3D点群メディア処理技術

背景

NTTでは、緯度・経度・高度・時刻の4次元の情報を可能な限り精緻に、リアルタイムに把握し、そこから社会実装に資する未来予測を実現できる基盤をめざして、4Dデジタル基盤®の研究開発に着手しています。4Dデジタル基盤®は、高精度で豊富な意味情報を持つ「高度地理空間情報データベース」上に、人・モノなどのセンシングデータを統合し、多様な産業分野における高度な予測・分析・シミュレーション・最適化を可能とします（図1）。道路交通の整流化や、都市アセットの最適活用、社会インフラの維持管理等、さまざまな領域で活用の可能性があると考えています。

サイバー空間の構築

「高度地理空間情報データベース」の整備に向けては、LiDARなどでリアル空間をデータ化しサイバー空間を構築する必要があります。この処理は一般的には以下の流れとなります。

①センシング・復元：リアル空間を、車や航空機等に搭載したLiDAR・カメラなどでセンシングしてデータ化、統合・整形によりデジタル上に復元する。
②認識：計測データから、人手で物体の位置や形状、属性情報を特定して記録する。
③圧縮・構造化：計測データおよび完成データを、ある定められた構造となるように整形・圧縮して保存する。

各ステップの省力化・効率化に向けて、私たちが取り組んでいる3D点群メディア処理技術geoNebula®の最新の研究成果について紹介します。

3D点群メディア処理技術geoNebula®

①センシング・復元：
　3D点群はその構造上、空間的に隣り合う点と点の間に一定幅の空隙ができてしまいます。この空隙に対して新たな点を複数生成して補間することで、より高精細な3D点群を取得できる3Dデータ高解像度化技術を研究開発しています。また、広域な環境を効率的に復元に向けて、複数の3D点群データを統合する技術の研究も進めています。

②認識：
　3D点群では物理的な位置や形状が分かりますが、物体の種類や属性といった意味情報は分かりません。意味情報を用いた検索や高度な分析の実現に向けて、点単位で大規模かつ高精度に意味ラベル（「路面」「建物」など）を自動付与する技術を研究開発しています。

③圧縮・構造化：
　3D点群のデータサイズは非常に大きくなります。保管・伝送コストの低減に向けて、3D点群データを高圧縮して蓄積・保存する技術を研究開発しています。また低メモリ・高速な処理の実現に向けて、圧縮された状態のまま複数の3D点群データ同士の結合や、変化を検出する技術の研究も進めています。

今後の展開

今後、これらの技術をベースにリアル空間を精緻に再現するサイバー空間を構築する技術を確立し、超高臨場メタバースの実現をめざします。