を通じてサポートすることができます。 GNSSは車速に関する入力を提供できますが、正確な位置と速度に関する正確な情報を継続的に提供するには十分な信頼性がありません。
その次のレベルはよりローカルなコンテクストであり、ドライバーが運転席から目で観察することができるものが含まれます。 このレベルでは、自動運転車は、近くにある、もしくは近づきつつある固定および移動している物体のコンテクストで車両を取り巻く現在の環境を理解する必要があります。 固定の物体には、車線区分線、縁石、交通管制、駐車中の車などが含まれます。 移動物体は、他の移動している道路ユーザーや移動中の歩行者が含まれます。 通常、自動運転車の上部に搭載されたセンサシステムは、このコンテクストを理解するために外側を見ており、カメラ、LiDARおよび超音波システムなどがこれらのセンサに含まれます。
最後に、車両のコンテクストと車両が周囲の環境をどのように移動しているかを理解する必要があります。 車両には非常に重要なシステムであるIMUを含むさまざまなセンサが搭載されています。 IMUはそれ自体がセンサで、車両の軌道の変化に関する重要な計算を使用して安全上の問題（スリップ角の変化など）を予測できるように、車両のダイナミクスに関するデータを提供します。
IMUは車両の現在位置のコンテクストで他のセンサシステムの位置をよりよく理解するための情報も提供します。 IMUは自動運転車のリアルタイム分析システムに読み取り値が送信される時点で、さまざまなセンサからのデータフィードを空間と時間における車両のダイナミクスに対して正しく相関させる接着剤の一部を提供します。 車両のダイナミクスに基づき、さまざまなセンサの測定値を組み合わせて相関および計算することができないことは危険であり、安全上の問題につながったり、乗り心地の悪さの原因につながることがあります。
車両のダイナミクスを理解しないことの結果
自動運転車は、車両の位置、向き、方向、速度の観点から車両のダイナミクスを理解するだけでなく、これらの要因の関係の変化が、車両の乗員、近くにいる人々や他の道路ユーザーにとって安全でない状況につながっているかどうかも理解する必要があります。 最も安全な乗り心地は最も安定した乗り心地です。 車両の動きの全体的な安定性を確保するために、安全な移動のための予防措置を最初に警告できる指標は、スリップ角です。
スリップ角は、前方速度ベクトルと車両の向きの角度を比較する測定です。つまり、回転するホイールの実際の進行方向と、その向きとの間の角度です。 スリップ角の増加は、車両間、道路の表面と構造の関係の継続的な変化、または他の道路ユーザー間の相互作用によって引き起こされる可能性があります。
スリップ角の0.5°の変化でも、十分な時間内に是正措置が取られていない場合、スキッド、スピン、ロールオーバー（特にスポーツユーティリティ車や車高が高いトラックの場合）を引き起こすほど重大です。 通常、車両が意図した方向とは異なる方向に移動し始めると、車両の安全な走行は損なわれてします。 その結果（スキッド、スピン、ロールオーバーに加えて）、イメージングシステムによってルート上で認識されたもの以外の障害物と衝突する可能性が高まり、衝撃に耐えるように設計されていないドアなどの車両の部品への影響が生じる可能性が増大します。
スリップ角の監視は、ADASまたは完全自動運転システムが、ステア角や緊急ブレーキ機構の変更などの予防措置を作動させるべきかどうかを評価するひとつの方法です。 車両にはイメージングベースのルーティングと衝突回避システムがあるかもしれませんが、車両のダイナミクスが極端になりすぎると、イメージングセンサから警告が出る前に、スキッドやスピンなどのインシデントが発生する可能性があります。 インシデントが発生してしまうと、障害物の場所が判明しているかどうかにかかわりなく、回復には手遅れとなる可能性があります。
車両ダイナミクス監視のための慣性測定ユニット
上記のように、自動運転システムの安全な機能は、車両の現在地、道路上の位置、方向、向き、速度などの点で車両のダイナミクスを継続的に知ることに依存しています。 これらの特性を測定するには、慣性測定ユニット（IMU）の使用が必要となります。
ジャイロスコープと加速度計の組み立てで構成されるIMUは、3つの回転パラメータ（ピッチ、ロール、向き）と共に、3主軸上の車両の直線加速に関連する連続的なデータストリームを提供します。 IMUからのデータは、自動運転車が移動する距離に関連する次のような追加の測定を提供します。
- 困難なGNSS環境でGNSSのデータが利用できない場合、車両の最も可能性の高い位置を考慮します。
- 車載イメージングシステムで感知された障害物に対する速度と加速度の程度に関するデータを提供します。
- 車両が向いている方向（向き）と実際に向かっている方向（進行方向）の間の角度データを測定します。
自動運転車でIMUを使用する理由
最も重要なことは、IMUは、車両がどこにあるかだけでなく、どのように動いているかを自動運転システムが知ることを可能にするデータを提供するという点です。 これは、経路や障害物を特定し、パラメータを継続的に調整して安全に経路を運転するために必要なフィードバックを運転システムに提供するために、あらゆるセンシング技術に必要です。
これらの要件を満たすために、OxTS慣性測定システムは、連続的なストリームを提供して方位と位置をセンチメートルレベルの精度で測定し、速度を2cm/秒の精度で測定する能力をリアルタイムで提供します。慣性データと利用可能な生のGNSS情報を信頼性の高い正確なナビゲーションメッセージの単一の連続的なストリームにブレンドするアルゴリズムを採用することで、自律システムは位置、方位、方向、速度に関する必要な情報を継続的に受信します。 重要な点は、GNSSが利用できない場合や、イメージングセンサから受け取った情報に脱漏がある場合、OxTS技術はこれらの脱漏を埋め、自動運転システムに必要な連続データストリームを提供するということです。 自動運転車に搭載された画像センサからの情報と併せてこの情報を使用することを検討する場合、OxTSシステムから提供される慣性データにより、次のことが可能になります。
- 少なくとも100Hzのサンプリング周波数で画像処理アルゴリズムにナビゲーションデータを提供すること。
- 車両が実際に妨害物や障害物に向かって動いているのかどうか、そしてどれくらいの速度で動いているかを理解するために、ADASシステムで使用されるアルゴリズムを提供すること。
- 搭載されているイメージングベースのセンサから警告が出る前に、是正措置（スキッドなど）を必要とする動的な状況を緊急システムに通知すること。
- OxTS技術を、RT3000のような完全なターンキー慣性およびGNSSナビゲーションソリューションとして、またはOxTSのシステムの中核となっているxOEM IMUを利用するカスタム統合として展開すること。
導入の種類を問わず、OxTSシステムを搭載した自動運転システムは、安全な「どこでも行ける」操作に必要な情報を受信しています。
