(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自律移動が行われる経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得する事前情報取得部と、
自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した特徴領域の位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得する自律情報取得部と、
前記事前情報と前記自律情報とに基づき、前記事前画像と前記自律画像とに基づく前記ランドマークが前記周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出する消滅信念度算出部と、
前記消滅信念度に基づき、前記ランドマークを前記事前情報から消滅させるか否かを判定し、前記事前情報を更新する更新部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記事前情報取得部は、前記ランドマークのランドマーク識別情報と、前記ランドマークに対応する特徴ベクトルと、前記ランドマークの３次元位置情報と、前記特徴ベクトルに対応する画像特徴が観測された前記事前画像の事前画像識別情報と、前記事前画像に含まれる前記画像特徴毎の事前画像特徴検出頻度とを取得し、
前記自律情報取得部は、
前記自律移動装置が自律移動中に撮影した自律画像を取得する自律画像取得部と、
取得された前記自律画像において特徴領域を抽出して、抽出された前記特徴領域の特徴ベクトルを抽出する画像特徴抽出部と、
前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルを分類することにより、前記自律画像における前記ランドマークに関連した画像特徴毎の自律画像特徴検出頻度を算出する特徴頻度算出部と、
を含み、
前記消滅信念度算出部は、
前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差に基づき類似度を算出する類似度算出部を有し、
前記画像特徴毎の前記類似度に基づき前記画像特徴毎に前記消滅信念度を算出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルと前記ランドマークとを対応付ける対応付け部、
をさらに有し、
前記消滅信念度算出部は、前記対応付け部により対応付けられなかった前記ランドマークに対応する前記画像特徴毎の前記類似度の総和に基づき前記消滅信念度を算出し、
前記更新部は、前記消滅信念度が所定値を超えると、前記画像特徴に対応するランドマークを消滅させると判定する
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記類似度は、前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差の絶対値の総和に基づき算出されることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記類似度は、前記自律画像において抽出された前記画像特徴が抽出されている複数の前記事前画像の各々と前記自律画像との類似度の最大値に基づき算出されることを特徴とする請求項２または請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項６】
画像処理装置が、
自律移動が行われる経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得し、
自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した特徴領域の位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得し、
前記事前情報と前記自律情報とに基づき、前記事前画像と前記自律画像とに基づく前記ランドマークが前記周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出し、
前記消滅信念度に基づき、前記ランドマークを前記事前情報から消滅させるか否かを判定し、前記事前情報を更新する、
ことを特徴とする事前情報更新方法。
【請求項７】
コンピュータが、
自律移動が行われる経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得し、
自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した特徴領域の位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得し、
前記事前情報と前記自律情報とに基づき、前記事前画像と前記自律画像とに基づく前記ランドマークが前記周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出し、
前記消滅信念度に基づき、前記ランドマークを前記事前情報から消滅させるか否かを判定し、前記事前情報を更新する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、事前情報更新方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
移動型ロボットは、様々な複雑環境下で自由自在な自律移動を行うために、本体に搭載されたカメラを用いて、周囲環境から特徴のある画像領域をランドマークとして検出して、事前に作成した画像データベースや地図と照合することによって、自律走行を行う。
【０００３】
例えば、自律移動ロボットの移動経路を、移動経路上の固定位置であるランドマークのうち、自律移動ロボットが直接移動可能ないくつかのランドマークを接続するリンクにより構成する技術が知られている。
【０００４】
ランドマークをカメラで認識する際には、認識の成績が撮影条件や装置の状態によって変わるため、認識結果の確からしさや認識の困難さなどを判断することにより、ランドマーク地図の更新情報の確度を向上させる例も知られている。
【０００５】
しかし、ロボットの長期運用を考える際、事前にランドマークを用いた地図を作成するために計測した環境は変化することがあり、一定期間経過すると、例えば、新しいランドマークが現れたり、元のランドマークが消えたりすることがある。また、ランドマークを用いた地図作成当時にランドマークが間違って登録されたことなどが原因で、ロボット自律移動の際に、それらのランドマークが長期間に渡って再度観測されない場合も考えられる。このように、事前に作成された地図は、最新の環境との不整合を起こす場合があるため、ロボットの自己位置推定の精度を安定に維持するために、事前に作成された地図を一定期間ごとに更新する必要がある。
【０００６】
このため、自己位置同定に用いる地図において、局所地図と大域地図とを備え、ランドマーク候補及びランドマーク照合結果を局所地図に保存し、次回のランドマーク照合に利用する技術が知られている。このとき、対応するランドマークがないランドマーク候補を新たにランドマークとして登録する一方、既に登録されているランドマークであっても長期間にわたって観測されないものは削除する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開平１０−１４３２４３号公報
【特許文献２】特開２００８−５１６１２号公報
【特許文献３】特開２００８−１６５２７５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、地図を更新する場合、削除するランドマークをどのような基準で決定するかは、ロボットの自律移動の精度を保つために重要である。よって、既に地図に登録されているランドマークが消えたという判断方法が必要になる。しかし、上記の例では、センサを用いてランドマークが消えたことを判断しており、より確度の高い判断を行うには、カメラにより取得した画像を用いることが好ましい。
【０００９】
上記課題に鑑み、地図等予め取得された周囲環境の情報を利用して自律移動を行う際に、カメラにより取得した画像を用いて、より確度の高い地図などの情報の更新を行うことによりロボットの自己位置推定および自律移動の精度を維持することが可能な画像処理装置、事前情報更新方法、及びプログラムを提供する。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
ひとつの態様である画像処理装置は、事前情報取得部と、自律情報取得部と、消滅信念度算出部と、更新部とを有する。事前情報取得部は、自律移動を行う経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得する。自律情報取得部は、自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した特徴領域の位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得する。消滅信念度算出部は、事前情報と自律情報とに基づき、事前画像と自律画像とに基づきランドマークが周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出する。更新部は、消滅信念度に基づき、ランドマークを事前情報から消滅させるか否かを判定し、事前情報を更新する。
【００１１】
別の態様である事前情報更新方法は、画像処理装置が、事前情報及び自律情報を取得し、消滅信念度を算出し、事前情報を更新する方法である。この方法において、画像処理装置は、自律移動が行われる経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得する。画像処理装置は、前記自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得する。画像処理装置は、前記事前情報と前記自律情報とに基づき、前記事前画像と前記自律画像とに基づく前記ランドマークが前記周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出する。さらに画像処理装置は、前記消滅信念度に基づき、前記ランドマークを前記事前情報から消滅させるか否かを判定し、前記事前情報を更新する。
【００１２】
なお、上述した本発明に係る方法をコンピュータに行わせるためのプログラムであっても、このプログラムを当該コンピュータによって実行させることにより、上述した本発明に係る方法と同様の作用効果を奏するので、前述した課題が解決される。
【発明の効果】
【００１３】
上述した態様によれば、地図を利用して自律移動を行う際に、カメラにより取得した画像を用いて、より確度の高い地図の更新を行うことにより自律移動の精度を維持することが可能な画像処理装置、事前情報更新方法、及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】一実施の形態によるロボットのハードウエア構成を示す図である。
【図２】一実施の形態によるロボットの画像処理装置の機能を示すブロック図である。
【図３】一実施の形態によるランドマークデータベースの一例を示す図である。
【図４】一実施の形態によるパターンＩＤリストの一例を示す図である。
【図５】一実施の形態によるＢＯＦテーブルの一例を示す図である。
【図６】一実施の形態によるランドマーク地図の一例を示す図である。
【図７】一実施の形態による消滅信念度の一例を示す図である。
【図８】一実施の形態による抽出領域リストを示す図である。
【図９】一実施の形態による対応リストを示す図である。
【図１０】一実施の形態による自律ＢＯＦテーブルを示す図である。
【図１１】一実施の形態によるベクトル類似度テーブルを示す図である。
【図１２】一実施の形態による関連ＳＬＡＭ画像テーブルを示す図である。
【図１３】一実施の形態による自律ＢＯＦ類似度リストを示す図である。
【図１４】一実施の形態によるＢＯＦ類似度比較テーブルを示す図である。
【図１５】一実施の形態によるパターン別スコアリストを示す図である。
【図１６】一実施の形態による消滅信念度を示す図である。
【図１７】一実施の形態によるランドマークデータベース作成処理を説明するフローチャートである。
【図１８】一実施の形態によるランドマーク地図作成処理を説明するフローチャートである。
【図１９】一実施の形態によるロボットの運用時の動作の概要を説明するフローチャートである。
【図２０】一実施の形態による消滅信念度更新処理を説明するフローチャートである。
【図２１】一実施の形態による消滅信念度更新処理を説明するフローチャートである。
【図２２】標準的なコンピュータのハードウエア構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しながら、一実施の形態によるロボット１について説明する。まず、図１、図２を参照しながらロボット１の構成について説明する。図１は、ロボット１のハードウエア構成を示す図、図２は、ロボット１の画像処理装置９の機能を示すブロック図である。
【００１６】
図１に示すように、ロボット１は、ステレオカメラ３、車輪部５、センサ情報取得装置７、画像処理装置９、記憶装置１７を備えている。ステレオカメラ３は、所定距離離れて配置されるカメラ３−１、カメラ３−２を有し、対象物を２つの異なる方向から同時に撮影することにより、それぞれの画像情報とともに対象物の距離の情報も記録できるようにしたカメラである。車輪部５は、ロボット１を移動させる車輪、及び車輪の回転を計測するエンコーダを備えた車輪・エンコーダ５−１、５−２を含んで構成される。車輪部５は、後述する画像処理装置９の移動コントローラ１５からの制御に応じて回転することによりロボット１を移動させるとともに、車輪の回転に応じたエンコーダによる情報を出力する。センサ情報取得装置７は、車輪部５のエンコーダからの出力を取得する。
【００１７】
画像処理装置９は、画像取得装置１１、情報処理装置１３、移動コントローラ１５を有している。画像取得装置１１は、ステレオカメラ３の動作を制御するとともに、撮影した画像を取得する。情報処理装置１３は、センサ情報取得装置７から車輪部５のエンコーダの情報を取得するとともに、画像取得装置１１から取得した画像に基づき後述する処理を行う演算処理装置である。また、情報処理装置１３は、センサ情報取得装置７を介して取得した車輪部５からの情報、および画像取得装置１１から取得した画像に基づく処理結果に基づき、移動コントローラ１５に車輪部５を制御する情報を出力する。情報処理装置１３は、さらに、記憶装置１７に情報を格納し、または記憶装置１７から情報を読み出す。
【００１８】
移動コントローラ１５は、情報処理装置１３からの指示に基づき、車輪部５の車輪の動作を制御する。記憶装置１７は、ロボット１の動作を行なう制御プログラム、制御に必要な各種情報を格納する随時書き込みおよび読み出し可能な記憶装置である。記憶装置１７は、読み出し可能な記憶装置、または、取り外し可能な記憶装置を含むようにしてもよい。なお、情報処理装置１３は、記憶装置１７に記憶された制御プログラムを読出し実行することにより、ロボット１の動作を制御するようにしてもよい。
【００１９】
図２に示すように、画像処理装置９は、タスクマネージャ３０、Ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  Ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｍａｐｐｉｎｇ（ＳＬＡＭ）タスク制御部３２、自律移動タスク制御部３４、メインテナンスタスク制御部３６の機能を有している。タスクマネージャ３０は、ＳＬＡＭタスク制御部３２、自律移動タスク制御部３４、メインテナンスタスク制御部３６の動作を制御する。ＳＬＡＭタスク制御部３２は、ＳＬＡＭ部４０の動作を制御し、自律移動タスク制御部３４は、自律移動部６０の動作を制御し、メインテナンスタスク制御部３６は、ランドマーク削除部１００の動作を制御する。
【００２０】
以下、ロボット１の運用前に、手動などでロボット１を事前に設定した経路に沿って移動させることを事前移動という。このときステレオカメラ３により例えば所定時間毎に取得される画像をＳＬＡＭ画像といい、ＳＬＡＭ画像により生成されるランドマーク地図など後述する各種データをまとめて、ＳＬＡＭ生成物９０という。また、ロボット１の運用時、ＳＬＡＭ部４０により作成されたＳＬＡＭ生成物９０及び車輪部５からのエンコーダの情報を参照しながら、予め設定された経路に沿って移動することを自律移動という。また、ロボット１が自律移動する際に、ステレオカメラ３を制御して、所定時間毎にステレオカメラ３に撮影を行わせて撮影した画像を、自律画像という。
【００２１】
ＳＬＡＭ部４０は、ロボット１が自律移動を行う際に参照するＳＬＡＭ生成物９０を作成する。また、事前移動中に各時刻でステレオカメラ３、車輪部５等の各センサの環境計測データを記録し、ログという形で記憶装置に記憶させる。また、ＳＬＡＭ部４０は、事前移動の完了後、このログデータ（例えば、ステレオカメラ３で撮影した画像など）を用いて後述するランドマーク地図９７を作成する。
【００２２】
ＳＬＡＭ部４０は、ＳＬＡＭ画像取得部４２、特徴抽出部４４、画像特徴バッグ（Ｂａｇ ｏｆ Ｆｅａｔｕｒｅｓ：ＢＯＦ）計算部４６、パターン登録部４８、自己位置推定部５２、エンコーダデータ取得部５４、地図生成部５６の機能を有している。
【００２３】
ＳＬＡＭ画像取得部４２は、ロボット１の自律移動の前の事前移動中に各時刻でステレオカメラ３によるＳＬＡＭ画像を取得するとともに、記憶装置１７に記憶させる。ＳＬＡＭ画像取得部４２は、画像取得装置１１の機能の一部である。特徴抽出部４４は、ＳＬＡＭ画像取得部４２が取得した各ＳＬＡＭ画像において、例えば、画像の特徴の強い特徴点または特徴領域等（以下、まとめて特徴領域という）を抽出する。特徴領域とは、例えば画像中にあるコーナ、線分、点、スポットなどのようなものである。
【００２４】
ＢＯＦ計算部４６は、特徴抽出部４４が抽出した特徴領域について、特徴ベクトルを算出する。また、ＢＯＦ計算部４６は、パターン登録部４８を介して記憶装置１７に登録された各ランドマークに対応する特徴ベクトルのパターンを参照し、算出した特徴ベクトルと登録された特徴ベクトルとの類似度（以下、ベクトル類似度という）を算出する。ベクトル類似度の算出方法は後述する。なお、ランドマークとは、識別情報（パターンＩＤ）と３次元座標情報を持った特徴領域である。
【００２５】
ベクトル類似度が所定の範囲内であれば、ＢＯＦ計算部４６は、抽出した特徴領域を当該ランドマークに対応する特徴ベクトルと同パターンとしてカウントし、所定範囲外であれば、算出した特徴ベクトルを新しいパターンとして登録する。ＢＯＦ計算部４６は、分類した結果に応じて各特徴ベクトルのパターン毎の出現頻度をカウントすることにより、ＢＯＦを計算する。計算されたパターン毎の出現頻度をＢＯＦ特徴値という。ＢＯＦ特徴値の比較によって、２枚の画像の類似度が分かる。例えば、２枚の画像に似たシーンが写されときには、ＢＯＦ類似度の値は高い。逆にＢＯＦ類似度が低い場合、２枚の画像には違ったシーンが映されている可能性がある。
【００２６】
このように、ＢＯＦ計算部４６は、後述するランドマーク地図９７、ランドマークデータベース９２、パターンＩＤリスト９４、およびＢＯＦテーブル９８を作成または更新する。パターン登録部４８は、記憶装置１７に記憶された情報を参照するとともに、ランドマーク地図９７、ランドマークデータベース９２、パターンＩＤリスト９４、およびＢＯＦテーブル９８を記憶装置１７に登録する。
【００２７】
ランドマーク位置計測部５０は、事前移動時にステレオカメラ３により取得されたＳＬＡＭ画像を用いて、例えばステレオビジョン計測などの原理に基づいて、検出されたランドマークの３次元位置を計測する。ランドマーク位置計測部５０は、ロボット１のステレオカメラ３のグローバル座標値に基づいて、計測されたランドマークのグローバル座標値を座標変換することによって、３次元位置を算出する。
【００２８】
エンコーダデータ取得部５４は、車輪部５からのエンコーダの情報を取得する。自己位置推定部５２は、ランドマーク位置計測部５０によるランドマークの位置情報と、エンコーダデータ取得部５４からの、エンコーダの情報とにより、ロボット１の自己位置を推定する。なお、この自己位置の推定は、エンコーダによる情報と、観測したランドマークの位置情報とを利用する方法であれば、例えば、特許文献１に記載の方法など、従来の様々な方法を利用することができる。地図生成部５６は、上記により得られた情報からランドマーク地図９７を生成する。その他のＳＬＡＭ生成物については後述する。ランドマーク地図９７とは、多くのランドマークを集めてパターンＩＤとステレオカメラ３次元座標値を対応付けた情報である。
【００２９】
自律移動部６０は、自律画像取得部６２、特徴ベクトル抽出部６４、自律ＢＯＦ生成部６６、対応付け部６８、対応リスト作成部７０、関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２、関連ランドマーク抽出部７４、ＢＯＦ類似度計算部７６、消滅信念度算出部７８、消滅信念度更新部８０、自律移動制御部８２の機能を有している。また、ＳＬＡＭ生成物９０は、ランドマークデータベース９２、パターンＩＤリスト９４、消滅信念度テーブル９６、ランドマーク地図９７、ＢＯＦテーブル９８を有し、記憶装置１７に記憶されている。
【００３０】
自律画像取得部６２は、ロボット１が、ＳＬＡＭ部４０で生成されたランドマーク地図９７などを参照しながら予め設定された経路に沿って自律移動する際に、ステレオカメラ３を制御して、所定時間毎にステレオカメラ３に撮影を行わせ、撮影した画像を取得する。自律画像取得部６２は、画像取得装置１１の機能の一部である。
特徴ベクトル抽出部６４は、自律画像取得部６２が取得した自律画像において、特徴領域を抽出し、抽出した特徴領域の特徴ベクトルを抽出し、後述する抽出領域リスト１１０を生成する。
【００３１】
対応付け部６８は、自律移動中に特徴ベクトル抽出部６４で抽出された特徴ベクトルと、予め記録されている各ランドマークに応じた特徴ベクトルとのベクトル類似度を算出することにより、対応付けを行う。また、これにより対応付け部６８は、後述するベクトル類似度テーブル１１６を生成する。なおこのとき、各ランドマークに応じた特徴ベクトルは、ＳＬＡＭ生成物９０のランドマークデータベース９２を参照する。対応リスト作成部７０は、対応付け部６８により行われた対応付けにより、後述する対応リスト１１２を作成する。
【００３２】
関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、特徴ベクトル抽出部６４で抽出された特徴領域に対応するランドマークが抽出されたＳＬＡＭ画像を、ランドマークデータベース９２を参照して全て抽出し、後述する関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８を作成する。関連ランドマーク抽出部７４は、当該自律画像に関連して抽出された関連ＳＬＡＭ画像について後述するパターンＩＤリスト９４を参照しながら、関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２で抽出された全てのランドマークを抽出し、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８に登録する。
【００３３】
自律ＢＯＦ生成部６６は、ベクトル類似度によりパターンＩＤに対応する特徴領域と所定の類似が確認された特徴領域について、当該ランドマークの出現頻度としてカウントすることにより、自律画像の自律ＢＯＦを算出し、後述する自律画像毎の自律ＢＯＦテーブル１１４を生成する。
【００３４】
ＢＯＦ類似度計算部７６は、算出された自律ＢＯＦと、ＳＬＡＭ部４０で生成されたＢＯＦテーブル９８とから類似度（以下、ＢＯＦ類似度という）を計算し、後述する自律ＢＯＦ類似度リスト１２０を生成する。ＢＯＦ類似度の計算方法については、後述する。また、ＢＯＦ類似度計算部７６は、ランドマークデータベース９２、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８、自律ＢＯＦ類似度リスト１２０より、後述するＢＯＦ類似度比較テーブル１２２、パターン別スコアリスト１２４を生成する。
【００３５】
消滅信念度算出部７８は、算出されたＢＯＦ類似度、及び関連ランドマークに基づき、消滅信念度を算出する。消滅信念度とは、ランドマークが周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す値である。消滅信念度更新部８０は、消滅信念度テーブル９６に記憶された消滅信念度を、消滅信念度算出部７８で算出された消滅信念度に更新する。
【００３６】
自律移動制御部８２は外部から入力される始点、終点を取得して設定し、ステレオカメラ３によるセンサで環境を計測して、計測情報をランドマーク地図９７と照合して、自分の位置姿勢を推定する（自己位置推定）とともに、移動のための制御信号を出力する。また、自律移動制御部８２は、ロボット１目標経路から離れたら、目標経路に復帰するように移動を制御する。
【００３７】
ランドマーク削除部１００は、消滅信念度テーブル９６において更新された消滅信念度に基づき、ランドマークデータベース９２およびランドマーク地図９７におけるランドマークを削除することにより、ＳＬＡＭ生成物９０のメインテナンスを行う。
【００３８】
続いて、図３から図７を参照しながら、ＳＬＡＭ生成物９０について説明する。図３は、ランドマークデータベース９２の一例を示す図、図４は、パターンＩＤリスト９４の一例を示す図、図５は、ＢＯＦテーブル９８の一例を示す図、図６は、ランドマーク地図９７の一例を示す図、図７は、消滅信念度テーブル９６の一例を示す図である。
【００３９】
図３に示すように、ランドマークデータベース９２は、全てのＳＬＡＭ画像から抽出した全ての特徴領域の特徴ベクトルをクラスタリングしたデータベースである。ランドマークデータベース９２は、各ランドマークに対応するパターンＩＤ（図３の例では、Ｆ１〜Ｆ７）、各パターンＩＤに対応する特徴ベクトル、各パターンＩＤに対応する特徴領域が抽出されたＳＬＡＭ画像の番号を示している。例えば、パターンＩＤ＝Ｆ１については、特徴ベクトル＝（０．１，０．２，０．４，・・・，１．０）と表される。また、ランドマークデータベース９２は、パターンＩＤ＝Ｆ１に対応する特徴領域が、関連ＳＬＡＭ画像番号＝＃１、＃４、＃５のＳＬＡＭ画像で抽出されたことを示している。ランドマークデータベース９２は、例えば特徴抽出部４４により生成される。
【００４０】
図４に示すように、パターンＩＤリスト９４は、特徴領域をクラスタリングしたデータベースであり、各ＳＬＡＭ画像で検出されたパターンＩＤを示している。例えば、パターンＩＤリスト９４は、ＳＬＡＭ画像番号＝＃１のＳＬＡＭ画像（以下、ＳＬＡＭ画像＃１という）では、パターンＩＤ＝Ｆ１、Ｆ２に対応する特徴領域が抽出されたことを示している。パターンＩＤリスト９４は、例えばパターン登録部４８により生成される。
【００４１】
図５に示すように、ＢＯＦテーブル９８は、各ＳＬＡＭ画像における、パターンＩＤに対応する特徴ベクトルの抽出頻度を示している。例えば、ＢＯＦテーブル９８は、ＳＬＡＭ画像＃１において、ベクトル類似度によりパターンＩＤ＝Ｆ１と判断された特徴領域が１００回検出されたことを示している。同様に、ＢＯＦテーブル９８は、パターンＩＤ＝Ｆ２と判断された特徴領域が１０２回検出され、パターンＩＤ＝Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５と判断される特徴領域は検出されなかったことを示している。ＢＯＦテーブル９８は、ＢＯＦ計算部４６により生成される。
【００４２】
ここで、ベクトル類似度の算出方法について説明する。パターンＩＤ＝Ｆｐ（ｐは１以上の整数）に対応する特徴ベクトルをベクトルＸｐ＝（ｘ１、ｘ２、ｘ３、・・・・、ｘｎ）（ここで、ｎは１以上の整数）とし、ＳＬＡＭ画像から抽出された特徴領域に対応する特徴ベクトルをＹｑ＝（ｙ１、ｙ２、ｙ３、・・・、ｙｎ）（ｑは、整数）としたとき、ベクトル類似度Ｖｐｑは、例えば以下の式１により表される。
Ｖｐｑ＝１／｛｜ｘ１−ｙ１｜＋｜ｘ２−ｙ２｜＋・・・＋|ｘｎ―ｙｎ｜｝
・・・（式１）
ＢＯＦ計算部４６は、ベクトル類似度Ｖｐｑが所定値以上の場合に、２つの特徴ベクトルを同じパターンであると判断する。
【００４３】
図６に示すように、ランドマーク地図９７は、事前移動において検出された全てのランドマークに対応するランドマークＩＤ、パターンＩＤ、及びランドマークの３次元位置（例えば、予め定められた点を原点とするｘ、ｙ、ｚ座標）を示している。ランドマーク地図９７は、地図生成部５６により生成される。
【００４４】
図７に示すように、消滅信念度テーブル９６は、事前移動において検出された全てのランドマークに対応するランドマークＩＤ、パターンＩＤ、及び消滅信念度を示している。消滅信念度テーブル９６は、例えば地図生成部５６で生成されるが、事前移動の際には、消滅信念度は全て初期状態で、「０」が入力される。
【００４５】
次に、図８から図１６を参照しながら、自律移動部６０により生成、または更新される情報について説明する。図８は、抽出領域リストを示す図、図９は、対応リストを示す図、図１０は、自律ＢＯＦテーブルを示す図、図１１は、ベクトル類似度テーブルを示す図、図１２は、関連ＳＬＡＭ画像テーブルを示す図である。また、図１３は、自律ＢＯＦ類似度リストを示す図、図１４は、ＢＯＦ類似度比較テーブルを示す図、図１５は、パターン別スコアリストを示す図、図１６は、消滅信念度を示す図である。
【００４６】
図８に示すように、抽出領域リスト１１０は、自律画像において抽出された特徴領域（以下、抽出領域という）に対応する抽出領域ＩＤと、対応する特徴ベクトルとを示している。抽出領域リスト１１０は、例えば、抽出領域ＩＤ＝Ｇ１の特徴ベクトルが、特徴ベクトル＝（０．２，０．２，０．３，・・・，０．９９）であることを示している。抽出領域リスト１１０は、本実施の形態では、特徴ベクトル抽出部６４で生成される。
【００４７】
図９に示すように、対応リスト１１２は、抽出領域ＩＤと、抽出領域ＩＤに対応する特徴ベクトルが類似していると判別された特徴ベクトルと対応するパターンＩＤとを示している。特徴ベクトルが類似しているか否かは、上述のベクトル類似度により判別する。対応リスト１１２は、例えば、抽出領域ＩＤ＝Ｇ１が、パターンＩＤ＝Ｆ４に対応していることを示している。対応リスト１１２は、本実施の形態では、対応リスト作成部７０で作成される。
【００４８】
図１０に示すように、自律ＢＯＦテーブル１１４は、自律画像において、パターンＩＤに対応する特徴ベクトルと類似していると判別された特徴領域の抽出頻度を示す。自律ＢＯＦテーブル１１４は、例えば、パターンＩＤ＝Ｆ１、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ７に対応する特徴領域がそれぞれ１回抽出されたことを示している。自律ＢＯＦテーブル１１４は、本実施の形態においては、自律ＢＯＦ生成部６６で生成される。
【００４９】
図１１に示すように、ベクトル類似度テーブル１１６は、抽出領域の特徴ベクトルと、パターンＩＤに対応する特徴ベクトルとの類似度を示している。ベクトル類似度テーブル１１６は、例えば、抽出領域ＩＤ＝Ｇ１に対応する特徴ベクトルと、パターンＩＤ＝Ｆ１〜Ｆ７に対応する特徴ベクトルとのベクトル類似度Ｖｐｑが、順番に、０．５，０．１，・・・・，０．１であることを示している。この例では、例えば、抽出領域ＩＤ＝Ｇ１に対応する特徴ベクトルは、パターンＩＤ＝Ｆ４に対応する特徴ベクトルと最もベクトル類似度Ｖｐｑが高いため、Ｇ１とＦ１とが対応付けられる。ベクトル類似度テーブル１１６は、本実施の形態においては、対応付け部６８で生成される。
【００５０】
図１２に示すように、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８は、１枚の自律画像に関連する関連パターンＩＤを示している。関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８において、対応パターンＩＤは、対応リスト１１２において抽出領域ＩＤに対応したパターンＩＤであり、抽出領域ＩＤに対応する特徴ベクトルと最もベクトル類似度Ｖｐｑの高い特徴ベクトルに対応するパターンＩＤを示している。ＳＬＡＭ画像番号とは、各対応パターンＩＤに対応するＳＬＡＭ画像番号であり、ランドマークデータベース９２を参照して抽出される。
【００５１】
関連ＳＬＡＭ画像番号とは、上記ＳＬＡＭ画像番号として抽出された全てのＳＬＡＭ画像の番号である。関連パターンＩＤとは、関連ＳＬＡＭ画像番号の画像が検出した全ての特徴領域に対応したパターンＩＤであり、ランドマークデータベース９２を参照して抽出される。関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８は、本実施の形態においては関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２で生成される。なお、図１２では、説明の都合上、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８に抽出領域ＩＤと、対応パターンＩＤとを示したが、これらは、対応リスト１１２と同一の内容であり、省略してもよい。
【００５２】
図１３に示すように、自律ＢＯＦ類似度リスト１２０は、１枚の自律画像と複数のＳＬＡＭ画像との間のＢＯＦ類似度を示している。例えば、この自律画像と、ＳＬＡＭ画像＃１とのＢＯＦ類似度は、０．８３である。自律ＢＯＦ類似度リスト１２０は、本実施の形態においては自律ＢＯＦ生成部６６により生成される。
【００５３】
ここで、ＢＯＦ類似度の計算方法について説明する。ＳＬＡＭ画像＃ｋ（ｋは、整数）における、パターンＩＤ＝Ｆ１〜Ｆｍ（ｍは１以上の整数）に対応する特徴領域のＢＯＦ頻度＝ｆ１〜ｆｍとする。また、自律画像ｌ（ｌは、１以上の整数）におけるパターンＩＤ＝Ｆ１〜Ｆｍに対応する特徴領域のＢＯＦ頻度＝ｇ１〜ｇｍとする。このとき、ＢＯＦ類似度Ｂｋｌは、例えば以下の式２により表される。
Ｂｋｌ＝１／｛｜ｆ１−ｇ１｜＋｜ｆ２−ｇ２｜＋・・・＋|ｆｍ―ｇｍ｜｝
・・・（式２）
【００５４】
図１４に示すように、ＢＯＦ類似度比較テーブル１２２は、１枚の自律画像に関して生成され、当該自律画像に関連するパターンＩＤに対応するＢＯＦ類似度Ｂｋｌを示している。ＢＯＦ類似度比較テーブル１２２において、パターンＩＤとしては、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８から、当該自律画像における関連パターンＩＤが抽出される。ＳＬＡＭ画像としては、抽出された関連パターンＩＤのそれぞれについて、ランドマークデータベース９２から、対応するＳＬＡＭ画像番号が抽出される。
【００５５】
ＢＯＦ類似度としては、ランドマークデータベース９２から抽出されたＳＬＡＭ画像のそれぞれについて、自律ＢＯＦ類似度リスト１２０からＢＯＦ類似度Ｂｋｌが抽出される。最大類似度は、パターンＩＤ毎に、最大のＢＯＰ類似度が抽出される。マスク後類似度においては、抽出された最大類似度のうち、当該自律画像において自律ＢＯＦテーブル１１４で特徴値のあるものについては、該当するパターンＩＤに対応するランドマークは観察されたものとして、ゼロに置き換えられる。この置き換え後の値が、マスク後類似度となる。ＢＯＦ類似度比較テーブル１２２は、本実施の形態においては、ＢＯＦ類似度計算部７６で生成される。
【００５６】
図１５に示すように、パターン別スコアリスト１２４は、後述する消滅信念度算出に用いるＢＯＦ類似度に基づくスコアを示している。パターン別スコアリスト１２４においては、ＢＯＦ類似度比較テーブル１２２におけるマスク後類似度が、スコアとして各パターンＩＤに対応付けられる。
【００５７】
例えば、パターンＩＤ＝Ｆ１は、当該自律画像において抽出されたと判断されているためスコア＝０である。例えば、パターンＩＤ＝Ｆ２については、関連するＳＬＡＭ画像＃１、＃３、＃４とのＢＯＦ類似度のうち最大のものが、ＳＬＡＭ画像＃１とのＢＯＦ類似度＝０．８３であるため、最大類似度＝０．８３となる。このとき、パターンＩＤ＝Ｆ２は、当該自律画像において抽出されたと判断されていないため、マスクはされず、スコア＝最大類似度＝０．８３である。本実施の形態においては、パターン別スコアリスト１２４は、ＢＯＦ類似度計算部７６で生成される。
【００５８】
図１６に示すように、消滅信念度テーブル９６は、各ランドマーク毎の消滅信念度を示している。消滅信念度は、ロボット１が自律移動を行う毎に、パターン別スコアリスト１２４で算出されたスコアを積算して、更新した値である。図１６においては、例えば、ランドマークＩＤ＝Ｌ１の場合、今回の自律移動の前の消滅信念度＝０．９であり、これに今回のスコア＝０を加算する。例えば、ランドマークＩＤ＝Ｌ２の場合、今回の自律移動の前の消滅信念度＝０．２であり、これに今回のスコア＝０．８３を加算する。本実施の形態においては、パターン別スコアリスト１２４は、消滅信念度更新部８０により更新される。なお、消滅信念度が基準値を超えると、ランドマーク削除部１００が、ランドマーク地図９７から該当ランドマークを削除する。
【００５９】
以下、フローチャートを参照しながら、本実施の形態によるロボット１の動作について説明する。図１７は、ランドマークデータベース作成処理を説明するフローチャート、図１８は、ランドマーク地図作成処理を説明するフローチャートである。また、図１９は、ロボット１の運用時の動作の概要を説明するフローチャート、図２０、図２１は、消滅信念度更新処理を説明するフローチャートである。
【００６０】
まず、図１７を参照しながら、ランドマークデータベース９２の作成処理について説明する。図１７に示すように、ランドマークデータベース９２の作成において、まず、ＳＬＡＭ画像取得部４２は、ＳＬＡＭ画像を取得し、エンコーダデータ取得部５４は、車輪部５からエンコーダのデータを取得する（Ｓ２０１）。このとき、ＳＬＡＭ部４０では、ステレオカメラ３による時系列の画像データ（単に画像ともいう）、ステレオカメラ３による３次元情報、エンコーダのデータによるオドメトリを記憶装置１７に保存している。
【００６１】
ＳＬＡＭ画像取得部４２は、ＳＬＡＭ画像の画像データのみを抽出し、記憶装置１７に保存するとともに、少なくとも取得したＳＬＡＭ画像の識別情報と、ＳＬＡＭ画像の画像データとが関連付けられたＳＬＡＭ画像のリスト（図示せず）を作成する（Ｓ２０２）。特徴抽出部４４は、ＳＬＡＭ画像のリストからＳＬＡＭ画像を一枚抽出し（Ｓ２０３）、画像の特徴の強い特徴領域を抽出する（Ｓ２０４）。このとき、特徴抽出部４４は、例えば特徴領域の画面上方の位置、及び特徴ベクトルを出力する。
【００６２】
特徴抽出部４４は、Ｓ２０４で得られた一連の特徴領域について、少なくとも抽出した領域の識別情報と特徴ベクトルとが関連付けられた不図示の特徴領域リストを作成する（Ｓ２０５）。
【００６３】
ＢＯＦ計算部４６は、不図示の特徴領域リストを用いて、ＢＯＦテーブル９８を作成し（Ｓ２０６）、対応するＢＯＦ頻度を登録する（Ｓ２０７）。このときＢＯＦ計算部４６は、抽出した特徴ベクトルと、既にＢＯＦテーブル９８に登録されている特徴ベクトルとのベクトル類似度Ｖｐｑを計算し、ベクトル類似度Ｖｐｑが所定値以上の場合に、既に登録されている特徴ベクトルの抽出頻度を増加させる。このＢＯＦテーブル９８は、画像同士を区別するための情報となる。
【００６４】
特徴抽出部４４は、特徴領域リストから特徴領域を一つ抽出し（Ｓ２０８）、抽出した特徴領域がランドマークデータベース９２にあるか否かを判別する（Ｓ２０９）。特徴抽出部４４が、抽出した特徴領域がランドマークデータベース９２に既にあると判別した場合には（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、ランドマークデータベース９２から、対応するパターンＩＤを取得する（Ｓ２１０）。このとき特徴抽出部４４は、抽出した特徴領域の特徴ベクトルと、ランドマークデータベース９２に格納されている特徴ベクトルとのベクトル類似度Ｖｐｑを計算し、ベクトル類似度Ｖｐｑが所定値以上の場合に、抽出した特徴領域がランドマークデータベース９２に既にあると判別する。また、特徴抽出部４４は、取得された特徴ベクトルを考慮して、ランドマークデータベース９２に登録されている、対応するパターンＩＤの特徴ベクトルの値を更新するようにしてもよい。なお、ランドマークデータベース９２は、初期状態では全ての項目の情報が登録されていない状態である。
【００６５】
特徴抽出部４４が、抽出した特徴領域がランドマークデータベース９２にまだ登録されていないと判別した場合には（Ｓ２０９：ＮＯ）、その特徴領域に使用されていない新しいパターンＩＤを割り当てる（Ｓ２１１）。そして、特徴抽出部４４は、ランドマークデータベース９２に抽出した特徴ベクトルを登録する（Ｓ２１２）。このとき特徴抽出部４４は、抽出した特徴領域の特徴ベクトルと、ランドマークデータベース９２に格納されている特徴ベクトルとのベクトル類似度Ｖｐｑを計算する。特徴抽出部４４は、ベクトル類似度Ｖｐｑが所定値未満の場合に、抽出した特徴領域が、まだランドマークデータベース９２に登録されていないと判別する。また、パターン登録部４８は、抽出されたパターンＩＤを、ＳＬＡＭ画像番号と関連付けてパターンＩＤリスト９４に登録する（Ｓ２１３）。
【００６６】
特徴抽出部４４は、全特徴領域についてＳ２０８からの処理が終了したか否か判別し（Ｓ２１４）、終了していない場合には（Ｓ２１４：ＮＯ）、Ｓ２０８に処理を戻す。終了した場合には（Ｓ２１４：ＹＥＳ）、ＳＬＡＭ画像取得部４２は、全ＳＬＡＭ画像について処理が終了したか否か判別する（Ｓ２１５）。処理が終了していない場合には（Ｓ２１５：ＮＯ）、ＳＬＡＭ画像取得部４２は処理をＳ２０３に戻す。処理が終了した場合には（Ｓ２１５：ＹＥＳ）、ＳＬＡＭタスク制御部３２は、ランドマークデータベース９２の作成処理を終了する。
【００６７】
次に、図１８を参照しながら、ランドマーク地図作成処理を説明する。図１８に示すように、ランドマーク地図９７の作成において、ＳＬＡＭ画像取得部４２は、ＳＬＡＭ画像を取得し、エンコーダデータ取得部５４は、車輪部５からエンコーダのデータを取得する（Ｓ２３１）。既に記憶装置１７にデータが登録されている場合には、ＳＬＡＭ画像取得部４２は、記憶装置１７からデータを取得する。
【００６８】
ランドマーク位置計測部５０は、不図示のＳＬＡＭ画像のリストからＳＬＡＭ画像を一枚抽出する（Ｓ２３２）とともに、パターンＩＤリスト９４において、１つのパターンＩＤを抽出する（Ｓ２３３）。
【００６９】
ランドマーク位置計測部５０は、抽出したパターンＩＤがランドマーク地図９７にあるか否かを判別する（Ｓ２３４）。パターンＩＤがランドマーク地図にある場合には（Ｓ２３４：ＹＥＳ）、ランドマーク位置計測部５０は、対応するランドマークが二つ以上あるか否か判別し（Ｓ２３５）、二つ以上ない場合には（Ｓ２３５：ＮＯ）、処理をＳ２３９に進める。抽出したパターンＩＤがランドマーク地図にない場合には（Ｓ２３４：ＮＯ）、ランドマーク位置計測部５０は、処理をＳ２４０に進める。
【００７０】
対応するランドマークが二つ以上ある場合には（Ｓ２３５：ＹＥＳ）、ランドマーク位置計測部５０は、ランドマーク地図９７から、対応する全てのランドマーク位置を取得し（Ｓ２３６）、空間的距離が最短の対応ランドマークを一つ抽出する（Ｓ２３７）。すなわち、同じ画像パターンは空間内の異なる場所に存在する可能性があるため、同じパターンＩＤでランドマーク地図９７を検索すると、複数のランドマークが対応していると判別される可能性がある。そこで、検索結果が複数ある場合には、ランドマーク位置計測部５０は、対応するランドマークを空間的距離が最短なランドマーク１つに絞り込む。
【００７１】
ランドマーク位置計測部５０は、Ｓ２３７で抽出した最短の空間的距離が、閾値以上であるか否かを判別する（Ｓ２３８）。閾値以上である場合には（Ｓ２３８：ＹＥＳ）、ランドマーク位置計測部５０は、Ｓ２４０に処理を進める。閾値以上でない場合には（Ｓ２３８：ＮＯ）、ランドマーク位置計測部５０は、すでに登録されたランドマークが再度観測されたと判断する。そしてランドマーク位置計測部５０は、対応ランドマークの３次元位置を、パターンＩＤに対応する３次元位置、または登録されている位置とパターンＩＤに対応する位置との中間値等に更新する（Ｓ２３９）。
【００７２】
地図生成部５６は、ランドマーク地図９７に登録されていないと判断された場合には、抽出されたパターンＩＤを新しいランドマークと判断し、使用されていない新しいランドマークＩＤを割り当てる（Ｓ２４０）。自己位置推定部５２は、Ｓ２３１で取得したデータにおいて、オドメトリを参照し（Ｓ２４１）、ロボット１の位置姿勢を推定する（Ｓ２４２）。ランドマーク位置計測部５０は、抽出されたパターンＩＤに対応する特徴領域の３次元位置をオドメトリ及びステレオカメラ３の情報から算出する（Ｓ２４３）。地図生成部５６は、割り当てられたランドマークＩＤと、算出されたランドマークの３次元位置を登録する（Ｓ２４４）。
【００７３】
Ｓ２４５で、地図生成部５６は、登録された情報により、記憶装置１７のランドマーク地図９７を更新する（Ｓ２４４）。なお、ランドマーク地図９７は、初期状態では、全ての項目に情報が登録されていない状態であり、Ｓ２４４までの処理を繰り返すことにより、ランドマークＩＤ、パターンＩＤ、及びランドマークの３次元位置が登録されていく。
【００７４】
ランドマーク位置計測部５０は、全てのパターンＩＤについて処理を行ったか否か判別し（Ｓ２４６）、処理を行っていないパターンＩＤがある場合には（Ｓ２４６：ＮＯ）、Ｓ２３３から処理を繰り返す。全てのパターンＩＤについて処理が終了した場合には（Ｓ２４６：ＹＥＳ）、ランドマーク位置計測部５０は、全てのデータについて処理を行ったか否か判別する（Ｓ２４７）。全てのデータについて処理が終了していない場合には（Ｓ２４７：ＮＯ）、ランドマーク位置計測部５０は、Ｓ２３１から処理を繰り返し、全てのデータについて処理が終了した場合には（Ｓ２４７：ＹＥＳ）、ランドマーク地図９７の作成処理を終了する。
【００７５】
続いて、図１９を参照しながら、ロボット１の運用時の動作の概要を説明する。図１９に示すように、例えば、ショッピングセンタでの案内業務など、ロボット１の運用を開始する際には、自律移動制御部８２は、まず、ロボット１の電源を投入するなど、ロボット１を運用可能な状態で待機させる（Ｓ２６１）。自律移動制御部８２は、自律移動タスク制御部３４により自律移動タスクが開始されるまで待つ（Ｓ２６２：ＮＯ）。自律移動タスク制御部３４により、新しい移動タスクが指示されると（Ｓ２６２：ＹＥＳ）、自律移動制御部８２は、外部から入力される始点（通常は現在位置）、終点を取得して設定する（Ｓ２６３）。
【００７６】
自律移動制御部８２は、移動コントローラ１５を制御してロボット１の自律移動を開始させる（Ｓ２６４）。このとき、自律移動制御部８２は、ステレオカメラ３、車輪部５よりのセンサ情報によりロボット１の現在位置を推定し、自分の位置と姿勢を失うことなく、目的地に向かって移動させる。
【００７７】
自律移動部６０では、消滅信念度の更新を行う（Ｓ２６５）。すなわち、自律移動部６０は、ステレオカメラ３からの画像を取得して、現在のランドマークを計測し、ランドマーク地図９７に基づいて、ロボット１の現在の位置姿勢でステレオカメラ３に映せるはずのランドマークを予測する。また、自律移動部６０は、実際の観測と予測のずれから、ランドマーク地図９７内に既存のランドマークの消滅信念度を更新する。詳細については、後述する。
【００７８】
自律移動が終了するまで、消滅信念度の更新が行われる（Ｓ２６６：ＮＯ）。自律移動が終了すると（Ｓ２６６：ＹＥＳ）、自律移動部６０は、自律移動の制御プログラムの実行を終了し、メインテナンスタスク制御部３６が、記憶装置１７に記憶されている消滅信念度テーブル９６をスキャンし、削除すべきランドマークがあるか否か判別する（Ｓ２６７）。このとき、メインテナンスタスク制御部３６は、各ランドマークの消滅信念度があらかじめ定めた閾値を超えているか否か判別し、超えている場合には、該当するランドマークを削除すると判別する。
【００７９】
削除すべきランドマークがない場合には（Ｓ２６７：ＮＯ）、メインテナンスタスク制御部３６は、Ｓ２６１に処理を戻す。削除すべきランドマークがある場合には（Ｓ２６７：ＹＥＳ）、メインテナンスタスク制御部３６は、ＳＬＡＭ生成物９０から削除することにより、メインテナンスを行う（Ｓ２６８）。
【００８０】
さらに、図２０、図２１を参照しながら、消滅信念度更新処理について説明する。図２０、図２１に示すように、消滅信念度更新処理において、ロボット１が移動コントローラ１５により所定の自律移動を行っている際に、ステレオカメラ３が環境シーンを撮影することにより、自律画像取得部６２が自律画像を取得する（Ｓ２８１）。特徴ベクトル抽出部６４は、取得された自律画像において、特徴領域を抽出する（Ｓ２８２）。このとき、特徴ベクトル抽出部６４は、１枚の自律画像に対して特徴領域を全て抽出する。特徴ベクトル抽出部６４は、得られた抽出領域全てについての識別情報と特徴ベクトルとを対応付け、抽出領域リスト１１０を作成する（Ｓ２８３）。例えば、図８の抽出領域リスト１１０では、得られた抽出領域の識別情報を、Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４としている。
【００８１】
特徴ベクトル抽出部６４は、抽出領域のリストから抽出領域を一つ抽出する（Ｓ２８４）。対応付け部６８は、抽出した抽出領域全てについての特徴ベクトルと、ランドマークデータベース９２に登録されたパターンＩＤの特徴ベクトルとにより、ベクトル類似度を計算し、ベクトル類似度テーブル１１６を作成する（Ｓ２８５）。
【００８２】
対応リスト作成部７０は、ベクトル類似度テーブル１１６を参照して、ベクトル類似度の大きい抽出領域とパターンＩＤとを対応付け、対応リスト１１２に追加する（Ｓ２８６）。対応リスト１１２では、識別情報Ｇ１とパターンＩＤのＦ４、識別情報Ｇ２とパターンＩＤのＦ１、識別情報Ｇ３とパターンＩＤのＦ７、識別情報Ｇ４とパターンＩＤのＦ３とが対応している。ここで、対応付けができない抽出領域のデータは破棄する。自律ＢＯＦ生成部６６は、対応リスト１１２に基づき、各パターンＩＤに対応付けされた抽出領域の数を計数し、自律ＢＯＦテーブル１１４を作成する（Ｓ２８７）。
【００８３】
特徴ベクトル抽出部６４は、全抽出領域について処理を終了したか否か判別し（Ｓ２８８）、終了していない場合には（Ｓ２８８：ＮＯ）、Ｓ２８４から処理を繰り返す。終了した場合には（Ｓ２８８：ＹＥＳ）、特徴ベクトル抽出部６４は、処理をＳ２８９に進める。
【００８４】
自律移動制御部８２は、得られた対応リスト１１２を用いて、ロボット１の現在位置及び姿勢を推定し、移動コントローラ１５に、予め設定された経路に応じた制御信号を出力する（Ｓ２８９）。
【００８５】
対応リスト作成部７０は、対応リスト１１２から抽出領域とパターンＩＤのペアを１ペア抽出する（Ｓ２９０）。関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、ランドマークデータベース９２を参照して、ペアとして抽出されたパターンＩＤに対応する特徴領域を、ＳＬＡＭ生成物生成の段階ではどのＳＬＡＭ画像から検出されたのか、検出されているＳＬＡＭ画像の番号を全て取得する。さらに、関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、取得したＳＬＡＭ画像番号を、抽出したペアに関連付け、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８のＳＬＡＭ画像番号とする（Ｓ２９１）。
【００８６】
ここで、ランドマークデータベース９２に保存されている同じパターンＩＤに対応する特徴領域が、複数枚のＳＬＡＭ画像から検出されたものである可能性がある。この情報もランドマークデータベース９２に保存されているため、関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、この複数枚のＳＬＡＭ画像番号を得て、自律画像の抽出領域とペアリングする。
【００８７】
例えば、ペアとして抽出領域＝Ｇ１と、パターンＩＤ＝Ｆ４が抽出されているとする。このとき、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８は、ＳＬＡＭ生成物９０の生成時に、パターンＩＤのＦ４に対応する特徴領域が、ＳＬＡＭ画像＃２、＃４から検出されたことを示している。同様に、パターンＩＤのＦ１に対応する特徴領域は、ＳＬＡＭ画像＃１、＃４、＃５から検出され、パターンＩＤのＦ７に対応する特徴領域は、ＳＬＡＭ画像＃７、＃８、＃９、＃１０から検出されたことが示されている。また、パターンＩＤのＦ３に対応する特徴領域は、ＳＬＡＭ画像＃３、＃４、＃５から検出されたことが示されている。
【００８８】
なお、Ｓ２９１で取得されたＳＬＡＭ画像番号は重複している可能性があるが、関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、取得したＳＬＡＭ画像番号を重複なく抽出して、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８の関連ＳＬＡＭ画像番号とする。よって、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８の例では、関連ＳＬＡＭ画像は、ＳＬＡＭ画像＃１、＃２、＃３、＃４、＃５、＃７、＃８、＃９、＃１０である。
【００８９】
関連ランドマーク抽出部７４は、ランドマークデータベース９２を参照して、関連ＳＬＡＭ画像と関連するパターンＩＤを全て抽出することにより、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８の関連パターンＩＤとする（Ｓ２９２）。例えば、始めに抽出されたペアの関連ＳＬＡＭ画像番号＝＃２、＃４に関しては、ランドマークデータベース９２により、パターンＩＤ＝Ｆ１〜Ｆ４が抽出される。
【００９０】
関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、対応リスト１１２における抽出領域とパターンＩＤの全てのペアの処理を完了したか否か判別し（Ｓ２９３）、完了していない場合には（Ｓ２９３：ＮＯ）、Ｓ２９０から処理を繰り返す。
【００９１】
すなわち、ランドマークデータベース９２によれば、ＳＬＡＭ生成物９０の生成時に、ＳＬＡＭ画像＃１から、パターンＩＤ＝Ｆ１、Ｆ２に対応する特徴領域が抽出されており、ＳＬＡＭ画像＃２から、パターンＩＤ＝Ｆ４に対応する特徴領域が抽出されている。また、ＳＬＡＭ画像＃３から、パターンＩＤ＝Ｆ２、Ｆ３に対応する特徴領域が抽出されており、ＳＬＡＭ画像＃４から、パターンＩＤ＝Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４に対応する特徴領域が抽出されている。以下、同様に、各ＳＬＡＭ画像から抽出された特徴領域のパターンＩＤを重畳なくまとめると、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８に示すように、関連パターンＩＤ＝Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ６、Ｆ７になる。全てのペアの処理を完了した場合には（Ｓ２９３：ＹＥＳ）、関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、処理を図２１のＳ３０１に進める。
【００９２】
図２１に示すように、関連ＳＬＡＭ画像抽出部７２は、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８において、関連ＳＬＡＭ画像を１つ抽出する（Ｓ３０１）。ＢＯＦ類似度計算部７６は、抽出されたＳＬＡＭ画像のＢＯＦをＢＯＦテーブル９８から抽出し（Ｓ３０２）、自律ＢＯＦテーブル１１４のＢＯＦとの間でＢＯＦ類似度を計算し（Ｓ３０３）、自律ＢＯＦ類似度リスト１２０とする。
【００９３】
一方、関連ランドマーク抽出部７４は、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８から関連パターンＩＤを抽出し（Ｓ３０４）、抽出した関連パターンＩＤに対応するメモリを確保したか否か判別する（Ｓ３０５）。メモリが確保されている場合には（Ｓ３０５：ＹＥＳ）、関連ランドマーク抽出部７４は、処理をＳ３０８に進める。抽出した関連パターンＩＤに対応するメモリが確保されていない場合には（Ｓ３０５：ＮＯ）、関連ランドマーク抽出部７４は、メモリを確保し（Ｓ３０６）、確保したメモリをゼロリセット（初期化）し（Ｓ３０７）、処理をＳ３０８に進める。
【００９４】
消滅信念度算出部７８は、自律ＢＯＦ類似度リスト１２０及びＢＯＦ類似度比較テーブル１２２を参照する。そして、消滅信念度算出部７８は、自律画像と、抽出したパターンＩＤに対応付けられたＳＬＡＭ画像のうちの一つの画像との自律ＢＯＦ類似度と、抽出したパターンＩＤのメモリの既存値とを比較し、大きい方を最大類似度としてメモリに記憶させる（Ｓ３０８）。消滅信念度算出部７８は、同じパターンＩＤに関連付けられた他のＳＬＡＭ画像についても同様に処理を行い、１つのパターンＩＤについて、最大のＢＯＦ類似度を最大類似度としてメモリに記憶させる。すなわち、消滅信念度算出部７８は、１つのパターンＩＤが複数の関連ＳＬＡＭ画像と対応付けられているときに、関連ＳＬＡＭ画像と自律画像とのＢＯＦ類似度の大きい方に基づき消滅信念度を算出することになる。
【００９５】
消滅信念度算出部７８は、全ての関連ＳＬＡＭ画像について、最大類似度の算出処理が完了したか否かを判別し（Ｓ３０９）、完了していない場合には（Ｓ３０９：ＮＯ）、Ｓ３０１に戻って処理を繰り返す。
【００９６】
完了した場合には（Ｓ３０９：ＹＥＳ）、消滅信念度算出部７８は、自律ＢＯＦテーブル１１４を参照して、当該自律画像において観測されたパターンＩＤに対応する最大類似度をゼロに置き換え、各パターンＩＤ毎のマスク後類似度を算出する。例えば、対応リスト１１２を参照すると、自律画像において、パターンＩＤ＝Ｆ１、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ７はそれぞれ、抽出領域Ｇ２、Ｇ４、Ｇ１、Ｇ３と対応している。よって、消滅信念度算出部７８は、パターンＩＤ＝Ｆ１、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ７に対応するランドマークは今回観測されたと判断し、消滅信念度を増加させる必要はないため、マスク後類似度はゼロに設定して、ＢＯＦ類似度比較テーブル１２２を生成する。
【００９７】
消滅信念度算出部７８は、ＢＯＦ類似度比較テーブル１２２のマスク後類似度により、パターン別スコアリスト１２４を生成する。また、消滅信念度算出部７８は、各パターンＩＤ毎に、パターン別スコアリスト１２４におけるスコアを消滅信念度とする。このとき、１つのパターンＩＤについて、過去において既に計算され、記憶されている消滅信念度がある場合には、消滅信念度算出部７８は、記憶されている消滅信念度と、算出された消滅信念度とを加算して、新たな消滅信念度とする（Ｓ３１０）。このとき、記憶装置１７に記憶されている消滅信念度を新たな消滅信念度に更新する。
【００９８】
自律移動制御部８２は、ロボット１の位置が自律移動の終了地点か否かを判別し（Ｓ３１１）、終了地点でないと判別された場合には（Ｓ３１１：ＮＯ）、移動を続けながら、Ｓ２８１に戻って処理を繰り返す。終了地点と判別された場合には（Ｓ３１１：ＹＥＳ）、自律移動制御部８２は、移動処理を終了するとともに、消滅信念度更新処理を終了し、図１９の処理に戻る。
【００９９】
以上説明したように、本実施の形態においては、ＳＬＡＭ技術の生成物であるランドマークデータベース９２、パターンＩＤリスト９４、ＢＯＦテーブル９８、ランドマーク地図９７等に加え、消滅信念度を導入する。消滅信念度とは、ランドマーク地図９７生成を行った以降、各ランドマークが環境から消えたかどうかを判断するための、各ランドマークに対する数値基準とする。
【０１００】
消滅信念度はランドマーク地図９７等、ＳＬＡＭ生成物９０の生成を行った直後にすべてゼロに設定している。その後のロボット１の運用時の自律移動で、ロボット１に搭載しているステレオカメラ３によりランドマークを観測できるかどうかによって、そのランドマークへの消滅信念度を更新していく。このとき、自律画像とＳＬＡＭ画像とのＢＯＦ類似度が高く、画像としての類似度が高いにもかかわらず、観測できないランドマークは、消滅した可能性が高いと判断する。そして、観測できないランドマークに関係する類似度を積算した値を消滅信念度とする。
【０１０１】
ロボット１では、自律移動の完了後に記憶装置１７に記憶された消滅信念度テーブル９６を走査して、予め定めた閾値より消滅信念度の高いランドマークをランドマークデータベース９２、ランドマーク地図９７から消去する。
【０１０２】
上記実施の形態において、ランドマークＩＤは、ランドマーク識別情報の一例であり、ＳＬＡＭ画像は、事前画像の一例であり、ＳＬＡＭ画像番号は、事前画像識別情報の一例である。また、ＢＯＦ特徴値は、事前画像特徴検出頻度の一例であり、ＳＬＡＭ部４０は、事前情報取得部の一例である。特徴ベクトル抽出部６４は、画像特徴抽出部の一例であり、自律ＢＯＦ生成部６６は、特徴頻度算出部の一例であり、ＢＯＦ類似度計算部７６は、類似度算出部の一例であり、ランドマーク削除部１００は、消滅判定部、更新部の一例である。
【０１０３】
事前移動の際に取得されたランドマークデータベース９２、パターンＩＤリスト９４、消滅信念度テーブル９６、ランドマーク地図９７、ＢＯＦテーブル９８は、事前情報の一例である。抽出領域リスト１１０、対応リスト１１２、自律ＢＯＦテーブル１１４、ベクトル類似度テーブル１１６、関連ＳＬＡＭ画像テーブル１１８は自律情報の一例である。また、自律ＢＯＦ類似度リスト１２０，ＢＯＦ類似度比較テーブル１２２、パターン別スコアリスト１２４も、自律情報の一例である。
【０１０４】
以上説明したように、本実施の形態によれば、ステレオカメラ３により撮影された自律画像と、予め取得されたＳＬＡＭ画像との類似度に基づく、ランドマーク毎の消滅信念度に基づき、消滅したと判断されたランドマークをＳＬＡＭ生成物９０から削除する。これにより、環境が変化しても、変化に応じて、ランドマークデータベース９２、ランドマーク地図９７等の更新を行うことが可能になる。ＳＬＡＭ生成物９０の更新は、ステレオカメラ３の画像に基づいて算出される消滅信念度に応じて行うため、センサに基づく更新に比べて確度を向上させることができる。これにより、ランドマーク地図９７を利用してロボット１が自律移動を行う際に、ステレオカメラ３により取得した画像を用いて、より確度の高いランドマーク地図９７の更新を行うことができる。よって、ロボット１の自己位置推定および自律移動の精度を安定に維持することが可能になる。
【０１０５】
なお、本発明は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を採ることができる。例えば、上記実施の形態において例示したデータ構成は一例であり、同様の処理が可能なものであれば上記に限定されない。また、ベクトル類似度、ＢＯＦ類似度の算出方法は上記に限定されない。例えば、上記実施の形態においては、いずれも各要素ごとの差の絶対値の和に基づいて算出するようにしたが、類似度が表せる数値であれば、各要素ごとの差の２乗に基づいて算出するなど変形が可能である。また、各表における数値は一例であり、これに限定されない。
【０１０６】
上記実施の形態においては、事前移動と自律移動を同一のロボット１により行う例について説明したが、別なロボットにより生成されたＳＬＡＭ生成物９０を予めロボット１に記憶させて用いるような変形例も可能である。
【０１０７】
ここで、上記実施の形態による事前情報更新方法の動作をコンピュータに行わせるために共通に適用されるコンピュータの例について説明する。図２２は、標準的なコンピュータのハードウエア構成の一例を示すブロック図である。図２２に示すように、コンピュータ４００は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）４０２、メモリ４０４、入力装置４０６、出力装置４０８、外部記憶装置４１２、媒体駆動装置４１４、ネットワーク接続装置等がバス４１０を介して接続されている。
【０１０８】
ＣＰＵ４０２は、コンピュータ４００全体の動作を制御する演算処理装置である。メモリ４０４は、コンピュータ４００の動作を制御するプログラムを予め記憶したり、プログラムを実行する際に必要に応じて作業領域として使用したりするための記憶部である。メモリ４０４は、例えばＲａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）、Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）等である。入力装置４０６は、コンピュータの使用者により操作されると、その操作内容に対応付けられている使用者からの各種情報の入力を取得し、取得した入力情報をＣＰＵ４０２に送付する装置であり、例えばキーボード装置、マウス装置などである。出力装置４０８は、コンピュータ４００による処理結果を出力する装置であり、表示装置などが含まれる。例えば表示装置は、ＣＰＵ４０２により送付される表示データに応じてテキストや画像を表示する。
【０１０９】
外部記憶装置４１２は、例えば、ハードディスクなどの記憶装置であり、ＣＰＵ４０２により実行される各種制御プログラムや、取得したデータ等を記憶しておく装置である。媒体駆動装置４１４は、可搬記録媒体４１６に書き込みおよび読み出しを行うための装置である。ＣＰＵ４０２は、可搬型記録媒体４１６に記録されている所定の制御プログラムを、記録媒体駆動装置４１４を介して読み出して実行することによって、各種の制御処理を行うようにすることもできる。可搬記録媒体４１６は、例えばＣｏｎｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ（ＣＤ）−ＲＯＭ、Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ（ＤＶＤ）、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ  Ｓｅｒｉａｌ  Ｂｕｓ（ＵＳＢ）メモリ等である。ネットワーク接続装置４１８は、有線または無線により外部との間で行われる各種データの授受の管理を行うインタフェース装置である。バス４１０は、上記各装置等を互いに接続し、データのやり取りを行う通信経路である。
【０１１０】
上記実施の形態による事前情報更新方法をコンピュータに実行させるプログラムは、例えば外部記憶装置４１２に記憶させる。ＣＰＵ４０２は、外部記憶装置４１２からプログラムを読み出し、コンピュータ４００に画像処理の動作を行なわせる。このとき、まず、画像処理の処理をＣＰＵ４０２に行わせるための制御プログラムを作成して外部記憶装置４１２に記憶させておく。そして、入力装置４０６から所定の指示をＣＰＵ４０２に与えて、この制御プログラムを外部記憶装置４１２から読み出させて実行させるようにする。また、このプログラムは、可搬記録媒体４１６に記憶するようにしてもよい。
【０１１１】
以上の実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
自律移動が行われる経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得する事前情報取得部と、
自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した特徴領域の位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得する自律情報取得部と、
前記事前情報と前記自律情報とに基づき、前記事前画像と前記自律画像とに基づく前記ランドマークが前記周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出する消滅信念度算出部と、
前記消滅信念度に基づき、前記ランドマークを前記事前情報から消滅させるか否かを判定し、前記事前情報を更新する更新部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
（付記２）
前記事前情報取得部は、前記ランドマークのランドマーク識別情報と、前記ランドマークに対応する特徴ベクトルと、前記ランドマークの３次元位置情報と、前記特徴ベクトルに対応する画像特徴が観測された前記事前画像の事前画像識別情報と、前記事前画像に含まれる前記画像特徴毎の事前画像特徴検出頻度とを取得し、
前記自律情報取得部は、
前記自律移動装置が自律移動中に撮影した自律画像を取得する自律画像取得部と、
取得された前記自律画像において特徴領域を抽出して、抽出された前記特徴領域の特徴ベクトルを抽出する画像特徴抽出部と、
前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルを分類することにより、前記自律画像における前記ランドマークに関連した画像特徴毎の自律画像特徴検出頻度を算出する特徴頻度算出部と、
を含み、
前記消滅信念度算出部は、
前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差に基づき類似度を算出する類似度算出部を有し、
前記画像特徴毎の前記類似度に基づき前記画像特徴毎に前記消滅信念度を算出する、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
（付記３）
前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルと前記ランドマークとを対応付ける対応付け部、
をさらに有し、
前記消滅信念度算出部は、前記対応付け部により対応付けられなかった前記ランドマークに対応する前記画像特徴毎の前記類似度の総和に基づき前記消滅信念度を算出し、
前記消滅判定部は、前記消滅信念度が所定値を超えると、前記画像特徴に対応するランドマークを消滅させると判定することを特徴とする付記２に記載の画像処理装置。
（付記４）
前記類似度は、前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差の絶対値の総和に基づき算出されることを特徴とする付記２または付記３に記載の画像処理装置。
（付記５）
前記類似度は、前記自律画像において抽出された前記画像特徴が抽出されている複数の前記事前画像の各々と前記自律画像との類似度の最大値に基づき算出されることを特徴とする付記２または付記３に記載の画像処理装置。
（付記６）
画像処理装置が、
自律移動が行われる経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得し、
自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得し、
前記事前情報と前記自律情報とに基づき、前記事前画像と前記自律画像とに基づく前記ランドマークが前記周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出しと、
前記消滅信念度に基づき、前記ランドマークを前記事前情報から消滅させるか否かを判定し、前記事前情報を更新する、
ことを特徴とする事前情報更新方法。
（付記７）
前記事前情報取得する処理においては、前記ランドマークのランドマーク識別情報と、前記ランドマークに対応する特徴ベクトルと、前記ランドマークの３次元位置情報と、前記特徴ベクトルに対応する画像特徴が観測された前記事前画像の事前画像識別情報と、前記事前画像に含まれる前記画像特徴毎の事前画像特徴検出頻度とを取得し、
前記自律情報を取得する処理は、
前記自律移動装置が自律移動中に撮影した自律画像を取得し、
取得された前記自律画像において特徴領域を抽出して、抽出された前記特徴領域の特徴ベクトルを抽出し、
前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルを分類することにより、前記自律画像における前記ランドマークに関連した画像特徴毎の自律画像特徴検出頻度を算出する、
処理を含み、
前記消滅信念度を算出する処理においては、前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差に基づき類似度を算出し、前記画像特徴毎の前記類似度に基づき前記画像特徴毎に前記消滅信念度を算出する、
ことを特徴とする付記６に記載の事前情報更新方法。
（付記８）
さらに、前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルと前記ランドマークとを対応付け、
前記消滅信念度を算出する処理においては、前記対応付け部により対応付けられなかった前記ランドマークに対応する前記画像特徴毎の前記類似度の総和に基づき前記消滅信念度を算出し、
前記消滅判定部は、前記消滅信念度が所定値を超えると、前記画像特徴に対応するランドマークを消滅させると判定する
ことを特徴とする付記２に記載の事前情報更新方法。
（付記９）
前記類似度は、前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差の絶対値の総和に基づき算出されることを特徴とする付記７または付記８に記載の事前情報更新方法。
（付記１０）
前記類似度は、前記自律画像において抽出された前記画像特徴が抽出されている複数の前記事前画像の各々と前記自律画像との類似度の最大値に基づき算出されることを特徴とする付記７または付記８に記載の事前情報更新方法。
（付記１１）
コンピュータが、
自律移動が行われる経路の周囲環境を撮影した事前画像から取得されたランドマークの位置情報と画像特徴とを含む事前情報を取得し、
自律移動装置が自律移動中に周囲環境を撮影した自律画像から取得された前記ランドマークに関連した位置情報と画像特徴とを含む自律情報を取得し、
前記事前情報と前記自律情報とに基づき、前記事前画像と前記自律画像とに基づく前記ランドマークが前記周囲環境から消滅したか否かの確からしさを表す消滅信念度を算出しと、
前記消滅信念度に基づき、前記ランドマークを前記事前情報から消滅させるか否かを判定し、前記事前情報を更新する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
（付記１２）
前記事前情報取得する処理においては、前記ランドマークのランドマーク識別情報と、前記ランドマークに対応する特徴ベクトルと、前記ランドマークの３次元位置情報と、前記特徴ベクトルに対応する画像特徴が観測された前記事前画像の事前画像識別情報と、前記事前画像に含まれる前記画像特徴毎の事前画像特徴検出頻度とを取得し、
前記自律情報を取得する処理は、
前記自律移動装置が自律移動中に撮影した自律画像を取得し、
取得された前記自律画像において特徴領域を抽出して、抽出された前記特徴領域の特徴ベクトルを抽出し、
前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルを分類することにより、前記自律画像における前記ランドマークに関連した画像特徴毎の自律画像特徴検出頻度を算出する、
処理を含み、
前記消滅信念度を算出する処理においては、前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差に基づき類似度を算出し、前記画像特徴毎の前記類似度に基づき前記画像特徴毎に前記消滅信念度を算出する、
ことを特徴とする付記１１に記載のプログラム。
（付記１３）
さらに、前記自律画像において抽出された前記特徴ベクトルと前記ランドマークとを対応付け、
前記消滅信念度を算出する処理においては、前記対応付け部により対応付けられなかった前記ランドマークに対応する前記画像特徴毎の前記類似度の総和に基づき前記消滅信念度を算出し、
前記消滅判定部は、前記消滅信念度が所定値を超えると、前記画像特徴に対応するランドマークを消滅させると判定する
ことを特徴とする付記１２に記載のプログラム。
（付記１４）
前記類似度は、前記画像特徴毎の前記事前画像特徴頻度と前記自律画像特徴頻度との差の絶対値の総和に基づき算出されることを特徴とする付記１２または付記１３に記載のプログラム。
（付記１５）
前記類似度は、前記自律画像において抽出された前記画像特徴が抽出されている複数の前記事前画像の各々と前記自律画像との類似度の最大値に基づき算出されることを特徴とする付記１２または付記１３に記載のプログラム。
【符号の説明】
【０１１２】
１      ロボット
３      ステレオカメラ
５      車輪部
７      センサ情報取得装置
９      画像処理装置
１１      画像取得装置
１３      情報処理装置
１５      移動コントローラ
１７      記憶装置
３０      タスクマネージャ
３２      ＳＬＡＭタスク制御部
３４      自律移動タスク制御部
３６      メインテナンスタスク制御部
４０      ＳＬＡＭ部
４２      ＳＬＡＭ画像取得部
４４      特徴抽出部
４６      ＢＯＦ計算部
４８      パターン登録部
５０      ランドマーク位置計測部
５２      自己位置推定部
５４      エンコーダデータ取得部
５６      地図生成部
６０      自律移動部
６２      自律画像取得部
６４      特徴ベクトル抽出部
６６      自律ＢＯＦ生成部
６８      対応付け部
７０      対応リスト作成部
７２      関連ＳＬＡＭ画像抽出部
７４      関連ランドマーク抽出部
７６      ＢＯＦ類似度計算部
７８      消滅信念度算出部
８０      消滅信念度更新部
８２      自律移動制御部
９０      ＳＬＡＭ生成物
９２      ランドマークデータベース
９４      パターンＩＤリスト
９６      消滅信念度テーブル
９７      ランドマーク地図
９８      ＢＯＦテーブル
１００      ランドマーク削除部
１１０      抽出領域リスト
１１２      対応リスト
１１４      自律ＢＯＦテーブル
１１６      ベクトル類似度テーブル
１１８      関連ＳＬＡＭ画像テーブル
１２０      自律ＢＯＦ類似度リスト
１２２      ＢＯＦ類似度比較テーブル
１２４      パターン別スコアリスト
【図１】
0005862344.tif 000002
【図２】
0005862344.tif 000003
【図３】
0005862344.tif 000004
【図４】
0005862344.tif 000005
【図５】
0005862344.tif 000006
【図６】
0005862344.tif 000007
【図７】
0005862344.tif 000008
【図８】
0005862344.tif 000009
【図９】
0005862344.tif 000010
【図１０】
0005862344.tif 000011
【図１１】
0005862344.tif 000012
【図１２】
0005862344.tif 000013
【図１３】
0005862344.tif 000014
【図１４】
0005862344.tif 000015
【図１５】
0005862344.tif 000016
【図１６】
0005862344.tif 000017
【図１７】
0005862344.tif 000018
【図１８】
0005862344.tif 000019
【図１９】
0005862344.tif 000020
【図２０】
0005862344.tif 000021
【図２１】
0005862344.tif 000022
【図２２】
0005862344.tif 000023