LiDARブースト後処理

  • 0.218 m ポジション 2D (60秒間のGNSS停止)
  • 0.05° 見出し(60秒間のGNSS停止)
  • 0.02° ロール/ピッチ(60秒GNSS信号喪失)
OXTS INS device for mobile mapping

OXTS慣性航法システムおよび LiDARブースト後処理

GNSS(全地球航法衛星システム)には限界があります。トンネル、都市部のビル群、地下環境など、信号が弱かったり遮断されたりする場所では、測位データにギャップが生じます。LiDAR Boostはそのギャップを埋めます。.

 

OXTS xNAV650 inertial navigation system and Ouster LiDAR

LiDARブーストポストプロセスとは何ですか?

LiDAR Boost Post Process は、高度なセンサーフュージョンによる高精度ナビゲーションを実現する、強力な Windows ベースのアプリケーションです。同期された INS および LiDAR データログを処理することで、ソフトウェアは革新的な LiDAR Boost アルゴリズムを適用し、LiDAR 測定値から直接追加のナビゲーション支援を生成します。.

このLiDARによる補助情報は、INSからのGNSSおよびIMUデータとシームレスに統合され、堅牢で高精度なナビゲーションソリューションを生成します。GNSSが利用できない、または困難な環境においても、LiDAR Boostは衛星カバレッジのギャップを埋め、IMUのエラー成長を抑制し、信頼性の高い測位性能を維持します。.

直感的なGUIと柔軟なCLIの両方をサポートしているため、LiDAR Boost Post Processは幅広いワークフローに容易に組み込むことができます。自動品質レポートは、パフォーマンス分析を一目で把握でき、デバッグを簡略化します。.

WayFinder PrimeおよびWayFinder HubシステムにおけるリアルタイムLiDAR Boost機能のオフライン版として、ミッション後の詳細な処理、検証、INSのパフォーマンス最適化を可能にし、データから最大限の洞察と精度を保証します。.

仕組み

LiDARブーストの後処理には、どこにいても精度を維持するための2つの補完的な技術が含まれています。

LiDAR慣性オドメトリ(LIO) LiDARスキャナーからの点群データを分析します。平面や物体を検出し、フレーム間の動きを追跡してリアルタイムの速度更新を計算します。GNSS信号が途切れがちなエリア、トンネルのような一時的な通信断、または都市部でのナビゲーションで一般的なマルチパスエラーからの保護に最適です。.

LiDARマップマッチング さらに一歩進んで、既存の空間点群がある場合、LMMはライブLiDARデータをそれと比較して、その環境をナビゲートするたびに正確で完全に再現可能なパフォーマンスを提供します。.

問題:位置ずれ

オープンな空の下では、位置ドリフトはほとんど問題になりません。しかし、都市部の渓谷のようなGNSSの視界が悪い環境では、データセットの整合性を維持するために、ドリフトを最小限に抑えることが重要です。.

向かいのグラフは、LiDAR慣性オドメトリ機能がどのように効果的に位置ドリフトを抑制するかを示しています。.

表示されたデータは、都市キャニオン環境の代表例である英国オックスフォードで収集されたものです。.

Position drift with and without LiDAR inertial odometry

それは誰のためのものですか?

LiDAR Boostは、困難な環境下で正確な位置情報データを必要とするあらゆる陸上活動に価値をもたらす可能性を秘めています。自動車テスターは、これを利用して、公道テストのために一貫して正確なデータを収集したり、インフラに依存しない屋内テストソリューションを作成したりできます。一方、測量士は、都市部、屋内、または地下で正確な軌跡データを収集し、後で地理参照活動に使用できます。.

対応デバイス

LiDAR Boost Post Processは、すべてのOXTS GNSS/INSデバイスと互換性があります。LiDAR慣性オドメトリーおよびマップマッチング機能コードを含むソフトウェアは、あらゆるOXTS GNSS/INSデバイスに追加できます。.

WayFinder Prime にも搭載されており、GNSS 信号が断続的であったり、完全に遮断されている場合でも、あらゆる環境で正確にナビゲーションできる高度なセンサーフュージョン プラットフォームです。取り付けて設定し、初期化するだけで準備完了です。複雑な統合作業やカスタム アルゴリズム開発は不要です。.

LiDAR慣性オドメトリ 技術論文

LiDAR慣性オドメトリの技術論文をダウンロードし、OXTS GNSS/INSデバイスと連携して、この機能がどのように機能するかをさらに詳しく学びます。.

互換性

互換性 LiDAR センサーには、以下のような360°視野を持つ多くのデバイスが含まれています。

  • Hesai
  • Velodyne LiDAR
  • Ouster
  • RoboSense

仕様

オドメトリー精度 0.03 - 0.05 m/s 測定レート 5-20 Hz

ここでのスペック値は、Hesai XT32 LiDAR装置とOXTS INSを用いて統計的に得られたものである。

データは、RTK Integerリファレンス・データセットを使用してオックスフォード市で収集された。オックスフォードは他の都市部とよく似ていることから選ばれました。これらの値はLiDARのセットアップや環境によって異なる場合がありますのでご注意ください。

測定GNSS障害RMSE
ポジション 2D60 s0.218 m
見出し60 s0.050°
ロール/ピッチ60 s0.020°
ベロシティ3D60 s0.037 m/s
高度60 s0.128 m

LiDARブースト後処理 特徴

  • 対応OSはWindows。
  • INSのフィーチャーコードを有効にする。
  • ポストプロセスで動作するソフトウェア。
  • コマンドラインまたはGUIから実行可能。
  • 処理完了後に自動品質レポートが生成され、デバッグ出力とパフォーマンスメトリクスが表示されます。
OXTS xNAV650 inertial navigation system and Hesai LiDAR

テストデータ

01

点群 - 立体駐車場

OXTS Car Park Point Cloud

Bicester, イギリス - ポイントクラウド - 立体駐車場

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - ヘーサイXT32
  3. ソフトウェアだ: NAVsuite, LiDARブースト後処理

環境: この例では、立体駐車場内でLiDAR Boost Post Processがテストされました。駐車場に入ると、OXTSデバイス(RT3000 v4 GNSS/INS)は当然ながらGNSSアップデートにアクセスできませんでした。これを克服するために、ナビゲーションエンジンを支援するためにHesai XT32 LiDARセンサーからのアップデートが使用されました。.

より長期間にわたって、より正確なデータが得られます。.

02

KMLトレイル - アーバンキャニオン

London Sky Garden - LIO After

イギリス ロンドン - KMLトレイル - アーバンキャニオン

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - ヘーサイXT32
  3. ソフトウェアだ: NAVsuite, LiDARブースト後処理

環境: この例では、LiDAR Boostは、ロンドン(英国)の「スカイガーデン・クォーター」の都市峡谷という、GNSS/INSにとって最も困難な場所の一つでテストされました。データ収集中、GNSS信号の断絶や深刻なマルチパス障害が頻繁に発生しました。LiDAR Boost Post Processを使用して測位ドリフトを改善し、データ収集の各ラップを通してデータを正確かつ再現性のあるものにしました。.

03

ポイントクラウド - トンネル

OXTS tunnel point cloud

サンフランシスコ、アメリカ合衆国 – 点群 – トンネル

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - ヘーサイXT32
  3. ソフトウェアだ: NAVsuite, LiDARブースト後処理

環境: 短いトンネルであっても、GNSS/INSにとっては大きな試練となり得ます。GNSS信号の更新がない時間が長くなるほど、位置ドリフトは顕著になります。この例では、LiDAR Boostを使用して、トンネル通過中のナビゲーションソリューションを軌道に乗せました。これにより、ナビゲーションデータが改善されただけでなく、下に示す例の柱を見るとわかるように、より鮮明な点群が得られました。.

04

KMLトレイル - 立体駐車場

Multi-storey car park KML trail

サンフランシスコ, アメリカ合衆国 - KML Trail - 立体駐車場

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - ヘーサイXT32
  3. ソフトウェアだ: NAVsuite、LiDAR Boost

環境: 前述のように、立体駐車場ではGNSS信号の更新がブロックされるため、GNSS/INSデバイスは正確にナビゲーションするために追加の補助ソースを使用する必要があります。この例では、LiDAR Boostを使用してナビゲーション出力を改善しました。これにより、より一貫性のあるデータセットが得られました。.

05

点群 – 都市の渓谷

アメリカ、サンフランシスコ - ポイントクラウド - アーバンキャニオン

  1. GNSS/INS - RT3000 v4
  2. LiDAR - ヘーサイXT32
  3. ソフトウェアだ: NAVsuite、LiDAR Boost

環境: 米国サンフランシスコのミッションストリート都市型峡谷は、ガラス張りの高層ビルに囲まれた通りです。GNSS信号は継続的に中断され、マルチパスエラーの危険性があります。RT3000 v4単体でのテストでは非常に正確でしたが、LiDAR Boost Post Processと組み合わせると、ほぼシームレスでした。この機能により、INSは都市内を安定した一貫した経路で移動でき、すべてのマルチパス信号をフィルタリングできるようになります。.

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LIOのベータ版を試す

OXTS慣性航法システムのユーザーは、本日よりLIOのベータ版を無料で試用することができます!

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