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2018年8月 8日 (水)

車載LiDAR(8)

 ICPは適度なサイズの領域を、膨大なポイントクラウドデータ中で位置をずらしながら対応点を求める手法である。対応点の定義は点間距離が最小となる位置を検索したときとし、画像処理のテンプレートマッチングと同様である。

 これに対しNDTは、まず空間をグリッド状に分割し、グリッド内のポイントクラウドを正規分布で近似する。マッチングする領域もグリッドとなるため、対応度の定義はマハラノビス距離を最小化することになる。

 ICPに対しNDTは粗いマッチングとなる。しかし、その分計算時間は短縮される。ICPより高速になった分精度は落ちことになるものの、意外と高精度である。これは、膨大なポイントクラウドに対し行い、環境情報(3Dデータ)が多彩なため問題がなくなるためである。SLAM(Simultaneous Localizing and Mapping)というと自己位置推定と地図製作を同時に行うという意味になるものの、予め獲得した環境情報のポイントクラウドに対して、2回目の走行時にスキャンマッチングで自己位置を推定することもSLAMと呼ばれ、LiDARで行っているのでLiDAR SLAMと呼ばれる。

 LiDARは自己位置推定だけでなく、自動運転の次に重要な障害物認識も同時に行う。全周囲でスキャンマッチングを行うため、部分的に照合しないところが障害物といえるからである。

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