天候がLiDARの性能に与える影響

Oct 10, 2025

天候がLiDARの性能に与える影響」のヒーロー画像 LiDAR技術は、驚くべき精度で距離を測定するために光を利用する。Light Detection and Ranging（光検出と測距）の略で、このリモート・センシング手法はレーザーパルスを照射し、物体に当たって戻ってくる時間を測定する。その結果、環境の詳細な3次元表現が可能になる。

LiDARの原理は単純で、飛行時間測定に基づいて距離を計算する。この計算には単純な公式が用いられる：距離＝（光速×飛行時間）÷2。システムは毎秒数百万回この計算を実行し、複雑な環境の詳細を捉える高密度の「点群」を作成する。

完全なLiDARシステムには、シームレスに連動する4つの主要コンポーネントがある。レーザー光源はエネルギーパルスを発生させ、一般的に陸上アプリケーションでは近赤外線スペクトル、水中マッピングでは青緑色の波長を使用する。スキャナーは、これらのレーザービームを回転ミラーまたは振動ミラーを通してターゲットエリアに導きます。ディテクターは反射光を拾い、電気信号に変える。処理ユニットは、これらの信号を使用可能な位置データに変換します。

今日のLiDARシステムは驚くべき速度を達成している。1秒間に数万から数十万のパルスを放射する。より高度なシステムでは、1秒間に数十万から 数百万パルスに達します。このような高いパルスレートは、センチメートルレベルの精度で詳細な点群を作成します。

自律走行車や航空機のようなモバイル・アプリケーションには、さらに測位コンポーネントが必要です。全地球測位システム（GPS）はスキャナーの正確な位置を追跡します。慣性計測ユニット（IMU）は、加速度計、ジャイロスコープ、地磁気計を通じてシステムの姿勢を監視します。これらのコンポーネントが連携することで、収集したポイントの直接ジオリファレンスが可能になります。

LiDARがパッシブ・センシング技術と一線を画すのは、LiDAR自身が光エネルギーを作り出すからである。このユニークな特徴により、LiDARは大気条件が改善されることが多い夜間に作動することができる。しかし、このシステムは雲や雨、濃い靄を透過することができないため、最適な性能を発揮するには天候が良好である必要がある。このような天候の制限は、その具体的な影響を理解するために細心の注意を払う必要がある。

雨がLiDARのセンシング能力に与える影響

雨は、複数の物理的メカニズムを通してLiDARの性能に多くの影響を与えます。LiDARは天候の影響を受けるのか？答えは間違いなくイエスです。特に、光学的特性と物理的特性の両方が自律型センシングシステムに複雑な課題をもたらす雨のコンディションの場合です。

雨滴と光の相互作用の物理学

LiDARシステムは、主に2種類の雨による干渉に直面している。空気中の雨粒はレーザービームを直接ブロックし、散乱、屈折、反射を早めます。そのため、レーザー光は意図した経路から外れてしまい、まっすぐなビームがターゲットに届かなくなってしまう。その上、雨粒が光エネルギーの一部を吸収すると、信号強度が低下する。

降雨強度、滴の大きさの分布、散乱効果に依存する指標である消衰係数によって、事態はより複雑になる。センサーの外面に付着した雨滴はさらに大きな問題を引き起こす。これらの水滴は小さなレンズのように働き、光路を大きく変え、結果として得られる点群を歪める。研究によると、センサーの表面に付着した小さな水滴でさえ、影響を受けた部分の信号を完全にブロックする可能性がある。

降雨強度の違いによる検出範囲の減少

降雨量が多くなると検知能力は低下する。降雨量が45mm/hに達すると、晴天時に比べて最大認識距離が30％減少するという研究結果がある。同時に点群の数も約45％減少する。

実際のテストでは、降水量が40mm/h以上になると、反射材の特性がどうであれ、LiDARは標準的な交通標識をまったく検出できなくなる。距離測定も信頼できなくなり、大雨では最大20cmの誤差が生じる。

雨天時の信号処理の課題

雨は主に2つの信号処理の問題を引き起こす：偽陽性と偽陰性。雨粒は、50mまでの近距離では、しばしばシステムを騙して、そこに存在しない物体が見えるようにする。この影響は50～100mの中距離では少なくなるが、降雨量が増えるにつれて実際の物体を検出する能力が低下する。

信号処理アルゴリズムは、変化し続ける雨の影響を受けたデータから困難な課題に直面している。特に、センサー表面に付着した水滴が信号を不均一にブロックするため、点群にランダムな誤差が現れる。センサーのカバー素材は大きな違いを生み、親水性の表面は疎水性の表面とは異なる歪みパターンを作り出す。

霧と雪の環境におけるLiDARの性能

画像ソースオタワ・ビジネス・ジャーナル

霧と雪は、LiDAR技術にとって、雨関連の問題とは異なるユニークな課題を生み出します。これらの気象条件は、特別なソリューションを必要とする特定の物理的メカニズムを通じてセンシング能力に影響を与えます。

霧がLiDARに与える影響がカメラと異なる理由

LiDARが驚くべき能力を発揮する一方、カメラは霧の中で大苦戦。研究によると、LiDARはカメラや人間の目よりも霧の中でより良く、より遠くまで「見る」ことができる。この予想外の利点は、光の広がり方に由来する。

霧が発生すると、小さな水分子があらゆる場所で光を散乱させる。霧の中では、カメラの視認性は通常の約50%に低下する。LiDARの集光されたレーザーエネルギーは、100メートルの距離で可視光線の7倍の光パワー密度を持つため、中程度の霧をよりよく押し通す。

霧は主に拡散を引き起こし、雨は拡散を引き起こす。実際のテストがこの違いを証明している。LiDARは、カメラが50メートルの物体を発見できない場合でも、軽度から中度の霧の中で車両に信頼できるデータを提供し続けている。

雪の粒子：レーザー検出のユニークな課題

雪は霧よりもLiDARにとって大きな障害となる。雪の粒子は霧の小さな水滴よりも大きく、レーザービームを跳ね返します。
雪の粒子は検出を複雑にします。雪片は、実際のターゲットとは異なる距離で偽のリターンを作成します。ビームの遮断と反射がこのような偽リターンを引き起こし、研究者はこれを「ウェザー・オクルージョン」と呼んでいる。

標準的な密度ベースの空間クラスタリングアルゴリズムは、雪の降る状況では多くの誤検出を示す。研究者たちは、雪が点群データにおいて、高密度、低強度、近距離、高速減衰という明確なパターンを作り出すことを発見した。

センサーのハードウェアに氷がたまる問題

センサー表面への氷の形成が最大の問題かもしれない。氷は寒冷時にセンサーハウジングやターゲット表面に堆積し、自然な反射特性を変化させます。この蓄積は、戻ってくるレーザー信号を弱め、点群密度を低下させる。

フィールドテストでは、氷の層がLiDARリターンの強度と密度の両方に大きく影響することが示されている。異なる材料は様々な速度で信号を劣化させる。急速な氷の蓄積により、データ収集が短時間になり、その後手動でクリーンアップすることがよくある」ため、チームはテスト中に頻繁にセンサーをクリーンアップしなければならない。

ほとんどのターゲットは氷が堆積すると強度が低下するが、レーダー反射鏡は実際に明るくなる。これは、凍った表面がさまざまな物質に複雑な影響を与えることを示している。

LiDARの精度に及ぼす温度と湿度の影響

画像ソースAMT – 最近 – Copernicus.org

温度変化と湿度レベルは、LiDARシステムに慎重なエンジニアリング・ソリューションを必要とするユニークな課題を生み出します。これらの環境要因は、分子レベルでセンサー部品の働きを変化させます。これはセンサーの性能に影響を与え、測定の精度を低下させます。

部品の熱膨張と熱収縮

LiDARシステムは-10℃以下ではうまく機能しない。パフォーマンスの低下は、回転部品の機械的な凍結だけでなく、レーザーの照射方法の基本的な変化に起因する。低温はレーザーのエコー数を半減させます。これは、感知範囲が低下し、パターン認識が信頼できなくなることを意味するため、大きな問題である。

この背後にある科学は、主にアバランシェ・フォトダイオード（APD）センサーの半導体材料に関係している。温度が高くなると、より多くの電子が価電子帯から伝導帯にジャンプする。これは逆電流の増加につながる。この温度依存の挙動は、複数の重要なパラメーターに影響を与える：

温度が上がると暗電流が増加するのは、より多くの電子-正孔対が自然に形成されるからである。
電子の平均自由行程が短くなるため、一定電圧での利得が低下する。
温度が高くなると、性能を安定させるために高い動作電圧が必要になる

車載LiDARセンサーは、-40℃から125℃の間で確実に動作しなければなりません。このような極端な温度では、光学ベンチ材料の熱膨張と収縮が現実的な問題となります。アルミニウムは、温度が変化するとスチールの1.7倍も膨張・収縮します。

結露の発生と防止

湿度はセンサー窓の結露によって問題を引き起こす。これは光がどのように伝わり、検出されるかに直接影響する。寒冷時に車の排気ガスから発生する水蒸気は、ゴーストオブジェクトのような誤った測定値を作り出す。これは自動運転システムに深刻なリスクをもたらす。

1つの水滴が視野の大部分を遮る可能性のある小さな開口部を持つカメラシステムとは異なり、LiDARはより大きな光学開口部を使用しているため、湿度の影響をある程度軽減することができます。それでも、システムを正常に作動させるためには結露を防ぐ必要があります。

サーモエレクトリック・クーラーは、可動部品なしで温度を安定させる優れたソリューションを提供します。これらのアクティブ冷却システムは、動作温度を適切に保ちます。これにより、波長ドリフトを止め、正確な測定を維持します。

天候に関連するLiDARの限界に対する現在の解決策

科学者やエンジニアは、天候の影響を受けるLiDARに取り組むためにいくつかの解決策を生み出した。これらの新しい開発は、雨、雪、気温の変化が自律センシングシステムにもたらす基本的な課題に対処している。

高度な信号処理アルゴリズム

アルゴリズムによるアプローチは、気象関連の問題を軽減する上で先導的である。カルマンフィルターと近傍点群ノイズ除去技術の組み合わせは、悪条件下で測定されたデータから正常な気象データを復元することを改善した。このフィルタリング法は、統計的フィルタリングと半径フィルタリングを使用してノイズを除去する。テストによると、信号品質は晴天時の性能とほぼ一致している。

LiDARベースの天候分類に関する2022年の研究では、ディープニューラルネットワークは、異なる天候タイプを区別する際に、毎秒30フレームで96.86％の精度を達成した（SAE Intelligent and Connected Vehicles Symposium, 2022）。システムは、現在の気象条件に基づいて動作設定を調整することができる。これにより、自律走行車は天候が悪化しても安全が保たれるように検知しきい値を調整することができる。

ハードウェア設計の改善

現在、物理的なソリューションには、特殊な保護カバーや表面処理が含まれます。エンジニアは、UVコーティングとハードコーティングを施したポリカーボネートアセンブリを開発しました。これらのカバーは、洗練されたOリングフェイスシールとNPTケーブルグランドを使用し、水と粒子保護の最高基準を満たしています。

大きな進歩は、LiDARカバーレンズ用に作られた薄膜ヒーターから来ている。これらのワイヤフリー発熱体は、高い透過率と最小限の散乱を維持しながら、雪、氷、霧の蓄積を阻止します。ヒーターは、読み取り値に影響を与える温度差を生じることなく、センサーカバーを均一に暖めます。

マルチセンサーフュージョンアプローチ

複数のセンサーが連携することで、単一センサーの限界を克服するバックアップシステムを構築。霧の中でのLiDARとレーダーデータの新しいフュージョン手法は、ボクセル空間でのレーダーデータを改善します。これにより、鳥瞰空間における特徴を同期させ、補完することができます。その結果、個々のセンサーがうまく機能しない場合でも、正確な3D物体検出が可能になります。

より高度なシステムでは、センサーの不均一な歪みを処理するためにエントロピー駆動型の適応フュージョンを使用する。あるシステムでは、濃霧の中で遠距離から歩行者を発見する際の平均精度が、次善の方法と比較して17.6%向上した。

有望な新技術

いくつかの新技術が、気象問題への対処法を変える可能性がある。CMOSイメージセンサーと光学フェーズドアレイの組み合わせは、低照度下での視認性を向上させる。これらのアレイは、振幅変調器と位相変調器を備えた数百の光アンテナを1つのシリコンチップに搭載し、調整可能なスキャンパターンと解像度を実現する。

気象ライダーネットワークは、もうひとつの有望な方向性を示している。ライダーはほぼ連続的に監視し、短期天気予報を大幅に改善する。これは、従来の1日2回のラジオゾンデ測定よりも、局地的な悪天候や暴風雨の発生を予測するのに役立つ。

この雪の点群はYellowScan CloudStationソフトウェアで作成された。

耐候性LiDARシステムの未来

天候に左右されないLiDARシステムの開発はかつてない速さで進んでおり、どんな天候でも機能する自律技術の新たな可能性を開いている。ソリッドステートLiDARは、この分野における最大のブレークスルーかもしれない。過酷な天候で損傷する可能性のある複雑なスキャン機構や可動部品が取り除かれている。この弾力性のあるセンサーは、さまざまな気象条件下でうまく機能する。これは、自律走行車が予測不可能な環境で活動する際に不可欠な要件である。

短波長赤外線（SWIR）LiDAR技術は従来のシステムよりも優れています。SWIRは、雨、霧、雪の中でも対象物を非常によく検出します。SWIRは、明るい太陽光や完全な暗闇でも同じように効果的に機能する。この改良は、LiDARの普及を妨げていた基本的な問題に取り組んでいる。

LiDARカバーレンズ用の新しいヒーティングソリューションは、光学性能を維持したまま、雪、氷、霧の蓄積を防ぎます。これらのワイヤーフリーの薄膜ヒーターは、熱を均一に広げます。温度差やホットスポットを発生させないため、測定値を狂わせることがありません。これにより、厳しい冬の天候でもシステムの信頼性を維持することができます。

業界は2025年第1四半期までに、LiDARが悪天候下でどのような性能を発揮するかを評価するための正式な基準を設定することを計画している。これらの新しい規格は、異なるLiDAR技術を公平に比較し、業界全体の耐候性向上を加速するのに役立つだろう。

AIがLiDARの悪天候対応能力を高める。ソリッドステートLiDARがAIアルゴリズムと組めば、新たな可能性が生まれる。その一例が、天候に関係なく、混雑したスペースで正確に人を数えることだ。新しいセラミック・パッケージングは、より優れた熱管理と低インダクタンスを実現し、自動車のFMCW LiDARに必要な主要機能を提供する。

このような技術的ブレークスルーにより、LiDARシステムはより低価格で信頼性の高いものとなっている。価格が下がるにつれて、LiDARは自動運転車だけでなく、より多くの分野で利用されるようになるだろう。農業、災害管理、ロジスティクスはすべて恩恵を受けるだろう。この結果、多くの用途であらゆる天候に対応するシステムが誕生することになった。