高速､安価で､より正確な3Dマッピング

June, 14, 2022, Geneva--EPFLとジュネーブ大学のエンジニアは､自動ドローンマッピングを左右するカギを握っていると考えている｡人工知能(AI)と新しいアルゴリズムを組み合わせることで､研究チームの方法は､複雑な地形を正確にスキャンするために必要な時間とリソースの大幅な削減を約束する｡

3Dマッピングは､極めて有用なツールである｡建設サイトのモニタリング､生態系における気候変動効果の追跡､道路や橋梁の安全性検証など｡しかし､現在､マッピングプロセスを自動化するために使われている技術は､限界があり､長く､コストがかかる企てになる｡

｢スイスは､現在､航空レーザスキャナを使って全地形をマッピングしている｡2000年以来､初めてである｡しかし､そのプロセスは4年から5年かかる｡十分な細部と精度の高いデータを収集するには､スキャナが1km以下の高度で飛ばなければならないからである｣と､EPFL建築､土木､環境工学(ENAC)内のGeodetic Engineering Laboratory (Topo)､シニア研究者､Jan Skaloudは説明している｡｢われわれの方法で､測量技師は､5kmの高度からレーザスキャナを放出し､それでもなお精度を維持できる｡われわれのレーザは､感度が高く､遙かに広い範囲で光ビームを放出できるので､プロセスは5倍高速になる｣｡

その方法は､ジュネーブ大学のDavide Cucci がPhotogrammetry and Remote Sensing ISPRS誌に発表した｡同氏は､同大学経済学部統計研究センタシニア研究助手｡

逃しているポイント
LiDARレーザスキャナは､数100万の光パルスを表面に発し､高分解能デジタルツイン､即ち､物体や地形のコンピュータベースのレプリカを作る｡例えば､建築物､道路網､製造で使用できるものである｡レーザは､空間データの収集に特に効果的である｡環境光に依存することなく､長い距離で正確なデータを収集し､本質的に植物は｢透過｣できる｡しかし､ドローンや他の移動体に搭載されると､レーザの正確さが失われることがよくある｡特に密集都市､地下インフラストラクチャサイト､GPS信号が遮断されるような多くの障害があるエリアである｡これは､3Dマップ(レーザ点群)生成に使われるデータポイントのギャップやミスアライメントになり､スキャンされた物体の複視につながる｡これらのエラーは､マップが利用できるようになる前に手動で補正されなければならない｡

｢現状､手動のデータ補正ステップなしで3Dマップを完全に調整する方法は存在しない｡この問題を克服するために多くの半自動法が研究されているが､われわれの方法は､計測が行われるスキャナレベルで問題を直接解決する利点があり､後続の補正の必要性を排除する｡それは､迅速かつシームレスにエンドユーザが実装できる｣とCucciは､コメントテイル｡

自動化への道
Topo法は､所与の物体が様々な角度から複数回スキャンされときに検出する人工知能の最近の進歩を活用している｡その方法は､対応関係を選択し､それらをいわゆるDynamic Networkに挿入する｡レーザ点群のギャップやミスアライメントを補正するためである｡

｢われわれは､3Dマッピング技術にさらに自動化を持ち込もうとしている｡その効率と生産性の改善､アプリケーションの大幅拡大までの道のりは長い｣とSkaloudは話している｡

(参照､https://actu.epfl.ch)