先進レーダーで車がコーナーの向こうの隠れた危険を検知

ドップラーレーダーで建物・駐車車両に反射させる新システム

現在の車両に容易に統合できる新しいレーダーシステムは、ドップラーレーダーを使用して建物や駐車車両などの表面に電波を反射させます。レーダー信号は角度を持って表面に当たり、その反射がビリヤードの球が壁に当たるように跳ね返ります。信号はコーナーの向こうに隠れた物体に当たり、一部が車両に搭載された検出器に跳ね返ってきます。これにより、システムはコーナーの向こうの物体を見て、それが移動中か静止しているかを判別できます。

LiDAR・カメラでは不可能な死角検知

このシステムにより、現在のLiDARやカメラセンサでは記録できない遮蔽物体を車が認識できるようになります。例えば、自動運転車が危険な交差点の向こうを見ることが可能になります。レーダーセンサは比較的低コストで、特にLiDARセンサと比較して量産に適しています。システムは車、自転車、歩行者などの物体を区別し、それらの方向と接近速度を測定できます。

光学センサの限界とレーダーの優位性

近年、エンジニアたちは車が路上の他の物体を検出するための様々なセンサシステムを開発してきました。それらの多くは、可視光または近赤外光を使用するLiDARやカメラに依存しており、衝突防止センサは現代車で一般的になっています。しかし、光学センシングでは車の視線外にある物体を発見するのは困難です。以前の研究では、光を使用してコーナーの向こうの物体を見る試みが行われました。しかし、それらの取り組みは現在、高出力レーザーを必要とし、短距離に制限されるため、車への実用化には適していません。

以前の研究で、チームは可視光の代わりにイメージングレーダーを使用して、車の視線外の危険を検出するシステムの可能性を調査しました。滑らかな表面での信号損失はレーダーシステムではずっと低く、レーダーは物体追跡の実証済み技術です。課題は、コーナーの向こうの車や自転車などの物体を描画するためのレーダーの空間分解能が比較的低いことです。研究者たちは、レーダーデータを解釈するアルゴリズムを作成すればセンサを機能させられると考えました。これらのアルゴリズムは高効率で、現在の自動車用ハードウェアシステムに搭載可能です。

AIで背景ノイズから物体を識別

システムが物体を区別できるようにするため、チームは標準レーダーでは背景ノイズと見なされるレーダー信号の一部を処理しました。人工知能技術を適用して処理を洗練させ、画像を読み取りました。システムを動かすコンピュータは、非常に疎なデータから自転車と歩行者を認識することを学習しました。

現在、システムは歩行者と自転車を検出します。エンジニアたちは、これらが小さなサイズと多様な形状・動きのために最も困難な物体だと感じたためです。システムは車両検出にも調整可能です。

将来の展望

研究者たちは、レーダーと信号処理の改良の両方で、いくつかの方向に研究を継続する予定です。このシステムは自動車安全性を根本的に改善する可能性を秘めています。既存のレーダーセンサ技術に依存しているため、次世代自動車へのレーダーシステム展開の準備は可能であるはずです。

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