(57)【要約】【課題】撮影画像とマップとの比較で、誤検出なく自己位置を短時間で高精度に推定できるようにする。【解決手段】画像より得た点群から所定の条件を満たす複数の点を頂点とした第１の多角形を取得する。そして、予め用意されたマップ内の点群から、画像から得た第１の多角形と相似な第２の多角形を探索する。そして、画像から得た第１の多角形と、マップから探索した第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の周囲に存在する点である少なくとも１つの外点と多角形のそれぞれの辺に対応する複数のベクトルとの関係から、マッチングしている多角形を探し、第２の多角形のマップ内の座標位置に基づいて、画像の座標位置を確定する。【選択図】図２
2019211949.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
探索対象となる画像から得た点群から所定の条件を満たす複数の点を頂点とした第１の多角形を形成する多角形形成部と、
予め用意されたマップ内の点群から、前記多角形形成部で得た第１の多角形と相似な第２の多角形を探索する候補選定部と、
前記多角形形成部で得た第１の多角形と、前記候補選定部で得たマップ内の第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の周囲に存在する点である少なくとも１つの外点と多角形のそれぞれの辺に対応する複数のベクトルとの関係から、マッチングしている多角形を探すマッチング処理部と、
前記マッチング処理部で得られた第２の多角形のマップ内の座標位置に基づいて、前記画像の座標位置を確定して出力する出力部と、を備える
点群マッチング装置。
【請求項２】
探索対象となる画像から得た点群から所定の条件を満たす複数の点を頂点とした第１の多角形を取得する多角形取得処理と、
予め用意されたマップ内の点群から、前記多角形取得処理で得た第１の多角形と相似な第２の多角形を探索する探索処理と、
前記多角形取得処理で得た第１の多角形と、前記探索処理で得たマップ内の第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の周囲に存在する点である少なくとも１つの外点と多角形のそれぞれの辺に対応する複数のベクトルとの関係から、マッチングしている多角形を探すマッチング処理と、
前記マッチング処理で得られた第２の多角形のマップ内の座標位置に基づいて、前記画像の座標位置を確定する座標計算処理と、を含む
点群マッチング方法。
【請求項３】
前記マッチング処理では、前記多角形取得処理で得た第１の多角形と、前記探索処理で得たマップ内の第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の中心または重心から外点までのベクトルと多角形のそれぞれの辺に対応する複数のベクトルとの内積および外積をそれぞれ算出し、算出した内積と外積の距離が許容範囲内のとき、前記第１の多角形と前記第２の多角形とがマッチングしている多角形と判定する
請求項２に記載の点群マッチング方法。
【請求項４】
前記マッチング処理は、更に、多角形取得処理で得た前期第１の多角形と、探索処理で得たマップ内の前記第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の周囲に存在する複数の外点どうしを繋ぐベクトルと、外点と多角形の頂点とを繋ぐベクトルとの関係から、マッチングしている多角形を探すことを特徴とする
請求項２又は３に記載の点群マッチング方法。
【請求項５】
前記マッチング処理では、前記第１の多角形と前記第２の多角形のそれぞれについて、多角形の周囲に存在する複数の外点どうしを繋ぐベクトルと、外点と多角形の頂点とを繋ぐベクトルとの内積および外積をそれぞれ算出し、算出した内積と外積の距離が許容範囲内のとき、前記第１の多角形と前記第２の多角形とがマッチングしている多角形と判定する
請求項４に記載の点群マッチング方法。
【請求項６】
画像と、予め用意されたマップとの比較で、前記画像の座標位置を算出する手順を、コンピュータ装置に実行させるプログラムであり、
探索対象となる画像から得た点群から所定の条件を満たす複数の点を頂点とした第１の多角形を取得する多角形取得手順と、
予め用意されたマップ内の点群から、前記多角形取得手順で得た第１の多角形と相似な第２の多角形を探索する探索手順と、
前記多角形取得手順で得た第１の多角形と、前記探索手順で得たマップ内の第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の周囲に存在する点である少なくとも１つの外点と多角形のそれぞれの辺に対応する複数のベクトルとの関係から、マッチングしている多角形を探すマッチング手順と、
前記マッチング手順で得られた第２の多角形のマップ内の座標位置に基づいて、前記画像の座標位置を確定する座標計算手順と、を含む
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮影した画像から得た点群とマップ上の点群とのマッチング処理を行って、座標位置を求める点群マッチング装置、点群マッチング方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、探査機が月面表面などの着陸地点を探す場合、基本的には「降りやすいところに降りる」手法であった。よって、従来のアプローチは、カメラが撮影した画像から、着陸が可能な地点かどうかを判断して、降りやすい地点に着陸するというものであった。
これに対して、近年、「降りたいところに降りる」手法の確立が望まれている。すなわち、例えば月面の特定の箇所のクレータを探査したい等、予め設定された着陸地点にピンポイントで着陸できる技術の確立が課題になっている。
【０００３】
このような正確な着陸地点に着陸するミッションを実現するためには、探査機がリアルタイムで正確な自己位置推定を行う必要がある。すなわち、探査機が撮影した月面表面の画像から検出したクレータと、事前に作成したクレータマップとを照合して、探査機自身で自己位置の推定を行う必要がある。ここで、探査機に搭載されるコンピュータ装置としては、非常に過酷な環境で長期間稼動する必要があるため、信頼性が十分に確保されたコンピュータ装置が使用されなければならない。つまり、探査機に搭載されるコンピュータ装置は、地上で一般的に使用されるコンピュータ装置に比べて、極力少ない演算処理量で探査機の自己位置を推定する必要がある。
【０００４】
クレータなどを撮影した画像と、クレータマップとを比較して、比較的少ない演算処理量で自己位置を推定する手法の一つとして、進化的三角形相似マッチングと称される手法がある。この手法は、本願の発明者らが先に提案した手法であり、画像内の各クレータの特定位置（中心位置など）を結ぶ三角形と、クレータマップ内の各クレータの特定位置を結ぶ三角形とを取得して、双方の三角形の相似度を基に、自己位置として推定するものである。
【０００５】
特許文献１には、月面や惑星面に軟着陸するための画像処理方法についての記載がある。この特許文献１に記載される手法は、撮影した画像から平坦な地点を探し、探し当てた平坦な地点に着陸するものであり、上述した「降りやすいところに降りる」手法に相当する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開平１１−１４４０２８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
発明者らが先に提案した三角形相似マッチングは、クレータなどを撮影した画像から探査機が自己位置を推定する上で好適な手法である。
しかしながら、先に提案した三角形相似マッチングを適用する場合であっても、自己位置を誤検出する場合があった。この誤検出する要因としては、クレータマップと撮影画像におけるクレータのピクセルずれ、三角形の相似度の計算で線対称と点対称を考慮していない点などが挙げられる。また、月面のクレータマップ上には、撮影画像の三角形と相似な三角形が多数存在し、誤検出が発生し易い状況になっている場合も多い。さらに、探査機の自己位置の座標を推定する際には、撮影画像の回転を考慮して補正する必要があり、回転状態の補正が正しく行われないことで誤検出の要因が増えてしまうという問題があった。したがって、探査機が撮影した画像とクレータマップとの比較で、より高精度に位置推定できる手法の開発が望まれている。
【０００８】
なお、ここまでの説明では、月面などを探査する探査機が着陸地点を探す場合の課題を述べたが、探査機以外の様々な装置（移動体）において、撮影画像と予め用意されたマップとを比較して、自己位置を推定する場合であっても、同様の課題がある。
【０００９】
本発明の目的は、撮影画像とマップとの比較で、誤検出なく自己位置を短時間で高精度に推定できる点群マッチング方法、及びその方法を適用したプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の点群マッチング装置は、探索対象となる画像から得た点群から所定の条件を満たす複数の点を頂点とした第１の多角形を形成する多角形形成部と、予め用意されたマップ内の点群から、多角形形成部で得た第１の多角形と相似な第２の多角形を探索する候補選定部と、多角形形成部で得た第１の多角形と、候補選定部で得たマップ内の第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の周囲に存在する点である少なくとも１つの外点と多角形のそれぞれの辺に対応する複数のベクトルとの関係から、マッチングしている多角形を探すマッチング処理部と、マッチング処理部で得られた第２の多角形のマップ内の座標位置に基づいて、画像の座標位置を確定して出力する出力部と、を備える。
【００１１】
本発明の点群マッチング方法は、探索対象となる画像から得た点群から所定の条件を満たす複数の点を頂点とした第１の多角形を取得する多角形取得処理と、予め用意されたマップ内の点群から、多角形取得処理で得た第１の多角形と相似な第２の多角形を探索する探索処理と、多角形取得処理で得た第１の多角形と、探索処理で得たマップ内の第２の多角形とのそれぞれについて、多角形の周囲に存在する点である少なくとも１つの外点と多角形のそれぞれの辺に対応する複数のベクトルとの関係から、マッチングしている多角形を探すマッチング処理と、マッチング処理で得られた第２の多角形のマップ内の座標位置に基づいて、画像の座標位置を確定する座標計算処理と、を含むことを特徴とする。
【００１２】
また、本発明のプログラムは、上記点群マッチング方法の各処理を実行する手順を、コンピュータ装置に実行させるプログラムとしたことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によると、多角形を使ったマッチング時に、多角形を構成する点のマッチングだけでなく、多角形の周囲に存在する外点と多角形の複数の辺に対応するベクトルとの関係についても判断するため、誤判定を防いだ良好な座標検出が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】クレータマップと撮影画像のクレータとを照合して探査機が自己位置を推定する例を示す説明図である。
【図２】本発明の一実施の形態例による点群マッチング処理の概要を示す説明図である。
【図３】本発明の一実施の形態例によるシステム構成例を示すブロック図である。
【図４】本発明の一実施の形態例による処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】本発明の一実施の形態例による探索範囲の決定例を示す説明図である。
【図６】本発明の一実施の形態例による点群マッチングの概要を示す説明図である。
【図７】本発明の一実施の形態例によるペアリング判定処理の概要を示す説明図である。
【図８】本発明の一実施の形態例による外点のみがずれて検出されたペアリング判定状態を示す説明図である。
【図９】本発明の一実施の形態例による内積と外積単体での外点のずれの許容範囲を示す図である。
【図１０】本発明の一実施の形態例による内積と外積の距離を用いた外点のずれの許容範囲を示す説明図である。
【図１１】本発明の一実施の形態例によるペアリング判定の例（例１）を示す説明図である。
【図１２】本発明の一実施の形態例によるペアリング判定の例（例２）を示す説明図である。
【図１３】本発明の一実施の形態例によるマルチペアリングの概要（三角形の３つの辺のベクトルと外点を使う例）を示す説明図である。
【図１４】本発明の一実施の形態例によるマルチペアリング判定の例（パターン２）を示す説明図である。
【図１５】本発明の一実施の形態例によるマルチペアリング判定の例（パターン３）を示す説明図である。
【図１６】本発明の一実施の形態例によるマルチペアリングの概要（外点どうしのベクトルを使う例）を示す説明図である。
【図１７】本発明の一実施の形態例によるずれの補正処理の概要を示す説明図である。
【図１８】本発明の一実施の形態例による調整処理を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
［１．本発明の一実施の形態例による点群マッチングの概要］
以下、本発明の一実施の形態例（以下、「本例」と称する）を、添付図面を参照して説明する。
本例は、図１に示すように、月を周回する探査機１に搭載されたカメラ１ａが、月面２を撮影して、撮影画像３から探査機１の自己位置を判断するものである。
探査機１に搭載されたコンピュータ装置（不図示）は、撮影画像３に含まれるクレータを点群化する。例えば、それぞれのクレータの中心位置が、不図示のコンピュータ装置により、図２に示すように、点で示した点群データとされる。
【００１６】
また、探査機１に搭載されたコンピュータ装置には、予め月面２のクレータ位置を示すクレータマップ４が記憶されている。クレータマップ４は、例えば図２に示すように、各クレータの特定位置である中心位置を点で示した点群データである。以下の説明では、クレータの特定位置の一例として、中心位置を点で示す例とするが、クレータの重心位置など他の位置から点を求めるようにしてもよい。
【００１７】
そして、探査機１に搭載されたコンピュータ装置は、撮影画像３内のクレータの点群データと同じ配列の点群データを、図２に示すクレータマップ４から探し出す処理を行う。
図２においては、撮影画像３から得た点群を黒丸で示し、クレータマップ４の点群をグレーの丸で示す。なお、図２では探索する原理を示すために、撮影画像３から得られた点群と、クレータマップ４の点群とを重ねて示すが、実際には画像側とクレータマップ側のそれぞれで独立した点群のデータであり、後述する点群マッチング処理を行うことで、それぞれが重なった領域であることが分かる。
【００１８】
探査機１に搭載されたコンピュータ装置で、撮影画像３に含まれるクレータの点群データから得られる多角形（本例では三角形）と、クレータマップ４の点群データから得られる多角形（本例では三角形）とが一致したとき、撮影画像３がクレータマップ４内の対応領域（画像３の領域）を撮影したものと判断される。したがって、撮影画像３とクレータマップ４に基づいて、探査機１の自己の月面上の座標位置を推定することができる。
本例においては、自己位置の推定を行うために、図２の右側に拡大して示すように、撮影画像３内の点群から、３つの点を頂点とする一定の条件を満たす三角形Ｔａを取得し、クレータマップ４からも同じ条件を満たす三角形Ｔｂを取得し、それぞれの三角形Ｔａ、Ｔｂが一致するか否かを判定する。この一致判定時には、三角形Ｔａ、Ｔｂの中心位置（例えば重心位置）から、三角形Ｔａ、Ｔｂの周囲に存在する別の点（この点を外点と称する）までのベクトルＶ１，Ｖ２と三角形Ｔａ、Ｔｂの特定の辺（例えば長辺）に対応する所定方向のベクトルとの内積および外積をそれぞれ計算し、撮影画像３の三角形Ｔａにおいて計算された内積および外積とクレータマップ４の三角形Ｔｂにおいて計算された内積および外積がそれぞれ一致するか否かを判断し、これら内積および外積を使った判断結果を、マッチングに利用する。これらの三角形や外点のベクトルを使った判断処理の詳細は後述する。
【００１９】
なお、図２で示すように、撮影画像３から得た点群と、クレータマップ４の点群とが、常に完全に一致するとは限らない。すなわち、探査機１のカメラ１ａが月面を撮影する向き、探査機１から月面までの距離、カメラ１ａが備えるレンズの歪み等、様々な条件でずれが生じ、ずれを考慮して正確な判断を行う必要がある。また、撮影時の条件（日照条件など）から、月面に存在するクレータの一部が撮影画像３から判別できない可能性があり、撮影画像３とクレータマップ４とが同じ位置で比較を行ったとしても、撮影画像３には一部の点が存在しない状況も起こり得る。逆に、撮影画像中のクレータが存在しない箇所に、誤って点が発生する場合もあり得る。したがって、誤りなく正確に座標位置を判断するためには、点のずれや一部の欠落ならびに誤って発生した点を考慮する必要があり、本例においては、上述のずれや一部の欠落等があっても、正確に自己位置が推定できるようにしたものである。
【００２０】
［２．本発明の一実施の形態例の構成］
図３は、本発明の一実施の形態例による点群マッチング処理システム１００の構成を示すブロック図である。
点群マッチング処理システム１００は、月面を探査する探査機１（図１）に搭載されたコンピュータ装置に、点群マッチング処理を実行するソフトウェアを実装することで実現されるシステムである。コンピュータ装置としては、例えば中央演算処理ユニット（ＣＰＵ）と、作業領域としてのＲＡＭと、データやプログラムが格納されるＲＯＭと、大容量データ記憶部と、外部とのデータの入出力を行うインターフェースなどで構成される。
図３はコンピュータ装置で実行される機能から見た構成を示した、いわゆる機能ブロック図である。
【００２１】
点群マッチング処理システム１００には、探査機１に搭載されたカメラ１ａが撮影した画像データが供給される。カメラ１ａから供給された画像データは、画像キャプチャ部１０１に供給され、画像キャプチャ部１０１で１枚（１フレーム）の画像ごとに、その画像を構成する画素データ（ピクセルデータ）が取り出される。画像キャプチャ部１０１で取り出された画素データは、点群化処理部１０２に供給される。点群化処理部１０２では、画像に含まれる特徴点であるクレータの特定位置（本例の場合には中心位置）を点で示した点群化データとする処理が行われる。
【００２２】
点群化処理部１０２で得られた点群化データは、三角形形成部１０３に供給される。三角形形成部１０３は、各点を頂点とした三角形を作成する三角形取得処理（多角形取得処理）を行う。この三角形取得処理では、他のクレータの点を内包しない三角形を作成する。但し、他のクレータの点を内包しない三角形を作成するのは一例であり、その他の条件で点群化データから三角形（多角形）を作成してもよい。
三角形のデータとしては、例えば３つの内角の角度と、３つの辺の長さのデータを持つ。三角形形成部１０３で形成された三角形のデータは、マッチング候補選定部１０４に供給される。
マッチング候補選定部１０４は、撮影画像内の三角形とクレータマップ内の三角形とのマッチング処理を行う上で、マッチング候補となる三角形を選ぶ探索処理を行う。
【００２３】
そして、点群マッチング処理部１０５は、マッチング候補選定部１０４で選ばれた撮影画像から選択した三角形と、マップ記憶部１０７に記憶された月面のクレータマップから選択した三角形を比較し、最も相似度が高い三角形を選ぶ点群マッチング処理を行う。マップ記憶部１０７には、月面のクレータを点群化したクレータマップが記憶されている。マップ記憶部１０７が記憶する点群のクレータマップには、そのクレータマップ内の点群で構成される三角形のデータベースを持つ。三角形のデータベースには、それぞれの三角形の３つの内角の大きさ、３つの辺の長さ、重心座標、三角形が存在する領域を示す格子番号などが格納される。
【００２４】
そして、点群マッチング処理部１０５は、撮影画像から得たマッチング候補となる三角形のデータと、マップ記憶部１０７に記憶された月面のクレータマップとを比較し、点群マッチング処理を行う。なお、クレータマップから比較する三角形のデータを取り出す際に、探査機１が周回中の月面のおおまかな範囲が分かる場合には、その範囲のクレータマップから優先して三角形のデータを取り出す。
【００２５】
点群マッチング処理部１０５は、撮影画像内の三角形とマップ記憶部１０７に記憶された点群の三角形とのマッチング処理を行い、最も相似度が高い三角形を含んでいる候補領域を探し出す。そして、推定結果出力部１０６が、最も相似度が高い三角形を含んでいる候補領域を参照して、撮影画像の中心座標を取得し、撮影画像の中心座標を推定結果として出力する。
【００２６】
［３．一実施の形態例の処理の流れ］
図４は、点群マッチング処理システム１００で実行される位置推定処理の流れを示すフローチャートである。
まず、点群マッチング処理システム１００の点群化処理部１０２が、撮影画像の点群化処理を行い、画像に含まれる特徴点であるクレータの中心位置を点で示した点群化データを得る。そして、三角形形成部１０３が、点群化処理で得られた点群化データから、一定の条件を満たす（例えば他の点を内包しない）三角形を取得する処理を行う（ステップＳ１１）。
【００２７】
この三角形を形成する際には、例えば、撮影画像から得られたクレータ（点）の中で信頼度が高いクレータ（点）から順に各辺の長さｌｉ′（ｉ＝１，２，３，  ｌｍｉｎ′≦ｌｉ′≦ｌｍａｘ′）で、且つ、各内角の大きさθｉ′（ｉ＝１，２，３，  θｍｉｎ′≦ｌｉ′≦θｍａｘ′）の三角形を形成する。ここでの信頼度とは、例えば撮影画像に写っている物体をクレータと判別したときに、それぞれのクレータが、本当にクレータである可能性を数値化したものである。
ここでの三角形の形成時には、撮影画像内の点群から得られた三角形の総数が一定個数（例えば１５００個）に達したとき、計算時間の制約上、三角形の形成を打ち切る。一定個数で計算を打ち切るのは一例であり、計算時間に制約がない場合や、高速での演算が可能な場合には、撮影画像から条件を満たす全ての三角形を算出してもよい。
そして、例えば、三角形の重心が撮影画像の中心に近いものから昇順に並び替え、三角形の内角と辺の長さを計算して、データ化する。
【００２８】
このようにして、撮影画像から三角形を形成した後、探査機１の飛行制御装置（不図示）から得られる推定周回座標位置（ｘｇ，ｙｇ）を含むクレータマップ内の１つの格子を選択する。例えば、図５の左側に示すように、クレータマップをｘ座標とｙ座標のそれぞれで３５画素ごとに格子状に区分けし、探査機１の座標位置（ｘｇ，ｙｇ）を含む格子を基準に、マンハッタン距離が３以内の格子を探索範囲とする。図５の右側は、基準（中心）の格子からのマンハッタン距離を示し、本例の場合には、マンハッタン距離が０〜３の格子を全て探索範囲に設定する。
ここで、マンハッタン距離とは、幾何学における距離概念のひとつであり、各座標の差（の絶対値）の総和を２点間の距離とするものである。
【００２９】
図４のフローチャートの説明に戻る。ステップＳ１１で、探索範囲が決まると、マッチング候補選定部１０４は、撮影画像の点群から形成した三角形の内から、候補となる三角形を一つ選択する（ステップＳ１２）。さらに、マッチング候補選定部１０４は、クレータマップ内の三角形のデータベースから、比較候補となる三角形を得る探索処理を行い、比較候補となる三角形を一つ選択する（ステップＳ１３）。
【００３０】
撮影画像とクレータマップの双方から候補の三角形が選ばれると、点群マッチング処理部１０５は、ステップＳ１１で撮影画像から選択された候補三角形と、ステップＳ１２でクレータマップから選択された候補三角形とを比較する。ここでは、まず点群マッチング処理部１０５は、ステップＳ１２で得た候補の三角形と、ステップＳ１２で得た比較対象の三角形とのそれぞれが、候補三角形として予め決められた条件を満たすか否かを判断する（ステップＳ１４）。ここでの候補三角形と判断する条件としては、例えば、線対称でない三角形である点、三辺の比率が予め決められた範囲内である点、三角形の相似度が所定範囲内である点、内角の最小角度が１５°以上である点などがある。
【００３１】
ここで、候補三角形としての条件を満たす場合（ステップＳ１４のＹｅｓ）、その条件を満たした場合、点群マッチング処理部１０５は、それぞれの三角形について、三角形の周囲の点である外点が予め決められたＮ個（Ｎは１以上の予め決められた整数値）以上存在するか否かを判断する（ステップＳ１５）。ここで、それぞれの候補三角形について、外点がＮ個以上存在する場合（ステップＳ１５のｙｅｓ）、点群マッチング処理部１０５は、比較に使用する外点の候補の選択を行う（ステップＳ１６）。さらに、点群マッチング処理部１０５は、候補となった外点を絞り込む絞り込み処理を行う（ステップＳ１７）。そして、点群マッチング処理部１０５は、絞り込まれた外点と三角形とを使って、撮影画像側の点群の三角形と、クレータマップ側の点群の三角形とが一致しているかを判定し、その一致が判断された三角形のペアに基づいて、マッチングしていることの判断を行う（ステップＳ１８）。
【００３２】
ステップＳ１８でのマッチング処理で、撮影画像から得た三角形と一致したクレータマップ内の三角形が得られた後、点群マッチング処理部１０５は、座標計算に必要な補正処理を行う（ステップＳ１９）。ここでの補正処理の詳細については後述する。
そして、補正処理が行った後、点群マッチング処理部１０５は、マッチングしたクレータマップに基づいて、撮影画像の中心座標を計算し（ステップＳ２０）、推定結果出力部１０６が、計算した自己の座標位置を出力する（ステップＳ２１）。
【００３３】
一方、ステップＳ１４およびステップＳ１５の判断で、それぞれの条件に該当しない場合（ステップＳ１４〜Ｓ１５のｎｏ）、点群マッチング処理部１０５は、クレータマップ内の候補領域内の全ての三角形のデータを使用したか否かを判断する（ステップＳ２２）。ここで、クレータマップ内の候補領域内の全ての三角形のデータを使用していない場合（ステップＳ２２のｎｏ）、ステップＳ１３の処理に戻り、マッチング候補選定部１０４が、まだ候補として選定していない別の三角形のデータを候補三角形としてクレータマップから取り出して、点群マッチング処理部１０５に送る。
【００３４】
また、ステップＳ２２において、クレータマップの全ての三角形のデータを候補としたと判断したとき（ステップＳ２２のｙｅｓ）、点群マッチング処理部１０５は、撮影画像内の全ての三角形のデータを使用したか否かを判断する（ステップＳ２３）。ここで、撮影画像内の全ての三角形のデータを使用していない場合（ステップＳ２３のｎｏ）、ステップＳ１２の処理に戻り、マッチング候補選定部１０４が、まだ候補として選定していない別の三角形のデータを撮影画像から得た点群から取り出して、点群マッチング処理部１０５に送る。
【００３５】
さらに、ステップＳ２３において、撮影画像内の全ての三角形のデータを使用したと判断したとき（ステップＳ２３のｙｅｓ）、点群マッチング処理部１０５は、マッチング未了とし、ここでのマッチング処理を終了する（ステップＳ２４）。
【００３６】
［４．マッチング処理の詳細］
次に、マッチング処理部１０５が撮影画像から得た候補三角形と、クレータマップから得た候補三角形とを比較して、マッチングしているか否かを判断する処理の詳細を説明する。なお、以下の説明において、マッチングと述べた場合には、候補三角形と比較対象の三角形とが一致していることを判断する処理である。また、ペアリングと述べた場合には、個々の三角形や外点に関する情報を比較して対応（一致）しているか否かを判定する処理である。本例の場合には、条件を変えて同一の三角形や外点についてのペアリング判定を行って、その複数の条件でペアリングしていると判定した場合に、最終的に画像内の三角形とマップ内の三角形とがマッチングしていると判断する。
【００３７】
まず、図６を参照して、候補三角形の点群を比較して照合する処理の概要を説明する。
図６に示すように、撮影画像３内の点群とクレータマップ４内の点群とのマッチング処理が行われる。ここで、図６の右側に拡大して示すように、点群から三角形を形成すると共に、三角形の外側の周囲の特定の点を外点とし、三角形の重心から外点までのベクトルを生成して、撮影画像３から得たベクトルの内積および外積と、クレータマップ４から得たベクトルの内積および外積を比較する。
【００３８】
図７は、撮影画像の三角形と外点からそれぞれ形成されるベクトルと、クレータマップの三角形と外点からそれぞれ形成されるベクトルとの具体的な例を示す。
図７の左側に示すように、撮影画像から得たクレータの中心を示す点群で三角形を取得し、その三角形の重心（図中の四角形）から、１つの外点までのベクトルをｖｉ′とし、三角形の最大の長さの辺（長辺）に対応する所定方向のベクトルをｄｌ′とする。また、図７の右側に示すように、クレータマップから得たクレータの中心を示す点群で三角形を取得し、その三角形の重心（図中の四角形）から、１つの外点までのベクトルをｖｉとし、三角形の最大の長さの辺（長辺）に対応する所定方向のベクトルをｄｌとする。
【００３９】
このとき、マッチング処理部１０５でのマッチングのためのペアリング判定では、撮影画像から得た２つのベクトルｖｉ′、ｄｌ′の内積と外積を計算する。同様に、クレータマップから得た２つのベクトルｖｉ、ｄｌの内積と外積を計算する。そして、それぞれの内積の絶対値の差と外積の絶対値の差から照合を行う。
この計算を行う際には、クレータマップと撮影画像の倍率を揃える必要があり、基準となった三角形の最大の長さの辺のベクトルｄｌ、ｄｌ′の長さの比率から、倍率を算出する。
各ベクトルの内積と外積を計算する計算式の例を、［数１］式〜［数４］に示す。各記号の上部の「→」はベクトルを示す。
【００４０】
【数１】
2019211949.tif 000003
【００４１】
【数２】
2019211949.tif 000004
【００４２】
【数３】
2019211949.tif 000005
【００４３】
【数４】
2019211949.tif 000006
【００４４】
［数４］式において、MIND2は、判断用に設定した閾値である。
［数１］式は、倍率γの計算式である。［数２］式は、内積［naiseki］の計算式であり、［数３］式は、外積［gaiseki］の計算式である。内積によって、三角形から外点への相対方向が計算でき、外積によって、三角形から外点までのおおまかな相対距離が計算できる。
このため、クレータマップの三角形が、撮影画像側の三角形と一致した正しいものである場合、［数２］式の内積値と［数３］式の外積値は、いずれも小さな値になる。
［数４］式は、［数２］式と［数３］式で求めた内積［naiseki］と外積［gaiseki］の距離を計算し、得られた値が一定値以下であるとき、撮影画像とクレータマップとで比較したクレータは、一致したものであると判断する計算式を示す。
【００４５】
ここで、クレータマップと撮影画像の両者で、同等の倍率で全く検出ずれがない状態で、クレータマップから形成される三角形がマッチングしたときを想定する。すなわち、図８に示すように、クレータマップ側の三角形の長辺ベクトルの始点を(sx,sy)、終点を(px,py)とし、撮影画像側の三角形の長辺ベクトルの始点を(sx′,sy′)、終点を(px′,py′)とする。また、クレータマップ側の三角形の重心座標を(tx,ty)、比較する外点の座標を（vx,vy）とし、撮影画像側の三角形の重心座標を(tx′,ty′)、比較する外点の座標を（vx′,vy′）とする。なお、各図において横軸をｘ軸、縦軸をｙ軸とする。
このとき、ペアリング判定用の内積は、［数５］式で表すことができる。
【００４６】
【数５】
2019211949.tif 000007
【００４７】
ここでは、撮影画像とクレータマップの倍率が等しいため、γ＝１であり、三角形がマッチングしている場合、ｘ成分とｙ成分も等しくなるため、(px−sx)＝(px′−sx′)であり、かつ、(py−sy)＝(py′−sy′)になる。このため、Ｔ＝（px−sx）、Ｓ＝（py−sy）とすると、以下の［数６］式で表すことができる。
【００４８】
【数６】
2019211949.tif 000008
【００４９】
さらに、２つの三角形の重心座標も等しいため、［数６］式は、以下の［数７］式に変形できる。
【００５０】
【数７】
2019211949.tif 000009
【００５１】
したがって、［数５］式と［数７］式から以下の［数８］式が得られる。
【００５２】
【数８】
2019211949.tif 000010
【００５３】
同様に、ペアリング判定用の外積を計算すると、［数９］式のようになる。
【００５４】
【数９】
2019211949.tif 000011
【００５５】
ここで、［数８］式と［数９］式の条件を満たす場合、図９に示すように、クレータマップ側の外点を真の座標位置（vx,vy）とすると、その外点（vx,vy）を中心として斜線で正方形に囲って示す範囲内に撮影画像側の外点（クレータ）が存在すれば、クレータマップと撮影画像とで同じクレータの外点であると見なす。図９において、斜線で示す正方形の１辺を［MIND2］とする。［MIND2］は、［数４］式で設定した閾値である。この図９に示す外点の一辺が［MIND2］の正方形の許容範囲は、内積と外積単体での許容範囲である。
【００５６】
この図９に示すような許容範囲の設定でペアリングを判断してもよいが、本例においては、誤差を小さくすることを目的として、次の図１０に示す許容範囲の設定とする。
すなわち、図９に示すような許容範囲の設定では、撮影画像側の外点（vx′,vy′）が、真の座標位置（vx,vy）に対してずれる方向によって、許容範囲に入る場合と許容範囲外になる場合とがある。すなわち、ｘ軸とｙ軸とで定義される正方形で許容範囲を決めた場合、正方形の中心位置から離れる距離が同じであっても、その距離だけ離れる方向によって、許容範囲内になる場合と、許容範囲外になる場合とがある。
【００５７】
ここで、本例の場合には、ペアリング判定時の内積値と外積値のユークリッド距離を計算して、図１０に示すように、クレータマップ上の真の外点の座標位置（vx,vy）を中心とした円形で囲って示す斜線の範囲に、撮影画像の外点の座標位置（vx′,vy′）があるか否かを判定する処理を行う。
この図１０に示すように内積と外積の距離を用いた外点の許容範囲を設定することで、撮影画像の外点がどの方向にずれた場合でも、均一の判定基準でずれを評価できるようになり、誤差の少ない判定に貢献する。
【００５８】
具体的な判定の例について図１１を参照して説明する。ここでは、撮影画像側の外点がクレータマップ側の外点に対して４ピクセルずれたときを想定する。ここでの４ピクセルとは、撮影画像を撮影するカメラが出力する画像の画素数（ピクセル数）である。
図１１の左側は、クレータマップの外点に対して、Δx＝４／（√２）、Δy＝４／（√２）ずれた撮影画像側の外点が存在する状態を示す。
一方、図１１の右側は、クレータマップの外点に対して、Δx＝４のずれが発生した外点が撮影画像に存在する状態を示す。
【００５９】
まず、図１１の左側に示す座標位置で、内積［naiseki］と外積［gaiseki］を［数６］式および［数７］式を用いて計算すると、（［naiseki］,［gaiseki］）＝（565,565）になる。
一方、図１１の右側に示すようにｘ方向に４ピクセルのずれがあった場合に内積［naiseki］と外積［gaiseki］を［数３］式および［数４］式を用いて計算すると、（［naiseki］,［gaiseki］）＝（800,0）になる。
ここで、ペアリングの判定を行う基準値として、例えば［naiseki］≦565、かつ［gaiseki］≦565にした場合、同じ距離のずれであっても、図１１の左側の例の場合には、マッチングしたと判断されるが、図１１の右側の例の場合には、マッチングしていないと判断される。
【００６０】
また、図１２に示すように、Δx＝３のずれが発生した外点が撮影画像に存在する状態を考えた場合にも、（［naiseki］,［gaiseki］）＝（600,0）になり、３ピクセルのずれであっても、マッチングできない状態が生じる。このように、図９に示すような許容範囲の設定では、ずれの方向によっては、４ピクセルのずれを、マッチングすると判断する場合がある一方で、３ピクセルのずれをマッチングせずと判断することがある。ここで、本例の場合には、［数４］式で示した条件で、[MIND2]＝800にすれば、図１０に示すように内積と外積の距離を用いて許容範囲を設定することで、図１１と図１２に示す全てのケースでマッチングありと判断される。したがって、外点がどの方向にずれても、均一な基準で誤差なくマッチングの可否を判断できるようになる。
【００６１】
本例においては、ここまで説明したように、点群から得た三角形と外点を使った撮影画像とクレータマップとの比較で、マッチングしているか否か判断する処理を行うようにしたが、マッチングしたと判断した場合であっても、実際には撮影画像の歪みなどで誤判定しているケースも存在し得る。
すなわち、クレータマップの三角形と撮影画像で形成した三角形でマッチしたが、マッチングした外点のクレータ数がクレータ最小対応点数を満たさない場合には、以下の可能性がある。
ケース１：基準となった三角形が正しくないため、マッチングした外点のクレータ数が少ない場合。
ケース２：基準となった三角形は正しいが、クレータマップと撮影画像で共通な外点のクレータ数がクレータ最小対応点数より少ない場合。
【００６２】
ここで、本例においては、ケース１とケース２のいずれであるかを判断するために、以下に説明するマルチペアリングの手法によって、マッチしたクレータ群でベクトルを複数形成して、その形成した複数の組み合わせで、ずれが予め決められた一定条件を満たすか否かを判断して、正しい三角形のペアを得るようにした。
【００６３】
すなわち、例えば図１３に示すように、３点ｇ、ｈ、ｋで構成される三角形の外側の２つの外点ｉ、ｊが存在する場合を考える。このとき三角形を基準としたベクトルを複数形成する。例えば、図１３（Ａ）に示すように、点ｇ、ｈ、ｋで構成される三角形の３つの辺の内で、最も長い辺（長辺）の所定方向のベクトル［→］Ｐｈｋと、三角形の重心から外点ｉまたは外点ｊまでのベクトル［→］Ｐｉまたは［→］Ｐｊを得る。そして、長辺のベクトル［→］Ｐｈｋと、外点までのベクトルとの内積および外積を算出して、撮影画像側とクレータマップ側とのペアリング判定を行う。この長辺のベクトルと外点までのベクトルとの内積および外積を算出して、ペアリング判定を行う点については、図８などで既に説明した通りである。この図１３（Ａ）の判定をパターン１のペアリングとする。なお、外点が、ｉ、ｊの２点存在する場合を説明しているが、いずれか１点の場合でペアリング判定を行っても良い。以下の短辺、中辺の場合も同様である。
【００６４】
さらにマルチペアリングでは、図１３（Ｂ）に示すように、三角形の３つの辺の内の、最も短い長さの辺（短辺）の所定方向のベクトル［→］Ｐｋｇと、三角形の重心から外点ｉまたは外点ｊまでのベクトル［→］Ｐｉまたは［→］Ｐｊとを使って、内積および外積を算出して、撮影画像側とクレータマップ側とのペアリング判定（パターン２のペアリング判定）を行う。
そしてさらに、図１３（Ｃ）に示すように、三角形の３つの辺の内の、中間の長さの辺（中辺）の所定方向のベクトル［→］Ｐｇｈと、三角形の重心から外点ｉまたは外点ｊまでのベクトル［→］Ｐｉまたは［→］Ｐｊとを使って、内積および外積を算出して、撮影画像側とクレータマップ側とのペアリング判定（パターン３のペアリング判定）を行う。
【００６５】
そして、得られたパターン１，２，３の全ての組み合わせについて、各ベクトルの撮影画像側のずれと、クレータマップ側のずれとが、ずれの条件を満たしてペアリングしているか否かのチェックを行い、全てのパターン（あるいは少なくとも２つパターン）で、ずれの条件を満たす場合に、比較した撮影画像側の三角形とクレータマップ側の三角形がマッチングしていると判断するようにした。
【００６６】
以下、マルチペアリングの手法の詳細について説明する。
ここでは、図１３（Ａ）に示す長辺と外点とを使ったペアリングの計算と、図１３（Ｂ）に示す短辺と外点とを使ったペアリングの計算と、図１３（Ｃ）に示す三角形の中辺と外点とを使ったペアリングの計算とを行う。図１３（Ａ）に示す長辺と外点とを使ったペアリングの計算については、既に説明したので省略する。
図１４は、三角形の中辺を用いた計算方法を示し、図１５は、三角形の短辺を用いた計算方法を示す。ここでは、クレータマップと撮影画像とでマッチングした外点のクレータを示している。
【００６７】
まず、図１４の例について説明すると、撮影画像の中辺のベクトルをｄｍ′、クレータマップの中辺のベクトルをｄｍとする。これらのベクトルｄｍ′，ｄｍは、先に説明した［数２］式および［数３］式で計算される。したがって、［数１］式〜［数４］式と同様の計算式である、以下の［数１０］式〜［数１２］式で、中辺の内積［middle Naiseki］および中辺の外積［middle Gaiseki］を計算し、［数１３］式で評価することができる。
【００６８】
【数１０】
2019211949.tif 000012
【００６９】
【数１１】
2019211949.tif 000013
【００７０】
【数１２】
2019211949.tif 000014
【００７１】
【数１３】
2019211949.tif 000015
【００７２】
同様に、以下の［数１４］式〜［数１６］式で、短辺の内積［short Naiseki］および中辺の外積［short Gaiseki］を計算し、［数１７］式で評価することができる。
【００７３】
【数１４】
2019211949.tif 000016
【００７４】
【数１５】
2019211949.tif 000017
【００７５】
【数１６】
2019211949.tif 000018
【００７６】
【数１７】
2019211949.tif 000019
【００７７】
これらの式により演算して、中辺の内積および外積によるペアリング判定と、短辺の内積および外積によるペアリング判定と、長辺の内積および外積によるペアリング判定とのマルチペアリングを行って、双方の三角形や外点がマッチングしているか否かを評価することができる。なお、最初の評価時に、三角形の最大の長さの辺と外点との相対関係を計算するようにしたのは、クレータの検出ずれを想定した場合、辺の長さが大きい方が長さの誤差が小さくなるためである。ここで、最大の辺を使ってマッチングしていると判定できない場合には、このように残りの２つの辺についても、内積および外積を計算することで、正しい判定ができるようになる。したがって、マルチペアリングの手法を適用することで、マッチングの判定精度が向上する。
【００７８】
本例におけるマルチペアリングの手法として、さらに、複数の外点を使ったペアリング判定を行うようにした。すなわち、外点２つからなる線分と、その線分を形成した点以外の点（クレータ）との内積および外積を計算する。
図１６は、この複数の外点と三角形とを使って、内積および外積を計算する状態を示す。
図１６（Ａ）は、２つの外点ｉ，ｊの線分からなるベクトル［→］Ｐｉｊと、外点ｉから三角形の各点ｇ，ｈ，ｋまでのベクトルとの内積および外積をそれぞれ計算して、ペアリング判定する場合を示す。ここでは、この図１６（Ａ）の判定を、パターン４のペアリング判定とする。
図１６（Ｂ）は、２つの外点ｉ，ｊの線分からなるベクトル［→］Ｐｉｊと、外点ｊから三角形の各点ｇ，ｈ，ｋまでのベクトルとの内積および外積をそれぞれ計算する場合を示す。ここでは、この図１６（Ｂ）の判定を、パターン５のペアリング判定とする。
【００７９】
この図１６に示すように、複数の外点を結ぶ線分からなるベクトルと、いずれか一方の外点と三角形の各点を結ぶベクトルとを設定して、内積および外積を計算することでも、撮影画像側の三角形とクレータマップ側の三角形とがペアリングしているか否かを判定することができる。
すなわち、図１３に示すパターン１，２，３のペアリング判定に加えて、図１６に示すパターン４，５のペアリング判定を行って、それぞれのペアリング判定結果を総合的に判断して、撮影画像側の三角形とクレータマップ側の三角形とがマッチングしているか否かを判断することができる。
このように、ペアリング判定を行うパターンが増えることで、よりマッチングの判定精度が高くなる。
【００８０】
次に、図４のフローチャートのステップＳ１９で行われる推定座標の補正処理を説明する。
この補正処理は、探査機の撮影時の姿勢により、推定座標がずれることを補正するものである。すなわち、図１７に示すように、マッチング処理により推定した座標（Ｘｅ，Ｙｅ）を得たとき、マッチしたクレータのずれ（Δｘｉ，Δｙｉ）の平均値（μｘ，μｙ）から推定値を補正して、補正後の座標Ｘ，Ｙを得るものである。補正後の座標Ｘ，Ｙは、Ｘ＝Ｘｅ−μｘ、Ｙ＝Ｙｅ−μｙである。
【００８１】
なお、マッチング処理を行う際には、図１７に示す補正処理とは別に、マッチング処理の前処理として、探査機の姿勢や月面までの距離に応じた補正が必要である。
このマッチング処理時に、マッチング処理の前処理として行われる補正処理の詳細を以下説明する。
図１８は、本例の点群マッチング処理により、撮影画像とクレータマップとでマッチングした点群（クレータ群）の例を示す。ここでは、図１８（Ａ）に示すように、撮影画像の点群は、クレータマップの点群に対して、ｓの倍率があり、θｃだけ回転していると想定する。
【００８２】
まず、倍率ｓの調整を行う。ここでは、点群マッチングで計算した、クレータマップと撮影画像の倍率ｓを用いて、図１８（Ｂ）に示すように、撮影画像の中心座標を原点に、撮影画像の点群（クレータ群）のスケールをクレータマップの点群（クレータ群）に合わせる処理を行う。
すなわち、撮影画像がクレータマップに対して倍率ｓであるため、撮影画像に対して１／ｓ倍することで、撮影画像がクレータマップと同等の倍率になる。
【００８３】
次に、回転角θの調整を行う。ここでは、図１８（Ｃ）に示すように、探査機１内で姿勢制御のために得られる情報であるカメラ回転角θＧを用いて、撮影画像の中心座標を原点に撮影画像のクレータ群を回転させ、クレータマップと撮影画像のクレータ群の回転角の差を０°にする。すなわち、図１８（Ｃ）に示すように、撮影画像がクレータマップに対してθＧだけ回転しているため、撮影画像に対してθＧ°だけ回転させることで、クレータマップと撮影画像の回転角の差を０°にする。
【００８４】
このようにして、撮影画像からマッチングした点群（クレータ群）を、クレータマップの点群（クレータ群）の倍率と回転角に合わせて、適切な座標が計算できるようにする。
【００８５】
［５．実験結果の例］
次に、本発明の一実施の形態例によって、クレータを撮影した画像とクレータマップとを比較して、自己位置を推定する処理を実行した実験例について説明する。
ここでは、本例の位置推定を、以下のパターン１〜パターン１０の１０種類のテストパターンについて、各パターンで１０００枚の異なるクレータ画像を用意して、合計で１００００回の位置推定を行った実験結果を示す。
テストパターン１：理想的な状態で撮影されたクレータ画像
テストパターン２：明度が悪いクレータ画像
テストパターン３：コントラストが悪いクレータ画像
テストパターン４：焦点がぼけたクレータ画像
テストパターン５：輝度ゆらぎが生じたクレータ画像
テストパターン６：放射線ノイズが生じたクレータ画像
テストパターン７：歪曲収差が生じたクレータ画像
テストパターン８：ぶれが生じた画像
テストパターン９：周辺減光が生じた画像
テストパターン１０：クレータを照らす太陽の高度がずれた画像
【００８６】
表１は、本例のマルチペアリングの手法を適用して位置推定を行った結果を示す。表２は、マルチペアリングを行わずに、三角形の長辺と外点とを使ったペアリング結果からマッチング処理を行って、位置推定を行った結果を示す。なお、表１で下地がグレーの欄は、表２に示す値よりも優れた値であることを示す。
【００８７】
【表１】
2019211949.tif 000020
【００８８】
【表２】
2019211949.tif 000021
【００８９】
表１に示す本例の場合、理想的なクレータ画像であるテストパターン１では、１０００回のテストが全て成功し、誤マッチングが０回、マッチングできないマッチング未了が０回である。一方、テストパターン２〜１０では、誤マッチングした回数とマッチングできないマッチング未了の回数を合計した回数だけ、テストした回数である１０００回から少ない回数が、成功回数になっているが、テストパターン２，５，７，８，９では、誤マッチングや未了の回数が非常に少なく、１０００回に近い成功回数が得られる。
この表１の本例による成功回数を、表２の従来手法による成功回数と比較すると、従来以上の成功回数になっている。
【００９０】
一方、推定誤差については、表１に示す本例の場合、ほぼ１ピクセル以下の平均誤差であり、テストパターン６のみが、１ピクセルをわずかに超えた平均誤差であり、表２に示す従来手法よりも大幅に改善されていることがわかる。また、推定誤差の最大値で見たとき、表２の従来手法の場合、テストパターン３やテストパターン６で、２００ピクセルを超える非常に大きな誤差が発生しているが、表１の本例の場合には、最大誤差がテストパターン３の場合で約６ピクセル、テストパターン６の場合で約５ピクセルであり、最大誤差が大きく改善されている。このため、従来手法では稀であっても大幅に誤差がある状態で位置推定が行われる可能性があったが、本例の場合には、位置推定時の最大誤差を常に小さくすることができ、探査機の着陸地点の誘導が非常に適切にできるようになる。
最大の計算時間についても、表１に示す本例の場合と表２に示す従来手法とを比較すると、本例の場合の方が短時間で計算できていることがわかる。この計算時間は、実際の探査機１に搭載されるコンピュータ装置の計算能力を想定して、算出した時間である。
【００９１】
以上説明したように本発明の実施の形態例によると、撮影画像から自己位置を推定する精度が向上すると共に、短時間で推定演算が行えるようになるという効果を有する。
【００９２】
［６．変形例］
なお、ここまで説明した処理では、探査機１に搭載されたカメラ１ａが月面を撮影して、予め用意されたクレータマップとの比較で自己位置を推定する場合に適用した。これに対して、本発明は、撮影した画像と、予め用意されたマップとを比較して自己位置を推定する様々な処理に適用が可能である。例えば、地上を走行又は飛行する移動体に搭載されたカメラが撮影した画像と、予め用意されたマップとの比較で、移動体の自己位置を推定する処理に適用してもよい。
【００９３】
また、上述した実施の形態例では、撮影画像やマップから生成する多角形として三角形としたが、より多くの点から形成される多角形を使って、同様の比較で自己位置を推定するようにしてもよい。
【符号の説明】
【００９４】
１…探査機、１ａ…カメラ、２…月面、３…撮影画像、４…クレータマップ、１００…点群マッチング処理システム、１０１…画像キャプチャ部、１０２…点群化処理部、１０３…三角形形成部、１０４…マッチング候補選定部、１０５…点群マッチング処理部、１０６…推定結果出力部、１０７…マップ記憶部
【図１】
2019211949.tif 000022
【図２】
2019211949.tif 000023
【図３】
2019211949.tif 000024
【図４】
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【図５】
2019211949.tif 000026
【図６】
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【図７】
2019211949.tif 000028
【図８】
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【図９】
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【図１０】
2019211949.tif 000031
【図１１】
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【図１２】
2019211949.tif 000033
【図１３】
2019211949.tif 000034
【図１４】
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【図１５】
2019211949.tif 000036
【図１６】
2019211949.tif 000037
【図１７】
2019211949.tif 000038
【図１８】
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