Lidar はハードウェア標準化の未来ですか?
自動運転車の未来を想像すると、これらの高度に自動化されたソフトウェア定義の車両の開発に向けた進歩により、ハードウェアの標準化が進んでいます。 先進運転支援システム (ADAS) の継続的な改善の背後にある主な要因の 1 つは、レベル 2+ およびレベル 3 の自動運転システムでの光検出および測距 (Lidar) センサーの使用の増加です。今後数年間。
自動緊急ブレーキ、ブラインド スポット警告、アダプティブ クルーズ コントロール、車線逸脱警告などの ADAS テクノロジは、主流の車両でますます一般的になっています。 これらの運転支援システムは、車両操作の安全性と快適性を高めるだけでなく、より高度な自動運転機能の基盤としても機能します。 また、Lidar は、これらのシステムが単なるドライバー アシストから半自律的な方法での車の機能への移行を可能にする上で大きな役割を果たします。
ADAS の標準化は、2024 年 7 月および 2026 年 7 月以降に欧州で販売される新車に特定の ADAS 機能を搭載することを義務付けている欧州一般安全規則のように、競争力のある差別化とコンプライアンス要因を目指して努力している両自動車メーカーによって推進されています。
「業界の長期的な目標はレベル4の自動運転車ですが、そのような大規模な達成はまだ先の話です」と、S&P Global Mobilityのサプライチェーンおよびテクノロジーチームの調査および分析のアソシエイトディレクターであるJeremy Carlsonは述べています。
「今日、広く開発され、展開されているレベル 2 およびレベル 2+ の自動化の急速な成長によって、道は舗装されるでしょう」と Carlson 氏は付け加えました。 「現在販売されている車両の 60% 以上に 10 以上の ADAS アプリケーションが搭載されており、レベル 2 以上の車両が群を抜いています。」
S&P Global Mobility の最近強化された Autonomy Forecasts は、L2+ を特定のアプリケーションおよびユース ケースとして定義するだけでなく、推進セグメンテーションの理解を深め、センサー ハードウェアおよびアプリケーション ソフトウェアのコンテンツを車両あたりのドルで更新することも可能にします。 S&P Global Mobility は、レベル 2 (特にレベル 2+) の車両が力強い成長を続けると予想しており、2022 年の 30% から 2026 年以降は 50% 以上に増加し、市場でのレベル 1 の販売をさらに侵食します。
自動運転車の開発には、レベル 0 (自動化なし) からレベル 4 (完全自動化) まで、さまざまなレベルの自動化が含まれます。 アダプティブ クルーズ コントロールやレーン キープ アシストなどの ADAS 機能によって部分的な自動化を提供するレベル 2 およびレベル 2+ システムは、現在、市場で大きな注目を集めています。 レベル 2+ システムは、ドライバーの顔面モニタリングによって有効になる、より高度な機能を提供します。 場合によっては、Lidar などのセンサーを追加することで、レベル 3 システムへの将来のアップグレードが可能になります。
Lidar が増えているのはなぜですか? この技術により、一瞬の意思決定において、他のセンサーと比較して、車両や物体をより高解像度で認識することができます。 最終的にライダーは、より多くの情報と冗長性を提供し、システムが意図したとおりに動作することを自動車メーカーに保証する、第 3 の自動運転技術となります。 これは、レベル 3 以降のシステムにとって重要です。法的責任が自動車メーカーに移行し、ドライバーが車両の絶え間ない操作 (または監視) から解放されるためです。
ライダー技術は、レベル 3 およびレベル 4 の高度に自動化された自動運転車の開発において急速に重要な要素になりつつあり、中国は現在の市場の需要とサプライ チェーンの両方で際立っています。 大中華圏市場は現在、現在の Lidar センサー需要の約半分を占めており、中国企業は現在、その量の 75% 以上を供給しています。
従来の ICE 推進と比較して、電気自動車はより多くの機能とコンテンツを備えている傾向があります。 これは、OEM が基本的な ADAS 技術を標準として含む、スケーラブルなソフトウェア定義の EV アーキテクチャに重点を置いていることによるものです。 Lidar、または追加のカメラやレーダー センサーを組み込むことで、自動車メーカーは無線 (OTA) アップデートを提供し、車両の老朽化に応じてより高いレベルの自律性へのアップグレードを提供できる可能性があります。 したがって、EV プラットフォームおよびプログラムが、ドライバーの顔面モニタリングやレベル 2 およびレベル 3 の高速道路の半自律システムなどの高度な技術の採用率を高めていることは当然のことです。
しかし、より高いレベルの自動化 (つまり、レベル 3 または 4) への移行には、セーフガードとして、より多くのセンサーが豊富なコンテンツと冗長性が必要です。 その結果、これらのシステムに必要なコンピューティング能力も大幅に増加しており、自動車メーカーはスケーラビリティを実現するためにレベル 2+ システムにドメイン コントローラーを導入しています。 自動車メーカーは、OTA アップデートを使用して車両のソフトウェアを徐々にアップグレードすることで、顧客にサービスを提供するための収益サブスクリプション モデルのロックを解除することもできます。
自動運転システムでは、カメラ、レーダー、Lidar などのセンサー コンテンツの密度が高まり続けているため、安全性が重要なフロント ビュー エリアでの解像度とカバー範囲を拡大する必要性から、フロント センサーとコーナー フロント センサーの成長が促進されています。
今日の多くの車両では、フロントガラスの後ろに多機能フロントビュー カメラが標準装備されています。 比較すると、サラウンド カメラの装備率は低くなりますが、高密度のマルチセンサー構成で展開されているため、ボリュームの点でフロント ビュー カメラよりも優れています。
フォワード センシングの重要性は、自動化の進展とともに、フロント コーナーで新たな持続的な成長をもたらしています。 これはレーダー センサーの領域であり、一般的に 1+4 構成 (フロント + コーナー) で展開されます。 しかし、Lidar センサーは現在、この分野で何らかの活動を見せており、デュアル フロント センサーが車両の真正面にオーバーラップを提供し、フロント コーナーに広い視野を提供しています。 自動化が進むにつれて、各タイプのセンサーの設置率が増加します。
自律型または高度に自動化された未来を促進するためのセンサーとソフトウェアの開発は、自動車業界で最もダイナミックな分野の 1 つです。 最終的に、ソフトウェア定義の車両、自動運転、標準 ADAS、および Lidar テクノロジの進歩は、ソフトウェア開発の俊敏性に役立つコスト効率の高いアーキテクチャを設計できる OEM およびサプライヤーに有利に働きます。
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この記事は、S&P Global の別管理部門である S&P Global Ratings ではなく、S&P Global Mobility によって発行されました。