【事件の表示】
　特願２０１２−１７４３９２「画像ベースの位置決定」拒絶査定不服審判事件〔平成２５年２月２８日出願公開、特開２０１３−４０９３２、請求項の数（１５）〕について、次のとおり審決する。
【結　論】
　原査定を取り消す。
　本願の発明は、特許すべきものとする。
【理　由】
第１　手続の経緯
　この審判事件に関する出願（本願）は、２０１１年（平成２３年）８月９日にアメリカ合衆国でされた特許出願に基づくパリ条約の優先権を主張して平成２４年８月６日にされた外国語書面出願である。そして、同年９月２７日に外国語書面の翻訳文が提出され、平成２８年７月１日に特許請求の範囲についての補正（以下、「第１次補正」という。）がされた。さらに、平成２９年６月１日に特許請求の範囲についての補正（以下、「第２次補正」という。）がされたが、第２次補正は同年１１月３０日付けの決定（以下、「補正却下決定」という。）をもって却下され、同日付けで拒絶査定（原査定）がされた。査定の謄本は、同年１２月１２日に送達された。
　これに対して、請求人は、平成３０年４月１１日に拒絶査定不服審判を請求し、同時に特許請求の範囲についての補正（以下、「請求時補正」という。）をした。
　当合議体は、平成３１年１月１７日付けで拒絶の理由（以下、「当審拒絶理由」という。）を通知し（拒絶理由通知書の発送日：同２２日）、請求人は、同年４月１９日に特許請求の範囲についての補正（以下、「本件補正」という。）をするとともに、意見書を提出した。
第２　本願に係る発明
　本願の特許請求の範囲の請求項１ないし請求項１５に係る発明（以下、「本願発明１」ないし「本願発明１５」という。）は、本件補正後の特許請求の範囲の請求項１ないし請求項１５に記載された事項により特定される以下のとおりのものである。
「【請求項１】
　航空機およびロボットマニピュレータから選択されるプラットフォームの位置を識別するための方法であって、
　プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップと、
　プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像とは異なる時間に撮られた第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別するステップと、
　カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いているかを判定するステップと、
　第１の画像における特徴の第１のロケーションと、第２の画像における特徴の第２のロケーションとの間の差を識別するステップと、
　一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションと一連の画像内の第２の画像における特徴の第２のロケーションとの差からカメラシステムのパースペクティブの移動を識別するステップと、
　カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いていないという判定に応答して、パースペクティブの移動に基づいてプラットフォームの位置の変化を識別するステップと、
を含み、
　一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップが、
　　カメラシステムから一連の画像のうちの現在の画像を受け取るステップと、
　　カメラシステムの画像フレーム内の複数の第１のロケーションを識別するステップであって、複数の第１のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの現在の画像内の特徴に対応する、ステップと、を含み、
　一連の画像内の第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別するステップが、
　　画像フレーム内の複数の第２のロケーションを識別するステップであって、複数の第２のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの前の画像内の特徴に対応するステップ、を含み、
　差を識別するステップが、
　　プラットフォームの動作状態と、特徴の位置及び特徴の過去の動きの少なくとも１つとに基づいて、識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択するステップと、
　　選択された第１のロケーションと、選択された第１のロケーションにおける特徴部分と同じ特徴部分に対応する第２のロケーションとを用いて、差を識別するステップと、を含む、
方法。
　【請求項２】
　プラットフォームの位置の変化に基づいてプラットフォームの現在位置を識別するステップをさらに含む、請求項１に記載の方法。
　【請求項３】
　プラットフォームの現在位置を識別するステップが、プラットフォームの位置の変化およびプラットフォームの開始位置に基づいてプラットフォームの現在位置を識別するステップを含む、請求項２に記載の方法。
　【請求項４】
　プラットフォームの現在位置に基づいてプラットフォームの動きを制御するステップをさらに含む、請求項２に記載の方法。
　【請求項５】
　プラットフォームの位置が、３次元座標系内のプラットフォームのロケーションと、３次元座標系内のプラットフォームの方向とを含む、請求項１に記載の方法。
　【請求項６】
　第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップが、カメラシステムの視野内の環境における特徴に対応する第１の画像の第１のピクセル群を識別するステップを含み、
　第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別するステップが、カメラシステムの視野内の環境における特徴に対応する第２の画像の第２のピクセル群を識別するステップを含む、
請求項１に記載の方法。
　【請求項７】
　プラットフォームがロボットマニピュレータであり、カメラシステムがロボットマニピュレータに取り付けられる、請求項１に記載の方法。
　【請求項８】
　一連の画像を生成するように構成され、航空機およびロボットマニピュレータから選択されるプラットフォーム上に設置されたカメラシステムと、
　プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別し、プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像とは異なる時間に撮られた第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別し、カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いているかを判定し、第１の画像における特徴の第１のロケーションと、第２の画像における特徴の第２のロケーションとの間の差を識別し、一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションと一連の画像内の第２の画像における特徴の第２のロケーションとの差からカメラシステムのパースペクティブの移動を識別し、カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いていないという判定に応じて、パースペクティブの移動に基づいてプラットフォームの位置の変化を識別するように構成された位置計算器と
を備え、
　位置計算器が、
　カメラシステムから一連の画像のうちの現在の画像を受け取り、
　カメラシステムの画像フレーム内の複数の第１のロケーションを識別し、複数の第１のロケーションのそれぞれが一連の画像のうちの現在の画像内の特徴に対応し、
　画像フレーム内の複数の第２のロケーションを識別し、複数の第２のロケーションのそれぞれが一連の画像のうちの前の画像内の特徴に対応し、
　プラットフォームの動作状態と、特徴の位置及び特徴の過去の動きの少なくとも１つとに基づいて、識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択し、
　選択された第１のロケーションと、選択された第１のロケーションにおける特徴部分と同じ特徴部分に対応する第２のロケーションとを用いて、差を識別する
ように構成されている、
装置。
　【請求項９】
　位置計算器が、プラットフォームの位置の変化に基づいてプラットフォームの現在位置を識別するようにさらに構成される、請求項８に記載の装置。
　【請求項１０】
　位置計算器が、プラットフォームの位置の変化およびプラットフォームの開始位置に基づいてカメラシステムの現在位置を識別するように構成される、請求項９に記載の装置。
　【請求項１１】
　プラットフォームの位置が、３次元座標系内のプラットフォームのロケーションと、３次元座標系内のプラットフォームの方向とを備える、請求項８に記載の装置。
　【請求項１２】
　位置計算器が、
　カメラシステムの視野内の環境における特徴に対応する第１の画像内の第１のピクセル群を識別し、
　カメラシステムの視野内の環境における特徴に対応する第２の画像内の第２のピクセル群を識別するように構成される、請求項８に記載の装置。
　【請求項１３】
　筺体であって、カメラシステムおよび位置計算器が筺体内に含まれている、筺体と、
　筺体をプラットフォームに取り付けるように構成されたマウント構造物と
をさらに備える、請求項８に記載の装置。
　【請求項１４】
　マウント構造物が、プラットフォームに筺体を取り付けるように構成されている、請求項１３に記載の装置。
　【請求項１５】
　カメラシステムが、少なくともおよそ１００フレーム／秒のフレームレートを有するカメラを備える、請求項８に記載の装置。」
　なお、本願発明２ないし本願発明７は、本願発明１の構成を全て含む。
　また、本願発明８は、本願発明１に係る方法を実行する装置の発明であり、本願発明１とカテゴリー表現が異なるだけの発明である。そして、本願発明９ないし本願発明１５は、本願発明８の構成を全て含む。
第３　補正却下決定の概要
　第２次補正は、特許法第１７条の２第５項第２号に掲げる特許請求の範囲の減縮を目的とするものに該当するので、第２次補正後の請求項１ないし請求項１５に係る発明は、特許出願の際独立して特許を受けることができるものでなければならない。
　しかし、第２次補正後の請求項１ないし請求項１５に係る発明は、引用文献１ないし引用文献６に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許出願の際独立して特許を受けることができない。
　したがって、第２次補正は、特許法第１７条の２第６項において準用する同法第１２６条第７項の規定に違反するものであり、同法第５３条第１項の規定により却下するべきものである。
　　引用文献１：特表２００８−５２７８５４号公報
　　引用文献２：特開２００８−６０８７４号公報
　　引用文献３：特開２００８−２４９６８８号公報
　　引用文献４：特開２００５−２５０９８９号公報
　　引用文献５：特開２０１０−２８６９２６号公報
　　引用文献６：特開２００９−１６３３５７号公報
第４　原査定の概要
１　理由１（新規事項）
　第１次補正後の請求項７に記載された「第１の画像の第１のピクセル数を識別」及び「第２の画像の第２のピクセル数を識別」という事項は、外国語書面の翻訳文に記載されていない。
　したがって、第１次補正は、外国語書面の翻訳文に記載した事項の範囲内においてしたものでないから、特許法第１７条の２第３項に規定する要件を満たしていない。
２　理由２（明確性）
　第１次補正後の請求項１９には、「プラットフォームが、航空機およびロボットマニピュレータを含むプラットフォーム群から選択される」と記載されている。しかし、「航空機およびロボットマニピュレータを含むプラットフォーム群」は、「航空機」及び「ロボットマニピュレータ」以外に何を含むのかが不明であり、「プラットフォーム群」の範囲が不明である。そうすると、そこから選択される「プラットフォーム」の範囲も不明であり、その結果、第１次補正後の請求項１９に係る発明は、明確でない。
　したがって、本願は、特許請求の範囲の記載が特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
３　理由３（進歩性）
　第１次補正後の請求項１ないし請求項２０に係る発明は、引用文献１ないし引用文献３に記載された発明に基づいて、当業者が容易に発明をすることができたものであるから、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　　引用文献１：特表２００８−５２７８５４号公報（前掲）
　　引用文献２：特開２００８−６０８７４号公報（前掲）
　　引用文献３：特開２００８−２４９６８８号公報（前掲）
第５　当審拒絶理由（明確性）の概要
　請求時補正後の請求項１には、「プラットフォームの動作状態に基づいて、カメラシステムの画像フレーム内の複数の第１のロケーションを識別するステップであって、複数の第１のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの現在の画像内の特徴に対応する、ステップ」と記載されて、「カメラシステムの画像フレーム内の（一連の画像のうちの現在の画像内の特徴に対応する）複数の第１のロケーションを識別する」ことが、「プラットフォームの動作状態に基づ」くものとされている。
　しかし、「プラットフォームの動作状態に基づ」くとは、明細書の【００４５】、【００４６】、【０１０１】及び【０１０４】で説明されている、画像内の特徴に対応するロケーションを識別することをどのように特定する趣旨の記載であるのか、明確でない。
　請求時補正後の請求項８の記載も、同様である。
　よって、請求時補正後の請求項１及び請求項８に係る発明は、明確でない。請求時補正後の請求項１又は請求項８の記載を直接又は間接的に引用して記載された請求時補正後の請求項２ないし請求項７及び請求項９ないし請求項１５に係る発明も、同様である。
　したがって、本願は、特許請求の範囲の記載が特許法第３６条第６項第２号に規定する要件を満たしていない。
第６　当審拒絶理由（明確性）について
　本件補正により、請求項１には、「プラットフォームの動作状態と、特徴の位置及び特徴の過去の動きの少なくとも１つとに基づいて、識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択するステップ」と記載されることになった。この結果、「プラットフォームの動作状態」「に基づ」くとは、「識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択する」ことを特定する趣旨であることが明確になったので、本件補正後の請求項１に係る発明（本願発明１）は、明確になった。
　また、本件補正により、請求項８には、「プラットフォームの動作状態と、特徴の位置及び特徴の過去の動きの少なくとも１つとに基づいて、識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択し、」と記載されることになり、その結果、本件補正後の請求項８に係る発明（本願発明８）も、同様に明確になった。
　本件補正後の請求項１又は請求項８の記載を直接又は間接的に引用して記載された本件補正後の請求項２ないし請求項７及び請求項９ないし請求項１５に係る発明（本願発明２ないし本願発明７及び本願発明９ないし本願発明１５）も、同様である。
　したがって、当審拒絶理由は解消された。
第７　原査定の理由１（新規事項）及び理由２（明確性）について
１　理由１（新規事項）
　請求時補正により、請求項６（第１次補正後の請求項７に対応する。）には、「第１の画像の第１のピクセル群を識別」及び「第２の画像の第２のピクセル群を識別」という事項が記載されることになった。この点は、本件補正後も同様である。この結果、補正は、外国語書面の翻訳文に記載した事項の範囲内においてしたものとなった。
　したがって、原査定の理由１は、維持することができない。
２　理由２（明確性）
　請求時補正により、請求項１４（第１次補正後の請求項１９に対応する。）から「プラットフォームが、航空機およびロボットマニピュレータを含むプラットフォーム群から選択される」という記載が削除され、また、請求項８（第１次補正後の請求項１１に対応する。）には、「航空機およびロボットマニピュレータから選択されるプラットフォーム」と記載されることになった。この点は、本件補正後も同様である。この結果、本件補正後の請求項８に係る発明（本願発明８）の「プラットフォーム」は、「航空機」又は「ロボットマニピュレータ」であることが特定された。本件補正後の請求項８の記載を間接的に引用して記載された本件補正後の請求項１４に係る発明（本願発明１４）の「プラットフォーム」も同様であるから、その範囲は明確であり、本願発明１４は、明確である。
　したがって、原査定の理由２は、維持することができない。
第８　原査定の理由３（進歩性）について
１　引用文献に記載された発明等
（１）引用文献１
ア　引用文献１の記載
　引用文献１には、以下の記載がある。下線は、当合議体が付した。
「【００１９】
　
図１を参照すると、カメラ付き携帯電話１００
に備えられたカメラからの一連の画像のオプティカルフローを使用して、
この手持ち式装置の動きを検出するシステムが示されている。
【００２０】
　
カメラ付き携帯電話１００は
カメラ１２０を有している。
カメラ１２０は、カメラ付き携帯電話１００が動いている間、時間の経過と共に一連の画像を捕捉する
プロセッサ
が
カメラ付き携帯電話１００の動きの様子を検出するために一連の画像に対して処理を実行してもよい。
【００２１】
　カメラが動いている間に
捕捉された画像に基づいて
動きの様子を検出するためにカメラ付き携帯電話１００のプロセッサが使用する一つの技法が、オプティカルフローとして知られている。
「【００３７】
　
図６は、
動きの様子を検出
するための処理６００を示すフローチャートである。
カメラ付き携帯電話１００
のプロセッサが処理６００を実行してもよく、
【００３８】
　
図６に示す処理６００の実行において、
画像を捕捉する（６１０）。画像の捕捉（６１０）は、
ある時間に亘って一連の画像
を捕捉する
【００３９】
　
プロセッサは、捕捉された画像に基づいて
動きの様子を検出する（６２０）。
動きの様子の検出６２０は、図７に関連してより詳細に説明する。
「【００４２】
　一つの例では、アプリケーションが、傾きセンサー機能を模倣するためにカメラの向きを使用してもよい。傾きセンサー機能を、ボールが転がる面の傾きをシミュレートすることを含む、ゲームにおけるボールの制御に使用してもよい。別の例では、アプリケーションが、操縦機能を模倣するためにカメラの向きを使用してもよい。操縦機能を、乗り物（例えば、自動車、オートバイ、飛行機、船、サーフボード、スノーボード、スケートボード、ホバーボード、宇宙船）を制御するのに使用してもよい。操縦機能は、操縦方向、ピッチ、ヨー、ロールのうち一つ以上の制御を含んでよい。さらに別の実施形態では、アプリケーションが、照準合わせ機能（狙いを定める）機能を模倣するためにカメラの向きを使用してもよい。照準を合わせるまたは狙いを定める機能を、仮想の武器を制御するのに使用してもよい（ライフルを向けるなど）。照準合わせ（狙いを定める）機能は通常、２自由度を含む。さらに、アプリケーションは、後述するように動く物体として分類された特徴群のサブセットを使用してもよい。このサブセットを、照準合わせ（狙いを定める）アプリケーションを補強するために使用してもよい（例えば、動く物体または特徴をターゲットとして指定し、そのゲームの目的が、動く物体または特徴が画面の中央に表示された十字線に位置するようにその装置を向けることであってもよい）。アプリケーションはまた、例えば、絶対位置決め機能を模倣するためにカメラの向きを使用してもよい。
ナビゲーションの用途（例えば、店またはショッピングモールなどの環境においてユーザーをナビゲートするために現実世界環境におけるユーザーの位置を追跡する）
において、絶対位置決め機能を使用してもよい。
「【００４５】
　
図７は、オプティカルフローを使用して
動きの様子を検出するための処理７００を示すフローチャートである。
【００４６】
　一つの実施形態では、広く分布した疎らな特徴群のセットが、６自由度でカメラの動きを推定するのに十分である。疎らなオプティカルフローでは、画像中の視覚的に際立つ特徴についてのみフローベクトルが作成されてもよい。これらの特徴は、画像全体に亘って分散していてよい。広く分布した
特徴群
では、
画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する
「【００４９】
　
処置７００は特徴を抽出すること（７１０）を含む。
捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用する。特徴抽出処理は、
特徴群
を抽出する
【００５０】
　
特徴を抽出した後、処理７００では、画像同士を比較して
画像に共通な特徴を対応付ける（７２０）。
現在の
画像の特徴群と、前回の
画像の
特徴群とを対応付ける。
「【００５３】
　
特徴を対応付けた後、処理７００では各特徴のフローベクトルを決定する（７３０）。
現在の
画像での特徴の位置の、前回の
画像でのその位置に対する変位を算出することによってフローベクトルを決定する。フローベクトルのセット
各フローベクトルは大きさと方向を有していてよい。
【００５４】
　環境が静的であるという保証は無く、
それ自体が動いている特徴によって
動きを誤って推定してしまう可能性があるので、
特徴群を分けてもよい（７４０）。
特徴を
分割して、環境の静的要素
に関連するフローベクトルのセットを生成する。
「【００５８】
　
処理７００は、カメラの動きを検出する（７５０）。
動きを、
フローベクトルによって表される
視野内の特徴の見掛けの速度から算出してもよい。静的特徴のフローベクトル
は
動きに関連しており、
動きを推定するのに使用してもよい。
「【００６２】
　
処理７００は、
累積した動きを算出する（７６０）。
一連の
画像の累積した動きを、最初の位置に対する
位置を検出するために算出してもよい。
【図１】
【図６】
【図７】
イ　引用文献１に記載された発明
　引用文献１の前記アの記載によれば、以下のことが認められる。
（ア）引用文献１には、カメラ付き携帯電話１００に備えられたカメラからの一連の画像のオプティカルフローを使用して、カメラ付き携帯電話１００の動きを検出するシステムが記載されている（【００１９】、図１）。
（イ）カメラ付き携帯電話１００は、カメラ１２０及びプロセッサを有し、カメラ１２０は、カメラ付き携帯電話１００が動いている間、時間の経過と共に一連の画像を捕捉し、プロセッサは、オプティカルフローとして知られている技法を使用して、カメラ付き携帯電話１００の動きの様子を検出するために一連の画像に対して処理を実行する（【００２０】、【００２１】）。
（ウ）カメラ付き携帯電話１００のプロセッサは、動きの様子を検出する処理６００を実行する（【００３７】、図６）。
（エ）処理６００は、画像の捕捉６１０と動きの様子の検出６２０とを含み、画像の捕捉６１０では、ある時間に亘って一連の画像を捕捉する（【００３８】、【００３９】、図６）。
（オ）動きの様子の検出６２０は、オプティカルフローを使用して動きの様子を検出する処理７００である（【００３９】、【００４５】、図７）。
（カ）処理７００は、特徴の抽出７１０と、特徴の対応付け７２０と、各特徴のフローベクトルの決定７３０と、特徴群を分けること７４０と、カメラの動きの検出７５０と、カメラの累積した動きの算出７６０とを含む（【００４９】、【００５０】、【００５３】、【００５４】、【００５８】、【００６２】、図７）。
（キ）特徴の抽出７１０では、捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出する（【００４６】、【００４９】）。
（ク）特徴の対応付け７２０では、現在の画像と前回の画像とを比較して、両者に共通な特徴を対応付ける（【００５０】）。
（ケ）各特徴のフローベクトルの決定７３０では、現在の画像における各特徴の位置の、前回の画像におけるその特徴の位置に対する変位を算出することによって、それぞれが大きさと方向とを有するフローベクトルのセットを決定する（【００５３】）。
（コ）特徴群を分けること７４０では、それ自体が動いている特徴によって動きを誤って推定する可能性があるので、特徴を分割して、環境の静的要素に関連するフローベクトルのセットを生成する（【００５４】）。
（サ）カメラの動きの検出７５０では、静的特徴のフローベクトルによって表される視野内の特徴の見掛けの速度から動きを算出する（【００５８】）。
（シ）カメラの累積した動きの算出７６０では、最初の位置に対する位置を検出するために、一連の画像の累積した動きを算出する（【００６２】）。
（ス）以上のことをまとめると、引用文献１には、以下の発明（以下、「引用発明」という。）が記載されている。
「カメラ付き携帯電話１００が動いている間、時間の経過と共に一連の画像を捕捉するカメラ１２０と、オプティカルフローとして知られている技法を使用して、カメラ付き携帯電話１００の動きの様子を検出するために一連の画像に対して処理を実行するプロセッサとを有するカメラ付き携帯電話１００において、プロセッサが実行する、動きの様子を検出する処理６００であって、
　画像の捕捉６１０と動きの様子の検出６２０とを含み、
　画像の捕捉６１０では、ある時間に亘って一連の画像を捕捉し、
　動きの様子の検出６２０は、オプティカルフローを使用して動きの様子を検出する処理７００であり、
　処理７００は、特徴の抽出７１０と、特徴の対応付け７２０と、各特徴のフローベクトルの決定７３０と、特徴群を分けること７４０と、カメラの動きの検出７５０と、カメラの累積した動きの算出７６０とを含み、
　特徴の抽出７１０では、捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出し、
　特徴の対応付け７２０では、現在の画像と前回の画像とを比較して、両者に共通な特徴を対応付け、
　各特徴のフローベクトルの決定７３０では、現在の画像における各特徴の位置の、前回の画像におけるその特徴の位置に対する変位を算出することによって、それぞれが大きさと方向とを有するフローベクトルのセットを決定し、
　特徴群を分けること７４０では、それ自体が動いている特徴によって動きを誤って推定する可能性があるので、特徴を分割して、環境の静的要素に関連するフローベクトルのセットを生成し、
　カメラの動きの検出７５０では、静的特徴のフローベクトルによって表される視野内の特徴の見掛けの速度から動きを算出し、
　カメラの累積した動きの算出７６０では、最初の位置に対する位置を検出するために、一連の画像の累積した動きを算出する
　動きの様子を検出する処理６００。」
（２）引用文献２
　引用文献２には、オプティカルフローとは、画像中の点や図形が次の瞬間にどの方向へどの程度の距離を移動するかを示すベクトルのことであり、異なるタイミングで撮像された複数の画像の差分によって求めることができる旨の記載がある（【００２３】）。
（３）引用文献３
　引用文献３には、以下の記載がある。下線は、当合議体が付した。
「【０００９】
　図１は、本発明の一実施形態によるナビゲーション・システム１００を示す高レベル・ブロック図である。
ナビゲーション・システム１００は、
ナビゲーション・センサ
を含む。
航空機
で、ナビゲーション・システム１００を使用することができる。
ナビゲーション・センサは、ビジョン・センサ１０４
を含む。
【００１０】
　
ビジョン・センサ１０４をオプティカル・フロー
・ベースのビジョン・センサ
として実装することができる。
　以上の記載から、引用文献３には、航空機で使用されるナビゲーション・センサのビジョン・センサとして、オプティカル・フロー・ベースのビジョン・センサが実装されることが記載されている。
（４）引用文献４
　引用文献４には、画像上に現れる移動物体に対応して設定した追跡領域に複数の特徴点を設定し、複数の特徴点のそれぞれを前のフレームから次のフレームへ追跡することで移動物体の追跡を行う場合、複数の特徴点は、２つの特徴点間の距離があらかじめ定めた距離以上となるように選択することによって、追跡領域の全体に均一に分布させることが好ましい旨の記載がある（【００１０】、【００３６】）。
（５）引用文献５
　引用文献５には、画面をあらかじめ複数の領域に分割しておき、複数の領域のそれぞれの代表点に対してオプティカルフローを計算することで、高速な処理が可能になる旨の記載がある（【００３６】ないし【００３８】、【００５９】、【００６０】）。
（６）引用文献６
　引用文献６には、連続して撮影された複数の画像に対して特徴点の抽出及び追跡を行い、その移動量から求めた射影変換行列を用いて複数の画像の位置を合わせて重ね合わせることで１枚の合成画像を作り出す際に、画像を撮影した環境の明暗に応じて、抽出する特徴点の数を増減することが記載されている（【０００２】、【００４７】ないし【００４９】）。
２　本願発明１について
（１）対比
　本願発明１と引用発明とを対比すると、以下のとおりである。
ア　引用発明の「カメラ付き携帯電話１００」は、本願発明１の「プラットフォーム」に相当する。
イ　引用発明は、「カメラの累積した動きの算出７６０」において、「最初の位置に対する位置を検出するために、一連の画像の累積した動きを算出」しているから、引用発明の「動きの様子を検出する処理６００」は、「カメラ付き携帯電話１００」の位置を検出する方法であるということができる。したがって、引用発明の「動きの様子を検出する処理６００」は、本願発明１の「プラットフォームの位置を識別するための方法」に相当する。
ウ　引用発明の「カメラ１２０」は、本願発明１の「カメラシステム」に相当する。そして、引用発明の「画像の捕捉６１０」において「ある時間に亘って」「捕捉」される「一連の画像」は、「カメラ付き携帯電話１００」の「カメラ１２０」が「カメラ付き携帯電話１００が動いている間」に「時間の経過と共に」「捕捉する」「一連の画像」であるから、本願発明の「プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像」に相当する。
エ　引用発明は、「特徴の抽出７１０」において「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つに特徴が存在する特徴群を抽出し」、「特徴の対応付け７２０」において「現在の画像と前回の画像とを比較して、両者に共通な特徴を対応付け」ているから、「現在の画像」及び「前回の画像」は、いずれも「捕捉された各画像」の一つであることが明らかである。また、両者は、互いに異なる時間に捕捉された画像であることも明らかである。
　一方、本願発明１の「一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップ」が「カメラシステムから一連の画像のうちの現在の画像を受け取るステップ」を含むことから、本願発明１の「第１の画像」は「一連の画像のうちの現在の画像」である。また、本願発明１の「一連の画像内の第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別するステップ」が「画像フレーム内の複数の第２のロケーションを識別するステップであって、複数の第２のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの前の画像内の特徴に対応するステップ」を含むことから、本願発明１の「第１の画像とは異なる時間に撮られた第２の画像」は「一連の画像のうちの前の画像」である。
　以上のことを踏まえると、引用発明の「現在の画像」及び「前回の画像」は、それぞれ本願発明１の「第１の画像」及び「第１の画像とは異なる時間に撮られた第２の画像」に相当する。
オ　引用発明は、「各特徴のフローベクトルの決定７３０」において「現在の画像における各特徴の位置の、前回の画像におけるその特徴の位置に対する変位を算出」しているから、「特徴の抽出７１０」において「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つに特徴が存在する特徴群を抽出」する際、「各特徴の位置」を識別していることが明らかである。そして、引用発明の「各特徴の位置」は、本願発明の「特徴の」「ロケーション」に相当する。
　以上のことと、前記ウ及びエとを踏まえると、引用発明の「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出」する「特徴の抽出７１０」のうち、「捕捉された各画像」が「現在の画像」であるものは、本願発明１の「プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップ」に相当する。
　同様に、引用発明の「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出」する「特徴の抽出７１０」のうち、「捕捉された各画像」が「前回の画像」であるものは、本願発明１の「プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像とは異なる時間に撮られた第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別するステップ」に相当する。
カ　引用発明は、「特徴群を分けること７４０」において「それ自体が動いている特徴によって動きを誤って推定する可能性があるので、特徴を分割して、環境の静的要素に関連するフローベクトルのセットを生成し」ており、これは、「それ自体が動いている特徴」を排除することを意味しているから、その前提として、「特徴」が動いているかを判定していることが明らかである。したがって、引用発明は、本願発明１の「カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いているかを判定するステップ」に相当する構成を備えている。
キ　引用発明の「現在の画像における各特徴の位置の、前回の画像におけるその特徴の位置に対する変位」とは、「現在の画像における各特徴の位置」と「前回の画像におけるその特徴の位置」との差にほかならない。したがって、引用発明の「各特徴のフローベクトルの決定７３０」において「現在の画像における各特徴の位置の、前回の画像におけるその特徴の位置に対する変位を算出すること」は、前記オを踏まえると、本願発明１の「第１の画像における特徴の第１のロケーションと、第２の画像における特徴の第２のロケーションとの間の差を識別するステップ」に相当する。
ク　引用発明の「各特徴のフローベクトルの決定７３０」において「それぞれが大きさと方向とを有するフローベクトルのセットを決定」することは、前記キを踏まえると、本願発明１の「一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションと一連の画像内の第２の画像における特徴の第２のロケーションとの差からカメラシステムのパースペクティブの移動を識別するステップ」に相当する。
ケ　引用発明の「静的特徴のフローベクトルによって表される視野内の特徴の見掛けの速度から動きを算出」する「カメラの動きの検出７５０」は、前記カを踏まえると、本願発明１の「カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いていないという判定に応答して、パースペクティブの移動に基づいてプラットフォームの位置の変化を識別するステップ」に相当する。
コ　前記オのとおり、引用発明の「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出」する「特徴の抽出７１０」のうち、「捕捉された各画像」が「現在の画像」であるものは、本願発明１の「プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップ」に相当する。
　ここで、引用発明の「特徴の抽出７１０」は、「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用」する以上、「カメラ１２０」から「捕捉された各画像」、すなわち、「現在の画像」を受け取っていることが明らかである。
　したがって、引用発明の「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出」する「特徴の抽出７１０」のうち、「捕捉された各画像」が「現在の画像」であるものは、本願発明１の「カメラシステムから一連の画像のうちの現在の画像を受け取るステップ」に相当する構成を備えている。
サ　同じく前記オのとおり、引用発明の「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出」する「特徴の抽出７１０」においては、「各特徴の位置」を識別していることが明らかであり、この「各特徴の位置」は、本願発明の「特徴の」「ロケーション」に相当する。
　したがって、引用発明の「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出」する「特徴の抽出７１０」のうち、「捕捉された各画像」が「現在の画像」であるものは、本願発明１の「カメラシステムの画像フレーム内の複数の第１のロケーションを識別するステップであって、複数の第１のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの現在の画像内の特徴に対応する、ステップ」に相当する。
　同様に、引用発明の「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つの特徴が存在する特徴群を抽出」する「特徴の抽出７１０」のうち、「捕捉された各画像」が「前回の画像」であるものは、「画像フレーム内の複数の第２のロケーションを識別するステップであって、複数の第２のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの前の画像内の特徴に対応するステップ」に相当する。
シ　前記キのとおり、引用発明の「各特徴のフローベクトルの決定７３０」において「現在の画像における各特徴の位置の、前回の画像におけるその特徴の位置に対する変位を算出すること」は、本願発明１の「第１の画像における特徴の第１のロケーションと、第２の画像における特徴の第２のロケーションとの間の差を識別するステップ」に相当する。
　ここで、引用発明は、「各特徴のフローベクトルの決定７３０」に先だつ「特徴の抽出７１０」において、「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つに特徴が存在する特徴群を抽出し」ているから、「特徴」の位置を考慮して（つまり、「特徴」の位置に基づいて）「特徴群を抽出し」ているということができる。
　したがって、引用発明は、本願発明１の「特徴の位置及び特徴の過去の動きの少なくとも１つ」「に基づいて、識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択するステップ」に相当する構成を備えている。
　また、引用発明は、「各特徴のフローベクトルの決定７３０」に先だつ「特徴の対応付け７２０」において、「現在の画像と前回の画像とを比較して、両者に共通な特徴を対応付け」ているから、「現在の画像における各特徴の位置」及び「前回の画像におけるその特徴の位置」は、同じ「特徴」についての「現在の画像における」「位置」及び「前回の画像における」「位置」である。
　したがって、引用発明の「各特徴のフローベクトルの決定７３０」において「現在の画像における各特徴の位置の、前回の画像におけるその特徴の位置に対する変位を算出すること」は、本願発明１の「選択された第１のロケーションと、選択された第１のロケーションにおける特徴部分と同じ特徴部分に対応する第２のロケーションとを用いて、差を識別するステップ」に相当する。
（２）一致点及び相違点
　前記（１）の対比の結果をまとめると、本願発明１と引用発明との一致点及び相違点は、以下のとおりである。
ア　一致点
「プラットフォームの位置を識別するための方法であって、
　プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップと、
　プラットフォームが動いている間、プラットフォーム上のカメラシステムによって生成された一連の画像内の第１の画像とは異なる時間に撮られた第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別するステップと、
　カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いているかを判定するステップと、
　第１の画像における特徴の第１のロケーションと、第２の画像における特徴の第２のロケーションとの間の差を識別するステップと、
　一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションと一連の画像内の第２の画像における特徴の第２のロケーションとの差からカメラシステムのパースペクティブの移動を識別するステップと、
　カメラシステムの視野内の環境において特徴が動いていないという判定に応答して、パースペクティブの移動に基づいてプラットフォームの位置の変化を識別するステップと、
を含み、
　一連の画像内の第１の画像における特徴の第１のロケーションを識別するステップが、
　　カメラシステムから一連の画像のうちの現在の画像を受け取るステップと、
　　カメラシステムの画像フレーム内の複数の第１のロケーションを識別するステップであって、複数の第１のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの現在の画像内の特徴に対応する、ステップと、を含み、
　一連の画像内の第２の画像における特徴の第２のロケーションを識別するステップが、
　　画像フレーム内の複数の第２のロケーションを識別するステップであって、複数の第２のロケーションのそれぞれが、一連の画像のうちの前の画像内の特徴に対応するステップ、を含み、
　差を識別するステップが、
　　特徴の位置及び特徴の過去の動きの少なくとも１つに基づいて、識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択するステップと、
　　選択された第１のロケーションと、選択された第１のロケーションにおける特徴部分と同じ特徴部分に対応する第２のロケーションとを用いて、差を識別するステップと、を含む、
方法。」
イ　相違点
（ア）相違点１
　本願発明１では、「プラットフォーム」が「航空機およびロボットマニピュレータから選択される」、すなわち、「プラットフォーム」が「航空機」又は「ロボットマニピュレータ」であるのに対し、
　引用発明では、「プラットフォーム」が「カメラ付き携帯電話１００」である点。
（イ）相違点２
　本願発明１では、「識別された複数の第１のロケーションから第１のロケーションを選択するステップ」における選択が、「特徴の位置及び特徴の過去の動きの少なくとも１つ」だけでなく、「プラットフォームの動作状態」にも基づくのに対し、
　引用発明では、「特徴の抽出７１０」において、「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つに特徴が存在する特徴群を抽出」する際に、「特徴」の位置を考慮するものの、「カメラ付き携帯電話１００」（本願発明１の「プラットフォーム」に相当する。）の動作状態は考慮していない点。
（３）相違点についての判断
ア　相違点１について
　引用文献１には、店やショッピングモールなどでユーザーをナビゲートするために現実世界環境におけるユーザーの位置を追跡するといったナビゲーションの用途において、絶対位置決め機能を使用してもよい旨の記載がある（【００４２】）。これは、引用発明をナビゲーションに用いることを示唆するものである。
　一方、引用文献３には、前記１（３）のとおり、航空機で使用されるナビゲーション・センサのビジョン・センサとして、オプティカル・フロー・ベースのビジョン・センサが実装されることが記載されている。そして、引用発明は、オプティカル・フロー・ベースのビジョン・センサを利用するものと認められる。
　そうすると、引用発明を航空機のナビゲーションに用いることは、引用文献１及び引用文献３に記載された事項に基づき、当業者が容易に思い付くことである。その結果、引用発明が相違点１に係る本願発明１の構成を備えるようになることは、明らかである。
イ　相違点２について
　引用発明の「特徴の抽出７１０」において、「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つに特徴が存在する特徴群を抽出」する際に、「カメラ付き携帯電話１００」の動作状態を考慮することは、引用文献１ないし引用文献６のいずれにも記載されていないし、示唆されてもない。
　また、引用発明の「特徴の抽出７１０」において、「捕捉された各画像に特徴抽出処理を適用し、画像の各領域に少なくとも一つに特徴が存在する特徴群を抽出」する際に、「カメラ付き携帯電話１００」の動作状態を考慮しなければならない事情は見当たらないから、このことが当業者にとって自明であると認めることもできない。
　したがって、相違点２に係る本願発明１の構成は、引用発明と引用文献１ないし引用文献６に記載された事項とに基づいて、当業者が容易に思い付くことであるということはできない。
（４）本願発明１についてのまとめ
　以上のとおりであるから、本願発明１は、引用文献１ないし引用文献３に記載された発明に基づいて、又はさらに引用文献４ないし引用文献６に記載された発明に基づいても、当業者が容易に発明をすることができたものであるということはできない。
３　本願発明２ないし本願発明７について
　本願発明２ないし本願発明７は、いずれも本願発明１の構成を全て含むから、少なくとも本願発明１と引用発明との相違点１及び相違点２（前記２（２）イ（ア）及び（イ））で引用発明と相違する。そして、前記２（３）イのとおり、相違点２に係る本願発明１の構成は、引用発明と引用文献１ないし引用文献６に記載された事項とに基づいて当業者が容易に思い付くことであるということはできないから、相違点２に係る本願発明２ないし本願発明７の構成も同様である。
　したがって、本願発明２ないし本願発明７は、引用文献１ないし引用文献３に記載された発明に基づいて、又はさらに引用文献４ないし引用文献６に記載された発明に基づいても、当業者が容易に発明をすることができたものであるということはできない。
４　本願発明８ないし本願発明１５について
　本願発明８は、本願発明１に係る方法を実行する装置の発明であり、本願発明１とカテゴリー表現が異なるだけの発明であるから、相違点２に係る本願発明１の構成に対応する構成を備えるものである。また、本願発明９ないし本願発明１５は、本願発明８の構成を全て含むから、本願発明８と同様に、相違点２に係る本願発明１の構成に対応する構成を備えるものである。
　そして、前記２（３）イのとおり、相違点２に係る本願発明１の構成は、引用発明と引用文献１ないし引用文献６に記載された事項とに基づいて当業者が容易に思い付くことであるということはできないから、これに対応する本願発明８ないし本願発明１５の構成も同様である。
　したがって、本願発明８ないし本願発明１５は、引用文献１ないし引用文献３に記載された発明に基づいて、又はさらに引用文献４ないし引用文献６に記載された発明に基づいても、当業者が容易に発明をすることができたものであるということはできない。
５　原査定の理由３（進歩性）についてのまとめ
　以上のとおりであるから、原査定の理由３は、維持することができない。
第９　むすび
　以上に述べたとおり、原査定の理由によっては、本願は拒絶をするべきものであるということはできない。
　また、他に、本願は拒絶をするべきものであるとする理由を発見しない。
　よって、結論のとおり審決する。