目だけでは見えないリスクを発見！車両の周辺環境を高精度に認識するためのセンサーフュージョン開発

ドライバーの運転行動は「認知」「判断」「操作」の3要素で構成されています。具体的には目や耳を使ってクルマの周辺を認知し、その情報をもとにブレーキをかける、ステアリングを切る、などの判断をします。最後に手や足を使ってクルマを操作するという流れになります。

AD/ADASシステムでは、この流れのすべて、もしくは一部をシステムが担って実施します。センサーフュージョンとは、複数のセンサーのデータを統合し、より正確な状態を計測する技術です。「運転行動の認知の部分に活用する技術」と野場は説明します。

世の中ではカメラによる画像認識が主流となっており、デンソーでも長年、開発されてきました。近年は、周辺車両や信号の色、車線などを高精度に認識できるようになっています。

「とはいえ、カメラには苦手分野もある」と野場はいいます。人と同様、カメラも雨や雪などの悪天候や、夜間などでは認識しづらくなります。また距離を認識するのも苦手な分野です。

「こういった苦手なシーンの認識も、日々開発することでどんどん高性能になっています。とはいえ交通事故死亡者ゼロを目指すにあたって、各苦手分野を補い合うというのがセンサーフュージョンのアプローチです」
（野場）

一例として野場が紹介したのがカメラとレーダーの組み合わせです。カメラの得意分野は信号機の色やクルマや人の種別、レーンの認識。一方のレーダーは移動物との距離や速度の認識が得意で、悪天候や夜間などの環境にも左右されにくいという特徴があります。

「このように各センサーのいいところを組み合わせ、苦手な分野を補完していくことで、認識精度を向上させるのがフュージョンの考え方です」
（野場）

センサーフュージョンによってどの程度精度が向上しているかを示す画像も紹介。画像は試作用としてスモールデータセットで学習したものです。「今、製品化されているものはさらに高精度になっている」と野場はいいます。

交通事故死亡者ゼロを目指すには、路上落下物や救急車など、レアケースと呼ばれる珍しいシーンにも対応していかなければなりません。「レアケースに対応させるためには、モデルにそのシーンを学習させなければなりません。実環境のみで珍しいシーンのデータを収集するのは難しい」と野場は開発の大変さを語ります。

そこでデンソーではカメラやレーダーなど複数のセンサーを出力できるシミュレーターを活用。レアケースの再現を試みたところ、再現できることが確認できたといいます。

さらにデンソーではデータ収集の環境構築ができる2つのテストコースを活用しています。

「これらのテストコースでさまざまな環境を再現しながら、シミュレーションの結果と比較することで、フュージョンの開発に役立てていくことを考えています」
（野場）

※所属組織および取材内容は2025年8月時点の情報です。

前回までの内容はこちら

• Vol.1 ：「デンソーの技術開発のリアルな悩み？」
• Vol.2 ：「駐車場での安心安全を世界中に！見えない危険を回避する自動駐車向け画像認識技術」
• Vol.4 ：「カメラ画像内のリスクを先読みせよ！生成AIの設計・評価・エッジ組み込みで目指す、『熟練ドライバーレベルの安全運転』」

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