JP2024033883A - 建築物又は土木構造物の管理支援システム - Google Patents

Abstract

【課題】建築工事や土木工事における作業員の工数削減や安全性確保を向上させることができる管理支援システムを提供する。【解決手段】ＢＩＭ又はＣＩＭの属性情報を記憶しているデータベースと、特定の構造物に対して付設される複数のターゲットマーカと、建築物又は土木構造物の構内を巡回し、スキャナによって周囲をスキャンして三次元の点群データを取得する自走ロボットと、点群データを解析して検出したターゲットマーカが付設されている特定の構造物の位置及び姿勢を認識可能であるコンピュータ装置と、を備え、コンピュータ装置が取得したターゲットマーカの識別情報が、データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられているとき、コンピュータ装置が認識した特定の構造物の位置及び姿勢に基づいて当該既存のオブジェクトに関する情報が更新される。【選択図】図１

Description

本発明は、建築物又は土木構造物の管理支援システムに関する。

近年、国土交通省からＢＩＭ及びＣＩＭのガイドラインが公表され、建築分野や土木分野における業務へのＢＩＭ／ＣＩＭの導入が進んでいる。
ここでＢＩＭとは、ビルディングインフォメーションモデリング（Building Information Modeling）の略称であり、コンピュータ上に作成した建築物の三次元モデルに、種々の属性データを追加したものである。また、ＣＩＭとは、コンストラクションインフォメーションモデリング（Construction Information Modeling）の略称であり、ＢＩＭの概念を土木分野に応用したものである。

ＢＩＭ／ＣＩＭを計画、調査、設計段階から導入することによって、その後の施工、維持管理の各段階における情報共有を容易にし、一連の作業や業務の効率化、高度化を図ることができる。
また、ＢＩＭ／ＣＩＭの導入の副次的な効果として、よりよいインフラの整備・維持管理による国民生活の向上、建設分野や土木分野に従事する従業員のモチベーション向上等も期待される。

上記のような背景を鑑みて、ＢＩＭ／ＣＩＭの導入を前提とする種々の施工管理システムの提案が相次いでいる（例えば、特許文献１）。
特許文献１に係るシステムは、ＢＩＭを構成する各部材をカメラで撮影し、その撮影対象となったパーツと撮影した画像との紐づけを行うものである。
このシステムにより、施工対象物を構成する部材単位でのトレーサビリティを容易とし、施工管理の利便性を向上させることができる。

特開２０２０－１４９５４６号公報

特許文献１に係るシステムにおいて、各部材を撮影する作業の主体は作業員（人間）であり、作業員の工数削減や安全性確保という観点からは未だ改善の余地がある。

本発明は、上記の課題に鑑みなされたものであり、建築工事や土木工事における作業員の工数削減や安全性確保を向上させることができる管理支援システムを提供するものである。

本発明によれば、建築物又は土木構造物を構成する複数の構造物に対応するオブジェクトをそれぞれ組み合わせて前記建築物を三次元に表すＢＩＭ（ビルディングインフォメーションモデリング）又は前記土木構造物を三次元に表すＣＩＭ（コンストラクションインフォメーションモデリング）の属性情報を記憶しているデータベースと、前記複数の構造物の一部である特定の構造物に対して付設され、それぞれを識別可能な識別パターンが描かれている複数のターゲットマーカと、スキャナを搭載しており、前記建築物又は前記土木構造物の構内を巡回し、前記スキャナによって周囲をスキャンして三次元の点群データを取得する自走ロボットと、前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データを解析して前記ターゲットマーカを検出し、検出した前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置及び姿勢を認識可能であるコンピュータ装置と、を備え、前記コンピュータ装置は、検出した前記ターゲットマーカの前記識別パターンから当該ターゲットマーカの識別情報を取得可能であり、前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられているとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置及び姿勢に基づいて当該既存のオブジェクトに関する情報が更新される、ことを特徴とする建築物又は土木構造物の管理支援システムが提供される。

上記発明によれば、自走ロボットが管理対象となる特定の構造物を対象としてスキャンして点群データを取得し、コンピュータ装置が点群データを解析して識別した特定の構造物の位置及び姿勢がデータベース上のＢＩＭ又はＣＩＭの属性情報に反映される構成になっている。従って、ユーザが管理対象となる特定の構造物の近くまで移動する必要がなく、作業工数を削減することができる。また、上記特定の構造物が高所等の危険性の高い場所に存在する場合であっても、作業員の安全性は確保される。

本発明によれば、建築工事や土木工事における作業員の工数削減や安全性確保を向上させることができる管理支援システムが提供される。

本発明の実施形態における管理支援システムの構成図である。 自走ロボットの斜視図である。 通信端末の表示画面において三次元表示される事前地図を示す図である。 通信端末の表示画面において二次元表示される事前地図を示す図である。 本発明に係るターゲットマーカを示す図である。 図５のターゲットマーカに対する測定結果から生成されるエラーマップを示す図である。 自走ロボットが取得した点群データを示す模式図である。 自走ロボットが取得した点群データを示す模式図である。 自走ロボットが取得した点群データを示す模式図である。

以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様の構成要素には同一の符号を付し、適宜に説明を省略する。

＜管理支援システム１００のシステム構成＞
先ず、管理支援システム１００のシステム構成について説明する。
図１は、本発明の実施形態における管理支援システム１００の構成図である。

図１に示すとおり、管理支援システム１００は、通信端末１１０と、管理装置１２０と、自走ロボット１３０と、を備える。
通信端末１１０、管理装置１２０、及び自走ロボット１３０は、相互に通信可能に構成されている。ここで相互に通信可能とは、通信端末１１０、管理装置１２０、及び自走ロボット１３０が、直接的に通信可能であってもよいし、インターネットなどのコンピュータ回線を介して間接的に通信可能であってもよい。
従って、通信端末１１０から自走ロボット１３０に対して制御コマンドを送信すること、通信端末１１０が管理装置１２０に保存されているデータファイルを読み出すこと、自走ロボット１３０が取得したデータを管理装置１２０に送信すること、管理装置１２０によって処理されたデータを自走ロボット１３０に送信すること等が可能である。

管理装置１２０は、コンピュータ装置１２１とデータベース１２２とを含む。
コンピュータ装置１２１は、通信端末１１０や自走ロボット１３０と直接的又は間接的に通信可能であり、受信した各データをデータベース１２２に記憶させ、データベース１２２に記憶されている各データを処理する。
データベース１２２は、ＢＩＭ（ビルディングインフォメーションモデリング）又はＣＩＭ（コンストラクションインフォメーションモデリング）の属性情報を記憶している。
本実施形態の説明において、ＢＩＭとは、建築物に配置されている各構造物に対応する複数のオブジェクトを組み合わせて建築物を三次元に表す三次元モデルのことである。そして、ＣＩＭとは、土木構造物に配置されている各構造物に対応する複数のオブジェクトを組み合わせて土木構造物を三次元に表す三次元モデルのことである。
データベース１２２に記憶されているＢＩＭ又はＣＩＭの属性情報とは、ＢＩＭ又はＣＩＭに対応している複数とおりのソフトウェア（以下、単にＢＩＭソフトウェアにと称する）に対して互換性を有するデータファイルであり、具体的にはＩＦＣ（Industry Foundation Classes）形式のデータファイルをいう。
なお、データベース１２２には、ＩＦＣ形式のデータファイルに加えて、三次元ＣＡＤデータの属性情報や、レーザスキャナ１３２によって取得された点群データ等が記憶されてよい。

自走ロボット１３０は、建築物又は土木構造物の構内を自走するロボットである。ここで自走するとは、自律走行することと同義であり、移動経路を自律的に定めて移動することをいう。

図２は、自走ロボット１３０の斜視図である。
図示のとおり、自走ロボット１３０は、周囲に存在する物体を検知するセンサ１３１を搭載しており、センサ１３１により検知される物体との衝突を回避しながら自走することができる。なお、本発明の実施において、センサ１３１は、周囲に存在する物体を非接触に検知することができるものであれば足り、その検知方式は特に制限されない。例えば、センサ１３１は、赤外線センサや超音波センサ等によって実現することができる。
また、自走ロボット１３０は、レーザスキャナ１３２を搭載しており、その周囲をスキャンして三次元の点群データを取得することができる。なお、本発明の実施において、自走ロボット１３０の形態は、図２に図示したように車輪で走行する態様のものに限られず、ドローンのように空中移動するものであってもよい。

なお、図２には不図示であるが、自走ロボット１３０は、センサ１３１及びレーザスキャナ１３２以外の要素を備えてもよい。例えば、自走ロボット１３０は、目標の構造物の位置を検知する位置センサ、目標の構造物を撮影する撮影位置等を備えてもよい。

通信端末１１０は、ユーザの操作を受け付ける操作受付手段と、ユーザが視認可能に種々のデータの内容を表示する表示手段と、を有している。例えば、通信端末１１０は、ユーザの操作に基づいて生成された制御コマンドを自走ロボット１３０に送信したり、ユーザの操作に基づいて指定されたデータベース１２２に記憶されているデータファイルを読み込んで表示したり、することができる。
なお、本実施形態における通信端末１１０は、操作受付手段と表示手段の双方を一体的に実現するタッチパネルを採用することを前提として以下説明するが、それぞれを別々のデバイスで実現してもよい（例えば、操作受付手段をキーボードで実現し、表示手段を液晶ディスプレイで実現してもよい）。

＜事前地図について＞
続いて、自走ロボット１３０の自走制御に用いられる事前地図について説明する。
ここで事前地図とは、自走ロボット１３０を移動させる範囲、すなわち管理対象となる建築物又は土木構造物に関する地図データであり、自走ロボット１３０が自己位置を推定するために用いられる。
本実施形態における事前地図は、データベース１２２に予め記憶されており、通信端末１１０はデータベース１２２から事前地図を読み込んで表示可能であるものとして、以下説明する。
事前地図は、通信端末１１０にインストールされているＢＩＭソフトウェアに対応するファイル形式になっているものであれば足り、その生成手法は特に制限されない。本実施形態では、現実空間に極力近しい事前地図を生成するために、管理対象となる建築物をレーザスキャナで計測して取得した点群データを、ＢＩＭ又はＣＩＭに変換した後に、自走ロボット１３０に搭載されたレーザスキャナ１３２の高さでクロスセクションした断面を事前地図として使用する。その変形例として、例えば、通信端末１１０は、事前地図として設計時に生成されたＣＡＤデータを参照してもよい。

図３は、通信端末１１０の表示画面において三次元表示される事前地図を示す図である。図３の表示態様は、自走ロボット１３０の走行面からレーザスキャナ１３２の高さの断面までにおける建築物の形状を、三次元的に視認可能に表示したものである。
図３に図示するとおり、通信端末１１０の表示画面における事前地図の中には、その時点における自走ロボット１３０の位置（自走ロボット１３０が推定した自己位置）が表示されるようになっており、通信端末１１０のユーザが自走ロボット１３０の位置を容易に認識できるように構成されている。

＜管理対象となるオブジェクトと撮影位置の指定について＞
続いて、管理対象となるオブジェクトと撮影位置の指定について説明する。
図４は、通信端末１１０の表示画面において二次元表示される事前地図を示す図である。より詳細には、図４の表示態様は、図３に図示した事前地図を、自走ロボット１３０の上方向から視た平面図として表示したものである。
以下、図４に図示されている事前地図の中に含まれるオブジェクトＯＢ１を管理対象とする工夫について説明する。

本発明の実施において管理対象となるオブジェクトＯＢ１には、図５に示すターゲットマーカ１０が付設される。図５は、本発明に係るターゲットマーカ１０を示す図である。
図５に示すとおり、ターゲットマーカ１０は、複数種類の領域に大別され、本実施形態ではそれぞれの領域を領域１１、領域１２、領域１３、領域１４と呼称する。なお、領域１２は、図５に図示する領域１２ａ、領域１２ｂ、領域１２ｃの総称である。

領域１１は、ターゲットマーカ１０の中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む領域であり、本実施形態では２つの白色の三角と２つの黒色の三角を組み合わせた模様になっており、４つの三角の頂点が重なる箇所がターゲットマーカ１０の中心位置に該当する。領域１１は、本発明に係る「第二領域」に相当する。
領域１２は、ターゲットマーカ１０に割り当てられている識別パターンが描かれている領域であり、言い換えれば、他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む領域である。領域１２は、本発明に係る「第一領域」に相当する。ここで「識別パターン」とは、コンピュータ装置１２１が、レーザスキャナ１３２の測定結果（点群データ）から自動認識可能な態様（演算処理によって解読可能な態様）で、各ターゲットマーカのそれぞれを識別できる識別情報である。
領域１３は、再帰性反射材が設けられている領域であり、上記の領域１１及び領域１２の周囲を囲っている。再帰性反射材とは、光源から来た光を、広い照射角にわたって、入射光の光路にほぼ沿う方向へ反射する素材をいい、正反射（鏡面反射）とは逆の性質を持っている。上述したように、レーザスキャナ１３２からの照射光と、再帰性反射材による反射光と、は位相が揃ってしまうため、その反射光を受け付けたレーザスキャナ１３２は、領域１３の存在する範囲において処理可能な点群データを取得することができず、当該範囲について測定不能と処理する。
領域１４は、ターゲットマーカ１０の最縁部に設けられている領域であり、上記の領域１１、領域１２及び領域１３の周囲を囲っている。

レーザスキャナ１３２が再帰性反射材を測定すると、その再帰性反射材に対する入射光と、その再帰性反射材から受ける反射光と、の位相が揃ってしまうため、その再帰性反射材が存在する箇所については測定不能となりエラーとして処理されるのが一般的である。
本発明は、上記の現象を逆手に取った技術であり、コンピュータ装置１２１は、点群データの中から測定不能だった範囲を示すエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカの存在位置を特定する（例えば、測定不能箇所が集中している場所をターゲットマーカの存在位置として特定する）コンピュータ処理を実行する。
測定不能であるという特徴はターゲットマーカの配置環境に依存する影響が少ないので、本発明は、既知の技術で着目されていた特徴（例えば、ターゲットマーカの形状や色彩など）に基づくコンピュータ処理に比べて、高い精度でターゲットマーカに相当する点群を検出することができ、その結果として正確な測量を実現することができる。

本実施形態に用いられるターゲットマーカ１０は平板であり、平板の両面に描かれている識別パターン（領域１２の形状、模様又は色彩）が同一であるため、レーザスキャナ１３２によっていずれの面から測定されたとしても、コンピュータ装置１２１は同じ識別パターンを解読することができる。
また、領域１１、領域１２及び領域１４は、再帰性反射材とは異なる性質の素材によって形成されていればよく、好ましくは正反射またはそれにほぼ等しい反射をする高反射強度材によって形成されることが好ましい。コンピュータ装置１２１による解析処理において、領域１３と他の領域とを区別するのが容易になるからである。

図６は、図３のターゲットマーカに対する測定結果から生成されるエラーマップを示す図である。
図６において黒色で表される部分が、レーザスキャナ１３２が測定不能だった箇所（エラーマップ）であり、コンピュータ装置１２１は、当該箇所が領域１３に相当する範囲であり、当該箇所の近傍から取得された点群がターゲットマーカ１０（領域１１、領域１２、及び領域１４）の存在位置を表す点群であるものと判別する。
また、図６において、黒色で囲われている白抜きの部分が、領域１１と領域１２に相当する点群の存在範囲であり、コンピュータ装置１２１はこれらの点群が表す形状及び点群の色彩等を解析することによって、ターゲットマーカ１０の中心位置や識別パターンを判別する。

コンピュータ装置１２１は、レーザスキャナ１３２が測定不能だった箇所の全てを領域１３に相当する範囲と判別する必要はなく、他の条件に基づいて領域１３に相当する範囲を絞り込むことが好ましい。
例えば、コンピュータ装置１２１は、エラーマップによって表されている測定不能な範囲の形状を解析し、解析した形状が所定の形状（本実施形態では、その外縁が正方形）であることを条件として、当該範囲をターゲットマーカ１０（領域１３）の存在位置として特定してもよい。
或いは、コンピュータ装置１２１は、エラーマップによって表されている測定不能な範囲の大きさを解析し、解析した大きさが所定の閾値に収まるもの（上限閾値より小さく、下限閾値より大きいもの）をターゲットマーカ１０（領域１３）の存在位置として特定してもよい。
なお、上記の基準は、本発明の目的を達成する範囲において適宜変更してもよく、本明細書に記載していない既知の条件を適用してもよい。

以上説明したように、ターゲットマーカ１０が上記の領域１３を有しているので、コンピュータ装置１２１が、レーザスキャナ１３２の測定結果に基づいて、測定不能だった範囲を示すエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカ１０の存在位置を特定することができる。
そして、ターゲットマーカ１０が上記の領域１１を有しているので、コンピュータ装置１２１が領域１１の形状、模様又は色彩を解析することによって、ターゲットマーカ１０の中心位置をコンピュータ処理によって検出することができる。
そして、ターゲットマーカ１０が上記の領域１２を有しているので、コンピュータ装置１２１が領域１２の形状、模様又は色彩を解析することによって、そのターゲットマーカ１０に割り当てられている識別パターンを判定することができる。

データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の属性情報には、自走ロボット１３０が巡回する構内におけるオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報と共に、オブジェクトＯＢ１に対応付けられているターゲットマーカ１０の識別パターンが含まれる。

通信端末１１０は、データベース１２２に記憶されている属性情報を読み出して管理対象として登録されているオブジェクトの一覧（不図示）を表示することができ、ユーザの操作に基づいてオブジェクトＯＢ１が選択された場合、事前地図及びオブジェクトＯＢ１の位置情報に基づいて生成した行動計画と、オブジェクトＯＢ１に対応付けられているターゲットマーカ１０の識別パターンと、が自走ロボット１３０に送信される。
自走ロボット１３０は、受信したオブジェクトＯＢ１の位置情報に基づいて構内を自走して巡回する。本実施形態に係る自走ロボット１３０は自律的に壁への衝突を回避する機能を有しているので、仮に壁に衝突する経路を行動計画として自走ロボット１３０に伝送したとしても、自走ロボット１３０は、壁に衝突することなく指定したオブジェクトＯＢ１に到達する経路を自走することができる。

自走ロボット１３０が自走する建築物や土木構造物の構内には、事前地図の中に配置されていない物体や人間が存在する可能性があるので、計画段階（通信端末１１０に対するユーザの操作段階）ではラフな経路を作成し、自走ロボット１３０の自律的な判断に任せて移動するように構成していることが管理支援システム１００の特徴の一つである。
自走ロボット１３０が衝突を回避する機能は、上述した事前地図（ＢＩＭ又はＣＩＭに基づいて事前に生成された建築物又は土木構造物の構内を表すもの）と、搭載しているセンサ１３１によって検知され周囲の物体と、を照合して、自走しながらリアルタイムに移動経路を求めることによって実現されるものである。
従って、自走ロボット１３０は、事前地図に存在しない物体を検知した場合、当該物体の衝突を回避する移動経路を自走することができる。
自走ロボット１３０は、周囲の物体や人間への衝突を回避しながら、ユーザの操作によって指定した目標位置（オブジェクトＯＢ１の近傍）に到達すると、レーザスキャナ１３２によるスキャンを行い、当該目標位置の周辺に存在するオブジェクトＯＢ１の形状及び姿勢を表す点群データを取得する。
自走ロボット１３０が取得した点群データは、コンピュータ装置１２１に送信される。
コンピュータ装置１２１は、自走ロボット１３０の巡回中に取得された点群データを解析してターゲットマーカ１０を検出し、検出したターゲットマーカ１０が付設されているオブジェクトＯＢ１の位置及び姿勢を認識することができる。また、コンピュータ装置１２１は、検出したターゲットマーカ１０の識別パターンからターゲットマーカ１０の識別情報を取得し、取得した識別情報に対応付けられているオブジェクトがデータベース１２２に記憶されている既存の構造物（オブジェクトＯＢ１）に対応付けられているとき、その構造物の位置姿勢情報と、測定された実際のオブジェクトＯＢ１の位置及び姿勢と、を照合することができる。

図７～９は、自走ロボット１３０が取得した点群データを示す模式図である。

図７は、点群データが表すオブジェクトＯＢ１の位置及び姿勢が、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報と一致するケースを図示している。
当該ケースにおいて、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報は現実に即している。従って、コンピュータ装置１２１は、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報を更新しない。

図８は、点群データが表すオブジェクトＯＢ１の位置及び姿勢が、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報と一致しないケースを図示している。なお、図８において二点鎖線で示される仮想オブジェクトＰＰ１は、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報を表している。
当該ケースにおいて、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報は現実に合致していない。従って、コンピュータ装置１２１は、点群データに基づいて認識したオブジェクトＯＢ１の位置及び姿勢に基づいて、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報を更新させる。

図９は、点群データの中に、ターゲットマーカ１０が付設されているオブジェクトＯＢ１の他に、別のターゲットマーカが付設されているオブジェクトＯＢ２の位置及び姿勢が含まれるケースを図示している。ここで、オブジェクトＯＢ２は、データベース１２２に記憶されているいずれのオブジェクトにも対応付けられていない構造物（新規のターゲットマーカに対応付けられているオブジェクト）であるものとする。
当該ケースにおいて、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報は現実に合致しているので、コンピュータ装置１２１は、データベース１２２に記憶されているオブジェクトＯＢ１の位置姿勢情報を更新しない。一方で、点群データの中に含まれるオブジェクトＯＢ２の位置及び姿勢は、データベース１２２に記憶されていない。従って、コンピュータ装置１２１は、点群データに基づいて認識したオブジェクトＯＢ１の位置及び姿勢に基づいて、オブジェクトＯＢ１の近傍に新規のオブジェクトＯＢ２を追加する。

上述したように、本実施形態に係る管理支援システム１００は、自走ロボット１３０が、建築物又は土木構造物の構内を自走して巡回し、管理対象となる構造物（オブジェクトＯＢ１とオブジェクトＯＢ２）のそれぞれに付設されている複数のターゲットマーカを活用して点群データを取得することができ、取得した点群データに基づいて管理対象となる構造物の位置及び姿勢を正確に認識することができる。そして、管理支援システム１００は、認識した位置及び姿勢に基づいて、データベース１２２に記憶されているＢＩＭ又はＣＩＭの属性情報を適切に更新することができる。
ユーザは通信端末１１０を用いて自走ロボット１３０を遠隔操作するだけでよく、その作業工数を削減できる。また、管理対象の構造物が高所等の危険性の高い場所に存在する場合であっても、作業員の安全性は確保される。

＜変形例＞
以上に説明した本発明の実施形態は、本発明の目的と達成する範囲において、種々の変形が可能である。
以下、未だ説明していない本発明の変形例について、言及する。

図１に図示したシステム構成に含まれる構成要素のうち、一部を省いてもよく、また図示していない構成要素を追加してもよい。また、図１に図示したシステム構成において、一つの構成要素として図示したものを、複数の構成要素によって実現としてもよい。

図１において、本発明に係る「コンピュータ装置」に相当するコンピュータ装置１２１と、本発明に係る「データベース」に相当するデータベース１２２と、が一体的に管理装置１２０に含まれる構成を示した。しかしながら、本実施形態において、必ずしも「コンピュータ装置」と「データベース」は一体の装置として構成される必要はなく、分離する構成にしてもよい。例えば、本発明に係る「データベース」がクラウド上に設置される構成によって実現されてもよい。或いは、本発明に係る「コンピュータ装置」は自走ロボットが巡回する構内に設置されてもよく、上述の実施形態における自走ロボット１３０に相当する装置と一体になってもよいし、通信端末１１０に相当する装置と一体になってもよい。

図５において、本発明に係る「ターゲットマーカ」の一具体例を図示したが、本実施形態に使用されるターゲットマーカは必ずしもこの態様に限られず、本発明の目的を達成する範囲において異なる態様のターゲットマーカを用いてもよい。

上述の実施形態において、図７～図９を用いて、自走ロボット１３０が取得する点群データの具体例と、それぞれのケースに応じたコンピュータ装置１２１の処理について説明した。しかしながら、本発明の実施において、図７～図９を用いて説明したコンピュータ装置１２１の処理の全てを実行可能である必要ななく、本発明の目的を達成する範囲において一部の処理が実行できなくてもよい。

本実施形態は以下の技術思想を包含する。
（１）建築物又は土木構造物を構成する複数の構造物に対応するオブジェクトをそれぞれ組み合わせて前記建築物を三次元に表すＢＩＭ（ビルディングインフォメーションモデリング）又は前記土木構造物を三次元に表すＣＩＭ（コンストラクションインフォメーションモデリング）の属性情報を記憶しているデータベースと、前記複数の構造物の一部である特定の構造物に対して付設され、それぞれを識別可能な識別パターンが描かれている複数のターゲットマーカと、スキャナを搭載しており、前記建築物又は前記土木構造物の構内を巡回し、前記スキャナによって周囲をスキャンして三次元の点群データを取得する自走ロボットと、前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データを解析して前記ターゲットマーカを検出し、検出した前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置及び姿勢を認識可能であるコンピュータ装置と、を備え、前記コンピュータ装置は、検出した前記ターゲットマーカの前記識別パターンから当該ターゲットマーカの識別情報を取得可能であり、前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられているとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置及び姿勢に基づいて当該既存のオブジェクトに関する情報が更新される、ことを特徴とする建築物又は土木構造物の管理支援システム。
（２）前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられていないとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置の位置及び姿勢に基づいて新規のオブジェクトが追加される、（１）に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
（３）前記自走ロボットは、周囲の物体を検知するセンサを有しており、前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置を目標位置として、前記センサにより検知される物体との衝突を回避する移動経路を自走可能であり、自走して前記目標位置に達したとき、前記スキャナによるスキャンによって当該目標位置に存在する前記特定の構造物の点群データを取得する、（１）に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
（４）前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面に同一の前記識別パターンが描かれている、（１）から（３）のいずれか一つに記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
（５）前記ターゲットマーカは、前記識別パターンが描かれている第一領域と、当該ターゲットマーカの中心位置を表すパターンが描かれている第二領域と、を有している、（４）に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
（６）前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が再帰性反射材を設けた領域によって囲まれており、前記コンピュータ装置は、前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データの中で測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカを検出する、（５）に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
（７）前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、（６）に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。

１００ 管理支援システム
１１０ 通信端末
１２０ 管理装置
１２１ コンピュータ装置
１２２ データベース
１３０ 自走ロボット
１３１ センサ
１３２ レーザスキャナ

Claims (7)

1. 建築物又は土木構造物を構成する複数の構造物に対応するオブジェクトをそれぞれ組み合わせて前記建築物を三次元に表すＢＩＭ（ビルディングインフォメーションモデリング）又は前記土木構造物を三次元に表すＣＩＭ（コンストラクションインフォメーションモデリング）の属性情報を記憶しているデータベースと、
   前記複数の構造物の一部である特定の構造物に対して付設され、それぞれを識別可能な識別パターンが描かれている複数のターゲットマーカと、
   スキャナを搭載しており、前記建築物又は前記土木構造物の構内を巡回し、前記スキャナによって周囲をスキャンして三次元の点群データを取得する自走ロボットと、
   前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データを解析して前記ターゲットマーカを検出し、検出した前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置及び姿勢を認識可能であるコンピュータ装置と、
   を備え、
   前記コンピュータ装置は、検出した前記ターゲットマーカの前記識別パターンから当該ターゲットマーカの識別情報を取得可能であり、
   前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられているとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置及び姿勢に基づいて当該既存のオブジェクトに関する情報が更新される、
   ことを特徴とする建築物又は土木構造物の管理支援システム。
2. 前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられていないとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置の位置及び姿勢に基づいて新規のオブジェクトが追加される、
   請求項１に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
3. 前記自走ロボットは、
   周囲の物体を検知するセンサを有しており、
   前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置を目標位置として、前記センサにより検知される物体との衝突を回避する移動経路を自走可能であり、
   自走して前記目標位置に達したとき、前記スキャナによるスキャンによって当該目標位置に存在する前記特定の構造物の点群データを取得する、
   請求項１に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
4. 前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面に同一の前記識別パターンが描かれている、
   請求項１から３のいずれか一項に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
5. 前記ターゲットマーカは、前記識別パターンが描かれている第一領域と、当該ターゲットマーカの中心位置を表すパターンが描かれている第二領域と、を有している、
   請求項４に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
6. 前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が再帰性反射材を設けた領域によって囲まれており、
   前記コンピュータ装置は、前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データの中で測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカを検出する、
   請求項５に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
7. 前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、
   請求項６に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。

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