複雑な環境における精度向上
直接ジオリファレンス (DG) は、屋外環境で地図を作成するための主要な方法ですが、屋内や GNSS が非常に困難な環境ではほとんど使用されません。DG は、INS データ (位置と姿勢) とセンサーデータ (LiDAR やカメラ画像など) を組み合わせることで、多数の事前調査された地上基準点 (GCP) に頼ることなく、観測対象の位置を正確に特定します。
ただし、屋内では GNSS を利用できないため、従来の直接ジオリファレンスは完全に密閉された空間には適用できません。多くの場合、マッピングは屋内と屋外の両方の環境をカバーするハイブリッド方式で実施されます。
ほとんどの人はこのようなシナリオで従来のマッピング技術に頼っていますが、適切な INS と後処理ソフトウェアを選択することで、直接ジオリファレンスの利点をこれらのユースケースに拡張できます。高精度、低ドリフトの INS を高度な後処理ソフトウェアと統合することで、正確な直接ジオリファレンスされたソリューションを長期間維持できます。SLAM のような知覚ベースのアルゴリズムは、この正確な位置情報を直接使用して、マッピングの精度をさらに向上させることができます。
このアプローチは、絶対位置決定ソリューションおよび座標参照フレーム (測地系) と完全に整合した屋内マップを作成します。その結果、屋内および屋外データセット全体で空間的な一貫性を確保することで、ワークフローが強化され、コラボレーションが向上します。
屋内マッピングソリューション用慣性システム
GNSSが利用できない完全な屋内環境では、マッピングは、慣性計測ユニット（IMU）と、同時ローカリゼーションアンドマッピング（SLAM）などの知覚ベースのアルゴリズムを組み合わせることに依存しています。従来の直接地理参照とは異なり、このアプローチはGNSSに依存せず、代わりにIMUデータをLiDAR、カメラ、または深度センサーと組み合わせて使用して、正確な位置を維持します。
SLAMは、環境を継続的にマッピングしながら、システム内のシステムの位置を同時に推定することによって機能します。ただし、SLAMだけでは、特に特徴の少ない領域や動的な環境では、ドリフトが発生する可能性があります。ハイエンドIMUは、SLAMベースのマッピングを安定化する上で重要な役割を果たし、視覚入力が信頼できない場合でも、一貫したモーショントラッキングを保証します。高精度で低ドリフトのIMUを統合することにより、マッピングアプリケーションでSLAMのパフォーマンスを向上させることができます。
実際、IMUはドリフトの蓄積を減らし、より長い期間にわたって正確な位置を維持し、暗い部屋や特徴のない廊下などの視界の悪い状況での信頼性を向上させます。この組み合わせにより、空間的に一貫性があり、外部データセットと適切に連携した正確な屋内マップを作成できます。
その結果、システムはワークフローを合理化し、完全にGNSSが利用できない環境でも、共同マッピング作業を改善します。
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SBG Systemsのモーションおよびナビゲーション製品は、屋内マッピングシステムとシームレスに統合できます。当社の最先端の慣性システムは、最も困難な環境でも高品質の屋内マップを作成するために必要な精度と信頼性を提供します。
屋内マッピングにモバイルロボットまたはポータブルシステムのどちらを使用している場合でも、当社の製品は、正確なマップを作成するために必要な精度、パフォーマンス、およびワークフローを提供します。当社のシステムは、産業検査、施設管理、緊急対応など、さまざまなアプリケーションに最適です。
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SBG Systemsのケーススタディをご覧になり、世界中のチームが当社の慣性ソリューションを多様な屋内マッピングアプリケーションにどのように統合したかをご覧ください。複雑な施設をナビゲートする倉庫ロボットから、屋内空間の正確な3Dマップを作成するドローンまで、当社の製品はマッピングプロジェクトの効率と精度を向上させる上で役立ってきました。
当社のシステムが実際に動作している実例をご覧ください。SBG Systemsがお客様のマッピングソリューションに精度と信頼性をもたらす方法を理解するために、SBG Systemsのケーススタディをお読みください。
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当社のお客様は、産業用製造業者から緊急対応チームまで多岐にわたり、GNSSが利用できない環境で正確で信頼性の高い地図を作成するために当社の慣性システムを利用しています。
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屋内マッピングシステムの仕組みにご興味がありますか？GNSSが拒否された環境での正確なマッピングに慣性システムがどのように貢献するかについて詳しく知りたいですか？SBG SystemsのFAQセクションでは、関連するテクノロジー、ベストプラクティス、およびSBG Systemsの製品をお客様のソリューションに統合する方法など、屋内マッピングシステムに関する最も一般的な質問について説明しています。
屋内測位システムとは何ですか？
屋内測位システム（IPS）は、GNSS信号が弱いか存在しない建物などの閉鎖空間内で、物体や個人の位置を正確に特定する特殊な技術です。IPSは、ショッピングモール、空港、病院、倉庫などの環境で正確な位置情報を提供するために、さまざまな技術を採用しています。
屋内測位システム（IPS）は、位置を特定するために、以下のようないくつかの技術を活用できます。
- Wi-Fi：複数のアクセスポイントからの信号強度と三角測量を利用して、位置を推定します。
- Bluetooth Low Energy（BLE）：追跡のために近くのデバイスに信号を送信するビーコンを使用します。
- 超音波：音波を使用して正確な位置を検出し、多くの場合、モバイルデバイスのセンサーと併用されます。
- RFID（無線周波数識別）：リアルタイム追跡のためにアイテムに配置されたタグを使用します。
- 慣性計測装置（IMU）：これらのセンサーは、動きと方向を監視し、他の方法と組み合わせることで位置精度を高めます。
正確な位置特定には屋内空間の詳細なデジタルマップが不可欠であり、モバイルデバイスまたは特殊な機器が位置特定インフラストラクチャからの信号を収集します。
IPSは、ナビゲーションを強化し、資産を追跡し、緊急サービスを支援し、小売行動を分析し、スマートビルディングシステムに統合することで、従来のGNSSが機能しない場所での運用効率を大幅に向上させます。
SLAMとはどういう意味ですか？
SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）とは、ロボット工学やコンピュータビジョンで使用される計算技術で、未知の環境の地図を作成しながら、その環境内でのエージェントの位置を追跡します。これは、屋内や密集した都市部など、GNSSが利用できないシナリオで特に役立ちます。
SLAMシステムは、エージェントの位置と方向をリアルタイムで特定します。これには、ロボットまたはデバイスが環境内を移動する際の動きの追跡が含まれます。エージェントが移動すると同時に、SLAMシステムは環境の地図を作成します。これは、周囲のレイアウト、障害物、および特徴を捉えた2Dまたは3D表現になります。
これらのシステムは、多くの場合、カメラ、LiDAR、慣性計測ユニット（IMU）などの複数のセンサーを利用して、環境に関するデータを収集します。このデータを組み合わせることで、ローカリゼーションとマッピングの両方の精度が向上します。
SLAMアルゴリズムは、入力データを処理して、地図とエージェントの位置を継続的に更新します。これには、フィルタリングや最適化技術を含む、複雑な数学的計算が含まれます。
写真測量とは？
写真測量とは、写真を使用して、物体や環境の距離、寸法、および特徴を測定およびマッピングする科学と技術です。異なる角度から撮影されたオーバーラップする画像を分析することにより、写真測量では、正確な3Dモデル、マップ、または測定値を作成できます。このプロセスは、複数の写真で共通の点を特定し、三角測量の原理を使用して、空間内の位置を計算することによって機能します。
写真測量は、次のようなさまざまな分野で広く使用されています。
- 写真測量による地形マッピング：景観や都市部の3Dマップを作成します。
- 建築およびエンジニアリング：建物ドキュメントおよび構造解析用
- 考古学における写真測量：遺跡や人工物の記録と再構築
- 航空写真測量サーベイ：土地の計測および建設プランニング用。
- 林業および農業：作物、森林、土地利用の変化のモニタリング。
写真測量法を最新のドローンまたはUAV（無人航空機）と組み合わせると、航空写真を迅速に収集できるようになり、大規模なサーベイ、建設、および環境モニタリングプロジェクトに効率的なツールとなります。
LiDARとは何ですか？
LiDAR（Light Detection and Ranging）は、レーザー光を使用してオブジェクトまたは表面までの距離を測定するリモートセンシング技術です。レーザーパルスを放射し、光がターゲットに当たって戻ってくるまでの時間を測定することにより、LiDARは、環境の形状と特性に関する正確な3次元情報を生成できます。これは、地球の表面、構造物、植生の高解像度3Dマップを作成するためによく使用されます。
LiDARシステムは、以下を含むさまざまな業界で広く利用されています。
- 地形マッピング：地形、森林、都市環境の計測。
- 自律型 LiDAR 搭載車両：ナビゲーションと障害物検出用。
- 農業：作物と畑の状態を監視するため。
- 環境モニタリング：洪水モデリング、海岸浸食などに活用。
LiDARセンサーは、ドローン、飛行機、または車両に搭載できるため、広範囲にわたる迅速なデータ収集が可能です。この技術は、密集した森林や険しい地形など、困難な環境でも詳細で正確な測定を提供できることで高く評価されています。
IMUとは？
慣性計測装置（IMU）は、線形加速度と角回転速度を測定することにより、プラットフォームの動きと姿勢を測定する小型センサーモジュールです。IMUの中核は、直交軸に沿って配置された3つの加速度計と3つのジャイロスコープを統合し、6自由度の測定を提供します。
加速度計は、プラットフォームが空間内でどのように加速しているかを検出し、ジャイロスコープは、プラットフォームがどのように回転しているかを追跡します。これらの測定値をまとめて処理することにより、IMUは、外部信号に依存せずに、速度、姿勢、および方位の変化に関する正確な情報を提供します。これにより、GPSが利用できない、信頼できない、または意図的に拒否されている環境でのナビゲーションにIMUが不可欠になります。その性能は、センサーの品質、キャリブレーション、およびバイアス、ノイズ、スケールファクター、ミスアライメントなどの誤差がどれだけ適切に制御されるかに大きく依存します。
高性能IMUは、高度なキャリブレーション、温度補償、振動フィルタリング、およびバイアス安定性メカニズムを備えており、時間の経過とともに誤差が急速に蓄積されないようにします。これらの特性により、IMUはUAV、徘徊型兵器、自律走行車からAUV、ロボット工学、産業用安定化システムまで、幅広い用途で使用されており、過酷な動作条件下でも、モーションとオリエンテーションの堅牢で継続的な認識を提供します。
参照座標系とは何ですか？
参照フレームは、基本的に、物体の位置、動き、および方向を記述するために使用する座標系です。慣性航法では、加速度計、ジャイロスコープ、磁力計などのセンサーからの測定値を一貫性のある意味のある方法で表現できる数学的基盤を提供します。
扱うすべてのベクトル（加速度、速度、姿勢）は、選択されたフレームを基準にして定義されるため、これらのフレームを選択して理解することが重要です。実際には、慣性系と非慣性系の2つの広範なカテゴリを扱います。
慣性系とは、完全に静止しているか、回転や加速の影響を受けずに一定速度で移動する系のことで、ニュートンの法則を直接適用できます。地球上には真の慣性系は存在しないため、通常、高高度または宇宙用途向けに地球中心慣性（ECI）系を使用して近似します。
ほとんどの陸上および海上での作業では、地球中心地球固定（ECEF）座標系や、北東ダウン（NED）または東北アップ（ENU）などのローカルナビゲーション座標系のような非慣性座標系を使用します。これらの座標系は地球とともに回転し、重力を含むため、運動方程式はコリオリと遠心力の影響を補正する必要があります。
INSでは、機体に取り付けられた座標系で生のIMUデータが測定されます。航法座標系は、速度、姿勢、位置を表現するために使用されます。慣性座標系は、理想的な数学的基準としてこれら座標系の上に位置します。回転行列、クォータニオン、または方向余弦行列を介して処理されるこれらの座標系間の変換により、システムは姿勢を伝播し、加速度を速度と位置に積分できます。最終的に、基準座標系は、生の慣性計測値を実用的な航法情報に変換する共通の「言語」を提供します。
