(57)【要約】【課題】本発明は、新規且つ簡単な構成の移動体（例えば、小型無人飛行機）の自立姿勢制御システムを提供することを目的とする。更に、本発明は、この自立姿勢制御システムに使用して好適な新規且つ簡単な構成のマーカーを提供することを目的とする。【解決手段】本発明に係る移動体（例えば、小型無人飛行機）の自立姿勢制御システムは、前記移動体に搭載された単眼カメラ及び姿勢制御装置と、所定の場所に設置された立体マーカーとを備え、前記姿勢制御装置は、前記単眼カメラが捉える前記立体マーカーの画像データに基づき前記移動体を自立姿勢制御する。【選択図】図１Ａ
2018063512.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記移動体に搭載された単眼カメラ及び姿勢制御装置と、
所定の場所に設置された立体マーカーとを備え、
前記姿勢制御装置は、前記単眼カメラが捉える前記立体マーカーの画像データに基づき前記移動体を自立姿勢制御する、姿勢制御システム。
【請求項２】
請求項１記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記移動体は、無人小型飛行機である、姿勢制御システム。
【請求項３】
請求項１又は２記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記立体マーカーは、少なくとも、1つの平面とその平面に含まれない他の平面又は点を有する形状から成る、姿勢制御システム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれか一項記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記姿勢制御装置は、前記単眼カメラが捉える前記立体マーカーの1つの平面と、その平面に含まれない他の平面又は点の画像データに関し、事前に判明している位置と、測定時の位置との差分に基づき座標化することにより三次元の姿勢制御を行っている、姿勢制御システム。
【請求項５】
請求項４記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記姿勢制御装置は、前記単眼カメラから立体マーカーの画像を取得し、取得画像をスカラー画像に変換し、該スカラー画像からカラー物体の輪郭を取得し、カラー物体の輪郭から立体マーカー及びサブ画素レベルで各頂点を検出してマーカー管理ユニットへ送り、平面の各頂点を使って最初の姿勢推定を行い、立体の各頂点を使ってバンドル調整を通じて対話型姿勢推定処理を行っている、姿勢制御システム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれか一項記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記立体マーカーは、円錐、三角錐、四角錐、その他多角錐のいずれかの形状のマーカーである、姿勢制御システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記立体マーカーは、四角錐形状であって、表面の4つの三角面の少なくとも一面の色を変えてマーカーを非対称に着色している、姿勢制御システム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれか一項記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記立体マーカーは、複数個の発光物で三次元形状を表すように配置されたマーカーである、姿勢制御システム。
【請求項９】
請求項１又は４記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記移動体は、産業用ロボットである、姿勢制御システム。
【請求項１０】
請求項１又は４記載の移動体の姿勢制御システムにおいて、
前記移動体は、直線レール上を走行する物品移送用のトロッコである、姿勢制御システム。
【請求項１１】
三次元に移動可能な移動体の自立姿勢制御システムに使用される立体マーカー。
【請求項１２】
請求項１１記載の立体マーカーは、少なくとも、1つの平面とその平面に含まれない他の平面又は点を有する形状から成る、立体マーカー。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、移動体の姿勢制御システムに関する。更に具体的には、本発明は、移動体として３次元空間を移動可能な小型無人飛行機（ドローン）の自立姿勢制御システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、小型無人飛行機、典型的はドローンが、広い分野で利用されている。一般に、ドローンは、ＧＰＳ衛星からの電波をドローン搭載のＧＰＳセンサでとらえて位置データを算出し、更に、ドローン搭載のＩＭＵ（慣性計測装置）により飛行中の動き（速度、加速度等）や姿勢（傾き等）データを算出し、これら位置データ及び飛行データを利用者の操縦装置に送信している。利用者は、これらデータを参照しながら、ドローンに対して、移動命令及び姿勢制御命令等の飛行制御命令を送信して操縦制御している。
【０００３】
ドローンの飛行制御に関し、従来、地上に反射マーカーを設置し、ドローンに赤外線高速カメラを搭載して、モーションキャプチャシステムを利用する方法が有る。赤外線高速カメラに代えて、単眼カメラ、立体カメラ、広範囲測定器等を利用したシステムも有る。
【０００４】
なお、本発明者は、小型無人飛行機の姿勢制御に関して、先行技術文献として、次の非特許文献が存在することを承知している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】D. Mellinger and V. Kumar, “Minimum snap trajectory generation and control for quadrotors,” in IEEE International Conference on Robotics and Automation, May 2011, pp.2520-2525
【非特許文献２】M. Hehn and R. DAndrea, Quadcopter trajectory and control, in Proceedings of the IFAC World Congress, 2011
【非特許文献３】Michael, Nathan, et al. “The GRASP multiple micro-UAV testbed.” Robotics Automation Magazine, IEEE 17.3 (2010): 56-65
【非特許文献４】Heng, Lionel; Meiser, L.; Tanskanen, P.; Fraundorfer, F.; Pollefeys, M., “Autonomous obstacle avoidance and maneuvering on a vision-guided MAV using on-board processing,” in Robotics and Automation (ICRA), 2011 IEEE International Conference on, vol., no., pp.2472-2477, 9-13 May 2011
【非特許文献５】Stephan Weiss, Markus W. Achtelik, Simon Lynen, Margarita Chli, Roland Siegwart, “Real-time onboard visual-inertial state estimation and self-calibration on MAVs in unknown environments.” Robotics and Automation (ICRA), 2012 IEEE International Conference pp.957, May 2012
【非特許文献６】Shaojie shen; Michael, N.; Kumar, V., “Tightly-coupled monocular visual-inertial fusion for autonomous flight of rotorcraft MAVs,” in Robotics and Automation (ICRA), 2015 IEEE International Conference on, vol., no., pp.5303-5310, 26-30 May 2015
【非特許文献７】S. Grzonka, G. Grisetti, and W. Burgard, “Towards a navigation system for autonomous indoor flying,” in IEEE International Conference on Robotics and Automation, 2009
【非特許文献８】G. Xu, Y. Zhang, S. Ji, Y. Cheng, Y. Tian, Research on computer vision-based for UAV autonomous landing on a ship, Pattern Recognition Letters, Vol. 30(6), 2009, pp.600-605
【非特許文献９】Lange, S.; Sunderhauf, N.; Protzel, P., “A vision based onboard approach for landing and position control of an autonomouse multirotor UAV in GPS-defined environments” in Advanced Robotics, 2009. ICAR 2009. International Conference on , vol., pp.1-6, 22-26 June 2009
【非特許文献１０】Lugo, Jacobo Jimenez, and Andres Zell, “Framework for autonomous on-board navigation with the AR. Drone.” Journal of Intelligent and Robotic Systems 73.1-4(2014): 401-412
【非特許文献１１】Troiani, Chiara, Stefano Al Zanati, and Alessio Martineli. “A 3 points vision based approach for mav localization in GPS defined environments.” Mobile Robots (ECMR), 2013 European Conference on. IEEE, 2013.
【非特許文献１２】Vogt, Sebastian, et al. “Single came tracking of marker clusters: Multiparameter cluster optimization and experimental verification” Proceedings of the 1st international Symposium on Mixed and Augmented Reality. IEEE Computer Society, 2002.
【非特許文献１３】Nikolic, Janosch, et al. “A synchronized visual-inertial sensor system with FPGA pre-processing for accurate real-time SLAM.” Robotics and Automation (ICRA), 2014 IEEE International Conference on. IEEE, 2014
【非特許文献１４】Zhou, Guyue, et al. “On-board inertia-assisted visual odometer on an embedded system.” Robotics and Automation (ICRA), 2014 IEEE International Conference on. IEEE, 2044.
【非特許文献１５】Chen, Qian, Haiyuan Wu, and Toshikazu Wada. “Camera calibration with two arbitrary coplanar circles.” Computer Vision-ECVV 2004. Springer Berlin Heidelberg, 2004. 521-532
【非特許文献１６】Elqursh, Ali, and Ahmed Elgammal. “Line-based relative pose estimation.” Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2011 IEEE Conference on. IEEEE, 2011
【非特許文献１７】Zhang, Zhengyou. “A flexible new technique foe camera calibration.” Pattern Analysis and Machine Intelligence, IEEE Transaction on 22.11 (2000): 1330-1334
【非特許文献１８】E. Rosten, R. Porter, and T. Drummond. “Faster and better: A machine learning approach to corner detection.” IEEE Trans. Pattern Analysis and Machine intelligence, 32:105119, 2010
【非特許文献１９】Harris, Chris, and Mike Stephens. “A combined corner and edge detector.” Alvey vision conference. Vol.15. 1988
【非特許文献２０】Konomura, Ryo, and Koichi Hori. “Phoenix: Zynq 7000 based quadcopter robot. ReConFigurable Computing and FPGAs (ReConFig), 2014 International Conference on. IEEE, 2014.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来提案されている姿勢制御システムは、反射マーカーと赤外線高速カメラを利用したモーションキャプチャシステムのように構成が比較的複雑であり、姿勢制御の誤差が比較的大きい等の問題が有った。また、小型無人飛行機に搭載する姿勢制御のハードウェアには、厳しい重量制限が有り、軽量化が求められる。
【０００７】
そこで、本発明者は、従来の姿勢制御方法とは異なる新規且つ簡単な構成の小型無人飛行機の姿勢制御システムを提案する。
【０００８】
具体的には、本発明は、新規且つ簡単な構成の移動体（例えば、小型無人飛行機）の自立姿勢制御システムを提供することを目的とする。
【０００９】
更に、本発明は、移動体（例えば、小型無人飛行機）の自立姿勢制御システムに使用して好適な新規且つ簡単な構成のマーカー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】
【００１０】
本発明に係る移動体の姿勢制御システムは、その発明の一面では、前記移動体に搭載された単眼カメラ及び姿勢制御装置と、所定の場所に設置された立体マーカーとを備え、前記姿勢制御装置は、前記単眼カメラが捉える前記立体マーカーの画像データに基づき前記移動体を自立姿勢制御している。
【００１１】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記移動体は、無人小型飛行機であってよい。
【００１２】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記立体マーカーは、少なくとも、1つの平面とその平面に含まれない他の平面又は点を有する形状から成るものでよい。
【００１３】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記姿勢制御装置は、前記単眼カメラが捉える前記立体マーカーの1つの平面と、その平面に含まれない他の平面又は点の画像データに関し、事前に判明している位置と、測定時の位置との差分に基づき座標化することにより三次元の姿勢制御を行っていてもよい。
【００１４】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記姿勢制御装置は、前記単眼カメラから立体マーカーの画像を取得し、取得画像をスカラー画像に変換し、該スカラー画像からカラー物体の輪郭を取得し、カラー物体の輪郭から立体マーカー及びサブ画素レベルで各頂点を検出してマーカー管理ユニットへ送り、平面の各頂点を使って最初の姿勢推定を行い、立体の各頂点を使ってバンドル調整を通じて対話型姿勢推定処理を行っていてもよい。
【００１５】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記立体マーカーは、円錐、三角錐、四角錐、その他多角錐のいずれかの形状のマーカーでああってよい。
【００１６】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記立体マーカーは、四角錐形状であって、表面の4つの三角面の少なくとも一面の色を変えてマーカーを非対称に着色していてもよい。
【００１７】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記立体マーカーは、複数個の発光物で三次元形状を表すように配置されたマーカーであってよい。
【００１８】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記移動体は、産業用ロボットであってよい。
【００１９】
更に、上記移動体の姿勢制御システムでは、前記移動体は、直線レール上を走行する物品移送用のトロッコでああってよい。
【００２０】
更に、本発明に係るマーカーは、その発明の一面では、三次元に移動可能な移動体の自立姿勢制御システムに使用される立体マーカーである。
【００２１】
更に、上記立体マーカーでは、少なくとも、1つの平面とその平面に含まれない他の平面又は点を有する形状から成る立体マーカーである。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、新規且つ簡単な構成の移動体（例えば、小型無人飛行機）の自立姿勢制御システムを提供することが出来る。
【００２３】
更に、本発明によれば、移動体（例えば、小型無人飛行機）の自立姿勢制御システムに使用して好適な新規且つ簡単な構成のマーカーを提供することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１Ａ】図１Ａは、本実施形態に係るドローンの自立姿勢制御システムのイメージを説明する図である。
【図１Ｂ】図１Ｂは、ドローンの6-Dof（６自由度）姿勢制御を説明する図である。
【図２Ａ】図２Ａは、図１に示すドローンの自立姿勢制御システムにおいて、ドローンに搭載される姿勢制御装置のブロック図である。
【図２Ｂ】図２Ｂは、図１に示すドローンの自立姿勢制御システムにおいて使用されるマーカーの一例を示す図である。
【図３】図３は、本実施形態に係る6-Dof姿勢計測のフローを示す図である。
【図４Ａ】図４Ａは、二次元形状マーカーと三次元形状マーカーを比較するため、二次元形状マーカーが小さな移動txをしたときのマーカー上の１６ポイントを示す図である。
【図４Ｂ】図４Ｂは、二次元形状マーカーと三次元形状マーカーを比較するため、三次元形状マーカーが小さな移動txをしたときのマーカー上の１６ポイントを示す図である。
【図４Ｃ】図４Ｃは、二次元形状マーカーと三次元形状マーカーを比較するため、二次元形状マーカーが小さな回転θyをしたときのマーカー上の１６ポイントを示す図である。
【図４Ｄ】図４Ｄは、二次元形状マーカーと三次元形状マーカーを比較するため、三次元形状マーカーが小さな回転θyをしたときのマーカー上の１６ポイントを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２５】
以下、本発明に係る移動体の姿勢制御システムの実施形態に関し、移動体として３次元空間を移動可能な小型無人飛行機（ドローン）を例にとって、添付の図面に沿って説明する。なお、図面上、同じ参照符号は、同じ要素を示し、重複した説明を省略する。
【００２６】
［ドローンの姿勢制御のイメージ］
図１Ａは、本実施形態に係るドローンの自立姿勢制御システムのイメージを説明する図である。本実施例の特徴は、ドローンの自立姿勢制御システムが、簡単な構成である点にある。即ち、ドローン２は、予め、地上に設置されたマーカー６を、ドローン２に搭載のカメラ２０で撮影しながら、自立的に姿勢制御をしている。
【００２７】
自立姿勢制御のために、図１Ａにおいて、破線で示す要素のＧＰＳ衛星１からのデータ、利用者３の操縦機器４からのデータ等を必要としない、簡単な構成となっている。
【００２８】
図１Ｂは、ドローンの6-Dof（６自由度）姿勢制御を説明する図である。一般に、物体が三次元空間で取り得る動きの自由度を6-Dof（６自由度）といい、具体的には、物体が前又は後、上又は下、左又は右に移動できること（換言すれば、３次元の各直交座標軸に沿って移動できること）、また直交座標軸の各軸の周りを回転できることをいう。この回転に関しては、ドローン２のような航空機では、ピッチング、ヨーイング、ローリングが用いられる。即ち、ピッチングは、ドローンの左右を軸として（所謂、上下に）回転することをいう。ヨーイングは、ドローンの上下を軸として（所謂、水平面内で）回転することをいう。ローリングは、ドローンの前後の軸に対して回転（或いは傾斜）することをいう。
【００２９】
［自立姿勢制御システム］
（ハードウェア）
図２Ａは、図１Ａに示すドローンの自立姿勢制御システムにおいて、ドローン２に搭載される姿勢制御装置８のブロック図である。姿勢制御装置８は、基板１０に実装された単眼カメラ２０と、１個のＣＰＵ１６と、メモリ１８とを備えている。これらをＦＰＧＡで構成してもよい。
【００３０】
三軸ジャイロセンサ１４は、本実施形態の効果を検証するために搭載されたものであり、本実施形態にとって必須な要素ではない。しかし、所望により、三軸ジャイロセンサ１４を搭載してもよい。
【００３１】
従来、ドローン２の重力方向に対するローリング角度及びピッチング角度を計測するため、加速度計は不可欠であった。しかし、本実施形態の6-Dof姿勢計測では、姿勢制御装置８に加速度計を備えずに、ドローンの安定した飛行姿勢及び位置の飛行制御が可能となった。
【００３２】
単眼（一眼）カメラ１６は、１個のレンズのカメラである。通常、距離測定、３Ｄ写真の撮影には視差を利用するため、２個のレンズを使用する双眼（二眼）カメラが必要である。本実施形態では、後述するマーカーと姿勢計測アルゴリズムを工夫することにより、単眼カメラでの姿勢制御が可能となった。
【００３３】
メモリ１４は、姿勢制御のアルゴリズムを書き込む記憶領域と、ＣＰＵ１２の演算処理の作業領域とを有している。
【００３４】
なお、ドローン２には、本実施例の姿勢測定の効果を測定するに際し、基準データを得るためにモーションキャプチャ装置も搭載している。
【００３５】
（マーカーの形状、設計及び設置場所）
本実施形態で使用するマーカー６は、「立体マーカー」である。本出願書類では、「立体マーカー」は、少なくとも、1つの平面とその平面に含まれない他の平面又は点を有する形状から成るものをいう。代表的には、三次元形状のマーカーである。
【００３６】
好ましくは、図２Ｂに示すような四角錐マーカー６である。四角錐マーカー６は、平面６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄと、平面６ａ，６ｂ，６ｅと、平面６ｂ，６ｃ，６ｅと、平面６ｃ，６ｄ，６ｅと、平面６ｄ，６ａ，６ｅとの組み合わせである。見方を変えると、四角錐マーカー６は、平面６ａ，６ｂ，６ｃ，６ｄと、点６ｅと組み合わせた形状となっている。
しかし、四角錐に限定されない。円錐、多角錐でもよい。
【００３７】
また、ＬＥＤ等の発光物で非同一平面を表現してもよい。
【００３８】
マーカーの個数は、１個に限定されない。２個以上であってもよい。従って、同一平面でない平面上に、２個の平面マーカーを夫々設置し、２個の平面マーカーを全体として「立体マーカー」としてもよい。
【００３９】
四角錐マーカーでは、表面の4つの三角面の少なくとも一面の色を変えてマーカーを非対称にすることにより、ヨー回転方向の向きを区別することが出来る。
【００４０】
マーカーの設置場所は、地上、空中等何れであってもよい。リアルタイムで位置が明らかであれば、車上に時系列で移動してもよい。車上に設置して、ドローンが追従することも出来る。
【００４１】
マーカーの開発過程において、マーカーの形状に関し、平面形状（二次元形態）と立体形状（三次元形状）とを比較検討した。最終的に、マーカーの形状は、姿勢制御の推定誤差が少ない立体形状とし、好ましくは、四角錐とした。その理由は後で説明する。
【００４２】
（6-Dofアルゴリズム）
この6-Dofアルゴリズムの内容は、例えば、四角錐のマーカーを特定する５つの頂点（底辺の正方形の４点と頂点の１点）に関して、事前に判明している位置と、測定時の位置との差分に基づき座標化することにある。ここで、二次元を写す単眼（一眼）カメラ１６であっても、四角錐の正方形の４点内にある頂点の挙動により、三次元の姿勢制御が可能となる。
【００４３】
最初に、本実施形態で使用された姿勢の記号及び方法を開示する。ベクトルui=[ui,vi]Tは、画像座標(0≦ui＜H及び0≦vi≦V)のｉ番目の位置である。Xi∈R3は、ワールド座標である。T=[tx,ty,tz]T∈R3及びR∈SO(3)は、相対的なカメラの移動及び回転である。Tzを最初のカメラの方向と定義し、θ=[θx,θy,θz]をRのZ-X-Yオイラー角と定義する。次に、単一の画像シーンの再投影誤差のL2基準は、次のように定義出来る。
【００４４】
【数１】
2018063512.tif 000003
【００４５】
【数２】
2018063512.tif 000004
【００４６】
【数３】
2018063512.tif 000005
【００４７】
【数４】
2018063512.tif 000006
【００４８】
マーカーの開発過程において、マーカーの形状に関し、平面形状（二次元形態）と立体形状（三次元形状）とを比較検討した。最終的にマーカーの形状は、姿勢制御の推定誤差が少ない「立体形状」とし、好ましくは、四角錐とした。その理由を簡単に説明する。
【００４９】
カメラで撮影した同一平面マーカー（二次元形状マーカー）と非同一平面マーカー（三次元形状マーカー）の相違を説明するため、簡単な例を示す。図３Ａ〜図３Ｄは、カメラを2つの方法、小さな移動tx（図３Ａ及び図３Ｂ）と小さな回転θy（図３Ｃ及び図３Ｄ）で移動したときのマーカーの１６ポイントを示している。二次元形状マーカーでは、並進運動と回転運動では僅かな相違しか見られない。しかし、三次元形状マーカーでは、他の同一平面の１５ポイントと奥行きが異なる1つのポイント（◎）が有ることから、これら移動tx 及び回転θyの変化の相違は明瞭に分かる。
【００５０】
（6-Dof姿勢計測のフロー）
図３は、本実施形態に係る6-Dof姿勢計測のフローを示す図である。この手順は、予めメモリ１４に書き込まれたアルゴリズムに従って、ＣＰＵ１２により処理される。
【００５１】
ステップＳ０１で、単眼カメラ１６からマーカー１６を含む画像を取得する。
【００５２】
ステップＳ０２で、取得画像はスカラー画像に変換される。
【００５３】
ステップＳ０３で、スカラー画像からカラー物体の輪郭を得て、ＣＰＵ１２に送られる。
【００５４】
ステップＳ０４で、ＣＰＵ１２により、カラー物体の輪郭からマーカー６及びサブ画素レベルで各頂点６ａ〜６ｅを検出する。
【００５５】
ステップＳ０５で、マーカー６及び各頂点６ａ〜６ｅをマーカー管理ユニットへ送られる。
【００５６】
ステップＳ０６で、マーカー６の平面の各頂点６ａ〜６ｄを使って、最初の姿勢推定を行う。
【００５７】
ステップＳ０７で、マーカー６の立体の各頂点６ａ〜６ｅを使ってバンドル調整を通じて対話型姿勢推定を行う。
【００５８】
［検証実験：クワッドコプターによる飛行制御］
6-Dofアルゴリズムの内容では、四角錐の頂点である５点により姿勢計測を行うと説明したが、以下の実験ではこの５点を含む１６点で検証している。検証実験では、同一平面形状として正方形を選択し、立体形状として図２Ｂに示す四角錐を選択した。
【００５９】
2つのタイプのマーカーは、地面に置かれ、姿勢推定を行うため地面に対して固定されている。平面形状マーカーのサイズは19cm×19cm×0.3cmであり、立体形状マーカーのサイズは19cm×19cm×12cmであった。
検証のための6-DoF姿勢の正しいデータは、モーションキャプチャ装置を使用したデータを用いた。
【００６０】
本発明者等は、単一のマーカーを使って小型無人飛行機を移動して6-DoF姿勢推定の結果を記録した。平面形状マーカーの場合、θx,θy,tx,ty推定に対して大きな白色雑音（ホワイトノイズ）が発生していた。しかし、これら白色雑音は、立体形状マーカーの場合には大幅に改善することが出来た。
【００６１】
立体形状マーカーを２個の使った場合と１個使った場合との6-DoF姿勢推定の比較も行った。この実験では、２個のマーカーの位置関係（距離28cm）は、事前に姿勢制御装置に登録してある。２個の立体形状マーカーを使った場合、更に、白色雑音は減少し、精度よく推定できることが確認された。
【００６２】
［本実施形態の利点・効果］
(1) 三次元空間を自由に移動可能な移動体（小型無人飛行機）の単眼カメラと立体マーカーを使った姿勢推定制御により、移動体の自立飛行が可能となった。
(2) 三次元空間を自由に移動可能な移動体（小型無人飛行機）の単眼カメラを使った姿勢推定で、平面形状のマーカーより立体形状のマーカーが優位であること立証することが出来た。
【００６３】
［変形例等］
(1)本発明の実施形態を、移動体として小型無人飛行機を例に挙げて説明した。しかし、本発明の姿勢制御は、これに限定されない。移動体として、小型無人飛行機は三次元空間（ＸＹＺ方向）を自由に移動する。
【００６４】
二次元空間を移動する産業用ロボットに関しても、本発明の姿勢制御は応用できる。この場合、床等からの高さ方法（Ｚ方向）の制御は、他の手段で正確に測定制御出来るので、Ｚ方向の制御部分は省略され、二次元（ＸＹ方向）の制御となる。
【００６５】
更に、一次元空間を移動する、例えば、工場内の直線レール上を走行する物品移送用のトロッコに関しても、本発明の姿勢制御は応用できる。この場合、ＹＺ方向の制御部分は省略され、一次元（Ｘ方向）の制御となる。
【００６６】
(2)マーカーをＧＰＳと連動させることで、ロボットとマーカーの相対位置表現を、ＧＰＳ座標系に変換することも出来る。
【符号の説明】
【００６７】
１：ＧＰＳ衛星、  ２：小型無人飛行機，ドローン、  ３：ドローン利用者、  ４：ドローン操縦機器、  ６：マーカー，立体マーカー、  ８：姿勢制御装置、  １０：基板、  １４：三軸ジャイロセンサ、  メモリ、  １６：ＣＰＵ、  ２０：単眼カメラ、一眼カメラ、
【図１Ａ】
2018063512.tif 000007
【図１Ｂ】
2018063512.tif 000008
【図２Ａ】
2018063512.tif 000009
【図２Ｂ】
2018063512.tif 000010
【図３】
2018063512.tif 000011
【図４Ａ】
2018063512.tif 000012
【図４Ｂ】
2018063512.tif 000013
【図４Ｃ】
2018063512.tif 000014
【図４Ｄ】
2018063512.tif 000015