(57)【要約】【課題】測定経路について測定装置の全周にわたって取得された点群データから解析対象とする構造物についての解析対象点群データを簡単かつ自動的に抽出する。【解決手段】測定経路に沿って移動させつつ路面測定装置３００の周囲を走査して取得した全周点群データから特定の道路についての点群データである対象点群データを抽出する。抽出装置１００は、データ格納部１１０に全周点群データと測定経路における路面測定装置３００の移動の軌跡を複数の軌跡点として表した軌跡点列データを格納し、軌跡点列設定部１２０で軌跡点列データから等間隔の軌跡点列を取得し、抽出領域設定部１３０で軌跡点Ｘｉの下側の所定位置に配置した幾何学領域である円柱領域Ｃｉ及び平行六面体領域Ｈｉを抽出領域とし設定し、近似最近傍探索処理部１４０及び抽出処理部１５０で全周点群データのうちこの抽出領域に属する点データを対象点群データとして抽出する。【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つつ測定装置の周囲を走査して取得した全周点群データから特定の解析対象物についての点群データである対象点群データを抽出する点群データの抽出方法であって、
前記測定経路における前記測定装置の移動の軌跡を複数の軌跡点として表した軌跡点列データを取得し、
前記軌跡点列データから取得した軌跡点列の各軌跡点のそれぞれを基準として位置が定まると共に、指定された幾何学形状で特定される領域を抽出領域として設定し、
前記全周点群データのうち前記抽出領域に属する点データを対象点群データとして抽出する、
ことを特徴とする点群データの抽出方法。
【請求項２】
前記軌跡点列は、予め定めた一定時間間隔で得られた測定軌跡点列データから指定した一定の距離だけ離間した軌跡点を取得することにより得られたことを特徴とする請求項１に記載の点群データの抽出方法。
【請求項３】
前記測定経路が測定対象である道路での走行経路であり、
前記解析対象物が前記道路の路面であり、
前記抽出領域が前記軌跡点からの垂線上の予め定めた位置に設定された複数の円柱領域であり、前記円柱領域は、予めに設定した径と予め設定した高さ寸法を設定することを特徴とする請求項１に記載の点群データの抽出方法。
【請求項４】
前記抽出領域には、
複数の前記円柱領域と、
隣り合う２個の前記円柱領域に着目したときにおける前記２個の円柱領域のそれぞれの外周面に外接する平行な２面の接平面、前記２個の円柱領域の上面に相当する上側平面、前記２個の円柱領域の底面に相当する底平面、前記２個の円柱領域のそれぞれにおいて前記２面の接平面が前記外周面と接する２本の母線を含み前記円柱領域の直径をなす２面の直径平面で囲まれた平行六面体領域の内部領域と、
を含むことを特徴とする請求項２に記載の点群データの抽出方法。
【請求項５】
前記全周点群データが前記抽出領域に属しているか否かの判定を近似最近傍探索（ＡＮＮ：Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）および、指定された幾何学形状で特定される領域の内外判定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抽出方法。
【請求項６】
測定経路に沿って移動させつつ測定装置の周囲を走査して取得した全周点群データから特定の解析対象物についての点群データである対象点群データを抽出する点群データの抽出装置であって、
前記測定経路における前記測定装置の移動の軌跡を複数の軌跡点として表した軌跡点列を取得する手段と、
前記軌跡点のそれぞれを基準として位置が定まると共に、指定された幾何学形状で特定される領域を抽出領域として設定する手段と、
前記全周点群データのうち前記抽出領域に属する点データを対象点群データとして抽出する手段とを備える、
ことを特徴とする点群データの抽出装置。
【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測定装置の全周にわたる点群データから解析対象物である道路等の点群データを抽出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。
【０００５】
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。
【０００６】
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等の構造部分の点群だけを切り出す必要がある。従来の点群処理ソフトウエアでは人が範囲を決めて点群データを切り出すことができるものの、点群データの取得には、取得したい領域を手動で指定する必要がある。このため、点群データから解析対象点群データを手動で抽出するには、手間がかかる。そこで自動的に道路に関する点群データを取得することが求められている。
【０００７】
非特許文献１には、測定対象となる道路の路肩の凹凸形状を認識して、道路部分を自動的に分別する方法が提案されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００８】
Ｈ．  Ｇｕａｎ  ｅｔ  ａｌ．  “Ａｕｔｏｍａｔｅｄ  Ｒｏａｄ  Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ  Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ  Ｆｒｏｍ  Ｍｏｂｉｌｅ  Ｌａｓｅｒ  Ｓｃａｎｎｉｎｇ  Ｄａｔａ”  ＩＥＥＥ  ＴＩＴＳ  １６（１）：１９４  ２０５，２０１５
【特許文献】
【０００９】
【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】
【００１０】
しかし、非特許文献１で提案されている従来の点群データの抽出方法にあっては、処理が複雑である他、路肩に縁石などの目標物がない場合は対応が困難であるという問題点がある。
【００１１】
本発明は上述した課題に鑑みたものであり、測定経路について測定装置の全周にわたって取得された点群データから解析対象とする構造物についての解析対象点群データを簡単かつ自動的に抽出することができる点群データの抽出方法、及び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】
【００１２】
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つつ測定装置の周囲を走査して取得した全周点群データから特定の解析対象物についての点群データである対象点群データを抽出する点群データの抽出方法であって、前記測定経路における前記測定装置の移動の軌跡を複数の軌跡点として表した軌跡点列データを取得し、前記軌跡点列データから取得した軌跡点列の各軌跡点のそれぞれを基準として位置が定まると共に、指定された幾何学形状で特定される領域を抽出領域として設定し、前記全周点群データのうち前記抽出領域に属する点データを対象点群データとして抽出する、ことを特徴とする点群データの抽出方法である。
【００１３】
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抽出方法において、前記軌跡点列は、予め定めた一定時間間隔で得られた測定軌跡点列データから指定した一定の距離だけ離間した軌跡点を取得することにより得られたことを特徴とする。
【００１４】
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抽出方法において、前記測定経路が測定対象である道路での走行経路であり、前記解析対象物が前記道路の路面であり、前記抽出領域が前記軌跡点からの垂線上の予め定めた位置に設定された複数の円柱領域であり、前記円柱領域は、予めに設定した径と予め設定した高さ寸法を設定することを特徴とする。
【００１５】
同じく請求項４に記載の発明は、請求項２に記載の点群データの抽出方法において、前記抽出領域には、複数の前記円柱領域と、隣り合う２個の前記円柱領域に着目したときにおける前記２個の円柱領域のそれぞれの外周面に外接する平行な２面の接平面、前記２個の円柱領域の上面に相当する上側平面、前記２個の円柱領域の底面に相当する底平面、前記２個の円柱領域のそれぞれにおいて前記２面の接平面が前記外周面と接する２本の母線を含み前記円柱領域の直径をなす２面の直径平面で囲まれた平行六面体領域の内部領域と、を含むことを特徴とする。
【００１６】
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抽出方法において、前記全周点群データが前記抽出領域に属しているか否かの判定を近似最近傍探索（ＡＮＮ：Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）および、指定された幾何学形状で特定される領域の内外判定を用いて行うことを特徴とする。
【００１７】
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つつ測定装置の周囲を走査して取得した全周点群データから特定の解析対象物についての点群データである対象点群データを抽出する点群データの抽出装置であって、前記測定経路における前記測定装置の移動の軌跡を複数の軌跡点として表した軌跡点列を取得する手段と、前記軌跡点のそれぞれを基準として位置が定まると共に、指定された幾何学形状で特定される領域を抽出領域として設定する手段と、前記全周点群データのうち前記抽出領域に属する点データを対象点群データとして抽出する手段とを備える、ことを特徴とする点群データの抽出装置である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明に係る点群データの抽出方法、及び装置によれば、測定経路について測定装置の全周にわたって取得された点群データから解析対象とする構造物についての解析対象点群データを簡単かつ自動的に抽出することができる。
【００１９】
即ち、請求項１に記載の点群データの抽出方法、及び請求項６に記載の点群データの抽出装置によれば、測定経路に沿って移動させつつ測定装置の周囲を走査して取得した全周点群データから特定の解析対象物についての点群データである対象点群データを抽出するに際して、測定経路における前記測定装置の移動の軌跡を複数の軌跡点として表した軌跡点列データを取得し、軌跡点列の各軌跡点のそれぞれを基準として位置が定まると共に、指定された幾何学形状で特定される領域を抽出領域として設定し、全周点群データのうち抽出領域に属する点データを対象点群データとして抽出する。
よって、測定経路について測定装置の全周にわたって取得された点群データから解析対象とする構造物についての解析対象点群データを簡単かつ自動的に抽出することができる。
【００２０】
また、請求項２に記載の点群データの抽出方法によれば、抽出領域を決めるための軌跡点列は、予め定めた一定時間間隔で得られた測定軌跡点列から指定した一定の距離だけ離間した点を取得することにより得る。
よって、過度に多く軌跡点列を設定することがなくなり、流出領域の設定処理や点群データの抽出処理を簡単かつ迅速にできる。
【００２１】
また、請求項３に記載の点群データの抽出方法によれば、測定経路を測定対象である道路での走行経路とし、解析対象物を道路の路面とし、更に抽出領域を軌跡点からの垂線上の予め定めた位置に設定された複数の円柱領域とし、円柱領域を、予めに設定した径と予め設定した高さ寸法とする。
よって、所望の幅寸法での路面についての点群データを迅速にかつ少ない漏れで抽出できる。
【００２２】
また、請求項４に記載の点群データの抽出方法によれば、抽出領域には、複数の円柱領域と、複数の平行六面体領域の内部領域と、を含む。
よって、本来なら道路の点群データとして、円柱領域から外れる点群データを平行六面体領域内部領域で抽出することができ、点群データの抽出漏れを最小限にすることができる。
【００２３】
そして、請求項５に記載の点群データの抽出方法によれば、全周点群データが前記抽出領域に属しているか否かの判定を近似最近傍探索（ＡＮＮ：Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅ  Ｎｅａｒｅｓｔ  Ｎｅｉｇｈｂｏｒ）および、指定された幾何学形状で特定される領域の内外判定を用いて行う。
このため、点群データの抽出処理を、高性能な装置を使用することなく、簡単かつ高速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】本発明の実施形態に係る点群データの抽出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】点群データの抽出を行うための抽出領域を説明するものであり、（ａ）は円柱領域の平面図、（ｂ）は円柱領域と平行六面体領域を示す平面図である。
【図４】点群データの抽出を行うための抽出領域を構成する円柱領域と平行六面体領域を示す斜視図である。
【図５】実施形態に係る点群データの抽出方法における処理を示すフローチャートである。
【図６】点群データの抽出状態を示すものであり、（ａ）は抽出前の点群データに取得した写真を重ねて示した図、（ｂ）は抽出された道路の点群データを写真に重ねて示した図、（ｃ）は抽出された道路の点群データの拡大図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
本発明を実施するための形態に係る点群データの抽出方法、及び点群データの抽出装置について説明する。
【００２６】
本発明の実施形態に係る点群データの抽出方法及び点群データの抽出装置は、ＭＭＳ（モバイルマッピングシステム：Ｍｏｂｉｌｅ  Ｍａｐｐｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）を構成する路面測定装置で取得される全周点群データと、軌跡点列データから解析対象物である道路の点群データを抽出する。抽出された道路の点群データは面的に評価され、路面性状の評価がなされる。
【００２７】
路面測定装置は、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（全周点群データ）が取得される。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、抽出装置により、取得した全周点群データから道路の点群データを対象点群データとして抽出する。
【００２８】
以下、点群データの抽出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抽出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。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時間間隔で取得されるから、各データの間隔は必ずしも一定距離距とはならず、各データの間隔は車両３４０の走行速度に依存する。
【００３１】
抽出装置１００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を対象点群データとして抽出し、路面評価装置２００に出力する。路面評価装置２００ではこの対象点群データを解析して路面性状の評価を行う。
【００３２】
図１に示すように、抽出装置１００は、データ格納部１１０、軌跡点列設定部１２０、抽出領域設定部１３０、近似最近傍探索処理部１４０、抽出処理部１５０、及び道路点群データ出力部１６０を備える。
【００３３】
抽出装置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、ＣＰＵによりプログラムを実行することによりデータ格納部１１０、軌跡点列設定部１２０、抽出領域設定部１３０、近似最近傍探索処理部１４０、抽出処理部１５０、及び道路点群データ出力部１６０の機能を実現する。抽出装置１００は点群データの抽出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からの全周点群データと軌跡点列データとを受け取り格納する。軌跡点列設定部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軌跡点列を生成する。この処理は、例えば測定軌跡点列データから指定した一定の距離だけ離間した点を取得することにより行うことができる。なお、点列の間隔は測定対象等により適宜変更することができる。
【００３５】
抽出領域設定部１３０は、軌跡点列設定部１２０で設定した軌跡点列の軌跡点を基準として位置が定まると共に指定された幾何学形状で特定される複数の領域を設定する。本実施形態は、道路についての点群データを取得する。このため、点群データ抽出のための領域を以下のように設定している。図３は点群データの抽出を行うための抽出領域を説明するものであり、（ａ）は円柱領域の平面図、（ｂ）は円柱領域と平行六面体領域を示す平面図、図４は点群データの抽出を行うための抽出領域を構成する円柱領域と平行六面体領域を示す斜視図である。
【００３６】
抽出領域設定部１３０は、図３（ａ）、（ｂ）及び図４に示すように、各軌跡点Ｘｉから地面への垂線Ｖｉ上の予め定めた位置、即ち軌跡点から所定距離ｈｃに設定した予め設定した半径ｒ（例えば３ｍ）と予め設定した高さ寸法ｈ（例えば２０ｃｍ）を備える円柱領域Ｃｉを設定する。
【００３７】
また、本実施形態では、抽出領域設定部１３０は、隣り合う２個の円柱領域Ｃｉ、Ｃｉ＋１に着目したときにおける２個の円柱領域のそれぞれの外周面に外接する平行な２面の接平面ｐ１及びｐ２、２個の円柱領域の上面に相当する上側平面ｐ３、２個の円柱領域の底面に相当する底平面ｐ４、２個の円柱領域のそれぞれにおいて前記２面の接平面が外周面と接する２本の母線を含み前記円柱領域の直径をなす２面の直径平面ｐ５及びｐ６で囲まれた平行六面体領域Ｈｉを設定する。この例では、円柱領域Ｃｉの両側に平行六面体領域Ｈｉ−１、平行六面体領域Ｈｉが配置されている。これらの設定は、抽出装置１００として使用するノート型のパーソナルコンピュータのキーボードやマウスから行う。この領域の形状や寸法、位置は抽出する対象により適宜変更することができる。
【００３８】
近似最近傍探索処理部１４０は、データ格納部１１０が格納している全周点群データの各点がどの軌跡点列に最も近いかを判定する処理を行う。この処理は例えば、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。
【００３９】
抽出処理部１５０は、全周点群データから抽出領域設定部１３０で定めた領域内に配置された点群データを抽出してこの点群データを対象点群データとして出力する。道路点群データ出力部１６０は、抽出処理部１５０で抽出した対象点群データを路面評価装置２００に出力する。
【００４０】
次に、抽出領域設定部１３０と、抽出処理部１５０の処理について説明する。図５は実施形態に係る点群データの抽出方法における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個の点群データ（Ｐ）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、軌跡点列設定部１２０で生成した軌跡点列データ（Ｘ）を読み取る（ステップＳ１）。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Ｓ２〜ステップＳ８）。
【００４１】
即ち、最初に点群データの点Ｐｎに最も近い軌跡点列の軌跡点Ｘｋを探索する（ステップＳ３）。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。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。
【００４２】
そして、この結果から点Ｐｎが軌跡点Ｘｋに対応する円柱領域Ｃｋの内側にあるかを判定し（ステップＳ４）、点Ｐｎが円柱領域Ｃｋの内側にあるとき（ステップＳ４のＹｅｓ）、点Ｐｎを削除せずに残す（ステップＳ５）。一方、点Ｐｎが円柱領域Ｃｋの外側になるとき（ステップＳ４のＮｏ）、点ＰｎがＸｋ−１、Ｘｋ、Ｘｋ＋１の間に対応する平行六面体領域Ｈｋ、Ｈｋ−１の内側にあるかを判定する（ステップＳ５）。点Ｐｎが平行六面体領域Ｈｋ、Ｈｋ−１の内側にあるとき（ステップＳ５のＹｅｓ）、点Ｐｎを削除せずに点群データを格納したファイルに残す（ステップＳ５）。一方、点Ｐｎが平行六面体領域Ｈｋ、Ｈｋ−１の内側にないとき（ステップＳ５のＮｏ）、点Ｐｎを破棄してファイルから削除する（ステップＳ７）。これらの処理により、設定した領域に存在している点群データを対象点群データとして抽出できる。
【００４３】
次に抽出装置１００による処理の具体例について説明する。図６は点群データの抽出状態を示すものであり、（ａ）は抽出前の点群データに取得した写真を重ねて示した図、（ｂ）は抽出された道路の点群データを写真に重ねて示した図、（ｃ）は抽出された道路の点群データの拡大図である。
【００４４】
図６（ａ）に示した画像５００は、路面測定装置３００から読み込んだデータを鳥瞰図として示している。画像５００は、道路５１０と建物５２０等をあわせて示している。この画像５００は、スキャナ３１０で取得した全周点群データに全周カメラ３２０で取得した写真データを重ね、軌跡点列５３０を重ねて鳥瞰図に変換したものである。
【００４５】
この画像５００で示される全周点群データを抽出装置１００で処理することにより、対象点群データをとして道路５１０だけの点群データを得た。画像５４０は、抽出した点群データを図５（ａ）と同様に写真データを重ねて鳥瞰図として表示したものである。これにより、対象点群データとして道路の点群データが取得できることがわかる。道路の点群データを模式的に図５（ｃ）に示す。この画像５５０では、抽出領域で抽出された点群データが道路の幅にわたって配置される。なお、点群は、スキャナ３１０のスキャン軌跡に沿って弧状に分布している。
【００４６】
取得された対象点群データは、路面評価装置２００で評価される。即ち、路面評価装置２００では、抽出装置１００からの対象点群データを所定の小領域に切り分け、小領域内の点群データを平面フィッティングして基準面を生成し、各点における基準面からの離間量を算出する。そして、この離間量を可視化したり数値化したりして測定した道路の評価を行う。この評価手法は公知である。
【００４７】
なお、上記の実施形態では、評価対象を道路として、抽出領域を円柱領域及び平行六面体領域で特定した。しかし、抽出領域は必要に応じて変更できる。例えば抽出領域を円柱領域だけで構成することができる。また、道路の外側に位置する建築物や法面を計測するため、軌跡点列から道路の外側に向けて設定した領域とすることができる。更に、トンネルの側面や天井面等を測定対象とするときには、中心の共通とする異なる半径を有する２つ円柱に挟まれる領域を抽出領域とすることができる。
【符号の説明】
【００４８】
１００：抽出装置
１１０：データ格納部
１２０：軌跡点列設定部
１３０：抽出領域設定部
１４０：近似最近傍探索処理部
１５０：抽出処理部
１６０：道路点群データ出力部
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
５００：画像
５１０：道路
５２０：建物
５３０：軌跡点列
５４０：画像
５５０：点群画像
【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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