Ansysブログ
February 24, 2022
自動運転車は雪の中でどのように「見える」のか?
自動運転車が安全に走行するためには、まず周りの環境を「見る」必要があります。自動運転車は、カメラ、LiDAR、レーダーセンサーが統合されたシステムを通じて、常に環境をスキャンし、十分な情報に基づいた意思決定を行います。しかし、自律センサーが雪で妨害されている状況では、どうなるのでしょうか。
雨や霧も自動運転車にとっては厳しい気象条件ですが、降雪のランダムなパターン、雪片ごとの特性、雪片間での異なる距離が、特に降雪時の操縦を困難にしています。粘着性のある冷たい無秩序な雪がセンサーと障害物の間に入り込むと、適切に反応する車両の能力が大きく損なわれる可能性があります。
アメリカ連邦道路管理局によれば、アメリカの人口の70%近くが積雪地に住んでいます。カリフォルニア州は自動運転車にとって理想的な天候ですが、実際には、アメリカ人の大多数にとって自動運転車が一般的になるためには、雪の中での運転の複雑さを克服する必要があります。
光学特性を解析するためにAnsys Speosの3Dテクスチャで生成された雪片
自律センサーにとって雪が問題となる理由
雪は、センサーの信号からの情報を処理しようとするときに、認識アルゴリズムで信頼度の低下を引き起こす可能性があります。その結果、接近してくる物体を検出できない、あるいは実際には存在しない物体を誤って検出します。
雪の中での自律センサーの課題としては、次のものがあります。
- 雪と他の物体の間のコントラストが不足しているため、物体が検出されない。
- 雪の散乱により、物体の位置、距離、角度が誤って識別される可能性がある。
- 複数のセンサーからの入力は、「見える」ものについて一致している必要があるが、雪はセンサータイプごとに異なる問題をもたらし、コンセンサスが一致しない。
雪は、コントラストの低下により、並走する車両の検出を低下させる。
雪の中でのセンサー精度はどうなるか
センサーごとに、雪に対するデメリットが異なります。
カメラ: 視認性とコントラストの低下
LiDAR: 信号の散乱、吸収、減衰、認識アルゴリズムの低品質データ、および偽の結果
レーダー: 物体を検出できるが、正しく分類できない
自動運転車の耐候性向上: エンジニアが新しいソリューションをテストする方法
雪の予測不可能性に対処できる自動運転車を開発するためには、エンジニアは無数の運転シナリオに照らして設計をテストする必要があります。テストには、いくつかのオプションがあります。
気象実験室: 気候制御されたこれらの施設は、再現可能な気象データを提供しますが、他の車両による天候の激化や道路上の動的な条件は考慮していません。
オンロードテスト: 安全な路面での運転により、自動運転システムは実際の気象条件にさらされますが、迅速なテクノロジー開発は期待できません。
シミュレーション: デジタルテストは、実世界の精度で無限のモデルを作成し、物理的なプロトタイピングの時間とコストを削減し、自然界の協力を必要としません。
シミュレーションがどのように雪の中での自動運転車の視認性向上に貢献するか
シミュレーションは、悪天候下での自動運転車の振る舞いをテストし、改善するためのより良い方法をエンジニアに提供します。これは、無限の気象変数およびシナリオ変数をモデル化することを可能にします。シミュレーションでは、降雪を待つ必要はありません。結果がほぼ瞬時に得られるため、自動運転車メーカーは天候に対応した自動運転システムをより迅速に開発できます。
シミュレーションは、宇宙や深海などの過酷な環境での結果を正確に予測するのに非常に優れていますが、雪には特有の複雑な問題があります。シミュレーションが雪の影響を正確に反映するためには、モデルは各雪片の形状、サイズ、位置、および光学特性（つまり、水が透明であるか、不純物が含まれているか）を考慮する必要があります。また、走行面の積雪領域の位置と形状を考慮する必要があります。
雪の中でのLiDAR（左）とカメラ（右）の長距離での物理ベースセンサーシミュレーション
Ansys Fluentは、雪の数値流体力学（CFD）シミュレーションを実行するために使用されます。さらに、天候によるセンサーの汚れ、液滴の衝撃、膜流への遷移、曇りや表面の結露、霜、氷、除氷の現象もFluentを使用して解析できます。CFDシミュレーションによって生成された高忠実度で再現可能な気象データは、カメラとLiDARの両方のシミュレーション用にAnsys Speosにエクスポートできます。
Fluentを、CFDと光学の連成解析で使用することで、AVエンジニアリングチームはテストを迅速化し、複合的機能を備えたセンサー設計を自信を持って統合し、雪の中を含め、あらゆる気象条件で車両の認識を劇的に向上させることができます。
シミュレーションが自動運転車の開発とテストを加速する方法について詳しくは、自律センサーの開発について読み、Speosのトライアルをリクエストしてください。