[論文読み] Mobile Mapping SystemのMobileMappingSystemの三次元点群処理に関する研究(精密工学会 2011秋)


Mobile Mapping SystemのMobileMappingSystemの三次元点群処理に関する研究(精密工学会 2011秋)


description: 論文読んでそのまとめ

自分なりに解釈したメモになります。


ミスがあったら優しく教えてください。


  • Title
    Mobile Mapping Systemの三次元点群処理に関する研究 複数レーザを利用した対向車除去

  • Conference

    2011年度精密工学会秋季大会学術講演会講演論文集


  • Authors

    小倉徹也,石川貴一朗,天野嘉春,橋詰匠(早稲田大学)




どんなもの?

車に取り付けた三次元点群センサで環境を計測した際に映り込む車の点群を除去する。

さらに、取り除いた部分の点群を周囲の点群を用いて補完する。
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img1


先行研究と比べて何がすごい?

車両前後方向に計4台のレーザを搭載した従来よりもレーザが多い新型のMMSが増えてきている。

このタイプは今までのタイプよりも車の影になる部分の点群も取れるようになる。

この研究はそのタイプに特化している点が今までと違うらしい。


技術の手法や肝は?

路面をメッシュで区切り、メッシュ内の点群の高さの分散を利用する。

まず車両進行方向に対して平行かつ垂直な1辺が1m四方のメッシュを配置する。

img2

黒枠がメッシュ,青線が走行軌跡,灰色の点が三次元点群,赤点が対向車両の点群を示している。

ここで、メッシュの内部については以下のようになると考えられる。


  • 道路のメッシュ
    平らなので点群の高さが均一であり、高さの標準偏差は小さくなる

  • 車を含むメッシュ
    車は立体物なので、高さの標準偏差は大きくなる

img3

閾値を超えたメッシュ内において路面の高さより高い点群を抜き出すことで、対向車両の点群を除去する。

この際、路面高さには近接するメッシュの中で路面のみの点群を含むメッシュの高さ平均値を用いる。

$$

Th = \frac{\sigma_{road} + \sigma_{sedan}}{2}

$$


どうやって有効だと検証したか

MMSの計測データを用いて評価試験を行い,従来手法と比較を行った。

- 評価試験

2車線区間の国道約2.5kmにおいて,対向車88台を対象に行った。

(背景の誤検知の有無や評価基準についての言及はない)

- 試験の結果

- 本手法

88台全ての対向車の検出と除去を行うことができた.

- 従来手法(グルーピング)

79台のみが検出された.


議論



  • 著者曰く


    • 問題
      タイヤのように路面付近の高さの点群を全て除去することができないことがある。

    • 原因
      近接する路面の高さ平均と、対象メッシュ内の路面の高さに差があることが考えられる。

    • 解決策
      対象メッシュ内のヒストグラムから,路面のピーク値を検出し,ピーク値の高さを閾値に設定することが挙げられる.




  • 私見


    • 問題
      標準偏差を見ていることから壁と平面は閾値を超えないが、
      例えば斜面45度の山があったとしたらそれは誤検知してしまうのではないか?

    • 解決策
      画像を合わせて使うアプローチも考えられるかもしれない。




次に読むべき論文は?

MMS用の点群処理という需要があることが分かったため、

その分野の関連する論文を読んでみても良いかもしれない。


参考文献