DENSO ADAS / AD 安心できる、自動運転

松ヶ谷和沖×島下泰久

#9自動運転に必要なセンサ③


最近技術的な進化が早いのがカメラ(画像センサ)です。カメラは、人間が目で見ているのと同じことを機械に認識させるものですから、ポイントとなるのは、プログラムによって、人間の認識に近いことをどのように実現するかということになります。つまり高い解像度を備えるのは当然として、それを活用するソフトウェアが勝負どころということになります。


ソフトウェアにはクルマ、車線や道路、歩行者、標識など様々なものを見分けるためのアルゴリズムが含まれます。認識性能を高めるためには、できるだけ多くのサンプルが必要です。これは実際の道路環境に対する網羅性を高める上で重要になります。そのためには世界中を走り回って、可能な限り様々なシーンを集める必要があります。例えば、日本では道路区画線に白線が用いられていることが多いですが、日本と同じ白線が世界中で用いられているとは限りません。青い線、黄色い線、北米では点列状に道路鋲を埋め込んだボッツドッツと呼ばれるものもあります。これを一律に道路区画線として認識しなければいけないのです。但し、収集したデータをもとに人が介在をして特徴量抽出を行う手法には限界があるため、近年ではデータをもとに機械が直接特徴量抽出を行うディープラーニングが注目されています。


予防安全、自動運転に必要な認識の精度を高めていくためには、レーザーレーダー、ミリ波レーダー、カメラなど複数のセンサーを組み合わせて使うのが効果的です。なぜなら、一般的にレーダーでは物体の形状は認識できませんし、カメラでは例えば霧の中では機能が限定されるからです。世界中のすべての人にとって安心で安全なクルマ社会を提供してゆくためには、まず、個々のセンサー性能をさらに高めてゆくことが必要になります。それに加え、方式の異なるセンサーを複数組み合わせてゆくことが、環境変化の影響を受けにくい効果的な手法と考えられています。