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】

★早期実現が求められる自動運転やADASにおいて、周辺環境の認知を担うセンサ開発は喫緊の課題!
★車載カメラ・ミリ波レーダ・LiDARの開発動向について詳述!
★画像認識技術の開発や3次元情報の解析に携わる方々にお薦めの1冊!

■刊行にあたって

　近年高齢者による交通事故の報道とともに自動運転に関する話題も多く取り上げられるようになり,社会の自動運転についての関心が高まっているように思われる。国が推進する将来目標とすべき社会Society-5.0においても自動運転は重要な技術項目として位置づけられている。自動運転は運転負荷の低減やヒューマンエラーに起因する交通事故の撲滅を実現するという観点からだけではなく,運輸・物流産業の効率化や過疎地域における交通手段の確保など様々な社会課題への対応が期待されている。但し,自動運転を実現するための車載センサについては現在もいろいろな検討が行われており,現在様々な模索が続けられている。

　自動運転やそれに先行する先進運転支援システム(ADAS:Advanced Driver-Assistance Systems)については1991年からこれまで行われてきた先進安全自動車(ASV:Advanced Safety Vehicle)プロジェクトにおいて,多くの安全システム及びそれに用いられている車載センサも検討されてきた。これらの安全システムで重要な役割を果たすのが障害物や走路などの外界環境を認識するためのセンサで,主としてカメラ,ミリ波レーダ,LiDARなどが用いられる。今後の自動運転実現に向けては,これらセンサの高性能化,小型化,低価格化が不可欠である。さらに複数種類のセンサを用いて認識性能を向上させるセンサ・フュージョン技術,センサ・データから多様な対象物を識別するための高度な画像処理技術も重要性を増している。

　このような背景から本書籍では外部環境認識用センサのメーカーならびに,そのユーザーである自動車メーカーの両者にとって参考となる技術情報を提供するために,それぞれの分野の専門家に執筆を依頼し,センサごとに編を設けて開発動向を取り上げるとともに開発実例を紹介することとした。

室　英夫
(本書「刊行にあたって」より抜粋)

■著者一覧

室英夫　　 (一社)次世代センサ協議会
青木啓二　　 先進モビリティ㈱
ミヒャエル ライヒェル 　Elektrobit
マリオ アイグナー 　TomTom
秋田時彦 　　豊田工業大学
吉田康太 　　立命館大学
藤野毅 　　立命館大学
宮内輝 　　東京農工大学
毛利宏 　　東京農工大学
木股雅章 　　立命館大学
横井暁 　　㈱JVCケンウッド
高橋潤 　　㈱JVCケンウッド
鴇田成俊 　　㈱JVCケンウッド
梶原昭博 　　北九州市立大学
時枝幸伸 　　JRCモビリティ㈱
星将広 　　JRCモビリティ㈱
井上賢一 　　キーサイト・テクノロジー㈱
米陀佳祐 　　金沢大学
桑山哲郎 　　元・キヤノン;千葉大学
伊東敏夫 　　芝浦工業大学
羽根一博 　　東北大学



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【開発編】
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〔総論―自動運転とセンシング技術―〕

第1章　自動車用センサの基本と開発動向
1　はじめに
2　自動車用センサの概要
3　機械式センサから電子式センサへ
4　バルクマイクロマシニングから表面マイクロマシンニングへ
5　自動車用センサの今後の動向

第2章　自動運転技術の開発動向と実用化に向けた課題
1　自動運転車の開発動向
　1.1　短距離移動用モビリティの自動運転車開発動向
　1.2　路線バスの自動運転開発動向
　1.3　トラックの自動運転開発動向
2　自動運転技術の開発状況
　2.1　高精度測位技術の動向と課題
　　2.1.1　高精度衛星利用測位技術について
　　2.1.2　LiDAR SLAM技術について
　　2.1.3　磁気マーカシステムによる測位技術について
　　2.1.4　その他の測位技術について
　2.2　障害物検出技術
　2.3　信号器現示情報の検出
3　電子牽引隊列走行技術
　3.1　電子牽引隊列走行のコンセプト
　3.2　電子牽引後続無人隊列走行システムの機能と制御技術
　　3.2.1　車間距離制御技術
　　3.2.2　先頭車トラッキング制御技術
　3.3　実証実験について
4　自動運転車における課題

第3章　HDマップとADASISで自動運転のビジョンを拡張
1　自動運転とそのユースケース
2　ADASとADマップのメリット
　2.1　ADAS・ADに向けたTomTomのマップポートフォリオ
　2.2　HDマップの構築とメンテナンス,供給
3　ADASIS―車両全体にわたるマップ配信のための仕様
　3.1　ADASIS v2
　3.2　ADASIS v3
　3.3　TomTomとエレクトロビットが初めてADASIS v3を実装
　3.4　ADASIS v2とv3の両立
4　安全への考慮
5　開発のスタート
6　要点

〔カメラ〕

第4章　自動運転・運転支援に使われる画像認識技術と車載カメラへの要求・課題
1　はじめに
2　画像認識で実現可能な各種機能
3　各種認識技術
　3.1　レーン認識
　3.2　接近車,接近・移動歩行者認識
　3.3　車両・歩行者認識
　　3.3.1　人の設計による特徴量を用いたパターン認識
　　3.3.2　深層学習によるパターン認識
　　3.3.3　ステレオカメラ
　3.4　駐車空間認識
　　3.4.1　パターン認識(深層学習)
　　3.4.2　ステレオカメラ
4　車載カメラへの要求・課題
　4.1　車載カメラ要求仕様
　4.2　車載カメラの課題
　4.3　車載カメラ課題への対応動向
5　まとめ

第5章　深層学習技術を用いたRGB-FIRカメラセンサフュージョンによる車載向け物体認識
1　はじめに
2　可視光画像と遠赤外線画像の違い
3　関連研究
　3.1　自動車の物体認識システム評価のためのRGB-FIR画像データセット
　3.2　RGB-FIRカメラセンサフュージョンのための畳み込みニューラルネットワーク構造
4　実験環境
　4.1　RGB-FIRカメラ
　4.2　データセットの作成
　4.3　実験環境
5　実験結果
6　おわりに

第6章　単眼カメラおよび内界センサを用いた自動運転環境に向けたVisualSLAM手法の提案
1　緒言
2　NDTスキャンマッチング
3　ORBSLAM
4　提案手法
5　実験,評価
6　結言

第7章　車載ナイトビジョンシステムの開発動向
1　はじめに
2　非冷却赤外線イメージセンサ
　2.1　基本技術
　2.2　開発動向
3　車載赤外線NVS
　3.1　開発動向
　3.2　ビジネス動向
4　おわりに

第8章　遠赤外線カメラを用いた車載用認識システムの開発
1　はじめに
2　開発目標と特徴
3　開発事例
　3.1　新開発レンズによる小型カメラユニット
　3.2　画像認識システム開発
4　FIRカメラの優位性と固有の機能
　4.1　市街地
　4.2　ヘッドライトの逆光
　4.3　昼間の有効性
5　まとめ

〔ミリ波レーダー〕

第9章　車載用ミリ波センシングの技術動向と更なる高機能化技術
1　はじめに
2　車載用レーダの課題
3　周辺監視技術
　3.1　距離検出
　3.2　方位検出
　3.3　速度検出
　3.4　特徴量抽出
4　車載レーダの高度化技術
5　周辺監視と位置特定技術

第10章　ミリ波レーダを用いた物標識別の検討
1　はじめに
2　ミリ波レーダによる物標識別
　2.1　レーダ検知処理
　　2.1.1　MIMOレーダ方式
　　2.1.2　速度検出処理
　2.2　物標識別処理
　　2.2.1　歩行者の速度成分
　　2.2.2　人工知能による識別
3　評価結果
　3.1　特徴量の有効性
　3.2　屋外識別実験
4　まとめ

第11章　車載ミリ波レーダーの測定
1　はじめに
2　接続インターフェース
　2.1　接続インターフェースの選択
　2.2　1 mmコネクタの取り扱い
　2.3　導波管
　2.4　OTA
3　レーダーモジュール測定
　3.1　送信信号スペクトラム測定
　3.2　ピークパワー測定
　3.3　スプリアス測定
　3.4　送信信号変調解析
　3.5　レーダー性能評価
　3.6　干渉信号

〔LiDAR〕

第12章　自動運転におけるLiDARによる周辺認識
1　LiDARの自動運転システムへの応用
2　LiDARを用いた高精細地図生成技術と自己位置推定技術
3　LiDARを用いた周辺物体認識

第13章　車載用3D計測器の動向―LiDARを中心として
1　はじめに
2　技術史の記録者・観察者として
3　画像機器の技術史の知識から
4　LiDAR(TOF)の特殊性と制約
5　ステレオ計測に関連する話題
6　その他の話題:単眼のカメラはLiDARを超える?
7　おわりに

第14章　2D LiDARとカメラを組み合わせた3次元情報の推定手法
1　はじめに
2　従来研究
　2.1　LiDAR
　2.2　全周囲カメラ
3　提案手法
4　実験結果
5　おわりに

第15章　MEMSミラーの原理,構造とLiDARへの応用
1　はじめに
2　マイクロミラースキャナの基本構造
　2.1　光学設計方針
　2.2　機械設計方針
3　2次元スキャナの構成
4　ラスタ走査と全方位走査
5　MEMSスキャナの例
　5.1　ラスタ走査
　5.2　ジンバル型の全方位スキャナ
　5.3　ジンバルレス型の全方位スキャナ
6　まとめ

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【市場編】
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第16章　自動運転用センサーの市場動向
1　自動運転技術開発の現状
　1.1　自動運転車の定義と開発状況
　1.2　自動運転システムの普及状況
2　自動運転用センサー市場の概要
　2.1　車載(イメージ)センサーの種類と機能
　2.2　車載センサーの市場規模
3　車載カメラ市場の動向
　3.1　市場の概要
　3.2　市場動向
　3.3　車載カメラの主要メーカーと製品
　　3.3.1　イメージセンサー
　　　ソニー
　　　オン・セミコンダクター
　　　サニー・オプティカル
　　　オムニビジョン
　　　ジェンテックス
　　　パナソニック
　　3.3.2　車載カメラ用レンズ
　　　三菱ガス化学
　　　大阪ガスケミカル
　　　三井化学
　　　日本ゼオン
　　　帝人
　　　ガラスレンズメーカーの動向
　　3.3.3　カメラモジュール
　　　モービルアイ
　　　ヴァレオ
　　　デンソー
　　　ZMP
　　　日立オートモティブシステムズ
　　　アルパイン
　　　京セラ
　　　リコーインダストリアルソリューションズ
　　　日本ケミコン
　　　シャープ
　　　パナソニック
　　　NECエンベデッドプロダクツ
　　　富士通ゼネラルエレクトロニクス
　　　キヤノン
　　　コンチネンタル
4　超音波センサー市場の動向
　4.1　市場の概要
　4.2　市場の動向
　4.3　超音波センサーの主要メーカーと製品
　　　村田製作所デンソー
　　　三菱電機
　　　日本セラミック
　　　ヴァレオ
　　　ボッシュ
　　　パナソニック
5　ミリ波レーダー市場の動向
　5.1　市場の概要
　5.2　市場動向
　5.3　ミリ波レーダーの主要メーカーと製品
　　　ボッシュ
　　　デンソー
　　　デンソーテン
　　　日本電産
　　　日立オートモティブシステムズ
　　　ミネベアミツミ
　　　古河AS
　　　パナソニック
　　　住友電気工業
　　　OTSL
　　　富士通研究所
　　　インフィニオンテクノロジーズ
　　　ヘラー
　　　ZFフリードリヒスハーフェン
　　　NXPセミコンダクターズ
6　LiDAR(レーザーレーダー)
　6.1　市場の概要
　6.2　市場の動向
　6.3　LiDARの主要メーカーと製品
　　　ベロダイン・ライダー
　　　ヴァレオ
　　　ボッシュ
　　　デンソー
　　　パイオニア
　　　日本信号
　　　京セラ
　　　日本電産
　　　シャープ
　　　コニカミノルタ
　　　コンチネンタル
　　　ZFフリードリヒスハーフェン
　　　マグナインターナショナル
　　　イノヴィズ・テクノロジーズ
　　　クアナジーシステムズ
　　　インフィニオンテクノロジーズ
　　　NTT
7　センサーフュージョン技術の動向
　7.1　技術の概要
　7.2　主要メーカーの動向
　　　デンソー
　　　日立オートモティブシステムズ
　　　ボッシュ
　　　ヴァレオ
　　　オン・セミコンダクター
　　　モービルアイ
　　　ルネサステクノロジー
　　　エヌビディア

第17章　自動車メーカー各社のセンサー搭載動向
1　国内メーカー
　　　トヨタ自動車
　　　日産自動車
　　　本田技研工業
　　　マツダ
　　　三菱自動車工業
　　　いすゞ自動車
　　　UDトラックス
　　　ダイハツ工業
　　　スズキ
　　　SUBARU
　　　日野自動車
　　　三菱ふそうトラックバス
2　海外メーカー
　　　テスラ
　　　ゼネラルモーターズ
　　　フォード
　　　フィアット・クライスラー・オートモービルズ
　　　ローカルモーターズ
　　　フォルクスワーゲン
　　　BMW
　　　ダイムラー
　　　アウディ
　　　ポルシェ
　　　メルセデス・ベンツ
　　　ボルボ
　　　ルノー
　　　ナビヤ
　　　イージーマイル
　　　ジャガー・ランドローバー
　　　中国第一汽車集団
　　　東風汽車集団
　　　上海汽車集団
　　　Future Mobility Corp.
　　　上海蔚来汽車
　　　現代自動車
　　　タタ

第18章　自動運転に関する法整備と実証実験
1　法整備の状況
　1.1　海外の動向
　　1.1.1　欧州
　　1.1.2　米国
　　1.1.3　中国
2　日本国内の動向
3　国際道路交通安全条約と自動運転
4　日本国内における主な実証実験
　4.1　行政の対応
　4.2　自動車メーカーその他事業者の対応
　4.3　自治体等の対応