図2: 空間デジタルツインによるモビリティ自動化のイメージ

本技術の特長
　そこで当社は、高精度な「空間のデジタルツイン」の構築に向け、カメラを用いずLiDARから取得するデータのみで物体の高精度な認識・追跡を実現する「2D・3DフュージョンAI」、LiDARの計測精度を劣化させる雨や霧による影響を最大限緩和できる「雨・霧除去アルゴリズム」、LiDARの距離と画角を設置場所に応じて自在に変更できる「計測範囲可変技術」を世界で初めて開発しました。

１．2D・3DフュージョンAI
　「2D・3DフュージョンAI」はカメラを用いずLiDARの取得データのみで、物体の高精度な認識・追跡を実現します。
　物体の認識・追跡を実現するには、カメラとLiDARによるデータを用いて学習したAIモデルが使用されていますが、AIモデルを適用するために、カメラとLiDARの画角とフレームレートを合わせ込み、空間的にも時間的にも精密に同期させる必要があります(図3上)。カメラとLiDARは物理的に設置場所にずれが生じるためずれを補正するのが一般的ですが、補正誤差が生じたり、そもそも、振動など何等かの要因で画角やフレームレートが相対的にずれたりすることがあり、認識精度が大きく劣化してしまうことが課題となっています。
　今般、当社はLiDARのみで、2次元データ（輝度）と3次元データを取得できることに着目し、LiDARで得た2次元データと3次元データを融合（フュージョン）してAIを適用・学習することで物体を認識・追跡できる「2D・3DフュージョンAI」を開発しました (図3下)。2次元データと3次元データは、LiDARの同一の画素から同一のタイミングで読み込まれたデータのため、合わせ込みが不要で認識精度が劣化する懸念がありません。本AI技術により、カメラを用いず、照明のない夜間でも、車両や人といった物体を世界最高精度の98.9%で認識し、99.9%で追跡することに成功しました(図4)。

２．雨・霧除去アルゴリズム
　「雨・霧除去アルゴリズム」は、LiDARの計測精度を劣化させる雨や霧による影響を最大限緩和します。
　LiDARは赤外レーザーを用いますが、赤外光は水分に当たると吸収・散乱される性質があり、雨・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、検知可能距離が短くなってしまう課題がありました。LiDARメーカー各社は雨粒を含む物体からの複数の反射光の中から、計測対象物からの反射光のみを選択するマルチエコー機能を搭載していますが、雨や霧に埋もれてしまった計測対象物からの脆弱な反射光を抽出できず、計測精度の向上に向け、さらなる研究開発が求められていました。
　当社は、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基に、水などの散乱粒子による反射光の特徴量から、雨・霧なのか、計測対象なのかを判別し、雨・霧と判断したらその波形ごと取り除くことで、雨・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するアルゴリズムを開発しました(図5)。
　本アルゴリズムを適用したLiDARを用いて、実環境を模擬した実験設備で検知可能距離を計測したところ、80mm/hの猛烈な雨環境においては20mから40m、視程40mの霧環境においては17mから35mと、従来の2倍以上に向上することを確認しました(図6)。

３．計測範囲可変技術
　「計測範囲可変技術」は、設置場所に応じて、LiDARの距離と画角によって決まる計測範囲を自在に変更することを可能にします。
　当社は昨年、71cm³まで小型化した投光器を2台用いることで、アイセーフ(*5)の基準を満たしつつ、計測距離を1.5倍にし、広角性能の向上を実現するLiDAR技術を発表しましたが(*6)、今般、この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および6倍の広画角化に成功しました。当社は、画角60度（水平H）×34度（垂直V）において世界トップクラスである120mの計測距離（図7）と画角24度（水平H）×12度（垂直V）において世界最長計測距離 (*7)である350m(図8)を達成しました。本技術により、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(*8)自動運転など、空間のデジタルツインでの適用を拡大できます。

　これらの技術は、当社のLiDARのポテンシャルを大幅に向上することができ、LiDARを用いた空間のデジタルツインの構築に大きく貢献します。