霧中安全輸送を前進：サンドア国立研、自律走行車向けセンサーを霧施設でテスト

霧の中で安全に運用できる自律飛行ドローンや自律走行タクシーは未来の話のように聞こえますが、サンドア国立研究所の霧施設での新たな研究が、その未来をより身近なものにしています。

霧は、人やセンサーの双方にとって物体の検出が困難になるため、水上、空中、陸上の移動を危険なものにします。サンドアの霧施設の研究者たちは、計算イメージングにおける新たな光学研究と、NASAの先進航空モビリティ研究者たち、テledyne FLIRなどとの提携を通じて、測定可能でオンデマンドで繰り返し生成可能なカスタマイズされた霧の中でセンサーをテストすることで、この課題に取り組んでいます。

2014年に建設されたサンドアの霧チャンバーは、長さ180フィート（約55メートル）、高さ10フィート（約3メートル）、幅10フィート（約3メートル）です。チャンバー内壁はプラスチックシートで覆われ、霧を閉じ込めます。テスト開始時、64個のノズルから水と塩のカスタム混合液が噴霧されます。噴霧が広がると湿度が上昇し、濃い霧が形成されます。間もなく、内部の観測者は壁、天井、入口を見ることができなくなり、数フィート先の人や物体が霧によって隠されたり、完全に見えなくなったりします。

サンドアの研究者たちは、霧の特性を時間経過とともに慎重に測定し、それがいかに形成され変化するかを理解しています。環境パラメータを調整することで、自然に発生する霧により近い特性に変えることができます。

「私たちのチームは、施設で生成する霧を完全に測定・特性評価でき、異なる日でも同様の霧を繰り返し生成できます」と化学エンジニアのアンドレス・サンチェス氏は語ります。「一貫した測定可能な条件を持つことは、霧の中でのセンサー性能をテストする上で重要です。」

NASAエイムズ研究センターの研究者たちが最近サンドアを訪れ、市販のセンサーが霧の中で障害物をどう認識するかをテストする一連の実験を行いました。革命的航空モビリティグループは、NASA変革的ツール・技術プロジェクトの一部です。

「自律航空機に搭載される可能性のある知覚技術をテストしました」とこのプロジェクトのNASA主任エンジニア、ニック・クレイマー氏は言います。「これらの機体が我々の空域で安全に運用できることを確認する必要があります。この技術はパイロットの目を置き換えるものであり、あらゆる気象条件下でそれが可能でなければなりません。」

チームはチャンバー内に定止ドローンを標的として設置し、さまざまなセンサーで霧の中でのドローン認識性能をテストしました。

「サンドア国立研究所の霧チャンバーはこのテストにとって極めて重要です」とクレイマー氏は言います。「パラメータを精密に調整し、長距離での変化を観察できます。航空宇宙環境に関連する長距離やさまざまな種類の霧を再現できます。」クレイマー氏によると、自律飛行技術の課題の一つは、多数の小型機が近接して飛行することになる点です。

テledyne FLIRは自社の赤外線カメラをサンドアの霧施設でテストし、歩行者や他の物体をどれだけ検出・分類できるかを調べました。テledyne FLIRの自動車担当エンジニアリングディレクター、クリス・ポッシュ氏は、これらのカメラが現在の車両の高度運転支援システム（自動緊急ブレーキなど）や将来の自律走行車両の安全性向上に役立つ可能性があると語っています。

「霧でのテストは自然環境では非常に困難です。霧はつかの間のものであり、水滴のサイズ、一貫性、霧や霧雨の再現性に固有の差異が通常見られるためです」とポッシュ氏は述べています。「サンドアの霧施設はさまざまな水分含有量と粒子サイズの霧を繰り返し作れるため、徹底した科学的な方法でテストデータを収集する上で不可欠でした。」

サンドアとテledyne FLIRは、可視カメラ、長波長赤外線カメラ、中波長赤外線カメラ、短波長赤外線カメラ、ライダーなど、車両安全センサーの複数の性能テストを実施しました。ポッシュ氏によると、テledyne FLIRの長波長赤外線カメラは、可視光カメラが苦戦するほとんどの霧において、歩行者や他の物体を正確に検出・分類できることが結果で示されました。

サンドアの研究チームは最近、光が霧の中でどう伝播・散乱するかという科学と計算イメージングを用いて、センサーが霧の中で物体を検出・特定・撮像できるアルゴリズムを作成する3年間のプロジェクトの現在の成果を『Optics Express』誌に発表しました。

「霧や散乱光を通して見る現在の方法はコストが高く、限界があります」と電気エンジニアでプロジェクトリーダーのブライアン・ベンツ氏は言います。「光が霧の中でどう伝播・散乱するかについての知識を用いて、センシングと状況認識能力を向上させています。」

ベンツ氏によると、チームは光が霧を通って物体へ、そして検出器（通常はカメラのピクセル）へ伝播する様子をモデル化し、そのモデルを逆転させて光がどこから来たか、物体の特性を推定しています。モデルを変えることで、可視光でも熱光（赤外線）でもこのアプローチを適用できます。ベンツ氏は、チームがこのモデルを用いて霧の中での物体の検出、位置特定、特性把握を行っており、プロジェクト最終年度には物体の撮像に取り組む予定だと語っています。