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東芝、車両や人など物体を世界最高精度の99.9％で追跡できるLiDAR技術開発
2023年9月26日 09:17
- 2023年9月26日 発表
東芝は9月26日、距離計測を行なうLiDARにおいて、車両や人などの物体を世界最高精度となる99.9％で追跡できる技術を開発するとともに、LiDARの取得データだけで98.9％の精度で物体認識を実現できる技術を発表した。
さらに猛烈な雨や濃霧の環境下における検知距離を2倍以上に改善し、80mm/hの猛烈な雨環境で40mの距離計測ができる「雨・霧除去アルゴリズム」を開発。また、「計測範囲可変技術」によって従来技術に比べて計測距離を350mまで伸長させながら、約6倍の画角で120mまでの計測距離を実現したという。これらの3つの技術はいずれも2025年度の実用化を目指している。
LiDARは自動運転に活用されるほか、道路および線路をはじめとした社会インフラの監視に不可欠な「目」の役割を担っている。今回の精度向上と、計測範囲の柔軟性の実現などによって、自動運転の高度化やデジタルツインの構築による社会インフラの効率化に貢献できるとしている。
東芝 研究開発センター 情報通信プラットフォーム研究所IoTエッジラボラトリー フェローの崔明秀氏は、「LiDARの課題は、LiDARの測定データのみでは物体を高精度に認識し、それを追跡することが困難な点だった。カメラを併用し、2次元データと3次元データを合わせて計測していたが、2種類のデータの空間的なずれがあり、精度劣化の要因になっていた。また、雨や霧といった悪天候の環境下では精度が劣化したり、設置場所の制限によって死角が発生したりといった課題もあった。新たな技術でこれらの課題を解決できる」とする。
1つめの技術は、LiDARから取得するデータのみで物体を高精度に認識、追跡できる「2D・3DフュージョンAI」である。これまでは、カメラとLiDARの画角とフレームレートを合わせ込み、精密な同期が必要だったが、補正誤差が生じるほか、振動などの要因で画角やフレームレートがずれやすく、認識精度が大きく劣化していた。2D・3DフュージョンAIでは、LiDARだけで2次元データと3次元データを取得。これを融合し、AIに適用し、学習させることで高精度で物体を認識、追跡できるようにした。
崔氏は「東芝のLiDARは、3次元データとともに2次元の画像データも取得できる特徴を持つ。1台のLiDARでデータを収集することから、同一の画素から、同一のタイミングで2次元データと3次元データを読み込ませることができ、合わせ込みが不要になる。認識精度が劣化する懸念がない」という。
これにより、LiDARから50m～115m離れた距離を走る任意のクルマや、80m～110mの距離を歩く任意の歩行者に対してカメラを用いず、照明がない夜間であっても、車両や人を98.9％で認識し、99.9％で追跡できる。また、追跡誤差は15cmに留めている。
2つめの「雨・霧除去アルゴリズム」は、雨や霧によるLiDARの計測精度の劣化を最大限緩和するものだ。LiDARで用いている赤外レーザーによる光は、水分に当たると吸収、散乱する性質があり、雨や霧、雪といった視界不良な屋外環境では計測精度が低下し、検知可能な距離が短くなる課題があった。今回の技術では、アナログデータをデジタルデータに変換するADコンバータによって、反射光強度のデジタル値をもとに、水などの散乱粒子による反射光の特徴量からそれが雨や霧なのか、あるいは自動車などの計測対象なのかを判別し、雨や霧と判断した場合にはその波形を取り除くことで、雨や霧に埋もれてしまった脆弱な反射光を含めて計測対象物からの反射光を抽出できるようにした。
実環境を模擬した実験設備では、災害レベルと言われる80mm/hの猛烈な雨環境において、従来は20mだった検知可能距離を40mにまで伸ばし、視程40mの霧環境においては17mから35mへと伸ばした。いずれも2倍以上の向上を実現している。
3つめの「計測範囲可変技術」は、設置する場所によってLiDARの距離と画角が決まり、その結果、計測範囲が限定されるという状況を自在に変更できるものになる。東芝では、小型化した投光器を2台用いて、計測距離を1.5倍にしたLiDAR技術を発表しているが、今回の技術では投光器の台数と受光レンズの構成を変更することで、計測距離のさらなる伸長と6倍の広画角化を実現する。
画角60度（水平）×34度（垂直）において、世界トップクラスとなる120mの計測距離と、画角24度（水平）×12度（垂直）において、世界最長計測距離である350mを達成したという。長距離計測が求められる道路や線路などのインフラ監視に加えて、広角性能が求められる工場や倉庫内のAGV（自動搬送車）の自動運転にも採用できるなど、空間デジタルツインの実現を加速できるとした。
東芝では耐環境性能のさらなる研究開発を進め、2025年度にソリッドステート式 LiDARの実用化を目指す。モビリティの自動化や高精度なインフラ監視、空間デジタルツインの構築など、LiDARの幅広い活用を想定している。
一方、LiDARを用いた空間デジタルツインを取り巻く状況についても説明した。デジタルツインは、センシング技術やAIを活用し、実世界の変化をリアルタイムで連動するシミュレーション技術であり、稼働している設備などのデータをリアルタイムで収集し、発生している事象を仮想空間に忠実に再現することができる。
昨今では特定の設備だけでなく、工場や倉庫、店舗、道路などの空間を対象にしたデジタルツインが増加。「空間デジタルツインは、現場の人や物体、コトなどのあらゆる動と静をリアルタイムに、正確にキャッチするものであり、さまざまな用途でメリットをもたらすことになる」と定義した。
たとえば人が巡回しなくても、道路の陥没や凍結、荷物の落下などの状況をデジタルツインで察知し、その情報から作業員が撤去する作業を迅速に開始できるほか、大きな渋滞につながりそうな場所から優先して作業をするといった判断もできるようになる。また、建設現場ではクレーンを動かそうとしたときに、その下に人が入っていることがリアルの現場では死角で確認できないといった場合にも、空間デジタルツインによりリアルタイムに危険を察知し、現場に知らせることができる。
崔氏は「LiDARは50m先で誤差5cmの精度であり、自ら光を出しているため無照明で距離計測が可能という特徴を持つ。これにより、あらゆるコトやモノの状況を正確に理解した空間デジタルツインを構築することで認識と判断が最適になり、ヒューマンエラーをなくすことができる。あらゆるところが『神の目』によって見守られる状況になる」と比喩した。
また、空間デジタルツインによって、自動運転を含めた自動化の広がりが加速すると指摘する。たとえば高速道路では、空間デジタルツインの実現によって車間10m、60km/hで18台のトラックが自動運転で走行するといった状況を支援できるという。
さらにその先には、空間デジタルツインを構成するデータを量子コンピュータで解析することで、理想の状況をメタバース上で再現。理想の形との差分や異常を把握し、危険を排除した安全な走行や効率的な走行につなげることが可能になるという。
崔氏は「LiDARの進化によって、自動運転としての用途に加えて、空間デジタルツインを構築し、空間上のあらゆるモビリティの自動化や、製造や物流ラインの全体最適化などを進めることができる。LiDARを用いた空間デジタルツインの構築に大きく貢献することで、コロナ禍と人手不足で揺らぐ産業の自動化や省人化を実現していく」と述べた。