LiDARとは?
LiDAR - Light detection and ranging(光検出と測距)技術は、高精度の3次元(3D)測量データを収集するために測量業界で広く使用されている技術です。 LiDARのメカニズムに関するこの一般的な説明は、レーザースキャニングという一般的な別の用語にもあてはまるため、以下の説明ではこれらの用語はほぼ同じ意味で使用します。 LiDARシステムは、毎秒何千もの個々の光パルスを放出し、光のパルスがLiDARセンサに戻るのにかかる時間を計算することによってデータを収集します。 走査線として知られるこれらの光のパルスは、領域全体に放出されます。 光の速度は既知なので、それぞれのパルスのターゲット(地面など)までの距離を計算することができます。使用するLiDARの種類と、測定される地面または構造物がLiDARセンサからどのくらい離れているかに応じて、これらの個々のデータポイントは数ミリメートル間隔になります。一般的に、LiDARセンサの位置に対して各データポイントが /- 5mm~10mmの許容値に配置されていると見なします。
収集されるデータの正確さと精度の特性に加え、LiDARセンサは収集した各データポイントに地理座標を割り当てるダイレクトジオリファレンスを行うことができるため、地上での測量を必要とせずに空間データ収集の効率を高めます。
LiDARセンサが位置を移動するとどうなるか?
地上LiDAR測量システムは、固定した三脚に取り付けるのが最も一般的です。大規模なサイトでの測量効率を向上させるために、歩行ペースから飛行機の速度までの速度で移動する移動プラットフォームに取り付けることもできます。 LiDARセンサは、測量技師が着用するバックパックや手押し式トロリー、自動車、トラック、列車、無人航空機(UAV)、そして有人ヘリコプターや飛行機などのプラットフォームに搭載されるケースがますます増えています。
LiDARによる3D測定の密度と相対精度により、LiDAR の「点群」は、ユーザーに最良の測量データセットのひとつを提供するとよく言われます。 LiDARによって収集されたデータを既存のマッピングまたは測量情報と組み合わせて使用できるように、LiDAR点群の各データポイントには実際の地理座標が割り当てられます。
LiDARデータポイントに地理座標を割り当てるには、LiDARセンサの位置と、LiDARセンサが指している方向 (外部標定)を常に把握している必要があります。 これらの測定値に基づいて、実際の地理座標が計算され、各パルスリターンに動的に割り当てられます(ダイレクトジオリファレンスと呼ばれるプロセス)。 毎秒収集されるデータの周波数と量と共に、LiDARセンサの位置に関するLiDARデータの高い精度を考慮すると、プラットフォームの位置と向きを計算する方法は、同様に洗練されたものである必要があります。これは測量中のリファレンス情報の制限やプラットフォームの周辺の環境によっては困難である場合があります。
LiDARセンサの位置と向きを測定する方法は?
位置
移動式LiDAR測量を行う場合、GPS(全地球位置システム)受信機などのグローバルナビゲーション衛星システム(GNSS)センサを利用して、収集されたデータに地理座標を割り当てれば十分であると考えられます。 静的スキャンアプリケーションでセンサの位置を提供するのには十分であるものの、スキャン中に連続的に動いているセンサから不正確さが生じる可能性のあるモバイル環境では不十分です。
より具体的に言うと、GPSの使用に関する問題には、GPS受信機が経度、緯度、高度座標を得るためには少なくとも4基のGNSSがはっきりと見えている必要があるという点が含まれます。 また、ある時点の地球の特定の部分上でのGNSS衛星の全体的な分布が、衛星がはっきり見える状態につながらないこともあります。また、高い建物や張り出した木はGPSアウテージの原因となり、位置計算を妨げることがあるため、位置座標を取得できるかどうかは、環境内の構造物が受信機がはっきりと空を見ることを妨げているかどうかにも左右されます。地上ベースのモバイルマッピングを行う際は、車両が都市の中心部や森林などのGPSが遮断されやすい地域を移動することが多いため、この問題がさらに深刻になる可能性があります。
周囲の環境の影響はさておき、必要な数の衛星が見えても、GPSからの位置情報測定値が記録される頻度は、LiDARセンサがデータを取得する周波数よりもはるかに遅い可能性があります。 その結果、GPSが利用できない時に測量プラットフォームの位置を把握する必要があります。LiDARセンサ測位システムは、受信したGPS測定値の間で車両が移動した場所を測定または予測することができます。 移動中のプラットフォームの速度に関連して、位置測定値が記録される周波数の環境の影響に起因する位置計算の誤差の原因は、蓄積されて一般的に「ドリフト」と呼ばれるプロジェクトのエラーバジェットの増加につながる可能性があります。
向き
正確なセンサの位置に加え、LiDARが取り付けられているプラットフォーム(空中または地上ベース)のタイプにかかわらず、収集されるデータの位置を正確に把握するためには、システムの向きを理解することが不可欠です。 このセンサの外部標定は、プラットフォームが動いている間に連続的に計算される必要があります。 データポイント間の直線距離は別として、プラットフォームの動きは、ロール、ピッチ、ヨーで表現する必要があります。 飛行中の飛行機をイメージすると、こうしたの動きは馴染みのあるものかもしれませんが、道路を車で走ったり、コーナーでスピードを出しすぎた人も、これらの動きをよく知っているでしょう。LiDARがデータ内でキャプチャする詳細の粒度のため、プラットフォームが完全に水平な状態から少しでもずれていると、LiDARデータポイントに割り当てられた空間座標の計算に影響します。
また、プラットフォームが加速したのか減速したかのか、あるいはLiDARプラットフォームの動きの推移が完全に直線的であったかどうかを知ることも重要です。 ここでも、LiDARセンサの周波数と解像度のため、点群が収集された場所を理解するためには、これらの動きの変化を考慮する必要があります。
プラットフォームの動きのダイナミクスに関連する情報の多くを提供するハードウェアコンポーネントは、慣性測定ユニット(IMU)です。 ジャイロスコープと加速度計の組み立てで構成されたIMUは、ロール、ピッチ、ヨーの3つの回転パラメータと共に、3軸上の車両の直線加速に関連する連続的なデータストリームを提供します。
慣性ナビゲーションシステムを使用したダイレクトジオリファレンス
慣性ナビゲーションシステム(INS)は、IMUと、統計(カルマン)フィルタを使用して移動中のプラットフォームの最適な位置推定値を計算する処理ユニットを収容する計算システムです。 GPSシステムが利用可能な場合、INSは位置の推定値にGPSからのデータを含みます。LiDARシステムが走行距離の測定を支援する走行距離計システムを含む道路車両に搭載されている場合、このデータはINS計算にも含まれます。
位置情報と方位情報の全ての方法を同時に検討することで、INSは位置と向きを計算する際に、これらのデータの欠陥を補うことができます。 例えば、GPSデータが頻繁に停止して「ドリフト」する可能性があるため、INSは必要に応じてIMUの加速度計または走行距離計(利用可能な場合)からの情報をより重視することで、予測された軌道上のプラットフォームの経路を予測するためにデッドレコニングのプロセスを適用することができます。
OxTS xNAV550やOxTS Inertial+などのINSシステムは、最大250Hzの更新レートで、前方と後方の処理ルーチンを組み合わせて(時間的に)動作し、移動するプラットフォームとそれに搭載されたLiDARセンサーの最も可能性の高い位置を計算します。 このように、LiDARセンサーの位置と方向の最適な推定値を継続的に計算する動的なプロセスが、ダイレクトジオリファレンスとして知られています。
慣性ナビゲーションシステムを使用したLiDAR実装
OxTS慣性技術は、車両ベース、有人および無人航空機システムを含む幅広いプラットフォーム上でのさまざまな高精度LiDAR実装で活用されています。
スイスのUAV企業Aeroscoutは、し、送電線マッピング作業を行うためにXNAV550をRiegl VUX-1 LiDARシステムで実装しました。 INSとLiDARセンサの間の深く、かつシンプルな統合によって、データ収集と処理のワークフローは、わずか数回クリックするだけで完了します。 飛行時間14分以内で、Aeroscoutは1kmにおよぶ高電圧電力線のLiDARデータを全体の空間精度1.6cmで収集することができます。
オーストラリアのHAWCSでは、OxTS Inertial+システムを運用して、ヘリコプターに搭載したLiDARシステムの外部方位を計算し、直接ジオリファレンスを提供しています。 HAWCSチームは、毎日数百キロメートルに及ぶデータを収集し、送電線に沿った植生のクリアランスを20cm以内で測定することができます。
一方、高速道路の測量では、スウェーデンのWSP社が2010年から複数のGeoTrackerシステムにOxTS Inertial+ INSシステムを導入しています。 WSP社はInertial+システムを使用することで、GPSのドリフト率を低減し、OxTS によって最適化されたオドメーター計算を利用することで、橋やトンネル、密集した都市の峡谷などの障害物がある場合の位置精度を向上させています。 OxTS Inertial+ INSは、LiDARセンサーからのデータと、360カメラやHDビデオで収集した情報を同時に直接ジオリファレンスするための単一の同期メカニズムを提供しており、この種の車両ベースのモバイルマッピングアプリケーションには非常に有効です。