非GNSS環境下における点検結果の効率的なBIM/CIMモデル反映に関する研究

非GNSS环境下BIM/CIM模型巡检结果高效反映研究

基本信息

批准号：
21K14223
负责人：
川野浩平
金额：
$ 2.33万
依托单位：
Kyushu University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
财政年份：
2021
资助国家：
日本
起止时间：
2021-04-01 至 2024-03-31
项目状态：
已结题

来源：
https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K14223/
关键词：
BIM/CIM SLAM 維持管理

项目摘要

令和４年度は、当初の研究計画に則り、リアルタイムな自己位置推定システムのプロトタイプを開発（実施項目Ａ）し、非GNSS環境下での実験を行い適用条件を整理（実施項目Ｂ）した。さらに、研究目的に対する更なるアプローチとして、実施項目Ａで目指していた継続的なリアルタイム自己位置推定ではなく、点検箇所に対するピンポイントかつ高速な自己位置推定システムのプロトタイプ開発（実施項目Ｃ）を実施した。実施項目Ａでは、令和３年度の調査結果を踏まえてLiDAR搭載型のスマートフォン端末を用いた、LiDARと適応モンテカルロ位置推定（Adaptive Monte Carlo Localization：AMCL）を組み合わせた自己位置推定システムを開発した。さらに、近年ではロボット開発のデファクトスタンダードとなっているROS（Robot Operating System）に対応したセンサー機器を用いた自己位置推定手法も並行して有用であるかを検討した。実施項目Ｂでは、実施項目Ａで開発したプロトタイプを用いて、非GNSS環境下におけるリアルタイムな自己位置推定実験を実施した。具体的には、意図的にGNSS機能をオフにしたLiDAR搭載型端末を用いた室内での自己位置推定や、GNSS衛星の電波範囲外となるボックスカルバート内部での自己位置推定などを実施し、非GNSS環境下におけるリアルタイムな自己位置推定システムの適用条件を抽出・整理した。実施項目３では、実施項目２において長時間のシステム利用に由来するエラー発生を回避する方策として、点検作業時に継続してシステムを稼働させるのではなく、従来の点検作業における記帳作業や写真撮影に代替する行為としてシステムを起動し、自己位置を推定して点検位置を自動記録する方策について検討した。

在2022财政年度，开发了实时自我站点估计系统的原型（实施项目A）根据原始研究计划，并在非GNSS环境下进行了实验以组织应用条件（实施项目B）。此外，作为解决研究目标的进一步方法，我们已经实施了针对检查位置的精确和高速自我站点估计系统的原型开发（实施项目C），而不是旨在连续的实时自我站点估算项目A。在实施项目A中，我们开发了使用Lidar和Ampapt car的自我设备（AMCL）的定位（AMCL），以实现项目A进行了启动。此外，该调查的结果。此外，我们还检查了使用支持ROS的传感器设备（机器人操作系统）的自定位估计方法，该方法已成为近年来机器人开发的事实上的标准，也很有用。 In the implementation item B, a real-time self-location estimation experiment was carried out in a non-GNSS environment using the prototype developed in implementation item A. Specifically, self-location estimation in the room using a LiDAR-equipped terminal with the GNSS function intentionally turned off, and self-location estimation inside a box culvert that is outside the radio range of a GNSS satellite, extracting and organizing the conditions for applying the real-time self-location在非GNSS环境中的估计系统。在实施项目3中，作为避免系统在实施项目2中长期使用系统引起的错误的措施，而不是在检查工作期间继续操作系统，我们讨论了一种启动系统的方法，是启动系统的方法，以替代簿记和在常规检查工作中拍摄照片，并估算自我置换和自动记录检查位置。