途切れることのない軌跡データが、あらゆる環境で正確な位置特定を可能にします。

エンジニアは GNSS支援慣性航法システム（INS） この情報を提供する。INSデバイスは GNSSIMUからの方位データとともに、地球上の位置の推定値を出力します。このデータは、さまざまなジオリファレンスに使用できます。

オープンスカイの環境では、INSは一般的にセンチメートルレベルの精度で軌道データを出力します。 ジオリファレンス ユースケースしかし、その性質上、モバイル・マッピングは常にオープンスカイの条件下だけで行われるわけではない。実際には、複数の環境条件と定期的なGNSSの中断を組み込んだ長いベースライン上で行われます。そのため、今日のモバイルマッピングの価値の多くは、正確なGNSSを収集する能力から来ています、 常住不断 GNSS位置更新の有無にかかわらず、さまざまな環境にわたる軌道データ。

都市峡谷における中断のない軌跡データ

インフラ監視や資産管理といった、最も広く知られている2つのモバイル・マッピング・アプリケーションのような作業では、都市の峡谷のような環境で中断のない軌跡データを提供する能力を持つことは、単に「あればいい」ものではなく、必要不可欠なものであり、競合他社にプロジェクトを勝つか負けるかの分かれ目になり得る。

都市部での一貫した正確なデータ収集の扉を開くには、マッピング・フリートはGNSS信号の遮断や停電に強い必要がある。

グローバルに正確で中断のない軌道データを確保するための最良のソリューションは、常にGNSSとINSデータの組み合わせであり、この組み合わせは可能な限り常に利用されるべきです。しかし、GNSSが利用できない場合は、さらなる冗長性をシステムに組み込む必要があります。

センサー・フュージョンによる冗長性

GNSSが信頼できない場合、LiDARやカメラのような追加センサーからの補助データを使用する必要がある。

これらのシステムからのデータは、IMUデータと正しく融合されれば、GNSSデータの欠落や誤りの置き換えに役立ち、位置ドリフトを安定させ、GNSSなしで正確な軌道データを確保することができる。

これは、GNSS信号が高い建物、橋、トンネルによって継続的に反射または中断される、都市の峡谷で行われるプロジェクトに特に有用です。例えば、このユースケースでは、GNSS信号が失われた場合、LIDARセンサー（LiDAR慣性オドメトリー、LIO）からの速度更新で補完することが可能です。LIOデータは、ポストプロセスで追加することができます。 ウェイファインダー ナビゲーションシステム。

資産が集中している場所では、通常GNSSの中断も集中しています。大規模なアセットマッピングのようなプロジェクトでは、一般的に広大なエリアと構築された環境で行われるため、中断のない軌道データを取得することは非常に重要です。これがないと、資産の識別と位置が不正確になり、さらに問題を引き起こす可能性があります。他のセンサーからナビゲーションのアップデートを生成し、融合させることで、軌跡出力に弾力性が加わり、より正確な位置特定データが長期間得られます。

このブログで先に述べたように、どのようなプロジェクトでもGNSSとINSのデータは可能な限り使用されるべきです。さらに、GNSSと非GNSSの測位方法をインテリジェントに切り替える能力を持つことで、生産性が向上し、プロジェクトの納期を短縮することができます。

多くのモバイルマッパーにとっての課題は、追加されたセンサーモダリティからナビゲーションのアップデートを生成し、融合させるのに必要な時間とスキルにある。そこで ウェイファインダー の登場です。すぐに導入できるマルチセンサーフュージョンデバイスとして、GNSS、IMU、LiDAR、カメラデータの統合とセンサーフュージョンを行います。さまざまな測量グレードのレーザースキャナーからのジオリファレンスデータを幅広くサポートし、GNSSとLiDAR/カメラの使用を切り替えてローカライズできるため、データ収集システムが正確で中断のない軌跡データを収集できるという確信を持って、配備に費やした時間と費用を成長に振り向けることができます。