センサー融合

センサー融合は、複数の異なるセンサーからのデータを統合し、より正確で信頼性の高い環境認識を実現する技術です。LiDAR、レーダー、カメラ、IMU、GNSSなど各センサーの長所を生かし短所を補完することで、単一センサーでは実現できない高度な環境理解を可能にします。

融合レベルと手法

データ融合には、ローレベル融合（生データの統合）、ミッドレベル融合（特徴量の統合）、ハイレベル融合（判断結果の統合）の3つのレベルがあります。カルマンフィルター、パーティクルフィルター、ベイジアンネットワークなどの確率的手法により、センサーノイズや不確実性を考慮した統合処理が行われます。深層学習による端到端の融合手法も研究されています。

冗長性と信頼性

冗長性を確保することでシステムの信頼性を向上させ、単一センサーの故障時にも運行を継続できるフェイルオペレーショナル設計に貢献します。例えば、カメラが逆光で機能しない場合にはLiDARとレーダーで補完し、雨天でLiDARの性能が低下した場合にはレーダーとカメラで対応します。この多重化により、様々な環境条件下で安定した認識性能を維持できます。