(57)【要約】      （修正有）【課題】周囲の環境の変化に対して安定性のある自己位置推定及び地図作成処理を行うことのできる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提供する。【解決手段】情報処理装置１００は、ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する取得部１３１と、ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図１２２に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する第１推定部１３２と、周囲の地形データを示した地図である地形データ地図１２５に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する第２推定部１３３と、を備える。【選択図】図９
2020177289.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する取得部と、
前記ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する第１推定部と、
前記周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する第２推定部と、
を備えた情報処理装置。
【請求項２】
前記取得部は、
前記ランドマークの配置とともに、当該ランドマークの移動範囲を取得し、
前記第１推定部は、
前記ランドマークの配置及び当該ランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記ランドマークの移動範囲に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記取得部は、
複数のランドマークの配置とともに、当該複数のランドマークの移動範囲を取得し、
前記第１推定部は、
前記複数のランドマークの配置及び当該複数のランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記複数のランドマークの移動範囲に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記第２推定部は、
各々のランドマークの移動範囲に基づいて推定される複数の自己位置の候補に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記取得部は、
前記ランドマークの配置とともに、当該ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲を取得し、
前記第１推定部は、
前記ランドマークの配置及び当該ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記取得部は、
前記情報処理装置の動作を制御する制御データを取得し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記制御データに基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記ランドマークは、
個人が携帯可能な文房具又は食器を含む個人所有物である
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記取得部は、
画像センサを用いた画像認識処理により前記ランドマークの配置を取得するとともに、デプスセンサを用いたデプスデータにより前記地形データを取得する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記取得部は、
ＲＧＢ（Red  Green  Blue）カメラにより撮影される画像を用いた画像認識処理により前記ランドマークの配置を取得するとともに、ＬｉＤＡＲ（Light  Detection  and  Ranging、Laser  Imaging  Detection  and  Ranging）方式を用いて測定されたデプスデータにより前記地形データを取得する
請求項８に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
コンピュータが、
ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得し、
前記ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
情報処理方法。
【請求項１１】
コンピュータを、
ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する取得部と、
前記ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する第１推定部と、
前記周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する第２推定部と、
として機能させるための情報処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムに関する。詳しくは、移動体の自己位置推定と地図作成処理に関する。
【背景技術】
【０００２】
自動車やロボット等の移動体に関する技術として、移動体が周囲の地図作成を行うとともに自己位置推定を行う、いわゆるＳＬＡＭ（Simultaneous  Localization  and  Mapping）と称される技術の開発が進んでいる。
【０００３】
ＳＬＡＭに関して、自己位置を推定する際に利用する基準物体（ランドマーク）の信頼度に基づいて影響度を算出し、影響度に基づいて自己位置を推定する技術が知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−４０６７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従来技術によれば、移動するおそれのある対象物であっても、自己位置推定のためのランドマークとして用いることができる。
【０００６】
しかしながら、従来技術には改善の余地がある。例えば、従来技術では、頻繁に移動するものの自己位置推定には有用な対象物（例えば、個人の机上に配置される個人所有物等）の影響度が低く算出され、自己位置推定において利用価値が低いと判定される可能性がある。この場合、移動体が周囲の環境の変化に対応しきれず、自己位置推定の精度が低下するおそれがある。
【０００７】
そこで、本開示では、周囲の環境の変化に対して安定性のある自己位置推定及び地図作成処理を行うことのできる情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラムを提案する。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記の課題を解決するために、本開示に係る一形態の情報処理装置は、ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する取得部と、前記ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する第１推定部と、前記周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する第２推定部と、を備える。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。
【図２】実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図（１）である。
【図３】実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図（２）である。
【図４】実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図（３）である。
【図５】実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（１）である。
【図６】実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（２）である。
【図７】実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（３）である。
【図８】実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（４）である。
【図９】実施形態に係る情報処理装置の構成例を示す図である。
【図１０】実施形態に係るランドマーク観測履歴情報の一例を示す図である。
【図１１】実施形態に係るランドマーク地図情報の一例を示す図である。
【図１２】実施形態に係るランドマーク移動範囲情報の一例を示す図である。
【図１３】実施形態に係るランドマーク設定情報の一例を示す図である。
【図１４】実施形態に係る地形データ地図情報の一例を示す図である。
【図１５】実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（１）である。
【図１６】実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（２）である。
【図１７】本開示の自己位置推定の算出処理の一例を説明するための図である。
【図１８】変形例に係る情報処理システムの構成例を示す図である。
【図１９】情報処理装置の機能を実現するコンピュータの一例を示すハードウェア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本開示の実施形態について図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の各実施形態において、同一の部位には同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。
【００１１】
以下に示す項目順序に従って本開示を説明する。
１．実施形態
１−１．実施形態に係る情報処理の一例
１−２．実施形態に係る情報処理装置の構成
１−３．実施形態に係る情報処理の手順
１−４．実施形態に係る変形例
１−４−１．ランドマークの移動範囲算出の例
１−４−２．情報処理システム
２．その他の実施形態
２−１．移動体の構成
２−２．その他
３．本開示に係る情報処理装置の効果
４．ハードウェア構成
【００１２】
（１．実施形態）
［１−１．実施形態に係る情報処理の一例］
図１は、実施形態に係る情報処理の一例を示す図である。実施形態に係る情報処理は、図１に示す情報処理装置１００によって実行される。
【００１３】
情報処理装置１００は、自動運転を行う所定の移動体であり、また、実施形態に係る情報処理を実行する情報処理端末である。実施形態では、情報処理装置１００は、例えば、工場や学校、オフィススペース等で稼働する自動掃除ロボット等である。なお、以下の説明では、情報処理装置１００が移動体である自動掃除ロボット等に搭載されている、あるいは、自動掃除ロボット自体が情報処理装置１００として機能するものとする。
【００１４】
まず、図１では、実施形態に係る情報処理が実行される状況について説明する。一般に、工場等では、キャビネットや机等の什器が規則的に配置される。例えば、図１に示すように、情報処理装置１００が稼働する空間には、個人用の机とキャビネットが組み合わされた什器２１、什器２２、什器２３及び什器２４が配置される。なお、図１の例では、什器２１、什器２２、什器２３及び什器２４は、各々が異なる作業員に割り当てられた什器である。このため、什器２１、什器２２、什器２３及び什器２４の各々には、図１に示すように、パソコンや電話機、マグカップや文房具等の個人所有物３１、個人所有物３２、個人所有物３３及び個人所有物３４がそれぞれ設置されるものとする。
【００１５】
情報処理装置１００は、図１に示すような空間において、ＳＬＡＭを用いて地図作成処理及び自己位置推定処理を行う。なお、図１に示す空間は、工場や学校、オフィススペース等を想定するため、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）による位置推定が困難であることを前提とする。かかる処理においては、例えば以下に示すような問題が生じる。
【００１６】
第１に、一般的なＳＬＡＭの地図作成処理では、原則として動かない対象物をランドマークとして登録し、頻繁に動く対象物はランドマークとして登録されないため、自己位置推定の精度が低下する可能性がある。例えば、図１で示した個人の所有物であるマグカップや文房具等は、個人の什器２１〜２４を特定するために有用な情報であるものの、ランドマークとして登録されない可能性が高い。これにより、ＳＬＡＭを行う機器は、類似する什器が連続した空間を個々に認識することができず、自己位置を推定することが困難になる場合がある。
【００１７】
第２に、ＳＬＡＭを行う機器が個人所有物をランドマークとして登録したとしても、必ずしも自己位置推定の精度が向上するとは限らない。例えば、ＳＬＡＭを行う機器が個人所有物をランドマークとして登録する場合、所定の空間を複数回走行し、時間を置いて個人所有物の位置を複数回観測することになる。このとき、複数回の観測において個人所有物の位置が変化していたとすると、ＳＬＡＭを行う機器は、誤差による影響で位置が変化したのか、個人所有物が移動したために位置がずれたのか、判定することが難しい。このため、ＳＬＡＭを行う機器は、個人所有物をランドマークとして有用に活用できない可能性がある。
【００１８】
さらに、工場やオフィススペース等では、衛生的な観点や美的な観点から、ＳＬＡＭを行う機器が自己位置推定を行うためのマーカを設置することが難しいという事情もある。このような状況から、類似する地形が連続する工場等では、ＳＬＡＭを行い、自己位置を精度よく推定することが困難である。
【００１９】
例えば、図１の例では、情報処理装置１００は、什器２１と什器２２との間に所在する場合と、什器２３と什器２４との間に所在する場合とで、自己位置を誤って認識する可能性がある。これは、情報処理装置１００が、什器２１と什器２２との間に所在した際のセンサ情報（例えば、周囲の地形を観測するポイントクラウド情報等）と、什器２３と什器２４との間に所在した際のセンサ情報とで、情報の相違を認識できない可能性があるためである。
【００２０】
このように、ＳＬＡＭに関しては、例えば什器等が規則的に配置されているといった、類似した地形が連続するような空間において、自己位置を精度よく推定したいといった課題が存在する。
【００２１】
そこで、本開示に係る情報処理装置１００は、以下に説明する処理により、上記課題を解決する。具体的には、情報処理装置１００は、移動することが予測される個人所有物をランドマークとして利用する。そして、情報処理装置１００は、ランドマークの移動範囲に基づいて自己位置を推定することにより、類似した地形が存在する空間において、暗転性の高い（ロバストな）ＳＬＡＭを行う。以下、実施形態に係る情報処理の概要について、図２乃至図８を用いて説明する。
【００２２】
図２は、実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図（１）である。まず、情報処理装置１００は、周囲の物体を観測し、観測した物体のうち所定の条件に適合する物体をランドマークとして検出する。例えば、図１に示すランドマーク情報Ｌ０１は、情報処理装置１００と、情報処理装置１００の周辺で検出された複数のランドマーク（ランドマーク情報Ｌ０１内に白丸で示す）との位置関係を示している。
【００２３】
また、情報処理装置１００は、観測した周囲のランドマークの配置を示したランドマーク地図Ｔ０１を有する。例えば、情報処理装置１００は、周辺の空間を数回行き来し、ランドマークの観測及び検出を繰り返すことにより、ランドマーク地図Ｔ０１を作成する。
【００２４】
そして、情報処理装置１００は、現時点で観測したランドマークの配置を示したランドマーク情報Ｌ０１を参照し（ステップＳ１）、ランドマーク情報Ｌ０１とランドマーク地図Ｔ０１とを比較する処理を行う（ステップＳ２）。これにより、情報処理装置１００は、ランドマーク情報Ｌ０２を得る。ランドマーク情報Ｌ０２は、ランドマーク情報Ｌ０１において周囲で観測されたランドマークが、ランドマーク地図Ｔ０１と照合することで、具体的にどのような物体であるかが対応付けられたことを示す。
【００２５】
続いて、情報処理装置１００は、ランドマーク地図Ｔ０１を参照するとともに（ステップＳ３）、ランドマーク情報Ｌ０２を参照する（ステップＳ４）。そして、情報処理装置１００は、ランドマーク情報Ｌ０２をランドマーク地図Ｔ０１の情報に重ね合わせて、自己位置の候補位置を可能な限り抽出する。
【００２６】
このとき、情報処理装置１００は、各ランドマークが移動すると想定される移動範囲を示したランドマーク移動範囲Ｒ０１を参照してもよい（ステップＳ５）。すなわち、情報処理装置１００は、現時点のランドマークに基づいて厳密な自己位置を検出するのではなく、ランドマークが移動すると想定される範囲に基づいて、自己位置が含まれると想定される範囲（以下、「候補範囲」と称する）を抽出する。図１の例では、情報処理装置１００は、周囲のランドマークの配置に基づいて、例えば、地図上で自己が所在すると想定される範囲である候補範囲Ｃ０１や候補範囲Ｃ０２を抽出する。
【００２７】
このように、情報処理装置１００は、ランドマークの配置を取得し、取得したランドマークの配置を示したランドマーク地図Ｔ０１を予め作成しておく。また、情報処理装置１００は、ランドマークの配置を取得し、取得したランドマークの配置をランドマーク地図Ｔ０１と照合することにより、自己位置が所在する範囲を推定する。
【００２８】
続けて、図３を用いて、ステップＳ５以降の処理を説明する。図３は、実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図（２）である。
【００２９】
情報処理装置１００は、ステップＳ５において推定された自己位置候補情報Ｃ１１を参照する（ステップＳ１１）。自己位置候補情報Ｃ１１とは、例えば、図１で示した候補範囲Ｃ０１や候補範囲Ｃ０２を示す情報（例えば、座標や位置情報等）である。
【００３０】
さらに、情報処理装置１００は、ＬｉＤＡＲ（Light  Detection  and  Ranging、Laser  Imaging  Detection  and  Ranging）等のセンサを用いて、ポイントクラウドＰ０１を得る（ステップＳ１２）。また、情報処理装置１００は、ＬｉＤＡＲ等のセンサを用いて、地形データ地図Ｍ０１を得る（ステップＳ１３）。
【００３１】
そして、情報処理装置１００は、得られた地形データ地図Ｍ０１と、候補範囲Ｃ０１や候補範囲Ｃ０２との位置合わせを行い、地形データ地図Ｍ０２を得る。地形データに基づく位置合わせは、大域的に行うと誤マッチングが起こりやすいが、図２で示した処理に基づき自己位置の候補を絞り込んでおくことによって誤マッチングを防止することができる。さらに、情報処理装置１００は、候補範囲Ｃ０１と候補範囲Ｃ０２と、新たに取得されたポイントクラウドＰ０１とを比較することにより（ステップＳ１４）、より正確な候補範囲を絞り込む。図３の例では、情報処理装置１００は、ポイントクラウドＰ０１が示す図形データから、実際の自己位置が候補範囲Ｃ０２ではなく、候補範囲Ｃ０１であると判定したものとする。さらに、情報処理装置１００は、ポイントクラウドＰ０１に基づいて、候補範囲Ｃ０１よりもさらに狭い範囲で自己位置を絞り込むことができる。図３の例では、情報処理装置１００は、かかる情報に基づいて、新たな自己位置情報である候補位置Ｃ０３を算出する。図３に示す地形データ地図Ｍ０３は、候補位置Ｃ０３が反映された地図を示している。
【００３２】
なお、図３では、情報処理装置１００が、処理の流れの中で地形データ地図Ｍ０２や地形データ地図Ｍ０３を作成する例を示しているが、これは説明の便宜上示したものであり、必ずしも地形データ地図Ｍ０２や地形データ地図Ｍ０３を作成することを要しない。
【００３３】
続けて、図４を用いて、ステップＳ１４以降の処理を説明する。図４は、実施形態に係る情報処理の一例を説明するための図（３）である。
【００３４】
候補位置Ｃ０３を算出したのち、情報処理装置１００は、現時点のランドマークを観測したランドマーク情報Ｌ１１を取得する（ステップＳ２１）。また、情報処理装置１００は、ステップＳ１４で算出した候補位置Ｃ０３の情報を取得する（ステップＳ２２）。また、情報処理装置１００は、事前に算出した、各ランドマークが移動する範囲を示す情報であるランドマーク移動範囲Ｔ０２を取得する（ステップＳ２３）。
【００３５】
情報処理装置１００は、取得した情報に基づいて、より精度の高い自己位置推定処理を行う。例えば、情報処理装置１００は、ランドマーク情報Ｌ１１と候補位置Ｃ０３に基づいて、自己位置の候補とをランドマーク移動範囲Ｔ０２に反映させた、ランドマーク移動範囲Ｔ０３を得る。そして、情報処理装置１００は、各ランドマークの移動範囲を考慮し、候補位置Ｃ０３と比較してさらに精度の高い自己位置を推定する。詳細は後述するが、情報処理装置１００は、ランドマーク移動範囲Ｔ０３に示した周囲のランドマークであって、移動する可能性のあるランドマーク（ランドマーク移動範囲Ｔ０３上では矢印にてランドマークが移動した可能性を示している）の移動範囲に基づいて、自己位置を推定する。
【００３６】
ここで、ランドマークの移動範囲について説明する。情報処理装置１００は、ランドマークの観測処理を繰り返しながら空間を移動するが、その際、ランドマークが移動した移動範囲を算出し、算出した情報を記憶しておく。なお、ランドマーク移動範囲は、情報処理装置１００の算出によって求められる情報であってもよいし、予め初期設定されたランドマークのカテゴリ別の移動範囲であってもよい。予め初期設定されたランドマークのカテゴリ別の移動範囲とは、例えば、ランドマーク（実施形態では個人所有物）の種別によってある程度の移動の範囲を予め人為的に設定した情報である。具体的には、ランドマークのカテゴリ（種別）は、具体的には、ペン立て等の文房具や、タンブラー等の個人用食器等である。
【００３７】
ランドマークの移動範囲は、例えば、ランドマークの観測履歴に基づき、時系列でのランドマークの平均移動距離などの集約結果である。例えば、ランドマークの観測位置のばらつきが大きくなるほど、ランドマークの移動範囲は大きくなる。なお、情報処理装置１００は、複数回の観測において同一のランドマークが観測できなかった場合、非常に大きく移動したと捉え、非常に大きい移動範囲を与えてもよい。
【００３８】
一例として、情報処理装置１００は、下記式（１）を用いて、ランドマークの移動範囲を算出する。
【００３９】
【数１】
2020177289.tif 000003
【００４０】
上記式（１）において、ｌｍｒｌは、所定のランドマークｌの移動範囲を示す。また、ＰＯＳｌ（ｔ）は、時刻ｔにおけるランドマークの位置情報（座標等）を示す。また、ｎｌは、ランドマークｌに関する観測試行回数を示す。
【００４１】
なお、上記式（１）は一例であり、情報処理装置１００は、種々の既知の算出手法や統計手法を用いてランドマークの移動範囲を算出してもよい。例えば、情報処理装置１００は、移動距離の２乗誤差を用いてランドマークの移動範囲を算出してもよい。この場合、大きな移動誤差が強く反映されるようになるため、情報処理装置１００は、ランドマークがロストした場合のペナルティを大きくすることができる。
【００４２】
情報処理装置１００は、このようにして算出したランドマーク移動範囲を、ランドマークを用いた自己位置推定時に利用する。以下、自己位置の推定処理について、図５乃至図８を用いて説明する。図５は、実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（１）である。
【００４３】
例えば、図５に示すランドマーク移動範囲Ｔ０４には、各ランドマークと、各ランドマークの移動範囲（点線で示す）を示す。また、ランドマーク移動範囲Ｔ０４は、情報処理装置１００の自己位置の候補である候補位置４３を含む。例えば、候補位置４３は、図４で算出された候補位置Ｃ０３に対応する。
【００４４】
図５の例では、情報処理装置１００は、ランドマーク移動範囲４１に基づいて、候補位置４３がとりうる範囲を算出するものとする。この場合、候補位置４３は、ランドマーク移動範囲４１に基づいてとりうる自己位置の範囲が拡大する。結果として、情報処理装置１００は、自己位置がとりうる範囲として候補範囲４２を算出する。
【００４５】
続いて、図６を用いて、情報処理装置１００が、他のランドマーク移動範囲を利用して自己位置を推定する例を説明する。図６は、実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（２）である。
【００４６】
例えば、図６に示すランドマーク移動範囲Ｔ０５には、各ランドマークと、各ランドマークの移動範囲（点線で示す）を示す。また、ランドマーク移動範囲Ｔ０５は、情報処理装置１００の自己位置の候補である候補位置４７を含む。例えば、候補位置４７は、図４で算出された候補位置Ｃ０３に対応する。
【００４７】
図６の例では、情報処理装置１００は、ランドマーク移動範囲４５に基づいて、候補位置４７がとりうる範囲を算出するものとする。この場合、候補位置４７は、ランドマーク移動範囲４５に基づいてとりうる自己位置の範囲が拡大する。結果として、情報処理装置１００は、自己位置がとりうる範囲として候補範囲４６を算出する。図６に示すように、ランドマーク移動範囲４５は図５に示したランドマーク移動範囲４１よりも狭いため、候補範囲４６は、図５に示した候補範囲４２よりも狭くなる。これは、情報処理装置１００が、より狭い範囲で自己位置を推定可能なことを示す。
【００４８】
続いて、図７を用いて、情報処理装置１００が、複数のランドマーク移動範囲を利用して自己位置を推定する例を説明する。図７は、実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（３）である。
【００４９】
例えば、図７に示すランドマーク移動範囲Ｔ０６には、各ランドマークと、各ランドマークの移動範囲（点線で示す）を示す。また、ランドマーク移動範囲Ｔ０６は、情報処理装置１００の自己位置の候補である候補位置５３を含む。例えば、候補位置５３は、図４で算出された候補位置Ｃ０３に対応する。
【００５０】
図７の例では、情報処理装置１００は、ランドマーク移動範囲Ｔ０７に含まれる各ランドマークの移動範囲である、ランドマーク移動範囲４１、ランドマーク移動範囲４５、ランドマーク移動範囲５１、ランドマーク移動範囲５２に基づいて、候補位置５３がとりうる範囲を算出するものとする。なお、情報処理装置１００は、ランドマーク移動範囲５５は、所定の閾値よりも広い移動範囲を有することから、信頼性の低いランドマークであるとして、自己位置推定処理に用いなくてもよい。
【００５１】
図７に示すように、複数のランドマーク移動範囲を用いて自己位置を推定する場合、情報処理装置１００は、各々のランドマーク移動範囲から求められる候補範囲を重ね合わせ、複数候補位置５４を得る。そして、情報処理装置１００は、例えば、求められた複数候補位置５４が重なる領域の重心を自己位置と推定する。情報処理装置１００は、実際の算出においては、例えば、拡張カルマンフィルタ（Extended  Kalman  Filter、ＥＫＦ）で複数の仮説を統合するような算出を行ってもよい。また、情報処理装置１００は、各ランドマーク移動範囲に基づいて求められる候補範囲に対して、重みづけを行ってもよい。例えば、情報処理装置１００は、より狭いランドマーク移動範囲に基づいて求められた候補範囲ほど、自己位置推定における信頼性が高いランドマークであるとみなして、重みを大きくする等の調整を行ってもよい。
【００５２】
図７の自己位置推定結果を図８に示す。図８は、実施形態に係る自己位置推定処理の一例を説明するための図（４）である。
【００５３】
例えば、図８に示すランドマーク移動範囲Ｔ０７は、図７に示した複数候補位置５４に基づいて推定された自己位置５６が含まれる。自己位置５６は、例えば、図７に示した複数候補位置５４の各々を重ね合わせた結果として得られた位置（一例として、複数候補位置５４の各々の中心点の重心）である。このように、情報処理装置１００は、各ランドマークが移動したとしても、ランドマークの移動範囲を考慮した自己位置推定を実行することで、結果的に精度の高い自己位置を得ることができる。
【００５４】
以上、説明してきたように、情報処理装置１００は、ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する。そして、情報処理装置１００は、ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲（候補範囲）を推定するとともに、周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。
【００５５】
これにより、情報処理装置１００は、頻繁に移動することが想定されるランドマークを用いて自己位置推定を行うことができる。結果として、情報処理装置１００は、例えば工場等の類似する地形が連続するような空間において、ＳＬＡＭの性能を向上させることができるので、周囲の環境の変化に対して安定性のある自己位置推定及び地図作成処理を行うことができる。
【００５６】
以下、上記の情報処理を実行する情報処理装置１００の構成の詳細について、図９以下を用いて詳細に説明する。
【００５７】
［１−２．実施形態に係る情報処理装置の構成例］
図９を用いて、情報処理装置１００の構成について説明する。図９は、実施形態に係る情報処理装置１００の構成例を示す図である。図９に示すように、情報処理装置１００は、通信部１１０と、記憶部１２０と、制御部１３０と、検知部１４０と、入力部１５０と、出力部１６０とを有する。なお、図９に示した構成は機能的な構成であり、ハードウェア構成はこれとは異なっていてもよい。また、情報処理装置１００の機能は、複数の物理的に分離された装置に分散して実装されてもよい。
【００５８】
通信部１１０は、例えば、ＮＩＣ（Network  Interface  Card）等によって実現される。通信部１１０は、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）ホストコントローラ、ＵＳＢポート等により構成されるＵＳＢインターフェイスであってもよい。また、通信部１１０は、有線インターフェイスであってもよいし、無線インターフェイスであってもよい。例えば、通信部１１０は、無線ＬＡＮ方式やセルラー通信方式の無線通信インターフェイスであってもよい。通信部１１０は、情報処理装置１００の通信手段或いは送信手段として機能する。例えば、通信部１１０は、ネットワークＮ（インターネット等）と有線又は無線で接続され、ネットワークＮを介して、他の情報処理端末等との間で情報の送受信を行う。
【００５９】
記憶部１２０は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory)、フラッシュメモリ（Flash  Memory）等の半導体メモリ素子、または、ハードディスク、光ディスク等の記憶装置によって実現される。記憶部１２０は、各種データを記憶する。
【００６０】
例えば、記憶部１２０は、自動運転における画像認識処理のために、検出対象となる物体を学習した学習器（画像認識モデル）や、検出した物体に関するデータ等を記憶する。また、記憶部１２０は、自動運転を実行するための地図データ等を記憶してもよい。
【００６１】
また、記憶部１２０は、情報処理装置１００による自動運転によって制御される車両に関する情報を記憶してもよい。例えば、記憶部１２０は、車体の大きさ、重量、車種等の情報を記憶する。
【００６２】
また、記憶部１２０は、図９に示すランドマーク観測履歴情報１２１、ランドマーク地図情報１２２、ランドマーク移動範囲情報１２３、ランドマーク設定情報１２４、地形データ地図情報１２５の各々の情報を記憶する。図１０以下を用いて、各情報について説明する。
【００６３】
ランドマーク観測履歴情報１２１は、情報処理装置１００がランドマークを観測した履歴情報を示す。図１０は、実施形態に係るランドマーク観測履歴情報１２１の一例を示す図である。図１０に示した例では、ランドマーク観測履歴情報１２１は、「ランドマークＩＤ」、「観測時刻」、「カテゴリ」、「詳細」、「地図マッチング情報」、「姿勢」、「地図相対姿勢」といった項目を有する。
【００６４】
「ランドマークＩＤ」は、ランドマークを識別するための識別情報を示す。「観測時刻」は、ランドマークが観測された時刻を示す。なお、図１０の例では、観測時刻を「Ｂ０１」といった概念で示しているが、実際には、観測時刻の項目には、ランドマークが観測された具体的な時刻を示す。なお、観測時刻の項目には、単一の時刻情報ではなく、複数の時刻情報が保持されてもよい。例えば、複数回観測されたランドマークに対しては、複数の時刻情報が保持されてもよい。
【００６５】
「カテゴリ」は、ランドマークに設定されるカテゴリ（種別）を示す。カテゴリは、例えば、情報処理装置１００の管理者等によって人為的に設定される。「詳細」は、ランドマークの詳細情報を示す。詳細情報は、例えば、ランドマークの観測時に取得される情報であり、例えば、ランドマークの色や所有者等の情報である。
【００６６】
「地図マッチング情報」は、ランドマークがランドマーク地図において照合できたか否かという情報を示す。「姿勢」は、観測したランドマークの地図上の姿勢（位置、向き等）を示す。「地図相対姿勢」は、ランドマーク地図からランドマークへの相対姿勢（位置、向き等）を示す。
【００６７】
すなわち、図１０に示した例では、ランドマークＩＤが「Ａ０１」であるランドマークは、観測時刻が「Ｂ０１」であり、カテゴリが「マグカップ」であり、詳細が「Ｄ０１」であることを示す。また、ランドマークＩＤが「Ａ０１」であるランドマークは、地図マッチング情報が「Ｅ０１」であり、姿勢が「Ｆ０１」であり、地図相対姿勢が「Ｇ０１」であることを示す。なお、上記の「Ｂ０１」、「Ｄ０１」、「Ｅ０１」、「Ｆ０１」及び「Ｇ０１」は、概念的な情報であり、実際には、上記した具体的な情報が含まれる。
【００６８】
ランドマーク地図情報１２２は、ランドマークがプロットされた地図情報を示す。ランドマークがプロットされた地図情報とは、例えば、図２に示したランドマーク地図Ｔ０１である。図１１は、実施形態に係るランドマーク地図情報１２２の一例を示す図である。図１１に示した例では、ランドマーク地図情報１２２は、「更新時刻」、「ランドマーク情報」といった項目を有する。
【００６９】
「更新時刻」は、ランドマーク地図が更新された時刻を示す。「ランドマーク情報」は、ランドマーク地図に含まれる各ランドマークの情報を示す。図１１の例では、ランドマーク情報を「Ｈ０１」といった概念で示しているが、実際には、観測時刻の項目には、図１０で示した各ランドマークの情報や、地図上におけるランドマークの配置（座標や位置情報等）情報が記憶される。
【００７０】
すなわち、図１１に示した例では、ランドマーク地図は、更新時刻「Ｂ１１」に更新されており、ランドマーク地図に含まれるランドマーク情報がＨ０１」であることを示す。
【００７１】
ランドマーク移動範囲情報１２３は、ランドマークの移動範囲を示す。図１２は、実施形態に係るランドマーク移動範囲情報１２３の一例を示す図である。図１２に示した例では、ランドマーク移動範囲情報１２３は、「ランドマークＩＤ」、「移動範囲」といった項目を有する。
【００７２】
「ランドマークＩＤ」は、図１０に示した同一の項目に対応する。「移動範囲」は、ランドマークが移動する範囲を数値化した情報を示す。なお、ランドマークの移動範囲は、地図上の座標情報等で示されてもよいし、移動範囲の大きさを示す情報（例えば観測された位置からの直径等）で示されてもよいし、ある地点から別の地点までの移動を示すベクトル等で示されてもよい。図１２の例では、移動範囲を「Ｊ１１」といった概念で示しているが、実際には、移動範囲の項目には、具体的な移動範囲を示す数値情報等が記憶される。
【００７３】
すなわち、図１２に示した例では、ランドマークＩＤ「Ａ１１」によって識別されるランドマークは、移動範囲が「Ｊ１１」であることを示す。
【００７４】
ランドマーク設定情報１２４は、予め人為的に設定されたランドマークの移動範囲を示す。図１３は、実施形態に係るランドマーク設定情報１２４の一例を示す図である。図１３に示した例では、ランドマーク設定情報１２４は、「カテゴリ」、「設定移動範囲」といった項目を有する。
【００７５】
「カテゴリ」は、図１０に示した同一の項目に対応する。「設定移動範囲」は、予め人為的に設定された、ランドマークが移動する範囲を数値化した情報を示す。図１３の例では、移動範囲を「Ｊ２１」といった概念で示しているが、実際には、移動範囲の項目には、具体的な移動範囲を示す数値情報等が記憶される。
【００７６】
すなわち、図１３に示した例では、カテゴリ「マグカップ」には、移動範囲として「Ｊ２１」が予め設定されていることを示す。
【００７７】
地形データ地図情報１２５は、地形データに基づいて作成された地図に関する情報を示す。地形データに基づいて作成された地図とは、例えば、図３に示した地形データ地図Ｍ０１である。図１４は、実施形態に係る地形データ地図情報１２５の一例を示す図である。図１４に示した例では、地形データ地図情報１２５は、「更新時刻」、「地形データ（セル情報）」といった項目を有する。
【００７８】
「更新時刻」は、地形データ地図が更新された時刻を示す。「地形データ（セル情報）」は、地形データに基づく地図情報におけるセル情報を示す。図１４の例では、地形データを「Ｋ０１」といった概念で示しているが、実際には、地形データの項目には、具体的な地形データを示す情報等が記憶される。地形データは、例えばＬｉＤＡＲ等の観測技術に基づき作成されるグリッド状のデータである。また、地形データは、作成される地図上では、確率的に表現される場合がある。例えば、図３に示した地形データ地図Ｍ０１では、黒色に近付くほど障害物の存在確率が高まることを示している。また、地形データ地図Ｍ０１では、黒色に囲まれた領域は、地形データが観測できなかった空間（未スキャンエリア）を示す。
【００７９】
すなわち、図１４に示した例では、地形データ地図は、更新時刻「Ｂ２１」に更新されており、地形データ地図に含まれる地形データ（セル情報）が「Ｋ０１」であることを示す。
【００８０】
図９に戻って説明を続ける。検知部１４０は、情報処理装置１００に関する各種情報を検知する。具体的には、検知部１４０は、情報処理装置１００の周囲の環境や、情報処理装置１００の所在する位置情報や、情報処理装置１００と接続されている機器に関する情報等を検知する。検知部１４０は、各種の情報を検知するセンサと読み替えてもよい。実施形態に係る検知部１４０は、第１センサ１４１と、第２センサ１４２と、車体情報検知部１４３とを有する。
【００８１】
第１センサ１４１は、ランドマークを観測するために利用される各種センサである。例えば、第１センサ１４１は、ランドマークを画像認識するために用いられるカメラ等である。具体的には、第１センサ１４１は、認識用ＲＧＢ（Red  Green  Blue）画像が撮影可能なＲＧＢカメラであり、具体的には、単眼カメラ、ステレオカメラ、アクティブＩＲ（infrared）カメラ等である。なお、第１センサ１４１は、この例に限られず、ランドマークを観測可能なセンサであれば、既知のいずれのセンサであってもよい。
【００８２】
第２センサ１４２は、地形データを取得するために利用される各種センサである。例えば、第２センサ１４２は、地形データを得るためのデプスデータや測距データを検知可能なデプスセンサであり、具体的には、ＬｉＤＡＲ方式を利用するセンサ、ステレオカメラ、アクティブＩＲカメラ等である。なお、第２センサ１４２は、この例に限られず、地形データを検知可能なセンサであれば、既知のいずれのセンサであってもよい。
【００８３】
車体情報検知部１４３は、情報処理装置１００及び情報処理装置１００が搭載される車体の情報を測定するセンサである。
【００８４】
例えば、車体情報検知部１４３は、情報処理装置１００及び情報処理装置１００が搭載される車体の挙動を検知する。例えば、車体情報検知部１４３は、車体の加速度を検知する加速度センサや、挙動を検知するジャイロセンサ、ＩＭＵ（Inertial  Measurement  Unit）等である。
【００８５】
また、車体情報検知部１４３は、情報処理装置１００が搭載された車体の挙動を測定してもよい。例えば、車体情報検知部１４３は、車体のブレーキ、アクセル、ステアリング等の操作量を測定する。例えば、車体情報検知部１４３は、車体のブレーキ、アクセル、ステアリングの各々に搭載されたセンサ等を利用して、ブレーキやアクセルに対して加えられた力（圧力等）に応じた量を測定する。また、車体情報検知部１４３は、車体の速度や加速度、加速及び減速量、ヨーレート情報等を測定してもよい。車体情報検知部１４３は、これら車体の挙動に関する情報について、上記したセンサ等に限らず、様々な既知の技術によって測定してもよい。
【００８６】
また、車体情報検知部１４３は、情報処理装置１００の周囲の音を収集するマイクロフォンや、情報処理装置１００の周囲の照度を検知する照度センサや、情報処理装置１００の周囲の湿度を検知する湿度センサや、情報処理装置１００の所在位置における磁場を検知する地磁気センサ等を含んでもよい。
【００８７】
入力部１５０は、情報処理装置１００を利用するユーザ等から各種操作を受け付けるための処理部である。入力部１５０は、例えば、タッチパネルやマイクロフォン等を介して、各種情報の入力を受け付ける。
【００８８】
出力部１６０は、各種情報を出力するための処理部である。出力部１６０は、例えばディスプレイやスピーカー等である。
【００８９】
制御部１３０は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）、ＧＰＵ（Graphics  Processing  Unit）等によって、情報処理装置１００内部に記憶されたプログラム（例えば、本開示に係る情報処理プログラム）がＲＡＭ（Random  Access  Memory）等を作業領域として実行されることにより実現される。また、制御部１３０は、コントローラ（controller）であり、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路により実現されてもよい。
【００９０】
図９に示すように、制御部１３０は、取得部１３１と、第１推定部１３２と、第２推定部１３３と、運転制御部１３４とを有し、以下に説明する情報処理の機能や作用を実現または実行する。なお、制御部１３０の内部構成は、図９に示した構成に限られず、後述する情報処理を行う構成であれば他の構成であってもよい。
【００９１】
取得部１３１は、各種情報を取得する。例えば、取得部１３１は、情報処理装置１００が搭載された移動体が備えるセンサ（検知部１４０）によって取得された各種情報を取得する。
【００９２】
例えば、取得部１３１は、ランドマークに関する情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、第１センサ１４１によって検知された情報に基づいて、ランドマークの配置を取得する。なお、ランドマークは、自己位置の推定に用いられる目印であり、通常は移動頻度の低い物体が選ばれるが、実施形態では、上記したように、マグカップやペン立て等、個人が携帯可能な文房具又は食器を含む個人所有物であってもよい。
【００９３】
取得部１３１は、第１センサ１４１として、画像センサを用いた画像認識処理によりランドマークの配置を取得する。より具体的には、取得部１３１は、ＲＧＢカメラにより撮影される画像を用いた画像認識処理によりランドマークの配置を取得する。
【００９４】
例えば、取得部１３１は、画像認識処理によって、画像からランドマーク候補となる物体を検出する。このとき、取得部１３１は、ランドマーク地図の作成のため、画像データとして第２センサ１４２によって検知されたデプス画像を用いてもよい。また、デプス画像は、デプス推定で代用することも可能である。
【００９５】
また、取得部１３１は、物体認識の結果に基づいてランドマークとして適合する物体を抽出した場合、抽出した物体にランドマークＩＤを割り当て、割り当てた情報を記憶部１２０内に記憶する。なお、取得部１３１は、ランドマークの検出及び抽出において、予めランドマークとして検出及び抽出する物体を学習した学習モデル等を用いて画像認識を行ってもよい。
【００９６】
また、取得部１３１は、ランドマークの配置とともに、ランドマークの移動範囲を取得する。具体的には、取得部１３１は、図５等で示したように、複数のランドマークの配置とともに、複数のランドマークの移動範囲を取得する。取得部１３１は、取得したランドマークの移動範囲をランドマークＩＤ等と対応付けて、記憶部１２０内に格納する。
【００９７】
また、取得部１３１は、ランドマークの配置とともに、ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、情報処理装置１００の管理者等による人為的な入力操作によって、ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲を取得する。後述するように、情報処理装置１００は、ランドマークの移動範囲が未知の場合には、予め設定された既存の移動範囲を記憶部１２０から読み出し、かかる移動範囲に基づいて、自己位置の推定を行ってもよい。
【００９８】
また、取得部１３１は、地形データに関する情報を取得する。具体的には、取得部１３１は、第２センサ１４２によって検知された情報に基づいて、地形データを取得する。
【００９９】
例えば、取得部１３１は、第２センサ１４２として、デプスセンサを用いたデプスデータにより地形データを取得する。より具体的には、取得部１３１は、ＬｉＤＡＲ方式を用いて測定されたデプスデータにより地形データを取得する。このように、取得部１３１は、地形ベースのＳＬＡＭを行うことにより、地形データ地図情報を取得する。取得部１３１は、取得した地形データを記憶部１２０内に格納する。
【０１００】
また、取得部１３１は、ランドマークや地形データに関する情報以外に、情報処理装置１００の動作を制御する制御データ等を取得してもよい。例えば、取得部１３１は、車体情報検知部１４３によって検知されたＩＭＵデータ等を取得する。
【０１０１】
取得部１３１は、取得した情報を、適宜、記憶部１２０に格納する。また、取得部１３１は、記憶部１２０内から、適宜、処理に要する情報を取得してもよい。また、取得部１３１は、検知部１４０や入力部１５０を介して処理に要する情報を取得してもよいし、ネットワークＮを介して、外部装置から情報を取得してもよい。すなわち、取得部１３１は、必ずしも情報処理装置１００自身が検知した情報を取得するのではなく、例えば外部装置が撮影した画像等を取得してもよい。
【０１０２】
第１推定部１３２は、ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する。例えば、第１推定部１３２は、図２で示したように、ランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在すると想定される範囲（候補範囲）を推定する。
【０１０３】
このとき、第１推定部１３２は、ランドマークの配置及びランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する。すなわち、第１推定部１３２は、ランドマークが移動していた可能性を考慮して、自己位置の候補範囲を推定する。
【０１０４】
また、第１推定部１３２は、複数のランドマークの配置及び当該複数のランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する。例えば、第１推定部１３２は、図２で示したように、ランドマーク地図に含まれる複数のランドマークとの位置関係に基づいて候補範囲を推定する。これにより、第１推定部１３２は、単独のランドマークから候補範囲を推定する場合と比べて、候補範囲を絞り込むことができる。
【０１０５】
なお、第１推定部１３２は、ランドマークの配置及びランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定してもよい。例えば、第１推定部１３２は、ランドマークの移動範囲の信頼性が低い場合（移動範囲を観測するための試行回数が閾値以下である場合等）には、ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、候補範囲を絞り込んでもよい。
【０１０６】
第２推定部１３３は、周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。例えば、第２推定部１３３は、図３で示したように、地形データ地図（ポイントクラウド等により得られる情報を含む）に基づいて、自己位置が所在すると想定される範囲である候補範囲の中から、自己位置を推定する。
【０１０７】
また、第２推定部１３３は、地形データ地図及びランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。例えば、第２推定部１３３は、図５乃至図８で示したように、ランドマークの移動範囲を考慮し、推定した候補範囲の中からさらに自己位置を絞り込む。
【０１０８】
第２推定部１３３は、地形データ地図及び複数のランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。より具体的には、第２推定部１３３は、各々のランドマークの移動範囲に基づいて推定される複数の自己位置の候補に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。例えば、第２推定部１３３は、図８で示したように、複数のランドマークの移動範囲から推定される自己位置を重ね合わせることにより、推定した候補範囲の中から自己位置を絞り込む。これにより、第２推定部１３３は、精度よく自己位置を推定することができる。
【０１０９】
なお、第２推定部１３３は、地形データ地図及びランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定してもよい。すなわち、第２推定部１３３は、必ずしも観測により取得された移動範囲ではなく、予め設定された移動範囲に基づいて自己位置の推定を行ってもよい。これにより、第２推定部１３３は、自己位置推定を開始した直後で、ランドマーク移動範囲情報が存在しない場合等でも、デフォルト値として予め設定された値を用いて処理を行うことができる。
【０１１０】
なお、第２推定部１３３は、地形データ地図及び制御データに基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定してもよい。例えば、第２推定部１３３は、地形データ地図とＩＭＵデータとを含めて自己位置を推定する。これにより、第２推定部１３３は、制御データを用いない推定と比較して、自己位置の推定精度を向上させることができる。
【０１１１】
運転制御部１３４は、第２推定部１３３よりも後段の処理を実行する。例えば、運転制御部１３４は、第２推定部１３３によって推定された自己位置に基づいて、移動体による自動運転を制御する。
【０１１２】
［１−３．実施形態に係る情報処理の手順］
次に、図１５及び図１６を用いて、実施形態に係る情報処理の手順について説明する。図１５は、実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（１）である。
【０１１３】
図１５に示すように、情報処理装置１００は、検知部１４０を介して、制御データを取得する（ステップＳ１０１）。また、情報処理装置１００は、ＬｉＤＡＲデータを取得する（ステップＳ１０２）。また、情報処理装置１００は、カメラ画像を取得する（ステップＳ１０３）。
【０１１４】
情報処理装置１００は、ＬｉＤＡＲデータ（デプスデータ）を処理部に送るとともに（ステップＳ１０４）。カメラ画像を処理部に送る（ステップＳ１０５）。そして、情報処理装置１００は、取得した情報に基づいて物体認識を行う（ステップＳ１０６）。情報処理装置１００は、物体認識の結果（例えば、画像から検出した物体リスト）を後段に送る（ステップＳ１０７）。
【０１１５】
情報処理装置１００は、物体認識の結果から、ランドマークを抽出する（ステップＳ１０８）。続けて、情報処理装置１００は、抽出したランドマークのリストを後段に送る（ステップＳ１０９）。情報処理装置１００は、ランドマーク地図探索を実行する（ステップＳ１１０）。具体的には、情報処理装置１００は、ステップＳ１０８で抽出したランドマークと、ランドマーク地図上のランドマークと一致するものを探索し、マッピングを行う。
【０１１６】
情報処理装置１００は、地図探索の結果として、ランドマーク地図とのマッピングを示した情報（例えば図１０で示した地図マッチング情報）を付与した情報と、デプス情報とを統合し、情報処理装置１００の相対座標でランドマークを表現したデータを後段に送る（ステップＳ１１１）。なお、かかるデータは、複数のランドマークを扱うことを考慮して、リスト形式で管理されてもよい。
【０１１７】
その後、情報処理装置１００は、地図探索の結果と、制御データとを取得し（ステップＳ１１２）、自己位置候補を算出する（ステップＳ１１３）。
【０１１８】
具体的には、情報処理装置１００は、直前の自己位置から制御データを利用して自己位置を予測し、ランドマーク探索結果と組み合わせてランドマークの座標を予測する。そして、情報処理装置１００は、ランドマークの予測結果とランドマーク地図及びランドマーク移動範囲との照合によって、自装置が取りうる自己位置の候補範囲を算出（推定）する。なお、情報処理装置１００は、制御データとして、ＩＭＵデータのみならず、オドメトリ情報（ロボット座標系での位置、向き、線形加速度、角速度等)を取得してもよい。また、情報処理装置１００は、直前のフレーム等の処理で得られた地形ベースのＳＬＡＭ結果を取得し（ステップＳ１１９）、自己位置候補を算出する。また、情報処理装置１００は、各ランドマークの移動範囲を取得し、ランドマーク地図と組み合わせることで、ランドマークの移動範囲を考慮した候補位置の算出を行う。なお、情報処理装置１００は、各ランドマークの移動範囲が取得できていない場合、予め設定されたデフォルト値となる移動範囲を用いて処理を行う。
【０１１９】
情報処理装置１００は、算出した自己位置候補（例えば、自装置において最も取りうる姿勢に加え、ランドマークの移動量を考慮して取りうる座標のセル位置をリスト形式で表現したデータ）を後段に送る（ステップＳ１１４）。
【０１２０】
続けて、情報処理装置１００は、制御データ及びＬｉＤＡＲデータ（ポイントクラウド）を取得し（ステップＳ１１５及びステップＳ１１６）、地形ベースのＳＬＡＭを実行する（ステップＳ１１７）。
【０１２１】
具体的には、情報処理装置１００は、ＬｉＤＡＲデータ等から作成された地形ベースの地図（地形データ地図）を利用し、詳細な自己位置推定を実行する。このとき、情報処理装置１００は、環境変化に応じて各地図を更新したり、ループ閉じ込み(Loop  Closure)等の技術に基づく誤差の補正を行ったりしてもよい。
【０１２２】
より具体的には、情報処理装置１００は、ポイントクラウド情報に基づいて、自装置の移動を考慮しながら重ね合わせて地図を作成したり、作成済みの地図と照らし合わせて自己位置推定を行ったりする。また、情報処理装置１００は、制御データ及び過去の自己位置に基づいて、未来の自己位置を予測する。なお、地形ベースの位置合わせでは、類似形状があった場合に誤マッチングが起きやすいが、ランドマークベースの自己位置候補で探索エリアを絞り込むことで、誤マッチングを防止することができる。
【０１２３】
情報処理装置１００は、地形ベースのＳＬＡＭにより得られた自己位置推定結果を運転制御部等に送る（ステップＳ１１８）。自己位置推定結果は、例えば、過去の自装置の軌跡の誤差を取り除いたものを、例えばリスト形式で出力する。また、自己位置推定結果には、自己位置が推定された地形ベースの地図が含まれてもよい。なお、地図の更新が行われた場合、更新されたセル及び値（座標）のペアのリストが合わせて出力される。また、情報処理装置１００は、更新された地図を、次の自己位置候補の算出処理のタイミングで利用可能なように、前段に送る（ステップＳ１１９）。また、情報処理装置１００は、自己位置推定結果を後段に送る（ステップＳ１２０）。
【０１２４】
続けて、情報処理装置１００は、ランドマーク位置推定を行う（ステップＳ１２１）。例えば、情報処理装置１００は、推定した自己位置とランドマーク地図探索結果からランドマークの姿勢を推定し、元のランドマーク地図と比較して、ランドマーク移動範囲を算出する。具体的には、情報処理装置１００は、推定された自己位置情報と、ランドマーク地図探索結果とを組み合わせて、ランドマークの位置を推定する。さらに、情報処理装置１００は、推定したランドマークの位置と、ランドマーク地図上の位置とを比較し、ランドマークの移動量を計算する。これにより、情報処理装置１００は、ランドマークの移動や姿勢等の情報（ランドマーク観測情報）を取得する。例えば、ランドマーク観測情報は、図１０に示したランドマーク観測履歴情報１２１に対応する。情報処理装置１００は、ランドマーク観測情報を後段に送る（ステップＳ１２２）。
【０１２５】
情報処理装置１００は、各ランドマークにおけるランドマーク観測情報に基づいて、ランドマーク地図とランドマーク移動範囲を更新する（ステップＳ１２３）。
【０１２６】
情報処理装置１００は、更新した情報を後段に送ったのち（ステップＳ１２４）、例えば動作を終了する旨のユーザ入力を受け付け（ステップＳ１２５）、自装置の動作を終了するか否かを判定する（ステップＳ１２６）。
【０１２７】
動作が終了しない場合（ステップＳ１２６；Ｎｏ）、情報処理装置１００は、再び周囲のデータを取得する処理を繰り返す。一方、動作を終了する場合（ステップＳ１２６；Ｙｅｓ）、情報処理装置１００は、情報処理を終了する（ステップＳ１２８）。
【０１２８】
続いて、図１６について説明する。図１６は、実施形態に係る処理の流れを示すフローチャート（２）である。図１６は、図１５を一部抜粋したものであり、情報処理の手順と記憶部１２０内のデータのやりとりとの関係を示すものである。
【０１２９】
図１６に示すように、情報処理装置１００は、ランドマーク地図探索において、ランドマーク地図情報１２２を参照する（ステップＳ１１０）。また、情報処理装置１００は、自己位置候補の算出において、ランドマーク地図情報１２２やランドマーク移動範囲情報１２３又はランドマーク設定情報１２４を参照する（ステップＳ１１３）。また、情報処理装置１００は、地形ベースのＳＬＡＭを実行する場合、地形データ地図情報１２５を参照したり、更新したりする（ステップＳ１１７）。
【０１３０】
また、情報処理装置１００は、ランドマーク位置推定において、ランドマーク観測履歴情報１２１やランドマーク地図情報１２２を参照したり、更新したりする（ステップＳ１２１）。また、情報処理装置１００は、ランドマーク地図又は移動範囲更新において、ランドマーク観測履歴情報１２１、ランドマーク地図情報１２２、ランドマーク移動範囲情報１２３又はランドマーク設定情報１２４を参照したり、更新したりする（ステップＳ１２３）。
【０１３１】
［１−４．実施形態に係る変形例］
実施形態に係る情報処理は、上記実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。そこで、以下では、情報処理装置１００の他の実施形態について説明する。
【０１３２】
［１−４−１．ランドマークの移動範囲算出の例］
上記実施形態では、情報処理装置１００は、ランドマークの観測試行を繰り返すことにより、ランドマークの移動範囲を算出する例を示した。ここで、ランドマークの移動範囲とは、ランドマーク位置の確率密度関数に相当する。
【０１３３】
すなわち、ランドマーク移動範囲が小さいということは、ランドマークの存在確率を縦軸とした場合ある特定の位置でピークを持つ形状となり、ピーク位置でのランドマークの存在確率が高くなることを示す。一方、ランドマーク移動範囲が大きいということは、ランドマークの存在確率はなだらかな形状となり、ランドマークの存在確率もばらつきが大きくなる。
【０１３４】
この関係は、典型的には、ランドマーク存在確率をガウス分布として表現できることを示している。すなわち、ランドマーク観測履歴に基づいてガウス分布を推定すると、ガウス分布の平均（中心）がランドマーク位置、ガウス分布の分散がランドマーク移動範囲と推定することができる。情報処理装置１００は、かかる算出手法により、ランドマーク移動範囲を求めてもよい。
【０１３５】
この点について、図１７を用いて説明する。図１７は、本開示の自己位置推定の算出処理の一例を説明するための図である。図１７（ａ）に示す分布６０は、ランドマークの位置のばらつきを示している（横軸ｘは、ランドマークが観測された位置（座標）を示す。さらに、ランドマークの存在確率を縦軸で示すと、分布６０は、グラフ６５のように示される。グラフ６５のグラフのピークは、ランドマークの存在確率に対応し、グラフに描いた横方向の幅が、ランドマークの移動範囲に対応する。
【０１３６】
また、図１７（ｂ）に示す分布７０は、分布６０と比較して、ランドマーク位置のばらつきが大きいランドマークに関する分布を示している。この場合、ランドマークの存在確率を縦軸で示すと、分布７０は、グラフ７５のように示される。グラフ７５のグラフのピークは、ランドマークの存在確率に対応し、グラフに描いた横方向の幅が、ランドマークの移動範囲に対応する。グラフ７５は、グラフ６５と比較して、ランドマークの移動範囲が広く、また、ランドマークの存在位置を一意に特定することが難しい（存在確率がばらけている）ことがわかる。
【０１３７】
このように、情報処理装置１００は、ランドマークの移動範囲に関して、観測された位置のすべてに同じ確率でランドマークが存在すると判定するのではなく、確率密度関数を用いてランドマーク移動範囲を算出（推定）してもよい。これにより、情報処理装置１００は、より実状に即したランドマーク移動範囲を算出することができる。
【０１３８】
［１−４−２．情報処理システム］
上記実施形態では、情報処理装置１００は、自装置が本開示に係る情報処理を実行するとともに、自動運転を制御する移動体でもある例を示した。しかし、情報処理装置１００は、クライアント２００とサーバ３００とを有する情報処理システム１として実現されてもよい。
【０１３９】
例えば、クライアント２００は、ランドマーク認識用ＲＧＢカメラ２０１と、地形計測用のデプスセンサ２０２を有する。ランドマーク認識用ＲＧＢカメラ２０１は、図９に示した第１センサ１４１に対応する。地形計測用のデプスセンサ２０２は、図９に示した第２センサ１４２に対応する。
【０１４０】
また、クライアント２００は、プロセッサ２０３やメモリ２０４、記憶部２０５を備える。例えば、クライアント２００は、プロセッサ２０３やメモリ２０４、記憶部２０５というハードウェア資源を利用して、図９に示した取得部１３１や運転制御部１３４、入力部１５０、出力部１６０に対応する処理を行う。また、クライアント２００は、通信部２０６を介して、取得した情報をサーバ３００に送信する。
【０１４１】
サーバ３００は、通信部３０１を介して、クライアント２００から情報を受信する。また、サーバ３００は、プロセッサ３０２やメモリ３０３、記憶部３０４というハードウェア資源を利用して、図９に示した第１推定部１３２や第２推定部１３３等に対応する処理を行う。
【０１４２】
このように、本開示に係る情報処理は、必ずしも情報処理装置１００のようなスタンドアロンで実行されるのではなく、クライアント２００及びサーバ３００を含む情報処理システム１によって実行されてもよい。なお、情報処理システム１を構成する装置の台数は、図１８に示した例に限られない。例えば、サーバ３００は、複数台のクライアント２００を制御してもよい。また、情報処理システム１は、必ずしも情報処理装置１００が実行する処理を全て行うことを要しない。また、情報処理システム１の構成は、必ずしも図１８に示した構成に限らず、柔軟に変更されてもよい。また、サーバ３００は、ローカルネットワーク上に設置されてもよいし、クラウド上に設置される、いわゆるクラウドサーバであってもよい。
【０１４３】
（２．その他の実施形態）
上述した各実施形態に係る処理は、上記各実施形態以外にも種々の異なる形態にて実施されてよい。
【０１４４】
［２−１．移動体の構成］
上記実施形態では、情報処理装置１００が移動体に搭載される例を示したが、情報処理装置１００は、自動運転を行う自律型移動体（例えば、自動車）そのものによって実現されてもよい。この場合、情報処理装置１００は、図９に示した構成の他に、以下に示す構成を有してもよい。なお、以下に示す各部は、例えば、図９に示した構成に含まれてもよい。
【０１４５】
例えば、移動体は、自動運転制御部、検出部、自己位置推定部、状況分析部、計画部、動作制御部を有する。また、移動体は、入力部、データ取得部、車両通信部、車内機器、出力制御部、出力部、駆動系制御部、駆動系システム、ボディ系制御部、ボディ系システム、車両記憶部、及び、自動運転制御部を備えてもよい。
【０１４６】
入力部は、搭乗者が各種のデータや指示等の入力に用いる装置を備える。例えば、入力部は、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、スイッチ、及び、レバー等の操作デバイス、並びに、音声やジェスチャ等により手動操作以外の方法で入力可能な操作デバイス等を備える。また、例えば、入力部は、赤外線若しくはその他の電波を利用したリモートコントロール装置、又は、情報処理装置１００の操作に対応したモバイル機器若しくはウェアラブル機器等の外部接続機器であってもよい。入力部は、搭乗者により入力されたデータや指示等に基づいて入力信号を生成し、情報処理装置１００の各部に供給する。
【０１４７】
データ取得部は、移動体の処理に用いるデータを取得する各種のセンサ等を備え、取得したデータを、移動体の各部に供給する。
【０１４８】
例えば、データ取得部は、自車の状態等を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部は、ジャイロセンサ、加速度センサ、慣性計測装置（ＩＭＵ）、及び、アクセルペダルの操作量、ブレーキペダルの操作量、ステアリングホイールの操舵角、エンジン回転数、モータ回転数、若しくは、車輪の回転速度等を検出するためのセンサ等を備える。
【０１４９】
また、例えば、データ取得部は、自車の外部の情報を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部は、ＴｏＦ（Time  Of  Flight）カメラ、ステレオカメラ、単眼カメラ、赤外線カメラ、及び、その他のカメラ等の撮像装置を備える。また、例えば、データ取得部は、天候又は気象等を検出するための環境センサ、及び、自車の周囲の物体を検出するための周囲情報検出センサを備える。環境センサは、例えば、雨滴センサ、霧センサ、日照センサ、雪センサ等からなる。周囲情報検出センサは、例えば、超音波センサ、レーダ、ＬｉＤＡＲ（Light  Detection  and  Ranging、Laser  Imaging  Detection  and  Ranging）、ソナー等からなる。
【０１５０】
さらに、例えば、データ取得部は、自車の現在位置を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部は、ＧＮＳＳ（Global  Navigation  Satellite  System）衛星からのＧＮＳＳ信号を受信するＧＮＳＳ受信機等を備える。
【０１５１】
また、例えば、データ取得部は、車内の情報を検出するための各種のセンサを備える。具体的には、例えば、データ取得部は、運転者を撮像する撮像装置、運転者の生体情報を検出する生体センサ、及び、車室内の音声を集音するマイクロフォン等を備える。生体センサは、例えば、座面又はステアリングホイール等に設けられ、座席に座っている搭乗者又はステアリングホイールを握っている運転者の生体情報を検出する。
【０１５２】
車両通信部は、車内機器、並びに、車外の様々な機器、サーバ、基地局等と通信を行い、移動体の各部から供給されるデータを送信したり、受信したデータを移動体の各部に供給したりする。なお、車両通信部がサポートする通信プロトコルは、特に限定されるものではなく、また、車両通信部が、複数の種類の通信プロトコルをサポートすることも可能である。
【０１５３】
例えば、車両通信部は、無線ＬＡＮ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）、ＮＦＣ（Near  Field  Communication）、又は、ＷＵＳＢ（Wireless  USB）等により、車内機器と無線通信を行う。また、例えば、車両通信部は、接続端子（及び、必要であればケーブル）を介して、ＵＳＢ（Universal  Serial  Bus）、ＨＤＭＩ（登録商標）（High-Definition  Multimedia  Interface）、又は、ＭＨＬ（Mobile  High-definition  Link）等により、車内機器と有線通信を行う。
【０１５４】
さらに、例えば、車両通信部は、基地局又はアクセスポイントを介して、外部ネットワーク（例えば、インターネット、クラウドネットワーク又は事業者固有のネットワーク）上に存在する機器（例えば、アプリケーションサーバ又は制御サーバ）との通信を行う。また、例えば、車両通信部は、Ｐ２Ｐ（Peer  To  Peer）技術を用いて、自車の近傍に存在する端末（例えば、歩行者若しくは店舗の端末、又は、ＭＴＣ（Machine  Type  Communication）端末）との通信を行う。さらに、例えば、車両通信部は、車間（Vehicle  to  Vehicle）通信、路車間（Vehicle  to  Infrastructure）通信、自車と家との間（Vehicle  to  Home）の通信、及び、歩車間（Vehicle  to  Pedestrian）通信等のＶ２Ｘ通信を行う。また、例えば、車両通信部は、ビーコン受信部を備え、道路上に設置された無線局等から発信される電波あるいは電磁波を受信し、現在位置、渋滞、通行規制又は所要時間等の情報を取得する。
【０１５５】
車内機器は、例えば、搭乗者が有するモバイル機器若しくはウェアラブル機器、自車に搬入され若しくは取り付けられる情報機器、及び、任意の目的地までの経路探索を行うナビゲーション装置等を含む。
【０１５６】
出力制御部は、自車の搭乗者又は車外に対する各種の情報の出力を制御する。例えば、出力制御部は、視覚情報（例えば、画像データ）及び聴覚情報（例えば、音声データ）のうちの少なくとも１つを含む出力信号を生成し、出力部に供給することにより、出力部からの視覚情報及び聴覚情報の出力を制御する。具体的には、例えば、出力制御部は、データ取得部の異なる撮像装置により撮像された画像データを合成して、俯瞰画像又はパノラマ画像等を生成し、生成した画像を含む出力信号を出力部に供給する。また、例えば、出力制御部は、衝突、接触、危険地帯への進入等の危険に対する警告音又は警告メッセージ等を含む音声データを生成し、生成した音声データを含む出力信号を出力部に供給する。
【０１５７】
出力部は、自車の搭乗者又は車外に対して、視覚情報又は聴覚情報を出力することが可能な装置を備える。例えば、出力部は、表示装置、インストルメントパネル、オーディオスピーカ、ヘッドホン、搭乗者が装着する眼鏡型ディスプレイ等のウェアラブルデバイス、プロジェクタ、ランプ等を備える。出力部が備える表示装置は、通常のディスプレイを有する装置以外にも、例えば、ヘッドアップディスプレイ、透過型ディスプレイ、ＡＲ（Augmented  Reality）表示機能を有する装置等の運転者の視野内に視覚情報を表示する装置であってもよい。
【０１５８】
駆動系制御部は、各種の制御信号を生成し、駆動系システムに供給することにより、駆動系システムの制御を行う。また、駆動系制御部は、必要に応じて、駆動系システム以外の各部に制御信号を供給し、駆動系システムの制御状態の通知等を行う。
【０１５９】
駆動系システムは、自車の駆動系に関わる各種の装置を備える。例えば、駆動系システムは、内燃機関又は駆動用モータ等の駆動力を発生させるための駆動力発生装置、駆動力を車輪に伝達するための駆動力伝達機構、舵角を調節するステアリング機構、制動力を発生させる制動装置、ＡＢＳ（Antilock  Brake  System）、ＥＳＣ（Electronic  Stability  Control）、並びに、電動パワーステアリング装置等を備える。
【０１６０】
ボディ系制御部は、各種の制御信号を生成し、ボディ系システムに供給することにより、ボディ系システムの制御を行う。また、ボディ系制御部は、必要に応じて、ボディ系システム以外の各部に制御信号を供給し、ボディ系システムの制御状態の通知等を行う。
【０１６１】
ボディ系システムは、車体に装備されたボディ系の各種の装置を備える。例えば、ボディ系システムは、キーレスエントリシステム、スマートキーシステム、パワーウィンドウ装置、パワーシート、ステアリングホイール、空調装置、及び、各種ランプ（例えば、ヘッドランプ、バックランプ、ブレーキランプ、ウィンカ、フォグランプ等）等を備える。
【０１６２】
車両記憶部は、例えば、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）、ＨＤＤ（Hard  Disc  Drive）等の磁気記憶デバイス、半導体記憶デバイス、光記憶デバイス、及び、光磁気記憶デバイス等を備える。車両記憶部は、移動体の各部が用いる各種プログラムやデータ等を記憶する。例えば、車両記憶部は、ダイナミックマップ等の３次元の高精度地図、高精度地図より精度が低く、広いエリアをカバーするグローバルマップ、及び、自車の周囲の情報を含むローカルマップ等の地図データを記憶する。
【０１６３】
自動運転制御部は、自律走行又は運転支援等の自動運転に関する制御を行う。具体的には、例えば、自動運転制御部は、自車の衝突回避あるいは衝撃緩和、車間距離に基づく追従走行、車速維持走行、自車の衝突警告、又は、自車のレーン逸脱警告等を含むＡＤＡＳ（Advanced  Driver  Assistance  System）の機能実現を目的とした協調制御を行う。また、例えば、自動運転制御部は、運転者の操作に拠らずに自律的に走行する自動運転等を目的とした協調制御を行う。自動運転制御部は、検出部、自己位置推定部、状況分析部、計画部、及び、動作制御部を備える。
【０１６４】
検出部は、自動運転の制御に必要な各種の情報の検出を行う。検出部は、車外情報検出部、車内情報検出部、及び、車両状態検出部を備える。
【０１６５】
車外情報検出部は、移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の外部の情報の検出処理を行う。例えば、車外情報検出部は、自車の周囲の物体の検出処理、認識処理、及び、追跡処理、並びに、物体までの距離の検出処理を行う。検出対象となる物体には、例えば、車両、人、障害物、構造物、道路、信号機、交通標識、道路標示等が含まれる。また、例えば、車外情報検出部は、自車の周囲の環境の検出処理を行う。検出対象となる周囲の環境には、例えば、天候、気温、湿度、明るさ、及び、路面の状態等が含まれる。車外情報検出部は、検出処理の結果を示すデータを自己位置推定部、状況分析部のマップ解析部、交通ルール認識部、及び、状況認識部、並びに、動作制御部の緊急事態回避部等に供給する。
【０１６６】
車内情報検出部は、移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、車内の情報の検出処理を行う。例えば、車内情報検出部は、運転者の認証処理及び認識処理、運転者の状態の検出処理、搭乗者の検出処理、及び、車内の環境の検出処理等を行う。検出対象となる運転者の状態には、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線方向等が含まれる。検出対象となる車内の環境には、例えば、気温、湿度、明るさ、臭い等が含まれる。車内情報検出部は、検出処理の結果を示すデータを状況分析部の状況認識部、及び、動作制御部の緊急事態回避部等に供給する。
【０１６７】
車両状態検出部は、移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の状態の検出処理を行う。検出対象となる自車の状態には、例えば、速度、加速度、舵角、異常の有無及び内容、運転操作の状態、パワーシートの位置及び傾き、ドアロックの状態、並びに、その他の車載機器の状態等が含まれる。車両状態検出部は、検出処理の結果を示すデータを状況分析部の状況認識部、及び、動作制御部の緊急事態回避部等に供給する。
【０１６８】
自己位置推定部は、車外情報検出部、及び、状況分析部の状況認識部等の移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の位置及び姿勢等の推定処理を行う。また、自己位置推定部は、必要に応じて、自己位置の推定に用いるローカルマップ（以下、自己位置推定用マップと称する）を生成する。自己位置推定用マップは、例えば、ＳＬＡＭ（Simultaneous  Localization  and  Mapping）等の技術を用いた高精度なマップとされる。自己位置推定部は、推定処理の結果を示すデータを状況分析部のマップ解析部、交通ルール認識部、及び、状況認識部等に供給する。また、自己位置推定部は、自己位置推定用マップを車両記憶部に記憶させる。
【０１６９】
状況分析部は、自車及び周囲の状況の分析処理を行う。状況分析部は、マップ解析部、交通ルール認識部、状況認識部、及び、状況予測部を備える。
【０１７０】
マップ解析部は、自己位置推定部及び車外情報検出部等の移動体の各部からのデータ又は信号を必要に応じて用いながら、車両記憶部に記憶されている各種のマップの解析処理を行い、自動運転の処理に必要な情報を含むマップを構築する。マップ解析部は、構築したマップを、交通ルール認識部、状況認識部、状況予測部、並びに、計画部のルート計画部、行動計画部、及び、動作計画部等に供給する。
【０１７１】
交通ルール認識部は、自己位置推定部、車外情報検出部、及び、マップ解析部等の移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車の周囲の交通ルールの認識処理を行う。この認識処理により、例えば、自車の周囲の信号の位置及び状態、自車の周囲の交通規制の内容、並びに、走行可能な車線等が認識される。交通ルール認識部は、認識処理の結果を示すデータを状況予測部等に供給する。
【０１７２】
状況認識部は、自己位置推定部、車外情報検出部、車内情報検出部、車両状態検出部、及び、マップ解析部等の移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車に関する状況の認識処理を行う。例えば、状況認識部は、自車の状況、自車の周囲の状況、及び、自車の運転者の状況等の認識処理を行う。また、状況認識部は、必要に応じて、自車の周囲の状況の認識に用いるローカルマップ（以下、状況認識用マップと称する）を生成する。状況認識用マップは、例えば、占有格子地図（Occupancy  Grid  Map）とされる。
【０１７３】
認識対象となる自車の状況には、例えば、自車の位置、姿勢、動き（例えば、速度、加速度、移動方向等）、並びに、異常の有無及び内容等が含まれる。認識対象となる自車の周囲の状況には、例えば、周囲の静止物体の種類及び位置、周囲の動物体の種類、位置及び動き（例えば、速度、加速度、移動方向等）、周囲の道路の構成及び路面の状態、並びに、周囲の天候、気温、湿度、及び、明るさ等が含まれる。認識対象となる運転者の状態には、例えば、体調、覚醒度、集中度、疲労度、視線の動き、並びに、運転操作等が含まれる。
【０１７４】
状況認識部は、認識処理の結果を示すデータ（必要に応じて、状況認識用マップを含む）を自己位置推定部及び状況予測部等に供給する。また、状況認識部は、状況認識用マップを車両記憶部に記憶させる。
【０１７５】
状況予測部は、マップ解析部、交通ルール認識部及び状況認識部等の移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、自車に関する状況の予測処理を行う。例えば、状況予測部は、自車の状況、自車の周囲の状況、及び、運転者の状況等の予測処理を行う。
【０１７６】
予測対象となる自車の状況には、例えば、自車の挙動、異常の発生、及び、走行可能距離等が含まれる。予測対象となる自車の周囲の状況には、例えば、自車の周囲の動物体の挙動、信号の状態の変化、及び、天候等の環境の変化等が含まれる。予測対象となる運転者の状況には、例えば、運転者の挙動及び体調等が含まれる。
【０１７７】
状況予測部は、予測処理の結果を示すデータを、交通ルール認識部及び状況認識部からのデータとともに、計画部のルート計画部、行動計画部、及び、動作計画部等に供給する。
【０１７８】
ルート計画部は、マップ解析部及び状況予測部等の移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、目的地までのルートを計画する。例えば、ルート計画部は、グローバルマップに基づいて、現在位置から指定された目的地までのルートを設定する。また、例えば、ルート計画部は、渋滞、事故、通行規制、工事等の状況、及び、運転者の体調等に基づいて、適宜ルートを変更する。ルート計画部は、計画したルートを示すデータを行動計画部等に供給する。
【０１７９】
行動計画部は、マップ解析部及び状況予測部等の移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、ルート計画部により計画されたルートを計画された時間内で安全に走行するための自車の行動を計画する。例えば、行動計画部は、発進、停止、進行方向（例えば、前進、後退、左折、右折、方向転換等）、走行車線、走行速度、及び、追い越し等の計画を行う。行動計画部は、計画した自車の行動を示すデータを動作計画部等に供給する。
【０１８０】
動作計画部は、マップ解析部及び状況予測部等の移動体の各部からのデータ又は信号に基づいて、行動計画部により計画された行動を実現するための自車の動作を計画する。例えば、動作計画部は、加速、減速、及び、走行軌道等の計画を行う。動作計画部は、計画した自車の動作を示すデータを、動作制御部の加減速制御部及び方向制御部等に供給する。
【０１８１】
動作制御部は、自車の動作の制御を行う。動作制御部は、緊急事態回避部、加減速制御部、及び、方向制御部を備える。
【０１８２】
緊急事態回避部は、車外情報検出部、車内情報検出部、及び、車両状態検出部の検出結果に基づいて、衝突、接触、危険地帯への進入、運転者の異常、車両の異常等の緊急事態の検出処理を行う。緊急事態回避部は、緊急事態の発生を検出した場合、急停車や急旋回等の緊急事態を回避するための自車の動作を計画する。緊急事態回避部は、計画した自車の動作を示すデータを加減速制御部及び方向制御部等に供給する。
【０１８３】
加減速制御部は、動作計画部又は緊急事態回避部により計画された自車の動作を実現するための加減速制御を行う。例えば、加減速制御部は、計画された加速、減速、又は、急停車を実現するための駆動力発生装置又は制動装置の制御目標値を演算し、演算した制御目標値を示す制御指令を駆動系制御部に供給する。
【０１８４】
方向制御部は、動作計画部又は緊急事態回避部により計画された自車の動作を実現するための方向制御を行う。例えば、方向制御部は、動作計画部又は緊急事態回避部により計画された走行軌道又は急旋回を実現するためのステアリング機構の制御目標値を演算し、演算した制御目標値を示す制御指令を駆動系制御部に供給する。
【０１８５】
［２−２．その他］
上記各実施形態において説明した各処理のうち、自動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を手動的に行うこともでき、あるいは、手動的に行われるものとして説明した処理の全部または一部を公知の方法で自動的に行うこともできる。この他、上記文書中や図面中で示した処理手順、具体的名称、各種のデータやパラメータを含む情報については、特記する場合を除いて任意に変更することができる。例えば、各図に示した各種情報は、図示した情報に限られない。
【０１８６】
また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１８７】
また、上述してきた各実施形態及び変形例は、処理内容を矛盾させない範囲で適宜組み合わせることが可能である。また、上記実施形態では、移動体として自動走行ロボットを例に挙げたが、本開示の情報処理は、自動走行ロボット以外の移動体にも適用可能である。例えば、移動体は、自動二輪車や自動三輪車等の小型車両や、バスやトラック等の大型車両、あるいは、ドローン等の自律型移動体であってもよい。
【０１８８】
また、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものでは無く、他の効果があってもよい。
【０１８９】
（３．本開示に係る情報処理装置の効果）
上述してきたように、本開示に係る情報処理装置（実施形態では情報処理装置１００）は、取得部（実施形態では取得部１３１）と、第１推定部（実施形態では第１推定部１３２）と、第２推定部（実施形態では第２推定部１３３）とを有する。取得部は、ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する。第１推定部は、ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する。第２推定部は、周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。
【０１９０】
このように、本開示に係る情報処理装置は、ランドマーク地図に基づいて自己位置が所在する範囲を推定し、さらに地形データ地図に基づき当該範囲から自己位置を推定する。これにより、情報処理装置は、周囲の環境の変化に対して安定性のある自己位置推定及び地図作成処理を行うことができる。
【０１９１】
また、取得部は、ランドマークの配置とともに、当該ランドマークの移動範囲を取得する。第１推定部は、ランドマークの配置及び当該ランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する。第２推定部は、地形データ地図及びランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。このように、情報処理装置は、ランドマークの移動範囲を取得することで、頻繁に移動することが想定されるランドマークであっても、当該ランドマークを自己位置推定に用いることができる。
【０１９２】
また、取得部は、複数のランドマークの配置とともに、当該複数のランドマークの移動範囲を取得する。第１推定部は、複数のランドマークの配置及び当該複数のランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する。第２推定部は、地形データ地図及び複数のランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。これにより、情報処理装置は、自己位置推定の精度を向上させることができる。
【０１９３】
また、第２推定部は、各々のランドマークの移動範囲に基づいて推定される複数の自己位置の候補に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。これにより、情報処理装置は、複数の自己位置の候補に基づいて自己位置が所在する確率の高い位置を絞り込むことができるため、自己位置推定の精度を向上させることができる。
【０１９４】
また、取得部は、ランドマークの配置とともに、当該ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲を取得する。第１推定部は、ランドマークの配置及び当該ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する。第２推定部は、地形データ地図及びランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。これにより、情報処理装置は、実際のランドマークの移動範囲を取得する前であっても、頻繁に移動するランドマークを用いた自己位置推定を実現することができる。
【０１９５】
また、取得部は、情報処理装置の動作を制御する制御データを取得する。第２推定部は、地形データ地図及び制御データに基づいて、自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する。これにより、情報処理装置は、ＩＭＵデータ等の自装置制御データを推定のための要素として利用することができるため、推定の精度を向上させることができる。
【０１９６】
また、ランドマークは、個人が携帯可能な文房具又は食器を含む個人所有物である。これにより、情報処理装置は、一般にＳＬＡＭで利用されるような移動頻度の少ないランドマークではなく、移動頻度は高いものの位置推定に有用な個人所有物を利用した情報処理を実行することができる。
【０１９７】
また、取得部は、画像センサを用いた画像認識処理によりランドマークの配置を取得するとともに、デプスセンサを用いたデプスデータにより地形データを取得する。これにより、情報処理装置は、効率よくランドマーク地図や地形データ地図を取得することができる。
【０１９８】
また、取得部は、ＲＧＢ（Red  Green  Blue）カメラにより撮影される画像を用いた画像認識処理によりランドマークの配置を取得するとともに、ＬｉＤＡＲ（Light  Detection  and  Ranging、Laser  Imaging  Detection  and  Ranging）方式を用いて測定されたデプスデータにより地形データを取得する。これにより、情報処理装置は、高解像度データ等、信頼のあるデータに基づいてランドマーク地図や地形データ地図を取得することができる。
【０１９９】
（４．ハードウェア構成）
上述してきた実施形態に係る情報処理装置１００、クライアント２００、サーバ３００等の情報機器は、例えば図１９に示すような構成のコンピュータ１０００によって実現される。以下、実施形態に係る情報処理装置１００を例に挙げて説明する。図１９は、情報処理装置１００の機能を実現するコンピュータ１０００の一例を示すハードウェア構成図である。コンピュータ１０００は、ＣＰＵ１１００、ＲＡＭ１２００、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）１３００、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）１４００、通信インターフェイス１５００、及び入出力インターフェイス１６００を有する。コンピュータ１０００の各部は、バス１０５０によって接続される。
【０２００】
ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。例えば、ＣＰＵ１１００は、ＲＯＭ１３００又はＨＤＤ１４００に格納されたプログラムをＲＡＭ１２００に展開し、各種プログラムに対応した処理を実行する。
【０２０１】
ＲＯＭ１３００は、コンピュータ１０００の起動時にＣＰＵ１１００によって実行されるＢＩＯＳ（Basic  Input  Output  System）等のブートプログラムや、コンピュータ１０００のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。
【０２０２】
ＨＤＤ１４００は、ＣＰＵ１１００によって実行されるプログラム、及び、かかるプログラムによって使用されるデータ等を非一時的に記録する、コンピュータが読み取り可能な記録媒体である。具体的には、ＨＤＤ１４００は、プログラムデータ１４５０の一例である本開示に係る情報処理プログラムを記録する記録媒体である。
【０２０３】
通信インターフェイス１５００は、コンピュータ１０００が外部ネットワーク１５５０（例えばインターネット）と接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、通信インターフェイス１５００を介して、他の機器からデータを受信したり、ＣＰＵ１１００が生成したデータを他の機器へ送信したりする。
【０２０４】
入出力インターフェイス１６００は、入出力デバイス１６５０とコンピュータ１０００とを接続するためのインターフェイスである。例えば、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、キーボードやマウス等の入力デバイスからデータを受信する。また、ＣＰＵ１１００は、入出力インターフェイス１６００を介して、ディスプレイやスピーカーやプリンタ等の出力デバイスにデータを送信する。また、入出力インターフェイス１６００は、所定の記録媒体（メディア）に記録されたプログラム等を読み取るメディアインターフェイスとして機能してもよい。メディアとは、例えばＤＶＤ（Digital  Versatile  Disc）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、磁気記録媒体、または半導体メモリ等である。
【０２０５】
例えば、コンピュータ１０００が実施形態に係る情報処理装置１００として機能する場合、コンピュータ１０００のＣＰＵ１１００は、ＲＡＭ１２００上にロードされた情報処理プログラムを実行することにより、制御部１３０等の機能を実現する。また、ＨＤＤ１４００には、本開示に係る情報処理プログラムや、記憶部１２０内のデータが格納される。なお、ＣＰＵ１１００は、プログラムデータ１４５０をＨＤＤ１４００から読み取って実行するが、他の例として、外部ネットワーク１５５０を介して、他の装置からこれらのプログラムを取得してもよい。
【０２０６】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）
ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する取得部と、
前記ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する第１推定部と、
前記周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する第２推定部と、
を備えた情報処理装置。
（２）
前記取得部は、
前記ランドマークの配置とともに、当該ランドマークの移動範囲を取得し、
前記第１推定部は、
前記ランドマークの配置及び当該ランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記ランドマークの移動範囲に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
前記（１）に記載の情報処理装置。
（３）
前記取得部は、
複数のランドマークの配置とともに、当該複数のランドマークの移動範囲を取得し、
前記第１推定部は、
前記複数のランドマークの配置及び当該複数のランドマークの移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記複数のランドマークの移動範囲に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
前記（２）に記載の情報処理装置。
（４）
前記第２推定部は、
各々のランドマークの移動範囲に基づいて推定される複数の自己位置の候補に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
前記（３）に記載の情報処理装置。
（５）
前記取得部は、
前記ランドマークの配置とともに、当該ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲を取得し、
前記第１推定部は、
前記ランドマークの配置及び当該ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記ランドマークのカテゴリ別に予め設定された移動範囲に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
前記（１）〜（４）のいずれかに記載の情報処理装置。
（６）
前記取得部は、
前記情報処理装置の動作を制御する制御データを取得し、
前記第２推定部は、
前記地形データ地図及び前記制御データに基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
前記（１）〜（５）のいずれかに記載の情報処理装置。
（７）
前記ランドマークは、
個人が携帯可能な文房具又は食器を含む個人所有物である
前記（１）〜（６）のいずれかに記載の情報処理装置。
（８）
前記取得部は、
画像センサを用いた画像認識処理により前記ランドマークの配置を取得するとともに、デプスセンサを用いたデプスデータにより前記地形データを取得する
前記（１）〜（７）のいずれかに記載の情報処理装置。
（９）
前記取得部は、
ＲＧＢ（Red  Green  Blue）カメラにより撮影される画像を用いた画像認識処理により前記ランドマークの配置を取得するとともに、ＬｉＤＡＲ（Light  Detection  and  Ranging、Laser  Imaging  Detection  and  Ranging）方式を用いて測定されたデプスデータにより前記地形データを取得する
前記（１）〜（８）のいずれかに記載の情報処理装置。
（１０）
コンピュータが、
ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得し、
前記ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定し、
前記周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する
情報処理方法。
（１１）
コンピュータを、
ランドマークの配置、及び、周囲の地形データを取得する取得部と、
前記ランドマークの配置を示した地図であるランドマーク地図に基づいて、自己位置が所在する範囲を推定する第１推定部と、
前記周囲の地形データを示した地図である地形データ地図に基づいて、前記自己位置が所在する範囲の中から自己位置を推定する第２推定部と、
として機能させるための情報処理プログラム。
【符号の説明】
【０２０７】
１      情報処理システム
１００  情報処理装置
１１０  通信部
１２０  記憶部
１２１  ランドマーク観測履歴情報
１２２  ランドマーク地図情報
１２３  ランドマーク移動範囲情報
１２４  ランドマーク設定情報
１２５  地形データ地図情報
１３０  制御部
１３１  取得部
１３２  第１推定部
１３３  第２推定部
１３４  運転制御部
１４０  検知部
１４１  第１センサ
１４２  第２センサ
１４３  車体情報検知部
１５０  入力部
１６０  出力部
２００  クライアント
３００  サーバ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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