JP4264380B2 - 自己位置同定方法及び該装置 - Google Patents
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- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
Description
移動体を円滑に自律走行させるには、移動体の自己位置を認識させ、さらには移動体周囲に存在する人物等の移動対象物の位置を正確に把握する必要がある。
そこで、移動体の主要な技術の一つとして、移動体の自己位置同定、及び移動対象物位置検出方法に関する技術が種々提案されている。
しかし、上記した方法では、車輪のスリップが生じたり、移動体が段差に乗り上げたりした場合に誤差が発生し、自己位置同定の正確性に問題が残る。
そこで、移動体に搭載した撮像手段からの取得画像に基づき移動体の自己位置を検出する方法が、特許文献1(特開2004−12429号公報)等に開示されている。これは、前記移動体に搭載されたカメラにより撮像された撮像画像と、予め撮像された複数の事前撮像画像とに基づいて、これらの画像のエッジ特徴量を比較して自己位置を同定する方法である。
しかし前記特許文献2の方法では、前記ランドマークの個々の識別が必要であり、また、前記ランドマークの全てが前記CCDカメラの視野範囲に入っている必要がある。従って、前記ランドマークが明瞭に撮像できない場合や、前記CCDカメラにより全ランドマークを撮像できない場合には対応できない。
また、特許文献1及び2に記載されるように、ランドマークや撮像画像の特徴量を利用した位置同定方法において最も問題とされるのが、前記ランドマークや前記特徴量を安定して抽出することが困難である点であり、特に乱雑な環境下において照明変化等の環境外乱に対して安定してこれらを抽出することは困難であった。
特許文献3(特開平11−250364号公報)には、移動体周囲を広範囲に撮像する広角カメラと、該移動体周囲を複数の方向から夫々撮像する複数のカメラとを有し、前記広角カメラの動画像信号から人物の動きを検出し、前記複数のカメラのうち、人物の正面方向に近いカメラを選択して該カメラの画像出力を取得する方法が提案されている。
このように、画像認識上の課題により、移動対象物、特に人物を正確に認識することが出来なかった。
複数のランドマークが屋内上方に配置された環境下で自律走行する移動体の自己位置同定方法において、
予め前記複数のランドマーク位置を計測し、絶対座標系を基準とした3次元の登録位置座標として事前登録するステップと、
自律走行する移動体の概略の自己位置を予測し、探索範囲を設定するステップと、
前記移動体に搭載された広角カメラによる上方撮像画像からランドマーク候補点を抽出し、該抽出した候補点に対応する2次元の候補点座標を算出するステップと、
前記ステップで設定した探索範囲内において、絶対座標系上の移動体走行領域内に任意の仮想点を複数設定し、該仮想点に前記移動体が存在する場合に得られる画像上の前記ランドマークの2次元座標を、前記3次元の登録位置座標より夫々導出するステップと、
前記候補点座標と前記2次元座標とを夫々比較して、前記候補点座標に最も近似する2次元座標に対応する前記移動体の仮想点を、該移動体の自己位置と推定するステップと、を有することを特徴とする。
本発明によれば、前記仮想点を複数設定して、該仮想点における前記ランドマークの2次元座標と、前記広角カメラの撮像画像より抽出したランドマークの候補点座標とから自己位置を推定するようにしているため、個々のランドマークの識別を必要とせず、さらに、視野範囲が不明瞭で、前記広角カメラの撮像画像から前記ランドマークのうち一部しか抽出出来ない場合においても、安定的にかつ精度良く移動体の自己位置を推定することが可能となる。このように本発明では、照明変化等の環境外乱に対してロバストな自己位置同定を達成することができる。
また、本発明によれば、天井等の上方の画像を利用するため、遮蔽物等の外乱に強い自己位置同定が行なえる。さらに、魚眼レンズや全方位カメラ等の広角カメラを利用しているため、視野が広範囲となり、多数のランドマークを必要とせず自己位置同定を行なうことができる。
これにより、前記ランドマークを確実に抽出でき、かつ該抽出する画像処理が容易となる。尚、前記発光手段は赤外光を照射する手段としても良く、このとき前記光反射シートは赤外光のみを選択的に反射する材料を用いる。赤外光は人間の目には見えないため、一般家庭の部屋等に設置しても邪魔にならない利点がある。
これにより、前記ランドマークの画像処理が容易となり、安定的にランドマークを抽出することができる。
これは、例えば走行環境の壁面や天井に存在する、画像として特徴のある箇所を選択し、ランドマークとして設定することにより、特別なランドマークを設置する必要がなく、かつランドマークのミスマッチによる同定失敗を避けることができる。
さらに、前記移動体の車輪に付設したエンコーダからオドメトリデータを検出し、該オドメトリデータに基づき前記移動体の概略位置を検出することを特徴とする。このように、上記した発明を他の自己位置同定方法の補正機能として利用することにより、演算処理の負荷が軽減し、短時間でかつ正確な自己位置同定が行なえる。
複数のランドマークが屋内上方に配置された環境下で自律走行する移動体の自己位置同定装置において、
予め前記複数のランドマーク位置を計測し、絶対座標系を基準とした3次元の登録位置座標として事前登録する手段と、
自律走行する移動体の概略の自己位置を予測し、探索範囲を設定する手段と、
前記移動体に搭載された広角カメラによる上方撮像画像からランドマーク候補点を抽出し、該抽出した候補点に対応する2次元の候補点座標を算出する手段と、
前記設定した探索範囲内において、絶対座標系上の移動体走行領域内に任意の仮想点を複数設定し、該仮想点に前記移動体が存在する場合に得られる画像上の前記ランドマークの2次元座標を、前記3次元の登録位置座標より夫々導出する手段と、
前記候補点座標と前記2次元座標とを夫々比較して、前記候補点座標に最も近似する2次元座標に対応する前記移動体の仮想点を、該移動体の自己位置と推定する手段と、を備えたことを特徴とする。
前記候補点座標を算出する手段が、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、光反射シートで形成された前記ランドマークに対して前記発光手段を点滅させ、前記広角カメラによる撮像画像の画像差分を利用して前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする。
さらに、前記ランドマークを発光手段で形成し、前記候補点座標を算出する手段が、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、前記ランドマークを点滅させ、前記広角カメラによる撮像画像の画像差分を利用して前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする。
また、前記ランドマークを、前記移動体の充電ステーションと一体化して構成することが好ましい。
本発明では、照明変化等の環境外乱に対してロバストな自己位置同定を達成することができる。
また、本発明によれば、天井等の上方の画像を利用するため、遮蔽物等の外乱に強い自己位置同定が行なえる。さらに、魚眼レンズや全方位カメラ等の広角カメラを利用しているため、視野が広範囲となり、多数のランドマークを必要とせず自己位置同定を行なうことができる。
さらに、前記ランドマークを発光手段で形成することもでき、これにより、前記ランドマークの画像処理が容易となり、安定的に該ランドマークを抽出することができる。
さらにまた、前記ランドマークとして事前登録した画像中の特徴部位を設定することにより、特別なランドマークを設置する必要がなく、かつランドマークのミスマッチによる同定失敗を避けることができる。
また、前記ランドマークを、前記移動体の充電ステーションと一体化して設けることにより、充電ステーションへの侵入において、精度良い自己位置同定が可能となり、さらに、前記充電ステーションが移動しても、ランドマークが一体化しているため、充電ステーションとの相対位置関係の自己位置同定が簡単に行なえる。
本実施例に示す移動体の走行空間としては、一般家庭、各種施設、工場内等が挙げられるが、特に前記移動体は一般家庭内にてユーザの生活を補助、支援、介護するロボットであることが好適である。
図2に示すように、本実施例1に係る移動体10は、頭部11と胴部12と台車部13を有し、好適には腕部(不図示)等の人間の部位を備え、人間を模した形状とする。前記台車部13に装備された車輪14は、駆動制御装置15の指令に基づき制御される車輪モータ16により操舵、走行可能であり、該車輪14の回転量を検出する回転計測装置17により移動体10の移動距離、姿勢方位変化量からなるオドメトリデータを検出可能としている。
前記全方位カメラ18は公知のカメラであって、例えば双曲面ミラーとカメラから構成され、周囲360°から双曲面に届く光をミラーで反射して丸画像を生成し、該丸画像を画像処理することにより、移動体の周囲360°に亘る全方位の動画像が取得できる。尚、前記全方位カメラ18は、このような構成のカメラに限定されるものではなく、例えば魚眼レンズのような広角カメラであれば何れでも良い。
前記画像処理装置20は、前記全方位カメラ18等で取得した撮像画像に対して、二値化処理、差分処理等の画像の基本的な処理を行なうプログラムが格納されている。
前記LED照明21は、可視光領域若しくは赤外領域の波長の光を発するLEDが好適であり、前記照明制御装置22により発光間隔等が制御される。尚、前記LED照明21及び照明制御装置22は具備しない構成とすることもできる。
前記制御部25は、自己位置同定部と、移動対象物検出部と、データベース等を具備している。
前記屋内30には、天井面若しくは壁面上方に添付された、またはポール等で空間上方に設置された、複数のランドマーク31が設けられている。該ランドマーク31は、少なくとも3個以上設けるものとする。前記移動体10は該屋内30の床部を自律走行し、前記全方位カメラ15により前記ランドマーク31を撮像可能としている。本実施例における移動体位置同定処理では、前記全方位カメラ15は床面に垂直上方に向けて撮像するようにし、前記頭部傾倒制御装置24により前記頭部傾倒モータ23を制御し、前記全方位カメラ15の向きを調整する。
そして、前記移動体10の概略の自己位置を予測し、探索範囲を設定する。この自己位置の予測には、例えば車輪14の回転量と操舵角からなるオドメトリデータを前記回転計測装置17により検出し、これを積分して自己位置と方位を検出する方法等を用いると良い。
このようにして自己位置を予測したら、前記移動体10に搭載された前記全方位カメラ18により天井画像(天井近傍の壁、空間を含む)を撮像する(S2)。該天井画像の一例を、図4(A)に示す。
さらに、前記予測した探索範囲内において、絶対座標系上の移動体走行領域内に複数の仮想点をランダムに設定し、該仮想点に移動体10の自己位置が存在すると仮定し、夫々の仮想点にて得られる画像上の前記ランドマーク31の2次元座標を、前記3次元の登録位置座標から計算する(S4)。これにより、図4(D)に示されるような各ランドマーク31の2次元座標が得られる。
前記ランドマーク位置L1、L2、L3、L4、L5の2次元座標値と、これに最も近いランドマーク候補点M1、M2、M3の候補点座標値との距離を計算して距離評価値を計算し(S6)、全ての仮定した自己位置に対して、前記距離評価値を計算し、最も距離が小さくなる位置を移動体10の同定位置と推定する(S7)。そして、前記制御装置25に結果を出力する(S8)。
このように、本実施例では自己位置を仮定した仮想点を複数設定し、各仮想点におけるランドマークの2次元座標と、前記全方位カメラの撮像画像より抽出したランドマーク候補点座標とを比較し、近似解を求めるようにしているため、前記ランドマークの個々の識別を必要とせず、また前記全方位カメラ18により全てのランドマークが撮像できない場合においても、安定して自己位置を同定することができる。
勿論、本実施例においても前記ランドマーク31を個々に異なる形状とし、画像処理上で個々のランドマーク31を識別可能としても良く、これにより、より一層精度良く自己位置を同定することができる。
まず第1の構成として、前記ランドマーク31を光反射シートとするとともに、前記移動体10に搭載された全方位カメラ18の近傍に前記LED照明21を設ける構成が挙げられる。これは、前記照射制御装置22により該LED照明21を点滅させて、前記全方位カメラ18により、前記LED照明21を照射した時と照射しない時の画像を撮像し、差分画像の変化率により前記ランドマーク31を抽出する。これにより、ランドマークを正確に抽出でき、かつ該抽出する画像処理が容易となる。尚、前記LED照明21は、赤外光を照射する照明としても良く、このとき前記光反射シートは赤外光のみを選択的に反射する材料を用いる。赤外光は人間の目には見えないため、一般家庭の部屋等に設置しても邪魔にならない利点がある。
さらに、この第1の構成において、前記反射シートを個々に異なる形状とすることが好適である。画像処理において、個々の反射シートを識別し、個々のランドマーク31の計算された座標と、画像上で得られた座標との距離を評価する。これにより、ランドマーク31のミスマッチによる同定失敗を避けることができる。
さらにまた、この第2の構成において、前記LEDの色や点滅パターンを個々に異なるものにすることが好適である。このように、異なるLED種類とすることにより、画像処理で個々を識別し、画像上で得られた座標との距離を評価する。これにより、ランドマーク31のミスマッチによる同定失敗を避けることができる。
また、第4の構成として、前記ランドマーク31を、移動体の充電ステーションと一体化して設置する構成が挙げられる。これにより、充電ステーションへの侵入において、精度良い自己位置同定が可能となり、さらに、前記充電ステーションが移動しても、ランドマークが一体化しているため、充電ステーションとの相対位置関係の自己位置同定が簡単に行なえる。
図6は本実施例に係る人検知アルゴリズムを示すフロー、図7は本実施例に係る全方位カメラの撮像画像からの移動対象物抽出処理を示すフローである。本実施例では、検出する移動対象を人としているが、これに限定されるものではない。
図6を参照して、まず初期化3次元空間上に、仮想的な計測点(particle)をランダムな配置で多数設定する(S20)。前記全方位カメラ18及び前方カメラ19にて撮像した画像を夫々前記画像処理装置20に読み込み(S21)、前記設定した各particle位置を、全方位カメラ画像及び前方カメラ画像の点に座標変換する(S22)。このとき、前記各カメラの位置、向きを移動体10の位置姿勢、及び前記頭部傾倒モータ23の角度に基づき前記頭部傾倒制御装置24により計算しておく。
ここで、前記移動対象物の検知処理の詳細なアルゴリズムを図7に示す。
まず、前記全方位カメラ画像よりブロック単位で画像特徴量を抽出する(S40)。さらに、時系列的に連続する2画像を取り出し、該2画像間で変化有りのブロックを抽出する(S41)。そして、変化有りのブロック数が予め設定した閾値より小さい場合には、ブロック座標リストを出力する(S43)。
前記移動対象検知処理を行なった後、前記設定した各particleの全方位カメラ画像内に投影された座標位置に対して、その点が移動領域であるかどうかを、前記抽出したブロック座標リストを用いて評価し、スコア化する(S24)。
さらに、前記設定した夫々の顔候補領域に対して、フレーム間差分処理を行なって移動領域を抽出し、該移動領域を2値化して移動対象物の有無を検知する(S26)。そして、前記投影された各particleに対して、その点が移動領域であるかどうかを評価し、スコア化する(S27)。
同様に前記設定した顔候補領域に対して、肌色抽出処理を行ない(S28)、投影された各particleに対して肌色抽出処理の評価値に基づき肌色らしさを評価し、スコア化する(S29)。
また同様に前記設定した顔候補領域に対して、形状識別による顔検知処理を行ない(S30)、投影された各particleに対して顔類似度に基づき顔らしさを評価し、スコア化する(S31)。
さらに、上記のようにして求めた全particleの評価値を正規化して重みとし、各particleの3次元座標値を重み付け平均化することにより、3次元位置を算出する(S32)。これは、前記particleの3次元座標を[Xi,Yi,Zi]とし、その評価値をpi、正規化された評価値(重み)をwiとすると、時刻tにおける3次元位置[Xt,Yt,Zt]は、下記式となる。
particleのスコア:pi
particleの重み:wi = pi/Σpi
Xt = Σwi*Xi, Yt = Σwi*Yi, Zt = Σwi*Zi
本実施例によれば、人の動きの時系列データの過去の履歴情報を基に、次の時刻における人の動き方向を状態推定しながら、人のシンボリックな動きを認識することにより、人の検知精度が向上する。尚、前記状態推定には、Kalman FilterやParticle Filter等の状態推定手法が利用可能である。
また、本実施例によれば、全方位カメラ18、前方カメラ19による撮像画像を用いて、移動対象(人)の位置情報を統合して検出することにより、精度良い移動対象(人)の検知ができる。
さらに、本実施例にて移動対象を人とした場合、人を検知する手段として、肌色らしさ情報、または顔形状類似度情報を適宜組み合わせて用いることにより、人検知の制度の向上が図れ、また移動量が少ない人であっても検知可能となる。
このように、全方位カメラ18と前方カメラ19を併用することにより、前方カメラ19の視野に入っていなくても、全方位カメラ画像にて人を検知、追跡し、その方向に移動するなどして前方カメラ18を向けることにより、顔を含む人等の移動対象物を検知することができ、より親和性の高いコミュニケーションをとることができる。
11 頭部
14 車輪
15 駆動制御装置
16 車輪モータ
17 回転計測装置
18 全方位カメラ
19 前方カメラ
20 画像処理装置
21 LED照明
22 照明制御装置
23 頭部傾倒モータ
24 頭部傾倒制御装置
25 制御装置
31 ランドマーク
Claims (11)
- 複数のランドマークが屋内上方に配置された環境下で自律走行する移動体の自己位置同定方法において、
予め前記複数のランドマーク位置を計測し、絶対座標系を基準とした3次元の登録位置座標として事前登録するステップと、
自律走行する移動体の概略の自己位置を予測し、探索範囲を設定するステップと、
前記移動体に搭載された広角カメラによる上方撮像画像からランドマーク候補点を抽出し、該抽出した候補点に対応する2次元の候補点座標を算出するステップと、
前記ステップで設定した探索範囲内において、絶対座標系上の移動体走行領域内に任意の仮想点を複数設定し、該仮想点に前記移動体が存在する場合に得られる画像上の前記ランドマークの2次元座標を、前記3次元の登録位置座標より夫々導出するステップと、
前記候補点座標と前記2次元座標とを夫々比較して、前記候補点座標に最も近似する2次元座標に対応する前記移動体の仮想点を、該移動体の自己位置と推定するステップと、を有することを特徴とする自己位置同定方法。 - 前記移動体が発光手段を備えており、前記候補点座標を算出するステップにて、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、光反射シートで形成された前記ランドマークに対して前記発光手段を点滅させ、前記広角カメラによる撮像画像の画像差分を利用して前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする請求項1記載の自己位置同定方法。
- 前記ランドマークを発光手段で形成し、前記候補点座標を算出するステップにて、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、前記ランドマークを点滅させ、前記広角カメラによる撮像画像の画像差分を利用して前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする請求項1記載の自己位置同定方法。
- 前記ランドマークとして事前登録した画像中の特徴部位を設定し、前記候補点座標を算出するステップにて、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、前記事前登録画像とのマッチングにより前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする請求項1記載の自己位置同定方法。
- 前記ランドマークを、前記移動体の充電ステーションと一体化したことを特徴とする請求項1記載の自己位置同定方法。
- 前記移動体の車輪に付設したエンコーダからオドメトリデータを検出し、該オドメトリデータに基づき前記移動体の概略位置を検出することを特徴とする請求項1記載の自己位置同定方法。
- 複数のランドマークが屋内上方に配置された環境下で自律走行する移動体の自己位置同定装置において、
予め前記複数のランドマーク位置を計測し、絶対座標系を基準とした3次元の登録位置座標として事前登録する手段と、
自律走行する移動体の概略の自己位置を予測し、探索範囲を設定する手段と、
前記移動体に搭載された広角カメラによる上方撮像画像からランドマーク候補点を抽出し、該抽出した候補点に対応する2次元の候補点座標を算出する手段と、
前記設定した探索範囲内において、絶対座標系上の移動体走行領域内に任意の仮想点を複数設定し、該仮想点に前記移動体が存在する場合に得られる画像上の前記ランドマークの2次元座標を、前記3次元の登録位置座標より夫々導出する手段と、
前記候補点座標と前記2次元座標とを夫々比較して、前記候補点座標に最も近似する2次元座標に対応する前記移動体の仮想点を、該移動体の自己位置と推定する手段と、を備えたことを特徴とする自己位置同定装置。 - 前記移動体が発光手段を備えるとともに、前記ランドマークを光反射シートで形成し、
前記候補点座標を算出する手段が、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、光反射シートで形成された前記ランドマークに対して前記発光手段を点滅させ、前記広角カメラによる撮像画像の画像差分を利用して前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする請求項7記載の自己位置同定装置。 - 前記ランドマークを発光手段で形成し、前記候補点座標を算出する手段が、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、前記ランドマークを点滅させ、前記広角カメラによる撮像画像の画像差分を利用して前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする請求項7記載の自己位置同定装置。
- 前記ランドマークとして事前登録した画像中の特徴部位を設定し、前記候補点座標を算出する手段にて、前記広角カメラにて前記ランドマーク候補点を抽出する際に、前記事前登録画像とのマッチングにより前記ランドマーク候補点を抽出することを特徴とする請求項7記載の自己位置同定装置。
- 前記ランドマークを、前記移動体の充電ステーションと一体化して構成することを特徴とする請求項7記載の自己位置同定装置。
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