カメラの進化 - 見えないものを見えるようにする技術

2021/04/20

要約

本レポートについて

  本レポートは、MarkLinesのポータルユーザー向けにVSI Labs(VSI)によって作成された。VSIは、アクティブ・セーフティと自動運転を支えるテクノロジーを対象に、深い洞察と分析を行い業界に発信するテクノロジー調査会社である。
  本テクノロジー レポートの執筆者はAnas Al Badi。(2021年2月25日)

 

はじめに

  画像技術に取り組む企業は、技術の限界に挑戦している。各社は既存の自動運転ソリューションを強化し、画像技術を自動運転車で安心して利用できるように取り組んでいる。その事例は、ステレオカメラや、可視光カメラと赤外カメラの組み合わせモジュールといったセンサーに見ることができる。本レポートで述べるように、カメラは自動運転車の主要センサーとして機能する。

  各社では、カメラの高解像度化や小型化を図るだけでなく、検出精度も高めている。また、ハードウェアとソフトウェアの強化により認識能力を高める方法を探っている。

  イスラエルの画像技術企業Bright Way Visionは、近赤外線カメラと組み合わせた発光器を用いて、認識ソフトウェアのための、より良い画像を作成することを目指している。同じくイスラエルの画像技術企業Foresightは、ステレオカメラ用のソフトウェアを開発し、任意の場所に設置した1組のカメラから正確で高密度な点群を生成できるようにした。

  どの企業もADAS/AD(先進運転支援システムと自動運転)市場向けの量産を前提に、厳しい天候条件など、認識におけるさまざまな課題に取り組むためのモジュールを有している。Bright Way Vision(BWV)、Foresight、米国の3D技術企業NODARは、そうした目標の達成に向けて熱心に取り組んでいる比較的若い企業である。

  カメラは基本的に受動センサーであり、視界に入る自然光の反射光のみを取り込む。一方、能動センサーは、不可視光線発光器で視界を照らして性能を向上させる。能動センサーはより複雑で、必要となるハードウェアも多い。受動カメラは比較的安価で、改良が続けられている。

 

VSI Labs


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