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ます。自動車に搭載されたスキャナーで作成されたデジタル地図は、自律走行車の位置把握や、建築物の測量プロジェクトのスピードアップ、自然保護や公共安全プロジェクトの効率化、さらには映画やゲームのデザイナーが現実の場所を正確にモデル化するのに役立っています。 また、映画やゲームのデザイナーが実際の場所を正確にモデル化し映画やゲームのデザインにも役立っています。
そのため、モバイルマッピングを行う上で一番気になるのは、やはり正確さです。少しでも誤差があると、せっかくの地図が台無しになってしまいます。そのため、モバイルマッピングの車両位置は、プロジェクトごとに慎重に検討することが重要です。
正確な地図を作成するためには、スキャンを行う車両の位置を、地球上とその周囲の世界の両方から正確に特定するための技術を、スキャン要素と組み合わせることが必要です。車両がどこにいるのか、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で、スキャン装置の精度を維持することができます。これは、データの完全性を保護するために、長距離では特に重要です。
問題は、どのようにして車両の位置を正確に把握するかということです。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についてご紹介します。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）の価値もご紹介します。
オプション1：GNSSのみ
GNSS受信機単体で位置計算を行うことも可能です。GNSSとは、グローバル・ナビゲーション・サテライト・システムの略です。レシーバーは、衛星のグループを使用して位置を計算するハードウェアセンサーです。GPSは、GNSS受信機技術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1つの例です。他の衛星は、GLONASS、BeiDou、Galileoです。
GNSSのみの方式は、適切な条件下では（センチメートル単位の）精度を得ることができます。つまり、6つの衛星をはっきりと見ることができる広い空の下です。しかし、木々が密集している場所や、都市部のキャニオン（高い建物が密集し、空の視界が制限されている場所）では、GNSSは不利になります。このため、GNSSだけではモバイルマッピングカーの正確な位置を把握することはできません。さらに、GNSSは車両のロールやピッチといったデータを得ることができません。この情報がないと、もしあなたが LiDARを使った測量の場合、スキャンデータの一貫性を保つことが難しく、データの有用性が制限されます。
オプション2：SLAM
SLAMとは、Simultaneous Localisation and Maping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手法である。SLAMはさまざまな用途に利用されています。
SLAMの最大の欠点は、時間の経過とともに地図に不可避の誤差が生じ、やがて誤差の量が増えてデータが使えなくなることですで自分の位置を把握するために 絶対精度.このため、SLAMは屋内などの狭い空間や、自律走行車の駐車支援に最適です。で、ここで 相対精度グローバルではなくローカルな基準フレームに適応する）ことが最も重要なことです。.次のソリューションと同様、SLAMソリューションではピッチとロールの測定値を使用して正確な位置を計算しますが、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ません。
オプション3INS
慣性航法装置（INS）は、加速度計、ジャイロスコープ、時には地磁気センサ（これらを合わせて慣性測定装置（IMU）と呼ぶ）とGNSS受信機を使って位置を計算する。GNSSを利用して測位を行うが、IMUは、INSがGNSSのカバー範囲外に移動した場合、推測航法と呼ばれる処理によって位置精度を確保することを目的としている。また、IMUのセンサーを組み合わせることで、モバイルマッピングビークルの方位、ピッチ、ロールを把握し、非常に正確な位置を示すことができます。これはLiDARを使用した測量の際に不可欠な機能です。
INSは人工衛星だけに依存しないので、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受信機とIMUを密結合したINSは、GNSS受信機が衛星信号を失うと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'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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