車載 LiDAR による道路積雪深の移動計測方法の検討
環境社会基盤工学専攻 防災・復興システム工学研究室 馬上優介

１．はじめに降雪地域において冬季の除雪は安定した社会生活

３．車載 LiDAR を用いた積雪深の移動計測実験
３.１ 積雪深の移動計測方法を行う上で欠かせない作業となっている．しかし近積雪深分布の取得に向けた基礎的検討を行うため

年，国や地方自治体の財政状況の悪化に伴う公共予に VLP-16 を車両に取り付けて道路上の積雪深の移算の削減によって，除雪を担う企業の体力が低下

動計測実験を実施する．計測実施場所は協力が得らし除雪機械の維持や新しい人材の雇用が困難になっれた福島県耶麻郡北塩原村桧原の休暇村裏磐梯ホテている．また，高齢化の影響で熟練した除雪機械のルのエントランスの周辺とし，計測時の移動速度はオペレータが減少し，除雪機械の運用技術を継承す20～30km/h とする．本実験では，LiDAR の取付角る若手従業員も不足している．このような状況で除度の変化が三次元点群に及ぼす影響を検討するため，雪体制を維持していくためには作業全体を低コスト

VLP-16 の取付角度を水平から下向きに，０度，５度，化し，限られた作業従事者，除雪機械を効率的に配１５度と変化させて計測する．また，計測時の移動置することが課題とされる．課題を解決するための速度の変化が，生成される三次元点群に及ぼす影響手法の一つとして，道路積雪深の分布状況を面的にを調査するため，VLP-16 を長さ 2m のポール先端に計測することが挙げられる．計測したデータを共有取り付け，手持ち状態での計測を１km/h で実施する．

することができるようになれば事前の出動目安とす

手持ち状態での計測は車載計測と同様に取付角度をることができ，効率的な機械配置，人員配置が可能変更してそれぞれ実施するとなる．また，遠方から作業指示を行う際にも有効３.２ 計測データの三次元点群化
SLAM 技術の一つである loam_velodyne3)を用いて1)活用することが期待できる．
本研究では道路積雪深を計測するセンサとして複LiDAR 計測したデータを三次元点群化する．生成し数のレーザ走査面を備えている車載 LiDAR に着目た三次元点群はデータごとに異なる原点の局所座標し，道路上の積雪深の取得に向けて車載 LiDAR を車系を持つため，必要に応じて水平補正や平面位置合両に搭載して移動計測実験を実施し積雪深の計測精わせ，鉛直位置合わせを実施する．

度を評価する．また，計測した LiDAR データから効３.３ VLP-16 を用いた移動計測結果
車載計測および手持ち状態での LiDAR 計測デー率的に積雪深分布を生成する手段を検討し実施する．

２．使用機器
計測には Velodyne 社製の VLP-16 を使用する.表タを三次元点群化した．図１に生成した三次元点群１に仕様を示す．

手持ち計測の点密度のほうが高くなった．LiDAR の

表１ VLP-16 の仕様 2)を示す．点群の密度を計測した結果移動速度が遅い
取付角度と点密度の相関性は見られなかったが，本実験と同条件の場合，点群にノイズが生じなかった取付角度５度の移動計測が望ましいことが確認できた．

３.４ 積雪深の精度評価
３.４.１ 積雪深の絶対値評価
LiDAR 計測した積雪深の絶対値評価のため，雪尺で実測した積雪深と三次元点群上における LiDAR

計測した積雪深の比較を行った(図２)．両者の間でMAD を求めた結果 2.5cm となった．また，計測時

４．一般道を想定した走行速度での計測実験
休暇村における計測実験では地形の関係上一般道の移動速度や LiDAR の取付角度が計測精度に及ぼ路での走行を想定した速度で走行することができなす影響を調査するため，計測時の条件別に MAD をかった．一般道路の多くで走行速度は 40～50km/h

導出したが計測条件ごとに大差は確認されなかった． で規制されていることから，高速で走行可能な直線

３.４.２ 積雪深の空間的変化の評価
LiDAR 計測した地点で写真測量を実施し SfM 手区間を含む長岡技術科学大学周辺にて 42km/h で計法によって三次元点群を生成した．SfM 三次元点群を生成した結果，休暇村で取得したデータと比較しと LiDAR 計測したデータから生成した各三次元点て点群密度は多少減少したが積雪深を計測するには群の断面形状の比較を行い積雪深の空間的変化を評十分な密度であった．積雪深の絶対値評価のため，価した結果，積雪深の MAD は２.5～8cm，相関係数

積雪深を雪尺で実測した値と LiDAR 計測した積雪はおおよそ 0.98 以上を示した．

深を比較した結果 MAD が 3.3cm となり，低速時の測実験を実施した．計測したデータから三次元点群計測と同程度の積雪深計測精度が確認された．

５．積雪深分布の生成手段の検討
道路積雪深の分布取得に向けて，LiDAR 計測データから得られる情報から効率的に積雪深を取得する手法について検討した．一つ目の手法は三次元点群生成時に推定されるセンサ位置と点群の反射強度を利用して道路面と積雪面座標を推定し積雪深を生成する方法である．二つ目の手法は無積雪時に取得したデータと積雪時に取得したデータの位置合わせを行い道路範囲内の両者の鉛直座標の差を積雪深とする方法である．図３に各手法による積雪深生成フローチャートを示す．LiDAR 計測した長岡技術科学大学周辺の実測地点を含む範囲で積雪深を生成した結果，無積雪時の計測データと比較する手法で得られた結果から，実測地点と比較して高い再現性が確認された．図４にそれぞれの手法で積雪深分布を生成

図１ 生成した各三次元点群した結果を示す．積雪深の生成結果からそれぞれの90

雪尺で計測した積雪深(cm)手法における課題として，センサ位置を利用する手法においてはセンサ位置の推定誤差が道路面位置の80
手持ち0度
車載0度

70

手持ち5度
車載5度

推定誤差に直結するため，計測時のゆれを抑える，測位装置を併用するなどしてセンサ位置の推定制度を高める必要がある．無積雪時計測データを利用す

手持ち15度60

車載15度

る手法においては積雪面真下の道路面データを利用できた場合，高い再現性が確認できたがデータ間の50位置合わせが正確に行われない箇所が確認されたため，測位装置や慣性計測装置の併用等でそれぞれの40405060708090LiDAR計測した積雪深(cm)

図２ 雪尺と LiDAR 計測した積雪深の比較

点群の生成精度を高める必要がある．

センサ位置,反射強度を利用した
積雪深生成

無積雪時のデータとの比較による
積雪深生成

三次元点群,センサ位置

積雪時，無積雪時点群

入力

入力

点群間位置合わせ道路面鉛直座標(G)=センサ位置－センサ実測高さ

MAD が 2.5cm，SfM 計測と比較した場合で 2.5～範囲外

点群：道路路肩
範囲判別

削除

範囲内

範囲外

削除

範囲内
雪面以外

反射強度で雪面判断

められる許容誤差２cm4) には満たないものの車載唆している．一般的な道路における走行を想定した速度においても積雪深の計測精度に大きな影響が出

最大積雪深＝A－G
平均積雪深＝B－G8cm であった．これらは気象観測器の積雪深計に求LiDAR で積雪分布が面的に計測できる可能性を示

積雪時最大鉛直座標(A)
積雪時平均鉛直座標(B)
無積雪時平均鉛直座標(G)
値抽出

削除

雪面

出力

最大鉛直座標(A)
平均鉛直座標(B)値抽出

平均積雪深＝A－G
最大積雪深＝B－G

LiDAR による計測実験を実施した．その結果車載計
測における積雪深の計測精度は雪尺と比較してセンサ実測高さ

点群：道路路肩範囲判別

６．まとめ
本研究では道路積雪分布の把握に向けて車載ることはなかったことから，除雪パトロール車両に車載 LiDAR を取り付けて路面状況を計測し，拡幅除雪や運搬除雪の補助に向けて道路積雪深分布を５cm 程度の積雪深解像度で取得できることが期待さ出力れる．本研究で計測を実施する際，天候は晴れもしくは曇りだった．除雪が必要とされる状況での運用

図３ 積雪深の生成フローチャートを想定すると降雪時，降雨時に計測を行う必要があ
センサ位置，反射強度を利用して生成した積雪深分布を調査する必要がある．また，積雪深が車高よりもYXZるため，今後は降雪・降雨が計測結果に及ぼす影響高い場合を想定した場合の計測条件や精度の検討も実施する必要がある．積雪分布の取得に向けた積雪深の生成結果については路面位置が正しく定まらないことにより，本来よりも低い値や高い値が導出される箇所が存在した．これは車載 LiDAR のみで計測した結果から得られた積雪深であり，GNSS 等による測位を行う等で点群に地図座標系を与えることが実測47cm付近

できればより高い精度で積雪深を生成することが期待される．ただし，計測装置の増加と計測にかかる無積雪時のデータと比較して生成した積雪深分布及びコストについてそれぞれ適切な値を今後検討しY
Z

コストの関係はトレードオフにあるので，計測精度Xていく必要がある．
参考文献
1）国土交通省(2017):公共事業関係費(政府全体)の推移 https://www.mlit.go.jp/common/001270879.pdf

実測47cm付近(閲覧日 2020.1)
2) Velodyne：VLP-16 Datasheet(Rev-A)，2015
3)LeonidLaboshin:loam_velodynehttps://github.com/laboshinl/loam_velodyne(閲覧日 2020.1)

図４ 積雪深分布の生成結果

4) 気象庁気象庁：気象業務法第九条の検定の対象となる気象測器の検定の合格基準を定める告示，第 9章，2002