東急建設技術研究所報 No. 43

U.D.C 528.023

ICT 施工における SFM 技術の有用性検証
松村

要約：武洋 ＊

池田直広 ＊＊ 遠藤健 ＊＊ 田野井淳一 ＊＊工事現場内における作業員や資機材の高精度な位置情報を屋内で取得する手段として SFM（Structure fromMotion）技術が期待されている。本稿では SFM 技術を用いた際に計測精度に及ぼす要因を検討するために，屋内環境の撮影画像から撮影カメラの自己位置および姿勢を同定する基礎的実験を実施した。実験は，計測精度に大きく影響を及ぼすと想定される「ハードウェア性能（画素数，画角）」，「解析ソフトウェア性能（市販，特注，オープンソース）」，「撮影条件（外乱光，計測対象物等）」に着目して実施し，以下の知見を得た。計測精度は画像データのラップ率に大きく影響するため，画角が広いカメラを選定することが望ましい。解析ソフトウェアには，各社独自の特徴点マッチング技術が使われており，画像データによって解析精度の優劣が異なる。今回の実験では，外乱光の影響が最も大きく，システムのロバスト性に課題があることを確認した。

キーワード：

SFM，自己位置同定，カメラ位置，屋内環境

目

1．はじめに

4．総合性能確認実験

2．SFM 技術の概要

5．実験考察3．基本性能確認実験

6．まとめ

次：

1．はじめに
従来施工方法と比較して，高効率，高精度な施工が可能とされる ICT 施工が急速に広まっている。ICT 施工は工事現場内の様々な情報の電子化を行っており，工事現場内の資機材等の位置情報を用いた施工方法も多く検討されている。しかし，位置情報の取得手段は屋外 GPS を用いることが一般的であるため，屋内での位置情報を用いた
ICT 施工の普及が遅れている。そのため，屋内等 GPS が図1

使用できない環境下では，簡易かつ小型の計測機器によるSFM 計測概念図

位置情報取得技術が求められている。
そこで，本稿では屋内環境で位置情報を取得するためのラレンズから得られる写真を解析するが，SFM は一つの技術として期待されている SFM（Structure from Motion）

カメラを移動させながら撮影を行うことで視野が異なった技術における自己位置同定技術に着目した。SFM 技術と写真を取得している。図 1 に SFM 計測概念を示す。

は，複数のカメラ写真から撮影対象物の三次元復元および写真を撮影したときのカメラ位置同定が可能な技術であ3．基本性能確認実験

る。SFM 技術の基礎検討として，どの様な要因が自己位基本性能確認実験においては，カメラ性能および SFM置同定精度に影響を与えるのか調査した。

解析ソフトウェア性能が自己位置同定精度に及ぼす影響を評価することを目的とした。

2．SFM 技術の概要

撮 影 対 象 は，映 像 デ ー タ に 特 徴 量が豊富であるためSFM はコンピュータビジョンの分野において開発され，動画や静止画からカメラ撮影位置を推定し，三次元形状をSFM 解析に有利とされるランダムな図のパターンとした。
また，日光の影響により映像データの特徴が時間によっ復元する要素技術の 1 つである。1)て変化しない屋内で実験を行い，一定間隔でカメラを移動原理は，動画や静止画から自動で特徴点を抽出し，2 枚させ撮影を行った。の映像データからその視差を算出するステレオ技術を用い使用したカメラは，安価なカメラの中で標準的な画素て，三角測量の原理に基づいた解析を行い，映像データか数・対角画角を持つデジタルカメラ，それと比較して画素ら計測対象物の三次元形状の復元と同時に，カメラ撮影位数が多い一眼レフカメラ，対角画角が広いウェアラブルカ

置の移動量を同定する技術である。

メラの計三種類を選定した。表 1 にカメラスペックを示

ステレオカメラなどは位置関係が既知である複数のカメ＊土木本部 機械技術部

す。

＊＊技術研究所 建設 ICT グループ91

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表1

カメラスペック

SFM 解析ソフトウェアは一般市販され普及率の高い解析ソフトウェア A，共同研究により提供されたソフトベ

図3ンダー開発品 B およびオープンソース解析ソフトウェア

基本性能確認実験概要図

C を使用して解析精度の比較検証を行った。
3.1

基本性能確認実験方法

図 2 に使用した 2 種類のモザイクパターン，図 3 に各資機材の位置関係を示した実験概要図を示す。
照度一定の環境である室内において，壁面に印刷した 2種類のモザイクパターンを連続的に貼り付けた。
撮像対象とカメラの距離が一定になるように壁面に平行に設置したリニアスライドレールにカメラを固定し，1000mm の距離を 50 mm 間隔でカメラをスライドさせて撮影をした。移動距離の真値は，リニアスライドレールに取り付けたデジタルスケールの計測値を用いた。カメラと計測対象との距離は 1000 mm としている。
3.2

図4

位置推定誤差（デジタルカメラ/パターン A）

図5

位置推定誤差（一眼レフカメラ/パターン A）

位置同定精度評価方法

SFM 単体では移動距離に関する出力結果はスケール不明のため，デジタルスケールから読み取った初期カメラ位置と終了カメラ位置からスケールを与え，SFM により出力された位置データを相似変形させたものと比較した。単位移動距離を式()で算出し，SFM 出力の移動距離に単位移動距離を乗じたものを SFM 解析における移動距離とした。そのため，初期位置と終了位置を合わせるようにSFM の位置データを修正しており，移動量 0 mm の初期点と移動量 1000 mm の終了点は誤差が 0 mm となる。
単位移動距離=カメラ最終位置（真値)−カメラ初期位置（真値)
カメラ最終位置（SFM 出力)−カメラ初期位置（SFM 出力)
()

図6
図2

位置推定誤差（ウェアラブルカメラ/パターン A）

ランダムパターン92

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3.3

基本性能確認実験結果

3.3.1

外は平均誤差が 3 mm 以下の結果となった。

モザイクパターン A の実験結果

図 4 にデジタルカメラ，図 5 に一眼レフカメラ，図 6 に4．総合性能確認実験

ウェアラブルカメラを用いて撮影した写真からカメラ自己基本性能実験において，デジタル一眼レフカメラおよび位置を求め，デジタルスケール位置と比較して推定した位

ウェアラブルカメラを使用した際，比較的良好な結果が得置の誤差を求めた結果をそれぞれ示す。各図は縦軸にデジられた。そのため，本実験では上記のカメラを用いて，よタルスケールからの誤差，横軸にデジタルスケールからのり実用に近い状況の撮影を実施し，自己位置について解析読み取った位置を表している。

を行った。

また，SFM 処理に失敗したものについては，それ以降4.1の距離でプロットされていない。

総合性能確認実験方法

壁面の上部に大きな窓面があり日光が侵入する環境で実図 4 の結果より，デジタルカメラを使用した場合，一般験を行った。撮影対象に廊下の床面に印刷された木目調を市販の解析ソフト A による解析は行えなかった。また，使用し，カメラには一眼レフカメラ，ウェアラブルカメラ

オープンソース解析ソフト C による解析では移動量によの 2 種類を用いた。

らず約−300 mm から 800 mm という比較的大きな誤差が実験装置として手押し台車を使用し，台車にカメラを固現れた。

定して一定方向に移動させることにより実験を行った。

図 5，図 6 の結果より，一眼レフカメラとウェアラブル

廊下では 30 m 程度の距離を台車で移動させて 50 mmカメラを使用した場合は 3 つの解析ソフトで処理の失敗な間隔毎に撮影しており，カメラと廊下床面の距離は 1000く解析できた。図 5 の一眼レフカメラを使用し，ソフトベmm としている。なお，カメラ位置の真値としてトータルンダー開発品 B で解析した場合に移動量 600 mm で誤差約−400 mm，移動量 700 mm で誤差約−250 mm と比較的大きな誤差が現れているが，それ以外の一眼レフカメラとウェアラブルカメラの結果では比較的小さな誤差となった。
表 2 に各組合せにおける平均誤差を示す。デジタルカメ
ラを使用してオープンソース解析ソフト C による解析を行った場合，一眼レフカメラを使用した場合は全てのソフトで平均誤差が 10 mm を超える結果となった。ウェアラ
ブルカメラを使用した場合はどの解析ソフトでも平均誤差が小さく 3 mm 以下の結果となっている。
3.3.2

パターン B の実験結果

図 7 にデジタルカメラ，図 8 に一眼レフカメラを用いて

図7

位置推定誤差（デジタルカメラ/パターン B）

図8

位置推定誤差（一眼レフカメラ/パターン B）

パターン B を撮影した写真からカメラの自己位置を求め，デジタルスケール位置と比較して推定した位置の誤差を求めた結果をそれぞれ示す。
本実験では，デジタルカメラ，一眼レフカメラを使用した場合ともに 3 つの解析ソフトで滞りなく解析できた。図7 のデジタルカメラを使用してオープンソース解析ソフト
C による解析を行った場合に比較的大きな誤差が現れており，ほとんどの移動量の場合に誤差が−10 mm を超える結果となった。
表 3 に各組合せにおける平均誤差を示す。デジタルカメ
ラを使用してオープンソース解析ソフト C による解析を行った場合に平均誤差が 10 mm を超えているが，それ以表2

位置推定平均誤差（パターン A）［mm］
表3

位置推定平均誤差（パターン B）［mm］

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図 10

図 11

一眼レフカメラ用いた場合の位置推定誤差

ウェアラブルカメラ用いた場合の位置推定誤差

表4

図9

位置推定平均誤差［mm］

総合実験概要図および計測状況点は誤差が 0 mm となっている。また，SFM 処理に失敗ステーションのターゲットプリズムを搭載し，プリズムのしたものについては，それ以降の距離でプロットしていな軌跡を測定することで真値とした。図 9 に実験概要図およい。本実験では 50 mm 間隔で 30 m 程度の計測を行い，び計測状況写真を示す。

計測結果が多数あるため本図では 500 mm 間隔の結果を記

4.2

位置同定精度評価方法載している。

総合性能確認実験も移動距離に関する出力結果はスケー

図 10，図 11 の結果より，一眼レフカメラとウェアラブル不明のため，基本性能確認実験と同様の解析を行った。

ルカメラを使用した場合ともにソフトベンダー開発品 B

4.3

総合性能実験結果での解析が全く出来なかった。一眼レフカメラとウェアラ

実験は，一眼レフカメラおよびウェアラブルカメラを用

ブルカメラを使用した場合ともに一般市販の解析ソフト

いて廊下床面の木目調を撮影した。撮影した写真からカメA，オープンソース解析ソフト C にて解析を行っても移動

ラの自己位置を求め，トータルステーションで計測した位量によって 50 mm から最大 2900 mm 程度の比較的大きな置と比較し，推定した位置の誤差を求めた。図 10 に一眼誤差が現れた。

レフカメラ用いた場合の位置推定誤差，図 11 にウェアラ

表 4 に各組合せにおける平均誤差を示す。どちらのカメ

ブルカメラ用いた場合の位置推定誤差を示す。各図は縦軸

ラでも平均誤差が大きいが，一眼レフカメラの平均誤差がにトータルステーション計測値からの誤差，横軸にトータ

約 100 mm〜250 mm，ウェアラブルカメラ平均誤差が約ルステーション計測値から読み取った位置を表している。

50 mm〜60 mm とウェアラブルカメラの平均誤差の方がなお，初期位置と終了位置を合わせるように SFM の位置小さくなる結果となった。

データを修正しているため，移動量 0 m の初期点と終了

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5．実験考察5.1

性によって解析精度が変わっていると考えられる。

基本性能確認実験5.1.1

5.2

ハードウェアについて総合性能確認実験

5.2.1

ハードウェアについてウェアラブルカメラを使用した場合（パターン B では基本性能確認実験と同様，ウェアラブルカメラを使用し計測未実施），解析ソフトによらず平均誤差，最大誤差がた場合，解析ソフトによらず平均誤差，最大誤差が小さい最も小さい結果となった。また，デジタルカメラと一眼レ結果となった。これは，5.1.1 でも述べたように，ウェアフカメラについて比較した場合，パターン A 撮影写真をラブルカメラのラップ率が高いためだと考えられる。

解析ソフト B で解析した場合を除き，一眼レフカメラを5.2.2

解析ソフトウェアについて使用した解析のほうが平均誤差，最大誤差が小さくなっ

総合性能確認実験においてソフトベンダー開発品 B でた。これは，カメラが同じ距離を移動して撮影を行ったとは全く解析を行えなかった。これは，解析ソフト B が採き，画角の広さに比例して隣り合う写真のラップ率が大き用している画像特徴量が，日光による照度変化の影響を受くなり，画像同士のマッチング精度が向上するためと考えけやすいためだと考えられる。

られる。

また，一般市販品ソフト A およびオープンソースソフ

表 5 に各カメラについて，撮影対象までの距離が 1.0 m

ト C について比較すると，使用するカメラによって解析でカメラの移動距離が 50 mm の場合の隣り合う画像同士精度が逆転している。このことから，解析ソフトとカメラのラップ率を示す。他のカメラと 3〜4% 程度の違いであの相性によって解析精度が変わっていることが考えられるがウェアラブルカメラのラップ率が最も高く，次に一眼る。

レフカメラが高いことが分かる。

5.2.3

撮影条件についてまた，カメラの画素数については，最も画素数が高い一

表 3，表 4，表 5 で示したように，基本性能確認実験に眼レフカメラと比べウェアラブルカメラの方が解析精度が比べ総合性能確認実験において真値との誤差が大きくなっ良かったことから，解析のうえで大きな影響を与えないとており，精度の低い解析結果となっている。これは，撮影考えられる。

対象のパターンが異なることに加え，日光による照度変化

5.1.2

解析ソフトウェアについての影響により画像同士のマッチング精度に悪影響を与えてパターン B の一眼レフカメラを使用した計測を除き，いるためだと考えられる。

両パターンにおいてソフトベンダー開発品 B による解析が最も精度良く行えた。これは，ソフト B が採用してい6．まとめる画像特徴量が，照度一定条件下であれば撮影対象に大き本稿では以下の知見を得ることが出来た。

く影響されないためであると考えられる。

･ SFM 解析では写真間のラップ率が精度に大きく関わまた，一般市販品ソフト A およびオープンソースソフるため，画角の広いカメラを使用したほうが有利であト C について比較すると，パターンによって解析精度がる。

逆転している。このことから，解析ソフトと撮影対象の相･ 各解析ソフトは撮影対象によって解析精度が大きく異性によって解析精度が変わることがわかる。
5.1.3

なる。

撮影条件について･ 日光などの外乱は解析精度低下を招くため，照明が一照度一定の同一環境において計測対象のモザイクパター定の条件化で撮影を行うのが望ましい。

ンが変わった場合，自己推定位置と真値との誤差は，解析

これらのことより SFM による自己位置同定技術は撮影ソフトウェアについての考察で述べたようにソフトとの相対象および撮影環境によって精度が大きく左右され，外乱の影響を受け易い技術であることが分かる。
しかし，今回の実験において日光が差し込まない環境で表 5 撮像画像のラップ率（撮像対象距離 1000 mm，移動間隔 50 mm）あれば，写真同士のラップ率が 99.9% であるとき，3 mm以内の誤差でカメラ自己位置を同定できた結果となった。
今回の実験から，SFM による自己位置同定技術は，課題が多いものの条件次第で活用の可能性を見出すことが出来た。

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謝

辞

本研究は，受託研究契約に基づく「SFM による自己位置・姿勢計測精度検証業務」に係る研究業務によるものです。ご指導とご協力を頂きました関係者各位に，心よりお礼申し上げます。
参考文献
1) 内山庄一郎・井上公・鈴木比奈子，「SFM を用いた三次元モデルの生成と災害調査への活用可能性に関する研究」：防災科学技術研究所研究報告，第 81 号，2014 年 2 月

Verification of efficiency of SFM technology in ICT construction
T. Matsumura, N. Ikeda, K. Endou,and J. Tanoi
SFM（Structure from Motion）technology is expected as means for indoor acquiring highly accurate position
information of crews and equipment in construction sites. In this paper, in order to examine factors influencing themeasurement accuracy when SFM technology is used, basic experiments were conducted to identify the self‑position andposture by the images photographed camera from indoor. We conducted experiments focusing on ”hardware performance（pixel number, angle of view）”, ”analysis software performance（commercially available, custom order, open source）”, ”
photographing conditions（disturbance light, measurement object, etc.）” that were assumed that the measurement
accuracy will be greatly affected.
We got the following findings. Since the lap rate of images greatly affects accuracy, it is desirable to select a camera witha wide angle of view. Since each companyʼs characteristic points matching technique is used for analysis software, thesuperiority or inferiority of analysis accuracy varies depending on the image data. In this experiment, it was confirmed thatthe influence of ambient light is the largest and there is a problem in the robustness of SFM technology.

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