自動運転車がコーナーを「見通し」できるようにする

自動運転車がその名に恥じない性能を発揮するには、満たすべき要件が数多くありますが、環境の認識と理解が最も重要であることは間違いありません。自動運転車は、目に見えるか見えないか、太陽が輝いているか風が吹いているかに関係なく、複数の物体やターゲットを追跡して識別する必要があります。今日のレーダーだけでは、この効果を達成するには到底不十分です。カメラやライダーも必要ですが、レーダーの特別な利点を最大限に活用できれば、補助センサーの一部を節約できるかもしれません。

確かに、ステレオ モードの従来のカメラは物体を検出し、距離を測定し、速度を推定できますが、その精度は完全な自動運転の要件を満たしていません。さらに、カメラは夜間、霧の中、直射日光の下では正常に動作せず、従来のカメラを使用するシステムは目の錯覚によって簡単に騙されてしまう可能性があります。レーザースキャンシステム（LIDAR）には照明が内蔵されており、悪天候でもカメラより優れた性能を発揮することがよくあります。それでも、前方が見える範囲は視界が開けている範囲に限られ、建物やその他の障害物に隠れていると交差点に近づいてくる車を検知することはできない。

レーダーの測距精度と角度分解能は、LIDAR ほど高くありません。角度分解能とは、あるターゲットを別のターゲットと区別するために必要な最小の到達角度です。しかし、私たちはこれらの制限を克服し、LIDAR とカメラの補強をより効果的にする新しいレーダー アーキテクチャを設計しました。

私たちが提案するアーキテクチャでは、スパースな大口径マルチバンドレーダーを採用しています。基本的な考え方は、複数の周波数を使用し、各周波数の特定の特性を利用してシステムを気象条件の変化から解放し、交差点内および交差点の周囲を監視することです。次に、システムは高度な信号処理とセンサー融合アルゴリズムを採用して、環境の統合表現を生成します。

有効範囲、角度分解能、精度など、レーダーシステムの理論的な性能限界を実験的に検証しました。現在、複数の自動車メーカーでの評価用にハードウェアを構築しており、最近路上テストに成功しました。当社は、このシステムの交差点角認識機能を実証するために、2022 年初頭にさらに詳細なテストを実施する予定です。

それぞれの周波数帯域には長所と短所があります。 77 GHz 以下の周波数帯域は、信号強度の損失が 1 デシベル (dB) 以下で、1,000 メートルの距離にある濃霧を透過できます。対照的に、ライダーとカメラは、50メートルの濃霧の中では10～15デシベルの音圧を失います。

雨水は別の問題です。軽い雨でも、LIDAR のような 77GHz レーダーは減衰する可能性があります。問題はない、ただ周波数を低く変更するだけだ、と思うかもしれません。結局のところ、1GHz以下の周波数では、雨はレーダーに対して実質的に透過します。低周波数でも機能しますが、低周波数では有効範囲が短く、角度分解能も低くなるため、高周波数も必要です。高周波は必ずしも狭いビームを意味するわけではありませんが、アンテナアレイまたは高指向性アンテナを使用して、レーザーのように狭いビームで高周波帯域のミリ波を投射することが可能です。つまり、このレーダーは LIDAR システムと競合できるが、視線の先を見ることができないという問題もある。特定のサイズ（つまり、特定のアレイ開口部）のアンテナの場合、ビームの角度分解能は動作周波数に反比例します。同様に、所定の角度分解能を達成するために必要な周波数はアンテナのサイズに反比例します。

したがって、比較的低い超高周波（UHF、0.3〜1GHz）で必要な角度分解能を得るためにレーダーシステムに頼る場合、必要なアンテナアレイは、Kバンド（18〜27GHz）またはWバンド（75〜110GHz）レーダーに必要なアンテナアレイの数十倍になります。周波数を低くしても解像度の向上にはあまり効果がありませんが、他の利点もあります。電磁波は鋭いエッジで回折する傾向があり、曲面に遭遇すると、その周囲で「クリープ」波の形で回折します。これらの効果は、K バンド、特に W バンドの高周波数では弱すぎて効果がありませんが、UHF および C バンド (4 ～ 8 GHz) では顕著になる可能性があります。この回折動作と低い透過損失により、このようなレーダーは角の向こうにある物体を検出することができます。レーダーの弱点は、追跡対象物体に向かう途中や追跡対象物体から離れる途中で多数の物体に反射しながら、複数の経路をたどることです。道路上には他の多くの車のレーダーが存在するため、レーダーの反射はより複雑になります。しかし、多重反射には別の利点もある。広範囲に渡る反射により、視線に沿って投射されたビームが届かない場所で何が起こっているかに関する情報をコンピューターに提供することができ、例えば、直接検出では確認できない交差点の道路状況がわかるのだ。遠くを見ること、細部を見ること、側面からはっきりと見ること、さらには障害物を直接貫通できることは、レーダーがまだ完全に達成していない目標です。

単一のレーダー帯域だけですべての結果を達成することはできませんが、複数の帯域で同時に動作できるシステムであれば、それに非常に近い結果を達成できます。例えば、KバンドやWバンドなどの高周波帯域は、高解像度を実現しながらターゲットの位置と速度を正確に推定できますが、建物の壁を貫通したり、角の先を見たりすることはできません。さらに重要なことに、大雨、霧、ほこりの影響を受けやすいです。 UHF や C バンドなどの低周波数帯域は上記の問題の影響を受けにくいですが、必要なアンテナ要素が大きく、使用可能な帯域幅が少ないため、方向は似ているが距離が異なる 2 つの物体を区別する能力である測距解像度が低下します。所定の角度分解能を達成するには、より低い周波数帯域でも大きな開口部が必要になります。異なる周波数帯域を組み合わせることで、ある帯域の弱点と他の帯域の強みをバランスさせることができます。

目標が異なれば、マルチバンド ソリューションに対する課題も異なります。 UHF 帯域では、自動車の前面のレーダー反射断面積 (または有効反射率) は C 帯域や K 帯域よりも小さくなります。つまり、C バンドと K バンドを使用すると、接近する車両をより簡単に検出できます。また、CバンドやKバンドと比較すると、UHFバンドでは歩行者の移動方向や歩き方の違いによる断面積の変化がはるかに小さくなります。つまり、UHF レーダーによって歩行者がより簡単に検出されることになります。

また、散乱体の表面に水がある場合、物体のレーダー断面積は減少します。これにより、C バンドと K バンドで検出可能なレーダー反射が減少しますが、UHF レーダーには大きな影響はありません。もう 1 つの重要な違いは、低周波信号は壁を貫通して建物内を移動できるのに対し、高周波信号はそうできないことです。厚さ 30 cm のコンクリート壁を例にとると、レーダー波が壁で反射されるのではなく通過する能力は、波長、入射場の偏光、および入射角の関数として計算できます。 UHF 帯域の透過係数は、広範囲の入射角にわたって約 -6.5dB です。 C バンドと K バンドでは、数値はそれぞれ -35dB と -150dB まで低下し、通過できるエネルギーが非常に少なくなることを意味します。

前述のように、レーダーの角度分解能は使用される波長に比例し、波長は開口幅に反比例します。また、リニアアレイアンテナの場合は、アレイの物理的な長さに反比例します。これが、W バンドや K バンドなどのミリ波が自動運転に適している理由の 1 つです。 6 cm の開口部を持つ 2 つの 77 GHz トランシーバーに基づく市販のレーダー セットアップの角度分解能は約 2.5 度ですが、これは一般的な LiDAR システムよりも 1 桁以上低く、自動運転には低すぎます。 77GHzで標準的なLiDAR解像度を達成するには、車の幅ほどの大きな開口部（例：1.2メートル）が必要です。

車のレーダー システムは、一定の有効範囲と角度解像度を達成するだけでなく、多数のターゲット、場合によっては同時に数百のターゲットを追跡する必要もあります。ターゲットが車からわずか数メートルの距離にある場合、距離によってターゲットを区別することが難しい場合があります。任意の距離において、均一な線形アレイ（送信要素と受信要素が等間隔に配置されている）は、アンテナの数と同じ数のターゲットを識別できます。したがって、多数のターゲットが存在する可能性のある雑然とした環境では、数百の同様の送信機と受信機が必要となり、巨大な開口部によって問題がさらに複雑になります。ハードウェアが多すぎるとコストも大幅に増加します。この問題を解決する 1 つの方法は、要素が通常占める位置のほんの一部だけを占める配列を使用することです。

このような「スパース」配列が、互いの幾何学的距離が一意になるように注意深く設計されている場合、そのパフォーマンスは非スパースなフルサイズ配列と同じにすることができます。たとえば、K バンドで動作する 1.2 メートル開口レーダーから始めて、送信要素が 12 個、受信要素が 16 個だけの適切に設計されたスパース アレイを配置すると、192 個の要素を持つ標準アレイと同じパフォーマンスを発揮します。その理由は、適切に設計されたスパースアレイでは、各送信機と受信機間のペア距離を最大 12 × 16 (または 192) にすることができるためです。 12 種類の異なる信号送信を使用すると、16 個の受信アンテナで 192 個の信号を受信します。各送信受信ペア間のペアワイズ距離は一意であるため、結果として得られる 192 個の受信信号は、192 個の要素の非スパース配列によって受信されたかのようになります。したがって、スパースアレイでは、信号伝送にアンテナ要素を使用して、時間をスペースと交換できます。

原則として、車両に搭載された仮想アレイに沿って配置された個々のレーダー ユニットは、より大きな開口部を持つ単一のフェーズド アレイ ユニットとして動作する必要があります。ただし、このソリューションでは、個々のサブアレイの送信アンテナが共同で送信し、ジョイント サブアレイのアンテナ要素によって収集されたデータを共同で処理する必要があり、そのためにはすべてのサブアレイ要素の位相が完全に同期されている必要があります。

これらはどれも簡単に達成できるものではありません。たとえそれが実現できたとしても、そのような完全に同期された分散型レーダーの性能は、慎重に設計された完全に統合された大口径スパースアレイレーダーの性能よりはるかに遅れをとることになるでしょう。

開口長がそれぞれ 1.2 メートルで、12 個の送信素子と 16 個の受信素子を備えた 2 つの 77 GHz レーダー システムを考えてみましょう。最初のシステムは慎重に設計されたスパースアレイであり、2 番目のシステムには開口部の最も外側の端に 14 要素の標準アレイが 2 つあります。 2 つのシステムは、同じ開口部とアンテナ要素の数を備えています。統合されたスパース設計ではスキャンは同様に機能しますが、分割設計ではアレイの前面からまっすぐ前方を見ることが困難になります。これは、2 つのアンテナ ビームが離れているため、中央に死角が生じるためです。

分割設計のシナリオでは、2 つの状況が想定されます。最初のケースでは、分割システムの両端にある 2 つの標準レーダー アレイがほぼ完全に同期されます。この設計では、45% の確率で物体を検出できませんでした。 2 番目のケースでは、各アレイは独立して動作すると想定され、独立して検出されたオブジェクトが融合されます。この設計では、ほぼ 60% の確率で検出に失敗します。対照的に、適切に設計されたスパース配列では検出失敗の確率は最小限に抑えられます。

シミュレーションにより、角を曲がったところのシーンを簡単に描写できます。私たちのシステムを搭載した自動運転車が、四隅に高層コンクリートビルが建つ市街地の交差点に近づいているとします。シミュレーションの開始時には、車両は交差点の中心から 35 メートル離れており、2 台目の車両が交差点を通過して中心に近づいています。接近する車両は自動運転車の視界内にないため、コーナールック技術を使用しなければ検出できません。

レーダー システムは、3 つの周波数帯域のそれぞれにおいて、視線内にあるターゲットの距離と方向を推定できます。この場合、ターゲットまでの距離は、放射された電磁波がレーダーに戻ってくるまでの時間の半分に光の速度を掛けたものに等しくなります。ターゲットの方向は、レーダーが受信した波面の入射角によって決定されます。この方法では、ターゲットが視線内になく、信号が複数の経路に沿って戻ってくる場合、ターゲットの距離や位置を直接測定することはできません。

ただし、ターゲットまでの距離と位置を推測することはできます。まず、見通し内波、マルチパス波、建物を通過する戻り波を区別する必要があります。特定の距離内では、マルチパス戻り波（複数の反射による）は通常は弱くなり、異なる偏光を持ちます。建物を通過する反響も弱くなります。基本的な環境（建物やその他の静止物体の位置）がわかれば、実際のターゲットの可能性のある位置を見つけるためのフレームワークを構築できます。このフレームワークを使用して、ターゲットが特定の場所に存在する可能性を推定できます。

自動運転車と物体が移動すると、レーダーはより多くのデータを収集し、それぞれの新しいデータを使用して確率が更新されます。これはベイズ論理であり、医療診断における応用と非常によく似ています。患者は熱がありますか? もしそうなら、発疹がありますか? 同様に、自動車システムが推定値を更新するたびに、可能性の範囲が狭まり、最終的に「偽のターゲット」を排除しながら真のターゲットの位置が表示されます。複数の周波数帯域から得られた情報を融合することで、システムのパフォーマンスを大幅に向上させることができます。

実験と数値シミュレーションを通じて、さまざまな動作条件下でのレーダーシステムの理論的な性能限界を評価しました。路上テストにより、レーダーが不明瞭な信号を検出できることが確認された。今後数か月以内に、コーナーセンシングのデモンストレーションを行う予定です。このような機能により、これまで以上に安全な運転方法が可能になることが期待されます。