もしあなたが、安全運転者のいない自動運転車に乗って、高速で走っているとしたら、一番心配なことは何でしょうか？車が迷子になることでしょうか？運転が遅すぎることでしょうか？それとも、道路で孤独を感じてしまうことでしょうか？

おそらくどちらでもないはずです。一番気になるのは、車の安全性です。従来の車は運転者の視覚に頼って運転の安全性を確保していましたが、自動運転車は多数のセンサーによって車の「視覚」機能を担っており、自動運転のレベルが上がるほど、より冗長化されたセンサーシステムが使用されるようになります。

自動運転の基本的な前提は、安全性と信頼性が人間のドライバーを上回ることです。

現在、安全性を確保するために、自動運転センサーシステムは主にカメラ、LiDAR、ミリ波レーダーの3つのコンポーネントで構成されています。これらの3つのコンポーネントは、ほぼすべての既存の自動運転センサーソリューションに搭載されています。

しかし、現在運転支援段階にある車両においては、ミリ波レーダー、ライダー、カメラは必ずしも固定された構成要素ではない。カメラ路線を主張するテスラは、CEOのイーロン・マスク氏からライダーを繰り返し批判されてきたが、業界はライダーこそが自動運転に真に不可欠な唯一のセンサーシステムであると反論している。

対照的に、ミリ波レーダーはセンサートリオの中で最も議論の少ないコンポーネントです。現在、自動運転と先進運転支援システム（ADAS）をサポートするあらゆるソリューションに使用されています。

ミリ波レーダーは、伝送距離が長く、性能が安定しており、コストが抑えられるなどの利点がある一方で、角度分解能が弱く、識別精度が低いなどの欠点も抱えています。現在の自動運転におけるマルチセンサーフュージョンの文脈において、ミリ波レーダーの長所と短所、最新の技術進化の動向、そして自動運転業界におけるミリ波レーダーの価値を理解することは、ミリ波レーダーの開発を優先するかどうかを判断する上で重要な要素となります。

メリットのバランスを取り、両方のメリットを最大限に活かす：ミリ波アプリケーションの利点

ミリ波レーダーは自動車分野で長年活用されてきました。当初は、主に死角監視とクルーズコントロールを実現するために車載センサーに搭載されていました。技術の発展に伴い、これらの機能は高級モデルからほぼすべてのモデルに徐々に普及しました。自動運転やADASでは、運転環境を高精度に認識することが求められるため、ミリ波レーダーは様々な利点から重要な役割を果たしています。

ミリ波とは、波長が1～10mmの電磁波を指します。ミリ波の波長はセンチメートル波と光波の中間にあるため、マイクロ波誘導と光電誘導の両方の利点を備えています。

ミリ波レーダーとは、ミリ波帯で動作するレーダーを指します。ミリ波レーダーは、アンテナを通してミリ波を送信し、目標物からの反射信号を受信し、車体と他の物体との相対距離、速度、角度、移動方向を迅速かつ正確に算出します。この情報は車両の中央処理装置（ECU）に送り返され、インテリジェントな処理と判断に使用されます。

LiDAR（光検出・測距）は、レーザーを信号源として利用します。レーザー検出器から放射されるレーザービームは、対象物の距離、方位、高度、速度、姿勢などの特性を検出します。レーザービームは対象物を連続的にスキャンするため、対象物上のすべてのデータポイントを取得できます。3D画像処理により、高精度な3次元画像が得られます。

パフォーマンスの面で、これら 2 つの製品の主な利点と欠点は何ですか?

まず、検知精度と解像度において、ライダーはミリ波レーダーよりもはるかに優れています。例えば、ミリ波レーダーとライダーの両方が道路前方の障害物を検知した場合、前者は「ぼんやりとした形状」しか捉えられないのに対し、ライダーは障害物が路肩なのか斜面なのかを明確に判別できます。車両は斜面だと判断すれば、安全に進路を決定できます。

第二に、ミリ波レーダーはライダーに比べて環境干渉に対する耐性が著しく優れています。ライダーは光帯域の電磁波を使用するため、透過率と回折特性が強く、雨、雪、霧、霞、塵埃といった環境下では検知性能が大幅に低下します。一方、ミリ波帯域の電磁波は、雨、霧、塵埃といった一般的な環境要因の影響を受けません。そのため、ミリ波レーダーは、あらゆる気象条件（豪雨を除く）において、また常時において、強力な耐干渉検知能力を備えています。

信号源干渉に対する耐性に関しては、自然界の電磁波の影響を受けやすいミリ波レーダーとは異なり、ライダーに干渉を与える自然界の電波源は極めて少ないため、ライダーは信号源干渉に対してより強い耐性を持っています。

さらに、検知範囲に関しても、ミリ波は大気中での減衰が少ないため、はるかに遠くまで検知・感知することができます。中長距離ミリ波レーダーは最大250メートルの検知範囲を実現できるのに対し、ライダーは最大200メートルにとどまります。そのため、高速走行時には、ミリ波レーダーはライダーよりも早く前方の障害物の状態を把握し、安全警告を発したり、緊急ブレーキをかけたりすることができます。

さらに、ミリ波レーダーは製造プロセスとコストの面でライダーを大きく上回っています。ミリ波は波長が短くアンテナ開口径が小さいため、小型・軽量で統合性が高く、自動車への搭載が容易です。一方、ライダーは内部構造が複雑で、高精度な製造プロセスが求められるため、製品が大型化し、搭載が困難であったり、外観が劣ったりします。コスト面では、ミリ波レーダーは1,000元程度であるのに対し、高性能ライダーでも数万元かかる場合があります。

現在、ライダーにおいては、小型化と美観に加え、量産化を目指すメーカーにとってコスト削減が最優先事項となっています。ミリ波レーダーにおいては、測定解像度と精度の向上が喫緊の課題となっています。

超長距離＋高解像度：ミリ波レーダーのアップグレードによる新たな利点

ミリ波レーダーは、LIDARやカメラと比較して、測定距離が長く、あらゆる気象条件で安定動作し、コストが低いことから、自動運転車に広く利用されていることは間違いありません。しかし、検出精度の欠点を克服するには、継続的な技術革新が必要です。

ミリ波の周波数帯を基準にすると、現在、車載ミリ波レーダーの主な周波数帯は24GHz、77GHz、79GHzの3つです。前者は主に近距離の検知を、後者2つは主に中距離および長距離の検知を担っています。

第一のトレンドは、世界中の主要メーカーが77GHzミリ波レーダーの応用に注力し、79GHz帯における技術革新に取り組んでいることです。77GHzミリ波レーダーは24GHzレーダーに比べて小型で、高い送信電力と広い動作帯域幅という要件を同時に満たすため、長距離検知と高分解能の両立が可能です。

77GHzミリ波レーダーの優位性は、その実用化に向けた技術的ハードルが非常に高いことも意味しています。アンテナ、無線周波数回路、チップなどの設計・製造はより困難を極めます。現在、米国と日本で数社のみが実用化に成功しており、国内メーカーは追い上げの段階にあります。24GHzミリ波集積回路は既に量産・試験が進められていますが、77GHzミリ波レーダーチップのローカライズはまだ進行中です。

79GHz帯は77GHz帯の3倍以上の帯域幅とより高い解像度を備えていますが、まだ量産段階ではなく、国内外の企業もまだ同じスタートラインに立っています。

2つ目のトレンドは、ミリ波レーダーのシステム統合プロセスにおいて、CMOS（相補型金属酸化膜半導体）技術が主流になりつつあることです。CMOSはコスト削減に加え、MCUやDSPなどの追加デジタルモジュールを主に統合できるため、専用プロセッサを必要とせず、レーダーチップの制御やデジタル信号処理までをローカルで完了できるため、システムの複雑さとコストを削減できます。

もう一つの重要なトレンドは、ミリ波レーダーの空間分解能の向上です。死角監視において、高解像度のミリ波レーダーは、安全距離内の物体の有無を単純に判定するだけでなく、レーダー点群の各点に対応する特定の物体（人、車両など）の形状を判定するための環境モデルを作成する必要があります。これは、ミリ波レーダーチップに集積されるトランシーバーの数を増やすことで実現されます。

自動運転における技術応用の方向性として、システム統合の向上とトランシーバー数の増加という2つの方向性が挙げられます。前者は主に運転支援システムを対象としており、車両はコストとレーダーモジュールの複雑さに敏感であるため、CMOSシステム統合によるモジュールの複雑さの低減が優先されます。一方、L4-L5自動運転では、ミリ波レーダーの空間分解能を重視し、より高精度な点群データを取得するため、トランシーバー数の増加がより重要視されます。

上記の動向から、ミリ波レーダーは検知距離、高精度分解能、空間分解能といった弱点を克服し、検知精度の向上を目指してライダーに挑んでいることがわかります。一方、ライダーも市場シェアの確固たる地位を築くため、コスト削減に取り組んでいます。そのため、ミリ波レーダーとライダーは今後も長きにわたって併用され、カメラ、超音波センサー、その他のセンサーと連携したマルチセンサーフュージョンのアプリケーション環境を形成していくと考えられます。

マルチセンサー融合：ミリ波レーダーの究極の応用

上記のことからわかるように、ミリ波レーダーは、L1-L3 の支援運転車両と、L4-L5 の完全自動運転を積極的に追求している車両の両方にとって、依然として不可欠なセンサーデバイスです。

新しい運転支援システムでは、ミリ波レーダーを、死角監視やクルーズコントロールなどの既存の用途を超えて段階的に拡張し、自動車線変更などの運転支援機能をサポートするセンサーシステムにすることができます。

高度な自動運転においては、高精度ミリ波レーダーが無人運転システムの信頼性を左右する重要な要素となります。ライダーとカメラセンサーを組み合わせることで、あらゆる気象条件下での自動運転が可能になります。

運転の安全性が最優先であることを考えると、ミリ波レーダーを搭載していない自動運転車は、時間や場所によって変化する複雑な道路状況や天候に対応できず、24時間体制での運行は不可能となる可能性が高い。

自動運転に関する過去の安全事故では、誤判断や主要センサーの不備が依然として大きな原因となっています。例えば、2016年には、運転支援モード中のテスラ車が、カメラが車両を認識できず、LIDARも搭載されていなかったため、右左折してきた白いトラックに衝突するという事故が発生しました。さらに、複数の異なる種類のセンサーから得られる情報が矛盾する可能性があるため、迅速な処理が求められます。

複数種類のセンサーを用いた自動運転システムの安全性と信頼性を確保するには、センサー情報の融合が不可欠です。マルチセンサー融合とは、カメラ、LiDAR、ミリ波レーダーなどが検知した情報データに基づき、自動運転コンピューティングプラットフォームが優先順位付けを行い、判断を下すことで、自動運転システムの判断の正確性を確保することを意味します。

自動運転センサーシステムにおけるミリ波レーダーの重要性は明白です。いまだ議論の的となっているLIDARと比較すると、ミリ波レーダーは自動運転の3つの必須コンポーネントにおいて「中心的な役割」を担う可能性を秘めています。

ミリ波技術がより高い周波数帯へと進化を続けるにつれ、自動運転産業の規模も同時に拡大しています。ミリ波レーダーの開発には、技術的にも市場的にも大きな改善の余地があります。

最後に、ミリ波周波数帯技術の高度化という話題に戻りますが、国内のスタートアップ企業は、モバイル通信技術と同様の道を辿ることができるでしょうか。第一世代（24GHz）では遅れを取り、第二世代（77GHz）で追いつき、第三世代（79GHz）でリードしていくのでしょうか。これは、我が国のミリ波レーダー技術にとって最も期待される発展の道筋かもしれません。