JP2019138786A

JP2019138786A - データ処理装置、データ処理方法およびデータ処理プログラム

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Publication number: JP2019138786A
Application number: JP2018022750A
Authority: JP
Inventors: 敏安富; Satoshi Yasutomi; 忠之伊藤; Tadayuki Ito
Original assignee: Topcon Corp
Current assignee: Topcon Corp
Priority date: 2018-02-13
Filing date: 2018-02-13
Publication date: 2019-08-22
Anticipated expiration: 2038-02-13
Also published as: EP3524932A1; US11002549B2; JP7077044B2; US20190249989A1

Abstract

【課題】計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、誤差の少ない三次元点群データを得ることのできるデータ処理を可能とする。【解決手段】データ処理装置（１００）は、計測区間を移動する移動体（２７）により取得される計測データに基いて、移動体（２７）の軌跡を算出する軌跡算出部（１１２）と、軌跡に生じる仮想段差を検出する仮想段差検出部（１１３）と、仮想段差の大きさに応じて、仮想段差の前後区間で軌跡を平滑化する軌跡平滑化処理部（１１４）と平滑化した軌跡、および計測データに含まれる点群データを合成することにより、合成点群データを生成する点群データ生成部（１１５）とを備えることを特徴とする。【選択図】図４

Description

本発明は、主としてＭＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ・Ｍａｐｐｉｎｇ・Ｓｙｓｔｅｍ：モバイルマッピングシステム）に用いられる計測データの後処理を実行するデータ処理装置、データ処理方法およびデータ処理プログラムに関する。

従来、ＭＭＳは、車両等の移動体に、ＧＮＳＳ（Ｇｒｏｂａｌ・Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ・Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ・Ｓｙｓｔｅｍ：全地球航法衛星システム）アンテナ、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ・Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ・Ｕｎｉｔ：慣性計測装置）、カメラ、レーザスキャナ等を搭載し、走行しながら建物や道路の形状，標識・ガードレール等、道路周辺の３次元位置情報を高精度で効率的に取得する装置として知られている（例えば、特許文献１参照）。ＭＭＳで得られる三次元位置情報は、都市計画、土木工事、防災計画等に利用されている。

ＭＭＳはデータの後処理を前提とした計測システムである。例えば、特許文献１に開示されたＭＭＳを用いて三次元位置情報を取得する場合、まず、対象道路の計測区間を車両で走行しながら、ＧＮＳＳ航法信号に基づく自位置に関するデータ（以下、「衛星測位データ」という。）、ＩＭＵによる３次元の加速度および角速度データ（以下、「慣性測位データ」という。）ならびにレーザスキャナによるスキャン光の各点の測定データ（以下、「計測点群データ」という。）を取得する。

次いで、衛星測位データおよび慣性測位データに基いて車両の軌跡を算出し、算出した車両の軌跡と点群データとを合成して、三次元点群データを生成する。この際、測定の精度を向上するために、計測区間を車両で往復し、往路、復路の各々について点群データの生成を行い、これをマッチングすることで高精度な三次元点群データを生成している。

特開２０１７−１３８２３６号公報

しかしながら、図１（ａ）に示すように、ＭＭＳを構成する車両１０が、対象道路１１の計測区間を走行して計測を行う場合に、例えば、車両１０が信号１２等により停止している間や走行中に、受信している衛星１３の個数や配置の変化や、一つの衛星からの電波にアンテナに直接受信されるものと建物１４に反射してからアンテナに受信されるものとがあるというマルチパスの影響によって、航法信号の受信状況が変化する場合がある。

この結果、算出される軌跡Ａ_Ｌには、図１（ｂ−１）に示すように、急激な高さの変化など、空間的な不連続１５が生じる場合がある（以下、このようなデータの不連続を「仮想段差」という。）。また、仮想段差１５は、車両の振動によるドリフト等によっても起こる。

さらに、図１（ｂ−２）に示すように、仮想段差を含む軌跡Ａ_Ｌと、レーザスキャナにより取得した計測点群データとを合成して生成される合成点群データＡ_ＰＧには、図１（ｃ−２）に示す本来あるべき点群データＢ_ＰＧには存在しない、局所的な歪み１６が生じる。従って、往路と復路との合成点群データをマッチングしたとしても、正確な三次元モデルを得ることができないという不都合がある。

本発明は、係る事情を鑑みてなされたものであり、計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、誤差の少ない三次元点群データを得ることのできるデータ処理を可能とすることを目的とする。

上記目的を達成するために、本発明の一つの態様に係るデータ処理装置は、計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、移動体の軌跡を算出する軌跡算出部と、前記軌跡に生じる仮想段差を検出する仮想段差検出部と、前記仮想段差の大きさに応じて、前記仮想段差の前後区間で軌跡を平滑化する軌跡平滑化処理部と、平滑化した軌跡、および前記計測データに含まれる点群データを合成することにより、合成点群データを生成する点群データ生成部とを備えることを特徴とする。

上記の態様において、前記軌跡平滑化処理部が、前記仮想段差の大きさに応じて、前記軌跡上における前記仮想段差を含む平滑化処理を行う処理区間を設定し、前記処理区間の前端および後端を直線で結ぶことにより軌跡の平滑化を行うことも好ましい。

また、本発明の別の態様に係るデータ処理方法は、計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、前記移動体の軌跡を算出するステップと、前記軌跡に生じる仮想段差を検出するステップと、前記仮想段差の大きさに応じて、前記仮想段差の前後区間で軌跡を平滑化するステップと、平滑化した軌跡および前記計測データに含まれる点群データを合成することにより、合成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。

また、本発明の別の態様に係るプログラムは、計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、前記移動体の軌跡を算出するステップと、前記軌跡に生じる仮想段差を検出するステップと、前記仮想段差の大きさに応じて、前記仮想段差の前後区間で軌跡を平滑化するステップと、平滑化した軌跡および前記計測データに含まれる点群データを合成することにより、合成点群データを生成するステップとをコンピュータに実行させるためのものである。

本発明の上記態様に係るデータ処理装置、データ処理方法およびデータ処理プログラムによれば、計測区間を移動する移動体により取得される計測データより求められる軌跡に仮想段差が生じた場合にも、仮想段差を検出し、軌跡を平滑化することができるので、誤差の少ない三次元点群データを得ることができる。

ＭＭＳを用いた計測において、軌跡に仮想段差が生じる様子を説明する図であり、（ａ）はＭＭＳを用いて計測を行う様子を示す模式図、（ｂ−１）および（ｂ−２）は、それぞれ仮想段差がおきた場合の軌跡および点群の形状を示す模式図、（ｃ−１）および（ｃ−２）は、それぞれ本来計測されるべき軌跡および点群の形状を示す模式図である。本発明の１つの実施の形態に係るデータ処理装置の対象となるデータを計測するＭＭＳの概要を示す図である。同形態に係るデータ処理装置の機能構成図である。同形態に係るデータ処理装置の動作を示すフローチャートである。同形態に係るデータ処理装置における仮想段差検出の処理動作を示すフローチャートである。同形態に係るデータ処理装置において、車両停止中の仮想段差を検出する方法を説明する図である。同形態に係るデータ処理装置において、車両走行中の仮想段差を検出する方法を説明する図である。同形態に係るデータ処理装置における軌跡平滑化の処理動作を示すフローチャートである。同形態に係る軌跡平滑化処理の方法を説明する図である。

以下、本発明の好適な実施の形態について、図面を参照して説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。

（実施の形態）
本発明の実施の形態に係るデータ処理装置は、主として、図２に示すようなモバイルマッピングシステム（ＭＭＳ）２０によって取得された計測データの後処理を実行する装置である。

まず、ＭＭＳ２０の概要について説明する。ＭＭＳ２０は、アンテナ２１と、ＩＭＵ２２と、カメラ２３と、レーザスキャナ２４と、ロータリエンコーダ２５と、同期制御装置２６とを搭載した移動体として構成されている計測システムである。本実施形態におけるＭＭＳ２０において、移動体は車両２７で構成されている。

アンテナ２１は、ＧＮＳＳ衛星等の航法衛星２８からの航法信号を受信する受信装置である。アンテナ２１は航法信号に基いて、衛星測位データを取得する。航法信号には、航法信号の発信時刻、航法衛星２８の軌道情報、搬送波の位相観測値、および航法信号の伝搬時間等の測定に利用されるコード情報等が含まれている。

ＩＭＵ２２は、慣性計測装置であり、３軸ジャイロと３方向の加速度計を備え、慣性測位データを取得する。

カメラ２３は、複数のカメラで構成される全方位カメラであり、上方向も含めて全周（２π空間）の動画を撮影する。ここでは説明を省略するが、カメラが撮影した動画の画像データは、レーザスキャナが測定する点群データと組み合わせて周囲の三次元情報の構築に利用される。カメラおよびレーザスキャナの車両（この場合はＩＭＵの位置）に対する外部標定要素（位置と姿勢）は、予め測定され、その情報は既知とされている。

レーザスキャナ２４は、周囲全周（２π空間）に対するレーザスキャンニングを行い、周囲環境の点群データを取得する。具体的には、レーザスキャナ２４は、スキャン光Ｌａをスパイラル状に照射し、道路３０や建築物等の対象物からの反射光Ｌｂを受信する。この受信までの時間に基いて、反射点の三次元位置を各点において求めることで点群データを取得する。レーザスキャナ２４については、例えば、特開２００８−２６８００４号公報等に記載されている。

ロータリエンコーダ２５は、車両２７のホイール２９に取り付けられ、ホイール２９の回転速度、回転角度から車両の移動距離データを取得する。

同期制御装置２６は、ケーブル等を介してまたは無線により、アンテナ２１、ＩＭＵ２２、カメラ２３、レーザスキャナ２４およびロータリエンコーダ２５に接続されている。同期制御装置２６はＩＭＵ２２による慣性測位データ取得時刻、カメラ２３による画像データ取得時刻、レーザスキャナ２４による点群データ取得時刻、およびロータリエンコーダ２５によるホイール２９の移動距離データの取得時刻を同期させる。

ＭＭＳ２０は、計測区間を経路に沿って移動しながら、アンテナ２１、ＩＭＵ２２、カメラ２３、レーザスキャナ２４、およびロータリエンコーダ２５により、衛星測位データ、慣性測位データ、計測点群データおよび移動距離データ（以下、これらのデータを総称して、「計測データ」という。）をそれぞれ取得する。

次に、本実施の形態における、データ処理装置１００について説明する。データ処理装置１００は、ＭＭＳ２０で計測された計測データを取得し、計測データを用いて、計測区間周辺の三次元点群データを生成する。

データ処理装置１００はコンピュータである。データ処理装置１００は、プロセッサとしてのＣＰＵ（中央処理装置）、主記憶装置としてのＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ・Ａｃｃｅｓｓ・Ｍｅｍｏｒｙ）、および補助記憶装置としてのＲＯＭ（Ｒｅａｄ・Ｏｎｌｙ・Ｍｅｍｏｒｙ）、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ・Ｄｉｓｃ・Ｄｒｉｖｅ）等のハードウェアを備える。

データ処理装置１００は、同期制御装置２６を介して、アンテナ２１、ＩＭＵ２２、カメラ２３、レーザスキャナ２４およびロータリエンコーダ２５に接続可能に構成されている。データ処理装置１００は、車両の外部に配置されていてもよいし、車両の内部に配置されていてもよい。本実施の形態において、便宜上、データ処理装置１００は、車両外部に配置されているものとする。

図３は、データ処理装置１００の機能ブロック図である。図３に示すように、データ処理装置１００は、データ取得部１１１、軌跡算出部１１２、仮想段差検出部１１３、軌跡平滑化処理部１１４、点群データ生成部１１５、点群マッチング部１１６、収束判定部１１７、軌跡調整部１１８の各機能部および記憶部１１９を備える。

各機能部は、ソフトウェア的に構成されていてもよいし、専用の演算回路によって構成されていてもよい。また、ソフトウェア的に構成された機能部と、専用の演算回路によって構成された機能部が混在していてもよい。例えば、図示する各機能部は、ＣＰＵ（中央処理装置）、ＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ・Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ・Ｇａｔｅ・Ａｒｒａｙ）などのＰＬＤ(プログラマブルロジックデバイス)により構成される。

データ取得部１１１は、入力インタフェース（図示せず）を介して計測データを受け付ける。受け付けられたデータは、記憶部１１９に保存される。

入力インタフェースは、同期制御装置２６に接続されるポートである。入力インタフェースは、例えば、ＵＳＢ（Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ・Ｓｅｒｉａｌ・Ｂｕｓ）端子である。また、入力インタフェースは、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ・Ａｒｅａ・Ｎｅｔｗｏｒｋ）と接続されるポートであってもよい。

軌跡算出部１１２は、アンテナ２１により取得された衛星測位データおよびＩＭＵ２２により取得された慣性測位データ、または、点群マッチング等の結果として出力される軌跡を含む外部軌跡データおよび慣性測位データを、カルマンフィルタを用いて融合し、車両の移動軌跡を算出する。

仮想段差検出部１１３は、軌跡に仮想段差があるか否かを検出する。

軌跡平滑化処理部１１４は、軌跡における仮想段差を平滑化する処理を実行する。

点群データ生成部１１５は、軌跡平滑化処理部１１４により平滑化した軌跡データとレーザスキャナ２４により取得した各点における計測点群データとを合成して、合成点群データを生成する。

点群マッチング部１１６は、同一区間の往路および復路について、点群データ生成部１１５により生成された合成点群データのマッチング処理を実行する。

収束判定部１１７は、点群マッチングにより修正された軌跡に、所定の閾値を超える仮想段差が存在するか否か（仮想段差が収束したか否か）を判定する。

軌跡調整部１１８は、特徴点（計測区間の経路上にある、電柱、樹木、建築物等周囲から区別できる既知の点）の座標に基いて軌跡の調整を行う。

記憶部１１９は、計測データ、および各機能部で算出されたデータを記憶する。記憶部１１９は、主記憶装置および補助記憶装置により実現されるが、主記憶装置のみ、または補助記憶装置のみで実現されてもよい。

なお、各機能部の機能を実装するためのプログラムは、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ等の記憶媒体に記憶されていてもよい。

（データ処理装置の動作）
次に、データ処理装置１００によるデータ処理方法、および当該データ処理方法をコンピュータに実行させるためのデータ処理プログラムによるデータ処理について、図４を参照しながら説明する。

処理が開始すると、ステップＳ１０１で、軌跡算出部１１２が、アンテナ２１により取得された衛星測位データおよびＩＭＵ２２により取得された慣性測位データに基づいて、カルマンフィルタを用いてデータ融合し、車両の移動軌跡を算出する。

次に、ステップＳ１０２では、仮想段差検出部１１３が、計算された移動軌跡における仮想段差の検出を行う。仮想段差の検出処理の詳細については後述する。

次に、ステップＳ１０３では、軌跡平滑化処理部１１４が、移動軌跡の仮想段差の平滑化処理を行う。平滑化処理の詳細については後述する。

次に、ステップＳ１０４では、点群データ生成部１１５が、平滑化された車両軌跡と、レーザスキャナ２４により取得した計測点群データとを合成して、合成点群データを生成する。合成点群データは、計測区間の往路および復路の両方について生成する。

次に、ステップＳ１０５では、点群マッチング部１１６が、往路側の合成点群データと、復路側の合成点群データとをマッチングさせる。

次に、ステップＳ１０６では、収束判定部１１７が、ステップＳ１０５における点群マッチング結果より、修正軌跡を算出し、ステップＳ１０２で検出された全ての仮想段差において、仮想段差の大きさＤが所定の閾値Ｔｈ_１以下になっているかを判定する。

仮想段差の大きさＤが所定の閾値Ｔｈ_１以下になっていない場合（Ｎｏ）、処理はステップＳ１０１に戻り、修正軌跡およびＩＭＵにより取得された慣性測位データに基づいて、ステップＳ１０１〜Ｓ１０６の処理を、仮想段差の大きさＤが所定の閾値Ｔｈ_１以下の大きさになるまで繰り返す。

仮想段差の大きさＤが所定の閾値Ｔｈ_１以下になっている場合（Ｙｅｓ）、処理はステップＳ１０７に移行して、点群データ生成部１１５が、ステップＳ１０６で得られた修正軌跡と、レーザスキャナ２４により取得された計測点群データとを合成し、合成点群データを生成する。

次に、ステップＳ１０８では、軌跡調整部１１８が、合成点群データから得られる軌跡を特徴点の座標に基づいて調整する。

次に、ステップＳ１０９では、軌跡算出部１１２が、ステップＳ１０８で調整した軌跡と、ＩＭＵにより取得された慣性測位データに基いて、カルマンフィルタを用いてデータ融合し、軌跡の再計算を行う。

次に、ステップＳ１１０では、ステップＳ１０９で再計算された軌跡についてステップＳ１０２と同様にして仮想段差の検出を行う。

次に、ステップＳ１１１では、軌跡平滑化処理部１１４が、ステップＳ１０３と同様にして、ステップＳ１０９で再計算された軌跡について平滑化処理を行う。平滑化処理は、ステップＳ１１０で検出された全ての仮想段差について行う。

次に、ステップＳ１１２では、点群データ生成部１１５が、ステップＳ１１１で平滑化された軌跡とレーザスキャナ２４により取得された計測点群データとを合成して、成果三次元点群データを生成し、処理が終了する。

ここで、ステップＳ１０２の仮想段差の検出の詳細を、図５〜図７を参照して説明する。図５は、仮想段差検出処理のフローチャートである。図６は、車両停止中の仮想段差を検出する方法を説明する図であり、図７は、車両走行中の仮想段差を検出する方法を説明する図である。

ステップＳ１０２の処理が開始すると、まず、ステップＳ２０１において、仮想段差検出部１１３が、各位置において、車両２７が停止しているかどうかを判断する。車両２７が停止しているかどうかは、ロータリエンコーダ２５から得られる移動距離データにより求められる車両の速度が、所定の閾値Ｔｈ_２よりも小さいかどうかを判断することにより行う。

ステップＳ２０１において車両２７が停止していると判断された場合（Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２０２に移行して、ステップＳ２０１で特定された、車両停車中の、車両の停止直後の位置Ｐ_ａｓの座標と発進直前の位置Ｐ_ｂｓの座標の差、すなわち車両停止前後の座標の差、ＰＤ_１を求める（図６参照）。

次に、ステップＳ２０３において、ステップＳ２０２で求めた車両停止前後の座標の差ＰＤ_１が所定の閾値Ｔｈ_３以上であるかどうかを判断する。

ステップＳ２０３において、図６（ａ）に示すように車両の停止直後の位置Ｐ_ａｓの座標と発進直前の位置Ｐ_ｂｓの座標との差ＰＤ_１が閾値Ｔｈ_３以上である場合（Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２０４に移行して、仮想段差検出部１１３は、ステップＳ１０１で算出された移動軌跡に、仮想段差があると判断して処理を終了する。

ステップＳ２０３において、図６（ｂ）に示すように、車両の停止直後の位置Ｐ_ａｓの座標と発進直前の位置Ｐ_ｂｓの座標との差ＰＤ_１が閾値Ｔｈ_３よりも小さい場合（Ｎｏ）、処理はステップＳ２０５に移行して、仮想段差検出部１１３が、ステップＳ１０１で算出された移動軌跡に、仮想段差がないと判断して、処理を終了する。

一方、ステップＳ２０１で、ある位置Ｐにおいて車両２７が停止していないと判断された場合（Ｎｏ）、処理はステップＳ２０６に移行して、仮想段差検出部１１３が、その位置において車両２７が等速運動をしていると仮定して、位置Ｐの時間から微少時間Δｔ後の車両２７の位置Ｐ_pの座標を予測する（図７参照）。図７において、●は、計測データに基づいて算出された軌跡の座標、○は、予測により求められた座標を示す。

次に、ステップＳ２０７に移行して、予測した微少時間Δｔ後の車両２７の位置Ｐ_pの座標と、計測データに基いて得られた微少時間Δｔ後の車両２７の位置Ｐ_ｍの座標とを比較し、その座標の差ＰＤ_２が所定の閾値Ｔｈ_４以上であるかどうかを判断する。

ステップＳ２０７で、図７（ａ）に示すように予測した微少時間Δｔ後の車両２７の位置Ｐ_pの座標と、計測データに基いて得られた微少時間Δｔ後の車両２７の位置Ｐ_ｍの座標との差が閾値Ｔｈ_４以上である場合（Ｙｅｓ）、処理はステップＳ２０８に移行して、仮想段差検出部１１３は、ステップＳ１０１で算出された移動軌跡に、仮想段差があると判断して処理を終了する。

ステップＳ２０７で、図７（ｂ）に示すように予測した微少時間Δｔ後の車両２７の位置Ｐ_pの座標と、計測データに基いて得られた微少時間Δｔ後の車両２７の位置Ｐ_ｍの座標との差ＰＤ_２が閾値Ｔｈ_４よりも小さい場合（Ｎｏ）、処理はステップＳ２０９に移行して、仮想段差検出部１１３が、ステップＳ１０１で算出された移動軌跡に仮想段差Ｄがないと判断して処理を終了する。

なお、ステップＳ２０２〜ステップＳ２０５の処理は、ステップＳ２０１で車両が停止していると判断された位置全てについて実行する。また、ステップS２０６〜ステップＳ２０９の処理は、ステップＳ２０１で車両が走行していると判断された位置全てについて実行する。

ここで、ステップＳ１０３の軌跡平滑化処理の詳細を、図８、図９を参照しながら説明する。図８は、軌跡平滑化処理のフローチャートである。図９は、平滑化処理前（ａ）および平滑化処理後（ｂ）の軌跡を模式的に表した図である。

ステップＳ１０３の処理が開始すると、まずステップＳ３０１において、軌跡平滑化処理部１１４が、ステップＳ１０２で検出した仮想段差の大きさＤを算出する。

次に、ステップＳ３０２にでは、軌跡平滑化処理部１１４が、仮想段差の大きさＤに応じて軌跡上の段差の前後の所定区間を処理区間Ｓとして設定する。処理区間Ｓとしては、例えば、図９（ａ）に示すように、仮想段差の位置Ｐ_Ｄの前後±ｎ×Ｄの区間を設定する。ここで、ｎは、例えば任意の自然数であり、例えば、ｎが８〜２２の範囲であると軌跡が十分に平滑化されるので好ましく、ｎが１０〜２０の範囲であることがより好ましい。処理区間Ｓが狭すぎると平滑化が十分ではなく、本来の形状とのマッチングが困難であり、処理区間Ｓが広すぎると本来平滑化処理の必要のない、精度がよく誤差の少ない軌跡に、平滑化処理によりかえって誤差を与えてしまうことになる虞があるからである。

次いで、ステップＳ３０３において、処理区間Ｓの範囲の平滑化処理を行い、処理を終了する。軌跡の平滑化処理は、図９（ｂ）に示すように、処理区間Ｓの前端Ｐ_１の座標と後端Ｐ_２の座標とを直線で結ぶ等の方法により行われる。

なお、ステップＳ１０２において、車両の移動軌跡にＮ個の仮想段差が検出された場合には、Ｎ個全ての仮想段差それぞれについて上記軌跡平滑化処理を実行する。

上記の構成によれば、ＭＭＳ２０の計測データに基いて得られる車両の移動軌跡に不連続が生じた場合であっても、その不連続を的確に検出し、不連続な部分を局所的に平滑化することによって、誤差の少ない成果三次元点群データを得ることができる。

以上、本発明の好ましい実施の形態について述べたが、上記の実施例は本発明の一例であり、これらを当業者の知識に基づいて組み合わせることが可能であり、そのような形態も本発明の範囲に含まれる。

２７移動体（車両）
１００データ処理装置
１１２軌跡算出部
１１３仮想段差検出部
１１４軌跡平滑化処理部
１１５点群データ生成部

Claims

計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、移動体の軌跡を算出する軌跡算出部と、
前記軌跡に生じる仮想段差を検出する仮想段差検出部と、
前記仮想段差の大きさに応じて、前記仮想段差の前後区間で軌跡を平滑化する軌跡平滑化処理部と、
平滑化した軌跡、および前記計測データに含まれる点群データを合成することにより、合成点群データを生成する点群データ生成部
とを備えることを特徴とするデータ処理装置。
前記軌跡平滑化処理部が、前記仮想段差の大きさに応じて、前記軌跡上における前記仮想段差を含む平滑化処理を行う処理区間を設定し、前記処理区間の前端および後端を直線で結ぶことにより軌跡の平滑化を行うことを特徴とするデータ処理装置。
計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、前記移動体の軌跡を算出するステップと、
前記軌跡に生じる仮想段差を検出するステップと、
前記仮想段差の大きさに応じて、前記仮想段差の前後区間で軌跡を平滑化するステップと、
平滑化した軌跡および前記計測データに含まれる点群データを合成することにより、合成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データ処理方法。
計測区間を移動する移動体により取得される計測データに基いて、前記移動体の軌跡を算出するステップと、
前記軌跡に生じる仮想段差を検出するステップと、
前記仮想段差の大きさに応じて、前記仮想段差の前後区間で軌跡を平滑化するステップと、
平滑化した軌跡および前記計測データに含まれる点群データを合成することにより、合成点群データを生成するステップ
とをコンピュータに実行させるためのプログラム。