点群とは、環境の形状と構造を表す3D点の集合を指します。これらの点は通常、LiDARまたは3Dスキャンシステムによって生成され、各点には空間座標（X、Y、Z）が含まれ、場合によっては強度や色などの追加属性も含まれます。LiDARセンサーが生の空間データを取得する一方で、各瞬間のセンサーの正確な位置と姿勢を提供するのが慣性航法システム（INS）です。グローバル参照フレーム内の各点を正確に配置するには、スキャナーがどこにあり、各測定が行われたときにどのように方向付けられていたかを正確に把握する必要があるため、これは非常に重要です。
加速度計とジャイロスコープ（および多くの場合GNSS受信機）からのデータを組み合わせたINSは、航空機、車両、ドローン、または船舶など、プラットフォームの動きを継続的に追跡します。LiDARは1秒あたり数百万の点をキャプチャし、INSはリアルタイムの位置と姿勢情報を提供し、システムが各点を正しくジオリファレンスできるようにします。このプロセスにより、非常に正確で空間的に一貫性のある点群が生成されます。
慣性データをLiDARと統合することにより、ユーザーは、GNSSが利用できないエリアや急速な移動中でも、複雑な環境の詳細な3D表現を生成できます。これは、モバイルマッピング、精密測量、自律航法、および環境モデリングで特に重要です。たとえば、INSとLiDARを搭載したUAVは、起伏の多い地形や遠隔地を飛行している場合でも、森林の樹冠や送電線回廊をセンチメートルレベルの精度でマッピングできます。
同様に、モバイルマッピング車両は都市環境をリアルタイムでスキャンでき、INSは、速度、方向、または地形の変化にもかかわらず、結果として得られる点群が首尾一貫していて、整合性が保たれるようにします。
LiDARまたは画像化システムは、どのように点群を生成しますか？
点群は、3D空間内の個々の点の密なセットをキャプチャして、オブジェクトまたは環境の表面を表現します。クラウド内の各点は、その位置を定義する空間座標（X、Y、およびZ）を保持します。
通常、LiDAR（光検出および測距）や3Dカメラなどのセンサーは、レーザーパルスで周囲をスキャンしたり、ステレオイメージングを使用して表面までの距離を測定したりすることにより、これらの点を生成します。センサーがデータを収集すると、信号が戻るまでにかかる時間を計算し、空間内の各点の正確な位置を特定できます。
センサーが車両、UAV、またはハンドヘルドデバイス上で移動すると、異なる角度から新しいデータポイントを継続的に収集します。システムは各ポイントのタイムスタンプを記録し、キャプチャ時のセンサーの位置と姿勢を使用して、正確な3Dモデルを再構築します。
そこで、慣性航法システム（INS）またはGNSS/INS統合が登場します。システムはセンサーの動きをリアルタイムで追跡し、点群データをジオリファレンスして、実際の座標系と正確に整合させることができます。
キャプチャおよび処理されると、点群はスキャンされた環境の豊富で詳細なデジタルレプリカを提供します。ユーザーはこれらのデータセットを適用して、3Dマップの作成、測定の実行、建物や地形のモデリング、構造変化の分析、および自律システムのナビゲーションを有効にすることができます。点群が密集しているほど、結果として得られる3Dモデルはより詳細で正確になります。
本質的に、点群は、レーザーまたはイメージング測定とリアルタイムの位置データを組み合わせて、詳細で空間的に正確な世界の3Dビューを作成することによって機能します。