次世代ADAS/自動運転向けセンサ統合の最適解を巡る専門家討論

支援運転および完全自動運転車両向けセンシング技術の実装は、複雑で進化し続ける課題です。「唯一のベストアプローチ」が存在するのではなく、専門家らは明日のクルマにセンサをどう統合するかを形作る6つの核心的考慮事項を特定しました。

パネリストであるValeoのビジョンシステム/ADASシニアエキスパートPatrick Denny氏、Volvo Car Corp.技術リーダーPaul‑Henri Matha氏、Sense Media GroupマネージングディレクターRobert Stead氏、デザインファームAstheimer Ltd.ディレクターCarsten Astheimer氏が、AutoSens Brussels 2020バーチャル会議のクロージングセッションで、適切なセンサミックスと、設計が安全性を決して妥協せず、その逆もまた真であるべき点について議論しました。EE Times Europeはさらに、Yole Développementのテクノロジー/市場アナリストPierrick Boulay氏から、自動車システムにおける各種センサタイプの採用と活用についての見解を得ています。

センサ数の最適化

現代のクルマにはすでに、超音波センサ、レーダー、複数のカメラ(知覚用、撮像用、ビジョン用)、LiDARといった印象的なセンサアレイが搭載されています。YoleのBoulay氏によると、典型的な車両には現在10~20個のセンサが搭載され、ハイエンドモデルではミッドティアやエントリーモデルより多く搭載されています。

自動化レベルが上がるにつれ、センサ数は約35~40個に増加すると予測されます。Boulay氏は、各自動化レベルで異なる短距離・中距離・長距離能力が要求されるため、単一センサタイプでは全シナリオをカバーできないと説明します。

しかし、センサ追加はデータ量増大を招き、車両のコンピューティングスタックへの挑戦となります。Boulay氏によれば、従来のADASチップは0.25~2.5 TOPS(ハイエンドノートPCの数十倍)を提供しますが、ロボティクスプラットフォームではすでに250 TOPS超で動作しています。分散アーキテクチャから、生センサデータを効率的に融合する集中型ドメインコントローラへのシフトが予想されます。

コストと統合制約が最終的にセンサ数を制限します。Boulay氏は、Teslaのような一部OEMが、高度なAIとコンピューティングパワーを活用してより少ないセンサで高い自動化レベルを達成していることを指摘。「ソフトウェアと処理能力が差別化要因になる」と述べています。

センサミックスの最適化

気象や照明条件の変動には多様なセンサポートフォリオが必要です。Denny氏は冗長性の重要性を強調します。「完全な暗闇や豪雨の中では、複数のモダリティが協調して働く必要があります。」

カメラは昼間に優れますが、レーダー、LiDAR、超音波センサは暗所、霧、雨、雪でも性能を維持します。Boulay氏は、カメラが悪条件下で「盲目」になるのに対し、他のセンサは信頼できる知覚を提供し続けると指摘します。

適切な配置の確保

人間の感覚と同様、センサも継続的な環境認識を維持するため戦略的に配置されなければなりません。ヘッドライト内の結露、フロントガラスの霜、超音波トランスデューサを覆う塗装といった技術的制約が性能を低下させます。Denny氏は超音波ユニットが表面コーティングに敏感であると警告します。

VolvoのMatha氏は消費電力を重要な要素として挙げます。「各センサは1~10 Wを消費し、フルADASスイートでは100~200 Wに達し、最大4 gのCO₂排出に寄与します。」間欠的な活性化と高度な冷却で熱的限界を緩和すべきだと提案し、特にフロントガラス裏のような高温ゾーンでの対策を強調します。

シミュレーションと実車テストは最適なセンサ位置特定に不可欠です。Boulay氏は、ハイウェイレベルのLiDARは通常中央に搭載され、長距離レーダーとプライマリカメラと整列する一方、市街地走行や駐車用センサは側面やコーナーに配置されると指摘します。

美的統合

Volvo XC90には現在20種類のセンサが搭載され、その多くは隠されています。フロントカメラはグリル内、サイドカメラはミラー内、リアカメラはナンバープレート上部にあります。Matha氏は、シームレスな統合が形と機能の両方を高めると強調します。

Astheimer氏は、最も先進的なクルマはその知能を外観に反映すべきだと主張します。自律性が進むにつれ、360° LiDARのようなセンサは目立つ、遮蔽のない場所に配置される必要があります。カメラが両側面に、LiDARがリア上部に配置され、車両のアイデンティティと整合するDeliver‑E電動配送車を例に挙げます。

Boulay氏は、Magneti Marelli Smart Cornerポッドについて言及します。これはLiDAR、レーダー、カメラ、超音波、LED照明を一体化できます。製造統合は効率化されますが、衝突後の修理コストが高くなる可能性があり、バランスの取れたアプローチの必要性を示唆しています。

認知的過負荷の軽減

ヒューマンマシンインターフェースは、センサデータを明確で実行可能な情報に変換しなければなりません。Astheimer氏はVolta TrucksのZero電動配送トラック開発で、大型車両は交通量の4%ながら、交通弱者死亡事故の50%以上を引き起こすと指摘。認知的過負荷は視界不良と並ぶ主要因です。

ECUとCANシステムが信号をフィルタリングし、触覚、聴覚、視覚キューで提示することでドライバーの警戒心を維持すべきだと強調します。

安全性を「カッコよく」

Stead氏が「安全性をカッコよくすることがコネクテッドカー販売の鍵か?」と問うと、Matha氏は安全性がコアビジネスであり、センサ駆動の知能を示す優雅なデザインで伝えるのが最善と答えます。

Astheimer氏は、車両がより多くのタスクを担うにつれドライバーが油断しがちになると警告。センサスイートはドライバーに情報を提供し続け、道路認識を低下させる「繭ごもり」効果を防ぐ必要があります。

---

新刊『AspenCore Guide to Sensors in Automotive: Making Cars See and Think Ahead』では、安全性と自動車工学の第一人者たちが進捗をまとめ、残された課題を浮き彫りにしています。EE Times書店で入手可能です。

>> この記事は元々姉妹サイトEE Timesで公開されました。