LiDARとINSデータをジオリファレンスする。GeoreferencerINSナビゲーションデータと生のLiDARデータを組み合わせて、地理参照された3D点群を作成します。簡単に行うことができます。実行することができます。測量・地図アプリケーション、製品、サービスをデスクにいながらにしてご覧いただけます。Suite測量・マッピングアプリケーションLiDARサーベイ航空マッピングモバイルマッピングLiDAR、カメラ、その他のセンサーをGeoreferenceして、地上ベースのマッピングを行うことができます。測量・地図アプリケーション、製品、サービスをデスクにいながらにしてご覧いただけます。測量・地図アプリケーション、製品、サービスをデスクにいながらにしてご覧いただけます。選ぶのか」の箇条書きの情報を参考にして、この要約の段落を作成することを提案します。最新のニュースとリソース測量・マッピングアプリケーション航空マッピングLiDARサーベイモバイルマッピングLiDAR、カメラ、その他のセンサーをGeoreferenceして、地上ベースのマッピングを行うことができます。測量・地図アプリケーション、製品、サービスをデスクにいながらにしてご覧いただけます。ニュースとリソースに登録します。測量・地図アプリケーション、製品、サービスをデスクにいながらにしてご覧いただけます。2020年11月5日センサー技術は、ADAS開発の鍵を握っています。ADASや自律走行機能は、車両を取り巻く環境に関する情報を継続的に供給しており、それを提供するのがセンサーの仕事です。センサーは、ドライバーが見ることができるすべてのものだけでなく、ドライバーが見ることができない、あるいは気づかなかったものも検出することが求められています。使用されているセンサーには多くの種類があり、それぞれに性能、コスト、パッケージングの面で長所と短所があり、それぞれのADAS機能に複数のタイプのセンサーを使用するケースが増えています。それぞれのセンサーには長所と短所が認められており、異なる技術を組み合わせることでADASの機能をより洗練させることができます。このようなセンサー技術の融合が急速に当たり前になってきています。考慮すべきもう一つの要因は、センサーの堅牢性と耐久性です。センサーの中には車室内に設置できるものもありますが、多くのセンサーは、バンパーの角やグリルの後ろなどの脆弱な場所に、車の極端な方向に向けて外部に設置する必要があり、ハイテク機器にとっては過酷な環境となります。自動車保険や修理業界では、車両が事故に巻き込まれた場合、高額なセンサーの交換や再校正が必要になるという問題も懸念されています。ADASの普及と自律走行車の開発が進むにつれ、センサー技術の進歩は加速しています。物体の検出と分類に関しては、すでに使用されている多くのシステムはまだ比較的基本的なレベルであり、ADASの機能が完全に自律走行型のアプリケーションにジャンプするまでには長い道のりがあります。現在のシステムは、例えば、非常に特定の形状を超えて歩行者を識別するのに苦労しています。大きな物体を持っていたり、一定の高さ以下であったりすると、輪郭を大きく変えるような服を着ている人を認識できないことがあります。技術の発展に伴い、これらの限界は必然的に解決されることになるでしょう。現在のADASセンサー技術は、大きく分けて4つのカテゴリーに分けられ、もう少し詳しく見ていきます。レーダーおそらく、現在ADASセンサーに採用されている技術の中で最も認知度が高いのはレーダーでしょう。レーダー-無線検出と測距のための頭字語-は、送信された電波がそのパス内の任意のオブジェクトをオフに反射するためにかかる時間を測定することによって、オブジェクトを検出する確立された技術です。多くのアプリケーションを持っています。レーダーは数年前から自動車のシステムで使用されているため、ハードウェアがよく開発されており、比較的手頃な価格であることから、自動車メーカーにとっては魅力的な存在となっています。短距離レーダー(SRR)、中距離レーダー(MMR)および長距離レーダー(LR)。SRRシステムは伝統的に24GHzの地域でマイクロ波を使用していましたが、特に24GHz周波数の限られた帯域幅と変化する規制要件のために77GHzへの業界シフトがありました。パークアシスト、交差交通監視システムに適しています。MRRとLRRのADAS機能は、すでに77GHzの周波数を使用しており、速度と距離の測定において、より高い分解能(相対的に言えば)とより高い精度を提供しています。ブレーキなどのシステムに適しています。LRRの短所の1つは、測定距離に応じて測定天使が減少することです。そのため、アダプティブクルーズコントロールのように、SRRとLRRの両方のセンサーからの入力を組み合わせて使用する機能もあります。それが証明された技術であることは別として、レーダーのADASの使用のための他の主な利点は雨、雪および霧のような悪天候および夜間に効果的に機能する能力である。その限界は業界でも同じように認められています。自動車用途では視野が限られているため、適切な範囲をカバーするためには、車両に多数のセンサーを搭載する必要があります。24GHz帯の周波数を使用するSRRでは、複数のターゲットを区別するのに苦労する。超音波センサは反射音波を使用して物体までの距離を計算します。両方で非常に幅広い用途に使用されています。超音波センサは、超音波トランスデューサとしても知られていますが、有効な動作範囲が2m程度と比較的短いため、低速システムで使用されるのが一般的です。駐車センサーとしての使用は以前から広く行われてきましたが、パークアシスト、セルフパーキング、ブラインドスポット監視アプリケーションなど、より複雑なADAS機能にも使用されています。超音波センサは、費用対効果が高く、比較的堅牢で信頼性が高く、夜間や明るい、弱い太陽光などの厳しい光条件の影響を受けません。確立された超音波センサの範囲が限られていることを考えると、一部のメーカーは、短距離レーダーを支持して超音波センサを放棄している。これは特に、既存の駐車センサー技術と追加のブラインドスポット検出を組み合わせた最新の後方横断交通/歩行者警報システムの場合に当てはまるが、超音波技術の最近の開発では、一部のセンサーの範囲が8~10メートル程度に拡張されており、このようなアプリケーションに適していることがわかっている。ライダーライダー(「レーザー」と「レーダー」の縮約語、または「光検出と測距」または「レーザーイメージング、検出と測距」の頭文字をとったもので、お好きな方をお選びください)は、基本的にはレーダーと同じ原理で動作しますが、周囲の環境の高解像度3D画像を生成するためにレーザーのために電磁波を入れ替えます。ために開発されましたが、最近ではADASや自律走行車の開発にも採用されています。大まかに言えば、自動車業界(テスラを除く)は、ライダがADASや自律走行車のアプリケーションに最適なソリューションであると、賭けに出ています。ライダーには2つの基本的なタイプがありますが、どちらも反射したレーザー光を測定するという基本的な原理は同じです。パルスレーザーを回転ミラーに照射し、レーザービームを多方向に放射します。これらのシステムは非常に効果的で、射程距離は300メートル以上、屋根に取り付けた場合は360度の視野を提供します。その大きさから市販車のADAS機能には使用できず、また高価です。同じテーマのよりコンパクトでADASに適したバリエーションとして、以下のものがあります。マイクロエレクトロメカニカルシステム(MEMS)レーザービームを放射するための技術ベースの回転ミラー。2つ目のタイプは固体ライダとして知られており、いくつかのバリエーションが開発されています。1つは、光フェーズドアレイを介して単一のレーザーを発射し、ビームを多方向に向けるもので、もう1つは、いわゆるフラッシュライダと呼ばれるもので、レーザーの1パルスまたはフラッシュを使用して画像を作成します。2つの主なシステムにはそれぞれ長所と短所があります。いずれの場合も、放射されたレーザーは範囲内のあらゆる物体から反射され、高感度の光検出器で受信され、その情報が環境の3Dモデルに変換された後に受信されます。ライダーがこれほど強力なツールになる可能性を秘めているのは、その3Dモデルの詳細さと解像度です。適切な分析アルゴリズムがあれば、ライダーシステムは、高解像度の3Dで物体を検出し、それらを区別し、正確に追跡する能力を持っています。霧の影響を受けることもありますが、ライダーは雨や雪の中でも十分に機能し、夜間でもその機能は影響を受けません。歴史的にライダは、市販の自動車アプリケーションでの使用には法外に高価なものでしたが、技術が洗練され、コストが下がるにつれて、ADASの開発では徐々に一般的になりつつあります。プロトタイプの完全自律走行車では、すでに大型のルーフマウント型のライダシステムが効果的に利用されていますが、そのようなセットアップは実用的ではなく、商用のADASアプリケーションでは法外なコストがかかります。当面の間は、市販車の視界に入らないようにパッケージ化された十分にコンパクトで手頃な価格のライダーシステムは、数百メートルではなく数十メートルの比較的限られた範囲で測定されるため、低速でしか効果を発揮しません。カメラカメラベースのソリューションは、ADAS開発者が選択するセンサー技術として人気を博しています。カメラには限界があります。悪天候や低照度または困難な光条件での性能低下の影響を受けやすいという点ですが、レーダーや超音波センサーに比べれば比較的新しい技術ですが、すでに能力があり汎用性があります。オートバイなどの物体を分類するための解像度も備えています。カメラは非常に費用対効果に優れているため、大量に販売する自動車メーカーにとっては特に魅力的です。技術の限界があるため、カメラセンサーからのデータをレーダーと組み合わせることで、より堅牢で信頼性の高いデータストリームを幅広い条件で提供できるようになってきています。カメラは単眼式と、最近では両眼式のADASアプリケーションの両方で使用されています。システムなどの中距離から長距離の機能を備えています。後ろ向きカメラは、主にドライバーの反転支援として広く採用されています。ダッシュボードに取り付けられた画面には、車の後方の鏡像が表示され、場合によってはハンドルの動きに応じて位置情報を表示して駐車誘導を行うこともある。前向き双眼カメラまたはステレオカメラは、最近の開発です。一対のカメラは、移動物体までの距離などの複雑な深度情報を計算するのに必要な情報を提供する実質的に3D画像を提示することができるため、アクティブ・クルーズ・コントロールや前方衝突警告アプリケーションに適しています。ADAS開発の足がかりとなっているもう一つのカメラ技術は、赤外線サーマルイメージングです。赤外線サーマルカメラは、可視光やわずかな光を利用する代わりに、人や動物を検出するのに最適です。この技術は、10年ほど前にプレミアムブランドのモデルにパッシブナイトビジョンアシストシステムとして初めて搭載されたのが始まりです。完全な暗闇によるまぶしさの影響を受けず、ADAS開発者のセンサー技術のアーセナルで果たすべき貴重な役割を持っています。この記事はの一部です。ADASとは?シリーズ。ADASとは」シリーズの続きを読む道路上の先進的な運転支援システム関連ニュースモバイルマッピング用INSを選択する際に考慮すべき4つのポイントローカライゼーションは自治に不可欠であり、私たちも同様です...。贈収賄防止ポリシーサイトマップ,。