Lidartechは長距離検出機能を備えています
自動運転車やトラックにとって、複数の測定ポイントを使用して120メートルの距離にある小さな物体を検出するAEyeの機能は非常に重要です。
LiDARセンサーは、カメラやレーダーとともに、自動運転の開発にとって重要なテクノロジーです。カリフォルニア州ダブリンにあるAEyeは、増幅可能な1550 nmレーザーと、微小電気機械システム（MEMS）を備えた独自のスキャナーを組み合わせた長距離LiDARシステムを作成しました。この手法は、ソフトウェアを使用して特定の車両やアプリケーション向けにカスタマイズおよび最適化できます。 AEyeのADASソリューションの製品管理責任者であるInduVijayanは、 EE Times Europe とのインタビューで、自動運転車の見通しに関する重要な質問に回答しました。 、8月にシリコンバレーで開催されたDesignCon2021での彼女の最近の基調講演を分析しました。
AEyeのインドゥビジャヤン
AEyeは、LiDARが1,000メートルの距離にある車両と最大200メートルの距離にある人を検出できると主張しています。また、自動運転車やトラックでは、複数の測定ポイントを使用して120メートルの距離にある小さな物体（レンガなど）を検出する機能が非常に重要です。
商用車は、質量が大きく、停止に必要な距離が長いため、安全な自動運転を提供する上で特定の課題に直面しています。これらの車両の自動化には、自動化された意思決定とアクションのための十分な処理時間を確保するための高性能の長距離センサーの採用が含まれます。
EE Times Europe：自動運転車市場の現在の機会と成長要因は何ですか？
ビジャヤン： 自動車について話している場合、現在の機会はADASにあり、特にOEMに次のレベルの高度な安全機能を提供します。私たちは皆、クルーズコントロール、緊急ブレーキ、レーンキープアシストなどのADAS機能に精通しています。歴史的にレーダーやカメラセンサーを活用してきたこれらの機能は、自動車の安全性評価を高め、OEMが顧客に付加価値を提供できるようにします。
自動車メーカーは現在、より高度なADAS機能の導入を検討しており、安全に導入するにはLiDARが必要です。カメラは優れた解像度と色情報を備えていますが、特定の日中の照明条件では制限があり、夜間はうまく機能せず、オブジェクトの距離と配置しか推定できません。一方、レーダーは悪天候下で優れたパフォーマンスを発揮しますが、範囲内で十分な解像度を提供せず、マルチパスのためにオブジェクトの位置の確実性をうまく処理できません。 LiDARは、これらのパフォーマンスのギャップを埋め、オブジェクトが邪魔になっていることを完全に確実にすることができる唯一の決定論的センサーであるため、車の経路計画システムが最も安全な運転決定を下すことができます。
AEyeのLiDARは、高速道路の自動操縦やハブツーハブの自律型トラック輸送など、高速での長距離の小さな物体の検出を必要とするアプリケーションに特に理想的です。新しいアーキテクチャに組み込まれた増幅可能な1550nmの波長を使用することで、AEyeのLiDARシステムは、車両や道路標識などの物体を1000メートルで見ることができる範囲で業界をリードするパフォーマンスを実現できます。長距離LIDARの自動車用ADAS市場は2025年までに30億ドルに達し、2025年から2030年まで43％のCAGRで急速に成長し続けると予測していますが、モビリティ市場は急速に成長し、72のCAGRが予測されています。 ％2025年から2030年まで。
EE Times Europe：インフラストラクチャと規制は、自動運転車を展開するために対処する必要のある2つのハードルです。これらの障害に関して私たちはどこに立っていますか？
ビジャヤン： 規制の面では、米国はAVテストと展開に対処するための連邦規制の枠組みがないことで批判されています。現在まで、規制は州レベルで行われており、統一されていません。連邦政府はこの業界を統治するための明確な規制に取り組んでいるようですが、公的および民間の連立が介入しているのが見られます。一方、ドイツのような国は自律に対してより積極的な姿勢をとっています。レベル4の自動運転を許可する法律を採用しています（自動運転車）2022年までに公道で、人間の安全オペレーターなしで。
インフラストラクチャの面では、衝突回避カメラ、インテリジェントな街灯、RFIDを備えた車線マーカーと標識、縁石センサー、高度な交通管理システムなどのインフラストラクチャのデジタル化と、5Gやその他のインフラストラクチャベースの実験が見られます。インテリジェント車両に接続するための技術。それでも、「粗さ指数」を下げるためにインフラストラクチャ側で多くの作業が残っています。甌穴、ストライピングエラー、定期的なメンテナンスの欠如（つまり、車線マーカーの退色）は、特にトラックの場合、事故の主な原因となる可能性があります。また、道路のわずかな変更は、公道でのAVロールアウトのスケーリング機能に大きな影響を与える可能性があります。
スマートインフラストラクチャ、接続性、およびよりスマートでエッジインテリジェントなセンサーを搭載した自動運転車が組み合わされて、スマートな意思決定を行うために必要な情報をAVに提供します。収集されたデータは、AVで実行されているAIを学習して適応させるためにも使用できます。その後、ソフトウェアアップグレードとして適用して、AVが動的な状況に対応できるようにします。
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AEyeのシステム
EE Times Europe：自動車メーカーが直面する主な課題は、センサーとデータの開発についていくことです。この課題に対処するためにAEyeは何をしていますか？
ビジャヤン： AEyeは、ソフトウェアで定義可能なシステムを開発しました。これは、柔軟性と適応性を意味します。他のLiDARセンサーは、ハードウェアファーストの考え方に固定されています。 AEyeは、複雑さをハードウェアからソフトウェアに移します。私たちのシステムアプローチでは、ハードウェアとソフトウェアは、組み込みのフィードバックループを通じて継続的に最適化できる、反復的で適応性のある関係を持っています。世界は静的ではなく、AEyeのセンサーは、ある状況から次の状況にリアルタイムで動的に適応する機能を提供します。当社のソフトウェア駆動型ハードウェアプラットフォームは、あらゆる自動車システムを強化すると信じています。
自動車メーカーが直面するもう1つの課題は、自動車のテストに10〜15年間耐えることができる自動車グレードのセンサーを調達することです。リファレンスアーキテクチャをTier1にライセンス供与し、Tier 1が独自のカスタム製品を製造し、これらのソリューションを自動車OEMの顧客に販売できるようにします。これにより、OEMは、長年の確立された関係を持つ実績のある自動車サプライヤーから、独自の仕様を満たす高品質で信頼性の高い製品を可能な限り低いコストで受け取ることができます。
EE Times Europe：自動運転車の広範な生産と採用を妨げている他の課題は何ですか？
ビジャヤン： 歴史的に課題は価格でしたが、LiDARは過去3年間で大幅な価格下落を経験しており、自動車市場が大量生産を増加させるのを見ると、それに匹敵するコストダウンと規模の経済が見られます。レーダーのコストは、ADASの導入で100ドルから1000ドルに下がります。
また、自動運転を市場に投入するには、テクノロジーの成熟、成熟したビジネスモデル、確立された自動車サプライチェーンが必要であることがわかりました。 Tier 1の自動車サプライヤーがLiDARを利用した高度な安全機能を市場に導入するにつれて、自律性が徐々に展開されるでしょう。
>>この記事は、もともと姉妹サイトEEで公開されました。タイムズヨーロッパ。
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