JPWO2020161852A1 - Structure measuring device and structure measuring method - Google Patents

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Abstract

本発明は、構造物を正確に計測することが可能な構造物計測装置および構造物計測方法を提供することを目的とする。本発明による構造物計測装置は、モービルマッピングシステムで計測された構造物における複数の計測点の集合である点群データ（５）と、構造物の基準となる形状を表す基準形状データ（６）とを入力するデータ入出力部（２）と、基準形状データ（６）において各計測点に対応する複数の対応点を算出する対応点算出部（８）と、各計測点と各対応点とに基づいて、各計測点を補正するアフィン変換を算出する変換算出部（１１）と、変換算出部（１１）が算出したアフィン変換で各計測点を補正し、当該補正後の各計測点の集合である補正点群データ（７）を得る点群データ補正部（１２）とを備える。An object of the present invention is to provide a structure measuring device and a structure measuring method capable of accurately measuring a structure. The structure measuring device according to the present invention includes point group data (5), which is a set of a plurality of measurement points in a structure measured by a mobile mapping system, and reference shape data (6), which represents a reference shape of the structure. A data input / output unit (2) for inputting data, a corresponding point calculation unit (8) for calculating a plurality of corresponding points corresponding to each measurement point in the reference shape data (6), each measurement point, and each corresponding point. Based on the above, each measurement point is corrected by the conversion calculation unit (11) that calculates the affine transformation that corrects each measurement point, and the affine transformation calculated by the conversion calculation unit (11), and each measurement point after the correction is corrected. It includes a point group data correction unit (12) that obtains a set of correction point group data (7).

Description

本発明は、レーザ計測などによって得たトンネルなどの構造物の三次元の点群データから、構造物の表面形状を計測する構造物計測装置および構造物計測方法に関する。 The present invention relates to a structure measuring device and a structure measuring method for measuring the surface shape of a structure from three-dimensional point group data of a structure such as a tunnel obtained by laser measurement or the like.

トンネル、道路、橋梁、および電柱などの柱状設置物、または建物といった構造物の点検においては、表面の凹凸または経時的な凹凸変形を詳細に計測することが求められる。点検対象の構造物は数が多く、点検対象が道路の場合は総延長も長くなるため、効率的な点検方法が求められる。これに対しては、モービルマッピングシステム（ＭＭＳ：Mobile Mapping System）と呼ばれる、移動体で測量する方式がある。ＭＭＳは、車両（以下、ＭＭＳ車両ともいう）に緯度経度を計測するＧＰＳ（Global Positioning System）、または、移動量および姿勢を計測するＩＭＵ（Inertial Measuring Unit）と呼ばれる慣性センサなど、自車両の位置および姿勢を計測する手段を搭載してＭＭＳ車両の位置と姿勢を連続的に計測する。それと同時に、搭載しているレーザスキャナからレーザパルスを周囲に照射して照射される計測点までの距離を計測する。計測時のＭＭＳ車両の位置に基づいてＭＭＳ車両上のレーザスキャナの位置を算出し、当該位置にレーザスキャナで計測した計測点までの距離および方向を加算することによって、計測点の三次元座標を得る。これにより、走行しながら周囲の構造物形状を三次元の計測点の集合である点群データとして計測する（例えば、特許文献１参照）。 In the inspection of columnar installations such as tunnels, roads, bridges, and utility poles, or structures such as buildings, it is required to measure surface irregularities or irregular deformations over time in detail. There are many structures to be inspected, and if the inspection target is a road, the total length will be long, so an efficient inspection method is required. To this end, there is a method called a mobile mapping system (MMS) for surveying with a moving object. The MMS is a position of its own vehicle such as a GPS (Global Positioning System) that measures latitude and longitude of a vehicle (hereinafter, also referred to as an MMS vehicle) or an inertial sensor called an IMU (Inertial Measuring Unit) that measures the amount of movement and attitude. And equipped with a means for measuring the attitude, the position and attitude of the MMS vehicle are continuously measured. At the same time, the distance from the on-board laser scanner to the measurement point where the laser pulse is irradiated to the surroundings is measured. The position of the laser scanner on the MMS vehicle is calculated based on the position of the MMS vehicle at the time of measurement, and the distance and direction to the measurement point measured by the laser scanner are added to the position to obtain the three-dimensional coordinates of the measurement point. obtain. As a result, the shape of the surrounding structure is measured as point cloud data, which is a set of three-dimensional measurement points, while traveling (see, for example, Patent Document 1).

上記のＭＭＳによる計測では、ＧＰＳの測位誤差およびＩＭＵのドリフトと呼ばれる誤差によって、ＭＭＳ車両の位置および姿勢は誤差を有する。この誤差の影響は計測点に及び、計測点も誤差を含むことになる。従って、対象となる構造物の真の形状に対して、点群データは歪んだパターンを示すことになる。対象となる構造物の凹凸変形などの変状を求めるためには、この誤差の影響を取り除くことが必要である。 In the above measurement by MMS, the position and attitude of the MMS vehicle have an error due to the GPS positioning error and the error called IMU drift. The effect of this error extends to the measurement points, and the measurement points also include the error. Therefore, the point cloud data shows a distorted pattern with respect to the true shape of the target structure. It is necessary to remove the influence of this error in order to obtain deformation such as uneven deformation of the target structure.

特許文献１では、既知の位置情報を用いてＭＭＳ車両の位置および姿勢（以下、自己位置ともいう）を修正し、点群データを補正する技術が示されている。 Patent Document 1 discloses a technique for correcting the position and posture (hereinafter, also referred to as self-position) of an MMS vehicle using known position information and correcting the point cloud data.

また、点群データの座標値は補正せずに、複数の点からそれにフィットする仮想基準面を生成し、計測点の仮想基準面に対する相対的な差異によって、構造物の損傷部を判定する技術が示されている（例えば、特許文献２参照）。 In addition, a technique for generating a virtual reference plane that fits a plurality of points without correcting the coordinate values of the point cloud data, and determining the damaged part of the structure based on the relative difference between the measurement points and the virtual reference plane. Is shown (see, for example, Patent Document 2).

さらに、点群データの重ね合わせにＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムを用いる技術がある。ＩＣＰアルゴリズムでは、点群データが良好に重なるように回転および平行移動によって一方を変換する。基準となる形状データに点群データがよく重なるように、ＩＣＰアルゴリズムによって自己位置を補正して誤差を取り除く技術が示されている（例えば、特許文献３参照）。 Further, there is a technique of using an ICP (Iterative Closest Point) algorithm for superimposing point cloud data. The ICP algorithm transforms one by rotation and translation so that the point cloud data overlap well. A technique for correcting a self-position by an ICP algorithm to remove an error so that the point cloud data well overlaps with the reference shape data has been shown (see, for example, Patent Document 3).

特開２００９−２６４９８３号公報JP-A-2009-264983 特開２０１６−１０５０８１号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2016-105081 国際公開第２０１７／１９９３３３号International Publication No. 2017/199333

トンネルなどの構造物の維持管理では、ｍｍ単位の変状である凹凸変形を検知する必要がある。このため、自己位置の誤差の影響を取り除いて、点群データを正確に補正することが必要になる。また、同一構造物を異なる時点で計測した複数の組の点群データは、各計測時のＧＰＳまたはＩＭＵの誤差が異なるため、歪み方が異なり、同一部位でも互いの計測点が重ならない。従って、構造物の設計時との差異や経年変化を計測する際は、点群データに含まれる誤差を低減し、本来の設計形状または以前に計測されたデータを良好に重ねることが必要になる。構造物を部分的に計測した点群データの組について、その重複する部位を重ねることによって全体の計測結果にまとめる場合も同様である。 In the maintenance of structures such as tunnels, it is necessary to detect uneven deformation, which is a deformation in mm units. Therefore, it is necessary to remove the influence of the self-position error and accurately correct the point cloud data. Further, a plurality of sets of point cloud data obtained by measuring the same structure at different time points are distorted differently because the error of GPS or IMU at the time of each measurement is different, and the measurement points do not overlap each other even at the same part. Therefore, when measuring the difference from the design of the structure and the secular change, it is necessary to reduce the error contained in the point cloud data and to superimpose the original design shape or the previously measured data well. .. The same applies to the case where a set of point cloud data obtained by partially measuring a structure is summarized into an overall measurement result by overlapping the overlapping parts.

特許文献１では、既知の位置情報を用いて、ＧＰＳまたはＩＭＵなどの観測データに対してカルマンフィルタを作用させて座標値を求めている。このように、特許文献１の技術は、ＧＰＳまたはＩＭＵなどの観測データに基づいて自己位置を補正するための技術であり、これらの観測データが必要となる。 In Patent Document 1, using known position information, a Kalman filter is applied to observation data such as GPS or IMU to obtain coordinate values. As described above, the technique of Patent Document 1 is a technique for correcting the self-position based on observation data such as GPS or IMU, and these observation data are required.

特許文献２では、仮想基準面に対する差異を構造物の変位としている。しかし、仮想基準面は設計時または変形前の形状に一致するとは限らず、正しい変形が検出できないという課題がある。また、同一構造物の経年変化を計測する場合、異なる時点で計測した複数の組の点群データは、各計測時のＧＰＳおよびＩＭＵの誤差が異なるため歪み方が異なり、同一部位でも互いに重ならない。従って、前の時点における仮想基準面との差異で、後の時点における点群データの変形を検出することができないという課題がある。 In Patent Document 2, the difference with respect to the virtual reference plane is defined as the displacement of the structure. However, the virtual reference plane does not always match the shape at the time of design or before deformation, and there is a problem that correct deformation cannot be detected. Further, when measuring the secular change of the same structure, the point cloud data of a plurality of sets measured at different time points are distorted differently because the error of GPS and IMU at each measurement is different, and they do not overlap each other even at the same part. .. Therefore, there is a problem that the deformation of the point cloud data at the later time point cannot be detected due to the difference from the virtual reference plane at the previous time point.

特許文献３では、ＩＣＰアルゴリズムによる点群データの重ね合わせにより自己位置の誤差の補正を行っている。しかし、特許文献３では、補正した自己位置に基づいて点群データの座標を計算することになるので、点群データの計測時の自己位置の情報が必要という課題がある。 In Patent Document 3, the error of the self-position is corrected by superimposing the point cloud data by the ICP algorithm. However, in Patent Document 3, since the coordinates of the point cloud data are calculated based on the corrected self-position, there is a problem that the self-position information at the time of measuring the point cloud data is required.

以上のように、構造物の設計時との差異や経年変化を計測する際は、点群データに含まれる誤差を低減し、本来の設計形状または以前に計測されたデータに対して良好に重ねた上で差異を計測することが必要になる。また、一部重複する部位を計測した複数組の点群データをひとつにまとめて構造物全体の計測結果を得る場合も同様である。このように、従来では、構造物を正確に計測することができるとはいえなかった。 As described above, when measuring the difference from the design of the structure and the secular change, the error included in the point cloud data is reduced, and the original design shape or the previously measured data is well superimposed. After that, it is necessary to measure the difference. The same applies to the case where a plurality of sets of point cloud data obtained by measuring partially overlapping parts are combined into one to obtain the measurement result of the entire structure. As described above, conventionally, it has not been possible to accurately measure a structure.

本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、構造物を正確に計測することが可能な構造物計測装置および構造物計測方法を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and an object of the present invention is to provide a structure measuring device and a structure measuring method capable of accurately measuring a structure.

上記の課題を解決するために、本発明による構造物計測装置は、モービルマッピングシステムで計測された構造物における複数の計測点の集合である点群データと、構造物の基準となる形状を表す基準形状データとを入力するデータ入出力部と、基準形状データにおいて各計測点に対応する複数の対応点を算出する対応点算出部と、各計測点と各対応点とに基づいて、各計測点を補正するアフィン変換を算出する変換算出部と、変換算出部が算出したアフィン変換で各計測点を補正し、当該補正後の各計測点の集合である補正点群データを得る点群データ補正部とを備える。 In order to solve the above problems, the structure measuring device according to the present invention represents point group data, which is a set of a plurality of measurement points in a structure measured by a mobile mapping system, and a reference shape of the structure. Each measurement is based on a data input / output unit for inputting reference shape data, a correspondence point calculation unit for calculating a plurality of correspondence points corresponding to each measurement point in the reference shape data, and each measurement point and each correspondence point. Point group data that corrects each measurement point with the conversion calculation unit that calculates the affine transformation that corrects the points and the affine transformation calculated by the conversion calculation unit, and obtains the correction point group data that is the set of each measurement point after the correction. It is provided with a correction unit.

本発明によると、構造物計測装置は、各計測点と各対応点とに基づいて、各計測点を補正するアフィン変換を算出し、変換算出部が算出したアフィン変換で各計測点を補正し、当該補正後の各計測点の集合である補正点群データを得るため、構造物を正確に計測することが可能となる。 According to the present invention, the structure measuring device calculates an affine transformation for correcting each measurement point based on each measurement point and each corresponding point, and corrects each measurement point by the affine transformation calculated by the conversion calculation unit. Since the correction point group data, which is a set of the correction points after the correction, is obtained, the structure can be accurately measured.

本発明の目的、特徴、態様、および利点は、以下の詳細な説明と添付図面とによって、より明白となる。 Objectives, features, aspects, and advantages of the present invention will be made more apparent with the following detailed description and accompanying drawings.

本発明の実施の形態１による構造物計測装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the structure measuring apparatus according to Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による基準形状データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the reference shape data by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による基準形状データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the reference shape data by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による基準形状データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the reference shape data by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１によるＭＭＳの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of MMS by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による構造物計測装置の動作の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the operation of the structure measuring apparatus according to Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による点群データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the point cloud data by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１によるＭＭＳ車両の位置および姿勢の誤差を説明する図である。It is a figure explaining the error of the position and posture of the MMS vehicle by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による対応点の算出を説明する図である。It is a figure explaining the calculation of the corresponding point by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による対応点の算出を説明する図である。It is a figure explaining the calculation of the corresponding point by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による計測点の補正の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of correction of the measurement point by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態１による構造物計測装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation of the structure measuring apparatus by Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態２による構造物計測装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the structure measuring apparatus by Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態２による構造物計測装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation of the structure measuring apparatus by Embodiment 2 of this invention. 本発明の実施の形態３による構造物計測装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the structure measuring apparatus according to Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態３による構造物計測装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation of the structure measuring apparatus by Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態３による特徴点の描画の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of drawing of the feature point by Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態３による対応点の描画の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of drawing of the corresponding point by Embodiment 3 of this invention. 本発明の実施の形態４による構造物計測装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the structure measuring apparatus according to Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態４による変状計測部の動作の一例を説明する図である。It is a figure explaining an example of the operation of the deformation measuring part by Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態４による構造物計測装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation of the structure measuring apparatus according to Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態４による変状値の描画の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of drawing of the deformation value by Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態４による補正点群データの一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the correction point cloud group data by Embodiment 4 of this invention. 本発明の実施の形態５による構造物計測装置の構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the structure of the structure measuring apparatus according to Embodiment 5 of this invention. 本発明の実施の形態５による構造物計測装置の動作の一例を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows an example of the operation of the structure measuring apparatus according to Embodiment 5 of this invention. 本発明の実施の形態５による評価値の表示の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the display of the evaluation value by Embodiment 5 of this invention. 変形例による構造物計測装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the hardware composition of the structure measuring apparatus by a modification. 変形例による構造物計測装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。It is a block diagram which shows an example of the hardware composition of the structure measuring apparatus by a modification.

本発明の実施の形態について、図面に基づいて以下に説明する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

＜実施の形態１＞
＜構成＞
図１は、本実施の形態１による構造物計測装置１の構成の一例を示すブロック図である。<Embodiment 1>
<Composition>
FIG. 1 is a block diagram showing an example of the configuration of the structure measuring device 1 according to the first embodiment.

図１に示すように、構造物計測装置１は、データ入出力部２と、対応点算出部８と、変換算出部１１と、点群データ補正部１２とを備えている。 As shown in FIG. 1, the structure measuring device 1 includes a data input / output unit 2, a corresponding point calculation unit 8, a conversion calculation unit 11, and a point cloud data correction unit 12.

データ入出力部２は、インターネットまたはイントラネットなどの計算機ネットワーク３を介して、データを記憶しているデータサーバ４と接続されている。データ入出力部２は、データサーバ４に記憶されているＭＭＳで計測した点群データ５と基準形状データ６とをデータサーバ４から読み込み、補正点群データ７をデータサーバ４に出力する。 The data input / output unit 2 is connected to a data server 4 that stores data via a computer network 3 such as the Internet or an intranet. The data input / output unit 2 reads the point group data 5 and the reference shape data 6 stored in the data server 4 by the MMS from the data server 4, and outputs the correction point group data 7 to the data server 4.

対応点算出部８は、点群データの各計測点に対して基準形状データ６上の対応点を算出する。変換算出部１１は、点群データ５の座標値を補正するアフィン変換を算出する。点群データ補正部１２は、点群データ５の座標値を、変換算出部１１で求めたアフィン変換で変換することによって、点群データ５の計測点の補正座標値を算出する。 The corresponding point calculation unit 8 calculates the corresponding points on the reference shape data 6 for each measurement point of the point cloud data. The conversion calculation unit 11 calculates an affine transformation that corrects the coordinate values of the point cloud data 5. The point cloud data correction unit 12 calculates the correction coordinate value of the measurement point of the point cloud data 5 by converting the coordinate value of the point cloud data 5 by the affine transformation obtained by the conversion calculation unit 11.

点群データ５は、ＭＭＳで計測された三次元の座標値を持つ計測点の集合である。 The point cloud data 5 is a set of measurement points having three-dimensional coordinate values measured by MMS.

基準形状データ６は、計測対象の構造物の基準となる形状を表すデータであり、種々の形式であってよい。具体的には、基準形状データ６は、構造物の設計時の設計データであり、三次元のＣＡＤソフトウェアで用いられる形式のデータであってもよい。例えば、図２に示すように、基準形状データ６は、図中の破線で示されるトンネル２０を対象となる構造物とした場合、標準的な断面形状を底面としてトンネル２０の中心軸方向に掃引した柱体の曲面モデル３１である。また、基準形状データ６は、曲面モデル３１に設置設備の形状モデル３７を付加したものであってもよい。 The reference shape data 6 is data representing a reference shape of the structure to be measured, and may be in various formats. Specifically, the reference shape data 6 is design data at the time of designing the structure, and may be data in a format used in three-dimensional CAD software. For example, as shown in FIG. 2, the reference shape data 6 is swept in the central axis direction of the tunnel 20 with the standard cross-sectional shape as the bottom surface when the tunnel 20 shown by the broken line in the figure is the target structure. It is a curved surface model 31 of the pillar body. Further, the reference shape data 6 may be obtained by adding the shape model 37 of the installation equipment to the curved surface model 31.

さらに、基準形状データ６は、以前に構造物をＭＭＳまたは他の手段によって計測して得たデータであってもよい。例えば、基準形状データ６は、図３に示すような白丸で示される点群データ５そのままの形式でもよく、図４に示すような三次元のポリゴンモデル３０に変換した形式で表されていてもよい。図２〜４では、点群データ５を構成する複数の計測点９を併せて描いている。点群データ５は誤差を有するので、基準形状データ６には重ならない。なお、変形点４２は、変形している部分を計測した点であるものとする。 Further, the reference shape data 6 may be data obtained by previously measuring the structure by MMS or other means. For example, the reference shape data 6 may be in the format of the point cloud data 5 as shown by the white circles as shown in FIG. 3, or may be represented in the format converted into the three-dimensional polygon model 30 as shown in FIG. Good. In FIGS. 2 to 4, a plurality of measurement points 9 constituting the point cloud data 5 are drawn together. Since the point cloud data 5 has an error, it does not overlap with the reference shape data 6. It is assumed that the deformation point 42 is a point where the deformed portion is measured.

補正点群データ７は、基準形状データ６に合致するように、点群データ５に含まれる誤差を補正したデータである。 The correction point cloud data 7 is data in which the error included in the point cloud data 5 is corrected so as to match the reference shape data 6.

基準形状データ６が以前に計測した点群データであれば、基準形状データ６と補正点群データ７とを比較することによって、構造物の経年変化を計測することができる。また、基準形状データ６が設計時のデータであれば、基準形状データ６と補正点群データ７とを比較することによって、設計時の形状と実際に施工された形状との差異を計測することができる。 If the reference shape data 6 is the previously measured point cloud data, the secular change of the structure can be measured by comparing the reference shape data 6 with the correction point cloud data 7. If the reference shape data 6 is the data at the time of design, the difference between the shape at the time of design and the shape actually constructed is measured by comparing the reference shape data 6 with the correction point cloud data 7. Can be done.

点群データ５から対象の構造物の凹凸変形を計測するためには、点群データ５に含まれる誤差を取り除くような、基準形状データ６に対する点群データ５の位置合わせが必要になる。ＭＭＳ車両で移動しながら計測される点群データ５は、一般的なＩＣＰアルゴリズムでの平行移動および回転によって補正することができない。これに対し、本実施の形態では、ＭＭＳ車両が直進して計測する場合に、計測点の誤差が座標値のアフィン変換で補正できることを示し、これを利用して計測点を補正する。 In order to measure the unevenness deformation of the target structure from the point cloud data 5, it is necessary to align the point cloud data 5 with respect to the reference shape data 6 so as to remove the error included in the point cloud data 5. The point cloud data 5 measured while moving in the MMS vehicle cannot be corrected by translation and rotation in a general ICP algorithm. On the other hand, in the present embodiment, it is shown that the error of the measurement point can be corrected by the affine transformation of the coordinate value when the MMS vehicle travels straight and measures, and the measurement point is corrected by using this.

＜ＭＭＳ＞
点群データ５を計測するＭＭＳについて説明する。図５は、ＭＭＳの一例を示す図であり、ＭＭＳ車両１３を側面から見た図である。<MMS>
The MMS for measuring the point cloud data 5 will be described. FIG. 5 is a diagram showing an example of MMS, and is a side view of the MMS vehicle 13.

図５に示すように、ＭＭＳ車両１３には、車体１４の上部に設置された天板１５と、天板１５の上部において三角形の頂点の位置に配置された３台のＧＰＳ受信機１６と、ＩＭＵ１７と、レーザスキャナ１８とが搭載されている。ＧＰＳ受信機１６は３台に限らず、レーザスキャナ１８は複数台搭載してもよい。レーザスキャナ１８は、その設置位置とスキャン面２１がＭＭＳ車両１３に固定されており、スキャン面２１内で光路３８を回転させながら順次レーザパルスを照射して対象物までの距離を計測する。レーザスキャナ１８の設置角度は、図５に示したものに限らない。上記の構成に加え、車体１４にオドメータ１９などのＭＭＳ車両の速度を検出する装置が搭載されてもよい。 As shown in FIG. 5, the MMS vehicle 13 includes a top plate 15 installed on the upper part of the vehicle body 14, three GPS receivers 16 arranged at the positions of the vertices of the triangle on the upper part of the top plate 15. The IMU 17 and the laser scanner 18 are mounted. The number of GPS receivers 16 is not limited to three, and a plurality of laser scanners 18 may be mounted. The installation position and the scanning surface 21 of the laser scanner 18 are fixed to the MMS vehicle 13, and the distance to the object is measured by sequentially irradiating the laser pulse while rotating the optical path 38 in the scanning surface 21. The installation angle of the laser scanner 18 is not limited to that shown in FIG. In addition to the above configuration, a device for detecting the speed of an MMS vehicle such as an odometer 19 may be mounted on the vehicle body 14.

なお、本実施の形態では、ＭＭＳ車両１３は道路を直進して計測するものとする。直進であるので、その計測の間、ＭＭＳ車両１３の姿勢は変化しない。 In the present embodiment, the MMS vehicle 13 is assumed to travel straight on the road for measurement. Since it is going straight, the posture of the MMS vehicle 13 does not change during the measurement.

以下では、図６に示すように、座標系は直交座標系であり、当該直交座標系の原点を基準時刻ｔ＝０におけるレーザスキャナ１８のレーザパルスの照射位置４３とし、ｘ軸をＭＭＳ車両１３の直進方向として説明する。このことは、任意の直交座標系から三次元の回転変換と平行移動とによって変換することができ、一般性を失わない。単位は、例えばメートルとする。 In the following, as shown in FIG. 6, the coordinate system is a Cartesian coordinate system, the origin of the Cartesian coordinate system is the irradiation position 43 of the laser pulse of the laser scanner 18 at the reference time t = 0, and the x-axis is the MMS vehicle 13. It will be explained as the straight direction of. This can be transformed from any Cartesian coordinate system by three-dimensional rotational transformation and translation, without losing generality. The unit is, for example, meters.

点群データ５を構成する複数の計測点９は、ｉ番目の点をＰｉとし、その座標値をｐｉ＝（ｘｉ，ｙｉ，ｚｉ）とする。点群データ５のデータ形式を図７に示す。また、Ｐｉの計測時刻はｔｉであるとする。なお、点群データ５はｔｉを含まなくてもよい。基準形状データ６についても同一の座標系で与えられているものとする。A plurality of measurement points 9 constituting the point group data 5, the i-th point and P i, the coordinate values p i = (x i, y i, z i) and. The data format of the point cloud data 5 is shown in FIG. In addition, the measurement time of P i is t i. Incidentally, the point cloud data 5 may not include the t i. It is assumed that the reference shape data 6 is also given in the same coordinate system.

Ｐｉについて、それが計測された時刻ｔｉのレーザスキャナ１８の照射位置４３をｑ（ｔｉ）とする。時刻０は原点であるためｑ（０）＝０、また、ｘ軸方向に一定速度ｖで直進するとすれば、ｑ（ｔｉ）＝ｖｔｉ、ｖ＝（ｖｘ，０，０）である。このｑ（ｔ）によってＭＭＳ車両１３の位置を代表させる。For P i, to it the irradiation position 43 of the laser scanner 18 at time t i that is measured and q (t i). Time 0 is also q (0) = 0, since the origin, if straight at a constant speed v in the x-axis direction, is q (t i) = vt i , v = (v x, 0,0) .. The position of the MMS vehicle 13 is represented by this q (t).

ＭＭＳ車両１３の自己位置情報は、ＧＰＳおよびＩＭＵの観測結果から算出される。ＧＰＳの誤差は、短い時間では変動が小さい。なお、トンネル等でＧＰＳでの観測ができない場合は、ＩＭＵで車両の速度からＭＭＳの自己位置を算出する。ＩＭＵの誤差は、累積していくものの、その変動はゆっくりである。従って、観測されるＭＭＳ車両１３の速度と姿勢の誤差は、短時間内では一定であるものとする。 The self-position information of the MMS vehicle 13 is calculated from the observation results of GPS and IMU. The GPS error has a small fluctuation in a short time. If GPS observation is not possible in a tunnel or the like, the IMU calculates the self-position of the MMS from the speed of the vehicle. The IMU error is cumulative, but its fluctuation is slow. Therefore, it is assumed that the observed error between the speed and the attitude of the MMS vehicle 13 is constant within a short period of time.

例えば、トンネルの計測を例に考える。なお、対象の構造物はトンネルに限るものではない。トンネルの維持管理は、スパンと呼ばれるコンクリート覆工の単位である概ね１０．５ｍの区間を基準に行われる。従って、点群データ５の位置合わせもスパン単位で行うことを考えれば、この区間のＭＭＳ車両１３による計測走行の時間は短くなる。例えば、ＭＭＳ車両１３が時速４０ｋｍで走行した場合、スパンを通過する時間はおよそ１秒と短く、ＭＭＳ車両１３の位置および姿勢の誤差は十分一定とみなしてよい。複数スパンに渡って処理する場合も同様である。 For example, consider the measurement of a tunnel. The target structure is not limited to the tunnel. The maintenance of the tunnel is carried out based on a section of approximately 10.5 m, which is a unit of concrete lining called a span. Therefore, considering that the alignment of the point cloud data 5 is also performed in span units, the measurement travel time of the MMS vehicle 13 in this section is shortened. For example, when the MMS vehicle 13 travels at a speed of 40 km / h, the time to pass through the span is as short as about 1 second, and the error in the position and attitude of the MMS vehicle 13 may be considered to be sufficiently constant. The same applies when processing over a plurality of spans.

図８は、ＭＭＳ車両１３の位置および姿勢の誤差を説明する図である。 FIG. 8 is a diagram illustrating an error in the position and posture of the MMS vehicle 13.

上記で説明した誤差によって、位置ｑ（ｔ）については、基準時刻ｔ＝０で位置誤差Δｑを有するとする。速度ｖは、その方向に一定のずれ（回転行列Ｆ）、その大きさについては定数倍（倍率ｒ）され、ｒＦｖと観測される。これにより、観測される位置ｑ＊（ｔ）は下記の式（１）で表される。

Figure 2020161852
Due to the error described above, it is assumed that the position q (t) has a position error Δq at the reference time t = 0. The velocity v has a constant deviation in that direction (rotation matrix F), its magnitude is multiplied by a constant (magnification r), and is observed as rFv. As a result, the observed position q * (t) is represented by the following equation (1).
Figure 2020161852

また、ＭＭＳ車両１３の姿勢の誤差については、一定の回転とし、その回転行列をＥで表す。レーザスキャナ１８の照射位置４３から計測点Ｐｉに向かうベクトルは、車両の姿勢の誤差Ｅ分だけ回転されて観測されるため、計測点Ｐｉの観測される座標ｐｉ ＊は下記の式（２）で表される。

Figure 2020161852
Further, the posture error of the MMS vehicle 13 is set to a constant rotation, and the rotation matrix is represented by E. Vector directed to the measuring point P i from the irradiation position 43 of the laser scanner 18 is to be observed is rotated by an error E content in the attitude of the vehicle, the observed coordinates p i * is the following formula measurement points P i ( It is represented by 2).
Figure 2020161852

なお、レーザスキャナ１８の計測精度はＩＭＵ等に比べて格段に高く、その誤差はないものとして扱う。これより、式（１）を用いてｐｉ ＊は下記の式（３）で表される。

Figure 2020161852
The measurement accuracy of the laser scanner 18 is much higher than that of the IMU or the like, and it is treated as if there is no error. From this, using equation (1), pi * is represented by the following equation (3).
Figure 2020161852

ＭＭＳ車両１３が直進すれば、そのスキャン面２１も平行に移動する。従って、スキャン面２１の法線ベクトルをｎ＝（ｎｘ，ｎｙ，ｎｚ）とすると、ｎは変化しない。計測点ｐｉおよびレーザスキャナ１８の照射位置ｑ（ｔｉ）＝ｖｔｉは、ともに時刻ｔｉでスキャン面２１上に乗るので、下記の式（４）となる。

Figure 2020161852
When the MMS vehicle 13 goes straight, its scanning surface 21 also moves in parallel. Therefore, if the normal vector of the scan surface 21 is n = (n x , n y , n z ), n does not change. Irradiation position q (t i) = vt i measurement point p i and the laser scanner 18 are both so ride on the scan surface 21 at time t i, the following equation (4).
Figure 2020161852

これより、下記の式（５）となるため、下記の式（６）が得られる。

Figure 2020161852
Figure 2020161852
 As a result, the following equation (5) is obtained, so that the following equation (6) is obtained.
Figure 2020161852
Figure 2020161852

上記の式（６）を上記の式（３）に代入すると、下記の式（７）が得られる。

Figure 2020161852
Substituting the above equation (6) into the above equation (3) gives the following equation (7).
Figure 2020161852

上記の式（７）において、第一項はＥによるｐｉに対する三次元の回転変換、第三項はΔｑによる三次元の平行移動を表す。また、式（７）における第二項内の（ｒＦ−Ｅ）は、ＭＭＳ車両１３の位置および姿勢に誤差がある場合には、一般に零行列にならない。従って、式（７）における第二項が残るため、ｐｉからｐｉ ＊への変換は回転と平行移動とでは表すことができないようなアフィン変換となる。式（７）を、第一項と第二項とを合わせて下記の式（８）の形式で表す。

Figure 2020161852
In the above formula (7), paragraph a three-dimensional rotational transformation with respect to p i by E, the third term represents the translation of the three-dimensional by [Delta] q. Further, (rF-E) in the second term in the equation (7) generally does not become a zero matrix when there is an error in the position and attitude of the MMS vehicle 13. Therefore, since the second term in Equation (7) remains, the conversion from p i to p i * is the affine transform which can not be represented in the rotation and the translation. The equation (7) is expressed in the form of the following equation (8) by combining the first term and the second term.
Figure 2020161852

上記の式（８）において、Ａは３×３の定数行列、ｄは三次元の定ベクトルである。このように、計測点９は、本来の座標ｐｉから一つのアフィン変換で変換されて観測されることになる。計測点９の誤差を補正するためには、一律にこの逆変換を作用させればよい。この逆変換も三次元のアフィン変換となる。下記の式（９）において、Ａ−１は３×３の定数行列、Ａ−１ｄは三次元の定ベクトルである。

Figure 2020161852
In the above equation (8), A is a 3 × 3 constant matrix and d is a three-dimensional constant vector. In this way, the measurement point 9 is transformed from the original coordinate pi by one affine transformation and observed. In order to correct the error of the measurement point 9, this inverse conversion may be uniformly applied. This inverse transformation is also a three-dimensional affine transformation. In the following equation (9), A -1 is a 3 × 3 constant matrix, and A -1 d is a three-dimensional constant vector.
Figure 2020161852

なお、ここでは上記のように設定した座標系で説明したが、任意の座標系においても、Ａおよびｄの値は変わるものの、ｐｉからｐｉ ＊への変換およびその逆変換の性質は変わらず、上記と同様にアフィン変換で表される。Here, although described in the coordinate system set as described above, even in an arbitrary coordinate system, although the values of A and d vary, the nature of the transformation and its inverse transformation from p i to p i * is changed However, it is represented by the affine transformation in the same manner as above.

上記の式（９）のアフィン変換は、座標系による行列ＥやｒＦ、Δｑを求めるのではなく、用いている座標系における計測点９と基準形状データ６との座標値の差異から直接求める。各計測点９について観測された座標値ｐｉ ＊から、その本来の座標値ｐｉを推定して、座標値ｐｉ ＊を座標値ｐｉに変換するようなアフィン変換をひとつ求める。座標値ｐｉの推定には、基準形状データ６を用いる。このとき、計測時刻ｔｉおよびスキャン面２１の法線ベクトルｎを知る必要はない。以下では、基準形状データ６を用いて正しい点として推定した点を対応点Ｃｉとする。The affine transformation of the above equation (9) does not obtain the matrices E, rF, and Δq by the coordinate system, but directly obtains them from the difference in the coordinate values between the measurement point 9 and the reference shape data 6 in the coordinate system used. From the coordinate values p i * observed for each measurement point 9, to estimate its original coordinates p i, obtains one affine transformation to convert the coordinate values p i * to the coordinate values p i. The estimation of the coordinates p i uses reference shape data 6. In this case, it is not necessary to know the normal vector n of the measurement time t i and the scan surface 21. Hereinafter, the points estimated to corresponding point C i as the correct point with reference shape data 6.

次に、対応点Ｃｉの算出について説明する。対応点算出部８は、基準形状データ６と比較することによって、計測点９（Ｐｉ）が観測された座標値ｐｉ ＊に対して対応点Ｃｉを対応付ける。Next, describing calculation of corresponding points C i. Corresponding point calculation unit 8, by comparison with the reference shape data 6, it associates the corresponding point C i relative to the observed measurement point 9 (P i) is the coordinate value p i *.

例えば、図９に示すように、基準形状データ６が曲面モデルやポリゴンモデルで与えられていれば、計測点９に最も近いモデル上の点を求め、その点を対応点１０（Ｃｉ）とする。また、基準形状データ６が以前にその構造物を計測した点群データ５であれば、計測点Ｐｉに最も近い基準形状データ６の点を対応点１０とする。あるいは、例えば図１０に示すように、計測点９から１０ｃｍといった一定範囲内の点を検索し、それらを最小二乗法で近似した平面への垂線の足を求め、その垂線の足を対応点１０としてもよい。橋梁などで三次元の設計時の立体形状である場合も同様である。また、何らかの角やエッジその他の特徴によって計測点９と基準形状データ６との正確な対応が定まる場合は、当該対応する位置を対応点１０とする。このようにして、計測点９に対し、対応点１０を定める。For example, as shown in FIG. 9, if the reference shape data 6 are given in the surface model and a polygon model, we obtain the closest point on the model to the measurement point 9, the corresponding point 10 (C i) the point To do. Further, if the reference shape data 6 is the structure of point group data is 5 measured previously, and the corresponding points 10 points of the reference shape data 6 closest to the measurement point P i. Alternatively, as shown in FIG. 10, for example, points within a certain range such as measurement points 9 to 10 cm are searched, the legs of the perpendicular to the plane approximated by the least squares method are obtained, and the legs of the perpendicular are the corresponding points 10. May be. The same applies to a bridge or the like that has a three-dimensional shape at the time of three-dimensional design. Further, when the accurate correspondence between the measurement point 9 and the reference shape data 6 is determined by some corner, edge, or other feature, the corresponding position is set as the corresponding point 10. In this way, the corresponding point 10 is determined for the measurement point 9.

上記の通り、対応点１０は、計測点９の正確な位置を推定したものである。また、計測点９の座標値は計測誤差による細かなばらつきを有しており、さらに構造物の変形もある。従って、一つのアフィン変換によって全ての計測点９を対応点１０に一致させることはできない。そこで、全体的に合致させるようにする。変換算出部１１は、これらの計測点Ｐｉと対応点Ｃｉとの組によって、計測点Ｐｉと対応点Ｃｉとの座標値を上記の式（９）のそれぞれｐｉ ＊、ｐｉとして、アフィン変換のＡ−１と（Ａ−１ｄ）の要素を最小二乗法によって求める。これにより、全体的に対応点Ｃｉに合致し、変形部分は対応点Ｃｉとの差異が残るようなアフィン変換を得ることができる。十分な計測点Ｐｉと対応点Ｃｉとの組があれば、誤差を補正するアフィン変換を得ることができる。As described above, the corresponding point 10 is an estimate of the exact position of the measurement point 9. Further, the coordinate values of the measurement points 9 have fine variations due to measurement errors, and the structure is also deformed. Therefore, it is not possible to make all the measurement points 9 match the corresponding points 10 by one affine transformation. Therefore, try to match them as a whole. Conversion calculation unit 11, by a set of these measurement points P i a corresponding point C i, each p i of the coordinate values of the above equation with the corresponding points C i and the measurement point P i (9) *, p i As a result, the elements of A -1 and (A -1 d) of the affine transformation are obtained by the least squares method. Thus, consistent with the overall corresponding points C i, deformations can be obtained affine transformation as the difference between corresponding points C i remains. If there is a set of the corresponding points C i and sufficient measurement points P i, it is possible to obtain the affine transformation to correct an error.

点群データ補正部１２は、各計測点９の座標値をｐｉ ＊として、一律にこの求めたアフィン変換を上記の式（９）に従って作用させる。これにより、計測点９を補正して図１１に示すような補正点３４を得る。最小二乗法を用いることによって、多くの変形のない部分で補正点３４が基準形状データ６に合致し、凹凸変形部分では補正後の変形点４２と基準形状データ６との差異が際立つような補正結果が得られる。補正後の計測点の集合が補正点群データ７である。Point group data correction unit 12, the coordinate values of each measurement point 9 as p i *, the action of the obtained affine transformation according to equation (9) described above uniformly. As a result, the measurement point 9 is corrected to obtain the correction point 34 as shown in FIG. By using the least squares method, the correction point 34 matches the reference shape data 6 in many non-deformed parts, and the difference between the corrected deformation point 42 and the reference shape data 6 is conspicuous in the uneven deformed part. The result is obtained. The set of measurement points after correction is the correction point cloud data 7.

＜動作＞
図１２は、構造物計測装置１の動作の一例を示すフローチャートである。<Operation>
FIG. 12 is a flowchart showing an example of the operation of the structure measuring device 1.

ステップＳ１０１において、データ入出力部２は、データサーバ４から、点群データ５および基準形状データ６を読み出す。データ入出力部２は、処理対象の範囲における点群データ５および基準形状データ６を読み出す。例えば、対象の構造物がトンネルの場合、データ入出力部２は、対象のスパンの範囲における点群データ５および基準形状データ６を読み出す。 In step S101, the data input / output unit 2 reads the point cloud data 5 and the reference shape data 6 from the data server 4. The data input / output unit 2 reads out the point cloud data 5 and the reference shape data 6 in the range to be processed. For example, when the target structure is a tunnel, the data input / output unit 2 reads out the point cloud data 5 and the reference shape data 6 in the range of the target span.

ステップＳ１０２において、対応点算出部８は、点群データ５の各計測点Ｐｉについて、基準形状データ６上の対応点Ｃｉを求める。具体的には、対応点算出部８は、上記で説明した方法で対応点Ｃｉを求める。In step S102, the corresponding point calculation unit 8, for each measuring point P i of the point group data 5, obtaining the corresponding points C i on the reference shape data 6. Specifically, the corresponding point calculation unit 8 calculates a corresponding point C i in the manner described above.

ステップＳ１０３において、変換算出部１１は、上記で説明した方法によって、計測点Ｐｉと対応点Ｃｉとの組により、アフィン変換を求める。In step S103, the conversion calculation unit 11, by the method described above, the set of the corresponding points C i and the measurement point P i, obtaining the affine transformation.

ステップＳ１０４において、点群データ補正部１２は、変換算出部１１で求めたアフィン変換によって点群データ５の各計測点Ｐｉの座標値を変換し、各計測点Ｐｉの補正点の座標を得る。In step S104, the point cloud data correction unit 12 converts the coordinate values of each measuring point P i of the point group data 5 by the affine transformation determined by the conversion calculation unit 11, the coordinates of the correction points in each measurement point P i obtain.

ステップＳ１０５において、点群データ補正部１２は、各計測点Ｐｉの座標値を補正点の座標値に更新する。In step S105, the point cloud data correction unit 12 updates the coordinate value of each measurement point Pi to the coordinate value of the correction point.

ステップＳ１０６において、点群データ補正部１２は、処理の繰り返しを終了するか否かを判断する。具体的には、点群データ補正部１２は、ステップＳ１０２からの各工程を所定回数、例えば、１０回の繰り返しを終えていた場合、または、ステップＳ１０２で求めた点群データ５の各計測点Ｐｉと対応点Ｃｉとの距離の平均が所定の量、例えば０．００１ｍを下回った場合、処理の繰り返しを終了すると判断する。処理の繰り返しを終了する場合はステップＳ１０７に移行し、処理の繰り返しを終了しない場合はステップＳ１０２に戻る。この繰り返しを行うことによって、推定位置である計測点Ｐｉの対応点Ｃｉを徐々に正確な位置に近づけることができ、計測点Ｐｉの座標を正確に補正することができる。In step S106, the point cloud data correction unit 12 determines whether or not to end the repetition of the process. Specifically, the point cloud data correction unit 12 has completed repeating each step from step S102 a predetermined number of times, for example, 10 times, or each measurement point of the point cloud data 5 obtained in step S102. when the average distance between P i and the corresponding point C i is below a predetermined amount, for example 0.001 m, it is determined to end the repetition processing. When the repetition of the process is finished, the process proceeds to step S107, and when the repetition of the process is not finished, the process returns to step S102. By performing this repeatedly, it is possible to approximate the corresponding point C i of the estimated position is a measurement point P i to gradually correct position, the coordinates of the measurement points P i can be accurately corrected.

ステップＳ１０７において、データ入出力部２は、補正した各計測点Ｐｉの座標値の集合である補正点群データ７の座標値を、計算機ネットワーク３を介してデータサーバ４に送信する。これにより、点群データ５の各計測点Ｐｉの座標値が補正される。以上で動作を終了する。In step S107, the data input-output section 2, a coordinate value of a is the correction point group data 7 a set of coordinate values of each measuring point P i corrected, and transmits to the data server 4 via the computer network 3. As a result, the coordinate value of each measurement point Pi of the point cloud data 5 is corrected. This is the end of the operation.

なお、上記では、ＭＭＳ車両１３は等速度で直進するものとして説明したが、直進であれば速さが変化しても同様の動作で補正を実行することができる。これについて以下に説明する。 In the above description, the MMS vehicle 13 has been described as traveling straight at a constant speed, but if the vehicle travels straight, correction can be performed in the same operation even if the speed changes. This will be described below.

ＭＭＳ車両１３の位置ｑ（ｔ）＝ｖｔ＋ｑ（０）を、スカラー値を返す時刻ｔの関数ｆを導入してｑ（ｔ）＝ｖｆ（ｔ）＋ｑ（０）と表して等速の条件をはずす。この場合でも、同様の式の変形が可能で式（８）、式（９）のアフィン変換が得られる。 The position q (t) = vt + q (0) of the MMS vehicle 13 is expressed as q (t) = vf (t) + q (0) by introducing the function f of the time t that returns the scalar value, and the condition of constant velocity is expressed. Remove it. Even in this case, the same equation can be modified, and the affine transformations of equations (8) and (9) can be obtained.

一方、直進ではない場合はｑ＊（ｔ）が式（１）の形式では得られないため、式（８）と式（９）を得ることができず、アフィン変換では補正できない。On the other hand, if the vehicle is not straight, q * (t) cannot be obtained in the form of the equation (1), so that the equations (8) and (9) cannot be obtained and cannot be corrected by the affine transformation.

このように、ＭＭＳ車両１３が直進し、ＭＭＳ車両１３の位置および姿勢に一定の誤差があるという条件下において、当該誤差を補正するアフィン変換が一つ存在する。本実施の形態１では、この条件とアフィン変換の存在を示した上で、アフィン変換を求めて計測点を補正する構成を示した。本実施の形態１の動作によって、計測点９は誤差が正しく補正される。 As described above, under the condition that the MMS vehicle 13 travels straight and there is a certain error in the position and posture of the MMS vehicle 13, there is one affine transformation that corrects the error. In the first embodiment, after showing this condition and the existence of the affine transformation, the configuration in which the affine transformation is obtained and the measurement point is corrected is shown. By the operation of the first embodiment, the error of the measurement point 9 is corrected correctly.

＜効果＞
以上のことから、本実施の形態１によれば、点群データ５および基準形状データ６から求めたアフィン変換によって、ＭＭＳ車両１３で計測した点群データ５を正確に補正することができるという効果がある。すなわち、本実施の形態１によれば、構造物を正確に計測することが可能となる。また、ＭＭＳ車両１３の自己位置の情報を必要とせずに、点群データ５を正確に補正できるという効果がある。<Effect>
From the above, according to the first embodiment, the effect that the point cloud data 5 measured by the MMS vehicle 13 can be accurately corrected by the affine transformation obtained from the point cloud data 5 and the reference shape data 6. There is. That is, according to the first embodiment, it is possible to accurately measure the structure. Further, there is an effect that the point cloud data 5 can be accurately corrected without requiring the information of the self-position of the MMS vehicle 13.

なお、本実施の形態１では、ＭＭＳ車両１３は直進するものとして説明したが、大きくカーブしていないような場合においても、上記と同様の動作で計測点９の補正を実行するようにしてよい。また、直進とは限らない走行であっても、例えば５ｍごとに範囲を区切り、その範囲内を直進とみなして動作させることが可能であり、計測点９の補正を実行することができる。 Although the MMS vehicle 13 has been described as traveling straight in the first embodiment, the correction of the measurement point 9 may be performed by the same operation as described above even when the vehicle does not curve significantly. .. Further, even when traveling is not necessarily straight, for example, it is possible to divide the range every 5 m and operate the range as if it is straight, and it is possible to correct the measurement point 9.

本実施の形態１では、トンネル２０のスパンの例で計測範囲を説明したが、一定の距離ごとに、または、ＭＭＳ車両１３が一定の時間に走行して計測した点群データ５ごとに補正を行うようにしてもよい。橋梁、法面、堤防などその他の構造物であっても、トンネル２０のスパンに対応するような区分、あるいは、一定距離、一定時間、または、橋梁での橋脚など部材ごとに計測点９の補正を実行するようにしてもよい。 In the first embodiment, the measurement range has been described with the example of the span of the tunnel 20, but the correction is made for each fixed distance or for each point cloud data 5 measured by the MMS vehicle 13 traveling at a fixed time. You may do it. Even for other structures such as bridges, slopes, and embankments, the measurement point 9 is corrected for each member such as a division corresponding to the span of the tunnel 20, a certain distance, a certain time, or a pier on a bridge. May be executed.

ＭＭＳ車両１３の自己位置の位置および姿勢の情報が使えるのであれば、それらを用いて範囲を区分する手段を設けてもよい。この場合、姿勢の角度変化が例えば１度以下、ｑ（ｔ）のその近似直線からのずれが例えば１０ｃｍ以下になるように、直進とみなせる領域に区分して、それぞれの領域で計測点９の補正を実行する。 If the information on the position and posture of the self-position of the MMS vehicle 13 can be used, a means for dividing the range may be provided by using the information. In this case, the posture angle change is divided into regions that can be regarded as straight so that the change in posture is, for example, 1 degree or less, and the deviation of q (t) from the approximate straight line is, for example, 10 cm or less. Perform the correction.

本実施の形態１では、計測点Ｐｉの全てに対して対応点Ｃｉを求めて処理を行うが、計測ノイズなどによる基準形状に乗らないと判断される点を除いて処理を行うように構成してもよい。例えば、計測点Ｐｉと対応点Ｃｉとの距離が所定の値より大きい場合、その計測点Ｐｉを除くようにする。In the first embodiment, so performs the process in search of corresponding points C i for all the measuring points P i, performs processing except that it is determined not to take a reference shape due to measurement noise It may be configured. For example, if the distance between the corresponding points C i and the measurement point P i is greater than the predetermined value, so that except for the measurement points P i.

本実施の形態１では、図１２のステップＳ１０２からステップＳ１０５までの処理を繰り返す場合について説明したが、処理の繰り返しを行わず、一回のみの動作として構成してもよい。 In the first embodiment, the case where the processes from step S102 to step S105 in FIG. 12 are repeated has been described, but the process may not be repeated and may be configured as a one-time operation.

本実施の形態１では、モービルマッピングシステムとして図５に示すようなＭＭＳ車両１３で説明したがこれに限るものではなく、例えば、ＧＰＳ、ＩＭＵ、またはレーザスキャナなどの計測機器を台車に載せて、または計測機器を手で保持して移動してモービルマッピングシステムを構成し、それで計測した点群データ５についても、上記と同様に計測点９の補正を実行することができる。あるいは、計測機器を航空機、またはドローンと呼ばれる無人の航空機に搭載してモービルマッピングシステムを構成し、それで計測した点群データ５についても、上記と同様に計測点９の補正を実行することができる。 In the first embodiment, the mobile mapping system has been described with the MMS vehicle 13 as shown in FIG. 5, but the present invention is not limited to this, and for example, a measuring device such as a GPS, an IMU, or a laser scanner is mounted on the trolley. Alternatively, the mobile mapping system can be configured by holding and moving the measuring device by hand, and the point group data 5 measured by the measuring device can be corrected in the same manner as described above. Alternatively, the measuring device can be mounted on an aircraft or an unmanned aerial vehicle called a drone to form a mobile mapping system, and the point cloud data 5 measured by the measuring device can be corrected at the measurement point 9 in the same manner as described above. ..

本実施の形態１では、変換算出部１１で計測点Ｐｉと対応点Ｃｉとの組から式（９）のＡ−１とＡ−１ｄとで表されるアフィン変換を求める場合について説明したが、式（８）のＡとｄとで表されるアフィン変換を求め、点群データ補正部１２では、その逆変換で計測点Ｐｉの座標値を補正してもよい。In the first embodiment, a case where the conversion calculation unit 11 obtains the affine transformation represented by A -1 and A -1 d of the equation (9) from the set of the measurement point Pi and the corresponding point C i will be described. but it was, determined affine transformation represented by a and d of formula (8), the point cloud data correcting unit 12 may correct the coordinates of the measurement points P i in the reverse conversion.

本実施の形態１では、ｐｉを正確な座標値、ｐｉ ＊を計測される座標値として説明および各数式を示したが、これを逆に考え、姿勢の誤差を解消する回転変換をＥ、位置の誤差を解消する回転変換をＦ、倍率をｒとして数式を立てても、同様に誤差を補正するアフィン変換を得ることができる。In the first embodiment, the p i accurate coordinate values have been descriptions and the formula as coordinate value measured with p i *, consider it to reverse, the rotational transformation to eliminate the error of the position E , Even if a mathematical formula is set up with the rotation conversion for eliminating the position error as F and the magnification as r, an affine transformation for correcting the error can be obtained in the same manner.

本実施の形態１では、Ａ−１とＡ−１ｄとで表されるアフィン変換によって計測点９の座標値を補正するように構成したが、ＭＭＳ車両１３が自己位置情報を有する場合は、得られたアフィン変換に基づいて誤差の回転Ｅ，Ｆ，誤差の倍率ｒを推定する手段を設けてもよい。これにより、推定したＥ，Ｆ，ｒを用いて自己位置の位置と姿勢を補正する。さらに、計測時刻ｔｉが得られているならば、補正した自己位置から計測点の正確な座標値ｐｉを再計算することもできる。In the first embodiment, the coordinate value of the measurement point 9 is corrected by the affine transformation represented by A -1 and A -1 d. However, when the MMS vehicle 13 has self-position information, A means for estimating the rotation E and F of the error and the multiplication factor r of the error based on the obtained affine transformation may be provided. As a result, the position and orientation of the self-position are corrected using the estimated E, F, and r. Furthermore, if the measurement time t i is obtained, it is also possible to recalculate the accurate coordinate values p i of the measurement point from the corrected self-position.

本実施の形態１では、データサーバに格納されている点群データに対して処理を行うように構成したが、ＭＭＳによる計測と同時に得られた点群データに対して処理を行うように構成してもよい。この場合、例えば、構造物計測装置１およびデータサーバ４をＭＭＳ車両１３に搭載し、計測した点群データを即時にデータサーバに格納するようにして、現在までの一定時間内に計測された点群データを対象に随時アフィン変換を求めて補正を実施するように構成する。 In the first embodiment, the point cloud data stored in the data server is processed, but the point cloud data obtained at the same time as the measurement by MMS is processed. You may. In this case, for example, the structure measuring device 1 and the data server 4 are mounted on the MMS vehicle 13, and the measured point cloud data is immediately stored in the data server, and the points measured within a certain period of time up to now. The group data is configured to obtain an affine transformation at any time and perform correction.

本実施の形態では、Ａ−１とＡ−１ｄとで表されるアフィン変換によって計測点９の座標値を補正するように構成したが、式（９）のＡについての第二項が零行列になる場合は、ＡおよびＡ−１は回転変換を表す行列となる。この場合は、アフィン変換の特殊な場合である回転と平行移動による変換によって計測点９の座標値を補正することになる。In the present embodiment, the coordinate value of the measurement point 9 is corrected by the affine transformation represented by A -1 and A -1 d, but the second term for A in the equation (9) is zero. When it becomes a matrix, A and A -1 become a matrix representing a rotation transformation. In this case, the coordinate value of the measurement point 9 is corrected by the transformation by rotation and translation, which is a special case of the affine transformation.

本実施の形態では、最小二乗法で得たＡ−１とＡ−１ｄとで表されるアフィン変換によって計測点９の座標値を補正するように構成したが、Ａが式（８）に示したＡの形式に合致するように修正した後に補正するように構成してもよい。ＥおよびＦを微小角度の回転を表す行列とし、それぞれを下記の式（１０）のように表す。

Figure 2020161852
In the present embodiment, the coordinate value of the measurement point 9 is corrected by the affine transformation represented by A -1 and A -1 d obtained by the least squares method, but A is expressed in the equation (8). It may be configured to be corrected after being corrected so as to match the format of A shown. Let E and F be a matrix representing the rotation of a minute angle, and express each as the following equation (10).
Figure 2020161852

また、Ｙ＝ｎｙ／ｎｘとすると、Ａは下記の式（１１）のように表される。

Figure 2020161852
Further, when Y = ny / nx, A is expressed by the following equation (11).
Figure 2020161852

最小二乗法で求めたＡ−１から得たＡがこの形式で表されるようにする。これは、例えば第一列を比較してｒ、ｆ１２、およびｆ１３を決定し、次に第二列および第三列から得られる６個の等式のうちの５個を使って、残りの５個の変数ｅ１２、ｅ１３、ｅ２３、Ｙ、およびＺを求める。これらの値を再度式（１１）に代入してＡとする。このＡを用いて補正を行うように構成する。A obtained from A -1 obtained by the least squares method is expressed in this format. This determines, for example, r, f12, and f13 by comparing the first column, and then using five of the six equations obtained from the second and third columns, the remaining five. Find the variables e12, e13, e23, Y, and Z. Substitute these values into Eq. (11) again to obtain A. It is configured to perform correction using this A.

＜実施の形態２＞
＜構成＞
実施の形態１では、データ入出力部２が、計算機ネットワーク３を介して接続されたデータサーバ４から点群データ５および基準形状データ６を入力する構成について説明したが、データサーバ４が記憶している点群データ５、基準形状データ６、および補正点群データ７を記憶する記憶手段を構造物計測装置１が備えるように構成してもよい。<Embodiment 2>
<Composition>
In the first embodiment, the configuration in which the data input / output unit 2 inputs the point group data 5 and the reference shape data 6 from the data server 4 connected via the computer network 3 has been described, but the data server 4 stores the data. The structure measuring device 1 may be configured to have a storage means for storing the point group data 5, the reference shape data 6, and the correction point group data 7.

図１３は、本発明の実施の形態２による構造物計測装置１００の構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 13 is a block diagram showing an example of the configuration of the structure measuring device 100 according to the second embodiment of the present invention.

図１３に示すように、構造物計測装置１００は、点群データ５、基準形状データ６、および補正点群データ７を記憶する記憶部２２を備えることを特徴としている。その他の構成および動作は、実施の形態１と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。 As shown in FIG. 13, the structure measuring device 100 is characterized by including a storage unit 22 for storing the point cloud data 5, the reference shape data 6, and the correction point cloud data 7. Since other configurations and operations are the same as those in the first embodiment, detailed description thereof will be omitted here.

＜動作＞
図１４は、構造物計測装置１００の動作の一例を示すフローチャートである。<Operation>
FIG. 14 is a flowchart showing an example of the operation of the structure measuring device 100.

本実施の形態２による構造物計測装置１００の動作は、実施の形態１による構造物計測装置１の動作における、データ入出力部２と外部のデータサーバ４との間で行うデータのやり取りを、データ入出力部２と記憶部２２との間で行う。この点以外は、実施の形態１による構造物計測装置１の動作と同一である。 The operation of the structure measuring device 100 according to the second embodiment is a data exchange between the data input / output unit 2 and the external data server 4 in the operation of the structure measuring device 1 according to the first embodiment. This is performed between the data input / output unit 2 and the storage unit 22. Other than this point, it is the same as the operation of the structure measuring device 1 according to the first embodiment.

図１４のステップＳ２０２〜ステップＳ２０６は、図１２のステップＳ１０２〜ステップＳ１０６に対応しているため、ここでは説明を省略する。以下では、ステップＳ２０１およびステップＳ２０２について説明する。 Since steps S202 to S206 of FIG. 14 correspond to steps S102 to S106 of FIG. 12, description thereof will be omitted here. In the following, step S201 and step S202 will be described.

ステップＳ２０１において、データ入出力部２は、記憶部２２から点群データ５および基準形状データ６を読み出す。 In step S201, the data input / output unit 2 reads the point cloud data 5 and the reference shape data 6 from the storage unit 22.

ステップＳ２０７において、データ入出力部２は、補正点群データ７の座標値を記憶部２２に記憶する。これにより、点群データ５の計測点Ｐｉが適切に補正される。計測点Ｐｉの補正後の座標値は、計測点Ｐｉの補正前の座標値とは別に同一の形式で記憶部２２に記憶する。または、記憶部２２に記憶されている各計測点Ｐｉの座標値は、計測点Ｐｉの補正後の座標値に更新するようにしてもよい。In step S207, the data input / output unit 2 stores the coordinate values of the correction point cloud data 7 in the storage unit 22. Thus, the measuring points P i of the point group data 5 is properly corrected. The corrected coordinate value of the measurement point P i is separately stored in the storage unit 22 in the same format as the coordinate value before correction of the measurement points P i. Or, coordinate values of each measuring point P i stored in the storage unit 22 may be updated to the coordinate value after correction of the measurement point P i.

＜効果＞
以上のことから、本実施の形態２によれば、記憶部２２に必要なデータを記憶することによって、実施の形態１のように計算機ネットワーク３を介して外部のデータサーバ４に接続することなく、点群データ５を正確に補正できるという効果がある。すなわち、本実施の形態２によれば、構造物を正確に計測することが可能となる。<Effect>
From the above, according to the second embodiment, by storing the necessary data in the storage unit 22, the data is not connected to the external data server 4 via the computer network 3 as in the first embodiment. , There is an effect that the point cloud data 5 can be corrected accurately. That is, according to the second embodiment, it is possible to accurately measure the structure.

なお、本実施の形態２では、実施の形態１のように、データ入出力部２を計算機ネットワーク３を介して外部のデータサーバ４に接続し、データサーバ４から点群データ５および基準形状データ６を読み出して計測点の補正を実行するのか、または、記憶部２２に記憶されている点群データ５および基準形状データ６を読み出して計測点の補正を実行するのかを切り替えるようにしてもよい。また、点群データ５および基準形状データ６のうちの一方、またはいずれか一方の一部を、計算機ネットワーク３を介してデータサーバ４から読み出し、残りのデータを記憶部２２から読み出すように構成してもよい。 In the second embodiment, as in the first embodiment, the data input / output unit 2 is connected to the external data server 4 via the computer network 3, and the point group data 5 and the reference shape data are connected from the data server 4. 6 may be read out and the measurement point correction may be performed, or the point group data 5 and the reference shape data 6 stored in the storage unit 22 may be read out and the measurement point correction may be performed. .. Further, a part of one or one of the point cloud data 5 and the reference shape data 6 is read from the data server 4 via the computer network 3, and the remaining data is read from the storage unit 22. You may.

＜実施の形態３＞
＜構成＞
実施の形態１，２では、対応点算出部８が、点群データ５の計測点９に対して基準形状データ６上の対応点１０を自動的に算出するように構成したが、これを対話操作処理によって指定するように構成してもよい。<Embodiment 3>
<Composition>
In the first and second embodiments, the corresponding point calculation unit 8 is configured to automatically calculate the corresponding point 10 on the reference shape data 6 with respect to the measurement point 9 of the point cloud data 5. It may be configured to be specified by an operation process.

図１５は、本実施の形態３による構造物計測装置２００の構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 15 is a block diagram showing an example of the configuration of the structure measuring device 200 according to the third embodiment.

図１５に示すように、構造物計測装置２００は、対話処理入力部２３および表示部２５を備えることを特徴としている。その他の構成および動作は、実施の形態１と同様であるため、ここでは詳細な説明は省略する。 As shown in FIG. 15, the structure measuring device 200 is characterized by including an interactive processing input unit 23 and a display unit 25. Since other configurations and operations are the same as those in the first embodiment, detailed description thereof will be omitted here.

対話処理入力部２３は、マウスまたはキーボードなどユーザからの入力を受け付ける入力装置２４と接続されており、入力装置２４を介してユーザが指定した計測点９または対応点１０を受け取る。 The interactive processing input unit 23 is connected to an input device 24 such as a mouse or a keyboard that receives input from the user, and receives the measurement point 9 or the corresponding point 10 designated by the user via the input device 24.

表示部２５は、表示装置２７と接続されており、点群データ５の計測点９と、基準形状データ６によって表される図形２６とを三次元のコンピュータグラフィックスの技法によって表示装置２７に出力する。 The display unit 25 is connected to the display device 27, and outputs the measurement point 9 of the point cloud data 5 and the graphic 26 represented by the reference shape data 6 to the display device 27 by a three-dimensional computer graphics technique. To do.

計測点９が、角やエッジなどの顕著に他と識別できる特徴点２８であって、基準形状データ６上において対応する位置が明らかに判別できる場合、特徴点２８に対する対応点１０を明確に指定すれば、誤差を補正するアフィン変換の精度が増すことになる。本実施の形態３では、入力装置２４を用いて、表示装置２７の画面２９上に描かれた計測点９と、基準形状データ６によって表される図形２６とから、特徴点２８およびその対応点１０を対話処理によって指定する。 When the measurement point 9 is a feature point 28 such as a corner or an edge that can be remarkably distinguished from others and the corresponding position can be clearly identified on the reference shape data 6, the corresponding point 10 with respect to the feature point 28 is clearly specified. This will increase the accuracy of the affine transformation that corrects the error. In the third embodiment, the feature points 28 and their corresponding points are obtained from the measurement points 9 drawn on the screen 29 of the display device 27 and the graphic 26 represented by the reference shape data 6 by using the input device 24. 10 is specified by interactive processing.

＜動作＞
図１６は、構造物計測装置２００の動作の一例を示すフローチャートである。図１６のステップＳ３０１は図１２のステップＳ２０１に対応し、図１６のステップＳ３０４およびステップＳ３０５は図１２のステップＳ２０３およびステップＳ２０４に対応し、図１６のステップＳ３０８は図１２にステップＳ２０７に対応する。以下では、ステップＳ３０２、ステップＳ３０３、ステップＳ３０６、およびステップＳ３０７について説明する。<Operation>
FIG. 16 is a flowchart showing an example of the operation of the structure measuring device 200. Step S301 of FIG. 16 corresponds to step S201 of FIG. 12, steps S304 and S305 of FIG. 16 correspond to steps S203 and S204 of FIG. 12, and step S308 of FIG. 16 corresponds to step S207 of FIG. .. In the following, step S302, step S303, step S306, and step S307 will be described.

ステップＳ３０２において、表示部２５は、点群データ５の計測点Ｐｉと、基準形状データ６によって表される図形２６とを表示装置２７に描画する。基準形状データ６によって表される図形２６は、次のようになる。すなわち、基準形状データ６が以前にその構造物を計測した点群データであれば、計測点９と同様に点として描画される。基準形状データ６がポリゴンモデル３０で与えられていれば、各ポリゴンを面として、またはその辺をワイヤフレームモデルとして描画する。基準形状データ６が柱体など曲面モデル３１であれば、柱体の各面を面モデルあるいは辺をワイヤフレームモデルとして描画する。In step S302, the display unit 25 renders the measurement points P i of the point group data 5, and a figure 26 on the display device 27, represented by the reference shape data 6. The figure 26 represented by the reference shape data 6 is as follows. That is, if the reference shape data 6 is point cloud data for which the structure has been measured before, it is drawn as a point in the same manner as the measurement point 9. If the reference shape data 6 is given by the polygon model 30, each polygon is drawn as a surface or its sides as a wireframe model. If the reference shape data 6 is a curved surface model 31 such as a pillar, each surface of the pillar is drawn as a surface model or sides as a wireframe model.

ステップＳ３０３において、ユーザは、表示装置２７の画面上に描かれた計測点９と基準形状データ６によって表される図形２６とから、特徴点２８となる計測点９およびその対応点１０を指定する。 In step S303, the user designates the measurement point 9 to be the feature point 28 and the corresponding point 10 from the measurement point 9 drawn on the screen of the display device 27 and the graphic 26 represented by the reference shape data 6. ..

具体的には、ユーザは、対話処理入力部２３に接続された入力装置２４を用いて、例えば、表示装置２７の画面上のカーソル４０を移動させて複数の計測点のうちの一点を選択することによって特徴点２８を指定する。次に、同様に表示装置２７の画面上のカーソル４０を移動させて図形２６上の一点を選択することによって、指定した特徴点２８に対応する対応点１０を指定する。このような指定を特徴点２８の数分繰り返す。特徴点２８は、三次元のアフィン変換の未知数１２個の解決のため、望ましくは１２個以上選定する。 Specifically, the user uses the input device 24 connected to the interactive processing input unit 23 to move, for example, the cursor 40 on the screen of the display device 27 to select one of a plurality of measurement points. By doing so, the feature point 28 is designated. Next, the corresponding point 10 corresponding to the designated feature point 28 is designated by similarly moving the cursor 40 on the screen of the display device 27 and selecting one point on the figure 26. Such designation is repeated for the number of feature points 28. 12 or more feature points 28 are preferably selected in order to solve the unknown 12 unknowns of the three-dimensional affine transformation.

表示部２５は、特徴点２８およびその対応点１０について、選択されていることと各々の対応が明確に判別できるように描画する。例えば、表示部２５は、選択された点の色、図形、または大きさを変え、特徴点とその対応点は両者を線分で結んで描画する。描画の一例を図１７および図１８に示す。図１７は、表示装置２７の画面２９上に表示された特徴点２８を選択したときの描画例である。特徴点２８にハッチングを施しており、特徴点２８を明確に判別できるように表示している。図１８は、特徴点２８の対応点１０を選択し、特徴点２８と対応点１０とを矢印の図形４１で対応付けて表した例である。 The display unit 25 draws the feature points 28 and their corresponding points 10 so that they can be clearly discriminated from being selected and their respective correspondences. For example, the display unit 25 changes the color, figure, or size of the selected points, and draws the feature points and their corresponding points by connecting them with a line segment. An example of drawing is shown in FIGS. 17 and 18. FIG. 17 is a drawing example when the feature point 28 displayed on the screen 29 of the display device 27 is selected. The feature points 28 are hatched and displayed so that the feature points 28 can be clearly identified. FIG. 18 is an example in which the corresponding point 10 of the feature point 28 is selected and the feature point 28 and the corresponding point 10 are associated with each other by the figure 41 of the arrow.

特徴点２８とその対応点１０の指定は画面２９上の描画位置で入力されるため、対応点算出部８によってその計測点９を特定し、対応点１０の座標値を算出する。 Since the designation of the feature point 28 and the corresponding point 10 is input at the drawing position on the screen 29, the corresponding point calculation unit 8 specifies the measurement point 9 and calculates the coordinate value of the corresponding point 10.

ステップＳ３０６において、表示部２５は、元の計測点Ｐｉに代えてその補正点Ｐｉを、基準形状データ６によって表される図形２６とともに表示装置２７に描画する。これにより、補正点３４（Ｐｉ）が基準形状データ６により表される図形２６と合致するか、すなわち、行った補正が適正かどうかを確認することができる。In step S306, the display unit 25, the correction point P i in place of the original measurement points P i, to draw on the display device 27 together with graphic 26, represented by the reference shape data 6. Thereby, it can be confirmed whether the correction point 34 ( Pi ) matches the figure 26 represented by the reference shape data 6, that is, whether the correction performed is appropriate.

ステップＳ３０７において、ユーザは、ステップＳ３０６での描画結果から、補正が適切で処理を完了するか否かを判断し、当該判断結果を入力装置２４を用いて対話処理入力部２３に入力する。補正を続行する場合は、ステップＳ３０２に戻る。 In step S307, the user determines from the drawing result in step S306 whether or not the correction is appropriate and completes the processing, and inputs the determination result to the interactive processing input unit 23 using the input device 24. If the correction is to be continued, the process returns to step S302.

＜効果＞
以上のことから、本実施の形態３によれば、対話処理入力部２３を設け、特徴点２８に対する対応点１０を明確に指定してアフィン変換を求めるようにしたことによって、誤差を補正するアフィン変換を確実に効率良く求めることができる効果がある。<Effect>
From the above, according to the third embodiment, the affine that corrects the error is corrected by providing the interactive processing input unit 23 and clearly designating the corresponding point 10 for the feature point 28 to obtain the affine transformation. There is an effect that the conversion can be surely and efficiently obtained.

本実施の形態３によれば、表示部２５を設け、補正結果を画面表示するようにしたので、補正結果が適切かどうかを視覚的に判断できる効果がある。 According to the third embodiment, since the display unit 25 is provided and the correction result is displayed on the screen, there is an effect that it can be visually determined whether or not the correction result is appropriate.

本実施の形態３では、対話処理入力部２３を設けて補正が適切か否かを入力するように構成したが、入力なしで、ステップＳ３０７においてステップＳ３０２からステップＳ３０６までを所定の回数繰り返してもよい。このとき、所定の回数の最終回のみステップＳ３０６の描画処理を実行してもよい。 In the third embodiment, the interactive processing input unit 23 is provided to input whether or not the correction is appropriate. However, even if the steps S302 to S306 are repeated a predetermined number of times in step S307 without input. Good. At this time, the drawing process of step S306 may be executed only in the final round of a predetermined number of times.

本実施の形態３では、ステップＳ３０６において、表示部２５は、表示装置２７に補正点群データ７の補正点３４と、基準形状データ６によって表される図形２６とを描画するように構成したが、これらとともに点群データ５の計測点９を描画してもよい。 In the third embodiment, in step S306, the display unit 25 is configured to draw the correction points 34 of the correction point cloud data 7 and the graphic 26 represented by the reference shape data 6 on the display device 27. , The measurement point 9 of the point cloud data 5 may be drawn together with these.

対応点Ｃｉは、画面２９上のカーソル４０で選択されるのではなく、ユーザが座標値をキーボードなどによって直接数値として入力することによって指定されてもよい。Corresponding point C i, rather than being selected by the cursor 40 on the screen 29, may be specified by a user to input coordinate values numerically directly by a keyboard.

本実施の形態３では、対話処理操作によって計測点９に対応する対応点１０を指定する場合について説明したが、対話処理操作によって対応点１０を指定しなかった計測点９の一部または残り全部の点について、それらの対応点１０を実施の形態１で説明したように対応点算出部８で算出してもよい。 In the third embodiment, the case where the corresponding point 10 corresponding to the measurement point 9 is specified by the interactive processing operation has been described, but a part or the rest of the measurement points 9 for which the corresponding point 10 is not specified by the interactive processing operation has been described. The corresponding points 10 may be calculated by the corresponding point calculation unit 8 as described in the first embodiment.

ステップＳ３０３では、特徴点２８とその対応点１０とを指定する動作に限って説明したが、入力装置２４を用いて特徴点２８の選択または対応点１０との対応を解除することができる機能を付加してもよい。 Although the operation of designating the feature point 28 and the corresponding point 10 has been described in step S303, a function capable of selecting the feature point 28 or canceling the correspondence with the corresponding point 10 by using the input device 24 is provided. It may be added.

本実施の形態３では、対話処理入力部２３に接続された入力装置２４を用いて、表示装置２７の画面２９上の特徴点２８および対応点１０を指定することについて説明したが、入力装置２４を用いて画面２９上に表示された点群データ５、基準形状データ６、および補正点群データ７のうちの少なくとも１つの描画位置、倍率、および視線方向を調整することができるように構成してもよい。 In the third embodiment, it has been described that the feature point 28 and the corresponding point 10 on the screen 29 of the display device 27 are designated by using the input device 24 connected to the interactive processing input unit 23. However, the input device 24 has been described. The drawing position, magnification, and line-of-sight direction of at least one of the point group data 5, the reference shape data 6, and the correction point group data 7 displayed on the screen 29 can be adjusted by using. You may.

さらに、入力装置２４を用いて点群データ５の移動量、回転方向、および回転量を指定し、結果を表示装置２７の画面２９上に表示しつつ、点群データ５を一律に回転変換または平行移動変換によって補正する機能を付加してもよい。 Further, the movement amount, the rotation direction, and the rotation amount of the point group data 5 are specified by using the input device 24, and the point group data 5 is uniformly rotated-converted or converted while displaying the result on the screen 29 of the display device 27. A function of correcting by translation may be added.

＜実施の形態４＞
＜構成＞
実施の形態１〜３では、点群データ５および基準形状データ６によって点群データ５を補正した補正点群データ７を得るように構成したが、さらに、補正点群データ７について基準形状データ６からの差異を凹凸の変状として求めるように構成してもよい。<Embodiment 4>
<Composition>
In the first to third embodiments, the correction point cloud data 7 obtained by correcting the point cloud data 5 by the point cloud data 5 and the reference shape data 6 is obtained. Further, the reference shape data 6 is obtained for the correction point cloud data 7. It may be configured to obtain the difference from the above as the deformation of the unevenness.

図１９は、本実施の形態４による構造物計測装置３００の構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 19 is a block diagram showing an example of the configuration of the structure measuring device 300 according to the fourth embodiment.

図１９に示すように、構造物計測装置３００は、変状計測部３２を備えることを特徴としている。その他の構成および動作は、実施の形態１，３と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。 As shown in FIG. 19, the structure measuring device 300 is characterized by including a deformation measuring unit 32. Since other configurations and operations are the same as those of the first and third embodiments, detailed description thereof will be omitted here.

変状計測部３２は、補正点群データ７の各補正点Ｐｉについて基準形状データ６との差異を求め、これを各補正点Ｐｉの変状として計測する。Deformation measurement unit 32 obtains a difference between the reference shape data 6 for each correction point P i of the correction point group data 7, to measure this as Deformation of the correction points P i.

＜動作＞
図２０は、変状計測部３２の動作を説明する図である。変状計測部３２は、補正点群データ７の補正点３４（Ｐｉ）に対して改めて対応点Ｃｉを求め、補正点３４とその対応点１０（Ｃｉ）との差異を求める。当該差異は、例えば補正点３４と対応点１０との距離であり、これを補正点３４の変状値δｉとする。補正点３４は、基準形状データ６が構成する面のどちらにあるかで符号を変えてもよい。構造物がトンネルの場合は、基準形状データ６が表すトンネル内壁の面の内側か外側かで符号を変える。これにより、補正点群データ７の補正点３４によって表される構造物の表面が、基準形状データ６よりも内側に膨れているか、外側に変形しているかを判別することができる。この他に、補正点３４が基準形状データ６の構成する面の上方か下方かで符号を変えてもよい。<Operation>
FIG. 20 is a diagram illustrating the operation of the deformation measuring unit 32. Deformation measuring unit 32 again obtains the corresponding point C i relative correction point 34 of the correction point group data 7 (P i), obtains the difference between the correction point 34 and its corresponding point 10 (C i). The difference is, for example, the distance between the correction point 34 and the corresponding point 10, and this is defined as the deformation value δ i of the correction point 34. The sign of the correction point 34 may be changed depending on which of the surfaces the reference shape data 6 constitutes. When the structure is a tunnel, the sign is changed depending on whether it is inside or outside the surface of the tunnel inner wall represented by the reference shape data 6. Thereby, it is possible to determine whether the surface of the structure represented by the correction point 34 of the correction point cloud data 7 is bulging inward or deformed outward from the reference shape data 6. In addition, the sign may be changed depending on whether the correction point 34 is above or below the surface formed by the reference shape data 6.

表示部２５は、例えば、変状値δｉが５ｍｍ大きくなる、または５ｍｍ小さくなるごとに補正点３４の色を変えて描画する。これにより、補正点３４を描画した色調から、補正点３４の全てが適切に補正されているかを判断することができる。つまり、補正点３４が全体的に変状値δｉの絶対値が小さい範囲を示す色の場合、補正点３４が補正されて、基準形状データ６によって表される図形２６に合致していることになる。また同時に、その中で変状値δｉの絶対値が大きい色の部分を、変形が生じている部分として視覚的に確認することができる。The display unit 25 draws, for example, changing the color of the correction point 34 every time the deformation value δ i increases by 5 mm or decreases by 5 mm. Thereby, it can be determined from the color tone on which the correction points 34 are drawn whether all the correction points 34 are appropriately corrected. That is, when the correction point 34 is a color indicating a range in which the absolute value of the deformation value δ i is small as a whole, the correction point 34 is corrected and matches the figure 26 represented by the reference shape data 6. become. At the same time, the part of the color in which the absolute value of the deformation value δ i is large can be visually confirmed as the part where the deformation has occurred.

図２１は、構造物計測装置３００の動作の一例を示すフローチャートである。図２１のステップＳ４０１〜ステップＳ４０４は図１２のステップＳ１０１〜ステップＳ１０４に対応し、図２１のステップＳ４０７は図１２ステップＳ１０５に対応しているため、ここでは説明を省略する。以下では、ステップＳ４０５、ステップＳ４０６、ステップＳ４０８、およびステップＳ４０９について説明する。 FIG. 21 is a flowchart showing an example of the operation of the structure measuring device 300. Since steps S401 to S404 of FIG. 21 correspond to steps S101 to S104 of FIG. 12 and step S407 of FIG. 21 corresponds to step S105 of FIG. 12, description thereof will be omitted here. In the following, step S405, step S406, step S408, and step S409 will be described.

ステップＳ４０５において、変状計測部３２は、補正点群データ７の補正点３４（Ｐｉ）の対応点１０（Ｃｉ）を求め、その差異から変状値δｉを計測する。対応点１０の選定は、対応点算出部８の動作と同一であり、対応点算出部８が実行してもよい。In step S405, Deformation measurement unit 32, the corresponding points determined 10 (C i) of the correction point 34 of the correction point group data 7 (P i), for measuring the Deformation value [delta] i from the difference. The selection of the corresponding point 10 is the same as the operation of the corresponding point calculation unit 8, and the corresponding point calculation unit 8 may execute the operation.

ステップＳ４０６において、表示部２５は、補正点群データ７の補正点３４に変状値δｉによって決まる色をつけ、三次元コンピュータグラフィックスの技法によって表示装置２７に描画する。上記のように、例えば、変状値δｉが５ｍｍ大きくなる、または５ｍｍ小さくなるごとに色を変えて描画する。図２２は、補正点３４の描画の一例を示しており、変状値δｉによって補正点３４の色（図２２ではハッチング）を変えて表している。In step S406, the display unit 25 colors the correction points 34 of the correction point cloud data 7 with the color determined by the deformation value δ i , and draws them on the display device 27 by the technique of three-dimensional computer graphics. As described above, for example, the color is changed and drawn each time the deformation value δi increases by 5 mm or decreases by 5 mm. FIG. 22 shows an example of drawing the correction point 34, in which the color of the correction point 34 (hatching in FIG. 22) is changed according to the deformation value δ i .

ステップＳ４０８において、ユーザは、ステップＳ４０６での描画結果から、上記のように補正が適切かどうかを判断し、判断結果を入力装置２４を用いて対話処理入力部２３に入力する。補正が適切でないと判断された場合は、ステップＳ４０２に戻る。 In step S408, the user determines from the drawing result in step S406 whether the correction is appropriate as described above, and inputs the determination result to the interactive processing input unit 23 using the input device 24. If it is determined that the correction is not appropriate, the process returns to step S402.

ステップＳ４０９において、データ入出力部２は、補正点群データ７の補正点３４の座標値ｐｉと変状値δｉとを図２３に示すように併せた形式で、データサーバ４に送信する。変状値δｉは、補正点群データ７とは別個にデータサーバ４に送信するようにしてもよい。In step S409, the data input-output section 2, the coordinate values p i and Henjo value [delta] i of the correction point 34 of the correction point group data 7 in a combined form as shown in FIG. 23, and transmits to the data server 4 .. The deformation value δ i may be transmitted to the data server 4 separately from the correction point cloud data 7.

＜効果＞
以上のことから、本実施の形態４によれば、変状計測部３２を設け、点群データ５の凹凸変形である変状を計測することによって、補正点群データ７から、補正前の点群データ５が有していた誤差によらない変状値を計測できる効果がある。<Effect>
From the above, according to the fourth embodiment, by providing the deformation measuring unit 32 and measuring the deformation which is the uneven deformation of the point cloud data 5, the points before correction are obtained from the correction point cloud data 7. There is an effect that the deformed value that does not depend on the error possessed by the group data 5 can be measured.

なお、本実施の形態４では、対話処理入力部２３を設けて補正が適切かどうかを入力するように構成したが、入力なしで、ステップＳ４０８において、ステップＳ４０２からステップＳ４０７までの処理を所定の回数繰り返してもよい。このとき、所定の回数の最終回のみステップＳ４０６を実行してもよい。 In the fourth embodiment, the interactive processing input unit 23 is provided to input whether or not the correction is appropriate. However, in step S408, the processing from step S402 to step S407 is predetermined without input. It may be repeated a number of times. At this time, step S406 may be executed only in the final round of a predetermined number of times.

本実施の形態４では、表示部２５は、表示装置２７の補正点群データ７の補正点３４を描画するように構成したが、これに併せて点群データ５の計測点９と、基準形状データ６によって表される図形２６とのうちの一方または両方を描画してもよい。 In the fourth embodiment, the display unit 25 is configured to draw the correction point 34 of the correction point cloud data 7 of the display device 27, but in addition to this, the measurement point 9 of the point cloud data 5 and the reference shape are formed. One or both of the figure 26 represented by the data 6 may be drawn.

本実施の形態４では、表示部２５は、表示装置２７の補正点群データ７の補正点３４を描画するように、また、ステップＳ４０８における補正処理完了の判断を対話処理入力部２３による対話処理で行うように構成したが、実施の形態１のように、表示部と対話処理入力部を設けず、ステップＳ４０６の処理を行わず、かつステップＳ４０８の処理は図１２に示すステップＳ１０６の処理と同様の動作で実行してもよい。 In the fourth embodiment, the display unit 25 draws the correction point 34 of the correction point cloud data 7 of the display device 27, and the dialogue processing input unit 23 determines the completion of the correction processing in step S408. However, as in the first embodiment, the display unit and the interactive processing input unit are not provided, the processing of step S406 is not performed, and the processing of step S408 is the processing of step S106 shown in FIG. It may be executed in the same manner.

＜実施の形態５＞
＜構成＞
実施の形態１〜４では、点群データ５を補正する三次元のアフィン変換を求め、当該アフィン変換によって計測点を補正する場合について説明したが、求めたアフィン変換によって点群データ５の評価を行うようにしてもよい。<Embodiment 5>
<Composition>
In the first to fourth embodiments, a case where a three-dimensional affine transformation for correcting the point cloud data 5 is obtained and the measurement points are corrected by the affine transformation has been described. However, the evaluation of the point cloud data 5 is performed by the obtained affine transformation. You may do it.

図２４は、本実施の形態５による構造物計測装置４００の構成の一例を示すブロック図である。 FIG. 24 is a block diagram showing an example of the configuration of the structure measuring device 400 according to the fifth embodiment.

図２４に示すように、構造物計測装置４００は、評価部３５を備えることを特徴としている。その他の構成および動作は、実施の形態１，３と同様であるため、ここでは詳細な説明を省略する。 As shown in FIG. 24, the structure measuring device 400 is characterized by including an evaluation unit 35. Since other configurations and operations are the same as those of the first and third embodiments, detailed description thereof will be omitted here.

評価部３５は、変換算出部１１で求めたアフィン変換の要素から、ＭＭＳ車両１３の姿勢の誤差Ｅ、位置ｑ（ｔ）の誤差ｒ、およびＦによる点群データ５の歪みの程度を評価する。 The evaluation unit 35 evaluates the degree of distortion of the point cloud data 5 due to the attitude error E of the MMS vehicle 13, the error r of the position q (t), and F from the affine transformation elements obtained by the conversion calculation unit 11. ..

点群データ５は、誤差Ｅ、ｒ、およびＦの影響を受け、式（８）のアフィン変換によって変換されて観測される。点群データ５において誤差の影響が大きい場合、アフィン変換によって与えられる変形の量も大きくなる。そこで、式（８）またはその逆変換である式（９）のアフィン変換に基づいて、点群データ５の変形の度合いを求めて誤差の影響を評価することを考える。例えば、同一構造物に対して複数回の計測走行を実施する場合、それぞれの計測で点群データ５を得る。式（８）またはその逆変換の式（９）のアフィン変換に基づいてこれらの点群データ５の変形の度合いを求めることによって、複数の点群データ５の組から最も変形が少なく正確に計測されている点群データ５を選ぶことができる。 The point cloud data 5 is affected by the errors E, r, and F, and is transformed and observed by the affine transformation of the equation (8). When the influence of the error is large in the point cloud data 5, the amount of deformation given by the affine transformation is also large. Therefore, it is considered to evaluate the influence of the error by obtaining the degree of deformation of the point cloud data 5 based on the affine transformation of the equation (8) or the inverse transformation of the equation (9). For example, when a plurality of measurement runs are performed on the same structure, point cloud data 5 is obtained in each measurement. By obtaining the degree of deformation of these point cloud data 5 based on the affine transformation of equation (8) or its inverse transformation equation (9), the least deformation is obtained from the set of the plurality of point cloud data 5 and the measurement is accurate. The point cloud data 5 that has been created can be selected.

この評価値については、一例として、アフィン変換による歪みエネルギー密度に相当する値を用いる。ここで、実施の形態１の図１２のステップＳ１０３では、計測点Ｐｉを補正点３４に変換するアフィン変換を求めるように説明しているので、式（９）のアフィン変換で考える。式（９）の行列Ａ−１をＡ−１＝｛ａｉｊ｝と記述すると、そのアフィン変換による歪み行列Φは、下記の式（１２）で表される。

Figure 2020161852
As an example of this evaluation value, a value corresponding to the strain energy density due to the affine transformation is used. Here, in step S103 of FIG. 12 of the first embodiment, it is explained that the affine transformation for converting the measurement point Pi to the correction point 34 is obtained, so the affine transformation of the equation (9) is considered. When the matrix A -1 of the equation (9) is described as A -1 = {aij}, the distortion matrix Φ due to the affine transformation is expressed by the following equation (12).
Figure 2020161852

この歪みの歪みエネルギー密度に相当する評価値として、下記の式（１３）で表される評価値ｓを定義する。ここで、Φ＝｛φｉｊ｝と記述する。

Figure 2020161852
As an evaluation value corresponding to the strain energy density of this strain, an evaluation value s represented by the following equation (13) is defined. Here, it is described as Φ = {φij}.
Figure 2020161852

評価値ｓは、アフィン変換による拡大縮小またはせん断を弾性変形としたときの歪みエネルギー密度を表している。等方的な材質でヤング率を１、ポアソン比を０としたものに相当する。拡大縮小またはせん断変形によって、点間の相対位置が大きく変わる場合に、それに応じて歪みエネルギー密度に相当する評価値ｓも大きくなる。一方、回転変換と平行移動は合同変換、つまり剛体変位であって相対的な変形を生じないため、評価値ｓに影響しない。このように、評価値ｓは、計測点Ｐｉの相対的な位置関係の歪みを表す。評価値ｓが小さいほど相対的な歪みが小さいことになる。相対的な歪みが大きい場合、これを補正する変換は座標値を相対的に大きく変えるものとなる。このため、その変換に僅かでも不正確さがあると、それが変換後の相対的な位置関係に大きく影響することになる。従って、評価値ｓが小さくて相対的な位置関係を保つ変換で補正することができる点群データ５が変状の計測には適している。The evaluation value s represents the strain energy density when the expansion / contraction due to the affine transformation or the shear is elastic deformation. It corresponds to an isotropic material with Young's modulus of 1 and Poisson's ratio of 0. When the relative position between points changes significantly due to enlargement / reduction or shear deformation, the evaluation value s corresponding to the strain energy density also increases accordingly. On the other hand, the rotational transformation and the translation are joint transformations, that is, rigid body displacements that do not cause relative deformation, and therefore do not affect the evaluation value s. Thus, the evaluation value s represents the distortion of the relative positional relationship of the measurement points P i. The smaller the evaluation value s, the smaller the relative distortion. If the relative distortion is large, the transformation that corrects it will change the coordinate values relatively significantly. Therefore, if there is any inaccuracy in the conversion, it will greatly affect the relative positional relationship after the conversion. Therefore, the point cloud data 5 which has a small evaluation value s and can be corrected by a conversion that maintains a relative positional relationship is suitable for measuring deformation.

また、評価値ｓは、構造物のサイズによらない。同一の姿勢の角度による変形でもＭＭＳ車両１３から遠い位置では正しい位置との差異が大きくなるため、例えばその差異の距離に基づいて評価したのでは、構造物のサイズによって数値が異なってしまう。ここで示した評価値ｓは、サイズによらず一律の評価基準で評価を行うことができる。 Further, the evaluation value s does not depend on the size of the structure. Even if the deformation is caused by the angle of the same posture, the difference from the correct position becomes large at the position far from the MMS vehicle 13, so that the numerical value differs depending on the size of the structure, for example, if the evaluation is based on the distance of the difference. The evaluation value s shown here can be evaluated by a uniform evaluation standard regardless of the size.

評価値ｓは、式（８）のアフィン変換の行列Ａに対してＡ＝｛ａｉｊ｝として求めるようにしてもよい。観測値から正しい値に戻す歪みが大きい場合は、正しい値から観測値への変形もそれに応じて大きくなる。 The evaluation value s may be obtained as A = {aij} for the affine transformation matrix A of the equation (8). If the distortion from the observed value to the correct value is large, the deformation from the correct value to the observed value also increases accordingly.

＜動作＞
図２５は、構造物計測装置４００の動作の一例を示すフローチャートである。図２５のステップＳ５０１は図１２のステップＳ１０１に対応し、図２５のステップＳ５０３〜ステップＳ５０６は図１２のステップＳ１０２〜ステップＳ１０５に対応し、図２５のステップ５０７は図１６のステップＳ３０６に対応し、図２５のステップＳ５１１およびステップＳ５１２は図１２のステップＳ１０６およびステップＳ１０７に対応しているため、ここでは説明を省略する。以下では、ステップＳ５０２、およびステップＳ５０８〜ステップＳ５１０について説明する。<Operation>
FIG. 25 is a flowchart showing an example of the operation of the structure measuring device 400. Step S501 in FIG. 25 corresponds to step S101 in FIG. 12, steps S503 to S506 in FIG. 25 correspond to steps S102 to S105 in FIG. 12, and step 507 in FIG. 25 corresponds to step S306 in FIG. , Step S511 and Step S512 of FIG. 25 correspond to Step S106 and Step S107 of FIG. 12, and thus the description thereof will be omitted here. In the following, step S502 and steps S508 to S510 will be described.

ステップＳ５０２において、評価部３５は、繰り返しの処理で各々求める式（９）のアフィン変換の行列Ａ−１を積算する３×３の行列Ｂを単位行列に初期化する。行列Ｂは、計測点の初期の観測値が正しいと推定される補正点に変換するアフィン変換の、式（９）のＡ−１に相当する行列である。In step S502, the evaluation unit 35 initializes the 3 × 3 matrix B that integrates the affine transformation matrix A -1 of the equation (9) obtained by the iterative process into a unit matrix. The matrix B is a matrix corresponding to A -1 of the equation (9) of the affine transformation that transforms the initial observation value of the measurement point into the correction point estimated to be correct.

ステップＳ５０８において、評価部３５は、変換算出部１１で求めたアフィン変換Ａ−１を行列Ｂに乗じる。行列Ｂは、繰り返し処理で求めるアフィン変換を順次合成し、計測点Ｐｉの初期の座標値を現在の補正点の座標値に変換するアフィン変換の平行移動成分以外を表す行列になる。なお、上述のように、ステップＳ５０４で求めている行列Ａ−１の逆行列として行列Ａを計算してこれを積算し、正しい座標値を観測値に補正する式（８）のアフィン変換によって次のステップＳ５０９で評価値ｓを求めるようにしてもよい。In step S508, the evaluation unit 35 multiplies the matrix B by the affine transformation A- 1 obtained by the transformation calculation unit 11. Matrix B, sequentially synthesizing the affine transformation obtained by repeating processing, the initial coordinates of the measurement points P i in matrix representing the non-parallel movement component of the affine transformation for converting the coordinate values of the current correction point. As described above, the matrix A is calculated as the inverse matrix of the matrix A- 1 obtained in step S504, the matrix A is integrated, and the correct coordinate values are corrected to the observed values by the affine transformation of the equation (8). The evaluation value s may be obtained in step S509 of the above.

ステップＳ５０９において、評価部３５は、行列Ｂの要素をＢ＝｛ａｉｊ｝として、式（１２）および式（１３）によって歪みエネルギー密度を表す評価値ｓを計算する。 In step S509, the evaluation unit 35 calculates the evaluation value s representing the strain energy density by the equations (12) and (13) with the element of the matrix B as B = {aij}.

ステップＳ５１０において、表示部２５は、例えば図２６に示すように、評価値ｓを表示装置２７に表示する。図２６では、ステップＳ５０７で描画された補正点３４と、基準形状データ６によって表される図形２６とともに、表示領域３６に評価値ｓを画面２９に表示する一例を示している。 In step S510, the display unit 25 displays the evaluation value s on the display device 27, for example, as shown in FIG. 26. FIG. 26 shows an example in which the evaluation value s is displayed on the screen 29 in the display area 36 together with the correction point 34 drawn in step S507 and the figure 26 represented by the reference shape data 6.

＜効果＞
以上のことから、本実施の形態５によれば、点群データ５の評価を行うようにしたので、点群データ５が受けている相対的な位置関係の歪みの程度を確認することができる効果がある。<Effect>
From the above, according to the fifth embodiment, since the point cloud data 5 is evaluated, it is possible to confirm the degree of the relative positional relationship distortion received by the point cloud data 5. effective.

なお、本実施の形態５では、評価部３５で求めた評価値ｓを表示装置２７に表示するように構成したが、評価値ｓの数値を示すのではなく、予め定められた値よりも上か下かを判別して表示するように構成してもよい。例えば、ＭＭＳ車両１３の姿勢と速度方向に、ＩＭＵの角度精度（標準偏差）の回転の誤差があった場合の誤差Ｅ，Ｆを計算し、当該誤差Ｅ，Ｆによる評価値ＳＩＭＵを求め、評価値ｓが評価値ＳＩＭＵよりも上か下かを、色を変えるなどして表示する。このとき、数値ではなく、判別結果のみを表示するように構成してもよい。判別の値を複数としてそれらの値に基づくランク付けをして当該ランクを表示するようにしてもよい。また、評価値ｓをデータサーバ４に送信、または記憶部２２（図１３参照）に記憶してもよい。In the fifth embodiment, the evaluation value s obtained by the evaluation unit 35 is displayed on the display device 27, but the numerical value of the evaluation value s is not shown but is higher than a predetermined value. It may be configured to discriminate whether it is below or below and display it. For example, the errors E and F when there is a rotation error of the angle accuracy (standard deviation) of the IMU in the posture and speed direction of the MMS vehicle 13 are calculated, and the evaluation value SIMU based on the errors E and F is obtained. Whether the evaluation value s is above or below the evaluation value SIMU is displayed by changing the color. At this time, it may be configured to display only the discrimination result instead of the numerical value. It is also possible to set a plurality of discrimination values and rank them based on those values to display the rank. Further, the evaluation value s may be transmitted to the data server 4 or stored in the storage unit 22 (see FIG. 13).

本実施の形態５では、ステップＳ５０３からステップＳ５１０の処理を繰り返すように構成したが、処理の繰り返しを行わず、一回のみの動作として構成してもよい。 In the fifth embodiment, the processes of steps S503 to S510 are repeated, but the processes may not be repeated and may be configured as a one-time operation.

本実施の形態５では、ステップＳ５１２で補正点群データ７を出力するように構成したが、点群データ５の歪みの評価が目的である場合、ステップＳ５１２の補正点群データ７の出力を行わないように構成してもよい。このとき、ステップＳ５０３からステップＳ５１０の処理を１回に限って実行する場合は、ステップＳ５０５での補正点の算出と、ステップＳ５０６での計測点の補正点への更新を省略するように構成してもよい。 In the fifth embodiment, the correction point cloud data 7 is output in step S512, but when the purpose is to evaluate the distortion of the point cloud data 5, the correction point cloud data 7 in step S512 is output. It may be configured so that it does not exist. At this time, when the processing of steps S503 to S510 is executed only once, the calculation of the correction point in step S505 and the update of the measurement point to the correction point in step S506 are omitted. You may.

本実施の形態５では、アフィン変換から歪みエネルギー密度を表す評価値ｓにより評価を行うように構成したが、さらに、回転変換成分の角度、および平行移動成分の距離などを加えた評価指標によって評価するように構成してもよい。 In the fifth embodiment, the evaluation is performed from the affine transformation by the evaluation value s representing the strain energy density, but further, the evaluation is performed by the evaluation index including the angle of the rotation conversion component and the distance of the translation component. It may be configured to do so.

＜ハードウェア構成＞
各実施の形態１〜５で説明した構造物計測装置１，１００，２００，３００，４００におけるデータ入出力部２、対応点算出部８、変換算出部１１、点群データ補正部１２、対話処理入力部２３、表示部２５、変状計測部３２、および評価部３５の各機能は、処理回路により実現される。すなわち、構造物計測装置１，１００，２００，３００，４００は、データの入出力を行い、対応点を算出し、アフィン変換を算出し、計測点の座標値を補正し、ユーザの指示を受け取り、情報を画面に描画し、補正点群データの各補正点の変状を計測し、点群データの歪みの程度を評価するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアであっても、メモリに格納されるプログラムを実行するプロセッサ（ＣＰＵ（Central Processing Unit）、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）ともいう）であってもよい。<Hardware configuration>
Data input / output unit 2, corresponding point calculation unit 8, conversion calculation unit 11, point group data correction unit 12, interactive processing in the structure measurement devices 1, 100, 200, 300, 400 described in the first to fifth embodiments. Each function of the input unit 23, the display unit 25, the deformation measurement unit 32, and the evaluation unit 35 is realized by the processing circuit. That is, the structure measuring devices 1, 100, 200, 300, 400 input / output data, calculate the corresponding points, calculate the affine transformation, correct the coordinate values of the measurement points, and receive the user's instruction. , The processing circuit for drawing information on the screen, measuring the deformation of each correction point of the correction point cloud data, and evaluating the degree of distortion of the point cloud data is provided. The processing circuit is a processor (CPU (Central Processing Unit), central processing unit, processing unit, arithmetic unit, microprocessor, microcomputer, DSP (Digital) that executes programs stored in memory, even if it is dedicated hardware. It may also be called a Signal Processor).

処理回路が専用のハードウェアである場合、図２７に示すように、処理回路５００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＥＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、またはこれらを組み合わせたものが該当する。データ入出力部２、対応点算出部８、変換算出部１１、点群データ補正部１２、対話処理入力部２３、表示部２５、変状計測部３２、および評価部３５の各部の機能それぞれを処理回路５００で実現してもよいし、各部の機能をまとめて処理回路５００で実現してもよい。 When the processing circuit is dedicated hardware, as shown in FIG. 27, the processing circuit 500 includes, for example, a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, and an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). , EPGA (Field Programmable Gate Array), or a combination of these. Functions of each of the data input / output unit 2, the corresponding point calculation unit 8, the conversion calculation unit 11, the point cloud data correction unit 12, the interactive processing input unit 23, the display unit 25, the deformation measurement unit 32, and the evaluation unit 35. It may be realized by the processing circuit 500, or the functions of each part may be collectively realized by the processing circuit 500.

処理回路が図２８に示すプロセッサ６００の場合、データ入出力部２、対応点算出部８、変換算出部１１、点群データ補正部１２、対話処理入力部２３、表示部２５、変状計測部３２、および評価部３５の各機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアは、プログラムとして記述され、メモリ７００に格納される。プロセッサ６００は、メモリ７００に記録されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。すなわち、構造物計測装置１，１００，２００，３００，４００は、データの入出力を行うステップ、対応点を算出するステップ、アフィン変換を算出するステップ、計測点の座標値を補正するステップ、ユーザの指示を受け取るステップ、情報を画面に描画するステップ、補正点群データの各補正点の変状を計測するステップ、点群データの歪みの程度を評価するステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ７００を備える。また、これらのプログラムは、データ入出力部２、対応点算出部８、変換算出部１１、点群データ補正部１２、対話処理入力部２３、表示部２５、変状計測部３２、および評価部３５の手順または方法をコンピュータに実行させるものであるともいえる。ここで、メモリとは、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Erasable Programmable Read Only Memory）、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等の不揮発性または揮発性の半導体メモリ、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ等、または、今後使用されるあらゆる記憶媒体であってもよい。 When the processing circuit is the processor 600 shown in FIG. 28, the data input / output unit 2, the corresponding point calculation unit 8, the conversion calculation unit 11, the point cloud data correction unit 12, the interactive processing input unit 23, the display unit 25, and the deformation measurement unit Each function of 32 and the evaluation unit 35 is realized by software, firmware, or a combination of software and firmware. The software or firmware is written as a program and stored in the memory 700. The processor 600 realizes the functions of each part by reading and executing the program recorded in the memory 700. That is, the structure measuring devices 1, 100, 200, 300, 400 include a step of inputting / outputting data, a step of calculating a corresponding point, a step of calculating an affine transformation, a step of correcting the coordinate value of the measurement point, and a user. As a result, the step of receiving the instruction of, drawing the information on the screen, measuring the deformation of each correction point of the correction point cloud data, and evaluating the degree of distortion of the point cloud data will be executed. A memory 700 for storing the program is provided. Further, these programs include a data input / output unit 2, a corresponding point calculation unit 8, a conversion calculation unit 11, a point cloud data correction unit 12, an interactive processing input unit 23, a display unit 25, a deformation measurement unit 32, and an evaluation unit. It can also be said that the computer is made to perform the procedure or method of 35. Here, the memory is, for example, non-volatile or volatile such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), flash memory, EPROM (Erasable Programmable Read Only Memory), and EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read Only Memory). It may be a sex semiconductor memory, a magnetic disk, a flexible disk, an optical disk, a compact disk, a DVD, or any storage medium that will be used in the future.

なお、データ入出力部２、対応点算出部８、変換算出部１１、点群データ補正部１２、対話処理入力部２３、表示部２５、変状計測部３２、および評価部３５の各機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェアまたはファームウェアで実現するようにしてもよい。 Regarding the functions of the data input / output unit 2, the corresponding point calculation unit 8, the conversion calculation unit 11, the point cloud data correction unit 12, the interactive processing input unit 23, the display unit 25, the deformation measurement unit 32, and the evaluation unit 35. , Some may be realized by dedicated hardware, and some may be realized by software or firmware.

このように、処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、またはこれらの組み合わせによって、上述の各機能を実現することができる。 In this way, the processing circuit can realize each of the above-mentioned functions by hardware, software, firmware, or a combination thereof.

なお、本発明は、その発明の範囲内において、各実施の形態を自由に組み合わせたり、各実施の形態を適宜、変形、省略することが可能である。 In the present invention, each embodiment can be freely combined, and each embodiment can be appropriately modified or omitted within the scope of the invention.

本発明は詳細に説明されたが、上記した説明は、すべての態様において、例示であって、この発明がそれに限定されるものではない。例示されていない無数の変形例が、この発明の範囲から外れることなく想定され得るものと解される。 Although the present invention has been described in detail, the above description is exemplary in all embodiments and the invention is not limited thereto. It is understood that a myriad of variations not illustrated can be envisioned without departing from the scope of the invention.

１ 構造物計測装置、２ データ入出力部、３ 計算機ネットワーク、４ データサーバ、５ 点群データ、６ 基準形状データ、７ 補正点群データ、８ 対応点算出部、９ 計測点、１０ 対応点、１１ 変換算出部、１２ 点群データ補正部、１３ ＭＭＳ車両、１４ 車体、１５ 天板、１６ ＧＰＳ受信機、１７ ＩＭＵ、１８ レーザスキャナ、１９ オドメータ、２０ トンネル、２１ スキャン面、２２ 記憶部、２３ 対話処理入力部、２４ 入力装置、２５ 表示部、２６ 図形、２７ 表示装置、２８ 特徴点、２９ 画面、３０ ポリゴンモデル、３１ 曲面モデル、３２ 変状計測部、３４ 補正点、３５ 評価部、３６ 表示領域、３７ 形状モデル、３８ 光路、４０ カーソル、４１ 図形、４２ 変形点、４３ 照射位置、１００ 構造物計測装置、２００ 構造物計測装置、３００ 構造物計測装置、４００ 構造物計測装置、５００ 処理回路、６００ プロセッサ、７００ メモリ。 1 structure measuring device, 2 data input / output unit, 3 computer network, 4 data server, 5 point group data, 6 reference shape data, 7 correction point group data, 8 corresponding point calculation unit, 9 measurement points, 10 corresponding points, 11 Conversion calculation unit, 12-point group data correction unit, 13 MMS vehicle, 14 vehicle body, 15 top plate, 16 GPS receiver, 17 IMU, 18 laser scanner, 19 odometer, 20 tunnel, 21 scan surface, 22 storage unit, 23 Interactive processing Input unit, 24 input device, 25 display unit, 26 figures, 27 display device, 28 feature points, 29 screens, 30 polygon models, 31 curved surface models, 32 deformation measurement units, 34 correction points, 35 evaluation units, 36 Display area, 37 shape model, 38 optical path, 40 cursor, 41 figure, 42 deformation point, 43 irradiation position, 100 structure measuring device, 200 structure measuring device, 300 structure measuring device, 400 structure measuring device, 500 processing Circuits, 600 processors, 700 memories.

上記の課題を解決するために、本発明による構造物計測装置は、モービルマッピングシステムで計測された構造物における誤差を含む複数の計測点の集合である点群データと、構造物の基準となる形状を表す基準形状データとを入力するデータ入出力部と、基準形状データにおいて各計測点に対応する複数の対応点を算出する対応点算出部と、モービルマッピングシステムで直進して計測した各計測点と各対応点とに基づいて、各計測点から誤差を補正するアフィン変換を算出する変換算出部と、変換算出部が算出したアフィン変換で各計測点の誤差を補正し、当該補正後の各計測点の集合である補正点群データを得る点群データ補正部とを備える。 In order to solve the above problems, the structure measuring device according to the present invention serves as a reference for the structure and point group data which is a set of a plurality of measuring points including an error in the structure measured by the mobile mapping system. A data input / output unit for inputting reference shape data representing a shape, a corresponding point calculation unit for calculating a plurality of corresponding points corresponding to each measurement point in the reference shape data, and each measurement measured by going straight with a mobile mapping system. A conversion calculation unit that calculates an affine conversion that corrects an error from each measurement point based on the points and each corresponding point, and an affine conversion calculated by the conversion calculation unit corrects the error at each measurement point , and after the correction It is provided with a point group data correction unit that obtains correction point group data that is a set of each measurement point.

本発明によると、構造物計測装置は、モービルマッピングシステムで直進して計測した各計測点と各対応点とに基づいて、各計測点から誤差を補正するアフィン変換を算出し、変換算出部が算出したアフィン変換で各計測点の誤差を補正し、当該補正後の各計測点の集合である補正点群データを得るため、構造物を正確に計測することが可能となる。

According to the present invention, the structure measuring device calculates an affine transformation that corrects an error from each measuring point based on each measuring point measured by a mobile mapping system and each corresponding point, and the conversion calculation unit calculates the affine transformation. Since the error of each measurement point is corrected by the calculated affine transformation and the correction point group data which is a set of the corrected measurement points is obtained, the structure can be measured accurately.

Claims (8)

モービルマッピングシステムで計測された構造物における複数の計測点の集合である点群データ（５）と、前記構造物の基準となる形状を表す基準形状データ（６）とを入力するデータ入出力部（２）と、
前記基準形状データ（６）において各前記計測点に対応する複数の対応点を算出する対応点算出部（８）と、
各前記計測点と各前記対応点とに基づいて、各前記計測点を補正するアフィン変換を算出する変換算出部（１１）と、
前記変換算出部（１１）が算出した前記アフィン変換で各前記計測点を補正し、当該補正後の各前記計測点の集合である補正点群データ（７）を得る点群データ補正部（１２）と、
を備える、構造物計測装置。A data input / output unit that inputs point cloud data (5), which is a set of a plurality of measurement points in a structure measured by a mobile mapping system, and reference shape data (6), which represents a reference shape of the structure. (2) and
A correspondence point calculation unit (8) that calculates a plurality of correspondence points corresponding to each measurement point in the reference shape data (6),
A conversion calculation unit (11) that calculates an affine transformation that corrects each measurement point based on each measurement point and each corresponding point.
The point cloud data correction unit (12) corrects each of the measurement points by the affine transformation calculated by the conversion calculation unit (11) and obtains correction point cloud data (7) which is a set of the corrected measurement points. )When,
A structure measuring device. 前記データ入出力部（２）は、計算機ネットワーク（３）を介して接続されたデータサーバ（４）から前記点群データ（５）および前記基準形状データ（６）を入力し、前記補正点群データ（７）を前記データサーバ（４）に出力することを特徴とする、請求項１に記載の構造物計測装置。 The data input / output unit (2) inputs the point group data (5) and the reference shape data (6) from the data server (4) connected via the computer network (3), and the correction point group. The structure measuring device according to claim 1, wherein the data (7) is output to the data server (4). 前記点群データ（５）、前記基準形状データ（６）、および前記補正点群データ（７）を記憶する記憶部（２２）をさらに備え、
前記データ入出力部（２）は、前記記憶部（２２）から前記点群データ（５）および前記基準形状データ（６）を入力し、前記補正点群データ（７）を前記記憶部（２２）に出力することを特徴とする、請求項１に記載の構造物計測装置。A storage unit (22) for storing the point cloud data (5), the reference shape data (6), and the correction point cloud data (7) is further provided.
The data input / output unit (2) inputs the point cloud data (5) and the reference shape data (6) from the storage unit (22), and stores the correction point cloud data (7) in the storage unit (22). ), The structure measuring apparatus according to claim 1. 各前記計測点のうちの一の前記計測点と、当該一の前記計測点に対応する一の前記対応点とを指定する対話処理入力部（２３）をさらに備えることを特徴とする、請求項１から３のいずれか１項に記載の構造物計測装置。 A claim, further comprising an interactive processing input unit (23) for designating one of the measurement points, one of the measurement points, and one corresponding point corresponding to the measurement point. The structure measuring device according to any one of 1 to 3. 前記点群データ（５）、前記基準形状データ（６）、および前記補正点群データ（７）のうちの少なくとも１つを表示する表示部（２５）をさらに備えることを特徴とする、請求項１から４のいずれか１項に記載の構造物計測装置。 A claim, further comprising a display unit (25) for displaying at least one of the point cloud data (5), the reference shape data (6), and the correction point cloud data (7). The structure measuring device according to any one of 1 to 4. 前記点群データ（５）または前記補正点群データ（７）と前記基準形状データ（６）との差異を求め、当該差異を前記点群データ（５）または前記補正点群データ（７）の変状として計測する変状計測部（３２）をさらに備えることを特徴とする、請求項１から５のいずれか１項に記載の構造物計測装置。 The difference between the point cloud data (5) or the correction point cloud data (7) and the reference shape data (6) is obtained, and the difference is obtained from the point cloud data (5) or the correction point cloud data (7). The structure measuring device according to any one of claims 1 to 5, further comprising a deformation measuring unit (32) for measuring as a deformation. 前記変換算出部（１１）が算出した前記アフィン変換に基づいて、前記点群データ（５）における歪みを評価する評価部（３５）をさらに備えることを特徴とする、請求項１から６のいずれか１項に記載の構造物計測装置。 Any of claims 1 to 6, further comprising an evaluation unit (35) for evaluating distortion in the point cloud data (5) based on the affine transformation calculated by the conversion calculation unit (11). The structure measuring device according to item 1. モービルマッピングシステムで計測された構造物における複数の計測点の集合である点群データ（５）と、前記構造物の基準となる形状を表す基準形状データ（６）とを入力し、
前記基準形状データ（６）において各前記計測点に対応する複数の対応点を算出し、
各前記計測点と各前記対応点とに基づいて、各前記計測点を補正するアフィン変換を算出し、
算出した前記アフィン変換で各前記計測点を補正し、当該補正後の各前記計測点の集合である補正点群データ（７）を得る、構造物計測方法。Input point cloud data (5), which is a set of a plurality of measurement points in a structure measured by a mobile mapping system, and reference shape data (6), which represents a reference shape of the structure.
A plurality of corresponding points corresponding to the respective measurement points are calculated in the reference shape data (6), and the corresponding points are calculated.
Based on each of the measurement points and each of the corresponding points, an affine transformation that corrects each of the measurement points is calculated.
A structure measurement method in which each of the measurement points is corrected by the calculated affine transformation, and correction point cloud data (7), which is a set of the corrected measurement points, is obtained.
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