2015 Fiscal Year Research-status Report
写真測量を導入した慣性測量の測位精度向上に関する研究
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26350402
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| Research Institution | Chiba Institute of Technology |
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Principal Investigator |
小泉 俊雄 千葉工業大学, 工学部, 教授 (10083883)
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2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | 慣性測量 / 写真測量 / SfM / 測位 / ｶﾙﾏﾝﾌｨﾙﾀ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１、近年開発が著しいSfM(Structure from Motion）に着目し、カメラの自己位置推定情報を導入した慣性測量の手法を試みた。SfMは写真測量ではなくコンピュータビジョン（CV)の分野からもたらされたものである。この方法はIMUの計測とカメラによる撮影を同時に行い、SfMによって求められた撮影時のカメラの位置情報をカルマンフィルタの外部情報として使用するものである。本研究ではこのアルゴリズムを作成し、実際の測定をもとにその有効性の実証を行った。その結果、カルマンフィルタによる誤差補正が可能であることと、測定精度の向上が図れることを確認した。
２、上記の方法は基礎実験として千葉工業大学構内で実施した。応用実験は長野県高森町下市田の田園都市部約１０００mと、国土地理院の院内に設置された基準点間にて、基準点測量及び地形測量に適応させた。その結果、本手法が有効であることを確認した。
３、本研究に活用できる装置を作製した。具体的には、手押し台車に慣性装置とカメラ、パソコンを搭載したものである。特に、カメラは常に台車の進行方向に向けての撮影が有効であることと、慣性装置は常に概略一定方向（例えばX軸は北方向）に向かせたまま計測することが有効であることから、これらの条件を満足する装置を作製した。
４、本装置の有効な操作方法を試行し確立した。
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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
１、SfMに着目したおかげで、カメラの撮影位置（自己位置推定）情報が容易に取得出来たこと。
２、カメラの自己位置推定情報を導入したｶﾙﾏﾝﾌｨﾙﾀのアルゴリズムが作成できたこと。
３、慣性装置の特性、SfMの特性が理解できたこと。
４、装置の改良がうまくいったこと。
５、長野と地理院での実験がうまくいったこと。
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| Strategy for Future Research Activity |
１、SfMは写真測量的には相互標定と接続標定を行ったものである。よって、絶対標定(実際の座標系への変換）をする必要がある。現状での絶対標定の方法はモデル座標系をGCP(地上基準点）を使って行っているのが一般的である。GCPはGNSS（汎地球測位システム）で計測されることが多い。そこで、GNSSを用いないで外部標定を行うことを考案する。具体的には、慣性装置で計算されたデータを用いるが、慣性装置での計算データは計測時間で積分した積分値である。積分値は時間により誤差が累積する。積分を用いない方法を考案する。
２、本装置を応用した利活用の分野を開拓する。
３、研究成果をまとめて報告書を作成する。
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| Causes of Carryover |
１、国土地理院での実験を通いで実施したため、経費が少なくてすんだ。
２、装置の製作が大学の工作センターで可能になったため、経費が少なくてすんだ。
３、台車が特注品でなく、市販のものが代用できたために、経費が少なくてすんだ。
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
本研究の利活用として、トンネルや導水路の位置測定への利用を考えている。その装置製作・実験に使用する計画である。
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