デジタルツインの社会実装を目指すDataLabsが1.3億円のシード調達、点群データの自動3次元モデリングツールを3月末公開

デジタルツインの社会実装目指すDataLabsが1.3億円のシード調達、点群データの自動3次元モデリングツール公開に向け体制強化

DataLabsは2月16日、シードラウンドとして、第三者割当増資による総額1億3000万円の資金調達の実施を発表した。引受先は、東京大学協創プラットフォーム開発、ディープコア。調達した資金は、点群データの有効活用に向けたプロダクト開発および機能の拡張、それらの開発に適したリサーチエンジニア・ウェブエンジニアなどの人材採用にあてる。

また同社は、点群データの「自動モデリングツール」、三次元データや二次元CAD図面の「クラウド型共有・可視化ツール」の2プロダクトのリリースを近日予定しているという。

まず2月末には、点群データ・三次元モデル・二次元CAD図面などを、誰でも閲覧・共有できる「点群三次元モデル可視化・共有ツール「Linked Viewer」を公開予定。URLの共有のみでブラウザー上で閲覧可能としており、生データをダウンロードすることもできる。デジタルツインの社会実装目指すDataLabsが1.3億円のシード調達、点群データの自動3次元モデリングツール公開に向け体制強化

 

もう1点は、3月末にリリース予定の「点群データの自動モデリングツール「Modely」(モデリー)。計測した点群データをDataLabsのプラットフォームにアップロードすると、クラウド上で自動解析するというもの。対象を画面上でクリックするだけで、自動で寸法精度100%(パラメトリックモデリングを採用した場合)の三次元モデルが完成する。

なお現在、Modelyの要素技術を用いて、現場での配筋状況の自動モデル化による検査の効率化などを目指した実証実験を東日本旅客鉄道と進めているそうだ。鉄道をはじめ、あらゆる施工現場における配筋検査等の効率化のため、全国の建設業界の企業などに向けてサービス展開も図るとしている。

2020年7月設立のDataLabsは、「デジタルツインの社会実装」を通じ最適化された社会の実現に資することをミッションとするスタートアップ。三次元計測のほか、点群データの自動三次元モデリング(BIM/CIM化など)、熱流体や気流、構造解析などの各種シミュレーション(CAE解析)機能をSaaSで展開。UI・UXを充実させ、デジタルツイン実現のハードルを極限まで低減するという。

DJI製ドローン「Matrice 300 RTK」利用し愛媛県大三島の日本一高い送電鉄塔にかかる海峡横断部の送電線点検の実証実験

DJI製ドローン「Matrice 300 RTK」利用し日本一高い送電鉄塔にかかる海峡横断部の送電線点検の実証実験DJI JAPANは10月26日、エネルギア・コミュニケーションズ、中国電力ネットワークと共同で、愛媛県大三島にある日本で1番高い送電鉄塔から海峡にかかる送電線の点検を、ドローンとズームカメラで自動的に行う実証実験を実施したと発表した。

送電線の外観検査は、これまでヘリコプターからの目視やカメラ撮影、また地上からの目視などに頼ってきた。手動のドローンを使うこともあるが、作業員の経験に頼ることが多い。そこで、DJIの業務用ドローン「Matrice 300 RTK」の自動飛行機能による点検の実証実験を行った。

実験は、直径35mmの送電線を1.2kmに渡って水平移動しながら点検するというもの。事前に、鉄塔と送電線の形状と位置を示す点群データを取得し、ズームカメラ「Zenmuse H20T」で外観を撮影した。このデータをもとに、解析ソフト「DJI Terra」で正確な3Dモデル点群を作り出した。これを使って、送電線と一定の距離(25m)を保ちながら撮影を行うドローンの自動飛行プログラムを作成し、実行。

結果として、作業時間は従来方式にくらべて大幅に短縮された。撮影データは、最大23倍の光学ズーム、有効画素数2000万画素のカメラで撮影された高精細な画像として取得できた。画像はリアルタイムで確認できるので、問題のある箇所が発見された際は、その場で再撮影などの対処ができる。また海峡部の強風に対しても、ドローンは持ちこたえることができた。この撮影データは、後にAIによる画像解析が行われるという。

この実験により、ドローンによる点検の高い有効性が実証されたとDJIは話している。

ソシオネクストが深層学習を用いたSLAM処理を大幅に高速化、画像認識による自律制御がエッジ機器でも可能に

ソシオネクストが深層学習を用いたSLAM処理を大幅に高速化、画像認識による自律制御がエッジ機器でも可能に

SoC(システム・オン・チップ)の設計開発を行うソシオネクストは10月12日、自動運転車やロボットなど自律制御を行う装置に欠かせないSLAM(自己位置推定と環境地図作成を同時に行う)処理に必要な時間を、従来技術の約1/60に短縮できる手法を開発したことを発表した。これは、東北大学大学院情報科学研究科システム情報科学専攻、岡谷貴之教授の研究ブループとの共同研究によるもの。

SLAMは、自動車などではLiDAR(ライダー:レーザーで画像検出と測距を行うシステム)を用いたものと、カメラ映像で行うVisual SLAMとに大別される。Visual SLAMは、安価なカメラで行えることと、画像処理技術が発達したことから応用が広がっている。さらに深層学習を使った画像認識技術の発展もこれを手伝っている。

しかし、深層学習による画像処理では、画像から抽出された3次元点群と観測データをすり合わせて画像の正確な3次元復元を行うバンドル調整(BA。Bundle Adjustment)という、膨大な計算処理が必要となる。そのため、エッジ機器のようなCPU処理能力に制約のある環境では、Visual SLAMは難しかった。

そこでソシオネクストの研究チームは、「グラフネットワーク(Graph Network。GN)を用いた推論による近似計算手法」を提案。これにより従来方式(g2o)と比較して「計算量を抑えた推論処理」が可能となり、処理時間は1/60となった。

ソシオネクストが深層学習を用いたSLAM処理を大幅に高速化、画像認識による自律制御がエッジ機器でも可能に

計算量が減ったことで、CPUの負担や、それにともなうシステムの消費電力も抑えられる。そのため小さなエッジ機器でも高度なVisual SLAM処理が可能となり、応用の範囲が大きく広がる。ソシオネクストでは、この新しい推論手法による処理効率の向上を、画像認識以外の新しい顧客アプリケーションへの応用も検討すると話している。

デジタルツイン関連技術・サービスを展開する企業をまとめた「デジタルツイン 業界カオスマップ」2021年8月版

  1. デジタルツイン関連技術・サービスを展開する企業をまとめた「デジタルツイン 業界カオスマップ」2021年8月版公開

デジタルツインプラットフォームの開発・提供を行うSymmetry Dimensions(シンメトリー・ディメンションズ)は8月19日、2021年8月版「デジタルツイン 業界カオスマップ」を発表した。

2014年10月設立のSymmetry Dimensionsは、空間・都市向けデジタルツイン構築およびプラットフォーム開発を行う企業。空間や都市における人流・交通・IoT・BIM/CIMなど様々な種類のデータをプラットフォーム上で統合・解析することで、誰もが簡単にデジタルツイン上での仮説・検証・計画を行うことを可能にするとしている。

デジタルツインとは、物理空間に存在する場所や事象について、IoTデバイスなどを用いてデータ化しデジタル空間上に再現することで、分析・予測などを可能にする技術。データを活用した業務の最適化を行う方法として、製造業や建設業、スマートシティなど様々な分野での活用に注目が集まっているという。

同社は、2021年8月版「デジタルツイン 業界カオスマップ」とともに、デジタルツインの市場動向およびテクノロジーのうち、特にトレンドとなっている注目すべき重要なキーワードを解説している。

「オープンデータ」の加速

デジタルツインやスマートシティを構築する基盤として、世界中の国や自治体でオープンデータ化の取り組みが加速している。米国政府機関や州・都市などが保有する公共データを一元的に管理提供する「Data.gov」では、2009年の発足当初47件だったデータが、現在では6570倍の約31万件に増大。日本国内では2021年3月に公開された国土交通省の3D都市モデル「Project PLATEAU」(プロジェクト・プラトー)、静岡県の3D点群(Pointcloud)データベース「Virtual Shizuoka」など、3Dデータを中心としてオープンデータ化が進んでいる。

「製造」「建設」業界が先行するデジタルツイン

従来から3Dデータを利用していた製造・建設業界は、デジタルツイン化への対応も早く、これらのニーズに応じたデジタルツイン構築やサービス提供を行う企業が増加している。また、製造業界では自社開発でシステム化を進める企業が多く見られる一方、建設業界では外部テクノロジー企業との協業によるシステム化を進める傾向にある。建設業界においては、今後もスタートアップをはじめとした様々な企業からデジタルツイン開発への参入が活発になるとしている。

業界を横断した「汎用型」プラットフォーム(Cross-Industry)

スマートシティに代表される都市型デジタルツイン領域では、業界を横断した汎用型のデジタルツインプラットフォームが登場。これは、IoTセンサーの普及による現実空間のデータ収集が増大したこと、iPhoneをはじめ身近な製品がLiDARセンサーを採用するなど現実世界をデータ化する流れが加速していることで、従来は3Dデータを使用していなかった企業においてもデジタルツインの構築・利用が可能になってきたためという。

「マルチエクスペリエンス」

デジタルツインの活用では、企業や組織のあらゆる関係者が、場所を問わず、より迅速に現在の状況を把握・共有し、次の行動につながる意思決定を行う必要があるという。Symmetry Dimensionsは、そのためウェブブラウザー・スマートフォン・xR(拡張現実、複合現実)を組み合わせたマルチエクスぺリンス化が加速するとしている。ウェブブラウザーを基点としたクラウドベースのデジタルツインプロダクトは今後さらに増大するという。

デジタルとフィジカルの双方向での共有・連携

現実空間の位置情報に基づき、永続的に情報を保存し、ユーザー間での共有を可能にする技術である「AR Cloud」の進化と、コロナ禍により、あらゆる業務の「デジタルファースト」のプロセスが加速し、デジタルツインと物理空間の双方向でのデータ共有・連携が進むという。これによりデジタルツイン上で行われた意思決定の迅速な現場への反映と、最適化された従業員エクスペリエンスを提供をするようになるとしている。

レーザーやLiDARで取得した3D点群データをオンラインで自動解析する「スキャン・エックスクラウド」が公開

レーザー測量やLiDARで取得した3D点群データをオンラインで自動解析する「スキャン・エックスクラウド」が正式スタート

スキャン・エックスは9月17日、レーザーやLiDAR(ライダー)など各種機器で取得した3D点群データの高精度クラス分類・解析が可能なクラウドサービス「スキャン・エックスクラウド」を正式にリリースした。1ライセンス月額税込み2万9800円で、毎月500GBまで点群データを処理・解析できる。初月はキャンペーンにより、30日間無料で利用可能。

レーザー測量やLiDARで取得した3D点群データをオンラインで自動解析する「スキャン・エックスクラウド」が正式スタート

3D点群データ(3 Dimensional Point Cloud)とは、建築物や地形などの位置や色といった情報を点の集合体として表現し、コンピューター上で扱いやすくしたもの。LiDARは、レーザー光線を使って、目的の物体までの距離や方向、形状などを高精度で測定・検出する装置。

スキャン・エックスクラウドは、地上型3Dスキャナー(TLS)、ドローン・航空機によるレーザー測量、車両搭載型のMMS(モービルマッピングシステム)、SLAMベースの背負型・手持型スキャナーなど、レーザー測量で使われる様々な機器に適したパラメーターを設定可能。

高度な点群のクラス分類機能によってノイズ除去・地表面抽出を自動で実施可能なほか、建物や樹木の分類もサポートしており、ニーズに応じて統計的手法や機械学習を用いた特定の物体も抽出も行える。個々の樹木を区別し、樹高、材積量も計算できるという。

地表面、樹木、ノイズを自動分類した後の様子 (東豊開発コンサルタント提供)

地表面、樹木、ノイズを自動分類した後の様子 (東豊開発コンサルタント提供)

等高線データを表示している様子 (東豊開発コンサルタント提供)

等高線データを表示している様子 (東豊開発コンサルタント提供)

また、点群からのメッシュデータ生成も対応しており、通常のTIN生成だけではなく、従来は難しかったオーバーハングのTINもサポート。等高線データ生成を生成し、図面データ形式でも出力できる。

​図面データとの重ね合わせによる出来形管理帳票の出力機能も年内にリリース予定で、i-Constructionを積極的に支援するとしている。

また、水流シミュレーションや冠水シミュレーションなどを用いて、災害リスク予測を通じた減災対策を支援。​災害などの被害状況をスキャンした後は、共有リンク発行により関係者に展開可能。実際の災害現場でもすでに使用されており、2020年7月の九州豪雨でも被害状況把握に利用されたという。

7月の九州豪雨で土砂崩れがおきた自然災害現場 (東豊開発コンサルタント提供)

7月の九州豪雨で土砂崩れがおきた自然災害現場 (東豊開発コンサルタント提供)

スキャン・エックスクラウドの正式リリース版を開発するにあたっては、国内外の業界関係者約10社にβ版を試験的導入してもらい、同社からの定期的なフィードバックを元に日々改良してきたという。すでに大手ゼネコン、損害保険会社、各地の測量会社において試験導入されており、様々な実績を残しているとしている。

スキャン・エックスは、イスラエルにおいてSLAMや3D点群データ解析の経験を積んだエンジニア2名が、2019年に設立したスタートアップ。世界各地の3D点群データを解析してきた創業者は、「既存3D点群データソフトは、ハイスペックPCが必要な上に、高価で使い辛い…シンプルで、誰にでも使いやすく、さらに低価格で、場所を選ばすデータ解析ができるものが欲しい」と考え、スキャン・エックスクラウドの開発に着手したという。

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