マーカー不要の3D計測はどこまで可能？精度を高める5つのコツ

近年、建設・土木業界ではドローンやレーザースキャナー、写真測量（フォトグラメトリ）などを活用した3D計測が普及しつつあります。3D計測によって、構造物の点検から土量の算出、出来形管理、法面の確認、造成現場の記録まで、様々な業務で効率化と高度化が期待できます。

従来、こうした3D計測では計測精度を確保するために、地上にマーカー（標定点）を設置し、それを基準にデータを位置合わせ・補正する方法が一般的でした。

しかし、マーカーを配置・測量する作業は手間がかかる上、場所によっては危険を伴うこともあります。そのため、マーカーを設置せずに効率よく3D計測を行いたいというニーズが高まっています。

では、実際のところマーカー無しでの3D計測はどこまで可能なのでしょうか。

本記事では、その疑問に答えるべく、マーカー不要で3D計測を行うための最新技術動向とポイントを解説します。精度を高めるための5つのコツを中心に、ドローン、地上型LiDAR、写真測量、スマートフォン計測など様々な手法の活用術を具体的に紹介します。

目次

• マーカー不要の3D計測はどこまで可能か？

• コツ1: 適切な3D計測手法と機材を選ぶ

• コツ2: 環境に合わせた事前準備を徹底

• コツ3: 十分なオーバーラップと多角的な計測

• コツ4: GNSSやIMUなど測位技術の活用

• コツ5: 丁寧な後処理と精度検証

• まとめ

マーカー不要の3D計測はどこまで可能か？

最新の3D計測技術により、実用上十分な精度でマーカー無しの計測が可能なケースが増えてきました。例えばドローンを用いた写真測量では、RTK-GNSSを搭載した機体であれば地上の基準点（GCP）を設けなくても、数センチ程度の精度でオルソ写真や点群データを生成できる場合があります。地上型の3Dレーザースキャナーにおいても、複数位置からのスキャンを特徴点の自動マッチングで合成することで、ターゲット（反射シールなど）を設置せずに広範囲を計測する手法が普及しつつあります。また、ハンディ型（モバイル型）の3DスキャナーではSLAM技術によって、作業者が歩くだけで周囲環境を自己位置推定しながら計測でき、煩雑なターゲット配置を必要としません。さらに近年では、スマートフォンやタブレットに搭載されたLiDARセンサーやカメラを用いて、簡易的な3Dスキャンや写真測量が行えるアプリも登場しています。

このようにマーカー無しでも3D計測が可能な場面は増えていますが、求める精度によっては注意が必要です。例えば出来形管理などセンチメートル単位の厳密な精度管理が必要な場合、完全にマーカー無しでは誤差が許容範囲を超えてしまう恐れもあります。

マーカーを使わずに計測を行う場合、測量座標系への厳密な位置合わせ（絶対精度）やモデルのスケール調整といった点で課題が残ることがあります。しかし、近年は高精度GNSSやIMUなどの技術を組み合わせることで、こうした課題も徐々に克服されつつあります。

要は、使用目的に応じて必要な精度レベルを見極め、それを満たすための適切な手法や機材を選択することが重要です。次に、マーカーなしで3D計測を行う際に精度を高めるための具体的な5つのコツを紹介します。

コツ1: 適切な3D計測手法と機材を選ぶ

マーカー無しで高精度な3D計測を実現するには、まず計測手法と使用機材の選定が重要です。3D計測にはドローン写真測量、地上型レーザースキャナー、モバイル型スキャナー、スマートフォン計測など多彩な手法がありますが、それぞれ得意分野と精度特性が異なります。計測対象の規模や環境、要求精度に応じて最適な手法を選ぶことで、無駄な誤差を抑え、マーカーに頼らない測量を成功させやすくなります。

例えば、広大な造成現場の地形測量や土量計算が目的であれば、上空から一度に取得できるドローン写真測量が効率的です。この際、市販ドローンに搭載の簡易GPSのみでは位置精度が数十センチ程度に留まるため、初めから高精度なRTK-GNSSを搭載したドローンや、後処理で精密補正を行うPPK（Post-Processed Kinematic）手法を活用すると良いでしょう。RTK対応ドローンであれば、地上に多数の標定点を設置せずとも、撮影画像に正確な座標情報が付与されるため、出来上がる3Dモデルの位置精度が飛躍的に向上します。

一方、構造物の詳細な形状計測や出来形管理には、地上据え置き型の3Dレーザースキャナーがミリメートル単位の精度を発揮します。ただし、据え置き型で広範囲をカバーするには複数地点からのスキャンデータを結合する必要があり、通常はいくつかのターゲット（球やシール状のマーカー）を設置して位置合わせを行います。マーカー無しで合成する場合は、各スキャンの重複範囲を十分に確保し、建物の角や地形の特徴など自然の目印となる部分を含めて計測することで、後処理ソフト上での特徴点マッチングによる位置合わせを成功させやすくなります。また、短距離で逐次にスキャン位置を移動していくことで誤差の蓄積を抑える工夫も有効です。

近年普及しているハンディ型（モバイル型）のレーザースキャナーは、SLAM技術によって歩行しながらリアルタイムで自己位置推定を行い、大規模な点群データを短時間で取得できます。トンネル内部やプラント施設内など、据え置き型では機材の移設に時間がかかる場所でもハンディ型なら素早く計測可能です。絶対精度は据え置き型より劣るものの（一般に数cm程度）、環境によってはターゲット設置が困難な状況でも自律的に位置合わせができる点が大きな利点です。

さらに、手元にあるスマートフォンやタブレットを使った3D計測も登場しています。例えば最新のスマートフォンには簡易LiDARや高性能カメラが搭載されており、専用アプリを用いて周囲の環境をスキャンして点群やメッシュモデル化できます。スマホ計測は機動性が高く手軽ですが、取得できる精度はプロ用機材に比べると限定的です（数cm〜10cm程度の誤差が生じる場合もあります）。そのため、大まかな現場記録やアイデア段階の検討には有用ですが、正確な出来形管理や設計との照合といった目的では、より高精度な機器を選ぶべきでしょう。

このように、計測対象や用途に応じて最適な手法を選択することが、マーカー不要の計測を成功させる第一歩です。適材適所の機材選びによって、現場でのマーカー設置を省略しても要求精度を満たせる下地が整います。

コツ2: 環境に合わせた事前準備を徹底

マーカーに頼らない計測では、撮影・スキャン時の環境条件や対象物の状態がそのままデータ品質に直結します。現場の状況に応じた事前準備を徹底し、計測に最適な環境を整えることが精度確保の鍵となります。特に天候・照明・対象物の表面状態といった要素に配慮するだけで、ノイズやエラーの発生を大幅に低減できます。

まず、屋外での計測では天候と光の条件をよく選びましょう。雨天や強風時のドローン飛行・レーザースキャンは厳禁です。機材が濡れるリスクだけでなく、風でドローンがブレたり、三脚が揺れて点群にズレが生じる恐れがあります。また、晴天時は強い直射日光が写真にコントラストの強すぎる影を落とし、写真測量のマッチング精度を下げる場合があります。可能であれば薄曇りの日や、日差しの弱い早朝・夕方を狙って撮影すると良いでしょう（ただし夕方は日没時間に注意）。夏場の炎天下では地表付近に陽炎が発生し、レーザーや写真に歪みを生じさせることもあるため、炎熱時の長距離測定は避けるのが無難です。

屋内や夜間の計測では、十分な照明を確保することが重要です。写真測量であれば高感度撮影に頼りすぎるとノイズが増えるため、必要に応じてポータブルな照明を配置し、暗所や陰影を減らします。レーザースキャナーでも、暗所では内蔵カメラのテクスチャ撮影が困難になるため、適度な照明があった方が後処理で扱いやすくなります。また、計測エリアから動く物体を排除する配慮も大切です。人や重機の往来が激しいと、写真にブレやゴースト像が生じたり、点群に欠損や二重取り込みが発生して正確なデータ合成を妨げます。可能であれば計測中は立ち入り制限をするか、一時的に作業を中断してもらうなど、静止した環境でデータ取得するようにしましょう。

対象物や周辺環境の「被写体としての状態」にも目を配ります。写真測量の場合、対象物の表面に模様や特徴が乏しいときは、そのままではソフトが特徴点を見つけられず位置合わせに苦労することがあります。例えば一様に白い壁や舗装の上を撮影する場合、適宜ガムテープやマーカーシール（位置を測るためではなく模様として）を貼る、あるいはスプレーチョークで一時的な模様を付けるなど、人工的に特徴を付与する方法が有効です。後で撤去できる素材でランダムな印を付けておけば、撮影後に容易に除去でき、マーカー無しでも精度良く写真同士をマッチングできます。同様に、金属面やガラスなど光を反射しやすい対象物は、そのままではレーザーや写真で正確に捉えられません。必要に応じて反射防止スプレーを吹き付ける、偏光フィルターをカメラに装着する、といった対策を講じましょう。ただし、これらの処置を行う際は対象物を汚損しない範囲で慎重に行ってください。

さらに、使用する機材自体の準備・校正も忘れてはなりません。ドローンであればフライト前にコンパスやIMUのキャリブレーションを済ませ、RTK機の場合は基地局やネットワークRTKの設定を確認しておきます。カメラを使う場合、レンズが汚れていないか確認し、オートフォーカスは事前に適切に合わせておくかマニュアルで無限遠固定にするなど、ピントがずれるのを防ぎます。必要に応じて撮影前に試し撮りを行い、露出オーバーや手ブレがないかチェックしましょう。レーザースキャナーでも、据え付け後に水平器で機材が安定しているか確認し、校正モードがある機種は事前にキャリブレーションを実施します。ハンディ型スキャナーの場合、スキャン開始前に周囲をゆっくり見回してSLAMの初期マップを安定させると良いでしょう。スマートフォン計測では、開始前に端末のARによるトラッキングを一度リセットし、ゆっくりデバイスを動かして周囲をスキャンさせてから本番に臨むと精度が向上します。

このように、環境条件を整え機材の状態を万全にしておけば、マーカーが無くともデータ取得段階で高品質な点群・画像を集めることができます。結果として後工程での位置合わせもスムーズに進み、精度の高いモデル作成に繋がります。

コツ3: 十分なオーバーラップと多角的な計測

マーカー無しで複数のデータを統合するには、各データ（写真やスキャン）の互いの重なり合いを十分に確保し、様々な角度から情報を取得することが不可欠です。オーバーラップ（重複範囲）が小さいと、隣接する写真や点群を正しく位置合わせできず、モデルに歪みやズレが生じる原因となります。逆に、大きなオーバーラップと多角的な計測によって、ソフトウェアが共通の特徴を検出しやすくなり、マーカーがなくても各データを高精度に統合できます。

写真測量では特に高い重複率を意識しましょう。ドローンで地形を撮影する場合、隣り合う写真間で前後左右それぞれ少なくとも70〜80%以上の重なりがあると理想的です。例えば、平坦な地形を空撮するなら、飛行コースを平行に複数設定し、隣接するコース間で横方向80%程度の重複を確保します。起伏が大きい地形や高低差のある構造物を撮影する際は、高度を一定に保つだけではなく、複数の高度・角度から撮影すると良い結果が得られます。建物であれば上空からの真俯瞰写真に加え、斜め方向から四方八方で撮影し、壁面が十分写り込むようにします。対象物の各部位が3枚以上の写真に写るくらいの撮影密度があれば、後処理ソフトでの特徴点マッチングが安定し、ずれの少ない点群を生成できるでしょう。

レーザースキャナーによる計測でも重複は重要です。据え置き型のレーザースキャナーで複数地点を測定する場合、隣のスキャンポジションとの間に必ず視野の重なり部分を作っておきます。一つのスキャンでは死角となる領域も、別角度からカバーしておくことでデータ欠損を防ぎます。例えばトンネル内をスキャンするなら、一定間隔ごとにスキャナーを移動させつつ、各スキャンで前後の区間に重複する範囲を持たせます。建物外部の計測でも、四隅や曲面部では2方向以上からレーザーを当て、全体を取り囲むような配置計画を立てます。こうすることで、各スキャン間で共通の特徴（壁の角や地面の模様など）を含めることができ、後処理での位置合わせがスムーズになります。また、一度に広範囲を飛び越すような離れた配置は避け、少しずつ範囲を広げてスキャンすることで誤差の蓄積を抑えることができます。

モバイル型のSLAM式スキャナーでは、経路の工夫が精度に直結します。一筆書きのように一度も同じ場所に戻らない軌跡だと、センサーの誤差が修正されないまま蓄積し、最後には位置がずれてしまう恐れがあります。可能であれば計測範囲をぐるりと周回し、スタート地点に戻ってくる「ループクロージャ」を行いましょう。出発点に重ねてスキャンデータが得られれば、SLAMアルゴリズムが自己補正を行い、全体の歪みを低減してくれます。ループが難しい場合も、要所で立ち止まって周囲をスキャンし、十分な特徴点を捉えてから次に進むよう心がけます。急ぎ足で動いたり小走りになるとデータが粗くなり、トラッキングロスト（追跡見失い）につながるため、常に一定の速度でゆっくり移動することも大切です。

加えて、計測対象を多角的に捉える意識も欠かせません。単一の方向からだけでは捉えきれない凹凸や裏側の形状も、異なる角度から計測することで初めて忠実に再現できます。土工現場の土量計測では、盛土や堆積物の裾部まで確実にカメラやレーザーを向けて、陰になりがちな斜面下部の点群を取り逃さないようにします。構造物点検でも、ひび割れ等を記録したい面は正面からだけでなく斜めから光を当てた画像を取得することで、後から判読しやすい3Dデータとなります。こうした多面的なデータ取得によって、マーカーに頼らずとも各測定データが相互に補完し合い、高精度な3Dモデル構築が可能になります。

コツ4: GNSSやIMUなど測位技術の活用

マーカーを使わずに計測データを正しい位置・寸法で取得するには、可能な限り外部の測位技術を活用するのが近道です。中でも衛星測位（GNSS）や慣性計測装置（IMU）といった技術を組み合わせることで、各データに絶対的な位置・姿勢情報を付与し、モデル全体の精度を飛躍的に高めることができます。

代表的なのは高精度GNSSの活用です。例えばドローン写真測量の場合、RTK-GNSSに対応した機体であれば、飛行中に取得する写真すべてにセンチメートル級の座標タグを付与できます。従来のGPSでは数mの誤差が生じるため、モデル全体がその分ずれてしまう可能性がありますが、RTKによって各写真の位置が高精度に分かれば、空中三角測量の演算結果も自ずと正確な縮尺・位置関係に収束します。同様に、地上型レーザースキャナーでも機種によっては内蔵GNSSでスキャン開始位置を記録できたり、別途GNSS受信機を設置してスキャンデータを地座標に直結できるものがあります。広い現場を複数日に分けて計測するような場合も、各日のデータにGNSS基準の位置情報が入っていれば、後から統合する際に基準点なしでピタリと位置合わせが可能になります。

モバイル型のSLAMスキャナーでも、屋外やGNSS信号が届く環境であれば補助的にGNSSを利用する価値があります。長距離を歩くとどうしてもSLAMの位置推定にわずかな誤差が蓄積しますが、途中で高精度GNSSによる現在位置を取得できれば、そのタイミングで誤差をリセットし、再び高い精度でスキャンを継続できます。一部の先進的なモバイルマッピングシステムでは、SLAMに加えてリアルタイムにGNSSとIMUを融合させることで、ドリフト（徐々に位置がずれる現象）を抑制し、数センチ精度で大規模空間を計測できるようになっています。

また、最近ではスマートフォンやタブレットでの写真測量やLiDARスキャンでも、高精度GNSSを外付けして測位情報を取得するソリューションが登場しています。通常スマートフォン内蔵のGPSでは精度が数m程度ですが、Bluetoothや専用アタッチメントを介してRTK対応のGNSS受信機を接続すれば、スマホでもほぼ測量機並みの位置精度が得られます。例えば地上で複数枚の写真を撮影する場合でも、一枚一枚に正確な撮影位置のタグが付くため、あとからソフト上で位置合わせする際にモデルのスケールや位置が狂いにくくなります。手持ちのスマホで取得した点群データであっても、そこにGNSS計測値を含められれば、絶対座標系で他の測量データと統合しやすくなります。

IMU（慣性計測装置）や電子コンパス等も有効に活用しましょう。ドローンや最新の3Dスキャナーには高性能なIMUが内蔵されており、機器の姿勢や動きを検知してデータに反映しています。例えば写真測量ソフトでは、各写真の撮影時のおおよその向き（オイラー角）や位置を初期値として利用し、アルゴリズムの収束を早めることができます。ハンディ型スキャナーでも、IMUが傾き補正を行っており、急激な揺れが発生しても点群が大きく乱れないようになっています。現場では事前にIMUのキャリブレーションを行い、電子コンパスが正しく指しているか確認することで、これらセンサーから得られる情報を最大限信頼できる状態にしておきます。そうすれば、マーカー無しでもデータ取得時からある程度の位置精度が担保され、後工程での微調整だけで済むようになるでしょう。

このように、GNSSやIMUといった測位・姿勢センサーをフル活用することで、従来マーカーで補っていた位置合わせの役割をデジタルに置き換えることができます。結果として、現場にマーカーを設置しなくても必要な精度要件を満たせる可能性が格段に高まります。

コツ5: 丁寧な後処理と精度検証

現場で取得したデータは、オフィスでの後処理段階でも丁寧に扱うことで、最終的な成果物の精度が決まります。マーカー無しで得られた点群や写真を統合する際は、ソフトウェア上で可能な限り最適化処理を行いましょう。写真測量ソフトでは、撮影画像に対してバンドル調整（Bundle Adjustment）を実行し、誤差を全体にわたって平均化することが重要です。自動マッチングで位置ずれが生じた箇所がないかプレビュー段階で確認し、必要に応じて手動で対応点を追加指定するなど、ソフト任せにせず細部までチェックします。レーザースキャンのデータ結合でも、各スキャン間のズレ量（レジストレーションエラー）をソフトが算出しますので、その値が許容範囲内に収まっているか確認します。大きなズレが検出された場合は、追加の対応点を設定する、問題のあるスキャンを除外するといった対策を取ります。ソフトウェアにグローバル調整機能がある場合は、全スキャンの誤差を一括で最小化する処理を適用し、局所的なズレが積み上がって全体の歪みになっていないか検証します。

データ統合後は、不要な点やノイズを取り除いてクリーンアップします。飛散した点群ノイズや重複した点は削除し、地表面など本来フラットであるべき部分に段差が出ていればフィルタで平滑化します。ただし構造物のエッジや微細形状はできる限り保持し、過度に平滑化しないよう注意が必要です。また、複数日に分けて取得したデータセットを統合した場合、微妙な色味や密度の差異が出ることがあります。見栄え上問題があればテクスチャの色補正を行ったり、点群の密度を均一化するリサンプリングを行って品質を整えます。

そして、最終的な3Dモデルや点群データに対して必ず精度検証を行いましょう。例えば、モデル内の2点間距離を実測値と比較してみる方法があります。現場で巻尺や既存図面から把握しておいた寸法（例えば建物の柱間距離や道路幅）と、点群上で計測した距離を照合し、差が許容範囲内か確認します。複数箇所で比較することで、モデル全体のスケールの正確さを判断できます。また、余裕があれば独立した測量機器で数点の座標を測っておき、完成した3Dモデル上の対応点の座標と比較する「チェックポイント検証」も有効です。これにより、マーカー無しで作成したモデルの絶対精度（基準座標系に対するずれ）を客観的に評価できます。もしこれらの検証で精度不足が判明した場合、必要に応じてモデルにスケール補正を適用したり、既知点を基準に全体を平行移動させるなどの調整を行います。写真測量ソフトによっては、あとから既知の距離や座標を追加入力して再調整できる機能もありますので、それらを活用して誤差の低減を図ります。

精度検証まで含めて初めて測量業務が完結します。丁寧な後処理と検証を習慣づけることで、マーカーを使わない計測でも安心して結果を利用できるようになります。また、検証で得られた気付き（どの工程でどんな誤差が生じたか）を次回以降の計測計画にフィードバックすることで、継続的に精度向上を図っていくことができます。

まとめ

マーカー不要の3D計測は、今回紹介したような様々な工夫と最新技術の活用により、実用レベルで十分可能になりつつあります。事前の計画と準備をしっかり行い、適切な手法でデータを取得しさえすれば、従来は標定点の設置が不可欠だった場面でも、十分な精度で3次元測量を完了できるケースが増えています。マーカーを設置しないことで作業時間を短縮でき、危険な高所や立ち入りにくい場所での設置作業も不要になるため、安全性の向上にもつながります。

技術の進歩とともに、マーカーレスで高精度な計測が可能な範囲は今後さらに拡大していくでしょう。その代表例の一つが、iPhoneに装着して使える高精度GNSSデバイス「LRTK」です。スマートフォンにLRTKを装着することで、手元のデバイスだけでセンチメートル級の測位を実現でき、写真測量やLiDARスキャンのデータに高精度な位置情報を付与することができます。こうした最新ツールを活用すれば、現場でマーカーを配置しなくても、従来は専用測量機器が必要だったような精度要件を満たす3D計測が可能となります。

マーカー不要の3D計測は、今まさに建設・土木の測量・点検実務における新たなスタンダードになりつつあります。ぜひ今回紹介したコツやツールも参考に、安全かつ効率的な3D計測に取り組んでみてください。