なぜ無人航空機に測量グレードの慣性航法システムを使うのか？

どのような形態の飛行を行う場合でも、空中プラットフォームの向き、動きの性質、方向性を理解することが重要である。 無人航空機(UAV)の場合、これらの飛行特性は、パイロットが目視できる範囲内で飛行しているUAVプラットフォームの動きを観察するだけで理解できるかもしれません。 手動操作で飛行する際の人為的ミスを減らすため、UAVプラットフォーム上の様々なセンサーが、パイロットの飛行コントローラにフィードバックを提供することがある。 他の飛行方法では、全地球航法衛星システム（GNSSまたはGPS）のような全地球航法センシングシステムからの位置情報とともに、飛行運動に関連する情報が、自動化されたオートパイロット操作の際に必要となる。

この動きを計測するために一般的に使用されるシステムは、慣性計測ユニット（IMU）です。通常、ジャイロスコープと加速度計で構成され、IMUからの情報は、3つの主軸（ピッチ、ロール、ヘディング）に沿った回転パラメータとともに、3つの主軸上の車両の直線加速度に関連するデータの連続ストリームという点で、プラットフォームの動特性を特徴付ける。 多くのUAVの飛行制御システムには、オートパイロットシステムと地上のパイロットの飛行制御ソフトウェアの両方に必要なフィードバックを提供するために、一種のIMUが含まれています。 しかし、調査目的でUAVを使用してデータを収集する場合、IMUからのデータストリームはストーリーの一部しか提供しません。

測量に関しては、UAVプラットフォーム、UAVに搭載された画像センサーの外部ジオメトリ、そして眼下の地面との関係を理解することが重要である。 測量結果は2次元の平面図かもしれないが、「世界は平面ではない」。 最も単純なレベルでは、下の地面に見られる起伏が風景の機能なのか、UAVの飛行経路の起伏なのかを知る必要がある。 調査の一部として使用するデータを収集するために、UAVにはカメラやレーザースキャン（LiDAR）システムなどの画像センサーが搭載される。

航空写真の場合、オルソフォトグラフの場合は基本的に "平面写真 "である写真に、地上で見たものを最適に投影するために、地面の高さの影響を計算する必要がある。

精度の公差が数メートルや（通常は）センチメートル単位で測定されることが多い場合、UAVに搭載された画像センサーの動きや方向のわずかな角度偏差を計算することが重要になります。 レーザースキャニングの文脈では、パルスレーザセンサーによってデータが収集され、パルスが地表に当たってからリターンを受信するまでの時間を測定する。 このリターンは、地表の構造物の上部であったり、地面そのものであったりし、センサーの方向に戻る。 レーザーセンサーはしばしば回転しており（基本的に平面に沿ってレーザーパルスを「噴射」している）、センサーが取り付けられているUAVプラットフォームも移動している。

以前のテクニカルノート"なぜ慣性航法システム（INS）が無人航空機（UAV）の測量・マッピング用途に重要なのでしょうか？"では、パッシブ（地上制御点（GCP）のみを介した）ジオリファレンス技術とダイレクトジオリファレンス技術の違いが説明されている。 直接ジオリファレンスは、UAVによって収集されたデータに空間座標を割り当てるための、より効率的で一貫性のあるワークフローを提供するために、慣性航法システム（INS）を利用します。 有人航空測量では10～20年前に廃止されたとはいえ、UAV写真測量では民生グレードのカメラが使用されているため、パッシブジオリファレンスは今でも一般的です。 しかし、現在の有人航空機による航空写真測量と同様の方法で、直接ジオリファレンスが採用されれば、より少ないGCPでUAV写真測量が可能になります。 LiDARの場合、毎秒10万点の座標を個別に計算する必要があるため、INSの利用が必須となる。

INSには、UAVの移動ダイナミクスを計算するためのIMUに見られるようなジャイロスコープと加速度計が、GNSSデータを入力とし、一連の統計フィルタを適用して、利用可能なデータに基づいて位置の最適推定値を計算する計算システムとともに含まれています。 INSを使用することで、UAV（およびそのセンサー）の位置はGPSだけよりも高い頻度で計算することができ、UAVの動きを考慮し、統計的フィルターを適用することで、入力センサーの1つからの情報が最適でない場合に、より良い位置の推定値を提供することができます。 さらに、プラットフォーム（したがって画像センサー）の軌跡をミッションを通して記録することで、その飛行中に収集されたデータに対してさらに優れた測位データを提供するために、後処理して改良することができる位置の記録があることを意味します。 測位データの統合は、UAVが調査目的でデータを収集する際に、IMUやGNSS受信機からの情報だけでは不十分である理由を示しています。

UAV技術の台頭により、現在では膨大な種類のUAVプラットフォームが提供されている。 UAVプラットフォームは、コンシューマー向けからプロフェッショナル向けまで幅広く、価格帯も幅広い。 LiDARペイロードのようなプロ仕様の3Dイメージングシステムで使用される素材や技術の種類により、イメージングセンサーの金銭的価値はUAVプラットフォーム自体の価値の2倍から6倍になることもあります。

調査に関連する方法論の原則の一つは、一貫性である。 様々なプラットフォームがあるため、2つのUAVプラットフォームの飛行制御システムで使用されているコンポーネントの品質や能力は、互いに大きく異なる可能性があることを意味します。 また、飛行制御システムのナビゲーション機能は、測量制御用に設計されたシステムとは異なる空間的な許容度を持つように設計されていることが多い。 一例を挙げると、移動する地理空間データ収集車（例えばUAVや移動マッピング車）によって収集されたデータは、一般的に±5cm以内に位置決めされなければ「測量グレード」とみなされない。 画像ペイロードを搭載するためにプロの業務でよく使用されるオクトコプターUAVのオートパイロットシステムは、通常、約±0.5m～1.5mのホバリング位置の仕様を持っています。 OXTSのようなサーベイグレードのINSは xNAV550 慣性+GNSSシステムは、UAVプラットフォームの空間軌道を±2cm以内で計算する。

UAVの運用者がペイロードを組み合わせて使用する必要がある時代において、調査用途でペイロードを搭載するための要件が、同じUAVプラットフォームを他の用途で使用する場合と異なることがあるのは理解できます。 しかし、測量用INSを必要とするプロジェクトで使用することは、生産性を向上させる技術を活用することを意味するだけでなく、測量関連プロジェクトで要求されるより細かな公差レベルを満たす、収集したデータを位置決めする検証済みの方法を採用することを意味します。