JP2013024864A5

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Publication number: JP2013024864A5
Application number: JP2012134379A
Authority: JP
Filing date: 2012-06-14
Publication date: 2015-05-14
Anticipated expiration: 2032-06-14

Claims

複数の姿勢においてプローブを用いて物体をプロービングすることによって前記プローブを前記物体とレジストレーションする方法であって、前記プローブの前記各姿勢は、ロケーションおよび向きを含み、前記方法は、
粒子のセットによって前記プローブの現在のロケーションの確率分布を表し、なお、前記各粒子は、前記粒子のロケーションと前記粒子の確率に対応する重みとを有し、前記各粒子について、前記粒子の前記ロケーションを条件とするガウス分布によって前記プローブの現在の向きの確率分布を表すステップと、
候補動作のセットを選ぶステップと、
前記各候補動作について、前記粒子のセットに基づいて期待不確実性を求めるステップと、
最小の期待不確実性を有する前記候補動作を前記プローブの次の動作として選択するステップと、
前記次の動作に従って前記プローブを移動させるステップと、
前記プローブの次の姿勢を用いて前記粒子のセットを更新するステップと、
を含み、前記レジストレーションは、ＲＢＰＦ（ＲａｏＢｌａｃｋｗｅｌｌｉｚｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）フレームワークにおいて実行され、かつ各ステップは、プロセッサにより実行される、複数の姿勢においてプローブを用いて物体をプロービングすることによって前記プローブを前記物体とレジストレーションする方法。
前記更新するステップは、
動作モデルを用いて前記粒子のセット内の前記各粒子の前記ロケーションを求めることと、
前記物体の３Ｄモデルおよび不確実性モデルから導出されたマップに基づく尤度を用いて前記粒子のセット内の前記各粒子の前記重みを求めることであって、前記不確実性モデルは、前記プローブによって取得された測定値に内在する不確実性を記述する、求めることと、
拡張カルマンフィルタリングを用いて前記粒子のセット内の前記各粒子の前記ガウス分布を更新することと、
を更に含む、請求項１に記載の方法。
前記姿勢は、（ｓ，θ）であり、ここで、ｓは相対的な３Ｄ並進ロケーション（ｘ，ｙ，ｚ）^Ｔであり、θは相対的な３Ｄ角度の向き（α，β，γ）^Ｔであり、Ｔは転置演算子ある、請求項１に記載の方法。
姿勢のシーケンスが時間０〜ｔのｓ_０：ｔであり、動作のシーケンスが時間１〜ｔのｕ_１：ｔであり、測定値のシーケンスが時間０〜ｔのｚ_０：ｔであり、
前記ロケーションおよび前記向きにわたる事後確率分布ｐ（ｓ_０：ｔ，θ｜ｚ_０：ｔ，ｕ_１：ｔ）を推測することを更に含む、請求項３に記載の方法。
前記ロケーションおよび前記向きにわたる前記事後確率分布を

として因数分解すること、
を更に含む、請求項４に記載の方法。
前記事後確率分布の前記不確実性は、エントロピー

として求められ、ここで、

は、ｓ_０：ｔにわたる期待値を示し、

は、前記ロケーションにわたる前記確率分布の前記エントロピーを表し、

は、前記向きにわたる前記確率分布の前記エントロピーを表す、請求項５に記載の方法。
前記向きにわたる前記確率分布の前記エントロピーは、前記粒子のセット内の前記粒子の前記重みおよび前記粒子のセット内の前記粒子の前記ガウス分布から推定される、請求項６に記載の方法。
前記ロケーションにわたる前記確率分布の前記エントロピーは、単一のガウス分布を用いて前記粒子のセット内の前記粒子の前記ロケーションおよび前記重みを近似することによって推定される、請求項６に記載の方法。
前記ロケーションにわたる前記確率分布の前記エントロピーは、前記粒子のセット内の前記粒子の前記ロケーションおよび前記重みからのカーネル密度推定を用いることによって推定される、請求項６に記載の方法。
前記ロケーションにわたる前記確率分布の前記エントロピーは、前記粒子のセット内の前記粒子の前記重みのみを用いることによって推定される、請求項６に記載の方法。
前記プローブは、ロボットアームに取り付けられ、前記プローブは、前記次の動作に従って前記ロボットアームによって自動的に移動される、請求項１に記載の方法。
前記プローブは、オペレーターによって手動で移動され、前記次の動作は、前記プローブを移動させるように前記オペレーターをガイドするのに用いられる、請求項１に記載の方法。
前記候補動作は、ランダムに選択される、請求項１に記載の方法。
前記ステップは、終了条件が満たされるまで繰り返される、請求項１に記載の方法。
前記終了条件は、所定のプロービング回数である、請求項１４に記載の方法。
前記終了条件は、前記粒子のセット内の前記粒子の前記ロケーションの収束である、請求項１４に記載の方法。
前記複数の姿勢は、前記プローブの座標系で測定される、請求項１に記載の方法。
前記ロケーションおよび前記向きは、物体座標系とプローブ座標系との間の変換を示す、請求項１に記載の方法。
前記候補動作は、前記プローブの座標系で表される、請求項１に記載の方法。
複数の姿勢においてプローブを用いて物体をプロービングすることによって前記プローブを前記物体とレジストレーションするシステムであって、前記プローブの前記各姿勢は、ロケーションおよび向きを含み、前記システムは、
粒子のセットによって前記プローブの現在のロケーションの確率分布を表し、なお、前記各粒子は、前記粒子のロケーションを有し、前記粒子の確率に対応する重みを有し、前記各粒子について、前記粒子の前記ロケーションを条件とするガウス分布によって前記プローブの現在の向きの確率分布を表す手段と、
候補動作のセットを選ぶ手段と、
前記各候補動作について、前記粒子のセットに基づいて期待不確実性を求める手段と、
最小の期待不確実性を有する前記候補動作を前記プローブの次の動作として選択する手段と、
前記次の動作に従って前記プローブを移動させるように構成されるロボットアームと、
前記プローブの次の姿勢を用いて前記粒子のセットを更新する手段と、
を備え、前記レジストレーションは、ＲＢＰＦ（ＲａｏＢｌａｃｋｗｅｌｌｉｚｅｄｐａｒｔｉｃｌｅｆｉｌｔｅｒｉｎｇ）フレームワークにおいて実行される、複数の姿勢においてプローブを用いて物体をプロービングすることによって前記プローブを前記物体とレジストレーションするシステム。