解決策
Velodyne Acousticsは、創業者のデビッド・ホールと弟のブルースが2005年DARPAグランドチャレンジにTeam DAD(Digital Audio Drive)として車両をエントリーさせた当時、ハイファイ・サブウーファーとホームシアター機器を手がけるシリコンバレーのメーカーだった。レーサーの開発を進める中で、彼らはどのチームも直面した壁にぶつかった。市販のlidarスキャナーは単一の固定された視線しか監視できず、カメラ中心の誘導では距離を確実に測定できなかった。ボトルネックはソフトウェアではなくセンサーだった。
ホールの答えは機械式だった。彼は64本のレーザーを毎分数百回転するヘッドに搭載したアセンブリを組み上げ、360度の水平視野をカバーし、各ビームが飛行時間によって距離を報告するようにした。Velodyneのセンサーは毎秒約100万点のデータポイントを生成し、従来システムの約5,000点を大きく上回った。Velodyneは2007年に自社車両でレースに出場せず、HDL-64をアーバンチャレンジ参加者のうち10チームに販売し、完走した6チームのうち5チーム(優勝チームを含む)がこれで操舵した。
このスピンオフのセンサーは自動運転時代の標準の「目」となった。Googleのプロジェクトの技術リードだったクリス・アームソンは、プリウスのプロトタイプが自動走行19万マイルを超えた時点で、屋根に搭載されたVelodyneの64ビームレーザーを「我々のシステムの心臓部」と呼んだ。スミソニアンはプロトタイプをそのロボティクス・コレクションに収蔵した。Nokia Here、Bing Maps、TomTom、Baiduのモバイルマッピング向けフリートは小型のHDL-32Eを運用し、2016年にはFordとBaiduが生産拡大のために1億5,000万ドルを投資した。
この立場のもろさは後に露呈した。Waymoはセンサーを内製化することでlidarコストを約90パーセント削減し、Velodyne自身は2020年にSPACを通じて上場した後、2023年にOusterへ合併された。しかし業界のあらゆる内製lidarスタックは、今なおホールの回転ヘッドが最初に示した世界、すなわちライブの360度点群として世界を記述している。
達成したこと
64本のレーザーを回転させ、あらゆるものを常時見る
なぜ機能したか
制約はビーム品質ではなくカバレッジだった。64本のビームを回転させることで、走査ミラーを待つことなくデータレートを200倍に高めた。
センサーをシーンの中を移動させることで、時間を視野に変えた。毎フレームが街路全体を返すため、ソフトウェアは完全な地図に基づいて計画できた。
民生オーディオの店が回転アセンブリと振動を理解していたため、防衛請負業者がまだ提案書を書いている間に、プロトタイプはホビーレース並みの費用で済んだ。
競合を含む10のレースチームに一度に販売したことで、1つの未実証のセンサーが1回の競技サイクルで事実上の標準となった。
応用できること
カバレッジがボトルネックなら、動かすものを変える。センサー全体を回転させ、機械に仕事をさせる。画期的な技術を全ライバルチームに一度に販売したことで、即座に標準となった。
その後
回転式マルチビーム設計は10年間にわたり自動運転車のセンシングを定義した。Googleのプリウスのプロトタイプは2011年までにHDL-64Eで19万マイル超の自動走行を記録し、世界中のマッピング向けフリートがHDL-32Eを採用した。FordとBaiduは2016年に1億5,000万ドルを投資したが、Waymoなどがlidarを内製化するにつれてコストは崩落し、2017年までに約90パーセントのコスト削減となった。Velodyneは2020年にSPAC経由で上場し、その後2023年にOusterへ合併された。360度点群は、あらゆる競合がその上に構築する標準的表現であり続けている。
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出典
- Engines of change Government Computer News (Internet Archive snapshot) · web.archive.org ·
- How Google's Self-Driving Car Works IEEE Spectrum · spectrum.ieee.org ·
- Ford, Baidu bet $150M on Velodyne laser radar USA Today · usatoday.com ·
- Google's Waymo invests in LIDAR technology, cuts costs by 90 percent Ars Technica · arstechnica.com ·
- Static Calibration and Analysis of the Velodyne HDL-64E S2 for High Accuracy Mobile Scanning Remote Sensing (MDPI) · doi.org