| 講演名 | 2021-09-08 LiDARによる巡回センシングを活用した広域路面・積雪状況観測システムの開発と評価 秋山 諒太(立命館大), 山本 寛(立命館大), 北辻 佳憲(KDDI総合研究所), |
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| 抄録(和) | 豪雪地帯において除雪作業を効率化するために，除雪対象である道路の積雪深計測は重要な作業の一つである。しかし，現状では定規やポールを利用した目視での計測が中心であり，多地点を巡回して積雪深を計測する作業は除雪作業者の負担になっており，除雪業務に従事する若手人員が不足している原因の一つとなっている. また，舗装道路の維持管理においても路面状況の計測は重要な作業となっているが，地方自治体では予算の不足や担当する職員の不足により，広範囲の路面を対象とすることは困難を極めている. 積雪計測に関する従来の研究では，超音波距離センサやカメラ画像を用いた路面状況の計測方法が提案されている. しかし，計測装置を設置した付近に計測範囲が限定されることや，路面や積雪面の起伏を正しく計測することは困難であるという問題がある. そこで本研究では，LiDARのように路面形状を面的に計測できる高精度センサを除雪車や自治体が所持している車両に備え付け，業務に伴う車両の走行中にLiDARにより収集した点群データを解析することで，広範囲の路面を対象とした状況観測システムを研究開発する. さらに，路面の形状を表す広範囲の点群データを解析することで，路面の劣化具合を推定することに加えて，計測装置を固定設置できない地域における積雪状況を観測・予測できるシステムへの応用も検討する. |
| 抄録(英) | In order to improve the efficiency of the snow removal activity in heavysnowfall areas, the measurement of the snow depth of roads is one of themost important tasks. However, at present, the snow removal operator visually measures thesnow depth by using rulers and poles. This is one of the reasons why there is a shortage of young workers forsnow removal work. In addition, the measurement of road surface condition is also animportant task for the maintenance of paved roads, but it is extremelydifficult for local governments to perform the measurement in a widearea due to lack of budget and staff in charge. The existing research has proposed a method of measuring road surfaceconditions by using ultrasonic distance sensors and by analyzing cameraimages for the snow measurement. However, the measurement range is limited to the vicinity where themeasurement device is installed, and it is difficult to correctlymeasure the undulations of the road surface and snow surface. In this study, we propose a new system that installs high-precisionsensors such as LiDAR which can measure the shape of the road surface onsnowplows and vehicles owned by local governments and analyzes the pointcloud data collected by LiDAR while the vehicles are in operation. In addition, the method to estimate the deterioration of the roadsurface by analyzing the point cloud data that represents the shape ofthe road surface is proposed, Furthermore, the application to the system that can observe and predictthe snow surface in the area where the measurement device cannot befixedly installed is also considered. |
| キーワード(和) | 積雪観測 / 路面観測 / LiDAR / 点群データ解析 |
| キーワード(英) | Snow cover observation / road surface observation / LiDAR / point cloud data analysis |
| 資料番号 | IA2021-21 |
| 発行日 | 2021-09-01 (IA) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IA |
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| 開催期間 | 2021/9/8(から1日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | インターネット運用・管理、一般 |
| テーマ（英） | Internet Operation and Management, etc. |
| 委員長氏名（和） | 義久 智樹(阪大) |
| 委員長氏名（英） | Tomoki Yoshihisa(Osaka Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 近堂 徹(広島大) / 屏 雄一郎(KDDI総合研究所) / 山本 寛(立命館大) |
| 副委員長氏名（英） | Toru Kondo(Hiroshima Univ.) / Yuichiro Hei(KDDI Research) / Hiroshi Yamamoto(Ritsumeikan Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 大平 健司(阪大) / 坂野 遼平(工学院大) / 渡辺 俊貴(NEC) |
| 幹事氏名（英） | Kenji Ohira(Osaka Univ.) / Ryohei Banno(Kogakuin Univ.) / Toshiki Watanabe(NEC) |
| 幹事補佐氏名（和） | 小谷 大祐(京大) / 中村 遼(福岡大) / 野林 大起(九工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Daisuke Kotani(Kyoto Univ.) / Ryo Nakamurai(Fukuoka Univ.) / Daiki Nobayashi(Kyushu Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Internet Architecture |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | LiDARによる巡回センシングを活用した広域路面・積雪状況観測システムの開発と評価 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Development and Evaluation of a Wide-Area Road Surface and Snow Condition Observation System utilizing Traveling Sensing by LiDAR |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 積雪観測 / Snow cover observation |
| キーワード(2)（和/英） | 路面観測 / road surface observation |
| キーワード(3)（和/英） | LiDAR / LiDAR |
| キーワード(4)（和/英） | 点群データ解析 / point cloud data analysis |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 秋山 諒太 / Ryota Akiyama |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumei Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 山本 寛 / Hiroshi Yamamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 立命館大学(略称：立命館大) Ritsumeikan University(略称：Ritsumei Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 北辻 佳憲 / Yoshinori Kitatsuji |
| 第 3 著者 所属（和/英） | (株)KDDI総合研究所(略称：KDDI総合研究所) KDDI Research, Inc.(略称：KDDI Research, Inc.) |
| 発表年月日 | 2021-09-08 |
| 資料番号 | IA2021-21 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IA-167 |
| ページ範囲 | pp.42-48(IA), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2021-09-01 (IA) |