自動運転におけるLiDARの役割：HULIXが注目するインフラ側空間理解

自動運転におけるLiDARというと、車両に搭載されたセンサーを想像する方が多いかもしれません。しかし、HULIXが注目しているのは、車載センサーだけでは見えない空間全体を、インフラ側から理解する技術です。交差点、駐車場、施設入口、ロータリー、歩行者空間では、人、車両、自転車、ロボットが複雑に交錯します。ここでは、空間側が状況を捉えることに大きな価値があります。

1. 車両から見える世界には限界がある

車載センサーは車両周辺を高精度に捉えますが、建物の陰、曲がり角の先、混雑した歩行者空間、複数車両の関係を俯瞰することは難しい場合があります。インフラ側LiDARは、空間全体を固定視点から観測できるため、車両、歩行者、自転車の関係を継続的に把握できます。

2. HULIXが扱うのは、移動体の関係性

重要なのは、車両がいるかどうかだけではありません。歩行者とどの距離まで近づいたか、車両がどのルートを通ったか、Uターンや逆走のような挙動があったか、どの時間帯に危険接近が多いか。HULIXでは、人流解析で培った追跡・ゾーン・危険接近の考え方を、車両やモビリティの解析にも展開しています。

3. 駐車場・ロータリー・交差点での活用

駐車場では、満空だけでなく、車両動線、歩行者との交錯、入口渋滞、空き区画探索の動きが課題になります。ロータリーや駅前広場では、タクシー、バス、送迎車、歩行者が交差します。交差点では、右左折車両と歩行者・自転車の関係が重要です。LiDARは、これらの動きを3Dで捉え、危険地点と運用改善余地を可視化できます。

4. 自動運転時代のインフラデータ

将来的に、自動運転車やサービスロボットが増えるほど、道路や施設側の空間データが重要になります。車両単体が判断するだけでなく、インフラ側が混雑、危険接近、通行阻害を把握し、車両や運営者へ情報提供する世界です。HULIXは、このインフラ側空間理解をPhysical AI Infrastructureの一部として捉えています。

5. HULIXの強み

当社は、LiDAR点群解析、人流追跡、ロボット共存空間、駐車場シミュレーション、都市空間の安全評価に取り組んできました。これらはすべて、現実空間の移動体を検出し、追跡し、関係性を評価する技術です。自動運転領域でも、HULIXは車両単体ではなく、空間全体を理解するための3Dセンシング基盤を提供していきます。