JP2015212644A - 情報処理装置およびその方法、計測装置、並びに、作業装置 - Google Patents
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Abstract
Description
実施例1では、計測対象の物体(以下、対象物)を模したモデルデータの形状、並びに、対象物の撮影における相対的な移動方向および速度に基づき、二次元画像および距離データから得られる各観測情報の劣化度合いを予測する。そして、劣化が少ない観測情報を重用して対象物の位置姿勢を推定する方法を説明する。なお、位置姿勢とは、対象物と、当該対象物を撮像する撮像装置の間の位置と姿勢の関係を意味する。
図1のブロック図により実施例1の情報処理装置100の構成例を示す。形状モデル入力部110は、対象物40の形状を表す三次元形状モデル10を入力し、三次元形状モデル10を劣化推定部150に出力する。なお、三次元形状モデル10は、情報処理装置100の内部または外部の記憶装置、あるいは、情報処理装置100が接続された有線または無線ネットワーク上のサーバ装置などに格納されている。
図3のフローチャートにより実施例1の情報処理装置100による位置姿勢の推定処理を説明する。
↑V = [Vx Vy Vz Vwx Vwy Vwz]T … (1)
ここで、↑はベクトルを表す、
Tは転置行列を表す。
図4のフローチャートにより劣化度合いの推定処理(S15)を説明する。
err2D = Nu(u' - u) + Nv(v' - v) … (2)
ここで、(u, v)は局所線特徴を投影位置、
(Nu, Nv)は投影位置の法線方向(単位ベクトル)、
(u', v')は局所線特徴に対応する画像特徴の座標。
J2D = [∂err2D/∂s1 ∂err2D/∂s2 ∂err2D/∂s3 ∂err2D/∂s4 ∂err2D/∂s5 ∂err2D/∂s6] …(3)
Ve = Ti・J2D・↑V … (4)
err3D = Nx(x' - x) + Ny(y' - y) + Nz(z' - z) … (5)
ここで、(x, y, z)は局所面特徴の投影座標、
(Nx, Ny, Nz)は投影座標の法線方向(単位ベクトル)、
(x', y', z')は局所面特徴に対応する距離画像の三次元点の座標。
J3D = [∂err3D/∂s1 ∂err3D/∂s2 ∂err3D/∂s3 ∂err3D/∂s4 ∂err3D/∂s5 ∂err3D/∂s6] …(6)
Vr = Tr・J3D・↑V … (7)
図6のフローチャートにより位置姿勢の推定処理(S16)を説明する。
┌ ┐┌ ┐ ┌ ┐
│J2D0││Δs1│ │err2D0│
│ : ││Δs2│ │ : │
│J2Di││Δs3│ │err2Di│
│J3D0││Δs4│=│err3D0│ … (8)
│ : ││Δs5│ │ : │
│J3Dj││Δs6│ │err3Dj│
└ ┘└ ┘ └ ┘
JΔs = E … (9)
if (v ≦ c)
w(v) = {1 + (v/c)2}2;
else
w(v) = 0; … (10)
ここで、cは定数。
┌ ┐
│w2D0 0│
│ : │
W = │ w2Di │
│ w3D0 │ … (11)
│ : │
│0 w3Dj│
└ ┘
WJΔs = WE … (12)
Δs = (JTWJ)-1JTWE … (13)
図7のブロック図により実施例2の情報処理装置100の構成例を示す。図1に示す構成と異なるのは、速度入力部140を備えないことと、画像入力部120と距離画像入力部130の出力先として劣化度合い推定部150が追加されている点である。
図8のフローチャートにより実施例2の情報処理装置100による位置姿勢の推定処理を説明する。ステップS11からS13の処理は実施例1と略同様であり、詳細説明を省略する。ただし、前述したように、露光時間の取得と測定時間の取得は行われず、距離画像に加えてパターン光画像が取得される。
上記の実施例においては、観測情報ごとに劣化度合いに基づく重みを設定して位置姿勢を推定する例を説明した。しかし、重みの設定方法は、上記の実施例において説明した方法に限られるものではない。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記録媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステムあるいは装置のコンピュータ(又はCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
Claims (14)
- 計測対象の物体の形状モデルを入力する第一の入力手段と、
第一の撮像装置によって取得される前記物体の画像を入力する第二の入力手段と、
第二の撮像装置によって取得される前記物体の表面の位置情報を示す距離情報を入力する第三の入力手段と、
前記第一および第二の撮像装置と前記物体の間の相対的な動きによって発生する、前記画像の情報劣化度合いおよび前記距離情報の情報劣化度合いを推定する第一の推定手段と、
前記画像および/または前記距離情報、前記形状モデル、並びに、前記情報劣化度合いに基づき、前記物体の位置および/または姿勢を推定する第二の推定手段を有する情報処理装置。 - さらに、前記相対的な動きの速度を入力する第四の入力手段を有し、
前記第一の推定手段は、前記速度と前記形状モデルに基づき前記情報劣化度合いを推定する請求項1に記載された情報処理装置。 - 前記第一の推定手段は、前記情報劣化度合いとしてモーションブラー量を推定する請求項2に記載された情報処理装置。
- 前記第一の推定手段は、前記画像から当該画像の情報劣化度合いを推定し、前記距離情報から当該距離情報の情報劣化度合いを推定する請求項1に記載された情報処理装置。
- 前記第三の入力手段は、さらに、前記距離画像の測定用のパターン光画像を前記第二の撮像装置から入力し、
前記第一の推定手段は、前記画像から当該画像の情報劣化度合いを推定し、前記パターン光画像から前記距離画像の情報劣化度合いを推定する請求項1に記載された情報処理装置。 - 前記第一の推定手段は、前記情報劣化度合いとして画像の暈け量を推定する請求項4または請求項5に記載された情報処理装置。
- 前記第二の推定手段は、前記情報劣化度合いに基づき、前記物体の位置および/または姿勢を推定する際の、前記画像に関する重み、および、前記距離画像に関する重みを設定する請求項1から請求項6の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 前記第二の推定手段は、前記形状モデルの局所線特徴と前記画像の画像特徴を対応付ける対応データ、および、前記形状モデルの局所面特徴と前記距離情報の位置情報を対応付ける対応データを生成し、前記情報劣化度合いに基づき各対応データの重みを設定し、前記対応データと前記重みを用いて前記物体の位置および/または姿勢を推定する請求項1から請求項6の何れか一項に記載された情報処理装置。
- 物体を撮影する第一の撮像装置と、
前記物体の表面の位置情報を示す距離情報を測定する第二の撮像装置と、
請求項1から請求項8の何れか一項に記載された情報処理装置とを有する計測装置。 - 請求項9に記載された計測装置と、
前記計測装置による物体の位置および/または姿勢の推定結果に基づき、前記物体あるいは前記計測装置の第一および第二の撮像装置の位置および/または姿勢を変更する操作手段とを有する作業装置。 - 前記操作手段は、回転および/または並進移動軸からなる可動軸を有するロボットである請求項10に記載された作業装置。
- 計測対象の物体の形状モデルを入力し、
第一の撮像装置によって取得される前記物体の画像を入力し、
第二の撮像装置によって取得される前記物体の表面の位置情報を示す距離情報を入力し、
前記第一および第二の撮像装置と前記物体の間の相対的な動きによって発生する、前記画像の情報劣化度合いおよび前記距離情報の情報劣化度合いを推定し、
前記画像および/または前記距離情報、前記形状モデル、並びに、前記情報劣化度合いに基づき、前記物体の位置および/または姿勢を推定する情報処理方法。 - コンピュータを請求項1から請求項8の何れか一項に記載された情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
- 請求項13に記載されたプログラムが記録されたコンピュータが読み取り可能な記録媒体。
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