(57)【要約】【課題】構築された地図をより正確にするために、地図の構築処理に前景部分と背景部分とを分割できる地図構築装置及びその地図構築方法を提供する。【解決手段】地図構築方法は、主に画像センサと深度センサとを備えた地図構築装置に適用され、地図構築装置が移動を開始するとき、画像センサ及び深度センサによりカラー画像及び深度画像情報を連続的に取得するステップと、カラー画像に対して画像認識を実行して動的オブジェクトが存在するか否かを判断するステップと、動的オブジェクトが存在する場合、カラー画像内にオブジェクト領域をマーキングするステップと、オブジェクト領域を深度画像情報の深度画像座標にマッピングするステップと、深度画像情報においてオブジェクト領域を検索してフィルタリングし、補正された深度画像情報を生成するステップと、補正された深度画像情報を地図構築アルゴリズムに入力して、地図データを生成するステップとを含む。【選択図】図３Ｂ
2020087407.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
地図構築装置に適用される地図構築方法であって、
ａ）前記地図構築装置が起動された後、画像センサにより周囲環境のカラー画像を連続的に取得し、深度センサにより周囲環境の深度画像情報を連続的に取得するステップと、
ｂ）プロセッサにより検出アルゴリズムを実行して前記カラー画像に対して画像認識を実行し、前記カラー画像内において動的オブジェクトが存在するか否かを判断するステップと、
ｃ）前記動的オブジェクトが存在する場合、前記動的オブジェクトをマーキングして境界ボックスを生成するステップと、
ｄ）前記境界ボックスを前記深度画像情報の深度画像座標にマッピングするステップと、
ｅ）前記深度画像情報において前記境界ボックスを検索してフィルタリングすることで、前記境界ボックスの対応位置にある深度情報を除去して、補正された深度画像情報を生成するステップと、
ｆ）前記プロセッサにより、前記補正された深度画像情報に基づいて地図構築アルゴリズムを実行するステップと、
ｇ）前記地図構築アルゴリズムによって地図データを生成して記憶ユニットに記憶させるステップと、を含むことを特徴とする地図構築方法。
【請求項２】
前記画像センサがＲＧＢカメラ（ＲＧＢ  ｃａｍｅｒａ）であり、前記深度センサがＬＩＤＡＲであることを特徴とする請求項１に記載の地図構築方法。
【請求項３】
前記記憶ユニットには、異なるオブジェクトカテゴリに対応する複数のオブジェクト特徴データが記憶され、
前記ステップｂ）では、前記検出アルゴリズムにより前記カラー画像と前記複数のオブジェクト特徴データとを比較して、一致した画像を前記動的オブジェクトとみなすことを特徴とする請求項１に記載の地図構築方法。
【請求項４】
前記検出アルゴリズムは、勾配方向ヒストグラム（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ、ＨＯＧ）特徴量抽出アルゴリズム、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）アルゴリズム、ＹＯＬＯ（Ｙｏｕ  Ｏｎｌｙ  ＬｏｏＫ  Ｏｎｃｅ）アルゴリズム、ＳＳＤ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｓｈｏｔ  ｍｕｌｔｉｂｏｘ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）アルゴリズム、及びニューラルネットワークトレーニングを用いた他のオブジェクト検知アルゴリズムのうちの１種類又はこれらの組み合わせであることを特徴とする請求項３に記載の地図構築方法。
【請求項５】
前記ステップｃ）では、前記カラー画像における前記動的オブジェクトのＸ軸開始座標位置（Ｘｓｔａｒｔ）、Ｘ軸終了座標位置（Ｘｅｎｄ）、Ｙ軸開始座標位置（Ｙｓｔａｒｔ）、及びＹ軸終了座標位置（Ｙｅｎｄ）を取得し、これらの座標位置（Ｘｓｔａｒｔ、Ｙｓｔａｒｔ、Ｘｅｎｄ、Ｙｅｎｄ）に基づいて前記境界ボックスを作成し、
前記ステップｄ）では、前記境界ボックスの座標位置を深度画像座標にマッピングさせ、前記境界ボックスにおける全ての画素の画素情報を画素極値に設定することで、カスタム画素情報を生成することを特徴とする請求項３に記載の地図構築方法。
【請求項６】
前記画素極値は、０又は２５５であることを特徴とする請求項５に記載の地図構築方法。
【請求項７】
前記ステップｅ）では、前記深度画像情報において前記カスタム画素情報が位置する範囲を検索し、当該範囲の深度情報を０に設定することで、前記補正された深度画像情報を生成することを特徴とする請求項５に記載の地図構築方法。
【請求項８】
前記地図構築アルゴリズムは、Ｖｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭ（Ｖｉｓｕａｌ  Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）アルゴリズムであり、三角測量法、カルマンフィルタ（Ｋａｌｍａｎ  Ｆｉｌｔｅｒ）、粒子フィルタ（Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ）、モンテカルロ位置推定法（Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ、ＭＣＬ）、混合型モンテカルロ位置推定法（Ｍｉｘｔｕｒｅ  ＭＣＬ）、又はグリッドベース・マルコフ・ローカリゼーション（Ｇｒｉｄ−Ｂａｓｅｄ  Ｍａｒｋｏｖ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）によって実現されることを特徴とする請求項１に記載の地図構築方法。
【請求項９】
前記地図データは、ポータブルネットワークグラフィックス（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ、ｐｎｇ）、ビット地図（ＢｉｔＭａｐ、ｂｍｐ）、又はポータブルグレイ地図（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｇｒａｙ  Ｍａｐ、ｐｇｍ）のファイルフォーマットで記憶ユニットに記憶されることを特徴とする請求項１に記載の地図構築方法。
【請求項１０】
前記地図構築装置は、移動ロボットに搭載され、
前記地図構築方法は、
ｈ）前記移動ロボットが前記記憶ユニットから地図データをロードして移動を開始するステップと、
ｉ）前記画像センサにより前記カラー画像を連続的に取得し、前記深度センサにより前記深度画像情報を連続的に取得するステップと、
ｊ）前記地図データを更新する必要があるか否かを判断するステップと、
ｋ）前記地図データを更新する必要があると判断した場合、前記検出アルゴリズムを実行して前記カラー画像に対して画像認識を行うステップと、
ｌ）前記カラー画像において第２の動的オブジェクトをマーキングして第２の境界ボックスを生成するステップと、
ｍ）前記第２の境界ボックスを前記深度画像情報の前記深度画像座標にマッピングするステップと、
ｎ）前記深度画像情報において前記第２の境界ボックスを検索してフィルタリングすることで、前記補正された深度画像情報を生成するステップと、
ｏ）前記補正された深度画像情報に基づいて前記地図構築アルゴリズムを実行するステップと、
ｐ）前記地図構築アルゴリズムにより部分地図画像を生成し、当該部分地図画像に基づいて前記地図データを更新するステップと、をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の地図構築方法。
【請求項１１】
画像センサと、深度センサと、プロセッサと、記憶ユニットとを含む地図構築装置であって、
前記画像センサは、前記地図構築装置が起動された後、周囲環境のカラー画像を連続的に取得し、
前記深度センサは、前記地図構築装置が起動された後、周囲環境の深度画像情報を連続的に取得し、
前記プロセッサは、前記画像センサと前記深度センサとに電気的に接続され、検出アルゴリズムを実行して前記カラー画像に対して画像認識を実行し、前記カラー画像内において動的オブジェクトが存在するか否かを判断し、前記カラー画像内に前記動的オブジェクトが存在する場合、前記動的オブジェクトをマーキングして境界ボックスを生成し、前記境界ボックスを前記深度画像情報の深度画像座標にマッピングさせ、前記深度画像情報において前記境界ボックスを検索してフィルタリングすることで補正された深度画像情報を生成し、前記補正された深度画像情報に基づいて地図構築アルゴリズムを実行することで地図データを生成し、前記補正された深度画像情報において前記境界ボックスの対応位置にある深度情報がフィルタリングして除去され、
前記記憶ユニットは、前記プロセッサに電気的に接続され、前記地図データを記憶していることを特徴とする地図構築装置。
【請求項１２】
前記記憶ユニットには、異なるオブジェクトカテゴリに対応する複数のオブジェクト特徴データが記憶され、前記検出アルゴリズムは、前記カラー画像と前記複数のオブジェクト特徴データとを比較して、一致した画像を前記動的オブジェクトとみなすことを特徴とする請求項１１に記載の地図構築装置。
【請求項１３】
前記検出アルゴリズムは、前記カラー画像における前記動的オブジェクトのＸ軸開始座標位置、Ｘ軸終了座標位置、Ｙ軸開始座標位置、及びＹ軸終了座標位置を取得し、これらの座標位置に基づいて前記境界ボックスを作成し、
前記プロセッサは、前記境界ボックスの座標位置を深度画像座標にマッピングさせ、前記境界ボックスにおける全ての画素の画素情報を画素極値に設定することで、カスタム画素情報を生成し、前記深度画像情報において前記カスタム画素情報が位置する範囲を検索し、当該範囲の深度情報を０に設定することで、前記補正された深度画像情報を生成することを特徴とする請求項１２に記載の地図構築装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、地図構築装置及びその地図構築方法に関し、特にＲＧＢ−Ｄ装置を備えた地図構築装置及びこのような地図構築装置によって実現される地図構築方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
現在の市場では、地図構築装置が内蔵されている移動ロボット（例えば、自動搬送車）が多い。このような移動ロボットは、地図構築装置により、自分が位置する領域の地図を作成し、作成した地図に基づいて移動したり関連作業を行ったりすることができる。
【０００３】
一般的に、現在市販されている移動ロボットの多くは、２次元ＬＩＤＡＲ  ＳＬＡＭ（Ｌｉｄａｒ  Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）、又は２次元Ｖｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭ技術（Ｖｉｓｕａｌ  Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）を、主な地図構築手段としている。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記のような地図構築技術は多くの制限及び欠点を有しているため、現在の移動ロボットによって構築された地図は、正確性が十分ではない問題があった。
【０００５】
具体的には、２次元ＬＩＤＡＲ  ＳＬＡＭ技術を用いた場合、２次元ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  Ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）は、一定の高さで１次元距離情報しか取得できないため、実際の環境状況を把握できず、正確な地図を構築することが困難である。一方、２次元Ｖｉｓｕａｌ  ＳＬＡＭ技術を用いた場合、現在の視覚支援技術（Ｖｉｓｕａｌ  Ａｓｓｉｓｔｉｖｅ  Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ）は障害物回避や測距の機能に留まるため、地図構築段階には適用できず、地図から一時的なオブジェクトを除去することが困難である。
【０００６】
上述のように、上記の技術を採用すると、空間内に動的オブジェクトが全く存在しない場合しか地図を構築することができない。地図構築装置が位置する空間内に動的なオブジェクト（例えば、人やカートなど）、又は通常存在しないオブジェクトが存在すると、これらのオブジェクトが地図に組み込まれてしまう結果、構築された地図が不正確になり、移動ロボットの後続の位置決めに影響を与えることになる。
【０００７】
このため、現段階では、地図を構築する際、移動ロボットを空間内に移動させて地図を構築する前に、地図の精度を得るために空間全体を空にする必要がある。しかしながら、このような作業があるため、地図構築の困難性が増大し、構築コストが増加することになる。
【０００８】
本発明の主な目的は、従来の地図構築装置及び方法による周囲環境に対する認識が不十分な欠点を改善し、装置のオブジェクト画像検出及び環境画像認識の機能を向上させることで、地図の構築中に前景部分に属する動的オブジェクトを効果的にフィルタリングするとともに、背景部分に属する環境画像を保留することが可能な地図構築装置及びその地図構築方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明に係る地図構築方法は、主に、画像センサと深度センサとを備えた地図構築装置に適用され、前記地図構築装置が移動を開始するとき、前記画像センサ及び前記深度センサによりカラー画像及び深度画像情報を連続的に取得するステップと、前記カラー画像に対して画像認識を実行して動的オブジェクトが存在するか否かを判断するステップと、前記動的オブジェクトが存在する場合、前記カラー画像においてオブジェクト領域をマーキングするステップと、前記オブジェクト領域を前記深度画像情報の深度画像座標にマッピングするステップと、前記深度画像情報において前記オブジェクト領域を検索してフィルタリングするとともに、補正された深度画像情報を生成するステップと、前記補正された深度画像情報を地図構築アルゴリズムに入力して、地図データを生成するステップと、を含む。
【発明の効果】
【００１０】
関連技術と比較して、本発明は、少なくとも以下の技術的効果を有している。
（１）地図構築装置にＲＧＢ−Ｄ装置（画像センサ及び深度センサを含む）を設置することにより、環境画像に対する地図構築装置の認知能力を強化することができる。
（２）強化された認知能力によって、カラー画像において動的オブジェクト及び空間内に通常存在しないオブジェクトを検出してマーキングすることができる。
（３）動的オブジェクトを検出してマーキングすることにより、地図を構築する際に背景部分（即ち、静的空間情報）と前景部分（即ち、動的オブジェクト及び空間内に通常存在しないオブジェクト）をリアルタイムに分割するとともに保存することができる。
（４）地図を構築する際、動的オブジェクトの情報（深度情報など）を能動的に修正又は削除するとともに、背景部分を保留することにより、地図データ内の空間情報を強化することができる。
（５）地図構築装置は、構築された地図に基づいて移動する際、環境が変化したこと（例えば、機械の配置位置が変化した、フィールドがローカルに変化したなど）を検出した場合、構築された地図を能動的に更新することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明に係る地図構築概略図の第１の具体実施例である。
【図２】本発明に係る地図構築装置のブロック図の第１の具体実施例である。
【図３Ａ】本発明に係る地図構築のフローチャート（その１）の第１の具体実施例である。
【図３Ｂ】本発明に係る地図構築のフローチャート（その２）の第１の具体実施例である。
【図４】本発明に係る境界ボックスの概略図の第１の具体実施例である。
【図５Ａ】本発明に係る深度画像情報の概略図の第１の具体実施例である。
【図５Ｂ】本発明に係る深度画像情報の概略図の第２の具体実施例である。
【図６】本発明に係る補正された深度画像情報の概略図の第１の具体実施例である。
【図７Ａ】本発明に係る地図画像の概略図の第１の具体実施例である。
【図７Ｂ】本発明に係る地図画像の概略図の第２の具体実施例である。
【図８Ａ】本発明に係るフィルタリングされた地図画像の概略図の第１の具体実施例である。
【図８Ｂ】本発明に係るフィルタリングされた地図画像の概略図の第２の具体実施例である。
【図９】本発明に係る地図更新のフローチャートの第１の具体実施例である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施例について詳細に説明する。
【００１３】
図１は、本発明に係る地図構築概略図の第１の具体実施例である。図１に示すように、本発明に係る地図構築装置１は、地図構築作業を支援するように、移動ロボット（例えば、図に示されていない自動搬送車）に配置されてもよい。
【００１４】
地図構築装置１を搭載した（内蔵型又は外付け型）移動ロボットを未知の空間２に配置すると、地図構築装置１により空間２の地図を構築することができる。具体的には、移動ロボットが空間２内を移動するときに、地図構築装置１により周囲環境の画像を検出することで、その位置する空間２の地図を自動的に構築することができる。地図構築装置１は、１回以上移動した後、その位置する空間２の平面的な空間情報（例えば深度情報）を描画する地図データを作成することができる。このようにして、将来移動ロボットが空間２内で移動してタスクを実行するとき、予め構築された地図データに基づいて移動することで、移動時に起こり得る問題（例えば、機械に衝突したり、死角に進入したりするなど）を除去することができる。
【００１５】
図２は、本発明に係る地図構築装置のブロック図の第１の具体実施例である。図２に示すように、地図構築装置１は、少なくともプロセッサ１０と、プロセッサ１０に電気的に接続される画像センサ１１と、深度センサ１２と、記憶ユニット１３とを含む。本実施例では、プロセッサ１０は、内部バスバーを介して画像センサ１１と、深度センサ１２と、記憶ユニット１３とに電気的に接続され、主に内蔵又は外部入力のアルゴリズムを実行するために用いられ、地図構築装置１の各要求及び機能（後述する）を実現する。
【００１６】
本発明の地図構築装置１は、主に内蔵又は外付けのＲＧＢ−Ｄ（即ち、ＲＧＢ深度画像（Ｄｅｐｔｈ  Ｍａｐ））装置により地図の構築及び更新を実現する。一実施例では、ＲＧＢ−Ｄ装置は、互いに独立した、周囲環境のカラー画像（即ち、ＲＧＢ画像）を取り込むための第１装置と、周囲環境の深度情報（即ち、Ｄｅｐｔｈ情報）を感知するための第２装置とを含む。他の実施例では、ＲＧＢ−Ｄ装置は、周囲環境のカラー画像及び深度情報を同時に取得できる一体型画像取込装置であってもよい。この実施例では、地図構築装置１は、独立した画像センサ１１及び深度センサ１２を設ける必要はない。別の実施例では、ＲＧＢ−Ｄ装置は、互いに独立して配置された画像センサ１１及び深度センサ１２であってもよい。ここで、画像センサ１１は、例えばＲＧＢカメラ（ＲＧＢ  ｃａｍｅｒａ）であり、深度センサ１２は、例えばＬＩＤＡＲであってもよい。
【００１７】
上記の説明は、本発明の好適な実施例にすぎず、本発明はこれに限定されない。以下の説明では、理解を容易にするために、互いに独立して配置された画像センサ１１及び深度センサ１２を例に挙げて説明する。
【００１８】
本実施例では、ユーザは、地図構築装置１を直接起動するか、又は移動ロボットを起動して移動ロボットにより接続された地図構築装置１を自動的に起動してもよい。地図構築装置１が起動された後、プロセッサ１０は、周囲環境のカラー画像を連続的に取得するように画像センサ１１を駆動するとともに、周囲環境の深度画像情報を連続的に取得するように深度センサ１２を駆動することができる。
【００１９】
一実施例では、プロセッサ１０は、カラー画像によって周囲環境から地図から除去する必要がある動的オブジェクト（例えば、人、カートや動物など）を識別し、深度画像情報によって周囲環境を描画するための２次元地図を構築することができる。他の実施例では、プロセッサ１０は、カラー画像及び深度画像情報を同時に参照して、周囲環境を描くための３次元地図を構築することができる。以下、理解を容易にするために、２次元地図を構築することを例に挙げて説明する。
【００２０】
地図構築装置１が起動された後、プロセッサ１０は、画像センサ１１によってカラー画像を連続的に取得することができる。本実施例では、プロセッサ１０は、内蔵又は外部入力のアルゴリズムを実行することで、受信したカラー画像に対して画像認識を行うことができる。具体的に、プロセッサ１０は、取得したカラー画像を検出アルゴリズムの入力パラメータとして用い、検出アルゴリズムは、実行完了後に認識結果をプロセッサ１０に返す。認識結果は、カラー画像において識別可能な動的オブジェクトが存在するか否か（即ち、地図構築装置１の周囲に動的オブジェクトが存在するか否か）を示す。
【００２１】
本発明の技術的特徴の１つは、地図構築装置１が地図の構築中に前景部分（即ち動的オブジェクト）と背景部分（即ち静的空間）を検出し、前景部分と背景部分とを分割することで、構築された地図に前景部分が表示されないことである。プロセッサ１０は、検出アルゴリズムの認識結果によってカラー画像において少なくとも１つの動的オブジェクトが存在すると判断した場合、さらにこの動的オブジェクトをマーキングするとともに、対応する境界ボックス（Ｂｏｕｎｄｉｎｇ  ｂｏｘ）を生成する。このようにして、プロセッサ１０が他のアルゴリズムによって地図の構築処理を実行すると、アルゴリズムは、境界ボックスを検索し識別するとともに、境界ボックスの関連情報を構築された地図から除去することができる（詳細は後述する）。
【００２２】
上述のように、プロセッサ１０は、主に深度画像情報に基づいて２次元画像の構築作業を実行するので、境界ボックスが生成された後、プロセッサ１０は、この境界ボックスを関心領域（Ｒｅｇｉｏｎ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｅｓｔ、ＲＯＩ）とみなし、さらに、この境界ボックスを深度画像情報が用いる深度画像座標にマッピング（ｍａｐｐｉｎｇ）する。一実施例では、プロセッサ１０は、カラー画像内における境界ボックスの位置を深度画像情報の深度画像座標にマッピングするように、変換アルゴリズムにより変換動作を実行することができる。なお、本実施例でいうカラー画像及び深度画像情報は、同じ時点で取得されたカラー画像及び深度画像情報であることが好ましい（即ち、両者の取得時間が同じか、又は時間差が許容誤差値より小さい）。
【００２３】
上記の変換作業の実行が完了した後、プロセッサ１０は、深度画像情報において境界ボックスを検索し（例えば、境界ボックスの対応する座標を検索する）、深度画像情報において境界ボックスの関連情報をフィルタリングすることにより、補正された深度画像情報を生成することができる。一実施例では、プロセッサ１０は、深度画像情報から境界ボックスの関連情報をフィルタリングするとともに、補正された深度画像情報を生成するために、内蔵又は外部入力のフィルタリングアルゴリズムを実行することができる。本発明では、補正された深度画像情報は、背景部分の静的空間情報のみを記述しているため、空間２での平面空間深度情報とみなされることができる。
【００２４】
最後、プロセッサ１０は、補正された深度画像情報に基づいて空間２を描画できる地図データ１３１を生成するために、内蔵又は外部入力の地図構築アルゴリズムを実行することができる。また、プロセッサ１０は、生成した地図データ１３１を記憶ユニット１３に記憶させることができる。移動ロボットが正式に始動されてタスクを実行すると、予め構築された地図データ１３１に基づいて移動することができる。
【００２５】
図２に示すように、本発明の一具体実施例では、地図構築装置１と移動ロボットとが単一体に統合されてもよい。プロセッサ１０は、移動部材１４、作動部材１５、マンマシンインタフェース１６など、移動ロボットの各構成要素に同時に電気的に接続されてもよいが、これに限定されない。一実施例では、移動部材１４は、地図構築装置１を移動させることができる部材、例えば、歯車、タイヤ、駆動軸、コンベアベルトなどであってもよい。作動部材１５は、地図構築装置１がロボット関連のタスクを実行するのを支援することができる部材、例えば、モーター、ロボットアームなどであってもよい。マンマシンインタフェース１６は、地図構築装置１に指示を出して構築された地図データ１３１を表示することができる部材、例えば、スクリーン、キーボード、マウス、タッチスクリーン又は音声制御ユニットなどであってもよい。ただし、上記の説明は、本発明の一部の実施例にすぎず、本発明の実際の特許範囲を限定することを意図するものではない。
【００２６】
本発明の一実施例では、プロセッサ１０は、１つ以上の検出アルゴリズム（図示せず）を記録することができる。例えば、検出アルゴリズムは、勾配方向ヒストグラム（Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ  ｏｆ  Ｏｒｉｅｎｔｅｄ  Ｇｒａｄｉｅｎｔ、ＨＯＧ）特徴量抽出アルゴリズム、サポートベクターマシン（Ｓｕｐｐｏｒｔ  Ｖｅｃｔｏｒ  Ｍａｃｈｉｎｅ、ＳＶＭ）アルゴリズム、畳み込みニューラルネットワーク（Ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ  Ｎｅｕｒａｌ  Ｎｅｔｗｏｒｋ、ＣＮＮ）アルゴリズム、ＹＯＬＯ（Ｙｏｕ  Ｏｎｌｙ  ＬｏｏＫ  Ｏｎｃｅ）アルゴリズム、ＳＳＤ（Ｓｉｎｇｌｅ  Ｓｈｏｔ  ｍｕｌｔｉｂｏｘ  Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）アルゴリズム、及びニューラルネットワークトレーニングを用いた他のオブジェクト検知アルゴリズムなどのうちの１種類又はこれらの組み合わせであってもよいが、これらに限定されない。
【００２７】
地図構築装置１が使用される前、プロセッサ１０は、上記の検出アルゴリズムの１つ又は組み合わせにより機械学習を行うことができる。具体的には、地図構築装置１の製造者は、大量の認識素材（動的オブジェクトが記録されている写真やビデオなど）を検出アルゴリズムにインポートして、検出アルゴリズムに対して訓練を行うことができる。検出アルゴリズムは、機械学習によって様々なオブジェクトカテゴリ（例えば、人、カートや動物など）のオブジェクト特徴データ１３２を導き出し、それらを記憶ユニット１３に記憶することができる。
【００２８】
地図の構築過程において、プロセッサ１０は、画像センサ１１によって取得されたカラー画像と、記憶ユニット１３に記憶されている複数のオブジェクト特徴データ１３２とを連続的に比較することができる。カラー画像内に一致した１つ以上の画像がある場合、プロセッサ１０は、その画像を動的オブジェクトとみなし、動的オブジェクトをマーキングする。このようにして、プロセッサ１０は、後続の構築処理において動的オブジェクトをフィルタリングして除去することができる。
【００２９】
図３Ａは、本発明に係る地図構築のフローチャート（その１）の第１の具体実施例である。図３Ｂは、本発明に係る地図構築のフローチャート（その２）の第１の具体実施例である。図３Ａ及び図３Ｂを参照すると、まず、ユーザは、地図を構築する際に地図構築装置１を起動する（ステップＳ１０）。具体的に、ユーザは、地図構築装置１を直接起動するか、又は地図構築装置１を搭載した移動ロボットを起動し、移動ロボットにより地図構築装置１を自動的に起動してもよい。
【００３０】
地図構築装置１は、起動後に移動を開始し（ステップＳ１２）、例えば、移動部材１４により移動するか、又は移動ロボットにより駆動されて移動してもよい。地図構築装置１は、移動する際に、画像センサ１１及び深度センサ１２を介して周囲環境を検出する（ステップＳ１４）。一実施例では、画像センサ１１は、例えばＲＧＢカメラであってもよい。地図構築装置１は、画像センサ１１を介して周囲環境を連続的に検出してカラー画像を取得する。深度センサ１２は、ＬＩＤＡＲである。地図構築装置１は、深度センサ１２を介して周囲環境を連続的に検出して深度画像情報を取得する（ステップＳ１６）。
【００３１】
次に、地図構築装置１は、プロセッサ１０により検出アルゴリズムを実行することで、カラー画像に対して画像認識を行い（ステップＳ１８）、カラー画像において動的オブジェクトが存在するか否かを判断する（ステップＳ２０）。
【００３２】
上述のように、地図構築装置１は、ＨＯＧ特徴量抽出アルゴリズム、ＳＶＭアルゴリズム、ＣＮＮアルゴリズム、ＹＯＬＯアルゴリズム、ＳＳＤアルゴリズム、又はニューラルネットワークトレーニングを用いた他のオブジェクト検知アルゴリズムなどのうちの１種類又はこれらの組み合わせにより機械学習を行って、異なるオブジェクトカテゴリに属する複数のオブジェクト特徴データ１３２を生成し記憶することができる。上記ステップＳ１８において、プロセッサ１０は、取得されたカラー画像とこれらのオブジェクト特徴データ１３２とを比較し、一致した１つ以上の画像を動的オブジェクトとみなす。
【００３３】
ステップＳ２０においてプロセッサ１０により動的オブジェクトが存在しないと判断した場合、現在取得されている深度画像情報に基づいて地図データ１３１を直接構築することができる。即ち、現在の深度画像情報に基づいてステップＳ２８を直接実行する。
【００３４】
ステップＳ２０においてプロセッサ１０により動的オブジェクトが存在すると判断した場合、動的オブジェクトに対してマーキングを行い、対応する境界ボックスを生成する（ステップＳ２２）。一実施例では、プロセッサ１０は、境界ボックスを関心領域（ＲＯＩ）とみなす。他の実施例では、プロセッサ１０は、さらに関心領域を容易に識別可能なマスク（ＭＡＳＫ）に変換する。プロセッサ１０は、境界ボックスの位置（即ち、関心領域又はマスク）の座標、画素情報などを記憶することができる。これにより、境界ボックスの位置をカラー画像内の前景部分として記録し、境界ボックス以外の位置をカラー画像の背景部分として記録する。このようにして、プロセッサ１０は、カラー画像内の前景部分と背景部分とを効果的に分割し、生成された地図データ１３１において前景部分をフィルタリングして除去することができる（詳細は後述する）。
【００３５】
ステップＳ２２の後、プロセッサ１０は、境界ボックスを深度画像情報の深度画像座標にマッピングする（ステップＳ２４）。これにより、プロセッサ１０は、深度画像情報に基づいて地図データ１３１の構築処理を行う際、地図データ１３１において境界ボックスの対応位置（即ち、関心領域又はマスク）の深度情報を容易にフィルタリングすることができる。
【００３６】
図４は、本発明に係る境界ボックスの概略図の第１の具体実施例である。図４には、画像センサ１１によって取り込まれたカラー画像３が示されている。図４に示すように、カラー画像３には、主に地図構築装置１の周囲環境の背景３１が記録されている。プロセッサ１０は、検出アルゴリズムによってカラー画像３において１つの動的オブジェクト３２（図４には、例として人が示されている）を認識すると、動的オブジェクト３２の全部又は一部をカバーできる１つの境界ボックス３３を作成する。
【００３７】
一実施例では、プロセッサ１０は、動的オブジェクト３２を認識した後、カラー画像３内における動的オブジェクト３２のＸ軸開始座標位置（Ｘｓｔａｒｔ）、Ｘ軸終了座標位置（Ｘｅｎｄ）、Ｙ軸開始座標位置（Ｙｓｔａｒｔ）、及びＹ軸終了座標位置（Ｙｅｎｄ）を取得し、これらの座標位置（Ｘｓｔａｒｔ、Ｙｓｔａｒｔ、Ｘｅｎｄ、Ｙｅｎｄ）に基づいて境界ボックス３３を作成する（つまり、これらの座標位置によって関心領域ＲＯＩを構成する）。
【００３８】
境界ボックス３３を深度画像情報の深度画像座標にマッピングする際（即ち、図３ＢのステップＳ２４が実行されるとき）、プロセッサ１０は、境界ボックス３３の位置を深度画像座標にマッピングし、境界ボックス３３内の全ての画素の画素情報を画素極値に設定するとともに、カスタム画素情報を生成する（即ち、関心領域をマスクに変換する）。このようにして、プロセッサ１０が用いるアルゴリズムは、深度画像情報において境界ボックス３３（即ち、マスク）の対応位置を識別することができる。一実施例では、画素極値が０に設定されてもよい。他の実施例では、画素極値が２５５に設定されてもよい。別の実施例では、画素極値は、アルゴリズムが直接識別できる特定の値に設定されてもよいが、これらに限定されない。
【００３９】
例えば、プロセッサ１０は、以下に示すコードに基づいてマスクを生成することができる。
Ｉｆ  Ｏｂｊｅｃｔ  ｉｓ  ｅｘｉｓｔ
Ｆｏｒ  Ｘ  ＝  Ｘｓｔａｒｔ  ｔｏ  Ｘｅｎｄ
Ｆｏｒ  Ｙ  ＝  Ｙｓｔａｒｔ  ｔｏ  Ｙｅｎｄ
Ｉｍａｇｅ［Ｘ］［Ｙ］  ＝  Ｍａｓｋ  Ｖａｌｕｅ
Ｅｎｄ  ｆｏｒ  Ｘ，Ｙ
Ｅｎｄ  ｉｆ
ただし、上記の説明は本発明の一実施例にすぎず、本発明はこれに限定されない。
【００４０】
図３Ｂを再び参照すると、ステップＳ２４の後、プロセッサ１０は、深度画像情報において境界ボックス３３の対応位置を検索する（例えば、画素極値の位置を検索する）ことができる。深度画像情報において境界ボックス３３の関連情報をフィルタリングし、補正された深度画像情報を生成する（ステップＳ２６）。本実施例では、補正された深度画像情報には、動的オブジェクト３２の位置の深度情報が含まれていない。
【００４１】
図５Ａは、本発明に係る深度画像情報の概略図の第１の具体実施例である。図５Ｂは、本発明に係る深度画像情報の概略図の第２の具体実施例である。図５Ａ及び図５Ｂに示すように、プロセッサ１０が深度画像情報から動的オブジェクト３２の対応位置の深度情報をフィルタリングしない場合、カラー画像３に動的オブジェクト３２（例えば、人）が現れると、深度画像情報４の対応位置に対応するオブジェクト深度情報４１が現れることになる。プロセッサ１０は、この深度画像情報４に基づいて地図データ１３１を直接構築すると、オブジェクト深度情報４１を平面空間の一部とみなしてしまい、地図の精度が低下する。
【００４２】
図６は、本発明に係る補正された深度画像情報の概略図の第１の具体実施例である。
【００４３】
本発明に係る地図構築方法によれば、プロセッサ１０は、動的オブジェクト３２を認識した後に動的オブジェクト３２をマーキングするとともに、境界ボックス３３を生成し、境界ボックス３３の位置を深度画像座標にマッピングし、境界ボックス３３内の画素情報を画素極値とすることができる。このようにして、プロセッサ１０は、画素極値に基づいて深度画像情報４において境界ボックス３３の対応位置を検索し、深度画像情報４においてこれら位置での深度情報をフィルタリングして除去することができる。
【００４４】
図６に示すように、カラー画像３には動的オブジェクト３２が見えているが、深度画像情報４において動的オブジェクト３２の対応位置の深度情報が既にフィルタリングされた（即ち、補正された深度画像情報５が生成される）。言い換えれば、補正された深度画像情報５には、上述したオブジェクト深度情報４１が現れないことになる。プロセッサ１０は、補正された深度画像情報５に基づいて地図データ１３１を構築する場合、動的オブジェクトを効果的に除去することができ、地図の精度を向上させることができる。
【００４５】
一実施例において、プロセッサ１０は、カラー画像３内に動的オブジェクト３２が存在すると判断した場合、命令（例えば、Ｇｅｔ  Ｄｅｐｔｈ  Ｒａｗ  Ｄａｔａ）によって対応する深度画像情報の走査範囲を取得し、次に深度画像情報上の動的オブジェクト３２（又は境界ボックス３３）のオブジェクト境界開始点（ＤＸｓｔａｒｔ）及びオブジェクト境界終了点（ＤＸｅｎｄ）を取得し、オブジェクト境界開始点とオブジェクト境界終了点によって構成される範囲の深度情報を０に設定することで、補正された深度画像情報５を生成する。具体的に、プロセッサ１０は、深度画像情報においてカスタム画素情報の範囲を検索するとともに、この範囲内の深度情報を０に設定することで、補正された深度画像情報５を生成する。
【００４６】
具体的には、上記のオブジェクト境界開始点及びオブジェクト境界終了点は、プロセッサ１０が境界ボックス３３の位置を深度画像座標にマッピングして得られた結果である。また、プロセッサ１０は、画素極値（即ち、カスタム画素情報又はマスクと称する）を検索することにより、オブジェクト境界開始点とオブジェクト境界終了点とによって構成された範囲を確認することができる。
【００４７】
一実施例では、プロセッサ１０は、以下に示すコードに基づいてオブジェクト深度情報の検索及びフィルタリングを行うことができる。
Ｉｆ  Ｏｂｊｅｃｔ  ｉｓ  ｅｘｉｓｔ
Ｆｕｎｃｔｉｏｎ  Ｇｅｔ  Ｄｅｐｔｈ  Ｄａｗ  Ｄａｔａ  ｉｎｐｕｔ  ＤＹｌａｙｅｒ  ｒｅｔｕｒｎ  Ｒａｎｇｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ
Ｆｏｒ  Ｒａｎｇｅ＝０  ｔｏ  Ｒｎａｇｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ
Ｉｆ  Ｒａｎｇｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  ｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ  ＤＸｓｔａｒｔ＞＝Ｒａｎｇｅ
ＡＮＤ  Ｒａｎｇｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ  ｓｕｂｔｒａｃｔ  ＤＸｅｎｄ＜＝Ｒａｎｇｅ
Ｒａｎｇｅｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ［Ｒａｎｇｅ］＝Ｆｉｌｔｅｒ  Ｖａｌｕｅ
Ｅｎｄ  ｆｏｒ  Ｒａｎｇｅ
Ｅｎｄ  ｉｆ
上記コードにおいて、ＤＹｌａｙｅｒが深度画像情報の走査範囲であり、Ｆｉｌｔｅｒ  Ｖａｌｕｅが０（即ち、深度画像情報においてオブジェクト深度情報４１を消すことができる値）に設定されてもよいが、これに限定されない。他の実施例では、プロセッサ１０は、Ｆｉｌｔｅｒ  Ｖａｌｕｅを予め設定された特別な値に設定してもよい。アルゴリズムがこの特別な値を読み取ると、地図データ１３１からこの位置の深度情報を自動的にフィルタリングして除去することになる。
【００４８】
図３Ｂを再び参照すると、ステップＳ２６の後、プロセッサ１０は、補正された深度画像情報５に基づいて地図構築アルゴリズムを実行する（ステップＳ２８）ことで、地図データ１３１を生成するとともに、地図データ１３１を記憶ユニット１３に記憶する（ステップＳ３０）。一実施例では、プロセッサ１０は、ポータブルネットワークグラフィックス（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ、ｐｎｇ）、ビット地図（ＢｉｔＭａｐ、ｂｍｐ）、又はポータブルグレイ地図（Ｐｏｒｔａｂｌｅ  Ｇｒａｙ  Ｍａｐ、ｐｇｍ）のファイルフォーマットで構築された地図データ１３１を記憶ユニット１３に記憶してもよいが、これに限定されない。
【００４９】
具体的に、プロセッサ１０は、補正された深度画像情報５を地図構築アルゴリズムの入力パラメータとして用いる。これにより、プロセッサ１０は、地図構築アルゴリズムを実行した後、補正された深度画像情報５の内容に対応する地図データ１３１を作成することができる。
【００５０】
一実施例では、本発明の前記地図構築アルゴリズムは、ＶＳＬＡＭ（Ｖｉｓｕａｌ  Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ）アルゴリズムであり、三角測量法、カルマンフィルタ（Ｋａｌｍａｎ  Ｆｉｌｔｅｒ）、粒子フィルタ（Ｐａｒｔｉｃｌｅ  Ｆｉｌｔｅｒ）、モンテカルロ位置推定法（Ｍｏｎｔｅ  Ｃａｒｌｏ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ、ＭＣＬ）、混合型モンテカルロ位置推定法（Ｍｉｘｔｕｒｅ  ＭＣＬ）、又はグリッドベース・マルコフ・ローカリゼーション（Ｇｒｉｄ−Ｂａｓｅｄ  Ｍａｒｋｏｖ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ）などの技術のうち１つ又は組み合わせにより実現されてもよい。
【００５１】
図７Ａは、本発明に係る地図画像の概略図の第１の具体実施例である。図７Ｂは、本発明に係る地図画像の概略図の第２の具体実施例である。プロセッサ１０が動的オブジェクトの検索及びフィルタリング処理を実行しない場合（即ち、補正された深度画像情報５を生成しない場合）、図７Ａ及び図７Ｂに示すように、プロセッサ１０がカラー画像３において動的オブジェクト３２を認識すると、地図構築アルゴリズムの深度画像情報によって生成された地図画像６には、動的オブジェクト３２の位置に対応するオブジェクト深度情報４１が表示される。その結果、地図構築装置１又は移動ロボットは、この地図画像６（即ち、地図データ１３１）に基づいて移動すると、指示に従ってオブジェクト深度情報４１が示す位置を避けるため、スムーズに移動することができない。
【００５２】
図８Ａは、本発明に係るフィルタリングされた地図画像の概略図の第１の具体実施例である。図８Ｂは、本発明に係るフィルタリングされた地図画像の概略図の第２の具体実施例である。本発明に係る地図構築方法によれば、プロセッサ１０は、深度画像情報において動的オブジェクト３２の対応位置にあるオブジェクト深度情報４１をフィルタリングするとともに、補正された深度画像情報５を生成する。これにより、図８Ａ及び図８Ｂに示すように、プロセッサ１０がカラー画像３において動的オブジェクト３２を認識すると、地図構築アルゴリズムが補正された深度画像情報５に基づいて生成されたフィルタリングされた地図画像７であるので、フィルタリングされた地図画像７には、オブジェクト深度情報４１な表示されない。地図構築装置１又は移動ロボットは、フィルタリングされた地図画像７（即ち、地図データ１３１）に基づいて移動するときに動的オブジェクト３２の影響を受けないことになる。
【００５３】
図３Ｂを再び参照すると、ステップＳ３０の後、プロセッサ１０は、地図の構築処理が終了したか否かを判断し（ステップＳ３２）、構築処理が終了する前にステップＳ１２〜Ｓ３０を繰り返す。これにより、地図構築装置１は、連続的に移動するとともに、検出によって得られた複素のカラー画像及び深度画像情報に基づいて、後日の移動に用いられる周囲環境の地図データ１３１を連続的に構築することができる。
【００５４】
なお、上述した動的オブジェクトのほか、環境内の静的オブジェクトの位置も変化する可能性がある（例えば、機械の位置が変わったり、空間のインテリアが変わったりするなど）。したがって、本発明の技術的特徴の１つは、地図構築装置１（又は地図構築装置１を搭載した移動ロボット）が通常使用されている際に、依然として本発明の上記の地図構築方法により地図データ１３１を更新することができることである。これにより、従来のロボットが一定の地図に基づいて移動する際の不便さを克服することができる。
【００５５】
図９は、本発明に係る地図更新のフローチャートの第１の具体実施例である。図９には、移動機能を有する地図構築装置１（例えば、図２に示す移動部材１４及び作動部材１５を有する）又は地図構築装置１を搭載した移動ロボットに適用される地図更新方法が示されている。以下、理解を容易にするために、地図構築装置１を搭載した移動ロボットを例に挙げて説明するが、これに限定されない。
【００５６】
移動ロボットには、予め構築された地図データ１３１が記憶されている。本実施例では、ユーザは、まず移動ロボットを起動し（ステップＳ４０）、移動ロボットは、起動後に地図データ１３１を自動的にロードする（ステップＳ４２）。一実施例では、移動ロボットは、図２に示す記憶ユニット１３に地図データ１３１をロードしてもよい。他の実施例では、移動ロボットは、内蔵メモリ、外部ハードディスク、又は無線で接続されたデータベースから予め構築された地図データ１３１をロードしてもよいが、これに限定されない。
【００５７】
移動ロボットは、地図データ１３１をロードすると、地図データ１３１の指示に基づいて空間内に移動を開始する（ステップＳ４４）。本実施例では、地図データ１３１には、移動ロボットが位置する空間の平面的な空間情報が記録されている。
【００５８】
移動過程において、移動ロボットは、地図構築装置１により現在の地図データ１３１を更新する必要があるか否かを判断する（ステップＳ４６）。具体的に、地図構築装置１は、移動ロボットの移動中に画像センサ１１を介してカラー画像を連続的に取得するとともに、深度センサ１２を介して深度画像情報を連続的に取得し、カラー画像及び深度画像情報の内容に基づいて地図データ１３１を更新する必要があるか否かを判断する。
【００５９】
一実施例では、地図構築装置１は、カラー画像において動的オブジェクトを認識すると、地図データ１３１を更新する必要があると判断してもよい。他の実施例では、地図構築装置１は、取得した深度画像情報と地図データ１３１の内容と一致しないと判断すると、地図データ１３１を更新する必要があると判断してもよい。別の実施例では、地図構築装置１は、ステップＳ４６の判断処理を行わずに、移動ロボットの移動中に地図データ１３１を自動的かつ連続的に更新してもよい。ただし、上記の説明は、本発明の好適な実施例にすぎず、本発明の実際の特許範囲を限定することを意図するものではない。
【００６０】
地図構築装置１は、ステップＳ４６の判断処理を実行する必要があり、かつ地図データ１３１を更新する必要がないと判断した場合、何も実行しない。
【００６１】
地図構築装置１は、ステップＳ４６において地図データ１３１を更新する必要があると判断した場合、本発明の上記方法に基づいて、検出アルゴリズムを実行してカラー画像に対して画像認識を行い、カラー画像において動的オブジェクトをマーキングし、対応する境界ボックスを生成する（ステップＳ４８）。次に、地図構築装置１は、境界ボックスを深度画像情報の深度画像座標にマッピングし（ステップＳ５０）、境界ボックス３３内における全ての画素の画素情報を画素極値に設定して、カスタム画素情報を生成する。
【００６２】
ステップＳ５０の後、地図構築装置１は、深度画像情報においてカスタマ画素情報（即ち、境界ボックス）を検索するとともに、深度画像情報において境界ボックスの対応位置の深度情報をフィルタリングすることで、補正された深度画像情報を生成する（ステップＳ５２）。そして、地図構築装置１は、補正された深度画像情報に基づいて地図構築アルゴリズムを実行することにより、現在使用中の地図データ１３１を更新する（ステップＳ５４）。
【００６３】
なお、ステップＳ５４において、地図構築アルゴリズムは、補正された深度画像情報に基づいて１つ以上の部分地図画像を順次生成し、１つ以上の部分地図画像に基づいて地図データ１３１を更新することができる。このようにして、地図構築装置１は、地図データ１３１全体を更新することなく、実際のニーズに応じて地図データ１３１の一部を修正することができ、本発明の地図更新処理をより柔軟にすることができる。
【００６４】
ステップ５４の後、移動ロボットは、作動処理が終了したか否かを判断する（ステップＳ５６）。例えば、マンマシンインタフェース１６を介してユーザにより割り当てられたタスクが完了したか否か、移動ロボットがオフになったか否か、地図構築装置１がオフになったか否か、移動ロボットが移動を停止するか否かなどを判断する。また、移動ロボットは、作動処理の実行が終了しない前にステップＳ４４に戻り、移動及び地図データ１３１の更新処理を連続的に行う。
【００６５】
本発明に係る地図構築方法によれば、空間内に通常存在しないオブジェクトを検出するように、周囲環境に対する地図構築装置１の認知能力を高めることができ、構築された地図においてこのオブジェクトの深度情報をフィルタリングすることで、構築された地図の精度を向上させることができる。また、地図が構築完成した後に本発明に係る地図構築方法を連続的に実施することにより、地図構築装置１は、周囲環境が変化すると、構築された地図を能動的に更新することができる。その結果、地図と実際の環境との一致性を維持することができる。
【００６６】
以上、本発明の好適な実施例について説明したが、本発明は、上記実施例に限定されるものではない。本発明にあっては種々の変形が可能であって、かかる変形は、特許請求の範囲内に含まれる変形である限り本発明の技術的範囲に含まれる。
【符号の説明】
【００６７】
１…地図構築装置
１０…プロセッサ
１１…画像センサ
１２…深度センサ
１３…記憶ユニット
１３１…地図データ
１３２…オブジェクト特徴データ
１４…移動部材
１５…作動部材
１６…マンマシンインタフェース
２…空間
３…カラー画像
３１…背景
３２…動的オブジェクト
３３…境界ボックス
４…深度画像情報
４１…オブジェクト深度情報
５…補正された深度画像情報
６…地図画像
７…フィルタリングされた地図画像
【図１】
2020087407.tif 000003
【図２】
2020087407.tif 000004
【図３Ａ】
2020087407.tif 000005
【図３Ｂ】
2020087407.tif 000006
【図４】
2020087407.tif 000007
【図５Ａ】
2020087407.tif 000008
【図５Ｂ】
2020087407.tif 000009
【図６】
2020087407.tif 000010
【図７Ａ】
2020087407.tif 000011
【図７Ｂ】
2020087407.tif 000012
【図８Ａ】
2020087407.tif 000013
【図８Ｂ】
2020087407.tif 000014
【図９】
2020087407.tif 000015