論文

屋外環境の三次元モデル化のための推奨度マップを用いたレンジデータ取得支援システム
浅井俊弘†,††

神原誠之†

横矢 直和†

Data Acquiring Support System Using a Recommendation Degree Map
for 3D Outdoor ModelingToshihiro ASAI†,†† , Masayuki KANBARA† , and Naokazu YOKOYA†

あらまし
本論文は，レーザレンジファインダ (以下，レンジファインダ) を用いた屋外環境のモデル化におけるデータ取得支援システムについて述べる．提案システムは，未計測部分の効率的な削減のために，モデル化の対象範囲における各地点の計測の推奨度を二次元マップでレンジファインダの操作者に提示する．システムは，モデル化の
対象範囲の各位置での推奨度を，取得済みのレンジデータから生成した三次元形状モデルを用いて求め，レンジ
データを取得する度にモデルを更新することで，対象範囲の推奨度を操作者にインタラクティブに提示する．シ
ステムは，生成モデルの形状の精度を向上することを目的とし，物体の計測密度を指標として推奨度を計算する．
操作者は，数値地図の道路情報と GPS を用いて現在位置を知り，提示された推奨度マップから次の計測位置を決定する．実験において，本システムを用いた屋外環境のモデル化を行い提案システムの有効性を示す．
キーワード 屋外環境の三次元モデル化，レンジデータ取得支援，推奨度マップ，レーザレンジファインダ

1. は じ め に場 [7] などを用いて補間する手法が提案されている．し近年，物体の形状を高精度に計測可能なレンジファ

測部分の形状を補間するため，未計測部分が大きい場

インダの発達により，広域屋外環境の三次元モデル

合，違和感なく形状を補間することは困難である．

かし，これらの手法は計測部分の形状に基づいて未計を自動生成することで，景観シミュレーション，ナビ

従来から，物体の計測において未計測部分を効率よ

ゲーション，テレプレゼンスなどの様々な分野への応く削減するために，最適なレンジデータの取得位置を用が期待されている [1]〜[3]．一般にレンジファイン

求めるビュープランニング手法が提案されている [8]〜ダが測定可能な部分はレーザが到達する範囲に限定さ[11]．一般にビュープランニングとは，モデル化の対象れるため，一度の計測で対象物体の全てを計測するこ領域に対し，取得済みのレンジデータから，各地点でとは困難である．そのため，対象全体の形状を得るに計測した場合に予測される未計測領域の削減量を計算

は，異なる方向からレンジデータを取得し，それらをし，削減量が最も多い地点を次計測地点 (NBV:Next

統合する必要がある [4], [5]．このとき，オクルージョ

Best View) として求める手法である [12]．

ンなどによりレーザが照射されなかった未計測の部分

未計測部分は，レンジデータを取得する度に変化すは，図 1 の白い部分のように欠損となってしまう．

るため，変化する未計測部分の削減量を精度良く求めこのようなセンサによる未計測部分を，物体形状

るには，取得したレンジデータが精度良く位置合わせの尤もらしさを表すエネルギー関数 [6] や符号付距離されている必要がある．Scott らが [12] で述べている†††

手法は主に屋内に存在するような物体を対象としてお奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科，奈良県
Nara Institute of Science and Technology, 8916-5 Takayama-り，センサやマーカ等を利用したレンジデータの高精

cho, Ikoma-shi, Nara, 630-0192 Japan度な位置合わせの実現が前提となっている．また，屋現在，株式会社 豊田中央研究所
Presently with Toyota Central R&D Labs., Inc.

電子情報通信学会論文誌

外環境を対象とした手法として，Allen ら [13] は，未
X Vol. Jxx–X No. x pp. 1–11 xxxx 年 x 月

1

電子情報通信学会論文誌 xxxx/x Vol. Jxx–X No. x

がある．レンジデータの位置合せは，我々が従来提案した，平面領域を利用した ICP アルゴリズム [16] により行うことを想定する．システムは，推奨度を算出
する位置において位置合せに必要な取得済みのレンジ
データの平面領域が計測可能かどうかの判定を行う．
屋外環境では，センサの進入可能な領域や移動経路が制限されることが考えられるため，位置合せに必要な平面領域が取得可能な各地点で求めた推奨度を示した
二次元マップを生成し，レンジファインダの操作者にインタラクティブに提示する．提案システムは，数値
図 1 オクルージョンによるモデル欠損の例
Fig. 1 Data lacking portion due to occlustions.

地図 [17] の道路情報をセンサの進入可能領域とし，システムは，推奨度をセンサの進入可能領域上に重畳表
示し，GPS により得られた現在位置を合わせて提示

計測部分の形状をその周辺の既知の形状から推定し，することで，操作者は次の計測位置を決定する．

最も多く未計測部分を削減できる場所を算出する手法

以下，2 節では，提案するレンジデータ取得支援シを提案している．この手法では，未計測部分の形状をステムと処理の概要について説明し，3 節では，提案

精度良く推定するために，対象範囲がほぼ計測済みかシステムを用いたレンジデータの取得実験と結果につつ位置合せ済みであることが前提となる．そのためこいて詳述し，4 節で本稿のまとめと今後の課題についの手法を，未計測部分の形状を推定するための，レンて述べる．

ジデータが取得されていない対象に適用することは困難である．屋外環境のような広域な環境では，レンジ

2. 屋外環境におけるレンジデータ
取得支援システム

データを精度良く位置合わせするためにセンサやマーカ等を利用することが困難となるため，新たに取得し本節では，屋外環境におけるレンジデータの取得支

たレンジデータと取得済みレンジデータを位置合わせ

援のためのシステムの設計方針と構築したシステムのする必要がある．

概要について述べる．

レンジデータの位置合せ手法として一般に ICP ア

2. 1 システムの設計方針

ルゴリズム [14] が用いられているが，レンジデータ間モデル化の対象範囲においてレンジデータを取得すの重複部分が少ない場合，正確な位置合せが行えないる際，レンジデータ取得支援システムへの要求として場合がある．ICP アルゴリズムによるレンジデータの以下のことが挙げられる．

位置合せを利用した手法として Surmann ら [15] は，(1) 未計測部分を効率的に削減し，形状をより密にすロボットの自律移動により環境の三次元地図の自動構

るレンジデータを取得できる計測候補地点を操作者に築を行っている．この手法は，取得したレンジデータ

示す．

を ICP アルゴリズムにより位置合せすることで，レ(2) 新たに取得したレンジデータを，次の計測候補地

ンジデータの位置合せと NBV の計算を行っているが，点の算出に反映する．

NBV の計算時に，次計測地点で取得されたレンジデー
タが ICP アルゴリズムに必要な重複領域を取得可能かどうかは考慮されていない．
そこで本論文では，計測候補地点の推奨度の計算に利用する三次元モデルを，新たなレンジデータを取得する度に更新することで，センサの操作者に計測効率

本研究は，操作者によるレンジデータの取得と，シス
テムによる計測候補地点の提示を繰り返すことを想定する．構築するシステムは，上記の要求のために以下の機能を実現する．

(a) 物体の計測密度を指標とした推奨度算出の良い次計測地点をインタラクティブに提示する取得

取得したレンジデータから対象の三次元モデルを生支援システムを提案する．新たに取得したレンジデー

成し，三次元モデルの局所領域における計測密度から

タを三次元モデルへと反映させるためには，取得したセンサの進入可能領域の各地点でのレンジデータ取得

レンジデータを取得済みのデータと位置合せする必要の推奨度を計算する．レンジファインダは，一般にセ2

論文／屋外環境の三次元モデル化のための推奨度マップを用いたレンジデータ取得支援システム

ンサから放射状にレーザを照射するため，センサから離れた位置で計測された物体は計測密度が低くなり，

Laser rangefinder(Riegl, LMS-Z360)

INS sensor(Tokimec, TISS-5-40)

RTK-GPS(Nikon-Trimble,
LogPakII)

物体形状の精度が悪くなる．提案システムでは，物体の計測密度を指標とし，モデル化の対象となる領域の計測密度を高めるように推奨度を算出する．これは，要求項目 (1) に対応する．

(b) 推奨度算出のオンライン処理
NBV の算出に形状モデルを用いる手法として，ボ
クセルモデルを用いる手法 [8], [9] と，ポリゴンモデル

Fig. 2図 2 車載センサシステム
Car mounted sensor system.

を用いる手法 [10], [11] が従来提案されている．提案シ
ステムでは，現場での取得支援を想定し，操作者が，円滑にデータ取得を行えるように，推奨度算出のオン
ライン処理を試みる．ポリゴンモデルは，ボクセルモ
デルに比べ物体の形状を詳細に記述できるが，複数のを操作者に提示する．操作者は，推奨度の高さと移動の距離や所要時間等を考慮して次の計測地点を決定する．これは，要求項目 (2) に対応する．

レンジデータから計測・未計測部分を判定するには，

なお，提案システムは広域でのデータ取得のためにポリゴン同士の交差判定や交差部分でのポリゴンの結センサシステムを車載する．そのため，進入可能な緯合が必要であるため，屋外環境のように広域でかつ，度・経度を数値地図 [17] から得られる道路上に限定し，樹木などの形状が複雑な物体が多く存在する場合は計

地面の高さは，取得されたレンジデータから決定する．

算量が大きくなる．また，取得したレンジデータが増

そして，地面の高さが既知の範囲においてレンジファ

加する度に，ポリゴンモデルのデータ量が増加するたンダを設置する高さを考慮してモデル化の対象範囲のめ，計算機のメモリ量の限界を超えないようにポリゴ

推奨度を求める．

ン数を削減する処理が必要になる．一方，ボクセルモ

2. 2 センサシステム

デルは，計測・未計測部分の判定を各ボクセルで行う

本研究に用いるセンサシステムの外観を図 2 に示ことにより形状を生成できるため，計算量がポリゴン

す．レンジデータの取得に全方位の計測が可能なレンモデルに比べて少ない．そのため，視体積交差法 [18]ジファインダを用いることで，センサの向きに関するなどのモデリング手法で一般によく用いられている．

指示を省略することができる．RTK-GPS とジャイロ

また，メモリ量はボクセル数に依存するため，モデル

センサをレンジデータの位置合せ時に座標変換の初化の範囲とボクセルの解像度を固定した場合，メモリ期値を得るために用いる．全方位レンジファインダは量を一定にすることができる．提案システムでは，推Riegl 社製 LMS-Z360，RTK-GPS はニコン・トリン

奨度算出の高速性を重視し，生成の計算量が，ポリゴ

ブル社製 LogPakII を，ジャイロセンサはトキメック

ンモデルに比べ少ないボクセルモデルを利用して推奨

社製 TISS-5-40 を利用した．RTK-GPS とジャイロセ度の算出を行う．新たに取得したレンジデータを推奨

ンサは一体型のハイブリッドセンサとなっており，移度に反映するためには，そのレンジデータを位置合せ

動中の RTK-GPS の位置履歴からジャイロセンサのし三次元モデルを更新する必要がある．そのため推奨

蓄積誤差を補正することができる [19]．

度を算出する位置において，位置合せに必要な平面領

2. 3 提案システムの処理の概要

域の取得が可能かどうかの判定を三次元モデルから提案システムにおける，処理の流れを図 3 示す．操行う．さらに，これらの処理を Graphics Processing

作者はまず，モデル化の対象範囲を決定し，最初のレUnit（以下，GPU）を利用することで処理時間を短ンジデータの取得位置を任意で決定する．2 回目以降縮する．これは，要求項目 (2) に対応する．

のレンジデータの取得位置は，推奨度が示されたマッ(c) 二次元マップによる推奨度の提示

プを見て決定する．システムが GPS で取得した現在

現実の屋外環境では，レンジファインダが進入可能の位置情報を推奨度が示されたマップに重畳表示するな範囲には様々な制限があることが考えられる．シス

ことで，操作者は現在位置を知ることができる．シス

テムは，推奨度の最も高い位置への移動を指示するのテムは，操作者により取得されたレンジデータを取得

ではなく，推奨度を輝度値として示した二次元マップ

済みのレンジデータと位置合せし，三次元ボクセルモ
3電子情報通信学会論文誌 xxxx/x Vol. Jxx–X No. x

start
Decision of modeling area

Operator’s
processing

Acquisition of range data
Movement to the next position

System’s
processing

Registration of range data
Success?

noyes

Update of voxel data
Reflection probability of laser beam
Maximum measurement density
Normal vector of plane portion

Estimation of ground height
Computation of recommendation degree
Generation of the map showing
recommendation degree
yesContinue?
noend

図 4 モデル化の対象範囲の指定
Fig. 4 Determination of modeling area.

正するために，最適化によって求めたレンジデータの位置とそのレンジデータを取得したときの GPS の位置との差の二乗和が最小になるように補正する．手Fig. 3図 3 提案システムの処理の流れ
Procedure of the proposed system.

法 [16] は位置合せのために他のレンジデータの対応する平面領域が必要となるため，新たなレンジデータのデルを更新する．そして，更新されたボクセルモデル

平面領域に対応する平面領域が見つからなかった場合を用いて，モデル化の対象範囲における推奨度を算出

は位置合せが失敗したとみなし，操作者にレンジデー

し，推奨度マップを更新する．操作者は，更新された

タの取り直しを指示する．最後に，緯度・経度をボク

推奨度マップを見て次の計測位置を決定し，移動する．

セルの一辺と同じ長さで格子状に区切り，各格子内にレンジデータの取得が十分であると判断した場合は終存在するレーザの反射点の最も高度が低いものをその了する．以下，各処理について詳述する．

格子における地面の高さとする．

2. 4 モデル化の対象範囲の設定

2. 6 推奨度算出に用いるボクセルモデル

まず最初に操作者は，モデル化する範囲 (緯度・経提案システムでは，生成の計算量が比較的低いボク度) を図 4 に示すように多角形で指定する．操作者は，セルモデルを利用し，各地点における推奨度を算出す

提示されている地図上に指定範囲の各頂点の緯度・経

る．Connolly ら [8] や Massions ら [9] のボクセルモ

度をマウスにより指定する．システムは，指定範囲外

デルを用いた手法は，レンジファインダの計測位置はに存在するレンジデータを除外して推奨度の計算を既知であることが前提であるため，システムによる指行う．

示位置で取得したレンジデータと取得済みのレンジ

2. 5 取得したレンジデータの位置合せ

データとの位置合せについては考慮されていない．ま

我々は従来，屋外環境に多く存在する樹木などの影

た，Massions ら [9] は物体表面の法線と計測位置の関響を排除し，安定して位置合せを行うために平面領域

係から，ボクセル内部の形状の信頼度を算出しているを利用したレンジデータの同時位置合せ手法 [16] をが，レンジファインダから物体までの距離に応じた計提案した．提案システムも同様に平面領域を用いた位測密度の変化については考慮していないため，屋外環

置合せを行う．ただし，提案システムでは，取得した境のように対象が広域である場合，生成した三次元モ

全レンジデータの一括同時位置合せではなく，新たなデルの形状の精度が低くなる場合が考えられる．これ

レンジデータと取得位置が近いレンジデータとで同時らの手法を屋外環境へと適用し，推奨度を算出するた

位置合せによる最適化を行うことで，処理時間を短縮めに必要な情報を以下に示す．

•

計測候補地点からレーザが到達する範囲

位置合せに用いた全てのレンジデータの変換行列を•

上記範囲において上昇する物体の計測密度

更新し，位置合せの結果と GPS 座標系とのずれを補•取得済みレンジデータとの位置合せが可能か？

する．

4

論文／屋外環境の三次元モデル化のための推奨度マップを用いたレンジデータ取得支援システム

ボクセルモデルを用いた場合にこれらの情報を得るた

度は低くなり，詳細な形状が得られなくなる．提案シ

め，各ボクセルに以下のパラメータを設定する．

ステムでは，生成モデルの精度を向上させるために，•レーザの反射確率

取得済みのレンジデータよりも高い計測密度でボクセ•最大計測密度

ルを計測できる場合，その密度差で推奨度の重み付け•

平面領域の法線情報を行う．計測密度 D はレンジデータの水平・垂直それ

屋外のような広域な環境でボクセルモデルを利用するぞれの解像度を Rh , Rv ，計測地点からボクセルまで場合，必要なメモリ量を抑えるためにボクセル空間のの距離を r としたとき，解像度を低くする必要がある．レーザの反射確率はボ
クセル内部を物体が占有する割合を表し，解像度の低いボクセルモデルにおいて，計測候補地点から照射されるレーザが到達する範囲を求めるために用いる．最

D=

Rh
Rv
×
,
r
r

(2)

で定義する．

(c) 平面領域の法線情報

大計測密度は，ボクセル内部の物体の計測密度を表し，

提案システムでは，レンジデータを位置合せするため

ボクセル内部が一様な計測密度であることを保証するに，他のレンジデータと重複する平面領域を必要とすために，複数回計測された場合は最大のものを保持しる．計測候補地点において，取得済みのレンジデータておく．法線情報は，レンジデータの位置合せのための平面領域が取得可能かどうかを判定するために，平に必要な平面領域が計測候補地点から計測可能かどう

面検出により平面領域と判定されたレーザの反射点がかを確認するために用いる．

存在するボクセルにその法線情報を格納する．ボクセ

以下，ボクセルが持つパラメータについて詳述する．

ル内に複数の平面領域が存在した場合は全ての法線情(a) レーザの反射確率報を格納する．

ボクセルのレーザの反射確率 P は，ボクセル内部でレーザが反射した回数を t，レーザがボクセルを通過
した回数 f とした場合，

P =

t
,
(t + f )計測候補地点からレーザが到達する範囲を，各ボクセルが持つレーザの反射確率から求め，その範囲内のボクセルで上昇する計測密度から推奨度を算出する．

(1)

で定義する．提案システムで用いるレンジファインダ
は，レーザを照射した方向と反射した点までの距離を得ることができる．その場合，計測地点から反射点までは物体が存在しないと判断できることから，計測地点とレーザの反射点を結んだ線分上のボクセルにおけるレーザの通過判定を行う．レーザの通過判定を高速に行うために， Bresenham の直線描画アルゴリズ
ム [20] による直線の描画結果を利用する．具体的には，計測地点が存在するボクセルからレーザの反射点が存在するボクセルまで，三次元に拡張した Bresenhamのアルゴリズムにより直線を描画し，描画と判定されたボクセルのうちレーザの反射点が存在するボクセル
以外のボクセルでレーザが通過したと判定する．レー
ザの反射点が得られなかった場合は，レンジファイン
ダが計測可能な距離までレーザが通過したものとする．
ここで，未計測部分は物体が存在するものとし，レー
ザの反射確率の初期値は 1 とする．

(b) 最大計測密度

このとき，法線情報をもつボクセルを通過するレーザの数から位置合せの可否を判定する．

2. 7 推奨度マップの更新
2. 7. 1 推奨度の算出
本節では，前節までに述べた手法で生成されたボク
セルモデルから，センサの進入可能領域における各地
点での推奨度の算出手法について述べる．計測候補地
点 p の推奨度は，p でレンジデータを取得することによる，全ボクセルにおける最大計測密度の上昇量の期待値を示し，各ボクセルで「レーザがボクセルで反射する確率」と「計測密度が既取得の最大計測密度を上回った場合の差」の積を求め，全ボクセルでの和とする．
計測候補地点 p でレンジデータを取得する場合，

p か ら 方 向 i(i = 1, · · · , I) に 向 かって 照 射 さ れ る
レーザを Li とし，Li が通過するボクセルを，順にVin (n = 1, · · · , Ni ) とする．Vin の最大計測密度を din ，
レーザの反射確率を Pin としたとき，推奨度 R(p) は，
以下のように表される．

レーザがセンサから放射状に照射される場合，物体とレンジファインダとの距離が離れるほどその計測密
5電子情報通信学会論文誌 xxxx/x Vol. Jxx–X No. x(c) Deference ofmeasurement density
図 5 GPU を用いたボクセルモデルのレンダリング例(a) Polygon model(b) Generated voxel modelFig. 5

Rendering of voxel model using GPU.

Recommendation degreeLow

R(p) =I 


Di1 Pi1 +

i=1

Ni




n−1

Din Pin

n=2

High



(1 − Pim ) (3)m=1

ここで Din は，p から計測した場合の Vin における計測密度を din としたとき，



Din =

din − din0(din > din )(din <= din )

(4)となる．

2. 7. 2 位置合せのための平面領域の取得
取得するレンジデータを他のレンジデータと位置合せするためには，取得済みのレンジデータと重複する

図 6 操作者に提示される推奨度マップの例
Fig. 6 Example of recommendation degree map.

平面領域が必要になる．計測候補地点からのレーザのベクトルとボクセルが持つ法線との角度差が閾値以内機能を有する GPU を用いることで高速化する手法にの場合は，そのボクセルに存在する平面領域を計測可

ついて述べる．例として，図 5 に同一視点から見たモ能とする．平面を用いた位置合せにおいては，レンジデルを示す．レンジデータが (a) に示すポリゴンモデ

データ間の座標変換行列を一意に決定するために，法ルのように取得されている場合，提案システムに用い線が異なる三つの対応平面が必要になる．システムかるボクセルモデルは，(b) で示すように生成される．

ら提示された推奨度マップに基づいて操作者が決定し(b) の輝度値はボクセルの最大計測密度を表す．

た計測地点に，操作者がレンジファインダを誤差なく推奨度は，計測候補地点からの計測密度が過去の最移動させることは困難であるため，計測候補地点から

大計測密度を上回った場合の差とレーザが反射する確

閾値以上のレーザにより計測可能である平面領域が三率の積を全ボクセルで算出し，その和となる．図 5(c)つ以上の場合，位置合せが正しく行えると判定する．

に示すように各ボクセルの計測密度差を濃淡値，レー割合が一定以下の場合，位置合せに必要な平面領域

ザの反射確率を不透明度として半透明合成し，レンジが取得できないと判断し，その地点での推奨度は 0 とデータと同じ解像度でレンダリングすることで，全画する．

素における輝度値の和が推奨度となる．このとき，ボ2. 7. 3 GPU による推奨度算出の高速化

クセルが持つ各法線情報は，水平 8 方向 × 垂直 4 方

本節では，推奨度の計算をプログラマブルシェーダ

向それぞれ 45 度単位で量子化し，32bit のフラグ情報6

論文／屋外環境の三次元モデル化のための推奨度マップを用いたレンジデータ取得支援システム
Without the support system

Acquisition route

Without the support system

×With the support system[107 1/m3]

With the support system

37

33

40

38

35

36

39

Sum of measurement densities

6

5

4

3

2

1

0

0 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 44 46 48 50

Number of range data acquisition
34

Fig. 8図 8 ボクセルの計測密度の和
Sum of measurement density of voxels.

するのに約 1 分の時間を要する．推奨度の算出は水平
図 7 支援システムの有無による計測地点の違い
Fig. 7 Range data acquisition positions with/without
the proposed support system.

として GPU に入力する．GPU での処理では，フラグ情報からボクセルがもつ法線情報を抽出し，視点からボクセルへのベクトルとの角度差が閾値以上の場合
は，そのボクセルに存在する平面領域が計測可能として，別の色の輝度値を用いてレンダリング結果に反映
する．ボクセルは立方体ではなく，1 辺の長さがボクセルと同じビルボードを描画することで，レンダリン
グの正確さは若干低下するが，描画する面の数が 6 分の 1 となり，描画速度を向上させることができる．

2. 8 操作者への推奨度マップの提示システムは，計算された推奨度に応じた色を付けて作成した推奨度マップを操作者に提示する．提示する地図の例を図 6 に示す．操作者は提示された推奨度
マップから，推奨度の高さ，移動経路・時間等を考慮して次の計測地点を決定する．レンジデータの取得が充分と操作者が判定した場合は，終了する．

方向に 2m 間隔で行った．位置合せの成功条件は，計測候補地点から照射するレーザの 0.05% で計測可能な平面が，3 つ以上存在することとした．本実験では，デス
クトップ PC(CPU:Pentium4 3.4GHz, RAM:2GB)と グ ラ フィク ス カ ー ド (GPU:GeForce7900GTX,

VRAM:512MB) を利用した．新たに取得したレンジデータの計測位置から水平方向に半径 200m 以内，
垂直方向に 50m 以内のボクセルデータを用いて，計測位置から半径 50m 以内の範囲で推奨度を更新する．
このとき，1 地点あたりの推奨度算出に要した時間は
約 0.05 秒であった．推奨度算出を CPU で行った場合，

1 地点あたりの計算時間は約 0.8 秒となり GPU を用いることで，推奨度計算中の待ち時間を軽減することができた．

3. 1 シミュレーションによる取得効率の評価
シミュレーション実験により，提案システムを利用する場合と利用しない場合の，モデル化の対象範囲の計測密度を比較することにより計測効率を評価する．
仮想環境のモデルは，本学構内を簡易的に表したもの
で，実環境の状況に近づくように建物の周りに高さ

3. 提案システムによるデータ取得実験

6m の樹木モデルを配置し，平面検出の障害となるよ

本節では，提案システムを用いたデータ取得実験

うにした．範囲は約 200m 四方で，建物の高さは最大について述べる．実験では，仮想環境におけるシミュ

約 40m である．提案システムを利用しない場合では，レーション実験と，実環境での実験をそれぞれ行った．

平面領域の取得が行えるようにレンジデータの取得間

全方位レンジファインダのレーザの有効距離を 150m，

隔を 20〜30m とした．このとき計測回数は 49 回で解像度を水平 360 度・垂直 90 度の範囲で 1024×512あった．

に設定し，ボクセル空間でのボクセル 1 辺の大きさシステムを利用する場合も，利用しなかった場合とは 2m に設定した．実験で用いたレンジファインダ

同じ経路に沿って計測を行い，システムを利用しな

LMS-Z360 は解像度 1024×512 のレンジデータを取得

かった場合の計測密度の和を上回ることを終了条件と
7

電子情報通信学会論文誌 xxxx/x Vol. Jxx–X No. x

レンジデータ取得地点を × 印で示す．データ取得を startで示した地点から開始し，図に示す経路に沿って 112地点での計測を行った．
データ取得後に操作者に示された推奨度マップの更end

A

新の様子を図 10(a)〜(f) に示す．作成されたマップ
により，推奨度の高い計測位置が確認できる．レンジ
ファインダの操作者はこのマップをみて次の計測位置を決定した．本実験におけるレンジデータを取得してから推奨度マップが更新されるまでの時間は，約 1 分だった．また，GPS の電波の受信状態の悪化による

Acquisition route100m

図 9 データ取得の位置と経路
Fig. 9 Position and route of range data acquisition.

精度低下が発生し，位置合せの初期値の精度が悪化したためレンジデータの位置合せが失敗する場合がみられた．そのような場合は，受信状態の回復を待って

RTK-GPS とジャイロセンサによる位置・姿勢を取得した．システムを用いた場合，経路の終端へは 32 回

し，位置合せを行った．実験を行った図 9 の A で示

目の計測で到達したため，33 回目以降は，システムがされる道路は，他の場所と比べて，レンジデータの取示した推奨度が最大の地点でレンジデータの取得を繰

得間隔が短くなっている．これは，道路沿いに街路樹り返した．その結果，40 回目の計測でシステムを利用が密に存在し，他の場所と同じ距離を移動すると，法しなかった場合の計測密度の和を上回った．33 回目以線の異なる三平面を取得可能であるレーザの数が閾値降の取得地点を，図 7 中の番号で示す．図 7 にデータを下回り，位置合せが不可になるとシステムが判定しを取得した経路と，提案システムを利用した場合と利たためである．このような平面領域の取得に対する障用しなかった場合の計測地点を示す．どちらの場合も害物が多い場所でも，システムに従うことで位置合せ

1 回目の取得地点は同じである．図 8 に，それぞれのが可能なレンジデータを得ることができた．対象範囲場合の計測密度の和の推移を示す．システムを利用し全域で取得した 112 地点分のレンジデータを図 11 に，た場合の計測密度の和は，システムを利用しなかった

手法 [16] によるテクスチャ付きモデルの生成結果を図場合に対して最大で 38.8%，経路の終端に達した 32

12 に示す．

回目においては 25.5%上回った．図 8 より，同じ計測回数における計測密度の和は常に提案システムを利用

4. ま と めした方が上回っており，提案システムを利用すること

本論文では，レンジファインダの操作者に次の計測

で，モデル化の対象範囲を少ない回数で計測できたこ

位置を決めるための情報として計測の推奨度を示すとが確認できる．

マップを提示するレンジデータ取得支援システムを提計測密度は，それぞれの場合において 1 回目からほ案した．提案システムは，物体の計測密度を指標とし

ぼ一定の割合で増加しているが，提案システムを利用た各地点の推奨度をボクセルモデルを用いて算出し，した場合は 29 回目，利用しない場合では 40 回目あた

取得したレンジデータを逐次モデルに反映させるためりから増加率が低下している．これは，計測した領域に，位置合せのための他のレンジデータとの重複するがモデル化の対象範囲の全域に達したためで，以降は平面領域の取得を考慮した．また，GPU を用いるこ

回を重ねる毎に計測密度の増加率は低下することが考とで推奨度計算を高速化し，レンジデータを取得する

えられる．

度にモデルを更新することで，レンジファインダの操

3. 2 実環境におけるデータ取得支援

作者にインタラクティブに効率の良い場所を提示した．

現実環境における支援システムによる実験では，図シミュレーション実験において，提案システムを用い2 に示す車載センサシステムを用いて行い，国土地理

た場合と用いなかった場合でのモデル化対象の計測密院により提供されている数値地図 [17] から抽出した道度を比較することで本システムの有効性を示した．実路領域をセンサの進入可能領域とした．図 9 に実験を環境での実験においても，レンジデータの取得効率の行った奈良県生駒市北大和一丁目付近の道路情報と，高い場所を示すことができ，かつ位置合せが正しく行8論文／屋外環境の三次元モデル化のための推奨度マップを用いたレンジデータ取得支援システム

Recommendation degree
Low

High

(a) After 1st range data acquisition.

(b) After 53rd range data acquisition.

(c) After 64th range data acquisition.

(d) After 83rd range data acquisition.

(e) After 98th range data acquisition.

(f) After 112th range data acquisition.

Fig. 10

図 10 推奨度マップの更新の様子
Update of recommendation degree map during range data acquisition.

えることを確認した．

謝辞

本研究の実験にご協力頂いた，奈良先端科学

今後は，提案システムを用いた対象範囲のモデル化

技術大学院大学 情報科学研究科 堀 磨伊也氏，河合 紀と，我々が従来提案した，移動計測 [21] を統合するこ彦氏，越澤 広幸氏，水戸 博之氏に感謝を表する．

とにより，残った未計測部分をより効率的に計測する手法について検討する．

文
[1]

献

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9電子情報通信学会論文誌 xxxx/x Vol. Jxx–X No. x

Fig. 11

図 11 対象範囲全域の計測結果
Acquisition result of whole target area.

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Fig. 12 Generated 3D model with texture.

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11

Abstract This paper describes a support system for range data acquisition in order to non-measurement portions eﬃciently for 3D outdoor modeling using a laser rangeﬁnder. The proposed system computes
the recommendation degrees in the target area of modeling by using a 3D model which is generated fromacquired range data, and indicates the recommendation degree map interactively by updating the 3D model
whenever new range data is acquired. The operator decides the next data acquisition position seeing therecommendation map. Experiments in simulation and outdoor environments have shown the eﬀectivenessof the proposed system.
Key words 3D modleing of outdoor environments, range data acquiring support, recommendation
degree map, laser rangeﬁnder