comment落葉時期とは違って新緑の芽が出てくる4月5月、そして梅雨に突入こんな時期はUAVレーザも樹木の抜けが悪く地表面を捉えにくいSLAM技術を使ったLidarは昨今世界中のベンダーから色々な商品が出てきてユーザ側とすれば選択肢も増えて嬉しいかぎりこのSLAMはGPSを有さないのでGPSが受信できないので位置情報はローカル座標になりますが、森林内やトンネル等に有効手段です。歩くだけでリアルタイムに3Dマッピング!と・・メーカーは大々的にアピールしてますが・・・実際はなかなかコツがいります。測量分野に是非とも仲間入りしてほしいアイテムですが、シビアな測量分野の精度に仲間入りするにはもう少し時間がかかりそうだ。いうものの、コンテンツとしては素晴らしいアイテムなので、是非とも活用したいと思う。オリジナルデータ谷間部分をSLAMで計測したオリジナルデータÜAVレーザ+SLAMのマッチング黄色のUAVレーザは測地系座標で仕上がっていますので問題ありません。SLAMデータは位置情報をもってないので、黄色のUAVレーザの測地系座標に合わせ込む必要があります。置型地上レーザで言う、スフィア(基準球)で観測毎のデータ間をマッチングさせる方法も使いません。SLAMはUAVレーザ作業が終わってから、谷間部だけをウォーキングしただけです。(ウォーキングのコツは要りますが)黄色のUAVレーザ(測地座標系)にロカール座標の白色SLAMデータを、うまくマッチングさせる。谷部の樹木(黄色)が繁茂で地表面まで抜け切れてないのがわかると思います。これはどんなレーザを使っても同じだと思います。レーザは透過性があるわけでは無いので、抜けないモノは抜けない。白色のSLAMデータが無かったら、谷間部分は地表面データが少なくヤバかったかもです。UAVレーザ時のコース間を狭めてコース数を増やしたり井桁にコースを増やしたりと、地表面データを少しでも増やす手段はあると思いますが限界はあります。補間しててよかった・・現場班のナイスな判断でした。これだけ地表面データがあればグラウンドデータから標高グリッドデータまでスムーズに作業を行うことができます。この時期はSLAMの補間は有効と実感しました。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。