(57)【要約】【課題】  測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度を向上し測定時間を短縮するのに好適な物体認識装置を提供する。【解決手段】  脚車輪型ロボット１００は、基体１０と、基体１０に対して自由度を有して連結された脚部１２と、脚部１２に回転可能に設けられた駆動輪２０と、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な測定点を含む画像を撮影するカメラ２２２とを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果に基づいてセンサ特徴点を検出し、カメラ２２２から画像を取得し、カメラ画像から線分を検出し、検出したカメラ画像の線分およびセンサ特徴点に基づいて連続面の境界を認識する。【選択図】図１４
2009042147.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、
物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段で撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出手段と、前記第１特徴検出手段および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備えることを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
請求項１において、
前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、
前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識することを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
請求項１において、
前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間手段と、前記測定点間補間手段で得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、
前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識することを特徴とする物体認識装置。
【請求項４】
請求項１において、
前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された各測定点ごとに、当該測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて前記直交座標系における当該測定点での傾きを算出する傾き算出手段と、前記傾き算出手段で算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出する出現頻度算出手段とを有し、
前記認識手段は、前記出現頻度算出手段で算出した出現頻度および前記変換された各測定点の座標、並びに前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識することを特徴とする物体認識装置。
【請求項５】
請求項１ないし４のいずれか１項において、
前記走査手段は、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを走査する第１走査手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを走査する第２走査手段とからなり、
前記測定結果取得手段は、前記第１走査手段および前記第２走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得することを特徴とする物体認識装置。
【請求項６】
請求項５において、
前記第１走査手段は、前記測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段であり、
前記第２走査手段は、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段であり、
前記測定結果取得手段は、前記第１回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第１回転手段の所定単位角度ごとに前記測距センサの測定結果を取得する第１走査を、前記第２回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第２回転手段の所定単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、前記第１回転手段の所定単位角度ごとおよび前記第２回転手段の所定単位角度ごとの前記測定結果を取得することを特徴とする物体認識装置。
【請求項７】
請求項１ないし４のいずれか１項において、
複数の前記測距センサおよび前記走査手段を備え、
前記各走査手段は、当該走査手段に対応する前記測距センサを、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に走査し、
前記各測距センサは、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に配置されていることを特徴とする物体認識装置。
【請求項８】
請求項１ないし７のいずれか１項において、
前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴点を検出し、
前記第２特徴検出手段は、前記撮像手段で撮影した画像から線分を検出する画像線分検出手段を有し、
前記認識手段は、前記撮像手段を基準とする座標系において、前記画像線分検出手段で検出した線分と、前記第１特徴検出手段で検出した特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界を認識することを特徴とする物体認識装置。
【請求項９】
請求項８において、
前記認識手段は、前記画像線分検出手段で検出した各線分ごとに、当該線分と、当該線分を延長した直線から所定距離内に存在する前記特徴点とを対応付け、同一の前記特徴点が対応付けられた前記線分をグループ化し、同一グループに属する前記線分の端点の座標に基づいて物体上の面または面の境界を認識することを特徴とする物体認識装置。
【請求項１０】
請求項８および９のいずれか１項において、
前記測距センサを基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面と、前記撮像手段を基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面とが平行となるように前記測距センサおよび前記撮像手段を配置したことを特徴とする物体認識装置。
【請求項１１】
物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、
前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像ステップと、前記撮像ステップで撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出ステップと、前記第１特徴検出ステップおよび前記第２特徴検出ステップの検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含むことを特徴とする物体認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体上の面または面の境界を認識する装置および方法に係り、特に、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度を向上し測定時間を短縮するのに好適な物体認識装置および物体認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、２次元距離測定装置を用いて物体認識を行う技術としては、例えば、非特許文献１記載の技術が知られている。
非特許文献１には、２次元距離測定装置を水平方向および垂直方向の２方向に走査し、これにより得られる測定情報に基づいてマップの生成および自己位置の認識を行う技術が開示されている。
【０００３】
また、カメラを用いて物体認識を行う技術としては、例えば、特許文献１記載の技術が知られている。
特許文献１には、脚部の足平上にマークを付けておき、基体に取り付けられたカメラで撮影された画像に基づいて、歩行に対する障害物と脚部の位置関係を把握しながら歩行動作を行う技術が開示されている。
【非特許文献１】石田宏、永谷圭司、五福明夫「不整地移動ロボットのための３次元自己位置推定と環境地図の構築」、第２１回  日本ロボット学会学術講演会予稿集、112a、（２００３−０９）
【特許文献１】特開２０００−１５３４７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１記載の技術のように２次元距離測定装置を用いて物体認識を行う場合に、測距センサ（１次元距離測定装置）を用いた２次元距離測定装置により物体認識を行うことが考えられる。
このような２次元距離測定装置としては、例えば、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、測距センサの測定方向に対して直交する第１走査軸の回りに測距センサを回転させる第１回転機構と、測距センサの測定方向および第１走査軸に対して直交する第２走査軸の回りに測距センサを回転させる第２回転機構とを備え、第１回転機構による回転を行いながら第１回転機構の所定単位角度ごとに測距センサの測定結果を取得する第１走査を、第２回転機構による回転を行いながら第２回転機構の所定単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、３次元の測定結果を取得する構成を採用することができる。
【０００５】
図３２は、測距センサの走査角度と測定点間の密度との関係を示す図である。
しかしながら、このような２次元距離測定装置にあっては、所定の走査単位角度ごとに物体までの距離を測定するという測定原理に基づくことから、図３２に示すように、測距センサの走査角度によって測定点間の密度（測定解像度）が異なる。このため、測定解像度が低い領域については認識精度が低下してしまうという問題があった。
【０００６】
さらに、光学式の測距センサを採用した場合は、物体上の面のうち測定点となる箇所（以下、測定面という。）の反射率や光沢の影響を受けるため、反射率が低い領域や光沢がある領域については、平面を平面として測定できない場合があるという問題もあった。
さらに、認識精度を向上させるには、第２走査の走査回数を増やして分解能を上げる必要があり、測定に時間を要するという問題もあった。
【０００７】
一方、特許文献１記載の技術にあっては、画像のコントラストが十分でないと特徴が検出できないため、照明や外乱光の影響を受けやすく認識精度が十分でないという問題があった。
そこで、本発明は、このような従来の技術の有する未解決の課題に着目してなされたものであって、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度を向上し測定時間を短縮するのに好適な物体認識装置および物体認識方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
〔発明１〕  上記目的を達成するために、発明１の物体認識装置は、物体上の面または面の境界を認識する物体認識装置であって、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサと、前記測距センサを走査する走査手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得手段と、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出手段と、前記走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像手段と、前記撮像手段で撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出手段と、前記第１特徴検出手段および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識手段とを備える。
【０００９】
このような構成であれば、走査手段により、測距センサが走査可能となる。したがって、物体の少なくとも平面的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得され、第１特徴検出手段により、取得された測定結果に基づいて物体上の特徴が検出される。
また、撮像手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点を含む画像が撮影され、第２特徴検出手段により、撮影された画像に基づいて物体上の特徴が検出される。
【００１０】
そして、認識手段により、第１特徴検出手段および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
ここで、物体上の特徴としては、例えば、物体上の特徴を示す点、直線、線分、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴が含まれる。以下、発明１１の物体認識方法において同じである。
【００１１】
ここで、走査手段は、測距センサを走査するものであればどのような構成であってもよく、例えば、測定点の軌跡が線をなすように測距センサを１次元に走査してもよいし、測定点の軌跡が面をなすように測距センサを２次元に走査してもよい。前者の場合は、物体の平面的な形状を、後者の場合は、物体の立体的な形状を把握することができる。
また、走査手段としては、例えば、次の構成を採用することができる。
（１）回転機構
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす少なくとも１つの走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段からなる構成である。
（２）移動機構
前記測距センサの測定方向とは異なる少なくとも１つの走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段からなる構成である。なお、移動手段は、前記走査方向に延長する経路を含む経路に沿って前記測距センサを移動させてもよい。
【００１２】
〔発明２〕  さらに、発明２の物体認識装置は、発明１の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された少なくとも２つの前記測定点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００１３】
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換される。
そして、線分検出手段により、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
【００１４】
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定解像度が低い領域では、物体上の面とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、測定解像度が低い領域を含んでいても、物体上の面に比較的沿った線分を検出することができる。
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、測定面の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたときは、ばらつきが生じた測定点およびその近傍領域（以下、誤差領域という。）について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。
【００１５】
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域について、実際は誤差領域およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、誤差領域およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。
【００１６】
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、非特許文献１の技術が、複雑な姿勢制御を必要としないクローラ型ロボットの移動制御のための簡易なマップ情報しか生成できないのに対して、本発明は、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
【００１７】
〔発明３〕  さらに、発明３の物体認識装置は、発明１の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された前記測定点間を線で補間する測定点間補間手段と、前記測定点間補間手段で得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により前記直交座標系における線分を検出する線分検出手段とを有し、前記認識手段は、前記線分検出手段で検出した線分および前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００１８】
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換され、測定点間補間手段により、変換された測定点間が線で補間される。
そして、線分検出手段により、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。なお、最小二乗法に対しては上記同様の優位点がある。
【００１９】
ハフ変換により線分が検出されると、認識手段により、検出された線分および第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、上記同様に、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
ここで、補間には、測定点間を線で接続することのほか、測定点間を線で近似することが含まれ、必ずしも、測定点が線上に位置しなくてもよいし、隣接する測定点同士を対象としなくてもよい。
また、線には、直線、線分、多次曲線その他の曲線が含まれる。
【００２０】
〔発明４〕  さらに、発明４の物体認識装置は、発明１の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果を直交座標系の座標に変換する座標変換手段と、前記座標変換手段で変換された各測定点ごとに、当該測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて前記直交座標系における当該測定点での傾きを算出する傾き算出手段と、前記傾き算出手段で算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出する出現頻度算出手段とを有し、前記認識手段は、前記出現頻度算出手段で算出した出現頻度および前記変換された各測定点の座標、並びに前記第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００２１】
このような構成であれば、座標変換手段により、取得された測定結果が直交座標系の座標に変換され、傾き算出手段により、変換された各測定点ごとに、その測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて直交座標系におけるその測定点での傾きが算出され、出現頻度算出手段により、算出された傾きの総数に対する各傾きの出現頻度が算出される。
【００２２】
各傾きの出現頻度が算出されると、認識手段により、算出された出現頻度および変換された各測定点の座標、並びに第２特徴検出手段の検出結果に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。したがって、上記同様に、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
【００２３】
ここで、傾き算出手段は、例えば、複数の測定点に対する回帰直線を公知の最小二乗法で近似し、回帰直線から傾きを算出したり、直交座標系において、一の軸方向に連続する複数の測定点のうち両端２つの測定点の座標の差分値と、他の軸方向に連続する複数の測定点のうち両端２つの測定点の座標の差分値とを用いて傾きを算出したりすることができる。
【００２４】
〔発明５〕  さらに、発明５の物体認識装置は、発明１ないし４のいずれか１の物体認識装置において、前記走査手段は、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを走査する第１走査手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを走査する第２走査手段とからなり、前記測定結果取得手段は、前記第１走査手段および前記第２走査手段の走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する。
【００２５】
このような構成であれば、第１走査手段により、第１走査方向に測距センサが、第２走査手段により、第２走査方向に測距センサがそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第１走査手段および第２走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について測距センサの測定結果が取得される。
【００２６】
ここで、第１走査手段および第２走査手段としては、例えば、次の構成を採用することができる。
（１）回転機構
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段と、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段とからなる構成である。
（２）移動機構
前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に前記測距センサを移動させる第１移動手段と、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に前記測距センサを移動させる第２移動手段とからなる構成である。なお、第１移動手段は、前記第１走査方向に延長する経路を含む第１経路に沿って前記測距センサを移動させてもよいし、第２移動手段は、前記第２走査方向に延長する経路を含む第２経路に沿って前記測距センサを移動させてもよい。以下、（３）、（４）においても同様である。
（３）回転機構と移動機構の組み合わせ
前記測距センサの測定方向に対して所定角度をなす走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段と、前記走査軸の軸方向とは異なる走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段とからなる構成である。
（４）移動機構と回転機構の組み合わせ
前記測距センサの測定方向とは異なる走査方向に前記測距センサを移動させる移動手段と、前記走査方向に対して所定角度をなす走査軸の回りに前記測距センサを回転させる回転手段とからなる構成である。
【００２７】
〔発明６〕  さらに、発明６の物体認識装置は、発明５の物体認識装置において、前記第１走査手段は、前記測定方向に対して所定角度をなす第１走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第１回転手段であり、前記第２走査手段は、前記測定方向および前記第１走査軸に対して所定角度をなす第２走査軸の回りに前記測距センサを回転させる第２回転手段であり、前記測定結果取得手段は、前記第１回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第１回転手段の所定単位角度ごとに前記測距センサの測定結果を取得する第１走査を、前記第２回転手段により前記測距センサを回転させながら前記第２回転手段の所定単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、前記第１回転手段の所定単位角度ごとおよび前記第２回転手段の所定単位角度ごとの前記測定結果を取得する。
【００２８】
このような構成であれば、第１回転手段により、第１走査軸の回りに測距センサが、第２回転手段により、第２走査軸の回りに測距センサがそれぞれ回転可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、第２走査が行われることにより第１回転手段の所定単位角度ごとおよび第２回転手段の所定単位角度ごとの測定結果が取得される。第２走査では、第２回転手段により測距センサを回転させながら第２回転手段の所定単位角度ごとに第１走査が行われる。第１走査では、第１回転手段により測距センサを回転させながら第１回転手段の所定単位角度ごとに測定結果が取得される。
【００２９】
〔発明７〕  さらに、発明７の物体認識装置は、発明１ないし４のいずれか１の物体認識装置において、複数の前記測距センサおよび前記走査手段を備え、前記各走査手段は、当該走査手段に対応する前記測距センサを、前記測距センサの測定方向とは異なる第１走査方向に走査し、前記各測距センサは、前記測定方向および前記第１走査方向とは異なる第２走査方向に配置されている。
【００３０】
このような構成であれば、各走査手段により、第２走査方向に配置された各測距センサが第１走査方向にそれぞれ走査可能となる。したがって、物体の立体的な形状を把握することができる。そして、測定結果取得手段により、走査手段の走査範囲で測定可能な測定点について各測距センサの測定結果が取得される。
【００３１】
〔発明８〕  さらに、発明８の物体認識装置は、発明１ないし７のいずれか１の物体認識装置において、前記第１特徴検出手段は、前記測定結果取得手段で取得した測定結果に基づいて物体上の特徴点を検出し、前記第２特徴検出手段は、前記撮像手段で撮影した画像から線分を検出する画像線分検出手段を有し、前記認識手段は、前記撮像手段を基準とする座標系において、前記画像線分検出手段で検出した線分と、前記第１特徴検出手段で検出した特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００３２】
このような構成であれば、第１特徴検出手段により、取得された測定結果に基づいて物体上の特徴点が検出され、画像線分検出手段により、撮影された画像から線分が検出される。
そして、認識手段により、撮像手段を基準とする座標系において、検出された線分と、検出された特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
【００３３】
〔発明９〕  さらに、発明９の物体認識装置は、発明８の物体認識装置において、前記認識手段は、前記画像線分検出手段で検出した各線分ごとに、当該線分と、当該線分を延長した直線から所定距離内に存在する前記特徴点とを対応付け、同一の前記特徴点が対応付けられた前記線分をグループ化し、同一グループに属する前記線分の端点の座標に基づいて物体上の面または面の境界を認識する。
【００３４】
このような構成であれば、認識手段により、検出された各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在する特徴点とが対応付けられ、同一の特徴点が対応付けられた線分がグループ化され、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて物体上の面または面の境界が認識される。
【００３５】
〔発明１０〕  さらに、発明１０の物体認識装置は、発明８および９のいずれか１の物体認識装置において、前記測距センサを基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面と、前記撮像手段を基準とする直交座標系における所定の２軸からなる平面とが平行となるように前記測距センサおよび前記撮像手段を配置した。
【００３６】
〔発明１１〕  一方、上記目的を達成するために、発明１１の物体認識方法は、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサを用いて物体上の面または面の境界を認識する物体認識方法であって、前記測距センサを走査する走査ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点について前記測距センサの測定結果を取得する測定結果取得ステップと、前記測定結果取得ステップで取得した測定結果に基づいて物体上の特徴を検出する第１特徴検出ステップと、前記走査ステップの走査範囲で測定可能な前記測定点を含む画像を撮影する撮像ステップと、前記撮像ステップで撮影した画像に基づいて物体上の特徴を検出する第２特徴検出ステップと、前記第１特徴検出ステップおよび前記第２特徴検出ステップの検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識する認識ステップとを含む。
【００３７】
ここで、走査ステップは、測距センサを走査するものであればどのような方法であってもよく、例えば、測定点の軌跡が線をなすように測距センサを１次元に走査してもよいし、測定点の軌跡が面をなすように測距センサを２次元に走査してもよい。前者の場合は、物体の平面的な形状を、後者の場合は、物体の立体的な形状を把握することができる。
【発明の効果】
【００３８】
以上説明したように、発明１の物体認識装置によれば、測距センサのほか、これとは異なる方式の撮像手段を用いて物体上の特徴をそれぞれ検出し、それら２つの検出結果に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、測距センサによる方式の短所を撮像手段による方式で補うことができ、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができるという効果が得られる。また、走査手段の走査回数を増やさなくてすむので、測定時間を短縮することができるという効果も得られる。
【００３９】
さらに、発明２の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができるという効果も得られる。
【００４０】
さらに、発明３の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができるという効果も得られる。さらに、測定点間を線で補間して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果も得られる。
【００４１】
さらに、発明４の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。また、測定点での傾きの出現頻度および各測定点の座標に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、測距センサを用いた２次元距離測定装置により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果も得られる。
【００４２】
さらに、発明５または７の物体認識装置によれば、物体上の面または面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボットのように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができるという効果が得られる。
さらに、発明６の物体認識装置によれば、測距センサを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができるという効果が得られる。
【００４３】
さらに、発明８の物体認識装置によれば、画像から検出された線分と、測距センサの測定結果から検出された特徴点との位置関係に基づいて物体上の面または面の境界を認識するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果が得られる。
さらに、発明９の物体認識装置によれば、コントラスト等の影響により、撮影された画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、測距センサの測定結果から検出された特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、物体上の面または面の境界を認識するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができるという効果が得られる。
【００４４】
一方、発明１１の物体認識方法によれば、発明１の物体認識装置と同等の効果が得られる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００４５】
以下、本発明の第１の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図１ないし図２４は、本発明に係る物体認識装置および物体認識方法の第１の実施の形態を示す図である。
まず、本発明を適用する脚車輪型ロボット１００の構成を説明する。
図１は、脚車輪型ロボット１００の正面図である。
図２は、脚車輪型ロボット１００の側面図である。
【００４６】
脚車輪型ロボット１００は、図１および図２に示すように、基体１０と、基体１０に連結された４つの脚部１２とを有して構成されている。
基体１０の前部には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。また、基体１０の後部には、２本の脚部１２が回転関節１４を介して左右対称の位置に連結されている。回転関節１４は、脚車輪型ロボット１００の底面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、ヨー軸回りに回転する。
【００４７】
各脚部１２には、２つの回転関節１６、１８が設けられている。回転関節１４は、下方を軸方向として回転し、回転関節１６、１８は、回転関節１４が図１の状態であるときは、脚車輪型ロボット１００の側面と直交する方向を軸方向として回転する。すなわち、回転関節１４が図１の状態であるときは、ピッチ軸回りに回転し、回転関節１４が図１の状態から９０度回転した状態であるときは、ロール軸回りに回転する。したがって、脚部１２は、それぞれ３自由度を有する。
【００４８】
各脚部１２の先端には、回転関節１６、１８と軸方向を同一にして駆動輪２０が回転可能に設けられている。
各脚部１２の先端には、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体までの距離を測定する前方脚先センサ２２と、接地面までの距離を測定する下方脚先センサ２４とが設けられている。
【００４９】
一方、基体１０の正面には、３次元距離測定装置２００が取り付けられている。３次元距離測定装置２００の座標系（以下、センサ座標系という。）は、基体１０の奥行き（前後の長さ）方向をｘrs軸、基体１０の幅（左右の長さ）方向をｙrs軸、基体１０の高さ方向をｚrs軸とし、ｘrs軸は基体１０の前方を、ｙrs軸は基体１０の右方を、ｚrs軸は基体１０の上方をそれぞれ正の方向とする。
【００５０】
次に、３次元距離測定装置２００の外観構造を説明する。
図３は、３次元距離測定装置２００の正面図（ｙrs−ｚrs平面）である。
図４は、３次元距離測定装置２００の側面図（ｘrs−ｚrs平面）である。
図５は、３次元距離測定装置２００の上面図（ｙrs−ｘrs平面）である。
３次元距離測定装置２００は、図３ないし図５に示すように、下側支持板２０４と、下側支持板２０４の上方に設けられた上側支持板２０６と、上側支持板２０６の上方に設けられたカメラ支持板２０８とを有して構成されている。下側支持板２０４と上側支持板２０６、および上側支持板２０６とカメラ支持板２０８は、それぞれ複数の支柱により支持されている。
【００５１】
カメラ支持板２０８は、図４に示すように、下側支持板２０４および上側支持板２０６に対してｘrs軸の正の方向に迫り出して設けられている。カメラ支持板２０８の迫り出した部分には、カメラ２２２が取り付けられている。
カメラ２２２は、ｚrs軸の負の方向を向いており、脚車輪型ロボット１００の足元およびその周辺の画像を撮影することができる。カメラ２２２の座標系（以下、カメラ座標系という。）は、センサ座標系と同様に、ｘrs軸、ｙrs軸、ｚrs軸と同一方向をそれぞれｘca軸、ｙca軸、ｚca軸とし、センサ座標系とは原点位置が異なる。すなわち、カメラ２２２は、センサ座標系におけるｘrs−ｙrs平面と、カメラ座標系におけるｘca−ｙca平面とが平行となるように配置されている。なお、ｘrs−ｚrs平面とｘca−ｚca平面、およびｙrs−ｚrs平面とｙca−ｚca平面も同様に平行の関係にある。
【００５２】
下側支持板２０４の下面には、モータ２１６が取り付けられている。モータ２１６の回転軸（以下、駆動回転軸という。）は、下側支持板２０４を下方から貫通し、下側支持板２０４と上側支持板２０６の間に配置されたプーリ２２０ａに連結している。
一方、下側支持板２０４の下面であってモータ２１６から水平方向に所定距離隔てた位置には、２次元距離測定装置２１２が取り付けられている。２次元距離測定装置２１２は、回転軸（以下、被駆動回転軸という。）を有し、被駆動回転軸が下側支持板２０４を下方から貫通し、下側支持板２０４と上側支持板２０６の間に配置されたプーリ２２０ｂに連結している。
【００５３】
プーリ２２０ａ、２２０ｂには、ベルト２２１が巻き掛けられている。したがって、モータ２１６によりプーリ２２０ａが回転し、プーリ２２０ａに巻き掛けたベルト２２１によりプーリ２２０ｂが回転することにより、２次元距離測定装置２１２は、図５に示すように、ｚrs軸回りに回転する。
図６は、測距センサの走査範囲を示す図である。
【００５４】
２次元距離測定装置２１２は、測距センサを内蔵し、図６に示すように、測距センサを、ｚrs軸およびその測定方向に対して直交する軸回りに回転させながら所定の走査単位角度ごとに測距センサの測定結果を取得する。測距センサの走査範囲は、脚車輪型ロボット１００が階段の昇降や障害物の回避を行うことを目的としているため、脚車輪型ロボット１００の下方を重点的に走査するように設定されている。なお、２次元距離測定装置２１２および測距センサの原点位置（走査角度θおよびφが０°の位置）においては、測距センサの測定方向がｘrs軸と一致し、測距センサの回転軸がｙrs軸と一致する。測距センサの回転軸は、２次元距離測定装置２１２の走査角度によって向きが変化するが、原点位置においてｙrs軸と一致するため、説明の便宜上、測距センサの回転軸をｙrs’軸と表記する。
【００５５】
３次元距離測定装置２００は、２次元距離測定装置２１２を回転駆動する回転駆動機構（モータ２１６、エンコーダ２１８、プーリ２２０ａ、２２０ｂ、ベルト２２１および下側支持板２０４）が、図６に示す走査範囲外に設けられているため、図６に示す走査範囲であれば、３次元距離測定装置２００を構成する各機構部によって、測距センサ２１２ａの走査が阻害されない。
【００５６】
また、脚車輪型ロボット１００の走行経路上の障害物を認識できればよいので、ｚrs軸回りの回転駆動による走査範囲も、前方１８０°までをカバーする必要はなく、２次元距離測定装置２１２から水平方向に所定距離隔てて配置されたモータ２１６およびエンコーダ２１８を走査範囲外とする範囲でも十分である。したがって、２次元距離測定装置２１２の回転駆動範囲を、モータ２１６およびエンコーダ２１８を含まない範囲とする。
【００５７】
次に、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを説明する。
図７は、脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
各脚部１２の回転関節１４〜１８には、図７に示すように、回転関節１４〜１８を回転駆動する関節モータ４０がそれぞれ設けられている。各関節モータ４０には、関節モータ４０の回転角度位置を検出するエンコーダ４２と、モータ指令信号およびエンコーダ４２の出力信号に基づいて関節モータ４０の駆動を制御するドライバ４４が設けられている。
【００５８】
各脚部１２の駆動輪２０には、駆動輪２０を回転駆動する車輪モータ５０がそれぞれ設けられている。各車輪モータ５０には、車輪モータ５０の回転角度位置を検出するエンコーダ５２と、モータ指令信号およびエンコーダ５２の出力信号に基づいて車輪モータ５０の駆動を制御するドライバ５４が設けられている。
脚車輪型ロボット１００は、さらに、ＣＰＵ６０と、脚車輪型ロボット１００の姿勢を検出する３軸姿勢センサ７０と、外部のＰＣ等と無線通信を行う無線通信部７４と、無線通信部７４とＣＰＵ６０の入出力を中継するハブ７６と、警告音等を出力するスピーカ７８とを有して構成されている。
【００５９】
３軸姿勢センサ７０は、ジャイロ若しくは加速度センサ、またはその両方を有し、地軸に対して脚車輪型ロボット１００の姿勢の傾きを検出する。
ＣＰＵ６０は、モータ指令出力Ｉ／Ｆ６１を介してドライバ４４、５４にモータ指令信号を出力し、角度取込Ｉ／Ｆ６２を介してエンコーダ４２、５２の出力信号を入力する。また、センサ入力Ｉ／Ｆ６３を介して、３次元距離測定装置２００、前方脚先センサ２２、下方脚先センサ２４および３軸姿勢センサ７０からそれぞれセンサ信号を入力する。また、通信Ｉ／Ｆ６４を介してハブ７６と信号の入出力を行い、サウンド出力Ｉ／Ｆ６５を介してスピーカ７８に音声信号を出力する。
【００６０】
次に、２次元距離測定装置２１２の制御構造を説明する。
図８は、２次元距離測定装置２１２の制御構造を示すブロック図である。
２次元距離測定装置２１２は、図８に示すように、測定範囲内に存在する物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａを回転駆動するモータ２１２ｃと、モータ２１２ｃの回転角度位置を検出するエンコーダ２１２ｄと、指令信号およびエンコーダ２１２ｄの出力信号に基づいてモータ２１２ｃの駆動を制御するドライバ２１２ｂとを有して構成されている。
【００６１】
ドライバ２１２ｂは、センシングプロセッサ２１０からの指令信号において設定された走査角度範囲（例えば、−４０°〜＋４０°等の所定の角度範囲）および走査単位角度（例えば、０．３６°等の所定の単位角度）に基づいて、モータ２１２ｃの回転軸を走査単位角度ずつ回転させる制御を行う。
モータ２１２ｃは、測距センサ２１２ａのレーザ出力部（不図示）および受光部（不図示）をｙrs’軸回りに回転駆動するように設けられており、ドライバ２１２ｂからの制御信号に応じて、自己の回転軸を走査単位角度（Δθ）ずつ回転駆動する。
【００６２】
次に、３次元距離測定装置２００の制御構造を説明する。
図９は、３次元距離測定装置２００の制御構造を示すブロック図である。
３次元距離測定装置２００は、図９に示すように、センシングプロセッサ２１０と、２次元距離測定装置２１２と、モータ２１６と、エンコーダ２１８と、指令信号およびエンコーダ２１８の出力信号に基づいてモータ２１６の駆動を制御するドライバ２１４と、カメラ２２２とを有して構成されている。
【００６３】
センシングプロセッサ２１０は、専用のプログラムを実行し、ドライバ２１２ｂに指令信号を与えて測距センサ２１２ａを回転させ、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な領域（以下、走査平面という。）内に存在する物体上の測定点までの距離を測定する第１走査処理を実行するとともに、１つの走査平面に対する第１走査処理が終了するごとに、ドライバ２１４に指令信号を与えて２次元距離測定装置２１２を回転させる第２走査処理を実行する。
【００６４】
センシングプロセッサ２１０は、さらに、第１走査処理および第２走査処理を経て２次元距離測定装置２１２で測定した距離の情報（以下、距離情報という。）、並びにカメラ２２２から取得した画像（以下、カメラ画像という。）に基づいて、測定範囲内に存在する物体上の連続面の境界（凹凸のエッジ）を認識する処理を実行する。
次に、３次元距離測定装置２００の距離測定の原理を説明する。
【００６５】
図１０は、２次元距離測定装置２１２の距離測定の原理を説明するための図である。
２次元距離測定装置２１２は、測距センサ２１２ａが、モータ２１２ｃの回転軸の回転駆動に応じて、ｙrs’軸回りに走査単位角度ずつ回転し、かつ、回転するごとに、図１０に示すように、レーザ出力部からレーザ光を出力するとともに、出力光に対する物体（図１０中の障害物）からの反射光を受光部で受光し、各走査角度に応じた距離（図１０中の測定距離Ｌ（物体と受光部との間の距離））を測定する。
【００６６】
図１１は、第１走査処理および第２走査処理により走査を行った場合を示す図である。同図（ａ）は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させたときの測定距離Ｌと走査角度θとの関係を示す図であり、同図（ｂ）は、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させたときの走査平面と走査角度φとの関係を示す図である。
第１走査処理は、例えば、図１１（ａ）に示すように、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに走査単位角度ずつ回転させながら、原点位置に対する各走査角度（図１１（ａ）中のθ1、θ2、θ3）に応じた距離情報（図１１（ａ）中のＬ（θ1）、Ｌ（θ2）、Ｌ（θ3））を測定する処理となる。
【００６７】
また、第１走査処理における、モータ２１２ｃの回転軸の回転中心と、レーザの走査軌道線の両端とを結んで形成される平面が、走査平面（物体が存在しない場合は扇形の平面）となる。
ドライバ２１４は、センシングプロセッサ２１０からの指令信号において設定された走査角度範囲および走査単位角度（Δφ）に基づいて、モータ２１６の回転軸を走査単位角度ずつ回転させる制御を行う。
【００６８】
モータ２１６は、減速機（不図示）、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１を介して、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転駆動するように設けられており、ドライバ２１４からの制御信号に応じて、自己の回転軸を走査単位角度ずつ回転駆動する。これにより、モータ２１６の回転軸の回転駆動に応じて、プーリ２２０ａ、２２０ｂを介して被駆動回転軸に回転駆動力が伝達され、２次元距離測定装置２１２がｚrs軸回りに走査単位角度ずつ回転する。
【００６９】
すなわち、第２走査処理は、図１１（ｂ）に示すように、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに走査単位角度ずつ回転させる処理となる。そして、第１走査処理と第２走査処理とを交互に連続して行うことにより、第１走査処理によって形成される走査平面をｚrs軸回りに連続して形成する。
図１２は、３次元距離測定装置２００の距離の計測例を示す図である。
【００７０】
これにより、例えば、図１２に示すように、壁、ついたて、スタンド、棚等の物体の立体的な形状を把握することができる。
また、図１１（ｂ）に示すように、第２走査処理後の各測定点の距離情報をＬ（θi，φj）と表記する。ここで、ｉは、ｙrs’軸回りの走査角度に応じて各測定点に付与される通し番号であり、ｊは、ｚrs軸回りの走査角度に応じて各測定点に付与される通し番号である。
【００７１】
次に、カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明する。
図１３は、カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明するための図である。
まず、図１３に示すように、カメラ２２２により、脚車輪型ロボット１００の足元およびその周辺の画像を撮影し、カメラ画像から線分を検出する。
【００７２】
次いで、３次元距離測定装置２００により、各走査平面ごとに測定された測定点の座標から連続面の境界をセンサ特徴点として判定し、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影する。
そして、カメラ画像から検出した線分（以下、カメラ画像の線分という。）と、センサ特徴点の投影点との位置関係に基づいて連続面の境界を認識する。
【００７３】
これにより、３次元距離測定装置２００により得られたセンサ特徴点にのみ基づいて認識を行う場合、およびカメラ画像にのみ基づいて認識を行う場合よりも、認識精度を向上することができる。
次に、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図１４は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【００７４】
物体認識処理は、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、センシングプロセッサ２１０が、ＲＯＭ（不図示）に記憶された専用のプログラムを読み出し、読み出したプログラムを実行することで実現される処理であって、処理が実行されると、図１４に示すように、まず、ステップＳ５０に移行する。
ステップＳ５０では、カメラ２２２から画像を取得し、ステップＳ５２に移行して、カメラ画像に対して歪み補正処理を実行し、ステップＳ５４に移行して、歪み補正されたカメラ画像からSobel、Cannyフィルタ等によりエッジを抽出するエッジ抽出処理を実行し、ステップＳ５６に移行して、エッジ抽出されたカメラ画像からハフ変換により線分を検出し、ステップＳ１００に移行する。
【００７５】
ステップＳ１００では、３次元距離測定装置２００において、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、測距センサ２１２ａおよび２次元距離測定装置２１２の走査角度範囲および走査単位角度を設定し、ステップＳ１０２に移行する。ここで、ＣＰＵ６０からの指令信号には、走査角度範囲および走査単位角度の情報が含まれている。
ステップＳ１０２では、２次元距離測定装置２１２に指令信号を出力することにより、ドライバ２１２ｂ、モータ２１２ｃおよびエンコーダ２１２ｄを駆動し、測距センサ２１２ａを、ステップＳ１００で設定されたｙrs’軸回りの走査角度範囲内において、ステップＳ１００で設定された走査単位角度ずつｙrs’軸回りに回転させるとともに、各走査角度に応じた距離情報を測定する第１走査処理を実行し、ステップＳ１０４に移行する。
【００７６】
ステップＳ１０４では、ステップＳ１０２で測定した距離情報に対して、メディアンフィルタを用いたフィルタリング処理を実行してノイズ成分を除去し、ステップＳ１０６に移行する。
ステップＳ１０６では、ステップＳ１０４でノイズ除去後の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換する。これにより、第１走査処理で得られた各測定点の距離情報は、その第１走査処理の走査平面を２次元平面とする直交座標系（以下、走査平面座標系という。）の座標情報に変換される。
【００７７】
次いで、ステップＳ１１０に移行して、ステップＳ１０６で変換された座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
図１５は、ハフ変換の原理を説明するための図である。同図（ａ）は、ｘ−ｙ平面を示し、同図（ｂ）は、ρ−θ平面を示す。なお、同図（ａ）のｘ軸、ｙ軸は、走査平面座標系における軸を示し、センサ座標系およびカメラ座標系における軸とは別個のものである。
【００７８】
ハフ変換は、デジタル画像処理で用いられる特徴抽出法の一つである。古典的には直線の検出を行うものだったが、さらに一般化されて様々な形態（円や楕円等の方程式の形で表現できるもの）に対して用いられている。ハフ変換の特徴は、画像中の直線が途中で切断されている場合や、雑音が存在する場合でも、比較的良好な結果を得ることができる点である。
【００７９】
図１５（ａ）に示すように、走査平面座標系における直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０を考える。
この直線から原点に垂線を下ろし、垂線の長さをρ、垂線とｘ軸とのなす角をθとしたとき、この直線は、下式（１）により表すことができる。
【００８０】
【数１】
2009042147.tif 000003
【００８１】
上式（１）は、下式（２）に変形することができる。
ρ＝ｘcosθ＋ｙsinθ                                          …（２）
【００８２】
したがって、１組の（ρ、θ）に対して１本の直線が対応することとなる。ここで、点（ρ、θ）を直線ａｘ＋ｂｙ＋ｃ＝０のハフ変換と呼ぶ。また、走査平面座標系の任意の点（ｘ0、ｙ0）を通る直線群は、下式（３）により表すことができる。
ρ＝ｘ0cosθ＋ｙ0sinθ                                        …（３）
【００８３】
ここで、ｘ−ｙ平面において３点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3を通るそれぞれの直線群の軌跡をρ−θ平面に描くと、図１５（ｂ）に示すように正弦曲線となる。この３点がｘ−ｙ平面において同一直線上に存在するのであれば、ρとθの値は同一となり、ρ−θ平面において、３点に対応する曲線は１点で交わることになる。
【００８４】
ハフ変換の原理を利用すれば、複数の測定点の座標に基づいて線分を検出することができる。すなわち、ｎ（ｎ≧２）個の測定点に対して、ρ−θ平面上ではｎ個の曲線が描かれ、このうちｍ（ｎ≧ｍ≧２）個の曲線が１点で交わっていれば、このｍ個の曲線に対応するｍ個の測定点は、ｘ−ｙ平面において同一直線上にあるということになる。
次いで、図１４に示すように、ステップＳ１２０に移行して、検出した線分の端点を連続面の境界として判定する。複数の線分が重なり合っているとき、または複数の線分が所定距離内に存在するときは、１つの線分であるとみなし、それら線分の端点のうち最も離れた２点を連続面の境界として判定する。
【００８５】
次いで、ステップＳ１２４に移行して、連続面の境界として判定した端点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報をＲＡＭ等のメモリ（不図示）に記憶し、ステップＳ１２６に移行する。
ステップＳ１２６では、第２走査処理の走査角度範囲および走査単位角度に対応するすべての走査平面についてステップＳ１０２〜Ｓ１２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ１２８に移行する。
【００８６】
ステップＳ１２８では、メモリに記憶された座標情報に基づいて、連続面の境界として判定した端点をセンサ特徴点とし、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影する。
図１６は、センサ座標系、カメラ座標系およびカメラ２２２の撮像素子面の座標系を示す図である。
【００８７】
センサ特徴点は、一般的なピンホールモデルを用いてカメラ画像に投影することができる。
カメラ２２２の撮像素子面の座標系をΣcm、測距センサ２１２ａとカメラ２２２との相対位置をｒ＝（ｒx、ｒy、ｒz）、カメラ２２２のレンズの焦点距離をｆ、撮像素子の有効画素幅をＷ、撮像素子の有効画素高さをＨすると、センサ座標系におけるＰ（ｘrs1、ｙrs1、ｚrs1）rs＝（ｘrs1−ｒx、ｙrs1−ｒy、ｚrs1−ｒz）caは、図１６（ａ）、（ｂ）に示すように、撮像素子面の座標系における座標Ｐ’に投影することができる。座標Ｐ’は、下式（４）により求めることができる。
【００８８】
【数２】
2009042147.tif 000004
【００８９】
なお、図１６および上式（４）において、センサ座標系Σrs、カメラ座標系Σca、撮像素子面の座標系Σcmでの座標（ａ、ｂ、ｃ）をそれぞれ（ａ、ｂ、ｃ）rs、（ａ、ｂ、ｃ）ca、（ａ、ｂ、ｃ）cmと表記する。
【００９０】
次いで、図１４に示すように、ステップＳ１３０に移行して、カメラ画像において、カメラ画像の各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在するセンサ特徴点とを対応付け、ステップＳ１３２に移行して、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分をグループ化し、ステップＳ１３４に移行して、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて連続面の境界線を判定する。
【００９１】
図１７は、カメラ画像の線分およびセンサ特徴点の対応付け、グループ化および境界線の判定を行う場合を説明するための図である。
図１７（ａ）に示すように、カメラ画像から傾きが近い２つの線分ｌ1、ｌ2が検出され、線分ｌ1、ｌ2の周辺に４つの投影点Ｐ1〜Ｐ4が得られたとする。この場合、線分ｌ1を延長した直線から所定距離内に投影点Ｐ2、Ｐ3、Ｐ4が存在するため、同図（ｂ）に示すように、線分ｌ1に対して投影点Ｐ2、Ｐ3、Ｐ4が対応付けられる。また、線分ｌ2を延長した直線から所定距離内に投影点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3が存在するため、線分ｌ2に対して投影点Ｐ1、Ｐ2、Ｐ3が対応付けられる。
【００９２】
次いで、線分ｌ1、ｌ2には、投影点Ｐ2、Ｐ3が共通して対応付けられているので、線分ｌ1、ｌ2が１つのグループとしてグループ化される。
そして、同一グループに属する線分ｌ1の端点Ｐ5、Ｐ6および線分ｌ2の端点Ｐ7、Ｐ8の座標に基づいて、同図（ｃ）に示すように、最小二乗法により直線近似が行われ、得られた直線が連続面の境界線として判定される。
【００９３】
これにより、コントラスト等の影響により、カメラ画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、センサ特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、連続面の境界線を判定することができる。
次いで、図１４に示すように、ステップＳ１３６に移行して、連続面の境界線として判定した直線に関する情報に基づいて境界データを生成し、ステップＳ１３８に移行して、ハブ７６および通信Ｉ／Ｆ６４を介して、生成した境界データをＣＰＵ６０に出力し、一連の処理を終了する。
【００９４】
一方、ステップＳ１２６で、すべての走査平面についてステップＳ１０２〜Ｓ１２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ１４０に移行して、３次元距離測定装置２００に指令信号を出力することにより、ドライバ２１４、モータ２１６およびエンコーダ２１８を駆動し、２次元距離測定装置２１２を、ステップＳ１００で設定されたｚrs軸回りの走査角度範囲内において、ステップＳ１００で設定された走査単位角度ずつｚrs軸回りに回転させる第２走査処理を実行し、ステップＳ１０２に移行する。
【００９５】
次に、ＣＰＵ６０で実行される処理を説明する。
ＣＰＵ６０は、ＲＯＭ等の所定領域に格納されている制御プログラムを起動させ、その制御プログラムに従って、図１８のフローチャートに示す昇降制御処理を実行する。
図１８は、昇降制御処理を示すフローチャートである。
昇降制御処理は、脚部１２の昇降制御を行う処理であって、ＣＰＵ６０において実行されると、まず、図１８に示すように、ステップＳ２００に移行する。
【００９６】
ステップＳ２００では、３次元距離測定装置２００から境界データを入力し、ステップＳ２０２に移行して、入力した境界データに基づいて、カメラ座標系の座標をグローバル座標系の座標に変換し、連続面の境界線上の点を階段の特徴点として検出する。
次いで、ステップＳ２０４に移行して、検出した階段の特徴点に基づいて階段の幅を算出し、ステップＳ２０６に移行して、検出した階段の特徴点に基づいて階段の段鼻部の実座標を算出し、ステップＳ２０８に移行する。
【００９７】
ステップＳ２０８では、算出した階段の幅および段鼻部の実座標、並びに３軸姿勢センサ７０のセンサ信号に基づいて逆運動学計算および重心計算を行い、ステップＳ２１０に移行して、ステップＳ２０８の計算結果に基づいて脚先（駆動輪２０）の着地位置を決定し、ステップＳ２１２に移行する。
ステップＳ２１２では、前方脚先センサ２２および下方脚先センサ２４からそれぞれセンサ信号を入力し、ステップＳ２１４に移行して、入力した前方脚先センサ２２のセンサ信号に基づいて蹴込板までの距離を算出し、ステップＳ２１６に移行して、入力した下方脚先センサ２４のセンサ信号に基づいて脚先と踏板の位置関係を算出し、ステップＳ２１８に移行する。
【００９８】
ステップＳ２１８では、決定した着地位置および算出した両距離に基づいてドライバ４４、５４へのモータ指令信号を生成し、ステップＳ２２０に移行して、生成したモータ指令信号をドライバ４４、５４に出力し、ステップＳ２２２に移行する。
ステップＳ２２２では、脚先が踏板に着地したか否かを判定し、脚先が着地したと判定したとき(Yes)は、一連の処理を終了して元の処理に復帰させる。
【００９９】
一方、ステップＳ２２２で、脚先が着地しないと判定したとき(No)は、ステップＳ２１２に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。
【０１００】
図１９は、カメラ画像の処理結果を示す図である。
センシングプロセッサ２１０では、まず、ステップＳ５０を経て、カメラ２２２から画像が取得される。例えば、図１９（ａ）に示すような画像が得られたとする。次いで、ステップＳ５２を経て、カメラ画像に対して歪み補正処理が実行され、同図（ｂ）に示すように、歪みが補正された画像が得られる。次いで、ステップＳ５４を経て、歪み補正されたカメラ画像に対してエッジ抽出処理が実行され、同図（ｃ）に示すように、エッジだけが抽出された画像が得られる。そして、ステップＳ５６を経て、エッジ抽出されたカメラ画像から線分が検出される。その結果、同図（ｄ）に示すように、６つの線分が得られる。
【０１０１】
図２０は、第１走査処理による測定結果を示すグラフである。
次いで、ステップＳ１００を経て、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて、センシングプロセッサ２１０において走査角度範囲および走査単位角度が設定される。
ここで、２次元距離測定装置２１２は、測距範囲２０〜４０９５[mm]、最大走査角度範囲２４０°、角度分解能０．３６°の２次元レンジセンサであることとする。走査角度範囲が２４０°であれば、図６に示す走査平面を形成する走査角度範囲と同じとなり、２次元距離測定装置２１２の上方にある下側支持板２０４、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１が走査範囲に含まれないことになる。
【０１０２】
また、第１走査処理に対して、走査角度範囲２４０°および走査単位角度０．３６°が設定され、第２走査処理に対して、走査角度範囲−４０°〜＋４０°および走査単位角度１０°が設定されたとする（この場合は、走査平面が９つ形成される）。走査角度範囲−４０°〜＋４０°であれば、２次元距離測定装置２１２から水平方向に所定距離隔てて配置されたモータ２１６およびエンコーダ２１８が走査範囲に含まれないことになる。
【０１０３】
次いで、ステップＳ１０２を経て、第１走査処理に対して設定された走査角度範囲および走査単位角度に基づいて、ドライバ２１２ｂに指令信号が出力されることにより第１走査処理が実行される。最初は、ｚrs軸回りの走査角度φが０°の位置（原点位置）に対する第１走査処理が実行される。
その結果、ドライバ２１２ｂにより、センシングプロセッサ２１０からの指令信号およびエンコーダ２１２ｄからの出力信号に基づいて、モータ２１２ｃの回転軸が回転駆動し、測距センサ２１２ａがｙrs’軸回りに走査単位角度Δθ＝０．３６°ずつ回転するとともに、各走査角度に応じた距離が測定される。各距離情報は、データ列Ｌ（θi，φj）としてセンシングプロセッサ２１０に出力される。
【０１０４】
なお、ｙrs’軸回りの走査範囲内には、基体１０以外に、２次元距離測定装置２１２の駆動機構等の走査を阻害する物が一切存在しないため、走査範囲内に存在する物体の正確な距離情報を得ることができる。
１つの走査平面に対する第１走査処理が終了すると、ステップＳ１０４を経て、第１走査処理で測定された距離情報に対してフィルタリング処理が行われる。これにより、測定情報におけるノイズ成分が除去される。
【０１０５】
ここで、ノイズ成分除去後の各測定点の測定距離Ｌ[mm]は、例えば、図２０に示すようになる。図２０において、横軸は、各走査角度に応じた測定点の番号（第１走査角度番号）であり、縦軸は、各走査角度番号の測定点に対する測定距離Ｌ[mm]である。
図２０の例では、脚車輪型ロボット１００の歩行経路上に、段差が一定でかつ踏板が連続面となっている階段が存在することが分かる。
【０１０６】
次いで、ステップＳ１０６を経て、フィルタリング処理後の回転座標系の距離情報が直交座標系の座標情報に変換される。
図２１は、図２０の各測定点の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換した結果を示すグラフである。
図２０の各測定点の回転座標系の距離情報は、座標変換により、図２１に示すように、各走査角度に対応するｘrs軸方向の距離[mm]とｚrs軸方向の距離[mm]とで表される２次元の座標情報となる。図２１において、横軸は、ｘrs軸方向の距離Ｌx[mm]であり、縦軸は、ｚrs軸方向の距離Ｌz[mm]である。
【０１０７】
次いで、ステップＳ１１０を経て、変換された座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
図２２は、直交座標系における測定点およびハフ変換の結果を示すグラフである。
直交座標系において各測定点は、図２２（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図２２（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。
【０１０８】
この測定結果に対してハフ変換を行うと、図２２（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
複数の測定点に基づいて線分を検出する他の方法として、最小二乗法が知られている。
しかしながら、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、低解像度領域Ａ2では、踏板の輪郭とは沿わない線分を検出してしまうことがある。これに対し、ハフ変換では、測定解像度の影響を受けにくく、低解像度領域Ａ2を含んでいても、図２２（ｂ）に示すように、踏板の輪郭に比較的沿った線分を検出することができる。
【０１０９】
また、最小二乗法では、１つ１つの測定点を辿って線分を検出するため、誤差領域Ａ1について、実際は平坦な線分であるところ斜めの線分として検出してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、図２２（ｂ）に示すように、誤差領域Ａ1およびその両側の領域を平坦な線分として検出することができる。
【０１１０】
また、最小二乗法では、どこからどこまでの領域を１つの連続面であるかを認識するかについて問題がある。この場合、例えば、検出した線分の傾きが急激に変化した箇所を連続面の境界として認識することが考えられるが、この認識方法では、誤差領域Ａ1について、実際は誤差領域Ａ1およびその両側の領域が１つの連続面であるところ両側の領域を別々の連続面として認識してしまう。これに対し、ハフ変換では、ばらつきの影響を受けにくく、ばらつきの数が少なければ、図２２（ｂ）に示すように、誤差領域Ａ1およびその両側の領域を１つの平坦な線分として検出することができる。
【０１１１】
次いで、ステップＳ１２０、Ｓ１２４を経て、検出された線分の端点が連続面の境界として判定され、連続面の境界として判定された端点の座標情報がセンサ座標系に変換され、変換された座標情報がメモリに記憶される。
１つの走査平面について測定が終了すると、ステップＳ１４０を経て、第２走査処理に対して設定された走査角度範囲および走査単位角度に基づいて、ドライバ２１４に指令信号が出力されることにより第２走査処理が実行される。
【０１１２】
その結果、ドライバ２１４により、センシングプロセッサ２１０からの指令信号およびエンコーダ２１８からの出力信号に基づいて、モータ２１６の回転軸が回転駆動し、２次元距離測定装置２１２がｚrs軸回りに走査単位角度１０°ずつ回転する。第２走査処理によって、２次元距離測定装置２１２の向きが１つ前の状態に対してｚrs軸回りに１０°だけ変化する。そして、この状態で、ステップＳ１０２を経て、第１走査処理が再び実行される。すなわち、ｚrs軸回りに１０°ずれた位置に新たな走査平面が形成され、この走査平面について第１走査処理が実行される。
【０１１３】
ここで、２次元距離測定装置２１２が基体１０の正面に取り付けられているため、基体１０が走査範囲内に含まれてしまうが、脚車輪型ロボット１００の前方および歩行経路上を含む範囲においては阻害物が一切ないため、脚車輪型ロボット１００の歩行制御を行うのに十分な走査範囲が確保できているといえる。
すべての走査平面について測定が終了すると、ステップＳ１２８を経て、メモリに記憶された座標情報に基づいて座標変換によりセンサ特徴点がカメラ画像に投影される。
【０１１４】
図２３は、連続面の判定結果を示す図である。
図２４は、センサ特徴点のカメラ画像への投影結果を示す図である。
走査平面φ0については、図２３に示すように、（１）床面に対応する領域（φ0、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ0、１）との交点、（２）領域（φ0、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ0、２）との交点、（３）領域（φ0、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ0、３）との交点、および（４）領域（φ0、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ0、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図２４に示すように、カメラ画像を中央右上から中央左下にきる走査平面φ0上の投影点としてカメラ画像に投影される。
【０１１５】
走査平面φ1については、図２３に示すように、（１）床面に対応する領域（φ1、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ1、１）との交点、（２）領域（φ1、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ1、２）との交点、（３）領域（φ1、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ1、３）との交点、および（４）領域（φ1、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ1、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図２４に示すように、カメラ画像を中央真上から中央真下にきる走査平面φ1上の投影点としてカメラ画像に投影される。
【０１１６】
走査平面φ2については、図２３に示すように、（１）床面に対応する領域（φ2、０）と１段目の蹴込板に対応する領域（φ2、１）との交点、（２）領域（φ2、１）と１段目の踏板に対応する領域（φ2、２）との交点、（３）領域（φ2、２）と２段目の蹴込板に対応する領域（φ2、３）との交点、および（４）領域（φ2、３）と２段目の踏板に対応する領域（φ2、４）との交点の４つの交点がセンサ特徴点として判定される。したがって、この４つのセンサ特徴点は、図２４に示すように、カメラ画像を中央左上から中央右下にきる走査平面φ2上の投影点としてカメラ画像に投影される。
【０１１７】
次いで、ステップＳ１３０〜Ｓ１３４を経て、カメラ画像において、カメラ画像の線分とセンサ特徴点が対応付けられ、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分がグループ化され、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて直線近似により連続面の境界線が判定される。図２４の例では、カメラ画像の線分と各投影点の位置関係から２つの直線が連続面の境界線として判定される。
【０１１８】
そして、ステップＳ１３６、Ｓ１３８を経て、連続面の境界線として判定された直線に関する情報に基づいて境界データが生成され、生成された境界データがＣＰＵ６０に出力される。
ＣＰＵ６０では、境界データを入力すると、ステップＳ２０２を経て、入力された境界データに基づいて階段の特徴点が検出される。また、入力された境界データが解析され、例えば、傾きが０に近い連続面が水平面とみなされ、脚車輪型ロボット１００が歩行可能な面であると判定される。
【０１１９】
歩行可能な面であると判定されると、ステップＳ２０４〜Ｓ２１０を経て、検出された階段の特徴点に基づいて階段の幅および段鼻部の実座標が算出され、算出された階段の幅および段鼻部の実座標に基づいて脚先の着地位置が決定される。
さらに、ステップＳ２１２〜Ｓ２１６を経て、脚先センサ２２、２４からそれぞれセンサ信号が入力され、蹴込板までの距離および脚先と踏板の位置関係が算出される。そして、ステップＳ２１８、Ｓ２２０を経て、決定された着地位置および算出された両距離に基づいてモータ指令信号が生成され、生成されたモータ指令信号がドライバ４４、５４に出力される。これにより、駆動輪２０が回転するとともに回転関節１４〜１８が駆動し、脚車輪型ロボット１００が姿勢を適切に保ちつつ階段を乗り越える。また、状況によっては階段を回避、停止する。したがって、脚型ロボットと同様に階段への適応性が高い。
【０１２０】
なお、段差が一定でかつ踏板が連続面となる階段を例に挙げたが、段差が一定でない階段、蹴込板の無い階段等に対しても、正確にその面を認識することができるので、脚車輪型ロボット１００の階段への適応性を高めることができる。
一方、平地では、脚車輪型ロボット１００は、車輪走行で移動することができる。したがって、車輪型ロボットと同様に平地での移動性が高い。
【０１２１】
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な測定点を含む画像を撮影するカメラ２２２とを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果に基づいてセンサ特徴点を検出し、カメラ２２２から画像を取得し、カメラ画像から線分を検出し、検出したカメラ画像の線分およびセンサ特徴点に基づいて連続面の境界を認識する。
【０１２２】
これにより、測距センサ２１２ａのほか、これとは異なる方式のカメラ２２２を用いて物体上の特徴をそれぞれ検出し、それら２つの検出結果に基づいて連続面の境界を認識するので、測距センサ２１２ａによる方式の短所をカメラ２２２による方式で補うことができ、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができる。また、第２走査処理の走査回数を増やさなくてすむので、測定時間を短縮することができる。
【０１２３】
さらに、本実施の形態では、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された少なくとも２つの測定点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいてセンサ特徴点を検出する。
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。
【０１２４】
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
さらに、本実施の形態では、検出した線分の端点の座標に基づいてセンサ特徴点を検出する。
これにより、連続面の境界を比較的正確に認識することができる。
【０１２５】
さらに、本実施の形態では、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させるモータ２１２ｃ等からなるｙrs’軸回転機構と、測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに回転させるモータ２１６等からなるｚrs軸回転機構とを備え、ｙrs’軸回転機構により測距センサ２１２ａを回転させながらｙrs’軸回転機構の走査単位角度ごとに測距センサ２１２ａの測定結果を取得する第１走査を、ｚrs軸回転機構により測距センサ２１２ａを回転させながらｚrs軸回転機構の走査単位角度ごとに行う第２走査を行うことにより、ｙrs’軸回転機構の走査単位角度ごとおよびｚrs軸回転機構の走査単位角度ごとの測定結果を取得する。
【０１２６】
これにより、連続面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御にさらに好適な認識結果を得ることができる。また、測距センサ２１２ａを回転させる回転機構を採用したので、移動機構に比して、走査に必要なスペースが小さくてすみ、走査のための機構が簡素となり、しかも高速な走査を実現することができる。
【０１２７】
さらに、本実施の形態では、カメラ画像から線分を検出し、カメラ画像において、カメラ画像の線分とセンサ特徴点の位置関係に基づいて連続面の境界を認識する。
これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
さらに、本実施の形態では、カメラ画像の各線分ごとに、その線分と、その線分を延長した直線から所定距離内に存在するセンサ特徴点とを対応付け、同一のセンサ特徴点が対応付けられた線分をグループ化し、同一グループに属する線分の端点の座標に基づいて連続面の境界線を判定する。
【０１２８】
これにより、コントラスト等の影響により、カメラ画像から、実際は一つの線分として検出されるべきところ複数の線分として検出されても、センサ特徴点との対応関係に基づいて複数の線分を１つの線分としてグループ化し、連続面の境界線を判定するので、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
さらに、本実施の形態では、モータ２１６およびエンコーダ２１８と、２次元距離測定装置２１２とを水平方向に所定距離隔てて配置し、駆動回転軸の回転駆動力を、プーリ２２０ａ、ベルト２２１およびプーリ２２０ｂを介して被駆動回転軸へと伝達し、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転駆動する構成とした。
【０１２９】
これにより、２次元距離測定装置２１２の走査角度範囲内には、走査を阻害するものが一切なくなるので、正確な距離情報を得ることができる。また、モータ２１６およびエンコーダ２１８と、２次元距離測定装置２１２とを水平方向に配置したので、３次元距離測定装置２００の高さ方向の占有率を低減することができる。
さらに、本実施の形態では、脚先センサ２２、２４を備え、脚先センサ２２、２４で測定した距離に基づいて階段を認識し、その認識結果に基づいてモータ４０、５０を制御する。
【０１３０】
これにより、脚先センサ２２、２４を用いて未知の階段を認識しながら脚部１２の昇降制御を行うので、従来に比して、未知の階段に対して高い適応性を実現することができる。また、人が活動する環境での動作を行えるので、人と一緒に行動する用途に用いられるホームロボット、パーソナルロボット等に好適である。
さらに、本実施の形態では、３次元距離測定装置２００を基体１０の正面に設け、脚先センサ２２、２４を脚部１２の先端に設けた。
【０１３１】
これにより、脚車輪型ロボット１００の移動経路上に存在する物体を広い視野で検出することができるとともに、階段昇降時に駆動輪２０と階段の距離を精度よく測定することができる。
さらに、本実施の形態では、前方脚先センサ２２の測定結果に基づいて階段の蹴込板までの距離を算出し、下方脚先センサ２４の測定結果に基づいて駆動輪２０と階段の踏板の位置関係を算出する。
【０１３２】
これにより、階段の特徴のうち脚部１２の昇降制御にさらに有効な特徴を検出することができるので、未知の階段に対してさらに高い適応性を実現することができる。
上記第１の実施の形態において、カメラ２２２は、発明１、８または１０の撮像手段に対応し、ｙrs’軸回転機構は、発明５若しくは６の第１走査手段、または発明６の第１回転手段に対応し、ｚrs軸回転機構は、発明５若しくは６の第２走査手段、または発明６の第２回転手段に対応している。また、ステップＳ５０は、発明１１の撮像ステップに対応し、ステップＳ５２〜Ｓ５６は、発明１、２若しくは８の第２特徴検出手段、または発明１１の第２特徴検出ステップに対応し、ステップＳ５６は、発明８または９の画像線分検出手段に対応している。
【０１３３】
また、上記第１の実施の形態において、ステップＳ１０６、Ｓ１１０、Ｓ１２０は、発明１、２若しくは８の第１特徴検出手段、または発明１１の第１特徴検出ステップに対応し、ステップＳ１０２、Ｓ１４０は、発明１、２、５、６若しくは８の測定結果取得手段、または発明１１の測定結果取得ステップに対応している。また、ステップＳ１０６は、発明２の座標変換手段に対応し、ステップＳ１１０は、発明２の線分検出手段に対応し、ステップＳ１３４は、発明１、２、８若しくは９の認識手段、または発明１１の認識ステップに対応し、ｙrs’軸は、発明６の第１走査軸に対応している。
【０１３４】
また、上記第１の実施の形態において、ｚrs軸は、発明６の第２走査軸に対応している。
次に、本発明の第２の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２５および図２６は、本発明に係る物体認識装置および物体認識方法の第２の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、上記第１の実施の形態に対して、直交座標系において、測定点間を線分で接続した上でハフ変換を行う点が異なる。なお、以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１３５】
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図２５は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図２５に示すように、ステップＳ５０〜Ｓ１０６を経て、ステップＳ１０８に移行する。
【０１３６】
ステップＳ１０８では、ステップＳ１０６で変換された座標情報に基づいて、走査平面座標系においてｘ軸方向に隣接する測定点の間を線分で接続し、ステップＳ１１０に移行して、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出する。
そして、ステップＳ１１０〜Ｓ１２４を経て、ステップＳ１２６に移行して、すべての走査平面についてステップＳ１０２〜Ｓ１２４の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ１２８〜Ｓ１３８を経て、一連の処理を終了する。
【０１３７】
一方、ステップＳ１２６で、すべての走査平面についてステップＳ１０２〜Ｓ１２４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ１４０を経て、ステップＳ１０２に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第１の実施の形態とは、ハフ変換により線分を検出する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
【０１３８】
ステップＳ１０８、Ｓ１１０を経て、変換された座標情報に基づいて測定点間が線分で接続され、得られた線上の点の座標情報に基づいてハフ変換により直交座標系における線分が検出される。
図２６は、直交座標系における測定点、線分接続の結果およびハフ変換の結果を示すグラフである。
【０１３９】
直交座標系において各測定点は、図２６（ａ）に示すように、蹴込板および踏板の輪郭に沿った複数の点の集合として表される。図２６（ａ）の例では、１段目の踏板に対応する領域において、いくつかの測定点が連続面から外れた領域に分布しているが、これは、測定面である踏板の光沢等の影響により測定結果にばらつきが生じたものであり、誤差領域Ａ1である。また、領域Ａ2は、他の領域と比べて測定解像度が低くなっている。
【０１４０】
この測定結果に対して線分接続を行うと、図２６（ｂ）に示すように、各測定点が１つの線で接続される。これにより、測定点が存在しない測定点間は、線上の点で補間されることになる。
この接続結果に対してハフ変換を行うと、図２６（ｃ）に示すように、各蹴込板および各踏板の輪郭に沿った線分が検出される。
【０１４１】
なお、線分接続を行わず、図２６（ａ）の測定結果に対してハフ変換を行うと、図２２（ｂ）に示すように、各踏板の輪郭に沿った線分が検出されるが、各蹴込板に沿った線分は検出することができない。
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された測定点間を線分で接続し、得られた線上の点の座標に基づいてハフ変換により直交座標系における線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面の境界を認識する。
【０１４２】
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、ハフ変換により線分を検出するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、測定解像度の低下または測定結果のばらつきにより認識精度が低下する可能性を低減することができる。さらに、測定点間を線分で接続して得られた線上の点の座標に基づいて線分を検出するので、測定解像度の低下または測定結果のばらつきが生じても比較的正確な認識結果を得ることができ、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
【０１４３】
さらに、最小二乗法に比して、検出が困難となるエッジに対してロバストな検出が可能となる。
上記第２の実施の形態において、ステップＳ５２〜Ｓ５６は、発明３の第２特徴検出手段に対応し、ステップＳ１０６〜Ｓ１１０、Ｓ１２０は、発明３の第１特徴検出手段に対応し、ステップＳ１０２、Ｓ１４０は、発明３の測定結果取得手段に対応し、ステップＳ１０６は、発明３の座標変換手段に対応している。また、ステップＳ１０８は、発明３の測定点間補間手段に対応し、ステップＳ１１０は、発明３の線分検出手段に対応し、ステップＳ１３４は、発明３の認識手段に対応している。
【０１４４】
次に、本発明の第３の実施の形態を図面を参照しながら説明する。図２７ないし図３０は、本発明に係る物体認識装置および物体認識方法の第３の実施の形態を示す図である。
本実施の形態は、上記第１の実施の形態に対して、直交座標系における各測定点での傾きを算出し、各傾きの出現頻度を算出し、算出した出現頻度および各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識する点が異なる。なお、以下、上記第１の実施の形態と異なる部分についてのみ説明し、上記第１の実施の形態と重複する部分については同一の符号を付して説明を省略する。
【０１４５】
まず、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を説明する。
図２７は、３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
物体認識処理は、センシングプロセッサ２１０において実行されると、図２７に示すように、ステップＳ５０〜Ｓ１０６を経て、ステップＳ３０８に移行する。
【０１４６】
ステップＳ３０８では、ステップＳ１０６で変換された座標情報に基づいて、直交座標系における各測定点での傾きを算出する。
図２８は、傾きの算出例を示す図である。なお、同図のｘ軸、ｚ軸は、走査平面座標系における軸を示し、センサ座標系およびカメラ座標系における軸とは別個のものである。
測定点での傾きは、走査平面座標系において、各測定点ごとに、その測定点の座標と、ｘ軸方向に隣接する所定数の測定点の座標とに基づいて、図２８（ａ）に示すように、最小二乗法により算出することができる。
【０１４７】
図２８（ａ）に示すように、最小二乗法により、傾きの算出対象の測定点（図２８（ａ）中の白丸）を含む前後所定数の測定点に対する回帰直線を近似し、回帰直線の傾きを対象の測定点での傾きとする。最小二乗法は、データのばらつきによる影響は少ないが、計算量が比較的多くなる。
また、別の方法として、各測定点に対して、所定数の他の測定点を挟む前後２つの測定点の座標の差分値に基づいて傾きを算出することもできる。
【０１４８】
図２８（ｂ）に示すように、前後２つの測定点のｚ座標の差分値である第１差分値（例えば、注目する測定点のｚ座標をｚiとすると、ｚi+2−ｚi-2）を算出するとともに、前後２つの測定点のｘ座標の差分値である第２差分値（例えば、注目する測定点のｘ座標をｘiとすると、ｘi+2−ｘi-2）を算出し、これら算出結果から、注目する測定点での傾き（第１差分値／第２差分値）を求める。この方法では、データのばらつきによる影響が最小二乗法よりも大きくなるが、計算が、単純な引き算と割り算のみで済むため最小二乗法よりも高速に傾きを算出することができる。
【０１４９】
次いで、図２７に示すように、ステップＳ３１０に移行して、ステップＳ３０８で算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出する。例えば、測定点の総数に対する各傾きの測定点の個数を出現頻度として算出する。
次いで、ステップＳ３１２に移行して、ステップＳ３１０で算出した各傾きの出現頻度のなかから未処理の傾きの出現頻度を選択し、ステップＳ３１４に移行して、選択した出現頻度とあらかじめ設定された閾値とを比較し、選択した出現頻度が閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上であると判定したとき(Yes)は、ステップＳ３１６に移行する。
【０１５０】
ステップＳ３１６では、選択した出現頻度に係る傾きおよびその所定範囲の傾きを有する測定点の座標情報に基づいて、それら測定点のうち座標が連続するものを含む領域を連続面であると判定し、連続面であると判定した領域において、傾きが急激に変化する測定点を連続面の境界として判定する。
次いで、ステップＳ３１８に移行して、連続面の境界として判定した測定点の座標情報をセンサ座標系に変換し、変換された座標情報をメモリに記憶し、ステップＳ３２０に移行する。
【０１５１】
ステップＳ３２０では、すべての傾きについてステップＳ３１４〜Ｓ３１８、Ｓ３３４の処理が終了したか否かを判定し、終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ１２６に移行する。
ステップＳ１２６では、すべての走査平面についてステップＳ１０２〜Ｓ３２０の処理が終了したか否かを判定し、処理が終了したと判定したとき(Yes)は、ステップＳ１２８〜Ｓ１３８を経て、一連の処理を終了する。
【０１５２】
一方、ステップＳ１２６で、すべての走査平面についてステップＳ１０２〜Ｓ３２０の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ１４０を経て、ステップＳ１０２に移行する。
一方、ステップＳ３２０で、すべての傾きについてステップＳ３１４〜Ｓ３１８、Ｓ３３４の処理が終了しないと判定したとき(No)は、ステップＳ３１２に移行する。
【０１５３】
一方、ステップＳ３１４で、選択した出現頻度が閾値未満であると判定したとき(No)は、ステップＳ３３４に移行して、選択した出現頻度に係る傾きを有する測定点の座標情報を測定ノイズとして除外し、ステップＳ３２０に移行する。
次に、本実施の形態の動作を説明する。
脚車輪型ロボット１００の移動経路上に階段が存在し、これを乗り越える場合を説明する。上記第１の実施の形態とは、傾きの出現頻度に基づいて連続面の境界を判定する点が異なるので、異なる部分についてのみ説明する。
【０１５４】
まず、ステップＳ３０８を経て、変換された座標情報に基づいて各測定点での傾きが算出される。
図２９は、最小二乗法により算出したｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きの一例を示す図である。
【０１５５】
ここでは、最小二乗法により各測定点での傾きを算出する。ここで、最小二乗法を用いた場合に、図２９（ａ）および（ｂ）に示すように、最小二乗法を適用する複数の測定点に対して、ｘ軸方向の傾きと、ｚ軸方向の傾きとが異なる場合がある。そこで、下式（５）および（６）に示すように、ｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きを求める２つの直線の方程式を用いて最小二乗法計算を行う。
ｚ＝ａx・ｘ＋ｂx                                            …（５）
ｘ＝ａz・ｚ＋ｂz                                            …（６）
【０１５６】
そして、上式（５）におけるａxおよびｂxを下式（７）により算出し、上式（６）におけるａzおよびｂzを下式（８）により算出する。
【０１５７】
【数３】
2009042147.tif 000005
【０１５８】
ａxおよびｂx、並びにａzおよびｂzを算出すると、これらの算出結果を代入した、上式（５）および（６）の直線と、最小二乗計算に用いた各測定点との距離を残差ｈxおよびｈzとして算出するとともに、前記各測定点に対する残差ｈxの二乗和と、残差ｈzの二乗和とを算出する（下式（９））。
【０１５９】
【数４】
2009042147.tif 000006
【０１６０】
残差ｈxの二乗和および残差ｈzの二乗和が算出されると、両者を比較して値の小さい方の直線を、正しい直線として採用し、この直線の傾きに基づいて、算出対象の測定点での傾きを求める。具体的に、残差ｈxの二乗和の方が小さければ、「ａ＝ａx、ｂ＝ｂx」とし、残差ｈzの二乗和の方が小さければ、「ａ＝１／ａz、ｂ＝１／ｂz」とする。
【０１６１】
次いで、ステップＳ３１０〜Ｓ３１４を経て、各傾きの出現頻度が算出され、未判定の傾きの出現頻度が選択され、選択された出現頻度が閾値以上であるか否かが判定される。このとき、閾値以上であれば、ステップＳ３１６を経て、選択された出現頻度に係る傾きおよびその所定範囲の傾きを有する測定点の座標情報に基づいて連続面の境界が判定される。
【０１６２】
図３０は、ある走査平面に対する傾きの出現頻度の一例を示す図である。
例えば、図３０に示すような出現頻度が得られたとする。図３０の例では、傾きが０近傍の出現頻度が比較的高くなっており、これらの傾きを有する測定点の座標が連続していれば、その連続する測定点を含む領域が連続面であると判定される。脚車輪型ロボット１００の移動経路上には、段差が一定でかつ踏板が連続面となっている階段が存在しているため、踏板に対応する水平面が、傾き０および略０の測定点の連続する座標として現われる。この場合、そこに水平面があると推定することができる。
【０１６３】
そして、連続面であると判定された領域において、傾きが急激に変化する測定点が連続面の境界として判定される。図２３の例では、ある走査平面について、（１）床面に対応する領域と１段目の蹴込板に対応する領域との交点、（２）領域と１段目の踏板に対応する領域との交点、（３）領域と２段目の蹴込板に対応する領域との交点、（４）領域と２段目の踏板に対応する領域との交点の４つの交点が、連続面の境界として判定される。
【０１６４】
次いで、ステップＳ３１８を経て、連続面の境界として判定された測定点の座標情報がセンサ座標系に変換され、変換された座標情報がメモリに記憶される。
一方、閾値未満であれば、ステップＳ３３４を経て、測定ノイズとして測定点の座標情報が除外される。
ステップＳ３１４〜Ｓ３１８、Ｓ３３４の処理は、すべての傾きについて行われる。
【０１６５】
このようにして、本実施の形態では、物体上の測定点までの距離を測定する測距センサ２１２ａを備え、測距センサ２１２ａを走査し、その走査範囲で測定可能な測定点について測距センサ２１２ａの測定結果を取得し、取得した測定結果を直交座標系の座標に変換し、変換された各測定点ごとに、その測定点の座標およびその周辺の測定点の座標に基づいて直交座標系におけるその測定点での傾きを算出し、算出した傾きの総数に対する各傾きの出現頻度を算出し、算出した出現頻度および変換された各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識する。
【０１６６】
これにより、連続面の境界として物体の少なくとも平面的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。また、測定点での傾きの出現頻度および各測定点の座標に基づいて連続面の境界を認識するので、測距センサ２１２ａを用いた２次元距離測定装置２１２により物体認識を行う場合に、認識精度が低下する可能性を低減することができる。
【０１６７】
上記第３の実施の形態において、ステップＳ５２〜Ｓ５６は、発明４の第２特徴検出手段に対応し、ステップＳ１０６、Ｓ３０８〜Ｓ３１６は、発明４の第１特徴検出手段に対応し、ステップＳ１０２、Ｓ１４０は、発明４の測定結果取得手段に対応し、ステップＳ１０６は、発明４の座標変換手段に対応している。また、ステップＳ３０８は、発明４の傾き算出手段に対応し、ステップＳ３１０は、発明４の出現頻度算出手段に対応し、ステップＳ１３４は、発明４の認識手段に対応している。
【０１６８】
なお、上記第１ないし第３の実施の形態において、３次元距離測定装置２００は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させる構成としたが、これに限らず、複数の測距センサ２１２ａと、測距センサ２１２ａの測定方向に対して直交する走査軸の回りに測距センサ２１２ａをそれぞれ回転させる複数の回転機構とを備え、各測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに配置する構成とすることもできる。
【０１６９】
これにより、上記第１ないし第３の実施の形態と同様に、連続面の境界として物体の立体的な形状を把握することができるので、脚型ロボットや脚車輪型ロボット１００のように複雑な姿勢制御を必要とするロボットの姿勢制御に好適な認識結果を得ることができる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、カメラ画像からハフ変換により線分を検出するように構成したが、これに限らず、次のような検出方法により線分を検出するように構成することもできる。
【０１７０】
第１の検出方法としては、エッジ抽出処理のパラメータを変えてエッジ抽出処理を複数回実行し、エッジ抽出された各カメラ画像からハフ変換により線分を検出する。そして、検出したすべての線分に基づいて連続面の境界を認識する。これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
第２の検出方法としては、シャッター速度や絞り等のカメラ２２２の撮影条件を変えて複数の画像をカメラ２２２から取得し、それらカメラ画像に対して歪み補正処理およびエッジ抽出処理をそれぞれ実行し、エッジ抽出された各カメラ画像からハフ変換により線分を検出する。そして、検出したすべての線分に基づいて連続面の境界を認識する。これにより、認識精度が低下する可能性をさらに低減することができる。
【０１７１】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、物体上の連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の連続面、断続面その他の面またはその境界を認識するように構成することもできる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、連続面の境界線として判定した直線に関する情報に基づいて境界データを生成するように構成したが、これに限らず、例えば、連続面の境界線として判定した直線に関する情報およびセンサ特徴点の座標情報に基づいて面データを生成するように構成することもできる。
【０１７２】
連続面の境界として判定したセンサ特徴点を結ぶ線分は、連続面と走査平面が交わる交線であるので、面データの生成は、例えば、ある走査平面においてセンサ特徴点を結ぶ線分と、ｚ軸回りに隣接する走査平面においてセンサ特徴点を結ぶ線分との傾きおよび座標が所定範囲にあるものを連続面と判定し、それら線分および連続面の境界線として判定した直線に対応する座標情報を対応付けたり、公知の補間法を用いてつなぎ合わせたりすることにより行う。例えば、傾きが０に近い連続面は、水平面とみなすことができるので、そこが歩行可能な面であると判定することができる。
【０１７３】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、座標変換によりセンサ特徴点をカメラ画像に投影するように構成したが、これに限らず、カメラ画像の線分を走査平面座標系の平面に投影してもよいし、センサ特徴点およびカメラ画像の線分を他の座標系の平面または空間に投影してもよい。すなわち、カメラ画像の線分とセンサ特徴点の位置関係を判定する座標系は任意とすることができる。
【０１７４】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、カメラ画像から線分を検出し、検出した線分に基づいて連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の特徴を示す点、直線、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴をカメラ画像から検出し、検出した特徴に基づいて連続面の境界を認識するように構成することもできる。
【０１７５】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、測距センサ２１２ａの測定結果に基づいてセンサ特徴点を検出し、検出したセンサ特徴点に基づいて連続面の境界を認識するように構成したが、これに限らず、物体上の特徴を示す直線、線分、多次曲線、円、楕円その他の曲線、平面、曲面その他の面、立方体、球体その他の立体的特徴を検出し、検出した特徴に基づいて連続面の境界を認識するように構成することもできる。
【０１７６】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、センサ座標系におけるｘrs−ｙrs平面と、カメラ座標系におけるｘca−ｙca平面とが平行となるようにカメラ２２２を配置したが、これに限らず、測距センサ２１２ａの走査範囲で測定可能な測定点を含む画像を撮影できれば、測距センサ２１２ａに対して任意の位置および向きで配置することができる。
【０１７７】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、エンコーダ２１８を駆動回転軸に設けて構成としたが、これに限らず、被駆動回転軸に設けて構成とすることもできる。
これにより、伝達誤差の影響を受けずに第２走査処理における走査角度を高精度に検出することができる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、プーリ２２０ａ、２２０ｂおよびベルト２２１を介して、駆動回転軸の回転駆動力を被駆動回転軸へと伝達するように構成としたが、これに限らず、複数の歯車を介して、駆動回転軸の回転駆動力を被駆動回転軸へと伝達するように構成とすることもできる。
【０１７８】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、第１走査処理における距離情報の取得を離散的（第２走査処理で回転させてから第１走査処理で距離情報を取得）に行う構成としたが、これに限らず、走査角度と測定距離との対応付けを行うことで連続的（第２走査処理で回転させつつ、第１走査処理で距離情報を取得）に行う構成とすることもできる。
【０１７９】
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、ＣＰＵ６０からの指令信号に基づいて走査角度範囲および走査単位角度を設定するように構成としたが、これに限らず、３次元距離測定装置２００にあらかじめ設定しておく構成とすることもできる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態において、３次元距離測定装置２００は、測距センサ２１２ａをｙrs’軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｚrs軸回りに回転させる構成としたが、これに限らず、測距センサ２１２ａをｚrs軸回りに回転させ、２次元距離測定装置２１２をｙrs’軸回りに回転させる構成とすることもできる。また、ｙrs’軸およびｚrs軸回りに限らず、測距センサ２１２ａの測定方向に対して互いに直交する２つの軸であれば、どの方向の軸回りでもよい。さらに、このような回転機構に限らず、測距センサ２１２ａの測定方向とは異なる第１走査方向に測距センサ２１２ａを移動させ、測距センサ２１２ａの測定方向および第１走査方向とは異なる第２走査方向に測距センサ２１２ａを移動させるように移動機構として構成することもできる。この場合、移動経路の形状としては、直線のほか円弧その他の曲線を採用することができる。回転機構と移動機構の組み合わせることもできる。
【０１８０】
このような構成の変更は、複数の測距センサ２１２ａおよび回転機構を備える上記構成についても同様に適用することができる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、図３１（ａ）に示すように、２次元距離測定装置２１２自身を回転させているが、これに限らず、光学式の測距センサを有する２次元距離測定装置であれば、図３１（ｂ）に示すように、測定方向の光軸上に挿入したミラーを回転させてもよい。
【０１８１】
図３１は、測距センサの測定方向を変更する場合の構成を示す図である。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、本発明に係る物体認識装置および物体認識方法を、階段を乗り越える場合について適用したが、これに限らず、階段以外の段差を乗り越える場合についても同様に適用することができる。
また、上記第１ないし第３の実施の形態においては、本発明に係る物体認識装置および物体認識方法を脚車輪型ロボット１００に適用したが、これに限らず、本発明の主旨を逸脱しない範囲で他の場合にも適用可能である。例えば、直動関節で脚構造を実現する脚車輪型ロボットや他の構成のロボット、車両その他の装置に適用することができる。また、認識情報の伝達手段と組み合わせることにより視覚障害者が外界を認識するための手段としての装置、認識方法への展開も考えられる。
【図面の簡単な説明】
【０１８２】
【図１】脚車輪型ロボット１００の正面図である。
【図２】脚車輪型ロボット１００の側面図である。
【図３】３次元距離測定装置２００の正面図（ｙrs−ｚrs平面）である。
【図４】３次元距離測定装置２００の側面図（ｘrs−ｚrs平面）である。
【図５】３次元距離測定装置２００の上面図（ｙrs−ｘrs平面）である。
【図６】測距センサの走査範囲を示す図である。
【図７】脚車輪型ロボット１００の移動制御システムを示すブロック図である。
【図８】２次元距離測定装置２１２の制御構造を示すブロック図である。
【図９】３次元距離測定装置２００の制御構造を示すブロック図である。
【図１０】２次元距離測定装置２１２の距離測定の原理を説明するための図である。
【図１１】第１走査処理および第２走査処理により走査を行った場合を示す図である。
【図１２】３次元距離測定装置２００の距離の計測例を示す図である。
【図１３】カメラ２２２および３次元距離測定装置２００を用いた物体認識の原理を説明するための図である。
【図１４】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図１５】ハフ変換の原理を説明するための図である。
【図１６】センサ座標系、カメラ座標系およびカメラ２２２の撮像素子面の座標系を示す図である。
【図１７】カメラ画像の線分およびセンサ特徴点の対応付け、グループ化および境界線の判定を行う場合を説明するための図である。
【図１８】昇降制御処理を示すフローチャートである。
【図１９】カメラ画像の処理結果を示す図である。
【図２０】第１走査処理による測定結果を示すグラフである。
【図２１】図２０の各測定点の回転座標系の距離情報を直交座標系の座標情報に変換した結果を示すグラフである。
【図２２】直交座標系における測定点およびハフ変換の結果を示すグラフである。
【図２３】連続面の判定結果を示す図である。
【図２４】センサ特徴点のカメラ画像への投影結果を示す図である。
【図２５】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図２６】直交座標系における測定点、線分接続の結果およびハフ変換の結果を示すグラフである。
【図２７】３次元距離測定装置２００で実行される物体認識処理を示すフローチャートである。
【図２８】傾きの算出例を示す図である。
【図２９】最小二乗法により算出したｘ軸方向およびｚ軸方向の傾きの一例を示す図である。
【図３０】ある走査平面に対する傾きの出現頻度の一例を示す図である。
【図３１】測距センサの測定方向を変更する場合の構成を示す図である。
【図３２】測距センサの走査角度と測定点間の密度との関係を示す図である。
【符号の説明】
【０１８３】
１００                脚車輪型ロボット
１０                  基体
１２                  脚部
１４〜１８            回転関節
２０                  駆動輪
２２、２４            脚先センサ
４０、５０            モータ
４２、５２            エンコーダ
４４、５４            ドライバ
７０                  ３軸姿勢センサ
２００                ３次元距離測定装置
２０４                下側支持板
２０６                上側支持板
２０８                カメラ支持板
２１０                センシングプロセッサ
２１２                ２次元距離測定装置
２１２ａ              測距センサ
２１２ｃ、２１６      モータ
２１２ｄ、２１８      エンコーダ
２１２ｂ、２１４      ドライバ
２２０ａ、２２０ｂ    プーリ
２２１                ベルト
２２２                カメラ
【図１】
2009042147.tif 000007
【図２】
2009042147.tif 000008
【図３】
2009042147.tif 000009
【図４】
2009042147.tif 000010
【図５】
2009042147.tif 000011
【図６】
2009042147.tif 000012
【図７】
2009042147.tif 000013
【図８】
2009042147.tif 000014
【図９】
2009042147.tif 000015
【図１０】
2009042147.tif 000016
【図１１】
2009042147.tif 000017
【図１２】
2009042147.tif 000018
【図１３】
2009042147.tif 000019
【図１４】
2009042147.tif 000020
【図１５】
2009042147.tif 000021
【図１６】
2009042147.tif 000022
【図１７】
2009042147.tif 000023
【図１８】
2009042147.tif 000024
【図１９】
2009042147.tif 000025
【図２０】
2009042147.tif 000026
【図２１】
2009042147.tif 000027
【図２２】
2009042147.tif 000028
【図２３】
2009042147.tif 000029
【図２４】
2009042147.tif 000030
【図２５】
2009042147.tif 000031
【図２６】
2009042147.tif 000032
【図２７】
2009042147.tif 000033
【図２８】
2009042147.tif 000034
【図２９】
2009042147.tif 000035
【図３０】
2009042147.tif 000036
【図３１】
2009042147.tif 000037
【図３２】
2009042147.tif 000038