3Mbps環境で点群データを扱う現実解：エッジAIとクラウド解析の使い分け

LiDAR点群解析をクラウドで行うと聞くと、現場の点群をそのままサーバーへ送ればよいと思われることがあります。しかし、モバイルルーターで3Mbps程度の通信しか期待できない環境では、生点群を連続送信するのは現実的ではありません。HULIXでは、通信、データ量、GPU処理、運用体制を踏まえて、エッジとクラウドを使い分けます。

1. 生点群は想像以上に重い

LiDARは秒間に大量の点を出力します。複数台を使えば、データ量はさらに増えます。これをそのままモバイル回線で送り続けると、以下の問題がすぐに出ます。

• 遅延
• 欠損
• 通信費
• 保存容量

空港、屋外広場、工事現場、仮設計測では、安定した有線ネットワークが使えないことも多く、最初から通信制約を前提に設計する必要があります。

2. すべてをリアルタイムにしない

現場要件には、リアルタイムで必要なものと、後日解析でよいものがあります。

リアルタイムが必要

• 警備通知
• 混雑アラート

持ち帰り解析でも十分

• 詳細なレポート
• 改装前後比較
• 軌跡分析
• シミュレーション用データ作成

HULIXでは、用途ごとにリアルタイム処理、エッジ記録、クラウド解析を分けます。

3. エッジでは前景抽出と要約が重要

生点群ではなく、現場判断に必要な情報に変換して送る設計が有効です。

エッジで以下のような処理を行います。

• 前景点群抽出：人や車両に関係する点だけを抽出
• 検出結果送信：人と車両の位置・ID・速度だけ
• 軌跡送信：一定間隔でサンプリングした軌跡
• KPI集計：一定時間ごとの集計値
• イベントログ：危険接近や滞留イベントだけ

こうして通信量を抑えながら、現場判断に必要な情報を届けられます。

4. クラウドは重い解析と横断比較に使う

クラウド側では、以下を行います。

• 長時間データの再解析
• 複数拠点比較
• レポート生成
• モデル更新
• シミュレーション用データ作成

特にホテルチェーンや複数施設展開では、店舗別・期間別の横断比較が重要になります。エッジで即時判断し、クラウドで深く分析する。この分担が、常設運用では現実的です。

5. HULIXの設計思想

HULIXは、エッジAIとクラウド解析を対立するものとして考えていません。現場の通信制約、電源、保守、GPU、データ保持、顧客の判断速度に応じて、どこで何を処理するかを決めます。重要なのは、技術的に可能な構成ではなく、現場で止まらず、運用され続ける構成です。

まとめ

• 生点群の連続送信は、モバイル回線現場ではほとんど成立しない
• リアルタイムと持ち帰り解析を分ける
• エッジで前景抽出・要約・イベントログに変換して送る
• クラウドは長時間・複数拠点・レポート生成など重い解析に使う
• 「現場で止まらない」ことが、常設運用での最大評価軸