月面地上測量および土質・地盤調査向け測位のための
LiDAR-SfM/MVS〇中川 雅史（芝浦工業大学）
野口果鈴，重藤李佳子，杉原朋樹（芝浦工業大学）
滝川正則，北村啓太朗，平松孝晋，佐野寿聰（アジア航測）小林泰三（立命館大学）
mnaka@shibaura-it.ac.jp

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測量&土質&地盤調査ローバ

LiDAR-SfM/MVS搭載型月面地上測量システムの実証実験（2023）

立命館＋東大＋アジア航測＋芝浦工大などなど
載荷・せん断試験

地形測量だけでなく，多種属性データを位置情報つきで取得

アクティブ
地震探査

SfM/MVS点群

RI密度計測測位・3D計測

赤色立体図を利用した微地形表現制御

取得データを位置情報で重畳することで，多様なパラメータ推定可能
3D土質・地盤GISSHIBAURA INSTITUTE OF TECHNOLOGYNAKAGAWA Masafumi : mnaka@shibaura-it.ac.jp

GNSS/非GNSS環境対応の航法装置の開発アプローチ
研究室で開発してうまくいっている事例と，月面ローバの課題
UAV（橋梁点検）

船舶（水上MaaS） 月面ローバ（測量）PPP-RTK

CLAS利用のGNSS測位LiDAR-SLAM

Technicalissues

Real-time

Availability

Globalpositioning

RTK-GNSS

CLAS

not yet decided

Odometry

IMU-Stereo

LiDAR

Camera ?
LiDAR ?

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Robustness

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月面基地建設で議論されている3D計測方法の比較
自律建機・ローバーの移動のための測位方法に違いがある
2023.10宇科連の発表資料より
LiDAR-SLAM（鹿島建設）

LiDAR物体認識（清水建設）

建機搭載LiDARでSLAMSphere marker-based
LiDAR-SfM/MVS（芝浦工大）

AR marker-based
SLAM（大成建設）

2022年度の仕様

シミュレーション

フェンスでSLAMしてる？
点群の逆に言うと，フェンス セグメンテーション
設置するのは有効そう

ARマーカー面との相対方向に課題？

将来的に衛星データと連携するため球形標識を採用
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SfM/MVS点群

LiDARで基準点測量し，SfM/MVSで点群取得

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SLAM関連の技術課題
SLAM自体の課題

研究概要- 逐次SLAMにおける誤差蓄積- 完全SLAMでの計測効率低下- SLAM退化

形状特徴のない計測領域においてSLAM処理が位置姿勢推定に失敗する課題

LiDAR-SLAMの課題- 複雑な起伏を多く含む地形や岩石が散在する環境に限定される

Visual SLAMの課題- 大きな照度変化に弱い

本研究の目的

ランダム配置した未知点としての標識群を利用した
SLAMに関する課題を回避する手法を提案

1) 無人探査フェーズにおける月面地上測量を想定し，下記手法を提案- 未知点としての標識配置- SfM/MVSでの高密度点群取得- LiDARで取得した標識間のスケール情報を組み合わせる微地形の点群取得手法（LiDAR-SfM/MVS，要求精度0.10[m]）2) センサシステムの宇宙仕様化に向けた概略設計のために，月面模擬環境において自律移動ロボットを用いた検証実験を実施# 宇宙仕様化（システムの耐候性やロケット打ち上げへの耐久性を向上させること）
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手法

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測位・3D計測ツール
LiDARで基準点測量し，SfM/MVSで点群取得
4方向カメラ- 産業用カメラ(DFK33UX264, The Imaging Source)

カラー1.0型CMOS，510万画素

SfM/MVS点群

高密度点群

壊れても泣かないセンサ群で構成
性能不足を
ソフトウェアでカバー

LiDAR-SLAMでのGCP計測

ジンバルLiDAR- LiDAR (VLP16, Velodyne)- ジンバル（遠隔操作）
衝突回避モード（簡易周囲計測）とTLSモード（高密度点群取得）の2種で計測

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高精度測位データ
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手法
カメラ群

1) 標識群を未知点として配置
2) カメラ群でSfM/MVS点群を生成

LiDAR

3) LiDAR点群から全標識位置を探す
4) LiDAR点群から全標識位置を精密推定
5) LiDAR点群標識位置でSfM/MVS点群を標定（モデルフィッティング）

標識群

センササイズが大きく，明るいレンズの高解像度カメラを用いる
低速移動撮影により撮影のブレとボケを回避

カメラ
画像スキャンデータ
SfM/MVS

点群データ(標識を含む）

前後左右の斜め下4方向
撮影で点群生成時のドーム型歪みを回避

ジンバルLiDAR

SLAM-based セルフ
キャリブレーション

SLAM
点群データ
標識抽出
標識データ
モデルフィッティング

ICPレジストレーション(スケール調整を含む)
レジストレーション
された点群

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高密度点群

LiDAR点群からの標識検出＆抽出処理
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ジンバルLiDAR（TLSモード）での標識中心抽出
簡易的な装置の組み合わせで，標識位置の基準点測量
Voxel-based 標識検出

全周囲レーザースキャニング

ボクセル化

×
高低差マッピング＝ボクセルパイリング

標識尤度推定SLAM-based セルフ
キャリブレーション
補正前

補正後

Model fitting-based
標識中心抽出球モデルをあてはめ，中心位置を標識位置として推定点群
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実験

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計測概要 (2023/12/20)
測線上で移動撮影＋測線上のサンプル点位置に停止しLiDAR計測
高所3か所

測線1

測線2

片側6か所

片側5か所

サンプル点
7点×5測線＝35点
測線3
測線4
測線5

球形標識
D:0.20m

模擬月面表面：
すり鉢状に造成した真砂土の上に鉱さいを敷き，転圧した地表面

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ローバー搭載3D計測システムなど
地形測量だけでなく，多種属性データを位置情報つきで取得（option）

パノラマカメラ(Theta Z1, Ricoh)（option）

DFK33UX264のみ搭載した場合4方向カメラ

アクティブ
地震探査

(RX0M2, Sony)

4方向カメラ(DFK33UX264, The
Imaging Source)
カラー1.0型CMOS，510万画素

LiDAR(VLP16, Velodyne)

ジンバル（MVG300XM,MANFROTTO）

RI密度計測載荷・せん断試験

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ジンバル利用で360度回転

AHRS（Mti-710G, Xsens）

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SfM/MVS点群出力結果
入力画像サイズ：2400×1600px（画像サイズ50%）a)b)

全域で点群生成できているc)

椅子パイプまで識別できているd)
標識形状が十分に再現できている

計測点マーカーを捕捉できている

微地形を再現できている496 images, 25,916,269pts, 474 min. (CPU: Intel Core i7 11375H 3.3GGHz, RAM: 32GB)SHIBAURA INSTITUTE OF TECHNOLOGY

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複数LiDAR点群（6データ）の統合テスト
LiDAR点群計測結果がローバー位置の測位結果として利用できることを確認
b)a)path2(pos1,3,5)+path4(pos1,3,5)c)d)

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SfM/MVS点群のレジストレーション
Sample: path3_pos2a) Markers extracted from
LiDAR point cloudsc) SfM/MVS point cloud registration
1) Initial registration(scale adjustment)

2) Fine registration(fixed scale)b) SfM/MVS point clouds3) Registeredpoint clouds

Registration accuracy: 0.0278 [m] (RMSE)SHIBAURA INSTITUTE OF TECHNOLOGY

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精度検証（TS計測）
トータルステーションで標識位置およびローバー計測点を計測
1) 標識頂点座標値
をTS計測

2) 標識中心座標値を推定(D:0.20m)b) TS resultsa) Marker arrangement-3466.000-3464.000-3462.000

平面図-3460.000-3458.000-3456.000-3454.000-3452.000-3450.000-3448.000-112562.000

H01-112564.000

L11L10L9L8L6L7L5-112566.000

H02L4H03-112568.000

L3H03-112570.000

L11L2H01

L10L9L6L5L4L8L3L2-112572.000-112574.000-112576.000

L1H02

L7-112578.000-112580.000

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LiDAR点群からの球形標識抽出処理

精度検証

鳥観図（処理自体は3Dデータ処理）a) Marker network

標識位置

1) 標識間をTINで結線
2) 各チェーンを精度評価基線とする
3) LiDARとTS間の精度評価基線長を比較

Sample:path3_pos2c) Error evaluation resultsb) Marker IDs
pos7
pos6
pos5

測線1

測線2

測線3

pos4
pos3
pos2
pos1
測線4
測線5

測線

posbaselines errors (ave.)33333331234567

0.041[m]0.088[m]0.098[m]0.076[m]0.057[m]0.050[m]0.134[m]おおむね0.10m以内の相対精度で標識位置を推定できている

計測範囲のうち標識配置がローバ後方側に偏っている
計測位置のため精度が低い
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まとめ

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月面地上測量および土質・地盤調査向け測位のためのLiDAR-SfM/MVS
本研究の目的

ランダム配置した未知点としての標識群を利用したSLAMに関する課題を回避する手法を提案

1) 無人探査フェーズにおける月面地上測量を想定し，下記手法を提案- 未知点としての標識配置- SfM/MVSでの高密度点群取得- LiDARで取得した標識間のスケール情報を組み合わせる微地形の点群取得手法（LiDAR-SfM/MVS，要求精度0.10[m] ）2) センサシステムの宇宙仕様化に向けた概略設計のために，月面模擬環境において自律移動ロボットを用いた検証実験を実施
次の課題
ロボットシミュレータでの標識配置最適化
ローバー位置

そのほか- 月面施工にあわせたシームレス空間モデル- 赤色立体地図を利用した点群利用の効率化- ローバ走行のための地形特性モデル化- SLAM向け標識の自律ロボット化

標識位置

スキャニングライン
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