第1部 LiDARの進化ニーズ

(2018年10月4日 10:30〜12:00)

　デジタルトランスフォーメーション (DX) があらゆる産業において注目されている。 自動車産業は移動や輸送と言う人々の生活に無くてはならない社会基盤であり、 人口動態などの社会環境の変化を受け易いとともに、一大エネルギー消費セクターで あることや事故などにより人命に係わる事象が発生し易いことから規制などの制度環境の 変化も受け易い。ここにデジタルのイノベーションが掛け合わせることで次世代モビリティ として市場や産業の再定義が必要となりつつある。次世代モビリティの大きなキーワード としては、自動運転、電動化、シェアリング、コネクティビティが上げられよう。
　本講演ではカメラ、ミリ波、LiDARなどのセンシング技術の発展とDNNの進化により 活発化している自動運転の動向をオプトロニクスの視点を交えて概観する。

• デジタルトランスフォーメーションの動向
• 自動運転を巡る動き
• LiDARの事業機会
• 質疑応答

第2部 確率共鳴を適用したLiDARの遠距離物体認識手法

(2018年10月4日 12:45〜14:15)

　LiDARは測距した点群 (ポイントクラウド) を処理して物体認識を行いますが、 遠距離ではポイントクラウドの密度が低くなり物体認識が難しくなります。
　本講座では確率共鳴を適用して遠距離での認識性能を向上させる手法を解説いたします。

1. 研究背景
   1. 自動運転に必要な技術
   2. 自動運転に必要なセンサ
2. LiDAR
   1. 運転支援システムとLiDARの歴史
   2. LiDARの原理、特性と得られる情報
   3. TOF (Time – of – Flight) 方式の原理
3. LiDARによる物体認識
   1. 本研究のLiDAR仕様
   2. 従来手法
   3. 従来手法の問題点
4. 確率共鳴を適用した物体認識
   1. 確率共鳴
   2. 確率共鳴の適用方法
   3. 実験
   4. 実験結果
5. まとめ
   1. 本手法の課題
   2. 今後の予定・動向
• 質疑応答

第3部 MEMSミラーの原理、構造とLiDARへの応用

(2018年10月4日 15:30〜17:00)

　MEMSミラーは小型で、比較的高速にレーザ光を走査できることからLiDARへの応用が 期待されている。走査ビームの形成にはミラーの反射を用いるが、ビーム径は回折で決定されるので、ミラーの光学特性を考慮する必要がある。また走査最大角は、シリコンばねのばね定数とアクチュエータの発生力により決定されるので、ばねおよびアクチュエータの機械特性を考慮する。このように、MEMSミラーの設計では、光学特性と機械特性をLiDARの仕様を満たすように設計する。
　光学特性および機械特性に限界があり、またMEMSの製作方法による制約もあるので、これらを考慮した設計が要求される。MEMSミラーの基礎について説明し、LiDAR用のMEMSミラーについて紹介する。

1. はじめに
   1. MEMSミラーの開発歴史
   2. MEMSミラーの構造とLiDAR応用
   3. ミラー直径と回転角の積について
2. MEMSミラーの光学特性
   1. スキャナーミラーの回折特性
   2. スキャナーミラーの動的変形
3. MEMSミラーの機械特性
   1. スキャナーのばね機械特性と破壊限界
   2. マイクロアクチュエータの種類とスキャナー応用
4. MEMSミラーの製作方法
5. LiDAR用MEMSミラーの例と考察
• 質疑応答