第 5 のインテリジェント運転認識技術を深く掘り下げて、低照度シーン認識の問題点を解決し、大量生産を実現し、コストを低く抑えるにはどうすればよいでしょうか。

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少し前に、辛志佳は「夜の風景、自動運転について語る価値のある『いい話』はあるか？」というタイトルの記事を書きました。 」は、夜景は先進運転支援システム（ADAS）や自動運転にとって当然の商業的需要であると考えているが、実用化や技術革新にはまだ困難が残っている。

興味深いことに、一部の企業は、暗い場所や悪天候の夜間でもスマート運転車の難しい技術的問題を解決できると主張しており、すでに量産車両に搭載している。

最近、昆山スターシップインテリジェントテクノロジー株式会社（以下、「スターシップ」）は、独自に開発した近赤外光「ゲート」ISPイメージングおよび認識技術に基づいて、昼間、雨、雪、霧（霞）、夜間の低照度およびグレアシーンに適した全天候型ADAS L2 +シリーズ製品を生産したことをNew Intelligent Drivingに実証しました。同時に、最小限のセンサーを使用するという前提の下で、自動運転L3およびL4ソリューションの全天候型シナリオにも突破口を開き、適用しました。

2017年に設立されたスターシップは、国内外の専門家によって設立されたハイテク企業です。創業者の呉小創氏とコアチームは、世界的に有名な自動車会社と自動車サプライヤーの出身者です。彼らは自動車分野で数十年にわたる業務経験を持ち、自動車業界の技術発展について深い研究と理解を持ち、長年にわたり全天候型知覚と認識、インテリジェント運転意思決定の分野に深く関わってきました。

しかし、自動車における新しい認識技術が業界でさらに受け入れられるためには、少なくとも以下の質問に答える必要があります。

1. 現在私たちがよく知っているインテリジェント運転認識技術のコストは市場に受け入れられているでしょうか?

2. インテリジェント運転業界に新しい認識技術が必要なのはなぜですか?

3. この新しいセンシング技術の独自の競争上の優位性は何ですか?現在の進捗状況はどうですか?

4. 技術から製品、そして大量生産まで、これはインテリジェント運転業界にとって何を意味するのでしょうか?

インテリジェント運転車の認識技術の「最も難しい問題」

人間による運転であれ、インテリジェント運転であれ、さまざまな運転環境に直面しなければなりません。インテリジェント運転に対する人々の期待の 1 つは、あらゆる天候の環境で正常に運転し、事故を減らすことです。しかし、実際には、次のような運転条件では運転に多くの問題が生じ、事故が発生しやすくなります。

現在、インテリジェント運転に使用されている主なセンサーには、「可視光カメラ」、「ミリ波レーダー」、「LIDAR」、「超音波レーダー」などがあり、実際の応用においてはそれぞれ長所と短所があります。

現在、さまざまなタイプのセンサーの顕著な問題は、暗い場所や悪天候の条件で明らかな欠陥があることであることに気づくのは難しくありません。そのため、自動運転では複数のセンサーを同時に使用することが現在の解決策です。明らかな欠点は、コストが高く、潜在的な故障点が多いことです。

可視光画像とライダーを組み合わせても、悪天候時の認知と運転の問題を解決することはできません。ADASでは、コストを節約するために、基本的に可視光画像認識とミリ波レーダーを使用しています。ただし、この技術ルートでは、あらゆる気象条件で高度な運転支援を実現することはできません。

前述の技術的欠陥は、前述の報告書で言及されている2018年のUber夜間歩行者衝突事故など、一連の交通事故を引き起こしている。

もう一つの例は、テスラ モデル3の自動運転支援システム「オートパイロット」です。前後に8台のカメラと12台の超音波センサーが搭載されていますが、テスラは車の製品マニュアルの中で、視界不良（大雨、大雪、濃霧などによる）や強い光（対向車のヘッドライトや直射日光などによる）などの要因により、運転支援機能の使用が制限されることを指摘しています。

AAAは2019年に、前方衝突ブレーキシステムを搭載したシボレー・マリブ、ホンダ・アコード、テスラ・モデル3、トヨタ・カムリの4台の車両をテストした。また、これらの車両の歩行者検知システムは夜間に効率が悪く、明らかな欠陥があることも判明した。夜間の効率を改善することで歩行者の検知を大幅に改善することができ、これは車両のユーザーマニュアルの説明と一致している。

米道路交通安全局（NHTSA）は、テスラの自動運転支援システム、または交通状況認識型クルーズコントロールシステムが2018年以降11件の自動車事故を引き起こしたと発表した。これらの事故では、テスラ車が点滅灯、点灯矢印パネル、警告灯などを備えた車両に衝突しており、事故のほとんどは日没後または夜明け前に発生しました。

同様に、ヨーロッパの2018年のERSOレポートでも、車両、歩行者、自転車などの事故率のピークは、主に低照度の環境（時間帯）で発生すると指摘されています。

インテリジェント運転誕生の本来の目的は、運転の安全性を高め、人力を解放し、車両の運転と応用シーンを拡大し、人間が操作できる作業条件を突破することです。しかし、既存の知覚技術の限界により、現在の高度な支援運転では全天候条件下での動作を実現するには不十分です。また、現在の自動運転では、単一のセンサーの欠点を補うために、使用するセンサーが多すぎるため、コストと故障ポイントが増加し、全天候条件の問題を完全に解決することはできません。

そのため、技術的なボトルネックを打破し、夜間、雨、雪、霧、もや、まぶしさなどのシナリオでスマート車両の安全性を向上させることが急務となっています。

さらに、商業価値の面では、安全性の向上、保険コストの削減、人件費の削減のために、貨物、鉱山地域、港、衛生などのサブシナリオでも、夜間や暗い場所でのインテリジェント運転の適用が緊急に求められています。

国内外の多くのインテリジェント運転企業が、対応するソリューションを模索し始めています。例えば、昨年、アリババDAMOアカデミーは車載カメラ用のISPプロセッサを独自に開発したと発表しました。DAMOアカデミーの自動運転実験室の路上テスト結果によると、このプロセッサを使用すると、夜間の車載カメラの画像物体検出および認識能力が、業界の主流のプロセッサよりも10％以上向上しました。

Yuanrong Qixing は、LIDAR をベースにした独自の 3D オブジェクト監視ネットワーク モデル HVNet を提案しました。これにより、雨の日や夜間などの状況でも障害物を正確に認識できるようになります。

さらに、熱画像センサーが徐々に業界の注目を集めています。熱画像センサーは、可視光なしで熱い物体を画像化することができ、物体を分類できないというLIDARの本来の欠陥を補うことができますが、その欠陥も明らかです。

赤外線熱画像技術は主に熱放射を通じて情報を収集するため、熱画像センサーは冷たい物体（車線、交通標識など）を画像化することができません。可視光画像と比較すると、画像解像度が低く、信号対雑音比が低く、ハードウェアの耐久性が悪く、放射状に移動する物体の検出能力が低く、コストがはるかに高くなります。

今年、Apple は可視光、近赤外線 (NIR)、長波赤外線 (LWIR) センサーを組み合わせた車載暗視システムの特許を取得しました。Apple は、この補完的な画像センシング技術の組み合わせを使用して、夜間や低照度環境での物体検出と分類の課題を解決しようとしています。

異なるアプローチ：第5のタイプのインテリジェント運転認識技術

前述の現在のセンサーの限界に直面して、Starship は突破口を見つける別の方法を見つけました。

報道によると、スターシップ研究開発チームは近赤外光に基づくゲート式画像認識技術を独自に開発し、昼間、夜間の低照度・眩しさ、雨、雪、霧（ヘイズ）などの全天候条件における画像認識問題を効果的に解決した。この技術に基づいて開発されたADAS製品と自動運転ソリューションも全天候条件に適しており、スマート運転車が良好な気象条件でのみ使用できるという厄介な状況を打破できる。また、高価なLiDARセンサーに取って代わり、センサーの使用を減らしてコストを削減し、自動運転が「コストを気にせず開発」段階から真に「手頃な価格」の量産段階に突破するための基礎を築くことが期待されている。

「ゲーティング」技術により、システムは外部環境に応じてシャッターと近赤外光源パルスの連動戦略を自律的に調整できるため、さまざまな複雑なシーンに積極的に適応し、消費電力を最小限に抑え、より優れた画像効果を実現できます。

スターシップは、イメージングモジュールの高フレームレート出力（> 100フレーム/秒）を考慮して、独立した知的財産権を持つ「適応型スライシングネットワークモデル」を確立しました。同社の100万キロメートルの全天候データセットと組み合わせることで、スターシップの認識製品は、昼間、夜間の低照度、夜間のまぶしさ、雨、雪、霧（もや）、トンネルの超露出環境で物体を同時に撮影して認識できます。結果は次のとおりです。

Starship の全天候型画像認識および ADAS テスト ビデオからの抜粋:

スターシップ製品アーキテクチャ

さらに、スターシップは全天候型画像装置用の独自の自動化生産ラインも構築しました。

紹介によると、スターシップの全天候型近赤外線コアゲート技術は独立した知的財産権を有しており、近赤外線ゲート技術に基づく全天候型画像モジュールも国内初発売となる。スターシップによると、これは業界で初めて全自動組み立てとAAプロセスを備えた全天候型センサー生産ラインを開発した企業だという。

スターシップの生産業務を担当する張希林氏は、これは世界で唯一の近赤外線ゲーティング技術に基づくイメージングモジュール生産ラインであり、ライン全体の自動化レベルは85％を超え、年間60万セットの製品を量産できると述べた。

LiDAR の置き換え?

スターシップは、近赤外線「ゲート」ISP技術に基づいて開発された全天候型画像認識システムは、最低の光源消費電力で、最高の画像距離（25ワット/250メートル）と最高の全天候型画像効果（昼間、雨、雪、霧、もや、低照度、夜間のまぶしさ）を実現できると述べた。

現在、スターシップの全天候型ターゲット認識の精度は97％と高く、そのうち歩行者の有効認識距離は130メートル、車両の最大認識距離は200メートルです。また、ミリ波との統合も可能で、精度は95％です。

スターシップは、近赤外線「ゲート」ISP技術を中核として、全天候型画像認識システム、ADAS、L4自動運転シリーズ製品を展開しています。

スターシップの主要製品の紹介

ADASやL4自動運転システムでは、画像認識に基づく測距は比較的弱いです。安全冗長性のために、Starshipはミリ波レーダーを追加しました。この技術的ルートは、全天候型作業条件の問題を解決するだけでなく、ターゲットの測距の精度も備えています。

さらに重要なのは、近赤外光「ゲート」ISP技術に基づく一連の画像認識製品は、夜間、低照度、過酷な環境などの作業条件でセンサーが解決できない問題を解決します。さらに、ミリ波レーダーを統合することにより、このような認識システムは、ADASおよびL4自動運転アプリケーションで全天候認識の完全性を備えています。ライダーを使用する必要がないため、ライダーに代わる可能性を秘めています。

2021年、ADAS LiDARは爆発的に成長しました。Great Wall、Xpeng、NIO、Idealはいずれも新車向けのLiDARソリューションを発表しました。Daimler、Porsche、BMW、NIOなどの企業がLiDAR企業に投資しており、多くのLiDAR産業チェーン企業も急速な発展の勢いを見せています。

しかし現時点では、LIDAR には、特にコストや湿度の高い気象条件の面でまだ多くの制限があり、さらなる時間と資本の投資が必要です。

スターシップの担当者によると、スターシップのインテリジェント運転システムのコストは、ライダーソリューションの8分の1から10分の1だという。

近赤外線「ゲート」画像センサーの使用コストと応用シナリオから判断すると、スマート運転業界の多くの参加者のやり方が一挙に覆される可能性があり、これはスターシップの自画自賛だけではない。

現在、世界の多くの自動車メーカーは夜間や低照度などの状況でのADAS技術の技術蓄積を重視しており、近赤外線画像認識技術に基づくスターシップの一連の製品はOEMに受け入れられている。一部の自動車メーカーはテストを行っており、一部は中国で最初に発売されたスターシップの全天候型画像認識およびADASシステムをすでに搭載している。

現在、スターシップの自動車グレードの全天候型画像認識システムは、運輸省のJT1242 AEBS規格テストに合格しており、国内外の自動車メーカー10社以上と協議・テストを行っており、「世界をリードする」製品として高く評価されている。

さらに、スターシップの全天候型AEBシステムは、中通の「スーパーバス」H12が「2021年中国商用車優秀製品賞。ハイエンドビジネス旅行の王」賞を受賞するのにも貢献しました。同時に、スターシップは米国ゼネラルモーターズと協力して、次世代の3次元全天候型画像認識をさらに開発しました。スターシップの主な顧客には、ゼネラルモーターズ、中通バス、中国一汽解放などが含まれます。

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スターシップの製品は、バスや大型トラックなどの商用車だけでなく、乗用車、鉱山現場、スマートハイウェイ、船舶などのシナリオ、さらにはダンプトラックやセメントタンカーなどのモデルのアフターマーケットにも参入することができます。

要約する

インテリジェント運転業界では、ADAS支援運転システムやL3、L4自動運転ソリューションについて、ミリ波レーダー、カメラ、超音波レーダー、LIDARの4つの認識技術を常に比較し、自社の予算、企業の位置付け、製品計画などの要素に基づいて選択、システム統合、適用を行ってきました。

しかし、現在のインテリジェント運転認識技術は夜間や悪天候時には機能しないことが多く、こうしたシナリオでのインテリジェント運転車の構想も妨げられています。

スターシップは、異なるアプローチを採用し、近赤外線ゲート画像認識技術を独自に開発しました。設計段階を超えて、この技術を使用した製品を生産するための独立した知的財産権を持つ専門生産ラインを確立し、研究から生産まで、量産と商品化の能力を実現しました。確かに、インテリジェント運転業界の認識技術の発展に別の実行可能な方向を示し、同時に真の全天候型ADASを実現したと言わざるを得ません。

インテリジェント運転業界において、語る価値のある新たな物語がゆっくりと新たな章を開きつつあります。