パテントマップから見た特許情報分析・弁理士分析・書籍、特許関連セミナー、秋葉原の格安貸し会議室【パテントテック社】

■著　者

<監修>
伊東敏夫 / 芝浦工業大学

<著者>
伊東敏夫 / 芝浦工業大学
曽我峰樹 / (株)豊田中央研究所
服部豊成 / ジック(株)
谷口克哉 / 北陽電機(株)
川人祥二 / 静岡大学
北野和俊 / パイオニア(株)
水戸部涼太 / (株)東陽テクニカ
西川雄郎 / コーンズ　テクノロジー(株)
鷲尾邦彦 / (有)パラダイムレーザーリサーチ
鈴木高志 / 浜松ホトニクス(株)
中川雅史 / 芝浦工業大学
二宮芳樹 / 名古屋大学
鈴木太郎 / 早稲田大学
福島寛之 / 沖電気工業(株)
黒田洋司 / 明治大学

■趣旨

　最近の自動運転ブームは,ベロダイン社製のLiDAR性能に支えられているといっても過言ではない。ベロダイン社がLiDARを開発したのは,スタンフォード大学チームの要請により,アメリカ国防省が主催した自動運転コンテストに優勝するためであった。アーバン・チャレンジに優勝した後スタンフォード大チームはGoogle に移籍し,現在の自動運転システムのデファクトを築いたのである。日本でも自動運転の実証実験が始まり,LiDAR が大活躍している。しかし,日本製のLiDAR が存在していないため,使われているものはベロダイン社製のものである。そこで,日本でも自動運転のキー技術となるLiDAR 開発の一助となるよう,本書の企画を思い立った。
　本書は現在LiDAR関連の最前線の研究者,技術者の方々に執筆を依頼し,基本原理から応用までをカバーしたものである。第1章では僭越ながら監修者によるLiDARの変遷と期待を述べさせていただき,以下,LiDAR の各種操作方式を第2章で走査型機械式,第3章でTOF方式,第4章でソリッドステート式として紹介する。第5章ではLiDARの光源となるレーザを,第6章では受光デバイスを述べ,第7章,第8章はLiDAR による物体認識手法を紹介する。さらに,第9章は用途展開として,自動運転,ドローン,バーチャル・リアリティ,自律移動ロボットでの使用状況を述べる。最後にLiDARの企業動向を参考資料として巻末に付する。
　速報性を重視したため,LiDARの全てはカバーできてはいないものの,大半の主要項目は紹介できたと思われる。本書が,少しでもLiDAR に関わる研究者・技術者の参考になれば幸いである。　(芝浦工業大学　伊東 敏夫)



第1章　自動運転に向けたLiDARの変遷と期待
1.　はじめに
2.　LiDARの変遷
3.　LiDARによるSLAMと障害物認識
4.　今後のLiDARへの期待

第2章　走査型機械式LiDAR
第1節　豊田中研のSPAD LiDAR
1. はじめに
2. 原理と構成
2.1 受光素子SPAD
2.2 SPADを用いたTOF推定
2.3 試作機の構成
3. 評価実験
3.1 静的実験による定量評価
3.2 実環境における定性評価
3.3 考察
4. おわりに

第2節 ibeoのLiDAR
1.　はじめに
2.　センサヘッド LUX
2.1　LUXの構造について
2.2　LUXにおけるセンシング機能について
2.3　LUXにおけるトラッキング技術
3.　ibeo Fusion System
3.1　LUXその他の機器構成
3.2　ibeo Fusion Systemとすることによる利点
4.　ibeo Reference System
4.1　Forward-Backward Tracking
4.2　Lane marking
5.　Mapping and Localization
6.　ibeo社での今後への取り組み

第3節　測域センサの技術と応用分野
1.　はじめに
2.　測域センサの技術
2.1　製品の基本原理
2.2　セーフティセンサへの応用
2.3　3次元測域センサへの展開
3.　測域センサの応用事例
4.　今後の展望

第3章　TOF距離画像センサ
1.　はじめに
2.　間接TOF(iTOF)法の基本原理と特徴
3.　iTOFピクセルのデバイス構造と回路
4.　変調方式:連続波変調法(CWM)と短時間パルス変調法(SPM)
5.　iTOFイメージセンサの実例
6.　中長距離・屋外使用に向けたTOF距離画像センサの展望
7.　まとめ

第4章　ソリッドステート式LiDAR
第1節　パイオニアのLiDAR
1.　はじめに
2.　システム構成
2.1　アーキテクチャ
2.2　コアシステム
2.3　走査変換光学系
3.　製品プロトタイプ
4.　おわりに

第2節　True-solid-state型マルチビーム方式 XenomatiX社のLiDAR
1.　はじめに
2.　周辺環境計測システム「XenoLidar」
2.1　「XenoLidar」の概要
2.2　「XenoLidar」の特長
2.3　「XenoLidar」の実測例
2.4　「XenoLidar」の仕様
3.　路面形状計測システム「XenoTrack-RT」
3.1　「XenoTrack-RT」の概要
3.2　「XenoTrack-RT」の特長
3.3　「XenoTrack-RT」のアプリケーション例
3.3.1　路面情報検出を使ったアクティブサスペンションの開発
3.4　「XenoTrack-RT」の仕様
4.　おわりに

第3節　Leddar Tech社製LiDAR
1.　はじめに
2.　デジタル化とオーバーサンプリング
2.1　ステップ1 & 2
2.2　ステップ3:オーバーサンプリング
3.　累積
4.　デジタル信号処理アルゴリズム
5.　ソリッドステート

第5章　LiDAR光源用レーザ
1.　はじめに
2.　車載用LiDARの主な方式ならびにレーザ光源波長の種類
3.　車載LiDAR用レーザ光源の種類
4.　車載用LiDAR光源レーザの特性例
4.1　端面発光半導体レーザ(波長905nm)
4.2　VCSELアレイ
4.3　ファイバレーザ

第6章　LiDAR受光デバイス
1.　LiDAR用受光素子の一般論
2.　SiPINPD
3.　SiAPD
4.　MPPC
5.　化合物素子

第7章　点群処理
1.　はじめに
2.　点群
3.　Point Cloud Libraryの概要
4.　PCLの構成

第8章　LiDARの障害物認識性能向上手法
1.　LiDARによる障害物認識
2.　LiDARの性能向上方策
2.1　確率共鳴による遠距離性能向上策
2.2　センサフュージョンによる性能向上策

第9章　用途展開
第1節　自動運転への適用
1.　はじめに
2.　自動運転の現状と自動運転による社会インパクト
2.1　自動運転の分類
2.2　自動運転の現状
2.3　自動運転による社会インパクト
3.　一般道での完全自動運転のキーテクノロジー
3.1　自動運転の歴史
3.2　走行環境認識の必要機能と3D-LiDAR
4.　自動運転用の3D-LiDAR
4.1　現状と課題
4.2　3D-LiDARの開発状況
4.2.1　装置回転型
4.2.2　ミラー走査型
4.2.3　MEMSミラー型
4.2.4　電子スキャン型
4.2.5　フラッシュLiDAR
4.2.6　1.5μm帯のLiDAR

第2節　ドローンによる3Dマッピング
1.　はじめに
1.1　ドローンにおける3Dマッピング手法の分類
1.2　LiDARによる3Dマッピングの利点
1.3　複数のGNSS+LiDARによる3Dマッピングシステム
2.　ドローン・センサ構成
3.　複数のGNSSによる位置・姿勢推定
3.1　概要
3.2　複数GNSSによる姿勢推定
3.3　複数GNSSによるドローン位置推定
4.　3Dマッピング事例
4.1　東北大学青葉山キャンパスにおける精度評価試験
4.2　福島ロボットテストフィールドの3Dマッピング
5.　おわりに

第3節　LiDARと車輪移動ロボットによる3D空間計測とVR/ARへの応用
1.　はじめに
2.　従来技術
3.　3D空間計測システム
3.1　空間計測機能
3.2　空間移動機能
3.3　3D形状のモデルデータ化
4.　空間形状型モデルの利用例
4.1　VRコンテンツ
4.2　ARコンテンツ
5.　おわりに

第4節 自律移動ロボットへの適用
1.　二次元LiDARによるアプリケーション
1.1　二次元LiDARが移動ロボットに使われだした例
1.2　障害物回避
1.3　位置推定(ローカリゼーション)と地図作成
2.　三次元LiDARの登場
2.1　小型三次元LiDARの登場

参考資料　LiDARの企業動向