WO2025220186A1 - 点群処理装置、方法およびプログラム - Google Patents

点群処理装置、方法およびプログラム

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input
input unit
dimensional
measurement device
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俊介 小長井
直人 阿部
政勝 青木
隆一 谷田
和彦 村崎
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NTT Inc USA
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01B—MEASURING LENGTH, THICKNESS OR SIMILAR LINEAR DIMENSIONS; MEASURING ANGLES; MEASURING AREAS; MEASURING IRREGULARITIES OF SURFACES OR CONTOURS
    • G01B11/00—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques
    • G01B11/24—Measuring arrangements characterised by the use of optical techniques for measuring contours or curvatures

Definitions

  • Embodiments of the present invention relate to a point cloud processing device, method, and program.
  • 3D measurement devices such as laser radars, such as LiDAR, are used to measure real space and acquire and use 3D point cloud data.
  • 3D point cloud data for the entire space being measured is generated by combining 3D point cloud data measured from multiple locations by moving a single 3D measurement device, and 3D point cloud data measured from multiple locations by multiple 3D measurement devices.
  • each 3D point cloud data is expressed in a coordinate system based on the 3D measurement device that measured the data, and in order to combine these data, external parameters are required to convert each different coordinate system into the reference coordinate system.
  • Another method for obtaining external parameters is to perform iterative calculations to minimize the sum of the differences in the positions of pairs of points selected from both point clouds when they are superimposed, such as ICP (Iterative Closest Point) (see, for example, Non-Patent Document 1).
  • ICP Intelligent Closest Point
  • this method is based on the premise that the two point clouds are sufficiently close to each other, and therefore has the problem of requiring an enormous amount of calculation unless the two 3D measurement devices actually perform spatial measurements at positions sufficiently close to each other, or unless approximate values of the external parameters of the two 3D measurement devices are given.
  • the most common method for obtaining external parameters is to place a measurement target of known size in a position that can be measured from both 3D measurement devices, and then calculate the external parameters between the two 3D measurement devices using triangulation-like geometric calculations based on the measurement results of this target.
  • a plate of known size called a calibration board
  • a calibration board is generally used as the target (see, for example, Non-Patent Document 2).
  • the external parameters of the two 3D measurement devices can be calculated using the positions on the coordinate system of each 3D measurement device of at least three corners of the point cloud of the calibration board.
  • a method may be used in which a plane is calculated using a method such as the least squares method from the point clouds measured by each measurement device that are contained within the reflective surface of the calibration board, and external parameters are then calculated to match the two planes calculated from each point cloud.
  • the thickness of the calibration board as a physical entity will be introduced as an error in the calculation, which will impose limitations other than line of sight on the positional relationship during measurement.
  • the thickness of the calibration board must be relatively large, which exacerbates the problems associated with the above limitations.
  • this method can statistically reduce random errors in the depth direction of each point on the 3D measurement device, it cannot reduce errors resulting from the point closest to the corner of the calibration board not exactly matching the coordinates of that corner, as described above. In order to statistically reduce these errors, it is necessary to calculate the external parameters from the point cloud of measurement results from multiple calibration boards, rather than calculating them based on the measurement results of a single calibration board, which also poses the issue of restricting the installation location of the calibration board.
  • This invention was made in light of the above-mentioned circumstances, and its purpose is to provide a point cloud processing device, method, and program that enables appropriate measurement of a measurement object using a 3D measurement device.
  • a point cloud processing device comprises: a point cloud input unit that inputs a point cloud measured by measuring a measurement object using a first three-dimensional measurement device and a second three-dimensional measurement device; an endpoint input unit that inputs positional information of the point cloud input by the point cloud input unit, the point cloud on the coordinate systems of the first and second three-dimensional measurement devices, relating to at least three endpoints of the measurement object; a positional relationship determination unit that determines the positional relationship between the first and second three-dimensional measurement devices and the measurement object based on the positional information input by the endpoint input unit; and a calculation unit that calculates external parameters that convert the coordinate systems of the first and second three-dimensional measurement devices into a reference coordinate system based on the positional relationship determined by the positional relationship determination unit.
  • a point cloud processing method is a method performed by a point cloud processing device, and includes: a point cloud input unit of the point cloud processing device inputs a point cloud measured by measuring a measurement object using a first 3D measurement device and a second 3D measurement device; an endpoint input unit of the point cloud processing device inputs position information on the coordinate systems of the first and second 3D measurement devices, which point clouds input by the point cloud input unit relate to at least three endpoints of the measurement object; a positional relationship determination unit of the point cloud processing device determines the positional relationship between the first and second 3D measurement devices and the measurement object based on the positional information input by the endpoint input unit; and a calculation unit of the point cloud processing device calculates external parameters for converting the coordinate systems of the first and second 3D measurement devices to a reference coordinate system based on the positional relationship determined by the positional relationship determination unit.
  • FIG. 1 is a diagram showing an application example of a point cloud data processing device according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart showing an example of a procedure of processing operations by the point cloud data processing device.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a first example of calculation of external parameters.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a second example of calculation of external parameters.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of determining the surface of the target facing the three-dimensional measurement device.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a third example of calculation of external parameters.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the distance between the target and the three-dimensional measuring device and the angle formed between the target and the three-dimensional measuring device.
  • Figure 8 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a point cloud data processing device according to one embodiment of the present invention.
  • Fig. 1 is a diagram showing an application example of a point cloud data processing device according to an embodiment of the present invention
  • Fig. 2 is a flowchart showing an example of a procedure of processing operations by the point cloud data processing device.
  • a point cloud data processing device (point cloud processing device) 100 includes a point cloud input unit 10, an end point input unit 20, a positional relationship determination unit 30, a memory unit 40, and an external parameter calculation unit 50.
  • the operator places the calibration board in a position where it has a good view from two three-dimensional measurement devices (sometimes referred to as LiDARs), and a point cloud including the measurement results of the calibration board is measured using each of the first three-dimensional measurement device (LiDAR 1) L1 and the second three-dimensional measurement device (LiDAR 2) L2, with point cloud data D1 being acquired by the first three-dimensional measurement device L1 and second point cloud data D2 being acquired by the second three-dimensional measurement device L2.
  • LiDAR 1 first three-dimensional measurement device
  • LiDAR 2 the second three-dimensional measurement device
  • These acquired point cloud data D1 and D2 are input to the point cloud input unit 10 of the point cloud data processing device 100 (S10).
  • the specific input method depends on the point cloud data output method used by the three-dimensional measurement devices L1 and L2, but generally the information output and saved as a data file is input by specifying the file, and this method is not particularly limited.
  • Data indicating the size and thickness of the calibration board is input by the operator through operation of the GUI (Graphical User Interface) and is pre-stored in the storage unit 40 of the point cloud data processing device 100.
  • GUI Graphic User Interface
  • the size and thickness data may be set on the premise of a default calibration board and pre-stored in the storage unit 40 of the point cloud data processing device 100, or the size and thickness data may be input by the operator at any time using some means and stored in the storage unit 40.
  • position information on the coordinate system of each of the three-dimensional measuring devices L1 and L2, which corresponds to at least three corners of the calibration board from the point cloud data D1 and D2 is input via GUI operations, and is input as the endpoints of the target to the endpoint input unit 20 together with the point cloud data D1 and D2 (S20).
  • One example is a method in which point cloud data is projected onto a two-dimensional display and position information is specified on the projected screen using a pointing device such as a mouse.
  • the positional relationship determination unit 30 uses data indicating the size and thickness of the calibration board stored in the memory unit 40 to calculate the approximate positional relationship between each of the 3D measurement devices L1 and L2 and the calibration board by triangulation-like geometric calculations based on the coordinate values of the orthogonal coordinates of the corresponding endpoints specified for the point cloud data D1 and D2.
  • the positional relationship determination unit 30 determines the relationship between the direction in which the calibration board faces the first three-dimensional measurement device L1 and the direction in which the calibration board faces the second three-dimensional measurement device L2, for example, whether the calibration board faces the same side or opposite sides relative to the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2.
  • the positional relationship determination unit 30 outputs the result of this determination together with the calculation result of the positional relationship to the external parameter calculation unit 50 (S30). Facing the same surface as described above means that the surface of the calibration board facing the first three-dimensional measurement device L1 and the surface of the calibration board facing the second three-dimensional measurement device L2 are the same. Furthermore, facing the opposite sides as described above means that the side of the calibration board facing the first three-dimensional measurement device L1 is different from the side of the calibration board facing the second three-dimensional measurement device L2.
  • the external parameter calculation unit 50 calculates the external parameters between the first 3D measurement device L1 and the second 3D measurement device L2 based on the results of the determination by the positional relationship determination unit 30 (S40).
  • a first example of this external parameter is an external parameter that completely matches the plane fitted to the point cloud data forming the surface of the calibration board in the point cloud data D1 with the plane fitted to the point cloud data forming the surface of the calibration board in the point cloud data D2 when the calibration board faces the same side relative to the first 3D measuring device L1 and the second 3D measuring device L2, as described above.
  • a second example of an external parameter is an external parameter that, as described above, aligns a plane fitted to the point cloud data forming the surface of the calibration board in the point cloud data D1 and a plane fitted to the point cloud data forming the surface of the calibration board in the point cloud data D2, separated by the thickness of the calibration board, in parallel when the calibration board is facing away from the first 3D measurement device L1 and the second 3D measurement device L2.
  • the point cloud data processing device can arrange multiple calibration boards with a high degree of freedom and use the sets of measured point cloud data to contribute to the accurate calculation of extrinsic parameters between two 3D measurement devices.
  • the calibration board can be moved and arranged with a high degree of freedom and used to calculate multiple sets of measured point cloud data to contribute to the accurate calculation of extrinsic parameters between two 3D measurement devices.
  • FIG. 3 is a diagram illustrating a first example of calculation of external parameters.
  • the three-dimensional measurement devices and targets shown in Fig. 3, in this case target T1 are actually arranged in three-dimensional space, but are depicted in plan views for ease of understanding. The same applies to Figs. 4 to 7 described below.
  • the line connecting the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2 is depicted as the horizontal axis in Fig. 3.
  • FIG. 4 the line connecting the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2
  • the external parameter calculation unit 50 calculates, for both the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2, a plane represented by the least square error of a point cloud located within a certain distance from a longitudinal plane spanned by the corner points of the target T1, and calculates external parameters that allow these calculated planes to overlap.
  • This calculation makes it possible to determine the rotational parameters among the external parameters, and it is expected that the translational component values calculated by geometric calculation from the coordinate values of the target corners given to each 3D measurement device will also improve.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a second example of calculation of external parameters.
  • target T2 which is a calibration board
  • external parameter calculation unit 50 calculates, for both first three-dimensional measurement device L1 and second three-dimensional measurement device L2, a plane represented by the least square error of a point cloud existing within a certain distance from a longitudinal plane spanned by the corner points of target T1, and calculates external parameters that make these calculated planes parallel to each other and spaced apart by the thickness of target T2, i.e., the distance in the short side direction.
  • FIG. 5 is a diagram showing an example of determining the surface of the target facing the three-dimensional measurement device. Whether the target T shown in FIG. 5 faces the same side or different sides relative to the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2 can be determined by geometric calculations performed by the positional relationship determination unit 30 when the measurement coordinates of the points nearest to the corners of the target T among the point clouds measured by the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2 are given, respectively.
  • FIG. 6 is a diagram illustrating a third example of calculation of external parameters, in which the x- and y-coordinate axes of the first three-dimensional measurement device L1 are indicated by solid lines, and the x- and y-coordinate axes of the second three-dimensional measurement device L2 are indicated by dotted lines.
  • the accuracy of the external parameters can be expected to improve by averaging the external parameters calculated for each target.
  • the accuracy of the translational component of the external parameters which remains ambiguous when calculating the coincidence of planes calculated as described above for one target, can be improved.
  • the external parameter calculation unit 50 calculates a numerical value reflecting the quality of the measurement conditions based on the positional relationship between each target, the first three-dimensional measurement device L1, and the second three-dimensional measurement device L2 shown in Figure 6, and then calculates a weighted average incorporating the calculated numerical value.
  • FIG. 7 is a diagram showing an example of the distance between the target and the three-dimensional measuring device and the angle formed between the target and the three-dimensional measuring device. It is desirable that the target position conform to the first condition, which is a condition that the target is located relatively close to the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2, such as the position of target T2 shown in Figure 7, rather than a condition that the target is located relatively far from the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2, such as the position of target T1 shown in Figure 7.
  • the first condition which is a condition that the target is located relatively close to the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2, such as the position of target T2 shown in Figure 7.
  • the normal of the target with respect to the vector connecting the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2 conform to the second condition, which is a condition that the normal has a small angle with the vector connecting the first three-dimensional measurement device L1 and the second three-dimensional measurement device L2.
  • the first 3D measurement device L1 and the second 3D measurement device L2 each measure different surfaces of target T3, and therefore the thickness of target T3 is introduced into the error.
  • the calibration board can be placed in any position as long as it is visible from both of the two 3D measurement devices, and point cloud data for calculating the external parameters can be acquired while the calibration board is installed in that position, making it possible to calculate good external parameters.
  • FIG. 8 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of a point cloud data processing device according to an embodiment of the present invention.
  • the point cloud data processing apparatus 100 is configured, for example, by a server computer or a personal computer, and has a hardware processor 111A such as a CPU (Central Processing Unit).
  • a program memory 111B, a data memory 112, an input/output interface 113, and a communication interface 114 are connected to the hardware processor 111A via a bus 115.
  • a hardware processor 111A such as a CPU (Central Processing Unit).
  • a program memory 111B, a data memory 112, an input/output interface 113, and a communication interface 114 are connected to the hardware processor 111A via a bus 115.
  • the communication interface 114 includes, for example, one or more wireless communication interface units, and enables the transmission and reception of information to and from a communication network.
  • a wireless interface for example, an interface that adopts a low-power wireless data communication standard such as a wireless LAN (Local Area Network) is used.
  • the input/output interface 113 is connected to an input device 200 and an output device 300 that are attached to the point cloud data processing device 100 and used by a user or the like.
  • the input/output interface 113 can take in operation data input by a user or the like through an input device 200 such as a keyboard, a touch panel, a touchpad, a mouse, or the like, and can output and display output data to an output device 300 including a display device using a liquid crystal or an organic electroluminescence (EL) display, etc.
  • the input device 200 and the output device 300 may be devices built into the point cloud data processing device 100, or may be input devices and output devices of other information terminals that can communicate with the point cloud data processing device 100 via a network.
  • Program memory 111B is a non-transient tangible storage medium that combines non-volatile memory, such as a hard disk drive (HDD) or solid state drive (SSD), which can be written to and read from at any time, with non-volatile memory such as read-only memory (ROM), and can store programs necessary to execute various control processes, etc., according to one embodiment.
  • non-volatile memory such as a hard disk drive (HDD) or solid state drive (SSD)
  • HDD hard disk drive
  • SSD solid state drive
  • ROM read-only memory
  • Data memory 112 is a tangible storage medium that combines, for example, the non-volatile memory described above with volatile memory such as RAM (Random Access Memory), and can be used to store various data or information acquired and created during various processing operations.
  • RAM Random Access Memory
  • the point cloud data processing device 100 can be configured as a data processing device having the components shown in FIG. 1 as software-based processing function units.
  • the information storage unit used as work memory by each part of the point cloud data processing device 100 can be configured using the data memory 112 shown in Figure 8.
  • these configured storage areas are not essential components within the point cloud data processing device 100, and may be areas provided in, for example, an external storage medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory, or a storage device such as a database server located in the cloud.
  • an external storage medium such as a USB (Universal Serial Bus) memory
  • a storage device such as a database server located in the cloud.
  • All of the processing function units in the above-mentioned components can be realized by having the hardware processor 111A read and execute a program stored in the program memory 111B. Note that some or all of these processing function units may also be realized in a variety of other forms, including integrated circuits such as application-specific integrated circuits (ASICs (Application Specific Integrated Circuits)) or field-programmable gate arrays (FPGAs).
  • ASICs Application Specific Integrated Circuits
  • FPGAs field-programmable gate arrays
  • each embodiment can be stored as a program (software means) that can be executed by a computer on a recording medium such as a magnetic disk (floppy disk, hard disk, etc.), optical disk (CD-ROM, DVD, MO, etc.), or semiconductor memory (ROM, RAM, flash memory, etc.), and can also be transmitted and distributed via a communications medium.
  • programs stored on the medium also include a configuration program that configures the software means (including not only executable programs but also tables or data structures) that the computer executes.
  • the computer that realizes this device loads the program stored on the recording medium and, in some cases, configures the software means using the configuration program, and executes the above-mentioned processing by having its operation controlled by this software means.
  • the term "recording medium” as used herein is not limited to storage media for distribution, but also includes storage media such as magnetic disks or semiconductor memories installed inside the computer or in devices connected via a network.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and various modifications can be made in the implementation stage without departing from the spirit of the invention. Furthermore, the various embodiments may be implemented in appropriate combinations, in which case the combined effects can be obtained. Furthermore, the above-described embodiments include various inventions, and various inventions can be extracted by combining selected elements from the multiple elements disclosed. For example, if the problem can be solved and the desired effect can be obtained even if some elements are deleted from all elements shown in the embodiments, the configuration from which these elements are deleted can be extracted as an invention.

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Abstract

一実施形態に係る点群処理装置は、第１の３次元計測装置および第２の３次元計測装置による計測対象物の計測により計測された点群を入力する点群入力部と、前記点群入力部により入力した点群であって、前記計測対象物の少なくとも３つの端点に係る前記第１および第２の３次元計測装置の座標系上の点群の位置情報を入力する端点入力部と、前記端点入力部により入力した位置情報に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置と前記計測対象物の位置関係を判定する位置関係判定部と、前記位置関係判定部により判定した位置関係に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置の座標系を基準の座標系に変換する外部パラメータを計算する計算部と、を有する。

Description

点群処理装置、方法およびプログラム
　本発明の実施形態は、点群処理装置、方法およびプログラムに関する。
　近年、建築または測量をはじめとした多くの分野において、レーザーレーダー、例えばライダー（LiDAR）に代表される３次元計測装置により現実空間を計測して、３次元点群データを取得および利用する産業応用が行われている。
　しかしながら、一ヶ所に固定された３次元計測装置では、計測対象空間に存在する物体による遮蔽、または測定可能距離の限界のため、計測対象空間全体の３次元データを漏れなく計測することは難しい。
　そのため、単一の３次元計測装置を移動させることにより延べ複数の地点から計測された３次元点群データ、および複数の３次元計測装置によって複数の地点から計測された３次元点群データを合成することで、計測対象空間全体の３次元点群データを生成することが行われている。
　また、複数の３次元計測装置により連続した３次元点群データを計測し、遮蔽を低減した動画ならぬ動点群データを生成することも行われ始めている。
　ここで、各３次元点群データは、当該データを計測した３次元計測装置を基準とした座標系で表現されたデータであり、これらのデータを合成するためには、それぞれ異なる座標系を基準となる座標系に変換するための外部パラメータが必要である。
　当該外部パラメータを取得する最も直接的な方法は、基準となる３次元計測装置から別の計測装置への方向と距離を測量することである。しかし、この方法では二つの３次元計測装置が互いに見通しの良い位置に存在しなければならないという制約が存在し、かつ３次元計測装置に測量標的となる形状が備えられる必要があるため、一般的に用いられ得る方法ではない。
　外部パラメータを取得する別の方法としては、ICP（Iterative Closest Point）などの点群同士を重ね合わせた際の、両方の点群から選択された点の組の位置の差の総和が小さくなるように反復計算を行う方法が存在する（例えば非特許文献１参照）
　しかしながら、この方法は２つの点群が十分に近いことを前提としているため、２つの３次元計測装置が実際に十分に近い位置で空間計測を行った場合、または２つの３次元計測装置の外部パラメータのおおよその値が所与である場合でなければ、計算量が膨大になるという問題がある。
　よって、外部パラメータを取得する最も一般的な方法は、２つの３次元計測装置の双方から計測可能な位置に、サイズが既知である測定ターゲットを設置し、このターゲットに係る計測結果に基づく三角測量様の幾何計算によって、二つの３次元計測装置間の外部パラメータを算出する方法である。
　当該方法におけるターゲットとしては、キャリブレーションボードと呼ばれる、サイズが既知の板が一般的に使われる（例えば非特許文献２参照）。
BESL, Paul J.; MCKAY, Neil D. A Method for registration of 3-D shapes. In: Sensor fusion IV: control paradigms and data structures. Spie, 1992. p. 586-606. LEE, Hyunsuk; CHUNG, Woojin. Extrinsic calibration of multiple 3D LiDAR sensors by the use of planar objects. Sensors, 2022, 22.19: 7234.
　上記キャリブレーションボードを３次元計測装置により計測することで３次元点群データが取得されると、キャリブレーションボードの３次元計測装置に向いた表面の点群が取得される。
　基準である３次元計測装置および別の３次元計測装置の両方について、それぞれキャリブレーションボードの点群の少なくとも三つの隅の各３次元計測装置の座標系上の位置を用いて、２つの３次元計測装置の外部パラメータが算出され得る。
　この際、３次元計測装置の空間解像度の限界により、取得された点群のうちでキャリブレーションボードの隅に最も近い点が当該隅の座標と厳密には一致しないこと、および測定誤差である偶然誤差を鑑みて、各計測装置で測定された点群のうち、キャリブレーションボードの反射面に内包される点群から最小二乗法などの手法を用いて平面を算出し、それぞれの点群から算出された二つの平面を一致させる外部パラメータを算出する手法が用いられることもある。
　しかしながら、この方法を用いるときは、二つの３次元計測装置とキャリブレーションボードの位置関係について、キャリブレーションボードの同一表面が二つの３次元計測装置を向いていないときは、キャリブレーションボードの物理実体としての厚さが計算時に誤差として導入されてしまうため、計測時の位置関係に見通し以外の制限が加わってしまう問題がある。
　特に、二つの３次元計測装置が比較的遠く離されて設置されるときは、キャリブレーションボードとしてサイズが比較的大きな板が用いられることが好ましく、このようにサイズが比較的大きなキャリブレーションボードに対し歪まない剛性を付与するためには、キャリブレーションボードの厚さを比較的大きくする必要があるため、上記の制限に係る問題は大きくなる。
　また、この方法によって３次元計測装置の各点の奥行方向の偶然誤差を統計的に減少させることはできるが、上記のようにキャリブレーションボードの隅に最も近い点が当該隅の座標と厳密に一致しないことに由来する誤差を減少させることはできず、当該誤差を統計的に減少させるためには、単一のキャリブレーションボードに係る計測結果に基づいて外部パラメータを算出するのではなく、複数のキャリブレーションボードの計測結果の点群から外部パラメータを算出することが必要であり、このためにもキャリブレーションボードの設置位置の制限が課題となる。
　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、３次元計測装置による計測対象物の適切な計測を行うことができるようにした点群処理装置、方法およびプログラムを提供することにある。
　本発明の一態様に係る点群処理装置は、第１の３次元計測装置および第２の３次元計測装置による計測対象物の計測により計測された点群を入力する点群入力部と、前記点群入力部により入力した点群であって、前記計測対象物の少なくとも３つの端点に係る前記第１および第２の３次元計測装置の座標系上の点群の位置情報を入力する端点入力部と、前記端点入力部により入力した位置情報に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置と前記計測対象物の位置関係を判定する位置関係判定部と、前記位置関係判定部により判定した位置関係に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置の座標系を基準の座標系に変換する外部パラメータを計算する計算部と、を備える。
　本発明の一態様に係る点群処理方法は、点群処理装置により行われる方法であって、前記点群処理装置の点群入力部により、第１の３次元計測装置および第２の３次元計測装置による計測対象物の計測により計測された点群を入力することと、前記点群処理装置の端点入力部により、前記点群入力部により入力した点群であって、前記計測対象物の少なくとも３つの端点に係る前記第１および第２の３次元計測装置の座標系上の点群の位置情報を入力することと、前記点群処理装置の位置関係判定部により、前記端点入力部により入力した位置情報に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置と前記計測対象物の位置関係を判定することと、前記点群処理装置の計算部により、前記位置関係判定部により判定した位置関係に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置の座標系を基準の座標系に変換する外部パラメータを計算することと、を備える。
　本発明によれば、３次元計測装置による計測対象物の適切な計測を行うことができる。
図１は、本発明の一実施形態に係る点群データ処理装置の適用例を示す図である。 図２は、点群データ処理装置による処理動作の手順の一例を示すフローチャートである。 図３は、外部パラメータの計算の第１の例を説明する図である。 図４は、外部パラメータの計算の第２の例を説明する図である。 図５は、ターゲットが３次元計測装置に対して向ける面の判定の一例を示す図である。 図６は、外部パラメータの計算の第３の例を説明する図である。 図７は、ターゲットと３次元計測装置との間の距離およびターゲットと３次元計測装置とが成す角度の一例を示す図である。 図８は、本発明の一実施形態に係る点群データ処理装置のハードウエア（hardware）構成の一例を示すブロック図（block diagram）である。
　以下、この発明に係わる実施形態を説明する。
　図１は、本発明の一実施形態に係る点群データ処理装置の適用例を示す図である。図２は、点群データ処理装置による処理動作の手順の一例を示すフローチャートである。
　図１に示されるように、本発明の一実施形態に係る点群データ処理装置（点群処理装置）１００は、点群入力部１０、端点入力部２０、位置関係判定部３０、記憶部４０、および外部パラメータ計算部５０を備える。
　本実施形態では、オペレータが二つの３次元計測装置（LiDARと表記することがある）からの見通しの良い位置にキャリブレーションボードを設置し、第１の３次元計測装置（LiDAR 1）Ｌ１と第２の３次元計測装置（LiDAR 2）Ｌ２のそれぞれにより、キャリブレーションボードの計測結果を含む点群が計測され、第１の３次元計測装置Ｌ１により点群データＤ１が取得され、第２の３次元計測装置Ｌ２により第２の点群データＤ２が取得される。
　これら取得された点群データＤ１およびＤ２は、点群データ処理装置１００の点群入力部１０に入力される（Ｓ１０）。具体的な入力方法としては、３次元計測装置Ｌ１およびＬ２による点群データ出力方法に依存するが、一般的にはデータファイルとして出力および保存された情報をファイル指定によって入力する方法がとられ、この方法は特に限定されない。
　キャリブレーションボードのサイズおよび厚さを示すデータは、オペレータによるＧＵＩ（Graphical User Interface）への操作により入力されて、点群データ処理装置１００の記憶部４０に予め記憶される。この記憶に至る方法は特に限られない。例えば、既定のキャリブレーションボードを前提として設定されて点群データ処理装置１００の記憶部４０に上記サイズおよび厚さのデータがあらかじめ記憶されていても良いし、オペレータによる何らかの手段によって適時入力された上記サイズおよび厚さのデータが記憶部４０に記憶されても良い。
　そして、上記点群データＤ１およびＤ２のうち、キャリブレーションボードの少なくとも三つの隅に対応する、各３次元計測装置Ｌ１およびＬ２の座標系上の位置情報がＧＵＩへの操作により入力され、ターゲットの端点として、上記点群データＤ１およびＤ２とともに端点入力部２０に入力される（Ｓ２０）。
　上記位置情報の入力の方法は特に限られない。一例としては、点群データを２次元ディスプレイ上に投影し、この投影された画面上でマウス等のポインティングディバイスを用いて位置情報を指定する方法が挙げられる。
　位置関係判定部３０は、記憶部４０に記憶されたキャリブレーションボードのサイズおよび厚さを示すデータを用いて、点群データＤ１およびＤ２に対して指定された、対応する端点の各直交座標の座標値に基づく三角測量様の幾何計算によって、各３次元計測装置Ｌ１およびＬ２とキャリブレーションボードの、凡その位置関係を計算する。
　位置関係判定部３０は、この計算結果に基づいて、キャリブレーションボードが第１の３次元計測装置Ｌ１を向く方向と、キャリブレーションボードが第２の３次元計測装置Ｌ２を向く方向との関係、例えば、キャリブレーションボードが第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２に対して同じ面を向いているのか逆の面を向いているのかを判定する。位置関係判定部３０は、この判定の結果を上記位置関係の計算結果とあわせて外部パラメータ計算部５０に出力する（Ｓ３０）。
　上述の同じ面を向いていることは、キャリブレーションボードにおける第１の３次元計測装置Ｌ１を向く面と、キャリブレーションボードにおける第２の３次元計測装置Ｌ２を向く面とが同じであることを意味する。
　また、上述の逆の面を向いていることは、キャリブレーションボードにおける第１の３次元計測装置Ｌ１を向く面と、キャリブレーションボードにおける第２の３次元計測装置Ｌ２を向く面とが異なることを意味する。
　外部パラメータ計算部５０は、位置関係判定部３０による判定の結果に基づき、第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２の間の外部パラメータを計算する（Ｓ４０）。
　この外部パラメータの第１の例は、上記のように、キャリブレーションボードが第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２に対して同じ面を向いているときの、点群データＤ１における、キャリブレーションボードの面をなす点群データにフィッティングされた平面と、点群データＤ２における、キャリブレーションボードの面をなす点群データにフィッティングされた平面とを完全に一致させる外部パラメータである。
　外部パラメータの第２の例は、上記のように、キャリブレーションボードが第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２に対して逆の面を向いているときの、点群データＤ１における、キャリブレーションボードの面をなす点群データにフィッティングされた平面と、点群データＤ２における、キャリブレーションボードの面をなす点群データにフィッティングされた平面とを、記憶部４０に記憶された、キャリブレーションボードの厚さだけ離れて平行させる外部パラメータである。
　本実施形態に係る点群データ処理装置は、複数のキャリブレーションボードを高い自由度で配置して、計測した点群データの組を用いて、２つの３次元計測装置間の外部パラメータの良好な算出に寄与できる。または、キャリブレーションボードを高い自由度で移動させて配置して、計測した複数組の点群データを用いて、２つの３次元計測装置間の外部パラメータの良好な算出に寄与できる。
　図３は、外部パラメータの計算の第１の例を説明する図である。
　図３に示される各３次元計測装置およびターゲット、ここではターゲットＴ１は、実際には３次元の空間に配置されるが、分かり易さのため、平面図にて記述する。後述する図４乃至図７についても同様である。
　また、図３では、分かり易さのため、第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２を結んだ線を水平軸として記載している。後述する図４、図５、および図７についても同様である。
　図３に示されるように、キャリブレーションボードであるターゲットＴ１が、第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２に、同じ面を向けているとき、外部パラメータ計算部５０は、ターゲットＴ１の隅の点が張る長手方向の平面から一定距離内に位置する点群の最小二乗誤差で示される平面を、第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２の双方について計算し、これら計算した平面同士が重なるようにする外部パラメータを計算する。
　この計算によって、外部パラメータのうち回転パラメータを決定でき、並進成分も各３次元計測装置に与えられたターゲットの隅の座標値から幾何計算によって算出される値の向上が期待できる。
　図４は、外部パラメータの計算の第２の例を説明する図である。
　図４に示されるように、キャリブレーションボードのであるターゲットＴ２が、第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２に異なる面を向けているとき、外部パラメータ計算部５０は、ターゲットＴ１の隅の点が張る長手方向の平面から一定距離内に存在する点群の最小二乗誤差で示される平面を、第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２の双方について計算し、これら計算した平面同士が平行かつターゲットＴ２の厚さ、すなわち短手方向の長さの距離だけ離れるようにする外部パラメータを計算する。
　図５は、ターゲットが３次元計測装置に対して向ける面の判定の一例を示す図である。
　図５に示されるターゲットＴが第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２に対して同じ面を向けているのか、異なる面を向けているのかは、第１の３次元計測装置Ｌ１および第２の３次元計測装置Ｌ２により測定された点群のうち、ターゲットＴの隅に対し最近傍の点の計測座標を、それぞれ与えたときの、位置関係判定部３０による幾何計算によって判定され得る。
　図６は、外部パラメータの計算の第３の例を説明する図である。図６では、第１の３次元計測装置Ｌ１のｘ方向およびｙ方向の座標軸を実線で、第２の３次元計測装置Ｌ２のｘ方向およびｙ方向の座標軸を点線でそれぞれ示している。
　図６に示されるように、多数のターゲットＴ１、Ｔ２、Ｔ３、およびＴ４が与えられたとき、ターゲット毎に算出された外部パラメータの平均を求めることで、外部パラメータの精度の向上が期待できる。
　また、このように平均を求めることで、１つのターゲットについて上記のように計算された平面同士を一致させる計算において、曖昧性が残る外部パラメータのうちの並進成分の精度の向上も期待できる。
　また、図６に示される各ターゲットと第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２の位置関係に基づき、外部パラメータ計算部５０が、計測条件の良し悪しを反映する数値を算出し、当該算出した数値を繰り入れた加重平均を算出することも好ましい。
　図７は、ターゲットと３次元計測装置との間の距離およびターゲットと３次元計測装置とが成す角度の一例を示す図である。
　ターゲットの位置は、図７に示されるターゲットＴ１の位置のように、第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２から比較的遠い位置である条件より、図７に示されるターゲットＴ２の位置のように、第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２から比較的近い位置である条件である第１の条件に沿うことが望ましい。
　また、第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２を結んだベクトルに対する、ターゲットの法線は、第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２を結んだベクトルとなす角が小さい法線である条件である第２の条件に沿うことが望ましい。
　一方で、図７に示されるように、上記第１および第２の条件が最適化した、ターゲットＴ３では、第１の３次元計測装置Ｌ１と第２の３次元計測装置Ｌ２は、ターゲットＴ３の異なる面をそれぞれ計測することになるため、ターゲットＴ３の厚みが誤差に導入される。
　以上説明した、本実施形態に係る点群データ処理装置では、キャリブレーションボードを二つの３次元計測装置の双方から見通しのある限り、任意の位置に設置して外部パラメータを算出用の点群データの取得を行っても、良好な外部パラメータを算出することができる。
　図８は、本発明の一実施形態に係る点群データ処理装置のハードウエア構成の一例を示すブロック図である。
　図８に示された例では、上記の実施形態に係る点群データ処理装置１００は、例えばサーバコンピュータ（server computer）またはパーソナルコンピュータ（personal computer）により構成され、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のハードウエアプロセッサ（hardware processor）１１１Ａを有する。そして、このハードウエアプロセッサ１１１Ａに対し、プログラムメモリ（program memory）１１１Ｂ、データメモリ（data memory）１１２、入出力インタフェース（interface）１１３及び通信インタフェース１１４が、バス（bus）１１５を介して接続される。
　通信インタフェース１１４は、例えば１つ以上の無線の通信インタフェースユニット（interface unit）を含んでおり、通信ネットワーク（network）との間で情報の送受信を可能にする。無線インタフェースとしては、例えば無線ＬＡＮ（Local Area Network）などの小電力無線データ通信規格が採用されたインタフェースが使用される。
　入出力インタフェース１１３には、点群データ処理装置１００に付設される、利用者などにより用いられる入力デバイス（device）２００および出力デバイス３００が接続される。
　入出力インタフェース１１３は、キーボード（keyboard）、タッチパネル（touch panel）、タッチパッド（touchpad）、マウス（mouse）等の入力デバイス２００を通じて利用者などにより入力された操作データを取り込むとともに、出力データを液晶または有機ＥＬ（Electro Luminescence）等が用いられた表示デバイスを含む出力デバイス３００へ出力して表示させる処理を行うことができる。なお、入力デバイス２００および出力デバイス３００には、点群データ処理装置１００に内蔵されたデバイスが使用されてもよく、また、ネットワークを介して点群データ処理装置１００と通信可能である他の情報端末の入力デバイスおよび出力デバイスが使用されてもよい。
　プログラムメモリ１１１Ｂは、非一時的な有形の記憶媒体として、例えば、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）またはＳＳＤ（Solid State Drive）等の随時書込みおよび読出しが可能な不揮発性メモリ（non-volatile memory）と、ＲＯＭ（Read Only Memory）等の不揮発性メモリとが組み合わせて使用されたもので、一実施形態に係る各種制御処理等を実行する為に必要なプログラムが格納され得る。
　データメモリ１１２は、有形の記憶媒体として、例えば、上記の不揮発性メモリと、ＲＡＭ（Random Access Memory）等の揮発性メモリ（volatile memory）とが組み合わせて使用されたもので、各種処理が行われる過程で取得および作成された各種データまたは情報が記憶される為に用いられ得る。
　本発明の一実施形態に係る点群データ処理装置１００は、ソフトウエア（software）による処理機能部として、図１に示される各部を有するデータ処理装置として構成され得る。
　点群データ処理装置１００の各部によるワークメモリなどとして用いられる情報記憶部は、図８に示されたデータメモリ１１２が用いられることで構成され得る。ただし、これらの構成される記憶領域は点群データ処理装置１００内に必須の構成ではなく、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの外付け記憶媒体、又はクラウド（cloud）に配置されたデータベースサーバ（database server）等の記憶装置に設けられた領域であってもよい。
　上記の各部における処理機能部は、いずれも、プログラムメモリ１１１Ｂに格納されたプログラムを上記ハードウエアプロセッサ１１１Ａにより読み出させて実行させることにより実現され得る。なお、これらの処理機能部の一部または全部は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit））またはＦＰＧＡ（Field-Programmable Gate Array）などの集積回路を含む、他の多様な形式によって実現されてもよい。
　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。
　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。
　　１００…点群データ処理装置
　　１０…点群入力部
　　２０…端点入力部
　　３０…位置関係判定部
　　４０…記憶部
　　５０…外部パラメータ計算部

Claims (5)

  1. 　第１の３次元計測装置および第２の３次元計測装置による計測対象物の計測により計測された点群を入力する点群入力部と、
    　前記点群入力部により入力した点群であって、前記計測対象物の少なくとも３つの端点に係る前記第１および第２の３次元計測装置の座標系上の点群の位置情報を入力する端点入力部と、
    　前記端点入力部により入力した位置情報に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置と前記計測対象物の位置関係を判定する位置関係判定部と、
    　前記位置関係判定部により判定した位置関係に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置の座標系を基準の座標系に変換する外部パラメータを計算する計算部と、
    　を備える点群処理装置。
  2. 　前記計算部は、
    　　前記計測対象物が前記第１の３次元計測装置を向く面、および前記計測対象物が前記第２の３次元計測装置を向く面が同じであるときに、前記点群入力部により入力した、前記第１の３次元計測装置により計測された点群であって、前記端点入力部により入力した端点により示される、前記計測対象物の面から一定距離内における点群の最小二乗誤差で示される平面、および前記点群入力部により入力した、前記第２の３次元計測装置により計測された点群であって、前記端点入力部により入力した端点により示される、前記計測対象物の面から一定距離内における点群の最小二乗誤差で示される平面が重なるようにする前記外部パラメータを計算する、
    　請求項１に記載の点群処理装置。
  3. 　前記計算部は、
    　　前記計測対象物が前記第１の３次元計測装置を向く面、および前記計測対象物が前記第２の３次元計測装置を向く面が異なるときに、前記点群入力部により入力した、前記第１の３次元計測装置により計測された点群であって、前記端点入力部により入力した端点により示される、前記計測対象物の面から一定距離内における点群の最小二乗誤差で示される第１の平面、および前記点群入力部により入力した、前記第２の３次元計測装置により計測された点群であって、前記端点入力部により入力した端点により示される、前記計測対象物の面から一定距離内における点群の最小二乗誤差で示される第２の平面が、前記第１および第２の平面の間の、前記計測対象物の厚さだけ離れるようにする前記外部パラメータを計算する、
    　請求項１に記載の点群処理装置。
  4. 　点群処理装置により行われる方法であって、
    　前記点群処理装置の点群入力部により、第１の３次元計測装置および第２の３次元計測装置による計測対象物の計測により計測された点群を入力することと、
    　前記点群処理装置の端点入力部により、前記点群入力部により入力した点群であって、前記計測対象物の少なくとも３つの端点に係る前記第１および第２の３次元計測装置の座標系上の点群の位置情報を入力することと、
    　前記点群処理装置の位置関係判定部により、前記端点入力部により入力した位置情報に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置と前記計測対象物の位置関係を判定することと、
    　前記点群処理装置の計算部により、前記位置関係判定部により判定した位置関係に基づいて、前記第１および第２の３次元計測装置の座標系を基準の座標系に変換する外部パラメータを計算することと、
    　を備える点群処理方法。
  5. 　請求項１乃至３のいずれか１項に記載の点群処理装置の各部としてプロセッサを機能させる点群処理プログラム。
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