JP2016166853A - 位置推定装置および位置推定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】人工的なマーカー等を配置することなく、移動体の精密な位置を推定することができる位置推定装置を提供する。【解決手段】路面１０２上における移動体１００の位置を推定する位置推定装置１０１であって、移動体１００に設けられ、路面１０２を照明する照明部１１と、移動体１００に設けられ、照明部１１の光軸と非平行な光軸を有し、照明部１１により照明された路面１０２を撮像する撮像部１２とを備える。また、位置と対応する路面１０２の特徴とを含む路面情報を取得する制御部１４を備える。また、制御部１４は、撮像された路面画像から照合領域を決定し、照合領域における路面画像から路面の特徴を抽出し、抽出される路面１０２の特徴と路面情報とを照合する照合処理により移動体１００の位置を推定する。また、照合領域の有効性を判定し、照合領域が有効と判定した場合に照合処理を行う。【選択図】図１

Description

本開示は、路面上における移動体の位置を推定する位置推定装置および位置推定方法に関する。

特許文献１は、床面に描いたドットパターンを撮影し、撮影したドットパターンと位置情報とを対応付ける移動***置検出システム（位置推定装置）を開示する。これにより移動体が撮影した画像から移動体の位置を検出することができる。

特開２０１０−１０２５８５号公報

しかしながら、特許文献１では、床面にドットパターンなどの人工的なマーカーを配置することで移動体の床面における位置を検出している。このため、位置の検出のために人工的なマーカーを予め床面に配置する必要がある。また、移動体の精密な位置を推定しようとすれば、人工的なマーカーをより微小な領域単位で広範囲に亘って配置する必要がある。このため、人工的なマーカーの配置に膨大な手間がかかるという問題がある。

本開示は、人工的なマーカー等を配置することなく、移動体の精密な位置を推定することができる位置推定装置を提供する。

本開示における位置推定装置は、路面上における移動体の位置を推定する位置推定装置であって、移動体に設けられ、路面を照明する照明部と、移動体に設けられ、照明部の光軸と非平行な光軸を有し、照明部により照明された路面を撮像する撮像部とを備える。位置推定装置はまた、位置と対応する路面の特徴とを含む路面情報を取得する制御部を備える。制御部は、撮像された路面画像から照合領域を決定し、照合領域における路面画像から路面の特徴を抽出し、抽出される路面の特徴と路面情報とを照合する照合処理により移動体の位置を推定する。制御部は更に、照合領域の有効性を判定し、照合領域が有効と判定した場合に上記照合処理を行う。

また、本開示における位置推定方法は、路面上における移動体の位置を推定する位置推定方法であって、移動体に設けられる照明部を用いて路面を照明し、移動体に設けられ、照明部の光軸と非平行な光軸を有する撮像部を用いて、照明部により照明された路面を撮像する。また、位置と対応する路面の特徴とを含む路面情報を取得する。また、撮像された路面画像から照合領域を決定し、照合領域における路面画像から路面の特徴を抽出し、その抽出される路面の特徴と路面情報とを照合する照合処理により移動体の位置を推定する。更に、移動体の位置の推定においては、照合領域の有効性を判定し、照合領域を有効と判定した場合に上記照合処理を行う。

本開示における位置推定装置は、人工的なマーカー等を配置することなく、移動体の精密な位置を推定することができる。

実施の形態１に係る位置推定装置を備える移動体の構成を示す図 実施の形態１に係る位置推定装置の位置推定動作の一例を説明するためのフローチャート 実施の形態１に係る位置推定装置の特徴抽出処理の一例を示すフローチャート 実施の形態１に係る照明部から照明される照明領域の形状の例を示す図 実施の形態１に係る撮像された画像を２値化した場合に得られる濃淡特徴の特徴配列を示す図 実施の形態１に係る路面情報の一例を示す図 実施の形態１に係る路面情報の取得処理の一例を示すフローチャート 他の実施の形態に係る照明部から照明される照明パターンの例を示す図 他の実施の形態に係る照明部から照明される照明パターンの例を示す図 他の実施の形態に係る路面の凹凸を抽出する方法の一例を説明するための図 他の実施の形態に係る路面の凹凸を抽出する方法の他の一例を説明するための図

以下、適宜図面を参照しながら、実施の形態を詳細に説明する。但し、必要以上に詳細な説明は省略する場合がある。例えば、既によく知られた事項の詳細説明や実質的に同一の構成に対する重複説明を省略する場合がある。これは、以下の説明が不必要に冗長になるのを避け、当業者の理解を容易にするためである。

なお、発明者は、当業者が本開示を十分に理解するために添付図面および以下の説明を提供するのであって、これらによって特許請求の範囲に記載の主題を限定することを意図するものではない。

（実施の形態１）
以下、図１〜７を用いて、実施の形態１を説明する。

［１−１．構成］
まず、本実施の形態に係る位置推定装置の構成について、図１を用いて説明する。

図１は、実施の形態１に係る位置推定装置１０１を備える移動体１００の構成を示す図である。

位置推定装置１０１は、路面１０２上における移動体１００の位置および向きを推定する装置である。位置推定装置１０１は、照明部１１と、撮像部１２と、メモリ１３と、制御部１４と、Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ（ＧＮＳＳ）１５と、速度計１６と、通信部１７とを備える。

照明部１１は、移動体１００に設けられ、路面１０２の一部を照明する。また、照明部１１は、平行光を用いて照明する。照明部１１は、例えば、ＬＥＤ（Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）などの光源、平行光を形成する光学系等により実現される。

なお、平行光とは、光束が平行な照明である。照明部１１は、平行光を照射することにより、照射距離（照明部１１から路面１０２までの距離）によらず、同じ大きさの領域を照らすことができる。照明部１１は、例えば、テレセントリック光学系を用いて、テレセントリック光学系により出射される平行光を照明してもよい。また、互いに平行に配置された直進性を有する複数のスポット光により照射される平行光を用いて照明してもよい。平行光を用いる場合、領域のサイズを照明部１１から路面１０２までの距離によらずに一定にすることができ、位置の推定に必要な領域を正確に設定し、正常な照合を実現できる。

撮像部１２は、移動体１００に設けられる。撮像部１２は、照明部１１の光軸と非平行な光軸を有し、照明部１１により照明された路面１０２を撮像する。具体的には、撮像部１２は、照明部１１により照明されている照明領域（後述参照）を含む路面１０２を撮像する。撮像部１２は、例えば、カメラにより実現される。

ここで、照明部１１および撮像部１２は、例えば、移動体１００の車体の底部に固定された状態で設けられている。撮像部１２の光軸は、路面に対して垂直であることが好ましい。このため、移動体１００が平面状の路面上に配置されていると仮定した場合、撮像部１２は、その光軸が当該路面に垂直となるように固定されている。また、照明部１１は、撮像部１２の光軸とは非平行な光軸を有するため、上記平面状の路面に対して斜めから平行光を照射することで、撮像部１２が撮像する路面の領域（以下、「撮像領域」という）のうちの一部の領域（以下、「照明領域」という）を照明する。

制御部１４は、後述するメモリ１３に保存され、位置および方角と路面１０２の特徴とが予め対応付けられた路面情報を取得する。制御部１４は、撮像された路面画像から路面１０２の特徴を抽出し、取得した路面情報と抽出した路面１０２の特徴とを照合する照合処理により、移動体１００の位置を推定する。制御部１４は、照合処理により移動体１００が向いている方角である、移動体の向きを推定してもよい。制御部１４は、例えば、路面画像のうちで照明部１１に照明された領域内から路面１０２の濃淡の２次元配置を特定し、特定した２次元配置に基づいて照合処理を行う。また、制御部１４は、例えば、路面１０２の濃淡が撮像された路面画像を２値化することにより得られた２値化画像と路面情報とを照合する処理を照合処理として行う。ここで、移動体１００の位置とは、移動体１００が移動する路面１０２上の位置であり、向きとは、移動体１００の正面が路面１０２上で向いている方角である。制御部１４は、例えば、プロセッサ、プログラムが記憶されているメモリなどにより実現される。

メモリ１３は、路面１０２の特徴と位置との対応関係を示す路面情報を記憶する。なお、路面情報は、メモリ１３に記憶されていなくてもよく、照合処理の際に通信により外部から取得されてもよい。メモリ１３は、例えば、不揮発性メモリなどにより実現される。

路面情報において対応付けられる位置は、絶対位置を示す情報である。また、路面情報は、絶対位置での方角が予め対応付けられた情報であってもよい。本実施の形態では、路面情報は、位置および方角と路面１０２の特徴とが予め対応付けられた情報である。

路面情報に含まれる路面１０２の特徴は、路面１０２の濃淡の２次元配置を示す情報である。また、路面情報は、路面１０２の濃淡が撮像された路面画像を２値化することにより得られた２値化画像が、路面の特徴として対応付けられた情報である。なお、路面情報の元になる路面１０２は、アスファルト、コンクリート、木材などの表面の濃淡、凹凸、色などの特徴が一様でない素材で構成された道路の表面であることが好ましい。

ＧＮＳＳ１５は、移動体の大まかな位置を決定する。つまり、ＧＮＳＳ１５は、制御部１４が推定する移動体の位置よりも精度の粗い位置推定を行う位置推定部である。ＧＮＳＳ１５は、例えば、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）衛星からの信号を受信することにより位置を推定するＧＰＳモジュールなどにより実現される。

速度計１６は、移動体１００の移動速度を計測する。速度計１６は、例えば、移動体１００のドリブンギアから得られる回転信号から移動体１００の速度を計測する速度計により実現される。

通信部１７は、必要に応じてメモリ１３に記憶すべき路面情報を通信により外部から取得する。要するに、メモリ１３に記憶されている路面情報は、路面情報の全てである必要はなく、路面情報の一部であってよい。つまり、路面情報は、世界中の路面の特徴および位置が対応付けられた情報であってもよいし、所定の国における路面の特徴および位置が対応付けられた情報であってもよい。また、路面情報は、所定の地域における路面の特徴および位置が対応付けられた情報であってもよいし、工場などの所定の施設における路面の特徴および位置が対応付けられた情報であってもよい。路面情報は、上述したように、路面の特徴と位置および方角とが対応付けられた情報であってもよい。通信部１７は、例えば、携帯電話通信網などによる通信を行うことができる通信モジュールにより実現される。

［１−２．動作］
以上のように構成された位置推定装置１０１について、その動作を以下に説明する。

図２は、実施の形態１に係る位置推定装置１０１の位置推定動作の一例を説明するためのフローチャートである。

まず、照明部１１は、路面を照明する（Ｓ１０１）。具体的には、照明部１１は、撮像部１２により撮像される撮像領域のうちの照明領域に対して斜め方向から平行光を出射することにより、路面を照明する。

次に、撮像部１２は、路面を撮像する（Ｓ１０２）。具体的には、撮像部１２は、照明部１１により照明された照明領域の全ての領域を含む路面を撮像する。つまり、照明領域の全領域は、撮像領域に含まれる。

次に、制御部１４は、メモリ１３に保存されている路面情報であって、位置または方角と路面１０２の特徴とが予め対応付けられた路面情報を取得する（Ｓ１０３）。

次に、制御部１４は、撮像部１２により撮像された路面画像から特徴を抽出する（Ｓ１０４）。なお、ステップＳ１０４における特徴を抽出する処理（以下、「特徴抽出処理」という）の詳細は、図３を用いて後述する。

次に、路面画像から特徴を抽出する特徴抽出処理（Ｓ１０４）について図３を用いて説明する。

図３は、実施の形態１に係る位置推定装置１０１の特徴抽出処理の一例を示すフローチャートである。

特徴抽出処理では、まず、制御部１４は、照明部１１により路面１０２に照射された平行光の照明領域の形状（以下、「照明形状」という）に基づいて撮像画像から特徴抽出処理を行う対象とする照合領域を決定する（Ｓ２０１）。

ここで、照明形状の具体例を図４に示す。

図４は、実施の形態１に係る照明部１１から照明される照明領域の形状（照明形状）の例を示す図である。図４の（ａ）〜（ｄ）で示される照明形状は、路面の情報から見たときの照明領域の形状である。図４の（ａ）〜（ｄ）で示される照明部１１による照明形状は、位置推定装置１０１ごとに決められていてもよいし、一つの位置推定装置において変更可能であってもよい。例えば、路面の状況等に応じて照明形状を変えてもよい。また、図４では、（ａ）〜（ｄ）の斜線の領域は、照明領域を示し、（ｃ）および（ｄ）のドット部分の領域は、スポット光が照射されたスポット領域を示す。

図４の（ａ）は、照明形状が四角形状の例を示す図である。この場合、一般的な撮像素子の形状と親和性が高く、撮像素子を構成する複数の素子の検出値を無駄なく高い割合で採用できる。照明形状が四角形状である場合、照合領域は、照明形状の矩形全体であってもよいし、照明形状を基準とした照明形状よりも内側の領域であってもよい。照明形状の矩形位置を基準とした内側の領域を照合形状とする場合、照合形状は、例えば、照明形状と中心が同一であり、かつ、照明形状よりも面積が１０％小さい領域に設定されてもよい。

図４の（ｂ）は、照明形状が円形の例を示す図である。この場合、向きの異なる照合において照合形状を一定にできる。

図４の（ｃ）は、広めの照明領域に加えて、矩形の照合領域を指定する複数のスポット領域（スポット光が照射された領域）を組み合わせた例を示す図である。この場合、照合領域は、複数のスポット領域を結ぶことにより特定される矩形の領域である。この場合においても、図４の（ａ）の例と同様に、照合形状は、例えば、複数のスポット領域を結ぶことにより特定される矩形の領域と中心が同一であり、かつ、当該矩形の領域よりも面積が１０％小さい領域に設定されてもよい。

図４の（ｄ）は、図４の（ｃ）の照明領域に加えて、円形の照合領域を指定する複数のスポット領域を組み合わせた例を示す図である。この場合、照合領域は、複数のスポット領域を結ぶことにより特定される円形の領域である。このように、複数のスポット領域の配置を円形状にすることで、図４の（ｂ）と同様の効果を得ることができる。

図４の（ｃ）、（ｄ）で示される照合領域は、位置推定装置１０１ごとに決められていてもよいし、一つの位置推定装置によって変更可能であってもよい。例えば、路面の状況等に応じて照合領域の大きさや形を変えてもよい。

なお、図４の（ｃ）および（ｄ）におけるスポット領域では、赤色などに着色したスポット光が照射される領域としてもよいし、照明領域の光とは輝度が異なるスポット光が照射される領域としてもよい。また、スポット領域に照射される光は、照明領域に照射される光と異なる波長をもつとしてもよい。つまり、スポット領域は、照明領域と区別することが可能な光であるスポット光が照射されている領域である。

ステップＳ２０１では、図４の（ａ）〜（ｄ）で示した照明領域が撮像された路面画像から上述のように、照合領域を決定する。

次に、制御部１４は、照明領域の形状の変形などによる影響を考慮し、ステップＳ２０１で決定した照合領域の有効性を判定する（Ｓ２０２）。移動体１００が路面１０２に対して傾斜した場合、照明部１１により照明された照明領域の形状（照明形状）が変形し得る。このため、ステップＳ２０２は、このような変形などによる影響を考慮するために行われる。なお、照合領域の有効性が予め担保できる場合には、ステップＳ２０２は除いてもよい。路面１０２に対する移動体１００の傾斜は、照明形状が規定形状からずれることで判定できる。例えば、図４の（ａ）の照明領域の四角形状の縦横比が変化することや、図４の（ｂ）の円形状が楕円に変化することなどで判定できる。図４の（ｂ）や図４の（ｄ）の円（または円に近い形状）のような回転対称パターンを含めておくと、任意方向の傾斜を検出する判定を容易にできる。

制御部１４は、照合領域が有効であると判定した場合（Ｓ２０２でＹｅｓ）、特徴配列を抽出する（Ｓ２０３）。つまり、制御部１４は、撮像された路面画像のうちの照明領域に、前記のような変形が生じた場合であって、予め定めた一定程度の変形に満たない場合、特徴抽出処理を継続する。よって、制御部１４は、予め定めた一定程度の変形であれば、照合領域の形状を補正し、特徴抽出処理に移行してもよい。例えば、図４の（ｂ）や図４の（ｄ）のような円形状を含む照明の場合、楕円の短軸を基準とし、当該楕円と中心が同じであり、かつ、半径が当該短軸となる円形状を照合領域とすることが考えられる。

なお、同じ位置において路面１０２を撮像した結果であっても照合領域のサイズ（スケール）が変わると、抽出される特徴配列は全く異なる配列となる。照明部１１と路面１０２との距離の変動が、このような照合領域のサイズ変化を生じさせうる。本開示では、照明光を用いて照合領域のサイズを設定することでこのような変化を検出し、変化している場合には適切なサイズの照合領域に補正することができる。

一方、制御部１４は、照合領域が無効であると判定した場合（Ｓ２０２でＮｏ）、ステップＳ１０１に戻る。つまり、制御部１４は、撮像された路面画像のうちの照明領域に、前記のような変形が生じた場合であって、予め定めた一定程度の変形を超えている場合、当該撮像画像における特徴抽出処理を終了し、新たな撮像画像による位置推定動作に移行する（つまり、ステップＳ１０１に戻る）。

特徴配列の抽出では、制御部１４は、撮像された路面画像の照合領域から、路面１０２の濃淡を示す特徴配列を抽出する。ここで、濃淡とは、移動体１００のサイズと同等なスケールにおける濃淡の配列などではなく、移動体１００の走行等に影響しないほどのミクロスケールの濃淡の配列などを用いる。このようなスケールにおける特徴配列を撮像することは、ミクロスケールに対応する充分な解像度のカメラを用いることで可能である。抽出する特徴配列を濃淡とする場合、制御部１４は、路面画像の照合領域から、一定領域ごとの平均輝度を２値表現した値を特徴配列として抽出してもよいし、多値表現した値を特徴配列としても抽出してもよい。なお、特徴配列としては、濃淡の配列の代わりに、凹凸、色（波長スペクトル特性）の配列を採用してもよい。

なお、図５は、実施の形態１に係る撮像された画像を２値化した場合に得られる濃淡特徴の特徴配列を示す図である。具体的には、図５は、照合領域を複数の画素からなる複数のブロックに分割した場合、複数のブロックのそれぞれについて、当該ブロックにおける画素値の平均値を算出し、当該ブロックにおける平均値が所定の閾値を超えているか否かで２値化することにより得られた濃淡の特徴配列の例を示す図である。

制御部１４は、図５で示されるような特徴配列を路面の特徴として抽出すると、ステップＳ１０４の特徴抽出処理を終了し、次のステップＳ１０５に進む。

図２に戻り、制御部１４は、取得した路面情報と特徴とを照合する照合処理により、移動体１００の位置または向きを推定する（Ｓ１０５）。ここで、路面情報は、路面の特徴としての特徴配列に、位置を示す位置情報が対応付けられた情報である。ステップＳ１０５では、具体的には、制御部１４は、ステップＳ２０３で抽出した特徴配列と、路面情報で位置情報と対応付けられている特徴配列との間の類似度を評価することで照合処理を行う。

図６は、実施の形態１に係る路面情報の一例を示す図である。図６の横軸および縦軸は、それぞれ、ｘ軸方向における位置、および、ｙ軸方向における位置を示す。つまり、図６に示す路面情報は、路面の濃淡の特徴配列と、位置座標ｘ、ｙとが対応付けられている。白黒のパターンの最小単位は、位置座標ｘ、ｙがｘ軸方向およびｙ軸方向のそれぞれにおける０から１００の範囲における特徴配列の１ブロックであることを示す。この場合、制御部１４は、図５の特徴配列との照合処理を位置および向きのそれぞれについて行うことで、抽出した特徴配列の路面情報における類似度を算出する。なお、類似度の算出は、特徴配列をベクトル表現して差分を評価するなど、一般的なパタンマッチングに用いられる指標を適用することで行うことができる。制御部１４は、照合処理の結果、位置および向きを推定する。制御部１４は、照合処理において、照合度合い（類似度）が予め定めた基準を超え、かつ、最も照合度合いの高い位置および向きを、移動体１００の位置および向きとして採用する。なお、照合度合いが予め定めた基準を超えない場合や、照合度合いが近い位置が複数存在する場合は、照合処理結果の信頼性が低いと判断する。照合処理結果の信頼性が低いと判断した場合、再度位置推定を行ってもよいし、信頼度を含めた位置および向きの決定値（例えば信頼度が低いことを示す情報とともに位置座標を示す情報）を出力してもよい。

また、照合処理には、ロバストマッチング（Ｍ−推定、最小メジアン法など）を用いることが望ましい。路面１０２の特徴を用いて移動体１００の位置および向きを決定する場合、路面１０２上に異物や破損等の存在により、完全一致しない場合が発生し得る。照合処理に用いる特徴配列の大きさが大きいほど特徴配列に含まれる情報量が多く、正確な照合が可能になる。しかし、照合に必要な処理コストが増加する。このため、必要十分な特徴配列よりも大きいサイズの特徴配列を利用する代わりに、一部に障害物等の隠蔽が含まれても正確なマッチングを行うロバストマッチングは、路面１０２を用いた位置推定に有効である。

なお、広範囲の位置情報を含む路面情報を照合処理の対象とする場合、照合処理は、膨大になる。よって、照合処理の高速化のため、粗い照合後に詳細な照合を行うような階層的な照合処理を行ってもよい。例えば、制御部１４は、ＧＳＮＮ１５による精度の粗い位置推定の結果に基づき、路面情報を絞り込んで取得してもよい。この場合のステップＳ１０３の路面情報の取得処理について図７を用いて説明する。

図７は、実施の形態１に係る路面情報の取得処理の一例を示すフローチャートである。

路面情報の取得処理では、まず、ＧＳＮＮ１５が粗い位置推定を行う（Ｓ３０１）。このように、照合すべき位置情報を予め限定することで、照合処理にかかる時間や照合処理に係る処理量（処理負荷）を低減させることが可能である。なお、粗い位置推定は、ＧＳＮＮ１５により取得した位置情報を用いることに限らずに、過去に決定した位置情報の近傍の位置を精度の粗い位置として用いてもよい。また、公衆無線網や無線ＬＡＮ等の基地局の位置情報や、無線通信の信号強度による位置推定の結果を用いてもよい。

次に、制御部１４は、精度の粗い位置を含む地域の路面情報を取得する（Ｓ３０２）。具体的には、制御部１４は、粗い位置推定を行った結果を用いて、通信部１７を通じて精度の粗い位置の近傍の位置情報を含む路面情報を外部データベースから取得する。

このように、精度の粗い位置推定を行ってから、位置を含む地域の路面情報を取得することにより、メモリ１３に必要な容量を低減させることができる。また、照合処理の対象となる路面情報のデータサイズを小さくすることができる。したがって、照合処理にかかる処理負荷を低減することができる。

制御部１４は、速度計１６によって測定された移動体１００の移動速度に応じて、照合処理を行ってもよい。例えば、制御部１４は、測定された移動速度が予め定めた速度に満たない場合に行うように限定してもよい。制御部１４は、測定された移動速度が速いほど、撮像部１２のシャッタースピードを上げて撮像してもよい。制御部１４は、測定された移動速度が所定の速度よりも速い場合、撮像部１２のシャッタースピードを上げて撮像してもよい。制御部１４は、測定された移動速度が所定の速度よりも速い場合、撮像された画像を先鋭化するための画像処理を行ってもよい。これは、移動体１００の速度が速い場合、動きぶれによる照合誤りが生じやすくなるためである。これらのように、移動体１００の速度を参照することで、不確実な照合を回避することができる。

［１−３．効果等］
以上のように、本実施の形態において、位置推定装置１０１は、路面上における移動体１００の位置または向きを推定する位置推定装置であって、照明部１１と、撮像部１２と、制御部１４とを備える。照明部１１は、移動体１００に設けられ、路面１０２を照射する。撮像部１２は、移動体１００に設けられ、照明部１１の光軸と非平行な光軸を有し、照明部１１により照明された路面１０２を撮像する。制御部１４は、位置および方角と路面の特徴とが予め対応付けられた路面情報を取得する。また、制御部１４は、撮像された路面画像から照合領域を決定し、照合領域の有効性を判定し、有効と判定された照合領域の路面画像から路面１０２の特徴を抽出し、抽出した路面１０２の特徴と、取得した路面情報とを照合する照合処理により移動体１００の位置および向きを推定する。

これによれば、既にランダムな特徴を微小な領域内に含む路面１０２の特徴を用いて、位置または方角と予め対応付けられた路面情報と照合することで、位置または向き（移動体１００が向いている方角）を推定している。したがって、人工的なマーカーなどを配置すること無く、移動体１００の精密な位置（例えばｍｍ単位の精度の位置）を推定することができる。また、路面１０２を撮像して位置を推定するため、撮像部１２の視野を移動体周辺の障害物や構造物等で遮蔽されることがなく、安定して位置推定を継続することが可能である。

また、制御部１４は、有効と判定した照合領域に対してのみ照合処理を行うため、路面の変形や傾斜等に起因して照合処理を正確に実行できないことを防ぐことができ、より正確な位置推定が可能となる。

また、路面情報は、位置として絶対位置を示す情報と、路面１０２の特徴とが予め対応付けられた情報である。このため、移動体１００が位置する路面上の絶対位置を容易に推定できる。

また、照明部１１は、平行光を用いて照明する。これによれば、照明部１１は平行光を照射することにより路面１０２を照明しているため、照明部１１と路面との距離が変化しても照明している路面１０２の領域の大きさが変わることを低減できる。これにより、撮像部１２により撮像された路面画像において、照明部１１により照明されている路面１０２の領域（照明領域）から照合領域を特定するだけで、路面１０２の大きさをより正確に推定できる。よって、移動体１００の位置をより正確に推定することができる。

また、路面情報は、路面１０２の特徴として、路面１０２の濃淡の２次元配置を示す情報が、位置と対応付けられた情報である。制御部１４は、路面画像のうちで、照明部１１に照明された領域内から路面１０２の濃淡の２次元配置を特定し、特定した２次元配置に基づいて照合処理を行う。

これによれば、路面１０２の特徴が路面１０２の濃淡の２次元配置であるため、同じ位置であっても撮像された画像の向きによって画像が異なる。このため、移動体の位置を推定するとともに、移動体の向き（移動体が向いている方角）を推定することが容易にできる。

また、路面情報は、路面１０２の濃淡が撮像された路面画像を２値化することにより得られた２値化画像が、路面１０２の特徴として位置と対応付けられた情報である。制御部１４は、路面１０２の濃淡が撮像された路面画像を２値化することにより得られた２値化画像と、路面情報とを照合する処理を照合処理として行う。

このため、路面１０２の濃淡による特徴を簡略化することができる。これにより、路面情報のデータサイズを小さくすることができ、照合処理にかかる処理負荷を低減できる。また、メモリ１３に記憶させる路面情報のデータサイズを小さくできるため、メモリ１３の記憶容量を小さくすることができる。

また、位置推定装置１０１は、制御部１４が推定する移動体１００の位置よりも精度の粗い位置推定を行うＧＮＳＳ１５に相当する位置推定部をさらに備えてよい。制御部１４は、位置推定部による位置推定の結果に基づき、路面情報を絞り込んで取得してよい。このため、メモリ１３に必要な容量を低減させることができる。また、照合処理の対象となる路面情報のデータサイズを小さくすることができる。したがって、照合処理にかかる処理負荷を低減することができる。

また、制御部１４は、移動体１００の移動速度に応じて照合処理を行ってよい。このため、不確実な照合を回避することができる。

（他の実施の形態）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態１を説明した。しかしながら、本開示における技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略などを行った実施の形態にも適用可能である。また、上記実施の形態で説明した各構成要素を組み合わせて、新たな実施の形態とすることも可能である。

そこで、以下では、他の実施の形態を例示する。

例えば、上記実施の形態では、路面１０２の特徴として路面１０２の濃淡を抽出しているが、これに限らずに、路面１０２の凹凸を抽出してもよい。照明部１１を撮像部１２の光軸に対して傾斜させることで路面１０２の凹凸に対応した陰影が生じるため、生じた陰影を多値表現した画像を路面１０２の特徴として採用してもよい。この場合、路面１０２の特徴は、例えば凸部は明るく、凹部は暗くなるため、輝度を２値化することにより、図５で示したような２値化画像を濃淡の特徴ではなく凹凸の特徴で得てもよい。

このように路面１０２の凹凸を抽出する場合、照明部１１により照射される光は、照明領域において一様な明るさで照射される光ではなく、予め定められた模様を形成する光であるパターン光を用いてもよい。パターン光は、例えば、既知の縞のパターン光（図８Ａ参照）やドット配列、格子のパターン光（図８Ｂ参照）などである。要するに、照明部１１は、パターン光を照射することができればよい。このようなパターン光を照明部１１が照射することにより、後述するような路面１０２の凹凸特徴を容易に検出できる。

図９は、他の実施の形態に係る路面の凹凸を抽出する方法の一例を説明するための図である。図１０は、他の実施の形態に係る路面の凹凸を抽出する方法の他の一例を説明するための図である。具体的には、図９および図１０は、縞のパターン光により路面の凹凸の特徴を抽出する方法を説明するための図である。

図８Ａに示したような、縞のパターン光を斜め方向から路面に照射すると、図９および図１０に示すように、縞のパターン光の明暗のエッジの部分を波線Ｌ１として抽出することができる。つまり、図９、図１０は、縞のパターン光の複数本の明暗のエッジの部分のうちの１本を抽出した例である。

図９は、凹凸の無い路面を撮像した明暗のエッジの部分の直線Ｌ２に対しＸ方向のいずれにずれているかで、凹凸を判定する例である。つまり、図９に示すように、波線Ｌ１をＹ軸方向に複数の領域（例えば上述のブロック単位の領域）に分割する。このとき、複数の領域のそれぞれについて、当該領域では波線Ｌ１が直線Ｌ２よりもＸ軸方向プラス側に存在する画素が多ければ凸であることを示す「１」とし、Ｘ軸方向マイナス側に存在する画素が多ければ凹であることを示す「０」としてもよい。

また、図１０に示すように、波線Ｌ１をＹ軸方向に複数の領域（例えば上述のブロック単位の領域）に分割する。このとき、複数の領域のそれぞれについて、当該領域で上に凸の形状である画素が下に凸の形状である画素よりも多ければ凸であることを示す「１」とし、当該領域で下に凸の形状である画素が上に凸の形状である画素よりも多ければ凹であることを示す「０」としてもよい。

上記の処理を縞のパターン光の複数本の明暗のエッジの部分のそれぞれについて行えば、Ｘ軸方向における凹凸の値を算出することができ、凹凸特徴の２次元配置を得ることができる。

なお、この場合の明暗のエッジの部分は、縞のパターン光のうちの上から明暗のエッジであってもよいし、上から暗明のエッジであってもよい。

また、凹凸の検出にステレオカメラやレーザレンジファインダを用いてもよい。

このような凹凸の特徴を路面１０２の特徴として採用する場合、路面１０２の凹凸度合いを数値表現してもよい。

凹凸特徴を用いると、降雨や汚れによる路面の局所的な輝度分布の変化に影響を受けにくい特徴検出が可能になる。

また、濃淡や凹凸以外に色の特徴を路面の特徴としてもよいし、非可視光（赤外光など）を用いて撮像された画像から路面の特徴を得てもよい。色を用いることで、情報量が増し、判別性能を高めることが可能である。また、非可視光を用いることで照明部から照射される光を人の目に付きにくくすることができる。

また、路面１０２の特徴には、ＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ Ｉｎｖａｒｉａｎｔ Ｆｅａｔｕｒｅ Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）、ＦＡＳＴ（Ｆｅａｔｕｒｅｓ ｆｒｏｍ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｅｄ Ｓｅｇｍｅｎｔ Ｔｅｓｔ）、ＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄ−Ｕｐ Ｒｏｂｕｓｔ Ｆｅａｔｕｒｅｓ）特徴量等の配列を用いてもよい。

また、特徴量としては、上記のように濃淡や凹凸、色などの値そのものではなく、空間的な変化量（微分値）を用いてもよい。例えば横方向の微分であれば、微分値が増せば１、微分値が同じであれば０、微分値が小さくなれば−１のように離散的な微分値表現を用いて、環境光の影響を受けにくくすることもできる。

上記実施の形態では、路面１０２上を移動する移動体が路面を撮像して位置を推定する例を説明した。しかし、例えば、建物やトンネルやダムなどの壁面に沿って移動しながら、壁面を撮像し、壁面を撮像した結果を用いて位置推定してもよい。ここで、路面は壁面も含む。

上記実施の形態では、位置推定装置１０１の照明部１１、撮像部１２および通信部１７以外の構成は、クラウド上にあってもよい。撮像部１２により撮像された路面画像が通信部１７を通じてクラウド上に送信され、クラウド上で位置推定の処理を行ってもよい。

上記実施の形態では、照明部１１または撮像部１２の少なくとも一方に偏光フィルタを装着することで、路面１０２の鏡面反射成分を低減させてもよい。これにより、路面１０２の濃淡特徴のコントラストを向上でき、位置推定の誤差を低減させることができる。

上記実施の形態では、高速な照合を行うために、精度の粗い位置推定を行ってから、粗い位置推定の結果の位置を含む地域に絞り込んで路面情報を取得し、取得した路面情報を用いて照合処理を行うことで照合処理を高速化しているが、これに限らない。例えば、予め高速な照合ができるようにインデックスやハッシュテーブルを構築しておいてもよい。

また、上記の実施の形態では、制御部１４は、撮像された路面画像から照合領域を決定し（図３のＳ２０１）、照合領域の形状からその有効性を判定したが（同Ｓ２０２）、これに限定されない。これに代えて、制御部１４は、照合領域の路面画像から路面１０２の特徴を抽出した結果（例えば、図３のＳ２０３で得られる特徴配列）に基づいて、照合領域の有効性を判断してもよい。例えば、制御部１４は、本来得られるべき凹凸の特徴量が一定量以上得られないことや、地図との照合で十分な一致が見られないなどの基準で有効性を判断することができる。これにより、制御部１４は、有効と判定した照合領域に対してのみ照合処理を行うため、路面の変形や傾斜等に起因して照合処理を正確に実行できないことを防ぐことができ、より正確な位置推定が可能となる。

本開示は、位置推定方法として実現することもできる。

なお、本開示に係る位置推定装置１０１を構成する各構成要素のうちの制御部１４は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）通信インターフェース、Ｉ／Ｏポート、ハードディスク、ディスプレイなどを備えるコンピュータ上で実行されるプログラムなどのソフトウェアで実現されてもよく、電子回路などのハードウェアで実現されてもよい。

以上のように、本開示における技術の例示として、実施の形態を説明した。そのために、添付図面および詳細な説明を提供した。

したがって、添付図面および詳細な説明に記載された構成要素の中には、課題解決のために必須な構成要素だけでなく、上記技術を例示するために、課題解決のためには必須でない構成要素も含まれ得る。そのため、それらの必須ではない構成要素が添付図面や詳細な説明に記載されていることをもって、直ちに、それらの必須ではない構成要素が必須であるとの認定をするべきではない。

上述の実施の形態は、本開示における技術を例示するためのものであるから、特許請求の範囲またはその均等の範囲において種々の変更、置き換え、付加、省略などを行うことができる。

本開示は、人工的なマーカー等を配置することなく、移動体の精密な位置を推定することができる位置推定装置などに適用可能である。具体的には、本開示は、移動型ロボット、車両、壁面検査機器などに適用可能である。

１１ 照明部
１２ 撮像部
１３ メモリ
１４ 制御部
１５ ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）
１６ 速度計
１７ 通信部
１００ 移動体
１０１ 位置推定装置
１０２ 路面

Claims (13)

1. 路面上における移動体の位置を推定する位置推定装置であって、
   前記移動体に設けられ、前記路面を照明する照明部と、
   前記移動体に設けられ、前記照明部の光軸と非平行な光軸を有し、前記照明部により照明された前記路面を撮像する撮像部と、
   位置と対応する路面の特徴とを含む路面情報を取得する制御部と、を備え、
   前記制御部は、
   撮像された路面画像から照合領域を決定し、
   前記照合領域における前記路面画像から路面の特徴を抽出し、
   前記抽出される路面の特徴と前記路面情報とを照合する照合処理により前記移動体の位置を推定し、
   前記照合領域の有効性を判定し、
   前記照合領域が有効と判定した場合に前記照合処理を行う、
   位置推定装置。
2. 前記照明部は、平行光を用いて照明する、
   請求項１に記載の位置推定装置。
3. 前記路面情報は、前記位置として絶対位置を示す情報を含む、
   請求項１に記載の位置推定装置。
4. 前記路面情報はさらに、前記位置での方角を示す情報を含み、
   前記制御部は、前記照合処理により前記移動体の位置および向きを推定する、
   請求項１に記載の位置推定装置。
5. 前記照明部は、予め定められた模様を形成する光であるパターン光を用いて前記路面を照明する
   請求項１に記載の位置推定装置。
6. 前記パターン光は、縞のパターン光または格子のパターン光である
   請求項５に記載の位置推定装置。
7. 前記路面情報の前記対応する路面の特徴は、路面の濃淡または凹凸の２次元配置を示す情報を含み、
   前記制御部は、前記抽出される路面の特徴として、前記路面画像のうちで前記照明部に照明された領域内から路面の濃淡または凹凸の２次元配置を特定し、その特定した２次元配置に基づいて前記照合処理を行う
   請求項１に記載の位置推定装置。
8. 前記路面情報の前記対応する路面の特徴は、路面の濃淡または凹凸が撮像された路面画像を２値化することにより得られた２値化画像を含み、
   前記制御部は、前記抽出される路面の特徴として、前記路面の濃淡または凹凸が撮像された前記路面画像を２値化することにより得られた２値化画像を生成し、その生成した２値化画像と前記路面情報とを照合する処理を前記照合処理として行う
   請求項１に記載の位置推定装置。
9. 前記制御部が推定する前記移動体の前記位置よりも精度の粗い位置推定を行う位置推定部をさらに備え、
   前記制御部は、前記位置推定部による前記位置推定の結果に基づき、前記路面情報を絞り込んで取得する
   請求項１に記載の位置推定装置。
10. 前記制御部は、前記移動体の移動速度に応じて前記照合処理を行う
    請求項１に記載の位置推定装置。
11. 前記制御部は、前記照明部により前記路面上に形成される照明形状に基づき前記照合領域の有効性を判定する、
    請求項１に記載の位置推定装置。
12. 前記制御部は、前記抽出される路面の特徴に基づき前記照合領域の有効性を判定する、
    請求項１に記載の位置推定装置。
13. 路面上における移動体の位置を推定する位置推定方法であって、
    前記移動体に設けられる照明部を用いて前記路面を照明し、
    前記移動体に設けられ、前記照明部の光軸と非平行な光軸を有する撮像部を用いて、前記照明部により照明された前記路面を撮像し、
    位置と対応する路面の特徴とを含む路面情報を取得し、
    撮像された路面画像から照合領域を決定し、
    前記照合領域における前記路面画像から路面の特徴を抽出し、
    前記抽出される路面の特徴と前記路面情報とを照合する照合処理により移動体の位置を推定し、
    前記移動体の位置の推定においては、前記照合領域の有効性を判定し、前記照合領域を有効と判定した場合に前記照合処理を行う、
    位置推定方法。

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