軸を有する3次元モデルを示す3次元モデル情報を保持するモデル保持部と、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、前記認識対象情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物または前記3次元モデルを対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、前記認識対象物の姿勢候補情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、または、前記認識対象情報と前記3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて前記認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部と、を備えることを特徴とする形状認識装置。前記認識対象情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物の1または複数の軸を特定する軸特定部をさらに備え、前記姿勢候補情報生成部は、前記軸特定部で特定された前記1または複数の軸毎に2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成することを特徴とする請求項1に記載の形状認識装置。1または複数の回転角度において、回転前と回転後の形状が高い一致度を得る3次元モデルを示す3次元モデル情報を保持するモデル保持部と、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、前記認識対象情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物または前記3次元モデルの前記角度分回転した該軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、前記認識対象物の姿勢候補情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、または、前記認識対象情報と前記3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて前記認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部と、を備えることを特徴とする形状認識装置。前記認識対象情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物の1または複数の軸を特定する軸特定部をさらに備え、前記姿勢候補情報生成部は、前記軸特定部で特定された前記1または複数の軸に沿って該軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成することを特徴とする請求項3に記載の形状認識装置。前記認識対象物特定部はICPを用いて前記認識対象物の位置および姿勢を特定することを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の形状認識装置。軸を有する3次元モデルを示す3次元モデル情報を予め保持し、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得し、前記認識対象情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物または前記3次元モデルを対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成し、前記認識対象物の姿勢候補情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、または、前記認識対象情報と前記3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて前記認識対象物の位置および姿勢を特定することを特徴とする形状認識方法。1または複数の回転角度において、回転前と回転後の形状が高い一致度を得る3次元モデルを示す3次元モデル情報を予め保持し、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得し、前記認識対象情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物または前記3次元モデルの前記角度分回転した該軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成し、前記認識対象物の姿勢候補情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、または、前記認識対象情報と前記3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて前記認識対象物の位置および姿勢を特定することを特徴とする形状認識方法。コンピュータを、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、前記認識対象情報と、軸を有する3次元モデルを示す3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物または前記3次元モデルを対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、前記認識対象物の姿勢候補情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、または、前記認識対象情報と前記3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて前記認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部と、して機能させるためのプログラム。コンピュータを、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、前記認識対象情報と、1または複数の回転角度において、回転前と回転後の形状が高い一致度を得る3次元モデルを示す3次元モデル情報とに基づいて、前記認識対象物または前記3次元モデルの前記角度分回転した該軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、前記認識対象物の姿勢候補情報と前記3次元モデル情報とに基づいて、または、前記認識対象情報と前記3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて前記認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部と、して機能させるためのプログラム。しかし、上述した特許文献1~5に基づく技術は、認識対象物の形状が、円柱形状や円錐形状といった非常に単純な形状に限定されている。したがって、特許文献1~5に基づく技術では、認識対象物が丸みを帯びた形状ではなかったり、明確な直線やエッジを持たない場合や、その表面に凹凸が形成されている場合には、認識対象物を的確に認識することができなかった。ピッキングシステムにおける形状認識では、上述した単純な形状に限らず、様々な形状の認識対象物を認識できることが望まれる。このような様々な形状を画一的に捉えるため、本願発明者は、例えば、認識対象物の形状の偏りにより生じる長手軸によって形状を特徴付けることを試みた。しかし、長手軸を有する認識対象物とその3次元モデルとは、パターンマッチングが収束する収束点認識対象物と3次元モデルとの一致度が最大となる点として、長手軸が等しいが互いに対称的に配される2つの姿勢があり、そのうちの正しい姿勢にパターンマッチングが収束すれば、的確な認識結果を得ることができるが、誤った姿勢にパターンマッチングが収束すると、認識対象物と3次元モデルとが同一であるにも拘わらず異なっていると誤判定されたり、同一と見なせる閾値に到達せず、無駄に処理時間を費やしてしまうおそれがある。本発明は、このような課題に鑑み、単純な形状に限らず認識対象物を的確に抽出可能な形状認識装置、形状認識方法、および、そのプログラムを提供することを目的としている。上記課題を解決するために、本発明の形状認識装置は、軸を有する3次元モデルを示す3次元モデル情報を保持するモデル保持部と、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物または3次元モデルを対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、認識対象物の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部とを備えることを特徴とする。形状認識装置は、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物の1または複数の軸を特定する軸特定部をさらに備え、姿勢候補情報生成部は、軸特定部で特定された1または複数の軸毎に2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成してもよい。上記課題を解決するために、本発明の他の形状認識装置は、1または複数の回転角度において、回転前と回転後の形状が高い一致度を得る3次元モデルを示す3次元モデル情報を保持するモデル保持部と、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物または3次元モデルの角度分回転した軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、認識対象物の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部とを備えることを特徴とする。形状認識装置は、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物の1または複数の形状認識装置は、軸を特定する軸特定部をさらに備え、姿勢候補情報生成部は、軸特定部で特定された1または複数の軸に沿って軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成してもよい。認識対象物特定部はICPを用いて認識対象物の位置および姿勢を特定してもよい。上記課題を解決するために、本発明の形状認識方法は、軸を有する3次元モデルを示す3次元モデル情報を予め保持し、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得し、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物または3次元モデルを対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成し、認識対象物の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定することを特徴とする。上記課題を解決するために、本発明の他の形状認識方法は、1または複数回転角度において、回転前と回転後の形状が高い一致度を得る3次元モデルを示す3次元モデル情報を予め保持し、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得し、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物または3次元モデルの角度分回転した軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成し、認識対象物の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定することを特徴とする。上記課題を解決するために、コンピュータを、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、認識対象情報と、軸を有する3次元モデルを示す3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物または3次元モデルを対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、認識対象物の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部として機能させるためのプログラムが提供される。また、上記課題を解決するために、コンピュータを、認識対象物の3次元形状を示す認識対象情報を取得する認識対象情報取得部と、認識対象情報と、それぞれが成す角度が等しい複数の軸を有する3次元モデルを示す3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物または3次元モデルの角度分回転した軸と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する姿勢候補情報生成部と、認識対象物の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデルの姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定する認識対象物特定部として機能させるためのプログラムが提供される。本発明によれば、単純な形状に限らず認識対象物を的確に抽出可能となる。以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値等は、発明の理解を容易とするための例示にすぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。第1の実施形態:ピッキングシステム100図1は、ピッキングシステム100の概略的な接続関係を示した説明図である。ピッキングシステム100は、3次元形状測定装置110と、形状認識装置120と、ロボット制御装置130と、ロボット140とを含んで構成される。3次元形状測定装置110は、例えば、レーザースキャナ方式の3次元距離センサで構成され、不規則に積み上げられ乱雑に重なっている複数の認識対象物ワーク112の測定面表面における複数の検出点の3次元座標を検出する。具体的に、3次元形状測定装置110としての3次元距離センサは、測定面上の複数の検出点の、3次元形状測定装置110からの距離を示すZ軸座標と、検出方向に垂直な面XY平面上におけるX、Y軸座標とを合わせて3次元座標とし、複数の検出点すべての3次元座標を示す情報である認識対象情報を生成する。こうして生成された認識対象情報は、形状認識装置120に送信される。ここでは、認識対象情報として、認識対象物上の複数の検出点における3次元座標を送信しているが、かかる場合に限られず、認識対象物の3次元形状を表す様々な情報を送信することができる。また、3次元形状測定装置110として、3次元距離センサを挙げているが、3次元形状が把握可能な既存の様々なセンサを採用することが可能である。形状認識装置120は、3次元形状測定装置110から受信した認識対象情報に基づいて認識対象物112を抽出し、パターンマッチング等により、その認識対象物112が3次元モデル122で示される所望する認識対象物112であることを認識し、その認識対象物112の位置や姿勢を特定する。ロボット制御装置130は、そのようにして認識された1の認識対象物112の位置や姿勢を示す情報を形状認識装置120から受信して、ロボット140に認識対象物112をピッキングさせる制御指令を発する。ロボット140は、その制御指令を受けて、指示された1の認識対象物112を、吸着式バンド142を通じてピッキングする。このようなピッキングシステム100によって、例えば、不規則に積み上げられた認識対象物112を所定の位置に整列させる作業を自動化することができる。このようなピッキングシステム100における形状認識では、円柱形状や円錐形状といった単純な形状に限らず、様々な形状の認識対象物112を認識できることが望まれる。しかし、形状の異なるすべての認識対象物112を画一的に処理するのは困難である。そこで、本願発明者は、このような様々な形状を画一的に捉えるため、認識対象物112の形状の偏りにより生じる長手軸によって形状を特徴付け得ることに着目した。球体の様に完全に対称な認識対象物を除き、一般的な認識対象物112は長手軸長手方向を有する。長手軸は、認識対象物112の外面の任意の2つの点間の直線距離が最大となる直線に沿った軸を言う。しかし、長手軸を特定しても、その長手軸を有する認識対象物112が長手軸方向に対して完全に点対称順方向と逆方向に向けた形状が完全に一致するではない場合は、順方向と逆方向の2つの異なる姿勢が存在し、その2つの姿勢候補のいずれが真の姿勢であるかは、やはりパターンマッチングの結果を待たなければ分からない。このように2つの姿勢候補が存在するのは、認識対象物112と3次元モデル122との長手軸が合っていると、それが誤った姿勢であってもパターンマッチングの一致度が高くなることに起因する。ここで、パターンマッチングにおける、長手軸方向のマッチング誤差と、短手軸長手軸に垂直な軸方向のマッチング誤差がもたらす影響に着目すると、短手軸方向のマッチング誤差は、姿勢収束時にさほど大きな影響を与えないが、長手軸方向のマッチング誤差は大きく影響を与え、誤った収束点姿勢に一度収束し始めると、真の収束点に方向転換することができなくなる。したがって、パターンマッチングの初期値や収束方向によって、誤った姿勢にパターンマッチングが収束してしまうと、認識対象物112と3次元モデル122とが同一であるにも拘わらず異なっていると誤判定されたり、同一と見なせる閾値に到達せず、無駄に処理時間を費やしてしまうおそれがある。そこで、本願発明者は、認識対象物112と3次元モデル122とのパターンマッチングの収束点が複数想定される場合、認識対象物112または3次元モデル122に関し、収束し得る複数の姿勢候補を予め生成して、その複数の姿勢候補それぞれをパターンマッチングに用いることとした。例えば、認識対象物112が長手軸を有する場合、一致度の高くなる極値点収束点は2つ存在することとなるので、形状認識装置120は、3次元形状測定装置110に取得された認識対象物112の姿勢そのものと、その認識対象物112を単純にZ軸周りに180°回転した姿勢の2つの姿勢候補を準備し、認識対象物112の2つの姿勢候補と3次元モデル122とのパターンマッチングを実行して認識対象物112の位置および姿勢を特定する。あるいは、形状認識装置120は、3次元モデル122の姿勢と、3次元モデル122を単純に180°回転した姿勢の2つの姿勢候補を準備し、3次元モデル122の2つの姿勢候補と認識対象物112とのパターンマッチングを実行して認識対象物112の位置および姿勢を特定する。かかる構成により、パターンマッチングにおいて、2つの姿勢候補のうちの、少なくとも一方の姿勢候補が真の収束点に到達するので、他方の姿勢候補が収束不能や誤判定に陥ったとしても、そのことが結果に影響することなく、一方の姿勢候補により的確に認識対象物112の位置および姿勢を特定することが可能となる。しかし、上述した、最初から2つの姿勢候補を準備するパターンマッチングにおいては、パターンマッチング全工程に亘り、姿勢候補とのパターンマッチングを並行して2回行わなければならないので、処理負荷が重くなってしまう。また、一部のマッチング手法では収束点探索の仕方が単純ではないため両候補とも誤った姿勢に収束することもある。そこで、本願発明者は、さらに、パターンマッチングを2段階に分けて処理負荷を軽減した。即ち、1段階目において、認識対象物112と3次元モデル122とのパターンマッチングの結果が収束し得る軸を特定し、特定した軸に対して互いに逆向きに揃えた2つの姿勢候補を生成し、2段階目において、その姿勢候補を用いてパターンマッチングを厳密に行う。ただし、軸を有する3次元モデルが長手軸の方向に完全に対称である場合は、2つの候補姿勢順方向、逆方向のどちらも真であるため、候補姿勢を作る必要はない。図2は、2段階のパターンマッチングの概要を説明するための説明図である。例えば、図2aのように、長手軸を有する鍵をイメージした認識対象物112と3次元モデル122とがあるとする。ここでは、理解を容易にするため、認識対象物112の長手軸が、3次元モデル122の長手軸を図2a中時計回りに270°回転した状態となっており、長手軸回りのスピン角度は考慮しないものとする。パターンマッチングでは、まず、3次元モデル122を基準として、両者の一致度が高くなる方向図2b中一致度の軌跡に沿った矢印で示す。に、認識対象物112を回転する。そして、一致度が極値に落ち着くと、その点をパターンマッチングの収束点としている。このとき、パターンマッチングの初期値が、図2bにおける認識対象物112の回転角度が180°以上に相当する姿勢であれば、3次元モデル122と一致する正しい姿勢270°にパターンマッチングが収束し、的確な認識結果を得ることができる。しかし、パターンマッチングの初期値が、認識対象物112の回転角度が180°未満に相当する姿勢であれば、誤った姿勢90°にパターンマッチングが収束することとなってしまう。ここでは、正しい姿勢270°と誤った姿勢90°のいずれに収束するかは不明であるが、正しい姿勢270°と誤った姿勢90°とが互いに180°回転した姿勢であることは推測することができる。したがって、1段階目において、パターンマッチングが収束すると予想される軸を抽出し、2段階目において、その抽出した軸に沿って対称的に配置された180°回転した2つの姿勢について厳密なパターンマッチングを行うことで、正しいマッチング姿勢を得る。例えば、図2cに示すように、1認識対象物112を0°からZ軸を中心に時計回りに回転し、その一致度が1つ目の極値90°になる前の所定の閾値に達した時点で、一旦パターンマッチングを停止する。図2cの例では、認識対象物112が80°回転した時点で所定の閾値に達したとする。そして、80°に回転した認識対象物112を2段階目の姿勢候補とすると共に、さらに180°回転した260°回転した認識対象物112も姿勢候補とする。続いて、2認識対象物112の2つの姿勢候補80°、260°に基づいて、厳密なパターンマッチングを並行して行う。すると、2つの姿勢候補は、それぞれ90°と270°において極値を示すが、そのうち一致度が高い270°の姿勢が認識対象物112の真の姿勢であると判断される。ここでは、1つの長手軸に対して2つの姿勢候補があるので、そのいずれもパターンマッチングを行うことで、誤った姿勢にのみパターンマッチングが収束するのを回避している。また、その2つの姿勢の関係、例えば、軸に沿って対称的な関係にあることは把握されているので、軸の特定に関しては、いずれか一方の姿勢の軸を用いればよく、そのときに厳密なパターンマッチングを要さない。即ち、1段階目では、厳密なパターンマッチング極値探索を行うまでもなく、緩い閾値で一方のみの軸を抽出すればよいこととなる。ここでは、少なくとも一方の姿勢候補に関して、最適な収束点極値が導出されるので、他方の収束点を導出するまでもなく、パターンマッチングが完了する。したがって、認識対象物112の位置と姿勢とが的確に導出される。また、軸を抽出するまでのパターンマッチングを2つの極値それぞれについて実行せず、いずれか一方でのみ行うので、処理負荷の軽減を図ることができる。以上が本実施形態のパターンマッチングの概要である。以下では、軸を有する認識対象物112を的確に抽出可能な形状認識装置120の具体的な構成を示し、その後、具体的な処理の流れ形状認識方法を詳述する。形状認識装置120図3は、形状認識装置120の概略的な構成を示した機能ブロック図である。形状認識装置120は、モデル保持部210と、データバッファ212と、中央制御部214とを含んで構成される。形状認識装置120は、認識対象物112の1または複数の軸に対して、軸毎に2つの姿勢候補を生成するが、ここでは、理解を容易にするため、1軸長手軸に対する2つの姿勢を挙げて説明する。しかし、1軸に限定されないことは言うまでもない。モデル保持部210は、ROM、不揮発性RAM、フラッシュメモリ、HDD等で構成され、認識対象物112に対応する3次元モデル122、特に長手軸を有する3次元モデル122を示す3次元モデル情報を保持する。図4は、長手軸を有する3次元モデルを例示した説明図である。例えば、図4aは円柱形状、図4bはコーン形状、図4cは径の異なる円柱を結合した形状、図4dは直方体形状、図4eは、斜柱体形状を示し、いずれも形状が偏ることにより図4中、上下方向に長手軸250を有することが共通している。また、他にも、建築物の柱、ポスト、電話ブース、電柱等、長手軸250を有する様々な認識対象物112を想定している。データバッファ212は、SRAM、DRAM等で構成され、3次元形状測定装置110から受信した認識対象情報を一時的に保持する。中央制御部214は、中央処理装置CPUや信号処理装置DSP:DigitalSignalProcessor、プログラム等が格納されたROMやメモリ、ワークエリアとしてのRAM等を含む半導体集積回路により、形状認識装置120全体を管理および制御する。また、本実施形態において、中央制御部214は、認識対象情報取得部230と、軸特定部232と、姿勢候補情報生成部234と、認識対象物特定部236としても機能する。認識対象情報取得部230は、3次元形状測定装置110から任意の認識対象物112の3次元形状を示す認識対象情報を取得し、データバッファ212に保持させる。軸特定部232は、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物112の1または複数の軸を特定する。かかる軸特定部232による軸の特定は、図2cを用いて説明した2段階のパターンマッチングの1段階目に当たる。したがって、軸特定部232は、認識対象物112と3次元モデル122との厳密なパターンマッチングを行わず、パターンマッチングが収束し得る軸のみを特定する。ここで、軸特定部232は、認識対象物112と3次元モデル122とのパターンマッチング軸特定において、いずれか一方を基準とし、他方の位置や姿勢を変更することとなるが、いずれを基準とするかは限定されない。本実施形態では、3次元モデル122の方が認識対象物112より情報量が多いので、計算負荷を軽減すべく、3次元モデル122を基準として認識対象物112の位置や姿勢を変更することとする。尚、かかる軸特定には、ICPIterativeClosestPointsやPCAPrincipalComponentAnalysis等、様々な手法を用いることができるが、ここでは、その一例としてICPを用いる。ICPは、6自由度ある3次元モデル122の位置や姿勢を、認識対象物112と3次元モデル122とを特定するためのそれぞれの対応点間の距離の合計ノルムが閾値以下になるまで共役勾配法等を利用して反復的に更新する手法である。PCAは、入力されたデータが空間内でどのように主軸を有しているかを調べる手法主軸成分解析である。ICPは、例えば、PCA等と異なり、認識対象物112と3次元モデル122との点群同士のマッチングを利用するので、認識対象物112が重なること等による認識対象物112の部分的な欠落に強いため、ロバスト性に優れ、比較的高精度に認識対象物112の位置や姿勢を特定することが可能となる。軸特定部232は、図2cを用いて説明したように、厳密なパターンマッチングを行わず、姿勢候補を生成するための大凡の軸を抽出することを目的としている。したがって、パターンマッチング手法としてICPを用いる場合、軸特定部232は、パターンマッチング完了の判断材料であるノルムに対する閾値を緩め、ある程度の一致度を得ることができれば、それ以上の認識対象物112の位置や姿勢の変更を止め、そのときの認識対象物112の位置や姿勢によって軸ここでは長手軸を特定する。図5は、中央制御部214の処理動作を説明するための説明図である。例えば、図5aに示すように、軸特定部232は、認識対象物112の位置や姿勢を変更して、3次元モデル122とある程度の一致度を得ると、その認識対象物112の位置や姿勢によって長手軸250を特定する。また、図5bのように、軸特定部232は、認識対象物112の位置や姿勢を変更し、収束した結果、認識対象物112の姿勢が誤った姿勢になったとしても、3次元モデル122とある程度の一致度を得ると、図5a同様、その認識対象物112の位置や姿勢によって長手軸250を特定する。軸特定部232は、正誤の姿勢に共通する長手軸250を特定することを目的としており、1段階目における、図5aと図5bのような姿勢の正誤の影響は受けない。また、軸特定部232では、パターンマッチングの閾値が緩く設定されているので、形状の厳密な一致は問われず、仮に他の認識対象物112によって覆われ、認識対象物112の一部が認識されていない場合であっても容易に軸を特定することができる。姿勢候補情報生成部234は、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物112または3次元モデル122の、特定された1または複数の軸毎に、軸に沿って対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する。ここでは、1の長手軸250に対して、極値が2つ存在することと、その2つの極値は、認識対象物112を対称的に配置した2つの姿勢で生じることが予め把握されている。したがって、姿勢候補情報生成部234は、特定された軸を用いて、極値に近い2つの姿勢候補を生成することができる。例えば、上述した図5aのように、認識対象物112の長手軸250を特定した場合、図5cに示すように、その長手軸250に沿って、対称的な2つの認識対象物112a、112bを生成する。かかる2つの認識対象物112a、112bが姿勢候補となる。認識対象物特定部236は、姿勢候補情報生成部234が生成した、認識対象物112の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデル122の姿勢候補情報とに基づいて認識対象物112の厳密な位置および姿勢を特定する。このとき、姿勢候補を基準として3次元モデル122の姿勢候補を変位させた場合、3次元モデル122の移動量および回転量が認識対象物112の位置および姿勢となり、3次元モデル122を基準として認識対象物112の姿勢候補を変位させた場合、認識対象物112の移動量および回転量の符号を反転した量が認識対象物112の位置および姿勢となる。認識対象物特定部236で用いられるパターンマッチング手法も、様々なパターンマッチング手法を用いることが可能であるが、その一例としてICPを用いる。認識対象物特定部236は、例えば、認識対象物112の2つの姿勢候補それぞれと3次元モデルとを並行してパターンマッチングするため、少なくとも一方の姿勢候補に関しては長手方向の姿勢がほぼ一致した状態でパターンマッチングを開始でき、追加処理は短手軸方向の姿勢を収束させる処理のみとなる。したがって、図5dに示したように、認識対象物112に重なりや計測の欠損が無い場合、少なくとも一方の姿勢候補認識対象物112aに関し、その極値が収束点と判定されるので、他方の姿勢候補認識対象物112bの極値を判定するまでもなく、パターンマッチングが完了する。このとき他方の姿勢候補に関しては、一致度が所定の閾値以上にならないので、自動的に破棄される。したがって、認識対象物112の位置と姿勢とが的確に特定される。また、重なりや計測点の欠損がある場合は、より一致度の高いものを選び出す。以上、説明した形状認識装置120では、対称的な2つの姿勢について並行してパターンマッチングを行うことにより、いずれか一方で正しい結果を得ることが可能となり、誤った姿勢にのみ収束することなく、的確に認識対象物112の位置や姿勢を特定することが可能となる。また、軸を特定するまでのパターンマッチングを2つの極値それぞれで行わず、いずれか一方でのみ行うので、処理負荷の軽減を図ることができる。さらに、本実施形態では、パターンマッチング手法として、ICPを用いているので、直線や円形部がない様々な形状を有する認識対象物112に対しても位置や姿勢を特定できる。ICPでは、認識対象物112の一部が隠されていた場合においてもロバスト性が高いので有効な結果を得ることが可能となる。また、コンピュータによって形状認識装置120として機能するプログラムや、当該プログラムを記憶した記憶媒体も提供される。さらに、当該プログラムは、記憶媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。形状認識方法また、形状認識装置120を用いた形状認識方法も提供される。以下、このような形状認識方法を詳細に説明する。図6は、形状認識方法の処理の流れを示したフローチャートである。特に、図6aは形状認識方法の全体的な処理の流れを、図6bはICPに関するサブルーチンを示している。ここで、モデル保持部210は3次元モデル情報を予め保持している。認識対象情報取得部230は、3次元形状測定装置110から、任意の認識対象物112の3次元形状を示す認識対象情報を取得するS300。そして、軸特定部232は、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、ICPによるパターンマッチングを行い、緩い閾値によって認識対象物112の1または複数の軸長手軸を特定するS302。図6bを用いて軸特定部232によるICPの処理の流れを簡単に説明する。3次元形状測定装置110から取得された認識対象情報には、認識対象物112の測定面における配列された複数の検出点に関する3次元座標3次元点群データが示されている。3次元点群データの点の数は、認識対象物112の大きさと、パターンマッチングの要求精度に応じて決定される。軸特定部232が参照するICPエンジンは、ICPの繰り返し処理を行う前に、このような認識対象情報中の3次元点群データに対し、床や支柱、コンテナ等の明らかな背景計測点があれば、それを除外するS350。ICPエンジンは、初期姿勢を用意し、それに回転や並行移動変換などの姿勢変更処理を施すS352。姿勢変更処理は認識対象物112に対して施すことも可能であるし、3次元モデル122側に対して施すことも可能である。例えば、点数の少ないほうを動かして、計算処理を少なくしてもよい。続いて、姿勢変更処理後の認識対象物112と3次元モデル122との間でそれぞれ対応する点を求めS354:ペアリング、対応点間の距離合計ノルムを計算するS356。このノルムが小さいほうが形状の一致度合いが高いといえる。一致度合いが高かった姿勢を取り出しS358、一致度が閾値以下ノルムが閾値以上の間S360におけるNO、それを初期姿勢に置き換えて、上記処理を繰り返す。このように、一致度が閾値を超えるノルムが閾値以下になるまでS360におけるYES共役勾配法等を利用して反復的に更新し、パターンマッチングを遂行する。ノルムの取り方メトリックとしては、例えば、L1ノルムやL2ノルム等があり、用途に応じて適した取り方を採用する。こうして導出された位置および姿勢は、最終的に、形状認識装置120の座標系からロボット140の座標系に変換される。このような軸特定部232によるICPを用いた、パターンマッチング軸特定では、おおよその軸方向さえ特定すればよいので、パターンマッチングを終了する閾値を緩く設定することができる。例えば、軸を30度ずらした時に得られる一致度を閾値として設定しても、正しい動作を望む事ができる。また、軸特定部232では、認識対象物112が他の認識対象物112によって覆われ、認識対象物112の一部が認識されていない場合であっても軸を特定することができる。図7は、認識対象物112の特定処理を説明するための説明図である。IPCでは、3次元モデル122の長手軸が短手軸の2倍以上の長さであれば、長手軸の50以下が隠れていても短手軸と誤認されることはない。したがって、図7のように認識対象物112cが他の認識対象物112d、112eに覆われていても、長手軸を有する2つの領域図中、領域1と領域2を認識することができる。ここでは、2つの領域が一時的に独立して把握されるが、その2つの領域にパターンマッチングする3次元モデル122が同一となるので、結果的に1つの3次元モデル122を通じて2つの領域が同一の認識対象物112cの部位であると判定される。このように、ICPを用いることで、認識対象物112が傾いている場合、重なり合っている場合、異物が混入した場合であっても安定して認識対象物112を抽出することが可能となる。姿勢候補情報生成部234は、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物112または3次元モデル122の、軸特定部232で導出された軸毎に、軸に沿って対称的に配置した2つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成するS304。認識対象物特定部236は、認識対象物112の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデル122の姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定するS306。認識対象物特定部236においても、パターンマッチングとしてICPを用いることができる。ICPに関しては図6bを用いて既に説明したので、ここでは、その詳細な説明を省略する。ただし、認識対象物特定部236では、厳密なパターンマッチングを目的としているので、ノルムの閾値も厳しく、一致度が最大値に収束したところ極値でパターンマッチングの成否を判断する。かかる極値から、2つの姿勢候補のうちいずれの一致度が高いか、または、一致度が所定の閾値に至らず、認識対象物112と3次元モデル122とは異なると判断される。このような形状認識方法においても、対称的な2つの姿勢に対して並行してパターンマッチングを行うことにより、いずれか一方で正しい結果を得ることが可能となり、誤った姿勢にのみ収束することなく、的確に認識対象物112の位置や姿勢を特定することが可能となる。また、軸を特定するまでのパターンマッチングを2つの極値それぞれで行わず、いずれか一方でのみ行うので、処理負荷の軽減を図ることができる。第2の実施形態:形状認識装置420第1の実施形態では、軸特定部232が認識対象物112の1または複数の軸を特定し、その軸に沿って対称的に配置された2つの姿勢候補に基づいて、認識対象物特定部236が認識対象物112の位置と姿勢とを特定していた。しかし、認識対象物112における複数の軸が、軸同士が成す角を等しくしている場合、1つの軸に対して2つの姿勢を生成しても、長手軸のように2つの姿勢のいずれも一致度が高くなることはなく、2つの姿勢の生成の必要性に乏しい。その代わり、軸を合わせるように認識対象物112を適宜回転すると、やはり一致度が高くなる。したがって、第2の実施形態では、2つの姿勢を生成する代わりに、複数の軸を合わせるように回転した姿勢を生成する例を述べる。図8は、第2の実施形態における形状認識装置420の概略的な構成を示した機能ブロック図である。形状認識装置420は、モデル保持部210と、データバッファ212と、中央制御部414とを含んで構成され、中央制御部414は、認識対象情報取得部230と、軸特定部232と、姿勢候補情報生成部434と、認識対象物特定部436としても機能する。第1の実施形態における構成要素として既に述べたモデル保持部210と、データバッファ212と、認識対象情報取得部230、軸特定部232とは、実質的に機能が同一なので重複説明を省略し、ここでは、構成が相違する、中央制御部414の姿勢候補情報生成部434および認識対象物特定部436を主に説明する。姿勢候補情報生成部434は、認識対象情報と3次元モデル情報とに基づいて、認識対象物112または3次元モデル122の、軸特定部232で導出された1または複数の軸に沿って、軸同士が成す角の角度分回転した際、一致度が高くなった数と同数の姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する。図9は、回転を施す事で一致度が高くなる認識対象物112を説明するための説明図である。例えば、図9aの認識対象物112は、3つの軸450がそれぞれ成す角を120°として形成されている。かかる認識対象物112は、その回転によって極値を3つ有すこととなる。したがって、姿勢候補情報生成部434は、例えば、軸特定部232で導出された3つの軸に沿って120°分回転した、3つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する。同様に、図9bの認識対象物112は成す角が等しい放射状の4つの軸を有し、図9cの認識対象物112は成す角が等しい放射状の6つの軸を有し、それぞれ4つおよび6つの姿勢候補を示す姿勢候補情報を生成する。認識対象物112の対称性が高い場合は、幾つかの回転角度において、回転前と回転後の形状が完全に一致する事もある。この場合はどちらの回転角度に収束しても正しい答えであるので、候補姿勢のどちらかを省略してもいい。認識対象物特定部436は、認識対象物112の姿勢候補情報と3次元モデル情報とに基づいて、または、認識対象情報と3次元モデル122の姿勢候補情報とに基づいて認識対象物の位置および姿勢を特定する。当該形状認識装置420においても、第1の実施形態の形状認識装置120同様、極値が高くなることが想定される複数の姿勢に対して並行してパターンマッチングを行うことにより、いずれか1つで正しい結果を得ることが可能となり、誤った姿勢に収束することなく、的確に認識対象物112の位置や姿勢を特定することが可能となる。また、形状認識装置420を用いて、図6同様、形状認識を行う形状認識方法や、コンピュータによって形状認識装置420として機能するプログラム、当該プログラムを記憶した記憶媒体も提供される。さらに、当該プログラムは、記憶媒体から読み取られてコンピュータに取り込まれてもよいし、通信ネットワークを介して伝送されてコンピュータに取り込まれてもよい。以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明はかかる実施形態に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。なお、本明細書の形状認識方法における各工程は、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はなく、並列的あるいはサブルーチンによる処理を含んでもよい。