JP2015227878A - 3次元走査ビーム・システムおよび方法 - Google Patents
3次元走査ビーム・システムおよび方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP2015227878A JP2015227878A JP2015122481A JP2015122481A JP2015227878A JP 2015227878 A JP2015227878 A JP 2015227878A JP 2015122481 A JP2015122481 A JP 2015122481A JP 2015122481 A JP2015122481 A JP 2015122481A JP 2015227878 A JP2015227878 A JP 2015227878A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- environment
- ranging device
- coupling mechanism
- laser
- signal
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Landscapes
- Mechanical Optical Scanning Systems (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
Abstract
【課題】経済的かつ効率的な、3次元走査を可能にする3次元走査ビーム・システムおよび方法を提供する。
【解決手段】システム100は、測距装置105と、第1の端部115および第2の端部120を有する反動性連結機構110とを備える。第1の端部115は測距装置105に接続され、第2の端部120は、環境の中でシステム100を動かすオブジェクト125に接続される。使用時、環境に対するオブジェクト125の加速が、反動性連結機構110によって、オブジェクト125に対する測距装置105の運動に変換されて、環境に対する測距装置105の視野が増大する。
【選択図】図1
【解決手段】システム100は、測距装置105と、第1の端部115および第2の端部120を有する反動性連結機構110とを備える。第1の端部115は測距装置105に接続され、第2の端部120は、環境の中でシステム100を動かすオブジェクト125に接続される。使用時、環境に対するオブジェクト125の加速が、反動性連結機構110によって、オブジェクト125に対する測距装置105の運動に変換されて、環境に対する測距装置105の視野が増大する。
【選択図】図1
Description
本発明は、一般に、走査ビーム・システムに関する。限定ではないが、本発明は、特に、反動性連結機構を使用する3次元(3D)走査のためのシステムおよび方法に関する。
事前に取得した(a priori)地図が利用可能でない環境で動作する車両、人、またはロボットは、機能してその作業環境に適応するために、または正確なモデルをエンド・ユーザに提供するために、地図を構築しなければならないことがしばしばある。SLAM(simultaneous localisation and mapping)を含めた、地図の作成および自己位置の推定は、モバイル・ロボット工学における根本的な問題であり、既知の地図も自己の姿勢の正確な尺度も有さない動くオブジェクトがこの両方を推定して維持しなければならないというシナリオを含む。
オブジェクトの姿勢とは、空間におけるオブジェクトの位置および方位を指す。動くオブジェクトの姿勢を正確に知ることは、ロボット・ナビゲーション、地図の作成、およびプランニングなどの、モバイル・タスクにとってしばしば重要である。特に、環境によっては従来のナビゲーション・システムが動作できないか、または実際的でないことは、よく知られている。例えば、屋内、地下鉱山、または深海などの環境では、衛星ベースの全地球測位システム(GPS)技術およびセルラーベースの測位技術は、動作しないことが多い。このような環境の詳細な地図が利用可能でない場合、その環境で動作する車両、人、またはロボットは、SLAMシステムなどの代替ナビゲーション・システムに依拠する必要があり、これらの代替ナビゲーション・システムは、位置および方位を決定するために慣性計測ユニット(IMU、inertial measurement unit)または他のセンサを含むことがある。
3D走査ビーム・システムは、地図の作成および/または自己位置の推定の応用例のためのデータを提供することができる。一般に、このようなシステムは、センサを複数の自由度で動かして、センサの視野を効果的に増大させて3D走査を得る、能動的な電動の連結機構を備える。例えば、いくつかのシステムは、1次元ビームを出力するレーザ測距装置を備えることがある。測距装置が電動の多自由度連結機構または電動ジンバル機構に搭載された場合、レーザを、車両の正面の空間など、3次元空間の中で繰り返し掃引することができる。次いで、装置から収集されたデータを使用して3D「ポイント・クラウド」を定義することができる。3D「ポイント・クラウド」は、環境の画像または地図を効果的に定義する。他の測距装置は2次元レーザ・スキャナを備えることができ、2次元レーザ・スキャナが中心軸の周りで回転されるか、または車両に固定されているときは第3の次元で動かされて、3Dポイント・クラウドが定義される。さらに、3Dフラッシュ光検出および測距(LIDAR、light detection and ranging)装置は、複数の検出器を並列に組み込んで、3D測距データを生成することができる。
多くの場合、3D走査ビーム・システムは、車両またはロボットに固定的に搭載され、車両またはロボットの方位に対して相対的な特定の領域を継続的に走査する。次いで、収集されたデータは、地図の作成および/もしくは自己位置の推定の応用例に、またはより基本的なオブジェクト検出および場面認識の目的に使用することができる。しかし、状況によっては、固定的に搭載された走査ビーム・システムが取り付けられている車両またはロボットの振動または上下の揺れのせいで、システムにエラーが生じる可能性がある。したがって、望ましくない振動または動きから3D走査ビーム・システムを効果的に切り離すために、複雑な振動隔離および安定化システムが考案されてきた。
いくつかの応用例において、走査センサの視野を増大させて3次元領域を効果的に走査するのに必要なハードウェアは、極めて複雑かつ高価である可能性がある。したがって、改善された3D走査ビーム・システムおよび方法が必要とされている。
Michael Bosse and Robert Zlot, "Continuous 3D Scan−Matching with a 2D Spinning Laser", Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, pages 4312−4319, Kobe, Japan, May 12−17 2009
本発明のいくつかの実施形態の目的は、上述した従来技術に対する改善および利点を消費者に提供すること、ならびに/または、従来技術の上述した欠点の1つもしくは複数を克服および軽減すること、ならびに/または、有用な商業上の選択肢を提供することである。
したがって、ある形では、本発明は、測距装置と、第1の端部および第2の端部を有する反動性連結機構とを備え、前記第1の端部が前記測距装置に接続され、前記第2の端部が、環境の中で前記システムを動かすオブジェクトに接続され、使用時、前記環境に対する前記オブジェクトの加速が前記反動性連結機構によって前記オブジェクトに対する前記測距装置の運動に変換されて、前記環境に対する前記測距装置の視野が増大する。
任意選択で、前記システムはさらに、前記測距装置に取り付けられた方位センサを備える。
任意選択で、前記システムはさらに、前記測距装置に接続されたコンピュータ・システムを備え、前記コンピュータは、登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備え、前記登録アルゴリズムが前記測距装置からのデータを処理して、前記環境の3Dポイント・クラウドを定義する。
任意選択で、前記測距装置は、レーザを備える。
任意選択で、前記レーザは、2次元走査ビーム・レーザを備える。
任意選択で、前記3Dポイント・クラウドは、リアルタイムで定義される。
任意選択で、前記測距装置は、光信号、音響信号、超音波信号、無線周波数信号、γ放射信号、マイクロ波信号、のタイプの信号のうちの少なくとも1つを送受信する。
任意選択で、前記反動性連結機構は、ばねを備える。
任意選択で、前記方位センサは、慣性計測ユニット(IMU)を備える。
任意選択で、前記反動性連結機構の前記第1の端部と前記測距装置との間の接続は、流動性結合である。
別の形によれば、本発明は、環境の3次元走査を得る方法であり、この方法は、測距装置を反動性連結機構の第1の端部に接続すること、前記反動性連結機構の第2の端部をオブジェクトに接続すること、前記オブジェクトを前記環境の中で動かすことであって、前記オブジェクトの加速が、前記反動性連結機構によってオブジェクトに対する前記測距装置の運動に変換され、前記環境に対する前記測距装置の視野が増大すること、および、前記環境の前記3次元走査を定義するデータを前記測距装置によって得ることを含む。
任意選択で、この方法はさらに、登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ・システムを、前記測距装置に接続すること、および、前記コンピュータ・システムを使用して前記データを処理することであって、前記登録アルゴリズムが前記環境の3Dポイント・クラウドを定義することを含む。
本発明のさらに他の特徴および利点は、後続の詳細な記述から明らかになるであろう。
本発明の理解を助け、当業者が本発明を実際に実施できるようにするために、本発明の好ましい実施形態について、添付の図面を参照しながら単なる例として述べる。
本発明は、3D走査ビーム・システムおよび方法に関する。このシステムを車両、ロボット、人、または動物などのオブジェクトに取り付けることにより、環境の3D走査を経済的かつ確実に得ることができる。次いで、3D走査からのデータを、オブジェクト検出、近接の検出、地図の作成、自己位置の推定、または衝突回避など、様々な目的に使用することができる。
本特許明細書において、第1および第2、左および右、上および下などの形容詞は、ある要素または方法のステップを、別の要素または方法のステップと区別して規定するためにのみ使用され、これらの形容詞によって記述される特定の相対的な位置または順序を必ずしも必要としない。「備える」または「含む」などの語は、要素または方法のステップの排他的なセットを定義するのに使用されるものではない。もっと言えば、このような語は、本発明の特定の実施形態に含まれる要素または方法のステップの最小限のセットを定義するに過ぎない。
図1を参照すると、本発明の一実施形態による3D走査ビーム・システム100の側面の概略図が示されている。システム100は、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105の形の測距装置と、コイルばね110の形の反動性連結機構とを備える。コイルばね110の第1の端部115は、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105に接続される。コイルばね110の第2の端部120は、オブジェクト125に接続される。次いで、オブジェクト125の並進加速(矢印130で示す)が、反動性連結機構により、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105の回転運動(矢印135で示す)に変換される。
したがって、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105は、その視野をかなり増大させることができ、オブジェクト125の正面の環境を3Dで走査することができる。2Dレーザ・ビーム・スキャナ105の回転運動を生み出すのに、独立して電力供給されるジンバル機構または他の独立した励起源は必要とされない。したがって、測距装置を使用して環境を走査するのに必要とされるハードウェアに対してコスト制約または空間制約が制限を課す場合に、システム100は経済的かつ効果的となることができる。
本発明のいくつかの実施形態によれば、慣性計測ユニット(IMU)145、カメラ、磁力計、または他のデバイスなど、任意選択の方位センサを測距装置に取り付けることができる。このような方位センサは、測距装置の位置または方位を定義するデータが必要とされる応用例で、測距装置からのデータを処理する助けとなることができる。
図2を参照すると、自動車200の前端部に接続されたシステム100の側面の概略図が示されている。したがって、オブジェクト125は自動車200で置き換えられている。自動車200の並進加速が、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105の回転運動に変換され、自動車200の正面の領域を3Dで走査できるようになる。上下の揺れの(すなわち上下)加速や旋回加速など、通常使用中の自動車200の他の自然発生的な加速が、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105の回転運動を励起する助けとなることができる。当業者には理解されるであろうが、オブジェクト125に加わる力およびトルクは、オブジェクト125に対して相対的なスキャナ105の運動(主に回転運動だが、小さい並進運動もある)を誘発する。この結果、走査されている環境に対して相対的なスキャナ105の運動が増幅される。
スキャナ105のような2Dレーザ・ビーム・スキャナは、広く市販されており、または、市販のコンポーネントを使用して容易に製造することができる。例えば、スキャナ105は、SICK AGによって製造された光検出および測距(LIDAR)レーザ測定センサ(LMS、laser measurement sensor)モデル291を含みうる。別の方法として、例えば、光信号、音響信号、超音波信号、無線周波数(RF)信号、γ放射信号、またはマイクロ波信号など様々なタイプの放射または信号を使用するものを含めた、様々な他のタイプの測距装置を使用することもできる。このような放射または信号は、例えば飛行時間(TOF)、周波数変調連続波(FMCW、frequency modulation continuous wave)、三角測量、および位相シフト測距技法を含めた、多様な測距技法において使用することができる。また、本発明による測距装置は、2Dで走査する必要はなく、例えば単純な1次元ビーム測距装置とすることもできる。このような1次元ビーム測距装置の回転もまた、環境の効果的な3D走査を提供することができる。
本発明のいくつかの実施形態によれば、反動性連結機構はまた、様々なタイプの商用オフザシェルフ(COTS、commercially available off the shelf)製品またはカスタムメイド製品を含みうる。例えば、コイルばね110は、ポリマーや金属合金を含めた様々な材料で作られた様々なタイプのコイルばねを含んでよい。さらに、反動性連結機構は、測距装置に接続された複数のばねや、ばね状の材料など、他の要素を含んでもよい。当業者には理解されるであろうが、本開示を考慮すると、例えば単純な弾性ロッド、膨らませた風船、スポンジ、ゴムなどを含めた、様々な他のタイプの弾性接続機構を使用して、オブジェクトの加速を測距装置の運動に変換する反動性連結機構を提供することができる。
さらに、本発明による反動性連結機構が、オブジェクト125の高周波運動からスキャナ105を分離する受動メカニカル・フィルタとしての働きをすることもできることは、当業者なら理解するであろう。コイルばね110などの反動性連結機構は、適用要件を満たすように特定の周波数で共振することと、問題となる可能性のある高周波運動を抑制することとの両方のために、調整することができる。例えば、いくつかの高周波運動は、登録アルゴリズムによる処理を複雑にするか、またはスキャナ105にとって有害であることがある。
さらに、反動性連結機構は、ハードウェアに関連する時定数に基づいてスキャナ105のインパルス応答が長くなるように調整することができ、オブジェクト125が動きを停止した後のある期間にわたってスキャナ105が運動し続けるのを効果的に可能にする。したがって、反動性連結機構は、エネルギー(機械的エネルギーまたは重力エネルギーなど)を蓄積して、ゆっくりと時間をかけて放出することができる。
反動性連結機構のさらに他の実施形態は、機構にとって利用可能な運動範囲の、ダンパまたは他の物理的リミッタを備えてよい。これは、例えば、スキャナ105の視野を特定の応用例の対象範囲に制限するのに有用となりうる。
図3を参照すると、建設用安全ヘルメット300の上部に接続されたシステム100の側面の概略図が示されている。この実施形態によれば、ヘルメット300を被っている作業員の頭の、歩行による動き、頷きによる動き、または他の自然な動きは、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105の回転運動を励起するのに十分とすることができる。したがって、システム100を使用して、屋内、地下鉱山、または他の様々な環境などで作業員のすぐ前の作業現場を効果的に走査することができる。
図3に示すシステム100は、測距装置の走査または回転運動を励起するためにモータまたは他の電動機構は必要ないので、ごくわずかな電力しか使用しないように設計することができる。したがって、測距装置は、例えば測距装置の固体回路に電力を供給するのに必要とされる、比較的低い電力の電池のみによって電力供給されればよい。
本発明のいくつかの実施形態を使用して、走査データをコンピュータ・システムに提供することができる。次いでコンピュータ・システムは、登録アルゴリズムを使用してこのデータを処理して、3Dポイント・クラウドを定義することができる。当業者に知られているように、このような3Dポイント・クラウドは、様々な地図の作成および/もしくは自己位置の推定の応用例または撮像応用例に使用することができる。
したがって、システム100などのシステムは、様々な応用例で使用することができる。例えば、地図の作成の分野では、システム100を、車両、手押し車、人間、または動物などの移動プラットフォーム上に搭載することができ、環境の3D地図を得るのに使用することができる。ロボット工学の応用例では、システム100を、地形マッピングまたは一般的な場面認識に使用することができる。図3に示すように、本発明の様々な軽量な実施形態を、ナビゲーション目的のウェアラブルまたはハンドヘルド機器として使用することができる。例えば、地図を作成済みの建物の内部で、警察、消防隊員、または軍人などの初動要員がシステム100を使用することができる。次いで、システム100からのデータから作成された、ローカルに取得された地図を、既存のグローバル・マップとリアルタイムで比較して、初動要員の位置を突き止めて補助することができる。地下鉱山や水中環境などのリモート環境でロボットまたは他の車両を使用して、同様の自己位置の推定および地図の作成機能を達成することができる。
本発明と共に使用できる登録アルゴリズムの一例が、参照により全体が本明細書に組み込まれる論文に提供されている(例えば、非特許文献1参照)。このような登録アルゴリズムがどのように機能するかに関する要約を以下に説明する。
例えば、図3に示すヘルメット300に接続されたシステム100を考えると、ヘルメット300を被っている人物が動くのに伴い、ばね110を介して運動が励起される。したがって、スキャナ105は、追加の自由度およびより広い視野にわたって回転し、それにより、通常の2D走査平面の外の測定値をとって周囲環境の3D測定値を提供する。しかし、スキャナ運動の正確な性質は、最初はわからないことがある。レーザ・スキャナ105に固定的に取り付けられたIMU145からのデータを使用してスキャナ105の回転運動を推定することはできるが、並進運動は全くわからないことがある。登録アルゴリズムが、並進運動を回復し、回転運動の推定値に補正を加え、追加でタイミング同期を実施することができる。
図4を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による、環境中の表面z1およびz2に対して相対的なスキャナ105の並進運動が示されている。図示のように、スキャナ105が時間t1で第1の位置にあり、時間t2で第2の位置にあると考えてみる。システム100によって得られたデータを、登録アルゴリズムを使用して処理する前は、時間t1およびt2におけるスキャナ105の姿勢(すなわち位置および方位)は、正確にはわからない(位置のいくらかの推定値は、例えばIMU145からのデータに基づいて知ることができるが)。例示のように、表面z1およびz2は共に、第1と第2の両方の位置でスキャナ105からのビーム140によって測定される、環境中の表面を表す。登録アルゴリズムの第1のステップは、表面z1およびz2を識別する両方の位置でスキャナ105が共通の特徴を実際に見ていることを識別するデータ関連付けを実施することである。次いで、スキャナ105の姿勢に適用される補正xに特徴マッチをリンクする、制約システムHが形成される。当業者には理解されるであろうが、図4には、姿勢およびマッチのサブセットのみを示す。それに対し、実際の実施形態は一般に、スキャナ105のより長い軌跡と、範囲測定値の完全なセットとを考慮することになる。
登録アルゴリズムは、入力として、前の軌跡(例えば、IMU145からとられた方位推定値のみを含む)と、範囲走査のセットとを使用することができる。前の軌跡を使用して、走査ポイント(すなわち範囲測定値)を、未登録の(すなわち一般にあまり整合しない)3Dポイント・クラウドに投影することができる。軌跡は、スキャナ105の原点の位置および方位(6つの自由度(DOF)の、すなわち3つの位置DOFおよび3つの回転DOFの)の連続的な時間履歴として定義することができる。姿勢は、3D剛体に対する6つのDOFで定義される。したがって、軌跡は、スキャナ105の掃引の継続時間にわたる時間τごとの、地上座標フレームに対するスキャナ105の6つのDOFの姿勢を指定する関数T(τ)として定義することができる。
次いで、環境の作業空間が、セルまたは「ボクセル」(体積要素)の3Dグリッドに離散化され、各ボクセルにつき、その境界内に含まれる走査ポイントのセットに基づいて、統計が計算される。環境の不均一サンプリングおよび境界効果を反映するために、3Dグリッドは、複数の解像度およびオフセットで計算される。所与のボクセルについて計算された統計は、ポイントpiに適合する楕円体に関するパラメータを記述する1次および2次モーメントμ、Sを使用して、これらのポイントに適合する楕円体を定義する。
楕円体は、それらの重心(すなわち平均位置)と、形状を定義する座標軸および大きさのセット(2次モーメント行列Sの固有値−固有ベクトル分解によって計算できる)とによって要約することができる。形状は、追加的に、計算された固有値に基づいて分布がどれくらい平面、円柱、または球かを記述する形状パラメータによって、要約することができる。平面はさらに、その法線(最も小さい固有値に対応する固有ベクトル)に関連付けられ、円柱は、その軸(最も大きい固有値に対応する固有ベクトル)に関連付けることができる。
次いで、反復的な最適化アルゴリズムを使用してセンサ軌跡が推定され、ポイント・クラウドが登録されて、正確な3D地図が作成される。各反復において、入力軌跡推定値が与えられ、さらに補正されて、改善された出力軌跡推定値が生成される。次いでこの推定値を、次の反復のための入力として使用することができる。最初の反復は、IMU145によって推定された回転運動から生成された、前の推定値を使用する。登録アルゴリズムを固定の間隔(例えば毎秒1回)で軌跡のセグメントに適用して、測距装置および方位センサからデータが得られるのに伴って一番最近のデータを登録することができる。登録された軌跡セグメントをこのようにして累積する(かつセグメント間の連続性制約を維持する)ことにより、完全な軌跡を少しずつ得ることができる。
登録は、制約の線形システムに伴う最小化問題として実施される。このようなシステムを形成するには、軌跡を一定間隔でサンプリングすることによって軌跡を離散化しなければならない。後で補間を使用して、離散的な解が与えられた場合の連続的な軌跡を形成することができる。最適化は、軌跡に対する補正の解を出し、この結果、範囲データを最もよく示す平滑な軌跡となる。
アルゴリズムは、軌跡の、固定サイズの重なり合う時間セグメントに対して、順に作用する。例えば、データの第1の秒が処理され、次いでデータの次の秒(データの第1の秒と部分的に重なる)が処理される。
登録アルゴリズムの各反復において、制約のセットが生成される。各制約は、3つのタイプのうちの1つである。第1のタイプは平滑性制約を含み、これは、平滑運動仮定、すなわち漸進的加速制限などの物理的制約に基づいてスキャナ105(したがってスキャナ105が接続されているオブジェクト)がどのように動く可能性があるかに関するモデルを組み込む。第2のタイプの制約は初期条件制約を含み、これは、現在の軌跡セグメントが前のセグメントと連続することを保証する(すなわち、現在のセグメントの始まりが、前のセグメントの終わりと一致するように制約されるべきである)。
第3のタイプの制約はマッチ制約を含み、これは、外部環境のレーザ測定値を考慮に入れる。この場合、関連するボクセルの対が識別される。これらのボクセルは、異なる時点で測定された、環境中の同じターゲットから生じたマッチであると推定される。ターゲットは、例えば、それらの位置および形状パラメータ化によって表されるボクセルとすることができる。このようなマッチは軌跡ポイントに対する制約を生成し、それにより、環境の特定の測定値が軌跡に沿った異なる既知の時点で取得済みであるためには、軌跡は、特定の方式で制約されなければならない。例えば、異なる時点で同じターゲットの2つの測定が行われるが、各測定時のスキャナ105のセンサ姿勢が正確にわからないと仮定する。識別されたボクセル・マッチが、2つのセンサ姿勢(相互に対して相対的な)を制約する。というのは、測定されたターゲットはおよそ同位置にあり整合するはずだからである。したがって、これらの測定値は、自由裁量で整合された2つのセンサ姿勢から来たものではあり得ない。
マッチは、k最近傍(kNN)探索を使用して決定される。kNN探索は、ボクセルの表現を含む空間中のポイントが与えられた場合に、この空間中のk個の最も近いポイントを識別する。kNN探索のための空間は、各ボクセルの位置情報と形状情報とを組み合わせた9次元空間である。これらの候補マッチが与えられれば、形状パラメータ(平面性、円柱性、球性)に基づいてマッチ制約を生成して重み付けすることができる。平面制約は、平面法線に沿って測定された重心間の距離と、法線の整合の差とが、最小化されるべきであることを示す。円柱形制約は、円柱軸から離れた重心間の距離と、軸の整合の差とが、最小化されるべきであることを示す。球形制約は、重心間の距離が最小化されるべきであることを示す。
各反復で、3つのタイプの制約を積み重ねて、線形制約のスパース・システムを形成することができる。このスパース・システムは、以下の形の式の線形システムによって定義することができる。
上式で、δr’およびδt’は、サンプリング時間τ1〜τnにおける軌跡補正であり、A部分行列およびbベクトルは、3つのタイプの線形制約、すなわちマッチ制約、平滑性制約、および初期条件を表す。
頑強な統計フレームワークが、コーシー分布に基づく重みを使用して、外れ値に対する頑強性をもたらす(例えば、上で生成されたマッチの全てが正しくなくてもよい)。次いで、線形システムに対する解が次の反復のための開始点として使用され、新しい入力軌跡を用いて新しい制約が形成されて、改善された軌跡推定値が生成される。アルゴリズムは、定義された許容度または最大反復回数に達するまで反復する。このアルゴリズムを定義する高レベルの擬似コードが、上に引用した論文(例えば、非特許文献1参照)にアルゴリズム1として出ている。
さらに他の例として、代替の登録アルゴリズムを、以下のように記述することができる。代替の登録アルゴリズムは、スキャナ105の軌跡と、環境を表す表面とを反復的に精緻化して、表面のレーザ測定値の投影エラーを最小限に抑えることができる。前の軌跡(最初はIMU145などの方位センサからの、それ以降は前の反復の出力からの)が与えられれば、全てのレーザ・ポイントは、コモンワールドのフレーム中に投影される。
特定の解像度(典型的には0.5m×0.5m×0.5m)の仮想3Dグリッドがセットアップされ、同じグリッド・セルに含まれるどんなレーザ・ポイントも、共にグループ化される。十分なメンバシップを有する各レーザ・ポイント・グループに、楕円体が適合する。楕円体の重心および最も小さい固有ベクトルが、そのグリッド・セルについての初期平面(表面)推定値を定義する。平面の表面に対する、グループ中のポイントのエラー(すなわち各ポイントと表面との間の距離)を使用して、平面の位置および方位、ならびにスキャナ105のセンサヘッドの軌跡が精緻化される。
上に引用した論文(例えば、非特許文献1参照)に記述されているように、軌跡補正は、軌跡をサブサンプリングして、時間的に最も近い2つの軌跡サンプル間で軌跡参照を線形補間することによって、モデル化される。未知のベクトル(x)は、軌跡サブサンプル補正と、表面モデル補正との和集合からなる。各軌跡サブサンプル補正は、6つの自由度(並進に3つ、回転に3つ)を有し、それに対して表面補正は、3つの自由度、表面法線に沿った並進に1つ、表面法線に垂直な軸を中心とした回転に2つ、を有する。
しかし、各マッチ制約が2つの軌跡参照(マッチする各楕円体からの)を含む、論文(例えば、非特許文献1参照)に記述されているプロセスとは異なり、ここでは、各制約が、1つの軌跡参照および1つの表面参照を含む。有効な各レーザ・ポイントにつき、1つの表面制約がある。平滑性制約および初期条件制約は、上述した方法と同様にして定義することができる。3つのタイプの制約を積み重ねて、上記の式5で定義されるのと同様の高レベル構造の、線形制約のスパース・システムを形成することができる。(違いは、Amatch行列の形、およびxベクトルの内容にある。)
軌跡および表面補正は、反復的な繰返し加重最小2乗M推定量フレームワーク中で、線形化された制約システムから解が求められる。表面制約は、以下のように定義される残差rのコーシー分布に基づいて重み付けされる。
重みwiは、以下のように、各残差riに基づく。
上式で、rbarは、エラーに対するソフト外れ値しきい値を定義する調整可能パラメータである。M推定量フレームワークは、外れ値がある場合に制約を頑強に最適化するための標準的な統計技法である。
重みの合計の相対的な変化がしきい値未満であるとき、または、固定数の反復が完了したときに、最適化は終了する。完全な解像度の軌跡補正は、サブサンプリングされた補正から補間され、レーザ・ポイントは、後続の反復および最終的な解のために再投影される。
図5を参照すると、本発明の一実施形態による、環境の3次元走査を得る方法が、全体的な流れ図に示されている。ステップ505で、測距装置が、反動性連結機構の第1の端部に接続される。例えば、2Dレーザ・ビーム・スキャナ105が、コイルばね110の第1の端部115に接続される。
ステップ510において、反動性連結機構の第2の端部が、オブジェクトに接続される。例えば、コイルばね110の第2の端部120が、オブジェクト125に接続される。
ステップ515において、オブジェクトが環境の中で動かされ、それにより、環境に対するオブジェクトの加速が、反動性連結機構によって、オブジェクトに対する測距装置の運動に変換される。これにより、環境に対する測距装置の視野が増大する。例えば、矢印130で示す並進加速が、コイルばね110によって、矢印135で示す2Dレーザ・ビーム・スキャナ105の回転運動に変換される。
ステップ520において、環境の3次元走査を定義するデータが、測距装置によって得られる。例えば、ビーム140からのLIDARデータが、環境中の表面から収集される。
任意選択で、ステップ525において、コンピュータ・システムが、測距装置に接続される。コンピュータ・システムは、登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備える。このようなコンピュータ・システムの一例については後で詳細に述べる。
任意選択で、ステップ530において、コンピュータ・システムを使用してデータが処理され、それにより、登録アルゴリズムが環境の3Dポイント・クラウドを定義する。
図6を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による、3Dポイント・クラウドを定義するためのコンピュータ・システム600を含むシステムのコンポーネントが、ブロック図に示されている。コンピュータ・システム600は、少なくとも1つのプロセッサ610に接続されたユーザ・インタフェース605を備える。メモリ615もまた、プロセッサ610に接続される。メモリ615は、オペレーティング・システム620、アプリケーション625、および3Dポイント・クラウド・データ630を記憶する。ユーザ・インタフェース605は、限定ではないが例えばキーパッドおよびコンピュータ表示画面などのグラフィカル・ユーザ・インタフェース(GUI)を含めた、ユーザ・インタフェースの組合せとすることができる。ネットワーク・インタフェース・カード640が、コンピュータ・システム600を、有線またはワイヤレス接続645を介してインターネットなどの電子通信ネットワークまたはシステム100に接続できるようにする。図6は、例示のためのものに過ぎず、本発明のいくつかの実施形態によるコンピュータ・システム600のいくつかのコンポーネントしか含まず、本発明の様々な実施形態を実現できる全てのデバイスに必要とされる様々なコンポーネントおよびコンポーネント間接続の完全な概略図とするものではないことを理解されたい。
メモリ615はまた、登録アルゴリズムを定義するコンピュータ可読プログラム・コード・コンポーネント635を含む。例えば、コンピュータ可読プログラム・コード・コンポーネント635がプロセッサ610によって処理されるとき、コンポーネント635は、本発明のいくつかの実施形態により、上述したように、環境の3D走査を得るための方法500のステップ530を実行するように構成される。
図7を参照すると、本発明の代替実施形態による3D走査ビーム・システム700の部分切断側面の概略図が示されている。システム700は、2Dレーザ・ビーム・スキャナ705の形の測距装置と、浮き710、流体715、および基部720の形の反動性連結機構とを備える。反動性連結機構の第1の端部725(浮き710の上端部の形の)が、2Dレーザ・ビーム・スキャナ705に接続される。反動性連結機構の第2の端部730(基部720の形の)が、オブジェクト(図示せず)に接続される。流体715を基部720の内部に保持することと、浮き710を基部720の中心に留めることの両方のために、弾性膜などのカバー735を使用することができる。
上述した非流動性の反動性連結機構と同様、システム700によれば、オブジェクトの並進加速(矢印740で示す)が、反動性連結機構によって、2Dレーザ・ビーム・スキャナ705の回転運動(矢印745で示す)に変換される。したがって、基部720とスキャナ705との間の流動性結合が、複数の自由度で、スキャナ705の運動の意図された励起をもたらすことができる。当業者には理解されるであろうが、上下の力またはねじれもしくは旋回トルクによって引き起こされる加速を含めた、基部720の他の加速もまた、基部720内部での流体715の「波打ち」を誘発することになり、したがって、スキャナ705の多様かつ準ランダムな3D運動を誘発することになる。次いで、スキャナ705および関連するビーム750のこのような3D運動を使用して、環境を走査することができる。
本発明の方法のいくつかのステップをコンピュータ・プログラム・コード中に実装できること、および、様々なプログラミング言語およびコード化の実装形態を使用して本明細書に記載の方法を実現できることは、当業者には明らかであろう。さらに、ソフトウェアに含まれるコンピュータ・プログラムは、本明細書に記載の特定の制御フローに限定されるものとはせず、コンピュータ・プログラムのステップの1つまたは複数は、並列で、または順番に実施されてよい。コンピュータ・プログラムによって制御される実装形態のコンテキストで述べた動作の1つまたは複数を、別法としてハードウェア電子コンポーネントとして実現することもできる。
要約すれば、本発明の実施形態は、ロボット工学、測量、ゲーミング、車両安全、オブジェクトモデリング、地中貫入レーダを使用した岩および土壌の分析応用例、ならびに初動要員の応用例を含めた、様々な応用例で使用することができる。本発明のシステムを使用して、地図の作成および/または自己位置の推定、オブジェクト検出、ならびに撮像などの機能を、はるかに経済的かつ効率的に実施することができる。
本発明の様々な実施形態に関する以上の記述は、当業者に対する記述の目的で提供するものである。この記述は、網羅的なものとはせず、また、開示される単一の実施形態に本発明を限定するものともしない。上述したように、本発明に対する多くの代替形および変形が、以上の教示の当業者には明らかであろう。したがって、いくつかの代替実施形態について特に論じたが、他の実施形態も明らかであろうし、あるいは当業者によって比較的容易に開発できるであろう。したがって、本特許明細書は、本特許明細書で論じた本発明の全ての代替形、修正、および変形、ならびに、上述した本発明の趣旨および範囲に含まれる他の実施形態を包含するものとする。
特許請求の範囲における限定は、特許請求の範囲で使用される言語に基づいて広く解釈されるべきであり、そのような限定は、本明細書に述べた特定の例に限定されるべきではない。本明細書において、用語「本発明」は、本開示内の1つまたは複数の態様への言及として使用される。用語「本発明」は、クリティカルな要素の識別として誤って解釈されるべきではなく、全ての態様および実施形態に適用されるものとして誤って解釈されるべきではなく、また、特許請求の範囲を限定するものとして誤って解釈されるべきではない。
Claims (20)
- 測距装置と、
第1の端部および第2の端部を有する反動性連結機構とを備え、
前記第1の端部が前記測距装置に接続され、
前記第2の端部が、環境の中で前記システムを動かすオブジェクトに接続され、
使用時、前記環境に対する前記オブジェクトの加速が前記反動性連結機構によって前記オブジェクトに対する前記測距装置の運動に変換されて、前記環境に対する前記測距装置の視野が増大する、3次元走査ビーム・システム。 - 前記測距装置に取り付けられた方位センサをさらに備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記測距装置に接続されたコンピュータ・システムをさらに備え、前記コンピュータが、登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備え、前記登録アルゴリズムが前記測距装置からのデータを処理して前記環境の3Dポイント・クラウドを定義する、請求項1に記載のシステム。
- 前記測距装置がレーザを備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記レーザが2次元走査ビーム・レーザを備える、請求項4に記載のシステム。
- 前記3Dポイント・クラウドがリアルタイムで定義される、請求項3に記載のシステム。
- 前記測距装置が、光信号、音響信号、超音波信号、無線周波数信号、γ放射信号、マイクロ波信号、のタイプの信号のうちの少なくとも1つを送受信する、請求項1に記載のシステム。
- 前記反動性連結機構がばねを備える、請求項1に記載のシステム。
- 前記方位センサが慣性計測ユニット(IMU)を備える、請求項2に記載のシステム。
- 前記反動性連結機構の前記第1の端部と前記測距装置との間の接続が流動性結合である、請求項1に記載のシステム。
- 環境の3次元走査を得る方法であって、
測距装置を反動性連結機構の第1の端部に接続すること、
前記反動性連結機構の第2の端部をオブジェクトに接続すること、
前記オブジェクトを前記環境の中で動かすことであって、前記オブジェクトの加速が前記反動性連結機構によって前記オブジェクトに対する前記測距装置の運動に変換され、前記環境に対する前記測距装置の視野が増大すること、および、
前記環境の前記3次元走査を定義するデータを前記測距装置によって得ることを含む方法。 - 前記測距装置に方位センサが取り付けられた、請求項11に記載の方法。
- 登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備えるコンピュータ・システムを、前記測距装置に接続すること、および、
前記コンピュータ・システムを使用して前記データを処理することであって、前記登録アルゴリズムが前記環境の3Dポイント・クラウドを定義することをさらに含む、請求項11に記載の方法。 - 前記測距装置がレーザを備える、請求項11に記載の方法。
- 前記レーザが2次元走査ビーム・レーザを備える、請求項14に記載の方法。
- 前記3Dポイント・クラウドがリアルタイムで定義される、請求項13に記載の方法。
- 前記測距装置が、光信号、音響信号、超音波信号、無線周波数信号、γ放射信号、マイクロ波信号、のタイプの信号のうちの少なくとも1つを送受信する、請求項11に記載の方法。
- 前記反動性連結機構がばねを備える、請求項11に記載の方法。
- 前記方位センサが慣性計測ユニット(IMU)を備える、請求項12に記載の方法。
- 前記反動性連結機構が流動性結合を備える、請求項11に記載の方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015122481A JP2015227878A (ja) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2015122481A JP2015227878A (ja) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015101698A Division JP2015206796A (ja) | 2015-05-19 | 2015-05-19 | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 |
Related Child Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015143550A Division JP2016001182A (ja) | 2015-07-21 | 2015-07-21 | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2015227878A true JP2015227878A (ja) | 2015-12-17 |
Family
ID=54885408
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2015122481A Pending JP2015227878A (ja) | 2015-06-18 | 2015-06-18 | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2015227878A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110389350A (zh) * | 2018-04-16 | 2019-10-29 | 诺瓦特伦有限公司 | 运土机、测距仪布置和3d扫描方法 |
-
2015
- 2015-06-18 JP JP2015122481A patent/JP2015227878A/ja active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110389350A (zh) * | 2018-04-16 | 2019-10-29 | 诺瓦特伦有限公司 | 运土机、测距仪布置和3d扫描方法 |
CN110389350B (zh) * | 2018-04-16 | 2023-08-22 | 诺瓦特伦有限公司 | 运土机、测距仪布置和3d扫描方法 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP6276751B2 (ja) | 3次元走査ビームおよび撮像システム | |
AU2016205004B2 (en) | Three dimensional scanning beam system and method | |
EP2718668B1 (en) | Sensor positioning for 3d scanning | |
JP4650750B2 (ja) | 三次元形状データの記憶・表示方法と装置および三次元形状の計測方法と装置 | |
Schneider et al. | Fast and effective online pose estimation and mapping for UAVs | |
US11099030B2 (en) | Attitude estimation apparatus, attitude estimation method, and observation system | |
KR102526542B1 (ko) | 지오아크를 이용한 2차원 운송수단 국소화 | |
JP6782903B2 (ja) | 自己運動推定システム、自己運動推定システムの制御方法及びプログラム | |
KR101715780B1 (ko) | 복셀 맵 생성기 및 그 방법 | |
Vosselman | Design of an indoor mapping system using three 2D laser scanners and 6 DOF SLAM | |
Klingbeil et al. | Towards autonomous navigation of an UAV-based mobile mapping system | |
Karam et al. | Integrating a low-cost mems imu into a laser-based slam for indoor mobile mapping | |
JP2015227878A (ja) | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 | |
JP2015206796A (ja) | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 | |
JP2017021035A (ja) | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 | |
JP2016001182A (ja) | 3次元走査ビーム・システムおよび方法 | |
Khoramshahi et al. | Modelling and automated calibration of a general multi‐projective camera | |
Taylor et al. | Parameterless automatic extrinsic calibration of vehicle mounted lidar-camera systems | |
Lee et al. | State estimation and localization for ROV-based reactor pressure vessel inspection | |
Wülfing et al. | Towards real time robot 6d localization in a polygonal indoor map based on 3d tof camera data | |
Valdez-Rodríguez et al. | Visual-Inertial Navigation Systems and Technologies | |
Nagaranjan Sundar | Creating Digital Twins of an indoor environment from an operator’s perspective | |
Autera | Study and development of calibration algorithms of multi-camera systems for precision agriculture robotics | |
Campo et al. | Multimodal Data Fusion using Time-of-Flight for Simultaneous Localization and Mapping | |
Klingbeil et al. | Fast and Effective Online Pose Estimation and Mapping for UAVs |