点群と大規模言語モデルを統合した橋梁外部構造理解のための構造的グラウンディング手法の検討
2026 年 7 巻 3 号 p. 1085-1094
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2026 年 7 巻 3 号 p. 1085-1094
橋梁のLiDAR点群を用いた自動構造点検は点検コスト削減や安全性向上に資すると期待されるが，既存のマルチモーダル大規模言語モデル（LLM）は橋脚数や径間数などの構造的事実を体系的に誤答する傾向がある．本研究では，適応的ボクセル化，PCA幾何記述子，加法的幾何条件付け，系列化ウィンドウアテンション，部材認識サマリートークンを統合した点群エンコーダBridgeSPTをQwen3-VL-8B-Instructに接続したBridgeLLMを提案し，決定論的幾何解析による構造的事実をプロンプトへ注入する構造的グラウンディングを導入した．実橋10橋の616件のQA中124件で評価した結果，構造事実正解率（SFA）は0.815から0.887へ改善し，橋脚計数では0.25から約1.0まで向上した．
