1 つの記事でポイント クラウドと自動車用 LiDAR の開発を理解しましょう。

01 車載レーザーレーダーのレーザー点群

ポイントクラウド技術により、LIDAR イメージングは​​より鮮明かつ正確になり、高解像度の利点を最大限に発揮できるようになります。ポイント クラウドの適用により、従来のモデリング時間が節約されるだけでなく、モデルの精度も向上します。これは、LIDAR の技術的な利点の 1 つです。

車載型LIDARは、レーザービームを発射・受信し、レーザーが対象物に遭遇した後の帰還時間を分析し、対象物と車両との相対距離を計算し、対象物の表面に集められた多数の密集点の3次元座標、反射率などの情報を用いて、対象の3次元モデルと各種地図データを迅速に再構築し、3次元点群マップを確立し、環境マップを描画して環境認識の目的を達成できる移動型スキャンシステムです。 LIDAR によって収集された物体情報は、図 1 に示すように、正確な角度と距離の情報を持つ一連の散在点として表され、これをポイント クラウドと呼びます。

図2 LiDAR点群画像

1. レーザー点群のパラメータと特性

レーザーポイントクラウドとは、3Dレーザーレーダー装置によってスキャンされた空間ポイントデータのセットを指します。各ポイントクラウドには、3D座標（XYZ）とレーザー反射強度（強度）が含まれています。強度情報は、対象物の表面材質と粗さ、レーザー入射角、レーザー波長、レーザーレーダーのエネルギー密度に関連しています。ポイントクラウドの関連パラメータと特性は次のとおりです。

2. 生の点群データの受信と解析

1. 点群データの受信

LiDAR の生の点群データはデータ パケット (PCAP) に保存されます。この時点では、データ パケット内のデータは一連のバイト シンボルであり、直接使用することはできません。 Velodyne の 16 ライン LIDAR を例にとると、生のポイント クラウド データの受信は主に、UDP (User Datagram Protocol) 形式でネットワークにデータを送信することによって行われます。

データの内容から判断すると、このライダー モデルには垂直方向 (-15° ～ +15°) に 16 本のレーザー ビームがあり、各フレームのデータ長は 1,248 バイトに固定されています。これには、先​​頭のデータ パケット識別子の最初の 42 バイト、データ パケットの 12 グループ、タイムスタンプの 4 バイト、およびレーダー モデル パラメータの最後の 2 バイトが含まれます。

各データ パケットのデータには、レーザー ビームの回転角度、距離値、反射強度に関する情報が含まれています。例えば、「B6 07」はレーザーレーダーの検出距離が3.948mであることを表し、「2A」はレーザーの反射強度を表しますが、これらの情報はすべて2バイトで表され、さらに解析する必要があります。

2. 点群データの解析

データ パッケージ内の生データは、PCD としてフォーマットできるデータ セットにさらに変換する必要があります。PCD ファイルは主に直交座標 (x、y、z) と強度値 i のリストです。つまり、各ポイント クラウドには、固有の 3 次元座標系とエネルギー反射強度が伴います。

この座標系では、x 軸は車の前方を指し、y 軸は車の左側を指します。この座標系は右手の法則を使用しているため、座標系の Z 軸は車の上方向を指します。

図5 点群PCD座標

3. 測位処理

上記の 3 次元座標と各ポイントの強度情報を取得した後、車両は道路状況の特徴を抽出し、対応する道路セクションを一致させて独自の位置決めを実現します。

1. 特徴抽出

点群データを使用して位置を特定する最初のステップは、「自分がどこにいるか」を特定することです。このとき、認識アルゴリズム装置は、まず周囲のシーン内の対象物の特徴を抽出し、これらの特徴と得られた相対距離情報を使用して小さなマップを作成し、車両の相対的な初期位置を特定する必要があります。

点群特徴抽出はリアルタイムで行われることが多く、その結果、点群データは非常に大量に生成されます。しかし、既存の量産車のハードウェア性能には限界があります。そのため、点群データの計算量を減らすために、点群データでは、一般的に、物体の輪郭情報や対象物体の線や面の角度など、特徴抽出時に、より明らかな特徴の抽出を優先します。具体的には、電柱は線特徴、路面は面特徴、建物の角点は角度特徴です。

2. マップマッチング

周囲のターゲットの特徴を抽出した後、認識アルゴリズムはこれらの特徴に基づいてポイントクラウドマップマッチングを実行し、各ポイントクラウド間の相対的なポーズを取得する必要があります。ポイントクラウドマップマッチングは、一般的にフレーム間マッチングと高精度マップマッチングに分けられます。

フレーム間マッチングはサブイメージマッチングとも呼ばれ、前のフレームと次のフレームの同じ特徴を持つポイントクラウドをマッチングし、最終的に小さなローカルマップを取得することを指します。高精度マップマッチングは、最適化されたポイントクラウドを高精度マップとマッチングすることを指します。自動運転業界では、自動運転ソリューションプロバイダーまたは OEM がこれら 2 つの異なるソリューションを適用しますが、一般的に使用されるマッチングソリューションは依然としてフレーム間マッチングに基づいています。

3. 姿勢の最適化

点群データをマッチングした後、各点群間の相対姿勢（ある座標系から別の座標系への変換中に発生する平行移動や回転などの動き）を取得できます。相対姿勢の精度はマップ構築の精度に影響するため、点群の相対姿勢を最適化する必要があります。

相対姿勢の不正確さは、主に、ポイント クラウドがオブジェクトによってブロックされたり、レーザー レーダーの視野が制限されたりといった、制御できない要因によって生じます。ポイント クラウドの姿勢最適化では、ポイント クラウド座標系の特定の剛体変更 (回転または移動) を通じて、最適な相対姿勢を取得します。

02 自動車用LIDARの分類と開発

1. 機械式LiDAR

機械式レーザーレーダーは、モーターを使用して送信アレイと受信アレイ全体を回転させ、空間の 360° 水平視野をスキャンできます。送信系と受信系はマクロスケールで回転しており、送信コンポーネントはレーザー光源の線形アレイに垂直に配置され、レンズを通して垂直面上の異なる方向にレーザービームを生成します。ステッピングモーターの駆動により、垂直面内のレーザービームは「線」から「面」へと連続的に回転し、走査光「面」を回転させることにより多重励起を形成し、検出領域の3次元走査を実現し、点群を形成します。

2005年、Velodyneは初めてLiDAR用の3次元機械回転スキャン技術を提案しました（出願番号：US11777802）。この技術はLiDARの360度スキャンに成功し、3次元車載LiDARスキャン技術のギャップを埋め、機械式LiDARを市場に投入しました。現在、同社は128本のラインを使用し、探知距離を300メートルまで伸ばすAlpha PUCKレーザーレーダーを発売している。中国では、Hesai TechnologyもPandarシリーズの機械式レーザーレーダーを発売しており、そのうちのPandar128は128本のラインを使用し、探知距離は200メートルである。機械式ライダーの技術は比較的成熟しています。

機械式ライダーは、ライダーの最も古典的で成熟した技術ソリューションとして、自動運転タクシーのテストや反復によく使用されています。しかし、従来の個別設計を使用した機械式レーダーは、主にトランシーバーモジュールを追加することで高速配線ハーネスを実現しています。より高精度な検出を実現できますが、コンポーネントセット全体がかさばり、コスト削減の余地が限られています。

図6 ハイブリッドソリッドステートLiDAR MEMS内部構造

2. ハイブリッドソリッドステートLiDAR MEMS

ハイブリッド ソリッド ステート ライダー MEMS (Micro Electromechanical System) は、機械式スキャナーの代わりに半導体の「マイクロ モーション」デバイスを使用して、レーダー送信機で顕微鏡的スケールのレーザー スキャンを実現する方法です。 MEMS ライダーは、マイクロ電気機械システム (MEMS) (マイクロメートルまたはナノメートルの範囲の内部構造を持つハイテクデバイス) とガルバノメータ (固体電子素子であるシリコンベースの半導体コンポーネント) を組み合わせたものです。ガルバノメータは MEMS によって駆動されて移動し、レーザーはガルバノメータを通じて全方向に放射されます。そのため、ハイブリッド固体ライダーと呼ばれます。

MEMS ライダーは、すべての機械部品を 1 つのチップに統合し、半導体技術を使用して製造され、機械構造と電子設計の小型化を実現します。図8に示すように、MEMSがレーザーを放射すると、駆動回路を介してレーザーとMEMSガルバノメータに同時に作用し、レーザーがレーザーパルスを生成し、MEMSガルバノメータが回転します。放出されたパルスはガルバノミラーで反射され、レーザーによってスキャンされ、最後に光学ユニットによってコリメートされて放出されます。

機械式回転走査型ライダーのアップグレード版として、MEMS ライダーが広く使用されています。現在、量産車両には主にハイブリッドソリッドステートLIDARが搭載されています。 2020年以降、世界中で21のモデルがLIDARを搭載すると発表されており、そのうち14は中国企業が発売したものだ。これらの自動車会社は主にハイブリッドソリッドステートLIDARを選択している。

最初の MEMS ハイブリッド ソリッド ステート LIDAR は、イスラエルの企業 Innoviz が 2017 年にリリースした Innoviz One でした。Sagitar もそれに続き、同年に Innoviz One に似た M1 をリリースしました。もう一つの有望なハイブリッド固体アプローチは、Scala が使用するソリューションである単軸回転ミラーです。河賽科技は2021年第4四半期に128ラインレーザーレーダーAT128を発売した。現在ではIdeal、Jidu、Geely傘下のLotus、HiPhiなどのブランドの指定サプライヤーとなっている。

ハイブリッド ソリッド ステート ライダーは、1 次元スキャンと 2 次元スキャンに分けられます。共通点は、どちらも内部の機械的な動きによってレーザーの方向を変更することです。違いは、1 次元スキャンでは水平方向のみが変更されるのに対し、2 次元スキャンでは水平方向と垂直方向の両方が変更されることです。 1 次元スキャン ソリューションは、水平方向に反射鏡を使用して光の方向を変更し、視野角カバレッジを取得することです。2 次元スキャンには 2 つのソリューションがあります。1 つは、ガルバノメータがカンチレバー ビームを使用して水平軸と垂直軸に高速移動し、レーザー反射の方向を変更してスキャンを実現する方法です。もう 1 つは、水平軸上で連続的に回転する多角形プリズムと垂直軸上でスイングするミラーによってスキャンを実現する方法です。以下では、これら 3 つのオプションについて詳しく説明します。

1. 2Dスキャン

2次元スキャンはさらにMEMSと2次元回転ミラーに分けられます。

（１）MEMSソリューションの中核は、片持ち梁を使用して水平軸と垂直軸で高速周期運動を実行し、レーザー反射の方向を変えてスキャンを実現するセンチメートル規模のガルバノメータです。従来の機械式ライダーと比較すると、MEMS ソリューションはスキャン構造を簡素化します。マイクロ振動ミラーの偏向角度を制御することで、スキャン パスを変更できます。機械式マルチビーム ライダーと同じカバレッジ エリアとポイント クラウド密度を実現するには、わずか数個のレーザーが必要です。

しかし、このソリューションの技術的な難しさは、カンチレバービームの回転角度が限られていることにあります。そのため、単一のガルバノメータでカバーできる視野が非常に小さくなります。広い視野をカバーするには、複数のガルバノメータを接合する必要があり、これにより、重ね合わせたエッジで点群画像の歪みや重なりが不均一になる可能性があり、その後のアルゴリズム処理の難しさが増します。

図9 ハイブリッド固体レーザーレーダー-2Dスキャン-MSMEソリューション

（２）２次元回転ミラーソリューションは、水平軸上で連続的に回転する多角柱と垂直軸上でスイングできるミラーで構成されています。例えば、現在市販されている2次元回転ミラースキャンの概略図を以下に示します。連続回転する多角形プリズムにより、光源の水平スキャンを実現でき、縦軸スイングミラーにより、光源の垂直スキャン方向を変更できます。

図10 ハイブリッド固体レーザーレーダー-2Dスキャン-2D回転ミラーソリューション

この設計によれば、機械式レーダーでは複数の光源が必要となるスキャンタスクを、1 つの光源だけで完了できます。ただし、レーザー ビームが 1 つしかないため、3 次元世界の高解像度スキャンには非常に高いスキャン周波数と大きな電力が必要となり、スキャン デバイスの信頼性に課題が生じます。

2. 1次元スキャン

2次元スキャン構造と比較して、1次元スキャンでは、水平方向にのみ低速で回転する反射鏡を使用して光の方向を変更し、視野角カバレッジを獲得するため、安定性と信頼性が高くなります。 2017年、ヴァレオは、この技術ソリューションを採用した業界初の自動車標準レーザーレーダーを発売しました。ただし、このソリューションの制限は、走査線の数が少ないため、高解像度を実現するのが難しいことです。

3. ソリッドステートLiDAR

機械式技術と半固体技術はどちらも、機械的な動きを実行するスキャン モジュールと結合されたトランシーバー モジュールで構成されています。これらは純粋な固体とは見なされません。結局のところ、スキャン モジュールは単なる機械部品、つまり「フォーム」です。LIDAR のパフォーマンスを真に決定する「本質」は、トランシーバー モジュールです。純粋な固体レーザーレーダーだけが内部に可動部品を持っていません。このタイプのレーザーレーダーは最も単純な構造と最高レベルの統合性を備えています。理論的に言えば、ソリッドステート LiDAR は可動部品がまったくないレーダーです。光フェーズドアレイとフラッシュは典型的な技術ルートであり、純粋なソリッドステート LiDAR ソリューションとも考えられています。

図11: Hesa​​i Technology FT120 ソリッドステート LiDAR

1. OPAソリッドステートライダー

OPA（位相制御アレイ）LiDARは、光位相制御アレイ技術を使用してレーザースキャンを実現するLiDARの一種です。 OPA送信機は、独立して制御可能な複数の送信ユニットと受信ユニットで構成されており、それらに負荷される電圧を変更することで、各ユニットから放射される光波の特性を変えることができます。放射される光波間の位相関係を調整することで、特定の方向で相互に強化する干渉を実現し、指向性のある高強度の光ビームを生成することができます。 OPA の個々の位相制御ユニットは、設計されたプログラムの制御下で、1 つまたは複数の高強度光線の方向を空間内でランダムにスキャンすることを可能にします。

図12 OPA LiDAR原理ブロック図

2. フラッシュ固体レーザーレーダー

フラッシュ（フラッドアレイ）レーザーレーダーは、光子の飛行時間を記録することで環境距離を計算する非走査型レーザーレーダーです。動作中、イメージング システム (レーザー ソースの高密度アレイ) は、検出領域をカバーするために広い範囲のレーザー光を放射します。物体の表面から戻り点までの距離が異なるため、光源が物体の表面に到達した後に部分的に反射された画像上のピクセルの飛行時間も異なります。レーダー内の高感度受信機は、各ピクセルに対応する距離を計算し、周囲の環境に関する情報の収集と描画を完了します。

フラッシュ LiDAR は、現在の全固体 LiDAR の主流技術製品の 1 つです。主な利点としては、高速な画像化速度、低コスト、高集積、非離散的な取得、および環境に対する認識システムの空間理解を向上させる機能などがあります。しかし、チップ技術の制限により、フラッシュライダーの現在の応用範囲は比較的狭いです。さらに、複数のエミッターによるパルスレーザーの同時放射によっても、モジュールの電力が制限されます。

図13 ソリッドステートLiDARフラッシュ

ソリッドステート LiDAR の利点は、モーターやベアリングなどの可動機械構造による摩耗を最小限に抑えながら、機械的な回転による光電子デバイスの故障の可能性を排除し、ソリッドステート LiDAR の内部構造レイアウトをより合理的にし、全体的な放熱性と安定性が機械式 LiDAR と比較して質的に飛躍的に向上することです。

固体レーザーレーダーは、複雑で高周波の回転機械構造を排除し、材料と量産コストを削減し、製品の信頼性、生産効率と一貫性を向上させ、将来的には自動車グレードの量産分野で発展することができます。

現段階の固体レーザーレーダーの欠点は、電力密度が低く、検出距離が短いことです。大規模量産のメインレーザーレーダーとして使用することはできません。ただし、固体レーザーレーダーの近距離死角補正と半固体レーザーレーダーの長距離認識を組み合わせることで、完全な自動車グレードのレーザーレーダーソリューションを作成できます。

表3: 3種類のLiDARの比較

03 車載レーザーレーダーの設置場所

図14に示すように、LiDARの設置場所は、インテリジェントコネクテッドカーの周囲に設置するものと、インテリジェントコネクテッドカーの屋根上に設置するものの2つに分かれます。スマートコネクテッドカー周辺に搭載されるレーザーレーダーは、レーザービームの長さが一般的に8本未満で、シングルラインレーザーレーダーと4ラインレーザーレーダーが主流です。スマートコネクテッドカーのルーフに搭載されるレーザーレーダーの場合、レーザービームは一般的に16ライン以上であり、最も一般的なものは16ライン、32ライン、64ラインのレーザーレーダーです。設置場所に関係なく、以下の要件を満たす必要があります。

1. まず、レーダーの振動と衝撃に対する耐性に基づいて、振動減衰ブラケットが必要かどうかを判断します。

2. 振動減衰ブラケットが不要な場合は、レーダーの取り付けラグまたはその他の固定ネジ穴を使用できます。

3. 障害物回避レーダーは、反射率の高い物体を検出する問題を解決するために、水平方向に約 5° 上向きに傾ける必要があります。

4. 測定レーダーは、全体的な位置決め精度を向上させるために、設置面が地面と可能な限り平行である必要があります。傾斜角があると、異なる位置でレーダーが検出する輪郭に大きな誤差が生じ、最終的には測位精度に影響するからです。

5. レーザーヘッドは屋根から200mm以内の高さに設置する必要があります。最適な設置位置は約170mmです（障害物回避と測定の両方）。車体構造に応じてレーダーを前方または後方に設置できます。

6. レーダーのレイアウトは、車の前部の中央の位置、または車の対角線の 4 つのポイントを選択できます。車の反対側の角に2つのレーダーを配置すると、LiDARによって車体の360°の角度を検知できるため、死角なく障害物を回避できます。

7. 車体が異なると、レーダー設置の x、y 方向および回転姿勢に誤差が生じ、最終的には同じ理論上の位置決めポイントに対して車体の位置と姿勢が異なります。システムは、これら 3 つのエラーの一貫性を確保するために補正値を設定する必要があります。