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モバイル・マッピングは、近年最も野心的な技術やプロジェクトの実現に役立っている。車両に搭載されたスキャナーを使用して作成されたデジタル地図は、自律走行車がどこに行くべきかを知るのに役立ち、建設用の測量プロジェクトを迅速化し、自然保護や公共安全プロジェクトの効率を向上させ、さらには映画やビデオゲームのデザイナーが作品に使用するために現実世界の場所の正確なモデルを作成するのに役立っている。
そのため、モバイルマッピングを行う際に最も懸念されるのは、もちろん正確性である。もし作成された地図がわずかな誤差でも不正確であれば、最終的な成果物の信頼性が損なわれ、最悪の場合、使い物にならなくなってしまいます。このことを念頭に置いて、モバイルマッピングの車両位置決めを各プロジェクトで慎重に検討することが特に重要です。
正確な地図を作成する方法は、スキャンを行う車両の位置を正確に特定する技術とスキャン要素を組み合わせることです。車両の位置をセンチメートル単位で正確に把握できれば、地図やレポートを正確に作成することができます。また、ピッチやロールなどの値を知ることは、スキャン装置の精度を維持するのに役立ちます。これは、データの完全性を保護するため、長距離では特に重要です。
問題は、車両の位置を正確に把握する方法です。このブログでは、この取り組みに使用できるいくつかの異なる技術を探ります。また、私たちのお気に入りであるGNSS支援慣性航法システム（INS）の価値も実証します。
オプション1：GNSSのみ
GNSSレシーバーを単独で使って位置を計算することもできます。GNSSとは、グローバル・ナビゲーション衛星システムの略です。レシーバーは、衛星のグループを使って位置を算出するハードウェアセンサーです。GPSは、GNSSレシーバー・テクノロジーが使用できる衛星群（コンステレーションとも呼ばれる）の一例である。他には、グロナス（GLONASS）、北斗（BeiDou）、ガリレオ（Galileo）がある。
GNSSのみの方法は、適切な条件下では（センチメートル単位で）正確である。すなわち、6つの衛星への見通しがきく、開けた空においてだ。しかし、GNSSは樹木が密生しているような場所や、都市部の峡谷（空の視界を制限するような高いビルの大群）では苦戦する。このため、GNSSだけではモバイル・マッピング・ビークルの正確な位置を得るには、かなり頼りない方法となります。その上、GNSSは車両のロールやピッチなどのデータを得ることができません。このような情報がない場合、もし測量に LiDARスキャンデータの一貫性を保つのは非常に難しい。
オプション2：スラム
SLAMとは、Simultaneous Localisation and mappingの略で、ある空間をマッピングしながら、その空間における自分の位置も把握する方法である。SLAMは様々なアプリケーションで使用されている。
SLAMの最大の限界は、時間の経過とともに地図に避けられない誤差が現れ、最終的にはデータが使えなくなるほど誤差の量が増えてしまうことだ で自分の居場所を特定する。 絶対精度.このため、SLAMは屋内のような狭い空間や、自律走行車の駐車支援に最適である。ここで 相対精度（自分の位置を把握するグローバルではなく、ローカルな基準フレームを意識している）ことが最も重要である。.次のソリューションと似ているが、前とは異なり、SLAMソリューションは正確な位置を計算するためにピッチとロールの測定値を使用するが、マップを作成してくれるため、これらの測定値は出力されない。
オプション3INS
INS（慣性航法システム）は、加速度計、ジャイロスコープ、場合によっては地磁気計を含むセンサーの集合体（これらを合わせて慣性計測ユニット（IMU）と呼ぶ）とGNSS受信機を使用して位置を計算する。測位にはGNSSを使用し、IMUは推測航法として知られるプロセスによって、INSがGNSSのカバー範囲外に移動した場合の位置精度を確保することを目的としている。また、IMUのセンサーの組み合わせは、INSがモバイルマッピング車両の方位、ピッチ、ロールを把握し、非常に正確な位置を提供できることを意味する。これはLiDARで測量する場合に不可欠です。
INSは衛星だけに頼るわけではないので、都会の峡谷や樹冠の下でも十分な性能を発揮します。タイトカップリングソフトウェアなどの追加技術により、データの精度をさらに向上させることができます。GNSSレシーバーとIMUを密結合したINSは、GNSSレシーバーが衛星信号を失ったときに自然に発生する位置ドリフトを改善することができます。OXTSのgx/ixタイトカップリングは、厳しいGNSS条件下での位置誤差を克服するのに役立つそのような技術の一つです。
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