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JP7808511B2 - Plant shape measurement device and measurement method - Google Patents
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JP7808511B2 - Plant shape measurement device and measurement method - Google Patents

Plant shape measurement device and measurement method

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JP7808511B2 JP2022099685A JP2022099685A JP7808511B2 JP 7808511 B2 JP7808511 B2 JP 7808511B2 JP 2022099685 A JP2022099685 A JP 2022099685A JP 2022099685 A JP2022099685 A JP 2022099685A JP 7808511 B2 JP7808511 B2 JP 7808511B2
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Description

本発明は、例えばカメラ、LIDAR(Light Detection And Ranging)測機により被計測物の形状計測を行うに当たり、計測機が計測する位置及び姿勢を決定するプラント形状計測装置及び計測方法に関する。 The present invention relates to a plant shape measurement device and method that determines the position and orientation of a measuring device when measuring the shape of an object using, for example, a camera or LIDAR (Light Detection and Ranging) measuring device.

発電プラントや化学プラント等の大規模構造物のメンテナンスや解体などの工事において、余計なコストをかけずに無駄なく工事を実施するためには、事前の対象構造物の状況把握が重要である。
そのためにカメラやLIDARを使用した3次元計測によって3次元モデルを生成し、これを活用して現場状況と設計図を比較する方法が用いられることがある。
When carrying out maintenance or demolition work on large-scale structures such as power plants or chemical plants, it is important to understand the condition of the target structure in advance in order to carry out the work efficiently and without incurring unnecessary costs.
To achieve this, a method is sometimes used in which a three-dimensional model is generated through three-dimensional measurements using a camera or LIDAR, and this model is then used to compare the on-site situation with the design drawings.

これらのプラント設備は、複雑な形状を有する多数の部品が密に組み合わさった立体構造物である。それゆえ、設備の周囲のある一箇所から当該設備を見た場合、設備の奥側の部分が手前側の部分に隠れて観察することができない状態(オクルージョン)が多数発生する。作業者は、このような設備の奥側の部分も計測でき当該部分の計測が漏れなく行われるように、複数の異なる計測機配置位置を決定する。
この計測機配置位置の決定作業は容易でなく、この作業を迅速または効率良く行うためには多くのスキルと経験を要する。作業者のスキルや経験が十分でない場合、計測作業や3次元モデル生成作業の効率が悪化することがある。
These plant facilities are three-dimensional structures made up of numerous parts with complex shapes tightly assembled. Therefore, when viewing the facility from a certain point around the facility, there are many cases where the rear part of the facility is hidden by the front part and cannot be observed (occlusion). Operators determine the placement positions of multiple measuring instruments so that the rear part of the facility can be measured and all parts can be measured.
Determining the location of the measuring instrument is not an easy task, and requires considerable skill and experience to perform it quickly and efficiently. If the worker does not have sufficient skill or experience, the efficiency of the measurement work and the 3D model generation work may deteriorate.

例えば、計測機配置位置が足りない場合には、一度の計測作業で十分な計測データが得られず、その結果、計測作業を再度行わなければならなくなり、計測作業の効率が悪化することがある。また、計測機配置位置が過多である場合には、計測により得られる計測データの量が膨大となり、その結果、3次元モデルの生成処理の時間が長くなり、3次元モデル生成作業の効率が悪化することがある。
このような3次元モデル生成作業の効率悪化を防ぐ発明として、例えば、特許文献1には、計測機により設備等を計測する前に、設備等のSfM(Structure from Motion)モデルを生成し、このSfMモデルをもとに計測機配置位置をほぼ自動的に決定する計測機の最適配置計画手法が記載されている。
For example, if there are not enough measurement instrument locations, sufficient measurement data cannot be obtained in one measurement operation, which may result in the measurement operation having to be performed again, resulting in a decrease in the efficiency of the measurement operation.Furthermore, if there are too many measurement instrument locations, the amount of measurement data obtained by measurement may become enormous, which may result in a longer time required for the 3D model generation process and a decrease in the efficiency of the 3D model generation operation.
As an invention for preventing such a decrease in the efficiency of the work of generating a three-dimensional model, for example, Patent Document 1 describes an optimal layout planning method for a measuring instrument, in which an SfM (Structure from Motion) model of a facility or the like is generated before measuring the facility or the like with a measuring instrument, and the location of the measuring instrument is determined almost automatically based on this SfM model.

特許第6535779号公報Patent No. 6535779

しかしながら、対象となるプラントの規模が大きく複雑になるにつれて、作成したSfMモデルに抜け漏れがあったり、本来何もないところに物体があるようなモデル誤りが生じることがある。これを修正するために再計測を繰り返すことになれば、結局、作業効率が低下する。 However, as the scale and complexity of the target plant increases, the SfM model created can have omissions or errors, such as objects appearing where there really are none. Repeated re-measurements required to correct these errors ultimately result in reduced work efficiency.

そこで、本発明は、大規模なプラントの抜け漏れが少ない3次元モデルの生成作業を効率化し得るプラント形状計測装置及び計測方法を提供する。 The present invention provides a plant shape measurement device and measurement method that can streamline the creation of 3D models of large-scale plants with minimal omissions.

上記課題を解決するため、本発明に係るプラント形状計測装置は、プラントの詳細形状を表す点群を生成するためのデータを取得するプラント形状計測センサと、前記プラント形状計測センサによる観測の抜け漏れを管理するボクセルマップを生成するデータを取得するボクセルマップ生成センサと、前記ボクセルマップ生成センサからの情報に基づき、前記プラントについてのボクセルマップを生成するボクセルマップ生成部と、前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、点群データを生成し、前記プラントの3D-CADモデルを生成する3D-CADモデル生成部と、を備え、前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、前記ボクセルマップのうち、物体が含まれるボクセルと、物体が含まれないボクセルと、前記プラント形状計測センサにより計測されていないボクセルと、を分類し、分類結果を作業員に提示すると共にプラント形状を計測し、前記プラント形状計測センサの観測位置及び観測方向との組み合わせである観測軌道を導出し、当該観測軌道を表示画面上に表示する表示部を有することを特徴とする。
In order to solve the above problems, a plant shape measurement device according to the present invention includes a plant shape measurement sensor that acquires data for generating a point cloud that represents a detailed shape of a plant; a voxel map generation sensor that acquires data for generating a voxel map that manages omissions in observations made by the plant shape measurement sensor; a voxel map generation unit that generates a voxel map for the plant based on information from the voxel map generation sensor ; and a 3D-CAD model generation unit that generates point cloud data and generates a 3D-CAD model of the plant based on the information from the plant shape measurement sensor, and is characterized in that it further includes a display unit that classifies, based on the information from the plant shape measurement sensor, voxels that include an object, voxels that do not include an object, and voxels that have not been measured by the plant shape measurement sensor, presents the classification result to an operator , measures the plant shape, derives an observation trajectory that is a combination of the observation position and observation direction of the plant shape measurement sensor, and displays the observation trajectory on a display screen .

また、本発明に係るプラント形状計測方法は、プラント形状計測センサによりプラントの詳細形状を表す点群を生成するためのデータを取得し、ボクセルマップ生成部が、前記プラント形状計測センサによる観測の抜け漏れを管理するボクセルマップを生成するデータを取得するボクセルマップ生成センサと、前記ボクセルマップ生成センサからの情報に基づき、前記プラントについてのボクセルマップを生成し、3D-CADモデル生成部が前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、点群データを生成し、前記プラントの3D-CADモデルを生成し、前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、前記ボクセルマップのうち、物体が含まれるボクセルと、物体が含まれないボクセルと、前記プラント形状計測センサにより計測されていないボクセルと、を分類し、分類結果を作業員に提示すると共にプラント形状を計測し、前記プラント形状計測センサの観測位置及び観測方向との組み合わせである観測軌道を導出し、当該観測軌道を表示部の表示画面上に表示することを特徴とする。
Furthermore, a plant shape measurement method according to the present invention is characterized in that it includes a voxel map generation sensor that acquires data for generating a point cloud representing a detailed shape of a plant, a voxel map generation unit that acquires data for generating a voxel map that manages omissions in observations by the plant shape measurement sensor, and a voxel map generation unit that generates a voxel map for the plant based on information from the voxel map generation sensor , a 3D-CAD model generation unit that generates point cloud data based on information from the plant shape measurement sensor and generates a 3D-CAD model of the plant, and classifies, based on information from the plant shape measurement sensor, voxels that include objects, voxels that do not include objects, and voxels that have not been measured by the plant shape measurement sensor, presenting the classification result to an operator while measuring the plant shape, deriving an observation trajectory that is a combination of the observation position and observation direction of the plant shape measurement sensor, and displaying the observation trajectory on a display screen of a display unit .

本発明によれば、大規模なプラントの抜け漏れが少ない3次元モデルの生成作業を効率化し得るプラント形状計測装置および計測方法を提供することが可能となる。
上記した以外の課題、構成及び効果は、以下の実施形態の説明により明らかにされる。
According to the present invention, it is possible to provide a plant shape measuring device and a measuring method that can improve the efficiency of the work of generating a three-dimensional model of a large-scale plant with few omissions.
Problems, configurations, and effects other than those described above will become apparent from the following description of the embodiments.

本発明の一実施例に係るプラント形状計測装置の全体構成を示す機能ブロック図である。1 is a functional block diagram showing the overall configuration of a plant shape measuring apparatus according to an embodiment of the present invention. 図1に示すプラント形状計測装置を構成するデータ収集装置の外観斜視図である。FIG. 2 is a perspective view showing the appearance of a data collection device constituting the plant shape measurement apparatus shown in FIG. 1 . 図1に示すプラント形状計測装置を構成するデータ収集装置の計測範囲の一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of a measurement range of a data collection device constituting the plant shape measurement apparatus shown in FIG. 1 ; 図1に示すデータ収集装置を構成する3次元位置認識装置の全体構成を示す機能ブロック図である。2 is a functional block diagram showing the overall configuration of a three-dimensional position recognition device that constitutes the data collection device shown in FIG. 1. FIG. 図1に示すプラント形状計測装置を構成するデータ収集装置によるデータ取得の一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of data acquisition by a data collection device constituting the plant shape measuring apparatus shown in FIG. 1 . FIG. 本発明の一実施例に係る計測対象空間の一例を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating an example of a measurement target space according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係る計測対象空間のボクセル分割の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of voxel division of a measurement target space according to an embodiment of the present invention. 図1に示すデータ収集装置を構成するボクセルマップ生成センサによる計測の一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of measurement by a voxel map generating sensor that constitutes the data collection device shown in FIG. 1. FIG. 図1に示すデータ収集装置を構成するボクセルマップ生成センサによる計測結果の一例を示す図である。2 is a diagram showing an example of a measurement result obtained by a voxel map generating sensor included in the data collection device shown in FIG. 1 . 本発明の一実施例に係るボクセルマップの属性遷移の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of attribute transition of a voxel map according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係る観測許可領域の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of an observation permission area according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係る観測位置・方向指示の一例を示す図である。10A and 10B are diagrams illustrating an example of observation position and direction indication according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係る観測位置・方向決定装置、観測位置・方向提示装置により実行される処理手順を示すフローチャートである。4 is a flowchart showing a processing procedure executed by an observation position/direction determination device and an observation position/direction presentation device according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るARを用いた現在位置及び目標位置等の表示例を示す図である。10A and 10B are diagrams showing examples of displaying a current position, a target position, etc. using AR according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るデータ収集装置の一例を示す外観斜視図である。1 is an external perspective view showing an example of a data collection device according to an embodiment of the present invention; 本発明の一実施例に係るデータ収集装置及びARメガネを示す図である。1 is a diagram illustrating a data collection device and AR glasses according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るディスプレイとしてのARメガネの画像表示例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of an image displayed by AR glasses as a display according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るディスプレイとしてのARメガネの画像表示例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of an image displayed by AR glasses as a display according to an embodiment of the present invention. 本発明の一実施例に係るディスプレイとしてのARメガネとプラントとの関係を示す図である。FIG. 1 is a diagram illustrating a relationship between AR glasses as a display and a plant according to an embodiment of the present invention. 図1に示すCADモデル生成装置によるプラントの3D-CADモデル生成フローの一例を示すフローチャートである。2 is a flowchart showing an example of a flow of generating a 3D-CAD model of a plant by the CAD model generating device shown in FIG. 1 . 図1に示すデータ収集装置の3次元位置・姿勢推定フローの一例を示すフローチャートである。10 is a flowchart showing an example of a three-dimensional position and orientation estimation flow of the data collection device shown in FIG. 1 .

以下、図面を用いて本発明の実施例について説明する。 The following describes an embodiment of the present invention using the drawings.

図1は、本発明の一実施例に係るプラント形状計測装置の全体構成を示す機能ブロック図である。図1に示すように、本実施例に係るプラント形状計測装置100は、データ収集装置110、観測位置・方向決定装置120、観測位置・方向提示装置130、及び、CADモデル生成装置140から構成される。
以下、抜け漏れ、誤りが少ない3次元モデルを短期間で作成できるプラント形状計測装置100の詳細につき説明する。
1 is a functional block diagram showing the overall configuration of a plant shape measuring apparatus according to an embodiment of the present invention. As shown in FIG. 1, the plant shape measuring apparatus 100 according to this embodiment is composed of a data collecting device 110, an observation position/direction determining device 120, an observation position/direction presenting device 130, and a CAD model generating device 140.
The plant shape measuring device 100 that can create a three-dimensional model with few omissions and errors in a short period of time will be described in detail below.

図1に示すように、データ収集装置110は、プラントの3次元モデルを生成するために、プラントの形状情報のデータ収集を行う装置であり、プラント形状計測センサ111、データ収集装置110の3次元位置を推定する3次元位置認識装置112、及び、ボクセルマップ生成センサ113とから構成される。図2は、図1に示すプラント形状計測装置を構成するデータ収集装置の外観斜視図である。例えば、図2に示すように、GNSS(Global Navigation Satellite System)受信機301、高解像度カメラ302、LIDAR303、IMU(Inertial Measurement Unit)304を組み合わせてデータ収集装置110構築する。 As shown in FIG. 1, the data collection device 110 is a device that collects data on plant shape information in order to generate a 3D model of the plant, and is composed of a plant shape measurement sensor 111, a 3D position recognition device 112 that estimates the 3D position of the data collection device 110, and a voxel map generation sensor 113. FIG. 2 is an external perspective view of the data collection device that makes up the plant shape measurement device shown in FIG. 1. For example, as shown in FIG. 2, the data collection device 110 is constructed by combining a GNSS (Global Navigation Satellite System) receiver 301, a high-resolution camera 302, a LIDAR 303, and an IMU (Inertial Measurement Unit) 304.

プラント形状計測センサ111は、高解像度なカメラやLIDARなど、プラントの詳細形状を表す点群を生成するためのデータを取得するセンサである。プラント形状計測センサ111で取得された点群は、3次元位置認識装置112で推定したデータ収集装置110の位置・姿勢に基づき、CADモデル生成装置140にて、外部座標系で定義された点群に変換されたのち、詳細後述するセンサデータ蓄積部141に蓄積される。なお、プラント形状計測センサ111は、イメージセンサ及び/又はLIDAR等のセンサによりプラント形状を計測する構成としても良い。 The plant shape measurement sensor 111 is a sensor, such as a high-resolution camera or LIDAR, that acquires data to generate a point cloud that represents the detailed shape of the plant. The point cloud acquired by the plant shape measurement sensor 111 is converted into a point cloud defined in an external coordinate system by the CAD model generation device 140 based on the position and orientation of the data collection device 110 estimated by the 3D position recognition device 112, and then accumulated in the sensor data accumulation unit 141, which will be described in detail later. The plant shape measurement sensor 111 may also be configured to measure the plant shape using sensors such as an image sensor and/or LIDAR.

一方、ボクセルマップ生成センサ113は、プラント形状計測センサ111による観測の抜け漏れを管理するボクセルマップを生成するデータを取得するセンサである。ボクセルマップ生成センサ113で取得されたデータは、3次元位置認識装置112で推定したデータ収集装置110の位置・姿勢に基づき、観測位置・方向決定装置120にて、外部座標系で定義された情報に変換されたのち、属性付ボクセルマップを生成する。 On the other hand, the voxel map generation sensor 113 is a sensor that acquires data to generate a voxel map that manages omissions in observations made by the plant shape measurement sensor 111. The data acquired by the voxel map generation sensor 113 is converted into information defined in an external coordinate system by the observation position/direction determination device 120 based on the position and orientation of the data collection device 110 estimated by the 3D position recognition device 112, and then an attributed voxel map is generated.

図3に示すように、ボクセルマップ生成センサ113は、例えばLIDARのように、ボクセルマップの生成に必要な時間が短いセンサがよく、また、プラント形状計測センサ111よりも検出範囲が広く、サンプリング周期が高いセンサが望ましい。 As shown in Figure 3, the voxel map generation sensor 113 is preferably a sensor that requires a short time to generate a voxel map, such as a LIDAR, and is also preferably a sensor with a wider detection range and a higher sampling period than the plant shape measurement sensor 111.

図4は、図1に示すデータ収集装置を構成する3次元位置認識装置の全体構成を示す機能ブロック図である。
図4に示すように、例えば、3次元位置認識装置112は、GNSS受信機114、IMU115、外界認識センサ116、プラント設計データ117、位置姿勢推定・地図更新部118、及び、周囲環境地図119から構成される。3次元位置認識装置112は、上記CADモデルやボクセルマップを生成するのに十分な精度かつ周期でデータ収集装置110の3次元位置・姿勢を推定する。ここで、位置姿勢推定・地図更新部118は、例えば、図示しないCPUなどのプロセッサ、各種プログラムを格納するROM、演算過程のデータを一時的に可能するRAM、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、CPUなどのプロセッサがROMに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をRAM又は外部記憶装置に格納する。
FIG. 4 is a functional block diagram showing the overall configuration of a three-dimensional position recognition device that constitutes the data collection device shown in FIG.
4 , for example, the three-dimensional position recognition device 112 includes a GNSS receiver 114, an IMU 115, an external environment recognition sensor 116, plant design data 117, a position and attitude estimation/map update unit 118, and a surrounding environment map 119. The three-dimensional position recognition device 112 estimates the three-dimensional position and attitude of the data collection device 110 with sufficient accuracy and frequency to generate the CAD model and voxel map. Here, the position and attitude estimation/map update unit 118 is realized by, for example, a processor such as a CPU (not shown), a ROM for storing various programs, a RAM for temporarily storing data in the calculation process, and a storage device such as an external storage device, and the processor such as the CPU reads and executes the various programs stored in the ROM and stores the execution results in the RAM or the external storage device.

3次元位置認識装置112を構成する位置姿勢推定・地図更新部118は、GNSS受信機114、IMU115からデータを取得し、カルマンフィルタ等を用いてデータ収集装置110の外部座標系での3次元位置・姿勢を高サンプリング周期で推定すると共に、プラント設計データ117を参照しながら外界認識センサ116で取得した周囲環境観測データと外部座標系で定義された周囲環境地図119とのスキャンマッチングにより、低サンプリング周期ではあるが高精度で3次元位置・姿勢を推定し、前記3次元位置・姿勢の推定値と融合することで実現する。 The position and orientation estimation/map update unit 118 that constitutes the three-dimensional position recognition device 112 acquires data from the GNSS receiver 114 and IMU 115, and estimates the three-dimensional position and orientation of the data collection device 110 in the external coordinate system at a high sampling frequency using a Kalman filter or the like. It also estimates the three-dimensional position and orientation at a low sampling frequency but with high accuracy by scan matching the surrounding environment observation data acquired by the external environment recognition sensor 116 with the surrounding environment map 119 defined in the external coordinate system while referencing the plant design data 117, and combines this with the estimated three-dimensional position and orientation values.

図5は、図1に示すプラント形状計測装置を構成するデータ収集装置によるデータ取得の一例を示す図である。観測位置・方向決定装置120は、図5に示すように、抜け漏れ、誤りが少ない三次元モデルを作成するために必要なデータ収集装置110の観測位置203・観測方向204を算出する装置である。観測位置・方向決定装置120は、属性付ボクセルマップ更新部121、属性付ボクセルマップ122、及び、未計測部観測可能位置・方向算出部123とから構成される。ここで、属性付ボクセルマップ更新部121及び未計測部観測可能位置・方向算出部123は、例えば、図示しないCPUなどのプロセッサ、各種プログラムを格納するROM、演算過程のデータを一時的に可能するRAM、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、CPUなどのプロセッサがROMに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をRAM又は外部記憶装置に格納する。 Figure 5 shows an example of data acquisition by the data collection device that constitutes the plant shape measurement device shown in Figure 1. As shown in Figure 5, the observation position/direction determination device 120 is a device that calculates the observation position 203 and observation direction 204 of the data collection device 110, which are necessary to create a three-dimensional model with few omissions and errors. The observation position/direction determination device 120 is composed of an attributed voxel map update unit 121, an attributed voxel map 122, and an unmeasured portion observable position/direction calculation unit 123. Here, the attributed voxel map update unit 121 and the unmeasured portion observable position/direction calculation unit 123 are realized, for example, by a processor such as a CPU (not shown), a ROM that stores various programs, a RAM that temporarily stores data during the calculation process, and a storage device such as an external storage device. The processor such as a CPU reads and executes the various programs stored in the ROM, and stores the calculation results that result from the execution in the RAM or external storage device.

属性付ボクセルマップ更新部121は、プラント形状計測センサ111による観測の抜け漏れを管理するボクセルマップを生成するため、ボクセルマップ生成センサ113で取得したデータを、3次元位置認識装置112で推定したデータ収集装置110の位置・姿勢に基づき外部座標系で定義された情報に変換し、属性付ボクセルマップを生成する。
図6は、本発明の一実施例に係る計測対象空間の一例を示す図である。属性付ボクセルマップ122は、図6のような3D-CADモデルを作成するプラントを含む計測対象空間201を、図7に示すように、予め設定した単位ユニットのボクセルに分割202に分割し、分割したボクセルを5つの属性((1)物体有・計測有、(2)物体有・計測無、(3)物体無・計測有、(4)物体無・計測無、(5)不明)を付与した地図データベースである。
In order to generate a voxel map that manages omissions in observations by the plant shape measurement sensor 111, the attributed voxel map update unit 121 converts the data acquired by the voxel map generation sensor 113 into information defined in an external coordinate system based on the position and orientation of the data collection device 110 estimated by the three-dimensional position recognition device 112, and generates an attributed voxel map.
Fig. 6 is a diagram showing an example of a measurement target space according to an embodiment of the present invention. The attributed voxel map 122 is a map database in which a measurement target space 201 including a plant for which a 3D-CAD model as shown in Fig. 6 is to be created is divided into predetermined unit voxels 202 as shown in Fig. 7, and the divided voxels are assigned five attributes ((1) object present and measurement made, (2) object present and measurement not made, (3) no object present and measurement made, (4) no object present and measurement not made, (5) unknown).

図8は、図1に示すデータ収集装置を構成するボクセルマップ生成センサによる計測の一例を示す図である。例えば、ボクセルマップ生成センサ113としてLIDARを用いた場合、図8に示すように、レーザー311を一定間隔で照射して反射点までの距離を取得し、計測対象空間201にあるプラント200の表面を走査することで、ボクセルマップ122内の各ボクセルの属性を更新する。
ここで、装置の起動時に、全てのボクセルの属性を(5)不明に初期化した上で、属性付ボクセルマップ更新部121は、サンプリング周期ごとに、レーザー311が通過するすべてのボクセルに対して、図9に示すように、そのボクセルがLIDARが照射したレーザー311の反射点311pを含んでいれば属性を物体有、物体が存在せずそのボクセルをレーザー311が通過していれば属性を物体無とする。これとプラント形状計測センサ111の計測範囲内であるかどうかの組み合わせにより、(1)物体有・計測範囲内、(2)物体有・計測範囲外、(3)物体無・計測範囲内、(4)物体無・計測範囲外のいずれかの計測結果を取得し、現在の各ボクセルの属性に応じて、図10に示す属性遷移表に従って、それぞれの属性を更新する。ここで、図10に示す属性遷移表は、横軸の現在の属性は、計測前の属性を表し、右端の不明から左端の既に計測済みのものがある場合「物体有・計測有」、また、右端から左端へ向かうに従い全ての属性が「計測有」となる。
プラント200の形状として、例えば、情報から見てロの字型の遮蔽物に囲まれた領域内の物体は、如何なる仰角であっても当該物体との距離を計測することが困難となることが予想される。この場合、図10に示した「不明」とするか、或いは、高所作業車又はドローン等を使用し計測しても良い。この場合、計測結果と設計データを参照すれば、属性を特定することが可能となる。
Fig. 8 is a diagram showing an example of measurement by the voxel map generation sensor constituting the data collection device shown in Fig. 1. For example, when a LIDAR is used as the voxel map generation sensor 113, as shown in Fig. 8, a laser 311 is irradiated at regular intervals to acquire the distance to the reflection point, and the surface of the plant 200 in the measurement target space 201 is scanned, thereby updating the attributes of each voxel in the voxel map 122.
Here, when the device is started up, the attributes of all voxels are initialized to (5) unknown, and then, for all voxels through which the laser 311 passes, the attribute-added voxel map update unit 121 sets the attribute to "object present" if the voxel includes a reflection point 311p of the laser 311 irradiated by the LIDAR, as shown in Fig. 9, or sets the attribute to "object absent" if no object is present and the laser 311 passes through the voxel. Depending on this and whether the voxel is within the measurement range of the plant shape measurement sensor 111, one of the following measurement results is obtained: (1) object present/within measurement range, (2) object present/outside measurement range, (3) object absent/within measurement range, or (4) object absent/outside measurement range. The attribute-added voxel map update unit 121 updates each attribute according to the current attribute of each voxel, in accordance with the attribute transition table shown in Fig. 10. In the attribute transition table shown in FIG. 10, the current attributes on the horizontal axis represent the attributes before measurement, and if there is something that has already been measured, from unknown on the right end to something that has already been measured on the left end, it is "object present/measured." Furthermore, as you move from the right end to the left end, all attributes become "measured."
For example, if the shape of the plant 200 is such that an object is in an area surrounded by a rectangular-shaped obstruction as viewed from the information, it is expected that it will be difficult to measure the distance to the object regardless of the elevation angle. In this case, the object may be marked as "unknown" as shown in FIG. 10, or measurement may be performed using an aerial work platform, a drone, or the like. In this case, it is possible to identify the attribute by referring to the measurement results and design data.

未計測部観測可能位置・方向算出部123は、ボクセルマップ内の未計測ボクセルを観測することができる、データ収集装置110の位置と観測方向を算出する。 The unmeasured portion observable position/direction calculation unit 123 calculates the position and observation direction of the data collection device 110 at which unmeasured voxels in the voxel map can be observed.

観測位置・方向提示装置130は、抜け漏れ、誤りが少ない三次元モデルを作成するために必要なデータ収集装置110の観測位置・方向を、データ収集作業者に提示する装置であり、観測位置・方向指示処理部131、ディスプレイ132、及び、スピーカー133とから構成される。
図11は、本発明の一実施例に係る観測許可領域の一例を示す図である。観測位置・方向指示処理部131は、図11に示すような、指定された観測許可領域205内にあり、未計測部観測可能位置・方向算出部123で算出された、ボクセルマップ内の未計測ボクセル((2)物体有・計測無、(3)物体無・計測無、(5)不明)を観測することができるデータ収集装置110の位置と観測方向から、図12のように、できるだけ計測時間が短くなるような観測位置と観測方向との組み合わせである観測軌道206を導出し、ディスプレイ132、スピーカー133により作業員に提示する。ここで、上述の図8に示すようにプラント200を構成する2つの塔が重なる場合、手前の塔と重なる部分の奥側の塔はデータ収集装置110により距離を測定することが困難となる。但し、後述する図12に示す観測軌道206で距離を測定することにより、上記奥側の塔も測距することが可能となる。ここで、観測位置・方向指示処理部131は、例えば、図示しないCPUなどのプロセッサ、各種プログラムを格納するROM、演算過程のデータを一時的に可能するRAM、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、CPUなどのプロセッサがROMに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をRAM又は外部記憶装置に格納する。
The observation position/direction presentation device 130 is a device that presents to the data collection worker the observation position/direction of the data collection device 110 necessary to create a three-dimensional model with few omissions and errors, and is composed of an observation position/direction instruction processing unit 131, a display 132, and a speaker 133.
FIG. 11 is a diagram showing an example of an observation permission area according to an embodiment of the present invention. The observation position/direction instruction processing unit 131 derives an observation trajectory 206, which is a combination of observation positions and observation directions that minimizes measurement time, as shown in FIG. 12 , from the positions and observation directions of the data collecting device 110 that are located within a specified observation permission area 205 as shown in FIG. 11 and that can observe unmeasured voxels in the voxel map ((2) object present/not measured, (3) object absent/not measured, (5) unknown) calculated by the unmeasured part observable position/direction calculation unit 123. The observation trajectory 206 is presented to an operator via the display 132 and speaker 133. Here, when two towers constituting the plant 200 overlap as shown in FIG. 8 above, it is difficult for the data collecting device 110 to measure the distance to the tower at the back of the overlapping portion with the front tower. However, by measuring the distance using the observation trajectory 206 shown in FIG. 12 (described later), it is possible to measure the distance to the tower at the back as well. Here, the observation position/direction instruction processing unit 131 is realized by, for example, a processor such as a CPU (not shown), a ROM for storing various programs, a RAM for temporarily storing data in the calculation process, and a storage device such as an external storage device, and the processor such as a CPU reads and executes the various programs stored in the ROM, and stores the calculation results that are the execution results in the RAM or the external storage device.

CADモデル生成装置140は、取得したプラント形状を表す点群から、3D-CADモデルを生成する装置であり、センサデータ蓄積部141、センサデータベース142、高密度点群生成部143、点群データベース144、設計情報データベース145、3D-CADモデル生成部146、3D-CADモデル147から構成される。ここで、高密度点群生成部143及び3D-CADモデル生成部146は、例えば、図示しないCPUなどのプロセッサ、各種プログラムを格納するROM、演算過程のデータを一時的に可能するRAM、外部記憶装置などの記憶装置にて実現されると共に、CPUなどのプロセッサがROMに格納された各種プログラムを読み出し実行し、実行結果である演算結果をRAM又は外部記憶装置に格納する。 The CAD model generation device 140 is a device that generates a 3D-CAD model from a point cloud representing the acquired plant shape, and is composed of a sensor data storage unit 141, a sensor database 142, a high-density point cloud generation unit 143, a point cloud database 144, a design information database 145, a 3D-CAD model generation unit 146, and a 3D-CAD model 147. Here, the high-density point cloud generation unit 143 and the 3D-CAD model generation unit 146 are realized, for example, by a processor such as a CPU (not shown), a ROM that stores various programs, a RAM that temporarily stores data during the calculation process, and a storage device such as an external storage device, and the processor such as the CPU reads and executes the various programs stored in the ROM, and stores the calculation results that are the execution results in the RAM or external storage device.

センサデータ蓄積部141は、プラント形状計測センサ113から取得したデータと、後述するステップS101(図13)で取得した自己位置・姿勢とを対応付け、センサデータベース142に保存する。
高密度点群生成部143は、プラント形状計測センサ111で取得したセンサデータと、3次元位置認識装置112で推定したデータ収集装置110の位置・姿勢とに基づき、外部座標系で定義されたプラントの詳細形状を表す点群を生成し、点群データベース144に蓄積する。
The sensor data accumulation unit 141 associates the data acquired from the plant shape measurement sensor 113 with the self-position and orientation acquired in step S101 (FIG. 13) described later, and stores the data in the sensor database 142.
The high-density point cloud generator 143 generates a point cloud representing the detailed shape of the plant defined in an external coordinate system based on the sensor data acquired by the plant shape measurement sensor 111 and the position and orientation of the data collection device 110 estimated by the three-dimensional position recognition device 112, and stores the point cloud in a point cloud database 144.

3D-CADモデル生成部146は、点群データベース144に蓄積されたプラントの形状を表す点群と、設計情報データベース145に記録されたプラントの配管等の部分CADモデルとのマッチングをとることで、各部分CADモデルの配置を推定し、プラント全体の3D-CADモデルを生成する。 The 3D-CAD model generation unit 146 matches the point cloud representing the plant shape stored in the point cloud database 144 with the partial CAD models of the plant's piping, etc., recorded in the design information database 145, to estimate the layout of each partial CAD model and generate a 3D-CAD model of the entire plant.

以上が、プラント形状計測装置100の構成と各構成要素の説明である。 The above is an explanation of the configuration and components of the plant shape measurement device 100.

次に観測位置・方向決定装置120、観測位置・方向提示装置130の動作を説明する。図13は、観測位置・方向決定装置120、観測位置・方向提示装置130により実行される処理手順を示すフローチャートである。
ステップS101~S104ではプラント形状計測装置100による抜け漏れ、誤りが少ない3次元モデルを作成するために必要なデータ収集装置110の観測位置・方向を算出し提示する方法を説明する。本処理はボクセルマップ生成センサ113の計測周期ごとに実行される。
Next, a description will be given of the operations of the observation position/direction determination device 120 and the observation position/direction presentation device 130. Fig. 13 is a flowchart showing the processing procedure executed by the observation position/direction determination device 120 and the observation position/direction presentation device 130.
Steps S101 to S104 describe a method for calculating and presenting the observation position and direction of the data collection device 110 required to create a 3D model with few omissions and errors by the plant shape measurement device 100. This process is executed for each measurement cycle of the voxel map generation sensor 113.

ステップS101では、3次元位置認識装置112からデータ収集装置110の位置・姿勢を取得する。
ステップS102では、ボクセルマップ生成センサ113から取得したデータを、ステップS101で推定したデータ収集装置110の位置・姿勢に基づき外部座標系で定義された情報に変換し、5つの属性((1)物体有・計測有、(2)物体有・計測無、(3)物体無・計測有、(4)物体無・計測無、(5)不明)を付与した属性付ボクセルマップ122を生成する。
In step S<b>101 , the position and orientation of the data collection device 110 are acquired from the three-dimensional position recognition device 112 .
In step S102, the data acquired from the voxel map generation sensor 113 is converted into information defined in an external coordinate system based on the position and orientation of the data collection device 110 estimated in step S101, and an attributed voxel map 122 is generated with five attributes ((1) object present, measurement performed, (2) object present, no measurement, (3) no object present, measurement performed, (4) no object present, no measurement, (5) unknown).

ステップS103では、未計測部観測可能位置・方向算出部123が、属性付ボクセルマップ122のデータを基に、ボクセルマップ内の(2)物体有・計測無、(3)物体無・計測無、(5)不明を観測することができるデータ収集装置110の位置と観測方向を算出する。 In step S103, the unmeasured portion observable position/direction calculation unit 123 calculates the position and observation direction of the data collection device 110 that can observe (2) object present/not measured, (3) object absent/not measured, and (5) unknown within the voxel map, based on the data in the attributed voxel map 122.

ステップS104では、ステップS103で算出した観測可能位置・方向に基づき、抜け漏れ、誤りが少ない3次元モデルを作成するために必要なデータ収集装置110の観測位置・方向を、観測位置・方向提示装置130にて算出し、算出された観測位置および方向をディスプレイ132、スピーカー133により指示する。
ここで、プラント形状計測センサ111の視野角を可変として適切な画角を計算し、作業者に提示することで、データ取得に必要な期間をさらに短縮することも可能である。
In step S104, based on the observable position and direction calculated in step S103, the observation position and direction of the data collection device 110 necessary to create a three-dimensional model with few omissions and errors is calculated by the observation position and direction presentation device 130, and the calculated observation position and direction are indicated by the display 132 and speaker 133.
Here, by varying the viewing angle of the plant shape measurement sensor 111 to calculate an appropriate angle of view and presenting it to the operator, it is possible to further shorten the time required to acquire data.

また、図14のように、AR(拡張現実)を利用して、観測位置、観測方向、視野角を周囲画像上に表示することで作業員によるデータ取得を効率化することが可能である。このとき、ディスプレイ132としてはARメガネを用いるのが望ましい。図14では、現在位置表示ポイント401、目標位置表示ポイント402、現在姿勢表示座標系403、及び、目標姿勢表示座標系404をプラントの環境画像内に表示する。 In addition, as shown in Figure 14, AR (augmented reality) can be used to display the observation position, observation direction, and field of view on the surrounding image, thereby making it possible for workers to acquire data more efficiently. In this case, it is desirable to use AR glasses as the display 132. In Figure 14, a current position display point 401, a target position display point 402, a current attitude display coordinate system 403, and a target attitude display coordinate system 404 are displayed within the environmental image of the plant.

さらに、図15のように、ジンバル405を用いてデータ収集装置110の向きの調整や、プラント形状計測センサ111の視野角の調整を自動化することで、データ取得を行う作業員は移動のみを行うだけでよくなり、作業員の負担を軽減することが可能となる。
以上が、観測位置・方向決定装置120、観測位置・方向提示装置130の動作のフロー例の説明である。
Furthermore, as shown in FIG. 15 , by using a gimbal 405 to automate the adjustment of the orientation of the data collection device 110 and the adjustment of the viewing angle of the plant shape measurement sensor 111, the worker who acquires the data only needs to move, thereby reducing the burden on the worker.
The above is a description of an example of the flow of operations of the observation position/direction determination device 120 and the observation position/direction presentation device 130.

ここで、観測位置・方向決定装置130を構成するディスプレイ132としてARメガネ500を装着した場合の作業者に提供される情報などについて説明する。
図16は、本発明の一実施例に係るデータ収集装置及びARメガネを示す図である。図16に示すように作業者はARメガネ500を装着し、ハンドル付きのカメラドリー501を操作することで、データ収集装置の視野角或いは仰角を調整することができる。
Here, information provided to the worker when the AR glasses 500 are worn as the display 132 constituting the observation position/direction determining device 130 will be described.
16 is a diagram showing a data collection device and AR glasses according to one embodiment of the present invention. As shown in FIG. 16, an operator wears AR glasses 500 and operates a camera dolly 501 with a handle to adjust the viewing angle or elevation angle of the data collection device.

図17は、本発明の一実施例に係るディスプレイとしてのARメガネの画像表示例を示す図である。図17に示すように、ARメガネの画像502内には、プラント環境がそのまま表示されると共に、現在のセンサとカメラドリー503aがそのまま表示される。さらに、ARメガネの画像502内には、次のデータ取得での目標位置姿勢を表す仮想モデル503bを重畳表示される。 Figure 17 is a diagram showing an example of an image displayed by AR glasses as a display according to one embodiment of the present invention. As shown in Figure 17, the plant environment is displayed as is in the AR glasses image 502, along with the current sensor and camera dolly 503a. Furthermore, a virtual model 503b representing the target position and orientation for the next data acquisition is superimposed on the AR glasses image 502.

図18は、本発明の一実施例に係るディスプレイとしてのARメガネの画像表示例を示す図である。上述の図17の表示において、現在のセンサとカメラドリー503aと次のデータ取得での目標位置姿勢を表す仮想モデル503bとが重なるようにハンドル付きのカメラドリー501を移動又は操作する。目標位置姿勢に移動できたことを容易に作業員が認識できるように表示される。図18では、一例として「OK」と表示される。 Figure 18 is a diagram showing an example of an image displayed by AR glasses as a display according to one embodiment of the present invention. In the display shown in Figure 17 above, the camera dolly 501 with the handle is moved or operated so that the current sensor and camera dolly 503a overlap with the virtual model 503b representing the target position and orientation for the next data acquisition. A display is provided so that the worker can easily recognize that they have been able to move to the target position and orientation. In Figure 18, "OK" is displayed as an example.

図19は、本発明の一実施例に係るディスプレイとしてのARメガネとプラントとの関係を示す図である。ARメガネ500の指示に従って、プラント内でデータ取得を実施する場合、作業員はARメガネ500の指示に従って、ハンドル付きのカメラドリー501を移動或いは操作すればよい。 Figure 19 is a diagram showing the relationship between AR glasses as a display and a plant in one embodiment of the present invention. When acquiring data within a plant in accordance with instructions from the AR glasses 500, workers simply move or operate a camera dolly 501 with a handle in accordance with instructions from the AR glasses 500.

次にCADモデル生成装置140の動作を説明する。図20は、図1に示すCADモデル生成装置によるプラントの3D-CADモデル生成フローの一例を示すフローチャートである。本処理はプラント形状計測センサ111の計測周期ごとに実行される。 Next, the operation of the CAD model generation device 140 will be described. Figure 20 is a flowchart showing an example of the flow for generating a 3D-CAD model of a plant using the CAD model generation device shown in Figure 1. This process is executed for each measurement cycle of the plant shape measurement sensor 111.

ステップS201~S204では、プラント形状計測センサ111で取得したプラントの形状を表すセンサデータから、プラントの3D-CADモデルを生成するフロー例を説明する。
ステップS201では、3次元位置認識装置112からデータ収集装置110の位置・姿勢を取得し、CADモデル生成装置140を構成するするセンサデータ蓄積部141に蓄積する。
In steps S201 to S204, an example of a flow for generating a 3D-CAD model of a plant from sensor data representing the shape of the plant acquired by the plant shape measurement sensor 111 will be described.
In step S201, the position and orientation of the data collecting device 110 are acquired from the three-dimensional position recognition device 112 and stored in the sensor data storage unit 141 constituting the CAD model generating device 140.

ステップS202では、プラント形状計測センサ113から取得したデータと、ステップS101で取得した自己位置・姿勢とを対応付け、センサデータベース142に保存する。
自己位置・姿勢との対応付けに関しては、例えば、プラント形状計測センサ111としてカメラを使用した場合には、撮影した画像にジオタグとして記録すればよい。
In step S202, the data acquired from the plant shape measurement sensor 113 and the self-position and attitude acquired in step S101 are associated with each other and stored in the sensor database 142.
Regarding the association with the self-position and attitude, for example, when a camera is used as the plant shape measurement sensor 111, the captured image may be recorded as a geotag.

ステップS203において、プラントの3D-CAD化を開始された場合、ステップS204以降の3D-CAD化処理に進む。 If 3D-CAD conversion of the plant is initiated in step S203, the 3D-CAD conversion process proceeds to step S204 and beyond.

ステップS204では、センサデータベース142に保存されたセンサデータから対象プラントの形状を表す高密度点群を生成し点群データベース144に保存する。
ステップS205では、点群データベース144に記録されたプラントの形状を表す点群と設計情報データベース145から取得したプラントの設計情報に基づき、プラント全体の3D―CADモデルを生成し記録する。
以上が、CADモデル生成装置140の動作のフロー例の説明である。
In step S204, a high-density point cloud representing the shape of the target plant is generated from the sensor data stored in the sensor database 142 and stored in the point cloud database 144.
In step S205, a 3D-CAD model of the entire plant is generated and recorded based on the point cloud representing the shape of the plant recorded in the point cloud database 144 and the design information of the plant acquired from the design information database 145.
The above is a description of an example of the flow of the operation of the CAD model generating device 140.

次にデータ収集装置110を構成する3次元位置認識装置112の動作を説明する。図20は、図1に示すデータ収集装置の3次元位置・姿勢推定フローの一例を示すフローチャートである
本処理は3次元位置認識装置112の計測周期ごとに実行される。
Next, a description will be given of the operation of the three-dimensional position recognition device 112 that constitutes the data collection device 110. Fig. 20 is a flowchart showing an example of a three-dimensional position and orientation estimation flow of the data collection device shown in Fig. 1.
This process is executed for each measurement cycle of the three-dimensional position recognition device 112 .

ステップS301~S305では、データ収集装置110を構成する3次元位置認識装置112の3次元位置・姿勢を推定するフロー例を説明する。
ステップS301では、IMU115で取得した慣性運動量から3次元位置認識装置112の位置・姿勢を更新する。
ステップS302で、GNSS受信機114で測位情報を取得した場合、ステップS304にて、ステップS301で更新した位置・姿勢を、ステップS302で取得した測位情報を用いて修正する。
In steps S301 to S305, an example of a flow for estimating the three-dimensional position and orientation of the three-dimensional position recognition device 112 constituting the data collection device 110 will be described.
In step S301, the position and orientation of the three-dimensional position recognition device 112 are updated based on the inertial momentum acquired by the IMU 115.
In step S302, if the GNSS receiver 114 acquires positioning information, in step S304, the position and attitude updated in step S301 are corrected using the positioning information acquired in step S302.

ステップS303で、外界認識センサ116からデータ取得した場合、3次元位置認識装置112の位置・姿勢の推定値と、ステップS303の取得データと周囲環境地図119とのマッチングにより、3次元位置認識装置112の位置・姿勢、および、周囲環境地図119を更新する。以上が、3次元位置認識装置112の動作のフロー例の説明である。 In step S303, when data is acquired from the external environment recognition sensor 116, the estimated position and orientation of the 3D position recognition device 112 and the surrounding environment map 119 are updated by matching the data acquired in step S303 with the surrounding environment map 119. This completes an example of the operation flow of the 3D position recognition device 112.

以上の通り本実施例によれば、大規模なプラントの抜け漏れが少ない3次元モデルの生成作業を効率化し得るプラント形状計測装置および計測方法を提供することが可能となる。
また、できるだけ計測時間が短くなるような観測位置と観測方向との組み合わせである観測軌道206を導出し、ディスプレイ132、スピーカー133により作業員に提示することにより、作業の効率化が図られる。
As described above, according to this embodiment, it is possible to provide a plant shape measuring device and a measuring method that can improve the efficiency of the work of generating a three-dimensional model with few omissions for a large-scale plant.
Furthermore, an observation trajectory 206, which is a combination of observation positions and observation directions that will shorten the measurement time as much as possible, is derived and presented to the worker via the display 132 and speaker 133, thereby improving the efficiency of the work.

なお、本発明は上記した実施例に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の実施例の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。 The present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications. For example, the above-described embodiments have been described in detail to clearly explain the present invention, and are not necessarily limited to those including all of the described configurations. Furthermore, it is possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment, or to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment. Furthermore, it is possible to add, delete, or replace part of the configuration of each embodiment with the configuration of another embodiment.

100…プラント形状計測装置
110…データ収集装置
111…プラント形状計測センサ
112…3次元位置認識装置
113…ボクセルマップ生成センサ
114…GNSS受信機
115…IMU
116…外界認識センサ
117…プラント設計データ
118…位置姿勢推定・地図更新部
119…周囲環境地図
120…観測位置・方向決定装置
121…属性付ボクセルマップ更新部
122…属性付ボクセルマップ
123…未計測部観測可能位置・方向算出部
130…観測位置・方向決定装置
131…観測位置・方向指示処理部
132…ディスプレイ
133…スピーカー
140…CADモデル生成装置
141…センサデータ蓄積部
142…センサデータデータベース
143…高密度点群生成部
144…点群データベース
145…設計情報データベース
146…3D-CADモデル生成部
147…3D-CADモデル
200…プラント
201…計測対象空間
202…ボクセル
203…観測位置
204…観測方向
205…観測許可領域
206…観測軌道
301…GNSS受信機
302…高解像度カメラ
303…LIDAR
304…IMU
311…レーザー
311p…レーザーの反射点
312…物体無ボクセル
313…物体有ボクセル
314…不明ボクセル
401…現在位置表示ポイント
402…目標位置表示ポイント
403…現在姿勢表示座標系
404…目標姿勢表示座標系
405…ジンバル
500…ARメガネ
501…ハンドル付きのカメラドリー
502…ARメガネの画像
503a…現在のセンサとカメラドリー
503b…次のデータ取得での目標位置姿勢を表す仮想モデル
100... Plant shape measurement device 110... Data collection device 111... Plant shape measurement sensor 112... 3D position recognition device 113... Voxel map generation sensor 114... GNSS receiver 115... IMU
116...External environment recognition sensor 117...Plant design data 118...Position and orientation estimation/map update unit 119...Surrounding environment map 120...Observation position/direction determination device 121...Attributed voxel map update unit 122...Attributed voxel map 123...Unmeasured part observable position/direction calculation unit 130...Observation position/direction determination device 131...Observation position/direction instruction processing unit 132...Display 133...Speaker 140...CAD model generation device 141 ...sensor data accumulation unit 142...sensor data database 143...high-density point cloud generation unit 144...point cloud database 145...design information database 146...3D-CAD model generation unit 147...3D-CAD model 200...plant 201...measurement target space 202...voxel 203...observation position 204...observation direction 205...permitted observation area 206...observation orbit 301...GNSS receiver 302...high-resolution camera 303...LIDAR
304...IMU
311...Laser 311p...Laser reflection point 312...Voxel without object 313...Voxel with object 314...Unknown voxel 401...Current position display point 402...Target position display point 403...Current attitude display coordinate system 404...Target attitude display coordinate system 405...Gimbal 500...AR glasses 501...Camera dolly with handle 502...Image of AR glasses 503a...Current sensor and camera dolly 503b...Virtual model representing the target position and attitude in the next data acquisition

Claims (10)

プラントの形状を計測する計測装置であって、
プラントの詳細形状を表す点群を生成するためのデータを取得するプラント形状計測センサと、前記プラント形状計測センサによる観測の抜け漏れを管理するボクセルマップを生成するデータを取得するボクセルマップ生成センサと、前記ボクセルマップ生成センサからの情報に基づき、前記プラントについてのボクセルマップを生成するボクセルマップ生成部と、前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、点群データを生成し、前記プラントの3D-CADモデルを生成する3D-CADモデル生成部と、を備え、
前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、前記ボクセルマップのうち、物体が含まれるボクセルと、物体が含まれないボクセルと、前記プラント形状計測センサにより計測されていないボクセルと、を分類し、分類結果を作業員に提示すると共にプラント形状を計測し、
前記プラント形状計測センサの観測位置及び観測方向との組み合わせである観測軌道を導出し、当該観測軌道を表示画面上に表示する表示部を有することを特徴とするプラント形状計測装置。
A measurement device that measures the shape of a plant,
a plant shape measurement sensor that acquires data for generating a point cloud that represents a detailed shape of a plant; a voxel map generation sensor that acquires data for generating a voxel map that manages omissions in observations made by the plant shape measurement sensor; a voxel map generation unit that generates a voxel map for the plant based on information from the voxel map generation sensor ; and a 3D-CAD model generation unit that generates point cloud data and generates a 3D-CAD model of the plant based on information from the plant shape measurement sensor,
classifying the voxel map into voxels that include an object, voxels that do not include an object, and voxels that have not been measured by the plant shape measurement sensor based on information from the plant shape measurement sensor, and presenting the classification result to an operator while measuring the plant shape ;
The plant shape measurement device further comprises a display unit that derives an observation trajectory, which is a combination of the observation position and observation direction of the plant shape measurement sensor, and displays the observation trajectory on a display screen .
請求項1に記載のプラント形状計測装置において、
遮蔽物により遮蔽されているボクセル又は前記プラント形状計測センサにより計測されていないボクセルについて、データを取得可能な前記プラント形状計測センサの位置を計算し、計算結果をユーザに出力することを特徴とするプラント形状計測装置。
2. The plant shape measuring apparatus according to claim 1,
A plant shape measurement device characterized by calculating the position of the plant shape measurement sensor from which data can be acquired for voxels that are blocked by an obstruction or voxels that are not measured by the plant shape measurement sensor, and outputting the calculation results to a user.
請求項2に記載のプラント形状計測装置において、
前記プラント形状計測センサは、高解像度なデータを取得するセンサであり、
前記ボクセルマップ生成センサは、前記プラント形状計測センサよりも検出範囲が広く、サンプリング周期が高いセンサであることを特徴とするプラント形状計測装置。
3. The plant shape measuring apparatus according to claim 2,
the plant shape measurement sensor is a sensor that acquires high-resolution data,
The plant shape measuring device is characterized in that the voxel map generating sensor has a wider detection range and a higher sampling period than the plant shape measuring sensor.
請求項に記載のプラント形状計測装置において、
記プラント形状計測センサにより計測されていないボクセルについて、データを取得可能な位置及び視野角を計算し、計算結果をユーザに出力することを特徴とするプラント形状計測装置。
2. The plant shape measuring apparatus according to claim 1 ,
A plant shape measurement device characterized in that it calculates a position and a field of view at which data can be acquired for a voxel not measured by the plant shape measurement sensor, and outputs the calculation result to a user .
請求項4に記載のプラント形状計測装置において、
ボクセルマップ上で、前記プラント形状計測センサの現在位置及び観測位置、現在姿勢及び観測方向、並びに視野角を表示画面上に表示して作業員に提供することを特徴とするプラント形状計測装置。
5. The plant shape measuring apparatus according to claim 4,
A plant shape measuring device characterized in that the current position and observation position, current attitude and observation direction, and field of view of the plant shape measuring sensor are displayed on a display screen on a voxel map and provided to an operator.
請求項に記載のプラント形状計測装置において、
ボクセルマップ上で、前記プラント形状計測センサの現在位置観測位置、現在姿勢及び観測方向、並びに視野角をARメガネにより拡張現実に表示して作業員に提供することを特徴とするプラント形状計測装置。
5. The plant shape measuring apparatus according to claim 4 ,
A plant shape measurement device characterized in that the current position and observation position, current attitude and observation direction, and field of view of the plant shape measurement sensor are displayed in augmented reality using AR glasses on a voxel map and provided to workers.
プラントの形状を計測するプラント形状計測方法であって、
プラント形状計測センサによりプラントの詳細形状を表す点群を生成するためのデータを取得し、ボクセルマップ生成部が、前記プラント形状計測センサによる観測の抜け漏れを管理するボクセルマップを生成するデータを取得するボクセルマップ生成センサと、前記ボクセルマップ生成センサからの情報に基づき、前記プラントについてのボクセルマップを生成し、3D-CADモデル生成部が前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、点群データを生成し、前記プラントの3D-CADモデルを生成し、
前記プラント形状計測センサからの情報に基づき、前記ボクセルマップのうち、物体が含まれるボクセルと、物体が含まれないボクセルと、前記プラント形状計測センサにより計測されていないボクセルと、を分類し、分類結果を作業員に提示すると共にプラント形状を計測し、
前記プラント形状計測センサの観測位置及び観測方向との組み合わせである観測軌道を導出し、当該観測軌道を表示部の表示画面上に表示することを特徴とするプラント形状計測方法
A plant shape measurement method for measuring a shape of a plant, comprising:
a plant shape measurement sensor acquires data for generating a point cloud representing a detailed shape of a plant; a voxel map generation unit acquires data for generating a voxel map for managing omissions in observations by the plant shape measurement sensor, and generates a voxel map for the plant based on information from the voxel map generation sensor; a 3D-CAD model generation unit generates point cloud data based on information from the plant shape measurement sensor and generates a 3D-CAD model of the plant;
classifying the voxel map into voxels that include an object, voxels that do not include an object, and voxels that have not been measured by the plant shape measurement sensor based on information from the plant shape measurement sensor, and presenting the classification result to an operator while measuring the plant shape;
A plant shape measurement method comprising : deriving an observation trajectory, which is a combination of the observation position and observation direction of the plant shape measurement sensor; and displaying the observation trajectory on a display screen of a display unit .
請求項7に記載のプラント形状計測方法において
前記プラント形状計測センサにより計測されていないボクセルについて、データを取得可能な位置及び視野角を計算し、計算結果をユーザに出力することを特徴とするプラント形状計測方法。
The plant shape measurement method according to claim 7 ,
A plant shape measurement method, comprising : calculating a position and a field of view at which data can be acquired for a voxel not measured by the plant shape measurement sensor; and outputting the calculation results to a user .
請求項8に記載のプラント形状計測方法において、
ボクセルマップ上で、前記プラント形状計測センサの現在位置及び観測位置、現在姿勢及び観測方向、並びに視野角を表示画面上に表示して作業員に提供することを特徴とするプラント形状計測方法。
9. The plant shape measurement method according to claim 8,
A plant shape measurement method characterized in that the current position and observation position, current attitude and observation direction, and field of view of the plant shape measurement sensor are displayed on a display screen on a voxel map and provided to an operator.
請求項に記載のプラント形状計測方法において、
ボクセルマップ上で、前記プラント形状計測センサの現在位置と観測位置、現在姿勢及び観測方向、並びに視野角をARメガネにより拡張現実に表示して作業員に提供することを特徴とするプラント形状計測方法。
9. The plant shape measurement method according to claim 8 ,
A plant shape measurement method characterized in that the current position and observation position, current attitude and observation direction, and field of view of the plant shape measurement sensor are displayed in augmented reality using AR glasses on a voxel map and provided to workers .
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