PLATEAU と LiDAR を用いた 3D 都市モデルの簡易的な作成手法に関する検討にしだはるとてらやまひろきい とう あきたかのひとしまつもとたかひで⻄⽥遥登1・寺山裕希1・伊藤亜生1・高野仁1・松本猛秀1
1（株） 片平新日本技研（〒112-0002 東京都文京区小石川 2-22-2 和順ビル）

国土交通省が公開している「Project PLATAEU」データの大半は LOD1（建物の箱型モデル）であるため，街づくり計画や再整備計画などの景観が関わる業務への活用に課題が残る．
そこで，本研究では iPad に搭載された LiDAR を活用し，都市の現況再現 3D モデルの作成手法とその精度について検証した．その結果，3(日/人)で LOD1 にテクスチャや看板等の道路付属物を補完した 3D モデルが作成可能でき，更に，人や自動車のモデルを追加することで簡易的な都市シミュレーションにも活用可能であった．一方で，幅員が 500mm 以下の構造物の再現性が低い所もあるため，今後の LiDAR 技術の発展によりさらなる研究展開が期待される．

Key Words : Project PLATEAU， LiDAR， 3D 都市モデル， 都市シミュレーション1.とした．

背景および研究目的

2.

使用機器と現況再現する地域の選定

2020 年から 3D 都市モデル整備・活用・オープンデータ化プロジェクト「Project PLATEAU」（以一般的に 3D モデルを作成する方法としては，写下，PLATEAU）が国土交通省主体で進められてい真測量や 3D レーザースキャナーを用いて建物の形る ．データは G 空間情報センターで公開され，誰状を画像や点群から 3D モデル化する手法などがあでも商用利用が可能である．2023 年 6 月現在，全る．例えば，点群データは地上設置型の 3D レーザ

国 117 都市の 3D 都市モデルがオープンデータ化さースキャナー（測量機器）を使った 3D 計測や，無れており，日々地方公共団体や⺠間企業などで人航空機やドローンを使った航空レーザー測量，そPLATEAU の活用事例が報告されている．ただのほかにはレーザースキャナーを搭載した車両を使し，2023 年 6 月現在の公開データの大半は LOD1った移動型 3D 計測等によって取得されるが，それ（建物の箱型モデル）であるため，街づくり計画やらの手法は，現地作業や手続き的に時間を要するこ

再整備計画などの景観が関わる業務への活用に課題とも多い．

1）

2）3)

が残る．
そこで，本研究では実用性を考慮して PLATEAU

一方，近年，iPad 等の携帯端末にリモートセンシング技術の一つである「LiDAR」が搭載された機器(LOD1)に LiDAR で取得した点群データを用いたが増加してきているが，このようなハンドリングの都市の現況再現 3D モデルの作成手法とその精度によい携帯端末を活用できれば，道路使用許可などがついて検証し，今後の活用性を検討することを目的

必要な設置型機器等を使わなくとも，短時間で容易に点群データが取得可能となることが想定される．

4.

作成した 3D モデルの評価

そこで，本研究では，作業効率の向上も考慮して，iPad（搭載されている LiDAR センサーの取得範囲は約 5m 以内）を，点群計測アプリとして(1) 現況再現 3D モデルの確認
上記の方法により，3（日/人）で作成した 3D 都「metascan」を用いることとした．また，現況再現

市モデルの全景を図-2 に示す．LOD1 データ上に点する地域としては，ペデストリアンデッキ，観光案群データを重ねることで，歩道部や道路部，ペデス内板など構造物が多く複雑な上野駅周辺を選定しトリアンデッキなどの現況構造物の視覚化が可能とた．

なった．また，現況構造物との比較として，約 20m以上離れた俯瞰画角から比較した様子を図-3 に示

3.

点群データの取得と 3D モデルの作成手順

す．

上野地区の点群データの取得にあたっては，図-1の範囲内を対象に，歩行者空間内から取得可能な構造物の点群データを取得した．
なお，事前に動作確認をしたところ，30 分程度連続で撮影・計測した際に熱暴走が発生し，動作が不安定になった．そこで，1 回あたりの取得時間を30 分以内に収めるように対象地域を合計 27 の区画

図-2 作成した 3D モデル（LOD1+点群データ）に分割し，区画ごとに取得した．取得したデータは3D データの簡易的な操作が可能であるゲームエンジン「Twinmotion」にて，区画ごとのモデルを目視で結合し，LOD1 上に重ね合わせ 3D モデルを作成した．

図-3 点群データと現況の比較

図-2 でみれば，LOD1 に点群データを加えた方が説明力は増してくるが，図-3 で現場写真を見比べると，高欄やガードレールなどの構造物は完全に取得されておらず，点字ブロックや舗装面などでテクスチャの「破断」や「ずれ」などがみられた．
そこで，次節では 3D モデルと現況空間との対象構造物の寸法誤差について検証した．
図-1 上野駅周辺点群データ取得範囲

表-1 測定対象物の実測値と点群計測値の精度比較(2) 現況との誤差検証

すべての箇所で 1%以下であり，他構造物と比較し現況構造物と作成した 3D モデルの比較を図-4 にて精度良く再現されていた．一方で，高欄 I・J や示す地点（A〜M）の歩道や階段，案内看板などのガードレール D2 などの幅員が 500mm 以下の構造構造物について，現況幅員との誤差量（|実測値-点物で誤差率が大きかった．特に高欄 I は測定箇所 I1群計測値|）と誤差率（|実測値-点群計測値|/実測値で誤差率 80%と非常に大きい．これは，テクスチャ×100）を算出した．結果を表-1 及び図-5 に示す．

でも確認できるが，幅 100mm 以下の狭い手すりな

その結果，幅員が 500mm 以上の構造物は全て誤

どの箇所において，部分的に点群データが取得され差率 10%以下であった．また，歩道部 E から F はていないことが原因である．また，点字ブロック K

誤差[mm]

現況構造物との誤差量(mm)と誤差率(%)

1201008060402000500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 4500 5000 5500 6000
実測値[mm]
誤差(mm)

図-4 対象構造物の比較箇所

誤差率(%)

図-5 現況構造物との誤差量(mm)と誤差率(%)

100%
90%
80%
70%
60%
50%
40%
30%
20%
10%
0%

は，測定箇所 K1 で誤差率 25%と大きくなっているられる業務や検討には難しいものの，幅員がが，歩道部全幅の誤差率（E から F）は低い．点字500mm 以上の構造物の再現性が良好なため，動線ブロック K 以外の点字ブロックでも同様の現象がみ検討や景観検討には有効であると考えられる．そこられた他，舗装面（タイルや柄など）でも「歪み」で，作成した 3D モデル上に，動く歩行者モデルなや「ぼやけ」のような現象がみられた（図-6 参どを追加して，簡易的な都市シミュレーションが可照）．これら発生要因の一つとして点群データに色能となるかどうか検証した．ここでは，例として，情報を付与する際の処理が影響していると考えられペデストリアンデッキ上で工事規制を行ったことをる．

想定した場合の道路利用者の動線シミュレーション（図-7 参照）を行った．これにより，工事規制による交通動線の可視化などが容易（データ取得からシミュレーションまで 5 日/人程度）にでき，各種検討や協議，打合せなどに活用可能であることが分かった．

図-7 工事規制時の動線シミュレーション

6.

今後の展開

今後は，デジタルツインや LiDAR センサー技術
図-6 舗装面の「歪み」「ぼやけ」の様子の更なる発展を踏まえ，現況構造物の損傷個所を以上より，幅員 500mm 以上の構造物は誤差率がLiDAR で取得し 3D 都市モデル内で管理する手法の低く，かつテクスチャは文字や記号が認識できるほ検討や，道路利用者目線での道路付属物の視認性確ど再現された箇所もあることから，本手法で収集し認シミュレーションによる事故対策分野への寄与をたデータを活用することで主に LOD1 データに対目指し，引き続き研究を進めていく．

してテクスチャや看板等の道路付属物を補完する上では有効なツールになると考えられる．そこで，次参考文献章にて作成した 3D モデルの活用事例を検討した．

1) MLIT : PLATEAU， https://www.mlit.go.jp/plateau/2) MLIT : Use Case， https://www.mlit.go.jp/plateau/use-case/5.

作成した 3D モデルの活用検討

3) 例えば鉾田市 :「鉾田市 3D 都市モデルを活用したシティプロモーション業務」公募型プロポーザルの実施について，今回作成した 3D モデルでは，先に示した通り細部の精度が低いため，3D 設計などの精密さが求め

https://www.city.hokota.lg.jp/page/page005786.html