LiDARは「面」が見えて、「角」が見えにくい — その素直な理由

LiDARは「面」が見えて、「角」が見えにくい — その素直な理由

いま、ある現場課題をきっかけに、iPhoneのLiDARで「ものの長さ」を測る仕組みを研究しています。詳しいことはお話しできないのですが……この研究を進めるなかで、私はずっと、ひとつの素直な疑問にぶつかっていました。

「面はこんなにきれいに取れるのに、どうして角や頂点はぼやけるんだろう?」

実際にスマホのLiDARで部屋や物をスキャンしてみると、壁や床のような"平らな面"は、比較的きれいに出ることがあります。ところが、机の角や、箱のとがった頂点になると、とたんに曖昧になる。少しにじむというか、芯を食わない感じになるんです。

経営者の方や現場の方からも、よくこの「なんで?」を聞かれます。そして私は、これはとても良い問いだと思っています。なぜなら、この素朴な疑問の先に、3Dスキャンという技術の"本当の姿"が隠れているからです。

今日は、その答えをできるだけやさしく解きほぐしてみます。

そもそもLiDARは何をしているのか

LiDARは「Light Detection and Ranging」の略です。むずかしく聞こえますが、やっていることはシンプルです。

基本は、光を投げて、跳ね返って戻ってくるまでの時間を測ることです。

山に向かって「ヤッホー」と叫ぶと、少し遅れて「ヤッホー」と返ってきますよね。あの時間が長ければ、山は遠い。短ければ、近い。LiDARは、これを音ではなく光でやっているんです。社内では「光のこだま」と呼んでいます。

そうやって光を無数の方向に飛ばして、ひとつひとつの「距離」を集めていく。その結果として出てくるのが、3D点群と呼ばれるものです。

点群というのは、空間にまかれた砂つぶのようなものだと思ってください。ひとつの点は、ただの「ここに何かがあった」という印にすぎません。でも、その砂つぶが何万、何十万と集まると、なんとなく部屋の形や物の形が浮かび上がってくる。

LiDARは「形」を見ているわけではない

ここが、最初の大事な腹落ちポイントです。

私たちはつい、「LiDARは形を見ている」と思いがちです。でも、違うんです。LiDARが集めているのは、あくまでバラバラの点でしかありません。

「形」というのは、その点の集まりを、あとからコンピューターが解析して"立ち上げている"もの。LiDAR自身が「これは机だ」「これは壁だ」とわかっているわけではないんです。

たとえるなら、点描画に近いかもしれません。離れて見ると一枚の絵に見えるけれど、近づけば無数の点でしかない。LiDARが渡してくれるのは、その「点」だけ。絵にするのは、また別の仕事なんです。

この前提を押さえると、「面は得意で角は苦手」という不思議が、すっと解けていきます。

なぜ「面」はきれいに取れるのか

平らな面、たとえば壁を考えてみます。

壁の上には、点群の砂つぶがたくさん乗っています。そして、それらの点はだいたい同じ方向を向いて、同じ平らさの上に並んでいる。コンピューターは、この「同じ向きにそろった大量の点」から、「ここに平面があるな」と統計的に見つけ出します。

このとき使われる代表的な考え方の一つに、RANSACという手法があります。名前は難しいですが、中身はクラスの多数決によく似ています。

RANSAC（RANdom SAmple Consensus）とは、ノイズや誤ったデータ（外れ値）を多く含む観測データから、正しい数学モデルやパラメータを推定するアルゴリズムです。引用:tech-deliberate-jiro

たとえば、「3人を適当に選んで、その3人が乗っている面を仮の平面にしてみる。次に、その面の近くにいる人が何人いるか数える」。これを何度も繰り返して、いちばん多くの仲間を集められた面を"正解"として採用する。そういう多数決のやり方です。

この方式のいいところは、ノイズ(変な外れ値)に強いことです。何人か変な場所に立っている人がいても、多数派には勝てないので、自然と無視される。壁のような広い面には、多くの点が集まりやすいので、多少の乱れがあっても、多数決のような考え方で、平面を安定して推定しやすくなる。

冗長なほどたくさんの点があるから、ノイズに埋もれない。 これが「面が得意」な理由です。

なぜ「角」や「頂点」は苦手なのか

では、ここからが今日の核心です。角や頂点は、なぜぼやけるのか。

理由は、拍子抜けするほどシンプルです。多数決をするための"仲間"が、いないからです。

この「点の数の差」を、一枚の絵にするとこうなります。

箱のとがった頂点を思い浮かべてください。あれは、3つの面が出会う、たった1点です。面のように何万点も乗っているわけではありません。たった1点では、多数決もなにもありません。誰も多数派になれないんです。

角(2つの面の交わる線)も同じです。線の上に乗る点は、面に比べてぐっと少ない。だから、ちょっとしたノイズが入っただけで、簡単に埋もれてしまう。

さらに不利な事情が重なります。点群には解像度があり、点と点のあいだには必ず隙間があります。頂点という一点は、運悪くその隙間にスポッと落ちてしまうことがある。おまけに、角の部分では反射や見え方が複雑になりやすく、戻ってくるデータも乱れがちです。

面は「群れ」で守られているのに、頂点は「ひとりぼっち」。だからノイズに弱く、ぼやける。とてもシンプルな話なんです。

実務ではどう乗り越えるのか

では、現場ではお手上げかというと、そんなことはありません。発想を変えるんです。

角や頂点を直接つかまえようとするのをやめる。代わりに、得意な「面」を複数きれいに取って、その面と面が交わる線・交わる点として、逆算で求める。

その考え方を図にすると、こうなります。

折り紙を思い出してください。折り目そのものを定規で測るのは難しくても、左右の平らな面さえわかれば、その境目として折り目は自然に決まりますよね。あの発想です。苦手なものを正面から攻めず、得意なものから導く。

これは弊社のエンジニアが研究開発で実証しています。見事に折り目の部分が抽出されました。

さらに実務では、これに写真(画像処理)を組み合わせます。写真は、輪郭やエッジの手がかりを拾うのが得意です。点群が苦手なところを、画像が補う。そしてAIで「机らしさ」や物体のまとまりを推定する——点の集まりとしてではなく、ひとつの"もの"として推定させてあげるわけです。

LiDARだけ、画像だけ、AIだけ——どれか一つに頼るのではなく、それぞれの得意を持ち寄るハイブリッド設計。これが、現場では有効になりやすい考え方です。

ここに、機材選びの落とし穴もあります。「面の精度」のスペックだけを見て機材を選ぶと、いざ現場で角や頂点が必要になったときに「あれ、足りない」と困ることがある。何が得意で何が苦手かを知っていれば、その回避ができるんです。

つまり、LiDARの弱点は欠陥ではなく、測り方の性質から来るものです。

まとめ：素直な疑問から、技術の本質が見える

「面はきれいなのに、角はぼやける」。この素朴な疑問をたどっていくと、3Dスキャンの正体が見えてきます。

それは、魔法のように形を写し取る技術ではありません。空間にまかれた点という"素材"から、アルゴリズムという数学が、少しずつ「形」を立ち上げているだけ。だからこそ、得意と不得意があるし、それを理解して使うことに意味があります。

おもしろいのは、こうした「点と形の関係」が、業界をまたいで共通だということです。たとえば配管のような円いものが正確な円かどうかを測るときにも、根っこでは「円や円筒を当てはめ、ばらつきから本当の形を見抜く」という、同じ数学の考え方が効いてきます。一見バラバラに見える応用が、じつは地続きの数学で支えられている。私はそこに、いつも素直な驚きを感じます。

連載「なぜ？3Dスキャンの素直な疑問」（全10回）

iPhoneの3Dスキャンにまつわる「なぜ?」を起点に、中学生でも雰囲気が分かるレベルまで、ひとつずつ噛み砕いていく連載です。（公開ずみの回はリンクから、これからの回は順次更新します）

第1回｜入口：3Dスキャンって、何種類あるの? ——測り方の道具箱

第2回｜点群①：LiDARは「面」が見えて、「角」が見えにくい ——その素直な理由（本記事）

第3回｜点群②：iPhoneで測ったのに、現場では使えない? ——ドリフトという落とし穴（記事を読む）

第4回｜点群③：3つのスキャナーは、どんな仕組みで測っているのか ——据え置き・iPhone・ハンディ

第5回｜位置推定：機械は「自分がどこにいるか」をどう知るのか ——点群か、画像か

第6回｜人間の空間認知：私たちも、目だけで歩いてはいない ——目・内耳・海馬の合わせ技

第7回｜ロボティクス：掃除ロボも自動運転も、中身は同じ ——デモと現場のあいだ

第8回｜メッシュ・ボクセル：砂つぶを、かたちにする ——張りぼてと積み木

第9回｜BIM：かたちに「意味」が宿るとき ——これは扉、これは柱

第10回｜フォトグラメトリ：写真だけで、現実をそっくり起こす ——最初の問いに戻る

私たち One Technology Japan は、まさにこうした3Dスキャンと建設DXの「ラストワンマイル」——現場の小さな"困った"を、技術でどう越えるか——に日々向き合っています。取り組みの一部はこちらにもまとめています。

素直な疑問は、いつも技術の本質への入り口です。今日のこの「なんでだろう?」が、あなたの現場の何かと、小さくつながっていたら嬉しいです。

私が大切にしている言葉を、最後に置いておきます。今日という一日に、できることへ誠意を込めて。

WHAT A WONDERFUL DAY TODAY!