JP5148669B2 - 位置検出装置、位置検出方法、及び位置検出プログラム - Google Patents
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Description
この発明によれば、連続する2フレームの画像から同一の静止物体を抽出し、この静止物体の変位を求め、この変位量から自己の移動量を求めるようにしたため、精度良く自己位置の検出を行うことができるという効果が得られる。また、静止物体の抽出を自己で行うようにしたため、予め静止物体の位置が定義されたマップ等を備える必要がなく、構成を簡単にすることが可能となる。さらに、道路地図データ等のマップを備える必要がないために、構成を簡単にすることができるとともに、未知の場所へ移動することが可能となり移動体の行動範囲の制限をなくすことができるという効果も得られる。
この発明によれば、自己の移動制御と前記基準点の観測量を拡張カルマンフィルタに代入して自己の位置を検出する位置検出手段を備えたため、より正確な自己位置の検出が可能になるという効果が得られる。
この発明によれば、予め記憶された物体情報と抽出された特徴点とを比較して、相関が高い特徴点を既知と特徴点と見なして自己位置を算出するための基準特徴点とするようにしたため、より正確に自己の位置を検出することができるという効果が得られる。
この発明によれば、既知と見なされた特徴点が存在する画像中の未知の特徴点と既知の特徴点との相対関係を求め、該未知の特徴点を既知の特徴点として記憶することにより前記物体情報を更新するようにしたため、物体情報の更新を自動的に行うことができるという効果が得られる。
この発明によれば、予め画像取得手段で得られた画像における特徴点群と当該特徴点群を得た位置を対応させて複数記憶しておき、新たに得られた画像の特徴点群と予め記憶された特徴点群の相関を算出して、自己の位置を算出するようにしたため、幾何学的にロボットの位置が得られない場合であっても過去の位置検出結果に基づいて自己の位置を検出することができるという効果が得られる。
この発明によれば、連続する2フレームの画像から同一の静止物体を抽出し、この静止物体の変位を求め、この変位量から自己の移動量を求めるようにしたため、精度良く自己位置の検出を行うことができるという効果が得られる。また、静止物体の抽出を自己で行うようにしたため、予め静止物体の位置が定義されたマップ等を備える必要がなく、構成を簡単にすることが可能となる。さらに、道路地図データ等のマップを備える必要がないために、構成を簡単にすることができるとともに、未知の場所へ移動することが可能となり移動体の行動範囲の制限をなくすことができるという効果も得られる。
この発明によれば、自己の移動制御と前記基準点の観測量を拡張カルマンフィルタに代入して自己の位置を検出する位置検出手段を備えたため、より正確な自己位置の検出が可能になるという効果が得られる。
この発明によれば、予め記憶された物体情報と抽出された特徴点とを比較して、相関が高い特徴点を既知と特徴点と見なして自己位置を算出するための基準特徴点とするようにしたため、より正確に自己の位置を検出することができるという効果が得られる。
この発明によれば、既知と見なされた特徴点が存在する画像中の未知の特徴点と既知の特徴点との相対関係を求め、該未知の特徴点を既知の特徴点として記憶することにより前記物体情報を更新するようにしたため、物体情報の更新を自動的に行うことができるという効果が得られる。
この発明によれば、予め画像取得過程で得られた画像における特徴点群と当該特徴点群を得た位置を対応させて複数記憶しておき、新たに得られた画像の特徴点群と予め記憶された特徴点群の相関を算出して、自己の位置を算出するようにしたため、幾何学的にロボットの位置が得られない場合であっても過去の位置検出結果に基づいて自己の位置を検出することができるという効果が得られる。
この発明によれば、連続する2フレームの画像から同一の静止物体を抽出し、この静止物体の変位を求め、この変位量から自己の移動量を求めるようにしたため、精度良く自己位置の検出を行うことができるという効果が得られる。また、静止物体の抽出を自己で行うようにしたため、予め静止物体の位置が定義されたマップ等を備える必要がなく、構成を簡単にすることが可能となる。さらに、道路地図データ等のマップを備える必要がないために、構成を簡単にすることができるとともに、未知の場所へ移動することが可能となり移動体の行動範囲の制限をなくすことができるという効果も得られる。
この発明によれば、自己の移動制御と前記基準点の観測量を拡張カルマンフィルタに代入して自己の位置を検出する位置検出手段を備えたため、より正確な自己位置の検出が可能になるという効果が得られる。
この発明によれば、予め記憶された物体情報と抽出された特徴点とを比較して、相関が高い特徴点を既知と特徴点と見なして自己位置を算出するための基準特徴点とするようにしたため、より正確に自己の位置を検出することができるという効果が得られる。
この発明によれば、既知と見なされた特徴点が存在する画像中の未知の特徴点と既知の特徴点との相対関係を求め、該未知の特徴点を既知の特徴点として記憶することにより前記物体情報を更新するようにしたため、物体情報の更新を自動的に行うことができるという効果が得られる。
この発明によれば、予め画像取得処理で得られた画像における特徴点群と当該特徴点群を得た位置を対応させて複数記憶しておき、新たに得られた画像の特徴点群と予め記憶された特徴点群の相関を算出して、自己の位置を算出するようにしたため、幾何学的にロボットの位置が得られない場合であっても過去の位置検出結果に基づいて自己の位置を検出することができるという効果が得られる。
また、この発明によれば、自己の移動制御と前記基準点の観測量を拡張カルマンフィルタに代入して自己の位置を検出する位置検出手段を備えたため、より正確な自己位置の検出が可能になるという効果が得られる。
以下、本発明の第一の実施形態による位置検出装置を図面を参照して説明する。図1は同実施形態の構成を示すブロック図である。ここでは、図1に示す位置検出装置は屋内を移動する自律走行のロボットに備えられているものとして説明する。この図において、符号1は、ロボットが移動する際の移動方向の視野内に存在する物体を撮像する2台のカメラであり、所定の間隔で設置され、互いの視野角は一致している。符号2は、カメラ1において得られた画像の1フレーム分をそれぞれ記憶する距離画像記憶部であり、2フレーム分の画像メモリからなる。符号3は、画像記憶部2に記憶されている2フレームの画像から距離画像を生成する距離画像生成部である。符号4は、距離画像生成部3において生成された距離画像を記憶する距離画像記憶部である。符号5は、画像記憶部2または距離画像記憶部4に記憶されている画像から特徴点を抽出する特徴点抽出部である。符号6は、特徴点抽出部5における特徴点抽出結果に基づいて自己の位置の検出を行う位置検出部である。符号7は、位置検出部6による位置検出結果を参照してロボットの移動を制御する移動制御部である。
g2={g21,g22,・・・,g2mn}が得られる。そして、得られた2つの輝度値の集合のうち、対応する画素毎の輝度値の減算を行い、その減算結果を加算することによって、確からしさCAを算出する。すなわち、CA=|(g11−g21)|+|(g12−g22)|+…+|(g1mn−g2mn)|によって算出される。この演算によれば、2つの輝度値集合が全く同一であれば確からしさCAは「0」となるはずである。したがって、この演算によって算出されたCAが小さいほど2つの特徴点が同一である可能性が高くなる。
ここでは、直前の画像の特徴点の全てについて処理を行ったが、計算処理の負荷を低減するために、必要とする移動量に合わせ、求める特徴点の近傍のみを計算して求めるようにしてもよい。
次に、位置検出部6は、保存されている変位ベクトルdaを1つずつ読み出す(ステップS11)。
そして、位置検出部6は、|ベクトルTd−ベクトルda|を算出してこの値が、所定のしきい値Aより小さいか否かを判定する(ステップS12)。この判定によって、算出された変位ベクトルdaの各々が平均変位ベクトルTdとどの程度の差を持っているかが判定される。
tan-1(ay/ax)−tan-1(ya/xa)=φ
と決定される。また、bに関していえば、
tan-1(by/bx)−tan-1(yb/xb)=φ
と決定される。
このように、ターゲットとなる特徴点の位置が既知の場合は、ロボットの絶対的位置を決定でき、また、未知の場合は時刻tにおけるターゲットの相対的位置とロボット位置(xt,yt)によりターゲットの位置を決定し、そのターゲット位置の時刻t+1の位置の変化量をもとにロボット位置(xt+1,yt+1)を求めることができる。また、連続時間Kだけ同じターゲットをトラッキングし続けた場合は、同様にして、(xt+k,yt+k)のk時間の変化量を基に時刻t+kの位置を検出することができる。
次に、従来技術のように詳細な地図を持たずに、最小限の地図情報に基づいて自己の位置を検出する第2の実施形態を図5〜9を参照して説明する。図5は、他の実施形態の構成を示すブロック図である。図5に示すブロック図が図1に示すブロック図と異なる点は、新たに物体情報記憶部8を設けた点である。この物体情報記憶部8は、特徴量として予め既知の複数の静止物体の特徴点の集合と、その静止物体の絶対位置が対応付けられて物体の地図として記憶されているものであり、特徴点抽出部5、及び位置検出部6によって参照される。ここでいう既知の静止物体とは、部屋の中の柱や植木、ロッカーなどの家具などである。また、どのような位置の物体を記憶しておくかは特に制限はないが、移動体が移動する際に行動を変化させる位置、すなわち曲がり角、ドアの前等の付近に存在する特徴物を優先的に記憶するようにしておけば、効率良くかつ精度良く移動体の制御が可能となる。
まず、特徴点抽出部5は、画像記憶部2に記憶されている画像を読み出す(ステップS21)。そして、特徴点抽出部5は、読み出した輝度画像から特徴点を抽出して、この特徴点を特徴点抽出部5内に保存する(ステップS22)。
このように、既知の物体、未知の物体、未知の物体のうち計算によって位置が既知になった物体の状況に応じて、自己の絶対位置を求めるようにしたため、移動制御部7は精度良く移動制御を行うことが可能となる。
次に、もう一度同じエリアにおいて移動を行う際は、地点Aに移動した場合、前回未知物体U1、U2は地図位置情報と物体情報が内部に記憶されているため既知物体として使われる。また、未知物体U3、U4も同様である。また、前回既知の物体が今回存在することが認識できない場合は、その物体が移動物体である可能性があるため、物体情報として移動物体である可能性があること記憶して検出対象から外すなどの処理を加えてもよい。
また、(2)式は、特徴点aの観測方程式であり、(3)式は、特徴点bの観測方程式であり、これらの式はロボットから見た特徴点a,bの相対的計測値を示すものである。この計測式は、図5に示す座標系に基づいて幾何学的に作成される。この計測量を表現する変数をx,y,θの3つで表現し、
次に、ロボットが移動する環境において、オクルージョンなどの要因で特徴物に対する相対位置を個別に決定できない場合に、複数の特徴点群とこれらの特徴点群が得られた場所の位置の情報を全て予め記憶しておき、この情報を参照しながら自己の位置を決定する第3の実施形態を説明する。図11は、第3の実施形態における位置検出装置の構成を示すブロック図である。この図において、符号1はカメラであり、符号5は特徴点抽出部である。符号8は、物体情報記憶部である。符号9は、2つの特徴点の相関を求める相関処理部である。符号10は、相関処理部9の処理結果に基づいて自己位置を決定する自己位置決定部である。図11においては、得られた画像を記憶する画像記憶部2、及び移動制御部7は省略されている。また、第3の実施形態においては、距離画像を必要としないため、関係する構成要素は削除されている。
まず、特徴点抽出部5は、カメラ1で撮像された画像を読み出す(ステップS41)。そして、特徴点抽出部5は、読み出しだ画像から全ての特徴点群を抽出し、内部に保存する(ステップS42)。一方、相関処理部9は、物体情報記憶部8に記憶されている特徴点群を1つ読み出す(ステップS43)。続いて、相関処理部9は、入力画像(カメラ1で撮像した画像)の特徴点を特徴点抽出部5から1つ読み出す(ステップS44)。さらに、相関処理部9は、ステップS43で読み出した特徴点群から1つの特徴点を選択する(ステップS45)。
Claims (9)
- 移動体の自己位置を検出する位置検出装置であって、
前記位置検出装置は、
前記移動体の前方視野の画像を取得する画像取得手段と、
前記画像取得手段と同一の視野を有し、距離画像を取得する距離画像取得手段と、
得られた画像からそれぞれ特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
予め記憶された物体情報と抽出された特徴点とを比較して、相関が高い特徴点を既知の特徴点と見なして自己位置を算出するための基準特徴点とする基準特徴点選択手段と、
前記距離画像取得手段によって取得された前記距離画像と、前記基準特徴点選択手段によって選択された前記基準特徴点と、に基づいて自己位置を検出する位置検出部と、
を備えたことを特徴とする位置検出装置。 - 前記特徴点選択手段は、
既知と見なされた特徴点が存在する画像中の未知の特徴点と既知の特徴点との相対関係を求め、該未知の特徴点を既知の特徴点として記憶することにより前記物体情報を更新することを特徴する請求項1に記載の位置検出装置。 - 前記相関が高い特徴点が検出されなかった場合、抽出された前記特徴点のうち静止物体の特徴点の絶対位置を、以前の画像に基づいて算出された自己位置と前記距離画像とに基づいて算出し、以前の画像において抽出された当該静止物体の特徴点と自己位置との相対位置関係に基づいて前記特徴点の絶対位置の精度を上げ、当該特徴点の絶対位置と前記距離画像とに基づいて自己位置を算出する算出部をさらに備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の位置検出装置。
- 移動体の自己位置を検出する位置検出方法であって、
前記位置検出方法は、
前記移動体の前方視野の画像を取得する画像取得過程と、
前記画像と同一の視野を有し、距離画像を取得する距離画像取得過程と、
得られた画像からそれぞれ特徴点を抽出する特徴点抽出過程と、
予め記憶された物体情報と抽出された特徴点とを比較して、相関が高い特徴点を既知の特徴点と見なして自己位置を算出するための基準特徴点とする基準特徴点選択過程と、
前記距離画像取得過程において取得された前記距離画像と、前記基準特徴点選択過程において選択された前記基準特徴点と、に基づいて自己位置を検出する位置検出過程と、
を有することを特徴とする位置検出方法。 - 前記特徴点選択過程は、
既知と見なされた特徴点が存在する画像中の未知の特徴点と既知の特徴点との相対関係を求め、該未知の特徴点を既知の特徴点として記憶することにより前記物体情報を更新することを特徴する請求項4に記載の位置検出方法。 - 前記相関が高い特徴点が検出されなかった場合、抽出された前記特徴点のうち静止物体の特徴点の絶対位置を、以前の画像に基づいて算出された自己位置と前記距離画像とに基づいて算出し、以前の画像において抽出された当該静止物体の特徴点と自己位置との相対位置関係に基づいて前記特徴点の絶対位置の精度を上げ、当該特徴点の絶対位置と前記距離画像とに基づいて自己位置を算出する算出過程を更に有することを特徴とする請求項4又は5に記載の位置検出方法。
- 移動体の自己位置を検出するための位置検出プログラムであって、
前記位置検出プログラムは、
前記移動体の前方視野の画像を取得する画像取得処理と、
前記画像と同一の視野を有し、距離画像を取得する距離画像取得処理と、
得られた画像からそれぞれ特徴点を抽出する特徴点抽出処理と、
予め記憶された物体情報と抽出された特徴点とを比較して、相関が高い特徴点を既知の特徴点と見なして自己位置を算出するための基準特徴点とする基準特徴点選択処理と、
前記距離画像取得処理において取得された前記距離画像と、前記基準特徴点選択処理において選択された前記基準特徴点と、に基づいて自己位置を検出する位置検出処理と、
をコンピュータに行わせることを特徴とする位置検出プログラム。 - 前記特徴点選択処理は、
既知と見なされた特徴点が存在する画像中の未知の特徴点と既知の特徴点との相対関係を求め、該未知の特徴点を既知の特徴点として記憶することにより前記物体情報を更新することを特徴する請求項7に記載の位置検出プログラム。 - 前記相関が高い特徴点が検出されなかった場合、抽出された前記特徴点のうち静止物体の特徴点の絶対位置を、以前の画像に基づいて算出された自己位置と前記距離画像とに基づいて算出し、以前の画像において抽出された当該静止物体の特徴点と自己位置との相対位置関係に基づいて前記特徴点の絶対位置の精度を上げ、当該特徴点の絶対位置と前記距離画像とに基づいて自己位置を算出する算出過程を前記コンピュータにさらに行わせることを特徴とする請求項7又は8に記載の位置検出プログラム。
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