JP6717476B1 - 空間認識システム、空間認識装置、空間認識方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】自己位置の推定精度や安定性を向上させることが可能な空間認識システム、空間認識装置、空間認識方法及びプログラムを提供する。【解決手段】空間認識装置１００は、現実空間の３次元形状を認識して空間データを生成する空間認識部１０１と、現実空間における自己位置を推定する自己位置推定部１０３と、空間データと、他の空間認識装置が生成した空間データとを統合した統合空間データを生成する空間データ統合部１０５と、統合空間データに基づいて表現された自己位置を、他の空間認識装置に送信する自己位置共有部１０７と、を有する。【選択図】図３

Description

本発明は空間認識システム、空間認識装置、空間認識方法及びプログラムに関し、特に位置推定精度を向上させる技術に関する。

現実空間に存在する壁や障害物などを認識することにより特有の機能を発現する装置（以下、空間認識装置）が産業界で広く利用されるようになっている。例えば、トンネル、橋梁及びビル等の構造物の施工及び検査業務等においては、カメラやデプスセンサにより現実空間を認識する機能を有するＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ）を装着した作業者が、透過型ディスプレイを介して壁や床等に映し出される図面等のオブジェクトを視認しながら、現実空間内を自在に動き回って作業を行っている例がある。（特許文献１参照）

このような空間認識装置は、現実空間内における自己の位置を正しく認識することにより、図面をはじめとする様々なオブジェクトを正しい位置に投影するなどの機能を発現することが可能となる。従来の空間認識装置は、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）などの衛星測位システム（ＧＮＳＳ：Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）の利用や、現実空間内に置かれたマーカーの位置を基準とすることなどにより、自己の位置を推定していた。

また、特許文献２には、作業者のヘルメットに固定されたプリズムをトータルステーションが追尾することで作業者の視点位置を特定し、視点位置に応じた仮想映像を作業者のゴーグルに表示するシステムが開示されている。

特許第６４３８９９５号公報 特開２０００−１５５８５５号公報

しかしながら、衛星測位システム等を利用する方式は、建物やトンネル内のような測位信号が遮断される場所では利用が困難であるという問題がある。また、マーカーを基準とする方式では、空間認識装置がマーカーから離れていくほど、現在位置の推定誤差が大きくなってしまうという問題がある。特許文献２のようにトータルステーションを基準とする方式は、マーカーを基準とする方式よりも誤差を比較的抑えやすいが、空間認識装置がトータルステーションの視界から外れてしまうと位置を認識できなくなるという問題がある。

また、従来の空間認識装置は、自己位置の推定に失敗し、いわゆるロストが発生したときに、例えば現実空間上へのコンテンツ投影といった自己位置が不可欠な処理に容易に支障をきたしてしまうという問題を有していた。

本発明はこのような問題点を解決するためになされたものであり、自己位置の推定精度や安定性を向上させることが可能な空間認識システム、空間認識装置、空間認識方法及びプログラムを提供することを目的とする。

本発明の一形態は、現実空間の３次元形状を認識して空間データを生成する空間認識部と、前記空間データに基づいて、前記現実空間における自己位置を推定する自己位置推定部と、前記空間データと、他の空間認識装置が生成した前記空間データと、を統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する空間データ統合部と、前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記自己位置を、他の前記空間認識装置に送信する自己位置共有部と、を有し、前記自己位置共有部は、前記自己位置推定部が前記自己位置を推定できないとき、他の前記空間認識装置から前記自己位置を取得する空間認識装置である。
本発明の一形態は、第１の空間認識装置と、第２の空間認識装置と、を有し、前記第１の空間認識装置は、現実空間の３次元形状を認識して第１の空間データを生成する第１の空間認識部と、前記第１の空間データに基づいて、前記現実空間における第１の自己位置を推定する第１の自己位置推定部と、前記第１の空間データを前記第２の空間認識装置に送信する第１の空間データ統合部と、前記第１の自己位置を前記第２の空間認識装置に送信する第１の自己位置共有部と、を有し、前記第２の空間認識装置は、前記現実空間の３次元形状を認識して第２の空間データを生成する第２の空間認識部と、前記第２の空間データに基づいて、前記現実空間における第２の自己位置を推定する第２の自己位置推定部と、前記第１の空間データと前記第２の空間データとを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する第２の空間データ統合部と、前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記第２の自己位置を前記第１の空間認識装置に送信する第２の自己位置共有部と、を有し、前記第２の自己位置推定部が前記現実空間における前記自己位置を推定できないとき、前記第２の自己位置共有部が、前記第１の空間認識装置から前記第２の自己位置を取得する空間認識システムである。
本発明の一形態は、複数の空間認識装置と、サーバと、を有し、前記空間認識装置は、現実空間の３次元形状を認識して空間データを生成する空間認識部と、前記空間データに基づいて、前記現実空間における自己位置を推定する自己位置推定部と、を有し、前記サーバは、複数の前記空間認識装置が生成した前記空間データを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する空間データ統合部と、前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記空間認識装置の前記自己位置を、他の前記空間認識装置に送信する自己位置共有部と、を有し、前記自己位置共有部は、前記自己位置推定部が前記自己位置を推定できないとき、他の前記空間認識装置から前記自己位置を取得する空間認識システムである。
本発明の一形態は、第１の空間認識装置と、第２の空間認識装置と、を有し、前記第１の空間認識装置は、現実空間の３次元形状を認識して第１の空間データを生成する第１の空間認識部と、前記第１の空間データに基づいて、前記現実空間における第１の自己位置を推定する第１の自己位置推定部と、前記第１の空間データを前記第２の空間認識装置に送信する第１の空間データ統合部と、前記第１の自己位置を前記第２の空間認識装置に送信する第１の自己位置共有部と、を有し、前記第２の空間認識装置は、前記現実空間の３次元形状を認識して第２の空間データを生成する第２の空間認識部と、前記第２の空間データに基づいて、前記現実空間における第２の自己位置を推定する第２の自己位置推定部と、前記第１の空間データと前記第２の空間データとを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する第２の空間データ統合部と、前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記第２の自己位置を前記第１の空間認識装置に送信する第２の自己位置共有部と、を有し、前記第１の空間認識装置又は前記第２の空間認識装置は自己位置補正部をさらに有し、前記自己位置補正部は、トータルステーションにより測定された前記第１の空間認識装置又は前記第２の空間認識装置の位置情報に基づいて、前記第１の自己位置推定部又は前記第２の自己位置推定部が推定した前記第１の自己位置又は前記第２の自己位置を補正する空間認識システムである。
本発明の一形態は、前記第１の自己位置推定部は、ローカル座標を用いて前記自己位置を推定する上記空間認識システムである。
本発明の一形態は、空間認識装置が、現実空間の３次元形状を認識して空間データを生成する空間認識ステップと、前記空間データに基づいて、前記現実空間における自己位置を推定する自己位置推定ステップと、前記空間データと、他の前記空間認識装置が生成した前記空間データとを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する空間データ統合ステップと、前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記自己位置を、他の前記空間認識装置に送信する自己位置共有ステップと、を有し、前記自己位置共有ステップでは、前記自己位置推定部が前記自己位置を推定できないとき、他の前記空間認識装置から前記自己位置を取得する空間認識方法である。
本発明の一形態は、上記方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明により、自己位置の推定精度や安定性を向上させることが可能な空間認識システム、空間認識装置、空間認識方法及びプログラムを提供することができる。

実施の形態１にかかる空間認識システム１の構成を示すブロック図である。 実施の形態１にかかる空間認識装置１００の外観の一例を示す図である。 実施の形態１にかかる空間認識装置１００の機能を示すブロック図である。 実施の形態２にかかる空間認識システム１の構成を示すブロック図である。 実施の形態２にかかる空間認識システム１の機能を示すブロック図である。 実施の形態３にかかる空間認識装置１００の外観の一例を示す図である。 実施の形態３にかかる空間認識システム１の構成を示すブロック図である。 実施の形態３にかかる空間認識システム１の機能を示すブロック図である。 自己位置補正部３０９による測定値の補正処理を説明する図である。

＜実施の形態１＞
本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。はじめに図１を用いて、本発明の実施の形態１にかかる空間認識システム１の構成について説明する。空間認識システム１は、複数の空間認識装置１００（１００ａ，１００ｂ，・・・）を含む。

図２は、実施の形態１にかかる空間認識装置１００の外観の一例を示す図である。空間認識装置１００は、典型的にはカメラ、デプスセンサ、ジャイロ、透過型ディスプレイ、処理ユニット及び通信ユニット等を有するＨＭＤ（Ｈｅａｄ Ｍｏｕｎｔｅｄ Ｄｉｓｐｌａｙ）であり、例えばＨｏｌｏｌｅｎｓ（登録商標）等が含まれる。

カメラは、現実空間を連続的に撮影して画像データを取得する。空間認識装置１００は、これらの画像データに基づいて、現実空間の３次元形状の認識（マッピング）と、空間認識装置１００の位置及び姿勢の推定（自己位置推定）と、を行う（ＳＬＡＭ：Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｍａｐｐｉｎｇ）。ＳＬＡＭは公知技術であるので、本稿ではＳＬＡＭの具体的なアルゴリズムについての説明は省略する。なお、空間認識装置１００は、現実空間の深度情報を取得するデプスセンサや、空間認識装置１００の傾きを検出するジャイロから得られる情報を用いて、ＳＬＡＭの精度を上げることも可能である。

透過型ディスプレイは、ディスプレイの向こう側の現実空間を視認できるほど透過率の高いディスプレイであり、ディスプレイに映し出されるコンテンツを現実空間に重畳させてユーザに視認させることができる。

処理ユニットは、少なくともプロセッサとメモリとを含み、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することにより空間認識装置１００特有の機能を実現する。通信ユニットは、外部の情報処理装置（サーバや他の空間認識装置１００等）とのデータの送受信を実行する。

図３は、実施の形態１にかかる空間認識装置１００の機能を示すブロック図である。空間認識装置１００は、空間認識部１０１、自己位置推定部１０３、空間データ統合部１０５、自己位置共有部１０７を有する。

空間認識部１０１は、カメラ、デプスセンサ、ジャイロ等から得られる情報に基づいて（マッピング）を行う。マッピングの成果として、空間認識部１０１は３次元メッシュデータ又は３次元点群データ（以下、空間データともいう）を生成する。３次元メッシュデータは、現実空間の３次元形状を示す多数の小さな平面（メッシュ）の集合である。典型的には、各メッシュはその法線ベクトルで代表されるので、メッシュデータは法線ベクトルの集合でありうる。３次元点群データは、現実空間の３次元形状を示す多数の点の集合（点群）である。より具体的には、各点の３次元座標の集合である。

自己位置推定部１０３は、カメラ、デプスセンサ、ジャイロ等から得られる情報に基づいて空間認識装置１００の位置及び姿勢の推定（自己位置推定）を行う。自己位置推定の成果として、自己位置推定部１０３は、典型的にはカメラ位置の座標と、空間認識装置１００の傾きとを算出する。

空間データ統合部１０５は、現実空間内に存在する他の空間認識装置１００と通信を行って、複数の空間認識装置１００の空間データを統合する。一例として、現実空間内に空間認識装置１００ａ及び空間認識装置１００ｂが存在する場合を想定する。親機として振る舞う空間認識装置１００ａは、自己（空間認識装置１００ａ）が認識した空間データＳａを、子機として振る舞う空間認識装置１００ｂに送信する。子機である空間認識装置１００ｂは、空間認識装置１００ａが認識した空間データＳａと、自己（空間認識装置１００ｂ）が認識した空間データＳｂとのパターンマッチングを行い、両者の空間データを統合した統合空間データＳｉを生成する。

空間データ同士のパターンマッチングについて説明する。空間データが３次元メッシュデータである場合、子機（空間認識装置１００ｂ）側の空間データ統合部１０５は、空間認識装置１００ａ及び空間認識装置１００ｂの双方のメッシュのうち、形状、傾き、大きさが一致しているもの（完全に一致するもののほか、差が所定のしきい値以内であるものも含む）を探索する。メッシュの形状、傾き、大きさが一致するとは、換言すれば、法線ベクトルの類似度が高いということである。一致するメッシュペアが発見されたならば、それらのメッシュペアをそれぞれ重ね合わせることによって２つのメッシュを結合させ、１つに統合された３次元メッシュデータを生成する。空間データが３次元点群データである場合も同様に、子機（空間認識装置１００ｂ）側の空間データ統合部１０５が、双方の空間データから類似度の高い点をそれぞれ選び出し、それらの点同士を重ね合わせることによって２つのメッシュを結合させ、１つに統合された３次元メッシュデータを生成する。

子機である空間認識装置１００ｂの空間データ統合部１０５は、親機である空間認識装置１００ａの空間データ統合部１０５に、生成した統合空間データＳｉを送信する。これにより、空間認識装置１００ａと空間認識装置１００ｂとの間で統合空間データＳｉが共有される。以降、空間認識装置１００ａと空間認識装置１００ｂとは統合空間データＳｉを用いて自己の位置を認識する。すなわち、同じワールド座標を共有し、ワールド座標の原点からの相対座標として自己位置を表現する。

なお、ここでは子機が１台である例を示したが、本発明はこれに限定されず、子機は複数台であっても良い。この場合、子機それぞれにおいて上述の一連の処理が実行される。

自己位置共有部１０７は、現実空間内に存在する他の空間認識装置１００に対し、所定の間隔で自己位置を送信する。例えば、現実空間内に空間認識装置１００ａ及び空間認識装置１００ｂが存在する場合、空間認識装置１００ａは、自己の位置（自己位置）Ｐａを空間認識装置１００ｂに対し送信し、空間認識装置１００ｂはＰａを一定期間保持する。同様に、空間認識装置１００ｂは、自己の位置（自己位置）Ｐｂを空間認識装置１００ａに対し送信し、空間認識装置１００ａはＰｂを一定期間保持する。ここで、自己位置Ｐａ及びＰｂは、空間データ統合部１０５による空間データ統合処理の結果、同一の原点を有する同一の座標系で表現されたものとなっている。そのため、空間認識装置１００ａ及び空間認識装置１００ｂは、互いの存在位置を示す座標を共有することができる。

ところで、空間認識装置１００は、ＳＬＡＭ処理が滞ることなどにより自己位置の推定に失敗し、一時的に自己位置を見失うことがある。これをロストという。ロストは空間認識装置１００の位置推定精度を低下させる大きな要因である。そこで、ロストによる位置推定精度低下を抑制すべく、本実施の形態では、ロストが発生した場合に他の空間認識装置１００から自己位置を教えてもらう仕組みを導入する。自己位置共有部１０７はロスト発生を検知すると、現実空間内に存在する他の空間認識装置１００に対しロスト信号を送信する。ロスト信号を受信した当該他の空間認識装置１００の自己位置共有部１０７は、ロストした空間認識装置１００に対し、その存在位置を通知する。

例えば、現実空間内に空間認識装置１００ａ及び空間認識装置１００ｂが存在し、空間認識装置１００ａにおいてロストが発生した場合を想定する。空間認識装置１００ａの自己位置共有部１０７は、空間認識装置１００ｂの自己位置共有部１０７に対しロスト信号を送信する。空間認識装置１００ｂの自己位置共有部１０７は、空間認識装置１００ａから事前に共有されていた自己位置Ｐａのうち最新のものを、空間認識装置１００ａの自己位置共有部１０７に対し送信する。空間認識装置１００ａの自己位置共有部１０７は、受信したＰａを自己位置とみなす。これにより、空間認識装置１００ａは、例えばコンテンツの投影などの処理を、ロストが発生したとしても中断することなく実行し続けることが可能となる。

なお、自己位置Ｐａ及びＰｂには、空間認識装置１００の位置は勿論のこと、姿勢を示す情報も含めることができる。また、ここでは現実空間内に２台の空間認識装置１００が存在する例を示したが、本発明はこれに限定されず、複数であれば何台でも良い。空間認識装置１００の数が多ければ多いほど、空間認識装置１００の位置推定の精度を安定させることができる。

本実施の形態によれば、現実空間内に存在する複数の空間認識装置１００が空間データを統合したうえで自己位置を推定する。これにより、建物やトンネル内のような測位信号が遮断される場合や、ある空間認識装置１００がマーカーから離れた場所に位置する場合であっても、高い精度で自己位置推定を行うことができる。例えば空間認識装置１００ｂがマーカーから遠く離れており、単独では自己位置推定精度を維持できないような場合であっても、マーカーの近くに位置し高い精度での自己位置推定が可能な空間認識装置１００ａと空間データを統合することによって、空間認識装置１００ａと同等の精度で自己位置推定を行うことができる。

また、本実施の形態では、複数の空間認識装置１００が自己位置を共有し、ロスト発生時には補完しあって自己位置を推定し続ける。これにより、従来よりも安定した自己位置推定を行うことが可能である。

＜実施の形態２＞
実施の形態１では、子機にあたる空間認識装置１００が空間データ統合処理を行った。これに対し実施の形態２では、サーバ２００が空間データ統合及びデータ共有処理を行う。

図４は、実施の形態２にかかる空間認識システム１の構成を示すブロック図である。空間認識システム１は、複数の空間認識装置１００（１００ａ，１００ｂ，・・・）と、サーバ２００を含む。サーバ２００は、少なくともプロセッサとメモリとを含み、プロセッサがメモリに格納されたプログラムを実行することにより所定の機能を実現する。

図５は、実施の形態２にかかる空間認識システム１の機能を示すブロック図である。空間認識装置１００は、現実空間の３次元形状の認識（マッピング）を行う空間認識部２０１、位置及び姿勢の推定（自己位置推定）を行う自己位置推定部２０３を有する。サーバ２００は、複数の空間認識装置１００の空間データを統合する空間データ統合部２０５、空間認識装置１００の存在位置を共有してロスト発生時のリカバリを行う自己位置共有部２０７を有する。空間認識部２０１、自己位置推定部２０３、空間データ統合部２０５及び自己位置共有部２０７の動作について、実施の形態１の空間認識部１０１、自己位置推定部１０３、空間データ統合部１０５及び自己位置共有部１０７との共通点については記述を省略しつつ説明する。

空間認識部２０１は、生成した空間データを、サーバ２００の空間データ統合部２０５に送信する。サーバ２００の空間データ統合部２０５は、複数の空間認識装置１００から受信した空間データを統合して、統合空間データを生成する。また、統合空間データの原点Ｏｉを決定し（典型的には任意の親機の原点を流用する）、各空間認識装置１００の空間認識部２０１に送信する。空間認識部２０１は、統合空間データの原点Ｏｉを自己の原点位置に設定する。これにより、各空間認識装置１００の座標系が統一される。

自己位置推定部２０３は、自己位置を、所定の間隔でサーバ２００の自己位置共有部２０７に送信する。また、ロストを検知した場合、ロスト信号をサーバ２００の自己位置共有部２０７に送信する。サーバ２００の自己位置共有部２０７は、ロスト信号を受信したなら、その空間認識装置１００から直前に共有された自己位置を、自己位置推定部２０３に対して通知する。自己位置推定部２０３は、通知された自己位置を用いてコンテンツ投影などの処理を続行する。

本実施の形態では、比較的処理リソースに恵まれていることが多いサーバ２００が空間データ統合及びデータ共有処理を行い、空間認識装置１００における処理負荷を軽減することで、システム全体のスループットを向上させることができる。

＜実施の形態３＞
実施の形態１及び２によれば、複数の空間認識装置１００を連携させることによって、従来であれば一部の空間認識装置１００の自己位置推定精度や安定性が低下しうる状況であっても、それを抑制することができる。しかしながら、全ての空間認識装置１００がマーカーから遠く離れるなどした場合には、誤差が蓄積し、システム全体の自己位置推定精度が低下する恐れがあった。そこで実施の形態３では、トータルステーション３００を導入し、複数の空間認識装置１００のうち１つを追尾して正確な位置を把握することにより、システム全体の自己位置推定精度を維持及び向上させる。

図６は、実施の形態３にかかる空間認識装置１００の外観の一例を示す図である。本実施の形態では、空間認識装置１００は、冶具１１１を介してヘルメット１１３に固定されている。また、プリズム１１５が冶具１１１に取り付けられている。冶具１１１、空間認識装置１００、プリズム１１５の位置関係は固定的である必要がある。

図７は、実施の形態３にかかる空間認識システム１の構成を示すブロック図である。空間認識システム１は、複数の空間認識装置１００（１００ａ，１００ｂ，・・・）と、トータルステーション３００とを含む。このうち少なくとも１つの空間認識装置１００は、図６に示すようにプリズム１１５を連結している必要がある。以下、プリズム１１５を連結した空間認識装置１００を空間認識装置１００ｐｒとよぶ。

図８は、実施の形態３にかかる空間認識システム１の機能を示すブロック図である。空間認識装置１００は、実施の形態１と同様の構成要素として、現実空間の３次元形状の認識（マッピング）を行う空間認識部１０１、ＳＬＡＭにより位置及び姿勢の推定（自己位置推定）を行う自己位置推定部１０３、複数の空間認識装置１００の空間データを統合する空間データ統合部１０５、複数の空間認識装置１００で存在位置を共有してロスト発生時のリカバリを行う自己位置共有部１０７を有する。これらに加え、空間認識装置１００ｐｒについては、トータルステーション３００から得られる位置情報に基づいて自己位置をアップデートする自己位置補正部３０９を有しているものとする。トータルステーション３００は、空間認識装置１００ｐｒに連結されたプリズム１１５の位置を測定する測定部３１１を有する。以下、本実施の形態の特徴的な構成要素である測定部３１１及び自己位置補正部３０９の機能を中心に、実施の形態３の空間認識装置１００特有の動作について説明する。

はじめに、キャリブレーションとして、空間認識装置１００ｐｒが原点位置にあるときのプリズム１１５の位置を、トータルステーション３００の測定部３１１により測定する。このときの測定値をトータルステーション３００側で（０，０，０）と定義することにより、空間認識装置１００ｐｒとトータルステーション３００との座標系を一致させる。

以後、トータルステーション３００の測定部３１１は、プリズム１１５の位置を随時測定する。測定部３１１は、測定値を空間認識装置１００ｐｒの自己位置補正部３０９に送信する。測定値は測定部３１１から直接自己位置補正部３０９に送信されても良く、サーバ等を介して送信されても良い。自己位置補正部３０９は、測定部３１１から測定値を受信したならば、自己位置推定部１０３がＳＬＡＭにより算出した自己位置推定値をこの測定値で単に上書きしてしまっても良い。又は、ＳＬＡＭにより算出された自己位置推定値をこの測定値を利用して補正しても良い。例えば、ＳＬＡＭにより算出された自己位置推定値と、測定部３１１から受信した測定値と、の誤差が所定のしきい値を超えた場合に、当該誤差を打ち消す補正を自己位置推定値に対して施すことができる。

なお、これまでに説明した空間認識装置１００はすべてワールド座標で自己位置を認識するものであった。これは空間認識装置１００ｐｒや、実施の形態１及び２において説明した空間認識装置１００でも同様である。いずれの空間認識装置１００も、認識した現実世界内に定義した原点からの相対座標によって自己位置を認識している。

しかしながら、空間認識装置１００の空間認識精度等に起因して、空間認識装置１００が認識するワールド座標自体がずれを含んでいることがある。よって、ワールド座標を用いて自己位置を表現するかぎり、自己位置の推定精度には限界が生じる。上述のように、トータルステーションを使用することにより、空間認識装置１００の移動量を比較的正確に測定することはできる。しかし、空間認識装置１００におけるワールド座標系の原点の認識誤差を小さくすることはできない。

そこで、実施の形態３の変形例として、空間認識装置１００ｐｒは、ローカル座標を用いて自己位置を推定することができる。トータルステーション３００による追尾が可能な間は、空間認識装置１００ｐｒはＳＬＡＭを使用せず、トータルステーション３００から得られた移動量を用いてローカル座標を更新する。トータルステーション３００がプリズム１１５を捕捉できなくなった時点で、空間認識装置１００ｐｒはＳＬＡＭによる自己位置（ローカル座標）推定に切り替える。ここでローカル座標とは、換言すれば空間認識装置１００ｐｒが現実空間に投影する図面等の座標系における自己位置である。ローカル座標を用いることにより、ワールド座標系原点の認識精度に依存することなく、誤差の少ない空間認識装置１００の移動量に基づいて、高精度に自己位置を推定することができる。

他の空間認識装置１００と自己位置を共有する際は、ローカル座標系原点とワールド座標系原点との既知のオフセットに基づいて、ローカル座標をワールド座標に変換してから共有すれば良い。

なお、自己位置補正部３０９は、空間認識装置１００ｐｒとプリズム１１５とのオフセットを考慮して、測定部３１１から受信した測定値に補正を加えても良い。空間認識装置１００ｐｒとプリズム１１５との相対的な位置関係がキャリブレーション時点と常に同じであれば補正の必要はないが、例えば頭部を傾けると、つまりキャリブレーション時と空間認識装置１００ｐｒの姿勢が異なると、測定部３１１による測定値が実際の空間認識装置１００ｐｒの位置と相違してしまう（図９参照）。自己位置補正部３０９は、ジャイロが検出する空間認識装置１００ｐｒの傾きθを利用することで、この誤差を補正できる。

本実施の形態によれば、自己位置補正部３０９が、ＳＬＡＭにより算出された自己位置推定値を、トータルステーション３００による測定値により常に（又は所定の条件下で）補正するので、空間認識装置１００ｐｒは常に高い精度で自己位置を認識することができる。そして、この空間認識装置１００ｐｒを空間認識システム１に参加させ、他の空間認識装置１００と空間データを統合させることで、システム全体の自己位置推定精度を向上させることが可能となる。

なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、上述の実施の形態において示した各種処理手段のソフトウェア又はハードウェアによる実装方法はあくまで一例であり、他の手法で代替されても良い。例えば、実施の形態では同一の筐体内に実装することとした複数の処理手段を、複数の異なるハードウェアとして提供することができる。又は、実施の形態では異なるハードウェアに実装することとした複数の処理手段を、１つのハードウェアに実装することができる。また、任意の処理手段又は処理手段のうち一部の機能をクラウドコンピューティング、エッジコンピューティング、フォグコンピューティング等の技術により実現することとしても良い。

また、上述の実施の形態１乃至３に示した手法は、本発明の主旨を損なわない限り、任意に組み合わせて実施しうる。

また本発明を構成する各処理手段は、ハードウェアにより構成されるものであってもよく、任意の処理をＣＰＵにコンピュータプログラムを実行させることにより実現するものであってもよい。また、コンピュータプログラムは、様々なタイプの一時的又は非一時的なコンピュータ可読媒体を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。一時的なコンピュータ可読媒体は、例えば有線又は無線によりコンピュータに供給される電磁的な信号を含む。

１ 空間認識システム
１００（１００ａ，１００ｂ，１００ｐｒ） 空間認識装置
１０１ 空間認識部
１０３ 自己位置推定部
１０５ 空間データ統合部
１０７ 自己位置共有部
１１１ 冶具
１１３ ヘルメット
１１５ プリズム
２００ サーバ
２０１ 空間認識部
２０３ 自己位置推定部
２０５ 空間データ統合部
２０７ 自己位置共有部
３００ トータルステーション
３０９ 自己位置補正部
３１１ 測定部

Claims (7)

1. 現実空間の３次元形状を認識して空間データを生成する空間認識部と、
   前記空間データに基づいて、前記現実空間における自己位置を推定する自己位置推定部と、
   前記空間データと、他の空間認識装置が生成した前記空間データと、を統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する空間データ統合部と、
   前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記自己位置を、他の前記空間認識装置に送信する自己位置共有部と、を有し、
   前記自己位置共有部は、前記自己位置推定部が前記自己位置を推定できないとき、他の前記空間認識装置から前記自己位置を取得する
   空間認識装置。
2. 第１の空間認識装置と、第２の空間認識装置と、を有し、
   前記第１の空間認識装置は、
   現実空間の３次元形状を認識して第１の空間データを生成する第１の空間認識部と、
   前記第１の空間データに基づいて、前記現実空間における第１の自己位置を推定する第１の自己位置推定部と、
   前記第１の空間データを前記第２の空間認識装置に送信する第１の空間データ統合部と、
   前記第１の自己位置を前記第２の空間認識装置に送信する第１の自己位置共有部と、を有し、
   前記第２の空間認識装置は、
   前記現実空間の３次元形状を認識して第２の空間データを生成する第２の空間認識部と、
   前記第２の空間データに基づいて、前記現実空間における第２の自己位置を推定する第２の自己位置推定部と、
   前記第１の空間データと前記第２の空間データとを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する第２の空間データ統合部と、
   前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記第２の自己位置を前記第１の空間認識装置に送信する第２の自己位置共有部と、を有し、
   前記第２の自己位置推定部が前記現実空間における前記自己位置を推定できないとき、
   前記第２の自己位置共有部が、前記第１の空間認識装置から前記第２の自己位置を取得する
   空間認識システム。
3. 複数の空間認識装置と、サーバと、を有し、
   前記空間認識装置は、
   現実空間の３次元形状を認識して空間データを生成する空間認識部と、
   前記空間データに基づいて、前記現実空間における自己位置を推定する自己位置推定部と、を有し、
   前記サーバは、
   複数の前記空間認識装置が生成した前記空間データを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する空間データ統合部と、
   前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記空間認識装置の前記自己位置を、他の前記空間認識装置に送信する自己位置共有部と、を有し、
   前記自己位置共有部は、前記自己位置推定部が前記自己位置を推定できないとき、他の前記空間認識装置から前記自己位置を取得する
   空間認識システム。
4. 第１の空間認識装置と、第２の空間認識装置と、を有し、
   前記第１の空間認識装置は、
   現実空間の３次元形状を認識して第１の空間データを生成する第１の空間認識部と、
   前記第１の空間データに基づいて、前記現実空間における第１の自己位置を推定する第１の自己位置推定部と、
   前記第１の空間データを前記第２の空間認識装置に送信する第１の空間データ統合部と、
   前記第１の自己位置を前記第２の空間認識装置に送信する第１の自己位置共有部と、を有し、
   前記第２の空間認識装置は、
   前記現実空間の３次元形状を認識して第２の空間データを生成する第２の空間認識部と、
   前記第２の空間データに基づいて、前記現実空間における第２の自己位置を推定する第２の自己位置推定部と、
   前記第１の空間データと前記第２の空間データとを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する第２の空間データ統合部と、
   前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記第２の自己位置を前記第１の空間認識装置に送信する第２の自己位置共有部と、を有し、
   前記第１の空間認識装置又は前記第２の空間認識装置は自己位置補正部をさらに有し、
   前記自己位置補正部は、トータルステーションにより測定された前記第１の空間認識装置又は前記第２の空間認識装置の位置情報に基づいて、前記第１の自己位置推定部又は前記第２の自己位置推定部が推定した前記第１の自己位置又は前記第２の自己位置を補正する
   空間認識システム。
5. 前記第１の自己位置推定部は、ローカル座標を用いて前記自己位置を推定する
   請求項２又は４記載の空間認識システム。
6. 空間認識装置が、
   現実空間の３次元形状を認識して空間データを生成する空間認識ステップと、
   前記空間データに基づいて、前記現実空間における自己位置を推定する自己位置推定ステップと、
   前記空間データと、他の前記空間認識装置が生成した前記空間データとを統合し、同一の原点を有する同一の座標系で表現された統合空間データを生成する空間データ統合ステップと、
   前記統合空間データに基づいて推定された前記現実空間における前記自己位置を、他の前記空間認識装置に送信する自己位置共有ステップと、を有し、
   前記自己位置共有ステップでは、前記自己位置推定部が前記自己位置を推定できないとき、他の前記空間認識装置から前記自己位置を取得する
   空間認識方法。
7. 請求項６記載の方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

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