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衝突防止センサの種類と選び方

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Toposens社次世代型3D超音波センサと各種方式の特徴

Toposens社(ドイツ)は独自のアルゴリズムを用いて3D物体検出が可能な超音波センサ：EchoOneを開発しました。
従来の超音波センサは対象物の有無や、対象物までの距離を検出する1Dセンサでしたが、本センサでは
送信側（超音波スピーカ）が1素子に対し、受信側（マイク）が3素子あることで広範囲での3D物体検出が可能です。
自走ロボやフォークリフト等の衝突防止センサとしてLiDARが多く検討されていますが、光学系のセンサでは
近距離ほど視角が狭くなり地面付近の障害物が検出しづらいという特徴がありました。
Toposens社は近距離で広範囲に伝わる音の性質に独自のソフトウェアアルゴリズムを組み合わせ、ユニークな3D超音波センサを開発しました。
これにより小型・軽量で近距離広範囲の物体検出が可能で、LiDARの置き換えや、LiDARの死角を補完するシステム構成が可能です。
本資料では各種センサ方式との比較や採用事例等を交えてセンサ技術の概要を紹介いたします。

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ドキュメント名 衝突防止センサの種類と選び方
ドキュメント種別 ハンドブック
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衝突防止センサの種類と選び方 次世代型衝突 3D超音波センサ プラグアンドプレイ 防止センサ ソリューション
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目次 Toposens社について 3 概要 4 アクティブ・パッシブ方式 5 超音波センサ 6 3D超音波センサ 8 レーダ (RADAR) 10 LiDAR - 回転式・ソリッドステート式 12 カメラ – パッシブ・アクティブ 15 Toposens社の製品紹介 18 事例解説 20
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Toposens社について Toposens社創立者 Tobias Bahnemann、Alexander Rudoy、Rinaldo Persichini Toposens社は2015年にミュンヘンで設立され、以来、組み込みシステム、 ハードウェア開発、3Dセンシング、デジタル信号処理、マシンビジョンの30名以 上のエキスパートで構成されるまでに成長しました。 独自の3D超音波技術により、数年にわたり、非常に競争の激しい市場で経験 を積んできました。Toposens社にとって、あらゆる種類のセンサーの詳細を知 り、それぞれどのような用途に使用されているかを知ることは非常に重要です。 本書は、自動車、製造業、ロボット産業で使用される最も一般的なセンサーシス テムについて、その機能、利点、潜在的な欠点を含めた特徴を比較するために 作成されました。 3
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概要 産業向けセンサの現状 一般的な環境認識センサは、音波（超 音波）、電波（レーダ）、光（カメラ、 LiDAR）のいずれかを検知するもので 自動運転や工場での自動化が進むに す。さらに、パッシブセンサとアクティ つれて、環境認識のためのセンサ技 ブセンサに分けられます。 術の需要が増しており、特に様々な方 式のセンサに注目が集まっています。 Toposens社の超音波センサは独自 センサは、人間の目となり耳となり、街 のアルゴリズムにより3次元情報が取 中や工場内で自動車や自律走行技術 得できる次世代型センサで、従来の1 の安全かつ効率的な作業を支援し、 次元超音波センサと異なり、より確実 衝突事故を防ぎます。 な衝突回避のために必要となる点群 データを提供します。 この資料では様々な種類 の距離検出センサ技術に ついて詳しくご紹介します 4
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アクティブ・パッシブ方式 アクティブ方式（超音波、レーダ、LiDARなど）は信号を発し、その反射/透過/ 吸収を感知することで測定対象を検出します。 パッシブ方式（一般的なカメラなど）は、自ら信号を発さずに環境や測定対象 からの情報を受け取ることで測定対象を検出します。 一般的に、アクティブ方式は必要な距離情報を直接出力するのに対し、パッ シブ方式は取り込んだデータをさらに処理して距離を算出する必要がありま す。 測域センサの種類によって、単純な一方向の距離情報から、点群データのよ うな包括的な3次元距離処理まで、測域情報は多岐にわたります。 衝突防止センサデバイス アクティブ方式デバイス パッシブ方式デバイス デバイスから信号を出し、その反射を利用する方式 環境/測定対象から得られる情報を利用する方式 センサ センサ ToFカメラ 単眼カメラ ストラクチャードライトカメラ ステレオカメラ レーダ (RADAR) ストラクチャーフロムモーション 超音波センサ LiDAR 非センサ 非センサ 接触バンパ 警告灯 緊急停止ボタン 音声による警告 安全PLC アラーム信号 5
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超音波センサ 超音波センサは、超音波トランスデューサから 空気中に超音波パルスを送信することで物体 を検知します。 センサ視野角内にある物体か らの反射音(エコー信号)をセンサ受信部で検 知し、反射してセンサー受信部に戻るまでの時 間を測定することで、物体までの距離や物体の 有無を検知します。この原理は、Time of Flight(ToF)測定と呼ばれます。 超音波センサの特徴 超音波センサは、物体表面の材質に関わらず対象物を検出するために使用されま す。超音波センサは、ガラスや鏡面を検出でき、外乱光にも耐性があります。超音 波センサは近距離物体検出と衝突回避のアプリケーションにおいては問題なく機能 しますが、2D/3D成分の検知ができないため、超音波センサのみでAGV・AMRの 衝突回避機能の実現は容易ではありません。1D超音波センサが市場に出回って いる理由としては、低コスト且つ構成がシンプルであり、近距離で簡易的に物体検 知ができるためです。 安価 距離(1D)のみの検出 低消費電力 至近距離での死角ゾーン 透明体の検知 ノイズによる誤検出 堅牢性 温湿度、風による影響 6
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超音波センサ 従来の超音波センサは、距離(1D)の検出に 産業分野での使用例: 限定されており、超音波の到達時間から距 自動車 離情報を算出する単純な構成です。これらの ロボット タイプのセンサは、限られた視野角内で最も 近い物体しか検出できず、複数の物体を識 生産ライン 別できません。 採掘 防衛 林業 建設 価格 3次元認識 分解能 センササイズ 耐久性 検知距離 ガラス面検知 外乱(雪/霧/雨)の影響 夜間の検知性能 7
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3D超音波センサ 3D超音波センサは、コウモリが物体の位置関 係を把握するために行うエコーロケーションを 応用しており、センサ視野角内の物体の3次 元空間の点群座標データの取得が可能です。 これにより、超音波センサが1回のスキャンで 同時に複数の物体検出が可能です。 一般的な超音波センサは最も近い物体までの距離のみを出力します。そのため、 地面からのエコー干渉を避けるため、センサの視野角が限定的になります。対 照的に、3D超音波センサは、超短距離 (10 ～ 500 mm) で最大160°、 3mの距離で110°の広い視野角を可能にします。 高度な3D衝突防止と物体検出 3D超音波センサは、3Dデータ、視野角、死角エリア等の点において従来の超音 波センサよりもはるかに優れたパフォーマンスを発揮します。これらの機能と耐光 性により、3D超音波センサは、フォークリフトのフォークや地面レベルの障害物も 検出可能です。 最大160°の視野角 (<50cm) 最大検出距離 優れた物体検出機能 アライメント 耐光性 移動中のみ形状を検出 費用対効果 地面レベルの物体検出 8
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3D超音波センサ 3D超音波センサは3次元空間の点群座標デー 産業分野での使用例: タが得られるユニークなセンサです。しかし超 自動車 音波の持つ物理的特性に検出性能が依存する ロボット ため、従来の1D超音波センサ同様に温湿度や 風、ドップラー効果の影響を受けます。 人物追跡 Toposens社の3D超音波センサはセンサ内部 ビル管理 /外部の温度センサから補正が行える上、使用 ジェスチャー 環境に応じた詳細なパラメータ設定も行えます。 コントロール 価格 3次元認識 分解能 センササイズ 耐久性 検知距離 ガラス面検知 外乱(雪/霧/雨)の影響 夜間の検知性能 9
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レーダ(RADAR) RADAR (Radio Detection and Ranging) は、電波を放射し、障害物によっ て反射された反射信号を捕捉します。周波数 変調連続波レーダ(FMCW) が一般的で、放 射された信号の周波数を変調することにより、 他の物体の距離と速度を決定できます。 ドップラーシフトの反射を使用して速度を追跡 本書に記載されているすべてのセンサの中で、レーダは唯一、障害物の速度を 直接出力できる技術です。 これはセンサに対して異なる速度で移動する物体か らの戻り信号のドップラーシフトを利用することによって行われます。 一般的にレーダは比較的長距離の検知が可能であることと、雨や霧、雪等の外乱 に強いことが特長で、自動車の前方の衝突防止センサとしてミリ波を用いたレーダ が広く使われています。空間分解能が低いという欠点がありましたが、近年では高 分解能を持つレーダが開発されています。距離情報に加えて水平方位を検知する 2Dレーダ、垂直方位まで検知する3Dレーダがあります。 外乱に対し堅牢 角度分解能 長距離検知 至近距離での死角ゾーン ドップラーシフトによる 小さな物体、形状の検出 速度計測 10
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レーダ(RADAR) 電波を用いる特性上、段ボール等の電波反射率 産業分野での使用例: の低い物体の検知、また小さな物体の検知や形 自動車 状の検出は苦手としています。また一般にレー ダは角度分解能が低く、得られる情報がカメラ等 ロボット と比べ少ないことが挙げられます。 農業 採掘 防衛 航空 海洋 価格 3次元認識 分解能 センササイズ 耐久性 検知距離 ガラス面検知 外乱(雪/霧/雨)の影響 夜間の検知性能 11
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LiDAR –回転式 LiDAR(Light Detection and Ranging) は、近赤外線、紫外線、または可視スペクト ルのレーザを利用した測距センサです。 ToFにより距離を算出し、LiDAR は高解像度 に周辺の2D/3Dマップを作成できます。 ほ とんどの LiDAR技術はパルスレーザーを使 用して周囲の環境を測距しますが、連続波信 号を使用するものもあります。 2D LiDAR は、単一平面で回転しながらパルスを発し、障害物までの2Dの距離を 算出します。3D LiDARは同じ原理で動作しますが、垂直軸に沿って分散された複 数のレーザー ビーム層を使用して、水平方向の回転スキャンを可能にします。 価 格が非常に高いため、3D LiDARはAVG・AMRでの採用は限られています。 2D LiDARは、安全規格が提供されているため、AGV・AMRで最も採用されてい る衝突回避システムの 1 つです。 ナビゲーションにも2Dデータが使用されており、 2D LiDARは衝突回避においてコアとなるソリューションです。 ただし、2Dデータ では垂直方向のデータが取得できないため、フォークリフトのフォークや地面レベ ルの物体等との衝突が発生する可能性があるため、3Dにおける安全機能が不足 していることが大きな問題です。 高分解能 可動部品による耐久性の制限 高精度 直射日光、雨、霧での検知 長距離検知と周辺マッピング 高価格 最大270 / 360°の検知範囲 12
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LiDAR –ソリッドステート式 ソリッドステートLiDAR には、機械的に可動 する部品がありません。 MEMSベースのミ ラーを使用する場合、モーターやギアを使用 せずにレーザーを広範囲に照射することがで きます。 ソリッドステート技術のコンパクトな チップ特性により、これらのタイプのLiDARは より堅牢になり、スペースも節約されるため、 小型化を実現できます。 ソリッドステート LiDARは省スペースで堅牢なソリューションであり、高解像度の 点群データを提供します。現在のソリッドステート LiDAR システムは、最大検出 距離が照射されるビーム強度に依存します。これにより視野角、解像度、および フレームレートがトレードオフとなります。 2DソリッドステートLiDARは、単一平面上でスキャンし、短距離 (5m) から長距 離 (100m+) までの範囲が検知できます。高精度/高分解能を提供するため、 屋内と屋外の両方の障害物検出に役立ちます。 3DソリッドステートLiDARはま だあまり市場に出回っていませんが、2D LiDARの欠点である垂直方向の視野 角をカバーし、より確実に衝突回避ができるようになります。 視野角が限定的 高解像度 高価格 高データ品質 直射日光、雨、霧での検知 長距離検知 データセット処理のための消費電力 13
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LiDAR –回転式 &ソリッド式 ソリッドステートLiDARの価格は可動部品の 産業分野での使用例: 量が減少したために大幅に下落しましたが、 依然として深度センシングの最も高価なソ 自動車 リューションであり、超音波センサの 100 ～ ロボット 1000 倍の費用がかかります。 特に回転式 製造 LiDARは、他のセンサよりも大きく、耐久性に 採掘 問題があります。 将来的にソリッドステート LiDARは、出力パワーとビーム形状が強化さ 防衛 れ、さらに出力データにターゲット速度を含む 林業 4D機能が実現される予定です。 建設 価格 3次元認識 分解能 センササイズ 耐久性 検知距離 ガラス面検知 外乱(雪/霧/雨)の影響 夜間の検知性能 14
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パッシブ&アクティブカメラ LiDAR等と異なり、パッシブカメラは周囲の 環境から光を受動的に受けることで、可視ま たは赤外線スペクトル内の光を検出し画像 データを提供します。画像データから距離情 報を抽出するものや２台のカメラを用いて3D データを取得するもの等様々な方式がありま す。 単眼カメラ / 魚眼カメラ これらのカメラは、通常、周囲の環境の画像データのみを提供します。単眼カメラ では、移動体を撮影すると、複数の角度から撮影した3D画像を作成することがで きます。また、単眼カメラで撮影した画像は、異なる角度から撮影した複数の画像 から3D画像を生成することができます（ストラクチャーフロムモーション原理）。 赤外線カメラ 赤外線カメラは、物体から放射される赤外線を検知して熱画像を生成します。 特 に、人物検知で信頼できるセンサ技術であり、昼夜を問わず同様に機能し、周囲 環境の優れた解像度を提供します。 一般的に測距機能に対応しておらず、現在 AGV 市場では広く使用されていません。 ステレオカメラ ステレオカメラセンサは、2台のカメラで同じ映像をキャプチャし、距離を測定し、三 角測量によって 3D データを生成するため、3Dジオメトリの測定に関しては最も 正確なセンサです。 最新のカメラはオンチップ処理を提供し、エッジ検出が可能で す。 色情報の代わりにエッジで構成される画像なため、これにより、モーションア ルゴリズムによる構成、またはステレオカメラのための3D画像の再生が簡素化さ れます。説明されているすべてのセンサの中で、カメラはセマンティックセグメン テーション(領域分類)と障害物の識別に最適ですが、光と物体の光反射率に依存 するため、信頼性に問題があります。 15
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パッシブ&アクティブカメラ ストラクチャードライトカメラ 可視光カメラは周囲の環境にアクティブに信 号を放出して、反射信号を測定します。一例と して、ストラクチャードライトカメラは光のパター ンを環境に投影する方式を用いています。 このパターンの形状の歪みから、表面の 3D ジオメトリが生成されます。 ToF カメラ ToFカメラは投光部より光パルスを放出し、3Dデータに処理される各ピクセルの戻 り信号の飛行時間を測定することにより、シーン全体をキャプチャでき、距離の計 測が可能です。微弱な反射光の検出が厳しく最大検知距離は5-10m程度が一般 的です。また２種類の方式があり、戻り信号の飛行時間から単純に測距するもの をダイレクト方式、計測した光の「量」から、間接的に時間を算出するものとインダ イレクト方式と呼びます。 周辺環境の詳細情報の取得 透明体、黒色体、光沢体の検知 様々な用途への応用 高価格 角度のついた物体/吸音体 天候に左右される検知性能 の検知 オブジェクト分類 データセット処理のための消費電力 16
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パッシブ&アクティブカメラ カメラのデータ品質は、信頼性を低下さ 産業分野での使用例: せる環境条件 (天候など) に大きく依存 自動車 します。 雨、霧、直射日光は、データの 品質を著しく低下させる可能性がありま ロボット す。 またステレオカメラの場合、開口角 農業 度が制限されることが多く、技術自体が 採掘 非常に高価です。 サーマルカメラの場 防衛 合、正確な距離測定は難しく、範囲は大 まかにしか決定できません。 航空 海洋 価格 3次元認識 分解能 センササイズ 耐久性 検知距離 ガラス面検知 外乱(雪/霧/雨)の影響 夜間の検知性能 17
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Toposens社の製品紹介 近距離において水平垂直±80°をカバー Toposens社(ドイツ・ミュンヘン)は独自のア ルゴリズムを用いて3D物体検出が可能な 超音波センサ：EchoOneを開発しました。従 来の超音波センサは対象物の有無や、対象 物までの距離を検出する1Dセンサでしたが、 本センサでは送信側（超音波スピーカ）が1 素子に対し、受信側（マイク）が3素子あるこ とで超音波の特性を活かした広範囲での3D 物体検出が可能です。 自走ロボットの衝突防止センサとしてLiDAR が多く搭載されていますが、光学系のセンサ 【特長】 では近距離ほど視角が狭くなり地面付近の ・水平垂直±80°検知 障害物が検出しづらいという特性がありまし ・複数物体の同時検知 た。Toposens社は近距離で広範囲に伝わ ・透明体検知 る音の性質に独自のソフトウェアアルゴリズ ・3D点群データ取得 ムを組み合わせ、これにより小型・軽量で近 ・小型/軽量 距離広範囲の物体検出が可能となりました。 ・IP67筐体 LiDARの置き換えや、LiDARの死角を補完 ・ROS対応 するセンサフュージョンにおすすめです。 18
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Toposens社の製品紹介 3D超音波センサのプラグアンドプレイソリューション TPU DKはToposensの3D超音波エコーセ ンサー：ECHO ONE DKとAGV/AMR間イ ンターフェースとなり、あらゆる障害物との衝 突回避を可能とします。 高度なデータ処理アルゴリズムを備える TPU DKが、任意の警告停止ゾーンにおけ る障害物有無をAGV/AMRの制御システム に伝達することにより、超音波センサー導入 に関連する開発リソースの大幅な削減を可 能とします。ユーザーフレンドリーなグラフィ カルユーザーインターフェース（GUI）の利用 により、以下の設定が可能です。 ◆ 警告ゾーンと停止ゾーン設定 また、TPU DKには「フュージョンモード」が ◆ センサパラメータやセンサの あり、フィルター処理済みの点群データを 車両搭載位置情報の設定 イーサネット経由で他の処理装置に送信す ることも可能です。 19
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Toposens社の製品紹介 事例解説 衝突防止 自走ロボットにはLiDARやカメラ等光学系の センサが搭載されていることが多いですが、 これらのセンサは近距離になるほど死角が 増えるため、補完センサとして3D超音波セ ンサを提供します。特に超音波の特性を活 かして透明体の検知や地面レベルの光学系 では見づらい物体の検知に最適です。 充電ステーションとのドッキング 自走ロボットやEV車が給電システム/ドック へ戻る際、ロボット本体と給電コイルとの位 置調整にも使用可能です。3D超音波セン サの最短検知距離は10mm(物体の有無) もしくは150mm(3Dデータ)のため、このよ うな超至近距離での物体検知も可能です。 SLAM 取得した周囲の3D点群データを蓄積するこ とで自己位置推定と環境地図作成に応用 が可能です。LiDARほどの高解像度な点群 データは得られませんが、配膳ロボット等の 比較的近距離かつ狭い範囲でSLAMを行う 際に使用が可能です。 20