電気自動車: LiDAR は何に使用され、なぜ普及するのでしょうか?

電気自動車の出現により、競争はやや変化しました。自動運転車背景にあります。メーカーの投資は主に効率的なバッテリーと電気モーターの開発特にヨーロッパでは（それだけではありませんが）、2035年までに、これらの同じメーカーは新しいサーマルカーを販売できなくなります。そしてその後数年間、これは他のどこでも同様になるでしょう。今日最も反抗的に見える国々の中でもさえ。

そして、電気自動車広く民主化される傾向にあるが、これはやや当てはまらない完全自動運転車。そして、さまざまな理由から。実際、まだ完成されていない技術的側面に加えて、考慮すべき要素は他にもあります。インフラから始める（Car2X接続、コネクテッドシティなど）だけでなく、自動運転車の開発を管理するさまざまな規制。

議員は、あることに同意した車両の 6 つのレベルの自律性。一部の地域では、このレベルまたはそのレベルの使用が許可されていますが、許可されていない地域もあれば、試験的に使用されている地域もあります。例として、ヨーロッパではレベル3の自動運転が1年から認可されている^は昨年の9月, しかし、これはどこでも当てはまるわけではありません。さまざまなレベルの自律性をより正確に理解するには、ためらわずにこちらをご覧ください。私たちの特別な記事だけでなく、以下に公開されているインフォグラフィックも参照してください。

上で少し述べたように、LiDAR テクノロジーは、まったくではないにしても、実際には私たちの車に普及していません。たとえば、これが装備されているまれな量産車は次のとおりです。メルセデス EQSDrive Pilot オプション、またはロータス初の SUV および初の電気自動車を使用すると、エレクトレ。も引用できます。ニオET7そして真新しいボルボ EX90。

しかし、LiDAR は新しいものではありません。2016 年にラスベガスの CES で発見！ LiDAR の頭字語は「光の検出と測距”。を求めることができる計算方法です。センサーと対象障害物との間の距離。 LiDAR は、検出、分析、追跡にレーザー ビームを使用します。

言い換えれば、センサーファミリーの一部である一種の大型電子部品です。センサーは、温度、湿度、光、重量、さらには距離などの物理パラメータに関するデータを収集します。

LiDAR は光の速度を知っているため、レーザー パルスの放射と戻りパルスの間の遅延から各物体までの距離を正確に計算できます。毎秒、したがって、このシステムは距離を正確に測定するために何百万もの点を必要とします。、そこからその環境の 3D マトリックスを生成できます。この詳細なマッピングにより、移動する物体や人の位置、形状、動作に関する情報が得られます。

LiDARはどのように機能しますか?

LiDAR はカメラのようにあらゆるものを認識しますが、その強みは車両のコンピューター システムにも役立つことです。物体の挙動を予測し、それに応じて運転を適応させる。今日の車両に搭載されている他のテクノロジーでは実現できないことです。

ほとんどの場合、単一のレーダーで一定の距離と速度の測定が行われます。ただし、そのパフォーマンスは天候によって多少低下する可能性があります一方、解像度は低く、長距離の小さな詳細をマッピングすることはほとんどできません。

レーダーに加えて、現代の自動車で頻繁に使用されているテクノロジーであるカメラもありますが、これは、捕捉したデータを 3D 解釈に変換する強力な人工知能と関連ソフトウェアに大きく依存しています。環境条件や照明もカメラビジョンテクノロジーに影響を与える可能性があります。

したがって、このソリューションは LiDAR と呼ばれます。この大型ボディは、困難な天候や照明条件下でも、短距離および長距離にわたって正確な 3D 測定データを提供します。。 LiDAR を他の感覚データと組み合わせて、環境内の静的オブジェクトと移動オブジェクトを可能な限り正確に表現することもできます。

自動車における LiDAR の主な利点は何ですか?

レーダーやカメラ以上に、LiDAR膨大な量の測定値が瞬時に生成され、精度は 1 センチメートル以内です。すべてのデータを管理および処理するには、車内に膨大なコンピューティング能力が必要です。 LiDAR データは、多くの機械学習と人工知能を必要とするカメラ画像よりも、環境を解釈するために使用される 3D マップに変換する方が簡単である可能性があります。

カメラではなくレーザーを使用するということは、周囲光の変化の影響を受けず、あらゆる暗い場所でもうまく作業できることを意味します。もう 1 つの利点は、データ処理の速度です。 LiDAR データは距離を直接測定したものです。解読または解釈する必要がないため、迅速な操作が可能になり、必要な処理が軽減されます。

LiDAR のその他の応用分野

LiDAR は自動車分野だけで使用されているわけではありません。逆に、航空分野など、特定の分野ではずっと以前から使用されています。次の 3 つのタイプがあります。

• 大気: 紫外線を使用して上層大気の変化 (窒素、酸素濃度など) を検出し、エアロゾルの進化 (塵、火山雲、森林火災など) に関する情報を提供します。
• 地形図: 赤外線を使用して、さまざまな地球環境 (水文学ネットワーク、森林、都市部、海岸線など) の地図を再現できます。
• 深深度: 緑色の光線に加えられた赤外線を使用して、海底 (多くの場合海岸線) のデータを取得します。赤外線は海岸線と水面の表面を検出し、緑色の光線は水域を横切って海底に接触し、検出された物体（難破船、サンゴ礁など）の深さを測定します。

ただし、このタイプの LiDAR は依然として非常に高価です。地上の検出には、より安価で、優先分野と同様に効果的な 2 種類の LiDAR が好まれます。

• 携帯: これは自動車に使用されるもので、センサーは移動しており、寄生的な動きを補償するために慣性ナビゲーション システム (航空機用など) に接続されています。
• 修正: センサーは三脚に取り付けられており、屋外と屋内の両方で建物や自然地域の分析に使用されます。おそらく、この種のテクノロジーを特に測定するために街中でエンジニアに出会ったことがあるでしょう。

しかし、未来は別のタイプの LiDAR にあります。ソリッドステートまたはソリッドステートLiDAR。可動部品がないため、サイズとデザインが軽減されます。したがって、そのコストははるかに手頃になります。現時点では、メーカーはハイブリッド LiDAR を実装していますが、可動部品はまだいくつかあります。

将来の自動運転車におけるLiDARの重要性

電力の強行軍によるわずかな後退にもかかわらず、製造業者がこの問題に関して概ね順調に進んでいるとすれば、最終決定権を持つのは立法者である。考慮すべきパラメータはまだ多くあり、車両の自律性の程度は車両自体だけに依存するわけではありません。しかしそれを取り巻く環境も。したがって、交通を合理化するために都市を接続したり、さまざまな問題を報告するために自動運転車に情報を送信したりする必要があります。

それにもかかわらず、LiDAR が将来の自動運転車の「心臓部」であり続けることは明らかであり、特に特定のメーカーの特定のインフォテインメント インターフェイスを見ると、きっとお気づきのとおり、デジタル技術は必ずしも彼らの好む分野ではない。

したがって、一部のメーカーはこれらの活動を新技術を専門とする企業に委託しています。これは例えば次のような場合に当てはまります。Waymoと提携したルノー・日産・三菱アライアンスが所有する会社です。グーグル技術的側面だけでなく、市場機会の評価や、フランスと日本における自動運転車の商業的、法的、規制の枠組みを提供するための共同作業についても同様です。

彼としては、テスラはLiDARを絶対に信じない、レーダーにも。イーロン・マスク氏は、カメラのみに基づいた完全自動運転を実現することは確かに可能だと信じている。導入のコストと複雑さを軽減するため。誰が正しかったのかは未来が教えてくれるだろう、LiDAR に依存するメーカーとカメラのみを好むメーカーの間。

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