(57)【要約】【課題】道路を高解像度で表す三次元モデルを生成できるようにすることを目的とする。【解決手段】画像処理部１１０はカメラ画像を選択し、所定の処理範囲を処理範囲画像１９１として抽出し、処理範囲画像１９１のレンズ収差を補正する。画素点群生成部１２０はカメラ画像と三次元点群１９８とに基づいて処理範囲画像１９１の各画素に対応する三次元座標値および色情報を示す画素点群１９２を生成する。画素補間点群生成部１３０は画素点群１９２に基づいて画素点が低密度である部分を補間する画素補間点群１９３を生成する。道路三次元モデル生成部１４０は画素点群１９２と画素補間点群１９３とを含んだデータを道路三次元モデル１９４として生成する。【選択図】図３
2010287156.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特定地域内の複数地点の座標値を示す座標点群を記憶する座標点群記憶部と、
前記特定地域が映った特定画像を記憶する画像記憶部と、
前記特定画像の画素に映った特定地点の座標値を前記座標点群に基づいてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いて画素毎に算出し、前記特定画像の複数画素それぞれの特定地点の座標値と前記特定画像の複数画素それぞれの色情報とを示す画素点群を生成する画素点群生成部と、
前記画素点群生成部により生成された画素点群に示される各特定地点の座標値に基づいて、特定地点間に位置する地点であって特定地点の密度が低い部分に位置する複数の低密度地点をＣＰＵを用いて特定する低密度地点特定部と、
前記低密度地点特定部により特定された複数の低密度地点それぞれの座標値と複数の低密度地点それぞれの色情報とを示す補間点群を前記画素点群に基づいてＣＰＵを用いて生成する補間点群生成部と、
前記画素点群生成部により生成された画素点群と前記補間点群生成部により生成された補間点群とを前記特定地域を表す地域モデルとして記憶するモデル記憶部と
を備えたことを特徴とするモデル生成装置。
【請求項２】
前記低密度地点特定部は、前記特定地域を複数のボクセルで区分けし、前記画素点群を構成する各画素点をそれぞれの特定地点の座標値に基づいていずれかのボクセルに投票し、画素点が投票されなかった各ボクセル内に位置する地点を前記低密度地点として特定する
ことを特徴とする請求項１記載のモデル生成装置。
【請求項３】
前記低密度地点特定部は、前記特定地域を前記特定画像の最大分解能に対応する大きさのボクセルで区分けし、各画素点をボクセルに投票し、前記低密度地点を特定する
ことを特徴とする請求項２記載のモデル生成装置。
【請求項４】
前記低密度地点特定部は、前記特定地域を高さ方向と直交する平面で複数のボクセルに区分けし、各画素点をボクセルに投票し、前記低密度地点を特定する
ことを特徴とする請求項２または請求項３記載のモデル生成装置。
【請求項５】
前記モデル生成装置は、さらに、
前記特定画像の視点側の所定範囲を処理範囲画像としてＣＰＵを用いて抽出する画像範囲抽出部を備え、
前記画素点群生成部は、前記画像範囲抽出部により抽出された処理範囲画像の画素点群を生成する
ことを特徴とする請求項１〜請求項４いずれかに記載のモデル生成装置。
【請求項６】
前記モデル生成装置は、さらに、
前記特定画像のレンズ収差をＣＰＵを用いて補正するレンズ収差補正部を備え、
前記画素点群生成部は、前記レンズ収差補正部によりレンズ収差を補正された特定画像の複数画素に対応する画素点群を生成する
ことを特徴とする請求項１〜請求項５いずれかに記載のモデル生成装置。
【請求項７】
画像点群生成部が、前記特定画像の画素に映った特定地点の座標値を前記座標点群に基づいてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いて画素毎に算出し、前記特定画像の複数画素それぞれの特定地点の座標値と前記特定画像の複数画素それぞれの色情報とを示す画素点群を生成し、
低密度地点特定部が、前記画素点群生成部により生成された画素点群に示される各特定地点の座標値に基づいて、特定地点間に位置する地点であって特定地点の密度が低い部分に位置する複数の低密度地点をＣＰＵを用いて特定し、
補間点群生成部が、前記低密度地点特定部により特定された複数の低密度地点それぞれの座標値と複数の低密度地点それぞれの色情報とを示す補間点群を前記画素点群に基づいてＣＰＵを用いて生成し、
モデル記憶部が、前記画素点群生成部により生成された画素点群と前記補間点群生成部により生成された補間点群とを前記特定地域を表す地域モデルとして記憶する
ことを特徴とするモデル生成方法。
【請求項８】
請求項７記載のモデル生成方法をコンピュータに実行させるモデル生成プログラム。
【請求項９】
画像点群生成部が、前記特定画像の画素に映った特定地点の座標値を前記座標点群に基づいてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いて画素毎に算出し、前記特定画像の複数画素それぞれの特定地点の座標値と前記特定画像の複数画素それぞれの色情報とを示す画素点群を生成し、
低密度地点特定部が、前記画素点群生成部により生成された画素点群に示される各特定地点の座標値に基づいて、特定地点間に位置する地点であって特定地点の密度が低い部分に位置する複数の低密度地点をＣＰＵを用いて特定し、
補間点群生成部が、前記低密度地点特定部により特定された複数の低密度地点それぞれの座標値と複数の低密度地点それぞれの色情報とを示す補間点群を前記画素点群に基づいてＣＰＵを用いて生成し、
点群画像生成部が、前記画素点群生成部により生成された画素点群と前記補間点群生成部により生成された補間点群とを各点の座標値に基づいてＣＰＵを用いて平面に投影することにより、前記特定地域が映った点群画像を生成する
ことを特徴とする点群画像生成方法。
【請求項１０】
請求項９記載の点群画像生成方法をコンピュータに実行させる点群画像生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、道路の三次元モデルを生成するモデル生成装置、モデル生成方法、モデル生成プログラム、点群画像生成方法および点群画像生成プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、車両から撮像したカメラ画像を正射投影変換することで、正射画像を生成する装置が開示されている。
この装置は、画像取得前後の車高差によって車両進行方向の傾きを算出し、ピッチ軸の補正を行っている。しかし、一枚の画像間で一様の変換しか行っていないため、画像撮影範囲において凹凸のある路面の誤差が大きい。また、ロール軸に関する補正は行っていないため、排水のためなどロール軸に傾斜している道路の誤差が大きい。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００７−２４９１０３号公報
【特許文献２】国際公開第２００８／０９９９１５号パンフレット
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明は、例えば、道路を高解像度で表す三次元モデルを生成できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のモデル生成装置は、
特定地域内の複数地点の座標値を示す座標点群を記憶する座標点群記憶部と、
前記特定地域が映った特定画像を記憶する画像記憶部と、
前記特定画像の画素に映った特定地点の座標値を前記座標点群に基づいてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いて画素毎に算出し、前記特定画像の複数画素それぞれの特定地点の座標値と前記特定画像の複数画素それぞれの色情報とを示す画素点群を生成する画素点群生成部と、
前記画素点群生成部により生成された画素点群に示される各特定地点の座標値に基づいて、特定地点間に位置する地点であって特定地点の密度が低い部分に位置する複数の低密度地点をＣＰＵを用いて特定する低密度地点特定部と、
前記低密度地点特定部により特定された複数の低密度地点それぞれの座標値と複数の低密度地点それぞれの色情報とを示す補間点群を前記画素点群に基づいてＣＰＵを用いて生成する補間点群生成部と、
前記画素点群生成部により生成された画素点群と前記補間点群生成部により生成された補間点群とを前記特定地域を表す地域モデルとして記憶するモデル記憶部とを備える。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、例えば、道路を高解像度で表す三次元モデルを生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】実施の形態１における道路三次元モデル生成方法を示すフローチャート。
【図２】実施の形態１における計測車両２００の外観図。
【図３】実施の形態１における道路三次元モデル生成装置１００の機能構成図。
【図４】実施の形態１における三次元点群１９８により表される画像を示した図。
【図５】実施の形態１における道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）のフローチャート。
【図６】実施の形態１におけるカメラ画像の処理範囲の一例を示す図。
【図７】実施の形態１におけるカメラ画像の処理範囲の一例を示す図。
【図８】実施の形態１における画素点群生成処理（Ｓ３２０）のフローチャート。
【図９】実施の形態１における世界座標系ｗ、車体座標系ｂおよびカメラ座標系ｃの関係図。
【図１０】実施の形態１におけるカメラ視線直線、道路面および道路地点の関係図。
【図１１】実施の形態１における画素補間点群生成処理（Ｓ３３０）のフローチャート。
【図１２】実施の形態１におけるボクセルモデルを示す図。
【図１３】実施の形態１における道路三次元モデル１９４により表される画像を示した図。
【図１４】実施の形態１における道路三次元モデル生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【図１５】実施の形態２における道路三次元モデル生成装置１００の機能構成図。
【図１６】実施の形態２における道路三次元モデル１９４のオルソ画像を示す図。
【図１７】実施の形態２における道路三次元モデル１９４のオルソ画像を示す図。
【図１８】実施の形態２における道路三次元モデル１９４のオルソ画像を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
実施の形態１．
三次元点群とカメラ画像とに基づいて、道路を高解像度で表す三次元モデルを生成する装置、方法およびプログラムについて説明する。
【０００９】
図１は、実施の形態１における道路三次元モデル生成方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における道路三次元モデル生成方法について、図１に基づいて以下に説明する。
【００１０】
利用者は、後述する計測車両２００により、道路（道路面）の距離方位点群２９１、位置データ２９２および画像データ２９３を取得する（Ｓ１００）。
道路三次元モデル生成装置１００は、Ｓ１００において取得された距離方位点群２９１と位置データ２９２とに基づいて、道路の多数点の三次元座標値を示す三次元点群１９８を生成する（Ｓ２００）。
道路三次元モデル生成装置１００は、Ｓ２００において生成された三次元点群１９８とＳ１００において取得された画像データ２９３とに基づいて、道路の三次元形状を表す道路三次元モデル１９４を生成する（Ｓ３００）。
【００１１】
以下に、Ｓ１００の計測車両２００およびＳ２００、Ｓ３００の道路三次元モデル生成装置１００を説明する。
【００１２】
図２は、実施の形態１における計測車両２００の外観図である。
実施の形態１における計測車両２００について、図２に基づいて以下に説明する。
【００１３】
利用者は、図２に示すような計測車両２００で道路を走行することにより、距離方位点群２９１、位置データ２９２および画像データ２９３を取得する。
【００１４】
計測車両２００は、天板に二台のレーザレーダ２１０、二台のカメラ２２０、三台のＧＰＳ受信機２３０および一台のジャイロ２４０が設置されている。また、計測車両２００の車輪には、オドメトリ２５０が取り付けられている。
【００１５】
レーザレーダ２１０は、レーザスキャナ、ＬＲＦ（レーザレンジファインダ）ともいう。
ジャイロ２４０は、ＦＯＧ（Ｆｉｂｅｒ  Ｏｐｔｉｃ  Ｇｙｒｏ）ともいう。
【００１６】
レーザレーダ２１０は、レーザの出射面を左右１８０度に繰り返し振りながら、レーザを短周期で繰り返し出射すると共に地物（例えば、道路面）に反射して戻ってきた各レーザを受信する。そして、レーザレーダ２１０は、レーザを出射または受信した「計測時刻」と、レーザを出射した「方位」と、レーザを出射してから受信するまでの時間に基づく「距離」とを「距離方位点」として計測する。
レーザレーダ２１０により計測された複数の距離方位点を示すデータが距離方位点群２９１である。
【００１７】
二台のレーザレーダ２１０のうち一台は、上向き約３０度に傾けて設置され、計測車両２００の天板より上に位置する地物を計測する。もう一台は、下向き約３０度に傾けて設置され、計測車両２００の天板より下に位置する地物（例えば、道路面）を計測する。
【００１８】
二台のカメラ２２０のうち一台は計測車両２００の正面に向けて設置され、もう一台は下向きに傾けて設置されている。各カメラ２２０は所定のタイミング（時間間隔、走行距離間隔など）で繰り返し撮像を行う。
各カメラ２２０により撮像された複数の「カメラ画像」と各カメラ画像の「撮像時刻」とを含んだデータが画像データ２９３である。
【００１９】
三台のＧＰＳ受信機２３０はそれぞれＧＰＳ衛星（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）から発信される測位信号を周期的に観測し、観測結果に基づいて三次元座標値を周期的に測位する。以下、ＧＰＳ受信機２３０により得られる三次元座標値や測位信号などの情報を観測情報という。各観測情報は観測時刻に対応付けられている。
【００２０】
一台のジャイロ２４０は、計測車両２００の３軸（ロール角、ピッチ角、ヨー角）の角速度を繰り返し計測する。各計測値は計測時刻に対応付けられている。
【００２１】
車輪に取り付けられたオドメトリ２５０は、車輪の回転速度を繰り返し計測する。各計測値は計測時刻に対応付けられている。
【００２２】
ＧＰＳ受信機２３０により得られた観測情報、ジャイロ２４０により計測された３軸の角速度およびオドメトリ２５０により計測された車輪の回転速度を含んだデータが位置データ２９２である。
【００２３】
図３は、実施の形態１における道路三次元モデル生成装置１００の機能構成図である。
実施の形態１における道路三次元モデル生成装置１００の機能構成について、図３に基づいて以下に説明する。
【００２４】
道路三次元モデル生成装置１００（モデル生成装置の一例）は、画像処理部１１０（画像範囲抽出部、レンズ収差補正部の一例）、画素点群生成部１２０、画素補間点群生成部１３０（低密度地点特定部、補間点群生成部の一例）、道路三次元モデル生成部１４０（モデル記憶部の一例）、三次元点群生成部１８０およびデータ記憶部１９０（座標点群記憶部、画像記憶部の一例）を備える。
【００２５】
計測車両２００により取得された距離方位点群２９１、位置データ２９２および画像データ２９３はデータ記憶部１９０に記憶される。
また、計測車両２００の計測条件（レーザレーダ２１０やカメラ２２０の取り付け位置・姿勢など）を示すパラメータデータ２９９もデータ記憶部１９０に記憶される。
【００２６】
三次元点群生成部１８０は、距離方位点群２９１、位置データ２９２およびパラメータデータ２９９に基づいて、道路（特定地域の一例）の多数点の三次元座標値を示す三次元点群１９８（座標点群の一例）をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を用いて生成する。
【００２７】
画像処理部１１０は、画像データ２９３とパラメータデータ２９９とに基づいて、道路が映った範囲であり、且つ画像の解像度が高い範囲を各カメラ画像から処理範囲画像１９１としてＣＰＵを用いて抽出する。
【００２８】
例えば、画像処理部１１０は、カメラ画像の視点側の所定範囲（視点手前の所定範囲）を処理範囲画像１９１として抽出する。
【００２９】
画像処理部１１０は、パラメータデータ２９９に基づいて、処理範囲画像１９１のレンズ収差をＣＰＵを用いて補正する。
【００３０】
画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１、三次元点群１９８およびパラメータデータ２９９に基づいて、処理範囲画像１９１の画素に映った道路部分（特定地点の一例）の三次元座標値をＣＰＵを用いて画素毎に算出する。
画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１の複数画素それぞれの道路部分の三次元座標値と処理範囲画像１９１の複数画素それぞれの色情報とを示す画素点群１９２をＣＰＵを用いて生成する。
【００３１】
画素補間点群生成部１３０は、画素点群１９２に基づいて、画素点間に位置する地点であって画素点の密度が低い部分に位置する複数の低密度地点をＣＰＵを用いて特定する。
【００３２】
例えば、画素補間点群生成部１３０は、以下のように道路を複数のボクセルで区分けし、画素点群１９２を構成する各画素点をそれぞれの三次元座標値に基づいていずれかのボクセルに投票し、画素点が投票されなかった各ボクセル内に位置する地点を低密度地点として特定する。
画素補間点群生成部１３０は、道路を処理範囲画像１９１の最大分解能に対応する大きさのボクセルで区分けする。
画素補間点群生成部１３０は、道路を高さ方向と直交する平面（例えば、水平面）で複数のボクセルに区分けする。
画素補間点群生成部１３０は、画素点群１９２に基づいて、複数の低密度地点それぞれの三次元座標値と複数の低密度地点それぞれの色情報とを示す画素補間点群１９３（補間点群の一例）をＣＰＵを用いて生成する。
【００３３】
道路三次元モデル生成部１４０は、画素点群１９２と画素補間点群１９３とを含んだデータをＣＰＵを用いて道路三次元モデル１９４（地域モデルの一例）として生成する。
【００３４】
データ記憶部１９０は、道路三次元モデル生成装置１００で使用されるデータを記憶媒体に記憶する。
距離方位点群２９１、位置データ２９２、画像データ２９３、パラメータデータ２９９、三次元点群１９８、処理範囲画像１９１、画素点群１９２、画素補間点群１９３および道路三次元モデル１９４は、データ記憶部１９０に記憶されるデータの一例である。
【００３５】
パラメータデータ２９９には、例えば、以下の情報が含まれる。
（１）画像保存ディレクトリ：計測車両２００で取得したカメラ画像が取得時間タグを付けて保存されているディレクトリ名（画像データ２９３の記憶先）。
（２）カメラ画像のＩＤ：カメラ画像を識別する情報。
（３）処理範囲：カメラ画像の中で道路三次元モデルの生成に使用する画素範囲。
（４）レンズ歪みパラメータ：焦点距離や歪みパラメータなど、レンズ歪みの補正に使用される情報。
（５）レーザ３次元点群ディレクトリ：道路の三次元点群１９８を保存したディレクトリ。
（６）カメラ取得時刻・位置・姿勢：カメラ画像を撮影した時のカメラの位置姿勢を示す情報。
（７）カメラ取付オフセット：車体中心からのカメラ位置および姿勢を示した情報。
（８）レーザ取付オフセット：車体中心からのレーザ位置および姿勢を示した情報。
【００３６】
次に、道路三次元モデル生成装置１００の三次元点群生成部１８０による三次元点群１９８の生成方法について説明する。
【００３７】
三次元点群生成部１８０は、距離方位点群２９１、位置データ２９２およびパラメータデータ２９９に基づいて、三次元点群１９８を生成する。
パラメータデータ２９９は、車体座標系におけるレーザレーダ２１０の取付オフセットを含む。レーザレーダ２１０の取付オフセットは、レーザレーダ２１０が計測車両２００のどの位置にどのような姿勢（傾き）で設置されているかを示す。
三次元点群１９８は、各距離方位点に対応する三次元座標値を世界座標系で示すデータである。
【００３８】
以下に、三次元点群１９８の生成方法について説明する。
【００３９】
三次元点群生成部１８０は、位置データ２９２に基づいて、各距離方位点を計測時の計測車両２００の位置姿勢値を標定する。位置姿勢値は、三次元座標値（ｘ、ｙ、ｚ）と三次元姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）とを示す。
三次元点群生成部１８０は、レーザレーダ２１０の取付オフセットに基づいて距離方位点群２９１を世界座標系に変換する。
三次元点群生成部１８０は、位置姿勢値と距離方位点群２９１とに基づいて、三次元点群１９８を生成する。三次元点群１９８の各三次元点は、位置姿勢値を基点として距離方位点で示される方位に距離方位点で示される距離だけ離れた地点の座標値で示される。三次元点の算出には同時刻の位置姿勢値および距離方位点が用いられる。
【００４０】
三次元点群１９８の生成方法の詳細は、例えば特許文献２に開示されている。
【００４１】
図４は、実施の形態１における三次元点群１９８により表される画像を示した図である。
三次元点群１９８を構成する各三次元点をそれぞれの三次元座標値に基づいて画面表示すると、計測車両２００が走行した道路が図４のように表される。各白い点が三次元点である。
【００４２】
三次元点群１９８は、離散的であり、カメラ画像に比べて分解能が低い。このため、図４のように、点の間が透けているように見える。
【００４３】
次に、三次元点群１９８に基づいて道路三次元モデル１９４を生成する道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）について説明する。
【００４４】
図５は、実施の形態１における道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）のフローチャートである。
実施の形態１における道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）について、図５に基づいて以下に説明する。
【００４５】
道路三次元モデル生成装置１００の各「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
【００４６】
まず、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の概要について説明する。
【００４７】
画像処理部１１０はカメラ画像を一つ選択し（Ｓ３１１）、選択画像から所定の処理範囲を処理範囲画像１９１として抽出し（Ｓ３１２）、処理範囲画像１９１のレンズ収差を補正する（Ｓ３１３）。
画素点群生成部１２０は、三次元点群１９８に基づいて、処理範囲画像１９１の各画素に対応する三次元座標値および色情報を示す画素点群１９２を生成する（Ｓ３２０）。
画素補間点群生成部１３０は、画素点群１９２に基づいて、画素点が低密度である部分を補間する画素補間点群１９３を生成する（Ｓ３３０）。
未選択のカメラ画像が有る場合（Ｓ３１９「ＹＥＳ」）、処理はＳ３１１に戻る。
未選択のカメラ画像が無い場合（Ｓ３１９「ＮＯ」）、処理はＳ３４０に進む。
道路三次元モデル生成部１４０は、画素点群１９２と画素補間点群１９３とを含んだデータを道路三次元モデル１９４として生成する（Ｓ３４０）。
【００４８】
次に、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の詳細について説明する。
【００４９】
＜Ｓ３１１＞
画像処理部１１０は、画像データ２９３に含まれる多数のカメラ画像から撮像時刻順にカメラ画像を一つ選択する。
以下、Ｓ３１１において選択されたカメラ画像を「選択画像」という。
Ｓ３１１の後、処理はＳ３１２に進む。
【００５０】
＜Ｓ３１２＞
画像処理部１１０は、選択画像から所定の処理範囲を処理範囲画像１９１として抽出する。
各カメラ画像には、建物、電柱、壁など道路以外の地物も映り込んでいる。
また、カメラ２２０（視点）から近い範囲が映った部分の分解能（解像度）は高いが、カメラ２２０から遠い範囲が映った部分の分解能は低い。
所定の処理範囲は、高分解能で映っている道路部分が選択画像から処理範囲画像１９１として抽出されるように、カメラ２２０の仕様（画角や画像分解能など）やカメラ２２０の取付オフセットなどに基づいて決定される。カメラ２２０の仕様や取付オフセットはパラメータデータ２９９に含まれる情報である。また、処理の無駄を省くため、各カメラ画像の撮像範囲をカメラ２２０の仕様や取付オフセットおよび撮像地点に基づいて特定し、各カメラ画像の重複範囲を除くように処理範囲が定められてもよい。
【００５１】
図６および図７は、実施の形態１におけるカメラ画像の処理範囲の一例を示す図である。
図６において、カメラ画像は、２メートル（Ｌｄｉｓ）おきに画角５０度（αｃａｍ）で撮像されたものとする。画素数が２メガピクセル（縦１２００ピクセル×横１６００ピクセル）であれば画素毎に２０ｍｍ程度の分解能を得ることができる。
図７に示すように、カメラ画像の下半分（ｖ座標：６００〜１２００）（視点手前部分）を処理範囲とするとよい。また、分解能が低下する両脇部分を処理範囲外とするとよい。カメラ画像の横方向を「ｕ軸」、縦方向「ｖ軸」とする。画像座標値は、カメラ画像内での二次元座標（ｕ、ｖ）である。
処理範囲（破線内）には道路が高分解能で映っている。
カメラ画像の処理範囲部分が処理範囲画像１９１となる。
【００５２】
図５に戻り、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の説明を続ける。
【００５３】
Ｓ３１２の後、処理はＳ３１３に進む。
【００５４】
＜Ｓ３１３＞
画像処理部１１０は、処理範囲画像１９１のレンズ収差を補正する。カメラ画像にはレンズで生じる像の色ずれや歪み（レンズ収差）が含まれるからである。
レンズ収差の補正方法として、Ｚｈａｎｇのキャリブレーションを用いることができる。
【００５５】
画素（ｕｄ、ｖｄ）のレンズ収差補正後の画像座標値（ｕｐ、ｖｐ）を算出する式（１）〜式（５）を以下に示す。
【００５６】
【数１】
2010287156.tif 000003
【００５７】
Ｓ３１３の後、処理はＳ３２０に進む。
【００５８】
＜Ｓ３２０＞
画素点群生成部１２０は、三次元点群１９８に基づいて、処理範囲画像１９１の各画素に対応する三次元座標値および色情報を示す画素点群１９２を生成する。
Ｓ３２０により、カメラ画像レベルの分解能を有する三次元点群（画素点群１９２）を生成することができる。
【００５９】
図８は、実施の形態１における画素点群生成処理（Ｓ３２０）のフローチャートである。
実施の形態１における画素点群生成処理（Ｓ３２０）について、図８に基づいて以下に説明する。
【００６０】
まず、画素点群生成処理（Ｓ３２０）の概要について説明する。
【００６１】
画素点群生成部１２０は、以下の処理を実行する。
Ｓ３２１において処理範囲画像１９１に対応する三次元点群を抽出する。
Ｓ３２２において処理範囲画像１９１から画素を一つ選択する。
Ｓ３２３において選択画素の画像座標値を世界座標系に変換し、Ｓ３２４においてカメラ中心と選択画素とを通る直線をカメラ視線直線として算出する。
Ｓ３２５において抽出点群からカメラ視線直線の近傍点を抽出し、Ｓ３２６において近傍点を通る平面を道路面として算出する。
Ｓ３２７においてカメラ視線直線と道路面との交点の三次元座標値を選択画素に対応する三次元座標値として算出する。
Ｓ３２８において未選択の画素が有ればＳ３２２に戻り、未選択の画素が無ければＳ３２９に進む。
Ｓ３２９において処理範囲画像１９１の各画素の色情報および三次元座標値を示す画素点群１９２を生成する。
【００６２】
次に、画素点群生成処理（Ｓ３２０）の詳細について説明する。
【００６３】
＜Ｓ３２１＞
画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１を抽出されたカメラ画像が撮像された時刻を特定し、特定した時刻前後の所定時間内に計測された各距離方位点それぞれに対応する三次元点を三次元点群１９８から抽出する。
以下、Ｓ３２１において抽出された三次元点の集合を「抽出点群」という。
Ｓ３２１の後、処理はＳ３２２に進む。
【００６４】
＜Ｓ３２２＞
画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１から画像座標値の順に画素を一つ選択する。
以下、３２２において選択された画素を「選択画素」という。
Ｓ３２２の後、処理はＳ３２３に進む。
【００６５】
＜Ｓ３２３＞
画素点群生成部１２０は、選択画素の画像座標値を世界座標系に変換する。
【００６６】
選択画素の画像座標値（ｕ、ｖ）を世界座標系の座標値（ｘｖｗ，ｙｖｗ，ｚｖｗ）に変換する式（６）および式（６）で用いられる各値を算出する式（７）〜式（１１）を以下に示す。
【００６７】
【数２】
2010287156.tif 000004
【００６８】
図９は、実施の形態１における世界座標系ｗ、車体座標系ｂおよびカメラ座標系ｃの関係図である。
式（６）〜式（１１）で用いられる世界座標系ｗ、車体座標系ｂおよびカメラ座標系ｃは図９に示す関係にある。
三次元点群１９８の三次元座標値は世界座標系ｗにおける値である。
車体座標系ｂにおいてＸ軸は計測車両２００の進行方向、Ｙ軸は高さ方向、Ｚ軸は計測車両２００の幅方向を示す。世界座標系ｗにおいてＸ軸は北方向、Ｙ軸は東方向、Ｚ軸は高さ方向を示す。
カメラ中心からカメラの視線方向（Ｘｃ軸方向）に焦点距離ｆだけ離れ、カメラの視線方向と直交する所定範囲の平面が撮像面となる。カメラ画像は撮像面に投影された像である。
【００６９】
図８に戻り、画素点群生成処理（Ｓ３２０）の説明を続ける。
【００７０】
Ｓ３２３の後、処理はＳ３２４に進む。
【００７１】
＜Ｓ３２４＞
画素点群生成部１２０は、世界座標系に変換した画像座標値を用いて、カメラ中心と選択画素とを通る直線をカメラ視線直線として算出する。
【００７２】
カメラ視線直線Ｌは、以下の式（１２）で算出される。
【００７３】
【数３】
2010287156.tif 000005
【００７４】
Ｓ３２４の後、処理はＳ３２５に進む。
【００７５】
＜Ｓ３２５＞
画素点群生成部１２０は、Ｓ３２１で抽出した抽出点群からカメラ視線直線の近傍点を抽出する。
【００７６】
例えば、画素点群生成部１２０は抽出点群を処理範囲画像１９１に投影し、抽出点群のうち選択画素の最も近くに投影された点を近傍点として抽出する。
【００７７】
抽出点群（レーザ点群）を処理範囲画像１９１に投影する式（１３）および近傍点を算出する式（１４）〜式（１６）を以下に示す。
処理範囲画像１９１への投影式（１３）は、カメラ座標系ｃから世界座標系ｗへの前記変換式（６）に対応する逆変換式であり、世界座標系ｗの三次元座標値をカメラ座標系ｃの画像座標値に変換する。
抽出点群の中で式（１６）により求まる「ｍｉｎ」が最も小さい点が近傍点となる。
【００７８】
【数４】
2010287156.tif 000006
【００７９】
Ｓ３２５の後、処理はＳ３２６に進む。
【００８０】
＜Ｓ３２６＞
画素点群生成部１２０は、近傍点を通る平面を道路面として算出する。
【００８１】
近傍点（ｘｌｗ、ｙｌｗ、ｚｌｗ）と特定の２点（ｘｌ２ｗ、ｙｌ２ｗ、ｚｌ２ｗ）（ｘｌ３ｗ、ｙｌ３ｗ、ｚｌ３ｗ）を通る平面Ｐ（道路面）は、以下の式（１７）で算出される。
例えば、世界座標系ｗにおいて、近傍点からｘ軸方向に１メートル離れた点と近傍点からｚ軸方向に１メートル離れた点を特定の２点とする。この場合、世界座標系ｗのｘ−ｚ面と平行な面が平面Ｐとして算出される。
【００８２】
【数５】
2010287156.tif 000007
【００８３】
Ｓ３２６の後、処理はＳ３２７に進む。
【００８４】
＜Ｓ３２７＞
画素点群生成部１２０は、カメラ視線直線（式（１２））と道路面（式（１７））との交点を算出する。交点として三次元座標値が算出される。交点の三次元座標値は、選択画素に映った道路上の一地点（以下、「道路地点」という）の三次元座標値に相当する。
【００８５】
図１０は、実施の形態１におけるカメラ視線直線、道路面および道路地点の関係図である。
図１０に示すように、カメラ中心と選択画素とを通るカメラ視線直線とカメラ視線直線の近傍点を含む道路面との交点は、選択画素に映った道路地点に相当する。
【００８６】
図８に戻り、画素点群生成処理（Ｓ３２０）の説明を続ける。
【００８７】
Ｓ３２７の後、処理はＳ３２８に進む。
【００８８】
＜Ｓ３２８＞
画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１に未選択の画素が残っているか判定する。
未選択の画素が残っている場合（ＹＥＳ）、処理はＳ３２２に戻る。
未選択の画素が残っていない場合（ＮＯ）、処理はＳ３２９に進む。
【００８９】
＜Ｓ３２９＞
画素点群生成部１２０は、処理範囲画像１９１の画素毎に画素の色情報（例えば、ＲＧＢ値）とＳ３２７で算出された当該画素に対応する三次元座標値（対応座標値）とを組み合わせたデータを画素点群１９２として生成する。各画素の色情報および対応座標値を「画素点」とする。
Ｓ３２９により、画素点群生成処理（Ｓ３２０）は終了する。
【００９０】
図５に戻り、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の説明を続ける。
画素点群生成処理（Ｓ３２０）により、カメラ画像と同等の分解能を有する三次元点群（画素点群１９２）を生成することができる。
【００９１】
Ｓ３２０の後、処理はＳ３３０に進む。
【００９２】
＜Ｓ３３０＞
画素補間点群生成部１３０は、画素点群１９２に基づいて、画素点が低密度である部分を補間する画素補間点群１９３を生成する。
【００９３】
カメラ画像は、遠近法により、カメラ２２０から近いものほど大きく映り、カメラ２２０から遠いものほど小さく映る。このため、画素毎に撮像範囲（分解能）は異なり、画素点を対応座標値に基づいて配置した場合、画素点の密度は均一にならない。画素点の密度は、対応座標値が撮像地点から近いほど高く、対応座標値が撮像地点から遠いほど低い。
【００９４】
Ｓ３３０では、低密度部分に画素点の隙間が生じないように、低密度部分のみを補間する画素補間点群１９３を生成する。十分な分解能が得られる高密度部分まで画素点の密度を高めてしまうと、データ量が膨大になってしまうからである。低密度部分のみを補間することにより、必要な分解能が得られると共に、データ量を抑えることができる。
【００９５】
図１１は、実施の形態１における画素補間点群生成処理（Ｓ３３０）のフローチャートである。
実施の形態１における画素補間点群生成処理（Ｓ３３０）について、図１１に基づいて以下に説明する。
【００９６】
＜Ｓ３３１＞
画素補間点群生成部１３０は、画素点群１９２を含む範囲を各画素点の対応座標値に基づいて設定し、設定した範囲を所定の大きさのボクセル（格子）で区分けするボクセルモデルを生成する。
各画素点は道路面に位置するため、ボクセルの高さは制限しなくてよい。つまり、ボクセルの高さを無制限とする。
ボクセルの大きさは必要な分解能に応じて定まり、ボクセルが小さいほど分解能は高く、ボクセルが大きいほど分解能は低い。
例えば、カメラ画像の最大分解能（例えば、４ミリメートル）をボクセルサイズとすることにより、画素点群１９２をカメラ画像の最大分解能で一様な点群に補間する画素補間点群１９３を生成することができる。
【００９７】
図１２は、実施の形態１におけるボクセルモデルを示す図である。
図１２に示すように、ボクセルモデルは道路面（Ｘ−Ｚ平面）を格子状に区分けする。
【００９８】
図１１に戻り、画素補間点群生成処理（Ｓ３３０）の説明を続ける。
【００９９】
Ｓ３３１の後、処理はＳ３３２に進む。
【０１００】
＜Ｓ３３２＞
画素補間点群生成部１３０は、ボクセルモデルに画素点群１９２の各画素点を投票（設定または対応付け）する。
【０１０１】
投票先のボクセルを求める式（１８）および式（１９）を以下に示す。
画素点は、式（１８）および式（１９）により求められる（Ｉ、Ｊ）番目のボクセルに投票される。「Ｉ」「Ｊ」はそれぞれ小数点以下を切り捨てた整数である。式中の「＋０．５」は四捨五入した値を「Ｉ」「Ｊ」とするためのものである。
【０１０２】
【数６】
2010287156.tif 000008
【０１０３】
図１２において、画素点が投票されたボクセル（投票ボクセル）を網掛けで示す。（１、２）番目、（２、２）番目、（３、３）番目のボクセルが投票ボクセルである。
【０１０４】
ボクセルに投票された画素点の色情報および対応座標値を当該ボクセルに設定（または対応付け）し、当該ボクセルの色情報および対応座標値とする。
一つのボクセルに複数の画素点が投票された場合、投票された各画素点の色情報の平均値および投票された各画素点の対応座標値の平均値を当該ボクセルに設定する。
【０１０５】
一つのボクセルに投票された複数の画素点を一つの画素点に集約して画素点を間引いてもよい。集約する一つの画素点には、当該ボクセルの色情報および対応座標値、つまり、当該ボクセルに投票された複数の画素点の平均値を設定する。
【０１０６】
また、ボクセルに投票された画素点の対応座標値のうち高さ（Ｙ座標値）を除く座標値（Ｘ、Ｚ）を当該ボクセルの中心の座標値に変更してもよい。これにより、画素点（および画素補間点）を道路面（Ｘ−Ｚ平面）に一様に分布させることができる。
【０１０７】
Ｓ３３２の後、処理はＳ３３３に進む。
【０１０８】
＜Ｓ３３３＞
画素補間点群生成部１３０は、画素点が一つも投票されなかった各ボクセル（無投票ボクセル）のうち色情報および対応座標値が設定されていないボクセルをボクセルモデル内での順番で一つ選択する。
Ｓ３３３の後、処理はＳ３３４に進む。
【０１０９】
＜Ｓ３３４＞
画素補間点群生成部１３０は、選択した無投票ボクセルの色情報および対応座標値を当該無投票ボクセルに隣接するボクセル（隣接ボクセル）の色情報および対応座標値に基づいて設定する。
【０１１０】
例えば、色情報および対応座標値が設定された隣接ボクセルが複数有る場合、各隣接ボクセルの色情報の平均値と各隣接ボクセルの高さの平均値とを隣接ボクセルの色情報および高さとして算出する。
そして、隣接ボクセルの色情報を当該無投票ボクセルに設定する。
また、当該無投票ボクセルの中心の座標値と隣接ボクセルの高さとを対応座標値として当該無投票ボクセルに設定する。
【０１１１】
色情報および対応座標値が設定された隣接ボクセルが無い場合、当該無投票ボクセルの色情報および対応座標値を設定せず、Ｓ３３４を終了する。
当該無投票ボクセルの設定は隣接ボクセルに色情報および対応座標値が設定された後に行われる。
【０１１２】
Ｓ３３４の後、処理はＳ３３５に進む。
【０１１３】
＜Ｓ３３５＞
画素補間点群生成部１３０は、色情報および対応座標値が設定されていない無投票ボクセル（未設定ボクセル）が残っているか判定する。
未設定ボクセルが残っている場合（ＹＥＳ）、処理はＳ３３３に戻る。
未設定ボクセルが残っていない場合（ＮＯ）、処理はＳ３３６に進む。
【０１１４】
＜Ｓ３３６＞
画素補間点群生成部１３０は、各無投票ボクセルに設定した色情報および対応座標値を画素補間点として、画素補間点群１９３を生成する。
Ｓ３３６により、画素補間点群生成処理（Ｓ３３０）は終了する。
【０１１５】
図５に戻り、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）の説明を続ける。
画素補間点群生成処理（Ｓ３３０）により、所定の分解能で一様に分布する三次元点群（画素点群１９２、画素補間点群１９３）を生成することができる。
【０１１６】
Ｓ３３０の後、処理はＳ３１９に進む。
【０１１７】
＜Ｓ３１９＞
画像処理部１１０は、未選択のカメラ画像が残っているか判定する。
未選択のカメラ画像が残っている場合（ＹＥＳ）、処理はＳ３１１に戻る。
未選択のカメラ画像が残っていない場合（ＮＯ）、処理はＳ３４０に進む。
【０１１８】
＜Ｓ３４０＞
道路三次元モデル生成部１４０は、画素点群１９２と画素補間点群１９３とをまとめたデータを道路三次元モデル１９４として生成する。
道路三次元モデル生成部１４０は、生成した道路三次元モデル１９４を出力する（表示、印刷、記憶など）。
Ｓ３４０により、道路三次元モデル生成処理（Ｓ３００）は終了する。
【０１１９】
図１３は、実施の形態１における道路三次元モデル１９４により表される画像を示した図である。
道路三次元モデル１９４を構成する色情報付きの各三次元点（画素点群１９２、画素補間点群１９３）をそれぞれの色情報および三次元座標値に基づいて画面表示すると、計測車両２００が走行した道路が図１３に示すように表される。
図４と比較すると、道路三次元モデル１９４はレーザレーダ２１０の三次元点群１９８に比べて点密度が高く、分解能が高いことがわかる。
また、道路三次元モデル１９４はカメラ画像に映る道路面が平面的であるのに対して道路面を立体的に表すことができる。
【０１２０】
図１４は、実施の形態１における道路三次元モデル生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図１４において、道路三次元モデル生成装置１００は、ＣＰＵ９１１（マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ドライブ装置９０４、プリンタ装置９０６、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。ドライブ装置９０４は、ＦＤ（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）などの記憶媒体を読み書きする装置である。
【０１２１】
通信ボード９１５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、電話回線などの通信網に接続している。
【０１２２】
磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。
【０１２３】
プログラム群９２３には、実施の形態において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが含まれる。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。すなわち、プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものであり、また「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【０１２４】
ファイル群９２４には、実施の形態において説明する「〜部」で使用される各種データ（入力、出力、判定結果、計算結果、処理結果など）が含まれる。
【０１２５】
実施の形態において構成図およびフローチャートに含まれている矢印は主としてデータや信号の入出力を示す。
【０１２６】
実施の形態において「〜部」として説明するものは「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」であってもよく、また「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ファームウェア、ソフトウェア、ハードウェアまたはこれらの組み合わせのいずれで実装されても構わない。
【０１２７】
実施の形態１において、例えば、以下のような道路三次元モデル生成装置１００について説明した。
【０１２８】
計測車両２００は、ＧＰＳ／ＩＮＳ自己位置標定器（ＧＰＳ受信機２３０、ジャイロ２４０）、レーザレーダ、カメラを搭載する。レーザレーダにより車体周辺の３次元点群を取得し、カメラにより高分解能な色情報を取得する。
道路三次元モデル生成装置１００は、レーザレーダにより取得した離散的な３次元点を、カメラ画像の画素が示す点毎に補間処理することで、高分解能、高精度な３次元モデルを生成する。
道路の３次元モデルを生成することで３次元情報を取得することができ、凹凸に影響されない高精度な計測が可能となる。
また、レーザレーダにより取得した点を画素毎に補間することで、画像と同程度の高分解能な情報を取得することができる。これにより、従来は画像でしか判別できなかったため画像を切り替えて探索していた、道路上のひび割れ、マンホールなどの詳細情報を、３次元モデル上で確認、計測することが可能となる。
【０１２９】
実施の形態２．
ひび割れやマンホールなどの道路の詳細情報を道路三次元モデル１９４に基づいて確認および計測できるようにする形態について説明する。
以下、実施の形態１と異なる事項について主に説明する。説明を省略する事項は実施の形態１と同様である。
【０１３０】
図１５は、実施の形態２における道路三次元モデル生成装置１００の機能構成図である。
道路三次元モデル生成装置１００は、実施の形態１（図３）で説明した構成に加えて、二次元モデル画像生成部１５０（点群画像生成部の一例）を備える。
【０１３１】
二次元モデル画像生成部１５０は、道路三次元モデル１９４に含まれる各三次元点をそれぞれの座標値に基づいてＣＰＵを用いて特定の平面に投影することにより、二次元モデル画像１９５（点群画像の一例）をＣＰＵを用いて生成する。
【０１３２】
利用者は投影方法（中心投影、正射投影など）、投影平面（例えば、Ｘ−Ｚ平面）、視点などの投影情報を道路三次元モデル生成装置１００に指定する。
二次元モデル画像生成部１５０は指定された投影情報に基づいて道路三次元モデル１９４を投影平面に投影し、投影により得られた画像を出力（表示、印刷など）する。
【０１３３】
例えば、中心投影により中心投影画像、Ｘ−Ｚ平面への正射投影によりオルソ画像、Ｘ−Ｙ平面への正射投影により道路縦断画像、Ｙ−Ｚ平面への正射投影により道路横断画像が得られる。
中心投影画像、オルソ画像、道路縦断画像および道路横断画像は二次元モデル画像１９５の一例である。
【０１３４】
道路三次元モデル１９４が複数存在し、道路三次元モデル１９４の一部（例えば、交差点）が重複する場合、例えばＧＰＳ受信機２３０の観測結果を元にデータに重みを付けて道路三次元モデル１９４をマージする。
これにより、計測誤差に依存せず相対精度を保つことができる。
例えば、白線、マンホール等のサイズを正確に出力することができる。また、日射条件の変化による画像の色ムラの影響を除去することができる。
【０１３５】
図１６〜図１８は、実施の形態２における道路三次元モデル１９４のオルソ画像を示す図である。
道路三次元モデル１９４のオルソ画像は、カメラ画像に映った白線のひび割れ（図１６）、白線や停止線などの道路標示（図１７）、マンホールの模様（図１８）などを詳細に表すことができる。
図１８は、図１７に示す枠Ａ内のマンホールを拡大した画像である。
【符号の説明】
【０１３６】
１００  道路三次元モデル生成装置、１１０  画像処理部、１２０  画素点群生成部、１３０  画素補間点群生成部、１４０  道路三次元モデル生成部、１５０  二次元モデル画像生成部、１８０  三次元点群生成部、１９０  データ記憶部、１９１  処理範囲画像、１９２  画素点群、１９３  画素補間点群、１９４  道路三次元モデル、１９５  二次元モデル画像、１９８  三次元点群、２００  計測車両、２１０  レーザレーダ、２２０  カメラ、２３０  ＧＰＳ受信機、２４０  ジャイロ、２５０  オドメトリ、２９１  距離方位点群、２９２  位置データ、２９３  画像データ、２９９  パラメータデータ、９０１  表示装置、９０２  キーボード、９０３  マウス、９０４  ドライブ装置、９０６  プリンタ装置、９１１  ＣＰＵ、９１２  バス、９１３  ＲＯＭ、９１４  ＲＡＭ、９１５  通信ボード、９２０  磁気ディスク装置、９２１  ＯＳ、９２２  ウィンドウシステム、９２３  プログラム群、９２４  ファイル群。
【図１】
2010287156.tif 000009
【図２】
2010287156.tif 000010
【図３】
2010287156.tif 000011
【図５】
2010287156.tif 000012
【図６】
2010287156.tif 000013
【図７】
2010287156.tif 000014
【図８】
2010287156.tif 000015
【図９】
2010287156.tif 000016
【図１０】
2010287156.tif 000017
【図１１】
2010287156.tif 000018
【図１２】
2010287156.tif 000019
【図１４】
2010287156.tif 000020
【図１５】
2010287156.tif 000021
【図４】
2010287156.tif 000022
【図１３】
2010287156.tif 000023
【図１６】
2010287156.tif 000024
【図１７】
2010287156.tif 000025
【図１８】
2010287156.tif 000026