JP7651320B2 - Information processing device, information processing method, and program - Google Patents
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Description
本発明は、移動体が移動する環境の三次元地図情報を作成する技術に関する。 The present invention relates to a technology for creating three-dimensional map information of an environment in which a mobile object moves.
自律移動ロボットなどの移動体の位置姿勢計測と、位置姿勢計測に用いる電子的な地図データの作成を行う方法がある。カメラやレーザーレンジスキャナ(レーザーレンジファインダ、Laser Imaging Detection and Ranging(LIDAR))をセンサとして使用したSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)技術が知られている。移動体の経路が変化した場合や、周辺の物体の配置が変化した場合には、地図データに新たな地図要素が追加される。 There are methods for measuring the position and orientation of a moving body such as an autonomous mobile robot, and for creating electronic map data to be used for position and orientation measurement. A known technology is Simultaneous Localization and Mapping (SLAM), which uses cameras and laser range scanners (laser range finders, Laser Imaging Detection and Ranging (LIDAR)) as sensors. If the path of the moving body changes, or if the location of surrounding objects changes, new map elements are added to the map data.
非特許文献1では、地図データ(三次元地図情報)を保持するための記憶容量を抑えるために、ある地図要素が含む画像が他の地図要素が含む画像と特徴が類似している場合に削除する技術が開示されている。 Non-Patent Document 1 discloses a technique for reducing the memory capacity required to hold map data (three-dimensional map information) by deleting images contained in a map element if the images have similar characteristics to those contained in other map elements.
非特許文献1の手法では、地図要素が他の地図要素で補完できない場合は削除できないため、記憶容量が不足する場合がある。 In the method of Non-Patent Document 1, if a map element cannot be complemented by another map element, it cannot be deleted, which may result in insufficient storage capacity.
本発明は上記問題に鑑みてなされたものであり、移動体が移動する環境の三次元地図の地図要素を記憶する記憶容量を削減することを目的としている。 The present invention was made in consideration of the above problems, and aims to reduce the memory capacity required to store map elements of a three-dimensional map of the environment in which a mobile object moves.
上記の課題を解決するため、本発明に係る情報処理装置は以下の構成を有する。即ち、移動体に搭載された撮像装置で環境を撮影することにより推定された前記撮像装置の位置姿勢と、前記環境を撮影することにより得られた画像に含まれる特徴点の前記環境における三次元位置情報と、前記画像と、を地図要素とし、複数の前記地図要素から構成される三次元地図情報を保持する保持手段から前記三次元地図情報を取得する取得手段と、前記地図要素に含まれる前記撮像装置の位置姿勢が類似する2つの地図要素において、前記画像のうち共通の視野で撮影された共通領域において特徴が類似しない領域の大きさが閾値以上である場合に、一方の地図要素を前記保持手段から削除する削除対象に決定する決定手段と、を有する。 In order to solve the above problems, the information processing device according to the present invention has the following configuration: an acquisition means for acquiring three-dimensional map information from a storage means for storing three-dimensional map information composed of a plurality of map elements, the map elements being the position and orientation of an imaging device estimated by capturing an image of an environment with the imaging device mounted on a moving body, three-dimensional position information in the environment of feature points included in an image obtained by capturing the image of the environment, and the image, and a determination means for determining one of the map elements as a deletion target to be deleted from the storage means when, for two map elements having similar positions and orientations of the imaging devices included in the map elements, a common area captured in a common field of view in the images has a size that is not similar in features that is equal to or larger than a threshold value .
本発明によれば、移動体が移動する環境の三次元地図の地図要素を記憶する記憶容量を削減することができる。 The present invention makes it possible to reduce the memory capacity required to store map elements of a three-dimensional map of the environment in which a mobile object moves.
以下に、図面を参照して、この発明の好適な実施の形態を詳しく説明する。なお、この実施の形態はあくまで例示であり、この発明の範囲をそれらのみに限定する趣旨のものではない。 Below, preferred embodiments of the present invention are described in detail with reference to the drawings. Note that these embodiments are merely examples and are not intended to limit the scope of the present invention.
(第1実施形態)
本発明に係る情報処理装置の第1実施形態として、センサ周辺の物体配置の変動度合いに基づいて削除対象の地図要素を決定する情報処理装置を例に挙げて以下に説明する。具体的には、センサ周辺の物体配置が変更された場合には、配置の変更前と変更後の異なる地図要素を保持することになり、記憶容量を要する。そこで、一時的な配置変更の場合は再び使用する可能性が低いため、配置の変更後の地図要素を削除する。
First Embodiment
As a first embodiment of an information processing device according to the present invention, an information processing device that determines map elements to be deleted based on the degree of change in the object placement around a sensor will be described below. Specifically, when the object placement around a sensor is changed, different map elements before and after the placement change are stored, which requires storage capacity. Therefore, in the case of a temporary placement change, the map elements after the placement change are deleted because they are unlikely to be used again.
なお、本実施形態においてセンサは2次元配列の輝度値データを出力するカメラである。カメラとしてはモノクロカメラ、カラーカメラ、ステレオカメラを用いることができる。当該カメラの内部パラメータは事前の校正により既知であるとする。 In this embodiment, the sensor is a camera that outputs a two-dimensional array of brightness value data. The camera may be a monochrome camera, a color camera, or a stereo camera. The internal parameters of the camera are assumed to be known through prior calibration.
図1は、第1実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成を示す図である。情報処理装置100は、CPU101、メモリ102、記憶装置103、入力装置104、出力装置105を備え、各々はバス106により相互に接続されている。
FIG. 1 is a diagram showing the hardware configuration of an information processing device according to the first embodiment. The
CPU101は、記憶装置103に記憶されている削除対象の地図要素の判定プログラム107を実行することにより、後述する各種機能を実行する。メモリ102は、CPU101が記憶装置103から読み出したプログラムやデータを一時的に記憶する。また、メモリ102は、CPU101が各種のプログラムを実行するための領域としても利用される。記憶装置103は、オペレーティングシステム(OS)や経路を走行するための地図要素や走行中で得た地図要素を記憶する。
The
入力装置104は、ユーザからの入力を受け付ける機能部である。具体的には、キーボード、マウスが用いられる。出力装置105は、入力装置104で入力された情報、及び、CPU101により実行されたプログラムの実行結果の出力をする。通信インターフェイス107は、ネットワークを介して情報通信を行うものであり、通信インターフェイスはイーサネットでもよく、USBやシリアル通信、無線通信等種類は問わない。
The
図2は、第1実施形態に係る情報処理装置100の機能ブロック図である。情報処理装置100は、取得部201、決定部202、移動/削除部203を備えている。
Figure 2 is a functional block diagram of the
取得部201は、環境条件情報として後述する移動体システム300の位置姿勢計測部301からカメラで撮影した画像、画像から検出した特徴点の三次元位置情報、撮影時間とカメラの位置姿勢情報が紐づけられている地図要素を取得し出力する。
The
決定部202は取得部201から入力した地図要素の中から削除または移動対象となる地図要素を決定し、出力する。
The
移動/削除部203は決定部202で入力された対象の地図要素を指定の場所へ移動もしくは削除する。
The move/delete
図3は第1実施形態に係る移動体システム300、および地図作成システム310の機能ブロック図である。移動体システム300、地図作成システム310の情報処理は、それぞれ情報処理装置100と同様のハードウェア構成によって実行される。移動体システム300は位置姿勢計測部301、移動体制御部302、移動体システム通信部303を備えている。また、地図作成システム310は地図生成部311、地図保持部312、環境計測部313、地図作成システム通信部314を備えている。移動体に移動体システム300、地図作成システム310、情報処理装置100を全て搭載することもできる。また、情報処理装置100は移動体外部のサーバー上にあり、情報処理装置100と移動体とがネットワークを介して通信することにより、移動体を制御することもできる。
Figure 3 is a functional block diagram of a
移動体は、例えば、AMR(autonomous mobile robot)やAGV(automatic guided vehicle)、自動運転車、お掃除ロボット、配送ロボット、ドローンなどである。移動体には撮像装置としてカメラを搭載している。 Examples of the mobile object include an AMR (autonomous mobile robot), an AGV (automatic guided vehicle), an autonomous vehicle, a cleaning robot, a delivery robot, and a drone. The mobile object is equipped with a camera as an imaging device.
位置姿勢計測部301は、移動体システム300の位置姿勢を周辺環境から計測し、その結果を地図要素として出力する。計測方法は不図示であるが移動体システム300が搭載しているカメラで撮像した画像を用い、カメラから物体までの距離や画像特徴点の位置情報を使って算出する。画像特徴点の特徴は輝度の勾配値から得られる特徴であれば、SIFT、SURF、FASTなど様々な種類の特徴を用いることができる。
The position and
移動体制御部302は、位置姿勢計測部301の結果や後述する移動体システム通信部303から受けた情報や指示によって移動体システム300の走行制御や、位置姿勢計測部301の結果を移動体システム通信部303に出力する。
The
移動体システム通信部303は、位置姿勢計測部301の結果を外部モジュールである地図作成システム310への出力や、地図作成システム310から情報を入力する。
The mobile
地図生成部311は、後述する地図作成システム通信部314から受け取った移動体システム300で計測した位置姿勢計測結果から三次元地図情報(以降、「地図」は「三次元地図」として説明する。)を生成する。三次元地図情報は、複数の地図要素から構成される。
The
地図保持部312は、地図生成部311で生成した地図や後述する環境計測部から受けた情報の保持や、保持している情報を地図作成システム通信部314に出力する。
The
環境計測部313は、センサを使ってその情報を出力する。具体的には地図要素を作成したときの画像やその時刻である。
The
地図作成システム通信部314は、移動体システム300の移動体システム通信部303や情報処理装置100の取得部201と接続され地図や地図要素に関する情報を入出力する。
The map creation
図4および図5は、第1実施形態に係る情報処理装置100の動作フローチャートである。以下、フローチャートは、CPUが制御プログラムを実行することにより実現されるものとする。情報処理装置の動作は、地図保持部312の記憶容量が所定の容量に達したときや、移動体が移動し始めてから所定時間が経過したときなどに開始される。
Figures 4 and 5 are operational flowcharts of the
ステップS401では、地図作成システム310から地図要素群を取得する。
In step S401, a group of map elements is obtained from the
ステップS402では、ステップS401で取得した地図要素から削除対象となる地図要素を決定する。 In step S402, the map elements to be deleted are determined from the map elements obtained in step S401.
ステップS403では、ステップS402で決定した地図要素を削除する。 In step S403, the map element determined in step S402 is deleted.
ここで、ステップS402の決定するステップについて詳細に説明する。 Here, we will explain in detail the determination step of step S402.
ステップS501では、ステップS401で取得した地図要素群の中から未選択の地図要素を選択する。 In step S501, an unselected map element is selected from the group of map elements obtained in step S401.
ステップS502では、ステップS401で取得した地図要素群のうち、S501で選択した地図要素以外の地図要素群を対象として、S501で選択した地図要素に紐づいているカメラ位置姿勢と近似するカメラ位置姿勢の地図要素群を抽出する。カメラの位置姿勢が類似する(差異が所定範囲内)地図要素群を抽出している。そして、さらに撮影時刻が最新の地図要素を抽出する。 In step S502, from among the map elements acquired in step S401, map elements other than the map element selected in S501 are targeted, and map elements with camera positions and orientations similar to the camera position and orientation associated with the map element selected in S501 are extracted. Map elements with similar camera positions and orientations (differences within a specified range) are extracted. Then, the map element with the most recent shooting time is extracted.
ステップS503では、ステップS501で選択した地図要素とステップS502で抽出した地図要素間で共通の視野で撮影された共通領域を、各地図要素に紐づけられた画像特徴点の特徴を用いて求める。 In step S503, a common area photographed in a common field of view between the map element selected in step S501 and the map element extracted in step S502 is determined using the characteristics of the image feature points associated with each map element.
ステップS504では、S501で選択した地図要素に紐づけられた画像のうちのS503で求めた共通領域と、S502で抽出した地図要素に紐づけられた画像のうちのS503で求めた共通領域との2つの画像領域を同一分割数の格子領域に分割する。 In step S504, the two image areas, the common area found in S503 of the image linked to the map element selected in S501, and the common area found in S503 of the image linked to the map element extracted in S502, are divided into grid areas with the same number of divisions.
ステップS505では、2つの画像領域の各格子領域内で輝度の平均値を算出し、輝度平均値の格子領域ごとの差分の絶対値が所定の閾値P以上となる格子領域の数または画像に対する割合を求める。 In step S505, the average brightness value is calculated within each grid area of the two image areas, and the number of grid areas or the percentage of the image where the absolute value of the difference between the average brightness values for each grid area is equal to or greater than a predetermined threshold value P is determined.
ステップS506では、ステップS505で求めた領域の数が所定の閾値R個以上存在するか判定し、存在する場合はステップS507に進み、存在しない場合は処理を終了する。ステップS505で求めた領域の数が所定の閾値R個以上存在しない場合、今後の位置姿勢精度を上げるために重要な画像であり、今後の使用可能性が高いため削除対象とはしない。 In step S506, it is determined whether the number of regions found in step S505 is equal to or greater than a predetermined threshold value R. If the number of regions found in step S505 is equal to or greater than the predetermined threshold value R, the process proceeds to step S507. If the number of regions found in step S505 is equal to or less than the predetermined threshold value R, the image is important for improving the position and orientation accuracy in the future, and is likely to be used in the future, so it is not subject to deletion.
ステップS507では、ステップS501で選択した地図要素を削除対象と判断する。 In step S507, the map element selected in step S501 is determined to be deleted.
ステップS508では、削除対象の決定処理を継続するかの判定をする。ステップS401で取得した地図要素群の中から未選択の地図要素が残っている場合はステップS501に戻って処理を継続する。継続しない場合はステップS403に進み削除処理を行う。 In step S508, it is determined whether to continue the process of determining which map elements to delete. If there are any unselected map elements remaining from the group of map elements acquired in step S401, the process returns to step S501 and continues. If not, the process proceeds to step S403 and deletes the map elements.
図6は環境条件情報と位置姿勢情報が紐づけられている地図要素を模式的に表した図である。601および602はそれぞれステップS501およびステップS502で選択/抽出した地図要素に紐づけられた画像の例である。最新の撮影画像602には画像601を撮影した時点から物体603が追加配置されている。領域604はステップS503で求めた共通領域である。一方、領域605は共通領域でないため比較できない領域である。この共通領域604の範囲で物体配置に変化がある場所を算出する。ステップS504による画像に対して606のように分割し、ステップS505による物体配置に変化がある場所を一部領域607のようにマークする。物体配置に変化がある一部領域607は、画像601、602の画像間で特徴が類似しない領域となっている。ここで画像領域の20%以上の格子領域に変化があった場合を削除対象とする条件の場合、一部領域607は28分の6=約21%の変化があり、撮影画像602は削除対象の地図要素として判断される。
Figure 6 is a schematic diagram of map elements to which environmental condition information and position and orientation information are linked. 601 and 602 are example images linked to map elements selected/extracted in steps S501 and S502, respectively.
以上説明したとおり、第1実施形態に係る情報処理装置100によれば、センサ周辺の物体配置の変動度合いに基づいて地図要素を削除することで記憶容量の削減ができる。
As described above, the
<変形例1-1>
第1実施形態では物体配置が変化した地図要素を削除対象としているが、地図要素の使用実績に基づいて削除対象の地図要素を判断してもよい。移動体が自律移動するときに事前に作成済みの地図要素やこれまで走行時に作成した地図要素を参照して、自身の位置や姿勢を推定する。そのため、推定で用いた地図要素の使用時刻や使用回数を記憶し、使用時刻が古い地図要素や、使用回数が少ない地図要素を削除対象と判断してよい。
<Modification 1-1>
In the first embodiment, map elements whose object location has changed are to be deleted, but map elements to be deleted may be determined based on the usage history of the map elements. When a moving body moves autonomously, it estimates its own position and orientation by referring to map elements that have been created in advance or map elements that have been created during previous travel. For this reason, the use time and number of times of use of the map elements used in the estimation may be stored, and map elements that have been used a long time ago or have been used infrequently may be determined to be to be deleted.
<変形例1-2>
地図要素に重要度に持たせ、重要度が高い地図要素に関しては、第1実施形態および変形例で示す削除対象の地図要素の判断から除外してもよい。この重要度はユーザによる指示や地図の使用実績から設定される。移動体が移動する環境を、本実施形態で説明する処理を実行する前に計測し、環境の三次元地図を事前に作成している場合、その三次元地図の地図要素の重要度を高く設定し、削除対象の地図要素の判断から除外することができる。
<Modification 1-2>
Map elements may be assigned a degree of importance, and map elements with a high degree of importance may be excluded from the determination of map elements to be deleted as shown in the first embodiment and the modified examples. This degree of importance is set based on a user's instruction or the history of map usage. If the environment in which a moving object moves is measured before executing the process described in this embodiment and a three-dimensional map of the environment is created in advance, the importance of the map elements of the three-dimensional map can be set high and excluded from the determination of map elements to be deleted.
<変形例1-4>
第1実施形態および変形例では、環境条件情報となる画像から得られる数値の差分から削除対象の地図要素を判断しているが、画像の内容から削除対象の地図要素を判断してよい。具体的には、画像内に存在している物体を機械学習や画像認識などで検出する。検出した物体が動く可能性があるのかないのかを判断する。画像内に動く物体がある場合で、画像に占める割合が少ない場合は、その物体領域を比較できない領域408として扱い、その他の部分で物体配置変化の有無があるかを判定する。また、動く物体が画像に占める割合が多い場合は、削除対象の地図要素として判断する。物体の大きさ以外に、さらに動きの範囲、速度、頻度を勘案して削除対象の地図要素を判断してもよい。例えば、速度が速く一瞬で過ぎ去っていく場面の場合は、次回撮影時には存在しないことがあるため削除対象と判断することができる。
<Modification 1-4>
In the first embodiment and the modified example, the map element to be deleted is determined from the difference in the numerical value obtained from the image that is the environmental condition information, but the map element to be deleted may be determined from the contents of the image. Specifically, an object present in the image is detected by machine learning, image recognition, or the like. It is determined whether or not the detected object is likely to move. If a moving object is present in the image and its proportion in the image is small, the object area is treated as an area 408 that cannot be compared, and it is determined whether or not there is a change in the object arrangement in other parts. Also, if the moving object occupies a large proportion of the image, it is determined as a map element to be deleted. In addition to the size of the object, the range, speed, and frequency of the movement may be taken into consideration to determine the map element to be deleted. For example, in the case of a scene where the object passes by quickly, it may not be present the next time it is photographed, so it can be determined as a deletion target.
<変形例1-5>
変形例1-4のように動く可能性がある物体を認識するのではなく、実際にある物体が動いたことを認識して削除対象と判断してもよい。また、移動量や移動した物体の数を閾値判定して、削除対象を選んでも良い。
<Modification 1-5>
Instead of recognizing objects that may move as in Modification 1-4, an object may be recognized as having actually moved and determined as a deletion target. Also, a threshold may be used to determine the amount of movement or the number of objects that have moved to select deletion targets.
(第2実施形態)
第1実施形態ではセンサ周辺の物体配置の変動度合いに基づいて削除対象の地図要素を判定する例を示した。その他にも、センサ周辺の明るさが変更されることによって、同じ配置でもセンサが得る情報が異なるため、明るさの変更前と変更後の異なる地図要素を保持することになり記憶容量が増大することがある。そこで、第2実施形態ではセンサ周辺の明るさの変化度合いに基づいて削除対象の地図要素を判定する例を説明する。具体的には時刻とともに緩やかに明るさの変更が発生し、使用する可能性の低い明るさの差が大きい地図要素を削除する。また、一時的な明るさ変動が発生した場合に、削除対象の地図要素に決定する。なお、本実施形態においてセンサは2次元配列の輝度値データを出力するカメラである。
Second Embodiment
In the first embodiment, an example of determining a map element to be deleted based on the degree of change in the object arrangement around the sensor has been described. In addition, when the brightness around the sensor is changed, the sensor obtains different information even with the same arrangement, so that different map elements before and after the brightness change are stored, which may increase the storage capacity. Therefore, in the second embodiment, an example of determining a map element to be deleted based on the degree of change in brightness around the sensor will be described. Specifically, the brightness changes gradually over time, and map elements with a large difference in brightness that are unlikely to be used are deleted. In addition, when a temporary brightness change occurs, the map element is determined to be deleted. In this embodiment, the sensor is a camera that outputs a two-dimensional array of brightness value data.
第2実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成は図1と同じであるために説明を省略する。 The hardware configuration of the information processing device according to the second embodiment is the same as that shown in FIG. 1, so a description thereof will be omitted.
第2実施形態に係る情報処理装置100の機能ブロック図は図2と同じであり、取得部201は、環境条件情報としての画像と、位置姿勢情報が紐づけられている地図要素を取得するのも同じである。また、第2実施形態に係る移動体システム300、および地図作成システム310も図3と同じであるが、環境計測部313で計測する情報として地図要素を作成したときの明るさの情報を入出力する。
The functional block diagram of the
図7は、第2実施形態に係る情報処理装置100のステップS402の動作フローチャートである。図4の処理は、第1実施形態と同じである。
Figure 7 is an operational flowchart of step S402 of the
ステップS701からステップS703までとステップS706からステップS707までは、図5のステップS501からステップS503までとステップS507からステップS508まで同じであるために説明を省略する。 Steps S701 to S703 and steps S706 to S707 are the same as steps S501 to S503 and steps S507 to S508 in FIG. 5, so the explanation will be omitted.
ステップS704では、ステップS703で求めた2つの画像領域について各画像の平均画素値を求める。 In step S704, the average pixel value of each image is calculated for the two image regions determined in step S703.
ステップS705では、2つの画像領域の各画像で輝度の平均値を算出し、輝度の差分の絶対値が所定の閾値P以上となるかを判定する。 In step S705, the average brightness value is calculated for each image of the two image regions, and it is determined whether the absolute value of the brightness difference is greater than or equal to a predetermined threshold value P.
以上説明したとおり、第2実施形態に係る情報処理装置100によれば、センサ周辺の明るさの変動度合いに基づいて地図要素を削除することで記憶容量の削減ができる。
As described above, the
<変形例2-1>
第1実施形態では明るさの変動が緩い条件での例を説明したが、一時的な明るさ変動下においては、時間方向で画像の平均輝度値の変動を求め、尖度の高い時点の地図要素を削除対象と判定してもよい。
<Modification 2-1>
In the first embodiment, an example was described where the brightness fluctuates slowly. However, in the case of temporary brightness fluctuations, the fluctuation in the average brightness value of the image in the time direction may be found, and map elements at points in time with high kurtosis may be determined to be targets for deletion.
<変形例2-2>
第1実施形態では画像から得られる明るさ情報を使った例を説明したが、カメラ以外のセンサから得られる明るさ情報を使って比較を行ってもよい。具体的には、センサに所定の相対位置姿勢関係を保って固定された照度計を備え、環境条件情報としてセンサ計測に同期して計測した照度を蓄積する。その照度と、比較対象の地図要素の時刻の照度とを比較して、照度差分の絶対値が所定の閾値以上であれば、その地図要素を削除対象と判定してよい。
<Modification 2-2>
In the first embodiment, an example was described in which brightness information obtained from an image was used, but the comparison may also be performed using brightness information obtained from a sensor other than a camera. Specifically, a luminance meter is provided that is fixed in the sensor while maintaining a predetermined relative position and orientation relationship, and illuminance measured in synchronization with the sensor measurement is stored as environmental condition information. The illuminance is compared with the illuminance at the time of the map element to be compared, and if the absolute value of the illuminance difference is equal to or greater than a predetermined threshold, the map element may be determined to be deleted.
<変形例2-3>
第1実施形態および変形例では画像もしくはセンサから得られる直接的な明るさ情報を使って判断する説明をしたが、それ以外の明るさの情報から判断してもよい。具体的にはインターネットなどで提供されている天気予報や天気結果情報を受信して利用する。この天気予報や結果情報を地図要素作成位置と紐づけて蓄積する。比較対象の地図要素が現在のものなら天気予報情報から、比較対象の地図要素が過去の地図要素の場合は天気結果情報から天気や雲量、日の出や日の入りの情報を使って、天気に変化に基づいて明るさの変化を判断してもよい。
<Modification 2-3>
In the first embodiment and the modified example, the determination is made using direct brightness information obtained from an image or a sensor, but the determination may be made from other brightness information. Specifically, weather forecasts and weather result information provided on the Internet or the like are received and used. This weather forecast and result information are linked to the map element creation position and stored. If the map element to be compared is a current one, the change in brightness may be determined based on the change in weather using weather forecast information, or if the map element to be compared is a past map element, the weather, cloud cover, sunrise, and sunset information from the weather result information.
(第3実施形態)
第1実施形態および第2実施形態では情報処理装置100が削除対象となる地図要素を判定してきたが、第3実施形態では第1実施形態および、第2実施形態で削除対象の地図要素を選択までを行い、その情報をユーザに提示して地図要素を削除する例を説明する。ここでは第1実施形態の方法を使っての説明をするが、第2実施形態の方法を用いても問題はない。
Third Embodiment
In the first and second embodiments, the
第3実施形態に係る情報処理装置のハードウェア構成は図1と同じであるために説明を省略する。 The hardware configuration of the information processing device according to the third embodiment is the same as that shown in FIG. 1, so a description thereof will be omitted.
図8は第3実施形態に係る情報処理装置100の機能ブロック図である。図2に加え、表示部204が追加される。表示部204は決定部202で選択された情報を表示し、ユーザからの指示を受け取る。
Figure 8 is a functional block diagram of an
図9は、第3実施形態にかかる情報処理装置100のフローチャートである。ステップS901からステップS907は、図5のS501からステップS507と同じであるために説明を省略する。
Figure 9 is a flowchart of the
ステップS908ではステップS907で判断された削除対象となる地図要素の情報を出力装置105に出力する。
In step S908, information about the map elements to be deleted determined in step S907 is output to the
ステップS909ではユーザからの入力を待つ。そしてユーザから削除指示を受けた場合は、次のステップS910に進み、対象となっている地図要素を削除する。 In step S909, the system waits for input from the user. If a deletion instruction is received from the user, the system proceeds to the next step S910, where the target map element is deleted.
ステップS911では、選択処理を継続するかの判定をする。選択処理を継続する場合はステップS901に戻って処理を繰り返す。継続しない場合は処理を終了する。 In step S911, it is determined whether to continue the selection process. If the selection process is to be continued, the process returns to step S901 and is repeated. If the selection process is not to be continued, the process ends.
図10は図9のフローチャートのステップS908での出力を示している。表示領域1001に削除する対象の地図要素の情報1002と、削除対象と比較して同じような場所で、同じような画角で撮影された走行時に多く使用されている地図要素の情報1003を併せて表示している。ユーザはこの情報から削除する地図要素を選択し、選択された地図要素をステップS910で削除する。
Figure 10 shows the output in step S908 of the flowchart in Figure 9.
以上で説明したとおり、第3実施形態に係る情報処理装置100によれば、削除対象となる地図要素をユーザが選択し、選択された地図要素を削除することで記憶容量の削減ができる。
As described above, the
(その他の実施形態)
以上の実施形態では選択された地図要素を削除する例の説明をしたが、削除に限らず地図要素を所定の場所に移動してもよい。具体的には、情報処理装置100にあるメモリ102にある地図要素を記憶装置103への移動や、情報処理装置100にある記憶装置103から外部システムの記憶装置への移動によって、地図保持部312が記憶する記憶容量の削減ができる。
Other Embodiments
In the above embodiment, an example of deleting a selected map element has been described, but the map element may be moved to a predetermined location instead of being deleted. Specifically, the storage capacity of the
(その他の実施形態)
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。また、そのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して提供してもよい。
Other Embodiments
The present invention can also be realized by executing the following process. That is, software (programs) that realize the functions of the above-described embodiments are supplied to a system or device via a network or various storage media, and the computer (or CPU, MPU, etc.) of the system or device reads and executes the programs. The programs may also be provided by recording them on a computer-readable recording medium.
Claims (9)
前記地図要素に含まれる前記撮像装置の位置姿勢が類似する2つの地図要素において、前記画像のうち共通の視野で撮影された共通領域において特徴が類似しない領域の大きさが閾値以上である場合に、一方の地図要素を前記保持手段から削除する削除対象に決定する決定手段と、を有することを特徴とする情報処理装置。 an acquisition means for acquiring three-dimensional map information from a storage means for storing three-dimensional map information composed of a plurality of map elements, the three-dimensional map information being defined as map elements including a position and orientation of an imaging device mounted on a moving body that is estimated by capturing an image of an environment with the imaging device, three-dimensional position information in the environment of feature points included in the image captured by capturing the image of the environment, and the image;
and a determination means for determining that one of the map elements is to be deleted from the storage means when, in two map elements in which the position and orientation of the imaging device contained in the map element are similar, the size of an area in the images in which the features are not similar in a common area captured in a common field of view is equal to or larger than a threshold value.
前記地図要素に含まれる前記撮像装置の位置姿勢が類似する2つの地図要素において、前記画像のうち共通の視野で撮影された共通領域において特徴が類似しない領域の大きさが閾値以上である場合に、一方の地図要素を削除対象に決定する決定工程と、を有することを特徴とする情報処理方法。 an acquisition step of acquiring three-dimensional map information composed of a plurality of map elements, the map elements being the position and orientation of an imaging device mounted on a moving body estimated by capturing an image of an environment with the imaging device, three-dimensional position information in the environment of feature points included in the image captured by capturing the image of the environment, and the image;
and a determining step of determining, for two map elements having similar positions and orientations of the imaging devices contained in the map elements, that one of the map elements is to be deleted when the size of an area having dissimilar features in a common area captured in a common field of view in the images is equal to or larger than a threshold .
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