LiDAR

LiDAR（光による検知と測距）は、レーザー光を使って距離を測定し、環境の形状を取得するアクティブセンシング技術です。LiDARスキャナーは自ら照明を照射するため、暗闇でも表面を測定できます。コンピュータビジョンでは、こうした測定値によって、物体の位置特定、環境内のナビゲーション、3次元マップの構築に必要な空間情報を機械に提供できます。

LiDARスキャナーの仕組み#

パルス式LiDARセンサーはレーザー光を照射し、反射光が戻るまでの時間を測定します。距離は、光速に往復の移動時間を掛けて2で割った値です。それぞれの距離をビームの方向と組み合わせると、表面上の位置が得られます。測定を繰り返すと、点群が形成されます。これはx、y、z座標を持つ点の集合で、多くの場合、反射信号の強さを示す反射強度も含まれます。

レーザーを利用したLiDARは、初期の光レーダー実験を通じて発展しました。Giorgio FioccoとLouis Smullinは、1963年に大気中のレーザー測定を実証し、地球上空60～140キロメートルの散乱層を検出しました。この実験は、レーザーエコーを遠隔測定に利用する初期の応用例となりました。

2Dスキャナーはロボットの周囲の平面を走査し、3Dスキャナーは複数の高さにわたって測定します。航空機搭載システムではさらに、レーザーによる距離測定と位置・姿勢の測定値を組み合わせ、点を地理座標に配置します。地形LiDARと水深測量LiDARは、それぞれ異なる環境に使用されます。地形測量用の機器は通常、陸地のマッピングに近赤外光を使い、水深測量用の機器は水中の地形を測定するために緑色光を使います。

LiDARの測定値をAIによる認識に活用する#

点群は形状を表します。機械学習を活用すると、3D物体検出などのタスクを通じて解釈を加え、物体の位置、寸法、向きを推定できます。Alex H. Langらが2018年に発表したPointPillarsは、点を垂直な柱状領域にグループ化し、各領域の特徴を学習したうえで、得られた鳥瞰表現を検出ネットワークで処理します。これにより、不規則な測定値を効率的な畳み込み処理に適した構造に変換できます。

センサーフュージョンでは、LiDARの形状情報とカメラの外観情報を組み合わせます。画像は色、テクスチャ、識別に役立つ細部を提供し、LiDARは測定された距離と形状を提供します。キャリブレーションによってセンサー間の回転と並進を確定し、同期によってそれぞれのタイムスタンプを揃えます。いずれかの手順に誤差があると、カメラの検出結果が別の物体に属する点と対応付けられる可能性があります。

Ultralytics YOLOは、ROS連携を通じて、この画像から形状情報へのワークフローに対応しています。位置合わせされたRGB画像から得たYOLO26のセグメンテーションマスクを使って、整理され色情報を持つ点群内の対応する点を選択し、3D空間で物体を切り分けられます。

LiDAR、レーダー、カメラベースの深度計測#

これらの技術は、相互に補完する測定値を提供します。

• 深度推定：カメラベースの手法は画像から距離を推定します。LiDARは照射したレーザー光を使って距離を測定します。距離情報を表す方法の一つが深度マップです。
• レーダー：電波を使用し、一般に距離と径方向速度、つまりセンサーに近づく、またはセンサーから遠ざかる速度を測定します。光学センシングの性能を低下させる雨や霧の中でも有用です。
• 3D再構成：シーンの幾何学モデルを構築します。LiDARは、再構成システムがマップやサーフェスに統合する測定値を提供します。

LiDARの点群は距離が遠くなるほど疎になり、遠方の歩行者やその他の小さな物体は、より少ない測定点で表現されます。霧や雪もレーザー光を散乱させ、後方散乱によって点群を歪ませ、検出を妨げます。こうした影響は自動車の認識処理で発生し、形状情報の欠落や気象による反射が、検出器による障害物の識別結果を変える可能性があります。

運転、ロボティクス、マッピングでの活用#

• 自動運転：Waymo DriverはLiDAR、カメラ、レーダーを組み合わせ、車両、歩行者、自転車を認識します。LiDARは周囲の形状情報を提供し、認識システムはセンサーデータを解釈して、道路利用者とその位置を特定します。
• モバイルロボティクス：TurtleBot3のSLAMワークフローは、レーザースキャンを使ってマップを作成しながら、ロボットの位置を推定します。SLAMは、自己位置推定と地図作成を同時に行う手法です。繰り返し得られる観測結果を通じて、ロボットの変化する位置を、環境内の持続的な特徴と対応付けます。
• 航空マッピングと環境モニタリング：国立生態学観測ネットワークの航空機搭載LiDARは、樹冠の高さや植生密度など、森林の構造を測定します。植生の隙間を通って光の一部が届くため、1回のパルスから樹冠、枝、下層植生、地面の複数の反射が得られることがあります。