業界の背景: 駐車場はそれほど複雑ではないシナリオ
自動運転技術の開発において、駐車は「低速、低リスク」のシナリオとして認識されることがよくあります。自動駐車は比較的管理された環境のため、長い間自動運転の入り口とみなされてきましたが、技術的に簡単であると誤解されることがよくありました。しかし、 自動化が自動駐車システム (APS)からホームゾーン パーキング パイロット (HPP)、そして最終的には自動バレーパーキング (AVP)へと進むにつれて、この認識はますます困難になっています。
エンジニアリングの経験から、駐車環境では認識システムに高レベルの安定性、継続性、信頼性が求められることがわかっています。完全に無人の駐車シナリオでは、たとえ短時間の認識障害でも、車両の安全性とシステムの可用性に直接影響を与える可能性があります。したがって、認識の冗長性はオプション機能から中核的なシステム設計原則に移行しました。
駐車環境の工学的現実
駐車場は非常に構造化されていない複雑な環境です。地下エリアでは、薄暗い光、逆光、人工照明が混在するなど、照明条件が不安定になることがよくあります。入口ゾーンと出口ゾーンでは、極端な明るさの変化が発生する可能性があります。さらに、駐車場には、地上錠、柱、コーン、吊り下げパイプ、歩行者、配送車両など、さまざまな障害物が存在します。これらのオブジェクトは形状やサイズが異なり、標準化された機能がありません。隣接する車両、壁、柱によって頻繁にオクルージョンが発生するため、非常に短い時間枠内で経路を検出、分類、計画する必要がある知覚システムはさらに困難になります。
このような状況では、単一モダリティの知覚の限界が拡大します。カメラベースの視覚は意味の理解に優れていますが、照明、レンズの汚れ、テクスチャの少ない表面の影響を受けやすいため、深度の精度や物体検出の信頼性が低下する可能性があります。超音波センサーは短距離の衝突回避には優れていますが、空間イメージング機能が欠けており、全体的な環境認識を提供できません。無人の駐車シナリオでは、これらの制限がシステムの可用性に直接影響を与える可能性があります。
自動駐車レベルと認識要件の進化
自動駐車が APS から HPP、そして最終的に AVP へと進化するにつれて、認識システムの責任と要件が大幅に増加します。
APS (自動駐車システム)
APS は、主に超音波センサーを使用して近距離障害物を検出し、カメラは駐車ラインの識別を支援します。ドライバーは車内に留まり、必要に応じて介入できるため、失敗に対する許容度は比較的高くなります。
HPP (ホーム ゾーン パーキング パイロット)
HPP を使用すると、車両は指定されたエリア内で自律的に移動し、固定された経路を記憶できます。知覚システムは、継続的にターゲットを追跡し、動的な環境において信頼性の高い位置を維持する必要があります。
AVP (自動バレーパーキング)
AVP は、ドライバーが存在しないレベル 4 の自動運転シナリオを表します。システムは、さまざまな環境条件下で確実に動作する必要があります。これには、知覚システムがさまざまなセンシング方式にわたって冗長性を提供し、1 つのセンサーが故障した場合でも安全な動作を保証する必要があります。
視覚専用駐車ソリューションの制限
視覚アルゴリズムは大幅に進歩しましたが、駐車シナリオでは視覚のみのアプローチには固有の制限があります。白い壁や磨かれた床などの質感の低い表面では、深度推定の精度が低下する可能性があります。雨、ほこり、レンズの汚れはカメラの画像に影響を与えます。低速環境で複数の高解像度カメラ ストリームを処理すると、大きな計算負荷と遅延の課題も生じます。これらの要因は、ビジョン専用ソリューションでは、補完的なセンサーがなければ AVP シナリオでの継続的な可用性を保証できないことを示しています。
4D ミリ波レーダーのシステムレベルの値
4D ミリ波レーダーでは標高次元が導入され、センサーがより完全な空間情報を出力できるようになります。駐車シナリオにおけるその価値は次のとおりです。
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空間障害物認識: 通過可能な物体と、地面のロック、縁石、吊り下げられた物体などの実際の障害物を区別し、不必要なブレーキを削減します。
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密集環境でのターゲットの分離: 高い角度解像度により、密集した歩行者、車両、列を区別できるため、経路計画に信頼できる入力が提供されます。
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全天候型の物理的冗長性: ミリ波レーダーは光に依存せずに動作し、雨、塵、煙の影響をほとんど受けず、カメラが故障した場合でも距離と速度の測定を維持します。
これらの機能により、4D レーダーは重要な冗長センサーとなり、絶対的な信頼性を単一のセンサーに依存することなく、無人駐車システムの運用範囲を拡張します。
マルチモーダルの融合とシステムの信頼性
最新の AVP アーキテクチャでは、マルチモーダル フュージョンが採用されています。視覚は意味の理解を処理し、超音波センサーは近距離の衝突回避を管理し、4D ミリ波レーダーは長距離の動的障害物と静的障害物をカバーしながら、視覚障害時の冗長性を提供します。この異種冗長性により、全体的な故障確率が低減され、実際の駐車環境におけるシステムの可用性が向上します。
将来のトレンドとコア システムの機能
4D ミリ波レーダー技術が成熟し、コストが低下するにつれて、その役割は補助的な認識から基本的なシステム機能へと進化しています。地下または GPS が拒否された環境では、レーダー点群が測位と環境マッピングを支援し、自動駐車のための高精度の認識サポートを提供します。この傾向は、レーダーの価値が障害物回避を超えて拡張され、信頼性の高い無人駐車システムの重要な部分を形成していることを示しています。
結論
APS から AVP まで、自動駐車テクノロジーの進化により、焦点は「自動駐車が可能かどうか」から「複雑な環境でいかに確実に動作できるか」に移りました。 4D ミリ波レーダーは、3 次元の空間認識、全天候型の信頼性、物理的な冗長性を提供し、無人駐車システムをエンジニアリング レベルでサポートします。その価値はシステムレベルの信頼性とマルチモーダル調整にあり、自動駐車テクノロジーが現実世界の状況で安全かつ継続的に動作できるようになります。