OEMが純粋なパフォーマンス指標を超えて考慮すべきこと
導入
2026年、自動車業界ではADAS（先進運転支援システム）の認識アーキテクチャが、単一センサー中心からマルチモーダルセンサーフュージョンへと移行するでしょう。認識システムを設計する際には、OEMは性能、コスト、生産安定性、機能安全性、そして全天候型信頼性を考慮する必要があります。こうした背景から、大規模なL2/L2+システムやより高度な自動運転機能においては、フュージョンファーストのアプローチが推奨戦略として浮上しています。レーダー、特に4Dイメージングレーダーは、カメラの代替ではなく、あらゆる状況下での認識の安定化と冗長性の提供に不可欠です。
レーダー、カメラ、融合をベースにしたシステム設計。
カメラファースト
カメラは高解像度と豊富な意味理解能力を備え、車線、交通標識、その他様々な物体を正確に認識できるため、認識において不可欠な存在であり続けています。しかしながら、カメラは照明条件、雨、霧、雪、遮蔽物の影響を非常に受けやすく、暗い場所や悪天候下では深度推定の信頼性が低下します。車線維持や交通標識認識といった初期のL1/L2機能は、カメラファーストのアプローチに大きく依存していましたが、運用設計ドメイン（ODD）が複雑化するにつれて、カメラのみのシステムでは不十分であることが明らかになっています。
レーダーファースト
厳しい環境下において、レーダーは明確な利点を提供します。距離と速度を直接測定し、4Dイメージングレーダーは標高データを取り込み、高解像度の点群を生成することで、正確な長距離検知と動的な物体追跡を実現します。レーダーは雨天、霧、夜間、埃っぽい状況でも優れた性能を発揮します。従来のレーダーは物体の分類と意味理解に限界がありますが、AIアルゴリズムと組み合わせることで、自動緊急ブレーキ（AEB）、アダプティブクルーズコントロール（ACC）、市街地低速走行といった機能を確実にサポートします。
核融合ファースト
現代のADAS製造は、初期段階（特徴レベル）、中期段階、後期段階（オブジェクトレベル）を問わず、カメラとレーダーのディープフュージョン（深層統合）への依存度が高まっています。カメラは詳細な意味情報と外観情報を提供し、レーダーは悪条件下での安定性と冗長性を確保します。このフュージョンアプローチは、横方向誤差を低減し、平均精度（mAP）を向上させることで、全体的な認識精度と堅牢性を向上させます。フュージョンファーストシステムは、量産されるL2+ ADASの標準となり、360°カバレッジ、機能安全性、そして拡張性を実現しています。一方、ODD（異常値分布）の制約により、単一センサーによるアプローチは制限され、効率的な拡張が困難になっています。
量産ADASでレーダー冗長性が標準になった理由
レーダーの冗長性は、L2/L2+以上のシステムでは標準となっており、通常、前方長距離レーダーとコーナーまたは短距離レーダー（車両あたり3～6基）を組み合わせています。その主な推進要因は次のとおりです。
機能安全と冗長性
Euro NCAP、GSR、NHTSA、ISO 26262の各規制では、単一センサーの故障に対応するために独立したセンサーチャネルが求められています。レーダーは独立した認識経路を提供することで、検証の労力を大幅に削減するとともに、クリティカルなシナリオにおいて安全なフォールバックを確保します。
あらゆる気象条件やシナリオにおける堅牢性。
ミリ波レーダーは雨、霧、雪、そして低照度環境下でも検知・速度追跡が可能で、カメラやLiDARでは対応できないような状況でも正確な検知と速度追跡が可能です。研究によると、レーダー統合システムは悪天候下でも大幅に信頼性が高いことが示されています。
コスト効率と拡張性
レーダーは成熟しており、安価（LiDARよりもはるかに安価）です。冗長性を追加することで、BOMコストを大幅に増加させることなくシステムの信頼性を高めることができます。これにより、高速道路支援や渋滞支援といったL2+機能から、より高度な自動化への移行が容易になります。
市場動向
2025年から2026年までに、OEMはレーダーの冗長性を認知安定性の基盤として広く採用するようになるでしょう。MIIT 2025 L2 ADAS規格を含む中国の規制は、この傾向を加速させています。
雨、霧、夜間、閉塞状況における4Dレーダーのエンジニアリング価値
高さの次元を追加し、高解像度の点群を生成する4Dイメージングレーダーは、現実世界のODD（超低高度走行）において大きなメリットをもたらします。ミリ波信号は雨、霧、雪などの光干渉を透過するため、カメラやLiDARでは測定に失敗することが多い場合でも、安定した点群、距離、速度測定を可能にします。また、低照度や夜間でもレーダーの性能は一定に保たれ、夜間視界AEB（夜間自動追尾）などの機能を実現します。さらに、埃や先行車などの部分的な遮蔽物も透過するため、最大200～300メートルの長距離追跡と物体分離を可能にします。これらの機能により、4Dレーダーは安定した認識、AEB、車線変更支援、都市部におけるNOA（無人航空機）機能の実現に不可欠なものとなっています。
ROI、生産安定性、長期供給に基づくレーダーの選択
OEMは、レーダーの仕様にとどまらず、ライフサイクル全体の価値に焦点を当てて評価する必要があります。低い単価と冗長性は、検証と事故リスクを低減すると同時に、L2+/L3機能への費用対効果の高い拡張を可能にします。成熟したサプライチェーンは大量生産と現地生産を保証し、供給リスクを軽減します。4Dレーダー技術の拡張性とマルチサプライヤー戦略は、サプライチェーンの不確実性を軽減しながら、将来のより高度な自動化機能を確実に実現します。
よくある質問
Q1: レーダーは高速自動運転に活用できますか？
レーダーファーストのアプローチは不十分です。高速走行シナリオでは、意味情報と信頼性を確保するために、カメラとのディープフュージョンが必要です。レーダーファーストの自動化は、低速走行シナリオ、都市の複雑さ、悪天候に適しています。
Q2: 4Dレーダーはカメラを完全に置き換えるのでしょうか?
レーダーは距離、速度、堅牢性の点で優れていますが、カメラは意味情報と分類情報を提供します。コンセンサス的なアプローチとしては、補完的なアプリケーションを活用することが挙げられます。
Q3: レーダーの冗長化によりコストが大幅に増加しますか?
初期コストは若干上昇しますが、コンピューティング需要、検証作業、事故リスクの低減により、長期的な投資収益率は向上します。量産化によりコストは急速に減少します。
Q4: メーカーはレーダーサプライヤーをどのように選択すればよいですか?
生産の安定性、長期供給のコミットメント、機能安全認証 (ASIL-B/D など)、ローカル サポート、4D イメージング機能、および融合アーキテクチャとの互換性を優先します。