四国電力，四国電力送配電，四国総合研究所
研究期報１１6 (2022年6月) １－6

通信線と障害物との離隔距離異常検知システムの開発㈱四国総合研究所 電子アグリ技術部㈱四国総合研究所 電子アグリ技術部
四国電力送配電㈱ 通信システム部

キーワード：

通信線巡視点検MMS
3 次元点群
離隔距離Key Words：

阿部松木中山素久
一隆
博之

Communication cablePatrolling operation
Mobile Mapping System
3D point cloudSeparation distance

Development of a system to detect abnormal separation distances automatically among communication cables andsurrounding obstacles

Shikoku Research Institute, Inc., Electronics and Agricultural Technology Department
Motohisa Abe and Kazutaka Matsugi
Shikoku Electric Power Transmission & Distribution Company, IncorporatedTelecommunication Systems Department
Hiroyuki Nakayama

Abstract

We have developed a system that can detect abnormal conditions of separation distances among communication
cables and surrounding obstacles to streamline patrolling operations on communication cables.
We have developed a prototype system that can detect abnormal conditions of separation distances amongcommunication cables and surrounding obstacles automatically, and confirmed that system’s availability throughvarious experiments in the real field. That prototype system analyzes a group of 3D point data measured byMMS(3D-LiDAR) technology.

－ 1 －通信線と障害物との離隔距離異常検知システムの開発

1. はじめに

特に、車両で移動しながら計測するには、セン電力会社では、電力系統を安定かつ効率的に運サの自己位置と姿勢を正確に把握する必要がある用するために、制御所と変電所や発電所等との間ことから MMS（Mobile Mapping System）を採用しに架空通信ケーブル（以下、「通信線」という）をた。
MMS（3D-LiDAR）により得られるデータは、物体敷設・整備している。
これら広範囲にわたる通信線の保安を確保する

表面の位置情報とレーザ反射率値からなる点の集ために、定期的に保守員が現地を徒歩で移動しな合（3 次元点群）であり、カメラは、色情報がなくがら直接目視により巡視点検を行っている。

物体の形状を視認しにくい 3D-LiDAR の弱点を補

過去の巡視点検記録によると、異常事例としてうためのものである。

「障害物」
通信線と他のケーブルや樹木等（以下、データ処理部には、計測した 3 次元点群から通という）との接触が最も多く報告されている。

信線や障害物の位置や形状を求め、その位置関係そこで、通信線の巡視点検の作業時間の短縮等をねらいに、通信線と障害物との離隔距離異常検から離隔距離異常を自動検知する独自開発のソフトウェアを搭載する。
設備データベースには、電柱の緯度・経度およ知システムを開発したので報告する。
本システムは、車両で移動しながら通信線と障び電柱毎の通信線架設位置の各データを収容する。

害物との離隔距離をセンサで計測して、異常の有無や異常個所を自動検知するものである。（図 1）

3. データ処理
センサ部の MMS（3D-LiDAR）やカメラで収集した離隔距離異常検知・異常の有無・異常個所センサ
通信線

障害物
接触データを独自開発したソフトウェアで処理して、離隔距離異常の有無や異常個所を自動検知する。
その主な処理内容は次の通りである。

データ分析

3.1 物体認識

車両

障害物

本システムでは、大容量データを効率的に処理するために、図 3 のように 6 つのステップに分け

図 1 システムイメージて分析・処理して、電柱、通信線、障害物を認識する。

2. システム構成

３次元点群

本システムは、図 2 のように、センサ部とデータ処理部で構成する。
センサ部
MMS

設備ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ（電柱位置）

データ処理部
3次元点群

物体認識
電柱

3D-LiDAR

離隔距離異常検知

出力(UI)

電柱認識

点群分割

通信線
トラックデータ

障害物

地上高計算

フィルタリング

トラックデータ（測定位置）

直線モデル抽出

設備ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ（通信線位置）対象通信線選択

トラックデータ

カメラ

映像

画像抽出

設備
ﾃﾞｰﾀﾍﾞｰｽ

図 2 システム構成

曲線モデル抽出

センサ部には、離れた場所から通信線およびその周辺の物体の状態を安定して計測できる 3DLiDAR （ 3-Dimensional

LightDetectionandRanging）とカメラを使用する。

－ 2 －

通信線認識

図 3 物体認識の処理フロー

通信線と障害物との離隔距離異常検知システムの開発（1） 電柱認識処理（3） フィルタリング処理

MMS（3D-LiDAR）で計測した 3 次元点群の中から、通信線を架設している電柱を識別する。

点群処理を短時間かつ高精度に行うために、電柱間の点群をさらに、「地上高」、「電柱間空間にお設備データベースの電柱の緯度・経度を点群座ける平面との距離」、「反射率」の 3 つの指標を用標に変換し、その近傍の点群を走査して分布が最いて通信線が存在する点群の絞り込みを行う。

も円柱に近い点群を電柱点群と識別する。（図 4）

特に、「電柱間空間における平面との距離」によるフィルタリングでは、図 6 のように電柱間空識別した電柱点群

設備データベースの電柱位置間における平面から一定距離だけ離れた点群を通信線点群ではないとして除外する。
青い点群は削除電柱

電柱

電柱間空間における平面走査範囲

図 4 電柱認識方法の原理
２本の電柱の間の平面から一定距離にある点群が通信線が存在する範囲（2） 点群分割処理

図 6 電柱間空間における平面との距離によるMMS（3D-LiDAR）で計測した 3 次元点群の中からフィルタリングの原理

効率的に通信線を認識するために、通信線点群が存在する可能性が高い点群の絞り込みを行う。
電柱間に敷設されている通信線はカテナリー曲（4） 直線モデル抽出処理線で近似できるが、計測した 3 次元点群から直接カテナリー曲線を導くことは容易ではない。

領域から、RANSAC（RANdom SAmple Consensus：ロ

そこでまず、直線による折れ線近似を行うために電柱間の点群を小さな区間（10～20m）に分割する。

点群分割処理およびフィルタリングをした点群
バスト推定アルゴリズム）を使って直線モデルを抽出する。

（図 5）

具体的には、ランダムに 2 点をサンプリングし、この点群分割を行うことで、通信線点群はほぼその 2 点を通る直線モデルに対し、その近傍に存直線状に分布する形になる。

在する点の数が最も多い直線モデルを最適なモデルとして抽出する。1 つの直線モデルを抽出すると、対象の点群領域から直線モデル近傍の点群を電柱

中心中心中心電柱除去して、さらに別の直線モデルを抽出する。
この処理を繰り返すことにより、電柱間に存在する全ての直線モデルを抽出する。

・・・

なお、電柱間を結んだ直線の方向から大きく外

・・・
区間１

区間２

区間３

れる直線モデルは、支線や引き込み線であるため除外する。

図 5 点群分割方法の原理

－ 3 －

（図 7）

通信線と障害物との離隔距離異常検知システムの開発

電柱

電柱

電柱

電柱

基準ベクトル
基準ベクトルとの角度差大基準ベクトルとの角度差小

通信線

対象外線路

対象線路

基準ベクトルとの角度差大対象外線路

図 9 物体認識処理の例

電柱間の基準ベクトルとの角度差が大きい線路は抽出
対象から除外3.2 離隔距離異常検知

図 7 方向による直線モデル抽出の原理

点群を障害物とし、通信線モデルに接近または接3 次元点群のうちで、通信線近傍の電柱以外の触している障害物を自動判定する。
一般に、3D-LiDAR によって得られる点群の分布（5） 対象通信線選択処理
抽出した直線モデルの中から、設備データベーには一定の広がりがあるので、一定の距離（半径スの通信線架設位置と「直線モデルの連続性」のr）の領域を通信線、その外側を離隔領域と定義し、2 つの条件を使って、巡視点検対象の通信線モデそれぞれの領域に含まれる点数の比（以下、「離隔ルを選択する。

距離異常パラメータ」という）により判定する。
（図 10）

ここで「直線モデルの連続性」による選択とは、隣接する区間の直線モデルは連続であるという考えのもと、区間の境界で同じ位置に存在する直線離隔

離隔通信線モデルを選択するものである。
（6） 曲線モデル抽出処理
R選択した区間毎の直線モデルから曲線モデル（2次曲線）を抽出する。

ﾓﾃﾞﾙ

具体的には、直線モデルを合成した折れ線近似

rモデルを用いて 2 次曲線モデルの初期パラメータ（両端の座標および中心点の高さ）を設定し、こ通信線点群
障害物点群のパラメータを微調整して、曲線モデルと直線モデルとの距離が最も小さくなる曲線モデルを抽出する。

（図 8）

領域１

離隔距離異常パラメータ＝離隔領域の点数通信線領域の点数

図 10 離隔距離異常パラメータ領域3領域2抽出した通信線モデルに沿って、離隔距離異常パラメータを計算し、一定の値以上となる場合は直線モデル

直線モデルから曲線モデル（２次曲線）を作成し、パラメータを微調整して最も点群の形状に近い曲線を見つける。

図 8 曲線モデルの抽出の原理

曲線モデル

離隔距離異常として検出させる。
特に、離隔距離異常と判定した場所については、カメラで撮影した画像および点群画像を個別に出力表示できる仕様にした。

－ 4 －通信線と障害物との離隔距離異常検知システムの開発

樹木接触

図 11 ユーザーインターフェース
4. フィールド試験による検証
国道沿いの通信線を対象に計測した 3 次元点群を本システムで処理した。
図 12 は計測した一部区間の離隔距離異常パラメータを図示したもので、横軸は線路距離、縦軸は各地点における離隔距離異常パラメータ値である。
Pole07 から Pole08 の間で、離隔距離異常パラメータ値が大きくなっているが、これは樹木が通離隔距離異常信線に接触している個所である。
図 13 は離隔距離異常パラメータの異常閾値を200 として処理した結果であり、樹木の接触状況

図 13 離隔距離異常検知結果レポートの例を写真と点群画像で確認できるなど、開発したシステムの有効性を確認した。

5. まとめ
通信線の巡視点検作業の効率化をねらいに、通450

信線と障害物の離隔距離異常検知システムを開発

離隔距離異常パラメータ

400350した。

300

離隔距離異常250MMS（3D-LiDAR）を用いて測定した 3 次元点群200データから、通信線と障害物の離隔距離異常を自150100動検知するシステムを試作し、実フィールドで機500050100

150200250

300

350

距離(m)

400

450

500

550600

離隔距離異常パラメータ650能の有効性を確認した。

電柱

将来の実用化に向けて、
 GPU 対応や高速アルゴリズムの適用等による

図 12 離隔距離異常パラメータの計算結果

さらなる処理の高速化
 低価格 MMS 等の採用による低コスト化などが今後の課題である。
［謝辞］
本研究は、四国電力送配電㈱通信システム部殿より委託を受け実施したもので、ご協力いただいた関係各位に深く感謝いたします。

－ 5 －通信線と障害物との離隔距離異常検知システムの開発［参考文献］
1） 伊東敏：「自動運転のためのセンサシステム入門」，日刊工業新聞社, 2019 年 9 月
2） 榎本圭高 他：「モービルマッピングシステムを用いた架空線路構造物点検支援システムの設計と評価」，電子情報通信学会論文誌 B,
Vol.J100-B No.12, 電子情報通信学会

通信ソサイエティマガジン, 2017 年 12 月
3） 和氣正樹 他：「MMS（モービルマッピングシステム）を用いた 3D 設備管理技術」，電子情報通信学会

通信ソサイエティマガジン,2018 年 12 巻 1 号－ 6 －