LiDARによるモバイルマッピング - なぜ慣性航法システムが不可欠なのか？

この記事は、OXTSのシニア・プロダクト・エンジニアであるイアン・クラークが執筆した。 LiDARニュース.アイアンは、慣性航法、センサー・フュージョン、高度なローカライゼーション・テクノロジーのエキスパートである。

慣性航法システム（INS）は、特に従来のGNSSでは不十分な場合に、多くの最新の測位ワークフローに不可欠なものとなっています。このセクションでは、なぜINSがLiDARのような技術にとって重要な仲間なのかを探ります。

INSは慣性センサーと高度なアルゴリズムを用いて位置と動きを測定する装置である。最も基本的なレベルでは、INSは推測航法として知られる技術を使用し、物体の最後の既知の位置と、それ以降の加速度と角速度の測定値の統合に基づいて、物体がどのように移動したかを継続的に推定します。しかし、これらの慣性計測値にはわずかな誤差があり、この誤差は積分して速度を計算するときに大きくなり、再び積分して位置を計算するときにさらに大きくなります。誤差の増大を抑制するために、慣性計測ユニット（IMU）に追加のセンサーを組み合わせることが多い。最も一般的に使用される補助センサーの一つはGNSSです。

LiDARの主な利点は、高密度で高精度の空間データを迅速に取得する能力にある。しかし、LiDARスキャナーが移動するプラットフォーム、例えば 車両 または 航空機しかし、そのデータの精度は、プラットフォームの位置と向きがどれだけ正確に更新されるかにかかっている。そこで高速慣性航法の出番となる。

ハイエンドINS OXTS RT3000 v4INSは、100Hz（1秒間に100回）、あるいは250Hzのレートでナビゲーションデータを配信することができ、更新周波数が低く、障害物のある環境では信号が途切れることが多い典型的なGNSSのみのソリューションをはるかにしのぎます。INSの高周波数、低遅延のデータストリームは、位置や方位の偏差が点群データに大きな誤差をもたらす可能性のあるLiDARを使ったモバイルマッピングの精度を確保するための優れたツールです。SLAMは、位置と方位を決定するための代替方法を提供しますが、INSのサポートがないSLAMのみのシステムは、現在の技術では低品質の点群データを生成します。

INSの仕組みを理解するためには、まずその核となるコンポーネントを調べることが重要です。INSは、加速度計とジャイロスコープからの正確なモーションセンシングに依存しており、これらは一緒になって慣性計測ユニット（IMU）を形成します。IMUデータは高度なアルゴリズムによって処理される。INSは、生のIMUデータと高度なアルゴリズムを組み合わせて、詳細なナビゲーションデータを計算します（具体的な測定値については後述します）。

加速度計とジャイロスコープ

加速度計とジャイロスコープがIMUを構成するセンサー部品である。加速度計は直線加速度を測定し、ジャイロスコープは角速度（回転速度）を測定する。IMUは通常、各測定軸（x、y、z）に各センサーを1つずつ配置するため、「6軸」センサーと呼ばれる。

さまざまなグレードのIMUを作成するために使用されるさまざまな技術がありますが、最も広く使用されているのはMEMS（微小電気機械システム）です。この技術は、シリコンのバネに取り付けられた小さな質量を使用することで機能する。運動が発生すると質量が動き、質量と電極間の静電容量が変化し、それがデジタルの電気信号に変換されて運動の測定値が得られる。

ナビゲーションデータ出力

OXTS INSは100Hzのナビゲーションデータを標準出力し、250Hzのハイレートオプションもあります。すべてのデータは自動的に内部ストレージに記録され、非常に低いレイテンシーでリアルタイムに出力できます。ナビゲーション・データには、様々な基準フレームと座標系における時間、位置、速度、方位、加速度、角速度が含まれます。これらに加えて、精度推定値、品質指標、ステータス情報、さらに特定の業界向けのニッチな測定値（ジャーク、スリップ角、うねりなど）もあります。

ロボット工学、航空宇宙、自律システムなどの業界において、正確な位置特定に対する需要が高まるにつれ、INSの採用が加速しています。信号が制限された環境においてGNSSを補完または置き換えることで、INSは高度なセンサーフュージョンによる正確で高周波の測位とオリエンテーションを可能にします。このセクションでは、INSが最も重要になるのはどのような場合か、またLiDARを含む新しい技術をどのようにサポートするかについて説明します。

LiDARによるモバイルマッピング - INSはいつ必要なのか？

スタンドアローンGNSSは高精度の測位データを提供できるが、衛星からの信号が良好であることが条件となる。また、更新レートが比較的低いため、よりダイナミックなユースケースには適しておらず、位置と速度の情報しか提供できません。INS技術を追加することで、ユースケースと能力の幅が大幅に広がります。IMUとのセンサーフュージョンは出力の回復力を高め、障害物や衛星信号の喪失にも対応できる。また、ローカライゼーション・データはより高速に出力され、完全な3Dポーズとダイナミクス・データのために、より多くの情報が利用可能になります。

INS技術は、航空宇宙、防衛、海事、測量などの分野で長い歴史を持つ。しかし近年では、自動車試験、ロボット工学、UAV、AR/VR（拡張現実感・仮想現実感）といった新興分野での採用が目立っている。

今日、最も革新的で急速に進歩しているプロジェクトの中には、GNSSだけでは信頼性が低い、あるいは利用できない環境で運用されているものがあります。これには、都市の峡谷、トンネル、密林でのLiDARを使ったモバイルマッピングや、屋内と屋外をシームレスにナビゲートしなければならない自律システムが含まれます。このようなシナリオでは、INSをLiDARやカメラなどの補完的なセンサーと組み合わせることで、高度なセンサー・フュージョンが可能になり、より高い精度、より高い回復力、操作の柔軟性を実現します。

LiDAR用慣性航法システム

LiDARを使用したモバイルマッピングが従来の地理空間測量にとどまらず、自動車テストや自律走行車開発などの分野にも広がっているため、INSとLiDARの統合はますます一般的になってきています。INSはLiDARベースのマッピングの精度と信頼性を向上させますが、LiDARはINSの性能を向上させることもできます。最近リリースされたOXTS ウェイファインダー LiDARブースト・テクノロジーは、GNSSが利用できない環境での位置特定にLiDARデータを使用し、位置ドリフトを劇的に低減、あるいは排除します。このことは、補完的な技術であるGNSS、INS、SLAMを組み合わせることで、さまざまな動作条件下で堅牢で回復力のある位置特定を実現することの価値を強調しています。

INS技術の急速な進化は、高精度ナビゲーションに新たなフロンティアを切り開きました。ハードウェアの小型化、高速化、低価格化が進み、センサーフュージョン技術がより洗練されるにつれて、INS はより広範な産業やユースケースで利用できるようになってきている。このセクションでは、慣性ナビゲーションの未来を形作る重要な開発、現在進行中の課題、新たなトレンドを紹介します。

INSの最近の進歩

長年にわたるIMUとGNSS両方の技術の発展により、INSは航空機や潜水艦の領域だけでなく、より多くの産業で実行可能になりました。RTK機能は、今やGNSS受信機のほとんどどこにでもあり、エントリーレベルのシステムでさえ、センチメートルレベルの測位を可能にしています。また、IMUは、加速度計とジャイロスコープを直交してマウントした大きなブロックから、6つのセンサーを1つのモジュールに組み込んだ小型チップへと進化している。これらのセンサーの小型化とコスト削減により、自律走行やロボット工学のような新興産業において、性能に妥協することなく、スケールを視野に入れた実行可能なコスト効率の高いシステムの開発が可能になった。

INSの現在の制限

INS採用の伝統的な制限のひとつはコストである。10年ほど前にさかのぼると、技術の多くは法外に高価であったため、その使用は防衛や航空宇宙など適切な予算を持つ業界に限られていた。しかし現在では、技術の進歩により、商業用や産業用アプリケーションにおいて、より実行可能でスケーラブルなものに変わってきている。

近年、より一般的になりつつあるもう一つの制限は、完全にGNSSが遮断された環境を含む厳しい環境での運用要件です。GNSSがINSのIMU誤差を抑制する唯一の補助ソースである場合、GNSSがなければ、使用可能な出力をすぐに維持するのに苦労し始めるか、光ファイバージャイロやリングレーザージャイロのような非常に高価で扱いにくいIMU技術に頼らざるを得なくなります。

そこで、高度なセンサー・フュージョンがますます重要になる。GNSSの不在を補うためにより高精度なIMUだけに頼るのではなく、LiDARやカメラなどの追加センサーをSLAMのようなアプローチで統合することで、LiDARを使用したモバイルマッピングのためのロバストな代替測位データソースを提供することができます。

INS技術の開発

IMUとGNSSの技術は進歩を続けており、ガリレオのような最新の衛星コンステレーションは、精度と完全性の両方を向上させる新しい信号を提供している。その一方で、シリコンフォトニクスや量子センシングに基づく次世代IMUも登場しようとしている。しかし、最も重要な進歩は、GNSSとIMUの限界を押し広げることではなく、それらの限界に対処し、冗長性を追加するためにセンサー・フュージョンの範囲を拡大することからもたらされる可能性が高い。これらのセンサーをINSと統合することで、GNSSが使えない環境でも確実に動作する、より堅牢で、汎用性の高い、有能なナビゲーション・システムを構築することができます。

自律性、ロボット工学、高精度マッピングがますます複雑で多様な環境に拡大するにつれ、GNSSが使えない、または劣化した条件下での信頼できる測位の必要性が高まっています。GNSSは、利用可能な場合には、グローバルな測位の貴重な情報源であり続けますが、トンネル、密集した都市部、森林、または屋内では信頼できません。これに対し、業界はIMUとLiDAR、カメラ、オドメトリなどの代替センサを統合する高度なセンサ・フュージョン・アプローチにシフトしています。これらのシステムは、GNSSの可用性に関係なく一貫した性能を保証し、あらゆる動作環境において高精度、高信頼性の定位測位を実現するように設計されています。