「ドップラー効果」を用いた新しいセンサーが、自律走行車の進化を加速

001 2018/10/23(火) 04:35:58 ID:LgMQQzxJUs

（ソースよりごく一部を抜粋）

●光の周波数の変化からデータを取得

多くの企業が、自律走行車向けのLiDARシステムを売り込んでいる。そうしたシステムのほとんどは、演繹的推論に基づく「TOF（time-of-flight）方式」を用いている。光のパルスを断続的に発射し、最も近い対象に光が反射して返ってくるまでの時間を測定する方法で、測定結果を基にクルマの周辺の3Dマップを作成する。

一方、ブラックモアが採用しているのは「周波数変調連続波（FMCW）方式」で、波長の長いレーザー光を連続的に発射する手法である（光の波長は1,550nm。赤外線のなかでもとりわけ波長が長い不可視光線なので、人間の目を傷めない）。このためブラックモアのLiDARセンサーは、光が返ってくるまでの時間だけではなく、光が返ってきたときの周波数も測定する。

さて、ここで「ドップラー効果」が登場する。例えばスクーターで移動中の人にレーザー光を照射すると、その人の移動速度によってレーザー光の周波数が変わる。これは高校の物理をもち出さなくても察しがつくだろう。周波数はその人が近づいてくると上がり、離れていくと下がる（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、周波数によって異なる光の色が帯のように連なっている）。

ブラックモアのLiDARは、発射した光が返ってくると、その光の新たな周波数を測定し、光を照射した対象の速度と方向を導き出す。この2つのデータを、光が返ってくるまでの時間を基に特定した対象の正確な位置と組み合わせる。

この方法なら、レーザー光を照射した対象に対して一瞬の間をあけて再びレーザー光を照射する手間をかけずに、その対象が移動しているか、またどのように移動しているかを測定できる。たった1度だけ光を発射するだけで、必要なデータがすべて揃う。

詳しくはこちらのソースで
https://wired.jp/2018/10/22/blackmore-doppler-l...