品番は3文字以上指定して下さい。referenceクロスリファレンスでは参考品名が表示されますので、製品に関する最新の情報をデータシート等でご確認の上、単独およびシステム全体で十分に評価し、お客様の責任において適用可否を判断してください。参考にしている情報は、取得した時点の各メーカーの公式情報に基づいた当社の推定によるものです。当社は、情報の正確性、完全性に関して一切の保証をいたしません。情報は予告なく変更されることがあります。検索オンラインディストリビューター在庫検索オンラインディストリビューターが保有する東芝製品の在庫照会および購入が行えるサービスです。3文字以上指定して下さい。使用している部分があります。お使いのブラウザーがこれらの機能をサポートしていない場合、もしくは設定が「有効」となっていない場合は正常に動作しないことがあります。下記より必要な情報をお探しください。当社は、レーザの照射により、離れた物体までの距離情報を3D画像として得る技術「LiDAR」[注1]において、長距離測定の信頼性を向上させる計測ロジック技術を開発しました。本技術と株式会社東芝が開発した計測回路技術[注2]を併用することにより、誤検出を99%排除した場合に測定可能な距離が、従来の計測ロジック技術と比較して、約1.8倍向上しました[注3]。2018」にて、4月20日に発表します。高度な自動運転システムの実現には、自動車の周辺環境を3D画像として把握できるLiDARが有効です。なかでも高速で走行する自動車に搭載されるLiDARには、長距離を高精度に検知する性能が求められます。長距離を測定するには、強い太陽光の存在下でも、微弱なレーザの反射光を検知する必要があり、太陽光などのノイズを小さくするための平均化処理が用いられています。従来の平均化処理では、複数の異なる物体からレーザ光が反射してくる場合、解像度が劣化してしまうという問題がありました。LiDARは測定可能な距離に物体が無い場合、ノイズに基づいた結果を出力し、誤検出を引き起こします。そのため、誤検出の除去が必要ですが、平均化処理を行った結果には、距離のクラスタリングと呼ばれる特有の現象が発生し、従来の誤検出除去では、遠距離対象からの正しい検知データも除去してしまうという問題がありました。おいては、距離のクラスタリングによる影響の低減に、さらなる改善の余地がありました。そこで当社は、回路設計や光半導体分野で培った技術を生かして距離のクラスタリングを解析し、クラスタの大きさと信号の強さから、出力された距離データの確からしさを関係式で表現できることを発見しました。同関係式に基づいて回路内のパラメーターを調節することで、距離のクラスタリングの発生を抑制しながら誤検出を排除するアルゴリズムを確立しました。集積回路として実現することが可能です。本技術と株式会社東芝が開発した計測回路技術を併用することで、従来の約1.8倍の測定距離[注3]を実現しつつ、誤検出を低く抑えることに成功しました。おける歩行者の見落とし低減を実現します。Photo-Multiplier(SiPM)の開発を進めており、今回発表技術を搭載した計測LSIと併せて、自動運転システム向けLiDARの普及に向けた取り組みを強化していきます。当社は今後、本技術の精度向上などを進め、2020年までの実用化を目指します。本技術をはじめとした自動運転システム分野の研究開発を加速し、より安全な道路交通の実現に貢献する車載半導体製品を提供していきます。Ranging注2:当該技術の詳細は、株式会社東芝による以下のプレスリリースを参照。http://www.toshiba.co.jp/about/press/2018_03/pr_j0501.htm(2018年3月5日)注3:2018年3月時点、当社シミュレーション結果に基づく。*本資料に掲載されている情報(製品の価格/仕様、サービスの内容及びお問い合わせ先など)は、発表日現在の情報です。予告なしに変更されることがありますので、あらかじめご了承ください。Reserved.トップへ。