model_aligner crash問題

目的

COLMAPのmodel_alignerを使用し、復元した3Dモデルを絶対座標に位置合わせ（ジオリファレンス）する。

背景: SfMで復元されたモデルは「相対座標」

COLMAPのSfM（Structure from Motion）は画像間の特徴点マッチングのみからカメラ位置と3D点群を復元する。この時点では:

• 座標系は任意: 原点・スケール・回転は計算上の都合で決まり、現実世界との対応関係は一切ない
• スケール不定: 例えば「building_Aの高さが1.0」と復元されても、それが本当に10mなのか100mなのかSfMだけでは分からない
• 複数セグメントの統合が不可能: 別々に復元したモデル同士はそれぞれ異なる座標系を持ち、そのまま重ねることができない

DJIドローンは画像ごとにGPS情報を持つ

一方、パイプラインの入力動画から抽出した各フレームには、DJIドローンのSRT（Telemetry）ファイルから取得したGPS座標（緯度・経度・高度）が紐づいている。

このGPS情報を使えば:

1. 絶対座標への変換（ジオリファレンス）: 任意座標系のモデルを現実世界（緯度・経度・標高）にマッピング
2. スケールの確定: カメラ間の距離がGPSから分かるため、モデルのスケールを実寸に修正
3. 複数セグメントの統合: 各セグメントを共通のGPS座標系に合わせれば、別々に復元したモデルも正しく重なる
4. 計測・分析への応用: 絶対座標を持つことで、モデル上で実際の距離・面積・体積を計測できる

model_alignerの役割

COLMAPの model_aligner は、各カメラ画像に紐づいたGPS座標（緯度・経度・高度）を入力として受け取り、SfMで復元された任意座標系のモデルをENU座標系（East-North-Up: 東・北・天頂）に変換する。

ENU座標とは地表の一点を原点とし、東方向をX、北方向をY、天頂方向をZとする直交座標系で、ドローンの測位データとの親和性が高い。

問題

model_alignerが一部のセグメントでアクセス違反によりクラッシュ。特にセグメント数が多いほど発生確率が高くなる傾向があった。

原因

GPS座標からENU座標への変換時に、座標スケールの不一致が発生。COLMAPのSfM座標系とGPS絶対座標系の間でスケールが大きく異なる場合に変換処理が破綻する。

対策

一次対策

model_alignerが失敗した場合は raw model（位置合わせなし） でフォールバック。GPS位置情報は失われるが、メッシュ自体は正常に出力される。

最大2回のリトライ

初回失敗時にパラメータを調整して最大2回再試行。それでも失敗した場合はraw modelを採用。

今後の調査

原因を特定するため、以下を調査予定:

• GPS座標とENU座標の相関分析: 各フレームのGPS（緯度・経度・高度）と、SfM復元後のカメラ位置（任意座標系）の間で、スケールの乖離がどの程度発生しているかを定量的に評価する
• 失敗ケースと成功ケースでGPS-ENU間の変換パラメータ（回転・並進・スケール）を比較し、クラッシュ発生条件を特定する

ステータス

一部対策 — 根本原因（座標スケール不一致）の完全解決には至っていないが、実運用上はraw model fallbackで問題なし。絶対座標が必要な場合は別途CloudCompareなどで手動ジオリファレンス可能。