JP2002536709A - 第1の構造と少なくとも1つの予め設定された第2の構造との類似度を算出するための方法及び装置 - Google Patents
第1の構造と少なくとも1つの予め設定された第2の構造との類似度を算出するための方法及び装置Info
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Abstract
Description
度をコンピュータを援用して算出することに関する。
2つの時間的に相前後する画像の間の動き推定の枠内で、符号化すべき画像ブロ
ックに対して、時間的に先行する画像においてできるだけこの符号化すべき画像
ブロックに類似した画像領域をサーチする。これは、符号化すべき画像ブロック
の画素のこれらの画素に割り当てられた符号化情報(輝度値又は色値)と時間的
に先行する画像における検査される領域における画素のこれらの画素に割り当て
られた符号化情報(輝度値又は色値)との差の2乗に関する総和が算出されるこ
とによって行われる。これは次のことを意味する。すなわち、2つの構造を比較
するために[1]のこのアプローチにおいて第1の構造全体(符号化すべき画像
ブロック)が第2の構造(時間的に先行する画像における領域)とその全体にお
いて比較されることを意味する。
度(Aehnlichkeitsmass)(この場合には類似度は差の2乗の総和)を算出する
ための所要計算時間の点できわめてコスト高である。
uege)として把握し、これらの多角形の線をその全体において比較し、互いに結
合される多角形の線の要素の間の角度を考慮する。
のために行われる撮影に対してはロバストではないという欠点をそれ自体含んで
いる。この空間はこの場合所定の記憶された地図によって表される。
の結果をもたらすためには[2]から公知の方法は十分にロバストではない。ま
た、この方法は、構造を互いに比較するための地図を有する撮影画像の比較に対
してはきわめて計算コストが高い。
びに公知の方法よりも僅少な計算時間コストでより迅速に実施することができる
、第1の構造と少なくとも1つの予め設定された第2の構造との類似度を算出す
ることである。
れる。
つの基本要素を定義する。基本要素にそれぞれ周囲情報を割り当て、この周囲情
報は相応の基本要素を特徴づけるものである。第1の構造及び第2の構造に対し
て類似度を算出し、この類似度によって第1の構造の第2の構造との類似性が記
述される。類似度を算出することは基本要素ならびにこれらの基本要素に割り当
てられた周囲情報に依存して行われる。
るように調整されている、すなわち、 第1の構造及び第2の構造に対してそれぞれ少なくとも1つの基本要素が定義
され、 基本要素にはそれぞれ周囲情報が割り当てられ、 周囲情報は相応の基本要素を特徴づけ、 第1の構造及び第2の構造に対して類似度を算出し、この類似度によって第1
の構造の第2の構造との類似性が記述され、 類似度を算出することは基本要素ならびにこれらの基本要素に割り当てられた
周囲情報に依存して行われる。
要計算時間ならびに起こりうるセンサエラー又はモデリングエラーに対する高い
ロバスト性によって際立っている。
によって周囲からシーンとして撮影される。この場合、配向するために又はこの
配向のために使用される地図を構成するために、撮影された構造を記憶された地
図と比較することが必要である。
た周囲情報に基づいて算出される場合に、本発明の方法の精度は高まる。
点であるように構成される。
基本要素に対して相対的に形成される。
であるように形成される本発明の実施形態によって、結果の更なる品質改善が得
られる。
形態において、他の基本要素が複数の周囲情報タイプにグループ化され、これら
の他の基本要素が周囲情報特徴を含み、これらの周囲情報特徴がそれぞれ周囲情
報タイプに割り当てられることによって達成される。
トされて記憶される。
に実施される。
シーン、ならびに、例えば壁、ドア又は任意の他のオブジェクトを記述すること
ができる。
の構造は物理的オブジェクトのモデルを記述することも可能である。
の地図を算出するためにも使用できる。
(図1a)ならびにこのロボットの撮影のシンボリックな概略図及びこのロボッ
トの地図への変換を示しており、この地図を算出する際のエラー及び図1aの実
際の廊下と比べた場合のこのエラーの廊下の図への影響が図示されている(図1
b)。
る基本要素の概略図を示す。
おける概略図を示す。
レーザスキャナ202はこのロボット201の周囲の画像を撮影し、これらの画
像を計算ユニット203に接続線路204、205を介して供給する。
入力側/出力側インターフェース206を介して画像信号がメモリ208に供給
される。
セッサ209は、以下において記述される方法ステップが実施できるように調整
されている。
01はこの廊下を移動し、レーザスキャナ202によってその周囲の画像を撮影
する。この場合、ロボット201は壁103を撮影する。ロボット201は異な
る時間にその周囲の画像を撮影し、これによって地図101全体の画像が成立す
る。
又は類似の対象物の形式の障害物104が存在する。
点乃至は終了地点として解釈される。
が行われず、ロボット201によるこの撮影の際にエラーが発生した場合の図1
aの地図を示す。
する。撮影された画像ならびに記憶された地図101に基づいてこのロボット2
01は自らを配向する。
て行われる。このプロセッサ209において撮影された画像の要素と記憶された
予め設定された地図101の要素との類似性比較が算出され、これからこのロボ
ット201の瞬時の位置の決定が行われる。
111を撮影する。ロボット201はこの画像領域111を記憶された地図10
1と一致させ、これによりこのロボット201の配向のための情報を算出する。
れた地図101の中の少なくとも1つの予め設定された第2の構造との比較に相
応する。
によって基本要素が抽出される。
素と見なす。他の基本要素は予め設定可能な形式の点又はラインである。
される画像が現れる。
特徴づけ、さらに、全ての基本要素の集合の中で各基本要素を識別することを可
能にする。
01はそれぞれ図3aから図3cまでに図示されている。
よって互いに相対的にならびに基本要素301自体に対して形成される。
1の構成の際に発生しうるエラーに対してできるだけ不変であるように形成され
る。
することが判明した。この場合、基本要素の正確な直交性が重要なのではなく、
トレランスが無造作に甘受されうることに注意すべきである。
1との交点の間隔であり、図3aではDxによって示されている。
要素301との交角である第1の角度W1が記憶される。
度W2ならびにこの第2の他の基本要素304の長さL2が周囲情報として基本
要素301に割り当てられる。
要素303、304のそれぞれの開始地点及び/又は終了地点の情報ならびに配
向である。
ストは予め設定可能なやり方でソートされている。
つの周囲情報タイプを形成する。
周囲情報タイプに割り当てられる周囲情報特徴を形成する。
ある(図3b参照)。
行性は必要とされない。周囲情報としては基本要素301と他の平行な基本要素
303との間の間隔Dyならびに間隔Dyだけシフトされた第1の基本要素30
1の正確な平行線311と他の平行な基本要素310の実際の位置との間の第3
の角度W3が記憶される。
周囲情報タイプを示す。このライン構造322は基本要素301の最も近くに存
在する。この場合、これらの点320、321の間の(Dzとして示された)間
隔ならびに基本要素301までの点320、321の最短距離N1、N2が周囲
情報特徴として記憶されている。
周囲情報が割り当てられている。従って、記憶された地図101は、周囲情報タ
イプに割り当てられた周囲情報特徴を有する周囲情報タイプの形式のそれぞれ基
本要素に割り当てられた周囲情報を有する基本要素の集合を有する。
含まれている基本要素ならびにこの地図101に含まれる基本要素に割り当てら
れる。
によって類似度の値が形成される。
次の規則に従って得られることから出発する: U=(OP,P,MP) ただしここで OPは互いに垂直に配向された他の基本要素の対によって形成される周囲情報
特徴であり、 Pは平行な基本要素によって形成される周囲情報特徴であり、 MPは点状の周囲情報タイプの周囲情報特徴である。
の対に対して比較値が計算される。比較値が大きくなればなるほど、ますますこ
れらの基本要素の2つの周囲情報特徴は互いに一致する。比較関数vの定義のた
めに、次の3つの関数vOP、vP、vMPを定義する:
報特徴に対する比較値が記述され、同様にvPによって、平行な基本要素を有す
る周囲情報タイプの周囲情報特徴の比較値が記述される。vMPによって、周囲
情報特徴として点を有する周囲情報タイプの周囲情報特徴の比較値が記述される
。
則によって定義される。
2)+aMP*vMP(MP1,MP2) 数値間隔[0,1]における値aOP、aP及びaMPはウェイト値である。
囲情報タイプの異なる意味が考慮される。直交する他の基本要素の対の周囲情報
タイプOPは平行な他の基本要素の周囲情報タイプPよりも類似度に関してより
大きな意味を有し、さらにこの平行な他の基本要素の周囲情報タイプPは周囲情
報特徴として点を有する周囲情報タイプよりも類似度に関して大きな意味を有す
ることが判明した。
情報特徴に対してそれぞれダイナミックプログラミング法が実施され、これによ
って中間類似値(Zwischenaehnlichkeitswert)が形成される。
enfunktion)Di,j:
れた画像領域の周囲情報特徴が記憶された地図101の周囲情報特徴に割り当て
られない場合に発生する。
的に示すインデクスであり、 nは考慮される基本要素の個数を示し、 ak,i及びak,jは各周囲情報タイプのソートされたリストに格納されて
いる個々の周囲情報特徴を示し、ak,iは画像領域111の基本要素の周囲情
報特徴を示し、ak,jは地図101の基本要素の周囲情報特徴を示し、 MaxErrkは、予め設定可能な、各周囲情報タイプに固有の値を示す。
δ>μであるように経験的に決定され、割り当てが適正でない場合にはμ>2・
δであるように経験的に決定される。
11における第1の構造と地図101における第2の構造との類似性が記述され
る(ステップ503)。
に最も類似している基本要素の対が第1の構造乃至は第2の構造から選択される
。
座標系の横座標が各基本要素によって形成される(ステップ505)。
。このマッピング度によって、これらの選択された基本要素に対して、第1の構
造の基本要素の座標系をそれぞれ他の構造の基本要素の座標系にマッピングする
ためには、どのくらいの大きさの並進乃至は回転が必要であるかが算出される。
れた基本要素の座標系に「適合」するために、第1の構造の選択された基本要素
の座標系がどのくらいシフト乃至は「回転」されなければならないか、がそれぞ
れ算出される。
域のマッピング度及び/又はこの領域の類似度が第1の構造の基本要素の座標系
と比較して最小であるような領域が選択される。
れ第1の構造の基本要素及び第2の構造の基本要素)選択される。これらの他の
基本要素の類似度の値は予め設定可能な閾値よりも大きい。
分かる。
のロボット201が存在する領域が決定される。
画像と物理的オブジェクトのモデルとの比較に対しても使用される。
モデル401が記憶されている。
像を撮影し、ドアの握りのモデル401の構造に類似する構造をサーチする。こ
のような構造がもとめられると、ロボット201の把持アーム403がドア40
4に取り付けられているドアの握り401を把持することができる。
ンクも同様にデータが格納されている構造を有する。従って、具体的には格納さ
れたデータバンクの構造がサーチされる構造と上記のやり方で比較され、データ
バンクの構造のこの幾何学的な解釈によってこのデータバンクの部分がもとめら
れる。この結果、探索の枠内でデータバンクにおける探索結果の高い信頼性が保
証される。
めにも使用される。この場合、本発明の方法は、このロボット201がかつてい
た場所にいつ到達するのかを検査するために使用される。この場合、ロボットは
その都度画像の撮影とこの構成に存在する地図101の記憶された構造データと
を比較する。
発明の方法を実施するための所要計算時間はパターン認識における周知の方法に
比べて大幅に低減される。
のロボットの撮影のシンボリックな概略図及びこのロボットの地図への変換を示
しており、この地図を算出する際のエラー及び図1aの実際の廊下と比べた場合
のこのエラーの廊下の図への影響が図示されている(図1b)。
示す。
略図を示す。
Claims (52)
- 【請求項1】 第1の構造と少なくとも1つの予め設定された第2の構造と
の類似度をコンピュータを援用して算出するための方法において、 前記第1の構造及び前記第2の構造に対してそれぞれ少なくとも1つの基本要
素を定義し、 基本要素にそれぞれ周囲情報を割り当て、 該周囲情報は相応の基本要素を特徴づけ、 前記第1の構造及び前記第2の構造に対して類似度を算出し、該類似度によっ
て前記第1の構造と前記第2の構造との類似性が記述され、 前記類似度を算出することは前記基本要素ならびに該基本要素に割り当てられ
た前記周囲情報に依存して行われる、第1の構造と少なくとも1つの予め設定さ
れた第2の構造との類似度をコンピュータを援用して算出するための方法。 - 【請求項2】 複数の基本要素は構造に含まれている、請求項1記載の方法
。 - 【請求項3】 構造は少なくとも1つの地図に含まれている、請求項1又は
2記載の方法。 - 【請求項4】 地図は撮影手段によって撮影される、請求項3記載の方法。
- 【請求項5】 地図はスキャナによって撮影される、請求項4記載の方法。
- 【請求項6】 地図はカメラによって撮影される、請求項4記載の方法。
- 【請求項7】 類似度は複数の基本要素及び該複数の基本要素のそれぞれ割
り当てられた周囲情報に基づいて算出される、請求項1〜6のうちの1項記載の
方法。 - 【請求項8】 基本要素の少なくとも一部分はそれぞれ予め設定可能な形式
のラインである、請求項1〜7のうちの1項記載の方法。 - 【請求項9】 基本要素の少なくとも一部分はそれぞれ区間である、請求項
8記載の方法。 - 【請求項10】 基本要素の少なくとも一部分はそれぞれ点である、請求項
1〜7のうちの1項記載の方法。 - 【請求項11】 周囲情報は他の基本要素及び該他の基本要素の幾何学的配
置によって基本要素に対して相対的に形成される、請求項1〜10のうちの1項
記載の方法。 - 【請求項12】 基本要素は様々な形式を有する、請求項1〜11のうちの
1項記載の方法。 - 【請求項13】 周囲情報の少なくとも一部分は、地図の構成の際に発生す
るエラーに対して不変であるように形成される、請求項1〜12のうちの1項記
載の方法。 - 【請求項14】 他の基本要素は複数の周囲情報タイプにグループ化され、
前記他の基本要素は周囲情報特徴を含み、該周囲情報特徴はそれぞれ周囲情報タ
イプに割り当てられる、請求項11〜13のうちの1項記載の方法。 - 【請求項15】 周囲情報タイプに割り当てられた周囲情報特徴はリストに
おいて予め設定可能なやり方でソートされて記憶される、請求項14項記載の方
法。 - 【請求項16】 類似度はダイナミックプログラミングによって形成される
、請求項1〜15のうちの1項記載の方法。 - 【請求項17】 本発明の方法が複数の他の構造に対して実施され、それぞ
れ第1の構造とそれぞれ他の構造との類似度が算出される、請求項1〜16のう
ちの1項記載の方法。 - 【請求項18】 本発明の方法は様々な基本要素に対して何回も実施され、
これによって複数の類似度が形成される、請求項17記載の方法。 - 【請求項19】 第1の構造の及び最大の一致を有する他の構造の基本要素
が選択され、 各構造におけるこれらの選択された基本要素から出発してそれぞれローカルな
座標系が形成され、 前記第1の構造の座標系の第2の構造の座標系へのマッピングに依存してマッ
ピング度が形成され、 該マッピング度に依存して最小のマッピング度を有する構造が決定される、請
求項17又は18記載の方法。 - 【請求項20】 マッピング度は第1の構造からそれぞれ他の構造へのロー
カルな座標系の回転を記述する、請求項19記載の方法。 - 【請求項21】 構造はデータバンクにおけるデータ構造を記述する、請求
項1〜20のうちの1項記載の方法。 - 【請求項22】 構造はそれぞれ物理的オブジェクトを記述する、請求項1
〜20のうちの1項記載の方法。 - 【請求項23】 第1の構造は物理的オブジェクトを記述し、第2の構造は
物理的オブジェクトのモデルを記述する、請求項1〜20のうちの1項記載の方
法。 - 【請求項24】 移動式自律的装置に対する地図を算出するために使用され
る、請求項1〜20のうちの1項記載の方法。 - 【請求項25】 移動式自律的装置の配向のために使用される、請求項1〜
20のうちの1項記載の方法。 - 【請求項26】 移動式自律的装置はロボットである、請求項24又は25
記載の方法。 - 【請求項27】 第1の構造と少なくとも1つの予め設定された第2の構造
との類似度をコンピュータを援用して算出するための装置において、 プロセッサを有し、該プロセッサは次のステップを実施できるように調整され
ている、すなわち、 前記第1の構造及び前記第2の構造に対してそれぞれ少なくとも1つの基本要
素が定義され、 基本要素にはそれぞれ周囲情報が割り当てられ、 該周囲情報は相応の基本要素を特徴づけ、 前記第1の構造及び前記第2の構造に対して類似度を算出し、該類似度によっ
て前記第1の構造の前記第2の構造との類似性が記述され、 前記類似度を算出することは前記基本要素ならびに該基本要素に割り当てられ
た前記周囲情報に依存して行われる、第1の構造と少なくとも1つの予め設定さ
れた第2の構造との類似度をコンピュータを援用して算出するための装置。 - 【請求項28】 複数の基本要素は構造に含まれている、請求項27記載の
装置。 - 【請求項29】 構造は少なくとも1つの地図に含まれている、請求項27
又は28記載の装置。 - 【請求項30】 地図を撮影するための撮影手段を有する、請求項29記載
の装置。 - 【請求項31】 地図を撮影するためのスキャナを有する、請求項30記載
の装置。 - 【請求項32】 地図を撮影するためのカメラを有する、請求項30記載の
装置。 - 【請求項33】 類似度は複数の基本要素及び該複数の基本要素のそれぞれ
割り当てられた周囲情報に基づいて算出される、請求項27〜32のうちの1項
記載の装置。 - 【請求項34】 基本要素の少なくとも一部分がそれぞれ予め設定可能な形
式のラインであるように、プロセッサは調整されている、請求項27〜33のう
ちの1項記載の装置。 - 【請求項35】 基本要素の少なくとも一部分がそれぞれ区間であるように
、プロセッサは調整されている、請求項34記載の装置。 - 【請求項36】 基本要素の少なくとも一部分がそれぞれ点であるように、
プロセッサは調整されている、請求項27〜35のうちの1項記載の装置。 - 【請求項37】 周囲情報は他の基本要素及び該他の基本要素の幾何学的配
置によって基本要素に対して相対的に形成される、請求項27〜36のうちの1
項記載の装置。 - 【請求項38】 基本要素が様々な形式を有するように、プロセッサは調整
されている、請求項27〜37のうちの1項記載の装置。 - 【請求項39】 周囲情報の少なくとも一部分が地図の構成の際に発生する
エラーに対して不変であるように形成されるように、プロセッサは調整される、
請求項27〜38のうちの1項記載の装置。 - 【請求項40】 他の基本要素が複数の周囲情報タイプにグループ化され、
前記他の基本要素が周囲情報特徴を含み、該周囲情報特徴がそれぞれ周囲情報タ
イプに割り当てられるように、プロセッサは調整されている、請求項37〜39
のうちの1項記載の装置。 - 【請求項41】 周囲情報タイプに割り当てられた周囲情報特徴がリストに
おいて予め設定可能なやり方でソートされて記憶されるように、プロセッサは調
整されている、請求項40項記載の装置。 - 【請求項42】 類似度がダイナミックプログラミングによって形成される
ように、プロセッサは調整されている、請求項27〜41のうちの1項記載の装
置。 - 【請求項43】 本発明の方法が複数の他の構造に対する実施され、それぞ
れ第1の構造とそれぞれ他の構造との類似度が算出されるように、プロセッサは
調整されている、請求項27〜42のうちの1項記載の装置。 - 【請求項44】 本発明の方法が様々な基本要素に対して何回も実施され、
これによって複数の類似度が形成されるように、プロセッサは調整されている、
請求項43記載の装置。 - 【請求項45】 プロセッサは次のように調整されている、すなわち、 第1の構造の及び最大の一致を有する他の構造の基本要素が選択され、 各構造におけるこれらの選択された基本要素から出発してそれぞれローカルな
座標系が形成され、 前記第1の構造の座標系の第2の構造の座標系へのマッピングに依存してマッ
ピング度が形成され、 該マッピング度に依存して最小のマッピング度を有する構造が決定される、請
求項17又は18記載の装置。 - 【請求項46】 マッピング度が第1の構造からそれぞれ他の構造へのロー
カルな座標系の回転を記述するように、プロセッサは調整されている、請求項4
5記載の装置。 - 【請求項47】 構造がデータバンクにおけるデータ構造を記述するように
、プロセッサは調整されている、請求項27〜46のうちの1項記載の装置。 - 【請求項48】 構造がそれぞれ物理的オブジェクトを記述するように、プ
ロセッサは調整されている、請求項27〜46のうちの1項記載の装置。 - 【請求項49】 第1の構造が物理的オブジェクトを記述し、第2の構造が
物理的オブジェクトのモデルを記述するように、プロセッサは調整されている、
請求項27〜46のうちの1項記載の装置。 - 【請求項50】 移動式自律的装置に対する地図を算出するために使用され
る、請求項27〜46のうちの1項記載の装置。 - 【請求項51】 移動式自律的装置の配向のために使用される、請求項27
〜50のうちの1項記載の装置。 - 【請求項52】 移動式自律的装置はロボットである、請求項50又は51
記載の装置。
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