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高精度道路地図整備と舗装面維持管理のためのMMS点群からの道路情報ベクトルデータ抽出
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| Title: | 高精度道路地図整備と舗装面維持管理のためのMMS点群からの道路情報ベクトルデータ抽出 |
| Other Titles: | Vector data extraction of road information for maintenance of high-definition map and pavement asset management using MMS point clouds |
| Authors: | 本間, 亮平 Browse this author |
| Keywords: | MMS | | 点群 | | スキャンライン | | 車道境界線 | | 縁石 | | 道路舗装 | | 損傷抽出 | | ベクトルデータ | | Mobile Mapping System | | Scanline | | Road Edge | | Curb | | Road Pavement | | Defect Extraction | | Vector Data |
| Issue Date: | 25-Sep-2023 |
| Publisher: | Hokkaido University |
| Abstract: | 近年，交通事故の削減，交通渋滞の緩和，道路の維持管理の自動化などを目的として，自動運転技術の開発が進められており，あらゆる環境や状況下において安全に自動運転を実現するためには，高精度道路地図が必要とされている．日本における道路の総延長は約 128 万 km と長大であり，一般道路が大きな割合を占めることから，特に一般道路において効率良く高精度道路地図を作成していくことが自動運転の実現に向けた課題となっている．また，近年，道路の維持管理に関わる技術者不足が顕在化しており，道路舗装の維持修繕に関する予算も減少する傾向にある．そのため，限られた技術者と予算によって効率的に道路舗装を点検し，予防保全型の維持管理に転換することで，道路舗装の長寿命化とライフサイクルコストの縮減を実現することが求められている．一方で，レーザスキャナ等を搭載した MMS（Mobile Mapping System）によって取得した点群から，高精度道路地図を作成したり，道路舗装面の損傷を抽出する技術開発が進んでおり，複雑な構造を持つ一般道路においても正確かつ効率的に高精度道路地図を作成し，様々な種類や大きさを持つ道路舗装面の損傷を高精度に抽出する技術が求められている．高精度道路地図のうち，車道と歩道の境界線である車道境界線は自動運転の安全性にかかわる重要な取得項目であるが，MMS 点群からの自動抽出においては，雑草などによる縁石の遮蔽の影響によって抽出精度が低下することや，一般道路における縁石の切り下げ部や交差点において抽出できないことや抽出精度が低下することが課題となっている．また，MMS 点群からの道路舗装面の損傷抽出では，わだち掘れやポットホール等の領域型損傷とひび割れ等の線状型損傷の抽出を包括的に取り扱える手法が存在せず，スケールの異なる領域型損傷や複雑な線状型損傷の抽出が困難であり，損傷抽出精度が低いことが課題となっている．本研究では，これらの課題を解決するために，MMS 点群から一般道路における車道境界線を抽出する技術と，道路舗装面の領域・線状型損傷をベクトルデータとして抽出する技術を開発した．車道境界線の自動抽出においては，平滑化したスキャンラインを使用し，スキャンラインの湾曲度と車道境界線の滑らかさを用いて車道境界線を追跡することにより，局所的な遮蔽や段差の規模に依存しにくい手法を提案した．領域・線状型損傷の抽出においては，各点の損傷の影響の低さを表す指標である非損傷度から損傷のない舗装面である正常舗装面を推定した．さらに，正常舗装面から算出した各点の変状変位量に基づき，領域型損傷ポリゴンと線状型損傷ポリラインを抽出し，領域型損傷においては損傷部の幾何学的特徴に基づいて種別を判定する手法を提案した．交差点や，縁石，雑草などの遮蔽を含む一般道路において取得した MMS 点群に対して提案した車道境界線の抽出方法を適用した結果，完全性，正確性，および品質で92.9%～99.5%，合計で 10.5mm～19.6mm の精度を達成した．また，MMS 点群に対して提案した道路舗装面の損傷抽出手法を適用した結果，領域型損傷の IoU は 80.2％を達成し，線状型損傷においては，90.7%の Recall，97.0%の Precision，10.0mm の RMSを達成し，様々なスケールと複雑な形状を持つ損傷を抽出できることを確認した． | | In recent years, autonomous driving technologies have been developed to reduce traffic accidents, improve traffic congestion, and automate pavement maintenance. For the realization of safety autonomous driving in several environments and situations, it is necessary to generate high-definition maps. The total length of roads in Japan is about 1.28 million km, and most of them are local roads. Thus, efficient generation of high-definition maps for local roads is crucial for widespread adoption of autonomous driving. Furthermore, the shortage of engineers involved in pavement asset management has become apparent, and the budget for maintain and repair of road pavement tends to decrease. Thus, it is necessary to reduce life cycle costs and pronged life of road pavement by efficiently inspecting with limited engineers and budgets and shifting to preventive maintenance. On the other hand, technologies of automatic generation of high-definition maps and extraction of defects on road pavement using point cloud acquired by MMS (Mobile Mapping System) mounted laser scanners have recently been developed. Then, there is a demand for technologies to generate high-definition maps for local roads with complex structures, and extract defects on road pavement of various types and sizes with high accuracy. Road edges are the boundaries between roads and sidewalks and one of the main elements of high-definition maps. In the automatic extraction of road edges from MMS point clouds, there are some problems that the extraction accuracy becomes low at curb cuts, intersections, and small occlusion parts from weeds and fallen leaves. Also, there is no method which extracts region-type defects such as rutting and potholes and line-type defects such as cracks using a single framework from MMS point clouds. In addition, it is difficult to extract region-type defects with different scales and line-type defects with complex geometries, and there is a problem which the defects extraction accuracy is low. In this study, in order to resolve these problems, we developed an extraction method of road edges on local roads and region and line-type defects on road pavement as vector data from MMS point clouds. In the automatic extraction of road edges, we proposed a tracking method of the road edges based on the bend angle of scanlines and smoothness of road edges by using smoothed scanlines. In the extraction of region and line-type defects on road pavement, we proposed an estimation method of ideal pavement surface based on smooth curve fitting to scanlines using an index that represents the impact level of defects at each point. Then, vector data of region and line-type defects are extracted using displacements from the ideal pavement surface at each point, and region-type defects are classified into details defects type using their geometric features in our proposed method. We applied the proposed extraction method of road edges to MMS point clouds acquired on local roads, including intersections, curbs, and weeds, and verified the effectiveness of the proposed method. Moreover, we also applied the proposed extraction method of pavement defects to MMS point clouds and confirmed that the proposed method accurately extracts region- type defects with different scale and line-type defects with complex geometry. |
| Conffering University: | 北海道大学 |
| Degree Report Number: | 甲第15669号 |
| Degree Level: | 博士 |
| Degree Discipline: | 情報科学 |
| Examination Committee Members: | (主査) 准教授 伊達 宏昭, 教授 小野里 雅彦, 特任教授 金井 理 |
| Degree Affiliation: | 情報科学研究科(システム情報科学専攻) |
| (Relation)haspart: | 本間亮平，伊達宏昭，金井理，“スキャンラインの湾曲度評価に基づく MMS 取得点群からの車道境界線抽出”，写真測量とリモートセンシング，Vol.60,No.2，pp.53-64，2021. | | 本間亮平，伊達宏昭，金井理，“MMS 取得点群からの道路面における領域・線状型損傷のベクトルデータ抽出” ，精密工学会誌，Vol.89，No.8，pp.654-660，2023 |
| Type: | theses (doctoral) |
| URI: | http://hdl.handle.net/2115/90895 |
| Appears in Collections: | 課程博士 (Doctorate by way of Advanced Course) > 情報科学院(Graduate School of Information Science and Technology)
学位論文 (Theses) > 博士 （情報科学）
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