JP2016162013A - 自己位置推定装置および移動体 - Google Patents
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Abstract
Description
次に、図3のS301では、地図205(D102)に記憶された撮像位置が既知の参照用画像D102のうち、前記検索領域D200に含まれる参照用画像D102を検索対象画像(図6のD201)とし、撮像部S100で撮像した現在画像208の類似画像(図6のD202)を前記検索対象画像D201から検索する。このとき、現在画像208と検索した類似画像D202との画像類似度M(i)(i=1、2、・・・)を算出する。類似画像検索の手法として、Bag of Keypoints(words)や特徴点マッチングなどがあるが、類似画像D202の前記画像類似度を定量化できる手法であれば、それ以外の手法でも良い。例えば、Bag of Keypoints(words)は予め地図に登録された参照用画像205群をもとに輝度値を数種の基底(ボキャブラリ)に分解し、画像検索時、現在画像208の各ボキャブラリの出現頻度(ヒストグラム)と検索対象画像D201の前記ヒストグラムの距離を算出することにより、画像類似度M(i)が得られる。このように画像類似度を算出することで、自己位置を推定するための情報が増えるため、より精確な自己位置推定を可能とする。
201 カメラ
202 通常自己位置推定部
204 自己位置推定装置
205 地図
206 最新自己位置
Claims (7)
- 複数の参照用画像と、前記複数の参照用画像それぞれの撮像位置とを対応して記憶する記憶部と、
移動体に備えるセンサから得られた情報に基づき、周期的に前記移動体の自己位置を推定する演算部と、を備え
前記演算部は、
自己位置の推定に失敗すると、当該失敗以前に自己位置の推定に成功した最新自己位置から移動距離を、前記センサからの情報を用いて求め、
前記最新自己位置から前記移動距離の範囲内に属する前記参照用画像を複数抽出し、抽出した複数の前記参照用画像から、前記移動体に備える撮像装置によって撮像された現在画像と類似するものを検索して、前記移動体の自己位置を推定する
自己位置推定装置。 - 請求項1において、
前記演算部は、複数の前記参照用画像から前記現在画像と類似する前記参照用画像を複数検索し、検索した複数の前記参照用画像に対応付けられた撮像位置の分布をもとに自己位置を推定する
自己位置推定装置。 - 請求項2において、
前記演算部は、検索した複数の前記参照用画像の撮像位置の集合から外れた点を除去して自己位置推定を行う
自己位置推定装置。 - 請求項3において、
前記演算部は、前記現在画像と類似する前記参照用画像を検索する際、前記現在画像と前記参照用画像の画像類似度を算出する
自己位置推定装置。 - 請求項4において、
前記演算部は、算出した前記画像類似度の逆数を前記参照用画像の撮像位置に重み付けし、重み付けした撮像位置の平均と分散共分散行列を算出して自己位置を推定する
自己位置推定装置。 - 請求項1において、
前記演算部は、前記現在画像と類似する前記参照用画像が検索されなかったとき、前記撮像部で再度撮像した現在画像を用いて自己位置推定を行う
自己位置推定装置。 - 請求項1の自己位置推定装置を備えた移動体。
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