JP7369375B1 - 建築物又は土木構造物の管理支援システム - Google Patents
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Abstract
Description
ここでBIMとは、ビルディングインフォメーションモデリング(Building Information Modeling)の略称であり、コンピュータ上に作成した建築物の三次元モデルに、種々の属性データを追加したものである。また、CIMとは、コンストラクションインフォメーションモデリング(Construction Information Modeling)の略称であり、BIMの概念を土木分野に応用したものである。
また、BIM/CIMの導入の副次的な効果として、よりよいインフラの整備・維持管理による国民生活の向上、建設分野や土木分野に従事する従業員のモチベーション向上等も期待される。
特許文献1に係るシステムは、BIMを構成する各部材をカメラで撮影し、その撮影対象となったパーツと撮影した画像との紐づけを行うものである。
このシステムにより、施工対象物を構成する部材単位でのトレーサビリティを容易とし、施工管理の利便性を向上させることができる。
先ず、管理支援システム100のシステム構成について説明する。
図1は、本発明の実施形態における管理支援システム100の構成図である。
通信端末110、管理装置120、及び自走ロボット130は、相互に通信可能に構成されている。ここで相互に通信可能とは、通信端末110、管理装置120、及び自走ロボット130が、直接的に通信可能であってもよいし、インターネットなどのコンピュータ回線を介して間接的に通信可能であってもよい。
従って、通信端末110から自走ロボット130に対して制御コマンドを送信すること、通信端末110が管理装置120に保存されているデータファイルを読み出すこと、自走ロボット130が取得したデータを管理装置120に送信すること、管理装置120によって処理されたデータを自走ロボット130に送信すること等が可能である。
コンピュータ装置121は、通信端末110や自走ロボット130と直接的又は間接的に通信可能であり、受信した各データをデータベース122に記憶させ、データベース122に記憶されている各データを処理する。
データベース122は、BIM(ビルディングインフォメーションモデリング)又はCIM(コンストラクションインフォメーションモデリング)の属性情報を記憶している。
本実施形態の説明において、BIMとは、建築物に配置されている各構造物に対応する複数のオブジェクトを組み合わせて建築物を三次元に表す三次元モデルのことである。そして、CIMとは、土木構造物に配置されている各構造物に対応する複数のオブジェクトを組み合わせて土木構造物を三次元に表す三次元モデルのことである。
データベース122に記憶されているBIM又はCIMの属性情報とは、BIM又はCIMに対応している複数とおりのソフトウェア(以下、単にBIMソフトウェアにと称する)に対して互換性を有するデータファイルであり、具体的にはIFC(Industry Foundation Classes)形式のデータファイルをいう。
なお、データベース122には、IFC形式のデータファイルに加えて、三次元CADデータの属性情報や、レーザスキャナ132によって取得された点群データ等が記憶されてよい。
図示のとおり、自走ロボット130は、周囲に存在する物体を検知するセンサ131を搭載しており、センサ131により検知される物体との衝突を回避しながら自走することができる。なお、本発明の実施において、センサ131は、周囲に存在する物体を非接触に検知することができるものであれば足り、その検知方式は特に制限されない。例えば、センサ131は、赤外線センサや超音波センサ等によって実現することができる。
また、自走ロボット130は、レーザスキャナ132を搭載しており、その周囲をスキャンして三次元の点群データを取得することができる。なお、本発明の実施において、自走ロボット130の形態は、図2に図示したように車輪で走行する態様のものに限られず、ドローンのように空中移動するものであってもよい。
なお、本実施形態における通信端末110は、操作受付手段と表示手段の双方を一体的に実現するタッチパネルを採用することを前提として以下説明するが、それぞれを別々のデバイスで実現してもよい(例えば、操作受付手段をキーボードで実現し、表示手段を液晶ディスプレイで実現してもよい)。
続いて、自走ロボット130の自走制御に用いられる事前地図について説明する。
ここで事前地図とは、自走ロボット130を移動させる範囲、すなわち管理対象となる建築物又は土木構造物に関する地図データであり、自走ロボット130が自己位置を推定するために用いられる。
本実施形態における事前地図は、データベース122に予め記憶されており、通信端末110はデータベース122から事前地図を読み込んで表示可能であるものとして、以下説明する。
事前地図は、通信端末110にインストールされているBIMソフトウェアに対応するファイル形式になっているものであれば足り、その生成手法は特に制限されない。本実施形態では、現実空間に極力近しい事前地図を生成するために、管理対象となる建築物をレーザスキャナで計測して取得した点群データを、BIM又はCIMに変換した後に、自走ロボット130に搭載されたレーザスキャナ132の高さでクロスセクションした断面を事前地図として使用する。その変形例として、例えば、通信端末110は、事前地図として設計時に生成されたCADデータを参照してもよい。
図3に図示するとおり、通信端末110の表示画面における事前地図の中には、その時点における自走ロボット130の位置(自走ロボット130が推定した自己位置)が表示されるようになっており、通信端末110のユーザが自走ロボット130の位置を容易に認識できるように構成されている。
続いて、管理対象となるオブジェクトと撮影位置の指定について説明する。
図4は、通信端末110の表示画面において二次元表示される事前地図を示す図である。より詳細には、図4の表示態様は、図3に図示した事前地図を、自走ロボット130の上方向から視た平面図として表示したものである。
以下、図4に図示されている事前地図の中に含まれるオブジェクトOB1を管理対象とする工夫について説明する。
図5に示すとおり、ターゲットマーカ10は、複数種類の領域に大別され、本実施形態ではそれぞれの領域を領域11、領域12、領域13、領域14と呼称する。なお、領域12は、図5に図示する領域12a、領域12b、領域12cの総称である。
領域12は、ターゲットマーカ10に割り当てられている識別パターンが描かれている領域であり、言い換えれば、他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む領域である。領域12は、本発明に係る「第一領域」に相当する。ここで「識別パターン」とは、コンピュータ装置121が、レーザスキャナ132の測定結果(点群データ)から自動認識可能な態様(演算処理によって解読可能な態様)で、各ターゲットマーカのそれぞれを識別できる識別情報である。
領域13は、再帰性反射材が設けられている領域であり、上記の領域11及び領域12の周囲を囲っている。再帰性反射材とは、光源から来た光を、広い照射角にわたって、入射光の光路にほぼ沿う方向へ反射する素材をいい、正反射(鏡面反射)とは逆の性質を持っている。上述したように、レーザスキャナ132からの照射光と、再帰性反射材による反射光と、は位相が揃ってしまうため、その反射光を受け付けたレーザスキャナ132は、領域13の存在する範囲において処理可能な点群データを取得することができず、当該範囲について測定不能と処理する。
領域14は、ターゲットマーカ10の最縁部に設けられている領域であり、上記の領域11、領域12及び領域13の周囲を囲っている。
本発明は、上記の現象を逆手に取った技術であり、コンピュータ装置121は、点群データの中から測定不能だった範囲を示すエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカの存在位置を特定する(例えば、測定不能箇所が集中している場所をターゲットマーカの存在位置として特定する)コンピュータ処理を実行する。
測定不能であるという特徴はターゲットマーカの配置環境に依存する影響が少ないので、本発明は、既知の技術で着目されていた特徴(例えば、ターゲットマーカの形状や色彩など)に基づくコンピュータ処理に比べて、高い精度でターゲットマーカに相当する点群を検出することができ、その結果として正確な測量を実現することができる。
また、領域11、領域12及び領域14は、再帰性反射材とは異なる性質の素材によって形成されていればよく、好ましくは正反射またはそれにほぼ等しい反射をする高反射強度材によって形成されることが好ましい。コンピュータ装置121による解析処理において、領域13と他の領域とを区別するのが容易になるからである。
図6において黒色で表される部分が、レーザスキャナ132が測定不能だった箇所(エラーマップ)であり、コンピュータ装置121は、当該箇所が領域13に相当する範囲であり、当該箇所の近傍から取得された点群がターゲットマーカ10(領域11、領域12、及び領域14)の存在位置を表す点群であるものと判別する。
また、図6において、黒色で囲われている白抜きの部分が、領域11と領域12に相当する点群の存在範囲であり、コンピュータ装置121はこれらの点群が表す形状及び点群の色彩等を解析することによって、ターゲットマーカ10の中心位置や識別パターンを判別する。
例えば、コンピュータ装置121は、エラーマップによって表されている測定不能な範囲の形状を解析し、解析した形状が所定の形状(本実施形態では、その外縁が正方形)であることを条件として、当該範囲をターゲットマーカ10(領域13)の存在位置として特定してもよい。
或いは、コンピュータ装置121は、エラーマップによって表されている測定不能な範囲の大きさを解析し、解析した大きさが所定の閾値に収まるもの(上限閾値より小さく、下限閾値より大きいもの)をターゲットマーカ10(領域13)の存在位置として特定してもよい。
なお、上記の基準は、本発明の目的を達成する範囲において適宜変更してもよく、本明細書に記載していない既知の条件を適用してもよい。
そして、ターゲットマーカ10が上記の領域11を有しているので、コンピュータ装置121が領域11の形状、模様又は色彩を解析することによって、ターゲットマーカ10の中心位置をコンピュータ処理によって検出することができる。
そして、ターゲットマーカ10が上記の領域12を有しているので、コンピュータ装置121が領域12の形状、模様又は色彩を解析することによって、そのターゲットマーカ10に割り当てられている識別パターンを判定することができる。
自走ロボット130は、受信したオブジェクトOB1の位置情報に基づいて構内を自走して巡回する。本実施形態に係る自走ロボット130は自律的に壁への衝突を回避する機能を有しているので、仮に壁に衝突する経路を行動計画として自走ロボット130に伝送したとしても、自走ロボット130は、壁に衝突することなく指定したオブジェクトOB1に到達する経路を自走することができる。
自走ロボット130が衝突を回避する機能は、上述した事前地図(BIM又はCIMに基づいて事前に生成された建築物又は土木構造物の構内を表すもの)と、搭載しているセンサ131によって検知され周囲の物体と、を照合して、自走しながらリアルタイムに移動経路を求めることによって実現されるものである。
従って、自走ロボット130は、事前地図に存在しない物体を検知した場合、当該物体の衝突を回避する移動経路を自走することができる。
自走ロボット130は、周囲の物体や人間への衝突を回避しながら、ユーザの操作によって指定した目標位置(オブジェクトOB1の近傍)に到達すると、レーザスキャナ132によるスキャンを行い、当該目標位置の周辺に存在するオブジェクトOB1の形状及び姿勢を表す点群データを取得する。
自走ロボット130が取得した点群データは、コンピュータ装置121に送信される。
コンピュータ装置121は、自走ロボット130の巡回中に取得された点群データを解析してターゲットマーカ10を検出し、検出したターゲットマーカ10が付設されているオブジェクトOB1の位置及び姿勢を認識することができる。また、コンピュータ装置121は、検出したターゲットマーカ10の識別パターンからターゲットマーカ10の識別情報を取得し、取得した識別情報に対応付けられているオブジェクトがデータベース122に記憶されている既存の構造物(オブジェクトOB1)に対応付けられているとき、その構造物の位置姿勢情報と、測定された実際のオブジェクトOB1の位置及び姿勢と、を照合することができる。
当該ケースにおいて、データベース122に記憶されているオブジェクトOB1の位置姿勢情報は現実に即している。従って、コンピュータ装置121は、データベース122に記憶されているオブジェクトOB1の位置姿勢情報を更新しない。
当該ケースにおいて、データベース122に記憶されているオブジェクトOB1の位置姿勢情報は現実に合致していない。従って、コンピュータ装置121は、点群データに基づいて認識したオブジェクトOB1の位置及び姿勢に基づいて、データベース122に記憶されているオブジェクトOB1の位置姿勢情報を更新させる。
当該ケースにおいて、データベース122に記憶されているオブジェクトOB1の位置姿勢情報は現実に合致しているので、コンピュータ装置121は、データベース122に記憶されているオブジェクトOB1の位置姿勢情報を更新しない。一方で、点群データの中に含まれるオブジェクトOB2の位置及び姿勢は、データベース122に記憶されていない。従って、コンピュータ装置121は、点群データに基づいて認識したオブジェクトOB1の位置及び姿勢に基づいて、オブジェクトOB1の近傍に新規のオブジェクトOB2を追加する。
ユーザは通信端末110を用いて自走ロボット130を遠隔操作するだけでよく、その作業工数を削減できる。また、管理対象の構造物が高所等の危険性の高い場所に存在する場合であっても、作業員の安全性は確保される。
以上に説明した本発明の実施形態は、本発明の目的と達成する範囲において、種々の変形が可能である。
以下、未だ説明していない本発明の変形例について、言及する。
(1)建築物又は土木構造物を構成する複数の構造物に対応するオブジェクトをそれぞれ組み合わせて前記建築物を三次元に表すBIM(ビルディングインフォメーションモデリング)又は前記土木構造物を三次元に表すCIM(コンストラクションインフォメーションモデリング)の属性情報を記憶しているデータベースと、前記複数の構造物の一部である特定の構造物に対して付設され、それぞれを識別可能な識別パターンが描かれている複数のターゲットマーカと、スキャナを搭載しており、前記建築物又は前記土木構造物の構内を巡回し、前記スキャナによって周囲をスキャンして三次元の点群データを取得する自走ロボットと、前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データを解析して前記ターゲットマーカを検出し、検出した前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置及び姿勢を認識可能であるコンピュータ装置と、を備え、前記コンピュータ装置は、検出した前記ターゲットマーカの前記識別パターンから当該ターゲットマーカの識別情報を取得可能であり、前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられているとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置及び姿勢に基づいて当該既存のオブジェクトに関する情報が更新される、ことを特徴とする建築物又は土木構造物の管理支援システム。
(2)前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられていないとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置の位置及び姿勢に基づいて新規のオブジェクトが追加される、(1)に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
(3)前記自走ロボットは、周囲の物体を検知するセンサを有しており、前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置を目標位置として、前記センサにより検知される物体との衝突を回避する移動経路を自走可能であり、自走して前記目標位置に達したとき、前記スキャナによるスキャンによって当該目標位置に存在する前記特定の構造物の点群データを取得する、(1)に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
(4)前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面に同一の前記識別パターンが描かれている、(1)から(3)のいずれか一つに記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
(5)前記ターゲットマーカは、前記識別パターンが描かれている第一領域と、当該ターゲットマーカの中心位置を表すパターンが描かれている第二領域と、を有している、(4)に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
(6)前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が再帰性反射材を設けた領域によって囲まれており、前記コンピュータ装置は、前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データの中で測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカを検出する、(5)に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
(7)前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、(6)に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
110 通信端末
120 管理装置
121 コンピュータ装置
122 データベース
130 自走ロボット
131 センサ
132 レーザスキャナ
Claims (7)
- 建築物又は土木構造物を構成する複数の構造物に対応するオブジェクトをそれぞれ組み合わせて前記建築物を三次元に表すBIM(ビルディングインフォメーションモデリング)又は前記土木構造物を三次元に表すCIM(コンストラクションインフォメーションモデリング)の属性情報を記憶しているデータベースと、
前記複数の構造物の一部である特定の構造物に対して付設され、それぞれを識別可能な識別パターンが描かれている複数のターゲットマーカと、
スキャナを搭載しており、前記建築物又は前記土木構造物の構内を巡回し、前記スキャナによって周囲をスキャンして三次元の点群データを取得する自走ロボットと、
前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データを解析して前記ターゲットマーカを検出し、検出した前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置及び姿勢を認識可能であるコンピュータ装置と、
を備え、
前記コンピュータ装置は、検出した前記ターゲットマーカの前記識別パターンから当該ターゲットマーカの識別情報を取得可能であり、
前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられているとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置及び姿勢に基づいて当該既存のオブジェクトに関する情報が更新される、
ことを特徴とする建築物又は土木構造物の管理支援システム。 - 前記コンピュータ装置が取得した前記ターゲットマーカの識別情報が、前記データベースに記憶されている既存のオブジェクトに対応付けられていないとき、前記コンピュータ装置が認識した前記特定の構造物の位置の位置及び姿勢に基づいて新規のオブジェクトが追加される、
請求項1に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。 - 前記自走ロボットは、
周囲の物体を検知するセンサを有しており、
前記ターゲットマーカが付設されている前記特定の構造物の位置を目標位置として、前記センサにより検知される物体との衝突を回避する移動経路を自走可能であり、
自走して前記目標位置に達したとき、前記スキャナによるスキャンによって当該目標位置に存在する前記特定の構造物の点群データを取得する、
請求項1に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。 - 前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面に同一の前記識別パターンが描かれている、
請求項1から3のいずれか一項に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。 - 前記ターゲットマーカは、前記識別パターンが描かれている第一領域と、当該ターゲットマーカの中心位置を表すパターンが描かれている第二領域と、を有している、
請求項4に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。 - 前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が再帰性反射材を設けた領域によって囲まれており、
前記コンピュータ装置は、前記自走ロボットの巡回中に取得された点群データの中で測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカを検出する、
請求項5に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。 - 前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、
請求項6に記載の建築物又は土木構造物の管理支援システム。
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