(57)【要約】【課題】  対象物の特徴量のマッチング処理にとって有用な特徴量データを得ることができるデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムを提供する。【解決手段】  データベースを作成する場合、まず物体に対する複数の視点を設定し、各視点における物体の姿勢情報を取得する。続いて、各視点に対応する姿勢情報の輪郭を抽出し、これらの輪郭の特徴量を求める。続いて、属性が無い視点の中から任意に選択した１つの視点の属性をＪ（１〜ｎ）に設定し、属性がＪである視点に対応する輪郭の特徴量と近傍視点ｊに対応する輪郭の特徴量との類似度Ｒを算出する。このとき、類似度Ｒが閾値Ｔよりも大きいときは、近傍視点ｊの属性をＪに設定する。その後、全ての視点の属性が決定したら、各属性に属する複数の視点の中から代表視点を決定し、各代表視点に対応する輪郭の特徴量データをデータベースとして登録する。【選択図】  図８
2008003799.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物における複数の姿勢の特徴量に関するデータベースを作成するデータベース作成装置であって、
前記対象物に対して複数の視点を設定し、前記各視点に対応する前記対象物の姿勢情報をそれぞれ取得する姿勢情報取得手段と、
前記各姿勢情報の特徴量をそれぞれ求める特徴量算出手段と、
前記各姿勢情報間の特徴量類似度をそれぞれ求める類似度算出手段と、
前記各姿勢情報間の位置近接度と前記各姿勢情報間の特徴量類似度とに基づいて、前記複数の姿勢情報から、前記データベースとして登録する特徴量を有する姿勢情報を抽出するデータベース編集手段とを備えることを特徴とするデータベース作成装置。
【請求項２】
前記データベース編集手段は、前記各姿勢情報間の位置近接度が第１所定値よりも高く且つ当該各姿勢情報間の特徴量類似度が第２所定値よりも高いときに、当該各姿勢情報の特徴量を統合することを特徴とする請求項１記載のデータベース作成装置。
【請求項３】
前記データベース編集手段により複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が近接基準値よりも高く且つ特徴量類似度が非類似基準値よりも低くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、前記データベース編集手段で抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求める手段を更に備えることを特徴とする請求項１または２記載のデータベース作成装置。
【請求項４】
前記データベース編集手段により複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が非近接基準値よりも低く且つ特徴量類似度が類似基準値よりも高くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、前記データベース編集手段で抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求める手段を更に備えることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項記載のデータベース作成装置。
【請求項５】
対象物における複数の姿勢の特徴量に関するデータベースを作成する処理をコンピュータに実行させるデータベース作成プログラムであって、
前記対象物に対して複数の視点を設定し、前記各視点に対応する前記対象物の姿勢情報をそれぞれ取得する姿勢情報取得ステップと、
前記各姿勢情報の特徴量をそれぞれ求める特徴量算出ステップと、
前記各姿勢情報間の特徴量類似度をそれぞれ求める類似度算出ステップと、
前記各姿勢情報間の位置近接度と前記各姿勢情報間の特徴量類似度とに基づいて、前記複数の姿勢情報から、前記データベースとして登録する特徴量を有する姿勢情報を抽出するデータベース編集ステップとを前記コンピュータに実行させることを特徴とするデータベース作成プログラム。
【請求項６】
前記データベース編集ステップでは、前記各姿勢情報間の位置近接度が第１所定値よりも高く且つ当該各姿勢情報間の特徴量類似度が第２所定値よりも高いときに、当該各姿勢情報の特徴量を統合することを特徴とする請求項５記載のデータベース作成プログラム。
【請求項７】
前記データベース編集ステップで複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が近接基準値よりも高く且つ特徴量類似度が非類似基準値よりも低くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、前記データベース編集ステップで抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求めるステップを更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項５または６記載のデータベース作成プログラム。
【請求項８】
前記データベース編集ステップで複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が非近接基準値よりも低く且つ特徴量類似度が類似基準値よりも高くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、前記データベース編集ステップで抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求めるステップを更に前記コンピュータに実行させることを特徴とする請求項５〜７のいずれか一項記載のデータベース作成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、例えば物体の認識や姿勢推定等に使用されるデータベースを作成するデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
物体の認識等に使用されるデータベースとしては、例えば非特許文献１に記載されているように、物体に対する視点を固定点（例えば６０点）とし、各視点に対応する物体の姿勢の特徴量データを登録したものが知られている。このようなデータベースを用いて物体の認識を行うときは、物体の撮像画像から物体の輪郭を抽出し、この輪郭の特徴量を生成し、これをデータベースに登録された特徴量データと照合（マッチング）するようにしている。
【非特許文献１】Amit Sethi,et al.”’Curve and Surface Duals and the Recognition ofCurved 3D Objects from their Silhouettes”’, International Journal of ComputerVision,vol.58,no.1,pp.73-86,June 2004.
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、上記従来技術においては、データベースに登録されている物体の特徴量データが固定の視点から得られたものであるため、物体によっては本当に必要な特徴量が確保されていない事がある。この場合には、データベースに登録された特徴量データとの照合回数が不必要に増えるために計算量が増大したり、最適な特徴量データが無いために物体の誤認識等が生じることがある。
【０００４】
本発明の目的は、対象物の特徴量のマッチング処理にとって有用な特徴量データを得ることができるデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、対象物における複数の姿勢の特徴量に関するデータベースを作成するデータベース作成装置であって、対象物に対して複数の視点を設定し、各視点に対応する対象物の姿勢情報をそれぞれ取得する姿勢情報取得手段と、各姿勢情報の特徴量をそれぞれ求める特徴量算出手段と、各姿勢情報間の特徴量類似度をそれぞれ求める類似度算出手段と、各姿勢情報間の位置近接度と各姿勢情報間の特徴量類似度とに基づいて、複数の姿勢情報から、データベースとして登録する特徴量を有する姿勢情報を抽出するデータベース編集手段とを備えることを特徴とするものである。
【０００６】
このようなデータベース作成装置においては、複数の視点に対応する対象物の複数の姿勢情報を取得し、各姿勢情報の特徴量をそれぞれ求め、各姿勢情報間の特徴量の類似度をそれぞれ求める。また、複数の視点は対象物に対して設定されるので、各視点に対応する各姿勢情報の位置関係は予め分かっている。そして、各姿勢情報間の位置近接度と各姿勢情報間の特徴量類似度とに基づいて、データベースとして登録する特徴量を有する姿勢情報を抽出する。例えば、姿勢情報取得ステップで取得された一対象物の全ての姿勢情報の中から、対応する視点同士が離れている複数の姿勢情報と、対応する視点同士が近接しているが特徴量同士が類似していない複数の姿勢情報とを抽出する。この場合には、対象物の特徴量のマッチング処理にとって有用な特徴量データをデータベースとして登録することができる。
【０００７】
好ましくは、データベース編集手段は、各姿勢情報間の位置近接度が第１所定値よりも高く且つ当該各姿勢情報間の特徴量類似度が第２所定値よりも高いときに、当該各姿勢情報の特徴量を統合する。
【０００８】
この場合には、姿勢情報取得手段により取得された一対象物の全ての姿勢情報の中から、対応する視点同士が離れている複数の姿勢情報と、対応する視点同士が近接しているが特徴量同士が類似していない複数の姿勢情報とを確実に抽出することができる。
【０００９】
また、好ましくは、データベース編集手段により複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が近接基準値よりも高く且つ特徴量類似度が非類似基準値よりも低くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、データベース編集手段で抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求める手段を更に備える。
【００１０】
例えば、対象物の撮像画像から得られた特徴量を、データベースとして登録された複数の特徴量データと照合して、対象物の初期姿勢を設定し、この初期姿勢に基づいて対象物の姿勢推定を行う場合、姿勢推定精度が十分に保たれないときは、初期姿勢の設定自体に大きな誤りは無いものの、姿勢推定結果が単に実際の姿勢とずれていることが考えられる。この場合には、視点が近接している別の特徴量データの中から特徴量があまり類似していないものを選び、その特徴量データによって得られる初期姿勢に基づいて対象物の姿勢推定を再度行う必要がある。そこで、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が近接基準値よりも高く且つ特徴量類似度が非類似基準値よりも低くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、特徴量と共にデータベースとして事前に登録しておくことにより、姿勢推定精度が十分に保たれない状況となっても、その視点の位置に対応する特徴量データを用いて迅速に対処することができる。
【００１１】
さらに、好ましくは、データベース編集手段により複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が非近接基準値よりも低く且つ特徴量類似度が類似基準値よりも高くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、データベース編集手段で抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求める手段を更に備える。
【００１２】
例えば、対象物の撮像画像から得られた特徴量を、データベースとして登録された複数の特徴量データと照合して、対象物の初期姿勢を設定し、この初期姿勢に基づいて対象物の姿勢推定を行う場合、姿勢推定がうまく行われないときは、初期姿勢の設定自体が全く異なっていることが考えられる。この場合には、視点が離れている別の特徴量データの中から特徴量が類似しているものを選び、その特徴量データにより再度初期姿勢を設定する必要がある。そこで、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が非近接基準値よりも低く且つ特徴量類似度が類似基準値よりも高くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、特徴量と共にデータベースとして事前に登録しておくことにより、姿勢推定がうまく行われない状況となっても、その視点の位置に対応する特徴量データを用いて迅速に対処することができる。
【００１３】
また、本発明は、対象物における複数の姿勢の特徴量に関するデータベースを作成する処理をコンピュータに実行させるデータベース作成プログラムであって、対象物に対して複数の視点を設定し、各視点に対応する対象物の姿勢情報をそれぞれ取得する姿勢情報取得ステップと、各姿勢情報の特徴量をそれぞれ求める特徴量算出ステップと、各姿勢情報間の特徴量類似度をそれぞれ求める類似度算出ステップと、各姿勢情報間の位置近接度と各姿勢情報間の特徴量類似度とに基づいて、複数の姿勢情報から、データベースとして登録する特徴量を有する姿勢情報を抽出するデータベース編集ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするものである。
【００１４】
このようなデータベース作成プログラムの実行においては、複数の視点に対応する対象物の複数の姿勢情報を取得し、各姿勢情報の特徴量をそれぞれ求め、各姿勢情報間の特徴量の類似度をそれぞれ求める。また、複数の視点は対象物に対して設定されるので、各視点に対応する各姿勢情報の位置関係は予め分かっている。そして、各姿勢情報間の位置近接度と各姿勢情報間の特徴量類似度とに基づいて、データベースとして登録する特徴量を有する姿勢情報を抽出する。例えば、姿勢情報取得ステップで取得された一対象物の全ての姿勢情報の中から、対応する視点同士が離れている複数の姿勢情報と、対応する視点同士が近接しているが特徴量同士が類似していない複数の姿勢情報とを抽出する。この場合には、対象物の特徴量のマッチング処理にとって有用な特徴量データをデータベースとして登録することができる。
【００１５】
好ましくは、データベース編集ステップでは、各姿勢情報間の位置近接度が第１所定値よりも高く且つ当該各姿勢情報間の特徴量類似度が第２所定値よりも高いときに、当該各姿勢情報の特徴量を統合する。
【００１６】
この場合には、姿勢情報取得ステップで取得された一対象物の全ての姿勢情報の中から、対応する視点同士が離れている複数の姿勢情報と、対応する視点同士が近接しているが特徴量同士が類似していない複数の姿勢情報とを確実に抽出することができる。
【００１７】
また、好ましくは、データベース編集ステップで複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が近接基準値よりも高く且つ特徴量類似度が非類似基準値よりも低くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、データベース編集ステップで抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求めるステップを更にコンピュータに実行させる。
【００１８】
任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が近接基準値よりも高く且つ特徴量類似度が非類似基準値よりも低くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、特徴量と共にデータベースとして事前に登録しておくことにより、例えば対象物の姿勢推定を行う場合に、姿勢推定精度が十分に保たれない状況となっても、その視点の位置に対応する特徴量データを用いて迅速に対処することができる。
【００１９】
さらに、好ましくは、データベース編集ステップで複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が非近接基準値よりも低く且つ特徴量類似度が類似基準値よりも高くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、データベース編集ステップで抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求めるステップを更にコンピュータに実行させる。
【００２０】
任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が非近接基準値よりも低く且つ特徴量類似度が類似基準値よりも高くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、特徴量と共にデータベースとして事前に登録しておくことにより、例えば対象物の姿勢推定を行う場合に、姿勢推定がうまく行われない状況となっても、その視点の位置に対応する特徴量データを用いて迅速に対処することができる。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、対象物の特徴量のマッチング処理にとって有用な特徴量データを得ることができる。これにより、例えば本データベースを用いて対象物の認識や姿勢推定を行う場合に、マッチング処理時の計算負荷を低減したり、対象物の誤認識や誤推定を防止することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
以下、本発明に係わるデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムの好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００２３】
図１は、本発明に係わるデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムの一実施形態により作成したデータベースを用いて、物体の姿勢を推定し、物体を把持する物体把持装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、物体把持装置１は、例えば急須やマグカップ等の取っ手付き容器を把持するロボットに適用されるものである。
【００２４】
物体把持装置１は、認識対象物体を撮像するカメラ２Ａ，２Ｂと、これらのカメラ２Ａ，２Ｂによる撮像画像を入力し、所定の画像処理を行い、物体の姿勢を推定する画像処理部３と、この画像処理部３の処理結果を表示するモニタ部４と、画像処理部３による画像処理に使用されるデータベースを蓄積記憶するデータ格納部５と、画像処理部３で推定された物体の姿勢に基づいて、物体を把持するように制御する把持制御処理部６とを備えている。
【００２５】
カメラ２Ａ，２Ｂは、例えばＣＣＤカメラであり、異なる２つの視点から物体を撮像するように配置されている。画像処理部３は、物体認識処理に特化した専用のハードウェアとして構成されていても良いし、パーソナルコンピュータ等の汎用の計算機で作動するソフトウェアで構成されていても良い。
【００２６】
図２は、画像処理部３による処理手順の概略を示すフローチャートである。同図において、まずカメラ２Ａ，２Ｂによる撮像画像を取得する（手順１１）。カメラ２Ａ，２Ｂによる撮像画像の一例を図３に示す。図３（ａ）は、カメラ２Ａによる撮像画像（左画像とする）を示し、図３（ｂ）は、カメラ２Ｂによる撮像画像（右画像とする）を示している。
【００２７】
続いて、手順１１で取得した左画像及び右画像について、濃度値が一様とみなせる物体毎の領域に分割する（手順１２）。例えば図３に示す画像では、枠で囲まれた領域Ｒが認識対象物体を含む領域となる。
【００２８】
また、手順１２の領域分割処理と並行して、２次元の左画像及び右画像から３次元画像を復元する（手順１３）。この３次元画像の復元は、例えば両眼視差の考え方を利用して、ある点の左画像及び右画像での位置座標とカメラ２Ａ，２Ｂ間の距離とから当該点の奥行きを計算することにより行う。
【００２９】
続いて、手順１２で領域分割された２次元画像と手順１３で復元された３次元画像とに基づいて、エッジ検出等により領域Ｒ内に存在する物体の輪郭を抽出する（手順１４）。例えば図３（ａ）に示す左画像における物体の輪郭Ｂは、図４に示すようなものとなる。
【００３０】
続いて、手順１４で得られた物体の輪郭Ｂの特徴量を抽出する（手順１５）。輪郭Ｂの特徴量としては、輪郭Ｂの位置、回転及び大きさに対して不変な不変量を用いる。この不変量としては、図５に示すように、輪郭Ｂにおける１つの勾配（接線の傾き）Ｈから他の勾配Ｈまでの距離ｄ１〜ｉが挙げられる。例えば図５に示すような角度の勾配度では、不変量＝［ｄ１ｄ２ ｄ３］のように表され、不変量の次元数は３次元となる。
【００３１】
続いて、手順１５で得られた物体の輪郭Ｂの特徴量を、データ格納部５にデータベースとして記憶されている特徴量データとマッチングすることにより、特徴量データに対する輪郭Ｂの特徴量の類似度を算出する（手順１６）。この特徴量データについては、後で詳述するが、複数の角度（視点）に応じた認識対象物体の複数の姿勢に関する特徴量データがデータベースとして登録されている。なお、マッチング手法としては、例えば類似性を精度良く判定できるＤＰ（Dynamic Programming）マッチング等が採用される。
【００３２】
続いて、左画像及び右画像のうち、特徴量データに対する輪郭Ｂの特徴量の類似度が高い方の画像を基準画像として選択する（手順１７）。続いて、選択された基準画像における物体の輪郭Ｂについて、特徴量データに対する最大類似度を算出する（手順１８）。そして、その最大類似度となる特徴量データに対応する輪郭の形状を物体の初期姿勢位置に設定する（手順１９）。
【００３３】
続いて、まず基準画像のみを用いて、物体の姿勢を粗推定する（手順２０）。この粗姿勢推定（単眼姿勢推定とも言う）処理としては、例えば輪郭ＢのＤＴ（Distance Transforms）画像を作成し、このＤＴ画像を３次元の輪郭形状データとＤＴマッチングすることにより行う。続いて、その単眼姿勢推定の妥当性を判断する（手順２１）。この妥当性は、例えば手順２０の姿勢推定によって得られた輪郭と手順１３の３次元復元によって得られた輪郭とを重ね合わせた時の重なり程度から判断する。
【００３４】
このとき、姿勢推定が正しいと判定されたときは、引き続き左画像及び右画像の両方を用いて、物体の姿勢を詳細に推定する（手順２２）。この詳細姿勢推定（複眼姿勢推定とも言う）処理は、手順２０の単眼姿勢推定処理と同様の手法で行う。続いて、その複眼姿勢推定の妥当性を判断する（手順２３）。この時の妥当性の判断手法は、手順２１と同様である。そして、姿勢推定が正しいと判定されたときは、その推定結果を把持制御処理部６に送出すると共にモニタ部４に表示させる（手順２４）。
【００３５】
一方、手順２１，２３において姿勢推定が正しくないと判断されたときは、別の視点に対応する他の特徴量データを選択し、その特徴量データに対応する輪郭の形状を新たな物体の初期姿勢位置に設定する（手順２５）。そして、上記の手順２０〜２４を再度実行する。
【００３６】
次に、本発明に係わるデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムの一実施形態について説明する。本実施形態のデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムは、図２に示す上記手順１６のマッチング処理において使用されるデータベースを作成するものである。
【００３７】
図６は、本実施形態のデータベース作成装置の概略構成を示すブロック図である。同図において、データベース作成装置４０は、レンジファインダ４１と、視点設定部４２と、データベース生成部４３とを備えている。
【００３８】
視点設定部４２及びデータベース生成部４３は、専用のハードウェアとして構成されていても良いし、或いはＣＰＵ、メモリ（記憶媒体）、入力部及び出力部を有するパーソナルコンピュータ等の汎用コンピュータを用い、この汎用コンピュータにソフトウェアとしてのデータベース作成プログラムを実行させても良い。このとき、データベース作成プログラムは、例えばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、ＲＯＭ等の記憶媒体または半導体メモリによって提供される。また、データベース作成プログラムは、搬送波に重畳されたコンピュータデータ信号としてネットワークを介して提供されるものであっても良い。
【００３９】
レンジファインダ４１は、認識対象物体４４の複数の姿勢情報を取得するものである。レンジファインダ４１としては、例えば物体４４にレーザ光を照射して、その反射光から物体４４の３次元形状を抽出するレーザ式ステレオレンジファインダが用いられる。なお、レンジファインダ４１により物体４４の複数の姿勢情報を取得するときは、レンジファインダ４１を物体４４の周りに動かしながら行っても良いし、或いはレンジファインダ４１を固定した状態で物体４４を回しながら行っても良い。
【００４０】
視点設定部４２は、図７に示すように、物体４４を取り囲むように想定した仮想球面Ｖ上に沿って細かくサンプリングし、レンジファインダ４１で物体４４の姿勢情報を取得するための複数の視点Ｗを設定する。
【００４１】
データベース生成部４３は、レンジファインダ４１で取得した物体４４の複数の姿勢情報を入力し、所定の処理を行い、物体４４における複数の姿勢の特徴量に関するデータベースを生成する。このようなデータベース生成部４３による処理手順の詳細を図８及び図９に示す。
【００４２】
各図において、まず視点設定部４２で設定された各視点の位置データを入力すると共に、レンジファインダ４１で取得した各視点における物体４４の姿勢情報を入力する（図８の手順５１）。このとき、視点の位置データは、例えば物体４４の中心に対する視点の位置を３次元座標（ＸＹＺ座標）で表したデータである（図７参照）。
【００４３】
また、各視点の属性及び記憶類似度の初期設定を行う（同手順５２）。ここで、視点の属性とは、当該視点に対応する姿勢情報の特徴量と他の視点に対応する姿勢情報の特徴量との類似度に従って区分けされたグループのことであり、視点の記憶類似度とは、視点が属する属性における最大類似度のことである。各視点の属性の初期値は、全て「属性無し」であり、各視点の記憶類似度の初期値は、全て「０」である。なお、本処理は、上記の手順５１の前に実施しても良い。
【００４４】
続いて、各視点に対応する姿勢情報の輪郭をそれぞれ抽出し、これらの輪郭の特徴量（不変量）をそれぞれ求める（同手順５３）。この特徴量の算出方法は、図２に示す手順１５と同様である。
【００４５】
続いて、属性が無い視点の中から任意に選択した１つの視点の属性をＪ（１〜ｎ）に設定する（同手順５４）。そして、属性がＪである視点に対応する輪郭の特徴量と当該視点の近傍に位置する視点（近傍視点）ｊに対応する輪郭の特徴量との類似度Ｒを算出する（同手順５５）。このとき、類似度Ｒの算出方法としては、例えば上述のＤＰマッチングを用いることができる。また、近傍視点ｊは、属性がＪである視点との距離が閾値Ｓ以下の視点である。
【００４６】
続いて、手順５５で求めた類似度Ｒが閾値Ｔよりも大きいかどうかを判断し（同手順５６）、類似度Ｒが閾値Ｔよりも大きいときは、更に類似度Ｒが属性Ｊの記憶類似度よりも大きいかどうかを判断する（同手順５７）。そして、類似度Ｒが属性Ｊの記憶類似度よりも大きいときは、近傍視点ｊの属性をＪに設定し（同手順５８）、その類似度Ｒを属性Ｊの新たな記憶類似度とする（同手順５９）。
【００４７】
一方、手順５６において類似度Ｒが閾値Ｔよりも大きくないと判断されたとき、手順５７において類似度Ｒが属性Ｊの記憶類似度よりも大きくないと判断されたときには、後述の手順６０に進む。
【００４８】
その後、属性がＪでない近傍視点ｊが無いかどうかを判断し（同手順６０）、属性がＪでない近傍視点ｊが存在するときは、手順５５に戻り、手順５５以降の処理を繰り返し実行し、属性がＪでない近傍視点ｊが無いときは、全ての視点の属性が決定したかどうかを判断する（同手順６１）。そして、全ての視点の属性が未だ決定されていないときは、手順５４に戻り、手順５４以降の処理を繰り返し実行する。
【００４９】
一方、全ての視点の属性が決定されたときには、各属性に属する複数の視点の中から代表となる１つの視点（代表視点）をそれぞれ決定する（同手順６２）。具体的には、属性に属する複数の視点のうちの１つの視点を選択し、その視点（基準点）に対応する輪郭の特徴量と他の視点に対応する輪郭の特徴量との類似度の総和を算出したときに、その総和が最大となるような基準点を代表視点として残すようにする。
【００５０】
このような手順５１〜６２の処理を実行することにより、視点設定部４２により設定された全視点のうち、距離が短く且つ対応する輪郭の特徴量が類似している複数の視点については、代表視点を除いて取り除かれることになる。
【００５１】
続いて、手順６２で得られた複数の代表視点の位置データと各代表視点に対応する輪郭の特徴量データとを保存しておく（同手順６３）。
【００５２】
その後、全ての代表視点に対応する各輪郭間の特徴量の類似度を算出する（図９の手順６４）。この時の類似度の算出方法は、図８に示す手順５５と同様である。
【００５３】
続いて、任意の１つの輪郭に対して視点間距離が閾値Ｓ１よりも短く且つ特徴量の類似度が閾値Ｔ１よりも低くなるような他の輪郭を抽出する（同手順６５）。そして、その他の輪郭に対応する視点（第１補正候補視点）の位置データを保存しておく（同手順６６）。これらの手順６５，６６の処理は、手順６２で得られた全ての代表視点について行う。
【００５４】
第１補正候補視点は、図２に示す手順２３において複眼姿勢推定が正しくないと判断されたときに、適正な初期姿勢位置に設定し直すための特徴量データに対応する視点となる。複眼姿勢推定における推定精度が十分に保たれない場合には、初期姿勢位置が大きく異なっていることは無く、姿勢推定結果が単に実際の姿勢とずれているだけと考えられるため、第１補正候補視点として距離が短く且つ対応する輪郭の特徴量の類似度が低くなる方向に視点を移動させるのが好適である。
【００５５】
各代表視点について設定された第１補正候補視点の一例を図１０に示す。この例では、各代表視点に対して近傍する視点（近傍視点）が４つずつ設定されている。そして、代表視点に対応する輪郭の特徴量と各近傍視点に対応する各輪郭の特徴量との類似度と、代表視点と各近傍視点との距離とが求められている。そして、４つの近傍視点の中から最適な近傍視点を１つ決定し、この近傍視点を第１補正候補視点としている。
【００５６】
なお、第１補正候補視点の数は１つに限られず、例えば４つの近傍視点を全て第１補正候補視点とし、その中で優先順位を決めておいても良い。この場合には、４つの第１補正候補視点の位置データに加え、４つの第１補正候補視点の優先順位に関するデータを保存しておく。また、各第１補正候補視点に対する類似度データ及び距離データを更に保存しておいても良い。
【００５７】
続いて、任意の１つの輪郭に対して視点間距離が閾値Ｓ２よりも長く且つ特徴量の類似度が閾値Ｔ２よりも高くなるような他の輪郭を抽出する（同手順６７）。そして、その他の各輪郭に対応する視点（第２補正候補視点）の位置を保存しておく（同手順６８）。これらの手順６７，６８の処理も、手順６２で得られた全ての代表視点について行う。また、第２補正候補視点の数は、１つでも複数でも良い。
【００５８】
第２補正候補視点は、図２に示す手順２１において単眼姿勢推定が正しくないと判断されたときに、適正な初期姿勢位置に設定し直すための特徴量データに対応する視点となる。単眼姿勢推定において姿勢推定がうまく収束しない場合には、先に設定した初期姿勢自体が全く異なっていると考えられる。例えば図２に示す手順１８において、全く異なる視点に対応する輪郭の特徴量データであるにも係らず最大類似度が得られたために、初期姿勢が実際の姿勢とは大きく異なって設定される可能性がある。従って、その場合には、第２補正候補視点として距離が長く且つ対応する輪郭の特徴量の類似度が高くなる方向に視点を移動させるのが好適である。
【００５９】
続いて、手順６３で保存した複数の代表視点の位置データ及び各代表視点に対応する輪郭の特徴量データと、手順６６で保存した各代表視点の第１補正候補視点と、手順６８で保存した各代表視点の第２補正候補視点とを、データベースとしてデータ格納部５に記憶させる。これにより、データベースの作成処理が完了する。
【００６０】
以上において、レンジファインダ４１、視点設定部４２及びデータベース生成部４３の手順５１は、対象物４４に対して複数の視点Ｗを設定し、各視点Ｗに対応する対象物４４の姿勢情報をそれぞれ取得する姿勢情報取得手段（レンジファインダ４１を除いて姿勢情報取得ステップ）を構成する。データベース生成部４３の手順５３は、各姿勢情報の特徴量をそれぞれ求める特徴量算出手段（特徴量算出ステップ）を構成する。データベース生成部４３の手順５４，５５は、各姿勢情報間の特徴量類似度をそれぞれ求める類似度算出手段（類似度算出ステップ）を構成する。データベース生成部４３の手順５６〜６３は、各姿勢情報間の位置近接度と各姿勢情報間の特徴量類似度とに基づいて、複数の姿勢情報から、データベースとして登録する特徴量を有する姿勢情報を抽出するデータベース編集手段（データベース編集ステップ）を構成する。
【００６１】
また、データベース生成部４３の手順６４〜６６は、データベース編集手段により複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が近接基準値Ｓ１よりも高く且つ特徴量類似度が非類似基準値Ｔ１よりも低くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、データベース編集手段で抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求める手段（ステップ）を構成する。データベース生成部４３の手順６４，６７，６８は、データベース編集手段により複数の姿勢情報を抽出した後、任意の１つの姿勢情報に対して位置近接度が非近接基準値Ｓ２よりも低く且つ特徴量類似度が類似基準値Ｔ２よりも高くなるような他の姿勢情報に対応する視点の位置を、データベース編集手段で抽出した各姿勢情報についてそれぞれ求める手段（ステップ）を構成する。
【００６２】
ところで、物体に対する複数の視点が一定間隔で設定されている場合には、物体によっては全ての特徴量データが有効であるとは限られない。例えば、視点が大きく変わっても、物体の特徴量が殆ど変わらないものもあれば、視点が少しだけ変わるだけで、物体の特徴量が大きく変わるものもある。前者の場合には、データベースに登録された無駄な特徴量データとの照合回数が不必要に増えることで、計算量が増大することがある。後者の場合には、物体の角度によっては最適な特徴量データが存在しないために、物体の姿勢推定において誤推定が生じることがある。
【００６３】
これに対し本実施形態では、視点設定部４２により設定された全視点に対する各輪郭の特徴量のうち、各視点間距離が閾値Ｓ以下であり且つ当該各視点に対応する各輪郭の特徴量間の類似度が閾値Ｔよりも大きい複数の特徴量については、１つに統合されるようになる。つまり、対応する視点間距離がある程度長い複数の輪郭の特徴量と、対応する視点間距離は短いが、あまり類似していない複数の輪郭の特徴量とが、対応する各視点の位置と共にデータベースとして登録される。このため、物体の認識や物体の姿勢推定にとって有益な特徴量データのみを得ることができる。
【００６４】
これにより、物体の撮像画像から抽出された輪郭の特徴量とデータベースに登録された特徴量データとのマッチングを行う（図２に示す手順１６）際に、マッチングを行う回数が削減されるため、計算量を低減して計算時間を短縮することができる。また、物体の初期姿勢を設定する（図２に示す手順１９）際に、初期姿勢が安定して算出されるため、その後に行う物体の姿勢推定処理（図２に示す手順２０，２２）において誤推定が起きにくくなる。
【００６５】
また、１つの輪郭に対して視点間距離が閾値Ｓ１よりも短く且つ特徴量の類似度が閾値Ｔ１よりも低くなるような他の輪郭に対応する第１補正候補視点の位置を、特徴量と共にデータベースとして登録しておくので、複眼姿勢推定が正しくないと判断された時に適正な初期姿勢に設定し直すための特徴量データが事前に決まっていることになる。従って、第１補正候補視点に対応する特徴量データを用いて処理を実施することで、姿勢推定精度を向上させることができる。これにより、物体を効率良く把持することが可能となる。
【００６６】
さらに、１つの輪郭に対して視点間距離が閾値Ｓ２よりも長く且つ特徴量の類似度が閾値Ｔ２よりも高くなるような他の輪郭に対応する第２補正候補視点の位置を、特徴量と共にデータベースとして登録しておくので、単眼姿勢推定が正しくないと判断された時に適正な初期姿勢に設定し直すための特徴量データが事前に決まっていることになる。従って、第２補正候補視点に対応する特徴量データを用いて処理を実施することで、物体の実際の姿勢に近い初期姿勢が確実に得られるので、その後の複眼姿勢推定処理における姿勢推定精度を更に向上させることができる。
【００６７】
また、本実施形態では、認識対象物体に対する複数の有効な視点の設定を人手によって行う必要が無く、データベースの作成を自動的に行うことができる。これにより、データベースの作成に係る人の手間を大幅に省くことが可能となる。
【００６８】
なお、本発明は、上記実施形態に限定されるものではない。例えば上記実施形態では、物体の輪郭の各勾配間の距離に関するパラメータを特徴量として用いたが、特徴量としては、輪郭の位置、回転及び大きさに対して不変な不変量であれば、特にこれには限られず、例えば曲率、色情報、ヒストグラム等を用いても良い。
【００６９】
また、上記実施形態は、物体の姿勢を推定して、物体を把持する物体把持装置に適用されるものであるが、本発明のデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムは、対象物における複数の姿勢の特徴量に関するデータベースを作成するものであれば、適用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７０】
【図１】本発明に係わるデータベース作成装置及びデータベース作成プログラムの一実施形態により作成したデータベースを用いて、物体の姿勢を推定して物体を把持する物体把持装置の概略構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示す画像処理部による処理手順を示すフローチャートである。
【図３】図１に示す２つのカメラで撮像して得られた左画像及び右画像の一例を示す図である。
【図４】図３（ａ）に示す左画像から抽出された物体の輪郭を示す図である。
【図５】物体の輪郭の不変量（特徴量）を抽出する手法の１つを示す概念図である。
【図６】本発明に係わるデータベース作成装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図７】図６に示す認識対象物体に対して複数の視点を設定する概念を示す図である。
【図８】図６に示すデータベース生成部による処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図９】図６に示すデータベース生成部による処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【図１０】各代表視点について設定された第１補正候補視点の一例を示す表である。
【符号の説明】
【００７１】
４０…データベース作成装置、４１…レンジファインダ（姿勢情報取得手段）、４２…視点設定部（姿勢情報取得手段）、４３…データベース生成部（特徴量算出手段、類似度算出手段、データベース編集手段）。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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