これまで、OxTSは2つの異なる専門分野に焦点を当ててきました。一方は自動車部門であり、もう一方は測量とマッピングです。その他の測量とマッピングに関する情報を確認します。ですが、ある特定のセンサ技術、LiDARの普及と注目のおかげで、これらの2つの分野はますます緊密なものになりつつあります。
私たちを取り巻く世界はますますデジタル化が進んでおり、LiDARはその中心にあるセンサのひとつです。LiDAR - 「light detection and ranging(光検出と測距)」は、環境の高精度で高解像度の3D点群を作成し、測量およびマッピング分野で確立された技術です。ドローンや無人航空機(UAV)の使用が増加したおかげで、近年ではその使用はより普及しています。
LiDARでの自律性
LiDARが自動車業界で、先進運転支援システム(ADAS)のセンサコンポーネントとして、そして特に自動運転車で使用されるようになったのは最近のことです。 LiDARセンサは現在のところ、量産車のADAS機能の一部として広く使用されるには、大きすぎるか、高価すぎる、または有効範囲が限られています。一方で自動運転車の開発者はこの技術を完全に受け入れています。
自動運転車は、安全にナビゲートするためには膨大な量のデータを分析する必要があります。そのデータの多くは、レーダー、カメラ、超音波、LiDARベースのシステムを含む多種のセンサの組み合わせによってリアルタイムで提供されます。これらのセンサによって、車両が環境、他の車両、交通弱者や歩行者を解釈し、適切に反応することを可能にします。
LiDAR – 3Dでのマッピング
可能な限り効率的かつ効果的にこれを行うためには、その周辺環境のプログラム済みの高解像度3Dマップにアクセスできるようにすることが理想的です。実際、3Dマップはそのリアルタイムセンサが「見る」ことができるものと、すでに発見すると予想されているものとの相互参照を行います。これにより、3Dマップがなければまったく異質で不慣れな環境になるインフラストラクチャベースの周辺環境を、複雑なリアルタイムの分析をする必要性が低くなります。
OxTS INSとVelodyne LiDARで生成された点群。
これらの超詳細な3Dマップ データセットの作成は、それ自体が成長産業となっています。ますます多くの自動運転車開発者や、自動運転車向けの超詳細な3Dマップの作成に取り組んでいるテクノロジースタートアップ企業が、継続的なリファレンスとして使用したり、リアルタイムのパフォーマンス開発を支援したりするために使用してます。しかし、LiDARはこれらのマップを作成するために使用することはできますが、データが世界のどこに関係しているかを正確に伝えることはできません。
リファレンスのフレーム
「LiDARには、現時点でそれがどこにあるのかという概念はありません」と言うのは、OxTSのLiDAR測量アプリケーション担当ビジネスマネージャー、Paris Austin(パリス・オースティン)。「GNSS/INSを使用すると、LiDAR点群(点群のローカリゼーションとも呼ばれます)を絶対位置(地球フレーム)と相対位置(XYZ)の両方でジオリファレンスすることができ、必要に応じてリアルタイムで行うこともできます。」
「車の周りにリアルタイムの障害物を探しているなら、実際に世界のどこにいるかは必ずしも重要ではなく、100メートル程度の半径にあるものだけが注目の対象です。しかしGNSS/INSがなければ、車線内または近づきつつある横断歩道、「停止」標識、その他のインフラベースの地物に関連し、車両が考えている場所に対してそれを相互参照することはできません。このとき、リアルタイム試験の前に作成した3Dマップが役立ちます。
「その過程のあらゆる段階で、私たちは何らかの形で関与しています。センサの時間同期は大きな課題です。GNSSは理想的であり、地球上のどこにいるのかを数センチメートル以内の精度と高いデータレートで知りたいなら、GNSS/INSはそれを達成するための最も簡単で容易に利用可能な方法のひとつです。リアルタイムアプリケーションと最初の3Dマップ作成の両方において、私たちの製品は高精度な時間と位置、方向データを進行中のあらゆる段階で提供するため、未知のデータを削除するという点で私たちがやっていることが活かされています。」
地球上のでの場所を知る
技術としてのLiDARは、自動車業界だけでなく、測量、農業、建設インフラなどで、環境の3Dマップを作成するためにますます採用されていくことでしょう。しかし地球との関係でその環境の位置と方向を教えてくれるのは、LiDARとGNSS/INS技術の組み合わせです。これがなければ、LiDARに価値がない場合がよくあります。
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