Technology

LiDAR SLAM - MapIV Engine

MapIV Engineは、マップフォー独自のSLAM技術を結集した3次元地図作成システムです。 SLAMを基にした3次元地図作成は、局所的精度や処理時間、全体の地図の整合性、地図の最新性、動的物体によるノイズ等の課題がありました。 我々のシステムは、最新の研究成果の活用、LiDAR / カメラ / GNSS / IMU / オドメトリといった異なるセンサー同士のセンサー・フュージョンを用いることにより、これらの課題を解決しています。 MapIV Engineを活用することで、お手持ちのデータで高精度な3次元点群構築が可能となります。

福島ロボットテストフィールド
福島ロボットテストフィールド

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KITTIデータセット
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GNSS/IMU位置推定 - Eagleye

Eagleyeは、名城大目黒研究室との共同開発のGNSS/IMU位置推定システムです。 GNSS/IMUを用いた位置推定システムは、高価なセンサーが必要とされ、システムの導入には大きなコストがかかっていました。 Eagleyeは、GNSSドップラーの活用や、センサデータの誤差補正等のアルゴリズムを活用することにより、ローコストなセンサを活用した場合でも高価なシステムと遜色無い、位置推定精度を実現しました。 また、Eagleyeはオープンソースとして公開しており、誰でも使えるようなシステムです。 ユーザーからのフィードバックを基に、さらなる性能向上を目指していきます。

ソースコード: https://github.com/MapIV/eagleye

Visual Localization - Iris

Irisは、3次元地図と単眼カメラ画像を用いたオープンソースの位置推定システムです。 3次元地図を用いた位置推定では、LiDARデータを用いたスキャンマッチングによる方法が多いですが、LiDARは高価であり、小型システムに統合するにはコストがかかるという課題がありました。 そこで、我々はLiDARに対して比較的安価であるカメラを用いた、3次元位置推定の技術を開発しました。これは、カメラ画像から得られる画像特徴点を3次元点群に変換し、既存の3次元地図にマッチングするというものです。 マッチングの過程でVisualSLAM固有の課題であるスケール推定も実施しており、メトリックな位置情報を取得することが可能です。
ソースコード:https://github.com/MapIV/iris