JP6432825B2 - 3次元点群データの位置合わせ方法と装置及びその移動体システム - Google Patents
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Description
レーザレンジファインダ(LRF)の計測密度は、計測位置から離れるほど疎になり、例えば移動体から40〜50m離れた位置では、計測間隔は2〜3m以上となる。そのため、数値標高モデル(DEM)のデータ密度を高めるためには移動体が移動しながら地形計測を繰り返し、複数のデータを統合する必要がある。同様に、広域の数値標高モデルを生成する場合にも、移動体が移動しながら地形計測を繰り返し、複数のデータを統合する必要がある。
複数の点群データを位置合わせする点群位置合わせ手段は、例えば特許文献2〜4に開示されている。
しかし、特許文献2〜4の点群位置合わせ手段では、複数の点群データから位置合わせの基準となるデータとして、地面、特徴部分、建物のコーナーなどを抽出する前処理が不可欠である。この前処理によって位置合わせに用いる点数を削減できるが、前処理に要する計算コストが大きい、あるいは点数の削減効果が薄いなどの理由により、高速処理が困難又は不可能であった。
(A)直前の3次元点群データのうち、直前の移動体の進行方向である第1方向に位置する鉛直平面上の直前データと、
現在の3次元点群データのうち、前記第1方向に位置する鉛直平面上の現在データと、を抽出するデータ抽出ステップと、
(B)直前データと現在データの距離の差が最小となるように、現在の3次元点群データの位置を修正する位置修正ステップと、
(C)修正した現在の3次元点群データを直前までの3次元点群データに加算して、移動体周辺の高さ情報を含む地図データを更新する地図更新ステップと、を有する、ことを特徴とする3次元点群データの位置合わせ方法が提供される。
移動体周辺の高さ情報を含む地図データを記憶する地図メモリと、
直前の3次元点群データのうち、直前の移動体の進行方向である第1方向と、該第1方向に位置する鉛直平面上の直前データとを記憶する直前メモリと、
現在の3次元点群データを記憶する現在メモリと、
データ処理装置と、を備え、該データ処理装置は、
(A)現在の3次元点群データのうち、前記第1方向に位置する鉛直平面上の現在データを抽出し、
(B)直前データと現在データの距離の差が最小となるように、現在の3次元点群データの位置を修正し、
(C)修正した現在の3次元点群データを直前までの地図メモリに加算する、ことを特徴とする3次元点群データの位置合わせ装置が提供される。
前記直前メモリの前記第1方向を、現在の移動体の進行方向に置換し、
前記直前メモリの直前データを、現在の移動体の進行方向に位置する鉛直平面上のデータに置換する。
直前データと現在データは取得時がわずか(例えば1/20秒以内)に異なるが、同一の第1方向(直前の移動体の進行方向)のデータなので、実質的にほとんど一致する。しかし、移動体の位置又は姿勢に誤差がある場合、その誤差により、直前データと現在データとの間に距離の差が生じる。
従って、本発明によれば、移動体の位置情報又は姿勢情報に誤差が発生しても、誤差の影響を排除した地図データを作成することができ、移動体から離れた位置の小さい障害物(例えば高さ2〜30cm)を検出できる。
従って、追加の処理なしに短時間(例えば1/20秒以内)に点群位置合わせを完了でき、これにより、移動体の位置情報又は姿勢情報を修正でき、かつ移動体の高速走行(例えば時速30〜100km)が可能となる。
レーザレンジファインダ2(LRF)は、移動体1の前方あるいは上方に設置されている。レーザレンジファインダ2の設置高さは地面から30cm以上、例えば1.5〜4mの範囲である。
レーザレンジファインダ2は、レーザ光3の入射光の投光から反射光の受光までの時間差から距離を検出する。
レーザレンジファインダ2は、この例では、上下に等ピッチ(例えば0.1〜2度)のチルト角で配列されたレーザ光3を水平旋回軸Zを中心に水平に(水平面内で)旋回させ、1回転で移動体1の周囲の3次元点群データ4(図2参照)を取得する。回転方向の計測ピッチは例えば0.1〜2度である。
水平旋回軸Zの向きは移動体1の姿勢に追随する(移動体1に対して固定されている)。すなわち、移動体1の姿勢が水平であるとき、水平旋回軸Zの向きは鉛直になる。換言すれば、水平旋回軸Zは、移動体1が水平に位置するときの鉛直軸である。
各3次元点群データ4は、例えばレーザ光3が50であり、回転方向の計測ピッチが1度の場合、50×360=18000点の点群データを含む。
従って、本発明の位置合わせ装置10は、この例では、2万点程度(18000点)の点群データを扱い、1/20秒以内(1/50〜1/5秒以内)に位置合わせを完了する必要がある。
なお、レーザレンジファインダ2は、上述したものに限定されず、回転することで点群データを取得するレーザレンジファインダであればよい。また本発明はレーザレンジファインダに限定されず、レーダ、あるいは距離画像センサを用いてもよい。
n=50かつチルト方向の角度ピッチが1度の場合、番号1,2の水平間隔は例えば数cm程度であるが、番号n−1,nの水平間隔は数mにも及ぶため、遠方の小さな障害物を早期に発見することは困難である。
そのため、上述したように、数値標高モデル(DEM)のデータ密度を高めるためには移動体1が移動しながら地形計測を繰り返し、複数のデータを統合する必要がある。
この図において、本発明の位置合わせ装置10は、地図メモリ12、直前メモリ14、現在メモリ16、及びデータ処理装置18を備える。
直前データ6は、レーザレンジファインダ2により計測された進行方向である第1方向Fに位置する鉛直平面の直前のデータであり、上述の例では50点のデータ数を有する。以下、この鉛直平面を「直前基準平面P1」と呼ぶ。
直前メモリ14は、直前の3次元点群データ4Aのすべては記憶せず、少なくとも第1方向Fと、第1方向Fに位置する鉛直平面の直前のデータとを記憶すればよい。従って、直前メモリ14の記憶容量を小さく設定することができる。
(A)初めに、データ処理装置18は、現在メモリ16から、現在の3次元点群データ4Bのうち、上述した第1方向F(図5参照)に位置する鉛直平面上の現在データ7を抽出する。現在データ7は、直前データ6と同一の第1方向F(方位)に位置する鉛直平面上の現在のデータであり、上述の例では50点のデータ数を有する。以下、この鉛直平面を「現在基準平面P2」と呼ぶ。
なお、第1方向Fは、「直前の移動体1の進行方向」であり、「現在の移動体1の進行方向」ではない。現在の移動体1の進行方向は、第1方向Fと一致しても相違してもよい。
また、レーザレンジファインダのレーザ配向、あるいは計測誤差によって、第1方向F(方位)に位置する鉛直平面、すなわち現在基準平面P2上にデータが整列しない場合が有り得る。そのため、現在基準平面P2の近傍に位置し、同時に計測したとみなせるn点(例えば50点)のデータを現在基準平面P2上に投影して現在データ7として用いることが好ましい。この近傍は、第1方向に対して30度以内の範囲であることが好ましい。
従って、直前データ6と現在データ7は取得時がわずか(例えば1/20秒程度)に異なるが、同一の第1方向F(方位)の3次元点群データ4A、4Bの一部なので、実質的にはほとんど一致する。しかし、移動体1の位置又は姿勢に誤差がある場合、その誤差により、直前データ6と現在データ7との間に距離の差が生じる。
(C)次いで、データ処理装置18は、修正した現在の3次元点群データ4Cを直前までの地図メモリ12に加算する。ここで「加算」とは、情報を付け加える意味である。
この場合、現在の移動体1の進行方向(方位)は、直前の移動体1の進行方向(方位)とは通常相違する。
また、図4〜図9は、本発明による位置合わせ方法の説明図である。
以下、図3〜図9を用いて、本発明の方法を説明する。
図5(A)は、図4(B)と同様の平面図である。この図において、移動体1は、実線は現在、破線は直前のものを示している。また、図5(B)は、移動体1の姿勢変化を(1)(2)(3)の順で示している。
なお図5(A)には、直前データ6は示されていない。
同様に、(2)が直前の姿勢(3)が現在の姿勢の場合、(3)の実線の矢印は現在の進行方向、破線の矢印は直前の進行方向である。
この際、直前データ6と現在データ7の距離の差が最小となる位置合わせ量に従い、現在の3次元点群データ4Bに幾何変換を実施する。なお、本発明における幾何変換とは、点群全体に対して均一な回転ないし並進移動を行う、いわゆる剛体変換を意図している。
ステップS31において、図6に示すように、第1方向Fに位置する鉛直平面である直前基準平面P1上に、この鉛直平面近傍の直前又は現在の3次元点群データ4A、4Bの一部を投影する。
直前データ6と現在データ7は、レーザレンジファインダ2による前回と今回のフレーム(前フレームと現フレーム)のデータであるため、例えば1/20秒以内(1/50〜1/5秒以内)の時間差がある。そのため、レーザレンジファインダのレーザ配向、わずかな計測時間のずれ、あるいは計測誤差により、直前データ6と現在データ7のデータが同一方向に整列していない場合がある。この場合、直前データ6と現在データ7を直前基準平面P1上に投影して同一平面上で扱うことが好ましい。
各点における法線は、例えば前後の点との3点による接続角度をもとに推定することができる。各点における法線を推定することは、言い換えれば地表面の形状を各点近傍において平面近似することに他ならない。
また法線推定に限らず、各点を結ぶ折れ線、あるいは折れ線を近似する曲線を用いて、地表面形状を推定してもかまわない。
なお、地表面形状の推定は、現在データ7に適用してもよい。
すなわちこのステップでは、鉛直平面上の直前データ又は現在データから鉛直平面上の地表面に相当する形状パラメータを求める。「形状パラメータ」には、曲線、折れ線、法線などが含まれる。
この図に示すように、ステップS34において、直前データ6と現在データ7の差が最小となるように、現在の3次元点群データ4Bの位置を修正する位置合わせ量を算出する。
ここで「直前データ6と現在データ7の差が最小となる」とは、「直前データ6と現在データ7の差、例えば図8では直前データ6をもとに推定あるいは近似した地表面に対する現在データ7の垂直距離Lの二乗和が最小となる」ことを意味する。
位置合わせ量は、現在の3次元点群データ4Bを幾何変換するための、位置と姿勢の変換量である。
図9において、(A)は変換前、(B)は変換後を示している。また各図において、破線は直前データ6、実線は現在データ7である。
図9(A)は、前方の地形が同じであるが、移動体1が上向きにチルトしたため、現在データ7と直前データ6の距離の差が大きい状態を示している。この場合、図9(B)に示すように、ステップS34で求めた位置合わせ量に基づき、現在データ7を直前データ6の位置まで幾何変換することで、直前データ6との誤差を最小化することができる。
なお、この幾何変換は、現在データ7のみではなく、現在の3次元点群データ4Bの全体を幾何変換する。
ステップS36において、直前データ6と現在データ7の距離の差が最小となるように、移動体1の自己位置姿勢情報(現在の位置情報と姿勢情報)を修正することで、計測誤差の影響を低減し、より妥当な自己位置姿勢情報を得ることができる。
このステップS36により、現在の移動体1が有する位置姿勢情報(移動体1の位置又は姿勢の情報)の誤差が修正される。また、このステップを常に繰り返すことから、直前の移動体1の位置姿勢情報の誤差が低減され、同様に数値標高モデル(DEM)である地図データ5は、移動体1の位置姿勢情報の誤差に起因する進行方向の路面上におけるずれが低減されたものとなる。
また、ステップS36で自己位置姿勢を修正する際は、各センサの出力値および上述した最適化手法により得られた推定量を統合するため、カルマンフィルタなどの状態推定方法を用いることができる。
例えば最小二乗法やRANSAC(RANdom SAmple Consensus)などのランダムサンプリング手法を用いて、路面推定すなわち路面を構成する点群の抽出を行い、推定後の点群を用いて点群位置合わせ方法を適用することができる。
上述した路面推定処理により障害物Gを除去した状態の地図同士を位置合わせすることができるため、障害物Gに起因するミスマッチを低減できる。
すなわち、ステップS3で現在の3次元点群データ4Bを幾何変換した3次元点群データ4Cを、直前までの3次元点群データ4に重ね合わせることで、ずれの少ない地図データ5を得ることができる。
位置合わせ対象となる前後の点群について、前フレームの点群から前フレームの進行方向中央付近すなわち第1方向Fに沿った第1の部分点群を抽出し、後フレームの点群から第1方向Fに沿った方向の第2の部分点群を抽出する。以下、第1の部分点群と第2の部分点群に点群位置合わせ方法を適用し、双方のずれを減少する位置合わせ量を得る。
上述した第1の部分点群あるいは第2の部分点群を得る際、レーザレンジファインダ2の仕様によって同一方向に点群が整列していない場合がある。また移動体1の姿勢変化や計測誤差などの要因により、第1の部分点群と第2の部分点群の向きは厳密には一致しない。そこで重力方向軸と上述した第1方向Fが張る平面に点群を投影することで、部分点群同士の向きを揃え、3次元点群の位置合わせを2次元的に行うことができる。
第1の部分点群と第2の部分点群の間には上述した平面に対し垂直方向のオフセットが生じてしまう場合があるが、上述した投影により同一平面上で点群位置合わせを行い、上述したオフセットの影響は少ないものと見なす。
ICP法などの点群位置合わせ方法は、対応点同士の結びつきが強く、局所解に陥りやすい。そのため、レーザレンジファインダ2のような疎な点群同士の位置合わせには向いていない。本発明では、上述した局所解への解析手段として、一方あるいは双方の点群を折れ線や曲線で補間する、あるいは一方の点群の法線を推定し上述した法線による疑似平面を仮定することで位置合わせ量を得る。
上述した位置合わせ量に従い、各部分点群の親である3次元点群に幾何変換、例えば回転変換および並進変換を行う。上述した幾何変換により、ずれの少ない合成地形を得ることができる。このとき、上述した位置合わせ量に応じて移動体1の自己位置姿勢情報を修正することで、計測誤差の影響を低減し、より妥当な自己位置姿勢情報を得ることができる。センサ情報や自己位置姿勢情報を統合する際、カルマンフィルタなどの状態推定方法を用いることができる。
複数の点群を連続して位置合わせしていく際、不要になった点群を極力早期に削除ないし削減したい場合がある。例えば部分点群を得る際、上述した第1の部分点群および第2の部分点群に加え、後フレームの進行方向すなわち第2の方向に沿った第3の部分点群さえ確保できれば、上述した位置合わせを連続して行うことができる。また、第1の部分点群を毎回更新せず、特定の時間保持し続けてもよい。
レーザレンジファインダ2で取得した2組以上の点群の位置ずれ量を求め位置合わせを行う場合、計測点数の増大に伴い計算時間も増大することが課題とされてきた。
上述した課題に対し、従来方法では例えば点間の起伏などをもとに点群の特徴部分を抽出し位置合わせを行う方法が提案されている。しかし、特徴部分の抽出のための前処理コストが生じ、抽出方法によっては十分に点数を削減することができない、あるいは適切に特徴部分を抽出することができないなどの課題があった。
本発明は位置合わせに必要な点を取得する際に全点群のうち所望の方位に分布する点群を選択するだけなので、追加の処理が不要である。また、位置合わせのために抽出する点数も高々レーザレンジファインダ2のレイヤ数(進行方向のレーザ照射点数)程度なので、位置合わせ計算のコストを容易に低減できる。
直前データ6と現在データ7は取得時がわずか(例えば1/20秒程度)に異なるが、同一の第1方向F(直前の移動体1の進行方向)のデータなので、実質的にほとんど一致する。しかし、移動体1の位置又は姿勢に誤差がある場合、その誤差により、直前データ6と現在データ7との間に距離の差が生じる。
従って、本発明によれば、移動体1の位置情報又は姿勢情報に誤差が発生しても、誤差の影響を排除した地図データ5を作成することができ、移動体1から離れた位置の小さい障害物G(例えば高さ2〜30cm)を検出できる。
従って、追加の処理なしに短時間(例えば1/20秒以内)に点群位置合わせを完了でき、これにより、移動体1の位置情報又は姿勢情報を修正でき、かつ移動体1の高速走行(例えば時速30〜100km)が可能となる。
P1 直前基準平面、P2 現在基準平面、Z 水平旋回軸、
1 移動体、2 レーザレンジファインダ(LRF)、
3 レーザ光、4 3次元点群データ、4A 直前の3次元点群データ、
4B 現在の3次元点群データ、4C 修正した現在の3次元点群データ、
5 地図データ、6 直前データ、7 現在データ、10 位置合わせ装置、
12 地図メモリ、14 直前メモリ、16 現在メモリ、18 データ処理装置
Claims (12)
- 移動体に搭載されたレーザレンジファインダで取得した3次元点群データの位置合わせ方法であって、
(A)直前の3次元点群データのうち、直前の移動体の進行方向である第1方向に位置する鉛直平面上の直前データと、
現在の3次元点群データのうち、前記第1方向に位置する鉛直平面上の現在データと、を抽出するデータ抽出ステップと、
(B)直前データと現在データの距離の差が最小となるように、現在の3次元点群データの位置を修正する位置修正ステップと、
(C)修正した現在の3次元点群データを直前までの3次元点群データに加算して、移動体周辺の高さ情報を含む地図データを更新する地図更新ステップと、を有する、ことを特徴とする3次元点群データの位置合わせ方法。 - 前記位置修正ステップにおいて、直前データと現在データの距離の差が最小となるように、現在の3次元点群データの位置を修正する位置合わせ量を算出する、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 前記位置修正ステップにおいて、前記第1方向に位置する鉛直平面上に、鉛直平面近傍の直前又は現在の3次元点群データの一部を投影する、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 前記位置修正ステップにおいて、鉛直平面上の直前データ又は現在データから前記鉛直平面上の地表面に相当する形状パラメータを求める、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 前記位置修正ステップにおいて、現在の3次元点群データの幾何変換を行う、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 前記位置修正ステップにおいて、直前データと現在データの距離の差が最小となるように、移動体の現在の位置又は姿勢を修正する、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 前記位置修正ステップにおいて、粒子フィルタを用いる、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 前記位置修正ステップにおいて、状態推定方法を適用する、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 前記位置修正ステップにおいて、路面推定処理を含む、ことを特徴とする請求項1に記載の3次元点群データの位置合わせ方法。
- 移動体に搭載されたレーザレンジファインダで取得した3次元点群データの位置合わせ装置であって、
移動体周辺の高さ情報を含む地図データを記憶する地図メモリと、
直前の3次元点群データのうち、直前の移動体の進行方向である第1方向と、該第1方向に位置する鉛直平面上の直前データとを記憶する直前メモリと、
現在の3次元点群データを記憶する現在メモリと、
データ処理装置と、を備え、該データ処理装置は、
(A)現在の3次元点群データのうち、前記第1方向に位置する鉛直平面上の現在データを抽出し、
(B)直前データと現在データの距離の差が最小となるように、現在の3次元点群データの位置を修正し、
(C)修正した現在の3次元点群データを直前までの地図メモリに加算する、ことを特徴とする3次元点群データの位置合わせ装置。 - 前記データ処理装置は、前記(C)の後、
前記直前メモリの前記第1方向を、現在の移動体の進行方向に置換し、
前記直前メモリの直前データを、現在の移動体の進行方向に位置する鉛直平面上のデータに置換する、ことを特徴とする請求項10に記載の3次元点群データの位置合わせ装置。 - 移動体と、請求項10又は11に記載の3次元点群データの位置合わせ装置とを搭載する、ことを特徴とする移動体システム。
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