自動運転で活躍するLiDARの仕組みとは？レーダーとの違いを解説

位置情報や地理情報をリアルタイムで取得できる技術は、これまでも重宝されてきましたが、AI技術や3D技術が進歩した現在、より重要性が高まっています。

そんな位置情報取得に関する最新技術の一つとして、注目を集めているのがLiDAR（ライダー）と呼ばれる技術です。従来のレーダー技術と比較されることも多いLiDARですが、どのような効果が期待されているのでしょうか。

この記事では、そんなLiDARの仕組みや役割、そして運用方法について解説します。

目次：

1. LiDARとは
2. LiDARの仕組みとレーダーとの違い
3. LiDARの方式
4. LiDARの強み
5. LiDARの主な用途
6. LiDAR運用の課題

LiDARとは

LiDARは(Light Detection And Ranging)の略称で、その名の通り光を使って物体の検知と測距を行う、最新光学技術の一種です。

一直線上に瞬時に伸びる光線を活用するので、極めて正確に対象物までの距離を把握できるのはもちろん、対象物の場所や形状を狂いなく把握する上で有効な技術とされています。

近年注目されている最新技術の一つに、自動運転が挙げられます。LiDARはこの自動運転を実現する上で不可欠な技術とされていますが、これは車載AIが車両の周囲を正確に把握しなければいけないためです。

LiDARを使ったセンシング技術と、AIのリアルタイムの判断能力を掛け合わせることで、人間並、あるいはそれ以上に安全な自動運転を実現します。

LiDARの仕組みとレーダーとの違い

ここで、もう少しLiDARの仕組みについて詳しく解説します。LiDARはレーザー光線を放ち、物体に当たって跳ね返ってくるまでの時間を計測することで、正確な位置情報を割り出しています。

レーザー光は光束密度が高く、捉えた物体を正確に把握できることから、高い精度の位置情報取得や状況の把握に役立つ点が高く評価されています。

一方、従来の位置情報取得技術として活躍していたレーダーとはどんな違いがあるのでしょうか。LiDARとは異なり、レーダー技術は光ではなく電波を使って地形や場所を特定しているのが特徴です。

電波を使って取得できる情報は、確かに広い範囲に及ぶものの、問題となるのがその正確性です。レーダーで捉える物体の情報はなんとなくでしか取得することはできず、その形状や大きさについては非常に曖昧である問題を抱えています。

一方、LiDARであればレーザー光を使い、極めて正確に物体の情報を検出できます。光線から得た情報とはいえ、その内容は肉眼で見たかのような正確さを有しているのが強みです。

LiDARの方式

そんなLiDARには、大きく分けて2つの方式で運用が進んでいます。LiDARには二次元情報を取得する2D LiDARと三次元情報を取得する3D LiDARがありますが、ここでは後者の3D LiDARの方式について、紹介します。

ソリッドステート（Solid State）式とは

自動運転の際に活躍する車載LiDARにおいて、最もポピュラーなのがソリッドステート式です。ソリッドステート式は、従来の3D LiDARにあった駆動部を排除し、半導体技術や光学技術で機構部を補っているLiDARです。

駆動部は360度全方位をスキャンできる回転機構を実現するためには不可欠でしたが、大量に導入するにはコストがかかり、小型化や軽量化も難しいことから、導入の妨げとなっていました。

そこでソリッドステート式を採用することで、低コストで複数のLiDARを導入し、単体でのカバー角度は減ったものの、車全体の視界を確保することに成功しています。

ソリッドステート式の種類

そんなソリッドステート式のLiDARですが、同じ方式の中にも複数のアプローチがあります。主な種類としては、

• MEMS（メムス）式
• ラスタースキャン方式
• ウォブリングスキャン方式

といったものが挙げられます。MEM方式は電磁式のMEMSミラーを用いてレーザー光を照射し、駆動部がなくとも広範囲をスキャンできるのが特徴です。また、遠距離のスキャンを可能にするラスタースキャン方式、近距離かつ広範囲のセンシングが可能なウォブリングスキャン方式など、他にも数多くの方式が導入・開発されています。

LiDARの強み

LiDAR運用の最大のメリットは、やはり物体を極めて正確に捉えられる点です。特に光を反射しやすい金属製の素材などには極めて有効で、自動車同士の接触事故を回避する上では欠かせない技術であることがわかります。

また、オブジェクトが光を反射しづらい素材で作られていたとしても、高い有効性を発揮します。例えば木材や発泡スチロール、段ボールなどは、ポピュラーな素材でありながら光の反射率が低い特徴を備えています。これらの素材にも、LiDARは有効なので、日常的なシーンでの活躍が期待できます。

また、LiDARは光線を照射して物体を検知するので、その速度が距離に依存することはありません。数メートル離れていても、数キロメートル離れていても同じ検知速度を可能にするため、距離を原因としたパフォーマンスの低下を心配する必要もないのです。

LiDARの主な用途

LiDARは近年、自動運転の領域で導入が進んでいる技術ですが、他にも活躍の機会は多く設けられています。

LiDARが最も初期に使われ始めた領域は、気象観測です。エアロゾルや雲の粒子の検出がLiDARは可能なので、大気の研究を行う組織や研究機関では重宝されている技術です。

また、近くの変化の測定や、氷河の測定などにもLiDARは活躍しています。遠距離からでも極めて正確に地理情報を特定できるので、航空機にLiDARとGPSを搭載し、正確な調査を行う上での頼もしい味方となっています。

より身近な領域で言えば、工場におけるロボットアームなどにもLiDARは搭載されています。生産ラインのオブジェクトを正確に特定し、状況に応じて適切な処理を行えるため、質の高い生産ラインの実現や、より複雑な作業の自動化、あるいは正確な不良品検知につながります。

LiDAR運用の課題

LiDARにはさまざまな領域での活躍が期待されていますが、一方で導入には課題もあります。まず、LiDARは最新のテクノロジーということもあり、生産コストが高額で、気軽に導入ができない問題を抱えています。

今後開発が進めば安価なモデルの登場や、大量生産による価格下落も見込めますが、現状ではハイテクの現場でしか導入が難しいと言えます。

また、レーザー光を使用する技術であるため、雨や雪、霧といった天候での運用は精度が下がる問題もあります。光が乱反射してしまい、検知精度が低下してしまうので、代替技術で精度を維持する工夫が必要です。

まとめ

この記事では、LiDARの仕組みや強みについて紹介しました。従来のレーダー技術とは異なる方式を採用するLiDARは、自動運転などさまざまな領域で活躍が期待されています。

天候に精度が左右されたり、生産コストが高かったりなどの課題もある反面、そのポテンシャルの高さから、将来的にはますます多くのプロジェクトで採用されることになるでしょう。