物体の幾何的特徴を表す3次元モデルのデータを保存する3次元モデル保存手段と、前記物体を撮像した2次元画像を入力する2次元画像入力手段と、前記物体を撮像した距離画像を入力する距離画像入力手段と、前記2次元画像入力手段から入力された2次元画像から画像特徴を検出する画像特徴検出手段と、前記距離画像入力手段から入力された距離画像から前記画像特徴に対応する3次元座標を算出する画像特徴3次元情報算出手段と、前記画像特徴の3次元座標に対し前記3次元モデルを当てはめるモデル当てはめ手段とを有することを特徴とする情報処理装置。前記モデル当てはめ手段は、前記画像特徴の3次元座標と前記3次元モデルとの一致度または不一致度に基づいて3次元モデルを照合することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記モデル当てはめ手段は、前記画像特徴の3次元座標と前記3次元モデルとの差に基づいて前記物体の位置姿勢を算出することを特徴とする請求項1に記載の情報処理装置。前記2次元画像と前記距離画像とは略同一視点から撮像されており、画像間の対応が既知であることを特徴とする請求項1乃至3のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記画像特徴3次元情報算出手段において、前記画像特徴の検出位置近傍に対応する距離値を前記距離画像から参照することで、前記画像特徴の3次元座標を少なくとも1つ以上算出することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか1項に記載の情報処理装置。前記画像特徴3次元情報算出手段において、前記距離画像から前記画像特徴の検出位置近傍に対応する1つ以上の距離値を参照して計算した距離値の統計量に基づいて、前記画像特徴の3次元座標を算出することを特徴とする請求項5に記載の情報処理装置。前記画像特徴検出手段は、前記2次元画像から検出する画像特徴としてエッジまたは点または面領域を検出することを特徴とする請求項1乃至6のいずれか1項に記載の情報処理装置。請求項1乃至7のいずれか1項に記載の情報処理装置と、回転軸および/または並進移動軸からなる可動軸を有するロボットと、前記物体の位置姿勢に基づいて、前記ロボットの手先を、前記物体を把持できる位置姿勢に移動させる制御をするロボットコントローラとを有することを特徴とする情報処理システム。物体の幾何的特徴を表す3次元モデルのデータを保存する3次元モデル保存ステップと、前記物体を撮像した2次元画像を入力する2次元画像入力ステップと、前記物体を撮像した距離画像を入力する距離画像入力ステップと、前記2次元画像入力ステップから入力された2次元画像から画像特徴を検出する画像特徴検出ステップと、前記距離画像入力ステップから入力された距離画像から前記画像特徴に対応する3次元座標を算出する画像特徴3次元情報算出ステップと、前記画像特徴の3次元座標と前記3次元モデルとを照合するモデル照合ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。物体の幾何的特徴を表す3次元モデルのデータを保存する3次元モデル保存ステップと、前記物体を撮像した2次元画像を入力する2次元画像入力ステップと、前記物体を撮像した距離画像を入力する距離画像入力ステップと、前記2次元画像入力ステップから入力された2次元画像から画像特徴を検出する画像特徴検出ステップと、前記距離画像入力ステップから入力された距離画像から前記画像特徴に対応する3次元座標を算出する画像特徴3次元情報算出ステップと、前記3次元モデルが3次元空間中で当てはまるように前記物体の位置姿勢を算出する位置姿勢算出ステップとを有することを特徴とする情報処理方法。上述した従来技術では、濃淡画像上から検出した画像特徴に対して、画像上の距離が最小になるようにモデルをフィッティングするため、見た目の変化が乏しい奥行き方向の変化を高精度に推定することは一般的には困難である。また、2次元的に近傍になる特徴に対してフィッティングを行うため、2次元的に近傍であるが奥行き方向に大きく離れているような特徴がある場合、その特徴に誤対応し位置姿勢推定が不安定になるという問題がある。ここで、上記非特許文献2で開示されている技術のように、距離画像に対して位置姿勢推定を行う方法が存在する。このような距離画像を利用するという方法があるということから容易に想到できることとして、前記従来技術を、距離画像を用いる方法として単純に拡張し、濃淡画像の代わりに距離画像に対して処理を行うという方法が考えられる。距離画像を濃淡画像とみなして画像特徴を検出することにより、3次元座標が既知である画像特徴が得られるため、画像特徴とモデルとの誤差を3次元空間中で直接的に最小化することが可能になる。これにより、従来技術と比較して、奥行き方向も高精度に推定することが可能である。また、モデルと3次元的に近傍となる画像特徴に対してフィッティングを行うため、従来手法で問題となるような、奥行き方向に離れているが2次元的には近傍となる特徴に対しても、正しく対応することが可能となる。しかしながら、この手法では、距離画像のノイズ上からも画像特徴を検出してしまうため、距離画像にノイズが含まれる場合には、ノイズ上の画像特徴へ誤対応することにより位置姿勢推定に失敗するという問題がある。距離画像には、距離が不連続に変化する領域や面と面との境界などに、多重反射に起因するノイズが発生することが多いため、この問題は実用上大きな問題となる。また、距離画像上で画像特徴の検出を行う場合には、対象物体上のテクスチャなどによって生じる画像特徴の部分を有効に利用して位置姿勢推定することが出来ない。モデルフィッティングの精度は、情報量が多いほど上がるため、対象物体にテクスチャ情報がある場合には、テクスチャ情報も利用して位置姿勢推定できることが望ましい。本発明は、このような問題点に鑑みてなされたものであり、距離画像のノイズに影響を受けにくく、かつ高精度なモデルフィッティングを行うことを目的とする。本発明の情報処理装置は、物体の幾何的特徴を表す3次元モデルのデータを保存する3次元モデル保存手段と、前記物体を撮像した2次元画像を入力する2次元画像入力手段と、前記物体を撮像した距離画像を入力する距離画像入力手段と、前記2次元画像入力手段から入力された2次元画像から画像特徴を検出する画像特徴検出手段と、前記距離画像入力手段から入力された距離画像から前記画像特徴に対応する3次元座標を算出する画像特徴3次元情報算出手段と、前記画像特徴の3次元座標に対し前記3次元モデルを当てはめるモデル当てはめ手段とを有する。本発明の情報処理システムは、前記情報処理装置と、回転軸および/または並進移動軸からなる可動軸を有するロボットと、前記物体の位置姿勢に基づいて、前記ロボットの手先を、前記物体を把持できる位置姿勢に移動させる制御をするロボットコントローラとを有する。本発明の情報処理方法は、物体の幾何的特徴を表す3次元モデルのデータを保存する3次元モデル保存ステップと、前記物体を撮像した2次元画像を入力する2次元画像入力ステップと、前記物体を撮像した距離画像を入力する距離画像入力ステップと、前記2次元画像入力ステップから入力された2次元画像から画像特徴を検出する画像特徴検出ステップと、前記距離画像入力ステップから入力された距離画像から前記画像特徴に対応する3次元座標を算出する画像特徴3次元情報算出ステップと、前記画像特徴の3次元座標と前記3次元モデルとを照合するモデル照合ステップとを有する。また、本発明の情報処理方法における他の態様は、物体の幾何的特徴を表す3次元モデルのデータを保存する3次元モデル保存ステップと、前記物体を撮像した2次元画像を入力する2次元画像入力ステップと、前記物体を撮像した距離画像を入力する距離画像入力ステップと、前記2次元画像入力ステップから入力された2次元画像から画像特徴を検出する画像特徴検出ステップと、前記距離画像入力ステップから入力された距離画像から前記画像特徴に対応する3次元座標を算出する画像特徴3次元情報算出ステップと、前記3次元モデルが3次元空間中で当てはまるように前記物体の位置姿勢を算出する位置姿勢算出ステップとを有する。本発明によれば、距離画像及び距離画像と画素位置の対応が既知の2次元画像を用いて、画像特徴の検出は2次元画像から、画像特徴の座標算出は距離画像から行うことで、距離画像のノイズに影響を受けにくく、かつ高精度なモデルフィッティングを行える。即ち、高精度に対象物体の位置姿勢の推定を行うことが可能になる。以下に、図面を参照しながら、本発明を実施するための形態実施形態について説明する。第1の実施形態本実施形態では、物体の概略の位置姿勢は既知であると仮定し、本発明に係る情報処理装置を、3次元モデルと濃淡画像距離画像を用いて、物体の位置姿勢を推定する手法に適用した場合について説明する。図1は、本発明の第1の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの概略構成の一例を示す模式図である。図1に示すように、情報処理システムは、3次元モデル3次元形状モデルともいう10、2次元画像撮像装置20、3次元データ計測装置30、及び、情報処理装置100を有して構成されている。本実施形態に係る情報処理装置100は、観察対象物体の形状を表す3次元モデル10のデータを利用して位置姿勢の推定を行うものである。この情報処理装置100は、3次元モデル保存部110、2次元画像入力部120、距離画像入力部130、概略位置姿勢入力部140、画像特徴検出部150、画像特徴3次元情報算出部160、及び、位置姿勢算出部170を有して構成されている。2次元画像撮像装置20は、2次元画像入力部120に接続されている。2次元画像撮像装置20は、通常の2次元画像を撮影するカメラである。撮影される2次元画像は、濃淡画像であってもよいしカラー画像であってもよい。本実施形態では、2次元画像撮像装置20は濃淡画像を出力する。2次元画像撮像装置20が撮影する画像は、2次元画像入力部120を介して情報処理装置100に入力される。カメラの焦点距離や主点位置、レンズ歪みパラメータなどの内部パラメータは、例えば、上記非特許文献3に示す方法によって事前にキャリブレーションしておく。3次元データ計測装置30は、距離画像入力部130に接続されている。3次元データ計測装置30は、計測対象である物体表面上の点の3次元情報を計測する。3次元データ計測装置30としては、距離画像を出力する距離センサを用いる。この距離画像は、各画素が奥行きの情報を持つ画像である。本実施形態では、距離センサとしては、対象に照射したレーザ光の反射光をカメラで撮影し、三角測量により距離を計測するアクティブ式のものを利用する。しかしながら、距離センサはこれに限るものではなく、光の飛行時間を利用するTime-of-flight方式であってもよい。また、ステレオカメラが撮影する画像から三角測量によって各画素の奥行きを計算するパッシブ式であってもよい。その他、距離画像を計測するものであれば如何なるものであっても本発明の本質を損なうものではない。3次元データ計測装置30が計測した3次元データは、距離画像入力部130を介して情報処理装置100に入力される。また、3次元データ計測装置30と2次元画像撮像装置20の光軸は一致しており、2次元画像撮像装置20が出力する2次元画像の各画素と、3次元データ計測装置30が出力する距離画像の各画素の対応は既知であるとする。3次元モデル保存部110は、観察対象物体の幾何的特徴を表す3次元モデル10のデータを保存し、画像特徴検出部150に接続されている。情報処理装置100では、3次元モデル保存部110に保存されている観察対象物体の形状を表す3次元モデル10のデータに基づいて、2次元画像及び距離画像中に撮像される観察対象物体の位置及び姿勢を計測する。なお、本実施形態では、3次元モデル保存部110に保存された3次元モデル10のデータが、現実に撮像される観察対象物体の形状に即していることが情報処理装置100を適用できる条件となる。3次元モデル保存部110は、位置及び姿勢を計測する対象である物体の3次元モデル3次元形状モデル10のデータを保存する。3次元モデル3次元形状モデル10は、位置姿勢算出部170において物体の位置及び姿勢を算出する際に用いられる。本実施形態では、物体を線分と面から構成される3次元モデル3次元形状モデル10として記述する。3次元モデル3次元形状モデル10は、点の集合及び各点を結んで構成される線分の集合によって定義される。図2は、本発明の第1の実施形態を示し、3次元モデル10の定義方法を説明する模式図である。3次元モデル10は、点の集合及び各点を結んで構成される線分の集合によって定義される。図2aに示すように、3次元モデル10-1は、点P1~点P14の14点から構成される。また、図2bに示すように、3次元モデル10-2は、線分L1~L16により構成されている。そして、図2cに示すように、点P1~点P14は、3次元座標値によって表される。また、図2dに示すように、線分L1~L16は、線分を構成する点のIDによって表される。2次元画像入力部120は、2次元画像撮像装置20が撮像した2次元画像を情報処理装置100に入力する。距離画像入力部130は、3次元データ計測装置30が計測する距離画像を位置姿勢計測装置である情報処理装置100に入力する。なお、カメラによる画像の撮影と、距離センサによる距離の計測は同時に行われると仮定する。ただし、対象物体が静止している場合など、情報処理装置100と観察対象物体との位置及び姿勢が変化しない場合には、必ずしも同時に行う必要はない。ここで、2次元画像入力部120から入力された2次元画像と距離画像入力部130から入力された距離画像とは略同一視点から撮像されており、画像間の対応が既知である。概略位置姿勢入力部140は、情報処理装置100に対する物体の位置及び姿勢の概略値を入力する。ここで、情報処理装置100に対する物体の位置及び姿勢とは、濃淡画像を撮像する2次元画像撮像装置20のカメラ座標系における物体の位置及び姿勢を表す。しかしながら、カメラ座標系に対する相対的な位置及び姿勢が既知でかつ変化しなければ、位置姿勢計測装置である情報処理装置100のいずれの部分を基準としてもよい。本実施形態では、情報処理装置100は、時間軸方向に連続して計測を行うものとして、前回前時刻の計測値を概略の位置及び姿勢として用いる。しかしながら、位置及び姿勢の概略値の入力方法はこれに限るものではない。例えば、過去の位置及び姿勢の計測をもとに物体の速度や角速度を時系列フィルタにより推定し、過去の位置及び姿勢と推定された速度加速度から現在の位置及び姿勢を予測したものでもよい。また、様々な姿勢で撮像した対象物体の画像をテンプレートとして保持しておき、入力する画像に対してテンプレートマッチングを行うことによって、対象物体の大まかな位置と姿勢を推定してもよい。あるいは、他のセンサによる物体の位置及び姿勢の計測が可能である場合には、当該センサによる出力値を位置及び姿勢の概略値として用いてもよい。センサは、例えば、トランスミッタが発する磁界を物体に装着するレシーバで検出することにより位置及び姿勢を計測する磁気式センサであってもよい。また、物体上に配置されたマーカをシーンに固定されたカメラによって撮影することにより位置及び姿勢を計測する光学式センサであってもよい。その他、6自由度の位置及び姿勢を計測するセンサであれば如何なるセンサであってもよい。また、物体の置かれているおおよその位置や姿勢が予めわかっている場合には、その値を概略値として用いる。画像特徴検出部150は、2次元画像入力部120から入力された2次元画像から画像特徴を検出する。本実施形態では、画像特徴としてエッジを検出する。画像特徴3次元情報算出部160は、画像特徴検出部150で検出されたエッジのカメラ座標系における3次元座標を、距離画像入力部130により入力された距離画像を参照することで算出する。画像特徴の3次元情報算出方法については後述する。位置姿勢算出部170は、画像特徴3次元情報算出部160で算出された画像特徴の3次元座標3次元情報に基づいて、観察対象物体の位置及び姿勢を算出する。この際、位置姿勢算出部170は、画像特徴の3次元座標と3次元モデルとの差に基づいて観察対象物体の位置姿勢を算出するようにしてもよい。処理の詳細については、後述する。次に、本実施形態における位置姿勢推定方法の処理手順について説明する。図3は、本発明の第1の実施形態に係る情報処理装置における位置姿勢推定方法情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。<ステップS1010>まず、ステップS1010において、例えば情報処理装置100は、初期化を行う。概略位置姿勢入力部140は、情報処理装置100カメラに対する物体の位置及び姿勢の概略値を情報処理装置100に入力する。本実施形態における位置姿勢計測方法は、物体の概略の位置姿勢を、計測データに基づいて逐次更新していく方法である。そのため、位置姿勢計測を開始する前に予め撮像装置の概略の位置及び姿勢を初期位置及び初期姿勢として与える必要がある。前述したように、本実施形態では、前の時刻において計測された位置及び姿勢を用いる。<ステップS1020>続いて、ステップS1020において、2次元画像入力部120及び距離画像入力部130は、モデルフィッティングにより物体の位置及び姿勢を算出するための計測データを取得する。具体的には、2次元画像入力部120は、2次元画像撮像装置20から観察対象物体の2次元画像濃淡画像を取得して情報処理装置100に入力し、距離画像入力部130は、3次元データ計測装置30から距離画像を取得して情報処理装置100に入力する。本実施形態では、距離画像は、カメラから観察対象物体表面点までの距離が格納されているものとする。前述のように、2次元画像撮像装置20と3次元データ計測装置30の光軸は一致しているため、濃淡画像の各画素と距離画像の各画素の対応は既知である。<ステップS1030>続いて、ステップS1030において、画像特徴検出部150は、ステップS1020において入力された濃淡画像上において、3次元モデル3次元形状モデル10と対応付けるための、画像特徴の検出を行う。本実施形態では、画像特徴としてエッジを検出する。エッジは濃度勾配の極値となる点である。本実施形態では、上記非特許文献1で開示される方法によりエッジ検出を行う。図4は、本発明の第1の実施形態の画像特徴検出部において行われる濃淡画像のエッジ特徴の検出方法について詳細な処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、ステップS1110において、画像特徴検出部150は、ステップS1010で入力された観察対象物体の概略位置及び姿勢と2次元画像撮像装置20の内部パラメータを用いて、3次元モデル3次元形状モデル10を画像平面へ投影する。これにより、3次元モデル3次元形状モデル10を構成する各線分の、2次元画像上での座標と方向が計算される。線分の投影像は画像上でも線分となる。続いて、ステップS1120において、画像特徴検出部150は、ステップS1110で算出した投影線分上に制御点を設定する。ここで、制御点とは、投影線分を等間隔に分割するように設定した、3次元線分上の点である。以後、この制御点を、Edgeletと呼称する。Edgeletは、3次元座標と線分の3次元方向、及び、投影結果として得られる2次元座標と2次元方向の情報を保持する。Edgeletの数が多いほど、処理時間が長くなるため、Edgeletの総数が一定になるように、Edgelet間の間隔を逐次変更してもよい。具体的に、ステップS1120では、投影線分の分割によるEdgeletの算出が行われる。続いて、ステップS1130において、画像特徴検出部150は、ステップS1120で求めたEdgeletに対応する2次元画像中のエッジを検出する。図5は、本発明の第1の実施形態におけるエッジ検出を説明する模式図である。エッジの検出は、Edgeletの探索ライン510制御点520の2次元方向の法線方向上において、撮影画像上の濃度勾配から極値を算出することにより行う図5a。エッジは、探索ライン510上において濃度勾配が極値をとる位置に存在する図5b。ここでは、Edgelet520の探索ライン510上で検出された全てのエッジの2次元座標を、Edgelet520の対応候補点として保存する。以上の処理を全てのEdgeletに対して繰り返し、続いて、ステップS1140において、画像特徴検出部150は、対応候補のエッジの方向を算出する。このステップS1140の処理が終了すれば、ステップS1030の処理を終了し、ステップS1040に進む。<ステップS1040>その後、図3のステップS1040において、画像特徴3次元情報算出部160は、ステップS1030で求めたEdgeletと対応点530との3次元的な誤差を算出するために、距離画像を参照することで対応点530の3次元座標を算出する。即ち、ここでは、画像特徴の3次元座標の算出を行う。まず、画像特徴3次元情報算出部160は、Edgeletの対応候補点の中から、処理する対応候補点を1点選ぶ。次に、選んだ対応候補点の3次元座標を算出する。本実施形態では、濃淡画像と距離画像は同軸に撮像されているため、ステップS1030で算出した対応候補点の2次元座標がそのまま距離画像上の2次元座標となる。次に、対応候補点の2次元座標に対応する距離値を距離画像から参照し、対応候補点の2次元座標と距離値から、対応候補点の3次元座標を算出する。具体的に、画像特徴3次元情報算出部160は、距離画像から画像特徴の検出位置を中心にした所定の範囲内の距離値を参照することで、画像特徴の3次元座標を少なくとも1つ以上算出する。また、画像特徴3次元情報算出部160は、距離画像から画像特徴の検出位置を中心にした所定の範囲内の距離値を参照し、画像特徴の3次元座標と3次元モデル10との距離が所定以下になるような3次元座標を算出するようにしてもよい。ここで、距離画像から参照した距離値をDepthとして、3次元座標をX、Y、Zと表すと、求める3次元座標は、以下の数式1と表せる。ここで、数式1において、fは焦点距離、ux、uyは距離画像上の2次元座標、cx、cyは画像中心を表すカメラ内部パラメータである。以上の数式1により、対応候補点の3次元座標が算出される。以上の処理を全てのEdgeletの全ての対応候補点に対して繰り返し、対応候補点の3次元座標の算出処理が終了したら、ステップS1040の処理を終了し、ステップS1050に進む。<ステップS1050>ステップS1050において、位置姿勢算出部170は、非線形最適化計算を用いて、計測データに3次元形状モデルが3次元空間中で当てはまるように観察対象物体の概略の位置姿勢を反復演算により補正することで観察対象物体の位置姿勢を算出する。本ステップでは、非線形最適化手法としてGaussNewton法を用いる。なお、非線形最適化手法はGaussNewton法に限るものではない。例えば、より計算がロバストであるLevenbergMarquardt法によって行ってもよいし、よりシンプルな方法である最急降下法によって行ってもよい。また、共役勾配法やICCG法など、他の非線形最適化計算手法を用いてもよい。ここでは、ステップS1040で算出したエッジの3次元座標と、推定される位置及び姿勢に基づいてカメラ座標系に変換した3次元モデル中の線分との距離に基づいて位置姿勢の最適化を行う。図6は、本発明の第1の実施形態を示し、エッジの3次元座標と3次元モデル中の線分との関係を説明する模式図である。対応候補点の3次元座標とEdgeletの3次元座標との誤差ベクトルをerrとし、Edgeletが通る直線と対応候補点の最近傍となる垂線ベクトル単位ベクトルをN、Edgeletの方向ベクトル単位ベクトルをDとおくと、求める符号付距離dは以下の数式2及び3で表せる。位置姿勢算出部170は、この符号付距離を位置及び姿勢の微小変化の関数として線形近似し、符号付距離が0となるように各計測データについて線形方程式を立式する。そして、位置姿勢算出部170は、線形方程式を連立方程式として解くことにより、物体の位置及び姿勢の微小変化を求め、位置及び姿勢を補正する。以上の処理を繰り返すことにより、位置姿勢算出部170は、最終的な位置及び姿勢を算出する。誤差の最小化処理に関しては、本発明の本質に関わる話ではないため、記述は省略する。<ステップS1060>続いて、ステップS1060において、例えば情報処理装置100は、位置姿勢の算出を終了する入力がなされたか否かを判断する。この判断の結果、位置姿勢の算出を終了する入力がされた場合には、本フローチャートの処理を終了し、一方、位置姿勢の算出を終了する入力がされなかった場合には、ステップS1010に戻り、新たな画像を取得して再度、位置姿勢の算出を行う。本実施形態によれば、濃淡画像からエッジの検出を行い、検出されたエッジの3次元座標を距離画像から算出することにより、奥行き方向の精度が高く、かつ距離画像のノイズに影響を受け難い安定的な位置姿勢の推定が可能となる。また、距離画像上では検出できないエッジを濃淡画像から検出することが可能であるため、より多くの情報量を用いた高精度な位置姿勢の推定が可能となる。次に、本発明の第1の実施形態の変形例について説明する。[変形例1]≪近傍の距離値を参照して対応点の3次元座標を算出する≫前述の第1の実施形態では、画像特徴の3次元座標を算出するのに、画像特徴の2次元位置に対応する距離値を用いていた。しかしながら、画像特徴の3次元座標を算出する方法は、これに限るものではない。例えば、画像特徴の2次元位置の近傍画像特徴の検出位置近傍を探索し、複数の距離値の中央値を算出して、エッジの3次元座標を算出してもよい。具体的には、画像特徴3次元情報算出部160は、画像特徴の2次元位置を中心とした近傍9画素の距離値を全て参照し、その中で中央値となる距離値を用いて、画像特徴の3次元座標を算出する。また、近傍の距離値からそれぞれ独立に画像特徴の3次元座標を求め、Edgeletとの距離が最短となる3次元座標を画像特徴の3次元座標として求めてもよい。これらの方法は、距離画像中のジャンプエッジにノイズが多量に含まれる場合に有効である。なお、3次元座標を算出する方法は、以上に限るものでなく、画像特徴の3次元座標が算出できる限りいずれの手法を用いてよい。[変形例2]≪エッジ以外の特徴でもよい≫前述の第1の実施形態では、濃淡画像から検出したエッジと、3次元モデル中の3次元ラインとの対応付けを行っていた。しかしながら、対応付けに用いる特徴は画像上のエッジに限るものではない。例えば、画像上の特徴として輝度が特徴的に変化する点点特徴を検出、距離画像から3次元座標を算出し、予め3次元モデルとして保持していた3次元点と対応付けてもよい。ここでは、濃淡画像から検出でき、3次元モデルと対応が計算できる特徴である限り、特徴の表現に制限はない。[変形例3]≪面に基づく特徴でもよい≫前述の第1の実施形態では、濃淡画像から検出したエッジと、3次元モデル中の3次元ラインとの対応付けを行っていた。しかしながら、対応付けに用いる特徴は画像上のエッジに限るものではない。例えば、画像上の特徴として、安定的に検出できる面領域を検出してもよい。具体的には、画像輝度に基づく領域検出器を用いて、視点変化輝度変化に安定な面領域を検出し、その面領域の3次元座標及び面の3次元法線を距離画像から算出して、3次元モデル上の3次元面と対応付けてもよい。領域検出の手法としては、例えば、上記非特文献4に記載の画像輝度に基づく領域検出器を用いればよい。また、面領域の3次元面法線及び3次元座標の算出は、例えば、濃淡画像中の面領域内の距離値を距離画像から3点取得し、3点の外積計算から3次元面の法線を、距離値の中央値から3次元面の3次元座標を計算すればよい。なお、濃淡画像から面領域する方法は上述の方法に限るものでなく、濃淡画像から、安定的に面領域を検出できる手法である限り特に制限はない。また、面領域の3次元面法線及び3次元座標を算出する方法は、上述の方法に限るものではなく、面領域内に対応する距離値から、3次元座標及び3次元法線を算出できる方法である限り、いかなる方法を用いてもよい。[変形例4]≪濃淡画像と距離画像は略同一視点でなくてもよい≫前述の第1の実施形態では、濃淡画像と距離画像は同一の視点から撮像され、撮像時点で画像間の対応が既知であるとしていた。しかしながら、濃淡画像と距離画像が同一の視点である場合に限るものではない。例えば、濃淡画像を撮像する撮像装置と距離画像を撮像する撮像装置が別の位置姿勢にあり、濃淡画像と距離画像をそれぞれ別の視点から撮像してもよい。この場合は、撮像装置間の相対的な位置姿勢は既知であるとして、距離画像中の3次元点群を濃淡画像に投影することにより、濃淡画像と距離画像の対応を取る。同一の物体を撮像する撮像装置間の相対的な位置姿勢が既知であり、その画像間の対応が計算できる限り、撮像装置の位置関係に特に制限はない。第2の実施形態≪モデル照合手段としてバリエーションを増やす≫第1の実施形態では、本発明において物体の位置姿勢の推定に適用する方法について説明した。第2の実施形態では、本発明を物体の照合に適用する方法について説明する。図7は、本発明の第2の実施形態に係る情報処理装置モデル照合装置を含む情報処理システムモデル照合システムの概略構成の一例を示す模式図である。図7に示すように、情報処理システムモデル照合システムは、3次元モデル3次元形状モデル10、2次元画像撮像装置20、3次元データ計測装置30、及び、情報処理装置モデル照合装置200を有して構成されている。本実施形態に係る情報処理装置200は、3次元モデル保存部210、2次元画像入力部220、距離画像入力部230、概略位置姿勢入力部240、画像特徴検出部250、画像特徴3次元情報算出部260、及び、モデル照合部270を有して構成されている。2次元画像撮像装置20は、2次元画像入力部220に接続されている。3次元データ計測装置30は、距離画像入力部230に接続されている。3次元モデル保存部210は、3次元モデル10のデータを保存し、画像特徴検出部250に接続されている。情報処理装置モデル照合装置200は、3次元モデル保存部210に保存されている観察対象物体の形状を表す3次元モデル10のデータに基づいて、2次元画像及び距離画像中に観察対象物体が撮像されているか否かを判断する。3次元モデル保存部210は、照合する対象である物体の3次元モデル3次元形状モデル10を保存する。3次元形状モデルの保持方法は、第1の実施形態における3次元モデル保存部110と同一である。本実施形態では、照合する対象の数だけ、3次元モデル3次元形状モデル10を複数保持する。画像特徴3次元情報算出部260は、画像特徴検出部250で検出されたエッジの3次元座標を、距離画像入力部230により入力された距離画像を参照することで算出する。なお、画像特徴の3次元情報算出方法については後述する。モデル照合部270は、画像特徴3次元情報算出部260で算出された画像特徴の3次元座標3次元情報と、3次元モデル3次元形状モデル10とを照合する。この際、モデル照合部270は、画像特徴の3次元座標と3次元モデル10との一致度または不一致度に基づいて3次元モデルを照合するようにしてもよい。処理の詳細については、後述する。また、2次元画像入力部220、距離画像入力部230、概略位置姿勢入力部240、画像特徴検出部250は、それぞれ、第1の実施形態における2次元画像入力部120、距離画像入力部130、概略位置姿勢入力部140、画像特徴検出部150と同一であるので説明を省略する。次に、本実施形態における位置姿勢推定方法の処理手順について説明する。図8は、本発明の第2の実施形態に係る情報処理装置における位置姿勢推定方法情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。<ステップS2010>まず、ステップS2010において、例えば情報処理装置100は、初期化を行った後、3次元モデル3次元形状モデル10と照合するための計測データを取得する。具体的には、2次元画像入力部120は、2次元画像撮像装置20から観察対象物体の2次元画像濃淡画像を取得して情報処理装置100に入力し、距離画像入力部130は、3次元データ計測装置30から距離画像を情報処理装置100に入力する。また、概略位置姿勢入力部240は、物体の概略の位置姿勢を入力する。本実施形態では、物体の置かれているおおよその位置や姿勢は予めわかっているものとし、その値を物体の概略位置姿勢として用いる。2次元画像と距離画像の入力は、第1の実施形態におけるステップS1020の処理と同一であるのでその詳細な説明を省略する。<ステップS2020>続いて、ステップS2020において、画像特徴検出部250は、ステップS2010において入力された濃淡画像上において、画像特徴の検出を行う。ここで、画像特徴の検出は、3次元モデル3次元形状モデル10ごとに行う。画像特徴の検出処理は、第1の実施形態におけるステップS1030の処理と同一であるのでその詳細な説明を省略する。3次元モデル3次元形状モデル10ごとに画像特徴の検出処理を繰り返し、全ての3次元モデル3次元形状モデル10に対して処理が終了したら、ステップS2020の処理を終了し、ステップS2030に進む。<ステップS2030>続いて、ステップS2030において、画像特徴3次元情報算出部260は、ステップS2020で求めたEdgeletの対応候補点の3次元座標を算出する。3次元座標の算出は、全ての3次元モデル3次元形状モデル10のEdgeletに対して行う。対応候補点の3次元座標の算出処理は、第1の実施形態におけるステップS1040の処理と同一であるのでその詳細な説明を省略する。全ての3次元モデル3次元形状モデル10に対して処理が終了したら、ステップS2030の処理を終了し、ステップS2040に進む。<ステップS2040>続いて、ステップS2040において、モデル照合部270は、3次元モデル3次元形状モデル10ごとにEdgeletと対応点との誤差の統計量を計算することで、計測データにもっとも類似する3次元モデル3次元形状モデル10を判断する。本ステップでは、3次元モデル3次元形状モデル10と計測データとの間の誤差として、ステップS2030で算出したエッジの3次元座標と、推定される位置及び姿勢に基づいてカメラ座標系に変換した3次元モデル10中の線分との距離の絶対値を求める。この線分と3次元点との距離の算出は、ステップS1050で記載した数式と同様であるため、その詳細な説明を省略する。そして、個々の3次元モデル3次元形状モデル10中の誤差から、統計量として中央値を算出し、これを3次元モデル3次元形状モデル10の照合度として保持する。全ての3次元モデル3次元形状モデル10に対して、この誤差の統計量の算出を行い、誤差の統計量が最も小さくなる3次元モデル3次元形状モデル10を判定することで、3次元モデル3次元形状モデル10を照合する。具体的には、モデル照合部270は、画像特徴の3次元座標と3次元モデル10との差が所定以下になるように、照合をする。なお、誤差の統計量としては、誤差の中央値以外でも、例えば平均値や最頻値を用いてもよい。誤差の少なさを判定できる指標であれば、いずれの方法でよく、特に制限はない。本実施形態によれば、濃淡画像から検出したエッジの3次元座標を距離画像から取得し、エッジの3次元座標と3次元モデル10との対応に基づいてモデルの照合を行うことで、距離画像にノイズがある場合にも安定的にモデルの照合を行うことが可能になる。第3の実施形態≪画像特徴を画像からまとめて抽出する≫第1及び第2の実施形態では、物体の概略の位置姿勢に基づき3次元モデルの投影像近傍の範囲内で抽出した画像特徴に対してモデル当てはめを行う方法について説明した。第3の実施形態では、本発明を、画像全体から一度に抽出した画像特徴に対して距離画像に基づいて3次元情報を付与し、3次元特徴と3次元モデルとに基づいて物体の位置姿勢を推定する方式に適用した場合について説明する。図9は、本発明の第3の実施形態に係る情報処理装置位置姿勢推定装置を含む情報処理システム位置姿勢推定システムの概略構成の一例を示す模式図である。図9に示すように、情報処理システム位置姿勢推定システムは、3次元モデル3次元形状モデル10、2次元画像撮像装置20、3次元データ計測装置30、及び、情報処理装置位置姿勢推定装置300を有して構成されている。本実施形態に係る情報処理装置300は、3次元モデル保存部310、2次元画像入力部320、距離画像入力部330、概略位置姿勢入力部340、画像特徴検出部350、画像特徴3次元情報算出部360、及び、位置姿勢算出部370を有して構成されている。2次元画像撮像装置20は、2次元画像入力部320に接続されている。3次元データ計測装置30は、距離画像入力部330に接続されている。3次元モデル保存部310は、3次元モデル10のデータを保存し、位置姿勢算出部370に接続されている。情報処理装置位置姿勢推定装置300は、3次元モデル保存部310に保存されている観察対象物体の形状を表す3次元モデル10のデータに基づいて、2次元画像及び距離画像中の観察対象物体に当てはまるように物体の位置及び姿勢を推定する。画像特徴検出部350は、2次元画像入力部320から入力された2次元画像の全体または一部領域から画像特徴を検出する。本実施形態では、画像特徴検出部350は、2次元画像の全体から、エッジ特徴を画像特徴として検出する。なお、画像からの線分エッジ検出処理の詳細については後述する。画像特徴3次元情報算出部360は、画像特徴検出部350で検出された線分エッジの3次元座標を、距離画像入力部330により入力された距離画像を参照することで算出する。なお、画像特徴の3次元情報算出方法については後述する。位置姿勢算出部370は、画像特徴3次元情報算出部360で算出された画像特徴の3次元座標3次元情報、及び、3次元モデル保存部310に保存されている観察対象物体の形状を表す3次元モデル10に基づいて、観察対象物体の3次元的な位置及び姿勢を算出する。処理の詳細については、後述する。また、3次元モデル保存部310、2次元画像入力部320、距離画像入力部330、概略位置姿勢入力部340は、それぞれ、第1の実施形態における3次元モデル保存部110、2次元画像入力部120、距離画像入力部130、概略位置姿勢入力部140と同一であるので説明を省略する。次に、本実施形態における位置姿勢推定方法の処理手順について説明する。図10は、本発明の第3の実施形態に係る情報処理装置における位置姿勢推定方法情報処理方法の処理手順の一例を示すフローチャートである。<ステップS3010>まず、ステップS3010において、例えば情報処理装置300は、初期化を行う。物体の概略の位置姿勢の入力は、第1の実施形態におけるステップS1010の処理と同一であるのでその詳細な説明を省略する。<ステップS3020>続いて、ステップS3020において、2次元画像入力部320及び距離画像入力部330は、モデルフィッティングにより物体の位置及び姿勢を算出するための計測データを取得する。2次元画像濃淡画像と距離画像の入力は、第1の実施形態におけるステップS1020の処理と同一であるのでその詳細な説明を省略する。<ステップS3030>続いて、ステップS3030では、画像特徴検出部350は、ステップS3020において入力された濃淡画像上において、画像特徴の検出を行う。本実施形態においては、検出する画像特徴として、上述したようにエッジ特徴を検出する。エッジを検出する手法としては、例えば、sobelフィルタなどのエッジ検出フィルタを利用してもよいし、Cannyアルゴリズムを利用してもよい。ここでは、画像の画素値が不連続に変化する領域を検出することができれば、いずれの手法でもよく、手法の選択に特に制限はない。本実施形態では、Cannyアルゴリズムを利用してエッジ検出を行う。また、エッジ検出を行う領域は、画像全体から行ってもよいし、画像一部の領域に限定して処理を行ってもよい。画像から観察対象物体上の特徴が得られる限り、領域の設定に特に制限はなく、いかなる方式を用いてもよい。本実施形態では、画像全体からエッジ検出を行う。濃淡画像に対してCannyアルゴリズムによるエッジ検出を行うことで、エッジ領域と非エッジ領域に分けられた2値画像が得られる。画像中全領域のエッジ領域の検出が終了したら、ステップS3030の処理を終了し、ステップS3040に進む。<ステップS3040>続いて、ステップS3040において、画像特徴3次元情報算出部360では、ステップS3030で検出した濃淡画像中のエッジの3次元座標を算出する。3次元座標の算出は、ステップS3030で検出したエッジ領域の画素全てに対して行ってもよいし、画像上で等間隔になるようにエッジ領域の画素をサンプリングして、処理を行ってもよい。処理コストとして、問題がない範囲であれば、対象とするエッジ領域の画素の決め方に特に制限はない。本実施形態では、ステップS3030で検出したエッジ領域全画素に対して、3次元座標の算出処理を行う。ここで、エッジの3次元座標の算出処理は、第1の実施形態におけるステップS1040の処理とほぼ同一であるのでその詳細な説明を省略する。ただし、第1の実施形態と異なる点は、第1の実施形態でEdgeletの対応候補点ごとに行っていた処理を、本実施形態ではステップS3030で検出したエッジ領域の全画素を対象にして処理する点である。濃淡画像中の全エッジ領域画素の3次元座標算出処理が終了したら、ステップS3040の処理を終了し、ステップS3050に進む。<ステップS3050>続いて、ステップS3050において、位置姿勢算出部370は、非線形最適化計算を用いて、計測データに3次元形状モデルが3次元空間中で当てはまるように観察対象物体の概略の位置姿勢を反復演算により補正することで観察対象物体の位置姿勢を算出する。まず、ステップS3050では、ステップS3040で算出したエッジ画素の3次元座標と、3次元モデル中の3次元ラインとの対応付けを行う。次いで、ステップS3010で入力された観察対象物体の概略位置及び姿勢に基づいてカメラ座標系に変換した3次元モデル中の3次元ライン各々と、ステップS3040で算出したエッジ画素の3次元座標各々との距離を算出し、距離がもっとも近くなるエッジ画素の3次元座標と、3次元モデル中の3次元ラインとの組を対応付ける。そして、対応付けられたエッジ画素の3次元座標と3次元モデル中の3次元ラインとの距離に基づいて位置姿勢の最適化を行う。位置姿勢の最適化処理は、第1の実施形態におけるステップS1050の処理とほぼ同一であるのでその詳細な説明を省略する。位置及び姿勢の推定処理を繰り返すことにより、最終的な位置及び姿勢が算出されたら、ステップS3050の処理を終了し、ステップS3060に進む。<ステップS3060>続いて、ステップS3060において、例えば情報処理装置300は、位置姿勢の算出を終了する入力がなされたか否かを判断する。この判断の結果、位置姿勢の算出を終了する入力がされた場合には、本フローチャートの処理を終了し、一方、位置姿勢の算出を終了する入力がされなかった場合には、ステップS3010に戻り、新たな画像を取得して再度、位置姿勢の算出を行う。本実施形態によれば、濃淡画像からエッジの検出を行い、検出されたエッジの3次元座標を距離画像から算出することにより、奥行き方向の精度が高く、かつ距離画像のノイズに影響を受け難い安定的な位置姿勢の推定が可能となる。また、距離画像上では検出できないエッジを濃淡画像から検出することが可能であるため、より多くの情報量を用いた高精度な位置姿勢の推定が可能となる。本発明の第1の実施形態~第3の実施形態において、位置姿勢算出部170、モデル照合部270及び位置姿勢算出部370は、画像特徴の3次元座標に対し3次元モデルを当てはめるモデル当てはめ手段を構成する。次に、本発明の第1の実施形態及び第3の実施形態の変形例を変形例5として説明する。[変形例5]≪最小二乗でなく、マッチングに基づく位置姿勢推定でもよい≫前述の第1の実施形態及び第3の実施形態では、濃淡画像及び距離画像から検出した特徴の3次元座標と、3次元モデル中の3次元ラインとに基づいて、両者の3次元空間中の位置差が小さくなるような位置姿勢補正量を算出することで、位置及び姿勢を推定する処理を行っていた。しかしながら、位置及び姿勢を推定する処理は、上述の方法に限るものではない。例えば、位置姿勢補正量を計算せず、濃淡画像及び距離画像から算出した特徴の3次元座標と、3次元モデル中の3次元ラインとの3次元空間中の位置差が最も小さくなるような位置姿勢を、一定範囲で走査することで求めてもよい。位置姿勢の算出方法としては、濃淡画像及び距離画像から算出した特徴の3次元座標と、3次元モデル中の3次元ラインとが当てはまるような位置姿勢を算出できる方法である限り、位置姿勢を算出する方式に制限はなく、いかなる方式を選択してもよい。第4の実施形態≪ロボットを含む情報処理システム≫本発明に係る情報処理装置の好適な適用事例としては、産業用ロボットアームの手先部に設置して、把持する物体を観察対象物体として、その位置姿勢を計測算出する目的に利用することが挙げられる。以下、図11を用いて、本発明に係る情報処理装置の適用例を説明する。図11は、本発明の第4の実施形態に係る情報処理装置を含む情報処理システムの概略構成の一例を示す模式図である。ここで、図11に示す情報処理装置としては、第1の実施形態に係る情報処理装置100を適用しているが、例えば、第2の実施形態に係る情報処理装置200や第3の実施形態に係る情報処理装置300を適用してもよい。図11には、ロボット40を用いて観察対象物体60を把持するロボットシステムの構成例が示されている。ロボット40は、ロボットコントローラ50により制御され、指令された位置に手先を移動させて観察対象物体60を把持するロボットである。このロボット40は、回転軸および/または並進移動軸からなる可動軸を有するロボットである。観察対象物体60は、作業台に置かれる位置が変わるため、概略把持位置を現在の観察対象物体60の位置に補正する必要がある。2次元画像撮像装置20及び3次元データ計測装置30は、情報処理装置100に接続されている。3次元モデル10のデータは、観察対象物体60の形状に即しており、情報処理装置100に入力される。位置姿勢計測装置である情報処理装置100は、2次元画像撮像装置20及び3次元データ計測装置30の撮像装置から得られる、観察対象物体60が撮像された2次元画像と距離画像に対して、3次元モデル10が当てはまるように、撮像装置に対する観察対象物体60の位置姿勢を推定する。ロボットコントローラ50は、情報処理装置100が出力する観察対象物体60の位置姿勢の情報に基づいてロボット40の制御を行い、ロボット40の手先が観察対象物体60を把持できる位置姿勢に移動させる。本実施形態における情報処理装置により、ロボットシステムは、観察対象物体の位置が不定でも位置姿勢の推定を行うことで、観察対象物体を把持することが可能となる。その他の実施形態また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。このプログラム及び当該プログラムを記憶したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明に含まれる。