自動車センサー技術：LiDAR Vs.Radar Vs.Cameras

自動運転車技術の未来としてLiDARを推進する新興企業は数十社ありますが、カメラやレーダーを含む代替案を探している企業が増えています。 AVsのための決定的な技術はどれですか？ どちらが上に出てくるのだろうか？ その質問にはまだ答えられていませんが、自動車センサー技術を再考しようとしているいくつかのユニークな企業があります。 彼らの作品は、未来が保持しているもののためのいくつかの手がかりを提供するかもしれません。

“私たちは一年半前にCESにブースを持っていましたが、私たちが得た最も一般的なコメントは、”あなたのLiDARはどこですか？ あなたたちはLiDAR会社ではありません”と、4D LiDARビデオカメラを構築するスタートアップであるTetraVueの創設者兼CEOであるPaul Banks氏は述べています。 「ある意味、それは本当です。 私たちはカメラ会社であり、カメラはすべての単一のピクセルとすべてのフレームの距離測定を行うことができます。”TetraVueの技術は技術的にはLiDARではありませんが、銀行は彼の会社が”同じ基本的な物理学の測定値を使用している”と述べました。”

“我々は”光学飛行時間”と呼ぶものを持っている”とBanks氏は説明する。 「私たちは、あなたの携帯電話のように、通常のカメラセンサーの前に置くこの光変調器を持っており、その変調器は、同じ画像のすべての単一のピクセ 64ポイントの代わりに、HDのカメラを使用しているため、同時に200万の距離測定を取得できます。”これにより、他の車だけでなく、潜在的な障害物、歩行者、三輪車に乗っている子供など、幅広い詳細を明確に視覚化できるセンサーが得られます。

LiDARの欠点を克服するためにカメラを使用しようとしているのはTetraVueだけではありません。 Outsightは、機械学習なしで、皮膚、プラスチック、金属、雪などの物体のサイズ、位置、化学組成を検出できる3Dセマンティックカメラを開発しています。 共同創設者のRaul Bravoは、これがカメラの開発の重要な部分であると考えています。

“機械学習の傾向があります”とBravo氏は述べています。 「私たちの逆説的なアプローチは、機械学習は銀の弾丸ではないということです。 それはすべての状況で使用すべきものではありません。”ブラボーは、車両が何かがあることを認識することができる世界を想定しています–属していない人やオブジェクト–必ずしも詳細を心配することなく。

「もしそれがあなたの目の前に、あなたの車線にあり、そこにいるべきではないなら、時にはあなたはただ反応しなければならない」とブラボーは言った。 彼は、車が機械学習に依存している場合、反応するのではなくシナリオを評価するのに時間がかかりすぎる可能性があると心配しています。 アウトサイトでは、彼は車が状況意識のより大きな程度を達成することを期待しています。

「それは環境を感じるだけでなく、環境を理解することも意味します」と彼は付け加えました。 “私たちは、スマートマシンが動作するために必要なセンシングと理解を一つのセンサーに融合させています。「AVs用の高性能で価値の高い車載レーダーセンサシステムを開発するスタートアップであるLunewaveの共同創設者兼CEOであるJohn Xinは、すべての技術に価値を見ています。 しかし、彼はまた、自分の弱点を認識しています。

“カメラは看板を解釈することの明確な利点だと思うので、非常に重要です”と、さまざまなサイズのカスタムメイドのLuneburgレンズアンテナを提供しているXin氏は述べています。 “超音波は主に駐車用です–トリッキーな部分は、それが非常に近い範囲だということです、それは本当に数フィート以上を検出することはできません。「一方、LiDARは非常に細かい角度分解能を備えているため、オブジェクト間の差別化に理想的です。 しかし、霧や吹雪が襲ったとき、LiDARとカメラの両方がフル稼働で実行するのに苦労します。

“これが、業界がレーダーがここにとどまることを知っている理由です”とXin氏は述べています。 “悪天候時にうまく機能するのは唯一のものです。