JP2024060983A - 位置推定装置、フォークリフト、位置推定方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】画像を用いたフォークリフトの測位におけるマスト等の画像への映り込みの影響を低減して測位を行う位置推定装置、位置推定方法及びおプログラムを提供する。【解決手段】フォークリフト１において、カメラ１２を備える車両の位置を推定する位置推定装置２０は、カメラ１２が撮影した画像を画像処理して車体２の位置を推定する位置推定部と、位置推定部による画像処理の実行タイミングおよび／又は画像処理の対象となる画像を制御することにより、画像処理の処理負荷を制御する負荷制御部と、を備える。【選択図】図１

Description

本開示は、位置推定装置、フォークリフト、位置推定方法及びプログラムに関する。

特許文献１には、フォークリフトに設置されたカメラにより周囲の画像を撮影し、撮影した画像から特徴点を抽出し、抽出した特徴点を事前に作成しておいた地図と照合することで自己位置を推定する位置推定方法が開示されている。この位置推定処理では、フォークリフトの角速度を監視し、角速度が閾値を上回った場合には、その間に撮影された画像にはブレが発生しており位置推定に使えない可能性が高いと判断し、これらの画像を位置推定処理に用いないこととしている。この方法によれば、位置推定に使用する画像枚数を減らすことができるので計算負荷を低減できる。

フォークリフトのような移動体は、常時、外部から給電されているわけではないため、できるだけ電力消費を抑える必要がある。また、フォークリフトの製造コストを抑えるためには、高い計算負荷に耐えられる高価な計算機を搭載することは難しい。しかし、画像は、１枚あたりのデータ容量が大きく、測位のための特徴点抽出等の画像処理は、計算負荷が大きく電力消費が大きい。特許文献１の技術によれば、正常に特徴点を抽出できない画像を除外することで消費電力を低減させることができる。しかし、フォークリフトの走行中に撮影される画像の中で、角速度が閾値を上回った状況で撮影される画像はごくわずかであり，消費電力の低減効果は限定的と考えられる。

特開２０２２－２２７１５号公報

画像を用いた位置推定に関し、推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を有効に行う技術が必要とされている。

本開示は、上記課題を解決することができる位置推定装置、フォークリフト、位置推定方法及びプログラムを提供する。

本開示の位置推定装置は、カメラを備える車両の位置を推定する位置推定装置であって、前記カメラによって撮影された画像を画像処理して前記車両の位置を推定する位置推定部と、前記位置推定部による前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の処理負荷を制御する負荷制御部と、を備える。

本開示のフォークリフトは、カメラと、上記の位置推定装置と、を備える。

本開示の位置推定方法は、カメラを備える車両の位置を推定する位置推定方法であって、前記カメラによって撮影された画像を画像処理して位置推定を行う場合の、前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の負荷を制御するステップと、前記負荷の制御に基づいて、前記画像を画像処理して前記車両の位置を推定するステップと、を有する。

また、本開示のプログラムは、カメラを備える車両の位置を推定するコンピュータを、前記カメラによって撮影された画像を画像処理して前記車両の位置を推定する手段、前記位置を推定する手段による前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の処理負荷を制御する手段、として機能させる。

上述の位置推定装置、フォークリフト、位置推定方法及びプログラムによれば、画像を用いた位置推定に関し、推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を有効に行う技術が必要とされている。

実施形態に係るフォークリフトの一例を示す概略図である。 実施形態に係る位置推定装置の一例を示す図である。 実施形態に係る画像処理の周期と移動体の関係を示す図である。 第１実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。 第２実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。 第４実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る位置推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

＜実施形態＞
以下、本開示の画像を用いて位置推定を行うにあたり、位置の推定精度を確保しつつ、位置推定処理における画像処理の負荷を低減できるよう制御する方法について図面を参照して説明する。
（フォークリフトの構成）
図１は、各実施形態に係るフォークリフトの一例を示す概略図である。
フォークリフト１は、車体２と、荷役装置３と、位置推定装置２０と、を備えている。車体２は、タイヤおよび不図示の駆動装置とステアリング装置を備え、フォークリフト１を走行させる。荷役装置３は、フォーク４と、フォーク４を昇降させるマスト５を備え、フォーク４に積載した荷物を昇降させる等して荷役動作を行う。車体２には、ＩＭＵ１０と、エンコーダ１１と、カメラ１２と、が設けられている。ＩＭＵ１０は、加速度センサ、ジャイロセンサを備えており、フォークリフト１の移動速度、加速度および移動方向や旋回方向を検知することができる。エンコーダ１１は、フォークリフト１のタイヤ（例えば、後輪）の回転数を検知するロータリエンコーダである。エンコーダ１１の計測値によりフォークリフト１の移動を検知することができる。カメラ１２は、車体２の上方に向けられており、フォークリフト１の稼働中は常時、作業領域の天井の画像を撮影する。

ＩＭＵ１０、エンコーダ１１、カメラ１２の各センサは位置推定装置２０と接続されており、各センサが計測した計測値は、位置推定装置２０へ送出される。位置推定装置２０は、プロセッサを備えるコンピュータにより構成されている。位置推定装置２０は、上記の各センサによる計測値を用いてフォークリフト１の位置を推定する。

（位置推定装置の構成）
図２は、各実施形態に係る位置推定装置の一例を示す図である。
位置推定装置２０は、フォークリフト１の移動中、カメラ１２が撮影した画像に基づいて、フォークリフト１の走行位置を推定する。図２に示すように位置推定装置２０は、入力部２１と、負荷制御部２２と、位置推定部２３と、記憶部２４とを備える。
入力部２１は、ＩＭＵ１０、エンコーダ１１が計測した計測値と、カメラ１２が撮影した画像を取得し、取得した計測値や画像を記憶部２４に記録する。

負荷制御部２２は、次に説明する位置推定部２３による画像を用いた位置推定において実行される画像処理について、位置推定の精度を確保しつつ、画像処理の負荷をできるだけ低減できるように制御する。画像を用いた位置推定処理では、処理する画像を減らすほど、消費電力を低減することができる。一方、１周期前に処理した画像と今回処理する画像との間で変化が大きいほど、位置推定に失敗する可能性が増大するため（画像特徴の照合が取りづらくなり、前回画像以外との照合の必要性や、誤った結びつけが生じる。）、１周期前に処理した画像からの変化が大きいと予想される場合はなるべく高周期に画像を処理することが好ましい。例えば、天井に向けてカメラを設置したフォークリフトの場合には、車速が早くなるほど、車体２の移動に伴う画像変化が大きくなるため、位置推定の精度を確保する観点からは、車速に応じて処理周期を高くすることが望まれる。そこで、負荷制御部２２は、画像処理の負荷が必要以上に高くならず、且つ、位置推定精度を許容できる範囲に保てるような間隔で、画像処理を行うように制御する。例えば、負荷制御部２２は、フォークリフト１の速度にかかわらず、フォークリフト１が所定の距離進むごとに測位のための画像処理を行うよう位置推定部２３に指示する（第１実施形態）。所定の距離とは、例えば、位置推定精度を確保できる範囲でなるべく長い距離である。

また、例えば、負荷制御部２２は、フォークリフト１の速度に応じた周期で測位のための画像処理を行うよう位置推定部２３に指示する（第２実施形態）。例えば、フォークリフト１が高速で移動していれば、短い時間間隔で画像処理しなければ１周期前に処理した画像と今回処理する画像との間で変化しない領域（同一の対象範囲を撮影した領域、オーバーラップ領域）が少なくなり、位置推定の精度に影響する可能性がある。反対にフォークリフト１の低速移動時であれば、１周期前に処理した画像が撮影されてからある程度時間を空けて撮影された画像に対して処理を行っても、オーバーラップ領域を生じさせることができる。この場合には、高頻度で画像処理を行ってもその負荷の増大に対する位置推定精度の向上度は、処理コストに見合わないものとなる。従って、負荷制御部２２は、フォークリフト１の高速移動時には画像処理の処理周期を高く設定し、低速移動時には画像処理の処理周期を低く設定する。この様子を図３に示す。

また、例えば、負荷制御部２２は、画像の解像度や画像における処理対象とする領域の大きさを調整することによって画像処理の負荷を制御してもよい（第３実施形態）。例えば、フォークリフト１が低速で移動している時には、１周期前に推定した位置からの差があまりないため画像の解像度を下げて処理してもよい。例えば、フォークリフト１が高速で回転している時（角速度が大きい時）には、画像の周りにブレが生じている為、画像の中心部だけを抜き出して処理対象としてもよい。あるいは、低速移動時には、１周期前に処理した画像との間のオーバーラップ領域が（必要以上に）大きいことが想定される為、それらの領域を削除して（例えば、画像の中心部だけを抜き出して）処理対象としてもよい。

また、例えば、負荷制御部２２は、上記した負荷制御を実行しつつ、天井に設けられた位置推定の目印となるマーカに近づいたタイミングでは確実に画像を用いた位置推定を行うようにし、撮影された画像に含まれるマーカと、マーカの情報が負荷された地図データとを照合して位置推定を行うようにしてもよい。マーカと地図データとの照合を行わない推定では誤差が生じ、それが蓄積される可能性があるが、マーカが存在する位置で確実に地図照合することにより、位置推定の精度を保つことができる（第４実施形態）。

位置推定部２３は、画像を用いた位置推定処理を行う。具体的には、位置推定部２３は、カメラ１２が撮影した画像からマーカ等の画像特徴量を有する特徴点を抽出し、その特徴点と、マーカの情報を予め記録した地図データとを照合して、フォークリフト１の位置を推定する（方法１）。また、位置推定部２３は、上記で抽出された特徴点から地図を生成しながら、Ｖ－ＳＬＡＭ（Visual Simultaneous Localization and Mapping）の技術を用いて、画像の特徴(前時刻の画像と比較することにより相対的な移動量は算出できるが、それ単独では地図上の絶対位置は特定できない画像特徴)に基づく位置推定を行う（方法２）。位置推定部２３は、負荷制御部２２の指示に基づいて、方法１および／又は方法２による位置推定を行う。また、位置推定部２３は、これら２つの画像を用いた位置推定処理のほかに、ＩＭＵ１０、エンコーダ１１の計測値を利用して推測航法による位置推定を行う（方法３）。位置推定部２３は、方法１～３によって得られた位置推定結果を、例えば、拡張カルマンフィルタ等を用いて統合して、最終的なフォークリフト１の推定位置の位置情報を算出し、推定した位置情報を出力する。

記憶部２４は、入力部２１が取得したエンコーダ１１の計測値やカメラ１２が撮影した画像を記憶する。また、記憶部２４は、マーカの情報を含む地図データ、位置推定部２３が生成した地図を記憶する。

（動作）
次に図４～図７を参照して、位置推定部２３による画像を用いた位置推定における画像処理の負荷を制御する処理について説明する。

（第１実施形態）
図４は、第１実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。
位置推定装置２０は、所定の制御周期で以下の処理を繰り返し実行する。負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０およびエンコーダ１１の計測値を、記憶部２４から読み出して取得する（ステップＳ１）。負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０が計測した加速度を積分したり、エンコーダ１１が計測したタイヤの回転数を距離に換算したりして、単位時間あたりにフォークリフト１が進んだ距離を算出する。また、負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０が計測した角速度を積分して、単位時間あたりにフォークリフト１が回転した角度を算出する（ステップＳ２）。次に、負荷制御部２２は、フォークリフト１が、１周期前の位置推定において画像処理を行って、推定した車両の位置および姿勢（走行方向）から所定の距離を移動したか、又は、所定の角度だけ回転したかを判定する（ステップＳ３）。ここで、所定の距離および所定の角度とは、測位精度を確保できる範囲でなるべく長い距離、大きな角度である。所定の距離および所定の角度の情報は、予め記憶部２４に登録されている。ステップＳ３の判定がＹｅｓの場合、負荷制御部２２は、位置推定部２３に画像を用いた位置推定処理の実行を指示する。位置推定部２３は、カメラ１２が撮影した最新の画像を記憶部２４から取得し、画像処理を行って、画像を用いた位置推定処理を実行する（ステップＳ４）。ステップＳ３の判定がＮｏの場合、負荷制御部２２は、位置推定部２３に画像を用いた位置推定処理の実行を指示しないので、この制御周期では画像を用いた位置推定処理は実行されず、位置推定処理に伴う画像処理も実行されない。

第一実施形態によれば、位置の推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を行うことができる。例えば、距離的に一定の間隔で画像処理を行って位置推定を行う為、位置の推定精度を保つことができる。また、例えば、フォークリフト１の低速移動時に時間的に等間隔で画像処理を行う場合より、位置推定処理における画像処理の頻度を抑えることができる為、電力消費を低減することができる。なお、図４の説明では、距離と回転角度の両方を使用することとしたが、どちらか一方だけを使用してもよい。

（第２実施形態）
図５は、第２実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。
位置推定装置２０は、所定の制御周期で以下の処理を繰り返し実行する。負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０およびエンコーダ１１の計測値を、記憶部２４から読み出して取得する（ステップＳ１１）。負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０が計測した加速度やエンコーダ１１が計測したタイヤの回転数からフォークリフト１の速度を算出する。また、負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０が計測した角速度を取得する（ステップＳ１２）。次に、負荷制御部２２は、単位時間あたりに処理する画像の枚数を算出する（ステップＳ１３）。例えば、負荷制御部２２は、以下の式（１）により、画像の処理枚数を算出する。
単位時間あたりの画像の処理枚数＝α×速度＋β×角速度・・・（１）
なお、α、βは任意の係数であり、式（１）によって計算される値が最大画像処理枚数を超える場合には、負荷制御部２２は、最大画像処理枚数を採用する。次に、負荷制御部２２は、算出した画像の処理枚数に応じた周期で画像を用いた位置推定処理を実行するよう位置推定部２３へ指示する（ステップＳ１４）。位置推定部２３は、負荷制御部２２の実行指示に従って、カメラ１２が撮影した最新の画像を記憶部２４から取得し、画像を用いた位置推定処理を実行する（ステップＳ１５）。
これにより、高速移動時には処理周期を高くし、低速移動時には処理周期を低くすることができるので、測位精度を確保しつつ、位置推定処理における画像処理の負荷や電力消費を低減することができる。

（第３実施形態）
図６は、第３実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。
位置推定装置２０は、所定の制御周期で以下の処理を繰り返し実行する。負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０およびエンコーダ１１の計測値を、記憶部２４から読み出して取得する（ステップＳ２１）。負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０が計測した加速度やエンコーダ１１が計測したタイヤの回転数からフォークリフト１の速度を算出する。また、負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０が計測した角速度を取得する（ステップＳ２２）。次に、負荷制御部２２は、速度、角速度に応じて画像の解像度を変更又はトリミングする（ステップＳ２３）。例えば、負荷制御部２２は、速度が所定の閾値以下の場合、画像の解像度を低下させるか、画像の中央部のみをトリミングする、あるいは、それら両方を行う。また、例えば、負荷制御部２２は、各速度が所定の閾値以上の場合、画像の中央部のみをトリミングする。これにより、位置推定部２３の画像処理の負荷を低減することができる。解像度の低下度やトリミングする範囲は、位置推定に悪影響が出ない範囲で実行する。例えば、予めフォークリフト１の速度と解像度やトリミングする範囲の対応関係を定めたテーブルを記憶部２４に登録しておき、このテーブルに基づいて、解像度やトリミング範囲を決定してもよい。負荷制御部２２は、解像度の低下やトリミングを行った後の画像を位置推定部２３へ出力し、画像を用いた位置推定処理の実行を指示する。位置推定部２３は、負荷制御部２２の実行指示に従って、負荷制御部２２から取得した画像を用いて、位置推定処理を実行する（ステップＳ２４）。
これにより、測位精度を確保しつつ、位置推定処理における画像処理の負荷（電力消費）を低減することができる。なお、第３実施形態の負荷制御は、第１実施形態又は第２実施形態と組み合わせることができる。

（第４実施形態）
図７は、第４実施形態に係る画像処理の負荷制御の一例を示すフローチャートである。
位置推定装置２０は、所定の制御周期で以下の処理を繰り返し実行する。負荷制御部２２は、ＩＭＵ１０およびエンコーダ１１の計測値を、記憶部２４から読み出して取得する（ステップＳ３１）。負荷制御部２２は、第1実施形態～第３実施形態の何れかの負荷制御を実行する（ステップＳ３２）。次に、負荷制御部２２は、画像を用いた位置推定処理の実行タイミングが到来したかどうかを判定する（ステップＳ３３）。画像を用いた位置推定処理の実行タイミングが到来するとは、例えば、第一実施形態の負荷制御を実行する場合であれば、１周期前に画像を用いた位置推定処理が行われてからフォークリフト１が所定の距離だけ移動したタイミングである。画像を用いた位置推定処理の実行タイミングが到来すると（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、負荷制御部２２は、位置推定部２３に画像を用いた位置推定処理を指示する。位置推定部２３は、負荷制御部２２の実行指示に従って、画像を用いた位置推定処理を実行する（ステップＳ３４）。画像処理のタイミングが到来しない場合（ステップＳ３３；Ｎｏ）、負荷制御部２２は、フォークリフト１が天井に設けられたマーカに接近したかどうかを判定する。例えば、負荷制御部２２は、位置推定部２３から推測航法による位置推定結果を取得し、取得した推定結果とマーカの情報が含まれる地図データとを照合して、周囲にマーカが存在するかどうかを判定する。例えば、現在の位置で撮影を行った場合にカメラ１２の撮影範囲にマーカが存在する場合、負荷制御部２２は、マーカに接近していると判定し、そうでない場合にはマーカに接近していないと判定する。マーカに接近していると判定した場合（ステップＳ３５；Ｙｅｓ）、負荷制御部２２は、位置推定部２３に方法１による画像を用いた位置推定処理を指示する。位置推定部２３は、負荷制御部２２の実行指示に従って、画像を用いた位置推定処理（方法１）を実行する（ステップＳ３４）。マーカに接近していないと判定した場合（ステップＳ３５；Ｎｏ）、負荷制御部２２は、位置推定部２３に画像を用いた位置推定処理の実行を指示しないので、この制御周期では画像を用いた位置推定処理およびそれに伴う画像処理は実行されない。
これにより、第１実施形態～第３実施形態の効果に加え、位置推定精度をより向上することができる。

図１では、フォークリフト１に１台のカメラ１２を設けることとしたが、フォークリフト１には複数台のカメラ１２を設けるようにしてもよい。そして、例えば、フォークリフト１の速度に応じて、測位精度が保てる最小台数のカメラだけを使用するようにしてもよいし、同時刻に複数のカメラが撮影した画像の中から測位精度が保てる最小枚数を選択して画像を用いた位置推定処理の処理対象とするように負荷制御部２２が制御してもよい。例えば、フォークリフト１が低速で移動している場合には、複数台のカメラのうちの１台だけを用いて撮影を行ったり、あるいは、複数台のカメラ１２が撮影した画像の中から１枚だけを画像処理の対象としたりすることで消費電力の低減を図るようにしてもよい。例えば、フォークリフト１の速度や角速度と使用するカメラの台数や画像の枚数を対応付けたテーブルを記憶部２４に登録しておき、負荷制御部２２は、このテーブルに基づいて、使用するカメラ台数や画像枚数を決定してもよい。

図８は、実施形態に係る位置推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。
上述の位置推定装置２０は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。また、ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。

なお、位置推定装置２０の全部または一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

＜付記＞
各実施形態に記載の位置推定装置、フォークリフト、位置推定方法及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

（１）第１の態様に係る位置推定装置は、カメラを備える車両の位置を推定する位置推定装置であって、前記カメラによって撮影された画像を画像処理して前記車両の位置を推定する（方法１および／又は方法２）位置推定部と、前記位置推定部による前記画像処理の実行タイミング又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の処理負荷を制御する負荷制御部と、を備える。
これにより、位置の推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を行うことができる。

（２）第２の態様に係る位置推定装置は、（１）の位置推定装置であって、前記負荷制御部は、前記車両が所定の距離を進むごとに、又は、所定の角度を回転するごとに前記位置推定部に前記画像処理に基づく前記位置の推定を実行させる。
所定の距離又は所定の角度を適切に設定することで、位置の推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を行うことができる。

（３）第３の態様に係る位置推定装置は、（１）の位置推定装置であって、前記負荷制御部は、前記車両の速度および／又は角速度に応じて前記位置推定部が単位時間あたりに前記画像処理する画像の枚数を変更する。
画像の処理枚数を適切に変更することにより、位置の推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を行うことができる。

（４）第４の態様に係る位置推定装置は、（３）の位置推定装置であって、前記負荷制御部は、α、βを任意の係数としたときに以下の式によって前記枚数を算出する。
前記枚数＝α×（前記車両の速度）＋β×（前記車両の角速度）
これにより、位置の推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を行うことができる画像の処理枚数を算出することができる。

（５）第５の態様に係る位置推定装置は、（１）～（４）の位置推定装置であって、前記負荷制御部は、前記車両の速度又は角速度に応じて前記位置推定部が前記画像処理の対象とする前記画像の解像度および／又は前記画像処理の対象とする前記画像における処理対象領域の大きさを変更する（例えば、中央部のみトリミング）。
これにより、画像処理の負荷を、位置の推定精度を確保しつつ、電力消費の低減を行うよう制御することができる。

（６）第６の態様に係る位置推定装置は、（１）～（５）の位置推定装置であって、前記カメラが複数設けられている場合、前記負荷制御部は、前記車両の速度又は角速度に応じて、複数の前記カメラが撮影した画像のうち前記画像処理の対象とする画像の枚数を変更する。
カメラが複数台ある場合には、複数のカメラで撮影された画像のうち画像処理対象とする画像の枚数を変更することで、画像処理の負荷を制御することができる。

（７）第７の態様に係る位置推定装置は、（１）～（６）の位置推定装置であって、前記負荷制御部は、前記車両が位置推定の目印となるマーカの設置位置に接近すると、前記画像の処理負荷に関係なく、前記位置推定部に前記画像処理に基づく前記位置の推定を実行させる。
これにより、位置推定の精度を担保することができる。

（８）第８の態様に係るフォークリフトは、（１）～（７）の位置推定装置と、カメラと、を備える。

（９）第９の態様に係る位置推定方法は、カメラを備える車両の位置を推定する位置推定方法であって、前記カメラによって撮影された画像を画像処理して位置推定を行う場合の、前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の負荷を制御するステップと、前記負荷の制御に基づいて、前記画像を画像処理して前記車両の位置を推定するステップと、を有する。

（１０）第１０の態様に係るプログラムは、カメラを備える車両の位置を推定するコンピュータを、前記カメラによって撮影された画像を画像処理して前記車両の位置を推定する手段、前記位置を推定する手段による前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の処理負荷を制御する手段、として機能させる。

１・・・フォークリフト
２・・・車体
３・・・荷役装置
４・・・フォーク
５・・・マスト
１０・・・ＩＭＵ
１１・・・エンコーダ
１２・・・カメラ
２０・・・位置推定装置
２１・・・入力部
２２・・・負荷制御部
２３・・・位置推定部
２４・・・記憶部
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース

Claims (10)

1. カメラを備える車両の位置を推定する位置推定装置であって、
   前記カメラによって撮影された画像を画像処理して前記車両の位置を推定する位置推定部と、
   前記位置推定部による前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の処理負荷を制御する負荷制御部と、
   を備える位置推定装置。
2. 前記負荷制御部は、
   前記車両が所定の距離を進むごとに、又は、所定の角度を回転するごとに前記位置推定部に前記画像処理に基づく前記位置の推定を実行させる、
   請求項１に記載の位置推定装置。
3. 前記負荷制御部は、
   前記車両の速度および／又は角速度に応じて、前記位置推定部が単位時間あたりに前記画像処理する画像の枚数を変更する、
   請求項１に記載の位置推定装置。
4. 前記負荷制御部は、α、βを任意の係数としたときに以下の式によって前記枚数を算出する、
   前記枚数＝α×（前記車両の速度）＋β×（前記車両の角速度）
   請求項３に記載の位置推定装置。
5. 前記負荷制御部は、
   前記車両の速度又は角速度に応じて前記位置推定部が前記画像処理の対象とする前記画像の解像度および／又は前記画像処理の対象とする前記画像における処理対象領域の大きさを変更する、
   請求項１又は請求項２に記載の位置推定装置。
6. 前記カメラが複数設けられている場合、
   前記負荷制御部は、
   前記車両の速度又は角速度に応じて、複数の前記カメラが撮影した前記画像のうち前記画像処理の対象とする前記画像の枚数を変更する、
   請求項１又は請求項２に記載の位置推定装置。
7. 前記負荷制御部は、
   前記車両が位置推定の目印となるマーカの設置位置に接近すると、前記画像処理の負荷に関係なく、前記位置推定部に前記画像処理に基づく前記位置の推定を実行させる、
   請求項１又は請求項２に記載の位置推定装置。
8. カメラと、
   請求項１又は請求項２に記載の位置推定装置と、
   を備えるフォークリフト。
9. カメラを備える車両の位置を推定する位置推定方法であって、
   前記カメラによって撮影された画像を画像処理して位置推定を行う場合の、前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の負荷を制御するステップと、
   前記負荷の制御に基づいて、前記画像を前記画像処理して前記車両の位置を推定するステップと、
   を有する位置推定方法。
10. カメラを備える車両の位置を推定するコンピュータを、
    前記カメラによって撮影された画像を画像処理して前記車両の位置を推定する手段、
    前記位置を推定する手段による前記画像処理の実行タイミングおよび／又は前記画像処理の対象となる前記画像を制御することにより、前記画像処理の処理負荷を制御する手段、
    として機能させるためのプログラム。

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