講演詳細

利用部門[Forest Engineering]

日付	2026年3月18日
開始時刻	10:15
会場名	406
講演番号	K-6
発表題目	シミュレータを用いた森林条件に対する自己位置推定精度の検証 Analyzing the Influence of Forest Conditions on LiDAR-Based Localization Accuracy using Virtually Generated Data
所属	森林総合研究所
要旨本文	本研究では、森林環境における自己位置推定精度に影響を与える要因を明らかにするため、ゲームエンジンを用いて立木密度や下層植生密度を任意に変更可能な仮想森林を構築し、3D-LiDARを用いたスキャンマッチング手法の精度検証を行った。地形にはDEMを基に生成した地面メッシュを用い、立木・灌木・下層植生など複数の植生メッシュを配置した森林を作成した。3D-LiDARは水平180°・垂直60°の視野角を持つセンサを想定し、ROS2上で実装されたスキャンマッチング手法により自己位置推定を実施した。立木密度を200・700・1200本/haと変化させた結果、密度が高い環境では立木間距離が接近することで誤対応が生じやすく、1200本/haではスキャンマッチングが破綻した。灌木密度を500・1000本/haとした比較では、灌木密度が高いほど誤差のばらつきが増大し、1000本/haでは最大誤差が0.3 mを超えた。これは灌木形状から得られる点群が不規則で重ね合わせが困難であるためと考えられる。以上より、森林条件はスキャンマッチングの安定性に大きく影響し、特に高密度の立木・灌木環境では初期位置推定の改善や幹・地面点群の優先利用などの対策が必要であることが示唆された。
著者氏名	○中込広幸
著者所属	国立研究開発法人 森林研究・整備機構 森林総合研究所林業工学研究領域
キーワード	3D-LiDAR, 自己位置推定, シミュレータ
Key word	3D-LiDAR, Self-Localization, Simulator