ボッシュ、デンソー、ルネサスの先進運転支援システム（ADAS）

国際カーエレクトロニクス展2015での講演と展示取材

2015/02/09

要 約

車両後方用中距離レーダーセンサ
ボッシュの車両後方用中距離レーダーセンサが、後方の車両を検知して車線変更をサポートする (写真提供：Bosch)
車両後方用中距離レーダーセンサ
駐車スペースからの後退出庫は、ドライバーの視界が遮られるためしばしば危険を伴うが、同上のセンサがサポートする(写真提供：Bosch)

 本レポートは、2015年1月14～16日に開催された第7回国際カーエレクトロニクス技術展での、ボッシュ、デンソー、ルネサス エレクトロニクス3社の先進運転支援システム (ADAS：Advanced Driver Assistance System) に関する講演および展示の内容を報告する。

 3社とも、将来の自動運転を見据えながら、安全技術、運転支援技術を高め、新技術を段階的に実用化していく計画。

 ボッシュは、自動運転は高速度域での運転と駐車支援からスタートするとして、この2つの分野で進む方向を示した。それを通して、自動運転に必要な要素技術「Surround Sensing」「Safety and Security」「法整備の必要性」を示し、同時にそれを支える「マップデータ」と「System Architecture (電動化を含む) 」を紹介した。

 デンソーは、走行環境認識 (周辺センサ) を中心に講演した。今後、認識精度を高める信号処理技術MUSIC (Multiple Signal Classification) 、走査型LIDAR (Light Detection and Ranging）などをより活用していく。また、準天頂衛星により、自車位置確認の精度を10cmレベルに高めていく計画などを紹介した。

 半導体専業メーカーであるルネサス エレクトロニクスは、安全運転・その他の運転支援の内容が高度化し、認識の対象が広がり、認識・判断処理が増え、消費電力も増加、また機能安全に対する要求も厳しくなっていることを紹介。ルネサスは、ADASに対応するSoC (System on a Chip：システムLSI) であるR-Carや、運転支援システムのニーズをオールインワンで提供する32ビットマイコンRH850を開発し、こうした状況への低消費電力の対応策を提供する。また「つながるクルマ」への要求に応える新しい通信技術WAVEソリューションを提供すると訴求している。


関連レポート：
自動運転：どのようなテクノロジーがカギを握るか?（2014年11月）
自動運転技術のロードマップ：Telematics Japan 2014 (2014年10月掲載)
ITS世界会議2014 デトロイト：CTOシンポジウムの概要 (2014年10月)
ITS世界会議2014：さらに進化した自動運転技術と支援システム (2014年10月)


ボッシュの自動運転への取組み

 ボッシュは、「ボッシュの自動運転への取組み」と題して講演した。

 将来のモビリティのトレンドとして、「自動化」「コネクティッド」「電動化」を挙げている。

 

ボッシュの描く将来のモビリティ

自動化 コネクティッド 電動化
Automated Mobility Connected Mobility Electric Mobility
・当面は、自動化技術を安全の向上に活用する ・クラウドを活用、 ・安全に貢献する、 ・修理工場のネットワーク化も検討中 ・電動化技術が、自動運転を支える、 ・Clean Drivingに貢献

 

自動運転の社会的な利便性

ボッシュが2012年に実施した調査結果では、自動運転とドライバーによる運転の切り替えが可能であれば、約60%の人が自動運転に前向きである。 
渋滞緩和  渋滞の緩和、交差点での待ち時間の削減。
燃費効率  連携された交通フローで、高速での燃費が23～39%向上する。
時間効率アップ  1日あたり56分の運転時間を、他のことに使用できる (米国) 。
多くの世代に  増加するシニア世代も運転を楽しむことができる。
安全性の向上  全ての事故の90%は人的ミスが原因で発生している。

 

ボッシュ：自動運転は高速度域での運転と駐車支援からスタート

 ボッシュは、自動運転は高速度域での運転と駐車支援からスタートするとして、この2つの分野で、既に量産されている技術から今後自動運転を目指して進む方向を示した。その分析を通して、自動運転に必要な条件「Surround Sensing」「Safety and Security」「法整備の必要性」を示し、同時にそれを支える「マップデータ」と「System Architecture」が必要だとしている。System Architectureには、各機能の処理能力を増加させ、自動運転を可能にする電動化が含まれている。

 

高速度域での自動運転機能のロードマップ

(下図の右にいくほど、高度なセンシング技術と安全性の確保が重要になる)

部分的な自動化 (ドライバーの監視が必要) "Connected"が前提
高度な自動化 完全な自動化
ACC,Lane Keep Assist Integrated Cruise Assist Highway Assist Highway Pilot Auto Pilot
シングルセンサ センサデータフュージョン (注) センサデータフュージョン + マップ
縦方向と横方向の制御 車線内での、縦方向と横方向の部分的な自動制御 車線内での縦方向と横方向の自動制御、ドライバの意思確認後の車線変更 自動車線変更を含む縦方向と横方向の高度な自動制御、ドライバの持続的な監視が不要 市街地を含む、家から職場など目的地までの自動運転、ドライバの監視が不要

(注) 複数のセンサのデータを組み合わせることにより、個々のセンサの欠陥を補正し、正確な位置と姿勢を算出すること。

駐車支援機能のロードマップ
量産中 2015年 "Connected"が前提
2018年 2020年～
Park steering control Park maneuver control Automatic/remote park assist Auto park pilot Valet parking
超音波センサ 超音波センサ + カメラ 超音波センサ + カメラ + マップ
自動ステアリング、ドライバがアクセルとブレーキを操作 システムがステアリングとブレーキを制御、ドライバがアクセルを操作 自動で横方向・縦方向の制御、ドライバが監視 (車外待機可) 自動で横方向・縦方向の制御、ドライバの監視不要 通信可能な車両が自動で駐車場に駐車、マップと車車間・路車間通信が必要

 上記の、高速運転と駐車支援という2つの代表的な例を通して、自動運転に必要な3項目の条件と、それらを支えるマップデータとSystem Architectureを示した。

 

自動運転に必要な条件

Surround Sensing Safety and Security Legislation (法整備)
レーダー、カメラなど様々なセンサの組み合わせによる車の前後左右360度センシング 技術的なミスやサイバー攻撃からの防御 技術開発の進捗にあわせた法的枠組みの変更が必要
レーダーやカメラで検知しにくい箇所など、あらゆる状況で求められる信頼性 Security上の漏洩はSafety上のリスクにつながる (両者は密接な関係にある) ・北米では、自動運転に関する法律や基準は各州ごとに規定、 ・欧州ではVDA (ドイツ自動車工業会) を中心に議論 ・日本では、自動化レベルの再定義や関連法規の整備について議論が進められている。
ドライバーモニタリングは、自動運転実現のために大事な要素の一つ (システムがいつでもドライバーに主導権を戻せるようにしておく) ＜Safety＞ 技術的なミスから守る、故障による影響を最小限に抑える ＜Security＞ サイバー攻撃からブロック

 

上記3つの条件を支えるマップデータとSystem Architecture

マップデータ  高度な自動運転には、最新のより精密なマップデータが必要であり、集められた情報をクラウド経由で処理・配信するシステムを構築する。マップデータは、長距離の戦略的なルート設定に不可欠である。
 センサの検知範囲外の情報を事前に確認し、早期に道路状況に応じた運転操作を指示する。 (例) 合流等で車線が終わることによる緊急停止を回避できる。
System Architecture  セーフティ・信頼性のあるコンポーネント/システムを構築し、不具合が出ても動くようにしておく。操舵、制動、挙動安定化の各機能を二重系にする、不具合が発生しても瞬時に全体がダウンするのではなく、段階を追って機能が停止するようにしておく、など。
 処理能力の増加や自動運転機能に応えるため、E/E (Electrical and Electronic) アーキテクチャが必要になる。ボッシュは、ESP、電動パワーステアリング、iBoosterなど電動化部品を豊富に揃え供給している。

 

各種センサと電動機器の出展

 ボッシュは、今後自動運転機能群が、車両のアーキテクチャに大きな変化をもたらすとし、また同社は必要な要素技術を豊富に揃えており、市場投入に向けた準備を進めている。

 以下に、ボッシュが展示会場に出展したSurround Sensingのための各種センサと、電動機器を報告する。

 

モーターがブレーキ踏力をアシスト デュアルピニオン型電動パワーステアリング
電動油圧式ブレーキブースター。従来のエンジン負圧に代わり、モーターがブレーキ踏力をアシストする。 ボッシュが展示したデュアルピニオン型電動パワーステアリング。

 

ボッシュのSurround Sensing

長距離ミリ波レーダー (LRR4)  検知角40度、250m先までの車両を検知できる。車速160km以上でもACCを使用できる。2014年に量産を開始した。Porscheなど高級車が搭載しているとのこと。
中距離ミリ波レーダー (MMR)  検知角45度で160mの距離に対応し、上記の長距離レーダーに比べコストパフォーマンスに優れる。車速160kmまで自動緊急ブレーキとACCに対応できる。2013年に供給を開始した。
車両後方用中距離レーダーセンサ (MRR rear)  最大検知角150度、最大検知可能距離100m。車両後部バンパーの左右に埋め込まれた2個のセンサが、車両の後方と周囲をモニターし、車線変更や駐車スペースからの後退出庫を支援する。2014年に供給を開始した。
多目的カメラ (MPC)  標識認識システム、物体検出用などに向け開発した。またACC、車線維持支援などレーダーベースの機能をサポート・向上させる。
ステレオビデオカメラ (SVC)  2個の撮像素子 (CMOS) を持ち、水平画角45度、50mを越える範囲を3D測定できる。ビデオセンサはレーダー技術を補完する関係にあり、センサデータから詳細な「画像」を生成し、レーダーの機能をサポートする。また、車両周辺の3D検知は、将来の自動走行機能のベースになる。

資料：展示会の出品と、ボッシュの各プレスリリース

 

ボッシュ：ADASに必須の電動機器を出展

iBooster  電動油圧式ブレーキブースター。従来のエンジン負圧方式に代わり、モーターがブレーキ踏力を増幅する。応答性に優れるので瞬時に高圧でブレーキをかけ、自動緊急ブレーキ時の制動距離を短縮する。時速30kmでは、制動距離を1.5m短縮する。iBoosterにより、現在発生している衝突事故の最大50%を防げるとしている。
電動パワー ステアリング  電動パワーステアリング (EPS) も、自動運転にとって必須のシステムである。ボッシュは、欧州で広く搭載されている、デュアルピニオンタイプのEPSを出展した (ボッシュは、他にコラムタイプおよびラック軸並行タイプも供給している) 。

 

 


デンソー：高度運転支援システムを支えるセンシング技術

 デンソーは、「高度運転支援システムを支えるセンシング技術」と題して講演した。安心・安全な運転を支えるシステムの構成要素を、「走行環境認識 (周辺センサ) 」、「HMI」、「情報通信」、「車両運動制御」などに分類し、なかでも走行環境認識 (周辺センサ) を中心に講演した。

 初めに、世界各地域での安全基準やNCAPの強化が予防安全技術、その他の運転支援技術の普及を促進する状況を紹介した。

 

EURO NCAPの動向

日米欧を中心に、予防安全装備をNCAP (New Car Assessment Program) の評価項目に取り入れている。 先行するEURO NCAPでは、
2014年  Forward Collision Warning (FCW) /Autonomous Emergency Braking (AEB) 、Lane Departure Warning (LDW) を導入
2016年  AEB歩行者 (昼) の導入を検討中
2018年  AEB歩行者 (夜) 、AEB自転車 (出合頭) 、AEB (出合頭、右折×直進) などの導入を検討中

 

デンソー：走行環境認識のセンシング：

 デンソーは、走行環境を認識するため、車両と認識対象の距離や対象物が車両から見えるか否かによって、「周辺センシング」「V2X」「クラウド通信機」「ロケータ」が必要になるとしている。

 このうち、周辺センシングの性能向上を目指し開発している技術として、ミリ波の認識精度を高めるMUSIC (Multiple Signal Classification) 、カラーカメラ、走査型LIDAR (Light Detection and Ranging) の開発について紹介した。

 なおトヨタは、2014年9月に米国で、安全運転支援に向けた自動運転技術の開発の進捗状況を公表した。そのなかで、豊田中央研究所と共同開発したSPAD LIDAR (Single Photon Avalanche Diode/Light Detection and Ranging) を公開した。性能向上に加え、大幅な小型化、低コスト化を図り、コンパクトに搭載することができるとしている。

 

走行環境認識のセンシング

周辺センシング (車から100m程度前方まで)  周辺監視カメラ、ソナー、ミリ波、レーザ
その先や見えない所  V2X (車車間、路車間通信) 、クラウド通信機、ロケータ。

 

周辺センシングの向上を目指す新技術

ミリ波の認識精度を高めるMUSIC  ACCやAEB (Autonomous Emergency Braking) を小型車にも普及させるため、ミリ波センサーを小型化・低コスト化する要求がある一方、小型化すると方位分離性能が劣化し、識別能力が落ちるという問題があった。
 デンソーは高分解能信号処理 Multiple Signal Classification (MUSIC) を車載用途に初めて採用した。小型センサでは分離が不可能であった、 (1) 先行車が2台並んで同速度で走行している場合、 (2) 前方車両とガードレール、を分離して認識できるようになった。
カラーカメラ  カラーカメラを採用することにより、先行車の後部ランプや歩行者の認識が可能になった。また道路の「白線」だけでなく、韓国の青線、米国のボッツドッツ (Botts Dots、主に北米で使用されている、道路に間隔をおいて埋め込まれた直径10cm程度の円盤で、道路の区画を示す) 、工事中の黄線 (ドイツ) なども認識できるようになった。交通標識を、時速150km～200kmで走行中に認識することも可能。
走査型LIDAR  LIDAR (Light Detection and Ranging) は、レーダーよりも遥かに短い波長の電磁波 (紫外線、可視光線、近赤外線) を照射し、反射光を分析して対象物との距離を測定する技術。電柱、縁石のエッジ、道路脇の樹木などの確認に有効。また解像度が高く、小さい対象物までの距離を正確に測定することができるため、歩行者認識の有力な手段とされている。
 デンソーは、前方道路の地図を細かい区画に分け、区画ごとに障害物が存在する確率をマップ化する技術 (グリットマッピング) を開発している。障害物が存在しない区画を検出し、ドライバー (または自動運転システム) に安全な走路として提示・案内する。

 車から遠い位置の情報認識については、ADASロケータや、準天頂衛星を活用する高精度位置推定の技術を紹介した。

 

車から遠い (または見えない) 情報の収集 (情報通信の活用)

V2X  車とインフラ、車相互が通信することにより、安全運転を支援する。
クラウド通信機  ビッグデータ分析により、安心・安全情報を提供する。
ADASロケータ  GPS信号、ジャイロセンサ、車速測定などにより現在位置を確認する。「現在位置」と「地図」を元に、1km程度先までの「前方走路情報 (ADAS Horizon) 」を抽出して提供する。デンソーは、プロトタイプを製作した。
準天頂衛星を活用した高精度位置推定  安全なすれ違いには10cmレベルの高い測位精度が必要だが、現在の「GPS + ジャイロ等による補正」では基準点から122cm程度のズレが発生する。「準天頂衛星 (特定の一地域の上空に長時間とどまる人工衛星) からの補強信号 + JAXAが開発した精密測位アルゴリズム」を利用することにより、10cm程度のズレで現在位置を推定できることを確認した。

 

ドライバステータスモニタ (Driver Status Monitor：DSM)
機能/性能  DSMの機能を、「ドライバを観る (顔向き・眠気を検知) 」から「ドライバを診る (視線や表情を観察) 」へと高めてきた。すなわち、「顔画像認識」から「顔画像認識 + データ解析」に進化させてきた。
システム  ECUが、カメラ・照明制御、画像処理、ドライバ状態検出を制御し、ドライバの状態により、プリクラッシュセーフティを起動させる、警報音/振動で警告する、エアコンの設定を変える、運転アドバイスを行うなどに反映させるシステムを最近開発した (2014年4月発表) 。顔の表情を画像処理し、眠気のレベルを推定する技術も開発中。

 

 


ルネサス：ぶつからないクルマをワンチップで実現

 ルネサスは、「ぶつからないクルマをワンチップで実現するルネサスのADASソリューション」と題して講演し、安全性向上を牽引する3つの流れとそれらへのルネサスの対応を紹介した。 (1) 「安全運転支援」には、「増加する演算量に対応して、情報抽出を担当するCPUと画像処理エンジンで役割分担し、消費電力とバランスさせる」、 (2) 「自動運転技術」には、「機能安全を実現する制御系のノウハウを、ルネサスの高性能SoC (System on a Chip：システムLSI) であるR-Carへ展開する」、 (3) 「つながるクルマ」には、「インターオペラビリティを実現した、新しい通信技術WAVEソリューションを提供する」としている。

 

安全性向上を牽引する3つの流れ

(1) 安全運転支援 (安全運転支援の変化)
安全運転の内容の変化  安全運転の内容が、これまでのPassive safety (シートベルト、エアバッグなど) からActive safety (レーン逸脱警告、自動緊急ブレーキ、ステアリング操作を伴う衝突回避など) に変化してきた。
 認識の対象が走行レーン、車両、歩行者、歩行者の動きへと広がり、要求される判断処理も増加している。演算量と消費電力が増加し、特に人の動きを予測することは消費電力を飛躍的に増加させる。
ルネサスの対応  増大する認識・判断処理と消費電力をバランスさせるため、ルネサスは「専用アクセラレータ + CPU (中央演算処理装置) 」で対応する。メモリは共有しながら、CPUは情報抽出・意味抽出を担当し、視点変換エンジンIMRや画像認識エンジンIMP-X4などが画像処理を担当することで消費電力を抑える (これらを専用アクセラレータと呼び、汎用CPUのみでの処理に比べ、10～100倍の速度で処理できる) 。
(2) 自動運転技術 (運転支援の変化)
運転支援の変化  これまでの「視覚補助」から現在の「Traffic Jam Assist」、さらにこれからの高齢者への運転補助など、将来の「自動運転」を見据えて運転支援の内容が変化している。
プロトタイプ車から量産車開発のギャップ  自動運転プロトタイプ車から量産車を開発するには、性能 (認識・判断処理と消費電力のバランス) 、コスト (普及コストの実現) 、信頼性 (機能安全の実現) 上のギャップがある (機能安全実現の基準として、ISO26262 ASIL (Automotive Safety Integrity Level) の最高であるDランクが求められている) 。性能と機能安全に対応しているMPU (Micro-processing Unit) は現在存在しない。
ルネサスの対応  ルネサスは、認識・判断処理と消費電力のバランスを保ちながら、さらに機能安全を両立させていく。機能安全を実現した制御系のノウハウを高性能SoC (System on a Chip：システムLSI) であるR-Carへ展開していく。
(3) つながるクルマ
新しい通信技術WAVE  現在の通信技術はETCやLTE/3Gだが、2016年頃から、次世代の車車間・路車間通信を実現する高速通信技術であるWAVE (Wireless Access in Vehicle Environment) が採用され主流となる見込み。この新通信技術では、「きちんとつながるか (Interoperability) ?」の相互検証がキーになる (複数社が開発した通信機器の相互検証を行うため、1社では検証できない) 。
 ルネサスは、WAVEソリューションを開発し、標準機関での相互接続検証やOEM/Tier1との実証実験を行っている。欧州ETSI主催のPlugTest (Interoperabilityのテスト) に参画し、無線特性および接続性で高い評価を得ている。
ルネサスの対応  ルネサスは、WAVEソリューションを、つながるクルマの実現に向け提供する。既に国内向け (760MHz) を量産中。またグローバルソリューション (5.9GHz) を開発中である。

 

サラウンドモニタリングシステムとセーフティマイコンRH850

 ルネサスは展示会場では、サラウンドモニタリングシステムと、運転支援のニーズに応える機能を1チップに搭載するセーフティマイコン「RH850/P1x-C」を、それぞれデモを交えて紹介した。

 サラウンドモニタリングシステムについては、以下のように訴求している：ADASではLDW、AEB、ハイビームアシストなどフロントカメラを用いたシステムだけでなく、リアビューも織り込むなど車の全方位のシステムへ広がり、また見落とし防止の機能も追加される。それらにより、画像認識対象の拡大やカメラの高画素化による処理負担が増大し、さらに高度の機能安全が要求され、ソフトウェア開発コストも増加するが、こうした条件に対応しながら低消費電力の技術を開発した。

 

Surround Monitoring System Surround Monitoring System
Surround View Systemを進化させたSurround Monitoring Systemのデモンストレーション
ADASデモンストレーション
オールインワンセーフティマイコン「RH850/P1x-Cシリーズ」搭載車の安全運転支援デモンストレーション

 

ルネサスのADASロードマップ

現世代 次世代 次々世代 (Connected)
ADAS 高精細3Dサラウンド モニタリング、 4カメラ同時歩行者認識 自動運転(専用道路)、 衝突回避、 歩行者移動予測、 自転車認識 自動運転 (一般道路)、 クラウド連携サービス、 交差点移動物予測
ルネサスが提供 する技術・商品 WAVEソリューション
R-CAR (SoC, System on a Chip)
（現世代32ビットマイコン） RH850 (新開発した車の制御系向け32ビットマイコン)

 

ルネサス：サラウンドモニタリングシステムを開発

 ルネサスは2014年9月、先進運転支援システム (ADAS) 向けのSoC (System on a Chip：システムLSI) 第一弾となる「R-Car V2H」のサンプル出荷を開始した。現在のサラウンドビューシステムを発展させ、視認性が高く、解像度の高いサラウンドモニタリングシステムの構築を可能にする。複数カメラの映像をリアルタイムで視点変換、画像合成することにより、クルマを俯瞰する映像を提供する。2016年後半から量産を開始し、2017年10月には月50万個を生産する計画。
 交通事故の30～40%は駐車場で発生している。主な原因は、ドライバーが駐車のみに集中する、あせり・急ぎ、油断・思い込みなど。現在のサラウンドビューシステムでは、4つのカメラの映像を貼り付けてドライバが判断するが、新システムでは、画像認識技術により障害物、人を検出し、ドライバーが見落としてもシステムがサポートする。
 新製品R-Car V2Hは、以下の特徴を持つ；  (1) ADASに求められる機能をワンチップに集積しながら、低消費電力を実現、  (2) オープンソースに対応した画像認識ライブラリーの拡充により、ソフトウェアの開発効率を飛躍的に向上、  (3) 高解像度カメラの伝送方式として期待されるEthernet AVB (Audio Video Bridging) 搭載により、次世代車載カメラシステムの構築が可能。

資料：展示会場への出展、ルネサスのプレスリリース 2014.8.28

 

ルネサス：オールインワン・セーフティマイコン「RH850/P1x-Cシリーズ」を製品化

 近年、自動車の自動運転に向かい、運転支援システムの高度化が急速に進んでいる。ルネサスは、車載用制御系システム向け32ビットマイコンとして「RH850/P1xシリーズ」のハイエンド版となる「RH850/P1x-Cシリーズ」を製品化した。運転支援システムの実用化に向けた以下の4つのニーズに応える機能を1チップに搭載。2015年2月からサンプル出荷を開始。2016年後半から量産を開始し、2020年には月間200万個の生産を計画している。
(1) セーフティの ニーズへの対応  セーフティのニーズへの対応：自動車向け機能安全規格ISO26262において、最も高い安全要求レベルとなるASIL Dに対応する、
(2) セキュリティの ニーズへの対応  社会インフラとの通信によりIT化が進むことから、外部からのハッキングに耐えうる堅牢性やセキュリティ対策を搭載する、
(3) センサの ニーズへの対応  カメラ、レーザなどより多くのセンサからの情報を収集する必要に対応し、大容量メモリや高速処理が可能な高性能CPUを搭載する、
(4) ネットワークへの ニーズへの対応  通信機能として、CAN、LIN、CSI、FlexRayのほかEthernetも搭載し、様々なセンシングシステムから得られる情報を用いたセンサ・フュージョン、シャシーシステムの複雑な制御も可能。
 本製品の応用例としては、車の周辺環境の画像認識機能を組み込んだルネサス製SoCであるR-Carファミリとの接続により、白線検知や駐車支援システム、先行車検出結果を用いた運転支援システムが想定される。画像センサからの情報を基にR-Carが画像認識を行い、それと接続された本製品が判断・制御を行うことにより、少ない素子数で当該システムを実現することが可能になる。

資料：展示会場への出展、ルネサスのプレスリリース 2014.11.6

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