無人航空機に測量グレード慣性ナビゲーションシステムを使用する理由

飛行力学を理解する

どのような飛行形式に着手する場合でも、空中プラットフォームの向き、その動きの性質とそれが向かっている方向を理解することが重要です。無人航空機（UAV）の場合、目視見通し内を飛行しているときのUAVプラットフォームの動きを観察するだけで、パイロットはこうした飛行の特性を理解できるかもしれません。手動操作で飛行する際の人的ミスを減らすために、UAVプラットフォーム上の各種センサがパイロットのフライトコントローラーにフィードバックを提供する場合があります。その他の飛行方法の場合、自動操縦操作では、グローバルナビゲーション衛星システム（GNSS、GPS）などのグローバルナビゲーションセンシングシステムからの位置情報と並んで、飛行動作に関する情報が必要となります。

この運動を測定するために通常使用されるタイプのシステムは、慣性測定ユニット（IMU）です。一般的に、ジャイロスコープと加速度計で構成されるIMUからの情報は、3つの主軸上の車両の直線加速度と、3つの主軸に沿った回転パラメーター（ピッチ、ロール、および向き）に関連する連続的なデータストリームの形で、プラットフォームの動きのダイナミクスを特徴付けます。多くのUAV飛行制御システムには、自動操縦システムと地上のパイロットの飛行制御ソフトウェアの両方に必要なフィードバックを提供するために、IMUの一形態が含まれています。ただし測量目的でUAVを使用してデータを収集する場合、IMUからのデータストリームは一部のみを提供します。

飛行力学と航空データの収集

測量に関しては、UAVプラットフォーム、それに取り付けられたイメージングセンサの外部ジオメトリ、およびその下の地面との間の関係を理解することが重要です。測量の出力が平面図であっても「世界は平坦ではない」ので、地形とそれらの測量は本質的に3Dです。最も単純なレベルでは、下の地面に見られる起伏が地形の一部であるのか、UAVの飛行経路のうねりなのかを知る必要があります。測量の一部として使用されるデータを収集するために、UAVにはカメラまたはレーザースキャン（LiDAR）システムなどのイメージングセンサが取り付けられます。

航空写真の場合、オルソ写真の場合には本質的に「平らな写真」として地面に見えるものを最適に投影するため、地上高の影響を計算する必要があります。

精度の許容値が数メートルまたは（多くの場合）センチメートルで頻繁に測定される場合、UAVに取り付けられているイメージングセンサの動きと方向のどんな小さな角変位をも計算することが重要です。レーザースキャンの場合は、パルスが地面に当たってから反射を受け取るのにかかる時間を測定するパルスレーザーセンサによってデータが収集されます。この反射は、表面構造の上部または地面そのもののいずれかであり、センサの方向に戻ります。レーザーセンサはしばしば回転し（本質的に、レーザーパルスを平面に沿って「噴霧」している）、センサが取り付けられているUAVプラットフォームも移動するため、レーザーリターンはエリア全体で収集されます。

以前のテクニカルノート「無人航空機（UAV）測量およびマッピングアプリケーションにとって慣性ナビゲーションシステム（INS）が重要な理由」では、パッシブ（地上コントロールポイント (GCP)のみ)とダイレクトジオリファレンス技術の違いが説明されています。ダイレクトジオリファレンスでは、慣性ナビゲーションシステム（INS）を使用して、UAVによって収集されたデータに空間座標を割り当てるためのより効率的で一貫性のあるワークフローを提供します。コスト面と最先端の軽量カメラにより、有人航空測量では10~20年前に段階的に廃止されたものの、UAV写真測量オペレーションでは消費者グレードのカメラがまだ使用されているため、パッシブジオリファレンスは依然として一般的です。しかし、有人航空機からの航空写真測量と同様の方法でダイレクトジオリファレンスを採用していれば、少ないGCPでUAV写真測量を行うことが可能です。 LiDARの場合、通常毎秒10万点の座標を個別に計算する必要があるため、INSの利用が必要不可欠です。

平面INS軸

INSには、IMUでUAVの移動ダイナミクスを計算するものと同様のジャイロスコープと加速度計、およびGNSSデータを入力として受け取ることができるコンピューティングシステムが含まれており、一連の統計フィルタを適用して利用可能なデータに基づいた位置の最良の推定値を計算します。 INSを使用することで、UAV（およびそのセンサ）の位置は、GPS単独よりも高い周波数で計算することができます。そしてUAVの動きを考慮し、統計的フィルタを適用することで、入力センサのひとつからの情報が最適ではない場合に、より適切な位置の推定値を提供できます。さらにプラットフォーム（したがって、イメージングセンサの）軌道をミッション全体にわたって記録することで、飛行中に収集されたデータに対してより良い測位データを提供するために後処理し、精製することができる位置の記録を確保することができます。この測位データの統合により、UAVが測量目的でデータを収集する動きを考慮すると、IMUまたはGNSS受信機からの情報だけでは不十分である理由がわかります。

ではなぜ本当に測量グレードの慣性ナビゲーションシステムが必要なのか?

UAV技術の台頭により、現在、幅広いUAVプラットフォームが利用可能になりました。これらは、消費者からプロフェッショナルグレードのシステムまで、価格帯が広く、採用されている自動操縦やフライトオペレーションシステムなど、これらのシステム上のコンポーネントの機能も多種多様です。LiDARペイロードのようなプロ向けの3Dイメージングシステムで使用される素材と技術の種類によって、イメージングセンサの金銭的価値が、UAVプラットフォームそのもの価値の2〜6倍であることも珍しくありません。

測量関連の方法論の原則のひとつは、一貫性です。利用可能なプラットフォームが多様であるため、任意の2つのUAVプラットフォームの飛行制御システムで使用されているコンポーネントの品質と能力に大きな違いがある可能性があります。飛行制御システムのナビゲーション機能は、測量制御用に設計されたシステムのものとは異なる程度の空間的許容値で機能するように設計されていることが多いです。例を挙げると、移動する地理空間データ収集車両（UAVやモバイルマッピング車両など）によって収集されたデータは、通常、「測量グレード」とみなされるためには、 /- 5cm以内の許容値にある必要があります。専門的なオペレーションでイメージングペイロードを運ぶためによく使用されるオクトコプターUAVの自動操縦システムのホバーポジショニング仕様は、一般的に約 /- 0.5m-1.5mです。 OxTS xNAV550Inertial GNSSシステムのような測量グレードのINSは、 /-2cm以内でUAVプラットホームの空間軌道を計算します。

UAVのユーザーがペイロードを組み合わせることができる必要がある現在では、測量アプリケーション用のペイロードを搭載する要件が、他の目的のために同じUAVプラットフォームを使用する場合と異なる理由は理解できます。測量グレードのINSを必要とするプロジェクトで使用することで、UAVのユーザーは生産性を高める技術を利用していることになりますが、同時に、より測量関連プロジェクトで必要とされているより細かい許容レベルを満たすデータを測位する検証済みの方法を採用していることにもなります。