LiDARってどうやって使うんだろう？それなら、このブログはあなたのためのものです。このブログでは、LiDARがどのように機能するのかを説明します。 は、レーザー光のパルスを使って周囲の物体までの距離を測定し、その測定値を高精度の3D空間データに変換する。. また、LiDARマッピングや自律航法プロジェクトにおいて、ローカリゼーションとLiDARデータがいかにドリームチームを形成するかについても触れる。. この組み合わせは、LiDARがモバイルマッピング、測量、ロボット工学、インテリジェントビークルにおいて重要な技術となった理由のひとつである。.

LiDARを理解するには、センサーとは何か、各パルスはどのように測定されるのか、点群はどのように作成されるのか、そしてそのデータはマッピングやナビゲーションにどのように使用されるのか、という核となる考え方に分解するとわかりやすい。.

LiDARは、モバイルマッピングや自律型ナビゲーションを含む多くの分野の中核技術である。LiDARについて、頭字語であること、レーザーが使われていることくらいしかご存じない方は、ぜひご一読ください。このブログでは、LiDARとは何か、どのように機能し、どのように使用されるのかを説明します。. 

LiDARセンサーは、LiDAR技術を使って周囲をスキャンする装置です。LiDARはLight Detection And Rangingの略で、1960年代から存在している、, とはいえ それが本領を発揮するようになったのは、ここ10年のことだ。.

用途に応じて、ライダー・センサは、静止プラットフォーム、車両、ドローン、またはその他の移動システムに搭載される。固定方向にスキャンするセンサーもあれば、回転したり、より高度なスキャンパターンを使って広い視野をとらえるセンサーもある。どの場合も目的は同じで、分析、ナビゲーション、マッピングに使用できる信頼性の高い空間データを収集することです。.

LiDARはレーダーとまったく同じ働きをするが、音の代わりに光のパルスを送信する。パルスが物体に到達すると、その物体で跳ね返ってスキャナーに戻ってくる。スキャナーは戻ってきたパルスを検出し、パルスが戻ってくるまでの時間を計算し、それを使って対象物の距離を計算する。.

LiDARはレーダーやソナーに比べて波長が短いため、高解像度のデータを取得するのに最適なセンサーであることは間違いない。. 詳細な表面情報が必要な場合にLiDARがよく選ばれる理由の大部分はそこにある。LiDARは、マッピングとナビゲーションの両方のワークフローで重要な微細な特徴や形状の微妙な変化を捉えることができます。.

LiDARスキャナーは通常、1回のスキャンで数百万パルスの光を送信する。戻ってくる各パルスは空間上の点として記録され、スキャンの過程で大量の点の集まりが生成される。これらの点は点群と呼ばれる。. 点群はLiDARセンサーの最も重要な出力の一つであり、後の処理、モデリング、解釈の基礎となるからである。.

点群データを作成したら、ソフトウェアを使って、より使いやすい出力に加工する。これには、3Dモデル、地形表現、計測された特徴、構造化された地図データなどが含まれる。.

測距のために使用されることを考えると、LiDAR技術には測量とマッピング、そしてナビゲーションという2つの主な用途がある。.

測量やマッピングでは、LiDARスキャナーは車、ドローン、飛行機、ボートに取り付けられ、エリアや対象物の周りを移動しながらスキャンする。このようにして作成された点群は、測量対象物の地図となり、そこから正確な距離を計算することができる。. 

測量アプリケーションには、コリドーマッピング、インフラキャプチャ、資産検査、地形モデリング、および幅広い地理空間データ収集が含まれます。正確なワークフローは様々ですが、LiDARセンサーがスケールと詳細度でジオメトリをキャプチャするという基本原則は変わりません。.

ナビゲーションでは、LiDARはさまざまなセンサーのシステム内に配置され、自律プラットフォームの周囲の環境をスキャンする。データは、SLAMなどのアルゴリズムを使用した物体検出やリアルタイムのマッピングなど、さまざまな用途に使用される。.

これらのシステムでは、LiDARはプラットフォームが周囲に何があり、環境がどのように変化しているかをリアルタイムで理解するのに役立ちます。これは、障害物を検出し、特徴を特定し、複雑な空間での安全な移動をサポートするために重要です。.

どちらの用途でも、LiDARデータを役立てるには、ローカリゼーションデータと組み合わせる必要がある。.

測量では、LiDARから生成された点群データを地球上に配置する必要があり、各点に座標セットを与える必要がある。このプロセスはジオリファレンスとして知られている。. 

ジオリファレンスは、点群データを測量に役立てるために絶対不可欠です。ジオリファレンスなしでは、点群を使って確実に距離を測定することも、測量上のあらゆるものの位置を正確に示すこともできません。そして、ジオリファレンスを実現するためには、LiDARスキャナーの位置を正確に記録できるデバイスが必要です。これは通常、GNSS/拡張慣性航法システム（GNSS/INS）です。. 

OXTSのGNSS/INSデバイスは、LiDARデータの地理参照に多くの測量業者に使用されています。OXTSを使用することで、様々な環境において高い精度が得られます。OXTSには、LiDARとGNSS/INSデータを組み合わせて地理参照点群を作成するための専用ツールがあります： OXTSジオリファレンス. .Georeferencerは、データの地理参照を素早く簡単に行うことができるだけではありません、, しかし また、LiDARとGNSS/INSを正確に位置合わせし、鮮明な点群を生成するボアサイト校正ツールも含まれています。. 

巧妙なアルゴリズムとセンサーフュージョン機能により、OXTSデバイスは、衛星信号が悪い、または存在しない場所（例えば、屋内で測量する場合）でも正確なデータを提供することに特化しています。また、主要なLiDARブランドのほとんどと事前に統合されているため、LiDARマッピングのペイロードに当社の技術を簡単に統合することができます。.

ローカリゼーションデータがLiDARマッピングに役立つように、LiDARデータもローカリゼーションデータの改善に役立ちます。OXTSはLiDARブーストを開発しました。これはLiDARスキャナーからの点群データを解析し、速度測定値を計算します。これらの測定値はGNSS/INSによって使用され、地下駐車場のようなGNSS信号が存在しない場所での位置精度を向上させることができます。多くの測量や自律制御のペイロードにはすでにLiDARが搭載されているので、追加の装置を必要とせずにナビゲーション・データの品質を向上させるLiDAR Boostの可能性に期待しています！