JPH04133184A - 室内３次元モデル作成方法とその装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は各種シミュレーション、３次元ＣＡＤの入力、
室内への機器配置選択、室内移動ロボットの環境地図作
成などのための室内３次元モデル自動作成方法とその装
置に関する。

〔従来の技術、および１発明が解決しようとする課題〕 各種シミュレーション、３次元ＣＡＤの入力。

室内への機器配置選択、室内移動ロボットの環境地図作
成などのために行う３次元復元技術としては、エツジを
検出して断片的な線図から立体を構成する技法がよく使
用されている。

たとえば、室内復元としては、単眼で得た画像から構造
線を検出してモデルを当てはめる手法が提案されている
（たとえば、　Ｔｓｕｋｉｙａｍａ＋ｅｔ、　ａｌ’Ｉ
ｎｃｒｅｍｅｎｔａｌＲｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｏｎ　ｏ
ｆ　ａ　５ｃｅｎｅ　Ｍｏｄｅｌｆｏｒ　Ｍｏｂｉｌｅ
　Ｒｏｂｏｔｓ　ｆｒｏｌｓ　ａ　５ｅｑｕｅｎｃｅ　
ｏｆ　Ｍｏｎｏｃｕｌａｒ　Ｉｍａｇｅｓ　、　Ｐｒｏ
ｃ、　ＩＥＥＥ　ｒｎｔ、　ＷｏｒｋＳｈｏｐ　ｒｎｔ
ｅｌｌ。

Ｒｏｂｏｔｓ　ａｎｄ　Ｓｙｓｔｅｍｓ＋　１９８８．
　ｐｐ、６６５−６７０．参照）、また、屋外ではステ
レオ画像から構造線を検出してモデルを当てはめる手法
が提案されている（たとえば、　Ｅ、ＬＪａｌｋｅｒ、
　ｅｔ、ａｌ、　”　Ｇｅｏｍｅｔｒｉｃ　Ｒｅａｓｏ
ｎｉｎｇ　ｆｏｒ　ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｎｇ　３Ｄ　
５ｅｎｃｅ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓ　　ｆｒｏｍ　
　Ｉｍａｇｅ　　、　　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　　Ｉｎ
ｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ　　３７＋　　１９８８、　ｐｐ
、２７５−２９０．参照）。

しかしながら、上述した手法を適用した場合。

通常の室内では構造を決定する重要な境界線が障害物で
遮られてその画像からは検出できない、あるいは、壁面
と同じ色で構成されているためその画像からは検出でき
ない場合が多いという問題に遭遇している。また、断片
的な縁にモデルを当てはめる場合、１シーン中の物体の
数が増加するに伴って組合せ数が増大するという問題に
遭遇している。

また、奥行きを検出するための従来の手法としては、ア
クティブセンシングによる計測方法、たとえば、ｔａｍ
ｅ−ｏｆ−ｆｌｉｇｈｔ法（たとえば、　Ｍ、Ｈｅｒｂ
ｅｒｔ、　ｅｌ　ａｌ、　”３Ｄ　Ｖｉｓｉｏｎ　Ｔｅ
ｃｈｎｉｑｕｅｓ　ｆｏｒ　Ａｕｔｏｎｏ＋ｗｏｕｓ　
Ｖｅｈｉｃｌｅｓ　、　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｒｅｐｏ
ｒｔＣＭＵ−Ｒ１−ＴＲ−８８−１２＋　Ｃａｒｎｅｇ
ｉｅ　Ｍｅｌｌｏｎ　ＩＪｎｉｖｅｒｓｉｔｙ１９８８
参照）、光切断法（たとえば、　Ｓ、５ｈｉｒａｉｅｔ
　　ａｌ、、　　’Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ　　ｏｆ　
　Ｐｏ１ｙｈｅｄｒｏｎｓ　　ｗｉｔｈ　　ａ　　Ｒａ
ｎｇｅ　Ｆｉｎｄｅｒ　、　Ｐｒｏｃ、　２ｎｄ　Ｊｏ
ｉｎｔ　Ｃｏｎｆ、　ｏｎ　Ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ　Ｉ
ｎｔｅｌｌ、、　１９７１．　ｐｐ、８０−８７参照）
などが提案されており、各種の高速化の手法も検討され
ている（たとえば、に、にａｎａｄａ、　ｅｌ　ａｌ、
、　’Ａ　ＶＬＳＩ　５ｅｎｓｏｒ　Ｂａ５ｅｄ　Ｒａ
ｎｇｅｆｉｎｄｉｎｇ　５ｙｓｔｅｃａ　、　５ｔｈ　
Ｉｎｔ、　Ｓｙｍｐ、Ｒｏｂｏｔｉｃｓ　Ｒｅｓ、＋　
１９８９．　ｐｐ、２８−３１＋および、Ｔ。

Ｙｏｓｈｉｍｉ、　ｅｔ　ａｌ、、”Ｍｕｌｔｉ　Ｌｉ
ｇｈｔ　５ｏｕｒｃｅｓ　Ｒａｎｇｅ　Ｆｉｎｄｅｒ　
Ｓｙｓｔｅｍ　、　　Ｐｒｏｃ、　　ＬＡＰＲＷｏｒｋ
ｓｈｏｐ　ｏｎ　Ｃ，ν、！１９８８、　ＰＰ、２４５
−２４８参照）。

しかしながら、これらの手法は、原理的にドアや窓のよ
うに境界で奥行きの差がほとんどないような面を検出で
きないという問題がある。

したがって９本発明は上述した問題を解決すべく、室内
の枠組みを構成する平面を簡便に検出して室内復元の信
鎖性を向上させ、がっ、復元過程を簡略して復元を高速
で行い得る室内３次元モデル作成方法とその装置を提供
することを目的とする。

〔課題を解決するための手段〕

上記問題を解決するため２本発明においては。

モデル作成対象空間にグリッド（格子状）光を投影し、
その対象空間の投影像を撮影し、該撮影画像をパターン
画像と通常画像とに分割し１分割されたパターン画像に
基づいて対象空間の平面の位置およびその傾きを検出し
、この処理と並行して該分割された通常画像に基づいて
領域を分割し。

該位置および傾きならびに領域分割データがら対象空間
の平面を検出し、該平面検出データに基づいて構造解析
して対象空間を復元する室内３次元モデル作成方法、お
よび、この方法を用いた装置を提供する。

〔作用〕

以下、上記作用を分脱する。

（１）平面計測 第１図は復元しようとする室内１の斜視図を示す。この
室内に対してグリッド光を放射する光源２が設けられて
いる。また、光源２からのグリッド光を受けた室内１の
投影像を観測する撮像手段３が光源２とは異なる位置に
配設されている。室内１内のグリッド投影光のある格子
の交点の近傍の領域「を取り出したときの第１図の幾何
学モデルを第２図に示す。

第２図において、撮像手段３の座標系を（Ｏｘ、ｙ、ｘ
）とし、光源２の座標系を（０°、Ｘｙ、ｚ’）とする
。光源２の座標系（ＯＸ”、ｙ　　、ｚ”）は撮像手段
３の座標系（Ｏｘ、ｙ、ｚ）に対して位置の傾きとが既
知である。なお、これらの座標系は直交座標系には限定
されない。グリッド光の垂直面の法線をＸ　とし、水平
面の法線をｙｏとし、これらの面ｒにおけるグリッド光
による投影像をそれぞれＬＬ、Ｌ２とする。点Ｐは面ｒ
上にある投影像ＬＬ、Ｌ２の交点Ｎは点Ｐにおける面「
の法線を示す。Ｕ、　　Ｖを画像平面「に投影された投
影像ＬＬ、Ｌ２の単位方向ベクトルとし、Ｗを画像面Ｆ
上の交点Ｐを指向す単位ベクトルとすると、交点Ｎは下
記第１弐で表される。

Ｎ　　／／　　　（ｘ’　　ｘ　　（ＶｘＷ））ｘ　　
（（ｙ’　　ｘＵｘＷ）） −（（ｘ’　　−Ｗ）Ｖ−（ｘ’　　・Ｖ）Ｗ）ｘ（（
ｙ’　　・Ｗ）Ｕ−（ｙ”　・Ｕ）Ｗ’１・　・　（１
） ただし、グリッド光が撮像手段３の中心０を通る場合を
除く。

この式が成立することの証明は論文［平面の検出に基づ
く室内の復元」　（星野、他、コンピュータビジョン６
５−３．１９９０．３．２７）を参照されたい。

また、３次元空間内の任意の点をｐ＝（ｘ、ｙ２）とお
くと、縦方向のグリッド光の方程式は第２式で表せる。

Ｘ”　・　（ｐ−０”　）＝０　　　　・・（２）交点
ＰをＰ＝ｋＷと置いて第２式に代入すると、交点Ｐは次
の式で表せる。

Ｐ＝　（（ｘ’　　−ｏ’　）／　（ｘ’　　・Ｗ）：
ｌＷ・　・（３） グリッド光として縦方向にｎ本、横方向にｍ本のスリッ
ト光で構成されるグリ・ノド光を室内１に投影した場合
、ｎｘｍ個の交点の近傍領域について、上記方法で面の
位置Ｐおよび法線Ｎを求める平面の位置と傾きを計測す
るためには投影像からグリッドを構成する各線分の区別
を行うとともに１画像面上での交点の位置をも求める。

この区別および交点の位置を迅速にかつ信転性高く求め
る方法について述べる。

第３図および第４図に示すように３画像面Ｓと同じ位置
に仮想的な面Ｓ′をとり、仮想面Ｓ”上で投影像を管理
する。仮想面Ｓ”上で各スリット光の無限遠点での位置
を予め計算しておく。

投影像の変位は、第３図に示すように、投影面までの長
短距離を１６ｉ１１＋　各スリット光の座標系原点まで
の距離をＴＨ，ＴＶ、焦点距離をｆとすると、エピポー
ラ線上での最大幅Ｃ，，Ｃｖは視差拘束により、下記の
如く規定される。

Ｃ，＝ｆＴＭ　　／１．ｉ、ｌ　　　　　　　　・　・
（４）Ｃｖ　＝ｆＴｖ／１．ｉ、　　　　　　　　・　
−（５）したがって１画像面Ｓ上の投影像の点列は、第
４図に示すように１幅がＣ，、ＣＶ、の仮想的な面Ｓ°
の格子上の各点に１対ｌに写像することができる。仮想
的な面Ｓ゛上の各点が対応する画像面Ｓ上の点の位置を
持つことにより、従来技術のように時間のかかるラベル
付けを行うことなく投影像を区別できる。その結果とし
て、複数のプロセッサに割り当てて計算させることが容
易になる。

交点の正確な位置は直線を当てはめて計算することによ
って求めることができる。

（２）平面領域の抽出 交点近傍の領域について１通常の室内では、パターン光
の投影像か室内画像かいずれか一方では連続した平面か
否か判別出来ない場合が多い。たとえば、ドアと壁面の
ように奥行きの変化がほとんどない場合、あるいは、同
じ色で壁面が構成されており明度の変化がほとんど識別
できない領域がある。これに関して２本発明においては
、グリッドの投影像から計算した不連続度と画像の双方
から平面の連続性を判定して領域を決定する。

グリッドを構成する線分Ｌｌ、Ｌ２の画像面Ｓ上おける
形状は、グリッドの近傍領域「が平面のときは直線とな
り、空間的な不連続がある場合は折れ曲がるか切断され
る。２次元平面上での直線を ρ＝ｘ　ｃ　ｏ　ｓ　θ＋ｙｓｉｎθ　　　−−（６）
で表し、直線パラメータρ、θから面の連続性を間接的
に判定する。

この判定においては、ざらざらした面にパターン光が当
たった場合の細かい揺らぎあるいは突発的なノイズに左
右されないようにしておく。

領域ｒ内でＬｌを構成する各点から２点（ｘ＝ｙ１．（
χ＝、）’Ｊ）を取り出し、直線パラメータ〔ρ１Ｊ）
、（θｉｊ〕を求める。

ρ＝Ｊ＝　　（Ｘｔ　　Ｙｒ　　　Ｘｊ　ＶＪ　）／・
　・　・（７） θ６；＝　　ｔ　ａ　ｎ−’　（（Ｘｔ　　　ＸＪ）　
／（ｙｔ−３’、）〕 ・　・　・（８） 第５図に示すように、直線パラメータ〔ρ、Ｊ〕〔θ、
１〕のヒストグラムを作成し、各ヒストグラムを２つの
クラスを分類したときの分離度をλ１、λ２とする。こ
のとき、投影像から求めた領域「の不連続度ｄを次の式
で表す。

ｄ＝１−λ　１　・　λ２　　　　　　　　・　・（９
）上述した処理を画像面Ｓ内の（ｍｘｎ）個のグ’Ｊ　
ｙドの交点近傍の集合Ｒ＊　＝　（ｒｈ　（ｋ＝。

１、　−　・、　ｍｘｌ−１）　〕について行った結果
をｄｋとする。以上により、集合Ｒ９内の領域は属性と
して不連続度ｄ、に加えて３次元空間内での法線Ｎ、お
よび位置Ｐｋを持っている。

画像上方との融合を図るため以下の処理を行うまず、室
内画像を小領域に分割したときの小頭域内の分散をσ１
とし、しきい値をｔｈとすると。

σ、＜ｔｈの領域を面とみなして領域分割を行い領域の
集合ＲＯ＝　（ｒ’　＊　）を得る。

ついで、投影像から求めた領域の集合Ｒ９と上記集合Ｒ
０を重ね合わせる。Ｒ０内のある領域ｒ３内の不連続度
ｄｋが観測誤差以上である場合３次元内では異なる面か
ら構成されていると考えられる。不連続度ｄ、は交点近
傍における領域について求めているから境界の位置は正
確には求めることができない。そこで、空間内での交点
を求めて透視変換を行い、集合Ｒ９内での不連続と判断
する領域のみを、第６図に示すように１強制的に切断す
る。

集合Ｒ０を初期値として全てのＮ￥ｉについて上記処理
操作を行い、それによって得られた領域の集合をＲｒＥ
（ｒ＝）とする。

（３）室内構造の復元 領域の集合Ｒ，を組み合わせて局所３Ｄ空間の復元を行
う、まず１画像面上での集合Ｒ７の隣接関係を求めて面
の位置関係を基に分類する。その結果を階層的に管理さ
れたグラフで表現して構造線の復元を行う。以下、その
処理内容を詳述する（３−１）２次元平面上での隣接関
係 画像面Ｓ上の領域ｒ　ｉ　ＩＥ　Ｒｔとある点ｐに対し
て最短距離ｄ（ｐ、ｒ、ｉ）を下記式で定義する。

ｄ　（ｐ、ｒ＋ｉ）　　＝　ｗｉｎ　ｄ（ｐ、ｑ）ｑ６
ｒ五 ・　・　・　（１０） このときのボロノイ領域は、第７図に示すように、下記
式で表される。

Ｖ（ｒ、）　　□　　ＣｐＧ　Ｓ　ｌ　ｄ　（ｐ、ｒ、
ｉ）　　＜ｄ（ｐ、ｒ、ｊ） ■ｊ＋ｉ］ ・　・　・（１１） 全ての領域についてボロノイ領域を求めて、境界線を共
有する２つの領域を隣接しているとみなす。隣接してい
る２つの領域をｒ、、ｒ、の関係を技ｅ、□で表し、技
の集合をＥ＝　（ｅｉｊ）とするとき、領域Ｒ２の隣接
関係は平面グラフＧ＝　（Ｒ。

Ｅ）で表すことができる。

（３−２）隣接関係の分類 丘！二上 集合Ｒｆ内の全ての領域ｒ、についてｒ、と隣接した領
域に対して不連続度と平面の位置および傾きから境界の
種類を判定する。たとえば、第８図に示すように、室内
を構成する平面の隣接関係を３種類、折れ目１段差境界
１面内境界に分類する。これら３種類の定義を下記に記
す。

折れ目（Ｃｅａｓｅｓ）　：壁面と床の境界など連続し
ている面が面の方向が不連続になっている部分。

段差境界（Ｊｕｎ＋ｐ　ｂｏｕｎｄａｒｉｅｓ）　　：
机と床の境界など１面の奥行きが不連続になっている部
分。

面内境界（Ｌｉｎｅｓ）　　：奥行きや傾きの不連続性
はないが２画像から境界として認められる部分。ドアと
壁面の境界など、室内を構成する単位とは異なる面と考
える。

ゲ」［二％ 領域ｒ、と領域ｒｊ　との境界ｅ（ｒ；、ｒＪ）におい
て、その近傍のグリッド像から判定した不連続度をｄう
とする。第９図に示すように、隣接した領域の境界付近
の位置Ｐ、、Ｐ、、　法線Ｎ、、Ｎ、と位置および傾き
計測の誤差分布関数ｆ、、ｆ２を用いて、２つの平面の
位置と傾きの一致度ε１．ε２を求める。

ｅ＋　　＝ｆ＋　　（ｌ　　ｚ　　・（Ｐ；　　ＰＪ）
　　ｌ　）・　・　・　（１２） ｅｚ　　＝ｆｚ　（Ｉ　Ｎｔ　　　Ｎ、　１）　　　　
・　・　・（１３）これらε１．ε２と投影像から判定
した不連続度ｄｋから隣接関係が折れ目９段差境界１面
内境界である確率Ｐ　（Ａ／Ｘ）、Ｐ　（Ｂ／Ｘ）、Ｐ
　（Ｃ／Ｘ）を求める。

Ｐ　（Ｘ／ω） Ｐ（ω／Ｘ　）＝ Ｐ（Ｘ／Ａ）＋　　Ｐ（Ｘ／Ｂ）＋　　Ｐ（Ｘ／Ｃ）・
　・　・（１４） ただし、ω・［Ａ、Ｂ、ＣＩ　である。

Ｐ（Ｘ／Ａ）＝　ｄ、、・εｔ（１ｅｚ　）　　　　・
（１５）Ｐ（Ｘ／Ｂ）＝　　ｄｉｊ（１−ｅ　Ｉ）（１
−ｅｚ　）　　・・（１６）Ｐ（χ／Ｃ）・（１−ｄ　
、、）ε１・ε２　　・・（１７）第１Ｏ図（ａ）〜（
ｄ）は３種類の分類を各層に対応づけて表し、各層を組
み合わせて全体の室内を復元することを示すグラフであ
る。この図は床などの面の関係のほかに壁面とドアなど
の２次元平面の関係をも表している。室内環境の認識、
ロボットにおけるナビゲーシヨンの際には段差境界１面
内境界などの情報が必要になるが、３次元構造を復元す
るときには面の交線として計算できるのは折れ目しがな
い。これらの区別を容易にするため２層（ｌａｙｅｒニ
レイヤー）という概念を導入する。

第１Ｏ図（ａ）〜（ｄ）に示した例示において。

レイヤー１は面内境界、レイヤー２は折れ目、レイヤー
３は段差境界を割当ている。上位のレイヤーにあるノー
ドを下位のレイヤーに継承するとき部分グラフＧｉをマ
ージする。たとえば、第１１図において、レイヤー１で
領域ｒｌ　とｒ２とをマージして新しい領域ｒｌｌ　を
生成する。このとき領域ｒｌ’　の隣接する面は領域ｒ
、とｒ２とを部分グラフとするカットセットから求める
ことができる。これらの処理を行った結果として、レイ
ヤー２は壁面と床などの室内の枠組を構成する面の３次
元空間内での連結関係を示している。またレイヤー３に
表れているノードは机、黒板などの単体で存在し９周囲
とのつながりを持たない平面を示している。

１１腺夏１豆 構造線を復元する場合はレイヤー２の上にある面の境界
を計算して交線を求め、その他のレイヤーの境界は画像
中の領域の境界を近似して求める。このとき、３つの線
分が交わっている交点は誤差のため必ずしも１点で交わ
らない。そこで、第１２図に示したように　ある３つの
ノードをとったときにレイヤー２の上で閉曲線をなして
いる所に交点があることを利用して一致させる。第１２
図はレイヤー２上でのグラフと縁（エツジ）との関係を
示す。

また本発明の３次元モデルを作成する装置は上述した処
理を行う。

〔実施例〕

本発明の室内３次元モデル作成方法とその装置の１実施
例を第１３図を参照して述べる。

室内１に対して、グリッド光放射手段（プロジェクタ）
としての光源２であるＨｅ−Ｎｅレーザ２Ａがグリッド
光を放射する。室内１の投影像は撮像手段３としてのＣ
ＣＤカメラ３Ａによって撮影されるＣＣＤカメラ３Ａに
は信号処理装置４が接続されている。信号処理装置４は
映像分離部４１２位置および傾き検出部４２．領域分割
部４３．平面検出部４４、構造解析部４５．出力部４６
が図示の如く接続されている。信号処理装置４はマイク
ロプロセッサを用いて構成している。

第１３図に示した装置の概略動作について述べるＨｅ−
Ｎｅレーザ２Ａによってグリッド光を室内１に投影し、
ＣＣＤカメラ３Ａで投影像を撮影する。信号処理装置４
内の映像分離部４１は格子状のパターン像と通常の室内
画像を分離する。分離されたグリッド像は位置および傾
き検出部４２に入力され、室内画像は領域分割部４３に
人力される。位置および傾き検出部４２の出力と領域分
割部４３の出力は平面検出部４４に入力されて室内の枠
組を構成する平面が求められる。すなわち、パターン像
と通常像の両者について信号処理を行う。構造解析部４
５において平面間の構造の解析が行われ、出力部４６、
たとえば、ＣＲＴデイスプレーに３次元復元された様子
のグラフィク表示３機器配置表示が行われる以下、第１
３図の装置の主要部の詳細な動作について述べる。

映像分離部４１によって分離されたグリッド像は位置お
よび傾き検出部４２に入力されてグリ・ノド像の各線分
のみかけ上の傾きと交点の位置、そしてＨｅ−Ｎｅレー
ザ２ＡとＣＣＤカメラ３Ａとの座標位置関係から平面の
３次元位置とその傾きが計測される。その計測方法は、
前述した第１式〜第３式を参照して述べた計測原理に基
づく。

一方１通常の室内画像は領域分割部４３に入力される。

領域分割部４３は、前述した原理に基づき室内画像を小
領域に分割したときの階調値の分散を求め、しきい値以
下の領域を面とみなして領域分割を行う。

位置および傾き検出部４２の出力である平面の位置とそ
の傾き、ならびに、領域分割部４３の領域分割結果が平
面検出部４４に人力される。この平面検出部４４におい
て、領域分割部４３において検出できなかった空間的な
不連続を位置および傾き検出部４２の３次元情報を補っ
て検出する。すなわち、同一領域内に観測誤差以上の頌
きの不連続があった場合、３次元空間内で面の交線を求
め、透視変換を行って強制的に領域を分割する。平面検
出部４４の出力としては、平面の３次元空間内での位置
Ｐ、法線Ｎおよび領域の形状が得られる。

平面検出部４４の出力は構造解析部４５に入力される。

構造解析部４５は、まず、第７図に示すボロノイ図を用
いて画像面内でどの平面が隣接しているかどうかを求め
る。隣接している２つの領域をｒｉ。

ｒ、の関係を前述したように技ｅｉｊで表し　６１域間
の関係をグラフＧ＝　（Ｒ，Ｅ）で表す。次いで、隣接
している平面の関係を折れ目１段差境界および面内境界
の３種類に分類する。次いで、構造解析部４５は２以上
の結果に基づいてグラフＧを第１０図（ａ）〜（ｄ）に
示したようにレイヤー１〜３からなる部分グラフに分割
する。そして、このグラフを用いて室内の構造線（ワイ
ヤーフレーム）を計算する。ここで、室内の構造線を復
元する際に計算で境界線を求めることができるのは折れ
目（レイヤー２）だけである。したがって、他の境界は
領域の形状から求める。

以上によれば、ノイズや障害物などにより領域の一部が
欠けた場合でも隣接関係はほとんど変わらないので平面
の交線として構造線を安定に復元させることができる。

ス」１医 以上の例示した本発明の実施例に基づく実験例を以下に
示す。

ＣＣＤカメラ３Ａからの撮影画像を信号処理装置４の入
力信号処理回路（図示せず）において、５１２ｘ５１２
画素、各画素が２５６階調のデータに量子化した。この
量子化データについて上述した処理を行った。なお、Ｈ
ｅ−Ｎｅレーザ２Ａから室内１への各スリット光の位置
、角度の読み取り精度はそれぞれ１ｍｍ、０．１度であ
った。量子化データのピークを検出して２値化を行い複
数のデータについてＨｏｕｇｈ変換を施して仮の直線を
当てはめた後近傍の点列について最小２乗近似を用いて
正確な直線を予測した。

平面計測の原理を確認するため、予め位置と傾きが既知
である面にＨｅ−Ｎｅレーザ２Ａからグリッド光を投影
してＣＣＤカメラ３Ａが撮影した画像を用いて計測した
。投影面までの距離を４ｍに一定に保ち、−６１度〜＋
６１度の範囲で２軸となす角度を変化させて測定を行っ
た結果を第１４図に示す。

横軸は方角（度）、縦軸は測定値誤差（度）を示す。誤
差の平均は０．８１度、標準偏差は０．４３度出あった
。

また、投影面を角度を一定に保ち、Ｚ軸方向に２９ｍ〜
４．７ｍの範囲で３０ｃｍづづ移動させて測定を行った
結果を第１５図に示す。横軸は位置（ｃｍ）、縦軸は測
定誤差（ｃｍ）を示す。誤差は０４〜２．３％、平均１
．２％、標準偏差６．６３ｃｍであった。

誤差の要因は９面の実測誤差、Ｈｅ−Ｎｅレーザ２Ａと
ＣＣＤカメラ３Ａの設定誤差に依存するところが大きい
が、そのノイズ、細かい障害物に対して影響を受けない
３次元モデルの復元（再現）が可能である。

以上、３次元モデル作成について述べたが１本発明を各
種のシミュレーション、３次元ＣＡＤ、室内移動（警戒
）ロボットなどに適用できることは明らかである。

〔発明の効果〕

以上述べたように２本発明の室内３次元モデル作成方法
とその装置によれば、室内を構成する大きな平面を基に
して復元を行うので、照明などによる局所的なノイズや
小さい障害物が存在しても隣接関係はほとんど変化せず
、安定に３次元構造の復元ができ、信顛性の高い３次元
モデル作成が可能となる。

また本発明によれば、光源からグリッド光を室内に投影
することにより、多数の測定点が同時に得ることができ
る。そして２本発明に基づく方法によれば、各想定点に
ついて複数独立して同時的に処理することができるから
、モデル作成または復元を高速に行うことができる。

さらに１本発明によれば、グリッド光の投影によって得
られた３次元画像情報と通常の画像による２次元情報を
併用しており、奥行きの変化の少ないドア、窓なども識
別でき、室内を正確に復元することができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明が適用する例示としての室内。 光源および措像手段の斜視図。 第２図は第１図を幾何学的に表した図。 第３図は本発明における視差拘束を示す図。 第４図は本発明の仮想面の概念を示す図。 第５図は本発明の不連続度のヒストグラム第６図は本発
明の領域切断を示す図。 第７図は本発明におけるボロノイ図の定義を示す図。 第８図および第９図は本発明における例示としての隣接
関係の分類を図解する図 第１０図（ａ）〜（ｄ）は本発明における隣接関係をレ
イヤーの概念を用いて表した例示的な図第１１図は本発
明におけるグラフ変換を示す図第１２図は本発明におけ
る例示としてレイヤー２のグラフとエツジの関係を示す
図 第１３図は本発明の室内３次元モデル作成装置の構成図
。 第１４図および第１５図は第１３図の室内３次元モデル
作成装置を用いた実験結果を示すグラフである。 （符号の説明） １　・　・ ２　・　・ ２Ａ・ ３　・　・ ３Ａ・ ４　・　・ ４１　・　・ ４２　・　・ ４３　・　・ ４４　・　・ ４５　・　・ ４６　・　・ 室内。 光源。 Ｈｅ−Ｎｅレーザ 撮像手段。 ＣＯＤカメラ。 信号処理装置 映像分離部 位置および傾き検出部。 領域分割部。 平面検出部 構造解析部。 出力部。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、モデル作成対象空間にグリッド光を投影し該対象空
   間の投影像を撮影し、 該撮影画像をパターン画像と通常画像とに分割し、 該分割されたパターン画像に基づいて該対象空間の平面
   の位置およびその傾きを検出し、この処理と並行して該
   分割された通常画像に基づいて領域を分割し、 該位置および傾き、ならびに、該領域分割データから該
   対象空間内の平面を検出し、 該平面検出データに基づいて構造解析して 該対象空間を復元する室内３次元モデル作成方法。 ２、対象空間にグリッド光を投影する光源、該対象空間
   の投影像を撮影する撮像手段、 該撮像手段からの撮影画像をパターン画像と通常画像と
   に分割する手段、 分割されたパターン画像に基づいて該対象空間の平面の
   位置およびその傾きを検出する手段、該位置および傾き
   の検出処理と並行して該分割された通常画像に基づいて
   領域を分割する手段、該位置および傾き、ならびに、該
   領域分割データから該対象空間の平面を検出する手段、 該平面検出データに基づいて構造解析して該対象空間を
   復元する手段、 を具備する室内３次元モデル作成装置。