JP6761831B2 - 柱状物体状態検出装置、柱状物体状態検出方法および柱状物体状態検出処理プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、屋外に設置された管理対象となる柱状物体の状態を検出する柱状物体状態検出装置、柱状物体状態検出方法および柱状物体状態検出処理プログラムに関する。

従来、屋外に設置された管理対象となる柱状物体の状態、例えばポール（電柱等）や樹木の形状等を計測するために、様々な走査装置が用いられている。例えば、（１）カメラにより画像を取得し、この取得した画像内の距離で上記の計測を行う、（２）測量機器を用いて物体表面上の複数の点を直接計測する、（３）レーザスキャナを用いて取り込まれた点群データから立体データを生成して上記の計測を行う、などの手法がある。

しかし、これらの手法は、いずれも対象となる物体の近距離に走査装置を配置して、この装置を作業者が操作をする必要があった。また、３Ｄスキャナおよびレーザスキャナにより点群データを取得するには、例えば数分〜数十分の走査時間がかかる、などの課題がある。

一方、検査車両に３次元レーザスキャナ（３Ｄレーザ測量機）、カメラ、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit：慣性計測装置）、およびオドメータ（Odometer：走行距離計）を搭載し、検査車両が路上を走行しながら周囲の建物、道路、橋梁などを含む屋外構造物の３次元測量を網羅的に行い、当該屋外構造物の表面上の多数の点の３次元（ＸＹＺ）座標を収集することにより、屋外構造物の３次元形状を取得するモービルマッピングシステム（Mobile Mapping System：ＭＭＳ）が知られている（例えば非特許文献１を参照）。

このシステムは、屋外構造物の表面に当てるレーザ光により、その照射された地点の絶対的な３次元座標を、ＭＭＳが有する測定誤差及びＧＰＳ受信機の測定誤差の範囲にて３次元点群データとして取得する。これにより、点群データを取得するための走査時間を短縮することが可能となる。

また、このＭＭＳを用いて取得した点群データより物体の立体データを生成し、この立体データより設備の状態を検出する方法が知られている（例えば特許文献１を参照）。この方法より、物体の立体データを生成し、この物体の形状、例えば電柱の中心軸の傾き、たわみ等の形状に関するデータを自動で生成することが可能となる。

取得した点群情報を元に、立体データの形状を推定しようとする技術（例えば特許文献２を参照）、または点群データを用いずに物体を計測する装置（例えば非特許文献２を参照）で計測した柱状物体のたわみ値を精度良く求めるために、計測誤差の影響を少なくすべく中心軸の補正が行なわれている。補正の手法としては柱状物体を複数回計測して平均値を求める方法、および推定する柱状物体の形状にフィットする点群データの数の大小により、柱状物体のたわみ形状を補正する方法、などがある。

特開２０１５−０７８８４９号公報 特開２０１５−２２４９８０号公報

"三菱モービルマッピングシステム 高精度ＧＰＳ移動計測装置"、［ｏｎｌｉｎｅ］、三菱電機株式会社、［平成３０年１月１１日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.mitsubishielectric.co.jp/mms/＞ "バーム・ステーション"、［ｏｎｌｉｎｅ］、アイサンテクノロジー株式会社、［平成３０年１月２２日検索］、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.aisantec.co.jp/products-services/atstation/baumstation.html＞

しかし、上記のように柱状物体を複数回計測する方法を実施するには、現場にて多くの時間をかける必要がある。また、上記のように点群データの数の大小により柱状物体のたわみ形状を補正する方法を実施するには、大容量の点群データを長時間にわたって処理する必要があり、そもそも点群データがないと処理が行なえない。

この発明は上記事情に着目してなされたもので、その目的とするところは、追加のデータを必要とせず、計測誤差に起因する中心軸データの歪みを高精度に補正できるようにした柱状物体状態検出装置、柱状物体状態検出方法および柱状物体状態検出処理プログラムを提供することである。

上記目的を達成するために、この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第１の態様は、柱状物体状態検出装置が、柱状物体の状態を検出する装置であって、前記柱状物体の複数の高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点の座標値を示す中心軸データを取得する取得手段と、前記取得手段により取得した中心軸データにおける所定の第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より高い第２の高さ位置の中心点までの第１のベクトルと、前記第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より低い第３の高さ位置の中心点までの第２のベクトルとに基づく、前記第１の高さ位置の中心点を起点とするたわみベクトルを検出する検出手段と、前記検出手段により検出されたたわみベクトルが、計測誤差によらないたわみを示すか、計測誤差による歪みを示すかを識別する識別手段と、前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を補正する補正手段と、を備えるようにしたものである。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第２の態様は、第１の態様において、前記取得手段により取得された中心軸データを、当該中心軸データを主成分分析することにより得られる第一主成分方向が鉛直方向となるように座標変換する座標変換手段をさらに備え、前記検出手段は、前記座標変換手段により座標変換された中心軸データにおける前記第１および第２のベクトルの水平方向の成分に基づいて、前記たわみベクトルを検出するようにしたものである。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第３の態様は、第１の態様において、前記検出手段は、前記中心軸データのうち異なる高さ位置のそれぞれについて、これらの高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点を起点とするたわみベクトルを検出し、前記識別手段は、前記検出手段により検出された、所定の高さ位置から所定の範囲内の各高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点を起点とするたわみベクトルの大きさまたは角度の標準偏差に基づいて、前記所定の高さ位置について前記検出手段により検出されたたわみベクトルが前記たわみを示すか前記歪みを示すかを識別するようにしたものである。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第４の態様は、第１の態様において、前記補正手段は、前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、前記第１の高さ位置から所定の範囲内の各高さ位置の中心点までの座標値の平均値に補正するようにしたものである。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第５の態様は、第１の態様において、前記補正手段は、前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、当該たわみベクトルの終点に対応する座標値に補正するようにしたものである。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第６の態様は、第１の態様において、前記補正手段は、前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、前記第１の高さ位置から所定の範囲内の各高さ位置の中心点の座標値の平均値に補正した結果を第１の補正結果とし、前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、当該たわみベクトルの終点に対応する座標値に補正した結果を第２の補正結果とするようにしたものである。

本発明の一実施形態における、柱状物体状態検出装置が行う柱状物体状態検出方法の一つの態様は、柱状物体の状態を検出する柱状物体状態検出装置が行う柱状物体状態検出方法であって、前記柱状物体の複数の高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点の座標値を示す中心軸データを取得し、前記取得した中心軸データにおける所定の第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より高い第２の高さ位置の中心点までの第１のベクトルと、前記第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より低い第３の高さ位置の中心点までの第２のベクトルとに基づく、前記第１の高さ位置の中心点を起点とするたわみベクトルを検出し、前記検出されたたわみベクトルが、計測誤差によらないたわみを示すか、計測誤差による歪みを示すかを識別し、前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を補正するようにしたものである。

本発明の一実施形態における柱状物体状態検出処理プログラムの一つの態様は、第１乃至第６の態様のいずれか１つにおける柱状物体状態検出装置の前記各手段としてプロセッサを機能させるものである。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第１の態様によれば、追加のデータを必要とせず、計測誤差に起因する中心軸データの歪みを高精度に補正することができる。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第２の態様によれば、中心軸データの歪みを補正するためのたわみベクトルを検出することができる。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第３の態様によれば、中心軸データの歪みを補正するためのたわみベクトルがたわみを示すか歪みを示すかを識別することができる。

この発明の一実施形態における柱状物体状態検出装置の第４乃至第６の態様によれば、歪みと識別されたたわみベクトルの起点にある、補正前の中心点の座標値を補正することができる。

すなわち、本発明によれば、追加のデータを必要とせず、計測誤差に起因する中心軸データの歪みを高精度に補正することが可能になる。

この発明の一実施形態に係る柱状物体状態検出装置の一例としての概略構成図。 測量機器による柱状物体の計測について説明する図。 この発明の一実施形態に係る柱状物体状態検出装置の詳細な構成の一例を示すブロック図。 歪み補正処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャート。 たわみベクトルの定義について説明する図。 電柱モデルの各高さ位置におけるたわみベクトルについて説明する図。 たわみベクトル検出処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャート。 電柱モデルから指定の高さ近辺の高さ位置の中心点の座標を取得する処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャート。 歪み・たわみ識別処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャート。 第１の局所歪み補正処理の概要について説明する図。 第１の局所歪み補正処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャート。 第１の局所歪み補正処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャート。 第２の局所歪み補正処理の概要について説明する図。 第２の局所歪み補正処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャート。

以下、図面を参照しながら、この発明に係わる一実施形態を説明する。
図１は、この発明の一実施形態に係る柱状物体状態検出装置の一例としての概略構成図である。
この検出装置は、検査車両ＭＢに搭載されるもので、３Ｄレーザ測量機としての３次元レーザスキャナ１と、カメラ２と、ＧＰＳ受信機３と、慣性計測装置としてのＩＭＵ４と、走行距離計としてのオドメータ５と、記憶媒体１１と、演算装置１２とを備え、柱状物体をモデル化した柱状モデルの中心軸データを生成するための元計測データ（補正前の計測データ）を取得する。記憶媒体１１は、不揮発性メモリなどの記憶装置により実現できる。３次元レーザスキャナ１、カメラ２、ＧＰＳ受信機３は複数台搭載することも可能である。

検出装置は、検査車両ＭＢの走行中に３次元レーザスキャナ１、カメラ２、ＧＰＳ受信機３、ＩＭＵ４、オドメータ５により周囲の３次元測量を行い、これらの測量の結果を示す点群データを保存装置としての記憶媒体１１に格納することで、クロージャ（Closure）７、ケーブル８、ポール９、樹木１０、信号機１０ａ、交通標識１０ｂ，１０ｃ等を含む柱状物体の表面上の点における３次元座標を表す３次元点群データ（以下、点群データと称することがある）と、この柱状物体の外観の画像データとして取得する。つまり、３次元レーザスキャナ１、カメラ２、ＧＰＳ受信機３、ＩＭＵ４およびオドメータ５は、３次元点群データを計測する計測部である。複数のポール９にはケーブル８が引き通されており、各ポール９間のケーブル８にはクロージャ７が取り付けられることがある。

図２は、測量機器による柱状物体の計測について説明する図である。
本発明が適用可能な計測の形態は、図１に示した検査車両ＭＢを用いた形態に限られず、図２に示した測量機器（例えば非特許文献２を参照）により、柱状物体の水平方向の中心軸Ｃとなる数箇所の座標を計測し、この計測結果を記憶媒体１１に格納するような形態にも適用可能である。

図３は、この発明の一実施形態に係る柱状物体状態検出装置の詳細な構成の一例を示すブロック図である。
ＧＰＳ受信機３は、図示しない複数のＧＰＳ衛星から送信されるＧＰＳ信号を受信して検査車両ＭＢの位置座標（緯度経度高度）を算出する。

３次元のレーザスキャナ１は、上記ＧＰＳ受信機３により算出された位置座標と連動して、クロージャ７、ケーブル８、ポール９、樹木１０、信号機１０ａ、交通標識１０ｂ，１０ｃなどの柱状物体の表面上の複数点の位置座標データ、つまり上記ＧＰＳ受信機３により検出された位置座標を反映した３次元（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の位置座標データを取得する。取得された３次元の位置座標データは、計測時刻を表す情報と関連付けられて記憶媒体１１に記憶される。

カメラ２は、上記柱状物体を含む領域を撮影する。この撮影により得られた画像データは、撮影時刻と、上記ＧＰＳ受信機３により検出された位置座標と関連付けられて記憶媒体１１に記憶される。なお、上記ＩＭＵ４およびオドメータ５からそれぞれ出力された検査車両ＭＢの加速度データおよび検査車両ＭＢの走行距離データは、計測時刻、カメラ２により撮影した画像データおよび上記位置座標と関連付けられて記憶媒体１１に記憶される。なお、ここまでの構成は、背景技術で述べたＭＭＳにより実現することができる。

演算装置１２は、中央処理ユニット（Central Processing Unit：ＣＰＵ）、プログラムメモリ、および演算用メモリなどを備えたコンピュータとして構成することができ、この実施形態を実施するために必要な機能として、抽出処理部１３と、演算部１４と、データベースであるＤＢ１５と、表示部１６とを有する。抽出処理部１３、演算部１４は、プログラムメモリに格納されたプログラムを上記ＣＰＵに実行させることにより実現できる。

ＤＢ１５は、不揮発性メモリなどの記憶装置により実現でき、表示部１６は液晶ディスプレイなどにより実現でき、演算装置１２による各種処理結果などを表示することができる。なお、演算装置１２はハードウェアで構成することもできるが、後述するフローチャートに示された手順を備えるプログラムを、媒体もしくは通信回線を介して周知のコンピュータにインストールして、このコンピュータとＤＢ１５との組み合わせ、又はＤＢ１５を有するコンピュータなどによっても実現可能である。

なお、ＤＢ１５は、演算装置１２内に設けずに記憶媒体１１に設けてもよく、さらには検出装置以外のクラウドサーバまたはローカルサーバ等に設けてもよい。この場合検出装置は、通信部により、クラウドサーバまたはローカルサーバのＤＢ１５から通信ネットワークを介して、このＤＢ１５に格納されるデータを取得する。

抽出処理部１３は、３Ｄモデル抽出部１３ａおよび取得部１３ｂを有する。
３Ｄモデル抽出部１３ａは、記憶媒体１１に格納された点群データより柱状物体を３Ｄモデル化した３Ｄ柱状モデルデータ（以降では、例として電柱モデルと称することがある）を作成する。この３Ｄ柱状モデルデータは、柱状物体の３次元形状を表す３次元オブジェクトと当該３次元オブジェクトの３次元座標情報とを含む。
取得部１３ｂは、３Ｄモデル抽出部１３ａにより作成した３Ｄ柱状モデルデータから、柱状物体の一定の高さ位置ごとの水平方向の中心点の座標値の配列である中心軸データを取得する。

演算部１４は、座標変換部１４ａ、たわみベクトル検出部１４ｂ、歪み・たわみ識別部１４ｃ、局所歪み補正部１４ｄ、座標逆変換部１４ｅを有する。
座標変換部１４ａは、３Ｄ柱状モデルデータに対し、主成分分析を行なったときの第一主成分方向がＺ軸となるよう座標変換を行なう。
たわみベクトル検出部１４ｂは、座標変換後の３Ｄ柱状モデルデータに対して、たわみベクトル検出処理を行なう。たわみベクトルとは、柱状物体のモデルの中心軸データで示される中心軸のずれを示すベクトルである。中心点の座標値は、検出されたたわみベクトルの起点（根元）に位置する。中心軸のずれとは、中心軸の座標値の真値に対する、上記の取得された中心軸データの座標値のずれである。

歪み・たわみ識別部１４ｃは、たわみベクトルで示されるずれが、中心軸の実際のずれである「たわみ」であるか、中心軸の計測誤差に起因するずれである「歪み」であるかを識別する歪み・たわみ識別処理を行なう。

局所歪み補正部１４ｄは、歪みであると識別されたたわみベクトルを用いて中心軸データの座標値を補正する局所歪み補正処理を行なう。この実施形態では、局所歪み補正処理は、第１の局所歪み補正処理、および第２の局所歪み補正処理に区分される。
第１の局所歪み補正処理は、中心軸データにおける、歪みであると識別されたたわみベクトルの起点にある、補正前の中心点と、当該中心点の高さと異なる高さ位置の中心点とでなる複数の中心点の座標値の平均を求め、この平均を補正後の中心点の座標値とすることで、中心軸データの歪みを補正する処理である。

第２の局所歪み補正処理は、中心軸データにおける、歪みであると識別されたたわみベクトルの起点にある、補正前の中心点の座標値を、当該たわみベクトルの終点（先端）が示す座標値に置き換え、この座標値を補正後の中心点の座標値とすることで、中心軸データの歪みを補正する処理である。演算部１４は、この演算部１４の各部による処理結果をＤＢ１５に格納して、文字情報、画像情報などにより表示部１６に表示してもよい。
座標逆変換部１４ｅは、主成分分析による座標変換の逆変換を行なう。

抽出処理部１３における点群データからの３Ｄ柱状モデルデータの作成、ならびに、中心軸のデータの取得には、例えば特開２０１７−１５６１７９号公報などに開示された既知の手法を用いることができる。

本発明の一実施形態では、中心軸補正を行なう前に、たわみベクトルが「たわみ」を示すか「歪み（計測誤差）」を示すかを識別することで、たわみと歪みをと分解し、歪みと識別された部分軸ベクトルを前後の軸ベクトルと方向が一致するように合わせる補正を行なうことで、歪みを補正する。

本発明の一実施形態により、複数回測定すること、または点群などの附随データを必要とせず、中心軸のデータのみで高精度な歪み補正処理が可能となる。
本発明の一実施形態により、たわみと歪みとを識別し、歪みのみを前後の高さ位置のベクトルと方向をあわせて補正することができる。

次に、演算部１４による歪み補正処理について説明する。図４は、歪み補正処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
歪み補正処理は、座標変換処理、たわみベクトル検出処理、歪み・たわみ識別処理、局所歪み補正処理、座標逆変換処理に区分される。

まず、座標変換部１４ａは、３Ｄ柱状モデルデータに対し、主成分分析を行なったときの第一主成分方向がＺ軸となるよう座標変換処理を行なう（Ｓ１）。そして、たわみベクトル検出部１４ｂは、座標変換後の３Ｄ柱状モデルデータに対してたわみベクトルを作成する、たわみベクトル検出処理を行なう（Ｓ２）。歪み・たわみ識別部１４ｃは、Ｓ２で検出したたわみベクトルに対する歪み・たわみ識別処理を実行する（Ｓ３）。局所歪み補正部１４ｄは、Ｓ３で歪みであると識別されたたわみベクトルを用いて、第１の局所歪み補正処理（Ｓ４）、および第２の局所歪み補正処理（Ｓ５）をそれぞれ行なう。
そして、座標逆変換部１４ｅは、主成分分析による座標変換の逆変換処理を行なう（Ｓ６）。Ｓ４ならびにＳ５はそれぞれのみ実施しても良いし、双方実施しても良い。

次に、たわみベクトルの定義について説明する。図５は、たわみベクトルの定義について説明する図である。
図５では、電柱モデルに対し、この電柱モデルの中心軸データについて主成分分析を行ったときの第一主成分方向がＺ軸（鉛直方向の座標軸）となるよう座標変換を行なったときの中心軸上の中心点Ｐ（点Ｐと称することもある）におけるたわみベクトルの算出について示す。ここでは、中心軸は、電柱の断面の中心を結んだ線Ｌ_１として算出されている。中心点Ｐは線Ｌ_１上の一点である。

ここで、線Ｌ_１上における、中心点Ｐから高さ位置がＬだけ高い高さ位置の中心点Ｐ_ａと、中心点Ｐから高さ位置がＬだけ低い高さ位置の中心点Ｐ_ｂとをそれぞれ定義し、中心点Ｐを起点として中心点Ｐ_ａを終点とするベクトルｖと、中心点Ｐを起点として中心点Ｐ_ｂを終点とするベクトルｕとをそれぞれ定義する。中心点Ｐにおける、ずれの量と方向をベクトルｖ＋ｕとして定義し、このベクトルｖ＋ｕを中心点Ｐのずれを示すたわみベクトルと定義する。

図６は、電柱モデルの各高さ位置におけるたわみベクトルについて説明する図である。
図６に示すように、たわみベクトル検出部１４ｂは、たわみベクトルを、中心軸の真値に対して中心軸にずれがある電柱モデルＡ（座標変換後）の中心軸データの各高さ位置においてそれぞれ求めることができる。

次に、たわみベクトル検出処理（Ｓ２）の詳細を説明する。図７は、たわみベクトル検出処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。

たわみベクトル検出部１４ｂは、「for (z=電柱最下点のZ値＋ベクトル作成距離；z<電柱最上点のZ値−ベクトル作成距離；z+=ベクトル作成間隔)」の条件でループ処理を開始する。ベクトル作成間隔とは、電柱モデルの座標変換後の中心軸に対する、たわみベクトルを作成する高さの間隔であり、例えば、電柱モデル中の中心軸データにおける中心点のZ座標値の間隔と同じ間隔（40[mm]など）であって、作成される各たわみベクトルの起点の座標値は、中心軸データにおける各中心点の座標値と同じであってもよい。

また、上記に限らず、ベクトル作成間隔は、中心軸データにおける中心点のZ座標値で示される間隔より短い間隔（20[mm]など）であってもよく、この結果、作成されるたわみベクトルの起点の座標値は、中心軸データにおける中心点の座標値と異なっていてもよい。

たわみベクトル検出部１４ｂは、電柱モデルの座標変換後の中心軸から、指定の高さ位置（ループ処理で定めたZ値）の中心点の座標値、およびこの高さ位置の近辺の高さ位置の中心点の座標をそれぞれ取得する（Ｓ２１）。指定の高さ位置の近辺の高さ位置とは、この指定の高さ位置より所定距離だけ高い高さ位置と、この指定の高さ位置より所定距離だけ低い高さ位置を含む。

このＳ２１の詳細について説明する。図８は、電柱モデルから指定の高さ位置近辺の高さ位置の中心点の座標を取得する処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
このＳ２１の処理において、たわみベクトル検出部１４ｂは、「z（高さZ0と称する），z-ベクトル作成距離（高さZ1と称する），z+ベクトル作成距離（高さZ2と称する）」の３つの高さそれぞれに対して、座標変換後の電柱モデルからP[n]＜Z（Z値）＜P[n+1]の条件を満たす、隣り合う２つの中心点P[n]，P[n+1]の組み合わせをそれぞれ探す（Ｓ２１−１）。すなわち高さZ0に対応する中心点(P[n0], P[n0+1])、高さZ1に対応する中心点(P[n1],P[n0+1])、高さZ2に対応する中心点(P[n2],P[n2+1])でなる3つの中心点の組み合わせが得られる。ベクトル作成距離とは、図５に示す高さＬに相当し、例えば１[ｍ]である。P[n]の高さとP[n+1]の高さは電柱モデルの中心軸データにおける中心点のZ座標値の間隔となる。

たわみベクトル検出部１４ｂは、上記3つの中心点の組み合わせそれぞれにおいて、ベクトルP[n+1]-P[n]（P[n+1]-P[n]との間のベクトル）と、Z軸を法線とする点(0, 0, z)を通る平面との交点を算出する。たわみベクトル検出部１４ｂは、高さZ0に対応するベクトルP[n0+1]-P[n0]とZ軸を法線とする点（0,0,Z0）を通る平面との交点をp、高さZ1に対応するベクトルP[n1+1]-P[n1]とZ軸を法線とする点（0,0,Z1）を通る平面との交点をp1、高さZ2に対応するベクトルP[n2+1]-P[n2]とZ軸を法線とする点（0,0,Z2）を通る平面との交点をp2として出力し（Ｓ２１−２）、Ｓ２１の処理を終了する。

たわみベクトル検出部１４ｂは、ベクトルv₁=p₁-p，v₂=p₂-pをそれぞれ作成する（Ｓ２２）。
たわみベクトル検出部１４ｂは、v₁,v₂のx, y成分のみを合成したベクトル*0.5をベクトルv'とする（Ｓ２３）。

たわみベクトル検出部１４ｂは、上記の指定の高さの中心点のたわみベクトル（座標値p，ベクトルv'）を検出結果として出力し、（Ｓ２４）、ループ処理の先頭に戻る。この中心点の座標値は、たわみベクトルの起点の座標値に対応する。
ループ処理が終了すると、たわみベクトル検出処理が終了する。

次に、歪み・たわみ識別処理について説明する。
計測状況が悪い電柱モデルは、高さごとに、たわみベクトルのベクトルの大きさ、角度がばらつく傾向がある。そこで、この発明の一実施形態では、電柱モデルにおける、ある高さにおけるたわみベクトル、および、この高さの近辺の高さにあるたわみベクトルでなる、たわみベクトルの集合について、ベクトルの大きさの標準偏差が一定値未満、かつ、ベクトルの角度、例えば３次元座標における角度の標準偏差が一定値未満であるとの条件を満たす場合、この位置に計測誤差によらない「たわみ」が生じていると識別し、上記の条件を満たさなければ、上記の位置に計測誤差に起因する「歪み」が生じていると識別する。

図９は、歪み・たわみ識別処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。歪み・たわみ識別処理において、まず、歪み・たわみ識別部１４ｃは、たわみベクトルv₁,v₂,…,v_nに対するループ処理を開始する。

歪み・たわみ識別部１４ｃは、たわみベクトル検出処理で検出したたわみベクトルv₁,v₂,…,v_nのうち、ループ処理で特定した１つのたわみベクトルv_xおよび、このたわみベクトルv_xの高さ± 歪み・たわみ識別距離の範囲にあるたわみベクトルでなる、たわみベクトルの集合をたわみベクトルの集合Sとして求める（Ｓ３１）。歪み・たわみ識別距離は、例えば１[m]である。

歪み・たわみ識別部１４ｃは、Ｓ３１で求めた、たわみベクトルの集合Sのうち、「ベクトルの大きさの標準偏差＞歪みと識別する、ベクトルの大きさの最小標準偏差」の条件を満たすとき、たわみベクトルv_xについて、歪み・たわみフラグ「歪みである」を識別結果として出力して、ループ処理の先頭へ戻る（Ｓ３２）。この、「歪みと識別する、ベクトルの大きさの最小標準偏差」は、例えば1.5[mm]である。

Ｓ３２での条件を満たさないとき、歪み・たわみ識別部１４ｃは、Ｓ３１で求めた、たわみベクトルの集合Sのうち、「ベクトルの角度の標準偏差＞歪みと識別する、ベクトルの角度の最小標準偏差」の条件を満たすとき、たわみベクトルv_xについて、歪み・たわみフラグ「歪みである」を識別結果として出力して、ループ処理の先頭へ戻る（Ｓ３３）。この、「歪みと識別する、ベクトルの角度の最小標準偏差」は、例えば15[°]である。

Ｓ３３での条件を満たさないとき、歪み・たわみ識別部１４ｃは、たわみベクトルv_xについて、歪み・たわみフラグ「たわみである」を識別結果として出力して、ループ処理の先頭へ戻る（Ｓ３４）。
ループ処理が終了すると、歪み・たわみ識別処理が終了する。

次に、第１の局所歪み補正処理について説明する。図１０は、第１の局所歪み補正処理の概要について説明する図である。
この、第１の局所歪み補正処理は、歪み・たわみ識別処理で歪みと判断されたベクトルの起点にある、補正前の中心点Pと、当該中心点Pの高さ位置と異なる高さ位置の中心点との集合に対して主成分分析を行い、この第一主成分方向がZ軸となるよう座標変換したときの、上記の集合に属する複数の中心点におけるx座標の平均値x_m、y座標の平均値y_mをそれぞれ求め、補正前の中心点Pの座標値(x_p, y_p)を(x_m, y_m)に差し替えて、補正後の中心点P’とする処理である。

図１１および図１２は、第１の局所歪み補正処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
第１の局所歪み補正処理において、まず、局所歪み補正部１４ｄは、電柱モデルの中心点P₁,P₂,…,P_nに対するループ処理を開始する。中心点P₁,P₂,…,P_nは、所定の高さ位置ごとの中心点である。

ベクトル作成間隔が、中心軸データにおける中心点のＺ座標値の間隔と同じ間隔であるとき、局所歪み補正部１４ｄは、P₁,P₂,…,P_nからループ処理で選択した１つの中心点P_xを起点とするたわみベクトルvの歪み・たわみフラグの種別を調べ、種別が「たわみである」である場合には、中心点の座標値の補正後のモデル（初期値は空のモデル）に中心点P_xを追加して（Ｓ４１）、ループ処理の先頭へ戻る。

Ｓ４１の別の例として、ベクトル作成間隔が、中心軸データにおける中心点のＺ座標値の間隔より短い間隔であるとき、局所歪み補正部１４ｄは、P₁,P₂,…,P_nからループ処理で選択した１つの中心点P_xから最も近い高さ位置についてたわみベクトル検出処理で検出された中心点を起点とするたわみベクトルvの歪み・たわみフラグの種別を調べ、種別が「たわみである」である場合には、上記の補正後のモデルに中心点P_xを追加して、ループ処理の先頭へ戻る。

歪み・たわみフラグの種別が「歪みである」である場合には、局所歪み補正部１４ｄは、モデルの中心点P_xに対して主成分分析を行なったときの固有値をλ₀，λ₁，λ₂としたとき、以下の式（１）に従って定数Fを定める（Ｓ４２）。

F＝λ₂／(λ₀+λ₁+λ₂) * 10⁸＋主成分分析による歪みの指標の補正値 …式（１）
主成分分析による歪みの指標の補正値は、例えば500である。

局所歪み補正部１４ｄは、中心点P_xから高さ位置が±たわみベクトルvの長さ＊F[m]の範囲にある中心点Pの集合Sを得る（Ｓ４３）。

局所歪み補正部１４ｄは、集合Sに対して主成分分析を行なったときの固有値をλ'₀、λ'₁、λ'₂としたとき、条件「λ'₁／λ'₀＜補正を行う最小固有値比率」を満たす場合はループ処理の先頭へ戻る（Ｓ４４）。

条件「λ'₁／λ'₀＜補正を行う最小固有値比率」を満たさない場合は、局所歪み補正部１４ｄは、集合Sに対して主成分分析を行なったときの第一主成分方向がZ軸となるように集合Sを座標変換したときの、集合Sに属する各中心点のx座標値の平均値x_m、y座標値の平均値y_mをそれぞれ求める（Ｓ４５）。
局所歪み補正部１４ｄは、中心点P_xのx,ｙ座標値(x,y)を(x_m，y_m)に差し替え、つまり、中心点の座標値の補正後のモデルに、この座標値(x_m，y_m)に対応する中心点P_xを追加して（Ｓ４６）、ループ処理の先頭へ戻る。

ループ処理が終了すると、局所歪み補正部１４ｄは、モデルを出力して、（Ｓ４７）、第１の局所歪み補正処理を終了する。

次に、第２の局所歪み補正処理について説明する。図１３は、第２の局所歪み補正処理の概要について説明する図である。
この第２の局所歪み補正処理は、歪み・たわみ識別処理で歪みと判断されたベクトルの中心点Pの座標をたわみベクトルの座標値に差し替えて、補正後の中心点P’とする処理である。

図１４は、第２の局所歪み補正処理の手順と処理内容の一例を示すフローチャートである。
第２の局所歪み補正処理において、まず、局所歪み補正部１４ｄは、電柱モデルの中心点P₁,P₂,…,P_nに対するループ処理を開始する。

局所歪み補正部１４ｄは、P₁,P₂,…,P_nからループ処理で選択した１つの中心点P_xについて、この中心点P_xから最も近い中心点を起点とするたわみベクトルＶ（以降、Ｖ_ｋ）（中心点P_xを起点とするたわみベクトルvである場合を含む）の歪み・たわみフラグの種別を調べ、種別が「たわみである」である場合には、中心点P_xに対して主成分分析を行なったときの第一主成分方向がZ軸となるよう電柱モデルを座標変換したときの、中心点の座標値の補正後のモデル（初期値は空のモデル）に中心点P_xを追加して（Ｓ５１）、ループ処理の先頭へ戻る。この追加では中心点P_xの座標値は補正されない。

歪み・たわみフラグの種別が「歪みである」である場合には、局所歪み補正部１４ｄは、中心点P_xのx,ｙ座標値をたわみベクトルのＶ_ｋの終点の座標値に差し替え、つまり中心点の座標値の補正後のモデルに、たわみベクトルＶ_ｋの終点に対応する中心点P_xを追加し（Ｓ５２）、ループ処理の先頭に戻る。

ループ処理が終了すると、局所歪み補正部１４ｄは、上記の座標変換後のモデルを出力して、（Ｓ５３）、第２の局所歪み補正処理を終了する。

次に、局所歪み補正処理の複合化について説明する。
この発明の一実施形態では、局所歪み補正処理としては、上記の第１および第２の局所歪み補正処理のうち、第１の局所歪み補正処理を単独で実施したり、第２の局所歪み補正処理を単独で実施したりしてもよいが、これに限らず、上記の第１および第２の局所歪み補正処理を複合化して実施するなど、複数種類の局所歪み補正処理を組み合わせることで、更なる精度向上が可能となる。

例えば、本実施形態では、第１の局所歪み補正処理を実施した後に、第２の局所歪み補正処理実施することができる。また、第２の局所歪み補正処理を実施した後に、第１の局所歪み補正処理実施してもよい。

以上のように、本発明の一実施形態では、電柱モデルに対して、たわみベクトル検出処理、歪み・たわみ識別処理、局所歪み補正処理をそれぞれ実施することで、計測誤差に起因する中心軸データの歪みを高精度かつ付随的なデータを必要とせず補正することが可能となる。

なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で種々に変形することが可能である。また、各実施形態は適宜組み合わせて実施してもよく、その場合組み合わせた効果が得られる。更に、上記実施形態には種々の発明が含まれており、開示される複数の構成要件から選択された組み合わせにより種々の発明が抽出され得る。例えば、実施形態に示される全構成要件からいくつかの構成要件が削除されても、課題が解決でき、効果が得られる場合には、この構成要件が削除された構成が発明として抽出され得る。

また、各実施形態に記載した手法は、計算機（コンピュータ）に実行させることができるプログラム（ソフトウエア手段）として、例えば磁気ディスク（フロッピー（登録商標）ディスク、ハードディスク等）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＭＯ等）、半導体メモリ（ＲＯＭ、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等）等の記録媒体に格納し、また通信媒体により伝送して頒布することもできる。なお、媒体側に格納されるプログラムには、計算機に実行させるソフトウエア手段（実行プログラムのみならずテーブルまたはデータ構造も含む）を計算機内に構成させる設定プログラムをも含む。本装置を実現する計算機は、記録媒体に記録されたプログラムを読み込み、また場合により設定プログラムによりソフトウエア手段を構築し、このソフトウエア手段によって動作が制御されることにより上述した処理を実行する。なお、本明細書でいう記録媒体は、頒布用に限らず、計算機内部あるいはネットワークを介して接続される機器に設けられた磁気ディスクまたは半導体メモリ等の記憶媒体を含むものである。

１…３次元レーザスキャナ、２…カメラ、３…ＧＰＳ受信機、５…オドメータ、７…クロージャ、８…ケーブル、９…ポール、１０…樹木、１０ａ…信号機、１０ｂ，１０ｃ…交通標識、１１…記憶媒体、１２…演算装置、１３…抽出処理部、１３ａ…３Ｄモデル抽出部、１３ｂ…取得部、１４…演算部、１４ａ…座標変換部、１４ｂ…たわみベクトル検出部、１４ｃ…歪み・たわみ識別部、１４ｄ…局所歪み補正部、１４ｅ…座標逆変換部、１５…ＤＢ、１６…表示部。

Claims (8)

1. 柱状物体の状態を検出する装置であって、
   前記柱状物体の複数の高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点の座標値を示す中心軸データを取得する取得手段と、
   前記取得手段により取得した中心軸データにおける所定の第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より高い第２の高さ位置の中心点までの第１のベクトルと、前記第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より低い第３の高さ位置の中心点までの第２のベクトルとに基づく、前記第１の高さ位置の中心点を起点とするたわみベクトルを検出する検出手段と、
   前記検出手段により検出されたたわみベクトルが、計測誤差によらないたわみを示すか、計測誤差による歪みを示すかを識別する識別手段と、
   前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を補正する補正手段と、
   を備える、柱状物体状態検出装置。
2. 前記取得手段により取得された中心軸データを、当該中心軸データを主成分分析することにより得られる第一主成分方向が鉛直方向となるように座標変換する座標変換手段をさらに備え、
   前記検出手段は、
   前記座標変換手段により座標変換された中心軸データにおける前記第１および第２のベクトルの水平方向の成分に基づいて、前記たわみベクトルを検出する、
   請求項１に記載の柱状物体状態検出装置。
3. 前記検出手段は、
   前記中心軸データのうち異なる高さ位置のそれぞれについて、これらの高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点を起点とするたわみベクトルを検出し、
   前記識別手段は、
   前記検出手段により検出された、所定の高さ位置から所定の範囲内の各高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点を起点とするたわみベクトルの大きさまたは角度の標準偏差に基づいて、前記所定の高さ位置について前記検出手段により検出されたたわみベクトルが前記たわみを示すか前記歪みを示すかを識別する、
   請求項１に記載の柱状物体状態検出装置。
4. 前記補正手段は、
   前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、前記第１の高さ位置から所定の範囲内の各高さ位置の中心点までの座標値の平均値に補正する、
   請求項１に記載の柱状物体状態検出装置。
5. 前記補正手段は、
   前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、当該たわみベクトルの終点に対応する座標値に補正する、
   請求項１に記載の柱状物体状態検出装置。
6. 前記補正手段は、
   前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、前記第１の高さ位置から所定の範囲内の各高さ位置の中心点の座標値の平均値に補正した結果を第１の補正結果とし、
   前記識別手段により前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を、当該たわみベクトルの終点に対応する座標値に補正した結果を第２の補正結果とする、
   請求項１に記載の柱状物体状態検出装置。
7. 柱状物体の状態を検出する柱状物体状態検出装置が行う柱状物体状態検出方法であって、
   前記柱状物体の複数の高さ位置における前記柱状物体の水平方向の中心点の座標値を示す中心軸データを取得し、
   前記取得した中心軸データにおける所定の第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より高い第２の高さ位置の中心点までの第１のベクトルと、前記第１の高さ位置の中心点から前記第１の高さ位置より低い第３の高さ位置の中心点までの第２のベクトルとに基づく、前記第１の高さ位置の中心点を起点とするたわみベクトルを検出し、
   前記検出されたたわみベクトルが、計測誤差によらないたわみを示すか、計測誤差による歪みを示すかを識別し、
   前記たわみベクトルが歪みを示すと識別された場合に、前記たわみベクトルの起点に対応する前記第１の高さ位置の中心点の座標値を補正する、
   柱状物体状態検出方法。
8. 請求項１乃至６のいずれか１項に記載の柱状物体状態検出装置の前記各手段としてプロセッサを機能させる柱状物体状態検出処理プログラム。