JP7339588B2 - データ補正方法及びデータ補正装置 - Google Patents

Description

本発明は、点群データを測定した際の測定条件に関するデータを補正するデータ補正方法及びデータ補正装置に関する。

図１６は、通信ネットワーク機器全般の仕様オープン化推進を図るコンソーシアムであるＴＩＰ（Telecom InfraProjcet）（主要メンバ：Facebook, Deutsche Telecom, Intel, NOKIAなど）において、mmWave Networksが提案するユースケース（例えば、非特許文献１～３参照）を参考に一部を修正して模式化した図である。mmWave Networksは、ＴＩＰのプロジェクトグループの１つであり，アンライセンス帯のミリ波無線を使用して、光ファイバの敷設より速く、かつ安価なネットワーク構築を目指している。

図１６に示すビル８００，８０１及び住宅８１０，８１１，８１２などの建物において、建物のそれぞれの壁面に設置された端末局装置（以下「端末局」という。）８４０～８４４及び電柱８２１～８２６に設置された基地局装置（以下「基地局」という。）８３０～８３４は、mmWave DN(Distribution Node)と呼ばれる装置である。

基地局８３０～８３４は、光ファイバ９００，９０１により局舎(Fiber PoP(Point of Presence))８５０，８５１に備えられた通信装置と接続されている。この通信装置は、プロバイダーの通信ネットワークに接続されている。端末局８４０～８４４と、基地局８３０～８３４との間（以下「両局間」ともいう。）では、mmWave Link、すなわちミリ波無線が行われる。図１６では、ミリ波無線のリンクを一点破線で示している。

基地局８３０～８３４を電柱８２１～８２６に設置し、端末局８４０～８４４を建物の壁面に設置し、両局間をミリ波無線によって通信する形態において、基地局８３０～８３４および端末局８４０～８４４を設置する候補になる位置を選定することを置局設計（以下「置局」ともいう。）という。

図１７は、ミリ波局の置局設計に用いる点群データを収集するＭＭＳ(Mobile Mapping System)の概略構成と、ＭＭＳが収集するデータの種類と、点群データを利用する置局支援ツールにより表示した画面５００を示した図である。ＭＭＳとは、例えば、レーザレーダ７０２と、ＧＰＳ(Global Positioning System)からの電波を受信するアンテナ７０３と、計測装置７０１とを備える車両７００である。車両７００の走行中に、レーザレーダ７０２が、測定時刻ごとにレーザ光を周囲に照射する。レーザレーダ７０２は、周囲に存在する建物等の測定対象物から反射光が戻ってくるまでの時間を計測し、計測した時間に基づいて測定対象物までの距離を算出する。計測装置７０１は、測定時刻ごとの測定対象物までの距離と、レーザ光の照射方向とを記録することにより点群データを生成する。

計測装置７０１は、複数のＧＰＳ衛星６００－１，６００－２から観測時刻ごとに電波を受信する。計測装置７０１は、受信した電波に重畳されているデータに基づいて観測時刻ごとの車両７００の位置を検出する。計測装置７０１は、検出した観測時刻ごとの車両７００の位置の履歴から走行軌跡データ７１１を生成する。

測定時刻の間隔よりも、観測時刻の間隔の方が長いため、測定時刻と、観測時刻とが一致することは少ない。そのため、まず計測装置７０１は、生成した走行軌跡データ７１１から測定時刻ごとの車両７００の位置と、速度と、走行方向とを推定する。次に、計測装置７０１は、推定した車両７００の位置から三次元空間におけるレーザレーダ７０２の照射位置を算出する。そして、計測装置７０１は、車両７００の走行方向からレーザレーダ７０２が向いている方向を算出する。検出したレーザレーダ７０２の照射位置と、レーザレーダ７０２が向いている方向と、点群データとに基づいて、点群データに含まれる個々の点の三次元空間での座標を特定することができる。

計測装置７０１は、推定した測定時刻ごとの車両７００の速度及び走行方向に基づいて、車両７００が等速で走行しており、かつ直進していると判定した場合、当該測定時刻の点群データに対して、信頼度合いが高いことを示す信頼指標「高い」を付与し、点群データ（タイプＡ）７１２として分類する。これに対して、計測装置７０１は、推定した測定時刻ごとの車両７００の速度及び走行方向により、車両７００が等速で走行していないか、または、直進していないと判定した場合、当該測定時刻の点群データに対して、信頼度合いが低いことを示す信頼指標「低い」を付与し、点群データ（タイプＢ）７１３として分類する。

車両７００が等速で走行していない場合とは、例えば、加速や減速をしている場合であり、車両７００が直進していない場合とは、例えば、右左折を含む屈曲した走行をしている場合である。信頼指標「低い」を付与する理由は、加速や減速、または、右左折を含む屈曲した走行をしている場合、車両７００の位置と、速度と、走行方向の推定精度が低くなるためである。なお、信頼指標「低い」ではなく、点群データに信頼性が無く利用することができない場合には、信頼指標「無い」を付与することもある。

ここで、信頼指標とは、置局支援ツールにおいて点群データを利用する際に、利用の優先度を示す指標である。例えば、「無い」が付与されている点群データについては利用せず、「低い」が付与されている点群データを利用する際には、同一の位置を示す「高い」が付与されている他の点群データが存在しない場合に利用し、「高い」が付与されている点群データを優先して利用するような処理が行われる。

置局支援ツールは、点群データを利用して、画面５００に示す基地局５０１を設置する位置と、端末局５１１～５１４の各々を設置する位置との間の見通しの有無を検出する。例えば、置局支援ツールは、基地局５０１の位置から端末局５１１～５１４の各々を設置する位置との間に見通し検出線を設定し、見通し検出線上に、建物の形状を示す点群データが存在するか否かにより見通しの有無を検出する。

置局支援ツールは、画面５００に、地図データを表示する。例えば、符号５２１，５２２が示す実線で囲まれる領域は、地図データに示される建物等が存在する区画であり、区画の間の空白が道路である。置局支援ツールは、走行軌跡データ７１１に基づいて、地図データ上に車両７００の走行軌跡５４０を表示する。走行軌跡５４０に沿って、例えば、符号５３１，５３２で示す実線の矢印に沿った一定の幅の領域（以下「領域Ａ」という。）が点群データ（タイプＡ）７１２が存在する箇所になる。走行軌跡５４０に沿って、例えば、符号５３３，５３４で示す点線に沿った一定の幅の領域（以下「領域Ｂ」という。）が点群データ（タイプＢ）７１３が存在する箇所になる。

画面５００には、複数の領域Ａの模様の箇所と、複数の領域Ｂの模様の箇所とが示されている。領域Ａの模様の箇所では、走行軌跡データ７１１が示す軌跡が直線である。これに対して、領域Ｂの模様の箇所では、走行軌跡データ７１１が示す軌跡が屈曲していることが分かる。

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図１７に示した点群データ（タイプＢ）７１３として分類された点群データに対して信頼指標「低い」または「無い」を付与する理由は、上記したように、加速や減速、または、右左折を含む屈曲した走行をしている場合、車両７００の位置と、速度と、走行方向の推定精度が低くなるためである。この理由の具体例を、図１８及び図１９に示す。

図１８は、直線の片側二車線の道路の一方の方向の道路の付近である道路５５０と、歩道５７０とを上空から見た図である。なお、符号５５２で示すラインは、対向車線との境界を示すセンターラインである。

符号５４１で示す二重線の矢印は、ＭＭＳである車両７００が走行した軌跡であり、以下、走行軌跡５４１という。車両７００は、走行軌跡５４１の矢印が示す右方向に走行している。道路５５０には、歩道５７０に寄せて車両７５０が停車している。車両７００では、走行レーン５６１を走行している途中で、停車している車両７５０を避けるために、走行レーン５６１と追越レーン５６２を区切るライン５５１を超えて、一時的に追越レーン５６２を走行し、その後、走行レーン５６１に戻る運転操作が行われている。

このような運転操作が行われているため、車両７００の走行軌跡５４１は、２か所において屈曲した状態になっている。走行軌跡５４１に沿って示している複数の点線は、車両７００に搭載されたレーザレーダ７０２が、測定時刻ごとに照射したレーザ光の照射方向を示したレーザ照射ラインである。車両７００が、走行レーン５６１及び追越レーン５６２を一定の速度で、直線に走行している場合、すなわち、等速直進している場合には、レーザ照射ラインは、走行方向に対して垂直になり、等間隔で平行な規則的な並びになる。

これに対して、車両７００が走行レーン５６１から追越レーン５６２に移動し、追越レーン５６２から走行レーン５６１に戻る符号４０１，４０２によって示される区間においては、レーザ照射ラインは、平行ではなく乱れが生じることになり、更に等速でない場合、等間隔でもなくなる。

図１９は、片側一車線の道路が交差した交差点の部分において、ＭＭＳである車両７００が走行した走行軌跡５４２を示した図である。図１８と同様に図１９においても測定時刻ごとのレーザ照射ラインを点線で示している。符号５８０－１，５８０－２で示すラインは、センターラインであり、符号５８１－１～５８１－４で示すラインは、車道と路側帯の境界を示すラインである。車両７００では、走行軌跡５４２の矢印が示すように、図１９の下方から上方に走行し、交差点において右折する前にセンターライン５８０－１側に近寄り、その後、交差点を右折して右方向に直進する運転操作が行われている。

このような運転操作が行われているため、車両７００の走行軌跡５４２は、センターライン５８０－１側に近寄る区間４０３の間及び交差点を右折する区間４０４においてレーザ照射ラインは、平行ではなく乱れが生じて不規則な状態になり、更に等速でない場合、等間隔にもならない。右折した後は、車両７００は、一定の速度で直進しているので、レーザ照射ラインは、走行方向に対して垂直になり、等間隔で平行な規則的な並びになる。

図１８及び図１９に示したように、走行レーンの変更や、交差点での右折や左折など、直進しない場合、レーザ照射ラインは、平行でなくなり、更に等速でない場合、等間隔にもならない。このように、レーザ照射ラインが不規則に乱れると、点群データに含まれる個々の点が存在する空間の形状やサイズを推定するのが困難、または、推定ができなくなる。そのため、このようにレーザ照射ラインが不規則に乱れた際の点群データについては、信頼度合いが低下するため、信頼指標「低い」か、または、信頼指標「無い」を付与することになる。

このようなレーザ照射ラインが乱れる現象は、図１８及び図１９に示した水平面に限られず、例えば、車両７００が、平地から坂道を上ったり、坂道から平地に戻ったり、凹凸のあるような道路を走行したりする場合にも発生する。

上記事情に鑑み、本発明は、レーザ照射ラインの乱れによって信頼度合いが低下した点群データを利用可能にすることができる技術の提供を目的としている。

本発明の一態様は、移動体に搭載されたレーザレーダ装置が、測定時刻ごとにレーザ光を照射することにより測定対象物までの距離を計測して点群データを生成する際に前記点群データに対応付けて生成される収集データであって観測時刻ごとに得られる前記移動体の水平面上での位置を示す水平面位置データから推定される前記レーザレーダ装置の測定条件を示す収集データを補正するデータ補正方法であって、前記観測時刻ごとに得られる前記水平面位置データよりも高精度の水平面位置データを取得するか、または、前記移動体の鉛直面上での位置を示す鉛直面位置データを取得し、取得した前記高精度の水平面位置データ、または、前記鉛直面位置データに基づいて、前記移動体の移動軌跡を示す移動軌跡データを生成する移動軌跡データ生成データ生成ステップと、前記移動軌跡データを解析して、前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態を推定する移動軌跡解析ステップと、前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態に基づいて、前記測定時刻ごとの前記レーザレーダ装置の測定条件を示す測定条件データを生成する測定条件生成ステップと、前記測定条件データに基づいて、前記収集データを補正する補正処理ステップと、を含むデータ補正方法である。

本発明の一態様は、移動体に搭載されたレーザレーダ装置が、測定時刻ごとにレーザ光を照射することにより測定対象物までの距離を計測して点群データを生成する際に前記点群データに対応付けて生成される収集データであって観測時刻ごとに得られる前記移動体の水平面上での位置を示す水平面位置データから推定される前記レーザレーダ装置の測定条件を示す収集データを補正するデータ補正装置であって、前記観測時刻ごとに得られる前記水平面位置データよりも高精度の水平面位置データを取得するか、または、前記移動体の鉛直面上での位置を示す鉛直面位置データを取得し、取得した前記高精度の水平面位置データ、または、前記鉛直面位置データに基づいて、前記移動体の移動軌跡を示す移動軌跡データを生成する移動軌跡データ生成部と、前記移動軌跡データを解析して、前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態を推定する移動軌跡解析部と、前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態に基づいて、前記測定時刻ごとの前記レーザレーダ装置の測定条件を示す測定条件データを生成する測定条件生成部と、前記測定条件データに基づいて、前記収集データを補正する補正処理部と、を備えるデータ補正装置である。

本発明により、レーザ照射ラインの乱れによって信頼度合いが低下した点群データを利用可能にすることができる。

第１の実施形態における点群データ収集システムの構成を示すブロック図である。 第１の実施形態の記憶部が記憶するデータを示す図である。 第１の実施形態の走行軌跡解析部による走行軌跡データから測定時刻ごとの車両の位置と走行方向を推定する手法を示した図である。 図３で推定した車両の位置に対して走行状態データを適用して車両の位置と走行方向を求める手法を示した図である。 ＧＰＳ観測データのみを用いた場合のレーザ照射方向の推定精度を説明するための図である。 ＧＰＳ観測データと準天頂衛星観測データを用いた場合のレーザ照射方向の推定精度を説明するための図である。 第１の実施形態の収集データ生成部による処理の流れを示すフローチャートである。 第１の実施形態における収集データを補正する処理の流れを示すフローチャートである。 第２の実施形態の点群データ収集システムの構成を示すブロック図である。 第２の実施形態の記憶部が記憶するデータを示す図である。 凹凸のある道路を走行した場合の車両の走行軌跡の変化を示す図である。 図１１に示した道路を第２の実施形態の車両が走行した際のレーザ照射方向の変化を示す図である。 第２の実施形態における収集データを補正する処理の流れを示すフローチャートである。 第３の実施形態の点群データ収集システムの構成を示すブロック図である。 図１１に示した道路を第３の実施形態の車両が走行した際のレーザ照射方向の変化を示す図である。 ＴＩＰが提案するユースケースの一例を示す図である。 点群データを用いた置局設計の概要を示す図である。 ＭＭＳが屈曲した走行をした場合のレーザ照射方向の変化を示す図である。 ＭＭＳが右折した場合のレーザ照射方向の変化を示す図である。

（第１の実施形態）
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。図１は、第１の実施形態における点群データ収集システムαの構成を示すブロック図である。点群データ収集システムαは、点群データ収集装置２を備えた車両１と、複数のＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１とを備えている。車両１は、例えば、自動車のような移動体であり、上記したＭＭＳに相当する。

図１では、２台のＧＰＳ衛星１０－１，１０－２を一例として示しているが、実際には、２台を超える数が運用されている。図１では、１台の準天頂衛星１１を一例として示しているが、将来的には、複数の準天頂衛星１１が運用される予定である。車両１が走行している位置に応じて見通しの状態が変化するため、車両１の走行中に電波を受信可能なＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１の数は変化する。

第１の実施形態では、ＧＰＳ衛星１０－１，１０－２から受信する電波に重畳されているデータに加えて、準天頂衛星１１から受信する電波に重畳されているデータを利用する。ここで、準天頂衛星１１の概要について説明する。近年、準天頂衛星１１（以下「ＱＺＳ」（Quasi-Zenith Satellite）ともいう。）を主体として構成したＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellite System）を利用することにより、ＧＰＳを利用した場合よりも高い精度で位置を検出する試みがなされている。

例えば、非特許文献４の７ページには、ＧＰＳ補完機能効果の実験システム構成の例が示されている。この実験システムでは、移動測位器であるＭＭＳに準天頂衛星１１に対応する受信機を搭載し、準天頂衛星１１とＧＰＳ衛星１０－１，１０－２の受信ログとともに、リファレンスとなるＭＭＳの走行軌跡を収集している。非特許文献４では、実験システムによりＧＰＳ衛星１０－１，１０－２に準天頂衛星１１からの情報を加えた測位演算を実施することで「補完」機能を実現したこと、準天頂衛星１１からの情報が追加されたことによる都市部での移動体測位性能の改善効果の検証が示されている。

非特許文献５の１６ページには、ＭＭＳに測位端末を搭載し、林道にてリアルタイム移動体測位して、利用実証用センチメータ級測位補強を実験した例が示されており、当該実験において、ＦＩＸ率７９％、測位精度２．４ｃｍの結果が得られ、結果が良好であることが示されている。

非特許文献６の６ページの図６に示された「都市部における精度評価」によれば、走行軌跡の誤差が（１）ＧＰＳのみによる測位で１．２８ｍであった地点において（２）ＱＺＳ＋ＧＰＳによる測位では０．２１ｍに改善したことが示されている。非特許文献６の６ページの表６の「ＱＺＳによる測位性能の向上」によれば、ＧＰＳのみによる測位と比較した場合、ＱＺＳを加えることにより測位率の改善度１．７倍、３Ｄ(Three-Dimensions)の精度が１６９ｃｍから４５ｃｍに増加することが示されている。

ＧＰＳ衛星１０－１，１０－２のみによる測位の精度は、精々数メートル～数十メートルである。これに対して、ＧＰＳ衛星１０－１，１０－２と準天頂衛星１１とを用いた場合には、非特許文献５に示される林道を走行する良い環境では、２．４ｃｍの精度が得られており、非特許文献６に示される都市部でのビルの谷間となる道路を走行する悪い環境であっても、０．２１ｍの精度が得られていることから測位の精度は、おおよそ十数センチメートル～数センチメートルに向上することになる。

図１に戻り、点群データ収集装置２は、レーザレーダ装置２１、衛星電波受信用アンテナ２２、情報受信部２３、走行状態計測部２４、記憶部２５、収集データ生成部２６及びデータ補正部３を備える。

レーザレーダ装置２１は、例えば、回転軸を中心にレーザ光の照射穴を３６０°回転させてレーザ光を照射可能になっており、照射されたレーザ光が形成する面と、回転軸とが垂直に交わるように構成されている。以下、レーザレーダ装置２１の回転軸が向いている方向をレーザレーダ装置２１の方向という。レーザレーダ装置２１は、照射されたレーザ光が形成する面が、車両１の走行方向に対して、垂直になるように車両１の天部に固定して搭載される。したがって、図１に示すように、レーザレーダ装置２１の方向は、符号４の矢印で示す方向となり、車両１の走行方向と１８０°逆の向きになる。

レーザレーダ装置２１は、測定時刻ごとにレーザ光を周囲に照射する。レーザレーダ装置２１は、周囲に存在する建物等の測定対象物から反射光が戻ってくるまでの時間を計測し、計測した時間に基づいて測定対象物までの距離を算出する。なお、測定時刻の間隔は、一定の時間であり、例えば、０．００５秒程度の時間である。レーザレーダ装置２１は、当該測定時刻の間隔の間に、例えば、２００［Ｈｚ］程度の回転速度で回転する。レーザレーダ装置２１は、測定時刻ごとの測定対象物までの距離と、レーザ光の照射方向とを対応付けて点群データ４３を生成し、生成した点群データ４３を記憶部２５に書き込む。ここで、レーザ光の照射穴が、例えば、レーザレーダ装置２１の方向に向かって、時計回りで回転する場合、レーザ光の照射角度の「０°」を上空に向かう方向、すなわち真上の方向とすると、レーザ光の照射角度は、時計回りで角度が増加し、図１の紙面の表面から裏面に向かう方向、すなわち車両１の走行方向に対して左の方向が「９０°」になり、地面に向かう方向、すなわち真下の方向が「１８０°」となり、図１の裏面から表面に向かう方向、すなわち車両１の走行方向に対して右の方向が「２７０°」になる。現在の高精度なレーザレーダ装置２１は、１秒間に約１００万点程度（１００万点／秒）の計測位置を計測することができる。なお、説明を簡単にするため、本実施形態では、レーザレーダ装置内２１は、１秒間に７２万点（７２万/秒（≒２００［Ｈｚ］×３６０[°]÷０．１[°]））の計測位置を計測することができるものとする。

衛星電波受信用アンテナ２２は、ＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１からの電波を受信する。情報受信部２３は、ＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１の受信機や測位端末に相当する。情報受信部２３は、観測時刻ごとに、衛星電波受信用アンテナ２２がＧＰＳ衛星１０－１，１０－２から受信した電波に重畳されているデータを検出し、検出したデータから観測時刻における車両１の位置を算出し、算出した車両１の位置と観測時刻とを関連付けてＧＰＳ観測データ４０として記憶部２５に書き込む。情報受信部２３は、観測時刻ごとに、衛星電波受信用アンテナ２２が準天頂衛星１１から受信した電波に重畳されているデータを検出し、検出したデータから観測時刻における車両１の位置を算出し、算出した車両１の位置と観測時刻とを関連付けて準天頂衛星観測データ４１として記憶部２５に書き込む。ＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１から電波を受信する観測時刻の間隔は、一定の時間であり、例えば、１秒である。

走行状態計測部２４は、例えば、車両１のタイヤの回転数から速度を検出する車速センサと、車両１のステアリングの操舵角を検出するステアリングセンサとに接続する。車速センサとステアリングセンサは、車両１の内部に備えられている。走行状態計測部２４は、車速センサから得られるデータに基づいて、測定時刻ごとの車両１の速度を計測する。走行状態計測部２４は、ステアリングセンサから得られるデータに基づいて測定時刻ごとのステアリングの操舵角を計測する。走行状態計測部２４は、ステアリングの操舵角から測定時刻ごとの車両１の水平面上での走行方向を算出する。

走行状態計測部２４は、測定時刻ごとの車両１の速度を示す車速データ４２－１と、測定時刻ごとの車両１の水平面上での走行方向を示す走行方向データ４２－２とを含む走行状態データ４２を生成する。走行状態計測部２４は、生成した走行状態データ４２を記憶部２５に書き込む。

記憶部２５は、図２に示すように、上記したＧＰＳ観測データ４０、準天頂衛星観測データ４１、走行状態データ４２及び点群データ４３を記憶する。記憶部２５は、収集データ生成部２６が、記憶部２５が記憶するデータに基づいて生成する収集データ４４を記憶する。

収集データ生成部２６は、記憶部２５が記憶するＧＰＳ観測データ４０と、車速データ４２－１と、走行方向データ４２－２とに基づいて、測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置と、速度と、水平面上での走行方向と、測定位置間隔とを推定する。ここで、車両１の水平面上での位置とは、例えば、緯度、経度で示される二次元座標で示される位置ある。ある測定時刻における測定位置間隔とは、当該ある測定時刻の車両１の位置と、当該ある測定時刻の直前の測定時刻の車両１の位置との間の距離である。

収集データ生成部２６は、推定した測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置と、車両１において固定設置されているレーザレーダ装置２１の位置関係とに基づいて、レーザレーダ装置２１の三次元空間における位置を算出する。

収集データ生成部２６は、推定した測定時刻ごとの車両１の水平面上での走行方向の１８０°逆の向きを測定時刻ごとのレーザレーダ装置２１の水平面上での方向とする。上記したように、照射されたレーザ光が形成する面が、車両１の走行方向に対して、垂直になるように車両１の天部に固定してレーザレーダ装置２１が搭載されている。そのため、レーザレーダ装置２１の回転軸が、常に水平面に対して一定になるので、収集データ生成部２６は、レーザレーダ装置２１の鉛直面上での方向を常に「０°」とする。

収集データ生成部２６は、測定時刻の各々と、測定時刻の各々に対応するレーザレーダ装置２１の位置、測定時刻の各々に対応するレーザレーダ装置２１の水平面及び鉛直面上での方向、測定時刻の各々に対応する測定位置間隔、測定時刻の各々に対応する車両１の速度及び測定時刻の各々に対応する車両１の走行方向を対応付けて収集データ４４を生成する。なお、車両１の走行方向は、水平成分と、鉛直成分とによって特定される方向であるが、第１の実施形態では、車両１の水平面上での走行方向のみを求めているため、鉛直成分は含まれないことになる。

収集データ生成部２６は、生成した収集データ４４を記憶部２５に書き込む。収集データ生成部２６は、記憶部２５が記憶する測定時刻ごとの点群データ４３の各々に対して信頼指標を付与する。

データ補正部３は、走行軌跡データ生成部３１、走行軌跡解析部３２、測定条件生成部３３、道路交通情報取得部３４、走行軌跡データ正常判定部３５及び補正処理部３６を備える。走行軌跡データ生成部３１は、記憶部２５が記憶するＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１とに基づいて、車両１の走行軌跡を示す走行軌跡データを生成する。走行軌跡データ生成部３１は、移動軌跡データ生成部の一態様である。

走行軌跡解析部３２は、走行軌跡データ生成部３１が生成した走行軌跡データに基づいて、測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置と、速度と、水平面上での走行方向と、測定位置間隔とを推定する。走行軌跡解析部３２は、測定時刻ごとに、推定した車両１の水平面上での位置を示す推定位置データと、推定した測定位置間隔を示す推定測定位置間隔データと、推定した車両１の速度及び水平面上での走行方向を含む推定走行状態データとを生成する。走行軌跡解析部３２は、移動軌跡解析部の一態様である。

ここで、図３を参照しつつ、走行軌跡解析部３２による測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置と、速度と、水平面上での走行方向と、測定位置間隔とを推定する手法について説明する。図３において、符号５で示す二重線の矢印の曲線が、走行軌跡データ生成部３１がＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１とに基づいて生成した走行軌跡データによって示される車両１の走行軌跡である。

符号Ｐ_Ｊ－１，Ｐ_Ｊ，Ｐ_Ｊ＋１，Ｐ_Ｊ＋２により示す丸印の位置は、ＧＰＳ観測データ４０及び準天頂衛星観測データ４１によって示される観測時刻における車両１の位置である。走行軌跡データ生成部３１は、車両１の走行軌跡を近似する線として、Ｐ_Ｊ－１，Ｐ_Ｊ，Ｐ_Ｊ＋１，Ｐ_Ｊ＋２を通る曲線５を求め、求めた曲線５を示すデータを走行軌跡データとして生成する。

ここで、Ｐ_Ｊを出発してＰ_Ｊ＋１に至るまでの間で、Ｎ回の測定時刻が存在したとする。なお、図３は、Ｎ＝５の例である。Ｎ個の測定時刻の各々において、レーザ光を照射するＮ個の各々の位置を、ｐ_ｊ（１），ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_ｊ（Ｎ）とする。最後のｐ_ｊ（Ｎ）は、Ｐ_Ｊ＋１に一致する。

このとき、残りのＮ－１個のｐ_ｊ（１），ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_{ｊ（Ｎ―１）}の位置は、Ｐ_ＪからＰ_Ｊ＋１の間で等間隔に並ぶとは限らない。そのため、走行軌跡解析部３２は、Ｐ_ＪからＰ_Ｊ＋１の間の前後の間隔、すなわち、Ｐ_Ｊ－１からＰ_Ｊの間の長さと、Ｐ_Ｊ＋１からＰ_Ｊ＋２の間の長さとを考慮して、Ｐ_ＪからＰ_Ｊ＋１の間をＮ個に区切って、Ｎ－１個のｐ_ｊ（１），ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_{ｊ（Ｎ―１）}の位置を求める。

図３に示す例の場合、Ｐ_Ｊ－１からＰ_Ｊの間の長さ及び、Ｐ_Ｊ＋１からＰ_Ｊ＋２の間の長さに比べて、Ｐ_ＪからＰ_Ｊ＋１の間の長さは短い。そのため、走行軌跡解析部３２は、Ｐ_Ｊ－１からＰ_Ｊの間の長さ及び、Ｐ_Ｊ＋１からＰ_Ｊ＋２の間の長さに応じて、中央の部分の間隔よりも両端の部分の間隔が長くなるように区切って、Ｎ－１個のｐ_ｊ（１），ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_{ｊ（Ｎ―１）}の位置を求める。走行軌跡解析部３２は、ｐ_ｊ（１），ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_{ｊ（Ｎ―１）}，Ｐ_Ｊ＋１の各々の位置を、Ｐ_ＪからＰ_Ｊ＋１の間におけるＮ個の測定時刻ごとの推定位置データとし、各々の間の長さをＮ個の測定時刻ごとの推定測定位置間隔データとして生成する。

走行軌跡解析部３２は、Ｐ_Ｊとｐ_ｊ（１）とを結ぶベクトルを生成し、生成したベクトルの方向をｐ_ｊ（１）における車両１の走行方向として求める。走行軌跡解析部３２は、生成したベクトルの長さを、Ｐ_Ｊにおける測定時刻と、ｐ_ｊ（１）における測定時刻の差、すなわち測定の時間間隔で除算した値を、ｐ_ｊ（１）における車両１の速度として求める。走行軌跡解析部３２は、ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_{ｊ（Ｎ―１）}，Ｐ_Ｊ＋１の各々に対して同様のベクトルを生成し、ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_{ｊ（Ｎ―１）}，Ｐ_Ｊ＋１の各々の位置における車両１の走行方向と、車両１の速度とを求める。走行軌跡解析部３２は、ｐ_ｊ（２），…，ｐ_ｊ（ｉ），…，ｐ_{ｊ（Ｎ―１）}，Ｐ_Ｊ＋１の各々の位置における走行方向と、速度との組み合わせを、Ｐ_ＪからＰ_Ｊ＋１の間におけるＮ個の測定時刻ごとの推定走行状態データとする。

例えば、車両１の時速を６０［ｋｍ／時間］とすると、秒速は、１６６６．７［ｃｍ／秒］になる。レーザレーダ装置２１の測定時刻の間隔は、上記したように、例えば、０．００５秒程度である。０．００５秒の間に、車両１は、約８．３［ｃｍ］（≒１６６６．７×０．００５）移動する。上記したように、ＧＰＳ観測データ４０及び準天頂衛星観測データ４１の観測時刻の間隔は、１秒であるため、１秒間の間に２００個の測定時刻が存在することになる。上記したように、ＧＰＳ観測データ４０及び準天頂衛星観測データ４１の両方を利用した場合の測位の精度は、おおよそ十数センチメートル～数センチメートルである。したがって、０．００５秒間隔で約８．３［ｃｍ］変化する移動であれば、高い確率で測定時刻ごとの車両１の位置を正確に推定することができる。これに対して、ＧＰＳ観測データ４０のみを利用する場合の測位の精度は、精々数メートル～数十メートルである。数メートル～数十メートルという誤差は、観測時刻の間隔、すなわち１秒間に車両１が移動する１６６６．７［ｃｍ］に比べると無視できない誤差であり、正確に車両１の位置を推定することができない場合も想定される。

走行軌跡解析部３２は、ある測定時刻の推定走行状態データと、記憶部２５が記憶する当該測定時刻に対応する走行状態データ４２とを対比し、速度の相違が予め定められる範囲内であり、かつ、走行方向の相違が予め定められる範囲内である場合、走行状態データ４２を利用して、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データの精度を高める処理を行う。

ここで、速度の相違についての予め定められる範囲内及び走行方向の相違についての予め定められる範囲内とは、例えば、走行状態データ４２が示す車両１の速度及び走行方向が、推定走行状態データが示す車両１の速度及び走行方向と大きく異なっていない範囲内であって、走行状態データ４２が、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データの精度を高める処理に利用できる程度の範囲内である。

図４は、図３において示した車両１の位置、速度及び走行方向を特定するベクトルを、測定時刻ごとの車速データ４２－１と走行方向データ４２－２によって補正したベクトルを示した図である。図４に示すように、測定時刻ごとの車速データ４２－１と走行方向データ４２－２により、個々のベクトルは、細やかなアクセル操作、ブレーキ操作、ハンドル操作を反映して、左右方向に微妙に変化する。走行軌跡解析部３２は、図４に示すベクトルの各々から改めて推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データとを生成することにより、精度の高い推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データとが得られることになる。

測定条件生成部３３は、走行軌跡解析部３２が生成した測定時刻ごとの推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データとに基づいて、測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の測定条件を示す測定条件データを生成する。

道路交通情報取得部３４は、例えば、カーナビゲーション装置であり、車両１が走行している道路に関する道路交通情報を取得する。走行軌跡データ正常判定部３５は、測定時刻と、当該測定時刻における車両１の推定位置データとを含む正常判定指示信号を受けた場合、道路交通情報取得部３４から取得する道路交通情報と、正常判定指示信号に含まれる測定時刻における車両１の推定位置データとに基づいて、正常判定指示信号に含まれている測定時刻において車両１が、トンネル内や高架下などのＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１から正常に電波が受信できない位置に存在していたか否かにより、走行軌跡データが正常であるか否かを判定する。

補正処理部３６は、測定条件生成部３３が生成した測定条件データに基づいて、記憶部２５が記憶する収集データ４４を補正する。補正処理部３６は、記憶部２５が記憶する点群データ４３に付与されている信頼指標を補正する。

（収集データに含まれる誤差）
次に、図５を参照しつつ、収集データ生成部２６が生成する収集データ４４に含まれる誤差について説明する。図５は、図１８に示した図の一部を拡大した図であり、図１８と同一の構成については、同一の符号を付している。なお、図５では、車両７００に替えて車両１が走行しており、走行軌跡５４１は、車両１の走行軌跡を示しているものとする。走行軌跡５４１は、収集データ生成部２６がＧＰＳ観測データ４０から得られる観測時刻ごとの車両１の位置を通過する線を描くことにより生成され、屈曲している部分については近似曲線を描くことにより生成される。

実際には、ＧＰＳ衛星１０－１、１０－２からの電波を常に受信することができない。そのため、上記したように、収集データ生成部２６は、ＧＰＳ観測データ４０に加えて、車速データ４２－１と、走行方向データ４２－２とを用いて、測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置、速度、水平面上での走行方向及び測定位置間隔を推定する。

ただし、図５では、収集データ４４に含まれる誤差を分かり易く説明するために、収集データ生成部２６は、ＧＰＳ観測データ４０のみから測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置及び水平面上での走行方向を推定した例を示している。また、図５において、走行軌跡５４１に沿って示している複数の点線は、車両１に搭載されたレーザレーダ装置２１が、実際に測定時刻ごとに照射したレーザ光の照射方向を示したレーザ照射ラインであり、レーザ照射ラインの各々に対して対応する測定時刻ｔ０～ｔ２０を付して示している。

車両１が等速で走行し、かつ直進している場合、点線で示すレーザ照射ラインは等間隔になるため、収集データ生成部２６は、観測時刻と測定時刻の差に基づいて、ＧＰＳ観測データ４０から測定時刻における車両１の位置を正確に推定することができる。車両１の位置７１，７２，７３（以下、車両１の位置７１を車両位置７１のようにいう）は、実際にレーザ光を照射した位置であるレーザ照射ライン８１，８２，８３と走行軌跡５４１との交点に一致しており、収集データ生成部２６が、正確に車両１の位置を推定できている例である。

ＧＰＳ観測データ４０によって特定する測位の精度、すなわち、特定する位置の誤差は、上記したように、数メートル～数十メートルになる。これに対して、車両１が時速６０［ｋｍ／時間］で走行している場合、上記したように、測定時刻の間隔が０．００５秒であるときには、車両１は、測定時刻の間隔の間に約８．３［ｃｍ］移動する。約８．３［ｃｍ］という移動距離は、数メートル～数十メートルという距離に比べると、かなり短い距離である。この距離の違いを考慮して、収集データ生成部２６は、直近の測定位置間隔の数百～千倍程度の長さのベクトルを、推定済みの車両１の位置を起点として生成する。ただし、図５は、図示して説明できるようにするため、数百～千倍ではなく、３倍の長さのベクトルを生成する例を示している。

収集データ生成部２６は、例えば、レーザ照射ライン８５に対応する測定時刻ｔ５における車両１の位置を推定する際、既に推定している４つ前の測定時刻ｔ１の車両位置７１と、３つ前の測定時刻ｔ２の車両位置７２とに基づいて、車両位置７２における車両１の速度を算出する。なお、収集データ生成部２６が算出する速度の単位時間は、測定時刻の間隔である。収集データ生成部２６は、算出した速度の大きさを３倍にしたベクトルＶ８５を、車両位置７２を起点として走行軌跡５４１に沿って生成する。収集データ生成部２６は、生成したベクトルＶ８５の終端位置である位置を、測定時刻ｔ５における車両１の位置、すなわち車両位置７５として推定する。また、収集データ生成部２６は、測定時刻ｔ５における車両１の走行方向をベクトルＶ８５の方向とする。

車両１は、レーザ照射ライン８４に対応する測定時刻ｔ４の付近から、速度を減速し始めているため、収集データ生成部２６が測定時刻ｔ５の車両１の位置として推定した車両位置７５は、実際の測定時刻ｔ５でレーザ光を照射した位置であるレーザ照射ライン８５と走行軌跡５４１との交点とは異なる位置になっており、両方向矢印で示す差がある。ベクトルＶ８５を、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定すると、直角三角形の直角を含む他方の辺が、推定した車両位置７５に対応するレーザ照射方向を示すレーザ照射ラインとなる。図５では、推定した車両１の位置に対応するレーザ照射ラインを一点鎖線で示している。

収集データ生成部２６は、直近の観測時刻の位置を起点として、繰り返し上記のベクトルＶ８５のようなベクトルを生成して、測定時刻ごとの車両１の位置と走行方向を推定する。この手法を用いると、車両１が等速で走行しており、かつ直進している場合、収集データ生成部２６は、車両位置７１，７２，７３のように正確に車両１の位置を推定することができる。これに対して、車両１が減速し始めると正確な推定を行うことができなくなり、測定時刻ｔ４，ｔ５，ｔ６において推定する車両位置７４，７５，７６と、実際にレーザ光を照射した車両１の位置との間にずれが生じることになる。ただし、車両１が減速しているが直進している間は、一点鎖線で示す推定した車両１の位置に対応するレーザの照射ラインは、実際のレーザ照射方向を示すレーザ照射ライン８４，８５，８６とは平行になる。

車両１が車両７５０を回避するために、走行レーン５６１から追越レーン５６２に移動すると、走行軌跡５４１が屈曲することになる。ここで、仮に、収集データ生成部２６が、レーザ照射ライン８７に対応する測定時刻ｔ１１における車両１の位置として、正確な位置である車両位置７７を推定し、また、レーザ照射ライン８８に対応する測定時刻ｔ１２における車両１の位置として、正確な位置である車両位置７８を推定したとする。

収集データ生成部２６は、レーザ照射ライン８９に対応する測定時刻ｔ１５における車両１の位置を推定する際、上記した手順にしたがって、４つ前の測定時刻ｔ１１の車両位置７７と、３つ前の測定時刻ｔ１２の車両位置７８とに基づいて、車両位置７８における車両１の速度を算出する。収集データ生成部２６は、算出した速度の大きさを３倍にしたベクトルＶ８９を走行軌跡５４１に沿って生成する。収集データ生成部２６は、生成したベクトルＶ８９の終端位置である車両位置７９を、測定時刻ｔ１５における車両１の位置として推定する。ベクトルＶ８９を、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定すると、直角三角形の直角を含む他方の辺が、推定した車両位置７９に対応するレーザ照射方向を示すレーザ照射ラインとなる。車両位置７９を通る一点鎖線で示したレーザ照射ラインの方向と、実際の測定時刻ｔ１５のレーザ照射ライン８９の方向とには両方向矢印で示す違いが生じていることが分かる。

すなわち、車両１が等速で走行していない場合には、収集データ生成部２６が生成する収集データ４４にはＧＰＳ観測データ４０の精度に応じた位置の誤差が含まれていることになる。車両１が直進していない場合には、ＧＰＳ観測データ４０の精度に応じた走行方向の誤差が加わることになる。したがって、車両１が等速で走行しておらず、かつ直進していない場合、車両１の位置と走行方向の両方に誤差が含まれていることになる。

（準天頂衛星観測データを用いた場合の精度）
図６は、走行軌跡データ生成部３１が生成した走行軌跡データに基づいて、走行軌跡解析部３２が推定した測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置と、速度と、水平面上での走行方向とを示した図である。

図６は、図５と同様に、図１８に示した図の一部を拡大した図であり、図１８と同一の構成については、同一の符号を付している。なお、図６においても、車両７００に替えて車両１が走行しており、走行軌跡５４１は、車両１の走行軌跡を示しているものとする。図６に示す複数の点線は、レーザレーダ装置２１が、測定時刻ごとに照射したレーザ光の照射方向を示したレーザ照射ラインであり、図５と同一の位置及び傾きになっている。

走行軌跡データ生成部３１は、ＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１とに基づいて走行軌跡データを生成する。上記したように、ＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１とを利用することで、測位誤差は、おおよそ十数センチメートル～数センチメートルになる。したがって、走行軌跡解析部３２が推定する測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置、速度及び水平面上での走行方向の各々のデータは、各々に対応する収集データ生成部２６が推定するデータよりも高い精度になる。

そのため、走行軌跡解析部３２が推定した測定時刻ごとの車両１の位置は、図６の走行軌跡５４１上に丸印で示すように、実際の測定時刻においてレーザレーダ装置２１がレーザ光を照射した位置に一致することになる。したがって、車両１が直進しているが、等速で走行していない場合であっても、走行軌跡解析部３２は、例えば、連続する５つの測定時刻の車両１の位置を車両位置９０，９１，９２，９３，９４として推定する。車両位置９０，９１，９２，９３，９４において隣接する各々の間を結ぶベクトルを生成し、上記のように生成したベクトルを、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定すると、直角三角形の直角を挟む他方の辺とレーザ照射ラインとが一致することになる。

車両１が車両７５０を回避して走行軌跡５４１が屈曲した場合、走行軌跡解析部３２は、例えば、連続する５つの測定時刻の車両１の位置を車両位置９５，９６，９７，９８，９９として推定する。車両位置９５，９６，９７，９８，９９において隣接する各々の間を結ぶベクトルを生成した上で、上記のように生成したベクトルを、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定すると、直角三角形の直角を挟む他方の辺と、傾いたレーザ照射ラインとが一致することになる。

したがって、車両１の位置の推定に準天頂衛星観測データ４１を用いることで、車両１の位置と走行方向を高い精度で推定可能であることが分かり、更に、車速データ４２－１と、走行方向データ４２－２とを用いることで、推定の精度を高めることができることになる。

（収集データ生成部による処理）
図７は、収集データ生成部２６による収集データ４４の生成処理の流れを示すフローチャートである。収集データ生成部２６は、記憶部２５にレーザレーダ装置２１によって、新たな測定時刻に対応する点群データ４３が書き込まれたことを検出する（ステップＳ１）。

収集データ生成部２６は、ＧＰＳ観測データ４０に基づいて、図５を参照して説明した手法により、検出した測定時刻における車両１の水平面上での位置、速度、水平面上での走行方向及び測定位置間隔を推定する。収集データ生成部２６は、検出した測定時刻における車両１の水平面上での位置、速度、水平面上での走行方向、及び測定位置間隔を推定する際、検出した測定時刻の走行状態データ４２を適用した補正も行う。収集データ生成部２６は、推定した車両１の水平面上での位置と、車両１において固定設置されているレーザレーダ装置２１の位置関係とに基づいて、検出した測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の三次元空間における位置を算出する。

収集データ生成部２６は、推定した車両１の水平面上での走行方向の１８０°逆向きの方向を、検出した測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の水平面上での方向とし、検出した測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の鉛直面上での方向を「０°」とする。

収集データ生成部２６は、検出した測定時刻と、当該測定時刻に対応するレーザレーダ装置２１の位置、レーザレーダ装置２１の水平面上及び鉛直面上での方向、測定位置間隔、車両１の速度及び車両１の走行方向を対応付けて収集データ４４を生成し、生成した収集データ４４を記憶部２５に書き込む（ステップＳ２）。

収集データ生成部２６は、検出した測定時刻の走行状態データ４２と、当該測定時刻の直前の測定時刻の走行状態データ４２とが一致するか否かにより、車両１が等速で走行しており、かつ直進しているか否かを判定する（ステップＳ３）。すなわち、収集データ生成部２６は、検出した測定時刻の車速データ４２－１が示す車両１の速度と、当該測定時刻の直前の測定時刻の車速データ４２－１が示す車両１の速度とが一致するか否かを判定することにより、車両１が等速で走行しているか否かを判定する。また、収集データ生成部２６は、検出した測定時刻の走行方向データ４２－２が示す車両１の走行方向と、当該測定時刻の直前の測定時刻の走行方向データ４２－２が示す車両１の走行方向とが一致するか否かを判定することにより、車両１が直進しているか否かを判定する。収集データ生成部２６は、２つの車両１の速度が一致しており、かつ２つの車両１の走行方向が一致している場合、車両１が等速で走行しており、かつ直進していると判定し（ステップＳ３、Ｙｅｓ）、検出した測定時刻に対応する点群データ４３に対して信頼指標「高い」を付与する（ステップＳ４）。

一方、収集データ生成部２６は、２つの車両１の速度が一致していないか、または、２つの車両１の走行方向が一致していない場合、車両１が等速でないか、または、直進していないと判定し（ステップＳ３、Ｎｏ）、検出した測定時刻に対応する点群データ４３に対して信頼指標「低い」を付与する（ステップＳ５）。なお、収集データ生成部２６は、例えば、点群データ４３を利用して行う置局設計において、設計結果の信頼性を向上させる事情などがある場合、信頼指標「低い」に替えて「無い」を付与してもよい。収集データ生成部２６は、等速でないが直進している場合に、信頼指標「低い」を付与し、等速でなく、かつ直進していない場合に、信頼指標「無い」を付与するようにしてもよい。

収集データ生成部２６は、例えば、点群データ収集装置２の利用者の操作入力により、点群データ４３の測定を終了する指示信号を受けているか否かに基づいて、収集データ４４の生成を終了するか否かを判定する（ステップＳ６）。収集データ生成部２６は、点群データ４３の測定を終了する指示信号を受けていると判定した場合（ステップＳ６、Ｙｅｓ）、処理を終了する。

一方、収集データ生成部２６は、点群データ４３の測定を終了する指示信号を受けていないと判定した場合（ステップＳ６、Ｎｏ）、ステップＳ１からの処理を継続する。

（準天頂衛星観測データを用いる場合の処理）
図８は、データ補正部３による収集データ４４を補正する処理の流れを示すフローチャートである。
走行軌跡データ生成部３１は、記憶部２５において新たな測定時刻の収集データ４４が収集データ生成部２６によって記録されたことを検出する（ステップＳａ１）。走行軌跡データ生成部３１は、新たに記録された収集データ４４の測定時刻（以下「処理対象の測定時刻」ともいう。）を含む前後４つの観測時刻におけるＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１とを記憶部２５から読み出す。走行軌跡データ生成部３１は、読み出したＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１とに基づいて、走行軌跡データを生成する（ステップＳａ２）。走行軌跡データ生成部３１は、生成した走行軌跡データと、処理対象の測定時刻とを走行軌跡解析部３２に出力する。

走行軌跡解析部３２は、走行軌跡データ生成部３１が出力する処理対象の測定時刻と、走行軌跡データとを取り込む。走行軌跡解析部３２は、図３に示した手法により、走行軌跡データに基づいて、処理対象の測定時刻における車両１の水平面上での位置と、速度と、水平面上での走行方向と、測定位置間隔とを推定する。走行軌跡解析部３２は、推定した車両１の水平面上での位置を示す推定位置データと、推定した測定位置間隔を示す推定測定位置間隔データと、推定した車両１の速度及び水平面上での走行方向を含む推定走行状態データとを生成する（ステップＳａ３）。

走行軌跡解析部３２は、記憶部２５から処理対象の測定時刻の走行状態データ４２を読み出す。走行軌跡解析部３２は、読み出した走行状態データ４２と、生成した推定走行状態データとを対比し、速度の相違が予め定められる範囲内であり、かつ、走行方向の相違が予め定められる範囲内であるか否かを判定する（ステップＳａ４）。すなわち、走行軌跡解析部３２は、走行状態データ４２に含まれる車速データ４２－１が示す車両１の速度と、推定走行状態データに含まれる車両１の速度との相違が予め定められる範囲内であるか否かを判定するとともに、走行状態データ４２に含まれる走行方向データ４２－２が示す車両１の走行方向と、推定走行状態データに含まれる車両１の水平面上での走行方向との相違が予め定められる範囲内であるか否かを判定する。

走行軌跡解析部３２は、２つの速度の相違が予め定められる範囲内でないか、または、２つの走行方向の相違が予め定められる範囲内でないと判定した場合（ステップＳａ４、Ｎｏ）、処理対象の測定時刻と、生成した推定位置データとを含む正常判定指示信号を走行軌跡データ正常判定部３５に出力する。

走行軌跡データ正常判定部３５は、走行軌跡解析部３２から正常判定指示信号を受けると、道路交通情報取得部３４に対して、正常判定指示信号に含まれる処理対象の測定時刻における道路交通情報を要求して取得する。走行軌跡データ正常判定部３５は、取得した道路交通情報と、正常判定指示信号に含まれる推定位置データが示す位置とに基づいて、処理対象の測定時刻において車両１が、トンネル内や高架下などのＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１から正常に電波が受信できない位置に存在していたか否かにより、走行軌跡データが正常であるか否かを判定する（ステップＳａ５）。

走行軌跡データ正常判定部３５は、処理対象の測定時刻において車両１がＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１から正常に電波が受信できない位置に存在していた場合、走行軌跡データは正常でないと判定し（ステップＳａ５、Ｎｏ）、外部に異常を出力して（ステップＳａ６）、走行軌跡データ生成部３１に処理終了指示信号を出力する。走行軌跡データ生成部３１は、処理終了指示信号を受けると処理を終了する。

一方、走行軌跡データ正常判定部３５は、処理対象の測定時刻において車両１がＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１から正常に電波が受信できる位置に存在していた場合、走行軌跡データは正常であると判定し（ステップＳａ５、Ｙｅｓ）、補正処理部３６に対して、処理対象の測定時刻を含む信頼指標「低い」を付与する補正指示信号を出力する。補正処理部３６は、走行軌跡データ正常判定部３５から補正指示信号を受けると、記憶部２５の点群データ４３を参照し、補正指示信号に含まれる処理対象の測定時刻に対応する点群データ４３の信頼指標を「低い」に補正する（ステップＳａ７）。その後、処理は、ステップＳａ１３に進められる。

ここで、ステップＳａ５において、走行軌跡データ正常判定部３５が、走行軌跡データは正常であると判定した場合、処理対象の測定時刻の点群データ４３に対して信頼指標「低い」を付与する理由は、走行状態データ４２と、推定走行状態データとの間に予め定められる範囲を超える相違が存在し、車両１がスリップ等して走行状態データ４２が正常でない可能性があり、そのために、処理対象の測定時刻の点群データ４３も正常に収集されていない可能性があるからである。

一方、ステップＳａ４において、走行軌跡解析部３２は、２つの速度の相違が予め定められる範囲内であり、かつ２つの走行方向の相違が予め定められる範囲内であると判定した場合（ステップＳａ４、Ｙｅｓ）、図４に示した手法により、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データに対して、処理対象の測定時刻の走行状態データ４２を適用して、改めて推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データとを生成する（ステップＳａ８）。

走行軌跡解析部３２は、記憶部２５から処理対象の測定時刻の直前の測定時刻に対応する収集データ４４を読み出す。走行軌跡解析部３２は、読み出した収集データ４４に含まれる測定位置間隔、車両１の走行方向の各々が、推定測定位置間隔データが示す測定位置間隔、推定走行状態データが示す車両１の走行方向の各々に一致するか否かを判定する（ステップＳａ９）。

走行軌跡解析部３２が、２つの測定位置間隔が一致し、かつ２つの車両１の走行方向が一致すると判定した場合（ステップＳａ９、Ｙｅｓ）、車両１は、処理対象の測定時刻において、等速で走行しており、かつ直進していることになる。そのため、処理対象の測定時刻の収集データ４４を補正する必要がないので、走行軌跡解析部３２は、収集データ４４を補正する処理に進めずに、ステップＳａ１３に処理を進める。

一方、走行軌跡解析部３２は、２つの測定位置間隔が一致しないか、または、２つの車両１の走行方向が一致しないと判定した場合（ステップＳａ９、Ｎｏ）、改めて生成した推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データと、処理対象の測定時刻とを測定条件生成部３３に出力する。

測定条件生成部３３は、走行軌跡解析部３２が出力した推定位置データと、車両１において固定設置されているレーザレーダ装置２１の位置関係とに基づいて、処理対象の測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の三次元空間における位置を算出する。測定条件生成部３３は、走行軌跡解析部３２が出力する推定走行状態データに含まれる車両１の走行方向の水平成分の方向の１８０°逆向きの方向を処理対象の測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の方向の水平成分とし、レーザレーダ装置２１の方向の鉛直成分を「０°」とする。

測定条件生成部３３は、算出したレーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平面上及び鉛直面上での方向と、推定測定位置間隔データが示す測定位置間隔と、推定走行状態データに含まれる車両１の速度及び走行方向と、処理対象の測定時刻とを含むデータを測定条件データとして生成する（ステップＳａ１０）。測定条件生成部３３は、生成した測定条件データを補正処理部３６に出力する。

補正処理部３６は、測定条件生成部３３が出力する測定条件データを取り込む。補正処理部３６は、記憶部２５が記憶する収集データ４４の中から取り込んだ測定条件データに含まれている処理対象の測定時刻に対応する収集データ４４を選択する。補正処理部３６は、選択した収集データ４４に含まれているデータを、測定条件データに含まれているデータに書き替えて、収集データ４４を補正する（ステップＳａ１１）。補正処理部３６は、記憶部２５の点群データ４３を参照し、測定条件データに含まれている処理対象の測定時刻に対応する点群データ４３の信頼指標を「高い」に補正する（ステップＳａ１２）。

補正処理部３６は、例えば、点群データ収集装置２の利用者の操作入力により、点群データ４３の測定を終了する指示信号を受けているか否かに基づいて、収集データ４４の補正を終了するか否かを判定する（ステップＳａ１３）。補正処理部３６は、点群データ４３の測定を終了する指示信号を受けていると判定した場合（ステップＳａ１３、Ｙｅｓ）、処理終了指示信号を走行軌跡データ生成部３１に出力する。走行軌跡データ生成部３１は、処理終了指示信号を受けると処理を終了する。

一方、補正処理部３６は、点群データ４３の測定を終了する指示信号を受けていないと判定した場合（ステップＳａ１３、Ｎｏ）、走行軌跡データ生成部３１に処理継続指示信号を出力する。走行軌跡データ生成部３１は、処理継続指示信号を受けるとステップＳａ１の処理を再び開始する。

上記の第１の実施形態の構成において、走行軌跡データ生成部３１は、観測時刻ごとに得られる車両１の水平面上での位置を示すデータよりも高精度の車両１の水平面上での位置を示すデータを取得し、取得した高精度の車両１の水平面上での位置を示すデータに基づいて、車両１の走行軌跡を示す走行軌跡データを生成する。走行軌跡解析部３２は、走行軌跡データを解析して、測定時刻ごとの車両１の位置及び走行状態を推定する。測定条件生成部３３は、測定時刻ごとの車両１の位置及び走行状態に基づいて、測定時刻ごとのレーザレーダ装置２１の測定条件を示す測定条件データを生成する。補正処理部３６は、測定条件データに基づいて、収集データ４４を補正する。

収集データ生成部２６が生成した収集データ４４では、車両１が加速や減速をしたり、右左折や屈曲した走行をしたりした場合に収集された点群データ４３に対して信頼指標「低い」、または、「無い」を付与していた。そのため、点群データ４３を用いて、基地局と端末局の間を見通し判定や遮蔽率の判定を行う置局設計において、信頼指標「低い」、または、「無い」が付与された点群データ４３を有効に活用することができていなかった。これに対して、第１の実施形態では、ＧＰＳ観測データ４０に加えて準天頂衛星観測データ４１を利用する。これにより、車両１が加速や減速をしたり、右左折や屈曲した走行をしたりした場合であっても、車両１の位置と、水平面上での走行方向とを高い精度で推定することできる。それにより、収集データ４４に含まれるレーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平面上での方向とを正確に補正することができる。そのため、車両１が加速や減速をしたり、右左折や屈曲した走行をしたりした場合に収集された点群データ４３の信頼度合いを高めることができるので、右左折や屈曲した走行をしたりした場合に収集された点群データ４３に対して信頼指標「高い」を付与することができる。したがって、レーザ照射ラインが乱れる箇所における車両の位置及び走行状態を従来よりも高精度に推定することにより、レーザ照射ラインの乱れによって信頼度合いが低下した点群データを利用可能にすることができ、例えば、置局設計を行う際に利用することができる点群データ４３を増やすことができる。

なお、上記の第１の実施形態では、走行状態計測部２４は、ステアリングセンサから測定時刻ごとのステアリングの操舵角を取得して、車両１の水平面上での走行方向を算出するようにしているが、三次元ジャイロセンサ（３Ｄジャイロセンサ）や方位磁針（コンパス）などに接続し、三次元ジャイロセンサや方位磁針などから方向を示す情報を取得して、車両１の水平面上での走行方向を算出するようにしてもよい。

（第２の実施形態）
図９は、第２の実施形態の点群データ収集システムβの構成を示すブロック図である。第２の実施形態の点群データ収集システムβにおいて、第１の実施形態における点群データ収集システムαと同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。点群データ収集システムβは、点群データ収集装置２ａを備えた車両１ａと、複数のＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１と、位置情報サービス事業者サーバ装置５０とを備えている。車両１ａは、例えば、自動車であり、上記したＭＭＳに相当する。

第２の実施形態の点群データ収集装置２ａは、車両１ａの水平面上での走行方向に加えて、車両１ａの鉛直面上での走行方向を推定する。そのため、点群データ収集装置２ａは、車両１ａの標高を検出する手法として、例えば、以下の参考文献１－１に示す汎地球測位航法衛星システム（以下「ＧＮＳＳ」(Global Navigation Satellite System)）という。）を用いた手法を利用する。

［参考文献１－１：“情報化施工を実現する技術，汎地球測位航法衛星システム（ＧＮＳＳ）”，国土交通省 九州地方整備局，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: http://www.qsr.mlit.go.jp/ict/technology/jitsugen_3.html）］

ＧＮＳＳとは、測位衛星を用いた測位システムである。ここで、測位衛星とは、例えば、上記したＧＰＳ衛星１０－１，１０－２や準天頂衛星１１の他に、ロシアのＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）、欧州のＧＡＬＩＬＥＯなどがある。原理としては、空間で位置の分かる３点の測位衛星から衛星電波受信機までの各距離により、衛星電波受信機の位置を特定する。ＧＮＳＳを利用した測位方式には、参考文献１－１に示されるように、以下のような種類がある。

例えば、ＲＴＫ(Real Time Kinematic)－ＧＮＳＳ測位方式では、衛星電波受信機を備えた移動局を測定したい観測点に設置し、移動局の他に位置の分かる基準局を設置して測位する。ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式による測位の精度は、水平方向において２～３ｃｍであり、鉛直方向において３～４ｃｍ程度である。

これに対して、参考文献１－１に示されているネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式がある。ネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式には、ＶＲＳ（Virtual Reference Station）方式と、ＦＫＰ（Flachen Korrektur Parameter）方式とがある。

ネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式では、全国に設置された複数の電子基準点に設置された衛星電波受信機が測位衛星からのデータを受信する。国土地理院の解析装置が、複数の電子基準点に設置された衛星電波受信機の各々からデータを受信して解析する。位置情報サービス事業者の処理装置が、国土地理院の解析装置から解析結果を受信し、国土地理院の基準点から求めた位相差を示す補正データ４５を生成する。測位を行う人は、衛星電波受信機を備えた移動局を観測点に設置し、観測点において受信した測位衛星からのデータと、通信回線を通じて受信する補正データ４５とに基づいて測位を行う。ネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式は、ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式に比べると精度は若干落ちるが、ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式のように基準局の設置が不要である。なお、ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式及びネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式は、衛星数が多いほど良い精度となり、谷間より上空が開けている方が良い精度となる。

第２の実施形態では、ネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式を利用する例について示すが、基準局を設置できるのであれば、ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式を利用してもよい。

図９に戻り、位置情報サービス事業者サーバ装置５０とは、上記した国土地理院の解析装置から解析結果を受信する位置情報サービス事業者の処理装置に相当する装置であり、補正データ４５を生成する。位置情報サービス事業者サーバ装置５０は、生成した補正データ４５を、例えば、無線通信ネットワークを介して車両１ａの点群データ収集装置２ａに送信する。

点群データ収集装置２ａは、レーザレーダ装置２１、衛星電波受信用アンテナ２２、無線電波受信用アンテナ２７、情報受信部２３ａ、走行状態計測部２４ａ、記憶部２５ａ、収集データ生成部２６ａ及びデータ補正部３ａを備える。

無線電波受信用アンテナ２７は、無線通信ネットワークを介して位置情報サービス事業者サーバ装置５０から補正データ４５が重畳された電波を受信する。情報受信部２３ａは、情報受信部２３が備える構成に加えて以下の構成を備える。情報受信部２３ａは、無線電波受信用アンテナ２７に接続しており、無線電波受信用アンテナ２７が受信した電波に重畳されている補正データ４５を検出し、検出した補正データ４５を記憶部２５ａに書き込む。

データ補正部３ａは、走行軌跡データ生成部３１ａ、走行軌跡解析部３２ａ、測定条件生成部３３ａ、道路交通情報取得部３４、走行軌跡データ正常判定部３５及び補正処理部３６を備える。

走行状態計測部２４ａは、例えば、車両１ａが備える速度を検出する車速センサ、ステアリングの操舵角を検出するステアリングセンサ及び水平水準器に接続する。走行状態計測部２４ａは、車速センサから得られるデータに基づいて、測定時刻ごとの車両１ａの速度を計測する。走行状態計測部２４ａは、ステアリングセンサから得られるデータに基づいて測定時刻ごとのステアリングの操舵角を計測する。走行状態計測部２４ａは、水平水準器から得られるデータに基づいて測定時刻ごとの車両１ａの傾きを計測する。

走行状態計測部２４ａは、測定時刻ごとのステアリングの操舵角から車両１ａの水平面上での走行方向を算出し、測定時刻ごとの車両１ａの傾きから鉛直面上での走行方向を算出する。走行状態計測部２４ａは、測定時刻ごとの車両１ａの速度を示す車速データ４２－１と、測定時刻ごとの車両１ａの水平面上での走行方向と、鉛直面上での走行方向とによって特定される走行方向示す走行方向データ４２ａ－２とを含む走行状態データ４２ａを生成する。走行状態計測部２４ａは、生成した走行状態データ４２ａを記憶部２５ａに書き込む。

収集データ生成部２６ａは、第１の実施形態の収集データ生成部２６と以下の点を除いて同一の構成を有している。第１の実施形態の収集データ生成部２６は、走行方向データ４２－２を参照していたが、第２の実施形態の収集データ生成部２６ａは、走行方向データ４２ａ－２を参照する際、走行方向データ４２ａ－２に含まれる走行方向の水平成分の方向のみを参照する。

記憶部２５ａは、図１０に示すように、上記したＧＰＳ観測データ４０、準天頂衛星観測データ４１、補正データ４５、走行状態データ４２ａ、点群データ４３及び収集データ４４を記憶する。

走行軌跡データ生成部３１ａは、記憶部２５ａが記憶するＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１と、補正データ４５とに基づいて、車両１ａの走行軌跡を示す走行軌跡データを生成する。なお、補正データ４５は、ＧＰＳ観測データ４０や準天頂衛星観測データ４１等から生成されるデータであり、補正データ４５の中に観測時刻が含まれている。そのため、走行軌跡データ生成部３１ａは、ＧＰＳ観測データ４０及び準天頂衛星観測データ４１の観測時刻に対応する補正データ４５を用いて走行軌跡データを生成する。走行軌跡データ生成部３１ａが生成する走行軌跡データは、第１の実施形態の走行軌跡データ生成部３１が生成する走行軌跡データとは異なり、鉛直方向の成分が含まれる。

走行軌跡解析部３２ａは、走行軌跡データ生成部３１ａが生成した走行軌跡データに基づいて、第１の実施形態において、図３に示した手法を鉛直方向にも拡張して、測定時刻ごとの車両１ａの位置と、速度と、走行方向と、測定位置間隔とを推定する。ここで、測定時刻ごとの車両１ａの位置には、水平成分及び鉛直成分が含まれるため、例えば、緯度、経度、標高で示される三次元座標で示される位置である。測定時刻ごとの車両１ａの走行方向は、水平成分と鉛直成分とにより特定される方向である。

走行軌跡解析部３２ａは、推定した測定時刻ごとの車両１ａの位置を示す推定位置データと、推定した測定位置間隔を示す推定測定位置間隔データと、推定した測定時刻ごとの車両１ａの速度及び走行方向を含む推定走行状態データを生成する。

走行軌跡解析部３２ａは、ある測定時刻の推定走行状態データと、記憶部２５ａが記憶する当該測定時刻に対応する走行状態データ４２ａとを対比し、速度の相違が予め定められる範囲内であり、かつ、走行方向の相違が予め定められる範囲内である場合、走行状態データ４２ａを利用して、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データの精度を高める処理を行う。

ここで、速度の相違についての予め定められる範囲内及び走行方向の相違についての予め定められる範囲内とは、例えば、走行状態データ４２ａが示す車両１ａの速度及び走行方向が、推定走行状態データが示す車両１ａの速度及び走行方向と大きく異なっていない範囲内であって、走行状態データ４２ａが、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データの精度を高める処理に利用できる程度の範囲内である。

測定条件生成部３３ａは、走行軌跡解析部３２ａが生成した測定時刻ごとの推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データとに基づいて、測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の測定条件を示す測定条件データを生成する。

（鉛直方向に車両の位置が変動する場合のレーザ照射方向の変化）
図１１及び図１２を参照しつつ、鉛直方向に車両１ａの位置が変動する場合のレーザ照射方向の変化について説明する。図１１は、凹凸のある道路３００を走行する車両１ａを側面方向から見た図である。符号２００で示す二重線の矢印は、車両１ａが走行した軌跡を示しており、以下、走行軌跡２００という。車両１ａは、走行軌跡２００の矢印が示すように、右方向に走行している。符号２１０で示す一点鎖線は、車両１ａの平均標高を示しており、以下、車両平均標高２１０という。

走行軌跡２００は、道路３００の凹凸の状況により上下に変化する。車両平均標高２１０と比較することにより、車両１ａの位置が、平均標高よりも高いか低いかが分かることになる。例えば、符号３１０で示す区間では、車両１ａが平均標高よりも高い所に位置しており、符号３２０で示す区間では、車両１ａが平均標高よりも低い所に位置していることが分かる。第１の実施形態で述べた右左折、屈曲などの水平面上での走行方向の変化に比べると、鉛直面上での走行方向の変化は小さい。例えば、５％の上り下り坂では、１００ｍの走行に対して、鉛直面上での変化は５ｍであるが、一般的には急な坂道と言われる。

図１２は、図１１に示す道路３００を走行する車両１ａのレーザレーダ装置２１のレーザ照射方向の変化を示した図である。なお、上記したように、一般的には急な坂道と言われるものであっても、鉛直面上での変化は小さいので、図１２では、鉛直面上での走行方向の変化を大きく示すために、道路３００の凹凸の変化を誇張して示している。

走行軌跡２００に沿って示している複数の点線が、車両１ａに搭載されたレーザレーダ装置２１が、測定時刻ごとに照射したレーザ光の照射方向を示したレーザ照射ラインである。図１２から分かるように、車両１ａが等速で走行しており、かつ車両１ａの標高が変わらない場合、レーザ照射ラインは、走行方向に対して垂直になり、等間隔で、平行に並ぶことになる。これに対して、車両１ａの標高が上下に変化する場合、レーザ照射ラインは、車両１ａの傾きに応じて角度が変わるため平行ではなく乱れが生じ、更に、等速でない場合、等間隔でもなくなる。

そのため、車両１ａの走行方向の鉛直成分を考慮しないまま、収集データ４４に基づいて点群データ４３の各点の位置を特定しても、レーザレーダ装置２１の方向が正確でないことから、特定した点群データ４３の各点の位置も正確にはならない。したがって、車両１ａの標高の変化している間に収集された点群データ４３は、右左折や屈曲の場合と同様に、信頼指標を「低い」、または、「無い」とするのが妥当である。

第２の実施形態では、走行軌跡データ生成部３１ａは、ＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１と、補正データ４５とに基づいて走行軌跡データを生成する。上記したように、ＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１と、補正データ４５とを利用することで、車両１ａの標高を３～４ｃｍ程度の高い精度で推定することができる。

そのため、走行軌跡解析部３２ａが推定した測定時刻ごとの車両１ａの位置は、例えば、図１２の走行軌跡２００上に丸印で示すように、実際の測定時刻においてレーザレーダ装置２１がレーザ光を照射した位置に一致することになる。例えば、車両１ａが等速で直進している場合に、走行軌跡解析部３２ａが、連続する４つの測定時刻の車両１ａの位置を車両位置６０，６１，６２，６３として推定したとする。車両位置６０，６１，６２，６３において隣接する各々の間を結ぶベクトルを生成し、第１の実施形態において説明したように生成したベクトルを、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定すると、直角三角形の直角を挟む他方の辺とレーザ照射ラインとが一致することになる。

車両１ａの標高に変化が生じた場合に、走行軌跡解析部３２ａは、連続する４つの測定時刻の車両１ａの位置を車両位置６４，６５，６６，６７として推定したとする。この場合も、車両位置６４，６５，６６，６７において隣接する各々の間を結ぶベクトルを生成した上で、上記のように生成したベクトルを、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定すると、直角三角形の直角を挟む他方の辺と、傾いたレーザ照射ラインとが一致することになる。

したがって、車両１ａの位置の推定にＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１とを用いることで、鉛直方向を考慮した車両１ａの位置と走行方向を高い精度で推定可能であることが分かり、更に、車速データ４２－１と、走行方向データ４２ａ－２とを用いることで、より高い精度で推定することができることになる。

（第２の実施形態の処理）
収集データ生成部２６ａは、第１の実施形態の収集データ生成部２６と同様の処理を行って収集データ４４を生成する。図１３は、データ補正部３ａによる収集データ４４を補正する処理の流れを示すフローチャートである。

走行軌跡データ生成部３１ａは、記憶部２５ａにおいて新たな測定時刻の収集データ４４が収集データ生成部２６ａによって記録されたことを検出する（ステップＳｂ１）。走行軌跡データ生成部３１ａは、新たに記録された収集データ４４の測定時刻（以下「処理対象の測定時刻」ともいう。）を含む前後４つの観測時刻におけるＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１と、補正データ４５とを記憶部２５ａから読み出す。走行軌跡データ生成部３１ａは、読み出したＧＰＳ観測データ４０と、準天頂衛星観測データ４１と、補正データ４５とに基づいて、鉛直成分を含んだ走行軌跡データを生成する（ステップＳｂ２）。走行軌跡データ生成部３１ａは、生成した走行軌跡データと、処理対象の測定時刻とを走行軌跡解析部３２ａに出力する。

走行軌跡解析部３２ａは、走行軌跡データ生成部３１ａが出力する処理対象の測定時刻と、走行軌跡データとを取り込む。走行軌跡解析部３２ａは、図３に示した手法を鉛直方向にも拡張して、走行軌跡データに基づいて、処理対象の測定時刻における車両１ａの三次元空間での位置と、速度と、水平成分及び鉛直成分を含んだ走行方向と、測定位置間隔とを推定する。走行軌跡解析部３２ａは、推定した車両１ａの位置を示す推定位置データと、推定した測定位置間隔を示す推定測定位置間隔データと、推定した車両１ａの速度及び走行方向を含む推定走行状態データを生成する（ステップＳｂ３）。

走行軌跡解析部３２ａは、記憶部２５ａから処理対象の測定時刻の走行状態データ４２ａを読み出す。走行軌跡解析部３２ａは、読み出した走行状態データ４２ａと、生成した推定走行状態データとを対比し、速度の相違が予め定められる範囲内であり、かつ、走行方向の相違が予め定められる範囲内であるか否かを判定する（ステップＳｂ４）。すなわち、走行軌跡解析部３２ａは、走行状態データ４２ａに含まれる車速データ４２－１が示す車両１ａの速度と、推定走行状態データに含まれる車両１ａの速度との相違が予め定められる範囲内であるか否かを判定するとともに、走行状態データ４２ａに含まれる走行方向データ４２ａ－２が示す車両１ａの走行方向と、推定走行状態データに含まれる車両１ａの走行方向との相違が予め定められる範囲内であるか否かを判定する。

走行軌跡解析部３２ａは、２つの速度の相違が予め定められる範囲内でないか、または、２つの走行方向の相違が予め定められる範囲内でないと判定した場合（ステップＳｂ４、Ｎｏ）、処理対象の測定時刻と、生成した推定位置データとを含む正常判定指示信号を走行軌跡データ正常判定部３５に出力する。

ステップＳｂ５，Ｓｂ６，Ｓｂ７の処理は、図８に示したステップＳａ５，Ｓａ６，Ｓａ７と同一の処理が、走行軌跡データ正常判定部３５、道路交通情報取得部３４及び補正処理部３６によって行われる。

一方、走行軌跡解析部３２ａは、２つの速度の相違が予め定められる範囲内であり、かつ２つの走行方向の相違が予め定められる範囲内であると判定した場合（ステップＳｂ４、Ｙｅｓ）、図４に示した手法を鉛直方向にも拡張して、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データに対して、処理対象の測定時刻の走行状態データ４２ａを適用して、改めて推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データとを生成する（ステップＳｂ８）。

走行軌跡解析部３２ａは、記憶部２５ａから処理対象の測定時刻の直前の測定時刻に対応する収集データ４４を読み出す。走行軌跡解析部３２ａは、読み出した収集データ４４に含まれる測定位置間隔、車両１ａの走行方向の各々が、推定測定位置間隔データが示す測定位置間隔、推定走行状態データが示す車両１ａの走行方向の各々に一致するか否かを判定する（ステップＳｂ９）。

走行軌跡解析部３２ａが、２つの測定位置間隔が一致し、２つの車両１ａの走行方向が一致すると判定した場合（ステップＳｂ９、Ｙｅｓ）、車両１ａは処理対象の測定時刻において、等速で走行しており、かつ直進していることになる。そのため、処理対象の測定時刻の収集データ４４を補正する必要がない。そのため、走行軌跡解析部３２ａは、収集データ４４を補正する処理に進めずに、ステップＳｂ１３に処理を進める。

一方、走行軌跡解析部３２ａは、２つの測定位置間隔が一致しないか、または、２つの車両１ａの走行方向が一致しないと判定した場合（ステップＳｂ９、Ｎｏ）、改めて生成した推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データと、処理対象の測定時刻とを測定条件生成部３３ａに出力する。

測定条件生成部３３ａは、走行軌跡解析部３２ａが出力した推定位置データと、車両１ａにおいて固定設置されているレーザレーダ装置２１の位置関係とに基づいて、処理対象の測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の三次元空間における位置を算出する。測定条件生成部３３ａは、走行軌跡解析部３２ａが出力する推定走行状態データに含まれる車両１ａの走行方向の水平成分の方向の１８０°逆の向きをレーザレーダ装置２１の方向の水平成分とし、車両１ａの走行方向の鉛直成分の方向の１８０°逆の向きをレーザレーダ装置２１の方向の鉛直成分とする。すなわち、車両１ａの走行方向をベクトルで示した場合、当該ベクトルの逆ベクトルの方向が、レーザレーダ装置２１の方向を示すことになる。そのため、測定条件生成部３３ａは、上記のように、レーザレーダ装置２１の水平成分の方向と、鉛直成分の方向を求める。

測定条件生成部３３ａは、算出したレーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平面上及び鉛直面上での方向と、推定測定位置間隔データが示す測定位置間隔と、推定走行状態データに含まれる車両１ａの速度及び走行方向と、処理対象の測定時刻とを含むデータを測定条件データとして生成する（ステップＳｂ１０）。測定条件生成部３３ａは、生成した測定条件データを補正処理部３６に出力する。

補正処理部３６は、測定条件生成部３３ａが出力する測定条件データを取り込む。補正処理部３６は、記憶部２５ａが記憶する収集データ４４の中から取り込んだ測定条件データに含まれている処理対象の測定時刻に対応する収集データ４４を選択する。補正処理部３６は、選択した収集データ４４に含まれているデータを、測定条件データに含まれているデータに書き替えて、収集データ４４を補正する（ステップＳｂ１１）。補正処理部３６は、記憶部２５ａの点群データ４３を参照し、測定条件データに含まれている処理対象の測定時刻に対応する点群データ４３の信頼指標を「高い」に補正する（ステップＳｂ１２）。

ステップＳｂ１３の処理は、図８に示したステップＳａ１３と同一の処理が、補正処理部３６によって行われる。

上記の第２の実施形態の構成において、走行軌跡データ生成部３１ａは、観測時刻ごとに得られる車両１ａの鉛直面上での位置を示すデータを取得し、取得した車両１ａの鉛直面上での位置を示すデータに基づいて、車両１ａの走行軌跡を示す走行軌跡データを生成する。走行軌跡解析部３２ａは、走行軌跡データを解析して、測定時刻ごとの車両１ａの位置及び走行状態を推定する。測定条件生成部３３ａは、測定時刻ごとの車両１ａの位置及び走行状態に基づいて、測定時刻ごとのレーザレーダ装置２１の測定条件を示す測定条件データを生成する。補正処理部３６は、測定条件データに基づいて、収集データ４４を補正する。

車両１ａの標高が上下に変動する走行を車両１ａがした場合、収集データ生成部２６が生成した収集データ４４に含まれるレーザレーダ装置２１の位置や方向に誤差が含まれるが、誤差が含まれる収集データ４４に対応する点群データ４３に対して適切な信頼指標を付与していなかった。そのため、置局設計において、信頼度合いの低い点群データ４３を利用してしまうことがあった。これに対して、第２の実施形態では、車両１ａの標高を検出するため、車両１ａの標高が上下に変動する走行を車両１ａがした場合であっても、車両１ａの位置と、水平面上及び鉛直面上での走行方向とを高い精度で推定することできる。それにより、収集データ４４に含まれるレーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置の水平及び鉛直方向とを正確に補正することができる。そのため、車両１ａの標高が上下に変動する走行を車両１ａがした場合に収集された点群データ４３の信頼度合いを高めることができるので、車両１ａの標高が上下に変動する走行を車両１ａがした場合に収集された点群データ４３に対して信頼指標「高い」を付与することができる。したがって、レーザ照射ラインが乱れる箇所における車両の位置及び走行状態を従来よりも高精度に推定することにより、レーザ照射ラインの乱れによって信頼度合いが低下した点群データを利用可能にすることができ、例えば、置局設計を行う際に利用することができる点群データ４３の信頼度合いを高めることができる。

なお、上記の第２の実施形態では、走行状態計測部２４ａは、ステアリングセンサから得られるデータに基づいて測定時刻ごとのステアリングの操舵角を計測し、水平水準器から得られるデータに基づいて測定時刻ごとの車両１ａの傾きを計測するようにしているが、本発明は、当該実施の形態に限られない。走行状態計測部２４ａは、ステアリングセンサ及び水平水準器に替えて、三次元ジャイロセンサから得られるデータを取得し、取得したデータに基づいて、車両１ａの水平面上及び鉛直面上での走行方向を算出するようにしてもよい。

（第３の実施形態）
図１４は、第３の実施形態の点群データ収集システムγの構成を示すブロック図である。第３の実施形態の点群データ収集システムγにおいて、第１及び第２の実施形態の点群データ収集システムα，βと同一の構成については、同一の符号を付し、以下、異なる構成について説明する。点群データ収集システムγは、点群データ収集装置２ｂを備えた車両１ｂと、複数のＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１と、位置情報サービス事業者サーバ装置５０とを備えている。車両１ｂは、例えば、自動車であり、上記したＭＭＳに相当する。

点群データ収集装置２ｂは、レーザレーダ装置２１、衛星電波受信用アンテナ２２、無線電波受信用アンテナ２７、情報受信部２３ａ、走行状態計測部２４ａ、記憶部２５ａ、収集データ生成部２６ｂ及びデータ補正部３ｂを備える。

レーザレーダ装置２１は、第１及び第２の実施形態と異なり、車両１ｂの天部に対して、符号１００で示す一定の角度を設けて設置されている。以下、符号１００で示す一定の角度を傾斜角度１００という。そのため、レーザレーダ装置２１の回転軸も傾斜角度１００の角度で傾斜することになり、レーザレーダ装置２１の方向は符号４ｂの矢印が示す方向となる。

例えば、特開２０１７－１５６１７９には、「レーザスキャナの発振するスキャンラインの角度を鉛直方向に対して斜め方向となる様に当該装置を配置する」（段落［００１８］）ということが記載されており、このようにスキャンラインの角度を傾斜させることにより、「検査車両の走行速度を低速化したり、レーザスキャナの秒間あたりの照射点の数を多くすることなく、設備の状態を正確に検出することができる」（段落［００１９］）という効果が得られることが記載されている。

第３の実施形態では、特開２０１７－１５６１７９に示されている効果を得るために、レーザレーダ装置２１を傾斜角度１００の角度で傾斜させている。これにより、照射するレーザ光の照射方向も傾斜角度１００の角度で傾斜することになる。そのため、傾斜角度１００を考慮して収集データ４４を生成する必要がある。車両１ｂの標高が上下に変動した場合、傾斜角度１００を考慮して収集データ４４を補正する必要がある。

収集データ生成部２６ｂは、第２の実施形態の収集データ生成部２６ａと以下の点を除いて同一の構成を有している。第２の実施形態の収集データ生成部２６ａは、第１の実施形態の収集データ生成部２６と同様に、レーザレーダ装置２１の回転軸が、常に水平面に対して一定であるとし、レーザレーダ装置２１の鉛直面上での方向を常に「０°」として収集データ４４を生成している。これに対して、第３の実施形態の収集データ生成部２６ｂは、レーザレーダ装置２１の鉛直面上での方向を常に傾斜角度１００の分、傾いた方向として収集データ４４を生成する。

データ補正部３ｂは、走行軌跡データ生成部３１ａ、走行軌跡解析部３２ａ、測定条件生成部３３ｂ、道路交通情報取得部３４、走行軌跡データ正常判定部３５及び補正処理部３６を備える。

測定条件生成部３３ｂは、走行軌跡解析部３２ａが生成した測定時刻ごとの推定位置データと、推定測定位置間隔データと、推定走行状態データと、傾斜角度１００とに基づいて、測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の測定条件を示す測定条件データを生成する。

図１５は、第２の実施形態の図１１に示した道路３００を、第３の実施形態の車両１ｂが走行した場合のレーザ照射ラインの変化を示した図である。第２の実施形態の車両１ａと、第３の実施形態の車両１ｂとの形状は同一であるため、平均の車両標高は同一になり、走行軌跡も同一になる。そのため、図１２と同じ符号を付して走行軌跡２００と、車両平均標高２１０とを示している。

走行軌跡２００に沿って示している複数の点線が、車両１ｂに搭載されたレーザレーダ装置２１が、測定時刻ごとに照射したレーザ光の照射方向を示したレーザ照射ラインである。レーザレーダ装置２１は、傾斜角度１００の角度で傾斜している。そのため、レーザ照射ラインも全て傾斜角度１００の角度で傾斜することになる。

第２の実施形態と同様に、走行軌跡解析部３２ａが推定した測定時刻ごとの車両１ｂの位置は、例えば、図１５の走行軌跡２００上に丸印で示すように、実際の測定時刻においてレーザレーダ装置２１がレーザ光を照射した位置に一致することになる。例えば、車両１ｂが等速で直進している場合に、走行軌跡解析部３２ａが、連続する４つの測定時刻の車両１ａの位置を車両位置６０，６１，６２，６３として推定したとする。車両位置６０，６１，６２，６３において隣接する各々の間を結ぶベクトルを生成し、第１の実施形態において説明したように生成したベクトルを、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定する。第３の実施形態では、レーザレーダ装置２１が傾斜角度１００の角度で傾斜しているため、直角三角形の直角を挟む他方の辺を傾斜角度１００の角度で傾斜させるとレーザ照射ラインに一致することになる。

車両１ｂの標高に変化が生じた場合に、走行軌跡解析部３２ａは、連続する４つの測定時刻の車両１ｂの位置を車両位置６４，６５，６６，６７として推定したとする。この場合も、車両位置６４，６５，６６，６７において隣接する各々の間を結ぶベクトルを生成した上で、上記のように生成したベクトルを、直角を挟む２辺のうちの一方の辺とする直角三角形を仮定する。直角三角形の直角を挟む他方の辺を傾斜角度１００の角度で傾斜させるとレーザ照射ラインに一致することになる。

測定条件生成部３３ｂは、走行軌跡解析部３２ａが生成した推定走行状態データに含まれる車両１ｂの走行方向に基づいて、レーザレーダ装置２１の傾斜である傾斜角度１００を考慮してレーザレーダ装置２１の方向の水平成分及び鉛直成分を算出する。算出されたレーザレーダ装置２１の方向の水平成分及び鉛直成分を用いることにより、正確に点群データ４３の各点の三次元空間における位置を特定することが可能になる。

（第３の実施形態の処理）
収集データ生成部２６ｂは、第１の実施形態の収集データ生成部２６と同様の処理を行って収集データ４４を生成する。ただし、収集データ生成部２６ｂは、レーザレーダ装置２１の方向のうち鉛直面上での方向を常に傾斜角度１００の分、傾いた方向として収集データ４４を生成する。

第３の実施形態における収集データ４４を補正する処理は、図１３に示した第２の実施形態の処理のうち、ステップＳｂ１０の処理以外については、第２の実施形態と同一の処理が行われる。

第３の実施形態では、ステップＳｂ１０の処理として以下の処理が行われる。測定条件生成部３３ｂは、走行軌跡解析部３２ａが出力した推定位置データと、車両１ｂにおいて固定設置されているレーザレーダ装置２１の位置関係とに基づいて、処理対象の測定時刻におけるレーザレーダ装置２１の三次元空間における位置を算出する。測定条件生成部３３ｂは、走行軌跡解析部３２ａが出力する推定走行状態データに含まれる車両１ｂの走行方向の水平成分の方向の１８０°逆の向きをレーザレーダ装置２１の水平面上での方向とし、車両１ｂの走行方向の鉛直成分の方向の１８０°逆の向きに、傾斜角度１００を加えた向きをレーザレーダ装置２１の方向の鉛直成分とする。すなわち、車両１ｂの走行方向をベクトルで示した場合、当該ベクトルの逆ベクトルを鉛直方向に傾斜角度１００の分傾けたベクトルの方が、レーザレーダ装置２１の方向を示すことになる。そのため、測定条件生成部３３ｂは、上記のように、レーザレーダ装置２１の水平成分の方向と、鉛直成分の方向を求める。

測定条件生成部３３ｂは、算出したレーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平面上及び鉛直面上での方向と、推定測定位置間隔データが示す測定位置間隔と、推定走行状態データに含まれる車両１ｂの速度及び走行方向と、処理対象の測定時刻とを含むデータを測定条件データとして生成する。

第３の実施形態では、第２の実施形態で得られる効果に加えて、以下のような効果を奏することになる。レーザレーダ装置２１が傾斜して車両１ｂの天部に取り付けられていて、車両１ｂの標高が上下に変動する走行を車両１ｂがした場合、レーザレーダ装置２１の方向の鉛直成分が複雑に変化することになる。これに対して、第３の実施形態の構成を適用することで、レーザレーダ装置２１の傾斜を加味して、正確なレーザレーダ装置２１の方向の鉛直成分を算出することが可能となる。それにより、収集データ４４に含まれるレーザレーダ装置２１の方向の鉛直成分を正確に補正することができる。そのため、車両１ｂの標高が上下に変動する走行を車両１ｂがした場合に収集された点群データ４３の信頼度合いを高めることができ、点群データ４３に対して信頼指標「高い」を付与することができる。したがって、レーザ照射ラインが乱れる箇所における車両の位置及び走行状態を従来よりも高精度に推定することにより、レーザ照射ラインの乱れによって信頼度合いが低下した点群データを利用可能にすることができ、例えば、置局設計を行う際に利用することができる点群データ４３の信頼度合いを高めることができる。

なお、上記の第２及び第３の実施形態では、走行軌跡解析部３２ａは、ネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式を利用して車両１ａ，１ｂの標高を検出していたが、他の方式を利用してもよい。例えば、参考文献２－１，２－２，２－３に示される光格子時計を利用してもよい。光格子時計とは、レーザ光を干渉させて作り出した光の波長より小さな多数の領域である光格子に原子を1つずつ収め，別のレーザ光を当て共鳴周波数を測定する原子時計である。アインシュタインの一般相対性理論では、重力が強い、すなわち標高が低い場所で時間が遅れる。この極めて僅かな遅れの測定は、１８桁の精度の時計により可能になり、２台の時計の高さに数ｃｍの差があれば、時間差の計測ができる。したがって、基準となる標高との時間差を計測することにより、相対論的測地、すなわち標高差の測定が可能になる。ＧＮＳＳでは、３～４ｃｍ程度の精度で標高を検出することができるのに対して、光格子時計では、５ｃｍの精度で標高を検出することが可能である。

［参考文献２－１：“超高精度の「光格子時計」で標高差の測定に成功 ～火山活動の監視など、時計の常識を超える新たな応用に期待～”，科学技術振興機構（ＪＳＴ），東京大学，理化学研究所，国土地理院，先端光量子科学アライアンス，平成２８年８月１６日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://www.jst.go.jp/pr/announce/20160816/）］

［参考文献２－２：“日本発の光格子時計 相対性理論で標高差を測定 次世代の世界標準に期待”，産経ニュース，２０１６年１０月２４日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://www.sankei.com/life/news/161024/lif1610240029-n1.html）］］

［参考文献２－３：“世界初、「光格子時計」で標高差5cmの測定精度を実現 東京大学など”，大学ジャーナル，２０１６年８月２２日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://univ-journal.jp/9185/）］］

上記の第１から第３の実施形態において、走行軌跡データ生成部３１，３１ａが、準天頂衛星観測データ４１に基づいて走行軌跡データを生成する際、例えば、ＭＡＤＯＣＡ(Multi-GNSS Advanced Demonstration tool for Orbit and Clock Analysis)（参考文献３－１）、ＱＺＳ準スタティック法（参考文献３－２）等の準天頂衛星観測データ４１の測位データを補正する補正アルゴリズムを利用するようにしてもよい。

第１の実施形態における点群データ収集システムαに対して、第２及び第３の実施形態において説明したネットワーク型ＲＴＫ－ＧＮＳＳ測位方式を適用してもよい。この場合、走行軌跡データ生成部３１，３１ａが、ネットワーク型ＲＴＫ－ＧＰＳ測位方式の測位処理（参考文献３－３）などの準天頂衛星観測データ４１の測位データを補正する補正アルゴリズムを利用するようにしてもよい。これらの測位データを補正する補正アルゴリズムを利用することにより、走行軌跡データ生成部３１，３１ａが行う車両１，１ａ，１ｂの位置、速度、走行方向の推定精度が向上することになる。

三次元データ（３Ｄデータ）である点群データ４３のノイズを除去する補正手法として、例えば、汎用的な処理を行う点群データ処理ソフトウェア（参考文献３－４）、壁状ノイズ除去処理（参考文献３－５）などが知られている。したがって、高精度な走行軌跡データを生成した上で、このような点群データ４３のノイズを除去する補正手法を適用することにより、点群データ４３を更に高精度に補正することができる。

［参考文献３－１：小暮 聡（ＪＡＸＡ），“高精度測位技術の応用について”，第13回クリティカルソフトウェアワークショップ，２０１６年１月２１日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://www.ipa.go.jp/files/000050351.pdf），２１～２５ページに「６．高精度測位技術（ＭＡＤＯＣＡ開発），複数ＧＮＳＳ対応の精密起動クロック推定ソフトウェア」が示されており，３４ページに、水平方向誤差６ｃｍ、垂直方向誤差１０ｃｍに達するまでの時間が示されている。］

［参考文献３－２：矢来博司，“準天頂衛星による高精度測位補正に関する技術開発”，第40回国土地理院報告会，２０１１年６月３日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://www.gsi.go.jp/common/000061189.pdf），１５～２９ページに「（2）測量向け高精度測位補正技術の開発」が示されている。１８ページに、補正情報受信・測位処理‘ＱＺＳ準スタティック法’或いは‘ＱＺＳ－ＱＳ（QZS-Quasi Static）法’が示されており、２０ページに「試験観測結果（標準地区）ＲＭＳ(Root Mean Square)（ｃｍ）として、水平：１．２～６．７ 上下：２．０～８．４、（山間部）ＲＭＳ（ｃｍ）として、水平：２．１～３．７ 上下：３．４～５．３」が示されている。２４ページに「みちびき実機を用いた精度検証」境界測量におけるＴＳでの２回測定の比較の許容誤差範囲が５ｍｍであることが示されている。］

［参考文献３－３：“準天頂衛星による高精度測位補正情報の生成・配信による技術開発 アルゴリズム詳細説明書”，国土交通省 国土地理院，平成２０年３月２５日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://www.gsi.go.jp/common/000065384.pdf），６１ページに「４．４ ネットワーク型ＲＴＫ－ＧＰＳ測位方式の測位処理」が示されている。］

［参考文献３－４：何啓源，窪田論，岡本桂輔，“地上レーザスキャナによる3次元点群データを用いた道路維持管理システムの検討”，情報処理学会，第80回全国大会，1ZC-01，p.4-539-540，２０１８年，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://www.ipsj.or.jp/event/taikai/80/ipsj_web2018/data/pdf/1ZC-01.html），図１に道路維持管理システムの定義 点群データ処理ソフトウェア（汎用的な処理）が示されている。］

［参考文献３－５：田中成典，今井龍一，中村健二，河野浩平，“点群座標データを用いた３次元モデルの自動生成に関する研究”，知能と知識（日本知能情報ファジィ学会誌），Vol.23，No.4，pp.572-590，２０１１年，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: http://www.nilim.go.jp/lab/qbg/ronbun/H23_fajii01.pdf），２０２ページの図６の提案手法の処理の流れに「壁状ノイズ除去処理」が示されている。］

上記の第１の実施形態においてＧＰＳ衛星１０－１，１０－２及び準天頂衛星１１を利用せず、第２及び第３の実施形態においてＧＰＳ衛星１０－１，１０－２、準天頂衛星１１、位置情報サービス事業者サーバ装置５０を利用せず、その替わりにデジタルカメラやビデオカメラでの手ぶれ補正における手ぶれ検出機能を利用してもよい（例えば、参考文献４－１，４－２，４－３，４－４参照）。この場合、車両１，１ａ，１ｂは、例えば、ビデオカメラ等の撮像部と、撮像部から得られた映像を解析する映像解析部を備える。映像解析部は、撮像部から得られる映像から車両１，１ａ，１ｂが走行した軌跡が屈曲したり、上下に変動したりしていることを検出した場合、細かな変位、例えば、手ぶれに対応する振動、回転、移動量等の変位情報を検出することができる。この場合、映像解析部の解析の速度は任意に調整が可能であり、映像解析部の解析の時間間隔を第１から第３の実施形態における観測時刻の間隔である１秒よりも短い時間間隔、例えば、レーザレーダ装置２１の測定時刻の間隔に一致させることもできるため、高い精度の変位情報を検出することが可能になる。検出した変位情報を、収集データ４４の補正に用いることで、レーザレーダ装置２１の詳細な水平方向及び鉛直方向の変位量などを特定することができる。特定したレーザレーダ装置２１の変位量を利用することで、点群データの信頼度合いを高めることができ、信頼度合いを高めた点群データを置局設計に活かすことが可能になる。第１から第３の実施形態の構成に、手ぶれ検出機能を加えるようにしてもよい、手ぶれ検出機能では、上記のように観測時刻より短い間隔で変位情報を得ることが可能であり、観測時刻の間隔の間を補完する情報として利用することができ、観測時刻の間の車両１，１ａ，１ｂの移動を更に高い精度で推定することが可能になる。

第１から第３の実施形態において、車両１，１ａ，１ｂにレーザレーダ装置２１を搭載する際に、屈曲した走行や上下に変動する走行をする際の変位の影響を防ぐために、振動を抑制するヘキサポッド、ジンバルなどの台座に備え付ける構成を適用してもよい。ヘキサポッド、ジンバルなどは、カメラ映像や加速度、傾きを検出するセンサ情報に基づいて振動を抑え、カメラの水平を維持する補正制御技術を備えている（例えば、参考文献４－２，４－５，４－６参照）。そのため、ヘキサポッド、ジンバルなどの台座を車両１，１ａ，１ｂに備え、その台座にレーザレーダ装置２１を取り付けることにより、振動が抑制された状態になる。そのため、レーザレーダ装置２１の回転軸の方向を一定の方向に維持することができるので、点群データの各点の位置を特定する精度を向上させることができる。なお、当該構成では、ヘキサポッド、ジンバルなどによりレーザレーダ装置２１の回転軸の方向が一定の方向に維持されるため、車両１，１ａ，１ｂの走行方向と、レーザレーダ装置２１の方向との間に変位が生じる。そのため、生じる変位を考慮して、第１から第３の実施形態において、収集データ４４を補正する必要がある。ヘキサポッド、ジンバルなどが調整する調整量を超えて傾きが生じる場合や、継続的に傾きを調整している状況、例えば、水平に近い状態で傾きの調整量が少ない状況に、更に、追加で傾きが加わり調整ができなくなる場合には、レーザレーダ装置２１を水平に維持することができなくなり、その場合には、第１から第３の実施形態の構成による収集データの補正が活かされることになる。

［参考文献４－１：芹田保明，“デジタルカメラの手振れ補正機構”，光学，33巻，9号，p.550（26）-p.555（31），２００４年、[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://annex.jsap.or.jp/photonics/kogaku/public/33-09-kaisetsu5.pdf），５５１ページの表１に、おもな手ぶれ検出技術として「画像の動きベクトル検出方式：撮像素子から連続的に画像データを読み出して各画像間での像の移動状態からぶれを検出する」ことが示されている。］

［参考文献４－２：“手ぶれ補正機構”，Ｗｉｋｉｐｅｄｉａ，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://ja.wikipedia.org/wiki/手ぶれ補正機構），「電子式：デジタルカメラやデジタルビデオカメラで搭載されることが多い。撮影可能領域を一定のサイズに狭め、撮影の際にバッファメモリに画像を読み込み、最初に撮影した画像をそれ以降に撮影した画像を比較、その移動量を演算し、撮影可能領域を自動的にずらして撮影し記録する。外装式：ジンバル：ジンバル（Gimbal）は，ジャイロスコープやヤジロベエの原理を用いたスタビライザー。装着したカメラの水平を保ってくれるため，移動撮影時のブレを減少させることができる。］

［参考文献４－３：西一樹，“デジタル・ムービーのブレ計測・補正評価システム”，電気通信大学 新技術説明会，２００８年５月１３日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://shingi.jst.go.jp/past_abst/abst/p/08/802/uec5.pdf），１０ページに手ブレ検出結果の統計処理として「手ぶれの３Ｄ軌跡⇒多数枚の撮影画像に対する手ブレ検出結果をプロット＋主成分分析（ＰＣＡ）⇒手ブレ検出データの分散図とその傾向を示す楕円体」が示されている。］

［参考文献４－４：丸山裕士，山口佳樹，児玉祐悦（筑波大），“ＦＰＧＡによるブレ補正機構に関する研究”，ＦＩＴ２０１４（第１３回情報科学技術フォーラム），第１分冊，RC-004，p23-p28，２０１４年，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://www.ipsj.or.jp/award/9faeag0000004eyo-att/RC-004.pdf），１ページに「２．オプティカルフロー検出とブレ補正手法（図１．フレーム内オプティカルフローとブレ補正の違い）、２．１．フレーム移動量の推定方法（図２．フレーム移動量の推定方法）」が示されている。］

［参考文献４－５：ステファン・ボーンドラン，スコット・ジョーダン，“圧電式ヘキサポッドモーションシステム による、手ぶれ補正と画像解像度の改善”，ｆｅａｔｕｒｅイメージング，Ｌａｓｅｒ Ｆｏｃｕｓ Ｗｏｒｌｄ Ｊａｐａｎ，p.26-29，２０１７年１月，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: http://ex-press.jp/wp-content/uploads/2017/01/LFWJ1701ft4.pdf），２９ページに「ヘキサポッドのドライブの種類と応用：Ｈ－８４０ヘキサポッドを用いたドローンカメラのぶれ補正試験に加えて、工業オートメーションと、移動する車両や船舶のモーション安定化を目的とした「ＰＩ Ｈ－９００ＫＳＣＯ」ヘキサポッドも設計されている」ことが示されている。「ＰＩ Ｈ－９００ＫＳＣＯ」ヘキサポッドでは「最大１３０ポンド（約５９ｋｇ）の負荷に対応しつつ，最大で２００ｍｍ（Ｘ，Ｙ，Ｚ軸方向）、６６°（ピッチ，ヨー，ロール）のモーション範囲をそれぞれ８０ｍｍ／ｓと３０°／ｓの速度で提供する」ことが示されている。］

［参考文献４－６：川村和弘，“まるで映画のような滑らかで手ブレが無い映像が、片手で簡単に撮れる！ドローンのカメラと空撮技術を転用！ 3軸電動スタビライザー搭載カメラ「Ｏｓｍｏ」登場”，価格．ｃｏｍマガジン，２０１５年１０月２６日，[令和２年７月１２日検索]，インターネット（URL: https://kakakumag.com/camera/?id=3477），「カメラがグリグリと回転し，傾きや向きを検知して水平と保つ」］

上記の第１から第３の実施形態において、図８と図１３に示したステップＳａ８，Ｓｂ８では、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データに走行状態データ４２，４２ａを適用して、改めて推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データを生成するようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。ステップＳａ３，Ｓｂ３の処理において、走行軌跡データと、走行状態データ４２，４２ａとに基づいて、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データを生成し、ステップＳａ８，Ｓｂ８の処理を行わないようにしてもよい。この場合、推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データを生成する処理が１回になるため、処理量を軽減化することができる。その一方で、ステップＳａ４，Ｓｂ４の判定処理において、対比する推定走行状態データと、走行状態データとの相違が少なくなる。そのため、ステップＳａ４，Ｓｂ４において、走行軌跡解析部３２，３２ａが「Ｙｅｓ」の判定を行うことが多くなる可能性がある。したがって、最終的に得られる推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データの精度という観点でみると、ステップＳａ８，Ｓｂ８の処理をステップＳａ３，Ｓｂ３の処理としてまとめて行うよりも、図８と図１３に示した処理の方が優れている。走行軌跡データのみから推定位置データ、推定測定位置間隔データ及び推定走行状態データを生成するようにして、ステップＳａ８，Ｓｂ８を行わないようにしてもよい。

上記の第１から第３の実施形態において、収集データ４４には、測定時刻と、レーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平成分及び鉛直成分を含んだ方向と、測定位置間隔と、車両１，１ａ，１ｂの速度と、車両１，１ａ，１ｂの走行方向を含むようにしているが、本発明の構成は、当該実施の形態に限られない。点群データ４３における各点の三次元空間での位置が特定できればよいため、第１の実施形態では、収集データ４４は、少なくとも測定時刻と、レーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平成分の方向が含まれるようにしてもよく、その場合、第１の実施形態の走行軌跡解析部３２は、測定時刻ごとの車両１の水平面上での位置を推定する。次に、走行軌跡解析部３２は、測定時刻ごとの車両１の水平面上での走行方向のみを車両１の走行状態として推定する。測定条件生成部３３は、測定時刻と、レーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平成分の方向とを含む測定条件データを生成すればよいことになる。第２及び第３の実施形態では、収集データ４４は、少なくとも測定時刻と、レーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平成分及び鉛直成分の方向が含まれるようにしてもよく、その場合、第２及び第３の実施形態の走行軌跡解析部３２ａは、まず測定時刻ごとの車両１ａの位置を推定する。次に、走行軌跡解析部３２ａは、測定時刻ごとの車両１ａの水平面上及び鉛直面上での走行方向のみを車両１ａの走行状態として推定する。測定条件生成部３３ａ，３３ｂは、測定時刻と、レーザレーダ装置２１の位置と、レーザレーダ装置２１の水平成分及び鉛直成分の方向とを含む測定条件データを生成すればよいことになる。

上記の第１から第３の実施形態の点群データ収集装置２，２ａ，２ｂにおけるデータ補正部３，３ａ，３ｂを、単体の装置であるデータ補正装置として構成してもよい。
上記の第１から第３の実施形態では、道路を走行する車両１を例に説明したが、車両１に限らずドローン等の移動体が用いられてもよい。このように構成される場合、ドローン等の移動体に点群データ収集装置２が備えられる。

上述した実施形態におけるデータ補正部３，３ａ，３ｂをコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

点群データを収集するＭＭＳに適用することが可能である。

１…車両、２…点群データ収集装置、３…データ補正部、４…レーザレーダ装置の方向、１０－１，１０－２…ＧＰＳ衛星、１１…準天頂衛星、２１…レーザレーダ装置、２２…衛星電波受信用アンテナ、２３…情報受信部、２４…走行状態計測部、２５…記憶部、２６…収集データ生成部、３１…走行軌跡データ生成部、３２…走行軌跡解析部、３３…測定条件生成部、３４…道路交通情報取得部、３５…走行軌跡データ正常判定部、３６…補正処理部

Claims (8)

1. 移動体に搭載されたレーザレーダ装置が、測定時刻ごとにレーザ光を照射することにより測定対象物までの距離を計測して点群データを生成する際に前記点群データに対応付けて生成される収集データであって観測時刻ごとに得られる前記移動体の水平面上での位置を示す水平面位置データから推定される前記レーザレーダ装置の測定条件を示す収集データを補正するデータ補正方法であって、
   前記観測時刻ごとに得られる前記水平面位置データよりも高精度の水平面位置データを取得するか、または、前記移動体の鉛直面上での位置を示す鉛直面位置データを取得し、取得した前記高精度の水平面位置データ、または、前記鉛直面位置データに基づいて、前記移動体の移動軌跡を示す移動軌跡データを生成する移動軌跡データ生成データ生成ステップと、
   前記移動軌跡データを解析して、前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態を推定する移動軌跡解析ステップと、
   前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態に基づいて、前記測定時刻ごとの前記レーザレーダ装置の測定条件を示す測定条件データを生成する測定条件生成ステップと、
   前記測定条件データに基づいて、前記収集データを補正する補正処理ステップと、
   を含むデータ補正方法。
2. 前記高精度の水平面位置データとは、前記観測時刻の間隔と同一の時間間隔で得られるデータであって前記収集データを生成する際に用いられた前記水平面位置データよりも誤差の少ない水平面位置データであるか、または、前記観測時刻の間隔よりも短い時間間隔で得られる水平面位置データである、
   請求項１に記載のデータ補正方法。
3. 前記レーザレーダ装置が前記移動体に対して傾斜して搭載されている場合、
   前記測定条件生成ステップにおいて、前記移動体の位置及び移動状態と、前記傾斜の角度とに基づいて前記測定時刻ごとの前記測定条件データを生成する、
   請求項１又は２に記載のデータ補正方法。
4. 前記補正処理ステップにおいて、前記収集データを補正した場合、補正した前記収集データに対応する点群データに対して高い信頼度合いを示す信頼指標を付与する、
   請求項１から３のいずれか一項に記載のデータ補正方法。
5. 前記移動軌跡解析ステップにおいて、前記測定時刻において移動体が等速で移動しており、かつ直進していると判定した場合、前記測定条件生成ステップにおいて前記測定条件データを生成せず、
   前記移動軌跡解析ステップにおいて、前記測定時刻において移動体が等速で移動していないか、または、直進していないと判定した場合、前記測定条件生成ステップにおいて前記測定条件データを生成する、
   請求項１から４のいずれか一項に記載のデータ補正方法。
6. 前記移動軌跡解析ステップにおいて、推定した前記移動体の移動状態を示す推定移動状態データを生成し、前記移動体が内部に備える移動状態計測部が計測して生成した移動状態データであって前記推定移動状態データの測定時刻に対応する移動状態データと、前記推定移動状態データとの相違が、予め定められる範囲内である場合、前記移動軌跡データと、前記移動状態データとに基づいて、前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態を推定する、
   請求項１から５のいずれか一項に記載のデータ補正方法。
7. 前記移動状態データと、前記推定移動状態データとの相違が、予め定められる範囲内でない場合、前記移動体が内部に備える道路交通情報取得部が取得する道路交通情報に基づいて前記移動軌跡データが正常であるか否かを判定し、正常でないと判定した場合、外部に異常を出力する移動軌跡データ正常判定ステップ
   をさらに含む請求項６に記載のデータ補正方法。
8. 移動体に搭載されたレーザレーダ装置が、測定時刻ごとにレーザ光を照射することにより測定対象物までの距離を計測して点群データを生成する際に前記点群データに対応付けて生成される収集データであって観測時刻ごとに得られる前記移動体の水平面上での位置を示す水平面位置データから推定される前記レーザレーダ装置の測定条件を示す収集データを補正するデータ補正装置であって、
   前記観測時刻ごとに得られる前記水平面位置データよりも高精度の水平面位置データを取得するか、または、前記移動体の鉛直面上での位置を示す鉛直面位置データを取得し、取得した前記高精度の水平面位置データ、または、前記鉛直面位置データに基づいて、前記移動体の移動軌跡を示す移動軌跡データを生成する移動軌跡データ生成部と、
   前記移動軌跡データを解析して、前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態を推定する移動軌跡解析部と、
   前記測定時刻ごとの前記移動体の位置及び移動状態に基づいて、前記測定時刻ごとの前記レーザレーダ装置の測定条件を示す測定条件データを生成する測定条件生成部と、
   前記測定条件データに基づいて、前記収集データを補正する補正処理部と、
   を備えるデータ補正装置。

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