[发明专利]三维形状数据的位置对准方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及一种用于从多个计测位置来计测静止的三维形状并综合其距离数据来进行位置对准的三维形状数据的位置对准(positionmatching；aligning)方法和装置。

背景技术

在本发明中将对从多视点计测静态三维形状的多个距离图像的几何学位置关系进行推定的过程称为“位置对准”。

三维形状的计测技术已普及，三维形状数据用于各种各样的应用领域，例如机械零件/工件等的形状计测、移动机器人中的自身位置的辨认、地形/结构物的计测等。

在进行某个物体的三维计测来复原三维形状的情况下，从一个视点(计测位置)的计测能够获得面对该视点的表面信息，但不能计测物体的背面。因此，为了复原三维形状，需要将来自多个视点的计测及其计测结果精度良好地进行位置对准。

为了对从多个视点取得的数据进行位置对准，视点和计测对象的位置关系必须是明显的。作为取得该视点和计测对象的位置关系的方法，存在将物体配置在台子上并使其旋转的方法，或者使具有连杆机构(link mechanism)的臂状物等带有视点的方法，但均对位置关系的精度有极限。此外，假设即使能够得到精度，也会发生对计测物体的大小的限制。

因此作为不受位置关系的精度的影响，并且对计测物体的大小也没有限制的办法，有多种多样的一边比较先得到的计测数据和之后得到的计测数据一边进行位置对准的办法被提出。

其中，在对应点是已知的情况下，作为通过旋转和平移(translate)的平方误差的最小化问题，能够容易地求得。但是，一般对应点并不是已知的。

作为对应点不是已知的情况下的位置对准办法，根据不变特征量的匹配(matching)、直接法以及ICP算法已经被提出(例如，非专利文献1、2)。

“根据不变特征量的匹配”是对形状利用不变的局部特征点(微分特征等)来进行两个数据的匹配。

“直接法”是关于三维图像求出二维图像的光流(optical flow)。

“ICP(Iterative Closest Points：迭代最近点)算法”是求出相对于先前的计测数据的其后的计测数据的最邻近的点，一边进行旋转/平移一边以其距离的总和为最小的状态变成一致状态的方式来求解。

此外，作为与本发明有关的技术，公开有非专利文献3。

非专利文献1：增田健等、“来自多个距离图像的形状模型生成技术”

非专利文献2：Paul J.Besl，“A Method for Registration of 3-D Shapes”，IEEE Transactions of Pattern Analysis and Mechanical Intelligence，Vol.14，No.2，February 1992

非专利文献3：关本清英等、“三维激光雷达的开发”，石川岛播磨技报Vol.43 No.4(2003-7)

发明内容

发明要解决的问题

在使用三维激光雷达那样的距离传感器的情况下，被计测的三维形状上的被计测点成为在横向以及垂直方向上离散的点群。该点群的间隔，在距计测点的距离例如是50m的情况下，被计测点的间隔例如达到在横向是大约315mm，在垂直方向是大约525mm。

此外，在从多个计测位置来计测静止的三维形状的情况下，在三维激光雷达那样的距离传感器，每个计测位置，通常被计测点的位置不同。

进而，这样的距离传感器一般在测定距离上具有大约20cm前后的误差。

因此，在使用三维激光雷达那样的距离传感器的情况下，有以下的限制条件A～C。

条件A：计测数据中点数少(例如，1帧＝166×50点)

条件B：计测数据中包含误差(例如，在测定距离中是大约20cm前后)

条件C：计测数据未必测量相同的计测点。

即，得到的距离数据是在横向以及垂直方向上离散的点群，由于每一计测的位置不同，所以没有对应点，在测定距离中包含比较大的误差。

在以上述的“根据不变特征量的匹配”或“直接法”来处理这样的距离数据的情况下，由于是离散的点群，计测点少，没有对应点，计测误差大，所以正确的位置对准几乎不可能。

此外，在使用ICP算法的情况下，点群的位置对准在原理上是可能的，但有以下问题。

(1)误差的累积

ICP算法是两个距离数据的重合办法，反复先前的数据和其后的数据的比较，即使积分其差分，由于几乎没有对应点，所以误差累积。

(2)计算量多