#0159（2025/06/01）LiDARとRADAR

# LiDARとRADAR

## はじめに

* 自動運転スタックの核心は **「周囲環境をいかに正確かつ堅牢に知覚するか」** に尽きる。
* 現行量産車ではカメラに加えて **RADAR が ACC（Adaptive Cruise Control）や AEB（Autonomous Emergency Braking）に必須センサとして普及**、またハイレベル自動運転では **LiDAR が高精度 3D マップ生成のキーデバイス** として導入され始めている。
* 本稿では LiDAR と RADAR の技術的相違を約 2,500 文字で俯瞰し、実装・最適化の観点から利点と限界を整理する。

---

## 1. 基本原理と物理モデル

### 🔦 LiDAR（Light Detection And Ranging）

* **アクティブセンサ**: レーザパルスを照射し、飛行時間 $R = c\,\Delta t/2$ から距離算出。
* **波長**: 905 nm と 1550 nm が主流。後者はアイセーフ域外のため高出力が許容され、200 m 超測距が可能。
* **ビーム拡がり**: 0.1 mrad 前後 → 100 m 先で横 10 cm 分解能。
* **スキャニング方式**:

  * **回転式（Scanning LiDAR）**: 360° 機械回転で毎秒数十万点の点群を生成。屋根上マウントが典型。
  * **ソリッドステート**: MEMS や OPA で可動部を排し、コスト・信頼性を改善。

### 📡 RADAR（Radio Detection And Ranging）

* **アクティブセンサ**: 電磁波を送信し、反射波の位相／周波数シフト (FMCW) から距離・速度を同時計測。距離分解能 $\Delta R = c/(2B)$。
* **周波数帯**: 24 GHz (SRR: Short‑Range Radar) と 77/79 GHz (LRR/MRR)。λ≈3.9–12 mm のミリ波帯。
* **ドップラー効果**: 速度 $v = \frac{\Delta f\,c}{2f_c}$ を直接取得。ブレーキ制御で即応。

---

## 2. 実装パラメータ比較

| 指標       | LiDAR                         | RADAR                          |
| -------- | ----------------------------- | ------------------------------ |
| 最大測距     | 20–300 m (反射率依存)              | 250–300 m (全天候)                |
| 角分解能     | 0.05–0.2°                     | 1–3° (MIMO 拡張で向上)              |
| 空間分解能    | 数 cm                          | 数十 cm–m                        |
| 点群密度/秒   | 10<sup>5</sup>–10<sup>6</sup> | 10<sup>3</sup> (cluster/track) |
| 速度分解能    | 間接 (フレーム差分)                   | 直接 (ドップラー)                     |
| 耐候性      | 雨・霧・雪に弱い                      | 高い                             |
| コスト (量産) | $\uparrow$                    | $\downarrow$                   |

---

## 3. RADAR の実装詳細

* **ADAS 用途**: ACC, AEB, BSD で量産実績。77 GHz LRR は前方 300 m、SRR は側方 50 m を担当。
* **開口合成 (MIMO)**: 12Tx × 16Rx など仮想アンテナで 1° 未満を狙う。DSP/FPGA で Range‑Doppler‑Angle 3 次元 FFT。
* **課題**:

  * 低空間分解能→車幅／歩行者形状が不明瞭。
  * 非金属ターゲット (歩行者・標識布) は RCS が低く SNR 劣化。
  * マルチパス・ゴースト→ Angle‑Doppler 空間で CFAR + クラスタリング (DBSCAN) により除去。

## 4. LiDAR の実装詳細

* **スキャニング LiDAR**: 機械回転で 360° 点群。Velodyne/VirRAY 型は 32–128 レーザチャネル、毎秒 120–240 万点。
* **ソリッドステート LiDAR**: MEMS ミラー式、OPA (Optical Phased Array)、Flash 型など。可動部削減で振動・温度耐性向上。
* **課題**:

  * 悪天候下で散乱・減衰。雨粒 1 mm が 905 nm 光を散乱。
  * 強い日射で APD 飽和→ナローバンドフィルタと自動ゲイン制御で対策。
  * 高コスト・大型筐体→デザイン制約。

---

## 5. 誤差要因と補正アルゴリズム

### LiDAR

* **複数リターン**: Vegetation で first/last echo。Intensity と距離窓で正しい面を選択。
* **自車運動補償**: IMU + wheel‑ODO で motion compensation → SLAM 誤差を低減。

### RADAR

* **レンジアンビギュイティ**: chirp lens & PRI 設計で回避。
* **グレーティングローブ**: 仮想アンテナ間隔 d<λ/2。

---

## 6. 知覚パイプライン統合例

1. **LiDAR Front‑End**: Raw packet → timestamp sync → motion comp → point cloud。
2. **地面分離**: RANSAC / RayGroundFilter で ground plane を除去。
3. **RADAR Front‑End**: Range‑Doppler FFT → CFAR → track initiation (Kalman state = \[x,y,v\_x,v\_y]).
4. **センサーフュージョン**:

   * 時間同期後、LiDAR クラスタ中心と RADAR トラックを IoU > τ で Data Association。
   * EKF/UKF で状態更新。LiDAR: 位置 → 高重み、RADAR: 速度 → 高重み。
5. **出力**: {id, x, y, z, v, σ} を Behavior Planner へ publish。

---

## 7. システム設計指針

* **相補性**: LiDAR = 高解像度形状、RADAR = 全天候 & 速度直接計測。
* **冗長性**: 片系故障時も ASIL‑D 安全停止ラインを維持。
* **帯域 & レイテンシ**: LiDAR 10–40 MB/s → GPU Voxel Grid/CNN、RADAR 0.1 MB/s → CPU/DSP。Fusion 50 ms 以内。
* **時刻同期**: IEEE‑1588 PTP または GPS‑PPS + HW timestamp。ROS 2 DDS QoS: Reliable & KeepLast(10)。

---

## 8. まとめ

* **LiDAR と RADAR は競合ではなく協調**。LiDAR で幾何形状を、RADAR で運動量を取得し、環境モデルを高信頼化。
* 実装時は **「帯域 → 計算 → レイテンシ → 信頼度」** の順でボトルネックを解析。
* 本稿が自動運転スタック設計・評価の指針となれば幸いである。