(57)【要約】【課題】測定経路について取得された長大な点群データから解析に適した大きさのセグメントに切り分ける。【解決手段】測定経路に沿って移動させた路面測定装置３００で取得した道路の各点の位置を示す点群データＸを、路面測定装置３００の移動軌跡を等時間間隔で取得した軌跡点で示した軌跡点データで特定されるセグメントに分割する。軌跡点列データに基づいて測定経路に沿って所定の間隔寸法を開けて配列した等間隔軌跡点列を生成する等間隔化処理部１２０及び非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０と、点群データの各点を等間隔軌跡点列のうち最も近い軌跡点に関連付ける近似最近傍探索処理部１４０と、点群データの各点を関連付けられた軌跡点に基づいてセグメントに分割する点群データ分割処理部１５０とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測定経路に沿って移動させた測定装置で取得した構造物の各点の位置を示す点群データと、前記測定装置の移動軌跡を等時間間隔で取得した軌跡点で示した軌跡点データとから、前記点群データを指定した領域ごとに分割する点群データの分割方法であって、
前記軌跡点列データに基づいて前記測定経路に沿って所定の間隔寸法を開けて配列した等間隔軌跡点列を生成し、
前記点群データの各点を前記等間隔軌跡点列のうち最も近い軌跡点に関連付ける処理を行い、
前記点群データの各点を関連付けられた軌跡点に基づいて分割する処理を行う、
ことを特徴とする点群データの分割方法。
【請求項２】
前記等間隔軌跡点列の生成に際して、前記軌跡点データについて、始点から指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除し、前記新たな軌跡点を始点として指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除する処理を繰り返すことを特徴とする請求項１に記載の点群データの分割方法。
【請求項３】
前記等間隔軌跡点列の生成に際して、前記軌跡点データについて、始点から指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除し、前記新たな軌跡点を始点として指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除する処理を繰り返して行った後、
着目した軌跡点の前後の軌跡点までの距離を計算し、これらの距離が等間隔になるように寄せる処理を、すべての軌跡点について逐次、所定の回数だけ繰り返し行う処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の点群データの分割方法。
【請求項４】
前記点群データの各点を前記軌跡点列の最も近い軌跡点への関連付けを、近似最近傍探索（ＡＮＮ：Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）を用いて行うことを特徴とする請求項１に記載の点群データの分割方法。
【請求項５】
分割された点群データを所定の数だけグループ化して出力することを特徴とする請求項１に記載の点群データの分割方法。
【請求項６】
測定経路に沿って移動させた測定装置で取得した構造物の各点の位置を示す点群データと、前記測定装置の移動軌跡を等時間間隔で取得した軌跡点で示した軌跡点データとから、前記点群データを指定した領域ごとに分割する点群データの分割装置であって、
前記軌跡点列データに基づいて前記測定経路に沿って所定の間隔寸法を開けて配列した等間隔軌跡点列を生成する手段と、
前記点群データの各点を前記等間隔軌跡点列のうち最も近い軌跡点に関連付ける処理を行う手段と、
前記点群データの各点を関連付けられた軌跡点に基づいて分割する処理を行う手段と、
を備えることを特徴とする点群データの分割装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、測定装置で測定した長大な点群データをセグメントに分割する方法及び装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
一般に道路は車両等の通行により経時的に轍や凹凸が生じ、これらを補修する必要がある。このような道路の補修を行うため、道路の点検を行い、道路の路面性状についてのデータ、即ち路面の凹凸の状態についてのデータを取得する。これらの路面性状についてのデータは、測定員による測定や、路面性状車を測定対象となる道路の測定経路に沿って走行して取得される。路面性状車には、路面にスキャン光を照射して路面の各点の高さを計測する測定装置が搭載されている。
【０００３】
特許文献１には、移動体を平面の縦断方向に移動させつつ光を平面に向けて投光し投光結果により平面の段差を計測する装置において、移動距離を検出する手段と投光手段、光照射ラインを撮像する手段、高さデータを取得する横断方向データ演算手段、縦方向データ演算手段、３次元データ演算手段、を備える構成とする。以上の構成により移動体が所定距離移動するごとに平面の横断方向に沿って１本の照射ラインが平面上に形成されるように移動体から平面に向け光が投光され、上記各種手段により凹凸プロフィルをリアルタイムに取得する技術が記載されている。
【０００４】
このような路面性状車にあっては、路面の高さ測定は、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ：全地球航法衛星システム）で位置を取得しつつ測定装置のスキャナにより車両の斜め前方にスキャン光をスパイラル状に照射して周囲の構造物からの反射光を受信することにより行われる。ここで、測定装置は、複数、例えば３２個の測定素子を備え、この測定素子を回転駆動して順次スキャンを行い、周囲の構造物までの距離を取得して全周にわたる点群データを得る。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】原田耕一, 谷本智昭, 中前栄八郎, "不等間隔データ点列に対する非線形スプラインの安定な計算法", 情報処理学会論文誌, 24(5), 1983.
【非特許文献２】A. Belyaev, E.Anoshikina, and S. Yoshizawa, "Nonlinear spline generation with curveevolutions driven by curvature", Proc. of Int. Conf. on Shape Modeling andApplications, pp. 146-153, 1999.
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１０−２８８５１６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般に、道路の性状を調査するに際しては、取得した点群には、道路やトンネルの内壁整備法面などの解析対象としたい構造以外も多く取得されている。このため、道路の性状を解析するためには、このような点群データから解析対象である道路から取得された点群だけを切り出す。このように切り出された点群データは測定した長さにわたり長大に存在することになる。図３は取得した道路の点群データを示す図である。この図は切り出された道路の点群データに全周カメラで取得した画像を貼り付け、鳥瞰図としたものである。図３に示すように、切り出された道路４４０の点群データは長大なものとなっている。
【０００８】
しかし、この長大な点群データをそのまま解析するとすると、例えば道路の凹凸状態を解析するために基準となる平面を設定するに際しては適当ではない。また、解析の目的に適した領域の点群データが必要である。このこのため、点群データを解析に適した大きさにする必要がある。
【０００９】
本発明は上述した課題に鑑みたものであり、測定経路について取得された長大な点群データから解析に適した大きさのセグメントに切り分けることができる点群データの分割方法、及び点群データの分割装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
前記課題を解決する請求項１に記載の発明は、測定経路に沿って移動させた測定装置で取得した構造物の各点の位置を示す点群データと、前記測定装置の移動軌跡を等時間間隔で取得した軌跡点で示した軌跡点データとから、前記点群データを指定した領域ごとに分割する点群データの分割方法であって、前記軌跡点列データに基づいて前記測定経路に沿って所定の間隔寸法を開けて配列した等間隔軌跡点列を生成し、前記点群データの各点を前記等間隔軌跡点列のうち最も近い軌跡点に関連付ける処理を行い、前記点群データの各点を関連付けられた軌跡点に基づいて分割する処理を行う、ことを特徴とする点群データの分割方法である。
【００１１】
同じく請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の点群データの分割方法において、前記等間隔軌跡点列の生成に際して、前記軌跡点データについて、始点から指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除し、前記新たな軌跡点を始点として指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除する処理を繰り返すことを特徴とする。
【００１２】
同じく、請求項３に記載の発明は、請求項１に記載の点群データの分割方法において、前記等間隔軌跡点列の生成に際して、前記軌跡点データについて、始点から指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除し、前記新たな軌跡点を始点として指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、前記指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除する処理を繰り返して行った後、着目した軌跡点の前後の軌跡点までの距離を計算し、これらの距離が等間隔になるように寄せる処理を、すべての軌跡点について逐次、所定の回数だけ繰り返し行う処理を行うことを特徴とする。
【００１３】
同じく、請求項４に記載の発明は、請求項１に記載の点群データの分割方法において、前記点群データの各点を前記軌跡点列の最も近い軌跡点への関連付けを、近似最近傍探索（ＡＮＮ：ＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｅＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ）を用いて行うことを特徴とする。
【００１４】
同じく、請求項５に記載の発明は、請求項１に記載の点群データの分割方法において、分割された点群データを所定の数だけグループ化して出力することを特徴とする。
【００１５】
同じく、請求項６に記載の発明は、測定経路に沿って移動させた測定装置で取得した構造物の各点の位置を示す点群データと、前記測定装置の移動軌跡を等時間間隔で取得した軌跡点で示した軌跡点データとから、前記点群データを指定した領域ごとに分割する点群データの分割装置であって、前記軌跡点列データに基づいて前記測定経路に沿って所定の間隔寸法を開けて配列した等間隔軌跡点列を生成する手段と、前記点群データの各点を前記等間隔軌跡点列のうち最も近い軌跡点に関連付ける処理を行う手段と、前記点群データの各点を関連付けられた軌跡点に基づいて分割する処理を行う手段と、を備えることを特徴とする点群データの分割装置である。
【発明の効果】
【００１６】
本発明に係る点群データの分割方法、及び点群データの分割装置によれば、測定経路について取得された長大な点群データから解析に適した大きさのセグメントに切り分けることができる。
【００１７】
即ち、請求項１に記載の点群データの分割方法及び請求項６に記載の点群データの分割装置によれば、軌跡点列データに基づいて前記測定経路に沿って所定の間隔寸法を開けて配列した等間隔軌跡点列を生成し、点群データの各点を等間隔軌跡点列のうち最も近い軌跡点に関連付ける処理を行い、点群データの各点を関連付けられた軌跡点に基づいて分割する処理を行う。
これにより、測定経路について取得された長大な点群データから解析に適した大きさのセグメントに切り分けることができる。
【００１８】
また、請求項２に記載の点群データの分割方法によれば、等間隔軌跡点列の生成に際して、軌跡点データについて、始点から指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除し、新たな軌跡点を始点として指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除する処理を繰り返す。
これにより、少ない処理工程かつ少ない誤差で等間隔軌跡点列を生成することができる。
【００１９】
また、請求項３に記載の点群データの分割方法によれば、等間隔軌跡点列の生成に際して、軌跡点データについて、始点から指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除し、新たな軌跡点を始点として指定された間隔寸法に至るまで軌跡点と軌跡点との間隔を積算していき、指定した間隔寸法に相当する内分点を新たな軌跡点とし、始点から新たな軌跡点までに位置する軌跡点を削除する処理を繰り返して行った後、着目した軌跡点の前後の軌跡点までの距離を計算し、これらの距離が等間隔になるように寄せる処理を、すべての軌跡点について逐次、所定の回数だけ繰り返し行う処理を行う。
これにより、より少ない誤差で等間隔軌跡点列を生成することができる。
【００２０】
また、請求項4に記載の点群データの分割方法によれば、点群データの各点を軌跡点列の最も近い軌跡点への関連付けを、近似最近傍探索（ＡＮＮ：ＡｐｐｒｏｘｉｍａｔｅＮｅａｒｅｓｔＮｅｉｇｈｂｏｒ）を用いて行う。
これにより、簡単で迅速な処理で点群データの軌跡点への関連付けを行うことができる。
【００２１】
そして、請求項５に記載の点群データの分割方法によれば、分割された点群データを所定の数だけグループ化して出力することを特徴とする。
これにより、解析しようとする内容や対象に即した点群データを出力することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】本発明の実施形態に係る点群データの分割装置の構成を示すブロック図である。
【図２】路面測定装置による路面の測定状態を示す模式図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。
【図３】取得した道路の点群データを示す図である。
【図４】直線道路で取得された点群データの一例を示す図である。
【図５】軌跡点列を等間隔にする処理を示すフローチャートである。
【図６】軌跡点列の等間隔処理を示す模式図であり、（ａ）軌跡点列データの模式図、（ｂ）は等間隔処理を示す模式図、（ｃ）は湾曲した経路における軌跡点列データの模式図、（ｄ）は軌跡点列を等間隔処理したときの誤差を説明する模式図である。
【図７】走行距離に対する軌跡点の間隔を示すものであり、(ａ)は等間隔処理前の状態を示すグラフ、（ｂ）は等間隔処理後のグラフである。
【図８】非線形スプラインによる点間隔の補正による処理の状態を示すものであり、（ａ）は処理の概念を示す模式図、（ｂ）は処理前の状態を示すグラフ、（ｃ）は処理後のグラフである。
【図９】直線道路における点群データの分割状態を示すものであり、（ａ）は処理の模式図、（ｂ）は分割した点群データを示す図である。
【図１０】近似最近傍探索処理部の処理を示すフローチャートである。
【図１１】道路点群データの分割状態を示すものであり、（ａ）は処理前の道路点群データを示す図、（ｂ）は処理後の道路点群データを示す図である。
【図１２】道路の評価結果を示すものであり、（ａ）は短い領域での解析の状態を示す図、（ｂ）は長大な領域での解析の状態を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
本発明を実施するための形態に係る点群データの分割方法、及び点群データの分割装置について説明する。図１は本発明の実施形態に係る点群データの分割装置の構成を示すブロック図、図２は路面測定装置による路面の測定状態を示す模式図であり、（ａ）は側面図、（ｂ）は平面図である。
【００２４】
以下、点群データの取得から解析までの概略手順を説明する。路面測定装置３００は、ＭＭＳ（モバイルマッピングシステム：Ｍｏｂｉｌｅ  Ｍａｐｐｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を構成している。路面測定装置３００は、路面測定装置３００の周囲の構造物についての全周点群データと、路面測定装置３００の移動軌跡において等時間間隔で取得された路面測定装置３００の軌跡点列データを出力する。点群データ抽出装置５００は、路面測定装置３００から取得した全周点群データと軌跡点列データとから解析対象物である道路点群データを出力する。点群データの分割装置１００（以下単に点群データの分割装置１００という）は、この道路点群データと軌跡点列データに基づいて、解析対象や解析方法に適する領域に分割した点群データを出力する。路面評価装置２００は、点群データの分割装置１００からの分割された道路点群データを解析して道路の状態を判定する。
【００２５】
図２に示すように、路面測定装置３００は、走行して移動する車両に搭載され、スキャナ及び画像による高精度な実測データを取得する。この測定は、スキャナ３１０の全周についてなされ、道路の他、道路の付属物、建築物、立木等、周囲の構造物についての点群データが取得される。
【００２６】
道路の評価を行う際には、道路以外のものについて得られた点群データがあると道路のモデル面の設定等が正確にできない。このため、この点群データは、点群データ抽出装置５００に送られる。点群データ抽出装置５００は、路面測定装置３００が取得した全周点群データから道路の点群データを道路点群データとして抽出する。この点群データ抽出装置５００では、点群データの抽出は抽出すべき道路の領域を手動で指定したり、自動的に設定したりして、道路の領域に含まれる点群データが抽出され、道路点群データとして出力される。
【００２７】
図３に取得された道路の点群データの一例を示す。この図は切り出された道路の点群データに全周カメラで取得した画像を貼り付け、鳥瞰図としたものである。図３に示すように、切り出された道路４４０の点群データは長大なものとなっている。このため、本実施形態に係る点群データの分割装置１００は、上述した長大な点群データを所定のセグメントに分割して路面評価装置２００による路面の評価を可能とする。
【００２８】
路面測定装置３００は、図２（ａ）に示すように、道路４１０を走行する車両３４０に搭載される。路面測定装置３００は、測定装置であるスキャナ３１０と、全周カメラ３２０と、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ  Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ  Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ  Ｓｙｓｔｅｍ）装置３３０と、路面測定装置３００の姿勢検出装置、加速度計等を備える。路面測定装置３００はＧＮＳＳ装置で位置を取得しつつスキャナ３１０により車両３４０の斜め前方にスキャン光Ｌａをスパイラル状に走査して照射し、構造物４００である例えば道路４１０や周囲の建築物４２０からの反射光Ｌｂを受信する。
【００２９】
この受信までの時間に基づいて構造物４００の測定データ（全周点群データ）を取得する。このため、構造物４００における、スキャン光Ｌａの軌跡Ｔは、スパイラル状となる。なお、図２（ｂ）には、道路４１０に照射されたスキャン光Ｌａだけを記載している。スキャナ３１０には、３２個の測定素子が配置されている。この測定素子は発光素子と受光素子とを備え、発光素子からはパルス状に測定光が射出され、受光素子は構造物４００による測定光の反射を受光する。発光から受光までの時間に基づいて、スキャナ３１０の全周にわたって測定した全周点群データを取得する。
【００３０】
また、路面測定装置３００は、同時に全周カメラ３２０により全周にわたり道路の画像を取得する。ＧＮＳＳ装置３３０は、人工衛星の電波をとらえ、路面測定装置３００の平面位置と高度を取得して路面測定装置３００の走行経路、即ち測定経路を取得する。そして、路面測定装置３００の座標を一定時間間隔、例えば１００回／秒間隔の軌跡点を取得して軌跡点列データを座標として出力する。この軌跡点列データは所定の一定時間間隔で取得されるから、各軌跡点の間隔寸法は必ずしも一定距離距とはならず、各軌跡の間隔寸法は車両３４０の走行速度に依存する。
【００３１】
点群データ抽出装置５００は、路面測定装置３００からの測定データとして、全周点群データと軌跡点データとを取得して、道路についての点群データ、即ち道路点群データを点群データの分割装置１００に出力する。図４は直線道路で取得された点群データの一例を示す図である。図４に示すように、道路に沿ってスキャナ３１０の捜査線上に点群が配置されている。点群データの分割装置１００は、長大な点群データを指定された領域ごとに分割して路面評価装置２００に送出する。路面評価装置２００は、この点群データを各分割された領域ごとに解析して路面性状の評価を行う。
【００３２】
図１に示すように、点群データの分割装置１００は、データ格納部１１０、等間隔化処理部１２０、非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０、近似最近傍探索処理部１４０、点群データ分割処理部１５０、及び点群データ結合部１６０を備える。
【００３３】
本実施形態に係る点群データの分割装置１００は、処理装置としてＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、主記憶装置としてＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、補助記憶装置としてＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｃ  Ｄｒｉｖｅ）等を備えたコンピュータとして構成される。点群データの分割装置１００では、ＣＰＵによりプログラムを実行することにより分割装置１００が実現する手段、即ちデータ格納部１１０、等間隔化処理部１２０、非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０、近似最近傍探索処理部１４０、点群データ分割処理部１５０及び点群データ結合部１６０の機能を実現する。点群データの分割装置１００は点群データの分割方法を実現するプログラムをインストールしたノート型のパーソナルコンピュータで実現できる。
【００３４】
データ格納部１１０は、路面測定装置３００からの等時間間隔で取得された軌跡点列データと点群データ抽出装置５００からの道路点群データを受け取り格納する。等間隔化処理部１２０は、データ格納部１１０から軌跡点列データを取得して、一定時間ごとに取得された軌跡点列データを変換して所定の一定間隔（例えば３０ｃｍ）ごとに軌跡点が配列された等間隔軌跡点列を生成する。非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０は、等間隔化処理部１２０が等間隔化した等間隔軌跡点列を更に正確に等間隔化する。
【００３５】
近似最近傍探索処理部１４０は、データ格納部１１０から取得した道路点群データの各点を等間隔化処理部１２０及び非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０で生成した等間隔軌跡点列のうち最も近い軌跡点に関連付ける処理を行う。
【００３６】
点群データ分割処理部１５０は、一つの軌跡点に関連付けられた道路点群データの各点を一つのセグメントとして、道路点群データの各点を軌跡点ごとに分割する。道路点群を軌跡方向に小さい寸法のセグメントに分割するのは以下の理由による。即ち、ある程度広い間隔で解析面を得ようとして、セグメントの寸法を広げすぎると、経路の屈曲や湾曲による誤差が大きくなってしまう。走行距離に対して等間隔であることを程度保障するためは、等間隔化の基準幅が広すぎてはならない。そこで、最初の段階では短い（おむね路幅の１／１０程度）間隔に設定しておき、短冊状に分割を行った後、次に点群データ結合部１６０でグループ化して走行距離に対して等間隔区分化を行うのである。
【００３７】
点群データ結合部１６０は、セグメントに分割された点群データを指定された数だけ連結する。小さい領域の点群データを分析すると道路の凹凸や轍について分析がしやすくなる。一方、連結した多数の領域に相当する点群データを分析すると道路のうねりや傾斜状態を分析できる。
【００３８】
次に等間隔化処理部１２０及び非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０の処理について説明する。図５は軌跡点列を等間隔にする処理を示すフローチャート、図６は軌跡点列の等間隔処理を示す模式図であり、（ａ）軌跡点列データの模式図、（ｂ）は等間隔処理を示す模式図、（ｃ）は湾曲した経路における軌跡点列データの模式図、（ｄ）は軌跡点列を等間隔処理したときの誤差を説明する模式図である。なお、この処理には他の手法を用いることができる。また、非線形スプラインによる点間隔の補正については非特許文献１、非特許文献２により公知である。
【００３９】
等間隔化の処理に際して、等間隔化処理部１２０は、データ格納部１１０から、等時間間隔で取得された軌跡点列Ｘ（点数Ｍ）のデータを読み込む（ステップＳＡ１）。そして、等間隔軌跡点列をなす各点の目標間隔Ｇと、微小間隔εを設定する（ステップＳＡ２）。ここで、目標間隔Ｇは、任意に設定することができ、例えば３０ｃｍとする。また、微小間隔εは処理速度向上のために設けるものであり任意の値に設定することができ、目標間隔Gに比べて十分小さな値、例えば１ｍｍとすることができる。
【００４０】
次に累積距離Ｄを０に、インデックスｋを１に、インデックスｐを１に設定する（ステップＳＡ３）。そして取得した軌跡点列Ｘの点ＸｋとＸｋ＋１の距離を計算してｄｋとする（ステップＳＡ４）。次にｄｋが微小間隔εより大であるかを判定する（ステップＳＡ５）。ｄｋが微小間隔εより大のとき（ステップＳＡ５のＹｅｓ）は、累積距離ＤにＤ＋ｄｋを設定し（ステップＳＡ６）、更に累積距離Ｄが目標間隔Ｇ以上であるかを判定する（ステップＳＡ７）。図６（ａ）に示すように、始点Ｘｐから積算した累積距離Ｄが目標間隔Ｇ以上であるとき（ステップＳＡ７のＹｅｓ）、図６（ｂ）に示すように点Ｘｋと点Ｘｋ＋１の内分点Ｑを計算して点ＸｋをＱの位置まで移動する（ステップＳＡ８）。更に、点Ｘｐ＋１から点Ｘｋ-１を削除する（ステップＳＡ９）。次いで、ｐにｋを設定し、累積距離Ｄを０にリセットして（ステップＳＡ１０）、ｋ＋１が点数Ｍと以上であるかを判定する（ステップＳＡ１２）。
【００４１】
ｄｋが微小間隔εより小さいとき（ステップＳＡ５のＮｏ）及び累積距離Ｄが目標間隔Ｇ未満のとき（ステップＳＡ７のＮｏ）、ｋにｋ＋１を設定して（ステップＳＡ１１）ｋ＋１が点数Ｍと以上であるかを判定する（ステップＳＡ１２）。ｋ＋１が点数Ｍ未満であるとき（ステップＳＡ１２のＮｏ）、ステップＳＡ４に戻り、ｋ＋１が点数Ｍ以上であるとき（ステップＳＡ１２のＹｅｓ）、非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０による処理、を実行して各点の間隔の誤差を修正し（ステップＳＡ１３）、ファイルに格納して（ステップＳＡ１４）、この処理を終了する。
【００４２】
非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０での点間隔の補正処理を行う前、即ち等間隔化処理部１２０の処理においては、図６（ｂ）に示すように経路に湾曲があると、図６（ｄ）に示すように、誤差が発生することがある。しかし、この誤差は目標間隔Ｇが３０ｃｍ程度であれば微小であり、非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０での処理を省略することができる。図７は走行距離に対する軌跡点の間隔を示すものであり、(ａ)は等間隔処理前の状態を示すグラフ、（ｂ）は等間隔処理後のグラフである。図７（ａ）に示す点の間隔にばらつきがあったが、等間隔化処理部１２０による処理でほとんど一定の値（３０ｃｍ）となった。
【００４３】
次に非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０による処理について説明する。図８は非線形スプラインによる処理の状態を示すものであり、（ａ）は処理の概念を示す模式図、（ｂ）は処理前の状態を示すグラフ、（ｃ）は処理後のグラフである。非線形スプラインによる点間隔の補正処理部１３０では、図８（ａ）に示すように、着目した軌跡点Ｘｋの前後の軌跡点Ｘｋ＋１、Ｘｋ−１までの距離ｄａ、ｄｂが等しくなるようにＸｋの座標を補正する処理（図中矢印ｃ）を行う。この処理を、すべての軌跡点について逐次、所定の回数だけ繰り返し行う。この処理を行うくことにより、図８（ａ）示した点間隔のばらつきが図８（ｂ）に示すように少なくなった。
【００４４】
次に近似最近傍探索処理部１４０と点群データ分割処理部１５０の処理について説明する。図９は直線道路における点群データの分割状態を示すものであり、（ａ）は処理の模式図、（ｂ）は分割した点群データを示す図である。
【００４５】
近似最近傍探索処理部１４０では、道路点群データの各点が最も近い軌跡点を探索する処理を行う。図９（ａ）（ｉ）に示すように、道路点群データＰと軌跡点列Ｘが存在する状態で、同図（ａ）（ｉｉ）に示すように、特定の点Ｐｎから最も近い軌跡点列Ｘ中の点Ｘｋを探索する。この場合、点Ｐｎに着目したとき軌跡点Ｘｋ＋１との距離はｄ＋１、軌跡点Ｘｋまでの距離はｄｋ、軌跡点Ｘｋ−１までの距離はｋ−１となる。この場合、軌跡点Ｘｋまでの距離ｋが最小であるので、道路点群データＰのすべての点Ｐｎはいずれかの軌跡点Ｘｋに関連付けられる。この処理をすべての点について行うと、道路点群データＰのすべての点Ｐｉを軌跡点列Ｘのいずれかの軌跡点Ｘｊに関連付けることができる。
【００４６】
そして、点群データ分割処理部１５０は、道路点群データＰの各点Ｐｉを、連付けられた軌跡点列Ｘの点Ｘｊごとにまとめる。これにより、例えば直線の道路に配列されている道路点群データＰは、図８（ｂ）に示すように等間隔に配置された複数の短冊状をなすセグメントＰｓに分割される。なお経路が曲線をなすとき、セグメントは扇状となる。
【００４７】
以下、近似最近傍探索処理部１４０の処理手順について説明する。近似最近傍探索処理部１４０における処理は例えば、近似最近傍探索（ＡＮＮ：Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）を用いることができる。なお、この処理には他の手法を用いることができる。図１０は近似最近傍探索処理部の処理を示すフローチャートである。まず、近似最近傍探索処理部１４０は、データ格納部１１０からＮ個の道路点群データＰのデータを読み取り点群データ格納用のファイルに格納すると共に、等間隔化された軌跡点列Ｘのデータを読み取る（ステップＳＢ１）。以下の処理は、ｎ＝１；ｎ≦Ｎ；ｎ＋＋の条件で繰り返し処理する（ステップＳＢ２〜ステップＳＢ８）。
【００４８】
即ち、最初に道路点群データＰの点Ｐｎに最も近い軌跡点列Ｘの軌跡点Ｘｋを探索する（ステップＳＢ３）。これは、近似最近傍探索（ＡＮＮ：Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）で行う。この方法は公知であり、ソースコードも公開されている。これにより、点Ｐｎがどの軌跡点Ｘｋに属するかの対応を付ける（ステップＳＢ４）。なお、点Ｐｎと２つの軌跡点Ｘｋ、Ｘｋ＋１との距離とが等しいときは、一方に属するものとするか、両方に属するものとして処理して差し支えない。
【００４９】
そして、ＩＤを振った道路点群データＰをファイルに保存して（ステップＳＢ５）この処理は終了する。
【００５０】
次に点群データの分割装置１００による処理の具体例について説明する。図１１は道路点群データの分割状態を示すものであり、（ａ）は処理前の道路点群データを示す図、（ｂ）は処理後の道路点群データを示す図である。分割装置１００により、軌跡点列５６０と道路点群５７０から、分割された道路点群５８０を得ることができる。このとき、道路点群５８０のセグメントを見ると、直線部分では長方形の短冊状、湾曲部分では扇型の短冊状となっていることがわかる。
【００５１】
次に点群データ結合部１６０でセグメントを結合した場合について説明する。図１２は道路の評価結果を示すものであり、（ａ）は短い領域での解析の状態を示す図、（ｂ）は長大な領域での解析の状態を示す図である。図１２（ａ）に示す例は、３０ｃｍ幅のセグメントを１０個連結したものを路面評価装置２００で解析した例である。これにより、細かい凹凸（図１２（ａ）（ｉ））や、轍（図１２（ａ）（ｉｉ））検出できることがわかる。なお、図１２（ａ）（ｉｉｉ）は、道路の当該道路の写真画像を示している。
【００５２】
一方、図１２（ｂ）に示す例では、３０ｃｍ幅のセグメントを３００個連結して２００個連結したものであり、図１２（ｂ）（ｉ）は標高で色分けしたものであり、これから上り坂であることがわかる。また、図１２（ｂ）（ｉｉ）は、同じ点群データに平面フィッティング処理をして解析したものであり、道路の撓みや陥没状態をとらえることができた。このように、解析の目的に応じてセグメントの連結数を変更することが有効である。
【符号の説明】
【００５３】
１００：分割装置
１１０：データ格納部
１２０：等間隔化処理部
１３０：非線形スプラインによる点間隔の補正処理部
１４０：近似最近傍探索処理部
１５０：点群データ分割処理部
１６０：点群データ結合部
２００：路面評価装置
３００：路面測定装置
３１０：スキャナ
３２０：全周カメラ
３３０：ＧＮＳＳ装置
３４０：車両
４００：構造物
４１０：道路
４２０：建築物
４４０：道路
５００：点群データ抽出装置
【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８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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