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　自動運転を可能にする要素技術として、現在のADAS（Advanced Driver-Assistance Systems、先進運転支援システム）では前方を走行する自動車との距離を測ったり、障害物を検知したりするために、周波数帯30～300 GHzの非常に高い周波数の電波を使って計測するミリ波レーダーが使用されています。しかし、ミリ波レーダーでは対象までの距離を測ることができても、それが自動車なのか歩行者なのか、あるいは障害物なのかを測ることは難しいという欠点があります。そこで、ステレオカメラをミリ波レーダーと一緒に搭載し、前方で検知した物体を3D画像としてとらえ、AIでその物体が例えば自動車なのか障害物なのか、あるいは人なのかを判別する技術が実用化されています。ところが、ステレオカメラは暗い道では画像データを収集しにくく、まぶしい逆光下では検出精度が落ちるという課題があります。一方で、LiDARは自動車や歩行者、障害物などの距離・形状や位置を三次元で測ることができます。 　自動運転は、自動運転無しのレベル0からレベル1の運転支援、レベル2の部分運転自動化まで運転主体を「人」が担いますが、レベル3の条件付き運転自動化からレベル4の高速運転自動化、レベル5の完全運転自動化までは「システム」が運転の主体となります。その「システム」が運転主体となるためには、さまざまな情報を収集する必要があります。自動車の前方の情報だけでなく、側方や後方にどんな障害物があるか、他の自動車が接近して来ていないかといった刻一刻と変化する情報を収集する必要があり、自動運転レベル3を実現するためにはLiDARなど高精度なセンサを活用した人の視覚を代替する技術が必要です。 商品化され普及の進む簡易型と、自動運転向けに開発が進む高精度型 　LiDARには、距離測定方法の違いによりTOF（Time of Flight、飛行時間）方式とFMCW（Frequency Modulated Continuous Wave、周波数連続変調）方式の２種類があります。 　TOF方式はレーザー光を瞬間的にパルス照射して、対象物に反射されて戻ってくる時間を計測しています。レーザー発光する半導体レーザーと受光部となる光検出センサで構成されていて、比較的単純な構成のためワンチップ化やモジュール化が進み低コストの生産が実現されています。そのため、自動車だけでなく駅で設置が進むホームドアや自動ドア、産業用ロボットなど応用範囲が広がっています。 　一方のFMCW方式は、送信するレーザー光の周波数を変化させながら連続的に照射し、対象物に反射して返ってきた受信波の周波数から距離を測る方式です。救急車や消防車のサイレンが通り過ぎるときに音が変化する現象で有名なドップラー効果を利用して、相対速度も測定できます。TOF方式に用いられる光パルスは持続時間が小さく、個別の装置を識別する情報をのせることが難しいため、受信したパルスが自ら発信したものか、他の車から発信されたものかを識別することができません。このような装置間干渉の問題は、将来的にLiDAR搭載車が増えた場合の技術課題のひとつです。FMCW方式は連続照射による変化をみているため、自ら発信したレーザー光と他のLiDARが発信したものの識別が可能です。このため、自動運転向けに高精度のLiDARとして注目されています。 実験装置の写真 LiDARの普及・実用化に向けて 高精度で低価格のLiDAR開発で車載用の普及を目指す 　比較的単純な構成のTOF方式は、部品点数が少ないことで、小型化が進み商用化に至りました。例えば、ゴルフ用の計測器は数千円から購入できます。一方で、より複雑な構成のFMCW方式はTOF方式の10倍程度製造コストが高くなると言われています。 　もともとLiDARは飛行機に搭載して空から測量して地形図を作成したり、宇宙分野で利用されたりしていました。特定用途で高精度な測距を行うために開発された電子部品は非常に高額です。１つあたりの価格が高いと、自動車をはじめとしてさまざまな用途に展開することは困難です。自動車に搭載するには光波の照射方向を上下左右に振って二次元で距離を計測し、その距離の差から三次元的に対象を把握します。現状では1台の自動車に5台のLiDARを搭載することで自動車の周囲360度にある物体を計測できるようにしています。LiDAR 5台分の料金を消費者が負担することを考えると、少しでもコストを下げるための技術開発が必要です。 車載用LiDARの普及で起こる問題と現在の技術の限界 　現在はLiDARを搭載する自動車が少ないので問題は起きていませんが、幅広く実用化されているTOF方式による測定の場合、周囲の光の影響を受けたり、対向車が照射するレーザー光の影響を受けたりする可能性は否定できません。このため、より高精度な計測が可能なFMCW方式を採用したいのですが、先程述べた通りまだまだコストが高く現実的ではありません。 　また、LiDARの性能を制限してしまうコヒーレンス（可干渉距離）の問題をクリアする必要があります。LiDARの場合、光を往復させなければならないので干渉を維持できる距離が半分になってしまいます。現在実用化されているものは50 m程度が限界となっており、高速道路などでの運用を考えるとこの距離を300 mあたりまでは伸ばさなければなりません。 LiDARのこれから 　コヒーレンスの問題解決は古くから取り組まれていますが、現段階では高価な部品を用いること以外の良い解決方法がでてきていません。そこで産総研ではソフトウェアでデジタル処理することでコヒーレンス補償やノイズ除去を行って正確に解析する技術の開発を行っています。ソフトウェア処理を採用することにより、目的に応じた個別調整やアップグレードが容易になり、将来的には、１つの半導体チップに複数の機能を搭載したワンチップデバイスの量産も可能になります。また、レーザー光を照射、検出するのに必要な「光部品」を半導体上で扱うのが得意なシリコンフォトニクス技術を応用した開発も視野に入れています。 　産総研では、自動車メーカーなどとの共同開発を行うだけでなく、独自にマイクロメートルクラスの微細な凹凸を検知できるLiDARの研究もすでに始めています。この技術を利用すれば、例えば表面の粗さを計測する検査機器を作ったり、光ファイバーを使って分解せずに機械装置や構造物の内部を検査したりすることが可能になります。実用化されれば市場で普及しコスト削減につながるかもしれません。 　自動運転の実現には、走行状態を把握するだけでなく、道路周囲に構造物などを正確に地図データに反映することが不可欠です。そうした3Dデータの収集にもLiDARが用いられています。今後、高精度で個体識別が可能なFMCW方式のLiDARの低コスト化が進むことで、簡易的で安価なTOF方式とのすみ分けが進み、自動運転をはじめとする産業分野だけでなく個人の生活にもさまざまな用途でLiDAR搭載機器が登場してくることになるでしょう。 関連記事 パーソナルモビリティとは？ ―電動化から自動運転へ進む技術開発― 農業DXとは？ ―スマート農業を超える農業全体の変革― CASEとは？ ―自動車業界から変わる未来のモビリティ― 自動運転から手動への安全な交代　寝ていたらどうなる？　CASEと人間の行動 CASEとは？ Vol.2 インフラ老朽化対策とは？ 産総研にはどんなセンシング技術があるの？ センシング技術を集約し、オール産総研で企業と連携 エッジコンピューティングとは？ この記事へのリアクション もっと詳しく   初めて知った   興味がある   この記事をシェア 掲載記事・産総研との連携・紹介技術・研究成果などにご興味をお持ちの方へ 産総研マガジンでご紹介している事例や成果、トピックスは、産総研で行われている研究や連携成果の一部です。 掲載記事に関するお問い合わせのほか、産総研の研究内容・技術サポート・連携・コラボレーションなどに興味をお持ちの方は、 お問い合わせフォームよりお気軽にご連絡ください。 産総研マガジンに関するお問い合わせはこちら 編集部が選んだおすすめ記事 話題の〇〇を解説　量子コンピュータとは？   話題の〇〇を解説　CASEとは？ 自動車業界から変わる未来のモビリティ 話題の〇〇を解説　吉野彰が語る「ゼロエミッション」とは？とは？   量子物理×深層学習でAIがおおきく進化 学習対象外の領域でも高精度に予測 LED照明にも標準光源をつくろう！ 日亜化学と産総研がタッグを組んで「全方向形標準LED」を開発 第31回　迫る南海トラフ地震！「予知」のカギを握る「地盤と水」の意外な関係 地球の鼓動を探る「断層の物理学」入門 --> 産総研について アクセス 調達情報 研究成果検索 採用情報 報道・マスコミの方へ メディアライブラリー お問い合わせ English 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