Emesent 、最先端の「Wildcat」SLAM テクノロジーを駆使して、いかに自律型マッピングをリードしているか。

Emesent受賞歴のあるHovermap は、ドローンの自律性とLiDAR マッピングペイロードで、LiDAR データと高度なアルゴリズムを使用して、スキャンした環境の正確な3D 点群データを生成し、GPSが利用できない場合でもドローンの飛行を自動化する。

オーストラリア連邦政府系研究機関が開発した3D SLAM を搭載

CSIRO Data61内のロボティクス・自律システムグループは、2008年以降、極めて高精度かつ3D LiDAR[1]ベースSLAM[2]ソリューション開発の先駆者として世界的な評価を確立してきた。Wildcatは同グループによるSLAM であり、10年以上の経験を基に精度・堅牢性・処理速度において新たな基準を提供するとともに、ロボティクス用途向けに最適化されている。

2019年1月、Hovermap Wildcatを採用した初の商用マッピング・自律ソリューションHovermap 、Emesent 初のWildcat早期導入企業Emesent 。

継続的な緊密な連携による強み

Emesent および中核エンジニアリングチームの多くは、CSIROロボティクス部門に所属し、CSIRO SLAM 緊密に連携しながら、WildcatEmesent Hovermap 自律飛行・マッピングペイロードと統合する作業に従事していました。創業メンバーCSIRO 離れCSIRO Hovermap 商用Emesent 設立しました。

CSIRO 固な連携は継続しており、ワイルドキャット早期導入プログラムや共同研究プロジェクトを通じた協業が行われています。オーストラリア・ブリスベンのプレンベールハイテク地区における共同拠点設置も、定期的な交流や共同試験活動を通じて双方に利益をもたらしています。

Emesent CSIRO 、権威あるDARPA チャレンジへの参加に向けCSIRO 、両組織が展開するロボットの中核コンポーネントとしてWildcatCSIRO 。これにより、ロボットチームが連携して地域を探査・マッピングする際に不可欠な「マルチエージェント協調マッピング」など、Wildcatの主要機能開発が推進された。 合同チームは今年初めに米国で開催されたSubTアーバンサーキットイベントで4位に入賞し、物体位置報告精度部門で最優秀賞を獲得。これはWildcatソリューションの正確性を証明する成果である。

フィールドテストとノウハウによる性能最適化

ロボティクス分野での経験Emesent チームは、SLAM 核心を深く理解しており、自律走行とマッピングにおいてこれらのアルゴリズムから最大限の性能を引き出す方法を熟知しています。

Hovermap 2017年初頭から顧客向けにHovermap 初期段階ではアーリーアダプタープログラムを通じてプロトタイプとして導入され、2019年からは商用Hovermap 。この期間中、世界中の過酷で多様な環境において、数千時間に及ぶ自律飛行とマッピング実績を積み重ねてきました。この豊富な実運用データにより、Emesent パラメータ調整を通じてSLAM 最適化し、SLAM チームに貴重なフィードバックを提供することが可能となりました。

SLAM マッピングとリアルタイムナビゲーションの両方

SLAM 距離センサーとセンサーデータSLAM 、距離センサー自体の動きを推定する。この動きが推定されると、距離データを共通座標系に投影して3D 生成できる。推定された動きは、センサーを搭載したロボットプラットフォームの制御にも活用できる。Hovermapの場合、Lidar データを用いてマップ作成とドローンの飛行制御を行う。

Hovermap ドローンでHovermap 、WildcatSLAM リアルタイムで動作し、周囲環境に対するドローンの位置・姿勢・速度を推定します。これによりGNSSデータの必要性が解消されます。Emesentローン自律飛行アルゴリズムはこのSLAM 基盤とし、GPSなしで航行、安全経路の計画、障害物回避を自動化します。 この処理Hovermap機上で毎秒数千回の計算が必要であり、効率的なSLAM 不可欠です。SLAM 極めて堅牢で、あらゆる環境下で完璧に動作しなければなりません。SLAM 航法喪失を招きかねず、飛行中のドローンにとって許容できない結果です。Wildcatの堅牢性、精度、効率性は、この課題に見合うことが実証されています。

LiDAR Hovermap オンボード保存されHovermap 飛行後にWildcatを用いて再処理されますHovermap この処理はリアルタイム処理速度よりも地図品質を最適化するモードで行われます。これにより極めて高品質3D 生成され、市場で最高品質SLAM LiDAR と言えるでしょう。 このマップ品質は、Hovermap Lidar 製造するVelodyneLidar .の注目さえ集めました。多くの企業が自社のLiDARでマッピング製品を構築している中、Hovermap となり、自社デバイスが生み出すマップの品質を実証したのです。この点群データの品質は、WildcatのHovermap独自設計・製造品質によるものです。

状態推定におけるリアルタイム性能と地図生成におけるオフライン性能を両立させる能力は、Wildcatが競合SLAM に対して持つ大きな強みである。他のソリューションは概して、正確なマッピングかリアルタイム性能のいずれか一方を最適化している。

迅速かつ信頼性の高いマッピングを実現する強力な機能

Wildcatを搭載したHovermap 、競合他社との差別化を図る数々の独自機能Hovermap ：

• マッピングと自律性：Hovermap 、ドローンの自律飛行とSLAMマッピングを両立する世界唯一のプラグアンドプレイデバイスHovermap 。これにより、地下鉱山など従来はアクセス不可能だった領域でのデータ収集が可能となります。
• 高精度マッピング： Hovermap 、SLAM移動式マッピングシステムとしては驚くべき精度で、測量レベルの極めて正確な点群を生成することがHovermap 一般的な環境では通常±20mm、典型的な地下・屋内環境では±15mm、近距離スキャンでは±5mmの相対精度を達成します。Hovermap 、DARPA チャレンジにおいて「最も正確な物体検出」賞の受賞に貢献しました。
  
  

• 再現性のある結果：変化検出と変形監視は、様々な業界のクライアントにとって一般的な用途です。これは、時間経過に伴う地域のマッピングにおいて再現性のある結果を生成することを必要とします。Hovermap これらの要件Hovermap 、環境におけるサブセンチメートル単位の変化の検出をHovermap 。
• マッピング中の自由な動作：Wildcatの性能により、本システムは不規則な動き、衝撃、振動に対して頑健です。他のシステムでは、SLAM を引き起こす急激な動作を避け、非常に滑らかな歩行や飛行が求められます。Hovermap 採掘車両にHovermap 、鉱脈の通路に降ろされた状態で揺さぶられながらも、高品質な結果を生成し続けています。
• 特徴の乏しい環境でも堅牢：SLAM 環境内の固有な3D の認識に依存する。滑らかなトンネル内や平坦で特徴のない地形では、一部のSLAM 良好な性能を発揮しない。Hovermap 、レイズボーリングやトンネルといったSLAM困難な環境下でも性能を発揮することがHovermap
• 多彩な展開オプション：Hovermap 自律型ドローン測量だけでなく、クイックリリース機構によりバックパック・車両・ケーブルマウント型測量システムとして容易に展開Hovermap 。Wildcatはこれら全ての展開オプションに対応します。
• 高速データ処理：Hovermap ドローン飛行のリアルタイム状態推定と低解像度点群をオンライン表示用にリアルタイム生成可能Hovermap 、オフラインモードではデータ収集時間のわずか2倍で高解像度マップを生成できる。
• 移動中のスキャン開始／停止：Hovermap 移動中でも開始または停止できます。ドローンがホバリング中、またはHovermap バックパックHovermap 歩行中にスキャンを開始できます。他のソリューションでは複雑なキャリブレーション手順が必要だったり、スキャン開始時に完全に静止している必要があったりします。
• 高速データ収集： SLAM 堅牢性により、Hovermap 高速走行中でもデータ収集Hovermap 。ドローンによる収集では最大5m/s、車両による収集では最大40km/h（11m/s）でのデータ収集が実現します。
• リアルタイムマルチエージェント統合とグローバル最適化のサポート：Wildcatはマルチロボット協調マッピング向けに構築されているため、複数のソースからの地図をキャプチャ中にリアルタイムで統合し、統一されたグローバルに最適化された結果を生成することが可能です。
• 各データポイントに複数の属性: Hovermap 生成する各データポイントには、強度、時間、距離、反射回数、リング番号などの複数の属性Hovermap 。これらの属性は、点群データを用いて派生データを出力する際に、貴重なフィルタリングの可能性を提供します。

Emesent 、CSIRO 継続的な連携と自社研究開発チームの献身的な取り組みを通じて、SLAM 成功をさらに発展させることにEmesent 。今後さらに多くの改良と革新的な新機能が提供される予定です。

[1] 光検出と測距

[2] 同時測位とマッピング