(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
３次元走査ビーム・システムであって、
測距装置と、
第１の端部および第２の端部を有し、前記第１の端部が前記測距装置に接続され、前記第２の端部が、環境の中で前記システムを動かす物体に接続された反動性連結機構と、
前記反動性連結機構の前記第１の端部に動作可能に結合された撮像装置であって、該撮像装置の視野が前記測距装置の視野に重なるように前記第１の端部に連結された撮像装置とを備え、
該撮像装置は、前記測距装置に対して固定的に搭載されており、それにより、前記測定装置の静的な較正が可能であるとともに、前記測定装置によって測定された１つまたは複数のポイントを前記撮像装置の画像平面上に投影することで前記測距装置によって得られた３Ｄポイント・クラウド内の一部または全ての測定ポイントに同様の時点で測定された画像値を割り当てることが可能であり、
使用時、前記環境に対する前記物体の加速が、前記反動性連結機構によって、前記物体に対する前記測距装置の運動に変換されて、前記環境に対する前記測距装置の視野が増大するシステム。
【請求項２】
前記測距装置に取り付けられた方位センサをさらに備える請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
前記測距装置に動作可能に結合されたコンピュータ・システムをさらに備え、該コンピュータが、登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備え、前記登録アルゴリズムが前記測距装置からのデータを処理して前記環境の３Ｄポイント・クラウドを定義する請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
前記測距装置がレーザを備える請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記レーザが２次元走査ビーム・レーザを備える請求項４に記載のシステム。
【請求項６】
前記３Ｄポイント・クラウドがリアルタイムで定義される請求項３に記載のシステム。
【請求項７】
前記測距装置が、光信号、音響信号、超音波信号、無線周波数信号、γ放射信号、マイクロ波信号、の種類の信号のうちの少なくとも１つを送受信する請求項１に記載のシステム。
【請求項８】
前記反動性連結機構がばねを備える請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
前記方位センサが慣性計測ユニット（ＩＭＵ）を備える請求項２に記載のシステム。
【請求項１０】
前記反動性連結機構の前記第１の端部と前記測距装置との間の接続が流動性結合である請求項１に記載のシステム。
【請求項１１】
前記撮像装置が、可視光カメラ、赤外線カメラ、紫外線（ＵＶ）光カメラ、またはハイパースペクトル・データ撮像デバイスを備える請求項１に記載のシステム。
【請求項１２】
前記撮像装置が前記測距装置上に装着された請求項１に記載のシステム。
【請求項１３】
前記画像値が、モーション・ブラーについて補正されている請求項１から請求項１２のいずれかに記載のシステム。
【請求項１４】
前記モーション・ブラーの補正が、動き補正アルゴリズムおよび前記カメラの露出設定の制御のいずれか、または両方によって行われる請求項１３に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、走査ビームおよび撮像システムに関する。限定ではないが、本発明は、特に、反動性連結機構を使用する３次元（３Ｄ）走査および撮像のためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
事前に取得した（ａ  ｐｒｉｏｒｉ）地図が利用可能でない環境で動作する車両、人、またはロボットは、機能してその作業環境に適応するために、または正確なモデルをエンド・ユーザに提供するために、地図を構築しなければならないことがしばしばある。ＳＬＡＭ（ｓｉｍｕｌｔａｎｅｏｕｓ  ｌｏｃａｌｉｓａｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｍａｐｐｉｎｇ）を含めた、地図の作成および自己の位置推定は、モバイル・ロボット工学における根本的な問題であり、既知の地図も自己の姿勢の正確な尺度も有さない動く物体がこの両方を推定して維持しなければならないという場合を含む。
【０００３】
物体の姿勢とは、空間における物体の位置および方位を指す。動く物体の姿勢を正確に知ることは、ロボット・ナビゲーション、地図の作成、およびプランニングなどの、モバイル・タスクにとってしばしば重要である。特に、環境によっては従来のナビゲーション・システムが動作できないか、または実際的でないことは、よく知られている。例えば、屋内、地下鉱山、または深海などの環境では、衛星ベースの全地球測位システム（ＧＰＳ）技術およびセルラーベースの測位技術は、動作しないことが多い。このような環境の詳細な地図が利用可能でない場合、その環境で動作する車両、人、またはロボットは、ＳＬＡＭシステムなどの代替ナビゲーション・システムに依拠する必要があり、これらの代替ナビゲーション・システムは、位置および方位を決定するために慣性計測ユニット（ＩＭＵ、ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｕｎｉｔ）または他のセンサを含むことがある。
【０００４】
３Ｄ走査ビーム・システムは、地図の作成および／または自己位置の推定の応用例のためのデータを提供することができる。一般に、このようなシステムは、センサを複数の自由度で動かして、センサの視野を効果的に増大させて３Ｄ走査を得る、能動的な電動の連結機構を備える。例えば、いくつかのシステムは、１次元ビームを出力するレーザ測距装置を備えることがある。測距装置が電動の多自由度連結機構または電動ジンバル機構に搭載された場合、レーザを、車両の正面の空間など、３次元空間の中で繰り返し掃引することができる。次いで、装置から収集されたデータを使用して３Ｄ「ポイント・クラウド」を定義することができる。３Ｄ「ポイント・クラウド」は、環境の画像または地図を効果的に定義する。他の測距装置は２次元レーザ・スキャナを備えることができ、２次元レーザ・スキャナが中心軸の周りで回転されるか、または車両に固定されているときは第３の次元で動かされて、３Ｄポイント・クラウドが定義される。さらに、３Ｄフラッシュ光検出および測距（ＬＩＤＡＲ、ｌｉｇｈｔ  ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  ｒａｎｇｉｎｇ）装置は、複数の検出器を並列に組み込んで、３Ｄ測距データを生成することができる。
【０００５】
多くの場合、３Ｄ走査ビーム・システムは、車両またはロボットに固定的に搭載され、車両またはロボットの方位に対して相対的な特定の領域を継続的に走査する。次いで、収集されたデータは、地図の作成および／もしくは自己位置の推定の応用例に、またはより基本的な物体検出および場面認識の目的に使用することができる。しかし、状況によっては、固定的に搭載された走査ビーム・システムが取り付けられている車両またはロボットの振動または上下の揺れのせいで、システムにエラーが生じる可能性がある。したがって、望ましくない振動または動きから３Ｄ走査ビーム・システムを効果的に切り離すために、複雑な振動隔離および安定化システムが考案されてきた。
【０００６】
いくつかの応用例において、走査センサの視野を増大させて３次元領域を効果的に走査するのに必要な必須ハードウェアは、極めて複雑かつ高価である可能性がある。したがって、改善された３Ｄ走査ビームおよび撮像システムが必要とされている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００７】
【非特許文献１】Ｍｉｃｈａｅｌ  Ｂｏｓｓｅ  ａｎｄ  Ｒｏｂｅｒｔ  Ｚｌｏｔ，  ”Ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ３Ｄ  Ｓｃａｎ−Ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｗｉｔｈ  ａ  ２Ｄ  Ｓｐｉｎｎｉｎｇ  Ｌａｓｅｒ”，  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  ａｎｄ  Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，  ｐａｇｅｓ  ４３１２−４３１９，  Ｋｏｂｅ，  Ｊａｐａｎ，  Ｍａｙ  １２−１７  ２００９
【非特許文献２】Ｒａｎｊｉｔｈ  Ｕｎｎｉｋｒｉｓｈｎａｎ  ａｎｄ  Ｍａｒｔｉａｌ  Ｈｅｂｅｒｔ，”Ｆａｓｔ  Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｌａｓｅｒ  Ｒａｎｇｅｆｉｎｄｅｒ  ｔｏ  ａ  Ｃａｍｅｒａ”，Ｃａｒｎｅｇｉｅ  Ｍｅｌｌｏｎ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ  Ｒｏｂｏｔｉｃｓ  Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＣＭＵ−ＲＩ−ＴＲ−０５−０９，Ｊｕｌｙ  ２００５
【非特許文献３】Ｄａｖｉｄｅ  Ｓｃａｒａｍｕｚｚａ，Ａｈａｄ  Ｈａｒａｔｉ，  ａｎｄ  Ｒｏｌａｎｄ  Ｓｉｅｇｗａｒｔ，”Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ  Ｓｅｌｆ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｃａｍｅｒａ  ａｎｄ  ａ  ３Ｄ  Ｌａｓｅｒ  Ｒａｎｇｅ  Ｆｉｎｄｅｒ  ｆｒｏｍ  Ｎａｔｕｒａｌ  Ｓｃｅｎｅｓ”，ＩＥＥＥ／ＲＳＪ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｒｏｂｏｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，ｐｐ．４１６４−４１６９，Ｏｃｔ  ２００７
【非特許文献４】Ｑ．Ｚｈａｎｇ，Ｒ．Ｐｌｅｓｓ．”Ｅｘｔｒｉｎｓｉｃ  Ｃａｌｉｂｒａｔｉｏｎ  ｏｆ  ａ  Ｃａｍｅｒａ  ａｎｄ  Ｌａｓｅｒ  Ｒａｎｇｅ  Ｆｉｎｄｅｒ”，ＩＥＥＥ／ＲＳＪ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｒｏｂｏｔｓ  ａｎｄ  Ｓｙｓｔｅｍｓ，ｐｐ．２３０１−２３０６，Ｓｅｐ  ２００４
【非特許文献５】Ｏ．Ｗｈｙｔｅ，Ｊ．Ｓｉｖｉｃ，Ａ．Ｚｉｓｓｅｒｍａｎ  ａｎｄ  Ｊ．Ｐｏｎｃｅ，”Ｎｏｎ−ｕｎｉｆｏｒｍ  Ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ  ｆｏｒ  Ｓｈａｋｅｎ  Ｉｍａｇｅｓ”，Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ｔｈｅ  ＩＥＥＥ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ（２０１０）
【非特許文献６】Ｎｅｅｌ  Ｊｏｓｈｉ，Ｓｉｎｇ  Ｂｉｎｇ  Ｋａｎｇ，Ｃ．Ｌａｗｒｅｎｃｅ  Ｚｉｔｎｉｃｋ，Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｓｚｅｌｉｓｋｉ，”Ｉｍａｇｅ  ｄｅｂｌｕｒｒｉｎｇ  ｕｓｉｎｇ  ｉｎｅｒｔｉａｌ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｓｅｎｓｏｒｓ”，ＡＣＭ  Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ  ｏｎ  Ｇｒａｐｈｉｃｓ（ＴＯＧ）−Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  ＡＣＭ  ＳＩＧＧＲＡＰＨ  ２０１０，Ｖｏｌｕｍｅ  ２９  Ｉｓｓｕｅ  ４，Ｊｕｌｙ  ２０１０
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明のいくつかの実施形態の目的は、上述した従来技術に対する改善および利点を消費者に提供すること、ならびに／または、従来技術の上述した欠点の１つもしくは複数を克服および軽減すること、ならびに／または、有用な商業上の選択肢を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
したがって、ある形態では、本発明は、３次元走査ビーム・システムであり、このシステムは、
測距装置と、
第１の端部および第２の端部を有し、前記第１の端部が前記測距装置に接続され、前記第２の端部が、環境の中で前記システムを動かす物体に接続された反動性連結機構と、
前記反動性連結機構の前記第１の端部または前記第２の端部のいずれかに動作可能に結合された撮像装置とを備え、
使用時、前記環境に対する前記物体の加速が、前記反動性連結機構によって、前記物体に対する前記測距装置の運動に変換されて、前記環境に対する前記測距装置の視野が増大し、前記測距装置の前記視野は前記撮像装置の視野と重なる。
【００１０】
任意で、前記システムはさらに、前記測距装置に取り付けられた方位センサを備える。
【００１１】
任意で、前記システムはさらに、前記測距装置に動作可能に結合されたコンピュータ・システムを備え、該コンピュータは、登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備え、前記登録アルゴリズムが、前記測距装置からのデータを処理して、前記環境の３Ｄポイント・クラウドを定義する。
【００１２】
任意で、前記測距装置は、レーザを備える。
【００１３】
任意で、前記レーザは、２次元走査ビーム・レーザを備える。
【００１４】
任意で、前記３Ｄポイント・クラウドは、リアルタイムで定義される。
【００１５】
任意で、前記測距装置は、光信号、音響信号、超音波信号、無線周波数信号、γ放射信号、マイクロ波信号、のタイプの信号のうちの少なくとも１つを送受信する。
【００１６】
任意で、前記反動性連結機構は、ばねを備える。
【００１７】
任意で、前記方位センサは、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）を備える。
【００１８】
任意で、前記反動性連結機構の前記第１の端部と前記測距装置との間の接続は、流動性結合である。
【００１９】
任意で、前記撮像装置は、前記測距装置上に装着される。
【００２０】
任意で、前記撮像装置は、可視光カメラ、赤外線カメラ、紫外線（ＵＶ）光カメラ、またはハイパースペクトル・データ撮像デバイスを備える。
【００２１】
本発明のさらに他の特徴および利点は、後続の詳細な記述から明らかになるであろう。
【００２２】
本発明の理解を助け、当業者が本発明を実際に実施できるようにするために、本発明の好ましい実施形態について、添付の図面を参照しながら単なる例として述べる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】本発明の一実施形態による３Ｄ走査ビーム・システムの側面を示す概略図である。
【図２】自動車の前端部に接続された図１のシステムの側面を示す概略図である。
【図３】建設用安全ヘルメットの上部に接続された図１のシステムの側面を示す概略図である。
【図４】本発明のいくつかの実施形態による、環境中の面に対して相対的なスキャナの並進運動を示す図である。
【図５】本発明の一実施形態による、環境の３次元走査を得る方法を示す全体的な流れ図である。
【図６】本発明のいくつかの実施形態による、３Ｄポイント・クラウドを定義するためのコンピュータ・システムを含むシステムのコンポーネントを示すブロック図である。
【図７】本発明の代替実施形態による３Ｄ走査ビーム・システムの側面を示す概略図である。
【図８】本発明のさらに他の実施形態による３Ｄ走査ビーム・システムの斜視図を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
本発明は、３Ｄ走査ビーム・システムおよび方法に関する。このシステムを車両、ロボット、人、または動物などの物体に取り付けることにより、環境の３Ｄ走査を経済的かつ確実に得ることができる。次いで、３Ｄ走査からのデータを、物体の検出、近接の検出、地図の作成、自己位置の推定、または衝突の回避など、様々な目的に使用することができる。
【００２５】
本特許明細書では、第１および第２、左および右、上および下などの形容詞は、ある要素または方法のステップを、別の要素または方法のステップと区別して規定するためにのみ使用され、これらの形容詞によって記述される特定の相対的な位置または順序を必ずしも必要としない。「備える」または「含む」などの語は、要素または方法のステップの排他的なセットを定義するのに使用されるものではない。むしろ、このような語は、本発明の特定の実施形態に含まれる要素または方法のステップの最小限のセットを定義するに過ぎない。
【００２６】
図１を参照すると、本発明の一実施形態による３Ｄ走査ビーム・システム１００の側面の概略図が示されている。システム１００は、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５の形態の測距装置と、コイルばね１１０の形態の反動性連結機構とを備える。コイルばね１１０の第１の端部１１５は、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５に接続される。コイルばね１１０の第２の端部１２０は、物体１２５に接続される。次いで、物体１２５の並進加速（矢印１３０で示す）が、反動性連結機構により、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５の回転運動（矢印１３５で示す）に変換される。
【００２７】
したがって、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５は、その視野をかなり増大させることができ、物体１２５の正面の環境を３Ｄで走査することができる。２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５の回転運動を生み出すのに、独立して電力供給されるジンバル機構または他の独立した励起源は必要とされない。したがって、測距装置を使用して環境を走査するのに必要とされるハードウェアに対してコスト制約または空間制約が制限を課す場合に、システム１００は経済的かつ効果的となることができる。
【００２８】
本発明のいくつかの実施形態によれば、慣性計測ユニット（ＩＭＵ）１４５、カメラ、磁力計、または他のデバイスなど、任意の方位センサを測距装置に取り付けることができる。このような方位センサは、測距装置の位置または方位を定義するデータが必要とされる応用例で、測距装置からのデータを処理する助けとなることができる。
【００２９】
例えば、測距装置によって得られた３Ｄポイント・クラウド中のレンジ・ポイントのいくつかまたは全てに画像値（色、テクスチャ、強度、または他の測定値など）を割り当てるために、カメラなどの撮像センサを、反動性連結機構の第１の端部（測距装置側）と、反動性連結機構の第２の端部（物体側）とのいずれかに取り付けることができる。
【００３０】
第１のケースでは、撮像センサを測距装置に取り付けるには一般に、撮像センサと測距装置との間の幾何形状を決定するために較正を計算することが必要になる。加えて、撮像センサと測距装置と方位センサ（存在する場合）との間のタイミングが必要な場合もある。この較正情報が与えられれば、測距装置によって測定された１つまたは複数のポイントをカメラの撮像平面に投影することができ、同様の時点で測定された画像値をこれらのレンジ・ポイントに割り当てることができる。
【００３１】
第２のケースでは、撮像センサは反動性連結機構の第２の端部（物体側）に取り付けられるが、この場合、画像値をレンジ・ポイントにマッピングするのに、単一の固定した較正では十分でない可能性がある。この場合では、動的な較正ルーチンが必要となり、これにより、画像フレームとポイント・クラウドとの間の幾何形状が、複数の時点で推定される。反動性連結機構の第２の端部（物体側）に取り付けられた追加の方位センサを任意で使用して、較正推定プロシージャを補助することができる。
【００３２】
図２を参照すると、自動車２００の前端部に接続されたシステム１００の側面の概略図が示されている。したがって、物体１２５は自動車２００に置き換えられている。自動車２００の並進加速が、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５の回転運動に変換され、自動車２００の正面の領域を３Ｄで走査できるようになる。上下の揺れの（すなわち上下）加速や旋回加速など、通常使用中の自動車２００の他の自然発生的な加速が、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５の回転運動を励起する助けとなることができる。当業者には理解されるであろうが、物体１２５に加わる力およびトルクは、物体１２５に対して相対的なスキャナ１０５の運動（主に回転運動だが、小さい並進運動もある）を誘発する。この結果、走査されている環境に対して相対的なスキャナ１０５の運動が増幅される。
【００３３】
スキャナ１０５などの２Ｄレーザ・ビーム・スキャナは、広く市販されており、または、市販のコンポーネントを使用して容易に製造することができる。例えば、スキャナ１０５は、ＳＩＣＫ  ＡＧによって製造された光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）レーザ測定センサ（ＬＭＳ、ｌａｓｅｒ  ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ  ｓｅｎｓｏｒ）モデル２９１を含みうる。別の方法として、例えば、光信号、音響信号、超音波信号、無線周波数（ＲＦ）信号、γ放射信号、またはマイクロ波信号など様々なタイプの放射または信号を使用するものを含めた、様々な他のタイプの測距装置を使用することもできる。このような放射または信号は、例えば飛行時間（ＴＯＦ）、周波数変調連続波（ＦＭＣＷ、ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ  ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ  ｃｏｎｔｉｎｕｏｕｓ  ｗａｖｅ）、三角測量、および位相シフト測距技法を含めた、多様な測距技法において使用することができる。また、本発明による測距装置は、２Ｄで走査する必要はなく、例えば単純な１次元ビーム測距装置とすることもできる。このような１次元ビーム測距装置の回転もまた、環境の効果的な３Ｄ走査を提供することができる。
【００３４】
本発明のいくつかの実施形態によれば、反動性連結機構はまた、様々なタイプの商用オフザシェルフ（ＣＯＴＳ、ｃｏｍｍｅｒｃｉａｌｌｙ  ａｖａｉｌａｂｌｅ  ｏｆｆ  ｔｈｅ  ｓｈｅｌｆ）製品またはカスタムメイド製品を含みうる。例えば、コイルばね１１０は、ポリマーや金属合金を含めた様々な材料で作られた様々なタイプのコイルばねを含んでよい。さらに、反動性連結機構は、測距装置に接続された複数のばねやばね状の材料など、他の要素を含んでもよい。当業者には理解されるであろうが、本開示を考慮し、例えば単純な弾性ロッド、膨らませた風船、スポンジ、ゴムなどを含めた、様々な他のタイプの弾性接続機構を使用して、物体の加速を測距装置の運動に変換する反動性連結機構を提供することができる。
【００３５】
さらに、本発明による反動性連結機構が、物体１２５の高周波運動からスキャナ１０５を分離する受動メカニカル・フィルタとしての働きをすることもできることは、当業者なら理解するであろう。コイルばね１１０などの反動性連結機構は、適用要件を満たすように特定の周波数で共振することと、問題となる可能性のある高周波運動を抑制することとの両方のために、調整することができる。例えば、いくつかの高周波運動は、登録アルゴリズムによる処理を複雑にするかまたはスキャナ１０５にとって有害であることがある。
【００３６】
さらに、反動性連結機構は、ハードウェアに関連する時定数に基づいてスキャナ１０５のインパルス応答が長くなるように調整することができ、物体１２５が動きを停止した後のある期間にわたってスキャナ１０５が運動し続けるのを効果的に可能にする。したがって、反動性連結機構は、エネルギー（機械的エネルギーまたは重力エネルギーなど）を蓄積して、ゆっくりと時間をかけて放出することができる。
【００３７】
反動性連結機構のさらに他の実施形態は、機構にとって利用可能な運動範囲の、ダンパまたは他の物理的リミッタを備えてよい。これは、例えば、スキャナ１０５の視野を特定の応用例の対象範囲に制限するのに有用となりうる。
【００３８】
図３を参照すると、建設用安全ヘルメット３００の上部に接続されたシステム１００の側面の概略図が示されている。この実施形態によれば、ヘルメット３００を被っている作業員の頭の、歩行による動き、頷きによる動き、または他の自然な動きは、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５の回転運動を励起するのに十分とすることができる。したがって、システム１００を使用して、屋内、地下鉱山、または他の様々な環境などで作業員のすぐ前の作業現場を効果的に走査することができる。
【００３９】
図３に示すシステム１００は、測距装置の走査または回転運動を励起するためにモータまたは他の電動機構は必要ないので、ごくわずかな電力しか使用しないように設計することができる。したがって、測距装置は、例えば測距装置の固体回路に電力を供給するのに必要とされる、比較的低い電力の電池のみによって電力供給されればよい。
【００４０】
本発明のいくつかの実施形態を使用して、走査データをコンピュータ・システムに提供することができる。次いでコンピュータ・システムは、登録アルゴリズムを使用してこのデータを処理して、３Ｄポイント・クラウドを定義することができる。当業者に知られているように、このような３Ｄポイント・クラウドは、様々な地図の作成および／もしくは自己位置の推定の応用例または撮像応用例に使用することができる。
【００４１】
したがって、システム１００などのシステムは、様々な応用例で使用することができる。例えば、地図の作成の分野では、システム１００を、車両、手押し車、人間、または動物などの移動プラットフォーム上に搭載することができ、環境の３Ｄ地図を得るのに使用することができる。ロボット工学の応用例では、システム１００を、地形マッピングまたは一般的な場面認識に使用することができる。図３に示すように、本発明の様々な軽量の実施形態を、ナビゲーション目的のウェアラブルまたはハンドヘルド機器として使用することができる。例えば、地図を作成済みの建物の内部で、警察、消防隊員、または軍人などの初動要員がシステム１００を使用することができる。次いで、システム１００からのデータから作成された、ローカルに取得された地図を、既存のグローバル・マップとリアルタイムで比較して、初動要員の位置を突き止めて補助することができる。地下鉱山や水中環境などのリモート環境でロボットまたは他の車両を使用して、同様の自己位置の推定および地図の作成機能を達成することができる。
【００４２】
本発明と共に使用できる登録アルゴリズムの一例が、参照により全体が本明細書に組み込まれる論文に提供されている（例えば、非特許文献１参照）。このような登録アルゴリズムがどのように機能するかに関する要約を以下に記載する。
【００４３】
例えば、図３に示すヘルメット３００に接続されたシステム１００を考えると、ヘルメット３００を被っている人物が動くのに伴い、ばね１１０を介して運動が励起される。したがって、スキャナ１０５は、追加の自由度およびより広い視野にわたって回転して、通常の２Ｄ走査平面の外の測定値をとって周囲環境の３Ｄ測定値を提供する。しかし、スキャナ運動の正確な性質は、最初はわからないことがある。レーザ・スキャナ１０５に固定的に取り付けられたＩＭＵ１４５からのデータを使用してスキャナ１０５の回転運動を推定することはできるが、並進運動は全くわからないことがある。登録アルゴリズムが、並進運動を回復し、回転運動の推定値に補正を加え、追加でタイミング同期を実施することができる。
【００４４】
図４を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による、環境中の表面ｚ１およびｚ２に対して相対的なスキャナ１０５の平行移動が示されている。図示のように、スキャナ１０５が時間ｔ１で第１の位置にあり、時間ｔ２で第２の位置にあると考えてみる。システム１００によって得られたデータを、登録アルゴリズムを使用して処理する前は、時間ｔ１およびｔ２におけるスキャナ１０５の姿勢（すなわち位置および方位）は、正確にはわからない（位置のいくらかの推定値は、例えばＩＭＵ１４５からのデータに基づいて知ることができるが）。例示のように、表面ｚ１およびｚ２は、共に第１と第２の両方の位置でスキャナ１０５からのビーム１４０によって測定される、環境中の表面を表す。登録アルゴリズムの第１のステップは、表面ｚ１およびｚ２を識別する両方の位置でスキャナ１０５が共通の特徴を実際に見ていることを識別するデータ関連付けを実施することである。次いで、スキャナ１０５の姿勢に適用される補正ｘに特徴マッチをリンクする、制約システムＨが形成される。当業者には理解されるであろうが、図４には、姿勢およびマッチのサブセットのみを示す。それに対し、実際の実施形態は一般に、スキャナ１０５のより長い軌跡と、範囲測定値の完全なセットとを考慮することになる。
【００４５】
登録アルゴリズムは、入力として、前の軌跡（例えば、ＩＭＵ１４５からとられた方位推定値のみを含む）と、範囲走査のセットとを使用することができる。前の軌跡を使用して、走査ポイント（すなわち範囲測定値）を、未登録の（すなわち一般にあまり整合しない）３Ｄポイント・クラウドに投影することができる。軌跡は、スキャナ１０５の原点の位置および方位（６つの自由度（ＤＯＦ）の、すなわち３つの位置および３つの回転の）の連続的な時間履歴として定義することができる。姿勢は、３Ｄ剛体に対する６つのＤＯＦで定義される。したがって、軌跡は、スキャナ１０５の掃引の継続時間にわたる時間τごとの、地上座標フレームに対するスキャナ１０５の６つのＤＯＦの姿勢を指定する関数Ｔ（τ）として定義することができる。
【００４６】
次いで、環境の作業空間が、セルまたは「ボクセル」（体積要素）の３Ｄグリッドに離散化され、各ボクセルにつき、その境界内に含まれる走査ポイントのセットに基づいて、統計が計算される。環境の不均一サンプリングおよび境界効果を反映するために、３Ｄグリッドは、複数の解像度およびオフセットで計算される。所与のボクセルについて計算された統計は、ポイントｐｉに適合する楕円体に関するパラメータを記述する１次および２次モーメントμ、Ｓを使用して、これらのポイントに適合する楕円体を定義する。
【数１】
0006276751.tif 000002
【数２】
0006276751.tif 000003
【００４７】
楕円体は、それらの重心（すなわち平均位置）と、形状を定義する座標軸および大きさのセット（２次モーメント行列Ｓの固有値−固有ベクトル分解によって計算できる）とによって要約することができる。形状は、追加的に、計算された固有値に基づいて分布がどれくらい平面、円柱、または球かを記述する形状パラメータによって、要約することができる。平面はさらに、その法線（最も小さい固有値に対応する固有ベクトル）に関連付けられ、円柱は、その軸（最も大きい固有値に対応する固有ベクトル）に関連付けることができる。
【００４８】
２次モーメント行列Ｓのソート済み固有値λ１≦λ２≦λ３が与えられた場合、量：
【数３】
0006276751.tif 000004
は、０〜１の範囲の、ポイントの円柱らしさである。同様に、量：
【数４】
0006276751.tif 000005
は、０〜１の範囲の、ポイントの平面らしさである。
【００４９】
次いで、反復的な最適化アルゴリズムを使用してセンサ軌跡が推定され、ポイント・クラウドが登録されて、正確な３Ｄ地図が作成される。各反復で、入力軌跡推定値が与えられ、さらに補正されて、改善された出力軌跡推定値が生成される。次いでこの推定値を、次の反復のための入力として使用することができる。最初の反復は、ＩＭＵ１４５によって推定された回転運動から生成された、前の推定値を使用する。登録アルゴリズムを固定間隔（例えば毎秒１回）で軌跡のセグメントに適用して、測距装置および方位センサからデータが得られるのに伴って一番最近のデータを登録することができる。登録された軌跡セグメントをこのようにして累積する（かつセグメント間の連続性制約を維持する）ことにより、完全な軌跡を少しずつ得ることができる。
【００５０】
登録は、制約の線形システムに伴う最小化問題として実施される。このようなシステムを形成するには、軌跡を一定間隔でサンプリングすることによって軌跡を離散化しなければならない。後で補間を使用して、離散的な解が与えられた場合の連続的な軌跡を形成することができる。最適化は、軌跡に対する補正の解を出し、この結果、範囲データを最もよく示す平滑な軌跡となる。
【００５１】
アルゴリズムは、軌跡の、固定サイズの重なり合う時間セグメントに対して、順に作用する。例えば、データの第１の秒が処理され、次いでデータの次の秒（データの第１の秒と部分的に重なる）が処理される。
【００５２】
登録アルゴリズムの各反復で、制約のセットが生成される。各制約は、３つのタイプのうちの１つである。第１のタイプは平滑性制約を含み、これは、平滑運動の仮定、すなわち漸進的な加速制限などの物理的制約に基づいてスキャナ１０５（したがってスキャナ１０５が接続されている物体）がどのように動く可能性があるかに関するモデルを組み込む。第２のタイプの制約は初期条件の制約を含み、これは、現在の軌跡セグメントが前のセグメントと連続することを保証する（すなわち、現在のセグメントの始まりが、前のセグメントの終わりと一致するように制約されるべきである）。
【００５３】
第３のタイプの制約はマッチ制約を含み、これは、外部環境のレーザ測定値を考慮に入れる。この場合、関連するボクセルの対が識別される。これらのボクセルは、異なる時点で測定された、環境中の同じターゲットから生じたマッチであると推定される。ターゲットは、例えば、それらの位置および形状パラメータ化によって表されるボクセルとすることができる。このようなマッチは軌跡ポイントに対する制約を生成して、環境の特定の測定値が軌跡に沿った異なる既知の時点で取得済みであるためには、軌跡は、特定の方式で制約されなければならない。例えば、異なる時点で同じターゲットの２つの測定が行われるが、各測定時のスキャナ１０５のセンサ姿勢が正確にわからないと仮定する。識別されたボクセル・マッチが、２つのセンサ姿勢（相互に対して相対的な）を制約する。というのは、測定されたターゲットはおよそ同位置にあり整合するはずだからである。したがって、これらの測定値は、自由裁量で整合された２つのセンサ姿勢から来たものではあり得ない。
【００５４】
マッチは、ｋ最近傍（ｋＮＮ）探索を使用して決定される。ｋＮＮ探索は、ボクセルの表現を含む空間中のポイントが与えられた場合に、この空間中のｋ個の最も近いポイントを識別する。ｋＮＮ探索のための空間は、各ボクセルの位置情報と形状情報とを組み合わせた９次元空間である。これらの候補マッチが与えられれば、形状パラメータ（平面性、円柱性、球性）に基づいてマッチ制約を生成して重み付けすることができる。平面制約は、平面法線に沿って測定された重心間の距離と、法線の整合の差とが、最小化されるべきであることを示す。円柱形制約は、円柱軸から離れた重心間の距離と、軸の整合の差とが、最小化されるべきであることを示す。球形制約は、重心間の距離が最小化されるべきであることを示す。
【００５５】
各反復で、３つのタイプの制約を積み重ねて、線形制約のスパース・システムを形成することができる。このスパース・システムは、以下の形態の式の線形システムによって定義することができる。
【数５】
0006276751.tif 000006
上式で、δｒ’およびδｔ’は、サンプリング時間τ１〜τｎにおける軌跡補正であり、Ａ部分行列およびｂベクトルは、３つのタイプの線形制約、すなわちマッチ制約、平滑性制約、および初期条件を表す。
【００５６】
頑強な統計フレームワークが、コーシー分布に基づく重みを使用して、外れ値に対する頑強性をもたらす（例えば、上で生成されたマッチの全てが正しくなくてもよい）。次いで、線形システムに対する解が次の反復のための開始点として使用され、新しい入力軌跡を用いて新しい制約が形成されて、改善された軌跡推定値が生成される。アルゴリズムは、定義された許容度または最大反復回数に達するまで反復する。このアルゴリズムを定義する高レベルの擬似コードが、上に引用した論文（例えば、非特許文献１参照）にアルゴリズム１として出ている。
【００５７】
さらに他の例として、代替の登録アルゴリズムを、以下のように記述することができる。代替の登録アルゴリズムは、スキャナ１０５の軌跡と、環境を表す表面とを反復的に精緻化して、表面のレーザ測定値の投影エラーを最小限に抑えることができる。前の軌跡（最初はＩＭＵ１４５などの方位センサからの、それ以降は前の反復の出力からの）が与えられれば、全てのレーザ・ポイントは、世界共通のフレーム中に投影される。
【００５８】
特定の解像度（典型的には０．５ｍ×０．５ｍ×０．５ｍ）の仮想３Ｄグリッドがセットアップされ、同じグリッド・セルに含まれるどんなレーザ・ポイントも、共にグループ化される。十分なメンバシップを有する各レーザ・ポイント・グループに、楕円体が適合する。楕円体の重心および最も小さい固有ベクトルが、そのグリッド・セルについての初期平面（表面）推定値を定義する。平面の表面に対する、グループ中のポイントのエラー（すなわち各ポイントと表面との間の距離）を使用して、平面の位置および方位、ならびにスキャナ１０５のセンサヘッドの軌跡が精緻化される。
【００５９】
上に引用した論文（例えば、非特許文献１参照）に記述されているように、軌跡補正は、軌跡をサブサンプリングして、時間的に最も近い２つの軌跡サンプル間で軌跡参照を線形補間することによって、モデル化される。未知数のベクトル（ｘ）は、軌跡サブサンプル補正と、表面モデル補正との和集合からなる。各軌跡サブサンプル補正は、６つの自由度（並進に３つ、回転に３つ）を有し、それに対して表面補正は、３つの自由度（表面法線に沿った並進に１つ、表面法線に垂直な軸を中心とした回転に２つ）を有する。
【００６０】
しかし、各マッチ制約が２つの軌跡参照（マッチする各楕円体からの）を含む、論文（例えば、非特許文献１参照）に記述されているプロセスとは異なり、ここでは、各制約が、１つの軌跡参照および１つの表面参照を含む。有効な各レーザ・ポイントにつき、１つの表面制約がある。平滑性制約および初期条件制約は、上述の方法と同様にして定義することができる。３つのタイプの制約を積み重ねて、上記の式（５）で定義されるのと同様の高レベル構造の、線形制約のスパース・システムを形成することができる。（違いは、Ａｍａｔｃｈ行列の形、およびｘベクトルの内容にある。）
【００６１】
軌跡および表面補正は、反復的な繰返し加重最小２乗Ｍ推定量フレームワーク中で、線形化された制約システムから解が求められる。表面制約は、以下のように定義される残差ｒのコーシー分布に基づいて重み付けされる。
【数６】
0006276751.tif 000007
重みｗｉは、以下のように、各残差ｒｉに基づく。
【数７】
0006276751.tif 000008
上式で、ｒｂａｒは、エラーに対するソフト外れ値しきい値を定義する調整可能パラメータである。Ｍ推定量フレームワークは、外れ値がある場合に制約を頑強に最適化するための標準的な統計技法である。
【００６２】
重みの合計の相対的な変化がしきい値未満であるとき、または、固定数の反復が完了したときに、最適化は終了する。完全な解像度の軌跡補正は、サブサンプリングされた補正から補間され、レーザ・ポイントは、後続の反復および最終的な解のために再投影される。
【００６３】
図５を参照すると、本発明の一実施形態による、環境の３次元走査を得る方法が、全体的な流れ図に示されている。ステップ５０５で、測距装置が、反動性連結機構の第１の端部に接続される。例えば、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５が、コイルばね１１０の第１の端部１１５に接続される。
【００６４】
ステップ５１０で、反動性連結機構の第２の端部が、物体に接続される。例えば、コイルばね１１０の第２の端部１２０が、物体１２５に接続される。
【００６５】
ステップ５１５で、物体が環境の中で動かされて、環境に対する物体の加速が、反動性連結機構によって、物体に対する測距装置の運動に変換される。これにより、環境に対する測距装置の視野が増大する。例えば、矢印１３０で示す並進加速が、コイルばね１１０によって、矢印１３５で示す２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ１０５の回転運動に変換される。
【００６６】
ステップ５２０で、環境の３次元走査を定義するデータが、測距装置によって得られる。例えば、ビーム１４０からのＬＩＤＡＲデータが、環境中の表面から収集される。
【００６７】
任意で、ステップ５２５で、コンピュータ・システムが、測距装置に動作可能に結合される。コンピュータ・システムは、登録アルゴリズムを定義するプログラム・コード・コンポーネントを記憶したコンピュータ可読媒体を備える。このようなコンピュータ・システムの一例については後で詳細に述べる。
【００６８】
任意で、ステップ５３０で、コンピュータ・システムを使用してデータが処理されて、登録アルゴリズムが環境の３Ｄポイント・クラウドを定義する。
【００６９】
図６を参照すると、本発明のいくつかの実施形態による、３Ｄポイント・クラウドを定義するためのコンピュータ・システム６００を含むシステムのコンポーネントが、ブロック図に示されている。コンピュータ・システム６００は、少なくとも１つのプロセッサ６１０に動作可能に結合されたユーザ・インタフェース６０５を備える。メモリ６１５もまた、プロセッサ６１０に動作可能に結合される。メモリ６１５は、オペレーティング・システム６２０、アプリケーション６２５、および３Ｄポイント・クラウド・データ６３０を記憶する。ユーザ・インタフェース６０５は、限定ではないが例えばキーパッドおよびコンピュータ表示画面などのグラフィカル・ユーザ・インタフェース（ＧＵＩ）を含めた、ユーザ・インタフェースの組合せとすることができる。ネットワーク・インタフェース・カード６４０が、コンピュータ・システム６００を、有線またはワイヤレス接続６４５を介してインターネットなどの電子通信ネットワークまたはシステム１００に動作可能に結合できるようにする。図６は、例示のためのものに過ぎず、本発明のいくつかの実施形態によるコンピュータ・システム６００のいくつかのコンポーネントしか含まず、本発明の様々な実施形態を実現できる全てのデバイスに必要とされる様々なコンポーネントおよびコンポーネント間接続の完全な概略図とするものではないことを理解されたい。
【００７０】
メモリ６１５はまた、登録アルゴリズムを定義するコンピュータ可読プログラム・コード・コンポーネント６３５を含む。例えば、コンピュータ可読プログラム・コード・コンポーネント６３５がプロセッサ６１０によって処理されるとき、コンポーネント６３５は、本発明のいくつかの実施形態により、上述したように、環境の３Ｄ走査を得るための方法５００のステップ５３０を実行するように構成される。
【００７１】
図７を参照すると、本発明の代替実施形態による３Ｄ走査ビーム・システム７００の部分切断側面の概略図が示されている。システム７００は、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ７０５の形態の測距装置と、浮き７１０、流体７１５、および基部７２０の形態の反動性連結機構とを備える。反動性連結機構の第１の端部７２５（浮き７１０の上端部の形態）が、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ７０５に接続される。反動性連結機構の第２の端部７３０（基部７２０の形態）が、物体（図示せず）に接続される。流体７１５を基部７２０の内部に保持することと、浮き７１０を基部７２０の中心に留めることの両方のために、弾性膜などのカバー７３５を使用することができる。
【００７２】
上述した非流動性の反動性連結機構と同様、システム７００によれば、物体の並進加速（矢印７４０で示す）が、反動性連結機構によって、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ７０５の回転運動（矢印７４５で示す）に変換される。したがって、基部７２０とスキャナ７０５との間の流動性結合が、複数の自由度で、スキャナ７０５の運動の意図された励起をもたらすことができる。当業者には理解されるであろうが、上下の力またはねじれもしくは旋回トルクによって引き起こされる加速を含めた、基部７２０の他の加速もまた、基部７２０内部での流体７１５の「波打ち」を誘発することになり、したがって、スキャナ７０５の多様かつ準ランダムな３Ｄ運動を誘発することになる。次いで、スキャナ７０５および関連するビーム７５０のこのような３Ｄ運動を使用して、環境を走査することができる。
【００７３】
本発明の方法のいくつかのステップをコンピュータ・プログラム・コード中に実装できること、および、様々なプログラミング言語およびコード化実装形態を使用して本明細書に記載の方法を実現できることは、当業者には明らかであろう。さらに、ソフトウェアに含まれるコンピュータ・プログラムは、本明細書に記載の特定の制御フローに限定されるものとはせず、コンピュータ・プログラムのステップの１つまたは複数は、並列でまたは順番に実施されてよい。コンピュータ・プログラムによって制御される実装形態のコンテキストで述べた動作の１つまたは複数を、別の方法としてハードウェア電子コンポーネントとして実現することもできる。
【００７４】
図８を参照すると、本発明のさらに他の実施形態による３Ｄ走査ビーム・システム８００の斜視図が示されている。システム１００と同様、システム８００は、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ８０５の形態の測距装置と、コイルばね８１０の形態の反動性連結機構とを備える。コイルばね８１０の第１の端部８１５は、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ８０５に接続される。コイルばね８１０の第２の端部８２０は、ハンドル８２５に接続される。次いで、ハンドル８２５の並進加速（矢印８３０で示す）が、反動性連結機構によって、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ８０５の回転運動（矢印８３５で示す）に変換される。
【００７５】
しかし、システム８００はさらに、カメラ８４０の形態の撮像デバイスも備える。２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ８０５のビーム８４５、および、カメラ８４０の重なる視野８５０もまた示されている。追加の撮像デバイスを使用することで、カラー化が必要とされる場合などに、システム８００からの大きな付加利益を可能にすることができる。したがって、カメラ８４０からのデータを使用して、色、テクスチャ、強度、または他の測定値を、スキャナ８０５から収集されたレンジ・ポイントのいくつかまたは全てにマッピングすることができる。
【００７６】
例えば、通常のレーザ・スキャナは、測定された各ポイントにつきレンジ値を返すが、測定された表面の色に関する情報はない。（レーザ・スキャナによっては、「強度」値を返すものもあり、この値は、場面のグレースケール写真を生成することができる。）したがって、ポイント・クラウドを「カラー化」するための一般的な手法は、カラー・カメラを使用することである。カメラおよびレーザは較正され（通常は最初のセットアップ時に１度）、これにより２つのセンサ間の幾何形状が決定される。次いで、レーザによって測定されたレンジ・ポイントをカメラ画像平面に投影することができ、レーザ・ポイントが着地した画素の色が、そのレーザ・ポイントについての色を決定する。各センサの視野に応じて、いくつかのポイントはカメラ視野の外部にある場合があり、したがってそれらに色を割り振ることはできない。
【００７７】
本システム８００によれば、カメラ８４０は、２Ｄレーザ・ビーム・スキャナ８０５の本体に取り付けられる。したがって、カメラ８４０はスキャナ８０５と共に動き、単一の静的なレーザ−カメラ較正を完了させることができる。このような単一較正は、理論的には、システム８００の寿命にわたって有効のままとすることができる（装着が完全に強固でありセンサが時間の経過に伴って変化しないと仮定した場合。そうでない場合は、較正を定期的に更新する必要があるであろう）。
【００７８】
レーザ・レンジファインダをカメラに対して較正するための技法は、当技術分野で知られている。例示的な刊行物がある（例えば、非特許文献２、３、４参照。）。
【００７９】
データが収集されるときにカメラ８４０は一般に動いているので、カメラ８４０からのデータは、モーション・ブラーの影響を受ける可能性がある。したがって、動きを補正するための解決法を利用することができる。例えば、このような動き補正アルゴリズムが刊行物に記載されている。（例えば、非特許文献５、６参照。）モーション・ブラーは、さらに、または別の方法として、シャッタ速度、開口、およびＩＳＯなど、カメラ露出設定を制御することによって低減または除去することもできる。
【００８０】
本発明のさらに別の実施形態によれば、カメラ８４０は、ハンドル８２５中に装着されてよい。この場合、カメラ８４０とレーザ・ビーム・スキャナ８０５は、強固に取り付けされない。したがって、例えばカメラ・データとレーザ・データの両方に現れるエッジなどの特徴を使用して、「較正」を動的に計算する必要がある。当業者には理解されるであろうが、コーナ、勾配、またはより抽象的なタイプの特徴を使用することもできる。ハンドル８２５中の追加の慣性計測ユニット（ＩＭＵ）（図示せず）がシステムに備わってもよく、このＩＭＵを使用して較正解決法を制約することができる。
【００８１】
「色」および「カラー化」はカラー可視光カメラに特有の用語であることを、当業者なら理解するであろう。しかし、カメラ８４０は、可視光カメラ、熱測定を提供するための赤外線カメラ、紫外線（ＵＶ）光カメラ、およびハイパースペクトル・データ撮像デバイスを含めた、様々なタイプの撮像デバイスを含みうる。
【００８２】
要約すれば、本発明の実施形態は、ロボット工学、測量、ゲーミング、車両安全、オブジェクト・モデリング、地中貫入レーダを使用した岩および土壌の分析応用例、消防、ならびに初動要員の応用例を含めた、様々な応用例で使用することができる。本発明のシステムを使用して、地図の作成および／または自己位置の推定、物体検出、ならびに撮像などの機能を、はるかに経済的かつ効率的に実施することができる。
【００８３】
本発明の様々な実施形態に関する以上の記述は、当業者に対する記述の目的で提供するものである。この記述は、網羅的なものとはせず、また、開示される単一の実施形態に本発明を限定するものともしない。上述したように、本発明に対する多くの代替形および変形が、以上の教示の当業者には明らかであろう。したがって、いくつかの代替実施形態について特に論じたが、他の実施形態も明らかであろうし、あるいは当業者によって比較的容易に開発できるであろう。したがって、本特許明細書は、本明細書で論じた本発明の全ての代替形、修正、および変形、ならびに、上述した本発明の趣旨および範囲に含まれる他の実施形態を包含するものとする。
【００８４】
特許請求の範囲における限定は、特許請求の範囲で使用される言語に基づいて広く解釈されるべきであり、そのような限定は、本明細書に述べた特定の例に限定されるべきではない。本明細書において、用語「本発明」は、本開示内の１つまたは複数の態様への言及として使用される。用語「本発明」は、クリティカルな要素の識別として誤って解釈されるべきではなく、全ての態様および実施形態に適用されるものとして誤って解釈されるべきではなく、また、特許請求の範囲を限定するものとして誤って解釈されるべきではない。
【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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