(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】特許公報(B1)
(11)【特許番号】
(24)【登録日】2023-06-15
(45)【発行日】2023-06-23
(54)【発明の名称】測量方法、ターゲットマーカ、及び測量システム
(51)【国際特許分類】
G01C 15/00 20060101AFI20230616BHJP
G01C 15/06 20060101ALI20230616BHJP
【ＦＩ】
G01C15/00 103Z
G01C15/06 T
【請求項の数】
10
(21)【出願番号】P 2022029042
(22)【出願日】2022-02-28
【審査請求日】2023-04-20
【早期審査対象出願】
(73)【特許権者】
【識別番号】505466295
【氏名又は名称】株式会社イクシス
(74)【代理人】
【識別番号】100137589
【弁理士】
【氏名又は名称】右田 俊介
(72)【発明者】
【氏名】山崎 文敬
(72)【発明者】
【氏名】狩野 高志
(72)【発明者】
【氏名】前田 幸祐
【審査官】續山 浩二
(56)【参考文献】
【文献】米国特許出願公開第２０１２／０１２４８５０（ＵＳ，Ａ１）
【文献】特開２０１８－０４８８６６（ＪＰ，Ａ）
【文献】特開２０１８－１９７９４９（ＪＰ，Ａ）
【文献】米国特許出願公開第２０２０／０３５５４９９（ＵＳ，Ａ１）
【文献】国際公開第２０１７／２０８３９６（ＷＯ，Ａ１）
【文献】米国特許出願公開第２０１４／０１６０１１５（ＵＳ，Ａ１）
(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)
Ｇ０１Ｃ １５／００
Ｇ０１Ｃ １５／０６
(57)【特許請求の範囲】
【請求項1】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置するマーカ配置工程と、レーザスキャナの測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する測量工程と、
コンピュータ装置が、前記測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するマーカ特定工程と、
を含み、
前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、
ことを特徴とする測量方法。
【請求項2】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置するマーカ配置工程と、レーザスキャナの測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する測量工程と、
コンピュータ装置が、前記測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するマーカ特定工程と、
を含み、
前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能だった範囲のうち、当該範囲の大きさが所定の閾値に収まるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、
ことを特徴とする測量方法。
【請求項3】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置するマーカ配置工程と、レーザスキャナの測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する測量工程と、
コンピュータ装置が、前記測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するマーカ特定工程と、
を含み、
前記マーカ配置工程において、三つ以上の前記ターゲットマーカが配置され、
前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有しており、
前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面が前記第一領域を有しており、いずれの面の前記第一領域も同一である、
ことを特徴とする測量方法。
【請求項4】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置するマーカ配置工程と、レーザスキャナの測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する測量工程と、
コンピュータ装置が、前記測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するマーカ特定工程と、
を含み、
前記マーカ配置工程において、三つ以上の前記ターゲットマーカが配置され、
前記ターゲットマーカは、
当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域と、当該ターゲットマーカの中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む第二領域と、を有しており、
前記第一領域及び前記第二領域が前記再帰性反射材を設けた領域によって囲まれている、
ことを特徴とする測量方法。
【請求項5】
レーザスキャナによる測量に用いられるターゲットマーカであって、少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されており、
当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有しており、
前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面が前記第一領域を有しており、いずれの面の前記第一領域も同一である、
ことを特徴とするターゲットマーカ。
【請求項6】
レーザスキャナによる測量に用いられるターゲットマーカであって、少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されており、
当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域と、当該ターゲットマーカの中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む第二領域と、を有しており、
前記第一領域及び前記第二領域が前記再帰性反射材を設けた領域によって囲まれている、
ことを特徴とするターゲットマーカ。
【請求項7】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカと、測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に配置され、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得するレーザスキャナと、
前記レーザスキャナによって取得された点群データから測定不能な範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するコンピュータ装置と、
を備え、
前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、
ことを特徴とする測量システム。
【請求項8】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカと、測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に配置され、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得するレーザスキャナと、
前記レーザスキャナによって取得された点群データから測定不能な範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するコンピュータ装置と、
を備え、
前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能だった範囲のうち、当該範囲の大きさが所定の閾値に収まるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、
ことを特徴とする測量システム。
【請求項9】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカと、測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に配置され、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得するレーザスキャナと、
前記レーザスキャナによって取得された点群データから測定不能な範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するコンピュータ装置と、
を備え、
三つ以上の前記ターゲットマーカが配置され、
前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有しており、
前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面が前記第一領域を有しており、いずれの面の前記第一領域も同一である、
ことを特徴とする測量システム。
【請求項10】
少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカと、測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に配置され、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得するレーザスキャナと、
前記レーザスキャナによって取得された点群データから測定不能な範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するコンピュータ装置と、
を備え、
三つ以上の前記ターゲットマーカが配置され、
前記ターゲットマーカは、
当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域と、当該ターゲットマーカの中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む第二領域と、を有しており、
前記第一領域及び前記第二領域が前記再帰性反射材を設けた領域によって囲まれている、
ことを特徴とする測量システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、レーザスキャナを用いる測量方法、並びに、その測量方法に利用可能なターゲットマーカ及び測量システムに関する。
【背景技術】
【0002】
建築や土木の分野において、測量は欠くことのできない重要技術である。
近年、レーザスキャナを活用した測量が普及しており、このような測量に用いられる種々の技術が開発されている（例えば、特許文献１）。
近年、レーザスキャナを活用した測量が普及しており、このような測量に用いられる種々の技術が開発されている（例えば、特許文献１）。
【0003】
特許文献１には、追尾機能を有するトータルステーションを活用した測量方法が開示されている。
同文献に係る測量方法は、上記のトータルステーションの他に、移動式測定器（レーザ測距器、撮影装置を具備したもの）を活用し、トータルステーションと移動式測定器のそれぞれの測定結果を合わせることによって、トータルステーションの設置替えを行わずとも測量の死角となる箇所を減らすことができる。これにより、同文献に係る測量方法は、トータルステーション単体で行う測量に比べて、より広範囲の測量を高精度に実現することができる。
同文献に係る測量方法は、上記のトータルステーションの他に、移動式測定器（レーザ測距器、撮影装置を具備したもの）を活用し、トータルステーションと移動式測定器のそれぞれの測定結果を合わせることによって、トータルステーションの設置替えを行わずとも測量の死角となる箇所を減らすことができる。これにより、同文献に係る測量方法は、トータルステーション単体で行う測量に比べて、より広範囲の測量を高精度に実現することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
【文献】特開２０１５－０８７３０７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
特許文献１に係る測量方法は、主たる測定器（トータルステーション）の測定結果に基づいて生成された三次元モデルと、従たる測定器（移動式測定器）の測定結果に基づいて生成された三次元モデルと、を結合するにあたって、何らかの特徴点を基準位置として位置合わせをする必要がある。しかしながら、特許文献１には、その点について詳細な言及はない。
【0006】
ところで、レーザスキャナによる測量において、現実空間における所定の位置にターゲットマーカを配置し、測量結果（点群データ）の中から検出されたターゲットマーカに相当する点群の位置を基準として後処理を行うことは既知の技術である。
特許文献１に係る測量方法に対して、上記の技術を応用することによって、位置合わせの基準位置を定め、その基準位置に基づいて結合処理を行うことは可能である。しかしながら、上記の技術において、測量結果の中からターゲットマーカに相当する点群を検出する処理は、ターゲットマーカの背景に存在する別の物体と区別が困難になる場合があり、このような場合には十分な精度で基準位置を定めることができず、正しい測量をすることができない。
特許文献１に係る測量方法に対して、上記の技術を応用することによって、位置合わせの基準位置を定め、その基準位置に基づいて結合処理を行うことは可能である。しかしながら、上記の技術において、測量結果の中からターゲットマーカに相当する点群を検出する処理は、ターゲットマーカの背景に存在する別の物体と区別が困難になる場合があり、このような場合には十分な精度で基準位置を定めることができず、正しい測量をすることができない。
【0007】
本発明は、上記のような事情を鑑みて発明されたものであり、レーザスキャナを用いた測量を高精度に行うことができる測量方法、並びに、その測量方法に利用可能なターゲットマーカ及び測量システムを提供するものである。
【課題を解決するための手段】
【0008】
本発明によれば、少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置するマーカ配置工程と、レーザスキャナの測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する測量工程と、コンピュータ装置が、前記測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するマーカ特定工程と、を含むことを特徴とする測量方法が提供される。
【0009】
本発明によれば、レーザスキャナによる測量に用いられるターゲットマーカであって、少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されており、当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有している、ことを特徴とするターゲットマーカが提供される。
【0010】
本発明によれば、少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカと、測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に配置され、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得するレーザスキャナと、前記レーザスキャナによって取得された点群データから測定不能な範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するコンピュータ装置と、を備えることを特徴とする測量システムが提供される。
【0011】
レーザスキャナが再帰性反射材を測定すると、その再帰性反射材に対する入射光と、その再帰性反射材から受ける反射光と、の位相が揃ってしまうため、その再帰性反射材が存在する箇所については測定不能となりエラーとして処理されるのが一般的である。
本発明は、上記の現象を逆手に取った技術であり、レーザスキャナによる測定によって取得された点群データの中から測定不能だった範囲を示すエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカの存在位置を特定する（例えば、測定不能箇所が集中している場所をターゲットマーカの存在位置として特定する）コンピュータ処理を実行する。
測定不能であるという特徴はターゲットマーカの配置環境に依存する影響が少ないので、本発明は、既知の技術で着目されていた特徴（例えば、ターゲットマーカの形状や色彩など）に基づくコンピュータ処理に比べて、高い精度でターゲットマーカに相当する点群を検出することができ、その結果として正確な測量を実現することができる。
本発明は、上記の現象を逆手に取った技術であり、レーザスキャナによる測定によって取得された点群データの中から測定不能だった範囲を示すエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカの存在位置を特定する（例えば、測定不能箇所が集中している場所をターゲットマーカの存在位置として特定する）コンピュータ処理を実行する。
測定不能であるという特徴はターゲットマーカの配置環境に依存する影響が少ないので、本発明は、既知の技術で着目されていた特徴（例えば、ターゲットマーカの形状や色彩など）に基づくコンピュータ処理に比べて、高い精度でターゲットマーカに相当する点群を検出することができ、その結果として正確な測量を実現することができる。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、レーザスキャナを用いた測量を高精度に行うことができる測量方法、並びに、その測量方法に利用可能なターゲットマーカ及び測量システムが提供される。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、本発明の実施形態について、図面を用いて説明する。なお、すべての図面において、同様の構成要素には同一の符号を付し、適宜に説明を省略する。
【0015】
＜本発明に係る測量方法に用いられるシステム構成＞
先ず、本発明に係る測量方法に用いられるシステム構成について説明する。
本発明に係る測量方法には、測量対象となる現実空間に配置されるターゲットマーカ１０と、ターゲットマーカ１０の周囲空間を測定して三次元の点群データを取得するレーザスキャナ２０と、レーザスキャナ２０によって取得された点群データを解析するコンピュータ装置３０と、が用いられる。
なお、本実施形態に係るターゲットマーカ１０と、レーザスキャナ２０と、コンピュータ装置３０と、を備えるシステムが、本発明に係る「測量システム」に相当する。
先ず、本発明に係る測量方法に用いられるシステム構成について説明する。
本発明に係る測量方法には、測量対象となる現実空間に配置されるターゲットマーカ１０と、ターゲットマーカ１０の周囲空間を測定して三次元の点群データを取得するレーザスキャナ２０と、レーザスキャナ２０によって取得された点群データを解析するコンピュータ装置３０と、が用いられる。
なお、本実施形態に係るターゲットマーカ１０と、レーザスキャナ２０と、コンピュータ装置３０と、を備えるシステムが、本発明に係る「測量システム」に相当する。
【0016】
レーザスキャナ２０は、測定を行う際に、レーザ光によって測定範囲をスキャンすると共に、カメラによって当該測定範囲を撮影することによって画像データを得ることが好ましい。
【0017】
コンピュータ装置３０は、本実施形態において図示省略するが、レーザスキャナ２０との間で通信接続しており、レーザスキャナ２０が点群データ及び画像データを取得するごとに、これらのデータを受信することができる。ただし、本発明の実施において、レーザスキャナ２０とコンピュータ装置３０は、必ずしも測量中に通信接続している必要はない。例えば、測量中にレーザスキャナ２０が保存した点群データ及び画像データを、測量に係る一連の作業が終わった後にコンピュータ装置３０が読み込む等して、レーザスキャナ２０とコンピュータ装置３０の間のデータ授受を実現してもよい。
また、コンピュータ装置３０は、本発明の目的に照らして十分な性能のハードウェア資源（ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等）を有しており、レーザスキャナ２０から取得した点群データ及び画像データを解析することによって、それぞれの点群の色彩を判定可能であることが好ましい。
また、コンピュータ装置３０は、本発明の目的に照らして十分な性能のハードウェア資源（ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等）を有しており、レーザスキャナ２０から取得した点群データ及び画像データを解析することによって、それぞれの点群の色彩を判定可能であることが好ましい。
【0018】
図１は、本発明による測量方法の概念を表す模式図である。図１に示すエリアＡ１はレーザスキャナ２０ａの測定範囲を表しており、図１に示すエリアＡ２はレーザスキャナ２０ｂの測定範囲を表している。ここで、エリアＡ１及びエリアＡ２は、それぞれ一回の測定によって点群データが取得できる範囲と言うことができる。
測量の対象となる領域が、一回の測定範囲を超える広さである場合、図１に示すように、複数回の測定範囲（エリアＡ１及びエリアＡ２）が重畳するように測定を行い、それぞれの測定によって取得された点群データ同士を結合することによって、対象となる領域全体の点群データを得ることができる。
測量の対象となる領域が、一回の測定範囲を超える広さである場合、図１に示すように、複数回の測定範囲（エリアＡ１及びエリアＡ２）が重畳するように測定を行い、それぞれの測定によって取得された点群データ同士を結合することによって、対象となる領域全体の点群データを得ることができる。
【0019】
それぞれの測定範囲が重畳する位置には、ターゲットマーカ１０（ターゲットマーカ１０ａ、ターゲットマーカ１０ｂ、ターゲットマーカ１０ｃ）を配置し、それぞれのターゲットマーカ１０の測定位置を結合処理における位置合わせの基準とする。このとき、配置されるターゲットマーカ１０は、三次元を表す点群データ同士の結合処理を高い精度で実現する場合には、３つであることが好ましい。３つのターゲットマーカ１０ａ、ターゲットマーカ１０ｂ、ターゲットマーカ１０ｃは、それぞれを識別する識別情報が付されることが好ましい。本実施形態では便宜的に、ターゲットマーカ１０ａの識別情報を「１」、ターゲットマーカ１０ｂの識別情報を「２」、ターゲットマーカ１０ｃの識別情報を「３」とする（図１では、それぞれ「ＩＤ＝１」、「ＩＤ＝２」、「ＩＤ＝３」と表記する）。
【0020】
なお、本発明に係る測量方法の実施において、ターゲットマーカ１０の数は三つに限定されず、一つや二つであっても実現可能である。また、図１は二回の測定範囲を重畳させる概念を表したが、所望の領域を測量するために三回以上の測定を行う必要がある場合には、それぞれの測定範囲の重畳部分にターゲットマーカ１０を配置させる必要があり、測定回数の増加に応じてターゲットマーカ１０の数も増加するので、ターゲットマーカ１０の数が三つを超える実施例もあり得る。
【0021】
コンピュータ装置３０によって上記の結合処理を実現する場合、それぞれの測定結果として得られる点群データの中からターゲットマーカ１０に相当する点群を検出する必要がある。しかしながら、ターゲットマーカ１０の形状や色彩の特徴に基づいて、ターゲットマーカ１０に相当する点群を検出しようとすると、ターゲットマーカ１０の背景に存在する他の物体に相当する点群の中に溶け込んでしまうことがあり、十分な精度で点群データ同士の位置合わせをすることができなかった。
【0022】
そこで、本発明に係るターゲットマーカ１０には、以下のような特徴を持たせている。図２は、本発明に係るターゲットマーカ１０を示す図である。
図２に示すとおり、ターゲットマーカ１０は、複数種類の領域に大別され、本実施形態ではそれぞれの領域を領域１１、領域１２、領域１３、領域１４と呼称する。なお、領域１２は、図２に図示する領域１２ａ、領域１２ｂ、領域１２ｃの総称である。
図２に示すとおり、ターゲットマーカ１０は、複数種類の領域に大別され、本実施形態ではそれぞれの領域を領域１１、領域１２、領域１３、領域１４と呼称する。なお、領域１２は、図２に図示する領域１２ａ、領域１２ｂ、領域１２ｃの総称である。
【0023】
領域１１は、ターゲットマーカ１０の中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む領域であり、本実施形態では２つの白色の三角と２つの黒色の三角を組み合わせた模様になっており、４つの三角の頂点が重なる箇所がターゲットマーカ１０の中心位置に該当する。領域１１は、本発明に係る「第二領域」に相当する。
領域１２は、ターゲットマーカ１０に割り当てられている識別情報をパターン化した領域（すなわち、他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む領域）である。領域１２は、本発明に係る「第一領域」に相当する。ここで「識別情報のパターン化」とは、コンピュータ装置３０が、レーザスキャナ２０の測定結果（点群データと画像データ）から自動認識可能な態様（演算処理によって解読可能な態様）で、ターゲットマーカ１０に識別情報を持たせることをいう。
領域１３は、再帰性反射材が設けられている領域であり、上記の領域１１及び領域１２の周囲を囲っている。再帰性反射材とは、光源から来た光を、広い照射角にわたって、入射光の光路にほぼ沿う方向へ反射する素材をいい、正反射（鏡面反射）とは逆の性質を持っている。上述したように、レーザスキャナ２０からの照射光と、再帰性反射材による反射光と、は位相が揃ってしまうため、その反射光を受け付けたレーザスキャナ２０は、領域１３の存在する範囲において処理可能な点群データを取得することができず、当該範囲について測定不能と処理する。
領域１４は、ターゲットマーカ１０の最縁部に設けられている領域であり、上記の領域１１、領域１２及び領域１３の周囲を囲っている。
領域１２は、ターゲットマーカ１０に割り当てられている識別情報をパターン化した領域（すなわち、他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む領域）である。領域１２は、本発明に係る「第一領域」に相当する。ここで「識別情報のパターン化」とは、コンピュータ装置３０が、レーザスキャナ２０の測定結果（点群データと画像データ）から自動認識可能な態様（演算処理によって解読可能な態様）で、ターゲットマーカ１０に識別情報を持たせることをいう。
領域１３は、再帰性反射材が設けられている領域であり、上記の領域１１及び領域１２の周囲を囲っている。再帰性反射材とは、光源から来た光を、広い照射角にわたって、入射光の光路にほぼ沿う方向へ反射する素材をいい、正反射（鏡面反射）とは逆の性質を持っている。上述したように、レーザスキャナ２０からの照射光と、再帰性反射材による反射光と、は位相が揃ってしまうため、その反射光を受け付けたレーザスキャナ２０は、領域１３の存在する範囲において処理可能な点群データを取得することができず、当該範囲について測定不能と処理する。
領域１４は、ターゲットマーカ１０の最縁部に設けられている領域であり、上記の領域１１、領域１２及び領域１３の周囲を囲っている。
【0024】
本実施形態に用いられるターゲットマーカ１０は平板であり、平板の両面に描かれている識別情報のパターン（領域１２の形状、模様又は色彩）が同一であるため、レーザスキャナ２０によっていずれの面から測定されたとしても、コンピュータ装置３０は同じ識別情報を解読することができる。
また、領域１１、領域１２及び領域１４は、再帰性反射材とは異なる性質の素材によって形成されていればよく、好ましくは正反射またはそれにほぼ等しい反射をする高反射強度材によって形成されることが好ましい。コンピュータ装置３０による解析処理において、領域１３と他の領域とを区別するのが容易になるからである。
また、領域１１、領域１２及び領域１４は、再帰性反射材とは異なる性質の素材によって形成されていればよく、好ましくは正反射またはそれにほぼ等しい反射をする高反射強度材によって形成されることが好ましい。コンピュータ装置３０による解析処理において、領域１３と他の領域とを区別するのが容易になるからである。
【0025】
図３は、図２のターゲットマーカに対する測定結果から生成されるエラーマップを示す図である。
図３において黒色で表される部分が、レーザスキャナ２０が測定不能だった箇所（エラーマップ）であり、コンピュータ装置３０は、当該箇所が領域１３に相当する範囲であり、当該箇所の近傍から取得された点群がターゲットマーカ１０（領域１１、領域１２、及び領域１４）の存在位置を表す点群であるものと判別する。
また、図３において、黒色で囲われている白抜きの部分が、領域１１と領域１２に相当する点群の存在範囲であり、コンピュータ装置３０はこれらの点群が表す形状及び点群の色彩等を解析することによって、ターゲットマーカ１０の中心位置や識別情報を判別する。
図３において黒色で表される部分が、レーザスキャナ２０が測定不能だった箇所（エラーマップ）であり、コンピュータ装置３０は、当該箇所が領域１３に相当する範囲であり、当該箇所の近傍から取得された点群がターゲットマーカ１０（領域１１、領域１２、及び領域１４）の存在位置を表す点群であるものと判別する。
また、図３において、黒色で囲われている白抜きの部分が、領域１１と領域１２に相当する点群の存在範囲であり、コンピュータ装置３０はこれらの点群が表す形状及び点群の色彩等を解析することによって、ターゲットマーカ１０の中心位置や識別情報を判別する。
【0026】
コンピュータ装置３０は、レーザスキャナ２０が測定不能だった箇所の全てを領域１３に相当する範囲と判別する必要はなく、他の条件に基づいて領域１３に相当する範囲を絞り込むことが好ましい。
例えば、コンピュータ装置３０は、エラーマップによって表されている測定不能な範囲の形状を解析し、解析した形状が所定の形状（本実施形態では、その外縁が正方形）であることを条件として、当該範囲をターゲットマーカ１０（領域１３）の存在位置として特定してもよい。
或いは、コンピュータ装置３０は、ラーマップによって表されている測定不能な範囲の大きさを解析し、解析した大きさが所定の閾値に収まるもの（上限閾値より小さく、下限閾値より大きいもの）をターゲットマーカ１０（領域１３）の存在位置として特定してもよい。
なお、上記の基準は、本発明の目的を達成する範囲において適宜変更してもよく、本明細書に記載していない既知の条件を適用してもよい。
例えば、コンピュータ装置３０は、エラーマップによって表されている測定不能な範囲の形状を解析し、解析した形状が所定の形状（本実施形態では、その外縁が正方形）であることを条件として、当該範囲をターゲットマーカ１０（領域１３）の存在位置として特定してもよい。
或いは、コンピュータ装置３０は、ラーマップによって表されている測定不能な範囲の大きさを解析し、解析した大きさが所定の閾値に収まるもの（上限閾値より小さく、下限閾値より大きいもの）をターゲットマーカ１０（領域１３）の存在位置として特定してもよい。
なお、上記の基準は、本発明の目的を達成する範囲において適宜変更してもよく、本明細書に記載していない既知の条件を適用してもよい。
【0027】
以上説明したように、ターゲットマーカ１０が上記の領域１３を有しているので、コンピュータ装置３０が、レーザスキャナ２０の測定結果に基づいて、測定不能だった範囲を示すエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカ１０の存在位置を特定することができる。
そして、ターゲットマーカ１０が上記の領域１１を有しているので、コンピュータ装置３０が領域１１の形状、模様又は色彩を解析することによって、ターゲットマーカ１０の中心位置をコンピュータ処理によって検出することができる。
そして、ターゲットマーカ１０が上記の領域１２を有しているので、コンピュータ装置３０が領域１２の形状、模様又は色彩を解析することによって、そのターゲットマーカ１０に割り当てられている識別情報を判定することができる。
そして、ターゲットマーカ１０が上記の領域１１を有しているので、コンピュータ装置３０が領域１１の形状、模様又は色彩を解析することによって、ターゲットマーカ１０の中心位置をコンピュータ処理によって検出することができる。
そして、ターゲットマーカ１０が上記の領域１２を有しているので、コンピュータ装置３０が領域１２の形状、模様又は色彩を解析することによって、そのターゲットマーカ１０に割り当てられている識別情報を判定することができる。
【0028】
【0029】
先ず、測量を実施する者は、測量の対象となる現実空間に、図２に図示したターゲットマーカ１０を配置する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１の処理は、本発明に係る「マーカ配置工程」に相当する。
次に、測量を実施する者は、レーザスキャナ２０を所定の位置に配置して、当該位置から測定可能な領域を測定し、測定結果（点群データ及び画像データ）を取得する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３の処理は、本発明に係る「測量工程」に相当する。
測定の対象となる領域についてレーザスキャナ２０による測定結果を得ていない場合（ステップＳ１０５のＮＯ）、測量を実施する者は、別の位置にレーザスキャナ２０を移動させて、移動後の位置から測定可能な領域を測定する。
次に、測量を実施する者は、レーザスキャナ２０を所定の位置に配置して、当該位置から測定可能な領域を測定し、測定結果（点群データ及び画像データ）を取得する（ステップＳ１０３）。ステップＳ１０３の処理は、本発明に係る「測量工程」に相当する。
測定の対象となる領域についてレーザスキャナ２０による測定結果を得ていない場合（ステップＳ１０５のＮＯ）、測量を実施する者は、別の位置にレーザスキャナ２０を移動させて、移動後の位置から測定可能な領域を測定する。
【0030】
測量を実施する者は、測定の対象となる全ての領域についてレーザスキャナ２０による測定結果を取得するまで（ステップＳ１０５のＹＥＳ）、レーザスキャナ２０の位置を移動させてステップＳ１０３の処理を複数回繰り返す。
例えば、図１に図示した事例に則して言えば、先ず、レーザスキャナ２０を配置した最初の位置からエリアＡ１について点群データを取得する。次に、レーザスキャナ２０を移動して別の位置からエリアＡ２について点群データを取得する。ここでエリアＡ１に対するステップＳ１０３の処理は本発明に係る「第一測量工程」に相当し、エリアＡ２に対するステップＳ１０３の処理は本発明に係る「第二測量工程」に相当する。
例えば、図１に図示した事例に則して言えば、先ず、レーザスキャナ２０を配置した最初の位置からエリアＡ１について点群データを取得する。次に、レーザスキャナ２０を移動して別の位置からエリアＡ２について点群データを取得する。ここでエリアＡ１に対するステップＳ１０３の処理は本発明に係る「第一測量工程」に相当し、エリアＡ２に対するステップＳ１０３の処理は本発明に係る「第二測量工程」に相当する。
【0031】
続いて、コンピュータ装置３０は、ステップＳ１０１～ステップＳ１０５の処理によって取得されたレーザスキャナ２０の測定結果を解析し、測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカ１０の存在位置を特定する（ステップＳ１０７）。ステップＳ１０７の処理は、本発明に係る「マーカ特定工程」に相当する。
そして、コンピュータ装置３０は、ステップＳ１０７において特定されたターゲットマーカ１０の存在位置を基準として、レーザスキャナ２０による測定ごとに存在する点群データ同士を結合する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０９の処理は、本発明に係る「結合工程」に相当する。
例えば、図１に図示した事例に則して言えば、コンピュータ装置３０は、エリアＡ１の測定結果である点群データと、エリアＡ１の測定結果である点群データと、を、それぞれの点群データの中から特定されるターゲットマーカ１０ａ、１０ｂ、１０ｃの存在位置がそれぞれ重畳するように位置合わせをして結合することによって、測量の対象全体に係る点群データを生成する。
そして、コンピュータ装置３０は、ステップＳ１０７において特定されたターゲットマーカ１０の存在位置を基準として、レーザスキャナ２０による測定ごとに存在する点群データ同士を結合する（ステップＳ１０９）。ステップＳ１０９の処理は、本発明に係る「結合工程」に相当する。
例えば、図１に図示した事例に則して言えば、コンピュータ装置３０は、エリアＡ１の測定結果である点群データと、エリアＡ１の測定結果である点群データと、を、それぞれの点群データの中から特定されるターゲットマーカ１０ａ、１０ｂ、１０ｃの存在位置がそれぞれ重畳するように位置合わせをして結合することによって、測量の対象全体に係る点群データを生成する。
【0032】
以上説明したとおり、本発明に係る測量方法は、少なくとも一部の領域に再帰性反射材を設けたターゲットマーカ１０を測量対象となる現実空間に配置して測量することによって、レーザスキャナ２０にって測定不能扱いとなる位置を意図的に生み出している。そして、コンピュータ装置３０は、この測定不能となる位置を表すエラーマップに基づいてターゲットマーカ１０の存在位置を特定し、点群データ同士の結合に応用している。
上記のようなターゲットマーカ１０を検出する手法は、従来にはない発想に基づくものであり、且つ、従来の手法に比べて高い精度でコンピュータ処理することができる。その結果として、実用に耐えうる精度で点群データ同士の結合の自動化を図ることができ、従来は手動で行っていた作業を削減して、測量において生じる人的コストの低減を図ることができる。
上記のようなターゲットマーカ１０を検出する手法は、従来にはない発想に基づくものであり、且つ、従来の手法に比べて高い精度でコンピュータ処理することができる。その結果として、実用に耐えうる精度で点群データ同士の結合の自動化を図ることができ、従来は手動で行っていた作業を削減して、測量において生じる人的コストの低減を図ることができる。
【0033】
＜変形例＞
以上に説明した本発明の実施形態は、本発明の目的と達成する範囲において、種々の変形が可能である。
以下、未だ説明していない本発明の変形例について、言及する。
以上に説明した本発明の実施形態は、本発明の目的と達成する範囲において、種々の変形が可能である。
以下、未だ説明していない本発明の変形例について、言及する。
【0034】
上述の実施形態において、本発明に係る測量システムの構成要素として、図１に図示したターゲットマーカ１０（ターゲットマーカ１０ａ、ターゲットマーカ１０ｂ、ターゲットマーカ１０ｃ）及びレーザスキャナ２０（レーザスキャナ２０ａ、レーザスキャナ２０ｂ）、並びに、不図示のコンピュータ装置３０を挙げたが、これらは本発明を説明する上で必要な構成要素を列挙したに過ぎない。従って、本発明に係る測量システムは、他の構成要素を追加して実現されてもよい。
また、上述した実施形態における、各構成要素の数は一具体例に過ぎず、本発明の目的を達成する範囲において適宜変更されてもよい。
また、上述した実施形態における、各構成要素の数は一具体例に過ぎず、本発明の目的を達成する範囲において適宜変更されてもよい。
【0035】
図２に図示するターゲットマーカ１０の態様は一具体例であり、他の態様のターゲットマーカによって本発明が実施されてもよい。
例えば、図２に図示するターゲットマーカ１０は、その一部領域が再帰性反射材であるに過ぎないが、本発明に係るターゲットマーカは、その全体領域が再帰性反射材である態様であってもよい。また、本発明に係るターゲットマーカは、片面だけに各領域が設けられていてもよく、表面と裏面で異なる態様で各領域が配置されてもよい。
例えば、図２に図示するターゲットマーカ１０は、その一部領域が再帰性反射材であるに過ぎないが、本発明に係るターゲットマーカは、その全体領域が再帰性反射材である態様であってもよい。また、本発明に係るターゲットマーカは、片面だけに各領域が設けられていてもよく、表面と裏面で異なる態様で各領域が配置されてもよい。
【0036】
図４のフローチャートに含まれる各処理のうち、本発明の目的を達成する範囲において、一部を省いてもよく、図示していない処理を追加してもよい。
例えば、図４のフローチャートは、ステップＳ１０３の処理（レーザスキャナ２０による測定）を複数回行い、ステップＳ１０９において、それぞれの測定結果として得られた点群データ同士を結合することを前提とするものであるが、本発明は単一の測定に適用されてもよく、この変形例の場合、点群データ同士を結合する処理は不要である。
本発明を単一の測定に適用する変形例としては、例えば、ターゲットマーカの存在位置を原点座標（公共座標）とする測量などが考えられる。
例えば、図４のフローチャートは、ステップＳ１０３の処理（レーザスキャナ２０による測定）を複数回行い、ステップＳ１０９において、それぞれの測定結果として得られた点群データ同士を結合することを前提とするものであるが、本発明は単一の測定に適用されてもよく、この変形例の場合、点群データ同士を結合する処理は不要である。
本発明を単一の測定に適用する変形例としては、例えば、ターゲットマーカの存在位置を原点座標（公共座標）とする測量などが考えられる。
【0037】
本実施形態は以下の技術思想を包含する。
（１）少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置するマーカ配置工程と、レーザスキャナの測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する測量工程と、コンピュータ装置が、前記測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するマーカ特定工程と、を含むことを特徴とする測量方法。
（２）前記測量工程は、第一の位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して第一点群データを取得する第一測量工程と、前記第一の位置とは異なる第二の位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して第二点群データを取得する第二測量工程と、を含み、前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置が、前記第一点群データ及び前記第二点群データのそれぞれについて前記エラーマップを生成して前記ターゲットマーカの存在位置を特定し、前記コンピュータ装置が、前記第一点群データから特定された前記ターゲットマーカの存在位置と、前記第二点群データから特定された前記ターゲットマーカの存在位置と、が重畳するように前記第一点群データと前記第二点群データを結合して第三点群データを生成する結合工程を更に含む、（１）に記載の測量方法。
（３）前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、（１）又は（２）に記載の測量方法。
（４）前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能だった範囲のうち、当該範囲の大きさが所定の閾値に収まるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、（１）から（３）のいずれか一つに記載の測量方法。
（５）前記マーカ配置工程において、三つ以上の前記ターゲットマーカが配置される、（１）から（４）のいずれか一つに記載の測量方法。
（６）前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有している、（５）に記載の測量方法。
（７）前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面が前記第一領域を有しており、いずれの面の前記第一領域も同一である、（６）に記載の測量方法。
（８）前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカの中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む第二領域を有している、（６）又は（７）に記載の測量方法。
（９）前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が前記再帰性反射材を設けた領域によって囲まれている、（８）に記載の測量方法。
（１０）レーザスキャナによる測量に用いられるターゲットマーカであって、少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されており、当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有している、ことを特徴とするターゲットマーカ。
（１１）前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面が前記第一領域を有しており、いずれの面の前記第一領域も同一である、（１０）に記載のターゲットマーカ。
（１２）前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカの中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む第二領域を有している、（１０）又は（１１）に記載のターゲットマーカ。
（１３）前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が前記再帰性反射材を設けた領域によって囲まれている、（１２）に記載のターゲットマーカ。
（１４）少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカと、測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に配置され、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得するレーザスキャナと、前記レーザスキャナによって取得された点群データから測定不能な範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するコンピュータ装置と、を備えることを特徴とする測量システム。
（１）少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置するマーカ配置工程と、レーザスキャナの測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する測量工程と、コンピュータ装置が、前記測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するマーカ特定工程と、を含むことを特徴とする測量方法。
（２）前記測量工程は、第一の位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して第一点群データを取得する第一測量工程と、前記第一の位置とは異なる第二の位置に前記レーザスキャナを配置して、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して第二点群データを取得する第二測量工程と、を含み、前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置が、前記第一点群データ及び前記第二点群データのそれぞれについて前記エラーマップを生成して前記ターゲットマーカの存在位置を特定し、前記コンピュータ装置が、前記第一点群データから特定された前記ターゲットマーカの存在位置と、前記第二点群データから特定された前記ターゲットマーカの存在位置と、が重畳するように前記第一点群データと前記第二点群データを結合して第三点群データを生成する結合工程を更に含む、（１）に記載の測量方法。
（３）前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能な範囲の形状が、所定の形状であるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、（１）又は（２）に記載の測量方法。
（４）前記マーカ特定工程において、前記コンピュータ装置は、前記エラーマップに表されている測定不能だった範囲のうち、当該範囲の大きさが所定の閾値に収まるものを前記ターゲットマーカの存在位置として特定する、（１）から（３）のいずれか一つに記載の測量方法。
（５）前記マーカ配置工程において、三つ以上の前記ターゲットマーカが配置される、（１）から（４）のいずれか一つに記載の測量方法。
（６）前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有している、（５）に記載の測量方法。
（７）前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面が前記第一領域を有しており、いずれの面の前記第一領域も同一である、（６）に記載の測量方法。
（８）前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカの中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む第二領域を有している、（６）又は（７）に記載の測量方法。
（９）前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が前記再帰性反射材を設けた領域によって囲まれている、（８）に記載の測量方法。
（１０）レーザスキャナによる測量に用いられるターゲットマーカであって、少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されており、当該ターゲットマーカを他のターゲットマーカと識別する形状、模様又は色彩を含む第一領域を有している、ことを特徴とするターゲットマーカ。
（１１）前記ターゲットマーカは平板であり、前記平板の両面が前記第一領域を有しており、いずれの面の前記第一領域も同一である、（１０）に記載のターゲットマーカ。
（１２）前記ターゲットマーカは、当該ターゲットマーカの中心位置を表す形状、模様又は色彩を含む第二領域を有している、（１０）又は（１１）に記載のターゲットマーカ。
（１３）前記ターゲットマーカは、前記第一領域及び前記第二領域が前記再帰性反射材を設けた領域によって囲まれている、（１２）に記載のターゲットマーカ。
（１４）少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカと、測定範囲に前記ターゲットマーカの存在位置を含む位置に配置され、前記ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得するレーザスキャナと、前記レーザスキャナによって取得された点群データから測定不能な範囲を検出してエラーマップを生成し、生成した前記エラーマップに基づいて前記ターゲットマーカの存在位置を特定するコンピュータ装置と、を備えることを特徴とする測量システム。
【符号の説明】
【0038】
１０（１０ａ、１０ｂ、１０ｃ） ターゲットマーカ
２０（２０ａ、２０ｂ） レーザスキャナ
３０ コンピュータ装置
１１、１２、１３、１４ 領域
Ａ１、Ａ２ エリア
２０（２０ａ、２０ｂ） レーザスキャナ
３０ コンピュータ装置
１１、１２、１３、１４ 領域
Ａ１、Ａ２ エリア
【要約】
【課題】レーザスキャナを用いた測量を高精度に行うことができる測量方法、並びに、その測量方法に利用可能なターゲットマーカ及び測量システムを提供する。
【解決手段】少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置する工程（ステップＳ１０１）と、レーザスキャナの測定範囲にターゲットマーカの存在位置を含む位置にレーザスキャナを配置して、ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する工程（ステップＳ１０３）と、コンピュータ装置が、測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカの存在位置を特定する工程（ステップＳ１０７）と、を含むことを特徴とする測量方法。
【選択図】図４
【解決手段】少なくとも一部の領域が再帰性反射材によって形成されているターゲットマーカを配置する工程（ステップＳ１０１）と、レーザスキャナの測定範囲にターゲットマーカの存在位置を含む位置にレーザスキャナを配置して、ターゲットマーカの周囲空間を測量して点群データを取得する工程（ステップＳ１０３）と、コンピュータ装置が、測量工程において取得された点群データにおいて測定不能だった範囲を検出してエラーマップを生成し、生成したエラーマップに基づいてターゲットマーカの存在位置を特定する工程（ステップＳ１０７）と、を含むことを特徴とする測量方法。
【選択図】図４
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】