自律システムは、どのような仕組みで周囲の環境を観察できるのでしょうか。自律システムは、まず、コンピュータビジョンを使って周囲の環境を認識します。コンピュータビジョンは、光、サウンド、熱、または高周波（RF）など、物理的な刺激を検出するセンシングおよび認識システムからのデータを解析および解釈することで機能します。
実際に、自律システムでは、センサーを使用してデータを収集し、認識システムを介してそれを解読することが、最初の機能ステップとなります。たとえば、砂漠で物資を輸送する自動運転ヘリコプターを考えてみましょう。この機能を実行するために、まず周囲の地形を観察し、飛行経路について決定する必要があります。
こうした状況で、センシングおよび認識テクノロジーが導入されます。自律システムでは、カメラ、レーダー、LiDAR、サーマルカメラ、超音波センサー、全地球測位システム（GPS）、慣性計測装置（IMU）などを使用して、外部刺激に関する情報を取得できます。次に、この情報を用いて意思決定を行います。
航空宇宙および防衛（A&D）業界におけるこれらの自律型テクノロジーの適用分野も、同じように広範囲にわたります。飛行中にはるか下の地形を高解像度で撮影するドローンから、高度なリアルタイムレーダーシステムを使用して他の航空機を検出する自動運転の電動垂直離着陸（eVTOL）車両まで、さまざまな用途があります。
センシングおよび認識システムは、自律システム設計における重要なハードウェアコンポーネントですが、他にも重要な物理的なコンポーネントがあります。たとえば、設計においては接続性とVehicle-to-Everything（V2X）も考慮しなければなりません。多くの自律システム設計では、自律システムがインフラストラクチャ、ネットワーク、その他の車両、デバイスと継続的かつ効果的に通信するために必要なハードウェアを確実に備えていることが不可欠です。また、これらすべてのハードウェアコンポーネントは、制御システムなどのソフトウェアコンポーネントに完全に統合される必要もあります。
この重要なハードウェアを設計する際、A&D業界のエンジニアは、正確で信頼性の高い統合設計の開発に集中する必要があります。テクノロジーがますます複雑になるにつれて、これらのハードウェアシステムの設計は、この分野でイノベーションを起こすために開発チームが克服しなければならないハードルになります。
レーダーシステムは、電磁波を使用してさまざまな条件の物体や範囲を検出する。
注目すべき4つのセンシングおよび認識テクノロジー
A&D業界における自律性を推進するテクノロジーは多様で、今後もさらに増えることが予想されます。現在、A&D業界では、主に4つのタイプのセンシングおよび認識システムが活用されています。自律システムは、これらのテクノロジーを使用して収集した情報を処理し、あらかじめプログラミングされたアクションに基づいて解釈および行動できる形式でデータを返します。
1. カメラ
自律システムは、カメラを使用して、周囲環境の視覚映像を記録して捕捉します。そのため、エンジニアは、自動運転車の速度、カメラと被写体の距離、気象条件、または太陽光やグレアなどの他の外部現象に関係なく、正確な認識と解析を行うために高品質の視覚情報を捕捉できる高解像度カメラの開発に焦点を当てています。
エンジニアがカメラを設計する際に直面する課題は、さまざまな照明条件下で高品質な画像を撮影すること、優れた解像度、フレームレート、モーション、および消費電力のニーズでバランスをとることなどです。
2.LiDARシステム
LiDARは「Light Detection and Ranging」の略で、光パルスを使用して環境をマッピングするリモートセンシング技術です。LiDARは、自律システムに加えて、地形解析、マッピング、ロボット工学によく使用されます。自動運転車は、LiDARシステムを使用して詳細な3Dマップを作成し、正確な物体検出を行うことで、高い認識機能を実現します。
LiDARシステムは、その機能を達成するために、高解像度の品質を達成し、広い範囲で機能して、悪天候でも性能を確実に達成する必要があります。
3.レーダーシステム
レーダー（Radar）は「Radio Detection And Ranging」の略で、ロバストな物体検出および測距のために電磁波を使用する探知法です。その一般的な用途は、航空交通管制と気象予測です。レーダーシステムは、さまざまな条件下で正確な物体検出と距離測定が可能です。
レーダーシステムに関する課題は、雑然とした環境でも精度を確保すること、そして他のレーダーシステムからの干渉を管理することです。
4.サーマルカメラ
サーマルカメラは、温度変化や熱パターンを検出するために使用されます。また、暗い環境など、視認性の低い環境で、自律システムが周囲をより簡単に認識できるようにします。
サーマルカメラを設計するエンジニアは、熱データを他のセンサーデータと統合しながら、高感度と解像度を達成できるような設計を目指します。
展望: A&Dにおけるセンシングおよび認識テクノロジーの最適化
センシングおよび認識システムに取り組むエンジニアは、適用範囲に関わらず、いくつかの大きな課題に対応しなければなりません。たとえば、設計および開発プロセス全体でサイズ、重量、電力、およびコスト（SWAP-C）を最適化すること、A&D業界のさまざまなタイプのプラットフォームやアプリケーションでも設計が最適に機能することを保証すること、および重要な安全および性能基準を満たすことが要求されます。
こうしたハードルを克服するためにエンジニアリングシミュレーションソフトウェアが登場し、以下のことを実現できるようになりました。
- AIを活用して、イメージングシステムを最適化し、熱、振動、変形などを考慮できる包括的なマルチフィジックスアプローチを導入して、よりロバストな製品を開発する
- レイトレーシングおよびRF解析により、アンテナやアレイの設計を仮想的に検証して最適化する
- 空、陸、海、宇宙のさまざまな条件や現実に近い環境でシステムを統合して検証する
- 優れた拡張性、より効率的なテスト、最小限の物理的なプロトタイプ、およびオートメーションを通じて、効率を向上させ、市場投入までの時間を短縮する
デジタルエンジニアリングを導入することで、多分野のエキスパートで構成されるチームは、機能的であるだけでなく、効率的で正確かつロバストであり、短い期間で展開できるセンシングおよび認識設計を開発できるようになります。
この領域で見られる大きな発展としては、以下のものがあります。
- 視覚認識が強化され、多波長帯イメージングシステムが向上し、オブジェクト認識と追跡が改善されたカメラ
- あらゆる気象条件下で正確に検出し、優れた距離測定および物体追跡を達成し、ゴーストターゲット除去を備えた、極限まで小型化されたレーダー
- 正確な3Dマッピングとオブジェクト検出、最適な配置、障害物回避による優れたナビゲーションを達成するLiDAR
- 低視認性条件での認識が改善され、熱パターンや異常の検出が強化されたサーマルカメラ
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