2021 Fiscal Year Research-status Report
Research on High Accuracy Integration of Drone Aerial Photos and Maps using Onboard RTK-GNSS
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20K04725
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| Research Institution | Chubu University |
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Principal Investigator |
杉田 暁 中部大学, 中部高等学術研究所, 准教授 (20650708)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | ドローン・UAV / RTK-GNSS / SfM/MVS / 高解像度リモートセンシング / 地理情報システム（GIS） |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、最近実用化された、安価かつきわめて小型・軽量な多周波・多システム対応のGNSS（Global Navigation Satellite System）受信機と、RTK（Real Time Kinematic）測位技術、ドローン技術を統合して運用する方法論を構築することにより、ドローンの位置情報と空撮写真の付帯位置情報を高精度化し、写真と地図の統合を高精度化することである。2021年度は、一般的なカメラ搭載小型ドローンを用いた、GCP（Ground Control Point）を使わないSfM/MVS（Structure from Motion/Malti View Stereo）による写真地図の汎用化と高精度化をさらに推し進めた。具体的には、昨年度開発した、写真の付帯位置情報をRTK-GNSSによる衛星精密測位情報を用いて高精度化するプログラムを更新し、DJI社のドローンで得られる飛行ログに依存しない方法へ改良を行うことにより、汎用性を高めた。DJI社のドローンは、コマーシャルベースで世界で７割超のシェアを持つため、昨年度のプログラムでも汎用的ではあったが、2021年度の更新により、ドローンのメーカーに依らない、より一般的な高精度化の方法へ改良することができた。この改良は、昨今の安全保障上等の事情により公的機関等に導入の進むDJI社以外のドローンへの対応や、飛行ログの仕様変更に対応するためにも重要である。また、プログラム中の写真撮影位置推定のアルゴリズムをチューニングし、昨年度新たに開発したドローン飛行・空撮手法：ACP法と合わせて運用することにより、写真撮影タイミング推定誤差からRTK-GNSSで得られた座標へ伝搬する誤差の更なる低減を図った。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の目的に鑑みて、概ね順調に進捗している。当初計画では、写真の付帯位置情報の高精度化のために、一般的に用いられるドローンよりも大型のサイズのドローンにシャッタータイミングを出力可能なコンパクトデジタルカメラを搭載する方法を検討していたが、この方式を取るドローンは市販されはじめ、新規性に乏しくなった。このため、本研究では計画に修正を加え、ソフトウェア的な対応により更なる高精度化を図り、かつ、どのようなドローンを用いても高精度な写真地図を作成できるような方法の汎用化を行うこととした。
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| Strategy for Future Research Activity |
当初は、ドローン上オンボードでのRTK演算処理を行い、写真の付帯位置情報を更新することを検討していた。しかし、検証の結果オンボードエンジンでのRTK演算の精度は、PCを用いた後処理演算の精度に比して5倍程度誤差が大きいことがわかった。このため、今回の手法では利便性よりも精度を重視することとして、RTKはリアルタイム演算ではなく後処理演算を採用することとした。写真の付帯情報についても、後処理演算で得た精密測位座標を用いて更新することにした。２０２２年度は、これまでの研究内容について国際学会での発表を行い、学術誌に論文として投稿する。また、当初は計画していなかったが、3次元点群データを簡易かつ高速に取得できる手法として安価なLiDAR（Light Detection And Ranging）が市販されるようになったため、これを導入して、本研究で得る写真と地図の統合データと3次元点群データを高精度に統合する手法の研究に着手し、更なる展開を検討する。
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| Causes of Carryover |
・新型コロナウィルス感染症の拡大の影響により、参加を予定していた学会が中止となったり研究打合せをオンラインで行うことになり、旅費を繰越すこととなったため。
・2021年度の実験が、他の研究事業との相乗効果により効率よく進んだ結果、物品費・消耗品の支出が予定より少額となったため。
・2021年度の研究について、ハードウェアを用いた実験から、より効率がよく汎用性の高いソフトウェアを用いた方法へと変更を行ったため。
・2022年度に、当初の計画では実施する予定はなかったが、本研究の発展的な課題として、3次元点群データを簡易かつ高速に取得できる安価なLiDAR（Light Detection And Ranging）を導入して、本研究で得る写真と地図の統合データと3次元点群データを高精度に統合する手法の研究に着手し、更なる展開を検討する。
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Research Products
(46 results)
