SLAMでUAVレーザの補間をする

落葉時期とは違って新緑の芽が出てくる4月5月、そして梅雨に突入
こんな時期はUAVレーザも樹木の抜けが悪く地表面を捉えにくい

SLAM技術を使ったLidarは昨今世界中のベンダーから
色々な商品が出てきてユーザ側とすれば選択肢も増えて嬉しいかぎり

このSLAMはGPSを有さないのでGPSが受信できないので位置情報はローカル座標になりますが、森林内やトンネル等に有効手段です。
歩くだけでリアルタイムに3Dマッピング!と・・メーカーは大々的に
アピールしてますが・・・実際はなかなかコツがいります。
測量分野に是非とも仲間入りしてほしいアイテムですが、シビアな測量分野の
精度に仲間入りするにはもう少し時間がかかりそうだ。

とはいうものの、コンテンツとしては素晴らしいアイテムなので、是非とも活用したいと思う。

課題は以下である。
・観測時の歩くコツ及び歩くコース設定
・ドリフトさせないための周歩行のコツと観測時間のコツ
・位置情報がないので、どうやって測地系とマージさせるか
・地形条件により精度が左右される(森林内は比較的精度が良いです)
などなど・・課題は一杯ありますが、ひとつひとつクリアーして
実務的に有効活用できるレベルにしたい

UAVレーザ オリジナルデータ
谷間部分をSLAMで計測したオリジナルデータ
ÜAVレーザ+SLAMのマッチング

黄色のUAVレーザは測地系座標で仕上がっていますので問題ありません。
一方、SLAMデータは位置情報をもってないので、黄色のUAVレーザの測地系座標に合わせ込む必要があります。
特徴点を予めTS等で座標を取得し、SLAMの点群からその特徴点を探しGCPのように座標付けする・・・なんてことは本末転倒で
SLAM本来の利便性を失いますので
現地でTS作業を行うのは時間的・労力的・費用的に本意ではありません。
置型地上レーザで言う、スフィア(基準球)で観測毎のデータ間をマッチングさせる方法も使いません。

SLAMはUAVレーザ作業が終わってから、谷間部だけをウォーキングしただけです。(ウォーキングのコツは要りますが)

黄色のUAVレーザ(測地座標系)にロカール座標の白色SLAMデータを、うまくマッチングさせる。

UAVレーザの1m幅切り出し断面
SLAMレーザの1m幅切り出し断面
UAVレーザ+SLAMレーザをマッチングさせた1m幅切り出し断面

谷部の樹木(黄色)が繁茂で地表面まで抜け切れてないのがわかると思います。
これはどんなレーザを使っても同じだと思います。
レーザは透過性があるわけでは無いので、抜けないモノは抜けない。
白色のSLAMデータが無かったら、谷間部分は地表面データが少なくヤバかったかもです。
もちろん、UAVレーザ時のコース間を狭めてコース数を増やしたり
井桁にコースを増やしたりと、地表面データを少しでも増やす手段はあると思いますが限界はあります。


補間しててよかった・・現場班のナイスな判断でした。
これだけ地表面データがあればグラウンドデータから標高グリッドデータまで
スムーズに作業を行うことができます。
特にこの時期はSLAMの補間は有効と実感しました。

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。