ある種の現場には、ある種の評判がつきものです。スイスの下水トンネルの図面や写真を受け取ったとき、私たちはクライアントがなぜ私たちに連絡してきたのか、その理由を即座に理解しました。この現場では、すでにいくつかのSLAMソリューションが導入を試みたものの、いずれも失敗に終わっていたからです。
全長1.48km、直径約3メートルの地下トンネル。内壁はコンクリートで覆われ、床面全体にわたり、コンクリート杭の上に鋼製の下水管が敷設されている。目立った構造物はなく、幾何学的な形状が繰り返され、照明も最小限に抑えられている。こうした環境は、モバイルマッピング技術の限界を突きつけるものだ。
SLAM極めて難しい環境として知られている。このトンネルはとりわけそうだった。5～10メートルごとにコンクリートの基礎があり、50メートルごとに大規模なインフラ構造物が立ち、100メートルごとに時折、導管や配管が見られた。壁面には、地下水がコンクリートを浸透して結晶化した塩の堆積物があり、多少の変化はあったものの、ごくわずかだった。すべてが同じように見えたが、それこそがまさに問題だった。
SLAM Simultaneous Localization and Mapping：同時位置推定・地図作成）は、周囲の形状情報を継続的に読み取ることで、自身の位置を特定する仕組みです。検出・再識別できる明確な特徴が十分にない場合、位置推定は機能しなくなり、誤差が蓄積していきます。まるで、すべてが同じように見える鋼管の中に閉じ込められた状況を想像してみてください。人間でさえ、すぐに自分がどこにいるのかわからなくなってしまうでしょう。このアルゴリズムも同様の課題に直面しています。
クライアントはすでに他のソリューションに時間と資金を投じていましたが、どれも実用的な結果をもたらしませんでした。毎回、位置のずれやドリフトが発生していたのです。
また、彼らには「地上制御点（GCP）を一切使用しない」という具体的な要件もありました。GCPや地理参照なしでも正確な結果を出せるソリューションが必要だったのです。つまり、現場に入ってスキャンするだけで、すぐに結果を出せるようなソリューションでした。
当社の現場担当者は、現場に到着するまで12時間運転しました。スキャン前夜、クライアントからトンネル内部の写真が送られてきました。
「これはSLAM環境には見えないな、と思いました」とジェレミー・ソフォニアは振り返ります。「どのように期待値を調整すべきか、考え始めなければなりませんでした。」
彼がまだ知らなかったのは、クライアントの期待値がすでに低いということだった。ジェレミーが現場に到着する頃には、クライアントはこれまで何度も失敗する様子を見てきたため、今回も同様の結果になるだろうと予想していたのだ。
今回の出張が無駄にならないという保証はなかった――あったのは、技術への信頼と、困難な環境に対する計画的なアプローチだけだった。
SLAM 不確かな場合は、まずハンドヘルドモードから始める。ゆっくりと歩きながら、センサーが最も得意とする働きを最大限に引き出すのだ。我々はまさにその通りに実行した。全長1.48kmを歩き、引き返し、また戻ってきた――利用可能なバッテリー寿命のほぼ2時間すべてを使い切り、1回の連続スキャンを完了させたのである。
重要なのは、そこに何があるかを認識し、アルゴリズムがそれを活用できる可能性を最大限に引き出すことでした。
過酷な環境下では、解像度がすべてを左右します。点群の密度が高ければ高いほど、コンクリートの基礎部分、配管構造、壁面の塩の堆積物によるかすかな質感など、そこに存在する微細な特徴を検知・追跡できる可能性が高まります。ゆっくりと歩くことで、点の密度を最大化できます。Hovermap バックパックのマウントではなくHovermap 運ぶことで、センサーは前方と後方を同時に捉えることができ、すでに通過した特徴とまだ先にある特徴を結びつけることが可能になりました。
「環境内にどのような特徴があろうと、それらを可能な限り高い解像度で捉えたかったのです」とジェレミーは説明します。「そこで、ゆっくりと歩き、前も後ろも捉えられるようデバイスを脇に持ち、特徴を結びつけるように努めました。」
クライアントは彼の横を歩きながら、Commander上でリアルタイムに構築される点群を観察していました。
初期処理では若干のずれが見られたが、これほど長いトンネルで、特徴点がほとんどなく、ガイドとなるGCPも存在しない状況では、予想外のことではなかった。処理設定を若干調整したところ、点群はきれいにまとまった。
クライアントは技術評価を完了するのに数日かかりました。彼が戻ってきたとき、そのデータは、これまでのどの試みでも達成できなかった精度要件を満たしていました。
「彼は、ついにそのタスクをこなせる機器を見つけたことに、ほとんど信じられない様子でした」とジェレミーは言います。
ジェレミーは次のように述べています。「Emesent SLAM 人々に伝えることはできますが、それだけでは説得力に限界があります。こうしたプロジェクトこそ、その理由を具体的に示すことができるのです。競合他社がどこで苦戦しているか、そして彼らが失敗したところで私たちが成功を収めているかを、私たちは把握しています。」