WO2023105702A1 - 線状物を抽出する装置、方法及びプログラム - Google Patents

線状物を抽出する装置、方法及びプログラム Download PDF

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幸弘 五藤
充康 柳田
雄介 櫻原
崇 海老根
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Definitions

  • the apparatus and methods of the present disclosure comprise: Obtaining point cloud data representing three-dimensional coordinates and a movement trajectory when measuring the point cloud data, By repeatedly counting the number of point groups within a certain distance from the point group on the moving trajectory, the point group of the linear object is extracted.
  • FIG. 3 shows an example of a method for extracting linear objects according to the present disclosure.
  • the present disclosure detects whether or not a point group exists on the travel trajectory using the travel trajectory of the vehicle (S1).
  • a point d2 exists on the travel locus.
  • the point d2 is set as the first point group N.
  • a specific example of the first point group N is shown in FIG.
  • a point cloud group for each cable is created by performing straight line detection on the point cloud included in the point cloud group of the cable candidate and dividing the point cloud group for each detected straight line (S3). For example, as shown in FIG. 6, a straight line SL1 connecting points d1, d2 and d3 and a straight line SL2 connecting points d4, d5 and d6 are detected. Then, it is divided into a point group (d1, d2, d3) of the straight line SL1 and a point group (d4, d5, d6) of the straight line SL2.
  • any algorithm such as Hough transform can be used for straight line detection.
  • the approximation line obtained by fitting is extended for each point cloud group in cable units, and the point clouds on the extended approximation line are included in the same point cloud group (S4).
  • S4 point cloud group
  • an approximate line FL1 obtained by fitting points d1, d2 and d3 is obtained, and an approximate line FL2 obtained by fitting points d4, d5 and d6 is obtained.
  • the point d7 located on the approximation line FL2 is added to the point cloud group of the points d4, d5, and d6.
  • the present disclosure can extract the point cloud of cable 92 .
  • FIG. 8 shows a system configuration example of the present disclosure.
  • a system according to the present disclosure comprises a device 10 according to the present disclosure and an MMS 20 .
  • the device 10 includes an external data reading unit 11 , a set value storage unit 15 , a point group determination unit 12 , a parameter calculation unit 13 and a calculation result storage unit 14 .
  • the device 10 can also be realized by a computer and a program, and the program can be recorded on a recording medium or provided through a network.
  • the external data reading unit 11, the setting value storage unit 15, the parameter calculation unit 13, and the calculation result storage unit 14 can also be realized by known ones.
  • step S2 the point group determination unit 12 executes the following steps S21 to S25.
  • Point groups within a certain distance DN from the detected point group are detected, and the number of detected point groups is counted (S21). If the count number is greater than the set value, it is not determined as a cable candidate point group. If the counted number is equal to or less than the upper limit of the number of points, the point group N and the point group M are taken as the point group G (S22). Also for the point group M, the number of point groups L within the distance between the point groups is counted (S23). If the counted number is equal to or less than the upper limit of the number of points, the point group L is taken as the point group G (S24). By repeating the detection and counting of point groups within the inter-point group distance, a point group G is created (S25).
  • step S4 may be extended to the width of the road so as to cross the road.
  • FIG. 11 shows an example of the processing of the point group determination unit 12 in this case. Since steps S1 to S3 and S5 are the same as in FIG. 9, only step S4 will be described with reference to FIGS. 12 and 13. FIG.
  • the coordinates c21 and c22 of the utility poles 91-1 and 91-2 closest to the coordinates c11 to c16 of each travel locus obtained in step S421 are retrieved (S423).
  • a distance D91 between the coordinates c11 to c16 of the traveling locus and the coordinates c21 and c22 of the utility poles 91-1 and 91-2 is calculated and used as the road width (S424).
  • the approximation line FL1 is extended to the road width D91 (S425). If there is a point group existing on the approximation line FL1, the point group is made to belong to the point group of points d1, d2, and d3 (S43).
  • an approximation line FL2 exists on the extended approximation line FL1.
  • the approximation line FL1 and the approximation line FL2 are connected.
  • the point cloud coordinates of the point cloud group for each cable are stored as cable model information (S44).
  • the approximation lines FL1 and FL2 are stored in the calculation result storage unit 14 as a cable model connected in a T shape.
  • the present disclosure detects the point group N of the cable 92 existing on the traveling locus using the traveling locus data, which are the coordinates of the vehicle equipped with the MMS 20, and the distance from the point group N
  • the point cloud group of the cable candidate is determined based on the D N and the number, and the point cloud of the cable portion is extracted based on the point clouds included in the point cloud group of the cable candidate.

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Abstract

本開示は、ケーブルなどの点群が疎らな線状物の点群を抽出可能にすることを目的とする。　本開示は、３次元座標を表す点群データ及び前記点群データを測定時の移動軌跡を取得し、移動軌跡上の点群から一定距離ＤＮ以内にある点群数を繰り返しカウントすることで、ケーブル９２等の線状物の点群を抽出する、装置及び方法である。

Description

線状物を抽出する装置、方法及びプログラム
　本開示は、３次元モデルを作成する装置、方法及びプログラムに関する。
　車載した３次元レーザスキャナ（Ｍｏｂｉｌｅ　Ｍａｐｐｉｎｇ　Ｓｙｓｔｅｍ：ＭＭＳ）を用いて、屋外構造物の点群データを測定し、点群データから屋外構造物を３次元モデル化する技術が開発されている（例えば、特許文献１及び２参照。）。
　特許文献１の技術では、レーザスキャナが１回転する間に取得される点群をスキャンラインと呼ぶクラスタとしたのちに、隣接するクラスタが懸垂線状にあることを検出することにより、架空ケーブルを３次元モデルとして作成する。しかしながら、本技術においては、点群データが十分に取得できない場合にはスキャンラインの作成が困難である問題があった。このため、特許文献１の技術では、レーザスキャナからの点群出力数が少ない場合や障害物などの影響により、点群データが十分に取得できない場合には、ケーブル部分の点群を抽出することができない問題があった。
　また、特許文献２の技術では走行軌跡情報を用いて点群から架空ケーブルを検出する。しかしながら、本技術においては、検出された点群からケーブルの地上高を求めるにとどまり、ケーブル部分の点群を抽出することができない。
特許６５３１０５１号公報 ＷＯ２０２１／０３８６４７
　本開示は、ケーブルなどの点群が疎らな線状物の点群を抽出可能にすることを目的とする。
　本開示の装置及び方法は、
　３次元座標を表す点群データ及び前記点群データを測定時の移動軌跡を取得し、
　移動軌跡上の点群から一定距離以内にある点群数を繰り返しカウントすることで、線状物の点群を抽出する。
　本開示によれば、ケーブルなどの点群が疎らな線状物の点群を抽出可能にすることができる。
本開示に係るシステムの概略を示す。 ＭＭＳで測定した点群データの一例を示す。 本開示に係る線状物を抽出する方法の概略を示す。 第１の点群Ｎの具体例を示す。 ケーブル候補の点群グループを作成する処理の説明図である。 ケーブル候補の点群グループをケーブル単位の点群グループに分割する処理の説明図である。 近似線を求める処理の説明図である。 本開示のシステム構成例を示す。 点群判定部の処理の一例を示す。 図４の点群Ｎから作成されたケーブルモデルの一例を示す。 点群判定部の処理の一例を示す。 走行軌跡の座標から道路幅を算出する処理の説明図である。 路幅まで近似線を延長する処理の説明図である。 点群Ｎから作成されたケーブルモデルの一例を示す。
　以下、本開示の実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、本開示は、以下に示す実施形態に限定されるものではない。これらの実施の例は例示に過ぎず、本開示は当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した形態で実施することができる。なお、本明細書及び図面において符号が同じ構成要素は、相互に同一のものを示すものとする。
　図１に、本開示に係るシステムの概略を示す。本開示に係るシステムは、ＭＭＳ２０と、本開示に係る装置１０と、を備える。装置１０は、車両に搭載したＭＭＳ２０で測定した点群データと、点群データを測定時に該車両が走行した座標である走行軌跡データとを取得し、これらを紐づけて記憶する。点群データは、構造物の形状を点の集合で表したデータであり、各点が３次元座標を持つ。
　本開示では、電柱９１－１と９１－２電柱の間と、電柱９１－２と９１－３の間に、ケーブル９２が張られている例を示す。そして、電柱９１－１と９１－２電柱の間に張られているケーブル９２の下を、ＭＭＳ２０の搭載されている車両が走行する。本開示では車両が走行する例を示すが、移動手段は自動二輪などの道路を走行可能な任意の移動手段であり、走行軌跡は任意の移動手段の移動軌跡でありうる。また、本実施形態ではケーブル９２の点群を抽出する例を示すが、空中に張られた架空ケーブルであるケーブル９２の点群に限らず、任意の線状物でありうる。以下、電柱９１－１～９１－３を区別する必要がない場合は電柱９１と表記する。
　図２に、ＭＭＳ２０で測定した点群データの一例を示す。電柱９１はケーブル９２に比べて一定距離以内に複数の点群が多く存在するため、電柱９１であることを判定できる。これにより、電柱９１の測定された点群（白丸）を判定することができる。黒丸で示された点ｄ１～ｄ７は電柱９１以外の点群である。
　図３に、本開示に係る線状物を抽出する方法の一例を示す。本開示は、車両の走行軌跡を用いて、走行軌跡上に点群が存在するか否かを検出する（Ｓ１）。本実施形態では、走行軌跡上に点ｄ２が存在する。この場合、その点ｄ２を第１の点群Ｎとする。図４に、第１の点群Ｎの具体例を示す。
　ここで、点ｄ２は、３次元座標のうちの地表面に平行なｘｙ座標がＭＭＳ２０の搭載されている車両の走行軌跡のｘｙ座標と一致する点である。点ｄ２のｘｙ座標は、走行軌跡のｘｙ座標と完全に一致していてもよいが、走行軌跡のｘｙ座標から予め定められた所定範囲であればよい。
　ＭＭＳ２０ではケーブル９２は接続された１本の線が複数の点として測定される。複数の点の間隔は車両の走行速度や当該車両からの距離に応じて異なる。そこで、図５に示すように、第１の点群Ｎに属する点ｄ２から一定距離ＤＮ以内に点群が存在するか否かを検知し、検知された点群を第２の点群Ｍとする。ここで、一定距離ＤＮはケーブル９２がＭＭＳ２０で測定された場合に生じうる任意の距離でありうる。
　また、ケーブル９２は細いため、ケーブル９２では多くの点群が測定されない。そこで、第２の点群Ｍが所定数以下の場合に、第１の点群Ｎがケーブル候補の点群であると判定する。そして、第１の点群Ｎがケーブル候補の点群であると判定された場合、第２の点群Ｍのそれぞれを第１の点群Ｎとみなす。そして、第１の点群Ｎのそれぞれについて第２の点群Ｍの検知を繰り返すことで、ケーブル候補の点群グループを作成する（Ｓ２）。本実施形態では、図２に示す点ｄ１～ｄ６のケーブル候補の点群グループが作成される。
　次に、ケーブル候補の点群グループに含まれる点群に対して直線検出を行い、検出された直線ごとに点群グループを分割することで、ケーブル単位の点群グループを作成する（Ｓ３）。例えば、図６に示すように、点ｄ１、ｄ２、ｄ３を結ぶ直線ＳＬ１、点ｄ４、ｄ５、ｄ６を結ぶ直線ＳＬ２、を検出する。そして、直線ＳＬ１の点群グループ（ｄ１、ｄ２、ｄ３）と、直線ＳＬ２の点群グループ（ｄ４、ｄ５、ｄ６）と、に分割する。ここで、直線検出は、Ｈｏｕｇｈ変換などの任意のアルゴリズムを用いることができる。
　次に、ケーブル単位の点群グループごとにフィッティングで得られた近似線を延長し、延長した近似線上に乗る点群を同一の当該点群グループに含める（Ｓ４）。例えば、図７に示すように、点ｄ１、ｄ２、ｄ３のフィッティングで得られた近似線ＦＬ１を求め、点ｄ４、ｄ５、ｄ６のフィッティングで得られた近似線ＦＬ２を求める。そして、近似線ＦＬ２上に配置されている点ｄ７を、点ｄ４、ｄ５、ｄ６の点群グループに追加する。これにより、点間の距離が非常に遠く、ステップＳ２で検出されなかった点群を抽出することができる。したがって、本開示は、ケーブル９２の点群を抽出することができる。
　図８に、本開示のシステム構成例を示す。本開示に係るシステムは、本開示に係る装置１０と、ＭＭＳ２０と、を備える。装置１０は、外部データ読込部１１、設定値記憶部１５、点群判定部１２、パラメータ計算部１３、計算結果記憶部１４を備える。装置１０はコンピュータとプログラムによっても実現でき、プログラムを記録媒体に記録することも、ネットワークを通して提供することも可能である。
・外部データ読込部１１は、ＭＭＳ２０から点群データ及び走行軌跡データを読み込む機能を有する。
・設定値記憶部１５は、点群判定部１２の処理で用いるパラメータを記憶する機能を有する。パラメータは、例えば、ステップＳ２において点ｄ２を検索する点群データの範囲を定める検索範囲値、ステップＳ２において点ｄ２を検出する際の走行軌跡からの距離、ステップＳ２において用いる「一定距離ＤＮ」を定める点群間距離、ステップＳ２において用いる「所定数」を定める点群数上限、ステップＳ４において近似線を求める際に用いる近似方法である。
・点群判定部１２は、走行軌跡上の点群の検出（Ｓ１）、ケーブル候補の点群グループの作成（Ｓ２）、ケーブル単位の点群グループへの分割（Ｓ３）、近似線の生成及び近似線上の点群の検知（Ｓ４）を行う機能を有する。
・パラメータ計算部１３は、ケーブル地上高、弛度、スパン長を計算する機能を有する。
・計算結果記憶部１４は、点群判定部１２及びパラメータ計算部１３で計算された値を記憶する機能を有する。
　外部データ読込部１１、設定値記憶部１５、パラメータ計算部１３、計算結果記憶部１４は、公知のものでも実現できる。
　図９に、装置１０の処理の一例を示す。
　外部データ読込部１１が、点群データと走行軌跡データをＭＭＳ２０から読み込み（Ｓ０１）、点群判定部１２が設定値を設定値記憶部１５から読み込む（Ｓ０２）。
　ステップＳ１では、走行軌跡情報と検索範囲値に基づいて走行軌跡上に検出範囲を設定し（Ｓ１１）、点群検索範囲に存在する点群Ｎを探索する（Ｓ１２）。これにより、走行軌跡上の点群を検出する。
　ステップＳ２では、点群判定部１２が、以下のステップＳ２１～及びＳ２５を実行する。検出した点群から一定距離ＤＮ以内にある点群を検出し、検出した点群の数をカウントする（Ｓ２１）。カウント数が設定値より多い場合にはケーブル候補の点群とは判定しない。カウント数が点群数上限以下であれば点群Ｎおよび点群Ｍを点群グループＧとする（Ｓ２２）。点群Ｍについても点群間距離以内の点群Ｌの数をカウントする（Ｓ２３）。カウント数が点群数上限以下であれば点群Ｌを点群グループＧとする（Ｓ２４）。この点群間距離以内の点群の検出とカウントを繰り返し、点群グループＧを作成する（Ｓ２５）。
　ケーブルの配線によっては、Ｔ字の点群グループになる可能性もある。ステップＳ３では、点群判定部１２が、直線検知を行い（Ｓ３１）、直線ごとに分割することで、ケーブル単位の点群グループに分割する（Ｓ３２）。
　ステップＳ４では、点群判定部１２が、ケーブル単位の点群グループを例えば、一次直線、二次曲線又はカテナリ曲線などで近似を行い（Ｓ４１）、延長する（Ｓ４２）。延長上に存在する点群もケーブル単位の点群グループに所属させ（Ｓ４３）、ケーブルモデルとする（Ｓ４４）。図１０に、図４の点群Ｎから作成されたケーブルモデルの一例を示す。
　最後に、パラメータ計算部１３が、ケーブルモデルから、ケーブル地上高、弛度、スパン長などを計算する（Ｓ５）。計算結果記憶部１４が、点群判定部１２で作成されたケーブルモデル及びパラメータ計算部１３の計算結果を記憶する。
　車両が走行する道路上には電柱９１は配置されないため、ケーブル９２は道路を横断する。そこで、ステップＳ４において得られた近似線を、道路を横断するように道路の幅まで延長してもよい。この場合の点群判定部１２の処理の一例を図１１に示す。ステップＳ１～Ｓ３及びＳ５については図９と同様であるので、図１２及び図１３を参照しながらステップＳ４のみについて説明する。
　ケーブル単位の点群グループ毎に点群座標から近似方法に基づき近似式を作成する（Ｓ４１）。
　走行軌跡の座標ｃ１１～ｃ１６を取得する（Ｓ４２１）。座標ｃ１１～ｃ１６の間隔は、任意であり、例えば１ｍ毎などの等間隔にすることができる。
　電柱９１の座標ｃ２１～ｃ２３を取得する（Ｓ４２２）。ここで、電柱９１の座標ｃ２１～ｃ２３は、電柱９１の地理的な位置を格納した設備ＤＢから取得してもよいし、電柱９１の測定された点群（図２に示す白丸）を用いて作成された電柱モデルの座標から取得してもよい。
　ステップＳ４２１で取得した各走行軌跡の座標ｃ１１～ｃ１６から最も近い電柱９１－１及び９１－２の座標ｃ２１及びｃ２２を検索する（Ｓ４２３）。
　走行軌跡の座標ｃ１１～ｃ１６と電柱９１－１及び９１－２の座標ｃ２１及びｃ２２の距離Ｄ９１を算出し、道路幅とする（Ｓ４２４）。
　図１３に示すように、近似線ＦＬ１を道路幅Ｄ９１まで延長する（Ｓ４２５）。
　近似線ＦＬ１上に存在する点群が存在する場合、その点群を点ｄ１、ｄ２、ｄ３の点群グループに所属させる（Ｓ４３）。本実施形態では、延長された近似線ＦＬ１上には近似線ＦＬ２が存在する。この場合、近似線ＦＬ１と近似線ＦＬ２を接続する。
　ケーブル単位の点群グループの点群座標をケーブルモデル情報として保存する（Ｓ４４）。このとき、近似線ＦＬ１及びＦＬ２をＴ字状に接続されたケーブルモデルとして計算結果記憶部１４に保存する。
　以上説明したように、本開示は、ＭＭＳ２０を搭載した車両が走行した座標である走行軌跡データを用いて、走行軌跡上に存在するケーブル９２の点群Ｎを検知し、点群Ｎからの距離ＤＮと数に基づいてケーブル候補の点群グループを判定し、ケーブル候補の点群グループに含まれる点群に基づいてケーブル部分の点群を抽出する。
　本開示は、走行軌跡上に存在する点群を起点として線状物を抽出するため、点群数が疎な場合でもケーブル部分の点群を抽出し、ケーブルモデル情報から弛度などを算出することが可能となる。なお、図１０のケーブルモデルの具体例では、ケーブルの直線上に点群Ｎが配置されている例を示したが、本開示は、図１４に示すように、ケーブルから一定距離ＤＮ以内に点群が存在すれば、本開示の作用効果を得ることができる。
　本開示は情報通信産業に適用することができる。
１０：装置
１１：外部データ読込部
１２：点群判定部
１３：パラメータ計算部
１４：計算結果記憶部
１５：設定値記憶部
２０：ＭＭＳ
９１、９１－１、９１－２、９１－３：電柱
９２：ケーブル

Claims (8)

  1. 　３次元座標を表す点群データ及び前記点群データを測定時の移動軌跡を取得し、
    　移動軌跡上の点群から一定距離以内にある点群数を繰り返しカウントすることで、線状物の点群を抽出する、
    　装置。
  2. 　抽出された線状物の点群から直線の検出を行い、
    　抽出された線状物の点群を、検出された直線ごとにグループ化する、
    　請求項１に記載の装置。
  3. 　前記グループ化された点群から近似線を求め、
    　近似線上に配置されている点群を同一グループに含める、
    　請求項２に記載の装置。
  4. 　前記近似線に、一次直線、二次曲線又はカテナリ曲線を用いる、
    　請求項３に記載の装置。
  5. 　前記線状物は、道路を横断する架空ケーブルであり、
    　道路を横断するように、前記近似線を延長する、
    　請求項３又は４に記載の装置。
  6. 　前記移動軌跡から最も近い電柱までの距離を用いて道路幅を算出し、
    　前記近似線を道路幅まで延長する、
    　請求項５に記載の装置。
  7. 　３次元座標を表す点群データ及び前記点群データを測定時の移動軌跡を取得し、
    　移動軌跡上の点群から一定距離以内にある点群数を繰り返しカウントすることで、線状物の点群を抽出する、
    　方法。
  8. 　請求項１から６のいずれかに記載の装置に備わる各機能部としてコンピュータを実現させるためのプログラム。
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