(57)【要約】      （修正有）【課題】安価な構成で、而も簡便に自己位置が特定でき、更に３次元点群モデルの作成が可能な計測装置を提供する。【解決手段】全周の画像データを取得する全方位カメラ８と、全方位カメラ８と一体に設けられ、周囲の点群データを取得するレーザスキャナ６，７と、全方位カメラ８と前記レーザスキャナ６，７のデータ取得を制御する同期制御装置９と、画像データ、点群データを記録する記憶装置１２と、全方位カメラ８で撮像した時の絶対位置を求める為の絶対スケールを取得する絶対スケール取得手段と、制御演算装置１０とを具備し、制御演算装置１０は画像データ、点群データ及び絶対位置に基づき３Ｄモデルを演算する。【選択図】図１
2014173990.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
全周の画像データを取得する全方位カメラと、該全方位カメラと一体に設けられ、周囲の点群データを取得するレーザスキャナと、前記全方位カメラと前記レーザスキャナのデータ取得を制御する同期制御装置と、前記画像データ、前記点群データを記録する記憶装置と、前記全方位カメラで撮像した時の絶対位置を求める為の絶対スケールを取得する絶対スケール取得手段と、制御演算装置とを具備し、該制御演算装置は前記画像データ、前記点群データ及び前記絶対位置に基づき３Ｄモデルを演算することを特徴とする計測装置。
【請求項２】
前記絶対スケール取得手段は、前記全方位カメラが取得した画像から既知の長さを示す絶対スケール対象物を抽出し、該絶対スケール対象物から画像中の実寸法を求める請求項１の計測装置。
【請求項３】
所定の位置に設けられるトータルステーション、前記全方位カメラと一体に設けられるプリズムとを更に有し、前記絶対スケール取得手段は、前記トータルステーション及び前記計測装置に設けられる前記プリズムを有し、前記トータルステーションが前記プリズムの位置を測定することで前記絶対スケールを取得する請求項１の計測装置。
【請求項４】
少なくとも前記全方位カメラと、前記レーザスキャナと、前記同期制御装置と、前記記憶装置とは、移動装置に設けられ、前記同期制御装置は前記移動装置が移動中、所定時間間隔で前記全方位カメラによる前記画像データの取得、前記レーザスキャナによる前記点群データの取得を同期制御し、前記画像データ及び前記点群データを取得した時刻をタイムスタンプとして前記画像データ及び前記点群データに付し、前記タイムスタンプに基づき前記画像データと前記点群データとを関連付ける請求項１の計測装置。
【請求項５】
前記制御演算装置は、隣接した画像に基づき写真測量を行うと共に、前記絶対スケール取得手段で得られる前記絶対スケールに基づき各画像を取得した位置を絶対スケールに変換し、該絶対スケールに基づき前記点群データを取得した位置を演算し、該点群データを前記画像に合成し、局所３Ｄモデルを作成し、更に前記制御演算装置は隣接した３Ｄモデルを順次合成し、測定範囲全体の広域３Ｄモデルを作成する請求項４の計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、室内或はトンネル等、ＧＰＳによる位置測定ができない環境での３次元測定を可能とした計測装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
室内やトンネル等の計測の場合、１次元（ライン）のレーザースキャナーを移動させてスキャンし、移動しながら全体の３次元点群モデルを作成するシステムが注目されている。
【０００３】
３次元点群モデルを作成するには、測定を行っている位置（自己位置）を特定する必要がある。又、自己位置を特定する測定装置としてＧＰＳが広く普及しているが、通常、測定場所が室内或はトンネル等の場合には、自己位置を特定する為のＧＰＳは使えない環境となっている。
【０００４】
ＧＰＳが使えない場合の、自己位置を特定する手段として、一般的には高精度なＩＭＵとスキャナーが用いられる。然し、ＩＭＵは高価であり、更にドリフトに伴う精度劣化やキャリブレーションが煩雑であるといった問題がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１０３７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
本発明は斯かる実情に鑑み、安価な構成で、而も簡便に自己位置が特定でき、更に３次元点群モデルの作成が可能な計測装置を提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、全周の画像データを取得する全方位カメラと、該全方位カメラと一体に設けられ、周囲の点群データを取得するレーザスキャナと、前記全方位カメラと前記レーザスキャナのデータ取得を制御する同期制御装置と、前記画像データ、前記点群データを記録する記憶装置と、前記全方位カメラで撮像した時の絶対位置を求める為の絶対スケールを取得する絶対スケール取得手段と、制御演算装置とを具備し、該制御演算装置は前記画像データ、前記点群データ及び前記絶対位置に基づき３Ｄモデルを演算する計測装置に係るものである。
【０００８】
又本発明は、前記絶対スケール取得手段は、前記全方位カメラが取得した画像から既知の長さを示す絶対スケール対象物を抽出し、該絶対スケール対象物から画像中の実寸法を求める計測装置に係るものである。
【０００９】
又本発明は、所定の位置に設けられるトータルステーション、前記全方位カメラと一体に設けられるプリズムとを更に有し、前記絶対スケール取得手段は、前記トータルステーション及び前記計測装置に設けられる前記プリズムを有し、前記トータルステーションが前記プリズムの位置を測定することで前記絶対スケールを取得する計測装置に係るものである。
【００１０】
又本発明は、少なくとも前記全方位カメラと、前記レーザスキャナと、前記同期制御装置と、前記記憶装置とは、移動装置に設けられ、前記同期制御装置は前記移動装置が移動中、所定時間間隔で前記全方位カメラによる前記画像データの取得、前記レーザスキャナによる前記点群データの取得を同期制御し、前記画像データ及び前記点群データを取得した時刻をタイムスタンプとして前記画像データ及び前記点群データに付し、前記タイムスタンプに基づき前記画像データと前記点群データとを関連付ける計測装置に係るものである。
【００１１】
又本発明は、前記制御演算装置は、隣接した画像に基づき写真測量を行うと共に、前記絶対スケール取得手段で得られる前記絶対スケールに基づき各画像を取得した位置を絶対スケールに変換し、該絶対スケールに基づき前記点群データを取得した位置を演算し、該点群データを前記画像に合成し、局所３Ｄモデルを作成し、更に前記制御演算装置は隣接した３Ｄモデルを順次合成し、測定範囲全体の広域３Ｄモデルを作成する計測装置に係るものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明によれば、全周の画像データを取得する全方位カメラと、該全方位カメラと一体に設けられ、周囲の点群データを取得するレーザスキャナと、前記全方位カメラと前記レーザスキャナのデータ取得を制御する同期制御装置と、前記画像データ、前記点群データを記録する記憶装置と、前記全方位カメラで撮像した時の絶対位置を求める為の絶対スケールを取得する絶対スケール取得手段と、制御演算装置とを具備し、該制御演算装置は前記画像データ、前記点群データ及び前記絶対位置に基づき３Ｄモデルを演算するので、安価な構成で、而も簡便に自己位置が特定でき、更に３次元点群モデルの作成が可能である。
【００１３】
又本発明によれば、前記絶対スケール取得手段は、前記全方位カメラが取得した画像から既知の長さを示す絶対スケール対象物を抽出し、該絶対スケール対象物から画像中の実寸法を求めるので、絶対スケール取得手段の絶対スケール対象物は、予め測定して既知の長さを有するものとしておけば、特別な測定機は必要なく、安価な構成で、而も簡便な装置とすることができる。
【００１４】
又本発明によれば、所定の位置に設けられるトータルステーション、前記全方位カメラと一体に設けられるプリズムとを更に有し、前記絶対スケール取得手段は、前記トータルステーション及び前記計測装置に設けられる前記プリズムを有し、前記トータルステーションが前記プリズムの位置を測定することで前記絶対スケールを取得するので、汎用性のあるトータルステーションにより、撮影位置の測定が可能であると共に屋内、トンネル等ＧＰＳが利用できない環境でも３Ｄモデルの作成が可能である。
【００１５】
又本発明によれば、少なくとも前記全方位カメラと、前記レーザスキャナと、前記同期制御装置と、前記記憶装置とは、移動装置に設けられ、前記同期制御装置は前記移動装置が移動中、所定時間間隔で前記全方位カメラによる前記画像データの取得、前記レーザスキャナによる前記点群データの取得を同期制御し、前記画像データ及び前記点群データを取得した時刻をタイムスタンプとして前記画像データ及び前記点群データに付し、前記タイムスタンプに基づき前記画像データと前記点群データとを関連付けるので、先ず画像データ、点群データを取得し、３Ｄモデルの作成を実行できる。
【００１６】
更に又本発明によれば、前記制御演算装置は、隣接した画像に基づき写真測量を行うと共に、前記絶対スケール取得手段で得られる前記絶対スケールに基づき各画像を取得した位置を絶対スケールに変換し、該絶対スケールに基づき前記点群データを取得した位置を演算し、該点群データを前記画像に合成し、局所３Ｄモデルを作成し、更に前記制御演算装置は隣接した３Ｄモデルを順次合成し、測定範囲全体の広域３Ｄモデルを作成するので、広範囲に亘る全体の３Ｄモデルを取得することができるという優れた効果を発揮する。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明に係る実施例の斜視図である。
【図２】該実施例の概略構成を示すブロック図である。
【図３】該実施例の絶対スケール取得手段に用いられる絶対スケールの一例を示す斜視図である。
【図４】写真測量の原理を示す説明図である。
【図５】本実施例の作用を示すフローチャートである。
【図６】点群データに座標を与える場合の説明図である。
【図７】点群データに座標を与える場合の説明図である。
【図８】本実施例で得られた３Ｄモデルの表示例であり、ビルの異なる階で取得した各階の３Ｄモデルを基準点に基づき上下に合成した図である。
【図９】絶対スケール取得手段としてホイールエンコーダを用いた場合の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、図面を参照しつつ本発明の実施例を説明する。
【００１９】
図１中、１は計測装置、２は計測装置１が搭載される移動装置２を示している。尚、図中、前記移動装置２として搬送台車を示しているが、前記計測装置１が搭載可能で、且つ移動可能であればよい。更に、自走式、或は遠隔操作可能であってもよく、前記移動装置２は特に限定されない。
【００２０】
前記計測装置１について説明する。
【００２１】
該計測装置１は、主にレーザスキャナ６，７、全方位カメラ８、同期制御装置９、制御演算装置（ＰＣ）１０、絶対スケール取得手段１１、記憶装置１２を具備している。前記レーザスキャナ６，７と前記全方位カメラ８とは一体の状態、即ち前記レーザスキャナ６，７と前記全方位カメラ８とが物理的に固定された状態となっており、更に予めキャリブレーションが行われ、両者の位置関係が確定されている。更に、説明する。
【００２２】
装置ベース１３の前部に支持手段としての支持柱１４が立設され、該支持柱１４の上端に、装着手段としてのマウントフレーム１５が設けられ、該マウントフレーム１５に進行方向に対して左右対称に前記２組のレーザスキャナ６，７が設置される。
【００２３】
該レーザスキャナ６，７は、パルスビームを鉛直方向に走査し、点群データを取得する１次元レーザスキャナである。又、前記レーザスキャナ６，７の基準光軸は、水平であり、且つ前記移動装置２の進行方向に対し、斜め前方に向き、或は進行方向に対して直交する方向となっている。
【００２４】
前記マウントフレーム１５の上面には、前記全方位カメラ８が設けられる。該全方位カメラ８は、全周（３６０゜）及び上方の画像を取得する様に構成され、例えば進行方向に対して、前後、左右に向けられた４のカメラ１６、上方に向けられたカメラ１７を具備している。尚、カメラの数は、カメラの画角を基準に設定される。
【００２５】
前記カメラ１６、前記カメラ１７はデジタルカメラ等、撮像素子としてＣＣＤ、ＣＭＯＳセンサを具備し、取得した画像データがデジタル信号として出力でき、又撮像素子中の画素の座標が特定可能であり、動画像（所定時間間隔でフレーム画像が取得されたもの）、静止画像が取得可能である。
【００２６】
前記マウントフレーム１５の所要位置、例えば、前記レーザスキャナ６，７のビーム照射範囲と干渉しない位置（図示では前記マウントフレーム１５の後面）に、前記同期制御装置９が設けられる。該同期制御装置９は、前記全方位カメラ８による画像取得時期、前記レーザスキャナ６，７による点群データ取得時期の同期制御を行い、又、前記全方位カメラ８による画像取得の時間間隔、前記レーザスキャナ６，７による点群データ取得の時間間隔を制御する。
【００２７】
前記レーザスキャナ６，７で取得した点群データ、前記全方位カメラ８で取得した画像データは取得した時間に基づき相互に関連付けられ、前記記憶装置１２に格納され、或は前記制御演算装置１０を介して前記記憶装置１２に格納される。
【００２８】
又、前記装置ベース１３、或は前記マウントフレーム１５等の所要位置に傾斜計１８が設けられる。該傾斜計１８は、少なくとも進行方向の傾斜（下り傾斜、或は上り傾斜）を検出可能であり、該傾斜計１８が検出した傾斜角、傾斜方向は、前記同期制御装置９に入力され、更に、前記制御演算装置１０を介して前記記憶装置１２に格納される。更に、進行方向に対して直交する傾斜を検出する傾斜計を搭載すれば尚よい。尚、前記計測装置１が水平面で測定される場合は、前記傾斜計１８を省略することができる。
【００２９】
前記記憶装置１２には、前記全方位カメラ８で取得した画像データ、前記レーザスキャナ６，７で取得した点群データ等が格納されると共に、各種プログラムが格納されている。
【００３０】
プログラムとしては、例えば前記全方位カメラ８で取得した画像について、特徴点抽出等の画像処理を行う画像処理プログラム、動画像データ中の特徴点を用いてトラッキングを行う画像トラッキングプログラム、写真測量を行う為のプログラム、画像中から既知の長さを抽出して画像補正の絶対スケールとする絶対スケール取得プログラム、取得された絶対スケールに基づき画像中の相対長さを実寸に変換する変換プログラム、取得した画像データ、取得した点群データに基づき３Ｄモデルを演算するプログラム等である。
【００３１】
前記絶対スケール取得手段１１は、絶対値を表すデータ（絶対スケール）を取得するものである。該絶対スケールを取得することで、前記移動装置２の移動量の実測値を求めることができ、写真測量に必要な基線長の絶対値が得られる。
【００３２】
前記制御演算装置１０は、上記したプログラムにより、得られた画像データ、点群データに対して所要の処理を行い、或は演算して３Ｄモデルの作成等を行う。
【００３３】
先ず、前記絶対スケール取得手段１１の一例として、前記全方位カメラ８で取得した画像中に含まれる既知の長さを利用するものが挙げられる。例えば、建屋の柱の間隔、出入口の幅、高さ、或は複数の目標物を設定し、目標物の間隔を予め測定し、既知とする。或は、撮影範囲の所定位置、例えば撮影開始の始点、中間点、終点等適宜な箇所に絶対スケール対象物２１を設置しておく（図３参照）。該絶対スケール対象物２１には、既知の長さを示す目盛が設けられている。ここで、建屋の特定部位を利用する場合には、扉、柱等が絶対スケール対象物となる。
【００３４】
以下、建屋の屋内、或は室内について測定を行う場合を説明する。又、既知の長さを示すものとして、前記絶対スケール対象物２１が用いられたとする。尚、用いられる前記絶対スケール対象物２１は、画像認識可能な様にバーコードで構成されることが好ましい。バーコードが用いられることで、前記全方位カメラ８で撮影した画像から周波数解析により自動的に認識される。
【００３５】
前記移動装置２を移動させながら、前記レーザスキャナ６，７により前方斜め方向を鉛直に走査し、点群データを取得する。又、前記全方位カメラ８により、所定時間間隔で画像（１フレーム分の画像）を取得する。又、所要間隔で画像中に前記絶対スケール対象物２１が含まれる様にする。
【００３６】
尚、各フレーム画像中に前記絶対スケール対象物２１が含まれる様にすると、各フレーム画像間で写真測量を行う場合、各写真測量毎に実測し、補正できるので、誤差が累積せず測定精度が向上する。
【００３７】
前記全方位カメラ８のフレーム撮影時刻（シャッタ時刻）と前記レーザスキャナ６，７の点群データはタイムスタンプを付して出力させ、測定対象物である室内の全方位画像と点群データを取得する。各フレーム画像と点群データとは、タイムスタンプを用いて時刻の関連付けが可能となる。
【００３８】
図４は、写真測量の原理を示している。
【００３９】
２つの光軸が平行な状態で既知の位置Ｏ１，Ｏ２で画像２０−１，２０−２を取得する。測定点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、前記画像２０−１中、ｐ１（ｘ１，ｙ１）として現れ、前記画像２０−２中、ｐ２（ｘ２，ｙ２）として現れる。
【００４０】
尚、図中、ｆは焦点距離であり、Ｂは前記位置Ｏ１，Ｏ２間の距離（基線長）を示す。
【００４１】
前記位置Ｏ１，Ｏ２の３次元座標（３Ｄ座標）が分れば、幾何学的関係から測定点Ｐ（Ｘ，Ｙ，Ｚ）が求められる。
【００４２】
本実施例では前記カメラ１６が前記移動装置２に搭載されている。２地点の座標は、前記絶対スケール取得手段１１によって取得され、又基線長Ｂは取得した２地点の座標から求められる。前記画像２０−１，２０−２については相互標定を行い、いずれかの画像について他方の座標系に座標変換し、図４に示される状態を実現する。
【００４３】
相互標定については、前記画像２０−１から画像処理により、特徴点（パスポイント）を抽出し、抽出した特徴点を画像トラッキングにより前記画像２０−２中に特定し、両画像２０−１，２０−２を特徴点に基づき画像マッチングする。尚、相互標定、画像トラッキングについては特許文献１に記載されている。
【００４４】
又、時間的に隣接する画像と点群データを用いて各撮影点で得られた３次元モデル（３Ｄモデル）を順次合成していくことで、測定範囲全体の広域３Ｄモデルを作成することができる。
【００４５】
又、傾斜面を前記移動装置２が移動する場合は、該移動装置２の傾斜が前記傾斜計１８によって検出され、傾斜角と移動距離に基づき上下方向の変位が演算される。
【００４６】
図５を参照して、本実施例の作用について説明する。
【００４７】
ＳＴＥＰ：０１  前記移動装置２を移動させつつ、前記全方位カメラ８により画像を取得する。取得する画像は、動画像或は所定時間間隔で取得する静止画像（写真測量に用いられる画像）である。前記レーザスキャナ６，７による点群データを取得する。又、前記静止画像、前記点群データにはそれぞれタイムスタンプが付され、タイムスタンプに基づき両データ間で関連付けが可能となっている。
【００４８】
ＳＴＥＰ：０２  最初の画像から特徴点を抽出し、次に取得する画像中に対応する特徴点を特定する。特徴点の次画像への特定は、画像トラッキングによるマッチングによって行う。
【００４９】
ＳＴＥＰ：０３  得られた特徴点に基づき相互標定を行い、各フレームでの前記全方位カメラ８の相対的な位置、傾き（姿勢）を計算する。
【００５０】
ＳＴＥＰ：０４  画像中から前記絶対スケール対象物２１を抽出し、該絶対スケール対象物２１から実寸を求め、画像中の相対的な長さと前記絶対スケール対象物２１が示す実寸とに基づき、各画像に対応するカメラの位置を絶対スケール変換する。各カメラの位置が絶対スケール変換されることで、隣接する画像を取得したカメラの２つ位置の距離（基線長）が実測される。
【００５１】
前記相互標定で得られる相対座標を絶対スケール変換（絶対標定）することで、絶対座標が得られる。
【００５２】
ＳＴＥＰ：０５  絶対標定された画像に対応する点群データが、前記タイムスタンプに基づき読込まれ、絶対標定された画像を取得した時の前記全方位カメラ８の位置、姿勢に基づき点群データに座標が与えられる。
【００５３】
ＳＴＥＰ：０６  画像に点群データを重合することで、所定の撮影地点に於ける座標データを有する画像（局所３Ｄモデル画像）が作成できる。尚、点群データの座標位置と対応する画像の座標位置の色を取得し、点群データの色付けが行える。色付けられた点群データは、点群データの３Ｄモデルとして出力される。
【００５４】
図６、図７を参照し、点群データに座標を与える為の計算方法を以下に示す。
【００５５】
以下の変数を定義する。
T_s-＞c：スキャナ座標系→カメラ座標系の並進ベクトル
【数１】
2014173990.tif 000003
【００５６】
R_s-＞c：スキャナ座標系→カメラ座標系の回転行列
【数２】
2014173990.tif 000004
【００５７】
これら変数はキャリブレーションによって決定済みとする(図６参照)。
尚、ここではT_**は３行１列の並進ベクトル、R_**は３行３列の回転行列、P_**は三次元座標を表すものとする。
【００５８】
まずスキャンデータ(測定距離・測定角度)によりスキャナ座標系での計測座標値P_sを求める(図７参照)。
【数３】
2014173990.tif 000005
ここで、ｄｉｓｔを測定距離、θを測定角度とする。
【００５９】
又、スキャンが行われた時刻(タイムスタンプ)Ｔｓより、時間的にその前後で撮影された静止画像の位置・姿勢・撮影時刻より、時刻Ｔｓに於けるカメラの位置・姿勢を内挿によって算出する。その内挿されたカメラの位置・姿勢をそれぞれT_ts_c-＞w、R_ts_c-＞wとする。
【００６０】
スキャナ座標系の計測座標値P_sをカメラ座標系の計測座標値P_cに変換する。
【数４】
2014173990.tif 000006
【００６１】
次に、カメラ座標系の計測座標値P_cを世界座標系の計測座標値P_wに変換する。
ここで、世界座標系とはカメラの位置・姿勢を表現している座標系を意味する。
【数５】
2014173990.tif 000007
【００６２】
以上の計算により、点群データに座標が与えられる。これを全スキャン点で繰り返す。
【００６３】
次に点群に画像データより色付けを行う場合の、点群色付け計算を説明する。
【００６４】
ある計測点座標値P_wと、スキャンが行われた時刻Ｔｓの直後に来る撮影画像に於けるカメラセンサ中心の位置P_ccより、カメラセンサ中心から計測点へのベクトルT_cc-＞wを求める。
【数６】
2014173990.tif 000008
【００６５】
次に、T_cc-＞w の２０ｍ先での座標値P_20を求める。
【数７】
2014173990.tif 000009
尚、この２０ｍという値はカメラの仕様によって異なる。
【００６６】
P_20を世界座標系からカメラセンサ座標系の座標値P_cameraに変換する。
【数８】
2014173990.tif 000010
ここでR_w-＞cameraは世界座標系からカメラセンサ座標系への回転行列とする。又、
【数９】
2014173990.tif 000011
とする。
【００６７】
カメラセンサ中心P_ccから計測点座標値P_wを見たときのパノラマ画像上の画素座標(row_p, col_p)は
【数１０】
2014173990.tif 000012
より求まる。
【００６８】
ここで、対象画像のサイズを縦row_maxピクセル、横col_maxピクセルとし、θ_c, φ_cは以下の式より求めるものとする。
【数１１】
2014173990.tif 000013
尚、この２０という値はカメラの仕様によって異なる。
【００６９】
以上より、row_p及びcol_pよりパノラマ画像から色情報（ＲＧＢ）を取得し、点群への色付けとする。これを全スキャン点で繰り返す。
【００７０】
３Ｄモデル画像に於いて、画像中の任意の点の３Ｄ座標は、該任意の点に対応する点群データの座標から３Ｄ座標を取得できる。又、指定した点が、点群データの点から外れていた場合は、指定した点の周囲の点群データを用いて、局所的にＴＩＮを演算し、得られたＴＩＮに指定点を内挿し、周囲の点群データの座標から指定点の３Ｄ座標が演算できる。又、点群データだけでなく、指定した点に隣接する複数の画像（フレーム画像）から写真測量に基づきステレオ計測を行って指定点の３Ｄ座標を演算することもできる。
【００７１】
移動しつつ、所定時間間隔で取得した、即ち所定間隔の地点で撮影した画像データ、点群データに基づき得られた各撮影地点の局所３Ｄモデルが作成でき、更に隣接する撮影地点で得られた局所３Ｄモデルを順次合成していくことで、測定範囲全体の広域３Ｄモデルが作成できる。
【００７２】
点群データと画像データとを重合して出力した例（広域３Ｄモデル）を、図８に示す。
【００７３】
図８に示す例では、ビルの異なる階、例えばｎ階と（ｎ＋１）階の３Ｄモデル２１ａ，２１ｂをそれぞれ上記計測装置で取得し、２つの広域３Ｄモデルを上下に重ねて立体的に表示している。尚、ｎ階と（ｎ＋１）階の広域３Ｄモデルの位置合せの基準としては、上下で共通するものとして、例えばエレベータの位置等が基準点２２ａ，２３ａ，２４ａ、基準点２２ｂ，２３ｂ，２４ｂとして用いられる。上下で共通する最低３点を計測することで、上下の点群モデルを合成することができる。
【００７４】
尚、上記実施例では、前記絶対スケール取得手段１１として前記絶対スケール対象物２１を用い、画像処理で実寸法を取得したが、画像を取得する位置をトータルステーションで実際に測定してもよい。例えば、前記計測装置１の所定位置にプリズムを設置し、前記トータルステーションを所定の位置（既知の位置）に設置する。前記プリズムは、前記全方位カメラ８に対して物理的に固定した位置にあり（一体化され）、更に前記全方位カメラ８と前記プリズムとは既知の関係となっている。前記トータルステーションで前記プリズムを追尾しつつ、測距を行い、実測結果より絶対スケール又は絶対位置を取得してもよい。又、測距結果にはタイムスタンプが付され、画像取得地点の移動量を得ることができる。
【００７５】
更に、他の絶対スケール取得手段１１として、ホイールエンコーダを用いてもよい。図９は計測装置１を搭載した移動装置２にホイールエンコーダ２３が設けられた場合を示している。
【００７６】
該ホイールエンコーダ２３は前記移動装置２のフレーム２４等の固定部に設けられ、走行車輪２５の回転軸に連結され、回転軸の回転角（回転数）を検出する様になっている。前記走行車輪２５の直径を測定し、既知としておくことで、前記ホイールエンコーダ２３が検出した前記走行車輪２５の回転数に基づき前記移動装置２の移動距離が測定できる。
【００７７】
更に、進行方向に対して左右の前記走行車輪２５にそれぞれ前記ホイールエンコーダ２３を設けることで、左右の前記走行車輪２５の回転差が検出でき、前記移動装置２が方向変換した場合も、移動方向、移動距離が測定できる。尚、この場合も、所定時間間隔で前記ホイールエンコーダ２３からの出力にタイムスタンプを付すことで、画像取得地点の位置を測定できる。
【００７８】
又、３Ｄモデル作成は、前記全方位カメラ８による画像データ取得後、前記レーザスキャナ６，７による測距データ取得後、前記制御演算装置１０により演算してもよく、或はデータの取得と並行して３Ｄモデルを演算してもよい。
【００７９】
如上の如く、本実施例では、ＧＰＳから位置情報が取得できない様な環境で、又高価なＩＭＵを用いることなく、簡便に自己位置が特定でき、安価な構成で３次元点群モデルの作成が可能である。
【符号の説明】
【００８０】
１              計測装置
２              移動装置
６，７          レーザスキャナ
８              全方位カメラ
９              同期制御装置
１０            制御演算装置
１２            記憶装置
１３            装置ベース
１５            マウントフレーム
１６            カメラ
１７            カメラ
１８            傾斜計
２１            絶対スケール対象物 
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図９】
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【図８】
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