三次元点群を活用した測量
三次元点群とは
三次元点群測量とは、対象となる地形・構造物・施設などを
多数の三次元座標点として取得し、
コンピュータ上に立体的なデータとして再現する測量技術です。
従来の測量では、トータルステーション（TS）やGNSS測量機などを使用して、
必要な地点を選択して個別に測量する方法が一般的でした。
これに対して三次元点群測量では、レーザスキャナ等から
対象物にレーザを照射し、レーザが反射して戻ってくるまでの
時間や角度などを利用して、
対象物表面の位置を大量の三次元座標として取得します。
取得された点の集合を「点群」と呼び、点群データには、
X座標
Y座標
Z座標
反射強度
色彩情報（RGB）
撮影画像との関連情報
などを付加できる場合があります。
これにより、地形や構造物を立体的に把握するとともに、
縦断図・横断図・平面図・3Dモデルなど、
目的に応じたさまざまな成果を作成することができます。
SLAMを活用した測量について
SLAMによる三次元計測では、レーザスキャナだけでなく、
IMU（慣性計測装置）やカメラなどの情報を組み合わせて自己位置を推定します。
～ LiDAR ～
レーザを周囲に照射し、対象物までの距離を測定します。
短時間に非常に多くの点を取得できるため、
地形や構造物の形状を三次元的に把握できます。
～ IMU ～
加速度や角速度を計測し、機器の姿勢や移動状態を推定します。
歩行中は機器が上下・左右・前後に動くため、
IMUによる姿勢情報が重要になります。
～ SLAMアルゴリズム ～
取得したレーザ情報やIMU情報などを解析し、
現在位置を推定しながら周囲の三次元空間を構築します。
この処理によって、歩行しながら連続した点群データを
作成することができます。
SLAMとUAVレーザ測量の使い分け
SLAMとUAVレーザは、どちらも三次元点群を取得する技術ですが、
得意とする対象が異なります。
SLAMとUAVレーザを組み合わせるメリット
両者を組み合わせることで、それぞれの弱点を補完することができます。
例えば、山間部の道路や法面を測量する場合、UAVレーザによって広範囲の地形を取得し、
その後、SLAMによって道路施設や擁壁、法面、構造物などを詳細に計測することができます。
UAVレーザ＝広域・全体把握
SLAM＝地上・詳細計測
という役割分担が可能です。
さらに、TSやGNSSによる基準点測量を組み合わせることで、
点群全体を適切な座標系に統合し、
測量成果として利用できるデータを構築することができます。
従来の測量との比較
従来のTS測量では、測量者が必要な測点を選定して
一点ずつ計測することが基本でした。
一方、レーザ測量では対象範囲を面的・立体的に取得できます。
従来測量 → 必要な測点を測る
三次元点群測量 → 空間そのものをデータ化する
という違いがあります。
もちろん、点群測量ですべての測量を
置き換えられるわけではありません。
基準点測量や精密な位置決定、細部の測量などでは
TS・GNSS等が必要になる場合があります。
災害調査への活用
SLAMおよびUAVレーザ測量は、災害発生時の現地調査にも有効です。
土砂崩壊
法面崩壊
河川氾濫
道路損壊
落石
地すべり
災害土砂の堆積
などを三次元的に記録できます。
特にUAVレーザは、人が立ち入ることが危険な場所でも上空から計測できるため、
現地作業員の安全確保という面でも有効です。
また、災害直後の状態を三次元点群として保存しておけば、
復旧後の地形との比較や被災規模の把握にも利用できます。
測量の際の注意点
～ SLAM測量 ～
SLAMは非常に便利な技術ですが、どのような環境でも
同じ精度が得られるわけではありません。
長い直線状の廊下
均一な壁面
特徴の少ない空間
反射の少ない対象
激しい振動
急激な機器姿勢変化
GNSSが利用できない広大な空間
などでは、位置推定が不安定になる場合があります。
そのため、現地環境を事前に確認し、
適切な計測ルートを設定することが重要です。
また、SLAMは「歩けば自動的に正確な測量が完了する」
というものではありません。
～ UAVレーザ測量 ～
UAVレーザ測量では、飛行条件がデータ品質に大きく影響します。
飛行高度
飛行速度
飛行ルート
レーザ照射密度
UAVの姿勢
GNSS受信状況
IMUの状態
天候
風
植生
などを考慮する必要があります。
また、UAVを使用するため、航空法その他の
関係法令・安全基準を遵守した飛行計画が必要です。
飛行前には周辺環境を確認し、第三者や建物、電線、樹木等との
安全な離隔を確保するなど、安全管理を徹底する必要があります。