WO2018225363A1 - 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム - Google Patents
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- AR augmented reality
- a virtual object for advertisement can be displayed superimposed on the wall surface of a building in real space or a signboard.
- position information obtained based on image recognition technology such as SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) is used to superimpose and display virtual objects in real space (for example, Patent Document 1 and 2).
- position information in the AR technology it is possible to obtain position information by preparing a dedicated marker in advance and detecting the prepared dedicated marker from the image, but it is obtained from an image captured by a camera. It is more natural to use the feature points as markers. For example, it is possible to obtain camera position information by matching feature points obtained from an image captured by the camera with feature points associated with the position information and stored in a database. In such a case, in order to superimpose and display a virtual object at a position in a predetermined real space, a feature point map (a plurality of three-dimensional position information associated with the three-dimensional position information) is displayed. It is desirable to prepare a map including feature point information in advance.
- the feature point map can be generated by the above-described SLAM, for example.
- the present disclosure person has created an embodiment of the present disclosure with the above circumstances in mind.
- a conversion parameter between a local coordinate system corresponding to a sensor related to generation of a feature point map and a global coordinate system corresponding to a sensor related to acquisition of GNSS data.
- the position information can be converted between the coordinate systems as described above.
- the configuration of an embodiment according to the present disclosure having such effects will be described.
- the function of the image acquisition unit 130 is realized by, for example, the camera 103 illustrated in FIG. 2, and acquires an image by capturing a real space.
- the image acquisition unit 130 outputs the acquired image to the control unit 150.
- the conversion parameter specifying unit 156 determines whether or not the accuracy of the global posture information or the local posture information is low using a predetermined condition regarding the accuracy of the global posture information or the local posture information, A specific method may be selected. In the following, it is assumed that the conversion parameter specifying unit 156 determines that the accuracy is low when the predetermined condition is not satisfied. Note that the conversion parameter specifying unit 156 may make a determination on either the accuracy of the global posture information or the accuracy of the local posture information, or may make a determination on both.
- the conversion parameter specifying unit 156 can specify the conversion parameter between the global coordinate system and the local coordinate system by the second conversion parameter specifying method without using the posture information. It is.
- the conversion parameter specifying unit 156 specifies the conversion parameter using the global posture information and the local posture information by the first conversion parameter specifying method described above ( S120). On the other hand, if it is not determined that the accuracy is low (YES in S118), the conversion parameter specifying unit 156 uses the second conversion parameter specifying method described above to convert conversion parameters without using global posture information and local posture information. Specify (S122). In addition, regardless of which of the first conversion parameter specifying method and the second conversion parameter specifying method is selected, the conversion parameter specifying unit 156 specifies the conversion parameter based on the global position information and the local position information. To do.
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Abstract
【課題】情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提供する。 【解決手段】第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータを特定する制御部、を備える情報処理装置。
Description
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムに関する。
近年、実空間に仮想オブジェクトを重畳してユーザに提示する拡張現実（ＡＲ：Augmented Reality）と呼ばれる技術が注目されている。例えば、ＡＲ技術を広告のために利用する場合には、実空間の建物の壁面、または看板等に、広告用の仮想オブジェクトが重畳して表示され得る。ＡＲ技術において、実空間に仮想オブジェクトを重畳して表示させるため、例えばＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）等の画像認識技術に基づいて得られる位置情報が用いられている（例えば、下記特許文献１及び２参照）。
ＡＲ技術において位置情報を得る場合、予め専用のマーカを用意し、用意された専用のマーカを画像から検出することで位置情報を得ることも可能であるが、カメラにより撮像された画像から得られる特徴点をマーカとして用いる方がより自然な演出となる。例えばカメラにより撮像された画像から得られる特徴点を、位置情報と対応付けられてデータベースに記憶された特徴点とマッチング（照合）することでカメラの位置情報を得ることが可能である。係る場合、予め定められた実空間中の位置に仮想オブジェクトを重畳して表示するためには、仮想オブジェクトの配置マップに応じた特徴点マップ（３次元的な位置情報と対応付けられた複数の特徴点の情報を含むマップ）を予め用意することが望ましい。特徴点マップは、例えば上述したＳＬＡＭにより生成することが可能である。
しかし、ＳＬＡＭにより特徴点マップを生成する場合、特徴点マップの生成に係るセンサ（例えばカメラ）毎に異なる座標系が設定されるため、複数のデバイスで生成された特徴点マップを統合することが困難であった。その結果、例えば広範囲な特徴点マップを生成することが困難であった。
そこで、本開示では、あるセンサに対応する座標系における位置情報を他のセンサに対応する座標系における位置情報へ変換するための変換パラメータを得ることが可能な、情報処理装置、情報処理方法、及びプログラムを提案する。
本開示によれば、第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータを特定する制御部、を備える情報処理装置が提供される。
また、本開示によれば、第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定すること、を含む情報処理方法が提供される。
また、本開示によれば、コンピュータに、第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定する機能を実現させるための、プログラムが提供される。
以上説明したように本開示によれば、あるセンサに対応する座標系における情報を他のセンサに対応する座標系における位置情報へ変換するための変換パラメータを得ることが可能である。
なお、上記の効果は必ずしも限定的なものではなく、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書に示されたいずれかの効果、または本明細書から把握され得る他の効果が奏されてもよい。
以下に添付図面を参照しながら、本開示の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。
また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、同一符号のみを付する。
なお、説明は以下の順序で行うものとする。
＜＜１．背景＞＞
＜＜２．構成＞＞
＜２－１．システム構成＞
＜２－２．情報処理装置の構成＞
＜２－３．表示端末の構成＞
＜＜３．動作＞＞
＜３－１．特徴点マップの生成に係る動作＞
＜３－２．仮想オブジェクトの表示に係る動作＞
＜＜４．変形例＞＞
＜４－１．変形例１＞
＜４－２．変形例２＞
＜４－３．変形例３＞
＜＜５．むすび＞＞
＜＜１．背景＞＞
＜＜２．構成＞＞
＜２－１．システム構成＞
＜２－２．情報処理装置の構成＞
＜２－３．表示端末の構成＞
＜＜３．動作＞＞
＜３－１．特徴点マップの生成に係る動作＞
＜３－２．仮想オブジェクトの表示に係る動作＞
＜＜４．変形例＞＞
＜４－１．変形例１＞
＜４－２．変形例２＞
＜４－３．変形例３＞
＜＜５．むすび＞＞
＜＜１．背景＞＞
ＡＲ技術において、実空間に仮想オブジェクトを重畳して表示させるため、例えばＳＬＡＭ等の画像認識技術に基づいて得られる特徴点マップが用いられている。特徴点マップと仮想オブジェクトの配置マップとを予め対応付けて用意することで、予め定められた実空間中の位置に仮想オブジェクトを重畳して表示することが可能となる。
ＡＲ技術において、実空間に仮想オブジェクトを重畳して表示させるため、例えばＳＬＡＭ等の画像認識技術に基づいて得られる特徴点マップが用いられている。特徴点マップと仮想オブジェクトの配置マップとを予め対応付けて用意することで、予め定められた実空間中の位置に仮想オブジェクトを重畳して表示することが可能となる。
しかし、ＳＬＡＭでは逐次的に位置情報の取得と特徴点マップの生成を行うため、広範囲に及ぶ特徴点マップを生成する場合には、誤差の蓄積等により、全体的な配置に歪みが生じる場合がある。
また、ＳＬＡＭにより特徴点マップを生成する場合、特徴点マップの生成に係るセンサ（例えばカメラ）毎に異なる座標系（以下、ローカル座標系と呼ぶ場合がある）が設定される。ローカル座標系は、例えばセンサやセンサを有するデバイスの電源が入った時点のセンサの位置を基準として設定されるセンサ独自の座標系であるため、複数のデバイスで生成された特徴点マップを統合することは困難であった。特徴点マップを統合するためには、例えば少なくとも特徴点マップの間で共通の特徴点を有する必要があり、広範囲な特徴点マップを生成することは困難であった。また、各特徴点マップにおいて上述した歪みが生じるため、統合することで歪みがより大きくなる恐れがあった。
また、特徴点マップを特徴点マップ以外のマップ、例えば建物の位置等の情報を含むマップと統合することが出来れば、仮想オブジェクトを建物に合わせて配置させることが容易に可能であろう。しかし、座標系がセンサ毎に独自に設定されるため、特徴点マップを特徴点マップ以外のマップと統合したり照合したりすることも困難である。
ところで、複数のセンサやデバイス等において共通して用いられ、実空間に対応する座標系（以下、グローバル座標系と呼ぶ場合がある）も存在する。なお、本明細書において、グローバル座標系は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）で用いられる地球中心地球固定（ＥＣＥＦ (Earth-Centered
Earth-Fixed)座標系であってもよい。ＧＮＳＳは衛星航法による測位システムであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）、ＢＤＳ（BeiDou Navigation Satellite System）、ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellites System）、またはＧａｌｉｌｅｏ等を含み得る。
Earth-Fixed)座標系であってもよい。ＧＮＳＳは衛星航法による測位システムであり、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）、ＧＬＯＮＡＳＳ（Global Navigation Satellite System）、ＢＤＳ（BeiDou Navigation Satellite System）、ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellites System）、またはＧａｌｉｌｅｏ等を含み得る。
ここで、各センサ毎に設定されたローカル座標系における位置情報を、このようなグローバル座標系における位置情報へ変換することが出来れば、複数のデバイスで生成された特徴点マップを統合し、グローバル座標系における特徴点マップを生成することが可能であろう。また、ローカル座標系における位置情報を逐次的にグローバル座標系における位置情報へ変換することが出来れば、広範囲な特徴点マップを生成する場合であっても、歪みが生じることを抑制することが可能であろう。さらに、既に存在している特徴点マップ以外のマップには、グローバル座標系で表現されたマップも多数存在するため、グローバル座標系で表現された特徴点マップが得られれば、多様な種類のマップと統合、照合することも容易になり得る。
そこで、本件開示者は、上記事情を一着眼点にして本開示の実施形態を創作するに至った。本開示の実施形態によれば、特徴点マップの生成に係るセンサに対応するローカル座標系と、ＧＮＳＳデータの取得に係るセンサに対応するグローバル座標系との間の変換パラメータを特定することで、上述したような座標系間での位置情報の変換が可能となる。以下、このような効果を有する本開示に係る一実施形態の構成について説明する。
＜＜２．構成＞＞
＜２－１．システム構成＞
図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理システム１の概略構成を示す説明図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００、サーバ２００、表示端末３００、及び通信網５を含む。以下、情報処理システム１の概略構成を説明した後に、情報処理装置１００、及び表示端末３００のより詳細な構成について説明する。
＜２－１．システム構成＞
図１は、本開示の一実施形態に係る情報処理システム１の概略構成を示す説明図である。図１に示すように、本実施形態に係る情報処理システム１は、情報処理装置１００、サーバ２００、表示端末３００、及び通信網５を含む。以下、情報処理システム１の概略構成を説明した後に、情報処理装置１００、及び表示端末３００のより詳細な構成について説明する。
通信網５は、通信網５に接続されている装置から送信される情報の有線、または無線の伝送路である。例えば、通信網５は、インターネット、電話回線網、衛星通信網などの公衆回線網や、Ｅｔｈｅｒｎｅｔ（登録商標）を含む各種のＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などを含んでもよい。また、通信網５は、ＩＰ－ＶＰＮ（Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｐｒｏｔｏｃｏｌ－Ｖｉｒｔｕａｌ Ｐｒｉｖａｔｅ Ｎｅｔｗｏｒｋ）などの専用回線網を含んでもよい。図１に示すように、情報処理装置１００、サーバ２００、及び表示端末３００は、通信網５を介して相互に接続される。
図１に示す情報処理装置１００は、特徴点マップを生成するための情報処理装置である。情報処理装置１００は、例えばＳＬＡＭにより取得した特徴点と対応付けられたローカル座標系における位置情報をグローバル座標系における位置情報へ変換し、特徴点の情報（例えば特徴量）とグローバル座標系における位置情報が対応付けられた特徴点マップをサーバ２００へ送信する。情報処理装置１００のより詳細な構成については、図２、図３を参照して後述する。
図１に示すように、サーバ２００は、記憶部２１０、及び制御部２２０を備える情報処理装置である。記憶部２１０は、例えば情報処理装置１００から受信した特徴点マップと、グローバル座標系における位置情報と対応付けられた仮想オブジェクトの情報を記憶している。制御部２２０はサーバ２００の全体を制御する。また、制御部２２０は、表示端末３００から受信されるグローバル座標系における表示端末３００の位置情報に基づいて、表示端末３００の周辺の位置情報に対応付けられた特徴点と、仮想オブジェクトの情報を表示端末３００へ送信させる。
図１に示す表示端末３００は、ＡＲ技術により、実空間に仮想オブジェクトを重畳して表示する情報処理装置である。表示端末３００は、グローバル座標系における位置情報をサーバ２００へ送信し、周辺の位置情報に対応付けられた特徴点と、仮想オブジェクトの情報をサーバ２００から受信する。さらに、表示端末３００は、サーバ２００から受信した特徴点に基づいて、サーバ２００から受信した仮想オブジェクトを予め定められた実空間の位置に重畳して表示する。なお、表示端末３００の構成については、図４、図５を参照して後述する。
＜２－２．情報処理装置の構成＞
（ハードウェア構成例）
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２を参照すると、情報処理装置１００は、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）１０１、ＧＮＳＳ受信機１０２、カメラ１０３、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）１０４、メモリ１０５、通信装置１０６、及びバス１０９を備える。
（ハードウェア構成例）
図２は、本実施形態に係る情報処理装置１００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図２を参照すると、情報処理装置１００は、ＩＭＵ（Inertial Measurement Unit）１０１、ＧＮＳＳ受信機１０２、カメラ１０３、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ ｕｎｉｔ）１０４、メモリ１０５、通信装置１０６、及びバス１０９を備える。
ＩＭＵ１０１は、角加速度、及び加速度を検出する装置である。
ＧＮＳＳ受信機１０２は、航法衛星から電波を受信するアンテナを有し、ＧＮＳＳデータを取得する。また、ＧＮＳＳ受信機１０２は、ＧＮＳＳデータに基づいて測位計算を行う回路を有してもよく、測位計算によりグローバル座標系におけるアンテナの位置情報と姿勢情報を取得してもよい。なお、以下ではＧＮＳＳ受信機１０２を第１のセンサと呼ぶ場合がある。
カメラ１０３は、例えば、ＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）またはＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ）などの撮像素子、及び撮像素子への被写体像の結像を制御するためのレンズなどの各種の部材を用いて実空間を撮像し、撮像画像を生成するセンサ装置である。カメラ１０３は、静止画を撮像するものであってもよいし、また動画像を撮像するものであってもよい。また、カメラ１０３は、画像処理用の回路を有してもよい。なお、以下ではカメラ１０３を第２のセンサと呼ぶ場合がある。
なお、ＧＮＳＳ受信機１０２、及びカメラ１０３の相対的な位置関係は本実施形態において変化せず、ＧＮＳＳ受信機１０２、及びカメラ１０３とは例えば設計に従った所定の位置関係を有するものとする。
ＣＰＵ１０４は、演算処理装置及び制御装置として機能し、メモリ１０５に記録された各種プログラムに従って、情報処理装置１００内の動作全般またはその一部を制御する。
メモリ１０５は、半導体メモリまたはハードディスクなどの記憶媒体（非一時的な媒体：
non-transitory media）により構成され、ＣＰＵ１０４が使用するプログラムやデータなどを記憶する。なお、本明細書で説明するプログラム及びデータの一部または全部は、メモリ１０５により記憶されることなく、外部のデータソース（例えば、データサーバ、ネットワークストレージまたは外付けメモリなど）から取得されてもよい。
non-transitory media）により構成され、ＣＰＵ１０４が使用するプログラムやデータなどを記憶する。なお、本明細書で説明するプログラム及びデータの一部または全部は、メモリ１０５により記憶されることなく、外部のデータソース（例えば、データサーバ、ネットワークストレージまたは外付けメモリなど）から取得されてもよい。
通信装置１０６は、例えば、図１に示した通信網５に接続するための通信デバイスなどで構成された通信インターフェースである。通信装置１０６は、例えば、有線または無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、またはＷＵＳＢ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ ＵＳＢ）用の通信カードなどであり得る。また、通信装置１０６は、光通信用のルータ、ＡＤＳＬ（Ａｓｙｍｍｅｔｒｉｃ Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｕｂｓｃｒｉｂｅｒ Ｌｉｎｅ）用のルータ、または、各種通信用のモデムなどであってもよい。通信装置１０６は、例えば、インターネットや他の通信機器との間で、ＴＣＰ／ＩＰなどの所定のプロトコルを用いて信号などを送受信する。
バス１０９は、ＩＭＵ１０１、ＧＮＳＳ受信機１０２、カメラ１０３、ＣＰＵ１０４、メモリ１０５、及び通信装置１０６を相互に接続する。
なお、図２に示したハードウェア構成は一例であって、情報処理装置１００のハードウェア構成は係る例に限定されない。例えば、情報処理装置１００は他のセンサを備えてもよいし、情報処理装置１００を移動させるための車輪やモータ、またはアクチュエータ等を備えてもよい。
（機能構成例）
続いて、図３を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図３を参照すると、情報処理装置１００は、角加速度・加速度取得部１１０、ＧＮＳＳデータ取得部１２０、画像取得部１３０、制御部１５０、及び通信部１６０を備える。
続いて、図３を参照して、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成例を説明する。図３は、本実施形態に係る情報処理装置１００の機能構成の一例を示すブロック図である。図３を参照すると、情報処理装置１００は、角加速度・加速度取得部１１０、ＧＮＳＳデータ取得部１２０、画像取得部１３０、制御部１５０、及び通信部１６０を備える。
角加速度・加速度取得部１１０の機能は、例えば図２に示したＩＭＵ１０１により実現され、角加速度、及び加速度を取得する。角加速度・加速度取得部１１０は、取得した角加速度、及び加速度を制御部１５０へ出力する。
ＧＮＳＳデータ取得部１２０の機能は、例えば図２に示したＧＮＳＳ受信機１０２により実現され、航法衛星から電波を受信してＧＮＳＳデータを取得する。ＧＮＳＳデータ取得部１２０は、取得したＧＮＳＳデータを制御部１５０へ出力する。
画像取得部１３０の機能は、例えば図２に示したカメラ１０３により実現され、実空間を撮像して画像を取得する。画像取得部１３０は、取得した画像を制御部１５０へ出力する。
制御部１５０は、図３に示すようにＧＮＳＳ測位計算部１５２、画像認識部１５４、変換パラメータ特定部１５６、及び座標変換部１５８として機能する。制御部１５０の機能は、例えば図２に示したＣＰＵ１０４、及びメモリ１０５により実現されてもよいし、制御部１５０の一部の機能はＧＮＳＳ受信機１０２、またはカメラ１０３により実現されてもよい。
ＧＮＳＳ測位計算部１５２は、ＧＮＳＳデータ取得部１２０により取得されたＧＮＳＳデータに基づいて測位計算を行い、グローバル座標系における位置、及び姿勢を計算する。ＧＮＳＳ測位計算部１５２の機能は、例えば図２に示したＧＮＳＳ受信機１０２により実現されてもよいし、ＣＰＵ１０４、及びメモリ１０５によって実現されてもよい。
ＧＮＳＳ測位計算部１５２により得られる位置の情報は、ＧＮＳＳ受信機１０２が有するアンテナの位置情報（第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報の例）であってもよい。また、同様にＧＮＳＳ測位計算部１５２により得られる姿勢の情報は、ＧＮＳＳ受信機１０２が有するアンテナの姿勢情報（第１のセンサに関する位置を示す第１の姿勢情報の例）であってもよい。なお、以下では、ＧＮＳＳ測位計算部１５２により得られるグローバル座標系における位置、及び姿勢の情報を、それぞれグローバル位置情報、及びグローバル姿勢情報と呼び、まとめてグローバル位置・姿勢情報と呼ぶ場合がある。
なお、本開示において、グローバル座標系は、ＧＮＳＳ受信機１０２（第１のセンサ）に対応付けられた座標系（第１の座標系）である。
ＧＮＳＳ測位計算部１５２は、例えばＲＴＫ（Real Time Kinematic）等の方法により高精度な測位計算を行う。また、ＧＮＳＳ測位計算部１５２は、角加速度・加速度取得部１１０から提供される角加速度、及び加速度の情報を用いて、速度推定を行うことで、より高精度な測位計算を行うことが可能である。なお、情報処理装置１００が図２に示したＩＭＵ１０１を備えない場合、ＧＮＳＳ測位計算部１５２は、ドップラー情報や、TDCP（Time-Differenced Carrier Phase）等により速度推定を行ってもよい。
ＧＮＳＳ測位計算部１５２は、測位計算により得られたグローバル位置情報、及びグローバル姿勢情報を変換パラメータ特定部１５６へ出力する。
画像認識部１５４は、画像取得部１３０から提供される画像に基づいて、ローカル座標系における位置、及び姿勢の情報を取得する。画像認識部１５４の機能は、例えば図２に示したカメラ１０３により実現されてもよいし、ＣＰＵ１０４、及びメモリ１０５によって実現されてもよい。
画像認識部１５４により取得される位置、及び姿勢の情報は、カメラ１０３の位置情報（第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報の例）であってもよい。また、同様に画像認識部１５４により得られる姿勢の情報は、カメラ１０３の姿勢情報（第２のセンサに関する位置を示す第２の姿勢情報の例）であってもよい。なお、以下では、画像認識部１５４により得られるローカル座標系における位置、及び姿勢の情報を、それぞれローカル位置情報、及びローカル姿勢情報と呼び、まとめてローカル位置・姿勢情報と呼ぶ場合がある。
なお、画像認識部１５４は、例えば、情報処理装置１００の電源が入った時点を基準としてローカル座標系を設定してもよいし、カメラ１０３が最初に画像を撮像した時点を基準としてローカル座標系を設定してもよい。本開示において、ローカル座標系は、カメラ１０３（第２のセンサ）に対応付けられた座標系（第２の座標系）である。
画像認識部１５４は、例えばＳＬＡＭ等の画像認識技術に基づいて、ローカル位置・姿勢情報の情報を取得する。係る場合、画像認識部１５４は、画像から特徴点を抽出し、ローカル座標系における時系列的な特徴点の追跡に基づいてローカル位置・姿勢情報を取得してもよい。また、画像認識部１５４は、角加速度・加速度取得部から提供される角加速度、及び加速度の情報を用いることで、より高精度なローカル位置・姿勢情報の情報を取得してもよい。
画像認識部１５４は、取得したローカル位置、及びローカル姿勢情報を変換パラメータ特定部１５６へ出力する。また、画像認識部１５４は、特徴点の情報（例えば特徴量）と、ローカル座標系における特徴点の位置情報（例えば位置座標）とを含む特徴点マップを座標変換部１５８へ出力する。
変換パラメータ特定部１５６は、ＧＮＳＳ測位計算部１５２から提供されるグローバル位置・姿勢情報、及び画像認識部１５４から提供されるローカル位置・姿勢情報に基づいて、グローバル座標系とローカル座標系との間の変換パラメータを特定する。ここで、グローバル座標系とローカル座標系との間の変換パラメータとは、例えばローカル座標系における位置座標（位置情報の一例）をグローバル座標系における位置座標へ変換するためのパラメータであってもよい。また、変換パラメータは、例えばスケール係数、回転行列、及び平行移動ベクトルを含んでもよい。変換パラメータ特定部１５６は、特定した変換パラメータを座標変換部１５８へ出力する。
また、変換パラメータ特定部１５６は、グローバル姿勢情報（第１の姿勢情報）と、ローカル姿勢情報（第２の姿勢情報）と、にさらに基づいて、変換パラメータを特定してもよい。ただし、グローバル姿勢情報の精度や、ローカル姿勢情報の精度が低い場合、変換パラメータ特定部１５６により特定される変換パラメータの精度も低下する恐れがある。
そこで、変換パラメータ特定部１５６は、複数の特定方式により変換パラメータを特定可能であってもよく、グローバル姿勢情報、またはローカル姿勢情報の精度（推定精度）に基づいて、変換パラメータの特定方式を選択してもよい。
例えば、変換パラメータ特定部１５６は、グローバル姿勢情報、またはローカル姿勢情報の精度に関する所定の条件を用いて、グローバル姿勢情報、またはローカル姿勢情報の精度が低いか否かを判定して、変換パラメータの特定方式を選択してもよい。なお、以下では、変換パラメータ特定部１５６は当該所定の条件が満たされない場合に、精度が低いと判定するものとする。なお、変換パラメータ特定部１５６は、グローバル姿勢情報の精度、またはローカル姿勢情報の精度のいずれか一方に関して判定を行ってもよいし、両方に関して判定を行ってもよい。
変換パラメータ特定部１５６は、グローバル姿勢情報、またはローカル姿勢情報の精度に関する所定の条件が満たされる場合に、第１の変換パラメータ特定方式を選択し、当該所定の条件が満たされない場合に、第２の変換パラメータ特定方式を選択してもよい。ここで、第１の変換パラメータ特定方式は、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いて変換パラメータを特定する方式である。また、第２の変換パラメータ特定方式は、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いることなく変換パラメータを特定する方式である。
係る場合、グローバル姿勢情報の精度に関する情報がＧＮＳＳ測位計算部１５２から変換パラメータ特定部１５６へ提供されてもよく、同様に、ローカル姿勢情報の精度に関する情報が画像認識部１５４から変換パラメータ特定部１５６へ提供されてもよい。精度に関する情報とは、例えば各姿勢情報を推定する際の分散の値であってもよい。また、所定の条件は、例えば当該分散の値が所定の閾値以下であること、であってもよい。すなわち、変換パラメータ特定部１５６は、当該分散の値が所定の閾値を超える場合に、精度が低いと判定してもよい。
以下では、第１の変換パラメータ特定方式、及び第２の変換パラメータ特定方式の例について順次説明を行う。なお、上述したように、本実施形態においてＧＮＳＳ受信機１０２のアンテナと、カメラ１０３とは、例えば設計に従った所定の位置関係を有する。そこで、以下の説明において、ＧＮＳＳ受信機１０２のアンテナと、カメラ１０３との間の所定の位置関係は、例えば設計、あるいは実測等により既知のものとし、説明を簡単にするため当該所定の位置関係に係る項を無視して説明を行う。すなわち、グローバル位置・姿勢情報とローカル位置・姿勢情報との間の関係が座標系の違いによる関係のみであるものとして説明を行う。実際には、変換パラメータ特定部１５６は、以下に説明される特定方式において、当該所定の位置関係に係る項を含めて特定した変換パラメータを座標変換部１５８へ出力してもよい。
[第１の変換パラメータ特定方式]
まず、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いて変換パラメータを特定する第１の変換パラメータ特定方式について説明する。
まず、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いて変換パラメータを特定する第１の変換パラメータ特定方式について説明する。
グローバル位置情報、及びローカル位置情報との間の関係は、以下の数式（１）のように表され、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報との間の関係は、以下の数式（２）のように表される。
なお、数式（１）、（２）に含まれるパラメータ等に関する説明を以下の表に示す。
上記の数式（１）、（２）に基づき、変換パラメータ（スケール係数、回転行列、及び平行移動ベクトル）を求めることが可能である。ところで、１のグローバル位置・姿勢情報とローカル位置・姿勢情報との組み合わせに基づいて、逐次的に変換パラメータを求めることも可能であるが、誤差が大きくなる恐れがある。そこで、複数回取得されたグローバル位置・姿勢情報とローカル位置・姿勢情報との組み合わせに基づき、時系列的に変換パラメータを求めることで、より高精度に変換パラメータを求めることが可能である。
上記の数式（１）、（２）に基づき、時系列的に各変換パラメータを求める場合、例えば以下の数式（３）、（４）、（５）のように計算することが可能である。
なお、上記の数式（３）、（４）、（５）において、ＮはＧＮＳＳデータの取得回数である。
以上、説明したようにして、変換パラメータ特定部１５６は、姿勢情報を用いる第１の変換パラメータ特定方式により、グローバル座標系とローカル座標系との間の変換パラメータ（スケール係数、回転行列、及び平行移動ベクトル）を特定することが可能である。
[第２の変換パラメータ特定方式]
続いて、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いることなく変換パラメータを特定する第２の変換パラメータ特定方式について説明する。
続いて、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いることなく変換パラメータを特定する第２の変換パラメータ特定方式について説明する。
例えば、変換パラメータ特定部１５６は、グローバル位置情報に関する時系列的な移動軌跡と、ローカル位置情報に関する時系列的な移動軌跡との差分を最小化することで、変換パラメータを特定してもよい。例えば、当該差分を示すコスト関数は、上述したグローバル位置情報、及びローカル位置情報との間の関係を示す数式（１）に基づいて、次の数式（６）のように表される
変換パラメータ特定部１５６は、上記の数式（６）で示されるコスト関数を最小化するように、スケール係数と回転行列を特定する。なお、スケール係数と回転行列の合計自由度が４であるため、ＧＮＳＳデータの取得回数Ｎは５以上に設定されることが望ましい。
また、変換パラメータ特定部１５６は、上記のようにして得られたスケール係数、及び回転行列を用いて、数式（５）により平行移動ベクトルを計算（特定）することが可能である。
以上、説明したようにして、変換パラメータ特定部１５６は、姿勢情報を用いることなく、第２の変換パラメータ特定方式により、グローバル座標系とローカル座標系との間の変換パラメータを特定することが可能である。
座標変換部１５８は、変換パラメータ特定部１５６により特定された変換パラメータを用いて、画像認識部１５４から提供される特徴点のローカル座標系における位置座標を、グローバル座標系における位置座標へ変換する。座標変換部１５８は、特徴点の情報（例えば特徴量）と、座標変換により得られたグローバル座標系における特徴点の位置座標とが対応付けられた特徴点マップを通信部１６０へ出力する。
係る構成により、グローバル座標系で表現された特徴点マップが生成され、例えばグローバル座標系で表現された他のマップと容易に統合することが可能となる。
通信部１６０は、有線／無線により他の装置との間でデータの送受信を行う。例えば、通信部１６０は、制御部１５０から提供される特徴点マップを、図１に示したサーバ２００へ送信する。なお、通信部１６０の機能は、例えば図２に示した通信装置１０６により実現されてもよい。
＜２－３．表示端末の構成＞
（ハードウェア構成例）
続いて、本実施形態に係る表示端末３００の構成について説明する。図４は、本実施形態に係る表示端末３００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図４を参照すると、表示端末３００は、ＧＮＳＳ受信機３０２、カメラ３０３、ＣＰＵ３０４、メモリ３０５、通信装置３０６、入力装置３０７、ディスプレイ３０８、及びバス３０９を備える。図４に示す構成のうち、ＧＮＳＳ受信機３０２、カメラ３０３、ＣＰＵ３０４、メモリ３０５、及び通信装置３０６の構成は、図２を参照して説明したＧＮＳＳ受信機１０２、カメラ１０３、ＣＰＵ１０４、メモリ１０５、及び通信装置１０６の構成と実質的に同様であるため、個々での説明を省略する。
（ハードウェア構成例）
続いて、本実施形態に係る表示端末３００の構成について説明する。図４は、本実施形態に係る表示端末３００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図４を参照すると、表示端末３００は、ＧＮＳＳ受信機３０２、カメラ３０３、ＣＰＵ３０４、メモリ３０５、通信装置３０６、入力装置３０７、ディスプレイ３０８、及びバス３０９を備える。図４に示す構成のうち、ＧＮＳＳ受信機３０２、カメラ３０３、ＣＰＵ３０４、メモリ３０５、及び通信装置３０６の構成は、図２を参照して説明したＧＮＳＳ受信機１０２、カメラ１０３、ＣＰＵ１０４、メモリ１０５、及び通信装置１０６の構成と実質的に同様であるため、個々での説明を省略する。
入力装置３０７は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ及びレバー等、ユーザによって情報が入力される装置によって実現される。また、入力装置３０７は、例えば、赤外線やその他の電波を利用したリモートコントロール装置であってもよいし、表示端末３００の操作に対応した携帯電話やＰＤＡ等の外部接続機器であってもよい。さらに、入力装置３０７は、例えば、上記の入力手段を用いてユーザにより入力された情報に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ３０４に出力する入力制御回路などを含んでいてもよい。表示端末３００のユーザは、この入力装置３０７を操作することにより、表示端末３００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることが出来る。
ディスプレイ３０８は、ＬＣＤ（Liquid Crystal Display）、ＯＬＥＤ（Organic light-Emitting Diode）、またはＣＲＴ（Cathode Ray Tube）などにより構成される画面と回路素子とを有する。ディスプレイ３０８の画角はカメラ１０３の画角に一致し、または部分的に重なる。ディスプレイ３０８は、表示端末３００により生成される出力画像を表示する。なお、ディスプレイ３０８は、透過型であってもよいし、非透過型、半透過型であってもよい。
バス３０９は、ＧＮＳＳ受信機３０２、カメラ３０３、ＣＰＵ３０４、メモリ３０５、通信装置３０６、入力装置３０７、及びディスプレイ３０８を相互に接続する。
（機能構成例）
続いて、図５を参照して、本実施形態に係る表示端末３００の機能構成例を説明する。図５は、本実施形態に係る表示端末３００の機能構成の一例を示すブロック図である。図５を参照すると、表示端末３００は、ＧＮＳＳデータ取得部３２０、画像取得部３３０、制御部３５０、通信部３６０、及び表示部３７０を備える。
続いて、図５を参照して、本実施形態に係る表示端末３００の機能構成例を説明する。図５は、本実施形態に係る表示端末３００の機能構成の一例を示すブロック図である。図５を参照すると、表示端末３００は、ＧＮＳＳデータ取得部３２０、画像取得部３３０、制御部３５０、通信部３６０、及び表示部３７０を備える。
ＧＮＳＳデータ取得部３２０の機能は、例えば図４に示したＧＮＳＳ受信機３０２により実現され、航法衛星から電波を受信してＧＮＳＳデータを取得する。ＧＮＳＳデータ取得部３２０は、取得したＧＮＳＳデータを制御部３５０へ出力する。
画像取得部３３０の機能は、例えば図４に示したカメラ３０３により実現され、実空間を撮像して画像を取得する。画像取得部３３０は、取得した画像を制御部３５０へ出力する。
制御部３５０は、図４に示すようにＧＮＳＳ測位計算部３５２、画像認識部３５４、及び表示制御部３５９として機能する。制御部３５０の機能は、例えば図４に示したＣＰＵ３０４、及びメモリ３０５により実現されてもよいし、制御部３５０の一部の機能はＧＮＳＳ受信機３０２、またはカメラ３０３により実現されてもよい。
ＧＮＳＳ測位計算部３５２は、ＧＮＳＳデータ取得部３２０により取得されたＧＮＳＳデータに基づいて測位計算を行い、グローバル座標系における位置、及び姿勢を計算する。ＧＮＳＳ測位計算部３５２の機能は、例えば図４に示したＧＮＳＳ受信機３０２により実現されてもよいし、ＣＰＵ３０４、及びメモリ３０５によって実現されてもよい。
ＧＮＳＳ測位計算部３５２により得られる位置の情報は、ＧＮＳＳ受信機３０２が有するアンテナの位置情報であってもよい。また、同様にＧＮＳＳ測位計算部１５２により得られる姿勢の情報は、ＧＮＳＳ受信機３０２が有するアンテナの姿勢情報であってもよい。
なお、ＧＮＳＳ測位計算部３５２が行う測位計算は、ＧＮＳＳ測位計算部１５２が行う測位計算よりも精度が低くてもよい。また、ＧＮＳＳ測位計算部３５２は、グローバル座標系における位置情報のみを取得し、姿勢情報を取得しなくてもよい。係る構成によれば、処理量を削減することや、表示端末３００の構成を簡易化することが可能である。
ＧＮＳＳ測位計算部３５２により取得されたグローバル座標系における位置情報は、通信部３６０へ出力され、通信部３６０を介して図１に示したサーバ２００へ送信される。
画像認識部３５４は、画像取得部３３０から提供される画像に基づいて、グローバル座標系における位置、及び姿勢の情報を取得する。画像認識部３５４の機能は、例えば図４に示したカメラ３０３により実現されてもよいし、ＣＰＵ３０４、及びメモリ３０５によって実現されてもよい。
画像認識部３５４により取得される位置、及び姿勢の情報は、カメラ３０３の位置情報であってもよい。また、同様に画像認識部３５４により得られる姿勢の情報は、カメラ３０３の姿勢情報であってもよい。
画像認識部３５４は、例えばＳＬＡＭ等の画像認識技術に基づいて、カメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報の情報を取得する。係る場合、画像認識部３５４は、画像から特徴点を抽出し、時系列的な特徴点の追跡に基づいて位置・姿勢情報を取得してもよい。なお、画像認識部３５４は、後述する通信部３６０がサーバ２００から受信する周辺の特徴点の情報（特徴量）と当該特徴点のグローバル座標系における位置情報に基づいてグローバル座標系におけるカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報の情報を取得してよい。
例えば、画像認識部３５４は、通信部３６０が受信した特徴点の情報と、画像取得部３３０が取得した画像から抽出された特徴点の情報とのマッチングを行うことで、グローバル座標系におけるカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報の情報を取得し得る。なお、画像認識部３５４は、画像取得部３３０から最初に取得された画像から抽出された特徴点に関して上述のマッチングを行った後は、時系列的な特徴点の追跡を行うことでグローバル座標系におけるカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報を得ることが出来る。また、画像認識部３５４は、特徴点の追跡に失敗した場合であっても、リローカライズ、すなわち再度上述のマッチングを行うことで、グローバル座標系におけるカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報を得ることが出来る。特徴点追跡の失敗は、例えば、カメラ３０３が非常に高速に移動した場合等に発生し、例えば画像間で抽出された特徴点のマッチングが出来ない場合や、マッチングした特徴点が所定個数より少ない場合に特徴点追跡に失敗したと判定されてもよい。
画像認識部３５４は、取得したグローバル座標系におけるカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報を表示制御部３５９へ出力する。
表示制御部３５９は、表示部３７０による表示を制御する。表示制御部３５９の機能は、例えば図４に示したＣＰＵ３０４、及びメモリ３０５によって実現されてもよい。
表示制御部３５９は、画像認識部３５４から提供されるグローバル座標系におけるカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報に基づいて、実空間に仮想オブジェクトを重畳して表示させる。なお、表示制御部３５９が表示させる仮想オブジェクトの情報は、図４に示したメモリ３０５に記憶されていてもよいし、通信部３６０がサーバ２００から受信されてもよい。
通信部３６０は、有線／無線により他の装置との間でデータの送受信を行う。例えば、通信部３６０は、ＧＮＳＳ測位計算部３５２から提供されるグローバル座標系における位置情報を、サーバ２００へ送信する。また、通信部３６０は、サーバ２００から、表示端末３００の周辺の位置情報に対応付けられた特徴点と、仮想オブジェクトの情報とを受信する。なお、通信部３６０の機能は、例えば図４に示した通信装置３０６により実現されてもよい。
表示部３７０は、表示制御部３５９の制御に従い、実空間に仮想オブジェクトを重畳して表示する。なお、表示部３７０の機能は、例えば図５に示したディスプレイ３０８により実現されてもよい。
＜＜３．動作＞＞
以上、本開示の一実施形態の構成例について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る動作例について説明する。なお、以下では、図６を参照して情報処理装置１００による特徴点マップの生成に係る動作について説明した後、図７を参照して、サーバ２００と表示端末３００による仮想オブジェクトの表示に係る動作について説明する。
以上、本開示の一実施形態の構成例について説明した。続いて、本開示の一実施形態に係る動作例について説明する。なお、以下では、図６を参照して情報処理装置１００による特徴点マップの生成に係る動作について説明した後、図７を参照して、サーバ２００と表示端末３００による仮想オブジェクトの表示に係る動作について説明する。
＜３－１．特徴点マップの生成に係る動作＞
図６は、情報処理装置１００による特徴点マップの生成に係る動作を示すフローチャート図である。なお、図６に示すステップＳ１０２～Ｓ１０６の処理と、ステップＳ１０７～Ｓ１１６の処理とは、並列に実行され得る。
図６は、情報処理装置１００による特徴点マップの生成に係る動作を示すフローチャート図である。なお、図６に示すステップＳ１０２～Ｓ１０６の処理と、ステップＳ１０７～Ｓ１１６の処理とは、並列に実行され得る。
図６に示すステップＳ１０２において、ＧＮＳＳデータ取得部１２０が、ＧＮＳＳデータを取得する。続いて、ＧＮＳＳ測位計算部１５２が、ステップＳ１０２で取得されたＧＮＳＳデータに基づいて測位計算を行い、グローバル位置・姿勢情報を取得する（Ｓ１０４）。なお、ＧＮＳＳ測位計算部１５２は、角加速度・加速度取得部１１０により取得される角加速度、及び加速度の情報を用いて、測位計算を行ってもよい。
上記ステップＳ１０２～Ｓ１０４の処理は、所定の繰り返し回数であるＮ回繰り返されて実行され、Ｎ回繰り返された後にステップＳ１１８へ進む（Ｓ１０６においてＹＥＳ）。Ｎ回分のグローバル位置・姿勢情報は、メモリ１０５に記憶されてもよい。
一方、ステップＳ１０７において、画像認識部１５４がローカル座標系を設定する（Ｓ１０７）。続いて、画像取得部１３０が、実空間を撮像して画像を取得する（Ｓ１０８）。
続いて、画像認識部１５４がＳＬＡＭにより、ステップＳ１０８で取得された画像に基づいて特徴点の抽出（Ｓ１１０）とローカル位置・姿勢情報の取得（Ｓ１１２）を行う。なお、画像認識部１５４は、角加速度・加速度取得部１１０により取得される角加速度、及び加速度の情報を用いて、より高精度にローカル位置・姿勢情報を取得してもよい。
ステップＳ１０８～Ｓ１１２の処理は、所定の繰り返し回数であるＭ回繰り返されて実行され、Ｍ回繰り返された後にステップＳ１１６へ進む（Ｓ１１４においてＹＥＳ）。Ｍ回分のローカル位置・姿勢情報は、メモリ１０５に記憶されてもよい。
ここで、ステップＳ１０２～Ｓ１０４の繰り返し回数Ｎと、ステップＳ１０８～Ｓ１１２の繰り返し回数Ｍとは、それぞれの繰り返しが出来るだけ近い時刻に終了するように設定されることが望ましい。なお、ＧＮＳＳ測位計算部１５２がＲＴＫにより測位計算を行う場合、ステップＳ１０２～Ｓ１０４の処理は例えば、１Ｈｚ程度の処理速度で動作することが想定される。また、画像認識部１５４がＳＬＡＭにより、ローカル位置・姿勢情報の取得を行う場合、ステップＳ１０８～Ｓ１１２の処理は、１０Ｈｚまたはそれ以上の処理速度で動作することが想定される。ただし、上記の処理速度は、情報処理装置１００が備えるＣＰＵ１０４等の処理性能に応じて異なり、処理性能に応じて適宜ＮとＭが設定されてもよい。
変換パラメータを特定するためには、グローバル位置・姿勢情報に係るＧＮＳＳデータの取得タイミングとローカル位置・姿勢情報に係る画像の取得タイミングとは、同期（一致）していることが想定される。しかし、上述したように、それぞれの取得に係る処理は並行して行われ、同期していない場合がある。そこで、Ｍ回繰り返されたステップＳ１１２で取得されたローカル位置・姿勢情報を用いて、ＧＮＳＳデータの取得タイミングにおけるローカル位置・姿勢情報を計算する内挿計算を行う（Ｓ１１６）。なお、係る内挿計算には、例えばＬａｇｒａｎｇｅ補間等の周知の補間手法を用いることが可能である。
ステップＳ１０２～Ｓ１０４の処理がＮ回繰り返され、かつ、ステップＳ１１６の内挿計算が行われた後、変換パラメータ特定部１５６は、グローバル姿勢情報、またはローカル姿勢情報の精度が低いか否かを判定する（Ｓ１１８）。
精度が低いと判定されなかった場合（Ｓ１１８においてＮＯ）、変換パラメータ特定部１５６は、上述した第１の変換パラメータ特定方式により、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いて変換パラメータを特定する（Ｓ１２０）。一方、精度が低いと判定されなかった場合（Ｓ１１８においてＹＥＳ）、変換パラメータ特定部１５６は、上述した第２の変換パラメータ特定方式により、グローバル姿勢情報、及びローカル姿勢情報を用いることなく変換パラメータを特定する（Ｓ１２２）。なお、第１の変換パラメータ特定方式、及び第２の変換パラメータ特定方式のいずれが選択される場合においても、変換パラメータ特定部１５６は、グローバル位置情報、及びローカル位置情報に基づいて変換パラメータを特定する。
続いて、座標変換部１５８は、ステップＳ１２０またはステップＳ１２２で特定された変換パラメータを用いて、ステップＳ１１０で抽出された特徴点のローカル座標系における位置座標を、グローバル座標系における位置座標へ変換する（Ｓ１２４）。続いて通信部１６０が、特徴点の情報（例えば特徴量）と座標変換により得られたグローバル座標系における特徴点の位置座標とが対応付けられた特徴点マップをサーバ２００へ送信する（Ｓ１２６）。
以上、情報処理装置１００による特徴点マップの生成に係る動作について説明した。なお、上述したステップＳ１０２～Ｓ１２６の処理は適宜繰り返し実行されてもよい。なお、ＳＬＡＭによるステップＳ１０８～Ｓ１１２の処理に係る繰り返し回数Ｍが大きすぎる場合、誤差の蓄積等により、特徴点の位置情報や、ローカル位置・姿勢情報に歪みが生じる恐れがある。そのため、歪みが生じ難い程度の繰り返し回数Ｎ、及びＭを適宜設定し、Ｓ１０２～Ｓ１２６の処理全体を繰り返すことにより、歪みの発生を抑制しつつ、より広範囲な特徴点マップを生成することが可能となる。
＜３－２．仮想オブジェクトの表示に係る動作＞
図７は、サーバ２００と表示端末３００による仮想オブジェクトの表示に係る動作を示すフローチャート図である。
図７は、サーバ２００と表示端末３００による仮想オブジェクトの表示に係る動作を示すフローチャート図である。
まず、表示端末３００のＧＮＳＳデータ取得部３２０が、ＧＮＳＳデータを取得する（Ｓ２０２）。続いて、表示端末３００のＧＮＳＳ測位計算部３５２が、測位計算を行い、グローバル座標系における位置情報を取得する（Ｓ２０４）。続いて表示端末３００の通信部３６０が、ステップＳ２０４で取得された位置情報をサーバ２００へ送信する（Ｓ２０６）。
続いて、サーバ２００が、ステップＳ２０６で受信した表示端末３００の位置情報に基づき、周辺の位置情報に対応付けられた特徴点と、仮想オブジェクトの情報を表示端末３００へ送信する（Ｓ２０８）。なお、ステップＳ２０８でサーバ２００が表示端末３００へ送信する特徴点の情報には、当該特徴点のグローバル座標系における位置情報と、特徴量とが含まれてもよい。
続いて、表示端末３００の画像取得部３３０が、実空間を撮像して画像を取得する（Ｓ２１０）。さらに、画像認識部３５４がＳＬＡＭにより、ステップＳ２１２で取得された画像から特徴点の抽出（Ｓ２１２）を行い、ステップＳ２０８で受信された特徴点の情報に基づいてカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報の取得（Ｓ２１４）を行う。なお、ステップＳ２１４で取得されるカメラ３０３の位置情報、及び姿勢情報は、グローバル座標系における位置情報、及び姿勢情報であってもよい。
続いて、表示制御部３５９がステップＳ２１４で取得されたカメラ１０３のグローバル座標系における位置情報、及び姿勢情報に基づいて、実空間に仮想オブジェクトを重畳して表示させる（Ｓ２１６）。
以上、サーバ２００と表示端末３００による仮想オブジェクトの表示に係る動作について説明した。なお、上述したステップＳ２０２～Ｓ２１６の処理は適宜繰り返し実行されてもよい。また、ステップＳ２０２～Ｓ２０４の処理と、ステップＳ２１０～Ｓ２１６の処理とは、独立に（並列に）繰り返し実行されてもよい。
＜＜４．変形例＞＞
以上、本開示の一実施形態を説明した。以下では、本実施形態の幾つかの変形例を説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で本実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで本実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、本実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
以上、本開示の一実施形態を説明した。以下では、本実施形態の幾つかの変形例を説明する。なお、以下に説明する各変形例は、単独で本実施形態に適用されてもよいし、組み合わせで本実施形態に適用されてもよい。また、各変形例は、本実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。
＜４－１．変形例１＞
上記実施形態では、図１～図５を参照して、情報処理システム１、情報処理装置１００、サーバ２００、及び表示端末３００の構成例について説明したが、本技術は係る例に限定されず、多様なシステム構成、または装置構成が考えられる。
上記実施形態では、図１～図５を参照して、情報処理システム１、情報処理装置１００、サーバ２００、及び表示端末３００の構成例について説明したが、本技術は係る例に限定されず、多様なシステム構成、または装置構成が考えられる。
例えば、図１では、情報処理システム１が特徴点マップ生成に係る情報処理装置１００を１つだけ備える例を示したが、本技術は係る例に限定されず、情報処理システム１は、複数の情報処理装置１００を備えてもよい。上述したように、情報処理装置１００は、グローバル座標系における特徴点の位置情報をサーバ２００へ送信するため、サーバ２００は複数の情報処理装置１００から受信した特徴点の位置情報を統合して、より広範囲な特徴点マップを生成することが可能である。
また、図３に示した情報処理装置１００が備える制御部１５０が有する機能のうち、一部、またはすべての機能は、制御部１５０の代わりに、図１に示したサーバ２００が備える制御部２２０が有してもよい。例えば、情報処理装置１００は、特定した変換パラメータと、特徴点のローカル座標系における位置情報をサーバ２００へ送信し、残りの座標変換処理をサーバ２００の制御部２２０が行ってもよい。また、情報処理装置１００は、グローバル位置・姿勢情報と、ローカル位置・姿勢情報、及び特徴点の情報を取得してサーバ２００へ送信し、残りの変換パラメータ特定処理、及び座標変換処理をサーバ２００の制御部２２０が行ってもよい。また、情報処理装置１００は、ＧＮＳＳデータと画像を取得してサーバ２００へ送信し、残りの処理をサーバ２００の制御部２２０が行ってもよい。
また、図２、図３を参照して説明した情報処理装置１００と、図４、図５を参照して説明した表示端末３００とは同一の装置であってもよく、情報処理装置１００が、表示端末３００のハードウェア構成、及び機能構成を備えてもよい
＜４－２．変形例２＞
上記実施形態では、表示端末３００の表示制御部３５９が、画像認識部３５４により取得される位置情報、及び姿勢情報に基づいて仮想オブジェクトを表示させる例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
上記実施形態では、表示端末３００の表示制御部３５９が、画像認識部３５４により取得される位置情報、及び姿勢情報に基づいて仮想オブジェクトを表示させる例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
例えば、表示制御部３５９は、ＧＮＳＳ測位計算部３５２により取得される位置情報、及び姿勢情報に基づいて仮想オブジェクトを表示させてもよい。例えば、画像認識部３５４により取得され得る位置情報、及び姿勢情報の精度に応じて、表示制御部３５９はいずれにより取得される位置情報、及び姿勢情報に基づいて仮想オブジェクトを表示させるかを切り替えてもよい。
画像認識部３５４により取得され得る位置情報、及び姿勢情報の精度が低い場合に、ＧＮＳＳ測位計算部３５２により取得される位置情報、及び姿勢情報に基づいて仮想オブジェクトを表示させるように切り替えることが望ましい。なお、画像認識部３５４が抽出した特徴点の数が所定の閾値以下である場合に、画像認識部３５４により取得され得る位置情報、及び姿勢情報の精度が低いと判定されてもよい。
また、上述したように、画像認識部３５４により取得される位置情報、及び姿勢情報とＧＮＳＳ測位計算部３５２により取得される位置情報、及び姿勢情報とは、いずれもグローバル座標系における情報である。したがって、表示制御部３５９は、いずれの場合であってもグローバル座標系を参照すればよいため、上記の切り替えをスムーズに行うことが可能である。
＜４－３．変形例３＞
また、上記実施形態では、ＳＬＡＭ等の画像認識により得られた特徴点の位置座標がグローバル座標系における位置座標へ変換されて、ＡＲ技術に適用される例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
また、上記実施形態では、ＳＬＡＭ等の画像認識により得られた特徴点の位置座標がグローバル座標系における位置座標へ変換されて、ＡＲ技術に適用される例を説明したが、本技術は係る例に限定されない。
例えば、ロボットが周辺環境を把握するための３次元構造マップを生成する場合にも本技術の実施形態は適用可能である。例えば、ロボットが備えるＧＮＳＳ受信機（第１のセンサ）により取得されるグローバル座標系における位置情報と、ロボットが備える第２のセンサ（カメラ、レーザレーダ、または深度センサ等）に対応付けられたローカル座標系における当該センサの位置情報に基づいて、グローバル座標系とローカル座標系との間の変換パラメータが特定され得る。
また、当該変換パラメータを用いて座標変換を行うことで、ロボットが備える第２のセンサに基づいて生成される３次元構造マップの情報が、グローバル座標系で表現され得る。係る構成により、複数のロボットの間で３次元構造マップを共有することが可能であると共に、広範囲に及ぶ３次元構造マップを生成する場合にも歪みの発生を抑えることが可能となる。また、ローカル座標系が切り替わった場合であっても、その影響を受けることなく、３次元構造マップを生成することが可能となる。
また、本技術は、周辺に設置された無線アクセスポイントから受信する電波状況（強度等）に基づいて位置情報を推定する場合にも適用することが可能である。例えば、電波を受信する無線受信機（第２のセンサ）に対応付けられたローカル座標系（第２の座標系）における当該無線受信機の位置または無線受信機が有するアンテナの位置を示すローカル位置情報（第２の位置情報）に基づいて、変換パラメータが特定されてもよい。また、ローカル座標系における無線アクセスポイントの位置座標が変換パラメータにより座標変換されて、グローバル座標系における無線アクセスポイントの位置座標が得られてもよい。
＜＜５．むすび＞＞
以上説明したように、本開示の実施形態によれば、あるセンサに対応する座標系における位置情報を他のセンサに対応する座標系における位置情報へ変換するための変換パラメータを得ることが可能である。そのため、例えば、カメラ等のセンサやデバイス毎に設定されるローカル座標系における位置情報を、グローバル座標系における位置情報へ変換することが可能となり、複数のセンサやデバイスにより生成されたマップを容易に統合することが可能となる。また、本技術の実施形態により生成されたマップは、他のグローバル座標系で表現されたマップと容易に統合することが可能である。
以上説明したように、本開示の実施形態によれば、あるセンサに対応する座標系における位置情報を他のセンサに対応する座標系における位置情報へ変換するための変換パラメータを得ることが可能である。そのため、例えば、カメラ等のセンサやデバイス毎に設定されるローカル座標系における位置情報を、グローバル座標系における位置情報へ変換することが可能となり、複数のセンサやデバイスにより生成されたマップを容易に統合することが可能となる。また、本技術の実施形態により生成されたマップは、他のグローバル座標系で表現されたマップと容易に統合することが可能である。
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、本開示の技術的範囲はかかる例に限定されない。本開示の技術分野における通常の知識を有する者であれば、請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
例えば、上記実施形態における各ステップは、必ずしもフローチャート図またはシーケンス図として記載された順序に沿って時系列に処理される必要はない。例えば、上記実施形態の処理における各ステップは、フローチャート図またはシーケンス図として記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。
また、上記実施形態によれば、ＣＰＵ１０４、メモリ１０５、ＣＰＵ３０４、及びメモリ３０５等のハードウェアを、上述した情報処理装置１００、及び表示端末３００の各構成と同様の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも提供可能である。また、このようなコンピュータプログラムが格納された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供することが出来る。記録媒体は、例えば、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、フラッシュメモリ等である。また、上記のコンピュータプログラムは、記録媒体を用いずに、例えばネットワークを介して配信されてもよい
また、本明細書に記載された効果は、あくまで説明的または例示的なものであって限定的ではない。つまり、本開示に係る技術は、上記の効果とともに、または上記の効果に代えて、本明細書の記載から当業者には明らかな他の効果を奏しうる。
なお、以下のような構成も本開示の技術的範囲に属する。
（１）
第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータを特定する制御部、を備える情報処理装置。
（２）
前記制御部は、前記第１のセンサに関する姿勢を示す第１の姿勢情報と、前記第２のセンサに関する姿勢を示す第２の姿勢情報と、にさらに基づいて、前記変換パラメータを特定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記制御部は、前記第１の姿勢情報、または前記第２の姿勢情報の精度に基づいて、前記変換パラメータの特定方式を選択する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記制御部は、前記精度に関する所定の条件が満たされる場合に、第１の変換パラメータ特定方式を選択し、前記所定の条件が満たされない場合に、第２の変換パラメータ特定方式を選択し、
前記第１の変換パラメータ特定方式は、前記第１の姿勢情報、及び前記第２の姿勢情報を用いて前記変換パラメータを特定する方式であり、
前記第２の変換パラメータ特定方式は、前記第１の姿勢情報、及び前記第２の姿勢情報を用いることなく前記変換パラメータを特定する方式である、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記第２の変換パラメータ特定方式は、前記第１の位置情報に関する時系列的な移動軌跡と、前記第２の位置情報に関する時系列的な移動軌跡との差分を最小化することで、変換パラメータを特定する方式である、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記第１の座標系は、前記情報処理装置以外の装置においても用いられる座標系である、前記（１）～（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記第１の座標系は、地球中心地球固定座標系である、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記制御部は、前記変換パラメータを用いて、前記第２のセンサにより取得された情報に基づいて得られる前記第２の座標系における位置情報を、前記第１の座標系における位置情報へ変換する、前記（１）～（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９）
前記第２のセンサはカメラである、前記（１）～（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記制御部は、前記変換パラメータを用いて、前記カメラにより取得された画像から抽出される特徴点の前記第２の座標系における位置情報を、前記第１の座標系における位置情報へ変換する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定すること、を含む情報処理方法。
（１２）
コンピュータに、
第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定する機能を実現させるための、プログラム。
（１）
第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータを特定する制御部、を備える情報処理装置。
（２）
前記制御部は、前記第１のセンサに関する姿勢を示す第１の姿勢情報と、前記第２のセンサに関する姿勢を示す第２の姿勢情報と、にさらに基づいて、前記変換パラメータを特定する、前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記制御部は、前記第１の姿勢情報、または前記第２の姿勢情報の精度に基づいて、前記変換パラメータの特定方式を選択する、前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記制御部は、前記精度に関する所定の条件が満たされる場合に、第１の変換パラメータ特定方式を選択し、前記所定の条件が満たされない場合に、第２の変換パラメータ特定方式を選択し、
前記第１の変換パラメータ特定方式は、前記第１の姿勢情報、及び前記第２の姿勢情報を用いて前記変換パラメータを特定する方式であり、
前記第２の変換パラメータ特定方式は、前記第１の姿勢情報、及び前記第２の姿勢情報を用いることなく前記変換パラメータを特定する方式である、前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記第２の変換パラメータ特定方式は、前記第１の位置情報に関する時系列的な移動軌跡と、前記第２の位置情報に関する時系列的な移動軌跡との差分を最小化することで、変換パラメータを特定する方式である、前記（４）に記載の情報処理装置。
（６）
前記第１の座標系は、前記情報処理装置以外の装置においても用いられる座標系である、前記（１）～（５）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（７）
前記第１の座標系は、地球中心地球固定座標系である、前記（６）に記載の情報処理装置。
（８）
前記制御部は、前記変換パラメータを用いて、前記第２のセンサにより取得された情報に基づいて得られる前記第２の座標系における位置情報を、前記第１の座標系における位置情報へ変換する、前記（１）～（７）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（９）
前記第２のセンサはカメラである、前記（１）～（８）のいずれか一項に記載の情報処理装置。
（１０）
前記制御部は、前記変換パラメータを用いて、前記カメラにより取得された画像から抽出される特徴点の前記第２の座標系における位置情報を、前記第１の座標系における位置情報へ変換する、前記（９）に記載の情報処理装置。
（１１）
第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定すること、を含む情報処理方法。
（１２）
コンピュータに、
第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定する機能を実現させるための、プログラム。
１ 情報処理システム
５ 通信網
１００ 情報処理装置
１０１ ＩＭＵ
１０２、３０２ 受信機
１０３、３０３ カメラ
１０４、３０４ ＣＰＵ
１０５、３０５ メモリ
１０６、３０６ 通信装置
１０９、３０９ バス
１１０ 角加速度・加速度取得部
１２０、３２０ ＧＮＳＳデータ取得部
１３０、３３０ 画像取得部
１５０、３５０ 制御部
１５２、３５２ ＧＮＳＳ測位計算部
１５４、３５４ 画像認識部
１５６ 変換パラメータ特定部
１５８ 座標変換部
１６０、３６０ 通信部
２００ サーバ
２１０ 記憶部
２２０ 制御部
３００ 表示端末
３０７ 入力装置
３０８ ディスプレイ
３５９ 表示制御部
３７０ 表示部
５ 通信網
１００ 情報処理装置
１０１ ＩＭＵ
１０２、３０２ 受信機
１０３、３０３ カメラ
１０４、３０４ ＣＰＵ
１０５、３０５ メモリ
１０６、３０６ 通信装置
１０９、３０９ バス
１１０ 角加速度・加速度取得部
１２０、３２０ ＧＮＳＳデータ取得部
１３０、３３０ 画像取得部
１５０、３５０ 制御部
１５２、３５２ ＧＮＳＳ測位計算部
１５４、３５４ 画像認識部
１５６ 変換パラメータ特定部
１５８ 座標変換部
１６０、３６０ 通信部
２００ サーバ
２１０ 記憶部
２２０ 制御部
３００ 表示端末
３０７ 入力装置
３０８ ディスプレイ
３５９ 表示制御部
３７０ 表示部
Claims (12)
- 第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータを特定する制御部、を備える情報処理装置。
- 前記制御部は、前記第１のセンサに関する姿勢を示す第１の姿勢情報と、前記第２のセンサに関する姿勢を示す第２の姿勢情報と、にさらに基づいて、前記変換パラメータを特定する、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記制御部は、前記第１の姿勢情報、または前記第２の姿勢情報の精度に基づいて、前記変換パラメータの特定方式を選択する、請求項２に記載の情報処理装置。
- 前記制御部は、前記精度に関する所定の条件が満たされる場合に、第１の変換パラメータ特定方式を選択し、前記所定の条件が満たされない場合に、第２の変換パラメータ特定方式を選択し、
前記第１の変換パラメータ特定方式は、前記第１の姿勢情報、及び前記第２の姿勢情報を用いて前記変換パラメータを特定する方式であり、
前記第２の変換パラメータ特定方式は、前記第１の姿勢情報、及び前記第２の姿勢情報を用いることなく前記変換パラメータを特定する方式である、請求項３に記載の情報処理装置。 - 前記第２の変換パラメータ特定方式は、前記第１の位置情報に関する時系列的な移動軌跡と、前記第２の位置情報に関する時系列的な移動軌跡との差分を最小化することで、変換パラメータを特定する方式である、請求項４に記載の情報処理装置。
- 前記第１の座標系は、前記情報処理装置以外の装置においても用いられる座標系である、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記第１の座標系は、地球中心地球固定座標系である、請求項６に記載の情報処理装置。
- 前記制御部は、前記変換パラメータを用いて、前記第２のセンサにより取得された情報に基づいて得られる前記第２の座標系における位置情報を、前記第１の座標系における位置情報へ変換する、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記第２のセンサはカメラである、請求項１に記載の情報処理装置。
- 前記制御部は、前記変換パラメータを用いて、前記カメラにより取得された画像から抽出される特徴点の前記第２の座標系における位置情報を、前記第１の座標系における位置情報へ変換する、請求項９に記載の情報処理装置。
- 第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定すること、を含む情報処理方法。
- コンピュータに、
第１のセンサに対応付けられた第１の座標系における前記第１のセンサに関する位置を示す第１の位置情報と、前記第１のセンサと所定の位置関係を有する第２のセンサに対応付けられた第２の座標系における前記第２のセンサに関する位置を示す第２の位置情報と、に基づいて、前記第１の座標系と前記第２の座標系との間の変換パラメータをプロセッサが特定する機能を実現させるための、プログラム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2017112569 | 2017-06-07 | ||
| JP2017-112569 | 2017-06-07 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2018225363A1 true WO2018225363A1 (ja) | 2018-12-13 |
Family
ID=64566854
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/JP2018/014390 WO2018225363A1 (ja) | 2017-06-07 | 2018-04-04 | 情報処理装置、情報処理方法、及びプログラム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| WO (1) | WO2018225363A1 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2020255266A1 (ja) * | 2019-06-18 | 2020-12-24 | 日本電信電話株式会社 | 絶対座標取得方法 |
| CN112652018A (zh) * | 2019-10-11 | 2021-04-13 | 北京地平线机器人技术研发有限公司 | 外参确定方法、外参确定装置及电子设备 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001208529A (ja) * | 2000-01-26 | 2001-08-03 | Mixed Reality Systems Laboratory Inc | 計測装置及びその制御方法並びに記憶媒体 |
| JP2005091298A (ja) * | 2003-09-19 | 2005-04-07 | Komatsu Engineering Corp | 画像処理を用いたグローバル座標取得装置 |
| WO2017057362A1 (ja) * | 2015-10-01 | 2017-04-06 | 富士フイルム株式会社 | 図面作成装置及び図面作成方法 |
-
2018
- 2018-04-04 WO PCT/JP2018/014390 patent/WO2018225363A1/ja active Application Filing
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| CN112652018B (zh) * | 2019-10-11 | 2024-04-16 | 北京地平线机器人技术研发有限公司 | 外参确定方法、外参确定装置及电子设备 |
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| NENP | Non-entry into the national phase |
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