複雑な環境で精度を高める
ダイレクトジオリファレンス（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ていません。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、事前に測量された多数の地上基準点（GCP）に頼ることなく、観測された物体の位置を正確に決定することができます。
しかし、屋内ではGNSSが利用できないため、従来の直接ジオリファレンスは完全に閉ざされた空間では適用できません。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行われる。
このようなシナリオでは従来の屋内マッピング技術に頼ることが多いが、適切なINS 後処理ソフトウェアを選択することで、ダイレクトジオリファレンスの利点をこのような使用ケースにも拡大することができる。高精度で低ドリフトのINS 高度な後処理ソフトウェアを統合することで、長時間にわたって正確な直接ジオリファレンス・ソリューションを維持することが可能になります。SLAMのような知覚ベースのアルゴリズムは、この正確な測位を直接利用して、マッピング精度をさらに向上させることができる。
このアプローチにより、絶対測位ソリューションと座標参照フレーム（データム）に完全に整列した屋内地図の作成が可能になる。その結果、ワークフローが強化され、屋内と屋外のデータセット間で空間的な一貫性が確保されるため、共同作業が改善される。
屋内マッピング・ソリューションのための慣性システム
GNSSが利用できない完全な屋内環境では、マッピングは、同時定位マッピング（SLAM）などの知覚ベースのアルゴリズムと組み合わせた慣性計測装置（IMU）に依存しています。従来の直接ジオリファレンスとは異なり、このアプローチはGNSSに依存せず、代わりにLiDAR、カメラ、または深度センサーと一緒にIMU データを使用して正確な位置決めを維持します。
SLAMは、環境を継続的にマッピングすると同時に、その中でのシステムの位置を推定することで機能する。しかし、SLAMだけでは、特に特徴の乏しい地域や動的な環境では、ドリフトに悩まされることがある。ハイエンドIMUは、SLAMベースのマッピングを安定させ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統合することで、屋内マッピングアプリケーションのSLAM性能を向上させることが可能です。
実際、IMU ドリフトの蓄積を減らし、より長い時間にわたって正確な位置決めを維持し、暗い部屋や特徴のない廊下など、視認性の低い状況での信頼性を向上させる。この組み合わせにより、空間的に一貫性が保たれ、外部データセットとの整合がとれた正確な屋内地図の作成が可能になる。
その結果、ワークフローが合理化され、GNSSが完全に否定された環境であっても、共同マッピング作業が改善されます。
インドアマッピングのソリューション
当社のモーション＆ナビゲーション製品は、インドアマッピングシステムとシームレスに統合できるように設計されています。当社の最先端の慣性システムは、最も厳しい環境においても、高品質の屋内地図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やポータブルシステムを使用する場合でも、当社の製品は正確な地図を作成するために必要な精度、性能、ワークフローを提供します。
当社のシステムは、工業検査、施設管理、緊急対応など、さまざまな用途に最適です。
Quanta Plus
Qinertia INS-INS
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ケーススタディ
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屋内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の向上に役立っています。
当社のシステムが実際に使用されている例をご覧ください。SBG Systems お客様の屋内マッピングソリューションにどのような精度と信頼性をもたらすことができるか、ケーススタディをご覧ください。
私たちのことを話す
当社の顧客は、工業メーカーから緊急対応チームまで幅広く、GNSSが使えない環境でも正確で信頼性の高い地図を作成できる当社の慣性システムに信頼を寄せています。
ご満足いただいているお客様の仲間入りをし、業界をリードする当社のソリューションでお客様の屋内マッピングのニーズをどのようにサポートできるか、詳細をご覧ください。
ご質問はありますか？
屋内マッピングシステムの仕組みに興味がありますか？GNSSが使えない環境で、慣性システムがどのように正確なマッピングに貢献しているか、もっと知りたいですか？
よくある質問」では、屋内マッピングシステムに関する最も一般的な質問を取り上げており、関連する技術、ベストプラクティス、弊社製品をお客様のソリューションに統合する方法などの情報を提供しています。
屋内測位システムとは？
屋内測位システム(IPS)は、GNSS信号が弱いか存在しない可能性のある建物などの閉ざされた空間内の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様々な技術を採用しています。
IPSは位置決定のために、以下のようないくつかの技術を活用することができる：
- 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する。
- Bluetooth Low Energy（BLE）：近くの機器に信号を送信して追跡するビーコンを採用。
- 超音波：正確な位置検出のために音波を使用し、多くの場合、モバイル機器のセンサーを使用する。
- RFID（Radio-Frequency Identification）：リアルタイムの追跡のために物品にタグを付けること。
- 慣性計測ユニット（IMU）：このセンサーは動きと姿勢を監視し、他の方法と組み合わせることで位置精度を向上させる。
正確な測位には屋内空間の詳細なデジタル地図が不可欠であり、モバイル機器や専用機器は測位インフラからの信号を収集する。
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、小売店の行動を分析し、スマート・ビルディング・システムに統合し、従来のGNSSが失敗する業務効率を大幅に改善する。
SLAMとは？
SLAMとは、Simultaneous Localization and Mappingの略で、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あり、未知の環境の地図を作成すると同時に、その環境内のエージェントの位置を追跡する。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有用である。
SLAMシステムは、エージェントの位置と向きをリアルタイムで決定する。これには、ロボットやデバイスが環境内を移動する際の動きを追跡することが含まれる。エージェントが移動する間、SLAMシステムは環境のマップを作成する。これは2Dまたは3D表現で、レイアウト、障害物、周囲の特徴を捉えます。
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する。このデータを組み合わせることで、ローカライゼーションとマッピングの精度が向上する。
SLAMアルゴリズムは、入力されたデータを処理し、マップとエージェントの位置を連続的に更新する。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る。
写真測量とは？
写真測量とは、写真を使って物体や環境の距離、寸法、特徴を測定し、地図化する科学と技術である。異なる角度から撮影された重なり合う画像を分析することで、写真測量は正確な3Dモデル、地図、または測定値の作成を可能にする。このプロセスは、複数の写真に共通する点を特定し、三角測量の原理を用いて空間上の位置を計算することで機能する。
写真測量は次のような様々な分野で広く使われている：
- 写真測量による地形マッピング：風景や都市部の3D地図を作成する。
- 建築とエンジニアリング：建築資料作成、構造解析
- 考古学における写真測量：遺跡や遺物の記録と復元。
- 航空写真測量マッピング: 土地測量と建設計画のために。
- 林業と農業：農作物、森林、土地利用の変化をモニタリングする。
写真測量が最新のドローンやUAV（無人航空機）と組み合わされることで、航空画像の迅速な収集が可能になり、大規模なマッピング 、建設、環境モニタリングプロジェクトにおいて効率的なツールとなる。
LiDARとは？
LiDAR（Light Detection and Ranging）は、レーザー光を使って物体や表面の距離を測定するリモート・センシング技術である。レーザーパルスを照射し、ターゲットに当たってから光が戻ってくるまでの時間を測定することで、LiDARは環境の形状や特性に関する正確な3次元情報を生成することができる。一般的には、地表、構造物、植生の高解像度3Dマップを作成するために使用される。
LiDARシステムは、以下のような様々な産業で広く利用されている：
- 地形マッピング：景観、森林、都市環境を測定する。
- 自律ライダー車両：ナビゲーションと障害物検知
- 農業：作物や畑の状態を監視する。
- 環境モニタリング：洪水モデル、海岸線の浸食など。
LiDARセンサーは、ドローン、飛行機、車両に搭載することができ、広範囲での迅速なデータ収集を可能にする。この技術は、密林や険しい地形などの厳しい環境下でも、詳細で正確な測定ができることで珍重されている。
