自動運転拡大に求められるセンシング技術 書籍

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出版物

自動運転拡大に求められるセンシング技術 
〜センサ・部材設計開発/データ処理技術/実用化に向けた各社動向〜

発刊・体裁・価格

発刊  2019年5月27日  定価  40,000円 + 税
体裁  B5判 188ページ  ISBN 978-4-86502-170-7   詳細、申込方法はこちらを参照

→配布用PDFパンフレットを見る      →書籍を購入された方へ(アンケートのお願い)

本書のポイント

■市場動向の最新情報/各社の基盤環境整備状況
●車載センサの主役!「車載カメラ」と「ミリ波レーダー」の市場規模とサプライチェーン情報から今後の動向予測まで
○自動運転車に必要不可欠な「ダイナミックマップ」。その開発に向けた各社現状と求められる課題とは?
●自動運転レベルに応じた各センサの使われ方と要求仕様、特徴を解りやすく比較。現状の課題や普及拡大の見通し等も言及

■センサ高性能化&高寿命化に向けた材料開発事例
●車載用途での材料要求特性と課題解決アプローチ
○目的に応じたミリ波対応材料評価手法の使い分けと測定例
●高環境耐性付与に加え、バリ低減等の生産性向上化など

■自車位置推定/周辺環境認識/ドライバー状態の検出技術
●ドライバー状態のセンシング技術。システム開発動向や取得データ解析例、自動運転への展開について
○収集データからの自車位置推定と周辺環境認識技術
⇒外乱データを極力排するには? 周辺環境認識に必要な要素技術、ToFカメラにおける霧の影響を受けない距離推定手法、SVMによる車両追い抜き判断処理など

【更新履歴】
2019/5/17 第2章第2節、第3章第1節のタイトルを微修正しました
        (内容に変更はありません)

執筆者一覧(敬称略)

●中條博則(共創企画)
●秋田時彦(豊田工業大学)
●水戸部涼太((株)東陽テクニカ)
●木股雅章(立命館大学)
●高橋克典((株)東陽テクニカ)
●大見拓寛((株)デンソー)
●清水隆志(宇都宮大学)
●西田敬亮(ユニチカ(株))
●長畑聡記(ユニチカ(株))
●添田泰之(三井化学(株))
●加藤正浩(パイオニア(株))
●向川康博(奈良先端科学技術大学院大学)
●連孟(奈良先端科学技術大学院大学)
●田中賢一郎(奈良先端科学技術大学院大学)
●舩冨卓哉(奈良先端科学技術大学院大学)
●桑原義彦(静岡大学)
●割石浩司((株)三井物産戦略研究所)

目次

第1章 車載センサ市場動向
  1.自動運転の歴史と最新の動向
   1.1 自動運転の分類と国際道路安全条約との関係
    1.1.1 国際道路交通安全条約の縛りがない中国、自動運転EV車普及促進動向
   1.2 BEV本格普及に向けた「インフラ」350kW高速充電網敷設開始
    1.2.1 BEVを普及促進させる潤沢なBattery搭載と世界共通走行距離測定試験制定
   1.3 BEV普及を加速する「限界費用ゼロ」に向かう再生可能エネルギー
  2.国連交通安全宣言により普及が加速したADAS、さまざまな安全機能が登場
   2.1 ADAS、自動運転の精度向上に必須な「Sensor Fusion」、主要センサ市場動向
  3.主な車載センサの市場動向
   3.1 車載カメラの概要と市場動向
    3.1.1 車載カメラの市場動向
   3.2 ミリ波Radarの概要と市場動向
    3.2.1 ミリ波Radarの市場動向
  まとめ

第2章 自動運転センサの開発動向と各センサ毎の特徴比較
 第1節 自動運転に求められる各センサの役割・機能・特徴
  はじめに
  1.自動運転のためのセンサ要求仕様
   1.1 自動運転レベル1,2
   1.2 自動運転レベル3
   1.3 自動運転レベル4
   1.4 自動運転レベル5
  2.自動運転システムのセンサ構成
  3.各センサの得失比較
  4.各センサの特徴
   4.1 カメラ
    4.1.1 前方監視単眼カメラ
    4.1.2 ステレオカメラ 
    4.1.3 周辺監視カメラ
    4.1.4 赤外カメラ
   4.2 ミリ波レーダー
    4.2.1 Long Range Radar
    4.2.2 Middle/Short Range Radar
   4.3 Lidar
    4.3.1 機械式スキャン機構型(Mechanical scan Lidar)
    4.3.2 MEMSスキャン機構型(MEMS Lidar)
    4.3.3 電子スキャン型(Solid-State Lidar)
    4.3.4 フラッシュ型(Flash Lidar)
   4.4 ソナー
   4.5 センサフュージョン
  おわりに

 第2節 True-solid-state型マルチビーム方式LiDAR
  はじめに
  1.周辺環境計測システム「XenoLidar」
   1.1 「XenoLidar」の概要
   1.2 「XenoLidar」の特長
   1.3 「XenoLidar」の実測例
   1.4 「XenoLidar」の仕様
  2.路面形状計測システム「XenoTrack-RT」
   2.1 「XenoTrack-RT」の概要
   2.2 「XenoTrack-RT」の特長
   2.3 「XenoTrack-RT」のアプリケーション例
    2.3.1 路面情報検出を使ったアクティブサスペンションの開発
    2.3.2 路面プロファイルを使ったシミュレーション試験
    2.3.3 高速道路上の轍測定
    2.3.4 特異環境での路面計測
   2.4 「XenoTrack-RT」の仕様 
  おわりに

 第3節 車搭載赤外線ナイトビジョンシステム
  はじめに
  1.非冷却赤外線イメージセンサ
  2.車載赤外線NVSの現状
  3.車載赤外線NVSの課題の今後
  おわりに


第3章 自動運転に求められるドライバー状態検出技術
 第1節 非接触式ドライバー視線・挙動計測システム
  はじめに
  1.非接触式視線計測システム
   1.1 システム概要
   1.2 システム構成
    1.2.1 カメラ
    1.2.2 IR-Flash(LED)
    1.2.3 Exponator
    1.2.4 制御用PC
    1.2.5 Scene Camera(前景撮影用カメラ)※オプション
    1.2.6 CAN Output(CAN出力インターフェース)※オプション
   1.3 計測方法
   1.4 計測精度
   1.5 出力形式
   1.6 計測データ例とデータの解釈
  2.ドライバー挙動計測システム
   2.1 視線計測と車両信号の同時計測
  3.システムの使用用途   
   3.1 ADASの研究開発
   3.2 自動運転の研究開発
   3.3 ドライバーの運転行動特性の研究
   3.4 HMI(ヒューマンマシーンインターフェース)の研究開発
  おわりに

 第2節 画像分析によるドライバーの眠気状態推定技術と自動運転適用の可能性
  はじめに
  1.ドライバー状態モニタリング
   1.1 ドライバーステータスモニター
   1.2 眠気状態のセンシング手法
   1.3 眠気状態の評価指標
  2.ドライバーステータスモニターの開発
   2.1 システム構成
   2.2 撮像部
    2.2.1 光学フィルタによる不要波長光除去と波長選択
    2.2.2 撮像と同期したパルス照明と配光制御
    2.2.3 認識結果をフィードバックした露光制御
   2.3 顔画像認識アルゴリズム
   2.4 瞬目特徴量を用いた眠気推定
  3.眠気推定手法の評価結果
  4.自動運転への適用
  おわりに

第4章 センサ機器高機能化に向けた材料・部品設計側に求められるポイント
 第1節 ミリ波対応材料と複素誘電率の評価技術
  はじめに
  1.ミリ波対応材料
  2.ミリ波材料測定法
   2.1 分類
   2.2 伝送路法
   2.3 共振器法
  3.遮断円筒導波管法による測定例
   3.1 概要
   3.2 測定原理
   3.3 測定結果
  おわりに

 第2節 車載カメラ筐体・鏡筒用樹脂材料の開発
  1.樹脂材料に求められる性能や現行材料の課題
  2.高解像度用ポリアリレート樹脂の開発
   2.1 ポリアリレート樹脂の定義
   2.2 基礎特性
   2.3 採用実績
   2.4 低発塵・低異方性・高寸法安定性材料
    2.4.1 PSシリーズについて
    2.4.2 PTシリーズについて
   2.5 耐薬品性・高ウェルド耐性材料
  3.高環境耐性・良成形性PPA樹脂の開発
   3.1 分子構造及び基礎特性
   3.2 吸水寸法変化
   3.3 耐薬品性
   3.4 成形生産性の改善
    3.4.1 結晶化速度の比較
    3.4.2 金型の低温化・薄肉成形性
    3.4.3 バリ低減
  おわりに

 第3節 環状オレフィン共重合体「アペルR」の車載カメラレンズへの展開
  はじめに
  1.光学用プラスチック材料
  2.環状オレフィン共重合体「アペルR」の特徴
   2.1 合成方法と化学構造
   2.2 基本物性と光学物性
   2.3 アペルRの光学銘柄
   2.4 イメージセンサーレンズ用途への展開
  3.車載カメラレンズ
   3.1 車載カメラレンズ市場
   3.2 耐熱試験における耐黄変性
  4.その他光学用途への展開
  おわりに 

第5章 自車位置推定と周辺環境認識に求められるデータ収集及び処理技術
 第1節 LiDARデータ処理による自己位置推定推定技術
  はじめに
  1.自己位置推定システム
   1.1 全体構成
   1.2 地図の役割と構成
   1.3 自己位置推定アルゴリズム
  2.LiDARデータ処理方法
   2.1 データ処理構成
   2.2 ランドマーク検出予測ウインドウ
   2.3 計測データの信頼度判定
   2.4 適応的なカルマンゲイン
  3.実証実験
   3.1 実験概要
   3.2 走行試験コース
   3.3 自己位置推定結果
   3.4 自己位置推定の精度検証 
  4.性能向上に向けた取り組み
   4.1 性能向上の一手法
   4.2 シミュレーション
 
 第2節 全周囲監視カメラを用いた物体認識
  1.周辺監視カメラ応用システムの製品化経緯
  2.周辺監視カメラで実現可能な周辺環境認識応用機能
   2.1 路面描画認識応用機能
   2.2 移動体認識応用機能
   2.3 静止物認識応用機能
  3.各機能実現に必要な技術
   3.1 路面描画認識技術
   3.2 移動体認識技術
   3.3 静止物認識技術
    3.3.1 パターン認識
    3.3.2 ステレオカメラ
    3.3.3 移動ステレオ

 第3節 Time-of Flightカメラ計測における霧の影響
  はじめに
  1.研究動向
  2.ToF計測の原理と霧の影響
   2.1 振幅変調連続波方式
   2.2 霧による距離計測歪み
  3.距離計測における霧の影響の除去
   3.1 変調周波数
   3.2 正しい距離の推定
  4.シミュレーション実験
  5.人工的な霧を用いた実験
  おわりに

 第4節 ミリ波レーダと機械学習による併走車両の識別
  はじめに 
  1.機械学習による前方車両の認識
  2.SVM
   2.1 線形分離可能な場合
   2.2 線形分離不可の場合
   2.3 カーネルトリック
  3.学習方法
   3.1 前処理
   3.2 学習モデル
   3.3 受信信号
  4.シミュレーション評価
   4.1 シミュレーション条件
   4.2 シミュレーション結果
  おわりに

第6章 ダイナミックマップの整備動向と今後の取り組み
 はじめに
 1.ダイナミックマップとは
 2.ダイナミックマップが必要となる背景
 3.高精度3次元地図の作成
 4.ダイナミックマップの取り組み状況
  4.1 日本の動向
   4.1.1 SIP-adus
   4.1.2 ダイナミックマップ基盤株式会社
  4.2 海外の動向
   4.2.1 HERE Technologies
   4.2.2 TomTom
   4.2.3 Waymo
   4.2.4 Mobileye
   4.2.5 中国大手IT企業 
  4.3 国際協調への取り組み
 5.現状の課題と今後の展望
  5.1 課題
   5.1.1 高精度3次元地図の整備と更新
   5.1.2 高精度3次元地図の標準化
  5.2 今後の展望
   5.2.1 パーソナルナビゲーション分野
   5.2.2 物流分野
   5.2.3 不動産・都市開発分野
 おわりに   

番号:BC190502

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