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LiDAR は「光検出および測距」の頭字語で、レーザー光線を使用して環境内の正確な距離と動きをリアルタイムで測定するリモートセンシング技術です。

LiDAR データを使用すると、詳細な地形図から、急速かつ絶えず変化する環境内で自動運転車を安全に誘導するために必要な正確でダイナミックな 3D モデルに至るまで、あらゆるものを生成できます。LiDAR テクノロジーは、溶岩流、地滑り、津波、洪水などの危険や自然災害を評価するためにも使用されます。

LiDAR の仕組み

LiDAR は、レーダー (「無線探知および測距」、船舶や飛行機でよく使用される位置システム) やソナー (「音波航行および測距」、通常潜水艦で使用されるシステム) と同じ原理で機能します。3 つのテクノロジーはすべて、物体を検出して追跡するためにエネルギーの波を放出します。その違いは、レーダーはマイクロ波を使用し、ソナーは音波を使用するのに対し、LiDAR は反射光を使用するため、レーダーやソナーよりも高速、高精度、高分解能で距離を測定できることです。

LiDAR コンポーネント

一般的な LiDAR 機器は、いくつかのコンポーネントで構成されています。

  • 近赤外レーザー光の高速パルスを放射するレーザースキャナー
  • 戻ってくる光パルスの検出と収集に使用される LiDAR センサー、および
  • 時間と距離を計算し、LiDAR 点群と呼ばれる結果のデータセットを構築するプロセッサー。

リモートセンシングが正確であるためには、時間と空間の測定が正確である必要があるため、LiDAR システムは、計時電子機器、慣性測定ユニット (IMU)、および GPS も利用します。

LiDAR測定

LiDAR装置は、パルスレーザー光を環境に放出します。これらのパルスは光の速度で伝わり、周囲の物体で反射して LiDAR センサーに戻ります。センサーは各パルスが戻ってくるまでにかかった時間を測定し、パルスが移動した距離を計算します。レーザー光の速度は一定であるため、この「飛行時間」を使用して非常に正確な距離を計算できます。

このプロセスを繰り返し、より広いエリアにレーザー パルスを送信することで、飛行時間型測定値を数十億の個々のポイントで収集し、リアルタイムで処理して、いわゆる LiDAR ポイント クラウドを作成できます。

LiDAR データ分析とモデリング

LiDARの点群を3Dマップに変換するために、データはいくつかの段階を経て処理されます。まず、正しさと完全性がチェックされ、異常なノイズを除去するためにクリーニングされます。その後、建物、川岸、森林の林冠などの地表面の特徴をアルゴリズムで識別し、分類できます。

データを分析しやすくするため、アルゴリズムは点群をダウンサンプリングして冗長なデータを削除し、ファイルサイズを縮小した後、3次元のx,y,zタプレットデータの交換に使用される業界標準のファイル形式であるLAS(またはLASer)に変換します。

最後に、LAS に変換すると、点群データを視覚化し、スキャンされた地形の 3D マップにモデル化できます。自動運転車で使用されるような移動型 LiDAR システムの場合、これらの計算は継続的かつ継続的に行われます。ある情報源によると、自動運転車は動作時間ごとにテラバイトのデータを生成および処理します。 1

LiDAR のタイプ

LiDARシステムは、プラットフォームによって主に航空用LiDARと地上用LiDARの2つのタイプに分類できます。

航空機搭載 LiDAR

航空機搭載 LiDAR システムは、航空機搭載レーザー スキャン システムとも呼ばれ、航空機 (通常はヘリコプターまたは UAV) に取り付けられた LiDAR スキャナを使用して、地表の 3D モデルを生成します。

航空機搭載 LiDAR マッピングは、地表のデジタル標高モデルを作成するための貴重なツールとなり、古くて精度の低い写真測量方法に大きく取って代わりました。航空機搭載 LiDAR スキャンは、森林林冠の LiDAR 調査や森林地表の地形モデルを構築するために林業でも広く使用されています。

航空機搭載 LiDAR テクノロジーの種類には次のものがあります。

深浅LiDAR
深浅 LiDAR は、浅瀬や海岸線に沿った GIS データを取得するために使用されます。一般的な LiDAR システムで使用される赤外線レーザー光の代わりに、深浅 LiDAR は水を透過できる波長で緑色のレーザー ビームを放射し、海底のデジタル標高を測定します。

スペースベースLiDAR
スペースベース LiDAR は、NASAやその他の宇宙機関によって、宇宙船の航行を支援したり、大気や地表の調査を行ったり、地球、月、火星、水星のデジタル標高図を作成するために使用されています。LiDAR は、NASA の自動運転車の操縦や火星でのヘリコプター Ingenuity の飛行にも使用されています。

地上波 LiDAR

Terrestrial LiDAR は、地形や景観のマッピングによく使用される地上ベースの LiDAR システムです。地上波 LiDAR を使用すると、より局所的な短距離データを収集できるため、より狭いエリアを高精度でマッピングするのに最適です。

陸上 LiDAR の種類には以下のようなものがあります:

静的LiDAR
一部の地上 LiDAR システムは静的で 1 か所に固定され、単一エリアの正確な繰り返し LiDAR スキャンを行うために使用されます。静的 LiDAR は、遺跡、建設プロジェクト、活火山、地震断層、洪水地帯の地表面の監視など、特定の種類の危険評価によく使用されます。

モバイル LiDAR
モバイル LiDAR は、移動中の車両から LiDAR データを収集できる地上型 LiDAR の一種です。モバイル LiDAR システム(MLS)は、運転支援や自律走行の開発において、自動車業界にとって重要な役割を果たしています。リアルタイム光検出と測距によるデータ収集により、自動運転車は道路資産やインフラを迅速、正確、かつコスト効率よく特定することができます。

LiDAR の応用例

LiDAR スキャンは、地表や海底の詳細な地形モデルを作成し、移動する物体の正確で高解像度のリアルタイム可視化もできるため、以下のような多くの産業で幅広く実世界で使用されています:

農業

LiDAR センサーは、農業の造園や地形の測定、作物バイオマスの推定、深さ、傾斜、水分、傾斜の変化をマッピングすることによる土壌特性の検出に使用されます。LiDAR は自律走行する農作業車の操縦にも使われています。

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航空宇宙および防衛産業

LiDAR は、地形マッピング、目標追跡、雲を通しての地雷探索とイメージング、および密集した都市環境でも高度な戦場の視覚化を利用したミッション計画に使用されます。

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自動車産業

先進運転支援システム (ADAS) や自動運転車などの自動運転車は、3D LiDAR マップ データを活用して、道路やその他の環境を「見て」移動します。

 

国際空港

LiDAR は風速の正確な測定に使用できるほか、空港で航空機や異物の破片 (FOD) を追跡するためにも使用されます。

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海底測量

深浅 LiDAR は、緑色のレーザー光を使用して水を透過し、浅い水の貯水池、川、沿岸の海底のデジタル標高モデルを作成します。これらは、浸食の測定、野生生物の生息地の地図作成、洪水地帯内のリスクの評価に使用できます。

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建設

LiDAR は、建設現場を迅速かつ正確に調査し、資材の体積を計算し、安全検査を実施して潜在的な危険を検出するために使用できます。

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エネルギー

LiDAR テクノロジーは、風力資源の評価、石油とガスの探査、送電線の保守のための植生管理に使用されています。

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エンターテイメント

LiDAR は、仮想現実および拡張現実アプリケーションのマッピング環境に使用されます。

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林業

詳細な地形図の提供に加えて、LiDAR を使用して葉面積指数や林冠体積などの樹木の構造特性を測定することができ、植生管理における貴重なツールとなります。また、森林火災の監視と封じ込めにも使用されます。

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地質学と鉱業

鉱山や採石場はアクセスが難しく、測量、地図作成、作業員の安全のために LiDAR がますます使用されています。LiDAR スキャンは採石場での体積測定にも使用できます。

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製造業

LiDAR テクノロジーは、製造で使用する物体の 3D モデルを作成するために使用でき、異常や欠陥を検出するための品質管理にも使用できます。

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マッピング

LiDAR は、デジタル標高モデルを作成し、道路、橋、その他の地理的およびインフラストラクチャの特徴をマッピングするために使用されます。

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植生管理

LiDAR を使用すると、森林の樹冠をスキャンし、植生の密度、種、健全性を監視して、公共事業やその他のインフラストラクチャにとって高リスクとなる可能性のある植生を特定できます。

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天気予報

LiDAR センサーは、気温、雲量、風速、空気密度、その他の大気パラメーターの測定に使用され、天気予報モデルに重要なデータを提供します。

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LiDAR の未来

研究チームは、LiDAR の精度、速度、有効性を向上させるための新しいシステムとアルゴリズムを継続的に開発しており、LiDAR テクノロジーをより小型、軽量、より手頃な価格にすることに焦点を当てた開発が継続中です。これにより、家庭用電化製品、ロボット工学、スマート ホーム デバイスなど、さまざまな業界やアプリケーションでの幅広い採用が可能になります。LiDAR は自動運転車においてますます普及しており、自動車の将来において重要な役割を果たすことが期待されています。

テクノロジーが向上し続け、コストが削減されるにつれて、LiDAR の用途は劇的に増加する可能性があります。

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脚注

1 David Edwards、「自動運転におけるビッグデータ問題の解決に向けて」、ロボティクスとオートメーション、2022 年 7 月 21 日。(ibm.com外部へのリンク)