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【パテントテック社】

■著　者

伊東敏夫 / 芝浦工業大学
福嶋慶繁 / 名古屋工業大学
鈴木真二 / 東京大学
高瀬竜一 / 産業技術総合研究所
植芝俊夫 / 産業技術総合研究所
堂前幸康 / 産業技術総合研究所
木寺正平 / 電気通信大学
山本和久 / 大阪大学
土田英実 / 産業技術総合研究所
宮本智之 / 東京工業大学
三輪鉄春 / JNC石油化学(株)
裏升吾 / 京都工芸繊維大学
羽根一博 / 東北大学大学院
市川裕之 / 愛媛大学
本田憲市 / 立山科学工業(株)
三島直 / (株)東芝
実吉敬二 / ITDLab(株)
木股雅章 / 立命館大学
中里英明 / (株)富士通システム統合研究所
横井暁 / (株)JVCケンウッド
高橋潤 / (株)JVCケンウッド
鴇田成俊 / (株)JVCケンウッド
廣田修 / 玉川大学
政田元太 / 玉川大学
中平健治 / 玉川大学
相馬正宜 / 玉川大学
奥寛雅 / 群馬大学
新井康夫 / 高エネルギー加速器研究機構
梶原昭博 / 北九州市立大学
梅比良正弘 / 茨城大学
天野義久 / ミネベアミツミグループ (株)ユーシン
小谷将人 / (株)村田製作所
　※大学法人格,国立研究開発法人格は省略しています。

■趣旨

自律移動、人体・物体検知・操作、VR、AR、ジェスチャ認識などのヒューマンインタラクション等を実現する距離・画像センサの技術とアプリケーション展開を一冊にまとめました。1章では応用場面別の利用実態と要求特性および課題、2章では各方式の距離・画像センサの原理と技術、さらにそれを実現するの要素技術を解説しています。専門外の方でも距離・画像センサの最新動向がわかるだけなく、要求に合った実現手段を考察いただける構成・内容になっています。距離・画像センサに携わる方だけでなく、新しい機器・サービスを推進されるユーザーの方々にも活用いただければ幸いです。



第1章　距離・画像センサの応用動向
1-1　自動車で用いられる距離・画像センサ
1.　はじめに
2.　アクティブ・センサ
2.1　電波レーダ
2.2　LiDAR
3.　パッシブ・センサ
3.1　ステレオカメラ
3.2　単眼カメラ
4.　今後の展望

1-2　コンシューマ用途で用いられるデプスセンサ
1.　はじめに
2.　コンシューマ向けデプスセンサのセンシング方式
3.　デプスセンサの詳細
3.1　Microsoft Kinect
3.2　Intel RealSense
3.3　モバイル用途のためデプスセンサ
4.　まとめ

1-3　ドローンで用いられる距離・画像センサ
1.　はじめに
2.　ドローンの仕組みとその歴史
3.　ドローンにおける距離・画像センサー
3.1　オプティカルフローセンサー
3.2　ステレオカメラ
3.3　画像データを用いたSLAM技術
3.4　顔認識技術
3.5　画像AIによる人・車検知
3.6　ARマーカーを用いた自動着陸
4.　おわりに

1-4　生産現場ロボットで用いられる距離・画像センサ
1.　はじめに
2.　生産現場で用いられる距離・画像センサ
3.　ハンドアイキャリブレーション
4.　物体の把持位置検出

1-5　災害・セキュリティで用いられる距離・画像センサ
　　　―マイクロ波・ミリ波レーダイメージング―
1.　はじめに
2.　観測モデルと距離抽出フィルタ
2.1　観測モデル
2.2　距離フィルタ
2.2.1　整合フィルタ
2.2.2　Wiener フィルタ
2.2.3　Caponフィルタ
2.2.4　圧縮センシングフィルタ
2.3　距離点抽出
3.　レーダ画像化法
3.1　RPM法
3.1.1　RPM法の数値計算例
3.2　波数空間データ分離法とRPM法の統合
3.2.1　波数空間分離の原理
3.2.2　実験による性能評価
3.3　ドップラ速度との統合
3.3.1　重み付きカーネル密度推定法(WKD法)
3.3.2　数値計算例
3.3.3　人体を目標とした3次元数値計算及びRPM法との統合
4.　まとめと今後の展望

第2章　距離・画像センサと要素技術
2-1　可視光半導体レーザーとLiDARへの応用
1.　はじめに
2.　可視光半導体レーザー
2.1　レーザーを用いることの優位性
2.2　可視光半導体レーザー技術
2.2.1　可視光半導体レーザー光源
2.2.2　レーザーの安全性
3.　可視光半導体レーザーを用いたLiDAR
3.1　可視光LiDARの構成
3.2　空間情報と色情報取得
4.　可視光LiDARの応用
4.1　カラー3次元情報取得
4.2　LiDARを中心とした機能融合
4.3　ヘッドライトにおける展開
5.　おわりに

2-2　FMCW方式LiDAR
1.　まえがき
2.　FMCW方式の原理と課題
3.　デジタルコヒーレントLiDAR
3.1　概要
3.2　周波数変調の測定と解析
3.3　非線形チャープの補償:回帰分析
3.4　非線形チャープの補償:正弦波変調とビート位相検出
3.5　コヒーレンスの補償
4.　まとめ

2-3　面発光型半導体レーザ(VCSEL)
1.　面発光半導体レーザとは
1.1　面発光レーザの概要
1.2　面発光レーザの応用分野
2.　距離計測用の面発光レーザ
2.1　面発光レーザの距離・画像センサの応用
2.2　面発光レーザの構造と特徴・特性
2.3　面発光レーザの課題
3.　距離計測用の面発光レーザ型導波路
3.1　スローライトVCSEL導波路とは
3.2　スローライトVCSEL導波路の特徴と機能
3.3　スローライトVCSEL導波路の特性例
4.　距離計測方式の概要
4.1　光源利用の距離計測と3次元計測
4.2　光源利用の3次元計測の課題
5.　面発光レーザによる1次元距離計測
5.1　近接センサ
5.2　レーザオートフォーカス
6.　面発光レーザによる構造化光方式3次元計測
6.1　構造化光方式の3次元計測の概要
6.2　面発光レーザアレイによる構造化光方式
6.3　スローライトVCSEL導波路による構造化光方式
7.　面発光レーザによるLiDAR方式3次元計測
7.1　LiDAR方式の3次元計測の概要
7.2　面発光レーザによる全体照射Flash LiDAR
7.3　面発光レーザによる点状パターンFlash LiDAR
7.4　スローライトVCSEL導波路による走査ビーム方式LiDAR

2-4　液晶光変調器を用いたLiDAR
1.　はじめに
2.　構造
3.　シミュレーション
4.　今後の予定

2-5　グレーティングカップラによるビームステアリング
1.　はじめに
2.　グレーティングカップラ(GC)の基本構成と動作原理
3.　ビームステアリングの基本特性とデバイスパラメータ
4.　2次元ビームステアリング
5.　まとめ

2-6　LiDARのためのMEMSミラー
1.　はじめに
2.　スキャナ用ミラーの基本構造とLiDAR用光学系
3.　スキャナの機械構造と走査運動
3.1　MEMSミラーの機械構造
3.2　MEMSミラーの運動特性
4.　MEMSスキャナの研究開発例
4.1　ラスタースキャナMEMSミラー
4.2　ジンバル型の全方位スキャナMEMSミラー
4.3　ジンバルレス型の全方位スキャナMEMSミラー
5.　まとめ

2-7　回折光学素子 (DOE)
1.　はじめに
2.　DOE発展の歴史
3.　DOEの基礎としての回折格子
4.　DOEの領域の分類
5.　DOEを扱う際に便利な道具
5.1　平面波と複素振幅
5.2　角スペクトル
5.3　周期構造における波動表現
6.　DOEの各領域での取り組み方
6.1　共鳴領域
6.2　スカラー領域
6.3　サブ波長領域
7.　DOEを利用するにあたって
8.　DOEの応用
8.1　DOE応用の基本
8.2　日本発の応用例
8.3　海外の応用例
9.　おわりに

2-8　Flash-LiDARパノラマレンズ
1.　はじめに
2.　Flash-LiDARの超広角化
2.1　PALNONレンズとは
2.2　PALNONレンズを用いたFlash-LiDARの提案
2.2.1　全方位(360°)としての適用方法
2.2.2　超広角(240°)としての適用方法
2.2.3　角度分解能
2.3　可視光とLiDARに使用される波長の違いの影響について
2.4　今後の展望
2.4.1　Scanning Type への適用可能性
2.4.2　ビームスプリッターを組み合わせた全方位発光/受光
2.4.3　全方位発光+APD
3.　おわりに

2-9　単眼カメラによる距離計測
1.　はじめに
2.　関連技術
3.　収差マップ距離計測手法
3.1　収差マップによる距離計測の原理
3.2　収差マップを解析する深層ニューラルネットワーク
4.　評価実験
5.　あとがき

2-10　ステレオカメラによる距離画像計測
1.　はじめに
2.　ステレオカメラの原理
3.　ステレオカメラの補正・校正
4.　リアルタイム処理
5.　他の距離測定器との比較
5.1　最大検出距離
5.2　測距精度
5.3　物体依存性
5.4　横方向分解能
6.　おわりに

2-11　非冷却赤外線イメージセンサ
1.　はじめに
2.　熱型赤外線検出器
3.　非冷却赤外線イメージセンサの基礎
4.　非冷却赤外線イメージセンサの開発経緯
5.　非冷却赤外線イメージセンサの応用
6.　おわりに

2-12　量子型(冷却型)赤外線センサ
1. はじめに
2. 量子型赤外線センサの基礎
2.1　赤外線の分類
2.2　撮像モード:アクティブとパッシブ
2.3　赤外線イメージング・センサの構成
3.　量子型赤外線センサの最近のトピックス
3.1　マルチスペクトル化
3.2　SWIR検知の進展/3-Dイメージング化
3.3　多画素・小画素化
3.4　変換効率/特性一様性の向上
3.5　ROICの能力向上
3.6　HOT化
3.7　低コスト化技術
4.　まとめ

2-13　車載用遠赤外線カメラ
1.　はじめに
2.　開発事例
2.1　新規設計レンズによる小型カメラユニット
2.2　画像認識システム開発
3.　FIRカメラの機能と優位性
3.2　ヘッドライトの逆光
3.3　昼間の有効性
4.　市場動向

2-14　量子レーダカメラの原理と実現技術
1.　はじめに
2.　量子レーダカメラの基礎物理
2.1　量子相関とは何か
2.2　種々の量子相関を応用する先行研究
3.　相関関数イメージングの基本原理
3.1　概要
3.2　基本原理
3.3　計算機ゴーストイメージング
4.　量子レーダカメラへの進化
4.1　先行研究の課題
4.2　量子相関現象とWiener-Lee理論の融合
5.　量子レーダカメラの要素技術
6.　量子レーダカメラの設計ための基礎理論
6.1　光源について
6.2　動的な大気と霧による光波の擾乱の理論(通信路シミュレータに向けて)
7.　まとめ・展望

2-15　構造化ライトフィールドによる距離画像計測
1.　はじめに
2.　構造化ライトフィールド(Structured Light Field; SLF)の原理
2.1　プロジェクターの同軸配置によるSLF生成手法
2.2　プロジェクターの平行配置によるSLF生成手法
2.3　距離情報の推定
3.　性能評価結果
3.1　同軸配置による距離画像推定結果
3.2　平行配置による距離画像推定結果
4.　応用実験
5.　おわりに

2-16　SOI量子線イメージセンサ
1.　はじめに
2.　SOI Pixel プロセス
2.1　高抵抗率基板
2.2　Back-Gate効果
2.3　Double SOI技術
2.4　Pinned Depleted Diode構造
2.5　放射線耐性強化
2.6　PMOS-NMOSアクティブ共有化
2.7　3次元積層化
3.　SOIPIX検出器例
3.1　積分型INTPIX
3.2　トリガー機能内蔵XRPIX
3.3　高ダイナミックレンジ大面積SOPHIAS
3.4　位置と時間同時計測: MALPIX & SOFIST
4.　まとめ

2-17　ミリ波レーダ
1.　はじめに
2.　ミリ波伝搬特性と特徴
2.1　電波伝搬特性
2.2　ミリ波帯の特徴
3.　ミリ波レーダの原理
3.1　構成要素と動作原理
3.2　レーダの基本性能
3.3　ミリ波レーダモジュール
4.　車載用レーダ
4.1　車載用レーダの概要
4.2　車載レーダの役割
4.3　車載レーダの高度化
5.　自動車以外のミリ波応用システム技術
5.1　浴室内見守りセンサ
5.2　バイタルサインセンサ
6.　ミリ波レーダ技術の役割と今後の展望

2-18　FMCWレーダにおける干渉低減技術
1.　車載レーダ
1.1　車載レーダの概要
1.2　チャープシーケンスレーダの原理
1.2.1　パルスレーダ
1.2.2　FMCWレーダ
1.2.3　チャープシーケンスレーダ
2.　レーダ間干渉
2.1　レーダ間干渉の概要
2.2　広帯域干渉
2.3　狭帯域干渉
3.　レーダ間干渉低減技術
3.1　レーダ間干渉低減技術の分類
3.2　広帯域干渉低減技術
3.2.1　CFAR法
3.2.2　時間領域での干渉検出・抑圧法
3.2.3　LPFの周波数特性の急峻化
3.2.4　チャープ率の規格化による広帯域干渉低減効果
3.3　狭帯域干渉低減技術
3.3.1　干渉検出・回避法
3.3.2　チャープ信号ランダム化法

2-19　CMOSミリ波レーダ
1.　はじめに
2.　なぜミリ波レーダ技術は、2010年代半ばから突然急激な進歩を始めたか?
3.　ミリ波レーダの基本原理は、昔は単純に二分できたが、今は中間技術が主流
4.　距離の測定原理と、回路構造
4.1　はじめに
4.2　FMCWレーダ
4.3　UWBレーダ
5.　速度の測定原理
5.1　市販教科書の大半が今でも説明している原理、Slow Chirp
5.2　実際に現在主流である原理、Fast Multi Chirp
6.　2次元レーダにおける、方位の測定原理
6.1　DBF(Digital Beam Forming)法と、位相モノパルス法
6.2　UWBレーダにおける、その他方法
6.3　MIMO(Multiple Input Multiple Output)レーダ
7.　方位の高分解能化
7.1　ハードウェア的アプローチ(Multi-Chip)
7.2　速度軸的アプローチ
7.3　数学的アプローチ
8.　システムレベルの技術動向
8.1　全周レーダ化
8.2　人工知能ボードを中心にした統合
8.3　現時点での現実的な試作例
8.4　360deg全周レーダ画像の将来的な活用
9.　車載レーダの未来への懸念と、それを越えて生き残る道
9.1　第1の懸念、自動運転グリーンスローモビリティの登場
9.2　第2の懸念、車体の樹脂化
9.3　結局、ミリ波レーダにしか無いメリットは何か? 生き残りの道は?

2-20　車載市場向け超音波センサの技術要求と課題
1.　はじめに
2.　超音波センサについて
2.1　超音波センサの種類
2.2　防滴型超音波センサ
3.　車載市場向け超音波センサを用いたアプリケーションの推移と技術課題
3.1　車載市場向け超音波センサの強み
3.2　車載市場向け超音波センサの技術要求と課題について
4.　検知距離拡大に向けた課題と取り組み
4.1　長距離検知のための符号化対応
4.2　近距離検知のための当社の取り組みについて
5.　おわりに