(57)【要約】移動体に搭載された撮像手段により撮影した風景画像を、風景の特徴を記述した風景画像データベースと比較することによって該移動体の現在位置を同定する測位システムにおいて、より少ない計算量で測位対象移動体における測位処理が行えるようにする測位システムの風景画像データベースを提供する。  本発明の風景画像データベースは、複数の風景画像データと該風景画像データが採取された位置である画像取得位置が対応付けて格納され、前記複数の風景画像データの各々は、実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物以外の事物に対する特徴点の特徴量を含む。
2012046671.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の風景画像データと該風景画像データが採取された位置である画像取得位置が対応付けて格納され、
前記複数の風景画像データの各々は、実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物以外の事物に対する特徴点の特徴量を含むことを特徴とする風景画像データベース。
【請求項２】
前記実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物が車両であることを特徴とする請求項１に記載の風景画像データベース。
【請求項３】
前記実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物が人物であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の風景画像データベース。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかの請求項に記載された風景画像データベースと、
風景画像を撮像する第一の撮像手段と、
現在位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第一の特徴点抽出手段と、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物に対応する領域を抽出する将来変動領域抽出手段と
前記第一の撮像手段が取得した特徴点から、前記将来変動領域抽出手段が抽出した領域から抽出された特徴点を除いた特徴点の特徴量を、前記現在位置情報と対応づけて前記風景画像データベースに記憶する風景画像データベース構築手段と、
を備えることを特徴とするデータベース構築装置。
【請求項５】
前記第一の撮像手段は可視光域の波長帯の画像だけでなく、可視光域以外の波長帯の画像も撮像し、前記将来変動領域抽出手段は前記第一の撮像手段が取得した風景画像中から植物に対応する領域を抽出することを特徴とする請求項４に記載のデータベース構築装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項３のいずれかの請求項に記載された風景画像データベースと、
風景画像を撮像する第二の撮像手段と、前記第二の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第二の特徴点抽出手段と、前記第二の特徴点抽出手段が抽出した特徴点の特徴量と前記風景画像データベースとを照合して前記測位対象移動体の現在位置を同定する画像照合・位置同定手段と、
を備えることを特徴とする測位対象装置。
【請求項７】
前記測位対象装置は、該測位対象装置の現在の概略位置を取得する概略位置取得手段をさらに具備し、前記画像照合・位置同定手段は、前記風景画像データベースに格納された風景画像データのうち、前記測位対象装置が前記概略位置付近において生成した風景画像データのみを利用して画像照合を行うことを特徴とする請求項６記載の測位対象装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項３のいずれかの請求項に記載されたデータベース構築装置と、
請求項６又は請求項７に記載された測位対象装置と、
を備え、前記測位対象装置の風景画像データベースは、前記データベース構築装置にて構築した風景画像データベースと同内容であることを特徴とする測位システム。
【請求項９】
前記測位対象移動体より位置情報および風景画像データ転送要求を受けたときに、本位置情報付近の位置情報に対応づけられた前記風景画像データベース中の風景画像データを送信するサーバ装置内風景画像データベースダウンロード手段を有するサーバ装置を含み、
前記測位対象移動体は、該測位対象移動体の概略位置を取得する概略位置取得手段と、前記サーバ装置内風景画像データベースダウンロード手段に対し前記位置情報および風景画像データ転送要求を送信して前記概略位置付近の位置情報に対応づけられた前記風景画像データベース中の風景画像データを取得する測位対象移動体上風景画像データベースダウンロード手段を更に有し、
前記画像照合・位置同定手段は、前記風景画像データベースダウンロード手段が取得した前記風景画像データと前記第二の特徴点抽出手段が抽出した特徴点の特徴量とを照合して現在位置を同定することを特徴とする請求項８に記載の測位システム。
【請求項１０】
風景画像を撮像し、
現在位置情報を取得し、
前記風景画像から特徴点の特徴量を抽出し、
前記風景画像から実世界上において位置もしくは形状が将来変化する物体に対応する領域を抽出する、
ことを特徴とするデータベース構築方法。
【請求項１１】
可視光域の波長帯の画像だけでなく、可視光域以外の波長帯の画像も撮像し、
前記風景画像中から植物に対応する領域を抽出する、
ことを特徴とする請求項１０に記載のデータベース構築方法。
【請求項１２】
風景画像を撮像する第一の撮像ステップと、
現在位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第一の特徴点抽出ステップと、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から実世界上において位置もしくは形状が将来変化する物体に対応する領域を抽出する将来変動領域抽出ステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とする風景画像データベース構築プログラムを記録したプログラム記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、移動体に搭載された撮像手段により撮影した風景画像を基に該移動体の現在位置を同定する測位システム、風景画像データベース、データベース構築装置、データベース構築方法、風景画像データベース構築プログラム及び測位対象装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
移動体の位置を同定する技術として全地球測位システム（ＧＰＳ：Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ）が一般に知られている。ＧＰＳでは、ＧＰＳ衛星が発信する無線電波を車載の受信装置で受信し、発信−受信の時刻差に基づいて測位を行う。
ＧＰＳのような無線技術をベースとした測位システムでは、必要数以上の無線電波を受信できない場所では測位が行えないという問題がある。具体例としては、ビルの谷間や地下道などが挙げられ、都市部においては測位困難な状況が起こりやすい。
このような問題点を回避できる原理の全く異なる測位技術として、移動体搭載のカメラにより取得される風景画像を、事前に記憶済みの風景画像に関するデータベースと照合することによって、該移動体の現在位置を同定する技術が開示されている。
特許文献１には次のような測位方法が開示されている。即ち、移動体搭載カメラにより取得された風景画像から、道路の平面形状を示す形状データや周辺の建築物の高さ・色などの情報を抽出し、これらと記憶済みのデータベースとを照合して移動体の現在位置を同定するものである。
特許文献２には、移動体搭載カメラにより取得された風景画像から、道路標示の特徴点の位置を抽出し、これと記憶済みのデータベースとを照合して該移動体の現在位置を同定する測位方法が開示されている。
特許文献３には、屋内環境で動作する移動体を対象として、移動体搭載カメラで天井を撮影し、その画像を記憶済みのデータベースと照合することによって現在位置および姿勢を同定する方法が開示されている。
また、目的は測位ではないものの、特許文献２と同じように風景画像から抽出される特徴点に基づいてデータベースと照合を行う技術として、非特許文献１には次のような障害物を検出する手法が開示されている。即ち、当該手法に於いては移動体搭載カメラにより取得された風景画像と記憶済みのデータベースとをＳＩＦＴと呼ばれる特徴点に関して対応づける。そして対応すると判断された路面領域画像の差分を計算することにより障害物を検出する。ここでＳＩＦＴとはＳｃａｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍの略語である。この手法では、誤対応した特徴点が混入していても風景画像と記憶済みのデータベースとを正しく対応づけられるようにするための仕組みとして、ＲＡＮＳＡＣ（ＲＡＮｄｏｍ  ＳＡｍｐｌｅ  Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）という試行錯誤的なパラメータ推定手法が導入されている。
特許文献４には、移動体搭載カメラにより取得された風景画像を基にした次のような変化領域認識装置が開示されている。これは取得された風景画像を記憶済みのデータベースと照合して位置あわせを行い、位置合わせ後に合致しなかった領域を変化領域、即ちデータベース作成時には存在しなかった物体の存在する領域として抽出するものである。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４２０６０３６号公報
【特許文献２】特開２００７−１０７０４３号公報
【特許文献３】特開２００４−１２４２９号公報
【特許文献４】特許第３９６６４１９号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】久徳ら、「過去の車載カメラ映像との道路面差分による前方障害物の検出」、第１５回画像センシングシンポジウムダイジェスト集、画像センシング技術研究会、２００９年６月、ＩＳ２−１５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述した関連する技術を用いて移動体の現在位置を測位しようとすると実際にはさまざまな問題が存在する。
まず、特許文献３に開示された技術は屋内環境でないと適用できないため、自動車など屋外で機能する移動体には適用不可能である。特許文献２も、道路標示が存在する環境でないと機能しないという問題がある。
特許文献１は、道路および該道路に隣接する建造物の外観に関連する所定の特徴量などの情報に基づいて照合を行うため場所を選ばず適用可能な技術であると考えられる。しかし、特許文献１に記載の発明が照合に用いる道路の幅や道路の長さ（交差点から次の交差点までの距離）、道路の両側それぞれに存在する建造物の数等の特徴量をコンピュータに自動的に抽出させるのは現状の画像認識技術では困難である。従ってデータベースの構築を人手で行う必要があるため、データベースの構築コストが高いという問題がある。
これらに対し、非特許文献１のように風景画像から抽出される特徴点の位置情報に基づいて移動体の現在位置を特定する方法は、屋内屋外によらず広範な環境でも適用できる点で有利である。また、特徴点の抽出は既存の手法により容易に実現可能であるためデータベース構築コストが安いといった点においても有効である。
ただし、このような特徴点の照合による手法では、次のような問題がある。つまり、風景画像から抽出される特徴点とデータベース中に記憶されている特徴点との対応関係を推定した後、ランダムに抽出した一定個数以上の全ての特徴点に対して、推定した対応関係が完全に正しくないと現在位置を推定することができない。ここで、正しい対応関係とは、実世界上の同一物体の同一箇所に対応する風景画像上の特徴点とデータベース中の特徴点とが対応づけられることをさす。
現有の画像認識技術による特徴点の対応づけ処理では１００％正しく対応づけることは困難であるため、非特許文献１などに開示されている手法ではＲＡＮＳＡＣと呼ばれる試行錯誤的プロセスを導入している。このＲＡＮＳＡＣにより一定個数の特徴点の組の抽出を何度も行い、全ての特徴点が正しく対応づけられている場合が偶然含まれるようにしている。
そして、誤って対応づけられた特徴点の割合が多いほど、一定個数の特徴点の組の抽出をより多い回数行わなければならず、位置の同定に要する処理時間が増大する。風景画像データベース構築に利用した画像中に場所が移動する可能性が高い車両や人、さらには成長にしたがって形状が変化する街路樹などの植物が写っている場合は次の様な問題がある。これら移動する物体等に対応する領域から抽出された特徴点に対しては、測位対象移動体の測位時に正しい対応関係が存在し得ない可能性が極めて高い。しかし、従来はこれらの特徴点も照合対象の特徴点として扱われていたため、位置同定に要する処理時間の増大を招いていた。
（発明の目的）
本発明は上記課題を解決すべく、より少ない計算量で測位対象移動体における測位処理が行えるようにする測位システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の風景画像データベースは、複数の風景画像データと該風景画像データが採取された位置である画像取得位置が対応付けて格納され、前記複数の風景画像データの各々は、実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物以外の事物に対する特徴点の特徴量を含む。
本発明のデータベース構築方法は、風景画像を撮像し、現在位置情報を取得し、前記風景画像から特徴点の特徴量を抽出し、前記風景画像から実世界上において位置もしくは形状が将来変化する物体に対応する領域を抽出する。
本発明の風景画像データベース構築プログラムは、風景画像を撮像する第一の撮像ステップと、現在位置情報を取得する位置情報取得ステップと、前記第一の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第一の特徴点抽出ステップと、前記第一の撮像手段が取得した風景画像から実世界上において位置もしくは形状が将来変化する物体に対応する領域を抽出する将来変動領域抽出ステップと、
をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【０００７】
上記に説明したように、本発明によれば、より少ない計算量で測位対象移動体における測位処理が行えるようにする測位システムを提供することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】本発明を説明する図である。
【図２】風景画像データベースの記述の一例を示す図である。
【図３】第一の撮像モジュール１０１が取得した移動体の前方の画像の一例を示す図である。
【図４】第一の撮像モジュール１０１が取得した画像およびそこから抽出される特徴点の位置を示す図である。
【図５】風景画像データベース１０４に記録されているデータを収集した４地点と測位対象移動体搭載装置１１０の現在位置との位置関係を示す図である。
【図６】４つの地点に対する照合処理の確からしさ、地点の位置情報、および照合処理によりえられた相対位置（方向）情報の一例を示す図である。
【図７】データベース構築用移動体搭載装置のフローチャートを示す図である。
【図８】測位対象移動体搭載装置のフローチャートを示す図である。
【図９】本発明の第２の実施の形態を説明する図である。
【図１０】本発明の第２の実施の形態における、測位対象移動体搭載装置のフローチャートを示す図である。
【図１１】本発明の第３の実施の形態を説明する図である。
【図１２】本発明の第３の実施の形態における、データベース構築用移動体搭載装置のフローチャートを示す図である。
【図１３】本発明の第３の実施の形態における、サーバ装置のフローチャートを示す図である。
【図１４】本発明の第４の実施の形態を説明する図である。
【図１５】本発明の第４の実施の形態における、サーバ装置のフローチャートを示す図である。
【図１６】本発明の第４の実施の形態における、測位対象移動体搭載装置のフローチャートを示す図である。
【図１７】本発明の第４の実施の形態における、サーバ装置の他のフローチャートを示す図である。
【図１８】本発明の第４の実施形態における、データベース構築用移動体搭載装置のハードウェア構成を示す図である。
【図１９】本発明の第４の実施形態における、測位対象移動体搭載装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２０】本発明の第４の実施形態における、データベース構築用移動体搭載装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２１】本発明の第４の実施形態における、サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２２】本発明の第４の実施形態における、サーバ装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２３】本発明の第４の実施形態における、測位対象移動体搭載装置のハードウェア構成を示す図である。
【図２４】本発明の第５の実施形態における、データベース構築用移動体の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
（第１の実施の形態）
本発明の第１の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
図１を参照すると、本発明の第１の実施形態は、データベース構築用移動体搭載装置１００と測位対象移動体搭載装置１１０を含む。データベース構築用移動体とは、例えばデータベース構築専用の自動車やロボットなどである。測位対象移動体とは、例えば自家用および業務用車両、もしくは車輪や足などの移動手段を供えたロボットなどである。
前記データベース構築用移動体搭載装置１００は、風景画像を撮像する第一の撮像モジュール１０１と、該データベース構築用移動体の現在位置を取得する位置情報取得モジュール１０２とを含む。
更にデータベース構築用移動体搭載装置１００は、第一の撮像モジュール１０１が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第一の特徴点抽出モジュール１０３を含む。更に、データベース構築用移動体搭載装置１００は、抽出された特徴点の特徴量と位置情報とを対応づけて記憶する風景画像データベース１０４と、を含む。第一の特徴点抽出モジュール１０３で」抽出する特徴点及びその特徴量としては、例えばよく知られているＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴やＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄｅｄ  Ｕｐ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）特徴などである。
更にデータベース構築用移動体搭載装置１００は、撮像モジュールが撮影した風景画像から位置もしくは形状が近い将来変化する可能性が高い領域を抽出する将来変動領域抽出モジュール１０５を含む。近い将来変化する可能性が高い領域とは、現在移動している人物や車両等のみならず、静止していても一時的であり、一定時間後に移動しうる人物や車両等が記録された領域である。
更にデータベース構築用移動体搭載装置１００は、以下の機能を有する風景画像データベース構築モジュール１０６を備える。即ち風景画像データベース構築モジュール１０６は、前記将来変動領域抽出モジュール１０５が抽出した領域以外から抽出された前記特徴点の特徴量を前記現在位置情報と対応づけて前記風景画像データベースに記憶する。
測位対象移動体搭載装置１１０は、風景画像を撮像する第二の撮像モジュール１１１と、第二の撮像モジュールが取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第二の特徴点抽出モジュール１１２とを含む。更に測位対象移動体搭載装置１１０は、画像照合・位置同定モジュール１１３、風景画像データベース１１４を有する。画像照合・位置同定モジュール１１３は、第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点と風景画像データベース１０４中の特徴点情報とを照合して前記測位対象移動体搭載装置１１０の現在位置を同定する。
まず、データベース構築用移動体搭載装置１００の構成について詳細に説明する。
第一の撮像モジュール１０１は、車載カメラなどから構成され、風景画像を撮像する。例えば、データベース構築用移動体が予め定めた道路のコースを移動する間、車両前方の風景画像を時々刻々撮影する。
位置情報取得モジュール１０２は、データベース構築用移動体に搭載されたＲＴＫ−ＧＰＳ（Ｒｅａｌ−Ｔｉｍｅ  Ｋｉｎｅｔｉｃ  ＧＰＳ）や車速パルス情報等を用いた高精度な測位モジュールから構成される。位置情報取得モジュール１０２は、第一の撮像モジュール１０１即ちデータベース構築用移動体が画像を撮影した地点の位置情報を取得する。位置情報は、例えば緯度・経度の２種類の数値により表現される。
第一の特徴点抽出モジュール１０３は、第一の撮像モジュール１０１が取得した風景画像中から特徴点を抽出し、特徴点の画像上での座標位置および特徴量を特徴点情報として抽出する。第一の特徴点抽出モジュール１０３が抽出する特徴点及び特徴量としては、例えばよく知られているＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−ｉｎｖａｒｉａｎｔ  ｆｅａｔｕｒｅ  ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）特徴やＳＵＲＦ（Ｓｐｅｅｄｅｄ  Ｕｐ  Ｒｏｂｕｓｔ  Ｆｅａｔｕｒｅｓ）特徴などを用いることができる。
風景画像データベース１０４は、風景画像から抽出した特徴点情報と、風景画像の撮影位置を関連づけて記憶したデータベースである。
データベースの記述の一例を図２に示す。レコード番号２０１はある１つの時刻に撮影した風景画像に対する撮影位置情報２０２として緯度２０３、および経度２０４の情報と、特徴点情報２０５とから構成される。特徴点情報２０５は、このとき抽出された特徴点の総数を示す特徴点数２０６、および各特徴点の画像中における座標位置２０７および特徴点近傍の画像特徴量２０８の組の集合から構成される。
画像特徴量２０８には例えばＳＵＲＦ特徴などを用いればよく、例えば局所領域内における画素値の変化方向および変化強度を数値化した６４次元のベクトル値などで表現される。また、処理した風景画像の枚数だけのレコードが作成される。なお、風景画像データベース１０４は、本実施の形態においてはデータベース構築用移動体搭載装置１００内に当初構築されるが、その後複製されて、後述する測位対象移動体搭載装置１１０内におかれる。
将来変動領域抽出モジュール１０５は、第一の撮像モジュール１０１が取得した画像に含まれる、実世界上において将来位置や形状が変動する可能性が高い物体に対応する画像上の領域を抽出する。屋外環境において、将来位置や形状が変動する可能性が高い物体として車両、歩行者が挙げられる。
将来変動領域抽出モジュール１０５では車両や歩行者に対応する領域を画像認識手法等により抽出する。具体的には、既存の人物検知手法、車両検知手法、もしくは一般物体検知手法などによって検出することが可能である。
なお、将来変動領域抽出モジュール１０５が抽出する領域は、第一の撮像モジュール１０１が画像を取得した時刻においてなんらかの移動をしている物体に対応する領域ではなく、人物や車両などの移動しうる物体に対応する領域である。言い換えると、第一の撮像モジュール１０１が画像を取得した時刻において、静止している人や車両に対応する領域も本モジュールにて抽出している。
将来変動領域抽出モジュール１０５が抽出する領域の一例を図３を用いて説明する。図３は、第一の撮像モジュール１０１が取得した移動体の前方の画像の例を示す図であり、道路面領域３０１、建築物領域３０２、駐車車両領域３０３が含まれる。この場合、将来変動領域抽出モジュール１０５は将来変動する可能性がある駐車車両を含む駐車車両領域３０３を抽出する。
風景画像データベース構築モジュール１０６は、第一の特徴点抽出モジュール１０３が抽出した特徴点のうち、将来変動領域抽出モジュール１０５が抽出した車両や歩行者に対応する領域から抽出された特徴点を除く特徴点情報を以下の様に処理する。即ち、風景画像データベース構築モジュール１０６は、この特徴点情報を位置情報取得モジュール１０２が取得したデータベース構築用移動体の位置情報と対応づけて風景画像データベース１０４に記録する。風景画像データベース構築モジュール１０６による特徴点の選択の様子を図４を用いて説明する。図４は、第一の撮像モジュール１０１が取得した画像およびそこから抽出される特徴点の位置を示す図である。図中の星印が特徴点の位置を示す。将来変動領域抽出モジュール１０５が抽出する駐車車両領域３０３に対応する特徴点４０１を除いた特徴点４０２に関する情報が風景画像データベース１０４に記録される。
次に、測位対象移動体搭載装置１１０の構成について説明する。
第二の撮像モジュール１１１は、測位対象移動体に搭載されて時々刻々風景画像を撮像する。
第二の特徴点抽出モジュール１１２は、第二の撮像モジュール１１１が取得した風景画像から特徴点を抽出し、その画像上での座標位置情報および画像特徴量を抽出する。特徴点の抽出アルゴリズムには、第一の特徴点抽出モジュール１０２と同一のものを用いればよい。
画像照合・位置同定モジュール１１３は、第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点情報と風景画像データベース１０４中の特徴点情報とを照合して測位対象移動体の現在位置を同定する。
以下、特徴点の具体的な照合方法および測位対象移動体の位置同定方法について詳細に説明する。
まず、第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点群と、風景画像データベース１０４中の１つのレコード、すなわち１つの地点に対応づけられて記憶された特徴点群の中から、特徴量が類似する特徴点の組を抽出する。特徴点の特徴量はベクトル値で表現される。そこで、具体的には、例えば第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点群の中の１つの特徴点の特徴量と風景画像データベース１０４中の１つの特徴点の特徴量とに関して、２つのベクトルの差分のノルムの大きさを計算する。そして、その大きさが閾値以下のものを類似しているものと判定し、対応する特徴点を組として抽出すればよい。
類似した特徴量を持つ特徴点の組をすべて抽出した後、その中から８組をランダムに抽出する。その後、８点法と呼ばれるアルゴリズムを用いて、風景画像データベース１０４のレコードに関連づけられた移動体位置に対する移動体の相対位置関係の推定値が得られる。また、推定値と類似した特徴量を持つすべての特徴点の組の情報を用いて、推定された相対位置の確からしさを算出することが出来る。
ただし、ここで相対的位置関係を正確に求めるためには８組の特徴点すべてが正しく対応している必要がある。しかし、特徴点の組の中には誤った対応のものが含まれる可能性があるため、８組の選び方を何度も変更して相対位置とその確からしさを算出して、最大の確からしさを与える相対位置を求め、選択する。
また、以上は風景画像データベース１０４から選択した１つのレコードに対する照合であり、他のレコードに対応する特徴点とも照合し、推定値の確からしさの高いレコードに関する結果を１〜３通り程度選択する。その後三角測量の原理に従ってレコード中のデータを撮影した位置に対する現在の相対的位置を算出し、風景画像データベース１０４のデータを撮影した絶対位置情報を加味して現在の移動体の位置を特定する。
具体例を図５，６を参照して説明する。図５は、風景画像データベース１０４に記録されているデータを収集した４地点（地点５０１、地点５０２、地点５０３、地点５０４）および測位対象移動体の現在位置５０７を模式的に示す図である。また、図６は地点５０１から地点５０４に対応する特徴点のデータと現時刻に抽出された特徴点のデータとの照合処理の確からしさ、および地点５０１から地点５０４の位置情報、および照合処理で得られた相対位置関係である方位の値を示す図である。
８点法により得られるおおもとの相対位置情報は、移動体の３次元的な相対方位情報もしくは絶対距離情報、および風景画像データベース１０４作成時と現在の測位対象移動体との撮像モジュールの光軸の３次元的回転情報である。しかし図６ではその中から単純に水平面上における相対方位情報のみを記している。
図５，６の場合には、例えば比較的高い“確からしさ”が抽出されている地点５０２、地点５０３において抽出された相対位置情報に基づいて判断することが出来る。図５，６には画像照合・位置同定モジュール１１３で推定された、地点５０２に対する現在位置の光軸に対する角度５０５、画像照合・位置同定モジュール１１３で推定された、地点５０３に対する現在位置の光軸に対する角度５０６が示されている。即ち、地点５０２を基準として８０度右向きの角度５０５上であり、且つ地点５０３を基準として４５度右向きの角度５０６上である点（図５に於いて５０７で示される点）が測位対象移動体の現在位置であると幾何学的に判断することができる。
次に、本第１の実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。図７、図８は、それぞれ本実施形態のデータベース構築用移動体搭載装置１００および測位対象移動体搭載装置１１０の動作を示すフローチャートである。
まず、データベース構築用移動体搭載装置１００の動作を図７を参照しつつ説明する。
まず、第一の撮像モジュール１０１が移動体前方の画像を撮像する（ステップＳ７０１）。また、位置情報取得モジュール１０２はデータベース構築用移動体搭載装置１００が搭載された移動体の現在の正確な位置情報を取得する（ステップＳ７０２）。続いて、第一の特徴点抽出モジュール１０３は第一の撮像モジュール１０１が撮像した画像中から特徴点を抽出する（ステップＳ７０３）。更に将来変動領域抽出モジュール１０５は第一の撮像モジュールが撮像した画像中から車両、人に対応する領域を抽出する（ステップＳ７０４）。
そして、風景画像データベース構築モジュール１０６は、第一の特徴点抽出モジュール１０３が抽出した特徴点のうち、将来変動領域抽出モジュール１０５が抽出した車両や人に対応する領域に属さない特徴点のみを抽出する。その後、これら特徴点に関する特徴点位置および特徴量の情報と前記位置情報取得モジュール１０２が取得した位置情報とを対応づけて風景画像データベース１０４に記憶する（ステップＳ７０５）。
Ｓ７０１〜Ｓ７０５のステップを第一の撮像モジュール１０１が新たな画像を取得する毎に繰り返す。なお、ステップＳ７０２は、ステップＳ７０１と同期して実行されるのがもっとも好ましい。
次に、測位対象移動体搭載装置１１０の動作を図８のフローチャートを参照しつつ説明する。
第二の撮像モジュール１１１は、測位対象移動体搭載装置１１０前方の画像を撮影する（ステップＳ８０１）。第二の特徴点抽出モジュール１１２は、第二の撮像モジュール１１１が撮影した画像中から特徴点を抽出する（ステップＳ８０２）。
画像照合・位置同定モジュール１１３は、第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点と、風景画像データベース１０４中の特徴点情報とを照合して測位対象移動体の現在位置を特定し出力する（ステップＳ８０３）。
上述のデータベース構築用移動体搭載装置１００は、図１８のようなＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１８０１、車載カメラ１８０２、ハードディスク１８０３、高精度ＧＰＳ１８０４とから構成される。上述のデータベース構築用移動体搭載装置１００は、本構成の装置において上記で説明したモジュールを搭載し動作させるような構成として説明される。ＥＣＵ１８０１は、装置全体の制御を行うものであり、例えばＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、信号処理回路、電源回路などから構成される。つまり、上述した実施形態は、撮像モジュール、位置情報取得モジュールの機能を除き、その説明において参照したフローチャートの機能や判定ロジックを実現可能なコンピュータ・プログラムをＥＣＵ１８０１に読み出して実行することにより実現される。また、ＥＣＵ１８０１で実行される機能をハードウェア化してマイコンを構成することも可能である。さらには、一部の機能をハードウェアで実現し、それらのハードウェアとソフトウェア・プログラムの協調動作により同様の機能を実現してもよい。また、ハードディスク１８０３は風景画像データベースを記憶するための装置であり、フラッシュメモリなどハードディスク以外の記憶媒体により構成しても問題ない。
また、上述の測位対象移動体搭載装置１１０は、図１９のようなＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）１９０１と車載カメラ１９０２とハードディスク１９０３とから構成され、本構成の装置で上記で説明したモジュールを搭載し動作させる様な構成として説明した。ＥＣＵ１９０１は、装置全体の制御を行うものであり、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、信号処理回路、電源回路などから構成される。つまり、上述した実施形態は、第二の撮像モジュールの機能を除き、その説明において参照したフローチャートの機能や判定ロジックを実現可能なコンピュータ・プログラムをＥＣＵ１９０１に読み出して実行することにより実現される。また、ＥＣＵ１９０１で実行される機能をハードウェア化してマイコンを構成することも可能である。さらには、一部の機能をハードウェアで実現し、それらのハードウェアとソフトウェア・プログラムの協調動作により同様の機能を実現してもよい。データベース構築用移動体で構築した風景画像データベースは、ハードディスク１９０３内にコピーを記憶しておけばよい。また、別の構成例として、ハードディスクを用いず、ＥＣＵ１９０１内のＲＯＭに記憶するのでもよい。
本実施形態によれば、第一の特徴点抽出モジュール１０３が抽出した特徴点のうち、特定の特徴点を除いて風景画像データベース１０４を構築する。特定の特徴点とは、将来位置が移動することによって、測位対象移動体搭載装置１１０内の画像照合・位置同定モジュールにおける画像照合の効率低下を招く車両や歩行者に属する特徴点である。従って、画像照合・位置同定モジュール１１３において、より少ないＲＡＮＳＡＣの試行回数で正しく画像の照合を行うことができる。
また、上記実施の形態においては、第一の撮像モジュールが取得する画像はカラー画像もしくはモノクロ画像といった可視光域の波長帯をとらえた画像であることを想定し説明した。しかし、第一の撮像モジュールをマルチスペクトルカメラなどの可視光波長領域以外の波長帯の画像も取得できる装置で構成しても良い。
この場合、将来変動領域抽出モジュール１０５はさらに植物などを抽出してもよい。街路樹の葉の領域からは多数の特徴点が抽出されるが、街路樹の形状は風や成長により変化し特徴点の位置が移動してしまうため、画像照合を行う上でノイズ要因となる。
街路樹のような植物に対応する領域を可視光波長域の情報のみから正確に判定することは必ずしも容易でない。しかし、葉緑素が近赤外域の波長帯の光をよく反射することが知られているため、近赤外域の波長帯の情報を含むマルチスペクトル画像を用いれば植物に対応する領域を比較的容易に抽出することができる。
具体的には、例えば近赤外域の波長帯に対する反射強度が一定の閾値以上である領域を抽出するのでもよい。衣服などの繊維も近赤外域の波長帯に対して高い反射強度を示すことが多いが、将来変動領域抽出モジュール１０５は歩行者も検出対象であるし、植物領域と歩行者領域を区別する必要はないため、機能上問題はない。
本発明の第１の実施形態では、風景画像データベース構築に利用した画像中に、将来場所が移動する可能性が高い車両や人を将来変動領域抽出モジュール１０５により抽出している。さらには成長にしたがって形状が変化する街路樹などの植物などに対応する領域を将来変動領域抽出モジュール１０５により抽出している。
その後、これらの領域外から抽出された特徴点に関する情報のみを用いて風景画像データベース１０４を構築している為、ＲＡＮＳＡＣプロセスにおいて正しく対応する特徴点の組の選択確率が高まり、ＲＡＮＳＡＣの繰り返し回数を低減できる。なおＲＡＮＳＡＣとはＲＡＮｄｏｍ  ＳＡｍｐｌｅ  Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓの略語である。
その結果、特徴点の位置をデータベースと照合して測位対象移動体の現在位置を同定する測位システムにおいて、より少ない計算量で測位を行うことができる。
計算量の低減効果について詳細に説明を行う。仮に、第一の特徴点抽出モジュール１０３が抽出した特徴点をすべて風景画像データベース１０４に記憶し、そのうちの１００点が風景画像データベース１０４中の特徴点と対応づけられたとする。また、そのうちの６０％が正しい対応であるとする。
そして、１００組の特徴点の組の中からランダムに抽出した８組がすべて正しい対応である場合に現在位置を正しく同定できるものとすると、ＲＡＮＳＡＣ１回の試行で正しく測位できる確率はおよそ（０．６）８＝１．７％となる。よって、期待値としては６０回試行すると１回正しく測位できるものと考えられる。
これに対し、人や車両、街路樹などに対応する特徴点を除いて風景画像データベースを構築した場合は、正しく対応する特徴点の組の確率が向上するので、仮にこの確率を０．８とすれば１回の試行で正しく測位できる確率はおよそ（０．８）８＝１７％となる。よって、期待値としては、６回の試行で１回正しく測位できる。すなわち、この例の場合は測位対象移動体における測位のための画像照合に要する計算量を１／１０に低減できる。
また、計算量の低減による効果は、実際上は測位対象移動体搭載装置のコストを低減する効果となる。計算量が減少することにより、より低価格な組み込みプロセッサを用いて測位対象移動体搭載装置を構成することができるからである。
なお、本第１の実施形態において、車両、人、植物に対応する領域を抽出する将来変動領域抽出モジュール１０５を特にデータベース構築用移動体搭載装置１００に適用するのは以下の理由による。即ちデータベース構築用移動体搭載装置１００は高価で高性能な装置を装備可能な、少ない台数の特殊な移動体であることを想定しており、将来変動領域抽出モジュール１０５の追加による処理計算量や価格上昇を許容しやすいからである。また、後述のサーバ装置にて風景画像データベースを構築する構成においては、風景画像データベース構築時の処理のリアルタイム性に対する制限もないため、将来変動領域抽出モジュール１０５の追加による処理計算量の増大も問題にならないためである。
（第２の実施形態）
図９を用いて本発明の第２の実施形態について説明する。図９を参照すると、本第２の実施形態は、図１に示した第１の実施形態における装置の構成に加えて、測位対象移動体搭載装置９１０が概略位置取得モジュール９０１を具備する。図１に示した第１の実施形態とは、概略位置取得モジュール９０１と画像照合・位置同定モジュール１１３以外の機能については同一である。
概略位置取得モジュール９０１は、安価なＧＰＳやマップマッチング機構により構成され、測位対象移動体の現在の概略位置を取得する。
画像照合・位置同定モジュール１１３は、第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点情報と風景画像データベース１０４とを照合して、概略位置よりも高精度に移動体の現在位置を判定する。ただし、本実施の形態においては、概略位置取得モジュール９０１が取得した概略位置付近の位置に対応づけられて記憶されている風景画像データベース１０４中のレコードのみを照合に用いる。これにより、照合対象のデータを限定することが可能となり、照合に要する計算量を削減することができる。
次に、本第２の実施の形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。データベース構築用移動体搭載装置１００の動作については図３と同一であるため、測位対象移動体搭載装置１１０の動作を図１０のフローチャートを参照しつつ詳細に説明する。
まず、第二の撮像モジュール１１１は、測位対象移動体の前方の画像を撮影する（ステップＳ１００１）。第二の特徴点抽出モジュール１１２は、ステップＳ１００１で取得された画像中から特徴点を抽出する（ステップＳ１００２）。概略位置取得モジュール１００１は測位用車両の現在の概略位置を取得する（ステップＳ１００３）。画像照合・位置同定モジュール１１３は、ステップＳ１００３で得られた概略位置情報により絞り込まれた風景画像データベース中の特徴点情報のみを用いて、前記ステップＳ１００２で抽出した特徴点と照合し、移動体の正確な現在位置を特定し出力する。
本第２の実施の形態によれば、画像照合・位置同定モジュールが照合を行う風景画像データベース中の特徴点情報を絞り込むことができるので、照合に要する計算量を低減できる効果がある。
（第３の実施形態）
図１１を用いて本発明の第３の実施形態について説明する。図１１を参照すると、本第３の実施形態は、次の点が異なっている。即ち、図１に示した第１の実施形態と比較して、データベース構築用移動体搭載装置１００内のモジュールを２つに分割して新たなデータベース構築用移動体搭載装置１１００とサーバ装置１１２０に設置している点が異なる。更に、データベース構築用移動体搭載装置１１００とサーバ装置１１２０との間で風景画像および位置情報を授受するための仕組みとして、位置・画像データ記録モジュール１１０２および位置・画像データ格納手段１１０３を追加している点が異なる。
まず、本第３の実施形態におけるデータベース構築用移動体搭載装置１１００について説明する。
第一の撮像モジュール１０１および位置情報取得モジュール１０２は図１に示した実施の形態と同一である。
位置・画像データ格納手段１１０３は、第一の撮像モジュール１０１および位置情報取得モジュール１０２が同一時刻に取得する画像情報および位置情報を対応づけて記憶したデータである。
位置・画像データ記録モジュール１１０２は、第一の撮像モジュール１００および位置情報取得モジュール１０１が同一時刻に取得した画像および位置情報を対応づけて位置・画像データ格納手段１１０３に記録するモジュールである。
次に、サーバ装置１１２０について説明する。
第一の特徴点抽出モジュール１０３は、前記位置・画像データ格納手段１１０３に記録された風景画像中から特徴点を抽出し、その画像中における位置情報および特徴点の特徴量を出力する。
風景画像データベース１０４は、図１に示した実施の形態と同一である。本風景画像データベース１０４は、サーバ上に一旦構築されるが、データベース構築後は複製されて測位用車両上に設置される。
将来変動領域抽出モジュール１０５は、第一の特徴点抽出モジュール１０３が参照した位置・画像データ８０３中の風景画像中から将来位置や形状が変動しうる車両や歩行者および植物に対応する領域を抽出する。
風景画像データベース構築モジュール１０６は、第一の特徴点抽出モジュール１０３が抽出した特徴点のうち、特定の特徴点を、位置情報取得モジュール１０２が取得した位置情報と対応づけて風景画像データベース１０４に記録する。特定の特徴点は、将来変動領域抽出モジュール１０５が抽出した車両、歩行者、植物に対応する領域から抽出された特徴点を除く他の特徴点である。
測位対象移動体搭載装置１１０については、図１に示した実施の形態と同一である。
次に、本第３の実施形態の動作について図面を参照して詳細に説明する。測位対象移動体搭載装置１１０の動作は図８のフローチャートで示されるものと同一であるためその説明は省略する。ここではデータベース構築用移動体搭載装置１１００およびサーバ装置１１２０の動作を示す。
まず、データベース構築用移動体搭載装置１１００の動作を図１２のフローチャートに示す。
第一の撮像モジュール１０１が移動体前方の画像を撮像する（ステップＳ１２０１）。位置情報取得モジュール１０２がステップＳ１２０１と同期して、現在の正確な移動体の位置情報を取得する（ステップＳ１２０２）。位置・画像データ記録モジュール１１０２が、ステップＳ１２０１およびステップＳ１２０２で取得された画像および位置情報を対応づけて位置・画像データ格納手段１１０３に記録する（ステップＳ１２０３）。
次に、サーバ装置１１２０の動作を図１３のフローチャートを参照しつつ説明する。
まず、第一の特徴点抽出モジュール１０１がデータベース構築用移動体搭載装置１１００で生成された位置・画像データの画像データから特徴点を抽出し、その画像上での位置および特徴量を抽出する（ステップＳ１３０１）。次に、ステップＳ１３０１で参照した画像データと同一の画像データから将来変動領域抽出モジュール１０５が、車両、歩行者、植物などに対応する領域を抽出する（ステップＳ１３０２）。
そして、風景画像データベース構築モジュール１０６は、ステップＳ１３０１で抽出された特徴点のうち，ステップＳ１３０２で抽出された領域に対応する点を除去する。除去後の特徴点に関する特徴量の情報（画像上での位置および特徴量）を、ステップＳ１３０１で参照した画像データに対応づけられて記憶されている撮像位置情報と対応づけて風景画像データベースを構築する（ステップＳ１３０３）。
上述のデータベース構築用移動体搭載装置１１００は、図２０のような画像記録装置２００１、車載カメラ２００２、ハードディスク２００３、高精度ＧＰＳ２００４とから構成され、上記で説明したモジュールを搭載し動作させるような構成として説明した。
画像記録装置２００１は、装置全体の制御を行うものであり、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、信号処理回路、電源回路などから構成される。つまり、上述した本実施形態では、撮像モジュール、位置情報取得モジュールの機能を除き、その説明において参照したフローチャートの機能や判定ロジックを実現可能なコンピュータ・プログラムをＥＣＵ２００１に読み出して実行することにより実現される。また、ＥＣＵ２００１で実行される機能をハードウェア化してマイコンを構成することも可能である。さらには、一部の機能をハードウェアで実現し、それらのハードウェアとソフトウェア・プログラムの協調動作により同様の機能を実現してもよい。
また、上述のサーバ装置１１２０は、図２１のようなコンピュータ２１０１により構成され、本構成の装置において上記で説明したモジュールを搭載し動作させるような構成として説明した。コンピュータ２１０１は、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、信号処理回路、電源回路、ハードディスクなどから構成される。つまり、上述した実施形態は、その説明において参照したフローチャートの機能や判定ロジックを実現可能なコンピュータ・プログラムをコンピュータ２１０１に読み出して実行することにより実現される。また、コンピュータ２１０１で実行される機能をハードウェア化してマイコンを構成することも可能である。さらには、一部の機能をハードウェアで実現し、それらのハードウェアとソフトウェア・プログラムの協調動作により同様の機能を実現してもよい。データベース構築用移動体で構築した風景画像データベースは、コンピュータ２１０１内のハードディスクを介してデータベース構築用移動体とデータの授受をおこなえばよい。
また、測位用車両に搭載の装置は、図１９と同様の構成とすればよい。
本実施の形態によれば、風景画像データベース構築に用いる、画像と位置の情報を一旦位置・画像データとして蓄積し、これをサーバ装置１１２０に移動して処理する。よって、サーバ装置１１２０の計算能力を強化することによって、比較的計算量の多い将来変動領域抽出モジュール１０５の処理をより高速に処理できる効果がある。特に、将来変動領域抽出モジュール１０５で抽出する領域の種類を増やす場合などは、計算能力を増強しやすい本実施の形態が適している。
（第４の実施形態）
図１４を用いて本発明の第４の実施形態について説明する。図１４を参照すると、本第４実施形態は、図１１に示した構成に対し、サーバ装置１４２０内にさらにサーバダウンロードモジュール１４０１を具備する。更に、測位対象移動体搭載装置１４１０に、現在の概略位置を取得する概略位置取得モジュール９０１と、前記サーバ装置１４２０と通信して一部の風景画像データベースを通信により取得できる測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２を具備する。
データベース構築用移動体搭載装置１４００およびサーバ装置１４２０の機能は図１１の例とほぼ同一であり、サーバダウンロードモジュール１４０１のみが異なる。
サーバダウンロードモジュール１４０１は、測位対象移動体搭載装置１４１０の測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２から概略位置の情報と風景画像データベースダウンロードの要求があった場合、次のように動作する。即ちサーバダウンロードモジュール１４０１は、サーバ内に記憶されている風景画像データベース中から、該概略位置付近にて生成されたレコードのデータを抽出し、これを測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２へ送信する。
次に、測位対象移動体搭載装置１４１０の機能について説明する。
第二の撮像モジュール１１１および第二の特徴点抽出モジュール１１２の機能は図１１の実施の形態と同一である。
測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２は、概略位置取得モジュール６０１が取得した概略位置の情報と風景画像データの要求メッセージをサーバ装置１４２０のサーバダウンロードモジュール１４０１へ送出する。その後、測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２は、該当する風景画像データをサーバダウンロードモジュール１４０１から受信する。
画像照合・位置同定モジュール１１３は、第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点情報とサーバダウンロードモジュール１４０１より受信した風景画像データとを照合して移動体の正確な現在位置を判定する。
次に、本実施の形態の動作について説明する。データベース構築用移動体搭載装置の動作は図１２に示されたフローチャートと同一である。
サーバ装置１４２０の動作を図１５のフローチャートを参照しつつ説明する。ステップＳ１５０１からステップＳ１５０３までは、ステップＳ１２０１からステップＳ１２０３までと同一である。
サーバダウンロードモジュール１４０１は、測位対象移動体搭載装置１４１０の測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２より風景画像データベースの要求があった場合のみに次のように動作する。即ち、サーバダウンロードモジュール１４０１は、対応する風景画像データを抽出し送信する（ステップＳ１５０４）。
次に、測位対象移動体搭載装置１４１０の動作を図１６のフローチャートを参照しつつ説明する。
まず、第二の撮像モジュール１１１が風景画像を撮像する（ステップＳ１６０１）。第二の特徴点抽出モジュール１１２が、ステップＳ１６０１で撮影された画像から特徴点の特徴量を出力する（ステップＳ１６０２）。概略位置取得モジュール９０１が、測位対象移動体搭載装置１４１０の概略位置を取得する（ステップＳ１６０３）。
測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２が、サーバ装置１４２０のサーバダウンロードモジュール１４０１と通信を行い、該概略位置に対応する風景画像データを受信する（ステップＳ１６０４）。
最後に、画像照合・位置同定モジュール１１３は、測位対象移動体ダウンロードモジュール１４０２が受信した風景画像データと、第二の特徴点抽出モジュール１１２が抽出した特徴点の特徴量とを照合する。しかる後、画像照合・位置同定モジュール１１３は移動体の現在位置を判定する（ステップＳ１６０５）。
上述のサーバ装置１４２０は、図２２のようなコンピュータ２２０１および通信機器２２０２により構成され、本構成の装置において上記で説明したモジュールを搭載し動作させるような構成として説明した。コンピュータ２２０２は、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、電源回路、ハードディスクなどから構成される。つまり、上述した実施形態は、サーバダウンロードモジュール１４０１の機能を除き、その説明において参照したフローチャートの機能や判定ロジックを実現可能なコンピュータ・プログラムをコンピュータ２２０１に読み出して実行することにより実現される。また、コンピュータ２２０１で実行される機能をハードウェア化してマイコンを構成することも可能である。さらには、一部の機能をハードウェアで実現し、それらのハードウェアとソフトウェア・プログラムの協調動作により同様の機能を実現してもよい。通信機器２２０２は、サーバダウンロードモジュール１４０１の機能を実行する無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）もしくは携帯電話データ通信のためのハードウェアである。
また、上述の測位対象移動体搭載装置１４１０は、図２３のようなＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ  Ｃｏｎｔｒｏｌ  Ｕｎｉｔ）２３０１とカメラ２３０２とハードディスク２３０３とＧＰＳ２３０４と通信機器２３０５とから構成された。そして本構成の装置において上記で説明したモジュールを搭載し動作させるような構成として説明した。ＥＣＵ２３０１は、装置全体の制御を行うものであり、例えばＣＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ、信号処理回路、電源回路などから構成される。つまり、上述した実施形態は、その説明において参照したフローチャートの機能や判定ロジックを実現可能なコンピュータ・プログラムをＥＣＵ２３０１に読み出して実行することにより実現される。また、ＥＣＵ２３０１で実行される機能をハードウェア化してマイコンを構成することも可能である。さらには、一部の機能をハードウェアで実現し、それらのハードウェアとソフトウェア・プログラムの協調動作により同様の機能を実現してもよい。
データベース構築用移動体で構築した風景画像データベースは、ハードディスク２３０３内にコピーを記憶しておけばよい。また、別の構成例として、ハードディスクを用いず、ＥＣＵ２３０１内のＲＯＭに記憶するのでもよい。通信装置２３０５は、サーバダウンロードモジュール１４０１の機能を実行する無線ＬＡＮもしくは携帯電話データ通信のためのハードウェアである。
本実施の形態によれば、風景画像データベースを測位対象移動体搭載装置１４１０内に保持する必要がないため測位対象移動体搭載装置１４１０に搭載する磁気ディスクの容量を低減できる。更に、風景画像データベースがサーバ装置１４２０内に記憶されているので風景画像データベースの更新がしやすいという利点がある。測位対象移動体搭載装置１４１０に風景画像データベースを保持する場合は、すべての測位対象移動体搭載装置１４１０に保持されている風景画像データベースを更新する必要がある。
なお、上記サーバ装置１４２０のフローチャートではステップＳ１５０１〜ステップＳ１５０４を一連の処理として実行する動作の例について説明したが、風景画像データベースの構築と風景画像データの送信は同時には行わないようにしてもよい。すなわち、ユーザの動作モード指定に応じて、図１７に示すように、風景画像データベース構築モードもしくは風景画像データ送信モードのどちらかを実行するような動作にしてもよい。
（第５の実施形態）
次に、本発明を実施するための第５の実施形態について説明する。
図２４は本発明の第５の実施形態の風景画像データベースである。
本実施形態の風景画像データベース２４０１は、複数の風景画像データと該風景画像データが採取された位置である画像取得位置が対応付けて格納される。
更に本実施形態の風景画像データベース２４０１は、前記複数の風景画像データの各々は、実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物以外の事物に対する特徴点の特徴量を含む。
以上説明した実施の形態５では、以下に述べるような効果が得られる。即ち正しい対応づけが困難な可能性が高い特徴点を特定して事前に風景画像データベースに記憶しないことにより、より少ない計算量で測位対象移動体における測位処理が行えるようにする測位システムの風景画像データベースを提供することが出来る。
なお、ここまで説明した各実施形態では、専用の装置を想定したが、次のようなものでもよい。即ち例えば各種データ処理を行うパーソナルコンピュータ装置に、本例に相当する処理を行うボードやカードなどを装着し、各処理を、コンピュータ装置側で実行させる。このようにして、その処理を実行するソフトウェアをパーソナルコンピュータ装置に実装させて実行する構成としても良い。
そのパーソナルコンピュータ装置などのデータ処理装置に実装されるプログラムについては、光ディスク，メモリカードなどの各種記録（記憶）媒体を介して配付しても良く、或いはインターネットなどの通信手段を介して配付しても良い。
また、以上の実施形態は各々他の実施形態と組み合わせることができる。
以上、実施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。
この出願は、２０１０年１０月６日に出願された日本出願特願２０１０−２２６８４４を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
以上に述べた実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
複数の風景画像データと該風景画像データが採取された位置である画像取得位置が対応付けて格納され、
前記複数の風景画像データの各々は、実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物以外の事物に対する特徴点の特徴量を含むことを特徴とする風景画像データベース。
（付記２）
前記実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物が車両であることを特徴とする付記１に記載の風景画像データベース。
（付記３）
前記実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物が人物であることを特徴とする付記１又は付記２に記載の風景画像データベース。
（付記４）
付記１乃至付記３のいずれかの付記に記載された風景画像データベースと、
風景画像を撮像する第一の撮像手段と、
現在位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第一の特徴点抽出手段と、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物に対応する領域を抽出する将来変動領域抽出手段と
前記第一の撮像手段が取得した特徴点から、前記将来変動領域抽出手段が抽出した領域から抽出された特徴点を除いた特徴点の特徴量を、前記現在位置情報と対応づけて前記風景画像データベースに記憶する風景画像データベース構築手段と、
を備えることを特徴とするデータベース構築装置。
（付記５）
前記第一の撮像手段は可視光域の波長帯の画像だけでなく、可視光域以外の波長帯の画像も撮像し、前記将来変動領域抽出手段は前記第一の撮像手段が取得した風景画像中から植物に対応する領域を抽出することを特徴とする付記４に記載のデータベース構築装置。
（付記６）
付記１乃至付記３のいずれかの付記に記載された風景画像データベースと、
風景画像を撮像する第二の撮像手段と、前記第二の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第二の特徴点抽出手段と、前記第二の特徴点抽出手段が抽出した特徴点の特徴量と前記風景画像データベースとを照合して前記測位対象移動体の現在位置を同定する画像照合・位置同定手段と、
を備えることを特徴とする測位対象装置。
（付記７）
前記測位対象装置は、該測位対象装置の現在の概略位置を取得する概略位置取得手段をさらに具備し、前記画像照合・位置同定手段は、前記風景画像データベースに格納された風景画像データのうち、前記測位対象装置が前記概略位置付近において生成した風景画像データのみを利用して画像照合を行うことを特徴とする付記６記載の測位対象装置。
（付記８）
付記１乃至付記３のいずれかの付記に記載されたデータベース構築装置と、
付記６又は付記７に記載された測位対象装置と、
を備え、前記測位対象装置の風景画像データベースは、前記データベース構築装置にて構築した風景画像データベースと同内容であることを特徴とする測位システム。
（付記９）
前記測位対象移動体より位置情報および風景画像データ転送要求を受けたときに、本位置情報付近の位置情報に対応づけられた前記風景画像データベース中の風景画像データを送信するサーバ装置内風景画像データベースダウンロード手段を有するサーバ装置を含み、
前記測位対象移動体は、該測位対象移動体の概略位置を取得する概略位置取得手段と、前記サーバ装置内風景画像データベースダウンロード手段に対し前記位置情報および風景画像データ転送要求を送信して前記概略位置付近の位置情報に対応づけられた前記風景画像データベース中の風景画像データを取得する測位対象移動体上風景画像データベースダウンロード手段を更に有し、
前記画像照合・位置同定手段は、前記風景画像データベースダウンロード手段が取得した前記風景画像データと前記第二の特徴点抽出手段が抽出した特徴点の特徴量とを照合して現在位置を同定することを特徴とする付記８に記載の測位システム。
（付記１０）
風景画像を撮像し、
現在位置情報を取得し、
前記風景画像から特徴点の特徴量を抽出し、
前記風景画像から実世界上において位置もしくは形状が将来変化する物体に対応する領域を抽出する、
ことを特徴とするデータベース構築方法。
（付記１１）
可視光域の波長帯の画像だけでなく、可視光域以外の波長帯の画像も撮像し、
前記風景画像中から植物に対応する領域を抽出する、
ことを特徴とする付記１０に記載のデータベース構築方法。
（付記１２）
風景画像を撮像する第一の撮像ステップと、
現在位置情報を取得する位置情報取得ステップと、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第一の特徴点抽出ステップと、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から実世界上において位置もしくは形状が将来変化する物体に対応する領域を抽出する将来変動領域抽出ステップと、
を付記１乃至付記３のいずれかの付記に記載された風景画像データベースを備えるコンピュータに実行させる風景画像データベース構築プログラム。
【産業上の利用可能性】
【００１０】
この発明は、移動体に搭載された撮像手段により撮影した風景画像を基に、該移動体の現在位置を同定する測位システム、風景画像データベース、データベース構築装置、データベース構築方法、風景画像データベース構築プログラム及び測位対象装置に関するものであり、産業上の利用可能性を有する。
【符号の説明】
【００１１】
１００    データベース構築用移動体搭載装置
１０１    第一の撮像モジュール
１０２    位置情報取得モジュール
１０３    第一の特徴点抽出モジュール
１０４    風景画像データベース
１０５    将来変動領域抽出モジュール
１０６    風景画像データベース構築モジュール
１１０    測位対象移動体搭載装置
１１１    第二の撮像モジュール
１１２    第二の特徴点抽出モジュール
１１３    画像照合・位置同定モジュール
１１４    風景画像データベース
２０１    レコード番号
２０２    撮影位置情報
２０３    緯度
２０４    経度
２０５    特徴点情報
２０６    特徴点数
２０７    座標位置
２０８    画像特徴量
３０１    道路面領域
３０２    建築物領域
３０３    駐車車両領域
４０１    駐車車両領域３０３に対応する特徴点
４０２    特徴点４０１を除いた特徴点
５０１、５０２、５０３、５０４    データを収集した４地点
５０５    画像照合・位置同定モジュールで推定された、地点５０２に対する現在位置の光軸に対する角度
５０６    画像照合・位置同定モジュールで推定された、地点５０３に対する現在位置の光軸に対する角度
５０７    測位対象移動体の現在位置
９０１    概略位置取得モジュール
９１０    測位対象移動体搭載装置
１１０２    位置・画像データ記録モジュール
１１０３    位置・画像データ格納手段
１１２０    サーバ装置
１４０１    サーバダウンロードモジュール
１４０２    測位対象移動体ダウンロードモジュール
１４２０    サーバ装置
１８０１    ＥＣＵ
１８０２、２００２    カメラ
１８０３、２００３    ハードディスク
１８０４、２００４    高精度ＧＰＳ
１９０１、２３０１    ＥＣＵ
１９０２、２３０２    カメラ
１９０３、２３０３    ハードディスク
２００１  画像記録装置
２１０１、２２０１  コンピュータ
２２０２  通信機器
２３０４  ＧＰＳ
２３０５  通信機器
【図１】
2012046671.tif 000003
【図２】
2012046671.tif 000004
【図３】
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【図４】
2012046671.tif 000006
【図５】
2012046671.tif 000007
【図６】
2012046671.tif 000008
【図７】
2012046671.tif 000009
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2012046671.tif 000012
【図１１】
2012046671.tif 000013
【図１２】
2012046671.tif 000014
【図１３】
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【図１４】
2012046671.tif 000016
【図１５】
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【図１６】
2012046671.tif 000018
【図１７】
2012046671.tif 000019
【図１８】
2012046671.tif 000020
【図１９】
2012046671.tif 000021
【図２０】
2012046671.tif 000022
【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【手続補正書】
【提出日】平成25年3月19日(2013.3.19)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の風景画像データと該風景画像データが採取された位置である画像取得位置が対応付けて格納され、
前記複数の風景画像データの各々は、実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物以外の事物に対する特徴点の特徴量を含むことを特徴とする風景画像データベース。
【請求項２】
前記実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物が車両であることを特徴とする請求項１に記載の風景画像データベース。
【請求項３】
前記実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物が人物であることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の風景画像データベース。
【請求項４】
請求項１乃至請求項３のいずれかの請求項に記載された風景画像データベースと、
風景画像を撮像する第一の撮像手段と、
現在位置情報を取得する位置情報取得手段と、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第一の特徴点抽出手段と、
前記第一の撮像手段が取得した風景画像から実世界上で位置もしくは形状が所定期間以上現状のまま維持される可能性の少ない事物に対応する領域を抽出する将来変動領域抽出手段と
前記第一の撮像手段が取得した特徴点から、前記将来変動領域抽出手段が抽出した領域から抽出された特徴点を除いた特徴点の特徴量を、前記現在位置情報と対応づけて前記風景画像データベースに記憶する風景画像データベース構築手段と、
を備えることを特徴とするデータベース構築装置。
【請求項５】
前記第一の撮像手段は可視光域の波長帯の画像だけでなく、可視光域以外の波長帯の画像も撮像し、前記将来変動領域抽出手段は前記第一の撮像手段が取得した風景画像中から植物に対応する領域を抽出することを特徴とする請求項４に記載のデータベース構築装置。
【請求項６】
請求項１乃至請求項３のいずれかの請求項に記載された風景画像データベースと、
風景画像を撮像する第二の撮像手段と、前記第二の撮像手段が取得した風景画像から特徴点の特徴量を抽出する第二の特徴点抽出手段と、前記第二の特徴点抽出手段が抽出した特徴点の特徴量と前記風景画像データベースとを照合して前記測位対象移動体の現在位置を同定する画像照合・位置同定手段と、
を備えることを特徴とする測位対象装置。
【請求項７】
前記測位対象装置は、該測位対象装置の現在の概略位置を取得する概略位置取得手段をさらに具備し、前記画像照合・位置同定手段は、前記風景画像データベースに格納された風景画像データのうち、前記測位対象装置が前記概略位置付近において生成した風景画像データのみを利用して画像照合を行うことを特徴とする請求項６記載の測位対象装置。
【請求項８】
請求項１乃至請求項３のいずれかの請求項に記載されたデータベース構築装置と、
請求項６又は請求項７に記載された測位対象装置と、
を備え、前記測位対象装置の風景画像データベースは、前記データベース構築装置にて構築した風景画像データベースと同内容であることを特徴とする測位システム。
【請求項９】
前記測位対象移動体より位置情報および風景画像データ転送要求を受けたときに、本位置情報付近の位置情報に対応づけられた前記風景画像データベース中の風景画像データを送信するサーバ装置内風景画像データベースダウンロード手段を有するサーバ装置を含み、
前記測位対象移動体は、該測位対象移動体の概略位置を取得する概略位置取得手段と、前記サーバ装置内風景画像データベースダウンロード手段に対し前記位置情報および風景画像データ転送要求を送信して前記概略位置付近の位置情報に対応づけられた前記風景画像データベース中の風景画像データを取得する測位対象移動体上風景画像データベースダウンロード手段を更に有し、
前記画像照合・位置同定手段は、前記風景画像データベースダウンロード手段が取得した前記風景画像データと前記第二の特徴点抽出手段が抽出した特徴点の特徴量とを照合して現在位置を同定することを特徴とする請求項８に記載の測位システム。
【請求項１０】
風景画像を撮像し、
現在位置情報を取得し、
前記風景画像から特徴点の特徴量を抽出し、
前記風景画像から実世界上において位置もしくは形状が将来変化する物体に対応する領域を抽出する、
ことを特徴とするデータベース構築方法。
【国際調査報告】
2012046671.tif 000027
2012046671.tif 000028