センサの世界 — 車の「目」はひとつじゃない

自動運転車はカメラ・LiDAR・レーダーという物理原理の違う3種類の目で世界を見ています。同じ道路が各センサでどう見えるか、夜や雨で何が起きるかを切り替えながら体感し、「なぜ何個も積むのか」を納得します。

1. 三つの「目」 — 同じ道が、こう見える

まずは百聞は一見にしかず。同じ場面（前方に車、右に歩行者と標識）を、カメラ／LiDAR／レーダーで切り替えて見比べてください。さらに晴れ・夜・雨を切り替えると、各センサの得意・不得意がはっきり現れます。

センサ切り替え実験 — 同じシーン、違う見え方
カメラは色も文字も読めるが夜に弱い（無灯火の歩行者がほぼ消える一方、標識は反射で光る）。LiDAR は夜でも同じ正確な距離点群が得られるが色は分からず、雨では点が欠ける。レーダーはぼんやりだが距離と速度が直接わかり、夜も雨もほぼ平気です。
カメラLiDARミリ波レーダー
物理原理光を受けるだけ（受動）レーザーを出して往復時間を測る（能動）電波を出して反射を測る（能動）
得られる情報色・形・文字（情報量最大）正確な3D距離の点群距離＋相対速度（直接）
距離の精度△ 推定するしかない◎ 数cm級○ 良好
分解能（細かさ）◎ 非常に高い○ 高い△ 粗い
夜間△ 光が必要◎ 変わらない◎ 変わらない
雨・霧・雪△ にじみ・視界不良△〜○ 強い雨霧で劣化◎ ほぼ平気
コスト感◎ 安い△ かつて超高価 → 急速に低価格化○ 安い
POINT — 弱点の場所がそれぞれ違う 3つのセンサは物理原理が違うので、苦手な状況も違う場所にある。カメラが死ぬ夜でも LiDAR とレーダーは見えるし、レーダーが苦手な「細かい形の識別」はカメラが得意。この「弱点が重ならない」ことが、複数センサを積む最大の理由です。

2. LiDAR — 光の「ものさし」

LiDAR（ライダー）は、目に見えないレーザーパルスを撃ち、反射して戻ってくるまでの時間から距離を測ります。光の速さは一定なので、時間さえ測れば距離が正確に出る — 巻き尺の代わりに光を使うイメージです。

距離 d = c × Δt ÷ 2 c＝光の速さ（約30万km/s）、Δt＝往復時間。2で割るのは往復だから。1ナノ秒の誤差が約15cmに相当する

これを回転させながら毎秒何十万回も繰り返すと、周囲360°の点群（ポイントクラウド）ができあがります。下のデモでビームの本数と回転速度を変えてみてください。

LiDARスキャン — 回るビームが世界を点で写し取る
薄い線＝実際の環境、緑の点＝LiDARが測った点。ビーム本数を増やすと点群が密になります。回転を速くすると更新は速いが1周あたりの点はまばらに（発射レートは一定のため）。走行中の車の点群が流れて歪むのは、スキャン中に相手が動くからです。実物は垂直方向に16〜128本のビームを持ち、ここでは簡略化しています。
POINT — 点群は「形と距離の生データ」 点群には色も名前もついていません。「この点の塊は車だ」と意味を与えるのは後段の認識処理（第6回）の仕事。LiDAR の価値は、その材料になる誤差数cmの正確な3D形状を、昼夜を問わず提供できることです。

3. レーダー — 速度が「直接」わかる

ミリ波レーダーは波長数mmの電波を使います。分解能は粗く、形はぼんやりとしか分かりません。それでも全ての量産車に積まれるのは、ドップラー効果で相対速度が一発で測れるからです。救急車のサイレンが近づくと高く、遠ざかると低く聞こえる、あの現象の電波版です。

Δf ≈ 2 vr ÷ λ Δf＝反射波の周波数のずれ、vr＝相対速度、λ＝波長（77GHz帯で約3.9mm）。周波数のずれを測れば速度が直接出る
ドップラー効果 — 近づく車は赤く、遠ざかる車は青く
自車（下）から出た電波が中央の車で反射して戻ります。近づく車からの反射波は波が詰まり（周波数が上がり）、遠ざかる車では伸びる。この図では近づく＝赤、遠ざかる＝青、静止物＝グレーで塗り分けています（色は本レッスンの表現で、実機の画面色は様々です）。
POINT — 「速度が直接測れる」のありがたみ カメラや LiDAR で速度を知るには、複数フレームの位置の差から計算する必要があり、ワンテンポ遅れます。レーダーは1回の観測で「あの車は毎秒何m近づいている」が分かるので、自動緊急ブレーキ（AEB）や前車追従（ACC）の心臓部として最適。だからレーダーだけは、ほぼ全ての運転支援車に必ず載っています。

4. どこに何を積む？

実際の自動運転車は、車体のまわりにセンサを貼り巡らせて死角のない視野を作ります。下の俯瞰図でセンサを ON/OFF して、それぞれがどこをカバーしているか、消すとどこに穴が空くかを確かめてください。

センサ配置と視野 — 消すと死角が生まれる
遠方は前方カメラと前方レーダーが細長くカバーし、近距離のぐるり一周は周囲カメラとコーナーレーダー、駐車時の至近距離は超音波が受け持ちます。「死角を赤く表示」を ON にしてからセンサを消すと、どこが見えなくなるかが分かります。

5. なぜ複数積むのか — フュージョンへの伏線

ここまでを一言でまとめると、完璧なセンサは存在しないということです。そこで自動運転車は、性質の違うセンサの情報を重ね合わせて1つの世界像を作ります。これをセンサフュージョンと呼び、第4回で「不確かさを数学的に混ぜる方法（カルマンフィルタ）」として詳しく学びます。

注意 — 悪天候はすべてのセンサの敵 豪雨・濃霧・吹雪では、カメラはもちろん LiDAR も劣化し、頼みのレーダーは分解能が足りません。だから多くのサービスは天候を ODD（運行条件）の制約に含めており、「悪天候でも人間並みに走る」は2026年時点でも未解決の課題です。
一歩先へ — 「カメラだけでいい」論争 「人間は目2つで運転できるのだから、カメラ＋AIで十分。安くてどの車にも積める」というカメラ主体路線（テスラが代表）と、「人間と同じ土俵で競う必要はない。冗長性こそ安全の担保」というマルチセンサ路線（Waymo など多くのロボタクシー、LiDAR 標準搭載が広がる中国メーカー）が、2026年現在も並走しています。カメラ路線はコストとデータ量で、マルチセンサ路線は夜間・悪条件の確実性で優位に立ち、決着はついていません。どちらが正しいかではなく「何を根拠に安全と言うか」の設計思想の違いとして眺めるのが公平です。

6. まとめ