Street houses bridge parking cars smart parking with LiDAR sensor

点群にゾーンを定義することで、どのようなアプリケーションが可能になるのでしょうか?

「LiDARは様々な分野でのアプリケーションを可能にします」―我々はよくそのように説明します。しかし、これらのアプリケーションは実際にどのようなものなのでしょうか?あるソフトウェアの機能から考えられる5種類のアプリケーションを紹介します。
Florian Petit Blickfeld founder

LiDARのデータは点群という形で表現され、その点一つ一つに多くの情報が含まれています。この点群は、環境の正確な3D画像を形成しています。その後、この点群データから特定のアプリケーションに適した情報を評価・取得するためにアルゴリズムが用いられます。多様なアプリケーションを可能にするアルゴリズムのひとつに、センサーの視野角内に特定のゾーンを定義することがあります。この記事では、このソフトウェア機能がどのように機能し、どのようなアプリケーションを実装できるかをご紹介します。

貴重な品物を不慮の事故から守る

貴重な絵画が美術館によって壁に掛けられて展示されています。通行人や不注意なリュックサックの持ち主によって破損されないように、展示品の周囲には安全なエリアが設定されています。LiDARデータはどのようにして、誰も本当にロープで囲まれたエリアに入らないようにするのに役立つのでしょうか?

これは、LiDARセンサーを室内に設置し、重要なエリアを監視することで実現できます。まず、人のいない部屋の3D画像を作成し、シーンの背景を定義します。これにより、部屋の中にある静的な物体と、アラームを作動させる可能性のある動的な物体を区別することができます。

Defining a zone in a point cloud to protect valuable items

この背景を使用して、図に示すように、絵画の周囲の制限領域に対応するゾーンが定義されます。次のステップでは、保護された周囲にある点の数の検出閾値が定義されます。例えば、誰かが写真を撮ろうと障壁に身を乗り出しただけの場合、あらかじめ定義された空間では少数の点が検出されます。この数が閾値以下であれば、その人はまだ立ち入り禁止区域に入ったとは認識されません。しかし、今度は撮影者が障壁から一歩でも踏み出せば、その人はセンシティブゾーンにいる物体として認識されます。この場合、近くにいる美術館の職員に知らせたり、警備員にアラームを鳴らしたりすることができます。

ゾーンのさまざまなアプリケーションの可能性

このテクノロジーは、さまざまなアプリケーションで採用することができます。例えば、鉄道の駅では、線路をセキュリティエリアとして定義し、線路上で何らかの重大な活動が検出された場合に警告を発して列車を停止させることができます。また、貴重品などを保管している会社の敷地内も同様です。特定のエリアをセキュリティエリアとして定義しておけば、誰かが侵入した時点でアラームが作動します。このとき、誤報を防ぐために重要なのが、設定可能な閾値です。例えば、猫がゾーンを走り抜けたり、木の葉が落ちたりしても、閾値を超えないため、アラームが作動することはありません。

Defining a zone in a point cloud to secure train stations

プライバシーが守られた貴重な情報

LiDARは、街中やその周辺にある貴重な情報を提供することもできます。例えば、ある歩行者天国の歩行者数を把握する必要がある場合、LiDARを使ってお店のウィンドウの前を調査することができます。その結果、点群からリアルタイムに多くの情報を抽出することができます。例えば、定義されたゾーンに出入りする人の数や滞在時間などです。このような情報は、企業や市の行政にとって重要であり、博物館の例と同じアルゴリズムを使用して収集することができます。さらに、LiDARはカメラと比較して、検出された人物を点群のシルエットとしてのみ認識するため、プライバシーを維持する上で決定的な利点があります。LiDARはセンサーと物体、この場合は人、の間の距離を3Dで記録するだけで、髪の毛や顔の特徴など他の詳細は収集できないため、人は単に定義されたエリアへの侵入者として検出されるだけなのです。

Defining a zone in a point cloud to count customers

駐車場探しの煩わしさを解消

ゾーニングを使えば、入ってはいけないエリアに人が入っているかどうかを判断できるように、あるエリアが占有されているかどうかを判断することも簡単です。アプリケーションの例としては、道路脇の駐車帯に沿った街灯にLiDARセンサーを組み込んだ駐車場検出が考えられます。点群の観点からは、個々の駐車スペースはそれぞれゾーンとして定義されます。3Dオブジェクト、この場合は車両、が検出されると、その駐車場は使用中であることが示されます。この情報をナビゲーションシステムに転送すれば、ドライバーは目的地の近くで次に空いている駐車場を即座に案内されることになります。また、物体の大きさや駐車時間帯を特定できるため、歩行者が駐車場を横切ったからと言って、車を横切るようなことはなく、正確な検知が可能です。

同じことは客席にも応用できます。特に、人と人が直接隣り合って座らないように距離を置くべき時間帯に、LiDARセンサーは、例えば大きなカフェテリアで、隣の席との距離が十分にある空席を特定することができます。また、このアルゴリズムを利用して、座席の占有率をカウントすることで、占有率の上限を超えていないかどうかをチェックすることも可能です。

Defining a zone in a point cloud for smart parking solutions

スマートな未来に向けた多彩なアプリケーション

以上、LiDARによる環境検知と点群によるゾーン定義で実現できるアプリケーションの例をご紹介しました。この最新の計測テクノロジーは、さまざまな産業やセクターをよりスマートな未来へと導いてくれることでしょう。

Florian Petit Blickfeld founder

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