JP6289317B2

JP6289317B2 - モデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置

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Publication number: JP6289317B2
Application number: JP2014181317A
Authority: JP
Inventors: 貴博橋本; 西岡　泰弘; 泰弘西岡; 良夫稲沢
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2014-09-05
Filing date: 2014-09-05
Publication date: 2018-03-07
Anticipated expiration: 2034-09-05
Also published as: JP2016057079A

Description

本発明は、三次元測定装置の位置を変化させながら対象エリア内の構造物を測定して、対象エリアの三次元モデルを作成するためのモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置に関する。

三次元モデルは、実空間における構造物の位置、寸法、及び形状などをコンピュータ上のデータとして表したものである。三次元モデルは、位置、寸法、及び形状データに加えて色情報、構造物の材質情報などを付加することもできる。写真データは撮影物の奥行情報が失われてしまうが、三次元モデルは位置、寸法、及び形状が保持されているので対象物の状態を正確に保存できることが利点である。また、対象物を視点の位置や角度を変えて表示させることができるので、対象物の形状が把握しやすい利点もある。そのため、三次元モデルは多方面で利用されており、例えば、建物、街並み、遺跡、及び地形の保存資料や形状の把握に用いられている。もしくは、構造物に材質などの物理特性を追加して計算条件として使用できるように編集を行って、電波伝搬シミュレーションなどの物理シミュレーションの入力モデルに利用される。

三次元モデルは前述の通り多方面で有効に利用されているが、手作業による作成には非常にコストがかかる。第一に、三次元モデルを作成するためには構造物の位置、寸法、及び形状などを測定する必要があり、メジャーやレーザ測距計を用いた測定を行うためには人手による作業が多く必要となるからである。第二に、測定した寸法を一つ一つ手作業でＣＡＤソフトなどのモデル作成ソフトに入力する必要があり、これにも多くの作業が必要である。また、手作業で測定や入力作業を行う場合は、著しく手間がかかるので構造物の細かな形状を再現することは非常に困難である。

一方、三次元測定器を用いれば大量の測定点を素早く測定できるので、実空間をよく反映したモデルを短時間で作成することができる。構造物表面の三次元座標の集まりからなるデータは点群データと呼ばれ、三次元測定器は点群データを出力することができる。
レーザスキャナは、三次元測定器の一種で、出射したレーザが対象物で散乱して戻ってくるまでの時間から距離を測定している。レーザの方位角や仰角を変化させながら走査することで面的な測定が可能な製品が多い。測定距離が数百メートルに及ぶものもあり、遠距離まで測定できるので大規模な空間の三次元測定に使用されることが多い。
同じく三次元測定器の一種である深度センサは、測定レンジがレーザスキャナより短いものが多いが小型軽量で持ち運びがしやすく、位置や姿勢を自由に変化させられることが特徴であり、屋内の三次元測定での利用が多い。
どちらの方式であっても、三次元測定器は設置点から見通しできる領域しか測定ができない。すなわち、三次元モデル化の対象物（地形、建物、什器など）の陰にあたる部分は測定できず、測定漏れが生じる。測定漏れを防止するためには、設置位置や角度を変更しながら何回も測定を行う必要がある。
また、測定器の測定レンジに含まれる構造物しか測定されないので、測定レンジ外の構造物をモデル化するために、設置位置や角度を変更しながら何回も測定を行う必要がある。

上記の理由から、モデル化エリア全体をくまなくモデル化するためには複数回の測定が必要であり、これにより点群データが測定回数分得られる。しかしながら、それぞれの点群データは、測定位置を基準とした相対座標で表されているので、点群データの絶対座標を求めるためには、さらに測定器の絶対座標を知る必要がある。
測定器の絶対座標はメジャーを使って測定したり、エンコーダ付きの台車に載せておくなどの方法がある。しかしながら、これらの方法は、絶対座標の測定精度が悪いなどの問題がある。また、測定器に加えて別途測定手段が必要なためコストがかかってしまう。
測定器の絶対座標を算出する方法に、測定エリアにマーカを設置しておきマーカの位置が重なるように測定器の位置や姿勢を求める方法がある。この方法によれば、追加の測定手段を用いずに測定器の絶対座標を知ることができるが、測定エリアのいたるところに多数のマーカを設置する必要があり手間がかかってしまう。

測定器の絶対座標を算出する方法に、点群データに共通して含まれる構造物を検出して、これらが一致するように測定器の位置と姿勢を求める方法がある。この方法であれば三次元測定器だけを用いて絶対座標を算出でき、また、マーカ設置作業をする必要がないため簡便に測定を済ませられる。構造物検出による絶対座標算出の方法と課題について、以下に述べる。
Ｎ回の測定を行い、１〜Ｎまで計Ｎ個の点群データが得られたとする。ｉ番目の点群データとｉ＋１番目の点群データは共通の構造物を含んでいるとする。ｉ番目とｉ＋１番目の点群データに含まれる共通の構造物が一致するようにして、ｉ番目の測定位置と姿勢を基準としたｉ＋１番目の測定位置と姿勢を求める（これを相対変換と称す）。その逆にｉ＋１番目の測定位置と姿勢を基準としたｉ番目の相対変換などを求めることができる。
これを繰り返し行えば、ｉ＋１とｉ＋２間の相対変換やｉ＋２とｉ＋３間の相対変換などを順次求めることができる。

次に基準測定器Ｍの位置と姿勢を絶対座標系の原点位置と軸方向とする。ここでは、便宜上基準測定器をＭ＝１とする。Ｍ＋１，Ｍ＋２，Ｍ＋３の測定器の絶対座標は、相対変換を繰り返し使用することで求めることができる。
しかしながら、構造物を精度よく検出することは難しいため、相対変換は誤差を含む。絶対座標は相対変換を繰り返し使用して求めるため誤差が累積してしまう。
基準測定位置の近くで測定した点群データであれば、相対変換を数回適用すれば絶対座標が求まるため、絶対座標の誤差は少ない。しかしながら、測定エリア全体をくまなく測定する場合は、多数の点群データを測定するので、多くの相対変換を使用して絶対座標を求めなくてはならない。従って、座標誤差は無視できない大きさとなる。

図１０は、従来の三次元モデル作成方法における絶対座標算出を実施するための測定手順を示している。ここでは、屋内におけるモデル化データ算出を例にして説明するが、この手順は屋外においてレーザスキャナを用いて行う場合にももちろん適用できる。
三次元測定器３００は、モデル化対象エリアに存在する構造物群１００の位置、寸法、三次元形状を測定する。モデル化対象エリアに存在する構造物群１００は、壁、床、天井、窓及び什器（机、いす、パーティション）を含んでいる。三次元測定器３００の測定データは、三次元測定器３００を基準とした相対座標で表された点群データ３００ａである。三次元モデル作成装置４００には点群データ３００ａが入力され、モデルデータが作成される。

測定者は、測定開始位置２０１から測定終了位置２０６まで測定経路２０２に沿って三次元測定器３００を複数箇所に配置し測定作業を行う。最初の測定は、測定開始位置２０１に三次元測定器３００を設置した状態で行い、最後の測定は、測定終了位置２０６に三次元測定器３００を設置した状態で行うとする。三次元測定器３００は、約３０ｍｓで１回の測定が可能なものもあるので、人が歩く速さ程度ならば測定ごとに停止する必要はなく、移動しながらの測定が可能である。

図１０では、ｉ番目の測定の測定領域２０３、ｉ＋１番目の測定の測定領域２０４が示されている。ｉ番目の測定の測定領域２０３と、ｉ＋１番目の測定の測定領域２０４の共通領域２０５に含まれる構造物は、両者で測定した点群データ３００ａに共通して含まれているので相対変換を求めるときに利用することができる。
測定経路５００は、上記の絶対座標算出方法によって、測定開始位置２０１を基準測定位置として絶対座標を求め、各測定位置を線分で結んだものである。上記の通り、基準測定位置（測定開始位置２０１）の近くでは、実際の測定経路２０２における絶対座標との誤差は小さく、離れるにつれ大きくなってしまう。

例えば、特許文献１に示された三次元データ取得装置では、自由に位置や姿勢を変化させて連続的に撮像可能なカメラを用いて三次元モデルを作成する方法が示されている。この方法を用いれば構造物の陰にあたる領域についてもカメラを動かすことで容易に測定ができる。

特開２００４−３７３９６号公報

しかしながら、上記特許文献１に示された三次元データの取得方法であっても、点群データに共通して含まれる構造物を検出して、これらが一致するように測定器の位置と姿勢を求める方法であるため、基準測定位置から離れるにつれて絶対座標誤差が累積してしまう。
そのため、多数の点群データの絶対座標を求めなくてはならない大規模な空間では、座標誤差が無視できないほど大きくなり実用上問題がある。例えば、図１１（ａ）は、従来法によって１２ｍ×４０ｍの屋内空間の三次元モデルを作成した結果を示している。全体的にゆがんでおり、部屋の概形が崩れてしまっている。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、精度の高いモデル化データを算出することのできるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置を得ることを目的とする。

この発明に係るモデル化データ算出方法は、実空間において少なくとも１か所で接続する測定経路上の複数の測定位置でモデル化対象物の座標を示す点群データを取得する点群データ取得ステップと、各測定位置で共通して測定されているモデル化対象物の一致する点群データの座標を用いて、隣接する測定位置間の相対変換を求める相対変換算出ステップと、測定経路上の接続箇所の相対変換から各測定位置の絶対座標を求め、絶対座標から測定位置間の変換補正量を算出する変換補正量算出ステップと、変換補正量を用いて点群データの絶対座標を求める点群データ絶対座標算出ステップとを備えたものである。

この発明のモデル化データ算出方法は、実空間において少なくとも１か所で接続する測定経路上の複数の測定位置でモデル化対象物の座標を示す点群データを用い、その接続箇所の相対変換に基づいて変換補正量を算出して点群データの絶対座標を補正するようにしたので、精度の高いモデル化データを得ることができる。

この発明の実施の形態１によるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置を用いた三次元モデル作成のための測定方法を示す説明図である。この発明の実施の形態１によるモデル化データ算出装置を示す構成図である。この発明の実施の形態１によるモデル化データ算出方法を示すフローチャートである。この発明の実施の形態１によるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置における変換補正量算出の説明図である。この発明の実施の形態１による変換補正量算出ステップを示すフローチャートである。この発明の実施の形態２によるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置を用いた三次元モデル作成のための測定方法を示す説明図である。この発明の実施の形態４によるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置を用いた三次元モデル作成のための測定方法を示す説明図である。この発明の実施の形態４によるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置における閉経路の算出を示すフローチャートである。この発明の実施の形態４によるグラフの一例を示す説明図である。従来の三次元モデル作成のための測定方法を示す説明図である。この発明の実施の形態１によるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置を用いた三次元モデルを従来と比較して示す説明図である。

実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１によるモデル化データ算出方法及びモデル化データ算出装置を用いた三次元モデル作成のための測定方法を示す説明図である。なお、以降の実施の形態では、屋内における三次元モデル作成を例にして説明するが、屋外においてレーザスキャナを用いて実施する場合にも同様に適用可能である。

三次元測定器３００は、構造物群１００の位置、寸法、三次元形状を測定する装置である。構造物群１００は、モデル化対象エリアに存在する壁、床、天井、窓及び什器（机、いす、パーティション）などのモデル化対象物群である。三次元測定器３００の測定データは、測定器３００を基準とした相対座標で表された点群データ３００ａである。三次元モデル作成装置４００は、三次元測定器３００から出力される点群データ３００ａが入力され、三次元モデルを作成する手段を具備している。
測定開始位置２０１は、測定者が最初の測定を行うときに三次元測定器３００を設置する位置である。測定終了位置２０６ａは、測定者が最後の測定を行うときに三次元測定器３００を設置する位置である。測定経路２０２ａは、測定を行うときに三次元測定器３００を動かした軌跡である。すなわち、測定経路２０２ａは実際の測定経路である。最初の測定範囲２０７は、三次元測定器３００を測定開始位置２０１に設置したときの測定範囲、最後の測定範囲２０８は三次元測定器３００を測定終了位置２０６ａに設置したときの測定範囲である。共通領域２０５ａは、最初の測定範囲２０７と、最後の測定範囲２０８の共通部分である。接続部分２０９は、点群データが前後の測定位置以外に共通領域２０５ａを持っている、すなわち、測定経路が閉経路になっていることを示すものである。

本発明は、実空間において測定経路が少なくとも１か所で接続するような測定経路を用いる測定方法を特徴としているが、実施の形態１による測定方法では、最初の測定範囲２０７と最後の測定範囲２０８が共通領域２０５ａを持つように測定されているので、始点と終点が１か所のみで接続されている測定経路となる。

図２は、実施の形態１の三次元モデル作成装置４００におけるモデル化データ算出装置を示す構成図である。図示のように、モデル化データ算出装置は、点群データ取得部４０１、相対変換算出部４０２、有効対応関係数算出部４０３、変換誤差算出部４０４、変換補正量算出部４０５、点群データ絶対座標算出部４０６を備えている。点群データ取得部４０１は、実空間において少なくとも１か所で接続する測定経路上の複数の測定位置でモデル化対象物の座標を示す点群データを取得する処理部である。相対変換算出部４０２は、各測定位置で共通して測定されているモデル化対象物の一致する点群データの座標を用いて、隣接する測定位置間の相対変換を求める処理部である。有効対応関係数算出部４０３は、相対変換算出部４０２から出力された相対変換に基づいて有効な対応関係の数を求める処理部である。変換誤差算出部４０４は、有効対応関係数算出部４０３で求めた有効対応関係数に基づいて変換誤差を求める処理部である。変換補正量算出部４０５は、経路情報４０７を入力し、測定経路上の接続箇所の相対変換から各測定位置の絶対座標を求め、この絶対座標から測定位置間の変換補正量を算出する処理部である。点群データ絶対座標算出部４０６は、変換補正量算出部４０５で求められた変換補正量を用いて点群データ３００ａの補正を行う処理部である。

次に、このように構成されたモデル化データ算出装置を用いたモデル化データ算出方法について図３のフローチャートに沿って説明する。
まず、三次元測定器３００によって図１に示すような測定経路に沿った点群データ３００ａが取得され、これが三次元モデル作成装置４００に与えられたとする。三次元モデル作成装置４００では、点群データ取得部４０１がこれを取得し、相対変換算出部４０２が、点群データ３００ａに基づいて、共通する構造物が一致するように相対変換を求め、相対変換４０２ａを出力する（ステップＳＴ１０１）。ここでは、共通する構造物を検出するために点群データの特徴点を計算している。特徴点は、頂点や色の濃淡などの特徴を有する点であり、例えば、ＤＧＬｏｗｅ，“Ｏｂｊｅｃｔｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｆｒｏｍｌｏｃａｌｓｃａｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｔｆｅａｔｕｒｅｓ”に示される方法によって求めることができる。特徴点を用いれば、例えば机の角を計算して、点群データに机が含まれていることを認識でき、双方に含まれる机の位置が一致するように相対変換を求める。

次に、有効対応関係数算出部４０３では、相対変換４０２ａが入力され、有効な対応関係の数が求められ、有効対応関係数４０３ａが出力される。有効対応関係数４０３ａは、双方に共通する構造物の対応関係の数である。双方のデータに共通する構造物が少ないときには、相対変換の誤差は大きくなる可能性が高い。なぜなら、構造物の認識には誤検出が含まれるので、例えばいすが机と認識されてしまうということが生じている。誤検出の割合が少なければ、ＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）法を用いれば誤検出した構造物を取り除くことができる。構造物の数が多ければ、誤検出の割合は統計的に一定の値に収束してゆくため、ＲＡＣＳＡＣ法によりほぼ確実に誤検出を取り除くことができる。しかしながら、構造物の数が少なければ、誤検出の割合が多くなってしまうこともあり、ＲＡＮＳＡＣ法によって誤検出を取り除くことが難しいので、例えばいすと机が一致するように相対変換を求めてしまい、相対変換の誤差が大きくなる。

次に、変換誤差算出部４０４では、有効対応関係数４０３ａが入力され、変換誤差４０４ａを求める。例えば、変換誤差は有効対応関係数４０３ａに反比例しているとすればよい。
また、以上のステップＳＴ１０１〜ステップＳＴ１０３と並行して測定者は経路情報４０７を入力する（ステップＳＴ１０４）。この経路情報４０７は、接続部分２０９を有していること、すなわち、測定経路が１番目の測定位置とＮ番目の測定位置とで閉経路になっていることを示す情報である。

なお、このステップＳＴ１０５の変換補正量算出ステップは、図４及び図５を用いて後述する。

次に、点群データ絶対座標算出部４０６では、変換補正量算出部４０５から出力された変換補正量４０５ａを用いて点群データ３００ａの絶対座標を求め、点群データ絶対座標４０６ａを出力する（ステップＳＴ１０６）。

図４は、実施の形態１による三次元モデル作成のための点群データの補正量算出の方法を示している。図中、測定開始位置２０１及び接続部分２０９は、図１と同様の位置及び部分を示している。また、２１０ｂは、測定開始位置２０１から相対変換４０２ａを適用して求めた測定終了位置の初期絶対座標である。初期絶対座標２１０ａは、補正を行わずに相対変換４０２ａを繰り返し適用して求めた測定位置の位置と姿勢を示している。ここで、相対変換４０２ａは、線分両端の初期絶対座標２１０ａの相対的な姿勢と位置の変化を示している。５００は、初期絶対座標２１０ａをつないで作成した測定経路である。絶対座標補正量５０１は、それぞれの初期絶対座標２１０ａを補正する変換量である。絶対座標全体補正量５０２は、測定終了位置における初期絶対座標２１０ｂを測定位置絶対座標２０６ｂに補正する変換量である。測定位置絶対座標２１０ｃは、初期絶対座標２１０ａを絶対座標補正量５０１を用いて補正した座標である。２０２ｂは、測定位置絶対座標２１０ｃをつないで作成した測定経路である。変換補正量４０５ａは、測定位置絶対座標２１０ｃから算出した補正量である。

次に、図４と図５のフローチャートを用いて、変換補正量５０３を求める手順を説明する。初めに、相対変換４０２ａを繰り返し使用して初期絶対座標２１０ａを求める（初期絶対座標算出ステップ：ステップＳＴ１０５ａ）。初期絶対座標は、何の補正も行っていないので、測定開始位置２０１から離れるにつれて座標誤差が大きくなっている。この様子が初期絶対座標２１０ａをつないで作成した測定経路５００に示されている。

次に、初期絶対座標２１０ａを補正するために、絶対座標全体補正量５０２を求める（全体補正量算出ステップ：ステップＳＴ１０５ｂ）。これは以下の式に示される。

ただし、δを絶対座標全体補正量５０２としている。すなわち、測定開始位置２０１の点群データと測定終了位置２０６ａ（図１参照）の点群データに含まれる共通領域２０５ａの構造物が一致することにより、最初の測定開始位置２０１と最後の測定終了位置２０６ａとの相対変換が求められる。この相対変換と、相対変換４０２ａを繰り返し使用して求めた最後の測定位置の初期絶対座標２１０ｂとから絶対座標全体補正量５０２を求めることができる。

これを元に、変換誤差４０４ａの逆数で重みづけを行い、絶対座標補正量５０１を求める（絶対座標算出ステップ：ステップＳＴ１０５ｃ）。さらに、初期絶対座標２１０ａに絶対座標補正量５０１を適用して補正された測定位置絶対座標２１０ｃを求める。測定位置絶対座標２１０ｃを用いれば、測定位置間の相対的な姿勢や位置がわかるので、変換補正量４０５ａを求めることができる（測定位置間補正量算出ステップ：ステップＳＴ１０５ｄ）。

図１１（ｂ）に、得られた点群データに本実施の形態の補正を適用した結果を示している。補正適用後は正確な三次元モデルが作成されており、図１１（ａ）に示す従来法によって１２ｍ×４０ｍの屋内空間の三次元モデルを作成した結果に対して、精度の高い三次元モデルが得られている。

以上説明したように、実施の形態１のモデル化データ算出方法によれば、実空間において少なくとも１か所で接続する測定経路上の複数の測定位置でモデル化対象物の座標を示す点群データを取得する点群データ取得ステップと、各測定位置で共通して測定されているモデル化対象物の一致する点群データの座標を用いて、隣接する測定位置間の相対変換を求める相対変換算出ステップと、測定経路上の接続箇所の相対変換から各測定位置の絶対座標を求め、絶対座標から測定位置間の変換補正量を算出する変換補正量算出ステップと、変換補正量を用いて点群データの絶対座標を求める点群データ絶対座標算出ステップとを備えたので、精度の高いモデル化データを得ることができる。

また、実施の形態１のモデル化データ算出方法によれば、変換補正量算出ステップは、相対変換を繰り返し適用して測定位置の初期絶対座標を求める初期絶対座標算出ステップと、相対変換を繰り返し適用して求めた測定経路上の接続箇所の初期絶対座標を補正する全体補正量を求める全体補正量算出ステップと、全体補正量から各測定位置の絶対座標を補正する絶対座標補正量を算出する絶対座標補正量算出ステップと、絶対座標補正量によって補正された各測定位置の絶対座標から各測定位置間の相対的な姿勢と位置の変化を示す補正量として変換補正量を求める測定位置間補正量算出ステップとを備えたので、複雑な構成を必要とせずに精度の高い変換補正量を得ることができる。

また、実施の形態１のモデル化データ算出装置によれば、実空間において少なくとも１か所で接続する測定経路上の複数の測定位置でモデル化対象物の座標を示す点群データを取得する点群データ取得部と、各測定位置で共通して測定されているモデル化対象物の一致する点群データの座標を用いて、隣接する測定位置間の相対変換を求める相対変換算出部と、測定経路上の接続箇所の相対変換から各測定位置の絶対座標を求め、絶対座標から測定位置間の変換補正量を算出する変換補正量算出部と、変換補正量を用いて点群データの絶対座標を求める点群データ絶対座標算出部とを備えたので、精度の高いモデル化データを得ることができる。

また、実施の形態１のモデル化データ算出装置によれば、変換補正量算出部は、相対変換を繰り返し適用して測定位置の初期絶対座標を求めると共に、相対変換を繰り返し適用して求めた測定経路上の接続箇所の初期絶対座標を補正する全体補正量を求め、かつ、全体補正量から各測定位置の絶対座標を補正する絶対座標補正量を算出すると共に、絶対座標補正量によって補正された各測定位置の絶対座標から各測定位置間の相対的な姿勢と位置の変化を示す補正量として変換補正量を求めるようにしたので、複雑な構成を必要とせずに精度の高い変換補正量を得ることができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、測定開始地点と終了地点が接続する測定経路において精度よく三次元モデルを作成したが、実施の形態２では、測定終了地点を接続する箇所が経路の途中の点群データの場合について説明する。

図６は、実施の形態２によるモデル化データ算出のための測定方法を示す説明図である。構造物群１００及び三次元測定器３００について実施の形態１と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。三次元モデル作成装置４００ａについては基本的な構成は実施の形態１の三次元モデル作成装置４００と同様であるが、ｉ番目の測定位置２１０からの点群データを用いて実施の形態１で説明した処理を行う点が異なっている。

実施の形態２では、測定終了地点が測定経路２０２ａの途中であり、ｉ番目の測定位置２１０の測定領域２０３と、測定終了位置２０６ａにおける測定領域が共通領域２１１を持っている。ｉ番目の測定位置を測定開始位置２０１に置き換えて、モデル化データ算出方法をｉ番目以降の点群データに実施すれば、該当区間において補正を行うことができる。

このように、実施の形態２では、測定終了地点を接続する箇所が経路の途中であっても、実施の形態１と同様に、精度の高いモデル化データを得ることができる。

実施の形態３．
本発明の実施の形態３では、測定経路が交差するような測定を行い、交差部分でｉ番目の測定位置の測定領域と、ｊ番目の測定位置の測定領域とが共通領域２１１を持つようにする。ｉ番目の測定位置を測定開始位置２０１に、ｊ番目の測定位置を測定終了位置２０６ａに置き換えて実施の形態１のモデル化データ算出方法をｉ番目〜ｊ番目の点群データに実施すれば、該当区間において補正を行うことができる。なお、共通領域２１１、測定開始位置２０１及び測定終了位置２０６ａは図６中の構成要素に対応するものである。

実施の形態４．
実施の形態１では、部屋の外周に沿って一周するように測定を行うようにしたため、部屋の中心付近の構造物の測定が不十分な場合がある。また、実施の形態２、３においても、接続部分２０９が一か所であるため、自由な経路で測定を行うことができないという制約がある。そこで、実施の形態４では、部屋中央部の測定が可能で、部屋全体をくまなくモデル化することのできる方法について説明する。

図７は、実施の形態４によるモデル化データ算出のための測定方法を示している。
実施の形態４では、まず、実施の形態１と同様に部屋の外周に沿って測定する。ここまでの測定方法は、実施の形態１と同様であるのでその説明は省略する。次に、実施の形態４では、追加測定開始位置２３０から、追加測定終了位置２３１まで追加の測定を行う。測定位置を結ぶ線分２１３は、点群データが前後の測定位置以外に共通領域を持っていることを示す。接続部分２０９は、点群データが前後の測定位置以外に共通領域を持っていることを示すものである。

図８は、実施の形態４において、図３の変換補正量を求めるステップＳＴ１０５における閉経路の算出方法を示している。実施の形態４では、測定経路が網目状となるため、閉経路に沿って元の位置に戻る経路が複数存在している。そのため、閉経路にそって元の位置に戻る経路が１つである実施の形態１−３の方法が直接適用できない。そこで図８に示すように経路算出を行う。

初めに、経路情報４０７からグラフを作成する（グラフ作成ステップ：ステップＳＴ２０１）。グラフの頂点は各点群データを、グラフの辺が点群データが共通する構造物を測定していることを示しており、辺には変換誤差を登録する。図９にグラフの一例を示す。図９において、頂点の番号は点群データを識別するためのＩＤを示し、グラフの辺の数値は変換誤差（グラフ上の距離）を示している。以下、図９のグラフを用いて説明を行う。
次に、任意の頂点を基準点として選び、距離を０とし、これを頂点に登録する（ステップＳＴ２０２）。ここでは、基準点として頂点１を選択したとする。次に、距離が登録された頂点を検索し、距離が最小の頂点をｖ_ｍｉｎ、最大の頂点をｖ_ｍａｘとする（ステップＳＴ２０３）。ここでは、頂点１以外に距離を登録していないとし、頂点１がｖ_ｍｉｎかつｖ_ｍａｘであるとする。

次に、ｖ_ｍｉｎに隣接する頂点をすべて検索する（ステップＳＴ２０４）。図示例では頂点２と頂点４が隣接する頂点となる。また、頂点２の距離は１、頂点４の距離は３に仮決定する。
次に、検索頂点が距離登録頂点に含まれていないかを判断する（ステップＳＴ２０５）。距離登録頂点に検索頂点に含まれるとき、頂点の重複があるが、ここでは、すべて初めて検索した頂点であるとし、「重複無し」とし、ステップＳＴ２０７に移行する。

ステップＳＴ２０７では、計算した最短経路情報を頂点に登録し、また、すべての頂点を検索してｖ_ｍｉｎ、ｖ_ｍａｘを再評価し、更新する。図示例では頂点２，４の距離を１，３に確定する。

次に、ステップＳＴ２０５において頂点の重複がある場合について説明する。
例えば図示例で４度目の検索を行うとし、この状態で、ｖ_ｍｉｎが頂点３、ｖ_ｍａｘが頂点５であるとする。これにより、ステップＳＴ２０４において、隣接する頂点５を検索する。ここで、頂点５は３度目で検索済みであるとし、既に距離が３＋４＝７として登録されているとする。従って、ステップＳＴ２０５では、頂点の重複ありとしてステップＳＴ２０６に移行する。

ステップＳＴ２０６では、前回検索した頂点５の距離７と、今回検索した頂点５の距離１＋５＋２＝８を比較し、小さい方の７を保持し、交差フラグを立てる。次に、ステップＳＴ２０７ではｖ_ｍｉｎ、ｖ_ｍａｘを更新し、最短経路情報を登録する。検索済み頂点を検索された順に繋げたものが最短経路情報である。さらに、ステップＳＴ２０８において交差フラグが立った頂点５を含む閉経路を算出する。すなわち、頂点１−２−３−５−４−１を閉経路として算出する。このような処理をステップＳＴ２０９において隣接する頂点が無くなるまで行う。これにより、図示例では、頂点１−２−３−５−４−１の閉経路と、頂点１−２−６−７−９−８−５−４−１の閉経路を算出する。

なお、ステップＳＴ２０２〜ステップＳＴ２０９は、グラフの基準点となる頂点から２方向の隣接する頂点を、基準点からの辺の距離が小さい方の経路を辿っていき、２方向からの頂点が重複した場合にこの経路を基準点からの閉経路として算出し、この算出を全ての頂点に対して行うことでグラフ上の全ての閉経路を算出する経路算出ステップに相当する。
また、求めた複数の閉経路のそれぞれに対して変換補正量４０５ａを求める方法及びステップＳＴ１０５以外の処理は図３に示した実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。

以上説明したように、実施の形態４のモデル化データ算出方法によれば、変換補正量算出ステップは、それぞれの測定位置で取得される点群データを頂点として各頂点を結ぶ辺に変換誤差を登録したグラフを作成するグラフ作成ステップと、グラフの基準点となる頂点から２方向の隣接する頂点を、基準点からの辺の距離が小さい方の経路を辿っていき、２方向からの頂点が重複した場合にこの経路を基準点からの閉経路として算出し、算出を全ての頂点に対して行うことでグラフ上の全ての閉経路を算出する経路算出ステップとを備え、算出した全ての閉経路に対して変換補正量を算出するようにしたので、測定経路がどのような経路であっても対応でき、さらに精度の高いモデル化データを得ることができる。

また、実施の形態４のモデル化データ算出装置によれば、変換補正量算出部は、それぞれの測定位置で取得される点群データを頂点として各頂点を結ぶ辺に変換誤差を登録したグラフを作成し、グラフの基準点となる頂点から２方向の隣接する頂点を、基準点からの辺の距離が小さい方の経路を辿っていき、２方向からの頂点が重複した場合にこの経路を基準点からの閉経路として算出し、算出を全ての頂点に対して行うことでグラフ上の全ての閉経路を算出し、算出した全ての閉経路に対して変換補正量を算出するようにしたので、測定経路がどのような経路であっても対応でき、さらに精度の高いモデル化データを得ることができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１００構造物群、２０１測定開始位置、２０２，２０２ａ測定経路、２０３，２０４測定領域、２０５，２０５ａ，２１１共通領域、２０６，２０６ａ測定終了位置、２０６ｂ測定位置絶対座標、２０７，２０８測定範囲、２０９接続部分、２１０測定位置、２１０ａ，２１０ｂ初期絶対座標、２１０ｃ測定位置絶対座標、２１３線分、３００三次元測定器、３００ａ点群データ、４００，４００ａ三次元モデル作成装置、４０１点群データ取得部、４０２相対変換算出部、４０２ａ相対変換、４０３有効対応関係数算出部、４０３ａ有効対応関係数、４０４変換誤差算出部、４０４ａ変換誤差、４０５変換補正量算出部、４０５ａ変換補正量、４０６点群データ絶対座標算出部、４０６ａ点群データ絶対座標、４０７経路情報、５００測定経路、５０１絶対座標補正量、５０２絶対座標全体補正量、５０３変換補正量。

Claims

実空間において少なくとも１か所で接続する測定経路上の複数の測定位置でモデル化対象物の座標を示す点群データを取得する点群データ取得ステップと、
前記各測定位置で共通して測定されているモデル化対象物の一致する点群データの座標を用いて、前記隣接する測定位置間の相対変換を求める相対変換算出ステップと、
前記測定経路上の接続箇所の相対変換から各測定位置の絶対座標を求め、当該絶対座標から前記測定位置間の変換補正量を算出する変換補正量算出ステップと、
前記変換補正量を用いて前記点群データの絶対座標を求める点群データ絶対座標算出ステップとを備えたモデル化データ算出方法。
前記変換補正量算出ステップは、
前記相対変換を繰り返し適用して前記測定位置の初期絶対座標を求める初期絶対座標算出ステップと、
前記相対変換を繰り返し適用して求めた前記測定経路上の接続箇所の初期絶対座標を補正する全体補正量を求める全体補正量算出ステップと、
前記全体補正量から前記各測定位置の絶対座標を補正する絶対座標補正量を算出する絶対座標補正量算出ステップと、
前記絶対座標補正量によって補正された前記各測定位置の絶対座標から当該各測定位置間の相対的な姿勢と位置の変化を示す補正量として前記変換補正量を求める測定位置間補正量算出ステップとを備えたことを特徴とする請求項１記載のモデル化データ算出方法。
前記変換補正量算出ステップは、
それぞれの測定位置で取得される点群データを頂点として各頂点を結ぶ辺に変換誤差を登録したグラフを作成するグラフ作成ステップと、
前記グラフの基準点となる頂点から２方向の隣接する頂点を、前記基準点からの辺の距離が小さい方の経路を辿っていき、当該２方向からの頂点が重複した場合にこの経路を前記基準点からの閉経路として算出し、当該算出を全ての頂点に対して行うことで前記グラフ上の全ての閉経路を算出する経路算出ステップとを備え、
前記算出した全ての閉経路に対して前記変換補正量を算出することを特徴とする請求項１または請求項２記載のモデル化データ算出方法。
実空間において少なくとも１か所で接続する測定経路上の複数の測定位置でモデル化対象物の座標を示す点群データを取得する点群データ取得部と、
前記各測定位置で共通して測定されているモデル化対象物の一致する点群データの座標を用いて、前記隣接する測定位置間の相対変換を求める相対変換算出部と、
前記測定経路上の接続箇所の相対変換から各測定位置の絶対座標を求め、当該絶対座標から前記測定位置間の変換補正量を算出する変換補正量算出部と、
前記変換補正量を用いて前記点群データの絶対座標を求める点群データ絶対座標算出部とを備えたモデル化データ算出装置。
前記変換補正量算出部は、
前記相対変換を繰り返し適用して前記測定位置の初期絶対座標を求めると共に、
前記相対変換を繰り返し適用して求めた前記測定経路上の接続箇所の初期絶対座標を補正する全体補正量を求め、
かつ、
前記全体補正量から前記各測定位置の絶対座標を補正する絶対座標補正量を算出すると共に、
前記絶対座標補正量によって補正された前記各測定位置の絶対座標から当該各測定位置間の相対的な姿勢と位置の変化を示す補正量として前記変換補正量を求めることを特徴とする請求項４記載のモデル化データ算出装置。
前記変換補正量算出部は、
それぞれの測定位置で取得される点群データを頂点として各頂点を結ぶ辺に変換誤差を登録したグラフを作成し、
前記グラフの基準点となる頂点から２方向の隣接する頂点を、前記基準点からの辺の距離が小さい方の経路を辿っていき、当該２方向からの頂点が重複した場合にこの経路を前記基準点からの閉経路として算出し、当該算出を全ての頂点に対して行うことで前記グラフ上の全ての閉経路を算出し、
当該算出した全ての閉経路に対して前記変換補正量を算出することを特徴とする請求項４または請求項５記載のモデル化データ算出装置。