(57)【要約】      （修正有）【課題】ロボット制御システム及び自動カメラキャリブレーション方法を提供する。【解決手段】ロボット制御システムは、カメラ視野内に収まる仮想立方体の全ての角位置を求め、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散される複数の位置を求めるように構成された制御回路を備える。制御回路は、複数の位置にキャリブレーションパターンを移動させるようにロボットアームを制御し、複数の位置に対応する複数のキャリブレーション画像を受け取り、複数のキャリブレーション画像に基づき固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値を求め、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めるように更に構成される。制御回路は、変換関数の推定値に基づきロボットアームの配置を制御するように更に構成される。【選択図】図４
2020142367.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ロボットと通信し、かつカメラ視野を有するカメラと通信するように構成された通信イ
ンターフェースであって、前記ロボットは、ベースと、キャリブレーションパターンが配
置されているロボットアームとを有する、通信インターフェースと、
制御回路であって、
前記カメラ視野内に収まる仮想立方体の全ての角位置を求めることと、
前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分散される複数の位置を求めること
と、
前記通信インターフェースを介して前記ロボットに移動コマンドを出力することによ
り、前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分散される前記複数の位置まで前記
キャリブレーションパターンを移動させるように前記ロボットアームを制御することと、
前記通信インターフェースを介して前記カメラから複数のキャリブレーション画像を
受け取ることであって、該複数のキャリブレーション画像は、前記カメラによって取り込
まれ、前記複数の位置における前記キャリブレーションパターンのそれぞれの画像である
ことと、
前記複数のキャリブレーション画像に基づき、固有カメラパラメーターのそれぞれの
推定値を求めることと、
前記固有カメラパラメーターの前記それぞれの推定値に基づき、カメラ座標系とワー
ルド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることであって、前記カメラ座標
系は、前記カメラの位置及び向きに関して定義された座標系であり、前記ワールド座標系
は、前記ロボットの前記ベースに対して固定である位置に関して定義された座標系である
ことと、
により、カメラキャリブレーションを実施するように構成された制御回路と、
を備え、
前記制御回路は、前記カメラキャリブレーションが実施された後、前記通信インターフ
ェースを介して前記カメラから後続する画像を受け取り、前記後続する画像に基づきかつ
前記変換関数の前記推定値に基づく後続する移動コマンドを、前記通信インターフェース
を介して前記ロボットに出力することにより、前記ロボットアームの配置を制御するよう
に更に構成されている、ロボット制御システム。
【請求項２】
前記複数の位置は、前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して一様に分散されて
いる、請求項１に記載のロボット制御システム。
【請求項３】
前記複数の位置は、該複数の位置のうちの隣接する位置の間に、前記仮想立方体の縁に
沿って測定される一様の間隔を有する、請求項２に記載のロボット制御システム。
【請求項４】
前記制御回路は、前記ロボットアームが前記仮想立方体の全ての角位置まで前記キャリ
ブレーションパターンを移動させることができるという判断に応じて、前記複数の位置ま
で前記キャリブレーションパターンを移動させるように前記ロボットアームを制御するよ
うに構成されている、請求項１に記載のロボット制御システム。
【請求項５】
前記制御回路は、（ａ）前記ロボットアームが、前記仮想立方体の全ての角位置まで前
記キャリブレーションパターンを移動させることができるという判断、及び（ｂ）前記ロ
ボットアームが、前記仮想立方体の全ての角位置のうちの各角位置において、前記カメラ
に対する角度の定義された範囲内にある角度まで前記キャリブレーションパターンを傾け
ることができるという判断に応じてのみ、前記複数の位置まで前記キャリブレーションパ
ターンを移動させるように前記ロボットアームを制御するように構成されている、請求項
４に記載のロボット制御システム。
【請求項６】
前記仮想立方体が、前記制御回路によって求められる第２の仮想立方体であり、前記制
御回路は、
前記カメラ視野内に収まる第１の仮想立方体を求め、
前記ロボットアームが、前記第１の仮想立方体の１つ以上の角位置まで前記キャリブレ
ーションパターンを移動させることができないと判断するか、又は、前記ロボットアーム
が、前記第１の仮想立方体の１つ以上の角位置に対して、前記カメラに対する角度の定義
された範囲内にある角度まで前記キャリブレーションパターンを傾けることができないと
判断する、
ように更に構成され、
前記制御回路は、（ａ）前記ロボットアームが前記第１の仮想立方体の１つ以上の角位
置まで前記キャリブレーションパターンを移動させることができないという判断、又は（
ｂ）前記ロボットアームが、前記第１の仮想立方体の１つ以上の角位置に対して、前記カ
メラに対する角度の定義された範囲内にある角度まで前記キャリブレーションパターンを
傾けることができないという判断のうちの少なくとも一方に応じて、前記第２の仮想立方
体の全ての角位置を求めるように構成されている、請求項５に記載のロボット制御システ
ム。
【請求項７】
前記第１の仮想立方体は、前記カメラ視野内に収まることができる最大サイズの仮想立
方体であり、前記第２の仮想立方体は、前記第１の仮想立方体より小さい、請求項６に記
載のロボット制御システム。
【請求項８】
前記複数の位置は厳密にｎ３個の位置を含み、ｎは２以上の整数である、請求項１に記
載のロボット制御システム。
【請求項９】
前記制御回路は、前記移動コマンドを介して、前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体
を通して一様に分散される前記複数の位置に対して前記カメラに対する異なるそれぞれの
角度まで前記キャリブレーションパターンを傾けるように、前記ロボットアームを制御す
るように構成され、それにより、前記複数のそれぞれのキャリブレーション画像は、前記
カメラに対する異なるそれぞれの角度における前記キャリブレーションパターンを取り込
む、請求項１に記載のロボット制御システム。
【請求項１０】
前記キャリブレーションパターンは複数のパターン要素を含み、前記制御回路は、
前記複数のキャリブレーション画像が受け取られる前に前記カメラから第１のキャリブ
レーション画像を受け取り、該第１のキャリブレーション画像は、前記キャリブレーショ
ンパターンの画像であり、前記複数のそれぞれのキャリブレーション画像が取り込まれる
前に前記カメラによって取り込まれ、
前記第１のキャリブレーション画像における前記パターン要素のうちの少なくとも１つ
の強度のレベル及びコントラストのレベルを求め、
前記第１のキャリブレーション画像における前記パターン要素のうちの少なくとも１つ
の前記強度のレベル及び前記コントラストのレベルのうちの少なくとも一方に基づき、前
記カメラの露出パラメーター及び焦点パラメーターのそれぞれの値を求める、
ように構成され、
前記複数のそれぞれのキャリブレーション画像は、前記露出パラメーター及び前記焦点
パラメーターの前記それぞれの値を備えた前記カメラによって取り込まれる、請求項１に
記載のロボット制御システム。
【請求項１１】
前記制御回路は、前記仮想立方体を複数の非オーバーラップ領域に分割することにより
、かつ、前記複数の位置のそれぞれの位置を前記複数の非オーバーラップ領域の各領域と
なるように割り当てることにより、前記複数の位置を求めるように構成されている、請求
項１に記載のロボット制御システム。
【請求項１２】
前記制御回路は、一連の反復にわたり前記複数の位置を求めるように構成され、該複数
の位置のうちの第１の位置は、前記仮想立方体内の任意の位置として求められ、かつ、前
記一連の反復のうちの第１の反復の間に求められ、前記仮想立方体は、前記第１の反復を
実施するために使用される第１の領域を形成し、
残りの反復に対するそれぞれの位置は、該残りの反復の各々に対し、（ａ）先行する反
復を実施するために使用された領域を、互いにオーバーラップしない第１の半分領域及び
第２の半分領域に分割することであって、該第１の半分領域及び該第２の半分領域の各々
は、現反復を実施するために使用される領域であることと、（ｂ）前記第１の半分領域及
び前記第２の半分領域のうちのいずれが先行する位置を含むかを判断することであって、
該先行する位置は、前記先行する反復において求められた前記複数の位置のそれぞれの位
置であることと、（ｃ）現位置として、前記第１の半分領域及び前記第２の半分領域のう
ちの他方における任意の位置を求めることであって、前記現位置は、前記現反復に対して
求められる前記複数の位置のうちの１つの位置であることとを実施することにより、求め
られる、請求項１に記載のロボット制御システム。
【請求項１３】
ロボット制御を実施する方法であって、
ロボット制御システムにより、カメラ視野を示す情報を求めることであって、前記ロボ
ット制御システムは、カメラと通信し、かつ、ベース、ロボットアーム及び該ロボットア
ームに配置されたキャリブレーションパターンを有するロボットと通信するように構成さ
れた通信インターフェースを備え、前記カメラ視野は前記カメラの視野であることと、
前記ロボット制御システムにより、前記カメラ視野内に収まる仮想立方体の全ての角位
置を求めることと、
前記ロボット制御システムにより、前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分
散される複数の位置を求めることと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースに移動コマンドを出力す
ることであって、該通信インターフェースは、前記ロボットに前記移動コマンドを通信し
て、前記ロボットアームに対し、前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分散さ
れる前記複数の位置まで前記キャリブレーションパターンを移動させるように構成される
ことと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースから複数のキャリブレー
ション画像を受け取ることであって、該通信インターフェースは、前記カメラから前記複
数のキャリブレーション画像を受け取るように構成され、該複数のキャリブレーション画
像は、前記カメラにより取り込まれ、前記複数の位置における前記キャリブレーションパ
ターンの複数のそれぞれの画像であることと、
前記ロボット制御システムにより、前記複数のキャリブレーション画像に基づき固有カ
メラパラメーターのそれぞれの推定値を求めることと、
前記ロボット制御システムにより、前記固有カメラパラメーターの前記それぞれの推定
値に基づき、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求め
ることであって、前記カメラ座標系は、前記通信インターフェースが通信するように構成
される前記カメラの位置及び向きに関して定義された座標系であり、前記ワールド座標系
は、前記通信インターフェースが通信するように構成される前記ロボットの前記ベースに
対して固定である位置に関して定義される座標系であることと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースから後続する画像を受け
取ることであって、該通信インターフェースは、前記固有カメラパラメーターの前記それ
ぞれの推定値と前記変換関数の前記推定値とを求めた後、前記カメラから前記後続する画
像を受け取るように構成されることと、
前記ロボット制御システムにより、前記後続する画像に基づき、かつ、前記変換関数の
前記推定値に基づき、後続する移動コマンドを生成することと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースに前記後続する移動コマ
ンドを出力することであって、該通信インターフェースは、前記ロボットアームの配置を
制御するように前記ロボットに前記後続する移動コマンドを通信するように構成されるこ
とと、
を含む、方法。
【請求項１４】
前記複数の位置は、前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して一様に分散される
、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記複数の位置は厳密にｎ３個の位置を含み、ｎは２以上の整数である、請求項１４に
記載の方法。
【請求項１６】
ロボット制御システムの制御回路によって実行されると、該制御回路に対して、
カメラ視野を示す情報を求めることであって、前記ロボット制御システムは、カメラと
通信し、かつ、ベース、ロボットアーム及び該ロボットアームに配置されたキャリブレー
ションパターンを有するロボットと通信するように構成された通信インターフェースを備
え、前記カメラ視野は前記カメラの視野であることと、
前記カメラ視野内に収まる仮想立方体の全ての角位置を求めることと、
前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分散される複数の位置を求めることと
、
前記通信インターフェースに移動コマンドを出力することであって、該通信インターフ
ェースは、前記ロボットに前記移動コマンドを通信して、前記ロボットアームに対し、前
記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分散される前記複数の位置まで前記キャリ
ブレーションパターンを移動させるように構成されることと、
前記通信インターフェースから複数のキャリブレーション画像を受け取ることであって
、該通信インターフェースは、前記カメラから前記複数のキャリブレーション画像を受け
取るように構成され、該複数のキャリブレーション画像は、前記カメラにより取り込まれ
、前記複数の位置における前記キャリブレーションパターンの複数のそれぞれの画像であ
ることと、
前記複数のキャリブレーション画像に基づき固有カメラパラメーターのそれぞれの推定
値を求めることと、
前記固有カメラパラメーターの前記それぞれの推定値に基づき、カメラ座標系とワール
ド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることであって、前記カメラ座標系
は、前記通信インターフェースが通信するように構成される前記カメラの位置及び向きに
関して定義された座標系であり、前記ワールド座標系は、前記通信インターフェースが通
信するように構成される前記ロボットの前記ベースに対して固定である位置に関して定義
される座標系であることと、
により、カメラキャリブレーションを実施させ、
前記通信インターフェースから後続する画像を受け取らせ、該通信インターフェースは
、前記固有カメラパラメーターの前記それぞれの推定値と前記変換関数の前記推定値とを
求めた後に前記カメラから前記後続する画像を受け取るように構成され、
前記後続する画像に基づきかつ前記変換関数の前記推定値に基づく後続する移動コマン
ドを、前記通信インターフェースを介して前記ロボットに出力することにより、前記ロボ
ットアームの配置を制御させる、
命令が記憶されている非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項１７】
前記命令は、前記制御回路により実行されると、さらに、前記制御回路に対し、前記ロ
ボットアームが前記仮想立方体の全ての角位置まで前記キャリブレーションパターンを移
動させることができるか否かを判断させ、前記複数の位置まで前記キャリブレーションパ
ターンを移動させる前記移動コマンドは、前記ロボットアームが前記仮想立方体の全ての
角位置まで前記キャリブレーションパターンを移動させることができるという判断に応じ
て出力される、請求項１６に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項１８】
前記命令は、前記制御回路により実行されると、さらに、前記制御回路に対し、前記ロ
ボットアームが、前記仮想立方体の全ての角位置のうちの各角位置において、前記カメラ
に対する角度の定義された範囲内にある角度まで前記キャリブレーションパターンを傾け
ることができるか否かを判断させ、前記複数の位置まで前記キャリブレーションパターン
を移動させる前記移動コマンドは、（ａ）前記ロボットアームが、前記仮想立方体の全て
の角位置まで前記キャリブレーションパターンを移動させることができるという判断、及
び（ｂ）前記ロボットアームが、前記仮想立方体の全ての角位置のうちの各角位置におい
て、前記カメラに対する角度の定義された範囲内にある角度まで前記キャリブレーション
パターンを傾けることができるという判断に応じて出力される、請求項１７に記載の非一
時的コンピューター可読媒体。
【請求項１９】
前記仮想立方体は前記制御回路によって求められる第２の仮想立方体であり、前記命令
は、前記制御回路により実行されると、さらに、前記制御回路に対し、
前記カメラ視野内に収まる第１の仮想立方体を求めさせ、
前記ロボットアームが、前記第１の仮想立方体の１つ以上の角位置まで前記キャリブレ
ーションパターンを移動させることができないと判断させるか、又は、前記ロボットアー
ムが、前記第１の仮想立方体の１つ以上の角位置に対して、前記カメラに対する角度の定
義された範囲内にある角度まで前記キャリブレーションパターンを傾けることができない
と判断させ、
前記第２の仮想立方体の全ての角位置を求めることは、（ａ）前記ロボットアームが前
記第１の仮想立方体の１つ以上の角位置まで前記キャリブレーションパターンを移動させ
ることができないという判断、又は（ｂ）前記ロボットアームが、前記第１の仮想立方体
の１つ以上の角位置に対して、前記カメラに対する角度の定義された範囲内にある角度ま
で前記キャリブレーションパターンを傾けることができないという判断のうちの少なくと
も一方にのみ応じる、請求項１８に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項２０】
前記第１の仮想立方体は、前記カメラ視野内に収まることができる最大サイズの仮想立
方体であり、前記第２の仮想立方体は、前記第１の仮想立方体より小さい、請求項１９に
記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項２１】
ベースとキャリブレーションパターンが配置されているロボットアームとを有するロ
ボット、及び、
カメラ視野を有するカメラ、
と通信するように構成された通信インターフェースであって、
前記キャリブレーションパターンは、パターン座標系においてそれぞれの定義されたパ
ターン要素位置を有する複数のパターン要素を含み、前記パターン座標系は、前記キャリ
ブレーションパターンの位置及び向きに関して定義された座標系である、通信インターフ
ェースと、
制御回路であって、
前記通信インターフェースを介して前記ロボットに移動コマンドを出力することによ
り、前記カメラ視野内の少なくとも１つの位置まで前記キャリブレーションパターンを移
動させるように前記ロボットアームを制御することと、
前記通信インターフェースを介して前記カメラからキャリブレーション画像を受け取
ることであって、該キャリブレーション画像は、前記カメラによって取り込まれ、前記少
なくとも１つの位置における前記キャリブレーションパターンの画像であることと、
前記複数のパターン要素が前記キャリブレーション画像に現れるそれぞれの位置を示
す複数の画像パターン要素位置を求めることと、
前記複数の画像パターン要素位置に基づき、かつ、定義されたパターン要素位置に基づ
き、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求めることと、
前記第１の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値が求められた後、該第１の固
有カメラパラメーターの該第１の推定値に基づき、かつ、前記複数の画像パターン要素位
置に基づき、第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求めることと、
前記第２の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値に基づき、かつ、前記複数の
画像パターン要素位置及び前記定義されたパターン要素位置に基づき、前記第１の固有カ
メラパラメーターの第２の推定値及び前記第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値
を求めることと、
前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値及び前記第２の固有カメラパ
ラメーターの前記第２の推定値に基づき、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述
する変換関数の推定値を求めることであって、前記カメラ座標系は、前記カメラの位置及
び向きに関して定義された座標系であり、前記ワールド座標系は、前記ロボットの前記ベ
ースに対して固定である位置に関して定義された座標系であることと、
により、カメラキャリブレーションを実施するように構成された制御回路と、
を備え、
前記制御回路は、前記カメラキャリブレーションが実施された後、前記カメラから後続
する画像を受け取り、該後続する画像に基づきかつ前記変換関数の推定値に基づく後続す
る移動コマンドを前記ロボットに出力することにより、前記ロボットアームの配置を制御
するように更に構成されている、ロボット制御システム。
【請求項２２】
前記変換関数は第２の変換関数であり、前記制御回路は、前記第１の固有カメラパラメ
ーターの前記第２の推定値及び前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に
基づき、前記パターン座標系と前記カメラ座標系との関係を記述する第１の変換関数の推
定値を更に求めることにより、前記カメラキャリブレーションを実施するように構成され
、前記第２の変換関数は前記第１の変換関数に基づいて求められる、請求項２１に記載の
ロボット制御システム。
【請求項２３】
前記第１の固有カメラパラメーターは、前記通信インターフェースが通信するように構
成されている前記カメラの画像センサー上の像射影を記述する射影行列であり、前記第２
の固有カメラパラメーターは、前記通信インターフェースが通信するように構成されてい
る前記カメラのレンズによってもたらされるレンズ歪みを記述する歪みパラメーターであ
る、請求項２１に記載のロボット制御システム。
【請求項２４】
前記制御回路は、（ａ）前記第２の固有カメラパラメーターの初期推定値を求めること
と、（ｂ）前記第２の固有カメラパラメーターの前記初期推定値、前記第１の固有カメラ
パラメーターの前記第１の推定値、及び前記キャリブレーション画像に基づき、前記レン
ズによってもたらされるレンズ歪みを補償する前記キャリブレーション画像の変更された
バージョンを生成することと、（ｃ）前記キャリブレーション画像の前記変更されたバー
ジョンにおける湾曲の量を求めることと、（ｄ）前記キャリブレーション画像の前記変更
されたバージョンにおける前記湾曲の量に基づき前記第２の固有カメラパラメーターの前
記初期推定値を調整して、前記湾曲の量を低減させる前記第２の固有カメラパラメーター
の調整された推定値を生成することであって、前記調整された推定値は前記第２の固有カ
メラパラメーターの前記第１の推定値であることとにより、前記第２の固有カメラパラメ
ーターの前記第１の推定値を求めるように構成されている、請求項２３に記載のロボット
制御システム。
【請求項２５】
前記キャリブレーションパターンにおける前記複数のパターン要素は複数のドットであ
り、
前記制御回路は、前記キャリブレーション画像の前記変更されたバージョンにおける前
記複数のドットを通して複数の直線を当てはめることと、前記複数の直線のうちの各直線
と該直線が当てはめられる前記複数のドットのそれぞれのドットとの間のそれぞれの距離
に基づき、前記湾曲の量を求めることとにより、前記湾曲の量を求めるように構成されて
いる、請求項２４に記載のロボット制御システム。
【請求項２６】
前記制御回路は、（ａ）前記第１の変換関数の前記推定値、前記第２の固有カメラパラ
メーターの前記第２の推定値、及び前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定
値に基づき、前記キャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレ
ートキャリブレーション画像を求めることと、（ｂ）前記シミュレートキャリブレーショ
ン画像と前記カメラによって取り込まれる前記キャリブレーション画像との差を求めるこ
とと、（ｃ）前記差に基づき前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値及び
前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値を調整して、前記差を低減させる
、前記第２の固有カメラパラメーターの調整された推定値及び前記第１の固有カメラパラ
メーターの調整された推定値を生成することであって、前記第２の固有カメラパラメータ
ーの前記調整された推定値は該第２の固有カメラパラメーターの第３の推定値であり、前
記第１の固有カメラパラメーターの前記調整された推定値は該第１の固有カメラパラメー
ターの第３の推定値であることとによって、前記第２の固有カメラパラメーターの第３の
推定値及び前記第１の固有カメラパラメーターの第３の推定値を求めるように更に構成さ
れ、
前記第１の変換関数の前記推定値は、前記第２の固有カメラパラメーターの前記第３の
推定値と前記第１の固有カメラパラメーターの前記第３の推定値とに基づいて求められる
、請求項２２に記載のロボット制御システム。
【請求項２７】
前記制御回路は、さらに、
前記ワールド座標系とリンク座標系との関係を記述する第３の変換関数の推定値を求め
ることであって、前記リンク座標系は、前記キャリブレーションパターンが配置されてい
る前記ロボットアームのリンクにおける位置に関して定義された座標系であることと、
前記パターン座標系と前記リンク座標系との関係を記述する第４の変換関数の推定値を
求めることであって、前記第２の変換関数の前記推定値と前記第４の変換関数の前記推定
値とは、ともに、前記第１の変換関数の推定値と前記第３の変換関数の推定値とに基づい
て求められることと、
により、前記カメラキャリブレーションを実施するように構成されている、請求項２２に
記載のロボット制御システム。
【請求項２８】
前記制御回路は、さらに、
前記第４の変換関数の前記推定値、前記第３の変換関数の前記推定値、前記第２の変換
関数の前記推定値、及び前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき
、前記キャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリ
ブレーション画像を求めることと、
前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき、前記カメラのレンズ
によってもたらされるレンズ歪みを補償するように該カメラによって取り込まれる前記キ
ャリブレーション画像の変更されたバージョンを求めることと、
前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャリブレーション画像の前記変更さ
れたバージョンとの差を求めることと、
前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャリブレーション画像の前記変更さ
れたバージョンとの前記差を低減させるように、少なくとも前記第４の変換関数の前記推
定値及び前記第２の変換関数の前記推定値を調整することと、
により、前記カメラキャリブレーションを実施するように構成されている、請求項２７に
記載のロボット制御システム。
【請求項２９】
前記通信インターフェースが通信するように構成されている前記カメラは第１のカメラ
であり、前記カメラ座標系は第１のカメラ座標系であり、
前記通信インターフェースは、第２のカメラと通信するように構成され、
前記制御回路は、前記第１のカメラ座標系と第２のカメラ座標系との関係を更に求める
ことにより前記カメラキャリブレーションを実施するように構成され、前記第２のカメラ
座標系は、前記第２のカメラの位置及び向きに関して定義される、請求項２７に記載のロ
ボット制御システム。
【請求項３０】
ロボット制御を実施する方法であって、
ロボット制御システムにより、該ロボット制御システムの通信インターフェースに出力
する移動コマンドを生成することであって、該通信インターフェースは、ベースとキャリ
ブレーションパターンが配置されているロボットアームとを有するロボットと通信するよ
うに構成され、カメラ視野を有するカメラと通信するように構成されることと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースに前記移動コマンドを出
力することであって、該通信インターフェースは、前記ロボットに前記移動コマンドを通
信して、前記ロボットアームが前記カメラ視野内の少なくとも１つの位置まで前記キャリ
ブレーションパターンを移動させるように構成されることと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースからキャリブレーション
画像を受け取ることであって、該通信インターフェースは、前記カメラから前記キャリブ
レーション画像を受け取るように構成され、該キャリブレーション画像は、前記カメラ視
野内の前記少なくとも１つの位置における前記キャリブレーションパターンの画像であり
、該キャリブレーションパターンは、パターン座標系におけるそれぞれの定義されたパタ
ーン要素位置を有する複数のパターン要素を含み、前記パターン座標系は、前記キャリブ
レーションパターンの位置及び向きに関して定義された座標系であることと、
前記ロボット制御システムにより、前記キャリブレーション画像から複数の画像パター
ン要素位置を求めることであって、該複数の画像パターン要素位置は、前記複数のパター
ン要素が前記キャリブレーション画像に現れるそれぞれの位置を示すことと、
前記ロボット制御システムにより、前記複数の画像パターン要素位置に基づき、かつ前
記定義されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値
を求めることと、
前記ロボット制御システムにより、前記第１の固有カメラパラメーターの前記第１の推
定値が求められた後、前記第１の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値に基づき、
かつ前記複数の画像パターン要素位置に基づき、第２の固有カメラパラメーターの第１の
推定値を求めることと、
前記ロボット制御システムにより、前記第２の固有カメラパラメーターの前記第１の推
定値に基づき、かつ前記複数の画像パターン要素位置及び前記定義されたパターン要素位
置に基づき、前記第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値と前記第２の固有カメラ
パラメーターの第２の推定値とを求めることと、
前記ロボット制御システムにより、前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推
定値と前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値とに基づき、カメラ座標系
とワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることであって、前記カメ
ラ座標系は、前記通信インターフェースが通信するように構成される前記カメラの位置及
び向きに関して定義された座標系であり、前記ワールド座標系は、前記通信インターフェ
ースが通信するように構成される前記ロボットの前記ベースに対して固定である位置に関
して定義された座標系であることと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースから後続する画像を受け
取ることであって、該通信インターフェースは、前記変換関数の前記推定値が求められた
後に前記カメラから前記後続する画像を受け取るように構成されることと、
前記ロボット制御システムにより、前記後続する画像に基づき、かつ前記変換関数の前
記推定値に基づき、後続する移動コマンドを生成することと、
前記ロボット制御システムにより、前記通信インターフェースに前記後続する移動コマ
ンドを出力することであって、該通信インターフェースは、前記ロボットアームの配置を
制御するように前記ロボットに前記後続する移動コマンドを出力するように構成されるこ
とと、
を含む、方法。
【請求項３１】
前記変換関数は第２の変換関数であり、前記方法は、前記第１の固有カメラパラメータ
ーの前記第２の推定値と前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値とに基づ
き、前記パターン座標系と前記カメラ座標系との関係を記述する第１の変換関数の推定値
を求めることを更に含み、前記第２の変換関数は、前記第１の変換関数に基づいて求めら
れる、請求項３０に記載の方法。
【請求項３２】
前記第２の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値を求めることは、（ａ）前記第
２の固有カメラパラメーターの初期推定値を求めることと、（ｂ）前記第２の固有カメラ
パラメーターの前記初期推定値、前記第１の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値
、及び前記キャリブレーション画像に基づき、レンズによってもたらされるレンズ歪みを
補償する前記キャリブレーション画像の変更されたバージョンを生成することと、（ｃ）
前記キャリブレーション画像の前記変更されたバージョンにおける湾曲の量を求めること
と、（ｄ）前記キャリブレーション画像の前記変更されたバージョンにおける前記湾曲の
量に基づき前記第２の固有カメラパラメーターの前記初期推定値を調整して、前記湾曲の
量を低減させる前記第２の固有カメラパラメーターの調整された推定値を生成することで
あって、該調整された推定値は、前記第２の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値
であることとを含む、請求項３０に記載の方法。
【請求項３３】
（ａ）前記第１の変換関数の前記推定値、前記第２の固有カメラパラメーターの前記第
２の推定値、及び前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき、前記
キャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリブレー
ション画像を求めることと、（ｂ）前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャ
リブレーション画像との差を求めることと、（ｃ）前記差に基づき前記第２の固有カメラ
パラメーターの前記第２の推定値と前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定
値とを調整して、前記差を低減させる、前記第２の固有カメラパラメーターの調整された
推定値及び前記第１の固有カメラパラメーターの調整された推定値を生成することであっ
て、前記第２の固有カメラパラメーターの前記調整された推定値は、該第２の固有カメラ
パラメーターの第３の推定値であり、前記第１の固有カメラパラメーターの前記調整され
た推定値は、該第１の固有カメラパラメーターの第３の推定値であることとによって、前
記第２の固有カメラパラメーターの第３の推定値と前記第１の固有カメラパラメーターの
第３の推定値とを求めることを更に含み、
前記第１の変換関数の前記推定値は、前記第２の固有カメラパラメーターの前記第３の
推定値と前記第１の固有カメラパラメーターの前記第３の推定値とに基づいて求められる
、請求項３１に記載の方法。
【請求項３４】
前記ワールド座標系とリンク座標系との関係を記述する第３の変換関数の推定値を求め
ることであって、前記リンク座標系は、前記ロボットアームのリンクにおける位置に関し
て定義された座標系であり、前記キャリブレーションパターンは前記リンクに配置される
ことと、
前記パターン座標系と前記リンク座標系との関係を記述する第４の変換関数の推定値を
求めることであって、前記第２の変換関数の前記推定値と前記第４の変換関数の前記推定
値とは、ともに、前記第１の変換関数の前記推定値と前記第３の変換関数の前記推定値と
に基づいて求められることと、
を更に含む、請求項３１に記載の方法。
【請求項３５】
前記第４の変換関数の前記推定値、前記第３の変換関数の前記推定値、前記第２の変換
関数の前記推定値、及び前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき
、前記キャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリ
ブレーション画像を求めることと、
前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき、レンズ歪みを補償す
るように前記キャリブレーション画像の変更されたバージョンを求めることと、
前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャリブレーション画像の前記変更さ
れたバージョンとの差を求めることと、
前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャリブレーション画像の前記変更さ
れたバージョンとの前記差を低減させるように、少なくとも前記第４の変換関数の前記推
定値及び前記第２の変換関数の前記推定値を調整することと、
を更に含む、請求項３４に記載の方法。
【請求項３６】
ロボット制御システムの制御回路によって実行されると、該制御回路に対して、
前記ロボット制御システムの通信インターフェースに出力する移動コマンドを生成する
ことであって、該通信インターフェースは、ベースとキャリブレーションパターンが配置
されているロボットアームとを有するロボットと通信するように構成され、カメラ視野を
有するカメラと通信するように構成されることと、
前記通信インターフェースに前記移動コマンドを出力することであって、該通信インタ
ーフェースは、前記ロボットに前記移動コマンドを通信して、前記ロボットアームが前記
カメラ視野内の少なくとも１つの位置まで前記キャリブレーションパターンを移動させる
ように構成されることと、
前記通信インターフェースからキャリブレーション画像を受け取ることであって、該通
信インターフェースは、前記カメラから前記キャリブレーション画像を受け取るように構
成され、該キャリブレーション画像は、前記カメラ視野内の前記少なくとも１つの位置に
おける前記キャリブレーションパターンの画像であり、該キャリブレーションパターンは
、パターン座標系におけるそれぞれの定義されたパターン要素位置を有する複数のパター
ン要素を含み、前記パターン座標系は、前記キャリブレーションパターンの位置及び向き
に関して定義された座標系であることと、
前記キャリブレーション画像から複数の画像パターン要素位置を求めることであって、
該複数の画像パターン要素位置は、前記複数のパターン要素が前記キャリブレーション画
像に現れるそれぞれの位置を示すことと、
前記複数の画像パターン要素位置に基づき、かつ前記定義されたパターン要素位置に基
づき、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求めることと、
前記第１の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値が求められた後、前記第１の固
有カメラパラメーターの前記第１の推定値に基づき、かつ前記複数の画像パターン要素位
置に基づき、第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求めることと、
前記第２の固有カメラパラメーターの前記第１の推定値に基づき、かつ前記複数の画像
パターン要素位置及び前記定義されたパターン要素位置に基づき、前記第１の固有カメラ
パラメーターの第２の推定値と前記第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値とを求
めることと、
前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値と前記第２の固有カメラパラメ
ーターの前記第２の推定値とに基づき、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述す
る変換関数の推定値を求めることであって、前記カメラ座標系は、前記通信インターフェ
ースが通信するように構成される前記カメラの位置及び向きに関して定義された座標系で
あり、前記ワールド座標系は、前記通信インターフェースが通信するように構成される前
記ロボットの前記ベースに対して固定である位置に関して定義された座標系であることと
、
により、カメラキャリブレーションを実施させる命令が記憶されており、
前記命令は、前記制御回路によって実行されると、前記制御回路に対し更に、前記カメ
ラキャリブレーションが実施された後、前記通信インターフェースから後続する画像を受
け取らせ、該通信インターフェースは、前記カメラから前記後続する画像を受け取るよう
に構成され、前記命令は、前記制御回路によって実行されると、前記制御回路に対しさら
に、前記後続する画像に基づきかつ前記変換関数の前記推定値に基づく後続する移動コマ
ンドを前記ロボットに出力することにより、前記通信インターフェースが通信するように
構成される前記ロボットの前記ロボットアームの配置を制御させる、非一時的コンピュー
ター可読媒体。
【請求項３７】
前記変換関数は第２の変換関数であり、前記命令は、前記制御回路によって実行される
と、前記制御回路に対しさらに、前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値
と前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値とに基づき、前記パターン座標
系と前記カメラ座標系との関係を記述する第１の変換関数の推定値を求めさせ、前記第２
の変換関数は、前記第１の変換関数に基づいて求められる、請求項３６に記載の非一時的
コンピューター可読媒体。
【請求項３８】
前記命令は、前記制御回路によって実行されると、前記制御回路に対しさらに、（ａ）
前記第１の変換関数の前記推定値、前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定
値、及び前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき、前記キャリブ
レーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリブレーション画
像を求めることと、（ｂ）前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャリブレー
ション画像との差を求めることと、（ｃ）前記差に基づき前記第２の固有カメラパラメー
ターの前記第２の推定値と前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値とを調
整して、前記差を低減させる、前記第２の固有カメラパラメーターの調整された推定値及
び前記第１の固有カメラパラメーターの調整された推定値を生成することであって、前記
第２の固有カメラパラメーターの前記調整された推定値は、該第２の固有カメラパラメー
ターの第３の推定値であり、前記第１の固有カメラパラメーターの前記調整された推定値
は、該第１の固有カメラパラメーターの第３の推定値であることとによって、前記第２の
固有カメラパラメーターの第３の推定値と前記第１の固有カメラパラメーターの第３の推
定値とを求めさせ、
前記第１の変換関数の前記推定値は、前記第２の固有カメラパラメーターの前記第３の
推定値と前記第１の固有カメラパラメーターの前記第３の推定値とに基づいて求められる
、請求項３７に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項３９】
前記命令は、前記制御回路によって実行されると、前記制御回路に対しさらに、
前記ワールド座標系とリンク座標系との関係を記述する第３の変換関数の推定値を求め
させ、前記リンク座標系は、前記ロボットアームのリンクにおける位置に関して定義され
た座標系であり、前記キャリブレーションパターンは前記リンクに配置され、
前記パターン座標系と前記リンク座標系との関係を記述する第４の変換関数の推定値を
求めさせ、前記第２の変換関数の前記推定値と前記第４の変換関数の前記推定値とは、と
もに、前記第１の変換関数の推定値と前記第３の変換関数の推定値とに基づいて求められ
る、
請求項３７に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【請求項４０】
前記命令は、前記制御回路によって実行されると、前記制御回路に対しさらに、
前記第４の変換関数の前記推定値、前記第３の変換関数の前記推定値、前記第２の変換
関数の前記推定値、及び前記第１の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき
、前記キャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリ
ブレーション画像を求めさせ、
前記第２の固有カメラパラメーターの前記第２の推定値に基づき、レンズ歪みを補償す
るように前記キャリブレーション画像の変更されたバージョンを求めさせ、
前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャリブレーション画像の前記変更さ
れたバージョンとの差を求めさせ、
前記シミュレートキャリブレーション画像と前記キャリブレーション画像の前記変更さ
れたバージョンとの前記差を低減させるように、少なくとも前記第４の変換関数の前記推
定値及び前記第２の変換関数の前記推定値を調整させる、
請求項３９に記載の非一時的コンピューター可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ロボット制御のために自動カメラキャリブレーションを実施する方法及びシ
ステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
自動化がより一般的になるに従い、倉庫保管及び製造環境等、より多くの環境において
ロボットが使用されている。例えば、ロボットは、倉庫において物品をパレットに積むか
若しくはパレットから降ろすために、又は、工場においてコンベヤベルトから物体を拾い
上げるために使用される場合がある。ロボットの移動は、一定である場合があり、又は、
倉庫若しくは工場においてカメラによって撮影される画像等の入力に基づく場合がある。
後者の状況では、カメラの特性を求めるために、かつ、カメラとロボットが位置する環境
との関係を求めるために、キャリブレーションが行われる場合がある。キャリブレーショ
ンは、カメラキャリブレーションと呼ばれる場合があり、カメラによって取り込まれた画
像に基づいてロボットを制御するために使用されるキャリブレーション情報を生成するこ
とができる。幾つかの実施態様では、カメラキャリブレーションは、人による手動操作を
必要とする場合があり、人は、ロボットの移動を手動で制御するか、又は、カメラを手動
で制御して、ロボットの画像を取り込むことができる。
【発明の概要】
【０００３】
本発明の実施形態の一態様は、ロボット制御のために自動カメラキャリブレーションを
実施することに関する。自動カメラキャリブレーションは、通信インターフェース及び制
御回路を備えるロボット制御システムによって実施することができる。通信インターフェ
ースは、ロボット及びカメラ視野を有するカメラと通信するように構成することができ、
ロボットは、ベースと、キャリブレーションパターンが配置されているロボットアームと
を有することができる。ロボット制御システムの制御回路は、ａ）カメラ視野内に収まる
仮想立方体の全ての角位置（コーナー・ロケーション）を求めることと、ｂ）仮想立方体
の上に又は仮想立方体を通して分散される複数の位置を求めることと、ｃ）通信インター
フェースを介してロボットに移動コマンドを出力することにより、仮想立方体の上に又は
仮想立方体を通して分散される複数の位置までキャリブレーションパターンを移動させる
ようにロボットアームを制御することと、ｄ）通信インターフェースを介してカメラから
複数のキャリブレーション画像を受け取ることであって、複数のキャリブレーション画像
は、カメラによって取り込まれ、複数の位置におけるキャリブレーションパターンのそれ
ぞれの画像であることと、ｅ）複数のキャリブレーション画像に基づき、固有カメラパラ
メーターのそれぞれの推定値を求めることと、ｆ）固有カメラパラメーターのそれぞれの
推定値に基づき、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を
求めることであって、カメラ座標系は、カメラの位置及び向きに関して定義された座標系
であり、ワールド座標系は、ロボットのベースに対して固定である位置に関して定義され
た座標系であることとにより、カメラキャリブレーションを実施するように構成すること
ができる。制御回路は、カメラキャリブレーションが実施された後、通信インターフェー
スを介してカメラから後続する画像を受け取り、後続する画像に基づきかつ変換関数の推
定値に基づく後続する移動コマンドを、通信インターフェースを介してロボットに出力す
ることにより、ロボットアームの配置を制御するように、更に構成することができる。一
実施形態では、ロボット制御システムは、制御回路によって実行されると制御回路に対し
て上記ステップを実施させる命令を記憶する、非一時的コンピューター可読媒体を有する
ことができる。
【０００４】
実施形態の１つの態様はまた、ロボット制御のために自動カメラキャリブレーションを
実施することに関する。自動カメラキャリブレーションは、通信インターフェース及び制
御回路を備えるロボット制御システムによって実施することができる。通信インターフェ
ースは、ベースとキャリブレーションパターンが配置されているロボットアームとを有す
るロボット、及びカメラ視野を有するカメラと通信するように構成することができる。キ
ャリブレーションパターンは、パターン座標系においてそれぞれの定義されたパターン要
素位置を有する複数のパターン要素を含むことができ、パターン座標系は、キャリブレー
ションパターンの位置及び向きに関して定義された座標系である。制御回路は、ａ）通信
インターフェースを介してロボットに移動コマンドを出力することにより、カメラ視野内
の少なくとも１つの位置までキャリブレーションパターンを移動させるようにロボットア
ームを制御することと、ｂ）通信インターフェースを介してカメラからキャリブレーショ
ン画像を受け取ることであって、キャリブレーション画像は、カメラによって取り込まれ
、少なくとも１つの位置におけるキャリブレーションパターンの画像であることと、ｃ）
複数のパターン要素がキャリブレーション画像に現れるそれぞれの位置を示す複数の画像
パターン要素位置を求めることと、ｄ）複数の画像パターン要素位置に基づき、かつ、定
義されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求
めることと、ｅ）第１の固有カメラパラメーターの第１推定値が求められた後、第１の固
有カメラパラメーターの第１の推定値に基づき、かつ、複数の画像パターン要素位置に基
づき、第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求めることと、ｆ）第２の固有カ
メラパラメーターの第１の推定値に基づき、かつ、複数の画像パターン要素位置及び定義
されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値及び第
２の固有カメラパラメーターの第２の推定値を求めることと、ｇ）第１の固有カメラパラ
メーターの第２の推定値及び第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値に基づき、カ
メラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることであって
、カメラ座標系は、カメラの位置及び向きに関して定義された座標系であり、ワールド座
標系は、ロボットのベースに対して固定である位置に関して定義された座標系であること
とにより、カメラキャリブレーションを実施するように構成することができる。制御回路
は、カメラキャリブレーションが実施された後、カメラから後続する画像を受け取り、後
続する画像に基づきかつ変換関数の推定値に基づく後続する移動コマンドをロボットに出
力することにより、ロボットアームの配置を制御するように、更に構成することができる
。
【０００５】
本発明の上述の特徴、目的、及び利点、並びに他の特徴、目的、及び利点は、添付の図
面に示されるような本発明の実施形態の以下の説明から明らかであろう。本明細書に組み
込まれるとともに本明細書の一部をなす添付の図面は更に、本発明の原理を説明するとと
もに、当業者が本発明を実施及び使用することを可能にする役割を果たす。図面は一定縮
尺ではない。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１Ａ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションが実施されるシステムのブロック図である。
【図１Ｂ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションが実施されるシステムのブロック図である。
【図１Ｃ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションを実施するように構成されたロボット制御システムのブロック図である。
【図２Ａ】本発明の実施形態による、ロボットがカメラキャリブレーションから得られるキャリブレーション情報に基づいて制御されていることを示すシステムの図である。
【図２Ｂ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションの固有キャリブレーションフェーズ及びハンド−アイキャリブレーションフェーズによって得られるキャリブレーション情報の一例を示す図である。
【図３Ａ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションに関与するカメラのモデルを示す図である。
【図３Ｂ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションを実施することに関与する座標系を示す図である。
【図３Ｃ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションを実施することに関与する座標系を示す図である。
【図４】本発明の実施形態による、カメラの視野（カメラ視野とも呼ぶ）内のキャリブレーションパターンを配置すべき位置を求め、求められた位置においてキャリブレーションパターンのそれぞれの画像を取り込む方法を示すフロー図である。
【図５Ａ】本発明の実施形態による、ロボットアームがカメラの視野内の様々な位置にキャリブレーションパターンを配置するシステム例を示す図である。
【図５Ｂ】本発明の実施形態による、ロボットアームがカメラの視野内の様々な位置にキャリブレーションパターンを配置するシステム例を示す図である。
【図５Ｃ】本発明の実施形態による、キャリブレーションパターンが配置される様々な位置を囲む仮想立方体を示す図である。
【図５Ｄ】本発明の実施形態による、キャリブレーションパターンが配置される様々な位置を囲む仮想立方体を示す図である。
【図５Ｅ】本発明の実施形態による、キャリブレーションパターンが配置される様々な位置を囲む仮想立方体を示す図である。
【図５Ｆ】本発明の実施形態による、キャリブレーションパターンが配置される様々な位置を囲む仮想立方体を示す図である。
【図６Ａ】本発明の実施形態による、カメラによって取り込まれたキャリブレーションパターンの画像であるキャリブレーション画像例を示す図である。
【図６Ｂ】本発明の実施形態による、カメラによって取り込まれたキャリブレーションパターンの画像であるキャリブレーション画像例を示す図である。
【図６Ｃ】本発明の実施形態による、カメラによって取り込まれたキャリブレーションパターンの画像であるキャリブレーション画像例を示す図である。
【図６Ｄ】本発明の実施形態による、カメラによって取り込まれたキャリブレーションパターンの画像であるキャリブレーション画像例を示す図である。
【図７】本発明の実施形態による、カメラの視野内に収まる仮想立方体を示す図である。
【図８Ａ】本発明の実施形態による、キャリブレーションパターン例を示す図である。
【図８Ｂ】本発明の実施形態による、画像がレンズ歪みの影響を示すキャリブレーションパターンの画像例を示す図である。
【図９Ａ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションを実施する方法を示すフロー図である。
【図９Ｂ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションを実施する方法を示すフロー図である。
【図１０】本発明の実施形態による、キャリブレーションパターンの画像における湾曲の量を求める態様を示す図である。
【図１１Ａ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションの固有キャリブレーションフェーズの例を示す図である。
【図１１Ｂ】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションの固有キャリブレーションフェーズの例を示す図である。
【図１２】本発明の実施形態による、カメラキャリブレーションのハンド−アイキャリブレーションフェーズの一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
以下の詳細な説明は、本質的に単に例示のものであり、本発明又は本発明の用途及び使
用を限定することを意図するものではない。さらに、前出の技術分野、背景技術、発明の
概要又は以下の詳細な説明において提示されるいかなる明示された又は暗示された理論に
よっても限定する意図はない。
【０００８】
本明細書に記載する実施形態は、倉庫、製造工場において、又は他の何らかの環境にお
いて使用されるロボット等、ロボットを制御するために使用されるカメラのキャリブレー
ションを実施することに関する。キャリブレーションは、カメラキャリブレーションと呼
ばれる場合があり、例えば、ロボット制御システム（ロボットコントローラーとも呼ぶ）
が、カメラによって取り込まれる画像に基づいてロボットを制御するロボット制御システ
ムの能力を促進するキャリブレーション情報を生成するために実施することができる。例
えば、ロボットは、倉庫において包装品を拾い上げるために使用される場合があり、そこ
では、ロボットのアーム又は他の構成要素の配置は、カメラによって取り込まれる包装品
の画像に基づくことができる。その場合、キャリブレーション情報は、例えば、ロボット
のアームに対する包装品の位置及び向きを求めるために、包装品の画像とともに使用する
ことができる。より詳細に後述するように、カメラキャリブレーションは、カメラの固有
（intrinsic）カメラパラメーターのそれぞれの推定値を求めることと、カメラとその外
部環境との関係の推定値を求めることとを含むことができる。固有カメラパラメーターは
、カメラの固有パラメーターを指すことができ、カメラの内部（internal）パラメーター
とも呼ぶことができ、例えば、行列、ベクトル又はスカラー値である値を有することがで
きる。より詳細に後述するように、固有カメラパラメーターの例としては、射影行列及び
歪みパラメーターが挙げられ、固有カメラパラメーターの推定値は、推定された値と呼ぶ
こともできる。カメラとその外部環境との関係は、場合により、変換関数として表現する
ことができ、この変換関数の推定値は、推定された関数と呼ぶこともできる。場合により
、変換関数は、行列によって表される線形変換とすることができる。場合により、カメラ
キャリブレーションは、定義された位置に配置されるパターン要素を有することができる
キャリブレーションパターンを用いて実施することができる。カメラは、キャリブレーシ
ョンパターンのパターン要素の画像を取り込むことができ、カメラキャリブレーションは
、パターン要素の画像をパターン要素の定義された位置と比較することに基づいて実施す
ることができる。
【０００９】
本発明の実施形態の１つの態様は、第２の固有カメラパラメーター（例えば、歪みパラ
メーター）の推定値を求めるために使用されるものとは別個の段階において第１の固有カ
メラパラメーター（例えば、射影行列）の推定値を求めることにより、カメラキャリブレ
ーションの精度を向上させることに関する。より具体的には、第１の固有カメラパラメー
ターは、第１の段階において推定することができ、結果として得られる推定値は、第２の
段階に対する入力として使用することができ、第２の段階では、第２の固有カメラパラメ
ーターの推定値が求められる。この手法の下では、第１の固有カメラパラメーターの推定
値は、第２の段階の間では既知であるとみなすことができ、それにより、第２の段階は、
第２の固有カメラパラメーターの推定値を求めることに対して限定することができる。さ
らに、第１の固有カメラパラメーターの推定値は既知であるとみなされるため、第２の段
階は、カメラの全ての固有カメラパラメーターに対してそれぞれの推定値を求める必要は
ないが、第２の固有カメラパラメーターの推定値のみを求めることに焦点を当てることが
できる。その結果、第２の段階は、全ての固有カメラパラメーターに対するそれぞれの推
定値が、単一の段階において同時に推定され、その後、固有キャリブレーションの出力と
して使用される実施態様と比較して、キャリブレーションエラーに対してよりロバストで
ある、第２の固有カメラパラメーターのより正確な推定値をもたらすことができる。
【００１０】
例えば、単一の段階は、例えば、固有カメラパラメーターを含み、かつ、キャリブレー
ションパターンのパターン要素の画像とパターン要素の定義された位置との関係を記述す
る、一組の連立方程式を生成し解くことにより、カメラの全ての固有カメラパラメーター
に対するそれぞれの推定値を同時に求めることができる。場合により、連立方程式は、パ
ターン要素が現れる取り込まれた画像（キャリブレーション画像と呼ぶこともできる）に
おける位置とパターン要素の定義された位置との関係を記述することができる。しかしな
がら、カメラからの取り込まれたキャリブレーション画像は、画像ノイズを含む可能性が
あり、それにより、連立方程式の精度が低下する可能性がある。その結果、連立方程式か
ら導出される固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値もまた、精度が低下する可能性
がある。さらに、連立方程式の各固有カメラパラメーターに対するそれぞれの推定値は、
連立方程式を満たすことができるように幾つかの精度を犠牲にする可能性がある。したが
って、この単一の段階は、固有カメラパラメーターのその推定値にキャリブレーションエ
ラーを引き起こす可能性があり、それは、カメラによって取り込まれる画像に基づいてロ
ボットのアームを正確に位置決めする能力に影響を与える可能性がある。
【００１１】
一実施形態では、キャリブレーションエラーは、カメラの全ての固有カメラパラメータ
ーに対してそれぞれの推定値を求めるために複数の段階を使用することによって低減させ
ることができる。上述したように、第１の段階を用いて、第１の固有カメラパラメーター
の第１の推定値を求めることができ、第２の段階を用いて、第２の固有カメラパラメータ
ーの第１の推定値を求めることができる。場合により、第１の段階はまた、第２の固有カ
メラパラメーターに対して別の推定値も生成することができるが、第２の段階は、第１の
段階からのこの推定値を無視することができ、代わりに、第２の固有カメラパラメーター
に対してそれ自体の推定値を生成することができる。場合により、第２の段階は、全ての
固有カメラパラメーターに対してそれぞれの推定値を求める汎用段階ではなく、第２の固
有カメラパラメーターのみに対する推定値を求めることに専用である専用段階とすること
ができる。その結果、第２の段階は、第２の固有カメラパラメーターに対してより正確な
推定値を生成することができる。
【００１２】
一実施形態では、複数の段階をパイプライン式に使用することができ、そこでは、上述
したように、第１の段階の結果が、第２の段階に対する入力として使用される。より具体
的には、第２の段階は、第１の段階からの第１の固有カメラパラメーターの推定値に基づ
いて第２の固有カメラパラメーターに対する推定値を生成することができる。場合により
、第２の段階からの第２の固有カメラパラメーターの推定値は、その後、第１の固有カメ
ラパラメーターの推定値を精密化するために使用することができ、それは、第３の段階と
して扱うことができる。場合により、第３の段階もまた、第２の固有カメラパラメーター
の推定値を精密化することができる。例えば、第２の段階からの第２の固有カメラパラメ
ーターの推定値は、第３の段階により、第２の固有カメラパラメーターに関する通知され
た初期推量として使用することができる。この初期推量は、高水準の精度を有することが
でき、したがって、第３の段階が、第１の固有カメラパラメーター及び第２の固有カメラ
パラメーターの推定値を更に改善するのに役立つことができる。
【００１３】
一実施形態では、固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値は、それぞれのパターン
要素のシミュレートされた位置を求めるために使用することにより、推定値の精度を評価
する第４の段階において、更に精密化することができる。場合により、第４の段階は、第
３の段階に続くことができる。他の場合では、第４の段階は、第２の段階の直後に実施す
ることができ、上述した第３の段階はスキップすることができる。より詳細に後述するよ
うに、パターン要素に対するシミュレートされた位置は、固有カメラパラメーターの推定
値に基づきパターン要素が現れると予測される、キャリブレーション画像における予測さ
れた位置とすることができる。第４の段階は、それぞれのパターン要素のシミュレートさ
れた位置を、パターン要素が取り込まれたキャリブレーション画像に現れる実際の位置と
比較することができる。この段階により、シミュレートされた位置とパターン要素が現れ
る実際の位置との差を低減させるように、固有カメラパラメーターの推定値を調整するこ
とができる。
【００１４】
一実施形態では、シミュレートされた位置の確定は、カメラキャリブレーションの固有
キャリブレーションフェーズの一部として実施することができる。より詳細に後述するよ
うに、カメラキャリブレーションは、ハンド−アイキャリブレーションフェーズを更に含
むことができる。一実施形態では、ハンド−アイキャリブレーションフェーズはまた、様
々な関数の推定値がそれぞれのパターン要素のシミュレートされた位置に基づいて調整さ
れる段階も含むことができる。
【００１５】
本発明の実施形態の１つの態様は、キャリブレーションパターンに対して様々なポーズ
を計画することに関し、そこでは、キャリブレーションパターンは、こうしたポーズでカ
メラによって撮影される。ロボット制御システムが、ポーズを決定し、それらのポーズに
キャリブレーションパターンを移動させるようにロボットアームを制御することができる
。各ポーズは、カメラに対するキャリブレーションパターンの位置及び／又は向きを指す
ことができる。一実施形態では、ポーズ計画は、カメラの視野内における、ロボットがキ
ャリブレーションパターンを移動させる複数の位置を決定することを含むことができる。
【００１６】
場合により、複数の位置は、カメラの視野（カメラ視野とも呼ぶ）内に収まる（例えば
、完全に収まる）仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散させることができる。仮
想立方体の使用により、カメラは、一組の多様な位置においてキャリブレーションパター
ンを取り込むことができ、それにより、カメラキャリブレーションがより多くの組の状況
を考慮するようにすることができ、したがって、カメラキャリブレーションをよりロバス
トにすることができる。例えば、多様な位置は、仮想立方体の角位置とともに、仮想立方
体の中心位置を含むことができる。角位置は、カメラの視野の周縁部により近い可能性が
ある。中心位置は、カメラの真正面である可能性があり、より具体的には、カメラの視野
の中心軸に沿って位置することができる。場合により、カメラは、カメラの視野の周縁部
の近くに位置する物体を撮影しているときに重要な量のレンズ歪みを導入する可能性があ
り、カメラの視野の中心軸の近くにある物体を撮影しているときはレンズ歪みをほとんど
又は全く導入しない可能性がある。キャリブレーションパターンを配置するための仮想立
方体の使用により、キャリブレーションパターンは、カメラの視野の周縁部の近くで撮影
され、かつカメラの視野の中心軸の近くで撮影されるようにすることができる。その結果
、カメラは、程度の異なるレンズ歪みを示す可能性がある、キャリブレーション画像の多
様な組を取り込むことができる。したがって、キャリブレーション画像の多様な組により
、カメラキャリブレーションは、カメラのレンズ歪みの特性をより適切に推定することが
できる。
【００１７】
一実施形態では、カメラキャリブレーションに使用される一組のキャリブレーション画
像にわたって、キャリブレーションパターンの向きもまた変更することができる。例えば
、ロボット制御システムは、複数の位置のうちの各位置に対して、ロボットアームがカメ
ラに対してキャリブレーションパターンを傾かせる角度を求めることができる。一実施形
態では、ロボットアームがキャリブレーションパターンを移動させる複数の位置は、仮想
立方体の上で又は仮想立方体を通して一様に分散させるか、又は、仮想立方体を通してラ
ンダムに分散させることができる。一実施形態では、仮想立方体は、ロボットアームを介
してキャリブレーションパターンが全ての角位置に達することができる立方体でなければ
ならない可能性がある。さらに、角位置は、ロボットアームが、キャリブレーションパタ
ーンを、幾つかの又は全ての角位置に対して、カメラに対する角度の定義された範囲内に
あるように傾かせることができるように、位置付けられなければならない可能性がある。
場合により、特定の仮想立方体が上記条件を満たさない場合、ロボット制御システムは、
より小さい仮想立方体を用いて上記条件を満たすように試行することができる。
【００１８】
図１Ａは、自動カメラキャリブレーションを実施するロボット動作システム１００のブ
ロック図を示す。ロボット動作システム１００は、ロボット１５０と、ロボット制御シス
テム１１０（ロボットコントローラーとも呼ぶ）と、カメラ１７０とを備える。一実施形
態では、ロボット動作システム１００は、倉庫、製造工場又は他の敷地内に位置すること
ができる。ロボット制御システム１１０は、カメラキャリブレーション（より詳細に後述
する）を実施して、後にロボット１５０を制御するために使用されるキャリブレーション
情報を求めるように構成することができる。場合により、ロボット制御システム１１０は
、カメラキャリブレーションを実施し、かつ、キャリブレーション情報に基づいてロボッ
ト１５０を制御するように構成される。場合により、ロボット制御システム１１０は、カ
メラキャリブレーションを実施することに専用とすることができ、別のロボット制御シス
テム（別のロボットコントローラーとも呼ぶ）にキャリブレーション情報を通信すること
ができ、別のロボット制御システムは、それにより、キャリブレーション情報に基づいて
ロボット１５０を制御する。ロボット１５０は、カメラ１７０によって取り込まれる画像
と、キャリブレーション情報とに基づいて、位置決めすることができる。
【００１９】
一実施形態において、ロボット制御システム１１０は、ロボット１５０及びカメラ１７
０と有線又は無線通信を介して通信するように構成することができる。例えば、ロボット
制御システム１１０は、ＲＳ−２３２インターフェース、ユニバーサルシリアルバス（Ｕ
ＳＢ）インターフェース、Ｅｔｈｅｒｎｅｔインターフェース、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登
録商標）インターフェース、ＩＥＥＥ８０２．１１インターフェース又はそれらの任意の
組合せを介して、ロボット１５０及び／又はカメラ１７０と通信するように構成すること
ができる。一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、ペリフェラルコンポーネン
トインターコネクト（ＰＣＩ）バス等、ローカルコンピューターバスを介して、ロボット
１５０及び／又はカメラ１７０と通信するように構成することができる。
【００２０】
一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、ロボット１５０とは別個とすること
ができ、上述した無線又は有線接続を介してロボット１５０と通信することができる。例
えば、ロボット制御システム１１０は、有線接続又は無線接続を介してロボット１５０及
びカメラ１７０と通信するように構成されているスタンドアローンコンピューターとする
ことができる。一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、ロボット１５０の一体
構成要素とすることができ、上述したローカルコンピューターバスを介してロボット１５
０の他の構成要素と通信することができる。場合により、ロボット制御システム１１０は
、ロボット１５０のみを制御する専用制御システム（専用コントローラーとも呼ぶ）とす
ることができる。他の場合では、ロボット制御システム１１０は、ロボット１５０を含む
複数のロボットを制御するように構成することができる。一実施形態では、ロボット制御
システム１１０、ロボット１５０及びカメラ１７０は、同じ敷地（例えば、倉庫）に位置
する。一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、ロボット１５０及びカメラ１７
０から遠隔とすることができ、ネットワーク接続（例えば、ローカルエリアネットワーク
（ＬＡＮ）接続）を介してロボット１５０及びカメラ１７０と通信するように構成するこ
とができる。
【００２１】
一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、ロボット１５０に配置されたキャリ
ブレーションパターン１６０の画像（キャリブレーション画像とも呼ぶ）を取得する（re
trieve）か又は他の方法で受け取るように構成することができる。場合により、ロボット
制御システム１１０は、こうした画像を取り込むようにカメラ１７０を制御するように構
成することができる。例えば、ロボット制御システム１１０は、カメラ１７０に対してカ
メラ１７０の視野（カメラ視野とも呼ぶ）内のシーンの画像を取り込ませるカメラコマン
ドを生成し、有線又は無線接続を介してカメラコマンドをカメラ１７０に通信するように
構成することができる。同じコマンドにより、カメラ１７０はまた、画像を（画像データ
として）ロボット制御システム１１０、又はより一般的には、ロボット制御システム１１
０がアクセス可能な記憶装置に通信して戻すこともできる。代替的に、ロボット制御シス
テム１１０は、別のカメラコマンドを生成することができ、それにより、カメラ１７０は
、そのカメラコマンドを受け取ると、カメラ１７０が取り込んだ画像（複数の場合もある
）をロボット制御システム１１０に通信する。一実施形態では、カメラ１７０は、そのカ
メラ視野内のシーンの画像を、周期的に又は定義されたトリガー条件に応じて、ロボット
制御システム１１０からのカメラコマンドを必要とすることなく、自動的に取り込むこと
ができる。こうした実施形態では、カメラ１７０はまた、ロボット制御システム１１０に
、又はより一般的には、ロボット制御システム１１０がアクセス可能な記憶装置に、ロボ
ット制御システム１１０からのカメラコマンドなしに、画像を自動的に通信するように構
成することもできる。
【００２２】
一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、ロボット制御システム１１０によっ
て生成されかつロボット１５０に有線又は無線接続を介して通信される移動コマンドを介
して、ロボット１５０の移動を制御するように構成することができる。移動コマンドによ
り、ロボットは、ロボットに配置されたキャリブレーションパターン１６０を移動させる
ことができる。キャリブレーションパターン１６０は、ロボット１５０に永久的に配置す
ることができ、又は、ロボット１５０に取り付けかつロボットから取り外すことができる
別個の構成要素とすることができる。
【００２３】
一実施形態では、ロボット１５０を制御するために使用される唯一の画像は、カメラ１
７０によって取り込まれる画像である。別の実施形態では、ロボット１５０は、複数のカ
メラからの画像によって制御することができる。図１Ｂは、ロボット動作システム１００
の一実施形態であるロボット動作システム１００Ａを示す。システム１００Ａは、カメラ
１７０及びカメラ１８０等の複数のカメラを備える。ロボット制御システム１１０は、カ
メラ１７０及びカメラ１８０の両方から画像を受け取り、２つのカメラ１７０、１８０か
らの画像に基づきロボット１５０の移動を制御するように構成することができる。場合に
より、２つのカメラ１７０、１８０の存在により、ロボット制御システム１１０に立体視
を与えることができる。ロボット制御システム１１０は、より詳細に後述するように、カ
メラ１７０及びカメラ１８０の両方に対してカメラキャリブレーションを実施するように
構成することができる。一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、カメラキャリ
ブレーションを実施するために、両方のカメラ１７０、１８０を制御して、キャリブレー
ションパターン１６０のそれぞれの画像を取り込むことができる。一実施形態では、ロボ
ット動作システム１００Ａは、厳密に２つのカメラを有することができ、又は、３つ以上
のカメラを有することができる。
【００２４】
図１Ｃは、ロボット制御システム１１０のブロック図を示す。このブロック図に示すよ
うに、ロボット制御システム１１０は、制御回路１１１と、通信インターフェース１１３
と、非一時的コンピューター可読媒体１１５（例えば、メモリ）とを備えることができる
。一実施形態では、制御回路１１１は、１つ以上のプロセッサ、プログラマブルロジック
回路（ＰＬＣ）若しくはプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）、フィールドプログラ
マブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）又は他の任意の制
御回路を含むことができる。
【００２５】
一実施形態では、通信インターフェース１１３は、カメラ１７０及びロボット１５０と
通信するように構成されている１つ以上の構成要素を備えることができる。例えば、通信
インターフェース１１３は、有線又は無線プロトコルでの通信を実施するように構成され
た通信回路を備えることができる。一例として、通信回路としては、ＲＳ−２３２ポート
コントローラー、ＵＳＢコントローラー、Ｅｔｈｅｒｎｅｔコントローラー、Ｂｌｕｅｔ
ｏｏｔｈ（登録商標）コントローラー、ＰＣＩバスコントローラー、他の任意の通信回路
又はそれらの組合せを挙げることができる。
【００２６】
一実施形態では、非一時的コンピューター可読媒体１１５はコンピューターメモリを含
むことができる。コンピューターメモリは、例えば、ダイナミックランダムアクセスメモ
リ（ＤＲＡＭ）、ソリッドステート集積メモリ及び／又はハードディスクドライブ（ＨＤ
Ｄ）を含むことができる。場合により、カメラキャリブレーションは、非一時的コンピュ
ーター可読媒体１１５に記憶されたコンピューター実行可能命令（例えば、コンピュータ
ーコード）を通して実施することができる。こうした場合、制御回路１１１は、コンピュ
ーター実行可能命令を実施してカメラキャリブレーション（例えば、図４並びに図９Ａ及
び図９Ｂに示すステップ）を実施するように構成された１つ以上のプロセッサを含むこと
ができる。
【００２７】
上述したように、カメラキャリブレーションは、カメラによって取り込まれる画像に基
づいてロボットの制御を容易にするために実施することができる。例えば、図２Ａは、画
像を使用して、倉庫において物体２９２を拾い上げるようにロボット２５０を制御する、
ロボット動作システム２００を示す。より具体的には、ロボット動作システム２００は、
図１Ａのシステム１００の一実施形態とすることができ、カメラ２７０と、ロボット２５
０と、図１Ａのロボット制御システム１１０とを含む。カメラ２７０は、図１Ａのカメラ
１７０の一実施形態とすることができ、ロボット２５０は、図１Ａのロボット１５０の一
実施形態とすることができる。カメラ２７０は、倉庫内のコンベヤベルト２９３の上に配
置された物体２９２（例えば、出荷のための包装品）の画像を取り込むように構成するこ
とができ、ロボット制御システム１１０は、物体２９２を拾い上げるようにロボット２５
０を制御するように構成することができる。
【００２８】
図２Ａの実施形態では、ロボット２５０は、ベース２５２と、ベース２５２に対して移
動可能なロボットアームとを有することができる。より具体的には、ロボットアームは、
互いに対して回転可能である複数のリンク２５４Ａ〜２５４Ｃと、リンク２５４Ｃに取り
付けられた把持部２５５とを備えることができ、ここでは、把持部は、物体を拾い上げる
ために使用することができる。一実施形態では、ロボット制御システム１１０は、リンク
２５４Ａ〜２５４Ｃのうちの１つ以上を回転させる移動コマンドを通信するように構成す
ることができる。移動コマンドは、モーター移動コマンド等の低水準コマンド、又は高水
準コマンドとすることができる。ロボット制御システム１１０からの移動コマンドが高水
準コマンドである場合、ロボット１５０は、高水準コマンドを低水準コマンドに変換する
ように構成することができる。
【００２９】
一実施形態では、カメラキャリブレーションの目的のうちの１つは、カメラ２７０とロ
ボット２５０との関係、又はより具体的には、カメラ２７０と、ロボット２５０のベース
２５２に対して固定である基準点２９４との関係を求めることである。言い換えれば、キ
ャリブレーション情報は、カメラ２７０と基準点２９４との関係を記述する情報を含むこ
とができる。一実施形態では、この関係は、基準点２９４に対するカメラ２７０の位置と
ともに、ロボット２５０の基準向きに対するカメラ２７０の向きを指すことができる。一
実施形態では、基準向きは、より詳細に後述するように、ワールド座標系を定義するため
に使用することができ、上記関係は、カメラ−ワールド関係と呼ぶことができる。場合に
より、カメラ−ワールド関係は、カメラ２７０と物体２９２との関係（カメラ−物体関係
とも呼ぶ）と、物体２９２と基準点２９４との関係（物体−ワールド関係とも呼ぶ）とを
求めるために使用することができる。カメラ−物体関係及び物体−ワールド関係を使用し
て、物体２９２を拾い上げるようにロボット２５０を制御することができる。例えば、ロ
ボット制御システム１１０は、カメラ−物体関係、物体−ワールド関係、カメラ−ワール
ド関係又はそれらの組合せに基づいて、物体２９２に対する把持部２５５又はリンク２５
４Ｃの位置及び向き（例えば、リンク−物体関係）を求めるように構成することができる
。
【００３０】
一実施形態では、カメラキャリブレーションは、固有キャリブレーションフェーズ及び
ハンド−アイキャリブレーションフェーズを含む。図２Ｂは、固有キャリブレーションフ
ェーズ及びハンド−アイキャリブレーションフェーズから求められる情報の一例を示し、
カメラキャリブレーションを実施するために使用されるキャリブレーションパターン２６
０を更に示す。一実施形態では、キャリブレーションパターン２６０は、リンク２５４Ｃ
に直接かつ固定して取り付けることができ、それにより、キャリブレーションパターン２
６０はリンク２５４Ｃに対して固定のままである。固有キャリブレーションフェーズは、
カメラ２７０の固有カメラパラメーターに対してそれぞれの推定値を自動的に求めること
を含むことができる。一実施形態では、カメラ２７０の固有カメラパラメーターは、値が
カメラ２７０の位置及び向きとは独立している任意のパラメーターとすることができる。
より詳細に後述するように、固有カメラパラメーターは、カメラ２７０の焦点距離、カメ
ラの画像センサーのサイズ、又はカメラ２７０によって導入されるレンズ歪みの影響等、
カメラ２７０の特性を特徴付けることができる。一実施形態では、ハンド−アイキャリブ
レーションフェーズは、カメラ−ワールド関係及びキャリブレーションパターン２６０と
リンク２５４Ｃとの関係（パターン−リンク関係とも呼ぶ）、又はより具体的には、キャ
リブレーションパターン２６０とリンク２５４Ｃ上の基準点２９６との関係を自動的に求
めることを含むことができる。一実施形態では、カメラ−ワールド関係及びパターン−リ
ンク関係は、カメラ２７０とパターン２６０との関係（カメラ−パターン関係とも呼ぶ）
と、リンク２５４Ｃと基準点２９４との関係（リンク−ワールド関係とも呼ぶ）とに基づ
いて求めることができる。場合により、カメラ−パターン関係は、固有キャリブレーショ
ンの結果に基づいて求めることができ、リンク−ワールド関係は、ロボット制御システム
１１０がロボット２５０に通信した移動コマンドに基づいて求めることができる。一実施
形態では、カメラキャリブレーションは、複数のカメラを備えるシステムに対するステレ
オキャリブレーションフェーズを含むことができる。ステレオキャリブレーションフェー
ズは、１つのカメラの別のカメラの位置及び向きに対する位置及び向き等、複数のカメラ
の間の関係を求めることを含むことができる。
【００３１】
一実施形態では、カメラの固有カメラパラメーターは、カメラの外部の物体がその画像
センサー上に画像としていかに投影されるかと、レンズが画像において物体の外観をいか
に歪めるかとを記述することができる。例えば、図３Ａは、１つ以上のレンズ３７１と、
画像センサー３７３と、通信インターフェース３７５とを備える、図１Ａのカメラ１７０
及び図２Ａのカメラ２７０の一実施形態であるカメラ３７０のブロック図を示す。通信イ
ンターフェース３７５は、図１Ａのロボット制御システム１１０と通信するように構成す
ることができ、ロボット制御システム１１０の図１Ａの通信インターフェース１１３と同
様とすることができる。一実施形態では、１つ以上のレンズ３７１は、カメラ３７０の外
側から入ってくる光を画像センサー３７３上に集束させることができる。一実施形態では
、画像センサー３７３は、それぞれのピクセル強度値を介して画像を表すように構成され
たピクセルのアレイを含むことができる。画像センサー３７３は、電荷結合素子（ＣＣＤ
）センサー、相補型金属酸化膜半導体（ＣＭＯＳ）センサー、量子イメージセンサー（Ｑ
ＩＳ：quanta image sensor）又は他の任意の画像センサーを含むことができる。
【００３２】
上述したように、固有カメラパラメーターは、カメラ３７０の視野（そのカメラ視野と
も呼ぶ）内の物体が、画像センサー上に像としていかに投影されるか、又はより具体的に
は、物体が配置されている様々な位置が画像センサーのピクセルアレイ上にいかに投影さ
れるかを記述することができる。例えば、図３Ｂは、カメラ３７０Ａの外部の位置
【数１】
2020142367.tif 000003
を示し、ここで、Ｔという上付き文字は転置を指し、Ｃａｍｅｒａという下付き文字は、
カメラ座標系において表現されているものとしてのＸ、Ｙ及びＺ座標を指す。より具体的
には、カメラ３７０Ａは、カメラ３７０の一実施形態とすることができ、１つ以上のレン
ズ３７１Ａ及び画像センサー３７３Ａを備えることができる。カメラ３７０Ａの位置及び
向きは、カメラ座標系を定義するために使用することができる。図３Ｂは、カメラ座標系
を直交座標軸
【数２】
2020142367.tif 000004
によって定義されるように示す。座標軸は、カメラ３７０Ａの様々な構成要素の向きと位
置合わせすることができる。例えば、
【数３】
2020142367.tif 000005
座標軸は、１つ以上のレンズ３７１Ａの光軸と等しくすることができる、カメラ３７０Ａ
のカメラ視野の中心軸と等しくすることができる。場合により、
【数４】
2020142367.tif 000006
及び
【数５】
2020142367.tif 000007
座標軸は、画像センサー３７３Ａの縁に対して平行とすることができる。さらに、カメラ
座標系の原点は、１つ以上のレンズ３７１Ａのうちの１つのレンズの位置、カメラ３７０
Ａの絞りの位置、又は別の位置（例えば、画像センサー３７３Ａの上、正面又は後方の位
置）と等しくすることができる。
【００３３】
一実施形態では、位置
【数６】
2020142367.tif 000008
からの光は、カメラ内の座標
【数７】
2020142367.tif 000009
の上に投影することができ、ここで、ｆは、１つ以上のレンズ３７１Ａの焦点距離である
。カメラ座標系におけるこの座標はまた、画像センサー座標系におけるピクセル座標
【数８】
2020142367.tif 000010
にも対応することができる。図３Ｂは、画像センサー３７３Ａのそれぞれの縁と位置合わ
せすることができる座標軸
【数９】
2020142367.tif 000011
によって定義されるように画像センサー座標系を示す。画像センサー座標系は、画像セン
サー３７３Ａの角に位置する原点を有することができる。
【００３４】
一実施形態では、固有カメラパラメーターは、スカラー値、ベクトル又は行列である値
を有することができる。一実施形態では、固有カメラパラメーターのうちの１つは、
位置
【数１０】
2020142367.tif 000012
と位置
【数１１】
2020142367.tif 000013
との幾何学的関係をモデル化する射影行列Ｋである。この固有カメラパラメーターの推定
値は推定された行列とすることができ、それは、行列の成分のそれぞれの推定された値を
含むことができる。場合により、より詳細に後述するように、射影行列Ｋは、
【数１２】
2020142367.tif 000014
と
【数１３】
2020142367.tif 000015
との歪みなし関係をモデル化することができ、別の固有カメラパラメーター又は一組の固
有カメラパラメーターは、レンズ歪みの影響を考慮することができる。一実施形態では、
【数１４】
2020142367.tif 000016
及び
【数１５】
2020142367.tif 000017
である。この例では、ｆｘは、焦点距離ｆと、
【数１６】
2020142367.tif 000018
軸に沿った画像センサー３７３Ａのピクセルサイズとに基づく第１のスケールファクター
とすることができる。同様に、ｆｙは、カメラ３７０Ａの焦点距離ｆと、
【数１７】
2020142367.tif 000019
軸に沿った画像センサー３７３Ａのピクセルサイズとに基づく第２のスケールファクター
とすることができる。ｆｘ及びｆｙはともに、ピクセル／ミリメートルの単位を有するこ
とができる。値Ｃｘは、主点オフセットの第１の部分とすることができ、画像センサー座
標系の原点とカメラ座標系の原点との間の
【数１８】
2020142367.tif 000020
軸に沿った距離に基づくことができる。値Ｃｙは、主点オフセットの第２の部分とするこ
とができ、画像センサー座標系の原点とカメラ座標系の原点との間の
【数１９】
2020142367.tif 000021
軸に沿った距離に基づくことができる。上述したように、射影行列Ｋは、固有カメラパラ
メーターであり、ｆｘ、ｆｙ、Ｃｘ及びＣｙの各々は行列の成分であり、成分の各々はス
カラー値を有する。一実施形態では、ｆｘ、ｆｙ、Ｃｘ、Ｃｙの各々及び焦点距離ｆもま
た、固有カメラパラメーターとみなすことができ、それらの固有カメラパラメーターの各
々の値はスカラー値である。
【００３５】
一実施形態では、固有カメラパラメーターは、１つ以上のレンズ３７１Ａによってもた
らされるレンズ歪みの影響を特徴付けることができる１つ以上の歪みパラメーターを含む
。一実施形態では、固有カメラパラメーターは、歪み関数におけるパラメーターとするこ
とができる。例えば、１つ以上のレンズ３７１Ａのレンズ歪みは、位置
【数２０】
2020142367.tif 000022
が、
【数２１】
2020142367.tif 000023
にあるかのように見えるようにする効果としてモデル化することができ、ここで、第１の
関数ｄｘ（第１の歪み関数と呼ぶことができる）が、
【数２２】
2020142367.tif 000024
をＸ、Ｙ及びＺの値に関連付けることができ、第２の関数ｄｙ（第２の関数とも呼ぶ）が
、
【数２３】
2020142367.tif 000025
をＸ、Ｙ及びＺの値に関連付けることができる。例えば、１つのモデルでは、
【数２４】
2020142367.tif 000026
であり、式中、
【数２５】
2020142367.tif 000027
である。この例では、ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｐ１、ｐ２の各々は、スカラー値を有する歪み
パラメーターとすることができ、特定の歪みパラメーターの推定値は、推定されたスカラ
ー値とすることができる。さらに、推定値は、一組の歪みパラメーター（例えば、ｋ１、
ｋ２、ｋ３、ｐ１、ｐ２）に対して求めることができ、一組の歪みパラメーターの推定値
は、一組の歪みパラメーターに対する一組のそれぞれの推定されたスカラー値を指す。
【００３６】
上述したように、カメラキャリブレーションは、カメラとカメラの環境との関係、又は
、キャリブレーションパターンとパターンの環境との関係を求める、ハンド−アイキャリ
ブレーションフェーズを含むことができる。ハンド−アイキャリブレーションについては
、より詳細に後述する。一実施形態では、外部パラメーターは、図２Ｂに示すカメラ−ワ
ールド関係及びパターン−リンク関係を記述することができる。一実施形態では、カメラ
−ワールド関係は、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数を介して
記述することができる。ワールド座標系は、図３Ｃに示され、座標軸
【数２６】
2020142367.tif 000028
によって定義される。ワールド座標系の原点は、基準点３９４であり、基準点３９４は、
ロボット３５０のベース３５２に対して固定である任意の点とすることができる。一実施
形態では、軸
【数２７】
2020142367.tif 000029
は、任意の向きを有することができる。一実施形態では、軸
【数２８】
2020142367.tif 000030
は、ロボット３５０、又はロボット３５０が位置する環境（例えば、倉庫）の構造に対し
て、定義することができる。例えば、軸
【数２９】
2020142367.tif 000031
は、倉庫の床に対して直交していなければならない場合がある。一実施形態では、上記変
換関数は、カメラ座標系からワールド座標系への線形変換を定義する行列
【数３０】
2020142367.tif 000032
とすることができる。上記
【数３１】
2020142367.tif 000033
という命名は、座標系「ｂ」における座標から座標系「ａ」における座標への写像を定義
するｂ−ａ変換に対する変換行列を指す。１つの例では、
【数３２】
2020142367.tif 000034
は、形式
【数３３】
2020142367.tif 000035
を有する。
【００３７】
上記例では、Ｒｂａは、座標系ｂと座標系ａとの間の相対的な回転行列であり、ｔｂａ
は、座標系ｂと座標系ａとの間の相対的な並進ベクトルである。
【００３８】
一実施形態では、パターン−リンク関係は、パターン座標系とリンク座標系との関係を
記述する変換関数を介して記述することができ、その例を図３Ｃに示す。一実施形態では
、キャリブレーションパターン３６０は、カメラキャリブレーションを実施するために使
用することができ、ロボット３５０のリンク３５４に取り付けることができ、リンク３５
４は、ロボット３５０のロボットアームの少なくとも一部を形成することができる。パタ
ーン座標系は、キャリブレーションパターン３６０に関して定義される座標系とすること
ができる。例えば、パターン座標系は、座標軸
【数３４】
2020142367.tif 000036
によって定義することができ、キャリブレーションパターン３６０の中心に位置する原点
を有することができる。一実施形態では、キャリブレーションパターン３６０は、平坦な
矩形ボード又は平坦な矩形シート（例えば、ステッカー）から形成することができ、
【数３５】
2020142367.tif 000037
は、平坦ボード又は平坦シートのそれぞれの縁に対して平行とすることができ、
【数３６】
2020142367.tif 000038
は、平坦ボード又は平坦シートに対して直交している。図３Ｃはまた、座標軸
【数３７】
2020142367.tif 000039
によって定義することができるリンク座標系も示す。一実施形態では、リンク座標系の原
点は、リンク３５４の点３９６である。リンク３５４は、キャリブレーションパターン３
６０に固定して取り付けることができ、それにより、キャリブレーションパターン３６０
は、リンク３５４に対して固定である。一実施形態では、座標軸
【数３８】
2020142367.tif 000040
の向きは、リンク３５４の向きと同じとすることができる。一実施形態では、パターン−
リンク関係に対する変換関数は、パターン座標系とリンク座標系との間の線形変換を定義
する行列
【数３９】
2020142367.tif 000041
とすることができる。一実施形態では、
【数４０】
2020142367.tif 000042
は、ハンド−アイキャリブレーションフェーズを実施する前には未知である可能性があり
、ハンド−アイキャリブレーションフェーズは、カメラ−ワールド関係（例えば、
【数４１】
2020142367.tif 000043
）の推定値とともに、
【数４２】
2020142367.tif 000044
の推定値を求めることを含むことができる。
【００３９】
より詳細に後述するように、ハンド−アイキャリブレーションフェーズの幾つかの実施
形態は、カメラ−パターン関係及びリンク−ワールド関係に基づいて、カメラ−ワールド
関係及びパターン−リンク関係を求めることができる。一実施形態では、カメラ−パター
ン関係は、カメラ座標系とパターン座標系との間の線形変換を定義する行列
【数４３】
2020142367.tif 000045
によって定義することができる。一実施形態では、リンク−ワールド関係は、リンク座標
系とワールド座標系との間の線形変換を定義する行列
【数４４】
2020142367.tif 000046
によって定義することができる。
【００４０】
或るロボットが２つ以上のカメラからの画像に基づいて制御される一実施形態では、カ
メラキャリブレーションは、第１のカメラ（例えば、図１Ｂにおけるカメラ１）のカメラ
座標系と第２のカメラ（例えば、図１Ｂにおけるカメラ２）のカメラ座標系との関係を記
述する変換関数を推定するか又は他の方法で求める、ステレオキャリブレーションフェー
ズを含むことができる。一実施形態では、こうした変換関数は、２つのカメラ座標系の間
の線形変換を定義する行列
【数４５】
2020142367.tif 000047
とすることができる。
【００４１】
上述したように、カメラキャリブレーションは、キャリブレーションパターンがカメラ
によって撮影される位置及び／又は向きを求めることを含むことができ、結果として得ら
れる画像は、固有キャリブレーション、ハンド−アイキャリブレーション及び／又はステ
レオキャリブレーションを実施するために使用される。例えば、キャリブレーションパタ
ーンは、カメラのカメラ視野内に収まる仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散さ
れる複数の位置まで移動させることができる。図４は、カメラキャリブレーションを実施
するためのキャリブレーションパターンの画像（キャリブレーション画像とも呼ぶ）を得
る方法４００を示すフロー図を示す。一実施形態では、方法４００は、図１Ａのロボット
制御システム１１０の図１Ａの制御回路１１１によって実施される。上述したように、ロ
ボット制御システム１１０は、ロボットアーム及びカメラと通信するように構成された通
信インターフェースを備えることができる。
【００４２】
図５Ａに、方法４００が実施される環境例を示し、図５Ａは、カメラ４７０及びロボッ
ト４５０と通信する図１Ａのロボット制御システム１１０を含むロボット動作システム５
００を示す。カメラ４７０は、図１Ａ／図２Ａ／図３Ａのカメラ１７０／２７０／３７０
の一実施形態とすることができ、ロボットは、図１Ａ／図２Ａ／図３Ａのロボット１５０
／２５０／３５０の一実施形態とすることができる。ロボット４５０は、ベース４５２と
ベース４５２に対して移動可能なロボットアームとを備えることができる。ロボットアー
ムは、リンク４５４Ａ〜リンク４５４Ｅ等、１つ以上のリンクを備える。一実施形態では
、リンク４５４Ａ〜４５４Ｅは、互いに回転可能に取り付けることができる。例えば、リ
ンク４５４Ａは、ジョイント４５６Ａを介してロボットベース４５２に回転可能に取り付
けることができる。残りのリンク４５４Ｂ〜４５４Ｅは、ジョイント４５６Ｂ〜４５６Ｅ
を介して互いに回転可能に取り付けることができる。一実施形態では、リンク（例えば、
４５４Ｂ〜４５４Ｅ）は、１つ以上の直動ジョイントのみを介して、又は直動ジョイント
を他のタイプのジョイント（例えば、１つ以上の円筒ジョイント）と組み合わせて、接続
することができる。１つ以上の直動ジョイントを含むこうした実施形態では、リンクは、
互いに直線的に取り付けられていると言うことができる。一実施形態では、ベース４５２
は、ロボット４５０を、例えば、取付フレーム又は取付面（例えば、倉庫の床）に取り付
けるために使用することができる。一実施形態では、ロボット４５０は、リンク４５４Ａ
〜４５４Ｅを回転させることによりロボットアームを移動させるように構成されている複
数のモーターを備えることができる。例えば、モーターのうちの１つは、図５Ａにおいて
点線矢印によって示すように、ジョイント４５６Ａ及びベース４０２に対して第１のリン
ク４５４Ａを回転させるように構成することができる。同様に、複数のモーターのうちの
他のモーターは、リンク４５４Ｂ〜４５４Ｅを回転させるように構成することができる。
複数のモーターは、ロボット制御システム１１０によって制御することができる。図５Ａ
は、第５のリンク４５４Ｅに固定して配置されたキャリブレーションパターン４６０を更
に示し、それにより、リンク４５４Ａ〜４５４Ｅの回転又はロボット４５０の他の移動に
より、リンク４５４Ｅに対してキャリブレーションパターン４６０の位置も向きも変化し
ない。一実施形態では、リンク４５４Ｅの上にキャリブレーションパターン４６０を塗装
することができる。一実施形態では、キャリブレーションパターン４６０は、リンク４５
４Ｅに取り付けられているキャリブレーションボードの一部とすることができる。
【００４３】
図４に戻ると、方法４００は、一実施形態において、ステップ４０１で開始することが
でき、そこでは、制御回路１１１は、カメラ視野内に収まる（例えば、完全に収まる）仮
想立方体の全ての角位置を求めることができ、カメラ視野はカメラの視野を指すことがで
きる。図５Ｂは、カメラ４７０の視野とすることができる、カメラ視野例５１０を示し、
カメラ視野５１０内に収まる仮想立方体５５０を更に示す。一実施形態では、カメラ視野
５１０は、カメラ４７０から外向きに広がる仮想ピラミッドを形成することができる。場
合により、カメラ視野５１０の幅は、カメラ４７０の１つ以上のレンズの焦点距離によっ
て決まる可能性がある。図５Ｃは、仮想立方体５５０の角位置の一例を示す。より具体的
には、仮想立方体５５０は、仮想立方体５５０の８つの角に対応する８つの角位置５５１
Ａ〜５５１Ｈを有する。一実施形態では、仮想立方体の角位置を求めることは、角位置の
座標（例えば、
【数４６】
2020142367.tif 000048
）を求めることを含むことができる。
【００４４】
一実施形態では、仮想立方体５５０は空間を画定することができ、その空間の上又は中
で、ロボット４５０のロボットアームがキャリブレーションパターン４６０を移動させる
。カメラ４７０は、仮想立方体５５０の上又は中の種々の位置に対応するキャリブレーシ
ョンパターン４６０の複数の画像（キャリブレーション画像とも呼ぶ）を取り込むことが
できる。キャリブレーションパターン４６０は、球体等の異なる形状によって画定される
空間を通して移動させることができるが、仮想立方体５５０によって画定される空間は、
カメラ４７０のカメラ視野５１０の周縁部に近い方の位置を含むことができる。例えば、
仮想立方体５５０の８つの角位置は、カメラ視野５１０の周縁部に近い可能性がある。カ
メラ４７０が、レンズ歪み又は他の形態のカメラ歪みを示す場合、キャリブレーション画
像に対するレンズ歪みの影響は、例えば、キャリブレーションパターン４６０がカメラ視
野５１０の中心の周囲に位置する場合と比較して、キャリブレーションパターン４６０が
カメラ視野５１０の周縁部の近くに位置する場合、より顕著である可能性がある。したが
って、仮想立方体５５０は、歪みの影響がより顕著であるキャリブレーション画像の取得
を容易にすることができ、それにより、カメラキャリブレーションは、カメラ４７０の歪
みパラメーターに対してより正確な推定値を生成することができる。
【００４５】
図４に戻ると、方法４００はステップ４０３を更に含むことができ、そこでは、制御回
路１１１は、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散される複数の位置を求めるこ
とができ、キャリブレーションパターンは、複数の位置の各位置において少なくとも部分
的にカメラに可視である。
【００４６】
一実施形態では、複数の位置は、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して一様に分散
されている（均一に分散されているとも言う）。一実施形態では、複数の位置は、仮想立
方体の上に又は中に一様に分散されている厳密にｎ３個の位置とすることができ、ｎは、
２以上であるか又は３以上である正の整数である。例えば、図５Ｃは、仮想立方体５５０
の上に又は仮想立方体を通して一様に分散されている厳密に２７個の位置の一実施形態を
示す。一実施形態では、複数の一様に分散された位置は、複数の位置のうちの隣接する位
置の間に、仮想立方体の縁に沿って測定される、一様な間隔を有する。例えば、角位置５
５１Ａは、位置５５１Ｉ〜５５１Ｎに対する隣接する位置とすることができる。角位置５
５１Ａ及び隣接する位置５５１Ｉ〜５５１Ｎは、仮想立方体５５０の縁に沿って測定され
る、一様の間隔を有することができる。より具体的には、角位置５５１Ａは、隣接する位
置５５１Ｉ〜５５１Ｎの各々まで、縁５５３Ａ、５５３Ｂ又は５５３Ｃに沿って測定され
る、同じ距離を有することができる。この距離は、例えば、仮想立方体５５０の各辺の長
さの半分とすることができる。別の実施形態では、仮想立方体５５０は、ｎ３個のより小
さい、オーバーラップしない立方体（例えば、２７個のより小さい立方体）に分割するこ
とができ、より小さい立方体は、仮想立方体５５０を一様に分割する。こうした実施態様
では、複数の一様に分散された位置のうちの各位置は、それぞれのより小さい立方体の中
心位置とすることができる。
【００４７】
一実施形態では、複数の位置は、仮想立方体５５０を通してランダムに分散される。場
合により、制御回路１１１は、仮想立方体５５０を複数のオーバーラップしない領域に分
割することにより、かつ、複数のオーバーラップしない領域のうちの各領域にあるように
複数の位置のうちのそれぞれの位置を割り当てることにより、複数の位置を求めるように
構成され、特定の領域におけるそれぞれの位置は、その領域におけるランダムな位置とす
ることができる。場合により、制御回路１１１は、再帰的に又は反復的に、半分の領域の
各々をより小さい半分の領域に分割し、異なる半分領域に位置を割り当てるように構成す
ることができ、それにより、複数の位置は、仮想立方体５５０の１つの領域の周囲に密集
しない。
【００４８】
例えば、制御回路は、一連の反復にわたり複数の位置を求めるように構成することがで
き、複数の位置のうちの第１の位置は、仮想立方体内の任意の位置として求められ、一連
の反復のうちの第１の反復の間に求められ、仮想立方体は、第１の反復を実施するために
使用される第１の領域を形成する。図５Ｄは、第１の反復において求められる第１の位置
５５５Ａの一例を示す。この例では、残りの反復に対するそれぞれの位置は、残りの反復
の各々に対して以下を実施することにより求められる。すなわち、（ａ）先行する反復を
実施するために使用された領域を、オーバーラップしない第１の領域及び第２の領域に分
割し、第１の領域及び第２の領域の各々は、現反復を実施するために使用される領域であ
り、（ｂ）第１の領域及び第２の領域のうちのいずれが先行する位置を含むかを判断し、
先行する位置は、先行する反復において求められた複数の位置のうちのそれぞれの位置で
あり、（ｃ）現位置として、第１の領域及び第２の領域のうちの他方の内部の任意の位置
を求め、現位置は、現反復に対して求められる複数の位置のうちの位置である。例えば、
図５Ｄは、先行する反復（すなわち、第１の反復）で使用された領域を第１の半分領域５
５３Ａ及び第２の半分領域５５３Ｂに分割する第２の反復を示す。さらに、第１の反復に
対する位置は第１の半分領域５５３Ａにあるため、第２の反復に対する位置は、他方の第
２の反復領域５５３Ｂにある。図５Ｅは、先行する反復で使用された領域５５３Ａを第１
の反復領域５５３Ｃ及び第２の反復領域５５３Ｄに分割する第３の反復を示す。さらに、
先行する反復からの位置５５５Ａが半分領域５５３Ｄにあったため、第３の反復に対する
位置５５５Ｃは、他方の半分領域５５３Ｃにある。図５Ｆは、先行する反復で使用された
領域５５３Ｂを半分領域５５３Ｅ及び５５３Ｆに分割する第４の反復を示す。先行する反
復からの位置は半分領域５５３Ｆにあったため、第４の反復に対する位置５５５Ｄは他方
の半分領域５５３Ｅにある。
【００４９】
図４に戻ると、方法４００はステップ４０５を含み、そこでは、制御回路１１１は、ロ
ボットアームを制御して、ステップ４０３で求められた複数の位置までキャリブレーショ
ンパターンを移動させることができる。例えば、図５Ｂに関して、ロボット４５０は、ロ
ボットアームのリンク４５４Ａ〜４５４Ｅのうちの１つ以上を移動させることにより、ロ
ボットアームを移動させることができる。制御回路１１１は、例えば、ロボットに対して
複数のリンク４５４Ａ〜４５４Ｅを移動させる１つ以上の移動コマンドを生成し、通信イ
ンターフェース１１３を介して１つ以上の移動コマンドをロボット４５０に出力すること
ができる。より具体的には、制御回路１１１は、１つ以上の移動コマンドを通信インター
フェース１１３に出力することができ、通信インターフェース１１３は、ロボットアーム
（例えば、複数のリンク４５４Ａ〜４５４Ｅ）に対して、１つ以上の移動コマンドに基づ
き、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散されている複数の位置までキャリブレ
ーションパターンを移動させるように、ロボット４５０に１つ以上の移動コマンドを通信
することができる。一実施形態では、１つ以上の移動コマンドは、リンク４５４Ａ〜４５
４Ｅが互いに対して回転する回転の量を制御する１つ以上のモーターコマンドを含むこと
ができる。一実施形態では、制御回路は、デカルト座標
【数４７】
2020142367.tif 000049
として位置を求め、このデカルト座標に基づきモーターコマンドを決定するように構成す
ることができる。一実施形態では、制御回路１１１は、ロボットアームを（例えば、ロボ
ット４５０に通信される移動コマンドを介して）制御して、仮想立方体５５０の上に又は
仮想立方体５５０を通して分散されている複数の位置に対して、カメラ４７０に対する異
なるそれぞれの角度にキャリブレーションパターン４６０を傾けさせるように構成するこ
とができ、それにより、複数のそれぞれのキャリブレーション画像は、カメラ４７０に対
して異なるそれぞれの角度でキャリブレーションパターン４６０を取り込む。
【００５０】
一実施形態では、方法４００はステップ４０７を含み、そこでは、制御回路１１１は、
通信インターフェース１１３を介してカメラ４７０から複数のキャリブレーション画像を
取得するか又は他の方法で受け取ることができ、複数のキャリブレーション画像は、カメ
ラによって取り込まれ、ステップ４０３及び４０５の複数の位置におけるキャリブレーシ
ョンパターン４６０のそれぞれの画像である。場合により、ステップ４０７は、制御回路
が、複数の位置に配置されているキャリブレーションパターンに対応する複数のそれぞれ
のキャリブレーション画像を取り込むようにカメラを制御することを含むことができる。
例えば、図６Ａ〜図６Ｄは、カメラ４７０に対する異なる位置及び／又は異なるそれぞれ
の角度における図５Ａのキャリブレーションパターン４６０の４つのそれぞれの画像の一
例を示す。場合により、複数のそれぞれのキャリブレーション画像の各キャリブレーショ
ン画像は、それぞれのピクセル強度値を有するピクセルのアレイを含むことができる。一
実施形態では、キャリブレーション画像のうちの１つ以上は、キャリブレーションパター
ンの実際には直線である要素において又は要素の間で湾曲して現れる可能性がある歪みを
示す場合がある。歪みについては、図８Ｂに関してより詳細に後述する。
【００５１】
一実施形態では、ステップ４０７は、制御回路が、カメラコマンドを生成し、そのカメ
ラコマンドを、通信インターフェース１１３を介してカメラに通信することにより、キャ
リブレーション画像を取得することを含むことができる。カメラコマンドは、カメラによ
って受け取られると、カメラに対し、カメラ視野からキャリブレーション画像若しくは他
の任意の画像を取り込ませ、及び／又は、カメラに対し、取り込んだ画像を通信インター
フェース１１３に戻すように通信させることができ、それにより、通信インターフェース
１１３は、取り込まれた画像を制御回路１１１に通信することができる。したがって、そ
の結果、制御回路１１１は、通信インターフェース１１３を介してカメラから、取り込ま
れたキャリブレーション画像を受け取ることができる。一実施形態では、制御回路１１１
は、カメラコマンドを生成することなく、カメラから、取り込まれた画像を受け取ること
ができる。例えば、カメラは、制御回路１１１からのカメラコマンドを必要とすることな
く、周期的に又は定義されたトリガー条件に応じて、そのカメラ視野からキャリブレーシ
ョン画像又は他の任意の画像を自動的に取り込むことができる。こうした実施形態では、
カメラはまた、制御回路１１１からのカメラコマンドなしに、自動的に、キャリブレーシ
ョン画像を通信インターフェース１１３に通信するように構成することもでき、そのため
、通信インターフェース１１３は、画像を制御回路１１１に通信することができる。
【００５２】
図４に戻ると、方法４００はステップ４０９を含み、そこでは、制御回路１１１は、複
数のそれぞれのキャリブレーション画像に基づき、固有カメラパラメーターのそれぞれの
推定値を求めることができる。方法４００はステップ４１１を更に含み、そこでは、制御
回路１１１は、固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値に基づき、カメラ座標系とワ
ールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求める。一実施形態では、ステップ
４０９及び４１１は、固有キャリブレーションフェーズ及びハンド−アイキャリブレーシ
ョンフェーズの一部とすることができ、それらについてはより詳細に後述する。一実施形
態では、方法４００はステップ４１３を含むことができ、そこでは、制御回路は、カメラ
から後続する画像を受け取り、後続する画像に基づきかつ変換関数の推定値に基づく後続
する移動コマンドを（例えば、通信インターフェース１１３を介して）ロボットに出力す
ることにより、ロボットアームの配置を制御する。例えば、後続する画像は、カメラによ
って取り込まれた（例えば、自動的に又はカメラコマンドに応じて取り込まれた）包装品
又は他の物体の画像とすることができる。１つの例では、ステップ４１３は、変換関数及
び後続する画像を用いて物体−ワールド関係（例えば、行列
【数４８】
2020142367.tif 000050
）を求めることを含むことができ、この関係を使用して、包装品に対するロボットアーム
又はロボットの他の構成要素の配置を制御する移動コマンドを生成することができる。
【００５３】
一実施形態では、（仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散された位置までキャ
リブレーションパターンを移動させる）ステップ４０５において使用される仮想立方体は
、カメラ視野（例えば、５１０）内に収まる（例えば、完全に収まる）ことができる最大
仮想立方体とすることができる。一実施形態では、ステップ４０５において、仮想立方体
の全ての角位置までロボットアームがキャリブレーションパターンを移動させることがで
きる場合（例えば、そうした場合にのみ）、最大仮想立方体が使用される。そうでない場
合、ステップ４０５に対して、より小さい仮想立方体を使用することができる。例えば、
方法４００の１つの実施形態では、ステップ４０１は、ステップ４０５の前に実施され、
制御回路１１１が、カメラのカメラ視野内に収まる第１の仮想立方体を求めることを含む
。図７は、第１の仮想立方体６４９の一例を示し、それは、場合により、カメラのカメラ
視野に収まることができる最大仮想立方体とすることができる。その場合、制御回路１１
１は、（例えば、ロボット４５０の）ロボットアームが第１の仮想立方体の全ての角位置
までキャリブレーションパターンを移動させることができるか否かを判断することができ
る。ロボットアームがそのようにすることができる場合、ステップ４０３及び４０５にお
いて仮想立方体として、第１の仮想立方体を使用することができる。
【００５４】
場合により、制御回路１１１は、ロボットアームが、第１の仮想立方体６４９の１つ以
上の角位置までキャリブレーションパターンを移動させることができないと判断する場合
がある。例えば、制御回路１１１は、ロボットアームが、第１の仮想立方体６４９の６つ
の角位置までしかキャリブレーションパターンを移動させることができないと判断する場
合があり、第１の仮想立方体６４９の第７の角位置又は第８の角位置までキャリブレーシ
ョンパターンを移動させることができない場合がある。こうした判断は、キャリブレーシ
ョンパターンを第７の角位置及び第８の角位置の近くに配置することができない可能性を
反映する。こうした状況では、第１の仮想立方体６４９が、キャリブレーションパターン
がカメラによって撮影される位置を求めるために使用される場合、キャリブレーションパ
ターンを第７の角位置及び第８の角位置の近くに移動させることができないため、カメラ
は、第７の角位置及び第８の角位置の近くでキャリブレーションパターンのキャリブレー
ション画像を取り込むことができない可能性がある。この状況により、カメラキャリブレ
ーションに利用可能なキャリブレーション画像の多様性が低減する可能性があり、それに
より、カメラキャリブレーションの精度又はロバスト性が低下する可能性がある。したが
って、制御回路１１１は、ロボットアームが第１の仮想立方体６４９の少なくとも１つの
角位置までキャリブレーションパターンを移動させることができないという判断に応じて
、第１の仮想立方体６４９より小さい（例えば、２０％小さい）第２の仮想立方体６５０
を求めることができる。ロボットアームが、第２の仮想立方体６５０の全ての角位置まで
キャリブレーションパターンを移動させることができる場合、第２の仮想立方体６５０は
、ステップ４０３及び４０５の仮想立方体として使用することができる。
【００５５】
一実施形態では、制御回路は、ロボットアームが特定の位置までキャリブレーションパ
ターンを移動させることができるか否かを、物理的な物体（例えば、電源ケーブル）がロ
ボットアームからその位置までの経路を妨げているか否かを検出することに基づき、判断
することができる。一実施形態では、ロボットアームが、単に到達することができない幾
つかの位置がある可能性があり、その理由は、そうした位置が、ロボットのベースから遠
すぎるため、又は、ロボットアームがその物理的構造によりその位置まで移動することが
妨げられるためである。例えば、ロボットアームは、ロボットアームを構成している１つ
以上のリンクのサイズ、１つ以上のリンクの向き、１つ以上のリンクを接続するジョイン
トにより何度の自由度が与えられるか、又は他の何らかの制約により、妨げられる可能性
がある。一実施形態では、制御回路は、ロボットアームを実際に移動させることなく、上
記判断を行うことができる。別の実施形態では、制御回路は、ロボットアームを介して特
定の位置までキャリブレーションアームを移動させるように実際に試み、こうした試みが
成功するか否かを判断することにより、上記判断を行うことができる。
【００５６】
一実施形態では、ステップ４０５に対して、各角位置において、ロボットアームがカメ
ラに対する角度の定義された範囲内にあるようにキャリブレーションパターンを傾けるこ
とができる場合、特定の仮想立方体が使用される。場合により、ステップ４０５に対して
、上に列挙した条件が満足される場合にのみ、特定の仮想立方体が使用される。例えば、
カメラキャリブレーションは、キャリブレーションパターンとカメラとの間の角度が０度
〜４５度の範囲内にあるキャリブレーション画像のみを使用することができる。したがっ
て、一実施形態では、ステップ４０１は、制御回路１１１が、ロボットアームが第１の仮
想立方体６４９の全ての角位置までキャリブレーションパターンを移動させることができ
るか否かと、第１の仮想立方体６４９の全ての角位置のうちの各角位置において、カメラ
に対する角度の定義された範囲内にある角度までキャリブレーションパターンを傾けるこ
とができるか否かとを判断することを含むことができる。制御回路が、ロボットアームが
第１の仮想立方体６４９の１つ以上の角位置までキャリブレーションパターンを移動させ
ることができないか、又は、ロボットアームが、第１の仮想立方体６４９の少なくとも１
つの角位置において、カメラに対する角度の定義された範囲内にある角度までキャリブレ
ーションパターンを傾けることができないと判断した場合、制御回路１１１は、第２の仮
想立方体６５０の全ての角位置を求めることができる。上記条件が満足される場合、ステ
ップ４０５に対して、第２の仮想立方体６５０を使用することができる。
【００５７】
一実施形態では、制御回路１１１は、キャリブレーションパターンの画像に基づき、焦
点パラメーターの値と露出パラメーターの値とを求めるように構成することができる。場
合により、この確定は、ステップ４０１の前に実施することができる。例えば、制御回路
１１１は、ステップ４０１の前にキャリブレーションパターンの第１のキャリブレーショ
ン画像を取り込むようにカメラを制御し、キャリブレーションパターンの少なくとも１つ
のパターン要素（例えば、ドット）の強度のレベル及びコントラストのレベルを求めるよ
うに構成することができる。制御回路１１１は、第１のキャリブレーション画像における
パターン要素のうちの少なくとも１つの強度のレベル及びコントラストのレベルのうちの
少なくとも一方に基づき、カメラの露出パラメーター（例えば、絞り、シャッタースピー
ド又はＩＳＯ）及び焦点パラメーターのそれぞれの値を求めるように構成することができ
る。その場合、これらのパラメーターのそれぞれの値は、カメラが、ステップ４０７にお
いてキャリブレーションパターンのキャリブレーション画像を取り込むために使用するこ
とができる。
【００５８】
上述したように、カメラキャリブレーションは、キャリブレーションパターン４６０の
画像等、キャリブレーション画像に基づくことができる。一実施形態では、キャリブレー
ションパターン４６０は、平坦なキャリブレーションボードに印刷することができる。キ
ャリブレーションボードは、カーボンファイバー等、温度によって誘発される反りに対し
て耐性がある材料から形成することができる。図８Ａは、キャリブレーションパターン４
６０の一例を示し、それは、矩形格子の仮想直線格子線（４６３１〜４６３５及び４６５
１〜４６５５）に沿って配置されている複数のパターン要素４６１１〜４６１２５を含む
ことができる。例えば、仮想格子線は、一様に間隔を空けて配置された直線４６３１〜４
６３５の第１の組と、一様に間隔を空けて配置された直線４６５１〜４６５５の第２の組
とを含むことができ、仮想格子線４６３１〜４６３５の第１の組は、仮想格子線４６５１
〜４６５５の第２の組に対して直交している。一実施形態では、パターン要素４６１１〜
４６１２５の各々は円形ドットとすることができる。一実施形態では、パターン要素４６
１１〜４６１２５は、サイズが異なる場合がある。例えば、パターン要素４６１８、４６
１１３及び４６１１４は、第１の直径を有し、残りの全てのパターン要素は、第１の直径
より小さい第２の直径を有する。一実施形態では、複数のパターン要素４６１１〜４６１
２５は、定義されたサイズ（複数の場合もある）とそれらの間の定義された間隔とを有す
る。例えば、第１の直径及び第２の直径は、キャリブレーションパターン４６０のメーカ
ー（例えば、キャリブレーションボード製造業者）によって定義された値とすることがで
き、カメラキャリブレーション中に既知の値とすることができる。さらに、複数のパター
ン要素４６１１〜４６１２５は、格子線４６５１〜４６５５に沿って定義された距離Δｄ
１を有し、格子線４６３１〜４６３５に沿って定義された距離Δｄ２を有することができ
、それらの定義された距離は、カメラキャリブレーション中に既知の値とすることができ
る。一実施形態では、Δｄ１はΔｄ２に等しい。一実施形態では、パターン要素４６１１
〜４６１２５は、全て同じサイズ（例えば、同じ直径）を有することができ、キャリブレ
ーションパターン４６０は、キャリブレーションパターン４６０の向きを示す特徴（例え
ば、回転非対称形状）を更に含むことができる。
【００５９】
上述したように、パターン座標系は、キャリブレーションパターン４６０等のキャリブ
レーションパターンに対して定義することができる。一実施形態では、パターン要素４６
１１３等、キャリブレーションパターン４６０の中心にある又は中心に近いパターン要素
が、キャリブレーション座標系の原点を定義することができる。この実施形態では、
【数４９】
2020142367.tif 000051
軸は、仮想格子線４６３１〜４６３５に位置合せすることができ、
【数５０】
2020142367.tif 000052
軸は、仮想格子線４６５１〜４６５５に位置合せすることができ、
【数５１】
2020142367.tif 000053
軸は、キャリブレーションパターン４６０によって形成された平面に対して直交する。
【００６０】
パターン要素は、直線仮想線に沿って配置されているが、レンズ歪みの影響により、キ
ャリブレーション画像では湾曲経路に沿って配置されているように見える可能性がある。
例えば、図８Ｂは、キャリブレーション画像がレンズ歪みの影響を含む、キャリブレーシ
ョンパターン４６０に対するキャリブレーション画像の一例を示す。例えば、キャリブレ
ーションパターン４６０におけるパターン要素は、矩形格子の直線に沿って配置されてい
るが、レンズ歪みにより、パターン要素は、湾曲経路に沿って配置されているかのように
見える可能性がある。より詳細に後述するように、カメラキャリブレーションは、キャリ
ブレーション画像における湾曲の検出に基づき、１つの歪みパラメーター又は一組の歪み
パラメーターの推定値を求めることができる。
【００６１】
上述したように、カメラキャリブレーションの一態様は、後述する固有キャリブレーシ
ョンフェーズ（固有キャリブレーションの実施とも呼ぶ）を含むことができる。一実施形
態では、固有キャリブレーションは、歪みパラメーター及び射影行列等、図１Ａ／図３Ｂ
／図５Ａのカメラ１７０／３７０／４７０の固有カメラパラメーターに対してそれぞれの
推定値を求めることを含むことができる。
【００６２】
一実施形態では、射影行列は、値がスカラー値から形成された行列である、固有カメラ
パラメーターとすることができる。例えば、カメラ１７０／３７０／４７０の射影行列Ｋ
は、９個のスカラー値から構成された３×３行列として定義することができる。上述した
ように、射影行列の一例は以下の通りである。
【数５２】
2020142367.tif 000054
【００６３】
一実施形態では、射影行列は、以下のように、カメラのカメラ視野内のパターン要素の
座標
【数５３】
2020142367.tif 000055
を、パターン要素がキャリブレーション画像に現れるピクセル座標
【数５４】
2020142367.tif 000056
に射影する線形変換又は他の写像を定義する。
【数５５】
2020142367.tif 000057
【００６４】
上記関係は、レンズ歪みがないと想定することができる。上記例では、ベクトル［Ｘ／
Ｚ  Ｙ／Ｚ  １］Ｔは、カメラ座標系における同次３Ｄ座標であり、ベクトル［ｕ  ｖ  
１］Ｔは、画像センサー座標系における同次３Ｄ座標である。
【００６５】
一実施形態では、パターン要素のピクセル座標
【数５６】
2020142367.tif 000058
は、キャリブレーション画像におけるパターン要素の中心の推定値を指すことができる。
例えば、パターン要素が、キャリブレーション画像において円形ドットとして現れる場合
、ピクセル座標は、円形ドットの中心とすることができる。状況により、パターン要素は
、キャリブレーションパターン上では実際には円形ドットであっても、キャリブレーショ
ン画像において楕円形として現れる場合がある。このように現れるのは、カメラとキャリ
ブレーションパターンとの間の角度に起因する可能性がある。これらの状況では、パター
ン要素のピクセル座標は、楕円形の幾何学的中心とはわずかに異なる可能性がある。
【００６６】
一実施形態では、ｆｘ、ｆｙ、Ｃｘ及びＣｙの各々は、射影行列の成分とすることがで
き、値がスカラー値である固有カメラパラメーターでもあり得る。上述したように、パラ
メーターｆｘ及びｆｙは、カメラの焦点距離とＸ又はＹ方向における画像センサーのピク
セルサイズとに基づくスケールファクターとすることができる。パラメーターＣｘ及びＣ
ｙは、画像センサー座標系で表される画像中心のピクセル座標とすることができる。
【００６７】
一実施形態では、歪みパラメーターは、歪み関数のパラメーターとすることができる。
より具体的には、カメラのレンズ歪みは、カメラの視野内の
【数５７】
2020142367.tif 000059
に実際に位置するパターン要素を、そのパターン要素が
【数５８】
2020142367.tif 000060
に位置するかのように見えるようにする、１つ以上の関数ｄｘ及びｄｙとしてモデル化す
ることができる。このモデルでは、射影行列Ｋは、
【数５９】
2020142367.tif 000061
ではなく
【数６０】
2020142367.tif 000062
に適用される。この現象は、以下のように表すことができる。
【数６１】
2020142367.tif 000063
【００６８】
上記例では、Ｘ／Ｚ及びＹ／Ｚは、
【数６２】
2020142367.tif 000064
及び
【数６３】
2020142367.tif 000065
としてより単純に書かれる。非線形歪み関数ｄｘが、
【数６４】
2020142367.tif 000066
及び
【数６５】
2020142367.tif 000067
の関数として
【数６６】
2020142367.tif 000068
を求めることができ、非線形歪み関数ｄｙが、
【数６７】
2020142367.tif 000069
及び
【数６８】
2020142367.tif 000070
の関数として
【数６９】
2020142367.tif 000071
を求めることができる。場合により、固有カメラパラメーターは、歪み関数ｄｘ又はｄｙ
におけるパラメーターとすることができ、その場合、固有カメラパラメーターは、歪みパ
ラメーターと呼ぶことができる。
【００６９】
一実施形態では、歪み関数は、多項式歪みモデルに基づくことができ、そこでは、
【数７０】
2020142367.tif 000072
である。
【００７０】
上記例では、
【数７１】
2020142367.tif 000073
である。さらに、この例における固有カメラパラメーターは、ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｐ１、
ｐ２を含むことができ、それらの各々は、より具体的には、歪みパラメーターと呼ぶこと
ができる。場合により、歪みパラメーターのうちの幾つか又は全てが、スカラー値である
値を有することができる。
【００７１】
一実施形態において、歪み関数は、有理歪みモデルに基づくことができ、そこでは、
【数７２】
2020142367.tif 000074
である。
【００７２】
上記例では、
【数７３】
2020142367.tif 000075
であり、ｋ１、ｋ２、ｋ３、ｋ４、ｋ５、ｋ６、ｐ１及びｐ２の各々は固有カメラパラメ
ーター、より具体的には歪みパラメーターである。
【００７３】
一実施形態では、歪み関数は、視野モデルに基づくことができ、そこでは、
【数７４】
2020142367.tif 000076
である。
【００７４】
上記例では、ωは、固有カメラパラメーター、より具体的には、値がスカラー値である
歪みパラメーターである。
【００７５】
より詳細に後述するように、固有キャリブレーションフェーズの幾つかの事例は、歪み
パラメーターの推定値を求めることを含むことができ、その推定値は、逆歪み関数
【数７５】
2020142367.tif 000077
及び
【数７６】
2020142367.tif 000078
に適用される場合、レンズ歪みの影響を補償することができる値とすることができる。例
えば、逆歪み関数は、歪みパラメーターの推定値が適用されると、湾曲を示す画像（例え
ば、図８Ｂの画像）を、湾曲を低減させるか又はなくす「無歪み」画像に変換することが
できる。
【００７６】
図９Ａ及び図９Ｂは、カメラキャリブレーションを実施する方法例９００のフロー図を
示し、カメラキャリブレーションは、固有キャリブレーションフェーズを含むことができ
る。本方法は、異なる段階において異なる固有カメラパラメーターの推定された値を求め
ることができる。方法９００は、例えば、図１Ａのロボット制御システム１１０の図１Ａ
の制御回路１１１によって実施することができる。上述したように、ロボット制御システ
ム１１０は、図５Ａのロボット４５０等のロボット、及び、カメラ視野５１０を有する、
図５Ａのカメラ４７０等のカメラと通信することができる。ロボット４５０は、図５Ａの
キャリブレーションパターン４６０等のキャリブレーションパターンが配置されるロボッ
トアームを有することができる。キャリブレーションパターン４６０は、図３Ｃ及び図８
Ａに示すもの等、パターン座標系にそれぞれの定義されたパターン要素位置（例えば、パ
ターン座標）を有する、図８Ａの複数のパターン要素４６１１〜４６１２５を含む。パタ
ーン座標系は、キャリブレーションパターン４６０の位置及び向きに関して定義された座
標系とすることができる。例えば、図８Ａに示すように、パターン座標系は、座標軸
【数７７】
2020142367.tif 000079
、
【数７８】
2020142367.tif 000080
及び
【数７９】
2020142367.tif 000081
によって定義される。一実施形態では、パターン要素４６１１３は、パターン座標系の原
点であり、その定義されたパターン要素位置は、パターン座標
【数８０】
2020142367.tif 000082
である。この実施形態では、パターン要素４６１１４の定義されたパターン要素位置は、
例えば、
【数８１】
2020142367.tif 000083
であり、ここで、ｄ１は、既知である定義された値である。別の例として、パターン要素
４６１８の定義されたパターン要素位置は、
【数８２】
2020142367.tif 000084
である。
【００７７】
一実施形態では、方法９００はステップ９０１で開始することができ、そこでは、制御
回路１１１は、ロボットアームを制御して、カメラ視野（例えば、図５Ｂの５１０）内の
少なくとも１つの位置までキャリブレーションパターン（例えば４６０）を移動させるこ
とができ、カメラ視野はカメラの視野（例えば、４７０）を指すことができる。場合によ
り、ステップ９０１は、制御回路１１１が、ロボット制御システム１１０の通信インター
フェース１１３に出力する移動コマンドを生成し、通信インターフェース１１３に移動コ
マンドを出力することを含むことができる。通信インターフェース１１３は、ロボットに
移動コマンドを通信することができ、移動コマンドにより、ロボットアームは、カメラ視
野における少なくとも１つの位置までキャリブレーションパターンを移動させることがで
きる。一実施形態では、ステップ９０１は、図４のステップ４０１〜４０５と同様に実施
することができる。
【００７８】
ステップ９０２において、制御回路１１１は、通信インターフェース１１３を介してカ
メラからキャリブレーション画像を取得するか又は他の方法で受け取り、キャリブレーシ
ョン画像は、カメラによって取り込まれ、少なくとも１つの位置におけるキャリブレーシ
ョンパターンの画像である。一実施形態では、ステップ９０２は、ステップ４０７と同様
に実施することができる。一実施形態では、ステップ９０２は、制御回路１１１が、カメ
ラコマンドを介して、図６Ａ〜図６Ｄ又は図８Ｂにおけるキャリブレーション画像のうち
の１つ等、少なくとも１つの位置にあるキャリブレーションパターンに対応するキャリブ
レーション画像を取り込むように、カメラを制御することを含むことができる。
【００７９】
ステップ９０３において、制御回路１１１は、複数のパターン要素がキャリブレーショ
ン画像に現れるそれぞれの位置を示す複数の画像パターン要素位置（取り込まれたパター
ン要素位置とも呼ぶ）を求めることができる。例えば、パターン要素の各々は円形ドット
である場合があり、特定の円形ドットの取り込まれた要素位置は、円形ドットがキャリブ
レーション画像に現れるピクセル座標［ｕ  ｖ］Ｔとすることができ、より具体的には、
円形ドットの中心の推定されたピクセル座標とすることができる。
【００８０】
ステップ９０５において、制御回路１１１は、複数の画像パターン要素位置（例えば、
一組の［ｕ  ｖ］Ｔ座標）に基づき、かつ定義されたパターン要素位置（例えば、一組の
【数８３】
2020142367.tif 000085
座標）に基づき、カメラの第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求めることが
できる。場合により、カメラは、レンズ及び画像センサーを備え、第１の固有カメラパラ
メーターは、画像センサーへの画像射影を記述する射影行列とすることができる。例えば
、第１の固有カメラパラメーターは射影行列Ｋとすることができる。場合により、第１の
固有カメラパラメーターは、パラメーターｆｘ、ｆｙ、Ｃｘ及びＣｙのうちの１つ等、射
影行列Ｋの成分とすることができる。
【００８１】
上述したように、射影行列Ｋは、様々なパターン要素の
【数８４】
2020142367.tif 000086
のそれぞれの既知の座標に基づき、かつ、様々なパターン要素がキャリブレーションパタ
ーンのキャリブレーション画像に現れるそれぞれの既知の［ｕ  ｖ］Ｔ座標に基づき、推
定することができる。一実施形態では、［ｕ  ｖ］Ｔは、
【数８５】
2020142367.tif 000087
に関連することができる。この実施形態では、
【数８６】
2020142367.tif 000088
は、図３Ｂ及び図３Ｃに示すもの等の、パターン座標系とカメラ座標系との関係を記述す
る線形変換とすることができる。例えば、それは、以下の関係を反映することができる。
【数８７】
2020142367.tif 000089
【００８２】
場合により、
【数８８】
2020142367.tif 000090
は、回転行列Ｒ及び並進ベクトルｔを含むことができる。例えば、それは、以下の形式の
４×４行列として書くことができる。
【数８９】
2020142367.tif 000091
【００８３】
一実施形態では、ステップ９０５は、複数のピクセル座標［ｕ  ｖ］Ｔ及びそれらの対
応する座標
【数９０】
2020142367.tif 000092
に基づいて、Ｋ及び
【数９１】
2020142367.tif 000093
を解くことを含むことができる。一実施形態では、パースペクティブ−ｎポイント（pers
pective-n-point）アルゴリズムを用いて、
【数９２】
2020142367.tif 000094
の推定値を求めることができる。一実施形態では、このステップは、レンズ歪みも考慮す
ることができ、歪みパラメーターの推定値を求めることができる。しかしながら、この推
定された値は、ステップ９０５が実施された後に破棄することができ、又はより一般的に
は、方法９００の他のステップでは使用されない。一実施形態では、ステップ９０５は、
開示内容が引用することにより全体として本明細書の一部をなす、Zhengyou Zhangによる
「A Flexible New Technique for Camera Calibration」（Technical Report MSR-TR-98-
71）において考察されている、カメラキャリブレーションアルゴリズム（Zhangのアルゴ
リズムとも呼ぶ）に基づいて実施することができる。より具体的には、Zhangのアルゴリ
ズムは、［ｕ  ｖ］Ｔ及び
【数９３】
2020142367.tif 000095
座標を使用して、射影行列Ｋの推定値、
【数９４】
2020142367.tif 000096
行列の推定値、及び１つの歪みパラメーター又は一組の歪みパラメーターの推定値を求め
ることができる。この例では、射影行列Ｋの推定値は、より詳細に後述するステップ９０
７に対して使用することができ、
【数９５】
2020142367.tif 000097
の推定された値及び／又は歪みパラメーター（複数の場合もある）の推定値は破棄される
場合があり、又は、代替的に、上記推定値のうちの１つ以上は、より詳細に後述するよう
に、ステップ９０７において、パラメーター値の初期推量として使用することもできる。
【００８４】
ステップ９０７において、制御回路は、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値
に基づき、かつ、複数の画像パターン要素位置（取り込まれたパターン要素位置とも呼ぶ
）に基づき、カメラの第２の固有カメラパラメーター（複数の場合もある）の第１の推定
値を求めることができる。場合により、第２の固有カメラパラメーターは、レンズによっ
てもたらされる歪みを記述する歪みパラメーターとすることができる。例えば、上述した
ように、第２の固有カメラパラメーターは、非線形歪み関数ｄｘ及びｄｙに対して使用さ
れる歪みパラメーターとすることができる。
【００８５】
一実施形態では、ステップ９０７において、制御回路は、（ａ）第２の固有カメラパラ
メーター（複数の場合もある）の初期推定値を求めることと、（ｂ）第２の固有カメラパ
ラメーター（複数の場合もある）の初期推定値、射影行列の第１の推定値、及びキャリブ
レーション画像に基づき、レンズによってもたらされる歪みを補償するキャリブレーショ
ン画像の変更されたバージョンを生成することと、（ｃ）キャリブレーション画像の変更
されたバージョンにおける湾曲の量を求めることと、（ｄ）キャリブレーション画像の変
更されたバージョンにおける湾曲の量に基づき第２の固有カメラパラメーターの初期推定
値を調整して、湾曲の量を低減させる第２の固有カメラパラメーターの調整された推定値
を生成することであって、該調整された推定値は、第２の固有カメラパラメーターの第１
の推定値であることとによって、第２の固有カメラパラメーター（複数の場合もある）（
例えば、歪みパラメーター（複数の場合もある））の第１の推定値を求めることができる
。一実施形態では、第２の固有カメラパラメーターに対する初期推定値は、ゼロ値又は一
組のゼロ値を有することができる（例えば、上記歪み関数におけるｋ１、ｋ２、ｋ３、ｐ
１及び／又はｐ２はゼロに等しい）。一実施形態では、第２の固有カメラパラメーターに
対する初期推定値は、ステップ９０５の結果から得ることができる。例えば、ステップ９
０５がZhangのアルゴリズムを使用する場合、このアルゴリズムは、第２の固有カメラパ
ラメーターに対する推定値を出力することができ、この出力された推定値は、第２の固有
カメラパラメーターの初期推定値としてステップ９０７に入力することができる。
【００８６】
一実施形態では、キャリブレーション画像の変更されたバージョンは、キャリブレーシ
ョン画像におけるレンズ歪みを補償しようと試みるバージョンとすることができる。例え
ば、変更されたバージョンは、キャリブレーション画像に逆歪み関数
【数９６】
2020142367.tif 000098
及び
【数９７】
2020142367.tif 000099
を適用することにより生成することができる。1つの例では、カメラによって取り込まれ
るキャリブレーション画像は、パターン要素がキャリブレーション画像に現れる位置を表
すピクセル座標［ｕ，ｖ］Ｔによって表すことができ、キャリブレーション画像の変更さ
れたバージョンは、同じパターン要素が、当該変更されたバージョンにおいて現れる位置
を表すピクセル座標
【数９８】
2020142367.tif 000100
によって表すことができる。この例では、ピクセル座標
【数９９】
2020142367.tif 000101
は、射影行列Ｋ及び逆歪み関数の推定値によって計算することができる。より具体的には
、上述したように、射影行列の推定値を用いて、逆射影行列を求めることができ、それを
用いて以下を求めることができる。
【数１００】
2020142367.tif 000102
【００８７】
さらに上述したように、上記結果を逆歪みに適用して、以下を求めることができる。
【数１０１】
2020142367.tif 000103
【００８８】
上記例では、パターン要素に対する
【数１０２】
2020142367.tif 000104
及び
【数１０３】
2020142367.tif 000105
は、レンズ歪みが適用される場合にパターン要素がカメラの視野において現れる場所に関
連し、
【数１０４】
2020142367.tif 000106
及び
【数１０５】
2020142367.tif 000107
は、レンズ歪みに対する補償がある場合にパターン要素がカメラの視野において現れる場
所に関連する。射影行列を
【数１０６】
2020142367.tif 000108
及び
【数１０７】
2020142367.tif 000109
に適用して、関係
【数１０８】
2020142367.tif 000110
に基づき、ピクセル座標
【数１０９】
2020142367.tif 000111
を求めることができる。
【００８９】
上記例では、逆歪み関数は、１つ以上の歪みパラメーターを含むことができる。１つ以
上の歪みパラメーターに対する推定値は、レンズ歪みを最適に補償するように最適化する
ことができる。より具体的には、推定値は、１つ以上の歪みパラメーターに対してそれぞ
れ１つ以上の推定された値を含むことができ、キャリブレーション画像の変更されたバー
ジョンにおいて歪みの量を最小限にするか又は他の方法で低減させるように最適化するこ
とができる。例えば、制御回路１１１は、いずれの推定値がキャリブレーション画像の変
更されたバージョンにおいて湾曲の量を最小限にするかを評価するために、キャリブレー
ション画像の異なる変更されたバージョンを生成するように、１つ以上の歪みパラメータ
ーに対して異なる推定を試行することができ、湾曲の量は、湾曲スコアとして求めること
ができる。歪みパラメーターに対する最適な推定値は、歪みパラメーターの第１の推定値
として扱うことができる。上述したように、キャリブレーションパターンは、場合により
、直線格子線に沿って配置されるパターン要素を含むことができる。レンズ歪みにより、
パターン要素は、キャリブレーション画像において、湾曲経路に沿って配置されているか
のように見える可能性がある。歪みのないキャリブレーション画像の変更されたバージョ
ンは、いかなる湾曲も示さない可能性があり、それにより、パターン要素は、キャリブレ
ーション画像の変更されたバージョンにおいて、直線格子線に沿って配置されているかの
ように見える。
【００９０】
一実施形態では、直線当てはめ（line fitting）技法を用いて、キャリブレーション画
像の変更されたバージョンにおける湾曲の量を求めることができる。例えば、キャリブレ
ーションパターンにおける複数のパターン要素は、複数のドット（例えば、円形ドット）
である場合がある。こうした場合、制御回路は、ステップ９０７において、キャリブレー
ション画像の変更されたバージョンにおいて複数のドットを通して（例えば、ドットのそ
れぞれの中心を通して）複数の直線を当てはめ、複数の直線のうちの各直線と、直線が当
てはめられる複数のドットのうちのそれぞれのドット（例えば、ドットのそれぞれの中心
）との間の距離に基づき、湾曲の量を求めることにより、湾曲の量を求めることができる
。キャリブレーション画像の変更されたバージョンが歪んでいなかった場合、各直線は、
その直線が当てはめられるドットとゼロの距離、又はより具体的には、ドットのそれぞれ
の中心とゼロの距離を有する。例えば、直線は、ドットのそれぞれの中心を通る。しかし
ながら、図１０Ａは、或る程度のレンズ歪みを示すキャリブレーション画像を示す。その
結果、直線のうちの１つ以上は、その直線が当てはめられるドットの全てのそれぞれの中
心は通らない。図１０Ｂは、図１０Ａのドットの一部に対する直線当てはめを示す。この
図では、４つのドットを通して当てはめられる直線は、４つのドットのうち３つのドット
のそれぞれの中心からずれている。湾曲の量は、当てはめられた直線から出ているそれぞ
れの矢印によって示すように、図１０Ｂにおける各ドットの中心と当てはめられた直線と
の間のそれぞれの距離に基づいて計算することができる。一実施形態では、キャリブレー
ション画像の変更されたバージョンに対する湾曲の量は、例えば、直線当てはめに関与す
る個々の直線に対するそれぞれの湾曲スコアの合計とすることができる、総湾曲スコアに
よって表すことができる。一実施形態では、ステップ９０７は、キャリブレーション画像
の変更されたバージョンに対する総湾曲スコアを最小限にするように、複数の歪みパラメ
ーターのそれぞれの推定された値を最適化することを含むことができ、変更されたバージ
ョンは、推定された値に基づいて生成される。
【００９１】
図９Ｂに示すように、ステップ９０９において、制御回路１１１は、第２の固有カメラ
パラメーターの第１の推定値に基づき、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値と
第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値とを求めることができる。一実施形態では
、ステップ９０９における判断はまた、複数の画像パターン要素位置と定義されたパター
ン要素位置とにも基づく。ステップ９０９において、第２の固有カメラパラメーターの第
１の推定値を用いて、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値を精密化することが
でき、精密化された推定値は、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値である。上
述したように、ステップ９０７において第２の固有カメラパラメーターは別個の段階で推
定されるため、第２の固有カメラパラメーターのこの推定値は、第１の固有カメラパラメ
ーターの第１の推定値及び第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値が同じ段階で同
時に求められる状況と比較して、より正確である可能性がある。一実施形態では、その後
、第２の固有カメラパラメーターのこのより正確な推定値を用いて、第１の固有カメラパ
ラメーターのより適切な更新された推定値を生成することができ、更新された推定値は、
第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値である。
【００９２】
一実施形態では、ステップ９０９において、Zhangのアルゴリズムを使用することがで
きる。より具体的には、Zhangのアルゴリズムは、入力として、第２の固有カメラパラメ
ーターに対する初期推量値を受け入れることができる。初期推量値は、Zhangのアルゴリ
ズムに対する任意選択的な入力とすることができる。場合により、この任意選択的な入力
は、ステップ９０５において使用されていない可能性がある。しかしながら、この任意選
択的な入力はステップ９０９において使用することができ、そこでは、第２の固有カメラ
パラメーターの第１の推定値は、Zhangのアルゴリズムに対する初期推量値として適用さ
れ、Zhangのアルゴリズムは、複数の画像パターン要素位置と定義されたパターン要素位
置とを更に使用して、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値を生成することがで
きる。一実施態様では、Zhangのアルゴリズムは、第２の固有カメラパラメーターの第２
の推定値を更に生成することができ、カメラ座標系とパターン座標との関係を記述する変
換関数（例えば、
【数１１０】
2020142367.tif 000112
）の推定値を更に出力することができる。
【００９３】
ステップ９０１〜９０９は、カメラキャリブレーションプロセスの固有キャリブレーシ
ョンフェーズの一部とすることができる。一実施形態では、固有キャリブレーションフェ
ーズは、制御回路が、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値と第２の固有カメラ
パラメーターの第２の推定値とを用いて、パターン要素のシミュレートされた位置を求め
、それらの推定値を調整して、パターン要素のシミュレートされた位置と実際の位置との
差を最小限にする第３の推定値を生成する段階を更に含むことができる。
【００９４】
より具体的には、制御回路は、（ａ）第１の変換関数の推定値、第２の固有カメラパラ
メーターの第２の推定値、及び第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値に基づいて
、キャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリブレ
ーション画像を求めることと、（ｂ）シミュレートキャリブレーション画像とカメラによ
って取り込まれたキャリブレーション画像との差を求めることと、（ｃ）差に基づき、第
２の固有カメラパラメーターの第２の推定値と第１の固有カメラパラメーターの第２の推
定値とを調整して、差を低減させる、第２の固有カメラパラメーターの調整された推定値
及び第１の固有カメラパラメーターの調整された推定値を生成することであって、第２の
固有カメラパラメーターの調整された推定値は、第２の固有カメラパラメーターの第３の
推定値であり、第１の固有カメラパラメーターの調整された推定値は、第１の固有カメラ
パラメーターの第３の推定値であることと、によって、第２の固有カメラパラメーターの
第３の推定値と第１の固有カメラパラメーターの第３の推定値とを求めることができる。
【００９５】
一実施形態では、シミュレートキャリブレーション画像は、様々なパターン要素のシミ
ュレートされたピクセル座標［ｕｓｉｍｕｌａｔｅｄ  ｖｓｉｍｕｌａｔｅｄ］Ｔを含む
ことができる。パターン要素に対するシミュレートされたピクセル座標は、固有カメラパ
ラメーターの、例えば
【数１１１】
2020142367.tif 000113
のそれぞれの推定値に基づいてパターンが現れる場所を予測する、予測されたピクセル座
標とすることができる。例えば、シミュレートされたピクセル座標は、以下の関係に基づ
くことができる。
【数１１２】
2020142367.tif 000114
【００９６】
上記例では、Ｋは、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値とすることができ、
第１の固有カメラパラメーターの第３の推定値を見つけるように調整することができる。
歪み関数ｄｘ及びｄｙは、第２の固有カメラパラメーター（複数の場合もある）の第２の
推定値に基づくことができ、それは、第２の固有カメラパラメーターの第３の推定値を見
つけるように調整することができる。さらに、
【数１１３】
2020142367.tif 000115
は、ステップ９０９から得られる推定値とすることができ、［Ｘ’  Ｙ’  Ｚ’］ｐａｔ
ｔｅｒｎは、パターン座標系におけるパターン要素の既知の座標である。
【００９７】
上記例では、制御回路１１１は、それぞれのシミュレートされたピクセル座標と実際の
ピクセル座標との間の距離を計算することができ、シミュレートされたピクセル座標は、
［Ｘ’  Ｙ’  Ｚ’］ｐａｔｔｅｒｎにおけるパターン要素がシミュレートキャリブレー
ション画像に現れる場所を表し、実際のピクセル座標は、パターン要素が、カメラによっ
て取り込まれたキャリブレーション画像に実際に現れる場所を表す。制御回路１１１は、
第１の固有カメラパラメーター（射影行列Ｋ）の第２の推定値と、第２の固有カメラパラ
メーター（複数の場合もある）（例えば、歪みパラメーター（複数の場合もある））の推
定値と、
【数１１４】
2020142367.tif 000116
の推定値とを、距離が最小化する（例えば、ゼロに近づく）まで調整することにより、最
適化を実施することができる。これらのパラメーターに対する調整された推定値は、それ
らの第３の推定値になることができる。一実施形態では、第１の固有カメラパラメーター
の第３の推定値は、第１の固有カメラパラメーターの最終推定値とすることができ、第２
の固有カメラパラメーターの第３の推定値は、第２の固有カメラパラメーターの最終推定
値とすることができ、それにより、固有キャリブレーションフェーズの出力は、第１の固
有カメラパラメーター及び第２の固有カメラパラメーターの第３の推定値とすることがで
きる。
【００９８】
上述したように、カメラキャリブレーションは、固有キャリブレーションフェーズに加
えてステレオキャリブレーションフェーズを含むことができる。例えば、システム１００
Ａ等、２つ以上のカメラを含むシステムでは、ロボット制御システム１１０は、第１のカ
メラ及び第２のカメラと通信するように構成される。第１のカメラは、第１のカメラの位
置及び向きに関して定義される第１のカメラ座標系を有することができ、第２のカメラは
、第２のカメラの位置及び向きに関して定義される第２のカメラ座標系を有することがで
きる。この例では、ロボット制御システム１１０の制御回路１１１は、第１のカメラ座標
系と第２のカメラ座標系との関係を記述する関数（例えば、行列）を求めることにより、
ステレオキャリブレーションフェーズを実施するように構成することができる。
【００９９】
例えば、ロボット制御システム１１０は、複数のカメラと通信する場合、複数のカメラ
の各々に対する固有カメラパラメーターの値を推定し、複数のカメラの互いに対する位置
及び／又は互いに対するそれらの向きを推定するように構成することができる。一実施形
態では、２つのカメラ（例えば、図１Ａの１７０及び１８０）の間の相対位置及び向きは
、２つのカメラの間の並進ベクトル及び回転行列として表すことができる。
【０１００】
上述したように、カメラキャリブレーションは、ハンド−アイキャリブレーションフェ
ーズを含むことができる。例えば、ステップ９１１において、制御回路１１１は、第１の
固有カメラパラメーターの第２の推定値と第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値
とに基づき、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数（例えば、
【数１１５】
2020142367.tif 000117
）の推定値を求めることができる。上述したように、カメラ座標系は、カメラの位置及び
向きに関して定義される座標系とすることができ、ワールド座標系は、ロボットのベース
に対して固定である位置に関して定義される座標系である。ステップ９１１は、固有カメ
ラパラメーターの第２の推定値に直接基づくことができ、又は、それらの固有カメラパラ
メーターの第２の推定値に間接的に基づくことができる。例えば、ステップ９１１は、第
１の固有カメラパラメーターの第３の推定値と第２の固有カメラパラメーターの第３の推
定値とに直接基づくことができ、それらは、さらに、第１の固有カメラパラメーターの第
２の推定値と第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値とに基づく。こうした場合、
ステップ９１１は、固有カメラパラメーターの第２の推定値に間接的に基づく。
【０１０１】
一実施形態では、
【数１１６】
2020142367.tif 000118
は、第１の変換関数の一例とすることができ、
【数１１７】
2020142367.tif 000119
は、第２の変換関数の一例とすることができる。場合により、第２の変換関数は、第１の
変換関数に基づいて求めることができる。
【０１０２】
より具体的な例では、ハンド−アイキャリブレーションの目的は、（第３の変換関数の
一例とすることができる）
【数１１８】
2020142367.tif 000120
及び
【数１１９】
2020142367.tif 000121
に基づき、（第４の変換関数の一例とすることができる）
【数１２０】
2020142367.tif 000122
及び
【数１２１】
2020142367.tif 000123
を求めることとすることができる。
【０１０３】
一実施形態では、ハンド−アイキャリブレーションは、以下の関係に基づくことができ
る。
【数１２２】
2020142367.tif 000124
【０１０４】
上記例では、
【数１２３】
2020142367.tif 000125
及び
【数１２４】
2020142367.tif 000126
は、ハンド−アイキャリブレーションフェーズの開始時に既知であるか又は求めることが
できる。例えば、
【数１２５】
2020142367.tif 000127
は、ロボット制御システム１１０がロボット（例えば、図１Ａの１５０）に通信した移動
コマンドに基づいて求めることができる。１つの例では、移動コマンドは、ロボットのロ
ボットアームを形成するリンクの回転をもたらすモーターコマンドとすることができ、
【数１２６】
2020142367.tif 000128
は、モーターコマンドによってもたらされる回転から求めることができる。一例では、
【数１２７】
2020142367.tif 000129
は、固有キャリブレーションフェーズから推定される射影行列Ｋに基づいて求めることが
できる。例えば、
【数１２８】
2020142367.tif 000130
は、以下の関係に基づく。
【数１２９】
2020142367.tif 000131
【０１０５】
上記例では、
【数１３０】
2020142367.tif 000132
は、パターン要素のカメラの視野における座標とすることができ、パターン要素が現れる
キャリブレーション画像から、かつ、射影行列の推定値及び歪みパラメーターの推定値か
ら推定することができる。場合により、
【数１３１】
2020142367.tif 000133
は、パースペクティブ−ｎポイント（perspective-n-point）アルゴリズムを使用して推
定することができ、パースペクティブ−ｎポイントアルゴリズムは、射影行列の推定値と
カメラの歪みパラメーター（複数の場合もある）の推定値とを用いて、
【数１３２】
2020142367.tif 000134
を求めることができる。射影行列及び歪みパラメーター（複数の場合もある）のこうした
推定値は、固有キャリブレーションフェーズからのものとすることができ、又は、カメラ
の製造業者からの定義された値とすることができる。別の例では、
【数１３３】
2020142367.tif 000135
自体が、固有キャリブレーションフェーズの副産物とすることができる。例えば、固有キ
ャリブレーションフェーズがZhangのアルゴリズムを使用する場合、アルゴリズムは、
【数１３４】
2020142367.tif 000136
の推定値を出力することができ、この推定値は、ハンド−アイキャリブレーションフェー
ズのために保存することができる。
【０１０６】
一実施形態では、方程式
【数１３５】
2020142367.tif 000137
は、未知の行列
【数１３６】
2020142367.tif 000138
及び
【数１３７】
2020142367.tif 000139
に対して非線形であり非凸である。非凸形式は、行列の値に対する異なる推量を通して反
復することの有効性を制限する可能性があり、その理由は、反復により、大域的に最適で
はなく局所的にのみ最適である解が導き出される可能性があるためである。したがって、
ハンド−アイキャリブレーションフェーズの実施態様は、上記方程式を凸形式に再公式化
することを含むことができる。一実施形態では、再公式化は、ベクトル化行列のクロネッ
カー積として上記方程式を書き換えることを含むことができる。
【０１０７】
より具体的には、上記方程式は、以下のように書き換えることができる。
【数１３８】
2020142367.tif 000140
【０１０８】
この方程式は、さらに、以下のように２つの方程式として書き換えることができる。
【数１３９】
2020142367.tif 000141
【０１０９】
上記方程式では、様々な回転行列及び並進ベクトルに対する命名は、以下のように書か
れる。
【数１４０】
2020142367.tif 000142
【０１１０】
上記方程式は、上記行列及びクロネッカー積のベクトル化バージョンを使用して以下の
方程式として書き換えることができる。
【数１４１】
2020142367.tif 000143
【０１１１】
上記例では、Ｉ３は３×３単位行列である。上記方程式は、線形かつ凸であり、それに
より、ＲＸ、ｔＸ、ＲＺ、ｔＺの最適な値、すなわち、
【数１４２】
2020142367.tif 000144
を解くのを容易にすることができる。より具体的には、上記方程式において、項
【数１４３】
2020142367.tif 000145
及び
【数１４４】
2020142367.tif 000146
は、
【数１４５】
2020142367.tif 000147
及び
【数１４６】
2020142367.tif 000148
に属する成分を含むため、既知とすることができる。したがって、上記方程式は、未知の
項である
【数１４７】
2020142367.tif 000149
を解くことができる。上述したように、方程式の線形及び凸の性質により、この未知の項
を解くことをより容易にすることができ、未知の項の解は、
【数１４８】
2020142367.tif 000150
及び
【数１４９】
2020142367.tif 000151
の成分であるＲＸ、ｔＸ、ＲＺ、ｔＺを再構築するために使用することができる。
【０１１２】
一実施形態では、上記方程式に対する解により、完全回転行列ではないＲＸ及びＲＺが
導き出される可能性があり、その理由は、それらが各々、互いに直交ではない列ベクトル
を含む可能性があるためである。この実施形態では、制御回路１１１は、ＲＸから、互い
に直交する列ベクトルを有する行列
【数１５０】
2020142367.tif 000152
を導出することができる。同様に、制御回路１１１は、ＲＺから、互いに直交する列ベク
トルを有する回転行列
【数１５１】
2020142367.tif 000153
を導出することができる。一実施形態では、制御回路１１１は、直交プロクラステス問題
を解くことに基づき、この演算を実施することができ、それは、非直交行列ＲＸ（フロベ
ニウスノルムに関する）に最も近い直交行列
【数１５２】
2020142367.tif 000154
を見つけることと、非直交行列ＲＺに最も近い直交行列
【数１５３】
2020142367.tif 000155
を見つけることとを含む。場合により、これは、特異値分解を介して行うことができ、そ
れは、
【数１５４】
2020142367.tif 000156
がＲＸに等しいような行列ＣＸ及びＤＸを見つけることと、Σが対角行列である場合、
【数１５５】
2020142367.tif 000157
がＲＺに等しいような行列ＣＺ及びＤＺを見つけることとを含むことができる。この実施
形態では、
【数１５６】
2020142367.tif 000158
は、
【数１５７】
2020142367.tif 000159
として求めることができ、
【数１５８】
2020142367.tif 000160
は、
【数１５９】
2020142367.tif 000161
として求めることができる。
【０１１３】
一実施形態では、制御回路１１１は、直交行列
【数１６０】
2020142367.tif 000162
及び
【数１６１】
2020142367.tif 000163
を使用して、並進ベクトルｔＸ及びｔＺを更に更新することができる。更新された並進ベ
クトルは、
【数１６２】
2020142367.tif 000164
及び
【数１６３】
2020142367.tif 000165
と呼ぶことができる。幾つかの実施態様では、更新は、上記方程式ＲＺｔＢ−ＲＡｔＸ＋
ｔＺ＝ｔＡを使用するが、ＲＺの代わりに
【数１６４】
2020142367.tif 000166
を使用し、ｔＸの代わりに
【数１６５】
2020142367.tif 000167
を使用し、ｔＺの代わりに
【数１６６】
2020142367.tif 000168
を使用することにより、行うことができる。結果として得られる方程式は、
【数１６７】
2020142367.tif 000169
として表すことができ、それは、
【数１６８】
2020142367.tif 000170
と書き換えることができる。上記方程式は、
【数１６９】
2020142367.tif 000171
及び
【数１７０】
2020142367.tif 000172
に対して解くことができる。結果として得られる回転行列及び並進ベクトルは、
【数１７１】
2020142367.tif 000173
及び
【数１７２】
2020142367.tif 000174
の推定値を形成することができ、それらは、
【数１７３】
2020142367.tif 000175
として表すことができる。
【０１１４】
一実施形態では、ハンド−アイキャリブレーションフェーズは、上記パラメーターを使
用してキャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリ
ブレーション画像を求めることと、シミュレートキャリブレーション画像と、キャリブレ
ーションパターンの実際の画像である実際のキャリブレーション画像との差を最小限にす
るように、上記パラメーターの値を調整することとを含むことができる。より具体的には
、制御回路１１１は、第４の変換関数（例えば、
【数１７４】
2020142367.tif 000176
）の推定値、第３の変換関数（例えば、
【数１７５】
2020142367.tif 000177
）の推定値、第２の変換関数（例えば、
【数１７６】
2020142367.tif 000178
）の推定値に基づき、かつ、第１の固有カメラパラメーター（例えば、射影行列Ｋ）の第
２の推定値に（直接又は間接的に）基づき、キャリブレーションパターンのシミュレート
キャリブレーション画像を求めることができる。シミュレートキャリブレーション画像は
、例えば、パターン要素がシミュレートキャリブレーション画像に現れる場所のピクセル
座標
【数１７７】
2020142367.tif 000179
、パターン要素に対するシミュレートされた座標は、パターン要素が上記変換関数のそれ
ぞれの推定値に基づくキャリブレーション画像に現れる場所を予測する、予測された座標
とすることができる。例えば、シミュレートされたピクセル座標は、以下の関係に基づい
て計算することができる。
【数１７８】
2020142367.tif 000180
【０１１５】
一実施形態では、シミュレートキャリブレーション画像は、レンズ歪みの影響を考慮す
る必要はない。別の実施形態では、シミュレートキャリブレーション画像は、Ｘ／Ｚ及び
Ｙ／Ｚに歪み関数を適用することによる等、レンズ歪みの影響を考慮する。
【０１１６】
一実施形態では、シミュレートキャリブレーション画像は、カメラによって取り込まれ
た実際のキャリブレーション画像の変更されたバージョンと比較することができる。変更
されたバージョンは、カメラのレンズによってもたらされる歪みを補償することができる
。より具体的には、実際のキャリブレーション画像は、パターン要素のピクセル座標［ｕ
，ｖ］Ｔによって表すことができ、レンズ歪みを示す可能性がある。キャリブレーション
画像の変更されたバージョンは、パターン要素のピクセル座標
【数１７９】
2020142367.tif 000181
によって表すことができ、レンズ歪みの影響を補償することができる。上述したように、
キャリブレーション画像の変更されたバージョンは、以下の関係に基づいて求めることが
できる。
【数１８０】
2020142367.tif 000182
【０１１７】
一実施形態では、制御回路１１１は、シミュレートキャリブレーション画像におけるパ
ターン要素のシミュレートされたピクセル座標と、カメラによって取り込まれるキャリブ
レーション画像の変更されたバージョンにおける対応するパターン要素のピクセル座標と
の（例えば、
【数１８１】
2020142367.tif 000183
【数１８２】
2020142367.tif 000184
との）差を求めることができる。一実施形態では、差は、
【数１８３】
2020142367.tif 000185
として求められる距離として表すことができる。
【０１１８】
一実施形態では、制御回路１１１は、少なくとも、第４の変換関数（例えば、
【数１８４】
2020142367.tif 000186
）の推定値と、第２の変換関数（例えば、
【数１８５】
2020142367.tif 000187
）の推定値とを調整して、シミュレートキャリブレーション画像とキャリブレーション画
像の変更されたバージョンとの差を低減させることができる。例えば、制御回路１１１は
、
【数１８６】
2020142367.tif 000188
及び
【数１８７】
2020142367.tif 000189
の成分のそれぞれの値を調整し、調整された行列に基づいて
【数１８８】
2020142367.tif 000190
を再計算し、再計算された
【数１８９】
2020142367.tif 000191
に基づいて距離を求めることができる。制御回路１１１は、上記距離を最小限にするよう
に調整を繰り返すことができる。一実施形態では、制御回路１１１は、シミュレートキャ
リブレーション画像における誤差を最小限にするように上記行列を調整することができ、
誤差は、（ａ）キャリブレーション画像の変更されたバージョンにおける全てのパターン
要素のそれぞれのピクセル座標と、（ｂ）シミュレートキャリブレーション画像における
同じ対応するパターン要素のそれぞれのピクセルとの間のそれぞれの距離の和とすること
ができる。一実施形態では、調整は、ネルダー−ミード（Nelder-Mead）アルゴリズム、
ブロイデン−フレッチャー−ゴールドファーブ−シャンノ（ＢＦＧＳ：Broyden-Flecher-
Goldfarb-Shanno）アルゴリズム及び最急降下法アルゴリズム等、制約なし非線形最適化
問題を解く最適化アルゴリズムに基づくことができる。一実施形態では、上記最適化は、
【数１９０】
2020142367.tif 000192
、Ｋ及び／又は１つ以上の歪みパラメーターのそれぞれの値に対する調整も含むことがで
きる。一実施形態では、最適化の結果は、ハンド−アイキャリブレーションフェーズに対
する最終推定値（例えば、
【数１９１】
2020142367.tif 000193
及び／又は
【数１９２】
2020142367.tif 000194
の最終推定値）とすることができる。
【０１１９】
図９Ｂに戻ると、方法９００は、ステップ９１１の後に実施されるステップ９１３を含
むことができる。ステップ９１３では、制御回路１１１は、カメラから後続する画像を受
け取り、後続する画像に基づきかつ変換関数の推定値に基づく後続する移動コマンドを（
例えば、通信インターフェース１１３を介して）ロボットに出力することにより、ロボッ
トアームの配置を制御することができる。例えば、後続する画像は、コンベヤベルト上の
包装品又はカメラ視野内の別の物体の画像とすることができる。カメラは、自動的に、又
は、制御回路１１１によって生成され通信インターフェースを介してカメラに通信される
カメラコマンドに応じて、後続する画像を取り込むことができる。一実施形態では、制御
回路１１１は、変換関数（例えば、
【数１９３】
2020142367.tif 000195
）の推定値に基づき、後続する移動コマンドを生成することができる。例えば、
【数１９４】
2020142367.tif 000196
を使用して、撮影された物体（例えば、包装品）と、物体と相互作用するロボットとの関
係を、以下の関係に基づいて求めることができる。
【数１９５】
2020142367.tif 000197
【０１２０】
上記方程式では、
【数１９６】
2020142367.tif 000198
は、カメラキャリブレーションから求められ、
【数１９７】
2020142367.tif 000199
は、場合により、マシンビジョンアルゴリズムから求めることができる。本明細書で考察
するカメラキャリブレーションは、
【数１９８】
2020142367.tif 000200
のより正確な推定値等、より正確なキャリブレーション情報を生成するため、このキャリ
ブレーション情報は、
【数１９９】
2020142367.tif 000201
のより正確な推定値をもたらすことができ、それにより、ロボットが、物体とのよりロバ
ストな相互作用を提供するように制御されるのを可能にすることができる。
【０１２１】
図１１Ａは、カメラキャリブレーションの固有キャリブレーションフェーズの一実施形
態を示す別の図を提供する。場合により、図１１Ａの動作は、例えば、図１Ａのロボット
制御システム１１０の図１Ａの制御回路１１１によって実施することができる。一実施形
態では、固有キャリブレーションフェーズは、段階０を含み、そこでは、複数のキャリブ
レーション画像が受け取られ、当該キャリブレーション画像はキャリブレーションパター
ンの画像である。キャリブレーションパターンは、ロボットのロボットアームに固定して
取り付けることができ、パターンドットであるパターン要素を有することができる。パタ
ーンドットの各々は、定義されたパターン要素位置を有することができ、それは、この例
では、３Ｄパターン座標
【数２００】
2020142367.tif 000202
とすることができる。複数のキャリブレーション画像のうちの各キャリブレーション画像
に対して、パターンドットの各々はまた、画像パターン要素位置（取り込まれたパターン
要素位置とも呼ぶ）を有することもでき、それは、この例では、２Ｄピクセル座標とする
ことができる。一実施形態では、固有キャリブレーションフェーズの段階０は、パターン
座標系におけるパターンドットのそれぞれの３Ｄパターン座標を求めることと、パターン
ドットが複数のキャリブレーション画像において現れる２Ｄピクセル座標を求めることと
を含む。
【０１２２】
一実施形態では、固有キャリブレーションフェーズの段階１は、パターンドットの３Ｄ
パターン座標及び２Ｄピクセル座標を、射影行列Ｋ、変換関数
【数２０１】
2020142367.tif 000203
及び歪み関数の歪みパラメーターに対するそれぞれの値を推定するアルゴリズムに入力す
ることを含む。例えば、段階１は、Zhangのアルゴリズムを用いて、射影行列Ｋの第１の
推定値を生成することができる。この例では、Zhangのアルゴリズム又は他の何らかのア
ルゴリズムはまた、同じ段階において、
【数２０２】
2020142367.tif 000204
の推定値及び歪みパラメーターのそれぞれの値もまた求めることができるが、これらの推
定値は、次の段階に対して破棄するか又は他の方法で無視することができる。一実施形態
では、Zhangのアルゴリズムは、任意選択的な入力として、１つ以上のそれぞれの歪みパ
ラメーターに対する１つ以上の推量値を有することができる。しかしながら、図１１Ａの
例では、この任意選択的な入力は段階１では使用されない。
【０１２３】
一実施形態では、固有キャリブレーションフェーズの段階２は、射影行列Ｋの第１の推
定値を線直線化（line straightening）アルゴリズムに入力することを含み、線直線化ア
ルゴリズムは、歪みパラメーターの第１の推定値、又は、一組の歪みパラメーターのそれ
ぞれの推定値の第１の組を生成することができる。一実施形態では、線直線化アルゴリズ
ムは、方法９００のステップ９０７に関してかつ図１０Ａ及び図１０Ｂに関して上述した
操作を含むことができる。
【０１２４】
一実施形態では、固有キャリブレーションフェーズの段階３は、歪みパラメーターの第
１の推定値（又は、複数の歪みパラメーターのそれぞれの推定値の第１の組）を使用して
、射影行列Ｋの第２の推定値、歪みパラメーターの第２の推定値（又は、複数の歪みパラ
メーターのそれぞれの推定値の第２の組）及び
【数２０３】
2020142367.tif 000205
の推定値を生成することを含む。場合により、段階３において、Zhangのアルゴリズムが
再度使用される。しかしながら、この段階は、上述した任意選択的な入力として歪みパラ
メーターの第１の推定値（又は、複数の歪みパラメーターのそれぞれの推定値の第１の組
）を使用することができ、任意選択的な入力は、Zhangのアルゴリズムからのより正確な
出力をもたらす推量とすることができる。
【０１２５】
一実施形態では、固有キャリブレーションフェーズの段階４は、射影行列の第３の推定
値と歪みパラメーターの第３の推定値（又は、複数の歪みパラメーターに対するそれぞれ
の推定値の第３の組）とを求めることを含む。図１１Ａに示すように、段階４は、オプテ
ィマイザーを用いて実施することができる。上述したように、オプティマイザーによって
実施される最適化は、
【数２０４】
2020142367.tif 000206
の推定値、Ｋの第２の推定値、及び歪みパラメーターの第２の推定値に基づき、キャリブ
レーションパターンのシミュレートキャリブレーション画像を求めることと、シミュレー
トキャリブレーション画像とキャリブレーションパターンの実際のキャリブレーション画
像との差を最小限にするように第２の推定値を調整することとを含むことができる。
【０１２６】
図１１Ａの上記実施形態では、段階１における
【数２０５】
2020142367.tif 000207
の推定値及び／又は歪みパラメーターのそれぞれの値は、次の段階に対して破棄するか又
は他の方法で無視することができる。別の実施形態では、段階１に続く任意の段階に対し
て、上記推定値のうちの１つ以上を使用することができる。例えば、図１１Ｂに示すよう
に、段階１における歪みパラメーター値の推定値は、固有キャリブレーションフェーズの
段階２における歪みパラメーター値の初期推量として使用することができる。さらに、図
１１Ｂにおいて、
【数２０６】
2020142367.tif 000208
の推定値を用いて、図１２のハンド−アイキャリブレーションフェーズの段階２において
ハンド−アイキャリブレーションを実施することができる。
【０１２７】
図１２は、カメラキャリブレーションのハンド−アイキャリブレーションフェーズの実
施形態例を示す図であり、これもまた、図１Ａのロボット制御システム１１０によって実
施することができる。場合により、ハンド−アイキャリブレーションフェーズは、図１１
Ａの固有キャリブレーションフェーズの後に実施される。一実施形態では、ハンド−アイ
キャリブレーションフェーズの段階１は、
【数２０７】
2020142367.tif 000209
及び
【数２０８】
2020142367.tif 000210
の推定値を求めることを含む。場合により、
【数２０９】
2020142367.tif 000211
は、例えば、ロボットのロボットアームの複数のモーターに対するそれぞれの回転量を示
すセンサー値を含むことができる、モーター読取値に基づく。場合により、
【数２１０】
2020142367.tif 000212
は、画像処理アルゴリズムに基づき、射影行列Ｋの最終推定値と歪みパラメーターの最終
推定値（又は、複数の歪みパラメーターの推定値の最終の組）に基づくことができる。一
例では、
【数２１１】
2020142367.tif 000213
は、図１１Ｂの固有キャリブレーションフェーズの段階１からのものとすることができる
。
【０１２８】
一実施形態では、ハンド−アイキャリブレーションフェーズの段階２は、
【数２１２】
2020142367.tif 000214
及び
【数２１３】
2020142367.tif 000215
を求めることを含む。この判断は、例えば、方程式
【数２１４】
2020142367.tif 000216
を解くことを含むことができる。
【０１２９】
一実施形態では、ハンド−アイキャリブレーションフェーズの段階３は、少なくとも
【数２１５】
2020142367.tif 000217
及び
【数２１６】
2020142367.tif 000218
の推定値を調整することを含む。この調整は、キャリブレーションパターンのシミュレー
トキャリブレーション画像とキャリブレーションパターンの実際のキャリブレーション画
像との差を最小限にすることに基づいて最適化を実施することができる、オプティマイザ
ーによって実施することができる。シミュレートキャリブレーション画像は、上述したよ
うに、
【数２１７】
2020142367.tif 000219
に基づくことができる。一実施形態では、
【数２１８】
2020142367.tif 000220
及び
【数２１９】
2020142367.tif 000221
の調整された推定値は、ハンド−アイキャリブレーションフェーズのその最終推定値とす
ることができる。
【０１３０】
様々な実施形態の簡単な説明
本開示の実施形態Ａ１は、通信インターフェース及び制御回路を備えるロボット制御シ
ステムに関する。通信インターフェースは、ロボット及びカメラ視野を有するカメラと通
信するように構成され、ロボットは、ベースと、キャリブレーションパターンが配置され
ているロボットアームとを有する。制御回路は、ａ）カメラ視野内に収まる仮想立方体の
全ての角位置を求めることと、ｂ）仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散される
複数の位置を求めることと、ｃ）通信インターフェースを介してロボットに移動コマンド
を出力することにより、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散される複数の位置
までキャリブレーションパターンを移動させるようにロボットアームを制御することと、
ｄ）通信インターフェースを介してカメラから複数のキャリブレーション画像を受け取る
ことであって、複数のキャリブレーション画像は、カメラによって取り込まれ、複数の位
置におけるキャリブレーションパターンのそれぞれの画像であることと、ｅ）複数のキャ
リブレーション画像に基づき、固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値を求めること
と、ｆ）固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値に基づき、カメラ座標系とワールド
座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることであって、カメラ座標系は、カ
メラの位置及び向きに関して定義された座標系であり、ワールド座標系は、ロボットのベ
ースに対して固定である位置に関して定義された座標系であることとにより、カメラキャ
リブレーションを実施するように構成される。制御回路は、カメラキャリブレーションが
実施された後、通信インターフェースを介してカメラから後続する画像を受け取り、後続
する画像に基づきかつ変換関数の推定値に基づく後続する移動コマンドを、通信インター
フェースを介してロボットに出力することにより、ロボットアームの配置を制御するよう
に、更に構成される。
【０１３１】
実施形態Ａ２は、実施形態Ａ１のロボット制御システムを含み、複数の位置は、仮想立
方体の上に又は仮想立方体を通して一様に分散されている。
【０１３２】
実施形態Ａ３は、実施形態Ａ２のロボット制御システムを含み、複数の位置は、該複数
の位置のうちの隣接する位置の間に、仮想立方体の縁に沿って測定される一様の間隔を有
する。
【０１３３】
実施形態Ａ４は、実施形態Ａ１〜Ａ３のうちの任意の１つのロボット制御システムを含
み、制御回路は、ロボットアームが仮想立方体の全ての角位置までキャリブレーションパ
ターンを移動させることができるという判断に応じて、複数の位置までキャリブレーショ
ンパターンを移動させるようにロボットアームを制御するように構成されている。
【０１３４】
実施形態Ａ５は、実施形態Ａ４のロボット制御システムを含み、制御回路は、（ａ）ロ
ボットアームが、仮想立方体の全ての角位置までキャリブレーションパターンを移動させ
ることができるという判断、及び（ｂ）ロボットアームが、仮想立方体の全ての角位置の
うちの各角位置において、カメラに対する角度の定義された範囲内にある角度までキャリ
ブレーションパターンを傾けることができるという判断に応じてのみ、複数の位置までキ
ャリブレーションパターンを移動させるようにロボットアームを制御するように構成され
ている。
【０１３５】
実施形態Ａ６は、実施形態Ａ５のロボット制御システムを含み、仮想立方体は、制御回
路によって求められる第２の仮想立方体である。この実施形態では、制御回路は、カメラ
視野内に収まる第１の仮想立方体を求めるように更に構成される。制御回路は、ロボット
アームが、第１の仮想立方体の１つ以上の角位置までキャリブレーションパターンを移動
させることができないと判断するか、又は、ロボットアームが、第１の仮想立方体の１つ
以上の角位置に対して、カメラに対する角度の定義された範囲内にある角度までキャリブ
レーションパターンを傾けることができないと判断するように更に構成される。制御回路
は、（ａ）ロボットアームが第１の仮想立方体の１つ以上の角位置までキャリブレーショ
ンパターンを移動させることができないという判断、又は（ｂ）ロボットアームが、第１
の仮想立方体の１つ以上の角位置に対して、カメラに対する角度の定義された範囲内にあ
る角度までキャリブレーションパターンを傾けることができないという判断のうちの少な
くとも一方に応じて、第２の仮想立方体の全ての角位置を求めるように構成される。
【０１３６】
実施形態Ａ７は、実施形態Ａ６のロボット制御システムを含み、第１の仮想立方体は、
カメラ視野内に収まることができる最大サイズの仮想立方体であり、第２の仮想立方体は
、第１の仮想立方体より小さい。
【０１３７】
実施形態Ａ８は、実施形態Ａ１〜Ａ７のうちの任意の１つのロボット制御システムを含
み、複数の位置は厳密にｎ３個の位置を含み、ｎは２以上の整数である。
【０１３８】
実施形態Ａ９は、実施形態Ａ１〜Ａ８のうちの任意の１つのロボット制御システムを含
み、制御回路は、移動コマンドを介して、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して一様
に分散される複数の位置に対してカメラに対する異なるそれぞれの角度までキャリブレー
ションパターンを傾けるように、ロボットアームを制御するように構成され、それにより
、複数のそれぞれのキャリブレーション画像は、カメラに対する異なるそれぞれの角度に
おけるキャリブレーションパターンを取り込む。
【０１３９】
実施形態Ａ１０は、実施形態Ａ１〜Ａ９のうちの任意の１つのロボット制御システムを
含み、キャリブレーションパターンは複数のパターン要素を含み、制御回路は、複数のキ
ャリブレーション画像が受け取られる前にカメラから第１のキャリブレーション画像を受
け取るように構成され、第１のキャリブレーション画像は、キャリブレーションパターン
の画像であり、複数のそれぞれのキャリブレーション画像が取り込まれる前にカメラによ
って取り込まれる。制御回路は、第１のキャリブレーション画像におけるパターン要素の
うちの少なくとも１つの強度のレベル及びコントラストのレベルを求め、第１のキャリブ
レーション画像におけるパターン要素のうちの少なくとも１つの強度のレベル及びコント
ラストのレベルのうちの少なくとも一方に基づき、カメラの露出パラメーター及び焦点パ
ラメーターのそれぞれの値を求めるように更に構成されている。複数のそれぞれのキャリ
ブレーション画像は、当該露出パラメーター及び焦点パラメーターのそれぞれの値を備え
たカメラによって取り込まれる。
【０１４０】
実施形態Ａ１１は、実施形態Ａ４〜Ａ１０のうちの任意の１つのロボット制御システム
を含み、制御回路は、仮想立方体を複数の非オーバーラップ領域に分割することにより、
かつ、複数の位置のそれぞれの位置を複数の非オーバーラップ領域の各領域となるように
割り当てることにより、複数の位置を求めるように構成されている。
【０１４１】
実施形態Ａ１２は、実施形態Ａ４〜Ａ１１のうちの任意の１つのロボット制御システム
を含み、制御回路は、一連の反復にわたり複数の位置を求めるように構成され、該複数の
位置のうちの第１の位置は、仮想立方体内の任意の位置として求められ、かつ、一連の反
復のうちの第１の反復の間に求められ、仮想立方体は、第１の反復を実施するために使用
される第１の領域を形成する。この実施形態では、残りの反復に対するそれぞれの位置は
、該残りの反復の各々に対し、（ａ）先行する反復を実施するために使用された領域を、
互いにオーバーラップしない第１の半分領域及び第２の半分領域に分割することであって
、該第１の半分領域及び該第２の半分領域の各々は、現反復を実施するために使用される
領域であることと、（ｂ）第１の半分領域及び第２の半分領域のうちのいずれが先行する
位置を含むかを判断することであって、該先行する位置は、先行する反復において求めら
れた複数の位置のそれぞれの位置であることと、（ｃ）現位置として、第１の半分領域及
び第２の半分領域のうちの他方における任意の位置を求めることであって、現位置は、現
反復に対して求められる複数の位置のうちの１つの位置であることとを実施することによ
り、求められる。
【０１４２】
実施形態Ａ１３は、ロボット制御を実施する方法に関する。この実施形態では、方法は
、ａ）ロボット制御システムにより、カメラ視野を示す情報を求めることであって、ロボ
ット制御システムは、カメラと通信し、かつ、ベース、ロボットアーム及び該ロボットア
ームに配置されたキャリブレーションパターンを有するロボットと通信するように構成さ
れた通信インターフェースを備え、カメラ視野はカメラの視野であることと、ｂ）ロボッ
ト制御システムにより、カメラ視野内に収まる仮想立方体の全ての角位置を求めることと
、ｃ）ロボット制御システムにより、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散され
る複数の位置を求めることと、ｄ）ロボット制御システムにより、通信インターフェース
に移動コマンドを出力することであって、該通信インターフェースは、ロボットに移動コ
マンドを通信して、ロボットアームに対し、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分
散される複数の位置までキャリブレーションパターンを移動させるように構成されること
と、ｅ）ロボット制御システムにより、通信インターフェースから複数のキャリブレーシ
ョン画像を受け取ることであって、該通信インターフェースは、カメラから複数のキャリ
ブレーション画像を受け取るように構成され、該複数のキャリブレーション画像は、カメ
ラにより取り込まれ、複数の位置におけるキャリブレーションパターンの複数のそれぞれ
の画像であることと、ｆ）ロボット制御システムにより、複数のキャリブレーション画像
に基づき固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値を求めることと、ｇ）ロボット制御
システムにより、固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値に基づき、カメラ座標系と
ワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることであって、カメラ座標
系は、通信インターフェースが通信するように構成されるカメラの位置及び向きに関して
定義された座標系であり、ワールド座標系は、通信インターフェースが通信するように構
成されるロボットのベースに対して固定である位置に関して定義される座標系であること
と、ｈ）ロボット制御システムにより、通信インターフェースから後続する画像を受け取
ることであって、該通信インターフェースは、固有カメラパラメーターのそれぞれの推定
値と変換関数の推定値とを求めた後、カメラから後続する画像を受け取るように構成され
ることと、ｉ）ロボット制御システムにより、後続する画像に基づき、かつ、変換関数の
推定値に基づき、後続する移動コマンドを生成することと、ｊ）ロボット制御システムに
より、通信インターフェースに後続する移動コマンドを出力することであって、該通信イ
ンターフェースは、ロボットアームの配置を制御するようにロボットに後続する移動コマ
ンドを通信するように構成されることとを含む。
【０１４３】
実施形態Ａ１４は、ロボット制御システムの制御回路によって実行されると、制御回路
に対して、ａ）カメラ視野を示す情報を求めることであって、ロボット制御システムは、
カメラと通信し、かつ、ベース、ロボットアーム及び該ロボットアームに配置されたキャ
リブレーションパターンを有するロボットと通信するように構成された通信インターフェ
ースを備え、カメラ視野はカメラの視野であることと、ｂ）カメラ視野内に収まる仮想立
方体の全ての角位置を求めることと、ｃ）仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散
される複数の位置を求めることと、ｄ）通信インターフェースに移動コマンドを出力する
ことであって、通信インターフェースは、ロボットに移動コマンドを通信して、ロボット
アームに対し、仮想立方体の上に又は仮想立方体を通して分散される複数の位置までキャ
リブレーションパターンを移動させるように構成されることと、ｅ）通信インターフェー
スから複数のキャリブレーション画像を受け取ることであって、通信インターフェースは
、カメラから複数のキャリブレーション画像を受け取るように構成され、複数のキャリブ
レーション画像は、カメラにより取り込まれ、複数の位置におけるキャリブレーションパ
ターンの複数のそれぞれの画像であることと、ｆ）複数のキャリブレーション画像に基づ
き固有カメラパラメーターのそれぞれの推定値を求めることと、ｇ）固有カメラパラメー
ターのそれぞれの推定値に基づき、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変
換関数の推定値を求めることであって、カメラ座標系は、通信インターフェースが通信す
るように構成されるカメラの位置及び向きに関して定義された座標系であり、ワールド座
標系は、通信インターフェースが通信するように構成されるロボットのベースに対して固
定である位置に関して定義される座標系であることとにより、カメラキャリブレーション
を実施させる命令が記憶されている非一時的コンピューター可読媒体に関する。命令は、
制御回路によって実行されると、制御回路に対し更に、通信インターフェースから後続す
る画像を受け取らせ、通信インターフェースは、固有カメラパラメーターのそれぞれの推
定値と変換関数の推定値とを求めた後にカメラから後続する画像を受け取るように構成さ
れる。制御回路はまた、後続する画像に基づきかつ変換関数の推定値に基づく後続する移
動コマンドを、通信インターフェースを介してロボットに出力することにより、ロボット
アームの配置を制御するように構成される。
【０１４４】
実施形態Ｂ１は、通信インターフェース及び制御回路を備えるロボット制御システムに
関する。通信インターフェースは、ベースとキャリブレーションパターンが配置されてい
るロボットアームとを有するロボット、及びカメラ視野を有するカメラと通信するように
構成される。キャリブレーションパターンは、パターン座標系においてそれぞれの定義さ
れたパターン要素位置を有する複数のパターン要素を含み、パターン座標系は、キャリブ
レーションパターンの位置及び向きに関して定義された座標系である。制御回路は、ａ）
通信インターフェースを介してロボットに移動コマンドを出力することにより、カメラ視
野内の少なくとも１つの位置までキャリブレーションパターンを移動させるようにロボッ
トアームを制御することと、ｂ）通信インターフェースを介してカメラからキャリブレー
ション画像を受け取ることであって、キャリブレーション画像は、カメラによって取り込
まれ、少なくとも１つの位置におけるキャリブレーションパターンの画像であることと、
ｃ）複数のパターン要素がキャリブレーション画像に現れるそれぞれの位置を示す複数の
画像パターン要素位置を求めることと、ｄ）複数の画像パターン要素位置に基づき、かつ
、定義されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値
を求めることと、ｅ）第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値が求められた後、第
１の固有カメラパラメーターの第１の推定値に基づき、かつ、複数の画像パターン要素位
置に基づき、第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値を求めることと、ｆ）第２の
固有カメラパラメーターの第１の推定値に基づき、かつ、複数の画像パターン要素位置及
び定義されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値
及び第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値を求めることと、ｇ）第１の固有カメ
ラパラメーターの第２の推定値及び第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値に基づ
き、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることで
あって、カメラ座標系は、カメラの位置及び向きに関して定義された座標系であり、ワー
ルド座標系は、ロボットのベースに対して固定である位置に関して定義された座標系であ
ることとにより、カメラキャリブレーションを実施するように構成される。制御回路は、
カメラキャリブレーションが実施された後、カメラから後続する画像を受け取り、後続す
る画像に基づきかつ変換関数の推定値に基づく後続する移動コマンドをロボットに出力す
ることにより、ロボットアームの配置を制御するように更に構成される。
【０１４５】
実施形態Ｂ２は、実施形態Ｂ１のロボット制御システムを含み、変換関数は第２の変換
関数であり、制御回路は、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値及び第２の固有
カメラパラメーターの第２の推定値に基づき、パターン座標系とカメラ座標系との関係を
記述する第１の変換関数の推定値を更に求めることにより、カメラキャリブレーションを
実施するように構成され、第２の変換関数は第１の変換関数に基づいて求められる。
【０１４６】
実施形態Ｂ３は、実施形態Ｂ１又はＢ２のロボット制御システムを含み、カメラはレン
ズ及び画像センサーを備え、第１の固有カメラパラメーターは、画像センサー上の像射影
を記述する射影行列であり、第２の固有カメラパラメーターは、レンズによってもたらさ
れるレンズ歪みを記述する歪みパラメーターである。
【０１４７】
実施形態Ｂ４は、実施形態Ｂ１〜Ｂ３のうちの任意の１つのロボット制御システムを含
む。この実施形態では、制御回路は、（ａ）第２の固有カメラパラメーターの初期推定値
を求めることと、（ｂ）第２の固有カメラパラメーターの初期推定値、第１の固有カメラ
パラメーターの第１の推定値、及びキャリブレーション画像に基づき、レンズによっても
たらされる歪みを補償するキャリブレーション画像の変更されたバージョンを生成するこ
とと、（ｃ）キャリブレーション画像の変更されたバージョンにおける湾曲の量を求める
ことと、（ｄ）キャリブレーション画像の変更されたバージョンにおける湾曲の量に基づ
き第２の固有カメラパラメーターの初期推定値を調整して、湾曲の量を低減させる第２の
固有カメラパラメーターの調整された推定値を生成することであって、調整された推定値
は第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値であることとにより、第２の固有カメラ
パラメーターの第１の推定値を求めるように構成されている。
【０１４８】
実施形態Ｂ５は、実施形態Ｂ４のロボット制御システムを含み、キャリブレーションパ
ターンにおける複数のパターン要素は複数のドットであり、制御回路は、キャリブレーシ
ョン画像の変更されたバージョンにおける複数のドットを通して複数の直線を当てはめる
ことと、複数の直線のうちの各直線と該直線が当てはめられる複数のドットのそれぞれの
ドットとの間のそれぞれの距離に基づき、湾曲の量を求めることとにより、湾曲の量を求
めるように構成されている。
【０１４９】
実施形態Ｂ６は、実施形態Ｂ２〜Ｂ５のうちの任意の１つのロボット制御システムを含
む。この実施形態では、制御回路は、（ａ）第１の変換関数の推定値、第２の固有カメラ
パラメーターの第２の推定値、及び第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値に基づ
き、キャリブレーションパターンのシミュレートされた画像であるシミュレートキャリブ
レーション画像を求めることと、（ｂ）シミュレートキャリブレーション画像とカメラに
よって取り込まれるキャリブレーション画像との差を求めることと、（ｃ）差に基づき第
２の固有カメラパラメーターの第２の推定値及び第１の固有カメラパラメーターの第２の
推定値を調整して、差を低減させる、第２の固有カメラパラメーターの調整された推定値
及び第１の固有カメラパラメーターの調整された推定値を生成することであって、第２の
固有カメラパラメーターの調整された推定値は該第２の固有カメラパラメーターの第３の
推定値であり、第１の固有カメラパラメーターの調整された推定値は該第１の固有カメラ
パラメーターの第３の推定値であることとによって、第２の固有カメラパラメーターの第
３の推定値及び第１の固有カメラパラメーターの第３の推定値を求めるように更に構成さ
れる。さらに、この実施形態では、第１の変換関数の推定値は、第２の固有カメラパラメ
ーターの第３の推定値と第１の固有カメラパラメーターの第３の推定値とに基づいて求め
られる。
【０１５０】
実施形態Ｂ７は、実施形態Ｂ２〜Ｂ６のうちの任意の１つのロボット制御システムを含
み、ロボットアームは、キャリブレーションパターンが配置されるリンクを備える。この
実施形態では、制御回路は、さらに、ワールド座標系とリンク座標系との関係を記述する
第３の変換関数の推定値を求めることであって、リンク座標系は、リンクにおける位置に
関して定義された座標系であることと、パターン座標系とリンク座標系との関係を記述す
る第４の変換関数の推定値を求めることであって、第２の変換関数の推定値と第４の変換
関数の推定値とは、ともに、第１の変換関数の推定値と第３の変換関数の推定値とに基づ
いて求められることとにより、カメラキャリブレーションを実施するように構成されてい
る。
【０１５１】
実施形態Ｂ８は、実施形態Ｂ７のロボット制御システムを含み、制御回路は、さらに、
ａ）第４の変換関数の推定値、第３の変換関数の推定値、第２の変換関数の推定値、及び
第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値に基づき、キャリブレーションパターンの
シミュレートされた画像であるシミュレートキャリブレーション画像を求めることと、ｂ
）第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値に基づき、カメラのレンズによってもた
らされる歪みを補償するように、該カメラによって取り込まれるキャリブレーション画像
の変更されたバージョンを求めることと、ｃ）シミュレートキャリブレーション画像とキ
ャリブレーション画像の変更されたバージョンとの差を求めることと、ｄ）シミュレート
キャリブレーション画像とキャリブレーション画像の変更されたバージョンとの差を低減
させるように、少なくとも第４の変換関数の推定値及び第２の変換関数の推定値を調整す
ることとにより、カメラキャリブレーションを実施するように構成されている。
【０１５２】
実施形態Ｂ９は、実施形態Ｂ１〜Ｂ８のうちの任意の１つのロボット制御システムを含
み、通信インターフェースが通信するように構成されているカメラは第１のカメラであり
、カメラ座標系は第１のカメラ座標系であり、通信インターフェースは、第２のカメラと
通信するように構成される。この実施形態では、制御回路は、第１のカメラ座標系と第２
のカメラ座標系との関係を更に求めることによりカメラキャリブレーションを実施するよ
うに構成され、第２のカメラ座標系は、第２のカメラの位置及び向きに関して定義される
。
【０１５３】
実施形態Ｂ１０は、ロボット制御を実施する方法であって、ａ）ロボット制御システム
により、該ロボット制御システムの通信インターフェースに出力する移動コマンドを生成
することであって、該通信インターフェースは、ベースとキャリブレーションパターンが
配置されているロボットアームとを有するロボットと通信するように構成され、カメラ視
野を有するカメラと通信するように構成されることと、ｂ）ロボット制御システムにより
、通信インターフェースに移動コマンドを出力することであって、該通信インターフェー
スは、ロボットに移動コマンドを通信して、ロボットアームがカメラ視野内の少なくとも
１つの位置までキャリブレーションパターンを移動させるように構成されることと、ｃ）
ロボット制御システムにより、通信インターフェースからキャリブレーション画像を受け
取ることであって、該通信インターフェースは、カメラからキャリブレーション画像を受
け取るように構成され、該キャリブレーション画像は、カメラ視野内の少なくとも１つの
位置におけるキャリブレーションパターンの画像であり、該キャリブレーションパターン
は、パターン座標系におけるそれぞれの定義されたパターン要素位置を有する複数のパタ
ーン要素を含み、パターン座標系は、キャリブレーションパターンの位置及び向きに関し
て定義された座標系であることと、ｄ）ロボット制御システムにより、キャリブレーショ
ン画像から複数の画像パターン要素位置を求めることであって、該複数の画像パターン要
素位置は、複数のパターン要素がキャリブレーション画像に現れるそれぞれの位置を示す
ことと、ｅ）ロボット制御システムにより、複数の画像パターン要素位置に基づき、かつ
定義されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値を
求めることと、ｆ）ロボット制御システムにより、第１の固有カメラパラメーターの第１
の推定値が求められた後、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値に基づき、かつ
複数の画像パターン要素位置に基づき、第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値を
求めることと、ｇ）ロボット制御システムにより、第２の固有カメラパラメーターの第１
の推定値に基づき、かつ複数の画像パターン要素位置及び定義されたパターン要素位置に
基づき、第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値と第２の固有カメラパラメーター
の第２の推定値とを求めることと、ｈ）ロボット制御システムにより、第１の固有カメラ
パラメーターの第２の推定値と第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値とに基づき
、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関数の推定値を求めることであ
って、カメラ座標系は、通信インターフェースが通信するように構成されるカメラの位置
及び向きに関して定義された座標系であり、ワールド座標系は、通信インターフェースが
通信するように構成されるロボットのベースに対して固定である位置に関して定義された
座標系であることと、ｉ）ロボット制御システムにより、通信インターフェースから後続
する画像を受け取ることであって、該通信インターフェースは、変換関数の推定値が求め
られた後にカメラから後続する画像を受け取るように構成されることと、ｊ）ロボット制
御システムにより、後続する画像に基づき、かつ変換関数の推定値に基づき、後続する移
動コマンドを生成することと、ｋ）ロボット制御システムにより、通信インターフェース
に後続する移動コマンドを出力することであって、該通信インターフェースは、ロボット
アームの配置を制御するようにロボットに後続する移動コマンドを出力するように構成さ
れることとを含む、方法に関する。
【０１５４】
実施形態Ｂ１１は、ロボット制御システムの制御回路によって実行されると、制御回路
に対してａ）ロボット制御システムの通信インターフェースに出力する移動コマンドを生
成することであって、通信インターフェースは、ベースとキャリブレーションパターンが
配置されているロボットアームとを有するロボットと通信し、かつカメラ視野を有するカ
メラと通信するように構成されることと、ｂ）通信インターフェースに移動コマンドを出
力することであって、通信インターフェースは、ロボットに移動コマンドを通信して、ロ
ボットアームがカメラ視野内の少なくとも１つの位置までキャリブレーションパターンを
移動させるように構成されることと、ｃ）通信インターフェースからキャリブレーション
画像を受け取ることであって、通信インターフェースは、カメラからキャリブレーション
画像を受け取るように構成され、キャリブレーション画像は、カメラ視野内の少なくとも
１つの位置におけるキャリブレーションパターンの画像であり、キャリブレーションパタ
ーンは、パターン座標系におけるそれぞれの定義されたパターン要素位置を有する複数の
パターン要素を含み、パターン座標系は、キャリブレーションパターンの位置及び向きに
関して定義された座標系であることと、ｄ）キャリブレーション画像から複数の画像パタ
ーン要素位置を求めることであって、複数の画像パターン要素位置は、複数のパターン要
素が前記キャリブレーション画像に現れるそれぞれの位置を示すことと、ｅ）複数の画像
パターン要素位置に基づき、かつ定義されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメ
ラパラメーターの第１の推定値を求めることと、ｆ）第１の固有カメラパラメーターの第
１の推定値が求められた後、第１の固有カメラパラメーターの第１の推定値に基づき、か
つ複数の画像パターン要素位置に基づき、第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値
を求めることと、ｇ）第２の固有カメラパラメーターの第１の推定値に基づき、かつ複数
の画像パターン要素位置及び定義されたパターン要素位置に基づき、第１の固有カメラパ
ラメーターの第２の推定値と第２の固有カメラパラメーターの第２の推定値とを求めるこ
とと、ｈ）第１の固有カメラパラメーターの第２の推定値と第２の固有カメラパラメータ
ーの第２の推定値とに基づき、カメラ座標系とワールド座標系との関係を記述する変換関
数の推定値を求めることであって、カメラ座標系は、通信インターフェースが通信するよ
うに構成されるカメラの位置及び向きに関して定義された座標系であり、ワールド座標系
は、通信インターフェースが通信するように構成されるロボットのベースに対して固定で
ある位置に関して定義された座標系であることとにより、カメラキャリブレーションを実
施させる命令が記憶されている非一時的コンピューター可読媒体に関する。命令は、制御
回路によって実行されると、制御回路に対し更に、通信インターフェースから後続する画
像を受け取らせ、通信インターフェースは、カメラキャリブレーションが実施された後、
カメラから後続する画像を受け取り、後続する画像に基づきかつ変換関数の推定値に基づ
く後続する移動コマンドを、通信インターフェースを介してロボットに出力することによ
り、ロボットアームの配置を制御するように構成される。
【０１５５】
種々の実施形態を上述してきたが、これらの実施形態は、限定としてではなく本発明の
単なる説明及び例として提示されていることを理解すべきである。形式及び細部における
種々の変更は本発明の趣旨及び範囲から逸脱することなく本発明内で行うことができるこ
とは当業者には明らかであろう。したがって、本発明の範囲（breadth and scope）は、
上述の例示的な実施形態のいずれかによって限定されるべきではなく、添付の特許請求の
範囲及びそれらの均等物によってのみ規定されるべきである。本明細書において論考され
た各実施形態、及び本明細書において引用された各引用文献の各特徴は、他の任意の実施
形態の特徴と組み合わせて用いることができることも理解されるであろう。本明細書にお
いて論考された全ての特許及び刊行物は、引用することによりその全体が本明細書の一部
をなす。
【図１Ａ】
2020142367.tif 000222
【図１Ｂ】
2020142367.tif 000223
【図１Ｃ】
2020142367.tif 000224
【図２Ａ】
2020142367.tif 000225
【図２Ｂ】
2020142367.tif 000226
【図３Ａ】
2020142367.tif 000227
【図３Ｂ】
2020142367.tif 000228
【図３Ｃ】
2020142367.tif 000229
【図４】
2020142367.tif 000230
【図５Ａ】
2020142367.tif 000231
【図５Ｂ】
2020142367.tif 000232
【図５Ｃ】
2020142367.tif 000233
【図５Ｄ】
2020142367.tif 000234
【図５Ｅ】
2020142367.tif 000235
【図５Ｆ】
2020142367.tif 000236
【図６Ａ】
2020142367.tif 000237
【図６Ｂ】
2020142367.tif 000238
【図６Ｃ】
2020142367.tif 000239
【図６Ｄ】
2020142367.tif 000240
【図７】
2020142367.tif 000241
【図８Ａ】
2020142367.tif 000242
【図８Ｂ】
2020142367.tif 000243
【図９Ａ】
2020142367.tif 000244
【図９Ｂ】
2020142367.tif 000245
【図１０】
2020142367.tif 000246
【図１１Ａ】
2020142367.tif 000247
【図１１Ｂ】
2020142367.tif 000248
【図１２】
2020142367.tif 000249
【手続補正書】
【提出日】令和2年4月23日(2020.4.23)
【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】
キャリブレーションパターンが配置されているロボットと通信し、かつカメラ視野を有するカメラと通信するように構成された通信インターフェースと、
制御回路であって、
前記カメラ視野内に収まる仮想立方体を求めることと、
前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分散される複数の位置を求めることと、
前記仮想立方体の上に又は該仮想立方体を通して分散される前記複数の位置まで前記キャリブレーションパターンを前記ロボットに移動させるために、１つ以上の移動コマンドを出力することと、
前記カメラによって生成される複数のキャリブレーション画像を受け取ることであって、前記複数のキャリブレーション画像は、前記キャリブレーションパターンのそれぞれの画像であり、かつ前記キャリブレーションパターンが前記複数の位置にある間に生成されることと、
前記複数のキャリブレーション画像に基づき、カメラキャリブレーション情報を求めることと、
により、カメラキャリブレーションを実施するように構成された制御回路と、
を備え、
前記制御回路は、前記カメラキャリブレーションが実施された後、前記通信インターフェースを介して前記カメラから後続する画像を受け取り、前記ロボットの移動を制御するための１つ以上の後続する移動コマンドを出力するように更に構成され、
前記１つ以上の後続する移動コマンドは、前記後続する画像および前記カメラキャリブレーション情報に基づいて生成される、コンピューティングシステム。
【外国語明細書】
2020142367000001.pdf