超大型鋼構造物の高効率・高精度検査を実現するために、地上レーザーポイントクラウドの全体整合アルゴリズムとドローン多視点画像からの高密度ポイントクラウド生成アルゴリズムを研究した。幾何学的特徴に基づく反復型全体整合アルゴリズムを用いて観測値の重み付け制約と解法を継続的に行い、観測値の補正誤差を一定の閾値範囲内に制御し、整合を完了させ、全体のトラス構造のレーザースキャンポイントクラウドモデルを生成した。多リンクの球状ノード中心点アルゴリズムを用いてトラス内の球状ノードと柱の偏心を計算し、その後、視覚運動復元構造アルゴリズムおよび改良されたRANSACアルゴリズムに基づいて生成された画像高密度ポイントクラウドを用い、整合を通じて地上レーザーポイントクラウドと高解像度の非計測画像データの融合を実現した。アジア最大スパン超大型鋼構造物の高精度検査を例に、多地点レーザースキャンポイントクラウドの全体整合精度は5mmであり、抽出検査した21本の鋼柱のうち16本の偏差が35mm前後またはそれ以上（32.1〜68.2mm、方向はいずれも外向き）、全体の鋼構造のトラスたわみは1/250未満であった。これにより、地上レーザーポイントクラウド全体整合アルゴリズムおよび高解像度非計測画像データ密集ポイントクラウド生成アルゴリズムは実現可能かつ正確であり、超大型鋼構造物の高精度検査要求を満たすことが示された。

近接写真測量;LiDAR;ドローン;鋼構造物検査;ポイントクラウド