これからの市街地走行機能を支えるセンサ・フュージョン―BASELABS Dynamic Grid

BASELABS Dynamic Gridが矛盾の無い詳細な環境モデルを提供します。移動物体や静止物体はもとより、フリースペースの推定にも対応しています。

市街地に対応できる自動運転機能では、利用する環境モデルに極めて高い要件が課されます。そこでセンサに関して、自動車産業は高解像度センサを用いることで、十分に詳細なレベルで必要データを取得できるよう準備を進めています。しかしながら、こうした状況でのセンサ・フュージョンにアルゴリズムとして従来的な方式を利用するには限界があります。これに対し、BASELABS Dynamic Gridなら、たとえばレーダーやレーザー・スキャナといったセンサの高解像度データをローデータのレベルで処理できるようになります。さらに、セマンティック・セグメンテーション機能をもつカメラも利用可能です。そのためDynamic Gridによって、車両周囲の移動物体と静止物体を高い精度と安定性のもとで、自己矛盾の無い環境モデルが得られます。加えて、走行可能領域や駐車スペースを見出すためのフリースペースも推定も可能です。同アルゴリズムは車載CPUでリアルタイムに実行され、ISO 26262規格に従った機能安全も実装しています。

Dynamic Gridは、高度な自動運転を含む、自動運転レベル2以上の運転機能に特に適しています。典型的な応用分野としては、トレインド・パーキングや自動バレー・パーキングなどの駐車機能、自動衝突回避をともなう緊急ブレーキ機能、渋滞運転機能が挙げられます。さらに、このアルゴリズムは、レーダーのサブシステムでの利用にも適しています。

「当社はDynamic Gridをもとに、従来のトラッキング手法と静的な占有グリッドを組合せた利用に代わる優れた方法を提案しています。自己完結型アルゴリズムによる統合的な方法でデータ処理することで、従来のアプローチにおいて、異なる2つ方法を組合せる際に多く見られた不整合性を防ぐようにしているのです。このDynamic Gridは、多くの物体があり、それぞれに異なる方向の運動がともなうという車両環境シナリオで特に強みを発揮します。加えて、同アルゴリズムなら、膨大なトレーニングを行わなくても、あらゆる形状の物体を検出して追跡可能です」と、BASELABSで製品開発を統括するNorman Matternは説明しています。

「Dynamic Gridをソフトウェア・ライブラリとして購入すれば、これからの運転機能に対応でき、量産にも適したセンサ・フュージョン技術を素早く、低コストに活用いただけます」と、BASELABSの業務執行取締役Robin Schubertは述べています。

BASELABS Dynamic Gridについて詳しくはhttps://www.baselabs.de/dynamic-grid/をご覧ください。