ADASのカメラとレーダーの融合でより安全な運転を実現

ADASでセンサーフュージョンが重要な理由

モビリティのイノベーションは難しいです。自動車メーカーは、安全性を優先しながら消費者の期待に応えるために車両を強化する必要があり、これには多くの検証が必要です。マグナのような業界リーダーにとって、この課題はそれほど困難ではなく、当社のカメラとレーダーベースのセンシング技術は、すでに世界中の何百万人もの人々の安全性と運転体験を向上させています。しかし、消費者の要求と安全基準が進化するにつれて、業界は、個々の制限を克服し、システムレベルでの認識パフォーマンスを最適化する方法で、これらの異なるセンシングモダリティを統合する必要性が高まっています。これは、トレンドの集中型コンピューティング アーキテクチャと AI 機能の最近の進歩とよく一致しています。

画像およびRF(無線周波数)ベースのセンサーには、ソリューションを組み合わせなければ相殺できない長所と短所があります。たとえば、カメラで撮影された画像は、物体の検出と分類に十分対応していますが、距離と速度の測定ではパフォーマンスが劣ります。一方、レーダー データは、物体のリアルタイムの距離と速度を測定および追跡するために使用できますが、物体の検出と分類に関しては信頼性が低くなります。機械学習アプローチでそれぞれを個別に強化すると、パフォーマンスが向上しますが(つまり、単一のカメラまたはレーダーオブジェクト分類によるモノ深度)、実際の機能は真の融合によって解き放たれます。

費用対効果の高いADAS:カメラ+レーダーフュージョンがLiDARを凌駕する理由

ADAS におけるカメラとレーダー センサーの限界は見落とされていません。特に、L2+機能を備えたテクノロジー主導の市場では、人気のあるソリューションの1つがLiDARです。これは、周囲の占有グリッドを提供できるためです。しかし、LiDARは、手頃な価格、堅牢性、拡張性の点で苦戦している。

AIツールの開発と、カメラとレーダーの融合による知覚性能の向上により、占有マップを作成できるようになり、これまでLiDARが持っていた性能上の優位性はもはやそれほど重要ではなくなった。LiDARソリューションは高価で複雑ですが、カメラとレーダーフュージョンは、手頃な価格で世界中で利用可能な統合をサポートします。

今後の道: よりスマートなモビリティのためのセンサーの統合

カメラとレーダーセンサーの融合は、スケーラブルなADASソリューションを進歩させるために不可欠です。補完的な強みを組み合わせることで、自動車メーカーは実際の交通状況において、より安全でスマートで信頼性の高い運転体験を生み出すことができます。このレベルの統合は、実用的でスケーラブルな先進運転支援機能の可能性を最大限に引き出すために重要です。

次回では、初期の核融合技術や熱レーダー技術と画像レーダー技術の統合など、ADAS 融合の技術的側面を詳しく掘り下げていきます。このアプローチは、AI とイノベーションの時代における進歩を加速し、モビリティの未来を形作る触媒となる可能性があります。

*このドキュメントは Microsoft Translator を使用して翻訳されました。