なぜLiDARで慣性航法システム（INS）を使うのか？

光検出と測距（LiDAR）技術は、高精度の3次元（3D）測量データを収集するために測量業界で広く使用されている技術です。 LiDARのメカニズムに関するこの一般的な説明は、一般的に使用されるもう一つの用語であるレーザースキャニングにも適用されるため、以下の説明ではこれらの用語をほとんど互換的に使用します。 LiDARシステムは、1秒間に何千もの個々の光パルスを放出し、光のパルスがLiDARセンサーに戻ってくるまでの時間を計算することによってデータを収集します。 これらの光パルスは、スキャンラインと呼ばれる範囲を横切って照射されます。 光の速度は既知であるため、各パルスのターゲット（例えば地面）までの距離を計算することができる。使用されるLiDARの種類や、測定される地面や構造物がLiDARセンサーからどのくらい離れているかによって、これらの個々のデータポイントは互いにミリメートル単位で離れていることがあります。各データポイントは、LiDARセンサーの位置に対して±5mmから10mmの公差で配置されていることが一般的です。

LiDARセンサーは、収集されるデータの精度と正確さに加え、LiDARによって収集された各データポイントに地理座標を割り当てるための直接ジオリフェレンシングを行うことができるため、測量された地上コントロールを必要とせず、空間データ収集の効率化を実現します。

地上型LiDAR測量システムは、最も一般的には固定三脚に搭載される。大規模な現場での調査効率を向上させるため、歩く程度の速度から飛行機並みの速度で移動するプラットフォームに搭載することもできます。 LiDARセンサーは、測量担当者が身につけたり押したりするバックパックやトロリーから、自動車、トラック、列車、無人航空機（UAV）、そしてもちろん有人のヘリコプターや飛行機まで、さまざまなプラットフォームに搭載されることが増えています。

LiDARによって取得された各3D測定の密度と相対的な精度により、LiDARの「点群」はユーザーに最高の測量データセットの1つを提供するとよく言われます。 LiDARが収集したデータを既存の地図や測量情報と組み合わせて使用できるように、LiDAR点群内の各データ点には実際の地理座標が割り当てられます。

LiDARデータポイントに地理座標を割り当てるには、LiDARセンサーがどこにあるのか、そしてそれが常にどの方向を向いているのか（外向き）についての知識が必要です。 これらの測定に基づき、現実世界の地理座標が計算され、それぞれのパルスリターンに動的に割り当てられます（直接ジオリファレンスとして知られるプロセス）。 LiDARセンサーの位置に対するLiDARデータの高精度と、毎秒収集される高頻度かつ大量のデータを考慮すると、プラットフォームの位置と方位を計算する方法も同様に高度である必要があります。 これは、基準情報の制限や調査中のプラットフォーム周辺の環境によっては困難な場合があります。

LiDARセンサーは、収集されるデータの精度と正確さに加え、LiDARによって収集された各データポイントに地理座標を割り当てるための直接ジオリフェレンシングを行うことができるため、測量された地上コントロールを必要とせず、空間データ収集の効率化を実現します。

移動しながらLiDAR調査を行う場合、全地球測位システム（GPS）受信機のような全地球測位衛星システム（GNSS）センサーを利用して、収集したデータに地理座標を割り当てることで十分であると考えられます。 静的なスキャニングアプリケーションではセンサーの位置を特定するのに十分ですが、移動する状況では十分ではなく、スキャン中にセンサーが動き続けることで不正確さが生じます。

より具体的には、GPSの使用に関連する問題には、経度、緯度、および高度の座標を取得するために、GPSレシーバーが少なくとも4つのGNSSに対して、いつでもきれいな見通し線を持つ必要があることに関連するものがあります。 さらに、ある時点で地球の特定の場所の上空にあるGNSS衛星の全体的な分布は、明確な見通し線につながらないことがあります。 また、位置座標を取得できる範囲は、受信機が空をはっきりと見ることができないような環境にある構造物があるかどうかにも左右されるため、高い建物や張り出した木によって、GPSがその位置を計算できる範囲が制限されることがあります。 この問題は、地上ベースのモバイルLiDARを導入する場合にさらに深刻になる可能性があります。

周辺環境の影響はさておき、必要な数の衛星を確認できたとしても、GPSから位置測定が記録される頻度は、LiDARセンサーがデータを収集する頻度よりはるかに遅くなります。 その結果、GPSの測定値が利用できない時間帯に、調査プラットフォームの位置を把握する必要があります。 LiDARセンサーの位置決めシステムは、GPS測定値が受信されるまでの間に車両が移動した場所を測定または予測できる必要があります。 移動プラットフォームの速度に関連して、位置測定値が記録される周波数の環境の影響から生じる位置計算の誤差の原因は、一般的に「ドリフト」として知られるプロジェクト期間中に蓄積され、誤差の増加につながる可能性があります。

LiDARが搭載されるプラットフォーム（空中または地上ベースなど）に関わらず、正確なセンサー位置に加えて、収集されるデータの位置を正確に把握するためには、システムの向きを理解することが不可欠です。 このセンサーの外側方位は、プラットフォームが動いている間、継続的に計算される必要があります。 データポイント間の直線距離は別として、その動きはロール、ピッチ、ヨーの観点から記述される必要がある。 これらのタイプの動きは、飛行中の飛行機を視覚化する場合になじみがあるかもしれないが、道路を運転したことがある人や、角を曲がるときにスピードを出しすぎたことがある人なら、これらの動きにもなじみがあるだろう。 LiDARがそのデータでキャプチャする詳細の粒度により、プラットフォームが完全に水平であることからのわずかなずれは、LiDARデータポイントに割り当てられた空間座標の計算に影響を与えます。

また、プラットフォームが加速したのか減速したのか、あるいはLiDARプラットフォームの動きが完全に直線的であったのかを知ることも重要です。 繰り返しますが、LiDARセンサーの周波数と解像度のため、点群が収集された場所を理解するためには、これらの動きの変化を説明する必要があります。

プラットフォームの運動力学に関連する情報の多くを提供するハードウェアコンポーネントは、慣性計測ユニット（IMU）である。 ジャイロスコープと加速度計のアセンブリで構成されるIMUは、ロール、ピッチ、ヨーの3つの回転パラメータとともに、3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を提供する。

慣性航法システム(INS)は、IMUと、統計的(カルマン)フィルタを適用して移動プラットフォームの移動中の位置の最良推定値を計算する処理ユニットを収容する計算システムである。 GPSシステムが利用可能な場合、INSはGPSからのデータを位置推定に含めます。LiDARシステムが走行距離の測定を補助する走行距離計システムを含む道路車両に搭載されている場合、このデータもINSの計算に含まれます。

INSは、位置と方位に関するあらゆる情報を同時に考慮することで、位置と方位を計算する際にこれらのデータの欠点を補うことができます。 例えば、GPSデータが頻繁に停止し、「ドリフト」する可能性があるため、INSはデッドレコニングのプロセスを適用して、走行距離計（利用可能な場合）やIMUの加速度計からの情報に適切な重み付けを追加することで、プラットフォームの予測軌道上の経路を予測することができます。

最大250Hzの更新レートを持つOXTSのようなINSシステム。 xNAV550 やOXTS Inertial+は、移動プラットフォームとそれに搭載されたLiDARセンサーの全体的な最も可能性の高い位置を計算するために、（時間的に）前進と後退を組み合わせた処理ルーチンを実行します。 LiDARセンサーの位置と方位の最適な推定値を継続的に計算し、その結果、LiDARセンサーが収集する個々のデータポイントを算出するこのダイナミックなプロセスは、ダイレクトジオリファレンスとして知られています。

OXTSの慣性テクノロジーは、車両ベース、有人・無人航空システムなど、さまざまなプラットフォームにおける高精度LiDARの実装に活用されています。

スイスのUAV企業 エアロスカウト の導入に成功した。 xNAV550 をRiegl VUX-1 LiDARシステムと組み合わせることで、送電線マッピング作業を行うことができます。 INSとLiDARセンサー間の深くシンプルな統合により、データ収集と処理のワークフローはわずか数クリックで完了します。 Aeroscoutは14分の飛行時間で、1kmの高圧送電線のLiDARデータを1.6cmの空間精度で収集することができます。

オーストラリアでは ホークス は、OXTS Inertial+システムを使って、ヘリコプターに搭載されたLiDARシステムの外部方位を計算し、直接ジオリファレンスを行っている。 HAWCSチームは、毎日数百キロメートルにわたってデータを収集し、送電線に沿った植生のクリアランスを20センチメートル以内で測定するデータを収集することができる。

一方、高速道路の調査では、スウェーデンの企業が 卸売業者 は2010年以来、複数のGeoTrackerシステムにOXTS Inertial+ INSシステムを導入しています。 WSPは、橋やトンネル、密集した都市の峡谷などの障害物が発生した場合の位置精度を高めるために、GPSのドリフト率を低減し、OXTSによって最適化されたオドメーター計算を利用するInertial+システムを信頼しています。 OXTSのInertial+ INSは、LiDARセンサーからのデータと360カメラやHDビデオで収集された情報を同時に直接ジオリファレンスする単一の同期メカニズムを提供します。