JPH08329222A - ３次元位置認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】テレビカメラを動かしたり焦点調整を行うこと
なくオブジェクトの３次元位置座標を演算する。 【構成】複数のテレビカメラはそれぞれ魚眼レンズ３０
Ａ及びＣＣＤエリアイメージセンサを備えている。オブ
ジェクトの３次元位置座標をＰ（ｘ，ｙ，ｚ）とする
と、２台のテレビカメラのＣＣＤ面上にはオブジェクト
像の２次元位置座標がそれぞれ点Ｐ_L 、点Ｐ_R として表
される。この点Ｐ_L 、点Ｐ_R の２次元座標を取得し所定
の式により演算し３次元位置座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を求
める。広角固定焦点レンズである魚眼レンズを用いて撮
像しているので、テレビカメラを動かしたり焦点調整を
行わずに３次元位置座標を演算できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は３次元位置認識装置に係
り、特に視野内に存在する被認識対象を含む所定の領域
を撮像して被認識対象の３次元座標を求める３次元位置
認識装置に関する。

【０００２】

【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来の
監視装置では、少数のテレビカメラを部屋の角部に配置
し、移動する被認識対象に合わせてテレビカメラを動か
し焦点調整を行って３次元空間内の被認識対象を撮像し
ていた。しかしながら、従来の監視装置では、テレビカ
メラを動かし焦点調整を行う必要があるので、被認識対
象の画像を得るまでに遅延時間が発生する、という問題
点があった。

【０００３】この問題点を解消するために、広視野角を
有する魚眼レンズを用いたデジタル映像システムの技術
が知られている（１９９５年１月号「光アライアンス」
２６頁乃至２９頁参照）。しかしながら、本技術はあく
まで被認識対象の映像を捉える技術であるので、３次元
空間内に存在する被認識対象の３次元座標を求めること
はできない。

【０００４】一方、３次元情報を抽出する技術として
は、例えば、オブジェクトを１台のテレビカメラにより
異なる位置から撮像し、複数の画像を画像処理装置で処
理して計算機で各画像から特徴点の属するボクセルを抽
出する技術が開示されている（特開平第６−１１７８３
５号公報参照）。しかしながら、この技術では、被認識
対象を回転する回転テーブルに乗せなければならないの
で、一般的な３次元空間（例えば、室内）において人等
の被認識対象の３次元情報を抽出することは困難であ
る。

【０００５】本発明は上記事実を考慮して、テレビカメ
ラを動かしたり焦点調整を行うことなく被認識対象の３
次元座標を得ることができる３次元位置認識装置を提供
することを目的とする。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、請求項１に記載の発明は、予め定められた位置に配
置され、９０°以上の視野角を有する広角固定焦点レン
ズ及び該レンズによる結像点に配設されたエリアセンサ
を備え、視野内に存在し移動する被認識対象を含む所定
の領域を各々異なる位置から撮像する複数の撮像手段
と、前記複数の撮像手段により撮像された各々異なる撮
像情報を処理して被認識対象の形状を認識する形状認識
手段と、前記形状認識手段により認識された被認識対象
の３次元座標を演算する３次元座標演算手段と、を備え
たことを特徴とする。

【０００７】請求項２に記載の発明は、請求項１に記載
の形状認識手段が、３次元空間を水平、垂直及び鉛直の
各方向に沿って仮想的に細分割することにより得られる
多数の立方体状の微小空間の集合体として、前記複数の
撮像手段により撮像された各々異なる画像情報から被認
識対象が占有する当該微小領域を求めることにより被認
識対象の形状を認識することを特徴とする。

【０００８】請求項３に記載の発明は、請求項１又は請
求項２に記載の形状認識手段が、前記複数の撮像手段に
より撮像された各々異なる画像情報に含まれる被認識対
象像が占有する当該微小領域のうち各々の画像情報に含
まれる重複した微小領域を被認識対象像が占める微小領
域として求めることを特徴とする。

【０００９】請求項４に記載の発明は、請求項１に記載
の３次元座標演算手段が、前記複数の撮像手段のエリア
センサ上に結像された２次元座標を取得し、該取得した
複数の２次元座標に基づいて被認識対象の３次元座標を
演算することを特徴とする。

【００１０】そして、請求項５に記載の発明は、予め定
められた位置に配置され、９０°以上の視野角を有する
広角固定焦点レンズ及び該レンズによる結像点に配設さ
れたエリアセンサを備え、視野内に存在し移動する被認
識対象を含む所定の領域を撮像する撮像手段と、前記撮
像手段の近傍に配置され、前記エリアセンサ上に結像す
るように被認識対象の像を反射する反射手段と、前記エ
リアセンサ上に前記広角固定焦点レンズで屈折して結像
された被認識対象像及び前記反射手段により反射され広
角固定焦点レンズで屈折して結像された被認識対象像の
２次元座標を取得し、該取得した複数の被認識対象像の
２次元座標に基づいて被認識対象の３次元座標を演算す
る演算手段と、を備えたことを特徴とする。

【００１１】

【作用】請求項１の発明によれば、複数の撮像手段は、
予め定められた位置に配置されている。この予め定めら
れた位置は、例えば、部屋の天井等の平面部の他、天井
と壁の２面の作る角部や天井と２面の壁の３面の作る角
部とすることができる。複数の撮像手段は９０°以上の
視野角を有する広角固定焦点レンズ及び該レンズによる
結像点に配設されたエリアセンサを備えている。広角固
定焦点レンズは９０°以上の広い視野角を有するので、
複数の撮像手段を動かさずに被認識対象を撮像すること
ができる。また、物や人・動物等の被認識対象は床や地
面からの高さが概ね決まっており、更に、広角固定焦点
レンズは焦点深度を深くとることができので、複数の撮
像手段に焦点調整機構が備えられなくても、鮮明にエリ
アセンサ上に被認識対象像を結像することができる。複
数の撮像手段により視野内に存在する被認識対象を含む
所定の領域が各々異なる位置から撮像される。

【００１２】形状認識手段により複数の撮像手段で撮像
された各々異なる撮像情報が処理されて被認識対象の形
状が認識される。被認識対象の形状を認識するには、例
えば、請求項２にも記載したように、３次元空間を水
平、垂直及び鉛直の各方向に沿って仮想的に細分割する
ことにより得られる多数の立方体状の微小空間の集合体
として、複数の撮像手段により撮像された各々異なる画
像情報から被認識対象が占有する当該微小領域を求める
ことで認識してもよいし、また、例えば、複数の撮像手
段により各々異なる撮像情報を平面化した画像データに
変換し、該変換された画像データから少なくとも被認識
対象の正面、背面、左側面、右側面及び平面の画像デー
タを求め、該求められた画像データを合成して認識して
もよい。

【００１３】３次元座標演算手段により形状認識手段で
認識された被認識対象又は該被認識対象の所定の部位の
３次元座標が演算される。一般に被認識対象は点とは限
らず点の集合体であるので、被認識対象が含む点の全て
の３次元座標を全て演算してもよいし、被認識対象と３
次元空間とを画する境界に属する点の全ての３次元座標
を演算してもよい。また、例えば高さや長さ等を特定の
位置を予め設定（記憶）しておいてその３次元座標を演
算してもよいし、特定の情報を入力してその３次元座標
を演算するようにしてもよい。

【００１４】このように、複数の撮像手段は広角固定焦
点レンズを備えているので、複数の撮像手段を動かし焦
点調整を行う必要がないので、被認識対象の形状を速や
かに認識して３次元座標を求めることができる。

【００１５】請求項２に記載の３次元位置認識装置によ
れば、請求項１に記載の形状認識手段により、３次元空
間を水平、垂直及び鉛直の各方向に沿って仮想的に細分
割することにより得られる多数の立方体状の微小空間の
集合体として、複数の撮像手段により撮像された各々異
なる画像情報から被認識対象が占有する当該微小領域が
求められることにより被認識対象の形状が認識される。
ここで、微小領域はエリアセンサの解像度の限界まで細
分化することができる。このため、被認識対象の形状を
細部まで認識することができる。

【００１６】また、複数の撮像手段により撮像された画
像情報には図７に示したように影（死角）の領域が生ず
るので、請求項３に記載したように、請求項１又は請求
項２に記載の形状認識手段が、複数の撮像手段により撮
像された各々異なる画像情報に含まれる被認識対象像が
占有する当該微小領域のうち各々の画像情報に含まれる
重複した微小領域を被認識対象像が占める微小領域とし
て求めれば、影の領域を排除することができ、被認識対
象の形状を正確に認識することができる。

【００１７】また、複数の撮像手段のエリアセンサ上の
点の２次元座標が分かれば３次元座標を逆算することが
できるので、請求項４に記載したように、請求項１に記
載の３次元座標演算手段が、複数の撮像手段のエリアセ
ンサ上に結像された２次元座標を取得し、該取得した複
数の２次元座標に基づいて被認識対象の３次元座標を演
算することがきでる。

【００１８】請求項５に記載の３次元位置認識装置によ
れば、撮像手段は予め定められた位置に配置され、９０
°以上の視野角を有する広角固定焦点レンズ及び該レン
ズによる結像点に配設されたエリアセンサを備えてい
る。撮像手段により、視野内に存在する被認識対象を含
む所定の領域が撮像される。反射手段は撮像手段の近傍
に配置されされている。この反射手段は、例えば図１７
（Ｇ）〜（Ｌ）に示したように、壁に沿って配置した
り、Ｌ字型でもよく、また、湾曲したものであってもよ
い。反射手段によりエリアセンサ上に結像するように被
認識対象の像が反射される。演算手段により、エリアセ
ンサ上に広角固定焦点レンズで屈折して結像された被認
識対象像及び反射手段により反射され広角固定焦点レン
ズで屈折して結像された被認識対象像の２次元座標が取
得され、該取得された複数の被認識対象像の２次元座標
に基づいて被認識対象の３次元座標が演算される。この
ように、反射手段により被認識対象像をエリアセンサ上
に結像させることができるので、撮像手段が１つでも被
認識対象の３次元座標を演算することができる。

【００１９】

【実施例】以下、図面を参照して本発明に係る３次元位
置認識装置の第１実施例について説明する。

【００２０】図１に示すように、３次元位置認識装置１
０は、３次元空間を構成する部屋３４の天井３６に略等
間隔でアレイ状に配置された撮像手段としての複数のテ
レビカメラ３０と、３次元位置認識装置１０全体を制御
する中央制御装置１２と、で構成されている。これらの
各テレビカメラ３０と中央制御装置１２とは通信ケーブ
ル２８を介して接続されている。なお、天井３６には複
数の照明灯３２が固設されている。

【００２１】各テレビカメラ３０は、それぞれ広角固定
焦点レンズとしての魚眼レンズ３０Ａを備えており、魚
眼レンズ３０Ａの視野角は９０°以上である。魚眼レン
ズには、例えば、等距離射影（ｅｑｕｉｄｉｓｔａｎｃ
ｅ ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ）型、立体射影型、等立体角
射影型、正射影型等の種々の種類があり、本実施例では
何れの魚眼レンズも使用可能であるが、以下、等距離射
影型の魚眼レンズを使用しているものとして説明する。
また、各テレビカメラはＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ−Ｃｏｕ
ｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）エリアイメージセンサ３０Ｂ
（図１には示さず）を備えており、部屋３４内に存在す
る被認識対象としてのオブジェクト４０を含む所定の領
域を撮像する。

【００２２】中央制御装置１２はバス２０を備えてい
る。バス２０には、３次元位置認識装置１０全体の制御
処理を行うＣＰＵ１４、３次元位置認識装置１０全体を
制御する制御プログラムを記憶したＲＯＭ１６、制御プ
ログラム実行時に使用するワークエリアであると共に各
ビデオカメラ３０で撮像した撮像情報を画像データとし
て一時的に格納するＲＡＭ１８及び中央制御装置１２の
外部と信号を授受するためのＩ／Ｏインターフェイス２
２が接続されている。Ｉ／Ｏインターフェイス２２に
は、ディスプレイ及びキーボード等からなるコンソール
２４、マウス２６及び上述した各テレビカメラ５０が接
続されている。

【００２３】次に、本実施例の作用について説明する。
中央制御装置１２に設けられた図示しないスタートボタ
ンが押下されると、図２に示すオブジェクト認識処理ル
ーチンが実行される。なお、オブジェクト認識処理ルー
チンは３次元空間である部屋３４内に存在するオブジェ
クト４０を認識するための処理ルーチンであり、この処
理ルーチンの実行は所定時間間隔で繰り返して行われ
る。

【００２４】まず、ステップ１００では、オブジェクト
分別処理が行われる。このオブジェクト分別処理では、
図３に示すサブルーチンが実行される。ステップ１２０
では、オブジェクト４０が部屋３４内に存在しないとき
の画像データＡをＲＯＭ１６から読み出し、次のステッ
プ１２２において各テレビカメラで撮像した画像データ
Ｂを各々取り込んでＲＡＭ１８に格納する。次のステッ
プ１２４では画像データＢと画像データＡとの差をとっ
て部屋３４にオブジェクト４０が存在するかを分別する
（図５参照）。次にステップ１２６ではタイマを設定す
る。このタイマはＣＰＵ１４によって構成される内部時
計を使用することができる。次のステップ１２８では、
タイムアウトとなったか否かを判断し、否定判断のとき
は、ステップ１２８に戻る。一方、肯定判断のときは、
次のステップ１３０において各テレビカメラで撮像した
画像データＣを各々取り込む。次にステップ１３２では
ＲＡＭ１８に格納した画像データＢを読み出し画像デー
タＣとを比較することにより進行方向を求め、求めた進
行方向からオブジェクト４０の前後を判断し（図５参
照）、前後の情報をＲＡＭ１８に格納してステップ１０
０へ戻る。

【００２５】次のステップ１０２では、オブジェクト４
０の位置及び高さを演算する。図６に示すように、点Ｏ
に固定された等距離射影型魚眼レンズ３０Ａの焦点距離
を焦点距離ｆ、点Ｏから部屋３４の床面３５に垂直に下
ろした点Ｑまでの距離を距離Ｈ、点Ｑからオブジェクト
４０の床面３５上の点Ｐまでの距離を距離Ｒ、オブジェ
クト４０の高さ（オブジェクト４０の天井方向の先端を
点Ｐ’としたときに点Ｐ’と点Ｐとの距離）を高さｈと
する。また、点ＰＯＱのなす角を角θ、点Ｐ’ＯＱのな
す角を角θ’、ＣＣＤエリアイメージセンサ３０ＢのＣ
ＣＤ面上のオブジェクト像をｈ’、オブジェクト像ｈ’
のうち点Ｐに対応して結像した点を点ｐ、オブジェクト
像ｈ’のうち点Ｐ’に対応して結像した点を点ｐ’、Ｃ
ＣＤ面の画像中心（ＣＣＤ面の中心）ｏから点ｐまでの
距離を距離ｒ、ＣＣＤ面の画像中心ｏから点ｐ’までの
距離を距離ｒ’とすると、角θ、θ’、距離ｒ、ｒ’は
次式（１）〜（４）により求めることができる。

【００２６】 θ＝ｔａｎ^-1（Ｒ／Ｈ） ・・・・・（１） θ’＝ｔａｎ^-1｛Ｒ／（Ｈ−ｈ）｝ ・・・・・（２） ｒ＝ｆθ ・・・・・（３） ｒ’＝ｆθ’ ・・・・・（４） 従って、高さｈ及び距離Ｒは次式（５）及び（６）によ
り求めることができる。

【００２７】 ｈ＝Ｈ｛１−ｔａｎ（ｒ／ｆ）／ｔａｎ（ｒ’／ｆ）｝・・・（５） Ｒ＝Ｈｔａｎ（ｒ／ｆ） ・・・・・（６） なお、距離Ｈ及び焦点距離ｆは予め定められており、式
（５）及び式（６）はＲＯＭ１６に格納されている。こ
のため、ステップ１０２では、式（５）を読み出して１
台のテレビカメラのＣＣＤ面上の情報から高さｈを演算
し、式（６）を読み出して２台のテレビカメラのＣＣＤ
面上の情報からそれぞれ距離Ｒを求め、求めた２つの距
離Ｒからオブジェクト４０の２次元位置を演算する。

【００２８】次にステップ１０４では、上記ステップ１
０２で演算した位置を中心として３次元空間をＸ方向、
Ｙ方向及びＺ方向に沿って仮想的に細分割したメッシュ
状の微小領域であるボクセルを設定する。これにより、
画像データＣはボクセルの集合体に変換される。図７は
４台のテレビカメラＡ、Ｂ、Ｃ及びＤからオブジェクト
４０を見たとき、オブジェクト４０が占有するボクセル
を概念的に示したものである。各テレビカメラからオブ
ジェクト４０を見たときはそれぞれ影（死角）の部分Ｒ
_A 、Ｒ_B 、Ｒ_C 及びＲ_D が生じるが、影の部分は各テレ
ビカメラからは見えないので、これら影の部分もオブジ
ェクト４０が占有するボクセルとして設定される。な
お、ボクセルは、ＣＣＤエリアイメージセンサ３０Ｂの
解像度の限界まで細分割することが可能である。

【００２９】次のステップ１０６では、オブジェクト４
０の高さｈにより画像データのうちオブジェクトが占有
するボクセルを限定する第１次絞り込みを行う。図８
（Ａ）〜（Ｄ）は、４台のテレビカメラの画像データか
ら第１次絞り込みを行ったときのボクセルの概念を示し
たものである。

【００３０】次にステップ１０８では第１次絞り込み領
域のうち各画像データからオブジェクト像の重複する部
分のボクセルを残す第２次絞り込みを行う（図８参
照）。これにより、図７に示した影の領域Ｒ_A 、Ｒ_B 、
Ｒ_C 及びＲ_D はオブジェクト像が占有するボクセルから
排除される。図９は、各画像データを合成したときにオ
ブジェクト像が占めるボクセル５０を概念的に示したも
のである。

【００３１】次のステップ１１２では、ボクセル５０か
らオブジェクト４０の高さ、太さ等のパラメータを決定
し、決定したパラメータにより人の外観に似せたダミー
モデル６０に変換する。また、ＲＡＭ１８に格納した前
後情報及び頭部の色差、目、鼻、口、耳の位置、腕の長
さや位置、つま先の向き、関節の自由度等の特徴点から
ダミーモデルの細部を決定する。なお、このステップ１
１２では、上記パラメータからオブジェクト４０が人か
否かを判断し、人のときには、人のダミーモデルをＲＯ
Ｍ１６から呼び出しているが、人でないとき例えば物や
動物の場合にも同様に物や動物のダミーモデルをＲＯＭ
１６から呼び出している。図１０にボクセル５０からダ
ミーモデル６０に変換するときの概念を示す。

【００３２】次のステップ１１４では、細部が決定され
たダミーモデル６０をコンソール２４のディスプレイに
背景と共に表示して、オブジェクト認識処理ルーチンを
終了する。

【００３３】次に、図４に示す３次元座標演算処理ルー
チンについて説明する。なお、３次元座標演算処理ルー
チンはオブジェクト４０の所定の部位の３次元座標を演
算するための処理である。

【００３４】まず、ステップ１４０ではディスプレイ上
のダミーモデル６０の任意の１点に表示されたカーソル
がクリックされたか否かを判断し、否定判断のときは３
次元座標の演算要求がないので、ステップ１４０へ戻
る。一方、肯定判断のときは、次のステップ１４２にお
いて２台のテレビカメラを選択し、選択された２台のテ
レビカメラのそれぞれのＣＣＤ面上のクリックされた位
置に対応する２次元座標を取り込む。この２台のテレビ
カメラは、例えば、オブジェクト像が大きい順に選択し
てもよいし、オブジェクト４０の正面を捉えたテレビカ
メラを選択してもよい。この選択された２台のテレビカ
メラをそれぞれカメラＬ、カメラＲとする。

【００３５】次のステップ１４４では３次元座標を演算
する。図１１に示すように、カメラＬの３次元座標Ｃを
（Ｘ，０，Ｚ）、カメラＲの３次元座標Ｃ’を（Ｘ’，
０，Ｚ）とする。また、クリックされた位置に対応する
カメラＬのＣＣＤ面上の座標Ｐ_L を（α₁ ，β₁ ）、カ
メラＬのＣＣＤ面の画像中心Ｏ_L から座標Ｐ_L までの距
離をｒ、クリックされた位置に対応するカメラＲのＣＣ
Ｄ面上の座標Ｐ_R を（α₁ ’，β₁ ’）、カメラＲのＣ
ＣＤ面の画像中心Ｏ_R から座標Ｐ_R までの距離をｒ’、
光の可逆則により座標Ｐ_L 及び座標Ｐ_R から出た光を仮
想したときに２つの光が交わる点、すなわち、クリック
されたディスプレイ上の所定の部位の３次元空間内にお
けるオブジェクトの所定の部位の３次元座標ＰをＰ
（ｘ，ｙ，ｚ）とする。また、カメラＬの３次元座標位
置から下ろした垂線の足と点Ｐから下ろした垂線の足と
のなす角が直角となる点Ｓの座標をＳ（Ｘ，０，ｚ）、
カメラＲの３次元座標位置から下ろした垂線の足と点Ｐ
から下ろした垂線の足とのなす角が直角となる点Ｓ’の
座標をＳ’（Ｘ’，０，ｚ）、点ＰＣＳのなす角を角θ
₁ 、点ＰＣ’Ｓ’のなす角を角θ₁ ’、点ＰＳＳ’のな
す角を角φ、点ＰＳ’Ｓのなす角を角φ’とする。

【００３６】ＣＣＤ面上で画像中心Ｏ_L から像までの距
離ｒは、上述した式（３）により、 ｒ＝ｆθ₁ として求められる。

【００３７】また、それぞれα₁ 、β₁ は、 α₁ ＝ｆθ₁ ｃｏｓ（π−φ）＝−ｆθ₁ ｃｏｓφ β₁ ＝ｆθ₁ ｓｉｎ（π−φ）＝ｆθ₁ ｓｉｎφ ・・・（７） である。ここで、 ｓｉｎφ＝ｙ／｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ・・・（８） ｃｏｓφ＝（ｘ−Ｘ）／｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 であるので、α₁ 、β₁ は、 α₁ ＝−ｆθ₁ （ｘ−Ｘ）／｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ・・・・（９） β₁ ＝ｆθ₁ ｙ／｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ・・・（１０） として求めることができる。式（１０）を式（９）で割
ることにより、 ｙ＝（β₁ ／α₁ ）（Ｘ−ｘ） ・・・（１１） 同様に、 ｙ＝（β₁ ’／α₁ ’）（Ｘ’−ｘ） ・・・（１２） 式（１１）と式（１２）とからｙを消去して、 ｘ＝（α₁ β₁ ’Ｘ’−α₁ ’β₁ Ｘ）／（α₁ β₁ ’−α₁ ’β₁ ） ・・・（１３） により３次元座標ＰのＸ座標を求めることができる。

【００３８】次に、式（１１）と式（１３）とからｘを
消去して、 ｙ＝β₁ β₁ ’（Ｘ−Ｘ’）／（α₁ β₁ ’−α₁ ’β₁ ）・・（１４） により３次元座標ＰのＹ座標を求めることができる。

【００３９】ところで、 θ₁ ＝ｔａｎ^-1［｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ／（Ｚ−ｚ）］ であるので、式（７）、式（８）から β₁ ／（ｆｓｉｎφ）＝ｔａｎ^-1［｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ／（Ｚ−ｚ ）］ 従って、 ｚ＝Ｚ−［｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ／ｔａｎ［（β₁ ／ｆ）× ｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ／ｙ］ ・・・（１５） また、式（１１）から ｛（ｘ−Ｘ）² ＋ｙ² ｝^1/2 ＝（ｘ−Ｘ）｛１＋（β₁ ／α₁ ）² ｝^1/2 式（１１）と式（１４）とから （ｘ−Ｘ）＝（Ｘ’−Ｘ）／｛１−（α₁ ’／α₁ ）×（β₁ ／β₁ ’）｝ であるので、式（１５）は、 ｚ＝Ｚ＋［（Ｘ’−Ｘ）｛１＋（β₁ ／α₁ ）² ｝^1/2 ／｛１−（α₁ ’／ α₁ ）（β₁ ／β₁ ’）｝］／ｔａｎ｛（α₁ ² ＋β₁ ² ）^1/2 ／ｆ｝ ・・・（１６） と表すことができ、３次元座標ＰのＺ座標を求めること
ができる。

【００４０】なお、各テレビカメラ３０の３次元座標は
予め定められている。従って、ステップ１４４では、Ｒ
ＯＭ１６から式（１３）、（１４）及び（１６）を読み
出し、ステップ１４２で取り込んだカメラＬのＣＣＤ面
上の座標Ｐ_L （α₁ ，β₁ ）及びカメラＲのＣＣＤ面上
の座標Ｐ_R （α₁ ’，β₁ ’）の値を代入してオブジェ
クト４０の３次元座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を演算する。

【００４１】次のステップ１４６では、３次元座標Ｐ
（ｘ，ｙ，ｚ）をコンソール２４のディスプレイに表示
して、３次元座標演算処理ルーチンを終了する。

【００４２】このように本実施例によれば、広角固定焦
点レンズ３０Ａを用いて撮像しているので、テレビカメ
ラを動かしたり焦点調整を行う必要はない。このため、
オブジェクトを捉えるまでの時間を短縮することができ
る。

【００４３】また、テレビカメラの向きを変えたり焦点
を調整調整するための機構が不要となるので、オブジェ
クトを捉える作業を自動化することができると共に、駆
動部分がなくなるので、テレビカメラの耐久性や信頼性
を高めることができる。

【００４４】更に、１つのオブジェクトに対して複数の
テレビカメラにより撮像しているので、例えば家具等の
視野を遮る障害物や他のオブジェクトが存在していて
も、３次元座標を演算することができる。

【００４５】また、テレビカメラは３次元空間を構成す
る部屋の天井に配置されているので、壁面を有効に使用
することができる。

【００４６】また、ボクセルはＣＣＤエリアイメージセ
ンサの解像度の限界まで細分化することができるので、
オブジェクトの形状を細部まで認識することができる。

【００４７】また、２次絞り込みにより影の部分を排除
しているので、オブジェクトの形状を正確に認識するこ
とができる。

【００４８】また、クリックした点に対応するオブジェ
クトの部位の３次元座標を求めることができるので、オ
ブジェクトの任意の部位の３次元座標を求めることがで
きる。

【００４９】なお、本実施例では複数のテレビカメラ３
０を天井に配置したが、図１９（Ａ）〜（Ｆ）に示すよ
うに、壁の近くに配置したり壁に埋め込んで配置しても
よく、天井と壁で構成される２面のコーナー部や天井と
２面の壁で構成される３面のコーナー部に配置してもよ
い。更に、図１９（Ｍ）〜（Ｏ）に示すように、等距離
射影型魚眼レンズ３０Ａを部屋の中心に向けるようにし
てもよい。

【００５０】また、本実施例ではステップ１２０で画像
データＡを読み出したが、このステップ１２０を設けな
いで、画像データＢと画像データＣとからオブジェクト
を分別するようにしてもよい。

【００５１】また、本実施例では、等距離射影型魚眼レ
ンズを用いたが、上述したように等立体角射影型魚眼レ
ンズ、立体射影型魚眼レンズや正射影型魚眼レンズを用
いても同様に演算することができる。以下に等立体角射
影型魚眼レンズを用いたときの式（１）〜式（６）に相
当する式をそれぞれ次の式（１）’〜式（６）’を示
す。

【００５２】 θ＝ｔａｎ^-1（Ｒ／Ｈ） ・・・・・（１）’ θ’＝ｔａｎ^-1｛Ｒ／（Ｈ−ｈ）｝ ・・・・・（２）’ ｒ＝２ｆｓｉｎ（θ／２） ・・・・・（３）’ ｒ’＝２ｆｓｉｎ（θ’／２） ・・・・・（４）’ ｈ＝Ｈ［１−ｔａｎ｛２ｓｉｎ^-1（ｒ／２ｆ）｝／ ｔａｎ｛２ｓｉｎ^-1（ｒ’／２ｆ）｝］ ・・・・・（５）’ Ｒ＝Ｈｔａｎ｛２ｓｉｎ^-1（ｒ／２ｆ）｝ ・・・・・（６）’ なお、第１実施例では４台のテレビカメラでオブジェク
トを捉えたが２台以上のテレビカメラの場合にも上記と
同様にオブジェクトの３次元座標を演算することができ
る。

【００５３】次に本発明に係る３次元位置認識装置の第
２実施例について説明する。本第２実施例では、１台の
テレビカメラと１枚の鏡とによりオブジェクトの３次元
座標を演算する例を示す。なお、本実施例は第１実施例
と略同一であるので、図１乃至図４において同一の部分
には同一の符号を付し、説明を省略する。

【００５４】図１２に示すように、各テレビカメラ３０
の１側面には、ＣＣＤエリアイメージセンサ３０Ｂの１
端面の方向（Ｘ方向）と平行で鉛直方向（Ｚ方向）に縦
長の鏡３８が天井３６に固設されている。

【００５５】次に、本実施例の等距離射影型魚眼レンズ
３０Ａ、ＣＣＤエリアイメージセンサ３０Ｂ及び鏡３８
の位置、距離及び角度等の諸量を図１２及び１３を参照
して説明する。なお、図１３は等距離射影型魚眼レンズ
３０ＡとＣＣＤエリアイメージセンサ３０Ｂとの距離は
微小であるものとして無視したときの上記諸量の詳細を
表したものである。

【００５６】図１２に示したように、ＣＣＤエリアイメ
ージセンサ３０ＢのＣＣＤ面と同一のＸＹ平面上にある
鏡３８の上端部の中央を３次元座標の原点Ｏ（０，０，
０）にとる。ＣＣＤ面の画像中心Ｈは原点ＯからＹ方向
に距離ｈだけ離れており、画像中心Ｈの３次元座標をＨ
（０，ｈ，０）にとる。なお、オブジェクト４０の任意
の部位の３次元座標をＰ（ｘ，ｙ，ｚ）とし、点Ｐから
出た光は等距離射影型魚眼レンズ３０Ａで屈折してＣＣ
Ｄ面上の点Ｄに結像する。このＣＣＤ面上の点Ｄの２次
元座標をＤ（α_D ，β_D ）とする。また、点Ｐから出た
光で鏡３８により反射した光は等距離射影型魚眼レンズ
３０Ａで屈折してＣＣＤ面上の点Ｒに結像する。このＣ
ＣＤ面上の点Ｒの２次元座標をＲ（α_R ，β_R ）とす
る。なお、鏡３８がないときの仮想のテレビカメラ３１
を想定し、ＣＣＤ面の画像中心Ｈ’の３次元座標をＨ’
（０，−ｈ，０）にとったときに、点Ｐから出た光は仮
想の等距離射影型魚眼レンズ３１Ａで屈折して仮想のＣ
ＣＤエリアイメージセンサ３１ＢのＣＣＤ面上の点Ｒ’
に結像するものとし、上述した点Ｒと仮想した点Ｒ’と
は鏡３８に対して対称であるものとする。また、ＣＣＤ
面上の画像中心Ｈから点Ｄまでの距離を距離ｒ_D 、ＣＣ
Ｄ面上の画像中心Ｈから点Ｒまでの距離を距離ｒ_R とす
る。

【００５７】図１３に示したように、点ＨからＺ方向に
下ろした垂線上にある任意の点を点Ｒとし、点Ｈ’から
Ｚ方向に下ろした垂線上にある任意の点を点Ｒ’とした
とき、点ＰＨＲのなす角を角θ_D 、点ＰＨ’Ｒ’のなす
角を角θ_R'とする。また、３次元座標（ｘ，ｙ，０）で
表される点を点Ｓ、点Ｓと点Ｈとの距離を距離Ｂ_R 、点
Ｓと点Ｈ’との距離を距離Ｂ_R'、点Ｐと点Ｈとの距離を
距離Ａ_D 、点Ｐと点Ｈ’との距離を距離Ａ_R'とする。

【００５８】次に、本実施例の作用について説明する。
図４のステップ１４２では、１台のテレビカメラ３０を
選択し、クリックされた位置に対応するＣＣＤ面上の座
標Ｄ（α_D ，β_D ）及びＲ（α_R ，β_R ）の値を取り込
む。このテレビカメラ３０の選択は、例えば、距離ｒ_D
が最も小さいテレビカメラを選択することができる。

【００５９】次のステップ１４４では、３次元座標を演
算する。ここで、図１２及び１３を参照して上述した諸
量について更に説明する。

【００６０】角θ_D 及びθ_R'はそれぞれ、 θ_D ＝ｔａｎ^-1（Ｂ_D ／Ｑ） ＝ｔａｎ^-1［｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｚ］ θ_R'＝ｔａｎ^-1（Ｂ_R'／Ｑ） ＝ｔａｎ^-1［｛（ｙ＋ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｚ］ により求めることができるので、上記式（３）から距離
ｒ_D 及びｒ_R は次式により表される。

【００６１】 ｒ_D ＝ｆ・ｔａｎ^-1［｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｚ］ ｒ_R ＝ｆ・ｔａｎ^-1［｛（ｙ＋ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｚ］ ところで、 α_D ＝ｒ_D ｃｏｓ（π−φ_D ）＝−ｒ_D ｃｏｓφ_D ・・・（１７） β_D ＝ｒ_D ｓｉｎ（π−φ_D ）＝ｒ_D ｓｉｎφ_D ・・・（１８） α_R ＝ｒ_R ｃｏｓφ_R' （∵φ_R'＝φ_R ） ・・・（１９） β_R ＝ｒ_R ｓｉｎφ_R' （∵φ_R'＝φ_R ） ・・・（２０） また、 ｃｏｓφ_D ＝（ｙ−ｈ）／｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２１） ｓｉｎφ_D ＝ｘ／｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２２） ｃｏｓφ_R'＝（ｙ＋ｈ）／｛（ｙ＋ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２３） ｓｉｎφ_R'＝ｘ／｛（ｙ＋ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２４） であるので、式（１７）及び式（２１）並びに式（１
８）及び式（２２）から、 α_D ＝−ｆθ_D （ｙ−ｈ）／｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２５） β_D ＝ｆθ_D ｘ／｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２６） と表すことができる。この２つの式からｆθ_D を消去す
ると、 ｙ＝ｈ−（α_D ／β_D ）ｘ ・・・（２７） 同様に、 α_R ＝ｆθ_R'（ｙ＋ｈ）／｛（ｙ＋ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２８） β_R ＝ｆθ_R'ｘ／｛（ｙ＋ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ・・・（２９） ｙ＝−ｈ＋（α_R ／β_R ）ｘ ・・・（３０） 式（２７）及び（３０）から ｘ＝２ｈβ_D β_R ／（α_D β_R ＋α_R β_D ） ・・・（３１） により３次元座標ＰのＸ座標を求めることができる。

【００６２】次に、式（３１）を式（２７）に代入し
て、 ｙ＝ｈ（α_R β_D −α_D β_R ）／（α_D β_R ＋α_R β_D ）・・・（３２） により３次元座標ＰのＹ座標を求めることができる。

【００６３】また、 β_D ＝ｒ_D ｓｉｎφ_D ＝ｆθ_D ｓｉｎφ_D ＝ｆ・ｔａｎ^-1［｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｚ］・ｓｉｎφ_D この式を変形して、 ｚ＝｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｔａｎ（β_D ／ｆｓｉｎφ_D ） ＝｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｔａｎ［（β_D ／ｆ）× ｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ／ｘ］ ところで、式（３１）及び式（３２）から、 ｛（ｙ−ｈ）² ＋ｘ² ｝^1/2 ＝２ｈβ_R （α_D ² ＋β_D ² ）^1/2 ／ （α_D β_R ＋α_R β_D ） であるので、 ｚ＝２ｈβ_R （α_D ² ＋ β_D ² ）^1/2 ／［（α_D β_R ＋α_R β_D ）× ｔａｎ｛（α_D ² ＋ β_D ² ）^1/2 ／ｆ｝］ ・・・（３３） により３次元座標ＰのＺ座標を求めることができる。

【００６４】なお、鏡３８からのＣＣＤ面の画像中心Ｈ
までの距離ｈは予め定められている。従って、ステップ
１４４では、ＲＯＭ１６から式（３１）、（３２）及び
（３３）を読み出し、ステップ１４２で取り込んだＣＣ
Ｄ面上の座標Ｄ（α_D ，β_D）及び座標Ｒ（α_R ，
β_R ）の値を代入してオブジェクト４０の任意の部位の
３次元座標Ｐ（ｘ，ｙ，ｚ）を演算する。

【００６５】このように本実施例によれば、１台のテレ
ビカメラにより３次元座標を演算することができるの
で、テレビカメラの数を少なくすることができる。な
お、本実施例では、１台のテレビカメラと１枚の鏡によ
りオブジェクトの３次元座標を演算する例を示したが、
図１０（Ｇ）〜（Ｌ）に示したように、鏡を壁面に取付
けるようにしてもよいし、鏡２枚を使用してもよい。ま
た、湾曲した鏡を使用してもよい。鏡を壁面に取り付け
れば壁に直交するように取付け場合よりスペースを有効
に利用することができ、鏡２枚を使用すればＣＣＤ面に
は１つ多くのオブジェクト像が形成されるので、他のオ
ブジェクトにより死角が生じても３次元座標を演算する
ことができる。

【００６６】次に本発明に係る３次元位置認識装置の第
３実施例について説明する。本第３実施例では、ボクセ
ルを設定することなくオブジェクトの形状を認識する例
を示す。なお、本実施例は第１実施例と略同一であるの
で、図１及び図４の同一の部分には同一の符号を付し、
説明を省略する。また、本実施例では、説明を簡単にす
るために、図１５に示したようにオブジェクト４０をテ
レビカメラＡ、Ｂ、Ｃ及びＤで捉えた場合を想定する。

【００６７】図１４のステップ１５０では、テレビカメ
ラＡ、Ｂ、Ｃ及びＤからの画像データを取り込む。この
ステップ１５０で取り込んだ画像データの画像は、図１
６に示すように、歪曲が生じている。次のステップ１５
２では、歪曲した画像の画像データを平面化した画像デ
ータに変換する。このステップ１５２で変換された画像
データの画像を表示した例を図１７に示す。次にステッ
プ１５４では、平面化した画像データからオブジェクト
４０の前面、背面、左側面、右側面及び平面の画像デー
タを求める。このステップ１５４で求められた画像デー
タの画像を表示した例を図１８に示す。次のステップ１
５６では、ステップ１５４で求めた前面、背面、左側
面、右側面及び平面の画像データを合成し、次のステッ
プ１５８において合成したオブジェクト４０の画像を背
景と共にコンソール２４のディスプレイに表示して、オ
ブジェクト認識処理ルーチンを終了する。

【００６８】このように本実施例によれば、ボクセルを
設定することなくオブジェクトの形状を認識することが
できる。

【００６９】なお、上記実施例では、カーソルをクリッ
クすることによりオブジェクトの所定の部位の３次元座
標を求めたが、ＲＯＭ１６に例えば高さや太さ等の物や
人・動物の特徴点を記憶しておき、自動的に特徴点の３
次元座標を演算するようにしてもよい。

【００７０】また、上記実施例のテレビカメラ３０は可
視光のテレビカメラを用いたが、これを例えば、赤外線
カメラのように可視光以外の波長域で撮像するようにし
てもよい。このようにすれば、照明灯が点灯していない
ときにもオブジェクトを撮像することができるので、防
犯装置や監視装置としても使用することが可能となる。

【００７１】以上の説明からも明らかなように、本発明
は次の技術的態様を含むものである。

【００７２】前記複数の撮像手段は、３次元空間を構成
する部屋の天井に配置されたことを特徴とする請求項１
に記載の３次元位置認識装置。

【００７３】前記複数の撮像手段は、可視光以外の波長
域で撮像することを特徴とする請求項１に記載の３次元
位置認識装置。

【００７４】前記形状認識手段は、歪曲した被認識対象
像の画像データを平面化した画像意データに変換し、該
変換された画像データから少なくとも被認識対象像の正
面、背面、左側面、右側面及び平面の画像データを求
め、該求めた画像データを合成して被認識対象を認識す
ることを特徴とする請求項１に記載の３次元位置認識装
置。

【００７５】人の特徴である高さ、太さ、頭、腕、手、
足、顔、目、鼻、口、耳、つま先及び関節に関する情報
としての特徴情報の少なくともいずれか１つを予め記憶
した記憶手段を更に備え、前記形状認識手段は、処理さ
れた撮像情報から人の特徴情報を求め、該求めた特徴情
報と前記記憶手段に記憶された特徴情報とに基づいて被
認識対象が人であることを認識することを特徴とする請
求項１に記載の３次元位置認識装置。

【００７６】

【発明の効果】以上説明したように、請求項１の発明に
よれば、複数の撮像手段は広角固定焦点レンズを備えて
いるので、複数の撮像手段を動かし焦点調整を行う必要
がないので、被認識対象の形状を速やかに認識して３次
元座標を求めることができる、という効果を得ることが
できる。

【００７７】請求項２の発明によれば、微小領域を細分
化することができるので、被認識対象の形状を細部まで
認識することができる、という効果を得ることができ
る。

【００７８】請求項３に記載の発明によれば、影の領域
を排除することができるので、被認識対象の形状を正確
に認識することができる、という効果を得ることができ
る。

【００７９】請求項４に記載の発明によれば、エリアセ
ンサ上の点の２次元座標が分かれば３次元座標を逆算す
ることができるので、被認識対象の３次元座標を演算す
ることがきでる、という効果を得ることができる。

【００８０】そして、請求項５に記載の発明によれば、
反射手段により被認識対象像をエリアセンサ上に結像さ
せることができるので、撮像手段が１つでも被認識対象
の３次元座標を演算することができる、という効果を得
ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る３次元位置認識装置の概略構成を
示すブロック図である。

【図２】第１実施例の３次元位置認識装置で実行される
３次元物体認識処理ルーチンの流れを示す流れ図であ
る。

【図３】図２のステップ１００のオブジェクト分別処理
のサブルーチンの流れを示す流れ図である。

【図４】第１実施例の３次元位置認識装置で実行される
３次元座標演算処理ルーチンの流れを示す流れ図であ
る。

【図５】オブジェクトを分別する概念を説明する説明図
である。

【図６】オブジェクトの高さ等の諸量を説明する説明図
である。

【図７】オブジェクトの影の部分とボクセルとの関係を
説明する説明図である。

【図８】（Ａ）はテレビカメラＡの画像データによるボ
クセルを、（Ｂ）はテレビカメラＡの画像データによる
ボクセルを、（Ｃ）はテレビカメラＡの画像データによ
るボクセルを、（Ｄ）はテレビカメラＡの画像データに
よるボクセルを説明する説明図である。

【図９】第２次絞り込みで絞り込まれたボクセルの概念
を説明する説明図である。

【図１０】第２次絞り込みで絞り込まれたボクセルから
ダミーモデルに変換する概念を説明する説明図である。

【図１１】２つのテレビカメラにより３次元座標を演算
するときの諸量を説明する概念図である。

【図１２】第２実施例に係る３次元位置認識装置の構成
のを説明するための説明図である。

【図１３】第２実施例のＣＣＤエリアイメージセンサ等
の位置等の諸量を説明するための説明図である。

【図１４】第３実施例で実行される３次元物体認識処理
ルーチンの流れを示す流れ図である。

【図１５】第３実施例のオブジェクト及びテレビカメラ
を説明するための説明図である。

【図１６】（Ａ）はテレビカメラＡの画像データの画像
を、（Ｂ）はテレビカメラＢの画像データの画像を、
（Ｃ）はテレビカメラＣの画像データの画像を、（Ｄ）
はテレビカメラＤの画像データの画像を説明する説明図
である。

【図１７】（Ａ）は歪曲したテレビカメラＡの画像デー
タを平面化した画像データに変換したときの画像を、
（Ｂ）は歪曲したテレビカメラＢの画像データを平面化
した画像データに変換したときの画像を、（Ｃ）は歪曲
したテレビカメラＣの画像データを平面化した画像デー
タに変換したときの画像を、（Ｄ）は歪曲したテレビカ
メラＤの画像データを平面化した画像データに変換した
ときの画像を説明する説明図である。

【図１８】（Ａ）は真正面の画像データの画像を、
（Ｂ）は真横の画像データの画像を、（Ｃ）は真上の画
像データの画像を説明する説明図である。

【図１９】テレビカメラの配置（（Ａ）〜（Ｆ）及び
（Ｍ）〜（Ｏ））、鏡の配置、形状（（Ｇ）〜（Ｌ））
をそれぞれ説明する説明図である。

【符号の説明】

１０ ３次元位置認識装置 １４ ＣＰＵ ３０ テレビカメラ（撮像手段） ３０Ａ 等距離射影型魚眼レンズ（広角固定焦点レン
ズ） ３０Ｂ ＣＣＤエリアイメージセンサ（エリアセンサ） ３８ 鏡（反射手段）

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め定められた位置に配置され、９０°
   以上の視野角を有する広角固定焦点レンズ及び該レンズ
   による結像点に配設されたエリアセンサを備え、視野内
   に存在し移動する被認識対象を含む所定の領域を各々異
   なる位置から撮像する複数の撮像手段と、 前記複数の撮像手段により撮像された各々異なる撮像情
   報を処理して被認識対象の形状を認識する形状認識手段
   と、 前記形状認識手段により認識された被認識対象の３次元
   座標を演算する３次元座標演算手段と、 を備えたことを特徴とする３次元位置認識装置。
2. 【請求項２】 前記形状認識手段は、３次元空間を水
   平、垂直及び鉛直の各方向に沿って仮想的に細分割する
   ことにより得られる多数の立方体状の微小空間の集合体
   として、前記複数の撮像手段により撮像された各々異な
   る画像情報から被認識対象が占有する当該微小領域を求
   めることにより被認識対象の形状を認識することを特徴
   とする請求項１に記載の３次元位置認識装置。
3. 【請求項３】 前記形状認識手段は、前記複数の撮像手
   段により撮像された各々異なる画像情報に含まれる被認
   識対象像が占有する当該微小領域のうち各々の画像情報
   に含まれる重複した微小領域を被認識対象像が占める微
   小領域として求めることを特徴とする請求項１又は請求
   項２に記載の３次元位置認識装置。
4. 【請求項４】 前記３次元座標演算手段は、前記複数の
   撮像手段のエリアセンサ上に結像された２次元座標を取
   得し、該取得した複数の２次元座標に基づいて被認識対
   象の３次元座標を演算することを特徴とする請求項１に
   記載の３次元位置認識装置。
5. 【請求項５】 予め定められた位置に配置され、９０°
   以上の視野角を有する広角固定焦点レンズ及び該レンズ
   による結像点に配設されたエリアセンサを備え、視野内
   に存在し移動する被認識対象を含む所定の領域を撮像す
   る撮像手段と、 前記撮像手段の近傍に配置され、前記エリアセンサ上に
   結像するように被認識対象の像を反射する反射手段と、 前記エリアセンサ上に前記広角固定焦点レンズで屈折し
   て結像された被認識対象像及び前記反射手段により反射
   され広角固定焦点レンズで屈折して結像された被認識対
   象像の２次元座標を取得し、該取得した複数の被認識対
   象像の２次元座標に基づいて被認識対象の３次元座標を
   演算する演算手段と、 を備えたことを特徴とする３次元位置認識装置。