自動運転車の画像認識におけるFPSの重要性と応用シーン
FPSとは
自動運転車の画像認識におけるフレームレート（FPS: Frames Per Second）は、安全かつスムーズな走行のために非常に重要な要素です。FPSが高ければ高いほど、車両は環境をより頻繁に「見る」ことができ、より迅速に反応することが可能になります。ここでは、自動運転車に必要な一般的なFPSと、その理由、さらに低FPS（10FPS）の適用シーンについて説明します。
一般的に必要なFPSとその理由
自動運転車の画像認識には通常、少なくとも30FPSが必要とされています。これは人間の視覚に匹敵する反応速度を実現するためです。高FPSにより、車両はより多くのデータを収集し、リアルタイムで複雑なシーンを解析することが可能となります。例えば、突然の障害物や急な車線変更に対する対応が挙げられます (MDPI) (IEEE Innovation at Work)。
低いFPSは応用シーンあるの？
システムのハードウェアリソース等によって、FPSが高く出せない場合もあります。そのような場合でも応用シーンあるのか？実は、例えば10FPSというような低いフレームレートでも、自動運転車が利用できるシーンは存在します。
具体的な応用シーンと目安車速：
低速であれば10FPSでも問題ない場合があります。目安としては、時速15 km以下の速度が一般的に安全とされています。これは、低速であれば障害物や人を避けるための反応時間が長く取れるためです。
応用例：
倉庫内の自動運搬車：倉庫内の狭い通路や多くの障害物を避けるため、時速5～10 kmで運行することが一般的です。
ゴルフカート：ゴルフ場内の専用道路を走行する場合、時速10～15 kmでの運転が安全です。
工場内の搬送ロボット：製造現場での部品や製品の搬送に使われるロボットは、時速5 km以下で動作します。
大学キャンパス内の自動運転シャトル：学生や教職員を運ぶシャトルバスは、安全のため時速10～15 kmで運行されることが多いです。
参考
30FPS以上が必要な理由：自動運転車の安全性を高めるために、滑らかで連続的な画像認識が必要です。これは特に高速道路や都市部のような複雑な環境で重要です。
NVIDIAのホワイトペーパー: NVIDIA DRIVE: Self-Driving Safety Report
TeslaのAutopilotに関する記事: How Tesla’s Autopilot Works
10FPSの使用シーン：低速で単純な環境であれば、少ないFPSでも対応可能です。
Autonomous Mobile Robot Navigation Using Low-Cost Sensors: MDPI - Sensors
Mobile Robotics for Indoor Navigation: Springer Link