ホワイトペーパー: 車載センシング用HDRイメージング

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車載センシング用HDRイメージング

AltaView™ トーンマッピング搭載 Triton™ HDRカメラ

HDR Imaging For Automotive Sensing Applications White Paper PDF

自動車業界、特に自律走行車や先進運転支援システム（ADAS）搭載車の領域では、画像処理と視覚認識に関して多くの課題に直面しています。車載ビジョンシステムの重要な一部として、カメラは、変動する温度、変化する天候、多様な地形など、幅広い困難な環境条件に遭遇します。また、カメラは無数のLEDライトを含む環境を移動します。これらの各環境において、カメラはシームレスに機能し、安全で正確な車両操作を保証するだけでなく、AIトレーニング用のデータリッチ画像を提供するために、高品質の画像を提供する必要があります。このような問題を解決するソリューションのひとつが、ソニーのIMX490 HDRセンサーとLUCIDの革新的なカメラ搭載のトーンマッピングエンジンAltaViewを搭載したIP67対応の最新マシンビジョンカメラTriton HDRです。

目次:

– オートモーティブ・センシングの概要
– 屋外と車載用途での課題
– デイ＆ナイト｜高コントラストシーン
– 解決策：Triton HDRカメラ
– ソニーIMX490サブピクセル技術
– 次のステップトーンマッピングの適用
– トーンマッピングとは？
– AltaViewによる開発時間の短縮

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プレビュー

Surviving Industrial Challenges

To build these compact embedded vision systems however, application designers must navigate the challenges of harsher operating environments and the complexities of building smaller, faster, more power efficient systems. They must work to validate their system through time-consuming stages, starting from the proof of concept (POC), to prototyping, and finally to a minimum viable product (MVP) or a Full Custom Design (FCD). Off-the-shelf embedded development kits, such as those from NVIDIA, Xilinx, or Raspberry Pi offer a quick solution to building a proof-of-concept design. However, many camera modules and embedded development boards offer little to no protection from the harsh environments of industrial spaces. A considerable amount of time must be spent on designing and testing prototypes that are protected against dust and moisture (IP67 or IP65), electromagnetic interference (EMC immunity) and ...

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制御されていないオープンな環境で移動する車両プラットフォームの自動化を可能にするため、多様なセンサーとテクノロジーが利用可能です。これらのシステムは、昼夜を問わず、あらゆる気象条件の屋外を航行し、24時間効果的に機能しなければなりません。これらのシステムには、レーダー、LiDAR、超音波、ビジョンカメラなど、さまざまなセンシングモダリティが不可欠であり、それぞれが自動車のセンシングシステムに独自のデータセットを提供します。

• レーダーは、光の状態や天候に関係なく、周囲の物体の信頼性の高い距離と速度の測定値を提供するため、障害物を検知するのに役立つ。 • LiDAR (Light Detection and Ranging) は、パルスレーザーの光を利用して可変距離を測定する。この技術は、周囲の環境に関する高解像度の3D情報を提供し、物体の高精度な検出と位置特定を可能にする。 • 超音波センサー（ソナー）は、音波の短いバーストを送信して近接物体を測定するもので、主に駐車支援や死角検出に使用される。 • カメラ（従来型、赤外線、ハイダイナミックレンジ[HDR]など）は、詳細な視覚情報をキャプチャーするため、車線検出、交通標識認識、歩行者検出などのタスクに不可欠です。さらに、カメラデータはRADAR/LiDAR情報と組み合わせることができます。RADARやLiDARが物体のサイズや位置を特定するのに対し、カメラは道路標識などの内容を認識することで対象物をさらに明確化し、分類を強化します。

補完的な強みを持つこれらのセンサー・タイプは、センサー・フュージョンとして知られるプロセスで併用されることが多い。このような技術の組み合わせにより、車両の周囲に「安全バブル」と呼ばれるものが形成され、以下のような情報が提供される。安全で効率的な運転をサポートするために、車両の周囲に関する包括的でリアルタイムの情報を提供します。これらの技術とその統合戦略の絶え間ない進化により、自動車用ビジョンシステムと自律走行車の将来は大いに期待されている。自律走行車や先進運転支援システム（ADAS）において、カメラは車載ビジョンシステムで重要な役割を果たしている。特にHDRカメラは、従来のカメラと比較してより豊富なデータを提供します。しかし、屋外や自動車特有の課題に取り組むために構築されたHDRカメラを選択することは、より深い考察を必要とする複雑な決定である。このホワイトペーパーでは、カメラ技術が車載アプリケーションに提供できる課題とソリューションに焦点を当てています。

図1：ADASのためのセンシング技術 単一のセンサー技術でADASのすべての課題を解決できるわけではない。各テクノロジーにはそれぞれの強みがあり、それらすべてが連携して車両の周囲に「安全バブル」を形成する。

オートモーティブ・センシングの概要