フジタ技術研究報告㻌
第 㻡㻟 号㻌 㻌 㻞㻜㻝㻣 年㻌

無人航空機による三次元計測の実証実験㻌

概森時㻌 㻌 悠千葉㻌 㻌 拓史

関原㻌 㻌 弦

レ・クオク・ズン

要㻌 広域地域を迅速かつ均一な精度で測量できる写真測量技術は、１９世紀頃から利用されている古い技術であるが、近年、センサ技術などのハードウェアの技術的な発達と低価格化、コンピュータビジョンなどのソフトウェアの研究成果を容易に利用できる環境が整ったことから、無人航空機を利用した三次元計測技術の利活用が積極的に行われるようになった。㻌
㻌 当社では、国土交通省の取組みである i-Construction の実施以前から、無人航空機による三次元計測技術に着目し、土木現場で実運用することを念頭に、研究開発を行ってきた。本報では、㻞㻜㻝㻡 年度および 㻞㻜㻝㻢 年度において、当社で実施した無人航空機による三次元計測の実証実験の結果を報告する。無人航空機の普及が広がっている現状から、今回の実証実験では、最新の無人航空機や、各種ソフトウェアを新たに導入し、実際に土木現場で無人航空機にて三次元計測を行い、土木現場における作業負荷をできるだけ軽減するための試行錯誤を行った。今回の実証実験より、撮影時の作業知識や市販ソフトウェアの効果的な利用方法を習得することができ、現状、有効な技術や今後の課題を整理することができた。㻌
A Substantiative Experiment for Three-Dimensional Measurement
Using UAV Photography

Abstract
Photogrammetry has been widely applied in various fields since the 19th century as it enables quick
measurement with a wide range and uniform accuracy. Recently, hardware technologies including
sensor technology have reached an advanced stage and achieved cost reduction, and the details ofsoftware research projects related to a variety of computer vision libraries are easily accessible to all.
For these reasons, three-dimensional (3D) measurement using Unmanned Aerial Vehicle (UAV)photography has become remarkably popular.
Even before the Japanese Ministry of Land, Infrastructure, Transport and Tourism began enforcing
its i-Construction initiative, our company had spent a substantial amount of time studying 3D
measurement for the construction field using UAV photography. In this paper, we report the results
obtained from a substantiative experiment on three-dimensional measurement conducted by ourInformation Technology Solutions Development Department in 2015 and 2016. In this experiment, weused the latest UAV models, combining with the latest software packages for 3D image processing. We
measured the real situations of civil engineering sites to develop labor-saving approaches. In conclusion,
we gained working knowledge of UAV photography and effective use of commercial software packages,
and thereby managed to discern effective technologies for now and challenges for the future.

キーワード：㻌 無人航空機、三次元計測、
i-Construction−31−－㻝－㻌フジタ技術研究報告㻌 第 53 号

§１．はじめに㻌する。

㻌 近年、無人航空機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)は、と固定翼航空機による撮影を行い、それぞれの特徴につい慣性センサや全地球衛星測位システム (GNSS) などの各て確認する。また、市販ソフトウェアを効果的に利活用する

種センサ技術の小型化や低価格化により、容易に入手するためには、生成した点群の精度や、GNSS 情報を利用した撮影時の作業ノウハウを蓄積するために、回転翼航空機際の点群への影響、点群から生成した 3D モデルの位置精ことが可能となった。そのため、空撮や運搬、軽作業を目的とした無人航空機の利用が急速に拡大している。特に、土度の確認、計画モデルと計測モデルの土量比較、計測モ

木現場における無人航空機の利用は、労働者の人口減少

デルを用いた土量変化率の算出について検討した。

を背景とした生産性の向上の一手段として有効とされていることから、積極的に行われるようになった。

§２．使用した無人航空機㻌

国土交通省では、社会全体の生産性向上につながる新規市場の開拓を支える取り組みとして、ICT 技術の活用に

本章では、三次元画像計測を行う際に使用した無人航より建設生産プロセスの抜本的な生産性向上を目指す

空機について述べる。使用した無人航空機は、回転翼航空「i-Construction」の取り組みを行っており、中でも、無人航機の αUAV と、固定翼航空機の eBee である。

空機による写真測量は短期間で高密度な三次元測量を行㻌うことができるため、実施を強く推進している。

㻞㻚㻝㻌 回転翼航空機㻌 α㻌㼁㻭㼂㻌i-Construction に係る測量作業において適用する事をα㼁㻭㼂 は、アミューズワンセルフ社製の国産回転翼航空前提に定められ、平成 29 年 3 月 31 日に改正された“UAV機であり、機体の組み立てや分解を工具を使用せずに行うを用いた公共測量マニュアル（案）”に記載されている主なことができ、折りたたみが可能で持ち運びが容易な設計と仕様は下記の通りである。

なっている。㻌

・地上画素寸法

回転翼航空機の特徴としては、ホバリングと呼ばれる空・部分払い出来高計測時 : 2cm/画素以内中に停止する機能をもち、さらには、その場で方向転換で・出来形測量時 ： 1cm/画素以内きることが挙げられる。ジャイロセンサや加速度センサを使・実際の飛行結果から確認できる場合のラップ率用すると、空中で安定した姿勢を制御することが可能となる㻌 ・オーバーラップ率：80%以上

ため、人口密集地や小規模な環境での利用、禁止区域を㻌 ・サイドラップ率：60%以上避けた自動飛行、宅配や検査のような無人航空機自体に※ただし、実際の飛行結果からラップ率が確認できない場作業をさせるといった目的での活用が期待されている。㻌

合は計画時に下記が必要となる。

㻌 撮影時の αUAV を図１に示す。㻌

㻌 ・オーバーラップ率：90%以上㻌㻌 ・サイドラップ率：60%以上

㻌・位置精度 (検証点の位置座標と三次元点群が示す位置㻌

座標の較差の許容範囲)

㻌㻌 出来形計測 : 5cm 以内㻌㻌 起工測量・岩線計測 :10cm 以内

㻌㻌 部分払い出来高計測：20cm 以内㻌㻌2015 年度、及び、2016 年度において、当社は、無人航㻌

空機にカメラを搭載し、撮影した画像を元に三次元画像計

㻌

図１㻌 撮影時の αUAV㻌

測を行い、無人航空機の建設現場への適用を目的とした実㻞㻚㻞㻌 固定翼航空機㻌 㼑㻮㼑㼑㻌

証実験を行ったので報告する。今回の実証実験では、土木

eBee は、無人航空機製造会社の世界最大手である仏現場に負担がかからないことを最優先に考えて、１日で撮Parrot 社の子会社の senseFly 社が、航空撮影用に設計し影作業が完了することを前提とする。そして、前提条件の基た固定翼航空機である。eBee は、機体が 690g と軽量であで、なるべく高品位な 3D モデルを生成し、生成したモデルり、組み立てが容易で、専用のケースに収納することができから精度の高い土量推定を行う。これを実現するため、一るため、持ち運びが容易な設計となっている。㻌

連の三次元画像計測とモデルの解析作業を行い、撮影時

固定翼航空機は、水平飛行が得意で、省電力でバッテリの作業知識や市販ソフトウェアの効果的な利用方法を習得−32−－㻞－㻌

無人航空機による三次元計測の実証実験㻌

ー効率が高い。最大飛行時間は 㻡㻜 分程度であり、最大速飛行ルートの設定作業は現場での飛行を行う以前に、事度が約 㻥㻜 キロメートルと高速に飛行することができるため、務所などで行う。一般的には短冊形の飛行ルートを設計す広範囲な撮影を行うことが可能となっている。㻌

ることが多く、左右の重なり率であるサイドラップ率と、上下撮影時の eBee を図２に示す。㻌の重なり率であるオーバーラップ率を考慮して写真の撮影間隔を検討する。㻌
㻌 今回の撮影を実施するにあたり、当社の無人航空機飛行に関する社内規定に基づき、飛行の際には、最低２名を配置することにした。２名の内訳は、オペレータとサポーターとし、オペレータは、ドローンの操縦を担当し、無人航空機の飛行中に、機体から目を離さず、GNSS の不良や機器の故図２㻌 撮影時の eBee㻌

障などの異常が発生した場合にすぐにフォローできるよう対応する。一方、サポーターは、オペレータを補助する役割となり、無人航空機の飛行中に、コントローラや PC などの無§３．三次元計測㻌

人航空機を操作する手元の装置で、バッテリーの消費量や、

㻌 本章では、三次元画像計測を行うための事前準備ならび消費電流、移動速度、離陸地点からの距離といった情報を撮影方法、撮影後に 3D モデルを生成するための点群処理、常に監視し、異常がないか確認する。また、バッテリー消費3D モデルの生成方法について述べる。

量、消費電流などを常に読み上げ、機体のオペレータと情㻌報共有する。㻌

㻟㻚㻝㻌 実証実験を行うための事前準備㻌㻌 機体の飛行については、事前に作成した飛行計画をもとに撮影する。これにより、安全に無人航空機を飛行させるこ

実証実験を行うための事前準備として、対空標識の設置とができる。撮影した画像は無人航空機に搭載されていると、標定点・検証点の配置について述べる。

カメラに取り付けられた SD カードから、撮影後に回収す対空標識と標定点・検証点の配置図を図 3 に示す。

る。㻌㻌㻟㻚㻟㻌 点群の生成㻌
複数枚の画像から 3D モデルを生成するための点群の生成方法について述べる。㻌
今回、これらの点群の生成には、スイスの Pix4D 社製の対空標識(1m×1m)

Pix4Dmapper を利用した。Pix4Dmapper は、には、無人標定点・検証点の配置図

図 3㻌 対空標識と標定点・検証点の配置図

航空機で撮影された複数枚の画像を利用し、点群を生成

対空標識は、白と黒の対角線で分けられた 1m×1m のPix4Dmapper の点群のレポート機能により出力した結果するソフトウェアである。生成した点群の例を図 㻠 に示し、正方形の標識を利用した。対空標識の位置情報には主に、を図 㻡 に示す。㻌

GNSS 情報を利用することにした。対空標識は、標定点と㻌

検証点とに分かれ、標定点は点群を生成するための基準㻌点として利用し、検証点は生成した点群の精度を確認する

㻌

ために利用する。
㻌㻟㻚㻞㻌 撮影方法㻌
通常、無人航空機を用いた写真測量を実施する場合、無人航空機に搭載されている自律飛行機能を利用して、撮影を行う。自律飛行機能とは、事前にコンピュータで飛行ルートを設計し、設計した飛行ルートのデータを機体に入力する

㻌ことにより、無人航空機本体が自律的に飛行できるようにす

図 㻠㻌 複数枚の画像から生成した点群の例㻌

る機能である。㻌

−33−－㻟－㻌フジタ技術研究報告㻌 第 㻡㻟 号

3.3 に述べた方法により、撮影画像から点群を生成する。

図 㻡 のレポート機能により出力した結果には、点群の精度や、生成時の処理時間などが記載されている。㻌

生成した点群は、ノイズが付与されているため、形状が平坦㻌になるようにノイズを除去する。ノイズが除去された点群に㻟㻚㻠㻌 点群に基づく 3D モデルの生成㻌

は、土木作業中の重機や、森林、水面など、測量に不要な撮影画像から 3D モデルを生成する手順を図 6 に示す。

データが存在するため、これを対話的に除去する。その後、除去した点群に基づいて 3D モデルを自動的に生成する。
上記の手順で、ノイズ除去や不要な点を削除するためには、株式会社アイ・エス・ピー 社製 LandForms を利用し、3D モデルの生成には、Autodesk 社製 AutoCAD Civil
3D を利用した。図 6 の点群の表示には、Autodesk 社製
Autodesk ReCap を利用した。

§４．現場での実証実験㻌
本章では、現場で行った実証実験について述べる。撮影条件を示した後、点群の精度、GNSS 情報を利用した際の点群への影響、点群から 3D モデルを生成する際の位置精度、計画モデルと計測モデルの土量比較、計測モデルの土量変化率に関する検証結果について報告する。
図 㻡㻌 点群のレポート機能により出力した結果㻌
㻠㻚㻝㻌 撮影条件
㻌 今回は、敷地面積が約 40ha、高低差が起工時㻌 約 100ｍ

撮影画像から点群を生成㻌 㻔㻟㻚㻟 節㻕㻌の造成現場を対象とし、年間を通して３度の測量を行った。
撮影条件を表１に示す。

点群データに付与されているノイズを除去㻌

表１㻌 撮影条件

機体
飛行高度(m)
地上画素寸法(mm)オーバーラップ率
サイドラップ率
フライト数
飛行時間
標定点の数
検証点の数
撮影枚数

計画モデルに不要な点群を除去

撮影位置の取得方法

2016年2月
αUAV
100～200
26.9～53.8㻤㻜㻑㻢㻜㻑㻢㻝㼔㻞㻢㼙㻜㻜㼟㻞㻟㻝㻟㻞㻜㻟㻥
後処理キネマティック測位 ※１2016年9月
㼑㻮㼑㼑160～230
48～69㻤㻜㻑
㻤㻜㻑㻞㻜㼔㻡㻥㼙㻡㻞㼟㻞㻥㻝㻞㻢㻡㻥

2016年12月
αUAV
140～21037.7～56.5㻥㻜㻑㻢㻜㻑㻣㻝㼔㻝㻡㼙㻞㻤㼟㻝㻟㻣㻞㻞㻢㻝
後処理キネマ
RTK法 ※１
ティック測位 ※２※１ 電子基準点を利用※２ 現場基準点を利用㻠㻚㻞㻌 点群の精度㻌

3D モデルの生成

 同一現場で、年間を通して３度の測量を行った。対空標識を用いた精度比較のための計測結果を表 2 に示す。
表 㻞㻌 対空標識を用いた精度比較のための計測結果
㻾㻹㻿㻌㻱㼞㼞㼛㼞㻔㼙㻕

最大誤差(m)㼄㻌㻱㼞㼞㼛㼞 㼅㻌㻱㼞㼞㼛㼞㻌 㼆㻌㻱㼞㼞㼛㼞 㼄㻌㻱㼞㼞㼛㼞㻌 㼅㻌㻌㻱㼞㼞㼛㼞 㼆㻌㻱㼞㼞㼛㼞

図 6㻌 撮影画像から 3D モデルを生成する手順−34−－㻠－㻌

2016年2月

㻜㻚㻜㻢㻥㻜㻚㻜㻢㻝㻜㻚㻝㻝㻞㻜㻚㻝㻥㻣㻥㻜㻚㻝㻢㻥㻜㻚㻟㻣

2016年9月

㻜㻚㻜㻝㻤㻜㻚㻜㻞㻞㻜㻚㻜㻠㻝㻜㻚㻜㻡㻝㻜㻚㻜㻢㻟㻜㻚㻜㻤㻠

2016年12月

㻜㻚㻜㻞㻢㻜㻚㻜㻟㻜㻚㻜㻝㻞㻜㻚㻜㻣㻜㻚㻜㻢㻤㻜㻚㻜㻞㻟

無人航空機による三次元計測の実証実験㻌㻌 㻞㻜㻝㻢 年２月の計測では、撮影した写真が暗く、キーポイン㻠㻚㻠㻌 計画モデルと計測モデルの土量比較㻌

トのマッチングがうまくいかなかったため、点群の 㻾㻹㻿㻌㻱㼞㼞㼛㼞㻌 計画モデルと、三次元計測にて求めたモデルを用いて、の値が高くなった。これは、オペレータの習熟度が足りなかそれぞれ土量算出を行い、それらの比較を行った。㻌

ったことが原因と考えられる。㻞㻜㻝㻢 年 㻥 月以降の計測では、

㻌 計画モデルと計測モデルの土量比較の結果を、図 㻣 に示

おおむね 5cm 未満の RMS Error 値となった。㻌
㻌 㻞㻜㻝㻢 年 㻝㻞 月の計測データでは、高精度な GNSS 情報をす。㻌

利用して算出を行ったため、標定点を１点のみとした状態

㻌でも高い精度になった。㻌

㻌

要因としては、㻝㻞 月の測量では、写真位置の測量に現場

㻌

基準点を利用した後処理キネマティック測位を実施したこと

㻌が考えられる。㻌
㻞㻜㻝㻢 年 㻥 月と 㻞㻜㻝㻢 年 㻝㻞 月の点群の位置精度は、10cm

㻌以内となり、i-Construction で規定されている起工測量の㻌

要求精度の範囲内であるため、日常管理における活用が計画モデルと計測モデルの土量比較㻌㻌可能であると考えられる。㻌

㻌㻠㻚㻟㻌 㻳㻺㻿㻿 情報を利用した際の点群への影響㻌㻌

無人航空機による三次元計測を行う際に、現場作業の効㻌

率化や計算時間の削減のために、写真撮影位置に対応した GNSS 情報を利用して点群を生成する場合がある。上記

㻌

GNSS 情報の精度の点群への影響を調べるため、GNSS

㻌

情報を利用した場合の検証点における較差の統計情報と、㻌 㻌 㻌 㻌 㻌図㻌 㻌 㻣㻌㻌 㻌計画モデルと計測モデルの土量比較㻌㻌㻌㻌

利用しなかった場合の統計情報を比較した。㻌

土量表示㻌

㻌 断面図㻌

図 㻣 の上図は、計画モデルと計測モデルの土量比較をし標定点を 㻡 点、検証点を 㻟㻟 点利用した場合の検証点にた結果であり、赤色は盛土箇所、青色は切土箇所である。

おける較差の統計情報を、表 㻟 に示す。㻌

図 㻣 の左下図は土量の表示であり、赤色が盛土箇所、緑色GNSS 情報として後処理キネマティック解析を実施したが切土箇所である。図 㻣 の右下図は、土量比較したモデル値を利用した場合の統計情報を①に、ディファレンシャルの断面図となっている。図 㻣 の土量比較により、異なる時期測位を利用した場合の統計情報を②に、GNSS を利用しなの任意の場所や、縦断面や横断面の土量の状況を視覚的、い場合の統計情報を③に示す。㻌

定量的に把握することができる。㻌
㻌①と②を比較したところ、統計情報に大きな違いは無かった。①・②と③を比較したところ、標定点を利用した場合と㻠㻚㻡㻌 計測モデルを用いた土量変化率の算出㻌しなかった場合においては、精度は同程度であるが、解析㻌 一般的に、土木工事である造成現場の現場運営では、定時間については、大きく異なることがわかった。㻌

期的に土量配分計画を検討する必要があり、検討の際には、㻌土量の変化量が重要な指標となる。今回、計測モデルを用いて、盛土と切土の変化率を確認した。㻞㻜㻝㻢 年 㻞 月、㻞㻜㻝㻢㻌年 㻥 月、㻞㻜㻝㻢 年 㻝㻞 月の盛土と切土の変化率㻔盛土㻛切土㻕の㻌結果を表 㻠 に示す。㻌
㻌
表 㻟㻌 点群位置の統計情報㻌
㻌㻌㻌
㻌㻌㻌
㻌

平均σ㻾㻹㻿㻌㻱㼞㼞㼛㼞
解析時間①後処理キネマティック解析㼄㼅㼆㻝㻚㻜㻝㻙㻜㻚㻞㻝㻙㻝㻚㻜㻥㻝㻚㻡㻝㻝㻚㻢㻣㻞㻚㻟㻠㻝㻚㻤㻞㻝㻚㻢㻤㻞㻚㻡㻥㻢㼔㻞㻤㼙㻞㻢㼟②ディファレンシャル測位㼄㼅㼆㻜㻚㻣㻠㻜㻚㻠㻢㻙㻜㻚㻝㻡㻝㻚㻥㻢㻞㻚㻜㻤㻞㻚㻤㻞㻚㻜㻥㻞㻚㻝㻟
㻟㻚㻞㻝㻢㼔㻠㻜㼙㻝㻜㼟

−35−－㻡－㻌

単位：㼏㼙㻌
③GNSSを利用しない場合
㼄㼅
㼆
㻜㻚㻥㻡
㻙㻜㻚㻜㻟
㻙㻜㻚㻠
㻝㻚㻢㻥
㻝㻚㻤㻟
㻞㻚㻢㻟
㻝㻚㻥㻠
㻝㻚㻤㻟
㻞㻚㻢㻢㻝㼐㻞㼔㻡㼙㻣㼟フジタ技術研究報告㻌 第 㻡㻟 号

㻌 表 㻠㻌 計測モデルから算出した盛土と切土の変化率㻌

間が延長されるため、フライト数の軽減や、フライト前の事前㻌

2 月⇔9 月㻌9 月⇔12 月㻌

2 月⇔12 月㻌

準備の工数の削減が可能になると考えられる。㻌

切土(m3)㻌

736,268

595,5031,252,574

・広範囲で飛行させる場合、飛行時間が増加するため、複盛土(m3)㻌

948,668

536,528

1,406,001

数箇所の離着地点の設定する必要があり、それに伴い、人変化率㻌

1.28840.90091.1224

手や作業の手間や、撮影箇所と離着陸地点の距離の設定
作業、目視可能な範囲に離陸地点を決定することを考慮す

2 月⇔9 月9 月⇔12 月

2 月⇔12 月

る必要がある。各決定事項を予め検討し、より効果的な飛切土(m3)804,928

559,544

1,309,247

行準備を行うことが必要と考えられる。㻌

盛土(m3)

706,339524,356

1,175,470

・地表面の形状を取得する際に、樹木・雑草などの地表面0.88978

が確認できない箇所は、地表面の形状を取得することがで変化率0.8775

0.9371

きない。その場合には、樹木高や地表面を推定する必要が㻌あり、その方法を検討する必要がある。㻌

表 㻠 の上表は測量計測と解析作業を A 社に依頼した結・近年普及が進んでいるレーザースキャナーが搭載されて果であり、下表は B 社に依頼した結果である。A 社の結果といる無人航空機を利用すると、ラップ率を考慮する必要がB 社の結果を比較したところ、㻞 月のデータに大きな差異が無くなるため、フライト数を削減することができる。また、測量あることが分かった。原因としては、㻞 月の計測モデルの元精度が写真測量と比較して向上する可能性が高い。他にも、となった点群には、伐採林や樹木などが多く存在しており、樹木や雑草がある場合においても地表面の形状を取得す両社にヒアリングをした所、伐採林・樹木の除去方法に違いることが可能であるため、三次元画像計測のみならず、状があったため、その影響が大きな差異につながったものと況によってレーザースキャナーを利用することも検討する必考えられる。㻌

要がある。

§５．実験結果における考察㻌

§７．おわりに㻌㻌 今回の実験結果では、１日で撮影作業を完了することを目的として、撮影条件を設定し、実験を行った。結果として、

㻌 本報では、無人航空機による三次元計測の実証実験を行い、土木現場に負担がかからないことを考慮しながら、なるオーバーラップ率を 㻤㻜㻑以上、サイドラップ率を 㻢㻜㻑以上確

べく高品位な 3D モデルを生成する方法や、精度の高い土保することで、点群の精度として地上画素寸法の約 㻜㻚㻡～量推定を実施することについて報告した。㻌

㻝㻚㻡 倍程度となり、位置精度としては、10cm 以内を確保することができた。㻌

㻌 今後は、現場職員へ無人航空機の更なる利用を促進させ

㻌 起工測量で必要となる位置精度は 10cm 以下と規定されることにより、測量業者の活用による生産性の向上や、ているため、日常管理には十分活用できるものであると考i-Construction への円滑な対応が可能になると考えられえられる。㻌

る。

㻌 また、今回の実証実験を通じて、無人航空機による三次元計測を行うにあたって必要となる、飛行ルートや対空標

本文中に記載されている会社名・商品名等は各社の商識の設定、配置図などの撮影前の準備、人員配置や役割標および登録商標です。なお、本文および図表中では、分担などの当日の作業、解析方法やソフトウェアの利活用「™」、「®」は明記しておりません。㻌

やデータの後処理などについてのノウハウを蓄積すること・LandForms㻌 は、株式会社アイ・エス・ピーの登録商標ができた。㻌

または商標です。㻌
・Autodesk、Civil 3D は、米国 Autodesk, Inc.の商標ま㻌㻌たは登録商標です。㻌

§６．今後の課題㻌

ひ と こ と 㻌
㻌 本報に関する今後の課題を以下に示す。㻌

近年、技術の発達が目覚しく、日々・１フライトの㻌 実質飛行時間は、安全性を考慮し、バッテリ新しい技術が誕生している。これらのー容量に基づく推定飛行可能時間の約半分程度に設定し技術を積極的に導入し、建設業の ITたため、今回の実証実験では、複数回のフライトの飛行が化を推進していきたい。㻌

必要となった。バッテリー効率が向上した場合には、飛行時

森時 悠−36−－㻢－㻌