マルチセンサーフュージョンの潮流下で高度な自動運転を実現する3つの鍵

周囲の環境をより正確に捕捉し、パフォーマンスの冗長性を提供するために、自動運転車にはミリ波レーダー、カメラ、ライダー、赤外線熱画像、超音波レーダーなどを含む多数の補完的なセンサーが装備されています。さまざまなセンサーのそれぞれの利点を最大限に活用するために、ハイエンドのインテリジェント運転知覚システムは、複数のセンサーを深く融合する方向に進化するはずです。

#複数のセンサーの融合により、自動運転システムはより正確な結果モデルを取得できるため、自動運転の安全性と信頼性が向上します。システム、性別。例えば、ミリ波レーダーは、雨の日の影響を受けたり、比較的遠くにある障害物を識別できるが、障害物の具体的な形状を識別できないというカメラの欠点を補い、ライダーはミリ波の欠点を補うことができます。障害物の特定の形状を識別できない波動レーダー。したがって、さまざまなセンサーから収集された外部データを融合してコントローラーが決定を下すための基礎を提供するには、マルチセンサー融合アルゴリズムを処理してパノラマ認識を形成する必要があります。

高度な自動運転を実現するための3つの重要なセンサーである4Dミリ波レーダー、ライダー、赤外線サーマルイメージングについて紹介します。

4Dミリ波レーダー

ミリ波レーダーは、精度は高いものの、自動運転の量産に使用された最も初期のセンサーと言えます。 LIDARほどではありませんが、多くのセンサーカテゴリの中で依然として高いレベルにあります 霧、煙、粉塵に対する強力な透過能力を持っています 厳しい気象条件下で全体的に優れたパフォーマンスを発揮します 主に測距と速度として存在しますセンサー。自転車へのミリ波レーダーの搭載数はまだ少ないのが現状です。 2022年1月から8月にかけて、1台あたりわずか0.86ミリ波レーダーを搭載した新車が納入された。

従来のミリ波レーダーの性能が優れていないわけではなく、L2レベルの車両においては、ミリ波の高分解能による安定した点群収集が可能となります。車両が360°を完成するにはレーダーが必要であり、環境意識の鍵となります。しかし、これでは不十分で、L3、L4 以上のモデルでは、認識精度と融合効果が大幅に低下します。今年から4Dミリ波レーダーの自動車への搭載が始まり、2023年は本格的にフロントマウント型の大型量産が本格化する年となる。 Yelo の予測によると、世界の 4D ミリ波レーダー市場は 2027 年までに 35 億米ドルに達すると予想されています。

現在、市場における 4D 画像レーダーの応用は主に 2 つの方向にあり、1 つは従来の低解像度前方レーダーを置き換えて、高解像度の多感覚融合性能を満たすことです。 -エンドインテリジェント運転の改善。 2 番目の主なアプリケーション シナリオは、走行および駐車統合型 4D サラウンド高解像度 (点群強化とイメージングに分割) レーダーであり、その性能は前方レーダーの性能よりわずかに低くなります。

Lidar

今年から、「車に搭載された Lidar」が自動車インテリジェンスの最新の「ラベル」になりました。 Xpeng G9、WM7、Nezha S、Salon Mecha Dragon など、ますます多くのモデルに LiDAR が搭載されています。通常のレーダーと比較して、ライダーは高解像度、良好な隠蔽性、強力な抗干渉能力という利点を有し、自動運転車の「目」に例えられ、自動運転産業の進化レベルを決定し、自動運転技術の鍵となります。自動運転の実現 ラストワンマイルは旅の非常に重要な部分です。

LiDAR は、情報の精度に厳しい要件が求められる高度な自動運転において、かけがえのないメリットをもたらします。現在、新しい自動車メーカー、伝統的なOEM、インターネット企業のいずれもが調整を進めており、これがライダーの生産能力に対する需要の急増につながっている。 Zuosi Auto Researchの統計によると、2022年上半期の国内新車乗用車へのLiDAR搭載台数は24,700台に達し、2022年下半期にはXpeng G9、WM7を含む10台以上の新型LiDAR車が中国で納入される予定です。などにより、車両に搭載されるライダーの数が大幅に増加し、年間の総設置台数は8万台を超える見込みだ。

赤外線サーマルイメージング

従来の CIS や LIDAR と比較して、赤外線サーマルイメージングは​​高ダイナミック レンジ、雨の日、霧の日でも使用できます。光や砂嵐などのさまざまなシナリオでその利点は明らかであり、高レベルの自動運転ソリューションの導入は避けられない傾向です。統合された赤外線検出器を備えた赤外線熱画像装置は、熱を検出する能力があるため、歩行者やその他の無生物の障害物を区別するのに特に適しています. 他のセンサーにはない利点があります. 雨、霧、霧、光の条件の影響を受けません。観測距離は数百メートルに達し、将来的には自動運転の分野での地位を占めることになる。

これまで、赤外線サーマルイメージングが「車載用途」に達しなかった主な理由は、価格が依然として高かったことでした。近年、赤外線熱画像チップなどの主要原材料の国産化によりコストが下がり、民生分野での普及が進んでおり、自動運転により赤外線検知器の市場規模は急速に拡大すると考えられます。中国工業研究院のデータによると、中国の赤外線熱画像カメラ市場規模は2020年に66億8,000万米ドルに達し、2021年も年平均成長率10.8%で成長し続けると予想されています。赤外線カメラの市場規模は2025年に123億4,000万米ドルに達すると予想されています。

結論: マルチセンサーフュージョン自動運転ソリューションは、将来の自動車開発において避けられないトレンドです。複数のセンサー情報を融合することで、単一センサーの限界を補い、自動運転システムの安全冗長性とデータの信頼性を向上させることができます。ただし、各センサーには異なる座標系、異なるデータ形式、さらには異なる収集頻度があるため、融合アルゴリズムの設計は簡単な作業ではありません。

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