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積雪や悪天候でも道路を見失わない自動運転技術、MITが開発中。地中レーダー探査で道路の下までお見通し

雪国でも安心の自動運転が実現するか

Munenori Taniguchi, @mu_taniguchi
2020年2月25日, 午後01:00 in Transportation
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自動運転AIは自動車の各所に取り付けられた様々なセンサーからの情報を頼りに周囲状況を判断して自動車を走らせます。

自動運転機能を実現するうえで、車線や標識などを認識するのに用いられるのがカメラセンサー。そして360度あらゆる方向に気を配る役割を担うのがLight Detection And Ranging(LiDAR)と呼ばれるセンシング技術です。LiDARはレーザーパルスを照射し、その反射光を受け取るのにかかった時間から周囲の物体を検知します。しかし、これらの仕組みではたとえば積雪で道路が埋まってしまったり濃い霧に包まれたりした場合、そして照明条件の問題などで道路や周囲のオブジェクト認識精度が著しく低下するケースがあります。

MITコンピュータ科学・人工知能研究所(MIT CSAIL)は、このLiDARの弱点を埋めるためにGround Penetrating Radar(地中レーダー探査:GPR)と称する技術を組み合わせる方法を開発しました。GPRは高周波の電磁パルスを用いるため、カメラやLiDARでは精度を得ることができない照明条件や積雪でも、地面の状態(土壌や岩、木の根など)がどうなっているかを検知できます。そしてそのデータを自動運転車用のマップに変換することで、埋まった道路も把握することが可能です。

MITと米国防総省が設立したリンカーン研究所で開発されたLocalizing Ground Penetrating Radar(LGPR)と称するGPRシステムでは、積雪や濃霧をものともせずに土壌の様子を検知、定量化し、あらかじめ用意されたマップとの突き合わせで、その場の道路状況を把握します。CSAILは、積雪のある田舎道を閉鎖して、低速でこのシステムをテストしてきましたが、基本的に高速道路などあらゆる車道にそのシステムの適用を簡単に拡張できると考えています。

ただ、弱点がないわけではありません。LGPRでは雨天で地面に水が染みこんだ状態をうまく認識できないとのこと。また路面上にあるオブジェクトを測ることができないため、LGPR単独では自動運転には利用できず、他の検出ユニットに組み合わせる必要があります。

MIT CSAILのLGPRを使う自動運転の研究論文は今月後半にIEEE Robotics and Automation Lettersに掲載される予定。チームは、現在6フィート(約1.82m)も幅をとっている機材をもっとコンパクトにし、LGPRマッピング手法の改良を重ねて行く予定です。

既存の自動運転技術でも多くの場所で完全自動運転は可能になりつつあるものの、冬期に積雪がある北国での自動運転にはLGPR技術はスタッドレスやスノータイヤと同様に必要な要素となりそうです。


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