Apple Carの深度検知機能はLiDARだけに限定されない可能性があり、Appleは赤外線カメラと光パルスを使用したバージョンも道路上の障害物を検知するために使用できると示唆している。
自動運転車の開発における多くの課題の中で、おそらく最大の課題は、車両の自動運転システムに実際に道路からデータを取得させることです。利用可能なセンサーやシステムは無数にありますが、精度、コスト、物理的要件はそれぞれ大きく異なります。
例えば、LiDARは深度検知に有用な技術ですが、部品点数が多いため、導入コストは依然として比較的高額です。Appleは、別のシステムのより安価な部品を活用することで、それほど費用をかけずにLiDARの精度に近づくことができる可能性があります。
米特許商標庁が火曜日にアップル社に付与した「物体の検出および測距のためのリモートセンシング」と題する特許の中で、アップル社は、実質的には制御可能な光源、タイミング回路、および距離を測定する回路またはプロセッサから構成されるそのようなシステムを示唆している。
Appleの提案では、光源として垂直共振器面発光レーザー（VCSEL）が採用される可能性もあるが、より興味深いのは近赤外線を使用するバージョンだ。また、監視対象エリアの映像を生成するためにカメラも採用されており、後者の場合は赤外線カメラが使用される可能性がある。
どちらのバージョンも、タイミング回路を利用して環境に向けて光パルスを発射し、それが近くの物体で反射されてカメラに戻ります。つまり、光パルスがカメラに戻るまでの時間を測定することで、測距回路は検知した物体までの距離を算出し、その結果を自動運転に用いられる他のコンピューティングシステムに提供できるのです。
パルスを露出ウィンドウに合わせて物体までの距離を測定する方法の例。
距離測定は、ウィンドウタイミング回路を用いて計算され、光パルスに対応する複数の露光ウィンドウを生成します。ウィンドウ内に光パルスが存在すると、距離測定回路は光パルスが物体までの全距離を移動して戻ってくるのにかかった時間を把握します。
たとえば、ある時間ウィンドウで検出されたパルスは短い距離を示唆しますが、次のウィンドウではその距離はより長い距離として示され、それ以降のウィンドウではその距離はより長い距離として示されます。
カメラを使用することで広い視野をカバーできるため、LiDARが通常カバーする個々の点ではなく、システムで広範囲を監視できます。さらに、画像処理の一環として物体の位置を特定するためにコンテキスト、コントラスト、色を使用する標準的なビデオカメラの使用法も改善されます。提案システムでは、赤外線パルスの検出のみで距離を測定できるためです。
このシステムは既存のLiDARシステムと併用することで、異なる精度で物体を検知するハイブリッドシステムを構築することが提案されています。特許に記載されている低精度の光パルスカメラシステムは、車両の自律システムのための関心領域を生成するために使用でき、これによりLiDAR素子がスキャンを集中すべき場所を通知することができます。
IR システムは、LiDAR などの他のシステムと連携して使用できます。
実際には、これにより完全なシーンのカバレッジが可能になりますが、必要な特定の領域での物体検出と距離測定の検出精度が向上します。
検出ウィンドウの使用は、提案システムの精度を向上させるためにも利用できます。最初のパルス波と露出ウィンドウの後、システムのプロセッサは、2番目の波では監視距離の解像度をさらに高める必要があると判断できます。
これを実現するには、時間枠を短くして、距離を計算できる範囲の数を増やすことができます。
この特許には、発明者として Richards E. Bills、Micah P. Kalscheur、Evan Cull、および Ryan A. Gibbs が記載されています。
Apple は毎週多数の特許を出願していますが、特許出願の存在は同社の研究開発活動の関心領域を示す一方で、記載されているコンセプトが将来の製品やサービスに登場するという保証はありません。
既存の研究
「アップルカー」には何らかの自動運転技術が搭載されていると広く信じられています。同社は数年前からカリフォルニア州の専用テストベッドで自動運転システムの公開テストを行っており、車両は主に車体外部に取り付けられたLiDARユニットに依存しています。
2017年、Appleは、LiDARベースの3D物体認識が自動運転車でどのように機能するかを説明する研究論文を発表しました。
Apple 社は、このテーマに関する広範な研究を行うとともに、開発した技術に関して多くの特許を取得し、また、時間をかけてさらに多くの特許を申請してきました。
2016年には、自動運転システムに利用可能な「任意の多角形障害物の衝突回避」手法と、同年に新しい形式のLiDARマッピングを開発しました。また、車載センサーによって生成される膨大な量のデータ処理を無駄にすることなく、特定のデータソースにリソースを割り当てる「Confidence（信頼）」システムも提案されています。
最新の提案システムを他のセンサーと併用するというアイデアも提起されており、2020年6月の「センサー処理パイプライン間でのセンサーデータの共有」特許では、異なるデータソースの処理システムを1つのパイプラインに積み重ねる方法が示唆されています。
最終的なApple Carに大量のセンサーがどのように搭載されるかについては、Appleはそれらをすべて隠すことができるかもしれない。2019年10月に取得された別の特許では、小型で安価なレーダーシステムの開発研究など、車体内部にセンサーを搭載するというアイデアが提示されている。
