JPH09218712A - 無人車の誘導システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【構成】 ２つのカメラ３，４でランドマークを撮影し
て、ランドマーク中のパターンの外周を同じ向きに追跡
し、曲がり点を特徴点として抽出する。２つのパターン
の特徴点の集合を変換行列と変換誤差とから対応付け、
パターンと無人車の相対位置を定める。次に撮影したパ
ターンを参照パターンと照合して、パターンの種類を特
定し、マップに記憶した参照パターンの位置から無人車
の位置と向きとを決定する。 【効果】 ランドマークを任意の高さに配置でき、無人
車の誘導が容易になる。またパターン間の対応付けや参
照パターンとの照合で、対応関係の候補が特徴点の数Ｎ
で定まり、対応付けや照合が容易になる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の利用分野】この発明は無人走行車の誘導システ
ムに関し、特にカメラでランドマークを撮影し、参照パ
ターンと照合して、無人車の位置を決定するようにした
装置に関する。

【０００２】

【従来技術】ランドマークの位置をマップに記憶し、ラ
ンドマークに対する無人車の位置を測定して、無人車を
誘導するようにしたシステムが知られている。このよう
なシステムは、例えば工場内での無人搬送車の誘導に用
いられている。このようなシステムでは、例えばランド
マークとしての反射板を多数の位置に設置し、無人車に
搭載したレーザーで走査する。各ランドマークはコーナ
ーキューブと呼ばれる反射板で、レーザー光を様々な方
向に散乱し、かつランドマークは無名で、ランドマーク
固有のデータを無人車に入力することはない。そして無
人車はランドマークからのレーザー光の反射波を検出
し、無人車の向きに対する角度を求める。ここで３点の
ランドマークからの反射波を同時に検出すると、ランド
マークの位置を元にして無人車の位置と向きを定めるこ
とができる。

【０００３】しかしながらこのような誘導システムで
は、同時に３個のランドマークを検出する必要があるた
め、多数のランドマークを必要とする。またランドマー
クの取付位置は１つの面内に限られ、レーザーも各ラン
ドマークも同じ高さになければならない。このためラン
ドマークの取付位置が限られる。

【０００４】これ以外に各ランドマークに固有のパター
ンを設け、カメラでパターンを撮影して無人車の位置と
向きを定めるようにした無人車の誘導システムも知られ
ている。このシステムでは、撮影したパターンを参照パ
ターンと照合してパターンの種類、即ちランドマークの
種類を定める。そしてランドマークの位置をマップに記
憶しておけば、ランドマークに対する無人車の位置と向
きとから、無人車の位置と向きを定めることができる。
しかしながらこのシステムではカメラは１個で、ランド
マークに対する無人車の位置を定めるには、ランドマー
クは特定の面内になければならない。このためランドマ
ークの設置位置は工場の床面等に限られ、ランドマーク
の設置位置に制限が生じる。

【０００５】

【発明の課題】この発明の課題は、１個のランドマーク
をパターン認識するだけで無人車の位置を検出でき、か
つ任意の高さで任意の向きにランドマークを配置でき
る、無人車の誘導システムを提供することにある（請求
項１〜３）。請求項２での課題は、２つのカメラで撮影
した２つのパターン間の対応付けを容易にし、かつ参照
パターンとの照合も容易にすることにある。請求項３で
の課題は、２つのカメラで撮影した２つのパターン間の
具体的な対応付け手段を提供することにある。

【０００６】

【発明の構成】この発明は、ランドマークをカメラで撮
影して、ランドマークに対する無人車の位置を求め、か
つランドマークを参照パターンと照合することによりラ
ンドマークの絶対座標系での位置を定めて、無人車の位
置を定めるようにした無人車の誘導システムにおいて、
ランドマークの画像を一対撮影するために、無人車に位
置を変えてカメラを一対設けると共に、該一対の撮影画
像を対応付けるための手段と、対応付けた一対の画像か
らランドマークに対する無人車の位置と向きとを求める
ための手段とを設けたことを特徴とする（請求項１）。
なおカメラは一対以上あれば良く、文字通りに一対とは
限らない。またカメラを除く誘導システムは無人車に搭
載しても良いが、無人車とは別個に設けて、例えば無人
車上のカメラから撮影画像を無線で誘導システムに伝送
し、誘導システムから無人車の位置と向き等のデータを
無人車に返送しても良い。

【０００７】好ましくは、各ランドマークに固有のパタ
ーンを設けて、一対の撮影画像中のパターンを、パター
ン付近の点から同じ方向に沿って追跡してパターン中の
特徴点を抽出するための手段を設ける（請求項２）。さ
らに好ましくは、一対の撮影画像を対応付けるための手
段が、撮影した一対のパターン間で特徴点の対応関係の
候補を作成し、作成した候補に対する特徴点の変換行列
と変換誤差とを求め、変換誤差から候補の良否を決定し
て、特徴点の対応関係を決定する手段からなる（請求項
３）。

【０００８】

【発明の作用と効果】請求項１の発明について作用を示
す。この発明では無人車に設けた一対のカメラを用いて
ランドマークを撮影し、撮影した一対のランドマークを
相互に対応付ける。撮影したマークを対応付ければ、即
ち２つのマークのどの点とどの点とが、あるいはどの領
域とどの領域とが対応するのかを求めれば、無人車に対
するマークの点や領域の３次元座標を求めることができ
る。そしてマーク上の３箇所以上の点について３次元座
標を求めると、マークに対する無人車の位置と向きとを
求めることができる。このため２つのカメラの視野内に
マークが有れば、マークの位置と向きとを求めることが
できる。次にマークを参照パターンと照合すれば、マッ
プ等からマークの位置を求めることができる。そこでマ
ークに対する無人車の位置と向き及びマークの位置を用
いて、無人車の位置と向きとを定めることができる。

【０００９】請求項２の発明では、ランドマークにパタ
ーン認識用のパターンを設け、撮影した２つのパターン
に対して同じ向きにパターンを追跡して特徴点を抽出す
る。ここで一方の画像でのパターンをＲ，その特徴点を
（Ａ，Ｂ，Ｃ，…，Ｎ）とし，他方の画像でのパターン
をＬ，その特徴点を（ａ，ｂ，ｃ，…，ｎ）とする。特
徴点の集合（Ａ，Ｂ，Ｃ，…，Ｎ），（ａ，ｂ，ｃ，
…，ｎ）は順序を持った列であり、パターンＲでの特徴
点Ｎの次に特徴点Ａが続き、同様にパターンＬでは特徴
点ｎの次に特徴点ａが有ることを考えると、これらは実
質的に特徴点のループである。このように特徴点の集合
には、追跡経路に従ったルールが発生する。

【００１０】特徴点（Ａ，Ｂ，Ｃ，…，Ｎ），（ａ，
ｂ，ｃ，…，ｎ）は、画像Ｒ，Ｌ間で同じ向きに追跡し
て得たものである。追跡の方向は、例えば反時計回りや
時計回りとする。ここで特徴点の集合間での、要素間の
対応関係は基本的に不明で、例えば特徴点Ａが特徴点ａ
に対応するかどうか、特徴点Ｂが特徴点ｂに対応するか
どうかは不明である。しかし仮に特徴点Ａが特徴点ａに
対応するのであれば、特徴点Ｂは特徴点ｂに対応し、以
下同様の対応関係が得られ、特徴点Ｎは特徴点ｎに対応
する。また特徴点Ａが特徴点ｂに対応する場合、特徴点
Ｂは特徴点ｃに対応し、特徴点Ｎは特徴点ａに対応す
る。即ち２つの画像の間で特徴点の順序は不変で、特徴
点間の対応関係は最大でＮ個（Ｎは特徴点の個数）に限
られる。

【００１１】上記のことは、２つのパターンの対応付け
や参照パターンとの照合を容易にする。例えば２つのパ
ターンを対応付ける場合、特徴点間の対応関係は最大で
もＮ個しかなく、Ｎ個の対応関係を順次チェックすれ
ば、対応作業は終了する。同様に撮影したパターンと参
照パターンとの対応関係も、１参照パターン当たり、最
大でＮ個に限られる。このため特徴点間の対応付けや参
照パターンとの照合が容易になる。これに対して特徴点
の集合に追跡方向の制約が無い場合、Ｎ個の特徴点間の
対応関係は最大でＮ！個存在し、Ｎの増加に連れて急激
に計算時間が増加する。同様に照合での演算量も激増
し、結局は特徴点の数を制限し、パターンの種類を限定
することになる。

【００１２】なおパターンのデータ構造を利用し、即ち
特徴点間のグラフ構造を利用して、分岐数の異なる点は
対応しない等の制約を加えても良い。このようにする
と、対応関係の候補は特徴点の数よりも減少する。また
２つのカメラの位置や向き、即ちカメラパラメータを用
いて、特徴点間の対応関係を推定しても、検査すべき対
応関係の数は特徴点の数Ｎよりも減少する。

【００１３】特徴点間の対応付けには、対応関係の候補
を発生させて、候補が正しいかどうか確認することが必
要である。そして対応関係の候補は、請求項２により特
徴点の数Ｎ以下に限られる。請求項３の発明では、対応
関係の候補の良否を変換行列を用いて確認する。２つの
画像でのパターンは、同一のパターンを視点を変えて撮
影したものであり、これらのパターンは例えば２行３列
の行列式で近似的に変換することができる。そして変換
行列の係数は６個で、例えば３点について対応付けを行
えば、変換行列の係数を求めることができる。そして変
換行列を求めれば、即ちその係数を求めれば、変換の誤
差を求めこれから対応関係の候補の良否を判別すること
ができる。

【００１４】以上のように、この発明では以下の効果が
得られる。 1) １個のランドマークをパターン認識するだけで無人
車の位置と向きとを検出でき、かつランドマークを、カ
メラの視野内の範囲で、任意の位置に設けることができ
る（請求項１〜３）。 2) 特徴点間の対応付けや、パターンと参照パターンと
の照合に必要な演算量を特徴点の数Ｎに比例させること
ができ、対応付けや照合が容易になる（請求項２，
３）。 3) 特徴点間の対応の良否を簡単に判別できる（請求項
３）。

【００１５】

【実施例】図１〜図１２に、実施例を示す。図１に実施
例での無人車の誘導システムの配置を示し、０１は工場
の建屋内に設けた多数のランドマークで、各ランドマー
ク０１には図３に示す固有のパターン０３が設けてあ
る。パターン０３をランドマーク０１毎に変え、同じパ
ターン０３を２度以上用いないことが好ましいが、離れ
た位置にある２つのランドマークでパターン０３が共通
でも、それ以前の運航情報に基づく無人車の推定位置か
ら、いずれのランドマークであるかを識別できる。従っ
てパターン０３はランドマーク０１毎に変えることが好
ましいが、共通のパターン０３が複数のランドマーク０
１に用いられることを排除するものではない。ランドマ
ーク０１の取付位置は任意で、取付高さ等に制限はな
く、従って工場の床面や壁、天井等の様々な位置に設置
することができる。また同時に撮影できるランドマーク
０１の数は１個で良く、ランドマークの数を少なくする
ことができる。

【００１６】２は無人車５の誘導システムで、無人車５
の異なる位置に配置した一対のカメラ３，４を用いてラ
ンドマーク０１を撮影する。なお無人車５に対するカメ
ラ３，４の位置や向きは既知で、これらの位置と向きと
を表すカメラパラメータは誘導システム２に記憶されて
いるものとする。実施例では無人車５を基準とする座標
を観測座標，工場内の適宜の位置を原点とした絶対座標
系での座標を絶対座標と呼ぶ。実施例での目的は、無人
車５の絶対座標と絶対座標系での向き（例えば２本の車
軸に直角な方向）を求めることである。

【００１７】位置の異なる２つのカメラ３，４から、同
じランドマーク０１を見た場合、カメラ３，４からの視
線方向Ｐ1，Ｐ2の交点にマーク０１が存在し、ランドマ
ーク０１の観測座標を３次元で求めることができる。次
にランドマーク０１内の３個以上の点に付いて観測座標
を３次元で求めれば、無人車５に対するランドマーク０
１の向きを定めることができる。

【００１８】図２に、誘導システム２の構造を示す。前
記のカメラ３，４にフレームメモリ１０，１１を接続し
て撮影画像を記憶し、画像バス１２を介して画像データ
を供給する。１４は切り出し処理部で、フレームメモリ
１０，１１の画像からランドマーク０１内のパターンを
切り出す。例えばランドマーク０１が図３に示すよう
に、枠０２に囲まれたパターン０３からなるものとす
る。切り出し処理部１４では、枠０２を検出して、その
内部の領域をパターン０３の候補とする。次に、画像を
微分してエッジを抽出し、エッジ画像を２値化し、１で
囲まれた領域内の画素を１にセットし、エッジで囲まれ
た領域を埋め込む。埋め込み後の画像に収縮処理を複数
回施し、孤立点や閉じていない線分等のノイズを除去す
る。収縮後の画像を複数回膨張処理し、パターンの形状
をほぼ元の形状に復元する。ここで枠０２の線幅をパタ
ーン０３の線幅よりも細くし、収縮処理の回数を枠０２
の線幅よりも大きくすると、枠０２を消去し、パターン
０３のみを取り出すことができる。この結果、孤立点等
のノイズを除いて、パターン０３を切り出すことができ
る。なおランドマーク０１からのパターン０３の切り出
しは種々のものが公知で、適宜のものを用いることがで
きる。

【００１９】切り出したパターン０３に対して、図２の
特徴点抽出部１６で特徴点を抽出する。パターン０３の
形状は任意であるが、実施例では複数の特徴点（例えば
図３のＡ〜Ｉ）を線分で連結したものとし、かつ孤立点
を含まないものとする。好ましくは、パターン０３を幹
（例えば図３の特徴点Ｂ〜Ｅの線分）に枝（例えば図３
の線分ＢＡやＢＨ，ＣＤ，ＥＦ，ＥＧ）を接続したもの
とし、枝の端点を分岐させてさらに別の枝を接続しても
良い。幹に枝を接続して分岐させたパターンはループを
含まず、パターン０３を外周に沿って追跡する際に、パ
ターンの内周の追跡が不要である。このようなパターン
０３は、各特徴点が特徴点間の枝で接続されたツリー構
造を成すと考えることができる。

【００２０】特徴点抽出部１６では切り出したパターン
０３を、その外周上の１点からスタートして、例えば反
時計回りに追跡する。カメラ３，４で撮影した２つの画
像に対して、パターン０３の追跡方向は共通とする。図
２に示すように、特徴点抽出部１６にはサブブロックと
して、曲がり点検出部１７と端点検出部１８及び簡約化
処理部１９があり、パターン０３の外周の向きの変化点
を曲がり点とする。例えば図４での点Ａ〜Ｋが曲がり点
で、これらが変曲点である。図４で、曲がり点Ｂと曲が
り点Ｊは実質上同一の点で、同様に曲がり点Ｃ，Ｅ、曲
がり点Ｆ，Ｉもほぼ同一の点である。これらの点を別個
の点として認識するのは、パターン０３の外周に沿って
追跡するからであり、追跡終了時点では同一点であるか
否かは分からない。

【００２１】追跡が終了した時点では、各変曲点が端点
であるか否かは方向変化により検出できる。この過程を
図６に示す。図においてＰは端点であり、Ｑは端点では
ない。さてパターン０３の外周間の幅をｄとすると、端
点Ｐの付近では位置を変えても外周の幅は変わらない。
このため外周の方向変化が始まる点と変化が終る点との
間での外周の幅をｄ1とし、それから離れた部分での幅
をｄ2とすると、端点Ｐでは幅ｄ1と幅ｄ2はほぼ等し
い。これに対して単なる曲がり点の特徴点Ｑの場合、曲
がりの開始部分と終了部分との間の幅ｄ1は、これから
離れた部分での幅ｄ2に比べて小さい。これは単なる曲
がり点では、曲がり点から遠ざかるにつれて外周間の幅
が増加するためである。

【００２２】変曲点はパターン０３の外周に沿って反時
計方向につながるというルールが存在する。しかしなが
らパターン０３のどの位置から追跡を開始したのかは、
一般に不明である。この時点で判明しているのは、変曲
点Ａ〜Ｋの間の順序と各変曲点の座標である。そして変
曲点Ａ〜Ｋは図５に示す仮想的なループを成すものと見
なすことができ、このループはパターン０３の外周のル
ープに対応する。なお図５で’を付した変曲点は、端点
の属性を持つ。

【００２３】パターン０３の形態上の特徴を抽出するた
め、図５のループ型のデータ構造を簡約化し、図９のデ
ータ構造へと変換する。図７に示すように、例えば端点
Ａを起点にして、パターン０３を左右に追跡して平行性
の崩れるＢ点で追跡を中断する。この結果、端点Ａが変
曲点Ｂから分岐していることが判明し、端点Ａをループ
から外して変曲点Ｂからの分岐とする。同様に図８に示
すように、端点Ｋが変曲点Ｊからの分岐であることを検
出する。すると図５のループにおいて、変曲点Ｂ，Ｊが
隣接することになり、しかもそれらの座標がほぼ同一な
ので、変曲点Ｂと変曲点Ｊを併合する。この結果得られ
たのが、図８のデータ構造である。図８の状態から、さ
らに端点をループから外す処理を続行する。例えば端点
Ｇ，Ｈをループから外し、次に変曲点Ｆ，Ｉがループ内
で隣接し座標もほぼ同一であることを用いて、変曲点
Ｆ，Ｉを併合する。さらに端点Ｇ，Ｈをループから外す
と、併合した変曲点Ｆ，Ｉが新たな端点となり、これを
ループから外し、同様に端点Ｄもループから外す。そし
て端点Ｄをループから外すと、変曲点Ｅ，Ｃが同一の点
であることが判明し、変曲点Ｅ，Ｃを併合する。このよ
うにループの中にもはや端点が無くなるまで処理を行う
と、最終的に得られるデータ構造は図９のものとなる。

【００２４】上記の処理は、変曲点の検出が正しいこと
の検証にもなる。例えば端点Ａからパターン０３を左右
に追跡した際に、変曲点以外の点で左右の追跡線の平行
性が崩れた場合、隠れた変曲点が存在する。同様の処理
を各端点に対して行えば、変曲点の見落としが無いこと
を確認できる。変曲点の見逃しは、１８０度に近い鈍角
や０度に近い鋭角の曲がり点に対して生じ易い。そして
図３のように、分岐部で枝や幹が直角なとなるパターン
０３を用いれば、変曲点の見逃しはほとんど生じない。
変曲点の見逃しを検出した場合、その位置に新たな変曲
点を追加し、ループ構造を変形する。新たに発見した変
曲点の挿入位置は、追跡方向の順序を崩さない位置と
し、例えば端点Ａと変曲点Ｂの間に新たな変曲点が検出
された場合、変曲点Ａ，Ｂの間に挿入する。

【００２５】図９のデータ構造は、特徴点ホ（Ｆ，
Ｉ），ハ（Ｅ，Ｃ），ロ（Ｂ，Ｊ）を幹とし、多数の枝
を備えたツリー構造である。図９の右側に特徴点イ〜チ
（図３での特徴点Ａ〜Ｈに相当）に対するデータを示
す。各特徴点に対して座標を記憶させ、また特徴点から
の分岐の数を記憶させる。その後、特徴点イ〜チを変曲
点Ａ〜Ｋの出現する順序で再配置する。その結果とし
て、イロハニハホヘホトホハロチロの順序となる。

【００２６】図１０に特徴点抽出のアルゴリズムを示
す。パターン０３の外周の１点から一定方向に外周に沿
って追跡する。そして外周方向が変化し、変化が所定の
長さ以上続き単なるノイズとは見なせないものを、変曲
点とする。パターン０３の外周を一周追跡すると、変曲
点は図５のＡ〜Ｋのループを形成する。さらに図６に示
すように、変曲点のうちの端点を抽出し、端点を枝とし
て図５のループから外す。これを繰り返し、もはや端点
を分離できなくなったとき、各ツリーのノードを特徴点
として、アルゴリズムは終了する。

【００２７】図２に戻り、２０は対応付け処理部で、カ
メラ３，４で撮影した一対の認識対象パターンに対し
て、特徴点間の対応関係の候補を発生させる。次にサブ
ブロックの視点変換部２１で、各対応関係の候補に対し
て変換行列を発生させる。判定部２２は、視点変換部２
１で求めた変換行列に対して変換誤差を求め、全ての対
応関係の候補をチェックした後、変換誤差が最小となる
候補を採用する。しかし変換誤差が所定値以下となる候
補を発見した段階で、以降の候補のチェックを取りや
め、その候補を採用しても良い。

【００２８】対応付け処理部２０での処理を図１１に示
すと、例えば右側のカメラ３で撮影した特徴点の集合を
Ｒとし、左側のカメラ４で撮影した特徴点の集合をＬと
する。これらの集合Ｒ，Ｌは特徴点の数ｎが共通ある。
対応付け処理部２０では、対応関係の候補を発生させ、
例えば最初の候補として集合Ｒの先頭の要素Ｒ1が集合
Ｌの先頭の要素Ｌ1に対応するものとする。するとパタ
ーン本体０３を外周に沿って共通の方向に追跡したこと
から、他の要素に対する対応関係が定まる。例えば特徴
点Ｒ1が特徴点Ｌ1に対応する場合、特徴点Ｒ2は特徴点
Ｌ2に対応し、以下同様の対応関係を保って、最後の特
徴点Ｒnは特徴点Ｌnに対応する。

【００２９】認識対象パターンの２つの画像は、同じパ
ターンを視点の異なる２つのカメラ３，４で撮影したも
のである。そこでこれらの画像は２行３列の視点変換行
列により近似的に変換できるはずである。用いた変換行
列は例えば図１２に示したもので、ここでは例えば
（ｘ，ｙ）が左カメラでの座標を、（Ｘ，Ｙ）が右カメ
ラでの座標を示し、ｉが特徴点の番号でＮが特徴点の数
である。そこで視点変換部２１はこの変換行列を求め、
判定部２２は求めた変換行列を用いて各特徴点に対して
変換誤差を評価する。変換誤差は例えば図１２に示した
ものを用い、各特徴点に対する変換誤差で最大のものを
用いる。そして可能な全ての対応関係の候補に対して変
換誤差を求め、誤差が最小のものを正しい対応関係とす
る。なお変換行列の求め方や変換誤差の評価方法は任意
で、例えば変換誤差が所定値以下の場合、用いた対応関
係の候補が正しいものとして、対応付けを終了しても良
い。

【００３０】図４に示したように、特徴点の集合ＲやＬ
にはパターン本体０３の外周に沿って追跡した際の順序
が保たれている。このため集合ＲやＬの要素の数をｎと
すると、対応関係の候補は最大でもｎしか有り得ない。
そして図９のデータ構造では各特徴点に分岐の数等の補
助的なデータがあり、これらの補助的データも等しいも
のしか対応しないはずである。このため実際の対応関係
の候補はｎ以下となり、対応関係の演算量を実行可能な
範囲にとどめることができる。これに対して特徴点の集
合に順序がない場合、対応関係の候補はｎ！となり、ｎ
の数が増加すると演算量は発散する。

【００３１】図２に戻り、カメラ３，４で撮影したパタ
ーン０３の２つの特徴点間の対応付けが終了すると、座
標算出部２４で各特徴点の座標を算出する。即ち同じ点
を位置の異なる２つのカメラ３，４で撮影すると、観察
座標系でのその点の３次元座標を求めることができる。
そしてこれに必要なのは各特徴点を対応させ、２つの画
像の中でどの点とどの点とが対応するのかを明らかにす
ることである。この作業は対応付け処理部２０で終了し
ており、サブブロックの座標発生部２５で各特徴点の３
次元座標を発生させ、面決定部２６で３点以上の座標を
用いてランドマーク０１が存在する面の方程式を発生さ
せる。この結果、ランドマーク０１の位置と存在面を観
察座標系で決定することができる。

【００３２】ランドマーク０１の各特徴点の位置が判明
していることから、正面図作成部２８でランドマーク０
１の画像をパターンの存在する面の方程式を利用して、
パターンを正面から見た図に変換する。正面図作成部２
８で行列を求めて、各特徴点に変換を施し、歪の無い正
面図を作成する。これは同時に、無人車５に対する観測
座標系でのランドマーク０１の向きを求めることであ
る。

【００３３】３０は照合部で、サブブロックとして候補
抽出部３１と変換行列演算部３２及び誤差評価部３３を
備えている。図１２に照合のアルゴリズムを示す。図９
のような認識対象パターンのデータ構造が得られ対応付
けが終了すると、参照パターンの集合の中からデータ構
造が類似な参照パターンを抽出する。データ構造の類似
として特徴点の数や、３分岐，４分岐等の分岐の数を用
いることができ、これらを利用して参照パターンの候補
を少数に絞る。候補抽出部３１では、候補の内から１つ
ずつ参照パターンをピックアップし、認識対象パターン
と参照パターンとの間での特徴点の対応関係の候補を発
生させる。対応付け処理部２０に関して説明したよう
に、特徴点の数がＮ個であれば、対応関係の候補は最大
でもＮ個しかなく、対応する特徴点の分岐数は等しい等
の制約を加味すると、対応関係の候補はさらに減少す
る。

【００３４】変換行列演算部３２は、参照パターンと認
識対象パターンとの間の変換行列を発生させる。変換行
列は図１２に示したものとなり、ここに（ｘi，ｙi）は
参照パターンでの各特徴点の座標を表し、（Ｘi，Ｙi）
は認識対象パターンでの特徴点の座標を表す。またＮは
特徴点の個数である。変換行列の要素は６個で、図１２
に示したように要素を求めることができる。また各特徴
点に対する変換誤差は、図１２に示すようになり、特徴
点の座標と変換行列の係数から演算できる。変換誤差の
評価には特徴点毎の誤差の平均値等を用いても良いが、
ここでは複数の特徴点の中での誤差の最大値を用いる。
このようにして変換誤差から参照パターンと認識対象パ
ターンとを照合し、可能な全ての対応関係をチェック
し、誤差が最小な参照パターンを選択して照合を終了す
る。なお変換誤差が充分小さい参照パターンを途中で発
見した場合、その時点で照合を終了しても良い。そして
特徴点間の対応関係が最大でもＮ個しかないので、１個
の参照パターンについての変換行列の処理はＮ以下で良
く、多数の参照パターンがある場合でも照合が容易であ
る。

【００３５】照合が終了すると、パターン０３の種類、
従ってランドマーク０１の種類が特定され、マップ４０
から該当するランドマーク０１の絶対座標系での位置と
向きを求める。そして座標算出部２４で求めた無人車５
に対するランドマーク０１の位置と、正面図作成手段２
８で求めたランドマーク０１の向きを用いて、無人車５
の絶対座標系での位置と向きを求める。即ち、絶対座標
系でのランドマーク０１の位置と向きはマップ４０に記
憶され、観察座標系でのランドマーク０１の位置と向き
は座標算出部２４での座標の算出と、正面図作成部２８
で求めた回転行列から求めることができる。そこで無人
車５の絶対座標系での位置と向きを定めることができ、
これを元に無人車５を誘導する。

【００３６】なおランドマーク０１とランドマーク０１
の間で、次のランドマーク０１を撮影できない位置で
は、前のランドマーク０１を分析して求めた位置と向き
とを基礎に、無人車の走行距離や方向の変化角を積算し
て、無人車５の位置と向きとを推定して求め、マップ４
０に記憶させた障害物データや通路のデータを元に誘導
すれば良い。また無人車５がランドマーク０１を撮影で
きるが、内部のパターン０３を認識できない距離にある
間は、即ち無人車５が次のランドマーク０１に接近中で
距離が大きい間は、前のランドマーク０１の分析で求め
た無人車５の向きを基礎として、途中での無人車５の方
向の転換角を積算して、無人車５の向きを推定する。そ
してランドマーク０１全体を１つの点として扱い、視線
方向Ｐ1，Ｐ2の間の角度から３角測量で観察座標系での
ランドマーク０１の位置を求める。次に観察したランド
マーク０１の種類を無人車５の推定位置とマップ４０か
ら推定し、これを元に絶対座標系での無人車５の位置を
求めるようにすれば良い。

【図面の簡単な説明】

【図１】 実施例の無人車の誘導システムの配置を示
す図

【図２】 実施例の無人車の誘導システムのブロック
図

【図３】 実施例で用いたパターンの例を示す図

【図４】 実施例でのパターンからの特徴点抽出の過
程を示す図

【図５】 実施例でのパターンからの特徴点抽出の過
程を示す図

【図６】 実施例でのパターンからの特徴点抽出の過
程を示す図

【図７】 実施例でのパターンからの特徴点抽出の過
程を示す図

【図８】 実施例でのパターンからの特徴点抽出の過
程を示す図

【図９】 実施例でのパターンからの特徴点抽出の過
程を示す図

【図１０】 実施例での特徴点抽出を示すフローチャー
ト

【図１１】 実施例での左右の対象パターンの対応付け
を示すフローチャート

【図１２】 実施例でのパターンの照合アルゴリズムを
示すフローチャート

【符号の説明】

２ 無人車の誘導システム ０１ ラン
ドマーク ３，４ カメラ ０２ 枠 ５ 無人車 ０３ パタ
ーン １０，１１ フレームメモリ ２６ 面決
定部 １２ 画像バス ２８ 正面
図作成部 １４ 切り出し処理部 ３０ 照合
部換部 １６ 特徴点抽出部 ３１ 候補
抽出部 １７ 曲がり点検出部 ３２ 変換
行列演算部 １８ 端点検出部 ３３ 誤差
評価部 １９ 簡約化処理部 ４０ マッ
プ ２０ 対応付け処理部 ２１ 視点変換部 ２２ 判定部 ２４ 座標算出部 ２５ 座標発生部

Claims (3)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 ランドマークをカメラで撮影して、ラン
   ドマークに対する無人車の位置を求め、かつランドマー
   クを参照パターンと照合することによりランドマークの
   絶対座標系での位置を定めて、無人車の位置を定めるよ
   うにした無人車の誘導システムにおいて、 ランドマークの画像を一対撮影するために、無人車に位
   置を変えてカメラを一対設けると共に、該一対の撮影画
   像を対応付けるための手段と、対応付けた一対の画像か
   らランドマークに対する無人車の位置と向きとを求める
   ための手段とを設けたことを特徴とする、無人車の誘導
   システム。
2. 【請求項２】 各ランドマークに固有のパターンを設け
   て、一対の撮影画像中のパターンを、パターン付近の点
   から同じ方向に沿って追跡してパターン中の特徴点を抽
   出するための手段を設けたことを特徴とする、請求項１
   の無人車の誘導システム。
3. 【請求項３】 一対の撮影画像を対応付けるための手段
   が、撮影した一対のパターン間で特徴点の対応関係の候
   補を作成し、作成した候補に対する特徴点の変換行列と
   変換誤差とを求め、変換誤差から候補の良否を決定し
   て、特徴点の対応関係を決定する手段からなることを特
   徴とする、請求項２の無人車の誘導システム。