第1部 自動運転向けLiDARの市場分析、予測

～伸びが期待できる部品とは～

(2019年5月21日 10:00〜11:30)

　「モビリティー」、「コネクティビティ」、「EVシフト」、「シェアリングエコノミー」。もしくはそれを今流行りのCASEという言葉に置き換えてみると、Connected (コネクテッド) 、Autonomous (自動運転) 、Shared & Services (カーシェアリングとサービス) 、Electric (電気自動車) となりますが各々のタームに各々の産業があります。こうした自動車業界に訪れようとしている変革期について、洒落たタームが氾濫していますが実はそれらはマーケットに従事している者が決めたものであって、マーケットを利用しようとしている消費者が決めたものではありません。マーケットで勝利するためには全てのステークホルダーの最大公約数を勝ち取ることが重要です。
　当講座では自動運転に対しての消費者のPerceptionがどうなっているのかを含め、自動運転用センサーでもLiDARを特に取り上げ、現状と予測される将来の動向について最新情報をご提供致します。講師は分かりやすい解説で各方面からご評価を頂いている者が行います。

1. 自動車業界のトレンド
   1. 新しいモビリティーの形
   2. 消費者の期待
   3. 自動運転およびLiDARを取り巻くトレンド
2. LiDARの役割:ADASから自動運転まで
   1. センサフュージョン
   2. センシング技術の比較
   3. 主要なLiDAR技術
   4. ポートフォリオ
   5. 自動車の要件に対するLiDAR技術の比較
3. LiDAR市場
   1. 市場規模予測
• 質疑応答

第2部 MEMSミラーの特性とLiDARへの応用技術

(2019年5月21日 12:10〜13:40)

　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。
　本セミナーでは、MEMSミラーの基礎、設計および製作について説明し、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

第3部 LiDAR用VCSELの開発と3Dセンシング

(2019年5月21日 13:50〜15:20)

　3Dセンシングは、自動運転用LiDAR、スマートフォン用近接センサ、セキュリティカメラやモーションセンサなど多様な応用が検討され注目を集めている。特に、3Dセンシング技術が、スマートフォンの顔認証システムに搭載されてから、大きな市場展開が期待されている。2022年にはレーザチップレベルで3千億円規模に成長するとの予測もなされている。その中で、ビーム掃引技術は3Dセンシングで重要な役割を果たす。これまで主に機械式ビーム掃引技術が使用されてきたが、特に非機械式ビーム掃引技術が、小型LiDAR システム実現のため注目を集めている。我々は、VCSELを基盤としたビーム掃引デバイスを提案・実証してきた。
　本講演では、VCSEL技術を基盤とした3Dセンシングの最近の進展について紹介する。狭出射ビーム・高出力動作のビーム掃引機能を有するワット級VCSEL増幅器について述べるとともに、その高出力化のスケーリング則について議論する。さらに、最近の3D LiDAR測距応用への適用例を紹介する。また、VCSEL増幅器の折り返し構造によるライン・ドットパターン形成とその3D近接センサ応用についても可能性を議論する。

1. D光センシングの概要
2. Structured Light方式
3. TOF方式
4. コヒーレント方式

1. LiDAR用VCSEL光源
   1. VCSELとは
   2. Flash LiDAR用VCSEL開発
   3. ビーム掃引の手法
   4. ビーム掃引機能を有する高出力VCSEL
2. 応用システム
   1. LiDAR
   2. 近接センサ応用
   3. 将来展望
• 質疑応答

第4部 True-solid-state型マルチビーム方式LiDARによる路面形状計測と周辺環境計測

(2019年5月21日 15:30〜17:00)

　世界各国で開発が進んでいるADAS/自動運転用センサは、LiDAR、カメラ、レーダー、超音波の4つに分類されます。実用化が始まっているレベル2 (運転支援) の駐車支援や誤発進防止には超音波センサが、AEB (自動緊急ブレーキ) には前方カメラやミリ波レーダーが使用されています。LiDAR (Light Detection and Ranging) は、“光による検知と測距”という意味であり、光センシング技術の一つです。今後、レベル3以上 (自動運転) の開発になると衝突事故防止の観点から、あらゆる対象物の検出はもちろん、車両と各対象物との距離を正確に計測することが求められるため、小さい対象物においても精度良く計測ができるLiDARの搭載を検討する自動車メーカーが多くなると予測されています。しかし、現行のメカ式LiDARは可動部を持つために高コストでサイズも大きく搭載できる車種が限定されてしまうため、可動部を持たないSolid-state型LiDARの研究・開発が進んでいます。
　本セミナーではSolid-state型LiDARについてXenomatiX社のXenoLidarを例にその特長と路面形状計測、周辺環境計測への応用をご説明致します。

1. 自動運転におけるLiDARの役割
   1. カメラ、レーダー、LiDARの違い
   2. LiDARの種類と特長
2. True-solid-state型LiDARの路面形状計測への応用
   1. アクティブサスペンション
   2. 雨天時の路面測定
   3. 雪面の路面測定
   4. 高速道路での路面測定
3. True-solid-state型LiDARの周辺環境計測への応用
   1. 公道での実測
   2. オブジェクトトラッキング
4. 将来の展望 (小型化・低コスト化・車内搭載への取り組み)
• 質疑応答