１．委 託 事 業 名： ドローンを利用した新たな航空レーザー計測方法の開発と展開
２．委託事業者名： 委託団体：平井工業株式会社
連携大学：静岡理工科大学理工学部 特任講師 田村 博
連携団体：㈱シーズプロジェクト、㈱未来システム工房静岡営業所、（同）ベストプラクティス・マネジメント静岡オフィス

３．研究成果概要：【背景】
ＩＣＴによる生産性の向上が期待されるなか、現在様々な分野でドローンの活用が注目されている。ドローンの潜在市場は数千億円から数兆円規模と言われ、物流分野を中心に無人宅配など新たな事業の検討が展開しており、建設分野においても、国土交通省がドローンを活用した地形測量を標準化し、静岡県でも地方行政のトップランナーとして同様の取組みがされるなど、新技術による新しい建設生産システムが構築されようとしている状況である。
今回こうした状況も踏まえ、ドローンを利用した新たな計測方法の開発を目的として本事業に取り組んだ。
【目的】
現在の３次元計測は、ドローンや計測器が GPS の正確な位置情報を衛星から取得して行われている。近年、我が国では GPS 用衛星の打上げの進展により、GPS の精度は飛躍的に向上しているが、その一方で空の見えない場所や位置情報取得に十分な数の衛星を捕捉できない場所では、正確に地形を計測することができない状況にある。この課題について、GPSを使用しない SLAM（スラム：Simultaneous Localization and Mapping の略）という自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術を利用して、ドローンによる航空レーザー測量を行うことで課題解決を図っていく。
SLAM は尤度（ゆうど）計算を行うプログラムであり、移動中の機器が壁などの障害物に衝突しないためのシステムに活用されている。これはまず機器に搭載されたレーザースキャナー（以降 LS とする）やステレオカメラなどを用いてサンプリングしたデータから、概ねの地図を作成する。サンプリングの軌跡と地図情報から精度確率の高いサンプリングデータを抽出することを繰り返しながら、尤も（もっとも）らしい地図を作成して自己位置を推定する。
「尤もらしさ」を抽出する相関演算を高頻度で繰り返すことで、「尤もらしい地図」を「正確な地図」に仕上げるのがこの技術である。
本研究の目的は、SLAM の精度検証を行い、この計測手法が建設分野に適合することを確認することと、特性を分析して有用性を検証し生産性向上に向けての期待値を評価することである。
写真－1 LS 搭載ドローン‐1‐【研究結果】
１）既存の技術との比較
現在、国土交通省が採用している３次元計測と、SLAMによる計測方法とを比較した。静岡理工科大学キャンパス内のグラウンド（概ね 0.5ha）を標本とし、表－１に示す①～④の計測によるクロスチェックを行い、得られた点群データを比較してそのバラつきを評価した。
（表－１）
表－１

写真－2 静岡理工科大学グラウンド

計測方法比較

図－１は航空 LS 測量による点群データであるが、他の方法でも計測有効エリアの違いはあるものの、同様の点群データが取得できる。表－１は 0.5ha の面積についての実績であるが、②と④の効率が卓越している。①では精度を維持するために現地に１６枚の標定点（対空標識）を設置したが、この作業に３時間を要している。③は水平面における有効レンジが半径 25ｍ～50ｍ程度であることから、このグラウンドと法面の計測の際に８回移動しており、１回の移動と計測に 15 分～20 分を要している。対象面積の拡大や地形の複雑化による工数と所要時間の差は、さらに広がることから、
航空 LS 同様 SLAM-LS の有用性は高いと判断した。
図－1 航空 LS 測量‐2‐点群キャプチャー

航空 SLAM-LS 計測の手間は通常の航空 LS 測量とほぼ同じであったが、GPS を利用しない代わりに、採取した点群データから現地に設けた２点以上の基準点を見つけ出し、その点に座標情報を付与することで点群に絶対値を持たせた。現状における SLAMの点群はその他の点群のように RGB を持たないた
めに、基準点を見つけ出す際に、スキルの高いエンジニアのオペレーションを必要としたが、これは今

図－２

SLAM 点群キャプチャー

後の課題である。
２）精度検証（クロスチェック）①～④の計測結果を重ねて、その点群のバラつきを評価した。グラウンドの両端に基準点を設置し、それを結んだ中心線（法線）の縦断面と、それに直交する横断面を設定した。縦断面は草など支障物がないフラットなエリア（No.20～No.60 青）を、横断面はその中央（No.40 赤）図－３

縦横断面設置平面図を抽出した。
（図－３）
それぞれの点群データに TIN（三角網）を設置し、その縦断面を抽出したものを図－４に示す。③の計測について２種類の LS を調達できたので凡例は５種類である。
No.20～No.60 を抽出①③③④②

図－４縦断面図

俯瞰で見ると５つのデータは重なって見えるが、①（航空写真）と③（定置型 LS）が高めの分布を示し、②、④（航空 LS）は低めの分布を示した。これはレーザー照射方法の違いによるものと考える。また点群処理にはノイズ除去（フィルタリング）のプロセスがあるが、①、③ではその機器のデフォルトを採用し、②、④には点群処理ソフト（３D-Base）
で同じフィルタをかけた。ここではそれぞれの特徴を顕在化させるために、バラつきを寄せる処理をしていないが、どのデータも地形をトレースしており、SLAM-LS の点群データもそのレンジの中にあることを確認した。このことから SLAM‐LS の精度は他の方法と同様に信頼できるものあり、建設分野に適合すると判断した。
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図－５は No.40 における点群横断図であり、５種類のデータが概ね同じ地形をZ示している。ここでも②と④の点群が低めに分布してX・Yいることがわかる。
SLAM‐LS の特徴は、

図－５No.40 点群横断図

他工法にある死角がほとんどないことである。UAV の目的物に対して死角を作らない飛行ルートの立案やマニュアル飛行の組み合わせにより、さらなる精度向上と計測業務の効率化が図れると考えている。
３）SLAM の応用と今後の展望
本研究では LS の新たな活用方法として、まず建物外部を UAV に搭載した SLAM－LS でスキャンした後に、それをハンディに持ち替えて建物内部をスキャンするという「建物丸ごとスキャン」を試みた。静岡理工科大学の建築学部棟を標本とし、大学側の協力のもとテストを試みた。５分程度のフライトで外周をスキャンした後、電源を切らずに LS を外し、それを持って建築棟の１F～４F を歩いてスキャンした。その行程を図－６に示す
UAV～ハンディのオペレーションはこれまで困難だったことを可能にするが、これはSLAM だからできることである。建物全体の点群データは、そのフィルタリングや解析方法などに課題は多いものの、生産性向上に向けての SLAM への期待値は高い。

図－６「建物丸ごとスキャン」イメージ図【おわりに】
私たち建設業が長年培ってきた測量技術は、基準点をもとに計測器の機器位置を特定し、そこからの差異を計測することで目的物を捉えるものであった。本研究では「ドローンの自動航行システム」を搭載した SLAM‐LS が作成する環境地図に着目したのだが、この異業種の技術が、私たちの「常識」を打ち壊す可能性に高揚感を覚えている。建設分野が SLAMを認知することが、閉塞感の強い分野に新風をもたらすことを期待するとともに、自らも研鑽を重ねこの技術の成熟に尽力してゆく所存である。
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