JP6410530B2 - Vslam最適化のための方法 - Google Patents
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Description
本出願は、2010年9月24日に出願した米国仮出願第61/404001号の優先権を主張するものであり、その開示内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれている。本出願は、さらに、SYSTEMS AND METHODS FOR LANDMARK GENERATION FOR VISUAL SIMULTANEOUS LOCALIZATION AND MAPPINGという名称の2003年12月17日に出願した米国特許第7,774,158号公報に関連し、その開示内容は、参照によりその全体が本明細書に組み込まれている。
[1]M. AgrawalおよびK. Konolige、「Censure:Center surround extremas for realtime feature detection and matching」、ECCV、2008年
変換を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、軌道を走行しながら少なくとも1つの画像を取得するステップと、1つまたは複数の画像が既知のランドマークまたは新しいランドマークを示すかどうかを特定するステップと、グラフを更新するステップとをさらに含む。これらの実施形態では、グラフを更新するステップは、i) 少なくとも1つの画像が既知のランドマークを示すとき、新しい姿勢ノードを生成するステップと、ii) 少なくとも1つの画像が新しいランドマークを示すとき、新しいランドマーク姿勢ノードを生成するステップと、iii) 新しい姿勢ノードまたは新しいランドマーク姿勢ノードをグラフ内の1つまたは複数の既存のノードに関連付ける少なくとも1つの新しいエッジを生成するステップとを含む。いくつかの実施形態は、それぞれがscale-invariant feature transform(SIFT)特徴点を含む、複数の特徴点を抽出するステップをさらに含む。いくつかの実施形態では、前記関連のマルコフブランケットノードの対の間に1つまたは複数の新しいエッジを生成するために前記インシデントエッジを合成するステップは、新しいエッジの平均値と既存のエッジの平均値との重み付き平均値を生成し、新しいエッジの共分散推定値および既存のエッジの共分散推定値の逆行列の和に基づいて新しい共分散推定値を生成することにより、前記新しいエッジの少なくとも1つを既存のエッジと組み合わせるステップをさらに含む。
の推定値を含み、iii) エッジは、2つの位置におけるロボットの位置および方位に関する剛体変換を含む。いくつかの実施形態では、本方法は、軌道を走行しながら少なくとも1つの画像を取得するステップと、1つまたは複数の画像が既知のランドマークまたは新しいランドマークを示すかどうかを特定するステップとをさらに含む。これらの実施形態では、グラフを更新するステップは、i) 少なくとも1つの画像が既知のランドマークを示すとき、新しい姿勢ノードを生成するステップと、ii) 少なくとも1つの画像が新しいランドマークを示すとき、新しいランドマークノードを生成するステップと、iii) 新しい姿勢ノードまたは新しいランドマークノードをグラフ内の1つまたは複数の既存のノードに関連付ける少なくとも1つの新しいエッジを生成するステップとを含むことができる。いくつかの実施形態では、本方法は、それぞれがscale-invariant feature transform(SIFT)特徴点を含む、複数の特徴点を抽出するステップをさらに含む。いくつかの実施形態では、前記関連のブランケットノードの対の間に1つまたは複数の新しいエッジを生成するために前記インシデントエッジを合成するステップは、i)新しいエッジと既存のエッジとの相対姿勢の推定値を平均し、新しいエッジと既存のエッジとの共分散推定値を平均することにより、前記新しいエッジの少なくとも1つを既存のエッジと組み合わせるステップをさらに含む。
以下の用語集は、以下の語句のそれぞれの例を提供する。
図1は、VSLAMシステムを組み込むことができる移動ロボット100の一例を示す。図示したロボット100は、ランドマークを視覚的に認識するために使用され、その結果、SLAMモジュールがグローバル位置を特定することができる、視覚センサ104を含む。視覚センサ104には、幅広い視覚センサを使用することができる。例えば、視覚センサ104は、CCD撮像素子、CMOS撮像素子、赤外線撮像素子などを有するデジタルカメラに相当する可能性がある。視覚センサ104は、通常のレンズ、または広角レンズ、魚眼レンズ、全方位レンズなどの特殊なレンズを含むことができる。さらに、レンズは、比較的広い視野または複数の視点を提供するために使用することができる、平面鏡、放物面鏡、または円錐鏡などの反射面を含むことができる。別の例では、視覚センサ104は、単一のカメラまたは複数のカメラに相当する可能性がある。1つの実施形態では、VSLAMシステムは、有利なことに、複数のカメラに比べて有利にもコストを低減する、単一のカメラと共に動作するように設定される。
VSLAMを有するロボットがその環境内を走行するとき、ロボットは、物理的ランドマークを観測することができる。後にさらに詳しく説明するように、これらの物理的ランドマークは、作成されデータベース内に記憶されるランドマークに関係する可能性がある。有利なことに、VSLAM技法は、人工的なナビゲーション用ビーコンが環境内に存在することを必要としない。むしろ、VSLAM技法は、不変で無修正の環境において都合よく使用することができる。しかし、人工的なナビゲーション用ビーコンが環境内に存在するとき、VSLAM技法は、ビーコンおよび/または周辺環境からの特徴点をランドマークとして使用することができることが理解されよう。例えば、ランドマークデータベースでは、ランドマークは、3D特徴点と、3D特徴点が計算される対応する2D特徴点との集合に対応する可能性がある。物理的ランドマークは、例えば壁および壁の一部分に取り付けられた物体などの1つまたは複数の物理的対象物に相当する可能性があることにも留意されたい。これらの物理的ランドマークは、グローバル位置を推定するために使用され、その結果、デッドレコニング測定値のドリフトを後に補正または補償することができる。物理的ランドマークは、通常、グローバル基準座標系における特定の位置および方位に配置され、観測用ロボットは、異なる位置および方位にあることに留意されたい。いくつかの実施形態では、物理的ランドマークの特徴点の位置は、ランドマーク基準座標系を基準とする。その際、ランドマーク自体の位置は、グローバル基準座標系を基準とする。
図2Aおよび2Bは、ロボット502および対応するロボット基準座標系520を示す(縮尺は正確でない)。図示した実施形態では、ロボット基準座標系520は、VSLAMシステムの視覚的位置推定部分により使用される。ロボット基準座標系520におけるゼロベクトルは、ロボット502と共に動く。したがって、ロボット基準座標系520は、グローバルに固定されたゼロベクトルを有するグローバル基準座標系とは対照的に相対基準座標系である。例えば、ロボット基準座標系520におけるゼロベクトルは、ほぼロボット502のカメラに位置する可能性があり、図2Aでは姿勢「A」522により示され、図2Bでは姿勢「B」524により示される。
図3は、VSLAMシステム600のシステムアーキテクチャの1つの実施形態を示す。VSLAMシステム600は、専用ハードウェア、マイクロプロセッサにより実行されるソフトウェア、または専用ハードウェアとソフトウェアとの両方の組合せなどの様々な方法で実装することができることが理解されよう。
パーティクルに関する様々な地図を保持するデータベースのサイズは、ランドマークが地図内に累積されるにつれて、時間と共に増大する可能性があることが当業者には理解されよう。本発明の1つの実施形態は、データベースを管理するための技法も含む。
図4は、本実施形態のいくつかが、ランドマークおよび本明細書ではSLAMグラフと呼ぶグラフ構造におけるロボットの他の姿勢を表す方法の例を提供する。本明細書に用語を使用するとき、姿勢ノード(pose node)は、「通常の」姿勢ノード1802または「ランドマーク」姿勢ノード1804のいずれかに分類することができる。ランドマーク姿勢ノード1804は、ある姿勢ノードをそのノードに関連するランドマークに分類する。対照的に、「通常の」姿勢ノード1802は、ロボットの姿勢のみを示す。図4に示すように、複数の姿勢ノード1802、1804は、複数のエッジ1806により接続される。過去の観測値をより最適に表すために実時間でSLAMグラフを調整することは、より効率的なナビゲーションを可能にする。
図6は、環境内の新しい物理的ランドマークを認識し、データベースの1つまたは複数の地図内に対応するランドマークを作成するとき、視覚的フロントエンドに使用することができるプロセスを全体的に示すフローチャートである。新しいランドマークを作成する演算は、ランドマークの「生成」と呼ぶこともできる。図示したプロセスは、発明の技術的思想および範囲から逸脱することなく様々な方法で変更することができることが当業者には理解されよう。例えば、別の実施形態では、図示したプロセスの様々な部分は、組み合わされ、交互に再配置され、除去されるなどする可能性がある。それに加えて、プロセスは、汎用コンピュータ内で実行するソフトウェア、マイクロプロセッサにより実行されるファームウェア、専用ハードウェアなどにより、様々な方法で実行することができることに留意されたい。
本実施形態は、SLAMベースの移動型プラットホームナビゲーションシステムのフロントエンドおよびバックエンドに対する様々な改善を開示する。「フロントエンド」は、ランドマークを生成するか、またはグラフ内のランドマークを認識することに関わる演算を指すが、「バックエンド」は、SLAMグラフの維持および保守に関わる演算を指すことが容易に理解される。「フロントエンド」演算と「バックエンド」演算との間の区別は、概念上の利便性のためにすぎず、いくつかの演算は、この人工的な区別を越えて起こる可能性があることが容易に理解される。フロントエンドに関して、本実施形態は、グローバルデータベースが特徴点の局所データベースと併せて探索される、新規の特徴点整合方法を開示する。これらの実施形態は、特に図8と関連させて説明する。それに加えて、さらにフロントエンドに関して、いくつかの実施形態は、ロバストな整合推定ランドマーク作成プロセスを開示する。これらの実施形態は、特に図10と関連させて説明する。バックエンドに関して、いくつかの実施形態は、SLAMベースのシステムのメモリ使用量および演算効率を改善するために、SLAMグラフの最適化および管理の改善のための方法を企図する。これらの実施形態は、特に図15〜18と関連させて説明する。フロントエンドおよびバックエンドに対するこれら特定の改善を特定したが、改善されたSLAMベースのナビゲーションにつながる、本明細書に開示する多くの追加の概念も見出されよう。
視覚的フロントエンド処理の改善に関する実施形態に関して、本実施形態のいくつかは、特徴点整合、構造、および移動推定の新規機能を有するランドマーク作成モジュールを企図する。このモジュールは、図6に関連させて上述したランドマーク作成プロセスを実行するための新規の基準値を含む。本実施形態は、同様に、図6のフローチャートの一部分またはすべてに従うことができる。
図8は、いくつかの実施形態において実施されるランドマーク認識プロセスを表す。特に、図8のフローチャートは、図7のフローチャートの状態2702、すなわちいくつかの実施形態において実施されるランドマーク整合プロセスに関して詳細に説明する。このプロセスは、演算中に各取得画像に関して実行することができる。これらの実施形態では、特徴点は、粗密戦略を使用して整合することができる。これは、見出される整合特徴点の数を最大化しようとしながら処理労力を低減する。
図9は、図7の状態2705、すなわちランドマーク作成プロセスの1つの実施形態に関して詳細に説明するフローチャートである。一般的に言えば、この手順は、最初に、推定上(候補)の対応点を構築し、次いで、幾何拘束を使用して、これらの対応点を正(正しい)対応点および異常(不正な)対応点に分割する。対応点には、ある画像内の特徴点および他の画像内の対応する特徴点からなる1対の整合用特徴点が含まれる。同様に、幾何拘束には、カメラ投影モデルの点の構造に関する拘束が含まれてもよい。プロセスは、一時的に局所的な画像の対を選択することにより、すなわち画像の対は近い時間でキャプチャされ、状態1602で始まりうる(1600)。単一のカメラがあれば、この対は、連続的な、またはほぼ連続的な画像を含むことができる。立体映像システムがあれば、これは、立体画像の対を含むことができる。この画像の対内のフレームは、本明細書では、それぞれフレームAおよびBと呼ぶ。
図10は、図9のプロセス1616、すなわちランドマーク生成のために3次元構造およびカメラモーションを推定するプロセスに関して詳細に説明するフローチャートである。プロセスは、状態1702で開始し(1701)、そのとき、ロバストなフレーム間整合からの特徴点対応点およびカメラモーションの入力値が入力値として取り込まれる。状態1704において、各特徴点は、推定カメラモーションを使用する三角測量によりフレームA内のその線に沿って深度を割り当てられる。深度は、いくつかの方法でパラメータ化することができるが、深度パラメータ化逆行列は、線形性を保つのに有利である。
いくつかの実施形態では、推定の条件付けを評価するために、カメラモーションに関する共分散は、バンドル調整(図10の状態1706)中に計算され、検討される可能性がある。特に、移動方向に垂直な不確かさは、抽出され、所定の閾値と比較される可能性がある。不確かさが所定の閾値を超えれば、ランドマーク作成を中断することができる。このチェックは、図6の状態1016の解かれた特徴点に関する閾値を向上させることができる。
図11は、いくつかの実施形態において説明するバックエンド処理の概要を示すフローチャートである。特に、図11は、SLAMバックエンドがグラフィックモードで地図を記憶し、グラフ内に記憶されるロボット姿勢を推定する、全体的なプロセスフローを示す。プロセスは、フロントエンドの結果を受け取ることにより、状態2601で始まる。次いで、システムは、判断ブロック2603に進み、通常の姿勢ノードを状態2604で作成すべきか、またはランドマークノードを作成すべきかを判定する。その際、システムは、2605において、生成された姿勢ノードを移動エッジ付きの先行ノードに結合する。移動エッジは、変換情報がデッドレコニングタイプのセンサから得られるエッジと定義される。
図12は、図11のフローチャートの状態2602に関して詳細に説明し、すなわちランドマークをグラフバックエンドに組み込むためのプロセスを説明するフローチャートである。プロセスは、状態1902において新しいランドマークの表示を受け取ることにより始まる。次いで、システムは、状態1904において新しいランドマーク姿勢に先行するノードを特定する。次いで、状態1906において、そのノードと新しいランドマークの姿勢との間の漸進的なモーション推定値を構築する。次いで、新しいランドマークノードは、状態1908において作成され、構築されたモーションおよび先行ノードと一致する姿勢により初期化される。次いで、ランドマークノードと現在のノードとの間のすべてのモーション推定値は、1910において構築することができる。最後に、状態1912において、構築されたモーション推定値を使用して、新しいランドマークノードと、先行および後続のノードとの間で、グラフエッジが作成される。
図8のプロセスが1組の観測値をもたらすとき、観測値をエッジとしてSLAMグラフに追加することができる。図13は、図11のフローチャートの状態2606に関して詳細に説明し、すなわち観測値をSLAMグラフに組み込むためのプロセスを説明するフローチャートである。特に、システムが1組の観測値を受け取るとき、現在の姿勢のグラフ内に姿勢ノードを作成することができる。次いで、状態2104において、各観測値のグラフ内にエッジが作成され、観測されたランドマークに関連するランドマークノードを、新しく作成された姿勢ノードに結合する。各エッジによりエンコードされる変換推定値は、図8に示すように、対応する観測値の平均値および共分散からなる。
一般に、SLAMグラフは、ランドマークが作成されるか、または観測され、新しいノードおよびエッジがグラフに追加されるごとに増大する。これは、ロボットが境界のある空間内にあっても当てはまる。その空間を占有するランドマークが繰り返し継続的に観測されるとき、グラフは増大し続け、複雑性は時間と共に増大する。記憶装置の要求およびグラフ最適化コストがグラフの複雑性と共に増大するので、これらのコストを抑制するために、いくつかの実施形態は、グラフの複雑性を抑制するための方法を企図する。
図15は、グラフの複雑性の低減の概要を示す。最初に、姿勢ノードの数は、ランドマークノードの数の線形関数により区分される(2801、2802)。ノードの選択および除去の詳細を図16に与える。次いで、平均値程度のノードが区分される(2803、2804、2805)。エッジの選択および除去の詳細を図18に与える。
グラフが、ロボットの過去の姿勢に関するガウスマルコフ確率場(GMRF)を表すとき、GMRF状態の対応する姿勢を過小評価することにより、統計的に一貫した形式で姿勢ノードを除去することができる。グラフは、システムのマルコフ性を直接エンコードし、ノードは、それが直接結合していないすべてのノードと条件付きで独立している。したがって、ノードの状態の過小評価は、マルコフブランケットのノード(グラフ内の1つのホップ、すなわちインシデントエッジ内のノードのすべて)のみを含む。さらに、ガウス関数の周辺分布もガウス関数であるので、除去した結果のグラフは、残りの変数全体にわたって修正ガウス分布を正確にエンコードする。
エッジeは、それぞれ適当なリー群およびリー代数における平均値および共分散(μ,Σ)により与えられる、その2つの端点ノード間の未確定(uncertain)の剛体変換を表す。リー群の共役演算子は、リー代数の成分を変換の右接空間(tangent space)から左接空間に動かすことができる。したがって、グラフ内の反対方向を向くが、同じ変換拘束条件をエンコードする、エッジ逆元e-1は、以下の式により与えられる。
e-1=(μ-1,Adj[μ-1]・Σ・Adj[μ-1]T)
式1
ノードaからノードbへのエッジe0=(μ0,Σ0)、およびノードbからノードcへのエッジe1=(μ1,Σ1)が与えられれば、2つのエッジは、カルマンフィルタモーション更新などの未確定の変換を合成することにより、aからcへの1つのエッジに合成することができる。
e1・e0=(μ1・μ0,Σ1+Adj[μ1]・Σ0・Adj[μ1]T)
式2
2つの同じノードを同じ方向に結合する2つのエッジe0=(μ0,Σ0)およびe1=(μ1,Σ1)が与えられれば、それらの拘束条件は、関連のガウス分布関数を乗算することにより組み合わされ、結果としてのガウス関数を得ることができる。接空間から変換多様体へ(リー代数からリー群)の指数関数マップが非線形であるので、平均をとるための組合せ手順は、反復的である。組合せ共分散Σcは、2つのエッジの情報行列を加えることにより計算される。
ノード過小評価手順は、常に、グラフノードの数を1つだけ減少させ、エッジの数をできる限り減少させようとするが、ノードの度数を抑制できない可能性がある。すべての姿勢ノードを過小評価することにより、ランドマークの数の二次的なエッジ濃度を有する、ランドマークノード全体にわたる完全に結合したグラフがもたらされる。
図19は、図11のフローチャートの状態2610、すなわちグラフ最適化のための1つの方法に関して詳細に説明するフローチャートである。SLAMグラフは、SLAM推定問題に対応するGMRFを柔軟に表示する。プロセスは、状態2202において、(ノードによりエンコードされた)パラメータ推定値のマイナスの対数尤度を計算することにより始まる。この値は、以下の形式で説明されるエッジの残差全体にわたって合計することにより計算することができる。
E={ei}によりエッジの組が与えられる。エッジeに関して、s(e)およびd(e)により、それぞれソースノード姿勢およびデスティネーションノード姿勢が与えられる。エッジ拘束条件の平均値をμ(e)により示し、共分散をΣ(e)により示す。その際、グラフのマイナス対数尤度-L(一定のオフセットまで)は、以下の式により残差νiに関して与えられる。
110 モータ
112 モータ
504 物理的ランドマーク
506 特徴点
508 特徴点
510 特徴点
602 視覚的フロントエンド
606 ランドマークデータベース
608 SLAMデータベース
610 生姿勢
612 視覚データ
614 デッドレコニングセンサ
616 視覚センサ
618 デッドレコニングインターフェース
620 姿勢、地図
622 プレフィルタ
1802 姿勢ノード
1804 ランドマークノード
1806 エッジ
1808 ノード
1810 エッジ
1812 ノードID
1814 ランドマークID
1816 ロボット姿勢
1818 エッジ識別子
1820 エッジID
1822 ソースノードID
1824 デスティネーションノードID
1826 変換
1828 変換の共分散
Claims (16)
- 移動可能ロボットを誘導するために画像を処理する方法であって、
前記方法は、1つまたは複数のコンピュータシステム上で実行され、
前記方法は、前記移動可能ロボットを誘導するために、移動型デバイスにおいてランドマークを照合するステップを具備し、
前記照合するステップは、
グローバルデータベースから、前記ランドマークのカメラ画像から抽出された複数の視覚的特徴点と類似する視覚的特徴点を検索し、
前記カメラ画像から抽出された視覚的特徴点と前記グローバルデータベースから検索された視覚的特徴点との間の視覚的類似性によりランドマークをランキングし、
前記ランキングの結果に基づいて複数の候補ランドマークを選択し、
前記複数の候補ランドマークのそれぞれに関して:
ローカルデータベース内の特徴点を検索し、
前記複数の候補ランドマークのそれぞれに関して、局所照合を実行する
ことにより照合し、ここで、局所照合は、グローバルデータベースからの視覚的特徴点を、現在の候補ランドマークの特徴点を含むローカルデータベースにおいて検索するステップを具備し、
前記グローバルデータベースは、複数のランドマークの視覚的特徴点を具備し、それぞれのランドマークは、3-D 特徴点と、対応する2-D 特徴点の集合に対応し、該3-D 特徴点は、該対応する2-D 特徴点から計算され、
前記ローカルデータベースは、前記グローバルデータベース内の3-D 特徴点と、対応する2-D 特徴点の集合を具備し、該3-D 特徴点は、前記視覚的特徴点によって表される前記複数のランドマークからの特定のランドマークに関し、該対応する2-D 特徴点から計算されることを特徴とする方法。 - 前記移動可能ロボットは、ランドマークの3-D 特徴点を特定することができる立体視を提供するカメラシステムを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記照合するステップの前に、
以前の姿勢から前記移動可能ロボットによって動いて進んだコースおよび距離を推定するステップと、
前記移動型デバイス内のSLAMモジュールにより保持される1つまたは複数の姿勢及び地図を更新するために姿勢情報の変化を使用するステップと、
をさらに具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 以前の姿勢から動いて進んだコースおよび距離を推定する前記ステップは、特定された1つまたは複数のランドマークに対する前記移動型デバイスの相対姿勢を計算するステップをさらに具備することを特徴とする請求項3に記載の方法。
- 特定された1つまたは複数のランドマークに対する前記移動型デバイスの相対姿勢を計算する前記ステップは、3-D 特徴点から、可視(non-occluded)の前記1つまたは複数のランドマークの特徴点の2-D座標上への投影誤差を最小にする前記移動型デバイスの相対姿勢を見つけるステップをさらに具備することを特徴とする請求項4に記載の方法。
- 前記照合するステップの前に、
新たな物理的ランドマークを観測するステップと、
前記移動型デバイスから新たな物理的ランドマークの前記特徴点への変位を測定するステップと、
をさらに具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記ロボットから新たな物理的ランドマークの前記特徴点への変位を測定する前記ステップは、ランドマーク基準座標系の初期推定値として前記移動型デバイスの基準座標系の現在の位置を使用するステップをさらに具備することを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 3-D 特徴点と、前記新たな物理的ランドマークを視覚的に特定する対応する2-D 特徴点のセットを、前記グローバルデータベース内に格納するステップをさらに具備することを特徴とする請求項6に記載の方法。
- 前記2-D 特徴点は、SIFT 特徴点, SURF 特徴点、およびBRIEF 特徴点からなるグループから選択されることを特徴とする請求項8に記載の方法。
- 3-D 特徴点と、前記新たな物理的ランドマークを視覚的に特定する対応する2-D 特徴点のセットを、前記グローバルデータベース内に格納する前記ステップは、
分析する少なくとも2つの画像のグループを検索するステップであって、前記画像は前記少なくとも2つの画像間のベースラインに基づき選択される、ステップと、
前記グループ内の前記画像に共通する2-D 特徴点を特定するために、前記少なくとも2つの画像のグループを分析するステップと、
前記ランドマークを確実に特定するために十分な特徴点があるかどうかを判定するステップと、
観測されるばらつきと前記少なくとも2つの画像間のベースラインに基づいて、前記共通の2-D 特徴点への3-Dローカル基準座標系の位置を計算するステップと、
をさらに具備することを特徴とする請求項8に記載の方法。 - 分析する少なくとも2つの画像のグループを検索するステップであって、前記画像は前記少なくとも2つの画像間のベースラインに基づき選択される、前記ステップは、デッドレコニングを使用して前記2つの画像間のベースラインを判定するステップを具備することを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 前記ランドマークを確実に特定するために十分な特徴点があるかどうかを判定する前記ステップは、10個以上の特徴点を検出するステップを具備することを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 観測されるばらつきと前記少なくとも2つの画像間のベースラインに基づいて、前記共通の2-D 特徴点への3-Dローカル基準座標系の位置を計算する前記ステップは、3焦点テンソル法を使用して構造およびモーション問題を解くステップを具備することを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 3-D 特徴点と、前記新たな物理的ランドマークを視覚的に特定する対応する2-D 特徴点のセットを、前記グローバルデータベース内に格納するステップは、ランドマーク ID および特徴点IDを使用して、前記グローバルデータベース内の前記新たなランドマークのそれぞれの特徴点を識別するステップをさらに具備することを特徴とする請求項10に記載の方法。
- 移動型デバイスにおいてランドマークを照合するステップは、前記複数の候補ランドマークのそれぞれに関して:
姿勢推定を行い、
バンドル調整を行い、
観測姿勢および共分散を特定する
ことを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。 - 前記グローバルデータベースは、以前特定された全てのランドマークの特徴点を含むデータベースを具備することを特徴とする請求項1に記載の方法。
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