(57)【要約】【課題】必要に応じた領域を重点的に処理することにより、より適切な画像認識が行うことが可能な画像認識処理装置を提供すること。【解決手段】所定の領域に重みをつけたドットパターンを生成するドットパターン生成部と、ドットパターンに基づいてドットを投影するドットパターン投影部と、ドットパターンを含む画像を撮影する撮影部と、撮影された画像からドットを抽出し、各ドットの距離情報を算出する距離情報算出部と、ドット毎の距離情報をまとめた距離マップを生成する距離マップ生成部とを備える。【選択図】図４
2016075653.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域に重みをつけたドットパターンを生成するドットパターン生成部と、
前記ドットパターンに基づいてドットを投影するドットパターン投影部と、
前記ドットパターンを含む画像を撮影する撮影部と、
撮影された画像からドットを抽出し、各ドットの距離情報を算出する距離情報算出部と、
前記ドット毎の距離情報をまとめた距離マップを生成する距離マップ生成部と、
を備えることを特徴とする画像認識処理装置。
【請求項２】
前記ドットパターン生成部は、ドットパターンのうち中央部分に重点的にドットを配置するドットパターンを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像認識処理装置。
【請求項３】
前記ドットパターン生成部は、ドットパターンのうち中央横方向に重点的にドットを配置するドットパターンを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像認識処理装置。
【請求項４】
前記ドットパターン生成部は、ドットパターンのうち十字方向に重点的にドットを配置するドットパターンを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像認識処理装置。
【請求項５】
複数のドットパターンの中から、一のドットパターンを選択するドットパターン選択部を更に有し、
前記ドットパターン投影部は、前記ドットパターン選択部により選択されたドットパターンを投影することを特徴とする請求項１から４の何れか一項に記載の画像認識処理装置。
【請求項６】
位置情報を取得する位置情報取得部を更に有し、
前記ドットパターン選択部は、位置情報に基づいてドットパターンを選択することを特徴とする請求項５に記載の画像認識処理装置。
【請求項７】
コンピュータに、
所定の領域に重みをつけたドットパターンを生成するドットパターン生成ステップと、
前記ドットパターンに基づいてドットを投影するドットパターン投影ステップと、
前記ドットパターンを含む画像を撮影する撮影ステップと、
撮影された画像からドットを抽出し、各ドットの距離情報を算出する距離情報算出ステップと、
前記ドット毎の距離情報をまとめた距離マップを生成する距離マップ生成ステップと、
を実現させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
画像認識処理装置及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、投影装置により観測対象上に投影される、周期パターンからなる投影パターンを撮影装置により撮影し、投影パターンを含む入力画像から画像認識を行うデプスマップ等の技術が知られている。
【０００３】
例えば、投影装置により観測対象上に投影される、周期パターンからなる投影パターンを撮影装置により撮影し、投影パターンを含む入力画像から形状復元を行う画像処理方法において、投影装置より投影された投影パターンを撮影装置により撮影された入力画像から検出するステップと、検出された投影パターンの相対位相を検出するステップと、検出された投影パターンの絶対位相を、基準位置からの相対的な位相と、基準位置の絶対的な位相との和により表すと、複数の投影パターンの絶対位相により計算した奥行きが一致するという第１条件が検出された投影パターンの各画素について成立することに基づき基準位置の絶対的な位相を計算するステップとを備える発明が開示されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１３−２４６５５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
デプスマップの構築においては、投影するドットの数に比例して精度が高くなる。したがって、認識精度を上げるためには、ドットを増やす必要があった。しかし、ドットが増えると、画像処理による深さ情報（距離情報）を算出するための計算に時間がかかり、高速に認識出来ないという問題が生じていた。
【０００６】
従来はこれらの画像処理はゲーム機や、室内の装置で利用されることが多かった。しかし、近年は、ロボットや自動車といった多くの技術分野に利用されることになった。ゲーム機等の決められた環境で利用される場合と異なり、このように様々な環境で利用される場合には、より適切な画像認識が必要であるが、計算コストの増大により、実用的な応答速度が得られないという欠点が生じていた。
【０００７】
上述した課題を解決するために、本発明は、必要に応じた領域を重点的に処理することにより、より適切な画像認識が行うことが可能な画像認識処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上述した課題を解決するために、本発明の画像認識処理装置は、
所定の領域に重みをつけたドットパターンを生成するドットパターン生成部と、
前記ドットパターンに基づいてドットを投影するドットパターン投影部と、
前記ドットパターンを含む画像を撮影する撮影部と、
撮影された画像からドットを抽出し、各ドットの距離情報を算出する距離情報算出部と、
前記ドット毎の距離情報をまとめた距離マップを生成する距離マップ生成部と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明の効果としては、所定の領域に重みをつけたドットパターンを生成し、ドットパターンに基づいて投影されたドットを撮影することで、各ドットの距離情報を算出し、
距離マップを生成する距離マップ生成する画像認識処理装置を提供することができる。
【００１０】
したがって、全体のなかで必要な箇所に重みがつけられたドットパターンが生成されることから、適切な画像認識を行うことができるようになる。また、全体としてドット数の増加を抑えられることから、計算コストを抑えられるといった効果も期待できる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態における外観図である。
【図２】第１実施形態における機能構成を説明するための図である。
【図３】第１実施形態における動作について説明するための図である。
【図４】第１実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図５】第１実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図６】第１実施形態におけるドットパターンを説明するための図である。
【図７】第２実施形態における処理の流れを説明するための図である。
【図８】第２実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図９】第２実施形態におけるドットパターンを説明するための図である。
【図１０】第３実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図１１】第３実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図１２】第３実施形態におけるドットパターンを説明するための図である。
【図１３】第４実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図１４】第５実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図１５】第５実施形態における動作例を説明するための図である。
【図１６】第６実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【図１７】第６実施形態における動作例を説明するための図である。
【図１８】第７実施形態における処理の流れを説明するフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明を実施するための最良の形態について説明する。なお、説明の都合上、実施形態を例に取って説明するが、表示操作が可能な装置であれば、何れの装置であっても適用可能なことは勿論である。
【００１３】
［１．第１実施形態］
本発明の画像認識処理装置を適用した実施形態について説明する。なお、本実施形態では、画像認識処理装置を、自律移動装置に適用した場合の例について説明する。
【００１４】
［１．１  全体構成］
図１は、自律移動装置１を模式的に示した図である。自律移動装置１は、移動手段として、タイヤを有しており、前後左右に移動することが可能である。また、前面には画像認識手段としてＣＣＤ（Charge Coupled Device）等の手段が備えられており、自律移動装置１の前面について、各種画像解析、認識等を行うことができる。これにより、例えば障害物の有無等の認識を行うことが出来る。
【００１５】
［１．２  機能構成］
続いて、図２を用いて、自律移動装置１の機能構成について説明する。自律移動装置１は、制御部１００と、投影部１１０と、撮影部１２０と、画像処理部１３０と、位置情報取得部１４０と、記憶部１５０とを備えて構成されている。
【００１６】
制御部１００は、自律移動装置１の全体を制御するための機能部である。制御部１００は、記憶部１５０に記憶されている各種プログラムを読み出して実行することにより各種機能を実現しており、例えばＣＰＵ（Central Process Unit）等により構成されている。
【００１７】
投影部１１０、撮影部１２０、画像処理部１３０は、画像を認識するために用いられる機能部である。
【００１８】
ここで、画像認識する仕組みについて、図３を用いて説明する。図３（ａ）は画像を認識している状態を示している図であり、図３（ｂ）は、画像を認識するためのドットパターンを模式的に示している図である。
【００１９】
すなわち、投影部１１０から、ドットパターンを投影する。ここで、投影部１１０から投影されるドットパターンは、不可視光線を用いることとするが、可視光線で行っても良い。
【００２０】
ドットパターンを対象物に向かって照射した後、その状態を撮影部１２０で撮影する。ここで、撮影部１２０としては、例えば、ＣＣＤ等を利用したカメラで構成されている。撮影された画像には、投影したドットパターンが写っていることとなる。
【００２１】
ここで、ドットパターンは、対象物の形状にしたがって、変化する。具体的には、各ドットパターンの輝度が変化することにより、各ドットパターンの変化を画像処理部１３０で判定することが可能となる。
【００２２】
判定されたドットパターンから、３Ｄ形状、距離情報を取得することが可能となる。すなわち、輝度が高いほど近くにあり、輝度が低いほど遠くにある。また、形状が変化すると、輝度が落ちることから、やはり遠くにあると認識することが可能となる。
【００２３】
位置情報取得部１４０は、現在の自律移動装置１の位置情報を取得するための手段である。例えば、ＧＰＳの受信装置を用いることで位置情報を取得しても良いし、無線により位置情報を管理しても良い。また、移動センサにより、現在自律移動装置１が移動した位置を判定することができる構成としてもよい。
【００２４】
記憶部１５０は、自律移動装置１の動作に必要な各種プログラムや、各種データが記憶されている機能部である。記憶部１５０は、例えば、半導体メモリや、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）等により構成されている。
【００２５】
移動制御部１６０は、自律移動装置１の移動を制御する機能部である。例えば、モータ等の駆動装置を制御することにより、自律移動装置１の移動（前後左右の移動／停止）を制御する。
【００２６】
［１．２  処理の流れ］
続いて、本実施形態における処理の流れについて説明する。図４は、ドットパターンから障害物や、路面形状等を認識するため処理を説明するためのフローである。
【００２７】
まず、本実施形態では、ドットパターンとして、中央重点ドットパターンを生成する（ステップＳ１０２）。ここで、中央重点ドットパターンについては、後述する。
【００２８】
次に、生成されたドットパターンを投影し（ステップＳ１０４）、ドットパターンを含む画像を撮影する（ステップＳ１０６）。画像処理部１３０により、撮影された画像からドットを抽出し、各ドットにおける距離情報を算出する（ステップＳ１１０）。そして、算出された距離情報から、距離マップを作成する（ステップＳ１１２）。
【００２９】
ここで、距離情報は、ドット（パターン）の輝度によって算出する。すなわち、基準となる輝度を予め記憶しており、その基準となる輝度と、対象のドットの輝度とを比較することにより距離を算出することができる。
【００３０】
ステップＳ１０２において中央ドットパターンが生成される処理ついて、図５を用いて説明する。
【００３１】
まず、変数ｎの初期値を「１」として、総ドット数までドットを配置してドットパターンを生成していく。このとき、ｎが３で割り切れない場合は、中央領域（例えば、認識エリアの中央４０％の領域）にドットが配置される（ステップＳ１５４；Ｎｏ→ステップＳ１５６）。ｎが４で割り切れた場合には、中央領域以外の周辺領域にドットを配置する（ステップＳ１５４；Ｙｅｓ→ステップＳ１５８）。
【００３２】
すなわち、中央領域には、全ドット数の３分の２が配置されることとなる。そして、ｎを１加算し、ｎの値が総ドット数を超えた場合に処理を終了する（ステップＳ１６０→ステップＳ１６２；Ｙｅｓ）。ｎの値が総ドット数を超えていない場合には、ステップＳ１５４から処理を繰り返し実行する（ステップＳ１６０→ステップＳ１６２；Ｎｏ→ステップＳ１５４）。
【００３３】
このときのドットパターンを模式的に示したのが図６である。点線部の中央領域により多くのドットが配置されている。
【００３４】
すなわち、本実施形態によれば、標準的なドットパターンと比較して、中央領域に多くのドットが集まることとなる。これにより、例えば障害物判定において、重要度の高い中央部の精度が向上することとなる。
【００３５】
また、中央領域に多くのドットが集まることにより、重みづけられた領域以外は、標準的なドットパターンより少ないドット数となる。これにより、全体としてはドット数は標準パターンと同じになり、計算コストの増大を押さえることが可能となる。
【００３６】
これにより、例えば屋外等の環境の場合に、より適切に障害物を検出できるといった効果を得られることとなる。なお、上述した中央領域については、予め設定されることとしても良いし、利用者が設定（変更）できる事としても良い。
【００３７】
また、中央領域に配置されるドット数も、予め定められていても良いし、任意に変更出来ることとしても良い。また、路面状況、天候等によって可変させる事としてもよい。
【００３８】
このように、適切な距離マップが生成されることから、適切に障害物が認識可能となる。例えば、自律走行装置１が移動中、障害物を認識した段階で障害物を回避したり、停止したりするといった動作を適切に行うことができるようになる。
【００３９】
［２．第２実施形態］
つづいて、第２実施形態について説明する。第２実施形態は、ドットパターンを中央重点から、中央横方向に変えた実施形態である。なお、第１実施形態と機能構成は同一であるため、その説明を省略する。
【００４０】
図７は第２実施形態における処理フローである。図７の処理フローは、図４で示した第１実施形態における処理フローのうち、ステップＳ１０２をステップＳ２０２に置き換えたフローである。なお、第１実施形態における処理フローと同一の処理には同一の符号を付しており、その説明を省略する。
【００４１】
続いて、中央横方向ドットパターンの生成処理について説明する。中央横方向ドットパターンは、第１実施形態で示したように、例えば中央横方向領域を予め定め、当該領域について重点的にドットを配置する方法（図５を適用する方法）で処理してもよい。
【００４２】
また、異なる方法としては、図８の処理方法が考えられる。すなわち、まず、全体的にドットの配置を完了する（ステップＳ２５２→ステップＳ２５４）。そして、全領域にドットを配置完了後（ステップＳ２５４；Ｙｅｓ）、今度は中央横領域に更にドットを配置する（ステップＳ２５６）。全体のドット配置が完了するまで（ステップＳ２５８；Ｎｏ）、中央横方向の領域に重点的にドットが配置されることとなる。
【００４３】
また、中央横方向の領域に多くのドットが集まることにより、重みづけられた領域以外は、標準的なドットパターンより少ないドット数となる。これにより、全体としてドット数は標準パターンと同じになり、計算コストの増大を押さえることが可能となる。
【００４４】
これにより、図９に示すように、全体の領域に比べて、点線部で囲まれた中央横領域に
ドットが多めに配置されることとなる。上下方向の認識精度を落としながら横方向の３次元認識精度を高めることが可能となる。
【００４５】
例えば、建物内において、高さ等がある程度決まっているときに認識する場合や、壁などを認識する場合に有効なドットパターンとなる。
【００４６】
［３．第３実施形態］
つづいて、第３実施形態について説明する。第３実施形態は、ドットパターンを中央重点から、十字型に変えた実施形態である。なお、第１実施形態と機能構成は同一であるため、その説明を省略する。
【００４７】
図１０は第２実施形態における処理フローである。図１０の処理フローは、図４で示した第１実施形態における処理フローのうち、ステップＳ１０２をステップＳ３０２に置き換えたフローである。なお、第１実施形態における処理フローと同一の処理には同一の符号を付しており、その説明を省略する。
【００４８】
続いて、十字型ドットパターンの生成処理について説明する。十字型ドットパターンは、第１実施形態、第２実施形態で示したような方法でも生成可能であるが、異なる方法としては、図１１の処理方法が考えられる。
【００４９】
すなわち、記憶部１５０に予めドットパターンが記憶されている。このドットパターンは、工場出荷時にドットパターンを記憶させても良いし、利用者が記憶出来ることとしても良い。
【００５０】
そして、記憶されているドットパターンを読み込み（ステップＳ３５２）、ドットパターンに基づいてドットを配置する（ステップＳ３５４）。ここで、全体のドット配置が完了したら、処理を終了する（ステップＳ３５６；Ｙｅｓ）。
【００５１】
これにより、図１２に示すように、全体の領域に比べて、点線部で囲まれた十字型の領域にドットが配置されることとなる。
【００５２】
例えば、物体の真上から本パターンを投影することにより、物体の大きさを把握できるといった効果が期待できる。すなわち、物体の縦横の幅と、高さを一回の画像取得で認識することができるようになるため、ベルトコンベア上の荷物の大きさを認識する場面等に利用可能である。
【００５３】
［４．第４実施形態］
続いて、第４実施形態について説明する。第４実施形態は複数のドットパターンを切り替え可能な実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と機能構成は同一であるため、その説明を省略する。
【００５４】
図１３は第４実施形態における処理フローである。図１３の処理フローは、図４で示した第１実施形態における処理フローのうち、ステップＳ１０２をステップＳ４０２、Ｓ４０４に置き換えたフローである。なお、第１実施形態における処理フローと同一の処理には同一の符号を付しており、その説明を省略する。
【００５５】
すなわち、記憶部１５０に複数のドットパターンを記憶しておく。そして、利用者（又はサービスマン）がドットパターンを選択し（ステップＳ４０２）、選択されたドットパターンが読み出される（ステップＳ４０４）。
【００５６】
そして、読み出されたドットパターンに基づいて投影され、ドットパターンを利用して距離マップが生成される（ステップＳ１０４〜ステップＳ１１２）。
【００５７】
このように、本実施形態によれば、自律走行装置１が置かれている環境、動作している環境に応じて適切なドットパターンを切り替えることが可能となる。
【００５８】
なお、説明上予め記憶部１５０にドットパターンが記憶される場合を説明しているが、例えば第１実施形態や、第２実施形態のようにドットパターンがその都度生成されても良い事は勿論である。
【００５９】
［５．第５実施形態］
続いて、第５実施形態について説明する。第５実施形態は、位置情報の一つとしてＧＰＳ信号の受信状況からドットパターンを切り替える実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と機能構成は同一であるため、その説明を省略する。
【００６０】
図１４は、第５実施形態における処理フローである。図１４の処理フローは、図４で示した第１実施形態における処理フローのうち、ステップＳ１０２をステップＳ５０２〜ステップＳ５０８に置き換えたフローである。なお、第１実施形態における処理フローと同一の処理には同一の符号を付しており、その説明を省略する。
【００６１】
まず、位置情報を検出する（ステップＳ５０２）。本実施形態における位置情報としては、ＧＰＳ信号が受信できる場合は屋外、ＧＰＳ信号が受信できない場合は屋内と判定する。
【００６２】
ここで、現在の位置が屋内であれば、屋内用ドットパターンを選択する（ステップＳ５０４；Ｙｅｓ→ステップＳ５０６）。他方、現在の位置が屋外であれば、屋外用ドットパターンを選択する（ステップＳ５０４；Ｎｏ→ステップＳ５０８）。
【００６３】
例えば、図１５に示すように、自律移動装置１が屋外にいるときは、ドットパターンＰ５２が利用されている。ドットパターンＰ５２は、第１実施形態において利用したドットパターンである。そして、移動することにより、ＧＰＳ信号が受信できなくなると屋内に移動したと判定される。そして、ドットパターンＰ５４に切り替わる。ドットパターンＰ５４は、第２実施形態で説明したドットパターンである。
【００６４】
このように、本実施形態によれば、自律移動装置１の位置に基づいて、適切なドットパターンに容易に切り替えることが可能となる。
【００６５】
［６．第６実施形態］
続いて、第６実施形態について説明する。第６実施形態は、位置情報に応じて、複数のドットパターンを切り替える実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と機能構成は同一であるため、その説明を省略する。
【００６６】
図１６は、第６実施形態における処理フローである。図１６の処理フローは、図４で示した第１実施形態における処理フローのうち、ステップＳ１０２をステップＳ６０２〜ステップＳ６０８に置き換えたフローである。なお、第１実施形態における処理フローと同一の処理には同一の符号を付しており、その説明を省略する。
【００６７】
まず、位置情報を検出する（ステップＳ６０２）。ここで、位置情報は、例えばアクセスポイントから発信される位置情報ＩＤに基づいて識別するものとする。位置情報ＩＤとしては、専用のアクセスポイントを設けても良いし、例えば、ＷｉＦｉにおけるＳＳＩＤといった既存のものを利用しても良い。
【００６８】
本実施形態においては、ドットパターンと位置情報ＩＤとが改めて対応づけて記憶されている。そして、受信された位置情報ＩＤに基づくドットパターンがある場合には（ステップＳ６０４；Ｙｅｓ）、位置情報に基づくドットパターンが選択される（ステップＳ６０６）。他方、位置情報に基づくドットパターンがない場合には（ステップＳ６０４；Ｎｏ）、標準ドットパターンが選択される（ステップＳ６０８）。
【００６９】
ここで、標準ドットパターンは、予め設定されたドットパターンの場合や、ドットパターンを利用しない場合（すなわえち、認識するエリアに均等にドットが配置される）が考えられる。標準ドットパターンは、利用者や、サービスマン、工場出荷時に設定される。
【００７０】
図１７は、第６実施形態の動作を説明するための図である。自律移動装置１が室内を移動している。例えば、アクセスポイントＡＰ１２のエリアにいる場合は、ドットパターンＰ６２が用いられている。そして、移動することにより、アクセスポイントＡＰ１４のエリアではドットパターンＰ６４が、アクセスポイントＡＰ１６のエリアではドットパターンＰ６６が選択されることとなる。なお、ドットパターンＰ６６は、下横方向のエリアを重点的に認識するドットパターンである。
【００７１】
このように、本実施形態によれば、自動で適切なドットパターンを認識することが可能となる。
【００７２】
［７．第７実施形態］
続いて第７実施形態について説明する。第７実施形態は、例えばレーダー方式の障害物検知センサを補助的に用いている場合の処理について説明する。なお、上述した実施形態と機能構成は同一であるため、その説明を省略する。
【００７３】
図１８は、第７実施形態における処理フローである。図１８の処理フローは、図４で示した第１実施形態における処理フローのうち、ステップＳ１０２をステップＳ７０２〜ステップＳ７０８に置き換えたフローである。なお、第１実施形態における処理フローと同一の処理には同一の符号を付しており、その説明を省略する。
【００７４】
まず、障害物センサにより、障害物を検出する（ステップＳ７０２）。ここで、障害物センサは、補助的に利用されているものであり、例えば、衝突防止のため、レーダー波により前方の障害物を検出するセンサである。
【００７５】
障害物が検出されたり、また障害物が多く検出されたりしている場合には（ステップＳ７０４；Ｙｅｓ）、障害物用ドットパターンが選択される（ステップＳ７０６）。ここで、障害物用ドットパターンとしては、利用者、サービスマン又は工場出荷時に設定されたドットパターンである。
【００７６】
他方、障害物がなかったり、少なかったりした場合には、標準ドットパターンが利用される（ステップＳ７０４；Ｎｏ→ステップＳ７０８）。
【００７７】
このように、本実施形態では、自律移動装置１が更に障害物検知センサによって障害物があることや、障害物が多いことを検知できた場合には、ドットパターンを変更することにより、より適切に障害物を認識することが可能となる。
【００７８】
［８．変形例］
以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も特許請求の範囲に含まれる。
【００７９】
また、上述した実施形態におけるドットパターンは各実施形態に限定されるものではないのは勿論である。例えば、記憶されているドットパターンを選択せずに、ドットパターンをその都度生成しても良いし、一度生成したものを記憶しても良い。
【００８０】
また、実施形態において各装置で動作するプログラムは、上述した実施形態の機能を実現するように、ＣＰＵ等を制御するプログラム（コンピュータを機能させるプログラム）である。そして、これら装置で取り扱われる情報は、その処理時に一時的に一時記憶装置（例えば、ＲＡＭ）に蓄積され、その後、各種ＲＯＭやＨＤＤの記憶装置に格納され、必要に応じてＣＰＵによって読み出し、修正・書き込みが行なわれる。
【００８１】
ここで、プログラムを格納する記録媒体としては、半導体媒体（例えば、ＲＯＭや、不揮発性のメモリカード等）、光記録媒体・光磁気記録媒体（例えば、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto Optical Disc）、ＭＤ（Mini Disc）、ＣＤ（Compact Disc）、ＢＤ等）、磁気記録媒体（例えば、磁気テープ、フレキシブルディスク等）等の何れであってもよい。また、ロードしたプログラムを実行することにより、上述した実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムの指示に基づき、オペレーティングシステムあるいは他のアプリケーションプログラム等と共同して処理することにより、本発明の機能が実現される場合もある。
【００８２】
また、市場に流通させる場合には、可搬型の記録媒体にプログラムを格納して流通させたり、インターネット等のネットワークを介して接続されたサーバコンピュータに転送したりすることができる。この場合、サーバコンピュータの記憶装置も本発明に含まれるのは勿論である。
【００８３】
また、上述した実施形態における各装置の一部又は全部を典型的には集積回路であるＬＳＩ（Large Scale Integration）として実現してもよい。各装置の各機能ブロックは個別にチップ化してもよいし、一部又は全部を集積してチップ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路又は汎用プロセッサで実現しても良い。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いることも可能であることは勿論である。
【符号の説明】
【００８４】
１  自律移動装置
１００  制御部
１１０  投影部
１２０  撮影部
１３０  画像処理部
１４０  位置情報取得部
１５０  記憶部
１６０  移動制御部
【図１】
2016075653.tif 000003
【図２】
2016075653.tif 000004
【図３】
2016075653.tif 000005
【図４】
2016075653.tif 000006
【図５】
2016075653.tif 000007
【図６】
2016075653.tif 000008
【図７】
2016075653.tif 000009
【図８】
2016075653.tif 000010
【図９】
2016075653.tif 000011
【図１０】
2016075653.tif 000012
【図１１】
2016075653.tif 000013
【図１２】
2016075653.tif 000014
【図１３】
2016075653.tif 000015
【図１４】
2016075653.tif 000016
【図１５】
2016075653.tif 000017
【図１６】
2016075653.tif 000018
【図１７】
2016075653.tif 000019
【図１８】
2016075653.tif 000020