JP2017138236A - 路面性状の評価方法、及び路面性状の評価装置 - Google Patents

Abstract

【課題】簡単かつ短時間で費用をかけることなく路面性状の評価を行う。
【解決手段】測定対象である道路の経路に沿い、所定の幅員について測定した路面の測定データを取得し、幅員における経路に沿う予め設定した長さ寸法を備える単位エリアを経路に沿って設定し、単位エリアにおける各点における測定データに基づいて単位エリアにおけるモデル面を設定し、単位エリアにおいて、モデル面と各点との離間量から点群データを生成し、経路における離間量を可視化して表示し、統計的に処理して得た評価の結果を地図上に示した経路と合わせて表示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、路面性状の評価方法及び路面性状の評価装置に関する。

一般に道路は車両等の通行により経時的に轍や凹凸が生じ、これらを補修する必要がある。このような道路の補修を行うため、道路の点検を行い、道路の路面性状についてのデータ、即ち路面の凹凸の状態についてのデータを取得する。これらの路面性状についてのデータは、測定員による測定や、路面性状車を測定対象となる道路の所定経路に沿って走行して取得される。路面性状車には、路面にスキャン光を照射して路面の各点の高さを計測する装置が搭載されている。

特許文献１には、移動体を平面の縦断方向に移動させつつ光を平面に向けて投光し投光結果により平面の段差を計測する装置において、移動距離を検出する手段と投光手段、光照射ラインを撮像する手段、高さデータを取得する横断方向データ演算手段、縦方向データ演算手段、３次元データ演算手段、を備える構成とする。以上の構成により移動体が所定距離移動するごとに平面ＲＤの横断方向Ｗに沿って１本の照射ラインが平面ＲＤ上に形成されるように移動体から平面ＲＤに向け光が投光され、上記各種手段により凹凸プロフィルをリアルタイムに取得する技術が記載されている。

特開平１０−２８８５１６

しかしながら、保守対象となる道路の全ての路線を走行させるには、多くの手間と時間がかかるという問題がある。また、上述した路面性状車は高価であるため、全ての路線について測定を行うには費用がかさむという問題がある。

本発明は上述した課題に鑑みたものであり、簡単かつ短時間で費用をかけることなく路面性状の評価を行うことができる路面性状の評価方法、及び路面性状の評価装置を提供することを目的とする。

前記課題を解決する請求項１に記載の発明は、測定対象である道路の経路に沿い、所定の幅員について測定した路面の各点の測定基準面からの離間量についての測定データを取得するステップと、前記幅員における前記経路に沿う予め設定した長さ寸法を備える単位エリアを前記経路に沿って設定するステップと、前記単位エリアにおける前記各点における前記測定データに基づいて前記単位エリアにおけるモデル面を設定するステップと、前記単位エリアにおいて、前記モデル面からの前記各点の離間量についての点群データを生成するステップと、を備えることを特徴とする路面性状の評価方法である。

同じく請求項２に記載の発明は、前記経路における前記点群データを可視化するステップを備えることを特徴とする。

同じく請求項３に記載の発明は、前記点群データを前記単位エリアごとに統計的に処理して路面性状を評価するステップを備えることを特徴とする。

同じく請求項４に記載の発明は、前記点群データを前記単位エリアごとに統計的に処理して路面性状を評価するステップを備えることを特徴とする。

同じく請求項５に記載の発明は、前記モデル面は、前記単位エリアにおける前記幅員の方向に離間した複数の領域を基準として算出することを特徴とする。

同じく請求項６に記載の発明は、前記単位エリアを複数の区画に分割し、各区画における前記点群データの統計量を算出し、予め定めた基準値を満たす統計量を備える区画を抽出するステップと、当該抽出した区画の統計量と当該抽出した区画に隣接する区画の統計量との変化量に基づいて選定した区画を変形箇所候補とするステップと、を備えることを特徴とする。

同じく請求項７に記載の発明は、測定対象である道路の経路に沿い、所定の幅員について測定した路面の各点の測定基準面からの離間量についての測定データを取得する手段と、前記幅員における前記経路に沿う予め設定した長さ寸法を備える単位エリアを前記経路に沿って設定する手段と、前記単位エリアにおける前記各点における前記測定データに基づいて前記単位エリアにおけるモデル面を設定する手段と、前記単位エリアにおいて、前記モデル面からの前記各点の離間量についての点群データを生成する手段と、を備えることを特徴とする路面性状の評価装置である。

同じく請求項８に記載の発明は、前記経路における前記点群データを可視化する手段を備えることを特徴とする。

同じく請求項９に記載の発明は、前記点群データを前記単位エリアごとに統計的に処理して路面性状を評価する手段を備えることを特徴とする。

同じく請求項１０に記載の発明は、前記統計的に処理して得た評価の結果を地図上に示した前記経路と合わせて表示する手段を備えることを特徴とする。

同じく請求項１１に記載の発明は、前記モデル面は前記単位エリアにおける前記幅員の方向に離間した複数の領域を基準として算出することを特徴とする。

同じく請求項１２に記載の発明は、前記単位エリアを複数の区画に分割し、各区画における前記点群データの統計量を算出し、予め定めた基準値を満たす統計量を備える区画を抽出する手段と、当該抽出した区画の統計量と当該抽出した区画に隣接する区画の統計量との変化量に基づいて選定した区画を変形箇所候補とする手段と、を備えることを特徴とする。

本発明に係る路面性状の評価方法、及び路面性状の評価装置によれば、簡単かつ短時間で費用をかけることなく路面性状の評価を行うことができる。

即ち、請求項１及び請求項７に記載の発明によれば、路面の測定データを取得し、幅員における前記経路に沿う予め設定した長さ寸法を備える単位エリアを経路に沿って設定し、単位エリアにおける前記各点における測定データに基づいて前記単位エリアにおけるモデル面を設定し、点群データを生成する。このため、実際の路面における路面の性状に即して、的確に路面の性状を判定できる。

また、請求項２及び請求項８に記載の発明によれば、経路における点群データを可視化するので、経路における路面の離間量を直感的に把握できる。

また、請求項３及び請求項９に記載の発明によれば、離間量を前記単位エリアごとに統計的に処理して路面性状を評価するので、測定した路線における単位エリアごとの路面性状が取得でき、路面の状態を具体的に把握できる。このため、詳細な路面性状の調査を行うに際して、この路面の状態を把握した上での精密調査を行うことができる。

更に、請求項４及び請求項１０に記載の発明によれば、統計的に処理して得た評価の結果を地図上に示した前記経路と合わせて表示するので、地図上で経路における路面の離間量を直感的に把握できる。

また、請求項５及び請求項１１に記載の発明によれば、前記路面における前記員幅の方向に離間した複数の箇所を基準として算出するので、基準の２箇所を適宜選択することにより、多様な測定条件に対応できる。

そして、請求項６及び請求項１２に記載の発明によれば、単位エリアを複数の区画に分割し、各区画における前記点群データの統計量を算出し、予め定めた基準値を満たす統計量を備える区画を抽出して、当該抽出した区画の統計量と当該抽出した区画に隣接する区画の統計量との変化量に基づいて検出した区画を凹部候補又は凸部候補となる変形箇所候補として検出するので、自動的にポットホール等の凹部形成箇所、又は轍の間に形成される凸条部等の凸部形成箇所、及びこれら箇所の性状を検出できる。

本発明の実施形態に係る路面性状の評価装置の構成を示すブロック図である。 同路面性状の評価装置の各部の構成を示すものであり、（ａ）は点群データ生成手段の構成を示すブロック図、（ｂ）は路面評価手段の構成を示すブロック図、（ｃ）は凹部検出手段の構成を示すブロック図である。 データ取得装置による路面の測定状態を示す模式図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。 測定データの概略を示す模式図であり、（ａ）は測定データの斜視図、（ｂ）は測定データと測定基準面とを示す模式図である。 単位エリアにおける点群データの取得状態を示すものであり、（ａ）は単位エリアを示す模式図、（ｂ）は点群データとモデル面ＭＰとを示す模式図である。 測定経路におけるＲＭＳ値の変化を示すグラフである。 離間量画像を示すものであり、（ａ）はモデル面ＭＰと点群データを示す斜視模式図、図６（ｂ）は離間量画像を示す図である。 評価地図を示す模式図である。 変形箇所候補の検出を示すものであり、（ａ）は単位エリアにおける区画を示す模式図、（ｂ）はレーザーポインタによる路面への変形箇所マークの表示を示す図である。 同路面性状の評価装置の処理を示すフローチャートである。

本発明を実施するための形態に係る路面性状の評価方法、及び路面性状の評価装置について説明する。

本発明の実施形態に係る路面性状の評価方法、及び路面性状の評価装置は、ＭＭＳ（モバイルマッピングシステム：Mobile Mapping System）を構成する路面測定装置によって取得された路面における測定基準面からの離間量（高さ）についての測定データを面的に評価し、路面性状の評価を行う。路面測定装置は、走行する車両に搭載され、スキャナ及び画像による高精度な実測データを取得する。そして、具体的には車両走行路線に沿った各対象単位エリア(例えば２ｍ×３ｍ（例えば車線幅）)において、所定の幅寸法を備えると共に車両走行がなく掘れがないと予想される領域、例えば路線端における点群を用いてモデル面を設定する。なお、この設定に用いる２領域は、両端に限らない。ほかには、車幅の中央付近、レーンマークのペイントを使用することができる。

そして、対象とする単位エリア内の全点についてこのモデル面からの離間量である点群データを算出する。また、単位エリアにおいて全ての点における離間量を統計的に処理して、統計量としてＲＭＳ（二乗平均平方根：Root Mean Square）を算出することで各単位エリアを象徴する代表値を得て評価値とする。なお、測定データの取得に際しては、路面測定装置においては測定時における車両の姿勢が加味されているため、走行路線に沿ったエリア判別などを人による判断や作業を必要とせずに自動的に行うことができる。また、測定時に路面の輝度を測定することにより、上述した２領域として使用するレーンマークを抽出することができる。更に、路面の法線をして道路両端の縁石部分を抽出して、道路両端の縁石領域の下方（低標高）エッジを取得し、道路両端のエッジを含むように面を決定することもできる。このようにして取得した路面性状についての情報に基づいて精密測定を行う。

以下、路面性状の評価装置について説明する。図１は本発明の実施形態に係る路面性状の評価装置の構成を示すブロック図、図２は凹部検出手段の構成を示すブロック図である。

本発明の実施形態に係る路面性状の評価装置１００は、路面測定装置３００の計測結果に基づいて点群データ生成し、路面性状の評価、凹部候補画像の生成を行う。

路面測定装置３００は、公知のものである。なお、評価装置１００を路面測定装置３００と共に車両に搭載しておけば、路面のスキャンと略同時に路面性状の評価を行うことができる。

図３は路面測定装置による路面の測定状態を示す模式図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。図３（ａ）に示すように、道路４００を走行する車両３４０に路面測定装置３００を搭載する。路面測定装置３００は、スキャナ３１０と、全周カメラ３２０と、レーザーポインタ３３０と、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）装置と、路面測定装置３００の姿勢検出装置、加速度計等を備える。路面測定装置３００はＧＮＳＳ装置で位置を取得しつつスキャナ３１０により車両３４０の斜め前方にスキャン光Ｌａをスパイラル状に照射し、道路４００からの反射光Ｌｂを受信する。この受信までの時間に基づいて道路４００の測定データを取得する。このため、道路４００における、スキャン光Ｌａの軌跡Ｔは、図３（ｂ）に示すように円弧状となる。

また、路面測定装置３００は、同時に全周カメラ３２０により全周にわたり道路の画像を取得する。レーザーポインタ３３０は、可視レーザーを路面に走査して照射し、後述する凹部マークを路面の凹部候補の周囲に凹部検出マークを投影表示する。

図４は測定した測定データの概略を示す模式図であり、（ａ）は測定データの斜視図、（ｂ）は測定データと測定基準面とを示す模式図である。路面測定装置３００には、自位置を取得するＧＮＳＳ装置、路面測定装置３００の姿勢検出装置、加速度計等が搭載されており、図４（ａ）に示すように、道路４００において、それぞれ一定距離「ｄ」だけ離れたスキャン光Ｌａの複数の軌跡上における各点の測定データを取得する。なお、この測定データは、図４（ｂ）に示すように、路面測定装置３００が設定する測定基準面（例えばジオイド面）ＲＰからの離間量「ｈ」を表す。

評価装置１００は、図１に示すように、路面測定装置３００からの測定データを取得して、点群データを生成して路面性状の評価を行う。評価装置１００は、単位エリア設定手段１１０と、モデル面計算手段１２０と、点群データ生成手段１３０と、ＲＭＳ演算手段１４０と、評価地図生成手段１５０と、変形箇所候補検出手段１６０と、画像生成手段１７０と、表示手段１８０とを備える。

評価装置１００は、処理装置としてＣＰＵ(Central Processing Unit)、主記憶装置としてＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置としてＨＤＤ（Hard Disc Drive）等を備えたコンピュータとして構成され、ＣＰＵによりプログラムを実行することにより前記単位エリア設定手段１１０、モデル面計算手段１２０、点群データ生成手段１３０、評価地図生成手段１５０、変形箇所候補検出手段１６０、画像生成手段１７０の機能を実現する。

単位エリア設定手段１１０は、幅員における前記経路に沿う予め設定した長さ寸法を備える単位エリアを前記経路に沿って設定する。図５は単位エリアにおける点群データの取得状態を示すものであり、（ａ）は単位エリアを示す模式図、（ｂ）は点群データとモデル面ＭＰとを示す模式図である。単位エリア設定手段１１０は、図５（ａ）に示すように測定対象となる道路４００を例えば幅３ｍ、長さ２ｍの単位エリア４１０に分割する。ここで、幅寸法は道路の１車線の幅、路肩から路肩まで、測定に使用した車両の幅等を基準にして設定できる。また、長さ寸法は、２ｍに限らず適宜設定できるが、長すぎるとモデル面ＭＰの設定等の演算が煩雑になるほか、モデル面ＭＰと路面形状との隔たりが大きくなることがある。

モデル面計算手段１２０は、単位エリア４１０における測定点における各点の測定基準面からの離間量である測定データに基づいて単位エリア４１０におけるモデル面ＭＰを設定する。モデル面ＭＰは、道路幅方向に離間した複数、この例では２箇所の領域、例えば図４（ａ）に示すように、車両３４０の車輪３４１から外側に所定距離（例えば２０ｃｍ）離れた幅２０ｃｍの領域である参照領域４２０に基づいて設定する。具体的には、参照領域４２０に属する多数の点群から最小二乗法により求めることができる。なお、参照領域は、２つに限らず、中央の領域と両端側の領域の３つの領域など、３つ以上とすることができる。参照領域としては、上記例のほか、ある程度の間隔寸法と幅寸法を備え、車両走行による損傷や掘れがないと予想される領域、例えば路線端における点群、車幅の中央付近、レーンマークのペイントを使用することができる。なお、レーンマークは、路面測定装置３００による測定時に路面の輝度を測定することにより取得することができる。

点群データ生成手段１３０は、図６（ｂ）に示すように、モデル面ＭＰと各点との離間量「Ｈ」を算出する。これにより、単位エリア４１０における各点の離間量から点群データ生成する。

ＲＭＳ演算手段１４０は、各単位エリア４１０において点群データ生成手段１３０が求めた点群データから、各単位エリアにおける統計量であるＲＭＳ（二乗平均平方根：Root Mean Square）を算出する。図６は測定経路におけるＲＭＳ値の変化を示すグラフである。縦軸に各単位領域のＲＭＳ値を、横軸に距離を示している。なお、ＲＭＳのほか、他の統計量を使用することができる。これにより、経路における路面性状の分布を知ることができる。

評価地図生成手段１５０は、ＲＭＳ演算手段１４０によって得られたＲＭＳ値に基づいて、道路の各位置について路面性状の評価を行い、評価結果を地図の道路に割り振る。即ち、図６に示したＲＭＳ値から路面性状の評価を行うため、例えば２つの値Ｉ、値II（I＜II）を設定する。そして、値I未満は路面性状良好「○」、値I以上、値II未満は路面性状普通「△」、値II以上は路面性状不良「×」と判定する。この評価結果を計測した経路を表示する地図に表示できる。

次に変形箇所候補検出手段１６０について説明する。図２に示すように、変形箇所候補検出手段１６０は、区画設定手段１６１と、区画ＲＭＳ演算手段１６２と、閾値比較手段１６３と、隣接区画比較手段１６４と、変形箇所検出マーク生成手段１６５とを備える。図９は凹部候補の検出を示すものであり、（ａ）は単位エリアにおける区画を示す模式図、（ｂ）はレーザーポインタによる路面へのマーク表示を示す図である。

まず、区画設定手段１６１によって、単位エリア４１０を複数の区画６１０、６１０、…、６１０に分割する。図９（ａ）に示すように、単位エリア４１０を格子状に区切り規則的に配置される区画６１０、６１０、…、６１０に分割する。

区画ＲＭＳ演算手段１６２は、各区画に属する点群データの統計量としてＲＭＳ（二乗平均平方根：Root Mean Square）を算出して各区画の代表値とする（図３（ｂ）のステップＳＢ２）。そして、閾値比較手段１６３により、各区画の代表値を予め定めた基準値と比較し、基準値を満たす区画を抽出する。

次に、隣接区画比較手段１６４は、抽出した各区画の代表値と隣接する区画の代表値との差を求め、この差と予め定めた閾値と比較して、変形箇所候補を検出する。即ち隣接する区画との差の絶対値が、閾値より大きいとき変形箇所候補として選定する。そして、代表値とその差の符号により、凹部候補、または凸部候補を判別する。なお、閾値より大きい変化量を持つ区画が隣り合った場合にも変形箇所候補と判定する。ここで、凹部候補としては、ポットホール等があり、凸部候補としては、轍の間に形成される凸条等がある。

画像生成手段１７０は、濃淡画像生成手段１７１と、評価地図画像生成手段１７２と、変形箇所候補画像生成手段１７３を備える。濃淡画像生成手段１７１は、点群データ生成手段１３０で生成したモデル面ＭＰからの離間量に基づいて路面の濃淡画像データを生成する。この濃淡画像により道路の画像上に道路の轍や凹凸状態を可視化することができる。

評価地図画像生成手段１７２は、評価地図生成手段１５０で生成した地図データに基づいて、路面性状の評価を表示する地図画像を生成する。この地図画像により、地図上に表示された道路の各地点における路面性状の評価が付記され容易に認識できる。

変形箇所候補画像生成手段１７３は、変形箇所候補検出手段１６０の検出結果から凹部候補となる区画の輪郭に相当する箇所をとして変形箇所検出マークを生成する。これにより、図９（ｂ）に示すように、道路画像６３０の凹部候補画像６４０の周囲に作成した変形箇所検出マーク６５０を表示する。図９（ａ）に示す例では、変形箇所として凹部であるポットホールを示している。なお、路面測定装置３００を搭載した車両３４０が凹部候補の近傍に到着したとき、レーザーポインタ３３０で路面の変形箇所を照射して指示することができる。なお、凸部についても同様に指示することができる。

表示手段１８０は、濃淡画像生成手段１７１からの濃淡画像データに基づく離間量画像１８１と、評価地図画像生成手段１７２からの地図データに基づく評価地図１８２と、変形箇所候補画像生成手段１７３からの凹部検出マークに基づく凹部候補表示画像１８３を表示する。

離間量画像１８１について説明する。図７は離間量画像を示すものであり、（ａ）はモデル面ＭＰと点群データを示す斜視模式図、図６（ｂ）は離間量画像を示す図である。図７（ａ）に示すように、単位エリア４１０の各点におけるモデル面ＭＰからの離間量（Ｈ）に基づいて、図７（ｂ）に示すように、離間量画像１９０において、道路１９１に各点の離間量に基づいた道路の濃淡色分け表示が行われる。なお、図中矢印Ａは測定車両の進行方向、矢印Ｂは道路１９１の幅員方向を示している。図７（ｂ）に示した離間量画像１９０は、グレースケールで表示され、道路１９１のモデル面ＭＰより高い箇所１９２を白色、モデル面ＭＰより低い箇所１９３は黒色に表示し、その間をグレーの濃淡で表示している。これにより、容易に道路におけるモデル面ＭＰからの離間量を認識できる。また、この画像はカラー画像として、より高低の状態を理解しやすいものとできる。

次に評価地図１８２について説明する。図８は評価地図を示す模式図である。評価地図生成手段１５０で生成された地図データは、画像生成手段１７０の評価地図画像生成手段１７２により可視化され、表示手段１８０に評価地図１８２として表示される。地図画面５００に表示された道路５１０に路面性状良好の「○」表示５２０、路面性状普通を示す「△」表示５３０、路面性状不良を示す「×」表示５４０がなされる。これにより、地図上で路面性状の評価結果を一目で認識できる。

なお、評価装置１００は、路面測定装置３００を搭載した車両３４０に搭載して、路面測定装置３００で取得した結果に基づいて、データ取得直後に離間量画像１８１や評価地図１８２を表示することができる。

次に評価装置１００における処理の流れについて説明する。図１０は同路面性状の評価装置の処理を示すフローチャートである。まず、単位エリアにおける各点のモデル面ＭＰからの離間量を求める処理を図１０（ａ）に基づいて説明する。評価装置１００の単位エリア設定手段１１０は、路面測定装置３００から路面の測定データを取得する（ＳＡ１）。測定データは上述した路面測定装置３００により取得されたものである。路面測定装置３００は、車両３４０が速い速度で走行しても、道路４００の測定データを取得できる。このため、高速にデータを取得できる。

次に、単位エリア設定手段１１０が、単位エリアの切り出しを行う（ＳＡ２）。次いで、モデル面計算手段１２０は、各参照領域４２０に基づいて単位エリアにおけるモデル面を設定する（ＳＡ３）。更に、点群データ生成手段１３０は、単位エリア内の各点のモデル面計算手段１２０からの離間量（Ｈ）を算出して点群データを生成する（ＳＡ４）。そして、これらの処理を全ての単位エリアについて実行する（ＳＡ５）。

次に表示手段１８０に道路の離間量画像１８１を表示する処理を図１０（ｂ）に基づいて説明する。画像生成手段１７０の濃淡画像生成手段１７１は、点群データ生成手段１３０からの各単位エリアの点群データに基づいて路面画像を濃淡分け（色分け）した画像データを生成する（ＳＢ１）。そして、表示手段１８０はこの画像データに基づいて道路の離間量画像１８１を表示する（ＳＢ２）。これにより、道路の轍や凹凸の状態を表示する。

更に、次に評価地図１８２の表示処理を図１０（ｃ）について説明する。ＲＭＳ演算手段１４０により各単位エリアにおける各単位エリアの点群データのＲＭＳ値を求める（ＳＣ１）。次に、評価地図生成手段１５０により、各単位エリアのＲＭＳ値に基づいて路面状況を評価し、地図の道路上に設定する（ＳＣ２）。そして、評価地図画像生成手段１７２により、評価地図画像を生成し、表示手段１８０に評価地図１８２を表示する（ＳＣ３）。これにより、地図の道路上に路面性状の評価を表示する。

以上説明したように、本発明の実施形態によれば、各地点におけるモデル面ＭＰからの離間量（点群データ）は、その場所における掘れ量や盛り量に相当するものであるから、道路の水はけ勾配等の影響を受けることなく、道路の状態を評価ができる。また、車幅方向及び走行方向を含む面的な評価が可能となり、轍であるか単なる穴であるのかが簡単に判定できる。従来、車幅方向だけでの評価では掘れ量の評価に直線モデルを使用するが、この場合沿道の草などの誤差要因により直線モデルが大きな影響を受けるのに対して、本実施形態では、多少の誤差要因ではモデル面に大きな影響はなく、確実な評価ができる。

また、本実施形態では、各点の法線を求め、それを閾値とすることでノイズの除去も可能である。また路面測定装置は、時刻情報も取得できるため、測定値に時間情報を付与して評価、管理を行うことができる。更に、データ取得後は人を介さず自動で処理できるため均一な評価基準で効率的に評価できるほか、リアルタイム処理も可能となる。更に、各エリアの評価を「○」、「△」、「×」で簡単に表現できる、これを用いて簡易検査を行うことができる。また、地図上にそのモデル面ＭＰからの離間量を色分け、濃淡等で表示することができ、容易に一見して全体状況を把握できる。更に、本実施形態では、凹部候補が検出され凹部検出マークが表示されるので、自動的に凹部や、凸部の形成箇所及びこれらの性状を検出できる。

１００：路面性状の評価装置（評価装置）
１１０：単位エリア設定手段
１２０：モデル面計算手段
１３０：点群データ生成手段
１４０：ＲＭＳ演算手段
１５０：評価地図生成手段
１６０：凹部候補検出手段
１６１：区画設定手段
１６２：区画ＲＭＳ演算手段
１６３：閾値比較手段
１６４：隣接区画比較手段
１６５：変形箇所検出マーク生成手段
１７０：画像生成手段
１７１：濃淡画像生成手段
１７２：評価地図画像生成手段
１７３：変形箇所候補画像生成手段
１８０：表示手段
１８１：離間量画像
１８２：評価地図
１８３：凹部候補表示画像
３００：路面測定装置
３１０：スキャナ
３２０：全周カメラ
３３０：レーザーポインタ
３４０：車両
３４１：車輪
４００：道路
４１０：単位エリア
４２０：参照領域

Claims (12)

1. 測定対象である道路の経路に沿い、所定の幅員について測定した路面の各点の測定基準面からの離間量についての測定データを取得するステップと、
   前記幅員における前記経路に沿う予め設定した長さ寸法を備える単位エリアを前記経路に沿って設定するステップと、
   前記単位エリアにおける前記各点における前記測定データに基づいて前記単位エリアにおけるモデル面を設定するステップと、
   前記単位エリアにおいて、前記モデル面からの前記各点の離間量についての点群データを生成するステップと、
   を備えることを特徴とする路面性状の評価方法。
2. 前記経路における前記点群データを可視化するステップを備えることを特徴とする請求項１に記載の路面性状の評価方法。
3. 前記点群データを前記単位エリアごとに統計的に処理して路面性状を評価するステップを備えることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の路面性状の評価方法。
4. 前記統計的に処理して得た評価の結果を地図上に示した前記経路と合わせて表示するステップを備えることを特徴とする請求項３に記載の路面性状の評価方法。
5. 前記モデル面は、前記単位エリアにおける前記幅員の方向に離間した複数の領域を基準として算出することを特徴とする請求項１から請求項４までのいずれか一項に記載の路面性状の評価方法。
6. 前記単位エリアを複数の区画に分割し、各区画における前記点群データの統計量を算出し、
   予め定めた基準値を満たす統計量を備える区画を抽出するステップと、
   当該抽出した区画の統計量と当該抽出した区画に隣接する区画の統計量との変化量に基づいて選定した区画を変形箇所候補とするステップと、
   を備えることを特徴とする請求項１から請求項５までのいずれか一項に記載の路面性状の評価方法。
7. 測定対象である道路の経路に沿い、所定の幅員について測定した路面の各点の測定基準面からの離間量についての測定データを取得する手段と、
   前記幅員における前記経路に沿う予め設定した長さ寸法を備える単位エリアを前記経路に沿って設定する手段と、
   前記単位エリアにおける前記各点における前記測定データに基づいて前記単位エリアにおけるモデル面を設定する手段と、
   前記単位エリアにおいて、前記モデル面からの前記各点の離間量についての点群データを生成する手段と、
   を備えることを特徴とする路面性状の評価装置。
8. 前記経路における前記点群データを可視化する手段を備えることを特徴とする請求項７に記載の路面性状の評価装置。
9. 前記点群データを前記単位エリアごとに統計的に処理して路面性状を評価する手段を備えることを特徴とする請求項７又は請求項８に記載の路面性状の評価装置。
10. 前記統計的に処理して得た評価の結果を地図上に示した前記経路と合わせて表示する手段を備えることを特徴とする請求項９に記載の路面性状の評価装置。
11. 前記モデル面は前記単位エリアにおける前記幅員の方向に離間した複数の領域を基準として算出することを特徴とする請求項７から請求項１０までのいずれか一項に記載の路面性状の評価装置。
12. 前記単位エリアを複数の区画に分割し、各区画における前記点群データの統計量を算出し、
    予め定めた基準値を満たす統計量を備える区画を抽出する手段と、
    当該抽出した区画の統計量と当該抽出した区画に隣接する区画の統計量との変化量に基づいて選定した区画を変形箇所候補とする手段と、
    を備えることを特徴とする請求項７から請求項１１までのいずれか一項に記載の路面性状の評価装置。