JP5001101B2 - 移動ロボットの姿勢推定装置および方法 - Google Patents
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Description
これによって、SLAM実行のための演算速度が向上して必要なメモリの大きさが減少する効果がある。
先ず、特徴点処理部220は、特徴点抽出部221、特徴点変換部222、および特徴点マッチング部223を含んで構成することができる。
原イメージはCCDカメラからサンプリングされた映像からデジタル化された映像を意味する。
N回のガウスぼかしを原イメージに適用してNガウスぼかしイメージを得る。このようなぼかし過程によって互いに異なるスケールのイメージを得ることができる。より一層ぼかすことは観測が遠ざかるということを意味する。これは遠い観察距離はより一層ぼかした場面に対応するという知覚的特性に基づくことである。
隣接したガウスぼかしイメージ間の差(DoG)を計算する。2つのぼかしイメージI1およびI2があると仮定すれば、これらの距離D1は次の一般式(1)により求められる。ここで、x、yはイメージのx座標成分およびy座標成分を各々意味する。
前記極点とは、そのグレイ値が周辺の全てのグレイ値より大きいか小さいピクセルを意味する。前記ピクセルは、ぼかしてから鮮明に変化するピクセルである。このようなピクセルは、スケールまたは回転変化後にも非常に安定的(stable)である。
DoGにある極点は候補キーポイントとも呼ばれる。このステップは、特徴点の安定性を向上させるためにエッジに沿って誤って選択された点などを除去しなければならないため必要である。
特徴点変換部222は、キーポイントの現在位置がピクセル単位で表現される。精密度向上のために、前記ピクセル座標は補間される必要がある。特徴点変換部222は、キーポイント周辺の64×64ピクセルイメージ領域のグレイ階調によって、各々のキーポイントに固定された方向を付与することによって回転−不変性を得る。
図3を参照すれば、特徴点変換部222は各々の特徴点に対して4個の副領域を付与する。各々の副領域は8個のグレイ階調ベクトルに対応する。結局、図3に示すように、各々の特徴点に対して32個のグレイ階調ベクトルが存在する。図3で各々の矢印はその方向へのグレイ階調ベクトルの大きさを示す。すなわち、矢印がさらに長いほどグレイ階調もより大きくなるということを意味する。
移動ロボット100が新しい観察情報を得る時、加重値計算部213は前記新しい情報に基づいてパーティクルの加重値を再び計算する。ここで、加重値の計算とは確率を修正してロボットを再びローカライゼーションすることを意味する。エンコーダ130は、累積誤差が発生するため、特徴点マッチング部223での特徴点マッチング後にパーティクルの加重値を再計算することは大変重要である。
110 ロボット制御部
120 走行部
130 エンコーダ
140 カメラ
200 姿勢推定部
210 パーティクルフィルタ部
211 サンプリング部
212 姿勢予測部
213 加重値計算部
220 特徴点処理部
221 特徴点抽出部
222 特徴点変換部
223 特徴点マッチング部
230 進化適用部
231 初期化部
232 交配適用部
233 突然変異適用部
240 メモリ
Claims (22)
- 複数のパーティクルを用いるパーティクルフィルタ基盤の移動ロボットの姿勢推定装置であって、
移動ロボットの姿勢変化量を感知するセンサと、
以前パーティクルに前記感知された姿勢変化量を適用して、現在パーティクルの姿勢および加重値を求めるパーティクルフィルタ部と、
前記求めた姿勢および加重値に進化アルゴリズムを適用して、前記現在パーティクルの姿勢および加重値を更新する進化適用部とを含む姿勢推定装置。 - 外部イメージを捉えるカメラと、
前記捉えられたイメージから特徴点を抽出し、前記抽出された特徴点を加工してマップを生成する特徴点処理部とをさらに含む請求項1に記載の姿勢推定装置。 - 前記センサは、
エンコーダおよびジャイロのうち少なくとも1つを含む請求項1に記載の姿勢推定装置。 - 前記姿勢は、
平面上の2次元座標系の各座標値および方向角を含む請求項1に記載の姿勢推定装置。 - 前記パーティクルフィルタ部は、
前記パーティクルに前記感知された姿勢変化量を適用して、前記現在パーティクルの姿勢を求める姿勢予測部と、
前記抽出された特徴点に基づいて観測された値と前記求めた姿勢とを比較して、類似するパーティクルにさらに高い加重値を付与する加重値計算部とを含む請求項2に記載の姿勢推定装置。 - 前記パーティクルフィルタ部は、
前記複数のパーティクルを前記移動ロボットの最初の位置に基づいてサンプリングし、前記更新された加重値に基づいて前記複数のパーティクルを再サンプリングするサンプリング部をさらに含む請求項5に記載の姿勢推定装置。 - 前記進化適用部は、
前記パーティクルのうち1つのパーティクルからランダムサンプリングされる複数の進化サンプルのうち2つ以上の親サンプルを選択して、これらの加重和を計算し、前記加重和から生成される1つ以上の子サンプルと前記親サンプルとのうち一部のサンプルを選択する交配適用部を含む請求項2に記載の姿勢推定装置。 - 前記一部のサンプルは、
前記子サンプルと前記親サンプルとのうち加重値が大きいサンプルである請求項7に記載の姿勢推定装置。 - 前記進化適用部は、
前記パーティクルのうち1つのパーティクルからランダムサンプリングされる複数の進化サンプルのうち1つの親サンプルを選択して、これにランダムノイズを加えて子サンプルを生成し、前記親サンプルおよび子サンプルのうち加重値が大きいサンプルを選択する突然変異適用部を含む請求項2に記載の姿勢推定装置。 - 前記親サンプルは、
前記複数の進化サンプルのうちその加重値が所定の閾値を超えるサンプルの中から選択される請求項9に記載の姿勢推定装置。 - 前記ランダムノイズは、
ガウス分布に従う請求項9に記載の姿勢推定装置。 - 複数のパーティクルを用いるパーティクルフィルタ基盤の移動ロボットの姿勢推定方法であって、
移動ロボットの姿勢変化量を感知するステップと、
以前パーティクルに前記感知された姿勢変化量を適用して、現在パーティクルの姿勢および加重値を求めるステップと、
前記求めた姿勢および加重値に進化アルゴリズムを適用して、前記現在パーティクルの姿勢および加重値を更新するステップとを含む姿勢推定方法。 - 外部イメージを捉えるステップと、
前記捉えられたイメージから特徴点を抽出し、前記抽出された特徴点を加工してマップを生成するステップとをさらに含む請求項12に記載の姿勢推定方法。 - 前記感知するステップは、
エンコーダおよびジャイロのうち少なくとも1つを用いて行われる請求項12に記載の姿勢推定方法。 - 前記姿勢は、
平面上の2次元座標系の各座標値および方向角を含む請求項12に記載の姿勢推定方法。 - 前記姿勢および加重値を求めるステップは、
前記パーティクルに前記感知された姿勢変化量を適用して、前記現在パーティクルの姿勢を求めるステップと、
前記抽出された特徴点に基づいて観測された値と前記求めた姿勢とを比較して、類似するパーティクルにさらに高い加重値を付与するステップとを含む請求項13に記載の姿勢推定方法。 - 前記姿勢および加重値を求めるステップは、
前記複数のパーティクルを前記移動ロボットの最初の位置に基づいてサンプリングするステップと、
前記更新された加重値に基づいて前記複数のパーティクルを再サンプリングするステップとをさらに含む請求項16に記載の姿勢推定方法。 - 前記姿勢および加重値を更新するステップは、
前記パーティクルのうち1つのパーティクルからランダムサンプリングされる複数の進化サンプルのうち2つ以上の親サンプルを選択するステップと、
前記親サンプルの加重和を計算するステップと、
前記加重和から生成される1つ以上の子サンプルと前記親サンプルとのうち一部のサンプルを選択するステップとを含む請求項13に記載の姿勢推定方法。 - 前記一部のサンプルは、
前記子サンプルと前記親サンプルとのうち加重値が大きいサンプルである請求項18に記載の姿勢推定方法。 - 前記姿勢および加重値を更新するステップは、
前記パーティクルのうち1つのパーティクルからランダムサンプリングされる複数の進化サンプルのうち1つの親サンプルを選択するステップと、
前記親サンプルにランダムノイズを加えて子サンプルを生成するステップと、
前記親サンプルおよび子サンプルのうち加重値が大きいサンプルを選択するステップとを含む請求項13に記載の姿勢推定方法。 - 前記親サンプルは、
前記複数の進化サンプルのうちその加重値が所定の閾値を超えるサンプルの中から選択される請求項20に記載の姿勢推定方法。 - 前記ランダムノイズは、
ガウス分布に従う請求項20に記載の姿勢推定方法。
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