"少なくとも一つの画像取得装置を有したプラットフォームの位置を追跡する画像ベースの方法であって、少なくとも一つの対象を含む第1の画像を前記画像取得装置で取得する段階と、前記プラットフォームを移動させて、前記少なくとも一つの対象を含む第2の画像を前記画像取得装置で取得すること、前記第1の画像において、表面画像を取得すること、前記第2の画像において、前記表面の第2の画像を取得すること、特徴ベースプロセスおよび表面追跡プロセスの組み合わせを用いて前記対象および前記表面の複数の画像を処理すること、特徴ベースプロセスおよび表面追跡プロセスの組み合わせから前記プラットフォームの位置を決定すること、を備える、方法。前記特徴ベースプロセスは、同時位置測定マッピングSLAM追跡プロセスに基づく、請求項1に記載した方法。前記特徴ベースプロセスは、マッチムーブ追跡プロセスに基づく、請求項1に記載した方法。前記特徴ベースプロセスは、写真測量追跡プロセスに基づく、請求項1に記載した方法。前記対象の画像が前記第1画像取得装置により取得され、かつ前記表面の画像が第2画像取得装置により取得される、請求項1に記載した方法。前記第1の画像取得装置と前記第2の画像取得装置を同期させることをさらに備える、請求項5に記載した方法。前記プラットフォーム上のGNSSレシーバが前記プラットフォームの位置を出力することと、前記特徴ベースプロセスと前記表面追跡プロセスの組み合わせにより出力された位置と前記GNSSレシーバによる位置出力との組み合わせによって、前記プラットフォームの位置を決定することと、をさらに備える、請求項1に記載した方法。前記少なくとも一つの対象に関連付けられた地理情報データにアクセスすることと、前記少なくとも一つの対象についての前記地理情報データに基づいて前記プラットフォームの位置を決定することと、をさらに備える、請求項1に記載の方法。少なくとも一つの画像取得装置を有したプラットフォームの位置を追跡するための画像ベースの方法であって、少なくとも一つの対象を含む第1の画像を前記画像取得装置で取得することと、前記プラットフォームを移動させて、前記少なくとも一つの対象を含む第2の画像を前記画像取得装置で取得することと、特徴ベースプロセスを用いて前記対象の位置を追跡するために前記複数の画像を処理することと、前記特徴ベースプロセスに基づいて前記プラットフォームの座標を出力することと、前記第1の画像において、表面画像を取得することと、前記第2の画像において、前記表面の第2の画像を取得することと、前記表面の位置を追跡するために表面追跡プロセスを用いて前記表面の前記複数の画像を処理することと、前記表面追跡プロセスに基づいて前記プラットフォームの座標を出力することと、前記特徴ベースプロセスおよび前記表面ベースプロセスにより出力された前記座標を処理することによって前記プラットフォームの位置を決定することと、を備える方法。前記特徴ベースプロセスは、同時位置測定マッピングSLAM追跡プロセスに基づく、請求項9に記載した方法。前記特徴ベースプロセスは、マッチムーブ追跡プロセスに基づく、請求項9に記載した方法。前記特徴ベースプロセスは、写真測量追跡プロセスに基づく、請求項9に記載した方法。前記対象の画像が前記第1画像取得装置により取得され、かつ前記表面の画像が第2画像取得装置により取得される、請求項9に記載した方法。前記第1の画像取得装置と前記第2の画像取得装置を同期させることをさらに備える、請求項13に記載した方法。前記プラットフォーム上のGNSSレシーバが前記プラットフォームの位置を出力することと、前記特徴ベースプロセス、前記表面ベースプロセスおよび前記GNSSレシーバにより出力された前記座標を処理することによって、前記プラットフォームの位置を決定することと、を備える、請求項9に記載した方法。前記少なくとも一つの対象に関連付けられた地理情報データにアクセスすることと、前記少なくとも一つの対象についての前記地理情報データに基づいて前記プラットフォームの位置を決定することと、をさらに備える、請求項9に記載した方法。画像取得装置およびGNSSレシーバを有したプラットフォームの位置を推定する画像ベースの方法であって、GNSSレシーバを用いて前記プラットフォームの位置を決定することと、前記画像取得装置の第1の位置において少なくとも一つの対象を含む少なくとも一つの画像を取得するとともに、前記画像取得装置の第2の位置において前記少なくとも一つの対象ほ含む少なくとも一つの画像を取得することと、前記少なくとも一つの取得された対象の位置を追跡するために前記複数の画像を処理するとともに、前記複数の画像の処理から前記少なくとも一つの取得された対象の二次元位置測定値の組を得て、前記少なくとも一つの対象のための追跡データを提供すること、前記少なくとも一つの対象の追跡データを用いて前記画像取得装置の位置を決定することと、前記画像取得装置の位置と前記GNSSレシーバにより決定された位置とを組み合わせて前記プラットフォームの新しい位置を計算することと、を備える方法。前記少なくとも一つの取得された対象の2次元2D追跡データの組に適用される逆投影関数を用いて、前記画像取得装置の前記位置における3次元3D座標の組を解析する段階をさらに備える、請求項17に記載した方法。三角測量法を用いて前記画像取得装置の3次元3D位置座標を決定するように構成された、少なくとも3つの対象について2次元2D追跡データの組を得る段階をさらに備える、請求項17に記載した方法。前記プラットホームは、GNSSローバ、GNSSローバRTKシステムおよびGIS/マッピング携帯装置から成る群より選択される、請求項17に記載した方法。前記プラットホーム上の第2の画像取得装置と、少なくとも一つの第2の対象を含んでいる少なくとも一つの画像を前記第1の位置において、前記第2の画像取得装置により取得することと、前記少なくとも一つの第2の対象を含んでいる少なくとも一つの画像を第2の位置において、前記第2の画像取得装置により取得することと、前記少なくとも一つの第2の対象の位置を追跡するために前記複数の画像を処理する段階であり、前記少なくとも一つの第2の対象についての2次元位置測定値の組は前記複数の画像の処理から得られ、前記少なくとも一つの第2の対象についての追跡データの組を提供し、前記少なくとも一つの第2の対象の追跡データの組を用いて前記第2の画像取得装置の位置を決定することと、前記第2の画像取得装置の位置と前記画像取得装置の位置および前記GNSSレシーバにより決定された位置とを組み合わせて前記プラットフォームの新しい位置を計算することと、をさらに備える、請求項17に記載の方法。前記プラットフォームの位置を重み付けした特徴ベース座標を決定することをさらに備える、請求項21に記載した方法。前記少なくとも一つの第1の対象の追跡データの組に第1の重み付けを割り当てることと、前記少なくとも一つの第2の対象の追跡データの組に第2の重み付けを割り当てることと、前記少なくとも一つの第1の対象の重み付けされた追跡データの組と前記少なくとも一つの第2の対象の重み付けされた追跡データの組を用いて前記プラットフォームの位置の特徴ベースの座標を決定することと、を備える、請求項22に記載した方法。第1の測定としての前記少なくとも一つの第1の特徴の追跡データの組と前記第2の測定としての前記少なくとも一つの第2の特徴の追跡データの組とを組み合わせることによって、前記プラットフォームの前記第2の位置のカルマン推定値を得るためにカルマンフィルタを用いることをさらに備える、請求項21に記載した方法。少なくとも一つの特徴および表面を含む第1の画像を取得するように構成された画像取得装置であって、前記少なくとも一つの特徴および前記表面を含む第2の画像を取得するように構成された前記画像取得装置と、前記画像をそれぞれ処理するように構成されたプロセッサであって、組み合わせた特徴ベースプロセスおよび表面追跡プロセスの組み合わせを用いることにより前記プラットフォームの位置を決定するように構成されたプロセッサと、を備える、画像ベースの測位装置。少なくとも2つの画像取得装置であって、前記画像取得装置はプラットフォームにそれぞれ取り付けられ、前記第1の画像取得装置は少なくとも一つの対象を含む画像を取得するように構成され、前記第1の画像取得装置は少なくとも一つの特徴を含む第2の画像を取得するように構成され、前記第2の画像取得装置は表面を含む画像を取得するように構成され、前記第2の画像取得装置は前記表面を含む第2の画像を取得するように構成されている画像取得装置と、前記画像をそれぞれ処理するように構成されたプロセッサであって、特徴ベースプロセスおよび表面追跡プロセスの組み合わせを用いて前記プラットフォームの位置を決定するように構成されたプロセッサと、を備える、画像ベースの測位装置。この概要は、以下の詳細な説明において、詳述される概念の選択を導入するために提示されるものである。この概要は、請求の範囲に記載された主題の重要な若しくは本質的な特徴を特定することを意図したものでもなければ、請求の範囲に記載された主題の範囲を決定するための助けとして用いられることを意図したものでもない。従来技術の限界を克服する画像ベースの測位方法が提供される。この明細書に組み込まれてその一部を形成する添付の図面は、本技術の実施形態を示し、かつ説明と共に以下の原理を説明する役割を果たす。ここで、その実施例が添付の図面に示されている本技術の実施形態を詳細に参照する。本技術を様々な実施形態に関連させて説明するが、本技術をこれらの実施形態に制限することを意図していないことは理解されよう。これに反して、本技術は、添付の請求の範囲によって、定まる様々な実施形態の精神および範囲に含まれる変形、修正および等価物を包含することを意図している。さらに、以下の詳細な説明には、提示された実施形態の完全な理解をもたらすために、多くの特定の詳細が記載されている。しかしながら、提示された実施形態がこれらの特定の詳細なしに実践し得ることは当業者にとって明らかである。他の場合においては、提示された実施形態の態様を必要以上に不明瞭にしないように、周知の方法、手順、部品および回路は詳細に記載されていない。I.Scherzinger図1は、Scherzingerに開示されているGIE調査機器10を示している。II.単一対象追跡プロセス本技術の一実施形態において、図2は、少なくとも一つの対象を含む少なくとも一つの画像を取得するように構成された画像取得装置34、位置決定プロセス38、および少なくとも一つの画像を処理して少なくとも一つの取得された対象の位置を追跡する特徴ベースのプロセス36を備える画像ベースの測位装置30を示している。本技術の一実施形態において、対象は一つ若しくは複数の特徴を含むことができ、その特徴は本質的にアルゴリズムによって、検出できる画像の一部である。それらは、点、若しくは領域、輪郭、テクスチャの抜粋領域、その他である。ここで論じるアルゴリズムの多くには、特徴は画像全体から特定できるという仮定があるが一致点の検出、これは特徴の定義の一部ではない。一致点の検出は、それらの特性ではなく特徴上で実行される操作である。本技術の一実施形態において、画像取得装置34は、ディジタルカメラ、デジタルビデオカメラ、デジタルカムコーダ、ステレオディジタルカメラ、ステレオビデオカメラ、映画撮影用カメラ、デプスカメラ、およびテレビカメラ等から成る群より選択できる。さらに図2を参照すると、本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置30はプラットフォーム32をさらに備えている。本技術の一実施形態において、プラットフォーム32は探査車を更に有している。本技術の一実施形態において、プラットフォーム32は探査車射程追跡装置システムをさらに有している。本技術の一実施形態において、プラットフォーム32は、GIS/マッピング携帯装置をさらに有している。さらに図2を参照すると、本技術の一実施形態において、画像取得装置34若しくはプラットフォーム32の基準位置の座標は、GNSS位置プロセス38により決定される。全地球衛星測位システムGNSSプロセスは、GPSプロセス、GLONASSプロセス、GPS/GLONASSプロセスの組み合わせ、GALILEOプロセス、COMPASS北斗衛星測位システムプロセス、地球ベースの擬似衛星プロセス、その他から成る群より選択できる。全地球位置測定システムGPSは、観測者の現在位置および/または観測時間を決定できる情報を伝達する衛星信号送信機のシステムである。GPSは、米国国防省DODのNAVSTAR衛星プログラムの下で開発された。さらに図2を参照すると、本技術の一実施形態においては、GNSSプロセスに代えて、または衛星信号が利用できない若しくは損なわれている場合、画像取得装置34若しくはプラットフォーム32の基準位置の座標は、慣性推測航法、同時位置決めマッピングSLAMプロセス、マッチムーブプロセス、類似の画像処理アルゴリズム、および写真測量プロセスから成る群より選択できる特徴ベースプロセスにより決定される。本技術の一実施形態において、特徴ベースプロセス36は、同時位置決定及びマッピングプロセスSLAMにより実施される。同時位置決定及びマッピングSLAMプロセスは、一つ若しくは複数のビデオカメラからの画像シーケンスを用いて、固定された特徴を特定すると共にこれらの固定された特徴の地図を構築する。2つの画像加工技術を適用できる。同時位置決定及びマッピングSLAMに適用される第1の画像加工技術は、画像の区分化および特徴の抽出である。SLAMは、静止していることが既知であることから三次元3D空間において、有効な基準点である特定の対象を特定するためにこれを用いる。典型的な選択対象は、かなり明確な特性を有した対象であって、屋外の設定では多くの場合に角部であり、屋内の設定では様々な種類のライト、スイッチ、窓棚若しくは角部といった壁に取付けられた定着物である。これらの特性は、ソフトウェアにおいて処理し、アルゴリズムの内部に特徴を生じさせることができる。同時位置決定及びマッピングSLAMに適用される第2の画像加工技術は、深度したがって対象までの距離の情報を抽出するために使用するステレオ画像法である。SLAMは、異なるロボット位置からそれらを映し出すように三次元3D座標格子内に特徴の地図を構築し、それによって、その座標格子内の位置を決定する。マッピングおよび自己位置決定プロセスは、全ての変数を推定するカルマンフィルタにおいて、実施される。この場合、距離の抽出は、複数の重なり合う二次元2D画像からのステレオ画像を用いてなされる。本技術の一実施形態においては、同時位置決定及びマッピングSLAM法はビデオカメラを用いる。本技術の一実施形態において、同時位置決定及びマッピングSLAM法は、CCD撮像素子CCDを用いる。CCDは、通常、装置の内部から電荷を操作できる領域、例えばデジタル値に変換できる領域へと電荷を移動させる装置である。これは、装置の内部において、信号を一つずつ移動させることにより達成される。技術的に、CCDは、装置内の容量性ビンの間で電荷を移動させるシフトレジスターとして実現され、そのシフトがビンの間の電荷の移動を可能にする。多くの場合CCDは画像センサ、例えば光電デバイスと一体化されて読み込まれる電荷を生じさせ、このことがCCDをデジタルイメージングにおいて、主要な技術としている。本技術の一実施形態において、同時位置決定及びマッピングSLAM法は、CMOSセンサを有したビデオカメラを用いる。本技術の一実施形態において、同時位置決定及びマッピングSLAM法は、狭い観測視野FOVを用いる。このことは、所与のセンササイズについて、より小さな全体的領域において、より高い解像度視界をもたらし、より小さな対象を検出できるようにする。広いFOVは、より大きな対象若しくはより大きい空間領域に広がった対象をカメラが捕捉できるようにするが、所与のセンサに対して同じ解像度をもたらさない。この機器は、一定のフレームレートで若しくは機器の動的な特性により規定される可変フレームレートで画像を受け入れるSLAM処理アルゴリズムを備えるとともに、その用途に適した座標フレームにおける特定された特徴および機器の位置を出力する。機器の初期方向に対する直交座標、定義済みの原点から絶対的に測定された直交座標、緯度-経度-高度、地球固定直交座標系、機器の初期方向に対する極座標。更なる参考資料については、以下を参照されたい。iThomasLemaireCyrilleBergerIlKyunJungandSimonLacroixVisionBasedSLAMStereoandMonocularApproachesInternationalJournalofComputerVision743433642007、およびiiMoritzKohlerShwetakNPatelJayWSummetErichPStuntebeckandGregoryDAbowdInstituteforPervasiveComputingDepartmentofComputerScienceETHZurich8092ZurichSwitzerlandTrackSenseInfrasfructureFreePreciseIndoorPositioningUsingProjectedPatterns。本技術の一実施形態において、特徴ベースプロセス36はマッチムーブプロセスを用いて実行される。マッチムーブプロセスは、いくつかのステップを有している。第1のステップは、対象を特定して追跡することである。本技術の一実施形態において、特徴追跡プロセスは2つのステップから成る。第1のステップは、画像の特徴から位置および方向づけの基準を求めることである。このステップは、一般的に特徴検出と称される。第2ステップは、3次元3Dの動きを解くことを含む。このプロセスは、2次元画像平面から画像取得装置34の3次元動きの推定値への、画像の特徴において検出された変形の逆投影を解くことによって、図2の画像取得装置34の運動を求めることを試みる。より詳しくは、3次元の対象の表面上の1つの点が撮影されたときに、その2次元2Dフレームの位置は、3次元3D投影関数によって計算できる。アブストラクトカメラの概念を導入できる。このアブストラクトカメラは、定義上、現実若しくは仮想世界において、画像取得装置34をモデル化するために必要とされる全てのパラメータを保持する抽象化である。従って、アブストラクトカメラは、本質的に、画像取得装置34の位置、その方向、焦点距離、および画像取得装置34が光線をどのようにフィルム面に焦点合わせするかを定義するその他の可能性があるパラメータをその要素として含むカメラベクターである。適合する投影関数Pがある限り、このカメラベクターが厳密にどのように構成されているかは重要でない。この投影関数Pは、cameraと示されるカメラベクターおよびxyzと示される空間の3次元3Dの点の位置の他のベクターを入力として取り込み、カメラの前方のXYと示される平面上に投影された2次元の2Dの点を返す。この関数は以下のように表される:例えば、特徴を投影する場合は、フレームiおよびjのカメラはそのカメラのパラメータに依存して平面上に視野を投影する。このようにして、二次元の2D空間において、追跡される特徴は、3次元3D空間内の実際の特徴に対応する。しかしながら、この投影関数は、実際の3次元の特徴を変形させるとともに、それが含む情報量を減少させる。その要素の完全な情報が知られていないと、逆投影関数P ́は、カメラの中心から発し、投影された2次元の点を通過する直線を形成する一連の3次元の点を返すことしかできない。同様の曖昧性が、投影された特徴に含まれている、いかなる方向付けの情報の解釈においても生じる。逆投影は、以下に表される:若しくは本技術の一実施形態において、建築物のような不動の対象の表面に特徴がある場合、実際の点xyzは、画像のフレーム間で、現実空間内の同じ場所にとどまる。ここで下付き添字iおよびjは、解析されている撮像における任意のフレームを示している。それは以下の通りとなる。追跡プログラムによって、特徴が追跡される全てのフレームについてXYiの値が決定されているので、P∩Pがiおよびjにおいて、式を解く考え得るカメラベクターの小さな組である限り、任意の2つのフレーム間で逆投影関数を解くことができる。式6によると、その2つの点XYiおよびXYjの逆投影の共通部分が定留点xyzの周りに集中する空でない集合である、カメラベクターの組Cijがある。また式6によると、画像取得装置34の空間内における任意の点について、厳密に同じ方法で一つの点としての特徴を撮影するための対応したパラメータの組方向、焦点距離、他がある。しかしながら、カメラベクター対の組Cijは無限数の要素を有しているので、一つの点としての特徴では画像取得装置34の実際の位置を決定するには十分でない。追加の点としての特徴若しくは追加の方向情報の形の、追跡のための情報がより多いほど、画像取得装置34の実際の位置をより正確に決定できる。点の組{xyzi,0...xyzi,n}および{xyzj,0...xyzj,n}iおよびjはさらにフレームを示し、nは多くの追跡する特徴のうちの1つの指標であるにおいて、カメラベクター対の組{Ci,j,0...Ci,j,n}を抽出できる。この複数の追跡のアプローチを用いることにより、カメラの可能性があるパラメータの数を減少させることができる。適合する、可能性があるカメラパラメータの組Fは、全ての組の共通集合である。この組Fにおける要素の数がより少ないほど、画像取得装置34の実際のパラメータのに抽出に近づくことができる。追跡プロセスに導入される誤差のため、各フレームについてのカメラベクターを決定するためには統計的なアプローチが必要である。カメラの動きに対する可能性のある解法を狭めるために、最適化アルゴリズムおよびバンドルブロック調整を用いることができる。3次元マッチムーブツールは、2次元の写真からの3次元情報の外挿を可能とする。3次元のマッチムーブが可能なプログラムには、Voodooフリーウェア、ScenespectorVooCAT、Icarusマンチェスター大学、MayaLive、ThePixelFarmPFTrack、PFHoePFTrackアルゴリズムに基づく、REALVIZMatchMover、ScienceDVisions3DEqualizer技術的な業績についてアカデミー賞を受賞、AnderssonTechnologiesSynthEyes、およびBoujou2002年のエミー賞を受賞が含まれるが、これらには限定されない。本技術の一実施形態において、特徴ベースプロセス36は、写真測量プロセスを用いて実行される。写真測量は、対象の幾何学的性質を画像から決定する実践方法である。最も単純な実施形態において、写真の画像平面に平行な平面上にある2つの地点間の距離は、画像のスケールsが既知であれば、画像上のそれらの距離を測定することによって、決定できる。これは、測定した距離に1/sを乗算することによって、なされる。立体写真測量と呼ばれる、より高度な技術は、対象上の点の3次元座標の推定を含んでいる。これらは、異なる位置から撮影された二つ若しくはより多くの写真画像において、なされる計測により決定される立体写真術を参照。共通の点が各画像上で特定される。視野線若しくは光線が、カメラ位置から対象上の点へと構築できる。その点の3次元位置を決定するのは、これらの光線の共通集合三角測量である。より高度なアルゴリズムは、先験的に知られれているそのシーンに関する他の情報を利用することができ、例えば対称性は、いくつかの場合において、1つのカメラ位置だけから3D座標の再構築を可能にする。写真測量のためのアルゴリズムは、誤差の組の平方の合計を最小化するという典型的な問題を示す。この最小化は、しばしば、バンドル調整として知られており、一般に非線形でその関数のパラメータ空間にわたる関数を最小化する問題に対して数値解法を提示する、Levenberg-MarquardtアルゴリズムLMAを用いて実行される。これらの最小化問題は、最小自乗曲線当てはめおよび非線形計画において、特に生じる。このLevenberg-MarquardtアルゴリズムLMAは、ガウス-ニュートンアルゴリズムGNAと勾配降下法の間を補間する。Levenberg―MarquardtアルゴリズムLMAは、ガウス-ニュートンアルゴリズムGNAより強力であり、それは、多くの場合に、最終的な最小値に対しはるかに遠くから開始しても解法を見いだすことを意味する。3次元座標は、3次元空間内における対象の点の位置を定める。画像座標は、フィルム若しくは電子画像システム装置上における対象の点の画像位置を定める。カメラの外部定位は、空間におけるその位置および視野方向を定める。内部定位は、画像プロセスの幾何学的なパラメータを定める。これは、主にレンズの焦点距離であるが、レンズの歪の記載を含めることもできる。更なる追加の観測は、重要な役割を演じる:本質的に空間内の2点の既知の距離であるスケールバー、若しくは既知の固定点により、基礎的な測定ユニットへのつながりが生成される。スキャナからの密度の高い範囲データによって、写真測量データは互いを補う。写真測量は、画像平面にほぼ平行な寸法において、より正確であるが、レンジデータは、一般的に、画像平面に対して垂直な寸法においてより正確である。このレンジデータは、LiDAR、飛行時間、三角測量または干渉法を用いるレーザスキャナ、白色光ディジタイザ、および領域をスキャンして一般に点の雲と呼ばれる複数の別個の点についてx、y、z座標を戻す任意の技術によって、供給できる。3次元の視覚化は、同一フレーム内における写真とLiDARデータの地理的な照合によって、生成できる。次いで、適合最小自乗ステレオマッチングのような技術を用いて、x、y、zデータの密度の高い配列を生じさせるためにカメラモデルを介して変形された、対応関係の密度の高い配列を生じさせる。さらに図2を参照すると、本技術の一実施形態において、特徴ベースプロセス36は、図3に示されている地理情報を含む画像ベースプロセスを用いて実行される。地理情報を含む画像ベースプロセス36は、2009年9月14日に出願された、JamesMJanky他による特許出願第12/559,322号に開示されている画像ベースの地理参照法を用いる。画像ベース地理参照というタイトルの特許出願は、その全体が本願明細書に組み込まれる。より詳しくは、図3の画像処理エンジン62は、基本的に、画像取得装置64から画像を取得し、画像アウトライナ68を用いて画像内の対象の輪郭を生成し、地理情報を含む対象画像のローカルなデータベース66において、同様の輪郭を検索し、カメラ画像70内の特徴を特定し、パターン認識輪郭一致プロセス72を用いてデータベース内の特徴との一致を見出し、マッチングプロセスによって見いだされた特徴が、地理情報を含む位置座標を有しているかをテストする、一連のコンピュータープログラムである。さらに図3を参照すると、本技術の一実施形態において、地理情報を含む座標との一致があると、地理情報を含む読み出しプログラム74はデータベースからそれらの座標を抽出し、位置決定部76は、写真測量、ムーブマッチ等の特徴ベースプロセスを用いて、位置取得装置64の位置座標を決定する。上述の考察を参照されたい。さらに図3を参照すると、本技術の一実施形態において、画像取得装置64の最初の位置は、ブロック78を介して任意のレベルの正確さで入力できる。例えば、aGNSSレシーバを介して、または、b交差点の2つの名前を手動で、または、cだいたいの緯度/経度などである。本技術のこの実施形態においては、画像取得装置64の最初の位置を決定するこの方法は、関心のある領域に直行することによって、探索プロセスをスピードアップすることができる。さらに図3を参照すると、本技術の一実施形態において、手動の位置入力は、TrimbleTSC2のような携帯用デバイスを介して行うことができる。さらに図3を参照すると、本技術の一実施形態において、画像処理エンジン62は、例えばTSC2データコレクタ、ラップトップ、パーソナル携帯情報機器、またはアップルiPadのような携帯型コンピュータに存在するように構成できる。画像取得装置64の最初のシード位置の入力は、これらの装置を介してなすことができる。さらに図3を参照すること、本技術の一実施形態において、画像を取得装置64のシード最初の位置を供給するために通信装置80を使用することができる。本技術の一実施形態において、通信装置80を外部データベースに接続するために、Wi―Fi、携帯電話、ZigBee、その他を含むワイヤレスシステムを用いることができる。本技術の一実施形態において、地理情報を含むリモート対象画像データベース82は、、局地的な対象、例えば建築物の屋根の角部、前方ドア、窓の棚、道路標識、消火栓等、文字通り地球上のすべてが地理的に位置決めされるとともに、ある任意の視点からの画像を有している、良好にデータが読み込まれたデータベースである。したがって、地理情報を含むリモート対象画像データベース82は、画像取得装置64のシード位置を入力するために用いることができる。この場合においては、地理情報を含むリモート対象画像データベース82から、ローカルに記憶された地理情報を含む対象画像データベース66へと、よりローカル最新版をダウンロードすることができる。パターン認識輪郭一致プログラム72の特徴を用いることにより、ローカルに取得された画像についての検索の一部として、画像の回転および並進を実行できる。本技術の一実施形態において、より詳しくは、シード位置測定がGPS/GNSSレシーバからのGPS位置測定値若しくは他の手段からの位置情報を用いて得られる場合、それは交換可能な画像ファイル形式Exifを用いてカメラ画像と組み合わせることができる。Exifは、ディジタルカメラで使用する画像ファイル形式の仕様である。この仕様は、既存のJPEG、TIFFRev.6.0およびRIFFWAVファイル形式を、特定のメタデータタグを付加して用いるものである。本技術の一実施形態において、シード位置測定値は、GPS/GNSSレシーバからのGPS位置測定値を用いることにより得られるが、シード位置測定値の精度は全体的にGPSレシーバの洗練度および性能レベルに応じて決まる。カメラを有した移動電話に用いられる簡単なGPSチップセットレシーバは、地球上のどこにおいても約4~7メートル程度の絶対的な精度を示す。他方、より高度なレシーバは、精度を劇的に改善できる様々な修正技術を用いる。例えば、米国連邦航空局により提示される広域付加サービスは、2つの同期衛星からGPS信号と同じ周波数の信号を特別なコードと共に送信し、全国的に約1メートルまで精度を改善する。他の異なるサービスは、約20cmへの改善を示す。最後に、仮想基準ステーションサービスを有したリアルタイム運動学上の方法は、既知の基準点に対して約2~5cmまでの精度を示すことができる。本技術の一実施形態において、さらに図3を参照すると、単純なGPSレシーバよりも正確なカメラ位置を決定するために、カメラ画像携帯用画像処理エンジン62に供給される。カメラ画像は、リアルタイムに提供されるか、若しくは同時係属出願である画像ベース地理参照に説明されている原理に従って後処理できる。本技術の一実施形態において、さらに図3を参照すると、携帯用画像処理エンジン62には、データベースにおいて、特定された地理情報を含む特徴とともに建築物および他の対象の画像を有した、地理情報を含むローカルな対象画像データベース66が設けられている。地理参照データは、緯度、経度および高度情報から構成できるし、米国地質調査所により設置されて維持されている測量士マークのような局地的な基準点からのY座標およびX座標として記憶することもできる。他の座標系もまた用いることができる。本技術の一実施形態において、地理情報を含むローカルな対象画像データベース66は、適切なタグで使用可能とされて検索できるように構成される。本技術の一実施形態において、地理情報を含むローカルな対象画像データベース66は、グーグルのストリートビュー若しくは同じタイプのサービスを用いて実施できる。地理情報を含むローカルな対象画像データベース66は、位置情報を、画像の各部分に関連する緯度/経度座標の位置タグと関連付け、これによって、サーチエンジンを使用可能にする。したがってユーザは、ストリートビューの画像を、その番地に基づいて若しくはその位置の緯度/経度座標に基づいて見いだすことができる。道路の交差点もまた検索のために利用可能である。本技術の一実施形態において、地理情報を含むローカルな対象画像データベース66は、地理情報を含む対象画像を用いることによって、実施できる。地理情報を含む対象画像データベースは、建築物の特徴および端部、一時停止標識、道路標識、消火栓等に関連する複数の正確な位置データを含んでいる。地理情報を含む対象画像データベースは、所与の対象の既知の特徴の位置からユーザにより取得された画像にあり得る特徴へと推測するように構成された適切な解析ソフトウェアを有する、画像処理エンジンをさらに備えている。この推測は、画像を組織化すると共に既知の地理情報を含む特徴から未知ではあるがより適切な特徴への幾何学的な関係距離および方向を見いだす補間法を用いることによって、実行できる。本技術の一実施形態において、画像内のデータからカメラの位置を決定することは、写真測量方法を用いることによりなされ、これは従来技術において周知である。上述の考察を参照されたい。本技術の一実施形態において、写真測量解法を実行するために必要な距離スケールファクターは、取得した画像内の関心のある対象に関連付けられた地理情報を含むデータの処理から見出すことができる。二つ若しくはより多数の点の地理情報を含むデータは、2つの選択された点の間の3次元の距離を周知の式を用いて簡単に計算することにより、距離スケールファクターの生成を、ただちに可能にする。ここでx、yおよびzは、関心がある対象に関連付けられた点の地理情報を含む座標である。本技術の一実施形態において、画像処理エンジン図3の62は、取得した画像内で選択された基準点に基づいたカメラ位置の計算を可能にする、そのまま使用できる写真測量画像処理アルゴリズムを提供する。選択プロセスは、取得した画像内に端部2本の線の交点若しくは角部を見出す検索ルーチンを利用する。端部または最も鋭い角部を有した角度部または点は、自動的に選択される。選択された端部/角部が地理情報データの点に関連付けられていない場合、選択された点についての地理情報を含むデータを推定するために補間アルゴリズムが用いられる。上述の考察を参照されたい。本技術の一実施形態において、取得された画像内で選択された基準点は、カメラ64の位置を計算するために用いられる。3つ若しくはより多くの点が選択されると、計算プロセスは一連の段階を通って進行し、位置を直接計算する。スケールファクターが、それらの地理情報を含む位置データについて、選択された基準点の間の計算可能な距離を介して決定される。スケールファクターは、メートルまたはフィート若しくは地球の表面におけるサブテンド角として、物理的な距離として見いだされる。次に、図4に示されているように、最初の2つの地理情報を含む点の間の角度が決定される。より詳しくは、図4は、2つの点P196とP298との間の既知の距離D1101スケールファクターからカメラ92に対する距離106を見出す写真測量法とサブテンド角に対する画素変換を示している。幾何学において、円弧によって張られる角度は、円弧の終端を通過する二つの光線がなす角度である。ディジタルカメラ92においては、それは2つの点P196とP298の間の距離を測定し、次いでカメラの観測視野における画素の総数100に対するその数の比率を計算することによって、なされる。この角度の半分A102および2つの地理情報を含む点の間の半分の距離1/2D104を用いることにより、地理情報を含む選択された2つの点の間の中間点107からカメラの入射瞳94までの距離106が計算される。選択された2つの点の間の半分の角度のタンジェントは、問題解決の一つのタイプについて、カメラからの距離と2つの点の間の既知の距離の半分との比率によってもたらされるからである。本技術の一実施形態において、対象上の地理情報を含む任意の2つの点を接続する取得された画像内の線の中間点からより多くの距離推定値を決定するこのプロセスを実行できる。ここで地理情報を含む2つの既知の点の間の中間点もまた、地理情報を含む座標系に関して計算できる。ここで記載した距離は、カメラの位置を決定するために必要な距離ではない。しかし、この情報により、点P196からカメラの入射瞳94への実際の距離である斜辺長辺108、および点P298からカメラの入射瞳94への実際の距離である斜辺110は、問題解決のための1つのタイプについては以下の通りに計算できる。ここで1/2DはP1とP2との間の距離の半分であり、Aは2つの点P1とP2についてのトータルな角度変位の半分である。本技術の一実施形態において、次のステップを理解する助けとしてさらに図4を参照すると、地理情報を含む点P196およびP298は、ここでは球面の中心となっており、各点からのカメラの入射瞳94への距離は各球面の半径を与える。そのように地理情報を含む最低3つの既知の点によって、3つの点による3本の線は、カメラに対する距離を示す3つの式を提示する。すなわち、3つの球面は若干の誤差を有しつつカメラの入射瞳において、交差する。この交点の位置3つの未知数の3つの式、を解くことにより、ここで入射瞳の地理情報を含む点を与える。これは、いわゆる三角測量法である本技術の一実施形態において、3つ以上の既知の点がある場合、連立方程式は過剰に決定される。ほとんどの写真測量プログラムは、誤差の減少を助けるためにより多くの点を用いる。最小二乗法は、過剰決定される連立方程式、すなわち未知数より多くの式がある式の組合わせの近似解法に対する標準的なアプローチである。最小自乗は、各式を解く際に生じる誤差の自乗の合計を全体の解法が最小化することを意味している。最も重要な用途は、データ当てはめである。最小自乗の意味における最良のフィットは自乗誤差の合計を最小化し、誤差は観測値とモデルによって、与えられる値との間の差である。最小自乗の問題は、全ての未知数において、誤差が線形であるか否かに応じて、線形最小自乗および非線形最小自乗の2つのカテゴリに分類される。線形最小自乗の問題は統計的な回帰解析で生じ、閉じた形の解法を有する。非線形問題は、閉じた解法を持たず、通常は反復的な改良によって、解かれる。それぞれの反復において、システムが線形のシステムにより近似されるので、中心的な計算はいずれの場合においても同様である。最小自乗は、実験誤差が正規分布を持つ場合に最大尤度の基準に対応し、かつモーメント法推定量として得ることができる。また、可能性に対し局地的な二次近似を反復的に適用することにより、最小二乗法は一般線形モデルに当てはめるために用いることができる。上記のステップを実行する、利用可能な多くの写真測量プログラムがある。更に、地理情報を含む地点に対する画像をとっている両方のカメラの正確な方向づけを決定するプロセスも、線のシステムの傾斜があるという事実を補償するために、考慮に入れられる。多数の基準点、若しくは2つの異なるカメラ位置からの少なくとも2つの画像を持つことは、カメラ位置を決定するために十分なデータをもたらす。関心のある対象を含む1つを超えるシーンの画像を撮影することをユーザが選定した場合、この他の主要な場合を取り扱う追加のプロセスも容易に利用可能である。このプロセスは、バンドル調整として知られる方法を介して同時になすことができる。異なる視点からいくつかの3次元の点を描いている画像が与えられ、バンドル調整は、シーンの幾何学を記載する3次元の座標を相対運動のパラメータおよび画像を取得するために用いるカメラの光学的な特性とともに、全ての点に対応する画像投影を含む最適基準に従って同時に改良する問題として定義できる。バンドル調整は、あらゆる特徴ベース3次元再構築アルゴリズムの最終工程として、ほとんどいつでも用いられる。それは、3次元構造および視野パラメータすなわち、カメラの姿勢、固有のキャリブレーションおよび半径方向歪について、観測された画像に付随するノイズに関して特定の仮定のもとで最適な再構築を得るための最適化の問題になる。画像誤差がゼロ平均ガウス曲線である場合、バンドル調整は最大尤度の推定量である。その名称は、3次元の特徴からそれぞれ発し、構造および視野パラメータに対して最適に調整される各カメラの光学中心上に収束する光線のバンドル束のことを指す。バンドル調整プロセスの間、多数の非線形で実数値関数の二乗和として示される、観測された画像の位置と予測された画像の点との間の再投影の誤差が、最小化される。従って、最小化は、非線形最小自乗アルゴリズムを用いて達成される。現在の推定値の近傍に最小化される関数を反復的に線形化することにより、Levenberg-Marquardtアルゴリズムは正規方程式として知られる線形システムの解法を伴う。バンドル調整のフレームワークにおいて、生じる最小化の問題を解くときに、異なる3次元の点およびカメラについてのパラメータ間の相互関係の欠如のために、正規方程式は低密度なブロック構造を持つ。このことは、明示的に正規方程式ゼロパターンを利用するLevenberg-Marquardtアルゴリズムの低密度バリアントを使用することにより、ゼロ要素上での記憶および動作を回避しつつ、ゲイン計算処理上の利益を得るために利用できる。本技術の一実施形態において、図5は、地理情報を含む対象の画像データベース66および図3の画像処理エンジン62を用いて図2の特徴ベースプロセス36を実施する段階を記載したフローチャート120を示している。より詳しくは、一つの実施形態において、図3の画像処理エンジン62はステップ124において、所望の位置決定領域に関連するデータセットにより初期化される。次いで、ステップ126において、画像取得装置64は、関心がある領域において、関心がある対象の少なくとも一つの画像を取得し、ステップ128において、関心がある少なくとも一つの取得画像を図3の画像処理エンジン62に供給する。パターンマッチングプロセスは、取得画像における対象の輪郭と地理情報を含む対象画像データベース66における対象との間の一致を探索するべく実行されるステップ130。関心がある対象について取得された画像における少なくとも一つの特徴が特定されたステップ132後、取得された画像において選択された特徴とデータベース66内の地理情報を含む特徴との間の一致のために、地理情報を含む対象画像データベース66における探索が、実行されるステップ134。この探索プロセスは、特徴マッチのために選択された回数だけ反復されるステップ136。ステップ138では、写真測量画像処理アルゴリズムが適用されて、地理情報を含む対象画像データベースに由来した地理情報を含む座標系におけるカメラの入射瞳の位置図4の94が決定される。任意にステップ140において、、画像処理エンジンを初期化するステップ124は、街路の住所、2つの街路の交差点、標識若しくは地理情報を含むデータにより定義される局地的な基準位置の入力を更に含む。本技術の一実施形態において、図6は、ポール154上に取り付けられたGNSSレシーバ152、および同じポール154上に取り付けられたカメラ156を備える画像ベース測位のための装置150を示している。それはまた、TSC2のようなGIS/調査データコレクタ162を示している。本技術の一実施形態において、図7は、図3の画像処理エンジン62を使用可能にするように構成されたコンピューターシステム170を示している。ハードウェア部分は、プロセッサ172、コンピュータが使用可能な持久記憶装置ROM174、コンピュータが使用可能な揮発性メモリ176、データ記憶ユニット178、バス180、画像データベース管理システムIDMS182、表示装置183、英数字入力部184、カーソル制御部186、入出力装置188、およびコンピュータが読込可能な周辺記憶メディア190を有している。ソフトウェアブロック192は、オペレーションシステム194、アプリケーション196、モジュール198およびデータ200を有している。これは、単にそのようなコンピューターシステムの一例を示すことをのみを意図している。列挙された部品の全てを含まない、若しくは列挙されてない部品を有する実際のコンピューターシステムも、画像処理エンジンを使用可能にするのに適し得る。III.二重対象追跡プロセスを含む画像ベースの測位装置本技術の一実施形態において、図8は、二重特徴追跡プロセス212を含む画像ベースの測位装置210を示している。このプロセス212は、汎用プロセッサを用いて、若しくは特定用途向けのプロセッサASIC、FPGA、PLD、等を用いて実施できる。本技術の一実施形態において、画像ベースの測位装置210は、プラットフォーム211上に取り付けられた少なくとも2つの画像取得装置214、216第3の装置218は任意をさらに備える。本技術の一実施形態において、画像取得装置214、216は重なる観測視野を有する。本技術の一実施形態において、画像取得装置214、216は、重ならない観測視野を有する。本技術の一実施形態において、プラットフォーム211は探査車を有する。本技術の一実施形態において、プラットフォーム211は、探査車射程追跡装置システムを有する。本技術の一実施形態において、プラットフォーム211は、GISマッピング携帯装置を有する。本技術の一実施形態において、各画像取得装置214,216任意で218は、プラットフォーム211の第1の位置およびプラットフォーム211の第2の位置において、少なくとも一つの特徴を含む画像を取得するように構成される。本技術の一実施形態において、画像ベースの測位装置210は、第1の画像取得装置214、第2の画像取得装置216および任意で第3の画像を取得装置218を同期させるように構成された同期部226をさらに備える。以下の考察を参照されたい。本技術の一実施形態において、同期ブロック226は、制御装置図示せずによって、発生する制御信号を用いて実施される。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置210は、GNSSプロセス、画像マッチ写真測量プロセス、地理情報を含む画像ベースプロセス、マッチムーブプロセス、表面追跡プロセス、およびSLAMプロセスから成る群より選択される位置決めプロセス220をさらに有する。GNSSプロセス、画像マッチ写真測量プロセス、地理情報を含む画像ベースプロセス、マッチムーブプロセス、表面追跡プロセスおよびSLAMプロセスの動作は、上の考察で開示されている。位置決めプロセス220は、プラットフォーム211の位置を得るように構成される。本技術の一実施形態において、二重特徴ベースプロセス212は、プラットフォーム211の第1および第2の位置で得られた各画像を処理して、少なくとも2つの特徴についての追跡データの組を抽出するように構成されている。二重特徴ベースプロセス212は、少なくとも2つの取得された特徴についてそれぞれ得られた追跡データの組を用いて、プラットフォーム212の第2の位置における位置を決定するように構成されている。本技術の一実施形態において、プロセス212はまた、第3の画像取得装置218によって、プラットフォーム211の第1および第2の位置で取得された少なくとも一つの特徴を含む画像を処理して、少なくとも1つの取得された特徴についての追跡データの組を抽出するように構成されている。本技術のこの実施形態においては、プロセス212はまた、各少なくとも一つの取得された特徴についてそれぞれ得られた追跡データの組を用いて、プラットフォーム212の第2の位置における位置を決定するように構成されている。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置210は、カルマンフィルタ222をさらに備えている。カルマンフィルタ222は、第1のノイズが多い計測としての少なくとも一つの第1の取得された特徴の追跡データの組と第2のノイズが多い計測としての少なくとも一つの第2の取得された特徴の追跡データの組とを組み合わせることにより、プラットフォーム211の第2の位置におけるカルマン推定値を得るように構成されている。任意で、カルマンフィルタ222は、第1のノイズが多い計測としての少なくとも一つの第1の取得された特徴の追跡データの組と、第2のノイズが多い計測としての少なくとも一つの第2の取得された特徴の追跡データの組および第3のノイズが多い計測としての少なくとも一つの第3の取得された特徴の追跡データの組とを組み合わせることにより、プラットフォーム211の第2の位置におけるカルマン推定値を得るように構成される。本技術の一実施形態において、画像ベースの測位装置210は、更なる処理のためにプラットフォームの少なくとも一つの特徴ベースの3次元3D位置座標を記憶するように構成された外部メモリ224をさらに備える。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置210は、外部メモリ224に対するリモートインターネットアクセスを提供するように構成されたワイヤレスモデム228をさらに備える。IV.二重対象追跡プロセスを含む画像ベース測位装置の動作モードA.同期動作。本技術の一実施形態において、図8の画像ベース測位装置210の同期動作は、プラットフォーム211の第1の位置において、第1の画像取得装置214を用いて第1の画像第1の第1画像を取り込む段階を含み、前記第1の第1画像は少なくとも一つの第1の対象を含む。本技術の一実施形態において、プラットフォーム211の位置は、GNSSプロセス、表面追跡プロセス、特徴ベースプロセス、および地理情報を含む画像ベースプロセスから成る群より選択される図8の位置決定プロセス220を用いて決定される。本技術の一実施形態において、プラットフォーム211の位置は予め定められる。次いで、プラットフォーム211の第2の位置において、第2の画像が第1の画像取得装置214を用いて取得され第2の第1画像、前記第2の第1画像は同一の第1の取得された特徴のうちの少なくとも1つを含む。第1の第1画像および第2の第1画像は、少なくとも一つの第1の取得された対象の位置をロックオンして追跡するために、プロセス212を用いて処理される。プロセス212は、第1の取得された対象について追跡データの組をもたらす、第1の第1組と第2の第1画像との処理から、少なくとも一つの第1の取得された対象について2次元の位置測定値の組を得るように構成されている。本技術の一実施形態において、少なくとも一つの取得された第1の対象をロックオンして、一連の複数のフレームを通してロックオンされた第1の対象に追従するために追跡アルゴリズムを用いることができる。上の考察および式1~式7を参照されたい。同様に、プラットフォーム211の第1の位置において、第2の画像取得装置216図8を用いて第1の画像が取得され第1の第2画像、第1の第2画像は少なくとも一つの第2の対象を含む。本技術の一実施形態において、第1の画像取得装置214図8および第2の画像取得装置216図8の動作を同期させて、プラットフォーム211が同じ位置にあるときに各装置の対応するFOV内に同時に配置された第1および第2の対象を両方の装置がそれぞれ取得するように、同期部226を用いることができる。第2の画像は、プラットフォーム211が第2の位置にあるときの第2の画像取得装置216図8を用いて取得され第2の第2画像、第2の第2画像は少なくとも同一の第2の取得された対象を含む。本技術の一実施形態において、第1の画像取得装置214図8および第2の画像取得装置216図8の動作を同期させて、プラットフォーム211が同じ位置にあるときに各装置の対応するFOV内に同時に配置された第1および第2の対象を両方の装置がそれぞれ取得するように、同期部226を用いることができる。第1の第2画像および第2の第2画像は、少なくとも1つの第2の取得された対象の位置を追跡するために、プロセス212を用いて処理される。プロセス212は、第2の取得された対象について追跡データの組をもたらす、第1の第2組と第2の第2画像とを処理することから、少なくとも一つの第2の取得された対象について二次元の位置測定値の組を得るように、構成される。本技術の一実施形態においては、少なくとも一つの取得された第2の対象を追跡して、一連の複数のフレームを通して第1の特徴に追従するために、追跡アルゴリズムを用いることができる。上の考察および式1~式7を参照されたい。プラットフォーム211の位置は、少なくとも一つの第1の対象の追跡データの組および少なくとも一つの第2の対象の追跡データの組を用いて、二重特徴プロセス212により決定される。より詳しくは、本技術の一実施形態において、プロセス212は、プラットフォーム211のその位置について3次元3D座標値を解くために、少なくとも一つの第1の取得された対象の二次元2D追跡データに対して逆投影関数を適用する。より詳しくは、本技術の一実施形態において、プロセス212は、プラットフォーム211のその位置について3次元3D座標値を解くために、少なくとも一つの第2の対象の2次元2D追跡データに対し逆投影関数を適用する。上の考察および式1~式7を参照されたい。本技術の一実施形態において、第1の重み付けが少なくとも一つの第1の取得された対象の追跡データの組に割り当てられるとともに、第2の重み付けが、少なくとも一つの第2の取得された対象の追跡データの組に割り当てられる。本技術のこの実施形態において、プラットフォーム211の位置の決定は、少なくとも一つの第1の取得された対象の重み付けされた追跡データの組および少なくとも一つの第2の取得された対象の重み付けされた追跡データの組を用いることにより、プロセス212によってなされる。本技術の一実施形態においては、第1のノイズが多い計測としての少なくとも一つの第1の取得された対象の追跡データの組と第2のノイズが多い計測としての少なくとも一つの第2の取得された対象の追跡データの組とを組み合わせることにより、プラットフォーム211の位置のカルマン推定値を得るために、カルマンフィルタ222が用いられる。B.非同期動作本技術の一実施形態において、図8の画像ベース測位装置210の非同期動作は、異なる時間非同期に対応する画像を取得する第1の画像取得装置214および第2の画像取得装置216に基づいている。本技術の一実施形態において、図8の画像ベース測位装置210の非同期動作は、以下の段階を備える:プラットフォーム211の第1の位置において、第1の画像取得装置214を用いて第1の画像第1~第1画像を取得する段階であり、第1の第1画像が少なくとも一つの第1の対象を含んでいる段階、プラットフォーム211の第2の位置において、第1の画像取得装置214を用いて第2の画像第2の第1画像を取得する段階であり、第2の第1画像が少なくとも一つの取得された第1の対象を含んでいる段階、少なくとも1つの取得された1の位置の対象を追跡するために第1の第1画像および第2の第1画像を処理する段階であり、第1の第1画像および第2の第1画像を処理して、取得された第1の対象について追跡データを提供することから、少なくとも一つの取得された第1の対象についての二次元位置測定値が得る段階、を備える。本技術の一実施形態において、図8の画像ベース測位装置210の非同期動作は、以下の段階をさらに含む:プラットフォーム211の第3の位置において、第1の画像を第2の画像取得装置216を用いて取得する段階であり第1の第2画像、第1の第2画像が少なくとも一つの第2の対象を含んでいる段階、プラットフォーム211の第4の位置において、第2の画像を第2の画像取得装置216を用いて取得する段階であり第2の第2画像、第2の第2画像が少なくとも一つの第2の取得された対象を含んでいる段階、第1の第2画像および第2の第2画像を処理して少なくとも一つの第2の対象の位置を追跡する段階であり、第1の第2画像および第2の第2画像を処理して、第2の対象について追跡グデータを提供することから、少なくとも一つの第2の取得された対象についての二次元位置測定値が得られる段階と、を備える。本技術の一実施形態において、図8の画像ベース測位装置210の非同期動作は、少なくとも一つの第1の取得された対象の追跡データの組を用いてプラットフォーム211の位置を決定する段階をさらに備える。本技術のこの実施形態においては、プラットフォーム211の位置は位置プロセス220によって決定できる。本技術の一実施形態において、図8の画像ベース測位装置210の非同期動作は、少なくとも一つの第2の取得された対象の追跡データの組を用いることにより、プラットフォーム211の第4の位置の位置を決定する段階をさらに備える。本技術のこの実施形態において、プラットフォーム211の他の位置は、位置プロセス220によって決定できる。本技術のこの非同期の実施形態において、プラットフォーム211の他の位置を、装置214,216によって、実際にいかなる新規な画像も取得することなしに、プラットフォーム211の前の位置の線形補間を実行することによって得ることができる。更なる例として、可動プラットフォーム211は、第1の画像取得装置214および第2の画像取得装置216の両方が有用な画像を生成するのに十分な光を受けていない暗い領域に短時間入り得る。従って、この暗い領域内の可動プラットフォーム211の位置は、装置214,216を用いて得られたプラットフォーム211の、2つの先行する暗い領域に入る前の位置の線形補間を実行することによって、装置214,216によって、実際に暗い領域内のいかなる新規な画像をも取得することなしに、少なくとも得ることができる。補間は、単純に利用可能な位置の間での線の時間分割に依存できるか、情報とともに運動の速度、加速および高位の微分係数、ならびに方向づけおよび回転についての既知の情報を組み込むことができる。補間のために使用する情報は、二重特徴プロセス212若しくは位置プロセス220から得ることができる。V.対象及び表面追跡プロセスを含む画像ベース測位装置本技術の一実施形態において、図9は、特徴及び表面追跡プロセス270を備えた画像ベース測位装置260を示している。このプロセス270は、汎用プロセッサを用いることによって、若しくは特定用途向けのプロセッサASIC、FPGA、PLD等を用いることによって、実行できる。本技術の一実施形態において、プロセス270は、表面追跡プロセスを実行するように構成されたサブプロセス270-1以下の考察を参照されたいと、特徴追跡プロセスを実行するように構成されたサブプロセス270-2上記の考察を参照されたいとの、2つのサブプロセスを有している。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置210は、プラットフォーム262に取り付けられた2つの画像取得装置264,266をさらに備えている。本技術の一実施形態において、2つの画像取得装置の観測視野は重なり合っている。本技術の一実施形態において、2つの画像取得装置の観測視野は重なり合っていない。本技術の一実施形態において、プラットフォーム262は探査車を備える。本技術の一実施形態において、プラットフォーム262は探査車射程追跡装置システムを有する。本技術の一実施形態において、プラットフォーム262はGISマッピング携帯装置を有する。本技術の一実施形態において、第1の画像取得装置264は、プラットフォーム262の第1の位置において、表面の画像を取得するように構成される。本技術の一実施形態において、その表面は、地面、上の表面、側面、任意の角度で傾斜した表面等から成る群より選択できる。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置260は、選択された表面の深度データを得るように構成されたレンジ計測装置280をさらに備える。本技術の一実施形態において、レンジ測定装置280は、ポイントレーザビーム、ソナー、レーダ、レーザスキャナおよびデブスカメラ等から成る群より選択できる。ポイントレーザービームレンジ測定装置280は、青色固体レーザ、赤色ダイオードレーザ、連続的にレーザを照射し得るJRレーザ、パルスレーザ、シーケンスドレーザ、または類似の装置を用いて実施できる。ソナーレンジ測定装置280は、音声送信機および受信器を有したアクティブソナーを用いて実施できる。レーダーレンジ測定器280は、表面により反射されるとともに典型的に送信器と同じ位置にある受信器により検出されるマイクロ波若しくは電波を放出する送信器を用いることによって、実施できる。デブスカメラは、深さ情報を含むビデオを取得できるビデオカメラを用いることによって実施できる。このカメラは、取得された画素のそれぞれについて飛行時間と呼ばれる原理を用いて深度を測定することが可能なセンサを有する。それは、シーン内の全ての対象に対して典型的に赤外線のパルス光を放出すると共に、各対象の表面から反射された光を検出することによって、3次元情報を得る。深度は、それが供給源から発して、表面上の対象により反射される光線の飛行時間を計算することで測定される。往復時間が、周知の光の速さを用いて距離情報に変換される。さらに図9を参照すると、本技術の一実施形態において、第2の画像取得装置266は、プラットフォーム262の第1の位置および第2の位置において、少なくとも一つの対象を含む画像を取得するように構成されている。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置260は、第1の画像取得装置264および第2の画像取得装置266を同期させるように構成された同期部268をさらに備える。本技術の一実施形態において、同期部266は、制御装置により生成される制御信号を用いることにより実施される。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置260は、GNSSプロセス、画像マッチ写真測量プロセス、地理情報を含む画像ベースプロセス、SLAMプロセス、マッチムーブプロセス、表面追跡プロセス、または同様の装置から成る群より選択される位置決めプロセス274をさらに備える。GNSSプロセス、画像マッチ写真測量プロセス、地理情報を含む画像ベースプロセス、SLAMプロセス、マッチムーブプロセス、表面追跡プロセスの動作は、上の考察に詳細が開示されている。位置決めプロセス274は、プラットフォーム262の位置を得るように構成される。本技術の一実施形態において、表面追跡サブプロセス270-1は、プラットフォーム262の第1の位置において、第1の画像取得装置264により取得された、選択された表面の画像を処理するように構成されている。表面追跡の方法および装置は、HongboTengGregoryCBestandSyBorWangによる特許出願第12/459,843号、画像ベース追跡に開示されており、その全体が本願明細書に組み込まれる。より詳しくは、さらに図9を参照すると、米国特許出願画像ベース追跡によると、画像取得装置264は選択された表面の画像の取得を実行するように構成され、レンジ計測装置280は選択された表面についての深度データの組を得るように構成される。プラットフォーム262の追跡は、画像処理アルゴリズム282を用いて画像を解析するように構成された表面追跡プロセス270-1を用いることにより実行される。本技術の一実施形態において、画像処理アルゴリズム282は、グローバルな固定運動を前提とする。全体的な光の流れを画像取得装置264の6つの自由度でパラメータ化することにより、2つの連続したフレーム間での最適な大域的変換を、非線形の最小自乗問題を解くことによって見いだすことができる。本技術の一実施形態において、画像処理アルゴリズム282は、フレーム関数を用いて画素の光特性に整合させる。本技術の一実施形態において、利用可能な深さ情報によって、画像処理アルゴリズム282は、フレーム関数の再定義によって、画素の光特性に代えて2つのフレームの深度を整合させる。本技術の一実施形態において、画像処理アルゴリズム282は、画素光特性および深さ情報の組合せを整合させることによって、改善できる。これは、以下に十分に開示するように、組み合わされた費用関数を用いるか、あるいは1つのプロセスが他を助けることによって、なすことができる。本技術の一実施形態において、画像処理アルゴリズム282はいくつかの座標系、すなわち静止基準システム、画像取得装置264に取り付けられた基準システム、および画像取得装置のセンサ平面上の2次元基準システムを利用する。静止基準システムにおいては、表面上の1つの点は座標x=x,y,zを有しており、画像取得装置264は、i番目のフレームについての、装置の位置座標xci=xci,yci,zci、および装置の方向付け座標ψi,θi,φiヨー、ピッチ、ロールから成る6つのベクターにより記述される。画像取得装置264に取り付けられた基準システムにおいては表面上の同一の点は、画像取得装置264に関して座標xi=xi,yi,ziを有する。画像取得装置のセンサ平面32に取り付けられた2D基準システムにおいては、画素がi番目のフレーム中の1つの点の2次元ピクセル座標はui=ui,viである。静止3Dシステムと画像取得装置に取り付けられた3Dシステムとの間の関係は以下の通りである。ここでは2つのシステム間の回転マトリクスである。画像取得装置に取り付けられた3D座標と2次元画素座標との間の関係は、画像取得装置264のマッピング関数mに応じて決まる。マッピング関数は、画像取得装置に取り付けられたシステムのi番目のフレームにおいて、3次元座標xiを取り、2次元画素座標のi番目のフレームへの写像を行う。マッピング関数の形態はレンズのタイプによって、決まる。本技術の一実施形態において、レンズは逆ピンホールモデルにおける標準的なレクチリニアレンズから成り、マッピング関数mは以下の式から得ることができる。ここでfは画像取得装置264の焦点距離であり、Su,Svは画素幅および画素高である。u0,v0は光学中心とセンサ中心との間のオフセットである。本技術の他の実施形態において、レンズ16は正字法の魚眼レンズから成る場合、マッピング関数mは以下の式から得ることができる。ここでrは点と光学中心との間の距離、r=√xi2yi2zi2である。本技術の一実施形態において、マッピング関数mは較正し数値的な形で記憶できる。マッピング関数の逆関数を見いだすためには対象となる点の深度を知っていることが必要である。本技術の一実施形態において、シーンの点の深度は各フレームにおける画素位置の関数として得られるzi=ziuiこれらの計測は、画像取得装置に取り付けられた3D基準システムにおいて、なされる。2つの時系列的なフレームfiとfjの関係は、表面上の同一の点が2つのフレームにおいて、同じ強度の2つの画素を生じさせるという仮定のもとに構築されるすなわち、uiおよびujが同一の対象点のfiおよびfjにおける画素位置である場合、fiui=fjujである。ここで、fiuiは、フレームfiにおけるuiでの画素強度を指す。この仮定の下では、2つのフレームの間の関係は純粋に画像取得装置の運動から生じ幾何的な変形である。fiからfjへの画像取得装置の運動は、δxci->jおよびδRi->jによって示すことができる。それはフレーム間の相対的なシフトおよび回転である。またはξi->j=δxci->j,δyci->j,δzci->j,δΨi->j,δθi->j,δφi->jで示すことができ、それは6つの自由度を有する6ベクターである。フレームfiにおける画像取得装置の位置および姿勢が既知である場合、fiからfjまでの相対的な運動を解くことにより、フレームfjにおける位置および姿勢を与える。以下において、可能な場合はいつでも下付き数字のi―>jは省略される。フレームfiの基準システムで座標xiを有する同一の対象点は、フレームfjの基準システムで座標xjを有する、そして:である。したがって、2次元画素座標システムにおいて、uiとujとの関係は以下の通りであるここでmはマッピング関数である。あるいは単純にであり、ここでδP=mξm-1が3つの動作の組合せを示す。ここでの課題は、費用関数が最小となるように最適なξを見いだすことである。これはよく研究された非線形最小自乗の問題である。それを解くことは、通常、線形近似および反復を伴う。異なる線形近似が、ガウス-ニュートン、最速降下、Levenberg-Marquar降下のような異なる収束法を生じさせる。本技術の一実施形態において、さらに図9を参照すると、第2の画像取得装置266は、プラットフォーム262の第1の位置および第2の位置において、少なくとも一つの対象を含む画像を取得するように構成される。本技術の一実施形態において、特徴追跡サブプロセス270-2は、プラットフォーム262の第1および第2の位置において、第2の画像取得装置により取得された各画像を処理するように構成されるとともに、少なくとも一つの取得された対象についての追跡データを抽出するように構成される。本技術の一実施形態において、さらに図9を参照すると、特徴―追跡法サブプロセス270-2はまた、少なくとも一つの取得された対象について得られる追跡データの組を用いることにより、プラットフォーム262の場所の位置を決定するように構成される。本技術の一実施形態において、さらに図9を参照すると、画像ベース測位装置260は、カルマンフィルタ272をさらに備える。カルマンフィルタ272は、第1のノイズが多い計測としてのプラットフォーム262の第2の位置の表面追跡ベースの座標と、第2のノイズが多い計測としてのプラットフォーム262の第2の位置の特徴ベースの座標とを組み合わせることにより、プラットフォーム262の位置のカルマン推定値を得るように構成される。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置260は、更なる処理のために、プラットフォーム262の少なくとも一つの表面追跡および特徴ベースの3次元3D位置座標を記憶するように構成された、外部記憶ブロック276をさらに備える。本技術の一実施形態において、画像ベース測位装置260は、外部記憶ブロック276への遠隔インターネットアクセスを提供するように構成されたワイヤレスモデム278をさらに備える。VI.対象及び表面追跡プロセスを有した画像ベース測位装置の動作本技術の一実施形態において、さらに図9を参照すると、特徴及び表面追跡プロセス270を有した画像ベース測位装置260の動作は、以下の段階を備える。選択された表面の画像が、プラットフォーム262の第1の位置において、第1の画像取得装置264を用いて取得される。選択された表面の深度データの組が、レンジ計測装置280を用いて計算される。取得された画像データの組および選択された表面深度データの組の6座標データの組への固定された全体的な変形が、画像処理アルゴリズム282を用いて実行され、6座標データはプラットフォーム262の動きを示す。6座標データの組は、プラットフォーム262の地点の位置を得るために画像処理アルゴリズム282を用いて処理される。本技術の一実施形態において、さらに図9を参照すると、特徴及び表面追跡プロセス270を備えた画像ベース測位装置260の動作は、以下の段階をさらに備える。第1の画像が、プラットフォーム262の第1の位置において、第2の画像取得装置266を用いて取得され、第1の画像は少なくとも一つの対象を含む。第2の画像が、プラットフォーム262の第2の位置において、第2の画像取得装置266を用いて取得され、第2の画像は少なくとも一つの取得された対象を含む。第1の画像および第2の画像は、少なくとも一つの取得された対象の位置を追跡するために加工され、第1の画像および第2の画像を処理して、取得した対象についての追跡データを提供することから、少なくとも一つの取得された対象についての二次元位置測定値が得られる。式1~式7を参照されたい。少なくとも一つの取得された対象の追跡データを用いてプラットフォーム262の第2の位置の場所が決定される。式1~式7を参照されたい。最後に、プラットフォーム262の位置の表面追跡ベースの座標とプラットフォーム262の位置の特徴ベースの座標とを組み合わせてプラットフォーム262の位置が決定される。本技術の一実施形態において、さらに図9を参照すると、カルマンフィルタ272は、第1のノイズが多い計測としてのプラットフォーム262の位置の表面追跡ベースの座標と第2のノイズが多い計測としてのプラットフォーム262の位置の特徴ベースの座標との組み合わせにより、プラットフォーム262の位置のカルマン推定値を得るために用いられる。本技術の一実施形態において、プラットフォームのための改良された位置推定値を生み出すために2つの位置推定を組み合わせることに対する代りの方法として、生の対象追跡データおよび生の表面追跡データを、共通の推定部において組み合わせて、プラットフォーム位置の単一の推定値を得ることができる。この方法は、SLAM、ムーブマッチ、表面追跡または写真測量のような推定手法のいずれかの要素を用いることを含む。カルマンフィルタは、最小自乗解法と同一の方法で、推定のために使用できる。上の考察で、様々な例示的なシステムおよび装置の動作、ならびにそのようなシステムおよび装置を作動する例示的な方法に付随する様々な実施形態を記載した。様々な実施形態において、実施の方法の一つ若しくは複数の段階が、コンピュータが読込可能なおよびコンピュータが実行可能な命令の支配下にあるプロセスにより実行される。従って、いくつかの実施形態においては、これらの方法はコンピュータを介して実施される。一つの実施形態において、コンピュータが読込可能およびコンピュータが実行可能な命令は、コンピュータが使用可能/読み込み可能なメディアに存在し得る。したがって、様々な実施形態の一つ若しくはそれ以上の動作は、コンピュータにより実行されるプログラムモジュールのようなコンピュータが実行できる命令を用いて、制御し若しくは実施できる。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを遂行するか、若しくは特定の抽象データ形式を実現する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造、その他を含む。加えて、本技術は、通信網で接続された遠隔処理装置によって、タスクが遂行される分散コンピューティング環境で実施することもできる。分散コンピューティング環境においては、プログラムモジュールは、メモリ記憶デバイスを含むローカルおよびリモートコンピュータ記憶媒体に配置できる。実施の例示的な方法の特定のステップを本願明細書に開示したが、これらのステップは、様々な例示的な実施形態に従って実行できるステップの実施例である。すなわち、本願明細書に開示した実施形態は、様々な他のステップ若しくは記載したステップの変形例の実行にもよく適している。さらに、本願明細書に開示したステップは提示したものとは異なる順序で実行できるし、特定の実施形態においては必ずしも全てのステップが実行されるわけではない。様々な電子的なおよびソフトウェアベースのシステムを本願明細書において考察したが、これらのシステムは利用し得る環境の単なる実施例であり、本技術の使用の範囲若しくは機能性の制約の示唆を意図するものではない。そのようなシステムは、開示された実施形態に示されている部品若しくは機能のいずれかまたはその組合せに依存し若しくは関係があると解釈されてはならない。構造上の特色および/または方法論的な動作について特定的な用語で主題事項を記載したが、添付の請求の範囲に定められる主題事項が、必ずしも上記した特定の特徴若しくは行為によって制限されるわけではない。むしろ、上記の特定の特徴および動作は請求の範囲を実施するための例示的な形態として開示されるものである。"