ポイントクラウドは基本的に単純な構成です。これは3次元空間における点の集合であり、各点にはデカルト座標が与えられています。ポイントには他の特性を与えることもできますが、多くの場合、それらがどのようにして得られたかを示すものです。例えば、データを収集した測量機器がそれらを「見た」時間などが挙げられます。また、点の強度や位置の誤差も含まれることがあります。多くの場合、点群は調査を行った後、約1億点の点を持つことになります。また、写真測量の技術を使って、点群に写真を重ね合わせて3D写真を作成することもできます。
Pointcloudデータの主な収集方法は、LiDARを使用することです。LiDARはレーダーに似た技術で、装置から光を送り出して物体を跳ね返すというものです。違いは、ラジオが大波長の電波を使用しているのに対し、LiDARは小波長のレーザーを使用して高精度を実現している点です。光が装置に戻ってくるまでの時間を光の速度と一緒に使って距離を計算します。一般的に、LiDAR装置には、垂直方向の角度が固定されていますが、水平面内で回転するレーザーが含まれています。内部的にデバイスは、レーザーが垂直方向を向いている角度とその方位角を知っています。これにより、3D球面座標でのオブジェクト上の点の位置がデバイスに与えられます。内部のレーザーは、毎秒何千点ものポイントを生成します。前述した強度は、反射ビームの強度であり、物体の反射率を示す。
ポイントクラウドは何に使うの？
ポイントクラウドが利用できるアプリケーションは多岐にわたります。ポイントクラウドは、ロボットや自律運転コンピュータが自分の環境を理解してナビゲートするためにリアルタイムで使用されることが増えています。OxTS は、自動車メーカーが自律走行車の開発や測量に使用するポイントクラウドの作成に必要な LiDAR データと一緒に必要なナビゲーションデータを取得するための支援を基本的に行っています。Pointcloud解析ソフトウェアを使用して距離や体積を簡単に計算でき、強度は異なる材料を識別するのに役立ちます。LiDARが提供するもう一つの機能は、マルチリターンです。これにより、レーザーパルス（有限の断面を持つ）を複数の表面から跳ね返して、同じパルスから複数のポイントを得ることができます。これは、窓を見たり、窓を透かして見たりするのに特に便利です。また、UAVで上空を飛行する際に、ツリーラインの上部や地面を見るなど、他の用途にも無数に使用できます。また、雪の深さを見るために使用することもできます。LiDARは雪の最上層を見ることができ、また、下の地面から別の強力なリターンを取得します。
OxTS では、LiDAR Pointcloudsが、ドライバーレス自動車や作業車両の開発、海岸や森林の管理、インフラストラクチャのモニタリング（標識、排水溝、橋、路面、鉄道など）、都市の3Dモデルの作成、パイプラインの探査などに使用されていることを確認しています。最終的な製品はシンプルなファイル形式で、その可能性は無限大です。
ポイントクラウドとは何か」シリーズの続きを読むポイントクラウドはどのようにして作られるのか？(地理参照されたポイントクラウドとは？)
OxTS LiDAR測量のパンフレット
お願いします コチラをクリックLiDAR測量のパンフレットのPDFをお受け取りになり、点群解析のための高精度で再現性の高いナビゲーションデータの詳細をご確認ください。
ポイントクラウドウェビナー
OxTS チームは定期的にウェビナーを開催し、知識を共有し、お客様にOxTS 製品を最大限に活用していただくためのサポートを提供しています。ここでは、ポイントクラウドに関連したウェビナーの中から、このテーマについてより詳しく知るためにご覧になりたいウェビナーをいくつかご紹介します。
データを最大限に活用する方法ポイントクラウドの作成方法を紹介するボアサイト・キャリブレーションのデモ
可能な限り最高の位置および方位データを得るために、測量およびマッピングの専門家は、LiDARデバイスとINSをペアリングする必要があります。しかし、LiDARデバイスとINSデバイスをペアリングすると、設計上、何らかの形でデータ駆動型のキャリブレーションを行わないと測定が困難なオフセットによる不正確さが生じる可能性があります。OxTS プロダクトエンジニアのJacob Amackerが、データから最高の出力を得る方法について説明します。
ポイントクラウドの精度：エラー要因を回避または軽減する方法
正確な点群を作成するためには、測量やマッピングの専門家は、最高の位置と方位データを得るために、LiDARデバイスとINSをペアリングする必要があります。 しかし、多くの要因が点群の品質に影響を与える可能性があります。OxTS のシニアサポートエンジニアである Sam Souliman 氏をお招きして、各パラメータが点群の最終的な品質に与える影響について説明していただき、結果を改善したり、各パラメータの影響を軽減するための提案をしていただきます。
ドローンを利用したLiDAR測量のための高度なセットアップ
サムに参加する ソウルマンで、シニアサポートエンジニア OxTSを構成するための最良の方法を学ぶためには、以下を参照してください。 OxTSドローンを使ったLiDAR測量のための慣性航法システム（INS）。 NAVconfig 経験者向けのアドバンスセッションです。
なぜモバイルマッピング車両でINSを使うことが重要なのか？
モバイルマッピングは、特定のエリアを迅速かつ効率的にマッピングする手段を提供しますが、データを収集する際には、調査が行われる環境によって精度、精度、測定頻度が大きく異なる場合があります。このウェビナーでは、ビジネスマネージャーのパリス・オースティン氏（OxTS ）が、モバイル調査を行う際に慣性航法システム（INS）を使用することが重要である理由について説明します。
