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センサー・フュージョンとは、複数のセンサーからのデータを組み合わせて単一の出力を生成する科学である。.
このブログでは、モバイルマッピングにおけるセンサーフュージョンの詳細について、なぜそれが重要なのか、どのように機能するのかを説明する。.
モバイルマッピングにおけるセンサーフュージョンが重要な理由
モバイルマッピングにおけるセンサーフュージョンには様々な利点があります。最終的なゴールは、直接ジオリファレンスが可能な限り正確な位置と方位のデータを作成することです。このことは、モバイルマッピングの専門家にとって重要なことです。なぜなら、統合されるセンサーによっては、より幅広い環境で調査を実施し、新しいタイプの調査を提供できる可能性があるからです。.
他社ができないような場所で正確な測量ができることも、モバイル・マッピング・ビジネスにとって決定的な差別化要因になるだろう。.
もちろん、オープンスカイ環境で動作する基本的なGNSS/INSでさえ、GNSSとIMUデータを融合していることは言及する価値があり、OXTSは25年以上前からこれを完成させてきた。しかし、付加的なセンサーデータをソリューションに融合させることは、先進的なモバイルマッパーにとって主要な優先事項です：
異なる環境における冗長性
位置測定用センサー 違う 絶対的なものである。状況の変化、あるいは単なるランダムエラーによって、従来の測位技術はデータセットに不正確さをもたらす可能性がある。センサー・フュージョンは、異なる挙動をする他のセンサーからのサポートデータを提供することで、それを軽減するのに役立ちます。例えば トンネルを抜けて GNSS信号が消えた場合、LiDARスキャナーからのデータを使って、消えたGNSSデータを補うことができます。.
環境間の移動の自由
測量士やモバイルマッパーは、GNSS信号が全く利用できない環境での測量に目を向けることが増えている。それは、顧客の要望によるものであったり、競合他社と差別化するサービスを積極的に提供するためであったりする。このような環境の主な例としては、地下や屋内空間が挙げられます。そこで、モバイルマッピングにおけるセンサーフュージョンが注目されている。.
このようなスペース用のマッピング・ソリューションはすでに存在するが、屋外ではうまく機能しないことが多い。そのため、屋内と屋外の両方のスペースがある場所を調査する必要がある場合、さらに複雑な問題が発生する可能性があります。.
センサー・フュージョンのアプローチにより、屋内と屋外のローカライゼーション手法を同じソリューションに組み合わせることができるため、単一の測量ペイロードを使用して環境間をシームレスに移行することができます。.
お問い合わせ をご覧ください。.
IMU、GNSS、その他のセンサーの相互作用
コア：IMU
さて、ここからが本題だ。どのようなセンサーフュージョンシステムにおいても 一般的に 他のすべてのセンサーが接続するコアセンサー。で 大半は システムである、 それは 慣性計測ユニット（IMU）。. IMU を含む 角運動量の変化を測定する加速度計とジャイロスコープ、, 速度 と加速度. .このデータは、カルマンフィルターと呼ばれるアルゴリズムに通される。 ひが, そして、IMUからのデータを使用して、IMUの位置と動きに関する推定値を計算する。.
次のレイヤーGNSS
からデータを渡すときです。 追加 センサーをカルマンフィルターに組み込むことで、カルマンフィルターが生成する推定値をより精度の高いものにすることができる。 正確. 最も一般的なセンサー データ IMUに融合させるには 間違いなく GNSS データ, 位置と高度の計測を行う. 融合システム IMUとGNSSデータは 一般に 慣性航法システム、またはGNSS/INSと呼ばれる。しかし最近では、他のセンサーをソリューションに融合させ、さらにロバストなものにすることが進んでいる。.
前述のように、これはOXTSが創立以来取り組んできたことである。そして それは その理由のひとつは、私たちのデバイスが以下のような価値を提供することで高い評価を得ていることです。 信頼性が高い そして 正確 のデータがある。.
次世代：LiDARとその他のセンサー
最も人気のあるセンサー 今のところ をGNSS/INSに融合させたものがLiDARである。Light Detectionの略。 そして レンジング, LiDARは、モバイルマッピングのセンサーフュージョンによく使われる強力なセンサーである。. .LiDARはレーザーパルスを発射し、センサー周辺の物体に反射させ、パルスが戻ってくるまでの時間を測定することで、センサーからその地点までの距離を正確に測定することができる。. このデータを次のような形にするには、複雑な作業が必要だ。 カルマンフィルターで使用できる測定値 - が、世の中には統合されたものがある(自社も含む)の方が簡単だ。.
その他のセンサーも統合できる。ホイールスピードセンサー（ホイールティックセンサーとも呼ばれる）は、以下のような用途に使用されている。 自動車試験機 また、モバイルマッピングにおけるセンサーフュージョンにも利用できる、, 限り 車両は陸上で、車輪がある。.
カメラは統合することができ、既製のソリューションで提供できる場合もある。 カメラベースのオドメトリー。. 他にも使えるセンサーはたくさんある。. 限り あなたは技術的な 専門知識 データを正しく統合するには 幅広い センサーの精度を向上させる。. OXTSの哲学は、どのセンサーにもそれぞれの強みがあり、様々な環境下で他のセンサーの弱点を補うことができるというものです。. .その哲学は、私たちの最新製品にも表れている、, ウェイファインダープライム, GNSS/INS、LiDAR、カメラを統合し、あらゆる環境で機能するターンキー・ナビゲーション・ソリューションを提供する。.
しかし、どのような専門知識が必要なのでしょうか？モバイルマッピングでセンサーフュージョンを成功させるための重要な検討事項を見てみよう。.
センサーの同期と校正
これらはセンサー・フュージョンの基礎となる2つの事項である。. 順番に見ていこう。.
センサーの同期
マルチセンサー・ナビゲーションのセットアップでは、センサーの内部クロックがすべて同期していることが不可欠です。同期が取れていないと、システム全体が崩れてしまいます。.
最近のシステムでは、これは PTP、またはgPTP. .すべての OXTS デバイスは PTP と gPTP のセットアップをサポートし、マスタークロック（他のすべてのセンサーが GNSS/INS とクロックを合わせる）として、またはクライアントとして他のデバイスのクロックと同期することができます。繰り返しますが、これはモバイルマッピングにおけるセンサーフュージョンにとって重要な考慮事項です。.
センサー校正
もし同期が、センサーが合意することだとしたら いつ, キャリブレーションは、センサーが どこ. .すべてのセンサーは、基準フレームと呼ばれるものでデータを生成する。例えば、X軸方向に3cm、Y軸方向に5cm、Z軸方向に2cm移動した。 他のセンサーは、同じ動きを前方、横方向、下方向のフォーマットで報告するかもしれない-前方に3cm、横方向に5cm、下方向に-2cm（または上方向に2cm！）。最初のステップとして、カルマンフィルターが正しく処理できるように、センサーからのすべてのデータを共通の参照フレームに変換する必要があります。.
それが終わったら、センサーの位置の違いも考慮する必要があります。各センサーはペイロードの微妙に異なる場所に設置されるため、移動の計算も微妙に異なります。特に旋回時には、ペイロードの外側に設置されたセンサーは、ペイロードの中央に設置されたセンサーよりも移動距離が長くなります。.
その上、センサーは同じ方向を向いていないかもしれない。例えば、サイドマウントされたLiDARが車から横を向いている場合、前方の動きを横方向の動きとして報告することになります。このような変動は、レバーアームを使用して説明する必要があります。これは、コアセンサー（この場合はIMU）からのセンサーの位置と向きの違いを記述する一連の測定値です。.
ボアサイト校正を行うことで、LiDAR校正の精度をさらに高めることができます。ボアサイト校正は、LiDARとGNSS/INSの座標フレームを10分の1度の精度で整列させます。LiDARサーベイヤーにとって、ボアサイト校正は2つの利点があります：ナビゲーション目的のLiDARデータの精度を向上させ、最終的な点群測量の精度も向上させます。.
データの融合
同期の設定とセンサーの較正が完了したら、センサーフュージョンを開始する準備はほぼ整った。.
座標フレームやレバーアームの位置合わせなど、あなたが行った較正は、外部センサーとコアセンサー間のインターフェースに保存されます。このインターフェースは、センサーからの出力を受け取り、IMUのカルマンフィルターが使用できる測定値に変換します。.
このインターフェイスに含めるもう一つの重要な要素は、共分散として知られているものである。これはデータの正確さの推定値で、カルマンフィルターがセンサーからの計測値を保持するか破棄するかを決定するために使用します。この情報は通常センサーのドキュメントに記載されている。 センサー・フュージョンに関するドキュメント 私たちのジェネリック・アイド・データ（GAD）インターフェイスを使用しています。.
すべての設定が完了したら、必要な結果が得られているかどうかを確認するために、すべてのテストに時間を費やす必要があります。.
サポートが必要ですか？
この記事が、モバイルマッピングにおけるセンサーフュージョンがどのように機能するかを理解し、ご自身のプロジェクトを進める一助となれば幸いです。もし、まだ難しいと感じているのであれば, 当社のエンジニアがお役に立てるかもしれません。私たちは長年センサー・フュージョンに取り組んできました、, そのため、我々のエンジニアは、さまざまな課題を目の当たりにしてきた。 そして、それを乗り越える手助けをしてくれる。.
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