自律走行車HDRカメラ技術：前方およびトンネルシナリオにおける極端な照明の課題を克服する

自動運転の急速な進化は、極端な照明条件に対応できる高度な視覚システムを要求しています。ハイダイナミックレンジ (HDR) カメラ技術は、安全なナビゲーションのための重要な要素として浮上しており、特に日光の反射やトンネルと日光の間の急激な移行のようなシナリオにおいて重要です。この記事では、HDRの革新が自動車の認識システムをどのように変革し、技術的な課題に対処し、自動運転車の未来を形作っているかを探ります。

従来のカメラは、100dBのダイナミックレンジ（DR）を超えるシナリオで明るさと暗さのバランスを取るのに苦労します。自律システムにとって、この制限は重大な失敗のリスクを伴います：

• トンネル遷移: 暗闇から眩しさへの突然の変化は、カメラをミリ秒単位で失明させ、物体検出の遅延を引き起こす可能性があります。

• LEDのちらつき: PWM調光を使用した交通信号や車両のヘッドライトは、ストロボ効果を生み出し、AIアルゴリズムを誤解させます。

• 夜間視認性: 低照度条件では、ハイライトを過剰に露出させることなく、歩行者や障害物を検出するために感度を高める必要があります。

自律型HDRカメラは、リアルタイム性能を維持しながら、極端なコントラストの詳細をキャプチャするために、>140dB DRを達成する必要があります。

1. スプリットピクセル & デュアルコンバージョンゲイン (DCG)

ソニーのSubpixel-HDRアーキテクチャは、ピクセルを大きな（低感度）サブピクセルと小さな（高感度）サブピクセルに分割し、4つの露出レベルを同時にキャプチャします。このアプローチは、マルチフレームステッチングからのモーションブラーを排除しますが、クロストークや25%の光損失といった課題に直面しています。

改善:

• LOFIC（ラテラルオーバーフロー統合キャパシタ）：オーバーフロー電荷を蓄えるためにキャパシタを統合することで、LOFICセンサーは単一露出で15EV DRを達成します。DCGと組み合わせることで、適応型ゲインスイッチングを可能にし、モーションアーティファクトを減少させます。

• ケーススタディ：小鵬のXNGPシステムは、LOFIC対応カメラを使用してトンネル認識距離を30メートル延長します。

2.地域多重露出センサー

キヤノンの産業用センサーは、736の独立した露出を持つ領域にフレームを分割し、シャドウとハイライトのバランスを取りながら60fpsのビデオをキャプチャします。最初はセキュリティ用ですが、この「ピクセルレベルのHDR」は自動車のエッジ検出を強化する可能性があります。

3. AI駆動の画像信号処理（ISP）

ディープラーニングアルゴリズムは現在、HDR出力を次のように洗練させています：

• モーション補償: マルチエクスポージャーキャプチャからのフレームを整列させる。

• LEDちらつき抑制 (LFM): LED PWMサイクルとセンサー読み取りを同期させる。

• ノイズリダクション: 重要な領域（例：道路標示）を優先し、無関係なノイズを抑制します。

例：ONセミコンダクターのLFM対応センサーは、トンネル入口シナリオにおいてフリッカーアーティファクトを90％削減します。

HDR技術は単なる段階的な改善ではなく、自律運転の安全性のための基盤的な柱です。LOFICやAI強化ISPのような革新は、極端な照明条件でカメラが達成できる限界を押し広げています。業界がレベル4/5の自律性に向かう中で、HDRシステムは太陽光、トンネル、都市の眩しさによって引き起こされる「見えない障害」を克服するための中心的な役割を果たし続けるでしょう。