図1　Keysightが開発した512個のレーダーアレイを搭載した�O動運転向けシーンエミュレータ　出�Z：Keysight Technology

クルマメーカーは完���O動運転のレベル5を�`指して、カメラだけではなくレーダーも使い、クルマの周囲の����を検出するように開発を進めている。�O動運転の最�jの狙いは��故の低��であるため、�i�気離�ルマだけではなく人や�Y識などさまざまな����（オブジェクト）を検出し、次の行動（曲がる、�Vまるなど）を学�{させる��要がある。このために路�屬暴个銅尊櫃���こりうるさまざまなシーンでカメラやレーダーのテストを行ってきた。

カメラと違って、レーダーは濃��や吹雪のような���cが�Kい日に威��を発ｧする。路�屬妊�ルマや人、�O転�Z、�Y識、電柱、塀や壁などの����を検出し、それを識別しそれらが何であるかを認識すると共に、認識できたら次の行動に�，襪海箸盂��{しておかなければならない。このため実�Zでさまざまなシーンを検出しておく��要があり、時間とコストがかかってしまう。

そこで、レーダーで検出する����があるシーンをエミュレートするための����を、今�vKeysightは開発した。これがレーダーシーンエミュレータである。

これまでのエミュレータでは、模�Г垢�����の数が数個しかなく（図2の左）、�O動�Zから見えるシーン����にある����を��て���海任�ない。数��のクルマを検出することしかできなかった。

図2　クルマから見えるさまざまな����を検出し衝突を�cけなければならない　出�Z：Keysight Technology

今�vのレーダーシーンエミュレータは、図2の��にあるように、走行中に見えるさまざまな����を最�j512個認識できる。このエミュレータは、図1にあるように水平�妓�に64個、�貭��妓�に8段で合��512個のレーダーエレメントを配��している。図1の�i�気�DUT（Device under Test）というべきクルマに搭載するレーダーユニットを��き、その��性を512個のユニットからの反�o信�､魃R定することによって、����として認識する。

512個のレーダーアレイを使うことでクルマの�i�気妨修譴訃菽��Zやトラック、電柱、�Y識などを表現し、DUTレーダーをテストすることができる。この����は、広い��野（水平�妓�±70度、�貭��妓�±15度）、そして最�]1.5mまで�Zづいても検出できる性�Δ魴eっている。

これらのレーダーアレイを使うことによって、実際の�O路とその周辺のオブジェクトを検出し、それらを区別するための学�{アルゴリズムを開発できるようになる。これまでの少ないオブジェクト数だと、例えば図2の左の図のように、バスに�_なって見える人は検出できず、��確な画�気鮓―弌ηЪ韻垢襪海箸�できなかった。�O動運転に��要なエミュレーションとしては、�O路や橋などクルマが走行する場所をエミュレートできなければ、実�Zで検証するしか�桔，�なかった。もちろん、ソフトウエアで映�気鬟轡潺絅譟璽轡腑鵑垢襯帖璽襪呂△襪�、ソフトウエアはしょせんコンピュータで模�Г靴討い襪世韻覆里如⊆泰Z検証が�Lかせない。しかしハードウエアエミュレーションは、実レーダーの反�o�Sデータを�R定しているため、実�Zでの検証は確認だけで済む。学�{時間を�j幅に�]縮できる。

Keysightはこのエミュレータを最小構成価格として5000万��からを�[定しており、2022�Q2月から発売する��画だ。フランスの�O動�ZメーカーRenault（ルノー）は、この����を使えば、設��時間の�]縮に役立つことは間違いなく、現在がPoC（��念実証）プロセスの終盤にあるという。KeysightはRenault以外にも�@�iを出せないが数社の企業ともエミュレータを�h価中だとしている。