レーダーの導入：Wayveのセンサースタック解説

自動運転に最適なセンサー群とは？

レベル4（L4）およびレベル5（L5）システムに求められる知覚センサー群の構成と能力については、依然として未解決の課題です。出発点として、適切な人工知能ソフトウェアと組み合わせることで車両を制御できるセンサー能力の下限として、人間の目が妥当な基準になり得るという観察結果を用いることができます。

これを業界の現状とどのように整合させるべきでしょうか？ 米国におけるL4自律走行は、高価ではあるが優れたセンサー群を用いることで、2〜3の運行設計領域（ODD）において意図通りに機能することが示されています。稼働中のL4プラットフォームでは、車両1台あたり15〜30台のカメラ、5〜20台のレーダー、5〜7台のLiDARが採用されています。これらのセンサー群がL5自律走行に十分であると仮定しても、センサーの数と使用される波長の多様性（可視光から赤外線、ミリ波まで）の両面において、人間とは著しくかけ離れています。私たちは、これらのセンサー群を、自動運転に確実に十分な能力の上限の具現化として扱うことさえできるかもしれません。

WayveのAV2.0アプローチが可能にする、センサーに対する異なる考え方

Wayveは、エンボディド・インテリジェンス（身体化された知能）を通じて自律走行モビリティを再構築するというミッションを掲げています。当社は、エンドツーエンドのディープラーニングを用いた自律走行車を公道に配備した最初の企業です。このデータファーストのアプローチは、センサーの選択に柔軟性があり、センサーの長所と短所のバランスを暗黙的に学習します。

このアプローチにより、単一センサーのシステム分析でエッジケースに対処するのではなく、インテリジェントなデータコンシューマーに適切な信号を提供することで、人間と同等の安全な運転を可能にするセンサー群を実現できます。しかし、センサーの能力、安全性、手頃な価格のバランスが取れた「最適」なセンサー群の設計を目指す際、さらなる属性が重要になります。

• センサー群は、人間よりも安全な運転をサポートする必要がある
• センサー群は、製造、統合、メンテナンスが容易である必要がある。このようなアーキテクチャは、自律走行車（AV）技術の迅速な採用と普及を支えます。

なぜ安全性の向上が必要なのか？ 世界中で、毎年約130万人が交通事故で亡くなっています。これは、満員のボーイング747型機6機以上が毎日、365日墜落し、乗員乗客全員が死亡するのと同等です。自律走行車は、自動車がもたらす社会的利益を維持しつつ、その代償として私たちが支払っている悲惨な犠牲を削減、あるいは排除する機会となります。超人的なセンシングは、超人的なドライバーを構築するための基盤です。

なぜ手頃な価格なのか？ 自律走行技術が普及し、急速に拡大するためには、ライフサイクル全体で手頃な価格でなければなりません。センサーの観点からは、以下のことを意味します。

• 10年以上の一般的な自動車の寿命において、過酷な動作環境に耐えうる堅牢性と信頼性の高い動作
• 多様なプラットフォームへの容易な統合
• 成熟した大量生産体制およびサプライチェーン

これらの特性がなければ、ハードウェアの固定費が高くなり、ニッチなビジネスや市場でしかコストを回収できません。道路交通死亡事故の90%は中低所得国で発生しているため、これでは自律走行車がもたらし得るプラスの影響の大部分を逃してしまうことになります。

レーダーの導入

センサーの最適な定義を念頭に置いて、レーダーについて考えてみましょう。レーダーは、可視光の約1,000倍の波長で動作する、アクティブでコヒーレントなセンシング方式です。レーダーとカメラの主な違いは以下の通りです。

• アクティブセンシングにより、レーダーは照明条件に依存しない動作が可能
• コヒーレンスにより、レーダーは（ドップラー効果を通じて）距離と動きのフレームごとの測定が可能
• 波長が非常に長いため、妥当なサイズのセンサー開口部では、角度分解能と精度がカメラよりもはるかに低くなる

これらの特性を踏まえ、カメラの故障モードを考えてみましょう。これらは、センサーの出力がコントローラーの安全な動作に十分な情報を提供できなくなるシナリオです。カメラにおける例としては、以下が挙げられます。

• 飛び石やハードウェアの故障によるセンサーの完全な機能停止
• 不十分な照明、夜間走行、低反射率
• 雨、雪、霧、レンズの汚れなどの悪天候条件
• 高いダイナミックレンジ（例：フレーム内の太陽、ヘッドライト）による暗い物体の遮蔽
• ダイナミックレンジの変化（例：トンネルの出入り、木や建物の影）

車載レーダーは、以下を提供する代替センシング方式によって、これらの故障モードに対処できます。

• センサーハードウェア故障に関する、相関のない異なるリスク
• 時間帯や太陽の角度に依存せず、視野内の太陽の存在にも影響されないアクティブなシーン照明
• 異なる気象現象特性により、悪天候下で補完的な強みを発揮
• はるかに長い波長により、物体の反射率が異なり、補完的となる
• カメラではコンテキストや複数フレームから導き出す必要がある距離と動きの直接測定

いくつかの異なる要因が建設的に作用し、Wバンド車載レーダーは非常に手頃な価格のセンサーとなりました。 ハードウェアレベルでは、長年の研究開発投資により、効率的なPCBベースの伝送線路とアンテナ、および低コストのCMOS製造プロセスの進歩のおかげで、単一のPCB上にレーダーシステム全体を構築できるようになりました。可動部品がなく、部品点数が少なく、従来のICおよびPCB製造方法を使用しているため、従来の製造インフラを使用して生産を急速に拡大できるセンサーとなっています。ADAS車載レーダー市場だけでも、2028年には100億ドルを超えると予測されており、以下を実現します。

• 大幅な規模の経済
• 既存の世界的な規制枠組み
• 自動車サプライチェーンへの深い浸透（車載レーダーはすでに車両センサー群の構成要素となりつつある）

Wバンド車載レーダーが自動車にいかに適しているかを考えれば、その急速な採用は理にかなっています。これらのセンサーは過酷な自動車環境に耐えることができ、製造コストが安く、車両の外装A面の後ろに取り付けることも可能です。

当社がカメラのみのセンサー群から始めたのは、AV2.0アプローチのプロトタイプを最も速く作成できる方法だったからです。商業的な試行と配備に向けて前進している現在、レーダーは追加のカメラやLiDARと比較して、低コストで有望な安全上のメリットをもたらします。