JP6874343B2 - Map making device - Google Patents
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Description
本明細書に開示する技術は、対象領域の環境地図を作成する地図作成装置に関する。 The technique disclosed herein relates to a mapping device that creates an environmental map of a target area.
例えば、移動体に対象領域内を自律的に移動させる場合、対象領域内の障害物(例えば、壁等)を記憶する環境地図が必要となる。対象領域内の環境地図を作成する技術としては、例えば、Graph−based SLAM(Simultaneous Locallization and Mapping)技術が知られている。Graph−based SLAM技術では、通常、レーザレンジファインダ(LRF)等のセンサを搭載した移動体を対象領域内で移動させ、移動経路上に設けた複数の計測点においてセンサにより環境情報を取得する。そして、地図作成装置を用いて、複数の計測点で取得した環境情報に基づいて環境地図を作成する。すなわち、地図作成装置には、複数の計測点のそれぞれについて、センサによって計測された環境情報と、各計測点における計測時のセンサの位置を規定するセンサ位置情報が入力される。次に、入力された環境情報とセンサ位置情報に基づいて、地図作成装置は、計測点のセンサ位置やセンサによって計測された計測物(対象領域内の障害物等)の位置を規定するノードと、関連する2つのノード間の相対的位置関係を規定するエッジから構成されるグラフ構造データを生成する。地図作成装置は、複数のエッジが表す想定誤差を最小化することによってグラフ構造データを最適化する。Graph−based SLAM技術を用いることによって、地図作成装置は、誤差の小さい環境地図を作成することができる。 For example, when a moving body autonomously moves in a target area, an environment map for storing obstacles (for example, a wall or the like) in the target area is required. As a technique for creating an environmental map in a target area, for example, a Graph-based SLAM (Simultaneus Localization and Mapping) technique is known. In the Graph-based SLAM technology, a moving body equipped with a sensor such as a laser range finder (LRF) is usually moved within a target region, and environmental information is acquired by the sensors at a plurality of measurement points provided on the moving path. Then, using the map creation device, an environmental map is created based on the environmental information acquired at a plurality of measurement points. That is, for each of the plurality of measurement points, the environment information measured by the sensor and the sensor position information that defines the position of the sensor at the time of measurement at each measurement point are input to the map creation device. Next, based on the input environmental information and sensor position information, the map creation device is a node that defines the sensor position of the measurement point and the position of the measured object (obstacle, etc. in the target area) measured by the sensor. , Generates graph structure data composed of edges that define the relative positional relationship between two related nodes. The mapping device optimizes the graph structure data by minimizing the assumption error represented by the plurality of edges. By using the Graph-based SLAM technology, the mapping apparatus can create an environmental map with a small error.
LRF等のセンサによって取得した環境情報に基づいて環境地図を作成する場合、センサの計測誤差等によって、作成された環境地図に誤差が生じる。このため、作成された環境地図を、真値情報を用いて修正する技術が知られている。例えば、特許文献1には、GPS測位機能によって取得した真値情報を用いて地図の精度を向上させる技術が開示されている。特許文献1の技術では、まず、GPS測位機能によって基準点(真値情報)を取得する。次に、地図作成装置は、3点の基準点によって囲まれた三角形に基づいて、元の地図において基準点に対応する3点によって囲まれる三角形を補正する。この補正は、3点の基準点によって囲まれた三角形ごとに行われる。3点の基準点によって囲まれた三角形ごとに元の地図を補正することによって、元の地図は部分ごとに精度の高い地図に変換される。 When an environmental map is created based on the environmental information acquired by a sensor such as an LRF, an error occurs in the created environmental map due to a measurement error of the sensor or the like. For this reason, there is known a technique for modifying the created environment map using true value information. For example, Patent Document 1 discloses a technique for improving the accuracy of a map by using true value information acquired by a GPS positioning function. In the technique of Patent Document 1, first, a reference point (true value information) is acquired by a GPS positioning function. Next, the map-making device corrects the triangle surrounded by the three points corresponding to the reference points in the original map based on the triangle surrounded by the three reference points. This correction is made for each triangle surrounded by three reference points. By correcting the original map for each triangle surrounded by three reference points, the original map is converted into a highly accurate map for each part.
精度の高い環境地図を作成するためには、例えば、対象領域内に配置される計測物を測量機器で計測し、その計測データに基づいて地図を作成する方法がある。しかしながら、対象領域内に配置される多数の計測物を全て測量機器で計測することは、時間や手間がかかるという問題があった。 In order to create a highly accurate environmental map, for example, there is a method of measuring a measurement object placed in a target area with a surveying instrument and creating a map based on the measurement data. However, there is a problem that it takes time and labor to measure all of a large number of measurement objects arranged in the target area with a surveying instrument.
Graph−based SLAM技術では、対象領域内の計測物を測量機器で計測していないため、簡易に環境地図を作成できる。しかしながら、センサによって複数の計測点で計測物を計測するため、複数の計測点ごとに計測誤差が生じる。このため、Graph−based SLAM技術を用いた地図作成装置は、グラフ構造データの最適化によって比較的誤差の小さい環境地図を作成することができるものの、測量機器で計測したデータに基づいて作成した地図と比較すると作成された環境地図に歪みが生じるという問題があった。 With the Graph-based SLAM technology, since the measured object in the target area is not measured by the surveying instrument, it is possible to easily create an environmental map. However, since the sensor measures the measured object at a plurality of measurement points, a measurement error occurs at each of the plurality of measurement points. Therefore, although the map creation device using the Graph-based SLAM technology can create an environment map with relatively small error by optimizing the graph structure data, the map created based on the data measured by the surveying instrument. There was a problem that the created environmental map was distorted when compared with.
また、特許文献1の技術では、GPS測位機能によって取得した3点の基準点に基づいて元の地図を補正しているため、補正した部分については地図の精度を高くすることができる。しかしながら、3点の基準点によって囲まれた三角形ごとに元の地図を補正するため、部分ごとの地図の精度については高くすることができる一方、地図全体としては歪みが生じ易いという問題があった。 Further, in the technique of Patent Document 1, since the original map is corrected based on the three reference points acquired by the GPS positioning function, the accuracy of the map can be improved for the corrected portion. However, since the original map is corrected for each triangle surrounded by three reference points, the accuracy of the map for each part can be improved, but there is a problem that the map as a whole is easily distorted. ..
本明細書は、Graph−based SLAM技術を用いながら、比較的に精度の高い地図を作成する技術を開示する。 The present specification discloses a technique for creating a map with relatively high accuracy while using the Graph-based SLAM technique.
本明細書に開示する地図作成装置は、対象領域の環境地図を作成する。地図作成装置は、対象領域内の複数の計測点のそれぞれについて、センサによって計測された環境情報を記憶する環境情報記憶部と、複数の計測点のそれぞれについて、計測時のセンサの位置に関するセンサ位置情報を記憶するセンサ位置情報記憶部と、環境情報及びセンサ位置情報に基づいて、複数の計測点のそれぞれにおけるセンサの位置を規定するセンサノードと、隣接するセンサノード間におけるセンサの相対的位置関係を規定するセンサエッジと、複数の計測点のそれぞれにおいてセンサで計測された計測物の位置を規定する環境ノードと、環境ノードとその環境ノードに対応するセンサノードの相対的位置関係を規定する環境エッジとから構成されるグラフ構造データを生成するグラフ構造データ生成部と、対象領域内に位置する計測物の中から選択された少なくとも1つの計測物の位置に関する真値情報を記憶する真値情報記憶部と、真値情報と、その真値情報に対応する環境ノードに基づいて、真値情報が規定する計測物の位置と対応する環境ノードが規定する計測物の位置とのずれを規定する計測物エッジをグラフ構造データに追加する計測物エッジ追加部と、計測物エッジが追加されたグラフ構造データについて、各エッジから算出される誤差関数の和が最小となるようにグラフ構造データを最適化するグラフ構造データ最適化部と、を備えている。 The map-creating device disclosed in the present specification creates an environmental map of the target area. The map creation device has an environmental information storage unit that stores environmental information measured by a sensor for each of a plurality of measurement points in the target area, and a sensor position regarding the position of the sensor at the time of measurement for each of the plurality of measurement points. A sensor position information storage unit that stores information, a sensor node that defines the position of a sensor at each of a plurality of measurement points based on environmental information and sensor position information, and a relative positional relationship of sensors between adjacent sensor nodes. An environment that defines the relative positional relationship between the environment node and the sensor node corresponding to the environment node, the environment node that defines the position of the measured object measured by the sensor at each of the multiple measurement points, and the sensor edge that defines True value information that stores true value information about the position of at least one measurement object selected from the measurement objects located in the target area and the graph structure data generation unit that generates graph structure data composed of edges. Based on the storage unit, the true value information, and the environment node corresponding to the true value information, the deviation between the position of the measured object specified by the true value information and the position of the measured object specified by the corresponding environment node is specified. Optimizing the graph structure data so that the sum of the error functions calculated from each edge is minimized for the measurement object edge addition part that adds the measurement object edge to the graph structure data and the graph structure data to which the measurement object edge is added. It is equipped with a graph structure data optimization unit to be converted.
上記の地図作成装置では、真値情報と環境情報とのずれを規定する計測物エッジをグラフ構造データに追加することによって、グラフ構造データに真値情報が取込まれる。そして、真値情報が取込まれたグラフ構造データに含まれる誤差情報から算出される誤差関数の和が最小となるようにグラフ構造データを最適化する。これにより、従来のGraph−based SLAM技術を用いて作成した地図と比較して地図の精度を高くできる。また、計測物エッジを導入したグラフ構造データを全体として最適化するため、真値情報を用いて地図を部分的に補正する場合と比較して地図全体の精度を高めることができる。 In the above-mentioned map creating device, the true value information is taken into the graph structure data by adding the measurement object edge that defines the deviation between the true value information and the environmental information to the graph structure data. Then, the graph structure data is optimized so that the sum of the error functions calculated from the error information included in the graph structure data in which the true value information is taken is minimized. As a result, the accuracy of the map can be improved as compared with the map created by using the conventional Graph-based SLAM technique. Further, since the graph structure data in which the measurement object edge is introduced is optimized as a whole, the accuracy of the entire map can be improved as compared with the case where the map is partially corrected by using the true value information.
以下に説明する実施例の主要な特徴を列記しておく。なお、以下に記載する技術要素は、それぞれ独立した技術要素であって、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項に記載の組合せに限定されるものではない。 The main features of the examples described below are listed. The technical elements described below are independent technical elements and exhibit technical usefulness alone or in various combinations, and are limited to the combinations described in the claims at the time of filing. It's not a thing.
(特徴1)本明細書に開示する地図作成装置は、最適化されたグラフ構造データ内の環境ノードを用いて環境地図を作成する環境地図作成部をさらに備えていてもよい。このような構成によると、真値情報が取込まれ、最適化されたグラフ構造データ内の環境ノードに基づいて、精度の高い地図を作成することができる。 (Feature 1) The map creation device disclosed in the present specification may further include an environment map creation unit that creates an environment map using the environment nodes in the optimized graph structure data. With such a configuration, true value information is captured and a highly accurate map can be created based on the environment nodes in the optimized graph structure data.
(特徴2)本明細書に開示する地図作成装置では、真値情報は、測量、測定及び図面の少なくとも1つから取得されてもよい。 (Feature 2) In the mapping apparatus disclosed in the present specification, true value information may be obtained from at least one of surveying, measurement, and drawing.
(特徴3)本明細書が開示する地図作成装置では、真値情報記憶部は、少なくとも3つの座標で示される真値情報を記憶していてもよい。このような構成によると、少なくとも3点の真値情報に基づいて計測物ノードを生成することができる。このため、より精度の高い環境地図を作成することができる。 (Feature 3) In the map creation device disclosed in the present specification, the true value information storage unit may store true value information indicated by at least three coordinates. According to such a configuration, the measurement object node can be generated based on the true value information of at least three points. Therefore, it is possible to create a more accurate environmental map.
(特徴4)本明細書が開示する地図作成装置では、真値情報記憶部は、位置、姿勢及び形状で示される真値情報を記憶していてもよい。このような構成によると、位置、姿勢及び形状を備える真値情報に基づいて計測物ノードを生成することができる。このため、より精度の高い環境地図を作成することができる。 (Feature 4) In the map creation device disclosed in the present specification, the true value information storage unit may store true value information indicated by a position, a posture, and a shape. According to such a configuration, the measurement object node can be generated based on the true value information having the position, the posture, and the shape. Therefore, it is possible to create a more accurate environmental map.
以下、実施例1に係る地図作成装置10について説明する。地図作成装置10は、対象領域の環境地図を作成する。地図作成装置10は、例えば、CPU,ROM,RAM等を備えたコンピュータによって構成することができる。コンピュータがプログラムを実行することで、地図作成装置10は、図1に示すグラフ構造データ生成部14、計測物エッジ追加部18、グラフ構造データ最適化部20、環境地図作成部22等として機能する。地図作成装置10の各部14、18、20、22の処理については、後で詳述する。
Hereinafter, the
また、図1に示すように、地図作成装置10は、環境計測データ記憶部12と、真値情報記憶部16を備えている。環境計測データ記憶部12は、センサ52によって計測された対象領域内の環境情報及びセンサ位置情報を記憶する。後述するようにセンサ52は移動体50に搭載される。移動体50は対象領域内を移動しながら、センサ52によって対象領域内の環境(例えば、壁等の計測物)を計測する。センサ52によって取得された環境情報は、その環境情報が取得されたときのセンサ52の位置と共に環境計測データ記憶部12に記憶される。真値情報記憶部16は、測量器56によって計測された対象領域内の真値情報を記憶する。環境計測データ記憶部12に記憶される環境情報及びセンサ位置情報と、真値情報記憶部16に記憶される真値情報については、後で詳述する。
Further, as shown in FIG. 1, the
図2〜図7を参照して、地図作成装置10が行う処理について説明する。図2は、地図作成装置10が行う地図作成処理を示すフローチャートである。図2に示すように、まず、地図作成装置10は、移動体50から対象領域内の複数の計測地点A〜H(図3参照)において計測された環境情報及びセンサ位置情報を取得し、環境計測データ記憶部12に記憶する(S10)。ここで、移動体50によって環境情報を計測する手順について説明する。
The processing performed by the
移動体50は、車輪駆動型の移動体である。移動体50は、図示しない操作装置を備えており、例えば、ジョイスティック等のリモコンで操縦される。なお、本実施例では、移動体50はリモコンで操縦されるが、このような構成に限定されない。例えば、移動体50は、作業者がハンドル操作によって運転することによって移動してもよいし、作業者が手で押すことによって移動してもよい。また、移動体50は飛翔体であってもよい。
The moving
移動体50は、センサ52と記憶部54を備えている。本実施例では、移動体50が搭載するセンサ52は、レーザレンジファインダ(LRF)である。LRFは、レーザ光を射出し、射出したレーザ光が物体で反射して返ってくるまでの時間を計測する。LRFで計測された時間から、LRFから物体までの距離が計測される。また、LRFからレーザ光を射出した方向(すなわち、物体から反射されるレーザ光の入射角度)は既知であるため、LRFに対する物体の方位を決定することができる。LRFは、計測地点から見た壁や柱等(以下、「計測物62」という)の位置、姿勢及び形状等の環境情報を計測することができる。LRFで計測された環境情報は記憶部54に記憶される。また、移動体50は、車輪の回転角を検出するセンサ(例えば、エンコーダ)を備えている。このセンサによって車輪の回転角を検出することで、移動体50の移動方向及び移動量を算出することができる。このため、移動体50は、算出された移動体50の移動方向及び移動量に基づいて、各計測地点における移動体50の姿勢及び位置を算出することができる。移動体50へのセンサ(LRF)52の設置状態は既知であるため、算出された各計測地点における移動体50の姿勢及び位置に基づいて、各計測地点におけるセンサ52の姿勢及び位置を算出することができる。記憶部54には、各計測点においてセンサ52で計測された環境情報に対応付けて、その計測点におけるセンサ52の姿勢及び位置が記憶される。本実施例では、センサ52が計測する環境情報及び算出されるセンサ位置情報を合わせて「環境計測データ」と称することがある。なお、センサ52はLRFに限定されるものではない。センサ52は、環境情報を計測できればよく、例えば、センサ52は画像情報によって計測物62を計測するものであってもよい。センサ52によって計測された計測物62の環境情報は、移動体50の記憶部54に時系列で記憶される。また、センサ52の位置及び姿勢も上記の方法(いわゆる、オドメトリ)に限られず、例えば、GPSセンサ等を用いて検出するようにしてもよい。
The
図3は、移動体50に搭載されるセンサ52が、対象領域内の計測物62を計測する状態を模式的に示している。移動体50は、対象領域内に設定される移動経路60上を移動する。対象領域内には、壁や柱等(すなわち、計測物62)が配置されており、センサ52は、計測地点から計測物62までの距離及び計測物の形状等を計測する。図3に示される矢印は、移動体50が計測地点Bに移動したときにセンサ52から計測物62aに射出されるレーザと、移動体50が計測地点Dに移動したときにセンサ52から計測物62b、62cに射出されるレーザを示している。なお、以下の明細書において、計測物62を区別する必要があるときは計測物62a、62b、62cのように沿字のアルファベットを用いて記載し、区別する必要のないときは単に計測物62と記載する場合がある。また、他の構成要素についても同一構成のものについて区別する必要がないときは、上記と同様に沿字のアルファベットを省略して単に数字で記載することがある。
FIG. 3 schematically shows a state in which the
図3に示すように、例えば、センサ52は、地点Bにおいて計測可能な計測物62aの環境情報を計測し、また、移動体50(詳細には、移動体50に搭載された演算装置)は地点Bにおける計測時のセンサ位置情報を算出する。計測された環境情報と算出されたセンサ位置情報は記憶部54に記憶される。また、移動体50が地点Dに移動すると、センサ52は、地点Dにおいて計測可能な計測物62bの環境情報及び計測物62cの環境情報を計測し、また、地点Dにおける計測時のセンサ位置情報が算出される。このようにして、移動体50は、移動経路60上を移動し、センサ52は、対象領域内の計測物62を計測し、その計測物62を計測した地点のセンサ位置情報が算出される。計測された環境情報と算出されたセンサ位置情報は、時系列順に記憶部54に蓄積される。記憶部54に蓄積された環境情報とセンサ位置情報は、地図作成装置10に入力され、環境計測データ記憶部12に記憶される。なお、環境計測データ記憶部12は、「環境情報記憶部」及び「センサ位置情報記憶部」の一例である。
As shown in FIG. 3, for example, the
次に、地図作成装置10では、環境計測データ記憶部12に記憶された環境情報及びセンサ位置情報に基づいて、グラフ構造データ生成部14が対象領域内のグラフ構造データを生成する(S12)。グラフ構造データは、センサノード30、センサエッジ32、環境ノード34及び環境エッジ36によって構成される。グラフ構造データ生成部14は、環境情報及びセンサ位置情報に基づいてセンサノード30、センサエッジ32、環境ノード34及び環境エッジ36を生成し、生成したセンサノード30及び環境ノード34がセンサエッジ32及び環境エッジ36により関連付けられたグラフ構造データを生成する。
Next, in the
すなわち、図4に示すように、グラフ構造データ生成部14は、まず、環境計測データ記憶部12が記憶するセンサ位置情報に基づいて、各計測地点A〜Hにおける計測時のセンサ52の位置や姿勢を規定するセンサノード30a〜30hをそれぞれ生成する。なお、隣接する計測地点の間隔は、対象領域内に設置されている複数の計測物62の環境情報を計測できる間隔であればよい。隣接する計測地点の間隔が狭すぎると、計測地点の数が多くなり、後述するように各計測地点の姿勢誤差の蓄積が大きくなる。このため、隣接する計測地点の間隔は、対象領域内に設置される複数の計測物62を計測することができる範囲で広くすることができる。
That is, as shown in FIG. 4, the graph structure
次に、グラフ構造データ生成部14は、環境計測データ記憶部12に記憶される時系列に蓄積されたセンサ位置情報及び環境情報に基づいて、隣接するセンサノード30間におけるセンサ52の相対的位置関係を規定するセンサエッジ32を生成する。センサエッジ32は、センサエッジ32の両端にある2つのセンサノード30の各姿勢についての制約を表しており、具体的には、運動誤差の共分散行列と相対位置・姿勢変換行列から表される公知の方法を用いて表すことができる。
Next, the graph structure
例えば、グラフ構造データ生成部14は、環境計測データ記憶部12に記憶される時系列に蓄積された計測地点A、Bの環境情報及びセンサ位置情報から、計測地点A、B間のセンサ52の移動量(すなわち、移動体50が地点A、B間を移動したことによって移動したセンサ52の移動量)を算出する。この移動量と計測地点A、Bのセンサ位置情報から、グラフ構造データ生成部14は、センサノード30aとセンサノード30bとを連結するセンサエッジ32aを生成する。センサエッジ32aは、センサノード30a、30b間におけるセンサ52の相対的位置関係を規定する。すなわち、センサエッジ32aは、センサ52が計測地点Aから計測地点Bまで移動したという事象を表している。同様にして、グラフ構造データ生成部14は、時系列に蓄積された計測地点B、Cの環境情報及びセンサ位置情報から、センサノード30bとセンサノード30cとを連結するセンサエッジ32bを生成する。このようにして、グラフ構造データ生成部14は、全ての隣接するセンサノード30間に、センサエッジ32を生成ずる。
For example, the graph structure
次に、グラフ構造データ生成部14は、環境情報に基づいて、各計測地点A〜Hにおいて計測された計測物62の特徴(例えば、位置、姿勢及び形状等)を規定する環境ノード34を生成する。また、グラフ構造データ生成部14は、環境情報及びセンサ位置情報に基づいて、環境ノード34とその環境ノード34を規定する環境情報を計測した位置のセンサノード30との相対的位置関係を規定する環境エッジ36を生成する。環境エッジ36は、センサノード30とそのセンサノード30の位置から計測された環境情報によって規定された環境ノード34との間の姿勢の制約を表している。具体的には、環境エッジ36は、計測誤差の共分散行列と相対位置・姿勢変換行列から表される公知の方法を用いて表すことができる。
Next, the graph structure
具体的には、図5に示すように、グラフ構造データ生成部14は、計測地点Bにおいてセンサ52によって計測された環境情報から、環境ノード34aを生成する。環境ノード34aは、計測地点Bから計測された計測物62aの特徴(例えば、位置、姿勢及び形状等)を規定している。また、グラフ構造データ生成部14は、計測地点Bにおける環境情報及びセンサ位置情報から、センサノード30bと環境ノード34aの間に環境エッジ36aを生成する。環境エッジ36aは、環境ノード34aとセンサノード30bの相対的位置関係を規定している。すなわち、環境エッジ36aは、計測地点Bから環境ノード34aを計測したという事象を表している。同様にして、グラフ構造データ生成部14は、計測地点Cにおいてセンサ52によって計測された環境情報から、環境ノード34bを生成する。また、グラフ構造データ生成部14は、計測地点Cにおける環境情報及びセンサ位置情報から、センサノード30cと環境ノード34bの間に環境エッジ36bを生成する。環境エッジ36bは、環境ノード34bとセンサノード30cとの相対的位置関係を規定しており、計測地点Cから環境ノード34bを計測したという事象を表している。
Specifically, as shown in FIG. 5, the graph structure
上記の説明から明らかなように、計測物62aは、計測地点Bから計測されると共に、計測地点Cからも計測される。しかしながら、図5に示すように、計測地点Bから計測した計測物62aの特徴を規定する環境ノード34aと、計測地点Cから計測した計測物62aの特徴を規定する環境ノード34bが一致しないことがある。これは、計測地点Bからセンサ52によって計測された環境情報の姿勢誤差等と、計測地点Cからセンサ52によって計測された環境情報の姿勢誤差等の蓄積によるものである。
As is clear from the above description, the
同様にして、グラフ構造データ生成部14は、計測地点Aから計測した計測物62eの特徴を規定する環境ノード34cを生成し、環境ノード34cとセンサノード30aの相対的位置関係を規定する環境エッジ36cを生成する。また、グラフ構造データ生成部14は、計測地点Dから計測した計測物62bの特徴を規定する環境ノード34dを生成し、環境ノード34dとセンサノード30dの相対的位置関係を規定する環境エッジ36dを生成する。さらに、グラフ構造データ生成部14は、計測地点Dから計測した計測物62cの特徴を規定する環境ノード34eを生成し、環境ノード34eとセンサノード30dの相対的位置関係を規定する環境エッジ36eを生成する。このようにして、グラフ構造データ生成部14は、各計測地点から計測した計測物62の特徴を規定する環境ノード34を生成し、環境ノード34とその環境ノード34とを関連付ける環境エッジ36を生成する。センサノード、センサエッジ、環境ノード及び環境エッジを生成する際には、グラフ構造データ内に仮の原点を設定し、仮の原点を基準に環境情報及びセンサ位置情報を座標変換すればよい。
Similarly, the graph structure
グラフ構造データ生成部14は、生成したセンサノード30、センサエッジ32、環境ノード34及び環境エッジ36から、対象領域内のグラフ構造データを生成する。また、グラフ構造データ生成部14は、グラフ構造データ内の地点I〜Kに対応する地点(以下、「グラフ構造データ内の地点I〜K」ともいう)について、仮の原点を基準とする座標を算出する。地点I〜Kは、グラフ構造データを構成する環境ノード34のうち、凹凸がある等の特徴的な形状となっている部分に対応する計測物62の形状を示す地点である。すなわち、地点I〜Kは、計測物62の特徴的な形状を示す地点となる。例えば、地点Iは、計測物62eの角部と一致する地点を示しており、地点Jは、計測物62bの角部と一致する地点を示しており、地点Kは、計測物62cの角部と一致する地点を示している。図5に示す実施例においては、仮の原点(0,0)を基準にすると、グラフ構造データ内の地点Iの座標は(9,10)となり、グラフ構造データ内の地点Jの座標は(53,10)となり、グラフ構造データ内の地点Kの座標は(50,−5)となっている。
The graph structure
次に、地図作成装置10は、真値情報記憶部16に、対象領域内の計測物62の特徴的な形状を示す地点I〜Kの真値情報を記憶させる(S14)。真値情報記憶部16は、真値情報を測量器56から取得する。
Next, the
真値情報は、基本測量や公共測量に用いられる測量器56によって計測される。測量器56は、図示しないレーザセンサを備えており、反射板までの距離を計測することによって、反射板が設置される位置を精度良く測量する。なお、本実施例では、真値情報は、測量器56を用いて計測しているが、このような構成に限定されない。真値情報を計測する精度が高い方法であればよく、例えば、ARマーカーやQRコード(登録商標)等をカメラで計測してもよいし、GPS測量や航空測量を用いてもよい。また、メジャーやコンベックス等を用いて測定してもよいし、CAD図等の座標値を示す図面を用いてもよい。
The true value information is measured by a surveying
測量器56を用いて計測する際は、まず、図6に示すように、対象領域内の地点I〜Kに図示しない反射板をそれぞれ設置する。次いで、測量器56を用いて、地点I〜Kに設置される反射板の位置(すなわち、測量器56からの距離と方位)を計測する。そして、計測結果を用いて、グラフ構造データの仮の原点の位置と対応する位置を真値の原点として、計測地点I〜Kの座標を算出する。例えば、図6では、測量器56の計測結果に基づいて算出される地点Iの座標は(10,8)となり、測量器56の計測結果に基づいて算出される地点Jの座標は(55,8)となり、測量器56の計測結果に基づいて算出される地点Iの座標は(50.4,−7.3)となる。なお、本実施例では、測量器56によって3つの地点I〜Kを計測しているが、測量器56によって計測する地点の数はこれに限定されない。例えば、測量器56を用いて3つより多くの地点を計測してもよい。真値情報記憶部16は、測量器56から地点I〜Kの真値情報を取得し記憶する。また、本実施例では、ステップS14はステップS12の後に行われているが、これに限定されない。ステップS14は,ステップS10の前に行われてもよいし、ステップS10とステップS12の間に行われてもよい。
When measuring using the surveying
次に、地図作成装置10は、計測物エッジ追加部18によって、計測物エッジ38をグラフ構造データ内に追加する(S16)。計測物エッジ38は、真値情報による計測物62の位置と、その位置に対応するグラフ構造データ内の位置とのずれを規定する。図7に示すように、計測物エッジ追加部18は、まず、真値情報記憶部16に記憶される地点I〜Kの真値の座標を、グラフ構造データ生成部14によって生成されたグラフ構造データに追加する。次いで、計測物エッジ追加部18は、追加された地点I〜Kの真値の座標と、グラフ構造データ内の地点I〜Kの座標に基づいて、両座標のずれを規定する計測物エッジ38を生成する。計測物エッジ追加部18は、生成した計測物エッジ38をグラフ構造データに追加する。
Next, the
図7では、グラフ構造データ内の地点Iの座標は(9,10)となっている一方、追加した真値情報による地点Iの座標は(10,8)となっている。計測物エッジ38aは、この両座標のずれを規定している。同様にして、計測物エッジ38bは、グラフ構造データ内の地点Jの座標(53,10)と、追加した真値情報による地点Jの座標(55,8)のずれを規定している。計測物エッジ38cは、グラフ構造データ内の地点Kの座標(50,−5)と、追加した真値情報による地点Kの座標(50.4,−7.3)のずれを規定している。計測物エッジ38を追加することによって、グラフ構造データに真値情報を取り込むことができる。
In FIG. 7, the coordinates of the point I in the graph structure data are (9,10), while the coordinates of the point I based on the added true value information are (10,8). The
次に、地図作成装置10は、グラフ構造データ最適化部20によって、真値情報及び計測物エッジ38が追加されたグラフ構造データを最適化する(S18)。具体的には、グラフ構造データ最適化部20は、グラフ構造データ内のセンサエッジ32、環境エッジ36及び計測物エッジ38に基づいて算出される誤差関数の和が最小となるようにグラフ構造データを最適化する。誤差関数は、Graph−based SLAM技術で用いられている、公知の方法を用いて生成することができ、また、最適化方法についても、最急降下法や共役勾配法等の最小二乗法等の公知の方法を用いることができる。グラフ構造データ最適化部20は、まず、グラフ構造データ内の全てのエッジ(センサエッジ32、環境エッジ36及び計測物エッジ38)から誤差関数を算出し、これら算出された誤差関数を加算し、次いで、この誤差関数の和が最小となるように最適化する。最適化されたグラフ構造データでは、真値の原点がグラフ構造データの原点となる。センサエッジ32及び環境エッジ36に加え、計測物エッジ38を用いて最適化することによって、真値情報を取り込んだグラフ構造データを最適化することができる。
Next, the
最後に、地図作成装置10は、環境地図作成部22によって、グラフ構造データ最適化部20によって最適化されたグラフ構造データに基づいて環境地図を作成させる(S20)。具体的には、環境地図作成部22は、グラフ構造データ最適化部20によって最適化されたグラフ構造データを構成する環境ノード34を用いて環境地図を作成する。グラフ構造データ最適化部20によって最適化されたグラフ構造データに基づいて環境地図を作成することによって、環境地図全体の精度を高めることができる。
Finally, the
本実施例の地図作成装置10は、真値情報が規定する計測物62の位置と、その位置に対応するグラフ構造データ内の位置とのずれを規定する計測物エッジ38をグラフ構造データに追加する。これによって、グラフ構造データに真値情報を取込むことができる。また、真値情報が取り込まれたグラフ構造データの各エッジ32、26、28に基づいて算出される誤差関数の和が最小となるようにグラフ構造データを最適化する。これによって、環境地図全体の精度を高めることができる。
The
上述の実施例1では、真値情報記憶部16が記憶する真値情報は、測量器56によって計測された対象領域内の地点I〜Kの座標であったが、このような構成に限定されない。例えば、真値情報記憶部16が記憶する真値情報は、位置及び姿勢等に関する情報を含む、対象領域内の特徴的な形状部分の情報であってもよい。以下、本実施例では、真値情報として用いる位置及び姿勢等に関する情報を含む特徴的な形状部分を「マーカー」と称することがある。図2、図8及び図9を参照して、本実施例において地図作成装置10が行う処理について説明する。なお、本実施例では、図2のステップS10とステップS12については実施例1と同様であるため、詳細な説明は省略する。
In the first embodiment described above, the true value information stored in the true value
地図作成装置10は、真値情報記憶部16に、対象領域内の計測物62が備える特徴的な形状部分(すなわち、マーカー)の真値情報を記憶させる(S14)。真値情報記憶部16は、真値情報を測量用レーザスキャナ58(基本測量や公共測量に用いられる機器の一種)から取得することができる。
The
測量用レーザスキャナ58は、図示しないレーザセンサを備えており、レーザセンサから計測物62までの距離を計測する。測量用レーザスキャナ58のレーザセンサが計測物62を測量する高さは、移動体50のセンサ52が計測物62を計測する高さと同一となっている。測量用レーザスキャナ58は、計測物62の形状を計測することができる。なお、本実施例では、真値情報は、測量用レーザスキャナ58を用いて計測しているが、このような構成に限定されない。真値情報を座標だけでなく位置及び姿勢に関する情報を含む形状として計測することができる計測機器であれば用いることができる。
The surveying
図8に示すように、測量用レーザスキャナ58によって計測された情報から、対象領域内の地点Iを含む計測物62eの一部分の形状64aに関する情報(以下、マーカー64aともいう)、地点Jを含む計測物62eの一部分の形状64bに関する情報(以下、マーカー64bともいう)、地点Kを含む計測物62cの一部分の形状64cに関する情報(以下、マーカー64cともいう)を抽出する。このとき、対象領域内において、グラフ構造データの仮の原点の位置と対応する位置を真値の原点として、マーカー64a〜64cについて算出する。マーカー64aは、地点Iを含む計測物62eの一部分の位置、姿勢及び形状等を規定しており、マーカー64bは、地点Jを含む計測物62bの一部分の位置、姿勢及び形状等を規定しており、マーカー64cは、地点Kを含む計測物62cの一部分の位置、姿勢及び形状を規定している。真値情報記憶部16は、測量用レーザスキャナ58からマーカー64a〜64cに関する情報を取得して記憶する。なお、本実施例では、測量用レーザスキャナ58によって計測された情報から3つのマーカー64a〜64cを抽出しているが、これに限定されない。例えば、測量用レーザスキャナ58によって計測された情報から3つより多くのマーカーを抽出してもよい。
As shown in FIG. 8, from the information measured by the surveying
次に、地図作成装置10は、計測物エッジ追加部18によって、計測物エッジ38をグラフ構造データ内に追加する(S16)。計測物エッジ38は、真値情報による計測物62の位置と、その位置に対応するグラフ構造データ内の位置とのずれを規定する。
Next, the
図9に示すように、計測物エッジ追加部18は、真値情報記憶部16に記憶されるマーカー64a〜64cに関する情報を、グラフ構造データ生成部14によって生成されたグラフ構造データに追加する。計測物エッジ追加部18は、追加されたマーカー64と、グラフ構造データ内のマーカー64に対応する部分を含む環境ノード34に基づいて、マーカー64と対応する環境ノード34とのずれ(すなわち、位置と姿勢のずれ)を規定する計測物エッジ38を生成する。具体的には、マーカー64aと地点Iを含む計測物62eの特徴を規定する環境ノード34cに基づいて、両者のずれを規定する計測物エッジ38dを生成する。マーカー64bと地点Jを含む計測物62bの特徴を規定する環境ノード34dに基づいて、両者のずれを規定する計測物エッジ38eを生成する。マーカー64cと地点Kを含む計測物62cの特徴を規定する環境ノード34eに基づいて、両者のずれを規定する計測物エッジ38fを生成する。計測物エッジ38は、追加されたマーカー64と対応する環境ノード34との間の姿勢の制約を表す情報行列が含まれる。この情報行列の算出には、パターンマッチングやICP(Iterative Closest Point)等の公知の方法を用いることができる。計測物エッジ追加部18は、生成した計測物エッジ38をグラフ構造データに追加する。計測物エッジ38を追加することによって、グラフ構造データに真値情報を取り込むことができる。
As shown in FIG. 9, the measurement object
次に、地図作成装置10は、グラフ構造データ最適化部20に、真値情報及び計測物エッジ38が追加されたグラフ構造データを最適化させる(S18)。そして、地図作成装置10は、環境地図作成部22に、グラフ構造データ最適化部20によって最適化されたグラフ構造データに基づいて環境地図を作成させる(S20)。なお、本実施例では、ステップS18とステップS20の処理については実施例1と同様であるため、詳細な説明は省略する。
Next, the
本実施例においても、地図作成装置10は、真値情報が規定する計測物62の一部を示すマーカー64と、そのマーカー64に対応する環境ノード34とのずれを規定する計測物エッジ38をグラフ構造データに追加することによって、グラフ構造データに真値情報を取込むことができる。また、真値情報が取り込まれたグラフ構造データの各エッジ32、26、28に基づいて算出される誤差関数の和が最小となるようにグラフ構造データを最適化する。これによって、環境地図全体の精度を高めることができる。
Also in this embodiment, the
本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。 The technical elements described herein or in the drawings exhibit their technical usefulness alone or in various combinations, and are not limited to the combinations described in the claims at the time of filing. In addition, the techniques illustrated in this specification or drawings achieve a plurality of objectives at the same time, and achieving one of the objectives itself has technical usefulness.
10:地図作成装置
12:環境計測データ記憶部
14:グラフ構造データ生成部
16:真値情報記憶部
18:計測物エッジ追加部
20:グラフ構造データ最適化部
22:環境地図作成部
30:センサノード
32:センサエッジ
34:環境ノード
36:環境エッジ
38:計測物エッジ
50:移動体
52:センサ
54:移動体の記憶部
56:測量器
58:測量用レーザスキャナ
60:移動体の移動経路
62:計測物
64:マーカー
10: Map creation device 12: Environmental measurement data storage unit 14: Graph structure data generation unit 16: True value information storage unit 18: Measured object edge addition unit 20: Graph structure data optimization unit 22: Environmental map creation unit 30: Sensor Node 32: Sensor edge 34: Environment node 36: Environment edge 38: Measured object edge 50: Moving object 52: Sensor 54: Moving object storage unit 56: Surveying instrument 58: Surveying laser scanner 60: Moving object moving path 62 : Measured object 64: Marker
Claims (5)
前記対象領域内の複数の計測点のそれぞれについて、センサによって計測された環境情報を記憶する環境情報記憶部と、
前記複数の計測点のそれぞれについて、計測時の前記センサの位置に関するセンサ位置情報を記憶するセンサ位置情報記憶部と、
前記環境情報及び前記センサ位置情報に基づいて、前記複数の計測点のそれぞれにおける前記センサの位置を規定するセンサノードと、隣接するセンサノード間における前記センサの相対的位置関係を規定するセンサエッジと、前記複数の計測点のそれぞれにおいて前記センサで計測された計測物の位置を規定する環境ノードと、前記環境ノードとその環境ノードに対応するセンサノードの相対的位置関係を規定する環境エッジとから構成されるグラフ構造データを生成するグラフ構造データ生成部と、
前記対象領域内に位置する前記計測物の中から選択された少なくとも1つの計測物の位置に関する真値情報を記憶する真値情報記憶部と、
前記真値情報と、その真値情報に対応する環境ノードに基づいて、前記真値情報が規定する計測物の位置と前記対応する環境ノードが規定する計測物の位置とのずれを規定する計測物エッジを前記グラフ構造データに追加する計測物エッジ追加部と、
前記計測物エッジが追加された前記グラフ構造データについて、各エッジから算出される誤差関数の和が最小となるように前記グラフ構造データを最適化するグラフ構造データ最適化部と、を備えている、地図作成装置。 A device that creates an environmental map of the target area.
An environmental information storage unit that stores environmental information measured by a sensor for each of a plurality of measurement points in the target area.
For each of the plurality of measurement points, a sensor position information storage unit that stores sensor position information regarding the position of the sensor at the time of measurement, and a sensor position information storage unit.
Based on the environmental information and the sensor position information, a sensor node that defines the position of the sensor at each of the plurality of measurement points and a sensor edge that defines the relative positional relationship of the sensor between adjacent sensor nodes. From the environment node that defines the position of the measured object measured by the sensor at each of the plurality of measurement points, and the environment edge that defines the relative positional relationship between the environment node and the sensor node corresponding to the environment node. A graph structure data generator that generates structured graph structure data, and a graph structure data generator
A true value information storage unit that stores true value information regarding the position of at least one measured object selected from the measured objects located in the target area.
Based on the true value information and the environment node corresponding to the true value information, the measurement that defines the deviation between the position of the measured object specified by the true value information and the position of the measured object specified by the corresponding environment node. A measurement object edge addition part that adds an object edge to the graph structure data,
For the graph structure data to which the measurement object edge is added, a graph structure data optimization unit that optimizes the graph structure data so that the sum of error functions calculated from each edge is minimized is provided. , Mapping device.
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