JP7488737B2 - 制御システム、測量装置をターゲットの方向に指向させる方法およびプログラム - Google Patents

制御システム、測量装置をターゲットの方向に指向させる方法およびプログラム Download PDF

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Description

本発明は、測量装置の制御に関する。
測量の現場において、特定の地点の座標を定めたい場合がある。この場合、その位置にターゲット(例えば、反射プリズム)を配置し、測量装置でターゲットの測位が行われる。ここで、測量装置は自動で稼働させ、ターゲットを作業員が手に持って移動しつつ、ターゲットの測位を行う方法がある。
この方法において、測量装置をターゲットの方向に振り向かせたい(指向させたい)場合がある。この問題に対応する技術として、特許文献1~3に記載された技術が公知である。
日本国特許第4648025号公報 日本国特許第4177765号公報 日本国特許第4177784号公報
特許文献1~3に記載された技術は、専用のハードウェアを利用するので、コスト増となる問題があった。このような背景において、本発明は、極力新たなハードウェアを必要とせずに測量装置の側でターゲットの方向を検知できる技術の提供を目的とする。
本発明は、測量装置から見たターゲットの方向を取得する制御システムであって、前記ターゲットの側から前記測量装置を撮影した撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向の取得を行うターゲットの方向取得装置と、前記測量装置から見た前記ターゲットの前記方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させる制御を行う制御装置とを含む制御システムである。
本発明は、測量装置をターゲットの方向に指向させる方法であって、前記測量装置を前記ターゲットの側から撮影した撮影画像を得るステップと、前記撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向を取得するステップと、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させるステップとを有する測量装置をターゲットの方向に指向させる方法として把握することもできる。
本発明は、測量装置をターゲットの方向に指向させる方法であって、前記測量装置をカメラ付き端末により前記ターゲットの側から撮影した撮影画像を得るステップと、前記撮影画像を前記カメラ付き端末の通信機能を用いて処理サーバに送信するステップと、前記処理サーバにおいて、前記撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向を取得するステップと、前記方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させるステップとを有する測量装置をターゲットの方向に指向させる方法として把握することもできる。
本発明は、測量装置をターゲットの方向に指向させる制御をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、コンピュータに前記測量装置を前記ターゲットの側から撮影した撮影画像を得るステップと、前記撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向取得するステップと、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させるステップとを実行させるプログラムである。
本発明によれば、極力新たなハードウェアを必要とせずに測量装置の側でターゲットの方向を検知できる技術が得られる。
実施形態の概要図である。 角度の関係を示すモデル図である。 レーザースキャナを撮影した画像の一例を示す図面代用写真である。 レーザースキャナを撮影した画像の一例を示す図面代用写真である。 レーザースキャナのブロック図である。 処理サーバのブロック図である。 処理の手順の一例を示すフローチャートである。
発明の実施の形態
1.概要
図1に実施形態の概要を示す。この技術では、測量装置であるレーザースキャナ100をターゲットである反射プリズム400の方向に指向させる。まず、レーザースキャナ100を反射プリズム400の側からスマートフォン200で撮影した撮影画像を得る。そしてこの撮影画像に基づき、レーザースキャナ100から見た反射プリズム400の方向を取得し、この方向に基づき、レーザースキャナ100を回転させ、レーザースキャナ100を反射プリズム400に指向させる。
図1には、測量装置であるレーザースキャナ100が示されている。この例では、レーザースキャナ100を用いてレーザースキャン点群を得る場合が示されている。測量装置としてはトータルステーションやレーザースキャナ付きトータルステーションが利用できる。
図1には、作業員300が手に持って移動可能な測量用のターゲットである反射プリズム400が示されている。反射プリズム400は、測量用の反射プリズムであり、入射した光線を180°反転させた方向に反射する。
この例では、反射プリズム400を支える支持棒410にスマートフォン200が取り付けられ、反射プリズム400とスマートフォン200の相対位置関係が固定されている。反射プリズム400とスマートフォン200の離間距離は極力小さくする。特に反射プリズム400から見たレーザースキャナ100の方向に直交する左右方向(水平方向)における離間距離は、50cm以下、好ましくは30cm以下とする。スマートフォン200は、市販されている通常のもので、カメラ、無線LAN装置、インターネット回線を利用したデータ通信機能を有している。
この例では、スマートフォン200がレーザースキャナ100の操作端末(コントローラ)として利用される。操作端末として、タブレットPCや専用の端末を利用する形態も可能である。
作業員300は、レーザースキャナ100による測位を行いたい位置に反射プリズム400を設置する。この際、作業員300は、スマートフォン200のカメラ機能を利用して、レーザースキャナ100の撮影を行う。このレーザースキャナ100を撮影した画像の画像データが処理サーバ500に送られる。スマートフォン200から処理サーバ500への画像データの伝送は、インターネット回線を用いて行われる。
なお、作業員300がスマートフォン200を手に持った状態でレーザースキャナ100の撮影を行う形態も可能である。この場合、反射プリズム400とレーザースキャナ100を結ぶ線に直交する水平方向におけるスマートフォン200と反射プリズム400の離間距離を50cm以下、好ましくは30cm以下とした状態で撮影を行う。また、撮影時に、スマートフォン200のディスプレイに表示されたレーザースキャナ100の画像表示を極力拡大した状態でレーザースキャナ100を視準する。
処理サーバ500は、AI推定機能を利用して、スマートフォン200が撮影したレーザースキャナ100の画像に基づき、レーザースキャナ100の正面の方向を基準としたスマートフォン200(反射プリズム400)の方向を推定する。
図2は、鉛直上方の視点から見たモデル図である。なお、スマートフォン200と反射プリズム400の位置は、厳密にはズレがあるが、ここでは同じと見なしている。
図2において、水平方向におけるスマートフォン200(反射プリズム400)から見たレーザースキャナ100の方向がベクトルV1で示されている。ベクトルV1は、スマートフォン200の光軸の方向に一致する。また、レーザースキャナ100の正面の方向がベクトルV2で示されている。
スマートフォン200が撮影した画像中でレーザースキャナ100がどのように見えるかをAIで推定することで、画面の奥行き方向(V1の方向)に対するV2の方向が得られる。具体的には、反射プリズム400から見たレーザースキャナ100の方向(ベクトル1)とレーザースキャナ100の正面の方向(ベクトル2)のなす角度θが推定される。
ベクトル1とベクトル2の関係が推定されれば、レーザースキャナ100の正面(ベクトル2)を基準としたレーザースキャナ100から見た反射プリズム400の方向を推定できる。
図3には、スマートフォン200によるレーザースキャナ100の撮影画像のイメージ図が示されている。図3には、把握し易い用にやや斜め上方からレーザースキャナ100を見た状態が示されている(厳密には、水平方向から見た場合、レーザースキャナ100の上面は見えない)。
図3に示すように、レーザースキャナ100の側面には、正面の向きを示すマークである矢印105が表示され、正面には、正面である旨を表示するマークである△印106が表示されている。
図3の場合、紙面の奥行き方向がスマートフォン200のカメラの光軸の方向(ベクトル1の方向)となる。図3の場合、レーザースキャナ100から見て、やや右の方向(凡そ1時の方向)にスマートフォン200が見えることになる。この状態がAI推定モデルにより定量的に推定される。具体的には、図3の画像に基づき、ベクトルV1(図2参照)とベクトルV2の定量的な関係を推定する。これにより、レーザースキャナ100から見て、反射プリズム400が正面を基準としてどの方向に見えるのか、の情報が得られる。
例えば、図3の場合、レーザースキャナ100から見て、スマートフォン200(反射プリズム400)が右30°の方向に見える、という情報が推定される。
図4には、レーザースキャナ100をスマートフォン200により撮影した撮影画像のイメージ図の他の例が示されている。この場合、レーザースキャナ100から見て、スマートフォン200は、右後ろ方向(凡そ5時の方向位)に見えることになる。この状態がAI推定モデルのより定量的に推定される。
具体的には、図4の画像に基づき、AI推定モデルにより、図2のθが算出される。この場合、たとえば、右回りで150°といったレーザースキャナ100から見たスマートフォン200(反射プリズム400)の方向角が推定される。
また、図4に示すように、レーザースキャナ100の背面には、背面であることを示す◇印107が表示されている。この表示を検出することで、レーザースキャナ100を背面から撮影した画像であることが認識される。
図2のθが判れば、θ=0となるようにレーザースキャナ100を回転させることで、レーザースキャナ100の正面をスマートフォン200(反射プリズム400)に向けることができる。
この場合、レーザースキャナ100は無線LANを用いた遠隔操作機能を有している。この例では、θ=0となる水平回転をレーザースキャナ100に行わせるための制御信号が処理サーバ500で生成され、それがスマートフォン200に送信される。そして、この制御信号が、スマートフォン200からレーザースキャナ100に送信され、θ=0となるように、レーザースキャナ100が水平回転する。これにより、レーザースキャナ100が反射プリズム400の方向に指向する。
2.ハードウェアの構成
図1に示すように、レーザースキャナ100は、三脚101、三脚に支持された基台102、水平回転が可能な状態で基台102上に保持された本体部103、本体部103に配置され、鉛直回転が可能な光学系104を有している。
光学系104を鉛直回転させながら、光学系104から測距用のレーザー光をパルス放射することで、鉛直面におけるレーザースキャンが行われる。また同時に本体部103を水平回転させることで、天球面に対するレーザースキャンが行われる。
図5は、レーザースキャナ100のブロック図である。レーザースキャナ100は、レーザースキャナ部111、水平回転制御部112、通信装置113を備えている。
レーザースキャナ部111は、上述したレーザースキャンに係る制御および処理を行う。水平回転制御部112は、基台102に対する本体部103の水平回転を制御する。
通信装置113は、外部との通信を行う。ここでは、無線LANの規格を利用した通信を行う。この例では、通信装置113を用いて、スマートフォン200との間で通信を行う。レーザースキャナ100は、通信装置113を利用して、遠隔操作が可能である。例えば、専用の端末、PC、タブレット、スマートフォンを操作端末(コントローラ)として、通信装置113を利用したレーザースキャン装置(測量装置)100の遠隔操作が可能である。
この例では、上記遠隔操作により、レーザースキャンの開始および停止、各種のレーザースキャンモードの選択、図7の処理により実行されるターゲットへの指向指示が可能とされている。
図6は、処理サーバ500のブロック図である。処理サーバ500は、画像データ取得部501、ターゲット方向推定部502、制御信号生成部503を備える。処理サーバ500は、コンピュータであり、CPU、メモリ、ハードディスク装置、各種の入出力インターフェースを有している。
処理サーバ500を構成するコンピュータには、図6に示す機能部を実現するためのアプリケーションソフトウェアプログラムがインストールされ、図6に示す処理サーバ500がソフトウェア的に実現されている。処理サーバ500の一部または全部を専用の電子回路で構成することも可能である。例えば、FPGAを用いて、処理サーバ500の一部または全部を構成することも可能である。
画像データ取得部501は、スマートフォン200のカメラが撮影した画像の画像データを取得する。ターゲット方向推定部502は、画像データ取得部501が取得したレーザースキャナ100の撮影画像に基づき、深層学習により得られたAI推定モデルを用いて、レーザースキャナ100から見て、反射プリズム400がレーザースキャナ100の正面を基準としてどの方向に見えるのかを推定する。具体的には、図2のべクトル1を180°反転させた方向が、レーザースキャナ100から見た反射プリズム400の方向となる。
制御信号生成部503は、図2のθをθ=0となるようにレーザースキャナ100を回転させ、レーザースキャナ100の正面を反射プリズム400の方向に指向させるための制御信号を生成する。
3.AI推定モデル
以下、ターゲット方向推定部502で利用されるAI推定モデルについて説明する。
このAI推定モデルは、スマートフォン200が撮影したレーザースキャナ100の撮影画像を入力とし、図2のθを出力とする。AI推定モデルは、AI推定機能を有する学習ネットワークに、入力画像に基づき、図2のθを推定する機能を深層学習(ディープランニング)により獲得させることで得る。
学習ネットワークは、ニューラルネットワークの階層を深めたアルゴリズムであり、深層学習を行う。学習ネットワークは、特に限定されない。
(AI推定モデルの作成)
レーザースキャナを水平方向の様々な角度から撮影したサンプル画像を用意する。このサンプル画像の中で同時にθの値を与えたものが教師データとなる。
例えば、サンプル画像を1000枚用意する。この1000枚のサンプル画像の全てについてθを用意する。そして、この1000枚のサンプル画像を300サンプル(A群:学習用データ群)と700サンプル(B群:テストデータ群)に分ける。
まず、A群のサンプルを用い、入力画像とθの関係を学習させ、AI推定モデルを得る。この際、誤差逆伝播法を用いて学習が行なわれる。
誤差逆伝播法では、得られたθ(推定値)と対応する正解のθ(正解値)の差を求め、この差が最小となるようにニューラルネットワークの重みづけの調整、すなわち学習ネットワークの調整が行われる。その後、B群のデータを用いてモデルの評価を行う。
上記の処理をA群とB群の組み合わせをランダムに変更して複数回行う。以上の処理により、深層学習が行なわれ、レーザースキャナ100の撮影画像から図2のθを推定するAI推定モデルが得られる。このAI推定モデルを利用して、ターゲット方向推定部502におけるθ(図2参照)の推定が行なわれる。
4.処理の手順の一例
以下、処理サーバ500で行われる処理の手順の一例を示す。図7の処理を実行するためのフローチャートの一例を示す。図7の処理を実行するためのプログラムは、処理サーバ500を構成するコンピュータの記憶装置(半導体メモリやハードディスク装置)に記憶され、当該コンピュータのCPUにより実行される。このプログラムを適当な記憶媒体に記憶する形態も可能である。
ここでは、スマートフォン200と反射プリズム400の位置は同じと見なす。また、スマートフォン200には、レーザースキャナ100のコントローラとしての機能を実現するためのアプリケーションソフトウェアがインストールされており、スマートフォン200を用いたレーザースキャナ100の遠隔操作が可能とされている。
まず、作業員300が反射プリズム400を保持した状態で測位を行いたい地点におり、その状態でレーザースキャナ100を自分の方向(反射プリズム400の方向)に向けたい場合を想定する。
この状態において、作業員300は、スマートフォン200のカメラをレーザースキャナ100の方向に向け、レーザースキャナ100の撮影を行う。この際、できるだけ画像を拡大し、また画面の中心でレーザースキャナ100の像を捉えるようにする。
撮影終了後、作業者300は、スマートフォン200を操作し、レーザースキャナ200を上記撮影時の視点(スマートフォン200の位置)の方向に指向させる処理の開始を指示する操作を行う。
上記の操作が行われると、まずレーザースキャナ100を撮影することで得た画像データがスマートフォン200から処理サーバ500に送信され、この画像データが処理サーバ500で取得される(ステップS101)。この処理は、図6の画像データ取得部501で行われる。
次に、ステップS101で取得した画像に基づき、レーザースキャナ100から見たスマートフォン200(反射プリズム400)の水平方向における方向の推定が行われる(ステップS102)。この処理は、図6のターゲット方向推定部502で行われる。この処理により、図2のθが推定される。
次に、θ=0となるように、すなわちレーザースキャナ100の正面がスマートフォン200(反射プリズム400)の方向を向くように本体部103を水平回転させる制御信号の生成が行われる(ステップS103)。この処理は、図6の制御信号生成部503で行われる。
この制御信号は、スマートフォン200に送られる。スマートフォン200は、無線LAN回線により、レーザースキャナ100に接続されている。スマートフォン200は、該無線LAN回線を利用したレーザースキャナ100の遠隔操作が可能とされている。この遠隔操作機能を利用して、無線LAN回線経由で上記の水平回転に係る制御信号がスマートフォン200からレーザースキャナ100に送られる。この制御信号を受信したレーザースキャナ100は、図2のθ⇒0となる水平回転を行い、スマートフォン200(反射プリズム400)の方向に正面を向ける動作を行う。
この状態で、特定の範囲(例えば、水平角で±5°)の範囲でレーザースキャンが行われ、反射プリズム400の測位が行われる。
5.優位性
レーザースキャナ100が遠隔操作が可能であれば、ユーザは撮影機能付きスマートフォン200を用意するだけで、ターゲットである反射プリズム400にレーザースキャナ100を指向させることができるシステムが実現できる。処理サーバ500は必要であるが、ソフトウェアを用意することで対応でき、既存のハードウェアを利用できる。
6.その他
古典的な画像解析により、撮影画像中におけるレーザースキャナ100の向きを算出してもよい。この場合、撮影画像中からレーザースキャナ100の正面の方向を判定し、本体部102の縁や面の延在方向から図2の角度θが計算される。この方法とAIによる推定を併用することもできる。
処理サーバ500の機能をPCで実現し、このPCを作業者300が携帯する形態も可能である。また、スマートフォン200の代わりに、カメラ付きのタブレット型PCを用いることもできる。この場合、タブレット型PCの演算能力に余裕があれば、処理サーバ500の機能を当該タブレット型PCで行う形態も可能である。
処理サーバ500の機能をレーザースキャナ100が備えた構成も可能である。この場合、レーザースキャナ100が処理サーバ500の機能を有するコンピュータを備える。また、処理サーバ500の機能を有するPCを用意し、該PCで処理サーバ500の機能を実行する形態も可能である。
レーザースキャナ100の形状から前後を見分けることができる形態も可能である。この場合、レーザースキャナ100は前後の区別がつく形状である必要がある。
前後の区別がないレーザースキャナの場合も有り得る。この場合、正面と背面の区別がないので、当該レーザースキャナの正面または背面が、スマートフォン200(反射プリズム400)に正対するようにレーザースキャナの回転が行われる。
専用の無線コントローラでレーザースキャナ100の操作を行う形態において、スマートフォン200によるレーザースキャナ100の撮影⇒処理サーバ500における図2の角度θの推定⇒スマートフォン200への角度θの表示⇒この表示を見た作業員300によるコントローラの操作⇒θ=0となるようレーザースキャナ100の水平回転、といった処理も可能である。
100…レーザースキャナ、101…三脚、102…基台、103…本体部、104…光学系、200…スマートフォン、300…作業員、400…反射プリズム、410…支持棒、500…処理サーバ。


Claims (4)

  1. 測量装置から見たターゲットの方向を取得する制御システムであって、
    前記ターゲットの側から前記測量装置を撮影した撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向の取得を行うターゲットの方向取得装置と
    前記測量装置から見た前記ターゲットの前記方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させる制御を行う制御装置と
    を含む制御システム。
  2. 測量装置をターゲットの方向に指向させる方法であって、
    前記測量装置を前記ターゲットの側から撮影した撮影画像を得るステップと、
    前記撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向を取得するステップと、
    前記測量装置から見た前記ターゲットの方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させるステップと
    を有する測量装置をターゲットの方向に指向させる方法。
  3. 測量装置をターゲットの方向に指向させる方法であって、
    前記測量装置をカメラ付き端末により前記ターゲットの側から撮影した撮影画像を得るステップと、
    前記撮影画像を前記カメラ付き端末の通信機能を用いて処理サーバに送信するステップと、
    前記処理サーバにおいて、前記撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向を取得するステップと、
    前記方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させるステップと
    を有する測量装置をターゲットの方向に指向させる方法。
  4. 測量装置をターゲットの方向に指向させる制御をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
    コンピュータに
    前記測量装置を前記ターゲットの側から撮影した撮影画像を得るステップと、
    前記撮影画像に基づき、前記測量装置から見た前記ターゲットの方向取得するステップと、
    前記測量装置から見た前記ターゲットの方向に基づき、前記測量装置を回転させ、前記測量装置を前記ターゲットの方向に指向させるステップと
    を実行させるプログラム。
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