センサーフュージョンとは？

センサー・フュージョンとは 用語である。センサー・フュージョンという言葉は センサー・フュージョンセンサー・フュージョンという言葉は、慣性航法技術を利用するほとんどすべての分野で浸透しつつある。このブログでは このブログではこのブログでは、センサーフュージョンとは何か、そしてナビゲーションとローカライゼーション・データの品質向上にどのように役立つのかを掘り下げていきます。センサーフュージョンとは？

センサー・フュージョン：定義

センサーフュージョンとは、同じ事象を表す2つの異なるセンサーからデータを取得し、それらを組み合わせて1つのデータセットを作成することである。

ほとんどのオンライン上の議論では、この用語は特に既存のセットアップに新しいセンサーを追加すること、例えばINSにLiDARを追加することを指す。しかし、基本的なINSであっても、2つのセンサーからのデータを融合していることを忘れてはならない。INSに内蔵されたGNSSレシーバーからのデータと、慣性計測ユニット（IMU）からのデータを組み合わせているのだ。 慣性計測ユニット（IMU）からのデータを組み合わせ、1つの出力を作り出しているのです。

ちなみに、慣性航法に関する多くの文献が、INSが生成した位置データについて語るときに「位置推定値」と言及しているのはこのためです。技術的には、データが100％正確であるという保証はありません - それは様々な要因に基づいた推定値です。しかし、実際には、データは驚くほど正確です。特に、OxTS GNSS/INSを使用している場合はなおさらです。これは、25年以上にわたるGNSSとIMUのデータを融合させ、幅広い用途に使用できるようにした専門技術の成果です。

センサー・フュージョンの利点は？

センサーフュージョンには主に2つの利点がある。一つ目は、最終的なデータ出力の信頼性を高めることである。センサーの種類ごとに性能特性が異なり、弱点も異なる。複数のセンサーからのデータを組み合わせることで、最終的な出力が正確であることをより頻繁に確信することができる。

通常のINSを考えてみよう。内部のIMUは時間の経過による位置ドリフトに弱い。しかし、GNSSはドリフトの影響を受けません。そこで、2つのデータポイントを融合させることで、GNSSの位置更新を使ってIMUのドリフトを補正し、最終的なデータの信頼性を高めることができます。

この関係は逆にも働く。GNSSはIMUのようにドリフトしないかもしれないが、INSが衛星信号を失った場合、例えばトンネルを通ったり、木の下に入ったりした場合、そこから得られる位置データは非常に信頼できなくなる。しかし、IMUはそのような影響を一切受けない。そのため、GNSS信号が低下した場合、IMUからのデータが信号の不足を補い、データ出力の信頼性を保つのに役立ちます。

センサーフュージョンの2つ目の利点は、ローカリゼーションソリューションの汎用性を高めることです。最近では、エンジニアがあらゆるセンサーデータを融合し、さまざまな環境で信頼性の高いデータを提供するローカリゼーションソリューションの開発に取り組んでいる。LiDAR、カメラベースのオドメトリー、車輪速度センサーなどのセンサーは、ナビゲーションの課題を克服するために様々な人々によって使用されている。

その結果、センサーデータを融合したローカリゼーション・ソリューションは、より多様な環境で機能することができます。ビジネス製品としてソリューションを構築するのであれば、その汎用性によって新たな潜在市場が開拓されます。また、現場で使用するソリューションを構築するのであれば、汎用性が追加されることで、より多くの場所で運用できるようになります。

結論として、2つ以上のセンサーを組み込んだローカリゼーション・ソリューションを構築すれば、GNSSの有無にかかわらず、より堅牢で信頼性の高い製品を提供できる。