JP2009217363A - 環境地図生成装置、方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】実際の環境の正確な幾何形状を示す環境地図を生成する。
【解決手段】任意の障害物のモデルを記憶する記憶部を備え、この記憶部から呼び出した障害物のモデルについて対象環境の基準面から所定の高さにおける断面画像を生成する。この断面画像に障害物のモデルを重ねて断面画像付きモデルを生成し、この断面画像付きモデルを半透明を、障害物地図上の対応する障害物に半透明で重畳して表した環境地図を生成する。
【選択図】図１

Description

本発明は、任意の環境の幾何形状を示す環境地図を生成する環境地図生成装置、方法及びプログラムに関する。

ある環境(オフィスや工場など)において、ロボットを自動的に移動させるためには、環境の幾何形状を表すデータ（例えば椅子や机等の障害物がどのように配置されているか、また椅子や机はどのような形状であるかを示す情報）が一般的に必要とされる。このように環境の幾何形状を表すデータを環境地図と呼ぶ。この環境地図を生成する装置を環境地図生成装置と呼ぶ。この環境地図をロボットに読み込ませることにより、ロボットが自身で障害物等を避けて移動するための経路計画を立てたりすることが可能となる。よって、実際の環境に対応した環境地図を生成することが重要である。

例えば、非特許文献１には、環境の外形や障害物を計測するレーザー距離センサの実測データに基づき作成された地図（以下、「ロボット用地図」という）上の適切な位置に、障害物のモデルを重ねて配置する装置が提案されている。この非特許文献１に記載の装置は、空間内に存在する障害物のモデルを上方より見下ろした画像（以下、「障害物の上面画像」という）を生成し、これをユーザがロボット用地図上に重ねて配置することで、２次元の情報を含む座標データとして環境地図が作成されるようになっている。

T.Tsubouchi, A.Tanaka, A.Ishioka, M.Tomono, S.Yuta, "A SLAM Based Teleoperation and Interface System for Indoor Environment Reconnaissance in Rescue Activities", IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, Vol.2, pp.1096-1102, 2004

ところで、非特許文献１に記載された発明は、ロボット用地図がレーザー距離センサの走査面の高さにおける環境の外形を表しているのに対し、このロボット用地図上に配置する障害物の上面画像は、高さ情報を含んでいない。そのため、ユーザは、障害物の上面画像をロボット用地図に配置する際に目安となる、操作面の高さにおける障害物の上面画像及びロボット用地図に共通する幾何的特徴を確認できず、障害物の上面画像をロボット用地図上に配置するために必要な位置関係を特定することが困難であるという問題があった。

本発明は斯かる点に鑑みてなされたものであり、ロボット用地図に対し障害物のモデルを配置すべき位置を容易に特定できるようにすることを目的とする。

上記課題を解決するため、本発明は、任意の障害物のモデルを記憶する記憶部と、障害物のモデルについて対象環境の基準面から所定の高さにおける断面画像を生成する断面画像生成部と、障害物のモデルに断面画像を重ねて断面画像付きモデルを生成するモデル処理部と、対象環境の基準面から所定の高さにおける障害物地図を取得する取得部と、断面画像付きモデルを、障害物地図上の対応する障害物に半透明で重畳して表した環境地図を生成する環境地図生成部と、を備えることを特徴とする。

なお、本発明でいうモデルとは、２次元情報又は３次元情報を含む座標データで表すことができるいわゆるコンピュータグラフィックスを指す。

上記構成によれば、対象環境の基準面から所定の高さにおける障害物のモデルの断面画像を生成し、この断面画像をモデル上に半透明表示することで、ユーザが障害物のモデルとロボット用地図の幾何的特徴を比較できるようになる。それにより、ユーザによる障害物のモデルをロボット用地図上にそれぞれの幾何的特徴が一致するように配置する作業を、支援することができる。

本発明によれば、ロボット用地図に対し障害物のモデルを配置すべき位置を容易に特定でき、実際の環境の正確な幾何形状を表した環境地図を生成することができる。

以下に述べる本発明の実施の形態の説明では、本発明の好適な具体例であるから、技術的に好ましい種々の限定が付されているが、本発明は、これらの実施の形態に限られるものではない。また、説明に用いた各図における寸法、形状及び配置関係等は、実施の形態の一例を示す概略的なものである。

以下、本発明の一実施の形態の例について、添付図面を参照しながら説明する。

まず、本発明の一実施形態に係る環境地図生成装置の構成を説明する前に、本発明による環境地図生成処理の概要について、図１に示すフローチャートを参照して説明する。ここでは、レーザー距離センサを用いて測定対象とする部屋の形状や部屋内の家具等の障害物を測定し、測定により得られたデータおよび家具等の障害物のモデルから目的に応じた画像を生成する場合について述べる。

はじめに、レーザー距離センサによって計測された部屋の形状や部屋内の障害物を表すデータ（レーザ距離センサデータ）に基づいて、レーザー距離センサの所定の高さの走査面における部屋の形状や部屋内の障害物の形状を示すロボット用地図が生成される（ステップＳ１）。なお、このロボット用地図は、部屋の天井から真下を見下ろした視点で作成される。

一方、家具の３次元形状を示す家具モデル（３次元家具モデル）について、レーザー距離センサの走査面の高さにおける断面画像（２次元家具断面画像）が生成される（ステップＳ２）。なお、この断面画像は、部屋の天井から真下を見下ろした視点で作成される。そして３次元の家具モデルと２次元の断面画像が対応づけられ断面画像付き家具モデルが生成される。

ここで、ステップＳ１の処理で生成されたロボット用地図において、ステップＳ２の処理で生成された断面画像の幾何的特徴が一致する位置に断面画像付き家具モデルが配置される（ステップＳ３）。ステップＳ３の処理で生成されるものとして以下のようなものが挙げられる。
（１）２次元断面画像付きの３次元家具モデルが、ロボット用地図にどのように配置されているかを示す、３次元情報を含む座標データである環境地図

環境地図は、上記のとおり３次元情報を含む座標データであるので、これを２次元平面に投影するための仮想的なカメラを３次元データ空間内に設け、このカメラによる投影結果を求めればユーザが確認可能な画像が得られる。この画像を求める際、カメラの位置や姿勢で表される視点を変更することにより、用途に応じた画像を生成することができる（ステップＳ４）。

例えば、ステップＳ４の処理で生成される画像として以下のようなものが挙げられる。
（２）視点が人の目の高さと方向になるようにカメラを設定することで、実際にその部屋にいるときに見えるであろう奥行き感のある３次元画像
（３）視点が天井から床面を見下ろすことと等価になるようにカメラを設定することで、部屋の見取り図に相当する２次元の画像

次に、本発明の一実施形態による環境地図生成装置の内部構成例について、図２に示すブロック図を参照して説明する。図２に示す環境地図生成装置１０は、本発明の地図生成装置をコンピュータに適用した例である。環境地図生成装置１０は、プロセッサ１１と、メインメモリ１２と、ネットワークインターフェイス１３と、ポインティングデバイス１４と、キーボード１５と、ビデオカード１６と、ディスプレイ１７と、記憶装置１９と、で構成されている。これらの各ブロックは、相互にデータのやりとりを行うための通信線１８で接続されている。この通信線１８は、上記の各構成要素をそれぞれ接続するものであれば、有線でも無線でも構わない。

プロセッサ１１は、制御部の一例であり、記憶装置１９に記憶されているプログラムに基づき、環境地図生成装置１０内の各ブロックの制御を行う。メインメモリ１２は、これらの各ブロック間で通信線１８を介して送受信されるデータを一時的に記憶するメモリである。

ネットワークインターフェイス１３は、通信部の一例であり、環境地図生成装置１０をネットワーク回線に接続し、外部の通信機器と通信を行う。なお、環境地図生成装置１０内の各ブロックの特定の部分が、このようなネットワークを介して物理的に遠隔にあるような構成としてもよい。

ポインティングデバイス１４及びキーボード１５は、操作部の一例であり、ユーザ操作に応じてプロセッサ１１にユーザの所望する処理を実行させるための操作入力信号を生成及び出力する。

ディスプレイ１７は、表示部の一例であり、記憶装置１９に記憶してある所定のプログラムにより生成された画像を、ビデオカード１６を介して表示する。

記憶装置１９は、本発明の主要部を構成するものであり、以下の構成要素から構成されている。すなわち、プログラム制御部２１と、ロボット用地図読み込み部２２と、家具モデル読み込み部２３と、レーザー走査面高さ設定部２４と、家具モデル断面画像生成部２５と、断面画像対応付け部２６と、平行投影カメラ設定部２７と、半透明表示設定部２８と、家具モデル配置調整部２９と、家具配置情報付きロボット用地図保存部３０と、画像生成部３１である。これらの構成要素の持つ機能は、一連のプログラム（以下、「環境地図生成プログラム」という）によって実現されるものである。

プログラム制御部２１は、記憶装置１９に含まれる各ブロックで行われる処理の制御を行う。

ロボット用地図読み込み部２２は、対象環境の基準面から所定の高さの走査面を走査して作成されたロボット地図ファイルを読み込む。以下、このロボット地図ファイルを「ロボット用地図」と呼ぶ。このロボット用地図は、障害物地図の一例であり、予め記憶装置１９或は図示しないリムーバルメディア等に記憶しておいてもよいし、ネットワークインターフェイス１３を介して取得できるような状態で外部に記憶しておいてもよい。このロボット用地図についての詳細は、後述する。

家具モデル読み込み部２３は、家具の３次元の幾何形状をモデル（以下、「家具モデル」という）として記録したファイルを読み込む。この家具モデルは、予め記憶装置１９或は図示しないリムーバルメディア等に記憶しておいてもよいし、ネットワークインターフェイス１３を介して取得できるような状態で外部に記憶しておいてもよい。この家具モデルについての詳細も後述する。

レーザー走査面高さ設定部２４は、ロボット用地図読み込み部２２から読み込んだロボット用地図からそのロボット用地図が作成された対象環境の走査面の高さを示す情報を取得し、家具モデルの断面画像を生成する際に使用する高さ情報として設定する。
この高さ情報は、移動ロボットやロボット用地図を作成するためのデータを計測するセンサの持つメモリに予め記憶しておいて、ネットワークを介して通信により取得するようにしてもよい。あるいは、ディスプレイ１７に表示された操作画面において高さ情報入力用のダイアログを表示し、マウス等のポインティングデバイス１４又はキーボード１５を用いたユーザの入力によって設定するようにしてもよい。

家具モデル断面画像生成部２５は、レーザー走査面高さ設定部２４で設定された高さ情報に基づき、家具モデル読み込み部２３で読み込まれた家具モデルの断面画像を生成する。ここでは、レーザー走査面高さ設定部２４で設定された高さの平面を算出し、この平面と３次元情報を持つ家具モデルとが交わってできる線分をもって断面の画像として生成する。この家具モデル断面画像生成部２５は、特許請求の範囲に記載した断面画像生成部の一例である。

断面画像対応付け部２６は、家具モデル断面画像生成部２５で生成された家具モデルの断面画像を当該家具モデルの上に常に重なって表示されるようにすることである。この断面画像対応付け部２６は特許請求の範囲に記載したモデル処理部の一例である。

平行投影カメラ設定部２７は、断面画像、家具モデル、ロボット用地図が配置されている３次元空間を仮想的なカメラにより２次元平面に投影し、画像としてユーザに表示する際の投影方法を、遠近感のない平行投影に設定するとともに、ユーザカメラの視点をロボット用地図に正対するように、つまり天井側から床面を見下ろすように視点の位置と姿勢を設定する役割を担う。
これにより、２次元のロボット用地図上に３次元の家具モデルを配置する際には、３次元空間内で奥行きの異なる画像やモデルの同士の表示画面上での画像の特徴が重なって見えるようになり、ユーザが表示画面上にて、断面画像の画像上の幾何的特徴とロボット用地図の幾何的特徴の相対位置関係を確認しながら、家具モデルを配置できるようになる。

半透明表示設定部２８は、ロボット用地図の上に断面画像付き家具モデルを表示する際に、ロボット用地図が透けて表示されるように断面画像と家具モデルの透過度を設定する。これにより、それぞれの画像の幾何的特徴の相対的な位置と姿勢の関係をユーザが確認できる。断面画像と家具モデルの透過度は、下地となるロボット用地図が透けて見えるものであればよい。例えば、予め決められた透過度に設定してもよいし、ロボット用地図、断面画像及び家具モデルの明るさや色彩等を考慮した透明度に設定してもよい。また、ポインティングデバイス１４又はキーボード１５等に対するユーザの操作に基づいて設定するようにしてもよい。

家具モデル配置調整部２９は、ロボット用地図上で断面画像付き家具モデルの位置や姿勢などの配置を設定する。配置の設定は、ロボット用地図及び断面画像付き家具モデルの画像上の特徴に基づいて行う。また、ポインティングデバイス１４又はキーボード１５等に対するユーザの操作に基づいて設定するようにしてもよい。

家具配置情報付きロボット用地図保存部３０は、家具モデル配置調整部２９で生成された環境地図を記憶装置９０の所定の領域に記憶させる。以下明細書中では、「家具配置情報付きロボット用地図保存部３０」を簡易的に「環境地図保存部３０」と称することとする。

画像生成部３１は、記憶装置１９内の各ブロックで行われる処理を反映させた画像をディスプレイ１７に表示する。

次に、上記ロボット用地図について、図３及び図４を参照して説明する。図３は、ロボットに搭載されたセンサが測定対象とした環境（部屋）の一例を示すものである。また図４は、対象環境の幾何形状をロボットに搭載したセンサで計測して作成した地図を示したものである。この地図に示された幾何形状は、ロボットの目線、つまりある基準面から所定の高さで計測した場合のものである。

図３の斜線部分は、対象環境である部屋４０内に存在している障害物を表しており、この図３では、障害物として、壁４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄと、ドア４２と、棚４４と、テーブル４５と、机４６ａ，４６ｂ，４６ｃと、椅子４７ａ，４７ｂ，４７ｃと、が含まれている。

このような部屋４０内に、レーザーを用いて障害物との距離を測定することによりその幾何形状を計測するレーザー距離センサ４９を搭載した移動可能な移動ロボット４８を配置する。

移動ロボット４８に搭載されたレーザー距離センサ４９は、部屋４０の基準面に対して平行（一般に水平）な走査面を持つように固定してある。レーザー走査面５０は、レーザー距離センサ４９から出射されたレーザーを水平に走査し、障害物の幾何形状を計測する範囲を示す。レーザー距離センサ４９は、レーザー走査面５０における部屋４０の幾何形状を計測するものである。

このようなレーザー距離センサ４９を搭載した移動ロボット４８が、部屋４０内の始点５２から終点５３に向かい移動経路５１上を移動しながら、周辺の環境の幾何形状を計測する。そして、レーザー距離センサ４９の計測結果から部屋４０内の障害物の幾何形状を示すロボット用地図６０（図４を参照）が得られる。レーザー距離センサ４９の計測結果からロボット用地図を得る方法は周知の技術を用いる。代表的なものとしては、例えば、移動経路５１上を移動して得られた複数の計測データに含まれる点群の距離を定義し、この距離が最小となるような計測データ間の相対位置・姿勢を収束演算により求めるＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムに基づく手法などがある。

ところで、レーザー距離センサ４９は、レーザーにより障害物の幾何形状を計測するものなので、レーザーが直接照射できない場所（障害物の陰等）の計測は行うことができない。これをロボット用地図６０の破線で示した枠６１部分に注目して説明する。枠６１は、部屋４０内の机４６ａ及び椅子４７ａがある位置に対応している。机４６ａは、図５に示したようにその左側に引き出しが設けられているとともに、前側、左側、右側に側板が取り付けられている。

図４のロボット用地図６０では、太線６２ａ、６２ｂ、６２ｃのように途切れており、机４６ａ及び椅子４７ａの幾何形状を完全に再現していないことが確認できる。これは、移動ロボット４８が、移動経路５１上を移動しつつ、レーザー距離センサ４９で机４６ａ及び椅子４７ｂ付近を計測する際、机４６ａの側板及び椅子４７ｂの脚によってレーザーがあたらない箇所（陰）が生じるために起こる。すなわち、机４６ａにおいてレーザー距離センサ４９からのレーザーのあたる場所は、太線５４ａ、５４ｂ、５４ｃで示した箇所であり、これらの太線５４ａ、５４ｂ、５４ｃで示したレーザーがあたる箇所は、ロボット用地図６０における太線６２ａ、６２ｂ、６２ｃにそれぞれ対応している。

なお、本実施の形態では、ロボット用地図を作成するために用いられるセンサとして、レーザー距離センサを想定しているが、基準面から所定の高さの平行な面で観測される障害物の位置（幾何形状）が計測可能なものであれば、これに限られるものではない。例えば、赤外線センサ、超音波センサ、カメラ等、方式を問わず、種々のセンサを用いることができる。

さらに、センサの走査範囲（視野角）は何度であってもよく、また走査範囲が狭い（視野角が小さい）センサを移動ロボットに複数取り付けることで、走査範囲を増やしたセンサシステムを用いてもよい。

次に、ロボット用地図に配置される家具モデルについて、図３及び図６を参照して説明する。ここで、家具モデルとは、図３に示す部屋４０内に存在する家具（椅子、机、壁及びドア等）の幾何形状を表す３次元のＣＧ（コンピュータグラフィックス）モデルのことを指している。具体的には、所定の３次元情報を含む座標データで部屋４０内に存在する家具を表したものである。この家具モデルは特許請求の範囲に記載した障害物のモデルの一例である。

図６は、家具の幾何形状を表すＣＧモデルとその断面画像例を示している。机の家具モデル７１及び椅子の家具モデル８１はそれぞれ、所定の方向から見た場合の２次元の幾何形状が表示される。この例では上方視点の幾何形状が表示されている。断面画像７２，８２はそれぞれ、移動ロボット４８に搭載されたレーザー距離センサ４９のレーザー走査面５０の高さにおける、机の家具モデル７１及び椅子の家具モデル８１の断面画像である。机の家具モデル７１及び椅子の家具モデル８１と断面画像７２及び断面画像８２を、それぞれが画像上で区別できるように重ね合わせる。そして、それを所定の方向から見た３次元の画像を机の断面画像付き家具モデル７０及び椅子の断面画像付き家具モデル８０とする。壁４１、ドア４２、棚４４、テーブル４５についても同様の家具モデルを用意する。なお、基準面から所定の高さである走査面に存在しない障害物については、その断面画像は表示されない。

次に、本発明の一実施形態に係る環境地図生成装置の動作について説明する。
図７は、本発明の一実施形態に係る環境地図生成装置の動作を説明するためのフローチャートである。図７を参照して、環境地図生成装置１０のプロセッサ１１による環境地図生成処理の一例、つまり図１におけるステップＳ１〜ステップＳ３の処理の詳細について説明する。この環境地図生成処理は、キーボード１４及びポインティングデバイス１５に対するユーザの操作に基づき、ロボット用地図６０上に断面画像付き家具モデルを配置し、部屋４０の環境地図を生成する場合の例である。なお、このフローチャートに明示していないが、各ステップの処理に伴い、処理結果は画面に表示されるものとする。

まず、プロセッサ１１は、ユーザ操作等に応じて、記録装置１９に記憶されている環境地図生成プログラムをメインメモリ１２に転送し、環境地図生成プログラムを実行可能な状態にする。

そして、プロセッサ１１は、メインメモリ１２に転送された環境地図生成プログラムのプログラム制御部２１にアクセスし、環境地図生成処理を開始させる（ステップＳ１１）。

まず準備として、プログラム制御部２１は、ロボット用地図読み込み部２２にロボット用地図６０を読み込ませる（ステップＳ１２）。そして、ロボット用地図読み込み部２２に読み込ませたロボット用地図６０は、レーザー走査面高さ設定部２４及び家具モデル配置調整部２９に出力される。同時に、プログラム制御部２１は、ロボット用地図６０を画像生成部３１へ出力する。プロセッサ２１は、画像生成部２１により画像化されたロボット用地図６０をディスプレイ１７に表示する。

一方、プログラム制御部２１は、家具モデル読み込み部２３にロボット用地図上に配置される机や椅子などの家具モデルを読み込ませ（ステップＳ１３）、この家具モデルを、家具モデル断面画像生成部２５及び断面画像対応付け部２６へ出力する。

また、ロボット用地図読み込み部２２からレーザー走査面高さ設定部２４へ出力されたロボット用地図６０から、このロボット用地図６０を作成する際用いたレーザー距離センサ４９の走査面５０の高さ情報を取得する（ステップＳ１４）。そして、プログラム制御部２１は、走査面５０の高さ情報を家具モデル断面画像生成部２５へ出力する。

ここで、家具モデル読み込み部２３から家具モデル断面画像生成部２５へ出力された各家具モデルに対し、レーザー走査面高さ設定部２４から出力されたレーザー走査面５０の高さ情報に基づき家具モデルの断面画像を生成する処理が行われる（ステップＳ１５）。プログラム制御部２１は、生成された断面画像を断面画像対応付け部２６へ出力する。例えば、机及び椅子の家具モデル７１，８１（図６参照）の場合であれば、断面画像７２，８２が生成される。

次に、断面画像対応付け部２６において、家具モデル断面画像生成部２５で生成された断面画像７２と家具モデル読み込み部２２で生成された机の家具モデル７１との対応付けが行われる（ステップＳ１６）。具体的には、断面画像７２と机の家具モデル７１とをそれぞれ区別できるように重ね合わせる処理が行われる。そして、プログラム制御部２１は、対応付けが行われた断面画像７２及び机の家具モデル７１を平行投影カメラ設定部２７へ出力する。

ここで、断面画像対応付け部２６から平行投影カメラ設定部２７へ出力された対応付けが行われた断面画像７２及び机の家具モデル７１が遠近感のない２次元の画像に見える（実際は３次元）ように変換する処理（平行投影）が行われ、机の断面画像付き家具モデル７０が生成される（ステップＳ１７）。そして、プログラム制御部２１は、机の断面画像付き家具モデル７０を半透明表示設定部２８へ出力する。

ここで、平行投影カメラ設定部２７から半透明表示設定部２８へ出力された机の断面画像付き家具モデル７０の透過度の設定が行われ、半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０が生成される（ステップＳ１８）。

そして、プログラム制御部２１は、半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０を画像生成部３１へ出力する。そして、プロセッサ１１は、画像生成部３１で画像化され、半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０を、ディスプレイ１７上のすでに表示されているロボット用地図６０の上に表示する。

次に、ディスプレイ７０には、図８に示すような作成途中の表示画面９０が表示される。この表示画面９０において、ユーザは、ロボット用地図６０上に表示された半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０を配置する。このとき、家具モデル配置調整部２９は、ユーザ操作に基づいて、上記半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０の位置や姿勢を調整し、ロボット用地図６０の適切な位置である枠６１，６３，６４のいずれかの位置に配置する（ステップＳ１９）。この適切な位置とは、ロボット用地図６０上において断面画像７２と幾何的特徴が共通する、例えば、ロボット用地図６０の枠６１部分における太線６２ａ、６２ｂ、６２ｃと断面画像７２の形状が重なる（一致する）位置を指す。

上記の断面画像付き家具モデルの位置と姿勢の調整は、マウスなどのポインティングデバイス１４を用いたり、あるいは操作画面上のダイアログへ数値設定をしたりすることによって、家具モデルの位置と姿勢を変更し、目視によって確認しながら行われる。

ここで、さらに別の半透明化された断面画像付き家具モデルをロボット用地図６０上に配置するか否かを判定する（ステップＳ２０）。新たに別の家具モデルの配置を行う場合には、ステップＳ１９の処理に戻り、ユーザ操作に応じて、所定の半透明化された断面画像付き家具モデルをロボット用地図６０上に配置する。

一方、新たに配置を行わない場合、つまりロボット用地図６０上にすべての半透明化された家具モデルの配置が完了した場合には、図９に示す環境地図１００の生成が完了する。

環境地図１００において、図３に示した壁４１ａ，４１ｂ，４１ｃ，４１ｄのそれぞれの位置に、壁の断面画像付き家具モデル１０１ａ，１０１ｂ，１０１ａ，１０１ｄが、ドア４２の位置にドアの断面画像付き家具モデル１０２が配置してある。また、図３に示した棚４４の位置に棚の断面画像付き家具モデル１０４が、テーブル４５の位置にテーブルの断面画像付き家具モデル１０５が配置してある。さらに、図３に示した机４６ａ，４６ｂ，４６ｃと、椅子４７ａ，４７ｂ，４７ｃのそれぞれの位置に、机の断面画像付き家具モデル７０と机の断面画像付き家具モデル８０が配置してある。なお、図９に示した例では、壁、ドアについては、上方視点の画像と断面画像が同じであるため、白で表現されている。

そして、プログラム制御部２１は、家具モデルとその配置からなる３次元データからなる環境地図１００を家具モデル配置調整部２９から環境地図保存部３０へ出力する。

こうして、家具モデル配置調整部２９から環境地図保存部３０へ出力された環境地図１００は記憶装置１９の所定の領域に記憶され（ステップＳ２１）、プログラム制御部２１は環境地図生成プログラムの実行を終了する（ステップＳ２２）。

ステップＳ２１における環境地図１００の保存の前の処理までで、レーザー距離センサ４９による計測結果（ロボット用地図６０）に沿うように家具モデルが配置された場面（環境地図）が作成されている。この場面を、例えばステップＳ１７の処理で設定された視点の位置及び姿勢でレンダリング（描画）することで環境地図を家具が部屋にどのように配置されているかが確認できるＣＧ画像として生成し、記憶装置１９に環境地図ファイルとして保存することができる。

なお、本実施形態における視点は、ロボット用地図６０に正対するように設定しているため、場面全体を上方より見下ろした画像が得られる。それとは異なる視点の３次元画像すなわち家具配置ＣＧを得たい場合には、別途、視点の位置と姿勢を設定し、その視点でのレンダリングを行えば、その視点での画像が得られる。

上述した本発明の一実施形態においては、レーザー距離センサ４９による計測結果に基づき作成されたロボット用地図に、断面画像付き家具モデルを半透明で重ねて表示するようにしたので、ロボット用地図と断面画像付き家具モデルの幾何的特徴を容易に比較することができる。したがって、ロボット用地図上のより適切な位置に断面画像付き家具モデルを配置することができる。

その結果、例えば部屋４０等について、実際の環境の正確な幾何形状（障害物を含む部屋の幾何的形状）を示した環境地図１００を生成することができる。すなわち実際の環境における障害物の配置を正確に再現した環境地図を作成することができる。このように環境地図内の空間上に障害物のモデルの配置を正確に再現した場面を作成することにより、環境地図内の空間上において、現実の環境でロボットに行わせる作業の正確なシミュレーションが可能となる。

このような環境地図は、机等の障害物の置かれた位置があまり変化しないような環境において、ロボットに反復作業を行わせる際に特に有効である。例えば、オフィスなどでロボットによる郵便物配達や掃除、工場などでのロボットによる資材の運送などへの応用を円滑に行うことが可能となる。

次に、本発明の他の実施形態に係る環境地図生成装置の動作について説明する。
図１０は、本発明の他の実施形態に係る環境地図生成装置の動作を説明するためのフローチャートである。図１０を参照して、環境地図生成装置１０のプロセッサ１１による環境地図生成処理の一例について説明する。この環境地図生成処理は、ロボット用地図上に透明化された断面画像付き家具モデルを配置する位置を自動的に決定し、部屋４０の環境地図１００を生成する場合の例である。

図１０に示すフローチャートは、環境地図生成プログラムの家具モデル配置調整部２９（図３参照）で行われる処理を、すなわち、図７に示すステップＳ１９とステップＳ２０の処理を、ステップＳ４９〜ステップＳ５５の処理に変更したものである。その他のステップＳ４１〜ステップＳ４８及びステップＳ５５〜ステップＳ５６の処理は、図７のフローチャートにおけるステップＳ１〜ステップＳ８及びステップＳ２１〜ステップＳ２２の処理と共通しているので、説明は省略する。以下、すでにステップＳ４１〜ステップＳ４７の処理が完了しており、さらにステップＳ４８の処理において透明化された机の断面画像付き家具モデル７０が家具モデル配置調整部２９へ出力された場合、家具モデル配置調整部２９で行われる処理について説明する。

このとき、ディスプレイ１７には、図８に示すような表示画面が表示される。この表示画面９０において、ユーザは、ロボット地図６０上に表示された半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０をポインティングデバイス１４あるいはキーボード１５等を操作して選択する。机の断面画像付き家具モデル７０を選択した後、画面９０上に図示しない「家具配置候補検索ボタン」が表示される。ユーザが、ポインティングデバイス１４あるいはキーボード１５等により、画面９０上に表示された「家具配置候補検索ボタン」を押すと、家具モデル配置調整部２９において、透明化された机の断面画像付き家具モデル７０の断面画像７２と、ロボット用地図６０とのマッチングが開始される（ステップＳ４９）。

ここでのマッチングとは、断面画像７２をロボット用地図６０上に様々な位置と姿勢で重ね合わせ、画像同士の幾何的特徴の重なり度合い（重なり合いの度合いのこと：マッチング値）を求めることであり、マッチング値が閾値より高い場合に、ロボット用地図６０上に断面画像７２との一致点があると判定する。

マッチングの結果、ロボット用地図６０上に断面画像７２の幾何的特徴と一致する場所があると判定された場合、そのときの断面画像７２の位置と姿勢が、配置候補として記憶装置１９の所定の領域に記憶される（ステップＳ５０）。

なお、マッチング手法としては、例えば２つの画像について画素毎の差分の二乗和を求めパターン類似度を評価するＳＳＤ（Sum of Squared Differences）等の既存のアルゴリズムが用いられる。また、記憶装置１９に記録される断面画像の配置候補については、マッチング値が閾値を超えたときの位置と姿勢を記録する他に、複数のマッチング値から値の高い上位数点の位置と姿勢を記録するなどしてもよい。

次に、記憶装置１９からロボット用地図と断面画像との各重なり度合い及びそれに対応する障害物の各位置及び各姿勢が呼び出される。そして、重なり度合いが予め設定された閾値（第１の閾値）を超える重なり度合いに対応する位置及び姿勢とを、透明化された机の断面画像付家具モデル７０の配置候補位置として決定する。そして、ロボット用地図６０上の配置候補位置に、透明化された机の断面画像付き家具モデル７０が表示される（ステップＳ５１）。このとき、配置候補位置が複数ある場合は、すべての配置候補位置に半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０を表示するようにする。

そして、すべての配置候補位置の中から、例えばポインティングデバイス１４又はキーボード１５等によって、ユーザの所望する配置候補位置を選択すると、選択された配置候補位置に表示された半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０に対応する位置及び姿勢がメインメモリ１２に記憶される（ステップＳ５２）。

そして、この場合には、ステップＳ５２の処理でメインメモリ１２に記憶された位置及び姿勢に基づいた配置候補位置に半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０が表示される。その際、ステップＳ１１の処理で選択された配置候補位置以外に表示された半透明化された机の断面画像付き家具モデル７０は消去される（ステップＳ５３）。

ここで、さらに別の半透明化された断面画像付き家具モデルをロボット用地図６０上に配置するか否かを判定する（ステップＳ５４）。新たに別の家具モデルの配置を行う場合には、ステップＳ４９の処理に戻る。そして、ポインティングデバイス１４あるいはキーボード１５等を使用して、ユーザが選択した家具モデルに対応する半透明化された断面画像付き家具モデルをロボット用地図６０上に配置する。この例では、配置すべき机の位置は３箇所あり、そのうちの１箇所のみ指定しただけであるから、残り２つの机を配置する必要がある。したがって、ステップＳ４９に戻り一連の処理を継続する。なお、机とは別の家具モデル、例えば、椅子の家具モデルを配置したい場合は、ステップＳ４９の処理で椅子の家具モデルを選択すればよい。

そして、以上のステップＳ４９〜ステップＳ５２の処理が、配置する家具モデルの数及び種類だけ繰り返され、図９に示す環境地図１００が生成される。

こうして、環境地図１００が記憶装置１９の所定の領域に記憶され（ステップＳ５５）、プログラム制御部２１は環境地図生成プログラムを終了する（ステップＳ５６）。

なお、ステップＳ５０の処理で記憶装置１９の所定の領域に記憶された最も高い重なり度合いに対応する障害物等の位置及び姿勢に基づき、透明化された机の断面画像付き家具モデル７０の配置候補位置を一つに絞り込み、その配置候補位置に透明化された机の断面画像付き家具モデル７０を配置するようにしてもよい。このようにした場合、ユーザが断面画像付き家具モデルの配置先候補を複数の候補の中から選択する手間が省け、ステップＳ５１，Ｓ５２の処理を省略できる。

また、ステップＳ５１の処理の完了後、ロボット用地図６０に対する机の断面画像付き家具モデル７０の幾何的特徴の重なり度合いが、前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えた場合の断面画像付き家具モデルに対応する位置及び姿勢を配置候補位置として、半透明化された断面画像付き家具モデルを表示するようにしてもよい。

上述した本発明の他の実施形態においては、家具モデルの断面画像とロボット用地図のマッチング結果に基づき、ロボット用地図上に半透明化された断面画像付き家具モデルの配置候補位置を表示するようにした。これにより、半透明化された断面画像付き家具モデルを配置すべき位置を、コンピュータが自動的に特定するので、ユーザが配置候補位置を選択するという煩わしさを解消できる。

また、上記他の実施形態においては、マッチング結果を利用して断面画像付き家具モデルの配置候補を提示し、その中からユーザに選択させるようにしたが、マッチング結果（マッチング値の大きさ等）に基づき断面画像付き家具モデルを自動的にロボット地図上に配置してもよい。

また、本発明の他の実施形態においては、コンピュータが自動的に半透明化された断面画像付き家具モデルの配置先候補を特定し表示するようにしたが、ユーザが、自動的に配置先が決定された断面画像付き家具モデルの位置及び姿勢を確認して、最終的な決定を下すようにしてもよい。その他、本発明の他の実施形態は、上述した本発明の一実施形態と同様の効果を奏することは言うまでない。

なお、図７または図１０に示す処理を経て生成された、２次元断面画像付きの３次元家具モデルが、ロボット用地図にどのように配置されているかを示す３次元画像は、視点を変更するなどにより、（１）〜（３）の３つの画像に分類できることは既述したとおりである（図１参照）。これら３つの画像の用途の一例を説明する。

まず、（１）に分類される環境地図については、例えばロボットが対象環境の中で作業をするための座標データとして用いることができる。すなわち、ロボットが対象環境の中での自分の位置を知るための地図として利用される。また、家具モデルがどこにどう置かれているかの家具配置情報を用いることで、ロボットが机の上に物を置いたりすることに応用できる。

次に、（２）に分類される３次元画像については、例えば人間が対象環境の様子を任意の視点から見た画像として鑑賞したい場合などに使用することができる。これにより、ＣＧ空間内に作られた家具配置済みの対象環境の様子を人間が確認することができます。

さらに、（３）に分類される２次元画像については、例えば人間がロボット用地図に対してどう家具が配置されているか知ることができるので、ロボットに対して目的地等を指示するための見取図の画像として使用することができる。

その他、本発明は、上述した実施の形態の例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の変形、変更が可能であることは勿論である。

例えば、上述した実施の形態では、ソフトウェアにより環境地図生成プログラムの機能を実現するようにしたが、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等のハードウェアにより環境地図生成プログラムの機能を実現するようにしてもよい。また、環境地図生成プログラムの機能をソフトウェア及びハードウェアの組み合わせにより実現してもよい。

また、環境地図１００の断面画像付き家具モデルの断面画像を表示するかしないか（半透明表示の有無）を適宜設定できるようにしてもよい。例えば、所定の高さの走査面における環境地図を、ロボットより主に人間が利用するような場合には断面画像を表示しない（半透明表示なし）、などの利用形態が考えられる。

また、環境地図１００の使用目的に応じて、環境地図１００の断面画像付き家具モデルの断面画像のみを表示する環境地図を生成するようにしてもよい。

また、上述した実施形態では、生成された環境地図をディスプレイ等に画像として表示したが、３次元情報を含む座標データである環境地図を直接ロボット等に読み込ませることにより、その座標データに基づいてロボットの移動を制御するようにしてもよい。

また、本発明の環境地図生成装置を汎用のコンピュータに適用した例を説明したが、この例に限られるものではなく、例えば図１に示した環境地図生成装置の機能を、環境の幾何形状を計測するロボットに搭載してもよい。その場合、環境地図生成装置１０はロボットから完成後の環境地図を提供してもらうだけでよく、処理負荷が軽減される。

さらに、上述した実施形態では、センサを搭載して環境の幾何形状を計測する移動体として車両型の移動ロボットを例に挙げたが、移動するものであれば車両や船舶など、ロボット以外の種々の形態が考えられる。この場合、環境は部屋にとどまらず、センサを搭載した移動体の環境として、ある程度の広さを持った屋外、港湾等にも適用することができる。

本発明の一実施形態に係る環境地図生成装置における環境地図生成処理の概要を示す図である。 本発明の一実施形態に係る環境地図生成装置のブロック構成例を示す図である。 ロボットに搭載されたセンサにより計測する部屋を示す図である。 ロボット用地図例を示す図である。 ロボットに搭載されたセンサによる机の形状の計測の説明図である。 家具の幾何形状を表すＣＧモデルとその断面画像例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る環境地図生成装置の動作を説明するためのフローチャートである。 透明化された断面画像付き家具モデルの配置例を示す図である。 本発明の一実施形態に係る環境地図生成装置により生成された環境地図の例を示す図である。 本発明の他の実施形態に係る環境地図生成装置の動作を説明するためのフローチャートである。

符号の説明

１０…環境地図生成装置、１１…プロセッサ、１２…メインメモリ、１３…ネットワークインターフェイス、１４…ポインティングデバイス、１５…キーボード、１６…ビデオカード、１７…ディスプレイ、１８…通信線、１９…記憶装置、２１…プログラム制御部、２２…ロボット用地図読み込み部、２３…家具モデル読み込み部、２４…レーザー走査面高さ設定部、２５…家具モデル断面画像生成部、２６…断面画像対応付け部、２７…平行投影カメラ設定部、２８…半透明表示設定部、２９…家具モデル配置調整部、３０…家具配置情報付きロボット用地図保存部（環境地図保存部）、３１…画像生成部、４０…部屋、４１ａ、４１ｂ、４２ｃ、４３ｄ…壁、４２…ドア、４４…棚、４５…テーブル、４６ａ、４６ｂ、４６ｃ…机、４７ａ、４７ｂ、４７ｃ…椅子、４８…移動ロボット、４９…レーザー距離センサ、５０…レーザー走査面、５１…移動経路、５２…始点、５３…終点、６０…ロボット用地図、７０…机の断面画像付き家具モデル、７１…机の家具モデル、７２…机の家具モデル断面、８０…椅子の断面画像付き家具モデル、８１…椅子の家具モデル、８２…椅子の家具モデル断面、９０…表示画面、１００…環境地図

Claims (11)

1. 任意の障害物のモデルを記憶する記憶部と、
   前記障害物のモデルについて対象環境の基準面から所定の高さにおける断面画像を生成する断面画像生成部と、
   前記障害物のモデルに前記断面画像を重ねて断面画像付きモデルを生成するモデル処理部と、
   前記対象環境の前記基準面から前記所定の高さにおける障害物地図を取得する取得部と、
   前記断面画像付きモデルを、前記障害物地図上の対応する障害物に半透明で重畳して表した環境地図を生成する環境地図生成部と、
   を備えることを特徴とする環境地図生成装置。
2. 前記モデル処理部は、前記障害物を前記対象環境の上方から観測した場合に相当する前記障害物のモデルに、前記断面画像を重ねて前記断面画像付きモデルを生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の環境地図生成装置。
3. 前記任意の障害物のモデルは三次元画像である
   ことを特徴とする請求項２に記載の環境地図生成装置。
4. 前記環境地図生成部は、前記障害物地図に対する前記断面画像付きモデルの幾何的特徴の重なり合いの度合いに基づいて、前記障害物地図上に前記断面画像付きモデルの配置先候補を表示する
   ことを特徴とする請求項３に記載の環境地図生成装置。
5. 前記環境地図生成部は、前記障害物地図に対する前記断面画像付きモデルの幾何的特徴の重なり合いの度合いが設定された第１の閾値を超えた場合に、前記障害物地図上に前記断面画像付きモデルの配置先候補を表示する
   ことを特徴とする請求項４に記載の環境地図生成装置。
6. 前記環境地図生成部は、ユーザ操作による選択指示に基づいて、前記障害物地図上に表示された前記断面画像付きモデルの配置先候補から配置先を決定する
   ことを特徴とする請求項５に記載の環境地図生成装置。
7. 前記環境地図生成部は、前記障害物地図に対する前記断面画像付きモデルの幾何的特徴の重なり合いの度合いが最も高い断面画像付きモデルを選択し、選択した断面画像付きモデルを前記障害物地図上に表示する
   ことを特徴とする請求項５に記載の環境地図生成装置。
8. 前記環境地図生成部は、前記障害物地図に対する前記断面画像付きモデルの幾何的特徴の重なり合いの度合いが前記第１の閾値より大きい第２の閾値を超えた断面画像付きモデルを選択し、選択した断面画像付きモデルを前記障害物地図上に表示する
   ことを特徴とする請求項５に記載の環境地図生成装置。
9. 前記環境地図生成部は、ユーザ操作による指示に基づいて、前記障害物地図上に前記断面画像付きモデルを配置する
   ことを特徴とする請求項３に記載の環境地図生成装置。
10. 障害物のモデルについて対象環境の基準面から所定の高さにおける断面画像を生成するステップと、
    前記障害物のモデルに前記断面画像を重ねて断面画像付きモデルを生成するステップと、
    前記対象環境の前記基準面から前記所定の高さにおける障害物地図を取得するステップと、
    前記断面画像付きモデルを、前記障害物地図上の対応する障害物に半透明で重畳して表した環境地図を生成するステップと、
    を有することを特徴とする環境地図生成方法。
11. 障害物のモデルについて対象環境の基準面から所定の高さにおける断面画像を生成する手順と、
    前記障害物のモデルに前記断面画像を重ねて断面画像付きモデルを生成する手順と、
    前記対象環境の前記基準面から前記所定の高さにおける障害物地図を取得する手順と、
    前記断面画像付きモデルを、前記障害物地図上の対応する障害物に半透明で重畳して表した環境地図を生成する手順と、
    をコンピュータに実行させるための環境地図生成プログラム。

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