2014 Fiscal Year Annual Research Report
レーザスキャンによる３次元ａｓ－ｂｕｉｌｔ設備モデルの全自動構築・更新技術の開発
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24360057
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
金井 理 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (90194878)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
伊達 宏昭 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (20374605)
溝口 知広 日本大学, 工学部, 准教授 (30547831)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2015-03-31
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| Keywords | 形状モデリング / CAD/CAE / 安心・安全設計 / 建設マネジメント / 維持管理工学 / 物体認識 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) プラント配管等を計測対象として，レーザキャンされた部分的な計測点群とスキャナ位置から，計測空間をFree(物体無し), Occupied(物体あり), Unknown(未計測)の３クラスに分類するとともに，前年度までに開発された認識アルゴリズムを活用した物体認識を実施し，その認識結果から未計測領域内の物体存在確率を反映した観測スコアを予測し，Free空間内で未計測領域内の物体の観測スコアの期待値が最大となる位置を，次スキャンの最適位置として推定できるアルゴリズムを開発し，従来の未計測領域最小化による手法に比較し，より少ないスキャンで物体認識率100％を達成できることを，シミュレーションにより示した．
(2) 地面/床平面への点群投影と画像生成に基づいた，複数の地上型レーザスキャン点群の高速自動レジストレーション（位置合わせ）アルゴリズム，ならびにスキャン未計測部を補完するための大規模環境の地上型レーザスキャン点群とデプスカメラにより得られた局所計測点群の高速レジストレーションアルゴリズムを開発し，10秒程度の処理で正しいラフレジストレーションが完了することを実証した．
(3) レーザ計測点群からの物体認識の研究を行い，計測点群だけでは認識しづらい物体に対し，スキャナで同時取得された画像を併用することで，その認識が可能となることを確認した．この手法を，森林計測点群からの対話的な樹幹検出システムの開発，MMSデータからの電柱・電線の同時認識システムの開発に実際に応用した．
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| Research Progress Status |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Causes of Carryover |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
26年度が最終年度であるため、記入しない。
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