俯瞰画像生成装置、俯瞰画像生成装置の俯瞰画像生成方法および俯瞰画像生成プログラム
【課題】レーザー点群に基づいて立設物を判別できるようにすることを目的とする。
【解決手段】ポイントクラウド投影部１１０は、地上の各地点の三次元座標を示すポイントクラウド４９１（レーザー点群）の各点が示す三次元座標に基づいてポイントクラウド４９１の各点を平面に投影して地上を俯瞰した点群オルソ画像１９１を生成する。点密度算出部１６０は、平面を所定の大きさで区分けした区域毎に平面に投影されたポイントクラウド４９１の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度として算出する。立設物特定部１７０は、点密度算出部１６０により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分として特定する。立設物区別部１８０は、立設物特定部１７０により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して点群オルソ画像１９１に表す。
【解決手段】ポイントクラウド投影部１１０は、地上の各地点の三次元座標を示すポイントクラウド４９１（レーザー点群）の各点が示す三次元座標に基づいてポイントクラウド４９１の各点を平面に投影して地上を俯瞰した点群オルソ画像１９１を生成する。点密度算出部１６０は、平面を所定の大きさで区分けした区域毎に平面に投影されたポイントクラウド４９１の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度として算出する。立設物特定部１７０は、点密度算出部１６０により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分として特定する。立設物区別部１８０は、立設物特定部１７０により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して点群オルソ画像１９１に表す。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、色付きレーザー点群を用いて点群オルソ画像を生成する俯瞰画像生成装置、俯瞰画像生成装置の俯瞰画像生成方法および俯瞰画像生成プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レーザースキャナにより計測された距離方位を示すレーザー点群から計測物の３次元立体形状が復元される。立体形状はレーザー点が多いほど正確になるため、膨大なレーザー点が取得される。
ところが、レーザー点群の中には復元対象以外の物を計測した点群も含まれるため、大量なレーザー点のうちから復元対象を計測したレーザー点群を抽出する必要がある。
【０００３】
従来、以下の方法でレーザー点群の抽出が行われていた。
（１）レーザー点群を３次元的に眺めて、目視で必要な点を抽出する。
（２）カメラ映像にレーザー点群を重畳表示して対象物の判別を補助し、目視で必要な点を抽出する。
【０００４】
方法（１）には、例えば、以下のような課題がある。
（Ａ）抽出するレーザー点を一点ずつ指定する必要がある。
（Ｂ）抽出したレーザー点群を直接、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）で利用することができない。
方法（２）には、例えば、以下のような課題がある。
（Ａ）カメラの視界方向に並べられて表示されたレーザー点群からしか対象物を判別することができない。
（Ｂ）適切なカメラ映像を選択する作業に手間がかかる。
（Ｃ）どの場所にある対象物を判別しているか把握しにくい。
【０００５】
上記の方法は、必要な点を一点ずつ目視で抽出する必要があり、基本的に時間がかかる。自動認識技術の開発も行われているが、認識可能なものが限られている上、認識率は十分でなく、目視による訂正が必要であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２１８７０５号公報
【特許文献２】特開２００３−１５６３３０号公報
【特許文献３】特開２００６−３２３６０８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】川田弘明，外１名，“イメージベースドポイントレンダリングによるレンジスキャンデータの描画”，情報処理学会研究報告，社団法人情報処理学会，２００３年 ８月１８日，Ｖｏｌ．２００３，Ｎｏ．８６，ｐ．１３−１８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、例えば、レーザー点群に基づいて立設物を判別できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の俯瞰画像生成装置は、地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成する三次元点群投影部と、
前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出する点密度算出部と、
前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定する立設物特定部と、
前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す立設物区別部と
を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、例えば、レーザー点群（三次元点群）に基づいて立設物を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の構成図。
【図２】実施の形態１における移動体計測装置２００の外観を示す図。
【図３】実施の形態１における点群オルソ画像生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【図４】実施の形態１における点群オルソ画像生成方法を示すフローチャート。
【図５】移動体計測装置２００が走行した地域（対象地域）の道路図。
【図６】対象地域（図５）の点群オルソ画像１９１。
【図７】ポイントクラウド４９１で表わした俯瞰画像の一例。
【図８】ポイントクラウド４９１で表わした俯瞰画像の一例。
【図９】実施の形態２における点群オルソ画像生成装置１００の構成図。
【図１０】実施の形態２における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャート。
【図１１】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１２】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１３】実施の形態３における点群オルソ画像生成装置１００の構成図。
【図１４】実施の形態３における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャート。
【図１５】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１６】対象地域ｂの部分拡大図。
【図１７】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１８】対象地域ａの部分拡大図。
【図１９】実施の形態４（実施例１）における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２０】実施の形態４（実施例２）における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２１】実施の形態４（実施例２）における縁石点群の特定方法を示す図。
【図２２】道路と道路左右の縁石とを示すポイントクラウド４９１の画像が表示された画面を示す図。
【図２３】実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法を示すフローチャート。
【図２４】実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法により特定された縁石点群を示す図。
【図２５】実施の形態４（実施例３（１））における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２６】実施の形態４（実施例３（２））における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２７】実施の形態５における地図データ生成システム８０１の構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
実施の形態１では、地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群を用いて地上の俯瞰画像を生成する俯瞰画像生成装置について説明する。
【００１３】
図１は、実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の構成図である。
実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の構成について、図１に基づいて以下に説明する。
【００１４】
点群オルソ画像生成システム８００は、移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００、ポイントクラウド生成装置４００および点群オルソ画像生成装置１００を有する。
【００１５】
移動体計測装置２００は、レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０、ジャイロ２４０およびオドメトリ２５０を備える移動体（例えば、車両、飛行機）である。
移動体計測装置２００は、地上（または、上空）を移動しながら、三次元点群の元になる各種の計測データを取得する。
【００１６】
レーザースキャナ２１０は、各地点に向けてレーザーを照射し、各地点に位置する地物に反射して戻ってきたレーザーを観測する。そして、レーザースキャナ２１０は、レーザーの照射方向に基づいて地物が位置する方位を計測すると共に、レーザーの照射から反射レーザーの観測までの時間に基づいて地物までの距離を計測する。
レーザースキャナ２１０は、レーザーレーダ、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）とも呼ばれる。
以下、レーザースキャナ２１０により計測された各地点の地物までの距離および方位とレーザー照射方向とを示す点群データを「距離方位点群２９１」という。
【００１７】
カメラ２２０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、レーザースキャナ２１０の計測地点（レーザースキャナ２１０によるレーザー観測時に移動体計測装置２００が位置している地点）から地物を撮影する。
以下、カメラ２２０の撮影により得られた画像データをカメラ映像２９２という。
【００１８】
ＧＰＳ受信機２３０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、複数のＧＰＳ衛星（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から発信される測位信号を観測する。そして、ＧＰＳ受信機２３０は、測位信号が示す航法メッセージ、測位信号を搬送する搬送波の位相、測位信号の搬送時間に基づいて算出されるＧＰＳ受信機２３０からＧＰＳ衛星までの距離を示す疑似距離、疑似距離に基づいて算出される測位結果などの情報を取得する。
以下、ＧＰＳ受信機２３０により得られた情報を「ＧＰＳ観測情報２９３」という。
【００１９】
ジャイロ２４０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、移動体計測装置２００の３軸方向（ロール、ピッチ、ヨー）の角速度を計測する。
以下、ジャイロ２４０により計測された３軸方向の角速度を「ジャイロ計測値２９４」という。
【００２０】
オドメトリ２５０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、移動体計測装置２００の速度変化量を計測する。
以下、オドメトリ２５０により計測された速度変化量を「オドメトリ計測値２９５」という。
【００２１】
計測装置記憶部２９０は、距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５を記憶する。
距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５はそれぞれに計測時刻を示し、計測時刻で対応付けられる。
【００２２】
図２は、実施の形態１における移動体計測装置２００の外観を示す図である。
例えば、移動体計測装置２００は図２に示すように車両２０２で構成される。
レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０は、車両２０２の天部に設けられた天板２０１に固定して設置される。オドメトリ２５０は車両２０２に設置される。レーザースキャナ２１０とカメラ２２０の位置は、例であり、車両２０２の前方に設置しても車両２０２の後方に設置しても構わない。
車両２０２は、計測対象地域の道路を走行する。
レーザースキャナ２１０は、車両２０２の後方に設置され、車両２０２の幅方向（ｘ軸方向）に２４０°程度首振りしながら、車両２０２の後方および車両２０２の側方に向けてレーザーを照射する。そして、レーザースキャナ２１０は、車両２０２の後方および車両２０２の側方に位置する地物に反射して戻ってきたレーザーを観測し、計測対象地域にある地物を計測した距離方位点群２９１を取得する。
カメラ２２０は、車両２０２の前方に設置され、車両２０２の進行方向（ｚ軸方向）の撮影を繰り返し、計測対象地域のカメラ映像２９２を取得する。
ＧＰＳ受信機２３０は、天板２０１の３か所に設置され、それぞれでＧＰＳ衛星から受信した測位信号からＧＰＳ観測情報２９３を取得する。
ジャイロ２４０は、車両２０２のｘ、ｙ、ｚ軸の角速度を計測し、ジャイロ計測値２９４を取得する。
オドメトリ２５０は、タイヤの回転数を計数して移動体計測装置２００の速度変化量を計測し、オドメトリ計測値２９５を取得する。
図２において、点Ｏは移動体計測装置２００の座標中心（以下、航測基準点という）を示し、移動体計測装置２００の座標とは点Ｏの座標を意味する。レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０から点Ｏまでの変位量（以下、オフセットという）は予め計測され、レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０の座標は点Ｏの座標にオフセットを加算して求めることができる。
以下、レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０の座標は点Ｏと一致し、移動体計測装置２００の座標と等しいものとして説明する。
また、カメラ２２０の視線方向は移動体計測装置２００の姿勢角と等しいものとする。
【００２３】
図１において、位置姿勢標定装置３００は、位置姿勢標定部３１０および標定装置記憶部３９０を備え、移動体計測装置２００の計測時の位置姿勢を算出する。
【００２４】
位置姿勢標定部３１０は、移動体計測装置２００により取得されたＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５に基づいて、移動体計測装置２００の計測時の位置（緯度、経度、高さ［高度］）（Ｅａｓｔ、Ｎｏｒｔｈ、Ｕｐ）および姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて算出する。
例えば、位置姿勢標定部３１０は、ＧＰＳ観測情報２９３に含まれる測位結果を移動体計測装置２００の位置とする。
また例えば、位置姿勢標定部３１０は、ＧＰＳ観測情報２９３に含まれる搬送波の位相に基づいて疑似距離を算出し、算出した疑似距離に基づいて移動体計測装置２００の位置を算出する。
また例えば、位置姿勢標定部３１０は、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５に基づいて、デッドレコニングにより移動体計測装置２００の位置および姿勢角を算出する。デッドレコニングとは、姿勢角の角速度と移動速度とを積分して過去のある時点からの変化量を求め、過去の位置および姿勢角に変化量を加算して現在の位置および姿勢角を求める方法である。
以下、位置姿勢標定部３１０により算出された移動体計測装置２００の位置および姿勢角を「位置姿勢標定値３９１」という。位置姿勢標定値３９１は、各時刻における移動体計測装置２００の位置および姿勢角を示す。
標定装置記憶部３９０は、位置姿勢標定値３９１を記憶する。
【００２５】
ポイントクラウド生成装置４００は、三次元点群生成部４１０、ポイントクラウド生成部４２０およびポイントクラウド生成装置記憶部４９０を備え、地上の各地点の三次元座標および色を示す三次元点群を生成する。
【００２６】
三次元点群生成部４１０は、移動体計測装置２００により取得された距離方位点群２９１および位置姿勢標定装置３００により算出された位置姿勢標定値３９１に基づいて、三次元点群４１９ａをＣＰＵを用いて生成する。このとき、三次元点群生成部４１０は、距離方位点群２９１の各点について、各点の計測時刻における移動体計測装置２００の位置姿勢を位置姿勢標定値３９１から抽出し、抽出した位置姿勢から各点が示す距離方位だけ離れた地点の三次元座標を算出し、距離方位点群２９１の各点の三次元座標を示す三次元点群４１９ａを生成する。
【００２７】
ポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群生成部４１０により生成された三次元点群４１９ａと移動体計測装置２００により取得されたカメラ映像２９２とに基づいて、ポイントクラウド４９１をＣＰＵを用いて生成する。ポイントクラウド４９１は、各点が三次元座標と共に色を示し、色付きレーザー点群とも呼ばれる。
このとき、ポイントクラウド生成部４２０は、撮影地点から撮像方向（カメラ２２０の視線方向）へ焦点距離だけ離れた地点で撮像方向と直交する平面をカメラ２２０の撮像平面として算出する。撮像平面はカメラ映像２９２の平面に等しい。そして、ポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群４１９ａの各点が示す三次元座標に基づいて三次元点群４１９ａの各点をカメラ映像２９２（撮像平面）に投影し、カメラ映像２９２内の投影先の画素の色を当該点の色とする。
ポイントクラウド生成装置記憶部４９０はポイントクラウド４９１を記憶する。
【００２８】
点群オルソ画像生成装置１００（俯瞰画像生成装置の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０および画像生成装置記憶部１９０を備え、対象地域の俯瞰画像をポイントクラウド４９１を用いて生成する。
【００２９】
ポイントクラウド投影部１１０は、ポイントクラウド生成装置４００により生成されたポイントクラウド４９１を用いて、対象地域の俯瞰画像をＣＰＵを用いて生成する。このとき、ポイントクラウド投影部１１０は、対象地域の緯度・経度に対応する水平面を算出し、算出した水平面にポイントクラウド４９１の各点をそれぞれの三次元座標に基づいて正射投影する。ポイントクラウド投影部１１０は、正射投影として、ポイントクラウド４９１の各点の三次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）を「ｚ（高さ）＝０」として取り扱い、二次元座標（ｘ、ｙ）に対応する水平面内の部分に各点を配置する。
例えば、ポイントクラウド投影部１１０は、対象地域上空の所定の視点から真下方向へカメラ撮影したものと仮定して撮像平面を算出し、算出した撮像平面にポイントクラウド４９１の各点を正射投影する。所定の視点は計測地域の中心の緯度・経度と所定の高さとを三次元座標とし、ポイントクラウド４９１の各点は緯度・経度が一致する撮像平面内の部分へ投影される。
ポイントクラウド４９１の各点が正射投影された水平面は、計測地域を上空から垂直方向に見下ろした画像を示す。
以下、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影された水平面に示されるＢｉｔｍａｐ画像を「点群オルソ画像１９１（俯瞰画像の一例）」という。
但し、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影される平面は、水平面に限らず、水平面に対して傾いた平面であってもよい。この場合、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影された平面は、計測地域を上空から斜め方向に見下ろした画像（俯瞰画像の一例）を示す。
また、ポイントクラウド投影部１１０によるポイントクラウド４９１の投影は正射投影に限らず、例えば、中心投影であっても構わない。
【００３０】
図３は、実施の形態１における点群オルソ画像生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図３において、点群オルソ画像生成装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（コンパクトディスク装置）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶機器、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力機器、入力装置あるいは入力部の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力機器、出力装置あるいは出力部の一例である。
【００３１】
通信ボード９１５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、電話回線などの通信網に接続されている。
磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、ＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００３２】
上記プログラム群９２３には、実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、実施の形態の説明において、「〜部」の機能を実行した際の「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」などの結果データ、「〜部」の機能を実行するプログラム間で受け渡しするデータ、その他の情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示・抽出のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）等の記録媒体に記録される。また、データや信号値は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００３３】
また、実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「手段」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００３４】
移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００およびポイントクラウド生成装置４００も点群オルソ画像生成装置１００と同様に、ＣＰＵやメモリを備え、「〜部」として説明する機能を実行する。
【００３５】
図４は、実施の形態１における点群オルソ画像生成方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の点群オルソ画像生成方法について、図４に基づいて以下に説明する。
移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００、ポイントクラウド生成装置４００、点群オルソ画像生成装置１００およびそれぞれの「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
【００３６】
＜Ｓ１１０：距離方位点群計測処理＞
まず、移動体計測装置２００の車両２０２で対象地域を走行する。
対象地域の走行中、移動体計測装置２００に備わるレーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０、ジャイロ２４０およびオドメトリ２５０は、それぞれ計測を行い、距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５を取得する。
【００３７】
＜Ｓ１２０：位置姿勢標定処理＞
次に、位置姿勢標定装置３００の位置姿勢標定部３１０は、Ｓ１１０で取得されたＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５に基づいて、位置姿勢標定値３９１を算出する。
位置姿勢標定値３９１は、対象地域を走行したときの移動体計測装置２００の各時刻の三次元座標と三次元姿勢角とを示す。
【００３８】
＜Ｓ１３０：ポイントクラウド生成処理＞
次に、ポイントクラウド生成装置４００の三次元点群生成部４１０は、Ｓ１１０で取得された距離方位点群２９１とＳ１２０で算出された位置姿勢標定値３９１とに基づいて三次元点群４１９ａを生成する。そして、ポイントクラウド生成装置４００のポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群４１９ａとＳ１１０で取得されたカメラ映像２９２とに基づいてポイントクラウド４９１を生成する。
三次元点群４１９ａは、距離方位点群２９１の各点の三次元座標を示す。三次元点群４１９ａの各点は距離方位点群２９１の各点に対応する。
三次元点群生成部４１０は、距離方位点群２９１の各点の計測時刻における移動体計測装置２００の位置姿勢を位置姿勢標定値３９１から抽出し、抽出した位置姿勢から各点が示す距離方位だけ離れた地点の三次元座標を各点の三次元座標として算出する。
ポイントクラウド４９１は、三次元点群４１９ａの各点の三次元座標および色を示す。ポイントクラウド４９１の各点は三次元点群４１９ａおよび距離方位点群２９１の各点に対応する。
ポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群４１９ａの各点をそれぞれの三次元座標に基づいてカメラ映像２９２に投影し、投影先の画素の色を各点の色とする。
但し、ポイントクラウド４９１は、ポイントクラウド生成部４２０により色付けされなくても構わない。また、ポイントクラウド４９１は、観測されたレーザーの反射輝度に対応する白黒情報（グレースケール）を示してもよい。例えば、ポイントクラウド生成部４２０は、レーザーの反射輝度が高いほど白く、レーザーの反射輝度が低いほど黒い色をポイントクラウド４９１の各点に設定する。
【００３９】
＜Ｓ１４０：点群オルソ画像生成処理＞
そして、点群オルソ画像生成装置１００のポイントクラウド投影部１１０は、Ｓ１３０で生成されたポイントクラウド４９１を用いて点群オルソ画像１９１を生成する。
点群オルソ画像１９１は、対象地域を上空から垂直方向に見下ろした画像を示す。
ポイントクラウド投影部１１０は、対象地域の緯度・経度に対応する水平面にポイントクラウド４９１の各点を正射投影した画像を対象地域の点群オルソ画像１９１とする。
但し、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影される平面は、水平面に限らず、水平面に対して傾いた平面であってもよい。
また、ポイントクラウド投影部１１０によるポイントクラウド４９１の投影は正射投影に限らず、例えば、中心投影であっても構わない。
【００４０】
以下に、点群オルソ画像生成方法（Ｓ１１０〜Ｓ１４０）により生成される点群オルソ画像１９１の一例を示す。
【００４１】
図５は、移動体計測装置２００が走行した地域（対象地域）の道路図を示す。
例えば、距離方位点群計測処理（Ｓ１１０）において、移動体計測装置２００が図５に示す地域を走行しながら計測を行い、距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５を取得したものとする。
【００４２】
図６は、対象地域（図５）の点群オルソ画像１９１を示す。
点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）において、ポイントクラウド投影部１１０がポイントクラウド４９１を正射投影することにより、図６に示すような点群オルソ画像１９１が得られる。
図６に示すように、点群オルソ画像１９１は、図５に示す道路図と合致している。点群オルソ画像１９１は、移動体計測装置２００の計測精度や位置姿勢標定装置３００の位置姿勢標定精度に対応して、対象地域の道路を高い精度で表わすことができる。
【００４３】
図７、図８は、ポイントクラウド４９１で表わした俯瞰画像の一例であり、それぞれ異なる交差点部分を拡大した画像である。
点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）において、水平面に対して傾いた平面にポイントクラウド４９１が投影された場合（または、点群オルソ画像１９１が画像処理により水平軸に対して回転して表示された場合）、図７や図８に示すような俯瞰画像が得られる。
図７や図８に示すように、ポイントクラウド４９１の投影により得られる俯瞰画像は、交差点、住宅、駐車自動車、横断歩道などの各種地物を表すことができる。俯瞰画像に表わされる各地物は、位置、大きさなどが、移動体計測装置２００の計測精度や位置姿勢標定装置３００の位置姿勢標定精度に対応した高い精度で表わされる。
【００４４】
点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１を平面に投影することにより、実際にはカメラ撮影されていない角度（垂直下方、斜め下方など）から見た対象地域を高い精度で表わす画像（点群オルソ画像１９１、俯瞰画像など）を得ることができる。
【００４５】
実施の形態１では、以下のような点群オルソ画像生成装置１００について説明した。
点群オルソ画像生成装置１００は、移動体計測装置２００により取得されたレーザー点群（距離方位点群２９１）を利用して、標識、白線、路面マーク、マンホール、縁石、電柱、ポール、街路灯、電線、壁などの地物を精度良く検出する。
ポイントクラウド４９１は１点毎に三次元位置情報（三次元座標）を持っている。そのため、点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１を並べて任意の方向から眺めた画像を作成することができる。したがって、点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１を並べて真上から見ることにより、航空写真のオルソ画像と同等な点群オルソ画像１９１を作成できる。また、点群オルソ画像１９１は、車両から撮像されたカメラ映像を用いて作成されるオルソ画像に比べて歪みが少なく、精度が高く、視野角が広い。
点群オルソ画像１９１には、白線、縁石、壁面などの地物が明確に表わされる。このため、点群オルソ画像１９１は、道路図の作成に利用することができる。例えば、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）の背景に点群オルソ画像１９１を貼り付け、点群オルソ画像１９１に表わされる各地物を線でなぞってトレースすることにより、現況の道路図を高速に作成することができる。さらに、画像処理により点群オルソ画像１９１から各地物を抽出し、道路図を自動作成することもできる。
【００４６】
特許文献１（特開２００７−２１８７０５号公報）には、計測台車で取得された各種の計測データに基づいて、計測台車の位置姿勢を算出し（特許文献１のＳ１０１）、路面形状モデル（三次元点群）を生成（特許文献１のＳ１０６）する方法が開示されている。また、特許文献１には、路面形状モデル（三次元点群）をカメラ映像に投影する方法（特許文献１のＳ１０７）が開示されている。
移動体計測装置２００は特許文献１の計測台車に相当し、位置姿勢標定装置３００は特許文献１の車両位置姿勢（３軸）演算部に相当し、ポイントクラウド生成装置４００は特許文献１の路面形状モデル生成部に相当する。
【００４７】
実施の形態２．
実施の形態２では、道路が樹木やトンネルなどにより遮蔽されずに映る点群オルソ画像１９１を生成する形態について説明する。
以下、実施の形態１と異なる事項について主に説明し、説明を省略する事項については実施の形態１と同様であるものとする。
【００４８】
図９は、実施の形態２における点群オルソ画像生成装置１００の構成図である。
実施の形態２における点群オルソ画像生成装置１００の構成について、図９に基づいて以下に説明する。
【００４９】
点群オルソ画像生成装置１００（俯瞰画像生成装置の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０、所定高点群抽出部１２０、地面高特定部１３０、点群オルソ画像表示部１４０、カメラ映像表示部１５０および画像生成装置記憶部１９０を備える。
【００５０】
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド生成装置４００により生成されたポイントクラウド４９１（三次元点群の一例）の各点が示す三次元座標の高さ（高度）に基づいて地面高１３９ａをＣＰＵを用いて特定する。
【００５１】
所定高点群抽出部１２０は、ポイントクラウド生成装置４００により生成されたポイントクラウド４９１（三次元点群の一例）の各点が示す三次元座標に基づいてポイントクラウド４９１から所定範囲内の高さを示す各点を抽出する。
特に、所定高点群抽出部１２０は、地面高特定部１３０により特定された地面高１３９ａに基づいて、地面からの高さが所定の高さ以下である各点をポイントクラウド４９１から抽出する。
以下、所定高点群抽出部１２０によりポイントクラウド４９１から抽出された各点を所定高点群１２９ａという。
【００５２】
ポイントクラウド投影部１１０（三次元点群投影部の一例）は、所定高点群抽出部１２０によりポイントクラウド４９１から抽出された所定高点群１２９ａの各点が示す三次元座標に基づいて、所定高点群１２９ａの各点をＣＰＵを用いて平面に投影して点群オルソ画像１９１（俯瞰画像の一例）を生成する。
【００５３】
点群オルソ画像表示部１４０（俯瞰画像表示部の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０により生成された点群オルソ画像１９１を表示装置９０１に表示する。
【００５４】
カメラ映像表示部１５０は、点群オルソ画像表示部１４０により表示された点群オルソ画像１９１内で指定された画像部分に投影された点をＣＰＵを用いて特定し、特定した点が計測された計測地点から撮影されたカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
【００５５】
画像生成装置記憶部１９０は、移動体計測装置２００により取得されたカメラ映像２９２およびポイントクラウド投影部１１０により生成された点群オルソ画像１９１を記憶する。
【００５６】
図１０は、実施の形態２における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャートである。
実施の形態２における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）の流れについて、図１０に基づいて以下に説明する。
点群オルソ画像生成装置１００の各「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
【００５７】
＜Ｓ１４１Ａ：地面高特定処理＞
まず、地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点が示す三次元座標の高さに基づいて地面高１３９ａを特定する。
例えば、地面高特定部１３０は、ある区域の地面高１３９ａを特定する場合、その区域内の緯度・経度を示す各点から高さが最も低い点を抽出し、抽出した点が示す高さをその区域の地面高１３９ａとする。
地面高１３９ａの特定方法の詳細については、実施の形態４で説明する。
【００５８】
＜Ｓ１４２Ａ：所定高点群抽出処理＞
次に、所定高点群抽出部１２０は、Ｓ１４１Ａにおいて特定された地面高１３９ａを基準の高さとして、地面高１３９ａからの高さが所定の高さ以下である各点をポイントクラウド４９１から所定高点群１２９ａとして抽出する。
つまり、所定高点群１２９ａは、地面高１３９ａからの高さが所定の高さより高い各点がポイントクラウド４９１から除去されたものである。
例えば、所定の高さが「５０ｃｍ」である場合、所定高点群抽出部１２０は、三次元座標の高さが「（地面高１３９ａ）＋５０［ｃｍ］」以下である各点をポイントクラウド４９１から所定高点群１２９ａとして抽出する。地面高１３９ａが区域毎に特定されている場合、所定高点群抽出部１２０は、所定高点群１２９ａを区域毎に抽出する。
【００５９】
＜Ｓ１４３Ａ：三次元点群投影処理＞
次に、ポイントクラウド投影部１１０は、Ｓ１４２Ａにおいて抽出された所定高点群１２９ａの各点を水平面に正射投影して点群オルソ画像１９１を生成する。
但し、所定高点群１２９ａの各点が正射投影される平面は水平面に限らず、ポイントクラウド投影部１１０による投影は正射投影に限らない。
【００６０】
＜Ｓ１４４Ａ：俯瞰画像表示処理＞
次に、点群オルソ画像表示部１４０は、Ｓ１４３Ａにおいて生成された点群オルソ画像１９１を表示装置９０１に表示させる。
【００６１】
ここで、利用者が、表示装置９０１に表示された点群オルソ画像１９１内でカメラ映像２９２を確認したい画像部分をマウス９０３やキーボード９０２などを用いて指定するものとする。
【００６２】
＜Ｓ１４５Ａ：カメラ映像表示処理＞
そして、カメラ映像表示部１５０は、利用者に指定された画像部分に対応するカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
このとき、カメラ映像表示部１５０は、利用者に指定された画像部分に投影されているポイントクラウド４９１の点を特定し、特定した点（以下、特定点という）の計測地点から撮像されたカメラ映像２９２を特定し、特定したカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
特定されるカメラ映像２９２は、特定点が計測された時刻に撮像されたカメラ映像２９２である。また、特定点が計測された時刻とは、特定点の元データである距離方位点群２９１の点が計測された時刻のことである。
【００６３】
利用者は、点群オルソ画像１９１では確認しづらい地物を表示装置９０１に表示されたカメラ映像２９２により確認することができる。
【００６４】
以下に、点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４１Ａ〜Ｓ１４３Ａ）により生成される点群オルソ画像１９１の一例を示す。
【００６５】
図１１は、対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１であり、図１２は、対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１である。図１１、図１２共に、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下である所定高点群１２９ａのみが正射投影されたものである。
所定高点群抽出処理（Ｓ１４２Ａ）では、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍより高い各点がポイントクラウド４９１から除去され、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下の高さである各点のみが所定高点群１２９ａとして抽出された。
このため、図１１、図１２共に、道路が樹木やトンネルなどの遮蔽物により遮蔽されておらず、白線や道路境界などがはっきりと認識できる。
【００６６】
実施の形態２において、以下のような点群オルソ画像生成装置１００について説明した。
従来から道路画像として利用されている航空写真では、樹木の下やトンネルの内部といった垂直方向から見て遮蔽されている道路部分を表示することができなかった。
一方、点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１のうち、道路面（地面高１３９ａ）から所定の高さ以下の点群（所定高点群１２９ａ）だけを使用するように制限をかけて点群オルソ画像１９１を生成することにより、樹木やトンネルなどの遮蔽物を除外し、道路をくまなく表現することができる。
さらに、移動体計測装置２００の車両２０２が周りから所定の車間（例えば、５ｍ程度）をあけて走行することにより、他の車両を計測した計測値が含まれない距離方位点群２９１が取得される。そして、点群オルソ画像生成装置１００は、他の車両を計測した計測値が含まれない距離方位点群２９１から生成されたポイントクラウド４９１を用いて、走行中の車両が全くいない点群オルソ画像１９１を作り出せる。
つまり、点群オルソ画像生成装置１００は、見えない部分が無い美しい道路画像を作り出すことができる。
【００６７】
また、利用者が点群オルソ画像１９１に映っている地物（例えば、電柱、街路灯、標識）の種類や内容を確認できない場合、点群オルソ画像生成装置１００は点群オルソ画像１９１に連動させてカメラ映像２９２を表示する。例えば、点群オルソ画像生成装置１００は、ＣＡＤ画面に点群オルソ画像１９１とカメラ映像２９２とをリンクさせて表示する。このとき、点群オルソ画像生成装置１００は、各点が計測された時刻に基づいて、その付近で撮影されたカメラ映像２９２を引き出す。これにより、利用者は点群オルソ画像１９１に映っている地物が電柱なのか、街路灯なのか、または、標識なのか判別することができる。点群オルソ画像生成装置１００は、カメラ映像２９２を表示させる際、カメラ映像２９２を画像処理して標識や看板などの内容（記されている文字や図形など）を抽出し、抽出した情報をカメラ映像２９２と共に表示してもよい。これにより、利用者は、電柱や街路灯の区別の他に、標識や看板などの内容を確認することができる。
【００６８】
実施の形態３．
実施の形態３では、立設物が特定できる点群オルソ画像１９１を生成する形態について説明する。
以下、実施の形態１〜２と異なる事項について主に説明し、説明を省略する事項については実施の形態１〜２と同様であるものとする。
【００６９】
図１３は、実施の形態３における点群オルソ画像生成装置１００の構成図である。
実施の形態３における点群オルソ画像生成装置１００の構成について、図１３に基づいて以下に説明する。
【００７０】
点群オルソ画像生成装置１００（俯瞰画像生成装置の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０、点群オルソ画像表示部１４０、カメラ映像表示部１５０、点密度算出部１６０、立設物特定部１７０、立設物区別部１８０および画像生成装置記憶部１９０を備える。
【００７１】
点密度算出部１６０は、ポイントクラウド投影部１１０により生成された点群オルソ画像１９１の点密度１６９ａを点群オルソ画像１９１を所定の大きさで区分けした区域毎にＣＰＵを用いて算出する。
【００７２】
立設物特定部１７０は、点密度算出部１６０により算出された点密度１６９ａに基づいて、点群オルソ画像１９１から立設物が表示されている画像部分をＣＰＵを用いて特定する。
以下、立設物特定部１７０により特定された画像部分を立設物表示画像部分１７９ａという。
【００７３】
立設物区別部１８０は、立設物特定部１７０により特定された立設物表示画像部分１７９ａを他の画像部分と区別して表した点群オルソ画像１９１をＣＰＵを用いて生成する。
【００７４】
図１４は、実施の形態３における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャートである。
実施の形態３における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）の流れについて、図１４に基づいて以下に説明する。
点群オルソ画像生成装置１００の各「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
【００７５】
＜Ｓ１４１Ｂ：三次元点群投影処理＞
ポイントクラウド投影部１１０は、ポイントクラウド４９１を水平面に正射投影して点群オルソ画像１９１を生成する。
以下、ポイントクラウド４９１が正射投影された水平面を「投影面」という。
【００７６】
＜Ｓ１４２Ｂ：点密度算出処理＞
点密度算出部１６０は、投影面を所定の大きさで区分けし、区域毎にポイントクラウド４９１の各点の点密度１６９ａを算出する。
各区域の大きさは微小であり、例えば、画像内での大きさではなく、実世界での大きさで「３０ｃｍ×３０ｃｍ」程度である。また例えば、点群オルソ画像１９１の１画素が１区域に対応しても構わない。
ここで、「点密度１６９ａ」とは、微小区域内に投影されたポイントクラウド４９１の点の数を意味するものとする。
【００７７】
＜Ｓ１４３Ｂ：立設物特定処理＞
立設物特定部１７０は、Ｓ１４２Ｂにおいて算出された点密度１６９ａが所定数以上である各微小区域を立設物表示画像部分１７９ａとして特定する。
レーザースキャナ２１０は車両２０２の側方の高さ方向にも計測を行うため、壁面、電柱、街路灯など、高さを持つ地物（以下、立設物という）は高さ方向に複数点が計測される。一方、道路面のように高さを持たない地物は高さ方向に１点しか計測されない。このため、立設物の点密度１６９ａは道路面の点密度１６９ａより大きい。そこで、立設物表示画像部分１７９ａは、点密度１６９ａが所定数以上である各微小区域を立設物表示画像部分１７９ａとして特定する。
例えば、立設物特定部１７０は、１０点以上の点が投影されている微小区域を立設物表示画像部分１７９ａとして特定する。
【００７８】
＜Ｓ１４４Ｂ：立設物区別処理＞
立設物区別部１８０は、Ｓ１４３Ｂにおいて特定された立設物表示画像部分１７９ａを他の画像部分と区別して表した点群オルソ画像１９１を生成する。
例えば、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａに所定の色を着色する。
また例えば、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａと他の画像部分とで異なる配色（立設物表示画像部分１７９ａが「赤」、他の画像部分が「黒」など）にする。
また例えば、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａに特定のマークを付加する。
さらに、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａを点密度毎に分け、点密度毎に異なる配色やマークを付加してもよい。例えば、立設物区別部１８０は、点密度の大きい順に「白」→「緑」→「赤」を着色する。
【００７９】
＜Ｓ１４５Ｂ：俯瞰画像表示処理＞
点群オルソ画像表示部１４０は、Ｓ１４４Ｂで生成された点群オルソ画像１９１を表示装置９０１に表示させる。
【００８０】
＜Ｓ１４６Ｂ：カメラ映像表示処理＞
カメラ映像表示部１５０は、Ｓ１４５Ａ（図１０）と同様に、利用者に指定された画像部分に対応するカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
【００８１】
点群オルソ画像生成装置１００は、微小区域の点密度を算出することにより、点群オルソ画像１９１内の立設物を特定することができる。これにより、利用者は、電柱などの立設物がどこに位置しているかを知ることができる。
【００８２】
点群オルソ画像生成装置１００は、実施の形態２と同じく、地面高特定部１３０および所定高点群抽出部１２０を備えてもよい。
所定高点群抽出部１２０は、地面高特定部１３０により特定された地面高１３９ａを基準の高さとして、地面高１３９ａからの高さが所定の高さ以上である各点をポイントクラウド４９１から所定高点群１２９ａとして抽出する。つまり、所定高点群１２９ａは、地面高１３９ａからの高さが所定の高さ未満である各点がポイントクラウド４９１から除去されたものである。
ポイントクラウド投影部１１０は、所定高点群抽出部１２０により抽出された所定高点群１２９ａを用いて点群オルソ画像１９１を生成する。
例えば、所定高点群抽出部１２０が、実施の形態２とは逆に地面高１３９ａからの高さが「５０ｃｍ」未満の各点を除去することにより、ポイントクラウド投影部１１０は道路面が映っていない点群オルソ画像１９１を生成することができる。
これにより、点群オルソ画像生成装置１００は立設物をより正確に特定し、利用者は立設物をより容易に判別することができる。
【００８３】
以下に、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａが正射投影された点群オルソ画像１９１の一例を示す。
【００８４】
図１５は、対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１であり、図１６は、対象地域ｂの部分拡大図である。
図１７は、対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１であり、図１８は、対象地域ａの部分拡大図である。
図１５〜図１８はいずれも、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａのみが正射投影された点群オルソ画像１９１であり、道路面は映っていない。
【００８５】
図１５の点線枠内を拡大した図１６および図１７の点線枠内を拡大した図１８が示すように、点群オルソ画像１９１は街路灯、木、壁、電線、電柱などの地物をはっきりと表わす。
また、点群オルソ画像１９１は、点密度により色分けされる。例えば、点密度が濃くなるにつれ、「赤→緑→白」と変化する。電柱のように垂直に立っているものは点密度が濃くなるため、緑点または白点で表わされる。
このような点群オルソ画像１９１を用いることにより、立設物の位置の確定が容易になり、従来の手作業と比較し、立設物の位置の確定にかかる作業時間を大幅に軽減できる。
また、図１８では、家の壁面や電柱から電線が出ている様子がわかる。電線の有無により電柱と街路灯とを区別することもできる。対象物が電柱、街路灯またはその他の立設物のいずれであるかを区別できない場合、利用者は、点群オルソ画像生成装置１００にカメラ映像２９２を表示させ、カメラ映像２９２を確認することにより、正確に識別できる。
【００８６】
実施の形態３では、以下のような点群オルソ画像生成装置１００について説明した。
点群オルソ画像１９１は真上から見た画像を示す。そのため、電柱のように地面と同系色の立体物（立設物）は消失する。また、電柱などの立体物は道路図において重要なターゲットである。
そこで、点群オルソ画像生成装置１００は、点群オルソ画像１９１の微小区域毎に点密度を算出し、点密度毎に輝度、色、形状などを分けて表示する。
電柱や壁面は基本的に垂直に建設される。したがって、垂直方向にポイントクラウド４９１が投影された点群オルソ画像１９１の点密度は電柱や壁面部分で上がる。一方、地面などは、垂直方向には一点しかないため、点密度が低くなる。
このことより、点密度毎に輝度、色、形状などを分けて表す点群オルソ画像１９１から、電柱などの立体物がどこにあるかを容易に判別・検出することができる。
さらに、所定の高さ以上のポイントクラウド生成装置記憶部４９０だけを使用して点群オルソ画像１９１を生成するという制限をつけることにより、立体物をより容易に判別・検出することができる。
【００８７】
実施の形態４．
実施の形態４では、地面高特定部１３０による地面高１３９ａの特定方法について説明する。
【００８８】
＜実施例１＞
地面高特定部１３０は、区域内の緯度・経度を示すポイントクラウド４９１の各点から高さが最も低い点を抽出し、抽出した点が示す高さをその区域の地面高１３９ａとする。
【００８９】
図１９は、実施の形態４（実施例１）における地面高１３９ａの特定方法を示す図である。図１９の上図は坂道の平面図を示し、図１９の下図は坂道の側面図を示す。
地面高特定部１３０は、図１９の上図に示すように坂道を含む対象地域を緯度・経度でメッシュ状に分割して所定の大きさ（例えば、１００ｍ×１００ｍ）に区分けし、図１９の下図に示すように各区域内の点のうち高さが最も低い点Ｐを抽出する。そして、地面高特定部１３０は、点Ｐが示す三次元座標の高さを当該区域の地面高１３９ａとする。
所定高点群抽出部１２０が点Ｐ（地面高１３９ａ）から所定の高さｘ（例えば、５０ｃｍ）以下の各点をポイントクラウド４９１から抽出することにより、ポイントクラウド投影部１１０は坂道を表す点群オルソ画像１９１を生成することができる。
【００９０】
＜実施例２＞
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１から道路の縁石を表す各点を抽出し、抽出した各点が示す三次元座標に基づいて地面高１３９ａを特定する。
【００９１】
図２０は、実施の形態４（実施例２）における地面高１３９ａの特定方法を示す図であり、対象地域を所定の大きさに区分けした一つの区域を示している。
まず、地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点が示す三次元座標に基づいて、坂道の左右の縁石（２本の縁石部分）を表す各点を特定する。
次に、地面高特定部１３０は、一方の縁石を表す各点から高度が最も高い点Ａと高度が最も低い点Ｂとを抽出し、他方の縁石を表す各点から高度が最も高い点Ｃを抽出する。点Ｃは、最も低い点や縁石を表す任意の一点でも構わない。
そして、地面高特定部１３０は、抽出した３点Ａ、Ｂ、Ｃの三次元座標に基づいて、点Ａ、点Ｂおよび点Ｃを通る平面の３次元方程式を坂道の勾配を表す方程式（以下、路面方程式という）として算出する。
地面高特定部１３０により算出された路面方程式は、緯度・経度毎に坂道の地面高１３９ａを示す。
所定高点群抽出部１２０は、ポイントクラウド４９１の各点が位置する区域を各点の緯度・経度に基づいて特定し、各点の緯度・経度を当該区域の路面方程式に代入して地面高１３９ａを算出し、算出した地面高１３９ａと各点の高さとを比較して所定高点群１２９ａを抽出する。
【００９２】
次に、縁石を表す各点（以下、縁石点群という）を特定する方法として、（１）利用者に縁石の３点Ａ、Ｂ、Ｃを選択させる方法と（２）各点の位置の不連続性に基づく縁石点群の特定方法とを説明する。
【００９３】
まず、（１）利用者に縁石の３点Ａ、Ｂ、Ｃを選択させる方法について説明する。
地面高特定部１３０は、特許文献１（特開２００７−２１８７０５号公報）のＳ１０７（図１３）のようにポイントクラウド４９１をカメラ映像２９２に投影し、ポイントクラウド４９１を投影させたカメラ映像２９２（ポイントクラウド４９１とカメラ映像２９２とが重畳した画像）を表示装置９０１に表示し、表示したポイントクラウド４９１の各点から利用者に３点Ａ、Ｂ、Ｃを選択させる。
【００９４】
次に、（２）各点の位置の不連続性に基づく縁石点群の特定方法について説明する。
図２１は、実施の形態４（実施例２）における縁石点群の特定方法を示す図である。
図２１の上図は、道路と道路左右の縁石とを示す垂直断面図であり、左右に水平方向（緯度・経度方向）、上下に高さ（高度）方向が取られている。図２１の下図は、上図の点線枠内の拡大図である。図中の丸印はそれぞれポイントクラウド４９１の１点を示す。以下、各丸印を「３Ｄ点」という。各３Ｄ点は、移動体計測装置２００の移動と共に、左から右へ、右から左へ順に計測される。以下、左から右へ又は右から左への計測により得られる横並びの複数の３Ｄ点を結んだ線を「走査ライン」という。図２１は、左から右への１つの走査ライン上の複数の３Ｄ点を丸印で示している。
【００９５】
図２２は、道路と道路左右の縁石とを示すポイントクラウド４９１の画像が表示された画面を示す図である。
図２２には、ポイントクラウド４９１を用いて道路平面を表した画像（点群オルソ画像１９１の一例）を表示させたメイン画面（図全体）と、脇道部分のポイントクラウド４９１を抽出し、抽出したポイントクラウド４９１を用いて脇道の垂直断面を表した画像を表示させた副画面（図左上）とを示している。
図２２の副画面に表示されている画像は、図２１に対応する実データの画像である。
【００９６】
地面高特定部１３０は、計測順序が連続する複数の３Ｄ点に基づいて当該部分の傾きを示す直線を算出し、算出した直線が示す傾きの変化量に基づいて道路と縁石との分岐点を縁石を表す３Ｄ点として特定する。
【００９７】
例えば、図２１において、地面高特定部１３０は、Ｉ番目の３Ｄ点を基点として、Ｉ番目、Ｉ−１番目およびＩ−２番目の３Ｄ点に基づいて直線１を算出すると共に、Ｉ番目、Ｉ＋１番目およびＩ＋２番目の３Ｄ点に基づいて直線２を算出する。以下、ｘ番目の３Ｄ点を「ｘ点」と記す。直線１はＩ点を通ると共にＩ−１点とＩ−２点との中間点を通る直線であり、直線２はＩ点を通ると共にＩ＋１点とＩ＋２点との中間点を通る直線である。但し、直線１、２は、連続する４つ以上の３Ｄ点（例えば、Ｉ−３点〜Ｉ点、Ｉ点〜Ｉ＋３点）に基づいて算出されても良いし、２つの３Ｄ点（Ｉ−１点〜Ｉ点、Ｉ点〜Ｉ＋１点）に基づいて算出されても良い。
そして、地面高特定部１３０は、直線１と直線２との傾きの差（変化量）と直線２（縁石左側では直線１）を構成する複数の３Ｄ点の高低差とに基づいて縁石の３Ｄ点を特定する。地面高特定部１３０は、変化量が所定量以上であり、且つ、Ｉ点の高さとＩ＋２点の高さとの高低差が縁石の高さに相当する所定値（例えば、２０ｃｍ）以下であれば、Ｉ−１点またはＩ＋１点を縁石の３Ｄ点と判定する。Ｉ＋２点は、直線２を構成するＩ点、Ｉ＋１点およびＩ＋２点の中でＩ点との高低差が最も大きい３Ｄ点である。通常、道路の縁石側は傾斜しているため地面高１３９ａの算出に用いるには、Ｉ点ではなく、Ｉ点と前後するいずれかの３Ｄ点（・・・、Ｉ−２点、Ｉ−１点、Ｉ＋１点、Ｉ＋２点、・・・）を縁石の３Ｄ点に選ぶとよい。例えば、地面高特定部１３０は、Ｉ−１点またはＩ＋１点を縁石の３Ｄ点とする。但し、Ｉ点を縁石の３Ｄ点に選んでもよい。
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点それぞれを基点として上記の方法により縁石点群を特定する。
【００９８】
図２３は、実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法を示すフローチャートである。
縁石点群特定方法（図２１）の処理の流れについて、図２３に基づいて以下に説明する。
【００９９】
まず、地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１を読み込む（Ｓ２１０）。
次に、地面高特定部１３０は、走査ラインを順に１つ選択し、選択した走査ライン上の複数の３Ｄ点をポイントクラウド４９１から抽出する。以下、抽出された走査ライン上の複数の３Ｄ点を「走査点群」という（Ｓ２２０）。
【０１００】
次に、地面高特定部１３０は、抽出した走査点群から１つの３Ｄ点を基点Ｉとして選択し、選択した基点Ｉから連続する複数点に基づいて基点を通る２つの直線１、２を算出する（Ｓ２３０）。
次に、地面高特定部１３０は、直線１と直線２との傾きの差と直線２（または、直線１）を構成する複数の３Ｄ点の高低差とに基づいて基点Ｉが縁石部分か判定する（Ｓ２３１）。
地面高特定部１３０は、基点Ｉが縁石部分であると判定すれば、縁石の３Ｄ点（例えば、Ｉ−１点、Ｉ＋１点）を記憶する（Ｓ２３２）。
地面高特定部１３０は、Ｓ２２０で抽出した走査点群の各点についてＳ２３０〜Ｓ２３２を繰り返し、左右の縁石の３Ｄ点を特定して記憶する（Ｓ２３３）。
【０１０１】
さらに、地面高特定部１３０は、Ｓ２３０〜Ｓ２３３において左右の縁石の３Ｄ点を特定できなかった場合（Ｓ２４０）、レーザー照射角度と各点の高さとに基づいて、縁石の３Ｄ点を特定して記憶する（Ｓ２５０）。
具体的に、地面高特定部１３０は以下のようにして縁石の３Ｄ点を特定する。
まず、地面高特定部１３０は、１つ前の走査ラインで特定された縁石の３Ｄ点にレーザー照射角度が近い複数の３Ｄ点を走査点群から抽出する。例えば、地面高特定部１３０は、１つ前の走査ラインで特定された縁石の３Ｄ点が走査ライン上のｎ番目の３Ｄ点であれば、走査点群から走査ライン上のｎ−３〜ｎ＋３点を抽出する。
そして、地面高特定部１３０は、抽出した複数の３Ｄ点（ｎ−３点〜ｎ＋３点）のうち最も高さが低い３Ｄ点の一つ（または複数）前（または後）の３Ｄ点を縁石の３Ｄ点として記憶する。このとき、１つ前の走査ラインで特定された縁石の３Ｄ点とのレーザー照射角度の差が所定値（例えば、１度）以下であることを縁石の３Ｄ点とする条件に加えてもよい。
【０１０２】
地面高特定部１３０は、全走査ラインについてＳ２２０〜Ｓ２５０を繰り返し（Ｓ２６０）、左側の縁石を表す複数の３Ｄ点と右側の縁石を表す複数の３Ｄ点とをそれぞれグルーピングする（Ｓ２７０）。
【０１０３】
図２４は、実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法により特定された縁石点群を示す図である。
図２４に示すように、実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法により特定された縁石点群は、図５に示した対象地域の道路図を合致している。
【０１０４】
＜実施例３＞
地面高特定部１３０は、移動体計測装置２００の航測基準点Ｏの高さに基づいて地面高１３９ａを特定する。
航測基準点とは、図２で説明したように、移動体計測装置２００の座標中心である。
【０１０５】
移動体計測装置２００の航測基準点Ｏの高さに基づいて地面高１３９ａを特定する方法として、（１）道路面の三次元方程式を算出して地面高１３９ａを特定する方法と（２）計測時刻毎に地面高１３９ａを特定する方法とを説明する。
【０１０６】
図２５は、実施の形態４（実施例３（１））における地面高１３９ａの特定方法を示す図である。
（１）道路面の三次元方程式を算出して地面高１３９ａを特定する方法について、図２５に基づいて以下に説明する。
ここで、ｔ０、ｔ１、ｔ２の各時刻について、航測基準点Ｏの三次元座標とポイントクラウド４９１の各点とが得られているものとする。
また、予め計測された航測基準点Ｏの地面からの高さを２０００ｍｍとする。
【０１０７】
地面高特定部１３０は、時刻ｔ０、ｔ１、ｔ２それぞれの航測基準点Ｏの高さに基づいて、各航測基準点Ｏを通る平面（または、各航測基準点Ｏが最も近くなる平面）から２０００ｍｍ低い平面の三次元方程式を道路面を表す三次元方程式として算出する。そして、地面高特定部１３０は、道路面の三次元方程式にポイントクラウド４９１の各点の緯度・経度を代入し、地面高１３９ａを算出する。
【０１０８】
図２６は、実施の形態４（実施例３（２））における地面高１３９ａの特定方法を示す図である。
（２）計測時刻毎に地面高１３９ａを特定する方法について、図２６に基づいて以下に説明する。
ここで、各時刻について、航測基準点Ｏの三次元座標とポイントクラウド４９１の各点とが得られているものとする。
また、予め計測された航測基準点Ｏの地面からの高さを２０００ｍｍとする。
【０１０９】
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点が計測された時刻における航測基準点Ｏの高さより２０００ｍｍ低い高さを地面高１３９ａとして算出する。
但し、地面高特定部１３０は地面高１３９ａを算出せず、所定高点群抽出部１２０は航測基準点Ｏの高さより１５００ｍｍ低い高さ（地面から５００ｍｍ［所定の高さ］の高さ）を修正分離基準高として算出し、ポイントクラウド４９１から修正分離基準高より低い各点（または、高い各点）を所定高点群１２９ａとして抽出してもよい。
【０１１０】
実施の形態４で説明した各特定方法により、地面高特定部１３０は、道路が斜面になっていても、地面高１３９ａを精度良く算出することができる。
【０１１１】
実施の形態５．
点群オルソ画像生成装置１００により生成される点群オルソ画像１９１は、例えば、道路図の作成に有用である。
実施の形態５では、道路図を作成するシステムについて説明する。
【０１１２】
図２７は、実施の形態５における地図データ生成システム８０１の構成図である。
実施の形態５における地図データ生成システム８０１の構成について、図２７に基づいて以下に説明する。
地図データ生成システム８０１は、各実施の形態で説明した点群オルソ画像生成システム８００の構成に加えて、ＣＡＤ装置５００を有する。
【０１１３】
従来から、建物や道路を示す都市計画図や、電柱、マンホール、広告塔等の道路占有物を示す街路台帳や、道路縁石、ガードレール、標識等が記載された道路管理台帳付図等が道路管理に用いられ、これら都市計画図、街路台帳および道路管理台帳付図の精度向上が望まれている。
点群オルソ画像１９１は、高い精度で、樹木やトンネルなどの遮蔽物による遮蔽を除去して道路を表わし（実施の形態２）、また、電柱や街路灯などの立設物を強調して表わす（実施の形態３）。このため、都市計画図、街路台帳および道路管理台帳付図の作成に有用である。
【０１１４】
ＣＡＤ装置５００は、ＣＡＤ部５１０およびＣＡＤ記憶部５９０を備え、点群オルソ画像生成装置１００により生成された点群オルソ画像１９１を用いて地図データ５９１（例えば、都市計画図や道路管理台帳付図）を生成する。
ＣＡＤ部５１０は、ＣＰＵを用い、利用者の操作に応じて点群オルソ画像１９１およびカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示すると共に地図データ５９１を生成する。
ＣＡＤ記憶部５９０は地図データ５９１を記憶する。
【０１１５】
利用者は、ＣＡＤ装置５００をキーボード９０２やマウス９０３を用いて操作し、実施の形態２で作成された点群オルソ画像１９１を表示させ、表示させた点群オルソ画像１９１に表わされる道路をトレースすることにより道路図を作図し、作図した道路図を地図データ５９１として保存する。
さらに、利用者は、実施の形態３で作成された点群オルソ画像１９１を表示させ、表示させた点群オルソ画像１９１に表わされる立設物を順に選択して選択箇所のカメラ映像２９２を表示させる。そして、利用者は、表示させたカメラ映像２９２から立設物の種類を特定し、各立設物の位置および種類を設定した道路図を地図データ５９１として保存する。
【０１１６】
ＣＡＤ部５１０は、道路や各立設物を、利用者の選択によってではなく、画像処理により抽出してもよい。
【０１１７】
このように、利用者は、点群オルソ画像１９１を利用することにより、従来より簡易に都市計画図や道路管理台帳付図を作成することができる。
【０１１８】
各実施の形態において、点群オルソ画像生成装置１００、移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００、ポイントクラウド生成装置４００、ＣＡＤ装置５００の各装置は、別々の装置であっても、互いの構成を含んだ一つの装置であってもよい。
また、各装置は、ネットワーク接続されていない独立した装置であっても、有線または無線でＬＡＮやインターネットに接続され、互いにデータ送受信を行う通信装置であってもよい。
【符号の説明】
【０１１９】
１００ 点群オルソ画像生成装置、１１０ ポイントクラウド投影部、１２０ 所定高点群抽出部、１２９ａ 所定高点群、１３０ 地面高特定部、１３９ａ 地面高、１４０ 点群オルソ画像表示部、１５０ カメラ映像表示部、１６０ 点密度算出部、１６９ａ 点密度、１７０ 立設物特定部、１７９ａ 立設物表示画像部分、１８０ 立設物区別部、１９０ 画像生成装置記憶部、１９１ 点群オルソ画像、２００ 移動体計測装置、２０１ 天板、２０２ 車両、２１０ レーザースキャナ、２２０ カメラ、２３０ ＧＰＳ受信機、２４０ ジャイロ、２５０ オドメトリ、２９０ 計測装置記憶部、２９１ 距離方位点群、２９２ カメラ映像、２９３ ＧＰＳ観測情報、２９４ ジャイロ計測値、２９５ オドメトリ計測値、３００ 位置姿勢標定装置、３１０ 位置姿勢標定部、３９０ 標定装置記憶部、３９１ 位置姿勢標定値、４００ ポイントクラウド生成装置、４１０ 三次元点群生成部、４１９ａ 三次元点群、４２０ ポイントクラウド生成部、４９０ ポイントクラウド生成装置記憶部、４９１ ポイントクラウド、５００ ＣＡＤ装置、５１０ ＣＡＤ部、５９０ ＣＡＤ記憶部、５９１ 地図データ、８００ 点群オルソ画像生成システム、８０１ 地図データ生成システム、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ装置、９０７ スキャナ装置、９０８ マイク、９０９ スピーカー、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば、色付きレーザー点群を用いて点群オルソ画像を生成する俯瞰画像生成装置、俯瞰画像生成装置の俯瞰画像生成方法および俯瞰画像生成プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
レーザースキャナにより計測された距離方位を示すレーザー点群から計測物の３次元立体形状が復元される。立体形状はレーザー点が多いほど正確になるため、膨大なレーザー点が取得される。
ところが、レーザー点群の中には復元対象以外の物を計測した点群も含まれるため、大量なレーザー点のうちから復元対象を計測したレーザー点群を抽出する必要がある。
【０００３】
従来、以下の方法でレーザー点群の抽出が行われていた。
（１）レーザー点群を３次元的に眺めて、目視で必要な点を抽出する。
（２）カメラ映像にレーザー点群を重畳表示して対象物の判別を補助し、目視で必要な点を抽出する。
【０００４】
方法（１）には、例えば、以下のような課題がある。
（Ａ）抽出するレーザー点を一点ずつ指定する必要がある。
（Ｂ）抽出したレーザー点群を直接、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）で利用することができない。
方法（２）には、例えば、以下のような課題がある。
（Ａ）カメラの視界方向に並べられて表示されたレーザー点群からしか対象物を判別することができない。
（Ｂ）適切なカメラ映像を選択する作業に手間がかかる。
（Ｃ）どの場所にある対象物を判別しているか把握しにくい。
【０００５】
上記の方法は、必要な点を一点ずつ目視で抽出する必要があり、基本的に時間がかかる。自動認識技術の開発も行われているが、認識可能なものが限られている上、認識率は十分でなく、目視による訂正が必要であった。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００７−２１８７０５号公報
【特許文献２】特開２００３−１５６３３０号公報
【特許文献３】特開２００６−３２３６０８号公報
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】川田弘明，外１名，“イメージベースドポイントレンダリングによるレンジスキャンデータの描画”，情報処理学会研究報告，社団法人情報処理学会，２００３年 ８月１８日，Ｖｏｌ．２００３，Ｎｏ．８６，ｐ．１３−１８
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明は、例えば、レーザー点群に基づいて立設物を判別できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の俯瞰画像生成装置は、地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成する三次元点群投影部と、
前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出する点密度算出部と、
前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定する立設物特定部と、
前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す立設物区別部と
を備える。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、例えば、レーザー点群（三次元点群）に基づいて立設物を判別することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の構成図。
【図２】実施の形態１における移動体計測装置２００の外観を示す図。
【図３】実施の形態１における点群オルソ画像生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図。
【図４】実施の形態１における点群オルソ画像生成方法を示すフローチャート。
【図５】移動体計測装置２００が走行した地域（対象地域）の道路図。
【図６】対象地域（図５）の点群オルソ画像１９１。
【図７】ポイントクラウド４９１で表わした俯瞰画像の一例。
【図８】ポイントクラウド４９１で表わした俯瞰画像の一例。
【図９】実施の形態２における点群オルソ画像生成装置１００の構成図。
【図１０】実施の形態２における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャート。
【図１１】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１２】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１３】実施の形態３における点群オルソ画像生成装置１００の構成図。
【図１４】実施の形態３における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャート。
【図１５】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１６】対象地域ｂの部分拡大図。
【図１７】地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａが正射投影された対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１。
【図１８】対象地域ａの部分拡大図。
【図１９】実施の形態４（実施例１）における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２０】実施の形態４（実施例２）における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２１】実施の形態４（実施例２）における縁石点群の特定方法を示す図。
【図２２】道路と道路左右の縁石とを示すポイントクラウド４９１の画像が表示された画面を示す図。
【図２３】実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法を示すフローチャート。
【図２４】実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法により特定された縁石点群を示す図。
【図２５】実施の形態４（実施例３（１））における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２６】実施の形態４（実施例３（２））における地面高１３９ａの特定方法を示す図。
【図２７】実施の形態５における地図データ生成システム８０１の構成図。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
実施の形態１．
実施の形態１では、地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群を用いて地上の俯瞰画像を生成する俯瞰画像生成装置について説明する。
【００１３】
図１は、実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の構成図である。
実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の構成について、図１に基づいて以下に説明する。
【００１４】
点群オルソ画像生成システム８００は、移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００、ポイントクラウド生成装置４００および点群オルソ画像生成装置１００を有する。
【００１５】
移動体計測装置２００は、レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０、ジャイロ２４０およびオドメトリ２５０を備える移動体（例えば、車両、飛行機）である。
移動体計測装置２００は、地上（または、上空）を移動しながら、三次元点群の元になる各種の計測データを取得する。
【００１６】
レーザースキャナ２１０は、各地点に向けてレーザーを照射し、各地点に位置する地物に反射して戻ってきたレーザーを観測する。そして、レーザースキャナ２１０は、レーザーの照射方向に基づいて地物が位置する方位を計測すると共に、レーザーの照射から反射レーザーの観測までの時間に基づいて地物までの距離を計測する。
レーザースキャナ２１０は、レーザーレーダ、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）とも呼ばれる。
以下、レーザースキャナ２１０により計測された各地点の地物までの距離および方位とレーザー照射方向とを示す点群データを「距離方位点群２９１」という。
【００１７】
カメラ２２０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、レーザースキャナ２１０の計測地点（レーザースキャナ２１０によるレーザー観測時に移動体計測装置２００が位置している地点）から地物を撮影する。
以下、カメラ２２０の撮影により得られた画像データをカメラ映像２９２という。
【００１８】
ＧＰＳ受信機２３０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、複数のＧＰＳ衛星（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）から発信される測位信号を観測する。そして、ＧＰＳ受信機２３０は、測位信号が示す航法メッセージ、測位信号を搬送する搬送波の位相、測位信号の搬送時間に基づいて算出されるＧＰＳ受信機２３０からＧＰＳ衛星までの距離を示す疑似距離、疑似距離に基づいて算出される測位結果などの情報を取得する。
以下、ＧＰＳ受信機２３０により得られた情報を「ＧＰＳ観測情報２９３」という。
【００１９】
ジャイロ２４０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、移動体計測装置２００の３軸方向（ロール、ピッチ、ヨー）の角速度を計測する。
以下、ジャイロ２４０により計測された３軸方向の角速度を「ジャイロ計測値２９４」という。
【００２０】
オドメトリ２５０は、レーザースキャナ２１０による距離方位点群２９１の計測と同時に、移動体計測装置２００の速度変化量を計測する。
以下、オドメトリ２５０により計測された速度変化量を「オドメトリ計測値２９５」という。
【００２１】
計測装置記憶部２９０は、距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５を記憶する。
距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５はそれぞれに計測時刻を示し、計測時刻で対応付けられる。
【００２２】
図２は、実施の形態１における移動体計測装置２００の外観を示す図である。
例えば、移動体計測装置２００は図２に示すように車両２０２で構成される。
レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０は、車両２０２の天部に設けられた天板２０１に固定して設置される。オドメトリ２５０は車両２０２に設置される。レーザースキャナ２１０とカメラ２２０の位置は、例であり、車両２０２の前方に設置しても車両２０２の後方に設置しても構わない。
車両２０２は、計測対象地域の道路を走行する。
レーザースキャナ２１０は、車両２０２の後方に設置され、車両２０２の幅方向（ｘ軸方向）に２４０°程度首振りしながら、車両２０２の後方および車両２０２の側方に向けてレーザーを照射する。そして、レーザースキャナ２１０は、車両２０２の後方および車両２０２の側方に位置する地物に反射して戻ってきたレーザーを観測し、計測対象地域にある地物を計測した距離方位点群２９１を取得する。
カメラ２２０は、車両２０２の前方に設置され、車両２０２の進行方向（ｚ軸方向）の撮影を繰り返し、計測対象地域のカメラ映像２９２を取得する。
ＧＰＳ受信機２３０は、天板２０１の３か所に設置され、それぞれでＧＰＳ衛星から受信した測位信号からＧＰＳ観測情報２９３を取得する。
ジャイロ２４０は、車両２０２のｘ、ｙ、ｚ軸の角速度を計測し、ジャイロ計測値２９４を取得する。
オドメトリ２５０は、タイヤの回転数を計数して移動体計測装置２００の速度変化量を計測し、オドメトリ計測値２９５を取得する。
図２において、点Ｏは移動体計測装置２００の座標中心（以下、航測基準点という）を示し、移動体計測装置２００の座標とは点Ｏの座標を意味する。レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０から点Ｏまでの変位量（以下、オフセットという）は予め計測され、レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０の座標は点Ｏの座標にオフセットを加算して求めることができる。
以下、レーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０およびジャイロ２４０の座標は点Ｏと一致し、移動体計測装置２００の座標と等しいものとして説明する。
また、カメラ２２０の視線方向は移動体計測装置２００の姿勢角と等しいものとする。
【００２３】
図１において、位置姿勢標定装置３００は、位置姿勢標定部３１０および標定装置記憶部３９０を備え、移動体計測装置２００の計測時の位置姿勢を算出する。
【００２４】
位置姿勢標定部３１０は、移動体計測装置２００により取得されたＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５に基づいて、移動体計測装置２００の計測時の位置（緯度、経度、高さ［高度］）（Ｅａｓｔ、Ｎｏｒｔｈ、Ｕｐ）および姿勢角（ロール角、ピッチ角、ヨー角）をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて算出する。
例えば、位置姿勢標定部３１０は、ＧＰＳ観測情報２９３に含まれる測位結果を移動体計測装置２００の位置とする。
また例えば、位置姿勢標定部３１０は、ＧＰＳ観測情報２９３に含まれる搬送波の位相に基づいて疑似距離を算出し、算出した疑似距離に基づいて移動体計測装置２００の位置を算出する。
また例えば、位置姿勢標定部３１０は、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５に基づいて、デッドレコニングにより移動体計測装置２００の位置および姿勢角を算出する。デッドレコニングとは、姿勢角の角速度と移動速度とを積分して過去のある時点からの変化量を求め、過去の位置および姿勢角に変化量を加算して現在の位置および姿勢角を求める方法である。
以下、位置姿勢標定部３１０により算出された移動体計測装置２００の位置および姿勢角を「位置姿勢標定値３９１」という。位置姿勢標定値３９１は、各時刻における移動体計測装置２００の位置および姿勢角を示す。
標定装置記憶部３９０は、位置姿勢標定値３９１を記憶する。
【００２５】
ポイントクラウド生成装置４００は、三次元点群生成部４１０、ポイントクラウド生成部４２０およびポイントクラウド生成装置記憶部４９０を備え、地上の各地点の三次元座標および色を示す三次元点群を生成する。
【００２６】
三次元点群生成部４１０は、移動体計測装置２００により取得された距離方位点群２９１および位置姿勢標定装置３００により算出された位置姿勢標定値３９１に基づいて、三次元点群４１９ａをＣＰＵを用いて生成する。このとき、三次元点群生成部４１０は、距離方位点群２９１の各点について、各点の計測時刻における移動体計測装置２００の位置姿勢を位置姿勢標定値３９１から抽出し、抽出した位置姿勢から各点が示す距離方位だけ離れた地点の三次元座標を算出し、距離方位点群２９１の各点の三次元座標を示す三次元点群４１９ａを生成する。
【００２７】
ポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群生成部４１０により生成された三次元点群４１９ａと移動体計測装置２００により取得されたカメラ映像２９２とに基づいて、ポイントクラウド４９１をＣＰＵを用いて生成する。ポイントクラウド４９１は、各点が三次元座標と共に色を示し、色付きレーザー点群とも呼ばれる。
このとき、ポイントクラウド生成部４２０は、撮影地点から撮像方向（カメラ２２０の視線方向）へ焦点距離だけ離れた地点で撮像方向と直交する平面をカメラ２２０の撮像平面として算出する。撮像平面はカメラ映像２９２の平面に等しい。そして、ポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群４１９ａの各点が示す三次元座標に基づいて三次元点群４１９ａの各点をカメラ映像２９２（撮像平面）に投影し、カメラ映像２９２内の投影先の画素の色を当該点の色とする。
ポイントクラウド生成装置記憶部４９０はポイントクラウド４９１を記憶する。
【００２８】
点群オルソ画像生成装置１００（俯瞰画像生成装置の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０および画像生成装置記憶部１９０を備え、対象地域の俯瞰画像をポイントクラウド４９１を用いて生成する。
【００２９】
ポイントクラウド投影部１１０は、ポイントクラウド生成装置４００により生成されたポイントクラウド４９１を用いて、対象地域の俯瞰画像をＣＰＵを用いて生成する。このとき、ポイントクラウド投影部１１０は、対象地域の緯度・経度に対応する水平面を算出し、算出した水平面にポイントクラウド４９１の各点をそれぞれの三次元座標に基づいて正射投影する。ポイントクラウド投影部１１０は、正射投影として、ポイントクラウド４９１の各点の三次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）を「ｚ（高さ）＝０」として取り扱い、二次元座標（ｘ、ｙ）に対応する水平面内の部分に各点を配置する。
例えば、ポイントクラウド投影部１１０は、対象地域上空の所定の視点から真下方向へカメラ撮影したものと仮定して撮像平面を算出し、算出した撮像平面にポイントクラウド４９１の各点を正射投影する。所定の視点は計測地域の中心の緯度・経度と所定の高さとを三次元座標とし、ポイントクラウド４９１の各点は緯度・経度が一致する撮像平面内の部分へ投影される。
ポイントクラウド４９１の各点が正射投影された水平面は、計測地域を上空から垂直方向に見下ろした画像を示す。
以下、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影された水平面に示されるＢｉｔｍａｐ画像を「点群オルソ画像１９１（俯瞰画像の一例）」という。
但し、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影される平面は、水平面に限らず、水平面に対して傾いた平面であってもよい。この場合、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影された平面は、計測地域を上空から斜め方向に見下ろした画像（俯瞰画像の一例）を示す。
また、ポイントクラウド投影部１１０によるポイントクラウド４９１の投影は正射投影に限らず、例えば、中心投影であっても構わない。
【００３０】
図３は、実施の形態１における点群オルソ画像生成装置１００のハードウェア資源の一例を示す図である。
図３において、点群オルソ画像生成装置１００は、プログラムを実行するＣＰＵ９１１（Ｃｅｎｔｒａｌ・Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ・Ｕｎｉｔ、中央処理装置、処理装置、演算装置、マイクロプロセッサ、マイクロコンピュータ、プロセッサともいう）を備えている。ＣＰＵ９１１は、バス９１２を介してＲＯＭ９１３、ＲＡＭ９１４、通信ボード９１５、表示装置９０１、キーボード９０２、マウス９０３、ＦＤＤ９０４（Ｆｌｅｘｉｂｌｅ・Ｄｉｓｋ・Ｄｒｉｖｅ）、ＣＤＤ９０５（コンパクトディスク装置）、プリンタ装置９０６、スキャナ装置９０７、磁気ディスク装置９２０と接続され、これらのハードウェアデバイスを制御する。磁気ディスク装置９２０の代わりに、光ディスク装置、メモリカード読み書き装置などの記憶装置でもよい。
ＲＡＭ９１４は、揮発性メモリの一例である。ＲＯＭ９１３、ＦＤＤ９０４、ＣＤＤ９０５、磁気ディスク装置９２０の記憶媒体は、不揮発性メモリの一例である。これらは、記憶機器、記憶装置あるいは記憶部の一例である。
通信ボード９１５、キーボード９０２、スキャナ装置９０７、ＦＤＤ９０４などは、入力機器、入力装置あるいは入力部の一例である。
また、通信ボード９１５、表示装置９０１、プリンタ装置９０６などは、出力機器、出力装置あるいは出力部の一例である。
【００３１】
通信ボード９１５は、有線または無線で、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネット、ＩＳＤＮ等のＷＡＮ（ワイドエリアネットワーク）、電話回線などの通信網に接続されている。
磁気ディスク装置９２０には、ＯＳ９２１（オペレーティングシステム）、ウィンドウシステム９２２、プログラム群９２３、ファイル群９２４が記憶されている。プログラム群９２３のプログラムは、ＣＰＵ９１１、ＯＳ９２１、ウィンドウシステム９２２により実行される。
【００３２】
上記プログラム群９２３には、実施の形態の説明において「〜部」として説明する機能を実行するプログラムが記憶されている。プログラムは、ＣＰＵ９１１により読み出され実行される。
ファイル群９２４には、実施の形態の説明において、「〜部」の機能を実行した際の「〜の判定結果」、「〜の計算結果」、「〜の処理結果」などの結果データ、「〜部」の機能を実行するプログラム間で受け渡しするデータ、その他の情報やデータや信号値や変数値やパラメータが、「〜ファイル」や「〜データベース」の各項目として記憶されている。
「〜ファイル」や「〜データベース」は、ディスクやメモリなどの記録媒体に記憶される。ディスクやメモリなどの記憶媒体に記憶された情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、読み書き回路を介してＣＰＵ９１１によりメインメモリやキャッシュメモリに読み出され、抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示などのＣＰＵの動作に用いられる。抽出・検索・参照・比較・演算・計算・処理・出力・印刷・表示・抽出のＣＰＵの動作の間、情報やデータや信号値や変数値やパラメータは、メインメモリやキャッシュメモリやバッファメモリに一時的に記憶される。
また、実施の形態の説明において説明するフローチャートの矢印の部分は主としてデータや信号の入出力を示し、データや信号値は、ＲＡＭ９１４のメモリ、ＦＤＤ９０４のフレキシブルディスク、ＣＤＤ９０５のコンパクトディスク、磁気ディスク装置９２０の磁気ディスク、その他光ディスク、ミニディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ・Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ・Ｄｉｓｃ）等の記録媒体に記録される。また、データや信号値は、バス９１２や信号線やケーブルその他の伝送媒体によりオンライン伝送される。
【００３３】
また、実施の形態の説明において「〜部」として説明するものは、「〜回路」、「〜装置」、「〜機器」、「手段」であってもよく、また、「〜ステップ」、「〜手順」、「〜処理」であってもよい。すなわち、「〜部」として説明するものは、ＲＯＭ９１３に記憶されたファームウェアで実現されていても構わない。或いは、ソフトウェアのみ、或いは、素子・デバイス・基板・配線などのハードウェアのみ、或いは、ソフトウェアとハードウェアとの組み合わせ、さらには、ファームウェアとの組み合わせで実施されても構わない。ファームウェアとソフトウェアは、プログラムとして、磁気ディスク、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ミニディスク、ＤＶＤ等の記録媒体に記憶される。プログラムはＣＰＵ９１１により読み出され、ＣＰＵ９１１により実行される。すなわち、プログラムは、「〜部」としてコンピュータを機能させるものである。あるいは、「〜部」の手順や方法をコンピュータに実行させるものである。
【００３４】
移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００およびポイントクラウド生成装置４００も点群オルソ画像生成装置１００と同様に、ＣＰＵやメモリを備え、「〜部」として説明する機能を実行する。
【００３５】
図４は、実施の形態１における点群オルソ画像生成方法を示すフローチャートである。
実施の形態１における点群オルソ画像生成システム８００の点群オルソ画像生成方法について、図４に基づいて以下に説明する。
移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００、ポイントクラウド生成装置４００、点群オルソ画像生成装置１００およびそれぞれの「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
【００３６】
＜Ｓ１１０：距離方位点群計測処理＞
まず、移動体計測装置２００の車両２０２で対象地域を走行する。
対象地域の走行中、移動体計測装置２００に備わるレーザースキャナ２１０、カメラ２２０、ＧＰＳ受信機２３０、ジャイロ２４０およびオドメトリ２５０は、それぞれ計測を行い、距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５を取得する。
【００３７】
＜Ｓ１２０：位置姿勢標定処理＞
次に、位置姿勢標定装置３００の位置姿勢標定部３１０は、Ｓ１１０で取得されたＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５に基づいて、位置姿勢標定値３９１を算出する。
位置姿勢標定値３９１は、対象地域を走行したときの移動体計測装置２００の各時刻の三次元座標と三次元姿勢角とを示す。
【００３８】
＜Ｓ１３０：ポイントクラウド生成処理＞
次に、ポイントクラウド生成装置４００の三次元点群生成部４１０は、Ｓ１１０で取得された距離方位点群２９１とＳ１２０で算出された位置姿勢標定値３９１とに基づいて三次元点群４１９ａを生成する。そして、ポイントクラウド生成装置４００のポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群４１９ａとＳ１１０で取得されたカメラ映像２９２とに基づいてポイントクラウド４９１を生成する。
三次元点群４１９ａは、距離方位点群２９１の各点の三次元座標を示す。三次元点群４１９ａの各点は距離方位点群２９１の各点に対応する。
三次元点群生成部４１０は、距離方位点群２９１の各点の計測時刻における移動体計測装置２００の位置姿勢を位置姿勢標定値３９１から抽出し、抽出した位置姿勢から各点が示す距離方位だけ離れた地点の三次元座標を各点の三次元座標として算出する。
ポイントクラウド４９１は、三次元点群４１９ａの各点の三次元座標および色を示す。ポイントクラウド４９１の各点は三次元点群４１９ａおよび距離方位点群２９１の各点に対応する。
ポイントクラウド生成部４２０は、三次元点群４１９ａの各点をそれぞれの三次元座標に基づいてカメラ映像２９２に投影し、投影先の画素の色を各点の色とする。
但し、ポイントクラウド４９１は、ポイントクラウド生成部４２０により色付けされなくても構わない。また、ポイントクラウド４９１は、観測されたレーザーの反射輝度に対応する白黒情報（グレースケール）を示してもよい。例えば、ポイントクラウド生成部４２０は、レーザーの反射輝度が高いほど白く、レーザーの反射輝度が低いほど黒い色をポイントクラウド４９１の各点に設定する。
【００３９】
＜Ｓ１４０：点群オルソ画像生成処理＞
そして、点群オルソ画像生成装置１００のポイントクラウド投影部１１０は、Ｓ１３０で生成されたポイントクラウド４９１を用いて点群オルソ画像１９１を生成する。
点群オルソ画像１９１は、対象地域を上空から垂直方向に見下ろした画像を示す。
ポイントクラウド投影部１１０は、対象地域の緯度・経度に対応する水平面にポイントクラウド４９１の各点を正射投影した画像を対象地域の点群オルソ画像１９１とする。
但し、ポイントクラウド４９１の各点が正射投影される平面は、水平面に限らず、水平面に対して傾いた平面であってもよい。
また、ポイントクラウド投影部１１０によるポイントクラウド４９１の投影は正射投影に限らず、例えば、中心投影であっても構わない。
【００４０】
以下に、点群オルソ画像生成方法（Ｓ１１０〜Ｓ１４０）により生成される点群オルソ画像１９１の一例を示す。
【００４１】
図５は、移動体計測装置２００が走行した地域（対象地域）の道路図を示す。
例えば、距離方位点群計測処理（Ｓ１１０）において、移動体計測装置２００が図５に示す地域を走行しながら計測を行い、距離方位点群２９１、カメラ映像２９２、ＧＰＳ観測情報２９３、ジャイロ計測値２９４およびオドメトリ計測値２９５を取得したものとする。
【００４２】
図６は、対象地域（図５）の点群オルソ画像１９１を示す。
点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）において、ポイントクラウド投影部１１０がポイントクラウド４９１を正射投影することにより、図６に示すような点群オルソ画像１９１が得られる。
図６に示すように、点群オルソ画像１９１は、図５に示す道路図と合致している。点群オルソ画像１９１は、移動体計測装置２００の計測精度や位置姿勢標定装置３００の位置姿勢標定精度に対応して、対象地域の道路を高い精度で表わすことができる。
【００４３】
図７、図８は、ポイントクラウド４９１で表わした俯瞰画像の一例であり、それぞれ異なる交差点部分を拡大した画像である。
点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）において、水平面に対して傾いた平面にポイントクラウド４９１が投影された場合（または、点群オルソ画像１９１が画像処理により水平軸に対して回転して表示された場合）、図７や図８に示すような俯瞰画像が得られる。
図７や図８に示すように、ポイントクラウド４９１の投影により得られる俯瞰画像は、交差点、住宅、駐車自動車、横断歩道などの各種地物を表すことができる。俯瞰画像に表わされる各地物は、位置、大きさなどが、移動体計測装置２００の計測精度や位置姿勢標定装置３００の位置姿勢標定精度に対応した高い精度で表わされる。
【００４４】
点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１を平面に投影することにより、実際にはカメラ撮影されていない角度（垂直下方、斜め下方など）から見た対象地域を高い精度で表わす画像（点群オルソ画像１９１、俯瞰画像など）を得ることができる。
【００４５】
実施の形態１では、以下のような点群オルソ画像生成装置１００について説明した。
点群オルソ画像生成装置１００は、移動体計測装置２００により取得されたレーザー点群（距離方位点群２９１）を利用して、標識、白線、路面マーク、マンホール、縁石、電柱、ポール、街路灯、電線、壁などの地物を精度良く検出する。
ポイントクラウド４９１は１点毎に三次元位置情報（三次元座標）を持っている。そのため、点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１を並べて任意の方向から眺めた画像を作成することができる。したがって、点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１を並べて真上から見ることにより、航空写真のオルソ画像と同等な点群オルソ画像１９１を作成できる。また、点群オルソ画像１９１は、車両から撮像されたカメラ映像を用いて作成されるオルソ画像に比べて歪みが少なく、精度が高く、視野角が広い。
点群オルソ画像１９１には、白線、縁石、壁面などの地物が明確に表わされる。このため、点群オルソ画像１９１は、道路図の作成に利用することができる。例えば、ＣＡＤ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ａｉｄｅｄ Ｄｅｓｉｇｎ）の背景に点群オルソ画像１９１を貼り付け、点群オルソ画像１９１に表わされる各地物を線でなぞってトレースすることにより、現況の道路図を高速に作成することができる。さらに、画像処理により点群オルソ画像１９１から各地物を抽出し、道路図を自動作成することもできる。
【００４６】
特許文献１（特開２００７−２１８７０５号公報）には、計測台車で取得された各種の計測データに基づいて、計測台車の位置姿勢を算出し（特許文献１のＳ１０１）、路面形状モデル（三次元点群）を生成（特許文献１のＳ１０６）する方法が開示されている。また、特許文献１には、路面形状モデル（三次元点群）をカメラ映像に投影する方法（特許文献１のＳ１０７）が開示されている。
移動体計測装置２００は特許文献１の計測台車に相当し、位置姿勢標定装置３００は特許文献１の車両位置姿勢（３軸）演算部に相当し、ポイントクラウド生成装置４００は特許文献１の路面形状モデル生成部に相当する。
【００４７】
実施の形態２．
実施の形態２では、道路が樹木やトンネルなどにより遮蔽されずに映る点群オルソ画像１９１を生成する形態について説明する。
以下、実施の形態１と異なる事項について主に説明し、説明を省略する事項については実施の形態１と同様であるものとする。
【００４８】
図９は、実施の形態２における点群オルソ画像生成装置１００の構成図である。
実施の形態２における点群オルソ画像生成装置１００の構成について、図９に基づいて以下に説明する。
【００４９】
点群オルソ画像生成装置１００（俯瞰画像生成装置の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０、所定高点群抽出部１２０、地面高特定部１３０、点群オルソ画像表示部１４０、カメラ映像表示部１５０および画像生成装置記憶部１９０を備える。
【００５０】
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド生成装置４００により生成されたポイントクラウド４９１（三次元点群の一例）の各点が示す三次元座標の高さ（高度）に基づいて地面高１３９ａをＣＰＵを用いて特定する。
【００５１】
所定高点群抽出部１２０は、ポイントクラウド生成装置４００により生成されたポイントクラウド４９１（三次元点群の一例）の各点が示す三次元座標に基づいてポイントクラウド４９１から所定範囲内の高さを示す各点を抽出する。
特に、所定高点群抽出部１２０は、地面高特定部１３０により特定された地面高１３９ａに基づいて、地面からの高さが所定の高さ以下である各点をポイントクラウド４９１から抽出する。
以下、所定高点群抽出部１２０によりポイントクラウド４９１から抽出された各点を所定高点群１２９ａという。
【００５２】
ポイントクラウド投影部１１０（三次元点群投影部の一例）は、所定高点群抽出部１２０によりポイントクラウド４９１から抽出された所定高点群１２９ａの各点が示す三次元座標に基づいて、所定高点群１２９ａの各点をＣＰＵを用いて平面に投影して点群オルソ画像１９１（俯瞰画像の一例）を生成する。
【００５３】
点群オルソ画像表示部１４０（俯瞰画像表示部の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０により生成された点群オルソ画像１９１を表示装置９０１に表示する。
【００５４】
カメラ映像表示部１５０は、点群オルソ画像表示部１４０により表示された点群オルソ画像１９１内で指定された画像部分に投影された点をＣＰＵを用いて特定し、特定した点が計測された計測地点から撮影されたカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
【００５５】
画像生成装置記憶部１９０は、移動体計測装置２００により取得されたカメラ映像２９２およびポイントクラウド投影部１１０により生成された点群オルソ画像１９１を記憶する。
【００５６】
図１０は、実施の形態２における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャートである。
実施の形態２における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）の流れについて、図１０に基づいて以下に説明する。
点群オルソ画像生成装置１００の各「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
【００５７】
＜Ｓ１４１Ａ：地面高特定処理＞
まず、地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点が示す三次元座標の高さに基づいて地面高１３９ａを特定する。
例えば、地面高特定部１３０は、ある区域の地面高１３９ａを特定する場合、その区域内の緯度・経度を示す各点から高さが最も低い点を抽出し、抽出した点が示す高さをその区域の地面高１３９ａとする。
地面高１３９ａの特定方法の詳細については、実施の形態４で説明する。
【００５８】
＜Ｓ１４２Ａ：所定高点群抽出処理＞
次に、所定高点群抽出部１２０は、Ｓ１４１Ａにおいて特定された地面高１３９ａを基準の高さとして、地面高１３９ａからの高さが所定の高さ以下である各点をポイントクラウド４９１から所定高点群１２９ａとして抽出する。
つまり、所定高点群１２９ａは、地面高１３９ａからの高さが所定の高さより高い各点がポイントクラウド４９１から除去されたものである。
例えば、所定の高さが「５０ｃｍ」である場合、所定高点群抽出部１２０は、三次元座標の高さが「（地面高１３９ａ）＋５０［ｃｍ］」以下である各点をポイントクラウド４９１から所定高点群１２９ａとして抽出する。地面高１３９ａが区域毎に特定されている場合、所定高点群抽出部１２０は、所定高点群１２９ａを区域毎に抽出する。
【００５９】
＜Ｓ１４３Ａ：三次元点群投影処理＞
次に、ポイントクラウド投影部１１０は、Ｓ１４２Ａにおいて抽出された所定高点群１２９ａの各点を水平面に正射投影して点群オルソ画像１９１を生成する。
但し、所定高点群１２９ａの各点が正射投影される平面は水平面に限らず、ポイントクラウド投影部１１０による投影は正射投影に限らない。
【００６０】
＜Ｓ１４４Ａ：俯瞰画像表示処理＞
次に、点群オルソ画像表示部１４０は、Ｓ１４３Ａにおいて生成された点群オルソ画像１９１を表示装置９０１に表示させる。
【００６１】
ここで、利用者が、表示装置９０１に表示された点群オルソ画像１９１内でカメラ映像２９２を確認したい画像部分をマウス９０３やキーボード９０２などを用いて指定するものとする。
【００６２】
＜Ｓ１４５Ａ：カメラ映像表示処理＞
そして、カメラ映像表示部１５０は、利用者に指定された画像部分に対応するカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
このとき、カメラ映像表示部１５０は、利用者に指定された画像部分に投影されているポイントクラウド４９１の点を特定し、特定した点（以下、特定点という）の計測地点から撮像されたカメラ映像２９２を特定し、特定したカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
特定されるカメラ映像２９２は、特定点が計測された時刻に撮像されたカメラ映像２９２である。また、特定点が計測された時刻とは、特定点の元データである距離方位点群２９１の点が計測された時刻のことである。
【００６３】
利用者は、点群オルソ画像１９１では確認しづらい地物を表示装置９０１に表示されたカメラ映像２９２により確認することができる。
【００６４】
以下に、点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４１Ａ〜Ｓ１４３Ａ）により生成される点群オルソ画像１９１の一例を示す。
【００６５】
図１１は、対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１であり、図１２は、対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１である。図１１、図１２共に、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下である所定高点群１２９ａのみが正射投影されたものである。
所定高点群抽出処理（Ｓ１４２Ａ）では、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍより高い各点がポイントクラウド４９１から除去され、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以下の高さである各点のみが所定高点群１２９ａとして抽出された。
このため、図１１、図１２共に、道路が樹木やトンネルなどの遮蔽物により遮蔽されておらず、白線や道路境界などがはっきりと認識できる。
【００６６】
実施の形態２において、以下のような点群オルソ画像生成装置１００について説明した。
従来から道路画像として利用されている航空写真では、樹木の下やトンネルの内部といった垂直方向から見て遮蔽されている道路部分を表示することができなかった。
一方、点群オルソ画像生成装置１００は、ポイントクラウド４９１のうち、道路面（地面高１３９ａ）から所定の高さ以下の点群（所定高点群１２９ａ）だけを使用するように制限をかけて点群オルソ画像１９１を生成することにより、樹木やトンネルなどの遮蔽物を除外し、道路をくまなく表現することができる。
さらに、移動体計測装置２００の車両２０２が周りから所定の車間（例えば、５ｍ程度）をあけて走行することにより、他の車両を計測した計測値が含まれない距離方位点群２９１が取得される。そして、点群オルソ画像生成装置１００は、他の車両を計測した計測値が含まれない距離方位点群２９１から生成されたポイントクラウド４９１を用いて、走行中の車両が全くいない点群オルソ画像１９１を作り出せる。
つまり、点群オルソ画像生成装置１００は、見えない部分が無い美しい道路画像を作り出すことができる。
【００６７】
また、利用者が点群オルソ画像１９１に映っている地物（例えば、電柱、街路灯、標識）の種類や内容を確認できない場合、点群オルソ画像生成装置１００は点群オルソ画像１９１に連動させてカメラ映像２９２を表示する。例えば、点群オルソ画像生成装置１００は、ＣＡＤ画面に点群オルソ画像１９１とカメラ映像２９２とをリンクさせて表示する。このとき、点群オルソ画像生成装置１００は、各点が計測された時刻に基づいて、その付近で撮影されたカメラ映像２９２を引き出す。これにより、利用者は点群オルソ画像１９１に映っている地物が電柱なのか、街路灯なのか、または、標識なのか判別することができる。点群オルソ画像生成装置１００は、カメラ映像２９２を表示させる際、カメラ映像２９２を画像処理して標識や看板などの内容（記されている文字や図形など）を抽出し、抽出した情報をカメラ映像２９２と共に表示してもよい。これにより、利用者は、電柱や街路灯の区別の他に、標識や看板などの内容を確認することができる。
【００６８】
実施の形態３．
実施の形態３では、立設物が特定できる点群オルソ画像１９１を生成する形態について説明する。
以下、実施の形態１〜２と異なる事項について主に説明し、説明を省略する事項については実施の形態１〜２と同様であるものとする。
【００６９】
図１３は、実施の形態３における点群オルソ画像生成装置１００の構成図である。
実施の形態３における点群オルソ画像生成装置１００の構成について、図１３に基づいて以下に説明する。
【００７０】
点群オルソ画像生成装置１００（俯瞰画像生成装置の一例）は、ポイントクラウド投影部１１０、点群オルソ画像表示部１４０、カメラ映像表示部１５０、点密度算出部１６０、立設物特定部１７０、立設物区別部１８０および画像生成装置記憶部１９０を備える。
【００７１】
点密度算出部１６０は、ポイントクラウド投影部１１０により生成された点群オルソ画像１９１の点密度１６９ａを点群オルソ画像１９１を所定の大きさで区分けした区域毎にＣＰＵを用いて算出する。
【００７２】
立設物特定部１７０は、点密度算出部１６０により算出された点密度１６９ａに基づいて、点群オルソ画像１９１から立設物が表示されている画像部分をＣＰＵを用いて特定する。
以下、立設物特定部１７０により特定された画像部分を立設物表示画像部分１７９ａという。
【００７３】
立設物区別部１８０は、立設物特定部１７０により特定された立設物表示画像部分１７９ａを他の画像部分と区別して表した点群オルソ画像１９１をＣＰＵを用いて生成する。
【００７４】
図１４は、実施の形態３における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）のフローチャートである。
実施の形態３における点群オルソ画像生成処理（Ｓ１４０）の流れについて、図１４に基づいて以下に説明する。
点群オルソ画像生成装置１００の各「〜部」は、以下に説明する処理をＣＰＵを用いて実行する。
【００７５】
＜Ｓ１４１Ｂ：三次元点群投影処理＞
ポイントクラウド投影部１１０は、ポイントクラウド４９１を水平面に正射投影して点群オルソ画像１９１を生成する。
以下、ポイントクラウド４９１が正射投影された水平面を「投影面」という。
【００７６】
＜Ｓ１４２Ｂ：点密度算出処理＞
点密度算出部１６０は、投影面を所定の大きさで区分けし、区域毎にポイントクラウド４９１の各点の点密度１６９ａを算出する。
各区域の大きさは微小であり、例えば、画像内での大きさではなく、実世界での大きさで「３０ｃｍ×３０ｃｍ」程度である。また例えば、点群オルソ画像１９１の１画素が１区域に対応しても構わない。
ここで、「点密度１６９ａ」とは、微小区域内に投影されたポイントクラウド４９１の点の数を意味するものとする。
【００７７】
＜Ｓ１４３Ｂ：立設物特定処理＞
立設物特定部１７０は、Ｓ１４２Ｂにおいて算出された点密度１６９ａが所定数以上である各微小区域を立設物表示画像部分１７９ａとして特定する。
レーザースキャナ２１０は車両２０２の側方の高さ方向にも計測を行うため、壁面、電柱、街路灯など、高さを持つ地物（以下、立設物という）は高さ方向に複数点が計測される。一方、道路面のように高さを持たない地物は高さ方向に１点しか計測されない。このため、立設物の点密度１６９ａは道路面の点密度１６９ａより大きい。そこで、立設物表示画像部分１７９ａは、点密度１６９ａが所定数以上である各微小区域を立設物表示画像部分１７９ａとして特定する。
例えば、立設物特定部１７０は、１０点以上の点が投影されている微小区域を立設物表示画像部分１７９ａとして特定する。
【００７８】
＜Ｓ１４４Ｂ：立設物区別処理＞
立設物区別部１８０は、Ｓ１４３Ｂにおいて特定された立設物表示画像部分１７９ａを他の画像部分と区別して表した点群オルソ画像１９１を生成する。
例えば、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａに所定の色を着色する。
また例えば、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａと他の画像部分とで異なる配色（立設物表示画像部分１７９ａが「赤」、他の画像部分が「黒」など）にする。
また例えば、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａに特定のマークを付加する。
さらに、立設物区別部１８０は、立設物表示画像部分１７９ａを点密度毎に分け、点密度毎に異なる配色やマークを付加してもよい。例えば、立設物区別部１８０は、点密度の大きい順に「白」→「緑」→「赤」を着色する。
【００７９】
＜Ｓ１４５Ｂ：俯瞰画像表示処理＞
点群オルソ画像表示部１４０は、Ｓ１４４Ｂで生成された点群オルソ画像１９１を表示装置９０１に表示させる。
【００８０】
＜Ｓ１４６Ｂ：カメラ映像表示処理＞
カメラ映像表示部１５０は、Ｓ１４５Ａ（図１０）と同様に、利用者に指定された画像部分に対応するカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示する。
【００８１】
点群オルソ画像生成装置１００は、微小区域の点密度を算出することにより、点群オルソ画像１９１内の立設物を特定することができる。これにより、利用者は、電柱などの立設物がどこに位置しているかを知ることができる。
【００８２】
点群オルソ画像生成装置１００は、実施の形態２と同じく、地面高特定部１３０および所定高点群抽出部１２０を備えてもよい。
所定高点群抽出部１２０は、地面高特定部１３０により特定された地面高１３９ａを基準の高さとして、地面高１３９ａからの高さが所定の高さ以上である各点をポイントクラウド４９１から所定高点群１２９ａとして抽出する。つまり、所定高点群１２９ａは、地面高１３９ａからの高さが所定の高さ未満である各点がポイントクラウド４９１から除去されたものである。
ポイントクラウド投影部１１０は、所定高点群抽出部１２０により抽出された所定高点群１２９ａを用いて点群オルソ画像１９１を生成する。
例えば、所定高点群抽出部１２０が、実施の形態２とは逆に地面高１３９ａからの高さが「５０ｃｍ」未満の各点を除去することにより、ポイントクラウド投影部１１０は道路面が映っていない点群オルソ画像１９１を生成することができる。
これにより、点群オルソ画像生成装置１００は立設物をより正確に特定し、利用者は立設物をより容易に判別することができる。
【００８３】
以下に、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａが正射投影された点群オルソ画像１９１の一例を示す。
【００８４】
図１５は、対象地域ｂ（図６）の点群オルソ画像１９１であり、図１６は、対象地域ｂの部分拡大図である。
図１７は、対象地域ａ（図６）の点群オルソ画像１９１であり、図１８は、対象地域ａの部分拡大図である。
図１５〜図１８はいずれも、地面高１３９ａからの高さが５０ｃｍ以上である所定高点群１２９ａのみが正射投影された点群オルソ画像１９１であり、道路面は映っていない。
【００８５】
図１５の点線枠内を拡大した図１６および図１７の点線枠内を拡大した図１８が示すように、点群オルソ画像１９１は街路灯、木、壁、電線、電柱などの地物をはっきりと表わす。
また、点群オルソ画像１９１は、点密度により色分けされる。例えば、点密度が濃くなるにつれ、「赤→緑→白」と変化する。電柱のように垂直に立っているものは点密度が濃くなるため、緑点または白点で表わされる。
このような点群オルソ画像１９１を用いることにより、立設物の位置の確定が容易になり、従来の手作業と比較し、立設物の位置の確定にかかる作業時間を大幅に軽減できる。
また、図１８では、家の壁面や電柱から電線が出ている様子がわかる。電線の有無により電柱と街路灯とを区別することもできる。対象物が電柱、街路灯またはその他の立設物のいずれであるかを区別できない場合、利用者は、点群オルソ画像生成装置１００にカメラ映像２９２を表示させ、カメラ映像２９２を確認することにより、正確に識別できる。
【００８６】
実施の形態３では、以下のような点群オルソ画像生成装置１００について説明した。
点群オルソ画像１９１は真上から見た画像を示す。そのため、電柱のように地面と同系色の立体物（立設物）は消失する。また、電柱などの立体物は道路図において重要なターゲットである。
そこで、点群オルソ画像生成装置１００は、点群オルソ画像１９１の微小区域毎に点密度を算出し、点密度毎に輝度、色、形状などを分けて表示する。
電柱や壁面は基本的に垂直に建設される。したがって、垂直方向にポイントクラウド４９１が投影された点群オルソ画像１９１の点密度は電柱や壁面部分で上がる。一方、地面などは、垂直方向には一点しかないため、点密度が低くなる。
このことより、点密度毎に輝度、色、形状などを分けて表す点群オルソ画像１９１から、電柱などの立体物がどこにあるかを容易に判別・検出することができる。
さらに、所定の高さ以上のポイントクラウド生成装置記憶部４９０だけを使用して点群オルソ画像１９１を生成するという制限をつけることにより、立体物をより容易に判別・検出することができる。
【００８７】
実施の形態４．
実施の形態４では、地面高特定部１３０による地面高１３９ａの特定方法について説明する。
【００８８】
＜実施例１＞
地面高特定部１３０は、区域内の緯度・経度を示すポイントクラウド４９１の各点から高さが最も低い点を抽出し、抽出した点が示す高さをその区域の地面高１３９ａとする。
【００８９】
図１９は、実施の形態４（実施例１）における地面高１３９ａの特定方法を示す図である。図１９の上図は坂道の平面図を示し、図１９の下図は坂道の側面図を示す。
地面高特定部１３０は、図１９の上図に示すように坂道を含む対象地域を緯度・経度でメッシュ状に分割して所定の大きさ（例えば、１００ｍ×１００ｍ）に区分けし、図１９の下図に示すように各区域内の点のうち高さが最も低い点Ｐを抽出する。そして、地面高特定部１３０は、点Ｐが示す三次元座標の高さを当該区域の地面高１３９ａとする。
所定高点群抽出部１２０が点Ｐ（地面高１３９ａ）から所定の高さｘ（例えば、５０ｃｍ）以下の各点をポイントクラウド４９１から抽出することにより、ポイントクラウド投影部１１０は坂道を表す点群オルソ画像１９１を生成することができる。
【００９０】
＜実施例２＞
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１から道路の縁石を表す各点を抽出し、抽出した各点が示す三次元座標に基づいて地面高１３９ａを特定する。
【００９１】
図２０は、実施の形態４（実施例２）における地面高１３９ａの特定方法を示す図であり、対象地域を所定の大きさに区分けした一つの区域を示している。
まず、地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点が示す三次元座標に基づいて、坂道の左右の縁石（２本の縁石部分）を表す各点を特定する。
次に、地面高特定部１３０は、一方の縁石を表す各点から高度が最も高い点Ａと高度が最も低い点Ｂとを抽出し、他方の縁石を表す各点から高度が最も高い点Ｃを抽出する。点Ｃは、最も低い点や縁石を表す任意の一点でも構わない。
そして、地面高特定部１３０は、抽出した３点Ａ、Ｂ、Ｃの三次元座標に基づいて、点Ａ、点Ｂおよび点Ｃを通る平面の３次元方程式を坂道の勾配を表す方程式（以下、路面方程式という）として算出する。
地面高特定部１３０により算出された路面方程式は、緯度・経度毎に坂道の地面高１３９ａを示す。
所定高点群抽出部１２０は、ポイントクラウド４９１の各点が位置する区域を各点の緯度・経度に基づいて特定し、各点の緯度・経度を当該区域の路面方程式に代入して地面高１３９ａを算出し、算出した地面高１３９ａと各点の高さとを比較して所定高点群１２９ａを抽出する。
【００９２】
次に、縁石を表す各点（以下、縁石点群という）を特定する方法として、（１）利用者に縁石の３点Ａ、Ｂ、Ｃを選択させる方法と（２）各点の位置の不連続性に基づく縁石点群の特定方法とを説明する。
【００９３】
まず、（１）利用者に縁石の３点Ａ、Ｂ、Ｃを選択させる方法について説明する。
地面高特定部１３０は、特許文献１（特開２００７−２１８７０５号公報）のＳ１０７（図１３）のようにポイントクラウド４９１をカメラ映像２９２に投影し、ポイントクラウド４９１を投影させたカメラ映像２９２（ポイントクラウド４９１とカメラ映像２９２とが重畳した画像）を表示装置９０１に表示し、表示したポイントクラウド４９１の各点から利用者に３点Ａ、Ｂ、Ｃを選択させる。
【００９４】
次に、（２）各点の位置の不連続性に基づく縁石点群の特定方法について説明する。
図２１は、実施の形態４（実施例２）における縁石点群の特定方法を示す図である。
図２１の上図は、道路と道路左右の縁石とを示す垂直断面図であり、左右に水平方向（緯度・経度方向）、上下に高さ（高度）方向が取られている。図２１の下図は、上図の点線枠内の拡大図である。図中の丸印はそれぞれポイントクラウド４９１の１点を示す。以下、各丸印を「３Ｄ点」という。各３Ｄ点は、移動体計測装置２００の移動と共に、左から右へ、右から左へ順に計測される。以下、左から右へ又は右から左への計測により得られる横並びの複数の３Ｄ点を結んだ線を「走査ライン」という。図２１は、左から右への１つの走査ライン上の複数の３Ｄ点を丸印で示している。
【００９５】
図２２は、道路と道路左右の縁石とを示すポイントクラウド４９１の画像が表示された画面を示す図である。
図２２には、ポイントクラウド４９１を用いて道路平面を表した画像（点群オルソ画像１９１の一例）を表示させたメイン画面（図全体）と、脇道部分のポイントクラウド４９１を抽出し、抽出したポイントクラウド４９１を用いて脇道の垂直断面を表した画像を表示させた副画面（図左上）とを示している。
図２２の副画面に表示されている画像は、図２１に対応する実データの画像である。
【００９６】
地面高特定部１３０は、計測順序が連続する複数の３Ｄ点に基づいて当該部分の傾きを示す直線を算出し、算出した直線が示す傾きの変化量に基づいて道路と縁石との分岐点を縁石を表す３Ｄ点として特定する。
【００９７】
例えば、図２１において、地面高特定部１３０は、Ｉ番目の３Ｄ点を基点として、Ｉ番目、Ｉ−１番目およびＩ−２番目の３Ｄ点に基づいて直線１を算出すると共に、Ｉ番目、Ｉ＋１番目およびＩ＋２番目の３Ｄ点に基づいて直線２を算出する。以下、ｘ番目の３Ｄ点を「ｘ点」と記す。直線１はＩ点を通ると共にＩ−１点とＩ−２点との中間点を通る直線であり、直線２はＩ点を通ると共にＩ＋１点とＩ＋２点との中間点を通る直線である。但し、直線１、２は、連続する４つ以上の３Ｄ点（例えば、Ｉ−３点〜Ｉ点、Ｉ点〜Ｉ＋３点）に基づいて算出されても良いし、２つの３Ｄ点（Ｉ−１点〜Ｉ点、Ｉ点〜Ｉ＋１点）に基づいて算出されても良い。
そして、地面高特定部１３０は、直線１と直線２との傾きの差（変化量）と直線２（縁石左側では直線１）を構成する複数の３Ｄ点の高低差とに基づいて縁石の３Ｄ点を特定する。地面高特定部１３０は、変化量が所定量以上であり、且つ、Ｉ点の高さとＩ＋２点の高さとの高低差が縁石の高さに相当する所定値（例えば、２０ｃｍ）以下であれば、Ｉ−１点またはＩ＋１点を縁石の３Ｄ点と判定する。Ｉ＋２点は、直線２を構成するＩ点、Ｉ＋１点およびＩ＋２点の中でＩ点との高低差が最も大きい３Ｄ点である。通常、道路の縁石側は傾斜しているため地面高１３９ａの算出に用いるには、Ｉ点ではなく、Ｉ点と前後するいずれかの３Ｄ点（・・・、Ｉ−２点、Ｉ−１点、Ｉ＋１点、Ｉ＋２点、・・・）を縁石の３Ｄ点に選ぶとよい。例えば、地面高特定部１３０は、Ｉ−１点またはＩ＋１点を縁石の３Ｄ点とする。但し、Ｉ点を縁石の３Ｄ点に選んでもよい。
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点それぞれを基点として上記の方法により縁石点群を特定する。
【００９８】
図２３は、実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法を示すフローチャートである。
縁石点群特定方法（図２１）の処理の流れについて、図２３に基づいて以下に説明する。
【００９９】
まず、地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１を読み込む（Ｓ２１０）。
次に、地面高特定部１３０は、走査ラインを順に１つ選択し、選択した走査ライン上の複数の３Ｄ点をポイントクラウド４９１から抽出する。以下、抽出された走査ライン上の複数の３Ｄ点を「走査点群」という（Ｓ２２０）。
【０１００】
次に、地面高特定部１３０は、抽出した走査点群から１つの３Ｄ点を基点Ｉとして選択し、選択した基点Ｉから連続する複数点に基づいて基点を通る２つの直線１、２を算出する（Ｓ２３０）。
次に、地面高特定部１３０は、直線１と直線２との傾きの差と直線２（または、直線１）を構成する複数の３Ｄ点の高低差とに基づいて基点Ｉが縁石部分か判定する（Ｓ２３１）。
地面高特定部１３０は、基点Ｉが縁石部分であると判定すれば、縁石の３Ｄ点（例えば、Ｉ−１点、Ｉ＋１点）を記憶する（Ｓ２３２）。
地面高特定部１３０は、Ｓ２２０で抽出した走査点群の各点についてＳ２３０〜Ｓ２３２を繰り返し、左右の縁石の３Ｄ点を特定して記憶する（Ｓ２３３）。
【０１０１】
さらに、地面高特定部１３０は、Ｓ２３０〜Ｓ２３３において左右の縁石の３Ｄ点を特定できなかった場合（Ｓ２４０）、レーザー照射角度と各点の高さとに基づいて、縁石の３Ｄ点を特定して記憶する（Ｓ２５０）。
具体的に、地面高特定部１３０は以下のようにして縁石の３Ｄ点を特定する。
まず、地面高特定部１３０は、１つ前の走査ラインで特定された縁石の３Ｄ点にレーザー照射角度が近い複数の３Ｄ点を走査点群から抽出する。例えば、地面高特定部１３０は、１つ前の走査ラインで特定された縁石の３Ｄ点が走査ライン上のｎ番目の３Ｄ点であれば、走査点群から走査ライン上のｎ−３〜ｎ＋３点を抽出する。
そして、地面高特定部１３０は、抽出した複数の３Ｄ点（ｎ−３点〜ｎ＋３点）のうち最も高さが低い３Ｄ点の一つ（または複数）前（または後）の３Ｄ点を縁石の３Ｄ点として記憶する。このとき、１つ前の走査ラインで特定された縁石の３Ｄ点とのレーザー照射角度の差が所定値（例えば、１度）以下であることを縁石の３Ｄ点とする条件に加えてもよい。
【０１０２】
地面高特定部１３０は、全走査ラインについてＳ２２０〜Ｓ２５０を繰り返し（Ｓ２６０）、左側の縁石を表す複数の３Ｄ点と右側の縁石を表す複数の３Ｄ点とをそれぞれグルーピングする（Ｓ２７０）。
【０１０３】
図２４は、実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法により特定された縁石点群を示す図である。
図２４に示すように、実施の形態４（実施例２）における縁石点群特定方法により特定された縁石点群は、図５に示した対象地域の道路図を合致している。
【０１０４】
＜実施例３＞
地面高特定部１３０は、移動体計測装置２００の航測基準点Ｏの高さに基づいて地面高１３９ａを特定する。
航測基準点とは、図２で説明したように、移動体計測装置２００の座標中心である。
【０１０５】
移動体計測装置２００の航測基準点Ｏの高さに基づいて地面高１３９ａを特定する方法として、（１）道路面の三次元方程式を算出して地面高１３９ａを特定する方法と（２）計測時刻毎に地面高１３９ａを特定する方法とを説明する。
【０１０６】
図２５は、実施の形態４（実施例３（１））における地面高１３９ａの特定方法を示す図である。
（１）道路面の三次元方程式を算出して地面高１３９ａを特定する方法について、図２５に基づいて以下に説明する。
ここで、ｔ０、ｔ１、ｔ２の各時刻について、航測基準点Ｏの三次元座標とポイントクラウド４９１の各点とが得られているものとする。
また、予め計測された航測基準点Ｏの地面からの高さを２０００ｍｍとする。
【０１０７】
地面高特定部１３０は、時刻ｔ０、ｔ１、ｔ２それぞれの航測基準点Ｏの高さに基づいて、各航測基準点Ｏを通る平面（または、各航測基準点Ｏが最も近くなる平面）から２０００ｍｍ低い平面の三次元方程式を道路面を表す三次元方程式として算出する。そして、地面高特定部１３０は、道路面の三次元方程式にポイントクラウド４９１の各点の緯度・経度を代入し、地面高１３９ａを算出する。
【０１０８】
図２６は、実施の形態４（実施例３（２））における地面高１３９ａの特定方法を示す図である。
（２）計測時刻毎に地面高１３９ａを特定する方法について、図２６に基づいて以下に説明する。
ここで、各時刻について、航測基準点Ｏの三次元座標とポイントクラウド４９１の各点とが得られているものとする。
また、予め計測された航測基準点Ｏの地面からの高さを２０００ｍｍとする。
【０１０９】
地面高特定部１３０は、ポイントクラウド４９１の各点が計測された時刻における航測基準点Ｏの高さより２０００ｍｍ低い高さを地面高１３９ａとして算出する。
但し、地面高特定部１３０は地面高１３９ａを算出せず、所定高点群抽出部１２０は航測基準点Ｏの高さより１５００ｍｍ低い高さ（地面から５００ｍｍ［所定の高さ］の高さ）を修正分離基準高として算出し、ポイントクラウド４９１から修正分離基準高より低い各点（または、高い各点）を所定高点群１２９ａとして抽出してもよい。
【０１１０】
実施の形態４で説明した各特定方法により、地面高特定部１３０は、道路が斜面になっていても、地面高１３９ａを精度良く算出することができる。
【０１１１】
実施の形態５．
点群オルソ画像生成装置１００により生成される点群オルソ画像１９１は、例えば、道路図の作成に有用である。
実施の形態５では、道路図を作成するシステムについて説明する。
【０１１２】
図２７は、実施の形態５における地図データ生成システム８０１の構成図である。
実施の形態５における地図データ生成システム８０１の構成について、図２７に基づいて以下に説明する。
地図データ生成システム８０１は、各実施の形態で説明した点群オルソ画像生成システム８００の構成に加えて、ＣＡＤ装置５００を有する。
【０１１３】
従来から、建物や道路を示す都市計画図や、電柱、マンホール、広告塔等の道路占有物を示す街路台帳や、道路縁石、ガードレール、標識等が記載された道路管理台帳付図等が道路管理に用いられ、これら都市計画図、街路台帳および道路管理台帳付図の精度向上が望まれている。
点群オルソ画像１９１は、高い精度で、樹木やトンネルなどの遮蔽物による遮蔽を除去して道路を表わし（実施の形態２）、また、電柱や街路灯などの立設物を強調して表わす（実施の形態３）。このため、都市計画図、街路台帳および道路管理台帳付図の作成に有用である。
【０１１４】
ＣＡＤ装置５００は、ＣＡＤ部５１０およびＣＡＤ記憶部５９０を備え、点群オルソ画像生成装置１００により生成された点群オルソ画像１９１を用いて地図データ５９１（例えば、都市計画図や道路管理台帳付図）を生成する。
ＣＡＤ部５１０は、ＣＰＵを用い、利用者の操作に応じて点群オルソ画像１９１およびカメラ映像２９２を表示装置９０１に表示すると共に地図データ５９１を生成する。
ＣＡＤ記憶部５９０は地図データ５９１を記憶する。
【０１１５】
利用者は、ＣＡＤ装置５００をキーボード９０２やマウス９０３を用いて操作し、実施の形態２で作成された点群オルソ画像１９１を表示させ、表示させた点群オルソ画像１９１に表わされる道路をトレースすることにより道路図を作図し、作図した道路図を地図データ５９１として保存する。
さらに、利用者は、実施の形態３で作成された点群オルソ画像１９１を表示させ、表示させた点群オルソ画像１９１に表わされる立設物を順に選択して選択箇所のカメラ映像２９２を表示させる。そして、利用者は、表示させたカメラ映像２９２から立設物の種類を特定し、各立設物の位置および種類を設定した道路図を地図データ５９１として保存する。
【０１１６】
ＣＡＤ部５１０は、道路や各立設物を、利用者の選択によってではなく、画像処理により抽出してもよい。
【０１１７】
このように、利用者は、点群オルソ画像１９１を利用することにより、従来より簡易に都市計画図や道路管理台帳付図を作成することができる。
【０１１８】
各実施の形態において、点群オルソ画像生成装置１００、移動体計測装置２００、位置姿勢標定装置３００、ポイントクラウド生成装置４００、ＣＡＤ装置５００の各装置は、別々の装置であっても、互いの構成を含んだ一つの装置であってもよい。
また、各装置は、ネットワーク接続されていない独立した装置であっても、有線または無線でＬＡＮやインターネットに接続され、互いにデータ送受信を行う通信装置であってもよい。
【符号の説明】
【０１１９】
１００ 点群オルソ画像生成装置、１１０ ポイントクラウド投影部、１２０ 所定高点群抽出部、１２９ａ 所定高点群、１３０ 地面高特定部、１３９ａ 地面高、１４０ 点群オルソ画像表示部、１５０ カメラ映像表示部、１６０ 点密度算出部、１６９ａ 点密度、１７０ 立設物特定部、１７９ａ 立設物表示画像部分、１８０ 立設物区別部、１９０ 画像生成装置記憶部、１９１ 点群オルソ画像、２００ 移動体計測装置、２０１ 天板、２０２ 車両、２１０ レーザースキャナ、２２０ カメラ、２３０ ＧＰＳ受信機、２４０ ジャイロ、２５０ オドメトリ、２９０ 計測装置記憶部、２９１ 距離方位点群、２９２ カメラ映像、２９３ ＧＰＳ観測情報、２９４ ジャイロ計測値、２９５ オドメトリ計測値、３００ 位置姿勢標定装置、３１０ 位置姿勢標定部、３９０ 標定装置記憶部、３９１ 位置姿勢標定値、４００ ポイントクラウド生成装置、４１０ 三次元点群生成部、４１９ａ 三次元点群、４２０ ポイントクラウド生成部、４９０ ポイントクラウド生成装置記憶部、４９１ ポイントクラウド、５００ ＣＡＤ装置、５１０ ＣＡＤ部、５９０ ＣＡＤ記憶部、５９１ 地図データ、８００ 点群オルソ画像生成システム、８０１ 地図データ生成システム、９０１ 表示装置、９０２ キーボード、９０３ マウス、９０４ ＦＤＤ、９０５ ＣＤＤ、９０６ プリンタ装置、９０７ スキャナ装置、９０８ マイク、９０９ スピーカー、９１１ ＣＰＵ、９１２ バス、９１３ ＲＯＭ、９１４ ＲＡＭ、９１５ 通信ボード、９２０ 磁気ディスク装置、９２１ ＯＳ、９２２ ウィンドウシステム、９２３ プログラム群、９２４ ファイル群。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成する三次元点群投影部と、
前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出する点密度算出部と、
前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定する立設物特定部と、
前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す立設物区別部と
を備えることを特徴とする俯瞰画像生成装置。
【請求項２】
前記立設物区別部は、前記立設物表示画像部分に他の画像部分と異なる配色をする
ことを特徴とする請求項１記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項３】
前記立設物特定部は、複数の立設物表示画像部分を特定し、
前記立設物区別部は、複数の立設物表示画像部分を点密度毎に分け、各立設物表示画像部分に点密度によって異なる配色をする
ことを特徴とする請求項２記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項４】
前記立設物区別部は、前記立設物表示画像部分に特定のマークを付加する
ことを特徴とする請求項１から請求項３いずれかに記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項５】
前記立設物特定部は、複数の立設物表示画像部分を特定し、
前記立設物区別部は、複数の立設物表示画像部分を点密度毎に分け、各立設物表示画像部分に点密度によって異なるマークを付加する
ことを特徴とする請求項４記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項６】
三次元点群投影部が、地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成し、
点密度算出部が、前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出し、
立設物特定部が、前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定し、
立設物区別部が、前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す
ことを特徴とする俯瞰画像生成装置の俯瞰画像生成方法。
【請求項７】
地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成する三次元点群投影部と、
前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出する点密度算出部と、
前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定する立設物特定部と、
前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す立設物区別部としてコンピュータを機能させる
ことを特徴とする俯瞰画像生成プログラム。
【請求項１】
地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成する三次元点群投影部と、
前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出する点密度算出部と、
前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定する立設物特定部と、
前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す立設物区別部と
を備えることを特徴とする俯瞰画像生成装置。
【請求項２】
前記立設物区別部は、前記立設物表示画像部分に他の画像部分と異なる配色をする
ことを特徴とする請求項１記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項３】
前記立設物特定部は、複数の立設物表示画像部分を特定し、
前記立設物区別部は、複数の立設物表示画像部分を点密度毎に分け、各立設物表示画像部分に点密度によって異なる配色をする
ことを特徴とする請求項２記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項４】
前記立設物区別部は、前記立設物表示画像部分に特定のマークを付加する
ことを特徴とする請求項１から請求項３いずれかに記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項５】
前記立設物特定部は、複数の立設物表示画像部分を特定し、
前記立設物区別部は、複数の立設物表示画像部分を点密度毎に分け、各立設物表示画像部分に点密度によって異なるマークを付加する
ことを特徴とする請求項４記載の俯瞰画像生成装置。
【請求項６】
三次元点群投影部が、地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成し、
点密度算出部が、前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出し、
立設物特定部が、前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定し、
立設物区別部が、前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す
ことを特徴とする俯瞰画像生成装置の俯瞰画像生成方法。
【請求項７】
地上の各地点の三次元座標を示す三次元点群の各点が示す三次元座標に基づいて前記三次元点群の各点をＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）を用いて平面に投影して地上の俯瞰画像を生成する三次元点群投影部と、
前記平面を所定の大きさで区分けした区域毎に前記平面に投影された前記三次元点群の各点のうち当該区域内に投影された点の数を点密度としてＣＰＵを用いて算出する点密度算出部と、
前記点密度算出部により算出された点密度が所定数以上である区域を立設物が表示されている立設物表示画像部分としてＣＰＵを用いて特定する立設物特定部と、
前記立設物特定部により特定された立設物表示画像部分を他の画像部分と区別して前記俯瞰画像にＣＰＵを用いて表す立設物区別部としてコンピュータを機能させる
ことを特徴とする俯瞰画像生成プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図９】
【図１０】
【図１３】
【図１４】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２３】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１１】
【図１２】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２２】
【図２４】
【図２】
【図３】
【図４】
【図９】
【図１０】
【図１３】
【図１４】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２３】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図１１】
【図１２】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図２２】
【図２４】
【公開番号】特開２０１１−２３３１６５（Ｐ２０１１−２３３１６５Ａ）
【公開日】平成２３年１１月１７日（２０１１．１１．１７）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２０１１−１５９９０６（Ｐ２０１１−１５９９０６）
【出願日】平成２３年７月２１日（２０１１．７．２１）
【分割の表示】特願２０１０−５２６６９０（Ｐ２０１０−５２６６９０）の分割
【原出願日】平成２１年８月２４日（２００９．８．２４）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２３年１１月１７日（２０１１．１１．１７）
【国際特許分類】
【出願日】平成２３年７月２１日（２０１１．７．２１）
【分割の表示】特願２０１０−５２６６９０（Ｐ２０１０−５２６６９０）の分割
【原出願日】平成２１年８月２４日（２００９．８．２４）
【出願人】（０００００６０１３）三菱電機株式会社 (33,312)
【Ｆターム（参考）】
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