JP2018141759A - 点群データからの基準平面生成方法、及び装置 - Google Patents
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Abstract
Description
これにより、大きな外れ値をもつノイズは小さな寄与率が乗じられてて基準平面生成に与える影響が小さくなる。
これにより、大きな外れ値のノイズは、距離に反比例して小さい値となり、基準平面生成に与える影響が小さくなる。
これにより、大きな外れ値のノイズは、距離に反比例して小さい値となり、基準平面生成に与える影響が小さくなる。
これにより、局所解に陥るのを防止できる。
110:単位領域切出部
120:初期値算出部
130:距離算出部
140:寄与率算出部
150:幾何中央値・共分散行列更新部
160:平面生成部
200:路面評価装置
300:路面測定装置
310:スキャナ
320:全周カメラ
330:GNSS装置
340:車両
400:構造物
Claims (5)
- 測定経路に沿って移動させた測定装置で取得した道路の各点の位置を示す平面状の点群データから当該点群データの評価基準となる基準平面を生成する方法であって、
前記点群データの中央値を求め、
前記点群データの各点と前記中央値との距離を求め、
前記各点に前記距離が大きくなるほど小さい値となる寄与率を求め、
前記寄与率を乗じて基準平面を生成することを特徴とする点群データからの基準平面生成方法。 - 前記寄与率は前記距離に反比例することを特徴とする請求項1に記載の点群データからの基準平面生成方法。
- 前記基準平面の生成には主成分分析(PCA:Principal Component Analysis)を使用し、前記主成分分析(PCA)の計算に幾何中央値共分散行列(MCM: Median Covariation Matrix)を用い、重み付き確率的勾配降下法によって幾何中央値共分散行列を更新し、この更新を収束まで繰り返すことを特徴とする請求項1に記載の点群データからの基準平面生成方法。
- 前記幾何中央値共分散行列の更新を繰り返すに際し、すべての点群に対して計算が1回終了するごとに全点の読み込順をランダムシャッフルすることを特徴とする請求項3に記載の点群データからの基準平面生成方法。
- 測定経路に沿って移動させた測定装置で取得した道路の各点の位置を示す平面状の点群データから当該点群データの評価基準となる基準平面を生成する装置であって、
前記点群データの中央値を求める手段と、
前記点群データの各点と前記中央値との距離を求める手段と、
前記各点に前記距離が大きくなるほど小さい値となる寄与率を求める手段と、
前記寄与率を乗じて基準平面を生成する手段と、
を備えることを特徴とする点群データへの基準平面生成装置。
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