都市環境であれ、鉱山や港湾のような産業環境であれ、既成市街地における自律走行車にとって最大の課題のひとつは、GNSS信号がいくつかの衛星との見通しを失い、マルチパスエラーを出し始め、あるいは完全に信号を失ったときにどうするかということだ。
この記事では、衛星信号が不安定な場合や存在しない場合であっても、自律走行車を直進させ続ける方法について見ていく。
IMUを持っていますが、何か問題がありますか？
もしあなたがオートノミーについて（あるいはこのWikiシリーズについて）初心者なら、単に車両に慣性計測ユニット（IMU）を取り付けるだけで問題が解決すると考えたくなるかもしれない。
そうですね。IMUは、GNSS信号が失われたときに車両の位置（ピッチ、ロール、ヨー）の精度を保つのに役立つが、完璧ではない。IMUはGNSSの更新と密接に連動するように設計されていますが、IMU単体ではIMUドリフトと呼ばれる影響を受けます。GNSSのカバー率がわずか60秒低下するだけでも、他の補助センサーがない場合、IMUは2メートルのドリフトを起こす可能性がある。その程度のドリフトは、自律走行する採掘トラックが立坑の側面に衝突したり、自律走行するリーチスタッカーが海上コンテナの大きなタワーに衝突したりする原因になりかねない。また、GNSS信号は、これらの車両が動作する多くのスペースでは信頼性が低いことで有名であるため、正しい経路を維持するためには他のオプションが必要になる。
オプション1：IMUを固定する
ホイールベースやステアリングアクスルの数など、車両の寸法がわかっていれば（自律走行車を作るのであれば、その寸法がわかっていることを望みます！）、IMUのドリフトを示すIMUからの横方向の動きを無視するようにカルマンフィルターに指示することができます。OxTS INSデバイスではこれをNoslipと呼び、ヨー（横方向のドリフト）とピッチ（上下方向の動き）の両方で機能します。
オプション2：追加センサーの使用
IMUがGNSSなしで軌道を維持するのに十分信頼できないなら、軌道を維持するのに役立つデータを増やせばいい。
この目的によく使われるセンサーがホイールスピードセンサーです。ホイールスピードセンサーのデータをIMUの読み取り値と組み合わせることで、IMUのドリフトによる不良データを除外し、車両を軌道に乗せることができます。しかし、他のセンサーを使用することもできます。例えば、OxTS 、私たちはLiDAR Odometry（略してLiO）を開発しました。これは、INSデバイスが車両に搭載されたLiDARスキャナーからのデータを使用して、速度と方位情報を計算できるようにするものです。noslipを使用してIMUに加えた制約と組み合わせることで、私たちはここからルートマップを作成することができます...
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トラックやタクシーなどの自律走行車には、すでに追加のセンサーが搭載されている可能性が高く、比較的安価に精度を向上させることができるため、追加のセンサーデータを統合することは特に効果的です。実際、一部の車両では、CANバスを使用して車両の車載センサーからデータを収集することもできます。
オプション3：GNSSとIMUデータの緊密な結合
GNSSレシーバーとIMUを接続してデータを結合している場合、その結果は疎結合データと呼ばれるものになる。強力なGNSS信号があれば確かに十分だが、すでに取り上げたように、衛星を失うとGNSSは位置データを提供できなくなる。データを密に結合することで、衛星のカバレッジが部分的に低下したときに衛星データの一部をサルベージすることができ、INSが再び衛星を見ることができるようになったときに正確なGNSS位置をより早く取り戻すことができます。
GNSSとIMUのデータを緊密に結合させることは、本質的にGNSSデータを一段深く掘り下げることを意味します。GNSS受信機から通常得られる出力は、GNSS受信機自身によって行われる何らかの処理の結果です。GNSS受信機は、見ることができるすべての衛星からデータを取り、それを組み合わせて、位置と方位の解を導き出し、それを出力としてあなたに渡します。緊密に結合されたシステムでは、受信機からの出力に頼るのではなく、受信機が使用する生データを取得し、それを代わりにナビゲーションエンジンに送り込みます。これにより、エンジンはIMUデータを使って個々の衛星信号を評価し、不正確なものは無視し、正確なものを使ってIMUのドリフトを抑えることができます。
OxTS INSを使用している場合、IMUとGNSSデータを緊密に結合することで、さらなる利点があります。私たちは、GNSS信号を失った後に再取得する際に、IMUデータがINSのRTKロック（本質的に高精度なGNSS）を最大30秒ではなく、数秒で回復できるようにデバイスを設計しました。これは自律走行車にとって素晴らしいことです。なぜなら、GNSS信号を取り戻すと、ナビゲーションの問題をより早く修正することができ、何か不測の事態が起こるリスクを減らすことができるからです。
できるだけ多くの方法を使う
GNSSのカバレッジが低下した場合でも、上記のすべての方法を組み合わせることで、車両の位置を正確に保つことができます。また、車両のセットアップによっては、新しいセンサーを購入する代わりに、CANバス経由でデータにアクセスできる場合があることも重要です（例えば、車両に独自のホイールスピードセンサーがある場合など）。
しかし、トリックは、それがすべて正しく設定されていることを確認することです。例えば、IMUを効果的に制約するには、車両の寸法を知る必要があります。追加のセンサーを統合するには、センサーデータが提供される参照フレームと単位を知る必要があります。そうすれば、IMUデータと一致するようにデータを適切に変換できます（そうしないと、横方向の動きが前方、上方、下方などと解釈される可能性があります）。LiDARのようなセンサーからのデータを使いたい場合は、センサーからの出力を処理してナビゲーションエンジンに有用な情報を提供する必要があるため、さらに複雑になります。
質問は？
この記事がGNSSカバーの低下に対処する方法を計画するのにお役に立てば幸いです。しかし、もしまだ疑問があるようでしたら、ぜひ私たちにご相談ください。support@oxts.comまでご連絡いただければ、できる限りのお手伝いをさせていただきます。
