JP2022075195A - 地物高付与装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本願発明の課題は、従来技術が抱える問題を解決することであり、すなわち、その種別に適した地物高を地物に付与することができる、地物高付与装置を提供することにある。
【解決手段】本願発明の地物高付与装置は、２次元地形モデル記憶手段と点群記憶手段、小領域グループ記憶手段、最適統計記憶手段、代表高決定手段を備えたものである。このうち代表高決定手段は、小領域に対応する２次元地形モデルの地物分類の最適統計に基づいて、その小領域に設定された複数種類の統計別高から１の統計別高を選出するとともに、選出された統計別高を小領域の代表高として決定し、代表高に基づいて地物に対して地物高を付与する。
【選択図】図１

Description

本願発明は、地物に対して標高などの地物高を付与する技術に関するものであり、より具体的には、地物の分類に応じた統計処理を行うことで、その地物にとって適切な「地物高」を付与する地物高付与装置に関するものである。

近時、地形情報（空間情報）の需要が高まっており、道路上や沿道に設置された施設をより高度に管理することを目的として、その形状や設置位置といった施設の空間情報を要望する管理者が増加している。同時に、現在官民一体となって推進しているＳｏｃｉｅｔｙ５．０の実現にとっても、社会インフラストラクチャー（以下、単に「社会インフラ」という。）の高度な維持管理は重要な課題と位置付けられている。さらに、自動運転技術の実用化が進むなか、道路縁（道路境界線）をはじめとする道路に関する種々の空間情報が多方面から切望されているところである。

従来、空間情報を示すものとしては、地形図など２次元（２Ｄ）の平面的な図面（平面図）が主流であった。平面図は、等高線や端点標高など「高さ情報」を示すことはあるものの、専ら平面位置を示すことに主眼が置かれており、３次元（３Ｄ）の空間として対象範囲を把握することは難しかった。一方近年では、計測技術の進歩に伴い大量の３次元計測点（以下、「３次元点群」という。）を容易に取得することができるようになり、しかも情報技術の進歩に伴いこの３次元点群を容易にハンドリングできるようになってきた。

例えば道路を含む地形の３次元点群を取得するには、空中写真測量や航空レーザー計測、地上型レーザー計測、ＭＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）といった計測手法が採用されている。このうちＭＭＳは、レーザースキャナやカメラ、自己位置を取得するための衛星測位システム（ＧＮＳＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、オドメトリなどのセンサを移動車両に搭載したものであり、これにより車道上を移動しながらレーザースキャナによって３次元点群を取得することができる。

ＭＭＳなどによって得られた３次元点群は、計測対象の地形の３次元モデル（以下、「３Ｄモデル」という。）として利用するのが一般的である。この３Ｄモデルは、対象地形を３次元座標で表したものであって、ＤＳＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｄｅｌ）やＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）に代表される地形モデルである。

通常、３Ｄモデルは、対象とする平面範囲を複数分割した小領域によって構成される。この小領域は、メッシュとも呼ばれ、例えば直交するグリッドに区切られて形成されるもので、それぞれの小領域は代表点を備えている。計測によって得られる３次元点群はランダムデータ（平面的に不規則な配置のデータ）であることが多いため、小領域の代表点に高さを与えるには幾何計算されることが多い。この計算方法としては、ランダムデータから形成される不整三角網によって高さを求めるＴＩＮ（Ｔｒｉａｎｇｕｌａｔｅｄ Ｉｒｒｅｇｕｌａｒ Ｎｅｔｗｏｒｋ）による手法、最も近いレーザー計測点を採用する最近傍法（Ｎｅａｒｅｓｔ Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）による手法のほか、逆距離加重法（ＩＤＷ：Ｉｎｖｅｒｓｅ Ｄｉｓｔａｎｃｅ Ｗｅｉｇｈｔｉｎｇ）、Ｋｒｉｇｉｎｇ法、平均法などを挙げることができる。

３Ｄモデルは、対象地形を平面的かつ立体的に把握することができることから、平面図に比べると種々の用途に利用することができる。しかしながら、計測結果に基づく３Ｄモデルはあくまで３次元座標を基本とする空間情報を提示するにとどまり、地物の属性までは示すことができない。すなわち３Ｄモデルを目視しただけでは、オフィスビルの外縁（いわゆるエッジ）がどこなのか、道路縁がどこなのか、理解することができないわけである。

３Ｄモデルに対して地物の属性情報を付与するとなると、地物の調査が必要となる。つまり、作業者が直接現地に赴いて目視した情報を図面に記録したり、あるいは空中写真を目視しながら地物の属性を抽出したりするなど、人による調査が必要になるわけである。しかしながら、例えば道路延長は一般に相当の延長を有していることから、調査にかかる作業量は膨大であり、その労力や作業時間を考えると多大なコストを要することとなる。

ところで、上記したように従来は主に平面図を利用していた。そしてこの平面図を、ラスターデータやベクターデータとして（つまりデジタル化して）利用するケースもあり、さらに地物を図形（ポリラインやポリゴン）化したうえで属性情報を付与したものを利用するケースもあった。あるいは、近年の機械学習技術の進歩によって、空中写真や平面図から機械的（自動的）に地物を抽出し、その図形と属性情報を抽出することも可能になってきた。このように、標高などの高さ情報は備えていないものの地物の属性情報を有する「２次元の地形モデル」が別に用意されているケースは考えられる。そして、この２次元の地形モデルを利用すれば、人による地物の調査は省略（あるいは大幅に削減）することができることとなる。

そこで特許文献１では、２次元地図データに表される地物の形状線に、計測による点群を用いて標高を付与することで３次元の地物形状線を生成する技術について提案している。

特開２０２０－０１３３５１号公報

上記したとおり３Ｄモデルは、複数の小領域によって構成され、それぞれの小領域には高さ情報（例えば標高値）が付与される。３次元点群がランダムデータであることから、小領域内には複数の３次元計測点が配置されることもあり、その場合はそれら３次元計測点を用いた統計処理によって小領域の標高値が決定される。例えば、小領域内に５つの３次元計測点がある場合、その５点の標高値の平均値を求め、これを小領域の標高値として決定するわけである。

小領域の標高値が決まれば、地物にも標高値を付与することができる。具体的には、地物を含む小領域を抽出するとともに、その小領域の標高値を用いて地物に標高値を付与していくことができる。ところが地物の種別によっては、必ずしも小領域内の平均標高値を採用することが適当でないことも考えられる。例えば、地物が道路縁であるケースでは、小領域内にある３次元計測点のうち最低の標高値を採用する方が現状に即していると考えられ、また地物が建物（オフィスビルなど）の外縁であるケースでは、小領域内にある３次元計測点のうち最高の標高値を採用する方が現状に即していると考えられる。

本願発明の課題は、従来技術が抱える問題を解決することであり、すなわち、その種別に適した地物高（地物の高さ）を地物に付与することができる、地物高付与装置を提供することにある。

本願発明は、小領域内にある３次元計測点に対して複数種類の統計処理を行うことであらかじめ複数種類の高さ情報を用意しておき、地物の種別に適した高さ情報を選出して当地物に付与する、という点に着目したものであり、従来にはなかった発想に基づいてなされた発明である。

本願発明の地物高付与装置は、２次元地形モデル記憶手段と点群記憶手段、小領域グループ記憶手段、最適統計記憶手段、代表高決定手段を備えたものである。このうち２次元地形モデル記憶手段は、対象領域の地物に対して地物分類が付与された２次元地形モデルを記憶する手段であり、点群記憶手段は、対象領域内を計測して得られた複数の３次元計測点を記憶する手段である。また小領域グループ記憶手段は、対象領域に対して設定された複数の小領域からなる小領域グループを記憶する手段であり、最適統計記憶手段は、２次元地形モデルの地物分類に応じて設定される最適統計を記憶する手段であり、代表高決定手段は、小領域の代表高を決定する手段である。なお、それぞれの小領域には小領域内にある３次元計測点を用いた複数種類の統計処理によって得られる複数種類の統計別高が設定される。そして代表高決定手段が、小領域に対応する２次元地形モデルの地物分類の最適統計に基づいて、その小領域に設定された複数種類の統計別高から１の統計別高を選出するとともに、選出された統計別高を小領域の代表高として決定し、代表高に基づいて地物に対して地物高を付与する。

本願発明の地物高付与装置は、解像度の異なる２以上の小領域グループを利用したものとすることもできる。この場合、小領域グループ記憶手段には解像度の異なる２以上の小領域グループが記憶される。そして代表高決定手段が、小領域グループごとに統計別高を選出するとともに、選出された小領域グループごとの統計別高のうち、小領域の最適統計に最も適した統計別高を小領域の代表高として決定する。

本願発明の地物高付与装置は、２次元地形モデルの地物分類のうちの「道路縁」に対しては「最小値」を最適統計としたものとすることもできる。この場合、最適統計記憶手段は、道路縁に対して最小値を最適統計として記憶する。そして代表高決定手段が、複数種類の統計別高の中から最小値の統計別高を選出するとともにこれを代表高として決定し、その代表高に基づいて道路縁に対して地物高を付与する。

本願発明の地物高付与装置は、テンプレート記憶手段とテンプレート選出手段、テンプレート配置手段をさらに備えたものとすることもできる。このうちテンプレート記憶手段は、複数種類の横断テンプレートを記憶する手段であり、テンプレート選出手段は、テンプレート記憶手段が記憶する横断テンプレートから所望の横断テンプレートを選出する手段であり、テンプレート配置手段は、テンプレート選出手段によって選出されたテンプレートを道路の横断方向となるように配置する手段である。なお、横断テンプレートは、鉛直面上に設定される２以上の線分によって形成される。そして、道路縁における横断テンプレートの高さと、代表高決定手段によって付与された道路縁の高さとの差が、あらかじめ定めた閾値を上回るときは、横断テンプレートの高さを道路縁の高さとして採用する。

本願発明の地物高付与装置には、次のような効果がある。
（１）地物の種別に応じた統計処理を行ってその地物に適した地物高を付与することから、従来に比してより現状に即した３Ｄモデルを生成することができる。
（２）現状に即した３Ｄモデルが得られることから、道路施設等をより高度に管理することができ、また自動運転にとってより有益な地図情報を提供することができる。
（３）地物分類が付与された２次元地形モデルを利用することによって、人による地物の調査を省略あるいは大幅に削減することができる。

本願発明の地物高付与装置の主な構成を示すブロック図。 （ａ）は比較的大きい寸法の小領域によって生成された低解像度の小領域グループを模式的に示すモデル図、（ｂ）は比較的小さい寸法の小領域によって生成された高解像度の小領域グループを模式的に示すモデル図。 平面位置を合わせたうえで重ねられた３次元点群と小領域グループを模式的に示すモデル図。 小領域ごとに複数種類の統計別高が設定された状況を模式的に示すモデル図。 左側道路縁に対して抽出された１９個の該当小領域と右側道路縁に対して抽出された２３個の該当小領域を模式的に示すモデル図。 （ａ）は拝み勾配の道路横断を表す横断テンプレートを模式的に示すモデル図、（ｂ）は中央分離帯がある拝み勾配の道路横断を表す横断テンプレートを模式的に示すモデル図、（ｃ）は歩道高が異なる拝み勾配の道路横断を表す横断テンプレートを模式的に示すモデル図。 （ａ）は道路縁における地物高とテンプレート高との差分高が閾値を下回る道路を模式的に示す鉛直断面図、（ｂ）は道路縁における地物高とテンプレート高との差分高が閾値を上回る道路を模式的に示す鉛直断面図。 本願発明の地物高付与装置の主な処理の流れを示すフロー図。 地物高修正手段によって道路縁の地物高が修正される主な処理の流れを示すフロー図。

本願発明の地物高付与装置の一例を、図に基づいて説明する。

図１は、本願発明の地物高付与装置１００の主な構成を示すブロック図である。この図に示すように地物高付与装置１００は、代表高決定手段１０１と２次元地形モデル記憶手段１０９、点群記憶手段１１０、小領域グループ記憶手段１１１、最適統計記憶手段１１２を含んで構成され、さらにテンプレート選出手段１０２やテンプレート配置手段１０３、に統計別高算出手段１０４、地物抽出手段１０５、該当小領域抽出手段１０６、地物高設定手段１０７、地物高修正手段１０８、テンプレート記憶手段１１３、統計別高記憶手段１１４を含んで構成することもできる。

地物高付与装置１００を構成する代表高決定手段１０１と統計別高算出手段１０４、地物抽出手段１０５、該当小領域抽出手段１０６、地物高設定手段１０７、地物高修正手段１０８は、専用のものとして製造することもできるし、汎用的なコンピュータ装置を利用することもできる。このコンピュータ装置は、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリを具備しており、さらにマウスやキーボード等の入力手段やディスプレイを含むものもあり、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）やサーバなどによって構成することができる。

また、２次元地形モデル記憶手段１０９と点群記憶手段１１０、小領域グループ記憶手段１１１、最適統計記憶手段１１２、テンプレート記憶手段１１３、統計別高記憶手段１１４は、汎用的コンピュータ（例えば、パーソナルコンピュータ）の記憶装置を利用することもできるし、データベースサーバに構築することもできる。データベースサーバに構築する場合、ローカルなネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に置くこともできるし、インターネット経由（つまり無線通信）で保存するクラウドサーバとすることもできる。

以下、本願発明の地物高付与装置１００を構成する主な要素ごとに詳しく説明する。

（２次元地形モデル記憶手段）
２次元地形モデル記憶手段１０９は、対象とする平面範囲（以下、「対象領域」という。）の「２次元地形モデル」を記憶するものである。ここで２次元地形モデルとは、高さ情報を備えていない地形図といった２次元の地形情報であり、地物に関する情報（以下、「地物情報」という。）を具備する地形モデルである。また地物情報とは、ポリラインやポリゴンなど地物の平面位置と形状に関する情報（以下、「地物図形」という。）と、地物に関する属性情報を含むものである。さらに地物の属性情報には、道路縁や建物の外縁、公園、学校といった地物の種別（以下、「地物分類」という。）が含まれている。つまり、対象領域内に地物図形が平面配置され、この地物図形には地物に関する属性情報（地物分類を含む）が関連付けられているわけである。

（点群記憶手段）
点群記憶手段１１０は、「３次元点群」を記憶するものである。ここで３次元点群とは、空中写真測量や航空レーザー計測、地上型レーザー計測、ＭＭＳなどの手法によって対象領域を計測した結果取得された多数の３次元計測点の集合であり、この３次元計測点は当然ながら平面位置と高さ情報からなる３次元座標で表すことができる。

（小領域グループ記憶手段）
小領域グループ記憶手段１１１は、「小領域グループ」を記憶するものである。ここで小領域とは、対象領域を例えば直交するグリッドで区切られて形成される分割領域（いわゆるメッシュ）であり、小領域グループは、これら小領域の集合である。なお小領域と小領域グループは、２次元位置（平面位置）を示す情報で構成され、標高といった高さ情報を有していない。すなわち小領域グループは、対象領域全体の平面範囲を複数の小領域によって表すものである。小領域は任意の形状や寸法で設定することができ、小領域の寸法（面積）を小さくするほど高解像度の小領域グループが生成され、一方、小領域の寸法（面積）を大きくするほど低解像度の小領域グループが生成される。例えば、図２（ａ）では比較的大きい寸法の小領域によって低解像度の小領域グループＭＧ１が生成されており、図２（ｂ）では図２（ａ）の１／２寸法の小領域によって高解像度の小領域グループＭＧ２が生成されている。このように、同一の対象領域に対して、解像度が異なる複数の小領域グループを生成することができ、小領域グループ記憶手段１１１はこれら複数種類の小領域グループを記憶することができる。

ところで、ＤＳＭやＤＥＭといった３次元の地形モデル（３Ｄモデル）は、上記した３次元点群と小領域グループによって生成することができる。３Ｄモデルは、通常、複数の小領域によって構成され、そしてそれぞれの小領域に設けられる代表点に対して高さ情報（例えば標高）を付与することで３Ｄモデルは生成される。計測（例えばレーザー計測）によって得られる３次元点群はランダムデータであることが多いため、小領域の代表点に標高を与えるには幾何計算されることが多い。この算出方法としては、既述したとおりＴＩＮによる手法、最近隣法のほか、逆距離加重法、Ｋｒｉｇｉｎｇ法、平均法などを挙げることができる。

（統計別高算出手段）
統計別高算出手段１０４は、小領域ごとに「統計別高」を算出する手段である。図３に示すように、平面位置を合わせたうえで３次元点群と小領域グループＭＧを重ねると、小領域には複数の３次元計測点が配置されることもある。この場合、これら３次元計測点を用いた統計処理を行うことによって、その小領域の代表点に標高値といった高さ情報を付与することとなる。

複数の値を用いた統計処理によって得られる値（以下、「統計値」という。）としては、平均値をはじめ、最小値、最大値、最頻値、中央値などが知られている。したがって、小領域に配置された複数の３次元計測点からは、複数種類の統計値が得られ、すなわち平均値としての高さ情報（以下、「平均高」という。）や、最小値としての高さ情報（以下、「最小高」という。）、最大値としての高さ情報（以下、「最大高」という。）、最頻値としての高さ情報（以下、「最頻高」という。）、中央値としての高さ情報（以下、「中央高」という。）などが求められる。もちろん、従来行われている統計処理のように、上位あるいは下位の一部の値をノイズとして除いたうえで、平均高や最小高、中央高などを求めることしてもよい。便宜上ここでは、これら種々の統計処理によって得られる統計値（つまり、平均高や最小高、最大高、最頻高、中央高など）のことを「統計別高」ということとする。

統計別高算出手段１０４は、小領域ごとに複数種類の統計別高を算出する。例えば図４では、統計別高算出手段１０４が小領域ＭＳ１１～小領域ＭＳ３３に対してそれぞれ５種類の統計別高を算出しており、９つの小領域には平均高と最小高、最大高、最頻高、中央高が設定されている。もちろん、各小領域に設定する統計別高は、「最小高及び最大高」とするなど適宜選択することができる。統計別高算出手段１０４によって算出された統計別高は、統計別高記憶手段１１４によって小領域ごとに記憶される（図１）。

ところで、既述したとおり同一の対象領域に対して解像度が異なる複数の小領域グループを生成することができ、小領域グループ記憶手段１１１はこれら複数種類の小領域グループを記憶することができる。図２からも分かるように、たとえ３次元点群が同一であっても、小領域グループが異なるとそれぞれの小領域に配置される３次元計測点の数は相違する。この場合、統計別高算出手段１０４がそれぞれ複数の小領域グループごとに統計別高を算出するとともに、統計別高記憶手段１１４が複数の小領域グループごとに統計別高を記憶する仕様にするとよい。具体的には、図２（ａ）に示す小領域ＭＧ１の小領域に対して図４に示す統計別高を算出して記憶するとともに、図２（ｂ）に示す小領域グループＭＧ２の小領域に対しても図４に示す統計別高を算出して記憶するわけである。

（最適統計記憶手段）
最適統計記憶手段１１２は、地物分類と最適統計を関連付けて記憶するものである。ここで最適統計とは、その地物分類にとって最も適した統計処理（つまり統計別高のこと）であり、例えば地物分類が「道路縁」であれば「最小高を得る統計処理」を最適統計とし、地物分類が「建物の外縁」であれば「最大高を得る統計処理」を最適統計とし、地物分類が「公園」であれば「平均高を得る統計処理」を最適統計とするわけである。具体的には、あらかじめ地物分類と最適統計を関連付けたテーブルを作成し、最適統計記憶手段１１２がその「地物分類－最適統計テーブル」を記憶する。

（地物抽出手段）
地物抽出手段１０５は、２次元地形モデルが具備する地物情報に基づいて所定の地物図形（ポリライン等）を抽出する手段である。地物図形を抽出するにあたっては、２次元地形モデルが具備するすべての地物図形を順次抽出する仕様とすることもできるし、オペレーターが指定した地物分類の地物図形を抽出する仕様とすることもできる。あるいは、オペレーターが表示手段（液晶ディスプレイなど）に表示された２次元地形モデルを目視しながら、ポインティングデバイス（マウスやタッチパネル、ペンタブレット、タッチパッド、トラックパッド、トラックボールなど）やキーボード等を利用して所望の地物図形を抽出する仕様とすることもできる。

（該当小領域抽出手段）
該当小領域抽出手段１０６は、地物抽出手段１０５によって抽出された地物図形（ポリライン等）を含む小領域（以下、「該当小領域」という。）を抽出する手段である。例えば図５では、地物抽出手段１０５によって左側道路縁と右側道路縁の地物図形が抽出されており、そして該当小領域抽出手段１０６が、左側道路縁に対応する１９個の該当小領域（網掛された小領域）を抽出し、右側道路縁に対応する２３個の該当小領域（網掛された小領域）を抽出している。

（代表高決定手段）
代表高決定手段１０１は、該当小領域抽出手段１０６によって抽出された該当小領域に対して、その小領域を代表する高さ（以下、「代表高」という。）を決定する手段である。具体的には、抽出された該当小領域に係る地物分類をもって最適統計記憶手段１１２に照会することで最適統計を取得するとともに、その最適統計に基づき統計別高記憶手段１１４から該当小領域に設定された統計別高（例えば最小高）を取得する（図１）。

ところで、既述したとおり同一の対象領域に対して解像度が異なる複数の小領域グループを生成することができ、統計別高記憶手段１１４はこれら複数の小領域グループごとに統計別高を記憶する仕様にすることもできる。この場合、該当小領域抽出手段１０６がそれぞれ複数の小領域グループごとに該当小領域を抽出するとともに、代表高決定手段１０１が複数の小領域グループに基づいて統計別高を決定する仕様にするとよい。

例えば図２では、解像度が異なる小領域グループＭＧ１と小領域グループＭＧ２が生成されており、地物図形として道路縁が抽出されている。そして該当小領域抽出手段１０６が小領域グループＭＧ１に基づく５個の該当小領域、小領域グループＭＧ２に基づく８個の該当小領域を抽出しており、それぞれの該当小領域には代表高が決定されている。図２を見ると、ある位置における道路縁（地物図形）は、小領域グループＭＧ１の該当小領域にも含まれ、領域グループＭＧ２の該当小領域にも含まれている。すなわち、ある位置における道路縁は、２種類の該当小領域に相当し、２種類の代表高に対応している。

このように、同一の地物図形（例えば道路縁）が２以上の代表高に対応する場合、これら代表高のうち、その地物にとって最も適した代表高を選出するとよい。すなわち、同一の地物図形に対応する２以上の代表高の中から、当該地物の地物分類に対応する最適統計に基づいて１の代表高を選出するわけである。具体的には、地物分類が「道路縁」で最適統計が「最小高を得る統計処理」とされているケースでは、２以上の代表高の中から最小となる代表高を選出する。また、最適統計が「平均高（あるいは最頻高や中央高）を得る統計処理」とされているケースでは、２以上の該当小領域に含まれる３次元計測点によって求められる平均値（あるいは最頻高や中央高）を代表高とすることもできるし、２以上の代表高のうちその平均値に最も近いものを代表高として選出することもできる。

（地物高設定手段）
地物高設定手段１０７は、地物に対して高さ情報（以下、「地物高」という。）を付与する手段である。具体的には、地物図形を含む該当小領域の代表高を地物高として、その該当小領域の位置に相当する地物に対して付与していく。例えば図５のケースでは、左側道路縁（地物）に対しては１９個の該当小領域の代表高が地物高として付与され、右側道路縁（地物）に対しては２３個の該当小領域の代表高が地物高として付与される。

（テンプレート記憶手段）
テンプレート記憶手段１１３は、「横断テンプレート」を記憶するものである。ここで横断テンプレートとは、その道路の代表的な横断面形状を示すものであり、鉛直面上に設定される２以上の線分によって形成される図形データである。例えば図６では、３種類の横断テンプレートが設定されており、（ａ）は拝み勾配の道路横断を表す横断テンプレート、（ｂ）は中央分離帯がある拝み勾配の道路横断を表す横断テンプレート、（ｃ）は歩道高が異なる拝み勾配の道路横断を表す横断テンプレートをそれぞれ示している。なお図６に示すように、横断テンプレートは道路中心も含んで形成するとよい。

（テンプレート選出手段とテンプレート配置手段）
テンプレート選出手段１０２は、オペレーターがポインティングデバイスやキーボード等を利用して、テンプレート記憶手段１１３に記憶される横断テンプレートの中から所望の横断テンプレートを選出する手段である。なおテンプレート選出手段１０２は、オペレーター操作によって所望の横断テンプレートを選出する仕様とすることもできるし、横断面上の「地物分類」から自動選出する仕様とすることもできる。またテンプレート配置手段１０３は、選出された横断テンプレートを道路の横断方向となるように配置する手段である。以下、テンプレート配置手段１０３が横断テンプレートを配置する処理について、詳しく説明する。

事前に、道路に対して地物高を付与しておく。具体的には、地物抽出手段１０５によって道路の地物図形（ポリゴンなど）を抽出するとともに該当小領域抽出手段１０６によって該当小領域を抽出し、代表高決定手段１０１が該当小領域ごとに決定した代表高を地物高として道路に付与する。そして、付与された地物高に基づいて、鉛直面上に投影された道路の断面図（以下、「測定断面図」という。）を作成し、その測定断面図に２次元地形モデルが有する道路中心（地物）と道路縁（地物）を設定する。なお測定断面図は、オペレーターが指定した位置で作成する仕様とすることもできるし、道路延長方向に一定間隔（例えば、２０ｍピッチなど）で自動生成する仕様とすることもできる。測定断面図が作成されると、図７に示すように道路中心線と道路中心における路面高を合わせたうえで、横断テンプレートを配置する。このとき横断テンプレートは、測定断面図上に、すなわち道路の横断方向となるように配置される。したがって２次元地形モデルは、地物として道路中心や道路縁とともに道路の横断方向も備えるとよい。

（地物高修正手段）
地物高修正手段１０８は、地物高設定手段１０７によって設定された道路縁の地物高を必要に応じて修正する手段である。具体的には、道路縁における地物高と、道路縁における横断テンプレートの高さ（以下、「テンプレート高」という。）との較差（以下、「差分高」という。）が、あらかじめ定められた閾値を上回るとき、地物高修正手段１０８は道路縁の地物高を修正する。すなわち、地物高設定手段１０７によって設定された道路縁の地物高に代えて、テンプレート高を新たに道路縁の地物高として設定する。一方、差分高が閾値を下回るとき、地物高修正手段１０８は道路縁の地物高をそのまま維持する。

図７（ａ）の例では、道路縁における地物高とテンプレート高との差分高が閾値を下回っており、したがって地物高修正手段１０８は道路縁の地物高をそのまま維持する。これに対して図７（ｂ）の例では、右側の道路縁における地物高とテンプレート高との差分高が閾値を上回っており、したがって地物高修正手段１０８はテンプレート高を新たに右側の道路縁の地物高として設定する。現実の道路縁には、途中に擁壁などが設置されていることもあり、その場合はその擁壁を地物高として求めることとなるため、一連の道路縁を把握する結果とはならないことも考えられる。そこで、その道路横断を代表する横断テンプレートと著しく異なる形状となる場合は、３次元点群に基づいて設定された道路縁の地物高よりも、横断テンプレートのテンプレート高を採用することで、一連の道路縁を把握するわけである。

（処理の流れ）
以下、図８を参照しながら地物高付与装置１００の主な処理について詳しく説明する。図８は、本願発明の地物高付与装置１００の主な処理の流れを示すフロー図である。なおこのフロー図では、中央の列に実施する行為を示し、左列にはその行為に必要なものを、右列にはその行為から生ずるものを示している。

図８に示すように、まず点群記憶手段１１０から３次元点群を読み出すとともに、小領域グループ記憶手段１１１から小領域グループを読み出し、統計別高算出手段１０４が小領域ごとに統計別高を算出する（Ｓｔｅｐ２０１）。このとき統計別高算出手段１０４は、それぞれの小領域においてあらかじめ選択された種類すべての統計別高（平均高や最小高、最大高、最頻高、中央高など）を算出し、また小領域グループ記憶手段１１１が複数種類の小領域グループを記憶している場合はそれぞれの小領域グループに対して統計別高を算出する。

続いて、地物抽出手段１０５を使用し、２次元地形モデルが具備する地物情報に基づいて所定の地物図形（ポリライン等）を抽出し（Ｓｔｅｐ２０２）、該当小領域抽出手段１０６がその地物図形に対して該当小領域を抽出する（Ｓｔｅｐ２０３）。該当小領域が抽出されると、代表高決定手段１０１が該当小領域に係る地物分類に基づいて最適統計記憶手段１１２から最適統計を取得する（Ｓｔｅｐ２０４）とともに、その最適統計に基づいて統計別高記憶手段１１４から該当小領域に設定された統計別高（例えば最小高）を取得し、その該当小領域の代表高として決定する（Ｓｔｅｐ２０５）。

該当小領域の代表高を決定するまでの一連の処理（Ｓｔｅｐ２０４～Ｓｔｅｐ２０５）を、該当小領域抽出手段１０６によって抽出された該当小領域に対して繰り返し実行すると、それら代表高に基づいて地物高設定手段１０７が地物に対して地物高を付与する（Ｓｔｅｐ２０６）。

次に、図９を参照しながら地物高修正手段１０８が道路縁の地物高を修正する処理について詳しく説明する。図９は、地物高修正手段１０８によって道路縁の地物高が修正される主な処理の流れを示すフロー図である。なおこのフロー図では、中央の列に実施する行為を示し、左列にはその行為に必要なものを、右列にはその行為から生ずるものを示している。

図９に示すように、地物高設定手段１０７によって道路縁に地物高が付与されると（Ｓｔｅｐ２０６）、オペレーターがポインティングデバイスやキーボード等を利用して、テンプレート記憶手段１１３から所望の横断テンプレートを選出する（Ｓｔｅｐ２０７）。そしてテンプレート配置手段１０３が、図７に示すように道路中心線と道路中心における路面高を合わせたうえで、測定断面図に重ねて横断テンプレートを配置する（Ｓｔｅｐ２０８）。このとき横断テンプレートは、道路の横断方向となるように配置される。

横断テンプレートが所定位置に配置されると、地物高修正手段１０８が道路縁における地物高と横断テンプレートとの差分高を求め（Ｓｔｅｐ２０９）、その差分高と閾値を照らし合わせる（Ｓｔｅｐ２１０）。そして、差分高が閾値を上回るときは（Ｓｔｅｐ２１０のＹｅｓ）、地物高修正手段１０８は地物高設定手段１０７によって設定された道路縁の地物高に代えて、テンプレート高を新たに道路縁の地物高として設定する（Ｓｔｅｐ２１１）。一方、差分高が閾値を下回るときは（Ｓｔｅｐ２１０のＮｏ）、地物高修正手段１０８は道路縁の地物高をそのまま維持する。

本願発明の地物高付与装置は、道路施設をはじめとする様々な施設の管理や、自動運転に使用される地図情報として、特に好適に利用することができる。また本願発明によれば、高齢者や車いすにとって有益な段差情報を高い精度で提供することができ、さらに防災計画にも有効活用することができるなど、本願発明の地物高付与装置は、産業上利用できるばかりでなく社会的にも大きな貢献を期待し得る発明である。

１００ 本願発明の地物高付与装置
１０１ （地物高付与装置の）代表高決定手段
１０２ （地物高付与装置の）テンプレート選出手段
１０３ （地物高付与装置の）テンプレート配置手段
１０４ （地物高付与装置の）統計別高算出手段
１０５ （地物高付与装置の）地物抽出手段
１０６ （地物高付与装置の）該当小領域抽出手段
１０７ （地物高付与装置の）地物高設定手段
１０８ （地物高付与装置の）地物高修正手段
１０９ （地物高付与装置の）２次元地形モデル記憶手段
１１０ （地物高付与装置の）点群記憶手段
１１１ （地物高付与装置の）小領域グループ記憶手段
１１２ （地物高付与装置の）最適統計記憶手段
１１３ （地物高付与装置の）テンプレート記憶手段
１１４ （地物高付与装置の）統計別高記憶手段
ＭＧ 小領域グループ

Claims (4)

1. 対象領域の地物に対して地物分類が付与された２次元地形モデルを記憶する２次元地形モデル記憶手段と、
   対象領域内を計測して得られた複数の３次元計測点を記憶する点群記憶手段と、
   対象領域に対して設定された複数の小領域からなる小領域グループを記憶する小領域グループ記憶手段と、
   前記２次元地形モデルの前記地物分類に応じて設定される最適統計を記憶する最適統計記憶手段と、
   前記小領域の代表高を決定する代表高決定手段と、を備え、
   それぞれの前記小領域には、該小領域内にある前記３次元計測点を用いた複数種類の統計処理によって得られる複数種類の統計別高が設定され、
   前記代表高決定手段は、前記小領域に対応する前記２次元地形モデルの前記地物分類の前記最適統計に基づいて、該小領域に設定された複数種類の前記統計別高から１の該統計別高を選出するとともに、選出された該統計別高を該小領域の前記代表高として決定し、
   前記代表高に基づいて前記地物に対して該地物の高さである地物高を付与する、
   ことを特徴とする地物高付与装置。
2. 前記小領域グループ記憶手段には、解像度の異なる２以上の前記小領域グループが記憶され、
   前記代表高決定手段は、前記小領域グループごとに前記統計別高を選出するとともに、選出された該小領域グループごとの該統計別高のうち、前記小領域の前記最適統計に最も適した該統計別高を該小領域の前記代表高として決定する、
   ことを特徴とする請求項１記載の地物高付与装置。
3. 前記最適統計記憶手段は、２次元地形モデルの前記地物分類のうちの「道路縁」に対しては「最小値」を前記最適統計として記憶し、
   前記代表高決定手段は、複数種類の前記統計別高の中から最小値の該統計別高を選出するとともに前記代表高として決定し、該代表高に基づいて前記道路縁に対して地物高を付与する、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の地物高付与装置。
4. 複数種類の横断テンプレートを記憶するテンプレート記憶手段と、
   前記テンプレート記憶手段が記憶する前記横断テンプレートから、所望の該横断テンプレートを選出するテンプレート選出手段と、
   前記テンプレート選出手段によって選出された前記テンプレートを、道路の横断方向となるように配置するテンプレート配置手段と、をさらに備え、
   前記横断テンプレートは、鉛直面上に設定される２以上の線分によって形成され、
   前記道路縁における前記横断テンプレートの高さと、前記代表高決定手段によって付与された該道路縁の高さと、の差が、あらかじめ定めた閾値を上回るときは、該横断テンプレートの高さを該道路縁の高さとして採用する、
   ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の地物高付与装置。

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