サンフランシスコの人々は、歩くのがあまりにも遅い──。ニューヨーク市民なら誰しもそう思うだろう。この“共通認識”を可視化できるようになった。

測定するのは、自律走行車の屋根に取りつけたレーザー光を用いたセンサー「LiDAR（ライダー）」である。そのLiDARを搭載したヴァンがサンフランシスコのダウンタウンで、ラッシュアワーの渋滞のなかを巧みに自律走行している。

これまで何度も、LiDARを搭載したクルマで“冒険”のようなドライヴ体験をした。そのなかでも、歩いている人や自転車に乗っている人、周囲を走っているクルマといった対象の形だけではなく、それぞれの移動速度まで示すLiDARは今回が初めてだ。

車内モニターには、対象の速度が数値ではなく、色で示される。離れていく対象は赤く、近づいてくる対象は青く映り、速度が速いほど色が濃くなる。胴体が黄色、手足がえんじ色に映っている歩行者を指して、スティーヴン・クラウチが説明する。「脚を見てください、色が濃いでしょう」。脚は歩行者が最も速く動かしている部分なのだという。

クラウチはブラックモアというスタートアップの共同創業者兼最高技術責任者（CTO）である。モンタナ州が本拠地の同社は、対象物の速さを認識できるLiDARシステムを構築した。先進の技術を備えたこのLiDARによって、自律走行車は周辺の混雑状況をこれまでよりも容易に感知、把握して、滑らかに走行していけるだろう。

レーザー光を利用するメリット

ご存じの通り「速度」は、何がどこで動いているかを判断する最も簡単な方法である。このため、自律走行車の“頭脳”が注意を払うべき対象を特定しようとする際、非常に重要な情報になる。

速度はレーダーでも測れる。事実、先行者との車間距離を保って一定速を保つアダプティヴ・クルーズ・コントロール（ACC）や、テスラの半自動運転機能「オートパイロット」で速度を測るのはレーダーである。

ただ、レーダーの解像度はかなり低い。レーダーは、50m前方から何かが時速62.38マイル（同約100km）で迫ってくることは教えてくれる。だが、それがトラックなのか、トラックから転げ落ちた牛の群れなのかは、はっきり識別できない。

一方のLiDARは、レーダーより解像度はかなり高いものの、従来のシステムでは速度のデータを得るのに手間がかかる。遠くの対象が動く様子を観察し、ある瞬間の画像とその1,000分の1秒後の画像とを比較しなければならないのだ。

いまのシステムで問題なのは、レーザー光を発射しても、必ずしもすべての対象にうまく当たるとは限らないことである。対象物の位置を知るにはレーザー光を当てなければならないが、それは特に対象までの距離が長いほど難しくなる。しかし、特定の対象に繰り返しレーザー光を当てることができれば、その対象がどこをどのくらいの速度で移動しているのか測定できる。

ブラックモアのLiDARが、検知した対象の速度を示している様子。離れていくものは赤く、近づいてくるものは青く表示される。IMAGE COURTESY OF BLACKMORE

光の周波数の変化からデータを取得

多くの企業が、自律走行車向けのLiDARシステムを売り込んでいる。そうしたシステムのほとんどは、演繹的推論に基づく「TOF（time-of-flight）方式」を用いている。光のパルスを断続的に発射し、最も近い対象に光が反射して返ってくるまでの時間を測定する方法で、測定結果を基にクルマの周辺の3Dマップを作成する。

一方、ブラックモアが採用しているのは「周波数変調連続波（FMCW）方式」で、波長の長いレーザー光を連続的に発射する手法である（光の波長は1,550nm。赤外線のなかでもとりわけ波長が長い不可視光線なので、人間の目を傷めない）。このためブラックモアのLiDARセンサーは、光が返ってくるまでの時間だけではなく、光が返ってきたときの周波数も測定する。

さて、ここで「ドップラー効果」が登場する。例えばスクーターで移動中の人にレーザー光を照射すると、その人の移動速度によってレーザー光の周波数が変わる。これは高校の物理をもち出さなくても察しがつくだろう。周波数はその人が近づいてくると上がり、離れていくと下がる（可視光線スペクトルでは青色光が最も周波数が高く、赤色光が最も周波数が低いため、周波数によって異なる光の色が帯のように連なっている）。

ブラックモアのLiDARは、発射した光が返ってくると、その光の新たな周波数を測定し、光を照射した対象の速度と方向を導き出す。この2つのデータを、光が返ってくるまでの時間を基に特定した対象の正確な位置と組み合わせる。

この方法なら、レーザー光を照射した対象に対して一瞬の間をあけて再びレーザー光を照射する手間をかけずに、その対象が移動しているか、またどのように移動しているかを測定できる。たった1度だけ光を発射するだけで、必要なデータがすべて揃う。

たったひとつの「弱点」

とはいえ、ブラックモアが開発したようなドップラー効果を利用したドップラー・ライダーには、ひとつだけ弱点がある。レーザー光に対して直角方向に動く対象の速度は検知できないのだ。歩行者は道路を横切る場合が多いという事情を考えると、いささか心配である。

このような弱点があっても、対象の距離と速度を同時に測定するアイデアを「とても素晴らしい」と指摘するのは、ケヴィン・ピーターソンだ。歩道を走行する配達ロボットの開発を手がけるスタートアップ、マーブル（Marble）の共同創業者でソフトウェア部門を率いている。

ピーターソンが「とても素晴らしい」と言う意味を、小犬が道路を小走りしている例で考えてみよう。ドップラー・ライダーなら、小犬の耳や脚は識別できなくても、全体の形と大きさは識別できる。つまり、避けなくてはならない動物だと識別できる。これに対して従来のシステムだと、輪郭のぼんやりした小さな対象がどこに行こうとしているのか、観察し続けなくてはならない。

ドップラー・ライダーを使う利点について、ピーターソンは次のように説明する。「対象が何なのか厳密にわからなくても、避けるべきものであること、その対象がどこへ行こうとしているのかもわかります。極めて有益なシステムです。遠距離にある対象を追跡する方法を見つけたくて、自分の時間の大半を使って研究しています」

マンハッタンでも通用する技術になる？

もっとも、ドップラー・ライダーのアイデア自体は目新しいものではない。研究者は風速を測ったり乱気流を検知したりするために、警察はスピード違反のドライヴァーを捕らえるためにドップラー・ライダーを使っている。ブラックモアが画期的なのは、走行中のクルマの機能を高めるために、このアイデアを用いたところだ。

だからといって、このスタートアップがLiDAR市場を制するとは限らない。ある試算によると、同市場は2032年には100億ドル（約1.1兆円）規模になるという。

ブラックモアには、ドップラー効果をLiDARシステムに利用しているライヴァル企業、エヴァ（Aeva）がいる。同社はアップルの元エンジニア2人が経営するスタートアップで、業務の詳細を明らかにせず慎重に製品開発を進めている。

またブラックモアは、LiDARの生産にかかわる難題に取り組む能力があることを明らかにする必要がある。つまり、クルマが路面のくぼみでバウンドしたり、雨や雪や暑さにさらされたりしても、長持ちするLiDARをつくらなければならないのだ。

ほかにもやるべきことがある。コストに敏感な自動車メーカーに販売できるように価格を抑え、量産してもコストがそれほど増えないようにしなくてはならない。

さらに、ヴェロダインをはじめとする企業との競争に立ち向かう必要もある。昨年ヴェロダインは、巨大なLiDAR工場をオープンさせた。トヨタ自動車が採用したことで知られるルミナー（Luminar）［日本語版記事］は生産量を増やし、LiDAR市場を先取りする独自のユニットを量産中である。

こうしたすべての問題に対処できれば、ブラックモアはLiDAR市場に本格参入できるようになる。ブラックモアのLiDARを搭載した自律走行車がマンハッタンを駆け抜けるときが来たら、LiDARはそこでも歩行者の姿と速度を読み取れるだろう。そして、足早に街を歩く人々と同様の勢いが、LiDAR市場にはあるのだ。