バナー

センサでGNSSを補完！カルマン・フィルタによる測位パフォーマンス向上


自己推定を維持できない軒下でも高精度測位を継続

図1　GNSS電波が届かないトンネルや高架下では，加速度や角速度を計測するIMUで補完することで連続した自己位置推定が可能になる．［著・提供］目黒 淳一
詳細は：【受講無料！簡単登録！11月15日～22日】LiDAR×RTK×IMUフュージョン！自動運転＆SLAMロボット開発 要点100，セッション2（Days on the ZEP 2024 Autumn（第5回）

自動運転や移動システムを支えるGPS/GNSSとIMUの融合

GPSやGNSS（全球測位衛星システム）は，近年の技術発展により，一般消費者向け製品でも高精度な位置情報が利用できるようになりました．

移動システムの運行管理，自動車の自動運転，ロボットのナビゲーションなど，さまざまな分野での活用が進んでいます．GPS/GNSSには特有の制約があり，単独では常に信頼できる測位ができるとは限りません．

GPS/GNSSの課題とIMUによる補完

GPS/GNSSは，衛星からの信号に依存して位置を推定するため，トンネルや高架下，都市部の建物間では信号が届かず，測位ができないという課題があります．

建物に反射した信号（マルチパス）や，信号の一部が遮られた状況（NLOS:Non-LineofSight）は，誤った測位結果を引き起こしやすいです．これらの問題を解決するため，IMUが補完的に利用されます．IMUは，加速度や角速度を計測することで，短時間での自己位置推定が可能であり，GPS信号が途絶した区間でも位置情報の連続性を保つ役割を果たします．

カルマン・フィルタによる測位精度向上

GPS/GNSSとIMUのデータを組み合わせる際，ノイズや測定誤差を抑えながら正確な位置を推定するために，カルマン・フィルタが重要な役割を果たします．カルマン・フィルタは，時間経過に伴う位置や速度の変化を考慮し，観測値と予測値を統合することで，誤差を最小化します．

都市部などでマルチパス誤差が発生する場合でも，IMUのデータを活用することで測位の安定性を保つことが可能です．さらに，GPS/GNSS測位が不可能な場所では，IMUが車両の動きを推定し，トンネル内や高架下などの区間を補完します．

拡張カルマン・フィルタ（EKF）は，非線形なシステムに対応できるため，GPS測位データとIMUセンサの出力を組み合わせて，精度の高い推定結果を得ることができます．

GNSS/IMUシステムの活用と選定ポイント

GPS/GNSSとIMUの統合システムは，自動車の自動運転や無人搬送車（AGV），ドローン，ロボットなど，高精度な自己位置推定が求められる分野で不可欠です．

IMUには一定のドリフト（累積誤差）が生じるため，長時間の単独使用は難しく，GPS/GNSSとの定期的なデータ融合が必要です．また，補正情報を利用することで，センチ・メートル級の測位精度が実現可能ですが，これには通信インフラの整備も求められます．

選定の際は，用途に応じたセンサの精度，サイズ，消費電力などが重要な要素になります．たとえば，車載システムでは耐環境性が求められる一方で，ドローンでは軽量で高精度なIMUが重要になります．

キーワード

1．GNSS（全球測位衛星システム）： 複数の衛星からの信号を用いて地上の受信機の位置を推定するシステム．誤差要因には，マルチパスやNLOSが含まれる．

2．IMU（慣性計測装置）： 加速度センサとジャイロセンサを用いて，物体の加速度や角速度を計測するデバイス．GPS/GNSSが利用できない環境での位置推定に用いられる．

3．カルマン・フィルタ： 時系列データの推定に利用されるフィルタリング技術．観測値とシステムの予測値を統合して，誤差を最小化する．

4．拡張カルマン・フィルタ（EKF）： 非線形システムに対応したカルマン・フィルタの拡張版．GPS測位データとIMUの出力を組み合わせ，正確な推定を実現する．

5．マルチパス誤差： 建物などの反射によってGPS信号が複数の経路を通って到達することで発生する誤差．これを除去することは非常に難しい．

〈著：ZEPマガジン〉

詳細は【受講無料！簡単登録！11月15日～22日】LiDAR×RTK×IMUフュージョン！自動運転＆SLAMロボット開発 要点100，セッション2

著者紹介

  • 2008年 早稲田大学大学院理工学研究科博士後期課程を修了し，博士（工学）を取得
  • 2008年 株式会社豊田中央研究所に入社．測位/地図生成技術の研究開発に従事
  • 2017年 名城大学理工学部メカトロニクス工学科　准教授　測位/地図情報の高度化／評価手法の研究開発を実施

著書

  1. 3章 地図作成と自己位置推定，自動運転技術入門：AI×ロボティクスによる自動車の進化，2021年，オーム社．
  2. 3章 認知：地図と位置姿勢推定，自動運転(モビリティイノベーションシリーズ 5)，2021年，コロナ社．

参考文献

  1. ［VOD/KIT］ RTKポータブル・センチメートル測位キット，ZEPエンジニアリング株式会社．
  2. LiDAR×RTK×IMUフュージョン！自動運転＆SLAMロボット開発 要点100，ZEPエンジニアリング株式会社．
  3. ［VOD/KIT］SLAMロボット付き！ROSプログラミング超入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
  4. "［VOD/Pi KIT］MATLAB/Simulink×ラズパイで学ぶロボット制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
  5. ［VOD/Pi KIT］ラズパイ×Pythonで動かして学ぶモータ制御入門，ZEPエンジニアリング株式会社．
  6. ［VOD/KIT］ラズベリー・パイで学ぶエッジAIプログラミング入門，ZEPエンジニアリング株式会社．