JP2017142204A - 点群位置合わせ装置および点群位置合わせプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】前回の三次元点群と今回の三次元点群とを正確に比較できるようにする。【解決手段】第１の画像データ１９１は、マンホール等の特徴点を有する対象道路が映った第１の画像と特徴点の位置を表す第１の三次元座標値とを含む。第１の三次元点群データ１９２は、第１の画像に対応するデータであり、対象道路の各計測点の三次元座標値を含む。第２の画像データ１９３は、対象道路が映った第２の画像と特徴点の位置を表す第２の三次元座標値とを含む。第２の三次元点群データ１９４は、第２の画像に対応するデータであり、対象道路の各計測点の三次元座標値を含む。差分算出部１１０は、第１の画像データ１９１の第１の三次元座標値と第２の画像データ１９３の第２の三次元座標値との差分を算出する。差分相殺部１２０は、第１の三次元点群データ１９２の三次元座標値と第２の三次元点群データ１９４の三次元座標値との間で差分を相殺する。【選択図】図１

Description

本発明は、２つの三次元点群の位置合わせに関するものである。

舗装路面の劣化状態を管理する手法として、ＭＭＳ（モービルマッピングシステム）で得られる三次元点群を用いて路面形状を算出し、算出した路面形状を元に行う管理手法が有望である。具体的には、路面形状を定期的に取得して、路面形状同士を比較して得られる差分から劣化の進行状態を管理する手法が提案されている。
しかし、測位信号の受信環境が悪い状態で得られた三次元点群の緯度経度の精度は、測位信号の受信環境が良い状態で得られた三次元点群の緯度経度の精度よりも悪い。そのため、路面形状の差分を取得する際に、三次元点群同士の位置合わせが必要になる。そして、三次元点群同士の位置合わせが困難であると、管理の省力化を図ることができない。

特許文献１は、１つの三次元点群から基準路面モデルと計測路面モデルとを作成し、基準路面と計測路面との差分を抽出する手法を開示している。
特許文献２は、ＭＭＳによって三次元点群を得る手法および三次元点群を利用する各種の手法が開示されている。

特開２０１５−３１０１８号 国際公開２００８／０９９９１５号

本発明は、前回の計測で得られた三次元点群と今回の計測で得られた三次元点群とを正確に比較できるようにすることを目的とする。

本発明の点群位置合わせ装置は、
特徴点となる箇所を含んだ対象区域が映った第１の画像と前記特徴点の位置を表す第１の三次元座標値とを含んだ第１の画像データと、前記対象区域が映った第２の画像と前記特徴点の位置を表す第２の三次元座標値とを含んだ第２の画像データとを用いて、前記第１の三次元座標値と前記第２の三次元座標値との差分を算出する差分算出部と、
前記第１の画像に対応するデータであって前記対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである第１の三次元点群データに含まれる三次元座標値と、前記第２の画像に対応するデータであって前記対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである第２の三次元点群データに含まれる三次元座標値との間で、前記差分を相殺する差分相殺部とを備える。

本発明によれば、第１の三次元点群データに含まれる三次元座標値と第２の三次元点群データに含まれる三次元座標値との間で、第１の画像データと第２の画像データとにおける特徴点の三次元座標値の差分を相殺することができる。
つまり、前回の計測で得られた三次元点群と今回の計測で得られた三次元点群とを特徴点を基準にして位置合わせすることができる。したがって、前回の計測で得られた三次元点群と今回の計測で得られた三次元点群とを正確に比較することが可能になる。

実施の形態１における点群位置合わせ装置１００の構成図。 実施の形態１における計測車両８１０の構成図。 実施の形態１におけるＭＭＳ８００の構成図。 実施の形態１における二次元投影の概要図。 実施の形態１における点群位置合わせ方法のフローチャート。 実施の形態１における差分算出処理（Ｓ１１０）のフローチャート。 差分の相殺を行わない場合の三次元点群の比較を示す図。 差分の相殺を行う場合の三次元点群の比較を示す図。 実施の形態１における点群位置合わせ装置１００の他の構成図。

実施の形態１．
前回の計測で得られた三次元点群と今回の計測で得られた三次元点群とを特徴点を基準にして位置合わせする点群位置合わせ装置１００について、図１から図９に基づいて説明する。

＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１に基づいて、点群位置合わせ装置１００の構成について説明する。
点群位置合わせ装置１００は、プロセッサ９０１とメモリ９０２と補助記憶装置９０３といったハードウェアを備えるコンピュータである。プロセッサ９０１は、信号線を介して他のハードウェアと接続されている。

プロセッサ９０１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）であり、他のハードウェアを制御する。具体的には、プロセッサ９０１は、ＣＰＵ、ＤＳＰまたはＧＰＵである。ＣＰＵはＣｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略称であり、ＤＳＰはＤｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒの略称であり、ＧＰＵはＧｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔの略称である。
メモリ９０２は揮発性の記憶装置である。メモリ９０２は、主記憶装置またはメインメモリとも呼ばれる。具体的には、メモリ９０２はＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）である。
補助記憶装置９０３は不揮発性の記憶装置である。具体的には、補助記憶装置９０３は、ＲＯＭ、ＨＤＤまたはフラッシュメモリである。ＲＯＭはＲｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙの略称であり、ＨＤＤはＨａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅの略称である。

点群位置合わせ装置１００は、差分算出部１１０と差分相殺部１２０といった「部」を機能構成の要素として備える。「部」の機能はソフトウェアで実現される。「部」の機能については後述する。

補助記憶装置９０３には、「部」の機能を実現するプログラムが記憶されている。「部」の機能を実現するプログラムは、メモリ９０２にロードされて、プロセッサ９０１によって実行される。
さらに、補助記憶装置９０３にはＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）が記憶されている。ＯＳの少なくとも一部は、メモリ９０２にロードされて、プロセッサ９０１によって実行される。
つまり、プロセッサ９０１は、ＯＳを実行しながら、「部」の機能を実現するプログラムを実行する。
「部」の機能を実現するプログラムを実行して得られるデータは、メモリ９０２、補助記憶装置９０３、プロセッサ９０１内のレジスタまたはプロセッサ９０１内のキャッシュメモリといった記憶装置に記憶される。これらの記憶装置は、データを記憶する記憶部として機能する。
なお、点群位置合わせ装置１００が複数のプロセッサ９０１を備えて、複数のプロセッサ９０１が「部」の機能を実現するプログラムを連携して実行してもよい。

メモリ９０２には、点群位置合わせ装置１００で使用、生成、入出力または送受信されるデータが記憶される。
具体的には、メモリ９０２には、第１の画像データ１９１、第１の三次元点群データ１９２、第２の画像データ１９３および第２の三次元点群データ１９４等が記憶される。メモリ９０２に記憶される各データの内容については後述する。

プロセッサ９０１とメモリ９０２と補助記憶装置９０３とをまとめたハードウェアを「プロセッシングサーキットリ」という。
「部」は「処理」または「工程」に読み替えてもよい。「部」の機能はファームウェアで実現してもよい。
「部」の機能を実現するプログラムは、磁気ディスク、光ディスクまたはフラッシュメモリ等の不揮発性の記憶媒体に記憶することができる。

次に、第１の画像データ１９１、第１の三次元点群データ１９２、第２の画像データ１９３および第２の三次元点群データ１９４の内容について説明する。
第１の画像データ１９１は、特徴点となる箇所を含んだ対象区域が映った第１の画像と特徴点の位置を表す第１の三次元座標値とを含んだデータである。具体的には、対象区域は、マンホール、白線および縁石が設けられた道路を有する特定の区域であり、特徴点は、マンホール、白線または縁石の一部である。
詳細には、第１の画像データ１９１は、第１の画像の各画素に対応付けて当該画素が表す箇所の三次元座標値を含む。第１の三次元座標値は、第１の画像データ１９１に含まれる三次元座標値のうち、特徴点が映った画素に対応付けられた三次元座標値である。

第１の三次元点群データ１９２は、第１の画像に対応するデータであって対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである。
第１の画像に対応するデータとは、第１の画像の撮像と共に対象区域で行われた計測で得られた計測データを用いて生成されたデータを意味する。

第２の画像データ１９３は、対象区域が映った第２の画像と特徴点の位置を表す第２の三次元座標値とを含んだデータである。
詳細には、第２の画像データ１９３は、第２の画像の各画素に対応付けて当該画素が表す箇所の三次元座標値を含む。第２の三次元座標値は、第２の画像データ１９３に含まれる三次元座標値のうち、特徴点が映った画素に対応付けられた三次元座標値である。

第２の三次元点群データ１９４は、第２の画像に対応するデータであって対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである。
第２の画像に対応するデータとは、第２の画像の撮像と共に対象区域で行われた計測で得られた計測データを用いて生成されたデータを意味する。

第１の画像データ１９１と第２の画像データ１９３といった画像データ、および、第１の三次元点群データ１９２と第２の三次元点群データ１９４といった三次元点群データは、ＭＭＳ（モービルマッピングシステム）によって生成されるデータである。

次に、ＭＭＳ８００の概要について説明する。
ＭＭＳ８００は、計測車両８１０によって得られた計測データを用いて、三次元点群データおよび画像データを生成するシステムである。
計測車両８１０は、道路を走行しながら各種の計測を行う車両である。

図２に示すように、計測車両２００は、測位信号受信機８１１と、慣性計測装置８１２と、オドメータ８１３と、レーザスキャナ８１４と、カメラ８１５とを備える。
測位信号受信機８１１、慣性計測装置８１２、レーザスキャナ８１４およびカメラ８１５は、計測車両８１０の屋根に設けられた天板８１９に取り付けられている。

測位信号受信機８１１は、ＧＮＳＳ衛星から発信される測位信号を受信し、測位信号の受信結果を用いて測位を行う受信機である。
ＧＮＳＳ衛星は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ）で使用される人工衛星である。ＧＮＳＳの具体例はＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）である。
測位信号受信機８１１によって得られる計測データを測位データ８０１という。測位データ８０１は、計測車両８１０の位置を示す三次元座標値を時刻に対応付けて含む。

慣性計測装置８１２は、ＩＭＵという略称で呼ばれる装置であり、３軸方向の角速度および３軸方向の加速度を計測する。
慣性計測装置８１２によって得られる計測データを慣性計測データ８０２という。慣性計測データ８０２は、計測車両８１０の３軸方向の角速度および加速度を時刻に対応付けて含む。

オドメータ８１３は、走行距離を計測する装置である。
オドメータ８１３によって得られる計測データを走行距離データ８０３という。走行距離データ８０３は、計測車両８１０が走行した距離を時刻に対応付けて含む。

レーザスキャナ８１４は、レーザを出射して計測点までの距離と計測点への方位とを計測する装置である。計測点はレーザが入射した箇所である。
レーザスキャナ８１４によって得られる計測データを距離方位データ８０４という。距離方位データ８０４は、距離と方位とを時刻に対応付けて含む。

カメラ８１５は、画像を撮像する装置である。
カメラ８１５によって撮像された画像を含んだデータを画像データ８０５という。

図３に示すように、ＭＭＳ８００は、計測車両８１０によって得られた各種の計測データを処理する計測データ処理装置８２０を備える。
計測データ処理装置８２０は、位置姿勢演算部８２１と、三次元点群生成部８２２と、二次元投影部８２３とを機能構成の要素として備えるコンピュータである。

位置姿勢演算部８２１は、測位データ８０１と慣性計測データ８０２と走行距離データ８０３とを用いて計測車両８１０の位置および姿勢を演算し、位置データ８３１と姿勢データ８３２とを生成する。
位置データ８３１は、計測車両８１０の位置を示す三次元座標値を時刻に対応付けて含む。
姿勢データ８３２は、計測車両８１０の姿勢を示す三次元姿勢角を時刻に対応付けて含む。

三次元点群生成部８２２は、位置データ８３１と姿勢データ８３２と距離方位データ８０４とを用いて各計測点の三次元座標値を算出し、三次元点群データ８３３を生成する。
三次元点群データ８３３は、各計測点の三次元座標値を含む。三次元座標値が示す位置にある計測点を表す点を三次元点という。

二次元投影部８２３は、位置データ８３１と姿勢データ８３２と三次元点群データ８３３と画像データ８０５とを用いて、各計測点を画像に投影する。
そして、二次元投影部８２３は、計測点が投影された画素に対応付けて、計測点の三次元座標値を画像データ８０５に付加する。

図４に基づいて、投影の概要について説明する。投影は、計測点に対応する画素の位置を算出することを意味する。
二次元投影部８２３は、カメラ８１５から計測点へのベクトルであるＬＯＳベクトルを算出する。ＬＯＳはＬｉｎｅ ｏｆ Ｓｉｇｈｔの略称である。
また、二次元投影部８２３は、画像に対応する平面である画像平面を算出する。画像平面は、カメラ８１５のレンズの中心からカメラ８１５が向いた方向に焦点距離ｆだけ離れた平面である。
そして、二次元投影部８２３は、ＬＯＳベクトルと画像平面との交点に対応する画素の位置（ｕ，ｖ）を算出する。

ＭＭＳの詳細については、特許文献２に開示されている。

＊＊＊動作の説明＊＊＊
点群位置合わせ装置１００の動作は点群位置合わせ方法に相当する。また、点群位置合わせ方法の手順は点群位置合わせプログラムの手順に相当する。

図５に基づいて、点群位置合わせ方法について説明する。
ステップＳ１１０は差分算出処理である。
ステップＳ１１０において、差分算出部１１０は、第１の画像データ１９１と第２の画像データ１９３とを用いて、第１の三次元座標値と第２の三次元座標値との差分を算出する。
第１の三次元座標値は、第１の画像データ１９１に含まれる特徴点の三次元座標値である。第２の三次元座標値は、第２の画像データ１９３に含まれる特徴点の三次元座標値である。

図６に基づいて、差分算出処理（Ｓ１１０）について説明する。
ステップＳ１１１において、差分算出部１１０は、第１の画像から特徴点に対応する画素である第１の特徴画素を抽出し、第２の画像から特徴点に対応する画素である第２の特徴画素を抽出する。

具体的には、差分算出部１１０は、第１の特徴画素と第２の特徴画素とを以下のように抽出する。
まず、差分算出部１１０は、第１の画像と第２の画像とのそれぞれから、特徴がある複数の画素を複数の特徴点として抽出し、第１の画像と第２の画像との間で各特徴点をマッチングする。マッチングは、同じ箇所を示す特徴点同士を対応付けることを意味する。特徴点の抽出およびマッチングは、ＢＲＩＳＫ、ＯＲＢまたはＫＡＺＥ等の手法によって、行うことができる。ＢＲＩＳＫはＢｉｎａｒｙ Ｒｏｂｕｓｔ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｓｃａｌａｂｌｅ Ｋｅｙｐｏｉｎｔｓの略称である。ＯＲＢはＯｒｉｅｎｔｅｄ ＦＡＳＴ ａｎｄ Ｒｏｔａｔｅｄ ＢＲＩＥＦの略称である。
そして、差分算出部１１０は、マッチングされた１組の特徴点を第１の特徴画素および第２の特徴画素として選択する。

ステップＳ１１２において、差分算出部１１０は、第１の特徴画素に対応付いた三次元座標値を第１の画像データ１９１から、第１の三次元座標値として取得する。
さらに、差分算出部１１０は、第２の特徴画素に対応付いた三次元座標値を第２の画像データ１９３から、第２の三次元座標値として取得する。

ステップＳ１１３において、差分算出部１１０は、第１の三次元座標値と第２の三次元座標値との差分を算出する。
具体的には、差分算出部１１０は、第２の三次元座標値（ｘ２，ｙ２，ｚ２）から第１の三次元座標値（ｘ１，ｙ１，ｚ１）を引いて、第１の三次元座標値に対する第２の三次元座標値の差分（ｘ２−ｘ１，ｙ２−ｙ１，ｚ２−ｚ１）を算出する。

図５に戻り、ステップＳ１２０から説明を続ける。
ステップＳ１２０は差分相殺処理である。
ステップＳ１２０において、差分相殺部１２０は、第１の三次元点群データ１９２に含まれる三次元座標値と、第２の三次元点群データ１９４に含まれる三次元座標値との間で、差分を相殺する。
具体的には、差分算出部１１０は、第２の三次元点群データ１９４に含まれる各三次元座標値（ｘ，ｙ，ｚ）から、第１の三次元座標値に対する第２の三次元座標値の差分（Δｘ，Δｙ，Δｚ）を引く。これにより、第２の三次元点群データ１９４に含まれる各三次元座標値（ｘ，ｙ，ｚ）は、（ｘ−Δｘ，ｙ−Δｙ，ｚ−Δｚ）に変更される。

＊＊＊実施の形態の効果＊＊＊
点群位置合わせ装置１００は、第１の三次元点群データ１９２に含まれる三次元座標値と第２の三次元点群データ１９４に含まれる三次元座標値との間で、第１の画像データ１９１と第２の画像データ１９３とにおける特徴点の三次元座標値の差分を相殺することができる。
相殺された後の第１の三次元点群データ１９２と、相殺された後の第２の三次元点群データ１９４とは、第１の画像の撮像時と第２の画像の撮像時との間に、対象区域に存在する地物の形状に生じた変化を検出するために用いることができる。
具体的には、地物は、対象区域に設けられた道路である。
つまり、相殺された後の第１の三次元点群データ１９２と、相殺された後の第２の三次元点群データ１９４とは、第１の画像の撮像時と第２の画像の撮像時との間に道路に生じた路面性状を検出するために用いることができる。路面性状は、路面の形状の変化である。

図７に、前回の三次元点群と今回の三次元点群とを比較した様子を示す。図７において、小さい円は三次元点を表し、三次元点を繋いだ線は路面の形状を表している。また、大きい円はマンホールを表している。
図７の（１）に示す前回の三次元点群は、前回の計測で得られた三次元点群である。また、図７の（２）に示す今回の三次元点群は、今回の計測で得られた三次元点群である。
前回の計測では、十分な個数のＧＮＳＳ衛星から測位信号を受信することができたため、精度が高い測位結果が得られた。そのため、前回の三次元点群の三次元座標値の精度は高い。
一方、今回の計測では、十分な個数のＧＮＳＳ衛星から測位信号を受信することができなかったため、精度が低い測位結果が得られた。そのため、今回の三次元点群の三次元座標値の精度は低い。
この場合、図７の（３）に示すように、位置が変わらないはずのマンホールがずれた状態で、前回の三次元点群と今回の三次元点群とが比較されることになる。つまり、路面の変化を正確に検出することができない。

図８に、差分を相殺後の三次元点群を比較した様子を示す。図８において、大きな円はマンホールを表し、マンホールの縁にある三角は特徴点を表している。また、小さい円は三次元点を表し、三次元点を繋いだ線は路面の形状を表している。図８の（３）は図７の（３）と同じである。
図８の（Ａ）に示す前回の画像は、前回の計測時に撮像された画像である。また、図８の（Ｂ）に示す今回の画像は、今回の計測時に撮像された画像である。前回の計測と今回の計測とでは測位精度が異なる。
そのため、図８の（Ｃ）に示すように、前回の画像における特徴点の三次元座標値と今回の画像における特徴点の三次元座標値との差分ΔＤが生じる。
そこで、図８の（３）に示す前回および今回の三次元点群の間で差分ΔＤを相殺すると、図８の（４）に示すように、マンホールの位置を合わせた状態で、前回の三次元点群と今回の三次元点群とを比較することができる。つまり、路面の変化を正確に検出することが可能になる。

以下に、その他の効果について説明する。
ＢＲＩＳＫ、ＯＲＢまたはＫＡＺＥなどの手法によって画像から効率的に特徴点を抽出する方式の開発が進められている。そのため、点群位置合わせ装置１００は、画像に映ったマンホール、縁石またはその他の特徴点をこれらの手法を用いて抽出する。つまり、点群位置合わせ装置１００は、人手によらずに極めて簡単に特徴点を抽出することができる。したがって、三次元点群の位置合わせを行う際に大幅な省力化およびコストダウンが見込まれる。なお、解像度が高い画像を用いれば、三次元点群の位置合わせを極めて精密に行うことができる。

点群位置合わせ装置１００によって三次元点群を位置合わせすることにより、以下のような効果が得られる。
舗装路面の形状の変化を精密にとらえることができる。
三次元座標値の絶対精度に依存せずに、経年変化をとらえることができる。そのため、ビルが立ち並んでいてＧＮＳＳ測位に不向きな地域でも、舗装路面を容易かつ正確に管理することができる。また、長期間に渡って舗装路面をモニタリングすることが容易になる。
点群位置合わせ装置１００は人手によらず自動化された手法で高速かつ正確に大量の三次元点群の位置合わせを行うことができる。そのため、容易に経年差分が得られる。そして、資金が豊富な幹線道路の管理のみでなく、資金が少ない市町村道の管理を行うことが可能になる。さらに、海外のような広大な土地において、管理が行き届かない舗装路についても管理を行うことが可能になる。
舗装路面の維持管理の計画が容易になるため、舗装路面の長寿命化を図ることができる。

＊＊＊他の構成＊＊＊
点群位置合わせ装置１００は、計測データ処理装置８２０の機能を備えてもよい。つまり、点群位置合わせ装置１００は、位置姿勢演算部８２１と、三次元点群生成部８２２と、二次元投影部８２３とを備えてもよい。

特徴点は、道路に設けられたマンホール、白線および縁石以外の箇所であってもよい。
被写体は、道路以外の地物であってもよい。

特徴点の三次元座標値の差分は、第２の三次元座標値に対する第１の三次元座標値の差分であってもよい。この場合、第１の三次元点群データ１９２に含まれる各三次元座標値から差分を引くことによって、差分が相殺される。
第１の三次元点群データ１９２に含まれる各三次元座標値と第２の三次元点群データ１９４に含まれる各三次元座標値との両方に対して差分の加算または減算を行うことによって、差分を相殺してもよい。具体的には、一方の三次元点群データの各三次元座標値から差分の半分を引いて、他方の三次元点群データの各三次元座標値に差分の半分を足す。

点群位置合わせ装置１００の機能は、ハードウェアで実現してもよい。
図９に、点群位置合わせ装置１００の機能がハードウェアで実現される場合の構成を示す。
点群位置合わせ装置１００は処理回路９９０を備える。処理回路９９０はプロセッシングサーキットリともいう。
処理回路９９０は、「部」の機能を実現する専用の電子回路である。この「部」には記憶部９９１も含まれる。
具体的には、処理回路９９０は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＡＳＩＣ、ＦＰＧＡまたはこれらの組み合わせである。ＧＡはＧａｔｅ Ａｒｒａｙの略称であり、ＡＳＩＣはＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔの略称であり、ＦＰＧＡはＦｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙの略称である。
なお、点群位置合わせ装置１００が複数の処理回路９９０を備えて、複数の処理回路９９０が「部」の機能を連携して実現してもよい。

点群位置合わせ装置１００の機能は、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせで実現してもよい。つまり、「部」の一部をソフトウェアで実現し、「部」の残りをハードウェアで実現してもよい。

実施の形態１は、好ましい形態の例示であり、本発明の技術的範囲を制限することを意図するものではない。実施の形態１は、部分的に実施してもよいし、他の形態と組み合わせて実施してもよい。
フローチャート等を用いて説明した手順は、点群位置合わせ装置、点群位置合わせ方法および点群位置合わせプログラムの手順の一例である。

１００ 点群位置合わせ装置、１１０ 差分算出部、１２０ 差分相殺部、１９１ 第１の画像データ、１９２ 第１の三次元点群データ、１９３ 第２の画像データ、１９４ 第２の三次元点群データ、８００ ＭＭＳ、８０１ 測位データ、８０２ 慣性計測データ、８０３ 走行距離データ、８０４ 距離方位データ、８０５ 画像データ、８１０ 計測車両、８１１ 測位信号受信機、８１２ 慣性計測装置、８１３ オドメータ、８１４ レーザスキャナ、８１５ カメラ、８１９ 天板、８２０ 計測データ処理装置、８２１ 位置姿勢演算部、８２２ 三次元点群生成部、８２３ 二次元投影部、８３１ 位置データ、８３２ 姿勢データ、８３３ 三次元点群データ、９０１ プロセッサ、９０２ メモリ、９０３ 補助記憶装置、９９０ 処理回路、９９１ 記憶部。

Claims (5)

1. 特徴点となる箇所を含んだ対象区域が映った第１の画像と前記特徴点の位置を表す第１の三次元座標値とを含んだ第１の画像データと、前記対象区域が映った第２の画像と前記特徴点の位置を表す第２の三次元座標値とを含んだ第２の画像データとを用いて、前記第１の三次元座標値と前記第２の三次元座標値との差分を算出する差分算出部と、
   前記第１の画像に対応するデータであって前記対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである第１の三次元点群データに含まれる三次元座標値と、前記第２の画像に対応するデータであって前記対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである第２の三次元点群データに含まれる三次元座標値との間で、前記差分を相殺する差分相殺部と
   を備える点群位置合わせ装置。
2. 前記第１の画像データは、前記第１の画像の各画素に対応付けて当該画素が表す箇所の三次元座標値を含み、
   前記第２の画像データは、前記第２の画像の各画素に対応付けて当該画素が表す箇所の三次元座標値を含み、
   前記差分算出部は、前記第１の画像から前記特徴点に対応する画素である第１の特徴画素を抽出し、前記第１の特徴画素に対応付いた三次元座標値を前記第１の画像データから前記第１の三次元座標値として取得し、前記第２の画像から前記特徴点に対応する画素である第２の特徴画素を抽出し、前記第２の特徴画素に対応付いた三次元座標値を前記第２の画像データから前記第２の三次元座標値として取得する
   請求項１に記載の点群位置合わせ装置。
3. 地物が前記対象区域に存在し、
   前記差分相殺部によって相殺された後の前記第１の三次元点群データと、前記差分相殺部によって相殺された後の前記第２の三次元点群データとが、前記第１の画像の撮像時と前記第２の画像の撮像時との間に前記地物の形状に生じた変化を検出するために用いられる
   請求項１または請求項２に記載の点群位置合わせ装置。
4. 前記地物は、前記対象区域に設けられた道路であり、
   前記差分相殺部によって相殺された後の前記第１の三次元点群データと、前記差分相殺部によって相殺された後の前記第２の三次元点群データとが、前記第１の画像の撮像時と前記第２の画像の撮像時との間に前記道路に生じた路面性状を検出するために用いられる
   請求項３に記載の点群位置合わせ装置。
5. 特徴点となる箇所を含んだ対象区域が映った第１の画像と前記特徴点の位置を表す第１の三次元座標値とを含んだ第１の画像データと、前記対象区域が映った第２の画像と前記特徴点の位置を表す第２の三次元座標値とを含んだ第２の画像データとを用いて、前記第１の三次元座標値と前記第２の三次元座標値との差分を算出する差分算出処理と、
   前記第１の画像に対応するデータであって前記対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである第１の三次元点群データに含まれる三次元座標値と、前記第２の画像に対応するデータであって前記対象区域の各計測点の三次元座標値を含んだデータである第２の三次元点群データに含まれる三次元座標値との間で、前記差分を相殺する差分相殺処理と
   をコンピュータに実行させるための点群位置合わせプログラム。

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