OXTS LIOでサンフランシスコのナビゲーションデータを改善

今回の出張の目的は、新しいRT3000 v4慣性航法システム（INS）の性能と、航法データの改善におけるOXTS LiDAR慣性オドメトリ（LIO）の有効性をテストすることでした。

RT3000 v4はOXTSの最新のGNSS/INS技術です。最新のIMU10テクノロジーと測量グレードのGNSS受信機を組み合わせ、センチメートルレベルの位置精度を出力します。OXTS LIOは、LiDARを使用して都市峡谷での位置ドリフトを抑制するOXTSの最新ソフトウェアです。

サンフランシスコは、自律走行車のテストのための標準的なテスト地の一つである。郊外の広い道路、極端な傾斜、都市の峡谷、トンネル、田舎の丘陵峠というユニークな組み合わせがあり、伝統的にGNSSに依存しているナビゲーション技術にとって優れた試験場となっている。

テスト中、チームは以下の機器を使用した：OXTS INS装置（RT3000 v4）とLiDAR（Hesai XT32）。LIOを使用するための機器の物理的なセットアップについて特別なことは何もなく、セットアップは他のINS/LiDARコンフィギュレーションと同じです。OXTSのLIOアルゴリズムが航法データを最適化し、これは後処理で実行されます。

テスト中、チームは従来から困難とされてきた数々の環境において、ナビゲーション性能が大幅に向上したことを目の当たりにした。これは以下の例で見ることができる：

ストーンタウン立体駐車場

立体駐車場内ではGNSSは利用できない。これは従来、高精度のモバイル・マッピングやナビゲーション関連のプロジェクトでは「立ち入り禁止」であることを意味していた。というのも、ナビゲーション・デバイスの軌跡は1分以内に数メートルの位置誤差を生じるため、データが役に立たないからだ。ほとんどの場合、高価で時間のかかる静的マッピングを代わりに採用しなければならない。

しかし、LIOを使用することで、RT3000 v4と並んで、このエリアは特別な対策を講じることなく、単なるプロジェクトの一部となります。下図のように、RT3000 v4は軌跡をうまく描き、OXTS LIOは位置ドリフトをさらに抑制し、ナビゲーションの出力を向上させている。

OXTS LIOを搭載したRT3000 v4は、ナビゲーション性能を向上させるだけでなく、ポイントクラウドの精度も向上させます。ポイントクラウドがぼやけたり二重に見えたりする代わりに、ナビゲーションデータの改善により、ポイントクラウドは測量の他の部分と同じように鮮明できれいなものになります。

都市環境で正確なナビゲーション・データを収集する際の最大の課題のひとつは、グローバル・フレームにおける精度と一貫性です。サンフランシスコのダウンタウンは、トンネル、高層ビル、反射面、狭い道路、極端な勾配、頭上の物体など、あらゆる可能性のある課題を備えています。GNSSが常に中断されるため、自律走行アプリケーションや同様にモバイル・マッピングのための堅牢なテストとなります。

このシナリオでは、GNSSの断続的な更新やIMUのドリフトが位置誤差の原因となるだけでなく、反射面が、衛星信号が建物で反射して大きな位置誤差を引き起こすマルチパスエラーの大きなリスクとなる。これにより、INSの軌道が不安定になり、予測不能になる可能性がある。

RT3000 v4単体でのテストは非常に正確でしたが、OXTS LIOと組み合わせることで、ほとんどシームレスになりました。OXTS LIOは、INSを安定した一貫した経路に保ち、マルチパス信号をすべてフィルタリングすることができます。

その結果、再測量が必要なエリアがなく、常にセンチメートル単位の精度を保った点群データを得ることができた：

立体駐車場と同様、トンネルはGNSS信号へのアクセスを遮断する。このため、従来トンネルは正確に測量されていましたが、相対的にしか測量されておらず、測量点のグローバル座標位置が現実と大きく異なることが認められていましたが、これを検証する方法はほとんどありませんでした。しかし、RT3000 v4とOXTS LIOの組み合わせでは、軌跡はより高い精度で追跡され、トンネルのポイントクラウド画像の鮮明さだけでなく、地理参照座標も改善されます。