自動運転AIアルゴリズムとマルチセンサー融合技術

高度な自動運転は、周囲の環境を高いレベルで認識し、人間の介入をほとんどまたはまったく必要とせずに車両を運転することを可能にします。自動運転のレベル 3 ～ 5 には、主要なブレーキ、ステアリング、その他の無人自動運転機能を制御する自動安全システムが含まれます。したがって、これらの高度な自動運転機能を考慮すると、安全性は自動車メーカーが考慮しなければならない最も重要な要素の 1 つです。レベル 3 を超える自動運転には、システムが ASIL D (自動車安全度水準のより高いレベル) の機能安全レベルと、車両の重大性、露出、制御性に基づいて定義された ISO 26262 に基づくリスク分類システムを備えている必要があります。

RoboSense のスタートアップ チームが LiDAR ベースの認識アルゴリズムの開発に着手したとき、彼らは LiDAR が高価すぎるだけでなく、未成熟な技術であることに気付きました。センサーは、周囲の物体の外面にある多数の点を測定することによって得られる生の点群データに大きく依存しています。しかし、これらの生の点群データはセンサーによって独立して生成されるだけなので、技術の発展に重大な影響を及ぼします。人間の目と同じ機能を実現するには、センサーのハードウェアとソフトウェアのアルゴリズムを組み合わせる必要があります。

そこで彼らは2015年にLiDARのハードウェアとソフトウェアの組み合わせの開発に着手しました。当初、彼らは 2mm の 3D レーザー スキャナーと多目的ポイント クラウド アルゴリズム ソフトウェアの精度を備え、1 秒あたり 50 万点を発射できる単一のレーザー送信機を開発しました。次に、自動運転の要件を満たすマルチラインLiDARデバイスをリリースし、認識アルゴリズムとともに市場に投入し、完全に統合されたLiDAR自動運転環境認識システムを構築しました。

彼らは、現在のカメラとレーダーセンサーの限界により、自動運転車の乗客の安全を確保するために必要な ASIL D レベルを単一のセンサーだけで達成することはできないことに気付きました。そのため、バスにさらに高いASIL Dレベルの認識システムを提供するために、複数のセンサー、ソフトウェア、テクノロジーを融合して認識サブシステムを選択し、センサー（フロントカメラ、レーダー、LiDARなど）とAIソフトウェアアルゴリズムを組み合わせて、完全に冗長化されたASIL Dシステムを構築し、擬似人間認識と車両レベルの安全性を実現することを発見しました。さらに、最高レベルの安全性を実現するには、強力な組み込みコンピューティング プラットフォームと信頼性の高い通信システム (5G V2x など)、および AV に適したインフラストラクチャ システム (AV 道路協調インフラストラクチャ システムなど) も必要であり、両者間の相互作用とデータ共有を可能にして道路交通の安全を確保し、潜在的な危険を軽減します。

この融合センサーコンセプトは、認識システムの基礎であり、さまざまな機械式および MEMS ベースの LiDAR センサーと自動運転技術の AI アルゴリズムを組み合わせて、霧、雨、雪など、最も暗いまたは最悪の気象条件でも道路を正確に認識できるようにします。融合型 AI ベース センシング システムは、Robosense が創業以来開発してきた認識システムであり、同社の P シリーズ製品 (32 層メカニカル LiDAR、2 つの 16 層メカニカル LiDAR、および AI 認識アルゴリズムを組み合わせたデバイス) と連携して ASIL D 安全レベルを達成することを目標としています。

従来、LiDAR センサーはレーザービームを放射することで測定と検出の点群データを提供できます。ただし、M1 インテリジェント センシング システムは、SOC 内でポイント クラウド データを処理し、ポイント クラウド データからオブジェクト情報を抽出できます。つまり、周囲の環境を理解できる知覚アルゴリズムソフトウェアがスマートセンサーの頭脳なのです。たとえば、M1 スマート センサーは、ポイント クラウドからさまざまなオブジェクトのポイント クラウド情報を理解して抽出し、検出して分類したオブジェクト データを出力します。これを説明するために、下の図 1 を参照してください。下の画像の左側には、スマート センサーによって生成された最終的なポイント クラウド ベースの出力が表示されています。

図 1: スマート センシング システム: 左: ポイント クラウドから取得した最終出力、右: 純粋なポイント クラウド データ、中央下: 車両のドライバーが見た実際の道路状況

右側には、純粋な点群データのみが表示されます。インテリジェント センシング システムは、図 2 に示すように、顧客のニーズに応じてデータを出力できます。追加のオブジェクト情報を含むポイント クラウド データも提供できます。

図 2: インテリジェント センシング システムからの出力データ。右: 車両の運転手が見た実際の道路状況。

高度で安全な自動運転を実現するためには、ASIL D安全レベルに到達できる環境認識システム、特に物体検出機能が必要です。このような極めて高いセキュリティを実現するには、単一のセンサーだけでは明らかに不十分です。したがって、複数のセンサーとアルゴリズムを融合することが、高いセキュリティを実現するための最も安全でシンプルかつ低コストの方法です。さらに、センサーは不完全な生の道路状況データしか提供できないため、認識アルゴリズムのサポートは複数のセンサーを単独で使用するよりもはるかに優れています。このセンサー融合技術は、自動運転車の一般消費者への普及を妨げている固有の安全上の懸念を解消できるソリューションであると考えています。