レーダーは車が角を曲がったところに危険を見つけることを可能にします

今日の車両に簡単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、建物や駐車中の自動車などの表面で電波を反射させます。レーダー信号はある角度で表面に当たるので、その反射はビリヤード台の壁に当たるキューボールのように跳ね返ります。信号は、角を曲がったところに隠されたオブジェクトを攻撃し続けます。レーダー信号の一部は、車に取り付けられた検出器に跳ね返り、システムが角を曲がった物体を確認し、それらが動いているか静止しているかを判断できるようにします。

このシステムにより、車は、今日のLiDARやカメラセンサーでは記録できない閉塞物を見ることができます。たとえば、自動運転車が危険な交差点の周りを見ることができるようにします。レーダーセンサーは、特にLiDARセンサーと比較して比較的低コストであり、大量生産に対応できます。このシステムは、車、自転車、歩行者などの物体を区別し、それらの方向と対向速度を測定することができます。

近年、エンジニアは、車が道路上の他の物体を検出できるようにするさまざまなセンサーシステムを開発しました。それらの多くは、可視光または近赤外光を使用するLiDARまたはカメラに依存しています。衝突を防ぐこのようなセンサーは、現在、現代の自動車では一般的です。しかし、光学式センシングを使用して、車の視線から外れたアイテムを見つけることは困難です。以前の研究では、チームは光を使用して、角の周りに隠されたオブジェクトを確認しました。しかし、これらの取り組みは現在、高出力レーザーを必要とし、短距離に制限されているため、自動車での使用には実用的ではありません。

その初期の研究を実施するにあたり、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、車の視線から危険を検出するシステムを作成する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の方がはるかに低く、レーダーは物体を追跡するための実証済みの技術です。課題は、車や自転車などの角を曲がった物体を撮影するために使用される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してセンサーが機能できるようにするアルゴリズムを作成できると信じていました。アルゴリズムは非常に効率的で、現世代の自動車用ハードウェアシステムに適合します。

システムがオブジェクトを区別できるようにするために、チームは、標準レーダーが使用可能な情報ではなくバックグラウンドノイズを考慮するレーダー信号の一部を処理しました。チームは、人工知能技術を適用して処理を改善し、画像を読み取りました。システムを実行しているコンピューターは、非常にまばらな量のデータから自転車や歩行者を認識することを学習する必要がありました。

現在、システムは歩行者とサイクリストを検出します。これは、エンジニアが、サイズが小さく、形状と動きが多様であるため、これらが最も困難なオブジェクトであると感じたためです。システムは、車両を検出するように調整することもできます。

研究者たちは、レーダーと信号処理の改良の両方を含むアプリケーションについて、さまざまな方向で研究を追跡することを計画しています。このシステムは、自動車の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ー技術に依存しているため、次世代の自動車に配備するためのレーダーシステムの準備が可能になるはずです。