JP2009276073A - Plane estimating method, curved surface estimating method, and plane estimating device - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は平面推定方法、曲面推定方法、および平面推定装置に関し、とくに、三次元空間において複数の点の座標に基づいて未知の平面または曲面の座標を推定するものに関する。 The present invention relates to a plane estimation method, a curved surface estimation method, and a plane estimation apparatus, and more particularly to a method for estimating coordinates of an unknown plane or curved surface based on the coordinates of a plurality of points in a three-dimensional space.
ロボット等による作業においては、床等の平面の座標を認識することが重要である。とくに、歩行、荷取り、荷降ろし等の動作を正確に行うためには、動作の基準となる基準平面を高精度で認識することが必要となる。また、床や机等の平面に設置された物体を検出するためには、まずその物体が置かれている設置面を認識する必要がある。 When working with a robot or the like, it is important to recognize the coordinates of a plane such as a floor. In particular, in order to accurately perform operations such as walking, unloading, and unloading, it is necessary to recognize a reference plane serving as a reference for the operation with high accuracy. In order to detect an object installed on a plane such as a floor or a desk, it is necessary to first recognize the installation surface on which the object is placed.
平面を認識するための従来の方法として、たとえば特許文献1に記載される方法および特許文献2に記載される方法がある。
特許文献1の方法では、車載カメラを用いて道路面を撮影し、撮影された画像と、あらかじめ指定されたパラメータとに基づいて道路面を認識する。そして、道路面の認識状況を撮影された画像に重ねて表示させ、ユーザはこれを見てパラメータの適否を判定する。
特許文献2の方法では、車載カメラの位置および俯角を既知の値として扱っている。これらの値に基づいて、撮影された画像に座標変換を行い、路面を近似する平面を算出する。
As a conventional method for recognizing a plane, for example, there are a method described in
In the method of
In the method of Patent Document 2, the position and the depression angle of the in-vehicle camera are handled as known values. Based on these values, coordinate conversion is performed on the photographed image to calculate a plane that approximates the road surface.
しかしながら、従来の方法では、平面の座標を精度良く推定するためには、あらかじめ精密な知識を与えておく必要があるという問題があった。
特許文献1の方法では、平面の認識はあらかじめ定義されるパラメータに依存するので、このパラメータを精密に決定しておく必要がある。また、パラメータの適否はユーザが判断するので、自動的にパラメータを調整することができない。このため、平面の座標を精密なパラメータなしで精度良く推定することは困難である。
特許文献2の方法でも、カメラの位置および俯角が既知である必要があり、これらの知識が精密に与えられない場合には、平面の座標を精度良く推定することは困難である。
However, the conventional method has a problem that it is necessary to give precise knowledge beforehand in order to accurately estimate the coordinates of the plane.
In the method of
Even in the method of Patent Document 2, it is necessary to know the position and depression angle of the camera, and it is difficult to accurately estimate the coordinates of the plane if such knowledge is not given precisely.
この発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、あらかじめ精密な知識を与えることなく平面の座標を精度良く推定することができる、平面推定方法、曲面推定方法、および平面推定装置を提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve such a problem, and can provide a plane estimation method, a curved surface estimation method, and a plane that can accurately estimate the coordinates of the plane without giving precise knowledge beforehand. An object is to provide an estimation device.
上述の問題点を解決するため、この発明に係る平面推定方法は、三次元空間において、平面推定装置を用いて、複数の観測点の座標に基づいて未知の平面の座標を推定する、平面推定方法であって、観測点のうちから候補点を選出するステップと、複数回繰り返されるアウトライア除去ステップであって、候補点の座標に基づいて近似平面の座標を算出するサブステップと、候補点のうち、近似平面からの距離が所定の閾値を超えるものを候補点から除外するサブステップとを含む、アウトライア除去ステップと、除外されなかった候補点の座標に基づいて、未知の平面の座標を算出するステップとを含む。 In order to solve the above-described problems, a plane estimation method according to the present invention estimates a plane of an unknown plane based on the coordinates of a plurality of observation points using a plane estimation apparatus in a three-dimensional space. A method of selecting candidate points from observation points; a step of removing an outlier repeated a plurality of times, a sub-step of calculating approximate plane coordinates based on the coordinates of candidate points; and candidate points Outlier removal step including a substep of excluding from the candidate points those whose distance from the approximate plane exceeds a predetermined threshold, and the coordinates of the unknown plane based on the coordinates of the candidate points not excluded Calculating.
観測点とは、三次元空間内で座標が特定され得る点を意味する。観測点は、未知の平面を構成する点を含むが、未知の平面を構成しない点も含む可能性がある。また、候補点とは、観測点のうち、未知の平面を構成する可能性がある点を意味する。
本発明に係る平面推定方法では、まず候補点の座標に基づいて、暫定的な近似平面を算出する。そして、この近似平面から離れた位置にある候補点をアウトライアとして除去し、再び近似平面を算出するという処理を繰り返し行う。このようにして、未知の平面を構成する可能性が高い候補点を絞り込む。最後に、除去されずに残った候補点と、最初に得られた観測点とに基づいて、未知の平面の座標を算出する。
An observation point means a point where coordinates can be specified in a three-dimensional space. Observation points include points that constitute an unknown plane, but may also include points that do not constitute an unknown plane. The candidate point means a point that may constitute an unknown plane among the observation points.
In the plane estimation method according to the present invention, a temporary approximate plane is first calculated based on the coordinates of the candidate points. Then, the candidate point at a position away from the approximate plane is removed as an outlier, and the process of calculating the approximate plane again is repeated. In this way, candidate points that are likely to constitute an unknown plane are narrowed down. Finally, the coordinates of the unknown plane are calculated based on the candidate points remaining without being removed and the observation points obtained first.
未知の平面の座標を算出するステップは、観測点のうち、最後に算出された近似平面からの距離が所定の閾値未満となるものを推定平面点とするサブステップと、推定平面点の座標に基づいて、未知の平面の座標を算出するサブステップとを含んでもよい。
ここで、推定平面点とは、未知の平面を最終的に推定するために用いられる点を意味する。このようにすると、最終的な候補点に含まれない観測点であっても、実際に未知の平面を構成する可能性が高い点は推定平面点に含まれるので、平面推定の根拠として信頼できる点の情報を増やすことができる。
平面推定装置はステレオカメラを備え、ステレオカメラは未知の平面に対して静止していてもよい。
未知の平面は床が構成する平面であるか、または床が構成する平面に平行な平面であってもよい。
ここで、床が構成する平面に平行な平面は、建物の床面、地表面、机面等を含み、平面推定装置または他の何らかの物体が置かれ得るまたは存在し得る面を意味する。
観測点のうちから候補点を選出するステップは、観測点のそれぞれを、鉛直方向に延びる複数の領域のいずれかに分類するサブステップと、領域のそれぞれにおいて、観測点のうち最も低い位置にあるものを候補点とするサブステップとを含んでもよい。
候補点のうち、鉛直方向の位置が所定の範囲に含まれないものを候補点から除外するステップをさらに含んでもよい。
このように、鉛直方向の座標に基づく候補点の選出やフィルタリングによって、未知の平面の座標の推定精度を高めることができる。
近似平面の座標を算出するサブステップ、および、未知の平面の座標を算出するステップのうち少なくとも一方では、最小二乗法が用いられてもよい。
画像に基づいて観測点の座標を取得するステップをさらに含んでもよい。
The step of calculating the coordinates of the unknown plane includes substeps in which observation points whose distance from the last calculated approximate plane is less than a predetermined threshold are estimated plane points, and the coordinates of the estimated plane points. And a sub-step of calculating the coordinates of the unknown plane based thereon.
Here, the estimated plane point means a point used for finally estimating an unknown plane. In this way, even if the observation point is not included in the final candidate point, a point that is likely to actually constitute an unknown plane is included in the estimated plane point, and can be trusted as a basis for plane estimation. The point information can be increased.
The plane estimation apparatus may include a stereo camera, and the stereo camera may be stationary with respect to an unknown plane.
The unknown plane may be a plane constituted by the floor or a plane parallel to the plane constituted by the floor.
Here, the plane parallel to the plane formed by the floor means a plane on which a plane estimation device or some other object can be placed or exist, including a floor surface of a building, a ground surface, a desk surface, and the like.
The step of selecting candidate points from among the observation points is the sub-step of classifying each of the observation points into one of a plurality of areas extending in the vertical direction, and the lowest position among the observation points in each of the areas. And sub-steps using a candidate as a candidate point.
You may further include the step which excludes a candidate point from which the position of a perpendicular direction is not contained in a predetermined range among candidate points.
Thus, the estimation accuracy of the coordinates of the unknown plane can be increased by selecting candidate points based on the vertical coordinates and filtering.
The least square method may be used in at least one of the sub-step of calculating the coordinates of the approximate plane and the step of calculating the coordinates of the unknown plane.
You may further include the step which acquires the coordinate of an observation point based on an image.
また、この発明に係る曲面推定方法は、三次元空間において未知の曲面の形状を推定する、曲面推定方法であって、未知の曲面を複数の未知の平面に分割するステップと、分割された未知の平面のそれぞれについて、上述の平面推定方法を用いて座標を推定するステップとを含む。 The curved surface estimation method according to the present invention is a curved surface estimation method for estimating the shape of an unknown curved surface in a three-dimensional space, the step of dividing the unknown curved surface into a plurality of unknown planes, and the divided unknown For each of the planes, estimating the coordinates using the plane estimation method described above.
また、この発明に係る平面推定装置は、三次元空間において、複数の観測点の座標に基づいて未知の平面の座標を推定する、平面推定装置であって、観測点のうちから候補点を選出し、候補点の座標に基づいて近似平面の座標を算出することと、候補点のうち近似平面からの距離が所定の閾値以上となるものを候補点から除外することとを繰り返し、除外されなかった候補点の座標に基づいて、未知の平面の座標を算出する。 The plane estimation apparatus according to the present invention is a plane estimation apparatus that estimates the coordinates of an unknown plane based on the coordinates of a plurality of observation points in a three-dimensional space, and selects candidate points from the observation points. And repeatedly calculating the coordinates of the approximate plane based on the coordinates of the candidate points and excluding those candidate points whose distance from the approximate plane is equal to or greater than a predetermined threshold from the candidate points. Based on the coordinates of the candidate points, the coordinates of the unknown plane are calculated.
この発明に係る平面推定方法、曲面推定方法、および平面推定装置によれば、あらかじめ精密な知識が与えられなくとも、未知の平面から離れた位置にある候補点をアウトライアとして高精度で除去することができ、候補点を適切に絞り込んで、未知の平面または曲面の座標を高精度で推定することができる。 According to the plane estimation method, the curved surface estimation method, and the plane estimation apparatus according to the present invention, candidate points located away from an unknown plane can be removed with high accuracy as an outlier even if precise knowledge is not given in advance. It is possible to appropriately narrow down candidate points and estimate the coordinates of an unknown plane or curved surface with high accuracy.
以下、この発明の実施の形態を添付図面に基づいて説明する。
実施の形態1.
図1は、床面10と、床面10に設置された平面推定装置20との配置を示す。平面推定装置20は、床面10の座標を推定する装置である。
平面推定装置20は、ステレオカメラを備える。すなわち、平面推定装置20は、デジタルカメラ等の撮像手段を複数備えており、ある観測空間の画像を一時点で異なる角度から撮影し、複数の画像を生成することができる。また、平面推定装置20は、撮影した複数の画像に基づいて、観測空間内の点の位置を表す座標を取得する、座標取得手段としての機能を有する。さらに、平面推定装置20は、取得した点の座標に基づいて床面10の位置を表す座標を推定する、平面算出手段としての機能を有する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
FIG. 1 shows an arrangement of a
The
平面推定装置20には、三次元空間における床面10の位置を表す座標に関する知識はあらかじめ与えられておらず、平面推定装置20にとって床面10は未知の平面である。
図1のX軸、Y軸、およびZ軸は、平面推定装置20が三次元空間内の構造を認識する際に用いる直交座標系の軸を示す。平面推定装置20は、XZ平面が床面10と平行または略平行になるよう設置される。図1の例では、XZ平面と床面10とは厳密に平行ではなく、誤差としてある程度の角度をなしている。また、図1の床面10を含む三次元空間のうち、平面推定装置20のステレオカメラが撮影する部分を観測空間Aとして表す。
なお、平面推定装置20の設置位置の変更等による観測空間Aのサイズの変動に対応するため、平面推定装置20は、観測空間A内の座標を正規化して扱う。たとえば、観測空間A内で観測されるX軸方向、Y軸方向、およびZ軸方向のそれぞれについて、最小値を0とし、最大値を1.0とする。
The
An X axis, a Y axis, and a Z axis in FIG. 1 indicate axes of an orthogonal coordinate system used when the
Note that the
図2は、平面推定装置20が床面10の座標を推定する際に実行する処理の流れを説明するフローチャートである。
以下、図1および図2を用いて、平面推定装置20の動作を説明する。
まず平面推定装置20は、座標取得手段として機能する。ここでは、平面推定装置20は、観測空間Aを撮影した複数の画像に基づいて、観測空間Aに含まれる複数の観測点について、その座標を取得する(ステップS1)。なお、三次元空間における点の座標を取得する方法としては、周知のものが用いられる。たとえば、2枚の画像に共通して存在するエッジを検出し、その端を観測点とする方法などがあり、これらの方法をどのように用いて座標を取得するかは当業者であれば適宜設計し得る事項である。
図1の例では、観測空間Aについて10個の観測点が存在する。すなわち、点P11、点P12、点P13、点P21、点P22、点P23、点P31、点P31B、点P32、および点P33である。これらの観測点のうち、点P12、点P13、点P21、点P23、および点P32は床面10を構成する点であるが、点P11、点P22、点P31、点P31B、および点P33は床面10を構成しない点である。
FIG. 2 is a flowchart for explaining the flow of processing executed when the
Hereinafter, the operation of the
First, the
In the example of FIG. 1, there are 10 observation points for the observation space A. That is, they are point P 11 , point P 12 , point P 13 , point P 21 , point P 22 , point P 23 , point P 31 , point P 31B , point P 32 , and point P 33 . Among these observation points, the point P 12 , the point P 13 , the point P 21 , the point P 23 , and the point P 32 constitute the
観測点の座標を取得した後、平面推定装置20は平面推定手段として機能する。ここで、まず平面推定装置20は、ステップS1で取得した観測点のうちから、床面10を構成する可能性がある点を、候補点として選出する(ステップS2およびS3)。
After acquiring the coordinates of the observation point, the
ステップS2では、平面推定装置20は、観測空間Aを複数の領域に分割し、観測点のそれぞれを領域のいずれかに分類する。図1の例では、観測空間Aは、領域A11、領域A12、領域A13、領域A21、領域A22、領域A23、領域A31、領域A32、および領域A33に分割される。ここで、各領域は鉛直方向に延びるものとする。すなわち、たとえば領域A11は、床面10のうち領域A11に含まれる部分と、その上方の空間と、その下方の空間とを含む。また、各領域は、観測空間AをX軸およびZ軸に沿って等間隔に分割するものである。図1の例では、観測空間AはX軸およびZ軸に沿ってそれぞれ3つに分割され、結果として9つの領域A11〜A33が構成されている。
図1において、領域A31にのみ2つの観測点P31およびP31Bが分類され、その他の領域には1つずつ観測点が分類されることになる。なお、図1の例では説明の便宜上観測点を10個としているが、実際にはさらに多数の観測点が存在してもよく、それぞれの領域に多数の観測点が分類されてもよい。
In step S2, the
In FIG. 1, two observation points P 31 and P 31B are classified only in the region A 31 , and observation points are classified one by one in the other regions. In the example of FIG. 1, for convenience of explanation, ten observation points are used. However, actually, a larger number of observation points may exist, and a large number of observation points may be classified in each region.
ステップS3では、平面推定装置20は、各領域において、最も低い位置にある観測点を候補点として選出する。図1の例では、最もY座標が小さい観測点が候補点となる。
図1の例では、領域A31においては、点P31Bより点P31のほうが低い位置にある、すなわちY座標が小さいので、点P31のみが候補点となる。その他の領域には観測点が1つしか存在しないので、それぞれの観測点が候補点となる。
このようにして、10個の観測点のうち、点P11、点P12、点P13、点P21、点P22、点P23、点P31、点P32、および点P33が候補点となるが、点P31Bは候補点とはならない。
In step S3, the
In the example of FIG. 1, in the area A 31, it is in the lower position towards the point P 31 than the point P 31B, that is, the Y coordinate is small, only the point P 31 is the candidate point. Since there is only one observation point in the other region, each observation point is a candidate point.
In this way, among the ten observation points, the point P 11 , the point P 12 , the point P 13 , the point P 21 , the point P 22 , the point P 23 , the point P 31 , the point P 32 , and the point P 33 are Although it is a candidate point, the point P 31B is not a candidate point.
次に、平面推定装置20は、候補点をY座標の偏差値に基づいてフィルタリングし、Y座標が所定の範囲に含まれないものを候補点から除外する(ステップS4)。なお、ここで「Y座標の偏差値」とは、すべての候補点のY座標の集合を母集合とした場合の、それぞれの候補点のY座標の偏差値を意味する。
この所定の範囲は、たとえば偏差値が40以上かつ50以下となる範囲である。一般的な観測空間では床面の上に物体が存在し、候補点は床面および物体のいずれにも分布する可能性があるため、候補点のY座標の平均(すなわち偏差値50に対応する値)は、床面10に対応するY座標よりわずかに上となる。すなわち、床面10を構成する候補点のY座標の偏差値は、50よりわずかに小さい値となる。したがって、偏差値40〜50の範囲に含まれる候補点は実際に床面10を構成する可能性が高く、このようなフィルタリングは処理全体の精度の向上につながる。
図1の例において、たとえば点P33のY座標は偏差値が55であり、その他の候補点のY座標は偏差値が40〜50の範囲内であるとすると、上述のステップS3では候補点とされていた点P33はステップS4において候補点から除外され、残る候補点は点P11、点P12、点P13、点P21、点P22、点P23、点P31、および点P32の8点となる。
Next, the
This predetermined range is a range in which the deviation value is 40 or more and 50 or less, for example. In a general observation space, an object exists on the floor surface, and the candidate points may be distributed on both the floor surface and the object. Therefore, the average of the Y coordinates of the candidate points (that is, corresponding to the deviation value 50). (Value) is slightly above the Y coordinate corresponding to the
In the example of FIG. 1, for example, assuming that the Y coordinate of the point P 33 has a deviation value of 55, and the Y coordinates of other candidate points are within the range of the deviation value of 40 to 50, in step S3 described above, the candidate point P 33 point has been considered is excluded from the candidate points in step S4, the candidate point is the point P 11 that remains, the point P 12, the point P 13, the point P 21, the point P 22, the point P 23, and the point P 31, There are 8 points P 32 .
次に、平面推定装置20は、候補点のうち所定の条件に該当するものをアウトライアと判定し、これを候補点から除外する(ステップS5〜S7)。
ステップS5において、平面推定装置20は、候補点の座標に基づいて近似平面の座標を算出する。この算出は最小二乗法を用いて行われる。たとえば図1の例において、ステップS5が最初に実行される時点では、上記8点の候補点に基づき、最小二乗法によって近似平面11の座標が算出される。
ステップS6において、平面推定装置20は、候補点のうち、近似平面11からの距離が所定の閾値Tを超えるものが存在するか否か、すなわちアウトライアが存在するか否かを判定する。
ステップS6においてアウトライアが存在すると判定された場合、平面推定装置20は、ステップS7において、当該アウトライアをすべて候補点から除外する。
Next, the
In step S5, the
In step S <b> 6, the
If it is determined in step S6 that an outlier exists, the
たとえば図1において、点P22と近似平面11との距離が閾値Tを超えており、その他の候補点と近似平面11との距離は閾値T以下であるとする。このような場合、ステップS4までは候補点とされていた点P22はステップS7において候補点から除外され、残る候補点は点P11、点P12、点P13、点P21、点P23、点P31、および点P32の7点となる。その後、平面推定装置20の処理はステップS5に戻る。
このように、ステップS5〜S7はアウトライア除去ステップを構成し、このアウトライア除去ステップは、ステップS6の条件分岐に応じて複数回繰り返される。ここで、アウトライアが除外されるたびに近似平面11が再計算されるので、近似平面11はその都度座標が変わる。このような繰り返しの過程において、床面10を構成しない点P11および点P31は順次アウトライアとして候補点から除外され、これに伴って徐々に近似の精度が向上する。
For example, in FIG. 1, it exceeds the distance threshold value T of the point P 22 and the approximate plane 11, and the distance between the approximate plane 11 and the other candidate points is less than the threshold value T. In such a case, steps S4 P 22 point is a candidate point is excluded from the candidate points in step S7, the candidate point is the point P 11 that remains, the point P 12, the point P 13, the point P 21, the point P 23 , point P 31 , and point P 32 . Then, the process of the
As described above, steps S5 to S7 constitute an outlier removal step, and this outlier removal step is repeated a plurality of times according to the conditional branch in step S6. Here, since the approximate plane 11 is recalculated each time the outlier is excluded, the coordinates of the approximate plane 11 change each time. In such an iterative process, the point P 11 and the point P 31 that do not constitute the
このアウトライア除去ステップは、上述のように全体で見れば近似の精度を向上させるものではあるが、場合によっては実際に床面10を構成する点をアウトライアと判定してしまう可能性がわずかながら存在する。たとえば、図1において実際には床面10を構成する点P32がアウトライアと判定され、候補点から除外されたとする。その後の繰り返しにおいて他の候補点は除外されなかったとすると、残る候補点は点P12、点P13、点P21、および点P23の4点となる。
As described above, this outlier removal step improves the accuracy of approximation as a whole, but in some cases, there is a slight possibility that a point that actually constitutes the
ステップS6においてアウトライアが存在しないと判定された場合、平面推定装置20は、それまで除外されなかった候補点の座標に基づいて、床面10の座標を算出する(ステップS8およびS9)。
それまで除外されなかった候補点に基づく近似平面11、すなわち最後に算出された近似平面11は、上記ステップS5が最後に実行された時点ですでに決定されている。平面推定装置20は、ステップS8において、観測点のうち、近似平面11からの距離が閾値T未満となるものをすべて選出し、選出された観測点を、床面10を最終的に推定するための推定平面点とする。
When it is determined in step S6 that no outlier exists, the
The approximate plane 11 based on the candidate points that have not been excluded until that time, that is, the approximate plane 11 calculated last is already determined at the time when the above step S5 is finally executed. In step S8, the
ここで、推定平面点は、最後まで除外されなかった候補点のみでなく、全観測点から選出される。すなわち、ステップS3で候補点とならなかった観測点や、ステップS4およびS7で候補点から除外された観測点も、推定平面点となる可能性がある。たとえば、図1において、最終的に近似平面11の近似精度が高まり、これによって、一旦除外された観測点P32と近似平面11との距離が閾値T未満になっているとする。この場合、推定平面点は、点P12、点P13、点P21、点P23、および点P32の5点となる。
ここで、近似平面11の近似精度はステップS5〜S7の繰り返しによって高まっているので、近似平面11に近い点は実際に床面10を構成する可能性が高い点ということができる。このように、最終的な候補点に含まれない観測点であっても、実際に床面10を構成する可能性が高い点は推定平面点に含まれるので、平面推定の根拠として信頼できる点の情報を増やすことができる。
ステップS9において、平面推定装置20は、推定平面点の座標に基づいて、床面10の座標を算出する。この算出は最小二乗法を用いて行われる。
Here, the estimated plane points are selected not only from candidate points that are not excluded until the end but also from all observation points. That is, observation points that have not become candidate points in step S3 and observation points that have been excluded from candidate points in steps S4 and S7 may also be estimated plane points. For example, in FIG. 1, it is assumed that the approximation accuracy of the approximate plane 11 finally increases, and as a result, the distance between the observation point P 32 once excluded and the approximate plane 11 is less than the threshold T. In this case, the estimated plane points are five points of point P 12 , point P 13 , point P 21 , point P 23 , and point P 32 .
Here, since the approximation accuracy of the approximate plane 11 is increased by repeating Steps S <b> 5 to S <b> 7, it can be said that a point close to the approximate plane 11 is highly likely to actually constitute the
In step S9, the
このように、実施の形態1に係る平面推定装置20によれば、あらかじめ床面10についての精密な知識が与えられなくとも、最小二乗法による平面近似とアウトライア除去とを繰り返すことで、床面10から離れた位置にある候補点をアウトライアとして高精度で除去することができるので、候補点を適切に絞り込んで、床面10の座標を高精度で推定することができる。
また、このような平面推定を応用することによって、ロボット等の歩行、荷取り、荷降ろし等の動作に要求される基準面の認識の精度が向上するので、ロボット等の装置はより適切な動作を行うことができる。
As described above, according to the
In addition, by applying such plane estimation, the accuracy of the reference plane recognition required for operations such as walking, unloading, and unloading of robots is improved, so that devices such as robots operate more appropriately. It can be performed.
また、最終的な候補点に含まれない観測点であっても、最後に算出された近似平面11に近い点については、実際に床面10を構成する可能性が高い点として推定平面点に含めるので、信頼できる点の情報を増やすことができ、床面10の座標の推定精度をさらに高めることができる。
In addition, even if the observation point is not included in the final candidate point, the point near the last calculated approximate plane 11 is the estimated plane point as a point that is likely to actually constitute the
また、平面推定装置は、撮像手段として床面10に対して静止しているステレオカメラを用いることができるので、撮像装置を移動させつつ異なる時点において複数の画像を取得する必要がなく、構成および処理内容を簡素にすることができる。もちろん、平面推定装置20あるいはステレオカメラは移動するものであってもよく、床面10に対して移動しつつ異なる位置で撮影を行い、その結果に基づいて観測点の座標を取得するものであってもよい。
In addition, since the plane estimation apparatus can use a stereo camera that is stationary with respect to the
また、平面推定装置20は、XZ平面が床面10と略平行になるように設置されるので、「床面10は、床面10上に置かれた物体よりも低い位置に存在する」という知識を利用することができる。すなわち、Y座標を点の高低を表す座標として用いることができ、Y座標に基づく候補点の選出やフィルタリングによって、床面10の座標の推定精度を高めることができる。この効果は、XZ平面が床面10と厳密に平行でなく、図1に示すように多少の傾きを有する場合でも十分に得られるものであり、平面推定装置20を設置する際に精密な位置決めは必要とされない。このため、平面推定装置20を設置する際の工程を簡素なものとすることができる。
Further, since the
なお、この「床面10は、床面10上に置かれた物体よりも低い位置に存在する」という知識は、XZ平面が床面10と平行に近いほど、すなわちこれらのなす角度が小さいほど、効率的に利用することができる。ただし、原理的には、平面推定装置20が「上方向」と認識する方向、すなわちY座標が大きくなる方向が、水平方向より上を向いていれば、事前知識をまったく利用しない方法と比較して推定精度を向上させられる可能性がある。言い換えれば、平面推定装置20を設置する際に上下が逆転しないように設置すれば、平面推定装置20の上下軸が横倒しに近い状態になっていても、推定精度を向上させられる可能性がある。
ただし、このような知識を利用しない構成としてもよく、たとえば図2のステップS3やステップS4を実行しないものであってもよい。この場合は、推定精度の低下と引き換えに、水平面に限られないより汎用的な平面推定を行うことができる。
Note that the knowledge that “the
However, such a configuration may not be used, and for example, step S3 and step S4 in FIG. 2 may not be executed. In this case, more general plane estimation can be performed without being limited to the horizontal plane in exchange for a decrease in estimation accuracy.
上述の実施の形態1では、観測空間Aは9つの領域A11〜A33に分割されているが、領域の数はこれとは異なるものであってもよい。分割される領域の数は、平面推定の精度と、全体の演算に必要な時間とに応じ、適宜決定されるものであってもよい。 In the above-described first embodiment, the observation space A is divided into nine regions A 11 to A 33 , but the number of regions may be different from this. The number of regions to be divided may be appropriately determined according to the accuracy of plane estimation and the time required for the entire calculation.
実施の形態1では、ステップS4における偏差値の範囲は40以上50以下であるが、この範囲の上限および下限は、これとは異なる値であってもよく、たとえば実験等に基づいて決められてもよい。また、判定に用いる値は、Y座標に基づいて算出される値であれば偏差値でなくともよく、たとえば全点のY座標の平均と各点のY座標との差であってもよい。 In the first embodiment, the range of the deviation value in step S4 is 40 or more and 50 or less. However, the upper limit and the lower limit of this range may be different values, and are determined based on, for example, experiments. Also good. Moreover, the value used for determination may not be a deviation value as long as it is a value calculated based on the Y coordinate, and may be, for example, the difference between the average of the Y coordinates of all points and the Y coordinate of each point.
実施の形態1において、所定の閾値Tは、観測点の座標に誤差が含まれることを考慮し、適切な値に設定される。ここで、閾値Tを大きくすると、多数の推定平面点を確保することができ、これに応じた精度の向上が期待できる。逆に、閾値Tを小さくすると、実際に床面10を構成しない点をより確実に除外することができ、これに応じた精度の向上が期待できる。閾値Tは、これらの効果のバランスを考慮して決定されてもよい。
In the first embodiment, the predetermined threshold value T is set to an appropriate value in consideration of an error included in the coordinates of the observation point. Here, when the threshold value T is increased, a large number of estimated plane points can be secured, and an improvement in accuracy according to this can be expected. On the other hand, if the threshold value T is reduced, the point that does not actually constitute the
実施の形態1では、平面推定装置20が、座標取得手段および平面算出手段として機能する。変形例として、座標取得手段または平面算出手段は、平面推定装置20の外部の装置として構成されてもよく、またこれらが複数の装置に分散して構成されてもよい。たとえば、座標取得手段が平面推定装置20に含まれない構成では、平面推定装置20は、ステップS1において画像に基づいて観測点の座標を取得することに代えて、外部から観測点の座標を受け取ってもよく、あるいは外部に記録された観測点の座標を読み込んでもよい。その後、これらの観測点の座標に基づいてステップS2以降の処理を行ってもよい。
また、平面推定装置20はステレオカメラを備える必要はなく、観測空間Aにおける観測点の座標を取得できる手段として他の周知の手段を備えてもよい。
In the first embodiment, the
Further, the
実施の形態1は、床面10が平面または略平面であることを想定したものであるが、床面10が曲面である場合も実施の形態1と同様の処理を行うことができる。その場合は、平面推定装置20は、床曲面の座標として、その床曲面を近似する平面の座標を算出することになる。
The first embodiment assumes that the
実施の形態2.
実施の形態2は、実施の形態1において、座標を推定すべき未知の平面と、平面推定装置20が設置される面とが異なる構成としたものである。以下、実施の形態1と異なる点を説明する。
図3は、床面10と、床面10に設置された平面推定装置20と、床面10に設置された机の表面である机面30との位置関係を示す。実施の形態2では、机面30が、その座標を推定すべき未知の平面となる。
机面30を含む三次元空間のうち、実施の形態2において平面推定装置20が撮影する部分を、観測空間Bとして表す。なお図3では観測空間Bが9つの領域に分割されることが示されている。
平面推定装置20は、観測空間B内の観測点の座標に基づいて、観測空間Bに含まれる机面30の座標を推定する。この推定は、平面推定装置20は、実施の形態1において観測空間Aにおける床面10の座標を推定する処理と同様にして、図2のフローチャートに従って行われる。
Embodiment 2. FIG.
The second embodiment is different from the first embodiment in that the unknown plane whose coordinates are to be estimated is different from the plane on which the
FIG. 3 shows the positional relationship between the
Of the three-dimensional space including the
The
実施の形態2では、平面推定装置20が設置されている床面10と、未知の平面である机面30とは異なる面であるが、実施の形態2に係る平面推定装置20は、机面30上に観測空間Bを設定することによって、実施の形態1と同様の精度で机面30の座標を推定することができる。
なお、未知の平面は、机面30に限らず、平面推定装置20が設置される平面に平行または略平行な平面であればどのような面であってもよい。
In the second embodiment, the
The unknown plane is not limited to the
実施の形態3.
実施の形態3は、実施の形態1における平面の推定を応用し、未知の曲面の形状を推定する構成としたものである。以下、実施の形態1と異なる点を説明する。
図4は、床曲面15と、床曲面15に設置された曲面推定装置25との配置を示す。床曲面15の形状および位置は、曲面推定装置25にとって未知である。曲面推定装置25は、実施の形態1における平面推定装置20の機能を備え、この機能を利用して床曲面15の形状を推定する。
Embodiment 3 FIG.
The third embodiment is configured to apply the estimation of the plane in the first embodiment to estimate the shape of an unknown curved surface. Hereinafter, differences from the first embodiment will be described.
FIG. 4 shows an arrangement of the floor curved
曲面推定装置25は、図2のフローチャートに示す処理を実行する。ただし、図2のステップS1の前に、床曲面15を複数の平面に分割するステップを実行する。図4の例では、床曲面15を含む観測空間全体が、複数のより小さな観測空間に分割されており、分割された観測空間はそれぞれ1つの平面を含む。これによって、床曲面15が複数の平面に分割されている(なお図4では、4つの平面に対応する4つの観測空間C1〜C4のみを例示する)。この分割は、床曲面15に対応する観測空間を、X軸およびZ軸に沿って等間隔に分割するものである。
The curved
このように床曲面15を複数の平面に分割した後、曲面推定装置25は、それぞれの平面について実施の形態1の平面推定方法を実行し、座標を推定する。図4では、観測空間C1〜C4に対応する平面が、実施の形態1と同様にしてそれぞれ9つの領域に分割されることが示されている。
さらに、曲面推定装置25は、推定されたそれぞれの平面の座標に基づいて、床曲面15の形状を推定する。たとえば、床曲面15の形状は、推定された平面をすべて組み合わせた形状であると推定する。また、異なる平面の境界ではなんらかの補間処理が行われてもよい。この補間処理は、境界に対応する部分のみを観測空間とし、そこに含まれる平面の座標を図2のフローチャートに従って推定する処理であってもよい。
このように、実施の形態3に係る曲面推定装置25は、高精度に推定された平面の座標に基づいて床曲面15の形状を推定するので、床曲面15の形状を全体として高精度に推定することができる。
After dividing the floor curved
Furthermore, the curved
As described above, the curved
10 床面(未知の平面、床が構成する平面)、11 近似平面、15 床曲面(未知の曲面)、20 平面推定装置(座標取得手段、平面算出手段)、25 曲面推定装置、30 机面(未知の平面、床が構成する平面に平行な平面)、A11〜A33 領域、P11〜P33 点(観測点、候補点)、P31B 点(観測点)。
DESCRIPTION OF
Claims (10)
前記観測点のうちから候補点を選出するステップと、
複数回繰り返されるアウトライア除去ステップであって、
前記候補点の座標に基づいて近似平面の座標を算出するサブステップと、
前記候補点のうち、前記近似平面からの距離が所定の閾値を超えるものを候補点から除外するサブステップと
を含む、アウトライア除去ステップと、
除外されなかった前記候補点の座標に基づいて、前記未知の平面の座標を算出するステップと
を含む、平面推定方法。 A plane estimation method for estimating coordinates of an unknown plane based on coordinates of a plurality of observation points using a plane estimation device in a three-dimensional space,
Selecting candidate points from the observation points;
An outlier removal step that is repeated multiple times,
A sub-step of calculating the coordinates of the approximate plane based on the coordinates of the candidate points;
An outlier removal step comprising: substeps of excluding candidate points whose distance from the approximate plane exceeds a predetermined threshold from the candidate points;
Calculating the coordinates of the unknown plane based on the coordinates of the candidate points that were not excluded.
前記観測点のうち、最後に算出された前記近似平面からの距離が前記所定の閾値未満となるものを推定平面点とするサブステップと、
前記推定平面点の座標に基づいて、前記未知の平面の座標を算出するサブステップと
を含む、請求項1に記載の平面推定方法。 Calculating the coordinates of the unknown plane,
Among the observation points, a sub-step in which an estimated plane point is a distance that is less than the predetermined threshold value from the last calculated approximate plane;
The plane estimation method according to claim 1, further comprising a sub-step of calculating coordinates of the unknown plane based on coordinates of the estimated plane point.
前記観測点のそれぞれを、鉛直方向に延びる複数の領域のいずれかに分類するサブステップと、
前記領域のそれぞれにおいて、観測点のうち最も低い位置にあるものを候補点とするサブステップと
を含む、請求項1〜4のいずれか一項に記載の平面推定方法。 The step of selecting candidate points from the observation points includes:
A sub-step of classifying each of the observation points into one of a plurality of regions extending in a vertical direction;
5. The plane estimation method according to claim 1, further comprising: a substep in which a candidate point is the lowest observation point in each of the regions.
前記未知の曲面を複数の未知の平面に分割するステップと、
分割された前記未知の平面のそれぞれについて、請求項1〜8のいずれか一項に記載の平面推定方法を用いて座標を推定するステップと
を含む、曲面推定方法。 A surface estimation method for estimating the shape of an unknown curved surface in a three-dimensional space,
Dividing the unknown curved surface into a plurality of unknown planes;
A surface estimation method including a step of estimating coordinates for each of the divided unknown planes using the plane estimation method according to claim 1.
前記観測点のうちから候補点を選出し、
前記候補点の座標に基づいて近似平面の座標を算出することと、前記候補点のうち前記近似平面からの距離が所定の閾値以上となるものを候補点から除外することとを繰り返し、
除外されなかった前記候補点の座標に基づいて、前記未知の平面の座標を算出する
平面推定装置。 A plane estimation device that estimates the coordinates of an unknown plane based on the coordinates of a plurality of observation points in a three-dimensional space,
A candidate point is selected from the observation points,
Repeatedly calculating the coordinates of the approximate plane based on the coordinates of the candidate point, and excluding those candidate points whose distance from the approximate plane is equal to or greater than a predetermined threshold from the candidate points,
A plane estimation apparatus that calculates coordinates of the unknown plane based on the coordinates of the candidate points that are not excluded.
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Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013024705A1 (en) * | 2011-08-18 | 2013-02-21 | Ricoh Company, Ltd. | Projector and control method thereof |
JP2013041167A (en) * | 2011-08-18 | 2013-02-28 | Ricoh Co Ltd | Image processing device, projector, projector system, image processing method, program thereof, and recording medium with the program stored therein |
JP2014095644A (en) * | 2012-11-11 | 2014-05-22 | Kajima Corp | Method, system, and program for measuring grain size of deposited granular material |
KR101566448B1 (en) | 2014-03-21 | 2015-11-05 | 동아대학교 산학협력단 | Method for detecting and removing floor area using depth information and apparutus for detecting and removing floor area using depth information and program recording medium for detecting and removing floor area using depth information |
WO2020129554A1 (en) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Observation method and observation device |
-
2008
- 2008-05-12 JP JP2008124733A patent/JP2009276073A/en active Pending
Cited By (10)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2013024705A1 (en) * | 2011-08-18 | 2013-02-21 | Ricoh Company, Ltd. | Projector and control method thereof |
JP2013041166A (en) * | 2011-08-18 | 2013-02-28 | Ricoh Co Ltd | Projector, control method thereof, program thereof, and recording medium with the program stored therein |
JP2013041167A (en) * | 2011-08-18 | 2013-02-28 | Ricoh Co Ltd | Image processing device, projector, projector system, image processing method, program thereof, and recording medium with the program stored therein |
CN103782232A (en) * | 2011-08-18 | 2014-05-07 | 株式会社理光 | Projector and control method thereof |
US8953101B2 (en) | 2011-08-18 | 2015-02-10 | Ricoh Company, Ltd. | Projector and control method thereof |
CN103782232B (en) * | 2011-08-18 | 2015-12-02 | 株式会社理光 | Projector and control method thereof |
US9696613B2 (en) | 2011-08-18 | 2017-07-04 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing apparatus, projector and image processing method |
JP2014095644A (en) * | 2012-11-11 | 2014-05-22 | Kajima Corp | Method, system, and program for measuring grain size of deposited granular material |
KR101566448B1 (en) | 2014-03-21 | 2015-11-05 | 동아대학교 산학협력단 | Method for detecting and removing floor area using depth information and apparutus for detecting and removing floor area using depth information and program recording medium for detecting and removing floor area using depth information |
WO2020129554A1 (en) * | 2018-12-19 | 2020-06-25 | パナソニックIpマネジメント株式会社 | Observation method and observation device |
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