JP2020530598A - 地図構築方法、画像収集処理システムと測位方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、模様パターンを選択する工程と、前記模様パターンをクラスタ分割する工程と、クラスタ分割された前記模様パターンをテクスチャパターンに変換する工程とを含む、テクスチャパターンを形成するための方法に関する。例えば、蛍光材料によりテクスチャパターンを目標表面に施すことができる。本発明の実施例により、地面のテクスチャパターンの適応性を向上させ、無人搬送車のナビゲーションを容易にし、インテリジェント倉庫を構築することができる。

Description

本発明は、一般的に、インテリジェント倉庫の分野に関し、特にインテリジェント倉庫用の地図構築方法、画像収集処理システム及び測位方法に関する。

現在のテクスチャ測位技術は、比較的成熟している。また、現在使用されている、位相相関法に基づくテクスチャ測位技術は、比較的成熟している。それらは、広く適用される潜在力を備える。ニューラルネットワークに基づくテクスチャ測位技術では、従来の実験データの状況に応じて、セメント地面に対する測位カバレッジが９２％に達することができ、模様が強烈な地面に対して、９８％のカバレッジに達することができる。すなわち、模様があれば、テクスチャナビゲーションの信頼性が高くなるが、自然テクスチャが標準的な構成ではなく、環境による影響が大きいという問題がある。

そのため、地面のテクスチャ感を、安定して、確実で、環境による影響を受けずに強化する技術があれば、テクスチャ測位の適用範囲を大幅に広げ、かつ動作がより安定して確実になることができる。また、予備評価すると、地面を処理し、特殊な塗料を使用すればよい。したがって、本発明は、上記問題に対して、従来の下方監視カメラに基づくナビゲーション技術から派生する技術である。従来の技術と組み合わせて、本発明の適用範囲を広げ、テクスチャが弱いか又はテクスチャレスのシーンにも該技術を適用することができ、かつ該技術の信頼性を向上させ、シーンの適応性を向上させることができる。

背景技術の部分の内容は発明者が知っている技術に過ぎず、もちろん、本分野の従来技術を代表するものではない。

従来技術の欠陥のうちの１つ又は複数に対して、本発明は、模様パターンを選択する工程と、前記模様パターンをクラスタ分割する工程と、クラスタ分割された前記模様パターンをテクスチャパターンに変換する工程とを含む、テクスチャパターンを形成するための方法を提供する。

本発明の一態様によれば、前記方法は、前記テクスチャパターンを目標表面に施す工程をさらに含み、前記模様パターンをクラスタ分割する工程は、好ましくは、クイックシフト（Ｑｕｉｃｋｓｈｉｆｔ）クラスタリング方法を使用して前記模様パターンをクラスタ分割することを含む。

本発明の一態様によれば、前記クラスタ分割された前記模様パターンを前記テクスチャパターンに変換する工程は、クラスタ分割された前記模様パターンにおける一定の割合のクラスタを前記テクスチャパターンの透かし彫り領域として保留する工程を含む。

本発明の一態様によれば、前記方法は、前記テクスチャパターンに基づいてマスクを製造する工程をさらに含み、前記テクスチャパターンを前記目標表面に施す工程は、好ましくは、前記マスクにより、蛍光材料を使用して前記テクスチャパターンを目標表面に施す工程を含む。

本発明は、テクスチャパターン付きマスクを提供する工程と、前記マスクを目標表面に配置する工程と、蛍光材料を前記マスクの透かし彫り領域に施して、前記目標表面に前記テクスチャパターンを形成する工程とを含む、目標表面にテクスチャパターンを形成する方法をさらに提供する。

本発明の一態様によれば、前記テクスチャパターンは、上記いずれかの方法により形成されたテクスチャパターンである。

本発明は、ＡＧＶを、目標表面上の、上記方法により形成されたテクスチャパターン付き領域まで案内する工程と、特定の波長の光ビームを用いて前記領域を照射する工程と、前記テクスチャパターンを収集し、かつ前記テクスチャパターンに基づいて前記ＡＧＶを測位する工程とを含む、ＡＧＶ測位方法をさらに提供する。

本発明は、場所の座標系を構築するか、又は取得する工程と、前記場所をスキャンして、標定点の画像、測位対象位置の画像、前記画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得する工程と、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の前記位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する工程とを含み、前記標定点及び／又は前記測位対象位置には、上述したような方法により形成されたテクスチャパターンを有する、場所に対して地図を構築する方法をさらに提供する。

本発明の一態様によれば、前記位置パラメータは、横座標及び縦座標を含み、好ましくは、垂直座標を含み、前記姿勢パラメータは、ヨー角を含み、好ましくは、ピッチ角及びロール角を含み、前記標定点の画像及び測位対象位置の画像を取得する工程は、特定の波長の光ビームを用いて前記標定点及び前記測位対象位置を照射し、かつ前記標定点の画像及び測位対象位置の画像を収集する工程を含む。

本発明の一態様によれば、前記修正工程は、それぞれ１枚の画像、前記１枚の画像に対応する前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータ、前記画像が標定点に対応するか否かを含む接続点の集合を構築する工程と、前記接続点の集合に基づいて、前記測位対象位置の画像の前記位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正する工程とを含む。

本発明の一態様によれば、前記修正工程は、前記接続点の集合から、距離が所定値を超えない２つの接続点を一つの接続として取得して、接続の集合を構築する工程と、前記接続の集合中のそれぞれの接続に含まれる２つの接続点に対して、前記２つの接続点の間の接続信頼度を算出し、かつ前記接続信頼度が所定の閾値より高い接続を地図構築接続集合としてフィルタリングする工程と、前記地図構築接続集合に基づいて、前記測位対象位置の画像の前記位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正する工程とを含む。

本発明の一態様によれば、前記修正工程は、前記地図構築接続集合において、反復変化率が所定の閾値より低くなるまで、初期化ステップを実行する場合に、非標定点の接続点の画像の前記位置パラメータ及び姿勢パラメータを初期反復パラメータとする勾配降下法を実行する工程をさらに含む。

本発明の一態様によれば、前記標定点のうちの一部又は全部に対して、複数回の画像収集を行い、かつ毎回の画像収集に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得する。

本発明の一態様によれば、前記方法は、前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正された前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータをデータベース又はファイルに記憶して、前記地図を構築し、好ましくは、前記接続の集合及び／又は前記地図構築接続集合を前記データベース又はファイルに記憶する。

本発明は、ベースと、前記ベースに取り付けられ、前記ベースの下方の領域の画像を収集できるように配置されるカメラと、前記ベースに取り付けられ、前記カメラが画像を収集するために特定の波長の光ビームを前記ベースの下方の前記領域に発射するように配置される発光装置と、前記ベースに取り付けられ、前記画像に対応する無人搬送車の位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定又は算出できるように配置される測定部品とを含む、画像収集用の無人搬送車をさらに提供する。

本発明の一態様によれば、前記無人搬送車は、前記ベースに取り付けられ、前記カメラと前記測定部品がいずれも結合され、前記無人搬送車を制御して標定点及び測位対象位置に前進させて、前記標定点の画像と前記測位対象位置の画像を収集するように配置される制御装置をさらに含む。

本発明の一態様によれば、前記無人搬送車は、前記カメラと前記測定部品に結合され、かつ前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正する処理装置をさらに含む。

本発明の一態様によれば、前記処理装置は、それぞれ１枚の画像、前記１枚の画像に対応する前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータ、前記画像が標定点に対応するか否かを含む接続点の集合を構築する工程と、前記接続点の集合から、距離が所定値を超えない２つの接続点を一つの接続として取得して、接続の集合を構築する工程と、前記接続の集合中のそれぞれの接続に含まれる２つの接続点に対して、前記２つの接続点の間の接続信頼度を算出し、かつ前記接続信頼度が所定の閾値より高い接続を地図構築接続集合としてフィルタリングする工程と、前記地図構築接続集合において、反復変化率が前記所定の閾値より低くなるまで、初期化ステップを実行する場合に、非標定点の接続点の画像の前記位置パラメータ及び姿勢パラメータを初期反復パラメータとする勾配降下法を実行する工程とを含む方法により、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正するように配置される。

本発明の一態様によれば、前記測定部品は、慣性航法測定部品である。

本発明の一態様によれば、前記位置パラメータは、横座標及び縦座標を含み、好ましくは、垂直座標を含み、前記姿勢パラメータは、ヨー角を含み、好ましくは、ピッチ角及びロール角を含む。

本発明の一態様によれば、前記測定部品は、レーザＳＬＡＭ測定装置及び／又は視覚ＳＬＡＭ測定装置を含む。

本発明の一態様によれば、前記処理装置は、前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正された前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータをデータベース又はファイルに記憶して、地図を構築し、好ましくは、前記接続の集合及び／又は前記地図構築接続集合を前記データベース又はファイルに記憶するように配置される。前記標定点の画像と前記測位対象位置の画像は、上述したような方法により形成されたテクスチャパターンを含む。

本発明は、上述したような無人搬送車と、前記カメラと前記測定部品に結合され、かつ前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する処理装置とを含む、画像収集処理システムをさらに提供する。

本発明の一態様によれば、前記処理装置は、上記いずれか一項の地図構築方法を実行できるように配置される。

本発明は、無人搬送車の下方の画像を収集できるように配置されるカメラと、前記カメラが画像を収集するために特定の波長の光ビームを前記無人搬送車の下方に発射するように配置される発光装置と、前記無人搬送車の位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定できるように配置される慣性航法測定部品と、前記カメラと前記慣性航法測定部品がいずれも結合され、前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正するように配置される処理装置とを含む、無人搬送車用の地図構築測位システムをさらに提供する。

本発明の一態様によれば、前記処理装置は、上述したような地図構築方法を実行できるように配置される。

本発明は、上記方法により取得された地図をロードするか又は取得する工程と、測位対象位置の画像と該画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを収集するか又は取得する工程と、前記地図に基づいて、該測位対象位置の画像との距離が最も近い画像を検索する工程とを含む、測位方法をさらに提供する。

本発明の一態様によれば、前記測位方法は、位相相関法を使用して、前記測位対象位置の画像と前記距離が最も近い画像との間の信頼度、位置パラメータオフセット及び姿勢パラメータオフセットを算出する。

本発明の一態様によれば、前記位相相関法を使用して算出された前記信頼度が所定値より低いと、該距離が前記最も近い画像を廃棄し、該測位対象位置の画像との距離が最も近く、前記信頼度が前記所定値より高い画像を再検索する。前記測位対象位置の画像は、上記いずれかの方法により形成されたテクスチャパターンを含む。

本発明は、さらに、プロセッサにより実行される場合、上述したような地図を構築する方法を実施するコンピュータ実行可能な命令を記憶するコンピュータ可読記憶媒体に関する。

本発明の実施例によって、複数の有益な技術的効果を達成することができる。例えば、蛍光材料によりテクスチャパターンを施し、施工の結果、無色、透明となる。かつ本発明の実施例は、地面が湿るという問題に対処することができ、耐摩耗性、耐水性及び耐酸耐アルカリ性を有し、耐老化性能が高く、付着性能が高く、施工地面にうまく貼り合わせることができる。また、適応温度範囲が広く、施工プロセスが簡単であるとともに、適用範囲が広く、セメント硬化テラス、エポキシテラス、鋼プラットフォームなどの一般的なテラスに適用される。

図面は、本発明に対する更なる理解を提供するためのもので、かつ明細書の一部を構成して、本発明の実施例とともに本発明を説明するためのもので、本発明を限定するものではない。
図１は、本発明の第１の実施例に係るテクスチャパターンを形成する方法のフローチャートである。 図２Ａは、本発明の方法により処理するプロセスの例を示す。 図２Ｂは、本発明の方法により処理するプロセスの例を示す。 図２Ｃは、本発明の方法により処理するプロセスの例を示す。 図３は、本発明の１つの実施例に係る目標表面にテクスチャパターンを形成する方法のフローチャートを示す。 図４は、本発明の実施例に係る無人搬送車ＡＧＶの測位方法のフローチャートを示す。 図５は、本発明の１つの実施例に係る地図構築方法のフローチャートである。 図６は、本発明の１つの実施例に係る物理座標の概略図である。 図７は、本発明の１つの実施例に係る論理座標の概略図である。 図８は、本発明の１つの実施例に係る接続点の概略図である。 図９は、本発明の１つの実施例に係る標定点の概略図である。 図１０は、本発明の１つの実施例に係る測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正する方法のフローチャートである。 図１１は、本発明の１つの実施例に係る位相相関法により算出された画像重ね合わせの例である。 図１２は、本発明の１つの実施例に係る接続の概略図である。 図１３は、物理座標系と論理座標系のマッピングを完了した後の地図のスクリーンショットを示す。 図１４は、本発明の１つの実施例に係る画像収集用の無人搬送車の概略図である。 図１５は、本発明の１つの実施例に係る測位方法のフローチャートである。 図１６は、本発明の１つの実施例に係るコンピュータプログラム製品のブロック図である。

以下、いくつかの例示的な実施例を簡単に説明する。当業者が理解できるように、本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、様々な方式により、説明された実施例を修正することができる。したがって、図面及び説明は、実質的に、制限的ではなく例示的なものとして考えられる。

本発明の説明において、用語「中心」、「縦方向」、「横方向」、「長さ」、「幅」、「厚さ」、「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「鉛直」、「水平」、「頂」、「底」、「内」、「外」、「時計回り」、「反時計回り」などで示す方位又は位置関係は、図面に示す方位又は位置関係に基づくものであり、本発明を容易に説明し説明を簡略化するためのものに過ぎない。そのため、示された装置又は部品が特定の方位を有するとともに、特定の方位で構成されて動作しなければならないことを示すか又は示唆するものではないと理解されたい。したがって、本発明を限定するものと理解すべきではない。さらに、用語「第１の」、「第２の」は、説明の目的のためのみに用いられ、相対的な重要性を示すか又は示唆し、或いは示された技術的特徴の数量を暗示するものと理解すべきではない。これにより、「第１の」、「第２の」で限定された特徴は、１つ又は複数の上記特徴を明示的又は暗示的に含むことができる。本発明の説明において、「複数」とは、別に明確かつ具体的な限定を有しない限り、２つ又は２つ以上を意味する。

本発明の説明において、別に明確な規定及び限定を有しない限り、用語「装着」、「連結」、「接続」は、広義に理解されるべきである。これらは、例えば、固定接続、着脱可能な接続、一体的な接続であってもよく、機械的な接続、電気的な接続又は相互に通信可能であってもよく、直接的な接続、中間媒体を介した接続であってもよく、２つの素子の間の連通、又は２つの素子の相互作用の関係であってもよい。当業者であれば、具体的な状況に応じて本発明における上記用語の具体的な意味を理解することができる。

本発明において、別に明確な規定及び限定を有しない限り、第１の特徴が第２の特徴の「上」又は「下」にあることは、第１の特徴と第２の特徴とが直接的に接触することを含んでもよく、第１の特徴と第２の特徴とが直接的に接触せず、それらの間の他の特徴を介して接触することを含んでもよい。また、第１の特徴が第２の特徴の「上」、「上方」又は「上面」にあることは、第１の特徴が第２の特徴の真上及び斜め上にあることを含んでもよく、単に第１の特徴の水平高さが第２の特徴より高いことだけを表してもよい。第１の特徴が第２の特徴の「下」、「下方」又は「下面」にあることは、第１の特徴が第２の特徴の真下及び斜め下にあることを含んでもよく、単に第１の特徴の水平高さが第２の特徴より低いことだけを表してもよい。

以下の開示は、本発明の異なる構造を実現するために、多くの異なる実施形態又は例を提供する。本発明の開示を簡単にするために、以下、特定の例の部材及び設置を説明する。当然のことながら、これらは、例示的なものに過ぎず、本発明を限定することを目的としない。また、本発明は、異なる例において、同じ参照数字及び／又は参照アルファベットを繰り返して用いることができる。このような繰り返しは、簡略化及び明確を目的とし、それ自体は、説明された様々な実施形態及び／又は設置の間の関係を示さない。また、本発明は、様々な特定のプロセス及び材料の例を提供するが、当業者であれば他のプロセスの適用及び／又は他の材料の使用を意識することができる。

以下、図面を参照しながら本発明の好ましい実施例を説明するが、ここで説明された好ましい実施例は、本発明を説明し解釈するためのものに過ぎず、本発明を限定するものではないと理解すべきである。

次に、図１を参照して、本発明の第１の実施例に係るテクスチャパターンを形成する方法１０について説明する。

図１に示すように、ステップＳ１１では、模様パターンを選択する。模様パターンは、天然模様であってもよく、人工模様又はコンピュータによって生成された模様であってもよい。その上には、例えば、大量の不規則なパターンを有し、ランダム性が高い。１つの好ましい実施例によれば、大理石、布、模様付きのテスラなどのパターンを、選択可能な模様パターンとして用いることができる。

ステップＳ１２では、前記模様パターンをクラスタ分割する。クラスタリングアルゴリズムを使用して、模様に対して、クラスタ密度、クラスタサイズなどを含むクラスタパラメータを設定して、いくつかの離散的な斑を形成する。これらの斑は模様として存在する。１つの好ましい実施例によれば、クラスタリングされた斑は、離散的な孤立点ではなく、いずれも互いに接続されている。

ステップＳ１３では、クラスタ分割された前記模様パターンを前記テクスチャパターンに変換する。クラスタリングが完了した後、例えば、一様サンプリングの方法を用いて、クラスタ分割画像をテクスチャマスクに変換することができる。一定の数（例えば２２％）のクラスをランダムに選択して保留し、そのマスク画像上の値が１である（図２Ｃにおける白色領域）。残りのクラスは、マスク画像上の値がいずれも０に設定される（図２Ｃにおける黒色領域）。実際の適用において、異なるテクスチャの地面の特性に応じて、異なるクラスタ保留比率を設定して、そのテクスチャ情報を最大限に利用することができる。いわゆる「一様サンプリング」とは、例えば、１つのサンプリング比率を設定し、ランダムな方式を使用して、サンプルから抽出できることをいう。具体的な方法は、乱数の方法により、０〜１にある１つの乱数を生成し、サンプリング比率より大きければ廃棄し、サンプリング比率より小さければ保留する。

本発明の１つの実施例によれば、テクスチャパターンを形成する方法は、テクスチャパターンを形成した後に、テクスチャパターンを目標表面に施す工程をさらに含む。例えば、前記テクスチャパターンに基づいてマスクを製造し、次にマスクを目標表面に被覆し、マスク上の露出した領域に吹き付けることにより、テクスチャパターンを形成することができる。吹き付け又は塗布の方式を使用して、材料塗料（例えば、通常の塗料、又は蛍光材料）をマスクに塗布すると、透かし彫りの位置を介して、塗料を地面に塗布して、特別な模様を形成する。塗料が塗布されていない場所にはどんな変化もない。好ましくは、テクスチャパターンを形成する場合、蛍光材料を使用して、マスクにより、前記テクスチャパターンを目標表面に施すことができる。マスクを形成する場合、フライス盤、３Ｄプリンタ、レーザ切断などの様々な加工方式を使用することができる。これらは、いずれも本発明の保護範囲内にある。蛍光材料は、例えば、硫化亜鉛蛍光材料、硫化カルシウム蛍光材料及び有機蛍光材料などである。蛍光は、例えば３６０ｎｍの紫外光、又は９５０ｎｍの赤外光である。

本発明の１つの実施例によれば、様々なクラスタリング方法又はアルゴリズムを使用して、模様パターンをクラスタ分割することができる。例えば、Ｑｕｉｃｋｓｈｉｆｔ（クイックシフト）クラスタリング方法を使用して、前記模様パターンをクラスタ分割することができる。Ｑｕｉｃｋｓｈｉｆｔクラスタリングアルゴリズムを用いて、ランダムなテクスチャに対して、クラスタリングに基づくスーパーピクセル分割を行う。Ｑｕｉｃｋｓｈｉｆｔクラスタリングアルゴリズムは、新しいクラスタリングアルゴリズムであり、カーネル密度推定に基づいて、データに対して確率モデルを構築する。そのカーネル関数は、ガウス関数である。画像に対してＱｕｉｃｋｓｈｉｆｔクラスタ分割を行うことは、まず、画像をＲＧＢ色空間からＬａｂ色空間に変換する必要がある。従来のクラスタリング方法に比べて、その利点は、目標クラス数を指定する必要がなく、様々なテクスチャパターンに自動的に適応して、Ｌａｂ色空間類似度を距離測度とするクラスブロックに分割することである。

Ｑｕｉｃｋｓｈｉｆｔのクラスタリング効果は、主に、カーネルサイズ（ｋｅｒｎｅｌ ｓｉｚｅ）、最大距離（ｍａｘ ｄｉｓｔａｎｃｅ）、ラジオ（ｒａｄｉｏ）の３つのパラメータで制御される。ｋｅｒｎｅｌ ｓｉｚｅは、カーネル関数の帯域幅を制御し、さらにクラスタの平滑化程度を制御する。ｋｅｒｎｅｌ ｓｉｚｅが大きいほど、クラスタ数が少なくなる。ｍａｘ ｄｉｓｔａｎｃｅは、カーネル関数計算のためのデータ最大距離を制御する。ｍａｘ ｄｉｓｔａｎｃｅが大きいほど、クラスタ数が少なくなる。ｒａｄｉｏは、クラスタの距離計算における色空間と画像空間の距離値に寄与する重みを制御する。ｒａｄｉｏが大きいほど、色空間寄与値が大きくなる。方法の実現において、例えば、ｋｅｒｎｅｌ ｓｉｚｅ値が３であり、ｍａｘ ｄｉｓｔａｎｃｅが６であり、ｒａｄｉｏが０．５である。

Ｑｕｉｃｋｓｈｉｆｔクラスタリングアルゴリズム以外、他のクラスタリングアルゴリズム、例えば、Ｋ−Ｍｅａｎｓクラスタリングアルゴリズムなどを使用してもよい。

図２Ａ、２Ｂ、２Ｃは、本発明の方法１０で処理するプロセスの例を示す。図２Ａは、本発明の方法１０に用いられる模様パターンとしての天然大理石の模様パターンを示す。図２Ｂは、クラスタ分割後のパターンを示し、クラスタ境界を黄色線で示す。クラスタリング効果は、局所的なテクスチャ特徴に基づいて画像を密集分割する効果に達する。図２Ｃは、クラスタ分割後のパターンに基づいて生成されたテクスチャパターンを示す。例えば、一様サンプリングの方法を用いてクラスタ分割画像をテクスチャマスクに変換する。マスク画像上の値が１である２２％のクラスをランダムに選択して保留し、他のクラスは、マスク画像上の値がいずれも１に設定される。

図３は、本発明の１つの実施例に係る目標表面にテクスチャパターンを形成する方法２０を示す。図３に示すように、方法２０は、
前記テクスチャパターン付きマスクを提供するステップＳ２１と、
前記マスクを前記目標表面に配置するステップＳ２２と、
蛍光材料を前記マスクの透かし彫り領域に施して、前記目標表面に前記テクスチャパターンを形成するステップＳ２３とを含む。

本発明の方法２０で、蛍光材料を用いてテクスチャパターンを形成する。蛍光材料は、特定の波長の光照射条件で蛍光を発するが、一般的な日光照射下では発しない。このように、正常な光線条件でテクスチャパターンが無色で透明である。しかし、ロボットが観察する場合、特殊な光源を使用するため、蛍光を見ることができることを実現することができる。また、顧客の地面を汚損することを回避するとともに、テクスチャ情報を提供し、一挙両得になる。塗料基礎溶剤は、エポキシテラスの基層材料、例えば、アクリル酸ラクテート、アクリル酸エステルなどの材料を選択することができる。塗料に分散剤及び／又は安定剤を添加することができる。例えば、対応する塗料、例えば、エポキシテラス塗料を基礎成分として使用すると、湿ることに対抗し、耐摩耗性、耐水性及び耐酸耐アルカリ性を達成することができる。

本発明の１つの実施例によれば、方法２０で施されたテクスチャパターンは、上記方法１０で形成されたテクスチャパターンであり、及び／又は、方法２０で用いたマスクは、上記方法１０で製造されたマスクである。

図４は、本発明の実施例に係る無人搬送車ＡＧＶの測位方法３０を示す。図４に示すように、
前記ＡＧＶを、目標表面上の、上述したような方法２０で形成されたテクスチャパターンであるテクスチャパターン付き領域まで案内するステップＳ３１と、
特定の波長の光ビームを用いて前記領域を照射するステップＳ３２と、
前記テクスチャパターンを収集し、かつ前記テクスチャパターンに基づいてＡＧＶを測位するステップＳ３３とを含む。例えば、収集されたテクスチャパターンに基づいて、既存の地図においてマッチングを行うことにより、該テクスチャパターンに対応する位置を決定する。

前記光ビームは、波長が例えば３６０ｎｍの紫外光又は９５０ｎｍの赤外光である。

図５は、本発明の１つの実施例に係る地図構築方法１００を示し、例えば、場所に対して地図を構築するために用いることができる。

ステップＳ１０１では、前記場所の座標系を構築するか、又は取得する。前記座標系は、物理座標系であってもよく、論理座標系であってもよく、これらは、いずれも本発明の範囲内にある。座標系の定義は、一般的に、原点の位置、ｘｙ座標軸の方向などを含む。

図６に示すように、例えば、測位が必要な場所を測定して、物理座標系を構築することができる。物理座標系は、一般的な距離単位、例えばｍ、ｄｍ、ｃｍを計量単位とし、整数、小数、分数の形式、例えば１ｍ、１ｄｍ、１ｃｍ、０．５５ｍ、０．２ｄｍ、１．４ｃｍ、１／２ｍなどで説明することができる。座標系方向は、一般的に、建物の外壁と平行であるか、又は東南西北方向と平行である。以上の原則に従って構築された座標系は、本システムにおいて物理座標系と呼ばれる。

ビジネスの実際の状況に応じて設定された座標系は、本システムにおいて論理座標系と呼ばれる。制限的ではなく例示的に、論理座標系と物理座標系との異なる点は、例えば、論理座標系が一般的に整数、例えば（１，２）、（５，１０）で説明され、かつ座標系方向が必ずしも物理座標系と重なり合わず、論理座標系の距離単位が必ずしも一般的な物理的単位ではなく、実際の作業需要で定義されることである。例えば、図７におけるＡ点、Ｂ点、Ｃ点については、Ｂ点の論理座標が（３，７）であり、Ａ点の論理座標が（３，８）であり、Ｃ点の論理座標が（４，７）であり、左下隅の点を原点とし、各論理的位置間隔を１．３５ｍとして計算すれば、Ａ点の物理座標は（４．０５，９．４５）である。したがって、論理的位置と物理的位置は、完全に一致してもよく、両者に一定の換算関係が存在してもよい。論理的位置がある理由としては、ビジネスロジックを容易に計画するか、又は地図構築の計算を容易にするためである。例えば、シェルフの配置を例として、シェルフの位置は、いずれも論理座標系の位置、例えば、（３，７）の位置で記憶される。物理的位置を使用すれば、上記（４．０５，９．４５）の説明があるので、作業者の理解及び操作に役立たない。物理的位置を必要とすれば、換算関係により換算することができる。一般的に換算する場合に、ｘ軸方向とｙ軸方向において異なってもよい論理的位置間隔と呼ばれた１つの係数を乗算する。倉庫内のシェルフが１．３ｍ＊１．３ｍで、シェルフの間隔が０．０５ｍであれば、論理的位置間隔を１．３５ｍとして定義する。シェルフが１．２ｍ＊１．０ｍであれば、論理的位置間隔をｘ軸方向において１．２５ｍとして、ｙ軸方向において１．０５ｍとして定義する。そうすることにより、物理的測位を行う必要がある機器は、対応する物理的位置のシェルフを見つけることができる。以上の換算は、一般的な換算方式に過ぎず、より複雑な換算方法、例えば、座標系回転換算、非線形換算などの換算方法がある。紙幅の都合で、ここで詳細に展開しない。論理座標系についての以上の説明は、制限的ではなく例示的なものに過ぎない。論理座標系は、ビジネスの実際の状況に応じて設定された座標系を指す。本発明の概念下で、論理座標系での位置パラメータは整数に限定されず、小数を有してもよい。これらは、いずれも本発明の保護範囲内にある。場所の物理座標系又は論理座標系が予め構築されていれば、対応するファイル又はデータベースから取得すればよい。以下、物理座標系を例として説明する。

ステップＳ１０２では、前記場所をスキャンして、標定点の画像（標定点の定義について、後述を参照）、測位対象位置の画像（好ましくは、複数の測位対象位置の画像）、前記標定点の画像と測位対象位置の画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得する。前記標定点及び／又は前記測位対象位置に、好ましくは、本発明の方法１０又は２０で形成されたテクスチャパターンを有する。収集された標定点の画像及び／又は測位対象位置の画像は、前記テクスチャパターンを含む。

例えば、本発明の装置（後述）を搭載する無人搬送車を使用して、前記場所をスキャンして、測位対象位置の画像、標定点の画像、上記二種類の画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得することができる。ここで、あらゆる測位対象位置は、実際の作業条件に基づいて決定でき、例えば、無人搬送車が到達する必要がある位置である。

図６を例として説明し、前記位置パラメータは、例えば、ある標定点又は測位が必要な位置の画像の物理座標系での横座標及び縦座標（つまり水平位置、例えば画像中心の座標、又は画像のある隅の座標）である。それは当然のことながら、ある基点に対する水平距離及び縦方向距離であってもよい。前記姿勢パラメータは、例えば、取得された画像の角度、例えば、横軸又は縦軸に対する角度（つまりヨー角）である。本発明の１つの好ましい実施例によれば、さらに、前記画像に対応するピッチ角、ロール角、垂直高さなどのパラメータ（つまり無人搬送車が写真を取得する場合のピッチ角、ロール角、垂直高さなど）を取得することができる。本発明の１つの好ましい実施例によれば、本発明の無人搬送車に搭載された慣性航法測定装置を用いて、上記データを提供することができる。慣性航法測定装置は、例えば、ホイールエンコーダ、加速度計（１〜３軸）、ジャイロスコープ（１〜３軸）、磁束センサ（１〜３軸）、気圧センサ、ヨー角、ピッチ角、ロール角、水平位置及び垂直位置をフィードバックできる測定装置を含む。ホイールエンコーダ、加速度計、ジャイロスコープ、磁束センサ、気圧センサにより取得されたデータを用いて計算すると、ヨー角（つまり画像の横軸又は縦軸に対する角度）、ピッチ角、ロール角、水平位置、垂直位置を取得することができる。取得された以上のデータを画像に重畳して、（画像，ピッチ角（つまり画像の角度），ピッチ角，ロール角，水平位置（つまりｘ軸横座標及びｙ軸縦座標），垂直位置，標定点であるか否か）の七つ組のデータ組み合わせを形成する。これらは、図８に示すように、本システムにおいて接続点と呼ばれ、後続きの地図構築のために入力する。当然のことながら、当業者が理解できるように、前記接続点は、全てのデータを備える必要がなく、例えば、（画像，ヨー角，水平位置，標定点であるか否か）の四つ組のデータ組み合わせを含むと、本発明の目的を達成することができる。なお、本発明の１つの好ましい実施例によれば、標定点の画像及び対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータをできるだけ多く収集することにより、測位地図をより正確に構築し、より正確に測位することができる。収集時に、同じ領域を複数回経て複数回収集すると、測位地図をより正確にすることができる。当然のことながら、本発明の保護範囲は、物理座標系での座標に限定されず、論理座標系での座標であってもよい。

標定点について、それらの座標が正確に決定された点を代表する。図７に示すＡ点、Ｂ点、Ｃ点について、これらの点の座標が既に確認され、人為的に定義され、予め検証されるものである。

図９は、標定点の一例を示す。ここで、論理座標が（５，８）で、物理座標が（３．７５，４．１０）である標定点Ａを表示する。当然のことながら、本発明において、標定点は、論理座標及び物理座標を同時に有しなければならないことに限定されない。様々な手段によって標定点を識別し確認することができる。例えば、１つは、画像に十字線があり、その上に位置がラベリングされ、画像を収集した後、標定点及びその位置座標を識別することができる。別は、その上にコード情報、例えば、バーコード又は二次元コードがあり、画像を収集した後、プログラムを使用して復号することができる。復号された内容は、該標定点の位置座標である。本発明の１つの実施例によれば、標定点の座標が予め確認されたため、ステップＳ１０２では、標定点の画像の位置パラメータは、慣性航法測定装置により測定された標定点の画像の位置パラメータではなく、該標定点の位置パラメータを用いる。

ステップＳ１０３では、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の前記位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する。位置パラメータのみを修正したり、姿勢パラメータのみを修正したりしてもよく、位置パラメータと姿勢パラメータを同時に修正してもよい。

測位対象位置の画像に対して、その位置パラメータ及び姿勢パラメータは、測定により取得されたものであり、例えば、慣性航法測定装置により測定して取得されたものである。現場の作業条件で測定誤差が存在しているため、さらに修正してその精度を向上させる必要がある。標定点の画像は、良好な基準として、測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正するために用いることができる。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、標定点の画像と測位対象位置の画像を取得するステップは、特定の波長の光ビームを用いて前記標定点及び前記測位対象位置を照射し、かつ前記標定点の画像及び測位対象位置の画像を収集することにより、その上に蛍光材料により施されたテクスチャパターンを取得することを含む。

以下、図１０を参照しながらステップＳ１０３の１つの実施例を説明する。

ステップＳ１０３１では、接続点の集合を構築する。上述したように、各接続点は、（画像，ヨー角（つまり画像角度），ピッチ角，ロール角，水平位置，垂直位置，標定点であるか否か）の七つ組のデータ組み合わせを含むか、又は（画像，ヨー角，水平位置，標定点であるか否か）の四つ組のデータ組み合わせを含む。これらの接続点を用いて、接続点集合を構築する。「標定点であるか否か」のパラメータについて、該画像に標定点が現れ、かつ該標定点の予め検証された位置パラメータを正常に取得すれば、該パラメータは、「標定点である」というものである。そうでなければ、該パラメータは、「標定点ではない」というものである。論理０又は１で表されてもよい。

ステップＳ１０３２では、前記接続点集合に基づいて、接続集合を構築し出力する。接続点集合を入力し、接続点に含まれる水平位置、すなわちｘｙ軸座標に応じて、対になる操作を行う。対になる操作の原則としては、例えば、２つの画像のラベリング位置の距離が所定値を超えず、例えば、画像の長さ又は幅の５０％、３０％又は２０％を超えない。例を挙げて説明すると、接続点Ａの水平位置が（０，０）であり、接続点Ｂの水平位置が（５，０）であると、ＡからＢまでの距離が５である。画像のサイズが１０＊１０であれば、Ａ、Ｂは、画像のサイズの５０％を超えないという標準に合致し、一対になることができる。本システムにおいて、このような組み合わせは、接続と呼ばれる。各接続は、２つの接続点を含む。組み合わせ可能な全ての接続は、本システムにおいて接続集合と呼ばれ、それを出力する。

ステップＳ１０３３では、生成された接続集合を入力し、接続集合における各接続に対して、接続内の２つの接続点Ａ、Ｂを抽出する。説明の便宜上、接続点Ａを基準点と呼び、接続点Ｂを隣接点と呼ぶ。基準点を原点とし、隣接点をオフセットとし、基準点の画像と隣接点の画像を入力として、例えば、位相相関法を実行して、接続信頼度（ｃｏｎｆ）（両者の間の類似度を特徴付ける）、ｘ軸方向相対変位（ｄｅｌｔａ＿ｘ）、ｙ軸方向相対変位（ｄｅｌｔａ＿ｙ）、相対回転角度（ｔｈｅｔａ）を取得し、本システムにおいて（ｃｏｎｆ，ｄｅｌｔａ＿ｘ，ｄｅｌｔａ＿ｙ，ｔｈｅｔａ）からなる四つ組を相互相関結果と呼ぶ。これらを対応する接続に入れて記憶し、信頼度が一定の閾値（例えば１０であり、該相互相関結果がランダムに出現する確率が正規分布１０のシグマ位置に示される確率値より小さい）を超える接続を保留する。フィルタリングされた後の信頼度が該閾値より大きく相互相関結果を含む新たな接続集合は、本システムにおいて地図構築接続集合と呼ばれ、それを出力する。上記接続信頼度は、位相相関法の出力であり、位相相関法で算出された値のピーク値の鋭さ、又はピーク付近の分布により算出されるものである。分布が正規状態であると仮定すれば、ピーク値及び平均値が分れば、信頼度を算出することができる。相互相関結果は、上記位相相関法に従って、２つの画像の相関度を算出することにより算出されるものである。位相相関法を実行する過程において、クロスパワースペクトルの計算に関し、クロスパワースペクトル関数を用いて、異なる変位条件での相互相関レベルを取得することができる。相互相関レベルが正規分布に従うと仮定すれば、統計方法により正規分布の相関パラメータを算出することができる。該パラメータを最大の相互相関値で割れば、接続信頼度を算出することができる。

１つの実施例によれば、地図構築接続集合は、２つの点がいずれも標定点である接続を含まない。

図１１に示すように、図中の表層領域は、画像Ａであり、下層は画像Ｂである。２つの画像の重ね合わせ領域が示され、該重ね合わせは位相相関により算出されるものである。例えば、図１１における２つの画像ＡとＢの算出した相互相関結果は、信頼度が１３１．５４２で、ｘ軸方向相対変位が３３．４で、ｙ軸方向位相変位が１０．７で、回転角度が０．３度である。

図１２は基準点と隣接点を含む接続の概略図を示す。

ステップＳ１０３４では、地図構築接続集合において勾配降下法を実行し、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する。１つの実施例によれば、標定点の画像の横縦座標及び角度は不変である。勾配調整は非標定点の画像パラメータを変数とし、標定点の画像が定数であると見なされる。あるいは、地図構築接続集合は、２つの点がいずれも標定点である接続を含まないと定義することができる。このような調整が意義なく、標定点が本来調整されるべきではなく、勾配を求める時にも求められないためである。最適化関数は、例えば、式１に示される。

式１

式２

式３

式４

式５

式６

式７

ここで、Ｎは地図構築接続集合に合計Ｎ個の接続が含まれることを示し、ｉは地図構築接続集合中の第ｉ個の接続を示し、Ａ_ｉは第ｉ個の接続の基準点を示し、Ｂ_ｉは第ｉ個の接続の隣接点を示し、Ｒ_ｉは第ｉ個の接続の相互相関結果を示し、θ_Ａｉは基準点のヨー角を示し、θ_Ｂｉは隣接点のヨー角を示し、θ_Ｒｉは相互相関結果における相対回転角度を示し、ｇ_θ（Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ）は基準点と隣接点の慣性航法測定部品での角度差として理解でき、ｇ_θ（Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ）−ｕ_θ（Ｒ_ｉ）は慣性航法測定部品での角度差と相互相関結果における相対回転角度との差として理解できる（相互相関結果における回転角度が位相相関法により算出されたシータ（ｔｈｅｔａ）であり、この値は、隣接点の画像がどの角度回転すれば基準点の画像と平行になるかを特徴付ける）。ここで、ｆ_θは、ヨー角重み関数であり、ヨー角のフィッティング過程において異なる接続点属性（例えば、標定点と非標定点）の地図反復における重みが異なることを示す（一例として、一般的には、標定点の重みが大きく、例えば１０００であり、非標定点の重みが小さく、例えば１である）。ｖ_θは、相互相関結果における角度差の重み関数であり、異なる接続属性（例えば、２つの非標定点の間の接続、標定点と非標定点の間の接続）の相互相関結果における角度に対する重みを示す（２つの非標定点の接続であれば、変化程度が対等又は均等になるべきである。これは、２つのコードの地位が等しいが、標定点と非標定点の変化程度が対等ではなく、非標定点の変化程度が標定点より顕著に大きいため、重みにより制御される必要があるからである。実際の状況に応じて重みを設定することができる）。１つの好ましい実施例によれば、２つの非標定点の接続について、重みは１を取り、同等のレベルに応じて調整することができる。標定点と非標定点の接続についても、重みは１を取ることができる。これは、標定点が定数であり、勾配計算に関与しないため、勾配が不変であると考えられるからである。標定点を微調整することを考慮すれば、標定点と非標定点の接続の重み比は、９９：１に達することができる。

他の式は、上記と同様に、慣性航法測定部品でのｘ軸方向の差と相互相関結果におけるｘ軸方向相対変位との差、慣性航法測定部品でのｙ軸方向の差と相互相関結果におけるｙ軸方向相対変位との差をそれぞれ算出する。上記重み関数は、いずれもビジネス状況、アルゴリズム適応状況に応じて調整することができる。Ｘ_Ａｉは基準点のｘ軸座標を示し、Ｘ_Ｂｉは隣接点のｘ軸座標を示し、Ｘ_Ｒｉは相互相関結果におけるｘ軸方向相対変位を示し、ｇ_ｘ（Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ）は基準点と隣接点の慣性航法測定部品でのｘ軸方向座標の差として理解でき、ｇ_ｘ（Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ）−ｕ_ｘ（Ｒ_ｉ）は慣性航法測定部品でのｘ軸方向座標の差と相互相関結果におけるｘ軸方向相対変位との差として理解できる（相互相関結果におけるｘ軸方向相対変位が位相相関法により算出されたｄｅｌｔａ＿ｘである。この値は、隣接点の画像がｘ軸方向に沿ってどれだけ並進すれば基準点の画像に整列するかを特徴付ける）。ここで、ｆ_ｘは、ｘ軸重み関数であり、ｘ軸座標のフィッティング過程において異なる接続点属性（例えば、標定点と非標定点）の地図反復における重みが異なることを示す（一例として、一般的には、標定点の重みが大きく、例えば１０００であり、非標定点の重みが小さく、例えば１である）。Ｖ_ｘは、相互相関結果のｘ軸方向相対変位に対する調整重みであり、例えば、値１を取ることができる。

Ｙ_Ａｉは基準点のｙ軸座標を示し、Ｙ_Ｂｉは隣接点のｙ軸座標を示し、Ｙ_Ｒｉは相互相関結果におけるｙ軸方向相対変位を示し、ｇ_ｙ（Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ）は基準点と隣接点の慣性航法測定部品でのｙ軸方向座標の差として理解でき、ｇ_ｙ（Ａ_ｉ，Ｂ_ｉ）−ｕ_ｙ（Ｒ_ｉ）は慣性航法測定部品でのｙ軸方向座標の差と相互相関結果におけるｙ軸方向相対変位との差として理解できる（相互相関結果におけるｙ軸方向相対変位が位相相関法により算出されたｄｅｌｔａ＿ｙである。この値は、隣接点の画像がｙ軸方向に沿ってどれだけ並進すれば基準点の画像に整列するかを特徴付ける）。ここで、ｆ_ｙは、ｙ軸重み関数であり、ｙ軸座標のフィッティング過程において異なる接続点属性（例えば、標定点と非標定点）の地図反復における重みが異なることを示す（一例として、一般的には、標定点の重みが大きく、例えば１０００であり、非標定点の重みが小さく、例えば１である）。Ｖ_ｙは、相互相関結果のｙ軸方向相対変位に対する調整重みであり、例えば、値１を取ることができる。

λ_１、λ_２、λ_３は、それぞれシータ、ｘ、ｙ変化量の最終フィッティング結果における重みを示す。あるシーンがシータの変化に敏感であれば、λ_１を上げることができる。１つの好ましい実施例によれば、λ_１、λ_２、λ_３は、いずれも１である。

式１における独立変数は、θ_Ａｉ、θ_Ｂｉ、Ｘ_Ａｉ、Ｘ_Ｂｉ、Ｙ_Ａｉ、Ｙ_Ｂｉである。式１の各独立変数を導出することにより、各独立変数の勾配降下方向、又は一組の勾配集合を取得して、勾配降下を行うために用いる。

勾配降下法の初期化ステップを実行し、慣性航法によりラベリングされた位置パラメータ及び姿勢パラメータを画像の初期位置とする。勾配降下法の入力は、一つが前回反復集合であり、１つが勾配であり、１つがステップサイズである。ここで、勾配は、式１から導出されたものである。反復初期集合は、例えば、慣性航法によりラベリングされた位置パラメータ及び姿勢パラメータで付値される。ステップサイズは、固定又は可変である。

勾配と反復初期集合を決定した後、勾配方向にステップサイズの降下を行い、式１を用いて最適化する。必要に応じて、ステップサイズアルゴリズムをカスタマイズすることができる。本システムにおいて、好ましくは、固定のステップサイズを用いて勾配降下を行う。反復変化率が所定の閾値より小さくなるまで繰り返して実行する。本システムにおいて、例えば、所定の閾値が０．１％である。変化率は、例えば前回の計算で得られた値と今回の反復計算で得られた値との差を前回の値で割ったものである。最終的に、各画像の基点（例えば、中心点）の物理座標及び姿勢パラメータを修正後の測位対象位置の位置パラメータ及び姿勢パラメータとして取得する。

なお、地図構築接続集合において勾配降下法を実行する過程において、標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータは変化しない。

以上に説明した勾配降下法の実行において、画像のｘ軸座標、ｙ軸座標及びヨー角を用いる。本発明の１つの好ましい実施例によれば、画像に対応する垂直座標、ピッチ角及びロール角を含んでもよく、特に、場所が平坦ではない場合、これは非常に役立つ。これらは、いずれも本発明の保護範囲内にある。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、標定点のうちの一部又は全部に対して、複数回の画像収集を行い、かつ毎回の画像収集に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得する。標定点の画像を複数回収集することにより、反復結果がより正確になり、接続の数を増加させることができる。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正された前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータをデータベース又はファイルに記憶して、地図を構築することをさらに含む。１つの好ましい実施例によれば、前記接続の集合及び／又は前記地図構築接続集合を地図の一部として前記データベース又はファイルに記憶する。図１３は、本発明に基づいて構築された地図を示す。

好ましくは、さらに、反復後の地図に対して人工チェック及び微調整を行うと、物理座標系と論理座標系の安定したマッピングを完了し、後続の測位に用いる。

以下、図１４を参照しながら本発明の別の実施例に係る画像収集用の無人搬送車５０を説明する。図１４に示すように、無人搬送車５０の内部部材を示したが、明瞭化のために、そのケースなどの部材を省略する。無人搬送車５０は、ベース６と、前記ベースに取り付けられ、前記ベースの下方の領域を照明できるように配置される発光装置５−２と、前記ベースに取り付けられ、ベースの下方の領域の画像、例えば、前記発光装置により照明された領域の画像を収集できるように配置されるカメラ５−３と、前記ベースに取り付けられ、前記画像に対応する前記無人搬送車の位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定又は算出できるように配置される測定部品３とを含む。

駆動輪１は、ベース６に取り付けられ、モータ、減速機、エンコーダを含む。モータは、駆動力を提供し、減速機は、駆動力を増幅し、エンコーダは、モータの回転角度を取得することにより、無人搬送車又は駆動輪の水平位置を取得することができる。駆動輪２は、駆動輪１と連携して運動制御を完了する。前記測定部品３は、例えば慣性航法測定装置であり、瞬間速度、瞬間角度、瞬間位置のうちの１つ又は複数、例えば、横座標、縦座標、垂直座標、ヨー角、ピッチ角及びロール角を提供することができる。本発明の１つの実施例によれば、前記駆動輪のエンコーダは、前記測定部品３の一部であってもよい。制御装置４は、前記ベース６に取り付けられ、測定部品３とカメラ５−３に結合される。前記制御装置４は、前記無人搬送車を制御して標定点及び測位対象位置に前進させて、前記標定点の画像と前記測位対象位置の画像を収集するように配置される。前記カメラ５−３及び前記測定部品３を同期させることにより、カメラが画像を収集する。それと同時に、前記測定部品３は、前記無人搬送車の位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定することができる。すなわち、前記画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得することができる。

本発明の１つの実施例によれば、発光装置５−２は、例えば、前記カメラが画像を収集するために特定の波長の光ビームを前記ベースの下方の領域に発射するように配置される。これは、特に目標表面に蛍光パターンを有する場合に好ましい。蛍光パターンは、通常の光線、例えば日光下で不可視であり、特定の波長の光ビームで照射してこそ、蛍光パターンを表示することができる。

前記カメラ５−３は、例えば下方監視カメラであり、発光装置５−２及びレンズフード５−１とともに撮像装置５を形成する。カメラ５−３は、無人搬送車の下方の画像を取得するために用いられる。発光装置５−２は、ベースに取り付けられ、下方監視カメラの撮影領域を照明するために用いられる。レンズフード５−１は、前記ベースに取り付けられ、発光装置の光線をより柔らかくし、テカリ現象の発生を防止するために用いられる。前記発光装置は、好ましくは、前記レンズフードを取り囲んで取り付けられる。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、無人搬送車５０は、前記カメラ５−３と前記測定部品３に結合されて、前記カメラにより収集された画像と測定部品により測定された位置パラメータ及び姿勢パラメータを受信し、かつ前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する処理装置（未図示）をさらに含む。当業者が理解できるように、処理装置は、前記無人搬送車５０に組み込まれてもよく、物理的に前記無人搬送車から分離されて有線又は無線の方式により他の部材と通信してもよい。これらは、いずれも本発明の範囲内にある。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、前記処理装置は、
それぞれ１枚の画像、前記１枚の画像に対応する前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータ、前記画像が標定点に対応するか否かを含む接続点の集合を構築する工程と、
前記接続点の集合から、距離が所定値を超えない２つの接続点を一つの接続として取得して、接続の集合を構築する工程と、
前記接続の集合中のそれぞれの接続に含まれる２つの接続点に対して、前記２つの接続点の間の接続信頼度を算出し、かつ接続信頼度が所定の閾値より高い接続を地図構築接続集合としてフィルタリングする工程と、
前記地図構築接続集合において、反復変化率が所定の閾値より低くなるまで、初期化ステップを実行する場合に非標定点の接続点の画像の前記位置パラメータ及び姿勢パラメータを初期反復パラメータとする勾配降下法を実行する工程とを含む方法により、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正する。具体的な計算過程は、式１−７に示される。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、前記測定部品は、慣性航法測定部品である。前記位置パラメータは、横座標及び縦座標を含み、好ましくは、垂直座標を含む。前記姿勢パラメータは、ヨー角を含み、好ましくは、ピッチ角及びロール角を含む。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、前記測定部品は、レーザＳＬＡＭ測定装置及び／又は視覚ＳＬＡＭ測定装置を含む。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、前記処理装置は、前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正された前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータをデータベース又はファイルに記憶して、地図を構築するように配置される。前記標定点の画像と前記測位対象位置の画像は、例えば方法１０又は２０で形成されたテクスチャパターンを含む。

本発明は、上述したような無人搬送車と、前記カメラと前記測定部品と通信し、かつ前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正するように配置される処理装置とを含む、画像収集処理システムをさらに提供する。前記処理装置は、例えば、前記無人搬送車に設けられていない。

前記処理装置は、例えば、上述したような地図構築方法１００を実行できるように配置される。

本発明は、前記無人搬送車の下方の画像を収集できるように配置されるカメラと、前記無人搬送車の下方を照明できるように配置される発光装置と、前記無人搬送車の位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定できるように配置される慣性航法測定部品と、前記カメラと前記慣性航法測定部品がいずれもそれに結合され、前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する処理装置とを含む、無人搬送車用の地図構築測位システムをさらに提供する。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、発光装置は、前記カメラが画像を収集するために特定の波長の光ビームを前記無人搬送車の下方に発射するように配置される。画像には、例えば、蛍光材料で施されたテクスチャパターンがある。測位対象位置には、例えば、上記方法１０／２０で形成されたテクスチャパターン、例えば、蛍光材料で施されたテクスチャパターンがある。したがって、収集された画像にも該テクスチャパターンが含まれる。

前記処理装置は、例えば、上述したような地図構築方法１００を実行できるように配置される。

本発明は、前記場所の座標系を構築するか、又は取得するように配置される装置と、前記場所をスキャンして、標定点の画像及び複数の測位対象位置の画像、前記画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得するように配置される装置と、前記画像、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正するように配置される装置とを含む、場所に対して地図を構築する装置をさらに提供する。前記標定点及び／又は測位対象位置には、例えば、上記方法１０／２０で形成されたテクスチャパターン、例えば、蛍光材料で施されたテクスチャパターンがある。したがって、収集された画像にも該テクスチャパターンが含まれる。

方法１００で構築された地図に基づいて、本発明は、測位方法２００をさらに提供する。以下、図１５を参照しながら本発明に係る測位方法２００を説明する。

図１５に示すように、ステップＳ２０１では、本発明の方法１００で取得された地図をロードするか、又は取得し、例えば、地図ファイル又はデータベースをロードするか、又は読み取ることにより行うことができる。

ステップＳ２０２では、測位対象位置の画像と該画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを収集するか、又は取得する。例えば、ＡＧＶの動作過程において、画像を収集すると同時に、該画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定する。好ましくは、前記測位対象位置には、上記方法１０／２０で形成されたテクスチャパターン、例えば、蛍光材料で施されたテクスチャパターンがある。したがって、収集された画像にも該テクスチャパターンが含まれる。

ステップＳ２０３では、前記地図において、該測位対象位置の画像との距離が最も近い画像を検索する。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、前記測位方法２００は、位相相関法を使用して前記測位対象位置の画像と前記距離が最も近い画像との間の信頼度、位置パラメータオフセット及び姿勢パラメータオフセットを算出することをさらに含む。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、位相相関法を使用して算出された信頼度が所定値より低いと、該距離が最も近い画像を廃棄し、該測位対象位置の画像との距離が最も近く（廃棄された画像を含まない）、信頼度が所定値より高い画像を再検索する。距離が最も近く、信頼度が所定値より高い画像を見つけた場合、検索された画像の位置に位相相関法のオフセット量を加えれば、測位対象位置の画像の位置パラメータを取得できる。次に装置の測位位置を更新すれば、測位が成功する。測位が成功した後、次回検索される位置は、この測位位置である。

本発明の１つの好ましい実施例によれば、前記測位対象位置の画像は、方法１００又は２００で形成されたテクスチャパターンを含む。

図１６は、本発明の少なくとも一部の実施例にしたがって配置されるコンピュータプログラム製品９００のブロック図である。信号担持媒体９０２は、コンピュータ可読媒体９０６、コンピュータ記録可能媒体９０８、コンピュータ通信媒体９１０又はそれらの組み合わせとして実装されるか、又はそれらを含むことができる。信号担持媒体９０２は、処理ユニットを配置して、前に説明した過程における全部又は一部を実行できるプログラミング命令９０４を記憶する。これらの命令は、例えば、前記場所の座標系を構築するか、又は取得する処理と、前記場所をスキャンして、標定点の画像、測位対象位置の画像、前記画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得する処理と、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の前記位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する処理とを、１つ又は複数のプロセッサに実行させるための１つ又は複数の実行可能な命令を含むことができる。

以上の詳細な説明ではブロック図、フローチャート及び／又は例を用いて装置及び／又は方法の様々な例を説明したが、このようなブロック図、フローチャート及び／又は例は、１つ又は複数の機能及び／又は操作を含む。当業者によって理解されるように、このようなブロック図、フローチャート又は例の中の各機能及び／又は操作は、広範囲のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの実質的に任意の組み合わせによって、個別及び／又は集合的に実装され得る。一例において、本明細書に記載された主題のいくつかの部分は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、又は他の集積形態によって実装され得る。しかしながら、当業者が認識するように、本明細書に開示された例の一部の態様は、全体として、あるいは部分的に、集積回路にて、１つ又は複数のコンピュータ上で実行される１つ又は複数のコンピュータプログラム（例えば、１つ又は複数のコンピュータシステム上で実行される１つ又は複数のプログラム）として、１つ又は複数のプロセッサ上で実行される１つ又は複数のプログラム（例えば、１つ又は複数のマイクロプロセッサ上で実行される１つ又は複数のプログラム）として、ファームウェアとして、あるいはこれらの実質的に任意の組み合わせとしても等しく実装することができる。また、本開示により、回路を設計すること及び／又はソフトウェア及び／又はファームウェアのコードを書くことは、当業者の技能の範囲内である。例えば、ユーザは、速度及び精度が最も重要であることを決定すれば、主なハードウェア及び／又はファームウェア媒体を選択することができ、柔軟性が最も重要であれば、主なソフトウェアの実施形態を選択することができる。あるいは、さらに代替的に、ハードウェア、ソフトウェア及び／又はファームウェアの任意の組み合わせを選択することができる。

また、当業者が認識するように、本明細書に記載された主題のメカニズムは、多様な形態のプログラム製品として配給（提供）することができる。また、本明細書に記載された主題の例示的な例は、該配給を実際に実現するために用いられる信号担持媒体の具体的な種類にかかわらずに適用されるものである。信号担持媒体の例は、フレキシブルディスク、ハードディスクドライブ、コンパクトディスク（ＣＤ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、コンピュータメモリなどのような記録可能型媒体と、デジタル及び／又はアナログ通信媒体（例えば、光ファイバケーブル、導波管、有線通信リンク、無線通信リンクなど）のような伝送型媒体とを含む。しかし、これらに限定されない。

当業者が認識するように、本明細書に記載された方式で装置及び／又は方法を説明し、その後に、工事実践を使用してこのような前記装置及び／又は方法をデータ処理システムに集積することは、本分野で一般的である。すなわち、本明細書に記載された装置及び／又は方法の少なくとも一部は、合理的な量の実験によりデータ処理システムに集積されてもよい。当業者が認識するように、典型的なデータ処理システムは、一般的に、システムユニットケース、ビデオ表示装置、揮発性及び不揮発性メモリのようなメモリ、マイクロプロセッサ及びデジタルシグナルプロセッサのようなプロセッサ、オペレーティングシステムのようなコンピューティングエンティティ、ドライバ、グラフィカルユーザインタフェース、アプリケーションプログラム、タッチパッド又はタッチパネルのような１つ又は複数のインタラクティブ装置、及び／又はフィードバックループ及び制御モータ（例えば、位置及び／又は速度を感知するためのフィードバック、部品及び／又は量を移動及び／又は調整するための制御モータ）を含む制御システムのうちの１つ又は複数を含む。典型的なデータ処理システムは、データ計算／通信及び／又はネットワーク計算／通信システムに一般的に見られるような任意の適切な市販部材を用いて実施することができる。

なお、以上の記載は、本発明の好ましい実施例に過ぎず、本発明を限定するものではなく、上記実施例を参照しながら本発明を詳細に説明したが、当業者にとって、依然として上記各実施例に記載された技術手段を修正するか、又はそのうちの一部の技術的特徴に対して等価な置き換えを行うことができる。本発明の精神と原則内で行われるいかなる修正、等価な置き換え、改善などは、いずれも本発明の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (24)

1. 模様パターンを選択する工程と、
   前記模様パターンをクラスタ分割する工程と、
   クラスタ分割された前記模様パターンをテクスチャパターンに変換する工程とを含むことを特徴とするテクスチャパターンを形成するための方法。
2. 前記テクスチャパターンを目標表面に施す工程をさらに含み、
   前記模様パターンをクラスタ分割する工程は、好ましくは、クイックシフト（Ｑｕｉｃｋｓｈｉｆｔ）クラスタリング方法を使用して前記模様パターンをクラスタ分割する工程を含むことを特徴とする請求項１に記載の方法。
3. 前記クラスタ分割された前記模様パターンを前記テクスチャパターンに変換する工程は、クラスタ分割された前記模様パターンにおける一定の割合のクラスタを前記テクスチャパターンの透かし彫り領域として保留する工程を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記テクスチャパターンに基づいてマスクを製造する工程をさらに含み、
   前記テクスチャパターンを前記目標表面に施す工程は、好ましくは、前記マスクにより、蛍光材料を使用して前記テクスチャパターンを前記目標表面に施す工程を含むことを特徴とする請求項２に記載の方法。
5. テクスチャパターン付きマスクを提供する工程と、
   前記マスクを目標表面に配置する工程と、
   蛍光材料を前記マスクの透かし彫り領域に施して、前記目標表面に前記テクスチャパターンを形成する工程とを含むことを特徴とする目標表面にテクスチャパターンを形成する方法。
6. 前記テクスチャパターンは、請求項１〜４のいずれか一項に記載の方法により形成されたテクスチャパターンであることを特徴とする請求項５に記載の方法。
7. ＡＧＶを、目標表面上の、請求項５〜６に記載の方法により形成されたテクスチャパターン付き領域まで案内する工程と、
   特定の波長の光ビームを用いて前記領域を照射する工程と、
   前記テクスチャパターンを収集し、かつ前記テクスチャパターンに基づいて前記ＡＧＶを測位する工程とを含むことを特徴とするＡＧＶ測位方法。
8. 場所の座標系を構築するか、又は取得する工程と、
   前記場所をスキャンして、標定点の画像、測位対象位置の画像、前記画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得する工程と、
   前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の前記位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する工程とを含み、
   前記標定点及び／又は前記測位対象位置には、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法により形成されたテクスチャパターンを有することを特徴とする場所に対して地図を構築する方法。
9. 前記位置パラメータは、横座標及び縦座標を含み、好ましくは、垂直座標を含み、
   前記姿勢パラメータは、ヨー角を含み、好ましくは、ピッチ角及びロール角を含み、
   前記標定点の画像及び測位対象位置の画像を取得する工程は、特定の波長の光ビームを用いて前記標定点及び前記測位対象位置を照射し、かつ前記標定点の画像及び測位対象位置の画像を収集する工程を含む、請求項８に記載の方法。
10. 前記修正工程は、
    それぞれ１枚の画像、前記１枚の画像に対応する前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータ、前記画像が標定点に対応するか否かを含む接続点の集合を構築する工程と、
    前記接続点の集合から、距離が所定値を超えない２つの接続点を一つの接続として取得して、接続の集合を構築する工程と、
    前記接続の集合中のそれぞれの接続に含まれる２つの接続点に対して、前記２つの接続点の間の接続信頼度を算出し、かつ前記接続信頼度が所定の閾値より高い接続を地図構築接続集合としてフィルタリングする工程と、
    前記地図構築接続集合において、反復変化率が所定の閾値より低くなるまで、初期化ステップを実行する場合に、非標定点の接続点の画像の前記位置パラメータ及び姿勢パラメータを初期反復パラメータとする勾配降下法を実行する工程とを含む、請求項８〜９のいずれか一項に記載の方法。
11. 標定点のうちの一部又は全部に対して、複数回の画像収集を行い、かつ毎回の画像収集に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータを取得する、請求項８〜１０のいずれか一項に記載の方法。
12. 前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正された前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータをデータベース又はファイルに記憶して、前記地図を構築し、好ましくは、前記接続の集合及び／又は前記地図構築接続集合を前記データベース又はファイルに記憶する工程をさらに含む、請求項８〜１１のいずれか一項に記載の方法。
13. ベースと、
    前記ベースに取り付けられ、前記ベースの下方の領域の画像を収集できるように配置されるカメラと、
    前記ベースに取り付けられ、前記カメラが画像を収集するために特定の波長の光ビームを前記ベースの下方の前記領域に発射するように配置される発光装置と、
    前記ベースに取り付けられ、前記画像に対応する無人搬送車の位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定又は算出できるように配置される測定部品とを含むことを特徴とする画像収集用の無人搬送車。
14. 前記ベースに取り付けられ、前記カメラと前記測定部品がいずれも結合され、前記無人搬送車を制御して標定点及び測位対象位置に前進させて、前記標定点の画像と前記測位対象位置の画像を収集するように配置される制御装置をさらに含み、
    前記無人搬送車は、前記カメラと前記測定部品に結合され、かつ前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正する処理装置をさらに含む、請求項１３に記載の無人搬送車。
15. 前記処理装置は、
    それぞれ１枚の画像、前記１枚の画像に対応する前記位置パラメータ及び前記姿勢パラメータ、前記画像が標定点に対応するか否かを含む接続点の集合を構築する工程と、
    前記接続点の集合から、距離が所定値を超えない２つの接続点を一つの接続として取得して、接続の集合を構築する工程と、
    前記接続の集合中のそれぞれの接続に含まれる２つの接続点に対して、前記２つの接続点の間の接続信頼度を算出し、かつ前記接続信頼度が所定の閾値より高い接続を地図構築接続集合としてフィルタリングする工程と、
    前記地図構築接続集合において、反復変化率が前記所定の閾値より低くなるまで、初期化ステップを実行する場合に、非標定点の接続点の画像の前記位置パラメータ及び姿勢パラメータを初期反復パラメータとする勾配降下法を実行する工程とを含む方法により、前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正するように配置される、請求項１３又は１４に記載の無人搬送車。
16. 前記測定部品は、慣性航法測定部品であり、
    前記位置パラメータは、横座標及び縦座標を含み、好ましくは、垂直座標を含み、
    前記姿勢パラメータは、ヨー角を含み、好ましくは、ピッチ角及びロール角を含む、請求項１３〜１５のいずれか一項に記載の無人搬送車。
17. 前記測定部品は、レーザＳＬＡＭ測定装置及び／又は視覚ＳＬＡＭ測定装置を含む、請求項１３〜１６のいずれか一項に記載の無人搬送車。
18. 前記処理装置は、前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象位置の画像、前記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正された前記測位対象位置の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータをデータベース又はファイルに記憶して、地図を構築し、好ましくは、前記接続の集合及び／又は前記地図構築接続集合を前記データベース又はファイルに記憶するように配置され、
    前記標定点の画像と前記測位対象位置の画像は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法により形成されたテクスチャパターンを含む、請求項１４に記載の無人搬送車。
19. 請求項１３に記載の無人搬送車と、
    前記カメラと前記測定部品に結合され、かつ前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正する処理装置とを含む、画像収集処理システム。
20. 前記処理装置は、請求項８〜１２のいずれか一項に記載の地図構築方法を実行できるように配置される、請求項１９に記載の画像収集処理システム。
21. 無人搬送車の下方の画像を収集できるように配置されるカメラと、
    前記カメラが画像を収集するために特定の波長の光ビームを前記無人搬送車の下方に発射するように配置される発光装置と、
    前記無人搬送車の位置パラメータ及び姿勢パラメータを測定できるように配置される慣性航法測定部品と、
    前記カメラと前記慣性航法測定部品がいずれも結合され、前記画像、前記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、前記画像の位置パラメータ及び／又は姿勢パラメータを修正するように配置される処理装置とを含む、無人搬送車用の地図構築測位システム。
22. 前記処理装置は、請求項８〜１２のいずれか一項に記載の地図構築方法を実行できるように配置される、請求項２１に記載の地図構築測位システム。
23. 請求項８〜１２のいずれか一項に記載の方法により取得された地図をロードするか又は取得する工程と、
    測位対象位置の画像と、該画像に対応する位置パラメータ及び姿勢パラメータとを収集するか又は取得する工程と、
    前記地図に基づいて、該測位対象位置の画像との距離が最も近い画像を検索する工程とを含む、測位方法。
24. 位相相関法を使用して、前記測位対象位置の画像と前記距離が最も近い画像との間の信頼度、位置パラメータオフセット及び姿勢パラメータオフセットを算出する工程をさらに含み、
    前記位相相関法を使用して算出された前記信頼度が所定値より低いと、該距離が前記最も近い画像を廃棄し、該測位対象位置の画像との距離が最も近く、前記信頼度が前記所定値より高い画像を再検索し、
    前記測位対象位置の画像は、請求項１〜６のいずれか一項に記載の方法により形成されたテクスチャパターンを含む、請求項２３に記載の測位方法。