道路空間（道路・法面・道路付帯物などの領域）
測る
道路空間を対象に、広域から狭域まで。多様な計測手法を用いて、現況把握から変化の捉え方まで支える3次元計測を実施。目的に応じた計測により、後工程につながる3次元データを取得します。
複数計測手法の組み合わせによるデータ補完
MMSとSEAMSの計測データを重ね合わせることで、車両計測では取得しにくい歩道部や構造物周辺のデータを補完。道路空間全体を途切れのない3次元データとして取得します。
それぞれの機材の特性を活かし、計測手法を組み合わせることで、データ取得の効率性と網羅性を向上します。
MMS（モービルマッピングシステム）の特性
交通規制を伴わずに車道から計測を行い、走行しながら道路延長方向を連続的かつ高密度に取得できます。車道部を中心に、広範囲の道路空間を効率よく計測でき、路面や道路附属物の現況把握に適しています。
SEAMS（バックパック型レーザースキャナ）の特性
歩道部や狭隘な箇所、構造物周辺など、車両では進入しにくい場所を計測できます。設置・移動の自由度が高く、必要な箇所をピンポイントで計測できるため、歩道部や細部形状の補完に適しています。
2時期の計測データによる土砂量の把握
異なる時期に取得した3次元計測データを比較することで、土砂崩れによる土量の算出や地形変化の把握が可能です。さらに、パスコが保有するMMSアーカイブデータを活用することで、事前に計測データがない場合でも、災害発生前後の状況を比較・確認できます。このような二時期の計測データによる差分比較は、土量算出にとどまらず、地形変化の把握や経年変化の確認など、多様な解析に有効です。
※MMSアーカイブデータの有無や取得状況は地域・路線によって異なります。
MMSによる鉄道施設データ取得
レーザー点群データや写真データを活用し、標識・信号といった通信施設の把握や、軌道周辺に存在する構造物の位置情報を正確に取得することができます。
軌陸車へのMMS搭載例
軌陸車からの架線・踏切施設の計測
創る
計測で取得した点群データをもとに、道路形状や周辺地形・付帯物を自動処理技術を用いて整理し整理し、道路3次元モデルとして構築します。
設計検討や維持管理で扱いやすい形に構造化することで、形状把握や位置関係の確認、後工程での解析に活用できる3次元データを作成します。
高精細道路3次元モデル
MMS計測成果の点群データをもとに図化を行うことで、数センチレベルの高精度な地図データを作成します。標識や区画線、各種地物、道路属性などについても、要望に応じた作成仕様を検討し、実際の道路空間に近い高精度・高精細な道路3次元モデルを構築することが可能です。作成した道路3次元モデルは、視通解析をはじめとする各種検討に活用できるほか、自動運転技術における基盤データとしても活用されています。
表現を高めた道路3次元モデル
地下空間も含めた道路3次元モデル
自動運転基板図への適用
道路詳細3Dメッシュモデル
（MMS3D）
MMSデータから作成した3Dメッシュモデルは、正確な位置情報を持つ点群データをもとに生成したモデルで、道路空間の細かな部分まで再現できます。
道路空間を基盤とした各種解析に活用できるほか、AI技術による不要物除去やアーカイブデータの活用により、効率的かつ低コストでの提供が可能です。
その結果、地下・災害対応といった実務への展開が可能となり埋設物情報との重ね合わせによる離隔確認や、防災・災害対応に活用できます。
【特長】
- 正確な位置情報を持つMMSデータから、3Dメッシュモデルを効率的に作成可能
- AI技術によるマスキング処理で、車両や人物などの不要物を自動除去
- MMSアーカイブデータを活用することで新たな計測が不要、かつ低価格で提供可能
- 地下埋設物情報との重ね合わせによる離隔確認をはじめ、防災・災害対応にも活用可能
道路詳細3Dメッシュモデル（MMS3D）の
イメージ
MMS3次元点群データの
高精度化技術
【点群データの自動合成】
複数の点群データを自動合成する技術です。
自動で点群データの位置合わせに必要な移動パラメータを算出し、その結果を基にMMSの自己位置・姿勢データを補正します。これにより、レーザー点群と画像の重畳関係を維持したまま、複数データの自動合成が可能となります。
特に大都市部では、計測データ間で位置精度の差や上下・左右方向のズレが発生しやすいため、データ合成の調整作業が必要です。この技術を活用することで、こうした作業負担を軽減し、絶対精度・相対精度の向上を実現します。
【通行人・並走車両の自動除去】
点群データに含まれる浮遊ノイズや車両などの不要物は、解析や3次元都市モデル作成の効率・品質を低下させる要因となっており、従来は手作業による除去に多くの時間を要していました。
本技術では、不要物を自動でフィルタリングすることで、点群処理の効率化と品質向上を実現し、作業期間の短縮や原価低減、高品質データ基盤の構築に貢献します。
AIによる自動化技術
（車のナンバープレート）
AI処理で標識種別、座標を取得
3次元ポイントデータ化
取得した画像データに対して、画像認識AIによる物体認識と自動処理を用いたマスキング処理を行います。
解析・確認の際に不要な情報をあらかじめ整理することで、後続工程での確認作業や手作業を減らし、業務全体の効率化を支援します。
【特長】
- 画像認識AIによる認識を用い、対象を自動的に抽出・マスキング
- 手作業による修正や確認の手間を減らし、後工程の作業負荷を軽減
- データ処理の効率化により、業務全体のスピードと品質を向上
地図データの加工技術
センサー情報から地物を抽出し、差分箇所を抽出・可視化します。差分情報と既存地図、走行履歴を紐付け（マップマッチング）をすることで、新規・変更地物の反映・更新が可能です。
活かす
MMSやバックパック型・ハンディ型レーザースキャナなどで取得した点群データや画像データは、PADMS‑Netに搭載し、道路空間の情報として一元的に管理できます。
距離や面積の計測に加え、ジオタグ機能を用いて点検結果や写真、属性情報を位置情報とともに記録・蓄積することで、道路管理に必要な情報を継続的に残していくことが可能です。
また、地上部だけでなく地下空間に関する情報もあわせて管理できる点は、近年の道路管理における重要なポイントであり、MMS以外の計測データも含めて、業務内容に応じた柔軟なデータ活用を支援します。
PADMS‑ Netによる道路情報の計測
距離や面積の計測により、道路付帯物の配置状況や占有範囲の確認、仮設物の設置状況把握などが可能です。
MMSデータを基盤とした空間情報を用いることで、位置精度の高い計測を行うことができ、現地確認の補助や机上での検討作業を効率的に進められます。これにより、道路管理業務における確認・検討の精度とスピード向上を支援します。
PADMS‑Netによる道路情報の一元管理
MMSデータを基盤とした空間情報を3次元で表示でき、道路空間の状況を高い精度で把握することができます。
点検結果や属性情報をジオタグとしてPADMS‑Net内に保存し、組織内で共有することで、MMSデータに限らず、さまざまな関連情報を一元的に蓄積・活用できます。
さらに、蓄積したデータに埋設物情報などを重ね合わせることで、地上部と地下空間の位置関係を立体的に確認でき、離隔確認や防災・災害対応における現況把握を、より高い精度で行うことが可能です。
これにより、道路管理・維持管理業務における情報共有の促進と、判断の高度化を支援します。
必要な点群データをすばやく・そのまま活用
指定した範囲の点群データをLAS形式で高速にダウンロードできます。※
ダウンロードした点群は、他のソフトウェアに取り込み、解析・設計・検討など用途に応じた活用が可能です。
これにより、お客様自身によるデータ活用のスピードと柔軟性を高めます。
※100㎡範囲の点群データを約5秒でダウンロード
路面状況をデータで“見える化”
3次元点群データで路面の高低差を可視化できます。
晴天時でも水たまりの発生箇所と影響範囲を、画面上で正確に把握できます。
調査における現地訪問が不要となり、調査工数の削減と修繕対応のスピードアップを実現します。