(57)【要約】  本発明は、光学的オブジェクトトラッキングシステムにおいて、可視性をシミュレートすることにより、基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する、計算・シミュレーション・補う方法の分野に関する。基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法は、カメラと基準位置とポーズ推定アルゴリズムをシミュレートして、最良の可能性のあるマーカー／カメラの配置を探し出すことにより、実現され、追跡されるオブジェクトの環境に関する可能性のあるカメラの位置及びカメラの実行可能な方向の境界を表すメッシュデータを取得するステップと、追跡されるオブジェクトに関する可能性のあるアクティブなマーカーの位置及びマーカーの実行可能な方向の配置を表すメッシュデータと、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータとを取得するステップと、カメラの配置についての制御パラメータを初期化するステップと、カメラの配置についての最初の解のストリングを生成するステップと、現在のカメラの配置についてのマーカーの配置問題を解くステップと、ポーズの範囲とポーズの精度と配置されたマーカーの数と配置されたカメラの数などを考慮して、現在のＬＥＤとカメラの配置の質を評価するステップと、停止基準が満たされたかどうかを判断するステップと、停止基準が満たされた場合、見つかった最良のマーカーとカメラの配置の解を出力するステップと、停止基準が満たされない場合、新たなカメラ／マーカーの配置の解が前の解よりもコストが低いかどうかを判断するステップと、新たな解が前の解よりもコストが低くない場合、ある確率で、前の解に後退するステップと、カメラの配置についての制御パラメータを減少させるステップと、現在のカメラの配置の解に摂動を加えて、評価のための新しい解を生成するステップと、を含む。
2016517982.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
追跡されるオブジェクトに関する可能性のあるアクティブなマーカーの位置及びマーカーの実行可能な方向の境界を表すメッシュデータと、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータと、少なくとも１つのカメラの位置及び方向とを取得するステップ（１０１）と、
制御パラメータを初期化するステップ（１０２）と、
最初の解のストリングを生成するステップ（１０３）と、
ポーズの範囲とポーズの精度と配置されたマーカーの数などを考慮して、現在のＬＥＤの配置の解の質を評価するステップ（１０４）と、
停止基準が満たされたかどうか（例えば、所望のポーズエラー、ポーズの範囲、マーカーの数などの許容範囲内かどうか）を判断するステップ（１０５）と、
停止基準が満たされた場合、最良のマーカーの配置の解を出力するステップ（１０６）と、
停止基準が満たされない場合、新たな解が前の解よりもコストが低いかどうかを判断するステップ（１０７）と、
新たな解が前の解よりもコストが低くない場合、（新しいコスト、古いコスト、及び制御パラメータの関数である）ある確率で、前の解に後退するステップ（１０８）と、
制御パラメータを減少させるステップ（１０９）と、
停止基準が満たされるまで、現在の解に摂動を加えて、評価のための新しい解を生成するステップ（１１０）（解の摂動が、現在の解に関する一連の簡単な動作としてモデル化されうる）と、
を含むことを特徴とする、基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２】
マーカーの位置とマーカーの方向の最適化が実行されることを特徴とする、請求項１に記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３】
マーカーの位置／方向の最適化は、局所及び大域の最適スペクトルの両方において、実行されることを特徴とする、請求項２に記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４】
制御パラメータは、大域探索に対する局所探索の相対的重要度を規定することを特徴とする、請求項１から請求項３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項５】
制御パラメータの現在の値に従って、システムは局所探索と大域探索の両方の特性を持つことを特徴とする、請求項１から請求項４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項６】
ステップ１０２において、制御パラメータの初期化は、システムの最初の探索特性を規定することを特徴とする、請求項１から請求項５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項７】
マーカー配置問題の解は、マーカーの存在（ＭＰＦ）を特定するビットストリングと、マーカーの方向（ＯｏＭ）を特定するベクトルストリングにより、規定されることを特徴とする、請求項１から請求項６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項８】
ステップ１０３において、マーカー配置問題の解のストリング（ＭＰＦ）は、定義域の特定の制約に忠実に初期化されることを特徴とする、請求項１から請求項７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項９】
ステップ１０３において、マーカー配置問題の解のストリング（ＯｏＭ）は、機械的制約に忠実に初期化されることを特徴とする、請求項１から請求項８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１０】
ステップ１０３において、マーカー配置問題の解のストリング（ＭＰＦ）は、ランダムに又は貪欲配置方法を使用して初期化されることを特徴とする、請求項１から請求項９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１１】
ステップ１０３において、マーカー配置問題の解のストリング（ＯｏＭ）は、追跡されるオブジェクトの表面の法線を使用して初期化されることを特徴とする、請求項１から請求項１０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１２】
ステップ１０４において、与えられたポーズデータとマーカー配置について、現在のマーカー配置の質が、隠れポーズの数とポーズエラーと使用されるマーカーの数の、重み付き線形結合として評価されることを特徴とする、請求項１から請求項１１のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１３】
ステップ１０５において、所定数の反復の実行によって、又はポーズエラーと隠れポーズの数と使用されるマーカーの数の最小限の要件の達成によって、システムは終了することを特徴とする、請求項１から請求項１２のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１４】
ステップ１０６において、全実行において遭遇した最良の配置の解が通過して出力されることを特徴とする、請求項１から請求項１３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１５】
ステップ１０７において、現在と前のマーカー配置の解の質が比較されることを特徴とする、請求項１から請求項１４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１６】
ステップ１０７は、１回目の反復では実行されないことを特徴とする、請求項１から請求項１５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１７】
現在の配置の解における解の質の増加が、後の反復のための、現在の解の即時容認を生じさせることを特徴とする、請求項１から請求項１６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１８】
現在の配置の解における解の質の減少が、後の反復のための、現在の解の確率的容認を生じさせることを特徴とする、請求項１から請求項１７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１９】
ステップ１０８において、解の質が減少する場合、現在の配置の解の容認は、前の解と現在の解との質の差が小さい場合に容認率はより高く、制御パラメータが大きな値を持つ場合に容認率はより高いという属性を持つ関数によって、導かれることを特徴とする、請求項１から請求項１８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２０】
ステップ１０９において、制御パラメータを減少させて、システムの局所探索特性を増加させることが行われることを特徴とする、請求項１から請求項１９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２１】
ステップ１１０において、次の解を探し出すために、現在の解についての摂動が実行されることを特徴とする、請求項１から請求項２０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２２】
摂動は、３つの異なる基本的な動作である、ＭＰＦのビット位置を設定すること、ＭＰＦのビット位置を消去すること、ＯｏＭのベクトルの向きを変更することから成ることを特徴とする、請求項１から請求項２１のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２３】
摂動は、単一の反復において３種類の異なる動作から成り、各種類の動作について１回以上の繰り返しが可能であることを特徴とする、請求項１から請求項２２のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２４】
ステップ１１０において、摂動は、定義域の特定の設計ルールと機械的制約を順守することを特徴とする、請求項１から請求項２３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２５】
ステップ１１０において、所定の（又は可変の）数の動作は、ヒューリスティック動作と共に全体的にランダムな方法で実行されて、摂動を導くことを特徴とする、請求項１から請求項２４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２６】
ステップ１１０において、ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択されることを特徴とする、請求項１から請求項２５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２７】
ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたマーカーにより補われた隠れポーズの数のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項２６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２８】
ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたマーカーにより補われた高度エラーのポーズの数のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項２７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２９】
ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたマーカーにより抑制されたマーカーの位置の数のコスト測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項２８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３０】
ステップ１１０において、ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ＭＰＦのビットを設定するためのゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項２９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３１】
ステップ１１０において、ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択されることを特徴とする、請求項１から請求項３０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３２】
ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたマーカーにより生成された隠れポーズの数のコスト測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項３１のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３３】
ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたマーカーにより、範囲を失った致命的なエラーのポーズの数のコスト測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項３２のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３４】
ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたマーカーにより、前に抑制されたマーカーの位置の数のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項３３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３５】
ステップ１１０において、ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ＭＰＦのビットを消去するための、ゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項３４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３６】
ステップ１１０において、ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ゲイン測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択されることを特徴とする、請求項１から請求項３５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３７】
ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた隠れポーズの数からマーカーの方向を変更する動作によって生成された隠れポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項３６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３８】
ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた高度エラーのポーズの数からマーカーの方向を変更する動作によって範囲を失った致命的なエラーのポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項３７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３９】
ステップ１１０において、ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ＯｏＭのベクトルを修正するための、ゲイン測定基準の重み付き線形結合によって導かれることを特徴とする、請求項１から請求項３８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４０】
ポーズが隠れている又は高度エラーのポーズである場合、各ポーズは、各反復でインクリメントされる、関連重要度測定基準を持つことを特徴とする、請求項１から請求項３９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４１】
ステップ１１０において、確率的な動作の選択は、ポーズの重要度を使用して実行されることを特徴とする、請求項１から請求項４０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４２】
ポーズの重要度の値は、システムの反復カウントに正比例して、インクリメントされることを特徴とする、請求項１から請求項４１のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４３】
隠れポーズの状態は、高度エラーのポーズの状態よりも、関連重要度の値について、より多くの増分を生じさせることを特徴とする、請求項１から請求項４２のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４４】
追跡されるオブジェクトの環境に関する可能性のあるカメラの位置及びカメラの実行可能な方向の境界を表すメッシュデータを取得し、追跡されるオブジェクトに関する可能性のあるアクティブなマーカーの位置及びマーカーの実行可能な方向の配置を表すメッシュデータと、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータとを取得するステップ（２０１）と、
カメラの配置についての制御パラメータを初期化するステップ（２０２）と、
カメラの配置についての最初の解のストリングを生成するステップ（２０３）と、
現在のカメラの配置についてのマーカーの配置問題を解くステップ（１００）と、
ポーズの範囲とポーズの精度と配置されたマーカーの数と配置されたカメラの数などを考慮して、現在のＬＥＤとカメラの配置の質を評価するステップ（２０４）と、
停止基準が満たされたかどうか（例えば、所望のポーズエラー、ポーズの範囲、マーカーの数、カメラの数などの許容範囲内かどうか）を判断するステップ（２０５）と、
停止基準が満たされた場合、最良のマーカーとカメラの配置の解を出力するステップ（２０６）と、
停止基準が満たされない場合、新たなカメラ／マーカーの配置の解が前の解よりもコストが低いかどうかを判断するステップ（２０７）と、
新たな解が前の解よりもコストが低くない場合、（新しいコスト、古いコスト、及び制御パラメータの関数である）ある確率で、前の解に後退するステップ（２０８）と、
カメラの配置についての制御パラメータを減少させるステップ（２０９）と、
現在のカメラの配置の解に摂動を加えて、（現在の解に関する一連の基本的な動作から成る）評価のための新しい解を生成するステップ（２１０）と、
を含むことを特徴とする、基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４５】
カメラの位置とカメラの方向の最適化が実行されることを特徴とする、請求項４４に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４６】
カメラの位置／方向の最適化は、局所及び大域の最適スペクトルの両方において、実行されることを特徴とする、請求項４５に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４７】
制御パラメータは、大域探索に対する局所探索の相対的重要度を規定することを特徴とする、請求項４４から請求項４６に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４８】
制御パラメータの現在の値に従って、システムは局所探索と大域探索の両方の特性を持つことを特徴とする、請求項４４から請求項４７に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４９】
ステップ２０２において、制御パラメータの初期化は、システムの最初の探索特性を規定することを特徴とする、請求項４４から請求項４８に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５０】
カメラ配置問題の解は、カメラの存在（ＣＰＦ）を特定するビットストリングと、カメラの方向（ＯｏＣ）を特定するベクトルストリングにより、規定されることを特徴とする、請求項４４から請求項４９に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５１】
ステップ２０３において、カメラ配置問題の解のストリング（ＯｏＣ）は、機械的制約に忠実に初期化されることを特徴とする、請求項４４から請求項５０に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５２】
ステップ２０３において、カメラ配置問題の解のストリング（ＣＰＦ）は、ランダムに又は貪欲配置方法を使用して初期化されることを特徴とする、請求項４４から請求項５１に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５３】
ステップ２０３において、カメラ配置問題の解のストリング（ＯｏＣ）は、追跡されるオブジェクトの名目上のポーズを使用して初期化されることを特徴とする、請求項４４から請求項５２に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５４】
基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）の全ステップが各反復において実行されることを特徴とする、請求項４４から請求項５３に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５５】
ステップ２０４において、与えられたポーズデータとマーカー／カメラの配置について、現在のマーカー／カメラの配置の質が、隠れポーズの数とポーズエラーと使用されるマーカーの数と使用されるカメラの数の、重み付き線形結合として評価されることを特徴とする、請求項４４から請求項５４に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５６】
ステップ２０５において、所定数の反復の実行によって、又はポーズエラーと隠れポーズの数と使用されるマーカーの数と使用されるカメラの数の最小限の要件の達成によって、システムは終了することを特徴とする、請求項４４から請求項５５に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５７】
ステップ２０６において、全実行において遭遇した最良の全部のカメラとマーカーの配置の解が通過して出力されることを特徴とする、請求項４４から請求項５６に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５８】
ステップ２０７において、現在と前のカメラ配置の解の質が比較されることを特徴とする、請求項４４から請求項５７に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５９】
ステップ２０７は、１回目の反復では実行されないことを特徴とする、請求項４４から請求項５８に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６０】
現在の配置の解における解の質の増加が、後の反復のための、現在の解の即時容認を生じさせることを特徴とする、請求項４４から請求項５９に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６１】
現在の配置の解における解の質の減少が、後の反復のための、現在の解の確率的容認を生じさせることを特徴とする、請求項４４から請求項６０に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６２】
ステップ２０８において、解の質が減少する場合、現在の配置の解の容認は、前の解と現在の解との質の差が小さい場合に容認率はより高く、制御パラメータが大きな値を持つ場合に容認率はより高いという属性を持つ関数によって、導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項６１に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６３】
ステップ２０９において、制御パラメータを減少させて、システムの局所探索特性を増加させることが行われることを特徴とする、請求項４４から請求項６２に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６４】
ステップ２１０において、次の解を探し出すために、現在の解についての摂動が実行されることを特徴とする、請求項４４から請求項６３に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６５】
摂動は、３つの異なる基本的な動作である、ＣＰＦのビット位置を設定すること、ＣＰＦのビット位置を消去すること、ＯｏＣのベクトルの向きを変更することから成ることを特徴とする、請求項４４から請求項６４に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６６】
摂動は、単一の反復において３種類の異なる動作から成り、各種類の動作について１回以上の繰り返しが可能であることを特徴とする、請求項４４から請求項６５に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６７】
ステップ２１０において、摂動は、定義域の特定の設計ルールと機械的制約を順守することを特徴とする、請求項４４から請求項６６に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６８】
ステップ２１０において、所定の（又は可変の）数の動作は、ヒューリスティック動作と共に全体的にランダムな方法で実行されて、摂動を導くことを特徴とする、請求項４４から請求項６７に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６９】
ステップ２１０において、ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択されることを特徴とする、請求項４４から請求項６８に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７０】
ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたカメラにより補われた隠れポーズの数のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項６９に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７１】
ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたカメラにより補われた高度エラーのポーズの数のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７０に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７２】
ステップ２１０において、ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ＣＰＦのビットを設定するためのゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７１に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７３】
ステップ２１０において、ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択されることを特徴とする、請求項４４から請求項７２に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７４】
ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたカメラにより生成された隠れポーズの数のコスト測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７３に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７５】
ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたカメラにより、範囲を失った致命的なエラーのポーズの数のコスト測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７４に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７６】
ステップ２１０において、ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ＣＰＦのビットを消去するための、ゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７５に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７７】
ステップ２１０において、ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ゲイン測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択されることを特徴とする、請求項４４から請求項７６に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７８】
ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた隠れポーズの数からカメラの方向を変更する動作によって生成された隠れポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７７に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７９】
ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた高度エラーのポーズの数からカメラの方向を変更する動作によって範囲を失った致命的なエラーのポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７８に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項８０】
ステップ２１０において、ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ＯｏＣのベクトルを修正するための、ゲイン測定基準の重み付き線形結合によって導かれることを特徴とする、請求項４４から請求項７９に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項８１】
ポーズが隠れている又は高度エラーのポーズである場合、各ポーズは、各反復でインクリメントされる、関連重要度測定基準を持つことを特徴とする、請求項４４から請求項８０に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項８２】
ステップ２１０において、確率的な動作の選択は、ポーズの重要度を使用して実行されることを特徴とする、請求項４４から請求項８１に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項８３】
ポーズの重要度の値は、システムの反復カウントに正比例して、インクリメントされることを特徴とする、請求項４４から請求項８２に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項８４】
隠れポーズの状態は、高度エラーのポーズの状態よりも、関連重要度の値について、より多くの増分を生じさせることを特徴とする、請求項４４から請求項８３に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）。
【請求項８５】
ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを受信し、このデータを使用して、基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）を実行し、システムはトラッカーアルゴリズムのために最適化され、そのトラッカーアルゴリズムを実行して、請求項４４から請求項８４のいずれかに記載の前記方法（２００）により探し出された結果を出力する、少なくとも１つの処理装置（２）と、
処理装置（２）に接続され、ユーザなどの外部ソースから、ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを受信し、処理装置（２）によって探し出された結果を出力する、少なくとも１つの入力／出力装置（３）と、
処理装置（２）に接続され、必要なときに、処理装置（２）によって探し出された最適化の結果と、任意のポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを格納する、少なくとも１つの記憶装置（４）と、
を有することを特徴とする、基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８６】
処理装置（２）は、ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを入力／出力装置（３）から受信することを特徴とする、請求項８５に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８７】
処理装置（２）は、ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを記憶装置（４）から受信することを特徴とする、請求項８５又は請求項８６に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８８】
入力／出力装置（３）は、慣性計測装置（ＩＭＵ）を使用し、検討中、追跡されるオブジェクトの少なくとも１つのポーズデータを受信することを特徴とする、請求項８５から請求項８７に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８９】
入力／出力装置（３）は、正確で完全なポーズデータを生成可能な高解像度の多数のカメラを備えた、光学ベースのポーズデータ取得システムを使用し、検討中、追跡されるオブジェクトの少なくとも１つのポーズデータを受信することを特徴とする、請求項８５から請求項８８に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【請求項９０】
入力／出力装置（３）は、ユーザが生成したカメラ位置データとマーカー／カメラメッシュデータとを受信することを特徴とする、請求項８５から請求項８９に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【請求項９１】
記憶装置（４）は揮発性記憶装置であることを特徴とする、請求項８５から請求項９０に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【請求項９２】
記憶装置（４）は不揮発性記憶装置であることを特徴とする、請求項８５から請求項９１に記載の基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、光学的オブジェクトトラッキングシステムにおいて、可視性をシミュレートすることにより、基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する、計算・シミュレーション・補う方法の分野に関する。
【背景技術】
【０００２】
ある環境において三次元のオブジェクトを追跡し、所定の座標系に対する位置と方向（ポーズ）を計算する方法及びモデルがあることが知られている。これらの種類のトラッカーシステムは、例えば、航空機において、パイロットの頭の方向を判定するのに使用されている。例えば表示装置の座標系に関して、方向が取得されると、それに応じて、表示装置上でグラフィックスを生成することが可能になる。磁気的な、機械的な、又は光学的な手段を使用して、その場のオブジェクトを追跡する別の方法がある。現在、オブジェクトの空間関係は、磁気センサ又はレーザビームを使用して判定されているけれども、本発明は、特に、カメラベース（日中のテレビ（day-tv）、熱、ＩＲ、飛行時間など）の追跡機を使用したシステムに関する。
【０００３】
光学的カメラベースのシステムの一つにおいて、パイロットは模様（基準マーカー）が付いたヘルメットを着用し、少なくとも１つのトラッカーカメラがこれらの模様に基づいた幾何学的計算を使用して、ヘルメットの位置と方向を判定する。それ故、追跡模様を持つオブジェクトとカメラとの空間関係の計算が、最先端において周知である。文書全体にわたって空間関係について述べているときはいつでも、エンティティの所定の基準系と他のものとの関係を意味していることが、理解されるべきである。基準を使用したエンティティの位置と方向の判定は、ポーズ推定問題と呼ばれ、以下のように示される：オブジェクトの三次元（３Ｄ）の点とそのオブジェクトの画像平面への二次元（２Ｄ）の投影との一連のＮ個の特徴の対応を与えられて、カメラの基準系に対するオブジェクトの回転と移動を探し出す。目的は、カメラないし３Ｄオブジェクトの回転と移動を探し出して、オブジェクトの３Ｄの位置と方向が分かるようにすることである。この基準系は、一般的に、検討中のオブジェクトの各模様に基づいている。トラッカーシステムにおいて、他の座標系に関するトラッカーカメラの位置と方向が知られている（又は計算可能、又は測定可能である）ため、トラッカーカメラのセンサとそれから他の座標系とを使用して、ヘルメットの空間関係を計算することもできる。この文脈において「追跡されるオブジェクト」は、追跡模様（基準マーカー）を持ち、トラッカーシステムによって追跡されるオブジェクトを意味する。それは、ヘルメットを搭載したトラッカーシステムのヘルメットであっても良いし、又は任意の他のオブジェクトであっても良い。
【０００４】
カメラベースのトラッカーシステムにおいて使用される模様は、可視光カメラによって追跡されるグラフィカルな（一般的に、黒と白の）模様（パッシブ・マーカー）、又は光源アレイ（例えば、発光ダイオード、すなわちＬＥＤ）（アクティブ・マーカー）である。これらの光源は、電磁スペクトルの赤外領域内になるように、カメラセンサとフィルタのセットの適当な選択により、選ばれる。他の配置も可能であるけれども、これらのシステムは不適当な照明条件下であっても動作できるため、赤外線ＬＥＤを使用したものが、それらの配置の中で最も便利である。確実に、小さいポーズエラーを取得して、ポーズ範囲を大きくできるように、追跡されるオブジェクトについてのこれらＬＥＤの位置（場所）は注意深く判定されるべきである。基準マーカーの位置を判定して最適化する、現在使用されている方法がいくつかある。このような使用されている方法の一つにおいて、目に見える基準の数と、光学センサに対するそれらの相対角度が、制約として使用されて、最適な基準位置が判定される。この方法は、基準マークを使用した大きな領域内において使用されることを意図していて、固定カメラによって撮像される、動いている追跡されるオブジェクトについての基準の場所を最適化するのに適用できない。さらに、ヘルメットを搭載したトラッキングシステムが考慮されるときは、基準の可視性を計算するときにパイロットの動作傾向も考慮される必要がある。さらに、ポーズ推定アルゴリズムによって使用されるポーズ推定パラメータが、現在の方法では考慮されておらず、システムの出力精度に直接影響を及ぼす。パイロットの動作傾向とポーズ推定パラメータが、ポーズ推定アルゴリズムによって使用される、別の作業がある。しかし、この方法は、システムの最適化を貪欲に試みるため、大域的最適解を探し出さずに、局所的最適解で動かなくなることが予期される。さらに、この方法は、基準の方向を最適化するためのいくつかのメカニズムに欠けていて、その有効性を制限する。
【０００５】
現在の方法は、システムのポーズ推定精度を完全に最適化するための、トラッカーシステムのカメラと基準の位置をシミュレートする効果的な方法を提供していない。この問題の解決を提供するために、追跡環境において、追跡されるオブジェクトに関する基準の位置とカメラの位置とを判定する追加のステップを使用する新しい方法が導入されるべきである。
【０００６】
米国特許第２００４２３９７５６号明細書の最先端のアプリケーションは、目に見える基準の数と、撮像装置に対するそれらの相対角度とを、制約として使用して、最適な基準位置を判定し、エラー有界ポーズを計算する方法を開示している。
【０００７】
国際特許出願ＰＣＴ／ＩＢ１２／０５０８０１の最先端の他のアプリケーションは、パイロットの動作傾向とポーズ推定パラメータを使用して、最適な基準位置を判定して、エラー有界ポーズを計算する方法を開示している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】米国特許第２００４２３９７５６号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
本発明は、トラッカーシステムのカメラと基準の位置、及びポーズ推定アルゴリズムのパラメータをシミュレートして、トラッカーシステムを最適化することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の目的を達成するために実現されるシステムと方法は、添付の図面に示されている。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】システムの好ましい実施形態の概略図である。
【図２】オブジェクトの可能性のある基準位置のメッシュのグラフを示す。
【図３】基準マーカーの位置と方向を最適化する方法のフローチャートである。
【図４】基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
明細書の残りの部分で、構成において、特定のオブジェクト（基準マーカー又はカメラ）の位置と方向を探し出すことは、その特定のオブジェクトの配置と見なされる。
【００１３】
基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）は、
追跡されるオブジェクトに関する可能性のあるアクティブなマーカーの位置及びマーカーの実行可能な方向の境界を表すメッシュデータと、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータと、少なくとも１つのカメラの位置及び方向とを取得するステップ（１０１）と、
制御パラメータを初期化するステップ（１０２）と、
最初の解のストリング（strings）を生成するステップ（１０３）と、
ポーズの範囲とポーズの精度と配置されたマーカーの数などを考慮して、現在のＬＥＤの配置の解の質を評価するステップ（１０４）と、
停止基準が満たされたかどうか（例えば、所望のポーズエラー、ポーズの範囲、マーカーの数などの許容範囲内かどうか）を判断するステップ（１０５）と、
停止基準が満たされた場合、最良のマーカーの配置の解を出力するステップ（１０６）と、
停止基準が満たされない場合、新たな解が前の解よりもコストが低いかどうかを判断するステップ（１０７）と、
新たな解が前の解よりもコストが低くない場合、（新しいコスト、古いコスト、及び制御パラメータの関数である）ある確率で、前の解に後退するステップ（１０８）と、
制御パラメータを減少させるステップ（１０９）と、
停止基準が満たされるまで、現在の解に摂動を加えて（perturbing）、評価のための新しい解を生成するステップ（１１０）（解の摂動（perturbation）が、現在の解に関する一連の簡単な動作としてモデル化されうる）と、
を本質的に含む。
【００１４】
最初に、追跡されるオブジェクト（例えば、赤外線ＬＥＤを備えたヘッドトラッキングシステムのためのヘルメット）のアクティブな基準の可能性のある位置が、数学的にモデル化される。モデルを数学的に表すために、現在知られている様々な方法があり、非常に基本的な例では、オブジェクトの各位置を三次元座標で表すことができる。一般的な座標系に対して、メッシュ（モデル）に関するこれらの座標が判定され、可能性のあるカメラの場所に関連付けられるべきであることに注目することが重要である。さらに、追跡されるオブジェクトのマーカーの配置についての機械的な制約により、マーカーの配置の実行可能な方向を取得する必要がある（このデータは、機械設計の直接出力である）。それと同時に、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータも導入する必要がある。本発明の好ましい構成において、これらのデータは、実際のオブジェクト上に置かれた慣性計測装置（ＩＭＵ）を使用して、実際の動いている状況下で取得され、オブジェクトの動作が記録されて、ポーズデータとして使用される。他のオプションでは、正確で完全なポーズデータを生成可能な多数の高解像度カメラと、追跡されるオブジェクトに取り付けられたアクティブなマーカーとを使用した、光学ベースのポーズ推定設定を使用している。このデータ取得システムは現実と異なり、それ故、実際の動いている状況下で、オブジェクトのポーズをより正確に且つ完全に取得することが予期される。これらのデータはさらに離散的であり、様々な動作状況下におけるオブジェクトの多くの可能性のあるポーズを表す。示されているように、実際の動いている状況を効果的にシミュレートするために、このデータを計算において考慮する必要がある。一例として、これらは、ヘッドトラッキングシステムを使用する航空機内のパイロットの頭の動作を表す。
【００１５】
提案されたシステムは反復法で動作する。各反復で、システムは、ユーザによって規定されたコスト関数（システムの失敗率、グランドトゥルースデータ（ground truth data）に関するシステムのエラー、及び使用されているハードウェア部品の数などの、部品コスト関数を含む。各部品コスト関数については、明細書の中でさらに説明する。）を改善しようとする。部品コスト関数が、ユーザが規定した重みにより乗算され、且つ加算されて、最終的な関数が探し出され、システムは各反復でその関数を最適化しようとする。しかし、最適化は、システムにより、単調減少方法では実行されない。大域的最適解に収束するために、システムは、コストが増加するのを許容する場合もある。
【００１６】
制御パラメータは、大域的最適化方法で又は局所的最適化方法で、提案されたシステムの、探索空間を横断する傾向を規定する。より高い制御パラメータの値は、システムの増加した大域探索特性に対応する。大域的最適化特性が必要とされるため、探索空間の横断中、現在の解は局所最小値に向かうことができるけれども、大域的最適に達することができるように、局所的最適を回避可能である必要がある。言い換えると、システムの大域探索能力は、山登り能力を提供する（山登りは、コスト最小化の例えである、すなわち、非常に低いコストを探し出すために、高いコスト、山の解の頂上を受け入れる）。
【００１７】
提案したシステムの動作は、マーカー／カメラについての現在の配置の解の変化として定義されうる。それ故、動作は、マーカー／カメラを前の空の位置に加えること、前の占有された位置からマーカー／カメラを取り除くこと、マーカー／カメラの配置の方向を変更すること、又は前記３つの動作の任意の組み合わせである。マーカーの配置の大域的最適化を対象とする、提案したシステムの動作は、解の質を増加させても良いし、又は減少させても良い。解の質の増加は望ましいため、歓迎される。一方、解の質が減少する場合、この動作が局所的最適方向から大域的最適方向に現在の解を移動させる可能性を持つため、提案したシステムはその動作を容認しても良い。一方で、マーカーの配置の局所的最適化を対象とする、提案したシステムの動作は、常に、解の質を増加させる。（良い又は悪いコストの方向への）各動作は局所的最適から大域的最適へ進む可能性を持つため、２つの極において、完全な大域的最適化特性を備えたシステムは、全体的にランダムな方法で作動し、コストの差異に関わらず、全ての動作が容認される。しかし、完全な局所的最適化特性を備えたシステムは、常に貪欲な選択を好む（解の質を改善する動作のみを容認する）。それ故、最初の解に応じて、局所最小値に進む、非常に高い可能性を持つ。
【００１８】
いつでもシステムの特性を完全な大域的最適化に又は完全な局所的最適化に分類することはできないけれども、提案したシステムは、大域的及び局所的な最適化特性の組み合わせを備えた確率的な機械として機能する。制御パラメータは、上述した特性の相対的重要度を規定する。ステップ１０２における制御パラメータの初期化は、提案したシステムの最初の最適化特性を決定する。システムは、局所的最適化方向に次第に引っ張られる。しかし、最初の最適化特性は、システムの出力に大きな影響を及ぼす。
【００１９】
マーカーの配置問題への解は、２つのストリングである、ビットストリング（bit string）とベクトルストリング（vector string）（いずれも可能性のあるアクティブなマーカーの位置の数と等しい長さを持つ）によって表すことができる。ビットストリングはＭＰＦ（マーカー配置フラグ）で示される。ベクトルストリングはＯｏＭ（マーカーの方向）で示される。ＭＰＦの集合ビット（＝１又は真）は、追跡されるオブジェクトの対応する位置に置かれたマーカーがあることを意味する。ＯｏＭの上述したビットの対応するベクトルは、追跡されるオブジェクトのアクティブなマーカーの配置の方向を決定する。ＭＰＦの要素と、それに対応するＯｏＭの要素とを組み合わせることによって形成される２組（ＭＰＦ（ｉ）、ＯｏＭ（ｉ））を仮想マーカーと呼ぶ。実在のマーカーをＯｏＭによって示される方向に置くことが可能であれば、仮想マーカーは実行可能として容認される。
【００２０】
ストリングＭＰＦ及びＯｏＭは、それらが定義域（domain）の特定の制約を満たし、それらのうちの一つがマーカーの位置に関する非最大値の抑制であり、且つＭＰＦ／ＯｏＭによって規定される各仮想マーカーが実行可能である場合に、実行可能であると言われる。マーカーの位置に関する非最大値の抑制は、２つの配置されたマーカーが、ある所定の閾値よりも近くにできないことを意味する。それ故、生成される最初の解のストリングは、実行可能である必要がある（すなわち、非最大値の抑制の制約を順守して、実行可能な仮想マーカーのみを含むべきである）。
【００２１】
ステップ１０３における最初の解のストリング（ＭＰＦ，ＯｏＭ）の生成は、多くの方法でなされうる。ＭＰＦを生成する一つの良い方法は、定義域の特定の制約（マーカーの位置に関する非最大値の抑制の制約など）を順守する方法で、ランダムにビットを設定することである。ＭＰＦを生成する他の有効なアプローチは、特許文献ＰＣＴ／ＩＢ１２／０５０８０１で提案されている貪欲アプローチを使用するものである。ＯｏＭを生成するために、対応するマーカーの位置での追跡されるオブジェクトの表面の法線が使用されうる。ステップ１０３における任意の生成において、解は、（単調増加の質を備えないにもかかわらず）、後のステップで反復して改善される。
【００２２】
ステップ１０４において、ＭＰＦとＯｏＭのストリングの評価が行われる。マーカー配置の最適化は、多目的の最適化問題である。この特定の問題についてのいくつかの可能性のある目的は、隠れポーズ（現在のマーカーの配置を与えられたトラッカーシステムでは計算できないポーズ）の最小化と、ポーズエラーの最小化と、使用されるマーカーの数の最小化である。それ故、解の質を計算するために、上述した測定基準（metrics）の計算が必要である。
【００２３】
ＭＰＦとＯｏＭのストリングが生成される／修正されるとき、選択されたノードの３Ｄ座標（マーカーツリーと呼ばれる）及びマーカーの方向が、光学的ヘッドトラッキングアルゴリズムに渡される。ステップ１０４において、各カメラからマーカーが見られているかのように、各ポーズについて、マーカーが画像平面に投影される。さらに、これらの２Ｄマーカー画像は、シミュレーションシステムで使用されるポーズ推定アルゴリズムに渡される。ＬＥＤマーカーの場合、それらは２Ｄ平面上の点として表され、一定量のノイズが加えられて、好ましい構成における合成ＬＥＤ重心画像を生成する。ポーズ推定アルゴリズムは、与えられたマーカー画像（又はＬＥＤ座標と重心画像）に関するポーズを、ポーズ毎に単独で、推定する。
【００２４】
カメラの場所・マーカーツリー・ポーズの推定アルゴリズムの構成に関し、アルゴリズムの精度と範囲（ポーズ推定アルゴリズムを使用して推定されうるポーズの割合）が検査される。ポーズエラーが計算されて、アルゴリズムが計算できないポーズが、隠れポーズとして容認される。入力されたメッシュとカメラの場所のデータが最初にシミュレーションに供給されたときに、マーカーの実際の位置が分かるため、マーカーの実際の位置を使用して、マーカーの実際の位置をポーズ推定アルゴリズムの結果（グランドトゥルースデータ）と比較することにより、ポーズエラーを判定できる。
【００２５】
マーカーの配置の解の質は、ポーズエラーと、隠れポーズの割合と、使用されるマーカーの数との、線形結合として評価される。数個のコスト関数の重み付き結合として、解のコストを評価するため、特定の目的の重みの増加／減少が可能である。それからシステムは、重み付きが軽い目的を（相対的に）無視して、重み付きが重い目的の最適化を優先する。ユーザが、（目的の重要度に応じた）ユーザの要求に従って、この線形結合の重みを無視することが予期される。ステップ１０４の最後に、線形結合として計算される単一のスカラーが、現在のマーカーの配置の質として取得される。
【００２６】
ステップ１０５において、システムがマーカーの配置の最適化を停止すべきかどうかを判断する。最適化を停止するのに２つの条件がある。第１は、所定数の反復が実行されたことである。第２は、現在の解が、ポーズエラーと、隠れポーズの割合と、使用されたマーカーの数とに関する、最小要件を満たすことである。停止状態が存在する場合、システムがステップ１０６において遭遇した最良の配置の解を出力する。
【００２７】
ステップ１０７において、ステップ１１０で実行される動作が解のコストを減少させる（すなわち、ポーズ範囲を増加させ、ポーズエラーを減少させ、使用されるマーカーの数を減少させる）かどうかを判断する。この検査をできるようにするために、前の反復の解の質を保持する必要がある（また、ステップ１０８において使用されるＭＰＦ及びＯｏＭのストリングを保持する必要がある）。前の反復に対してコストを減少させる場合、現在の解を容認し、次の反復を続ける。それ故、常に、解の質を増加させる（且つ解のコストを減少させる）動作を容認する。システムの最初の反復において、比較する前の解がない場合、ステップ１０７を飛ばす。
【００２８】
ステップ１０８は、現在の解の質が、前の解よりも悪いときだけ、実行される。それから、現在の解を使用するか、又は古い解に後退するかを確率的に選択する。古い解に戻る確率は、現在の解の質と、古い解の質と、制御パラメータとによって決まる。ユーザは、十分に機能するこれらの３つのパラメータを持つ関数を選択することが予期される。しかし、その関数は、下記の２つの属性を満たす必要がある：第１に、古い解に戻る確率は、現在と古い解との質の差が十分大きい場合、増加すべきである；第２に、古い解に戻る確率は、制御パラメータが減少するに連れて、増加すべきである。この特徴は局所最小値から登る能力をシステムに与えるため、たとえコストの増加があったとしても、現在の解の容認は、この最適化手順において必須である。しかし、最小値から登るための非常に高いコストの想定は、良いアプローチではない。それ故、我々は第１の属性を持つ。一方、システムは、実行の異なる段階では異なる特性を持つ（理想的に、システムは、初期段階では大域的最適化の特性を持ち、後期段階では局所的最適化の特性を持つ）。第２の属性は、古い解と現在の解の確率的選択が、システムの現在の特性に対して実行されることを確実にする（たとえ、コストの増加があったとしても、大域的最適化特性であれば、現在の解を容認し、局所的最適化であれば、現在の解を拒否する）。
【００２９】
ステップ１０９において、制御パラメータを減少させて、大域的最適化から局所的最適化の特性にシステムを変換する。この変換は漸進的であり、一見連続しているように見える。ユーザは、システムに効果的なこのパラメータを減少させるための良い関数を探し出すことが予期される（制御パラメータを速く減少させて、より多くの時間を局所的最適化に費やしても良い。逆の場合も同じである）。
【００３０】
ステップ１１０において、現在の解に摂動を加えて、次の反復で評価される新しい解を探し出す。このステップにおいて最後の出力のストリングが摂動によって形成されるため、このステップは極めて重要である。それ故、このステップで実施される動作（摂動）の良好な設計が、結果に著しい影響を及ぼす。また、最後の出力がステップ１１０によって生成されるため、解のストリングの最後の摂動が、定義域の特定の制約（例えば、非最大値の抑制）に従わなければならないことに注目すべきである。
【００３１】
ステップ１１０において使用されうる３つの基本動作がある。他の複合動作が使用されても良い。しかし、複合動作は、常に、基本の３つの動作から成る。３つの基本動作は、ＭＰＦのビット位置を設定すること、ＭＰＦのビット位置を消去すること、及びＯｏＭのベクトルの向きを変更することである。第１の動作は、前に使用されていない場所にマーカーを置くことに相当する。第２の動作は、前に使用された場所からマーカーを取り除くことに相当する。第３の動作は、（追跡されるオブジェクトについての）マーカーの方向を変更することに相当する。各動作は、解の質を改善する能力を持つ。余分なマーカーを追加することは、前の隠れポーズを補う能力を持ち、且つポーズエラーを改善する能力を持つ。既存のマーカーの削除は、使用されているマーカーの数を減少させ、その結果、配置の質を改善する。また、マーカーの削除は、（マーカーの位置に関する非最大値の抑制などの、定義域の特別な設計の制約による）異なる位置に新しいマーカーを置く能力（柔軟性）を増加させる。既存のマーカーの配置方向の変更は、重要な隠れポーズを補い、追跡ルーチンにより得られるポーズエラーを改善する能力を持つ。
【００３２】
１以上のこれらの動作が、現在の解に適用されて、新しい解を探し出す。好ましい実施形態において、所定の（又は可変の）数の動作が全体的にランダムな方法で実行される。このステップにおいて適用されるヒューリスティックは、解を局所的最適へと導くが、ランダムな動作は解を大域的最適方向に引っ張る能力を持つため、これは必要である。ランダムな動作に加えて、ヒューリスティック動作を設計して、解の質を改善し、摂動を正しい方向に導くことができる。
【００３３】
好ましい実施形態の一つにおいて、ＭＰＦのビットの設定（マーカーの追加）のために、ゲイン測定基準として、追加されたマーカーによって補われた隠れポーズの数を使用することができる。隠れポーズに関し、追加されたマーカーがカメラで見える場合に、補われるものとして、隠れポーズを定義する。マーカーの追加が隠れポーズを取り除くのに役立つ場合、マーカーを追加する確率を増加させるべきである。他の実施形態において、ゲイン測定基準として、推定されたポーズエラーのゲインを使用することができる。この実施形態において、現在のマーカー配置を使用してポーズを評価しないと、ポーズエラーを探し出すことはできないことは明確である。しかし、前に評価されたポーズエラーを使用して、高度エラーのポーズを特定することができる。それから、追加されたマーカーが高度エラーのポーズを補う（高度エラーのポーズに関し、追加されたマーカーがカメラで見える）場合、追加されたマーカーはポーズエラー（その結果、解の質）を改善するのに役立つ可能性がある。さらに他の実施形態において、追加されたマーカーを使用することにより、コスト測定基準として、抑制されたマーカーの位置の数を使用することができる（未使用のマーカーの空間が非最大値抑制の閾値の範囲内にある場合は、それらを使用することができない。これは、柔軟性にとっての損失であり、摂動を導くために使用されうる）。さらに、トラッカールーチンに特有のヒューリスティック動作が提案されうる。上記のように定義された、提案された構成の測定基準（コストとゲイン）が組み合わされて（重み付き結合）、ＭＰＦに関して実行される動作を選択するのに使用されうる。
【００３４】
実施形態の一つにおいて、ＭＰＦのビットの消去（マーカーの削除）のために、コスト測定基準として、削除されたマーカーによって生成された隠れポーズの数を使用することができる。何個のマーカーが各ポーズから見えるかを追跡し続けることにより、これを計算することができる。それから、マーカーの削除によって、ポーズが所定の閾値未満を補うことが引き起こされる場合、我々は、マーカーの削除が隠れポーズを生成すると言う（マーカーが同一平面上にないと仮定すると、所定の閾値についての理論的最小値は４であり、実際上は４より大きい閾値が使用されうる）。マーカーの削除が、より多数の隠れポーズを引き起こす場合、マーカーの削除の確率を減少させるべきである。他の実施形態において、コスト測定基準として、推定されたポーズエラーの増加を使用することができる。この実施形態において、現在のマーカー配置を使用してポーズを評価しないと、ポーズエラーを探し出すことはできないことは明確である。しかし、前に評価されたポーズエラーを使用して、致命的なエラーのポーズを特定することができる（これらは、高度エラーのポーズと、容認可能なエラーの近接の範囲内のポーズであり、低度エラーのポーズを除いた全てのポーズである）。それから、削除されたマーカーが致命的なエラーのポーズを補う（致命的なエラーのポーズに関し、削除されるマーカーがカメラで見える）場合、削除されたマーカーはポーズエラーを増加させる（その結果、解の質が減少する）可能性がある。さらに他の実施形態において、削除されたマーカーにより、ゲイン測定基準として、前に抑制されたマーカーの位置の数を使用することができる（未使用のマーカーの空間が非最大値抑制の閾値の範囲内にある場合は、削除後、それらを使用することができる。これは、柔軟性にとっての利得であり、摂動を導くために使用されうる）。さらに、トラッカールーチンに特有のヒューリスティック動作が提案されうる。上記のように定義された、提案された構成の測定基準（コストとゲイン）が組み合わされて（重み付き結合）、ＭＰＦに関して実行される動作を選択するのに使用されうる。
【００３５】
ＯｏＭの方向の変更（異なる方向を持つマーカーの配置）は、隠れポーズの数を増加／減少させても良いし、ポーズエラーを増加／減少させても良い。それ故、方向が変更する動作を評価するために、動作前後の隠れポーズの数を計算して、動作前後のポーズエラーを推定する必要がある。推定されたポーズエラーと、生成された／削除された隠れポーズの数の計算が前述と同じ方法でなされる。ある実施形態において、方向を変更する動作について、「補われた（動作によって削除された）隠れポーズの数から動作によって生成された隠れポーズの数を引いた数」をゲイン測定基準として使用することができる（この動作が高いゲインを持つ場合、この方向変更動作を実行する確率を増加させるべきである）。他の実施形態において、コスト測定基準として、推定されたポーズエラーの増加を使用することができる。この構成において、現在のマーカーの配置（及びマーカーの方向）を使用してポーズを評価しないと、ポーズエラーを探し出すことはできないことは明確である。しかし、前に評価されたポーズエラーを使用して、高度エラーのポーズと致命的なエラーのポーズを特定することができる。よって、「マーカーの新しい方向によって補われた高度エラーのポーズの数からマーカーの新しい方向によって範囲を失った致命的なエラーのポーズの数を引いた数」として、ゲイン測定基準を定義できる（より高いゲイン測定基準は、ポーズエラーの可能性のある減少に対応する）。高度エラーのポーズを補うことは、言及した高度エラーのポーズと共に見られるマーカーを追跡し続けることにより、なされうる。高度エラーのポーズに関し、新しい方向のマーカーを使用して、より多くのマーカーが目に見える場合、それらは方向の変更後に補われることを示す。致命的なエラーのポーズが、新しい方向のマーカーによって、カメラで見える、より少ないマーカーを持つ場合に、致命的なエラーのポーズが失われると言うのと類似の方法で、致命的なエラーのポーズを失ったことが計算されうる。さらに、トラッカールーチンに特有のヒューリスティック動作が提案されうる。上記のように定義された、提案された構成の測定基準は組み合わされて（重み付き結合）、ＯｏＭについて実行される動作を選択されるのに使用されうる。
【００３６】
ステップ１１０において、摂動（古い解から新しい解の生成）が行われる。摂動は、確率的な方法で行われる。これらの動作のいくつかは、全体的にランダムに実行される。これらのいくつかは、ヒューリスティックを使用して、摂動を導く。ヒューリスティックは動作のゲインの計算を使用し、システムは（確率的に）より高いゲインで動作を実行する傾向にある。好ましい実施形態において、ステップ１１０において、１以上の動作が行われる。単一の反復で、３種類の異なる動作を実行することができる。また、各種類の動作について、１回以上の繰り返しが可能である。
【００３７】
ステップ１１０において、いくつかのポーズを他のものよりも優先させることもできる。いくつかのポーズは、他のものより、補いにくい。これらのポーズを他のものより優先させることは、それらを非常に容易に補うのに役立つ。これを達成するために、各ポーズは、ある所定値に初期化された、関連重要度測定基準を持つことができる。一定条件が持続する場合、この重要度測定基準は、反復毎に更新される。それから、（各ポーズに関する）この重要度測定基準が、ステップ１１０において、動作の選択に関し、考慮される場合、困難なポーズは他のものよりも優先される（重要なポーズのゲイン／コストは、その重要度測定基準に従って拡大される）。
【００３８】
ポーズがまだ隠れポーズである又は高度エラーのポーズである場合、反復毎にポーズに関するこの重要度測定基準をインクリメントする。さらに、重要度測定基準の増分は、反復カウントに正比例する。すなわち、反復カウントが１であれば、隠れポーズについての重要度測定基準の増分はｘであり、反復カウントが１００であれば、隠れポーズについての重要度測定基準の増分は１００ｘである。このアプローチは、システムが、多数の反復前に隠れていたポーズよりもむしろ、現在の反復で生成された隠れポーズ（又は高度エラーのポーズ）を識別するのに役立つ。最後の数回の反復において存在し続ける隠れポーズ（又は高度エラーのポーズ）は、初期段階の実行で問題のあったポーズよりも、はるかに大きな重要度を持つ。好ましい構成において、高度エラーのポーズは、高度エラーを含むにもかかわらず、追跡ルーチンによってさらに処理可能であり、一方で隠れポーズはより問題になるため、隠れポーズは、高度エラーのポーズよりも多く重要度測定基準の増加を引き起こす。
【００３９】
基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）は、
追跡されるオブジェクトの環境に関する可能性のあるカメラの位置及びカメラの実行可能な方向の境界を表すメッシュデータを取得し、追跡されるオブジェクトに関する可能性のあるアクティブなマーカーの位置及びマーカーの実行可能な方向の配置を表すメッシュデータと、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータとを取得するステップ（２０１）と、
カメラの配置についての制御パラメータを初期化するステップ（２０２）と、
カメラの配置についての最初の解のストリングを生成するステップ（２０３）と、
現在のカメラの配置についてのマーカーの配置問題を解くステップと（１００）、
ポーズの範囲とポーズの精度と配置されたマーカーの数と配置されたカメラの数などを考慮して、現在のＬＥＤとカメラの配置の質を評価するステップ（２０４）と、
停止基準が満たされたかどうか（例えば、所望のポーズエラー、ポーズの範囲、マーカーの数、カメラの数などの許容範囲内かどうか）を判断するステップ（２０５）と、
停止基準が満たされた場合、最良のマーカーとカメラの配置の解を出力するステップ（２０６）と、
停止基準が満たされない場合、新たなカメラ／マーカーの配置の解が前の解よりもコストが低いかどうかを判断するステップ（２０７）と、
新たな解が前の解よりもコストが低くない場合、（新しいコスト、古いコスト、及び制御パラメータの関数である）ある確率で、前の解に後退するステップ（２０８）と、
カメラの配置についての制御パラメータを減少させるステップ（２０９）と、
現在のカメラの配置の解に摂動を加えて、（現在の解に関する一連の基本的な動作から成る）評価のための新しい解を生成するステップ（２１０）と、
を本質的に含む。
【００４０】
基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）は、基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）に類似している。以下の段落において、２つの方法の違いを説明する。
【００４１】
航空機の場合、ヘッドトラッカーが作動するコックピット（又は部屋）が一般的に知られていて、カメラは、実質的に、関心のある人（すなわち、パイロット）の名目上の頭の位置に対し、コックピットの３Ｄモデルの内部に設置されうる。カメラの場所に関し、機械的な且つシステムに関連した制限があるにもかかわらず、カメラを置くことが可能なマージンがある。まず、追跡されるオブジェクトの環境の中でのカメラの可能性のある位置は、数学的にモデル化される。カメラの位置は、追跡されるオブジェクトのマーカーの位置に関連づけられるべきであることに注目すべきである。ステップ２０１において、可能性のあるカメラの位置と方向を表すメッシュと共に、マーカーの配置の最適化手順（１００）の入力が取得されるべきである。
【００４２】
手順は、制御パラメータに関するマーカーの配置の最適化に類似している。ステップ２０２において、カメラ配置問題のための制御パラメータの初期化が行われる。
【００４３】
カメラ配置問題に対する解は、２つのストリング、ビットストリングとベクトルストリング（いずれも可能性のあるアクティブなカメラの位置の数と等しい長さを持つ）によって表されうる。ビットストリングはＣＰＦ（カメラ配置フラグ）で示される。ベクトルストリングはＯｏＣ（カメラの方向）で示される。ＣＰＦの集合ビットは、追跡環境の対応する位置に置かれたカメラがあることを意味する。ＯｏＣのビットの対応するベクトルは、アクティブなカメラの配置の方向を決定する。ＣＰＦの要素と、それに対応するＯｏＣの要素とを組み合わせることによって形成される２組（ＣＰＦ（ｉ）、ＯｏＣ（ｉ））を仮想カメラと呼ぶ。実在のカメラをＯｏＣによって示される方向に置くことが可能であれば、仮想カメラは実行可能と見なされる。
【００４４】
ストリングＣＰＦ及びＯｏＣの実行可能性は、ＭＰＦ及びＯｏＭと同様に規定されうる。ステップ（２０３）における最初の解のストリング（ＣＰＦ、ＯｏＣ）の生成は、ステップ１０３で説明したのと同様の方法で実行されうる。しかし、（表面の法線の使用が有益でないため）カメラの方向の設定は少し異なる。この場合、追跡されるオブジェクトの名目上のポーズを指し示すカメラの方向（目の位置の設計（Design Eye Position））が使用されうる。
【００４５】
基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）は、サブシステムとして、基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）を使用する（各反復（２００）において、（１００）の全てのステップが実行される）。
【００４６】
マーカーとカメラの配置の解の質が、ポーズエラーのコストと、隠れポーズの割合と、使用されるマーカーの数と、使用されるカメラの数の線形結合として、評価される。数個のコスト関数の重み付き結合として、解のコストを評価するため、特定の目的の重みの増加／減少が可能である。それからシステムは、重み付きが軽い目的をあまり重視せず、重み付きが重い目的の最適化を優先する。ユーザが、（目的の重要度に応じた）ユーザの要求に従って、この線形結合の重みを無視することが予期される。ステップ２０４の最後に、線形結合として計算される単一のスカラーが、現在のカメラの配置とそれに関連して最適化されたマーカーの配置の質として取得される。
【００４７】
ステップ２０５及び２０６は、使用されるカメラの数に関する制御が追加されているという違いはあるけれども、ステップ１０５及び１０６に非常に類似している（例えば、隠れポーズの目標の割合、目標のエラー率、使用されるマーカーの目標数、使用されるカメラの目標数を達成できる場合、停止状態が維持される）。ステップ２０７，２０８，２０９は、ステップ１０７，１０８，１０９に非常に類似している。前者は、カメラの配置方法の制御パラメータ、ＣＰＦ、ＯｏＣを使用し、後者は、マーカー配置方法の制御パラメータ、ＭＰＦ、ＯｏＭを使用する。
【００４８】
次の反復で評価される新しい解を探し出すために現在の解の摂動が実行されることにおいて、ステップ２１０はステップ１１０に類似しているが、今回はＣＰＦ及びＯｏＣに摂動を加える。このステップにおいて、最後の出力のストリングが摂動によって形成されるため、このステップは極めて重要である。それ故、このステップで実施される摂動の良好な設計が、結果に著しい影響を及ぼす。
【００４９】
ステップ２１０において３つの基本動作がある。他の複合動作が使用されても良い。しかし、複合動作は、常に、基本の３つの動作から成る。３つの動作は、ＣＰＦのビット位置を設定すること、ＣＰＦのビット位置を消去すること、及びＯｏＣのベクトルの向きを変更することである。第１の動作は、前に使用されていない場所にカメラを置くことに相当する。第２の動作は、前に使用された場所からカメラを取り除くことに相当する。第３の動作は、（追跡環境の）カメラの方向を変更することに相当する。各動作は、上述したように、解の質を改善する能力を持つ。
【００５０】
１以上のこれらの動作が現在のカメラの配置の解に適用されて、新しいカメラの配置の解を探し出す。ステップ２１０では、ステップ１１０で使用されているのと同じ戦略が使用され、好ましい実施形態において、所定の（又は可変の）数の動作が全体的にランダムな方法で実行される。ランダムな動作以外に、いくつかのヒューリスティックを適用して解の質を改善し、摂動を正しい方向に導くことができる。
【００５１】
カメラの動作（カメラの追加、カメラの除去、カメラの方向の変更）を導くためのヒューリスティックに関し、マーカーツリー（方向を含むマーカー配置）を必要とする。基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）において、このマーカーツリーは、現在のカメラ配置の解を与えられた、基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）において探し出されたものである。それから、このマーカー配置の構成に関し、カメラに関連した動作について、ゲインとコストを計算することが可能である。以下の段落は、マーカー配置の解がカメラ配置の摂動（ステップ２１０）のために知られていることを仮定している。ポーズとマーカーツリー（方向を含む）と古いカメラの位置が与えられると、隠れポーズの削除された数、期待されるポーズエラーの減少を計算できる。ＣＰＦのビットの設定／消去とＯｏＣの方向の変更のためのゲイン測定基準の計算は、上述したマーカーの対応部分に非常に類似している。しかし、一方では、カメラの位置が固定されてマーカーの配置の解を変更することが想定され、他方では、マーカーが固定されてカメラの配置の解を変更することが想定される。測定基準は以下のように与えられる。なお、マーカー配置に関するステップ１１０の考察がここでも適用可能であることを宣言する追加の説明はしない。
【００５２】
好ましい構成の一つにおいて、ＣＰＦのビットの設定のために、ゲイン測定基準として、追加されたカメラによって補われた隠れポーズの数を使用することができる。他の好ましい構成では、ゲイン測定基準として、推定されたポーズエラーのゲインを使用することができる。さらに、トラッカールーチンに特有のヒューリスティック動作が提案されうる。提案された実施形態において、上記のように定義された測定基準（コスト及びゲイン）が組み合わされて（重み付き結合）、ＣＰＦに関して実行される動作を選択するのに使用されるべきである。
【００５３】
好ましい構成の一つにおいて、ＣＰＦのビットを消去するために、コスト測定基準として、取り除かれたカメラによって生成された隠れポーズの数を使用することができる。他の実施形態では、コスト測定基準として、推定されたポーズエラーの増加を使用することができる。さらに、トラッカールーチンに特有のヒューリスティック動作が提案されうる。実施形態において、上記のように定義された測定基準（コストとゲイン）は組み合わされて（重み付き結合）、ＣＰＦに関して実行される動作を選択するのに使用されるべきである。
【００５４】
ＯｏＣの方向の変更（異なる方向を持つカメラの配置）は、隠れポーズの数を増加／減少させても良いし、ポーズエラーを増加／減少させても良い。実施形態の一つにおいて、方向を変更する動作のために、ゲイン測定基準として、「補われた（動作によって削除された）隠れポーズの数から生成された隠れポーズの数を引いた数」を使用することができる。他の実施形態において、コスト測定基準として、推定されたポーズエラーの増加を使用することができる。このコスト測定基準を、「カメラの新しい方向によって範囲を失った致命的なポーズの数からカメラの新しい方向によって補われた致命的なポーズの数を引いた数」として、定義することができる。さらに、トラッカールーチンに特有のヒューリスティック動作が提案されうる。提案された実施形態において、上記のように定義された測定基準は組み合わされて（重み付き結合）、ＯｏＣに関して実行される動作を選択するのに使用されるべきである。
【００５５】
ステップ２１０において、摂動（古い解からの新しい解の生成）がステップ１１０と同一の方法で行われる。摂動は、確率的方法で実行される。これらの動作のいくつかは、全体的にランダムに実行される。それらのうちのいくつかは、ヒューリスティックを使用して摂動を導く。ヒューリスティックは動作に関連したゲインを使用し、システムは（確率的に）より高いゲインで動作を実行する傾向がある。実施形態において、ステップ２１０では、１つ以上の動作が行われる。単一の反復で、３種類の異なる動作を実行することができる。各種類の動作について、１回以上の繰り返しが可能である。
【００５６】
ステップ２１０において、ステップ１１０でされたのとよく似ているように、いくつかのポーズを他のものよりも優先させることもできる。好ましい構成において、ポーズは、反復カウントに正比例して、他のものよりも優先される（しかし、ポーズの優先順位付けは、工程１００及び２００に対し内在的であり、１００内での優先順位付けは、２００に影響を及ぼさない。それらは別個の工程である）。高度エラーのポーズは、高度エラーを含むにもかかわらず、追跡ルーチンによってさらに処理可能であり、一方で隠れポーズはより問題になるため、ある実施形態において、隠れポーズは、高度エラーのポーズよりも多く重要度測定基準の増加を引き起こす。
【００５７】
基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化するシステム（１）は、
ポーズとマーカーについてのメッシュデータとカメラについてのメッシュデータとを受信し、このデータを使用して、基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法（２００）を実行し、トラッカーアルゴリズム（システムはそのトラッカーアルゴリズムのために最適化される）を実行して、方法（２００）により探し出された結果を出力する、少なくとも１つの処理装置（２）と、
処理装置（２）に接続され、ユーザなどの外部ソースから、ポーズとマーカーについてのメッシュデータとカメラについてのメッシュデータとを受信し、処理装置（２）によって探し出された結果を出力する、少なくとも１つの入力／出力装置（３）と、
処理装置（２）に接続され、必要なときに、処理装置（２）によって探し出された最適化の結果と、任意のポーズとマーカーについてのメッシュデータとカメラについてのメッシュデータとを格納する、少なくとも１つの記憶装置（４）と、
を根本的に有する。
【００５８】
本発明の好ましい実施形態において、処理装置（２）は、ポーズとマーカーについてのメッシュデータとカメラについてのメッシュデータとを入力／出力装置（３）から受信するように構成される。方法（２００）は、各データセットのための、一連の、ポーズデータ（追跡されるオブジェクトの可能性のある方向と場所を表す）と、マーカーについてのメッシュデータ（追跡されるオブジェクトについての可能性のあるＬＥＤの位置を表す）と、カメラについてのメッシュデータ（追跡環境での可能性のあるカメラの位置を表す）と、について適用される。本発明のシステム（１）の他の実施形態において、処理装置（２）は、ポーズとマーカーについてのメッシュデータとカメラについてのメッシュデータとを記憶装置（４）から受信するように構成される。このように、新しいデータセットの取得を必要とせずに、前に記録されたデータを分析してシミュレートすることができる。
【００５９】
入力／出力装置（３）は、光学／磁気又はレーザの追跡などの任意の既知の手段により、検討中、追跡されるオブジェクトの少なくとも１つのポーズデータを受信するように、優先的に構成される。このポーズデータは、実在のトラッキングシステムにおいて、検討中、少なくとも１つのカメラの位置に関連する所定の参照フレームに優先的に関連する。好ましい実施形態において、入力／出力装置（３）は、オブジェクトに搭載された慣性計測装置（ＩＭＵ）、又は正確で完全なポーズデータを生成可能な光学ベースの高解像度の多数のカメラのポーズ推定データ取得システムを使用して、検討中、追跡されるオブジェクトの少なくとも１つのポーズデータを受信するように優先的に構成される。こうすることで、実際の動作状況下で、追跡されるオブジェクトの任意の可能性のある位置と方向が、はるかに多くの現実的なアプローチを使用して、処理装置（２）でシミュレートされうる。マーカーについてのメッシュデータと、カメラについてのメッシュデータは、入力／出力装置を使用して、現在知られているコンピュータ支援モデリングツールによって、ユーザにより生成される。それ故、入力／出力装置（３）は、モニター、キーボード、マウス、カメラ、又は組み合わせなどの、当技術分野で知られている任意のインターフェース機器である。
【００６０】
記憶装置（４）は、ＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）、ＲＯＭ（リードオンリーメモリ）、フラッシュメモリ、又はハードディスクなどの、当技術分野で知られている任意の揮発性又は不揮発性の記憶装置である。これらは、一時的に又は永久的に、前記方法（２００）に関連した、入力、出力、又は中間のデータを格納するのに使用される。
【００６１】
システム（１）と共に方法（２００）は、トラッカーシステムのカメラと、基準位置と、ポーズ推定アルゴリズムパラメータとを効果的にシミュレートして、マーカーの位置と方向及びカメラの位置と方向とを最適化することができる。
【００６２】
図に示されている構成要素は個々に参照され、数字と文字は以下を参照する。
【符号の説明】
【００６３】
１      トラッカーシステムを最適化するシステム
２      処理装置
３      入力／出力装置
４      記憶装置
１００  基準マーカーの位置と方向を最適化する方法
２００  基準マーカーとカメラの位置／方向を最適化する方法
【図１】
2016517982.tif 000003
【図２】
2016517982.tif 000004
【図３】
2016517982.tif 000005
【図４】
2016517982.tif 000006
【手続補正書】
【提出日】平成27年12月10日(2015.12.10)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
追跡されるオブジェクトに関する可能性のあるアクティブなマーカーの位置及びマーカーの実行可能な方向の境界を表すメッシュデータと、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータとを取得するステップ（１０１）と、
大域探索に対する局所探索の相対的重要度を規定する制御パラメータを初期化するステップ（１０２）と、
マーカーの存在を特定するビットストリングと、マーカーの方向を特定するベクトルストリングとを含む、最初の解のストリングを生成するステップ（１０３）と、
ポーズの範囲とポーズの精度と配置されたマーカーの数を考慮して、新たな解と呼ばれる現在のＬＥＤマーカーの配置の解の質を評価するステップ（１０４）と、
所望のポーズエラーの許容範囲、ポーズの範囲、及び使用されたマーカーの数の群から選択される停止基準が満たされたかどうかを判断するステップ（１０５）と、
停止基準が満たされた場合、最良のマーカーの配置の解を出力するステップ（１０６）と、
停止基準が満たされない場合、新たな解が前の解よりもコストが低いかどうかを判断するステップ（１０７）と、
新たな解が前の反復の解よりもコストが低くない場合、新しいコスト、古いコスト、及び制御パラメータの関数である、ある確率で、前の解に後退するステップ（１０８）と、
制御パラメータを減少させるステップ（１０９）と、
停止基準が満たされるまで、現在の解に摂動を加えて、評価するステップ（１０４）における評価のための新しい解を生成し、解の摂動が現在の解に関する一連の簡単な動作としてモデル化されうる、ステップ（１１０）と、
を含む、基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２】
マーカーの位置とマーカーの方向の最適化が実行される、請求項１に記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３】
マーカーの位置及び方向の最適化は、局所及び大域の最適スペクトルの両方において、実行される、請求項２に記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４】
制御パラメータの現在の値に従って、システムは局所探索と大域探索の両方の特性を持つ、請求項１から請求項３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項５】
初期化するステップ（１０２）において、制御パラメータの初期化は、システムの最初の探索特性を規定する、請求項１から請求項４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項６】
生成するステップ（１０３）において、マーカー配置問題の解のストリング（ＭＰＦ）は、定義域の特定の制約に忠実に初期化される、請求項１から請求項５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項７】
生成するステップ（１０３）において、マーカー配置問題の解のストリング（ＯｏＭ）は、機械的制約に忠実に初期化される、請求項１から請求項６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項８】
生成するステップ（１０３）において、マーカー配置問題の解のストリング（ＭＰＦ）は、ランダムに又は貪欲配置方法を使用して初期化される、請求項１から請求項７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項９】
生成するステップ（１０３）において、マーカー配置問題の解のストリング（ＯｏＭ）は、追跡されるオブジェクトの表面の法線を使用して初期化される、請求項１から請求項８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１０】
評価するステップ（１０４）において、与えられたポーズデータとマーカー配置について、現在のマーカー配置の質が、隠れポーズの数とポーズエラーと使用されるマーカーの数の、重み付き線形結合として評価される、請求項１から請求項９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１１】
判断するステップ（１０５）において、所定数の反復の実行によって、又はポーズエラーと隠れポーズの数と使用されるマーカーの数の最小限の要件の達成によって、システムは終了する、請求項１から請求項１０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１２】
出力するステップ（１０６）において、全実行において遭遇した最良の配置の解が通過して出力される、請求項１から請求項１１のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１３】
比較するステップ（１０７）において、現在と前のマーカー配置の解の質が比較される、請求項１から請求項１２のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１４】
比較するステップ（１０７）は、１回目の反復では実行されない、請求項１から請求項１３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１５】
現在の配置の解における解の質の増加が、後の反復のための、現在の解の即時容認を生じさせる、請求項１から請求項１４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１６】
現在の配置の解における解の質の減少が、後の反復のための、現在の解の確率的容認を生じさせる、請求項１から請求項１５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１７】
後退するステップ（１０８）において、解の質が減少する場合、現在の配置の解の容認は、前の解と現在の解との質の差が小さい場合に容認率はより高く、制御パラメータが大きな値を持つ場合に容認率はより高いという属性を持つ関数によって、導かれる、請求項１から請求項１６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１８】
減少させるステップ（１０９）において、制御パラメータを減少させて、システムの局所探索特性を増加させることが行われる、請求項１から請求項１７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項１９】
摂動を加えるステップ（１１０）において、次の解を探し出すために、現在の解についての摂動が実行される、請求項１から請求項１８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２０】
摂動は、３つの異なる基本的な動作である、ＭＰＦのビット位置を設定すること、ＭＰＦのビット位置を消去すること、ＯｏＭのベクトルの向きを変更することから成る、請求項１から請求項１９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２１】
摂動は、単一の反復において３種類の異なる動作から成り、各種類の動作について１回以上の繰り返しが可能である、請求項１から請求項２０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２２】
摂動を加えるステップ（１１０）において、摂動は、定義域の特定の設計ルールと機械的制約を順守する、請求項１から請求項２１のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２３】
摂動を加えるステップ（１１０）において、所定の又は可変の数の動作は、ヒューリスティック動作と共に全体的にランダムな方法で実行されて、摂動を導く、請求項１から請求項２２のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２４】
摂動を加えるステップ（１１０）において、ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択される、請求項１から請求項２３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２５】
ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたマーカーにより補われた隠れポーズの数のゲイン測定基準によって導かれる、請求項１から請求項２４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２６】
ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたマーカーにより補われた高度エラーのポーズの数のゲイン測定基準によって導かれる、請求項１から請求項２５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２７】
ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたマーカーにより抑制されたマーカーの位置の数のコスト測定基準によって導かれる、請求項１から請求項２６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２８】
摂動を加えるステップ（１１０）において、ＭＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ＭＰＦのビットを設定するためのゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれる、請求項１から請求項２７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項２９】
摂動を加えるステップ（１１０）において、ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択される、請求項１から請求項２８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３０】
ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたマーカーにより生成された隠れポーズの数のコスト測定基準によって導かれる、請求項１から請求項２９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３１】
ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたマーカーにより、範囲を失った致命的なエラーのポーズの数のコスト測定基準によって導かれる、請求項１から請求項３０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３２】
ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたマーカーにより、前に抑制されたマーカーの位置の数のゲイン測定基準によって導かれる、請求項１から請求項３１のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３３】
摂動を加えるステップ（１１０）において、ＭＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ＭＰＦのビットを消去するための、ゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれる、請求項１から請求項３２のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３４】
摂動を加えるステップ（１１０）において、ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ゲイン測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択される、請求項１から請求項３３のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３５】
ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた隠れポーズの数からマーカーの方向を変更する動作によって生成された隠れポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれる、請求項１から請求項３４のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３６】
ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた高度エラーのポーズの数からマーカーの方向を変更する動作によって範囲を失った致命的なエラーのポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれる、請求項１から請求項３５のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３７】
摂動を加えるステップ（１１０）において、ＯｏＭのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ＯｏＭのベクトルを修正するための、ゲイン測定基準の重み付き線形結合によって導かれる、請求項１から請求項３６のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３８】
ポーズが隠れている又は高度エラーのポーズである場合、各ポーズは、各反復でインクリメントされる、関連重要度測定基準を持つ、請求項１から請求項３７のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項３９】
摂動を加えるステップ（１１０）において、確率的な動作の選択は、ポーズの重要度を使用して実行される、請求項１から請求項３８のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４０】
ポーズの重要度の値は、システムの反復カウントに正比例して、インクリメントされる、請求項１から請求項３９のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４１】
隠れポーズの状態は、高度エラーのポーズの状態よりも、関連重要度の値について、より多くの増分を生じさせる、請求項１から請求項４０のいずれかに記載の基準マーカーの位置と方向を最適化する方法（１００）。
【請求項４２】
追跡されるオブジェクトの環境に関する可能性のあるカメラの位置及びカメラの実行可能な方向の境界を表すメッシュデータと、動いている状況下で追跡されるオブジェクトの可能性のあるポーズを表すポーズデータとを取得するステップ（２０１）と、
カメラの配置についての、大域探索に対する局所探索の相対的重要度を規定する制御パラメータを初期化するステップ（２０２）と、
カメラの存在（ＣＰＦ）を特定するビットストリングと、カメラの方向（ＯｏＣ）を特定するベクトルストリングとを含む、最初の解のストリングを生成するステップ（２０３）と、
ポーズの範囲とポーズの精度と配置されたカメラの数を考慮して、新たな解と呼ばれる現在のＬＥＤとカメラの配置の解の質を評価するステップ（２０４）と、
所望のポーズエラーの許容範囲、ポーズの範囲、及び使用されたカメラの数の群から選択される停止基準が満たされたかどうかを判断するステップ（２０５）と、
停止基準が満たされた場合、最良のカメラの配置の解を出力するステップ（２０６）と、
停止基準が満たされない場合、新たなカメラの配置の解が前の解よりもコストが低いかどうかを判断するステップ（２０７）と、
新たな解が前の反復の解よりもコストが低くない場合、新しいコスト、古いコスト、及び制御パラメータの関数である、ある確率で、前の解に後退するステップ（２０８）と、
カメラの配置についての制御パラメータを減少させるステップ（２０９）と、
現在のカメラの配置の解に摂動を加えて、カメラに関する評価するステップ（２０４）における評価のための新しい解を生成し、解の摂動は現在の解に関する一連の基本的な動作から成る、ステップ（２１０）と、
を含む、カメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４３】
カメラの位置とカメラの方向の最適化が実行される、請求項４２に記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４４】
カメラの位置と方向の最適化は、局所及び大域の最適スペクトルの両方において、実行される、請求項４３に記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４５】
制御パラメータの現在の値に従って、システムは局所探索と大域探索の両方の特性を持つ、請求項４２から請求項４４のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４６】
カメラに関する初期化するステップ（２０２）において、制御パラメータの初期化は、システムの最初の探索特性を規定する、請求項４２から請求項４５のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４７】
カメラに関する生成するステップ（２０３）において、カメラ配置問題の解のストリング（ＯｏＣ）は、機械的制約に忠実に初期化される、請求項４２から請求項４６のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４８】
カメラに関する生成するステップ（２０３）において、カメラ配置問題の解のストリング（ＣＰＦ）は、ランダムに又は貪欲配置方法を使用して初期化される、請求項４２から請求項４７のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項４９】
カメラに関する生成するステップ（２０３）において、カメラ配置問題の解のストリング（ＯｏＣ）は、追跡されるオブジェクトの名目上のポーズを使用して初期化される、請求項４２から請求項４８のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５０】
カメラに関する評価するステップ（２０４）において、与えられたポーズデータとカメラの配置について、現在のカメラの配置の質が、隠れポーズの数とポーズエラーと使用されるカメラの数の、重み付き線形結合として評価される、請求項４２から請求項４９のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５１】
カメラに関する判断するステップ（２０５）において、所定数の反復の実行によって、又はポーズエラーと隠れポーズの数と使用されるカメラの数の最小限の要件の達成によって、システムは終了する、請求項４２から請求項５０のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５２】
カメラに関する出力するステップ（２０６）において、全実行において遭遇した最良の全部のカメラの解が通過して出力される、請求項４２から請求項５１のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５３】
カメラに関する比較するステップ（２０７）において、現在と前のカメラ配置の解の質が比較される、請求項４２から請求項５２のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５４】
カメラに関する比較するステップ（２０７）は、１回目の反復では実行されない、請求項４２から請求項５３のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５５】
現在の配置の解における解の質の増加が、後の反復のための、現在の解の即時容認を生じさせる、請求項４２から請求項５４のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５６】
現在の配置の解における解の質の減少が、後の反復のための、現在の解の確率的容認を生じさせる、請求項４２から請求項５５のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５７】
カメラに関する後退するステップ（２０８）において、解の質が減少する場合、現在の配置の解の容認は、前の解と現在の解との質の差が小さい場合に容認率はより高く、制御パラメータが大きな値を持つ場合に容認率はより高いという属性を持つ関数によって、導かれる、請求項４２から請求項５６のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５８】
カメラに関する減少させるステップ（２０９）において、制御パラメータを減少させて、システムの局所探索特性を増加させることが行われる、請求項４２から請求項５７のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項５９】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、次の解を探し出すために、現在の解についての摂動が実行される、請求項４２から請求項５８のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６０】
摂動は、３つの異なる基本的な動作である、ＣＰＦのビット位置を設定すること、ＣＰＦのビット位置を消去すること、ＯｏＣのベクトルの向きを変更することから成る、請求項４２から請求項５９のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６１】
摂動は、単一の反復において３種類の異なる動作から成り、各種類の動作について１回以上の繰り返しが可能である、請求項４２から請求項６０のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６２】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、摂動は、定義域の特定の設計ルールと機械的制約を順守する、請求項４２から請求項６１のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６３】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、所定の又は可変の数の動作は、ヒューリスティック動作と共に全体的にランダムな方法で実行されて、摂動を導く、請求項４２から請求項６２のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６４】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択される、請求項４２から請求項６３のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６５】
ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたカメラにより補われた隠れポーズの数のゲイン測定基準によって導かれる、請求項４２から請求項６４のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６６】
ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、追加されたカメラにより補われた高度エラーのポーズの数のゲイン測定基準によって導かれる、請求項４２から請求項６５のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６７】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、ＣＰＦのビットを設定するヒューリスティック動作は、ＣＰＦのビットを設定するためのゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれる、請求項４２から請求項６６のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６８】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ゲインとコストの測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択される、請求項４２から請求項６７のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項６９】
ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたカメラにより生成された隠れポーズの数のコスト測定基準によって導かれる、請求項４２から請求項６８のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７０】
ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、削除されたカメラにより、範囲を失った致命的なエラーのポーズの数のコスト測定基準によって導かれる、請求項４２から請求項６９のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７１】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、ＣＰＦのビットを消去するヒューリスティック動作は、ＣＰＦのビットを消去するための、ゲインとコストの測定基準の重み付き線形結合によって導かれる、請求項４２から請求項７０のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７２】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ゲイン測定基準によって導かれる候補動作の中から、確率的に選択される、請求項４２から請求項７１のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７３】
ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた隠れポーズの数からカメラの方向を変更する動作によって生成された隠れポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれる、請求項４２から請求項７２のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７４】
ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、「補われた高度エラーのポーズの数からカメラの方向を変更する動作によって範囲を失った致命的なエラーのポーズの数を引いた数」のゲイン測定基準によって導かれる、請求項４２から請求項７３のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７５】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、ＯｏＣのベクトルの方向を変更するヒューリスティック動作は、ＯｏＣのベクトルを修正するための、ゲイン測定基準の重み付き線形結合によって導かれる、請求項４２から請求項７４のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７６】
ポーズが隠れている又は高度エラーのポーズである場合、各ポーズは、各反復でインクリメントされる、関連重要度測定基準を持つ、請求項４２から請求項７５のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７７】
カメラに関する摂動を加えるステップ（２１０）において、確率的な動作の選択は、ポーズの重要度を使用して実行される、請求項４２から請求項７６のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７８】
ポーズの重要度の値は、システムの反復カウントに正比例して、インクリメントされる、請求項４２から請求項７７のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項７９】
隠れポーズの状態は、高度エラーのポーズの状態よりも、関連重要度の値について、より多くの増分を生じさせる、請求項４２から請求項７８のいずれかに記載のカメラの位置と方向を最適化する方法（２００）。
【請求項８０】
ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを受信し、このデータを使用して、基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するための請求項１及び請求項４２の方法（１００，２００）を実行し、システムはトラッカーアルゴリズムのために最適化され、そのトラッカーアルゴリズムを実行して、請求項１から請求項７９のいずれかに記載の前記方法（１００，２００）により探し出された結果を出力する、少なくとも１つの処理装置（２）と、
処理装置（２）に接続され、ユーザなどの外部ソースから、ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを受信し、処理装置（２）によって探し出された結果を出力する、少なくとも１つの入力／出力装置（３）と、
処理装置（２）に接続され、必要なときに、処理装置（２）によって探し出された最適化の結果と、任意のポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを格納する、少なくとも１つの記憶装置（４）と、
を有する、基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８１】
ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを入力／出力装置（３）から受信する処理装置（２）を有する、請求項８０に記載の基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８２】
ポーズデータとマーカーメッシュデータとカメラメッシュデータとを記憶装置（４）から受信する処理装置（２）を有する、請求項８０又は請求項８１に記載の基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８３】
慣性計測装置（ＩＭＵ）を使用し、検討中、追跡されるオブジェクトの少なくとも１つのポーズデータを受信する入力／出力装置（３）を有する、請求項８０から請求項８２のいずれかに記載の基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８４】
正確で完全なポーズデータを生成可能な高解像度の多数のカメラを備えた、光学ベースのポーズデータ取得システムを使用し、検討中、追跡されるオブジェクトの少なくとも１つのポーズデータを受信する入力／出力装置（３）を有する、請求項８０から請求項８３のいずれかに記載の基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８５】
ユーザが生成したカメラ位置データとマーカー／カメラメッシュデータとを受信する入力／出力装置（３）を有する、請求項８０から請求項８４のいずれかに記載の基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８６】
揮発性記憶装置である記憶装置（４）を有する、請求項８０から請求項８５のいずれかに記載の基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【請求項８７】
不揮発性記憶装置である記憶装置（４）を有する、請求項８０から請求項８６のいずれかに記載の基準マーカーとカメラの位置と方向を最適化するシステム（１）。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
国際特許出願ＰＣＴ／ＩＢ１２／０５０８０１の最先端の他のアプリケーションは、パイロットの動作傾向とポーズ推定パラメータを使用して、最適な基準位置を判定して、エラー有界ポーズを計算する方法を開示している。
出版物「Felix G Hamza-Lup他：“拡張現実可視化のためのマーカーマッピング技術（Marker Mapping Techniques for Augmented Reality Visualization）”, コンピュータインフォメーションサイエンス、２００２年１月１日，第１〜５頁, XP055087314」は、複合剛性オブジェクトにマーカーを分布させる２つのアルゴリズムを開示している。
【国際調査報告】
2016517982.tif 000007
2016517982.tif 000008