JPS60189581A - 物体情報処理装置 - Google Patents
物体情報処理装置Info
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- JPS60189581A JPS60189581A JP4492084A JP4492084A JPS60189581A JP S60189581 A JPS60189581 A JP S60189581A JP 4492084 A JP4492084 A JP 4492084A JP 4492084 A JP4492084 A JP 4492084A JP S60189581 A JPS60189581 A JP S60189581A
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- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01C—MEASURING DISTANCES, LEVELS OR BEARINGS; SURVEYING; NAVIGATION; GYROSCOPIC INSTRUMENTS; PHOTOGRAMMETRY OR VIDEOGRAMMETRY
- G01C3/00—Measuring distances in line of sight; Optical rangefinders
- G01C3/02—Details
- G01C3/06—Use of electric means to obtain final indication
- G01C3/08—Use of electric radiation detectors
- G01C3/085—Use of electric radiation detectors with electronic parallax measurement
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- Physics & Mathematics (AREA)
- Electromagnetism (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Radar, Positioning & Navigation (AREA)
- Remote Sensing (AREA)
- Image Input (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Measurement Of Optical Distance (AREA)
- Image Processing (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（技術分野）
本発明は距離情報を用いて環境を認識することが可能な
物体情報処理装置に関するものである。
物体情報処理装置に関するものである。
（従来技術）
視覚センサを使って環境を認識する技術は各種研究され
ている。その多くは人間の視覚認識の機能を模したもの
で、テレビカメラによって得られる信号から環境の明暗
、色彩の分布の特徴を抽出し、これと記憶情報を対比す
ることによって行っている。例えばカメラを用いて物体
の形状、縁線２色、濃淡等の解析をし、物体が何である
かの判断をする方法がある。しかしながら、このような
方法は、積み木のような単純な物を認識するのにも分オ
ーダの時間を要し、リアルタイム処理は不可能で、実用
化は難しい状態であった。又物体までの距離分布をスリ
ット状の光束を投射することによって計測する方法も提
案されている（テレビジョン学会誌第３４巻第３号、１
９８０等）。
ている。その多くは人間の視覚認識の機能を模したもの
で、テレビカメラによって得られる信号から環境の明暗
、色彩の分布の特徴を抽出し、これと記憶情報を対比す
ることによって行っている。例えばカメラを用いて物体
の形状、縁線２色、濃淡等の解析をし、物体が何である
かの判断をする方法がある。しかしながら、このような
方法は、積み木のような単純な物を認識するのにも分オ
ーダの時間を要し、リアルタイム処理は不可能で、実用
化は難しい状態であった。又物体までの距離分布をスリ
ット状の光束を投射することによって計測する方法も提
案されている（テレビジョン学会誌第３４巻第３号、１
９８０等）。
さらに超音波センサによって環境対象物までの距離を測
定する方法も提案されている。しかし、明暗の分布に基
〈方法では、環境を立体的に認識することが困難で、ス
リット光投射による光切断法は立体形状の認識には有効
であるが計算処理すべきデータ量が多く比較的大きなコ
ンピュータを使っても１画面数十秒から数分の処理時間
が必要である。更にスリット光を移動させることが必要
であるため機構的に可動部を要し、精度の問題が生じる
恐れがあり又、明るい環境を認識するためにはスリット
光の光源に多くのエネルギを供給しなければならないと
いう欠点もあった。
定する方法も提案されている。しかし、明暗の分布に基
〈方法では、環境を立体的に認識することが困難で、ス
リット光投射による光切断法は立体形状の認識には有効
であるが計算処理すべきデータ量が多く比較的大きなコ
ンピュータを使っても１画面数十秒から数分の処理時間
が必要である。更にスリット光を移動させることが必要
であるため機構的に可動部を要し、精度の問題が生じる
恐れがあり又、明るい環境を認識するためにはスリット
光の光源に多くのエネルギを供給しなければならないと
いう欠点もあった。
又、超音波センサを用いるものは、その特性上、超音波
の投射ビームを細くすることが難しく、従って像の分解
能を、あげることができないという問題点かあった。
の投射ビームを細くすることが難しく、従って像の分解
能を、あげることができないという問題点かあった。
（目 的）
以上の点に鑑み、本願発明は上記欠点を除去し、簡単な
回路構成で環境を距離のパターンとして立体的に認識す
ることが可能な物体情報処理装置を提供することにある
。
回路構成で環境を距離のパターンとして立体的に認識す
ることが可能な物体情報処理装置を提供することにある
。
（実施例）
本発明は環境を距離の分布パターンとして立体的に認識
する方法で、簡易な処理回路を設置することによって、
処理すべき情報量を大巾に減少させることが可能で、小
型コンピュータによって短時間にリアルタイムで必要情
報を抽出するものであり、又機械的な可動部を使わない
ため測定繰返し周期を短縮することも可能である。
する方法で、簡易な処理回路を設置することによって、
処理すべき情報量を大巾に減少させることが可能で、小
型コンピュータによって短時間にリアルタイムで必要情
報を抽出するものであり、又機械的な可動部を使わない
ため測定繰返し周期を短縮することも可能である。
更に光学的測定法であるため、超音波による方法と比べ
充分な横方向の分解能も得られるものである。
充分な横方向の分解能も得られるものである。
次に、本願発明の適用が可能な視覚センサの説明を行う
。
。
第１図は視覚センサの１実施例の原理図である。
１０、．１１はディストーションの充分少ないレンズ、
ｆはレンズの焦点距離、ｄは物体１２までの距離、Ｂは
レンズ間距離、δは物体像の光軸から前記同様に第２図
に示す視覚センサでは全反射２面鏡１３、全反射鏡１４
を用いて、物体像を自己走査型センサアレイ１５（受光
要素１５ａ）上に結像するように構成している。なお、
発光部を用いて補助光を具備するようにしてもよい。自
己走査型センサは、例えばＣＣＤアレイであり、１０＝
程度の巾の多数個の微小セグメントの受光要素１５ａか
ら構成されている。自己走査型センサ、１５は、周知の
如く上記の多数個の微小セグメントの各受光要素１５ａ
で検知した物体像の各画素部分の照度に対応した電気信
号を予め決められた順序に従って、時系列信号として出
力する機能を有するものである。なお、レンズ間距離Ｂ
を変えることによって測定精度を可変にしてもよく又、
レンズは、ｌｌの焦点、距離を変えることによって、横
方向の視野範囲を変えることができる。ここでは２像１
２’に関する走査出力が第３図（ｂ）（第３図（＆）参
照）に示すように信号Ｓ−１，Ｓ−２の如き波形として
取り出されるため、２像に対応する信号Ｓ−１，Ｓ−２
の間隔を電気信号処理回路にて検知しく第３図（Ｃ））
、■式を用いて物体までの距離測定を行うものである。
ｆはレンズの焦点距離、ｄは物体１２までの距離、Ｂは
レンズ間距離、δは物体像の光軸から前記同様に第２図
に示す視覚センサでは全反射２面鏡１３、全反射鏡１４
を用いて、物体像を自己走査型センサアレイ１５（受光
要素１５ａ）上に結像するように構成している。なお、
発光部を用いて補助光を具備するようにしてもよい。自
己走査型センサは、例えばＣＣＤアレイであり、１０＝
程度の巾の多数個の微小セグメントの受光要素１５ａか
ら構成されている。自己走査型センサ、１５は、周知の
如く上記の多数個の微小セグメントの各受光要素１５ａ
で検知した物体像の各画素部分の照度に対応した電気信
号を予め決められた順序に従って、時系列信号として出
力する機能を有するものである。なお、レンズ間距離Ｂ
を変えることによって測定精度を可変にしてもよく又、
レンズは、ｌｌの焦点、距離を変えることによって、横
方向の視野範囲を変えることができる。ここでは２像１
２’に関する走査出力が第３図（ｂ）（第３図（＆）参
照）に示すように信号Ｓ−１，Ｓ−２の如き波形として
取り出されるため、２像に対応する信号Ｓ−１，Ｓ−２
の間隔を電気信号処理回路にて検知しく第３図（Ｃ））
、■式を用いて物体までの距離測定を行うものである。
さて、ここに示す視覚センサにあっては、以上の様な距
離測定原理に基づき自己走査型センサ（以後センサ命ア
レイと略称する）を用いて、２像の相互間隔を検知せん
とするものであるが、か様な視覚センサにおいては認識
しようとする物体空間を明確にすること、換言すれば、
測定視野Ｌｓを何らかの手段で規定すると共に、同時に
もう一方の像をとらえる視野（これを参照視野ＬＲと称
する）を規定する必要がある。
離測定原理に基づき自己走査型センサ（以後センサ命ア
レイと略称する）を用いて、２像の相互間隔を検知せん
とするものであるが、か様な視覚センサにおいては認識
しようとする物体空間を明確にすること、換言すれば、
測定視野Ｌｓを何らかの手段で規定すると共に、同時に
もう一方の像をとらえる視野（これを参照視野ＬＲと称
する）を規定する必要がある。
ここに示すセンサにおいては、像１２の結像位置近傍に
測定視野を設定し、これに対し像１２′が物体１２の距
離に従って移動する範囲を参照視野とする。
測定視野を設定し、これに対し像１２′が物体１２の距
離に従って移動する範囲を参照視野とする。
以上の視覚センサの原理の詳細なブロック図を第４図に
示す。１５は前述のＣＯＤ等の自己走査型センサアレイ
（測定視野相当のセル数Ｎ、参照視野相当のセル数Ｎ＋
Ｍ−１）でクロック制御回路２１、駆動回路２０及びシ
フトクロック、転送りロックにより駆動され、ＣＣＤア
レイ上のデータは量子化回路２２によって（例えばコン
パレークによって所定のしきい値と比較し、大小によっ
て０．１に分ける。）量子化する。次に測定視野、参照
視野それぞれの量子化データを各々シフトレジスタ２６
．２７に入れ、クロック制御回路２１から出力したクロ
ックによってシフトさせながらゲート２８によって上記
それぞれの量子化データが合致したか否かを検出し、合
致数比較回路２４によって上記合致数をカウンタ２４−
１によってカウントすると共にＮ個の比較終了後カウン
タ２４−１の出力信号とラッチ２４−３に入力される。
示す。１５は前述のＣＯＤ等の自己走査型センサアレイ
（測定視野相当のセル数Ｎ、参照視野相当のセル数Ｎ＋
Ｍ−１）でクロック制御回路２１、駆動回路２０及びシ
フトクロック、転送りロックにより駆動され、ＣＣＤア
レイ上のデータは量子化回路２２によって（例えばコン
パレークによって所定のしきい値と比較し、大小によっ
て０．１に分ける。）量子化する。次に測定視野、参照
視野それぞれの量子化データを各々シフトレジスタ２６
．２７に入れ、クロック制御回路２１から出力したクロ
ックによってシフトさせながらゲート２８によって上記
それぞれの量子化データが合致したか否かを検出し、合
致数比較回路２４によって上記合致数をカウンタ２４−
１によってカウントすると共にＮ個の比較終了後カウン
タ２４−１の出力信号とラッチ２４−３に入力される。
当然ながら最初にラッチ回路２４−３はクリアされてい
る。Ｎ個の値の比較をシフトレジスタ２６，２７によっ
てシフトさせながら行った後、シフトレジスタ２７は値
を１つすすめて今度は２番目からＮ＋１番目までの値を
再びシフトレジスタ２６のＮ個の値と順に比較していく
。３回目は３番目からＮ＋２番目をシフトレジスタ２６
のＮ個と比較する。これをＭ回繰り返し、最後はＭ番目
から（Ｍ＋Ｎ−１）番目の値の比較を行う。つまり、Ｎ
個の比較を、１つづつＭ回ずらしながら行う。合致位置
は合致位置検出回路２３においてこのＮ個の比較の回数
（≦Ｍ）をカウントすると共に合致数比較回路２４のコ
ンパレータ２４−２のＡ＞、Ｈの出力が出るごとに回数
をラッチすれば最も合致数の多かった回数が最終的に得
られ、この値が合致位置に対応する。次に物体情報信号
出力回路２５においてこの合致回数即ち合致位置の値を
用い、式■の関係より物体との距離がめられる。その距
離情報はＣＰＵ、メモリ等に出力される。
る。Ｎ個の値の比較をシフトレジスタ２６，２７によっ
てシフトさせながら行った後、シフトレジスタ２７は値
を１つすすめて今度は２番目からＮ＋１番目までの値を
再びシフトレジスタ２６のＮ個の値と順に比較していく
。３回目は３番目からＮ＋２番目をシフトレジスタ２６
のＮ個と比較する。これをＭ回繰り返し、最後はＭ番目
から（Ｍ＋Ｎ−１）番目の値の比較を行う。つまり、Ｎ
個の比較を、１つづつＭ回ずらしながら行う。合致位置
は合致位置検出回路２３においてこのＮ個の比較の回数
（≦Ｍ）をカウントすると共に合致数比較回路２４のコ
ンパレータ２４−２のＡ＞、Ｈの出力が出るごとに回数
をラッチすれば最も合致数の多かった回数が最終的に得
られ、この値が合致位置に対応する。次に物体情報信号
出力回路２５においてこの合致回数即ち合致位置の値を
用い、式■の関係より物体との距離がめられる。その距
離情報はＣＰＵ、メモリ等に出力される。
次に、視覚センサの走査方法について述べる。
第５図は視覚センサの制御ブロック図である。
３０は視覚センサを選択走査するためのスキャナ、３１
は距離情報等のパターンを記憶するためのメモリ、３２
はセンサを制御すると共に演算処理等を行うためのＣＰ
Ｕである。
は距離情報等のパターンを記憶するためのメモリ、３２
はセンサを制御すると共に演算処理等を行うためのＣＰ
Ｕである。
以上の説明に基づいて、本願発明適用の１実施例につい
て説明する。第６図は、本願発明適用の１実施例である
視覚センサの構成ブロック図である。４１．４２は対物
レンズ、４３，４４．４５は全反射鏡、４６はポジマス
ク、４８はネガマスク、４７．４９はコンデンサレンズ
、４０は半透明鏡、５１は結像レンズ、５２は１ライン
の画像を画素単位で読取るＣＯＤ等のフォトセンサであ
る。
て説明する。第６図は、本願発明適用の１実施例である
視覚センサの構成ブロック図である。４１．４２は対物
レンズ、４３，４４．４５は全反射鏡、４６はポジマス
ク、４８はネガマスク、４７．４９はコンデンサレンズ
、４０は半透明鏡、５１は結像レンズ、５２は１ライン
の画像を画素単位で読取るＣＯＤ等のフォトセンサであ
る。
上記構成において、認識すべき環境の像は所定の間隔を
おいて設けた対物レンズ４１．４２を介して、それぞれ
マスク４６．４８の近傍に結像する。マスク４６はｔ！
５７−１図にその一部を拡大して示したように、例えば
透明なガラス板の上にモザイク状に不透明部分４６ｂを
設けたものである。マスク４８は第７−２図に示したよ
うにマスク４６の透明部４６ａと不透明部４６ｂを反転
させたもので、４８ａは透明部、４８ｂは不透明部であ
る。
おいて設けた対物レンズ４１．４２を介して、それぞれ
マスク４６．４８の近傍に結像する。マスク４６はｔ！
５７−１図にその一部を拡大して示したように、例えば
透明なガラス板の上にモザイク状に不透明部分４６ｂを
設けたものである。マスク４８は第７−２図に示したよ
うにマスク４６の透明部４６ａと不透明部４６ｂを反転
させたもので、４８ａは透明部、４８ｂは不透明部であ
る。
第８図は、前記第６図に示した視覚センサの模式図であ
る。６０は環境（物体）像である。なおここでは簡単に
２次元で説明したが、実際は３次元の物体である。又、
４１．４２は前述の対物レンズ、以下同様に４３．４４
．４５は全反射鏡、４６はポジマスク、４８はネガマス
ク、４０は半透明鏡、５１は結像レンズ、５２は１ライ
ンの画像を画素単位で読みとるフォトセンサであるＣＯ
Ｄ （第８図では３ライン）及びＣＣＤ上にレンズ５１
によって結像される物体像である。なおフォトセンサは
ＣＯＤである必要はなく、又、面状センサであってもよ
く、ライン数もこれに限る必要はない。なお、マスク４
６及び４８は、両者の透明部と不透明部が合うように構
成しておく。
る。６０は環境（物体）像である。なおここでは簡単に
２次元で説明したが、実際は３次元の物体である。又、
４１．４２は前述の対物レンズ、以下同様に４３．４４
．４５は全反射鏡、４６はポジマスク、４８はネガマス
ク、４０は半透明鏡、５１は結像レンズ、５２は１ライ
ンの画像を画素単位で読みとるフォトセンサであるＣＯ
Ｄ （第８図では３ライン）及びＣＣＤ上にレンズ５１
によって結像される物体像である。なおフォトセンサは
ＣＯＤである必要はなく、又、面状センサであってもよ
く、ライン数もこれに限る必要はない。なお、マスク４
６及び４８は、両者の透明部と不透明部が合うように構
成しておく。
更に物体像は、レンズ４１からの像とレンズ４２からの
像は同一部分（本実施例ではＢとＤがＣＣＤ５２上に、
それぞれ２個存在している。）を含み、走査線方向にず
れて結像するように構成する。その結果フォトセンサ５
２Ｊ：にはレンズ４１．４２からの両光路を経た像が重
なることなく交互に並べられる。そしてフォトセンサ５
２上の走査線の方向と交互に並べられるモザイクマスク
の配列方向を合わせることによって、フォトセンサの同
一走査線上にレンズ４１．４２による両党路からの同一
物体像を例えば第８図のＢ又はＤの様に隣接して投影す
ることができる。なお、物体像は複数の走査線上に投影
されてもよい。そして、以上の様にして得られた隣接す
る同一物体像について、第１図〜第４図に示した距離測
定の原理に基づいて距離情報を検知することができる。
像は同一部分（本実施例ではＢとＤがＣＣＤ５２上に、
それぞれ２個存在している。）を含み、走査線方向にず
れて結像するように構成する。その結果フォトセンサ５
２Ｊ：にはレンズ４１．４２からの両光路を経た像が重
なることなく交互に並べられる。そしてフォトセンサ５
２上の走査線の方向と交互に並べられるモザイクマスク
の配列方向を合わせることによって、フォトセンサの同
一走査線上にレンズ４１．４２による両党路からの同一
物体像を例えば第８図のＢ又はＤの様に隣接して投影す
ることができる。なお、物体像は複数の走査線上に投影
されてもよい。そして、以上の様にして得られた隣接す
る同一物体像について、第１図〜第４図に示した距離測
定の原理に基づいて距離情報を検知することができる。
次に、フォトセンサ５２であるＣＣＤの説明をする。第
９図は、ＣＣＤ上に投影される像の一部を示す図で、そ
れぞれ６１−１．６１−２゜６１−３．６１−４のブロ
ックが第２図〜第４図において、説明したセンサアレイ
１５にそれぞれ相当するものである。第９図においては
、ＣＣＤ５２上に物体像ｒＢＪが、走査線４本にまたが
って投影される例を示したが、その数は、読取り精度、
速度等によって何本であってもよい。なお６１−５は第
３図、第４図において説明した測定視野で、６１−６は
参照視野に相当する。本実施例では、測定視野６１−５
は３２ビツト、参照視野６１−６は９４ビツトである。
９図は、ＣＣＤ上に投影される像の一部を示す図で、そ
れぞれ６１−１．６１−２゜６１−３．６１−４のブロ
ックが第２図〜第４図において、説明したセンサアレイ
１５にそれぞれ相当するものである。第９図においては
、ＣＣＤ５２上に物体像ｒＢＪが、走査線４本にまたが
って投影される例を示したが、その数は、読取り精度、
速度等によって何本であってもよい。なお６１−５は第
３図、第４図において説明した測定視野で、６１−６は
参照視野に相当する。本実施例では、測定視野６１−５
は３２ビツト、参照視野６１−６は９４ビツトである。
よって分割数は６２であるが、この分割数は距離測定精
度によって、任意に可変となるよう構成すればよい。又
、面ＣＣＤ５２の大きさはＹ方向６．６ｍｍ、Ｘ方向８
．８ｒｐｍで、走査ラインはＸ方向７５７ライン、Ｙ方
向２４５ラインで構成されている。なおこの構成に限る
必要はない。又、第９図にはＸ方向、Ｙ方向にそれぞれ
６１−１．６１−２゜６１−３．６１−４．６２−１と
同様の不図示のブロックが多数存在している。
度によって、任意に可変となるよう構成すればよい。又
、面ＣＣＤ５２の大きさはＹ方向６．６ｍｍ、Ｘ方向８
．８ｒｐｍで、走査ラインはＸ方向７５７ライン、Ｙ方
向２４５ラインで構成されている。なおこの構成に限る
必要はない。又、第９図にはＸ方向、Ｙ方向にそれぞれ
６１−１．６１−２゜６１−３．６１−４．６２−１と
同様の不図示のブロックが多数存在している。
次に上記複数のブロックを有するＣＣＤ５２における走
査の切換制御の説明を行う。第４図において説明したよ
うに、１ブロツクにおける距離情報を得るためには、Ｎ
ＸＭ個のクロックが必要である。そして、このクロック
数をカウントして第４図のクロック制御回路２１により
、走査すべきブロックを、例えば第９図の６１−１から
６２＝１に更に６１−２に切換えるというように、所定
のエリアについてスキャンするよう切換制御する。
査の切換制御の説明を行う。第４図において説明したよ
うに、１ブロツクにおける距離情報を得るためには、Ｎ
ＸＭ個のクロックが必要である。そして、このクロック
数をカウントして第４図のクロック制御回路２１により
、走査すべきブロックを、例えば第９図の６１−１から
６２＝１に更に６１−２に切換えるというように、所定
のエリアについてスキャンするよう切換制御する。
次に以上の視覚センサを用いたロボットのシステムブロ
ック図を第１０図に示す。５２は前述のフォトセンサ（
ＣＣＤ）、７０はＡ／Ｄ変換器、７１はスイ・ンチング
回路で、上記ＣＣＤ ５２のセンサブロックを選択し、
視覚センサブロック処理回路７２において、物体の距離
情報を得るものである。検知された距離情報は７３のＲ
ＡＭ上に距離パターンとして書き込まれる。３２はＣＰ
Ｕで、７４はマツプメモリである。マツプメモリ７４は
、過去の距離パターン又は指令用のマツプが格納されて
おり、マツプメモリ７４上の距離パターンと現在の距離
パターンとを比較し、最適のアーム制御、移動制御等を
行うものである。なおＣＰＵ３２は、複数のプロセッサ
を有し、各種データをそれぞれプロセッサで同時、並行
的に処理する非ノイマン系のコンピュータであってもよ
い。又、外部からの指令信号を受けるためのター゛ ミ
ナルを有していてもよい。更に、移動の方向。
ック図を第１０図に示す。５２は前述のフォトセンサ（
ＣＣＤ）、７０はＡ／Ｄ変換器、７１はスイ・ンチング
回路で、上記ＣＣＤ ５２のセンサブロックを選択し、
視覚センサブロック処理回路７２において、物体の距離
情報を得るものである。検知された距離情報は７３のＲ
ＡＭ上に距離パターンとして書き込まれる。３２はＣＰ
Ｕで、７４はマツプメモリである。マツプメモリ７４は
、過去の距離パターン又は指令用のマツプが格納されて
おり、マツプメモリ７４上の距離パターンと現在の距離
パターンとを比較し、最適のアーム制御、移動制御等を
行うものである。なおＣＰＵ３２は、複数のプロセッサ
を有し、各種データをそれぞれプロセッサで同時、並行
的に処理する非ノイマン系のコンピュータであってもよ
い。又、外部からの指令信号を受けるためのター゛ ミ
ナルを有していてもよい。更に、移動の方向。
速度、距＃：等のセンサ、あるいは演算処理部からのデ
ータと上記距離パターンからの情報に基づいて駆動側１
ｉＢ５．アーム制御７６を行うようにしている。
ータと上記距離パターンからの情報に基づいて駆動側１
ｉＢ５．アーム制御７６を行うようにしている。
前記実施例では視覚センサブロック処理回路を複数並置
した例を示したが、これは処理時間とＣＣＤ走査時間と
の整合をとるためのもので距離算出処理の高速化、又は
ＣＯＤ走査速度の調整によっては複数並置しなくても良
い。又、Ａ／Ｄコンバータ７０とスイッチング回路７１
との順序か逆であってもよい。
した例を示したが、これは処理時間とＣＣＤ走査時間と
の整合をとるためのもので距離算出処理の高速化、又は
ＣＯＤ走査速度の調整によっては複数並置しなくても良
い。又、Ａ／Ｄコンバータ７０とスイッチング回路７１
との順序か逆であってもよい。
又、距離情報が得られるため高速の飛翔物を正確に避け
たり捕捉したり、自動車等において障害物を避けるため
のセンサとして使用したりすることもできる。その他用
途はこれに限る必要はない。
たり捕捉したり、自動車等において障害物を避けるため
のセンサとして使用したりすることもできる。その他用
途はこれに限る必要はない。
（効 果）
以上説明したように、機械的に移動する部分を □使わ
ずに、視野内の環境対象物までの距離の分布を、超音波
測定に比べて特に横方向に高い分解能をもって測定する
ことができ、又二つの光路を通った同一対象物の像がフ
ォトセンサ上に隣接して結ばれるので、これまでステレ
オ法（ＴＶ学会誌第３４巻第３号、１９８０Ｐ２１１’
）で対応点の照応が困難とされていた問題が解決する。
ずに、視野内の環境対象物までの距離の分布を、超音波
測定に比べて特に横方向に高い分解能をもって測定する
ことができ、又二つの光路を通った同一対象物の像がフ
ォトセンサ上に隣接して結ばれるので、これまでステレ
オ法（ＴＶ学会誌第３４巻第３号、１９８０Ｐ２１１’
）で対応点の照応が困難とされていた問題が解決する。
さらに演算処理を並列に行うことも可能で非ノイマンの
系コンピュータを搭載することもでき、又ロボッ△
トに必要な高速処理も可能にな／る。以上、詳述したよ
うに距離の分布を計測することは対象を立体的に認識す
る上に有効で、特にロボットの眼、盲人の歩行補助具用
センサ等に実用可能である。
うに距離の分布を計測することは対象を立体的に認識す
る上に有効で、特にロボットの眼、盲人の歩行補助具用
センサ等に実用可能である。
以上詳述したように、簡単な回路構成で環境を距離のパ
ターンとして立体的に認識することが可能な物体情報処
理装置を提供することが可能となった。
ターンとして立体的に認識することが可能な物体情報処
理装置を提供することが可能となった。
第１図は、視覚センサの原理を示す図である。
第２図は、視覚センサの構成を示す図である。
第３図は、視覚センサの距離信号を示す図である。
第４図は、視覚センサの詳細なブロック図を示す図であ
る。 第５図は、視覚センサの走査方法を示す図である。 第６図は、本発明適用の１実施例である視覚センサの構
成ブロック図である。 第７−１図は、マスク４６の説明図である。 第７−２図は、マスク４８の説明図である。 第８図は、視覚センサの模式図である。 第９図は、フォトセンサ５２上の走査ブロックの説明図
である。 第１Ｏ図は、ロホットのシステムブロック図である。 ２１はクロック制御回路、４６．４８はマスク、３２は
ＣＰＵ、７２は視覚センサブロック処理回路、５２は視
覚センサ、７３は距離パターン用ＲＡＭ。 メ七ソへ 男７−１図 第７−？図
る。 第５図は、視覚センサの走査方法を示す図である。 第６図は、本発明適用の１実施例である視覚センサの構
成ブロック図である。 第７−１図は、マスク４６の説明図である。 第７−２図は、マスク４８の説明図である。 第８図は、視覚センサの模式図である。 第９図は、フォトセンサ５２上の走査ブロックの説明図
である。 第１Ｏ図は、ロホットのシステムブロック図である。 ２１はクロック制御回路、４６．４８はマスク、３２は
ＣＰＵ、７２は視覚センサブロック処理回路、５２は視
覚センサ、７３は距離パターン用ＲＡＭ。 メ七ソへ 男７−１図 第７−？図
Claims (1)
- 外部環境からの光情報を複数の光路を経て、結像面に結
像させるための複数の光伝導手段を有し、上記光路内に
所望のパターン形状を有するマスク手段を有したことを
特徴とする物体情報処理装置。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4492084A JPH0246984B2 (ja) | 1984-03-09 | 1984-03-09 | Butsutaijohoshorisochi |
| DE19853508378 DE3508378A1 (de) | 1984-03-09 | 1985-03-08 | Einrichtung zum verarbeiten von objektinformationen |
| US07/948,478 US5222156A (en) | 1984-03-09 | 1992-09-22 | Object information processing apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4492084A JPH0246984B2 (ja) | 1984-03-09 | 1984-03-09 | Butsutaijohoshorisochi |
Related Child Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2120210A Division JPH0327477A (ja) | 1990-05-09 | 1990-05-09 | 物体情報処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60189581A true JPS60189581A (ja) | 1985-09-27 |
| JPH0246984B2 JPH0246984B2 (ja) | 1990-10-18 |
Family
ID=12704901
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4492084A Expired - Lifetime JPH0246984B2 (ja) | 1984-03-09 | 1984-03-09 | Butsutaijohoshorisochi |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0246984B2 (ja) |
| DE (1) | DE3508378A1 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62135980A (ja) * | 1985-12-10 | 1987-06-18 | Canon Inc | ３次元情報処理方法 |
| JP2020167725A (ja) * | 2016-02-29 | 2020-10-08 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 画像処理装置、撮像システム、撮像方法、画像処理方法およびプログラム |
Family Cites Families (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE2847368A1 (de) * | 1977-11-02 | 1979-05-03 | Canon Kk | Kamera mit automatischer scharfeinstellvorrichtung |
| DE3044831A1 (de) * | 1980-11-28 | 1982-06-24 | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V., 8000 München | Anordnung zur automatischen beruehrungslosen messung der raeumlichen lage von gegenstaenden |
-
1984
- 1984-03-09 JP JP4492084A patent/JPH0246984B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
1985
- 1985-03-08 DE DE19853508378 patent/DE3508378A1/de active Granted
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62135980A (ja) * | 1985-12-10 | 1987-06-18 | Canon Inc | ３次元情報処理方法 |
| JP2020167725A (ja) * | 2016-02-29 | 2020-10-08 | パナソニックＩｐマネジメント株式会社 | 画像処理装置、撮像システム、撮像方法、画像処理方法およびプログラム |
| US11272166B2 (en) | 2016-02-29 | 2022-03-08 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Imaging apparatus, image processing apparatus, imaging system, imaging method, image processing method, and recording medium |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0246984B2 (ja) | 1990-10-18 |
| DE3508378A1 (de) | 1985-12-05 |
| DE3508378C2 (ja) | 1992-01-09 |
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