Vol.108 No.7 (2025/7)　目次へ

解説

未来を切り開く光

――ライダ技術の最前線――

Light Unveiling the Future: The Forefront of LiDAR Technologies

張　超

張　超　正員　工学院大学工学部電気電子工学科

Chao ZHANG, Member (Faculty of Engineering, Kogakuin University, Hachioji-shi, 192-0015 Japan).

電子情報通信学会誌　Vol.108 No.7 pp.681-686 2025年7月

A bstract

　ライダ（LiDAR: Light Detection And Ranging）は，光を利用して距離を測定し，高精細な3D点群を生成する画期的な技術である．本稿では，車載ライダに焦点を当て，その歴史と市場をはじめ，ライダ用光源，ビーム走査技術，相互干渉の回避手法等について解説する．

キーワード：ライダ，3D計測，レーザ，自動運転，ビーム走査，相互干渉

1．は　じ　め　に

　近年の産業用ロボットや自動運転車等に，ステレオカメラ⁽¹⁾，レーダ⁽²⁾，構造化照明⁽³⁾，ライダ（Light Detection And Ranging）⁽⁴⁾等の3D計測技術が導入されている．この中で，ライダはmm級の精度で物体の位置を把握でき，構成次第で360°の視野で車両周囲をカバーし，照明条件に左右されず暗闇でも正確に機能する．ライダ開発の発端は1961年にHughes Aircraft Companyが開発したライダの最初のプロトタイプである⁽⁵⁾．これはT.H. Maimanが694nmでルビーレーザの発振⁽⁶⁾に成功した直後のことであった．そして，1960年代初頭にMITの研究者らがルビーレーザ光を月面に送り，そのエコー信号を検出したことが報告された⁽⁷⁾．1971年には，NASAがアポロ15号により月面レーザ測距反射器（LRRR）⁽⁸⁾を月に設置し，ライダを用いて地球―月間の測距に使用した．その後，火星や水星に向かう宇宙船に使用が拡大された．上述の先駆的研究により，レーザを対象物に照射し，そのエコー信号を収集することで，高精細な3D点群を構築する可能性が示された．以降，気象学，海洋，地形測量，自動運転等にライダを適用する試みが始まった．本稿では，車載ライダ技術の進展について解説する．

2．自動運転と車載ライダ

2.1　自動運転

　近年，自動運転技術の進歩は目覚ましいが，実はその歴史は比較的長い．アダプティブクルーズコントロール（ACC）⁽⁹⁾は車間距離を一定に保ちながら，車速を自動調整する技術であり，現在は先進運転支援システム（ADAS）⁽¹⁰⁾中の代表技術である．このACCの歴史は1950年代に遡る．1956年にR. Teetorがクライスラーのために最初のクルーズコントロールシステムを開発した⁽¹¹⁾．本提案は磁気センサを用いて車速を一定に保つ技術であった．その後，1995年に三菱のディアマンテにライダが導入された⁽¹²⁾．当時は，レーザを使うと低コストで測距できるとされていた．ところが，モノリシックマイクロ波集積回路（MMIC）⁽¹³⁾が低コスト化されると，レーザは霧環境で測定困難であるとか，飛行時間（ToF）方式ライダによる相対速度を測るのに最低2パルス必要で時間がかかる等の理由が付けられ，これ以降ACCからレーザは淘汰されるようになった．2000年代に入ると，米国国防高等研究計画局（DARPA）が主催する自動運転技術コンテストDARPA Grand Challenge⁽¹²⁾が注目を集め，出場を目指して車載ライダの開発が活発化した．この中で，VelodyneがDARPA Grand Challenge 2007用に開発したライダが一躍脚光を浴びた⁽¹²⁾^,⁽¹⁴⁾．Velodyneは元来米国のオーディオメーカで，ライダ開発は社長の趣味として始まった．当該分野で成功を収めた後，オーディオ部門を売却し，ライダに特化したVelodyne LiDARが設立された．

2.2　車載ライダ

　レーダは安価で相対速度を有効に測定できるが，分解能が限定的である．一方，ライダは対候性やToF方式における相対速度測定に課題があるものの，高精細で暗闇でも安定した性能を発揮する．特に，自己位置推定と環境地図作成を同時に行うSLAM⁽¹⁴⁾において，360°走査可能なVelodyne LiDARが威力を発揮し，車載ライダの開発が再び注目されるようになった．このような背景から，ライダをルーフに搭載したGoogleカー（現Waymo）⁽¹⁵⁾が登場した．ルーフ搭載は一般乗用車への適用が難しいものの，世界的に注目され，車載ライダの開発がますます活発化した．レーダは分解能が低く，物体形状や詳細位置の把握が難しいため，L3以上の自動運転ではライダの重要性が増した．そして，2010年代からライダは商用自動車に導入され始めた．例えば，Audi A8にはValeo LiDARが搭載され⁽¹⁶⁾，L3で初めて量産車にライダを提供するメーカとしてValeoは一躍有名になった．当時はL3で走行する法律が整備されていなかったため，技術報告のみであったが，後にホンダがレジェンドにValeo LiDARを搭載し⁽¹⁷⁾，車載ライダの商用化が進んだ．2020年代には，車載ライダは高級EVで人気を博している．レーダは上述以外に一般道におけるマルチパスの課題⁽¹⁸⁾もあり，ライダはこのような環境でも有利である．また対候性に関しては，ライダは雨の影響は少ないものの，雪には課題があるが，積算によるデータ処理等で対処し，対候性への懸念は薄れてきている．近年ではInnoviz LiDARがBMWやVWに採用され⁽¹⁶⁾，40億ドルの巨額契約が結ばれている．

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解説 未来を切り開く光――ライダ技術の最前線――

1．は じ め に

2．自動運転と車載ライダ

2.1 自動運転

2.2 車載ライダ

解説　未来を切り開く光――ライダ技術の最前線――

1．は　じ　め　に

2.1　自動運転

2.2　車載ライダ