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みがねたにしき
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1 基調論文自動運転を支えるセンシング技術 Sensing Technologies for Realizing Automated Driving 松ヶ谷和沖 Kazuoki MATSUGATANI ADAS (Advanced Driver Assistance System) and AD (Automated Driving) have received a lot of attention in recent years. IT firms as well as car manufacturers are actively developing these systems. Driving vehicles consists of three functions: perception, decision, and control. In ADAS, some aspects of perception and control are automated. In AD, all functions including decision are automated. Throughout these applications, perception plays an important role and supporting perception with sensing devices and software helps to make driving much safer. In this paper, firstly, definitions and the levels of automation from ADAS to AD are explained. Then, recent AD development activities of various firms are introduced. After that, we focus on surround sensors used for perception. Typical sensors, cameras, radar and LIDAR (Light Detection and Ranging) are introduced and their functions are explained. Next, DENSO s concept for utilizing ADAS/AD systems, everyday confidence, extraordinary safety is explained. Finally, our activities for investigating AD functions and demonstrating AD applications are also introduced. Key words : ADAS, AD, surround sensor, camera, radar, LIDAR, 1. はじめに 3 2. 自動運転のレベルと各社の動き 2.1 自動運転のレベル定義 13

DENSO TECHNICAL REVIEW Vol.21 2016 基調論文 Fig. 1 Levels of driving automation defined by SAE (Source: SAE International Standard J3016) いう提案が自動車技術に関する標準化団体からなされ間に頼らず自動的に危険回避を行う仕組みが盛り込まれている Fig.

2 DENSO TECHNICAL REVIEW Vol 基調論文 Fig. 1 Levels of driving automation defined by SAE (Source: SAE International Standard J3016) いう提案が自動車技術に関する標準化団体からなされ間に頼らず自動的に危険回避を行う仕組みが盛り込まれている Fig. 1 に SAE 自動車技術者協会米国が定るさらにレベル 5 ではあらゆるシーンで運転が自動義した自動運転のレベル定義を示す化されもはや人間の運転者は不要でありいわゆる無 1) レベル 0 は通常のクルマすなわち人間が普通に運転するクルマであるこれに対しレベル 1 になると一人運転やドラーバーレスの車がこのレベルに相当する同様のレベルの定義は今回紹介した SAE 以外でも部の機能が自動化される昨今急速に普及が進んでいる世界のいくつかの学術学会や標準化団体が定義づけを自動ブレーキはこのレベル 1 に相当するさらにレベル行っているが基本的な概念は共通であり各社とも 2 になると自動機能がより高度になる例えば減速しこれらのレベルを念頭に置いてシステムやアプリケーながら進路を変えて障害物を回避するなど走る曲がションの開発を行っているる止まるのうちの複数の機能を自動で連携させることが可能になるレベル 2 を高度運転支援と呼ぶこともあるレベル 3 以上になると認知のプロセス全般すなわ 2.2 自動運転に対する各社の動き過去にも自動運転を実現しようとする試みは多くあったが昨今の自動運転ブームと言うべき開発競争は IT ち運転時に必要な周囲を監視するという仕事を機械が実企業の巨人 Google が自動運転車両を開発試作し行するこのレベル 3 以上が一般的には自動運転に相実際に米国内の公道を走行させたことに端を発してい当すると考えられるただしこのレベル 3 ではシステる特に Google が公開したステアリングホイールのなムの限界を超えた非常時など自動の継続が困難になっい自動運転専用車両はマスメディアを通して世界に発た場合には人間が再び運転を担当し危険を回避する信され世の中に強いインパクトを与えたこの Google 必要があるこれに対しレベル 4 では非常時でも機械の車両は前述の定義によればレベル 5 の自動運転車両が運転を継続し車を安全な場所で停車させるなど人に相当する 14

3 Google 2004/30 1 DARPA 240km 2005/ / /40 Google 2011/ /3 2012/50 Google 2013/10 (CES) 2013/90 100km 2013/ DARPA km Google 2011 Google 安心安全に対するデンソーの考え方 Fig. 2 Fig. 2 Fig. 2 Fig. 3 15

3 Technologies required for ADAS (Advanced Driver Assistance

4 調論文 HMI HMI Fig. 2 DENSOʼs concept for safety: Everyday Confidence, Extraordinary Safety DENSO TECHNICAL REVIEW Vol 基and Ranging ) 100m 1,000m V2X 1,000m DCM HMI LIDAR Fig. 3 Technologies required for ADAS (Advanced Driver Assistance System) and AD (Automated Driving) Fig. 4 DENSO products for ADAS and AD 3. センサ製品と動作原理 3.1 製品群とその役割 Fig. 4 HMI 100m LIDAR (Light Detection 3.2 前方カメラ Fig. 5 16

3 ミリ波レーダ 76GHz 24GHz Fig. 6 76GHz RF Fig.

5 2 Fig. 7 2) Fig. 7(a) Fig. 7(b) MUSIC (Multiple Signal Classification) Fig. 7(c) 2 Fig. 5 Front mono-camera and detecting objects 3.3 ミリ波レーダ 76GHz 24GHz Fig. 6 76GHz RF Fig. 7 Fig. 6 Structure of millimeter wave radar Data processing of radar signal to identify objects 17

6 3.4 LIDAR 調論文 LIDAR LIDAR Fig. 8 LIDAR 3) LIDAR LIDAR Fig. 9 LIDAR Fig. 8 Function and mechanism of LIDAR DENSO TECHNICAL REVIEW Vol 基Fig. 9 Free-space detection by processing LIDAR data 3.5 各種センサの特徴比較 LIDAR LIDAR LIDAR 18

7 LIDAR 4. 自動運転に対するデンソーの取り組み Fig ITS Fig Fig ITS Fig

2013 ITS World Congress in Tokyo 5. おわりに基調論文 Fig. 10 Vol.

12 Automated driving demonstration in the town of Kume-jima Fig.

結果的に運転時の危険がかえって増大することは交通事故を減らすという我々の運転支援本論文で紹介した通り

センサや専用プ車との役割および責任の分担を注意深く検討し加えロセッサなど自動運転を支える技術開発も加速度的に進て

た多くの操作を人間に代わって車が行うようになりその操作の責任も車が負うように変化しつつあるこの流れが進むと

8 DENSO TECHNICAL REVIEW Fig. 11 Public road test on Minami Chita highway Demonstration in 2013 ITS World Congress in Tokyo 5. おわりに基調論文 Fig. 10 Vol Fig. 12 Automated driving demonstration in the town of Kume-jima Fig. 13 Demonstration in 2014 ITS World Congress in Detroit が懸念される結果的に運転時の危険がかえって増大することは交通事故を減らすという我々の運転支援本論文で紹介した通り運転支援の高度化からさら自動運転を推進する目標とは乖離してしまう運転者とには自動運転実現に向けた開発が進みセンサや専用プ車との役割および責任の分担を注意深く検討し加えロセッサなど自動運転を支える技術開発も加速度的に進てそれらを運転者に正しく理解していただくことが極歩しているこの結果従来は人間の運転者の役割であっめて重要だと考えているた多くの操作を人間に代わって車が行うようになりその操作の責任も車が負うように変化しつつあるこの流れが進むと運転者の負荷がさらに下がってゆ自動車産業に関わる技術者として最終目標は交通事故をゼロにしかつ車を楽しく利用していただくことであると考える自動車メーカの方々とも論議を重ねくが一方で運転者がメールの送受信やビデオの視聴なながら安心安全な車とクルマ社会の実現に向けてど車の運転とは本来関係のない作業に集中しすぎる危険技術開発を推進してゆく 20

参考文献 1) SAE, Automated Driving Levels of Driving Automation are Defined in New SAE International Standard J3016, http:// www.sae.org/misc/pdfs/automated_driving.pdf 2) K. Natsume, Y. Miyake, K.

9 参考文献 1) SAE, Automated Driving Levels of Driving Automation are Defined in New SAE International Standard J3016, 2) K. Natsume, Y. Miyake, K. Hoshino, K., C. Yamano, Compact High-resolution Millimeter-wave Radar for Front-obstacle Detection, SAE Technical Paper , ) T. Ogawa, H. Sakai, Y. Suzuki, K. Takagi, K. Morikawa, Pedestrian Detection and Tracking using in-vehicle Lidar for Automotive Application, in Proc IEEE Intelligent Vehicle Symposium, TuPoster2T1.23 著者松ヶ谷和沖まつがたにかずおき ADAS 21

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特別寄稿.indd 特別寄稿ソフトインフラとしてのデジタル地図を活用した自動運転システム Autonomous vehicle using digital map as a soft infrastructure 菅沼直樹 Naoki SUGANUMA 1. はじめに 1) 2008 2012 ITS 2) CO 2 3) 4) Door to door Door to door Door to door DARPA(