JP2023007719A - 位置特定方法、位置特定システム及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ターゲットにおける任意の点の位置を検出することができる位置特定方法を提供する。
【解決手段】位置特定方法は、光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出するステップと、境界に線分または曲線を割り当てるステップと、線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定するステップと、を有する。
【選択図】図１

Description

本開示は、位置特定方法、位置特定システム及びプログラムに関する。

対象物との位置関係を高精度に検出し、位置関係の検出結果を利用して移動体やロボットの制御を行う技術が提供されている。対象物との位置関係を検出する技術として、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）が知られている。ＬｉＤＡＲとは、レーザ光を対象物へ走査しながら照射し、反射光の輝度に基づいて、対象物までの距離や方向などを計測する技術である。反射光は離散的な点群で構成され、各点までの計測値に基づいて、点群が示す２次元又は３次元の形状を得ることができる。ＬｉＤＡＲで取得する計測値には、反射光を検出するセンサ等の製作誤差や計測装置の設置誤差の影響により誤差が含まれる。このような誤差を補正するために校正が行われる。例えば、特許文献１には、光ビームを出射する光源と、光の受光位置に応じた信号を出力する受光器とを備え、対象物で反射された光ビームを受光した受光器の出力信号に基づいて、該対象物までの距離を計測する距離計測センサを校正する方法が開示されている。

特開平０９－７９８４４号公報

所定の目標位置を設定し、ＬｉＤＡＲによって計測されるセンサから目標位置までの距離および方向の計測値を、センサから目標位置までの正確な距離および方向と比較して両者の誤差を算出することができれば、算出した誤差の分だけＬｉＤＡＲによる計測値を補正等することにより、ＬｉＤＡＲによる計測精度を向上することができる。このような方法で校正を行う場合、ＬｉＤＡＲによる計測で得られる反射光の離散的な点群から目標位置を精度よく特定する必要がある。

本開示は、上記課題を解決することができる位置特定方法、位置特定システム及びプログラムを提供する。

本開示の位置特定方法は、光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出するステップと、前記境界に線分または曲線を割り当てるステップと、前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定するステップと、を有する。

本開示の位置特定システムは、光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出する手段と、前記境界に線分または曲線を割り当てる手段と、前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定する手段と、を有する。

本開示のプログラムは、コンピュータに、光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出するステップと、前記境界に線分または曲線を割り当てるステップと、前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定するステップと、を実行させる。

上述の位置特定方法、位置特定システム及びプログラムによれば、ＬｉＤＡＲによって計測した点群データに基づいて、所定の目標位置を特定することができる。

実施形態に係る校正支援システムの一例を示すブロック図である。 実施形態に係るターゲットの一例を示す図である。 実施形態に係る校正手順を説明する第１の図である。 実施形態に係る校正手順を説明する第２の図である。 実施形態に係る校正手順を説明する第３の図である。 実施形態に係る校正手順を説明する第４の図である。 実施形態に係るターゲットの他の例を示す第１の図である。 実施形態に係るターゲットの他の例を示す第２の図である。 実施形態に係るターゲットの他の例を示す第３の図である。 実施形態に係るターゲットの他の例を示す第４の図である。 実施形態に係る校正支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。 実施形態に係る校正支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。

以下、本開示に係る校正支援システムについて、図１～図１２を参照して説明する。
以下の説明では、同一または類似の機能を有する構成に同一の符号を付す。そして、それら構成の重複する説明は省略する場合がある。「ＸＸまたはＹＹ」とは、ＸＸとＹＹのうちいずれか一方の場合に限定されず、ＸＸとＹＹの両方の場合も含み得る。これは選択的要素が３つ以上の場合も同様である。「ＸＸ」および「ＹＹ」は、任意の要素（例えば任意の情報）である。

＜実施形態＞
（構成）
図１は、実施形態に係る校正支援システムの一例を示すブロック図である。
校正支援システム１は、校正支援装置１０と、光検知測距装置２０と、ターゲット３０と、を含む。光検知測距装置２０は、所定範囲を走査可能なレーザの光源と、反射光を検出するセンサなどを有する。光検知測距装置２０は、ターゲット３０へレーザ光を照射し、ターゲット３０までの距離や方向を測定するライダー（ＬｉＤＡＲ：Light Detection And Ranging）計測装置である。ターゲット３０は、光検知測距装置２０が光を照射する目標となる、例えば、校正用の板である。ターゲット３０の表面には、周囲とは異なる反射率を有する所定の形状をしたパターン領域３１が設けられている。パターン領域３１の形状は、直線、円、多角形などの図形やそれらを組み合わせた幾何学模様であり、線分や曲線が割り当て容易なものであれば、任意の形状とすることができる。光検知測距装置２０は、ターゲット３０までの距離および方向を計測し、計測データを生成する。計測データは、離散的な点それぞれについての位置情報と反射光の輝度情報とを含んでいる。位置情報とは、例えば、光検知測距装置２０（例えば、反射光を検出するセンサ）を原点とする３次元座標系における各点の座標情報である。校正支援装置１０と光検知測距装置２０とは、通信可能に接続されている。光検知測距装置２０は、生成した計測データを校正支援装置１０へ出力する。校正支援装置１０は、コンピュータで構成されており、光検知測距装置２０から計測データを取得すると、ＬｉＤＡＲによって得られる距離や方向の校正に必要な補正量（後述する「ずれ量」）を算出する。

校正支援装置１０は、データ取得部１１と、設定受付部１２と、制御部１３と、位置特定部１３１と、ずれ量算出部１３２と、出力部１４と、記憶部１５と、を備える。
データ取得部１１は、光検知測距装置２０から計測データを取得する。
設定受付部１２は、ユーザから入力された各種の設定情報を受け付ける。例えば、設定受付部１２は、パターン領域３１における目標位置Ｐの既知の正確な位置情報（光検知測距装置２０からの位置および方向）の設定を受け付ける。目標位置Ｐとは、例えば、パターン領域３１の重心、中心など、パターン領域３１の形状に基づいて幾何学的に特定しやすい位置であることが好ましい。目標位置Ｐは校正の基準点として用いられる。

制御部１３は、光検知測距装置２０の計測データを校正するための補正量を算出する処理を実行する。この処理は、目標位置Ｐを特定する処理と、目標位置Ｐの真の位置情報とＬｉＤＡＲ計測によって得られた位置情報とのずれ量を算出する処理と、で構成されている。制御部１３は、位置特定部１３１と、ずれ量算出部１３２と、を備える。
位置特定部１３１は、光検知測距装置２０による計測データに基づいて、パターン領域３１における目標位置Ｐを特定し、特定した目標位置Ｐの位置情報を算出する。
ずれ量算出部１３２は、設定受付部１２が受け付けた目標位置Ｐの正確な位置情報と位置特定部１３１が算出した目標位置Ｐの位置情報との差を算出する。この差は、目標位置Ｐの真の位置とＬｉＤＡＲによる計測結果とのずれ量であるから、ある任意の点に対するＬｉＤＡＲによる計測結果に対して、このずれ量の分だけを補正すれば、この点についての真の位置情報を得ることができる。

出力部１４は、位置特定部１３１が特定した目標位置Ｐの位置情報や、ずれ量算出部１３２が算出したずれ量などを表示装置や電子ファイル、他の装置などへ出力する。
記憶部１５は、種々の情報を記憶する。例えば、記憶部１５は、目標位置Ｐの正確な位置情報などを記憶する。

（目標位置Ｐの特定）
図２～図６を参照して、目標位置Ｐを特定する処理について説明する。図２にパターン領域３１の一例を示す。図２に例示するパターン領域３１は十字の形状である。また、ユーザは、目標位置Ｐを十字の中心に設定する。光検知測距装置２０がターゲット３０のパターン領域３１を含む範囲へレーザ光を照射すると、図示するような離散的な点群データが得られる。点群データを構成する一つ一つの点は、レーザ光が実際に当たった位置で反射された反射光である。パターン領域３１は、ターゲット３０のパターン領域３１以外の領域とは異なる反射率となっている。従って、点群データのうちパターン領域３１で反射した光と、それ以外の領域で反射した光とは異なる輝度（明るさ、濃淡）を有している。例えば、パターン領域３１が反射率の高い材料で形成されていれば、パターン領域３１からの反射光の輝度は、他の領域からの反射光の輝度よりも高くなる。この性質を利用すると、反射光の輝度に基づいて、パターン領域３１とそれ以外の領域とを区別し、パターン領域３１の形状を認識することができる。

まず、図３に示すように、パターン領域３１を光検知測距装置２０の計測範囲に設置し、計測範囲に対してレーザ光を走査しながら照射する。光検知測距装置２０は、反射光の点群データに基づいて、各点の位置情報を算出し、各点についての位置情報と反射光の輝度情報を含む計測データを校正支援装置１０へ出力する。データ取得部１１は、計測データを取得する。

制御部１３は、計測データに含まれる位置情報に基づいて、反射光に対応する各点を３次元空間上にマッピングし、輝度情報に基づいて、マッピングした各点を異なる態様で示した画像データ４０を作成する。図４に、作成された画像データ４０の一例を示す。図４では、反射光の輝度の異なる点を異なる色で示し、パターン領域３１の形状を疑似的に重畳して表示している（パターン領域３１の形状は、画像データ４０には表示されない。）。位置特定部１３１は、画像データ４０に基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出する。これにより、パターン領域３１の幾何学形状が抽出される。

位置特定部１３１は、抽出した境界に線分又は曲線を割り当てる。この様子を図５に示す。図５の線分５１～５４は、輝度の境界線に割り当てられた線分の一例である。線分を割り当てると、位置特定部１３１は、割り当てた線分の交点を算出する。この様子を図６に示す。図６の点６１～６４は、交点の一例である。位置特定部１３１は、点６１～６４を頂点とする四角形を抽出する。そして、位置特定部１３１は、抽出した四角形の重心（四角形の重心は十字形状の中心に等しい。）を計算して、画像データ４０上の目標位置Ｐの位置を特定する。重心などの幾何学的な特徴点を目標位置Ｐとして定めることで、輝度の境界を抽出して特定した図形（この例の場合は四角形）から容易に目標位置Ｐを特定することができる。ただし、目標位置Ｐは、重心などの幾何学的な特徴点に限定されず、四角形の内外における計算可能な任意の点を目標位置Ｐに設定することができる。

次に、位置特定部１３１は、画像データ４０上の反射光に対応する各点と特定した目標位置Ｐの位置関係と、光検知測距装置２０から取得した計測データに含まれる各点の位置情報から、光検知測距装置２０の座標系における目標位置Ｐの位置情報を算出する。これにより、実際の環境における目標位置Ｐの位置情報を算出することができる。

ずれ量算出部１３２は、設定受付部１２が受け付けた目標位置Ｐの正確な位置情報と位置特定部１３１が算出した実際の環境における目標位置Ｐの位置情報との差である「ずれ量」を算出する。ずれ量は、ＸＹＺの各座標軸方向の誤差として表現されてもよいし、ＸＹＺの各座標軸方向の誤差に加えて、ロー、ピッチ、ヨーの各座標軸回りの角度の誤差の６つのパラメータについての誤差として表現されてもよい。６自由度に対応するずれ量を算出することにより、光検知測距装置２０のターゲット３０への向きと、光検知測距装置２０の据え付け位置のずれを特定することができ、これらを補正することで、光検知測距装置２０による計測精度を向上することができる。

図７～図１０に、パターン領域３１の形状の他の例を示す。図７に、矩形のパターン領域３１における十字以外の範囲に反射率が異なる領域を配置した例を示す。この場合も、目標位置Ｐは十字の中心に設定されているとする。図７の例の場合も、図２～図６の例と同様にして、位置特定部１３１は、輝度が異なる点群の境界を抽出し、境界に線分５１ａ～５４ａを割り当て、割り当てた線分５１ａ～５４ａの交点６１ａ～６４ａを抽出し、これらの交点６１ａ～６４ａを頂点とする四角形内の重心を目標位置Ｐとして特定する。

図８に、パターン領域３１として反射率が異なる円形の領域を設けた例を示す。目標位置Ｐは円形の中心に設定されている。図８の例の場合、位置特定部１３１は、輝度が異なる点群の境界を抽出し、境界に曲線５１ｂを割り当て、割り当てた曲線５１ｂによって形成されるエリア内の中心を目標位置Ｐとして特定する。

図９に、上下方向が反対の２つの三角形を、各三角形の一つの頂点が重なるように配置して、２つの三角形の領域の反射率をそれ以外の領域とは異なるようにしてパターン領域３１を配置した例を示す。目標位置Ｐは２つの三角形の頂点が重なる点に設定されている。図９の例の場合、位置特定部１３１は、輝度が異なる点群の境界を抽出し、境界に線分５１ｃ～５４ｃを割り当て、割り当てた線分５１ｃ～５４ｃの交点を抽出し、その交点を目標位置Ｐとして特定する。

図９の例において、目標位置Ｐをそれぞれの三角形の重心に設定し、位置特定部１３１が２つの目標位置を特定し、ずれ量算出部１３２が２つの目標位置の各々についてずれ量を算出するようにしてもよい。複数の目標位置に対してずれ量を算出することにより、より精緻に校正できるようになる可能性がある。また、図７～図８の例では、ある図形の内部に目標位置Ｐを設定したが、位置を特定することができれば、図形の外側に目標位置Ｐを設定してもよい。目標位置Ｐをパターン領域３１の外側に設定する例を図１０に示す。例えば、図１０のパターン領域３１について、境界に割り当てた直線５３ｄと、直線５４ｄと、直線５２ｄまたは直線５４ｄを延長した線と、で形成される三角形の重心を目標位置Ｐとして設定する。この例の場合、位置特定部１３１は、割り当てた線分と延長した線分を用いてできる図形の幾何学的な特徴に基づいて目標位置Ｐを特定することができる。また、パターン領域３１は立体的に構成されていてもよい。

（動作）
次に図１１を参照して、校正支援装置１０の動作について説明する。
図１１は、実施形態に係る校正支援装置の動作の一例を示すフローチャートである。
パターン領域３１が設けられたターゲット３０を光検知測距装置２０の測定範囲に設置する。ユーザは、ターゲット３０を設置した状態における光検知測距装置２０から目標位置Ｐまでの真の位置情報（距離や方向）を校正支援装置１０へ入力する。設定受付部１２は、真の位置情報を取得し（ステップＳ１）、記憶部１５に記録する。次にユーザが、光検知測距装置２０を操作して、パターン領域３１を含む範囲について位置情報の計測を行う（ステップＳ２）。光検知測距装置２０は、計測データを生成し、校正支援装置１０へ出力する。計測データには、点群を構成する各点の位置情報と輝度情報とが含まれている。校正支援装置１０では、データ取得部１１が計測データを取得し（ステップＳ３）、記憶部１５に記録する。次に、制御部１３が、計測データを記憶部１５から読み出して、計測データに含まれる各点の位置情報に基づいて反射光の点群に対応する点を３次元空間にマッピングした画像データ４０を作成する（ステップＳ４）。制御部１３は、計測データに含まれる各点の輝度情報に基づいて、マッピングした点に輝度に応じた色を設定するなどして、パターン領域３１からの反射光とそれ以外の領域からの反射光を異なる態様で表示した画像データ４０を作成する（図４）。例えば、画像データ４０は、各画素に対して奥行きの情報と輝度情報を含める距離画像であってもよい。

次に、位置特定部１３１が画像データ４０に表示された反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出する（ステップＳ５）。位置特定部１３１は、画像データ４０の各点に付された色に基づいて、パターン領域３１からの反射光に対応する点と、それ以外の領域からの反射光に対応する点とを識別し、両者の境界を抽出する。

次に、位置特定部１３１は、抽出した境界に線分等を割り当てる（ステップＳ６）。例えば、抽出された境界が直線であれば、位置特定部１３１は、抽出した境界に沿って、線分を割り当てる（例えば、図５の線分５１～５４）。例えば抽出された境界が曲線であれば、位置特定部１３１は、抽出した境界に沿って線分を割り当てる（例えば、図８の曲線５１ｂ）。

次に、位置特定部１３１は、割り当てた線分や曲線に基づいて目標位置Ｐを特定する（ステップＳ７）。例えば、位置特定部１３１は、割り当てた線分等によって形成されるエリア内の位置を目標位置Ｐとして特定してもよい（図８）。例えば、位置特定部１３１は、割り当てた線分等の交点を抽出し、複数の交点を頂点とするエリア内の位置を目標位置Ｐとして特定してもよい（図６、図７、図１０）。例えば、位置特定部１３１は、割り当てた線分等の交点を抽出し、その交点を目標位置Ｐとして特定してもよい（図９）。例えば、位置特定部１３１は、割り当てた線分等を延長し、延長した線分等によって形成されるエリア内の位置を目標位置Ｐとして特定してもよい（図１０）。

画像データ４０上で目標位置Ｐを特定すると、位置特定部１３１は、実際の環境における目標位置Ｐの位置情報を算出する（ステップＳ８）。例えば、位置特定部１３１は、画像データ４０における目標位置Ｐとその周囲に存在する１つ又は複数の点Ｐ´との位置関係を算出し、算出した位置関係を、光検知測距装置２０が計測した計測データに含まれる点Ｐ´に対応する反射光が示す位置情報に適用して、光検知測距装置２０から見たときの目標位置Ｐの位置情報を算出する。

次に、ずれ量算出部１３２は、ステップＳ７算出された目標位置Ｐの位置情報とステップＳ１で設定された目標位置Ｐの真の位置情報との差を計算して、ずれ量を算出する（ステップＳ９）。出力部１４は、ずれ量算出部１３２によって算出されたずれ量の情報を表示装置などに出力する。

例えば、光検知測距装置２０は、マニピュレータを備えたロボット（図示せず）に据え付けられている。ロボットの制御装置は、マニピュレータが稼働する範囲の障害物や作業対象物の位置情報を光検知測距装置２０によって計測し、障害物を回避して作業対象物へマニピュレータを移動させて作業を行う。このような場合に、ステップＳ８で出力されたずれ量を用いると、光検知測距装置２０をロボットへの据え付けるときに発生した傾きや据え付け位置のずれを修正することができる。据え付けをやり直した後に再度、ステップＳ１～Ｓ８を実施して、ずれ量が補正されたかどうかを確認し、ずれ量が許容範囲内となるまで据え付け位置の修正を繰り返してもよい。また、据え付け位置の修正では、修正しきれないずれ量については、光検知測距装置２０の光学系の製造誤差の可能性がある。例えば、ユーザは、ステップＳ８で出力されたずれ量を補正するソフトウェアをロボットの制御装置に組み込んで、このソフトウェアによって光検知測距装置２０の計測結果を補正し、補正後の位置情報に基づいて、マニピュレータの動作を制御するように構成することができる。例えば、原子力プラントで、マニピュレータを備えるロボットを遠隔操縦して作業するような場合に、本実施形態の校正支援システム１を用いて校正を行った光検知測距装置２０をロボットに搭載することにより、正確に３次元的な周囲環境の把握が可能となり、操縦性や干渉防止（安全）性能が向上する。

（効果）
以上説明したように、本実施形態によれば、ＬｉＤＡＲの計測結果を用いてターゲット３０内の任意の目標位置Ｐを特定することができる。目標位置Ｐを特定することができれば、特定した目標位置ＰのＬｉＤＡＲ計測に基づく位置情報と目標位置Ｐの真の位置情報とを比較することにより、ＬｉＤＡＲによって得られる計測位置のずれ量を把握することができる。ずれ量を把握することにより、光検知測距装置２０の据え付けを修正してずれ量を低減し、計測精度を向上することができる。あるいは、ずれ量を把握することにより、ＬｉＤＡＲによる計測結果の補正方法が分かるので、計測結果を補正するソフトウェアを用いることで、ＬｉＤＡＲの計測精度を向上することができる。

図１２は、実施形態に係る校正支援装置のハードウェア構成の一例を示す図である。コンピュータ９００は、ＣＰＵ９０１、主記憶装置９０２、補助記憶装置９０３、入出力インタフェース９０４、通信インタフェース９０５を備える。上述の校正支援装置１０は、コンピュータ９００に実装される。そして、上述した各機能（データ取得部１１、設定受付部１２、制御部１３、位置特定部１３１、ずれ量算出部１３２）は、プログラムの形式で補助記憶装置９０３に記憶されている。ＣＰＵ９０１は、プログラムを補助記憶装置９０３から読み出して主記憶装置９０２に展開し、当該プログラムに従って上記処理を実行する。ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、記憶領域を主記憶装置９０２に確保する。ＣＰＵ９０１は、プログラムに従って、処理中のデータを記憶する記憶領域を補助記憶装置９０３に確保する。

校正支援装置１０の全部または一部の機能を実現するため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、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各機能部による処理を行ってもよい。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ＷＷＷシステムを利用している場合であれば、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ＣＤ、ＤＶＤ、ＵＳＢ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。また、このプログラムが通信回線によってコンピュータ９００に配信される場合、配信を受けたコンピュータ９００が当該プログラムを主記憶装置９０２に展開し、上記処理を実行しても良い。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

以上のとおり、本開示に係るいくつかの実施形態を説明したが、これら全ての実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することを意図していない。これらの実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これらの実施形態及びその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

＜付記＞
各実施形態に記載の位置特定方法、位置特定システム及びプログラムは、例えば以下のように把握される。

（１）第１の態様に係る位置特定方法は、光検知測距装置２０の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出するステップ（Ｓ４）と、前記境界に線分または曲線を割り当てるステップと（Ｓ５）、前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定するステップと（Ｓ６）、を有する。
これにより、光検知測距装置２０の構成に必要な補正量（ずれ量）を算出するための基準となる位置を特定することができる。

（２）第２の態様に係る位置特定方法は、（１）の位置特定方法であって、前記目標位置を特定するステップでは、割り当てた前記線分または前記曲線によって形成されるエリア内の所定の位置を前記目標位置として特定する。
線分または曲線を割り当てて、線分などで形成されるエリア（図形、幾何学模様）を抽出することで、そのエリアの形状や外縁に基づいて、エリア内に設定された目標位置Ｐを特定することができる。

（３）第３の態様に係る位置特定方法は、（１）の位置特定方法であって、前記目標位置を特定するステップでは、割り当てた前記線分または前記曲線の交点を抽出し、複数の前記交点を頂点とするエリア内の所定の位置を前記目標位置として特定する。
線分または曲線の交点を抽出し、その交点を頂点とするエリア（図形、幾何学模様）を抽出することで、抽出したエリアの形状や外縁に基づいて、エリア内に設定された目標位置Ｐを特定することができる。

（４）第４の態様に係る位置特定方法は、（２）または（３）の位置特定方法であって、前記目標位置は、前記エリアの重心又は中心である。
エリアの重心又は中心に目標位置Ｐを設定することで、例えば、計測誤差などの影響で、抽出されるべき正方形が歪んで平行四辺形や台形として抽出されたとしても、（重心や中心であれば、それら歪みや誤差などにあまり影響されずに）目標位置Ｐの近似値を特定することができる。エリアの重心又は中心に目標位置Ｐを設定することで、幾何学的な計算により、目標位置Ｐを特定することができる。

（５）第５の態様に係る位置特定方法は、（１）の位置特定方法であって、前記目標位置を特定するステップでは、割り当てた前記線分または前記曲線の交点を抽出し、前記交点を前記目標位置として特定する。
これにより、図形の頂点などを目標位置Ｐとして設定した場合に、目標位置Ｐを特定することができる。

（６）第６の態様に係る位置特定方法は、（１）～（５）の位置特定方法であって、特定した前記目標位置と、前記目標位置が本来検出されるべき位置とのずれ量を算出するステップ、をさらに有する。
ずれ量を算出することにより、光検知測距装置２０を校正することができる。

（７）第７の態様に係る位置特定方法は、（１）～（６）の位置特定方法であって、前記対象物（ターゲット３０）には、周囲とは異なる反射率を有する既知の形状の領域（パターン領域３１）が設けられ、前記対象物は前記光源との位置関係が既知の位置に設置される。
反射率を有する既知の形状の領域を設けることにより、輝度が異なる点群の境界を抽出することが可能になり、光源との位置関係が既知の位置に設置することにより、ずれ量の算出が可能になる。

（８）第８の態様に係る位置特定システム（校正支援システム１）は、光検知測距装置２０の光源から対象物（ターゲット３０）へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出する手段（位置特定部１３１）と、前記境界に線分または曲線を割り当てる手段（位置特定部１３１）と、前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定する手段（位置特定部１３１）と、を備える。

（９）第９の態様に係る位置特定システム（校正支援システム１）は、（９）の位置特定システムであって、周囲とは異なる反射率を有する領域（パターン領域３１）が設けられた対象物（ターゲット３０）と、前記対象物へ光を照射して前記対象物までの距離を計測する光検知測距装置２０と、をさらに備える。

（１０）第１０の態様に係るプログラムは、コンピュータに、光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出するステップと、前記境界に線分または曲線を割り当てるステップと、前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定するステップと、を実行させる。

１・・・校正支援システム
１０・・・校正支援装置
１１・・・データ取得部
１２・・・設定受付部
１３・・・制御部
１３１・・・位置特定部
１３２・・・ずれ量算出部
１４・・・出力部
１５・・・記憶部
２０・・・光検知測距装置
３０・・・ターゲット
３１・・・パターン領域
９００・・・コンピュータ
９０１・・・ＣＰＵ
９０２・・・主記憶装置
９０３・・・補助記憶装置
９０４・・・入出力インタフェース
９０５・・・通信インタフェース

Claims (10)

1. 光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出するステップと、
   前記境界に線分または曲線を割り当てるステップと、
   前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定するステップと、
   を有する位置特定方法。
2. 前記目標位置を特定するステップでは、
   割り当てた前記線分または前記曲線によって形成されるエリア内の所定の位置を前記目標位置として特定する、
   請求項１に記載の位置特定方法。
3. 前記目標位置を特定するステップでは、
   割り当てた前記線分または前記曲線の交点を抽出し、複数の前記交点を頂点とするエリア内の所定の位置を前記目標位置として特定する、
   請求項１に記載の位置特定方法。
4. 前記目標位置は、前記エリアの重心又は中心である、
   請求項２または請求項３に記載の位置特定方法。
5. 前記目標位置を特定するステップでは、
   割り当てた前記線分または前記曲線の交点を抽出し、前記交点を前記目標位置として特定する、
   請求項１に記載の位置特定方法。
6. 特定した前記目標位置と、前記目標位置が本来検出されるべき位置とのずれ量を算出するステップ、
   をさらに有する請求項１から請求項５の何れか１項に記載の位置特定方法。
7. 前記対象物には、周囲とは異なる反射率を有する既知の形状の領域が設けられ、前記対象物は前記光源との位置関係が既知の位置に設置される、
   請求項１から請求項６の何れか１項に記載の位置特定方法。
8. 光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出する手段と、
   前記境界に線分または曲線を割り当てる手段と、
   前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定する手段と、
   を備える位置特定システム。
9. 周囲とは異なる反射率を有する領域が設けられた対象物と、
   前記対象物へ光を照射して前記対象物までの距離を計測する光検知測距装置と、
   をさらに備える請求項８に記載の位置特定システム。
10. コンピュータに、
    光検知測距装置の光源から対象物へ光を照射したときの反射光の輝度パターンに基づいて、輝度が異なる点群の境界を抽出するステップと、
    前記境界に線分または曲線を割り当てるステップと、
    前記線分または前記曲線に基づいて目標位置を特定するステップと、
    を実行させるプログラム。

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