(57)【要約】【課題】  雨が降っても高精度に自己位置推定と地形計測を実施する。【解決手段】  距離画像センサと、距離画像センサで現在検出した複数方向の路面までの距離と、過去に検出した複数方向の路面までの距離と、過去の自己位置及び姿勢とを基に、現在の暫定の自己位置及び姿勢を算出する暫定自己位置算出部と、過去の自己位置及び姿勢と、現在の暫定の自己位置及び姿勢とを基に、過去と現在で検出した複数方向の路面上の点までの距離をそれぞれ再計算し、暫定の地形を計算する路面距離計算部と、再計算した複数方向の路面上の点までの距離に対する、距離画像センサで検出した点までの距離の比率を、過去に検出した点と現在検出した点のそれぞれについて計算する信頼度計算部と、比率を基に、過去と現在にそれぞれ検出した複数方向の路面上の点までの距離を修正し、修正した距離と、過去の自己位置及び姿勢を基に、現在の暫定の自己位置と姿勢と地形を修正する自己位置及び地形修正部と、を有する移動体。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
前方下向きに設けた距離画像センサと、
該距離画像センサで現在検出した複数方向の路面までの距離と、過去に検出した複数方向の路面までの距離と、過去の自己位置及び姿勢とを基に、現在の暫定の自己位置及び姿勢を算出する暫定自己位置算出部と、
前記過去の自己位置及び姿勢と、前記現在の暫定の自己位置及び姿勢とを基に、過去と現在で検出した複数方向の路面上の点までの距離をそれぞれ再計算し、暫定の地形を計算する路面距離計算部と、
前記再計算した複数方向の路面上の点までの距離に対する、前記距離画像センサで検出した前記点までの距離の比率を、過去に検出した点と現在検出した点のそれぞれについて計算する信頼度計算部と、
前記比率を基に、過去と現在にそれぞれ検出した複数方向の路面上の点までの距離を修正し、修正した前記距離と、前記過去の自己位置及び姿勢を基に、現在の暫定の自己位置と姿勢と地形を修正する自己位置及び地形修正部と、
を有することを特徴とする自己位置推定及び地形計測装置を備えた移動体。
【請求項２】
請求項１に記載の移動体において、
前記距離画像センサの上部には熱源付きの送風機を内蔵した屋根が取り付けられていることを特徴とする自己位置推定及び地形計測装置を備えた移動体。
【請求項３】
請求項１に記載の移動体において、
前記距離画像センサのセンシング部の前面に光透過板が接触して取り付けられていることを特徴とする自己位置推定及び地形計測装置を備えた移動体。
【請求項４】
請求項３に記載の移動体において、
前記光透過板の外側は反射防止加工および撥水加工が施され、内側は反射防止加工が施されていることを特徴とする自己位置推定及び地形計測装置を備えた移動体。
【請求項５】
請求項３に記載の移動体において、
前記光透過板の外側前面にワイパーおよびその駆動機構が取り付けられていることを特徴とする自己位置推定及び地形計測装置を備えた移動体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、距離画像センサを用いて自己位置推定および地形計測する移動体に関する。
【背景技術】
【０００２】
車両やロボット等の移動体が自己位置と姿勢を計算しながら周囲地形を計測する従来手法として、航法衛星が放送する信号を利用した衛星測位システムという手法、エンコーダで検出した車輪および操舵の回転数を積算するホイールオドメトリという手法、カメラで撮像した画像の時間変化量を基に算出した移動体の移動量と移動方向を積算するビジュアルオドメトリという手法、或いは、LiDAR（Light Detection and Ranging）などの２次元または３次元の距離センサで検出した周囲環境の形状と過去に検出した地図としての形状とをマッチングすることで、地図上での自己位置と姿勢および地形を含む形状を計算する手法が知られている。また、複数の手法を併用することで、自己位置と姿勢の計算の精度や、周囲地形の計測の精度を向上する手法も知られている。
【０００３】
例えば、特許文献１の請求項１には、「自車両に搭載され、自車両が走行する走行領域の内外を区分する境界線を認識する境界線認識装置であって、それぞれ異なる光学的手法を用いて前記境界線を認識する複数の境界線認識部と、自車両の周囲の環境に関する情報を表す環境情報を取得する環境情報取得手段と、前記環境情報に応じて前記複数の境界線認識部のうちから前記境界線を認識する際に利用する１または複数の境界線認識部を選択する選択手段と、を備えたことを特徴とする境界線認識装置」が開示される。
【０００４】
また、同文献の請求項２には、「前記環境情報取得手段は、前記環境情報として、前記境界線を認識する上での障害となりうる１または複数の要因の有無に関する情報を取得し、前記選択手段は、前記要因の有無に応じて前記境界線を認識する際に利用する境界線認識部を選択することを特徴とする境界線認識装置」が開示される。
【０００５】
そして、同文献の要約書では、「異なる光学的手法を用いる複数の手段を用いて境界線を認識し、環境情報に応じて境界線を認識する際に利用する手段を選択するので、環境毎に境界線の認識に適した光学的手法を採用して境界線を認識することができる。よって、境界線をより精度よく認識することができる。」としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５−２１９５６９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
悪天候下では、LiDAR、距離画像センサ、ミリ波レーダなどの光学センサが使用する光の波長にもよるが、発光した光が雨粒で反射、吸収され、その先の対象物まで届かないという不具合や、対象物で反射し光学センサに戻ってきた光量が少なくなる等の不具合が生じるため、平常時に比べ、光学センサの測定距離誤差が増大する。
【０００８】
特許文献１では、走行領域の境界線を光学センサで認識するのを阻害する要因（雨、西日、影など）を判定し、判定した要因に応じた光学センサと境界線認識手法を採用することで、雨など悪天候下における境界線の認識精度を高めている（同文献の段落００８０、図２８等）。
【０００９】
しかし、悪天候下では、雨によって光学センサの測定距離誤差が増大することに変わりはないため、特許文献１のように悪天候環境に最も適した光学センサを採用しても、光学センサを用いた処理、とりわけ自己位置推定や地形計測などの測定距離の精度が要求される処理の劣化は免れない。
【００１０】
本発明は、このような課題を解決するものであり、雨が降っても高精度に自己位置推定と地形計測を実施する自己位置推定装置および地形計測装置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】
本発明の移動体は、上記課題を解決するために、前方下向きに設けた距離画像センサと、該距離画像センサで現在検出した複数方向の路面までの距離と、過去に検出した複数方向の路面までの距離と、過去の自己位置及び姿勢とを基に、現在の暫定の自己位置及び姿勢を算出する暫定自己位置算出部と、前記過去の自己位置及び姿勢と、前記現在の暫定の自己位置及び姿勢とを基に、過去と現在で検出した複数方向の路面上の点までの距離をそれぞれ再計算し、暫定の地形を計算する路面距離計算部と、前記再計算した複数方向の路面上の点までの距離に対する、前記距離画像センサで検出した前記点までの距離の比率を、過去に検出した点と現在検出した点のそれぞれについて計算する信頼度計算部と、前記比率を基に、過去と現在にそれぞれ検出した複数方向の路面上の点までの距離を修正し、修正した前記距離と、前記過去の自己位置及び姿勢を基に、現在の暫定の自己位置と姿勢と地形を修正する自己位置及び地形修正部と、を有する自己位置推定及び地形計測装置を備えた移動体とした。
【発明の効果】
【００１２】
本発明の自己位置推定装置によれば、雨が降っていても高精度に自己位置推定を実施できる。また、本発明の地形計測装置によれば、雨が降っていても高精度に地形計測を実施できる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】一実施例の移動体の構成を示すブロック図である。
【図２】暫定自己位置算出部での処理の詳細を説明する図である。
【図３Ａ】路面距離計算部と信頼度計算部での処理の詳細（前段）を説明する図である。
【図３Ｂ】路面距離計算部と信頼度計算部での処理の詳細（後段）を説明する図である。
【図４】自己位置及び地形修正部での処理の詳細を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下、図面を用いて本発明の一実施例を説明する。
【００１５】
本実施例の移動体１は、距離画像センサを搭載した自動車やロボット等であり、後述の自己位置推定方法や地形計測方法を実行する、自己位置推定装置や地形計測装置を有するものである。
【００１６】
図１のブロック図は、本実施例の移動体１の構成の概略を示している。ここに示すように、移動体１の前方には距離画像センサ２を下向きに固定して搭載しており、その撮像画像の全体に路面４が映るようになっている。また、図１は、路面４が未舗装のオフロードである例であり、起伏の多い路面４上を移動する際に移動体１の姿勢が大きく変動し、それに伴い、距離画像センサ２の姿勢や撮影画像も大きく変動する状況を示している。
【００１７】
距離画像センサ２は、LiDARや距離画像カメラ等である。LiDARを用いる場合は、高精度であるが方向によって検出時刻が異なるため、検出した全点群の時刻補正が必要であり、移動体１の移動速度変化（加速度）が大きいと検出点群が歪むという問題がある。これに対し、距離画像カメラを用いる場合は、LiDARよりも距離の測定精度が劣るが、全方向の検出時刻が同時であるため、移動体１の加速度による検出点群の歪みはない。
【００１８】
距離画像センサ２の上部には、熱源付きのファンまたはブロワーを内蔵した屋根２１が設置されており、後述の光透過板２３の表面に風を当てることで、付着した水滴を吹き飛ばすことができ、屋根の形状をしているので雨避けにもなる。さらに、熱風を送風するため、後述の光透過板２３と距離画像センサ２のセンシング面が、雨や霧などにより湿度が上がっても曇らない。距離画像センサ２のセンシング面にはワイパー２２が取り付けられており、泥滴などの水滴以外の付着物も除去できる。
【００１９】
距離画像センサ２のセンシング面は撥水処理とＡＲ（Anti-Reflection）処理を施した光透過板２３と接触しており、外側（センシング面に接触していない）面には撥水処理とＡＲ処理の両方が、内側（センシング面に接触している）面にはＡＲ処理のみ施されている。光透過板２３をワイパー２２とセンシング面の間に取り付けることで、ワイパー２２によりセンシング面に傷が付かないようにしている。ＡＲ処理は、距離画像センサ２から発光した光の波長と撥水処理の膜厚にあわせて板表面に薄い膜をはる処理であり、光透過板２３の両面にＡＲ処理を施すことにより、発光した光と、路面４で反射して戻ってきた光の両方が光透過板２３を透過しやすくなる。これにより、光透過板２３でセンシング面を覆っても、光が減衰せずに距離画像センサ２へ戻ってくるため、光透過板２３がない状態と同じ精度でセンシングすることができる。また、光透過板２３とセンシング面を接触させることにより、距離画像センサ２が発光した光が光透過板２３の内側面で反射し、距離画像センサ２の受光部で反射した光を受光しないようにしている。これにより、距離画像センサ２と路面４との間の何もない空間に何かを検出してしまう現象（ゴースト）を回避することができる。
【００２０】
光透過板２３の材料は、距離画像センサ２が発光する光の透過率が高いものが良い。透過率が高い材料として、ガラス、アクリル、ポリカーボネート、塩化ビニルなどがある。前記材料などを光透過板２３に採用することで、光透過板２３内での光の減衰によるゴーストの発生を回避できる。また、高強度で耐熱性、耐光性が優れるガラスを採用することで、ワイパーによる摩擦、雨や外力、直射日光等による発熱で変形しにくいため、光学的性質が変化しにくく、交換せずに長期的に使用することができる。もちろん、前述のような透過率と耐環境性のある材料であれば、その材料を光透過板２３に採用してもよい。撥水処理は、親水処理に変更することでコストを低減できるが、親水処理にするとワイパーによる摩耗などによる劣化が早くなる。
【００２１】
移動体１の内部には計算処理部３が搭載されている。この計算処理部３は、本実施例の自己位置推定装置や地形計測装置を実現するものであり、暫定自己位置算出部３１、路面距離計算部３２、信頼度計算部３３、自己位置及び地形修正部３４で構成されている。これらの一部または全部は、必ずしも専用のハードウェアである必要はなく、半導体メモリ等の主記憶装置に記憶されたプログラムやハードディスク等の補助記憶装置に記憶されたデータを、ＣＰＵ等の演算装置で処理することで実現されるものであっても良い。以下では、図２〜図４を用いて、暫定自己位置算出部３１、路面距離計算部３２、信頼度計算部３３、自己位置及び地形修正部３４の各々で実行される処理内容の詳細を説明する。
＜暫定自己位置算出部３１＞
最初に、図２を用いて、暫定自己位置算出部３１の処理内容を説明する。この図において、２(-1)’は現在よりも１フレーム前の距離画像センサ２の位置姿勢であり、自己位置及び地形修正部３４による修正後のものである。また、２(0)は現在の距離画像センサ２の位置姿勢であり、自己位置及び地形修正部３４による修正前のものである。例えば、距離画像センサ２のフレームレートが３０Ｈｚであるとき、位置姿勢２(-1)’と位置姿勢２(0)には約３３ミリ秒（１フレーム）の時間差がある。
【００２２】
ここでは、位置姿勢２(-1)’で路面４上の点Ａ１〜Ｄ１を含む複数点の距離と輝度を検出し、次いで、１フレーム後の位置姿勢２(0)で前記の点に対応する点Ａ２〜Ｄ２を含む複数点の距離と輝度を検出したとする。なお、図２では、点Ａ１、Ａ２、Ｂ１、Ｂ２、Ｃ１、Ｄ２が、雨の影響で実際よりも近くで検出され、点Ｃ２、Ｄ１だけが、雨の影響を受けず、本来の距離で検出されたことを示している。
【００２３】
暫定自己位置算出部３１では、まず、位置姿勢２(-1)’と位置姿勢２(0)のそれぞれで撮影した路面４上の点の輝度に基づいて、撮像画像２枚の同一地点を対応づける。同一地点を対応づける手法として、たとえば、近傍画素の輝度勾配が大きい特徴的な点（特徴点）をそれぞれの画像で抽出し、ＩＣＰ（Iterative Closest Point）アルゴリズムにより、両特徴点の近傍特徴点との距離の総和が最小となるように、位置姿勢２(0)で抽出した特徴点を回転及び並進移動させ、位置姿勢２(-1)’で抽出した特徴点に近づける手法がある。
【００２４】
さらに、ＲＡＮＳＡＣ（Random Sample Consensus）により、近傍の特徴点の全組み合わせではなく、前記組み合わせのなかからランダムに数組選択し、選択した前記組み合わせの画像上での距離が最小となるような前記回転及び並進移動量を算出する操作を複数回実施することで、前記距離が最も小さくなるような前記組み合わせを探索し、前記ＩＣＰアルゴリズムによる特徴点の対応付けのロバスト性を向上することもできる。
【００２５】
また、検出した特徴点の近傍の輝度勾配の大きさや方向を、前記特徴点を特徴づける特徴量として計算し、特徴点の画像上の位置ではなく、前記特徴量の大きさが近い特徴点を前記ＩＣＰやＲＡＮＳＡＣにより対応づけることで、移動体１が高速に移動し１フレームでの画像の変化が大きく特徴点同士が近傍位置で対応付かない場合でも、対応づけることができる。
【００２６】
以上の何れかの対応付けにより、点Ａ１と点Ａ２、点Ｂ１と点Ｂ２、点Ｃ１と点Ｃ２、点Ｄ１と点Ｄ２をそれぞれ同一地点として対応付けることができる。距離画像センサ２は輝度だけでなく距離も検出するので、前記特徴点の３次元空間での位置も算出することができるため、算出した前記特徴点同士の３次元空間での距離に対してＩＣＰやＲＡＮＳＡＣを適用することもできる。
【００２７】
図２に示したように、雨が降っている場合は、点Ａ１と点Ａ２の組み合わせや、点Ｂ１と点Ｂ２の組み合わせのように、両位置姿勢で検出距離が同程度に短くなり、結果として３次元空間上でも特徴点が近接する組み合わせが大多数となるが、点Ｃ１と点Ｃ２や、点Ｄ１と点Ｄ２の組み合わせのように、一方が雨の影響を受け、他方が雨の影響を受けなかった場合は、同一地点の組合せであっても、３次元空間上での特徴点の位置が大きく離れる状態となるため、２枚の撮影画像を対応付ける際には、３次元空間上の特徴点の位置を利用するのではなく、２次元画像上での特徴点の位置や特徴量で対応付けるのが良い。
【００２８】
２枚の撮影画像を対応付けた後は、対応付けた前記特徴点の組み合わせを基に、位置姿勢２(-1)’から位置姿勢２(0)へ移動した際の回転と並進移動量を算出し、１フレーム前の位置姿勢２(-1)’に算出した回転と並進移動量を加算することで、現在の位置姿勢２(0)における暫定の位置姿勢の値を算出する。
＜路面距離計算部３２と信頼度計算部３３＞
次に、図３Ａ、図３Ｂを用いて、路面距離計算部３２と信頼度計算部３３の処理内容を説明する。
【００２９】
路面距離計算部３２では、路面４上の各点の３次元位置を算出し、さらに、暫定路面形状４ａを算出する。具体的には、自己位置及び地形修正部３４で修正済みの１フレーム前の位置姿勢２(-1)’と、暫定自己位置算出部３１で算出した現在の暫定の位置姿勢２(0)と、両位置姿勢それぞれで検出した路面４上の各点（点Ａ〜点Ｄ等）の視線方向を基に、１フレーム前の位置姿勢２(-1)’から路面４上の各検出点までの距離Ln(-1)、および、現在の暫定の位置姿勢２(0)から路面４上の各検出点までの距離Ln(0)を再計算する。例えば、図３Ａに示すように、位置姿勢２(-1)’から点Ｃ１への視線方向と、位置姿勢２(0)から点Ｃ２への視線方向が交差または最も接近する点を点Ｃとした上で、その点Ｃの３次元位置を算出し、位置姿勢２(-1)’から点Ｃまでの距離Lc’(-1)と、位置姿勢２(0)から点Ｃまでの距離Lc’(0)を再計算する。同様の手法で、点Ａ、点Ｂ、点Ｄ等の各検出点の位置を計算し、それらを３次元空間に配置することで、暫定路面形状４ａを算出する。
【００３０】
また、信頼度計算部３３では、路面距離計算部３２で再計算した距離Ln’の信頼度を計算する。具体的には、位置姿勢２(0)から各検出点までの再計算した距離Ln(-1)’と実際に検出した距離Ln(-1)を比較し、位置姿勢２(0)から各検出点までの再計算した距離Ln(0)’と実際に検出した距離Ln(0)を比較する。そして、距離Ln’よりも大きい距離Lnが検出された場合には、実測された距離Lnを雨の影響を受けていない信頼度が高い距離として抽出する。
【００３１】
例えば、図３Ａに示す点Ｃについては、位置姿勢２(0)からの再計算した距離Lc’(0)と実測した距離Lc(0)のように、実測距離が大きい場合は、実測距離は雨の影響を受けていない信頼度の高い距離と判断する。これに対し、位置姿勢２(-1)’からの再計算した距離Lc’(-1)と実測した距離Lc(-1)のように、両距離が略等しい場合は、実測距離は雨の影響を受けた信頼度の低い距離と判断する。
【００３２】
また、図３Ｂに示す点Ｄについては、位置姿勢２(-1)’からの実測した距離Ld(-1)が、再計算した距離Ld(-1)’よりも大きく、差も大きいため、検出した距離Ld(-1)は雨の影響を受けていない信頼度の高い距離と判断できるが、位置姿勢２(0)からの実測した距離Ld(0)は、再計算した距離Ld(0)’と同程度のため信頼度が低いと判断できる。さらに、点Ａと点Ｂについては、位置姿勢２(-1)’でも位置姿勢２(0)でも、距離La、Lbと距離La’、Lb’の差が小さいため、実測された距離La、Lbはどちらも雨の影響を受けた信頼度が低い距離であると判断できる。
【００３３】
このように、距離画像センサ２で実測した距離への雨の影響の程度を示す信頼度を、距離画像センサ２で実測した距離Lnと、路面距離計算部３２で再計算した距離Ln’を用いて評価することができる。
【００３４】
例えば、図３Ａの例では、再計算した距離Lc(0)’に対する実測した距離Lc(0)の比率Lc(0)／Lc(0)’を、距離画像センサ２が位置姿勢２(0)で現在検出している点Ｃまでの距離Lc(0)の信頼度とする。このように求めた信頼度は、大きいほど雨の影響が小さいことを表しており、この比率を演算することで雨の影響の小ささを無次元化できるため、距離画像センサ２からの距離がそれぞれ異なる全検出点について、つまり、点Ａ、Ｂ、Ｄ等の点Ｃ以外の点についても、同じ式（比率）で雨の影響の小ささを評価でき、同様の理由で、１フレーム前の位置姿勢２(-1)’での全検出点についても同じ式（比率）で信頼度を評価できる。
＜自己位置及び地形修正部３４＞
最後に、図４を用いて、自己位置及び地形修正部３４の処理内容を説明する。
【００３５】
自己位置及び地形修正部３４では、暫定自己位置算出部３１で求めた暫定の位置姿勢２(0)をより正確な位置姿勢２(0)’に修正するとともに、路面距離計算部３２で求めた暫定路面形状４ａをより正確な修正路面形状４ｂに修正する。
【００３６】
より具体的には、信頼度計算部３３で計算した各検出点の信頼度を基に、位置姿勢２(-1)’と位置姿勢２(0)で検出した各検出点までの距離を修正し、修正した距離と、位置姿勢２(-1)’を基に、暫定自己位置算出部３１で算出した現在の暫定の位置姿勢２(0)を位置姿勢２(0)’に修正する。またこのとき、各検出点までの距離を修正しているため、路面距離計算部３２で算出された暫定路面形状４ａを修正路面形状４ｂに修正できる。各検出点までの距離の修正は次のように実施する。
【００３７】
すなわち、位置姿勢２(-1)’での検出点の信頼度の最大値または上位数点の平均値または上位数点の中間値を計算して修正倍率とし、路面距離計算部３２で計算した各検出点までの暫定の距離と修正倍率の積を計算することで、位置姿勢２(-1)’での各検出点までの距離を修正する。同様に、位置姿勢２(0)での検出点の信頼度の最大値または上位数点の平均値または上位数点の中間値を計算して修正倍率とし、路面距離計算部３２で計算した各検出点までの暫定の距離と前記修正倍率の積を計算することで、位置姿勢２(0)での各検出点までの距離を修正する。
【００３８】
例えば、図３Ｂの例のように、位置姿勢２(-1)’での検出点のなかで点Ｄの信頼度が最大となる場合、Ld(-1)／Ld(-1)’で算出される点Ｄの信頼度は、雨の影響を受けた場合の検出距離が、雨の影響を受けない場合に何倍長くなるかの程度を無次元化したものとして利用できるため、この信頼度を修正倍率として、位置姿勢２(-1)’から点Ａ〜点Ｄまでの再計算した距離La(-1)’〜Ld(-1)’に積算することで、各検出点の雨を受けない場合の修正距離La(-1)’’〜Ld(-1)’’を演算することができる。この結果、図４に示すように、点Ａ〜点Ｄは、それらの検出点と位置姿勢２(-1)’を結ぶ延長線上の点Ａ’〜点Ｄ’へ修正され、暫定路面形状４ａは、点Ａ’〜点Ｄ’を含む修正路面形状４ｂに修正される。
【００３９】
同様に、位置姿勢２(0)における再計算した距離La(0)’〜Ld(0)’についても、信頼度が最も大きい点Ｃの信頼度を修正倍率として、修正距離La(0)’’〜Ld(0)’’に修正することができる。
【００４０】
そして、修正路面形状４ｂ上の点Ａ’〜点Ｄ’の３次元位置から、修正距離La(0)’’〜Ld(0)’’となる一点を、現在の距離画像センサ２のより正確な位置姿勢２(0)’として特定し、次のフレームで撮影した路面４に対しては、修正後の位置姿勢２(0)’を用いて、上述した処理を実行する。
【００４１】
以上のような一連の処理を繰り返すことで、距離画像センサ２の現在の位置姿勢が繰り返し修正されるため、本実施例の移動体によれば、雨が降っても高精度に自己位置推定と地形計測を実施することができる。
【符号の説明】
【００４２】
１  移動体
２  距離画像センサ
２１  屋根
２２  ワイパー
２３  光透過板
３  計算処理部
３１  暫定自己位置算出部
３２  路面距離計算部
３３  信頼度計算部
３４  自己位置及び地形修正部
４  路面
４ａ  暫定路面形状
４ｂ  修正路面形状
【図１】
2019015621.tif 000003
【図２】
2019015621.tif 000004
【図３Ａ】
2019015621.tif 000005
【図３Ｂ】
2019015621.tif 000006
【図４】
2019015621.tif 000007