レーザセンシング学会誌

3巻2号

令和 4 年 10 月 28 日発行

ISSN 2435-6239

2022

Vol.3 No.2

◆特集◆

産業応用ライダー

105 ページの記事参照

レーザセンシング学会

Laser Radar Society of Japan
http://www.laser-sensing.jp/

レーザセンシング学会誌

第﻿巻第﻿号（﻿）レーザセンシング学会誌
Journal of Laser Radar Society of Japan
Volume 3, Number 2（October 2022）◆巻頭言
Prefatory note
産業応用ライダー特集：緒言Introduction of Special Issue on LiDARs for Industrial Applications
小林喬郎 Takao Kobayashi

66◆特集「産業応用ライダー」
Special Issue on LiDARs for Industrial Applications（総説）「産業応用ライダー」特集号によせて（Review）Preface to Special Issue on LiDARs for Industrial Applications
平野嘉仁 Yoshihito Hirano

68（論文）工場内浮遊粒子状物質の測定を目的とする小型ミー散乱ライダーの開発（Paper）Development of Mie scattering lidar for measuring aerosols in indoor factory environment
左成信之，板谷庸平，横川守久，神 慶孝，杉本伸夫，西澤智明
71Nobuyuki Sanari, Youhei Itaya, Morihisa Yokokawa, Yoshitaka Jin, Nobuo Sugimoto, and Tomoaki Nishizawa（解説）光コム干渉による高機能光計測（Technical Review）Advanced optical measurements using optical frequency comb interferometry
今井一宏，マークジャボロンスキー，興梠元伸79Kazuhiro Imai, Mark Jablonski, and Motonobu Kourogi（解説）車載ライダーの動向（Technical Review）Trends in automotive LiDARs
鷲尾邦彦 Kunihiko Washio

91（解説）高性能・低コストライダーの実現に向けて 〜ライダー方程式に基づく考察〜（Technical Review）Investigation toward the low-cost and high specification LiDAR based on the
LiDAR equation
亀山俊平 Shumpei Kameyama1051レーザセンシング学会誌

第﻿巻第﻿号（﻿）（解説）LIDAR を用いたスマートモニタリングと，自律モビリティへの展開（Technical Review）Smart monitoring using LiDAR and further development for autonomous
mobility
新熊亮一 Ryoichi Shinkuma

116

◆論文
Paper
Balance plot for visualizing and examining tradeoff between accuracy and data
quantity of lidar water vapor measurement data
Atsushi Takahashi, Tetsu Sakai, Takuya Kawabata, Satoru Yoshida, and Naonori Ueda

◆学会だより124

136

・学会誌への投稿案内
・学会誌投稿規定
・学会誌執筆要領
・学会誌投稿フォーム
・会員数の状況

編集後記

151

2

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

産業応用ライダー特集：緒言小林 喬郎〒412‒0024 静岡県御殿場市東山 1031‒6

Introduction of Special Issue on LiDARs for Industrial Applications
Takao Kobayashi
1031 6, Higashiyama, Gotenba, Shizuoka 412 0024
（Received September 5, 2022）
This issue features on Lidars for industrial applications. Historical developments of industrial Lidars inJapan are reviewed from the viewpoint of originality, excellence, versatility, low cost etc. of the principle
and method.
キーワード：ライダー，産業応用
Key Words: Lidar, Industrial Application

本学会の前身であるレーザ・レーダ研究会では 1960 年代から日本におけるライダー開発を担ってきた．
学会ホームページの文書アーカイブを覘いてみれば，多くの重要な研究・開発の歴史を知ることができる．
今回，産業応用ライダー特集号を発刊するにあたり，特に，その原理・方式の独創性，優秀性，汎用性，低価格性等から日本の産業応用ライダーの進展に歴史的に寄与したと思う内容を振り返ってみた．読者の皆様には，この機会に改めてご参照頂き，"故きを温ねて新しきを知る"として頂きたい．
・東北大，稲場文男研究室：活動紹介 1）
・東北大，稲場文男研究室：ラマンライダー 2）・九州大，前田三男研究室：色素レーザー，分子，気象観測ライダー 3），4）
・国立環境研，竹内延夫グループ：大気汚染計測用大型レーザーレーダー 5）・千葉大，久世宏明研究室：ライダー分光計測法の展開 6）
・国立環境研究研，竹内延夫グループ：大型ライダーよる東アジア域大気計測 7）・三菱電機，平野嘉仁グループ；風向風速計測ドップラーライダーなど各種産業応用展開 8），9）
・東京ガス，井関孝行弥，田井秀夫グループ：メタンガス検出器の大量生産販売 10）・山形大，丹野研究室：眼底計測（OCT）の発明と世界的な展開 11）
・東京工業大，伊賀健一グループ：面発光レーザー発明 12）・東京工業大，小山二三夫グループ：VCSEL の大量販売 13）
・東北工業大，浅井和弘研究室と JAXA：衛星搭載樹高計測ライダー（MOLI）14）
さて，日本のライダーの進展を支えてきた本学会も 50 年の節目の本年，一般社団法人レーザセンシング
学会へと発展した．次の 50 年も，日本のライダーの発展に対し中心的な役割を果たしていくことを期待している．

©2022 Laser Radar Society of Japan66

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第 3 巻第 2 号（2022）

引用文献
1）稲場文男，“レーザ・レーダとその周辺技術の進展，” 第 1 回レーザレーダーシンポジウム特別講演予稿（1972）．
2）F. Inaba and T. Kobayashi, “Laser Raman Radar for Chemical Analysis of Polluted Air,” Nature. 224, 170‒172（1969）.
3）O. Uchino, M. Maeda, J. Konno, T. Shibata, C. Nagasawa, and M. Hirono, “Observation of strastspheric ozone by a XeCllaser radar,” App. Phys. Lett. 33, 807‒809（1978）.
4）O. Uchino, M. Maeda, and Y. Miyazoe, “Differential-absorption lidar measurement of ozone with excimer- Raman hybrid
laser,” Opt. Lett. 8, 347‒349（1983）.
5）H. Shimizu, Y. Sasano, H. Nakano, N. Sugimoto, I. Matsui, and N. Takeuchi, “Large scale laser radar for measuring aerosol
distribution over a wide area,” Appl. Opt. 24, 617‒626（1985）.
6）H. Saito, N. Manago, K. Kuriyama, and H. Kuze, “Near-infrared open-path measurement of CO2 concentration in the urban
atmosphere,” Opt. Letts. 40, 2568‒2571（2015）.
7）A. Shimizu, T. Nishizawa, Y. Jin, S-W Kim, Z. Wang, D. Batdorj, and N. Sugimoto, “Evolution of a lidar network for tropospheric aerosol detection in East Asia,” Opt. Eng. 56, 031219（2016）.
8）S. Kameyama, T. Ando, K. Asaka, Y. Hirano, and S. Wadaka, “Compact all fiber pulsed coherent Doppler lidar system forwind sensing,” Appl. Opt. 46, 1953‒1962（2007）.
9）平野嘉仁，“巻頭言 ライダー技術と産業応用，” レーザセンシング学会誌．2, 1‒3（2021）．
10）井関孝弥，田井秀男，“レーザー分光による可搬型遠隔ガス漏洩検出器，” レーザー研究．29, 142‒146（2001）.
11）国内特許，丹野直弘，市村勉，佐伯昭雄，“光波反射像測定装置，” 2010042 号（1990）．
12）伊賀健一，“面発光レーザーとマイクロレンズの誕生，” Microoptics news. 36（2018）．
13）小山二三夫，“面発光レーザーの進展，” 応用物理．84, 1078‒1085（2015）．
14）浅 井 和 弘， 境 澤 大 亮， 水 谷 耕 平， 西 澤 智 明，“解 説 宇 宙 か ら 植 生 を 観 測 す る ラ イ ダ ー ミ ッ シ ョ ン MOLI（Multi-footprint Observation Lidar and Imager），” レーザセンシング学会誌．1, 45‒54（2020）．

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総 説
特集

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

産業応用ライダー「産業応用ライダー」特集号によせて
平野 嘉仁
三菱電機株式会社（〒100‒8310 東京都千代田区丸の内 2‒7‒3）

Preface to Special Issue on LiDARs for Industrial Applications
Yoshihito Hirano
Mitsubishi Electric Corporation,2‒7‒3, Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo 100‒8310（Received August 26, 2022; revised August 31, 2022; accepted September 7, 2022）
In recent years, the industrial applications of LiDARs, such as 3D modeling in “Society 5.0” and“Metaverse”, are progressing. This paper describes the overview of the special issue on “LiDARs for
Industrial Applications”. In the special feature, the following four commentary papers are picked up; 1.
Advanced optical measurements using optical frequency comb interferometry, 2. Trends in automotive
LiDARs, 3. Investigation toward the low-cost and high specification LiDAR based on the LiDAR equation, 4. Smart monitoring using LIDAR and further development for autonomous mobility.

産業応用ライダー特集号によせて近年，ライダーの産業応用，特にその 3D 画像を取得するセンサとしての応用が脚光をあびている．ネッ
トで LIDAR を検索すると，その略語として従来の Light Detection and Ranging（光検出と測距）の他に，
Laser Imaging Detection and Ranging（レーザ画像検出と測距）と併記されるようになった．周囲の 3 次元
（3D）環境を精密にデジタル化するライダーは，Society 5.0 でのフィジカル空間をサイバー空間にデジタルツインとして再現するセンサや，メタバースにおけるリアルな 3D モデルを構築するためのツールとして，現代社会にとって不可欠なものとなりつつある．
こういった社会的背景をうけて，広範囲な空間情報を高精度，高精細，リアルタイムに取得したいというライダー性能への要求も高まっている．ただ，2D の画像を一括で取得できるカメラのように 3D 画像を取得することは容易ではない．ライダーは，レーザー光源，受光器，レーザー光送受信光学系，信号処理装置などから構成され，レーザー光を照射している方向（視線方向）の物体で反射した光の往復の飛行時間（TOF: Time of Flight）から物体までの距離を計測する装置である．ここでは，距離計測のものさしに光の速さを用いているので高精度化には高分解な時間計測が必要となり，一般的なパルス型のライダーの場合，ナノ秒＝15 cm 程度が目安である．このため，最近の工業製品のデジタルツイン化などで要求されるような
100 μm 以下の精度を出すには異なる手法が必要となる．また，自分の周りの環境全体の 3D 画像を取得するには，レーザー光を垂直・水平方向に走査しながら距離情報を取得し，自分の位置を基準とした 3D データに再構築する必要がある．この場合，画像の解像度とフレームレートの積に相当する回数の距離計測が必要となり，例えば車の自動運転用ライダーの一例 1）では，表示解像規格の QVGA（Quarter Video Graphic Array
320×240 画素），フレームレート 10 回として 1 秒間に約 77 万回となる．これは，計測対象の時間的，空間的な変化が小さい従来のイメージング型の気象計測用ライダーの一例で視線計測回数が高々 8 Hz 2）であることを考えると，光源やビーム走査，信号処理，取得データの通信などに 10 万倍近い速度が要求され，並列
計測 3）などの新規技術導入が必要となる．さらに，ライダーの応用が進むにつれ，その搭載機器もスマート
フォン，自動車，ロボット，ドローンなどとなり，普及に向けては，小型化，低価格化，低消費電力化に向©2022 Laser Radar Society of Japan68

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第 3 巻第 2 号（2022）

けた技術開発も必須となっている．
今回の特集号では，これら進展を見せている産業応用ライダーに関連する 1 件の研究論文と 4 件の解説
記事を紹介する．研究論文 4）は，柴田科学（株）の左成氏によるもので，工場等の屋内作業場におけるエア
ロゾルの分布計測を目的とした小型ライダーの開発についてである．屋内空間でのエアロゾル（ソフトター
ゲット）の 3D 可視化は，大気観測を中心に発展してきた本学会との関わりが深く，また，労働環境や生活環境の監視・改善といった新しい産業応用が期待され興味深い．ぜひご一読頂ければと思う．これ以外の 4件は，本学会の産業応用ライダー調査専門委員会が開催した（企画中を含む）オンラインセミナーの内容から選んだ解説記事であり，主に立体構造物（ハードターゲット）を 3D 画像化するライダーに関するものである．これらについて以下順に紹介する．
最初の解説記事 5）では，（株）
XTIA の今井氏に，光の広帯域性を利用した新しい方式として光コムを用いた高精度な距離計測，形状計測について紹介頂く．冒頭にも述べたが，一般に用いられるパルスレーザーでの TOF 距離計測の場合，ns 以下とパルス幅が短くなってくると距離精度は電気系の応答で制限されてくる．
光コムは，一定の周期で繰り返す超短光パルスを周波数領域で見た場合の櫛状のスペクトルが超広帯域に広がっている事から命名されているが，ここで紹介される方式は，この光コムを送信し干渉受信（ヘテロダイ
ン検波）することで，低周波電気信号のスペクトル解析から距離を計測するもので，電気系の応答制限を解
消し，長距離（数 10 m 以上），高精度（ μm オーダ），高速計測（～kHz）を可能とする画期的な方式である．ビーム走査と組み合わせることで，これまで不可能だった車のエンジンなどの複雑な形状の精密なリア
ルタイム計測装置として応用が進んでいる．光コムを用いた計測は，光の広帯域性を有効に活用できる方式
として，更なる技術発展，産業応用が期待できる分野である．
第二番目の解説記事 6）では，パラダイムリサーチ社の鷲尾氏に，その想定されるビジネス規模から 3D ラ
イダーの開発を先導している車載ライダーについて，その発展の歴史から今後の展開までを，ビジネス規模やそこに用いられる技術内容を含めて解説頂く．特にコストや環境適応性などを含む厳しい性能要求に対応するためのライダー方式について，現状の機械的なビーム走査手段を有するものから，機械的なビーム走査
手段を持たない全固体化に向けての多くの新しい取り組みをわかりやすく分類頂いており，ともすれば最近のライダーベンチャー企業のニュースに振り回され気味の読者の頭の整理に有益な情報となろう．詳細は本論文に譲るが，光源として VCSEL アレイ，受光器として SPADs（Single Photon Avalanche Diodes）アレイ，
ビーム走査として Metasurface，OPA（Optical Phased Array），FPSA（Focal Plane Switch Array）など，半導体技術による小型化・集積化・高機能化が今後の発展のカギとなることが窺える．
第三番目の解説記事 7）では，三菱電機（株）の亀山氏に，産業用ライダーで高性能（長距離・高精細・高精度・リアルタイム）と低コストを実現するにあたり考慮すべき観点をライダー方程式に立ち返って解説頂
く．特に各種構成の 3D ライダーを，主要要素である撮像方式，変調方式，送受信方式毎に方式で分類し，ライダー方程式と実例でそれぞれの長所・短所を解説頂いている．ライダー技術に馴染みのない読者の学習にはもちろんであるが，専門家にとってもライダー設計における解決すべき課題の整理に有益な内容である
ので，是非一読願いたい．
本特集の最後の解説記事 8）では，芝浦工業大学の新熊先生に，複数の固定ライダーを用いたセンサネット
ワークによる 3D 空間のスマートモニタリングの方式と，デジタルツイン化したモニタリングデータを利用したモビリティの自律動作化について解説頂く．特に帯域が限られる通信インフラを用いてリアルタイムにセンサネットワークを構築する場合の個別ライダーデータの選択による通信容量の抑制方法や，集約したデータから歩行者や車両などの高速に検出する信号処理方式，スマートモニタリングデータを用いたモビリ
ティ自律動作の実証結果などを紹介頂く．モバイル通信を利用してリアルタイムにフィジカル空間をデジタ
ルツイン化して利用するための技術は，モビリティに限らず Society 5.0 のさまざまな場面で用いられていくと考えられ，ライダーの産業応用にはますます不可欠な技術となろう．
最後に，レーザセンシング学会の産業応用ライダー調査委員会（小林委員長）では，今年度も進展を見せている各種ライダー技術（ライダー用デバイス，ライダー方式，ライダー応用等）に関するオンラインセミ
ナーを通して会員の皆様に学びの場を提供していく予定であり，是非活用頂きたい．

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第 3 巻第 2 号（2022）

参考文献
1）D. Inoue, T. Ichikawa, and H. Matsubara, “LiDAR system with a coin-sized sensor head and an optical preamplifier capableof detection at 200 m,” Journal of Lightwave Technology. 39, 5715‒5721（2021）.
2）Y. Ito, M. Imaki, T. Sakimura, T. Yanagisawa, and S. Kameyama, “Evidence of decreased heterodyne-detection efficiency
caused by fast beam scanning in wind sensing coherent Doppler lidar, and demonstration on recovery of the efficiency with
lag-angle compensation,” IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 60, 5704210（2022）.
3）S. Kameyama, A. Hirai, M. Imaki, N. Kotake, H. Tsuji, Y. Nishino, Y. Ito, M. Takabayashi, Y. Tamagawa, M. Nakaji, E.
Ishimura, and Y. Hirano, “Demonstration on range imaging of 256×256 pixels and 30 frames per second using short wavelength infrared pulsed time-of-flight laser sensor with linear array receiver,” Optical Engineering. 56, 031214（2016）.
4）左成信之，板谷庸平，横川守久，神慶孝，杉本伸夫，西澤智明，“工場内浮遊粒子状物質の測定を目的とする小型ミー散乱ライダーの開発，” レーザセンシング学会誌．3，71‒78（2022）．
5）今井一宏，マークジャボロンスキー，興梠元伸，“光コム干渉による高機能光計測，” レーザセンシング学会
誌．3，79‒90（2022）．
6）鷲尾邦彦，“車載ライダーの動向，” レーザセンシング学会誌．3，91‒104（2022）．
7）亀山俊平，“高性能・低コストライダーの実現に向けて ～ライダー方程式に基づく考察～，” レーザセンシ
ング学会誌．3，105‒115（2022）．
8）新熊亮一，“LIDAR を用いたスマートモニタリングと， 自律モビリティへの展開，” レーザセンシング学会誌．
3，116‒123（2022）．
平野嘉仁
三菱電機株式会社 半導体・デバイス事業本部 技術顧問
略歴：1985 年大阪大学基礎工学研究科物理系修士課程修了．同年，三菱電機（株）入社．同社情報技術総合研究所光・マイクロ波回路技術部長，同社高周波・光デバイス製作所長，同社半導体・デバイス事業本部技師長などを経て，2019 年より現職，現在に至る．
2001 年大阪大学博士（工学）．レーザー学会業績賞（奨励賞，進歩賞），電気科学技術奨励賞，日本航空宇宙学会技術賞，桜井健次郎氏記念賞などを受賞．レーザセンシング学会理事，IEEE フェロー，レーザー学会フェロー，応用物理学会会員（2019 年度，2020 年度 副会長），OPTICA 会員．

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論 文
特集

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

産業応用ライダー

工場内浮遊粒子状物質の測定を目的とする
小型ミー散乱ライダーの開発
左成 信之 1，板谷 庸平 1，横川 守久 1，
神 慶孝 ＊2，杉本 伸夫 2，西澤 智明 2
柴田科学株式会社（〒340‒0005 埼玉県草加市中根 1‒1‒62）
国立研究開発法人国立環境研究所（〒305‒8506 茨城県つくば市小野川 16‒2）
1

2

Development of Mie scattering lidar for measuring aerosols
in indoor factory environment
Nobuyuki Sanari 1, Youhei Itaya 1, Morihisa Yokokawa 1, Yoshitaka Jin ＊2, Nobuo Sugimoto 2,
and Tomoaki Nishizawa 2
1

2

Sibata Scientific Technology LTD., 1 1 62 Nakane, Soka, Saitama 340 0005
National Institute for Environmental Studies, 16 2 Onogawa, Tsukuba, Ibaraki 305 8506
（Received June 10, 2022; revised August 13, 2022; accepted September 15, 2022）

A prototype lidar for measuring the spatial distribution of suspended particulate matter（aerosol）inindoor factory workplaces was built and evaluated in a laboratory. The lidar is a Mie scattering lidar
using a third harmonic laser-diode pumped Nd:YAG laser（355 nm）. The transmitter and receiver werecomposed on an optical breadboard and manually scanned on a tripod. The lidar data were recorded
together with the angular data from a gyro sensor, and the aerosol distribution was displayed in nearlyreal-time. The sensitivity was evaluated by measuring the distribution of smoke from incense sticks
placed in the laboratory. Based on the results, the possibility of downsizing the lidar system was discussed. Also, a method was studied to display the aerosol distribution in a 3D space in combination witha small hard-target LiDAR commercially available.
キーワード：環境計測，ライダー，エアロゾル，粉じんKey Words: Environmental measurement, Lidar, Aerosols, Dust

1．はじめに浮遊粒子（エアロゾル）の濃度は室内環境の指標の一つであり 1），生活の大部分を過ごす室内では吸入曝露の時間が長いことから，エアロゾルの人体への健康影響を把握する上で濃度の計測が重要である 2）．また，エアロゾルの空間分布を測定することで，換気や空気清浄機などによる環境改善効果を可視化するなどの応用が可能である．近年，地形や構造物（ハードターゲット）の立体構造を計測するライダー（いわゆるLiDAR）が広く用いられるようになっているが，室内環境のエアロゾル（ソフトターゲット）の計測については，いくつかの報告例 3‒5）があるものの，現時点ではあまり普及していないようである．例えば，Qiu ら 5）
は，近距離の PM2.5 を測定するため，可視光レーザーとイメージングカメラを使ったライダーシステムを開発した．他にも，近距離エアロゾルを測定するライダーの例として，Ceolato ら 6）は風洞施設内で発生させたエアロゾルプルームを高い時間・距離分解能で測定するバイスタティックライダーを開発している．

©2022 Laser Radar Society of Japan71

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第 3 巻第 2 号（2022）

Shiina 7）は LED を光源とした小型ライダーを開発し，近距離（～100 m）のエアロゾルや海波の計測に応用した．これまで筆者らは，エアロゾルの分布を測定するライダーの開発を行なってきた．東アジアの大気エ
アロゾル観測ネットワーク（AD-Net）の自動連続運転可能な偏光 2 波長ライダーの開発と製品化などを手がけてきたが 8），近距離のエアロゾルの分布を手軽に計測できるようなライダー装置を開発することもター
ゲットの一つとしている 9）．
本論文では，比較的高濃度のエアロゾルが発生するような工場の屋内作業場などにおけるエアロゾル分布の計測を目的とするライダーの開発について報告する．ここでは健康影響に係る工場環境を評価するため，ある程度（数秒～数十秒）時間平均した濃度分布を計測する．対象となるエアロゾルは，溶接ヒューム，オ
イルミスト，研磨材の吹付け（ショットブラストなど）で発生した粉じんなどを想定している．屋内作業場のエアロゾルの計測では通常は粉じん計が用いられるが，分布を把握することが必要である場合や粉じん計のコンタミネーションが問題になるような状況もあり，遠隔で計測できるライダーへの期待が大きい．ここでは，目に対する安全性が比較的高い紫外レーザー（半導体レーザー（LD）励起 Nd:YAG レーザーの第三高調波（355 nm））を光源とする実験システムを構築し，模擬エアロゾルを用いた実験により性能評価を行った．この結果に基づいて，ライダー装置の小型化の可能性の検討を行った．また，3D マッピング用の市販の小型 LiDAR と組み合わせて，3D 空間の中でエアロゾル分布を表示する手法についても検討を行った．

2．ライダー装置の試作
試作した室内エアロゾル計測ライダー実験システムのブロック図を Fig. 1 に示す．また，主な仕様を Table 1に示す．実験システムであるため余裕のある仕様となっている．光源は LD 励起第三高調波 Nd:YAG レーザー（浜松フォトニクス L11038‒13）（パルスエネルギー 300 μJ，繰り返し 100 Hz）を用いた．受信口径は25 mm で光電子増倍管で検知した．ライダー送受信部は，光学ブレッドボード上に構成し，三脚に載せて手動で水平，垂直スキャンを行った．ライダー受信信号（1000 点データ，計測距離 15 m 分）はデジタルオ
シロスコープ（Teledyne LeCroy WaveSurfer 10）（8 bit, 10 Gsps）で記録し，オシロスコープ上で 10 ショット
積算した後でオシロスコープの内臓 HDD に保存し，データ収集・データ処理用コンピュータに転送して記録した．室内エアロゾルの計測では，壁面の散乱強度がエアロゾル散乱に比べて桁違いに大きいので，壁面の散乱が受信視野から外れるように送受信ビームの方向を調整した．壁面からの散乱を受信視野から外すた
め，送受信の光軸間の距離を取り（ここでは約 150 mm とした）
，受信系を送信側に約 50 mrad だけ傾けてFig. 1

Block diagram of the experimental indoor lidar.

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レーザセンシング学会誌

Table 1

第 3 巻第 2 号（2022）

Specification of the experimental indoor lidar.

いる．実際の調整では，ライダーから約 3 m の位置にハードターゲットを設置し，受信望遠鏡の向きを調整した．また，受信視野を広く（100 mrad）することで近距離からの信号も受信できるようにしている．本システムではライダーから約 2 m の距離からのライダー信号を受信することが可能である．ライダー測定の方向（方位角・高度角）はブレッドボード上に設置したジャイロセンサで計測し，ライダーデータと同時にデータ収集・データ処理用コンピュータに取り込んだ．ライダー実験システムの写真を Fig. 2 に示す．

3．室内エアロゾルの測定実験
実験室内に置いた線香の煙を用いて測定実験を行った．実験の配置を Fig. 3 に示す．線香から約 2 m 離れた場所に粉じん計（柴田科学 LD-5R）を設置し，この計測値をその場所におけるエアロゾル重量濃度のトゥ
ルースデータとした．粉じん計からさらに約 1 m の場所に空気清浄機を設置した．空気清浄機の吸引により，線香の煙は空気清浄機側に緩やかに拡散した．ライダー測定は，三脚上の送受信部を手動で水平および垂直にゆっくり掃引して行った．手動であるので掃引速度は一定ではないが，ジャイロセンサから十分な精度で方位角・高度角データが得られるので，コンピュータ上で対応する精度で空間分布を再現できる．
ライダーデータからエアロゾル重量濃度を以下の方法で推定した．まず，ライダーデータから背景光雑音を除去する．次に距離 2 乗補正を行ない，減衰後方散乱係数に比例する量を求める．測定は近距離であるので，信号の減衰は無視できる．距離 2 乗補正信号は空気分子のレイリー散乱とエアロゾルのミー散乱の和である．前者はほぼ一定で，後者はエアロゾル重量濃度に比例すると考えられる．そこで，粉じん計の近傍のライダーデータを測定し，まず十分にエアロゾル濃度が低く粉じん計の値が 1 μg/m 3 未満（検出限界以下）となる場合の距離 2 乗補正信号からレイリー散乱成分を推定する．次に，エアロゾル濃度の高いデータ（今回の実験では最大 17 μg/m 3）について，距離 2 乗補正信号からレイリー散乱成分を引いた値と粉じん計の73

レーザセンシング学会誌

Fig. 2

第 3 巻第 2 号（2022）

Photographs of the experimental indoor lidar system.（Top）Transmitter
receiver system,（bottom）data acquisition and analysis system.

Fig. 3

Setup（top view）for the indoor lidar test experiment.

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レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

重量濃度の対応を調べ，重量濃度への換算係数を求める．この換算係数をスキャン全域に適用して重量濃度の分布を求める．
距離 2 乗信号はライダー方程式から以下の式で表される 10, 11）．
X (r) = P (r) r2 = K β1 (r) + β2 (r) T (0, r)2（1）

ここで，P は背景光雑音を除去した後の受信信号強度，r はライダーからの距離，K はレーザーエネル
ギーなどで決定されるシステム定数である．β は後方散乱係数で下付き文字の 1 と 2 はそれぞれエアロゾル
成分と大気分子成分を表す．T はライダーから距離 r までの大気透過率で，光が往復するため 2 乗としている．ここでは，近距離であるため大気透過率は 1 とすることができる．エアロゾル重量濃度を算出するためには，ライダーデータから後方散乱係数を抽出し，粉じん計と比較する必要がある．本研究では，線香の煙が無いクリーンな場合をエアロゾルフリーと仮定し，エアロゾルフリー信号との強度比を計算することで，後方散乱係数を抽出した．
X (r)−1X2 (r)

β1 (r) = β2（2）（2）式中の X（r）
ここで，X 2 はエアロゾルフリー信号を表す．なお，/X 2（r）は全後方散乱とレイリー散乱後方散乱の比（後方散乱比）である．
重量濃度の分布 M（r）は（3）式のように β 1 に比例すると仮定する．
M (r) = CMB β1 (r)（3）

ここに，C MB は換算係数で，粉じん計とライダーの比較により求めた．エアロゾルの重量濃度が 15 μg/
m 3 のとき受信信号強度はエアロゾルフリー時の約 2 倍，すなわち後方散乱比は約 2 であった．355 nm のレ
イリー散乱の後方散乱係数は約 7.5×10 －5 m －1sr －1 であるので，重量濃度 15 μg/m 3 に対応するミー散乱後
方散乱係数は約 7.5×10 －5 m －1sr －1 である．すなわち，後方散乱係数―エアロゾル重量濃度換算係数 C MB

は 2.0×10 5（ μg/m 3）/（m －1sr －1）となる．

4．結果と考察
掃引測定により得られたエアロゾルの分布を Fig. 4 に示す．Fig. 4（a）が水平スキャン，Fig. 4（b）はFig. 4（a）の点線に沿った垂直スキャンである．重量濃度をカラースケールで表示している．Fig. 4（a）に線香の位置，粉じん計の位置を示した．Fig. 4（b）の点線は水平スキャンの面の位置を表す．線香の煙は線

Fig. 4

Spatial distributions of aerosol mass concentration obtained from the horizontal and vertical scanmeasurements.（a）Plan Position Indicator（PPI）scan and（b）Range Height Indicator（RHI）scan.

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香の位置から右奥方向に広がっている．濃い部分で濃度は約 40 μg/m 3 であった．粉じん計の位置での重量濃度は 15 μg/m 3 であった．遠距離の非常に強い信号は壁面の散乱によるものである．受信視野から外しているにもかかわらず，壁面の散乱は大きく測定されている．なお，この実験ではエアロゾルの散乱が適当な信号レベルとなるように受信系に ND フィルタ（減光フィルタ）を用いて調節した．壁面の信号は AD 変換のレンジを超えて飽和しているがエアロゾルと比べて 2 桁以上大きい．
エアロゾルの分布を室内空間の中で明確に把握するために，ハードターゲットの 3D マッピングを行う
LiDAR と併用して，同一のデータ空間のなかでエアロゾル濃度分布を表現することが有用である．ここでは，インテル社の LiDAR（L515）を用いて実験室の 3D データを計測し，その 3D 空間の中にエアロゾル分
布を表示する方法を検討した．Fig. 5 に Fig. 4 に示したスキャン面を表示した一例をしめす．3D データの中の色々な場所から色々な角度，あるいは断面で分布を見ることができるので，構造物との位置関係などを明瞭に把握するために有用である．なお，L515 は今回発生させたエアロゾルには感度が無く，3D データには表示されていない．

Fig. 5

Example of 3D indication combining the aerosol lidar data（color scale）and the 3D mapping datafrom a commercial LiDAR（black points）. The aerosol lidar data are the same as in Fig. 4. Brown
areas indicate strong scattering from the wall and the floor measured by the aerosol lidar.

室内エアロゾルライダーでは壁面の散乱が非常に大きいことを述べたが，以下に，エアロゾルと壁面の信号の大きさを定量的に比較する．いま，重量濃度が 10 μg/m 3 の場合を考えるとすると後方散乱係数は約 5

×10 －5 m －1sr －1 となる．一方，Lambertian のハードターゲット 12）では，後方散乱係数は，R/πΔ（R は反射率，Δ はレーザーの折り返しパルス長）であるので，反射率を 0.3 程度，レーザーの折り返しパルス長（距離分解能）を 0.3 m とすると後方散乱係数は 0.3 m －1sr －1 となる．したがって，信号強度は 4 桁程度違うことが分かる．以上のことから室内エアロゾルライダーでは，例えば，送信ビームの裾の微弱な迷光がハード
ターゲットに当たってゴースト信号になるような現象に注意が必要である．したがって，送信ビーム形状や受信視野に注意が必要である．また，一般に，フラッシュライダー方式（送信ビームを広げて，広い視野のライダーイメージを同時に受信する方式）では室内のエアロゾル測定は難しいことが推測される．測定対象であるエアロゾルよりも近距離にもハードターゲットがあるような場合には，ハードターゲットの散乱を含
む多重散乱が別の方向のエアロゾル計測に干渉する可能性がある．
本研究において試作したライダーにより，室内で発生させた模擬エアロゾルが十分な感度で測定できることが確認された．実際のターゲットとして想定している工場環境では濃度が数倍以上高いと想定される13）ので，現システムが十分に活用できると考えられる．想定している工場環境ではエアロゾル濃度が数十 μg/

m 3～数 mg/m 3 であるため，今回の実験のケースは測定下限値の濃度といえる．その一方で，現在の実験シ
ステムは透過率 0.3% の ND フィルターにより受信光を減光する余裕を持った仕様であり，また光学部品等

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第 3 巻第 2 号（2022）

が最適化されていないので，さらに小型化が可能である．現システムのレーザーパワーは平均パワー
30 mW であるが，実験では 0.3% の ND フィルタを用いており，これを外せば（背景光雑音が小さいショッ
トノイズリミットであれば）平均パワー 0.1 mW のレーザーで同じ性能が得られることになる．したがって，さらに小型の LD 励起第三高調波 Nd:YAG レーザーが使用できるので，ライダー送受信部はハンドヘルド型とすることも十分可能である．
装置の小型化の他に，測定機能の拡張も考えられる．まず考えられるのは，偏光解消度測定機能の追加による非球形粒子の検知である．これによって，鉱物粒子や研磨くずなどを感度良く検知できる可能性がある．また，散乱を多数の散乱角で同時に受信するマルチスタティックライダー方式を用いてエアロゾル粒子の粒径分布測定の可能性もある 14）．測定が近距離なので，一つの送受信部に複数の受信系を組み込むことができると考えられる．さらに，蛍光を測定することによって，蛍光性のエアロゾル粒子（ある種の鉱物粒子，プラスチック，繊維など）の分布を測定する可能性も考えられる 15,16）．これらについては，今後，測定のニーズを考慮して検討を進める考えである．

5．おわりに
ミー散乱ライダーによる室内エアロゾル測定について実験的な検討を行い，今後，実際の作業現場における応用につながるポジティブな結果を得ることができた．ライダー自体としては非常にシンプルなものであるが，エアロゾルの散乱が部屋の壁面の散乱に比べて数桁小さいことによる問題など，室内ライダー特有の留意点を明確にすることができた．また，ハードターゲットの 3D マッピング用の小型の LiDAR を併用して同じ 3D 空間内にエアロゾル分布を表示する手法は，構造物とエアロゾル分布の関係の把握などに有用で，今後，このような利用手法が広く用いられると期待される．さらに，粒子の非球形性や粒径の測定，蛍光測定など，ライダー手法としての拡張の可能性も考えられる．今後，実際の作業環境などにおいて実証試験を行い，さらに研究開発を進める計画である．
引用文献
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3）北藤典也，矢吹正教，“高距離分解能マルチスペクトル検出器を用いたミー・ラマンライダーの開発，” 第 36 回
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4）齊藤保典，小林一樹，“ライダー法による衣服類脱着等の日常動作における付着ダスト放出状況の実時間空間分
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10）R. M. Measures, “Laser Remote Sensing Fundamentals and Applications,” John Wiley & Sons, Inc., Hoboken（1984）.
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14）Y. Jin, N. Sugimoto, T. Nishizawa, T. Yoshitomi, A. Sawada, W. Sarae, A. Hattori, Y. Yamasaki, H. Okamoto, and K. Sato,“Measurement of water mist particle size generated by rocket launch using a two-wavelength multi-static lidar,” Appl. Opt. 58（23）, 6274‒6279（2019）.

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15）N. Sugimoto, Z. Huang, T. Nishizawa, I. Matsui, and B. Tatarov, “Fluorescence from atmospheric aerosols observed with amulti-channel lidar spectrometer,” Opt. Express. 20（19）, 20800‒20807（2012）.
16）齊藤保典，“蛍光分光法と地球環境センシング技術としての蛍光ライダーへの適応事例，” レーザセンシング学会
誌．2（2），53‒66（2021）.
左成信之
1995 年柴田科学器械工業株式会社（現 柴田科学株式会社）に入社．現在まで大気・室内環境測定機器及び労働衛生
測定機器の開発に従事．環境省の黄砂対策事業として 2004 年に富山県環境科学センターに設置したライダー装置以来，ライダー関連装置の開発に携わる．レーザセンシング学会会員，応用物理学会会員．

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特集

第 3 巻第 2 号（2022）

産業応用ライダー

光コム干渉による高機能光計測
今井 一宏 ＊1，マーク ジャボロンスキー 1，興梠 元伸 1
1株式会社 XTIA（〒140‒0002 東京都品川区東品川 3‒32‒42 IS ビル 2F）

Advanced optical measurements using optical frequency comb interferometry
Kazuhiro Imai ＊1, Mark Jablonski 1, and Motonobu Kourogi 1
1

XTIA Ltd., IS Building 2F, 3‒32‒42 Higashishinagawa, Shinagawa-ku, Tokyo 140‒0002（Received June 7, 2022; revised July 13, 2022; accepted July 29, 2022）

Optical frequency comb technology bridges the gap between the optical domain and the microwave
domain. The optical frequency comb enables rapid and precise ranging based on time-of-flight measurements in the optical band with interferometric analysis in the microwave band. In this paper, we introduce high-precision absolute distance and profile measurement systems using electro-optic modulator-based optical frequency combs. The accuracy and the reproducibility of the measurements are better
than 1 μm. The repetition rate of the measurements is 500 kHz within the ambiguity-free measurement
range and 1 kHz for longer distances.
キーワード：光コム，干渉計，絶対距離計，形状計測，デュアルコム距離計測
Key Words: Optical comb, Interferometer, Absolute distance meter, Profile Measurement, Dual comb ranging

1．はじめに
光波の飛行時間法（Time of Flight: TOF）による距離計測は長さの定義に即した直接的な計測法であるが，電子回路の帯域制限があるためフェムト秒の時間分解能，またはマイクロメートルの距離分解能を達成することは困難である．精度が要求される場合，一般的には周波数安定化レーザーの波長を基準とするレーザー干渉計が用いられる．真空中のレーザー波長は光の速さを周波数で割った値であるので，周波数が安定ならば波長が高精度な物差しの役割をする．測定対象物までの距離が変化する際の反射光の位相変化を干渉として電気信号に変換するため，高速な信号処理を要せず高精度に距離を求められる．しかし，原点から変化の積算量として距離を求めるため，光線遮断時に原点復帰が必要であるなど実用上の課題がある．
光エレクトロニクスの研究開発が進展しているなかでも未だに高精度な TOF 距離計測が容易ではないことの要因はレーザー技術と電子回路技術の乖離にある．レーザー技術が光の周波数の高さを反映し，より広い帯域で高速な信号を扱えるように進化しているのに対して，光よりもはるかに周波数の低い電気信号にはそもそも光信号を十分に支えるだけの帯域がない．したがって高度な光技術を実用に供するためには両周波数帯域を仲立ちする仕組み，融合する技術が必要である．
光コムは一定の周波数間隔で並び，位相同期された櫛状の周波数成分からなる光である 1）．隣接する成分との周波数差は高くてもギガヘルツ程度になっており，光コム帯域内の様々な計測が干渉を介して電気的に実行できる．光コムはエレクトロニクスと光技術の橋渡しとして先駆的な役割を担ってきた．黎明期の光コムはマイクロ波帯の原子時計を基準にレーザー周波数を測定するために使用された 1‒3）．光コムによるレーザー周波数計測は 2005 年ノーベル物理学賞にもつながった技術であるが，光コム関連技術の発展により現在では時間・周波数の研究分野で一般的に利用されている手段である．

©2022 Laser Radar Society of Japan79

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

光コムは線スペクトル由来の長い可干渉距離とスペクトル全体の広がりに由来する短い可干渉距離が同居しているため，TOF 距離計測にも適性がある．光コムを干渉計の物体光と参照光として利用すると光コムが潜在的に持つ時間分解能を損なわず電子回路周波数帯域での処理が可能となって，高速，高精度の TOF
距離計測が可能となる．ここでは様々な光コム発生方式の中でも計測器への組み込みに適した電気光学変調
方式の光コムと光コム干渉を用いる距離計測，形状計測について述べる．

2．光コム発生器
Figure 1（a）は代表的な電気光学変調型光コム発生器であるファブリペロー電気光学変調器（FP-EOM）の構成を示す．ファブリペロー共振器内に位相変調器が挿入されている．入力レーザー周波数と共振周波数が一致した状態で光共振器の自由スペクトル域（Free Spectral Range: FSR）の整数倍に一致する変調周波数 f mの電気信号を位相変調器に与えると，変調された光が共振器を往復する周期と電気信号の周期が一致する．
被変調光は共振器を多重往復する間，毎回同じ位相で電気光学変調を受けるため深い変調が得られる．
Fig. （1 b）は入出力スペクトルの変化を示しており，単一周波数 ν の入射光が中心周波数 ν，間隔 f m のサイド
バンド数百本に変換されて出力される．共振条件を大きく外さなければ光コムの中心周波数と周波数間隔を切り替えることができる．一般的な位相変調器ではベッセル関数の特性に応じた強度変化の大きいスペクト

Fig. 1 （a）Operation principle of Fabry-Perot Electro-Optic modulator（FP-EOM）.
（b）Drawings of input（left）and output（right）spectrums,（c）FP-EOM
module,（d）Top view of new chip design. The optical cavity is between thehigh reflection（HR）coated（highlighted in green）chip facet ends,（e）Cross section of the new chip design.

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ルとなるが FP-EOM では共振器の効果により滑らかなスペクトル形状となる．時間的には繰り返し周波数f m の光パルス列である．ただし，位相変調が変調の周期内で瞬時周波数の高い領域と低い領域を生むことに対応して入力周波数に対して高周波数側，低周波数側に別れた 2 種類の光パルスが変調の一周期に交互に出力される．
この変調器は 1970 年代に大阪大学の小林らによって光パルス発生器として提案されたものである 4）．それを 1990 年代にかけて東京工業大学の興梠らが改良して光コム発生器として光周波数の計測に利用した 1）．
我々は Fig. 1（c）のように光通信で用いられる LiNbO 3 光導波路型変調器の技術を応用して装置組み込み可能な光ファイバピグテイル付小型モジュール構造のデバイスを製品化した 5）．光共振器は Fig. （
1 d）
のように光
導波路が形成された基板の両端面に直接高反射ミラーが取り付けられた一体型構造になっており，振動に影響されにくい．また Fig. 1（e）に示した変調器断面のような溝を光導波路に沿って作製して光導波路に電界を集中する効果を高め，溝がない場合と比べて 1/2～1/3 の RF パワーで駆動する省電力型コム発生器も開発している．光共振器の FSR は温度調節によって 2.5 GHz に設定される．動作波長は 1.55 μm 帯で，周波数
間隔 25 GHz，スペクトル幅 10 THz 以上の光コムを発生する．
様々な光コム発生方式の中でスペクトル幅に着目すると，1 オクターブのスパンを持つモード同期レーザー方式の性能が電気光学変調方式を上回っている．自己参照方式の光周波数測定など時間・周波数応用に
はモード同期レーザー方式が利用されることが多い．しかし光コムを空間距離の正確さに展開することを考えた場合，数 THz の発生スパンでもエレクトロニクスとの親和性の良い高度な活用ができるならば技術的には飛躍的な前進となる．また計測機器，システムへの組み込みや製造現場での利用など電気光学変調方式の持つ制御性の良さ，高い堅牢度，小型軽量といった特徴が優位に働く．

3．光コム干渉計
3.1 構 成光コムが経験した位相遅れを電気信号に変換し，スペクトル帯域幅の有効活用をもたらす技術が光コム干渉計である 6, 7）．Figure 2 にその構成を示す．1 台のレーザー光源（周波数 ν）の出力が分割され 2 台の電気
光学変調型光コム発生器（OFCG1，OFCG2）に入力されている．OFCG1，OFCG2 はそれぞれ測定対象に照射される物体光と参照面に照射される参照光を出力する．単一周波数発振のレーザー光源を使用しており，
スペクトル線幅 15 kHz 以下，発振波長 1554.94 nm，出力約 20 mW である．ビート周波数帯域の重なりを避けることが可能なヘテロダイン検出の構成とするため，OFCG2 側の経路に音響光学周波数シフタを挿入しFig. 2

Optical comb interferometer. LASER: Narrow linewidth laser diode; ν, Freq.
shifter: Acousto-optic frequency shifter; f a, OFCG1: Optical frequency comb generator（objective light; f m）, OFCG2: Optical frequency comb generator（reference
light; f m＋Δf）, PD1: Photo detector（reference interferometer: REF）, PD2: Photodetector（target interferometer: TAR）
. Signal processor includes A/D converters（ADC）and a field-programmable gate array device（FPGA）. T 12: Group Delaydifference between OFCG1 and OFCG2. T: Group delay due to the round trip
between the interferometer and a measuring object.

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第 3 巻第 2 号（2022）て OFCG2 への入力光の周波数を f（＝40MHz）だけずらしている．OFCG1，OFCG2 を駆動する変調周波数aはそれぞれ f m と f m＋Δf で表されているが，f m が 25 GHz 帯であるのに対して Δ f は 500 kHz であり，f m と比
べて周波数差 Δ f が桁違いに小さい．OFCG1, OFCG2 はそれぞれ出力の一部を検出する光検出器と制御回路が内蔵されており，共振周波数がレーザー周波数に追従するような制御が行われている．また光増幅器，可変 減 衰 器 が 内 蔵 さ れ て い て， 光 コ ム 出 力 は 物 体 光 で あ る COMB1 出 力 が 10 mW 以 下， 参 照 光 で あ る
COMB2 出力が 3 mW 以下に調整されている．
光コム干渉計には参照用干渉計と測定用干渉計が光路を共有する形で含まれている．PD1，PD2 はそれぞれの干渉計の光検出器である．物体光の一部は PD1 に入力され，残りは測定対象物に照射される．反射光
は干渉計に戻されて PD2 に入る．光コムの時間波形は変調周波数の逆数に一致する周期の光パルス列である．測定区間を往復せず PD1 で検出される光パルスと比較して PD2 で検出される光パルスには群遅延または周期パルスの位相遅れが含まれる．直接検波では検出器や信号処理の帯域制限を受けるため短い光パルス幅から期待されるほどの時間分解能は得られない．光コム干渉計では PD1，PD2 の前で物体光を参照光と重ね合わせて，それぞれ参照光に対する物体光の群遅延を含む干渉信号として検出することで帯域の問題を回避している．物体光と参照光は周波数間隔がわずかに異なっており，周波数帯域を圧縮しながら多波長の位相を一括検出できる．光コムを発生してから干渉計に入るまでの遅延時間差（T 12）は，PD1，PD2 に共通である．PD2 の干渉信号には，その遅延時間差に加えて物体光が測定対象物を往復する時間と参照光が参照面を往復する時間の差（T ）が含まれる．二つの干渉信号は信号処理ユニットのアナログ/デジタル（AD）変換器でデジタル信号に変換され，Field Programmable Gate Array（FPGA）で実時間のデジタル処理
を経て干渉信号間の位相差が求められる．
光コム干渉計は光コヒーレンストモグラフィー（Optical coherence tomography: OCT）用に開発された干渉計 8）を基本に距離計測用の改良を加えたものである．原理的には様々な光コム発生方法に対して同様な測距が可能であり報告例もある 9, 10, 11）．モード同期レーザー方式など 2 台の独立した光コム光源で同様な計測性能を実現するには，レーザー発振モードと繰り返し周波数の両方を広帯域かつ高精度に位相同期する必要がある．特に繰り返し周波数については 2 台の繰り返し周波数にわずかな差を与えることと広帯域位相同期の両立が求められるため難易度が高い．FP-EOM は一台のレーザー光源から周波数間隔のわずかに異なる複数の光コムを生成するため，高精度な位相同期を行わなくても干渉の過程でレーザー光源や変調信号に含まれる位相雑音を相殺する効果がある．短期的な計測精度向上に適した一組の光コムを生成できる．

3.2 干渉信号周波数
Figure 3 は光コム干渉の周波数関係を表す．N は光コムの中心周波数から数えたモード番号である．キャリア周波数と N＝±2 次までの周波数成分だけ図示されている．物体光と参照光の N 次モード周波数はそれぞれ ν＋Nf m，ν＋f a＋N（ f m＋Δf ）である．N 次モード間干渉信号の周波数は ν や f m に関係なく f a＋NΔf であり，次数ごとに周波数分離された状態で検出される．25 GHz の間隔で数 THz の周波数帯域に並んでいた光Fig. 3

Schematic drawings of the beat signal frequencies in the optical comb interferometer.
Carrier frequencies（N＝0）and sidebands up to second order（N＝±2）are shown. f m:
frequency separation of COMB1 for object light, f m＋Δf: frequency separation of
COMB2 for reference light. f a: shift frequency at the acousto-optic frequency shifter.

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レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

コムが 40 MHz を中心とする 500 kHz 間隔のコム状干渉信号に変換され，100 MHz 程度の電気信号帯域に圧縮される．その他の組み合わせは周波数が 25 GHz 以上になり光検出器の帯域外となる．干渉信号には光パルスが経験した位相遅れが光周波数の検出感度で保存される．N 次干渉信号の位相遅れは PD1 側：2π（ν＋Nf m）T 12，PD2 側：2π
（ν＋Nf m）
（T 12＋T）となり，光周波数に比例した形式である．信号処理演算で PD1 とPD2 の位相差と次数依存性を求めることよって光パルスの位相遅れ 2πf mT が抽出される．検出系の帯域に合わせ，入力波長を中心にスペクトル幅 1～2 THz を残す急峻な特性の光フィルタで干渉信号のエイリアスの要因となりうる高次モードを除去している．物体光の周波数間隔 f m が 25 GHz の場合，±20 次までの光コム
干渉は光スペクトル帯域幅 1 THz の検出と等価になる．

3.3 干渉信号波形
Figure 4 は干渉信号発生過程の模式図である．Fig. 4（a）は参照光パルス波形の包絡線，（b）は物体光パルス
波形の包絡線を表している．参照光と物体光の間で繰り返し周波数がわずかに異なっているためパルスの周期にわずかなずれがある．Δf が 500 kHz の場合，2 μs（＝T B）に 1 回の割合で物体光と参照光の光パルスの重なりが起こる．Fig. 4（c）
は重なりの強い部分を色の濃淡で示している．物体光と参照光には周波数シフタによる 40 MHz の周波数差が与えられている．光パルスが重なり合う時間帯のみ光電流に 40 MHz のうなり波形が生成され，重ならない時間帯では検出される光パワーの平均に比例した直流電流が出力される．交流成分だけを見ると Fig. 4（d）の包絡線パルス状信号が 2 μs に 1 回生成される．測定用干渉計で物体光に遅延が加わると干渉信号の発生時刻はノギスのバーニア効果のように大きく拡大されて観測される．光パルスの遅延を T，干渉信号の発生時刻の変化を Δt とすると，｜Δt｜＝（f m/Δf）
T となる．f m＝25 GHz，Δ f＝500 kHz の場
合，変調周波数の一周期 40 ps の変化が干渉信号の一周期 2 μs の変化として 50,000 倍に拡大されて観測される．Δt の符号は Δf および f a の符号に依存する．

Fig. 4

Schematic drawings of the beat signal generation in the optical comb interferometer.
（a）Reference light pulses（COMB2）at a repetition rate of f m＋Δf and period of T 2＝1/（f m＋Δf）.（b）Object light pulses（COMB1）at a repetition rate of f m andperiod of T 1＝1/f m.（c）The blue color gradient rectangle shows the durations ofoverlap between the reference light pulse and the object light pulse.（d）The beatsignal waveform emitted from the photo detector after low-pass filtering.

Figure 5 は時間波形の一例である．
（a）は PD1 から出力される参照信号波形，（b）
は PD2 から出力される測定信号波形である．参照信号の周期 T B 対する測定信号の遅れ Δt から変調周波数の半波長以内の距離が求められる．信号処理では周期信号である参照信号と測定信号をフーリエ変換して周波数解析により位相差83レーザセンシング学会誌

Fig. 5

第 3 巻第 2 号（2022）

Beat signal waveforms in the optical comb interferometer.（a）The reference beat signal from
PD1 in the reference interferometer.（b）The target beat signal from PD2 in the target interferometer. T B is a period of the beat signals（2 μs）. Δt is a delay of the target beat signal.

2πΔfΔt を求め，それを 2πf mT と読み替えて物体光の遅延時間 T を求める．変調信号 25 GHz の半波長は約6 mm であり，その距離は多義性距離（ambiguity-free measurement range，以下 L a）などと呼ばれる．1 回の計測ではその範囲内の距離が得られるのみである．光コム距離計に応用する場合は変調周波数を切り替えな
がらそれぞれの位相を計測し，それらの相対値から L a の整数倍の距離を算出して絶対距離を求める．

3.4 駆動信号発生部
Figure 6 は FP-EOM 駆動信号発生回路の構成である．振幅調整のための増幅器，減衰器については記載を除いてある．主となる発振器 1 台と副発振器 4 台が含まれており，主発振器と副発振器のミキシングにより駆動信号を生成する．主発振器の周波数 F0 は 24 GHz，副発振器の周波数 F1～F4 は 1 GHz 帯で 1 GHz，
1.010 GHz，1.0005 GHz，1.0105 GHz である．すべての発振器は同一の参照発振器（OCXO, 10 MHz）に位相同期されている．主発振器の出力は 2 つに分割され，アイソレータを介してミキサの LO ポートに入る．
副発振器はそれぞれアイソレータを介して 4 入力 2 出力の RF スイッチに接続される．RF スイッチは
500 kHz 離れた 2 つの周波数を選択して，それぞれミキサの IF ポートに入力する．24 GHz と 1 GHz 帯の混合により周波数変換された RF 出力のうち 25 GHz 帯のみバンドパスフィルタ（BPF）で切り出して光コム発生器に供給する．
光コム干渉計は変調信号の周期を基準に位相の遅れを求めているため，駆動信号源の位相雑音が計測精度の限界を与える．周波数混合により駆動信号を生成すると共通する発振器の位相雑音が光コム干渉の位相差計算過程で相殺され，短期的な計測精度の向上が見込める．測定光の遅延時間 T は位相揺らぎも含む形で
2π fm T + φ (∆t, T ) = 2π∆ f ∆t + {φ1 (t1 ) − φ1 (t1 + ∆t + T )} − {φ2 (t1 ) − φ2 (t1 + ∆t)}（1）と表すことができる．ある参照信号の発生時刻を t 1 とし，Δt は t 1 を基準にした測定信号の遅延時間である．右辺カッコ内の位相雑音を表す部分を ϕ（Δt, T）と表した．ϕ（t）, ϕ（t）
はそれぞれ COMB1，COMB2 を12駆動する信号源の位相雑音を表す．ϕ（t）, ϕ（t）
を混合前の 24 GHz 発振器と 2 台の 1 GHz 発振器の位相雑音
12ϕ（t）, ϕ B（t）, ϕ B（t）
で表すと ϕ（t）の一部は相殺されて，A
1
2
Aφ (∆t, T ) = {φB1 (t1 ) − φB1 (t1 + ∆t + T )}−{φB2 (t1 ) − φB2 (t1 + ∆t)}+{φA (t1 + ∆t) − φA (t1 + ∆t + T )}

（2）

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レーザセンシング学会誌

Fig. 6

第 3 巻第 2 号（2022）

Schematic of the modulation signal generation unit. Amplifiers and attenuators for amplitude adjustments are not shown. BPF: 25 GHz Bandpass filters, F0: Frequency of the main
oscillator, F1-F4: Frequencies of the sub oscillators.

となる．ϕ（t）, ϕ B（t）, ϕ B（t）
は互いに独立した発振器の位相雑音であって基準発振器への位相同期帯域外にA
12
おいて無相関である．それぞれ時間差をつけた引き算の形である．時間差が大きいほど引き算の相殺効果が失われ計測ばらつきが増える．ϕ B（t）
, ϕ B（t）の時間差はそれぞれ Δt＋T 及び Δt であり，ϕ（t）の時間差は T
1
2
A
である．T は光が測定対象区間を往復する時間であって，往復 10 m としても約 33 ns 程度であるのに比べ，Δt は干渉信号の時間軸での遅れ時間であり最大 1 μs になる．使用した発振器の位相雑音を Table 1 に示す．
オフセット周波数 100 kHz の位相雑音は 1 GHz 帯発振器で－143 dBc/Hz，24 GHz 帯の発振器で－110 dBc/
Hz となっている．比較的位相雑音の大きい 24 GHz 発振器をミキシングの共通信号としておくことでその位相雑音が Δt に依存する計測ばらつきを生まないようになっている．
Table 1

Typical SSB phase noise of oscillators used in the optical
comb interferometer.

4．計測精度Figure 7 は物体光の駆動周波数 25 GHz における光コム干渉計の計測精度を表す 7）．測定周期 2 μs で連続
10 秒間取得した距離データから計算したアラン分散の平方根である．データの出力周期は 2 μs に固定されているため，連続する 2 μs 間隔の複数データを平均して長い周期のデータとみなした．無駄時間なく連続データ収集されているため平均時間と計測周期は一致している．（a）
は距離 24 mm と 27 mm における平均
時間と精度の関係をプロットした図である．24 mm は Δt＝0 の状態，27 mm は｜Δt｜＝1 μs の状態に対応す85

レーザセンシング学会誌

Fig. 7

第 3 巻第 2 号（2022）

Precision of the distance measurement.（a）Allan deviation versus averaging time.
Distances are □ : 24 mm and △ : 27 mm.（b）Allan deviation versus distance.
◆ , averaging time 2 μs; ▲ , averaging time 1 ms.

る．計測の精度は，測定周期 2 μs において 0.3 μm 程度，測定周期 1 ms の時におよそ 20 nm であった．短期
的には距離 27 mm の条件のほうが計測のばらつきが大きい．100 ms～1 s あたりの差異はアラン分散の評価に使えるデータが少ないことや測定場所の振動や空気屈折率変動の影響である．
Figure 7（b）は測定距離と精度の関係を示している．横軸は距離，縦軸はアラン分散の平方根である．計測
周期は四角の点が 2 μs，三角の点が 1 ms である．近距離での精度は計測周期 2 μs で 0.2 μm と 0.3 μm の間，
計測周期 1 ms では 20 nm 程度であった．距離 5.2 m でも計測周期 2 μs で 0.4 μm 以下である．近距離においては半波長 L a（≒6 mm）の周期で｜Δt｜の増減に合わせてアラン分散値の極大，極小の繰り返しが現れる特性となっている．また，長距離ほどアラン分散の極小値が大きくなる傾向もみられる．それぞれ干渉信号の遅れ Δt に依存する副発振器の位相雑音，物体光の飛行時間 T に依存する主発振器の位相雑音の影響が表れていると考えている．

5．距離計
電気光学変調方式の光コムは変調周波数の切り替えによって周波数間隔を素早く変更できる．光コム距離計ではその特徴が生かされている．光コム距離計は変調周波数を切り替えながら複数の距離を計測し，それらの相対値から L a の整数倍の距離を算出して絶対距離を求めている．主発振器の周波数 F0 と副発振器の周
波数 F1～F4 の加算で発生できる 4 つの周波数，25 GHz，25.010 GHz，25.0005 GHz，25.0105 GHz で順次
COMB1 を駆動する．COMB2 側は常に COMB1 側と 500 kHz 違いの周波数で駆動される．駆動周波数の差
10 MHz で約 15 m まで，さらに差 500 kHz で約 300 m までの距離測定ができる．信号の切り替えが速いた
め，大気の揺らぎ，空間振動の影響を受けにくく，絶対距離を求めるために要する時間は切り替えと信号処理を含めて約 1 ms である．連続的に繰り返し約 1 kHz のリアルタイム計測が可能である．

86

レーザセンシング学会誌

Fig. 8

第 3 巻第 2 号（2022）

Measurement error of Optical comb absolute distance meter（ADM）. Averaging time for
distance measurements is 100 ms. Distance error shows the difference between an optical
comb ADM and a standard laser interferometer at National Institute of Advanced Industrial
Science and Technology（AIST）.

Figure 8 は光コム距離計を産業技術総合研究所の光学トンネルに持ち込んで干渉測長器との比較評価を行った結果である．干渉計出力のビームを直接，反射体であるリトロリフレクタに照射した．干渉計出力のビーム径は強度 1/e 2 の全幅で約 3.6 mm である．距離が遠いほどビーム径の拡大により反射光強度が低下した．90 m を超えて反射強度不足により測定困難となったところで評価を打ち切った．Fig. 8 の誤差はレー
ザー測長器の測定値から光コム距離計の測定値を差し引いた値である．光コム距離計はレーザー測長器と比べて長めに計測されている．距離に比例して誤差の絶対値が大きくなる傾向がみられ，比例係数の大きさは
1 m あたり 0.086 μm 程度であった．10 m 程度までは誤差がおよそ 1 μm 以内に収まっており，90 m 以上の距離でも誤差は最大 7 μm 程度であることが確認された．評価した距離計の光源に搭載された OCXO の発振
周波数の誤差は 1×10 －8 であった．また距離補正に使用した屈折率の近似式は～10 －8 程度の不確かさとされる 12）．それらも誤差の要因と考えられる．

6．形状計測器
6.1 構 成光コム干渉計とスキャナによる照射位置の走査を組み合わせたものが光コム形状計測器である．Figure 9（a）はその外観写真を示す．高速でレーザービームをスキャンしながら L a の範囲の高さ分布を求めて三次元形状を得ている．f m が 25 GHz の場合，L a に相当する高さ約 6 mm を超える対象物を計測すると計測結果
は高さ L a の範囲に折り畳まれてしまう．大型部品の計測に対応するため，計測精度が犠牲になるが f m が
1 GHz で L a が約 150 mm となる光源も開発した．f m が 1 GHz の場合，計測のばらつきは，f m が 25 GHz の場合と比較して約 10 倍の数 μm である．
測定対象物に合わせて Fig. 9（b）のように複数のスキャナを提供している．ビーム直径が 100 μm で 1 軸
90 mm 幅の光学スキャナと直線ステージを組み合わせた L90，40 mm 角の 2 軸光学スキャナでビーム直径
60 μm を走査する S40，走査エリアが 5 mm 角でビーム直径が 22 μm である高解像型の M5 というのが主な形式である．L90 は比較的大きな部品を対象と考えており，主に f m が 1 GHz の光源を組み合わせている．
どのスキャナもテレセントリック光学系が用いられておりスキャナ側から測定対象物に向かって鉛直に集光ビームを照射するようになっている．他にビーム進路を 90 度折り曲げるミラーを回転させて円筒内面をなぞるようにスキャンする装置や S40 と直角プリズムミラーを組み合わせて円筒内径を計測する光学系なども提供している．レンズ，スキャナやステージ等に起因する歪みに対しては，キャリブレーションによる補正を行っている．インラインの検査器として使用する場合にはステージ以外の部分を工場側の設備に接続して搬送機に連動した計測が行われる．生産ライン制御機器とのインターフェイスを経由して指令を受けて計測を実行，三次元形状データまたは OK/NG 判定結果を戻す．標準的な測定時間は，S40 の場合，縦横87

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

Fig. 9 （a）Optical Comb 3D profile measurement system（L90）,（b）Scanningheads.（Left）L90,（Middle）M5,（Right）S40.

40 mm×40 mm の範囲，測定ピッチ 50 μm，平均数 4 の条件で 8.6 秒，L90 の場合，縦横 90 mm×200 mm の範囲，測定ピッチ 100 μm，平均数 4 の条件で 27.6 秒である．

6.2 測定例
ステレオ法，共焦点，TOF カメラなど様々な光学式三次元計測技術が成熟しつつある中で光コム干渉を用いた計測の特徴は同軸，高速及び高精度である．同軸計測ゆえに光学系の設計次第で作動距離（Working
distance）を大きくとれて，深い穴の底や穴の側面形状も計測できる．Figure 10（a）は自社で行った自動車エンジンのシリンダーヘッドの燃焼室の形状測定例である．使用した形状計測器は L90 システムである．測Fig. 10 （a）Measurement example of cylinder head using L90 system.（b）Measurement
example of a step master using S40 system. Color bar shows the height alongZ-axis.（c）The cross section of the step master measurement example（b）at the
1 μm step.

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第 3 巻第 2 号（2022）

定された形状から燃焼室部分を抽出して容積を計算できる．燃焼室容積の繰り返し測定において標準偏差が0.01 cc を切る実例もある．Figure 10（b）
は S40 システムによる段差マスタの表面形状測定例である．Figure
10（c）に段差マスタ測定結果の段差 1 μm 部分の断面図を示す．1 μm の段差まで明確に分解できていることがわかる．
また少し特殊ではあるが，日本原子力研究開発機構（現在の量子科学技術研究開発機構：QST）で核融合
中性子源用の高速液体リチウム流の長期安定性実証実験が行われ，光コム距離計が応用されている 13）．従来の接触式の波高計測法に比べて精度の 1 桁向上となる 0.02 mm の精度が達成された．
光三次元計測に共通な特徴であるが，機械加工された金属表面のように浸み込みのない適度な拡散反射面
は最も計測しやすい対象である．塗装面，プラスチックなどの金属以外の場合は材料の光学特性に依存す
る．計測誤差を減らすためには表面からの反射光を選択的に取得するような条件を作る必要がある．鏡面反射体の場合，正対した条件ならば精度よく測定できるが傾斜や湾曲の大きな鏡面は反射光が得られないので測定が難しい．また光コム干渉信号の処理が単一距離からの反射を仮定したアルゴリズムであるため，多重反射を発生する膜状の半透過性材料や可干渉性を大きく低下させる多孔質などは誤差が大きくなる傾向がある．光コム干渉計は OCT の新技術として提案された技術が基になっているので複数反射の情報がすべて干渉信号に含まれる．測定対象や内容拡充の為には光コムからの情報取得機能の向上が望まれる．

7．まとめと展望
電気光学変調型光コム発生器とその光コム光源を用いる距離計，形状計測機について，動作原理と測定例を紹介した．飛行時間計測（TOF）を原理とする光学式距離計としては，光強度変調の直接検波を利用する
従来方式と比べて速度と精度が大幅に向上している．計測再現性と正確さが 1 μm で，多義性距離（L a）以
内の計測は 500 kHz の繰り返し周波数で実行される．長距離でも約 1 kHz で測定できる．光コム形状計測機
は同軸光学系での計測，長い作動距離，高速なデータ取得，高精度などの特長を有しており，自動車関連の中大型部品，精密加工部品のインライン自動検査での利用が始まっている．
中大型部品は画像検査で対応できない複雑形状などが要因となって未だ人の官能検査に依存している例が多い．また従来の高精度非接触形状検査は長い測定時間を要するためオフラインの抜き取りで行われることが一般的だった．光コム技術による三次元形状計測は計測精度と速度を両立することによりそれら問題を解消し，検査自動化を推進するものと期待している．今後は，より一層の速度と精度の向上，自動車部品以外の分野・用途の開拓，現時点で測定困難な材料に対する適用範囲の拡大などが課題である．
非接触・非破壊での高精度三次元形状計測は，検査自動化だけでなく，加工精度の向上にも付加価値を提供できる．加工プロセスの合間に当技術を導入することで設計値と実形状の差が求められる．補正加工により不良率の低下，生産工程の効率化にもつながる．ノーベル物理学賞を支えた光コム技術が広く社会実装され，環境・経済・社会への負荷軽減に貢献するという日が一日でも早く到来することを願っている．
引用文献
1）M. Kourogi, K. Nakagawa, and M. Ohtsu, “Wide-Span Optical Frequency Comb Generator for Accurate Optical Frequency
Difference Measurement,” IEEE J. Quantum Electron. 29（10）, 2693‒2701（1993）.
2）J. L. Hall, “Nobel Lecture: Defining and measuring optical frequencies,” Rev. Mod. Phys. 78（4）, 1279‒1295（2006）.
3）T. W. Hänsch, “Nobel lecture passion for precision,” Rev. Mod. Phys. 78（4）, 1170‒1187（2006）.
4）T. Kobayashi, T. Sueta, and Y. Matsuo, “High-repetition-rate optical pulse generator using a Fabry-Perot electro-optic modulator,” Appl. Phys. Lett. 21（8）, 341‒343（1972）.
5）K. Imai, B. Widiyatmoko, and M. Kourogi, “High finesse waveguide cavity optical frequency comb generator,” Proc. the30th European Conf. on Opt. Commun., We4. PP. 044,（2004）.
6）国内特許，特許第 5231883 号．（2008）．
7）今井一宏，興梠元伸，寺田聡一，“ 変調型光コムを用いた精密距離計測器，” レーザー研究．42（9）, 716‒721（2014）.
8）S. J. Lee, B. Widiyatmoko, M. Kourogi, and M. Ohtsu, “Ultrahigh Scanning Speed Optical Coherence Tomography,” Japan J.
Appl. Phys. 40（8B）, L878‒880（2001）.
9）O. P. Lay, S. Dubovitsky, R. D. Peters, J. P. Burger, S.-W. Ahn, W. H. Steier, H. R. Fetterman, and Y. Chang, “MSTAR: a sub
micrometer absolute metrology system,” Opt. Lett. 28（11）, 890‒892（2003）.

89

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

10）I. Coddington, W. C. Swann, L. Nenadovic, and N. R. Newbury, “Rapid and precise absolute distance measurements at longrange,” Nature Photonics. 3, 351‒356（2009）.
11）P. Trocha, M. Karpov, D. Ganin, M. H. P. Pfeiffer, A. Kordts, S. Wolf, J. Krockenberger, P. Marin-Palomo, C. Weimann, S.
Randel, W. Freude, T. J. Kippenberg, and C. Koos, “Ultrafast optical ranging using microresonator soliton frequency combs,”
Science. 359（6378）, 887‒891（2018）.
12）P. E. Ciddor, “Refractive index of air: new equations for the visible and near infrared,” Appl. Opt. 35（9）, 1566‒1573（1996）.
13）T. Kanemura, H. Kondo, T. Furukawa, Y. Hirakawa, E. Hoashi, S. Yoshihashi, H. Horiike, and E. Wakaia, “Measurement of
Li target thickness in the EVEDA Li Test Loop,” Fusion Engineering and Design. 98‒99, 1991‒1997（2015）.
今井一宏
1971 年 12 月生．1994 年東京工業大学工学部電気電子工学科卒業．1999 年東京工業大学大学院総合理工学研究科博士課程終了．工学博士．1999 年（独）
理化学研究所フォトダイナミクス研究セン
ターフロンティア研究員，01 年（独）
理化学研究所基礎科学特別研究員．03 年（株）
光コム研究所（現 株式会社 XTIA）入社．08 年同取締役．光コム応用製品の研究開発に従事．応用物理学会会員．

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レーザセンシング学会誌

特集

第 3 巻第 2 号（2022）

産業応用ライダー

車載ライダーの動向
鷲尾 邦彦
パラダイムレーザーリサーチ（〒195‒0072 東京都町田市金井 7‒7‒35）

Trends in automotive LiDARs
Kunihiko Washio
Paradigm Laser Research, 7‒7‒35 Kanai, Machida, Tokyo 195‒0072（Received June 17, 2022; revised July 26, 2022; accepted August 8, 2022）
A brief overview on the market and technology trends in automotive 3D LiDARs is given. Emphasis isplaced on semi-solid-state LiDARs and all solid-state LiDARs toward advanced passenger cars with conditional driving automation of Level 3 or high driving automation of Level 4. Several recent examples ofpassenger cars equipped with LiDARs and automotive LiDARs adopted for passenger cars are shown intables. Recent development trends on non-mechanical-scanning-type, all solid-state LiDARs are also
briefly explained.
キーワード：ライダー，車載，3 次元，動向，走査Key Words: LiDAR, Automotive, 3-Dimension, Trends, Scanning

1．はじめに3 次元ライダーは，カメラやレーダーでは識別困難な遠方に存在する種々の物体の形状や移動体の移動速度などを迅速に把握することに適しており，自動運転車用センサー群にとって要のセンサーになると考えられている．
米国 DARPA（国防高等研究計画局）の主催により 2005 年にネヴァダ州モハーヴェ砂漠において実施された自動走行に関するコンペでは，2 次元ライダー（SICK LMS-291）を 5 個搭載した Stanford 大学の自動運
転車 Stanley が優勝したが 1），同年に，64 個の半導体レーザーを搭載した 360° 旋回型 64 ビームの 3 次元ラ
イ ダ ー が Velodyne 社 に よ り 開 発 さ れ， そ の 後 ま も な く し て， こ れ に 改 良 を 加 え た 高 性 能 な Velodyne
HDL-64E が出現した．米国 DARPA の主催により，カリフォルニア州の空軍基地において 2007 年に実施された市街地を模した自動走行のコンペ（Urban Challenge）では，優勝した Tartan Racing（Carnegie Mellon 大
学と GM 社との連合チーム）及び 2 位となった Stanford Racing チームを含め，合計 12 チームの自動運転車の屋根にこの HLD-64E が搭載されていた 2）．
2009 年には，Google 社が自動運転車の開発チームを秘密裏に発足させたが，これが後に同社からスピンオフした Waymo 社へと発展した 1）．2009 年の Google におけるチーム発足以降，Waymo 社の公道での総走
行距離は，2020 年 1 月には 2,000 万マイル（約 3,200 万 km）に達した †1．なお，同社は 2018 年に公道での総走行距離 1,000 万マイルを達成しており，わずか 1 年で総走行距離を倍増させた．同社は，2020 年からアリゾナ州の人口 30 万人未満の都市 Chandler にて，自動運転車によるタクシーサービスを提供している．
†1

K. Wiggers: Waymoʼs autonomous cars have driven 20 million miles on public roads, Jan. 6, 2020, https://venturebeat.
com/2020/01/06/waymos-autonomous-cars-have-driven-20-million-miles-on-public-roads/ （Accessed 2022.6.6）©2022 Laser Radar Society of Japan91

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

Waymo 社の自動運転車の屋根には，恐らく自社開発によると思われるマルチビーム 360° 旋回型ライダーが搭載されている †2．
2022 年 6 月には，これまで長年にわたりサンフランシスコにて自動運転車の公道走行試験を行ってきたGM 社傘下の Cruise 社が，その公道走行実績が公的に評価され，大都会では始めてとなる，乗客から運賃が得られる有料のタクシー運行ビジネスを開始できることになった †3．同社の自動運転車は，Chevrolet Bolt というモデルの電気自動車をベースにしており，この自動運転車の屋根には，Velodyne HDL-64E よりはかな
り小型な，360° 旋回型のライダーが 5 個程度搭載されている †4．
無人の自動運転車は，比較的低速度での商品配達サービス用として，既に営業に使用されている．Nuro社の第 3 世代の配達サービス用自動運転車 R3 は，重量約 227 kg まで積載でき，また 46.7℃までの加熱や-5.6℃までの冷蔵が可能であり，最大走行速度は 72 km/h までが可能である †5．この配達サービス用自動運転車の屋根及び側面などに総個数は不明であるが，小型な 360° 旋回型のライダーが複数搭載されている．
自動運転車の普及による米国経済への寄与は，混雑解消による生産性向上，交通事故削減，燃費節減などにより，総額約 1.3 兆ドルに達するであろうと，2013 年に Molgan Stanley 社により報告された 3）．この報告書によれば，2022 年頃までには完全自動運転が実現でき，2023 年からは完全自動運転の普及期に入るであろうと予測されていたが，後述するごとく，この完全自動運転の将来予測はかなり楽観的であったことが分
かる．
Velodyne HDL-64E は，3 次元データ取得性能が高かったが，総重量が 13 kg 以上と重く，かつ価格が 8 万ドル程度と極めて高価であったため，自動運転車の普及のためには，ライダーの小型・低価格化が必須であると考えられ，2016 年には Velodyne 社は測定可能距離 200 m で総重量 600 g の小型な 360° 旋回型ライダー
VLP-32A を開発し，自動車業界向けの大量生産時には価格を 2 桁程度低減した単価 500 ドルでの提供が可能であると発表した 4）．このような背景の下，2016 年頃までには，車載用ライダー技術の開発を目指して，
多くのスタートアップ企業が参入し，例えば OPA（Optical Phased Array）技術の開発により，メカレスの全固体型ライダーが実現でき，量産時には 250 ドルの小型で安価な車載ライダーを提供できる可能性があると説いていた Quanergy 社の企業価値は，一時，15.9 億ドルと評価されたこともある 4）．
360° 旋回型ライダーは，機械式ライダーであり，回転摩擦等による寿命の問題や耐震性が劣るという課題があるため，光源や検出器などは固定し，小型光学部品の回転や MEMS 等の微振動よって光軸を走査する半固体型ライダーや，可動部が全くない全固体型ライダーの開発が活発化している．
このような半固体型ライダー及び全固体型ライダー用には，測距方式に関しては，パルスレーザーを用いるダイレクト ToF（Time of Flight）並びに変調した連続波を用いる FMCW（Frequency-Modulated Continuous
Wave）及び RMCW（Random-Modulation Continuous Wave）などの諸方式が開発されている．レーザーの種
類 に 関 し て は，EEL（Edge-Emitting Laser）,VCSEL（Vertical Cavity Surface Emitting Lasers）， フ ァ イ バ レ ーザーなどの多種が採用されている．またレーザー波長に関しては，NIR（Near Infrared）域の 905 nm など
や，SWIR（Short-Wave Infrared）域の 1,550 nm などが採用されている．また，走査方式については，2 次元走査，1 次元走査と 1 次元フラッシュの併用，2 次元フラッシュなどの諸方式が採用されている．また光検出器については，p-i-n フォトダイオートや，APD（Avalanche Photodiode）, SPAD（Single-Photon Avalanche
Photodiode），Si-PM（Silicon Photomultipliers）などの種々のものが採用されている．これらの組合せによる†2

R. Amadeo: Googleʼs Waymo invests in LIDAR technology, cuts costs by 90 percent. Waymo is developing hardware and software to make the self-driving car a reality, Jan. 10, 2017, https://arstechnica.com/cars/2017/01/googles-waymo-invests-inLiDAR-technology-cuts-costs-by-90-percent/ （Accessed 2022.6.7）†3

J. Oliva: GMʼs Cruise is the first driverless taxi operating in a major US city. A fleet of 30 Chevrolet Bolt taxis will be operatingin San Francisco, California, June 04, 2022, https://www.motor1.com/news/590053/gm-cruise-driverless-taxi-california/（Accessed 2022.6.6）†4

A. Krush: Why making driverless cars is hard - and why you may have to wait indefinitely for them, May 23, 2019, https://www.objectstyle.com/machine-learning/state-of-driverless-car-software-2019 （Accessed 2022.6.6）†5

M. Gauthier: Nuro introduces third-gen autonomous delivery vehicle, features sleekier styling and external air bag, Jan. 12,2022, https://www.carscoops.com/2022/01/nuro-introduces-third-gen-autonomous-delivery-vehicle-features-sleeker-stylingand-external-air-bag/ （Accessed 2022.6.6）

92

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

ライダー構成の具体化には多様なアプローチがあり，それら多様なアプローチによる車載ライダーについて，これまでに多くの解説がなされている 5‒11）．
360° 旋回型機械式ライダーは技術がかなり成熟しており，ロボタクシー用や商品配達サービス用ロボ
カーなどに搭載されているものの，価格，寿命及び外観などの観点から，大量生産されている自家用乗用車への搭載は困難であると考えられるので，ここでは 360° 旋回型機械式ライダーに関する説明は省き，半固体型ライダー及び全固体型ライダーに的を絞って，それらの市場動向及び技術動向に関して解説する．

2．ライダーの市場動向
2.1 自動運転車の市場予測
自動車へのライダーの搭載数は，自動運転車のレベルによって異なり，自動運転車のレベルが高くなるほどライダー搭載数が増加するものと考えられるので，まず自動運転車の市場動向についてその概要を把握しておく必要がある．
自動運転車のレベルは，国際規格 ISO/SAE PAS 22736（SAE J3016 と同等）で定められている 12）．これによれば，レベル 0：自動運転なし，レベル 1：運転支援，レベル 2：部分的自動運転，レベル 3：条件付自動運転，レベル 4：高度自動運転，レベル 5：完全自動運転，である．ドライバーによる監視が常時必要な場
合はレベル 2 以下であり，レベル 3 以上ではシステムによる監視がなされる．レベル 3 では，システムからの介入要求に対して，ドライバーが適切に対応することが必要である．レベル 4 では，特定条件化において，システムが全ての運転タスクを実施する．レベル 5 では，常にシステムが全ての運転タスクを実施す
る．
Waymo 社，Gruise 社，Argo 社，Aurora 社等によるロボタクシーや商品配達用のロボカー，ロボトラック
等の開発は，いきなりレベル 4 での商用化を目指して行われているが，既存の大手自動車メーカーによる自家用乗用車の技術開発はステップアップ型であり，レベル 2，レベル 3 を介してのレベル 4，さらにはレベル 5 の自動運転の実現を目指している．
これまでは ADAS（Advanced Driver Assitance System）は，先進運転支援システムと訳されており，ドラ
イバーの操作を支援する機能として位置づけられており，ADAS が提供する機能はレベル 1 及びレベル 2 に相当すると考えられている．しかし，上記国際規格 ISO/SAE PAS 22736 の 5.2

運転支援の注記 3（Note 3）によれば，ADAS という用語は広範な内容を含むので技術的定義付けを行うのは適当でないとして，ADASという用語については定義がなされていない．したがって，ADAS レベル 4，ADAS レベル 5 といった表現が出現しても不思議ではない †6, †7．ここでは，Yole Development 社及び Woodside Capital Partners 社ら † 7 の用語の使用例にならって，ロボタクシーなどの商用車と区別するために，自家用乗用車については，ADAS 車と呼ぶことにする．従って，レベル 4 以上の自動運転車には，レベル 4 以上の商用車及び ADAS 車が含まれることになるが，レベル 4 以上のセンサーの価格の低下傾向が緩慢なので，レベル 4 以上の商用車は少量ながらすでに出荷されているものの，レベル 4 以上の ADAS 車が量産されて浸透率が 2% を超える時期は，かなり後になるものと予測される．
残念なことに，2018 年に，米国・アリゾナ州において，タクシー会社所有の自動運転車が走行中，走行試験従事者の不注意により，死傷事故が発生したこと †8 や，2020 年には，コロナ禍の拡大を防止するために，多数の企業が自動運転車の走行試験を中断したことなどにより，レベル 5 の完全自動運転を目指した動きは頓挫し，特定条件を満たした場合のみに適用可能なレベル 4 に限定した開発に AV（Autonomous Vehicle）業界がシフトしたため，レベル 5 の完全自動運転車の普及は，概ね 2035 年以降とかなり先になるものと考えられている 13）．
†6

†7

Anonymous: Mobility experience（MX）concepts, https://tech.toyota-boshoku.com/global/innovation-design/mx-concepts.
html （Accessed 2022.6.7）
Anonymous: The automotive LiDAR market, April 2018, Yole Development and Woodside Capital Partners, https://
d19j0qt0x55bap.cloudfront.net/production/onboardings/5e5421415aaa397b552399b4/documents/file/Yole_WCP-LiDARReport_April-2018-FINAL.pdf （Accessed 2022.6.7）†8

Anonymous: Uberʼs self-driving operator charged over fatal crash, Sep. 16, 2020, https://www.bbc.com/news/technology54175359 （Accessed 2022.6.7）

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コロナ禍が広がる以前の 2019 年 1 月に出版された自動運転の将来予測に関する報告書 14）によれば，自動運転車の販売台数の伸びは，2030 年以前は緩慢であり，2030 年以降のいずれかの年において立ち上がりのキンクが生じ，それ以降は販売台数が急速に伸び，2040 年には 33 百万台に達するとのこと．2020 年に拡大したコロナ禍による影響を考慮に入れると，自動運転車の普及時期は上記の予測よりもさらに若干遅れる可能性がある．しかし，後述するように，高速道路上での混雑時の低速走行用など限定した条件下でのレベル3 の自動運転が 2020 年から 2022 年にかけて，日本，ドイツ，中国などで合法化されたため，主にレベル 3の ADAS 車向けに，ライダー搭載の動きが，欧州，日本，中国等で 2021 年以降にわかに活発化している．
このため，2022 年は，ADAS 車向け車載ライダーの量産元年とみなせる状況になりつつある．

2.2 車載ライダーの市場予測
2.2.1 用途別ライダーの市場動向
2022 年 5 月にオンラインで開催された EPIC Online Meeting on LiDAR Miniaturization と題した会合における Yole Development 社によるライダー市場の展望に関するプレゼン資料 †9 によれば，2019 年から 2026 年までのライダー市場について，用途別（ADAS, Robotic Cars, Logistics, Smart infrastructure, Manufacturing, Wind,
Topography）に，それぞれ売上高及び台数の年次推移のデータが紹介されている．これによれば，2021 年から 2026 年にかけての用途別売上高の CAGR（年平均成長率）は，それぞれ，94%，32%，19%，38%，
4%，2%，6% であり，ライダーの全用途の総売上高の CAGR は 23% である．2021 年における総売上高は，20.02 億ドルであり，用途別の売上高（単位百万ドル）は，それぞれ 85，146，195，78，307，45，1,146 である．これに対して，2025 年における総売上高は，43.59 億ドルであり，用途別の売上高（単位百万ドル）
は，それぞれ 1,387，470，403，252，352，48，1,447 である．また，2026 年における総売上高は，57.18 億ドルであり，用途別の売上高（単位百万ドル）は，それぞれ 2,318，575，466，466，395，379，49，1,534である．2021 年における Topography（地形等の測量）用のシェアは 57.2% と高く，トップシェアであるが，2026 年には，ADAS 車用がシェア 40.5% となり，トップシェアとなっている．
また，上記プレゼン資料によれば，2021 年から 2026 年にかけての用途別出荷台数の CAGR は，それぞれ108%，52%，37%，32%，10%，5%，9% である．2021 年における総出荷台数は 3.7 億台であり，用途別出
荷台数（単位千台）は，それぞれ 143，27，55，60，67，0.372，18 である．これに対して，2025 年における総出荷台数は 37.68 億台であり，用途別出荷台数（単位千台）は，それぞれ 3,110，150，225，157，99，
0.452，26 である．また，2026 年における総出荷台数は 64.57 億台であり，用途別出荷台数（単位千台）は，それぞれ 5,599，216，266，238，110，0.475，29 である．ADAS 車用は，2020 年以前は出荷台数が小さく，出荷台数ベースでのトップシェアは Manufacturing（製造）用であったが，ADAS 車用は CAGR がきわめて大きいため，2021 年には出荷台数のシェアが 38.6% となり，トップシェアとなった．2025 年及び 2026 年
における出荷台数ベースでの ADAS 車用のシェアは，それぞれ 82.5%，86.7% である．ちなみに，ADAS 車
用及び Robotic cars 用のライダーの単価（単位千ドル）を計算してみたところ，2021 年ではそれぞれ 0.59，
5.4 であった．また，2025 年におけるそれら用途別の単価（単位千ドル）は，それぞれ 0.446，3.133 である．また，2026 年におけるそれら用途別の単価（単位千ドル）は，それぞれ 0.414，2.662 である．ADAS
車用及び Robotic casr 用のライダーは，いずれも低コスト化が進展しているが，ADAS 車用に対する Roboticcars 用ライダーの相対的価格比は，2021 年は約 9.2，また 2025 年及び 2026 年はそれぞれ 7.02，6.43 である．Robotic cars 用ライダーのほうが ADAS 車用ライダーよりも低コスト化が顕著に進むものの，その単価は，2026 年においても ADAS 車用に比べて依然としてかなり高価であることが分かる．
Yole Development 社と Woodside Capital Partners 社は，2018 年 4 月に共同で車載ライダー市場に関して報告した †7．そのプレゼン資料には，2016 年から 2032 年までの長期について，ADAS 車用及び Robotic cars 用について，出荷金額及び出荷台数の年次推移のデータが詳しく紹介されている．これによれば，例えば
ADAS 車用の 2021 年，2025 年及び 2026 年の出荷金額（単位百万ドル）は，それぞれ 176，1,535，2,532 であるのに対して，Robotic cars 用の 2021 年，2025 年及び 2026 年の出荷金額（単位百万ドル）は，それぞれ†9

A. Debray: LiDAR market overview, EPIC Online Technology Meeting on LiDAR Miniaturization, May 9, 2022, https://epicassoc.com/wp-content/uploads/2021/12/Alexis-Debray-Yole-Developpment.pdf （Accessed 2022.6.8）

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1,614，4,655，5,075 となっており，Robotic cars 用の出荷台数のほうが ADAS 車用のそれよりもかなり大きな出荷額になると予測されていたことが分かる．このプレゼン資料 †7 によれば，ADAS 車用の出荷額がRobotic cars 用の出荷額を初めて上回るのは 2029 年である．
前述した Yole development 社の 2022 年 5 月のプレゼン資料 †9 と 2021 年の出荷金額を比較してみると，ADAS 車用の出荷金額は，2018 年に予測した出荷金額の約 0.483 倍であるのに対して，Robotic cars 用の出荷金額は，なんと 0.09 倍となっており，これまでに予測されていた市場規模が大幅に縮小してしまったことが分かる．Robotics car 用の出荷金額の予測が大幅に縮小した理由は，前述したごとく，タクシー会社所
有の自動運転車が走行中，走行試験従事者の不注意により，死傷事故が発生したこと †8 や，2020 年には，
コロナ禍の拡大を防止するために，多数の企業が自動運転車の走行試験を中断したことなどにより，レベル
5 の完全自動運転を目指した動きが頓挫したことなどによるものと考えられる．
Strategy Analytics 社による車載ライダーに関する 2021 年 9 月 7 日付けのレポート 15）には，ラスト 1 マイルの短距離自動運転シャトルや公道以外を走行する荷物運搬車及び重量 6 トン以上の大型車などを除外した
比較的軽量な新車向けの公道走行用高分解能ライダーの 2018 年から 2028 年までの世界主要地域別の出荷台数の予測が記載されている．これによれば，例えば 2021 年，2025 年，及び 2026 年の総出荷台数（単位千台）については，それぞれ 188，3,025，5,111 となっている．これらの値を，前述した Yole Development 社
による 2022 年 5 月のプレゼン資料 †9 に記載されていた ADAS 車用の 2021 年，2025 年，及び 2026 年の出荷台数（単位千台），それぞれ 143，3,110，5,599 と比較してみると，出荷台数に関する市場予測には，それほど大きな相違がないことが分かる．
上述した Strategy Analytics 社のレポートによれば 15），地域別の出荷台数のトップは，2026 年までは欧州であるが，2027 年以降は中国がトップになると予測されている．ちなみに，2028 年の総出荷台数は 9,707
千 台 で あ る が， 同 年 の 地 域 別 シ ェ ア は， 中 国 30.0%， 欧 州 29.3%，NAFTA（北 米 3 ケ 国）23.8%， 日 本
9.76%，韓国 6.97%，その他 0.06%，がそれぞれ予測されている．
中国におけるライダー関係の情報をインターネットで検索してみると，中国語で記載されたブログ等では，Frost & Sullivan 社のレポートを出典元としたライダー市場規模に関する記載がかなり多く見られる．しかし同社の英文の原著レポートは高価であるため，原著に当たって直接確かめることはあきらめざるを得な
い．間接情報になるが，中国系ライダーメーカーである Neurvision 社のブログ †10 によれば，Frost & Sullivan
社は，2025 年におけるライダーの世界市場規模は 135.4 億ドル，2019 年から 2025 年までの年平均成長率は64.5%，このうち 2025 年の中国の市場規模は 43.1 億ドルであると予測している．これらのライダーは，車載用のほかに，地形測量用など他の用途も含んでいると考えられ，前述した Yole Development 社の 2022 年
5 月のプレゼン資料 †9 に記載されていた 2025 年における全用途向けライダーの総出荷額 43.59 億ドルと比較してみると，Frost & Sullivan 社が予測した同年の市場規模は，Yole development 社が予測した市場規模の3.11 倍であることが分かる．新規ビジネスに強気な中国系企業は，市場規模が大きめの Frost & Sullivan 社
による予測値のほうを好んでいるのかも知れない．
車載用ライダーに関して多くのブログを寄稿している Patience Consulting 社の Rangwala 氏の調べによれば †11，ADAS 車，AV（自動運転車），及びトラック向けの TAM（Total Available Market）に関して報告している市場調査レポートによる市場規模の平均値は，2025 年が約 106 億ドル，2030 年が約 310 億ドルとのこと．また，2025 年にはレベル 3 及びレベル 4 の車が 8 百万台，レベル 4 のトラックが 57 千台出荷されると想定されており，ライダーの価格は，自動車 1 台当たり 1,300 ドルとなること，また 2030 年には，レベル 3
及びレベル 4 の車が 21 百万台，レベル 4 のトラックが 4 百万台出荷され，自動車 1 台あたりのライダー価
格は 1,400 ドルになることなどが述べられている．2025 年よりも 2030 年のほうが自動車 1 台あたりのライ
ダー価格が高くなる理由は，レベル 3 の車よりも多数のライダーを必要とするレベル 4 の車の比率が高まるためであるとしている．
†10

Neuvision, Inc: Insight on LiDAR industry chain, March 18, 2021, https://www.neuvition.com/media/blog/LiDAR-industrychain.html （Accessed 2022.6.8）†11

S. Rangwala: LiDAR: Lighting the path to vehicle autonomy. Automotive LiDAR is a brutal but exciting business, and there
will be big winners, just like there were in the fiber optics boom-and-bust period 20 years ago, March 1, 2021, https://spie.
org/news/photonics-focus/marapr-2021/LiDAR-lighting-the-path-to-vehicle-autonomy?SSO=1 （Accessed 2022.6.8）

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第 3 巻第 2 号（2022）

2.2.2 ライダーのタイプ別市場動向
ライダーのタイプは，機械的走査の有無および走査の動作原理などによって，（レーザー光源 360° 旋回型の）機械式，（レーザー光源は固定だが，回転鏡等でビームの出射方向を機械的に走査する）半固体型，及び機械的駆動機構を全く含まない全固体型の 3 タイプに大きく分類できる．ビームの走査に MEMS（Micro
Electro Mechanical Systems）を用いる MEMS 走査型ライダーは，MEMS の駆動部が極めて微小であることから，全固体型ライダーの範疇に含めるという考え方と，微小とはいっても MEMS には駆動部が存在するので，半固定型ライダーに含めるという二通りの考え方があるので，MEMS 走査型ライダーの位置づけには注意が必要である．全固体型ライダーには，ビーム走査部を全く含まないフラッシュライダーと，OPA（Optical Phased Array）などの光学的な手段によりメカレスにビームを走査するメカレス光学走査方式固体ライダーとがある．メカレス光学的走査手段には，後述するように OPA のほかにも複数の走査手段がある
が，とりあえず市場動向に関する議論においては，メカレス光学的走査手段の詳細な区別は問わずに，それらを一括して OPA の範疇とみなすことにする．
前述した Yole Development 社と Woodside Capital Partners 社とが，2018 年 4 月に共同で車載ライダー市場に関して報告したプレゼン資料 †7 には，半固体型ライダーを含んだ全機械式ライダーと全固体型ライダーとに分けて，2016 年から 2032 年にかけての，ADAS 車用及び Robotic car 用のライダーの出荷額及び出荷台数について，年次推移を予測している．このプレゼン資料においては †7，MEMS 走査型ライダーは，全固体型ライダーの範疇に含めている．これによれば，Robotic car 用については，例えば，2025 年における全機械式ライダー及び全固体型ライダー（メカレス光学的走査機能を有した固体型ライダー及びフラッシュライダー）の売上高（単位百万ドル）は，それぞれ 4,582，73 であり，全固体型ライダーのシェアは 1.6% 未満である．2032 年については，それぞれ 6,719，1,492 であり，全固体型ライダーのシェアは 18.2% 程度まで高まると予測されている．一方，ADAS 車用については，例えば，2025 年における全機械式ライダー及び全固体型ライダー売上高（単位百万ドル）は，それぞれ 1,312，223 であり，全固体型ライダーのシェアは
約 15% である．この値は，同年における Robotic car 用全固体型ライダーのシェアに比べて，10 倍弱大きい．また，2032 年については，ADAS 車用の全機械式ライダー及び全固体型ライダー売上高（単位百万ドル）は，それぞれ 2,068，7,550 であり，全固体型ライダーのシェアは約 78.5% にまで高まるものと予測されている．
ABI Research 社は，交通や人流等を監視するスマートシティ用や，防犯などのセキュリティー用，工場内等での物品搬送監視などの産業用などに使用されるライダーを IoT ライダーと位置づけ，IoT ライダー及び車載ライダーの設置ないし搭載数の 2020 年から 2030 年にかけての年次推移を予測している 16）．これによれば，車載ライダーのほうが台数ベースでの成長率が高いものの，2020 年から 2030 年まで，常に IoT ライ
ダーのほうが台数ベースで上回っており，2030 年では，車載ライダーは 12.95 百万台なのに対して，IoT ラ
イダーは 15.98 百万台になると予測している．
また同社は，車載ライダーについては，機械式ライダー，MEMS 走査型及びフラッシュ型ライダー，及びメカレスの光学的走査方式固体型ライダーに分けて，それらの 2020 年から 2030 年にかけての搭載台数の年次推移を予測している．Fig. 1 に，それら車載ライダーの年次推移を示す 16）．Fig. 1 における機械式（Mechanical）ライダーには，全ての半固体型ライダーが含まれている．同社は，理想的な究極の車載ライ
ダーはメカレス光学的走査方式の固体型（Solid State）ライダーであり，微小なサイズであっても機械的な駆動部を含んだ MEMS 走査型ライダーや，遠距離までの測定に不向きなフラッシュライダーは，機械式ラ
イダーとメカレス光学的走査方式固体型ライダーとの中間に位置する暫定的なライダーであると考えている．非機械式ライダー（MEMS 走査型を含む）のシェアが機械式ライダーのシェアを初めて超える時期，は 2025 年から 2026 年にかけての間が想定されている．メカレス光学的走査方式固体型ライダー（主としてFMCW 方式ライダー）は，市場での立ち上がり時期が 2026 年頃と考えられており，2026 年以降の年平均成長率はかなり高いものの，そのシェアは 2030 年になっても MEMS 走査型ライダー及びフラッシュライ
ダーとからなる中間的位置づけのライダーには及ばないと考えられている．なお，メカレス光学的走査方式
固体型ライダーが搭載台数ベースで機械式ライダーにほぼ追いつくのは 2029 年頃と考えられている．

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Fig. 1

第 3 巻第 2 号（2022）

Installed base of automotive LiDAR sensors world markets from 2020 to 2030 16）（© ABI Research）.

3．車載ライダーの現状
3.1 市販乗用車へのライダー搭載状況
Table 1 に，ライダーを搭載した自家用乗用車（物流用トラックやロボタクシー等の商用車は除く）のい
くつかの事例についての，搭載したライダーの種類及び搭載個数に関する一覧を示す．最近はライダーを搭載した車種が急増しているため，それらすべてを網羅したものではないこと，及び搭載されたライダーの概要について，自動車メーカーが詳しく公開することはあまりないので，種々の伝聞を含んだインターネット
情報を検索した結果をとりまとめたものであるため，記載内容に一部推測が含まれており，かならずしも記
載内容の全部が正しいかどうかは分からないということをお断りしておく．
Table 1 には，自動車メーカー 20 社の事例が記載されている．自動車メーカー数の国別内訳は，中国 11社，ドイツ 3 社，米国 3 社，日本 2 社，スウェーデン 1 社であり，中国の自動車メーカー数が圧倒的に多い．また，ライダーを搭載した車種は，圧倒的に電気自動車（EV）が多いようである．Table 1 に記載されたライダーの種類をみると，360° 旋回型の機械式ライダー及びメカレス光学的走査方式全固体型ライダー
が ADAS 車用に採用された事例は見当たらない．これまでのところ，ADAS 車用に採用されたライダーは，いずれも半固体型ライダーないし（全固体型ライダーのうちの）フラッシュライダーのみである．
2017 年に Audi が世界に先駆けて，Valeo 社製ライダー Scala 1 を搭載したレベル 3 の機能を有する ADAS
車 A8 を発売したが，コストの問題等があり，その後しばらくライダーを搭載した ADAS 車が現れなかった † 12．
しかし，2021 年以降は，レベル 2 を高度化したレベル 2＋や，より高度なレベル 3 の機能を有した ADAS
車が続々と生産されるようになった．ADAS 車には多くのセンサー（カメラ，レーダー，超音波センサーなど）が搭載されているが，Tesla 社以外の多くの自動車メーカーは，高信頼度なレベル 3 以上の機能の実現には，ライダーの搭載はほぼ必須と考えていると思われる．Yole Development 社のレポート 17）によれば，2021 年第 3 四半期時点で，自動車向けのライダー開発に携わっている企業数は 60 社以上あるが，このうち
既に自動車完成車メーカー（OEM: Original Equipment Manufacturer）に採用されたライダー社数は 14 社あるとのこと．車載用として採択された（Design win）件数は 29 件あるが，その件数ベースの比率で 1 位がValeo 社（28%），2 位 が Robosense 社（10%），3 位 が Luminar 社，Livox 社，Denso 社，Continental 社，
Cepton 社（各 7%）などである．

3.2 各種車載ライダーの動作方式及び主な仕様
Table 2 に，これまでに市販の乗用車に搭載されたか搭載が決まったと報道された車載用ライダーの種類†12

J. Yoshida and M. D. P. Emilio: Audi A8 with Level 3 self-drive and LiDAR technology, May 21, 2020, https://www.eeweb.
com/audi-a8-with-level-3-self-drive-and-lidar-technology/ （Accessed 2022.6.13）

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Table 1

第 3 巻第 2 号（2022）

Examples of ADAS passenger cars equipped with LiDARs

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Table 2

第 3 巻第 2 号（2022）

Presumed operating principles and representative specifications of 3D LiDARs adopted for ADAS cars

並びにそれらの走査方式及び仕様の概要を示す．ライダーの具体的な装置構成や走査方式の詳細などはライ
ダーメーカーのカタログに記載されていないことがしばしばあり，また，メーカーの仕様もバージョンアップ等でしばしば変更されるため，インターネットによる情報検索や特許検索などによる情報を加味して，とりあえず筆者が表にとりまとめたものであるが，記載内容の全てが，現時点において，実際に正しいのかど†13

Anonymous： レ ー ザ ー レ ー ダ ー（LiDAR）Iris, https://www.cornestech.co.jp/tech/products/products_luminar_lidar_
iris/ （Accessed 2022.6.13）

Neuvision, Inc.: Luminarʼs LiDAR is tested by Tesla?, June 3, 2021, https://www.neuvition.com/media/blog/tesla-testingluminars-lidar.html （Accessed 2022.6.13）

†14

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うかは分からないということをお断りしておく．例えば，Luminar 社製ライダー Iris の製品が紹介されているホームページ上では「水平視野角 120°，垂直視野角 26° の 2 次元スキャンミラーを使用」という記載がある †13 が，同社からの出願特許の題目を調べてみると，題目中にポリゴンという用語が含まれている特許が数件あったので，少なくとも 1 軸のビーム走査は，ポリゴン回転が利用されている可能性がある 18）．一方，インターネット検索によれば，走査に MEMS ミラーが用いられているという書き込みもある †14．しかし，同社の英文のホームページ上に，性能とコストのバランスから考えて，（複数の）低質量の走査ミラーを用いた 2 軸の機械式の走査が最適であると記載されているので，すくなくとも MEMS 走査は採用されていな
いことは確かであろう †15．なお，Huawei 社の 96 ビームのライダー（内製用なので，製品名は不明）については，単なる機械的回転ミラーが用いられているという書き込みがある一方で †16，同社製ライダーに関するインターネット上の中国系の評論では，同社製車載ライダーは年産 10 万台以上，価格は量産時 200 ドル
以下を目指しているという記載とともに，低価格化実現のために，同社が出願した MEMS2 次元走査方式のライダー 19）が同社製の車載ライダーにすでに採用されているに違いないと述べている書き込みも見られる †17．このため，同社製車載ライダーには，現在既に 2 次元走査用に MEMS ミラーが用いられている可能性が高そうに思われるが，実機を入手してのティアダウンによる確認は容易でない．
前述した Yole Development 社のレポート 17）によれば，車載用として採択された Design win 29 件の走査方式別シェアは，機械式 66%，MEMS 走査方式 17%，フラッシュ方式 10%，不明 7% である．Table 2 に記載した 12 社のライダーについて，走査方式別シェアをみてみると，機械式 50%，MEMS 方式 33%，フラッシュ方式 17% となった．なお，ここでは，Huawei 社の 96 ビームのライダーは，MEMS 走査方式であろうとみなした．また，Velodyne 社のライダー H800 は，同社からは走査方式が開示されていないものの，
MEMS 類似の走査方式が採用されていると考えられるという記載のブログ †18 が見つかったので，ここではこの同社のライダーは MEMS の範疇に含めて走査タイプ別のシェアを計算した．
また，上記 Yole Development 社のレポート 17）によれば，車載用として採択された Design win 29 件についての波長別シェアに関しては，905 nm が 69%，1,550 nm が 14%，1,064 nm が 7%，885 nm が 3%，不明が7% としている．Table 2 に記載した 12 社のライダーについて，波長別のシェアを計算してみると，905 nm
58%，1,550 nm 17%，1,064 nm 8%，885 nm 8%，不明 8% となった．ここで，Livox 社のライダー HAP の波
長はおそらく 905 nm であろうとした．また，Huawei 社の 98 ビームのライダーについては，使用波長に関する情報が全く見つからなかったので，使用波長は不明とした．

4．車載用次世代全固体ライダーの開発状況
4.1 次世代全固体ライダーの種類
ここでいう次世代全固体ライダーは，機械的なビーム走査手段を用いない全固体ライダーであって，かつ
スキャン機能を全く有しないフラッシュライダーを除外したものである．遠距離用ライダーには，背景光の影響が大きく，かつ高ピーク出力が必要となる全面一括フラッシュ方式のライダーは適さないので，何らかの走査機構を含んだライダーのほうが次世代全固体ライダーにふさわしいと思われる．次世代全固体ライ
ダーには，1 次元ないし 2 次元の電子的スキャン機能を有した VCSEL アレイ 20）を用いたデジタル（フラッシュ）ライダー並びに位相変調機能を有した光学的位相変調アレイ（OPA: Optical Phased Array ）21, 22）及びレ
ンズ焦点面に配置した，フォーカルプレーンスイッチアレイ（FPSA：Focal Plane Switch Array）23）が含まれM. Weed: Sensor（y）overload: Making sense of lidar, https://www.luminartech.com/sensory-overload-making-sense-of-lidar/（Accessed 2022.6.13）†15

S. Chen: Huawei LiDAR preview, Dec. 10, 2020, https://schen583.medium.com/huawei-lidar-preview-922dd2d72828（Accessed 2022.6.13）

†16

†17

Anonymous: J. Huawei takes action: Releases high-performance automotive-grade lidar with an annual output of 100,000 sets
（in Chinese）, Dec. 26, 2020, https://www.vzkoo.com/read/16c5debdd2694b24d41d1823700b926a.html （Accessed
2022.6.13）†18

S. Abuelsamid: Velodyneʼs $500 Velarray Solid-State Lidar Goes Into Production In 2021 Nov. 13, 2020, https://www.forbes.
com/sites/samabuelsamid/2020/11/13/velodyne-announces-500-velarray-h800-lidar-production-in-2021/?sh=24197b146e8f（Accessed 2022.6.17）

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る．FPSA を用いたビーム走査法は，LABS（Lens -Assisted Beam Steering）法とも呼ばれている 24）．メタ表
面（Metasurface）を用いたビーム走査手段もいろいろ研究開発されており 25），それらも広義的には OPA の範疇に含めるべきかも知れないが，Lumotive 社が開発した液晶メタ表面 LCM（Liquid Crystal Metasurface）
による走査方式 †19 は，他の OPA による走査方式と比べて，量産性がよく，かつ大口径化も比較的容易であることなど，優れた特性を種々備えているように思われるので，Spector 氏によるライダー用走査方式の分類 24）にならって，LCM については，他の OPA と区別して以下に解説する．

4.2 デジタル（フラッシュ）ライダー
Ouster 社は，波長 850 nm の VCSEL アレイ及び SPADs アレイを用いたマルチビームフラッシュライダー
OS-1 などをすでに市販していたが，それらの水平走査には 360° 旋回型機械式走査が用いられていた †20．同社の 2022 年 5 月に発表された投資家向けプレゼン資料 †21 によれば，同社は，機械的駆動部を全く含まない
全固体型デジタルライダー DF シリーズを現在開発中である．A-サンプルは 2022 年中に出荷されるが，量産は，B-サンプル，及び C-サンプルの出荷及び評価を終えた後の 2025 年になる予定とのこと．遠距離用及び中距離用各 1 台，並びに短距離用 3 台の合計 5 台のセットで，多くの ADAS 機能が満たすことができ，平均価格は 1 台あたり約 200 ドル，1 セットで約 1,000 ドルが予定されている．なお，DF シリーズで使用される VCSEL の波長が OS-1 と同様に波長 850 nm なのか，それとも波長 905 nm など別の波長が使用されるのかどうかなどを含めて，DF シリーズの仕様の詳細は不明であるが，ライダーのデータ取得速度として13 M ポイント/s が予定されている †21 ので，かなり高精細な 3 次元像のデータが得られる全固体ライダーが2025 年頃に入手可能になるものと推察される．

4.3 LCM 走査型ライダー
Lumotive 社は，ToF ライダーとして動作する，LCM 走査型ライダーをメタライダー（Meta-Lidar TM）と呼び，その第一弾として，測定距離 10～20 m を対象とした，CMOS 技術と VCSEL 技術を活用した Lumotive
M30 の製品発表を行った †22．これによれば，この M30 の FOV（Field of View）は，120°×90° であり，分解能は 640×480 である．同社は，その後まもなくして，スマートフォンや拡張現実 AR（Augmented Reality）
用の短距離ライダー U30（測定距離 10 m，消費電力 0.5 W）及び車載長距離用 L30（測定距離 200 m）を製品系列に加えて，LCM 走査型ライダーをシリーズ化した †23．L30 の主な仕様は，小型（＜400 cm 3），広視野（140°×90°），高分解能（0.1°×0.1°），高フレーム速度（＞20 Hz），などである．同社の LMC 走査型ライ
ダーは，送信用及び受信用に，動的かつホログラフィックに反射パターンが変えられる LCM が，それぞれ各 1 個，計 2 個用いられている 26）, †19．同社の LCM は，0.13 μm の微細な CMOS 半導体プロセスを用いて製造されており †19，量産時にはコスト低減に大きな効果を発揮するものと推察される．
同社の LCM 走査型ライダーにおいては，おそらく LCM による走査は 1 次元方向のみであり，これと直交する方向については，線状のビーム光源を用いる一方向フラッシュ方式か，あるいは 1 次元の VCSEL アレイを用いた 1 次元電子的走査方式との併用方式が用いられているのではないかと推定される 26）．なお同社の最近の特許には，ライダーの薄型化及び堅牢化などの目的で，光源部及び受光部から LCM までのビー
ムデリバリー用として，光導波路を用いるようにしたものや 27），LCM のスイッチング動作時間は 25 μs 程
†19

G. M. Akselrod: Optics for automotive lidar: Metasurface beam steering enables solid-state, high-performance lidar, https: //www.laserfocusworld.com/print/content/14036818 （Accessed 2022.6.15）.

†20

†21

A. Pacala： マ ル チ ビ ー ム フ ラ ッ シ ュ ラ イ ダ ー の し く み，Nov. 8, 2018, chrome-extension://efaidnbmnnnibpcajpcgl
clefindmkaj/https://www.opt-techno.com/opt-ouster/pdf/how-multi-beam-flash-lidar-works.pdf （Accessed 2022.6.15）
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Lumotive: Lumotive unveils Meta-Lidar TM platform—Industryʼs smallest, solid-state, all silicon, scalable 3D sensing solution,
Sept. 6, 2021, https://lumotive.reportablenews.com/pr/lumotive-unveils-meta-lidar-platform-industry-s-smallest-solid-state-all-†22silicon-scalable-3d-sensing-solution （Accessed 2022.6.15）

Lumotive: Products（Lumotive M30, Lumotive U30 and Lumotive L30）
, https://www.lumotive.com/products, （Accessed
2022.6.15）

†23

101

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第 3 巻第 2 号（2022）

度と高速 †19 なので，ビームの走査はステップ状に行ない，LCM の走査が短時間停止している間にレーザービームを送受信して，LCM の走査方向とは直交する方向における測距データを安定に取得するようにした走査方式 28）や，LCM 及び送受信用光学系による湾曲歪みをあらかじめ補正する機能を備えた LCM 駆動に
よりビームを走査する方式 28）など，興味深い内容がいくつか含まれている．

4.3 OPA 走査型ライダー
OPA 走査型ライダーで市販品がある著名なメーカーは，現在のところ Quanergy 社のみである．当初遠距離まで使用可能な車載用ライダーが早期に実現されるものと期待されていたが，いまだに車載用ライダーの市販品は実現していない．現在ホームページ上で紹介されている，波長 905 nm を用いた，OPA 走査方式全固体型ライダー S3‒2NSI-S00 の測定距離は，反射率 10% の被写体の場合，最大 7 m，視野角 50°×4° であり，測定距離が短く，かつ視野角が狭い 29）．同社は，2022 年 5 月に，OPA 走査型ライダー S3 シリーズのテストにおいて，最大測定距離 250 m が実現したと発表した †24 が，視野角や分解能など，測定距離以外のデータに関しては開示情報がなく，これだけではあとどの程度の開発期間が過ぎれば実用的な車載ライダーが実現するのか全く不透明である．同社が開発中の車載用 OPA 走査型ライダーは，FMCW 方式ではなくToF 方式であろうと思われる．しかし，どのようなタイプの OPA が用いられているのかは開示されておらず，同社の OPA の詳細は不明である．
128 本の平面光導波路の 1 次元アレイを用いた OPA では，1,350 nm～1,630 nm の広帯域な波長可変レーザーとの組合せにより，140°×19.23° の FOV を有する 2 次元走査が実現している 30）．走査ビームの広がり
角は，0.021°×0.1° である．これを用いて，反射率 90% の高反射率の被写体に対して，FMCW 方式にて，最長 100 m までの距離測定が行われた 30）．平面光導波路タイプの 1 次元アレイを用いた OPA では，導波路間の位相シフトの制御によるビーム走査は 1 次元の走査であるため，2 次元の走査を実現するには，広帯域の波長掃引など別の手段が必要であり，波長 1,550 nm を含む SWIR 域ではシリコンフォトニクスを活用したコンパクトで安価な広帯域波長可変レーザー光源が実現する可能性が高いが，波長 905 nm を含む NIR 域用の広帯域波長可変レーザー光源の開発はかなり難しいものと思われる．平面導波路の 2 次元アレイを用いた
OPA では，これまでに最大 6.4°×4.4° 程度の 2 次元走査した実現しておらず，2 次元アレイを用いた平面導波路型 OPA は実用的でないと考えられる 23）．また，光導波路には，光損傷が生じる懸念があるため，高出力なレーザー光を扱うことがむすかしく，FMCW よりも高ピークパワーが必要となる ToF 方式のライダーへの平面導波路型 OPA の適用は現実的でないと思われる．

4.4 FPSA 23）（LABS 24））走査型ライダー
FPSA 23）（別称 LABS 24））は，OPA よりもコンパクトであり，かつ光導波路等への要求仕様が緩やかで製造しやすいので，FMCW 方式の全固体型ライダー用の 2 次元走査には，OPA よりも適しているものと考えられている．
FPSA 用のスイッチング素子には，マッハツェンダー干渉計 MZI（Mach-Zehnder Interferometer）及びMEMS などが用いられている 23, 24）．Pointcloud 社は，MZM（Mach-Zehnder Modulator）を用いて，512（32×16）ピクセルを有した大規模なコヒーレント検波アレイを開発し，平均出力 4 mW のレーザー用いて，FMCW 方式により距離 75 m までの 3 次元イメージング実験を行った 31）．将来は，デジタルカメラ同様の，
20 メガピクセル級の高精細なライダー画像が実現できる可能性があるとのこと．
これまでのところ，スイッチング素子として MZI を用いたものよりも，MEMS を用いたほうが高精細の2 次元センサーが実現している 23）．MEMS アレイをスイッチング素子に用いた 128×128（16,384）ピクセ
ルの FPSA 型ライダーでは，FOV が 70°×70° で，アドレシング分解能（Addressing Resolution）0.6°×0.6° が得られている．ランダムアクセスによるイメージングが可能であり，アドレシングの応答速度はサブ MHzと高速である．レーザー出力 2 mW を用いて，FMCW 方式による距離 10 m までの 3 次元ライダー実験が行†24

Quanergy: Quanergy delivers industry -first 250 meter range for OPA-based solid state LiDAR, May 10, 2022, https://quanergy.com/wp-content/uploads/2019/12/S3-2-Solid-State-LiDAR-for-Industrial-Applications_QPN-96-00087.pdf（Accessed 2022.6.15）

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第 3 巻第 2 号（2022）

われた 23）．
FMCW 方 式 の 車 載 ラ イ ダ ー を 開 発 し て い る 企 業 は，Aeva 社，Mobileye 社，Aurora 社，GM 社 傘 下 のStrobe 社など多数あるが，それらの企業がどのようなタイプのビーム走査方式を採用しているのかとか，それらの企業におけるスキャナーの開発の現状に関する公開情報が見当たらない．コンパクトな FMCW 方式
全固体型ライダー用の走査方式には，平面導波路を用いた OPA よりも FPSA が有望であろうと思われるが，
FPSA の量産等による安価でかつ高性能な車載用 FMCW ライダーが実現するのは，まだかなり先であり，
恐らく 2025 年以前での量産の実現は難しいのではないかと思われる．
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第 3 巻第 2 号（2022）

13, 894, 1‒15（2022）.
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30）Y. Li, B. Chen, Q. Na, Q. Xie, M. Tao, L. Zhang, Z. Zhi, Y. Li, X, Liu, X. Luo, G. Lo, F. Gao, X. Li, and J. Song, “Widesteering-angle high-resolution optical phase array,” Photonics. Research. 9, 2511‒2518（2021）.
31）R. Nicolaescu, C. Rogers, A. Y. Piggot, D. J. Thomson, I. E. Opris, S. A. Fortune, A. J. Compston, A. Gondarenko, F. Meng,
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鷲尾邦彦
コンサルタント，パラダイムレーザーリサーチ代表
略歴：1968 年東京大学理学系研究科物理学修士課程修了．同年，日本電気（株）入社．同社光エレクトロニクス研究所光基礎研究部長，同社レーザ装置事業部開発部長，同社制御システム事業本部主席技師長などを経て，2003 年同社を定年退職．同年（有）パラダイムレーザーリサーチを設立
し，取締役に就任．2020 年同社解散に伴い，取締役辞任，同年，青色事業申告者としてパラダイ
ムレーザーリサーチを開業，現在に至る．
学位：1980 年東北大学工学博士．表彰等：レーザー学会フェロー，米国 LIA フェロー，IEC 1906
賞受賞，一般財団法人光技術振興協会功労者表彰（2021）．

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特集

第 3 巻第 2 号（2022）

産業応用ライダー

高性能・低コストライダーの実現に向けて〜ライダー方程式に基づく考察〜
亀山 俊平
三菱電機株式会社（〒247‒8501 鎌倉市大船 5‒1‒1）

Investigation toward the low-cost and high specification LiDAR
based on the LiDAR equation
Shumpei Kameyama
Mitsubishi Electric Corporation, 5‒1‒1 Ofuna, Kamakura, Kanagawa 247‒8501（Received June 15, 2022; revised August 3, 2022; accepted August 15, 2022）
Investigation toward the high-performance and low-cost LiDAR is performed based on the LiDAR equation. The LiDAR methods are categorized regarding the imaging method, ranging method, and transceiver method. The performances of the methods are compared using the LiDAR equation, from theview points of measurable range, imaging rate, ranging precision, and so on.
キーワード：ライダー，ライダー方程式
Key Words: Lidar, Lidar equation

1．はじめに
近年，産業用途におけるライダー適用拡大が顕著であり，従来から実用されてきた測量用途に加え，工場自動化，侵入監視，さらには自動運転向けなどで様々なライダーが開発されるようになった1‒5）．特に，自動運転向けでは性能に加えコストへの要求も高く，レーザ光源などの部品性能に頼ることなく要求計測性能の実現が必要であり，物理的に無駄のないライダー設計が求められる．この設計では，受信 SN 比（SNR:
Signal-to-Noise Ratio）を計算するライダー方程式をベースとして部品性能を決めるのが基本である．ライダー方程式に関しては，先人達による多くの公知文献が残されているが 6‒11），多くのパラメータが絡み合う形となっており，要求実現や更なる高性能化に向けては，式の深い理解が重要と考えられる．ここでは，産業用ライダーの高性能化，低コスト化を念頭に置き，この実現に向けライダー方程式ベースでの考察を行う．本論文の内容は，レーザセンシング学会主催の産業応用セミナーで講演した既公知の内容から抜粋してまとめたものである．なお，上述の記載から，本論文では式が沢山出てくると想像される読者が多いと思われる．これは正しい一方，式と文章の説明では理解が進みにくいと推察し，ここでは本文中では式を一切記載せず，全て図に模式的に記載して，物理的意味も含め理解しやすくすることを試みる．より深く理解頂くための一助になることを期待する．

2．産業用ライダーの高性能化とは？
産業用ライダーという文言を定義することは難しいが，1 章で述べた測量などの多くの用途では，測距機能を有するイメージングライダーが用いられる 1‒5）．イメージングライダーの模式図を図 1 に示す．レーザ
光を対象物に照射し，散乱光を受信する．送受信間の光の往復時間から対象物までの距離を計測するが，©2022 Laser Radar Society of Japan105

レーザセンシング学会誌

図1

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イメージングライダーの模式図

ビーム走査することで対象物上の多点測距を行い，対象物の 3 次元形状を計測するのが基本原理である．このライダーの性能軸は基本的に，撮像範囲，撮像距離，測距精度，撮像分解能，および撮像速度（リアルタイム性），である．イメージングライダーにも様々な方式が存在し，撮像方式，測距方式，送受信方式，に大別される．次章以降では，産業用としてイメージングライダーに限定した上で，このライダーにおける各種方式を説明した後，上述の高性能化に向けライダー方程式に基づき考察を行う．

3．ライダー方式
3.1 撮像方式
撮像方式の種類を図 2 に示す．図では，当社開発のライダーを各方式の事例として示している．ここで言う撮像方式とは，多点測距を実現する手段としての方式を示す．2 次元走査方式 1, 5）（図 2（a））は，送信ビー

図2

撮像方式の具体例（（a）2 次元走査方式 1），（b）アレイ受信方式 2），（c）受信スキャンレス方式 3））106

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第 3 巻第 2 号（2022）

ムと受信視野を同軸として，2 次元走査により 1 方向ずつ計測する方式であり，最も基本的な走査方式と言える．一般的に構成がシンプルであり長距離撮像に向く一方，スキャナへの機械的負荷が大きく高速撮像に不向きである．アレイ受信方式 2）（図 2（b））は，対象物に対し線状ないしは面状に送信光を照射し，散乱光をアレイ受信機で同時受信する方式であり，一度に複数点の測距が実現できるため高速撮像に向く．一方で
1 素子あたりの受光量が小さく撮像距離には制限があり，かつ受信機のアレイ化により構造が複雑化するデメリットがある．受信スキャンレス方式 3, 4）（図 2（c））は，受信視野を広くした状態で送信ビームのみを視
野中で高速走査するものであり，ビームスキャナを小型化して高速走査，高速撮像が可能な方式である．2
次元走査方式とアレイ受信方式の中間的な方式と言える．

3.2 測距方式
測距方式の種類を図 3 に示す．パルス方式 1, 2, 4, 5）は最も広く用いられており，パルス光の対象物までの往復時間と光速とから測距を行うものである．CW（Continuout Waves）変調方式 3）では，正弦波の強度変調をかけた光を対象物に照射し，散乱光を検波して得られた正弦波信号の位相を変調時と比較し，位相差から距離を算出する．正弦波の周期ごとに同じ位相が生じるので，位相 2π に相当する距離により計測可能な距離範囲が決まる．FMCW（Frequency Modulated Continuous Waves）方式では，周波数チャープ信号で変調された光を対象物に照射する．散乱光を検波して得られたチャープ信号と変調チャープ信号の周波数差をミキシ
ングにより検出する．この周波数差から距離を計測する．一般的に，パルス方式（図 3（a）
）は長距離測距に向き，連続波変調方式（図 3（b））は短距離・高精度測距に向くと言われているが，この理由については
ライダー方程式を用いて後述する．FMCW 方式（図 3（c））は基本的に，チャープ周波数範囲の逆数で決まる時間幅を持つパルスで送受するのと等価であるが，正確に記載すると計測距離に関しては後述する検波方式に依存する．FMCW 方式に関しては後述するコヒーレント方式が用いられることが多い 6）．

図3

測距方式模式図（（a）パルス方式，（b）CW 変調方式，（c）FMCW 方式，
TIA: Transimpedance amplifier）

3.3 送受信方式
送受信方式の模式図を図 4 に示す．直接検波方式 1‒5）
（図 4（a））は変調された光を送信し，散乱光を強度検波する方式である．コヒーレント方式 12）（図 4（b））は，基準光源と分配器が必要であり，一方を送信光として変調後に対象物へ送信する．他方をローカル光として散乱光とコヒーレント検波（ホモダインないしはヘテロダイン検波）して信号を検出する．直接検波方式は構成がシンプルで部品点数も少なく低コスト化に

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レーザセンシング学会誌

図4

第 3 巻第 2 号（2022）

送受信方式模式図（（a）直接検波方式，（b）コヒーレント方式）

向く反面，受信感度が取りにくいのがデメリットである．一方，コヒーレント方式は受信感度が高く，かつドップラー周波数検出による速度計測も実現でき，さらに原理的に背景光の影響を受けにくいメリットがある．反面，散乱光のうち検出できるのはローカル光と結合する成分だけであり，（i）大気揺らぎなどの光学収差により受信波面がくずれると検出光量が低下，（ii）光の干渉を利用しているため検出光量が不安定，などのデメリットが存在する．このため，光学部品を低収差化するのが必須となるのに加え，検出光量を安定化させるための信号積算などの工夫が必要となるケースが多い．また，図 4 からも分かる通り部品点数も多く低コスト化のハードルが高い．これらのトレードオフについても，ライダー方程式に基づき後述する．

4．ライダー方程式
ここでは，本論文の主題であるライダー方程式について説明するが，本文中に式を羅列するスタイルは読者の理解を妨げると考え，試みとして図を使って式を説明したい．一般的なライダー方程式を図 5 に模式的に示す．ライダー方程式は一般的に，受信信号の SNR（Signal to Noise Rario：信号対電力雑音比）を計算するものである 6）．特に雑音項（分母）において，信号ショット雑音，ローカル光ショット雑音，背景光
ショット雑音，暗電流ショット雑音，電気回路熱雑音と，多くの成分が存在するのが特徴であり，これらを網羅的に考慮することが設計計算において必要である．また，ショット雑音限界が存在するのもライダー方程式特有であり，受信光パワー（図中の PR）における SNR の理論限界が存在する．図から分かるように，

図5

ライダー方程式の説明図

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図6

第 3 巻第 2 号（2022）

ライダー方程式に関わる関連式の説明図

ライダー方程式には多くのパラメータが存在するものの四則演算で表現されており難しいものではない．ただし，このライダー方程式には多くの関連式があり，これら関連式においてさらに多くのパラメータが存在する．これらの式，パラメータを一覧で示したものを図 6 に示す．これらの式は主に，装置パラメータの制限要因となっており，例えば受信光パワーを大きくしたければ受信開口径（図中の D）を大きくしたいが，光学系の視野の要求があれば受信開口径が制限を受けるジレンマが存在する．またコヒーレント方式では，受信光（点波源の集合と近似される散乱体の各波源からの球面波）とローカル光（ガウシアンビーム）の結合効率による検出信号電力の低下が存在し，この低下を考慮する必要がある．さらに大気構造定数（図中のC n 2）による受信光の波面収差の影響も考慮が必要となる．次章で説明する各方式のメリット・デメリット
はこれらのジレンマによるものである．

5．各方式のメリット・デメリットに関するライダー方程式からの考察
5.1 撮像方式
ライダー方程式に基づき，各撮像方式のメリット・デメリットを考察する．各方式の考察に関し，式を含め図 7 から図 10 に示す．各図には，各方式の特徴を顕著に示す代表的な撮像結果をあわせて掲載している．
2 次元走査方式は受光パワーが 1 素子に集中できるため効率が良く長距離撮像に向くが，1 点ずつしか計測しないため撮像レートが遅い（図 7）．過去の一例では，128×128 画素での撮像レートは 2 Hz に制限されている 5）．アレイ受信方式は一瞬で多画素の撮像が可能であり高速撮像に適しており，256×256 画素をレート
30 Hz で撮像した事例も報告されている 2）．一方，受光パワーが N 個の素子に分割されるので長距離撮像には不利であり，かつ，長距離撮像のため受信開口を大きくすると光学系の F 値の制限などにより受信視野が限定される（図 8）．例えば上述の高速撮像事例（撮像レート 30 Hz）では，視野は 4 度に限定されている．また，受信系のアレイ化により構成が複雑で，歩留まりの課題を抱えるとともにコスト面でのデメリッ
トが出やすい．アレイの素子数が増えれば全素子良品のチップを得る難易度は高くなるし，集積回路やパッ
ケージングにおける配線不良も発生しやすい．受信スキャンレス方式は，大きい受光素子を用いることで広い視野を確保でき，送信ビームを小さいスキャナ（主に MEMS（Micro-Electro-Mechanical Systems）で高速

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図7

ライダー方程式に基づく考察（2 次元走査方式）と代表撮像例 5）

図8

ライダー方程式に基づく考察（アレイ受信方式）と代表撮像例 2）

図9

第 3 巻第 2 号（2022）

ライダー方程式に基づく考察（受信スキャンレス方式）と代表撮像例 3）

スキャンし，高撮像レートと単素子でのシンプルな構成を両立できる（図 9）．ライン撮像ではあるが，この方式におる 0.9 ms/line の高速撮像が報告されている 3）．ただし図 10 に示すように受光素子が大きいこと
により浮遊容量（図中 C P）が大きく，これに伴いノイズレベル上昇が存在する．この上昇はインダクタを用いて TIA を共振型とすることで回避できるが，回避できるのが単一周波数であるため測距方式が CW 変調方式に限定される．後述するとおり CW 変調方式は長距離測距が難しいとの課題が残る．この課題を解決するパルス型の受信スキャンレス方式 5）も考案しており，パルス・CW 変調の中間的な性能となっている．

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図 10

第 3 巻第 2 号（2022）

ライダー方程式に基づく考察（受信スキャンレス方式（つづき））3）

5.2 変調方式
変調方式の撮像距離，測距精度に関するトレードオフを図 11 に示す．ライダー方程式において，基本的に信号成分は受光パワーの自乗に比例し，雑音成分は受信帯域幅の一乗に比例する．同じ平均送信パワーで考えた場合，パルス方式の高ピークのメリットが受信帯域幅を広くとることのデメリットに勝ることとな
り，長距離撮像においてはパルス方式が優位である（正確に記載すると，直接検波方式の場合に上記は当て
はまるが，コヒーレント方式の場合は信号成分が受光パワーの一乗に比例となるので FMCW コヒーレント
方式は同じ変調帯域を持つパルス方式と同じ SNR となる）．一方で，測距精度に関しては，パルス方式では

図 11

ライダー方程式に基づく考察（変調方式トレードオフ）

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第 3 巻第 2 号（2022）

パルス幅の逆数で基本的に精度が制限されるのに対し，CW 変調方式は SNR を高くとるほど原理的に精度改善させるので，短距離・高精度測距においては後者が優位と言われている．

5.3 送受信方式
送受信方式に関しては，コヒーレント方式に主眼を置きメリット・デメリットを考察する．コヒーレント方式のメリットは図 12 に示すとおり，ローカル光パワーを大きく（筆者の経験的には 5 mW 前後）することでショット雑音限界の実現が比較的容易であり受信感度が高いことにある．また図 13 に示すとおり等価
的に超狭帯域光フィルタを実現しており，背景光の影響をほぼ受けない．これは，コヒーレント方式がロー
カル光と干渉する信号だけを抜き出していることに起因している．さらに図示していないが，この干渉性の利用によりドップラー周波数シフトを利用でき，対象物の速度を計測できる多機能性もある．しかしデメリットも有しており，これらが図 14 から図 16 に示されている．まず図 14 に示すように，送受信とも回折

図 12

コヒーレント方式のメリット（ショット雑音限界の実現）に関する説明

図 13

コヒーレント方式における背景光の影響に関する説明

112

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図 14

コヒーレント方式における光軸ずれの影響に関する説明

図 15

コヒーレント方式における大気揺らぎの影響に関する説明

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限界のビーム品質が求められておりビーム幅が狭い．これは等価的に，送信がほぼ線状のビームであるにもかかわらず受信視野が非常に狭いことを意味している．したがって，光軸ずれに非常に敏感である．また高速スキャンすると送受信間の光軸角度差から受信効率が低下する．例えばイメージングでなく風計測ライ
ダーのケースであるが，20 度/sec のスキャン速度において距離 10 km 前後における受信効率が生じることが実験的にも実証されている 13）．イメージングライダーにおけるスキャン速度はさらに高速であることが多く，上記光軸角度差の影響はより顕著に生じると考えられる．さらに，レーザ光源に求める回折限界レベ
ルのビーム品質がコスト上昇要因となる点も念頭に置く必要もある．また図 15 に示すように大気揺らぎの影響を受けやすく，この影響が距離に対し積分的な影響で効いてくる．上記にてショット雑音限界の実現に
より受信感度が高いとのメリットを示したが，結果的にはこの大気揺らぎの影響とのトレードオフとなる．
また図 16 に示すように，スペックル散乱の影響により検出する信号強度が大きく変動する点も念頭に置く必要がある．コヒーレント方式における信号強度の確率密度分布は，1 パルスに対する受信の場合は逆指数関数であるため，原理的には検出強度はゼロとなる確率が最も高い（図 16 右下の確率密度分布の模式図参
照）．

113

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図 16

第 3 巻第 2 号（2022）

コヒーレント方式におけるスペックル効果の影響に関する説明

6．各方式の比較まとめと今後の高性能化の可能性
5 章に示したメリット・デメリットをトレードオフ表としてまとめたものを表 1 に示す．全ての方式において過去の多大な努力のもと，優れた成果が報告されてきた．筆者としては極力客観的な視点からこの表をまとめたが，各方式の開発者からすれば別の主張もあるだろう．この比較はあくまで，筆者の主観に基づいている点に留意されたい．どの方式にもメリット・デメリットがあり，万能な方式は存在しない．適用する用途ごとでの要求性能に加え，要求コストにより最適方式が決まることとなる．
ライダー方式は既に多くが提案されており且つ，その性能はあくまでライダー方程式の中で決まるため，
新しい方式により性能が大きく向上することを想像するのは難しい．例外としては 2 例あげておく．一つは，シリコンベースのフォトンカウンティングである．これまではシリコンの近赤外での光子検出確率が低いという課題があったが，この値が 22% まで向上しており，この素子を用いたライダー性能検証も始まっている 14）．もう一つは，受信信号を増幅する方式が最近報告されており 15），これも注目に値する．受信光を増幅する際の過剰雑音の影響を吟味する必要があるが，受信光パワーで決まるショット雑音限界以上の性能を実現する可能性を有している．

表1

方式トレードオフ表（赤字が各方式にてメリットとなる項目）

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7．まとめ
産業用ライダーとしてイメージングライダーの高性能化，低コスト化を念頭に置き，この実現に向けライダー方程式ベースでの考察を行った．5 章で述べたとおり各方式にメリット・デメリットがあり万能な方式
はなく，用途ごとの要求性能，要求コストにあわせ方式選定ならびに設計計算することが重要である．本論
文の内容が，今後のライダー性能向上と普及に資することを期待する．
引用文献
1）M. Imaki, H. Ochimizu, H. Tsuji, S. Kameyama, T. Saito, S. Ishibashi, and H. Yoshida, “Underwater three-dimensional imaging laser sensor with 120-deg wide-scanning angle using the combination of a dome lens and coaxial optics,” Optical Engineering. 56（3）, 031212（2016）.
2）S. Kameyama, A. Hirai, M. Imaki, N. Kotake, H. Tsuji, Y. Nishino, Y. Ito, M. Takabayashi, Y. Tamagawa, M. Nakaji, E.
Ishimura, and Y. Hirano, “Demonstration on range imaging of 256×256 pixels and 30 frames per second using short wavelength infrared pulsed time-of-flight laser sensor with linear array receiver,” Optical Engineering. 56（3）, 031214（2016）.
3）M. Imaki, S. Kameyama, E. Ishimura, M. Nakaji, H. Yoshinaga, and Y. Hirano, “Line scanning time-of-flight laser sensor for
intelligent transport systems, combining wide field-of-view optics of 30 deg, high scanning speed of 0.9 ms/line, and simple
sensor configuration,” Optical Engineering. 56（3）, 031205（2016）.
4）H. Tsuji, M. Imaki, N. Kotake, A. Hirai, M. Nakaji, and S. Kameyama, “Range imaging pulsed laser sensor with two-dimensional scanning of transmitted beam and scanless receiver using high-aspect avalanche photodiode array for eye-safe wavelength,” Optical Engineering. 56（3）, 031216（2016）.
5）S. Kameyama, M. Imaki, Y. Tamagawa, Y. Akino, A. Hirai, E. Ishimura, and Y. Hirano, “3D imaging LADAR with linear
array devices: laser, detector and ROIC,” Proc. of SPIE, 7382, 102‒109（2009）.
6）K. W. Broome, A. M. Carstens, J. R. Hudson, and K. L. Yates, “Demonstration of advanced solid state ladar（DASSL）,”
Proc. SPIE, 3065, 148‒157（1997）.
7）O. K. Steinvall and T. Carlsson, “Three-dimensional laser radar modeling,” Proc. of SPIE. 4377, 23‒34（2001）.
8）R. H. Rasshofer, M. Spies, and H. Spies, “Influences of weather phenomena on automotive laser radar systems,” Advances inRadio Science. 9, 49‒60（2010）.
9）R. G. Frehlich and M. J. Kavaya, “Coherent laser radar performance for general atmospheric refractive turbulence,” Applied
Optics. 30（36）, 5325‒5352（1991）.
10）M. J. Kavaya and P. J. Suni, “Continuous wave coherent laser radar: calculation of measurement location and volume,”
Applied Optics. 30, 2634‒2642（1991）.
11）S. Kameyama, T. Ando, K. Asaka, and Y. Hirano, “Semianalytic pulsed coherent laser radar equation for coaxial and apertured systems using nearest Gaussian approximation,” Applied Optics. 49（27）, 5169‒5174（2010）.
12）H. Tsuchida, “Frequency-modulated continuous-wave light detection and ranging with sinusoidal frequency modulation andbeat phase detection,” Electronics Letters. 55（24）, 1297‒1299（2019）.
13）Y. Ito, M. Imaki, T. Sakimura, T. Yanagisawa, and S. Kameyama, “Enhancement of heterodyne-detection efficiency in windsensing coherent Doppler lidar using active alignment of receiving beam for the recovery from misalignment and the lag-angle compensation,” Proc. of Coherent Laser Radar Conference（2022）.
14）O. Kumagai, J. Ohmachi, M. Matsumura, S. Yagi, K. Tayu, K. Amagawa, T. Matsukawa, O. Ozawa, D. Hirono, Y. Shinozuka,
R. Homma, K. Mahara, T. Ohyama, Y. Morita, S. Shimada, T. Ueno, A. Matsumoto, Y. Otake, T. Wakano, T. Izawa, “A 189×
600 back-illuminated stacked SPAD direct time-of-flight depth sensor for automotive LiDAR systems,” Proc. of IEEE International Solid-State Circuits Conference, 64, 110‒112（2021）.
15）D. Inoue, T. Ichikawa, and H. Matsubara, “LiDAR system with a coin-sized sensor head and an optical preamplifier capable, 5715‒5721（2021）.
of detection at 200 m,” Journal of Lightwave Technology. 39（18）亀山俊平
1995 年三菱電機株式会社入社，以降，風計測コヒーレントライダー，差分吸収ライダー，イメージングライダーな
どの開発に従事，2011 年千葉大学にて博士取得．2017 年 技術経営・イノベーション賞，2021 年 RTCA Significant
Contibutor Award 各受賞，IEEE，Optica，レーザセンシング学会，各会員．

115

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特集

第 3 巻第 2 号（2022）

産業応用ライダー

LIDAR を用いたスマートモニタリングと，
自律モビリティへの展開
新熊 亮一
芝浦工業大学工学部情報工学科（〒135‒8548 東京都江東区豊洲 3‒7‒5）

Smart monitoring using LiDAR and further development for autonomous mobility
Ryoichi Shinkuma
Computer Science and Engineering, Faculty of Engineering,3‒7‒5 Toyosu, Koto-ku, Tokyo, 135‒8548, Japan（Received June 11, 2022; revised August 7, 2022; accepted August 23, 2022）
The authors have developed a smart monitoring system that enables reducing risk of traffic accident. In
particular, this article presents the deployment of a sensor network composed of multiple LiDAR units,
which uses machine learning for adaptive transmission control for LiDAR data against the limitation of
bandwidth. As an application of the sensor network, this article also presents the Digital Twin platform
for micro mobility, which improves the safety and the efficiency of self-driving for micro-mobility vehicles by providing the vehicles the spatial information produced from the LiDAR data.
キーワード：LIDAR，スマートモニタリング，自律モビリティ
Key Words: LiDAR, smart monitoring, autonomous mobility

1．はじめに人々の移動は交通機関の利用や種々の消費行動を生むため，いわば経済活性化の源である．国内外で，配車サービスや，カー・バイクシェアリング，自動運転タクシーといった MaaS（Mobility as a Service）に代表されるように，モビリティの革新が求められている．従来の徒歩，電車，自動車を中心としたモビリティ
では，通勤ラッシュや，渋滞，移動弱者，駅前への集中といった社会問題があった 1）．国内外において，各種電動スクーターに代表されるマイクロモビリティへのニーズが強まっている．さらには，マイクロモビリ
ティの自動運転化技術は，運搬ロボットにも応用できるため，そのニーズが高まっている．マイクロモビリ
ティの世界市場は 2021 年に 481.1 億米ドルであったのが，2030 年までに 1,980.3 億米ドルを超えると予想されている 2）．我が国でも NTT ドコモの電動自転車や LUUP の電動キックスクーターといったマイクロモビ
リティサービスが本格化している．一方，自動運転の世界市場は 2021 年に 944.3 億米ドルだったのが，2030 年までに約 18084.4 億米ドルに達すると予測されている 3）．我が国でも羽田イノベーションシティの自動運転バスや SEQSENSE の自動警備ロボットなど自律走行が日常なりつつある．
しかしながら，移動により事故や，犯罪，ウイルス感染といったリスクも生じる．我が国では，人口減かつ少子化であるにも関わらず 9 歳以下の行方不明者数は年々増加している（平成 30 年 1,216 人）4）．小学生
歩行中の平成 25～29 年の交通事故死傷者数は 99,040 人（死者数 168 人）であった．また，高齢運転者による死亡事故が社会問題となっており，子供が巻き込まれることもある．一方，新型コロナウイルス（COVID19）の感染拡大により，我が国への渡航者が激減し，インバウンド（外国からの訪問）に依存した経済の大©2022 Laser Radar Society of Japan116

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

きなリスクが露呈した．以上のとおり，移動は経済活性化の源であるが，一方で，移動する人々をいかにして事故，犯罪，ウイルス感染のリスクから守るかが大きな社会課題となっている．

2．スマートモニタリング
2.1 目 的1．であげた社会課題のソリューションとして，著者はスマートモニタリングの研究開発ならびに社会実装を進めている 5）．図 1 に，スマートモニタリングを実現するセンサネットワークシステムを示す．このセンサネットワークシステムには，移動する人々を見守る「目」として，三次元イメージセンサ（3D センサ）
である LIDAR（Light Detection and Ranging）が用いられる．カメラも同様であるが，1 台では遮蔽により多数の死角ができてしまう．そこで，複数の LIDAR を用いることで死角をなくす．さらに，台数を 5 台 10 台と増やすことで，LIDAR が取得する点密度を向上し，物体の検出精度を向上する 6）．
しかし，イメージセンサのデータサイズが膨大である，という課題がある．例えば，1 フレームあたり 1
M バイト，30 フレーム/秒で，10 台のイメージセンサが，無線接続されているエッジコンピュータにイ
メージセンサデータを送信したとすると，その容量は 2.4 Gbps となる．5G や IEEE802.11ax といった昨今の無線標準規格では収容できる容量であるが，イメージセンサからエッジコンピュータへの通信は上り方向で衝突が生じやすいこと，複数のシステムが 2.4 Gbps で常時通信するほど通信容量は十分でないことから，限られた帯域でイメージセンサデータを送受信できる必要がある．なお，カメラが取得したイメージセンサ
データは個人の顔や車のナンバープレートの情報を含むため，かなりプライバシーに注意が必要である．
LIDAR（Light Detection and Ranging）で取得された 3 次元イメージセンサデータの形式は点群（Point Cloud）
であるため，顔やナンバープレートの情報は含まない．
著者の研究は，独自の機械学習による「データの目利き」技術により，厳しい通信帯域制限下での高精度の検出を実現した 7）．機械学習による「データの目利き」技術とは，歩行者や車両の検出に機械学習を用い，機械学習により生成されたモデルから入力データの重要度をスコアとして抽出し，そのスコアを通信における優先制御に用いる技術である．一例として，使用可能な通信帯域が 1/20 まで制限された状況でも，車両の検出精度を維持できたという結果が得られている．この技術により，重要なデータに通信帯域やプラ
イバシー保護の処理を優先的に割り当てることができる．著者は，以上で述べたイメージセンサネットワー
クシステムの研究開発プロジェクトを立ち上げ，その適用先のモデルとして京都などでの実証実験を実施
し，社会実装を推進している．

図1

スマートモニタリングのためのセンサネットワーク
システム

2.2 低レート高精度イメージセンサネットワーク技術
LIDAR により取得されるイメージセンサデータのデータサイズが大きいため，通信帯域を逼迫する問題がある．これに対し，機械学習によるデータの目利きを行ない，重要度に基づいた優先制御により限られた通信帯域で，人や車両の検出精度の改善に大きく寄与するデータを送ることができる技術を確立した．本技
術は，デバイス-エッジ間のイメージセンサデータ通信制御技術とエッジにおけるイメージセンサデータ高速処理技術という 2 つの要素技術で構成される．

117

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第 3 巻第 2 号（2022）

1）デバイス‑エッジ間のイメージセンサデータ通信制御技術実装したシステムの構成を図 2 に示す．LIDAR をセンサとして備えたイメージセンサデバイス複数台とエッジコンピュータが無線通信で接続されている．機械学習によるデータの目利きにより，機械学習のモデ
ルから各々のデータの重要度をスコアとして抽出する．そのスコアに基づいてイメージセンサデバイスの送信部を制御する．具体的には，通信帯域よりも送信レートが高い場合，スコアの低いデータは送信しない，
あるいは，スコアの高低に応じた圧縮方式を用いる，といった制御を行う．これにより，限られた通信帯域でも重要度の高いデータがエッジコンピュータに受信される．図 2 の評価部（Evaluator）が実空間の特徴を
領域ごとに学習し選択部（Selector）が，検出部（Detector）にとって重要度の高いデータを選定すること
で，例えば，1 M バイト（＝8 Mbps），30 フレーム/秒，デバイス数 10 でもオーバーフローしない通信を実機により達成した 8）．

図2

実装したシステムの構成

2）エッジにおけるイメージセンサデータ高速処理技術
エッジコンピュータでリアルタイムに受信されたイメージセンサのデータを集約し，歩行者や車両をエッ
ジコンピュータの限られた計算性能でも高速に検出できる処理技術を確立した．図 2 のエッジサーバ（Edgeserver）を実装し，KITTI データを用いた評価により，対象空間全体に対して精度 90.6%，処理時間 700.1 秒を達成し，特に歩行者と車両の出現頻度が多い空間については処理時間 371.6 ミリ秒を達成した 9）．

2.3 人や車両検知するイメージセンサネットワークシステムの実験2.1 で述べた要素技術を備えたイメージセンサネットワークシステムを構築するための仕様策定とプロト
タイプ実装を行なった．複数の自治体間のデータ共有・相互活用を想定し，京都市内の交差点や駐車場など
10 地点に LIDAR を設置し半年以上のデータを取得した 10）．図 3 に，京都市百万遍交差点（左京区）で取得した LIDAR データに深層学習を用いた車両検出の例を示す．ある程度の検出に成功しているが，LIDAR を
1 台しか用いていないため，死角により車両が一時的に消失することがあった．したがって，上記のとおり，複数の LIDAR により死角をなくす必要がある．

図3

LIDAR データに機械学習を用いた車両検出の例（左から右へフレームが進んでいる）

118

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3．自律モビリティへの展開
3.1 目 的
2．で述べたスマートモニタリングのシステムは従来の自動車や歩行者の見守りに有効であるが，著者はこれをさらに自動運転技術による自律モビリティへと展開している．
未来都市に向けて自律移動マシンによる運輸旅客業の革新が期待されている．しかし，自律マイクロモビ
リティには大きな課題がある．一定エリアに，より多くの車両（ロボット含む）が混在するほど，人や，静止オブジェクト，他の車両に衝突しないよう車載のセンサユニットと計算ユニットにもより高性能なものが求められる．しかし，これらのユニットが高性能であるほど，車載一台あたりの費用が高額になり普及の障壁となってしまう．また，自律マイクロモビリティのセンサ位置は地上 1 メートル以下であることが多い．
建物や大型車両でなく，例えば，周辺の歩行者がセンサを遮蔽してしまい，多くの死角が生じ事故のリスクが増大してしまう．また，センサや AI をターゲットとしたサイバー攻撃により広範囲の災害が引き起こされる恐れがある．
そこで，著者は，2. で述べたスマートモニタリングのシステムを発展させ，デジタルツインをリアルタイムに提供するシステムの研究開発を進めている．デジタルツインとは実空間のデジタルコピーであり，ここでは，特に自動運転に必要な 3D イメージデータを示す．LIDAR を備えたイメージセンサを多数配置し固定
無線により相互接続することで，多重複合 LIDAR センサネットワークを構成する．加えて，クラウドコン
ピュータは 3D イメージのデータ形式である点群向けの深層学習のモデルを学習し，エッジコンピュータは多数のセンサから受信した 3D イメージをリアルタイム統合し，その学習モデルを適用し車両や歩行者といった移動オブジェクトや静止オブジェクトを検出する．そして，3D イメージと検出結果を統合したデジ
タルツインを移動無線経由で自律移動マシンに配信する．センサの死角が自律移動マシンの事故や効率低下の原因になるが，このデジタルツインを用いた予測的制御により安全性効率性を高められる．また，サイバー攻撃などにより車載のセンサや AI が使用不可になった場合には，移動無線経由のデジタルツインのみ
を頼りに安全な自律移動を実現する．

3.2 ネットワークによるセンサ情報の二重化
車載のセンサが死角やサイバー攻撃により機能を果たしていない場合に，周辺に固定設置された LIDARが取得するデータをリアルタイムにネットワーク経由で車両に提供する．このとき，自律移動を維持するためには以下 2 つの課題がある．
まず，自律移動マシンが自身のセンサでは情報を取得せずに，移動通信経由で受信したデジタルツインのみから自己位置を特定できる必要がある．車両は自身のセンサに基づいて自己位置推定を行うことができる．一方，多重複合センサネットワークは当該車両の位置を検出することができる．自己位置と検出された位置とをマッピングしておくことで，センサがオフになっても自己位置を継続維持する手法を考案した．
また，自律移動マシンが自身のセンサでは情報を取得せずに，移動通信経由で受信したデジタルツインのみを用いて障害物を避けながら移動できる必要がある．本来，車両は自身のセンサにより環境認知し移動を制御できるので，このセンサのデータを移動通信経由で受信したデータに仮想的に置き換える機能を追加実装した．これにより，センサがオフになっても車両が移動通信経由で受信したデータのみで障害物を避けながら移動可能な手法を考案した 11）．
図 4 にシステム構成を示す．周辺に固定設置された 3D センサのデータを複数台分集約し，自律モビリ
ティ車両に送信し，車載の 3D センサと二重化するシステムを開発した．センサ異常停止時には固定設置された方のセンサのデータで補完し，自律走行を持続する．

3.3 実証実験
多重複合 LIDAR センサネットワークが提供するデジタルツインの有効性を示すため，自律移動マシンが実際にセンサレスでも自律走行可能であることを示す FS（Feasibility Study）を実施する．芝浦工業大学で開発した自律移動シニアカーのプロトタイプ 12）を利用する．3.2 で述べたシステムを用い，i）自己位置がわかっている状態からセンサをオフにしデジタルツインによる安全な停止，ならびに ii）一定時間センサをオ

119

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図4

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ネットワークによるセンサの二重化システムの構成

フにしデジタルツインにより自己位置を維持しながらの移動について，実証実験を行った．i）では，安全停止できる場所まで走行を維持する必要があるため停止までの時間の長さと，事故を発生させないための走行時の位置ずれが評価指標となる．目標値としてそれぞれ 50 cm を設定した．ii）では，一時的にセンサがオフになり一定時間後に復旧する．センサオフの状態を継続できた時間の長さと走行時の位置ずれが評価指標となる．50 cm を設定した．
正常時と異常停止時の移動軌跡をマーカーで記録し誤差を測定した．実験は芝浦工業大学大宮校舎（埼玉県さいたま市見沼区）の 2 号館で実施した．本実験では，無線通信のボトルネックの問題解決は対象外であるため，固定設置した LIDAR からの 3D データを無線通信でリアルタイムに送受信することは行わず，代わりにエッジサーバにあらかじめ 3D データをキャッシュし，再生タイミングを実際の移動と同期させた．
図 5 は自動運転ソフトウェアで示されたシニアカーの移動軌跡である．図 6 は，2022 年 1 月 22 日に実施

図5

図6

シニアカーの移動軌跡

移動距離と誤差（2022 年 1 月 22 日実施）

120

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した実験の結果である．誤差 50 cm 以内におさまった．また，図 7 は 2022 年 2 月 23 日に実施した 2 回の実
験の移動軌跡である．その実験の誤差を図 8 に示す．図 8 の横軸は誤差，縦軸は DTW（Dynamic Time
Warp）というアルゴリズムで算出した軌道の差である．DTW は異なる 2 つの時系列信号間の類似度を定量化するのに有用である．2 回の実験の誤差は，横軸 0.2，0.4，つまり 20 cm，40 cm のときに相当する．このように誤差 50 cm 以内を達成できた．

図7

センサ正常時とセンサ停止時（2 回）の移動軌跡（2022 年 2月 23 日実施）

図8

図 7 の誤差の DTW による定量化

4．社会実装と今後の展開提案する LIDAR センサネットワークを商業・住宅エリアに配備し，一軒の住宅・店舗から町まるごとまでをスケーラブルに実空間をカバーする．1 次の価値として，一つの施設における安全移動や犯罪抑止効果が期待できる．例えば，ショッピングモール，テーマパーク，駐車場，駅など大型施設や交通施設に提案
ネットワークが配備されることで，安全移動・安全運転の促進やセンサの存在自体による犯罪抑止効果が期待できる．2 次の価値としてイメージデータそのものあるいはその集約データを，例えば，Uber や MONET
Technologies といった次世代モビリティサービス MaaS 事業者や，宅配ドローン事業者に提供できる．3 次の価値はプラットホームの運営者あるいはユーザ自身がデータを分析し，実空間情報を生み出すというものである．例えば，車や人の空き・混雑状況は MaaS の需要予測に活用でき，事故や自然災害による被害（電121レーザセンシング学会誌

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柱転倒，冠水など）といった異常検知は MaaS の安全で効率的な運用に必要な情報である．4 次の価値は，Apple や，Amazon，LINE，楽天のような，複数業種の事業者に対し実空間情報を活用した多様なサービス
実現可能なプラットホームを提供するものである．
スマートモニタリングのような初期の収益化が難しく公共的な事業は，大学によるリードと産学官連携により長期的なビジョンを持って取り組むべき事業領域であると言える．また，ドローンによる空の産業革命が起きると予想される 10～20 年後にも，スマートモニタリングに「空」という選択肢が加わることで，さらなる発展が期待できる．イメージセンサの市場は，自動運転車への応用などにより，2025 年には 28.0B
ドルに拡大すると予想されており 13），加えて LIDAR の低価格化がさらなる追い風になると予想される．
自動運転車や無人航空機といった自律移動マシンへの適用には高い信頼性が求められるため段階的に進める．

5．おわりに本稿では，LIDAR を用いたスマートモニタリングならびに自律モビリティへの展開について論じた．1）
データ取得，2）情報二重化，3）異常に対する耐性の 3 つの柱があり，本稿の 2．で 1）について，3．で2）と 3）について述べた．ただし，3）については，本稿で述べた実証実験では，サイバー攻撃などによるセンサ異常停止のみを対象としていたが，サイバー攻撃によってセンサが誤動作したり暴走したりといったこともあり得る．自動運転車や無人航空機といった自律移動マシンはカメラや LIDAR といったイメージセ
ンサやレーダーなどを搭載し，それらにより自身の位置や周辺のオブジェクトを認識し，自身の移動を制御する．しかし，センサや AI に対するサイバー攻撃が増えており，センサや AI の異常により自動運転車や無人航空機の制御に異常が発生し，広範囲の災害につながる恐れがある．これに対し，スマートモニタリン
グにより得られたデータを実空間に重ね「二重化」し，ロバスト性を高める必要がある．このような二重化が，今後成長が予想される自律移動マシンを活用した運輸・旅客サービスの安心安全と正確性を保証し，それらのサービスの価値を保証する役割を今後長期にわたり担っていく．
謝辞本 研 究 は JST さ き が け JPMJPR1854，JST SBIR フ ェ ー ズ 1 支 援 JPMJST2151， な ら び に JSPS 科 研 費

21H03427 の成果である．本研究成果の一部は，国立研究開発法人情報通信研究機構の委託研究（採択番号06401）により得られた．
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第 3 巻第 2 号（2022）

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新熊亮一
2003 年大阪大学大学院工学研究科にて博士（工学）を取得，2003～2011 年京都大学助教（2007
助手から職名変更），2011～2021 年同准教授を経，2021 年 4 月より芝浦工業大学情報工学科教授．2008～2009 年米国 WINLAB 客員研究員，2018～2022 年科学技術振興機構さきがけ研究員，2021 年～（株）KDDI 総合研究所招聘研究員．2013 年頃から技術顧問を務める民間企業 3 社，自ら設立した大学発スタートアップにより研究成果の社会実装を推進．2016 年電気通信普及財団テレ
コムシステム技術賞，電子情報通信学会より，2019 年に通信ソサイエティ論文賞，2022 年に論文賞を受賞．米国 IEEE Senior，電子情報通信学会フェロー．

123Paper

レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

Balance plot for visualizing and examining tradeoff
between accuracy and data quantity oflidar water vapor measurement data
Atsushi Takahashi 1, Tetsu Sakai 2, Takuya Kawabata 2, Satoru Yoshida 2, and Naonori Ueda 1
1

Riken Center for Advanced Intelligence Project,
Nihonbashi 1-chome Mitsui Building, 15 th floor, 1 4 1 Nihonbashi, Chuo-ku, Tokyo,
Japan 103 0027
2
Meteorological Research Institute,
1 1 Nagamine Tsukuba, Ibaraki, Japan 305 0052
（Received March 3, 2022; revised June 7, 2022; revised August 16, 2022; accepted August 17, 2022）
Water vapor lidar has made it possible to continuously observe water vapor in the atmosphere and is aprominent tool for studying the hydrological cycle, cloud formation, and atmospheric convection. However, a standardized quality control method for managing the accuracy and number of available data has
not been established, as well as a method for determining the appropriate spatial resolution. We propose
a concise, visual framework in which observed data is plotted to determine the uncertainty threshold andspatial resolution of lidar data. Application of the method to observed data showed that it is effective fordetermining the optimum uncertainty threshold and the finest vertical resolution for balancing the accuracy and data quantity at every altitude range.
Key Words: Water vapor Raman lidar, Quality Control, Radiosonde, Spatial Resolution

1. Introduction
The radiosonde has been widely used in atmospheric science for measuring water vapor as it provides an accurate
and dependable vertical profile. Despite its effectiveness, however, it is difficult to observe water vapor continuously
because of restrictions on the available frequency of receivers at ground stations. Moreover, it is costly to launch radiosondes continuously.
To deal with these shortcomings, lidar（i.e., Light Detection and Ranging）has been introduced for continuous water
vapor observation. Previous studies demonstrated the effectiveness of lidar for measuring the water vapor profile of thetroposphere continuously. 1‒3）Subsequently, lidar observation of water vapor has been expected to be utilized fornumerical weather forecasts. 4）
Despite such success, there are still obstacles to expanding the use of lidar observation. First, a principle of data quality control needs to be established. Experimental methods for ensuring data accuracy were proposed in previous studies.
For example, Dinoev et al. 2）used an uncertainty threshold of 10% to choose the optimum vertical resolution varying
between 15 m and 300 m, while Sakai et al.ʼs case study 5）used an empirical uncertainty threshold of 30% at verticalresolutions of 75 m and 150 m for data quality control. Both studies intended to make data as accurate as possible, butthey did not aim for balance between accuracy and the number of available data. A too strict uncertainty thresholdresults in data that is too sparse. A loose threshold increases the number of measurements; however, it prevents further
analysis by assimilating data into numerical weather models due to large noise levels.
Determining the optimum spatial resolution is another concern. The vertical resolution of lidar measurements needs
to be as fine as possible. However, in practice, it must be coarser at higher altitudes in order to maintain an adequate©2022 Laser Radar Society of Japan124

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signal-to-noise ratio. If the resolution is too coarse, the data may not be usable even if it is precise, while data with too
fine of a resolution and a large error will not be applicable to numerical weather modeling.
It is necessary to balance attaining a fine spatial resolution and minimizing the measurement uncertainty. In thispaper, we propose an intuitive and concise method of visualizing resolution and measurement uncertainty to determine
the most optimal balance. In the following section, we demonstrate how our diagram identifies the optimum uncertainty
threshold and vertical resolution using the dataset obtained with the Raman lidar used by Sakai et al.ʼs case study 5）.

2. Data and instrument
2.1 Water vapor Raman lidar
2.1.1 Instrument
The water vapor Raman lidar used in our study was developed by the Meteorological Research Institute（MRI）of
Japan. Details of the lidar system and the results of the comparison with collocated radiosonde, the global navigation
satellite system（GNSS）, and objective analysis data are given in Sakai et al.（2019）. The lidar utilizes tripled harmonics of a Nd:YAG laser operating at 355 nm with 220 mJ/pulse, a 35-cm diameter Cassegrain telescope, receiving optics,
and a data acquisition system. Raman backscattering is detected from water vapor（407.5 nm）and nitrogen（386.7 nm）, and elastic backscattering from air molecules and particles（355 nm）. The signals are acquired with a transient recorder operating in photon-counting mode（20 MHz）and analog mode（12 bit）. The original data resolution in
the temporal and vertical directions was 1 min and 7.5 m, respectively. 5）The data analysis procedure for deriving water
vapor mixing ratio（W）and its uncertainty（dW）is given by Sakai et al.（2019）. The values of dW are estimated fromthe measured photon counts assuming Poisson statistics. 6）Note that the value of dW estimated from the observed
photon counts is composed of the error from the precision of the lidar instrument itself 6）and the water vapor concentration in the air varying during the measuring time window（20 min.）（D. N. Whiteman, personal communication, 26
April 2021）.

2.1.2 Lidar observation and data
Lidar water vapor was observed from August 2016 to December 2016 in Tsukuba, Japan. We averaged the raw data
every 20 minutes in the temporal direction. For the vertical direction, we averaged the raw data with six different vertical resolutions, 15 m, 75 m, 150 m, 300 m, 600 m, and 900 m, to examine which resolution would balance accuracy
and number of available data at each altitude.

2.2 Radiosonde data
We used two types of radiosondes（RS-11G, Meisei Electric, Co., Japan and RS92, Vaisala, Finland）as reference tovalidate the lidar data. The radiosondes were launched twice daily at 08:30 and 20:30 LST and weekly at 14:30 JST
from an aerological observatory located 80 m northeast of the lidar. The temporal resolutions of the measured data were
1 sec for RS-11G and 2 sec for RS92, which correspond to the vertical resolutions of ～6 m and ～12 m, respectively.
For quality control, Global Climate Observing System（GCOS）Reference Upper-Air network（GRUAN）data processing algorithms were applied to the raw data. 7）The measurement uncertainties of relative humidity by the radiosondes
were reported to be 5% and 3‒5% for RS-11G 8）and RS92 7）, respectively.

3. Proposed method
3.1. Balance plot drawing
The value of dW/W represents the relative uncertainty of the measurements, and the conventional quality control
method classifies data on the basis of whether dW/W is greater than or less than 0.3 5）. However, this threshold value isgiven empirically and not objectively determined. In addition, the vertical resolution in the conventional method is uniform, but in reality, it needs to be adjusted for the observation altitude. Here, we introduce our method for determining
the optimum threshold value of the measurement uncertainty for quality control and spatial resolution. First, we pair thelidar data with the radiosonde data recorded during the same measurement periods and at the same altitudes. These125レーザセンシング学会誌

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pairs of data are sorted by dW/W values. Then we divide the dataset into sub-datasets on the basis of the altitude
ranges. In other words, the data is in layers corresponding to altitude ranges. In our case study, we divide the data into
500-m layers below an altitude of 2,000 m. Above 2,000 m, we divide the data into 1,000-m layers. Then we use theroot mean square error（RMSE）of the lidar and radiosonde data for the error metric. We introduce φ to denote thethreshold value of dW/W and calculate the RMSE values using data with dW/W values below φ.
RMS Ei (ϕ) =1ni (ϕ)ni (ϕ)
j=1

d j,lidar (z, t, ϕ) − d j,sonde (z, t)

2（1）z and t denote altitude and time, respectively. d lidar（φ）denotes the water vapor mixing ratio measured by lidar with
dW/W less than φ. d sonde denotes the water vapor mixing ratio obtained by radiosonde observation. i is the index of altitude ranges. n（φ）is the number of available data whose dW/W are less than φ.

Fig. 1

Concept of proposed balance plot.（a）: Table of dataset for all altitude ranges; lidar and radiosonde data
recorded at the same altitude and time are paired.（b）: The paired data are plotted in a scatter chart of RMSE
values between lidar and radiosonde data vs. number of data. The symbols in the scatter chart are coloredaccording to the color scale for the uncertainty threshold φ. The dashed black line represents the accuracy lower
bound. A dashed colored line is a regression line that connects the origin of the coordinate and every datum.
（c）: The slope of the line corresponds to the ratio of RMSE value to the number of data. The optimum φ value
corresponds to the bottom most green star, where the ratio of RMSE value to the number of data is minimum.
（d）: Application of proposed method to determine optimum vertical resolution.（e）: Vertical resolution data isplotted and connected with corresponding colored lines.（f）: The vertical resolution is determined by comparing
their minimum slope value. The smallest slope value of the 15-m resolution is smaller than that of the other resolutions. Thus, the 15-m resolution should be the optimum vertical resolution in this altitude range.

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Next, we prepare a scatter chart that takes the number of available data for the horizontal axis and the corresponding
RMSE value for the vertical axis（Fig. 1; hereinafter,"balance plot"）. The horizontal dashed line represents the target
accuracy, which our quality control must achieve. The lines were drawn at 1.5 g/kg for daytime and 1.0 g/kg for nighttime in our case study. These accuracy targets are based on the case study in Sakai et al.（2019）. Then we plot the n（φ）and RMSE（φ）in the scatter chart. The trade-off between n（φ）and RMSE（φ）is visualized for every φ; φ ranges
from 0 to 1 in increments of 0.05. The data in the scatter chart are colored according to the φ value. If more data isavailable, the corresponding datum is on the right side of the diagram. The data under the dashed line satisfies the target
accuracy.

3.2. Balance plot comprehension
The bottom right most data indicates the most optimal balance of accuracy and amount of data（Fig. 1b）. In otherwords, the slope of the regression line connecting the origin of the coordinates and the datum is smallest. In order touniquely identify which φ value yields the smallest slope, we introduce another plot（Fig. 1c）. In this plot, we take theslope of the regression lines for the vertical axis and φ value for the horizontal axis. As illustrated by the example inFig. 1c, we can identify the most optimal balance（the light green star）and the corresponding φ value is 0.6.

3.3. Application to spatial resolution comparison
With a slight extension, this chart can also be used to identify the appropriate spatial resolution for all altitude ranges（Fig. 1d‒1f）. we prepared paired data with different spatial resolutions（Fig. 1d）and plot the data together with thoseof other spatial resolutions（Fig. 1e）. The slopes of the regression lines are also shown for each vertical resolution as inFig. 1c. The vertical resolution that contains the bottom most data is the optimum vertical resolution, which is the 15-m
resolution（denoted with blue lines）in this plot. We will apply this chart to the observed data to identify the optimal
resolution and threshold value in Section 4.

4. Case study
We applied our method to the dataset during daytime and nighttime separately to determine the optimum values
because the measurement altitude ranges of the Raman lidar differed depending on time of day. The range was usually
between 200 m and 1,000‒2,000 m during the day and between 200 m and 5,000‒6,000 m at night in cloud free conditions. Daytime was from 6 a.m. to 6 p.m. local time, and the other twelve hours were nighttime. For the daytime dataset,
we examined data for every 500-m altitude range below 2,000 m（experiment 1）. For the nighttime dataset, we examined data for every 500-m altitude range below 2,000 m. From 2,000 m up to 8,000 m, we examined data for every
1,000-m altitude range（experiment 2）.

4.1 Experiment 1: Daytime data
Fig. 2 shows the balance plot for daytime data for every 500 m up to 2,000 m. The corresponding dW/W is coloredaccording to the color scale on the right hand side. The colored lines show the RMSE for each spatial resolution of thedata. Fig. 3 shows the ratio of RMSE value to the number of available data for every dW/W in increments of 0.05. The
minimum of the ratio is highlighted with a red dot as long as it satisfies the target accuracy. Fig. 4 is the balance plot in
which the optimum thresholds for the vertical resolutions are highlighted with red dots.
Fig. 4a shows that a spatial resolution of 15 m is the most effective below the altitude of 500 m because it has themost available data and is sufficiently accurate. However, above 500 m, it is no longer accurate enough and the numberof available data is not necessarily beneficial. Between 500 m and 1,000 m, the plot shows that 75 m is the ideal resolution as it yields one and a half times as many data as the 150-m resolution does. Above 1,000 m, there is very little datathat is sufficiently accurate. We cannot say for certain what threshold of dW/W is the optimum and which spatial resolution is appropriate for that altitude. The optimum thresholds of uncertainty and spatial resolution for daytime data aresummarized in Table 1.

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Fig. 2

Balance plot of daytime data analysis at every 500 m up to 2,000 m. The circles represent the threshold of dW/W
corresponding to the color scale on the right side of the figure. The spatial resolution is denoted by the colored lines（e.g., the solid orange line denotes 75-m vertical resolution）.

Fig. 3

Horizontal axis denotes the value of dW/W and the vertical axis is the ratio of RMSE value to the number of available data. The red dots indicate the minimum of every vertical resolution as long as the accuracy lower bound is satisfied.

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Fig. 4

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Plots in Fig. 2 with optimum locations indicated with red dots for every vertical resolution.

Table 1

Optimal spatial resolution and threshold balance for every altitude range
in daytime data.

4.2 Experiment 2: Nighttime data
Table 2 summarizes the optimal φ values and spatial resolutions for the nighttime data. Below an altitude of 1,000 m,
the 15-m vertical resolution data is optimal in terms of accuracy and amount of available data（Fig. 5a‒b, Fig. 6a‒b）.
The 15-m resolution is also effective in the altitude range between 1,000 m and 1,500 m. Above 1,500 m, the 75-m resoTable 2

Optimal spatial resolution and uncertainty threshold balance for every
altitude range in nighttime data.

129

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Fig. 5

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Plots in Fig. 2 for nighttime data up to 8000-m altitude.

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Fig. 6

第 3 巻第 2 号（2022）

Plots in Fig. 3 for nighttime data up to 8,000-m altitude. The most balanced cases in each resolution are highlighted
with red dots.

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Fig. 7

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Plots in Fig. 5 with optimum locations indicated with red dots for every vertical resolution.

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lution outperforms the 15-m resolution（Fig. 6d）. It requires a smaller uncertainty threshold than the empirical threshold, 0.3, to keep the RMSE value below the target accuracy. Between 2,000 m and 3,000 m, the 150-m resolution data isalmost comparable in accuracy and amount of available data to those of the 75-m resolution data（Fig. 7e）. The 150-m
resolution yields more data than the 75-m resolution does in the 3,000‒4,000-m altitude range（Fig. 7f）. One layer
above（4,000‒5,000 m）, the 300-m resolution data provides more available data than the 150-m resolution（Fig. 7g）.
At the next layer（5,000‒6,000 m）, the graph shows that the data of 300-m and 600-m resolutions are comparable（Fig.
7h）. Above 6,000 m, we cannot conclude the optimal vertical resolution because the observation is limited（Fig. 5i-j）.

5. Discussion
5.1 Optimum thresholds and spatial resolution
As seen in Fig. 2 and 5, the curves generally have a characteristic J-shape. The RMSE value is nearly constant as thenumber of available data increases as long as φ is low. By increasing the φ value, it reaches a tipping point, at which theaccuracy suddenly decreases（RMSE value sharply increases）. The J-shaped curves illustrate the trade-off between
accuracy and the number of available data. The corner of the J-shaped curve indicates the most balanced situation. The
most balanced spatial resolutions and corresponding uncertainty thresholds are summarized in Tables 1 and 2.
In addition, the optimum vertical resolution becomes coarser as the altitude increases（Tables 1 and 2）. This indicates the trade-off between altitude and vertical resolution. In addition, judging from the decreasing number of available
data（Fig. 5）, the measurement limitation of our instruments may be 6,000 m. In other words, the characteristics of the
instrument can be visualized by the balance plot.
Finally, we can see relatively larger（looser）uncertainty thresholds above 3,000 m at night（Table 2）. We used theuniform target accuracy（RMSE＜1.0 g/kg）at all altitudes despite the fact that the amount of water vapor decreases as
altitude increases. We will have to reflect this effect in the target accuracy in practice. However, the desirable accuracy
target depends on the surroundings of the observation sites and the subsequent applications. It is beyond the scope of
this paper. Nevertheless, our proposed framework can be adjusted to any target accuracy and will work robustly as
demonstrated in the case study.

5.2 Comparison with conventional method
The conventional quality control method in Sakai et al.（2019）was based on empirical evidence. It yielded data of
uncertainty, dW/W, of less than 0.3 with 75-m resolution below 1,000m altitude and 150-m resolution above that. Our
experiments show that the conventional method did not achieve the accuracy lower bound, particularly in daytime（Fig.
3）. In contrast, our method requires a slightly smaller uncertainty threshold（Table 1）. Furthermore, our diagram indicates that a finer spatial resolution, 15 m, is available in low altitude ranges. The number of available data increases dueto the finer spatial resolution in addition to the strict threshold（Fig. 4）. Specifically, the 15-m resolution is suitablebelow an altitude of 500 m during the daytime and below 1500 m at night. The empirical vertical resolution, 150 m, isless effective than the 75-m resolution below 3,000 m. From these results, we can conclude that the optimum thresholds
and vertical resolution determined by our method improve the quality of data more effectively than the conventional
method.

5.3 Suggestions and implications
We propose two extensions of our method. The first is an application in the temporal direction. In practice, the desirable temporal resolution depends on the subsequent numerical weather models. Ideally, an optimum temporal resolution
can be identified by simply replacing vertical resolutions with temporal resolutions. Tradeoffs of data observed with different spatial and temporal resolutions can also be compared and optimized. However, we need to keep in mind that
results from temporal resolutions shorter or longer than 20-minutes should be evaluated by more frequent radiosonde
observation. Another extension is using a different error metric because our method is compatible with other error metrics such as the mean absolute error.
Given that the amount of water vapor in the air varies with region and season, whether the same threshold is applica-133レーザセンシング学会誌

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ble to observed data in different regions（or seasons）is a reasonable concern. Because the amount of data we used inthis study is limited, it is difficult to assess exact issues that arise from the difference in seasons. However, previous
studies have provided insight into this concern. Yoshida et al. 9）conducted their observation in Nagasaki（westernJapan）using the lidar instruments and empirical quality control method identical to those of Sakai et al. Even though
the study area in Yoshida et al. was geographically distant from that of Sakai et al.ʼs, the results did not suffer from any
significant quality control problems that arise in the conventional method. This indicates that rather than regional variation, the characteristics of lidar instruments may have more impact on measurement quality. The characteristics of lidar
instruments, such as the power of the laser, area of the receiver telescope, and the detectorʼs sensitivity, can vary greatly.
Thus, differences in instruments should be assessed prior to lidar observation. By using the balance plot to show dataobtained from parallel observation with two lidar instruments, we can visually identify and compare the performance of
instruments. Our proposed diagram is robust and can potentially be expanded for lidar data quality control.

6. Concluding remarks
We devised a diagram that handles multiple information in a 2D plot to visualize the contradictory demands of accuracy and number of available data for lidar water vapor measurement. The optimum vertical resolution is also determined by using the diagram for comparison. A case study with real data shows the trade-off between the optimum vertical resolution and available data at various altitude ranges. The trade-off reflects the characteristics of our lidar
instrument. This suggests our balance plot is useful for comparing the performance of lidar instruments. Lastly, wedemonstrated that our robust and expansive balance plot can improve the quality control of geophysical data.

Acknowledgements
We are grateful to Dr. Naoto Yokoya and Dr. Tatsumi Uezato for their valuable discussion on our study. We usedradiosonde data measured by the Japan Meteorological Agency. The high resolution radiosonde data were provided by
Mr. Shunsuke Hoshino at Aerological Observatory（current affiliation is numerical prediction division, information
infrastructure department of Japan Meteorological Agency）.

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Zus, “A review of the remote sensing of lower tropospheric thermodynamic profiles and its indispensable role for the understanding and the simulation of water and energy cycles,” Rev. Geophys. 53, 819‒895, doi:10.1002/2014RG000476, 2015.
5）T. Sakai, T. Nagai, T. Izumi, S. Yoshida, and Y. Shoji, “Automated compact mobile Raman lidar for water vapor measurement: instrument description and validation by comparison with radiosonde, GNSS, and high-resolution objective analysis,”Atmospheric Measurement Techniques. 12（1）, 313‒326（2019）.
6）D. N. Whiteman, “Examination of the traditional Raman lidar technique. II. Evaluating the ratios for water vapor and aerosols,” Applied Optics. 42, 2593‒2608（2003）.
7）R. J. Dirksen, M. Sommer, F. J. Immler, D. F. Hurst, R. Kivi, and H. Vömel, “Reference quality upper-air measurements:
GRUAN data processing for the Vaisala RS92 radiosonde,” Atmos. Meas. Tech., 7, 4463‒4490, doi:10.5194/amt-7‒4463‒
2014（2014）.
8）N. Kizu, T. Sugidachi, E. Kobayashi, S. Hoshino, K. Shimizu, R. Maeda, and M. Fujiwara, Technical characteristics and
GRUAN data processing for the Meisei RS-11G and iMS-100 radiosondes, GRUAN Technical document, 5. https://www.
gruan.org/gruan/editor/documents/gruan/GRUAN-TD-5_MeiseiRadiosondes_v1_20180221.pdf, 2018.（ Accessed134レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

2022.8.16）
9）S. Yoshida, T. Sakai, T. Nagai, Y. Ikuta, Y. Shoji, H. Seko, and K. Shiraishi, Lidar Observations and Data Assimilation of
Low-Level Moist Inflows Causing Severe Local Rainfall Associated with a Mesoscale Convective System, Monthly Weather
Review. 150（7）, 1781‒1798（2022）.

Author Introduction
Corresponding author: Atsushi Takahashi
Doctor of Science, September, 2019, Kyoto University, Kyoto Japan. RIKEN AIP Postdoctoral researcher（2019‒present）

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学会だよりレーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）

学会誌への投稿案内
レーザセンシング学会誌では，レーザセンシングに関する研究・技術や最新の研究成果に関する，「論文」，「総説（レビュー）」，「小論文（レター）」，および「解説」記事を，会員・非会員を問わず随時応募しています．投稿に関する手続きや要件については，本号「学会だより」に掲載されている投稿規程および執筆要領を参照ください．また，学会ホームページ（https://laser-sensing.jp/）から投稿規程，執筆要領と共に執筆のためのテンプレートもダウンロード頂けます．学会誌は年 2 回（4 月および 10 月）の発刊となっています．皆様の投稿をお待ちしています．

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学会だよりレーザセンシング学会誌©2022 Laser Radar Society of Japan

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第 3 巻第 2 号（2022）

レーザセンシング学会誌執筆要領
レーザセンシング学会誌編集委員会
令和 3（2021）年 4 月 1 日制定・施行
令和 3（2021）年 9 月 30 日改訂
令和 4（2022）年 4 月 1 日改訂
1．言語
日本語または英語を使用すること．
2．原稿の作成と提出①

本学会ホームページより A4 規格のテンプレートをダウンロードし，テンプレートを参考に作成すること．

②

テキストは Word 形式のファイルを提出すること．査読者の便宜を図るため，ページ番号，本文に行番号を付けること．
③

図は tif, jpg, PDF 等の形式のファイルを提出すること，画像の場合は 300dpi 程度の高解像度で低圧縮又は無圧縮のファイルを提出すること．
④ 表は PDF 形式のファイルを提出すること．
⑤ 原稿及び図表等のファイルは，本学会ホームページよりダウンロードした投稿フォームを添えて，本学会編集委員会（lrsj-edit_office@laser-sensing.jp）宛に提出すること．
3．論文等の長さ（目安）① 論文：15,000 字～30,000 字② 総説：20,000 字以内③ 小論文：15,000 字以内④ 解説：20,000 字以内⑤ 図表に対応する文字カウント数は，標準的な大きさ，縦横比の図の場合で 400 字/個程度となる．
⑥ その他は内容を十分に伝えることの出来る最適の長さとすること．
＊刷り上がり目安としては，2500 字程度/ページとなる．
4．掲載料①

刷り上がり 1 ページにつき 2,500 円の負担とする．ただし，学会誌編集委員会から依頼された原稿については，掲載料は徴収しない．

②

超過分（「3．論文等の長さ」参照）の掲載については実費を徴収する．但し，編集委員会が認めた場合はこの限りではない．

＊会員・非会員の別はない．
5．論文等の構成
論文等の原稿は，次の順序で作成すること．
①

論文題名（和文）②

論文題名（英文）③

著者名（和文）（連絡著者に＊を付すこと）④

所属および住所（和文）（英文原稿の場合は不要）⑤

著者名（英文）（連絡著者に＊を付すこと）⑥

所属および住所（英文）⑦

概要（英文，150 語以内）
（論文・総説（レビュー）・小論文は必須．その他の原稿は任意）

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レーザセンシング学会誌⑧

キーワード（4～5 ワード）⑨

キーワード（英文）（4～5 ワード）⑩

本文（和文）⑪

謝辞（和文）⑫

データ利用可能性（Data availability）（和文）⑬

研究費（Funding）（和文）⑭

利益相反の開示（Disclosure）
（和文）

⑮

引用文献

⑯

付録（和文）⑰

著者紹介（和文）（各著者 300 字以内）

第 3 巻第 2 号（2022）

・解説記事は，著者紹介用写真を投稿時に提出すること．
・解説以外の記事は，著者紹介用写真を採録決定後に提出すること．
・巻頭言には，著者紹介の掲載はありません．
⑱

すべての図，写真，表・図，写真，表は本文原稿中に挿入せず，別のシートとして作成すること．ただし，文中に，図表の挿入
箇所については記載すること．
・脚注は原則として英語とする．
なお英文原稿の場合は，上記の構成で，⑩～⑱を英文にすること．

6．用字と用語①

特殊な用語や略語が多用される場合は，参考文献の次に用語・略語の説明をまとめることが望ましい．

②

句読点は，句点「。」と読点「、」を用いず，「．」，「，」を用いる．それぞれ全角を用いること．（なお，参考文献リストおよび英文の場合は，半角の「.」，「,」とし，その後に単語が続く場合は，半角ス
ペースをひとつ入れること．詳細は付録参照）

7．見出しについて①

大見出し"1．
"など左つめ②

中見出し"1.1"など左つめ③

小見出し"1.1.1"など左つめ
これより下位のレベルは，著者の任意とする．

8．図，写真，表①全ての図，写真，表は，本文中で引用すること．

②

おおよその図表挿入位置を，本文中に，たとえば［Fig. 1］のように，明記すること．

③

図表の中の用語および説明は，原則として英語を用いること．

④

図，写真，表は，論文の最後にまとめること．

⑤

図表の説明

（例 1）表および図（カラーを含んで本文中に挿入する場合）
表のとき：Table 1，Table 2，……，Table 10，
図または写真のとき：Fig. 1，Fig. 2，……，Fig. 10
カラー写真等で，本文中ではなく論文最後にまとめて掲載する場合：Plate1，Plate 2，……，Plate 10（例 2）文章中の表現 …… を Fig. 1，Table 1 および Plate 1 に示す．
Fig. 1

Concept of laser sensing systems.

Table 1

Summary of space-based active sensors.

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第 3 巻第 2 号（2022）

9．引用文献①

引用文献の範囲
原則として公開出版物の範囲に留めること．

②

引用の仕方
本文中の該当する箇所に半角で"1）"等の上つき番号を出現順に付けて引用すること．

③

引用文献リストの書き方
引用文献リストは付録の形式を参考にして作成すること．著者が複数の場合も，原則として全著者の氏名（英語の場合は氏とイニシャル）を記入すること．英文論文標題中の単語については，文頭および固有名
称などで必要な場合以外は小文字を使用すること．
④

雑誌名の略記通常，学術雑誌名は（特に英文雑誌などでは）かなり長いので，雑誌名の理解を妨げない範囲で略記を行なってよい．また編集段階において，学会側で略記形式に変更することがある．

⑤

査読者が入手しにくい引用文献は，編集委員会の判断でコピーなどの提出を求めることがある．

⑥

ウェブサイトを引用する場合は，最終アクセス日付を（2020.8.1）のように記載すること．

10．他誌から本誌に引用する場合の注意①

引用する文献の著作権に十分注意すること．

②

図面・表・写真を他の図書，雑誌などから引用する場合には，著者の責任で事前にその著者および出版社の了承を得ること．

付録

引用文献リストの書き方（ガイドライン）

1．雑誌
1）著者名，"標題，"雑誌名．巻（号），始め一終りのページ（年（西暦））.
2）東京太郎，大阪次郎，"レーザセンシング学会誌の書き方，"レーザセンシング学会誌．18（1）, 20‒27（2018）.
3）T. Tokyo and J. Osaka,"How to write LRSJ,"J. Laser Radar Sens. Soc. Japan. 18（1）, 20‒27（2018）.
2．著書，編書
1）（編）著者名，書名，発行所（発行年（西暦））.
2）東京太郎（編），レーザセンシング技術辞典，レーザセンシング出版（2018）.
3）T. Tokyo（ed.）, Handbook of Laser Sensing, LRSJ Publ. Co.（2018）.
3．著書の一部を引用する場合
1）著者名，"表題，"書名，編者名（発行所，発行年（西暦）），始め一終りのページ．
2）大阪次郎，"レーザセンサ，"レーザセンシング技術辞典，東京太郎編（レーザセンシング出版，2018）,
pp. 145‒250.
3）J. Osaka,"Laser Sensor,"in Laser Sensing Handbook, T. Tokyo, ed.（LRSJ Publ. Co., 2018）, pp. 145‒250.
4．学会・会議
1）著者名，"表題，"会議名，都市名，国名，（年（西暦））.
2）東京太郎，大阪次郎，"レーザセンシングの研究方法，"国際レーザーレーダーシンポジウム，東京，日本（2018）．
3）T. Tokyo and J. Osaka,"How to study laser sensing,"in Inter. Symp. on Laser Radar, Tokyo, Japan（2018）.

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第 3 巻第 2 号（2022）

5．学会・会議論文集
1）著者名，"標題，"学会論文集名．巻（号），始め一終りのページ（年（西暦））.
2）東京太郎，大阪次郎，"レーザセンシングデータの研究方法，"第 40 回国際レーザセンシングシンポジウ
ム．18，950-953（2018）.
3）T. Tokyo, and J. Osaka,"How to study laser sensing,"Proc. 40th Inter. Symp. on Laser Sensing. 18, 950‒953（2018）.
6．インターネットサイトの引用
1）著者名，"標題，"URL（最終アクセス年月日）
2）東 京 太 郎，
"レ ー ザ セ ン シ ン グ デ ー タ の 研 究 方 法，"https://laser-sensing.jp/gakkaishi.html（Accessed
2019.12.19）
3）T. Tokyo,"How to study laser sensing,"https://laser-sensing.jp/gakkaishi.html（Accessed 2019.12.19）（著者不明の場合は，和文では「著者不明」，英文では「Anonymous」とする）
7．日本語での著者名に関する注意事項
姓と名の記述は，次の例にならうこと：東京太郎，鈴木␣正，泉␣宏治，林␣誠，森信一郎，山田洋一郎

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会員数の状況
会員（2022 年 9 月 2 日現在）
正会員

：95

学生会員：10
賛助会員：8
名誉会員：10（内正会員 7）
入会会員（2021 年 9 月 1 日から 2022 年 9 月 2 日まで）
正会員

12 名

学生会員

9名

賛助会員

0社

〈正会員〉
齋藤 真司 （株）
東芝
岡地 寛季

北海道大学大学院

向高 健一

三菱電機
（株）

嶋地 直広

北陽電機
（株）

滝島 博史 （有）
イーオーアール
伊藤 優佑

三菱電機
（株）

椎名 哲男

NEC プラットフォームズ（株）

中村 卓司

国立極地研究所

勝山 杜都 （株）
ASTROFLASH
桂川 眞幸

電気通信大学

西橋 政秀

気象庁気象研究所

横藤田 光輝 （株）
ユニタック〈学生会員〉
瀬戸 拓也
大久保 洸祐九州大学
千葉大学大学院

伊藤 翔
田之上 菜美千葉大学大学院
東京都立大学大学院

髙田 直輝

東京都立大学大学院

橋本 彩香

電気通信大学大学院

水庭 彰吾

東京都立大学大学院

小林 蒼汰

電気通信大学瀧上 駿

大阪大学大学院〈賛助会員〉なし

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第 3 巻第 2 号（2022）

退会会員（2021 年 9 月 1 日から 2022 年 9 月 2 日まで）
正会員

6名

学生会員

8名

賛助会員

1社

〈正会員〉
齊藤 保典

信州大学

森野 勇

国立環境研究所

野口 和夫

なし

馬場 洋樹 （株）
日本レーザー五十嵐 保元 （一財）リモート・センシング技術センター
向高 健一

三菱電機
（株）

〈学生会員〉
岡地 寛季
市原 涼太郎北海道大学大学院工学院

新井 達也

東京都立大学大学院
東京都立大学大学院

KUSWAN ISAM EBISAWA
本間 大成

東京大学

勝山 杜都

東京大学

岸淵 航大

東京都立大学

瀬戸 拓也

九州大学

東京都立大学（正会員への移行者 2 名を含む）〈賛助会員〉（株）
アイ・アール・システム

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レーザセンシング学会誌

第 3 巻第 2 号（2022）●●● 編集後記 ●●●今号では，レーザセンシング学会で委員会を設けて調査を進めている「産業応用ライダー」に焦点を当てた特集が組まれました．当該分野の現状・将来やその基礎理論などについて，第一線で活躍されている諸先
生方に執筆頂きました．また，総括として巻頭言を上記調査委員会の小林委員長に，そして総説を同調査委
員会の平野委員に執筆頂きました．御蔭を持ちまして，今号特集も「豪華・盛り沢山」なラインナップとなりました．緊密なスケジュールにも関わらず執筆して頂きました著者の皆様，そして査読して頂きました関連研究者の方々のご協力の賜物です．この場を借りて深く御礼申し上げます．最後に，大変嬉しいご報告．
本学会誌において初の「論文」記事が本号にて掲載されました（本号は学会誌が始まって 6 巻目に当たります）．投稿頂きました著者方々に厚くお礼申し上げます．皆様からの記事投稿（論文，解説，総説，などなど）を編集委員会一同お待ちしております！
編集委員会 副委員長 西澤 智明■編集兼発行人：レーザセンシング学会（http：//laser-sensing.jp/）■企画：レーザセンシング学会編集委員会
石井昌憲（委員長），佐藤 篤（副委員長），西澤智明（副委員長），柴田泰邦（副委員長），
朝日一平，境澤大亮，津田卓雄，矢吹正教，杉本幸代，吉田 智■連絡先：〒305-0052 茨城県つくば市長峰 1-1
第 3 研究室気付

気象庁気象研究所

台風・災害気象研究部

レーザセンシング学会編集委員会■電子メール：lrsj-edit_office@laser-sensing.jp151