車載カメラモジュール

リアカメラは、60°から200°までのさまざまな視野角を提供し、多様な操作ニーズに応え、車両の安全性を向上させます。後退時や駐車支援、自動バレーパーキングシステムに最適なこれらのリアカメラは、信頼性の高い性能を提供し、ドライバーの認知度を向上とともに、ADAS（先進運転支援システム）や自動運転ソリューションの実現に寄与します。

フロントカメラは、交通状況を監視し、前方の車両との安全な車間距離を維持するのに役立ちます。30°から140°までの広範な視野角を備えており、さまざまな運転ニーズに対応します。これらのカメラは、アダプティブクルーズコントロール（ACC）、前方衝突警報（FCW）、車線逸脱警報（LDW）、車線維持支援（LKA）、歩行者検知などの先進運転支援システム（ADAS）に適しています。

サイドカメラは状況認識と死角検知を強化し、60°から140°の視野角を提供して多様な運用ニーズに応えます。これらのカメラは、ブラインドスポット検知（BSD）、レーンチェンジアシスト（LCA）、サイドコリジョン警告（SCW）を含む先進運転支援システムにとって不可欠です。隣接する車線の視認性を向上させ、脆弱な道路利用者を検出することで、安全なレーン変更を確保し、全体的な運転安全性を高めるのに役立ちます。

サラウンドカメラは、包括的な360°ビューを提供し、空間認識と車両の安全性を大幅に向上させます。180°から200°の広い視野角範囲を持つこれらのカメラは、自動駐車支援（APA）、周囲視界モニタリング（SVM）、低速操縦支援などの先進運転支援システムにとって不可欠です。サラウンドカメラは、死角を最小限に抑え、近くの物体を検知し、複雑な環境下でも視認性を向上させることで、より安全な駐車、正確なナビゲーション、そして全体的な運転効率の向上に貢献します。

アラウンドビューモニタリング (AVM)

サラウンドカメラはパノラマビューモニターを通じて、車両周囲のリアルタイムな360°バードビューを提供し、死角を低減して空間認識を向上させます。サラウンドADASシステムとして、複数のカメラ映像をシームレスに合成し、ドライバーが障害物や歩行者、周辺の交通状況を明確に把握できるよう支援し、より安全で自信のある運転を可能にします。

バックモニターシステム

バックモニターシステムは、サラウンドカメラを活用し、多角的な視野とリアルタイムの物体検知機能を提供することで、後退時に周囲の状況を正確に把握できるようドライバーを支援します。バックアップ警告機能により、周辺の障害物や歩行者を検知し、駐車精度を向上させ、衝突リスクを低減し、狭い空間でも安全かつスムーズな操作を可能にします。

DMSカメラは、高感度の画像技術を用いて運転の安全性を向上させるように設計されています。高感度の画像センサーと目に見えない940nmの赤外線光を利用し、明るい日光の下でも最大120Kルクスのあらゆる照明条件で、鮮明で高解像度の画像をキャプチャします。

車載用VIO（Visual-Inertial Odometry）カメラは、慣性計測ユニット（IMU）を統合しており、カルマンフィルタ（Kalman Filter）処理後の加速度および角速度のデータを提供します。このカメラは、自律型ロボットや無人車両のナビゲーション機能と障害物回避機能を強化し、動的な現実世界のシナリオにおいて信頼性の高いパフォーマンスを実現します。

正確な位置特定のための振動補償

凸凹した地形や不整地は振動を引き起こし、Visual SLAM システムの性能を低下させることがあります。VIOカメラはIMUデータと映像入力を融合することで、こうした歪みをリアルタイムで補正し、深度推定の精度を向上させ、ローカライゼーション誤差を低減します。これにより、非常に動的な屋外環境においても、信頼性の高いナビゲーションと障害物回避を実現します。

オンボード処理によるコンパクトな統合

このカメラは、IMUとMCUをモジュール内に直接統合し、コンパクトで独立したシステムアーキテクチャを実現しています。内蔵MCUは、6軸IMUデータ（加速度計＋ジャイロスコープ）に対して拡張カルマンフィルタ（EKF）を実行し、信頼性の高い姿勢・動作データを提供するとともに、中央ECUの処理負荷を軽減します。この設計により、配線の複雑さを低減し、省スペース化とシステム信頼性の向上を実現しており、エッジAIの導入に最適です。

過酷な環境に対応する車載グレードの信頼性

VIOカメラは厳格な車載規格に基づいて設計されており、屋外環境での長期的な安定性を実現しています。堅牢な設計により、連続的な振動、極端な温度、直射日光、雨、ほこりに耐えることができ、信頼性が求められる実環境においても安定した性能を発揮します。AMRやUGVをはじめとする各種ロボティクスプラットフォームに最適です。