計測自動制御学会東北支部 第 312 回研究集会 (2017.11.24)
資料番号 312-8

3D スキャナによるトンネル切羽の突発的変位のリアルタイム検出
Real-Time Detection of Sudden Displacement of Tunnel Face Surface by 3D Scanner○三瓶貴広*，溝口知広*○Takahiro Sapnei*, Tomohiro Mizoguchi**日本大学*Nihon University

キーワード: トンネル切羽 (Tunnel Face Surface)，突発変化 (Sudden Displacement)，
高速 3D レーザスキャナ (High-Speed 3D Laser Scanner)，
リアルタイム検出 (Real-Time Detection)

連絡先: 〒963-8642 福島県郡山市田村町徳定字中河原 1
日本大学 工学部 情報工学科 生産システム工学研究室
三瓶貴広，Tel.: 024-956-8825，E-mail: ceta17011@g.nihon-u.ac.jp

1.

緒言

山岳トンネル掘削工事現場では，Fig.1 のような掘削の最先端面（以下，切羽と呼ぶ）の突発的な部分的崩落に作業員が巻き込まれる事故が発生している 1)．崩落の原因や形態は様々であるが，その予兆として切羽が数
Fig.1ミリから数センチ程度突発的に変位し，そのトンネル切羽の例

後数秒から数分以内に大きな崩落が発生することが知られている 2)．現状では切羽監視員の配置等の対策を講じているが，その変位を目視で確認することは極めて困難である．
また変位の際に音が発生する場合もあるが，周囲の作業音にかき消され，聞き取ることが難しい．そのため，切羽の僅かな変位をリアルタイムに検出し，崩落前に作業員の避難を促すシステムが求められている．

Fig.2-1-取得点群の例（点数: 67,706）

1.1

関連研究

は計測精度が±2cm (1σ@25m)とあり，切羽のわずかな変位を捉えるには不十分である．

これを目的とした過去の研究例として，小この計測精度を，1 フレーム計測時の距離精泉らの例が挙げられる 3)．この手法では，複度と複数フレーム計測時の再現性に分けて数個のレーザ変位計を用いて，切羽面の指定考える．差分計算に使用するには，再現性がした数点の変位を±0.3mm の精度で計測で十分に高いことが要求されるため，計測フレきる．しかしながら，計測箇所への物理ターームの平均化を行うことで，この誤差を緩和

ゲットの設置や特殊スプレーの吹付け等のする．

事前準備が必要となる．また，ターゲットや変位計の数に応じた計測しかできないため，

Chan らの研究 8)では，HDL-32e の静止物体の同一箇所を長時間計測した場合に，一定それ以外の場所では変位が検出できない．一であるはずの計測距離が時間変化すること

方 Lemy ら 4)は，変位検出に地上型レーザスが報告されている．この問題に対し，現場にキャナを使用することを提案している．このある径の大きな円柱を利用し，この時間変化

手法では切羽面全体を高密度に計測できるを緩和するキャリブレーション手法も提案

が，全周計測に数秒を要し，リアルタイム検している．しかしながらトンネル工事現場に出には使用できない．中村ら 5)は，RGB カメは様々な設備があり，大きな平面や円柱物体ラを用いた切羽の変状抽出手法を提案している．この手法では切羽面全体を計測でき，を搬入することは実用的ではない．そのため
本研究ではキャリブレーションは行わず，変撮影開始時と現在のフレームの差分から，岩位検出の基準を時間とともに更新し，その算石塊の落下の検出が可能である．しかしなが出精度を詳細に検証した．

ら，切羽の一部が計測方向前後にわずかに変位する場合には，その変位検出が難しい．

1.2

2. 提案手法の概要

本研究の目的提案手法では，変位検出の前に複数フレーい，数ミリから数センチ程度の切羽の突発的ム計測を行い，これの平均をベースフレーム変位のリアルタイム検出技術の開発を目的とする．その後，取得したフレーム（カレンとする．本研究では，Velodyne HDL-32e を使トフレーム）ごとに，ベースとの差分を計算用する．このスキャナの計測範囲は水平する．処理のフローを Fig.3 に示す．

360deg，垂直 41.3deg であり，切羽の面的な変位発生最大 20Hz での計測が可能であることから，突発的な変位の検出にも適用できる．なおこ▼計測が可能である．また事前準備は不要で，▼本研究では，高速 3D レーザスキャナを用(a) N回計測の平均値を (b) 1回計測し(c) (a), (b)の差分をカレントフレームベースフレーム計算し変位を検出とするとする
する

Fig.3 本提案手法の流れのスキャナは，歩行者検出 6)や SLAM7)の目2.1的で広く使用されているものである．このスキャナを用いてトンネル掘削現場を計測しベースフレームの作成

各フレームの点群 P  {pi  (i ,i , ri )} の各た例を Fig.2 に示す．

点 p i の，水平角度  i ，垂直角度  i ，スキャナ

変位は通常，前後フレームの差分から計算からの距離 ri を用い，距離画像を作成する．

できる．使用するスキャナは，カタログ上で水平角度分解能が 0.01deg であり，垂直にレ-2-

20mm

相 対 度 数 [%]

36,000 ピクセル，垂直 32 ピクセルの画像となる．これを N フレーム繰り返し，ピクセルごとに距離の平均値を算出し，ベースフレー
ム B  {b j ,k } とする．

0mm

0カレントフレームの作成

その後，取得したフレームごとの点群より，

誤 差 [mm]

2.1 節と同様に距離画像を作成し，これをカ(a) 距離精度

レントフレーム C  {c j ,k } とする．

5.0mm

変位の算出

相 対 度 数 [%]2.3

ベースフレーム B とカレントフレーム Cの 対 応 す る ピ ク セ ル 毎 に ， 差 分

d j , k  c j , k  b j , k を計算する．

40

2.5mm

200

3. 実験概要と考察
3.1-20mm

100.0mm[0.0, 0.5]
(0.5, 1.0]
(1.0, 1.5]
(1.5, 2.0]
(2.0, 2.5]
(2.5, 3.0]
(3.0, 3.5]
(3.5, 4.0]
(4.0, 4.5]
(4.5, 5.0]
(5.0, 5.5]
5.5 <

2.220≤ -11(-11, -9](-9, -7](-7, -5](-5, -3](-3, -1](-1, 1](1, 3](3, 5](5, 7](7, 9](9, 11]
11 <ーザが 32 個搭載されていることから，水平標 準偏 差 [mm](b) 再現性

距離精度と再現性の検証Fig.4

まずスキャナの距離精度の検証のため，平らな壁を約 2m の距離から 1 フレームのみ計

誤差分布と色表示結果

3.2 擬似切羽に対する変位の算出精度評価測した．この点群に対し，最小二乗平面を当てはめ，平面との距離を算出した．この分布

Fig.5 のような，ねじを利用して 1mm 以内を Fig.4(a)に示す．次に複数回計測時の再現の精度でスライド可能な装置に，土と岩を乗性の評価のため，同じ壁を 1,175 フレーム計せ，疑似切羽を作成した．変位量は 20mm 及測し，各ピクセルごとに計測距離の標準偏差

び 0mm(変位なし)とし，Table 1 に示す 4 つを計算した．この分布を Fig.4(b)に示す．平の条件で変位前後の差分を 20 回計算し，そ面との距離の標準偏差は 4.3mm であり，最の精度を評価した．Fig.6 は計測距離がおよ大では 16.5mm であった．一方で，各ピクセ

そ 5m，20m の地点での結果である．

ルの標準偏差の平均は 2.4mm であり，最大でも 6.1mm で，再現性が高いため差分計算

Table 1 計測条件に有効であると考える．
より高精度な差分検出のため，ベースフレーム数 N を 1 から 1,000 まで変更し，それぞ

計測角度

計測

(水平，垂直)対象

れカレントフレームとの差分の検出精度を

case10deg，0deg

岩評価した．N を増やすことで差分値の平均値

case20deg，0deg

土がおよそ 0mm でその標準偏差は 2.5mm に収

case345deg，10.67deg

岩束し，より安定に差分を検出できることが分

case445deg，10.67deg

土かった．次節の実験では N  500 に設定した．
-3-

チャンネルの結果を Fig.7，Fig.8 に示す．計岩

土

測開始直後の時間変化の傾向として，時間変化が確認できない場合，Fig.7(a)-(1)のように急激な時間変化が発生する場合，Fig.8(a)-(1)のように緩やかな時間変化が発生する場合(a) 実験装置
Fig.5(b) ねじによる変位実験風景の 3 パターンが確認できた．また，Fig.7(a)(2)の 114,000 フレーム付近は計測開始からFig.6 より，case1，case2 では，計測距離が約 3 時間後の様子であるが，急激な時間変化5m で変位量が 0mm の場合に最大誤差が発を確認できる．この急激な変化は，計測を続生し，平均誤差が 2.0mm でその標準偏差はけた 5 時間以降も同じ周期で発生している2.2mm であった．一方で，case3，case4 では，ことが確認できた．

計測距離が 20m で変位量が 20mm の場合にFig.7(a)の 100 フレームの計測距離平均が最大誤差が発生し，平均誤差が-5.9mm でそ安定している 50,000 フレームから 80,000 フの標準偏差は 3.2mm であった．角度が大きレームにおける差分誤差を確認すると，誤差いため誤差が増大し，ばらつきも大きくなる

平均が 0.0mm でその標準偏差が 2.0mm であことが確認できた．この理由として，岩や土った．Fig.8(a)-(1)の様な緩やかな時間変化には平滑でないことから，変位前後で違う場所関しては，100 フレームから 30,100 フレームにレーザが照射され，その差分を計測したとにおける差分誤差を確認すると，誤差平均が考えられる．

0.0mm でその標準偏差が 2.5mm であり，時間変化を緩和できている．Fig.7(a)-(1)，(2)のような急激な時間変化では差分誤差が10mm に達する場合があり，対応できていな
い．これら以外の，Fig.7(b)-(3)，Fig.8(b)-(2)のように差分誤差が 10mm に達する場合においては，ベースフレームの点数が少ない事や，カレントフレームの異常値があった事がFig.6 疑似切羽に対する差分計算結果考えられる．
101 フレームから 6,100 フレームの各ベー3.3 計測距離の時間変化の検証とその対策

スフレーム内の点数を Fig.9 に示す．取得できる点数にはばらつきがあることが分かる．

立てかけた木板をおよそ 5m の距離から計測を続けた 6,101 フレーム以降も同様の様15 時間連続で計測した．時刻 t に取得したフ子が確認できた．そのため，計算のタイミン

レーム f(t)における変位を検出するため，f(t-グによっては，点数が著しく低下し，差分誤100)から f(t-1)までの直近 100 フレームに対差が大きくなってしまう可能性が考えられし，平均計測距離を計算し，その差分を評価る．実用レベルで実装を行う際には，ベースした．木板のほぼ正面に照射される点のうち，垂直角度が 0deg に近い複数チャンネルの計

フレーム内の点数に応じた重み付けなどを行い，周囲の点も合わせて考慮するなどして，測距離の時間変化と差分を計算した．計測開複数点での評価を行う必要があると考える．

始から 5 時間分の，時間変化が確認できた 2-4-計 測距離 の平 均 値 [m]

5.03

謝

5.02

(2)

5.01

(3)

本研究で用いた装置の製作は，日本大学工(1)5050000
100000150000
計 測 フ レ ー ム数 (10フレ ーム/s)

学部機械工学科の遠藤央先生にご協力頂き

差分 誤差
[mm]

(a) 100 フレーム平均20100-10 0-20ました．ここに記して謝意を表します．

(2)

(1)
50000

100000(3)

参考文献

150000

計測フレーム数 (10フレーム/s)(b) 差分誤差1)

吉川直孝，他，“トンネル切羽の肌落ちによる死傷災害の調査分析と安定対策の検討”，
土木学会論文集 F6(安全問題)，Vol. 67，No.
2，pp.I_125-I_130，2011．

2)

竹林亜夫，他，“切羽の不安定現象の分類と対策に関する考察”，トンネル工学研究論
文・報告集，第 9 巻，pp.1-8，1999．

3)

小泉悠，他，“山岳トンネルの切羽崩落予想システム：切羽ウォッチャー”，一般社団法人日本建設機械施工協会誌，67(5)，pp.15-18，2015．

4)

Lemy, F., et al., “A case study of monitoringtunnel wall displacement using laser scanningtechnology, ” Proceedings of 10th IAEG
Congress 'Engineering Geology for Tomorrow'scities', Nottingham, September 6-10, 2006 ，pp.482-493，2006

5)

中村隆史，他，“背景差分法を用いたトンネ
ル切羽の変状モニタリングに関する研究”，
土木情報学シンポジウム講演集，Vol. 42，(33)，pp.113-116，2017．

6)

Asvadi, A., et al., “3D Lidar-based Static andMoving Obstacle Detection in Driving
Environments: an approach based on voxels andmulti-region ground planes,” Robotics andAutonomous Systems, Volume 83, pp.299-311,
2016.

7)

Sheehan, M., et al., “Continuous Vehicle
Localisation Using Sparse 3D Sensing,
Kernelised Rényi Distance and Fast Gauss
Transforms,” Intelligent Robots and Systems(IROS),
2013
IEEE/RSJInternational
Conference on, pp.398-405, 2013.

8)

Chan, T., et al., “TEMPORAL ANALYSIS AND
AUTOMATIC CALIBRATION OF THE
VELODYNE HDL-32E LIDAR SYSTEM,”ISPRS Workshop Laser Scanning 2013, Volume
II-5/W2, pp.61-66, 2013

Fig.7 100 フレーム平均と差分誤差(チャンネル ID: 15)
計 測距離 の平 均 [m]5.03(1)5.02(2)

5.01
50

50000
100000150000
計 測 フ レ ー ム数 (10フレ ーム/s)

差分 誤差
[mm]

(a) 100 フレーム平均
20100-10 0-20

辞(1)

(2)
50000

100000150000

計測フレーム数 (10フレーム/s)(b) 差分誤差
Fig.8 100 フレーム平均と差分誤差(チャンネル ID: 19)
点数

1050101

1101

2101

3101

4101

5101

計測フレーム数 (10フレーム/s)Fig.9 ベースフレーム内の点の個数の推移

4. 結言と今後の課題
本研究では，高速 3D レーザスキャナを用いた切羽変位のリアルタイム検出手法を提案し，様々な実験よりその性能評価を行った．
その結果，ほぼ正面からの計測の場合，約5mm 以上の変位であれば検出できる可能性を示した．今後の課題として，切羽の変位と作業者の動きの区別，粉塵や水分が付着した場合の精度検証，実用化に向けた警報発生の基準設定などが挙げられる．
-5-