מה זה מיפוי נייד (Mobile Mapping)? המדריך המלא למתחילים

מיפוי נייד הוא אחד השימושים המרתקים ביותר לטכנולוגיית איכון (localisation) – ובמיוחד לטכנולוגיית GNSS/INS כמו שלנו. בלוג זה תוכנן להיות המדריך האולטימטיבי על מיפוי נייד עבור כל מי שמעוניין ללמוד עוד על טכנולוגיית מיפוי נייד ומערכות מיפוי כגון LiDAR נייד. אז מה זה בעצם מיפוי נייד?

מה זה מיפוי נייד?

כל פעילות הכוללת מדידה (surveying) של עצם כלשהו מכלי רכב נע נחשבת לסוג של מיפוי נייד. באופן כללי, מיפוי נייד מתחלק לפעילויות מיפוי קרקעיות ואוויריות. מיפוי נייד קרקעי, המכונה לעיתים גם מיפוי מבוסס כבישים, הוא מצב שבו המדידה מתבצעת מתוך מכונית. המכוניות של Google Streetview הן כנראה אחת הדוגמאות המוכרות ביותר למיפוי נייד מבוסס כבישים. מיפוי אווירי, כמובן, הוא מדידה המתבצעת מהאוויר. זה יכול להיות מרחפן קוואדקופטר קטן, או מכלי טיס גדול יותר, מאויש או בלתי מאויש.

טכנולוגיות מפתח במיפוי נייד

בכל "מטען ייעודי" (Payload) של מיפוי נייד (שזהו השם למערכת החיישנים והטכנולוגיה המשמשים למדידה), ישנם כמה מרכיבים משותפים:

• החיישנים המשמשים לאיסוף נתוני המדידה.

• פתרון האיכון (localisation).

התהליך של שילוב שני מאגרי הנתונים הללו נקרא georeferencing (הצמדה גיאוגרפית). ברגע שנתוני המדידה עברו תהליך זה, הם מקבלים מיקום קבוע על פני כדור הארץ, מה שאומר שניתן להשתמש בנתונים למטרה המיועדת להם.

ניתן להשתמש במגוון רחב של חיישנים לצורך המדידה. המצלמה הייתה החיישן הנפוץ ביותר מבחינה היסטורית, כשהיא מפיקה תמונה פוטוגרפית כתוצאה של המדידה. לאחרונה, LiDAR (Light Detection And Ranging) הפך לשיטת מדידה פופולרית. LiDAR משתמש בלייזרים כדי למדוד את המרחק בין החיישן לבין עצמים בסביבה, ומפיק מיליוני (ואפילו מיליארדי) "נקודות" המרכיבות את המדידה. התוצר הסופי של LiDAR נקרא ענן נקודות (point cloud), הדומה למודל תלת-ממדי של האזור שנמדד.

מעבר לכך, כמעט כל חיישן יכול לשמש למדידה. מכ"ם (Radar) והדמיה היפר-ספקטרלית נמצאים בשימוש תדיר, אך בעבר עבדנו עם לקוחות כדי לעזור להם לבצע georeferencing לנתונים ממגוון חיישנים שונים, כולל ציוד לחישוף גז. כל עוד ניתן לבצע הצמדה גיאוגרפית לנתונים בעזרת טכנולוגיית האיכון שלכם, תוכלו להשתמש בחיישן שלכם במדידה.

איכון במיפוי נייד

כיום, שיטת האיכון הפופולרית ביותר עבור מיפוי נייד היא שילוב של נתוני GNSS ו-IMU (יחידת מדידה אינרציאלית).

• ה GNSS ראשי תיבות של Global Navigation Satellite System (מערכת ניווט לוויינית גלובלית) ומתייחס לקבוצות של לוויינים בחלל המספקים נתוני מיקום. GPS, למשל, הוא דוגמה ל-GNSS.

• הIMU הוא אוסף של גירוסקופים ומדי תאוצה המודדים שינויים במהירות, בתאוצה ובתנע זוויתי, המשמשים להערכת הכיוון, המהירות והאוריינטציה של עצם.

הIMU המשולב עם נתוני GNSS מכונה בדרך כלל מערכת ניווט אינרציאלית מונחית GNSS, או GNSS/INS. שילוב השניים הופך את המערכת לחסונה יותר – ה-INS מאפשר לזהות שגיאות בנתוני הלוויין (שנגרמו אולי מירידה בכיסוי הלווייני), בעוד ה-GNSS מתקן את ה"סחיפה" (drift) ההדרגתית במיקום שכל IMU חשוף אליה.

איך עובד מיפוי נייד?

בדרך כלל, תהליך המיפוי הנייד כולל את השלבים הבאים:

1. הגדרה (Setup): בניית המטען הייעודי למדידה, תוך וידוא שהחיישנים משולבים בצורה הדוקה כדי לקבל את התוצר האיכותי ביותר.

2. איסוף נתונים: ביצוע המדידה, בין אם ביבשה ובין אם באוויר, תוך איסוף נתוני מדידה ונתוני איכון בזמן אמת.

3. עיבוד (Processing): לאחר איסוף הנתונים, יש לשלב את שני מאגרי הנתונים כדי להפיק תוצאה סופית. יש כאן כמה תת-שלבים: סביר להניח שתריצו אלגוריתמים של עיבוד-לאחר (post-processing) על נתוני האיכון כדי למקסם את הדיוק שלהם, ולאחר מכן תבצעו שלב georeferencing נפרד שבו נתוני המיקום משולבים עם נתוני המדידה.

פרטי זרימת העבודה ישתנו בהתאם לחיישן שבו אתם משתמשים. לדוגמה, אם אתם משתמשים במכשיר LiDAR נייד, תצטרכו להוסיף שלב של כיול כיוון (boresight calibration) לפני המדידה כדי ליישר במדויק את סורק ה-LiDAR ומערכת ה-GNSS/INS שלכם, כדי למנוע תמונות מטושטשות.

מגבלות ואתגרים

האתגר העיקרי במיפוי נייד הוא שמירה על דיוק נתוני המיקום, במיוחד באזורים שבהם אות ה-GNSS חלש יותר. זה כולל יערות, שבהם עצים חוסמים אותות לוויין, וסביבות עירוניות שבהן גורדי שחקים יכולים להחזיר אותות, לעוות אותם וליצור את מה שנקרא "שגיאות רב-נתיב" (multipath errors).

יותר ויותר מודדים מנסים להתמודד עם האתגר של מדידה באזורים ללא אות GNSS כלל, כמו בתוך מבנים או מתחת לאדמה. הדבר דורש פתרונות איכון המכילים חיישנים נוספים מעבר לאנטנות GNSS ו-IMU, ושילובם במטען הייעודי באופן המאפשר לו לעבור בין חללים פנימיים וחיצוניים בצורה חלקה.

בנוסף לאתגר הדיוק, תהליך ה-georeferencing לאחר המדידה יכול להיות מורכב. מאגרי נתוני מדידה הם לעיתים קרובות גדולים מאוד במיפוי נייד, מה שאומר שאלגוריתמי ה-georeferencing צריכים להיות יעילים ככל האפשר – או לרוץ על מחשבים חזקים – כדי לתפקד.

יישומי מיפוי נייד בתעשיות שונות

אנשים משתמשים בטכנולוגיות מיפוי נייד למגוון עצום של פעילויות. בכל פעם שצריך לדעת את המיקום המדויק של משהו, טכנולוגיית מיפוי נייד יכולה לעזור. הנה כמה דוגמאות:

• קרטוגרפים משתמשים במיפוי נייד כדי ליצור מפות מדויקות ביותר במהירות וביעילות גבוהה יותר מאשר בטכניקות מיושנות.

• חברות בנייה משתמשות לעיתים קרובות בסורקי LiDAR ניידים כדי למדוד את הקרקע לפני תחילת הבנייה, וכדי למדוד את אתר הבנייה ככל שהעבודה מתקדמת כדי להבטיח שהדברים נשארים במסלול.

• יצרני רכב אוטונומי יוצרים (או קונים מצד שלישי) מפות עבור כלי הרכב שלהם כדי לנווט בעזרת מערכות מיפוי נייד – במיוחד כאלה המסוגלות לניווט מדויק בסביבות כמו ערים שבהן אות ה-GNSS חלש.

• חברות תשתית יכולות למפות את הרשתות שלהן כדי לתמוך בתחזוקה חזויה ובמאמצי ניהול שוטפים.

• ארגוני סביבה יכולים להשתמש במיפוי נייד כדי לעקוב אחר דברים החל מאיכות האוויר ועד לנוכחות רעלים באדמה או בנהר.

העתיד של המיפוי הנייד

האתגר של שיפור הדיוק במרחבים נטולי GNSS נותר החזית הבאה של טכנולוגיית המיפוי הנייד. למרבה המזל, החומרה הנדרשת לכך כבר נמצאת לעיתים קרובות על המטען הייעודי למדידה. אחת השיטות המובילות לאיכון ללא GNSS ידועה בשם היתוך חיישנים בזמן אמת (real-time sensor fusion), שבו נתונים מוזנים ל-GNSS/INS בזמן אמת כדי להגן על הדיוק. אחד החיישנים הטובים ביותר לכך הוא LiDAR, בשל רמות הדיוק הגבוהות שלו. אם ניתן לנתח פריימים (frames) שצולמו מ-LiDAR נייד, לזהות מישורים וקצוות בתוך אותם פריימים (כמו קירות ופינות), ולעקוב אחר תנועתם בין פריימים, ניתן להעריך מהירות, תנע זוויתי ונתונים אחרים המאפשרים להעריך במדויק את המיקום ללא אות GNSS.