リアリティキャプチャコントロールポイントを理解する

リアリティ キャプチャは、現実世界のオブジェクトや環境の正確で詳細な 3D モデルを作成するための重要なプロセスです。写真測量法やレーザー スキャンなどのテクノロジを使用することで、かつては想像もできなかった方法で世界をデジタル化できます。このプロセスの中心となるのは、キャプチャされたデータの精度と信頼性を確保する上で不可欠な役割を果たすコントロール ポイントの概念です。この記事では、コントロール ポイントとは何か、なぜ重要なのか、そしてリアリティ キャプチャでコントロール ポイントを効果的に使用する方法について説明します。

リアリティキャプチャにおけるコントロールポイントとは何ですか?

コントロール ポイントは、現実世界のキャプチャにおいて重要な要素であり、3D モデルとマップの精度と位置合わせを保証する上で重要な役割を果たします。コントロール ポイントは、現実世界における定義済みの固定位置であり、地理参照されています。つまり、コントロール ポイントの位置は、既知の座標系で正確な座標で記録されます。コントロール ポイントはアンカー ポイントとして機能し、これにより、キャプチャされたデータ (写真測量法、LiDAR、その他のスキャン方法のいずれで取得されたものでも) を 3D 環境内で正しく位置合わせ、拡大縮小、配置することができます。適切なコントロール ポイントがないと、最終的なモデルの位置合わせがずれたり、歪んだり、拡大縮小が不適切になったりして、データ表現に重大なエラーが生じる可能性があります。

リアリティキャプチャにおけるコントロールポイントの役割

リアリティ キャプチャのコンテキストでは、コントロール ポイントはデジタル モデルを現実世界の座標に結び付けるために使用されます。これにより、スキャンまたはキャプチャされたデータは、形状とサイズが正確であるだけでなく、地理的または空間的なコンテキスト内で正しく配置されます。コントロール ポイントは、土地測量、建築、建設、土木工学など、非常に正確なモデルを必要とするプロジェクトに不可欠な場合がよくあります。

コントロール ポイントは、さまざまなデータ収集方法 (航空調査、地上スキャン、モバイル LiDAR など) が統合されている大規模で複雑なサイトや環境で作業する場合に特に重要です。コントロール ポイントを使用すると、さまざまなデータセットをシームレスにつなぎ合わせて、エリアまたはオブジェクトの統一された正確な表現を形成できます。

コントロールポイントの定義と測定方法

コントロール ポイントは通常、特定の参照フレームまたは座標系内の座標 (多くの場合、緯度、経度、および標高の形式) によって定義されます。これらの座標を決定する方法は、使用するテクノロジと必要な精度のレベルによって異なります。このプロセスでは通常、全地球航法衛星システム (GNSS) 機器、トータル ステーション、レーザー距離計などの高精度の測量機器を使用した現場測定が行われます。

• GNSS 調査: GPS を含む GNSS は、衛星信号を使用して地球表面上の正確な位置を決定します。この方法は、広いエリアでコントロール ポイントを確立する場合や、地理空間的に参照されるデータセットの場合によく使用されます。
• トータルステーション測定トータル ステーションは、ポイント間の角度と距離を測定するために使用される高精度の光学機器です。特に GNSS 信号が妨害されたり信頼できない環境では、GPS と組み合わせて使用してコントロール ポイントを確立できます。
• LiDARと写真測量: 一部のリアリティ キャプチャ ワークフローでは、LiDAR スキャンまたは写真測量モデルから取得したデータセット内でコントロール ポイントを手動で識別および測定することもあります。これらの方法では、コントロール ポイントが抽出されるポイント クラウドまたは画像をキャプチャする必要があります。

コントロールポイントの種類

コントロール ポイントは、データの位置合わせと精度の検証における役割に基づいて分類できます。主なタイプは次の 3 つです。

地上コントロールポイント (GCP)

地上基準点とは、座標が正確に測定され、地理参照された地上にある物理的な点です。GCP は、キャプチャされたデータを現実世界に合わせるための主な基準として機能します。これらのポイントは、通常、現場での精密な測量技術によって特定されます。GCP は通常、建物の角や道路の中央など、敷地の重要な場所や重要な特徴の交差点で選択されます。

• 利点GCP は、特に大規模プロジェクトにおいて、データの調整とモデルの精度の確保に非常に信頼性があります。
• 制限事項GCP の設定と測定のプロセスには、時間とコストがかかる場合があります。

チェックポイント

チェック ポイントは、直接の位置合わせではなく検証に使用されます。これらのポイントは位置合わせプロセスには含まれませんが、座標は既知です。データが処理された後に、結果の精度を比較するために使用されます。チェック ポイントでのエラーが大きすぎる場合は、データの位置合わせまたはコントロール ポイントの測定に問題があった可能性があることを示しています。

• 利点: チェックポイントは、キャプチャされたデータの全体的な精度を検証する方法を提供します。
• 制限事項: これらはアライメント プロセスで積極的に使用されないために、検出された問題を遡及的に解決することが困難な場合があります。

タイポイント

タイ ポイントは、通常、写真測量法や構造からの動き (SfM) のプロセスで使用されます。複数の画像やスキャンで共有される共通ポイントであり、さまざまな視点からのデータを整列および統合するために使用されます。GCP とは異なり、タイ ポイントは地理参照されませんが、単一のデータセット内または複数のデータセット間で一貫性を確保する上で重要です。

• 利点タイ ポイントは、さまざまなデータセットを位置合わせし、3D モデルの内部一貫性を確保するのに役立ちます。
• 制限事項: タイ ポイントは内部の位置合わせには便利ですが、GCP にリンクされていない限り地理空間の精度は提供されません。

正確さと精度の重要性

コントロール ポイントの精度は、キャプチャされたデータの全体的な品質と使いやすさに直接影響します。高精度のコントロール ポイントにより、最終的な 3D モデルまたはマップが地理空間的に正確になり、わずかなエラーでも重大な結果を招く可能性がある土地開発、建築、エンジニアリング プロジェクトなどのアプリケーションに使用できるようになります。コントロール ポイントの精度が高いほど、現実世界のフィーチャを表現する最終製品の信頼性が高まります。

• 高精度: エンジニアリングや環境研究など、高い精度が求められるアプリケーションでは、1 センチメートル未満の精度を持つコントロール ポイントが必要になることがよくあります。
• 中程度の精度: 視覚化や一般的なマッピングなど、それほど重要でないアプリケーションの場合、中程度の精度のコントロール ポイントで十分な場合があります。

さまざまなリアリティキャプチャ方法でのコントロールポイントの使用

現実のキャプチャでは、コントロール ポイントは、採用されているキャプチャ テクノロジに応じて異なる方法で使用されます。例:

• 写真測量写真測量ワークフローでは、コントロール ポイントを画像内で手動でマークしたり、ポイント クラウド内で識別したりできます。これらのポイントは、モデルの位置合わせとスケーリングに役立つ空間参照を提供します。
• ライダー: LiDAR スキャンでは、多くの場合、ポイント クラウドを地理空間座標に正確に登録するために地上コントロール ポイントが必要になります。これらのポイントにより、LiDAR データがより大きな空間コンテキスト内で正しく配置されることが保証されます。
• UAV調査: 航空測量に UAV (ドローン) を使用する場合、キャプチャされた画像または LiDAR データを地理参照するにはコントロール ポイントが重要です。通常、地上コントロール ポイントは、ドローンのデータ キャプチャの参照を提供するために現場に配置されます。

コントロール ポイントは、リアリティ キャプチャ プロジェクトの正確性、信頼性、地理空間精度を保証するための基盤です。コントロール ポイントにより、写真測量、LiDAR、ドローン調査などのさまざまなソースから収集されたデータを適切に配置およびスケーリングできます。適切に配置された高精度のコントロール ポイントを使用することで、測量士やエンジニアは現実世界を忠実に表現する詳細な 3D モデルやマップを作成できるため、建設、測量、都市計画などの業界で非常に役立ちます。コントロール ポイントを正しく使用することは、あらゆるリアリティ キャプチャ プロジェクトの成功に不可欠であり、結果として得られるデジタル モデルが現実世界の場所や特徴と一致するようにします。

測量と地図作成におけるコントロールポイントの重要性

コントロール ポイントは測量とマッピングの基礎であり、空間データを正確に配置、整列、および地理参照するための参照フレームワークとして機能します。土地測量、都市計画、建設、環境監視など、正確な地理情報に依存する業界では、コントロール ポイントの精度が最終的な地図やモデルの品質と信頼性に直接影響する可能性があります。これらの分野におけるコントロール ポイントの重要性と役割を理解することは、測量またはマッピング プロジェクトの成功を確実にするために不可欠です。

地理空間の完全性の確立

コントロール ポイントは、さまざまなソースからのデータがグローバルまたはローカル座標系と整合し、一貫した地理空間参照を提供することで、地理空間の整合性を維持するために不可欠です。

• 座標系リファレンス: コントロール ポイントは認識された座標系にデータを固定し、全体的な一貫性を保証します。
• 一貫性の確保: 衛星画像や地上測定などのさまざまなソースからのデータを一貫した方法で統合するのに役立ちます。

コントロール ポイントは、すべての以降の分析、モデリング、または構築アクティビティの地理参照ベースを提供し、データが空間的に整列し、実際のアプリケーションに対して正確であることを保証します。

測量プロジェクトの精度向上

測量において、コントロール ポイントは精度を確保するために不可欠であり、測量士が水平および垂直の測定の精度を達成してデータの正確性を確保するのに役立ちます。

• データの整列: コントロール ポイントは、さまざまなプラットフォームからのさまざまなデータセットを揃えて、正しく適合するようにします。
• 測定値を確認する: 測量機器による測定値の精度を確認するのに役立ちます。

コントロール ポイントは測定誤差の削減に大きく貢献するため、大規模で精密な測量作業には欠かせません。

地理空間システムおよびソフトウェアとの統合

コントロール ポイントは、地理空間データの分析とモデリングに不可欠な地理情報システム (GIS) およびコンピュータ支援設計 (CAD) ソフトウェアと調査データの統合を容易にします。コントロール ポイントは調査データと地理空間ソフトウェア間のリンクを作成し、収集されたデータをシームレスに分析、モデリング、共有できるようにします。

測量と地図作成におけるコントロール ポイントの重要性は否定できません。コントロール ポイントは地理空間の精度の基盤となり、データが適切に参照、位置合わせ、地理参照されることを保証します。コントロール ポイントは、データセットの一貫性を確保し、GIS および CAD システムに統合し、正確な建設および土地開発活動を可能にするために不可欠です。

大規模プロジェクトでは、コントロール ポイントは共通の参照ポイントとして機能し、すべてのチームとテクノロジが同じ地理空間データで作業していることを保証します。この一貫性により、最終的にはマッピングと測量の信頼性と精度が向上し、コストのかかるエラーやプロセスの遅延を防ぐことができます。

チェックポイントを現実にどう使うか

コントロール ポイントはリアリティ キャプチャの基本的な側面であり、プロジェクト中にキャプチャされた空間データが正確で精密であり、現実世界の座標と適切に位置合わせされていることを保証します。写真測量、LiDAR スキャン、その他のリアリティ キャプチャ テクノロジのいずれを使用する場合でも、コントロール ポイントはモデルまたはマップの整合性を維持し、分析、構築、またはさらなる研究に効果的に使用できるようにします。このセクションでは、準備から後処理まで、リアリティ キャプチャ プロセス中にコントロール ポイントを使用する主要な手順について詳しく説明します。

コントロールポイントを使用したリアリティキャプチャの準備

コントロール ポイントを利用するための最初のステップは、適切な計画と準備です。コントロール ポイントは、対象エリア全体に慎重に選択、測定、および配置する必要があります。これらのポイントは、データ キャプチャ プロセス全体の参照ポイントとして機能するため、現場で安定していて簡単に識別できる必要があります。

徹底したカバレッジを確保するには、コントロール ポイントを調査エリア全体の重要な場所に配置する必要があります。たとえば、コントロール ポイントをエリアの角や境界に配置すると、空間参照が適切になり、モデルのエラーが最小限に抑えられます。矛盾を回避するには、データ収集プロセス全体を通じて目に見える安定したポイントを選択することが重要です。

これらのコントロール ポイントの座標を正確に測定することが重要です。GNSS (全地球航法衛星システム) やトータル ステーションなどの精密な測量機器を使用すると、座標が正確に記録されます。これらの測定値は、後処理中にキャプチャされたデータを位置合わせするための基礎として役立ちます。

データ収集中にコントロールポイントを組み込む

コントロール ポイントが確立され、測定されたら、それをデータ キャプチャ プロセスに組み込む必要があります。この段階では、キャプチャ機器がコントロール ポイントを効果的に検出して登録できることを確認することが重要です。

写真測量の場合、コントロール ポイントは、地面に物理的にマークされるか、キャプチャされた画像で明確に見える特定のマーカーを使用してマークされることがよくあります。LiDAR またはレーザー スキャンの場合、コントロール ポイントは、スキャナーが正確に検出できる場所に配置し、スキャン範囲内でポイントが見えることを確認する必要があります。

この段階では、機器のセットアップが重要です。すべてのデバイスが最高の精度でデータを取得できるように調整されていることを確認してください。たとえば、写真測量を使用する場合は、カメラはレンズの歪み、焦点距離、解像度に合わせて調整する必要があります。一方、LiDAR スキャナーは、環境に必要な範囲と解像度でスキャンするように設定する必要があります。

データのキャプチャ中は、コントロール ポイントの既知の座標を使用して、各画像、スキャン、またはポイント クラウドを地理参照する必要があります。これにより、キャプチャされたデータが実際の座標系と一致することが保証されます。これは、プロセス全体を通じて精度を維持するための重要なステップです。

後処理におけるコントロールポイントの使用

データがキャプチャされると、後処理中にコントロール ポイントを使用して、データを地理参照モデルに調整および配置します。この段階では、キャプチャされたデータ (画像、ポイント クラウド、またはその他の形式の空間データ) は、コントロール ポイントの実際の座標に合わせる必要があります。

Agisoft Metashape、Autodesk ReCap などのソフトウェア プログラムや類似のツールを使用すると、キャプチャしたデータを自動的にコントロール ポイントに合わせることができます。これらのプログラムはコントロール ポイントを参照マーカーとして使用し、モデルを正しい空間位置に合うように調整します。その結果、既知の座標系に正確に地理参照された 3D モデルまたはマップが作成されます。

後処理中に、モデルにエラーや不一致がないか確認することも重要です。処理されたモデル内の制御点の位置を実際の座標と比較することで、位置ずれや不正確さを特定できます。不一致が見つかった場合は、位置合わせを調整したり、必要に応じて追加データをキャプチャしたりして、モデルを改良できます。

コントロールポイントによる検証と改良

モデルの位置合わせとジオリファレンスが完了したら、次のステップは検証です。この検証では、最終的なモデルをコントロール ポイントの実際の位置と比較して、キャプチャの精度を確認します。コントロール ポイントが予想される位置と一致しない場合は、データ キャプチャまたは後処理中にエラーが発生したことを示しています。

精度が望ましい範囲内にない場合は、さらに改良を加えることができます。これには、データの再調整、モデルの調整、またはギャップを埋めたり不正確さを修正したりするための追加データの取得が含まれる場合があります。検証と改良のプロセスにより、最終製品が可能な限り正確で、意図された用途に適したものになります。

コントロールポイントの使用に関するベストプラクティス

コントロール ポイントで最適な結果を得るには、リアリティ キャプチャ プロセス全体を通じて一連のベスト プラクティスに従うことが重要です。調査エリア全体で複数のコントロール ポイントを使用することは不可欠です。コントロール ポイントの数が多いほど、位置合わせの精度が高まり、エラーの可能性が減ります。データ キャプチャから後処理まで、プロセスの各段階でコントロール ポイントの精度を定期的に検証すると、潜在的な問題を早期に把握し、より高いレベルの精度を確保するのに役立ちます。

さらに、冗長性を計画することも重要です。データ キャプチャ プロセス中に主要なポイントの一部が不明瞭になったり、検出が困難になったりした場合に備えてバックアップ コントロール ポイントを用意しておくことは、重要な参照ポイントを失うリスクを最小限に抑える効果的な方法です。機器を定期的に調整することも、データの正確性と一貫性を確保するための鍵となります。

コントロール ポイントは、リアリティ キャプチャ プロセスの重要な部分であり、正確なデータ収集、地理参照、およびモデルの位置合わせの基盤となります。コントロール ポイントを慎重に選択、測定、配置し、データ キャプチャと後処理の段階を通じて統合することで、最終製品の空間的正確性と信頼性を確保できます。複数のコントロール ポイントの使用、精度の検証、冗長性の計画などのベスト プラクティスを採用すると、プロジェクトを成功させ、さらに分析や適用を行うために信頼できる高品質のモデルやマップを作成できます。

リアリティキャプチャにおけるコントロールポイントの使用の課題

コントロール ポイントはリアリティ キャプチャ プロジェクトの精度を確保するために不可欠ですが、その使用には多くの課題が伴います。これらの障害は、計画と配置からデータのキャプチャと後処理まで、プロジェクトのさまざまな段階で発生する可能性があります。これらの課題を理解することで、潜在的な問題を軽減し、より信頼性が高く正確なモデルを作成できます。以下は、リアリティ キャプチャでコントロール ポイントを使用するときに遭遇する主な問題の一部です。

コントロールポイントの選択と配置

コントロール ポイントを使用する際の最初の課題の 1 つは、適切な場所を選択し、キャプチャ プロセス中に簡単に見えるようにすることです。コントロール ポイントを適切に配置することは、データが現実世界の座標と一致するようにするために不可欠です。ただし、複雑な環境では、最適な場所を見つけるのが難しい場合があります。

• アクセシビリティと可視性: 場合によっては、コントロール ポイントをアクセスが困難な場所や障害物のある場所に配置する必要があり、データ キャプチャ フェーズ中にコントロール ポイントを正確に配置したり、コントロール ポイントが常に表示されるようにすることが困難になります。
• 環境要因屋外プロジェクト、特に自然または起伏の多い地形では、植生、凹凸のある表面、気象条件などの環境要因により、適切なコントロール ポイントを見つけることが困難になる場合があります。

配置の課題に対する解決策:

• 可能な場合は、アクセスしやすい高台にある場所にコントロール ポイントを配置します。
• 環境要因を考慮し、植生の成長や浸食などの変化が起こりにくい場所を選択してください。

コントロールポイントを正確に測定する

コントロール ポイントを選択したら、高精度で測定することが最も重要です。正確な測定により、コントロール ポイントが実際の正確な位置に配置され、リアリティ キャプチャ システムがデータを正しく調整できるようになります。

• 機器の制限精度が低い、または不適切に調整された測定機器を使用すると、制御点データの精度が低下し、最終モデルの全体的な精度に影響する可能性があります。
• ヒューマンエラーハイテク機器を使用していても、測定プロセス中に人為的なエラーが発生し、座標の配置ミスや不正確な記録につながる可能性があります。

測定の課題を最小限に抑える:

• 使用前に必ず機器を校正し、GNSS やトータルステーションなど、作業に最も正確なツールを選択してください。
• 測定値を二重チェックし、標準化された手順に従ってエラーを最小限に抑えます。

データキャプチャ中のコントロールポイントの可視性の維持

コントロール ポイントが効果を発揮するには、データ収集プロセス全体を通じてキャプチャ システムによって表示および検出可能でなければなりません。ただし、この可視性を確保することは、特に広い領域や複雑な環境を扱う場合には困難です。

• 障害物: 木、建物、その他の大きな構造物により、特定の角度からコントロール ポイントの視界が遮られ、機器がコントロール ポイントを正確に検出することが困難になる場合があります。
• 環境の変化: 霧、ほこり、変化する光条件などの環境条件も、特に写真測量法を使用する場合に、コントロール ポイントの可視性に影響を与える可能性があります。

データ収集中の可視性の向上:

• 開けた、障害物のない領域にあるコントロール ポイントを選択します。
• 複数のカメラまたはセンサーを使用して、コントロール ポイントがさまざまな角度からキャプチャされるようにします。

後処理中のデータの整列

後処理段階では、キャプチャしたデータを現実世界の座標に合わせるために、コントロール ポイントが重要な役割を果たします。ただし、この段階でも、特にデータ キャプチャ中にコントロール ポイントが測定または組み込まれた方法に矛盾がある場合は、問題が発生する可能性があります。

• 地理参照エラー: 後処理中にコントロール ポイントが実際の座標と一致しないと、モデルが不正確になる可能性があります。これらのエラーは、データ キャプチャ フェーズでの地理参照が正しくないか、コントロール ポイントの位置が一致していないために発生することがあります。
• ソフトウェアの制限一部のソフトウェアでは、大規模なデータセットや複雑な地理参照タスクを効果的に処理することが困難であり、コントロール ポイントを正確かつ効率的に処理することが困難になる場合があります。

後処理の課題を克服する:

• 位置合わせプロセス中にコントロール ポイントを慎重にチェックし、既知の座標と比較します。
• 大規模なデータセットと複雑な地理参照タスクを処理するために設計された、高品質で信頼性の高いソフトウェアを使用します。

コントロールポイントの検証と改良

データが処理されたら、コントロール ポイントを検証し、実際の位置と一致していることを確認することが重要なステップです。ただし、測定された位置と実際の位置が一致していない場合、コントロール ポイントの検証は困難になる可能性があります。

• エラーの伝播: 1 つ以上のコントロール ポイントが不正確な場合、エラーがモデル全体に伝播し、全体的な位置ずれにつながる可能性があります。これは、コントロール ポイントを使用して大規模なデータセットまたはモデルの位置合わせを行う場合に特に問題になります。
• 一貫性のないデータ: 場合によっては、コントロール ポイントが複数のデータ セットにわたって一貫して検出されないことがあり、最終モデルにばらつきが生じる可能性があります。

正確な検証の確保:

• プロジェクト中は定期的にコントロールポイントをチェックして、不一致を早期に発見してください。
• 複数のコントロール ポイントを使用し、既知の参照データに対して検証することで、エラーの影響を最小限に抑えます。

コントロール ポイントは、リアリティ キャプチャで正確で地理参照されたモデルを実現するために不可欠ですが、その使用には課題がないわけではありません。コントロール ポイントの選択と測定から、データ キャプチャ中の可視性の確保、後処理中のデータの正確な位置合わせまで、問題が発生する可能性のある段階は複数あります。これらの課題を慎重に検討し、最適なコントロール ポイントの場所の選択、精密な機器の使用、プロセス全体にわたる結果の検証などの適切な戦略を使用することで、これらの困難を最小限に抑え、高品質で信頼性の高いモデルを実現できます。

FlyPix: AI 駆動のコントロール ポイントによる高度な地理空間分析

フライピックス は、特に建設、農業、鉱業などの業界で、ユーザーが地理空間データをより効率的に分析できるようにする AI 搭載プラットフォームです。人工知能を活用することで、FlyPix は地理空間画像内のオブジェクトの迅速な検出と分析を可能にします。これは、リアリティ キャプチャ コントロール ポイントを操作する際に重要な要素です。この AI 駆動型テクノロジーは、コントロール ポイントの識別プロセスを合理化し、さまざまなマッピングおよび測量タスクの精度と速度の両方を向上させます。

地理空間データ用FlyPixの主な機能

• AIを活用した検出: 画像内の多数のオブジェクトをすばやく識別して輪郭を描きます。
• カスタマイズ可能なモデル: ユーザーは深い技術的知識がなくても AI モデルをトレーニングできます。
• 高度な注釈: 複雑な地理空間データに簡単に注釈を付けることができます。
• マルチスペクトルデータのサポート: 複数のデータ レイヤーを分析して詳細な洞察を得ます。
• 時間効率: 手動注釈時間を最大 99.7% 短縮します。
• サポート対象業界: 政府、建設、再生可能エネルギーなど、さまざまな分野に適用できます。

FlyPix は、AI を使用して大規模で複雑な地理空間データセットを処理し、ワークフローを最適化したいと考えている組織にとって優れたツールです。コントロール ポイントの識別を効率化し、精度を向上させる機能を備えた FlyPix は、リアリティ キャプチャ ワークフローを強化する強力な味方です。

結論

コントロール ポイントは、リアリティ キャプチャ プロセスの基本であり、3D モデルとマップが正確で信頼性が高く、地理空間的に正しいことを保証します。コントロール ポイントは、さまざまなデータ セットを揃え、エラーを修正し、測定の精度を維持するのに役立つため、測量、建築、建設などの業界では欠かせないものとなっています。コントロール ポイントを効果的に使用することで、特に精度が重要な環境では、リアリティ キャプチャ プロジェクトの成功が保証されます。

コントロール ポイントを効果的に実装するには、慎重に計画し、信頼性の高い測量機器を使用し、キャプチャ ソフトウェアに適切に統合することが重要です。環境条件や機器の制限などの課題はありますが、適切な準備とベスト プラクティスの順守によって軽減できます。最終的に、コントロール ポイントを正しく使用すれば、最終的なデジタル モデルが現実世界の真の特性を確実に反映し、リアリティ キャプチャ プロセスの基礎となります。

よくある質問