自動運転システム向けLiDARの測距解像度を改善する計測アルゴリズム技術を開発

当社は、レーザの照射により離れた物体までの距離情報を3D画像として得る「LiDAR」^注１において、長距離測定の解像度を向上させる計測アルゴリズム技術を開発しました。本技術により、長距離における測距画像の解像度^注２を、東芝グループの従来技術^注３に比べ2倍以上に向上させることに成功しました^注４。本技術の詳細は、横浜で開催された「COOL Chips 2019」にて、4月19日に発表しました。

周辺環境を3D画像として把握できるLiDARは、高度な自動運転システムの実現に資する有力な技術とされています。車載向けLiDARには、長距離を検知する性能が求められており、長距離を測定するには、太陽光などのノイズの影響を低減し、微弱な反射光を検知する必要があります。また、遠方のバイクや歩行者を検知するためには、高解像度な測距画像であることも求められます。

従来は、ノイズの影響を低減する手法として平均化処理が用いられていましたが、従来の手法では、長距離になった場合の精度維持や誤検出の除去に課題がありました。株式会社東芝および当社は、スマート平均化アルゴリズム（SAT）と呼ばれる計測回路技術と距離データの信頼度判断する技術を開発し、200mまでの長距離を高精度に測定することに成功しました。一方、車載向けLiDARに求められる解像度にはさらなる改善の必要がありました。

そこで当社は、SATの性能を向上させた「フレーム間スマート平均化アルゴリズム(I-SAT)」を開発し、長距離測距における解像度を改善しました。

従来のSATでは、単一のフレーム（時間軸）における平均化の結果を基にノイズの影響を低減していましたが、単一のフレームの情報だけでは、解像度の向上に限界がありました。そのため、複数のフレームの情報を利用することが求められます。ただし、複数のフレームの情報を基に平均化を実行しようとすると、前のフレームの情報を保持しなければならないため、メモリの量が膨大になり、実装コストが増加してしまいます。また、測距の対象が移動する場合、前フレームの情報を現フレームの情報と混同し、間違った結果を出力してしまう問題がありました。

当社の開発したI-SATでは、前フレームの測距データをそのまま保持するのではなく、測距結果のみを保持することで、メモリの使用量を削減しています。また、前フレームの情報を利用する際、測距結果を枠として設定し、その枠の中にある現フレームのデータも出力データの候補として追加します。そのため、前フレームと現フレームの情報を混同することなく、出力データの候補数を増やすことができ、解像度が改善しました。誤検出の除去においても、複数のフレームの測距結果を使用して信頼度判断を行うことで、信頼性を向上させました。

これらの特長を備えたI-SATを用いることで、200mの長距離における解像度を東芝グループの従来技術^注３に比べ2倍以上改善し、車載向けLiDARに求められる空間分解能0.1°を実現しました^注４。同一解像度における測距可能距離は22%増大しています。また、実装コストの増加は、従来技術から1%以下に抑えています^注５。当社は今後、本技術のさらなる測距精度向上や実装化に向けた開発を進め、2020年までの実用化を目指します。

なお当社は、今回開発した技術が搭載される計測LSI以外にも、LiDARシステム向けの半導体として、高感度な集積型光センサ（SiPM）の開発を進めています。今後も、より高度な運転支援システム、自動運転システムの実現に貢献する半導体製品の開発を加速していきます。