(57)【要約】      （修正有）【課題】平面上に描いたパターンを利用して移動体の位置の検出を行う。【解決手段】平面上に配置された複数のドットからなるドットパターン３における個々のドットと個々のドットの周辺に位置する複数のドットとの位置関係を算出し、この位置関係と個々のドットの平面上における座標値とを対応付けてデータベースに格納する基準特徴量格納手段と、移動体が位置する平面上の領域を撮像する撮像手段１１と、撮像手段１１が取得した画像中の複数のドットから所定のドットを選択し、選択したドットとこのドットの周辺に位置する複数のドットとの位置関係を、選択したドットの検出特徴量として算出する検出特徴量算出手段と、検出特徴量をデータベースと照合することにより、検出特徴量と最も一致度の高い基準特徴量を選択し、選択した基準特徴量の座標値を移動体の現在位置として検出する特徴量照合手段とを備える。【選択図】図１
2010101807.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
平面上を移動する移動体の位置を検出する移動体位置検出システムであって、
前記平面上に配置された複数のドットからなるドットパターンと、
前記ドットパターンにおける個々のドットと前記個々のドットの周辺に位置する複数のドットとの位置関係を算出し、前記位置関係と前記個々のドットの前記平面上における座標値とを対応付けて基準特徴量とし、これを基準特徴量データベースに格納する基準特徴量格納手段と、
前記移動体に備えられ、前記移動体が位置する平面上の領域を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段が取得した画像中の複数のドットから所定のドットを選択し、選択したドットと、このドットの周辺に位置する複数のドットとの位置関係を、選択したドットの検出特徴量として算出する検出特徴量算出手段と、
前記検出特徴量を前記基準特徴量データベースと照合することにより、前記基準特徴量データベースから前記検出特徴量と最も一致度の高い基準特徴量を選択し、選択した基準特徴量の座標値を、前記平面上における移動体の現在位置として検出する特徴量照合手段と、
を備えたことを特徴とする移動体位置検出システム。
【請求項２】
前記ドットパターンは、
前記平面を複数のブロックに分割し、各ブロック内のランダムな位置にドットを配置することによって作成されたものであることを特徴とする請求項１に記載の移動体位置検出システム。
【請求項３】
前記基準特徴量及び検出特徴量は、
ドットと該ドットを中心とする所定半径の円の領域内に位置する複数の周辺ドットとを結ぶ各線分の方向からなる配列と、各線分の長さからなる配列を含むことを特徴とする請求項１又は２に記載の移動体位置検出システム。
【請求項４】
前記特徴量照合手段は、
前記画像中から選択したドットの検出特徴量における線分の数が閾値以上であると判定した場合に、前記ドットの検出特徴量を前記基準特徴量データベースと照合する一方、
前記画像中から選択したドットの検出特徴量における線分の数が閾値未満であると判定した場合に、前記ドットの検出特徴量と前記基準特徴量データベースとの照合を行わず、前記検出特徴量算出手段を通じて前記画像中の他のドットを選択することを特徴とする請求項３に記載の移動体位置検出システム。
【請求項５】
前記特徴量照合手段は、
前記検出特徴量を、前記基準特徴量データベース中の所定の大きさの照合範囲の基準特徴量と照合することを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の移動体位置検出システム。
【請求項６】
前記照合範囲は、
前記移動体の最高移動速度と前記撮像手段の画像取得時間間隔から決まる前記移動体の移動可能範囲を包含する周辺領域に設定されることを特徴とする請求項５に記載の移動体位置検出システム。
【請求項７】
所定位置に固定された固定側装置と、移動体とともに移動し無線通信によって前記固定側装置と通信可能な移動体側装置を備え、
前記固定側装置が前記基準特徴量格納手段を有する一方、
前記移動体側装置が前記撮像手段、前記検出特徴量算出手段及び前記特徴量照合手段を有することを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の移動体位置検出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、平面上を移動する物体の位置を検出するシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、建物内において搬送機械、ロボット、人間等の移動体の位置を検出する方法としては、天井カメラ方式、天井ＩＤ設置方式、超音波利用方式、ＲＦＩＤ利用方式等の方法が知られている。
【０００３】
天井カメラ方式は、天井や壁に設置したカメラを用いて、対象物に設置したマークを撮像し、このマークを検出することで位置を割り出す方法である。また、天井ＩＤ設置方式は、赤外線を反射するＩＤマーカを天井に設置し、下方から赤外線を照射してその反射をカメラでとらえることによって、カメラの位置・方向を検出する。しかし、これらの方法は、天井や壁などの構造物が上方にないと成立しない。また、カメラとマークとの間を遮断する物体が存在する場合には検出不能になる。
【０００４】
超音波利用方式は、天井や壁に超音波マイクを複数配置するとともに、対象物に超音波スピーカを設置し、超音波スピーカに発音指令を送ってから超音波マイクでその音が聞こえるまでの時間を計測し、この時間から超音波スピーカと複数の超音波マイク間の距離を割り出し、三角測量によりスピーカの３次元位置を算出する方法である。しかしながら、この方法では、スピーカとマイクとの間に物体が入ると音が遮断されるため、計測不能になる。また、壁や柱で超音波が反射されることで、大きな計測誤差が生じる。
【０００５】
ＲＦＩＤ方式は、床にＲＦＩＤタグを多数配置し、これらのＲＦＩＤタグをＲＦＩＤレシーバにより受信し、受信したＲＦＩＤタグのＩＤにより検出位置を特定する方法である。しかしながら、一般には、ＲＦＩＤタグは不連続に検出されるため、ＲＦＩＤが検出できない位置では、位置を検出することができない。ＲＦＩＤタグを高密度に敷き詰めることにより、連続に近いタグの検出は可能であるが、コストが増大する上、検出値は数センチ単位に離散的であり、最小でも数センチの分解能でしか位置を特定することができない。
【０００６】
さらに、上記の各種方式のような建物内の移動体の位置検出に限らず、平面上に配置したパターン（模様）を利用して、平面上を移動する移動体の位置の検出を行う方法が知られている（例えば特許文献１を参照）。
【０００７】
特許文献１の位置検出システムでは、平面のＸＹ座標値を符号化した符号化パターンが平面上に配置されている。この符号化パターンは、複数の格子状の基準線を備えており、複数のドットが基準線の各交点の位置に関連づけられて配置されている。移動体に備えられた位置検出装置は、移動体が位置する平面上の領域を撮像し、取得した画像を処理して符号化パターンを識別し、この符号化パターンを復元することによって移動体の平面上のＸＹ座標値を得る。
【０００８】
【特許文献１】特開２００６−１４１０６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
特許文献１に示すように、平面上に配置したパターンを利用して、平面上を移動する移動体の位置の検出を行う位置検出システムでは、平面上の各座標値に１つの符号化パターンを対応させているため、パターンの設計の自由度が低いという問題がある。特に、特許文献１の位置検出システムでは、格子状の基準線の交点周辺にドットが配置されるため、格子模様に近いパターンのみしか適用することができない。
【００１０】
本発明は、上記の点に鑑み、従来のように平面の座標値に対応させてコード化したパターンを用いずに、平面上に描いたパターンを利用して移動体の位置の検出を行うことのできる移動体位置検出システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本発明の移動体位置検出システムは、平面上を移動する移動体の位置を検出する移動体位置検出システムであって、前記平面上に配置された複数のドットからなるドットパターンと、前記ドットパターンにおける個々のドットと前記個々のドットの周辺に位置する複数のドットとの位置関係を算出し、前記位置関係と前記個々のドットの前記平面上における座標値とを対応付けて基準特徴量とし、これを基準特徴量データベースに格納する基準特徴量格納手段と、前記移動体に備えられ、前記移動体が位置する平面上の領域を撮像する撮像手段と、前記撮像手段が取得した画像中の複数のドットから所定のドットを選択し、選択したドットと、このドットの周辺に位置する複数のドットとの位置関係を、選択したドットの検出特徴量として算出する検出特徴量算出手段と、前記検出特徴量を前記基準特徴量データベースと照合することにより、前記検出特徴量と最も一致度の高い基準特徴量を選択し、選択した基準特徴量の座標値を、前記平面上における前記移動体の現在位置として検出する特徴量照合手段と、を備えたことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の請求項２の移動体位置検出システムは、上記請求項１において、前記ドットパターンが、前記平面を複数のブロックに分割し、各ブロック内のランダムな位置にドットを配置することによって作成されたものであることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の請求項３の移動体位置検出システムは、上記請求項１又は２において、前記基準特徴量及び検出特徴量が、ドットと該ドットを中心とする所定半径の円の領域内に位置する複数の周辺ドットとを結ぶ各線分の方向からなる配列と、各線分の長さからなる配列を含むことを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の請求項４の移動体位置検出システムは、上記請求項３において、前記特徴量照合手段が、前記画像中から選択したドットの検出特徴量における線分の数が閾値以上であると判定した場合に、前記ドットの検出特徴量を前記基準特徴量データベースと照合する一方、前記画像中から選択したドットの検出特徴量における線分の数が閾値未満であると判定した場合に、前記ドットの検出特徴量と前記基準特徴量データベースとの照合を行わず、前記検出特徴量算出手段を通じて前記画像中の他のドットを選択することを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の請求項５の移動体位置検出システムは、上記請求項１から４のいずれか１つにおいて、前記特徴量照合手段が、前記検出特徴量を、前記基準特徴量データベース中の所定の大きさの照合範囲の基準特徴量と照合することを特徴とする。
【００１６】
また、本発明の請求項６の移動体位置検出システムは、上記請求項５において、前記照合範囲が、前記移動体の最高移動速度と前記撮像手段の画像取得時間間隔から決まる前記移動体の移動可能範囲を包含する周辺領域に設定されることを特徴とする。
【００１７】
また、本発明の請求項７の移動体位置検出システムは、上記請求項１から６のいずれか１つにおいて、所定位置に固定された固定側装置と、移動体とともに移動し無線通信によって前記固定側装置と通信可能な移動体側装置を備え、前記固定側装置が前記基準特徴量格納手段を有する一方、前記移動体側装置が前記撮像手段、前記検出特徴量算出手段及び前記特徴量照合手段を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１８】
本発明の移動体位置検出システムによれば、従来の位置検出システムのように、平面座標値に対応させて符号化したパターンを用いて検出を行う場合と比べて、平面上に配置するパターンの設計の自由度を向上させることができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１９】
以下に、添付図面を参照して、本発明の移動体位置検出システムの好適な実施の形態について詳細に説明する。以下では、建物内の床上を移動する移動体が自己の位置を検出する例について説明する。
【００２０】
（実施の形態１）
図１は、本実施の形態である移動体位置検出システム１の概念図であり、図２の左図は、床面２上に配置されたドットパターン３の一例を示す図、右図はドットパターン３の一部の領域を撮像した画像の一例を示す図である。また、図３は、移動体位置検出システム１における照合処理の概念図である。
【００２１】
図１に例示される移動体位置検出システム１は、建物内の床面２上に配置されたドットパターン３と、移動体（図示を省略）に備えられ、移動体とともに床面２上を移動する移動体位置検出装置１０とから構成されている。ここで、移動体とは、例えば搬送台車、ロボット、人間等である。ドットパターン３は、印刷や描画等の手段によって床面２上にランダムに配置されている。移動体位置検出装置１０は、撮像部１１と、撮像部１１によって撮像された画像を処理することにより移動体の位置検出を行う制御部１５とを有している。
【００２２】
図３に示すように、移動体位置検出装置１０は、移動体の検出を行う前に、床面２上のドットパターン３におけるすべてのドット５の特徴量を予め算出し、これを基準特徴量データベース１６に蓄積する。この特徴量は、ドットパターン３における個々のドット５と、個々のドット５の周辺に位置する複数のドット５との位置関係を算出し、算出した位置関係を個々のドット５の床面２上における座標値と対応付けたものである。以下では、これを「基準特徴量」とよぶことにする。
【００２３】
また、移動体位置検出装置１０は、移動体とともに移動する際に、自身が位置する床面２上の領域を撮像し、取得した画像中の複数のドット５から所定のドット５Ａを選択し、このドット５Ａの特徴量を算出する。この特徴量は、画像中のドット５Ａと、ドット５Ａの周辺に位置する複数のドット５Ｂとの位置関係を算出したものである。以下では、これを「検出特徴量」とよぶことにする。
【００２４】
そして、移動体検出装置１０は、取得画像中のドット５Ａの検出特徴量を、予め作成した基準特徴量データベース１６と照合し、基準特徴量データベース１６から最も一致度の高い基準特徴量を選択し、選択した基準特徴量の座標値を、床面２上における移動体の現在位置として検出する。
【００２５】
[ドットパターンの作成]
図４−１及び図４−２は、床面２上にドットパターン３を作成する方法の一例を説明するための図である。ドットパターン３を構成する複数のドット５は、原則的にはランダムに打たれたものであるが、まったくランダムにドット５を打つと、撮像部１１の撮像領域に最小限度必要な数のドット５が存在しないという事態が生じることもあり得る。このような場合には移動体の位置検出を行うことができなくなるため、床面２上のどの領域を撮像しても画像中に最小限度必要な数のドット５が存在する程度に、床面２上に均一にドット５を打つ必要がある。
【００２６】
上記の点を考慮して、本実施の形態では、図４−１に示すように、床面２を正方形の複数のブロック（領域）４に分割し、各ブロック４内のランダムな位置に一つのドット５を打つことによって、ドットパターン３を作成する。各ブロック４内にランダムにドット５を打つ方法としては様々な方法が考えられるが、本実施の形態では、各ブロック４を、４のＮ乗個の正方形の小ブロックに細分化し、各ブロック４に対応してランダムに数値を発生させ、この数値に基づいて一つの小ブロックを選択し、選択した小ブロックの中心にドット５を割り当てる方法を採用している。
【００２７】
例えば、最も簡単な例として、図４−２に示すように、ブロックを４つ（４の１乗個）の正方形の小ブロック４ａ〜４ｄに分け、ランダムに発生させた数値λijに応じて、小ブロック４ａ〜４ｄのいずれか一つにドット５を打つ。ここで、λijにおけるｉ及びｊはブロック４の位置を示す番号であり、ｉはブロック縦方向の番号、ｊはブロック横方向の番号である。図４−２に示すように、０＜λij≦０．２５の範囲であれば、小ブロック４ａにドット５を打つ。また、０．２５＜λij≦０．５０の範囲であれば、小ブロック４ｂにドット５を打つ。また、０．５０＜λij≦０．７５の範囲であれば、小ブロック４ｃにドット５を打つ。また、０．７５＜λij≦１．０の範囲であれば、小ブロック４ｄにドット５を打つ。例えば、図４−１に示すように、λ１１は０．７８であるから小ブロック４ｄにドット５が打たれ、λ１２は０．３２であるから小ブロック４ａにドット５が打たれている。これを床面２上の全てのブロック４について行うことにより、ドットパターン３を作成することができる。なお、上記のドットパターン３の作成方法は一例であり、他にも様々な作成方法が考えられる。
【００２８】
[基準特徴量データベースの作成]
次に、ドットパターン３における個々のドット５の基準特徴量の算出方法について説明する。図５に示すように、算出対象となるドット５ａを中心とした所定半径の大きさの円を想定する。以下では、ドット５ａを「中心ドット５ａ」とよぶ。この円の半径は特に限定されないが、本実施の形態では、円の半径をブロック４の１辺の長さの１．２５倍としてある。図５に示す例では、中心ドット５ａを中心とした円の領域内に、５つの周辺ドット５ｂ１〜５ｂ５がある。
【００２９】
次に、中心ドット５ａと各周辺ドット５ｂ１〜５ｂ５とを結ぶ５本のアーム（線分）を描き、アーム６ａ〜６ｅのいずれか一つのアームを基準として選び、このアームと他の４本のアームとのなす角度から各アーム６ａ〜６ｅの方向を求める。さらに、５本のアーム６ａ〜６ｅの長さを求める。
【００３０】
中心ドット５ａと各周辺ドット５ｂ１〜５ｂ５との位置関係は、アーム６ａ〜６ｅの数と、各アーム６ａ〜６ｅの方向の配列と、各アーム６ａ〜６ｅの長さの配列とからなる。図５に示す中心ドット５ａを例に示すと、アーム数は５、各アーム６ａ〜６ｅの方向の配列は、アーム６ａを基準として、（０，９０，１５０，２４０，３００）、各アーム６ａ〜６ｅの長さの配列は、ブロック４の一辺の長さを１として、（１，０．５，１．２，０．５，１．２）と表わされる。以下では、アームの方向の配列を、省略して「アーム方向配列」とよび、アームの長さの配列を、省略して「アーム長配列」とよぶ。
【００３１】
床面２上のすべてのドット５について、上述したアームの数、アームの方向の配列、アームの長さの配列を算出し、各ドット５の床面２上の座標値と対応付けたものを、基準特徴量とする。床面２上に配置されたすべてのドット５の基準特徴量は、基準特徴量データベース１６に蓄積される。
【００３２】
[移動体位置検出処理]
次に、移動体位置検出装置１０が床面２上の移動体の位置を検出する処理について説明する。図６は移動体位置検出装置１０のブロック図である。図６に示すように、移動体位置検出装置１０は、撮像部１１、ドットパターン作成部１２、基準特徴量算出部１３、基準特徴量格納部１４及び制御部１５とから構成されている。
【００３３】
撮像部１１は、ＣＣＤカメラ等の画像取得装置である。撮像部１１は移動体に固定されており、移動体とともに移動しながら、移動体の位置する床面２上の領域を所定の時間間隔で撮像し、図２に示したような画像を取得する。本実施の形態では、高速度カメラを用いて、例えば１０ｍｓ程度の時間間隔で画像を取得している。また、図１に示すように、撮像部１１と床面２との間の距離は数センチメートルであり、照明１１ａを用いることで、外乱光の影響の少ない画像を取得することができる。
【００３４】
ドットパターン作成部１２は、床面２上に配置される個々のドット５の位置を算出し、ドットパターン３を作成する。ドットパターン３の作成手順は上述したとおりである。
【００３５】
基準特徴量算出部１３は、ドットパターン作成部１２が作成したドットパターン３におけるすべてのドット５の基準特徴量を算出する。基準特徴量の算出手順は上述したとおりである。
【００３６】
基準特徴量格納部１４は、基準特徴量算出部１３で算出した個々のドット５の基準特徴量を格納する部位であり、上述した基準特徴量データベース１６を有している。
【００３７】
制御部１５は、撮像部１１によって撮像された画像を処理することにより移動体の床面２上における位置検出を行うものであり、検出特徴量算出部１７と特徴量照合部１８とを備えている。
【００３８】
検出特徴量算出部１７は、図３に示すように、撮像部１１が取得した画像中の複数のドット５から、画像の中心に近い位置にあるドット５Ａ（以下、これを「中心ドット５Ａ」という）を選択し、選択したドット５Ａと、このドット５Ａの周辺に位置する複数のドット５Ｂとの位置関係を、ドット５Ａの検出特徴量として算出する。
【００３９】
検出特徴量は、上述した基準特徴量の算出方法と同様にして算出する。図３に示す取得画像において、中心ドット５Ａを中心とした所定半径の大きさの円を想定する。この円の半径は、基準特徴量を算出した際の円の半径と同じとする。図３に示す例では、中心ドット５Ａを中心とした円の領域内に、５つの周辺ドット５Ｂ１〜５Ｂ５がある。中心ドット５Ａと各周辺ドット５Ｂ１〜５Ｂ５とを結ぶ５本のアーム６Ａ〜６Ｅを描き、５本のアーム６Ａ〜６Ｅのいずれか一つのアームを基準として選び、基準となるアームと他の４本のアームとのなす角度θ１〜θ５（θ１は０°）から、各アームの方向を求める。さらに、５本のアーム６Ａ〜６Ｅの長さＬ１〜Ｌ５を求める。すなわち、中心ドット５Ａの検出特徴量は、アーム６Ａ〜６Ｅの本数と、アーム方向配列（θ１，θ２，θ３，θ４，θ５）と、アーム長配列（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５）とで表される。
【００４０】
特徴量照合部１８は、検出特徴量算出部１７で算出した取得画像中におけるドット５Ａの検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合し、基準特徴量データベース１６から、検出特徴量と最も一致度の高い基準特徴量を選択する。そして、選択した基準特徴量の座標値を、床面２上における移動体の現在位置として検出する。
【００４１】
図７〜図１０は、上記のように構成した移動体位置検出装置１０の制御部１５が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図７はメインフローチャートであり、図８及び図９は図７のサブフローチャートである。また、図１０は図８及び図９のサブフローチャートである。以下、図７〜図１０を参照しながら、制御部１５が実行する処理手順について説明する。
【００４２】
移動体位置検出装置１０は、図７に示すように、移動体が床面２上の移動を開始した後、所定の時間間隔で移動体の現在位置の検出を繰り返す。移動体の現在位置を検出する手順は、図８に示す手順ＳＵＢ１と、図９に示す手順ＳＵＢ２の２通りがある。まず、図８に示す手順について説明する。
【００４３】
図８に示すように、制御部１５は、撮像部１１から画像データを取得すると（ステップＳ１１）、画像中の複数のドット５から一つのドット５（中心ドット５Ａ）を選択し、検出特徴量算出部１７を通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する（ステップＳ１２）。ここで、検出特徴量とは、上述したように、中心ドット５Ａと複数の周辺ドット５Ｂとを結ぶアーム本数、アーム方向配列、アーム長配列である。制御部１５は、中心ドット５Ａのアーム本数が閾値以上である場合に（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、特徴量照合部１８を通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合する（ＳＵＢ３）。一方、中心ドット５Ａにおけるアーム本数が閾値未満の場合には（ステップＳ１３：Ｎｏ）、基準特徴量データベース１６と照合せず、画像中の別のドット５を新たに中心ドット５Ａとして選択し（ステップＳ１４）、ステップＳ１２に戻って新たに選択した中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する。ここで、ステップ１３におけるアーム本数の閾値は、ドットパターン３のドット５の密度等により適宜設定されるものである。本実施の形態では、アーム本数の閾値を４本としている。
【００４４】
ステップＳ１３で、検出特徴量のアーム本数に閾値を設ける理由は、アーム本数が少ないと照合結果が１つに決まる割合が低くなるためであり、計算を高速化することを目的としている。しかしながら、ステップＳ１３は必ずしも設ける必要はなく、ステップＳ１３を省略してもよい。
【００４５】
検出特徴量を基準特徴量データベースと照合する処理（ＳＵＢ３）は、図１０に示す手順で行う。まず、基準特徴量データベース１６から、画像中の中心ドット５Ａのアーム方向配列と一致するドットを選ぶ（ステップＳ４１）。
【００４６】
上述したように、基準特徴量データベース１６には、各ドットのアーム方向配列として、特定の基準となるアームと他のアームとのなす角度からなる配列が一種類ずつ格納されている。従って、画像中の中心ドット５Ａのアーム方向配列において基準となるアームと、基準特徴量データベース１６のドットのアーム方向配列において基準となるアームは必ずしも一致しない可能性がある。そのため、画像中の中心ドット５Ａのアーム方向配列として、各アームを基準アームとした配列を作成する。すなわち、図３に示す画像中の中心ドット５Ａのようにアーム数が５本の場合には、５本の各アームを基準アームとした５種類のアーム方向配列を作り、この５種類のアーム方向配列を、基準特徴量データベース１６のアーム方向配列と照合する。
【００４７】
アーム方向配列が一致した場合、アーム方向配列が一致した基準特徴量データベース１６のドットのアーム長配列と、画像中の中心ドット５Ａのアーム長配列との一致度を求める（ステップＳ４２）。上述したように、基準特徴量データベース１６における各ドットのアーム長配列は、特定の基準となるアームから順番にアーム長を並べた配列が一種類ずつ格納されている。このため、アーム長配列の一致度を求める際には、画像中の中心ドット５Ａのアーム長の順を並べ替えた配列も作成する。すなわち、図３に示す画像中の中心ドット５Ａのようにアーム数が５本の場合には、（Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５），（Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５，Ｌ１，），（Ｌ３，Ｌ４，Ｌ５，Ｌ１，Ｌ２），（Ｌ４，Ｌ５，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３），（Ｌ５，Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３，Ｌ４）の５種類のアーム長配列を求め、この５種類のアーム長配列と、基準特徴量データベース１６のアーム長配列との一致度を求める。そして、この中から一致度が最も高いものを選ぶ（ステップＳ４３）。
【００４８】
アーム長配列の一致度を求める方法の一例として、以下に説明する方法がある。上記の５種類の各アーム長配列をそれぞれの配列の大きさで割って単位ベクトルにする。また、基準特徴量のアーム長配列も配列の大きさで割って単位ベクトルにする。そして、５種類の各アーム長配列（単位ベクトル）と、基準特徴量のアーム長配列（単位ベクトル）との内積を計算し、この内積の値を一致度とする。すなわち、内積の値が最も１に近いものを、最も一致度が高いものとする。なお、アーム長配列の一致度として内積の値を用いることは、あくまでも一例であり、他の方法を用いることもできる。
【００４９】
なお、アーム方向配列の照合、及び、アーム長配列の一致度の基準は、画像解像度などに起因する誤差に対する許容範囲を持たせておく。
【００５０】
基準特徴量データベースの照合処理ＳＵＢ３が完了した後、制御部１５は、図８に示すように、画像中の中心ドット５Ａと一致したものが１つであるか否かを判定する（ステップＳ１５）。一致したものが一つであった場合には（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、基準特徴量データベース１６における一致したドットの平面座標値を、移動体の現在位置として検出する（ステップＳ１６）。
【００５１】
一方、一致したものが複数あった場合には（ステップＳ１５：Ｎｏ）、照合結果を採用せず、ステップＳ１４に戻って画像中の別のドット５を新たに中心ドット５Ａとして選択し、新たに選択した中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する（ステップＳ１２）。以降、最終的に照合結果が一つに決まるまでステップＳ１２からステップＳ１５までの処理を繰り返す。
【００５２】
以降、撮像部１１は、所定の時間間隔で撮像を行い、制御部１５は、上述した移動体の現在位置の検出処理Ｓ１１〜Ｓ１６を繰り返す。
【００５３】
次に、移動体の現在位置を検出する手順として、図９に示す手順を採用した場合について説明する。
【００５４】
図９に示すように、制御部１５は、撮像部１１から画像データを取得すると（ステップＳ２１）、画像中の複数のドット５から一つ目のドット５（第１中心ドット５Ａ１）を選択し、検出特徴量算出部１７を通じて、第１中心ドット５Ａ１の検出特徴量を計算する（ステップＳ２２）。制御部１５は、第１中心ドット５Ａ１におけるアーム本数が閾値以上である場合に（ステップＳ２３：Ｙｅｓ）、特徴量照合部１８を通じて、第１中心ドット５Ａ１の検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合する（ＳＵＢ３）。一方、第１中心ドット５Ａ１におけるアーム本数が閾値未満の場合には（ステップＳ２３：Ｎｏ）、基準特徴量データベース１６と照合せず、画像中の別のドット５を新たに第１中心ドット５Ａ１として選択し（ステップＳ２４）、ステップＳ２２に戻って新たに選択した第１中心ドット５Ａ１の検出特徴量を計算する。
【００５５】
図１０に示すＳＵＢ３のステップＳ４１〜Ｓ４３の照合処理を行い、基準特徴量データベース１６から、画像中の第１中心ドット５Ａ１と最も一致度の高いドットを選択する。複数のドットが選択された場合には、これらを「一致候補群」とする（ステップＳ２５）。
【００５６】
次いで、制御部１５は、画像中の複数のドット５から二つ目のドット５（第２中心ドット５Ａ２）を選択し、検出特徴量算出部１７を通じて、第２中心ドット５Ａ２の検出特徴量を計算する（ステップＳ２６）。制御部１５は、第２中心ドット５Ａ２におけるアーム本数が閾値以上である場合に（ステップＳ２７：Ｙｅｓ）、特徴量照合部１８を通じて、第２中心ドット５Ａ２の検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合する（ＳＵＢ３）。一方、第２中心ドット５Ａ２におけるアーム本数が閾値未満の場合には（ステップＳ２７：Ｎｏ）、基準特徴量データベース１６と照合せず、画像中の別のドット５を新たに第２中心ドット５Ａ２として選択し（ステップＳ２８）、ステップＳ２６に戻って新たに選択した第２中心ドット５Ａ２の検出特徴量を計算する。
【００５７】
図１０に示すＳＵＢ３のステップＳ４１〜Ｓ４３の照合処理を行い、基準特徴量データベース１６から、画像中の第２中心ドット５Ａ２と最も一致度の高いドットを選択する。複数のドットが選択された場合には、これらを「一致候補群」とする（ステップＳ２９）。
【００５８】
次いで、制御部１５は、ステップＳ２５の第１中心ドット５Ａ１の一致候補群と、ステップＳ２９の第２中心ドット５Ａ２の一致候補群との組み合わせから、適切な組み合わせを選択する（ステップＳ３０）。具体的には、２つのドット間の距離が、取得画像中の第１中心ドット５Ａ１と第２中心ドット５Ａ２との間の距離と等しいものを、最適な組み合わせとして選択する。
【００５９】
次いで、制御部１５は、最適な組み合わせとして各一致候補群から選択した２つのドットの中点の床面座標値を、移動体の現在位置として検出する（ステップＳ３１）。
【００６０】
先に説明したＳＵＢ１の処理では、基準特徴量データベース１６の照合結果が最終的に一つに決まるまで、画像中の中心ドット５Ａを替えて検出特徴量の計算及び照合処理を繰り返し行ったが、後に説明したＳＵＢ２の処理では、これらの処理を何回も行う必要がなく、一度の処理で現在位置を特定することが可能である。従って、ＳＵＢ２の処理は、ＳＵＢ１の処理と比べて検出時間が速くなるというメリットがある。
【００６１】
以上説明したように、本実施の形態の移動体位置検出システム１は、床面２上に配置された複数のドット５からなるドットパターン３と、個々のドット５とこのドット５の周辺に位置する複数のドット５との位置関係を算出し、この位置関係を個々のドット５の床面上の座標値と対応付けて基準特徴量として記憶する基準特徴量データベース１６と、移動体が位置する床面２上の領域を撮像する撮像部１１と、撮像部１１が取得した画像中の複数のドット５から所定の中心ドット５Ａを選択し、中心ドット５Ａとこの中心ドット５Ａの周辺に位置する複数のドット５Ｂとの位置関係を、ドット５Ａの検出特徴量として算出する検出特徴量算出部１７と、ドット５Ａの検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合することにより、ドット５Ａの検出特徴量と最も一致度の高い基準特徴量を選び、この基準特徴量の座標値を、床面２上における移動体の現在位置として検出する特徴量照合部１８とを備えた構成としている。すなわち、本実施の形態では、ドットパターン３を床面座標値に対応させて符号化する手法を採用しないため、従来の位置検出システムのように床面座標値に対応させて符号化したパターンを用いて検出を行う場合と比べて、床面上のパターンの設計の自由度を向上させることができる。
【００６２】
具体的には、床面座標値に対応させて符号化したパターンを用いて検出を行う場合と比べて、ランダムなドットパターンを床面上に配置することが可能となる。
【００６３】
さらに、従来のように床面座標値に対応させて符号化したドットパターンを用いる場合、床面にドットの大きさ程度の汚れが付着すると、その部分の符号化パターンを復元することができなくなるという問題があったが、本実施の形態の移動体位置検出システムによれば、基準特徴量データベースの中で、付着した汚れにより発生したドットから所定の円内に中心ドットがある基準特徴量について、付着した汚れで発生したドットも加えて基準特徴量を再計算し、更新することで、位置検出機能を維持することができる。
【００６４】
さらに、本実施の形態の移動体位置検出システム１によれば、画像の空間解像度にも依存するが、撮像部１１のカメラの１画素分に相当する空間長さ以上の精度が期待できる。
【００６５】
（実施の形態２）
次に、実施の形態２の移動体位置検出システムについて説明する。なお、上記実施の形態１と同一の構成については同一の符号を用い、その説明を省略する。
【００６６】
図１１は、実施の形態２の移動体位置検出装置１０のブロック図である。上述した実施の形態１では、取得画像中の中心ドット５Ａの検出特徴量を、基準特徴量データベース１６のすべての基準特徴量と照合し、基準特徴量データベース１６全体から最も一致度の高い基準特徴量を選択した。この場合、基準特徴量データベース１６の蓄積量が膨大であると計算時間が長くなり、複数のデータが抽出される可能性も高くなる。このため、実施の形態２では、取得画像中の中心ドット５Ａの検出特徴量を、基準特徴量データベース１６中の所定の大きさの照合範囲の基準特徴量と照合するように構成している。それ以外の構成は実施の形態１と同じである。以下の説明では、基準特徴量データベース１６中の所定の大きさの照合範囲にある基準特徴量を、「基準特徴量データリスト２０」とよぶ。
【００６７】
画像中の中心ドット５Ａの検出特徴量を上記の基準特徴量データリスト２０と照合する場合、基準特徴量データリスト２０の大きさ（すなわち照合範囲）が大きいと計算時間が長くなる。このため、照合範囲は必要最小限度の範囲とする。照合範囲をどの程度の大きさにするかは、以下のようにして決めることができる。
【００６８】
図１２は、床面２上を移動する移動体の軌跡を概念的に示したものである。図１２における点Ｐ１〜Ｐｎは、撮像部１１の画像取得時における移動体の位置、すなわち、移動体の検出位置をそれぞれ表している。撮像部１１は、一定の時間間隔で画像を取得する。点Ｐ１は移動体の初期位置（移動開始位置）である。また、初期位置Ｐ１を中心とした所定半径の円内領域Ｃ１は、上述した照合範囲である。この照合範囲Ｃ１は、具体的には、次の画像取得時における移動体の位置Ｐ２を検索する範囲を意味する。
【００６９】
図１２に示すように、照合範囲Ｃ１は、移動体の初期位置Ｐ１からの移動可能範囲Ｍ１を包含する領域である。移動体の移動可能範囲Ｍ１とは、移動体の移動最高速度と画像取得時間間隔から決まる移動体の移動範囲を意味する。具体的な例を挙げて説明すると、撮像部１１の画像取得間隔を１０ｍｓ（１００分の１秒）、移動体の移動最高速度を１．０ｍ／ｓとすると、１回の画像取得間隔１０ｍｓの間で移動体は１０ｍｍ進む。この場合、移動体の移動可能範囲Ｍ１は、移動体を中心とした半径１０ｍｍの円の領域内である。すなわち、移動可能範囲とは、撮像部１１が画像を取得してから次の画像を取得するまでの間に移動体が進むことのできる範囲である。従って、照合範囲Ｃ１は、移動可能範囲Ｍ１よりも大きく設定する必要があるが、図１２に示すように、移動可能範囲Ｍ１よりも一回り程度大きな領域に設定すれば、次の画像取得時における移動体の位置Ｐ２を確実に検出することができる。
【００７０】
なお、基準特徴量データベース１６中から抽出された基準特徴量データリスト２０は、図１１に示すように、記憶部１９に一時的に格納される。
【００７１】
図１３は、上記のように構成した移動体位置検出装置１０の制御部１５が実行する処理の流れを示すフローチャートである。図１３中のＳＵＢ１及びＳＵＢ２は、図８及び図９に示す手順と同じである。以下、図１３を参照しながら、制御部１５が実行する手順について説明する。なお、以下ではＳＵＢ１の処理のみを説明し、ＳＵＢ２の処理については説明を省略する。
【００７２】
まず、制御部１５は、移動体の初期位置Ｐ１の検出を行う。初期位置Ｐ１の検出処理では、上述した実施の形態１と同様に、基準特徴量データベース１６全体と照合する。撮像部１１から移動体の初期位置Ｐ１の画像データを取得すると(ＳＵＢ１：ステップＳ１１)、画像中の複数のドットから一つのドット５Ａ（中心ドット５Ａ）を選択し、検出特徴量算出部１７を通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する（ＳＵＢ１：ステップＳ１２）。制御部１５は、中心ドット５Ａのアーム本数が閾値以上である場合に（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、特徴量照合部１８を通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合する（ＳＵＢ３）。一方、中心ドット５Ａにおけるアーム本数が閾値未満の場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｎｏ）、基準特徴量データベース１６と照合せず、画像中の別のドットを新たに中心ドット５Ａとして選択し（ＳＵＢ１：ステップＳ１４）、ステップＳ１２に戻って新たに選択した中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する。ここで、ステップ１３におけるアーム本数の閾値は、実施の形態１と同様に４本としている。
【００７３】
画像中の中心ドット５Ａの検出特徴量を基準特徴量データリスト２０と照合する処理（ＳＵＢ３）は、図１０に示す手順で行う。ここでは説明を省略する。基準特徴量データベースの照合処理ＳＵＢ３が完了した後、制御部１５は、図１０に示すように、画像中の中心ドット５Ａと一致したものが１つであるか否かを判定する（ＳＵＢ１：ステップＳ１５）。一致したものが一つであった場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、基準特徴量データベース１６における一致したドットの床Ｆ上の平面座標値を現在位置として検出する。この平面座標値を、初期位置Ｐ１の現在位置とする（ＳＵＢ１：ステップＳ１６）。
【００７４】
一方、一致したものが複数あった場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１５：Ｎｏ）、照合結果を採用せず、画像中の別のドット５を新たに中心ドット５Ａとして選択し（ＳＵＢ１：ステップＳ１４）、新たに選択した中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する（ＳＵＢ１：ステップＳ１２）。以降、最終的に照合結果が一つに決まるまでステップＳ１２からステップＳ１５までの処理を繰り返す。
【００７５】
制御部１５は、移動体の初期位置Ｐ１を検出すると、基準特徴量データベース１６から、初期位置Ｐ１を中心とした照合範囲Ｃ１にあるドットの基準特徴量データリスト２０を抽出し、これを記憶部１９に格納する（図１３：ステップＳ１）。そして、移動体の現在位置（Ｐ２）の検出処理を開始する（ＳＵＢ１）。
【００７６】
制御部１５は、撮像部１１から画像データを取得すると（ＳＵＢ１：ステップＳ１１）、画像中の複数のドットから一つのドット（中心ドット５Ａ）を選択し、検出特徴量算出部１７を通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する（ＳＵＢ１：ステップＳ１２）。制御部１５は、中心ドット５Ａにおけるアーム本数が閾値以上である場合に（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、特徴量照合部１８を通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を記憶部１９の基準特徴量データリスト２０と照合する（ＳＵＢ３）。一方、中心ドット５Ａにおけるアーム本数が閾値未満の場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｎｏ）、基準特徴量データリスト２０と照合せず、画像中の別のドット５を新たに中心ドット５Ａとして選択し（ＳＵＢ１：ステップＳ１４）、ステップＳ１２に戻って新たに選択した中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する。
【００７７】
制御部１５は、ＳＵＢ３のステップＳ４１〜ステップＳ４３において照合範囲Ｃ１の基準特徴量データリスト２０の照合を行い、画像中の中心ドット５Ａと一致したものが１つであるか否かを判定する（ＳＵＢ１：ステップＳ１５）。一致したものが一つであった場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、基準特徴量データリスト２０の一致したドットの床Ｆ上での平面座標値を、移動体の現在位置Ｐ２として検出する（ＳＵＢ１：ステップＳ１６）。
【００７８】
制御部１５は、移動体の現在位置Ｐ２を検出した後、基準特徴量データベース１６から、次の照合範囲Ｃ２の基準特徴量データリスト２０を抽出し、これを記憶部１９に格納する（図１３：ステップＳ１）。以上のようにして、制御部１５は、これ以降、移動体の現在位置（Ｐ３，Ｐ４，・・・，Ｐｎ，・・・）の検出処理を繰り返す。
【００７９】
以上説明したように、実施の形態２の移動体位置検出システム１では、基準特徴量データベース１６から移動体の移動可能範囲周辺に絞った照合範囲Ｃｎにあるドットの基準特徴量データリスト２０を抽出する。そして、検出特徴量算出部１７によって算出された検出特徴量を、照合範囲Ｃｎの基準特徴量データリスト２０と照合することにより、検出特徴量と最も一致度の高い基準特徴量を選択し、選択した基準特徴量の座標値を、床面２上における移動体の現在位置Ｐｎ＋１として検出した後、現在位置Ｐｎ＋１を中心とした次の照合範囲のＰｎ＋１の基準特徴量データリストを抽出する構成としている。上記のように構成したことで、実施の形態１で記載した効果に加えて、移動体の位置検出の計算速度を実施の形態１よりもさらに高速化することができるという効果を奏する。
【００８０】
（実施の形態３）
次に、実施の形態３の移動体位置検出システム１´について説明する。なお、上記実施の形態１，２と同一の構成については同一の符号を用い、その説明を省略する。
【００８１】
図１４は、実施の形態３の移動体位置検出システム１´の概念図である。多様なエリアで移動体の位置検出を行うことを想定した場合、それぞれのエリアの床面に固有な基準特徴量データベース１６をすべて保有する必要があり、基準特徴量データベース１６の蓄積量が膨大になってしまう。また、一つのエリア内のみで検出を行う場合であっても、エリアの床面積が広大な場合には、基準特徴量データベースの蓄積量が膨大となる。そこで、本実施の形態では、移動体位置検出装置１０を、建物内の所定位置に固定された固定側装置２０と、移動体に備えられた移動体側装置３０とで構成し、固定側装置２０に建物全体の床面におけるドットパターンの基準特徴量データベース１６を格納し、無線通信によって固定側装置２０と移動体側装置３０との間で各種データの送受信を行う構成としている。なお、ドットパターン３の作成方法、ドットパターン３における各ドットの基準特徴量の算出方法、及び、取得画像中から選択したドットの検出特徴量の算出方法は、実施の形態１，２で説明した方法と同じである。
【００８２】
以下では、複数箇所のエリアで移動体の位置検出を行う例について説明する。固定側装置２０は、複数のエリア（エリア１，エリア２，・・・，エリアｍ−１，エリアｍ，・・・）の床面に固有な基準特徴量データベース１６１，１６２，・・，１６ｍ−１，１６ｍ，・・をそれぞれ保持しているものとする。
【００８３】
図１５は、固定側装置２０及び移動体側装置３０のブロック図である。固定側装置２０は、ドットパターン作成部１２、基準特徴量算出部１３、基準特徴量格納部１４ａ、制御部１５ａ、及び、無線通信部２１ａを備えている。上述したように、基準特徴量格納部１４ａには、建物の全フロアの基準特徴量データベース１６が格納され、基準特徴量データベース１６は、複数エリアの各床面に固有な基準特徴量データベース１６１，１６２，・・，１６ｍ−１，１６ｍ，・・から構成されている。一方、移動体側装置３０は、撮像部１１、基準特徴量格納部１４ｂ、制御部１５ｂ、記憶部３１、及び、無線通信部２１ｂを備えている。基準特徴量格納部１４ｂは、固定側装置２０から送信される１つのエリアの基準特徴量データベース１６ｍを保存することができる程度のメモリを有したものである。
【００８４】
以下に説明するように、固定側装置２０は、基準特徴量データベース１６から、移動体の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍを選択し、これを無線通信部２１ａ，２１ｂを介して移動体側装置３０に送信する。ここで、「移動体の所在エリア」とは、移動体が現在位置しているエリアを意味する。移動体側装置３０は、固定側装置２０から受信した移動体の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍを基準特徴量格納部１４ｂに格納する。そして、撮像部１１で撮像した画像中の複数のドット５から所定のドット（中心ドット５Ａ）を選択して検出特徴量を算出し、これを上記の移動体の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍの一部の照合範囲と照合することにより、移動体の現在位置を検出する。以下では、移動体の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍから抽出した照合範囲を、基準特徴量データリスト２０とよぶ。なお、この基準特徴量データリスト２０は、記憶部３１に一時的に格納される。
【００８５】
この実施の形態３においても、上述した実施の形態２と同様に、基準特徴量データリスト２０の大きさ（照合範囲）を必要最小限度の範囲としている。「照合範囲」の概念は、実施の形態２で説明した通りである。すなわち、照合範囲Ｃｎとは、次の画像取得時における移動体の位置Ｐｎ＋１を検索する範囲を意味するものであり、移動体の現在位置Ｐｎからの移動可能範囲Ｍｎを包含する周辺領域である（図１２を参照）。
【００８６】
図１６は、上記のように構成した固定側装置２０の制御部１５ａと、移動体側装置３０の制御部１５ｂが実行する処理の流れを示すフローチャートである。移動体の現在位置の検出処理は、実施の形態１，２と同様に図８のＳＵＢ１又は図９のＳＵＢ２の手順を行う。また、基準特徴量データベースの照合処理も、実施の形態１，２と同様に図１０のＳＵＢ３の手順を用いる。以下、図１２及び図１６を参照しながら、制御部１５ａ及び制御部１５ｂが実行する処理手順について説明する。
【００８７】
移動体側装置３０の制御部１５ｂは、移動体の初期位置Ｐ１の画像データを撮像部１１から取得すると（ステップＳ５１）、この画像中のドット群の位置データを無線通信によって固定側装置２０に送信するとともに、移動体の初期位置Ｐ１と、移動体の所在エリアの基準特徴量データベースを要求する（ステップＳ５２）。
【００８８】
画像中のドット群の位置データを受信した固定側装置２０の制御部１５ａは、以下のように移動体の初期位置Ｐ１の検出処理を行う（ＳＵＢ１）。まず、制御部１５ａは、画像中の複数のドット５から一つのドット５（中心ドット５Ａ）を選択し、検出特徴量算出部１７ａを通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する（ＳＵＢ１：ステップＳ１２）。固定側装置２０の制御部１５ａは、中心ドット５Ａの検出特徴量におけるアーム本数が閾値以上である場合に（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、特徴量照合部１８ａを通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合する（ＳＵＢ３）。一方、中心ドット５Ａにおけるアーム本数が閾値未満の場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｎｏ）、基準特徴量データベース１６と照合せず、画像中の別のドット５を新たに中心ドット５Ａとして選択し（ＳＵＢ１：ステップＳ１４）、ステップＳ１２に戻って新たに選択した中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する。
【００８９】
検出特徴量を基準特徴量データベース１６と照合する処理は、図１０のＳＵＢ３のステップＳ４１〜Ｓ４３を行う。
【００９０】
固定側装置２０の制御部１５ａは、ＳＵＢ３の照合処理を行った後、画像中の中心ドット５Ａと一致したものが１つであるか否かを判定する（ＳＵＢ１：ステップＳ１５）。一致したものが一つであった場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、基準特徴量データベース１６の一致したドットにおける平面座標値を、移動体の初期位置Ｐ１として検出する（ＳＵＢ１：ステップＳ１６）。そして、制御部１５ａは、移動体の初期位置Ｐ１から移動体の所在エリアを検出する（図１６：ステップＳ６２）。
【００９１】
固定側装置２０の制御部１５ａは、移動体の初期位置Ｐ１及び所定エリアを検出すると、この初期位置データ及び所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍ−１を移動体側装置３０に送信する（ステップＳ６２）。移動体側装置３０の制御部１５ｂは、移動体の初期位置データ及び所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍ−１を受信すると（ステップＳ５３）、所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍ−１を基準特徴量格納部１４ｂに格納し、この所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍ−１と初期位置Ｐ１から照合範囲を決める（ステップＳ５４）。すなわち、所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍ−１から、移動体の初期位置Ｐ１を中心とした照合範囲Ｃ１にあるすべてのドット５の基準特徴量データリスト２０を抽出し、この照合範囲Ｃ１の基準特徴量データリスト２０を記憶部３１に一時的に格納する。そして、移動体の現在位置の検出処理を開始する（ＳＵＢ１）。
【００９２】
移動体側装置３０の制御部１５ｂは、撮像部１１から画像データを取得すると（ＳＵＢ１：ステップＳ１１）、画像中の複数のドット５から一つのドット５（中心ドット５Ａ）を選択し、検出特徴量算出部１７ｂを通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する（ＳＵＢ１：ステップＳ１２）。移動体側装置３０の制御部１５ｂは、中心ドット５Ａにおけるアーム本数が閾値以上である場合に（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、特徴量照合部１８ｂを通じて、中心ドット５Ａの検出特徴量を記憶部３１の基準特徴量データリスト２０と照合する（ＳＵＢ３）。一方、中心ドット５Ａにおけるアーム本数が閾値未満の場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１３：Ｎｏ）、基準特徴量データリスト２０と照合せず、画像中の別のドット５を新たに中心ドット５Ａとして選択し（ＳＵＢ１：ステップＳ１４）、ステップＳ１２に戻って新たに選択した中心ドット５Ａの検出特徴量を計算する。
【００９３】
移動体側装置３０の制御部１５ｂは、ＳＵＢ３のステップＳ４１〜ステップＳ４３において照合範囲Ｃ１の基準特徴量データリスト２０の照合を行い、画像中の中心ドット５Ａと一致したものが１つであるか否かを判定する（ＳＵＢ１：ステップＳ１５）。一致したものが一つであった場合には（ＳＵＢ１：ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、基準特徴量データリスト２０の一致したドットの平面座標値を、移動体の現在位置Ｐ２として検出する（ＳＵＢ１：ステップＳ１６）。
【００９４】
移動体側装置３０の制御部１５ｂは、移動体の現在位置Ｐ２を検出した後、移動体が所在エリアの境界付近に達したか否かを判定する（ステップＳ５５）。移動体が所在エリアの境界付近に達していない場合には（ステップＳ５５：Ｎｏ）、ステップＳ５４に戻り、所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍ−１から、移動体の現在位置Ｐ２を中心とした照合範囲Ｃ２の基準特徴量データリスト２０を抽出し、この照合範囲Ｃ２の基準特徴量データリスト２０を記憶部３１に一時的に格納する。移動体側装置３０の制御部１５ｂは、以降、移動体の現在位置（Ｐ３，Ｐ４，・・・，Ｐｎ，・・・）の検出処理を繰り返す。
【００９５】
一方、移動体が所在エリアの境界付近に達した場合には（ステップＳ５５：Ｙｅｓ）、移動体側装置３０の制御部１５ｂは、現在位置を固定側装置２０の制御部１５ａに送信し、移動体の現在位置周辺の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍを要求する（ステップＳ５６）。
【００９６】
固定側装置２０の制御部１５ａは、移動体の現在位置周辺の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍを移動体側装置３０に送信する（ステップＳ６３）。移動体側装置３０の制御部１５ｂは、基準特徴量データベース１６ｍを受信すると（ステップＳ５７）、これを基準特徴量データベース１４ｂに格納し、ステップＳ５４に戻って、所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍと現在位置Ｐ２から照合範囲Ｃ２を決める。以降、上記の処理を繰り返す。
【００９７】
以上説明したように、実施の形態３の移動体位置検出システム１´は、所定位置に固定された固定側装置２０と、移動体とともに移動し無線通信によって固定側装置２０と通信可能な移動体側装置３０を備え、固定側装置２０が基準特徴量データベース１６を有する一方、移動体側装置３０が撮像部１１、検出特徴量算出部１７ｂ及び特徴量照合部１８ｂを有した構成としている。上記のように構成したことで、移動体側装置３０は基準特徴量データベース１６を持たないため、様々なエリアで移動体側装置３０を利用することが可能となる。
【００９８】
また、実施の形態３の移動体位置検出システム１´では、固定側装置２０が、基準特徴量データベース１６から移動体の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍを選択し、これを無線通信によって移動体側装置３０に送信する。一方、移動体側装置３０は、固定側装置２０から受信した移動体の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍと現在位置とから、移動体の移動可能範囲周辺に絞った照合範囲を決める。そして、検出特徴量算出部１７ｂによって算出された検出特徴量を、上記照合範囲の基準特徴量データリスト２０と照合することにより、検出特徴量と最も一致度の高い基準特徴量を選択し、選択した基準特徴量の座標値を、床面上における移動体の現在位置として検出する構成としている。上記のように構成したことで、移動体側装置３０は、移動体の所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍを保存することができる程度のメモリと、当該所在エリアの基準特徴量データベース１６ｍの中でも移動体の移動可能範囲周辺に絞った照合範囲内で位置検出が行える程度の計算能力を有していればよい。その結果、移動体側装置３０の計算負荷が少なくて済むため、位置検出の計算速度を高速化することができる。
【００９９】
なお、上述した実施の形態３では、固定側装置２０から移動体側装置３０に対して、移動体の所在エリアの基準特徴量データベースを送信したが、送信するデータ量は、移動体装置３０側が許容するメモリ容量に依存する。従って、移動体側装置３０のメモリ容量が比較的大きい場合には、送信するデータ量を所在エリアよりも広い範囲としてもよい。一方、移動体側装置３０のメモリ容量が比較的小さい場合には、送信するデータ量を所在エリアよりも狭い範囲（例えば所在エリア中の部屋の大きさ）とする。
【０１００】
また、上述した実施の形態３では、検出特徴量と基準特徴量データリストの照合処理を移動体側装置３０で行う構成としたが、検出特徴量と基準特徴量データリストの照合を固定側装置２０で行う構成としてもよい。
【０１０１】
さらに、上述した実施の形態１〜３では、本発明の移動体位置検出システムを建物内での搬送台車等の位置検出に適用した例について説明したが、これに限定されるものではなく、一般的な平面上の移動体の位置検出に広く適用することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】実施の形態１の移動体位置検出システムの概念図である。
【図２】左図は、床面上に配置されたドットパターンの一例を示す図、右図はドットパターンの一部の領域を撮像した画像の一例を示す図である。
【図３】移動体位置検出処理の手順を示す概念図である。
【図４−１】床面上にドットパターンを作成する方法の一例を説明する図である。
【図４−２】床面上にドットパターンを作成する方法の一例を説明する図である。
【図５】ドットパターンにおけるドットの基準特徴量を説明する図である。
【図６】実施の形態１の移動体位置検出システムのブロック図である。
【図７】移動体位置検出装置の制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図８】移動体位置検出装置の制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】移動体位置検出装置の制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１０】移動体位置検出装置の制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】実施の形態２の移動体位置検出システムのブロック図である。
【図１２】床面上を移動する移動体の軌跡を概念的に示した図である。
【図１３】実施の形態２における移動体位置検出装置の制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】実施の形態３の移動体位置検出システムの概念図である。
【図１５】実施の形態３の移動体位置検出システムのブロック図である。
【図１６】実施の形態３における固定側装置及び移動体側装置の制御部が実行する処理の流れを示すフローチャートである。
【符号の説明】
【０１０３】
１，１´    移動体位置検出システム
２    床面
３    ドットパターン
４    ブロック
５    ドット
１０  移動体位置検出装置
１１  撮像部
１１ａ  照明
１２  ドットパターン作成部
１３  基準特徴量算出部
１４，１４ａ，１４ｂ  基準特徴量格納部
１５，１５ａ，１５ｂ  制御部
１６  基準特徴量データベース
１７，１７ａ，１７ｂ  検出特徴量算出部
１８，１８ａ，１８ｂ  特徴量照合部
２０  固定側装置
２１ａ，２１ｂ  無線通信部
３０  移動体側装置
３１  記憶部
【図１】
2010101807.tif 000003
【図２】
2010101807.tif 000004
【図３】
2010101807.tif 000005
【図４−１】
2010101807.tif 000006
【図４−２】
2010101807.tif 000007
【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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