平面交線を用いた3次元点群データの位置合わせ手法の開発

• Item type: Journal(1)
• 公開日: 2020-01-15
• タイトル: 平面交線を用いた3次元点群データの位置合わせ手法の開発
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Development of Registration Method of 3D Point Cloud Data Using Planar Intersection Lines
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: [特集：活き活きとしたスマートシティを実現する高度交通システムとパーベイシブシステム] 位置合わせ，3次元点群データ，MMS，ICP
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 阪南大学経営情報学部
• 著者所属: 京都橘大学現代ビジネス学部
• 著者所属: 仁愛大学人間学部
• 著者所属: 阪南大学大学院企業情報研究科
• 著者所属: 阪南大学大学院企業情報研究科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Management Information, Hannan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Contemporary Business, Kyoto Tachibana University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Faculty of Human Studies, Jin-ai University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Management & Information Technology, Hannan University
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Graduate School of Management & Information Technology, Hannan University
• 著者名: 北川, 悦司; 加藤, 諒; 安彦, 智史; 吉永, 京平; 津村, 拓実
• 著者名(英): Etsuji, Kitagawa; Ryo, Kato; Satoshi, Abiko; Kyohei, Yoshinaga; Takumi, Tsumura
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 近年の技術の進歩により，3次元点群データは，地上レーザスキャナや距離画像センサ，MMS（Mobile Mapping System）といった様々なセンサ機器を利用して，容易に取得できるようになった．この3次元点群データは，自動運転や構造物の維持管理，災害時の状況把握など多岐にわたる利用用途がある点で非常に注目されている．これらの分野で効果的に3次元点群データを活用するには，撮影視点や取得時間の異なるデータを1つにまとめる位置合わせ（レジストレーション）の処理が重要である．3次元点群データの位置合わせ手法の現状は，ICP（Iterative Closest Point）を利用した事例や研究が大半である．ただし，これらの手法は，点と点を誤差なく一致させるパターンマッチング手法の延長であるため，計測箇所や点群密度などが異なると，同じ撮影方法で点群の密度が非常に多いデータなどでしかうまく位置合わせできないのが現状である．そこで，本研究では，既存の課題を解決する手法を構築するために3次元点群データから平面を抽出し，平面と平面の交線を用いて位置合わせする手法を提案する．この手法は，点と点をマッチングしないため，計測箇所の問題や点群密度の問題の影響は受けないという利点がある．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: 3D point cloud data can be easily acquired using various sensor devices such as a terrestrial laser scanner, depth sensor, and MMS (Mobile Mapping System). These data are attracting attention because they can be used for automatic operation, maintenance of structures, and grasping of disaster situations. Registration of 3D point cloud data is necessary to use 3D point cloud data in these fields. This registration generally uses ICP (Iterative Closest Point). However, ICP is an extension of the pattern matching method that matches points without errors. Therefore, this method cannot be registered when measurement points and point cloud density are different. In this research, we propose a registration method using planar intersection lines from 3D point cloud data. This method is characterized in that it is not affected by the problem of measurement points and the problem of point cloud density because it does not match points to points.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN00116647
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌; 巻 61, 号 1, p. 49-59, 発行日 2020-01-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7764