ブラックモアのLIDARが自動運転車のスピードニーズを解決

ニューヨーカーなら誰でも知っているように、サンフランシスコの人たちは歩くのがひどく遅い。これはよく聞く話だが、今や測定可能なレベルになった。サンフランシスコのダウンタウンのラッシュアワーの渋滞の中、私を運転させているバンの屋根に取り付けられたLIDARレーザースキャナーのおかげである。

これまでにも何度かこのようなライダーサファリに参加したことはありましたが、周囲の歩行者、自転車、その他の車両だけでなく、それぞれの速度まで表示してくれたのは初めてでした。しかも、数字ではなく色で表示されます。私たちから遠ざかる物体は赤、近づいてくる物体は青で表示されます。速度が速いほど、色が濃くなります。スティーブン・クラウチは、黄色い胴体を持つ歩行者の真紅の手足を指差します。「脚の方が濃いですね」と彼は言います。歩行者の中で最も速く動くのは足なのです。

クラウチ氏は、この速度検知LIDARシステムを開発したモンタナ州に拠点を置くスタートアップ企業、Blackmoreの共同創業者兼CTOです。このシステムは、自動運転車がこれまで以上に容易に周囲を視認し、理解し、混雑した道路をスムーズに走行できるようにする可能性を秘めた進歩です。

速度は、何がどこへ動いているかを判断する最も簡単な方法です。ロボットが何に注意を向けるべきかを判断する上で、非常に重要な情報です。レーダーは速度を測定できます。これはアダプティブクルーズコントロールやテスラのオートパイロットなどのシステムの基盤となっていますが、解像度はひどいものです。つまり、レーダーが教えてくれるのは、「50メートル先に何かが時速62.38マイルでこちらに向かって来ている」というだけです。トラックかもしれませんし、トラックから落ちてきた牛の群れかもしれません。

LiDARの解像度ははるかに優れていますが、従来のシステムでは間接的な速度データしか提供できません。物体が時間の経過とともにどれだけ移動するかを観察するには、ある瞬間に撮影した画像と数ミリ秒後に撮影した画像を比較する必要があります。問題は、今日のシステムはレーザーポイントを多数備えているにもかかわらず、すべてを捉えることができないということです。例えば、バトルシップゲームのように、物体がそこに存在することを認識するには、レーザーが実際に物体に当たる必要があります。これは特に長距離では、それだけでも十分に困難です。しかし、物体がどこへ、どれくらいの速度で移動しているかを測定できるのは、何度も何度もレーザーを当てることができた場合だけです。

ブラックモアのライダーは検出した物体の速度を読み取ります。車両から遠ざかる物体は赤で表示されます...

ロボットカー向けLIDARシステムを売り込んでいる数十社のうち、ほぼすべてがこの種の演繹的推論に頼っている。彼らは「飛行時間」システムと呼ばれるものを用いて、離散的な光パルスを発射し、それが最も近い物体に反射して戻ってくるまでの時間を計測する。そして、その反射光から車両周辺の3Dマップを作成する。

ブラックモアは「周波数変調連続波」と呼ばれる装置を用いて、一本の長く安定した光線を発射する。（この光線は1,550ナノメートルの範囲にあり、赤外線スペクトルの奥深くに位置するため、人間の目には見えず無害である。）この手法により、同社のライダーセンサーは光が戻ってくるまでの時間だけでなく、戻ってくる際の周波数も測定できる。

ここでドップラー効果が関係してきます。高校の物理を思い出す必要はありませんが、レーザーがスクーターに乗っている男に当たると、その速度に応じて周波数が変化することをご存じでしょうか。スクーターに乗っている男がこちらに向かってきている場合は周波数が増加し、同じ方向を向いている場合は周波数が減少します。（可視光線スペクトルでは、青色光が最も周波数が高く、赤色光が最も周波数が低いため、この色分けが成り立っています。）

その光がブラックモアのライダーに戻ってくると、システムは新たな周波数を測定し、当たった物体の速度と方向を計算します。そして、光が戻ってくるまでの時間を計測することで、物体の正確な位置を特定します。これで、レーザーが一瞬後に再びその物体を見つけることを期待する必要がなくなり、物体が移動しているかどうか、そしてどのように移動しているかを計算できるようになります。たった一度のレーザー照射で必要なデータがすべて得られるのです。

しかし、ブラックモアのようなドップラーライダーには一つ盲点があります。レーザービームに垂直に移動する物体の速度を検知できないのです。歩行者が道路を横断する様子を考えると、これは少し心配な点です。

それでも、距離と速度を同時に測定するというこのアイデアは「非常に強力」だと、歩道配送ロボットを開発するスタートアップ企業、マーブルの共同創業者でソフトウェアリーダーのケビン・ピーターソン氏は言う。例えば、小さな犬が道を小走りに歩いているとしよう。ライダーは大まかな形と大きさは把握できるが、耳や脚は特定できない。耳や脚があれば、その犬は避けるべき動物と判断される。従来のシステムでは、その小さな塊がどこに向かっているのかを知るには、それを常に検知し続けなければならない。ドップラーライダーでその塊を捉えれば、ピーターソン氏は「それが何なのかは分からないが、避けるべきだと分かる。そして、どこに向かっているのかが分かる。これは本当に価値がある。私はほとんどの時間を、遠距離にある物体を追跡する方法を模索することに費やしている」と語る。

もちろん、「ドップラーライダー」というアイデア自体は新しいものではありません。研究者は風速や乱流の測定に、警察はスピード違反のドライバーを捕まえるために使用しています。しかし、ブラックモア氏は走行中の車両でこれを動作させることに成功しました。

だからといって、このスタートアップ企業がライダー市場で勝利するわけではない。ある報道によると、ライダー市場は2032年までに100億ドル近い規模に成長するという。ブラックモアには、ドップラー効果を利用する競合企業として、元アップルのエンジニア2人が経営するひっそりとしたスタートアップ企業、アエヴァがいる。同社はまだ、道路の穴を跳ねたり、雨や雪や暑さにさらされたりする車に搭載されても長期間耐えうるライダーを製造するという難しい課題に取り組めることを証明しなければならない。また、コスト意識の高い自動車メーカーに販売できるほど安価で、大量生産できるほど拡張性も必要だ。昨年ライダーの「メガファクトリー」を開設したベロダインや、自社製の遠距離観測ユニット数千台の量産体制を整えているルミナーといった企業との競争に立ち向かわなければならない。

しかし、ブラックモアがこれらすべてをこなすことができれば、マンハッタンに進出したときに目にする歩行者と同じくらい熱い市場に参入できることになる。

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