車載LiDARの技術動向　～種類・方式の特徴と全体像～

自動運転・ADASにおけるコア技術として、車の目としてLiDAR（Light Detection and Ranging）が大注目されている。テスラのようにLiDARを不要とするメーカーもいるが、今年のCES2021でモービルアイもLiDARに参入することを表明したように、依然としてLiDARは自動運転を実現するのに重要視されている。

現在、LiDARは様々な企業によって技術開発されており、それぞれの方式によって長所・短所がある。今回は、LiDARにおける主要な種類・技術方式についてできる限り包括的に整理することを試みている。
注）製品のスペックなどはあくまで公開されている情報に基づき整理をしています。

LiDARの種類の全体像

主流のdToF（Direct ToF）から発展しているLiDARであるが、大まかにはその計測方式と走査方法という二つの要素によって分類されることができる。現在の多くの自動車用LiDARはメカニカル方式のdToFとなっており、光を照射してその反射までの時間から対象物までの距離を求める。そして、対象物の認識を行うには、レーザー光を水平・垂直方向へ照射し、ポイントクラウドという点群にして物体形状を把握する。

LiDAR技術分類の全体像

LiDARの計測方法　～ToFを理解する～

パルス光の送受信時間から距離を求めるdToF

LiDARは通常、レーザー発信モジュール、受光モジュール、レンズ、信号処理基板、走査機構（ただし走査機構が無いものも最近出てきている）によって構成され、物体までの距離を検知することができる。その計算はレーザー光をパルス状に照射し、対象物に光が反射して、その反射光を受信モジュールで検知することで、空気中の光の速度は一定であることから、発射から受信までの時間から距離を計算する。この方法は、直接的に時間を計測することから、dToF（Direct Time of Flight）と言われ、現在のLiDARで広く使われている。

反射光の位相のズレから距離を求めるiToF

一方で、iToF（Indirect Time of Flight）という方式も存在する。これは、dToFがパルス状のレーザーを照射して光の送受信の時間から距離を算出しているのに対し、iToFは周期的なレーザー光（連続波）を照射し、物体までの距離に応じた反射光の位相のズレから、その距離を計算する。

FMCW（周波数変調連続波）やAMCW（振幅変調連続波）が、この方式に該当している。特にFMCWは元々ミリ波レーダーで使われていたが、近年、レーザー光へ適用が模索されており、同方式については後述する。

一般的にiToFは直接ToFに比べて多画素化しやすく、測距分解能が高めやすい利点があり（※1）短距離や中距離用途に強いと言われる。

LiDARの主要な種類

従来主流の「メカニカルLiDAR」

元々は2000年代に米国防省高等研究計画局DARPAアーバンチャレンジのプログラムで、Velodyneのメカニカル方式のLiDARが自動運転車両に使われたことが、LiDARが自動運転分野で注目された出発点となっている。それ以来、長くLiDARではこのメカニカルLiDARが使われてきた。

例えばVelodyneの長距離LiDARであるAlpha PrimeはLiDAR本体そのものをモーターで360°回転させるスキャン方式であり、水平FOV360°、垂直FOVで40°となっており、非常に広い視野角かつ、220mの長距離検出性能を実現している。

現在も自動運転車ではメインで使われているため、性能的には問題ないが、コスト面が課題であるのは周知の通りだ。Velodyneの中距離用LiDAR PUCK（検出距離100m）で、2018年当時で4,000ドル（※2）と言われており、長距離用は更に高価となり、例えば中国系Robosenseの長距離用LiDARのRS-LiDAR-32はこのサイトによると約250万円である。

つまり、以前は75,000ドルとも言われたLiDARであるが、長距離用を搭載するとなると未だに数百万円レンジとなっており、自動運転で実用化が求められている高速道路での自動運転走行に必要な、長距離性能を満たす安いLiDARが求められている。

メカニカルLiDARのスペック例

注1 反射率10%時
注2 Verticalの分解能を示す、Horizonは0.1～0.4°、何も記載が無ければH×V
注3 Horizonの分解能を示す
注4 Single Returnのみ掲載
注5 各社を比較する意図ではなく、あくまでスペック例を参考とするために挙げている（厳密に比較するには同じチャンネル数のものなどで比較が必要なため）

短中距離用でのサンプル出荷が始まる「MEMS LiDAR」

機構部分にMEMS（微小電子機械システム）を使用したものであり、走査のための機構部にモーターを利用しなくても良くなるため、コスト低減を実現できるとして、もう何年も次世代のLiDARとして期待されているタイプ。現在、多くのベンチャー企業や大手企業が開発を進めており、近年はようやく市場にも出つつある。

mmレベルのミラーを備えたシリコンデバイスで構成されており、ミラーの微小駆動によってレーザー光に振れ角を持たせ、扇形のスキャンを可能にする。よく、ソリッドステートLiDARの1種として分類されるが、厳密には可動部が完全に無いわけではなく、可動部を最小限に抑えたものとなっている。

特徴としては、従来のメカニカル方式に対して、LiDARスキャナーのサイズと重量を大幅に削減でき、また低コスト化も図れることである。一方で欠点としては、MEMSミラーでは振れ幅の関係から、FOVは従来より狭くなることとなっており、360°をカバーするのであれば4台など複数を利用する必要がある。

例えばVelodyneが昨年発表したVelarrayH800では、FOVが120°×16°で、最大200mの検出性能となっており、量産時のターゲット価格は500$であることが発表されている。また今年のCES2021で発表されたLiDARにおいても、Blickfeldが水平FOV107°で最大150mの検出距離のMEMS LiDARを出展していたり、RobosenseのMEMSソリッドステートLiDARの量産モデルM1は最大150mの検出距離で、FOV120°×25°であることを発表していた。おおよそ現行のMEMSソリッドステートLiDARは、100～200m（反射率10%）で、広角のもので水平FOV100～120°程度の視野角であるようだ。

下記の表とも数値を比べると、先行している企業群では、検出距離においてやや優れたスペックを出していることがわかる。車載向けにおいてはまだサンプル出荷段階であることも多く、今後の生産開始が待たれるが、現状で最も実用化に近く、具体的なスペックの数字が出てきている方式となっている。

MEMS LiDARのスペック例

注1 Velarray H800の前提反射率は不明、AEyeは反射率10%時、Innovizも前提反射率は不明
注2 何も記載が無ければH×V
注3 Single Returnのみ掲載
注4 各社を比較する意図ではなく、あくまでスペック例を参考とするために挙げている（厳密に比較するには同じチャンネル数のものなどで比較が必要なため）

長距離でのブレークスルーが期待される「FMCW LiDAR」

FMCW（周波数変調方式）は、従来から車載においてはミリ波レーダーで使われてきた測定手法である。時間の経過に応じて周波数が直線的に上昇するように変調を行った電波を連続的に照射し、送信波と反射波の周波数差から距離を求める。

FMCWの長所は、ToFに比べて感度を高くすることができ高解像度を実現しやすいこと、LiDARの他の反射波の干渉や、雨や霧といった影響も受けにくいことである。また、この方法ではドップラーシフトから対象物の瞬間速度も割り出すことができる。そのため、4D LiDARという表現がされる。なお、下記のスペック例の表を見てもらうとわかるが、FMCWによって実現できるとされている角度分解能は0.1°未満となっており、高解像度が特徴であるというのが数字からもうかがえる。

一方でToFに比べると高い演算能力が求められること、そして長距離での安定性能を実現するにはコヒーレンス長を実現するチューナブルレーザーが求められ、システムが複雑になる可能性が指摘されている（※3, 4）。

現在、この方式に取り組む企業は複数存在し、代表的なところではデンソーが1月に提携を発表したAeva（ZFもAevaと提携してFMCW LiDARの量産化を目指している）や、自動運転スタートアップのAuroraが買収したBlackmoreもFMCW方式でのLiDARを開発している。

Aevaは2023年頃を生産開始のターゲットとする同社のFMCW LiDARの価格を500$未満をターゲットにしていると発表もしており、FMCWにおいてもMEMS同様に数百ドルレベルの価格感を実現することが狙われている。

FMCW LiDARのスペック例

注1 反射率10%時
注2 何も記載が無ければH×V
注3 Insight LiDARの公表数値では水平か垂直か不明であった
注4 各社を比較する意図ではなく、あくまでスペック例を参考とするために挙げている（厳密に比較するには同じチャンネル数のものなどで比較が必要なため）

関連記事はこちらも参考。

参考記事：デンソーとAevaが次世代LiDARの開発で提携
参考記事：SPAC上場を予定している4D LiDARを開発するAevaが上場前に200m$の資金を調達

産業用途から実用化を始めた「フェーズドアレイLiDAR」

光フェーズドアレイ（Optical Phased Array:OPA)は、光の回折・干渉に基づいて光ビームの断面形状や進行方向を制御するデバイス（※5）であり、ビーム配向を制御して光を照射するもの。海外においてはDARPAが実用化のための研究プロジェクトを立ち上げ、そこで開発された技術がLiDARベンチャーであるQuanergyで活用されている。このQuanergyの技術の詳細は不明であるが、同社の特許によると、光フェーズドアレイ集積回路を使ってビームを制御する機構を有し、検出器はアレイ状になっており、光感知ピクセルは、単一光子アバランシェダイオード（SPAD）にすることもできるという。

このQuanergyのフェーズドアレイLiDARは、可動部無しの超小型デバイスであることが特徴となっており、微細スケールでも可動部が無いことから、振動に強く、100,000時間以上の平均故障間隔であるという。またOPAはCMOSシリコンプロセスに基づいており、スケーラブルで大量生産時に大幅な低コスト化が可能である点も特徴となっている。

一方で、この方式の課題は回路内部で失われる光の損失（挿入損失）とも言われ（※6）、特に自動運転用途などで、長距離・高出力にしようとすると、その損失は大きくなるようだ。

そこで、現時点では自動運転向けというよりはQuanergyもセキュリティや産業オートメーション向けを強調している。Quanergyが発表をしているOPAソリッドステートLiDARのS3-2を見てみると、ロングレンジタイプのものでも10%の反射率で検出距離は20mとなっている。まずは同社のメカニカル方式ですでに売上を上げている、産業用途やスマートシティなどの、短・中距離の用途からOPAの実用化を試みているようだ。

iPhoneでも採用された「3DフラッシュLiDAR」

MEMS LiDARは走査型であるのに対して、3DフラッシュLiDARは非走査型として分類できる。この方式は、デジタル撮像のように2次元アレイ状のレーザーを拡散照射することによって3Dイメージを撮像するものとなっている。フラッシュ型は時刻ずれが無い3Dイメージを得ることができ、広範囲に照射するためモーターも不要にした非走査型にできるため、コンパクトで低コスト化を実現することが期待できる(※7)。

このフラッシュLiDARはまだ研究開発中のものが多いが、中でもSPAC上場を狙っているOusterはレーザーを発射するための垂直共振器面発光レーザー（VCSEL）チップと、反射したレーザーを検出するためのフォトンアバランシェダイオード（SPAD）チップを組み合わせ、1,550nmの光源を使ったマルチビームフラッシュライダーを開発している。そして、このVCSEL×SPADの方式はiPhone 12 ProやiPad Proでも採用されているものである（※8, 9）。

一方で、この方式の課題は面で光源を照射するため、検出距離やFOVはスキャンLiDARよりも低くなること（ただしFOVはMEMS方式よりは広角になると想定される）一般的には言われているが、Ouster等のプレーヤーがこうした課題をどのように克服するのか要注目である。

3DフラッシュLiDARのスペック例

注1 反射率10%時
注2 何も記載が無ければH×V
注3 各社を比較する意図ではなく、あくまでスペック例を参考とするために挙げている（厳密に比較するには同じチャンネル数のものなどで比較が必要なため）

関連記事はこちらも参考。

参考記事：3DフラッシュLiDARのOusterもSPAC上場へ
参考記事：Ousterが3Dフラッシュ方式の新しい高性能ソリッドステートLiDARを発表

その他：独自スキャン方式の「非反復走査式LiDAR」

従来のメカニカル方式のLiDARでは、水平方向に平行してレーザー光を走査し、対象物のスキャンを行う。一方で、中国のドローンメーカーDJIの子会社のLivoxが開発したのは、非反復走査式と呼ばれる方法だ。プリズム方式と言っても良いかもしれない。
注1）厳密には反復はしているので、非水平反復という方が正確なように思える

このLivoxのLiDARは、浜松ホトニクスがこの用途のために開発をした6つのカスタムフォトダイオードダイと、6つのアバランチフォトダイオードによって構成される3つの回転プリズムによって立体的に走査を行う。同社によると、通常の水平方向の走査では、線と線の間がセンシングされないままとなり、それを埋めるためにデータ演算が膨大となる。同社の方式であれば、一気に同じ領域内を走査するため、計測する時間が増えるにつれて描写密度が高くなるという（積分時間が増加するとFOVカバー率が増える）。こちらのデータによると、Horizonで、おおよそ0.65秒で100%となっている。なお、光源の波長帯は905nmとなっている。短・中距離での長い積分時間が取れる用途においては、優れた点群密度とコストパフォーマンスを実現することができる。

Livoxによると、自動運転レベル3・レベル4用に設計された高性能LiDARのHORIZONで99,000円と、低コストでかつ最大260mにもなる長距離検出範囲を実現。ただし、これはよく見ると、反射率80%の場合であり、実際に各社のスペックを横比較する際には、反射率10%を使うことがほとんどのため、反射率10%においては90mとなる。そのため、現行技術では基本的には短・中距離用と見る方が良いように見える。

関連記事はこちらも参考。

参考記事：中国の新興EVメーカーのXpengがLivoxのLiDARを2021年生産モデルへ採用

LiDARの種類別の整理（メーカー含む）

ここまで大まかにLiDARの種類別の特徴について触れてきたが、整理すると以下のような表になると考えられる。ただし、LiDARのスペックにおいては現在開発中のものも多く、厳密な評価は難しい。今後発表される情報によって評価は変わる可能性もある。あくまで参考として捉えていただきたい。

LiDAR技術方式別の整理

注1) Velodyneが発表したソリッドステートLiDARはプレスリリースでは方式については特に触れておらず、可動部が無いことだけわかっている。こちらの記事でフェーズドアレイと同じ様な原理という点が言及されているが、他のソースでも可動部がある可能性も指摘されており、上記で分類するのが難しいため記載はしていない。

その他LiDAR関連の記事はこちら。

参考記事：【CES2021】自動運転・ADASのコア技術となるLiDARの海外ベンチャーまとめ
参考記事：自動運転・ADASに重要なLiDARの海外スタートアップにおける出資・提携関係（2021年1月版）

参考文献：
※1 ソニー「世界最高水準」ToFセンサー発表、次の稼ぎ頭に巻き返し, 日経XTECH
※2 Self-driving tech supplier Velodyne cuts price of key sensor in half, Deroit Free Press
※3 FMCWライダ:自動運転車の選択肢, 2019 (Laser Focus World Japan)
※4 自動運転車市場向けのフォトニクスガイド, 2018（Laser Focus World Japan）
※5 電気光学ポリマーを用いた4μmピッチ光フェーズドアレイによる偏光動作, 映像情報メディア学会誌 Vol.73, No2
※6 3Dイメージを撮影するフラッシュライダー, 宇宙科学研究所
※7 An overview of imaging lidar sensors for autonomous vehicles, Peer-reviewed version available at Appl. Sci. 2019, 9, 4093; doi:10.3390/app9194093
※8 A rising star in the LiDAR landscape – An interview with Ouster
※9 新型iPad ProのLiDAR部を分析　ソニーの新型センサーを活用, 日経エレクトロニクス
※10 The iPhone 12 - LiDAR At Your Fingertips, Forbes
※11 自動運転のためのセンサシステム入門, 伊東敏夫, 日刊工業新聞社
※12 長距離で高い測距精度を有するTOF方式長距離画像センサを開発, パナソニック

【世界のLiDARに関する技術動向調査やコンサルティングに興味がある方】

世界のLiDARに関する技術動向調査や、ロングリスト調査、大学研究機関も含めた先進的な技術の研究動向ベンチマーク、市場調査、参入戦略立案などに興味がある方はこちら。

先端技術調査・コンサルティングサービスの詳細はこちら