2016 Fiscal Year Annual Research Report
High quality point cloud generation of large-scale environments using various 3D scanners
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26420073
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
伊達 宏昭 北海道大学, 情報科学研究科, 准教授 (20374605)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金井 理 北海道大学, 情報科学研究科, 教授 (90194878)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2017-03-31
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| Keywords | レーザ計測点群 / SfMメッシュ / 位置合せ / 最適計測位置推定 / 領域抽出 / 特徴抽出 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
様々な計測データのより効率的かつ高精度な統合を目的とした計測データの位置合せ手法の開発を行った．まず，平面領域を含む構造物や環境の計測データ統合のための，レーザ計測点群同士ならびにSfMメッシュとレーザ計測点群との位置合せ手法を開発した．本手法は，平面領域境界の直線エッジの高速な抽出と，それらを用いた効率的かつ頑健な位置合せに基づいている．実験により，平面領域を含む構造物の計測データを実用上十分な処理時間で位置合せできることを確認した．また，配管系統計測点群の高精度位置合せ法を開発した．本手法は，計測点群内の円筒領域を認識し，対応する円筒の一致制約を用いることで高精度な点群位置合わせを行うものである．疑似計測点群を用いた実験により，開発法が従来法(ICPや商用ソフト)よりも高精度に位置合わせできることを確認した．更に，計測点群の近接関係を表すグラフを用いた複数点群の位置合せ手法を開発した．実験により，従来法で位置合せに失敗した数十のTLS点群を，開発法では短時間で正しく位置合せできることを確認した．
より高品質な環境計測データを取得するために，計測対象環境のSfMメッシュを事前知識とし，レーザの入射角と計測距離，計測重複率，計測対象物の重要度を考慮した最適TLS計測位置推定法を開発した．実験により，熟練計測作業者の作業と比較して，少ない計測回数で重要部を高精度に計測できる最適計測位置を推定できることを確認した．
点群利用において重要となる点群からの特徴量抽出法の検討とその応用を行った．具体的には，マルチスケールの考えに基づく既存の複数の点群特徴量抽出法の実装ならびに新たな点分類法の開発を行い，TLS点群やMMS点群への適用を通して，各手法の有用性を比較評価した．また，抽出特徴量の点群特徴線抽出への応用を行い，点群の視覚的理解の助けとなる特徴線抽出への応用可能性を確認した．
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Research Products
(13 results)
