カメラがライダーをクラッシュさせ、スタートアップを主張

Jul 08, 2023

車に自動運転させる場合は、周囲の状況を詳細に把握できるようにする必要があります。 これまでのところ、業界はレーザー駆動による LIDAR の精度を支持してきました。 しかし、マサチューセッツ州サマービルに拠点を置く新興企業ノダール社は、カメラベースのシステムならもっとうまくできる可能性があると述べている。

Lidar は、Light Detection and Range の略で、レーザー ビームで環境をスキャンし、その反射を検出します。 光が反射するまでの時間を測定することで距離を判断し、その情報を利用して 3D 画像を構築することができます。 Waymo や Cruise 製のものも含め、今日の自動運転車のほとんどは LIDAR に大きく依存しており、1 台だけでも数万ドルの費用がかかる場合があります。 ノダール氏は、その代替案ははるかにコストがかからないと述べている。

カメラベースの 3D ビジョン システムは、LIDAR よりも距離の判断がかなり悪く、暗い場所や悪天候では困難を感じることがよくあります。 しかし、車載カメラ技術の進歩とノダール独自のソフトウェアのおかげで、CEOのリーフ・ジャン氏は、もはやそうではないと語る。

Nodar は、十分な間隔をあけた 2 台のカメラから画像を取得し、それらのビューを比較して、オブジェクトを遠い頂点に持つ三角形を構築します。 次に、物体までの距離を計算します。

「一般に、カメラベースのシステムは常に悪い評価を受けてきました」と彼は言います。 「私たちは、新しい結果によってこうした通説を払拭したいと考えています。」

同氏によると、最近のテストでは、夜間走行や濃霧などのさまざまなシナリオにおいて、同社の技術は解像度と範囲の両方で一貫してライダーを上回ったという。 特に、ライダーの2倍の距離にある木材の破片やコーンなどの小さな物体を検出することができ、これは高速での高速道路の運転にとって重要であるとジャン氏は述べている。

Nodar は、十分な間隔をあけた 2 台のカメラから画像を取得し、それらのビューを比較して、オブジェクトを遠い頂点に持つ三角形を構築します。 次に、物体までの距離を計算します。 このようなステレオ カメラのセットアップはよく知られています。 いくつかの自動車サプライヤーは、これらを先進運転支援システム (ADAS) に組み込んでいます。

ドイツにある自動車環境シミュレーション室で実証されているように、乾燥した明るい条件下では、Nodar のソフトウェアは 1 秒あたり 4,000 万の 3D データ ポイントを生成できます。Nodar

ただし、このアプローチには 2 つの課題があります。 2 台のカメラは正確に調整する必要がありますが、さまざまな環境条件にさらされる振動する自動車でこれを行うのは困難です。 通常、これはカメラを安定に保つ精巧に設計されたマウントを使用して実現されますが、そのためにはカメラを互いに近づける必要があるとジャン氏は言います。 カメラ間のベースライン距離が小さくなるほど、遠くのオブジェクトを三角測量するのが難しくなるため、これは問題になります。

これを回避するために、Nodar は特許取得済みの自動キャリブレーション ソフトウェアを開発しました。これにより、システムの不安定性を大幅に軽減しながら、カメラをより遠くに配置できるようになります。 通常、カメラのキャリブレーションは、特別に設計された視覚ターゲットを使用して慎重に制御された環境で行われますが、Nodar のソフトウェアは現実世界のシーンの手がかりを使用し、フレームごとに 2 台のカメラを同期させることができます。 これは計算的に複雑だと Jiang 氏は言いますが、Nodar は既製の自動車用チップでリアルタイムに実行できる高効率のアルゴリズムを開発しました。

ジャン氏によると、カメラをより遠くに配置できるようにすることで、システムは 1,000 メートルもの距離の物体を三角測量することが可能になり、これはほとんどの LIDAR センサーが管理できる距離よりもかなり遠い距離にあります。

カメラのもう 1 つの課題は、独自の光源を持つ LIDAR とは異なり、周囲光に依存していることです。 そのため、夜間や悪天候時に苦戦することがよくあります。

このような状況でシステムがどのように機能するかを確認するために、Nodar は光害がほぼゼロのメイン州の人里離れた滑走路で一連のテストを実施しました。 同社はまた、雨や霧などの状況を再現できるドイツの自動車環境シミュレーションチャンバーとも協力した。 彼らは、1.2 メートル間隔で配置された 30 度の視野のレンズを備えた 540 万画素の 2 台のカメラを使用してデータを収集し、その結果をハイエンドの 1,550 ナノメートルの自動車用ライダーと比較しました。