スタートアップがLiDARの先に見ている自動運転車両の知覚システム

今回は「スタートアップがLiDARの先に見ている自動運転車両の知覚システム」についてご紹介します。

関連ワード （LiDAR、コラム等） についても参考にしながら、ぜひ本記事について議論していってくださいね。

本記事は、TechCrunch様で掲載されている内容を参考にしておりますので、より詳しく内容を知りたい方は、ページ下の元記事リンクより参照ください。

2020年のCESはLiDAR企業の評価の場でもあった。その多くが（未だ）存在しない自動運転車産業からの需要がないために瀕死の状態である。専門性を高めて他社を引き離している企業はほんのわずかだ。さらに2021年はLiDARの先に目を向けなければならない状況だ。新たな方法のセンシングとイメージングを使ってレーザーベース技術に対抗するとともに補完することを目指さなければならない。

LiDARは、従来のカメラではできなかったことを可能にして進歩をもたらした。そして今、一部の企業がそれほど新しくない技術を用いて進歩を遂げようと試みている。

別の方法でこの問題、つまり知覚技術に対処している良い例に、Eye Net（アイネット）のV2Xトラッキングプラットフォームがある。これは5G（一般的にはまだいくらか新しい技術）関連で説明される技術の1つで、大げさな売り文句だとしても、短距離、低レイテンシのアプリケーションを可能にして救世主技術となる可能性がある。

Eye Netは同社の技術を装備した車両間で衝突警告をしてくれるが、車両にカメラや他のセンシング技術が装備されているかどうかは関係ない。例えば自動車で駐車場内を走行している際、ひどく危険な電動スクーターが前方に真横からきているのに気づかず、このままでは衝突しそうだが駐車されている車のせいでまったく見えない場合がある。Eye Netのセンサーは両車両のデバイスの位置を検出し、いずれか、または両方のブレーキが間に合うように警告を送る。

画像提供：Eye Net

こういったことには他社も取り組んでいるが、同社としてはホワイトラベルソリューションとして提供することにより大規模なネットワークを簡単に構築できるようにして、フォルクスワーゲン、そしてフォード、電動バイクという具合に広げていきたいと考えている。

ただし、自動車の運転や操作の未来像はまだはっきりせず、開発はあちこちで進められている。

例えばBrightway Vision（ブライトウェイ・ビジョン）は、実世界の多くの環境下で可視性が下がる通常のRGBカメラの問題にマルチスペクトル技術を採り入れて取り組んでいる。普通の可視光線画像に加えて、同社のカメラには近赤外線ビーマーが装備されており、決められた距離感覚で1秒間に何度も前方の道路をスキャンする。

画像提供：Brightway Vision

つまり、霧のためメインカメラで30メートル先が見えない場合でも、NIR画像では前方エリアを定期的にスイープして「スライス」をスキャンし、障害物や路面の状況がわかるという。従来のカメラのメリットとIRカメラのメリットを組み合わせているが、それぞれの欠点はうまく避けている。これ1つでより良い仕事をしてくれるのに、普通のカメラを使う理由はないというのが売り文句だ。同じことをもっとうまくやれて、センサーが1つ不要になることさえある。

Foresight Automotive（フォーサイトオートモーティブ）もまた、マルチスペクトル画像技術をカメラに採用している（数年もすれば、可視スペクトルのみの車載カメラはおそらくなくなる）。FLIRとのパートナーシップにより、サーマルイメージングにも手を出しているが、本当に売ろうとしているのは他のものだ。

周囲360度（またはそれに近い範囲）をカバーするには、通常、複数のカメラが必要である。しかし、そういったカメラは同じメーカーであってもコンパクトセダンとSUVでは取りつけ位置が異なり、ましてや自動運転の貨物車両はいうまでもない。それらカメラは連携して機能する必要があるため、完璧なキャリブレーションが求められ、他のカメラの位置を正確に把握している必要がある。各カメラがそれぞれが同じ木や自転車を見ているのであって、同じものが2つあるのではないということを認識している必要があるというわけだ。

画像提供：Foresight Automotive

Foresightの先進技術はキャリブレーション手順を簡素化するもので、製造業者、設計者、テストプラットフォームはカメラが同じ方向や別の方向に半インチ動く必要があるたびに面倒な再テストや認証を行う必要がない。運転前の数秒でカメラを車の屋根に取りつける様子がデモで紹介されている。

同様の企業に別のスタートアップ企業のNodar（ノダル）がある。こちらも3次元カメラを採用しているが、アプローチは異なる。2つの地点の三角測量から奥行きを導き出す方法は、同社が指摘するように、人の眼の仕組みと同じだと考えれば何十年、何万年前からあるものだ。このアプローチの利用がなかなか進まずにいるのは、光学カメラが自動運転車に必要な奥行情報を本来提供できないものであるからではなく、キャリブレーションが常に正しいという信頼がないことが理由である。

Nodarによると、同社の二対のステレオカメラは車両のボディに取りつける必要がないため、複数のカメラビュー間で見られるジッタやほんのわずかのずれが抑制される。同社の「ハンマーヘッド」カメラセットには幅があり（サメのように）、バックミラーに取りつけるとこのカメラの間隔の広さのおかげで高い精度が実現する。距離は2つの画像の差によって判断されるため、カメラが1台のソリューションの場合のように「これは何らかのかたちをしたもの、おそらく車で、たぶんこれくらいの大きさで、おそらくこれくらい離れていて」というような物体認識や複雑な機械学習は必要ない。

画像提供：Nodar

「ちょうど人の目と同じように、カメラを並べて使えば、ひどい悪天候もクリアできることがわかっています」とNodarのCOOで共同創設者のBrad Rosen（ブラッド・ローゼン）氏はいう。さらに「例えばDimler（ダイムラー）の技術者は、最新の3次元アプローチは、視点が1つの方法やLiDARで補完する方法よりも悪天候時の奥行きの推測が大幅に安定することを示す結果を公開しています。私たちのアプローチの利点は、使用するハードウェアがすでに入手できるもので、自動車産業で使える品質であり、製造業者やディストリビュータの選択肢も多いという点です」と続けている。

実際、LiDARの大きなハンディは本体のコストだった。「割安」とされるものでさえ通常のカメラの何倍もの値段で、何かしら追加すればすぐに高額になってしまう。しかし、LiDARのチームも何もせずじっとしているわけではない。

Sense Photonics（センス・フォトニクス）は、LiDARとカメラのいいとこ取りをしたような新しいアプローチでこの分野に参入した。比較的低価格でシンプルなLiDAR（複雑になりがちなスピンやスキャンとは対照的）を従来のカメラと組み合わせ、2つそれぞれで同じ画像を見ることでLiDARとカメラが連携して物体を識別し、距離を測ることができるというものだ。

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2019年の登場以来、同社は製造やそれ以外でも技術を磨いている。最新の成果は、LiDARと従来のカメラで一般的に限界と考えられている最大200メートル先の物体を画像化できるカスタムハードウェアである。

「これまでは、弊社のレーザー源（Sense Illuminator）に既製品の検出器を組み合わせて使っていました。しかし、社内で検出器を開発したところ2年で完成し、大成功を収めました。これにより、弊社は短距離と長距離の自動車用製品を製造できるようになりました」とCEOのShauna McIntyre（シャウナ・マッキンタイア）氏は述べている。

「弊社では、LiDARをカメラと同じ「ビルディングブロック」形式で設計しています。つまり、さまざまな光学製品と組み合わせて多様なFOV、範囲、解像度などに対応できるようにしています。かなりシンプルな設計となっているため、実際に大量生産も可能です。ちょうどDSLRカメラのようなアーキテクチャだと考えていただければわかりやすいでしょう。ベースとなるカメラ本体にマクロレンズ、ズームレンズ、魚眼レンズなどを取りつければさまざまな撮影ができるのと同じです」と続けている。

おそらくすべての企業で意見が一致していると思われることの1つは、自動運転車産業全体で、1つのセンシング方式が優位になることはないということである。完全自動運転（レベル4～5）車両のニーズが、運転支援システムのニーズとかなり異なることはさておき、自動運転分野は変化が速すぎるため、1つのアプローチが長く優先されることはほとんどない。

「AV企業はプラットフォームの安全性を世間に納得してもらえない限り成功することはできません。安全マージンは、波長が異なるセンサー方式を重複して使うことでしか高められません」とマッキンタイア氏は述べている。

可視光線、近赤外線、サーマルイメージング、レーダー、LiDARのいずれかを使うにしても、この記事で登場したように2~3の方法を組み合わせて使うにしても、市場で注目される方法が次々と変わっていくのは明らかである。ただしそれは、LiDAR産業で数年前に見られた活況と不況の波と同様、統一までの道のりがそう遠くはないということの警告でもあるだろう。

画像クレジット：Andrey Suslov / Getty Images

【原文】

Last CES was a time of reckoning for lidar companies, many of which were cratering due to a lack of demand from a (still) nonexistent autonomous vehicle industry. The few that excelled did so by specializing, and this year the trend has pushed beyond lidar, with new sensing and imaging methods pushing to both compete with and complement the laser-based tech.

Lidar pushed ahead of traditional cameras because it could do things they couldn’t — and now some companies are pushing to do the same with tech that’s a little less exotic.

A good example of addressing the problem or perception by different means is Eye Net’s vehicle-to-x tracking platform. This is one of those techs that’s been talked about in the context of 5G (admittedly still somewhat exotic), which for all the hype really does enable short-distance, low-latency applications that could be life-savers.

Eye Net provides collision warnings between vehicles equipped with its tech, whether they have cameras or other sensing tech equipped or not. The example they provide is a car driving through a parking lot, unaware that a person on one of those horribly unsafe electric scooters is moving perpendicular to it ahead, about to zoom into its path but totally obscured by parked cars. Eye Net’s sensors detect the position of the devices on both vehicles and send warnings in time for either or both to brake.

Image Credits: Eye Net

They’re not the only ones attempting something like this, but they hope that by providing a sort of white-label solution, a good size network can be built relatively easily, instead of having none, and then all VWs equipped, and then some Fords and some e-bikes, and so on.

But vision is still going to be a major part of how vehicles navigate, and advances are being made on multiple fronts.

Brightway Vision, for instance, addresses the issue of normal RGB cameras having limited visibility in many real-world conditions by going multispectral. In addition to ordinary visible-light imagery, the company’s camera is mated to a near-infrared beamer that scans the road ahead at set distance intervals many times a second.

Image Credits: Brightway Vision

The idea is that if the main camera can’t see 100 feet out because of fog, the NIR imagery will still catch any obstacles or road features when it scans that “slice” in its regular sweep of the incoming area. It combines the benefits of traditional cameras with those of IR ones, but manages to avoid the shortcomings of both. The pitch is that there’s no reason to use a normal camera when you can use one of these, which does the same job better and may even allow another sensor to be cut out.

Foresight Automotive also uses multispectral imagery in its cameras (chances are hardly any vehicle camera will be limited to visible spectrum in a few years), dipping into thermal via a partnership with FLIR, but what it’s really selling is something else.

To provide 360-degree (or close) coverage, generally multiple cameras are required. But where those cameras go differs on a compact sedan versus an SUV from the same manufacturer — let alone on an autonomous freight vehicle. Because those cameras have to work together, they need to be perfectly calibrated, aware of the exact position of the others, so they know, for example, that they’re both looking at the same tree or bicyclist and not two identical ones.

Image Credits: Foresight Automotive

Foresight’s advance is to simplify the calibration stage, so a manufacturer or designer or test platform doesn’t need to be laboriously retested and certified every time the cameras need to be moved half an inch in one direction or the other. The Foresight demo shows them sticking the cameras on the roof of the car seconds before driving it.

It has parallels to another startup called Nodar that also relies on stereoscopic cameras, but takes a different approach. The technique of deriving depth from binocular triangulation, as the company points out, goes back decades, or millions of years if you count our own vision system, which works in a similar ways. The limitation that has held this approach back isn’t that optical cameras fundamentally can’t provide the depth information needed by an autonomous vehicle, but that they can’t be trusted to remain calibrated.

Nodar shows that its paired stereo cameras don’t even need to be mounted to the main mass of the car, which would reduce jitter and fractional mismatches between the cameras’ views. Attached to the rearview mirrors, their “Hammerhead” camera setup has a wide stance (like the shark’s), which provides improved accuracy because of the larger disparity between the cameras. Since distance is determined by the differences between the two images, there’s no need for object recognition or complex machine learning to say “this is a shape, probably a car, probably about this big, which means it’s probably about this far away” as you might with a single camera solution.

Image Credits: Nodar

“The industry has already shown that camera arrays do well in harsh weather conditions, just as human eyes do,” said Nodar COO and co-founder Brad Rosen. “For example, engineers at Daimler have published results showing that current stereoscopic approaches provide significantly more stable depth estimates than monocular methods and lidar completion in adverse weather. The beauty of our approach is that the hardware we use is available today, in automotive-grade, and with many choices for manufacturers and distributors.”

Indeed, a major strike against lidar has been the cost of the unit — even “inexpensive” ones tend to be orders of magnitude more expensive than ordinary cameras, something that adds up very quickly. But team lidar hasn’t been standing still either.

Sense Photonics came onto the scene with a new approach that seemed to combine the best of both worlds: A relatively cheap and simple flash lidar (as opposed to spinning or scanning, which tend to add complexity) mated to a traditional camera so that the two see versions of the same image, allowing them to work together in identifying objects and establishing distances.

Since its debut in 2019 Sense has refined its tech for production and beyond. The latest advance is custom hardware that has enabled it to image objects out to 200 meters — generally considered on the far end both for lidar and traditional cameras.

“In the past, we have sourced an off-the-shelf detector to pair with our laser source (Sense Illuminator). However, our two years of in-house detector development has now completed and is a huge success, which allows us to build short-range and long-range automotive products,” said CEO Shauna McIntyre.

“Sense has created ‘building blocks’ for a camera-like lidar design that can be paired with different sets of optics to achieve different FOV, range, resolution, etc.,” she continued. “And we’ve done so in a very simple design that can actually be manufactured in large volumes. You can think of our architecture like a DSLR camera where you have the ‘base camera’ and can pair it with a macro lens, zoom lens, fisheye lens, etc. to achieve different functions.”

One thing all the companies seemed to agree on is that no single sensing modality will dominate the industry from top to bottom. Leaving aside that the needs of a fully autonomous (i.e., level 4-5) vehicle has very different needs from a driver-assist system, the field moves too quickly for any one approach to remain on top for long.

“AV companies cannot succeed if the public is not convinced that their platform is safe and the safety margins only increase with redundant sensor modalities operating at different wavelengths,” said McIntyre.

Whether that means visible light, near-infrared, thermal imaging, radar, lidar, or as we’ve seen here, some combination of two or three of these, it’s clear the market will continue to favor differentiation — though as with the boom-bust cycle seen in the lidar industry a few years back, it’s also a warning that consolidation won’t be far behind.

（文：Devin Coldewey、翻訳：Dragonfly）

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