JP2023059429A - 点群画像操作システム - Google Patents

Abstract

【課題】本願発明の課題は、従来の問題を解決することであり、すなわち、３次元点群を２次元上に表した画像を目視しながら、しかも３次元の座標情報を使用して計測点を取り扱うことができる点群画像操作システムを提供することである。【解決手段】本願発明の点群画像操作システムは、計測点記憶手段と、マッピング手段、表示手段、ポイント指定手段、属性取得手段を備えたものである。このうち属性取得手段は、指定された画像計測点に対応する原計測点の属性を計測点記憶手段から読み出す手段である。なおマッピング手段は、レーザスキャナの１回転中に取得された原計測点を計測時刻順に並ぶように第１軸方向に配置するとともに、この１軸配置された画像計測点を計測時刻順に並ぶように第１軸方向と直交する第２軸方向に配置する。【選択図】図１

Description

本願発明は、レーザスキャナによって取得された計測点を処理するための技術であり、より具体的には、３次元座標をもつ計測点（以下、「３次元計測点」という。）を２次元の画像で表現したうえで処理することができる点群画像操作システム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、地上に設置された施設等をより高度に管理し、より有効に活用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等の空間情報を要望する者が増加している。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次元計測点からなる集合（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、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計測、地上型レーザ計測、ＭＭＳ（Ｍｏｂｉｌｅ Ｍａｐｐｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）といった計測手法が好んで用いられている。このうちＭＭＳは、レーザスキャナやカメラ、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搭載した車両が地上を移動して計測していく手法で、移動中はレーザスキャナが回転しながらレーザを照射しており、これによりあらゆる地点の計測点（つまり、３次元点群）が取得される。

ＭＭＳなどによって計測対象（例えば、地形など）を計測して得られた３次元点群は、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、計測対象を３次元座標で表したものであって、ＤＳＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｒｆａｃｅ Ｍｏｄｅｌ）やＤＥＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｅｌｅｖａｔｉｏｎ Ｍｏｄｅｌ）、ＤＴＭ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｔｅｒｒａｉｎ 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情報を与えるには幾何計算されることが多い。この幾何計算の手法としては、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、計測対象を平面的かつ立体的に把握することができることから、従来の平面図に比べると多様な用途に利用することができる。

３Ｄモデルはあくまで３次元座標系を基本とする空間情報を提示するにとどまることから、実際に活用する多くの場合では施設や建物など地物ごとに意味づけを行っている。すなわち、地物ごとに計測点をグループ化するとともに、そのグループ（地物）に対して種別（道路縁やオフィスビル、標識など）や設置時期といった属性を付与したうえで３Ｄモデルを活用するわけである。このようないわば地物をデータ化する処理（以下、単に「地物データ化処理」という。）を行うにあたっては、画像や地形図など２次元の情報を重ねたうえで自動抽出したり、近年では人工知能（ＡＩ：Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ）によって処理したりするなど、自動的に処理する取り組みが行われているものの誤認識や未抽出が生じることなく完全に処理することは難しく、初めから（あるいは自動処理のあと補完的に）オペレータが目視確認しながら手動で実施しているのが実情である。

ところで、３Ｄモデルは３次元空間に配置されたものであるが、これを目視するためには従来どおりディスプレイなど平面（つまり２次元）上に表示することになる。つまりオペレータは、平面上に表示された３Ｄモデルを目視しながら地物データ化処理を行わなければならない。そのため、例えばディスプレイの奥行方向の配置が把握し難い、あるいは数多くの計測点が表示されているためオペレータが狙った計測点を指定し難い、といった不都合が生じていた。そこで、これまでにもオペレータが３Ｄモデルを認識しやすい技術が提案されており、例えば特許文献１では３Ｄモデルをあえて２次元の画像にしたうえで３次元点群をハンドリングする技術について提案している。

特開２０１５－１４１１４７

特許文献１は、実際の３次元計測点を用いて所定の平面に投影することによって画像化する手法であり、いわば通常の写真計測の手順を逆転することで画像を作成する技術である。これにより、内部標定要素や外部標定要素を求めることなく、すなわち空間演算処理に係る負担が軽減されたうえで、地物を直観的に把握することができる。このように３次元点群を２次元の画像としたうえで利用すると、オペレータによる地物の認識が容易となって好適である。一方で、画像化された３次元点群は、あくまで２次元の座標情報しか持たないため、３次元の地物データ化処理を行うためには情報が不足している。

本願発明の課題は、従来の問題を解決することであり、すなわち、３次元点群を２次元上に表した画像を目視しながら、しかも３次元の座標情報を使用して計測点を取り扱うことができる点群画像操作システムを提供することである。

本願発明は、レーザスキャナが１回転する間に取得される計測点ごとに平面上に配置して画像化するとともに、その画像における点と元の３次元計測点とを連携させる、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。

本願発明の点群画像操作システムは、計測点記憶手段と、マッピング手段、表示手段、ポイント指定手段、属性取得手段を備えたものである。このうち計測点記憶手段は、移動しながらレーザスキャナによって取得された３次元計測点（以下、「原計測点」という。）を記憶する手段である。マッピング手段は、計測点記憶手段から読み出した原計測点を平面上に配置するとともに、原計測点が具備する属性に基づいて２次元の画像（以下、「点群画像」という。）を生成する手段である。なお便宜上ここでは、原計測点を点群画像に表した点のことを「画像計測点」ということとする。ポイント指定手段は、表示手段に表示された点群画像のうち所望の位置をオペレータが指定し得る手段であり、属性取得手段は、ポイント指定手段によって指定された位置に係る画像計測点に対応する原計測点の属性を計測点記憶手段から読み出す手段である。マッピング手段は、レーザスキャナが１回転する間に取得された複数の原計測点（以下、「画像計測点セット」という。）を計測時刻順に並ぶように画像計測点として第１軸方向に配置するとともに、この画像計測点セットを計測時刻順に並ぶように第１軸方向と直交する第２軸方向に配置する。

本願発明の点群画像操作システムは、点間距離算出手段をさらに備えたものとすることもできる。この点間距離算出手段は、ポイント指定手段によって指定された２つの原計測点の点間距離（３次元空間における距離）を、計測点属性取得手段が読み出した原計測点の３次元座標に基づいて算出する手段である。

本願発明の点群画像操作システムは、３次元近傍点抽出手段をさらに備えたものとすることもできる。この３次元近傍点抽出手段は、原計測点の３次元座標に基づいて３次元空間上の線分（以下、「３次元線分」という。）を生成するとともに、この３次元線分の近傍に位置する原計測点を抽出する手段である。この場合、オペレータがポイント指定手段によって表示手段に表示された点群画像のうち所望の２つの画像計測点（「起点」と「終点」）を指定すると、属性取得手段がこれら起点と終点に対応する原計測点の３次元座標を計測点記憶手段から読み出し、読み出されたこれら原計測点の３次元座標に基づいて３次元近傍点抽出手段が３次元線分を生成するとともに３次元線分の近傍の原計測点を抽出する。そしてマッピング手段が、３次元近傍点抽出手段によって抽出された原計測点に対応する画像計測点に基づいて、起点と終点の間の２次元の形状を点群画像に表す。

本願発明の点群画像操作システムは、２次元近傍点抽出手段と地物データ生成手段をさらに備えたものとすることもできる。この２次元近傍点抽出手段は、画像計測点に基づいて点群画像上に線分（以下、「２次元線分」という。）を生成するとともに、この２次元線分の近傍に位置する画像計測点を抽出する手段である。また地物データ生成手段は、３次元空間に配置される地物データを生成する手段である。この場合、オペレータがポイント指定手段によって表示手段に表示された点群画像のうち所望の起点と終点を指定すると、２次元近傍点抽出手段がこれら起点と終点に基づいて２次元線分を生成するとともに２次元線分の近傍の画像計測点を抽出する。そして地物データ生成手段が、起点と終点に対応する原計測点と、２次元近傍点抽出手段によって抽出された近傍の画像計測点に対応する原計測点とに基づいて地物データを生成する。

本願発明の点群画像操作システムには、次のような効果がある。
（１）オペレータは点群画像を目視しながら地物データ化処理を行うことができることから、地物の認識が容易であり、しかもディスプレイの奥行方向の配置も容易に把握することができるうえ、オペレータが狙った計測点を容易に指定することができる。
（２）画像計測点における点群画像は、３次元座標を有する原計測点と関連付けられていることから、点群画像上で操作するだけで３次元座標系における空間演算（例えば、距離の算出など）を実行することができる。
（３）画像計測点セットを構成する原計測点が計測時刻順に並ぶように例えば横方向に配置するとともに、画像計測点セットが計測時刻順に並ぶように例えば縦方向に配置して点群画像を作成することから、上下に並ぶ点群画像は同様の地物を表すものである可能性が高く、すなわち地物を認識しやすい点群画像を作成することができる。

本願発明の点群画像操作システムの主な構成を示すブロック図。 （ａ）はＭＭＳ計測におけるレーザのスキャンラインを模式的に示す側面図、（ｂ）はレーザのスキャンラインを模式的に示す上方から見た平面図。 （ａ）は同一のレーザ照射周期に取得された画像計測点セットを模式的に示すモデル図、（ｂ）は本願発明における点群画像を模式的に示す平面図。 （ａ）は３次元点群を表す３次元点群画像図、（ｂ）はこの３次元点群に基づく点群画像図。 本願発明の点群画像操作システム１００の主な処理の流れを示すフロー図。 点群画像操作システムのうち３次元近傍点抽出手段を用いて地物の２次元形状を表示するまでの主な処理の流れを示すフロー図。 ２次元近傍点抽出手段と地物データ生成手段を用いて地物データを生成するまでの主な処理の流れを示すフロー図。

本願発明の点群画像操作システムの一例を、図に基づいて説明する。

図１は、本願発明の点群画像操作システム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点群画像操作システム１００は、マッピング手段１０１と表示手段１０２、ポイント指定手段１０３、属性取得手段１０４、計測点記憶手段１０９を含んで構成され、さらに点間距離算出手段１０５や３次元近傍点抽出手段１０６、２次元近傍点抽出手段１０７、地物データ生成手段１０８を含んで構成することもできる。

点群画像操作システム１００を構成するマッピング手段１０１と属性取得手段１０４、点間距離算出手段１０５、３次元近傍点抽出手段１０６、２次元近傍点抽出手段１０７、地物データ生成手段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。

また計測点記憶手段１０９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で保存するクラウドサーバを利用することもできる。

以下、本願発明の点群画像操作システム１００を構成する主な要素ごとに詳しく説明する。

（計測点記憶手段）
計測点記憶手段１０９は、レーザ計測（特にＭＭＳによるレーザ計測）によって取得された多数の３次元計測点（つまり、３次元点群）に関する属性情報を記憶するものである。ここで属性情報とは、少なくとも３次元座標を含み、そのほか計測に関する情報や、地物に関する情報、レーザ計測とともに撮影した画像情報などを含めることもできる。また、それぞれの３次元計測点は、３次元座標と計測した時刻（以下、単に「計測時刻」という。）が関連付けられた（紐づけられた）うえで記憶され、さらに後述する「レーザスキャナが回転した回数（以下、「レーザ照射周期」という。）」も関連付けたうえで記憶するとよい。ただし、計測時刻によってこのレーザ照射周期が把握できるときは必ずしもレーザ照射周期を記憶する必要はない。

（マッピング手段）
マッピング手段１０１は、計測点記憶手段１０９から３次元点群データを読み出し、複数の３次元計測点計を用いて「点群画像」を作成するものである。以下、マッピング手段１０１が点群画像を作成する手順について説明する。

図２（ａ）に示すようにＭＭＳによる計測では、移動体（自動車など）が移動しながら、しかもレーザスキャナＬＳが回転しながらレーザを照射していく。図２（ａ）は、ＭＭＳ計測におけるレーザのスキャンライン（レーザを照射した軌跡）を模式的に示す側面図である。上述したとおり、ここではレーザスキャナＬＳの回転した回数（つまり、第１回転目、第２回転目、・・・第ｎ回転目、・・・）のことをレーザ照射周期ということとし、「第１レーザ照射周期」や「第２レーザ照射周期」、「第ｎレーザ照射周期」など序数の意味で用いる。例えば図２（ｂ）のケースでは、３次元計測点計Ｐ０１から３次元計測点計Ｐ０４を経由して３次元計測点計Ｐ０２までが「第１レーザ照射周期」であり、同様に３次元計測点計Ｐ０２から３次元計測点計Ｐ０５を経由して３次元計測点計Ｐ０３までが「第２レーザ照射周期」となるわけである。図２（ｂ）は、レーザのスキャンラインを模式的に示す上方から見た平面図である。

レーザスキャナＬＳが回転することによって広範囲の３次元計測点を取得することができるわけであるが、当然ながらレーザスキャナＬＳが１回転するとレーザは元の方向に照射される。ＭＭＳを構成する移動体の移動速度に比べてレーザスキャナは著しく高速に回転するため、連続するレーザ照射周期（例えば、第１レーザ照射周期と第２レーザ照射周期）で同じ照射方向（以下、便宜上ここでは「レーザ照射位相」という。）の３次元計測点どうしを照らし合わせると概ね同じ地点を計測していることとなる。つまり、連続するレーザ照射周期で同じレーザ照射位相の３次元計測点は、同一の地物を計測していると考えることができる。例えば図２（ｂ）のケースでは、３次元計測点計Ｐ０１と３次元計測点計Ｐ０２は同じ地物を計測しており、３次元計測点計Ｐ０７と３次元計測点計Ｐ０８は同じ地物を計測しているわけである。

そこで本願発明では、レーザ照射周期をひとつの単位として点群画像を生成することとした。すなわち、同一のレーザ照射周期に取得された複数の３次元計測点をひとつのグループ（以下、「画像計測点セット」という。）として取り扱い、この画像計測点セットを平面上に配置することによって点群画像を生成するわけである。例えば図３（ａ）では、第ｎレーザ照射周期に取得された画像計測点セットを白丸で表し、第ｎ＋１レーザ照射周期に取得された画像計測点セットを黒丸で表しており、図３（ｂ）に示すようにこれら画像計測点セットを平面上に配置することで点群画像が生成されている。より詳しくは図３（ｂ）に示すように、画像計測点セットを構成する複数（図では１９）の３次元計測点が第１軸の方向（図では横方向）となるように、しかも計測時刻順に並ぶように配置され、画像計測点セットは第１軸と直交する第２軸の方向（図では縦方向）に向かって計測時刻順に並ぶように配置される。なお便宜上ここでは、いわば元の３次元計測点と、点群画像として配置された３次元計測点とを区別するため、元の３次元計測点のことを「原計測点」、点群画像における３次元計測点のことを「画像計測点」ということとする。

ここまで説明した画像計測点の配置処理は、マッピング手段１０１によって実行される。またマッピング手段１０１は、画像計測点に対応する原計測点の属性情報を計測点記憶手段１０９から読み出し、画像計測点ごとにその属性情報に応じた画素値を付与することによって点群画像を生成する。つまり、点群画像を構成する画素ごとに画像計測点が割り当てられたうえで画素値が付与されるわけである。ここで原計測点の属性情報としては、ＭＭＳ計測において受信したレーザの反射強度（ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ）や、高さ情報（標高値）、その高さ情報によって求められる値（例えば隣接点との傾斜角）などを例示することができる。さらにＭＭＳ計測において撮影した画像があれば、原計測点と画像を対応付けることで（いわゆる色付き点群とすることで）ＲＧＢ等を原計測点の属性情報とすることもできる。また各画素に付与する画素値としては、濃淡を表すグレースケールや、ＲＧＢといった色情報、あるいは濃淡と色情報の組み合わせを採用することができる。

本願発明における点群画像は、図３（ｂ）に示すように連続するレーザ照射周期（図では第１レーザ照射周期と第２レーザ照射周期）の画像計測点セットが上下に並んで配置されており、しかも同じレーザ照射位相の画像計測点が上下に隣接していることから、同じ地物に係る画像計測点がある程度集って配置される。これにより、２次元の点群画像であっても容易に地物を把握することができるわけである。図４（ａ）に３次元点群（つまり、原計測点）の画像（いわゆる３次元点群画像）を示し、図４（ｂ）にこの３次元点群に基づく点群画像を示している。この図４（ｂ）から分かるように、建物や、道路、白線、電柱、電線などを容易に確認することができる。

（表示手段とポイント指定手段）
表示手段１０２は、マッピング手段１０１によって生成された点群画像を表示するものであり、例えばパーソナルコンピュータのディスプレイなどを利用することができる。ポイント指定手段１０３は、オペレータが表示手段１０２に表示された点群画像を確認しながら、点群画像のうち所望の位置を指定することができるものであり、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することができる。

（属性取得手段）
属性取得手段１０４は、画像計測点に対応する原計測点の属性情報（特に、３次元座標）を読み出すものである。オペレータがポイント指定手段１０３を用いて点群画像のうち所望の位置を指定すると、属性取得手段１０４が、その位置にある画像計測点を特定するとともに、その画像計測点に対応する原計測点を選出し、さらにその原計測点をもって計測点記憶手段１０９に照会することによって、当該原計測点に係る属性情報（３次元座標）を読み出すわけである。

（点間距離算出手段）
点間距離算出手段１０５は、属性取得手段１０４によって読み出された３次元座標に基づいて２点間の距離を算出するものである。オペレータがポイント指定手段１０３を用いて点群画像のうち所望の２個所（つまり、「起点」と「終点」）を指定すると、属性取得手段１０４が起点と終点の３次元座標を読み出し、点間距離算出手段１０５がそれら３次元座標を用いて起点と終点の距離を算出するわけである。したがって点間距離算出手段１０５によって算出される点間距離は、３次元空間（つまり、実空間）における距離である。

（３次元近傍点抽出手段）
３次元近傍点抽出手段１０６は、３次元線分を生成し、その３次元線分の近傍に位置する原計測点（以下、「近傍原計測点」という。）を抽出するものである。オペレータがポイント指定手段１０３を用いて点群画像のうち所望の起点と終点を指定すると、属性取得手段１０４が起点と終点の３次元座標を読み出し、３次元近傍点抽出手段１０６がそれら３次元座標を用いて起点と終点を結ぶ３次元線分を生成する。したがって３次元近傍点抽出手段１０６によって生成される３次元線分は、３次元空間（つまり、実空間）における線分である。また３次元近傍点抽出手段１０６は、生成した３次元線分の近傍にある（例えば、３次元線分からあらかじめ定めた距離内にある）原計測点を、計測点記憶手段１０９から近傍原計測点として読み出す。３次元近傍点抽出手段１０６によって近傍原計測点が読み出されると、マッピング手段１０１がこの近傍原計測点に対応する画像計測点に特別な画素値を付与する。例えば、オペレータが点群画像内に電柱を確認し、この電柱の上下２点（起点と終点）をポイント指定手段１０３で指定すると、３次元近傍点抽出手段１０６が電柱を表す３次元線分を生成するとともに近傍原計測点（つまり、電柱を構成する原計測点）を抽出する。そして、マッピング手段１０１が近傍原計測点に対応する画像計測点に赤色の画素値を付与することによって、点群画像では電柱が赤色で表示され、すなわち電柱の形状が平面（２次元）上に明示されるわけである。

（２次元近傍点抽出手段と地物データ生成手段）
２次元近傍点抽出手段１０７は、２次元線分を生成し、その２次元線分の近傍に位置する画像計測点（以下、「近傍画像計測点」という。）を抽出するものである。オペレータがポイント指定手段１０３を用いて点群画像のうち所望の起点と終点を指定すると、２次元近傍点抽出手段１０７がこれら起点と終点の点群画像における２次元座標を特定するとともに、これら２次元座標を用いて起点と終点を結ぶ２次元線分を生成する。したがって２次元近傍点抽出手段１０７によって生成される２次元線分は、点群画像上（つまり、２次元空間）における線分である。また２次元近傍点抽出手段１０７は、生成した２次元線分の近傍にある（例えば、２次元線分からあらかじめ定めた距離内にある）画像計測点を、近傍画像計測点として抽出する。

地物データ生成手段１０８は、２次元近傍点抽出手段１０７によって抽出された近傍画像計測点に基づいて、３次元空間に配置される地物データを生成するものである。オペレータによって起点と終点が指定され、２次元近傍点抽出手段１０７によって近傍画像計測点が抽出されると、地物データ生成手段１０８が、起点と終点、近傍画像計測点に対応する原計測点を計測点記憶手段１０９から読み出す。そして地物データ生成手段１０８は、読み出された原計測点をグループ化したデータ（以下、「地物データ」という。）を生成する。

例えば、オペレータが点群画像内に標識を確認し、この標識の上下２点（起点と終点）をポイント指定手段１０３で指定すると、２次元近傍点抽出手段１０７が標識を表す２次元線分を生成するとともに近傍画像計測点（つまり、電柱を構成する画像計測点）を抽出する。そして地物データ生成手段１０８が、起点と終点、近傍画像計測点に対応する原計測点を計測点記憶手段１０９から読み出し、さらにこれら読み出された原計測点を用いて地物データを生成する。このように、オペレータは点群画像を確認しながら地物データを生成することができ、すなわち地物を容易に把握したうえで地物データ化処理を行うことができるわけである。

（処理の流れ）
以下、図５～図７を参照しながら点群画像操作システム１００の主な処理について詳しく説明する。図５は本願発明の点群画像操作システム１００の主な処理の流れを示すフロー図であり、図６は点群画像操作システム１００のうち３次元近傍点抽出手段１０６を用いて地物の２次元形状を表示するまでの主な処理の流れを示すフロー図、図７は２次元近傍点抽出手段１０７と地物データ生成手段１０８を用いて地物データを生成するまでの主な処理の流れを示すフロー図である。なおこれらのフロー図では、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５に示すように、まず計測点記憶手段１０９から３次元点群（原計測点）を読み出す（Ｓｔｅｐ２０１）。原計測点が読み出されると、マッピング手段１０１によって点群画像が生成され、ここで生成された点群画像が表示手段１０２に表示される（Ｓｔｅｐ２０２）。そしてオペレータがポイント指定手段１０３を用いて点群画像のうち所望の位置を指定すると（Ｓｔｅｐ２０３）、属性取得手段１０４がその位置の画像計測点に対応する原計測点を選出し、さらにその原計測点をもって計測点記憶手段１０９に照会することによって、当該原計測点に係る属性情報（３次元座標）を読み出す（Ｓｔｅｐ２０４）。また、オペレータが起点と終点を指定した場合、属性取得手段１０４が起点と終点の３次元座標を読み出し、点間距離算出手段１０５がそれら３次元座標を用いて起点と終点の距離を算出する（Ｓｔｅｐ２０５）。

図６に示すように、オペレータが起点と終点を指定すると（Ｓｔｅｐ２０３）、属性取得手段１０４が起点と終点の３次元座標を読み出し（Ｓｔｅｐ２０４）、３次元近傍点抽出手段１０６がそれら３次元座標を用いて起点と終点を結ぶ３次元線分を生成する（Ｓｔｅｐ２０６）。また３次元近傍点抽出手段１０６は、生成した３次元線分の近傍にある原計測点を、計測点記憶手段１０９から近傍原計測点として読み出す（Ｓｔｅｐ２０７）。そして、３次元近傍点抽出手段１０６によって近傍原計測点が読み出されると、マッピング手段１０１がこの近傍原計測点に対応する画像計測点に特別な画素値を付与することで、地物の形状が平面（２次元）上に明示される（Ｓｔｅｐ２０８）。

図７に示すように、オペレータが起点と終点を指定すると（Ｓｔｅｐ２０３）、２次元近傍点抽出手段１０７がこれら起点と終点の点群画像における２次元座標を特定するとともに、これら２次元座標を用いて起点と終点を結ぶ２次元線分を生成する（Ｓｔｅｐ２０９）。また２次元近傍点抽出手段１０７は、生成した２次元線分の近傍にある画像計測点を、近傍画像計測点として抽出する（Ｓｔｅｐ２１０）。２次元近傍点抽出手段１０７によって近傍画像計測点が抽出されると、地物データ生成手段１０８が、起点と終点、近傍画像計測点に対応する原計測点を計測点記憶手段１０９から読み出す（Ｓｔｅｐ２１１）。そして地物データ生成手段１０８は、読み出された原計測点をグループ化した地物データを生成する。（Ｓｔｅｐ２１２）。

本願発明の点群画像操作システムは、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、本願発明の点群画像操作システムは、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 本願発明の点群画像操作システム
１０１ （点群画像操作システムの）マッピング手段
１０２ （点群画像操作システムの）表示手段
１０３ （点群画像操作システムの）ポイント指定手段
１０４ （点群画像操作システムの）属性取得手段
１０５ （点群画像操作システムの）点間距離算出手段
１０６ （点群画像操作システムの）３次元近傍点抽出手段
１０７ （点群画像操作システムの）２次元近傍点抽出手段
１０８ （点群画像操作システムの）地物データ生成手段
１０９ （点群画像操作システムの）計測点記憶手段
ＬＳ レーザスキャナ

Claims (4)

1. 移動しながらレーザスキャナによって取得された３次元の原計測点を記憶する計測点記憶手段と、
   前記計測点記憶手段から読み出した前記原計測点を画像計測点として平面上に配置するとともに、該原計測点が具備する属性に基づいて２次元の点群画像を生成するマッピング手段と、
   前記点群画像を表示する表示手段と、
   前記表示手段に表示された前記点群画像のうち所望の位置をオペレータが指定し得るポイント指定手段と、
   前記ポイント指定手段によって指定された位置に係る前記画像計測点に対応する前記原計測点の属性を、前記計測点記憶手段から読み出す属性取得手段と、を備え、
   前記マッピング手段は、前記レーザスキャナが１回転する間に取得された複数の前記原計測点を計測時刻順に並ぶように前記画像計測点として第１軸方向に配置するとともに、該第１軸方向に配置された複数の該画像計測点からなる画像計測点セットを計測時刻順に並ぶように該第１軸方向と直交する第２軸方向に配置する、
   ことを特徴とする点群画像操作システム。
2. 前記ポイント指定手段によって指定された２つの前記原計測点の点間距離を、前記計測点属性取得手段が読み出した該原計測点の３次元座標に基づいて算出する点間距離算出手段を、さらに備えた、
   ことを特徴とする請求項１記載の点群画像操作システム。
3. 前記原計測点の３次元座標に基づいて３次元空間上の３次元線分を生成するとともに、該３次元線分の近傍に位置する前記原計測点を抽出する３次元近傍点抽出手段を、さらに備え、
   オペレータが前記ポイント指定手段によって前記表示手段に表示された前記点群画像のうち所望の起点と終点を指定すると、前記属性取得手段が該起点と該終点に対応する前記原計測点の３次元座標を前記計測点記憶手段から読み出し、前記３次元近傍点抽出手段が読み出された該原計測点の３次元座標に基づいて前記３次元線分を生成するとともに近傍の前記原計測点を抽出し、
   さらに前記マッピング手段が、前記３次元近傍点抽出手段によって抽出された前記原計測点に対応する前記画像計測点に基づいて、前記起点と前記終点の間の２次元の形状を前記点群画像に表す、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の点群画像操作システム。
4. 前記画像計測点に基づいて前記点群画像上に２次元線分を生成するとともに、該２次元線分の近傍に位置する前記画像計測点を抽出する２次元近傍点抽出手段と、
   ３次元空間に配置される地物データを生成する地物データ生成手段と、をさらに備え、
   オペレータが前記ポイント指定手段によって前記表示手段に表示された前記点群画像のうち所望の起点と終点を指定すると、前記２次元近傍点抽出手段が該起点と該終点に基づいて前記２次元線分を生成するとともに近傍の前記画像計測点を抽出し、
   さらに前記地物データ生成手段が、前記起点と前記終点に対応する前記原計測点と、前記２次元近傍点抽出手段によって抽出された前記画像計測点に対応する前記原計測点と、に基づいて前記地物データを生成する、
   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点群画像操作システム。

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