１．委 託 事 業 名 ：ドローンを利用した SLAM レーザー計測の実用化と展開

２．委託事業者名：

委託団体：平井工業株式会社
連携大学：静岡理工科大学理工学部
特任講師 田村機械工学科

博

連携団体：株式会社シーズプロジェクト
株式会社未来システム工房

静岡営業所

３．研究成果概要：
１．はじめにICT による生産性の向上が期待されるなか、現在様々な分野でドローンの活用が注目されている。このような状況下において、私たちは昨年度「ドローンを利用した新たな航空レーザー計測方法の開発と展開」という研究に取組み、一定の成果を得た。そこでは、SLAM（スラム：Simultaneous Localization and Mapping の略：自己位置推定と環境地図作成を同時に行う技術）により自動航行するドローンのレーザースキャナ（以降 LS）計測の有用性を確認したが、いくつかの課題も判明した。こうした状況を踏まえ、これらの課題を解決し、ドローンを利用した SLAM 計測の実用化を目的とした研究に取り組んだ。
２．課

題

昨年度、SLAM が非常に有用性の高い技術であることはわかったが、それを公的な計測方法に位置づけ、ビジネスにすることは難しいと感じていた。建設市場が SLAM を受け入れるためには、その計測方法が高精度でわかりやすいものでなければならないと考え、そこにある課題を２点抽出した。

写真－1

SLAM-LS 搭載ドローン

２．１キャリブレーション（calibration：校正）と系統誤差
キャリブレーションとは校正と訳すが、機器が正確な数値を示すための調整のことである。
事前に寸法や規格がわかっている目的物を計測し、その結果が正しいことを示せば、クライアントの信頼を得ることができる。昨年度私たちが検証した SLAM‐LS のホバーマップには、具体的なキャリブレーションのプロセスがないことから、それを確立する必要がある。
SLAM は、「ロバスト性」に重点を置いているが、ロバスト性とは、強靭性や頑強性という意味のほかに、外乱や外的要因を受けても、システムへの影響を最小限に抑える仕組みや性質のことで、ドローンに自動航行を支えるものである。
計測工学上では、誤差は大きく３つ、「偶然誤差」、「過失誤差」、「系統誤差」に分類されている。このうち、偶然誤差は統計的に対処する理論が整備されているので、測量でも SLAMでも対処が可能であるが、SLAM で難しいとされているのは、過失誤差と系統誤差である。
過失誤差はヒューマンエラーに起因するものが多く、マニュアルなどでの対応が可能であるが、系統誤差は、例えば熱による定規の伸縮によって生じる誤差のように計測機器の潜在的誤差であり、これにはキャリブレーションで対処することが適切である。
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２．２ 点群データのレンジ（帯状のバラつき）
昨年度の研究において、SLAM－LS で得た点群データは概ね 50ｍｍ程度のレンジ（バラつきの幅）をもつことがわかった。これは瞬時に大量のレーザーを照射する LS の特徴であると考えられるが、膨大な点の情報を得ることが可能である反面、バラつきやノイズも少なくないというのが現状である。
（図－1）
この大きな点群のレンジの中から真値（正しい値）を見つけ出すプロセスを構築しなければならない。

図－1 レンジ（バラつきの幅）イメージ

３．研究成果と解決策
３．１ キャリブレーションの設定とマーカー（評定点）の製作コンセプト
キャリブレーションとして、座標値やその形状が明確なテスト標本を設定し、それを計測した結果が正しいことを示せば良いと考えた。そこで静岡理工科大学のキャンパス内に 5.0ⅿ×5.0ｍ程度の標本面を設置し、その標本面内に設置した検証点座標と点群データとの離隔を計測することで、システムの精度確認ができると考えた。
（※i-construction ICT 建機・施工履歴データのキャリブレーションを参考）また SLAM が GPS を利用しない技術であることから基準点に座標値を付与するプロセスが非常に重要であったことから SLAM－LS に対応したマーカー（対空標識：評定点；GCP）の製作に取り組んだ。
３．２ マーカーの製作

写真-2 キャンパス内標本面

マーカー製作は、デザインや形状、塗料や素材の他に再帰反射など、レーザー光と関係の深い要因を考慮した結果、①ホログラムマーカー、②プリズムシート（コーナーキューブミ
ラーフィルム）、③四角錘（ピラミッド）マーカーのプロトタイプの制作に取り組んだ。①と②は開発時間とコストの制約により実用化とはならなかったが、非常に興味深い技術である。（図－2）本研究では③四角錘マーカーを採用した。
（写真－3）
写真-3 四角錘マーカー

図－2 ホログラムの特性-2-

３．３ キャリブレーションの構築
キャンパス内に 5.5ｍ×5.4ⅿの標本面を設置し、その周囲にマーカーを設置した。
（図－3）この標本平面内に 20 点の検証点を設置し、それらの座標値をトータルステーションで計測した。
その上空を高度３ｍで SLAM-LS を搭載したドローンで飛行し点群デー

図‐3 標本面とマーカ－設置状況（座標値）

タを採取した。
（図－4）
３．４ フィルタリングの構築
オリジナルの点群データから切り出した標本面とマーカーについてフィルタリングを検討した。
（図－5）

図－5 標本面とマーカーの点群

図－4 オリジナル点群データ【ノイズ分析】
図－6 はφ556 ㎜の円柱をスキャンし、その断面を計測したものである。点群の外側が実寸と合致したことから、レンジのSLAM-LS がレーザーを照射した側に真値があり、その下側はノイズであることが判明した。

図－6 ノイズ分析（点群断面）【外れ値フィルタ】点群処理ソフトには、ある特定の範囲以外の点を「外れ値」として削除するフィルタ機能があるが、これを駆使してノイズを除去した。
「外れ値フィルタ」には「平均距離推定に用いる点数」と「標準偏差乗算しきい値」の二つのパラメータがあり、近接する一定数の点をひとつのグループとし、その点同士の離隔を計算してその標準偏差値を求める。それをしきい値とし、それより遠い点を除去するものである。二つのパラメータの強弱について２つのベクトルを想定し、その相関について仮説を立てた。
（図－7）
その仮説に従って分析を進めた結果、

図－7 異なるパラメータによる座標付与仮設図10～30 個の点の点間距離を計算し、その１σの点を残すことが適切であることがわかった。
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処理した点群データを細かくグリッド分割し、その一つのグリッドの中の最も高い位置の点を抽出し、その点をつなげていくとレンジの上面（SLAM-LS 照射側）に三角メッシュを貼ることができる。
（図－8）その三角メッシュ面と検証点座標との離隔を見れば計測精度を確認できる。

図－8 三角メッシュ面と検証点の離隔

４ まとめ
本研究の「SLAM-LS による計測を実際の現場で活用するためのプロセスの構築」という目的を、概ね達成できたと考えている。今回の研究成果によって、SLAM－LS の計測結果の精度や信憑性を証明できることから有用な技術として実用化される可能性は高まったと感じている。本研究で構築した標準キャリブレーションのプロセスを図－9 に示す。

【キャリブレーションフロー】

図－9 標準キャリブレーションプロセス① 現場に 5.0ｍ×5.0ｍの標本面を設置し、それを囲むように３基以上の基準点マーカーを設置する。標本面には四隅と中央を基準に９個以上の検証点を設置する。設置完了後、基準点と検証点の座標値をＴＳで計測する。
② SLAM－LS（ホバーマップ）を搭載したドローンを高度３ｍで飛行させ、マーカーと標本面をスキャンする。
③ 取得した点群データに外れ値フィルタをかけてノイズを除去し、残ったレンジの SLAM
－LS 側に三角メッシュを貼る。
④ 基準点マーカーに座標値を付与し、三角メッシュ面と検証点が近接していることを確認して SLAM－LS 計測の精度と信憑性を証明する。
おわりに今日の私たちはまだ、建設業が長年培ってきた測量技術を踏襲し、あまり変化のない日々を過ごしているが、近年の ICT の進化はドラスティックであり、SLAM のような異業種の技術が私たちの「常識」を打ち壊し、閉塞感の強い分野に新風をもたらすことの期待に高揚感を覚えている。今後も研鑽を重ねながら新技術の伸展に寄与できれば幸いである。
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