JP2020532775A - マッピング方法、画像収集処理システム及び測位方法 - Google Patents

Abstract

本発明は、場所の座標系を作成又は取得することと、前記場所をスキャンして、標定点の画像、測位対象となる位置の画像、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ことと、前記標定点の画像、前記測位対象となる位置の画像、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、前記測位対象となる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こととを含む、場所をマッピングする方法を提供する。

Description

本発明は、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マッピング方法、画像収集処理システム及び測位方法に関する。

従来のインテリジェント倉庫では、常に測位場所を測定し、物理座標系を作成する必要があり、物理座標系は、例えば、メートル、デシメートル、センチなどの一般的な距離単位を測定単位とし、例えば、１メートル、１デシメートル、１センチ、０．５５メートル、０．２デシメートル、１．４センチ、２分の１メートルなど、整数、小数、分数の形で記述することができ、座標系の方向は、一般的に建物の壁と平行したり、東南西北の方向と平行している。

インテリジェント倉庫で貨物を運送する無人搬送車ＡＧＶは、常にその位置を正確に測位する必要がある。しかし、従来の測位方法では、通常、その精度は作業のニーズを満たせず、特にＡＧＶの位置パラメータ及び姿勢パラメータを正確に決定する必要がある場合には、なおさらである。これは操作員の操作と制御に非常に不利である。

したがって、従来技術においては、より正確なマッピング及び測位が可能な方法及び装置が必要である。

背景技術の内容は発明者が知っている技術に過ぎず、当然のことながら、本技術分野の従来技術を代表するものではない。

従来技術に存在している１つ又は複数の問題に対して、本発明は、場所をマッピングする方法であって、前記場所の座標系を作成又は取得することと、前記場所をスキャンして、標定点の画像、測位対象となる位置の画像、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ことと、前記標定点の画像、前記測位対象となる位置の画像、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、前記測位対象となる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こととを含む方法を提供する。

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む。

本発明の一態様によれば、前記修正ステップは、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どうかを含む接続点の集合を作成することと、前記接続点の集合に基づいて、前記測位対象となる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こととを含む。

本発明の一態様によれば、前記修正ステップは、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、接続の集合を作成することと、前記接続の集合中の各々の接続に含まれる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、接続信頼度が所定の閾値より高い接続をマッピング接続集合としてフィルタリングすることと、前記マッピング接続集合に基づいて、前記測位対象となる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こととを含む。

本発明の一態様によれば、前記修正ステップは、さらに、前記マッピング接続集合において、初期化ステップを実行する際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ことを含む。

本発明の一態様によれば、前記修正ステップは、さらに、反復変化率が所定の閾値より低くなるまで、前記勾配降下法を実行することを含む。

本発明の一態様によれば、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、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、前記測位対象となる位置の画像、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、修正後の前記測位対象となる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、地図ライブラリーを構築することをさらに含む。

本発明の一態様によれば、前記座標系は物理座標系である。

本発明の一態様によれば、前記所定値は、前記画像の長さ又は幅の半分である。

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構成されているカメラと、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構成されてい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、前記カメラの画像を収集するために前記ベースの下方の領域を照明できるように構成されている発光装置をさらに含む。

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それに結合され、前記搬送車を制御して前記標定点及び前記測位対象となる位置に前進させて、前記標定点の画像と前記測位対象となる位置の画像を収集するように構成されてい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、前記カメラ及び前記測定部品に結合され、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、前記測位対象となる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どうかを含む接続点の集合を作成することと、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、接続の集合を作成することと、前記接続の集合中の各々の接続に含まれる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、接続信頼度が所定の閾値より高い接続をマッピング接続集合としてフィルタリングすることと、前記マッピング接続集合において、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際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こととを含む方法により、前記測位対象となる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。

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、前記発光装置からの光線を柔らかくするためのレンズフードをさらに含み、好ましくは、前記発光装置は、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、前記測位対象となる位置の画像、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、修正後の前記測位対象となる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、地図ライブラリーを構築するように構成されている。

本発明は、上述したような無人搬送車と、前記カメラ及び前記測定部品に結合され、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、上述したようなマッピング方法を実行できるように構成されている。

本発明は、無人搬送車の下方の画像を収集できるように構成されているカメラと、前記無人搬送車の下方を照明できるように構成されている発光装置と、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構成されてい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姿勢パラメータを修正するように構成されている処理装置とを含む、無人搬送車用のマッピング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、請求項１〜１０の何れか１項に記載のマッピング方法を実行できるように構成されている。

本発明は、場所の座標系を作成又は取得するように構成されている装置と、前記場所をスキャンして、標定点の画像、複数の測位対象となる位置の画像、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構成されている装置と、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、前記測位対象となる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装置とを含む、場所をマッピングするデバイスをさらに提供する。

本発明は、上記のいずれか１項に記載の方法で得られた地図をロード又は取得することと、測位対象となる位置の画像、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又は取得することと、前記地図に基づいて、該測位対象となる位置の画像との距離が最も近い画像を検索すること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、位相相関法を用いて、前記測位対象となる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。

本発明の一態様によれば、位相相関法を用いて算出された信頼度が所定値より低い場合、該距離が最も近い画像を廃棄し、該測位対象となる位置の画像との距離が最も近く、信頼度が所定値より高い画像を再検索する。

図面は、本発明の更なる理解を提供するためのもので、明細書の一部を構成して、本発明の実施形態と共に本発明を説明するためのものであり、本発明に対する制限を構成するものではない。

本発明の一実施形態に係るマッピング方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態に係る物理座標の概略図である。 本発明の一実施形態に係る論理座標の概略図である。 本発明の一実施形態に係る接続点の概略図である。 本発明の一実施形態に係る標定点の概略図である。 本発明の一実施形態に係る測位対象となる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。 本発明の一実施形態に係る位相相関法により算出された画像の重ね合わせの例である。 本発明の一実施形態に係る接続の概略図である。 物理座標系と論理座標系のマッピングが完了した後の地図のスクリーンショットを示す図である。 本発明の一実施形態に係る画像収集用の無人搬送車の概略図である。 本発明の一実施形態に係る測位方法のフローチャートである。 本発明の一実施形態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。

以下では、いくつかの例示的な実施形態のみが簡単に説明される。当業者が想到できるように、本発明の精神又は範囲から逸脱することなく、説明した実施形態は様々な方法で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、限定ではなく例示的であると考えられる。

本発明の説明では、「中心」、「縦」、「横」、「長さ」、「幅」、「厚み」、「上」、「下」、「前」、「後」、「左」、「右」、「垂直」、「水平」、「頂」、「底」、「内」、「外」、「時計回り」、「反時計回り」などの用語で指示された方位又は位置関係は、図面に示す方向又は位置関係に基づくものである。本発明を説明し、説明を簡単にするためだけで、装置又は要素が特定の方向を有し、特定の方位で構成し、動作しなければならないことを指示又は暗示するものではないため、本発明に対する制限としては理解できない。なお、「第１」、「第２」という用語は、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、あるいは技術的特徴の数量を示すものと理解すべきではない。従って、「第１」、「第２」と限定された特徴は、１つ以上の特徴を明示又は暗黙的に含むことができる。本発明の説明では、特に具体的な限定がない限り、「複数」の意味は、２つ以上である。

本発明の説明では、特に明確な規定及び限定がない限り、「装着」、「連結」、「接続」という用語について、広義的に理解すべきであり、例えば、固定接続であってもよいし、取り外し可能な接続であってもよいし、あるいは一体的に接続してもよい。機械的接続であってもよいし、電気的接続であってもよいし、あるいは相互に通信可能であってもよい。直接的な接続であってもよいし、中間媒体を介して間接的に接続してもよいし、２つの要素の内部の連結又は２つの要素の相互作用関係であってもよい。当業者にとっては、本発明における上記の用語の具体的な意味は、具体的な状況に応じて理解され得る。

本発明では、特に明確な規定及び限定がない限り、第１の特徴は、第２の特徴の「上」又は「下」であることは、第１の特徴と第２の特徴との直接接触を含むようにしてよいし、第１の特徴と第２の特徴は直接的な接触ではなく、それらの間の別の特徴で接触することを含むようにしてもよい。また、第１の特徴は、第２の特徴「の上」、「上方」、「上面」であることは、第１の特徴が第２の特徴の直上と斜め上であることを含み、又は第１の特徴の水平高さが第２の特徴よりも高いことを示すだけである。第１の特徴は、第２の特徴「の下」、「下方」、「下面」であることは、第１の特徴が第２の特徴の直下と斜め下であることを含み、又は第１の特徴の水平高さが第２の特徴よりも低いことを示すだけである。

以下の開示は、本発明の異なる構造を実現するための多くの異なる実施形態又は実施例を提供する。本発明の開示を簡略化するために、以下では、特定の例の構成要素及び設定について説明する。当然のことながら、それらは単なる例であり、本発明を限定する目的ではない。なお、本発明は、様々な実施形態及び／又は設定の間の関係を示すものではなく、簡略化及び明確化のために、異なる例で参照数字及び／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。さらに、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、当業者は他のプロセスの応用及び／又は他の材料の使用を想到することができる。

以下、図面を参照して、本発明の好適な実施形態を説明するが、本明細書に記載の好適な実施形態は、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。

まず、図１を参照して、例えば、場所をマッピングする、本発明の第１実施形態に係るマッピング方法１００を説明する。

ステップＳ１０１で、上記場所の座標系を作成又は取得する。上記座標系は、物理座標系であってもよく、論理座標系であってもよく、いずれも本発明の範囲内である。座標系の定義には、一般的に原点の位置、ＸＹ座標軸の方向などが含まれる。

図２に示すように、例えば、測位が必要な場所を測定して、物理座標系を作成し、物理座標系は、一般的な距離単位、例えば、メートル、デシメートル、センチを測定単位とし、整数、小数、分数の形、例えば、１メートル、１デシメートル、１センチ、０．５５メートル、０．２デシメートル、１．４センチ、２分の１メートルなどで説明することができ、座標系の方向は、一般的に建物の壁と平行であるか、又は東南西北の方向と平行であり、以上の原則に従って作成された座標は本システムでは物理座標系と呼ばれる。

業務の実際の状況に応じて設定された座標系は、本システムでは論理座標系と呼ばれる。限定ではなく例として、論理座標系と物理座標系の違いは、例えば、論理座標系では、一般的に例えば（１，２）、（５，１０）のような整数で説明されて、座標系の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、一般的な物理的単位ではなく、実際の作業需要に応じて定義されることであり、例えば、図３のＡ点、Ｂ点、Ｃ点について、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て、各論理的位置間隔を１．３５メートルとして計算すると、Ａ点の物理座標は（４．０５，９．４５）となる。従って、論理的位置と物理的位置は完全に一致してもよいし、両方には一定の換算関係があるようにしてもよい。論理的位置がある原因としては、業務ロジックを設計しやすく、或いはマッピング計算しやすくするために、例えばシェルフ配置を例にして、シェルフの位置は論理座標系の位置、例えば、（３、７）の位置で記憶され、物理的位置を使うと、上記（４．０５、９．４５）の説明があるので、作業者に理解し操作しにくく、物理的位置が必要な場合は、換算関係で換算でき、一般的な換算は、Ｘ方向とＹ方向で異なってもよい論理的位置間隔と呼ばれる１つの係数を乗算する。例えば、倉庫内のシェルフが１．３ｍ＊１．３ｍであり、シェルフの間隔が０．０５ｍであれば、論理的位置間隔を１．３５ｍと定義でき、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、Ｙ軸方向において１．０５ｍと定義することにより、物理的測位が必要なデバイスは、対応する物理的位置にあるシェルフを見つけることができる。以上の換算は通常の換算方式にすぎず、座標系の回転換算、非線形換算など、より複雑な換算方法もあり、紙幅の都合で、ここでは説明を省略する。以上の論理座標系についての説明は、限定ではなく例示的なものにすぎない。論理座標系とは、業務の実際の状況に応じて設定される座標系である。本発明の概念では、論理座標系での位置パラメータは整数に限定されず、小数を有することもできる。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あらかじめ作成された場合、該当するファイル又はデータベースから取得すればいい。以下では、物理座標系を例として説明する。

ステップＳ１０２で、上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）、測位対象となる位置の画像（好ましくは、複数の測位対象となる位置の画像）、上記標定点の画像及び測位対象となる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。

例えば、本発明のデバイス（後述）を搭載した無人搬送車を用いて、上記場所をスキャンし、測位対象となる位置の画像、標定点の画像、上記の２つの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取得することがきる。ここで、いわゆる測位対象となる位置とは、実際の作業条件によって決められ、例えば、無人搬送車が到着する位置である。

図２を参照して説明すると、上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）であり、当然のことながら、ある基点に対する水平距離と縦方向距離であってもよく、上記姿勢パラメータは、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。本発明の好ましい実施形態によれば、上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際のピッチ角、ロール角、垂直高さなど）を取得することもできる。本発明の好ましい実施形態によれば、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、気圧センサで得られたデータを用いて計算することにより、ヨー角（即ち、画像が水平軸又は縦軸に対する角度）、ピッチ角、ロール角、水平位置、垂直位置を得ることができ、得られた以上のデータを画像に重畳して、（画像、ヨー角（つまり画像角度）、ピッチ角、ロール角、水平位置（つまりｘ軸横座標とｙ軸縦座標）、垂直位置、標定点であるかどうか）の七つ組のデータ組み合わせを形成し、図４に示すように、本システムでは接続点と呼ばれ、後続のマッピングのための入力とする。当然のことながら、当業者が理解できるように、上記接続点は、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、標定点であるかどうか）を含む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できる。本発明の１つの好ましい実施形態によれば、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、より正確に測位地図を作成し、より正確に測位することができ、収集時には、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もできる。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３に示すＡ点、Ｂ点、Ｃ点のように、これらの点の座標はすでに確認され、人為的に定義され、予め検証されるものである。

図５には、標定点の一例が示されており、論理座標が（５，８）で、物理座標が（３．７５，４．１０）である標定点Ａが示されている。当然のことながら、本発明では、論理座標と物理座標を同時に持たなければならない標定点に限定されない。多様な手段で標定点を識別し、確認することができる。例えば、１つは、画像に位置をラベリングされた十字線があり、画像を収集した後に、標定点及びその位置座標を識別することができ、もう１つは、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、プログラムで復号することができ、復号された内容は、該標定点の位置座標である。本発明の一実施形態によれば、標定点の座標は事前に確認されているので、ステップＳ１０２で、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って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、上記標定点の画像、上記測位対象となる位置の画像、上記位置パラメータ及び上記姿勢パラメータに基づいて、上記測位対象となる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。

測位対象となる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って得られるものであり、例えば、慣性航法測定装置によって測定されて得るものであり、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、測位対象となる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の良い基準として用いることができる。

図６を参照して、ステップＳ１０３の一実施形態を説明する。

ステップＳ１０３１で、接続点の集合を作成する。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、標定点であるかどうか）の七つ組のデータ組み合わせ、又は（画像、ヨー角、水平位置、標定点であるかどうか）の四つ組のデータ組み合わせを含む。これらの接続点を利用して接続点集合を作成する。「標定点であるかどうか」という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が正常に得られた場合、このパラメータは「標定点である」となり、さもなければ、該パラメータは「非標定点である」というものである。論理０又は１で表すこともできる。

ステップＳ１０３２で、上記接続点の集合に基づいて接続集合を作成し出力する。接続点の集合を入力し、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い、対になる操作の原則としては、例えば、２つの画像の表示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の水平位置は（０，０）であり、接続点Ｂの水平位置は（５，０）であると、ＡからＢまでの距離は５であり、画像のサイズが１０＊１０であれば、Ａ、Ｂは画像のサイズの５０％を超えないという基準に合致し、ペアになることができ、本システムではこのような組み合わせは、接続と呼ばれ、各接続は、２つの接続点を含み、本システムにおいて接続集合と呼ばれる組み合わせ可能な全ての接続を出力する。

ステップＳ１０３３で、生成された接続集合を入力し、接続集合中の各接続に対して、接続内の２つの接続点Ａ、Ｂを抽出し、説明の便宜上、接続点Ａを基準点と呼び、接続点Ｂを隣接点と呼び、基準点を原点として、隣接点をオフセットとして、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方向相対変位（ｄｅｌｔａ＿ｘ）、ｙ方向相対変位（ｄｅｌｔａ＿ｙ）、相対回転角度（ｔｈｅｔａ）が得られ、本システムでは、（ｃｏｎｆ、ｄｅｌｔａ＿ｘ、ｄｅｌｔａ＿ｙ、ｔｈｅｔａ）からなる四つ組を相互相関結果と呼び、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は正規分布１０シグマ位置で表される確率値より小さいと理解できる）を超える接続を保留し、本システムにおいてマッピング接続集合と呼ばれる、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しい接続集合を出力する。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り、分布が正規状態であると仮定すると、ピーク値と平均値を知ることで、信頼度を算出することができる。相互相関結果は、上記の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わり、クロスパワースペクトラム関数を利用して、異なる変位条件での相互相関レベルを得ることができ、相互相関レベルが正規分布に従うと仮定すると、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、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。

一実施形態によれば、マッピング接続集合は、両方の点が全て標定点である接続を含まない。

図７に示すように、図中の灰色領域は画像Ａであり、緑色領域は画像Ｂであり、位相相関により算出された、２つの画像の重ね合わせ領域を示している。例えば、図７の２つの画像ＡとＢの算出した相互相関結果は、信頼度１３１．５１４２、ｘ方向相対変位３３．４、ｙ方向位相変位１０．７、回転角度０．３度である。

図８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、マッピング接続集合において勾配降下法を実行し、上記測位対象となる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。一実施形態によれば、標定点の画像の横縦座標と角度は不変であり、勾配調整は、非標定点の画像のパラメータを変数として、標定点の画像は定数と見なされる。あるいは、マッピング接続集合は、両方の点が全て標定点である接続を含まないと定義することができ、このような調整が意義なく、標定点はもともと調整されるべきでなくて、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、例えば数式１に示される。

・・・・（数式１）

・・・・（数式２）

・・・・（数式３）

・・・・（数式４）

・・・・（数式５）

・・・・（数式６）

・・・・（数式７）

ここで、
はマッピング接続集合に全部で
個の接続が含まれることを表し、
はマッピング接続集合中の
番目の接続を表し、
は
番目の接続の基準点を表し、
は
番目の接続の隣接点を表し、
は
番目の接続の相互相関結果を表し、
は基準点のヨー角を表し、
は隣接点のヨー角を表し、
は相互相関結果における相対回転角度を表し、
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、
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との角度差として理解でき（相互相関結果における回転角度は位相相関法により算出されたｔｈｅｔａであり、この値は、隣接点の画像がどれぐらいの角度を回転すれば基準点の画像と平行になるかを表す）、ここで、
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（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）を表し、
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）の相互相関結果角度に対する重み（２つの非標定点の接続であれば、変化の度合いが対等又は均等になるはずであり、これは、２つのコードの地位は等しいが、標定点と非標定点の変化の度合いは対等ではなく、非標定点の変化の度合いが標定点より著しく大きいため、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与えることができる）を表す。１つの好ましい実施形態によれば、２つの非標定点の接続について、重みは１とし、同じレベルで調整することができ、標定点と非標定点の接続についても、重みは１としてもよく、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、標定点と非標定点との接続の重み付け比は９９：１に達することができる。

その他の数式の説明は、全て以上の説明と同様に、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し、上記重み関数は、いずれも業務状況、アルゴリズム適合状況に応じて調整することができる。
は基準点のｘ軸座標を表し、
は隣接点のｘ軸座標を表し、
は相互相関結果におけるｘ方向相対変位を表し、
は基準点と隣接点の慣性航法測定部品でのｘ方向座標の差として理解でき、
は慣性航法測定部品でのｘ方向座標の差と相互相関結果におけるｘ方向相対変位の差として理解でき（相互相関結果におけるｘ方向相対変位は、位相相関法により算出されたｄｅｌｔａ＿ｘであり、この値は、隣接点の画像がｘ方向に沿ってどのぐらいの距離を並進すれば基準点の画像に整列するかを表す）、ここで、
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（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）を表し、
は相互相関結果のｘ軸相対変位に対する調整重みであり、例えば１をとすることができる。

は基準点のｙ軸座標を表し、
は隣接点のｙ軸座標を表し、
は相互相関結果におけるｙ方向相対変位を表し、
は基準点と隣接点の慣性航法測定部品でのｙ方向座標の差として理解でき、
は慣性航法測定部品でのｙ方向座標の差と相互相関結果におけるｙ方向相対変位との差として理解でき（相互相関結果におけるｙ方向相対変位は、位相相関法により算出されたｄｅｌｔａ＿ｙであり、この値は、隣接点画像がｙ方向に沿ってどのぐらいの距離を並進すれば基準点の画像に整列するを表す）、ここで、
はｘ軸重み関数であり、ｙ軸座標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（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）を表し、
は相互相関結果のｙ軸相対変位に対する調整重みであり、例えば１とすることができる。

、
、
はそれぞれ、ｔｈｅｔａ、ｘ、ｙ変化量の最終フィッティング結果における重みを表し、あるシーンはｔｈｅｔａの変化に対して敏感であれば、
を上げることができる。１つの好ましい実施形態によれば、
、
、
はいずれも１である。

数式１における独立変数は
、
、
、
、
、
である。数式１の各独立変数を導出することにより、各独立変数の勾配方向、又は一組の勾配集合が得られ、勾配降下を行うために使用されている。

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。勾配降下法の入力について、１つは前回の反復集合であり、１つは勾配であり、１つはステップサイズであり、ここで、勾配は数式１から導関数を求めることによって得られ、反復初期集合は、例えば、慣性航法によって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、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、数式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、本システムは、固定ステップサイズを用いて、勾配降下を行うのが好ましい。反復変化率が所定の閾値より低くなるまで繰り返して実行し、本システムは、例えば、所定の閾値が０．１％である。変化率は、例えば前回算出し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となる位置の位置パラメータ及び姿勢パラメータとして得られる。

なお、マッピング接続集合において勾配降下法を実行する過程では、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、及びヨー角が用いられている。本発明の１つの好ましい実施形態によれば、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、場所に平坦ではない場合、これは非常に役立つ。これらは本発明の保護範囲内にある。

本発明の好ましい実施形態によれば、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、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、接続の数が増加する。

本発明の１つの好ましい実施形態によれば、上記座標系、上記標定点の画像、上記測位対象となる位置の画像、上記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正後の上記測位対象となる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、地図ライブラリーを構築することをさらに含む。１つの好ましい実施形態によれば、上記接続の集合及び／又は上記マッピング接続集合を地図の一部として同時に上記データベース又はファイルに記憶する。図９は本発明に基づいて構築された地図を示す。

好ましくは、反復後の地図に対して人工チェックと微調整を行うと、物理座標系と論理座標系の安定したマッピングが完了し、後続の測位のために用いる。

以下、図１０を参照しながら、本発明の他の実施形態に係る画像収集用の無人搬送車１０を説明する。図１０に示すように、無人搬送車１０の内部部品が示されているが、そのケースなどの部品は明瞭化のために省略する。無人搬送車１０はベース６と、上記ベースに取り付けられ、上記ベースの下方の領域を照明できるように構成されている発光装置５−２と、上記ベースに取り付けられ、上記ベースの下方の領域の画像、例えば、上記発光装置により照明される領域の画像を収集できるように構成されているカメラ５−３と、上記ベースに取り付けられ、上記画像に対応する上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構成されている測定部品３とを含む。

駆動輪１はベース６に取り付けられ、駆動力を提供するモータと、駆動力を増幅する減速器と、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エンコーダとを含む。駆動輪２は駆動輪１と協力して運動制御を達成する。上記測定部品３は、例えば、慣性航法測定装置であり、例えば、横座標、縦座標、垂直座標、ヨー角、ピッチ角、及びロール角などのような瞬間速度、瞬間角度、瞬間位置のうちの１つ又は複数を提供することができる。本発明の一実施形態によれば、上記駆動輪のエンコーダは、上記測定部品３の一部であってもよい。制御装置４は、上記ベース６に取り付けられ、測定部品３及びカメラ５−３に結合される。上記制御装置４は、上記無人搬送車を制御して標定点及び測位対象となる位置に前進させて、上記標定点の画像及び上記測位対象となる位置の画像を収集するように構成され、かつ上記カメラ５−３と上記測定部品３を同期させることにより、カメラが画像を収集すると同時に、上記測定部品３は、上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、すなわち、上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。

上記カメラ５−３は、例えば、無人搬送車の下方の画像を取得する下方監視型カメラであり、ベースに取り付けられ下方監視型カメラの撮影領域を照明する発光装置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。レンズフード５−１は、上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ぐために用いられる。上記発光装置は、好ましくは、上記レンズフードを取り囲んで取り付けられる。

本発明の好ましい実施形態によれば、無人搬送車１０は、上記カメラ５−３及び上記測定部品３に結合され、上記カメラで収集した画像と測定部品で測定した位置パラメータ及び姿勢パラメータを受信し、上記画像、上記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、上記測位対象となる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（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、上記無人搬送車１０に組み込まれてもよく、上記無人搬送車から物理的に分離されて、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つの好ましい実施形態によれば、上記処理装置は、それぞれ１枚の画像、上記１枚の画像に対応する上記位置パラメータ及び上記姿勢パラメータ、上記画像が標定点に対応するかどうかを含む接続点の集合を作成することと、上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、接続の集合を作成することと、上記接続の集合中の各々の接続に含まれる２つの接続点に対して、上記２つの接続点の間の接続信頼度を算出し、接続信頼度が所定の閾値より高い接続をマッピング接続集合としてフィルタリングすることと、反復変化率が所定の閾値より低くなるまで、上記マッピング接続集合において、初期化ステップを実行する際に非標定点の接続点の画像の上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こととを含む方法により、上記測位対象となる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、数式１−７に示されている。

本発明の好ましい実施形態によれば、上記測定部品は、慣性航法測定部品であり、上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、上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つの好ましい実施形態によれば、上記測定部品は、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つの好ましい実施形態によれば、上記処理装置は、上記座標系、上記標定点の画像、上記測位対象となる位置の画像、上記標定点の画像の位置パラメータ及び姿勢パラメータ、修正後の上記測位対象となる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、地図ライブラリーを構築するように構成されている。

本発明は、上述したような無人搬送車と、上記カメラ及び上記測定部品と通信し、上記画像、上記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、上記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構成されてい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。上記処理装置は、例えば、上記無人搬送車に設置されていない。

上記処理装置は、例えば、上述したようなマッピング方法１００を実行できるように構成されている。

本発明は、上記無人搬送車の下方の画像を収集できるように構成されているカメラと、上記無人搬送車の下方を照明できるように構成されている発光装置と、上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構成されている慣性航法測定部品と、上記カメラと上記慣性航法測定部品がいずれもそれに結合され、上記画像、上記位置パラメータ及び姿勢パラメータに基づいて、上記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とを含む無人搬送車用のマッピング測位システムをさらに提供する。

上記処理装置は、例えば、上述したようなマッピング方法１００を実行するように構成されている。

本発明は、上記場所の座標系を作成又は取得するように構成されている装置と、上記場所をスキャンし、標定点の画像、複数の測位対象となる位置の画像、上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構成されている装置と、上記画像、上記位置パラメータ及び上記姿勢パラメータに基づいて、上記測位対象となる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構成されている装置とを含む、場所をマッピングするデバイスを提供する。

方法１００によって作成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１１を参照しながら、本発明に係る測位方法２００を説明する。

図１１に示すように、ステップＳ２０１では、本発明の方法１００で得られた地図をロード又は取得し、例えば、地図ファイル又はデータベースをロード又は読み込みすることにより行うことができる。

ステップＳ２０２では、測位対象となる位置の画像、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又は取得する。例えば、ＡＧＶ動作中に画像を収集しながら、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。

ステップＳ２０３では、上記地図において、その測位対象となる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つの好ましい実施形態によれば、上記測位方法２００は、位相相関法を用いて、上記測位対象となる位置の画像と上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１つの好ましい実施形態によれば、位相相関法を用いて算出した信頼度が所定値より低い場合、該距離が最も近い画像を廃棄し、該測位対象となる位置の画像との距離が最も近く（廃棄した画像を含まない）、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が見つかった場合、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、測位対象となる画像の位置パラメータを取得することができ、その後、デバイスの位置を更新すれば、測位に成功する。測位に成功した後、次の検索される位置はこの位置である。

図１２は、本発明の少なくとも一部の実施形態に従って構成された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、コンピュータ読み取り可能な媒体９０６、コンピュータ記録可能な媒体９０８、コンピュータ通信媒体９１０、又はこれらの組み合わせとして実現されるか、又はこれらを含むことができ、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の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、１つ又は複数のプロセッサに、上記場所の座標系を作成又は取得する処理と、上記場所をスキャンして、標定点の画像、測位対象となる位置の画像、上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、上記標定点の画像、上記測位対象となる位置の画像、上記位置パラメータ及び上記姿勢パラメータに基づいて、上記測位対象となる位置の画像の上記位置パラメータ及び姿勢パラメータを修正する処理とを、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。

上記の詳細な説明は、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／又は操作を含み、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、幅広い範囲のハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はそれらの実質的に任意の組み合わせによって、個別及び／又は集合的に実施されうる。一例では、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施されてもよい。しかしながら、当業者は、本明細書に記載された例示的な実施形態は、全体又は部分的に集積回路に等価的に実施されてもよく、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つ又は複数のコンピュータプログラム）として実施されてもよく、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）として実施されてもよく、ファームウェアとして実施されてもよく、又はそれらのほとんどの組み合わせとして実施されてもよいことを理解でき、本開示により、回路設計及び／又はソフトウェア及び／又はファームウェアのコードの作成は当業者の熟練した技能内にある。例えば、ユーザは、速度と精度が最も重要であると決定した場合、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、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。
さらに、当業者が認識できるように、本明細書に記載した主題のメカニズムは、様々な形でプログラム製品として配給することができ、また、本明細書に記載した主題の例示的な例は、該配給を実際に実現するための信号担持媒体の具体的な種類にかかわらず適用することができる。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）、デジタルビデオディスク（ＤＶＤ）、デジタルテープ、コンピュータメモリなどの記録可能型媒体と、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、導波路、有線通信リンク、無線通信リンクなど）の伝送型媒体とを含むが、これらに限定されない。

当業者が認識できるように、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、エンジニアリング実践によりこのように記載した装置及び／又は方法をデータ処理システムに集積することが本分野には一般的である。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得る。当業者が認識できるように、典型的なデータ処理システムは、一般に、システムユニット筐体、ビデオ表示装置、揮発性及び不揮発性メモリなどのメモリ、マイクロプロセッサ及びデジタル信号プロセッサなどのプロセッサ、オペレーティングシステムなどのコンピューティングエンティティ、ドライブ、グラフィカルユーザインターフェース、アプリケーション、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、任意の適切な市販の部件で実施することができる。

最後に、以上は本発明の好適な実施形態に過ぎず、本発明を限定するものではなく、上記実施形態を参照しながら本発明を詳細に説明したが、当業者にとっては、依然として上述した各実施形態に記載された技術手段を修正したり、一部の技術的特徴を均等に置き換えたりすることができる。本発明の精神及び原則内で行われるいかなる修正、均等置換、改善等は、本発明の保護範囲に含まれるべきである。

Claims (29)

1. 場所をマッピングする方法であって、
   前記場所の座標系を作成又は取得することと、
   前記場所をスキャンして、標定点の画像、測位対象となる位置の画像、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ことと、
   前記標定点の画像、前記測位対象となる位置の画像、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、前記測位対象となる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こととを含む、方法。
2. 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１に記載の方法。
3. 前記修正ステップは、
   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どうかを含む接続点の集合を作成することと、
   前記接続点の集合に基づいて、前記測位対象となる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こととを含む、請求項１又は２に記載の方法。
4. 前記修正ステップは、
   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、接続の集合を作成することと、
   前記接続の集合中の各々の接続に含まれる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、接続信頼度が所定の閾値より高い接続をマッピング接続集合としてフィルタリングすることと、
   前記マッピング接続集合に基づいて、前記測位対象となる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こととを含む、請求項３に記載の方法。
5. 前記修正ステップは、さらに、
   前記マッピング接続集合において、初期化ステップを実行する際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ことを含む、請求項４に記載の方法。
6. 前記修正ステップは、さらに、
   反復変化率が所定の閾値より低くなるまで、前記勾配降下法を実行することを含む、請求項５に記載の方法。
7. 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、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１〜６の何れか１項に記載の方法。
8. 前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象となる位置の画像、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、修正後の前記測位対象となる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、地図を作成し、好ましくは、前記接続の集合及び／又は前記マッピング接続集合を前記データベース又はファイルに記憶することをさらに含む、請求項１〜７の何れか１項に記載の方法。
9. 前記座標系は物理座標系である、請求項１〜８の何れか１項に記載の方法。
10. 前記所定値は、前記画像の長さ又は幅の半分である、請求項４に記載の方法。
11. 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構成されているカメラと、
    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構成されている測定部品とを含む、画像収集用の無人搬送車。
12. 前記ベースに取り付けられ、前記カメラによる画像収集のために前記ベースの下方の領域を照明できるように構成されている発光装置をさらに含む、請求項１１に記載の無人搬送車。
13. 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それに結合され前記搬送車を制御して前記標定点及び前記測位対象となる位置に前進させて、前記標定点の画像及び前記測位対象となる位置の画像を収集するように構成されている制御装置をさらに含む、請求項１１又は１２に記載の無人搬送車。
14. 前記カメラ及び前記測定部品に結合され、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、前記測位対象となる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どうかを含む接続点の集合を作成することと、
    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、接続の集合を作成することと、
    前記接続の集合中の各々の接続に含まれる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、接続信頼度が所定の閾値より高い接続をマッピング接続集合としてフィルタリングすることと、
    前記マッピング接続集合において、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際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こととを含む方法により、
    前記測位対象となる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、請求項１４に記載の無人搬送車。
16. 前記ベースに取り付けられ、前記発光装置からの光線を柔らかくするためのレンズフードをさらに含み、好ましくは、前記発光装置は、前記レンズフードを取り囲んで取り付けられる、請求項１１〜１５の何れか１項に記載の無人搬送車。
17. 前記測定部品は、慣性航法測定部品である、請求項１１〜１６の何れか１項に記載の無人搬送車。
18. 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１１〜１７の何れか１項に記載の無人搬送車。
19. 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１１〜１８の何れか１項に記載の無人搬送車。
20. 前記処理装置は、前記座標系、前記標定点の画像、前記測位対象となる位置の画像、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、修正後の前記測位対象となる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、地図を作成し、好ましくは、前記接続の集合及び／又は前記マッピング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構成されている、請求項１４又は１５に記載の無人搬送車。
21. 請求項１１に記載の無人搬送車と、
    前記カメラ及び前記測定部品に結合され、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。
22. 前記処理装置は、請求項１〜１０の何れか１項に記載のマッピング方法を実行できるように構成されている、請求項２０に記載の画像収集処理システム。
23. 無人搬送車の下方の画像を収集できるように構成されているカメラと、
    前記無人搬送車の下方を照明できるように構成されている発光装置と、
    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構成されてい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姿勢パラメータを修正するように構成されている処理装置とを含む、無人搬送車用のマッピング測位システム。
24. 前記処理装置は、請求項１〜１０の何れか１項に記載のマッピング方法を実行できるように構成されている、請求項２２に記載のマッピング測位システム。
25. 場所をマッピングするデバイスであって、
    前記場所の座標系を作成又は取得するように構成されている装置と、
    前記場所をスキャンして、標定点の画像、複数の測位対象となる位置の画像、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構成されている装置と、
    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、前記測位対象となる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装置とを含む、デバイス。
26. 請求項１〜１０のいずれか１項に記載の方法で得られた地図をロード又は取得することと、
    測位対象となる位置の画像、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又は取得することと、
    前記地図に基づいて、該測位対象となる位置の画像との距離が最も近い画像を検索することとを含む、測位方法。
27. 位相相関法を用いて、前記測位対象となる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、請求項２６に記載の測位方法。
28. 位相相関法を用いて算出された信頼度が所定値より低い場合、該距離が最も近い画像を廃棄し、該測位対象となる位置の画像との距離が最も近く、信頼度が所定値より高い画像を再検索する、請求項２６に記載の測位方法。
29. プロセッサによって実行される場合、請求項１〜１０のいずれか一項に記載のマッピング方法を実行するコンピュータ実行可能な命令を記憶する、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。