bestat株式会社が推進する新技術で3D再構築の信頼性が向上！

bestatが実現した新しい3D再構築技術

東京都文京区に本社を構えるbestat株式会社は、3Dデータ処理を専門とする企業として注目を集めています。最近、彼らの提供する「3D.Core」クラウドサービスに新たに導入されたSLAM方式のSfM（Structure from Motion）アルゴリズムは、人工物の3D再構築の安定性を著しく向上させました。この技術革新が製造業およびインフラ分野に与える影響は計り知れません。

3Dデータの重要性

近年、製造業やインフラ関連の仕事では、リアルな現状把握やデジタルツイン構築に3Dデータの活用が非常に重要視されています。従来の方法では、レーザースキャナーやドローン、スマートフォンによる3Dデータの生成が行われていますが、これにはいくつかの課題が存在します。

課題点

特に、3Dデータ生成の過程で見られる問題としては、
1. 類似したポイントを誤って接合してしまい、モデルが崩壊する事例
2. 撮影したにもかかわらず、データに欠損部分が生じるケース

このような問題は製造業やインフラ分野で特に目立ち、効率的なデータの生成が妨げられてきました。

新しいアルゴリズムの導入

bestatが実装した新しいSLAM方式のSfMアルゴリズムは、iPhoneのARKitが提供するVI-SLAMの位置情報を利用し、その累積誤差を独自の相対ポーズ推定によって補正するというものです。この技術により、3D再構築作業の精度が向上し、特に以下の二点で大きな進展をみせました。

1. 致命的な位置合わせ失敗の大幅削減

新アルゴリズムでは、従来に比べて位置合わせの失敗が大幅に削減されます。これにより、全体的な3Dデータの崩壊を防ぎ、精度の高いモデル生成が可能となりました。

2. 欠損データの減少

さらに、撮影したはずなのに生成されない部分が減少するため、より完全なデータセットが得られるようになります。

これにより、製造やインフラの現場では、より信頼性のある3Dデータの取得が期待できるようになります。

技術的な特長

本アルゴリズムは、ARKitが提供する位置情報を元に、相対ポーズ推定によって累積誤差を補正します。このため、以下のような条件下でも安定した3D生成が実現されています。

- 特徴点の少ない人工物や設備への近接撮影
- 広範囲に渡る人工物のスキャン
- 撮影順序が不規則なデータ

ただし、映り込みが激しい場合や手ブレが大きい状況では、品質の改善が見られるものの、完全に綺麗なモデルが生成できないこともあります。この点は今後の技術進化に期待したいところです。

今後の展開

bestatでは「リアルとデジタルが繋がる時代をつくる」というビジョンのもと、アルゴリズム研究から製品に至るまで包括的な開発を進めています。この新しい技術を通じて、製造業やインフラ現場での3Dデータの利用がより広がることが期待されます。今後も、自社開発を通じて、3Dデータ処理技術やAI技術を進化させ、より使いやすいデータ基盤を提供していく方針です。