JP2010249628A - 移動体の位置検出装置及びカメラを用いた移動体の位置検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】高解像度のカメラを用いずに、マークを識別できるようにする
【解決手段】カメラで撮影したマーク候補の画像のスペクトラムデータを作成する（Ｓ１４）。マーク候補のスペクトラムデータと、予め記憶してある複数のマークの反射光の周波数特性を示すスペクトラムデータと照合し、スペクトラムデータの一致するものを同一のマークと判定する（Ｓ１６）。２以上のマークの絶対座標を取得し、取得した絶対座標と、２以上のマーク候補の相対位置座標から移動体の位置を計算する（Ｓ１７）。
【選択図】図４

Description

本発明は、倉庫等で使用される移動体の位置検出装置及びカメラを用いた移動体の位置検出方法に関する。

屋内の倉庫等で使用される搬送車の位置検出方法として、倉庫の天井に形状の異なる複数のマークを設置し、搬送車に搭載したカメラでマークを撮影してマークの形状からマークを特定し、特定したマークの絶対座標から搬送車の位置を算出する方法が知られている。

特許文献１には、天井に設置されたマークをカメラで撮影し、撮影画像からマークの色、形状を認識し、撮影された画像の中心とマークの相対座標及び絶対座標から撮影地点の位置を算出することが記載されている。

特許文献２には、次のことが記載されている。エリアの複数箇所に鉛直方向の偏光フィルムが貼り付けられた再帰反射体を設け、鉛直方向に偏光された第1レーザ光線と、水平方向に偏光された第２レーザ光線をエリアの全周に渡って照射する。再帰反射体で反射される再帰反射光を第１レーザ光線と第２レーザ光線に分離し、第１レーザ光線と第２レーザ光線の受光強度の比により光線の回転角度を計測することが記載されている。

特許文献３には、マークの模様を画像認識してマークを特定する位置検出方法において、連続的に拡大してもパターンの模様の中に元のサイズのパターンが含まれるような模様のパターンを使用することが記載されている。

しかしマークの形状を撮影画像から識別するためには、高解像度のカメラが必要となりカメラのコストが高くなるという問題点がある。

特開２００６−２３８３１号公報 特開２００１−１６５６５８号公報 特開２００３−２８６１４号公報

本発明の課題は、高解像度のカメラを用いずに、天井に設置されたマークを識別できるようにすることである。

本発明の移動体の位置検出装置は、天井に設置された、光学フィルタ特性を有する反射体からなる複数のマークに光を照射する発光手段と、前記複数のマークの内の２以上のマークを撮影する撮影手段と、前記複数のマークの光学フィルタの周波数特性を示すデータと絶対座標とを対応付けて記憶する記憶手段と、前記撮影手段で撮影された画像から２以上のマーク候補を抽出する抽出手段と、抽出された前記２以上のマーク候補と移動体の相対位置を算出する相対位置算出手段と、前記２以上のマーク候補の画像の周波数特性を示すデータを作成し、作成した周波数特性を示すデータと、前記記憶手段に記憶されている前記複数のマークの周波数特性を示すデータを比較して、前記マーク候補と同じ周波数特性を有するマークを特定するマーク特定手段と、前記マーク特定手段により特定されたマークの絶対座標を前記記憶手段から取得し、取得した絶対座標と、前記相対位置算出手段により算出された相対位置とに基づいて移動体の位置を算出する位置算出手段とを備える。

この発明によれば、高解像度の撮影手段を用いずにマークを識別して、移動体の位置を算出することができる。
上記の位置検出装置において、前記抽出手段は、前記発光手段が発光した期間に前記撮影手段で撮影した画像と、前記発光手段が発光していない期間に撮影した画像の差分を取ることで前記マーク候補を抽出する。

このように構成することで、例えば、発光手段が発光しているときの天井の部材の反射光量と、発光手段が発光していないときの反射光量の差分からマーク候補を抽出することができる。

上記の移動体の位置検出装置において、前記記憶手段は、前記マークの周波数特性を示すデータとしてスペクトラムデータを記憶し、前記マーク特定手段は、前記マーク候補の画像のスペクトラムデータを作成し、作成した前記マーク候補の前記スペクトラムデータと、前記記憶手段に記憶されている前記複数のマークの前記スペクトラムデータを照合して、同一のスペクトラムデータを有するマークを特定する。

このように構成することで、撮影したマーク候補の画像のスペクトラムデータを用いてマークを正確に識別できる。

本発明によれば、高解像のカメラを用いずに天井に設置されたマークを識別して移動体の位置を検出することができる。

移動体と天井に設置されたマークを示す図である。 図２（Ａ）〜（Ｃ）は、マークの形状と構造の一例を示す図である。 位置検出装置の構成を示す図である。 位置検出装置の動作を示すフローチャートである。 カメラ中心と２個のマーク候補の位置関係を示す図である。 位置検出処理の詳細なフローチャートである。 図７（Ａ）〜（Ｃ）は、発光装置の発光タイミング、抽出したマーク候補及びマーク候補のスペクトラムを示す図である。 図８（Ａ）、（Ｂ）は、マーク候補のデータテーブルと、マークのデータテーブルを示す図である。

以下、本発明の好適な実施の形態について説明する。図１は、倉庫等の屋内で荷物の搬送に用いられる無人搬送車等の移動体１１を示す図である。
移動体１１は、発光装置１２とカメラ１３を有し、倉庫内の床１４の上を走行する。倉庫の天井１５には、異なる光学フィルタ特性を有する反射体からなる球形の複数のマーク１６，１７が設置されている。天井１５には、マーク１６、１７以外のマークも設置されている。

発光装置１２は、紫外線から赤外線領域までの幅広い波長を含む光源が好ましい。例えば、ハロゲンランプ、キセノンランプ等を用いることができる。光源の光の帯域が広いほど、異なる光学フィルタ特性を持つマークを作成することが容易になるので、マークの種類を増やすことができる。発光装置１２の光源は、上記のものに限らず、用途によっては発光帯域の狭いものを使用しても良い。

マーク１６、１７は、所望の光学フィルタ特性を有する反射体で構成されている。マーク１６、１７の形状は球形に限らず、発光装置１２から放射される光をカメラ１３の方向に反射できるものであればどのような形状でも良い。

マーク１６、１７としては、例えば、ガラス等の透光性材料に特定波長の光を吸収する物質を混ぜて端面を鏡面加工したものを使用できる。混合する物質を適宜選択することで、紫外線から赤外線の領域で所望の周波数特性持つ光学フィルタを実現できる。

また、プリズム効果を利用して必要な波長以外の光を通過させないようにするダイクロイックミラー型フィルタを使用しても良い。あるいは空気と誘電体、誘電体と基板、異なる誘電体どうしの界面の反射による光の干渉で光の透過特性が変わる性質を持つ誘電体薄膜を使用して必要な波長のみを透過させる光学フィルタを作成しても良い。

図２（Ａ）〜（Ｃ）は、マークの形状及び構造の一例を示す図である。
図２（Ａ）は、半球タイプのマーク２１の構造を示す図である。半球タイプのマーク２１は、鏡面加工した半球体２１ａと、その外側の特定帯域の光を透過し、それ以外の周波数の光を減衰させる光学フィルタ特性（バンドパスフィルタ特性）を有するカバー２１ｂとを有する。カバー２１ｂは、上記の光学フィルタ特性を持つ物質、その物質を塗布した部材、あるいは所定の光学フィルタ特性を持ったフィルム状の部材からなる。

図２（Ｂ）は、四角錐タイプのマーク２２の形状と断面構造を示す図である。四角錐タイプのマーク２２は、内部に鏡面加工をした反射体２２ａと、特定帯域の光を通過させ、それ以外の波長の光を減衰させる特性を持つカバー２２ｂを有する。このマーク２２は、特定帯域の光を反射するバンドパスフィルタとして機能する。

図２（Ｃ）は、球体で天井からつり下げるミラーボールタイプのマーク２３の形状と断面構造を示す図である。マーク２３は、鏡面加工した多面体２３ａと、その外側の特定帯域の光を通過し、それ以外の波長の光を吸収する周波数特性を持ったガラス等の透光性の部物質からなるカバー２３ｂを有する。

図２の例では、反射体と光学フィルタを別の部材で構成しているが、両者を１つの部材で構成しても良い。マーク１６，１７の光学フィルタ特性は、バンドパスフィルタに限らず、ローパスフィルタ、ハイパスフィルタ、帯域制限フィルタ等でも良い。

図３は、移動体１１の位置検出装置３１の構成を示す図である。位置検出装置３１は、発光装置１２と、カメラ１３と、ＣＰＵ３２と、画像処理装置３３と、記憶装置３４とを有する。

ＣＰＵ３２は、発光装置１２がオン（発光状態）となるタイミングと、オフ（非発光状態）となるタイミングを制御する。また、発光装置１２のオン期間、オフ期間に同期してカメラ１３の撮影を行う。

画像処理装置３３は、カメラ１３で撮影された画像に対して画像処理を施し、処理後の画像データをＣＰＵ３２に出力する。
記憶装置３４には、複数のマークの光学フィルタ特性（周波数特性）を示すデータと、マークの絶対座標が対応付けて記憶されている。マークの光学フィルタ特性を示すデータとしては、例えば、マークで反射される光の周波数特性を示すスペクトラムデータが格納されている。

ＣＰＵ３２は、撮影画像から２以上のマーク候補の画像の周波数特性を示すデータを作成し、記憶装置３４に記憶されている、複数のマークの周波数特性を示すデータを比較して、周波数特性を示すデータが一致又は類似するマークを特定する。マークを特定したなら、移動体１１のカメラ中心に対する２以上のマーク候補の相対位置を算出し、算出した相対位置データと、記憶装置３４に記憶されている該当するマークの絶対座標とに基づいて移動体１１の絶対位置を算出する。算出した位置データは、移動体１１の走行制御に利用される。また、車両管理センタで複数の移動体１１の運行を管理する場合には、算出した位置データを運行管理センタに出力する。

次に、以上のような構成の位置検出装置３１の動作を、図４のフローチャートを参照して説明する。
カメラ１３で撮影された画像が入力されると（Ｓ１１）、画像処理装置３３が画像処理（レンズ歪補正等）を行う。

ＣＰＵ３２は、発光装置１２の発光時間制御を行う（Ｓ１３）。次に、画像の撮影タイミングとマーク候補の画像の波長解析を行う（Ｓ１４）。ステップＳ１４の処理では、例えば、発光装置１２を発光させたときの撮影画像と、発光させないときの撮影画像の光強度の差分からマーク候補を抽出する。また、マーク候補の画像の光強度の周波数分布を解析する。

次に、撮影画像からカメラ１３の中心位置に対するマークの相対位置を計算する（Ｓ１５）。
次に、予め記憶されている複数のマークの光学フィルタの周波数特性を示すデータ、例えば、スペクトラムデータと、撮影画像のマーク候補のスペクトラムデータを照合して、スペクトラムデータの一致するものを該当するマークと判断して、その絶対座標データを取得する（Ｓ１６）。

次に、ステップＳ１５で算出した、カメラ中心に対する２以上のマークの相対位置データと、ステップＳ１６で取得した２以上のマークの絶対座標データとから、カメラ中心の絶対位置、つまり移動体１１の絶対位置を算出する（Ｓ１７）。最後に、算出した移動体１１の位置データを出力する（Ｓ１８）。

図５は、撮影画像上のマーク１６、１７の位置と、カメラ中心位置の関係を示す図である。撮影画像における、カメラ中心からマーク１６、１７までのｘ軸方向の距離、ｙ軸方向の距離（相対位置）を算出する。マーク１６、１７の絶対座標は、予め記憶装置３４に記憶されているので、撮影画像から計算した２以上のマークの相対位置と、２以上のマークの絶対座標から、カメラ中心の絶対座標、つまり移動体１１の位置を算出することができる。

図６は、位置検出装置３１のより詳細なフローチャートである。図６において、図４と同じ処理には同じステップ番号を付けて説明を行う。
ステップＳ１３の発光時間制御処理では、図７（Ａ）に示す、発光装置１２の発光動作のオン期間ａとオフ期間ｂを制御する。

ステップＳ２２とＳ２３は、図４のステップＳ１４の処理に対応する。ステップＳ２２において、マーク候補を抽出する。ステップＳ２２の処理では、例えば、発光装置１２が発光しているときの撮影画像と、発光していないときの撮影画像の差分を取り、２つの撮影画像の光強度の差からマーク候補を抽出する。ステップＳ２２の処理は、マーク候補を抽出する抽出手段に対応する。

マーク１６、１７は、一定の光学フィルタ特性を持った反射率の高い反射体であるので、発光装置１２の光を照射した場合、天井１５にある他の物体より反射光量が多くなる。従って、発光装置１２が発光しているときの撮影画像と、発光していないときの撮影画像の差分を取り、光強度の差が大きい部分をマーク候補として抽出することで、マーク候補の抽出精度を高めることができる。

なお、マーク候補を抽出する方法は、上記の発光装置１２が発光しているときに撮影した画像と、発光していないときに撮影した画像の差分から抽出する方法に限らない。例えば、発光装置１２を発光させた状態で撮影した画像からマーク候補を抽出しても良い。その場合、マーク以外のものがマーク候補として抽出される可能性があるが、後述する処理で、マーク候補の画像のスペクトラムデータと、予め記憶してあるマークのスペクトラムデータを照合することでマーク以外のものを除外することができる。

図７（Ｂ）は、発光装置１２が発光しているときに撮影した画像と、発光していないときに撮影した画像の差分を取り、光強度の差が大きい部分をマーク候補として抽出した場合の抽出結果を示している。

なお、複数の移動体１１を使用する場合には、各移動体１１の発光装置１２が発光する期間（図７（Ａ）のａ期間）と、発光しない期間（図７（Ａ）のｂ期間）を一致させる必要がある。発光タイミングを同期させることで、他の移動体１１の発光装置１２の発光の影響を受けずに撮影を行うことができる。

図６のステップＳ２３において、抽出したマーク候補の画像のスペクトラム解析を行う。スペクトラム解析は、例えば、発光装置１２を発光させたときのマーク候補の画像のスペクトラム解析を行って、スペクトラムデータを作成する。

図７（Ｃ）は、マーク候補の画像の光強度のスペクトラムの一例を示す図である。図７（Ｃ）の縦軸は光強度を示し、横軸は周波数を示している。マーク候補の画像のスペクトラムは、マークの光学フィルタの周波数特性と類似するので、天井１５に設置されているマーク１６、１７の光学フィルタの周波数特性が既知であれば、マーク候補の画像のスペクトラムと、予め記憶されているマークのスペクトラムを比較することで、マーク候補がどのマークに該当するかを特定することができる。

図６のステップＳ１５において、マークとカメラ中心の位置関係を解析する。ステップＳ１５の解析処理では、例えば、図８（Ａ）に示すようなマーク候補のデータテーブル４１が作成される。このデータテーブル４１は、マーク候補を特定する符号（Ｐ１〜Ｐ４）と、カメラ中心を原点とするマーク候補の中心までのｘ軸方向の距離とｙ軸方向の距離と、マーク候補の画像の解析により得られるスペクトラムデータとが対応付けて保存される。ステップＳ１５の位置関係解析処理は、マーク候補の相対位置を算出する相対位置算出手段に対応する。

次に、ステップＳ１６において、記憶装置３４に予め記憶されているマークのスペクトラムデータとの照合を行う。ステップＳ１６の処理では、例えば、マーク候補のスペクトラムデータと、記憶装置３４に記憶されている複数のマークのスペクトラムデータの照合を行う。ステップＳ２３のスペクトラム解析と、ステップＳ１６の照合処理は、マーク特定手段に対応する。

記憶装置３４には、図８（Ｂ）に示すようなマークのデータテーブル４２が予め記憶されている。データテーブル４２には、マークを特定する符号（Ａ〜Ｆ）と、マークの絶対座標（ｘ，ｙ）と、マークのスペクトラムデータとが対応付けて記憶されている。

例えば、撮影画像から、マーク候補のスペクトラムデータとして、図８（Ａ）に示すような４個のスペクトラムデータが得られたとする。最初に、図８（Ａ）のデータテーブル４１の１番目のマーク候補Ｐ１のスペクトラムデータを読み出し、そのスペクトラムデータと、図８（Ｂ）に示すデータテーブル４２の複数のマークのスペクトラムデータを順に照合する。一致するスペクトラムデータが存在する場合には、図８（Ｂ）のデータテーブル４２にそのスペクトラムデータと対応付けて記憶されている絶対座標を取得する。

同様に、図８（Ａ）の２番目のマーク候補Ｐ２のスペクトラムデータを読み出し、読み出したスペクトラムデータと、図８（Ｂ）のデータテーブル４２の残りのスペクトラムデータと照合する。図８（Ｂ）のデータテーブル４２の２番目のマークのスペクトラムデータと一致した場合には、そのスペクトラムデータと対応付けて記憶されている絶対座標データを取得する。

撮影画像から２以上のマークが特定され、２以上のマークの絶対座標を取得したなら、図６のステップＳ１７において、カメラ中心に対するマークの相対座標と絶対座標から、移動体１１の位置を計算する。ステップＳ１７の移動体位置計算処理は、移動体の位置を算出する位置算出手段に対応する。

上述した実施の形態によれば、異なる光学フィルタ特性を持った複数のマークを天井１５に設置し、２以上のマークをカメラ１３で撮影し、撮影した画像からマーク候補を抽出し、抽出したマーク候補の画像の周波数特性を示すデータ（例えば、スペクトラムデータ）と、記憶してある複数のマークの周波数特性を示すデータを昭合することでマークを正確に識別することができる。そして、記憶装置３４から特定したマークの絶対座標を取得し、取得した絶対座標と、画像から算出したマーク候補の相対位置とに基づいて、移動体１１の絶対位置を算出することができる。この実施の形態は、マークの反射光の周波数特性からマークを識別しており、撮影した画像からマークの形状を認識する必要がない。従って、高解像度のカメラを使用する必要が無く、カメラのコストを低減できる。

また、発光装置１２を発光させた状態で撮影した画像と、発光装置１２を発光させずに撮影した画像の差分を取ることで、撮影画像から光学フィルタ特性を持った反射体からなるマークを正確に抽出することができる。

１１ 移動体
１２ 発光装置
１３ カメラ
１４ 床
１５ 天井
１６、１７ マーク
３１ 位置検出装置
３２ ＣＰＵ
３３ 画像処理装置
３４ 記憶装置

Claims (6)

1. 天井に設置された、光学フィルタ特性を有する反射体からなる複数のマークに光を照射する発光手段と、
   前記複数のマークの内の２以上のマークを撮影する撮影手段と、
   前記複数のマークの光学フィルタの周波数特性を示すデータと絶対座標とを対応付けて記憶する記憶手段と、
   前記撮影手段で撮影された画像から２以上のマーク候補を抽出する抽出手段と、
   抽出された前記２以上のマーク候補と移動体の相対位置を算出する相対位置算出手段と、
   前記２以上のマーク候補の画像の周波数特性を示すデータを作成し、作成した周波数特性を示すデータと、前記記憶手段に記憶されている前記複数のマークの周波数特性を示すデータを比較して、前記マーク候補と同じ周波数特性を有するマークを特定するマーク特定手段と、
   前記マーク特定手段により特定されたマークの絶対座標を前記記憶手段から取得し、取得した絶対座標と、前記相対位置算出手段により算出された相対位置とに基づいて移動体の位置を算出する位置算出手段とを備える移動体の位置検出装置。
2. 前記抽出手段は、前記発光手段が発光した期間に前記撮影手段で撮影した画像と、前記発光手段が発光していない期間に撮影した画像の差分を取ることで前記マーク候補を抽出する請求項１記載の移動体の位置検出装置。
3. 前記記憶手段は、前記マークの周波数特性を示すデータとしてスペクトラムデータを記憶し、
   前記マーク特定手段は、前記マーク候補の画像のスペクトラムデータを作成し、作成した前記マーク候補の前記スペクトラムデータと、前記記憶手段に記憶されている前記複数のマークの前記スペクトラムデータを照合して、同一のスペクトラムデータを有するマークを特定する請求項１又は２記載の移動体の位置検出装置。
4. 天井に設置された、光学フィルタ特性を有する反射体からなる複数のマークに発光手段により光を照射し、
   前記複数のマークの内の２以上のマークを撮影手段により撮影し、
   前記複数のマークの光学フィルタの周波数特性を示すデータと絶対座標とを対応付けて記憶手段に記憶し、
   撮影された画像から２以上のマーク候補を抽出し、
   抽出された前記２以上のマーク候補と移動体の相対位置を算出し、
   前記２以上のマーク候補の画像の周波数特性を示すデータを作成し、作成した周波数特性を示すデータと、前記記憶手段に記憶されている前記複数のマークの周波数特性を示すデータを比較して、前記マーク候補と同じ周波数特性を有するマークを特定し、
   特定されたマークの絶対座標を前記記憶手段から取得し、取得した絶対座標と、前記相対位置算出手段により算出された相対位置とに基づいて移動体の位置を算出する移動体の位置算出方法。
5. 前記発光手段が発光した期間に撮影した画像と、前記発光手段が発光していない期間に撮影した画像の差分を取ることで前記マーク候補を抽出する請求項４記載の移動体の位置検出方法。
6. 前記記憶手段は、前記マークの周波数特性を示すデータとしてスペクトラムデータを記憶し、
   前記マーク候補の画像のスペクトラムデータを作成し、作成した前記マーク候補の前記スペクトラムデータと、前記記憶手段に記憶されている前記複数のマークの前記スペクトラムデータを照合して、同一のスペクトラムデータを有するマークを特定する請求項４又は５記載の移動体の位置検出方法。