超広帯域レーダを用いた人体の超高速立体イメージング

超広帯域レーダを用いた人体の超高速立体イメージング

Fast 3-D Imaging of Human Body using Ultra-Wideband Radar

本研究では超広帯域レーダを用いた超高速立体イメージング技術を開発した。自動運転車に求められる走行環境の把握のうちで最も重要な測定対象は人体である。いかなる状況であっても求められるのは歩行者を高精度に検出して事故を防ぐことである。レーダイメージング技術はカメラが機能しない悪条件下でも対象物の形状を得ることができ，形状に基づく対象物の特定が容易になる。現行のレーダイメージングではデータの信号処理に許容できない時間を必要とし，自動運転に必要なリアルタイム性能が達成できていない。我々は，目標形状とデータの間に成り立つ可逆変換に基づくイメージング法を開発し，この手法が従来使われていたイメージング法と比較して約100倍の高速イメージング性能を実現していることを確認した。

The study is focused on developing fast three-dimensional imaging methods for ultra-wideband radar. As a real-world example of this technology’s applications, it is absolutely mandatory for a self-driving car to be able to accurately detect humans and other vulnerable road users even under adverse conditions; such collisions have the potential to result in injury or death. Although many current automobile radar systems can measure the distance to a target, they cannot distinguish humans from other objects. This is because imaging generally comes with a high computational load even with the fastest imaging method known, which is not at all easy to resolve. We have developed an imaging algorithm that is faster than F-K migration by a factor of 100, and its performance has been confirmed through simulations and measurements.

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