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生活に不可欠なセンシング

当社のビジョンは、破壊的イノベーションへの大胆な投資と継続的な変革により、最高クラスの収益性と成長を実現し、光学ソリューションの比類なきリーダーとなることです

アセットパブリッシャー

Lidar Landscape

自動車は人間の監視と介入に依存せずにますますタスクをこなせるようになっており、LiDARは既にオートモーティブ分野で重要な役割を担っています。VCSELテクノロジーのリーダーとして、amsはこの進化を支援しています。

LIDAR(光検出と測距)は、他の物体との距離を測定する光学センシング技術です。産業、探索、航空宇宙など多彩な分野で利用されていますが、真に威力を発揮するのは自動運転車です。自動車メーカーが高度に複雑化した自動運転システムを設計し販売するため全力を投入する中、当社もそれを支援するテクノロジーを開発しています。これが、amsが自動車市場へ高出力VCSELの供給を継続し、ピーク出力、パルスの短縮、その他のスキャン機能を限界まで追求し、顧客がLIDARシステムを改善できるようにする理由です。

2019年、amsはZFとIbeoと共同で、トゥルーソリッドステートと名付けられたハイブリッドソリューションを発表しました。フラッシュテクノロジーのように、車両の周囲環境すべてを把握する際に可動部品に頼る必要がありません。レーザーの各部を順に稼働させることで、スキャンのパターンが生成され、フラッシュとスキャンシステム両方の利点が得られます。

LIDARの現状を理解

amsではLIDARを7項目に分けて分類します:測距原理、波長、ビームステアリング原理、エミッター技術とレイアウト、レシーバー技術とレイアウトです。ここでは、最初の5つについて解説します。

距離の測定(測距)で最も一般的な手法は、ダイレクトタイムオブフライト(DTOF)です。数ナノ秒の短いレーザーパルスが放出され、物体に反射して受信器へ戻ります。送信と受信の時間差が変換されて、距離が測定されます。さらに、このシステムはデューティサイクルが1%未満で済み、毎秒数千回もの測距が可能です。レーザーパルスは通常850~940nmの範囲に収まります。コンポーネントは容易に入手でき、最も低価格に済みます。しかし、このシステムで1300nmまたは1550nmを使用することも可能です。ここでの大きな利点は、目の安全を確保する規制に違反することなく、より多くのエネルギーを使えることです。理論的には、測定範囲が広がります。短所は、コンポーネントが高価につく点です。

車両の周囲すべてを(あるいは視野内のすべて)をスキャンするには、システムはパルスをすべての方角へ放射しなければなりません。これがビームステアリング原理です。旧型のシステムは回転式のセンサヘッドと鏡を使用して、視野を複数のセクションにわけて1つずつスキャンしていました。こうしたシステムはかさばるため、可動式の鏡を内蔵した固定システムで置き換えられつつあります。MEMSミラーも市販が間もなく開始されます。もう一つの手法はフラッシュを使用します。可動部品は不要です。光源は視野を完全に照射し、センサは写真を撮るかのごとく、同じ範囲を1枚のフレームに収めます。場景すべてが照射されるため、目を保護するために照射範囲を限定しなければなりません。

エミッター側では、エッジエミッターが初期の開発成果をベースに、多用され続けています。電力密度が高く、MEMSミラーとの組み合わせに適しています。初期モデルはエミッターを1台のみ搭載していましたが、今では1本のバーに2/4/8/16のエミッターが組み込まれています。ファイバーレーザーも、興味深いテクノロジーの一種です。さらに電力密度を高めており、通常は1550nm波長で使用され、エミッターソースは通常1つです。

amsはVCSELエミッター技術の最大手サプライヤーです。当社の高出量VCSELは広範囲な温度にわたって安定動作し、個別のエミッターが故障してもあまり影響を受けず、統合が容易なため、スキャンとフラッシュのアプリケーションで差別化を図れます。しかし、VCSELが持つ最も素晴らしい特性は、エミッターアレイを形成する能力です。このため、VCSELは簡単に拡張できます。また、アドレス指定、つまりダイで指定領域のみに電力を供給することができます。このため、当社が最も性能バランスに優れた LIDARソリューションと自負するトゥルーソリッドステートトポロジーが可能となります。

LIDARが自動運転を実現

車両の自律度を判定する最も一般的な方法は、米国自動車技術者協会(SAE)の定義に基づいています。 SAE のレベル3以上では、ドライバーに代わって車両が運転に責任を負い、補佐の役割から自律運転に置き換わります。 これは、人間が見守って介入しなくとも、車両が作業をこなせることを意味します。このため、必要なシステムパフォーマンスを得るためのステップ機能が必要となります。レベル1とレベル2の車両はドライバーを補佐し、通常はカメラやレーダー、またはその組み合わせに依存します。しかし、物体の3D検出にはこうしたテクノロジーでは不十分です。LIDARテクノロジーはこの問題に対処できるため、レベル3以上で物体を3D検出するためにはLIDARが必要となることは業界で常識となっています。

3D LIDARをカメラやレーダーと組み合わせたり統合すれば、車両の周囲環境を高解像度でマッピングでき、車両が必要なタスクをこなせるようになります。自動車業界は、レベル1とレベル2で使用される、よりシンプルなドライバー補佐をまず導入しました。センサとデータ処理が高度化するにつれ、高速パイロットや都市パイロットなど、より難易度の高い事例も対処できるようになっています。

最終的に、システムが考えられるすべてのユースケースを満足できるようになる状態が、レベル5の完全自動運転として定義されます。これが、自動運転の究極の目標です。これを実現するには、まだ長い年月がかかると予想されます。さらに、自動運転を市場へ真に普及させるために、車両当たりのコストを引き下げ、自動運転の動作を正当化するプレッシャーがのしかかります。

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