概要
測距センサーは、対象物までの距離を非接触で測定するセンサーです。光・超音波・電磁波などを照射し、その反射が戻ってくるまでの時間や位相差から距離を計算します。
組み込みシステムでよく使われる測距センサーは大きく3種類あります。
- ToFセンサー（Time of Flight）: レーザー光（赤外線）のパルスを照射し、往復時間から距離を計算。数mmの高精度、数cm〜数mのレンジ。
- 超音波センサー: 超音波パルスを照射し、反射（エコー）の往復時間から距離を計算。広いビーム角、数cm〜数mのレンジ、安価。
- 赤外線センサー（三角測距）: 赤外線LEDを斜め照射し、受光素子上の反射スポット位置から三角法で距離を計算（例：シャープGP2Y0A21）。
ロボット、ドローン、自動車（パーキングセンサー）、スマートフォン（顔認識オートフォーカス）、産業用安全センサーなど幅広い用途で使われています。
歴史・背景
超音波測距の原理はソナー（SONAR）技術に由来します。第一次世界大戦中の1917年に潜水艦探知用として水中音響探知機（ASDIC/SONAR）が開発され、空気中の超音波距離計として民間転用されたのは1950〜60年代です。ポラロイド社が1978年に超音波オートフォーカスカメラ向けセンサーを開発し、後にロボット向け測距センサーの標準となりました。
光を使った測距では、レーザーレーダー（LiDAR：Light Detection and Ranging）が1960年代のレーザー発明直後から研究されました。1970年代には月面測距（月からの反射レーザー光の往復時間を計測）に使われ、精度を証明しました。
組み込み向け小型ToFセンサーの普及は2010年代からです。STMicroelectronicsのVL53L0X（2015年）はスマートフォンのカメラオートフォーカス向けに量産され、$1〜2という低価格と小型サイズ（2.4×4.4mm）がホビーロボット・IoT分野での普及を加速しました。2018〜2020年代には後継のVL53L1X・VL53L3CX・VL53L5CXが登場し、より長距離・マルチゾーン検出が可能になっています。
技術仕様
測距センサーの方式比較
| 方式 | 原理 | 測距範囲 | 精度 | ビーム角 | 価格 | 代表品 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| ToF（パルス） | 光パルス往復時間 | 2cm〜4m | ±1mm | 25°以下 | 中 | VL53L1X, TMF882x |
| ToF（CW変調） | 光の位相差 | 0.1〜5m | ±1cm | 20〜40° | 中〜高 | OPT3101 |
| 超音波 | 音波往復時間 | 2cm〜5m | ±3mm | 15〜60° | 安価 | HC-SR04, US-100 |
| 赤外線三角測距 | 三角法+PSD | 4〜80cm | ±5% | 狭い | 安価 | GP2Y0A21（Sharp） |
| LiDAR | 高速ToFスキャン | 0.1〜100m | ±2cm | 360°（回転型） | 高価 | RPLiDAR, Hokuyo |
| レーダー（mmW） | 電磁波反射 | 0.1〜10m | ±cm | 広い | 中〜高 | IWR1843（TI） |
ToFセンサー（VL53L1X）の主要スペック
| パラメータ | 値 |
|---|---|
| 測距範囲 | 4〜400cm（条件による） |
| 精度 | ±1mm（短距離）〜±3%（長距離） |
| FOV（視野角） | 27°（通常） / 15°（長距離モード） |
| 最大サンプリングレート | 50Hz（最大） |
| インターフェース | I2C（最大400kHz） |
| 電源電圧 | 2.6〜3.5V |
| 消費電流 | 19mA（計測時）/ 5μA（スタンバイ） |
| 動作温度 | -20〜70°C |
| パッケージ | 2.4×4.4×1.0mm（28ピンLGA） |
超音波センサー（HC-SR04）の主要スペック
| パラメータ | 値 |
|---|---|
| 測距範囲 | 2〜400cm |
| 精度 | ±3mm |
| ビーム角 | 15°以下 |
| 測定周期 | 60ms以上推奨 |
| 電源 | 5V |
| トリガー信号 | 10μs以上のHIGHパルス |
| エコー信号 | 測距時間に比例するHIGHパルス幅 |
動作原理
ToFセンサーの原理
ToF（Time of Flight）センサーは光の往復時間を測定します。赤外線レーザーダイオードがパルス（数ns幅）を照射し、対象物で反射した光を光子検出器（SPADアレイ等）で受信します。
距離計算:
d = (c × t_flight) / 2
c: 光速（3×10⁸ m/s）
t_flight: 光の往復時間
2: 往復なので1/2
例: t_flight = 6.67ns の場合
d = (3×10⁸ × 6.67×10⁻⁹) / 2 = 1.0 m
1mm精度には:
Δt = 2×0.001 / (3×10⁸) ≈ 6.67ps の時間分解能が必要
→ 実際はヒストグラム積算法や変調波位相差で解決**変調CW ToF（AMCW: Amplitude Modulated Continuous Wave）**は高周波変調した連続光の送受信位相差から距離を求めます。スマートフォンの顔認識（Face ID等）に採用されています。
位相差法:
変調周波数 f = 10MHz の場合
波長 λ = c/f = 30m（位相距離の最大）
位相差 φ で距離:
d = φ / (4π) × λ = φ × 30 / (4π) [m]超音波センサーの原理
超音波センサーは音波（超音波：20kHz以上）の往復時間を測定します。圧電素子が40kHz程度の超音波パルスを照射し、反射波（エコー）を同じか別の圧電素子で受信します。
距離計算:
d = (v_sound × t_echo) / 2
v_sound: 音速（20°C空気中 ≈ 343m/s）
t_echo: エコーの往復時間
例: t_echo = 5.83ms の場合
d = (343 × 0.00583) / 2 ≈ 1.0 m
温度補正:
v_sound(T) = 331.5 + 0.6 × T [m/s]
（T: 気温 [°C]）
15°C: 340m/s, 30°C: 349m/sHC-SR04 タイミング図
Trigger ─┐10μs├─
Echo ─────┤ 距離に比例 ├─────
距離 d = (Echo HIGH期間 [μs]) / 58 [cm]
= (Echo HIGH期間 [μs]) × 0.0172 [cm/μs]
（音速340m/s = 0.034cm/μs, 往復なので1/2 = 0.017cm/μs）用途・ユースケース
ロボット障害物検知・自律走行
移動ロボット・AGVの前面・側面に超音波またはToFセンサーを複数配置し、障害物を検知して衝突回避します。360°スキャンが必要な場合はLiDARを使います。
ロボット衝突回避の例:
前方ToF → 距離 < 30cm → 停止または方向転換
超音波×3（左・前・右） → 多方向障害物検知ドローンの高度保持（地面距離センサー）
ドローンの機体下面にToFまたは超音波センサーを搭載し、地面からの高度を直接計測します。気圧センサーと組み合わせることで低空飛行時の定高制御精度が向上します。
スマートフォン・カメラのオートフォーカス
スマートフォンのカメラモジュールには小型ToFセンサー（VL53系）が搭載され、被写体との距離を計測して高速・正確なオートフォーカスを実現します。iPhone Proシリーズの「LiDARスキャナー」は同様の原理の高精度版です。
液面計・タンク水位測定
タンク上部から超音波センサーで液面までの距離を測り、水位・液量を算出します。接液部がないため、腐食性液体・食品タンクにも適用できます。
自動車パーキングセンサー・バックカメラ補助
バンパー内蔵の超音波センサー（複数個）で後方・側方の障害物距離を検知し、警告音の間隔で距離を通知します。
人検知・入退室センサー
ToFセンサーで通路を横断する人を検知し、入退室カウント・混雑度推定に使います。プライバシーを侵害しない（カメラでなく点群データのみ）点が利点です。マルチゾーンToFセンサー（VL53L5CX等）では複数人の同時検知も可能です。
実装・開発のポイント
HC-SR04 超音波センサーの実装（C言語）
#include "stm32f4xx_hal.h"
#define TRIG_PIN GPIO_PIN_5
#define ECHO_PIN GPIO_PIN_6
#define SOUND_SPEED_CM_US 0.01716f // 343m/s / 2 = 0.01716cm/μs
// タイマーでマイクロ秒計測（TIM2をμsカウンタとして設定済み）
extern TIM_HandleTypeDef htim2;
uint32_t get_us(void) {
return __HAL_TIM_GET_COUNTER(&htim2);
}
float hcsr04_measure_cm(void) {
// トリガーパルス送信（10μs HIGH）
HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, TRIG_PIN, GPIO_PIN_SET);
uint32_t t = get_us();
while (get_us() - t < 10);
HAL_GPIO_WritePin(GPIOA, TRIG_PIN, GPIO_PIN_RESET);
// エコー立ち上がり待ち（タイムアウト: 500μs）
t = get_us();
while (HAL_GPIO_ReadPin(GPIOA, ECHO_PIN) == GPIO_PIN_RESET) {
if (get_us() - t > 500) return -1.0f; // タイムアウト（近すぎ）
}
// エコーHIGH期間を計測（タイムアウト: 25000μs ≈ 4m）
uint32_t echo_start = get_us();
while (HAL_GPIO_ReadPin(GPIOA, ECHO_PIN) == GPIO_PIN_SET) {
if (get_us() - echo_start > 25000) return -2.0f; // タイムアウト（遠すぎ）
}
uint32_t echo_duration = get_us() - echo_start;
return echo_duration * SOUND_SPEED_CM_US;
}VL53L1X ToFセンサーのI2C読み取り（Arduino/Python）
# MicroPython / Raspberry Pi Pico + VL53L1X
from machine import I2C, Pin
import time
class VL53L1X:
"""VL53L1X ToFセンサードライバ（簡略版）"""
ADDR = 0x29
def __init__(self, i2c):
self.i2c = i2c
self._init_sensor()
def _write16(self, reg, val):
self.i2c.writeto_mem(self.ADDR, reg, bytes([(val>>8)&0xFF, val&0xFF]),
addrsize=16)
def _read16(self, reg):
data = self.i2c.readfrom_mem(self.ADDR, reg, 2, addrsize=16)
return (data[0] << 8) | data[1]
def _init_sensor(self):
"""デバイス初期化（簡略）"""
# ソフトウェアリセット
self._write16(0x0000, 0x00)
time.sleep_ms(100)
# タイミングバジェット: 50ms（中精度モード）
self._write16(0x0022, 0x0032) # 50ms
# 長距離モード設定
self._write16(0x001E, 0x01)
# 計測開始
self._write16(0x0087, 0x40)
def read_distance_mm(self):
"""距離を読み取る [mm]"""
# データ準備完了待ち
timeout = 100
while timeout > 0:
status = self._read16(0x0089) & 0x07
if status in (0, 3, 4): # 有効データ
break
time.sleep_ms(1)
timeout -= 1
dist = self._read16(0x0096) # RESULT_FINAL_CROSSTALK_CORRECTED_RANGE_MM
# データクリア
self._write16(0x0086, 0x01)
return dist
# 使用例
i2c = I2C(0, scl=Pin(9), sda=Pin(8), freq=400000)
sensor = VL53L1X(i2c)
while True:
dist = sensor.read_distance_mm()
print(f"距離: {dist} mm")
time.sleep_ms(100)複数センサーの誤検知対策
import statistics
class RobustDistanceSensor:
"""外れ値除去付き測距"""
def __init__(self, sensor, n_samples=5):
self.sensor = sensor
self.n = n_samples
def read_stable_mm(self):
"""n回計測してメディアンを返す"""
readings = []
for _ in range(self.n):
d = self.sensor.read_distance_mm()
if 0 < d < 4000: # 有効範囲チェック
readings.append(d)
if not readings:
return None
return statistics.median(readings)検出不能領域（デッドゾーン）への対応
超音波センサーはトリガーパルス直後（数cmの範囲）が検出不能なデッドゾーンになります。HC-SR04では約2cm以内が検出不能です。ToFセンサーも最短距離（通常4〜10cm）以下では不正確になります。近距離が重要な用途では、センサー選定時に最小計測距離を確認します。
他技術との比較
用途別センサー選定ガイド
| 用途 | 推奨センサー | 理由 |
|---|---|---|
| ロボット一般障害物検知 | 超音波HC-SR04 | 安価・十分な精度 |
| ドローン着陸高度 | ToF VL53L1X | 軽量・低消費電力・mm精度 |
| 自律走行マッピング | LiDAR | 360°スキャン可能 |
| スマートフォンAF | ToF（SPAD型） | 超小型・低遅延 |
| 工場安全センサー | 超音波（産業用） | 環境耐性・長距離 |
| 液面計測 | 超音波（非接触） | 接液なし・耐腐食 |
| 人検知（プライバシー保護） | マルチゾーンToF | 画像なし・点群のみ |
ToFセンサー vs 超音波センサーの詳細比較
| 比較項目 | ToFセンサー | 超音波センサー |
|---|---|---|
| 精度 | ±1mm〜数mm | ±3mm〜数cm |
| 更新レート | 最大50Hz | 最大17Hz（60ms間隔必要） |
| ビーム角（FOV） | 狭い（15〜27°） | 広い（15〜60°） |
| 対象物依存性 | 透明・鏡面に弱い | 軟質吸音材に弱い |
| 光干渉 | 外光・他ToFセンサーに影響 | 影響なし |
| 複数台同時使用 | クロストーク対策必要 | タイミング管理が必要 |
| 消費電力 | 中（数mA〜数十mA） | 低（数mA） |
| インターフェース | I2C（デジタル） | GPIO（TRIG/ECHO） |
| パッケージサイズ | 非常に小型（2〜10mm角） | 大きい（数cm） |
| 価格 | 中（数百〜数千円） | 安価（数十〜数百円） |
| 水濡れ対応 | 不可（通常） | 防水型あり |
超音波センサー vs 赤外線三角測距（シャープGP2Y0Aシリーズ）
| 比較項目 | 超音波（HC-SR04） | 赤外線三角測距（GP2Y0A21） |
|---|---|---|
| 測距範囲 | 2〜400cm | 10〜80cm |
| 精度 | ±3mm | ±5%（非線形） |
| 出力 | デジタル（TRIG/ECHO） | アナログ電圧（要ADC） |
| 暗所動作 | 問題なし | 問題なし |
| 外光干渉 | なし | 強い外光（日光）に弱い |
| 対象物表面 | 吸音材に弱い | 黒色（吸収）に弱い |
| 価格 | 数十〜百円 | 数百〜千円 |