(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ランドマークを検知する自律走行型ロボットであって、
カメラと、
記憶装置と、
走行装置と、
前記カメラが出力する撮像画像に基づいてランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成装置と、
前記特徴ベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算するマハラノビス距離計算装置と、
前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルを選択してランドマークの検知結果として出力するランドマーク検知結果生成装置と、
前記走行装置の出力に基づき、前記ロボットの移動量と正規分布に従って分布する測定の誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める現在位置候補生成装置と、
前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する整合性評価装置と、
前記ロボット位置の候補の座標値の重み付け平均を、前記評価結果に応じた重み付け平均を計算することで求めて前記ロボットの推定位置を得る重み付き平均計算装置を備えた、ロボット。
【請求項２】
過去の前記ロボットの位置と前記ロボットの移動量から現在のロボットの予測位置を求める予測位置生成装置と、
前記特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの予測位置の座標値を組み合わせたベクトルを作成する特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置を更に備え、
前記マハラノビス距離計算装置は、前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する、請求項１記載のロボット。
【請求項３】
前記マハラノビス距離計算装置は、前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルの平均及び共分散行列とに基づいてマハラノビス距離を計算する、請求項２記載のロボット。
【請求項４】
距離センサを更に備え、
前記整合性評価装置は、現在のロボットの位置で前記距離センサにより測定されたランドマークの座標値及び前記ロボットの現在位置の候補を基準として、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する、請求項１乃至３のいずれか１項記載のロボット。
【請求項５】
コンピュータに、自律走行型ロボットからランドマークを検知させるプログラムであって、
前記ロボットのカメラが出力する撮像画像に基づいてランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する手順と、
前記特徴ベクトルと前記ロボットの記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する手順と、
前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルを選択してランドマークの検知結果として出力する手順と、
前記ロボットの走行装置の出力に基づき、前記ロボットの移動量と正規分布に従って分布する測定の誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める手順と、
前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する手順と、
前記ロボット位置の候補の座標値の重み付け平均を、前記評価結果に応じた重み付け平均を計算することで求めて前記ロボットの推定位置を得る手順
を前記コンピュータに実行させる、プログラム。
【請求項６】
自律走行型ロボットからランドマークを検知するランドマーク検知方法であって、
前記ロボット内でカメラが出力する撮像画像に基づいて特徴ベクトル生成装置によりランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する工程と、
前記ロボット内で、マハラノビス距離計算装置により前記特徴ベクトルと記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する工程と、
前記ロボット内で、前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルをランドマーク検知結果生成装置により選択してランドマークの検知結果として出力する工程と、
前記ロボット内で、走行装置の出力に基づき、現在位置候補生成装置により前記ロボットの移動量と正規分布に従って分布する測定の誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める工程と、
前記ロボット内で、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を整合性評価装置により評価して評価結果を出力する工程と、
前記ロボット内で、重み付き平均計算装置により前記ロボット位置の候補の座標値の重み付け平均を、前記評価結果に応じた重み付け平均を計算することで求めて前記ロボットの推定位置を得る工程を含む、ランドマーク検知方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ランドマーク検知方法、ランドマーク検知機能を有するロボット、及びコンピュータにランドマーク検知手順を実行させるプログラムに関する。本発明は、このようなプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体にも関する。
【背景技術】
【０００２】
自律走行型ロボットには、ランドマークを用いるものがある。先ず、ロボットの位置が既知の状態で、ロボットの走行経路上で目印となる物をランドマークとして登録する。図１は、ロボットの位置に対して登録されるランドマークの一例を示す平面図である。図１及び後述する図２において、太い平行な縦線はロボットが移動可能な経路を示し、ロボットの位置は○印で示し、ランドマークの位置は×印で示す。図１の例では、ロボットの位置ｐ１に対して登録されるランドマークｍｋ１のｘｙ座標が（ｘｌ１，ｙｌ１）であり、ロボットの位置ｐ２に対して登録されるランドマークｍｋ２のｘｙ座標が（ｘｌ２，ｙｌ２）である。
【０００３】
ランドマークの登録時には、ロボットに搭載された距離センサでランドマークｍｋ１，ｍｋ２の位置を計測する。具体的には、既知であるロボットの位置のｘｙ座標に、距離センサで計測したロボットから見た各ランドマークｍｋ１，ｍｋ２の相対座標を加えることにより、各ランドマークｍｋ１，ｍｋ２の座標を求める。又、ロボットに搭載されたカメラで各位置ｐ１，ｐ２から対応するランドマークｍｋ１，ｍｋ２を撮像して、ランドマークｍｋ１，ｍｋ２の撮像画像の特徴を表す特徴ベクトルを求める。ランドマークｍｋ１，ｍｋ２としては、例えば扉の角等の撮像画像中で特徴的な点、即ち、特徴点を用いる。特徴点の抽出方法自体は周知であり、各種抽出方法が提案されている。このようにして求めたランドマークｍｋ１，ｍｋ２の位置（ｘｙ座標）と特徴ベクトルを登録しておき、ロボットが自律走行するランドマークの検知時に現在のロボットの位置（即ち、ロボットの現在位置）を計算するのに用いる。
【０００４】
ロボットが自律走行するランドマークの検知時には、登録されているランドマークｍｋ１，ｍｋ２の特徴ベクトルを用いて、ロボットの走行時にカメラで撮像された撮像画像の中からランドマークｍｋ１，ｍｋ２を検知する。図２は、撮像画像の中からランドマークｍｋ１が検知された場合を示す図である。ロボットから検知したランドマークｍｋ１までの距離を距離センサで求めて、ロボットの現在位置ｐ１’から検知したランドマークｍｋ１までの相対位置を求め、この相対位置と登録されているランドマークｍｋ１の位置（ｘｙ座標）からロボットの現在位置を計算することができる。図２では、ロボットの現在位置ｐ１’のｘｙ座標（ｘｒ，ｒｙ）は未知であり、ロボットから検知したランドマークｍｋ１までの相対位置が（ｘ’ｌ１，ｙ’ｌ１）であるものとする。厳密には等式は成立しないが、誤差が無視できるものであるとすると、ロボットの現在位置ｐ１’のｘｙ座標（ｘｌ，ｙｌ）は、（ｘｌ，ｙｌ）＝（ｘｒ，ｒｙ）＋（ｘｌ１，ｙｌ１）から計算することができる。
【０００５】
従来のランドマーク検知方法では、ランドマークを登録した時のロボットの位置と、ロボットの走行時にランドマークを検知をする際のロボットの現在位置とが近い場合は、ランドマークの検知が成功し易い。しかし、ランドマークを登録した時のロボットの位置と、ロボットの走行時にランドマークを検知をする際のロボットの現在位置とが大きく離れている場合には、ランドマークの登録時とランドマークの検知時とで撮像画像の視点がずれており撮像画像が大きく変化する。このため、撮像画像の大きな変化に伴い特徴ベクトルも大きく変化してしまい、ロボットの走行時にランドマークを検知できない場合が生じる。そこで、例えばランドマーク登録時にはロボットの多くの位置での特徴ベクトルを登録して、ランドマークの検知時にはそれら全ての特徴ベクトルを用いてマッチングすることが考えられるものの、計算量が非常に多くなり、ロボットに搭載される計算機の性能を考慮すると現実的ではない。又、特徴ベクトルの平均を求めてそれをマッチングに用いることも考えられるが、単純な統計量を用いて計算量を減らしたのではランドマークの誤検知を生じる可能性があり、ランドマークの検知精度を向上させることは期待できない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２００６−１７２０１６号公報
【特許文献２】特開２００８−１０２８５６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来のランドマーク検知方法では、ランドマークの誤検知を生じることがあるため、ランドマークの検知精度を向上させることは難しいという問題があった。
【０００８】
そこで、本発明は、ランドマークの検知精度を向上可能なランドマーク検知方法、ロボット及びプログラ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】
【０００９】
本発明の一観点によれば、自律走行型ロボットからランドマークを検知するランドマーク検知方法であって、前記ロボット内でカメラが出力する撮像画像に基づいて特徴ベクトル生成装置によりランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する工程と、前記ロボット内で、マハラノビス距離計算装置により前記特徴ベクトルと記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する工程と、前記ロボット内で、前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルをランドマーク検知結果生成装置により選択してランドマークの検知結果として出力する工程と、前記ロボット内で、走行装置の出力に基づき、現在位置候補生成装置により前記ロボットの移動量と正規分布に従って分布する測定の誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める工程と、前記ロボット内で、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を整合性評価装置により評価して評価結果を出力する工程と、前記ロボット内で、重み付き平均計算装置により前記ロボット位置の候補の座標値の重み付け平均を、前記評価結果に応じた重み付け平均を計算することで求めて前記ロボットの推定位置を得る工程を含むランドマーク検知方法が提供される。
【００１０】
本発明の一観点によれば、ランドマークを検知する自律走行型ロボットであって、カメラと、記憶装置と、走行装置と、前記カメラが出力する撮像画像に基づいてランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成装置と、前記特徴ベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算するマハラノビス距離計算装置と、前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルを選択してランドマークの検知結果として出力するランドマーク検知結果生成装置と、前記走行装置の出力に基づき、前記ロボットの移動量と正規分布に従って分布する測定の誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める現在位置候補生成装置と、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する整合性評価装置と、前記ロボット位置の候補の座標値の重み付け平均を、前記評価結果に応じた重み付け平均を計算することで求めて前記ロボットの推定位置を得る重み付き平均計算装置を備えたロボットが提供される。
【００１１】
本発明の一観点によれば、コンピュータに、自律走行型ロボットからランドマークを検知させるプログラムであって、前記ロボットのカメラが出力する撮像画像に基づいてランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する手順と、前記特徴ベクトルと前記ロボットの記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する手順と、前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルを選択してランドマークの検知結果として出力する手順と、前記ロボットの走行装置の出力に基づき、前記ロボットの移動量と正規分布に従って分布する測定の誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める手順と、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する手順と、前記ロボット位置の候補の座標値の重み付け平均を、前記評価結果に応じた重み付け平均を計算することで求めて前記ロボットの推定位置を得る手順を前記コンピュータに実行させるプログラムが提供される。
【発明の効果】
【００１２】
開示のランドマーク検知方法、ロボット及びプログラムによれば、ランドマークの検知精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】ロボットの位置に対して登録されるランドマークの一例を示す平面図である。
【図２】撮像画像の中からランドマークが検知された場合を示す図である。
【図３】ランドマークの登録時の特徴点の抽出方法の一例を説明する図である。
【図４】ランドマークの検知時の特徴点の抽出方法の一例を説明する図である。
【図５】ロボットの位置からランドマークまでの距離を測定してランドマークを撮像する様子を説明する図である。
【図６】撮像画像が大きく変化する場合に第１の比較例で求められる特徴ベクトルをグラフ上で表す図である。
【図７】第２の比較例で求められる特徴ベクトルをグラフ上で表す図である。
【図８】特徴ベクトルのマハラノビス距離に基づいた評価を説明する図である。
【図９】ロボットの位置からランドマークまでの距離を測定してランドマークを撮像する様子を説明する図である。
【図１０】特徴ベクトルの近似を説明する図である。
【図１１】特徴ベクトルのｊ番目の成分を説明する図である。
【図１２】三次元座標を説明する図である。
【図１３】異なるランドマークに対して作成した特徴ベクトルの中に類似したものが含まれている場合を説明する図である。
【図１４】特徴ベクトルの各成分と位置の座標値を組み合わせたベクトルの作成を説明する図である。
【図１５】特徴ベクトルの各成分と位置の座標値を組み合わせたベクトルの平均ベクトルと共分散行列を求めるランドマークの登録を説明する図である。
【図１６】現在のロボットの予測位置の生成を説明する図である。
【図１７】パーティクルフィルタを用いた現在のロボットの位置の候補の作成を説明する図である。
【図１８】ロボットの構成の一例を示すブロック図である。
【図１９】ベクトル間距離計算装置を説明するブロック図である。
【図２０】ロボットのランドマーク登録時の動作を説明するフローチャートである。
【図２１】ロボットが走行するランドマーク検知時の動作を説明するフローチャートである。
【図２２】特徴ベクトル近似装置の動作を説明するフローチャートである。
【図２３】特徴ベクトル及びロボット座標値組み合わせ装置の動作を説明するフローチャートである。
【図２４】平均及び共分散行列計算装置の動作を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
開示のランドマーク検知方法、ロボット及びプログラムでは、予めランドマークの特徴ベクトルを学習して作成した識別器を用いてランドマークを検知する。
【００１５】
識別器を拡張して、特徴ベクトルとロボットの座標値を組み合わせたベクトルを用いてランドマークを検知するようにしても良い。
【００１６】
以下に、開示のランドマーク検知方法、ロボット及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。
【実施例】
【００１７】
本発明の一実施例では、ランドマーク検知方法が自律走行型ロボット（図示せず）に適用されている。
【００１８】
ランドマークの登録時には、ロボットに搭載されたカメラによりランドマークをロボットの複数の位置で撮像し、各位置で求められたランドマークの撮像画像から特徴ベクトルを学習して識別器、即ち、マハラノビス距離（Mahalanobis Distance）を作成する。一方、ロボットが自律走行するランドマークの検知時には、識別器を用いてランドマークを検知する。
【００１９】
識別器を拡張して、各位置でのランドマークの撮像画像に対してランドマークの画像特徴ベクトルと座標値を成分とする組み合わせのベクトルを作成して、この組み合わせのベクトルから識別器を作成してランドマークの検知に用いても良い。
【００２０】
ランドマークとしては、例えば扉の角等のカメラの撮像画像中で特徴的な点、即ち、特徴点を用いる。特徴点の抽出方法自体は周知であり、ハリスオペレータ（Harris Operator）やＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）等を用いる各種抽出方法が提案されている。図３は、ランドマークの登録時の特徴点の抽出方法の一例を説明する図である。図３に示すように、撮像画像１０１中の特徴点（即ち、ランドマーク）１０２の周辺の例えば２０画素×２０画素のサイズの例えば１６（＝４×４）個の領域を切り出して、切り出した各領域の画素の濃淡値νi,Mを並べたベクトルを作成してM次元の特徴ベクトルを求める。次式は、この例で求められるｉ番目のランドマークの特徴ベクトルνｉを表し、上付きの添え字ｔは転置（Transpose）を表す。
【００２１】
【数１】
0005614118.tif 000002
【００２２】
ランドマークの検知時には、カメラの撮像画像から特徴点を抽出する。図４は、ランドマークの検知時の特徴点の抽出方法の一例を説明する図である。図４（ａ）に示すように、撮像画像１０１Ａの１つの特徴点１０２−１Ａを選択し、その特徴点１０２−１Ａの特徴ベクトルと登録されている各ランドマーク１０２−１〜１０２−ｉの特徴ベクトルとの間のユークリッド距離（Euclidean Metric）、即ち、特徴ベクトルの各成分の差の二乗和を求める。ユークリッド距離が最も小さくなった特徴ベクトルを有するランドマーク１０２−１を特徴点１０２−１Ａに対応するランドマークとして選択する。この場合、特徴点１０２−１Ａの検知結果は、ランドマーク１０２−１であることを示す。同様にして、図４（ｂ）のように、撮像画像１０１Ａの他の１つの特徴点１０２−２Ａを選択し、その特徴点１０２−２Ａの特徴ベクトルと登録されている各ランドマーク１０２−１〜１０２−ｉの特徴ベクトルとの間のユークリッド距離を求める。ユークリッド距離が最も小さくなった特徴ベクトルを有するランドマーク１０２−２を特徴点１０２−２Ａに対応するランドマークとして選択する。この場合、特徴点１０２−２Ａの検知結果は、ランドマーク１０２−２であることを示す。
【００２３】
【数２】
0005614118.tif 000003
【００２４】
【数３】
0005614118.tif 000004
【００２５】
【数４】
0005614118.tif 000005
【００２６】
次に、マハラノビス距離を用いたことによる効果を以下に説明する。平均ベクトルを詳しく記述すると、次式のようになる。
【００２７】
【数５】
0005614118.tif 000006
【００２８】
又、共分散行列は、次式のようになる。
【００２９】
【数６】
0005614118.tif 000007
【００３０】
更に、マハラノビス距離は、次式のようになる。
【００３１】
【数７】
0005614118.tif 000008
【００３２】
特徴ベクトルはM次元ベクトル（即ち、ベクトルが持っている値の数がM）であり、上記の図３の場合は説明の便宜上M＝１６であが、ランドマークを検知する場合は一般的にMの値は数十から数百である。このように特徴ベクトルの次元が大きいと、特徴ベクトルを図示するのが困難であるため、この例では便宜上、特徴ベクトルが１次元（M＝１）であるものと仮定して説明する。特徴ベクトルの次元が大きくても、基本的な概念は以下に説明する１次元の場合と同様である。
【００３３】
特徴ベクトルが１次元の場合、マハラノビス距離は次式のようになる。
【００３４】
【数８】
0005614118.tif 000009
【００３５】
【数９】
0005614118.tif 000010
【００３６】
【数１０】
0005614118.tif 000011
【００３７】
【数１１】
0005614118.tif 000012
【００３８】
【数１２】
0005614118.tif 000013
【００３９】
このように、第１の比較例ではランドマークの誤検知を生じることがあるため、ランドマークの検知精度を向上させることは難しい。一方、第２の比較例では、ランドマークの誤検知を防止するには計算量が非常に多くなり、ロボットに搭載される計算機の性能を考慮するとランドマークの検知精度を向上させることは難しい。つまり、特徴ベクトルをユークリッド距離に基づいて評価する第１及び第２の比較例では、ランドマークの検知精度を向上させることは難しい。
【００４０】
【数１３】
0005614118.tif 000014
【００４１】
【数１４】
0005614118.tif 000015
【００４２】
【数１５】
0005614118.tif 000016
【００４３】
【数１６】
0005614118.tif 000017
【００４４】
【数１７】
0005614118.tif 000018
【００４５】
【数１８】
0005614118.tif 000019
【００４６】
学習のためには多数の特徴ベクトルを求める必要があるが、ロボットをランドマーク撮像位置まで移動させた上で画像を撮像させて特徴ベクトルを求めるのでは作業量が大きい。そこで、上記の手順で、ある位置における特徴ベクトルの成分をその付近の位置における特徴ベクトルの成分を用いて近似して補間することにより、ロボットを各ランドマーク撮像位置まで移動させた上で画像を撮像させて特徴を求める場合と比較すると、作業量が大幅に軽減される。
【００４７】
尚、本変形例における特徴ベクトルの成分の近似及び補間は、省略しても良いことは言うまでもない。
【００４８】
ところで、異なるランドマークに対して作成した特徴ベクトルの中に類似したものが含まれていると、検知性能が低下する可能性がある。図１３は、異なるランドマークk',k'"に対して作成した特徴ベクトルの中に類似したものが含まれている場合を説明する図である。図１３（ａ）はランドマーク撮像位置とランドマークの関係を示し、図１３（ｂ）は特徴ベクトルの評価を説明するためにランドマークの共分散行列を示す。図１０（ｂ）に示すように、２つのランドマークの分布は類似する特徴ベクトルについて破線で囲んで示すように重なる。異なるランドマークk',k'"に対して作成した特徴ベクトルの中に類似した特徴ベクトルが含まれる理由としては、作成した特徴ベクトルはデータ量が多い分異なるランドマークk',k'"に対して作成した特徴ベクトルの中に類似したものが含まれている可能性があることが挙げられる。
【００４９】
そこで、本実施例の第２の変形例では、異なるランドマークk',k'"に対して作成した特徴ベクトルの中から類似した特徴ベクトルを区別するために、ランドマークk',k'"の登録時のロボットの位置を用いる。ランドマーク撮像位置と、特徴ベクトルを近似した位置の夫々において、図１４に示すように、特徴ベクトルνiの各成分νi,1,...,νi,Mと位置の座標値xri,yriを組み合わせたベクトルVi= (νi,1,...,νi,M,xri,yri)を作成する。図１４は、特徴ベクトルの各成分と位置の座標値を組み合わせたベクトルの作成を説明する図である。
【００５０】
【数１９】
0005614118.tif 000020
【００５１】
尚、本変形例における特徴ベクトル及びロボット位置の座標値を組み合わせたベクトルの生成は省略して、特徴ベクトルの平均ベクトルと共分散行列を計算しても良いことは言うまでもない。
【００５２】
【数２０】
0005614118.tif 000021
【００５３】
尚、本変形例における特徴ベクトル及びロボット予測位置の座標値を組み合わせたベクトルの生成は省略して、特徴ベクトルの平均ベクトルと共分散行列を計算しても良いことは言うまでもない。
【００５４】
【数２１】
0005614118.tif 000022
【００５５】
次に、本実施例におけるロボットの構成の一例を、図１８と共に説明する。図１８は、ロボットの構成の一例を示すブロック図である。
【００５６】
図１８に示すロボット２０は、カメラ１、画像入力装置２、特徴点抽出装置３、特徴ベクトル生成装置４、特徴ベクトル近似装置５、特徴ベクトル及びロボット座標値組み合わせ装置６、平均共分散行列計算装置７、距離センサ８、ランドマーク記憶装置９、走行装置１０、エンコーダ１１、予測位置生成装置１２、マハラノビス距離計算装置１３、ランドマーク検知結果生成装置１４、現在位置候補生成装置１５、整合性評価装置１６、及び重み付け平均計算装置１７を有する。
【００５７】
カメラ１は、ランドマークを含む画像を撮像し、撮像画像を表すビデオ信号を出力する。画像入力装置２は、カメラ１から出力されるビデオ信号を受け取り、各画素の濃淡値を示す画像データを特徴点抽出装置３に出力する。特徴点抽出装置３は、画像データに対して特徴点抽出処理を施し、特徴点データを特徴ベクトル生成装置４に出力する。特徴ベクトル生成装置４は、特徴点データに基づき、特徴点周辺の各画素の濃淡値から特徴ベクトルを生成して出力する。
【００５８】
ランドマークの登録時には、特徴ベクトル生成装置４は特徴ベクトルを特徴ベクトル近似装置５及び特徴ベクトル及びロボット座標値組み合わせ装置６に出力する。特徴ベクトル近似装置５は、特徴ベクトルを、付近のランドマーク撮像位置の特徴ベクトルで近似し、近似を行った位置での特徴ベクトルを特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置６に出力する。特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置６は、特徴ベクトル生成装置４又は特徴ベクトル近似装置５からの特徴ベクトルの各成分とロボット２０の位置の座標値を組み合わせたベクトルを作成して平均及び共分散行列計算装置７に出力する。ランドマーク登録時には、ロボット２０は例えば人の手によりランドマークを撮像するべき位置まで移動されるので、ロボット２０の位置の座標値は既知である。しかし、後述する走行装置１０を用いてロボット２０をランドマークを撮像するべき位置まで自走で移動させる場合には、後述する予測位置生成装置１２が生成したロボット２０の予測位置の座標値をロボット２０の位置の座標値として使用しても良い。平均及び共分散行列計算装置７は、特徴ベクトルの各成分とロボット２０の位置の座標値を組み合わせたベクトル（即ち、学習データ）の平均と共分散行列を求めてランドマーク記憶装置９に出力して記憶する。
【００５９】
又、ランドマークの登録時には、距離センサ８は、ロボット２０からランドマークまでの距離を計測して、現在のロボット２０の位置を基準としたランドマークの座標をランドマーク記憶装置９に出力して記憶する。これにより、ランドマーク記憶装置９には、ランドマークの位置の座標値と、特徴ベクトルの各成分とロボット２０の位置の座標値を組み合わせたベクトル（又、学習データ）の平均及び共分散行列が記憶（即ち、登録）される。
【００６０】
走行装置１０は、モータ（図示せず）によって車輪（図示せず）を回転させてロボット２０を走行させる周知の構成を有する。エンコーダ１１は、例えば車輪に取り付けられており、走行装置１０から出力される車輪回転情報に基づいて車輪回転数データ、即ち、ロボット２０の移動量を求めて出力する。予測位置生成装置１２は、過去のロボット２０の位置とエンコーダ１１から得たロボット２０の移動量から現在のロボット２０の予測位置（即ち、ロボット予測位置）を求めて、特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置６及び現在位置候補生成装置１５に出力する。
【００６１】
ランドマークの検知時には、特徴ベクトル生成装置４は、現在のロボット２０の位置でカメラ１が出力するビデオ信号（即ち、撮像画像）に基づいて生成された特徴ベクトルを特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置６に出力する。特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置６は、特徴ベクトル生成装置４からの特徴ベクトルの各成分と予測位置生成装置１２からのロボット予測位置の座標値を組み合わせたベクトルを作成してマハラノビス距離計算装置１３に出力する。又、ランドマーク記憶装置９に記憶されたランドマークの座標値が読み出されてマハラノビス距離計算装置１３に出力される。
【００６２】
マハラノビス距離計算装置１３は、ランドマーク記憶装置９から読み出されたランドマーク登録時のロボット２０の位置での平均及び共分散行列と、特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置６からの現在のロボット予測位置での平均及び共分散行列に基づいてマハラノビス距離を計算し、ランドマーク検知結果生成装置１４に出力する。ランドマーク検知結果生成装置１４は、撮像画像の各特徴点に対して、マハラノビス距離が最も小さいランドマークを選択してランドマーク検知結果として整合性評価装置１６に出力する。一方、現在位置候補生成装置１５は、現在のロボット予測位置に基づいて、エンコーダ１１から出力されたロボット２０の移動量と正規分布誤差に基づいて、現在のロボット２０の位置の候補（即ち、ロボット位置の候補）を生成する。現在位置候補生成装置１５で生成されたロボット位置の候補は、整合性評価装置１６及び重み付き平均計算装置１７に出力される。
【００６３】
従って、ランドマーク検知時には、整合性評価装置１６は、現在のロボット２０の位置で距離センサ８により測定されたランドマークの座標値及び現在位置候補生成装置１５からのロボット位置の候補を基準として、ランドマーク検知結果生成装置１４からのランドマーク検知結果（又は、ランドマークの位置）のランドマーク記憶装置９から読み出されたにランドマークの登録時のランドマークの座標値（又は、ランドマークの位置）との整合性を評価する。整合性評価装置１６の評価結果は、重み付き平均計算装置１７に出力される。重み付き平均計算装置１７は、ロボット位置の候補の座標に、整合性評価装置１６から出力される評価結果に応じて重み付け平均を計算してロボット２０の推定位置を得る。
【００６４】
図１８において、カメラ１、距離センサ８、ランドマーク記憶装置９、走行装置１０、及びエンコーダ１１以外のロボット２０の構成要素（即ち、装置）の機能は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等のプロセッサ及び記憶装置を備えた周知の汎用コンピュータ（図示せず）により実現可能である。この場合、コンピュータの記憶装置は、ランドマーク記憶装置９として機能しても良い。コンピュータの記憶装置は、ＣＰＵが実行するプログラム、ＣＰＵが実行する演算の中間結果を含む各種データを格納する。ＣＰＵがプログラムを実行することにより、ロボット２０の各機能が実現され、ロボット２０が実行する処理の各手順が実行される。プログラムは、コンピュータの記憶装置を含む各種コンピュータ読み取り可能な記憶媒体に格納可能である。
【００６５】
図１９は、ベクトル間距離計算装置を説明するブロック図である。図１９中、図１８と同一部分には同一符号を付し、その説明は省略する。図１９に破線で囲んで示すように、ベクトル間距離計算装置４０は、図１８に示す特徴ベクトル及びロボット座標値組み合わせ装置６及びマハラノビス距離計算装置１３で形成されている。このベクトル間距離計算装置４０の機能も、ＣＰＵ等のプロセッサ及び記憶装置を備えた周知の汎用コンピュータにより実現可能である。
【００６６】
図２０は、図１８に示すロボット２０のランドマーク登録時の動作を説明するフローチャートである。図２０において、ステップＳ１では、ランドマークを撮影する任意の位置を選択し、ステップＳ２では、ランドマークに対してステップＳ１で選択した位置からカメラ１による撮影と距離センサ８による距離測定を行う。ステップＳ３では、カメラ１の出力ビデオ信号に基づいて、画像入力装置２、特徴点抽出装置３及び特徴ベクトル生成装置４がランドマークの特徴ベクトルを抽出（又は、生成）する。ステップＳ４では、十分な数のランドマークを撮影したか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ１へ戻る。一方、ステップＳ４の判定結果がＹＥＳであるとであるとであると、ステップＳ５では、特徴ベクトル近似装置５が近似を行う座標を選択して付近の３箇所のランドマークの撮影位置を求める。又、ステップＳ６では、特徴ベクトル近似装置５がステップＳ５で選択した付近の３箇所のランドマークの特徴ベクトルから近似を行い、近似を行った位置での特徴ベクトルを生成する。ステップＳ７では、ロボット座標値組み合わせ装置６及び平均及び共分散行列計算装置７が特徴ベクトル生成装置４及び特徴ベクトル近似装置５からの特徴ベクトルとロボット２０の既知の座標値を組み合わせたベクトルの平均及び共分散行列を計算してランドマーク記憶装置９に記憶し、処理は終了する。
【００６７】
図２１は、図１８に示すロボット２０が走行するランドマーク検知時の動作を説明するフローチャートである。図２１において、ステップＳ１１では、カメラ１の出力ビデオ信号に基づいて、画像入力装置２、特徴点抽出装置３及び特徴ベクトル生成装置４がランドマークの特徴ベクトルを求める（又は、生成する）。ステップＳ１２では、特徴ベクトル及びロボット座標値組み合わせ装置６が特徴ベクトル生成装置４からの特徴ベクトルと予測位置生成装置１２からのロボットの予測位置の座標値を組み合わせたベクトルを計算する。ステップＳ１３では、マハラノビス距離計算装置１３が、ランドマーク記憶装置９から読み出されたランドマーク登録時のロボット２０の位置での平均及び共分散行列と、特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置６からの現在のロボット予測位置での平均及び共分散行列に基づいてマハラノビス距離を計算する。ステップＳ１４では、ランドマーク検知結果生成装置１４が、撮像画像の各特徴点に対して、マハラノビス距離が最も小さいランドマークを選択してランドマーク検知結果を得る。ステップＳ１５では、走行装置１０から出力される車輪回転情報に基づいてエンコーダ１１、予測位置生成装置１２及び現在位置候補生成装置１５がロボット２０の移動量と正規分布誤差に基づいて現在のロボット２０の位置の候補を求める。ステップＳ１６では、整合性評価装置１６が、現在のロボット２０の位置で距離センサ８により測定されたランドマークの座標値及びステップＳ１５で求められたロボット位置の候補を基準として、ステップＳ１４で得られたランドマーク検知結果（又は、ランドマークの位置）のランドマーク記憶装置９から読み出されたにランドマークの登録時のランドマークの座標値（又は、ランドマークの位置）との整合性を評価する。ステップＳ１７では、重み付き平均計算装置１７が、ロボット位置の候補の座標に、ステップＳ１６で得られた整合性の評価結果に応じて重み付け平均を計算してロボット２０の推定位置とし、処理は終了する。
【００６８】
図２２は、図１８に示す特徴ベクトル近似装置５の動作を説明するフローチャートである。図２２は、１つのランドマークに対する処理を示しており、このような処理が各ランドマークに対して行われる。
【００６９】
【数２２】
0005614118.tif 000023
【００７０】
図２３は、図１８に示す特徴ベクトル及びロボット座標値組み合わせ装置６の動作を説明するフローチャートである。図２３は、１つのランドマークに対する処理を示しており、このような処理が各ランドマークに対して行われる。
【００７１】
図２３において、ステップＳ４１では、学習データの番号を表す変数iを１にセットする。ステップＳ４２では、特徴ベクトルνiの成分とロボット２０の座標値xri,yriを組み合わせたベクトルViを作成する。ステップＳ４３では、i≧Nであるか否かを判定し、判定結果がＮＯであるとステップＳ４４においてiを１だけインクリメントしてから処理はステップＳ４２へ戻る。一方、ステップＳ４３の判定結果がＹＥＳであると、処理は終了する。
【００７２】
【数２３】
0005614118.tif 000024
【００７３】
【数２４】
0005614118.tif 000025
【００７４】
【数２５】
0005614118.tif 000026
【００７５】
尚、上記実施例及び変形例では、ランドマーク検知方法が自律走行型ロボットに適用されているが、ロボットに周知のＧＰＳ（Global Positioning System）を搭載しておき、ランドマーク検知方法に基づいて検知されたロボットの位置とＧＰＳにより検知されたロボットの位置とに基づいて、ロボットの位置検知精度を更に向上することも可能である。この場合、人工衛星からの電波がロボットまで届かない等の理由でＧＰＳが動作しない状態でも、ランドマーク検知方法に基づいてロボットの位置を検知することができる。
【００７６】
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
自律走行型ロボットからランドマークを検知するランドマーク検知方法であって、
前記ロボット内でカメラが出力する撮像画像に基づいて特徴ベクトル生成装置によりランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する工程と、
前記ロボット内で、マハラノビス距離計算装置により前記特徴ベクトルと記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する工程と、
前記ロボット内で、前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルをランドマーク検知結果生成装置により選択してランドマークの検知結果として出力する工程と、
前記ロボット内で、走行装置の出力に基づいて現在位置候補生成装置により前記ロボットの移動量と正規分布誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める工程と、
前記ロボット内で、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を整合性評価装置により評価して評価結果を出力する工程と、
前記ロボット内で、重み付き平均計算装置により前記ロボット位置の候補の座標に前記評価結果に応じて重み付け平均を計算して前記ロボットの推定位置を得る工程を含む、ランドマーク検知方法。
（付記２）
前記ロボット内で、予測位置生成装置により過去の前記ロボットの位置と前記ロボットの移動量から現在のロボットの予測位置を求める工程を更に含み、
前記特徴ベクトルを生成する工程は、特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置により前記特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの予測位置の座標値を組み合わせたベクトルを作成し、
前記マハラノビス距離を計算する工程は、前記マハラノビス距離計算装置により前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する、付記１記載のランドマーク検知方法。
（付記３）
前記マハラノビス距離を計算する工程は、前記マハラノビス距離計算装置により前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルの平均及び共分散行列とに基づいてマハラノビス距離を計算する、付記２記載のランドマーク検知方法。
（付記４）
前記評価結果を出力する工程は、現在のロボットの位置で距離センサにより測定されたランドマークの座標値及び前記ロボットの現在位置の候補を基準として、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を前記整合性評価装置により評価して評価結果を出力する、付記１乃至３のいずれか１項記載のランドマーク検知方法。
（付記５）
前記評価結果を出力する工程は、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されている複数のランドマークの位置との整合性を整合性評価装置により評価して評価結果を出力する、付記１乃至４のいずれか１項記載のランドマーク検知方法。
（付記６）
ランドマークを検知する自律走行型ロボットであって、
カメラと、
記憶装置と、
走行装置と、
前記カメラが出力する撮像画像に基づいてランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する特徴ベクトル生成装置と、
前記特徴ベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算するマハラノビス距離計算装置と、
前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルを選択してランドマークの検知結果として出力するランドマーク検知結果生成装置と、
前記走行装置の出力に基づいて前記ロボットの移動量と正規分布誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める現在位置候補生成装置と、
前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する整合性評価装置と、
前記ロボット位置の候補の座標に前記評価結果に応じて重み付け平均を計算して前記ロボットの推定位置を得る重み付き平均計算装置を備えた、ロボット。
（付記７）
過去の前記ロボットの位置と前記ロボットの移動量から現在のロボットの予測位置を求める予測位置生成装置と、
前記特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの予測位置の座標値を組み合わせたベクトルを作成する特徴ベクトル及びロボット座標組み合わせ装置を更に備え、
前記マハラノビス距離計算装置は、前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する、付記５記載のロボット。
（付記８）
前記マハラノビス距離計算装置は、前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルの平均及び共分散行列とに基づいてマハラノビス距離を計算する、付記７記載のロボット。
（付記９）
距離センサを更に備え、
前記整合性評価装置は、現在のロボットの位置で前記距離センサにより測定されたランドマークの座標値及び前記ロボットの現在位置の候補を基準として、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する、付記６乃至８のいずれか１項記載のロボット。
（付記１０）
前記整合性評価装置は、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されている複数のランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する、付記６乃至９のいずれか１項記載のロボット。
（付記１１）
コンピュータに、自律走行型ロボットからランドマークを検知さるプログラムであって、
前記ロボットのカメラが出力する撮像画像に基づいてランドマークの特徴点の特徴ベクトルを生成する手順と、
前記特徴ベクトルと前記ロボットの記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴点の特徴ベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する手順と、
前記マハラノビス距離が最小の特徴ベクトルを選択してランドマークの検知結果として出力する手順と、
前記ロボットの走行装置の出力に基づいて前記ロボットの移動量と正規分布誤差に基づいて前記ロボットの現在位置の候補を求める手順と、
前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する手順と、
前記ロボット位置の候補の座標に前記評価結果に応じて重み付け平均を計算して前記ロボットの推定位置を得る手順
を前記コンピュータに実行させる、プログラム。
（付記１２）
過去の前記ロボットの位置と前記ロボットの移動量から現在のロボットの予測位置を求める手順
を更に前記コンピュータに実行させ、
前記特徴ベクトルを生成する手順は、前記特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの予測位置の座標値を組み合わせたベクトルを作成し、
前記マハラノビス距離を計算する手順は、前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルとに基づいてマハラノビス距離を計算する、付記１１記載のプログラム。
（付記１３）
前記マハラノビス距離を計算する手順は、前記組み合わせのベクトルと前記記憶装置に登録されているランドマーク登録時の特徴ベクトルの各成分と前記ロボットの位置の座標値を組み合わせたベクトルの平均及び共分散行列とに基づいてマハラノビス距離を計算する、付記１２記載のプログラム。
（付記１４）
前記評価結果を出力する手順は、現在のロボットの位置で前記ロボットの距離センサにより測定されたランドマークの座標値及び前記ロボットの現在位置の候補を基準として、前記記憶装置に登録されているランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する、付記１１乃至１３のいずれか１項記載のプログラム。
（付記１５）
前記評価結果を出力する手順は、前記ロボットの現在位置の候補について、前記記憶装置に登録されている複数のランドマークの位置との整合性を評価して評価結果を出力する、付記１１乃至１４のいずれか１項記載のプログラム。
（付記１６）
付記１１乃至１５のいずれか１項記載のプログラムを格納した、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【００７７】
以上、開示のランドマーク検知方法、ロボット及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
【符号の説明】
【００７８】
１      カメラ
２      画像入力装置
３      特徴点抽出装置
４      特徴ベクトル生成装置
５      特徴ベクトル近似装置
６      特徴ベクトル及びロボット座標値組み合わせ装置
７      平均共分散行列計算装置
８      距離センサ
９      ランドマーク記憶装置
１０    走行装置
１１    エンコーダ
１２    予測位置生成装置
１３    マハラノビス距離計算装置
１４    ランドマーク検知結果生成装置
１５    現在位置候補生成装置
１６    整合性評価装置
１７    重み付け平均計算装置
２０    ロボット
【図１】
0005614118.tif 000027
【図２】
0005614118.tif 000028
【図３】
0005614118.tif 000029
【図４】
0005614118.tif 000030
【図５】
0005614118.tif 000031
【図６】
0005614118.tif 000032
【図７】
0005614118.tif 000033
【図８】
0005614118.tif 000034
【図９】
0005614118.tif 000035
【図１０】
0005614118.tif 000036
【図１１】
0005614118.tif 000037
【図１２】
0005614118.tif 000038
【図１３】
0005614118.tif 000039
【図１４】
0005614118.tif 000040
【図１５】
0005614118.tif 000041
【図１６】
0005614118.tif 000042
【図１７】
0005614118.tif 000043
【図１８】
0005614118.tif 000044
【図１９】
0005614118.tif 000045
【図２０】
0005614118.tif 000046
【図２１】
0005614118.tif 000047
【図２２】
0005614118.tif 000048
【図２３】
0005614118.tif 000049
【図２４】
0005614118.tif 000050