(57)【要約】【課題】  人工マークを利用した知能型システムの自己位置認識装置を提供する。【解決手段】  知能型システムが走行する走行域内に設置されると共に互いに異なる色相を有する複数の多角形を含む人工マークの設置位置を示す人工マーク位置情報を、前記人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組合わせを示す組合せ情報とを、前記人工マークの射影不変比と関連付けてデータベースと、  前記知能型システムの撮像手段による撮像画像で検出された人工マークの射影不変比を算出する射影不変比算出部と、  前記データベースを算出された射影不変比に基づいて検索し、人工マーク位置情報を獲得する検索部と、  前記検索部において獲得された人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を求める位置情報分析部とを含む知能型システムの自己位置認識装置。【選択図】      図３
2005070043.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の色相を有する平面を提供する段階と、
前記第１の色相と異なる色相であって、互いに異なる色相を有する複数の多角形を前記平面内に配列し、前記複数の多角形の色相の組み合わせにより、人工マークの区別を可能にする段階と、
を有する人工マーク構成方法。
【請求項２】
前記複数の多角形は、前記平面において１次元的若しくは２次元的に配列される
ことを特徴とする請求項１に記載の人工マーク構成方法。
【請求項３】
前記平面の前記複数の多角形を挟んで向き合う両側部に、前記第１の色相および前記複数の多角形の有する色相とは異なる色相を有する側面領域を設ける段階
をさらに備えることを特徴とする請求項１に記載の人工マーク構成方法。
【請求項４】
知能型システムが走行する走行域内にあらかじめ設けられていると共に互いに異なる色相を有する複数の多角形を含む人工マークを用いて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を認識する知能型システムの自己位置認識装置であって、
前記人工マークに割り当てられた固有の識別番号と、前記人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報と、前記人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組合わせを示す組合せ情報とを、前記人工マークの射影不変比と関連付けて、前記複数の人工マークの各々について記憶するデータベースと、
前記知能型システムに設けられた撮像手段が取得した撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出する射影不変比算出部と、
前記データベースを、前記射影不変比算出部において算出された射影不変比に基づいて検索し、当該射影不変比に合致する射影不変比を有する人工マークに関連づけられた人工マーク位置情報を獲得する検索部と、
前記検索部において獲得された人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を求める位置情報分析部と、
を含むことを特徴とする知能型システムの自己位置認識装置。
【請求項５】
前記人工マークは、第１の色相を有する平面と、前記平面において１次元的若しくは２次元的に配列された複数の多角形とを含んで構成され、前記複数の多角形の各々は、前記第１の色相と異なる色相であって、互いに異なる色相を有している
ことを特徴とする請求項４に記載の知能型システムの自己位置認識装置。
【請求項６】
前記平面の前記複数の多角形を挟んで向き合う両側部には側面領域が設けられており、前記側面領域は、前記第１の色相および前記複数の多角形の有する色相とは異なる色相を有している
ことを特徴とする請求項５に記載の知能型システムの自己位置認識装置。
【請求項７】
前記位置情報分析部は、前記撮像画像において検出された人工マークが有する実際の高さと幅の情報と、前記検出された人工マークの撮像画像における高さと幅の情報と、撮像画像における画素単位を物理的な単位に換算するスケールファクターとを利用して、前記知能型システムの、前記撮像画像において検出された人工マークに対する方位と距離の情報を含んで構成される前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の知能型システムの自己位置認識装置。
【請求項８】
前記位置情報分析部は、前記撮像画像において検出された人工マークに含まれる多角形が有する実際の形態が正円であり、前記撮像画像において検出された前記多角形の形態が楕円である場合、
前記楕円を表す円錐曲線式を、正円を表す円錐曲線式に変換し、これら２つの円錐曲線式の間の関係式から、前記知能型システムの、検出された人工マークに対する方位と距離の情報を含んで構成される前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項４に記載の知能型システムの自己位置認識装置。
【請求項９】
知能型システムが走行する走行域内にあらかじめ設けられていると共に互いに異なる色相を有する複数の多角形を含む人工マークを用いて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を認識する知能型システムの自己位置認識方法であって、
（ａ）人工マークに割り当てられた固有の識別番号と、前記人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報と、前記人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組合わせを示す組合せ情報とを、前記人工マークの射影不変比と関連付けて、データベース化する段階と、
（ｂ）撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出し、算出された射影不変比に基づいて、前記データベースを検索し、前記算出された射影不変比に合致する射影不変比を有する人工マークに関連づけられた人工マーク位置情報を獲得する段階と、
（ｃ）前記人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を求める段階と、を含むことを特徴とする知能型システムの自己位置認識方法。
【請求項１０】
前記人工マークは、第１の色相を有する平面と、前記平面において１次元的若しくは２次元的に配列された複数の多角形とを含んで構成され、前記複数の多角形の各々は、前記第１の色相と異なる色相であって、互いに異なる色相を有している
ことを特徴とする請求項９に記載の知能型システムの自己位置認識方法。
【請求項１１】
前記平面の前記複数の多角形を挟んで向き合う両側部には側面領域が設けられており、前記側面領域は、前記第１の色相および前記複数の多角形の有する色相とは異なる色相を有している
ことを特徴とする請求項１０に記載の知能型システムの自己位置認識方法。
【請求項１２】
前記（ｃ）段階では、撮像画像において検出された人工マークが有する実際の高さと幅の情報と、前記検出された人工マークの撮像画像における高さと幅の情報と、そして撮像画像における画素単位を物理的な単位に換算するスケールファクターとを利用して、
前記知能型システムの、前記撮像画像において検出された人工マークに対する方位と距離の情報を含んで構成される前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項９に記載の知能型システムの自己位置認識方法。
【請求項１３】
前記（ｃ）段階では、前記撮像画像において検出された人工マークに含まれる多角形のが有する実際の形態が正円であり、前記撮像画像において検出された前記多角形の形態が楕円である場合、
前記楕円を表す円錐曲線式を、正円を表す円錐曲線式に変換し、これら２つの円錐曲線式の間の関係式から、前記知能型システムの、検出された人工マークに対する方位と距離の情報を含んで構成される前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項９に記載の知能型システムの自己位置認識方法。
【請求項１４】
走行域内にあらかじめ設けられた複数の人工マークを用いて、前記走行域内における位置を認識する知能型システムであって、
前記走行域を撮像して撮像画像を獲得する撮像部と、
前記撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出し、当該射影不変比に基づいて、前記検出された人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報を獲得し、当該人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を示す現在位置情報を求める主制御部と、
前記現在位置情報に基づいて、前記知能型システムの駆動を制御する駆動制御部と
を備えることを特徴とする知能型システム。
【請求項１５】
前記主制御部は、
前記人工マークに割り当てられた固有の識別番号と、前記人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報と、前記人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組合わせを示す組合せ情報とを、前記人工マークの射影不変比と関連付けて、前記複数の人工マークの各々について記憶するデータベースと、
前記知能型システムに設けられた撮像手段が取得した撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出する射影不変比算出部と、
前記データベースを、前記射影不変比算出部において算出された射影不変比に基づいて検索し、当該射影不変比に合致する射影不変比を有する人工マークに関連づけられた人工マーク位置情報を獲得する検索部と、
前記検索部において獲得された人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を示す現在位置情報を求める位置情報分析部と、
を含むことを特徴とする請求項１４に記載の知能型システム。
【請求項１６】
前記人工マークは、第１の色相を有する平面と、前記平面において１次元的若しくは２次元的に配列された複数の多角形とを含んで構成され、前記複数の多角形の各々は、前記第１の色相と異なる色相であって、互いに異なる色相を有している
ことを特徴とする請求項１４に記載の知能型システム。
【請求項１７】
前記平面の前記複数の多角形を挟んで向き合う両側部には側面領域が設けられており、前記側面領域は、前記第１の色相および前記複数の多角形の有する色相とは異なる色相を有している
ことを特徴とする請求項１６に記載の知能型システム。
【請求項１８】
前記主制御部は、前記撮像画像において検出された人工マークが有する実際の高さと幅の情報と、前記検出された人工マークの撮像画像における高さと幅の情報と、撮像画像における画素単位を物理的な単位に換算するスケールファクターとを利用して、
前記知能型システムの、前記撮像画像において検出された人工マークに対する方位と距離の情報を含んで構成される前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項１４に記載の知能型システム。
【請求項１９】
前記主制御部は、前記撮像画像において検出された人工マークに含まれる多角形が有する実際の形態が正円であり、前記撮像画像において検出された前記多角形の形態が楕円である場合、
前記楕円を表す円錐曲線式を、正円を表す円錐曲線式に変換し、これら２つの円錐曲線式の間の関係式から、前記知能型システムの、検出された人工マークに対する方位と距離の情報を含んで構成される前記位置情報を取得する
ことを特徴とする請求項１４に記載の知能型システム。
【請求項２０】
コンピュータを、
（ａ）人工マークに割り当てられた固有の識別番号と、前記人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報と、前記人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組合わせを示す組み合わせ情報とを、前記人工マークの射影不変比と関連付けて、データベース化する手段と、
（ｂ）撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出し、算出された射影不変比に基づいて、前記データベースを検索し、前記射影不変比に合致する射影不変比を有する人工マークに関連づけられた人工マーク位置情報を獲得する手段と、
（ｃ）前記人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を求める手段
として機能させるプログラムを記憶したコンピュータで読取可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は知能型システムの自律走行のための人工マーク構成方法、人工マークを利用した知能型システムの自己位置認識装置及び方法、並びにそれを利用した知能型システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
最近、無人航空機、無人車両、モバイルロボット、知能型交通システムのような知能型システムに対する関心が高まるにつれて、これに対する活発な研究が進められている。特に、知能型システムの自己位置（現在位置）を認識するローカリゼーション（位置測定）について多様な方法が提案されている。
【０００３】
ローカリゼーションのために室外では衛星位置確認システム（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ：ＧＰＳ）を利用する。一方、室内では通常ガイドレール、能動型マーク、受動型マーク、自然型マークのような手段を利用する。室内のローカリゼーション手段のうちガイドレール、能動型マークや自然型マークは、維持管理が難しく、実用性が低下するため、受動型マークが広く用いられている。
【０００４】
受動型マークに関しては多様な形態が提案されており、そのうち最も代表的なものとして、一定サイズを有する四角形平面を所定数の小さな四角形に分割した後、小さな四角形を２進化させて製作し、マークの２進コードによって場所情報または方向情報などを表す方式がある。
しかし、このような受動型マークを使用する場合、知能型システムによって画像を撮像した後にマークの検出にかかる時間が長く、また、白黒よりなるので区別力が低下することがあった。さらに、知能型システムに設置されるカメラのマークに対する位置によって正確な位置情報を提供できないので、使用上の制約が発生する問題点がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明が解決しようとする技術的課題は、知能型システムに設置されるカメラによって撮像された画像からマークに対するカメラの位置に関係なく検出可能な人工マークを構成する方法を提供することである。
本発明が解決しようとする他の技術的課題は、知能型システムに設置されるカメラによって撮像された画像からマークに対するカメラの位置に関係なく検出可能な人工マークを利用した知能型システムの自己位置認識装置及び方法を提供することである。
本発明が解決しようとするさらに他の技術的課題は、前記人工マークを利用した自己位置認識装置及び方法を採用した知能型システムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、第１の色相を有する平面を提供する段階と、前記第１の色相と異なる色相であって、互いに異なる色相を有する複数の多角形を前記平面内に配列し、前記複数の多角形の色相の組み合わせにより、人工マークの区別を可能にする段階と、
を有する人工マーク構成方法に関するものである。
この人工マーク構成方法は、第１の色相を有する所定サイズの平面と、前記平面内に２次元的に配列されており、前記第１の色相と異なる色相であって、かつ互いに相異なる色相を有する少なくとも５個以上の多角形とよりなり、前記多角形の配列順序によって特定情報を有することを特徴とする。
【０００７】
また、人工マーク構成方法は、第１の色相を有する所定サイズの平面と、前記平面内に１次元的に配列されており、前記第１の色相と異なる色相であって、かつ互いに相異なる色相を有する少なくとも４個以上の多角形とよりなり、前記多角形の配列順序によって特定情報を有することを特徴とする。
【０００８】
本発明は、知能型システムが走行する走行域内にあらかじめ設けられていると共に互いに異なる色相を有する複数の多角形を含む人工マークを用いて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を認識する知能型システムの自己位置認識装置に関するものである。
この知能型システムの自己位置認識装置は、前記人工マークに割り当てられた固有の識別番号と、前記人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報と、前記人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組合わせを示す組合せ情報とを、前記人工マークの射影不変比と関連付けて、前記複数の人工マークの各々について記憶するデータベースと、前記知能型システムに設けられた撮像手段が取得した撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出する射影不変比算出部と、前記データベースを、前記射影不変比算出部において算出された射影不変比に基づいて検索し、当該射影不変比に合致する射影不変比を有する人工マークに関連づけられた人工マーク位置情報を獲得する検索部と、前記検索部において獲得された人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を求める位置情報分析部とを含んで構成される。
【０００９】
さらに、本発明は、知能型システムが走行する走行域内にあらかじめ設けられていると共に互いに異なる色相を有する複数の多角形を含む人工マークを用いて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を認識する知能型システムの自己位置認識方法に関するものである。
この知能型システムの自己位置認識方法は、（ａ）人工マークに割り当てられた固有の識別番号と、前記人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報と、前記人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組合わせを示す組合せ情報とを、前記人工マークの射影不変比と関連付けて、データベース化する段階と、（ｂ）撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出し、算出された射影不変比に基づいて、前記データベースを検索し、前記算出された射影不変比に合致する射影不変比を有する人工マークに関連づけられた人工マーク位置情報を獲得する段階と、（ｃ）前記人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、前記知能型システムの前記走行域内における位置を求める段階とを含んで構成される。
【００１０】
さらに、本発明は、走行域内にあらかじめ設けられた複数の人工マークを用いて、前記走行域内における位置を認識する知能型システムに関するものである。
この知能型システムは、前記走行域を撮像して撮像画像を獲得する撮像部と、前記撮像画像において検出された人工マークの射影不変比を算出し、当該射影不変比に基づいて、前記検出された人工マークの前記走行域内における設置位置を示す人工マーク位置情報を獲得し、当該人工マーク位置情報と、前記知能型システムと前記検出された人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、記知能型システムの前記走行域内における位置を示す現在位置情報を求める主制御部と、前記現在位置情報に基づいて、前記知能型システムの駆動を制御する駆動制御部とを含んで構成される。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、２次元的あるいは１次元的に配列され、かつ相異なる色相よりなる複数の多角形で人工マークを構成して走行場所の任意の位置に設置した後、移動体のカメラを利用して人工マークを検出及び認識し、認識された人工マークの人工マーク位置情報及びカメラと人工マークと間の距離情報を利用して移動体の位置を分析する。したがって、人工マーク検出にかかる時間が非常に短く、撮像画像に非線形的な特徴が存在しても正確に人工マーク及び人工マークの形態を検出できるので、人工マークを撮像するために移動体のカメラに対する別途の操作は不要である。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、添付された図面を参照して本発明の望ましい一実施例について詳細に説明する。
【００１３】
図１Ａ及び図１Ｂは、本発明の第１及び第２実施例による人工マークの形態を示す図面である。
図１Ａに示すように、第１実施例の人工マークは、所定高さＨと所定幅Ｗとを有する平板１１０上に二次元的に配列された複数の多角形（第１多角形１２１〜第５多角形１２９）から構成される。これら複数の多角形（第１多角形１２１〜第５多角形１２９）は、それぞれ異なる色相を有している。
また、平板１１０は、これら複数の多角形（第１多角形１２１乃至第５多角形１２９）有するの色相とは異なる色相を有している。
【００１４】
本実施の形態では、これら複数の多角形（第１多角形１２１〜第５多角形１２９）の形状が円形であり、多角形の数が５個である場合を例に挙げて説明したが、本発明は、この態様に限定されるものではない。
よって、これら多角形（第１多角形１２１〜第５多角形１２９）の形状は、三角形、四角形、六角形、そして楕円形など、任意の多角形に決定可能である。また、これら複数の多角形の数も５個以下であっても５個以上であっても良い。
【００１５】
また、平板１１０の形状も四角形である場合を例に挙げているが、この形状に限定されるものでなく、任意に設定可能である。例えば、平板１１０の形状を円形とすることも可能である。
なお、これら複数の多角形（第１多角形１２１〜第５多角形１２９）の配列順序を変更することにより、人工マークの種類を変更することができる。
よって、本実施の形態では、合計５つの多角形が平板１１０上に設けられいるので、人工マークは、１２０（＝５！）通りの形態（種類）を有すことができる。
【００１６】
図１Ｂに示すように、第２実施例による人工マークは、所定高さＨと所定幅Ｗとを有する平板１３０上に二次元的に配列された複数の多角形（第１多角形１４１〜第５多角形１４９）と、平板１３０の両側部に位置する側面四角形部１５１，１５３とより構成される。そして、これら複数の多角形（第１多角形１４１〜第５多角形１４９）は、それぞれ異なる色相を有している。
平板１３０は、これら複数の多角形（第１多角形１４１〜第５多角形１４９）の有する色相とは異なる色相を有している。また、各側面四角形部１５１，１５３は同じ色相を有しているが、この側面四角形部１５１、１５３の色相は、前記した平板１３０や、複数の多角形（第１多角形１４１〜第５多角形１４９）の有する色相とは異なっている。
図１Ａに示された第１実施例の場合と同様に、本実施の形態では、これら複数の多角形（第１多角形１４１〜第５多角形１４９）の形状が円形であり、多角形の数が５個である場合を例に挙げて説明したが、本発明は、この態様に限定されるものではない。
よって、これら多角形（第１多角形１４１〜第５多角形１４９）の形状は、三角形、四角形、六角形、そして楕円形など、任意の多角形に決定可能である。また、これら複数の多角形の数も５個以下であっても５個以上であっても良い。
【００１７】
図２Ａ及び図２Ｂは、本発明の第３及び第４実施例による人工マークの形態を示す図面である。
図２Ａに示すように、第３実施例による人工マークは、所定高さＨと所定幅Ｗとを有する平板２１０上に一次元的に配列された複数の多角形（第１多角形２２１〜第４多角形２２７）から構成される。これら複数の多角形（第１多角形２２１〜第４多角形２２７）は、それぞれ異なる色相を有している。
ここで、本実施の形態では、これら複数の多角形（第１多角形２２１〜第４多角形２２７）の形状が、前記した第１実施例及び第２実施例の場合と同様に、それぞれ円形であり、多角形の数が４個である場合を例に挙げて説明したが、この態様に限定されるものではない。
よって、これら多角形（第１多角形２２１〜第５多角形２２９）の形状は、前記した第１実施例及び第２実施例の場合のように、任意の多角形に決定可能である。また、これら複数の多角形の数も、４個以上であっても４個以下であっても良い。
ここで、これら複数の多角形（第１多角形２２１〜第４多角形２２７）の配列順序を変更することにより、人工マークの種類を変更することができる。
よって、本実施の形態では、合計４つの多角形が平板２１０上に設けられいるので、人工マークは、２４（＝４！）通りの形態（種類）を有すことができる。
【００１８】
図２Ｂを参照すれば、第４実施例による人工マークは、所定高さＨと所定幅Ｗとを有する平板２３０上に一次元的に配列された複数の多角形（第１多角形２４１〜第４多角形２４７）と、平板２３０の両側部に位置する側面四角形部２５１，２５３とより構成される。そして、これら複数の多角形（第１多角形２４１〜第４多角形２４７）は、それぞれ異なる色相を有している。
ここで、本実施の形態では、これら複数の多角形（第１多角形２４１〜第４多角形２４７）の形状が、前記した第３実施例の場合と同様に、それぞれ円形であり、多角形の数が４個である場合を例に挙げて説明したが、この態様に限定されるものではない。
よって、これら多角形（第１多角形２２１〜第５多角形２２９）の形状は、前記した第１実施例及び第２実施例の場合のように、任意の多角形に決定可能である。また、これら複数の多角形の数も、４個以上であっても４個以下であっても良い。
【００１９】
図１Ａ乃至図２Ｂに示した人工マークは、知能型システムなどの走行場所（走行域）内の複数の異なる位置（特定位置）に設置されており、各特定位置毎に、人工マークの種類が異なるように、設定される。
また、本発明による自己位置認識装置及び方法は、人工マークの位置情報の抽出時に周辺の環境やノイズに影響を受けない射影不変比情報を使用するので、知能型システムによって取得された人工マークの映像に歪曲が発生しても正確な位置推定を行える。
【００２０】
図３は、本発明に係る自己位置認識装置を含む知能型システム、知能型システムが移動体３９０である場合の、その構成を示すブロック図である。
この知能型システム（移動体３９０）は、撮像部３１０と、画像処理部３３０と、主制御部３５０と、駆動制御部３７０とを主要部として含んで構成される。
ここで、移動体３９０は、走行車輪のような走行手段を有するものとして、例示される。
また、主制御部３５０は、射影不変比算出部３６１と、検索部３６３と、位置情報分析部３６５とを含んで構成される。
【００２１】
図３を参照して、撮像部３１０は、標準的なカラーＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ）カメラや、インターネットサーバと結合されたウェブカメラである。
ウェブカメラの場合、一般的なＣＣＤカメラに比べて歪曲現象が生じやすいという短所があるが、コストが低くて容易に普及しやすいという長所を有している。
本実施の形態に係る移動体３９０では、自己位置認識時に射影不変比情報を利用する構成となっているため、撮像部３１０として、高コストのＣＣＤカメラの代わりに低コストのウェブカメラを使用しても良い認識結果を有しうる。
したがって、ウェブカメラを撮像部３１０として採用すると、移動体３９０の自己位置認識機能を低コストで行うことができることになる。
撮像部３１０は、例えば、移動体３９０の上部に設置される。撮像部３１０は、移動体３９０の走行する場所（走行域）を撮像し、撮像された画像を画像処理部３３０に提供するものである。
【００２２】
画像処理部３３０は、撮像部３１０から出力された画像（撮像画像）から、人工マークを検出するものである。
図１Ａに示された人工マークを例に挙げて説明すると、画像処理部３３０は、ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮ（Ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  Ｄｅｎｓｉｔｙ  Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ）アルゴリズムに基づいて、撮像画像から複数の多角形（第１多角形〜第５多角形）が配列された平板１１０を検出する。そして、その中から、複数の多角形（第１多角形１２１〜第５多角形１２９）を検出し、各多角形の座標値を求める。
【００２３】
ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮアルゴリズムについては、Ｍ.Ｉｓａｒｄ及びＡ.Ｂｌａｋｅによる“Ｃｏｎｔｏｕｒ ｔｒａｃｋｉｎｇ ｂｙ ｓｔｏｃｈａｓｔｉｃ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｏｆ ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ”（Ｅｕｒ．Ｃｏｎｆ．ｏｎ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ（ＥＣＣＶ），ｐａｇｅｓ ３４３−３５６，１９９６）とＭ.Ｉｓａｒｄ及びＡ.Ｂｌａｋｅによる“Ｄｏｎｄｅｄｓａｔｉｏｎ−ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ ｄｅｎｓｉｔｙ ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｖｉｓｕａｌ ｔｒａｃｋｉｎｇ”（Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｖｉｓｉｏｎ，２９（１）：５−２８，１９９８）に詳細に記載されている。
【００２４】
このように、画像処理部３３０は、撮像画像から人工マークを検出し、検出した人工マークに含まれる複数の多角形（第１多角形から第５多角形）の座標値を求める。そして、画像処理部３３０は、求めた座標値を主制御部３５０に提供する。
この際、画像処理部３３０は、検出した人工マークに含まれる複数の多角形（第１多角形から第５多角形）毎に従来公知のカラーマッチングを行い、各多角形の有する色相を示す色相データを生成し、前記した各多角形の座標値と共に主制御部３５０に提供することが好ましい。
【００２５】
この時、ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮアルゴリズム以外にラインフィッティングやサークルフィッティングのような既存の他のアルゴリズムを使用しても良い。
なお、映像において、人工マークのような標識検出に使用されるＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮアルゴリズム、ラインフィッティングやサークルフィッティングアルゴリズムは一般的なものであるので、ここではこれについての細部的な説明を省略する。
【００２６】
主制御部３５０は、移動体３９０を運用するための全般的な制御を行い、本発明に係る移動体の自己位置認識方法に基づいたアルゴリズムを行うものである。
この主制御部３５０は、射影不変比算出部３６１と、検索部３６３と、位置情報分析部３６５とを含んで構成される。
【００２７】
射影不変比算出部３６１は、画像処理部３３０から入力された人工マークの各多角形（第１多角形〜第５多角形）の座標値を利用して、撮像画像において検出された人工マークの射影不変比（ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ  ｉｎｖａｒｉａｎｔ）を算出するものである。
このように射影不変比を利用するのは、撮像画像で出現する非線形的な特性や、検出された人工マークの傾斜角度に関係なく、確実に人工マークを認識できるからである。
【００２８】
検索部３６３は、射影不変比算出部３６１において算出された射影不変比に基づいてデータベースを検索し、算出された射影不変比に対応する人工マークの走行場所（走行域）内のグローバル位置（人工マーク位置情報）を獲得するものである。
ここで、検索部３６３により検索されるデータベースには、人工マークに割り当てられた固有の識別番号と、人工マークの走行域内における設置位置を示す人工マーク位置（グローバル位置）情報と、人工マークに含まれる複数の多角形の色相の組み合わせを示す組み合わせ情報の、人工マークの射影不変比との関連づけが、記憶されている。この関連づけは、移動体３９０の走行場所（走行域）内に設置された総ての人工マークについて行われている。
なお、このデータベースは、図示しない記憶手段に予め記憶されている。
【００２９】
位置情報分析部３６５は、検索部３６３において獲得されたグローバル位置（人工マーク位置）情報と、撮像部３１０と人工マークとの間の位置関係を示す位置情報とに基づいて、移動体３９０の走行場所内におけるグローバル位置（現在位置）を取得するものである。
ここで、位置情報には、移動体３９０の、撮像画像において検出された人工マークに対する方位や、移動体３９０と人工マークとの距離に関する情報などが含まれている。
さらに、位置情報分析部５３０は、取得された移動体３９０の現在位置を利用して、あらかじめ入力されている移動経路プログラムに基づいて、移動体３９０の移動方向及び移動速度を決定し、これを移動命令として駆動制御部３７０に出力するものである。
【００３０】
駆動制御部３７０は、位置情報分析部３６５から入力された移動命令に基づいて移動体３９０の移動方向及び移動速度を制御すものである。
すなわち、駆動制御部３７０は、あらかじめ入力されている移動経路プログラムに基づいて次の位置に移動させるように走行用モータなどの走行装置に移動命令を出力することによって前進、後進、方向転換のような移動体３９０の駆動を制御する。
【００３１】
図４は、図３に示された撮像部３１０を数学的にモデリングするピンホールカメラモデルを示す図面である。
図４を参照すれば、ピンホールカメラモデルにおける映像の射影変換式は次式（１）のように表すことができる。
【００３２】
【数１】
2005070043.tif 000003
【００３３】
ここで、（ｕ,ｖ,１）は映像（イメージ）面で定義された点ｑの座標であり、（Ｘ,Ｙ,Ｚ,１）は物体座標系で対応する点Ｐの座標であり、ｔijは物体面と映像面との間の変形マトリックスのｉｊ番目の要素である。
【００３４】
この時、対象物体が２次元平面に投影されている場合、すなわち、Ｚ＝０の場合、前記式（１）は、次式（２）のように変換される。
【００３５】
【数２】
2005070043.tif 000004
【００３６】
前記式（１）及び（２）に示すように、対象物体から映像を取得する過程は非線形的である。しかしながら、前記式（２）に示すような非線形的な射影変換式をそのまま使用せずに、撮像部３１０によって取得された２次元映像に、図５に示すような線形化した射影変換を使用できる。
【００３７】
図５は、図３に示す撮像部３１０で線形性が成立つ条件を示す図面である。
図５に示すように、撮像部３１０から物体までの距離Ｓが物体のサイズＳ0よりも十分に長い場合、前記式（２）に示されている非線形的な射影変換式は、次式（３）に示す線形化した射影変換式に変換される。
【００３８】
【数３】
2005070043.tif 000005
【００３９】
ここで、前記式（１）乃至（３）の条件を満たす線形化された記述子として、フーリエ記述子がある。
フーリエ記述子では、２次元の物体のイメージの外郭線に対して２次元フーリエ変換を行うことで得られるフーリエ係数により、物体のイメージが表現される。しかし、この手法は、撮像部３１０の線形性が保障される場合（すなわち、撮像部３１０と物体との離間距離が十分大きい場合）にだけ適用可能である。
【００４０】
したがって、本発明では、このような制約を克服するために、撮像部３１０によって取得された映像を射影不変比（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｖｅ  Ｉｎｖａｒｉａｎｔ）Ｉを使用して分析する。
これにより、カメラの線形性が保障されない場合（すなわち、撮像部３１０と物体との離間距離が大きくない場合）であっても、映像を取得する際に出現する撮像部３１０の非線形的な特性や、ノイズや、傾斜角の影響を受けずに、映像の分析を正確に行うことができる。
【００４１】
図６は、本発明の一実施例による知能型システムの自己位置認識方法を説明するフローチャートである。
【００４２】
図６を参照して、人工マークが表示された四角形平面が検出されると（６１０段階）、四角形平面内に位置する複数の多角形（第１多角形〜第５多角形を検出する（６２０段階）。この時、ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮアルゴリズムを利用することが好ましい。
ここで、ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮアルゴリズムを利用した場合の人工マークの検出結果が図１３に示されている。この図１３では、人工マークが回転、傾斜、移動、スケーリングされた場合及び多数の客体中に含まれた場合の人工マークの検出結果が示されている。
【００４３】
続いて、６２０段階で検出された人工マークに含まれる複数の多角形（第１多角形〜第５多角形）の射影不変比を計算する（６３０段階）。
ここで、Ｘ軸に対する射影不変比は、（１）２次元的に配列された複数の多角形（第１多角形〜第５多角形）の映像面と物体面上のＸ軸座標値を利用したｄｅｔ（・）値、または（２）１次元的に配列された複数の多角形（第１多角形〜第４多角形）の映像面と物体面上のＸ軸座標値の交差比で計算することができる。
【００４４】
同様に、Ｙ軸に対する射影不変比は、（１）２次元的に配列された複数の多角形（第１多角形〜第５多角形）の映像面と物体面上のＹ軸座標値を利用したｄｅｔ（・）値、または（２）１次元的に配列された複数の多角形（第１多角形〜第４多角形）の映像面と物体面上のＹ軸座標値の交差比で計算することができる。
【００４５】
続いて、６３０段階で計算された射影不変比を利用して人工マークのグローバル位置を認識する（６４０段階）。
このために、あらかじめ走行場所（走行域）の各位置に設置された人工マークの形態別に識別番号、射影不変比、そして走行場所内におけるグローバル位置情報があらかじめデータベース化されて記憶されている。
【００４６】
そして、６４０段階で認識された人工マークの走行場所内のグローバル位置情報と、移動体３９０のカメラと人工マークとの間の距離情報とを利用して移動体３９０の位置情報を求める（６５０段階）。
【００４７】
次いで、６５０段階で得られた移動体の位置情報を利用してあらかじめプログラムされた移動経路によって所望の方向に移動体の駆動を制御する（６６０段階）。
【００４８】
図７は、走行場所（走行域）内に設置された２次元に配列された複数の多角形を含む人工マーク、撮像画像上の座標系、そして射影関係を示す図面である。
ここで、射影不変比Ｉは、下記の式４のように表現される。
【００４９】
【数４】
2005070043.tif 000006
【００５０】
ここで、Ｐは、人工マークの複数の多角形（第１多角形〜第５多角形）のうちの一つを表す点の座標値であり、ｑは撮像画像におけるこれに対応する点の座標値である。
前記式（４）におけるｄｅｔ（・）は、下記式（５）のように表すことができる。
【００５１】
【数５】
2005070043.tif 000007
【００５２】
ここで、ｆは焦点距離（長さ）である。前記式（４）から算出される射影不変比は、非線形的な変形の下でも不変の値（一定値）であり、人工マークの検出に有用に使用される。
【００５３】
図９は、前記式（４）により算出される射影不変比を、人工マークの形態別に表した図面ある。この図においては、例として、合計８種類の人工マークの形態が示されている。
【００５４】
図８は、走行場所（走行域）内に設置された１次元に配列された複数の多角形を含む人工マーク、撮像画像上の座標系、そして射影関係を示す図面である。
ここで、射影不変比（Ｉ（ｘ1,ｘ2,ｘ3,ｘ4））は、下記式（６）のように表現される。
【００５５】
【数６】
2005070043.tif 000008
【００５６】
前記式（６）で、（Ｘ1,Ｘ2,Ｘ3,Ｘ4）と（ｘ1,ｘ2,ｘ3,ｘ4）とは、それぞれ物体面と映像面上に定義された同一直線上に並んだ４個の点のＸ軸座標値を表している。
【００５７】
同様に、射影不変比Ｉ（ｙ1,ｙ2,ｙ3,ｙ4）についても前記式（６）を用いて算出することができる。
すなわち、射影変形の下では、前記４個の中での２点間の距離は変わるが、数式６によって算出される射影不変比は、不変の値（一定値）であり、人工マークの検出に有効に使用される。
【００５８】
図１０Ａ乃至図１０Ｄは、本発明による人工マークの認識実験結果を表す図面である。
図１０Ａ、図１０Ｂ及び図１０Ｄに示された人工マークは、図９で例示した人工マークの形態のうち７番目（図中＃７で示す）の形態に該当するものであり、図１０Ｃに示された人工マークは、図９で例示した人工マークの形態のうち８番目（図中＃７で示す）の形態に該当するものである。
このように図１Ｂに示す態様の人工マークを例とする場合、大判の四角形形状を有する平板１３０により、移動体３９０に設置されたカメラと人工マークとの間の距離、傾斜、角度を把握でき、側面四角形部１５１，１５３により、移動体３９０に設置されたカメラから人工マークへの方向を把握できる。
【００５９】
図１１は、図６において、移動体の位置情報を計算する方法の一実施例を説明する図面である。
人工マークと撮像画像における人工マークの幾何学的な関係は、下記式（７）及び（８）のように表現できる。
【００６０】
【数７】
2005070043.tif 000009
【００６１】
【数８】
2005070043.tif 000010
【００６２】
ここで、Δｕ、Δｖは、カメラにより得られた撮像画像において検知された人工マークの広さと、高さとをそれぞれ表すものである。
ｆX及びｆyは、撮像画像における画素単位をｃｍのような物理的な単位に換算するスケールファクターであり、カメラの仕様やキャリブレーション過程により、あらかじめ定義されている値である。
また、図１１における「マーク幅（上記式におけるＭａｒｋ  Ｗｉｄｔｈ）」と「マーク長さ（上記式におけるＤｅｐｔｈ）」とは、走行場所（走行域）内に設置されている人工マークの実際の幅と高さとをそれぞれ表しており、これらは既知の値である。
すなわち、人工マークと移動体との間の距離は、前記式（７）より求めることができ、移動体から人工マークへの角度（移動体を基準として、検出された人工マークが、どの角度方向に位置するのかを示す角度）は、前記式（８）から求めることができる。
【００６３】
図１２は、図６において、移動体の位置情報を分析する方法の他の実施例を説明する図面である。すなわち、図１２は、撮像画像から抽出された複数の多角形（第１多角形〜第５多角形、ここでは、正円形）のデータから、人工マークと移動体３９０との間の距離情報と方位情報とを抽出する過程を説明する図面である。
【００６４】
図１２には、撮像部３１０によって撮像された映像から得られた人工マークの複数の多角形（第１多角形〜第５多角形）の形態の例（形態１２０３ａ〜１２０３ｃ）が示されている。
図１２を参照して、人工マークの多角形（すなわち、正円形）は、カメラの非線形性のために、正円形１２０３ｃ、楕円形１２０３ｂ、または所定角度傾いている楕円形１２０３ａとして出現し得る。
【００６５】
これらの正円形や楕円形の図形は、２つの変数ｘ、ｙを有する２次曲線の方程式（円錐曲線）で表現することができる。
【００６６】
この正円や楕円を含む円錐曲線は、下記式（９）で示す陰関数方程式で表現することができる。
【００６７】
【数９】
2005070043.tif 000011
【００６８】
撮像部３１０に投影された円錐曲線（すなわち、第１円形〜第５円形のうち何れか一つの円形）をベクトル形式に表せば、下記式（１０）のようになる。
【００６９】
【数１０】
2005070043.tif 000012
【００７０】
ここで、ｆはカメラの焦点距離であり、ｋはゼロでない任意の定数である。
【００７１】
前記式９及び式１０で表される円錐曲線が、任意の軸周りに回転すると、任意の三次方程式Ｑと、回転された円錐曲線の三次方程式Ｑ’との間の関係は、下記式（１１）のように表現される。
【００７２】
【数１１】
2005070043.tif 000013
【００７３】
ここで、Ｒは回転ベクトルを意味する。
【００７４】
前記式（１１）に示す関係によると、移動体３９０側において人工マークを認識した際に、人工マークと移動体３９０との間の３次元情報（すなわち、距離および方向情報）を取得することができる。
【００７５】
例えば、人工マークの複数の多角形（第１多角形〜第５多角形）が所定角度傾いた楕円形１２０３ａで現れる場合、この楕円１２０３ａの三次方程式は、前述式１０と同じである。この際、楕円形１２０３ａを、図１２の１２０３ｂのように標準位置に位置した楕円に変形させれば、前記式１０で表わされた楕円１２０３ａの三次方程式Ｑは、下記式（１２）のように変換される。
【００７６】
【数１２】
2005070043.tif 000014
【００７７】
この時、三次方程式Ｑと三次方程式Ｑ’との間の関係式は、下記式（１３）のようになる。
【数１３】
2005070043.tif 000015
【００７８】
ここで、Ｕ＝［Ｕ1,Ｕ2,Ｕ3］は、三次方程式Ｑの固有値であるλ1,λ2,λ3についての固有ベクトルで構成された行列を意味する。
【００７９】
次に、図１２の１２０３ｂのような形態の楕円を、図１２の１２０３ｃのような形態の正円に変形させる際の三次方程式は、下記式（１４）のようになる。
【００８０】
【数１４】
2005070043.tif 000016
【００８１】
ここで、元来取得された映像の三次方程式Ｑと、最終的に変換された三次方程式Ｑ”との間の関係式は、下記式（１５）のようになる。
【００８２】
【数１５】
2005070043.tif 000017
【００８３】
ここで、Ｒは、ｘ’軸についての回転変換行列を意味する。
【００８４】
前述したように、カメラによる撮像画像から取得された人工マークより抽出された円錐曲線に対する三次方程式の変換により、元来取得された映像から抽出された三次方程式と、変形された三次方程式Ｑ',Ｑ”の各々との間の関係式を用いて、
人工マークと移動体３９０との間の方位情報と、人工マークと移動体３９０との間の距離情報とが求められる。
ここで、人工マークと移動体３９０との間の距離情報は、楕円１２０３ｂの変換により得られた円１２０３ｃが置かれた映像面の法線ベクトル（ｎ’）と、円１２０３ｃの中心までのベクトル（ｃｔ’）と、円１２０３ｃの中心までの法線距離（ｄ’）とを利用して求められる。
楕円１２０３ａについての法線ベクトル（ｎ）と、楕円１２０３ａの中心までのベクトル（ｃｔ）と、楕円１２０３ａの法線距離（ｄ）は、それぞれ下記式（１６）乃至（１８）のように表すことができる。
【００８５】
【数１６】
2005070043.tif 000018
【００８６】
【数１７】
2005070043.tif 000019
【００８７】
【数１８】
2005070043.tif 000020
【００８８】
ここで、ｎ'＝（００１）T、ｃｔ'＝（０−ｄｃ／ｆｄ）T、
2005070043.tif 000021
正円１２０３ｃの中心座標と楕円１２０３ｂの中心座標値との差を補償するための値である。
最終的に変換された正円１２０３ｃから、元来取得された楕円１２０３ａ形状に至るまでの各数式を逆に追跡して行けば、カメラによって取得された人工マークと移動体３９０との間の距離情報を求めることができる。
【００８９】
以上、本発明の実施例として移動ロボットのような移動体に対する自己位置認識について具体的に例示したが、その以外にも自動化システム、知能的車両システムのように映像を利用した応用分野に対する映像の認識及び追跡にも適用できる。
【００９０】
前記本発明はまた、コンピュータ可読記録媒体にコンピュータ可読コードとして具現可能である。コンピュータ可読記録媒体は、コンピュータシステムによって読出されるデータが保存される全ての種類の記録装置を含む。
コンピュータ可読記録媒体の例としては、ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、フロッピーディスク、光データ保存装置があり、またキャリヤーウェーブ（例えば、インターネットを通じた伝送）状に具現されるものも含む。また、コンピュータ可読記録媒体は、ネットワークに連結されたコンピュータシステムに分散され、分散方式でコンピュータ可読コードが保存されかつ実行されうる。
そして、本発明を具現するための機能的なプログラム、コード及びコードセグメントは、本発明が属する技術分野のプログラマーによって容易に推論されうる。
【００９１】
以上、図面及び明細書で最適の実施例が開示された。ここで、特定の用語が使われたが、これは単に本発明を説明するための目的で使われたものであり、意味限定や特許請求の範囲に記載された本発明の範囲を制限するために使われたものではない。したがって、当業者ならば、これから多様な変形及び均等な他の実施例が可能であることが分かる。したがって、本発明の真の技術的保護範囲は、特許請求の範囲の技術的思想によって決定されなければならない。
【００９２】
本発明は、無人航空機、無人車両、モバイルロボット、知能型交通システム及び知能的車両システムのように映像を利用した応用分野に対する映像の認識及び追跡にも適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００９３】
【図１Ａ】本発明の第１実施例による人工マークの形態を示す図面である。
【図１Ｂ】本発明の第２実施例による人工マークの形態を示す図面である。
【図２Ａ】本発明の第３実施例による人工マークの形態を示す図面である。
【図２Ｂ】本発明の第３実施例による人工マークの形態を示す図面である。
【図３】本発明による自己位置認識装置を含む知能型システムの一例による構成を示すブロック図である。
【図４】図３に示された撮像部を数学的にモデリングするためのピンホールカメラモデルを示す図面である。
【図５】図３に示された撮像部で線形性が成立つ条件を示す図面である。
【図６】本発明による知能型システムの自己位置認識方法を説明するフローチャートである。
【図７】走行場所に設置された２次元人工マークである物体面と撮像画像である映像面上の座標系及び射影関係を示す図面である。
【図８】走行場所に設置された１次元人工マークである物体面と撮像画像である映像面上の座標系及び射影関係を示す図面である。
【図９】射影不変比を人工マークの形態別に示す図面である。
【図１０Ａ】本発明による人工マークの認識実験結果を表す図面である。
【図１０Ｂ】本発明による人工マークの認識実験結果を表す図面である。
【図１０Ｃ】本発明による人工マークの認識実験結果を表す図面である。
【図１０Ｄ】本発明による人工マークの認識実験結果を表す図面である。
【図１１】図６において、移動体の位置情報を計算する方法の一実施例を説明する図面である。
【図１２】図６において、移動体の位置情報を計算する方法の他の実施例を説明する図面である。
【図１３】人工マークが回転、傾斜、移動、スケーリングされた場合及び多数の客体中に含まれた場合、ＣＯＮＤＥＮＳＡＴＩＯＮアルゴリズムによる検出結果を表す図面である。
【符号の説明】
【００９４】
１１０  平板
１３０  平板
１４１  多角形
１５１  側面四角形部分
１５１  側面四角形
２１０  平板
２２１  多角形
２３０  平板
２４１  多角形
２５１  側面四角形部分
３１０  撮像部
３３０  画像処理部
３５０  主制御部
３６１  射影不変比算出部
３６３  検索部
３６５  位置情報分析部
３７０  駆動制御部
３９０  移動体
５３０  位置情報分析部
１２０３ａ  形態
１２０３ａ  楕円形
１２０３ａ  楕円
１２０３ｂ  楕円形
１２０３ｂ  楕円
１２０３ｃ  正円
１２０３ｃ  正円形
ＣＣＤ  標準カラー
ＣＣＤ  一般
Ｉ      射影不変比
Ｐ      点
Ｓ      距離
Ｗ      所定幅
ｑ      点
ｘ      変数
【図１Ａ】
2005070043.tif 000022
【図１Ｂ】
2005070043.tif 000023
【図２Ａ】
2005070043.tif 000024
【図２Ｂ】
2005070043.tif 000025
【図３】
2005070043.tif 000026
【図４】
2005070043.tif 000027
【図５】
2005070043.tif 000028
【図６】
2005070043.tif 000029
【図７】
2005070043.tif 000030
【図８】
2005070043.tif 000031
【図９】
2005070043.tif 000032
【図１１】
2005070043.tif 000033
【図１２】
2005070043.tif 000034
【図１０Ａ】
2005070043.tif 000035
【図１０Ｂ】
2005070043.tif 000036
【図１０Ｃ】
2005070043.tif 000037
【図１０Ｄ】
2005070043.tif 000038
【図１３】
2005070043.tif 000039