JP6529098B2 - 位置推定装置、位置推定方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、対象の位置を推定するための位置推定装置及び位置推定方法に関し、更には、これらを実現するためのプログラムに関する。

従来から、「ドローン」と呼ばれる無人飛行機（以下、「ＵＡＶ（Unmanned Aerial Vehicle）」とも表記する。）は、軍事用途、農薬散布といった様々な用途に用いられている。とりわけ、近年においては、バッテリーの小型化及び高出力化により、動力原として電動モータを利用する小型の無人飛行機が開発されている（例えば、非特許文献１及び２参照。）。小型の無人飛行機は、運用が簡単であることから、急速に普及している。

また、無人飛行機は、通常、撮影カメラ、及びＧＰＳ（Global Positioning System）受信機を備えており、撮影画像に、ＧＰＳ受信機によって測定した自機の位置（位置情報）を紐付けることができる。このため、無人飛行機は、例えば、野生動物の生態調査、イベント時のヒトの混雑状況等の調査、交通渋滞の調査、不審者等の監視、災害時のヒトの避難状況の把握といった用途において利用が期待されている。

"無人航空機"、[online]、２０１５年５月２５日、ウィキペディア、［２０１５年６月１日検索］、インターネット<URL:http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%84%A1%E4%BA%BA%E8%88%AA%E7%A9%BA%E6%A9%9F> "ドローン"、[online]、２０１５年４月２２日、ｗｅｂｌｉｏ辞書、［２０１５年６月１日検索］、インターネット<URL:http://www.weblio.jp/content/%E3%83%89%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%B3>

ところで、無人飛行機によって調査又は監視を行う場合は、調査対象又は監視対象の位置を特定する必要があるが、無人飛行機から出力されるデータは、位置情報が付加された画像データのみである。よって、管理者は、調査対象又は監視対象の絶対的な位置を特定できず、無人飛行機を基準とした相対的な位置しか特定できないため、従来からの無人飛行機では、精度の高い調査及び監視を行うことができないという問題がある。

本発明の目的の一例は、上記問題を解消し、移動体から出力されたデータから対象の絶対的な位置を推定し得る、位置推定装置、位置推定方法、及びプログラムを提供することにある。

上記目的を達成するため、本発明の一側面における位置推定装置は、周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、対応関係特定部と、
前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、座標算出部と、
特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、絶対位置推定部と、
を備えている、ことを特徴とする。

また、上記目的を達成するため、本発明の一側面における位置推定方法は、
（ａ）周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、ステップと、
（ｂ）前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、ステップと、
（ｃ）特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、ステップと、
を備えている、ことを特徴とする。

更に、上記目的を達成するため、本発明の一側面におけるプログラムは、コンピュータに、
（ａ）周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、ステップと、
（ｂ）前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、ステップと、
（ｃ）特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、ステップと、
を実行させることを特徴とする。

以上のように、本発明によれば、移動体から出力されたデータから対象の絶対的な位置を推定することができる。

図１は、本発明の実施の形態における位置推定装置の概略構成を示す構成図である。 図２は、本発明の実施の形態における位置推定装置の構成を具体的に示すブロック図である。 図３は、本発明の実施の形態において用いられる画像データの一例を示す図である。 図４は、本発明の実施の形態で用いられる環境地図データの一例を示す図である。 図５は、本発明の実施の形態で用いられる広域地図データの一例を示す図である。 図６は、本発明の実施の形態で用いられる環境地図と広域地図との対応関係を示す図である。 図７は、本発明の実施の形態における位置推定装置１０の動作を示すフロー図である。 図８は、本発明の実施の形態における位置推定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

（実施の形態）
以下、本発明の実施の形態における位置推定装置、位置推定方法、及びプログラムについて、図１〜図８を参照しながら説明する。

［装置構成］
最初に、本発明の実施の形態におけ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、本発明の実施の形態における位置推定装置の概略構成を示す構成図である。

図１に示す本実施の形態における位置推定装置１０は、移動体２０を用いて、ヒト、動物といった対象の位置を推定するための装置である。図１に示すように、位置推定装置１０は、対応関係特定部１１と、座標算出部１２と、絶対位置推定部１３とを備えている。

対応関係特定部１１は、まず、周辺の状況を検知可能なセンサ２２を備えた移動体２０から、周辺の状況を特定する周辺状況データを取得する。続いて、対応関係特定部１１は、周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する。

座標算出部１２は、周辺状況データから、位置推定の対象３０を抽出し、抽出した対象３０の周辺状況データ上での座標を算出する。絶対位置推定部１３は、特定された対応関係と算出された座標とから、地図データ上での対象３０の位置を推定する。

以上のように、本実施の形態によれば、移動体２０から出力された周辺状況データを用いて、対象３０の絶対的な位置を推定することができる。

続いて、図１に加え、図２〜図６を用いて、本実施の形態における位置推定装置１０の構成について更に具体的に説明する。図２は、本発明の実施の形態における位置推定装置の構成を具体的に示すブロック図である。また、図２は、移動体の構成についても開示している。

まず、図１に示したように、本実施の形態において用いられる移動体２０は、複数のローターを備えるマルチコプター型の無人飛行機であり、いわゆるドローンである。なお、以下の説明においては、「移動体」２０を「無人飛行機」２０とも表記する。図２に示すように、無人飛行機２０は、データ処理部２１と、センサ２２と、ＧＰＳ信号受信部２３と、推力発生部２４と、無線通信部２５とを備えている。

無人飛行機２０において、無線通信部２５は、位置推定装置１０との間で無線によるデータ通信を実行している。無線通信部２５は、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ通信用の通信デバイスによって実現される。

ＧＰＳ信号受信部２３は、衛星からのＧＰＳ（Global Positioning System）信号を受信し、受信したＧＰＳ信号に基づいて、現在の位置及び高度を測定する。推力発生部２４は、図１の例では、４つ備えられており、それぞれ、推力を発生させるローターとその駆動源となる電動機とを備えている。

データ処理部２１は、無人飛行機２０が外部から遠隔操縦されているときは、外部からの操作入力に応じて、各推力発生部２４の推力を調整し、無人飛行機２０の速度、高度、及び進行方向を制御する。

また、データ処理部２１は、無人飛行機２０が、設定されたルートを飛行するように自動操縦されているときは、ＧＰＳ信号受信部２３によって測定された現在の位置及び高度を、予め設定された飛行ルートと照合する。そして、データ処理部２１は、照合結果を確認しながら、無人飛行機２０が飛行ルートに沿って飛行するように、各推力発生部２４の推力を調整する。

また、無人飛行機２０において、センサ２２は、無人飛行機２０の周辺の状況を検知可能なものであれば良い。センサ２２としては、例えば、受光した光に応じて画素信号を出力する撮像素子が挙げられる。また、撮像素子は、通常、レンズ等と組み合わされてカメラを構築することから、実際には、センサ２２としては、撮像素子を備えるカメラが用いられる。更に、撮像素子が受光できる波長域は、可視光であっても良いし、赤外光であっても良いことから、カメラは、可視光カメラであっても良いし、赤外線カメラであっても良い。

センサ２２としてカメラが用いられる場合は、センサ２２は、図３に示すように、画素信号から作成された画像データを、周辺状況データとして出力する。図３は、本発明の実施の形態において用いられる画像データの一例を示す図である。また、本実施の形態では、センサ２２であるカメラは、無人飛行機２０の底面に下方に向けて設置されている（図１参照）。従って、図３に示すように、画像データで特定される画像は、上方からの画像となる。

また、センサ２２の他の例として、周辺に存在する物体までの距離に応じて出力信号の特徴が変化するセンサも挙げられる。この場合、センサ２２は、例えば、対象３０に光を照射する光源と、対象３０で反射された光を受信する受光素子とを備えており、受光素子の出力信号から周辺状況データを生成する。具体的には、センサ２２としては、レーザ光線を出射光として用いるレーザレンジファインダ、赤外光を出射光として利用するデプスカメラが挙げられる。

そして、データ処理部２１は、センサ２２が周辺状況データを出力すると、これを受け取る。また、データ処理部２１は、出力された周辺状況特定データを、無線通信部２５を介して、位置推定装置１０へと送信する。

また、図２に示すように、本実施の形態では、位置推定装置１０は、無人飛行機２０の外部に設置され、無線通信によって無人飛行機２０との間でデータ通信を実行する。位置推定装置１０は、上述した対応関係特定部１１、座標算出部１２、及び絶対位置推定部１３に加えて、無線通信部１４と、地図データベース１５とを備えている。

無線通信部１４は、無人飛行機２０との間で、無線によるデータ通信を実行する。具体的には、無線通信部１４は、無人飛行機２０の無線通信部２５から送信されてきた周辺状況特定データを受信する。無線通信部１３も、例えば、Ｗｉ−Ｆｉ通信用の通信デバイスによって実現される。また、地図データベース１５は、後述する環境地図データと、広域地図データとを格納している。

また、本実施の形態では、対応関係特定部１１は、まず、周辺状況データで特定される周辺の環境地図データと周辺状況データとの対応関係（以下「第１の対応関係」と表記する。）を特定する。

具体的には、対応関係特定部１１は、まず、地図データベース１５から、予め作成された環境地図データを取得する。図４は、本発明の実施の形態で用いられる環境地図データの一例を示す図である。本実施の形態において、環境地図データは、例えば、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）技術を用いて作成される。具体的には、環境地図データは、道路、河川、線路等に沿って無人飛行機２０を飛行させ、センサ２２によって、これらの外形を抽出しながら、無人飛行機２０の位置を特定することによって作成される。

続いて、対応関係特定部１１は、周辺状況データ中の複数の箇所、例えば、画像データで特定される画像内の特徴的な複数の箇所を特定し、更に、環境地図データで特定される環境地図において、特定した箇所それぞれに対応する点を特定する。そして、対応関係特定部１１は、画像内の各箇所の座標と、環境地図内の特定した点の座標とを対応付け、この座標間の対応付けを第１の対応関係とする。

また、対応関係特定部１１は、地図データベース１５から、撮影範囲よりも広い範囲をカバーする地図データ（以下「広域地図データ」と表記する。）を抽出し、抽出した広域地図データに周辺状況データを照合する。図５は、本発明の実施の形態で用いられる広域地図データの一例を示す図である。そして、これにより、対応関係特定部１１は、周辺状況データと地図データとの対応関係（以下「第２の対応関係」と表記する。）を特定する。

具体的には、対応関係特定部１１は、広域地図データで特定される広域地図の複数の部分を取出し、取り出した部分毎に、取り出した部分と画像データ（周辺状況特定データ）で特定される画像との相互情報量を算出する。そして、対応関係特定部１１は、最も相互情報量の値が大きくなる部分を、画像に対応している部分（以下「対応部分」と表記する。）と判断し、更に、対応部分において、画像内の特徴的な複数の箇所それぞれに対応する点（対応点）を特定する。そして、対応関係特定部１１は、画像内の各箇所の座標と、広域地図内の対応部分における対応点の座標とを対応付け、この座標間の対応付けを第２の対応関係とする。

座標算出部１２は、例えば、周辺状況データが画像データであり、位置推定の対象３０がヒトである場合は、画像データで特定される画像の中から、ヒトについて登録された局所特徴量をもつ箇所を特定し、この特定した箇所を、対象３０として検出する。また、座標算出部１２は、検出した対象３０の画像における座標を算出する。

絶対位置推定部１２は、本実施の形態では、まず、対応関係特定部１１によって特定された第１の対応関係と、座標算出部１２によって算出された座標と用いて、対象３０の環境地図データ上での座標（ｘ、ｙ）を特定する。

続いて、絶対位置推定部１２は、第１の対応関係と第２の対応関係とを用いて、環境地図データと広域地図データとのアフィン写像を算出する。更に、絶対位置推定部１２は、図６に示すように、対象３０の環境地図データ上での座標をアフィン写像に入力することによって、この座標を広域地図データ上での座標（東経Ｘ°、北緯Ｙ°）に変換する。そして、絶対位置推定部１２は、この変換によって得られた座標（東経Ｘ°、北緯Ｙ°）を、広域地図データ上での対象３０の位置として推定する。

図６は、本発明の実施の形態で用いられる環境地図と広域地図との対応関係を示す図である。また、図６に示すように、広域地図データ上での対象３０位置は、絶対的な位置であり、東経及び北緯で表される。

［装置動作］
次に、本発明の実施の形態における位置推定装置１０の動作について図７を用いて説明する。図７は、本発明の実施の形態における位置推定装置１０の動作を示すフロー図である。以下の説明においては、適宜図１〜図６を参酌する。また、本実施の形態では、位置推定装置１０を動作させることによって、位置推定方法法が実施される。よって、本実施の形態における推定方法の説明は、以下の位置推定装置１０の動作説明に代える。

図７に示すように、最初に、位置推定装置１０において、対応関係特定部１１は、無線通信部１４を介して、無人飛行機２０から送信されてきた周辺状況データを取得する（ステップＡ１）。

次に、対応関係特定部１１は、地図データベース１５から、予め作成された環境地図データを取得し、環境地図データと周辺状況データとの対応関係（第１の対応関係）を特定する（ステップＡ２）。具体的には、周辺状況データが画像データであるとすると、対応関係特定部１１は、画像データで特定される画像内の複数箇所の座標と、環境地図データで特定される環境地図内の対応する点の座標とを対応付け、この座標間の対応付けを第１の対応関係とする。

次に、対応関係特定部１１は、地図データベースから、広域地図データを抽出し、抽出した広域地図データに周辺状況データを照合して、周辺状況データと地図データとの対応関係（第２の対応関係）を特定する（ステップＡ３）。具体的には、周辺状況データが画像データであるとすると、対応関係特定部１１は、画像データで特定される画像内の複数箇所の座標と、広域地図内の対応部分における対応点の座標とを対応付け、この座標間の対応付けを第２の対応関係とする。

次に、座標算出部１２は、周辺状況データから、位置推定の対象３０を抽出し、対象３０の周辺状況データ上での座標を算出する（ステップＡ４）。具体的には、周辺状況データが画像データであるとすると、座標算出部１２は、局所特徴量を用いて、画像内の対象３０を検出し、検出した対象３０の画像における座標を算出する。

次に、絶対位置推定部１２は、ステップＡ２で特定された第１の対応関係と、ステップＡ４で算出された座標と用いて、対象３０の環境地図データ上での座標を特定する（ステップＡ５）。

次に、絶対位置推定部１２は、ステップＡ２で特定された第１の対応関係と、ステップＡ３で特定された第２の位置関係とを用いて、環境地図データと広域地図データとのアフィン写像を算出する（ステップＡ６）。

次に、絶対位置推定部１２は、対象３０の環境地図データ上での座標をアフィン写像に入力することによって、この座標を広域地図データ上での座標に変換し、得られた座標を、広域地図データ上での対象３０の絶対位置として推定する（ステップＡ７）。

［実施の形態における効果］
以上のように本実施の形態によれば、無人飛行機２０から、例えば、位置推定の対象３０が映った画像データ等を取得すれば、対象３０の絶対的な位置を推定することができる。このため、本実施の形態における位置推定装置１０を用いれば、野生動物の生態調査、イベント時のヒトの混雑状況等の調査、交通渋滞の調査、不審者等の監視、災害時のヒトの避難状況の把握といった場面において、精度の高い結果を得ることが可能となる。

［変形例］
また、図１〜図７に示した例では、無人飛行機２０は１機であるが、本実施の形態において、無人飛行機２０の数は特に限定されるものではない。この場合、無人飛行機２０毎に異なる対象の位置が推定されていても良いし、２機以上の無人飛行機２０によって、同一の対象の位置が推定されていても良い。特に、後者の場合は、一の無人飛行機２０によって対象を検出できなくなっても、他の無人飛行機２０によって対象を検出できる場合がある。よって、後者の場合は、対象の追跡が必要な場合に特に有効である。

更に、本実施の形態では、移動体は無人飛行機に限定されるものではない。移動体の他の例としては、車両が挙げられる。この場合もセンサとしては、カメラ、レーザレンジファインダ、デプスカメラが挙げられる。

また、図１〜図７に示した例では、対象３０は、ヒトであるが、本実施の形態において、位置推定の対象は、これに限定されるものではない。位置推定の対象３０の他の例としては、動物、車両、建物、農地、山林等が挙げられる。また、位置推定の対象３０は、物の一部分であっても良い。具体的には、ビル、橋梁、トンネル、ダム等の異常箇所・故障箇所が挙げられる。ビル、橋梁、トンネル、ダム等の異常箇所・故障箇所は、ヒトが近づけないところに存在する可能性があり、これらを対象３０とした場合は、インフラの維持管理を効率良く行なうことができる。

［プログラム］
本発明の実施の形態におけるプログラムは、コンピュータに、図７に示すステップＡ１〜Ａ７を実行させるプログラムであれば良い。このプログラムをコンピュータにインストールし、実行することによって、本実施の形態における位置推定装置１０と位置推定方法とを実現することができる。この場合、コンピュータのＣＰＵ（Central Processing Unit）は、対応関係特定部１１、座標算出部１２、絶対位置推定部１３として機能し、処理を行なう。

ここで、本実施の形態におけるプログラムを実行することによって、位置推定装置１０を実現するコンピュータについて図８を用いて説明する。図８は、本発明の実施の形態における位置推定装置を実現するコンピュータの一例を示すブロック図である。

図８に示すように、コンピュータ１１０は、ＣＰＵ１１１と、メインメモリ１１２と、記憶装置１１３と、入力インターフェイス１１４と、表示コントローラ１１５と、データリーダ／ライタ１１６と、通信インターフェイス１１７とを備える。これらの各部は、バス１２１を介して、互いにデータ通信可能に接続される。

ＣＰＵ１１１は、記憶装置１１３に格納された、本実施の形態におけるプログラム（コード）をメインメモリ１１２に展開し、これらを所定順序で実行することにより、各種の演算を実施する。メインメモリ１１２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）等の揮発性の記憶装置である。また、本実施の形態におけるプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体１２０に格納された状態で提供される。なお、本実施の形態におけるプログラムは、通信インターフェイス１１７を介して接続されたインターネット上で流通するものであっても良い。

また、記憶装置１１３の具体例としては、ハードディスクドライブの他、フラッシュメモリ等の半導体記憶装置が挙げられる。入力インターフェイス１１４は、ＣＰＵ１１１と、キーボード及びマウスといった入力機器１１８との間のデータ伝送を仲介する。表示コントローラ１１５は、ディスプレイ装置１１９と接続され、ディスプレイ装置１１９での表示を制御する。

データリーダ／ライタ１１６は、ＣＰＵ１１１と記録媒体１２０との間のデータ伝送を仲介し、記録媒体１２０からのプログラムの読み出し、及びコンピュータ１１０における処理結果の記録媒体１２０への書き込みを実行する。通信インターフェイス１１７は、ＣＰＵ１１１と、他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。

また、記録媒体１２０の具体例としては、ＣＦ（Compact Flash（登録商標））及びＳＤ（Secure Digital）等の汎用的な半導体記憶デバイス、フレキシブルディスク（Flexible Disk）等の磁気記憶媒体、又はＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体が挙げられる。

上述した実施の形態の一部又は全部は、以下に記載する（付記１）〜（付記１２）によって表現することができるが、以下の記載に限定されるものではない。

（付記１）
周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、対応関係特定部と、
前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、座標算出部と、
特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、絶対位置推定部と、
を備えている、ことを特徴とする位置推定装置。

（付記２）
前記対応関係特定部が、前記周辺状況データで特定される周辺の環境地図データと前記周辺状況データとの対応関係を、第１の対応関係として特定し、更に、前記周辺状況データを、撮影範囲よりも広い範囲をカバーする前記地図データに照合することによって、前記周辺状況データと前記地図データとの対応関係を、第２の対応関係として特定し、
前記絶対位置推定部が、
前記第１の対応関係と、前記対象の前記周辺状況データ上での座標とから、前記対象の前記環境地図データ上での座標を特定し、
更に、前記第１の対応関係と前記第２の対応関係とを用いて、前記環境地図データと前記地図データとのアフィン写像を算出し、
そして、算出した前記アフィン写像に、前記環境地図データ上での座標を入力することによって、前記環境地図データ上での座標を前記地図データ上での座標に変換し、
変換によって得られた座標を、前記地図データ上での前記対象の位置として推定する、
付記１に記載の位置推定装置。

（付記３）
前記移動体が、前記センサとして、受光した光に応じて画素信号を出力する撮像素子を備え、
前記対応関係特定部が、前記周辺状況データとして、前記画素信号から生成された画像データを取得する、
付記１に記載の位置推定装置。

（付記４）
前記移動体が、前記センサとして、周辺に存在する物体までの距離に応じて出力信号の特徴が変化するセンサを備え、
前記対応関係特定部が、前記周辺状況データとして、前記出力信号から生成されたデータを取得する、
付記１に記載の位置推定装置。

（付記５）
（ａ）周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、ステップと、
（ｂ）前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、ステップと、
（ｃ）特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、ステップと、
を備えている、ことを特徴とする位置推定方法。

（付記６）
前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データで特定される周辺の環境地図データと前記周辺状況データとの対応関係を、第１の対応関係として特定し、更に、前記周辺状況データを、撮影範囲よりも広い範囲をカバーする前記地図データに照合することによって、前記周辺状況データと前記地図データとの対応関係を、第２の対応関係として特定し、
前記（ｃ）のステップにおいて、
前記第１の対応関係と、前記対象の前記周辺状況データ上での座標とから、前記対象の前記環境地図データ上での座標を特定し、
更に、前記第１の対応関係と前記第２の対応関係とを用いて、前記環境地図データと前記地図データとのアフィン写像を算出し、
そして、算出した前記アフィン写像に、前記環境地図データ上での座標を入力することによって、前記環境地図データ上での座標を前記地図データ上での座標に変換し、
変換によって得られた座標を、前記地図データ上での前記対象の位置として推定する、
付記５に記載の位置推定方法。

（付記７）
前記移動体が、前記センサとして、受光した光に応じて画素信号を出力する撮像素子を備え、
前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記画素信号から生成された画像データを取得する、
付記５に記載の位置推定方法。

（付記８）
前記移動体が、前記センサとして、周辺に存在する物体までの距離に応じて出力信号の特徴が変化するセンサを備え、
前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記出力信号から生成されたデータを取得する、
付記５に記載の位置推定方法。

（付記９）
コンピュータに、
（ａ）周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、ステップと、
（ｂ）前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、ステップと、
（ｃ）特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、ステップと、
を実行させる、プログラム。

（付記１０）
前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データで特定される周辺の環境地図データと前記周辺状況データとの対応関係を、第１の対応関係として特定し、更に、前記周辺状況データを、撮影範囲よりも広い範囲をカバーする前記地図データに照合することによって、前記周辺状況データと前記地図データとの対応関係を、第２の対応関係として特定し、
前記（ｃ）のステップにおいて、
前記第１の対応関係と、前記対象の前記周辺状況データ上での座標とから、前記対象の前記環境地図データ上での座標を特定し、
更に、前記第１の対応関係と前記第２の対応関係とを用いて、前記環境地図データと前記地図データとのアフィン写像を算出し、
そして、算出した前記アフィン写像に、前記環境地図データ上での座標を入力することによって、前記環境地図データ上での座標を前記地図データ上での座標に変換し、
変換によって得られた座標を、前記地図データ上での前記対象の位置として推定する、
付記９に記載のプログラム。

（付記１１）
前記移動体が、前記センサとして、受光した光に応じて画素信号を出力する撮像素子を備え、
前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記画素信号から生成された画像データを取得する、
付記９に記載のプログラム。

（付記１２）
前記移動体が、前記センサとして、周辺に存在する物体までの距離に応じて出力信号の特徴が変化するセンサを備え、
前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記出力信号から生成されたデータを取得する、
付記９に記載のプログラム。

以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施の形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。

本発明によれば、移動体から出力されたデータから対象の絶対的な位置を推定することができる。本発明は、野生動物の生態調査、イベント時のヒトの混雑状況等の調査、交通渋滞の調査、不審者等の監視、災害時のヒトの避難状況の把握といった場面に有効である。

１０ 位置推定装置
１１ 対応関係特定部
１２ 座標算出部
１３ 絶対位置推定部
１４ 無線通信部
１５ 地図データベース
２０ 無人飛行機
２１ データ処理部
２２ センサ
２３ ＧＰＳ信号受信部
２４ 推力発生部
２５ 無線通信部
１１０ コンピュータ
１１１ ＣＰＵ
１１２ メインメモリ
１１３ 記憶装置
１１４ 入力インターフェイス
１１５ 表示コントローラ
１１６ データリーダ／ライタ
１１７ 通信インターフェイス
１１８ 入力機器
１１９ ディスプレイ装置
１２０ 記録媒体
１２１ バス

Claims (9)

1. 周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、対応関係特定部と、
   前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、座標算出部と、
   特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、絶対位置推定部と、
   を備え、
   前記対応関係特定部が、前記周辺状況データで特定される周辺の環境地図データと前記周辺状況データとの対応関係を、第１の対応関係として特定し、更に、前記周辺状況データを、撮影範囲よりも広い範囲をカバーする前記地図データに照合することによって、前記周辺状況データと前記地図データとの対応関係を、第２の対応関係として特定し、
   前記絶対位置推定部が、
   前記第１の対応関係と、前記対象の前記周辺状況データ上での座標とから、前記対象の前記環境地図データ上での座標を特定し、
   更に、前記第１の対応関係と前記第２の対応関係とを用いて、前記環境地図データと前記地図データとのアフィン写像を算出し、
   そして、算出した前記アフィン写像に、前記環境地図データ上での座標を入力することによって、前記環境地図データ上での座標を前記地図データ上での座標に変換し、
   変換によって得られた座標を、前記地図データ上での前記対象の位置として推定する、
   ことを特徴とする位置推定装置。
2. 前記移動体が、前記センサとして、受光した光に応じて画素信号を出力する撮像素子を備え、
   前記対応関係特定部が、前記周辺状況データとして、前記画素信号から生成された画像データを取得する、
   請求項１に記載の位置推定装置。
3. 前記移動体が、前記センサとして、周辺に存在する物体までの距離に応じて出力信号の特徴が変化するセンサを備え、
   前記対応関係特定部が、前記周辺状況データとして、前記出力信号から生成されたデータを取得する、
   請求項１に記載の位置推定装置。
4. （ａ）周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、ステップと、
   （ｂ）前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、ステップと、
   （ｃ）特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、ステップと、
   を備え、
   前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データで特定される周辺の環境地図データと前記周辺状況データとの対応関係を、第１の対応関係として特定し、更に、前記周辺状況データを、撮影範囲よりも広い範囲をカバーする前記地図データに照合することによって、前記周辺状況データと前記地図データとの対応関係を、第２の対応関係として特定し、
   前記（ｃ）のステップにおいて、
   前記第１の対応関係と、前記対象の前記周辺状況データ上での座標とから、前記対象の前記環境地図データ上での座標を特定し、
   更に、前記第１の対応関係と前記第２の対応関係とを用いて、前記環境地図データと前記地図データとのアフィン写像を算出し、
   そして、算出した前記アフィン写像に、前記環境地図データ上での座標を入力することによって、前記環境地図データ上での座標を前記地図データ上での座標に変換し、
   変換によって得られた座標を、前記地図データ上での前記対象の位置として推定する、
   ことを特徴とする位置推定方法。
5. 前記移動体が、前記センサとして、受光した光に応じて画素信号を出力する撮像素子を備え、
   前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記画素信号から生成された画像データを取得する、
   請求項４に記載の位置推定方法。
6. 前記移動体が、前記センサとして、周辺に存在する物体までの距離に応じて出力信号の特徴が変化するセンサを備え、
   前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記出力信号から生成されたデータを取得する、
   請求項４に記載の位置推定方法。
7. コンピュータに、
   （ａ）周辺の状況を検知可能なセンサを備えた移動体から、前記周辺の状況を特定する周辺状況データを取得し、前記周辺状況データと地図データとを比較して、両者の対応関係を特定する、ステップと、
   （ｂ）前記周辺状況データから、位置推定の対象を抽出し、抽出した前記対象の前記周辺状況データ上での座標を算出する、ステップと、
   （ｃ）特定された前記対応関係と算出された前記座標とから、前記地図データ上での前記対象の位置を推定する、ステップと、
   を実行させ、
   前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データで特定される周辺の環境地図データと前記周辺状況データとの対応関係を、第１の対応関係として特定し、更に、前記周辺状況データを、撮影範囲よりも広い範囲をカバーする前記地図データに照合することによって、前記周辺状況データと前記地図データとの対応関係を、第２の対応関係として特定し、
   前記（ｃ）のステップにおいて、
   前記第１の対応関係と、前記対象の前記周辺状況データ上での座標とから、前記対象の前記環境地図データ上での座標を特定し、
   更に、前記第１の対応関係と前記第２の対応関係とを用いて、前記環境地図データと前記地図データとのアフィン写像を算出し、
   そして、算出した前記アフィン写像に、前記環境地図データ上での座標を入力することによって、前記環境地図データ上での座標を前記地図データ上での座標に変換し、
   変換によって得られた座標を、前記地図データ上での前記対象の位置として推定する、
   プログラム。
8. 前記移動体が、前記センサとして、受光した光に応じて画素信号を出力する撮像素子を備え、
   前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記画素信号から生成された画像データを取得する、
   請求項７に記載のプログラム。
9. 前記移動体が、前記センサとして、周辺に存在する物体までの距離に応じて出力信号の特徴が変化するセンサを備え、
   前記（ａ）のステップにおいて、前記周辺状況データとして、前記出力信号から生成されたデータを取得する、
   請求項７に記載のプログラム。
   

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