(57)【要約】      （修正有）【課題】施工現場において、熟練技術者を必要とせず、傾斜角度をリアルタイムで確認しつつ精度よく所望角度（主として鉛直方向）の矢板挿入作業が実現できる矢板位置測定方法を提供する。【解決手段】ＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定方法は、矢板１表面に向けてカメラ４を大地に設置し、地中に挿入される矢板１表面をカメラ４で動画撮影し、その動画画像をＳＬＡＭの手法を用いて矢板１を固定物とみなしたカメラ４の仮想位置情報を得るステップと、該仮想位置情報を基にカメラ４が固定である系に座標変換して矢板１の特定箇所の位置と傾斜角を解析するステップとからなり、矢板挿入現場においてリアルタイムで移動体の挿入角度を精度よく測定できることを特徴とする。【選択図】図１
2020007732.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
矢板表面に向けてカメラを大地に設置し、地中に挿入される矢板表面を前記カメラで動画撮影し、その動画画像をＳＬＡＭの手法を用いて矢板を固定物とみなしたカメラの仮想位置情報を得るステップと、該仮想位置情報を基にカメラが固定である系に座標変換して矢板の特定箇所の位置と傾斜角を解析するステップとからなり、矢板施工現場においてリアルタイムで移動体の挿入角度を精度よく測定できることを特徴とするＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定方法。
【請求項２】
矢板の特定箇所は地中に埋まったカメラから見えていない領域である請求項１に記載のＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定方法。
【請求項３】
矢板先端部の解析位置の値が誤差許容範囲を越えた場合には矢板の挿入作業を中止するための警報を発するようにした請求項１に記載のＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定方法。
【請求項４】
矢板表面を撮像するカメラと、地中に挿入される矢板表面を前記カメラで動画撮影し、その動画画像をＳＬＡＭの手法を用いて矢板を固定物とみなしたカメラの仮想位置情報を得る演算手段と、該仮想位置情報を基にカメラが固定である系に座標変換して矢板の特定箇所の位置と傾斜角を解析する手段とを備えたものであって、矢板施工現場においてリアルタイムで移動体の挿入角度を精度よく測定できることを特徴とするＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は矢板施工時の矢板位置の測定方法及びその方法を実施する装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
建築・土木工事において地下構造物を作る際に、掘削する領域の周囲の土の崩壊や水の浸入を防止するため、矢板（本明細書ではシートパイル、鋼管杭やＨ型鋼等を意味する。）を地中に打ち込み、「壁」を作る工事（山留め壁工事）が行われる。この工事においては、矢板が正確に設定位置に鉛直方向に打ち込まれることが極めて重要な要件となる。なぜならば、矢板挿入後には壁面に沿って内部の土を掘削し地下構造物を構築するスペースを確保する必要があるのであるが、その際出っ張り箇所が存在するとその部分を削除しなければならず、その作業には多くの手間と時間を要してしまうからである。因みに、現場で求められる施工精度は３０ｍ乃至４０ｍの長さの矢板で先端部の水平方向のずれが５ｃｍ以内であることとされている。
【０００３】
そのため、矢板を地中に挿入する過程で、地上に頭を出している矢板に水準器を当てて観察しながら、作業を進めるなどの手法がとられているが、精度を求めることが難しい現実がある。そのために、測量技術を用いた精度の良い矢板位置測定が試みられている。測量にはセオドライトやトータルステーションを用いたもの、写真測量などが試行されているが、この作業には熟練者が必要である上、そのデータ処理は複雑な演算を行う必要があるため時間を要し、傾いた状態が判明した時には矢板は既に相当分打ち込まれてしまっており、現場での作業確認には不向きである。矢板施工時の矢板位置の測定方法は現場での作業にリアルタイムで対応できることが重要であり、そのような測定方法が強く求められている。非特許文献１「杭打設管理システム［パイルナビ-Ｓ］」はノンプリズムトータルステーションを用いてシートパイルを計測し、実測値からの法線の出入りと鉛直を管理するシステムである。設計値と実測値との差異を、数値とビジュアルで車載モニターや遠隔地のＰＣに表示し、精度の高い施工と手戻りの軽減に貢献するものが紹介されている。しかし、これも測量技術に熟練した作業員が必要である。
【０００４】
技術分野を異にするが、自己位置推定と環境地図作成を同時に行うＳＬＡＭ（スラム：Simultaneous Localization and Mapping）という技術が知られている。ＳＬＡＭとは画像やセンサー情報等から自己位置の推定と環境地図の作成を同時に行う技術で、自律移動ロボットや自動運転車、拡張現実( Augmented Reality)などの重要な技術となってきている。自律移動するロボットが未知の環境を認識するには、画像やセンサーによって周囲の環境の形状を把握し、その形状データをもとに自己位置も推定する。自分の位置を推定し、修正しながら環境地図を作って動いていくことになる。特許文献１の「情報処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム」はこの手法を採用したものであって、３次元データの生成に最適な画像の評価および選択を行い、精度の高い３次元データを生成する構成を実現することを目的としたもので、入力画像から選択した選択画像が３次元データの生成に適切な画像であるか否かを判定するために、（ａ）前記選択画像に含まれる３次元位置の推定された特徴点数、（ｂ）選択画像に含まれる対応特徴点の推定３次元位置と各画像フレームの特徴点位置とを結ぶ光線同士の交差角、（ｃ）参照画像のカメラモデルフィッティング誤差、これら（ａ）〜（ｃ）の少なくともいずれかを評価値として算出し、これらの評価値が規定条件を満足する場合に、選択画像が３次元データの生成に適切な画像であると判定してＳｆＭやＥＫＦ‥‥ＳＬＡＭなどの３次元データ生成処理を実行する構成とすることにより、精度の高い３次元データの生成を実現することを可能としたものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００９-２３７８４８号公報  「情報処理装置、および画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム」平成２１年１０月１５日公開
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】http://www.keisokunet.com/detail/pilenavi-s.html
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明の課題は、施工現場において、熟練技術者を必要とせず、傾斜角度をリアルタイムで確認しつつ精度よく所望角度（主として鉛直方向）の矢板挿入作業が実現できる矢板位置測定方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は矢板の傾斜角度を精度よくリアルタイムで測定する方法として、ＳＬＡＭの手法を応用するものであるが、そもそもＳＬＡＭの技術は走行体（ロボット）にカメラを搭載して、固定された環境を動画撮影し、走行体の固定環境に対する位置を算出・推定する技術である。これに対し、矢板の施工は固定環境である大地に矢板を打ち込んでゆくものであり、この技術をそのまま適用しようとすれば移動体である矢板側にカメラを設置することとなるが、地中に順次打ち込まれていく矢板にカメラを固定し、動画撮影をすることは無理であることから、本発明では固定環境である大地にカメラを設置し、移動する矢板を撮影することに想到したものである。固定環境と移動体の相対位置関係という点では同様であり、逆変換の解析をすることでＳＬＡＭの手法が応用可能であるとの知見を得たものである。
本発明のＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定方法は、矢板表面に向けてカメラを大地に設置し、地中に挿入される矢板表面を前記カメラで動画撮影し、その動画画像をＳＬＡＭの手法を用いて矢板を固定物とみなしたカメラの仮想位置情報を得るステップと、該仮想位置情報を基にカメラが固定である系に座標変換して矢板の特定箇所の位置と傾斜角を解析するステップとからなり、矢板挿入現場においてリアルタイムで移動体の挿入角度を精度よく測定できることを特徴とする。
【０００９】
本発明のＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定装置は、矢板表面を撮像するカメラと、地中に挿入される矢板表面を前記カメラで動画撮影し、その動画画像をＳＬＡＭの手法を用いて矢板を固定物とみなしたカメラの仮想位置情報を得る演算手段と、該仮想位置情報を基にカメラが固定である系に座標変換して矢板の特定箇所の位置と傾斜角を解析する手段とを備えたものであって、矢板施工現場においてリアルタイムで移動体の挿入角度を精度よく測定できることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１０】
本発明のＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定方法及びその装置は、矢板施工現場において、矢板表面に向けてカメラを大地に設置し、該カメラに演算処理装置と結果を表示するディスプレイをカメラに接続するだけで、測定が可能であるから、熟練作業者を必要とせず、リアルタイムで精度の高い矢板の傾斜角の測定が可能となるとの効果を奏する。また、リアルタイムの測定ができるので、傾斜角が許容範囲を超えた場合には直ちに作業を中断し、矢板を少し引き上げ、角度を調整して打ち込みを再開することができるので、無駄な作業時間を少なくし、効率よく作業を進めることができる。精度の良い施工が可能となるため、従来のような出っ張り部分の削除などの余計な作業を行う必要もなく、上記した熟練技術者を必要とせず、無駄な作業時間が無くなることと合わせ、大幅なコストダウンを見込むことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明を矢板施工現場で実施する形態を説明する図である。
【図２】座標変換を説明する図である。
【図３】本発明のＳＬＡＭによる矢板解析プロセスを示すブロック図である。
【図４】検証実験の形態を説明する図である。
【図５】実験における板とカメラの位置関係、Y-Z平面、X-Y平面、Z-X平面における板の状態と、オイラー角について示した図である。
【図６】左側画像は本実験に際し、ＳＬＡＭが板の映像中から特徴点として注出したサンプリング点を示し、右側画像は板の移動に合わせ順次取得した矢板の部分領域画像を、板の変位に対応する仮想カメラの位置に対応させて重ねた図である。
【図７】実験１によって得られたデータから板中心底部のＺ座標値の変化を示す図である。
【図８】実験１によって得られたデータからＸ軸周りの板の角度変化を示す図である。
【図９】一般的な矢板の施工現場の状況を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明の実施の形態について詳細に説明する前に、土留め壁５を構築する一般的な矢板の施工現場の状況について図９を参照して説明する。図示されるように矢板施工現場には、埋め込む矢板１と、該矢板１を釣り上げて圧入機にセットするクレーン２と、地中に矢板を圧入させる圧入機３が配置されている。本発明は地中に圧入される矢板が所望角度（一般的には鉛直角）で圧入されているか否かをモニターし、確認する技術である。
【００１３】
本発明は図１に示されるように矢板１の表面を撮像する観察カメラ４を矢板圧入位置近傍に該矢板表面に対峙させて固定設置する。該矢板は圧入に際し、圧入機３に把持され、地中に圧入される。その動作は以下のとおりで、矢板１はまず地表近傍部分を圧入機３によって把持され、所定長さＬ分地中に圧入される。次いで、圧入機３は把持を解き所定長さＬ分だけ上部に位置をずらせ、再度矢板１を把持し所定長さＬ分地中に圧入する。この動作を繰り返し、所望の深さまで圧入するのであるが、この矢板１の圧入の角度が許容範囲であることを確認しつつ、圧入作業を進めることが求められる。図中の０は矢板の設定位置を示す線、５は構築される土留め壁を示している。
なお、ここでは圧入機を用いる例の説明をしているが、矢板の圧入には圧入機ではなく杭打機が用いられる場合もある。
【００１４】
地表近傍領域の矢板表面を撮像するように矢板表面に対峙させて観察カメラ４を固定設置し、変位する矢板を撮影した画像をＳＬＡＭで解析すると、矢板の位置と傾きの情報がカメラの位置と傾きとして出力される。なぜならば、ＳＬＡＭ解析は移動体に搭載されたカメラから、撮像体の位置を算出するものであるが、本発明の態様ではカメラが固定で被写体の矢板が移動物体という逆の関係になっているからである。要するに、カメラの位置・傾きと認識されるデータから、矢板の傾きを把握認識し、矢板の傾き量を算出するのが本発明の測定手法である。静止物体と移動物体の関係を逆転させる本発明では、座標系の変換ということが重要な技術的要素となることから、これについて図２を参照して説明しておく。ＳＬＡＭにより得られる座標値は矢板が固定であるとみなしたカメラのレンズ中心の位置情報である。本発明ではカメラが固定で矢板が変位する時の座標値はその反対となるため、軸方向及び回転方向がすべて逆になる。したがって、右周りがプラスである右手系のものが左回りがプラスである左手系になる。左手系を右手系に変換するためには、位置については左手系（X,Y,Z）を右手系（X,Y,-Z）とし、傾き（クォータニオン）については左手系（X,Y,Z,W）を右手系（X,Y,-Z,-W）とすることになる。
【００１５】
本発明の手法の特徴は矢板の位置・傾きの変化を現場で瞬時に把握できる点にある。それはＳＬＡＭ解析が被写体表面の特異点を抽出し、その特異点に対するデータから解析を行うものであるから、従来の写真測量のように被写体全面の点群を一律にデータ処理する手法に比べ、格段に速い解析が可能となるからである。これによって、施工現場で求められるリアルタイムの観測要求に十分こたえることができる。ＳＬＡＭの解析によってカメラの位置・傾きが三次元(x、y、z)データで得られるように、本発明は測定によって得られたデータを解析し、その結果として、矢板の傾きを三次元(x、y、z)データとして求めることができるのである。
【００１６】
本発明のＳＬＡＭによる矢板（移動体）解析プロセスは、図３に示すように、ステップ１「ＳＬＡＭによる測定」では、カメラによる矢板表面の撮影画像からＳＬＡＭによりカメラの仮想位置情報と、立体の姿勢を表現する四元数（クォータニオン）を得る。ステップ２「垂直移動量の測定」では、矢板の垂直移動の場合の垂直移動距離（Vertical）、又は斜め移動した場合の垂直移動距離（Slanting）を測定する。ステップ３「オフセットの測定」では、カメラのレンズ中心と測定したい矢板部位の位置関係を算出する。因みに各部位は、OffsetXL（カメラから見た矢板の左側までの水平距離），OffsetXC（矢板中心までの水平距離），OffsetXR（矢板右側までの水平距離），OffsetY（垂直距離），OffsetZ（奥行き方向距離）である。
「以上の測定結果からステップ４「真値の測定」で矢板埋設設定位置までの距離、矢板の厚み、移動後の奥行距離、矢板の長さの測定精度を評価することができる。」の文章についてはステップ８で誤差が評価されているので削除します。
【００１７】
続いてステップ４「方向余弦行列の算出」では、前記の、四元数（クォータニオン）を用いて方向余弦行列の要素である、R11、R12、R13、R21、R22、R23、R31、R32、R33を算出する。ステップ５「カメラの位置の算出」では、カメラが固定であるから矢板に対するカメラの相対位置（C_CameraX、C_CameraY、C_CameraZ）が、カメラの仮想位置情報と矢板の垂直移動距離若しくは斜め移動の垂直距離に基づいて算出される。ステップ６「矢板底の算出」では、カメラのレンズ中心と測定したい矢板の部位の位置関係情報から、矢板の底部各部位の位置を座標情報として算出する。その位置情報は、C_BoardBottomLeftX（矢板底左端X）、C_BoardBottomLeftY（矢板底左端Y）、C_BoardBottomLeftZ（矢板底左端Z）、C_BoardBottomCenterX（矢板底中央X）、C_BoardBottomCenterY（矢板底中央Y）、C_BoardBottomCenterZ（矢板底中央Z）そしてC_BoardBottomRightX（矢板底右端X）、C_BoardBottomRightY（矢板底右端Y）、C_BoardBottomRightZ（矢板底右端Z）である。ステップ７「誤差の算出」では、ステップ６の測定値と既知の真値とを比較して矢板底座標の誤差を算出する。その誤差情報は、DC_BoardBottomLeftX（矢板底左端X）、DC_BoardBottomLeftY（矢板底左端Y）、DC_BoardBottomLeftZ（矢板底左端Z）、DC_BoardBottomCenterX（矢板底中央X）、DC_BoardBottomCenterY（矢板底中央Y）、DC_BoardBottomCenterZ（矢板底中央Z）そしてDC_BoardBottomRightX（矢板底右端X）、DC_BoardBottomRightY（矢板底右端Y）、DC_BoardBottomRightZ（矢板底右端Z）である。
この誤差値が許容範囲であれば次の圧入作業を進めることとなり、許容範囲を超えていればこの段階の圧入分を引き上げ、傾き修正をして圧入作業をやり直す。誤差値が許容範囲であることを確認しつつ進めた各段階でのデータを順次蓄積してゆく。
【００１８】
次に、ＳＬＡＭ導入による矢板の傾き解析は方向余弦行列による座標変換が要部となるが、これについて説明する。ＳＬＡＭによる解析ではカメラの位置は移動座標系、矢板の位置はワールド座標系（慣性座標系）と認識するので、この座標系をそれぞれ逆変換して矢板位置を慣性座標系で表した真値を得るようにする。また、四元数（クォータニオン）は qx,qy,qz,qw で表すものとする。
【００１９】
慣性座標系から移動座標系への変換行列は以下のとおりであり、
【数１】
2020007732.tif 000003
移動座標系から慣性座標系への変換：転置行列は以下のとおりである。
【数２】
2020007732.tif 000004
【００２０】
左手系のクォータニオンを右手系のクォータニオンに変換するために、反転させる軸（qz）、およびスカラー部（qw）の符号を反転させ次のようになる。
【数３】
2020007732.tif 000005
【００２１】
矢板施工現場では地中に挿入された矢板の先端部（矢板底）の位置が許容範囲に収まっていることの確認が求められる。そこで、矢板底変位量の計算についてここに説明する。
解析プロセスは、まずカメラ位置座標（ワールド座標系＝慣性座標系）について、ＳＬＡＭ による測定の結果出力として（Export X,Y,Z,qx,qy,qw）が得られる。これについて、方向余弦行列（移動座標系から慣性座標系への変換：R11〜R33）演算を用い、更に、方向余弦行列（クォータニオン qz,qwを左手系から右手系に変換のため符号の変換）演算を行う。この様にして矢板位置座標、更には矢板底についてX,Y,Z座標データを得る。
移動座標系から慣性座標系への変換（方向余弦行列）式は以下のとおりであり、
【数４】
2020007732.tif 000006
矢板底左端の X, Y, Z座標はこの式を使い演算される。
また、オイラー角：［ω（ロール角）、φ（ピッチ角）、κ（ヨー角）］を用いた場合の方向余弦行列は次のようになる。
【数５】
2020007732.tif 000007
本発明はこの解析によって地中に埋まった矢板底部が設定位置の許容範囲、閾値内に収まっているかどうかを現場においてリアルタイムで確認することができる。その確認結果はアラームを発する等の方法で現場作業員に直ちに報知することができる。
【００２２】
本発明の測定法、すなわち移動体(矢板)の撮像動画を用いたＳＬＡＭによる解析によって地中に挿入された移動体(矢板)の位置測定が、求められる精度で可能であることを確認するための検証を行った。上記演算による測定・解析の精度を実験によって検証した結果を以下に示す。図４に示されるようにカメラ４は水平に固定して設置し、矢板に見たてた板10の部分領域を撮影するようにセットする。板10を次のような形態で下方に移動させ、カメラ４で動画撮影しＳＬＡＭによるデータを得て、それを解析した。
ステップ１：長さ0.900ｍの矢板に見たてた板10をカメラ４より0.414ｍ奥に床７に垂直方向に壁に設置する。板10は裏面上端が壁６に接している状態に設置する。
ステップ２：板10を0.189ｍ(Y=0.189ｍ)分垂直方向に下げる。
ステップ３：板10がY=0.189ｍのところまで来たら板の底（下端部）をカメラの方に徐々に移動させる。この際、矢板の上端裏面は壁に寄り添っている。
ステップ４：板10の移動が終了した時点では、矢板の底面は垂直時（出発時）よりカメラ側へ0.148ｍ移動させた。
図５は、この実験における板とカメラの位置関係並びにY-Z平面、X-Y平面、Z-X平面における板の状態と、更にオイラー角について示す図である。下線数値はoffset（カメラレンズの中心と測定したい矢板の位置関係を示し、囲み数値は真値である。
【００２３】
板の垂直移動の垂直方向の移動距離（Vertical）の値：-0.189、斜め移動の垂直方向の移動距離(Slanting）の値：-0.253、カメラ中心と矢板の左側までの水平距離(OffsetXL)の値：0.300、カメラ中心と矢板の中心までの水平距離(OffsetXC)の値：0、カメラ中心と矢板の右側までの水平距離(OffsetXR)の値：-0.300、カメラ中心と矢板の最下部までの垂直距離(OffsetY)の値：-0.160、カメラ中心と矢板埋設位置までの水平距離(OffsetZ)の値：0.000、これは埋設設定位置を矢板の裏面としたときは壁までの距離から板の厚みを引いた値となる。これらの数値はみなｍ単位で示している。ところで、カメラ中心と矢板の最下部までの垂直距離(OffsetY)の値を-0.160とするということは、カメラで観察している矢板領域のカメラ中心から下方の0.16ｍの部分の位置を特定することを意味し、要するに撮影情報から、地中に埋まって見えていない矢板の下方部分の位置を算出することを意味している。
カメラから壁面までの距離は0.420ｍ、板の厚みは0.006ｍ、カメラから移動後の奥行距離は-0.358ｍ、板の長さは0.9ｍ、板の奥行移動量は-0.148ｍである。実験に用いた板はベニヤ板で、板左端のＸ軸真値は0.300ｍ、板中心のＸ軸真値は0.000ｍ、板右端のＸ軸真値は-0.300ｍ、板のＹ軸真値は-0.442ｍ、板のＺ軸真値は-0.082ｍである。
【００２４】
移動座標系（x,y,z）から慣性座標系（X,Y,Z）への変換は数４に示されるから、板の底左端のX,Y,Z座標は、
【数６】
2020007732.tif 000008
【数７】
2020007732.tif 000009
【数８】
2020007732.tif 000010
【００２５】
５回の検証実験を行い、データを取得しそれを解析した。この解析した結果を表１に示す。このデータは板を下方に変位させ停止させた位置での底部左端、中央部、右端の値を示したもので、真値と測定値、そしてその差となる誤差が記載されている。そして、長さ0.9ｍの板の移動の結果底部の傾斜誤差は0.01ｍ以下であり、５回の実験のバラツキを示す標準偏差も0.02ｍ以下と小さいことが確認できた。
図６の左側画像は本実験に際し、ＳＬＡＭが板の映像中から特徴点として注出したサンプリング点を示している。そして、右側画像は板の移動に合わせ順次取得した矢板の部分領域画像を、板の変位すなわちデータを解析して得たカメラの位置に対応させて重ねたものである。四角い枠はカメラの結像面、斜線の交点はカメラ中心の位置を示している。この場合カメラ中心位置の軌跡が板の変位を示すことになる。なお、本実験過程でカメラの結像面を示す四角い枠について不連続部分を生じる現象が見受けられたが、これは板の表面が単調であったため、途中で同じ特徴点であると誤認し、無駄なループクロージング処理が発生したことにより、カメラ位置がジャンプして間隔が空いたものと推定される。そこで、板表面にテープをちぎってランダムに貼り模様をつけて実験を行ったところ、このような不具合は解消された。そのことから、矢板表面が単調である場合には表面にパターンを描いたり、テープを貼着する等、適宜の手法でランダム模様をつけて測定することが特徴点の誤認防止に有効であることが確認された。
【表１】
2020007732.tif 000011
【００２６】
図７に示すグラフは実験１のデータからとったもので、板中心底部のＺ座標値の変化を示している。当初は鉛直方向に下し、次第に傾けた経緯が示されている。図８に示したグラフはＸ軸周りの板の角度変化を示している。このグラフからも当初は鉛直方向に下し、次第に傾けた経緯が同様に示されている。
この実験結果を考察すれば、矢板移動後の矢板底の左端、中心、右端のX、Y、Z座標の誤差は、真値と比較すると、X座標で１〜２ｃｍとやや大きくなったが、Y、Z座標で１ｃｍ以下と極めて小さな値となった。また、標準偏差も小さくバラツキがほとんど見られなかった。X座標値の誤差は、板を手動で垂直移動させるときにわずかに傾いていたと考えられる。
以上のことから、地中に挿入される矢板（移動体）に対し、撮影した画像を用いてＳＬＡＭを用いた解析が可能であることが実証された。
【産業上の利用可能性】
【００２７】
本発明のＳＬＡＭの手法を応用した矢板の地中位置測定方法は、剛体である物体の視野から外れた部分の位置情報を視野内にある部分領域の動画撮影によって解析し、得られるものであるから、矢板施工現場だけでなく、広い分野においてその利用が見込まれる。
【符号の説明】
【００２８】
０  矢板の設定位置を示す線
１  矢板            ２  クレーン
３  圧入機          ４  カメラ
５  土留め壁        ６  壁
７  床            １０  実験用の板
【図１】
2020007732.tif 000012
【図２】
2020007732.tif 000013
【図３】
2020007732.tif 000014
【図４】
2020007732.tif 000015
【図５】
2020007732.tif 000016
【図６】
2020007732.tif 000017
【図７】
2020007732.tif 000018
【図８】
2020007732.tif 000019
【図９】
2020007732.tif 000020
【手続補正書】
【提出日】平成30年10月1日(2018.10.1)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１６】
本発明のＳＬＡＭによる矢板（移動体）解析プロセスは、図３に示すように、ステップ１「ＳＬＡＭによる測定」では、カメラによる矢板表面の撮影画像からＳＬＡＭによりカメラの仮想位置情報と、立体の姿勢を表現する四元数（クォータニオン）を得る。ステップ２「垂直移動量の測定」では、矢板の垂直移動の場合の垂直移動距離（Vertical）、又は斜め移動した場合の垂直移動距離（Slanting）を測定する。ステップ３「オフセットの測定」では、カメラのレンズ中心と測定したい矢板部位の位置関係を算出する。因みに各部位は、OffsetXL（カメラから見た矢板の左側までの水平距離），OffsetXC（矢板中心までの水平距離），OffsetXR（矢板右側までの水平距離），OffsetY（垂直距離），OffsetZ（奥行き方向距離）である。