自律移動、人体・物体検知・操作、VR、AR、ジェスチャ認識などのヒューマンインタラクション等を実現する距離・画像センサの技術とアプリケーション展開を一冊にまとめました。1章では応用場面別の利用実態と要求特性および課題、2章では各方式の距離・画像センサの原理と技術、さらにそれを実現するの要素技術を解説しています。専門外の方でも距離・画像センサの最新動向がわかるだけなく、要求に合った実現手段を考察いただける構成・内容になっています。距離・画像センサに携わる方だけでなく、新しい機器・サービスを推進されるユーザーの方々にも活用いただければ幸いです。
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| 第1章 | 距離・画像センサの応用動向 |
| 1-1 | 自動車で用いられる距離・画像センサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | アクティブ・センサ |
| 2.1 | 電波レーダ |
| 2.2 | LiDAR |
| 3. | パッシブ・センサ |
| 3.1 | ステレオカメラ |
| 3.2 | 単眼カメラ |
| 4. | 今後の展望 |
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| 1-2 | コンシューマ用途で用いられるデプスセンサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | コンシューマ向けデプスセンサのセンシング方式 |
| 3. | デプスセンサの詳細 |
| 3.1 | Microsoft Kinect |
| 3.2 | Intel RealSense |
| 3.3 | モバイル用途のためデプスセンサ |
| 4. | まとめ |
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| 1-3 | ドローンで用いられる距離・画像センサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | ドローンの仕組みとその歴史 |
| 3. | ドローンにおける距離・画像センサー |
| 3.1 | オプティカルフローセンサー |
| 3.2 | ステレオカメラ |
| 3.3 | 画像データを用いたSLAM技術 |
| 3.4 | 顔認識技術 |
| 3.5 | 画像AIによる人・車検知 |
| 3.6 | ARマーカーを用いた自動着陸 |
| 4. | おわりに |
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| 1-4 | 生産現場ロボットで用いられる距離・画像センサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | 生産現場で用いられる距離・画像センサ |
| 3. | ハンドアイキャリブレーション |
| 4. | 物体の把持位置検出 |
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| 1-5 | 災害・セキュリティで用いられる距離・画像センサ―マイクロ波・ミリ波レーダイメージング― |
| 1. | はじめに |
| 2. | 観測モデルと距離抽出フィルタ |
| 2.1 | 観測モデル |
| 2.2 | 距離フィルタ |
| 2.2.1 | 整合フィルタ |
| 2.2.2 | Wienerフィルタ |
| 2.2.3 | Caponフィルタ |
| 2.2.4 | 圧縮センシングフィルタ |
| 2.3 | 距離点抽出 |
| 3. | レーダ画像化法 |
| 3.1 | RPM法 |
| 3.1.1 | RPM法の数値計算例 |
| 3.2 | 波数空間データ分離法とRPM法の統合 |
| 3.2.1 | 波数空間分離の原理 |
| 3.2.2 | 実験による性能評価 |
| 3.3 | ドップラ速度との統合 |
| 3.3.1 | 重み付きカーネル密度推定法(WKD法) |
| 3.3.2 | 数値計算例 |
| 3.3.3 | 人体を目標とした3次元数値計算及びRPM法との統合 |
| 4. | まとめと今後の展望 |
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| 第2章 | 距離・画像センサと要素技術 |
| 2-1 | 可視光半導体レーザーとLiDARへの応用 |
| 1. | はじめに |
| 2. | 可視光半導体レーザー |
| 2.1 | レーザーを用いることの優位性 |
| 2.2 | 可視光半導体レーザー技術 |
| 2.2.1 | 可視光半導体レーザー光源 |
| 2.2.2 | レーザーの安全性 |
| 3. | 可視光半導体レーザーを用いたLiDAR |
| 3.1 | 可視光LiDARの構成 |
| 3.2 | 空間情報と色情報取得 |
| 4. | 可視光LiDARの応用 |
| 4.1 | カラー3次元情報取得 |
| 4.2 | LiDARを中心とした機能融合 |
| 4.3 | ヘッドライトにおける展開 |
| 5. | おわりに |
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| 2-2 | FMCW方式LiDAR |
| 1. | まえがき |
| 2. | FMCW方式の原理と課題 |
| 3. | デジタルコヒーレントLiDAR |
| 3.1 | 概要 |
| 3.2 | 周波数変調の測定と解析 |
| 3.3 | 非線形チャープの補償:回帰分析 |
| 3.4 | 非線形チャープの補償:正弦波変調とビート位相検出 |
| 3.5 | コヒーレンスの補償 |
| 4. | まとめ |
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| 2-3 | 面発光型半導体レーザ(VCSEL) |
| 1. | 面発光半導体レーザとは |
| 1.1 | 面発光レーザの概要 |
| 1.2 | 面発光レーザの応用分野 |
| 2. | 距離計測用の面発光レーザ |
| 2.1 | 面発光レーザの距離・画像センサの応用 |
| 2.2 | 面発光レーザの構造と特徴・特性 |
| 2.3 | 面発光レーザの課題 |
| 3. | 距離計測用の面発光レーザ型導波路 |
| 3.1 | スローライトVCSEL導波路とは |
| 3.2 | スローライトVCSEL導波路の特徴と機能 |
| 3.3 | スローライトVCSEL導波路の特性例 |
| 4. | 距離計測方式の概要 |
| 4.1 | 光源利用の距離計測と3次元計測 |
| 4.2 | 光源利用の3次元計測の課題 |
| 5. | 面発光レーザによる1次元距離計測 |
| 5.1 | 近接センサ |
| 5.2 | レーザオートフォーカス |
| 6. | 面発光レーザによる構造化光方式3次元計測 |
| 6.1 | 構造化光方式の3次元計測の概要 |
| 6.2 | 面発光レーザアレイによる構造化光方式 |
| 6.3 | スローライトVCSEL導波路による構造化光方式 |
| 7. | 面発光レーザによるLiDAR方式3次元計測 |
| 7.1 | LiDAR方式の3次元計測の概要 |
| 7.2 | 面発光レーザによる全体照射Flash LiDAR |
| 7.3 | 面発光レーザによる点状パターンFlash LiDAR |
| 7.4 | スローライトVCSEL導波路による走査ビーム方式LiDAR |
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| 2-4 | 液晶光変調器を用いたLiDAR |
| 1. | はじめに |
| 2. | 構造 |
| 3. | シミュレーション |
| 4. | 今後の予定 |
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| 2-5 | グレーティングカップラによるビームステアリング |
| 1. | はじめに |
| 2. | グレーティングカップラ(GC)の基本構成と動作原理 |
| 3. | ビームステアリングの基本特性とデバイスパラメータ |
| 4. | 2次元ビームステアリング |
| 5. | まとめ |
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| 2-6 | LiDARのためのMEMSミラー |
| 1. | はじめに |
| 2. | スキャナ用ミラーの基本構造とLiDAR用光学系 |
| 3. | スキャナの機械構造と走査運動 |
| 3.1 | MEMSミラーの機械構造 |
| 3.2 | MEMSミラーの運動特性 |
| 4. | MEMSスキャナの研究開発例 |
| 4.1 | ラスタースキャナMEMSミラー |
| 4.2 | ジンバル型の全方位スキャナMEMSミラー |
| 4.3 | ジンバルレス型の全方位スキャナMEMSミラー |
| 5. | まとめ |
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| 2-7 | 回折光学素子(DOE) |
| 1. | はじめに |
| 2. | DOE発展の歴史 |
| 3. | DOEの基礎としての回折格子 |
| 4. | DOEの領域の分類 |
| 5. | DOEを扱う際に便利な道具 |
| 5.1 | 平面波と複素振幅 |
| 5.2 | 角スペクトル |
| 5.3 | 周期構造における波動表現 |
| 6. | DOEの各領域での取り組み方 |
| 6.1 | 共鳴領域 |
| 6.2 | スカラー領域 |
| 6.3 | サブ波長領域 |
| 7. | DOEを利用するにあたって |
| 8. | DOEの応用 |
| 8.1 | DOE応用の基本 |
| 8.2 | 日本発の応用例 |
| 8.3 | 海外の応用例 |
| 9. | おわりに |
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| 2-8 | Flash-LiDARパノラマレンズ |
| 1. | はじめに |
| 2. | Flash-LiDARの超広角化 |
| 2.1 | PALNONレンズとは |
| 2.2 | PALNONレンズを用いたFlash-LiDARの提案 |
| 2.2.1 | 全方位(360°)としての適用方法 |
| 2.2.2 | 超広角(240°)としての適用方法 |
| 2.2.3 | 角度分解能 |
| 2.3 | 可視光とLiDARに使用される波長の違いの影響について |
| 2.4 | 今後の展望 |
| 2.4.1 | Scanning Typeへの適用可能性 |
| 2.4.2 | ビームスプリッターを組み合わせた全方位発光/受光 |
| 2.4.3 | 全方位発光+APD |
| 3. | おわりに |
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| 2-9 | 単眼カメラによる距離計測 |
| 1. | はじめに |
| 2. | 関連技術 |
| 3. | 収差マップ距離計測手法 |
| 3.1 | 収差マップによる距離計測の原理 |
| 3.2 | 収差マップを解析する深層ニューラルネットワーク |
| 4. | 評価実験 |
| 5. | あとがき |
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| 2-10 | ステレオカメラによる距離画像計測 |
| 1. | はじめに |
| 2. | ステレオカメラの原理 |
| 3. | ステレオカメラの補正・校正 |
| 4. | リアルタイム処理 |
| 5. | 他の距離測定器との比較 |
| 5.1 | 最大検出距離 |
| 5.2 | 測距精度 |
| 5.3 | 物体依存性 |
| 5.4 | 横方向分解能 |
| 6. | おわりに |
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| 2-11 | 非冷却赤外線イメージセンサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | 熱型赤外線検出器 |
| 3. | 非冷却赤外線イメージセンサの基礎 |
| 4. | 非冷却赤外線イメージセンサの開発経緯 |
| 5. | 非冷却赤外線イメージセンサの応用 |
| 6. | おわりに |
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| 2-12 | 量子型(冷却型)赤外線センサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | 量子型赤外線センサの基礎 |
| 2.1 | 赤外線の分類 |
| 2.2 | 撮像モード:アクティブとパッシブ |
| 2.3 | 赤外線イメージング・センサの構成 |
| 3. | 量子型赤外線センサの最近のトピックス |
| 3.1 | マルチスペクトル化 |
| 3.2 | SWIR検知の進展/3-Dイメージング化 |
| 3.3 | 多画素・小画素化 |
| 3.4 | 変換効率/特性一様性の向上 |
| 3.5 | ROICの能力向上 |
| 3.6 | HOT化 |
| 3.7 | 低コスト化技術 |
| 4. | まとめ |
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| 2-13 | 車載用遠赤外線カメラ |
| 1. | はじめに |
| 2. | 開発事例 |
| 2.1 | 新規設計レンズによる小型カメラユニット |
| 2.2 | 画像認識システム開発 |
| 3. | FIRカメラの機能と優位性 |
| 3.2 | ヘッドライトの逆光 |
| 3.3 | 昼間の有効性 |
| 4. | 市場動向 |
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| 2-14 | 量子レーダカメラの原理と実現技術 |
| 1. | はじめに |
| 2. | 量子レーダカメラの基礎物理 |
| 2.1 | 量子相関とは何か |
| 2.2 | 種々の量子相関を応用する先行研究 |
| 3. | 相関関数イメージングの基本原理 |
| 3.1 | 概要 |
| 3.2 | 基本原理 |
| 3.3 | 計算機ゴーストイメージング |
| 4. | 量子レーダカメラへの進化 |
| 4.1 | 先行研究の課題 |
| 4.2 | 量子相関現象とWiener-Lee理論の融合 |
| 5. | 量子レーダカメラの要素技術 |
| 6. | 量子レーダカメラの設計ための基礎理論 |
| 6.1 | 光源について |
| 6.2 | 動的な大気と霧による光波の擾乱の理論(通信路シミュレータに向けて) |
| 7. | まとめ・展望 |
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| 2-15 | 構造化ライトフィールドによる距離画像計測 |
| 1. | はじめに |
| 2. | 構造化ライトフィールド(Structured Light Field; SLF)の原理 |
| 2.1 | プロジェクターの同軸配置によるSLF生成手法 |
| 2.2 | プロジェクターの平行配置によるSLF生成手法 |
| 2.3 | 距離情報の推定 |
| 3. | 性能評価結果 |
| 3.1 | 同軸配置による距離画像推定結果 |
| 3.2 | 平行配置による距離画像推定結果 |
| 4. | 応用実験 |
| 5. | おわりに |
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| 2-16 | SOI量子線イメージセンサ |
| 1. | はじめに |
| 2. | SOI Pixelプロセス |
| 2.1 | 高抵抗率基板 |
| 2.2 | Back-Gate効果 |
| 2.3 | Double SOI技術 |
| 2.4 | Pinned Depleted Diode構造 |
| 2.5 | 放射線耐性強化 |
| 2.6 | PMOS-NMOSアクティブ共有化 |
| 2.7 | 3次元積層化 |
| 3. | SOIPIX検出器例 |
| 3.1 | 積分型INTPIX |
| 3.2 | トリガー機能内蔵XRPIX |
| 3.3 | 高ダイナミックレンジ大面積SOPHIAS |
| 3.4 | 位置と時間同時計測:MALPIX&SOFIST |
| 4. | まとめ |
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| 2-17 | ミリ波レーダ |
| 1. | はじめに |
| 2. | ミリ波伝搬特性と特徴 |
| 2.1 | 電波伝搬特性 |
| 2.2 | ミリ波帯の特徴 |
| 3. | ミリ波レーダの原理 |
| 3.1 | 構成要素と動作原理 |
| 3.2 | レーダの基本性能 |
| 3.3 | ミリ波レーダモジュール |
| 4. | 車載用レーダ |
| 4.1 | 車載用レーダの概要 |
| 4.2 | 車載レーダの役割 |
| 4.3 | 車載レーダの高度化 |
| 5. | 自動車以外のミリ波応用システム技術 |
| 5.1 | 浴室内見守りセンサ |
| 5.2 | バイタルサインセンサ |
| 6. | ミリ波レーダ技術の役割と今後の展望 |
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| 2-18 | FMCWレーダにおける干渉低減技術 |
| 1. | 車載レーダ |
| 1.1 | 車載レーダの概要 |
| 1.2 | チャープシーケンスレーダの原理 |
| 1.2.1 | パルスレーダ |
| 1.2.2 | FMCWレーダ |
| 1.2.3 | チャープシーケンスレーダ |
| 2. | レーダ間干渉 |
| 2.1 | レーダ間干渉の概要 |
| 2.2 | 広帯域干渉 |
| 2.3 | 狭帯域干渉 |
| 3. | レーダ間干渉低減技術 |
| 3.1 | レーダ間干渉低減技術の分類 |
| 3.2 | 広帯域干渉低減技術 |
| 3.2.1 | CFAR法 |
| 3.2.2 | 時間領域での干渉検出・抑圧法 |
| 3.2.3 | LPFの周波数特性の急峻化 |
| 3.2.4 | チャープ率の規格化による広帯域干渉低減効果 |
| 3.3 | 狭帯域干渉低減技術 |
| 3.3.1 | 干渉検出・回避法 |
| 3.3.2 | チャープ信号ランダム化法 |
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| 2-19 | CMOSミリ波レーダ |
| 1. | はじめに |
| 2. | なぜミリ波レーダ技術は、2010年代半ばから突然急激な進歩を始めたか? |
| 3. | ミリ波レーダの基本原理は、昔は単純に二分できたが、今は中間技術が主流 |
| 4. | 距離の測定原理と、回路構造 |
| 4.1 | はじめに |
| 4.2 | FMCWレーダ |
| 4.3 | UWBレーダ |
| 5. | 速度の測定原理 |
| 5.1 | 市販教科書の大半が今でも説明している原理、Slow Chirp |
| 5.2 | 実際に現在主流である原理、Fast Multi Chirp |
| 6. | 2次元レーダにおける、方位の測定原理 |
| 6.1 | DBF(Digital Beam Forming)法と、位相モノパルス法 |
| 6.2 | UWBレーダにおける、その他方法 |
| 6.3 | MIMO(Multiple Input Multiple Output)レーダ |
| 7. | 方位の高分解能化 |
| 7.1 | ハードウェア的アプローチ(Multi-Chip) |
| 7.2 | 速度軸的アプローチ |
| 7.3 | 数学的アプローチ |
| 8. | システムレベルの技術動向 |
| 8.1 | 全周レーダ化 |
| 8.2 | 人工知能ボードを中心にした統合 |
| 8.3 | 現時点での現実的な試作例 |
| 8.4 | 360deg全周レーダ画像の将来的な活用 |
| 9. | 車載レーダの未来への懸念と、それを越えて生き残る道 |
| 9.1 | 第1の懸念、自動運転グリーンスローモビリティの登場 |
| 9.2 | 第2の懸念、車体の樹脂化 |
| 9.3 | 結局、ミリ波レーダにしか無いメリットは何か?生き残りの道は? |
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| 2-20 | 車載市場向け超音波センサの技術要求と課題 |
| 1. | はじめに |
| 2. | 超音波センサについて |
| 2.1 | 超音波センサの種類 |
| 2.2 | 防滴型超音波センサ |
| 3. | 車載市場向け超音波センサを用いたアプリケーションの推移と技術課題 |
| 3.1 | 車載市場向け超音波センサの強み |
| 3.2 | 車載市場向け超音波センサの技術要求と課題について |
| 4. | 検知距離拡大に向けた課題と取り組み |
| 4.1 | 長距離検知のための符号化対応 |
| 4.2 | 近距離検知のための当社の取り組みについて |
| 5. | おわりに |
