JP6590653B2 - Point cloud data utilization system - Google Patents
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Description
本発明は、点群データ利用システムに関し、特に、点群データを用いて、道路構造物の点検及びその周囲の建造物や設置物等の情報を用いて点検の支援を行う点群データ利用システムに関する。 The present invention relates to a point cloud data utilization system, and more particularly to a point cloud data utilization system that uses point cloud data to inspect road structures and use information about surrounding buildings and installations to provide inspection support. About.
近年、カーナビゲーションシステムの普及等により、単なる平面の地図だけではなく、立体的な地図への需要が高まっている。また、その立体的な地図においては、単に道路の情報だけではなく、さらに道路周囲の建造物や設置物の情報を盛り込むことにより、利用者にとって現在位置の把握が容易となり、その利用価値をより高めている。 In recent years, with the spread of car navigation systems and the like, demand for not only simple maps but also three-dimensional maps is increasing. In addition, the three-dimensional map includes not only road information but also information on buildings and installations around the road, which makes it easier for the user to grasp the current position and further enhances the utility value. It is increasing.
従来から、立体地図の作成には、モービルマッピングシステムが用いられている。
モービルマッピングシステムは、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、レーザ、カメラ等を搭載した車両を走行させながら、道路及びその周辺のカメラ画像データやレーザ測量による点群データを取得するものであり、高精度地図作成等の技術に対して適用されるものである。
Conventionally, a mobile mapping system has been used to create a three-dimensional map.
The mobile mapping system obtains point image data based on camera image data and laser survey on the road and its surroundings while driving a vehicle equipped with GPS (Global Positioning System), IMU (Internal Measurement Unit), laser, camera, etc. It is applied to technologies such as high-precision map creation.
このようなモービルマッピングシステムを用いた従来技術として、特許文献１が開示するところの地物検出システムが提案されている。
特許文献１の地物検出システムでは、上述したモービルマッピングシステムで使用される車両に搭載されたカメラにより地物を撮影するとともに、同じく車両に搭載されたレーザにより測量を行って点群データを取得して、地物の位置および大きさを検出することができる。
As a conventional technique using such a mobile mapping system, a feature detection system disclosed in
In the feature detection system of
しかしながら、上記特許文献１に開示される地物検出システムには、当該システムを道路管理事業に用いるとき、その業務を行うにあたって、十分な効果が得られないという問題がある。
一般に、道路管理事業においては、道路や橋梁等の点検及び補修、交通規制の計画等様々な業務が行われるが、これらは、実際に道路が損傷している箇所、又は交通規制を行う場所等を直接訪れて行われる。
例えば、単に点群データを目で確認しても、損傷個所を特定することは困難であることが多く、結局は、道路管理事業者が実際に損傷が疑われる場所に出向いて損傷個所の特定作業を行う必要があり、その作業内容は煩雑なものであった。
上述したとおり、特許文献１の地物検出システムを用いることにより、道路及びその周囲の建造物や設置物の様子についてはある程度把握できるものの、道路や地物の損傷個所を特定することは困難であり、結局は従来通りの作業、例えば、実際に損傷が疑われる場所に出向いて損傷個所を確認する等の作業が必要である。
However, the feature detection system disclosed in
In general, in road management business, various operations such as inspection and repair of roads and bridges, traffic regulation planning, etc. are performed, but these are places where roads are actually damaged, places where traffic regulation etc. It is done by visiting directly.
For example, it is often difficult to identify a damaged part by simply checking the point cloud data. Eventually, the road management company goes to a place where damage is actually suspected and identifies the damaged part. It was necessary to perform work, and the work content was complicated.
As described above, by using the feature detection system of
本発明は、上記問題点に鑑みてなされるものであり、道路管理事業における業務の軽減を効果的に行う点群データ利用システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object thereof is to provide a point cloud data utilization system that effectively reduces work in a road management business.
かかる目的を達成するため、本発明は、空間座標情報を有する点群データを道路（狭義の道路の他、鉄道を含む）の管理事業における点検対象物（道路構造物、道路周囲の建造物・設置物を含む）の損傷の検出業務に利用する点群データ利用システムであって、点検対象物の点群データを取得する測定装置と、測定装置により取得された点群データに基づいて点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、取得された点群データにおける複数の座標点から、操作部により指定された所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする。 In order to achieve such an object, the present invention converts point cloud data having spatial coordinate information into inspection objects (road structures, structures around roads, roads in a narrow sense, including railways). This is a point cloud data utilization system that is used for the work of detecting damages (including installed objects), a measuring device that acquires point cloud data of the inspection object, and an inspection object based on the point cloud data acquired by the measuring device A data generation device that performs a characteristic display of a predetermined part of the object, and the data generation device includes an operation unit that inputs information, and the operation unit is configured from a plurality of coordinate points in the acquired point cloud data. generating a regression plane determined by the least square method with respect to the coordinate point of the specified predetermined number as a virtual reference plane, the resultant was extracted coordinate points over a predetermined distance in the normal direction from the virtual reference plane, extracted Coordinate point And performing a characteristic indication for the portion.
また、本発明は、空間座標情報を有する点群データを道路（狭義の道路の他、鉄道を含む）の管理事業における点検対象物（道路構造物、道路周囲の建造物・設置物を含む）の損傷の検出業務に利用する点群データ利用システムであって、点検対象物の点群データを取得する測定装置と、測定装置により取得された点群データに基づいて点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、取得された点群データにおける複数の座標点の表示領域上に操作部により描画された線上の所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする。 In addition, the present invention relates to point cloud data having spatial coordinate information as inspection objects (including road structures, buildings and installations around roads) in road (in addition to narrow roads, including railways) management business. A point cloud data utilization system for use in the detection of damage to a measuring device for obtaining point cloud data of an inspection object, and a predetermined portion of the inspection object based on the point cloud data obtained by the measurement apparatus A data generation device that performs characteristic display, and the data generation device has an operation unit that inputs information, and is drawn by the operation unit on a display area of a plurality of coordinate points in the acquired point cloud data generating a virtual reference plane regression plane determined by the least squares method for a predetermined number coordinate point on the line which is the generated and extracted coordinate points over a predetermined distance in the normal direction from the virtual reference plane, extracted Coordinate point location With and performing a characteristic display.
また、本発明は、空間座標情報を有する点群データを道路（狭義の道路の他、鉄道を含む）の管理事業における点検対象物（道路構造物、道路周囲の建造物・設置物を含む）の損傷の検出業務に利用する点群データ利用システムであって、点検対象物の点群データを取得する測定車両と、測定車両により取得された点群データに基づいて点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、取得された点群データにおける複数の座標点から操作部により指定された所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする。 In addition, the present invention relates to point cloud data having spatial coordinate information as inspection objects (including road structures, buildings and installations around roads) in road (in addition to narrow roads, including railways) management business. A point cloud data utilization system for use in detecting damage to a measuring vehicle that acquires point cloud data of an inspection object, and a predetermined location of the inspection object based on the point cloud data acquired by the measurement vehicle A data generation device that performs characteristic display, the data generation device includes an operation unit that inputs information, and a predetermined number specified by the operation unit from a plurality of coordinate points in the acquired point cloud data generating a regression plane determined by the least squares method as a virtual reference plane relative to the coordinate points, resulting extracted coordinate points over a predetermined distance in the normal direction from the virtual reference plane, characterized for the portion of the extracted coordinate points Typical And performing shown.
また、本発明は、空間座標情報を有する点群データを道路（狭義の道路の他、鉄道を含む）の管理事業における点検対象物（道路構造物、道路周囲の建造物・設置物を含む）の損傷の検出業務に利用する点群データ利用システムであって、点検対象物の点群データを取得する測定車両と、測定車両により取得された点群データに基づいて点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、取得された点群データにおける複数の座標点の表示領域上に操作部により描画された線上の所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする。 In addition, the present invention relates to point cloud data having spatial coordinate information as inspection objects (including road structures, buildings and installations around roads) in road (in addition to narrow roads, including railways) management business. A point cloud data utilization system for use in detecting damage to a measuring vehicle that acquires point cloud data of an inspection object, and a predetermined location of the inspection object based on the point cloud data acquired by the measurement vehicle A data generation device that performs characteristic display, and the data generation device has an operation unit that inputs information, and is drawn by the operation unit on a display area of a plurality of coordinate points in the acquired point cloud data generating a virtual reference plane regression plane determined by the least squares method for a predetermined number coordinate point on the line which is the generated and extracted coordinate points over a predetermined distance in the normal direction from the virtual reference plane, extracted Coordinate point location With and performing a characteristic display.
また、本発明は、データ生成装置は、点群データの経時的変化に基づいて、抽出した座標点のうち、経時的に新しい時期に取得された点群データの座標点のみ特徴的な表示を行うことを特徴とする。 Further, according to the present invention, the data generation device displays a characteristic display only of the coordinate points of the point cloud data acquired at a new time with time among the extracted coordinate points based on the change with time of the point cloud data. It is characterized by performing.
なお、以上の構成要素の任意の組合せや、本発明の構成要素や表現を方法、装置、システム、コンピュータプログラム、コンピュータプログラムを格納した記録媒体などの間で相互に置換したものもまた、本発明の態様として有効である。 It should be noted that any combination of the above-described constituent elements, or those obtained by replacing the constituent elements and expressions of the present invention with each other among methods, apparatuses, systems, computer programs, recording media storing computer programs, etc. It is effective as an embodiment of
本発明は、空間座標情報を有する点群データにより、道路管理事業における点検対象物（道路や周辺の道路構造物）やシミュレーションの対象物を再現するので、道路管理事業における業務の軽減を効果的に行うことが可能となる。例えば、道路管理事業者は、わざわざ点検対象物やシミュレーションの対象物の場所まで赴かなくても、その様子が容易に把握でき、点検対象物の補修や工事について事前に精度の高い計画を立てることが可能となる。 The present invention reproduces inspection objects (roads and surrounding road structures) and simulation objects in the road management business by using point cloud data having spatial coordinate information, which effectively reduces work in the road management business. Can be performed. For example, road management operators can easily grasp the situation without going to the location of the inspection object or simulation object, and make a high-accuracy plan for repair or construction of the inspection object in advance. It becomes possible.
＜構成＞
（１）点群データ利用システムの全体構成
図１は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムの構成を示す図である。以下、図を用いて、点群データ利用システムの構成について説明を進める。
図に示すように、点群データ利用システムは、道路を走行しながら道路構造物及びその周囲の地形や形状を測定する測定車両１０と、該測定車両１０により測定された地形や形状に基づいて各種データを生成して、点検対象物の損傷の検出や道路管理事業における各種シミュレーションを実行するデータ生成装置２０とを有して構成される。
なお、本実施の形態において、道路構造物とは、道路及び道路周辺における構造物をいい、例えば、道路、ガードレール、中央分離帯、トンネル、橋脚等の構造体等をいう。
<Configuration>
(1) Overall Configuration of Point Cloud Data Utilization System FIG. 1 is a diagram showing the configuration of the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention. Hereinafter, the configuration of the point cloud data utilization system will be described with reference to the drawings.
As shown in the figure, the point cloud data utilization system is based on the
In the present embodiment, the road structure refers to a road and structures around the road, such as a structure such as a road, a guardrail, a median strip, a tunnel, and a pier.
（２）測定車両１０の構成
測定車両１０は、道路を走行中又は停車中に、道路構造物及びその周囲の建造物や設置物について点群データを取得するとともに、撮影を行って画像データを取得する装置を搭載した車両である。
図２は、本発明の実施の形態における測定車両１０の構成を示す図であり、図３は、その測定車両１０の外観を示す図である。
図２，３に示すように、測定車両１０は、
測定車両１０における点群データ及び画像データの取得動作全体を制御する制御部１１と、
取得した点群データ及び画像データ等を格納する情報格納部１２と、
測定車両１０の走行中又は停車中に道路周囲にレーザを照射するとともに、その反射光を受光して点群データを取得するレーザスキャナ１３と、
測定車両１０の現在位置情報を取得するＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）１４と、
測定車両１０の車体の姿勢を示す情報を取得するＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）１５と、
計時を行う計時部１６と、
道路及びその周囲の風景を撮影するカメラ１７と、
測定車両１０の走行距離を計測するオドメータ１８と、
ネットワーク又は情報記録媒体と接続して情報の入出力を行う情報入出力部１９と
を有して構成される。
(2) Configuration of the
FIG. 2 is a diagram illustrating a configuration of the
As shown in FIGS.
A control unit 11 for controlling the whole point cloud data and image data acquisition operation in the
An information storage unit 12 for storing the acquired point cloud data, image data, and the like;
A
GPS (Global Positioning System) 14 for acquiring current position information of the
An IMU (Internal Measurement Unit) 15 for acquiring information indicating the posture of the vehicle body of the
A
A
An
An information input /
本実施の形態において、測定車両１０は、いわゆるモービルマッピングシステムの原理を利用して走行中又は停車中に道路及びその周囲の点群データを取得するものである。
測定車両１０が道路を走行中又は停車中、レーザスキャナ１３は、道路周囲の対象物（道路構造物、道路周囲の建造物・設置物を含む）にレーザを発射し、その反射光を受光する。このとき、レーザスキャナ１３は、発射時・受光時の時刻を計時部１６から取得得るとともに、発射方向（角度）を検出して点群データを取得する。
また、情報格納部１２にはレーザスキャナ１３の測定車両１０の車体との相対的な位置・照射角度・受光角度の関係等の情報が格納されており、測定車両１０の現在位置に基づいて、レーザスキャナ１３の現在位置及び姿勢等が特定可能に構成されている。
In the present embodiment, the
While the
The information storage unit 12 stores information such as the relationship of the position of the
カメラ１７は、上記レーザスキャナ１３による点群データの取得と同時に、道路周囲の風景等をカラーで撮影し、画像データを取得する。
また、情報格納部１２にはカメラ１７の撮影角度、画角、測定車両１０の車体との相対的な位置・角度の関係等の情報が格納されており、測定車両１０の現在位置に基づいて、カメラ１７の現在位置及び撮影角度（姿勢）等が特定可能に構成されている。
At the same time as the point cloud data is acquired by the
The information storage unit 12 stores information such as a shooting angle of the
ＧＰＳ１４及びオドメータ１８は、測定車両１０の車体の現在位置を計測する。
ＩＭＵ１５は、ジャイロセンサと加速度センサとで構成され、測定車両１０の車体の姿勢を計測する。ジャイロセンサは測定車両１０の３軸方向ｘｙｚそれぞれの角速度を検出し、加速度センサは測定車両１０の３軸方向ｘｙｚそれぞれの加速度を検出する。
ＩＭＵ１５は、測定車両１０の３軸方向ｘｙｚそれぞれの角速度と加速度とを示すデータを慣性データとして生成する。慣性データには、計時部１６から取得した検出時刻（取得時刻）毎に角速度と加速度とが設定されている。
The
The
The
上記取得された点群データ及び画像データは、情報格納部１２に格納される。
格納後、情報入出力部１９により上記点群データ及び画像データはデータ生成装置２０に出力される。
The acquired point cloud data and image data are stored in the information storage unit 12.
After the storage, the information input /
（３）データ生成装置２０の構成
図４は、本発明の実施の形態におけるデータ生成装置２０の構成を示す図である。
データ生成装置２０は、道路管理事業者等により操作されるＰＣ等の情報処理装置であって、上述した測定車両１０により取得された点群データ及び画像データに基づいて、後述するカラー点群データ及び重畳画像データを生成する。
データ生成装置２０は、ＣＰＵ等から構成されデータ生成装置２０全体の動作を制御する制御部２１と、入力した情報やネットワークを介して受信した情報等を格納する情報格納部２２と、ネットワークを介して情報の送受信を行う通信部２３と、ディスプレイ等から構成され情報を画面表示する表示部２４と、キーやマウス等から構成され情報の入力等を行う操作部２５とを有して構成される。
(3) Configuration of
The
The
なお、データ生成装置２０は、いわゆるサーバ装置であって、操作及び表示等は、データ生成装置２０にネットワークを介して接続された端末により行われるよう構成されてもよい。
The
＜動作＞
〔１〕データの取得・生成
（１）点群データの取得
測定車両１０の走行中又は停車中に、レーザスキャナ１３は、道路周囲にレーザを照射する。このとき、レーザの光軸は仰俯角及び方位角を変えることにより垂直方向及び水平方向に走査され、走査範囲内にて微小角度ごとにレーザパルスが発射される。そして、レーザスキャナ１３は、その発射したレーザの反射光を受光する。
また、制御部１１は、このレーザの発射時刻及び対象物の反射光の受光時刻を計時部１６から取得し、このレーザの発射から反射光を受光するまでの時間に基づいてレーザスキャナ１３と対象物との間の距離を計測する。
さらに、レーザスキャナ１３は、受光した反射光の光強度を測定する。
<Operation>
[1] Acquisition / Generation of Data (1) Acquisition of Point Cloud Data While the
Further, the control unit 11 acquires the laser emission time and the light reception time of the reflected light of the object from the
Further, the
また、測定車両１０の走行中又は停車中には、レーザスキャナ１３からレーザの発射方向の情報、ＧＰＳ１４又はオドメータ１８により測定車両１０の現在位置情報、ＩＭＵ１５により測定車両１０の車体の姿勢を示す情報が、それぞれ取得される。
これら各情報は、計時部１６により計時される時刻情報とそれぞれ対応付けられ、情報格納部１２に格納される。
While the
Each of these pieces of information is associated with time information measured by the
レーザスキャナ１３の位置・姿勢は、測定車両１０の位置・姿勢と一定の関係にあるから、制御部１１は、測定車両１０の位置・姿勢及びレーザの発射方向の情報に基づいて、レーザスキャナ１３の位置・姿勢を求める。
制御部１１は、上記レーザスキャナ１３と対象物との間の距離、レーザスキャナ１３の位置・姿勢を示す情報といった各情報に基づいて、レーザパルスを反射した対象物を構成する各座標点の空間座標（三次元座標）を表す点群データを算出する。
例えば、上記各座標点の座標の「１」が「１０ｋｍ」を示すといったように、座標は実際の距離と変換可能な数値であるものとする。
Since the position / posture of the
The control unit 11 determines the space of each coordinate point that constitutes the object that reflects the laser pulse based on each information such as the distance between the
For example, it is assumed that the coordinates are numerical values that can be converted into actual distances such that “1” of the coordinates of each coordinate point indicates “10 km”.
図５は、本発明の実施の形態における点群データの一例を示す図である。
図に示すように、情報格納部１２には、点群データとして、測定した各座標点の空間座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と、その受光した反射光の光強度とがそれぞれ対応付けられて格納されている。
図６は、本発明の実施の形態における点群データの画像表示例を示す図である。
図に示すように、点群データは、各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の集合により画像を表す。
FIG. 5 is a diagram showing an example of point cloud data in the embodiment of the present invention.
As shown in the figure, the information storage unit 12 associates the measured spatial coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point with the light intensity of the received reflected light as point cloud data. Stored.
FIG. 6 is a diagram illustrating an image display example of the point cloud data according to the embodiment of the present invention.
As shown in the figure, the point cloud data represents an image by a set of coordinate points (X, Y, Z).
（２）画像データの取得
測定車両１０は、道路上を走行中又は停車中に、カメラ１７で道路周囲を撮影し、画像データ（カラー）を取得する。
制御部１１は、その画像データとともに、その撮影した時刻を計時部１７から取得し、これらを対応付けて情報格納部１２に格納する。
また、制御部１１は、カメラ１７の位置・姿勢は、測定車両１０の位置・姿勢と一定の関係にあることから、測定車両１０の位置・姿勢の情報に基づいて、上記画像撮影時のカメラ１７の位置・姿勢を求める。
(2) Acquisition of image data The
The control unit 11 acquires the imaged time together with the image data from the
Further, since the position / posture of the
図７は、本発明の実施の形態における画像データの一例を示す図である。
図の例では、撮影された画像データ（撮影画像）を、撮影時のカメラ１７の位置・姿勢に対応付けられて情報格納部１２に格納されている。
図８は、本発明の実施の形態における画像データの画像表示例を示す図である。
図に示すように、画像データは、通常のカメラ等で撮影された静止画又は動画を表す。
FIG. 7 is a diagram showing an example of image data in the embodiment of the present invention.
In the example of the figure, captured image data (captured image) is stored in the information storage unit 12 in association with the position and orientation of the
FIG. 8 is a diagram showing an image display example of image data in the embodiment of the present invention.
As shown in the figure, the image data represents a still image or a moving image taken by a normal camera or the like.
（３）重畳画像データの生成
上記のように、収納装置１０が点群データ及び画像データを取得した後、データ生成装置２０は、これら点群データ及び画像データをネットワークを介して、又は情報記録媒体を介して測定車両１０から取得する。
データ生成装置２０は、これら取得したデータに基づいて、画像データに点群データを重畳したデータである重畳画像データを生成する。
(3) Generation of superimposed image data As described above, after the
Based on the acquired data, the
データ生成装置２０は、画像データに含まれる撮影画像及び撮影時のカメラ１７の位置・姿勢・画角に基づいて、撮影画像の視野内にある点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を抽出する。
図９は、本発明の実施の形態における空間座標を平面に投影し平面座標を求めることを説明するための図である。
図に示すように、データ生成装置２０は、抽出した各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、視点の座標を（Ｐｘ，Ｐｙ，Ｐｚ）としたときに、撮影画像の座標系（投影座標点）（ｘ，ｙ）に投影した座標を求める。
このように、点群データにおける各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、撮影画像の座標系（ｘ，ｙ）に投影した座標を求めたことから、各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、撮影画像に投影された投影座標点（ｘ，ｙ）と対応付けられる。
データ生成装置２０は、これを利用して、撮影画像上の各投影座標点（ｘ，ｙ）に対して、これに対応する各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を重畳した画像データ（重畳画像データ）を作成することができる。
The
FIG. 9 is a diagram for explaining that the plane coordinates are obtained by projecting the spatial coordinates onto the plane according to the embodiment of the present invention.
As shown in the figure, the
As described above, coordinates obtained by projecting each coordinate point (X, Y, Z) in the point cloud data onto the coordinate system (x, y) of the captured image are obtained, so that each coordinate point (X, Y, Z) is obtained. Is associated with the projected coordinate point (x, y) projected on the captured image.
Using this, the
図１０は、本実施の形態における重畳画像データの一例を示す図である。
図の例では、画像データ（撮影画像）と、その画像データ（撮影画像）の各投影座標点（ｘ，ｙ）に色データ（ＲＧＢ）と各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とが対応付けられてデータ生成装置２０に格納されている。
また、データ生成装置２０は、各重畳画像データを、撮影画像ごとに管理することが可能であり、各重畳画像データに点検対象物の名称（例えば「表・下部工」等）を入力し、対応付けて格納することにより、操作者は、調べたい点検対象物の形状や現況等を容易かつ迅速に検索することが可能となる。
また、空間座標を平面に投影する際、視点の座標を変更することにより、あらゆる角度から見た任意の表示倍率の重畳画像データの画像を生成することができる。例えば、運転者の視点からの画像を生成することもできるし、垂直方向上方の視点からの画像（鳥俯瞰図）を生成し通常の平面地図と同様に利用することもできる。
FIG. 10 is a diagram showing an example of the superimposed image data in the present embodiment.
In the example of the figure, image data (captured image), color data (RGB) and coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point at each projection coordinate point (x, y) of the image data (captured image), and Are stored in the
Moreover, the
Further, when projecting spatial coordinates onto a plane, by changing the coordinates of the viewpoint, it is possible to generate an image of superimposed image data having an arbitrary display magnification viewed from any angle. For example, an image from the driver's viewpoint can be generated, or an image (bird's-eye view) from the vertically upper viewpoint can be generated and used in the same manner as a normal planar map.
（４）カラー点群データの生成
また、データ生成装置２０は、上記のように、測定車両１０から取得した画像データ及び点群データに基づいて、色付けされた点群データであるカラー点群データを生成する。
データ生成装置２０は、画像データに含まれる撮影画像及び撮影時のカメラ１７の位置・姿勢・画角に基づいて、撮影画像の視野内にある点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を抽出する。
次に、データ生成装置２０は、図９に示すように、抽出した各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を、撮影画像の座標系（投影座標点）（ｘ，ｙ）に投影した座標を求める。さらに、データ生成装置２０は、投影した座標に相当する、例えば撮影画像中の色（ＲＧＢ値）を投影前の座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の色とする。
(4) Generation of Color Point Cloud Data In addition, the
The
Next, as shown in FIG. 9, the
当該撮影画像の視野内にある全ての座標点について色を決定すると、データ生成装置２０は、当該撮影画像を撮影した位置（Ｘｃ、Ｙｃ、Ｚｃ）と、各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）と色（ＲＧＢ値）の組み合わせをカラー点群データとして格納する。
図１１は、本実施の形態におけるカラー点群データの一例を示す図である。
図の例では、各座標点ごとに、空間座標、受光した反射光の光強度、色データ（ＲＧＢ値）が互いに対応付けられて、カラー点群データとしてデータ生成装置２０に格納されている。
When colors are determined for all coordinate points in the field of view of the captured image, the
FIG. 11 is a diagram showing an example of color point group data in the present embodiment.
In the example of the figure, for each coordinate point, spatial coordinates, the light intensity of the received reflected light, and color data (RGB values) are associated with each other and stored in the
（５）地図データと点群データの紐付け
データ生成装置２０は、さらに、各地点に対して地図座標点の座標（Ｘ，Ｙ）の情報が対応付けられている地図データを格納している。この地図座標点の各座標（Ｘ，Ｙ）は点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のＸＹ座標と同一又は変換可能に設定されている。以下、本実施の形態では両座標のＸＹ座標は一致しているものとして説明を進める。
(5) Association of map data and point cloud data The
データ生成装置２０は、各座標点の座標（Ｘ，Ｙ）に基づいて、上記点群データと地図データとを紐付けて格納する。
これにより、データ生成装置２０は、地図データ上で地図座標点（Ｘ，Ｙ）が指定されると、その地図座標点（Ｘ，Ｙ）に紐付けられている点群データの座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を抽出し、その抽出した座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）及びその座標点から所定距離内の各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を含む点群データを表示することができる。
The
Accordingly, when the map coordinate point (X, Y) is designated on the map data, the
また、上記のとおり、本実施の形態における点群データ利用システムにおいては、点群データと画像データの紐付けもされることから、各座標点の座標（Ｘ，Ｙ）をキーにして、点群データ、画像データ及び地図データを紐付けすることができ、さらに、その座標（Ｘ，Ｙ）に位置する点検対象物の点検結果の情報（損傷の有無、損傷の程度、補修したかどうか、補修担当者等）をデータ生成装置２０により入力し、紐付けることができる。
Further, as described above, in the point cloud data utilization system according to the present embodiment, since the point cloud data and the image data are also linked, the coordinates (X, Y) of each coordinate point are used as a key. Group data, image data and map data can be linked, and further information on the inspection result of the inspection object located at the coordinates (X, Y) (presence of damage, degree of damage, whether repaired, A person in charge of repair, etc.) can be input by the
このように、データ生成装置２０は、道路管理事業に係る各種データを各座標点の座標（Ｘ，Ｙ）をキーにして紐付けして管理するので、各種データの総合窓口として道路管理事業における点検業務の効率化を支援し、例えば、地理情報システム（ＧＩＳ：Ｇｅｏｇｒａｐｈｉｃ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）のプラットフォームとしての機能を果たすことができる。
In this way, the
また、上述したように、データ生成装置２０は、最新の点検対象物の点検結果の情報を入力し、点群データや地図データ等の各種データと紐付けて管理することができる。
さらに、データ生成装置２０は、これら各種データに加えて、点検対象物の名称（例えば「表・下部工」等）、点対象物の識別番号（例えば、橋脚番号）、及び近辺の距離標等のデータも紐付けて管理することができ、操作者が、操作部２５を用いて検索キー（識別番号、距離標等）を入力して、点検対象物の検索を行うことができるという点検結果台帳機能も備えるものである。
また、操作者は、操作部２５を用いて、点検対象物の名称を検索キーとして入力し、データ生成装置２０はその検索を実行することにより、同種の道路構造物について迅速に検索することができ、緊急点検業務のリードタイムの短縮が可能となる。
Further, as described above, the
Furthermore, in addition to these various data, the
In addition, the operator inputs the name of the inspection object as a search key using the
〔２〕破損個所の検出方法
次に、上記点群データ利用システムを用いて、道路及び道路周囲の設置物等の破損を検出する下記の（１）〜（４）の方法について説明する。
なお、以下、点群データと表記したとき、特記しない限り、カラー点群データも含まれるものとする。
（１）凹凸に基づく点検方法
（２）曲率に基づく点検方法
（３）レーザ強度に基づく点検方法
（４）色データに基づく点検方法
[2] Method for Detecting Damaged Locations Next, the following methods (1) to (4) for detecting damage to roads and installations around the roads using the point cloud data utilization system will be described.
Hereinafter, when expressed as point cloud data, color point cloud data is also included unless otherwise specified.
(1) Inspection method based on unevenness (2) Inspection method based on curvature (3) Inspection method based on laser intensity (4) Inspection method based on color data
（１）凹凸に基づく点検方法
図１２は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる凹凸に基づく点検方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用し、表面が平面を形成する点検対象物（道路構造物）の凹凸を検知して損傷の有無を点検するときのデータ生成装置２０の動作について説明を進める。
(1) Inspection method based on unevenness FIG. 12 is a flowchart showing a flow of operation of an inspection method based on unevenness by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Hereinafter, the operation of the
操作者は、点検対象物の点検を行うとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、点検対象物が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ１０１）。
次に、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の所定の点を指定して、又は線で囲んで領域を指定して点検対象物の領域を残すようにトリミング処理を行う（ステップＳ１０２）。
このとき、指定された領域の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみが複製されて情報格納部２２に格納される。
When the operator inspects the inspection object, the operator operates the
Next, the operator designates a predetermined point on the point cloud data displayed on the
At this time, only the coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point in the designated area are duplicated and stored in the
次に、操作部２５を用いて、上記点検対象物が表示された領域の画像中の投影座標点（ｘ，ｙ）のうち、所定数の点（例えば３点）を指定したり、線を描画してその線に含まれる点を指定したりする（ステップＳ１０３）。
すると、制御部２１は、その指定された投影座標点に対応する各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を含む平面を仮想基準平面として生成する（ステップＳ１０４）。
表面が平面を形成する点検対象物においては、その表面に凹凸がない場合、損傷がないと判断できる。上記仮想基準平面は、その点検対象物において、損傷等がない理想的な状態の表面を仮想的に表したものである。
Next, by using the
Then, the
In the inspection object whose surface forms a flat surface, it can be determined that there is no damage when the surface is not uneven. The virtual reference plane is a virtual representation of the ideal surface of the inspection object that is not damaged.
制御部２１は、その仮想基準平面からの法線距離が所定値以上の各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を特徴点として抽出する（ステップＳ１０５）。
The
次に、表示部２４は、その特徴点に該当する投影座標点（ｘ，ｙ）のみ色を変える等して、他の投影座標点（ｘ，ｙ）と区別して表示する（ステップＳ１０６）。
Next, the
上記のとおり、仮想基準平面は、損傷等がない理想的な状態の表面を仮想的に表したものであるから、仮想基準平面から所定以上、突出していたり、窪んだりしている箇所を特徴づけて表示することにより、操作者は、その箇所にしぼって損傷等があるかどうか念入りに点検することができ、不陸等の損傷個所を容易に発見することが可能となる。
なお、上記仮想基準平面については、従来の方法で作成される平面でよく、例えば、最小二乗法による回帰平面であってもよい。
As described above, the virtual reference plane is a virtual representation of an ideal surface that is not damaged, etc., and thus characterizes a portion that protrudes or sinks more than a predetermined amount from the virtual reference plane. By displaying the information, the operator can carefully check whether there is damage or the like at the location, and can easily find the damaged portion such as the unevenness.
The virtual reference plane may be a plane created by a conventional method, for example, a regression plane by the least square method.
また、上述の「凹凸に基づく点検方法」では、点検対象物の表面が平面形状である場合について説明したが、円形橋脚等、表面が曲面形状である点検対象物においても適用することができる。 Further, in the above-described “inspection method based on unevenness”, the case where the surface of the inspection object has a planar shape has been described.
（２）曲率に基づく点検方法
図１３は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる曲率に基づく点検方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用し、表面が平面を形成する点検対象物（道路構造物）の曲率を検知して損傷の有無を点検するときのデータ生成装置２０の動作について説明を進める。
(2) Inspection Method Based on Curvature FIG. 13 is a flowchart showing an operation flow of the inspection method based on curvature by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Hereinafter, the operation of the
操作者は、表面が平面を形成する点検対象物の点検を行うとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、点検対象物が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ２０１）。
次に、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の所定の点を指定して、又は線で囲んで領域を指定して点検対象物の領域を残すようにトリミング処理を行う（ステップＳ２０２）。
このとき、指定された領域の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみが複製されて情報格納部２２に格納される。
When the operator inspects the inspection object whose surface forms a flat surface, the operator operates the
Next, the operator designates a predetermined point on the point cloud data displayed on the
At this time, only the coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point in the designated area are duplicated and stored in the
次に、操作部２５を用いて、上記点検対象物が表示された領域の画像中の投影座標点（ｘ，ｙ）のうち、所定数の点を指定したり、線を描画してその線に含まれる点を指定したりする（ステップＳ２０３）。
すると、制御部２１は、その指定された投影座標点に対応する各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を含む平面又は曲面を仮想基準面として生成する（ステップＳ２０４）。
Next, by using the
Then, the
次に、制御部２１は、その仮想基準面上の線分の曲率を計算する（ステップＳ２０５）。
この曲率の計算方法としては、仮想基準面を表示部２４上に表示した後に、操作部２５により仮想基準面上の２点を指定し、制御部２１がその２点を両端とする仮想基準面上の線分の曲率を計算するようにしてもよい。
また、この線分を仮想基準面上で複数指定するようにしてもよい。
Next, the
As a method for calculating the curvature, after the virtual reference plane is displayed on the
A plurality of line segments may be designated on the virtual reference plane.
本点検方法では、点検対象物の表面が平面である場合、損傷のない状態であるといえるから、仮想基準面上の線分の曲率がゼロに近いほど、平面に近いと推測できる。
従って、仮想基準面上の線分が高いほど、点検対象物の表面の一部が突出又は窪んでいると判断可能である。
制御部２１は、上記仮想基準面の曲率が所定値以上、すなわち、点検対象物の表面の一部に突出又は窪んでいる箇所が認められる場合には（ステップＳ２０６／Ｙｅｓ）、色を変える等、特徴的な表示を行う（ステップＳ２０７）。
その仮想基準面上において曲率が所定値以上を示した箇所は、一定以上突出したり、窪んだりしている箇所であるので、道路管理事業者は、その特徴点の箇所にしぼって破損等があるかどうか念入りに点検することができ、不陸等の破損個所を容易に発見することが可能となる。
In this inspection method, when the surface of the inspection object is a flat surface, it can be said that the surface is not damaged. Therefore, it can be estimated that the closer the curvature of the line segment on the virtual reference plane is to zero, the closer to the flat surface.
Therefore, it can be determined that a part of the surface of the inspection object protrudes or is depressed as the line segment on the virtual reference plane is higher.
When the curvature of the virtual reference plane is equal to or greater than a predetermined value, that is, when a protruding or recessed portion is recognized on a part of the surface of the inspection target (step S206 / Yes), the
On the virtual reference plane, the location where the curvature is greater than or equal to a predetermined value is a location that protrudes or sinks more than a certain amount, so the road management company has broken down on the feature point location, etc. Whether or not it is damaged can be easily found.
（３）レーザ強度に基づく点検方法
図１４は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによるレーザ強度に基づく点検方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点検対象物（道路構造物）を形成する点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のレーザ強度に基づいて点検対象物の損傷の有無を点検するときのデータ生成装置２０の動作について説明を進める。
(3) Inspection Method Based on Laser Intensity FIG. 14 is a flowchart showing an operation flow of the inspection method based on the laser intensity by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Hereinafter, when inspecting the inspection object for damage based on the laser intensity of each coordinate point (X, Y, Z) of the point cloud data forming the inspection object (road structure) according to this figure The operation of the
操作者は、道路又は設置物の点検を行うとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、点検対象物（道路又は設置物）の画像が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ３０１）。
次に、表示部２４上に表示させた点群データ上の所定の点を指定して、又は線で囲んで領域を指定して点検対象物の画像を残すようにトリミング処理を行う（ステップＳ３０２）。
このとき、指定された領域の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみが複製されて情報格納部２２に格納される。
When the operator inspects the road or the installation object, the operator operates the
Next, a trimming process is performed so that a predetermined point on the point cloud data displayed on the
At this time, only the coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point in the designated area are duplicated and stored in the
次に、制御部２１は、上記点検対象物が表示された領域の画像中の投影座標点（ｘ，ｙ）のうち、所定数の点を指定する（ステップＳ３０３）。
Next, the
すると、制御部２１は、ステップＳ３０２において指定された領域の各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のうち、ステップＳ３０３において指定された投影座標点に対応する各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の反射光の光強度から所定値以上乖離した各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を特徴点として抽出する（ステップＳ３０４）。
なお、Ｓ３０３において点を複数指定した場合には、それら指定した点の光強度の平均値等、これら複数の光強度を考慮した値を基準として、Ｓ３０４において特徴点の抽出を行うようにしてもよい。
Then, the
When a plurality of points are designated in S303, feature points may be extracted in S304 with reference to a value that takes into account the plurality of light intensities such as an average value of the light intensities at the designated points. Good.
そして、表示部２４は、その特徴点に該当する投影座標点（ｘ，ｙ）のみ色を変える等して、他の投影座標点（ｘ，ｙ）と区別して表示する（ステップＳ３０５）。
当該特徴点は、他の投影座標点（ｘ，ｙ）と比べて反射光の光強度が著しく異なるので、そのレーザが照射された点の材質等も異なると判断できる。
例えば、コンクリート壁表面が破損して下層の別の材質が露出している箇所や、破損により表面に凹凸がある場合は、他の箇所と比べて光強度が異なるので、操作者は、その特徴点の箇所にしぼって破損等があるかどうか念入りに点検することができ、不陸等の破損個所を容易に発見することが可能となる。
Then, the
Since the feature point has a significantly different light intensity of the reflected light as compared with the other projected coordinate points (x, y), it can be determined that the material of the point irradiated with the laser is also different.
For example, if the concrete wall surface is damaged and another material below is exposed, or if the surface is uneven due to damage, the light intensity will be different compared to other parts, so the operator It is possible to carefully check whether there is damage or the like by narrowing the spot, and it is possible to easily find a damaged part such as a non-land.
（４）色データに基づく点検方法
図１５は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる色データに基づく点検方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点検対象物（道路構造物）を形成する点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の色データに基づいて点検対象物の損傷の有無を点検するときのデータ生成装置２０の動作について説明を進める。
(4) Inspection Method Based on Color Data FIG. 15 is a flowchart showing an operation flow of the inspection method based on color data by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Hereinafter, when inspecting the inspection object for damage based on the color data of each coordinate point (X, Y, Z) of the point cloud data forming the inspection object (road structure) according to this figure The operation of the
操作者は、道路又は設置物の点検を行うとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、点検対象物（道路又は設置物）の画像が含まれる重畳画像データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ４０１）。
次に、表示部２４上に表示させた重畳画像データ上の所定の点を指定して、又は線で囲んで領域を指定して点検対象物の画像を残すようにトリミング処理を行う（ステップＳ４０２）。
このとき、指定された領域の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみが複製されて情報格納部２２に格納される。
When the operator inspects the road or the installation object, the operator operates the
Next, a trimming process is performed so that a predetermined point on the superimposed image data displayed on the
At this time, only the coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point in the designated area are duplicated and stored in the
次に、操作部２５を用いて、上記点検対象物が表示された領域の画像中の投影座標点（ｘ，ｙ）のうち、所定数の点を指定する（ステップＳ４０３）。
すると、制御部２１は、その指定された投影座標点の色データ（ＲＧＢ）の値から所定値以上乖離した投影座標点を特徴点として抽出する（ステップＳ４０４）。このとき、例えば、ＲＧＢ値のうち１つでも乖離していれば特徴点として抽出するようにしてもよい。
なお、Ｓ４０３において点を複数指定した場合には、それら指定した点のＲＧＢ値の各平均値等、これら複数のＲＧＢ値を考慮した値を基準として、Ｓ４０４において特徴点の抽出を行うようにしてもよい。
Next, a predetermined number of points among the projected coordinate points (x, y) in the image of the area where the inspection object is displayed is designated using the operation unit 25 (step S403).
Then, the
When a plurality of points are designated in S403, feature points are extracted in S404 with reference to a value that takes into account the plurality of RGB values, such as the average value of the RGB values of the designated points. Also good.
そして、表示部２４は、その特徴点に該当する投影座標点（ｘ，ｙ）のみ明確に色を変える等して、他の投影座標点（ｘ，ｙ）と区別して表示する（ステップＳ４０５）。
当該特徴点は、他の投影座標点（ｘ，ｙ）と比べて色が著しく異なるので、そのレーザが照射された点の材質等も異なると判断できる。
操作者は、その特徴点の箇所にしぼって破損等があるかどうか念入りに点検することができ、例えば、コンクリート壁表面が破損して下層の別の材質が露出していると推測される箇所等を容易に発見することが可能となる。
Then, the
Since the feature point is significantly different in color from other projected coordinate points (x, y), it can be determined that the material of the point irradiated with the laser is also different.
The operator can carefully inspect the feature point for damage or the like, for example, a place where the concrete wall surface is damaged and another material underneath is exposed. Etc. can be easily discovered.
（５）異なる時期の比較に基づく点検方法
図１６は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる異なる時期の凹凸に基づく点検方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用し、表面が平面を形成する点検対象物（道路構造物）の凹凸を異なる複数の時期で比較して、損傷の有無を点検するときのデータ生成装置２０の動作について説明を進める。
(5) Inspection Method Based on Comparison of Different Times FIG. 16 is a flowchart showing an operation flow of an inspection method based on unevenness at different times by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Below, along with this figure, using point cloud data, the unevenness of the inspection object (road structure) whose surface forms a flat surface is compared at different times to check the presence of damage The operation of the
操作者は、点検対象物の点検を行うとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、点検対象物が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ５０１）。
次に、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の所定の点を指定して、又は線で囲んで領域を指定して点検対象物の領域を残すようにトリミング処理を行う（ステップＳ５０２）。
このとき、指定された領域の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみが複製されて情報格納部２２に格納される。
When the operator inspects the inspection object, the operator operates the
Next, the operator designates a predetermined point on the point cloud data displayed on the
At this time, only the coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point in the designated area are duplicated and stored in the
次に、操作部２５を用いて、上記点検対象物が表示された領域の画像中の投影座標点（ｘ，ｙ）のうち、所定数の点（例えば３点）を指定したり、線を描画してその線に含まれる点を指定したりする（ステップＳ５０３）。
すると、制御部２１は、その指定された投影座標点に対応する各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を含む平面を上記仮想基準平面として生成する（ステップＳ５０４）。
Next, by using the
Then, the
制御部２１は、その仮想基準平面からの法線距離が所定値以上の各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を特徴点として抽出する（ステップＳ５０５）。
The
次に、操作者は、操作部２５を操作し、Ｓ５０１で指定した点群データと同様の座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）や画像データを指定することにより、Ｓ５０１で指定した点検対象物が含まれる点群データについて異なる時期に取得した点群データを選択し、表示部２４上に表示させる（ステップＳ５０６）。
次に、ステップＳ５０２〜Ｓ５０５の処理と同様にして、この異なる時期に取得した同一の位置の点群データについても特徴点として抽出する（ステップＳ５０７〜Ｓ５１０）。
Next, the operator operates the
Next, similarly to the processing in steps S502 to S505, the point cloud data at the same position acquired at different times is also extracted as feature points (steps S507 to S510).
次に、制御部２１は、ステップＳ５０５，Ｓ５１０でそれぞれ抽出した特徴点において、経時的に新しい時期に取得された点群データにのみ抽出された特徴点について、その特徴点に該当する投影座標点（ｘ，ｙ）のみ色を変える等して、他の投影座標点（ｘ，ｙ）と区別して表示部２４に表示させる（ステップＳ５１１）。
Next, for the feature points extracted in steps S505 and S510, for the feature points extracted only in the point cloud data acquired at a new time with time, the control coordinate point corresponding to the feature points is extracted. Only (x, y) is displayed on the
上記のように、経時的に古い点群データでは抽出されなかった特徴点が、新しい点群データでは抽出されたということは、時間の経過によって、その点検対象物に損傷が生じたと推測されるので、操作者は、その箇所にしぼって損傷等があるかどうか念入りに点検することができ、不陸等の損傷個所を容易に発見することが可能となる。 As described above, the feature points that were not extracted in the old point cloud data over time are extracted in the new point cloud data, and it is assumed that the inspection object has been damaged over time. Therefore, the operator can carefully check whether there is damage or the like at the location, and can easily find a damaged portion such as unevenness.
なお、上記の点検方法では、経時的に仮想基準平面に基づいて凹凸について比較したが、その他、上記の曲率、レーザ強度又は色データの経時的変化に基づいて、点検対象物の点検を行うようにしてもよい。 In the above inspection method, the unevenness is compared over time based on the virtual reference plane. In addition, the inspection object is inspected based on the above-described change in curvature, laser intensity, or color data over time. It may be.
〔３〕点群データの有効利用方法
次に、点群データを道路管理事業における各業務に有効利用する下記の（１）〜（４）の方法について説明する。
次に、上記点群データ利用システムを用いて、道路及び道路周囲の設置物等の破損を検出する下記の（１）〜（５）の方法について説明する。
なお、以下、点群データと表記したとき、特記しない限り、カラー点群データも含まれるものとする。
（１）２点間距離の計測方法
（２）道路構造物の図面の作成方法
（３）道路の図面の作成方法
（４）作業シミュレーション
（５）交通規制シミュレーション
（６）解析用ＦＥＭモデル図の作成
[3] Method for Effective Use of Point Cloud Data Next, the following methods (1) to (4) for effectively using the point cloud data for each work in the road management business will be described.
Next, the following methods (1) to (5) for detecting breakage of the road and the installation around the road using the point cloud data utilization system will be described.
Hereinafter, when expressed as point cloud data, color point cloud data is also included unless otherwise specified.
(1) Measuring method of distance between two points (2) Drawing method of road structure drawing (3) Road drawing drawing method (4) Work simulation (5) Traffic regulation simulation (6) FEM model for analysis Create
（１）２点間距離の計測方法
図１７は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる２点間距離の計測方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用して、画面上の２点間の実際の距離を計測する方法について説明を進める。
(1) Method for Measuring Distance Between Two Points FIG. 17 is a flowchart showing an operation flow of the method for measuring the distance between two points by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Hereinafter, a method for measuring an actual distance between two points on the screen using point cloud data will be described with reference to FIG.
操作者は、投影座標点（ｘ，ｙ）の２点間の距離を調べるとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、当該２点が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ１１０１）。
When the operator examines the distance between two projection coordinate points (x, y), the operator operates the
次に、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の所定の２点の投影座標点（ｘ，ｙ）を指定する（ステップＳ１１０２）。
このとき、制御部２１は、点群データにおいて、指定された２点の投影座標点（ｘ，ｙ）に対応付けられた各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を抽出する（ステップＳ１１０３）。
Next, the operator designates two predetermined projected coordinate points (x, y) on the point cloud data displayed on the
At this time, the
次に、制御部２１は、抽出した２点の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）に基づいて、当該２点間の距離を算出する（ステップＳ１１０４）。
そして、制御部２１は、その算出した２点間の距離を表示部２４上に表示させる（ステップＳ１１０５）。
Next, the
Then, the
図１８は、本発明の実施の形態における２点間距離の表示例を示す図である。
図の例では、指定した２点間の空間距離、ＸＹ平面上の距離及びＺ軸上の距離が示されている。
FIG. 18 is a diagram showing a display example of the distance between two points in the embodiment of the present invention.
In the example of the figure, a spatial distance between two designated points, a distance on the XY plane, and a distance on the Z axis are shown.
このように、本実施の形態における点群データ利用システムにおいては、画面上に表示される２点の投影座標点（ｘ，ｙ）については、これに対応付けて各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）も管理しているので、操作者は、画面上の２点を指定するだけで、その２点間の実際の距離を把握することができるので、現場に行ってわざわざ測量するという煩雑な手間を削減することができ、作業の効率化を実現することが可能となる。 Thus, in the point cloud data utilization system according to the present embodiment, the two projected coordinate points (x, y) displayed on the screen are associated with the coordinate points (X, Y, Z) is also managed, so the operator can grasp the actual distance between the two points simply by specifying the two points on the screen. Time and effort can be reduced, and work efficiency can be improved.
（２）道路構造物の図面の作成方法
図１９は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる道路構造物の図面の作成方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用して、画面上に表示される道路の建造物・設置物について図面を作成する方法について説明を進める。
(2) Road Structure Drawing Creation Method FIG. 19 is a flowchart showing an operation flow of a road structure drawing creation method by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
A description will now be given of a method for creating a drawing of a road structure / installation displayed on the screen using point cloud data in accordance with this drawing.
操作者は、道路構造物の図面を作成するとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、図面作成対象物（道路構造物）の画像が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ１２０１）。
When the operator creates a drawing of the road structure, the operator operates the
次に、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の所定の点を指定して、又は線で囲んで領域を指定して図面作成対象物の画像を残すようにトリミング処理を行う（ステップＳ１２０２）。
このとき、指定された領域の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみが複製されて情報格納部２２に格納される。
Next, the operator designates a predetermined point on the point cloud data displayed on the
At this time, only the coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point in the designated area are duplicated and stored in the
次に、操作者は、操作部２５を用いて、視点を変更して、上記のトリミングされた領域の画像を、平面図（正面図、上面図、側面図等）、立体図（斜視図）、・・・といった作成目的の図面に相当する任意の角度に回転させたり、表示倍率を変更させたりする（ステップＳ１２０３）。
次に、操作者は、操作部２５を用いて、作成図面に相当する角度まで回転させた画像上の点をプロットし、線をなぞって作成目的の図形を描画する（ステップＳ１２０４）。
なお、立体図を作成する場合には、一方の視点から描画した後に、さらに回転させて立体図形を構成する全ての輪郭を描画する。
また、上記点をプロットすることにより、当該プロットした点の空間座標が特定され、これら点間を結ぶようになぞって線を形成することにより、各点間に形成される線（例えば直線）の空間座標も設定されることは明らかである。
Next, the operator uses the
Next, the operator uses the
When creating a three-dimensional view, after drawing from one viewpoint, all the contours constituting the three-dimensional figure are drawn by further rotating.
In addition, by plotting the points, the spatial coordinates of the plotted points are specified, and by forming lines by connecting the points, lines (for example, straight lines) formed between the points are identified. Obviously, spatial coordinates are also set.
そして、制御部２１は、上記描画した図形（点・線）の情報を作成図面として情報格納部２２に格納する（ステップＳ１２０５）。
Then, the
このように、データ生成装置２０は、表示された重畳画像データにより表される道路構造物の画像を任意の視点からの角度に回転させ、当該回転させた画像に沿って点・線等を描画することにより、あらゆる種類の道路構造物の図面を容易に作成することが可能となる。
As described above, the
（３）道路の図面の作成方法
図２０は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる道路の走行方向の図面の作成方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用して、画面上に表示される道路の走行方向の垂直方向の断面図を作成する方法について説明を進める。
(3) Road Drawing Creation Method FIG. 20 is a flowchart showing an operation flow of a road running direction drawing creation method using the point cloud data utilization system according to the embodiment of the present invention.
Hereinafter, a method for creating a cross-sectional view in the direction perpendicular to the traveling direction of the road displayed on the screen using the point cloud data will be described with reference to FIG.
操作者は、道路の走行方向の断面図を作成するとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、図面作成対象物（道路）の画像が含まれる垂直方向上方から見た点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ１３０１）。
When the operator creates a cross-sectional view in the traveling direction of the road, the operator operates the
図２１は、本発明の実施の形態における垂直方向上方から見た点群データの一例を示す図である。
次に、図２１に示すように、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の図面作成対象の道路の走行方向に沿って複数の座標点（Ｘ，Ｙ）を指定し、当該指定した複数の点において隣接する２点間を結んで折れ線を形成する（ステップＳ１３０２）。
すると、制御部２１は、その折れ線上の座標点（Ｘ，Ｙ）に対応するＺ座標を抽出する（ステップＳ１３０３）。
次に、制御部２１は、その抽出したＺ座標を示すグラフを作成し、表示する（ステップＳ１３０４）。
図２２は、その道路の走行方向のＺ座標を連続的に示したグラフの一例である。
図に示すグラフは、折れ線に沿った道路のＺ軸方向の断面図として使用することができる。当該断面図を確認することにより、操作者は、道路の走行方向における標高の変化を容易に把握することが可能となる。
FIG. 21 is a diagram illustrating an example of point cloud data viewed from above in the vertical direction according to the embodiment of the present invention.
Next, as shown in FIG. 21, the operator uses the
Then, the
Next, the
FIG. 22 is an example of a graph continuously showing the Z coordinate in the traveling direction of the road.
The graph shown in the figure can be used as a sectional view in the Z-axis direction of the road along the broken line. By confirming the cross-sectional view, the operator can easily grasp the elevation change in the traveling direction of the road.
また、以下のように、道路の幅方向の断面図を作成することもできる。
図２３は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる道路の幅方向の図面の作成方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用して、画面上に表示される道路の幅方向の垂直方向の断面図を作成する方法について説明を進める。
In addition, a cross-sectional view in the width direction of the road can be created as follows.
FIG. 23 is a flowchart showing an operation flow of a method for creating a drawing in the width direction of the road by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Hereinafter, a method for creating a cross-sectional view in the vertical direction of the width direction of the road displayed on the screen using the point cloud data will be described with reference to this figure.
操作者は、道路の幅方向の断面図を作成するとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、図面作成対象物（道路）の画像が含まれる垂直方向上方から見た点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ１４０１）。
次に、図２１に示すように、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の図面作成対象の道路の幅方向に沿って道路両端の２点の座標点（Ｘ，Ｙ）を指定し、当該指定した２点間を結んで線を形成する（ステップＳ１４０２）。
すると、制御部２１は、その線上の座標点（Ｘ，Ｙ）に対応するＺ座標を抽出する（ステップＳ１４０３）。
次に、制御部２１は、その抽出したＺ座標を示すグラフを作成し、表示する（ステップＳ１４０４）。
図２４は、その道路の幅方向のＺ座標を連続的に示したグラフの一例である。
図に示すグラフは、折れ線に沿った道路のＺ軸方向の断面図として使用することができる。当該断面図を確認することにより、道路の轍の凹凸状態を容易に把握することができ、道路の補修工事のスケジューリングも容易となる。
When the operator creates a cross-sectional view in the width direction of the road, the operator operates the
Next, as shown in FIG. 21, the operator uses the
Then, the
Next, the
FIG. 24 is an example of a graph continuously showing the Z coordinate in the width direction of the road.
The graph shown in the figure can be used as a sectional view in the Z-axis direction of the road along the broken line. By confirming the cross-sectional view, it is possible to easily grasp the uneven state of the ridges on the road and to schedule the repair work on the road.
（４）作業シミュレーション
図２５は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる道路管理事業の作業シミュレーションの方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用して、道路の補修作業等の道路管理事業における作業についてシミュレーションを行う方法について説明を進める。
(4) Work Simulation FIG. 25 is a flowchart showing the operation flow of the work simulation method for the road management business by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
Hereinafter, a method for simulating work in a road management business such as road repair work using point cloud data will be described with reference to this figure.
操作者は、作業シミュレーションを行う際、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、当該シミュレーションを行う地点を指定し、当該地点が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ１５０１）。
ここで、指定方法については、地図データから当該地点を指定してもよいし、管理している点群データを表示部２４上に表示させた後で、操作部２５によりシミュレーションを行う作業対象を指定してもよい。
When performing an operation simulation, the operator operates the
Here, with respect to the designation method, the point may be designated from the map data, or after the managed point cloud data is displayed on the
次に、操作者は、操作部２５を用いて、作業シミュレーションに用いる仮想作業車両を指定する（ステップＳ１５０２）。 Next, the operator designates a virtual work vehicle to be used for work simulation using the operation unit 25 (step S1502).
ここで、仮想作業車両について説明する。
この仮想作業車両とは、実際に存在する道路管理事業における作業車両と同一のサイズ及び可動領域を有するものを仮想的に作成したデータであり、データ生成装置２０の情報格納部２２に格納されている。この仮想作業車両は、例えば、ＣＡＤデータで作成される。
ここで、データ生成装置２０において、線により囲まれた領域を「閉じた面」として認識し、複数の面で囲まれた領域を「閉じた空間」として認識するとき、仮想作業車両は、この「閉じた空間」で表される仮想的な物体として認識される。
データ生成装置２０の制御部２１は、上記認識により、この「閉じた空間」の内側と外側とを判定できるものとする。
Here, the virtual work vehicle will be described.
This virtual work vehicle is data that is virtually created with the same size and movable area as a work vehicle in a road management business that actually exists, and is stored in the
Here, when the
It is assumed that the
制御部２１は、点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で形成される仮想的な空間内において、仮想作業車両を移動させるとき、当該仮想作業車両の内側に各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が存在しないように物理的な制約を設ける。
従って、各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の間隔が、仮想作業車両のいずれかのサイズ等よりも狭い場合は、その各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）間を通過することはできない。
この制約により、仮想作業車両は、各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）により形成される路面上を通過することなく、現実と同様に配置することができる。
また、仮想作業車両がガードレール等の障害物を通過して移動することを規制したり、電線等の障害物を通過して作業することを規制したりして、現実に即したシミュレーションを行うことが可能となる。
When the
Therefore, when the interval between the coordinate points (X, Y, Z) is narrower than any size of the virtual work vehicle, the coordinate points (X, Y, Z) cannot be passed.
Due to this restriction, the virtual work vehicle can be arranged in the same manner as in reality without passing on the road surface formed by the coordinate points (X, Y, Z).
In addition, the virtual work vehicle is restricted from moving through obstacles such as guardrails, and is restricted from working through obstacles such as electric wires to perform realistic simulations. Is possible.
ここで、図２５のフローチャートの説明に戻る。
次に、操作者は、操作部２５を用いて、仮想作業車両を路面上等に配置する（ステップＳ１５０３）。
次に、操作者は、仮想作業車両を道路上を移動させたり、その作業部位（クレーン等）を回転・伸縮等可動させ、点群データで構成された建造物や設置物と接触しないように作業可能であるか否かシミュレーションを行う（ステップＳ１５０４）。
Now, the description returns to the flowchart of FIG.
Next, an operator arrange | positions a virtual work vehicle on a road surface etc. using the operation part 25 (step S1503).
Next, the operator moves the virtual work vehicle on the road or moves the work part (crane, etc.) so that it does not come into contact with the building or installation composed of point cloud data. A simulation is performed to determine whether the work is possible (step S1504).
図２６は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる作業シミュレーション画面の一例を示す図である。
図に示すように、点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で示された道路上に仮想作業車両を配置し、クレーン等の作業部位を可動させて、ガードレール等の障害物に接触しないよう作業可能か否かシミュレーションを行うことができる。
なお、上述のとおり、点群データは、視点を変更させ、画像を任意の角度に回転させたり、任意の倍率に拡大縮小表示させることが可能であり、操作者は、操作部２５を用いて、画像を回転させ、あらゆる角度からシミュレーションを行い、作業実行の可否を検討することができる。
また、操作者は、データ生成装置２０に表示される三次元点群データを用いた作業シミュレーションの出力結果に基づいて、操作方法の手順が書かれたダイヤグラム等を作成し、これを作業員に渡して作業指示を行うことにより、作業員が作業車両を的確に操作することが可能となる。
FIG. 26 is a diagram showing an example of a work simulation screen by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
As shown in the figure, a virtual work vehicle is placed on the road indicated by each coordinate point (X, Y, Z) of the point cloud data, and the work part such as a crane is moved to obstruct an obstacle such as a guardrail. A simulation can be performed to determine whether the work can be performed without touching.
Note that, as described above, the point cloud data can change the viewpoint, rotate the image to an arbitrary angle, and display the image at an arbitrary magnification. The operator uses the
In addition, the operator creates a diagram or the like on which the procedure of the operation method is written based on the output result of the work simulation using the three-dimensional point cloud data displayed on the
このように、操作者は、橋梁や道路等の作業対象が表示される点群データ内に仮想作業車両を配置し、可動させることにより、容易に作業シミュレーションを行うことができ、その作業内容にふさわしい作業車両を的確に選択することが可能となる。 In this way, the operator can easily perform a work simulation by placing and moving a virtual work vehicle in the point cloud data where work objects such as bridges and roads are displayed. It is possible to accurately select a suitable work vehicle.
なお、本実施の形態においては、道路上で点検作業を行う機器として作業車両を例に挙げ、その仮想空間データを用いてシミュレーションを行ったが、車両に限定されず、その他の機器や物品、人物であってもよい。 In the present embodiment, a work vehicle is taken as an example of a device that performs inspection work on a road, and simulation is performed using the virtual space data.However, the present invention is not limited to the vehicle, and other devices and articles, It may be a person.
（５）交通規制シミュレーション
図２７は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる道路管理事業の交通規制シミュレーションの方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用して、工事や事故のため道路を一時封鎖するといった道路管理事業における交通規制についてシミュレーションを行う方法について説明を進める。
(5) Traffic Regulation Simulation FIG. 27 is a flowchart showing the operation flow of the traffic regulation simulation method for the road management business by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
In the following, a method for simulating traffic regulation in a road management business such as temporarily blocking a road due to construction or an accident using point cloud data will be described with reference to this figure.
操作者は、交通規制シミュレーションを行う際、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、当該シミュレーションを行う地点を指定し、当該地点が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ１６０１）。
ここで、指定方法については、地図データから当該地点を指定してもよいし、垂直方向上方の視点からの点群データを表示部２４上に表示させた後で、操作部２５によりシミュレーションを行う地点を指定してもよい。
When the traffic regulation simulation is performed, the operator operates the
Here, with respect to the designation method, the point may be designated from the map data, or after the point cloud data from the vertical upper viewpoint is displayed on the
次に、操作者は、操作部２５を用いて、交通規制シミュレーションに用いる交通規制用の仮想設置物（コーンや看板等）を指定する（ステップＳ１６０２）。
この仮想設置物は、上記の仮想作業車両と同様に「閉じた空間」で表される仮想的な物体として認識される。
すなわち、コーンや看板等の仮想設置物は、仮想作業車両と同様に、点群データ上の路面上に配置することができ、障害物を通過することは規制される。
Next, the operator designates a virtual installation object (cone, signboard, etc.) for traffic regulation used for the traffic regulation simulation using the operation unit 25 (step S1602).
This virtual installation is recognized as a virtual object represented by a “closed space” as in the virtual work vehicle.
That is, virtual installation objects such as cones and signboards can be placed on the road surface on the point cloud data, as with virtual work vehicles, and passage through obstacles is restricted.
次に、操作者は、操作部２５を用いて、仮想設置物を路面上等に配置する（ステップＳ１６０３）。
次に、操作者は、操作部２５を用いて、仮想設置物が配置された点群データの視点を動かしたり、表示倍率を変更させて、設置されたコーンや看板がドライバーや作業者の視点でどのように見えるかについて否かシミュレーションを行う（ステップＳ１６０４）。
図２８は、本発明の実施の形態における点群データ利用システムによる交通規制シミュレーション画面の一例を示す図である。
図に示すように、点群データの各座標点（Ｘ，Ｙ，Ｚ）で示された道路上にコーンや看板等の仮想設置物を配置して画像の視点や倍率を変更させることにより、通行車両が交通規制エリアに近づいてきたときに、そのドライバーに交通規制が認識しやすいかどうかについてシミュレーションを行うことができる。
Next, the operator uses the
Next, the operator uses the
FIG. 28 is a diagram showing an example of a traffic regulation simulation screen by the point cloud data utilization system in the embodiment of the present invention.
As shown in the figure, by placing virtual installations such as cones and billboards on the road indicated by the coordinate points (X, Y, Z) of the point cloud data and changing the viewpoint and magnification of the image, When a passing vehicle approaches the traffic regulation area, a simulation can be performed as to whether or not the driver can easily recognize the traffic regulation.
このように、操作者は、交通規制を予定しているときに、その場所にコーンや看板等を設置した場合にドライバーや道路管理事業の作業者の目に入りやすいか否か等について、その場に行かなくても容易に把握することができ、作業準備の負担を効果的に軽減させることが可能となる。 In this way, when the traffic control is scheduled, the operator can easily determine whether it is easy for the driver or road management operator to see when a cone or signboard is installed at the location. It is possible to easily grasp without going to the place, and it is possible to effectively reduce the burden of work preparation.
（６）解析用ＦＥＭモデル図の作成
これまで、構造物のＦＥＭ解析を行う場合には、既存の図面や現場測量の結果を基に解析用の図面を作成し、この作成図面を用いてメッシュ図を描画し、解析用モデルの作成を行なってきた。
本実施の形態における点群データ利用システムにおいては、点群データを用いて作成された道路構造物の図面を基に構造物のＦＥＭ解析用モデル（三次元データ）の作成が可能である。
その方法は、点群データを用いて上記「（２）道路構造物の図面の作成方法」又は「（３）道路の図面の作成方法」で作成された道路構造物の三次元図面を基に、解析を行うための任意に設定する間隔のメッシュ図を描図することにより実現する。
(6) Creation of analysis FEM model drawing So far, when performing FEM analysis of structures, create a drawing for analysis based on the results of existing drawings and field surveys, and use this drawing to create a mesh I have been drawing diagrams and creating models for analysis.
In the point cloud data utilization system in the present embodiment, it is possible to create a FEM analysis model (three-dimensional data) of a structure based on a road structure drawing created using the point cloud data.
The method is based on the three-dimensional drawing of the road structure created in the above “(2) Method of creating road structure” or “(3) Method of creating road drawing” using point cloud data. This is realized by drawing a mesh diagram of arbitrarily set intervals for analysis.
このように、本実施の形態によれば、ＦＥＭ解析用の図面を一から作成することなく、点群データを用いて上記（２）及び（３）で作成された図面を基にＦＥＭ解析用の三次元メッシュ図を作成し、さらにＦＥＭ解析用のモデル図を容易に作成できるので、従来まで必要とされていたＦＥＭ解析に煩雑な作業内容を大幅に削減することが可能となる。 As described above, according to the present embodiment, it is possible to perform FEM analysis based on the drawings created in the above (2) and (3) using the point cloud data without creating a drawing for FEM analysis from scratch. Therefore, it is possible to easily create a model diagram for FEM analysis, so that it is possible to greatly reduce the amount of work required for FEM analysis that has been conventionally required.
＜実施形態のまとめ＞
以上説明したように、本発明の実施の形態によれば、測定車両１０は点群データ及び画像データを取得し、データ生成装置２０は、これら取得した点群データ及び画像データに基づいて、道路及び道路周囲の点検対象物（道路構造物）の異常個所を検出し、表示するので、道路管理事業者は、事前にわざわざ損傷が疑われる点検対象物がある場所まで赴かなくても、その損傷の有無を容易に判断することが可能となる。
<Summary of Embodiment>
As described above, according to the embodiment of the present invention, the
また、本実施の形態によれば、データ生成装置２０は、空間情報を有する点群データを格納しているので、画面上に表示される風景画像中の２点の実際の距離を、その場所に実際に赴かなくても、容易に把握することが可能となる。
Further, according to the present embodiment, since the
また、本実施の形態によれば、データ生成装置２０は、空間情報を有する点群データを格納しているので、操作者は、画面上に表示される道路構造物の空間的形状を把握することができ、これらの平面図及び立体図を容易に作成することが可能となる。
Moreover, according to this Embodiment, since the
また、本実施の形態によれば、データ生成装置２０は、空間情報を有する点群データとともに、作業車両や道路上の交通規制用の設置物（コーン、看板等）の仮想的な空間情報を格納し、これらを画面上で合成できるので、道路管理事業における各作業及び交通規制についてのシミュレーションを容易に行うことが可能となる。
In addition, according to the present embodiment, the
上記の測定車両１０のモービルマッピングシステム及びデータ生成装置２０は、主にＣＰＵとメモリにロードされたプログラムによって実現される。ただし、それ以外の任意のハードウェアおよびソフトウェアの組合せによってこの装置またはサーバを構成することも可能であり、その設計自由度の高さは当業者には容易に理解されるところである。
また、上記の測定車両１０のモービルマッピングシステム又はデータ生成装置２０をソフトウェアモジュール群として構成する場合、このプログラムは、光記録媒体、磁気記録媒体、光磁気記録媒体、または半導体等の記録媒体に記録され、上記の記録媒体からロードされるようにしてもよいし、所定のネットワークを介して接続されている外部機器からロードされるようにしてもよい。
The mobile mapping system and the
When the mobile mapping system or the
なお、上記の実施の形態は本発明の好適な実施の一例であり、本発明の実施の形態は、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変形して実施することが可能となる。
例えば、本実施の形態では、道路構造物の点検を目的としていたが、道路とは独立した物であっても、道路周辺の建造物や設置物といった点群データが取得可能な物であれば、道路構造物と同様に、点群データを用いた各種分析（損傷の検出、図面の作成、シミュレーション等）を行うことができる。
また、本実施の形態では、点群データ利用システムを道路管理事業に利用していたが、この「道路」は狭義の「道路」にとどまらず、様々な「交通網」の意味を含む。すなわち、本実施の形態における点群データ利用システムは、他の事業分野にも適用可能である。例えば、鉄道等の他の交通管理事業にも利用可能であり、この場合、列車等の移動手段が測定車両１０と同様の機能を備え、各種データの取得を行う。
The above-described embodiment is an example of a preferred embodiment of the present invention. The embodiment of the present invention is not limited to this, and various modifications can be made without departing from the scope of the present invention. It becomes possible to do.
For example, in the present embodiment, the purpose is to inspect road structures, but even if the object is independent of the road, if it is a thing that can acquire point cloud data such as buildings and installations around the road Similarly to road structures, various analyzes (detection of damage, creation of drawings, simulation, etc.) using point cloud data can be performed.
In this embodiment, the point cloud data utilization system is used for a road management business. However, this “road” is not limited to “road” in a narrow sense, but includes various meanings of “traffic network”. That is, the point cloud data utilization system in the present embodiment can be applied to other business fields. For example, it can also be used for other traffic management businesses such as railways. In this case, a moving means such as a train has the same function as the
このように、本実施の形態においては、測定車両１０以外の他の移動手段を用いて同様に測定を行うことができる。
例えば、測定車両１０が走行できない程の狭い道路等（河川管理道、公園管理道、舗装未整備の道路）は、測定車両１０として小型の軽車両を用いる。
また、軽車両さえも進入できない場所には、手持ち型の計測装置を用いて、あるいは背負子に測定装置を載せて、人間が徒歩で計測する。
Thus, in the present embodiment, the measurement can be performed in the same manner using other moving means other than the
For example, a small light vehicle is used as the
Moreover, in places where even light vehicles cannot enter, a hand-held measuring device is used, or a measuring device is placed on the backpack, and a person measures on foot.
なお、測定装置を搭載した移動手段は、地上を走行するものにとどまらず、例えば、飛行機や船舶に計測機器を搭載して計測を行うようにしてもよい。
例えば、空中から計測する場合には、有人航空機の他、ＵＡＶ（Ｕｎｍａｎｎｅｄ ａｅｒｉａｌ ｖｅｈｉｃｌｅ，無人航空機）やドローンに計測装置を搭載する。このうち、ドローンは、例えば橋梁下部の計測に利用することができる。
また、海、河川、湖又は水路等の水上から計測する場合には、有人船舶の他、無人のフロートボートに計測機器を搭載する。この場合、水部の計測、桟橋部の計測、橋脚の洗掘状況の把握等に用いることができる。
Note that the moving means equipped with the measuring device is not limited to those traveling on the ground, and for example, the measuring device may be mounted on an airplane or a ship to perform measurement.
For example, when measuring from the air, a measuring device is mounted on a UAV (Unmanned Aerial Vehicle) or a drone in addition to a manned aircraft. Among these, the drone can be used, for example, for measurement of the lower part of the bridge.
Moreover, when measuring from the surface of the sea, a river, a lake, a waterway, etc., a measurement apparatus is mounted on an unmanned float boat in addition to a manned ship. In this case, it can be used for measurement of the water section, measurement of the pier section, grasping of the scouring situation of the pier, and the like.
また、上述の計測機器は、全て移動を伴う計測を行うものであったが、固定式の計測機器を用いてもよい。例えば、当該固定式の計測機器としては、レーザスキャナ１３と同様の測定機能を備えた地上レーザ照射装置を採用してもよい。
Moreover, although all the above-mentioned measuring devices measure with a movement, you may use a fixed-type measuring device. For example, a terrestrial laser irradiation device having the same measurement function as that of the
また、以上説明した実施の形態では、道路構造物を中心に説明を進めたが、上述したように、測定や描画等の対象は、道路構造物にとどまらず、山、川又は丘等の地形も含むものとする。 Further, in the embodiment described above, the explanation has been made focusing on the road structure, but as described above, the object of measurement and drawing is not limited to the road structure, but the topography such as a mountain, a river or a hill. Shall also be included.
＜実施の形態の他の例＞
上記本発明の実施の形態において、「道路構造物の図面の作成方法」について説明した。その方法では、点群の任意の点をプロットし、線をなぞって図形を描画して、図面を作成していた。
これに対し、以下説明する本発明の実施の形態の他の例においては、点群から自動的に道路構造物の輪郭線を抽出して、当該道路構造物の図面を作成する。
以下、本実施の形態の他の例について説明を進める。
<Other examples of embodiment>
In the above embodiment of the present invention, the “method for creating a drawing of a road structure” has been described. In that method, an arbitrary point of a point cloud is plotted, and a drawing is created by tracing a line to draw a figure.
On the other hand, in another example of the embodiment of the present invention described below, a contour line of a road structure is automatically extracted from a point group, and a drawing of the road structure is created.
Hereinafter, description will be made on another example of the present embodiment.
（１）道路構造物の図面の作成方法
図２９は、本発明の実施の形態の他の例における点群データ利用システムによる道路構造物の図面の作成方法の動作の流れを示すフローチャートである。
以下、本図に沿って、点群データを利用して、画面上に表示される道路の建造物・設置物について図面を作成する方法について説明を進める。
(1) Road Structure Drawing Creation Method FIG. 29 is a flowchart showing an operation flow of a road structure drawing creation method by the point cloud data utilization system in another example of the embodiment of the present invention.
A description will now be given of a method for creating a drawing of a road structure / installation displayed on the screen using point cloud data in accordance with this drawing.
操作者は、道路構造物の図面を作成するとき、データ生成装置２０の操作部２５を操作し、図面作成対象物（道路構造物）の画像が含まれる点群データを表示部２４上に表示させる（ステップＳ２００１）。
When the operator creates a drawing of the road structure, the operator operates the
次に、操作者は、操作部２５を用いて、表示部２４上に表示させた点群データ上の所定の点を指定して、又は線で囲んで領域を指定して図面作成対象物の画像を残すようにトリミング処理を行う（ステップＳ２００２）。
このとき、指定された領域の各座標点の座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）のみが複製されて情報格納部２２に格納される。
Next, the operator designates a predetermined point on the point cloud data displayed on the
At this time, only the coordinates (X, Y, Z) of each coordinate point in the designated area are duplicated and stored in the
次に、操作者は、操作部２５を用いて、視点を変更して、上記のトリミングされた領域の画像を、平面図（正面図、上面図、側面図、断面図等）、立体図（斜視図）、・・・といった作成目的の図面に相当する任意の角度に回転させたり、表示倍率を変更させたりする（ステップＳ２００３）。
例えば、断面図を作成する場合には、視点を設定するとともに、その視点から断面までの奥行きの距離等を指定して、道路構造物のどの断面を作図するかを設定する。
Next, the operator uses the
For example, when creating a cross-sectional view, the viewpoint is set, and the depth distance from the viewpoint to the cross-section is specified, and which cross-section of the road structure is to be drawn is set.
次に、データ生成装置２０の制御部２１は、作成図面に相当する視点や角度等に設定した画像が表示されている領域を複数の微小領域に分割する（ステップＳ２００４）。
図３０は、本発明の実施の形態の他の例において、図面作成対象物の画像を微小領域に分割し、その一部を例示した図である。
本図の例では、点群により表現されている図面作成対象物の画像の表示領域が、縦６マス、横５マスの計３０マスの正方形の微小領域に分割されている。
なお、本図に示す例は、簡単に説明するために、図面作成対象物の一部を抜き出したものであり、実際は、さらに広範囲の画像が表示されてもよい。
Next, the
FIG. 30 is a diagram illustrating a part of an image of a drawing creation object divided into minute regions in another example of the embodiment of the present invention.
In the example of this figure, the display area of the image of the drawing creation object represented by the point group is divided into a small square area of 30 squares in total of 6 squares and 5 squares.
Note that the example shown in this figure is a part of the drawing creation object extracted for the sake of simplicity, and in fact, a wider range of images may be displayed.
次に、データ生成装置２０の制御部２１は、上記各微小領域に点群（座標点）が含まれているか否かを判定する（ステップＳ２００５）。
図３１は、本発明の実施の形態の他の例において、図面作成対象物の画像の一部について点群（座標点）が含まれると判定された微小領域のみを斜線で塗りつぶして表したものである。
Next, the
FIG. 31 shows, in another example of the embodiment of the present invention, only a minute region that is determined to contain a point group (coordinate points) for a part of an image of a drawing creation object, which is shaded. It is.
次に、データ生成装置２０の制御部２１は、上記点群（座標点）が含まれていると判定された微小領域のうち、最外郭を形成する各微小領域内それぞれの所定の点について、隣接する微小領域内の点を結んで図形作成対象物の輪郭線を形成する（ステップＳ２００６）。
このとき、制御部２１は、例えば、隣接する微小領域がない微小領域に対して、最外郭の微小領域と判定する。
なお、この隣接する微小領域には、当該微小領域を形成する各辺（縦横）同士が互いに接する又は共有されているものの他、頂点同士が接する又は共有されているものも含むようにしてよい。
Next, the
At this time, for example, the
The adjacent minute regions may include those in which the sides (vertical and horizontal) forming the minute region are in contact with or shared with each other, as well as those in which the vertices are in contact with or shared with each other.
図３２は、本発明の実施の形態の他の例において、図面作成対象物の画像の一部について輪郭線を形成した状態を示す図である。
図の例では、正方形状の微小領域の中心を直線で結んで輪郭線を形成している。
なお、あくまでこれは一例であり、微小領域内のどの点を通過するようにして輪郭線を形成するかは適宜変更可能である。
また、本図の例では、輪郭線を直線（折れ線）で表しているが、微小領域内の各点を通過するように曲線（Ｂ−Ｓｐｌｉｎｅ曲線等，ＮＵＲＢＳ曲線も含む）の輪郭線を形成するようにしてもよい。
FIG. 32 is a diagram showing a state in which a contour line is formed on a part of the image of the drawing creation object in another example of the embodiment of the present invention.
In the example shown in the figure, the outline is formed by connecting the centers of square micro-regions with straight lines.
Note that this is merely an example, and it is possible to appropriately change which point in the minute region through which the contour line is formed.
In the example of this figure, the contour line is represented by a straight line (polygonal line), but a contour line of a curve (including a B-Spline curve or the like, including a NURBS curve) is formed so as to pass through each point in the minute region. You may make it do.
図３３は、本発明の実施の形態の他の例において、図形作成対象物（道路構造物）の輪郭線が描画された状態の一例を示す図である。
図に示す例では、高速道路の構造体の点群データの画像に沿って、上記の方法により輪郭線が描画されている。
FIG. 33 is a diagram illustrating an example of a state in which a contour line of a figure creation object (road structure) is drawn in another example of the embodiment of the present invention.
In the example shown in the figure, a contour line is drawn by the above method along the image of the point cloud data of the structure of the expressway.
その後、操作者は、各種操作キーやマウス等を備えた操作部２５を用いて、上記のように自動的に描画された輪郭線の全部又は一部を指定して、その指定した輪郭線を抽出し、当該抽出した輪郭線について操作部２５を用いて不要な線等を手動で指定して削除したり、必要な線を追加して描画したりして、図形作成対象物の図形を描画する（ステップＳ２００７）。
なお、当該必要な線を追加して描画する方法としては、上記ステップＳ１２０４において説明したように、操作者は、操作部２５を用いて、作成図面に相当する角度まで回転させた画像上の点をプロットし、各点間を結ぶように線をなぞることで追加の線の描画を行う。
また、不要な線を削除する方法としては、実際に描画されている線自体をなぞって、当該不要な線を指定して削除するようにしてもよい。
このように、仮に自動に抽出した輪郭線だけでは、図形作成対象物の輪郭線が適切に表現されていない場合には、輪郭線を手動で適宜、追加及び削除することができる。
また、立体図を作成する場合には、一方の視点から描画した後に、さらに回転させて立体図形を構成する全ての輪郭を描画する。
Thereafter, the operator designates all or part of the contour line automatically drawn as described above using the
As a method of drawing by adding the necessary lines, as described in step S1204, the operator uses the
Further, as a method of deleting an unnecessary line, the unnecessary line may be designated and deleted by tracing the actually drawn line itself.
As described above, if the contour line of the figure creation object is not appropriately expressed only by the contour line automatically extracted, the contour line can be manually added and deleted as appropriate.
Further, when creating a three-dimensional view, after drawing from one viewpoint, all the contours constituting the three-dimensional figure are drawn by further rotating.
そして、制御部２１は、上記描画した図形（点・線）の情報を作成図面として情報格納部２２に格納する（ステップＳ２００８）。
Then, the
このように、データ生成装置２０は、表示された重畳画像データにより表される道路構造物の画像について、複数の微小領域に分割し、当該複数の微小領域のうち、点が描画されている微小領域を抽出するとともに、当該抽出した微小領域のうち、最外郭にある微小領域を通過するように図形作成対象物の輪郭線を描画するので、あらゆる種類の道路構造物の図面を容易に作成することが可能となる。
また、これら作成した図形作成対象物（道路構造物）の平面図及び立体図を用いて、二次元又は三次元ＣＡＤデータを容易に作成することができる。
In this way, the
Further, it is possible to easily create two-dimensional or three-dimensional CAD data by using a plan view and a three-dimensional view of these created figure creation objects (road structures).
１０ 測定車両
１１，２１ 制御部
１２，２２ 情報格納部
１３ レーザスキャナ
１４ ＧＰＳ
１５ ＩＭＵ
１６ 計時部
１７ カメラ
１８ オドメータ
１９，２３ 情報入出力部
２０ データ生成装置
２４ 表示部
２５ 操作部
DESCRIPTION OF
15 IMU
16
Claims (5)
前記点検対象物の点群データを取得する測定装置と、
前記測定装置により取得された点群データに基づいて前記点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、
前記データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、前記取得された点群データにおける複数の座標点から、前記操作部により指定された所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、該生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、該抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする点群データ利用システム。 Point cloud data with spatial coordinate information can be used to detect damage to inspection objects (including road structures and structures and installations around roads) in road (in addition to narrow roads, including railways) management business A point cloud data utilization system to be used,
A measuring device for acquiring point cloud data of the inspection object;
A data generation device that performs a characteristic display for a predetermined location of the inspection object based on the point cloud data acquired by the measurement device;
The data generation device includes an operation unit for inputting information, and a plurality of coordinate points in the acquired point cloud data are used for a predetermined number of coordinate points specified by the operation unit by a least square method. Generating the obtained regression plane as a virtual reference plane , extracting coordinate points of a predetermined distance or more in the normal direction from the generated virtual reference plane, and performing a characteristic display on the location of the extracted coordinate points A point cloud data utilization system.
前記点検対象物の点群データを取得する測定装置と、
前記測定装置により取得された点群データに基づいて前記点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、
前記データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、前記取得された点群データにおける複数の座標点の表示領域上に前記操作部により描画された線上の所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、該生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、該抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする点群データ利用システム。 Point cloud data with spatial coordinate information can be used to detect damage to inspection objects (including road structures and structures and installations around roads) in road (in addition to narrow roads, including railways) management business A point cloud data utilization system to be used,
A measuring device for acquiring point cloud data of the inspection object;
A data generation device that performs a characteristic display for a predetermined location of the inspection object based on the point cloud data acquired by the measurement device;
Wherein the data generation device has an operating unit for inputting information, a predetermined number of coordinate points on the line drawn by the operation unit to the display area of the plurality of coordinate points in the acquired point cloud data to least squares method by the regression plane determined generated as a virtual reference plane, extracts the coordinate point equal to or higher than a predetermined distance from the virtual reference plane thus generated in the normal direction, a characteristic indication for the portion of points the extracted Te A point cloud data utilization system characterized by
前記点検対象物の点群データを取得する測定車両と、
前記測定車両により取得された点群データに基づいて前記点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、
前記データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、前記取得された点群データにおける複数の座標点から前記操作部により指定された所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、該生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、該抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする点群データ利用システム。 Point cloud data with spatial coordinate information can be used to detect damage to inspection objects (including road structures and structures and installations around roads) in road (in addition to narrow roads, including railways) management business A point cloud data utilization system to be used,
A measuring vehicle for acquiring point cloud data of the inspection object;
A data generation device that performs a characteristic display on a predetermined location of the inspection object based on the point cloud data acquired by the measurement vehicle;
The data generation apparatus has an operation unit for inputting information, and is obtained by a least square method for a predetermined number of coordinate points designated by the operation unit from a plurality of coordinate points in the acquired point cloud data. Generating a regression plane as a virtual reference plane , extracting a coordinate point of a predetermined distance or more in a normal direction from the generated virtual reference plane, and performing a characteristic display on the location of the extracted coordinate point Point cloud data utilization system.
前記点検対象物の点群データを取得する測定車両と、
前記測定車両により取得された点群データに基づいて前記点検対象物の所定箇所について特徴的な表示を行うデータ生成装置とを有し、
前記データ生成装置は、情報の入力を行う操作部を有し、前記取得された点群データにおける複数の座標点の表示領域上に前記操作部により描画された線上の所定数の座標点に対して最小二乗法により求めた回帰平面を仮想基準平面として生成し、該生成した仮想基準平面から法線方向に所定距離以上の座標点を抽出し、該抽出した座標点の箇所について特徴的な表示を行うことを特徴とする点群データ利用システム。 Point cloud data with spatial coordinate information can be used to detect damage to inspection objects (including road structures and structures and installations around roads) in road (in addition to narrow roads, including railways) management business A point cloud data utilization system to be used,
A measuring vehicle for acquiring point cloud data of the inspection object;
A data generation device that performs a characteristic display on a predetermined location of the inspection object based on the point cloud data acquired by the measurement vehicle;
Wherein the data generation device has an operating unit for inputting information, a predetermined number of coordinate points on the line drawn by the operation unit to the display area of the plurality of coordinate points in the acquired point cloud data to least squares method by the regression plane determined generated as a virtual reference plane, extracts the coordinate point equal to or higher than a predetermined distance from the virtual reference plane thus generated in the normal direction, a characteristic indication for the portion of points the extracted Te A point cloud data utilization system characterized by
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