(57)【要約】【課題】対象物の３次元データの実世界における寸法を決定するためのスケールを精度よく求めることができる計測装置を提供する。【解決手段】実施形態の計測装置は、撮像部と、距離計測部と、位置計測部と、第１算出部と、第２算出部と、推定部と、を備える。撮像部は、対象物を複数の位置で撮像し、複数の画像を得る。距離計測部は、前記対象物までの距離を前記複数の位置で計測し、複数の距離情報を得る。位置計測部は、前記複数の位置を計測し、複数の位置情報を得る。第１算出部は、前記複数の画像を用いて、前記対象物の３次元データを算出する。第２算出部は、前記複数の距離情報及び前記複数の位置情報それぞれの信頼度を算出する。推定部は、前記複数の距離情報及び前記複数の位置情報のうち、前記信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報を用いて、前記３次元データのスケールを推定する。【選択図】図１
2014185996.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を複数の位置で撮像し、複数の画像を得る撮像部と、
前記対象物までの距離を前記複数の位置で計測し、複数の距離情報を得る距離計測部と、
前記複数の位置を計測し、複数の位置情報を得る位置計測部と、
前記複数の画像を用いて、前記対象物の３次元データを算出する第１算出部と、
前記複数の距離情報及び前記複数の位置情報それぞれの信頼度を算出する第２算出部と、
前記複数の距離情報及び前記複数の位置情報のうち、前記信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報を用いて、前記３次元データのスケールを推定する推定部と、
を備える計測装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報それぞれから前記３次元データの候補スケールを算出し、算出したそれぞれの候補スケールを用いて、前記３次元データの候補スケールの尤度分布を生成し、前記尤度分布を用いて前記３次元データの前記スケールを推定する請求項１に記載の計測装置。
【請求項３】
前記尤度分布は、前記候補スケール毎に、当該候補スケールの推定誤差に比例した標準偏差をもつ正規分布を重ね合わせたものである請求項２に記載の計測装置。
【請求項４】
前記第１算出部は、前記複数の画像を用いて、前記複数の位置それぞれでの前記撮像部の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を更に算出し、
前記推定部は、前記信頼度が所定値よりも大きい位置情報から前記候補スケールを算出する場合、当該位置情報と同一の位置で算出された位置姿勢情報を用いて、前記候補スケールを算出する請求項２に記載の計測装置。
【請求項５】
前記第２算出部は、前記３次元データと前記複数の距離情報との形状をフィッティングし、フィッティング結果に従って、前記複数の距離情報それぞれの信頼度を算出する請求項１に記載の計測装置。
【請求項６】
前記第２算出部は、前記３次元データと前記複数の位置情報との形状をフィッティングし、フィッティング結果に従って、前記複数の位置情報それぞれの信頼度を算出する請求項１に記載の計測装置。
【請求項７】
前記複数の位置での前記計測装置の動きを計測し、複数の動き情報を得る動き計測部を更に備え、
前記第２算出部は、前記複数の動き情報それぞれの信頼度を更に算出し、
前記推定部は、前記複数の距離情報、前記複数の位置情報、及び前記複数の動き情報のうち、前記信頼度が所定値よりも大きい距離情報、位置情報、及び動き情報を用いて、前記３次元データの前記スケールを推定する請求項１に記載の計測装置。
【請求項８】
前記第２算出部は、前記３次元データと前記複数の動き情報との形状をフィッティングし、フィッティング結果に従って、前記複数の動き情報それぞれの信頼度を算出する請求項７に記載の計測装置。
【請求項９】
前記距離計測部は、実世界上の空間の座標系である現実座標系で、前記対象物までの距離を前記複数の位置で計測し、
前記位置計測部は、前記現実座標系で、前記複数の位置を計測し、
前記第１算出部は、前記撮像部が撮像する空間の座標系であるカメラ座標系で、前記３次元データを算出し、
前記スケールは、前記現実座標系と前記カメラ座標系との単位長さの対応を表す請求項１に記載の計測装置。
【請求項１０】
前記スケールを用いて、前記３次元データを前記現実座標系でのサイズに変換する変換部と、
前記サイズに変換された前記３次元データを出力する出力部と、
を更に備える請求項９に記載の計測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施形態は、計測装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、対象物を単一のカメラ（単眼カメラ）で複数回撮像し、撮像した複数の画像を用いて、当該対象物の３次元データを生成し、生成した３次元データを用いて、対象物の３次元形状を計測する技術が知られている。このような単眼カメラを用いた３次元形状の計測手法では、対象物の３次元データがカメラ座標系で表現されることが多いため、このままでは実世界における寸法が不明である。
【０００３】
このため、カメラの撮像位置をＧＰＳ（Global  Positioning  System）で取得し、撮像位置の移動距離から、対象物の３次元データの実世界における寸法を決定する技術がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特許第４７６７５７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、上述したような従来技術では、計測装置の位置の測定誤差は、計測装置の移動距離に依らず一定となる。このため、計測装置の移動距離が小さい場合には、位置の測定誤差が相対的に大きくなり、対象物の３次元データの実世界における寸法を決定するためのスケールを精度よく求めることができない。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、対象物の３次元データの実世界における寸法を決定するためのスケールを精度よく求めることができる計測装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の計測装置は、撮像部と、距離計測部と、位置計測部と、第１算出部と、第２算出部と、推定部と、を備える。撮像部は、対象物を複数の位置で撮像し、複数の画像を得る。距離計測部は、前記対象物までの距離を前記複数の位置で計測し、複数の距離情報を得る。位置計測部は、前記複数の位置を計測し、複数の位置情報を得る。第１算出部は、前記複数の画像を用いて、前記対象物の３次元データを算出する。第２算出部は、前記複数の距離情報及び前記複数の位置情報それぞれの信頼度を算出する。推定部は、前記複数の距離情報及び前記複数の位置情報のうち、前記信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報を用いて、前記３次元データのスケールを推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１実施形態の計測装置の例を示す構成図。
【図２】第１実施形態の距離情報及び位置情報の例を示す図。
【図３】第１実施形態の位置姿勢情報の例を示す図。
【図４】第１実施形態の距離情報の信頼度の算出手法例の説明図。
【図５】第１実施形態の距離情報の信頼度の算出手法例の説明図。
【図６】第１実施形態の距離情報の信頼度の算出手法例の説明図。
【図７】第１実施形態の位置情報の信頼度の算出手法例の説明図。
【図８】第１実施形態の位置情報の信頼度の算出手法例の説明図。
【図９】第１実施形態の位置情報の信頼度の算出手法例の説明図。
【図１０】第１実施形態の尤度分布の例を示す図。
【図１１】第１実施形態の処理例を示すフローチャート図。
【図１２】第２実施形態の計測装置の例を示す構成図。
【図１３】第２実施形態の処理例を示すフローチャート図。
【図１４】各実施形態の計測装置のハードウェア構成例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、添付図面を参照しながら、実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
（第１実施形態）
図１は、第１実施形態の計測装置１０の一例を示す構成図である。図１に示すように、計測装置１０は、時刻取得部１１と、撮像部１３と、距離計測部１５と、位置計測部１７と、第１算出部１９と、第２算出部２１と、推定部２３と、変換部２５と、出力部２７とを、備える。
【００１１】
時刻取得部１１、第１算出部１９、第２算出部２１、推定部２３、及び変換部２５は、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）などの処理装置にプログラムを実行させること、即ち、ソフトウェアにより実現してもよいし、ＩＣ（Integrated  Circuit）などのハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア及びハードウェアを併用して実現してもよい。
【００１２】
撮像部１３は、可視カメラ、赤外カメラ、及びマルチスペクトルカメラなどの撮像装置により実現できる。なお第１実施形態では、可視カメラを例に取り撮像部１３を説明するが、これに限定されるものではない。
【００１３】
距離計測部１５は、レーザセンサ、超音波センサ、及びミリ波センサなど対象物までの距離を測定可能な距離センサにより実現できる。なお第１実施形態では、レーザセンサを例に取り距離計測部１５を説明するが、これに限定されるものではない。
【００１４】
位置計測部１７は、ＧＰＳ（Global  Positioning  System）からの電波を受信する受信機など位置を計測可能な計測装置により実現できる。なお第１実施形態では、ＧＰＳ受信機を例に取り位置計測部１７を説明するが、これに限定されるものではない。
【００１５】
出力部２７は、例えば、液晶ディスプレイやタッチパネル式ディスプレイなどの表示出力用の表示装置、又はプリンタなどの印刷出力用の印刷装置などで実現してもよいし、これらの装置を併用して実現してもよい。
【００１６】
時刻取得部１１は、時刻を取得する。例えば、時刻取得部１１は、ＮＴＰ（Network  Time  Protocol）サーバやＧＰＳ（Global  Positioning  System）など外部から時刻を取得してもよいし、自らカウントを行って時刻を計測し、取得してもよいし、両手法を併用して時刻を取得してもよい。時刻は、時刻そのものを用いてもよいし、カウントに用いたクロック数などを用いてもよい。
【００１７】
撮像部１３は、３次元形状の計測対象物（以下、単に「対象物」と称する）を複数の位置（以下、「計測位置」と称する）で撮像し、複数の画像を得る。例えば、撮像部１３は、互いに異なるｎ（ｎ≧２）個の計測位置で対象物を撮像し、ｎ枚の画像｛Ｉ（ｔ１）、Ｉ（ｔ２）、…、Ｉ（ｔｎ）｝を得る。なお、ｔ１、ｔ２、…、ｔｎは、時刻取得部１１により取得された時刻であり、それぞれの計測位置での計測時刻（撮像時刻）を表す。
【００１８】
第１実施形態では、撮像部１３が可視カメラであるため、画像Ｉ（ｔ）は、カラー画像であるが、これに限定されず、モノクロ画像であってもよいし、赤外画像などの可視以外のスペクトル画像であってもよいし、これらを組み合わせたマルチスペクトル画像であってもよい。
【００１９】
距離計測部１５は、対象物までの距離を複数の計測位置で計測し、複数の距離情報を得る。第１実施形態では、図２に示すように、距離情報を、計測装置１０の計測位置（詳細には、距離計測部１５の計測位置）から対象物３１（詳細には、対象物３１の計測対象点）への方向θｒｅａｌ（ｔ）と、距離ｄｒｅａｌ（ｔ）との組で表すものとする。なお距離情報は、図２に示すように、実世界上の空間（３次元空間）の座標系である現実座標系Ｏｒｅａｌで表現される。
【００２０】
例えば、距離計測部１５は、互いに異なるｎ個の計測位置で対象物を計測し、ｎ個の距離情報｛（θｒｅａｌ（ｔ１），ｄｒｅａｌ（ｔ１））、（θｒｅａｌ（ｔ２），ｄｒｅａｌ（ｔ２）、…、（θｒｅａｌ（ｔｎ），ｄｒｅａｌ（ｔｎ））｝を得る。なお、ｔ１、ｔ２、…、ｔｎは、時刻取得部１１により取得された時刻であり、それぞれの計測位置での計測時刻（距離計測時刻）を表す。
【００２１】
但し、距離情報は、方向及び距離に限定されるものではなく、例えば、計測位置から対象物までの変位ベクトルなどであってもよい。
【００２２】
また第１実施形態では、距離計測部１５は、事前に較正（キャリブレーション）を行っており、撮像部１３に対する位置及び姿勢が既知であるものとする。これにより、距離計測部１５は、計測した距離情報を、撮像部１３の位置及び姿勢からの距離情報に変換することが可能となる。
【００２３】
位置計測部１７は、複数の計測位置を計測し、複数の位置情報を得る。第１実施形態では、図２に示すように、位置情報を、計測装置１０の計測位置ｐｒｅａｌ（ｔ）で表すものとする。ここで、ｐｒｅａｌ（ｔ）は、実世界上の空間（３次元空間）における１点を指し示す座標値である。なお位置情報は、図２に示すように、現実座標系Ｏｒｅａｌで表現される。
【００２４】
例えば、位置計測部１７は、互いに異なるｎ個の計測位置を計測し、ｎ個の位置情報｛ｐｒｅａｌ（ｔ１）、ｐｒｅａｌ（ｔ２）、…、ｐｒｅａｌ（ｔｎ）｝を得る。なお、ｔ１、ｔ２、…、ｔｎは、時刻取得部１１により取得された時刻であり、それぞれの計測位置での計測時刻（位置計測時刻）を表す。
【００２５】
第１算出部１９は、撮像部１３により撮像された複数の画像を用いて、対象物の３次元データを算出する。また第１算出部１９は、撮像部１３により撮像された複数の画像を用いて、複数の計測位置それぞれでの撮像部１３の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を更に算出する。
【００２６】
対象物の３次元データは、例えば、多数の点の集合である点群データとすることができる。なお点群データの各点は、撮像部１３が撮像する空間（３次元空間）の座標系であるカメラ座標系における座標値を有する。また、各点は、画像から得られる強度情報や色情報を有してもよい。このようにすれば、人間が３次元データを見た場合に、対象物の３次元形状を把握しやすくなる。但し、３次元データは、点群データに限定されるものではなく、メッシュデータであってもよいし、ポリゴンデータであってもよいし、公知の３次元形状表現を用いることができる。
【００２７】
第１実施形態では、図３に示すように、位置姿勢情報を、計測装置１０（詳細には、撮像部１３）の回転行列Ｒｃａｍ（ｔ）と、並進ベクトルｔｃａｍ（ｔ）との組で表すものとする。ここで、Ｒｃａｍ（ｔ）は、撮像部１３の姿勢を表し、ｔｃａｍ（ｔ）は、撮像部１３の位置を表す。なお位置姿勢情報は、図３に示すように、カメラ座標系Ｏｃａｍで表現される。
【００２８】
例えば、第１算出部１９は、撮像部１３により撮像されたｎ枚の画像｛Ｉ（ｔ１）、Ｉ（ｔ２）、…、Ｉ（ｔｎ）｝を用いて、互いに異なるｎ個の計測位置それぞれでの位置姿勢情報であるｎ個の位置姿勢情報（Ｒｃａｍ（ｔ１），ｔｃａｍ（ｔ１））、（Ｒｃａｍ（ｔ２），ｔｃａｍ（ｔ２）、…、（Ｒｃａｍ（ｔｎ），ｔｃａｍ（ｔｎ））｝を算出する。
【００２９】
なお、撮像部１３により撮像されたｎ枚の画像｛Ｉ（ｔ１）、Ｉ（ｔ２）、…、Ｉ（ｔｎ）｝を用いて、対象物の３次元データと、複数の計測位置（撮像時刻）それぞれでの撮像部１３の位置及び姿勢を算出する手法は、公知である。
【００３０】
例えば、ｎ枚の画像が連続して（例えば、３０ｆｐｓ（frames  per  second）で）撮像されたものである場合、例えば、R.A.Newcombe  et  al.,  "DTAM  :  Dense  Tracking  and  Mapping  in  Real-Time",ICCV2011に開示された手法を用いることで、対象物の３次元データと、複数の計測位置（撮像時刻）それぞれでの撮像部１３の位置及び姿勢を算出することができる。
【００３１】
また例えば、ｎ枚の画像が連続して撮像されたものでない場合、例えば、S.Garwal  et  al.,  "Building  Rome  in  a  Day",  ICCV2009に開示された手法を用いることで、対象物の３次元データと、複数の計測位置（撮像時刻）それぞれでの撮像部１３の位置及び姿勢を算出することができる。
【００３２】
これらの手法以外にも、撮像部１３により撮像されたｎ枚の画像｛Ｉ（ｔ１）、Ｉ（ｔ２）、…、Ｉ（ｔｎ）｝を用いて、対象物の３次元データと、複数の計測位置（撮像時刻）それぞれでの撮像部１３の位置及び姿勢を算出する手法は数多く存在するため、いずれの手法を用いてもよい。
【００３３】
第２算出部２１は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報及び位置計測部１７により計測された複数の位置情報それぞれの信頼度を算出する。
【００３４】
ここで、対象物の３次元データの実世界における寸法を決定するためのスケールは、距離計測部１５により計測された距離情報や位置計測部１７により計測された位置情報などを、第１算出部１９により算出された３次元データと比較することで求められる。しかしながら、３次元データとの差異の大きい距離情報や位置情報を用いてスケールを求めてしまうと、当然、スケールの精度が悪くなる。このため第１実施形態では、距離情報及び位置情報の信頼度を算出する。第１実施形態では、信頼度は、非負の値であり、値が大きいほど信頼できることを表すものとするが、これに限定されるものではない。
【００３５】
なお、スケールは、対象物の３次元データの実世界における寸法を決定するためのものであり、現実座標系とカメラ座標系との単位長さの対応を表すものである。第１実施形態では、スケールは、カメラ座標系の１目盛りが実世界でのいくつの長さに相当するかを表すものとするが、これに限定されるものではない。
【００３６】
具体的には、第２算出部２１は、第１算出部１９により算出された３次元データと距離計測部１５により計測された複数の距離情報との形状をフィッティングし、フィッティング結果に従って、複数の距離情報それぞれの信頼度を算出する。
【００３７】
図４〜図６は、第１実施形態の複数の距離情報それぞれの信頼度の算出手法の一例の説明図であり、図４は、第１算出部１９により算出された３次元データの形状４１を示し、図５は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報で特定される３次元点列の形状４２を示し、図６は、形状４１と形状４２とのフィッティング結果を示している。
【００３８】
図４に示す形状４１と図５に示す形状４２とは、理想的には相似となる。このため、第２算出部２１は、形状４１と形状４２とをベストフィットで合わせ込んで比較することで、３次元データとの差異の大きい距離情報を見つけることができる。
【００３９】
例えば、図６に示す例では、形状４２の３次元点列は、概ね形状４１の外周部で止まっているが、一部の３次元点列は、形状４１の外周部を突き抜けてしまっている（符号４３参照）。
【００４０】
このような３次元点列の距離情報は、外れ値と考えられ、信頼性が低いので、第２算出部２１は、信頼度＝０とする。具体的には、第２算出部２１は、形状４１と形状４２との差異が閾値Ｔｄよりも大きい３次元点列の距離情報の信頼度を０とすればよい。また、第２算出部２１は、形状４１と形状４２との差異が閾値Ｔｄ以下の３次元点列の距離情報については、差異が小さくなるにつれて単調増加するように信頼度を設定すればよい。なお、閾値Ｔｄは、距離情報が示す距離の大きさと距離計測部１５のスペック（例えば、距離計測部１５の製造メーカが発行している距離計測部１５のスペック表）とから決めることができる。
【００４１】
また第２算出部２１は、第１算出部１９により算出された３次元データと位置計測部１７により計測された複数の位置情報との形状をフィッティングし、フィッティング結果に従って、複数の位置情報それぞれの信頼度を算出する。
【００４２】
図７〜図９は、第１実施形態の複数の位置情報それぞれの信頼度の算出手法の一例の説明図であり、図７は、第１算出部１９により算出された複数の位置姿勢情報で特定される撮像部１３の移動軌跡５１を示し、図８は、位置計測部１７により計測された複数の距離情報で特定される計測装置１０の移動軌跡５２を示し、図９は、移動軌跡５１と移動軌跡５２とのフィッティング結果を示している。
【００４３】
図７に示す移動軌跡５１と図８に示す移動軌跡５２とは、理想的には相似となる。このため、第２算出部２１は、移動軌跡５１と移動軌跡５２とをベストフィットで合わせ込んで比較することで、３次元データとの差異の大きい位置情報を見つけることができる。
【００４４】
例えば、図９に示す例では、移動軌跡５２の３次元点列は、概ね移動軌跡５１上に収まっているが、一部の３次元点列は、移動軌跡５１から大きく外れてしまっている（符号５３参照）。
【００４５】
このような３次元点列の位置情報は、外れ値と考えられ、信頼性が低いので、第２算出部２１は、信頼度＝０とする。具体的には、第２算出部２１は、移動軌跡５１と移動軌跡５２との差異が閾値Ｔｐよりも大きい３次元点列の位置情報の信頼度を０とすればよい。また、第２算出部２１は、移動軌跡５１と移動軌跡５２との差異が閾値Ｔｐ以下の３次元点列の位置情報については、差異が小さくなるにつれて単調増加するように信頼度を設定すればよい。なお、閾値Ｔｐは、位置計測部１７のスペック（例えば、位置計測部１７の製造メーカが発行している位置計測部１７のスペック表）から決めることができる。
【００４６】
なお、詳細は後述するが、位置計測部１７により計測された位置情報からスケールを求める場合、２つの位置情報を使用する必要がある。従って、第２算出部２１は、位置情報の２つの組に対して信頼度を設定する必要があるが、単純に、２つの信頼度のうち、小さい方の信頼度を採用すればよい。
【００４７】
推定部２３は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報及び位置計測部１７により計測された複数の位置情報のうち、第２算出部２１により算出された信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報を用いて、第１算出部１９により算出された３次元データのスケールを推定する。
【００４８】
具体的には、推定部２３は、信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報それぞれから３次元データの候補スケールを算出し、算出したそれぞれの候補スケールを用いて、３次元データの候補スケールの尤度分布を生成し、生成した尤度分布を用いて３次元データのスケールを推定する。
【００４９】
なお第１実施形態では、尤度分布は、候補スケール毎に、当該候補スケールの推定誤差に比例した標準偏差をもつ正規分布を重ね合わせたものとするが、これに限定されるものではない。
【００５０】
ここで、距離情報から候補スケールを算出する際に、候補スケールに含まれる推定誤差について説明する。
【００５１】
距離情報から候補スケールを算出する場合、数式（１）により候補スケールが算出される。
【００５２】
【数１】
2014185996.tif 000003
【００５３】
ｓｃａｍ→ｒｅａｌは、候補スケールを示し、ｄｃａｍは、ｄｒｅａｌ（ｔ）に対応するカメラ座標系での距離を示す。ｄｃａｍは、カメラ座標系において、時刻ｔにおける撮像部１３の位置姿勢情報（Ｒｃａｍ（ｔ），ｔｃａｍ（ｔ））から、距離情報のθｒｅａｌ（ｔ）の方向を走査し、３次元データまでの距離を求めることで、算出される。
【００５４】
ここで、ｄｒｅａｌ（ｔ）及びｄｃａｍは、実際には、真値からの誤差を含むため、ｓｃａｍ→ｒｅａｌも誤差（推定誤差）を含むことになる。ｄｒｅａｌ（ｔ）の誤差をｅｒｅａｌ、ｄｃａｍの誤差をｅｃａｍとすると、数式（１）は、数式（２）に変形される。
【００５５】
【数２】
2014185996.tif 000004
【００５６】
一般に、レーザセンサでは、ｄｒｅａｌ（ｔ）に対するｅｒｅａｌの割合は、ｄｒｅａｌ（ｔ）が大きくなるに従い、小さくなる。従って、ｄｒｅａｌ（ｔ）が大きいほど、ｓｃａｍ→ｒｅａｌに含まれる推定誤差は小さくなる。
【００５７】
また、ｅｃａｍは、対象物の３次元形状を算出するアルゴリズムに依存し、ｄｃａｍには依存しない。従って、ｄｃａｍが大きいほど、ｅｃａｍの影響は相対的に小さくなる。
【００５８】
これらを総合すると、ｄｒｅａｌ（ｔ）が大きいほど、ｓｃａｍ→ｒｅａｌに含まれる推定誤差は小さくなることが分かる。但し、レーザセンサなどの距離センサには、有効計測距離が設定されているため、ｄｒｅａｌ（ｔ）を無尽蔵に大きくすることはできない。
【００５９】
次に、位置情報から候補スケールを算出する際に、候補スケールに含まれる誤差について説明する。
【００６０】
位置情報から候補スケールを算出する場合、数式（３）によりスケールが算出される。
【００６１】
【数３】
2014185996.tif 000005
【００６２】
ｔｉとｔｉ´及びｔｊとｔｊ´（ｉ≠ｊ）はそれぞれ略同時刻である。
【００６３】
ここで、Ｐｒｅａｌ（ｔ）及びｔｃａｍ（ｔ）は、実際には、真値からの誤差を含むため、ｓｃａｍ→ｒｅａｌも誤差（推定誤差）を含むことになる。そして、距離情報の場合と同様に、Ｐｒｅａｌ（ｔｊ´）−Ｐｒｅａｌ（ｔｉ´）が大きいほど、即ち、時刻ｔｉとｔｊにおける計測装置１０の位置が離れているほど、ｓｃａｍ→ｒｅａｌに含まれる推定誤差は小さくなることが分かる。
【００６４】
さらに、位置計測に用いるＧＰＳの計測誤差は、対象物の位置に依存しないため、時刻ｔｉ´とｔｊ´における計測装置１０の位置が離れているほど、計測誤差の影響は小さくなることが分かる。
【００６５】
また、ＧＰＳ受信機は、ＧＰＳ信号を受信可能な場所であれば何処でも位置計測が可能なため、Ｐｒｅａｌ（ｔｊ´）−Ｐｒｅａｌ（ｔｉ´）を無尽蔵に大きくすることも可能である。
【００６６】
このように、距離情報から候補スケールを算出する場合、有効計測距離という制約が存在し、位置情報から候補スケールを算出する場合、有効計測距離という制約が存在しない。但し、計測装置１０の移動距離は対象物の大きさや環境に応じて決まるため、位置情報から算出した候補スケールの方が、推定誤差が小さくなるとは限らない。例えば、位置情報の計測誤差が１００ｍｍの場合、誤差１ｍｍで計測された１ｍという距離情報と同じ精度を出すためには、１００ｍ移動して計測する必要がある。
【００６７】
従って、３次元データのスケールを精度よく推定するためには、比較的近距離の移動の場合に有効な距離情報と、比較的遠距離の移動の場合に有効な位置情報とを、バランスよく用いる必要がある。
【００６８】
このため第１実施形態では、推定部２３は、信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報それぞれから算出した候補スケールを用いて、候補スケール毎に、当該候補スケールの推定誤差に比例した標準偏差をもつ正規分布を重ね合わせた尤度分布を生成し、生成した尤度分布を用いて３次元データのスケールを推定する。
【００６９】
具体的には、推定部２３は、信頼度＞０である距離情報及び位置情報それぞれから算出した候補スケールを用いて、候補スケール毎に、当該候補スケールの推定誤差に比例した標準偏差をもつ正規分布を重ね合わせた尤度分布を生成する。この尤度分布によれば、推定誤差の小さい候補スケールは推定誤差の大きい候補スケールよりも重要視されるため、３次元データのスケールを高精度に推定することが可能となる。
【００７０】
図１０は、第１実施形態の尤度分布の一例を示す図である。図１０に示す例では、正規分布６２が、推定誤差の小さい候補スケールの正規分布を示し、正規分布６３が、推定誤差の大きい候補スケールの正規分布を示し、尤度分布６１が、正規分布６２、６３等の正規分布の重ね合わせ結果を示している。
【００７１】
そして推定部２３は、尤度分布の略最大となる値を、３次元データのスケールに推定する。なお、推定部２３は、ロバスト推定を用いてもよい。つまり、信頼度＞０である距離情報及び位置情報それぞれから算出した候補スケールからサンプリングした候補スケールで推定を行い、これを繰り返し、最も尤度の高い値を３次元データのスケールに推定するようにしてもよい。
【００７２】
また、推定部２３は、正規分布の重ね合わせにおいて、重み付きの重ね合わせを用いてもよい。例えば、信頼度を重みとして用いてもよい。また例えば、信頼度＞０である距離情報の個数をＮｄ、信頼度＞０である位置情報の個数をＮｐとしたとき、距離情報を用いた尤度分布についてはＮｄの逆数を重みとして用い、位置情報を用いた尤度分布についてはＮｐの逆数を重みとして用いてもよい。
【００７３】
なお、推定部２３は、尤度分布を算出せず、信頼度＞０である距離情報及び位置情報それぞれから算出した候補スケールの平均値を、３次元データのスケールに推定するようにしてもよい。また、推定部２３は、信頼度＞０である距離情報及び位置情報それぞれから算出した候補スケールの重み付き平均値を、３次元データのスケールに推定するようにしてもよい。
【００７４】
変換部２５は、推定部２３により推定されたスケールを用いて、第１算出部１９により算出された３次元データのスケールを現実座標系でのサイズに変換する。
【００７５】
出力部２７は、現実座標系でのサイズに変換された３次元データを出力する。なお出力部２７は、第１算出部１９により算出された３次元データに、推定部２３により推定されたスケールに基づく縮尺を併記して出力してもよい。
【００７６】
図１１は、第１実施形態の計測装置１０で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャート図である。
【００７７】
まず、撮像部１３は、計測位置で対象物を撮像し、画像を得る（ステップＳ１０１）。
【００７８】
続いて、距離計測部１５は、当該計測位置で対象物までの距離を計測し、距離情報を得る（ステップＳ１０３）。
【００７９】
続いて、位置計測部１７は、当該計測位置を計測し、位置情報を得る（ステップＳ１０５）。
【００８０】
なお、ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３までの処理は、計測位置を変えながら複数回繰り返される。
【００８１】
続いて、第１算出部１９は、撮像部１３により撮像された複数の画像を用いて、対象物の３次元データと、複数の計測位置それぞれでの撮像部１３の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を算出する（ステップＳ１０９）。
【００８２】
続いて、第２算出部２１は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報及び位置計測部１７により計測された複数の位置情報それぞれの信頼度を算出する（ステップＳ１１１）。
【００８３】
続いて、推定部２３は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報及び位置計測部１７により計測された複数の位置情報のうち、第２算出部２１により算出された信頼度が所定値よりも大きい距離情報及び位置情報を用いて、第１算出部１９により算出された３次元データのスケールを推定する（ステップＳ１１３）。
【００８４】
続いて、変換部２５は、推定部２３により推定されたスケールを用いて、第１算出部１９により算出された３次元データのスケールを現実座標系でのサイズに変換する（ステップＳ１１５）。
【００８５】
続いて、出力部２７は、現実座標系でのサイズに変換された３次元データを出力する（ステップＳ１１７）。
【００８６】
以上のように第１実施形態によれば、信頼度が所定値を超えている距離情報及び位置情報を用いて、３次元データのスケールを推定するので、計測装置の移動距離に依らず、スケールを精度よく求めることができる。
【００８７】
特に第１実施形態によれば、信頼度が所定値を超えている距離情報及び位置情報それぞれから算出した候補スケールの推定誤差を考慮して、３次元データのスケールを推定するので、スケールをより精度よく求めることができる。
【００８８】
（第２実施形態）
第２実施形態では、計測装置の動き情報を更に用いる例について説明する。以下では、第１実施形態との相違点の説明を主に行い、第１実施形態と同様の機能を有する構成要素については、第１実施形態と同様の名称・符号を付し、その説明を省略する。
【００８９】
図１２は、第２実施形態の計測装置１１０の一例を示す構成図である。図１２に示すように、第２実施形態の計測装置１１０は、動き計測部１１８を更に備える点、並びに第２算出部１２１及び推定部１２３が、第１実施形態と相違する。
【００９０】
動き計測部１１８は、ジャイロセンサなどの慣性計測装置（ＩＭＵ：Inertial  Measurement  System）により実現できる。
【００９１】
動き計測部１１８は、複数の計測位置での計測装置１１０の動きを計測し、複数の動き情報を得る。具体的には、動き計測部１１８は、計測装置１１０の計測位置での３軸加速度ａ（ｔ）および３軸角速度ｗ（ｔ）を計測し、ａ（ｔ）及びｗ（ｔ）に対して積分などの数値演算を適用することで、任意の２つの時刻ｔｉ、ｔｊ間の計測装置１１０の移動ベクトルｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）、及び計測装置１１０の姿勢変化角ｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）を算出し、動き情報とする。なお動き情報は、現実座標系で表現される。
【００９２】
ここで、ｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）及びｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）は、積分操作されているため、計測誤差が累積されていく。従って、時刻ｔｉと時刻ｔｊの間隔が長いほど、ｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）及びｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）は、多くの誤差を含むという特性がある。
【００９３】
なおｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）は、種々の表現を用いることができる。例えば、カメラの姿勢を表すのに用いた回転行列を用いてもよいし、四元数を用いてもよいし、ロドリゲスパラメータを用いてもよいし、オイラー角を用いてもよい。第２実施形態では、ｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）は、回転行列で表現されているものとするが、これに限定されるものではない。
【００９４】
第１算出部１９は、複数の計測位置それぞれでの撮像部１３の位置及び姿勢を示す位置姿勢情報を算出する際に、ｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）及びｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）を用いて算出するようにしてもよい。
【００９５】
第２算出部１２１は、複数の動き情報それぞれの信頼度を更に算出する。具体的には、第２算出部１２１は、第１算出部１９により算出された３次元データと動き計測部１１８により計測された複数の動き情報との形状をフィッティングし、フィッティング結果に従って、複数の動き情報それぞれの信頼度を算出する。
【００９６】
ここで、動き計測部１１８の移動ベクトルｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）の軌跡と、撮像部１３の並進ベクトルｔｃａｍ（ｔ）の軌跡とは、理想的には相似となる。このため、第２算出部１２１は、移動ベクトルｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）の軌跡と並進ベクトルｔｃａｍ（ｔ）の軌跡とをベストフィットで合わせ込んで比較することで、３次元データとの差異の大きい動き情報を見つけることができる。
【００９７】
そして並進ベクトルｔｃａｍ（ｔ）の軌跡から大きく外れてしまっている３次元点列の動き情報は、外れ値と考えられ、信頼性が低いので、第２算出部１２１は、信頼度＝０とする。具体的には、第２算出部１２１は、移動ベクトルｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）の軌跡と並進ベクトルｔｃａｍ（ｔ）の軌跡との差異が閾値Ｔｄ２よりも大きい３次元点列の動き情報の信頼度を０とすればよい。
【００９８】
また、動き計測部１１８の姿勢変化角ｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）は、撮像部１３の姿勢Ｒｃａｍ（ｔｉ）からＲｃａｍ（ｔｊ）への変化と、理想的には一致する。従って、これらを比較し、誤差が大きい場合には信頼度を０とする。
【００９９】
なお前述したように、ｄｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）及びｑｒｅａｌ（ｔｉ、ｔｊ）の値は、時刻ｔｉと時刻ｔｊの間隔が長いほど大きな誤差を含む。従って、第２算出部１２１は、時刻ｔｉと時刻ｔｊの間隔の長さに対して単調減少するように信頼度を設定すればよい。
【０１００】
推定部１２３は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報、位置計測部１７により計測された複数の位置情報、及び動き計測部１１８により計測された複数の動き情報のうち、第２算出部２１により算出された信頼度が所定値よりも大きい距離情報、位置情報、及び動き情報を用いて、第１算出部１９により算出された３次元データのスケールを推定する。
【０１０１】
ここで、動き情報から候補スケールを算出する際に、候補スケールに含まれる推定誤差について説明する。
【０１０２】
動き情報から候補スケールを算出する場合、数式（４）により候補スケールが算出される。
【０１０３】
【数４】
2014185996.tif 000006
【０１０４】
前述したように、ｄｒｅａｌ（ｔｉ´、ｔｊ´）は、時間間隔が長いほど大きな誤差を含む。従って、ｓｃａｍ→ｒｅａｌの推定誤差は、移動距離が大きく、移動時間が短い場合に小さくなることが分かる。
【０１０５】
そして推定部１２３は、信頼度が所定値よりも大きい距離情報、位置情報、及び動き情報それぞれから算出した候補スケールを用いて、候補スケール毎に、当該候補スケールの推定誤差に比例した標準偏差をもつ正規分布を重ね合わせた尤度分布を生成し、生成した尤度分布を用いて３次元データのスケールを推定する。
【０１０６】
具体的には、推定部２３は、信頼度＞０である距離情報、位置情報、及び動き情報それぞれから算出した候補スケールを用いて、候補スケール毎に、当該候補スケールの推定誤差に比例した標準偏差をもつ正規分布を重ね合わせた尤度分布を生成する。そして推定部２３は、尤度分布の略最大となる値を、３次元データのスケールに推定する。
【０１０７】
なお、推定部２３は、正規分布の重ね合わせにおいて、重み付きの重ね合わせを用いてもよい。例えば、信頼度を重みとして用いてもよい。また例えば、信頼度＞０である距離情報の個数をＮｄ、信頼度＞０である位置情報の個数をＮｐ、信頼度＞０である位置情報の個数をＮｍとしたとき、距離情報を用いた尤度分布についてはＮｄの逆数を重みとして用い、位置情報を用いた尤度分布についてはＮｐの逆数を重みとして用い、動き情報を用いた尤度分布についてはＮｍの逆数を重みとして用いてもよい。
【０１０８】
図１３は、第２実施形態の計測装置１１０で行われる処理の手順の流れの一例を示すフローチャート図である。
【０１０９】
まず、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５までの処理は、図１１のフローチャートのステップＳ１０１〜Ｓ１０５までの処理と同様である。
【０１１０】
続いて、動き計測部１１８は、当該計測位置での計測装置１１０の動きを計測し、動き情報を得る（ステップＳ２０７）。
【０１１１】
なお、ステップＳ２０１〜ステップＳ２０７までの処理は、計測位置を変えながら複数回繰り返される。
【０１１２】
続いて、ステップＳ２１１の処理は、図１１のフローチャートのステップＳ１０９の処理と同様である。
【０１１３】
続いて、第２算出部１２１は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報、位置計測部１７により計測された複数の位置情報、及び動き計測部１１８により計測された複数の動き情報それぞれの信頼度を算出する（ステップＳ２１２）。
【０１１４】
続いて、推定部１２３は、距離計測部１５により計測された複数の距離情報、位置計測部１７により計測された複数の位置情報、及び動き計測部１１８により計測された複数の動き情報のうち、第２算出部２１により算出された信頼度が所定値よりも大きい距離情報、位置情報、及び動き情報を用いて、第１算出部１９により算出された３次元データのスケールを推定する（ステップＳ２１３）。
【０１１５】
続いて、ステップＳ２１５〜Ｓ２１７までの処理は、図１１のフローチャートのステップＳ１１５〜Ｓ１１７までの処理と同様である。
【０１１６】
以上のように第２実施形態によれば、更に動き情報を利用することで、スケールをより精度よく求めることができる。
【０１１７】
（ハードウェア構成）
図１４は、上記各実施形態の計測装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図１４に示すように、上記各実施形態の計測装置は、ＣＰＵなどの制御装置９１と、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）やＲＡＭ（Random  Access  Memory）などの記憶装置９２と、ＨＤＤ（Hard  Disk  Drive）やＳＳＤ（Solid  State  Drive）などの外部記憶装置９３と、ディスプレイなどの表示装置９４と、マウスやキーボードなどの入力装置９５と、通信Ｉ／Ｆ９６と、可視カメラ、レーザセンサ、及びＧＰＳセンサなどの計測装置９７とを、備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成で実現できる。
【０１１８】
上記各実施形態の計測装置で実行されるプログラムは、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供される。また、上記各実施形態の計測装置で実行されるプログラムを、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されて提供するようにしてもよい。また、上記各実施形態の計測装置で実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。
【０１１９】
上記各実施形態の計測装置で実行されるプログラムは、上述した各部をコンピュータ上で実現させるためのモジュール構成となっている。実際のハードウェアとしては、例えば、制御装置９１が外部記憶装置９３からプログラムを記憶装置９２上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現されるようになっている。
【０１２０】
以上説明したとおり、上記各実施形態によれば、対象物の３次元データの実世界における寸法を決定するためのスケールを精度よく求めることができる。
【０１２１】
なお本発明は、上記各実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化することができる。また上記各実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成することができる。例えば、実施形態に示される全構成要素からいくつかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせても良い。
【０１２２】
例えば、上記実施形態のフローチャートにおける各ステップを、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実施し、あるいは実施毎に異なった順序で実施してもよい。
【符号の説明】
【０１２３】
１０、１１０  計測装置
１１  時刻取得部
１３  撮像部
１５  距離計測部
１７  位置計測部
１９  第１算出部
２１、１２１  第２算出部
２３、１２３  推定部
２５  変換部
２７  出力部
９１  制御装置
９２  記憶装置
９３  外部記憶装置
９４  表示装置
９５  入力装置
９６  通信Ｉ／Ｆ
９７  計測装置
１１８  動き情報
【図１】
2014185996.tif 000007
【図２】
2014185996.tif 000008
【図３】
2014185996.tif 000009
【図４】
2014185996.tif 000010
【図５】
2014185996.tif 000011
【図６】
2014185996.tif 000012
【図７】
2014185996.tif 000013
【図８】
2014185996.tif 000014
【図９】
2014185996.tif 000015
【図１０】
2014185996.tif 000016
【図１１】
2014185996.tif 000017
【図１２】
2014185996.tif 000018
【図１３】
2014185996.tif 000019
【図１４】
2014185996.tif 000020