特開 2023-71584 測位システム及び方法

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023071584

(43)【公開日】2023-05-23

(54)【発明の名称】測位システム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G01C 21/20 20060101AFI20230516BHJP

【ＦＩ】

G01C21/20

【審査請求】有

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022107983

(22)【出願日】2022-07-04

(31)【優先権主張番号】110142077

(32)【優先日】2021-11-11

(33)【優先権主張国・地域又は機関】TW

(71)【出願人】

【識別番号】596039187

【氏名又は名称】台達電子工業股▲ふん▼有限公司

【氏名又は名称原語表記】ＤＥＬＴＡ ＥＬＥＣＴＲＯＮＩＣＳ，ＩＮＣ．

(74)【代理人】

【識別番号】100106002

【弁理士】

【氏名又は名称】正林 真之

(74)【代理人】

【識別番号】100120891

【弁理士】

【氏名又は名称】林 一好

(74)【代理人】

【識別番号】100165157

【弁理士】

【氏名又は名称】芝 哲央

(74)【代理人】

【識別番号】100126000

【弁理士】

【氏名又は名称】岩池 満

(72)【発明者】

【氏名】蔡 志偉

(72)【発明者】

【氏名】鄭 嘉仁

(72)【発明者】

【氏名】黄 盈期

【テーマコード（参考）】

2F129

【Ｆターム（参考）】

2F129AA03

2F129BB15

2F129BB33

2F129CC31

2F129CC33

2F129EE94

2F129FF02

2F129FF20

2F129FF73

2F129FF75

2F129GG17

(57)【要約】

【課題】測位システムを提供する。
【解決手段】
測位システムは、自律移動キャリア内に設けられ、監視フィールドのフィールド画像を取り込むための画像取り込み装置と、画像取り込み装置に通信可能に接続され、監視フィールド内の参照オブジェクトが含まれるフィールド画像の画面子領域に基づいて、自律移動キャリアの監視フィールドにおける自律移動キャリアの座標を決定するためのプロセッサと、を含む。また、測位方法も本明細書に開示されている。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

自律移動キャリア内に設けられ、監視フィールドのフィールド画像を取り込むための画像取り込み装置と、
前記画像取り込み装置に接続され、前記監視フィールド内の参照オブジェクトが含まれる前記フィールド画像の画面子領域に基づいて、前記監視フィールドにおける前記自律移動キャリアの座標を決定するプロセッサと、
を含む測位システム。

【請求項2】

前記参照オブジェクトは、固定式参照オブジェクト、移動式参照オブジェクト又はそれらの組み合わせを含むことに用いられる請求項１に記載の測位システム。

【請求項3】

移動参照位置情報及び前記参照オブジェクトに関する固定参照位置情報を保存されるメモリを更に含み、
前記プロセッサは、更に、前記メモリにアクセスして、前記参照オブジェクトが含まれる前記画面子領域、前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報に基づいて、前記座標を決定することに用いられる請求項１に記載の測位システム。

【請求項4】

前記プロセッサは、更に、前記監視フィールドに関する移動確率情報及び前記参照オブジェクトの位置に基づいて、前記自律移動の前記監視フィールドにおける時系列的な移動軌跡を決定することに用いられる請求項１に記載の測位システム。

【請求項5】

メモリは、前記固定式参照オブジェクトの前記監視フィールドにおける固定参照位置情報を保存するとともに、前記移動式参照オブジェクトの前記監視フィールドにおける移動参照位置情報を保存し、
前記プロセッサは、更に、前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報に基づいて、前記固定式参照オブジェクト、前記移動式参照オブジェクト又はそれらの組み合わせが含まれる前記画面子領域を認識して前記座標を決定し、
前記固定参照位置情報は、前記画像取り込み装置で前記固定式参照オブジェクトの画像が見える位置の情報であり、前記移動参照位置情報は、前記自律移動キャリア及び前記移動式参照オブジェクトで撮影可能エリアの情報である請求項２に記載の測位システム。

【請求項6】

複数の固定式オブジェクトに関する固定参照位置情報を取得する固定参照取得ステップと、
複数の移動式オブジェクトに関する移動参照位置情報を取得する移動参照取得ステップと、
前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報に基づいて、前記移動式オブジェクトの少なくとも１つを測位して時系列的な移動軌跡を決定する移動軌跡決定ステップと、
を含む測位方法。

【請求項7】

画像取り込み装置により監視フィールドに関するフィールド画像を取り込んで表示するステップと、
前記固定式オブジェクト及び前記移動式オブジェクトの少なくとも１つを有する画面子領域を認識して、認識結果を生成するステップと、
を更に含み、
前記移動軌跡決定ステップは、
前記認識結果、前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報に基づいて、前記移動式オブジェクトの少なくとも１つを測位する測位ステップを含む請求項６に記載の測位方法。

【請求項8】

前記固定参照位置情報は、前記画像取り込み装置で前記固定式オブジェクトの画像が見える位置の情報であり、前記移動参照位置情報は、前記移動式オブジェクトで撮影可能エリアの情報である請求項７に記載の測位方法。

【請求項9】

前記移動軌跡決定ステップは、
前記認識結果、及び前記監視フィールドにおける異なる位置間での移動に関する移動確率情報に基づいて、前記移動式オブジェクトの少なくとも１つの移動軌跡を決定する軌跡作成ステップを含む請求項７に記載の測位方法。

【請求項10】

前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報は、リモートサーバーが前記固定式オブジェクト及び前記移動式オブジェクトに通信可能に接続されることで決定され、前記測位方法は、
画像取り込み装置により取り込まれて表示されたフィールド画像における前記固定式オブジェクト及び前記移動式オブジェクトの少なくとも１つが位置する画面子領域を認識して、少なくとも１つの認識結果を生成するステップを更に含み、
前記移動式オブジェクトの前記少なくとも１つを測位するとともに前記少なくとも１つの移動軌跡決定ステップは、
前記リモートサーバーによって前記少なくとも１つの認識結果、前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報に演算処理を行い、前記移動式オブジェクトの前記少なくとも１つを測位するとともに前記少なくとも１つの移動軌跡決定ステップを含む請求項６に記載の測位方法。

【請求項11】

前記移動式オブジェクトのうちの１つの目標移動式オブジェクトによって監視フィールドに関するフィールド画像を取り込んで表示するステップと、
前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報に基づいて、前記移動式オブジェクトの少なくとも１つの前記フィールド画像における画面子領域を認識して、前記移動式オブジェクトの前記少なくとも１つを認識した認識回数情報を取得するステップと、
前記固定参照位置情報及び前記移動参照位置情報に基づいて、前記固定式オブジェクト及び前記移動式オブジェクトの少なくとも１つの前記フィールド画像における画面子領域を認識して、前記固定式オブジェクト及び前記移動式オブジェクトの前記少なくとも１つと前記目標移動式オブジェクトとの相対位置情報を取得するステップと、
を更に含み、
前記少なくとも１つの移動軌跡決定ステップは、
前記認識回数情報、前記相対位置情報、及び前記監視フィールドにおける異なる位置間での移動に関する移動確率情報に基づいて、前記少なくとも１つの移動軌跡決定ステップを含む請求項６に記載の測位方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、測位技術に関し、特に、画像処理の測位技術に関する。

【背景技術】

【0002】

現在の測位技術に対しては、複雑な測位装置を必要とすることが多い。しかしながら、測位範囲を大きくする必要がある場合、元の測位精度を維持できるように、測位コストを増加する必要がある。更に、現在の測位装置では、障害物の遮蔽又は遮断により、測位効果が良くない可能性もある。従って、如何にコストを削減しつつ、正確な測位を達成できるかは、当業者が早急に解決すべき問題となっている。

【発明の概要】

【0003】

本開示の一態様は、自律移動キャリア内に設けられ、監視フィールドのフィールド画像を取り込むための画像取り込み装置と、画像取り込み装置に接続され、監視フィールド内の参照オブジェクトが含まれるフィールド画像の画面子領域に基づいて、自律移動キャリアの監視フィールドにおける自律移動キャリア座標を決定して、するためのプロセッサと、を含む測位システムを開示する。

【0004】

本開示の別の態様は、複数の固定式オブジェクトに関する固定参照位置情報を取得する固定参照取得ステップと、複数の移動式オブジェクトに関する移動参照位置情報を取得する移動参照取得ステップと、固定参照位置情報及び移動参照位置情報に基づいて、複数の移動式オブジェクトの少なくとも１つを測位して時系列的な移動軌跡を決定する移動軌跡決定ステップと、を含む測位方法を開示する。

【図面の簡単な説明】

【0005】

【図1】本開示の測位システムのブロック図である。

【図2】本開示の測位方法のフローチャートである。

【図3】本開示のいくつかの実施例による監視フィールド内で分割された座標及び固定式参照オブジェクトの模式図である。

【図4】本開示のいくつかの実施例によるフィールド画像内で分割された複数の領域の模式図である。

【図5】本開示のいくつかの実施例による第１の検出時点での監視フィールドの模式図である。

【図6】本開示のいくつかの実施例による第１の検出時点でのフィールド画像の模式図である。

【図7】本開示のいくつかの実施例による第２の検出時点での監視フィールドの模式図である。

【図8】本開示のいくつかの実施例による第３の検出時点での監視フィールドの模式図である。

【図9】本開示のいくつかの実施例による第４の検出時点での監視フィールドの模式図である。

【図10】本開示のいくつかの実施例による第５の検出時点での監視フィールドの模式図である。

【図11】本開示のいくつかの実施例による第６の検出時点での監視フィールドの模式図である。

【発明を実施するための形態】

【0006】

現在、一般的な測位装置では、障害物の遮蔽又は遮断により、測位効果が良くない可能性があり、且つ測位範囲が大きくなる場合、元の測位精度を維持できるように、測位コストを増加する必要があり、これに鑑みて、上記問題を解決するために、本開示内容は、自律移動キャリアの画像取り込み装置により取り込まれたフィールド画像を分析することで、参照オブジェクトがフィールド画像のどの領域にあるかを認識して、更に自律移動キャリアの監視フィールドにおける座標を決定して、監視フィールドにおける自律移動キャリアを測位する測位技術を提案する。上記した本開示内容の技術について、下記実施例を例として具体的に説明する。

【0007】

本開示の測位システム１００のブロック図である図１を参照されたい。一実施例において、測位システム１００は、画像取り込み装置１１０（１）と、プロセッサ１２０と、を含む。画像取り込み装置１１０（１）は、監視フィールドにおける自律移動キャリアＳＮ（１）内に設けられ、監視フィールドのフィールド画像を取り込むことに用いられる。プロセッサ１２０は、画像取り込み装置１１０（１）に接続される。

【0008】

いくつかの実施例において、画像取り込み装置１１０（１）は、画像を取り込むためのカムコーダ又は連続撮影可能なカメラであってよく、取り込まれた画像を表示することができる。いくつかの実施例において、自律移動キャリアＳＮ（１）は、監視フィールドで移動可能である。

【0009】

いくつかの実施例において、監視フィールドは、工場の機械室、工場の生産地域、街路又は屋内等の様々なフィールドであってよい。いくつかの実施例において、自律移動キャリアＳＮ（１）は、車両、機械キャリア、自律移動ロボット又は移動型プラットホーム等の監視フィールドで移動可能なキャリアであってよい。

【0010】

いくつかの実施例において、プロセッサ１２０は、中央処理装置、又は他のプログラム可能な一般用途又は特殊用途向けのマイクロコントローラユニット、マイクロプロセッサ、デジタルシグナルプロセッサ、プログラマブル制御器、特定用途向け集積回路又は他の類似する素子、又は上記素子の組み合わせであってよい。

【0011】

いくつかの実施例において、接続方法としては、任意の通信プロトコルに基づいて有線又は無線の形態で行われてよい。

【0012】

いくつかの実施例において、測位システム１００は、リモートサーバーＳＶＲを更に含んでよく、リモートサーバーＳＶＲは、プロセッサ１２０を含んでよい。いくつかの実施例において、測位システム１００は、メモリ１３０を更に含んでよく、メモリ１３０は、リモートサーバーＳＶＲ内に設けられてもよく、フィールド画像を保存することができる。注意すべきなのは、上記プロセッサ１２０及びメモリ１３０の設置に関する実施形態は、例示的なものに過ぎず、プロセッサ１２０及びメモリ１３０は、更に自律移動キャリアＳＮ（１）又は任意の遠隔装置（例えば、クラウドサーバ）に設けられてもよいが、これに限定されないことである。

【0013】

いくつかの実施例において、測位システム１００は、監視フィールドで移動可能な自律移動キャリアＳＮ（２）～ＳＮ（Ｎ）を更に含んでよく、自律移動キャリアＳＮ（２）～ＳＮ（Ｎ）は、それぞれ画像取り込み装置１１０（２）～１１０（Ｎ）を含んでよく、且つ画像取り込み装置１１０（２）～１１０（Ｎ）は、それぞれ監視フィールドの参照画像を取り込むこともでき、Ｎは、任意の正の整数であってよく、特に限定されない。

【0014】

本開示の測位方法のフローチャートである図２を参照されたい。図２に示す実施例の方法は、図１の測位システム１００に適用されるが、これに限定されない。説明を容易且つ明らかにするために、以下、図１及び図２を合わせて参照し、測位システム１００における各素子間の動作関係で図２に示す測位方法の詳細なステップを説明する。

【0015】

一実施例において、測位方法は、ステップＳ２１０とステップＳ２２０を含む。まず、ステップＳ２１０において、監視フィールドのフィールド画像を取り込む。詳しくは、画像取り込み装置１１０（１）は、自律移動キャリアＳＮ（１）の前方の画像をフィールド画像として撮影する。

【0016】

また、ステップＳ２２０において、フィールド画像を分析して、少なくとも監視フィールド内の少なくとも１つの参照オブジェクトが含まれるフィールド画像におけるの画面子領域に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（１）の監視フィールドにおける自律移動キャリア座標を決定して、監視フィールドにおける当該自律移動キャリアＳＮ（１）を測位する。

【0017】

詳しくは、プロセッサ１２０は、画像取り込み装置１１０（１）からフィールド画像を受信するとともに、フィールド画像を分析して、少なくともフィールド画像における少なくとも１つの参照オブジェクトが存在する画面子領域に基づいて、自律移動キャリアの監視フィールドにおける座標を認識して、更に座標に基づいて自律移動キャリアＳＮ（１）のフィールド画像における位置を認識し、少なくとも１つの参照オブジェクトは、監視フィールドに位置する。

【0018】

いくつかの実施例において、フィールド画像は、複数の領域に分割可能であり、且つ、プロセッサ１２０は、これらの領域から少なくとも１つの参照オブジェクトが存在する画面子領域を認識することができ、少なくとも１つの参照オブジェクトは、少なくとも１つの固定式参照オブジェクト、少なくとも１つの移動式参照オブジェクト又はそれらの組み合わせを含んでよい。いくつかの実施例において、固定式参照オブジェクトは、監視フィールドに設けられる移動できない固定式オブジェクト（例えば、道路標識又は任意の測位参照物）であってよく、且つ、移動式参照オブジェクトは、監視フィールドで移動している移動式オブジェクト（即ち、自律移動キャリアＳＮ（２）～ＳＮ（Ｎ））であってよい。

【0019】

いくつかの実施例において、少なくとも１つの参照オブジェクトは、座標を決定するために、少なくとも１つの固定式参照オブジェクト、少なくとも１つの移動式参照オブジェクト又はそれらの組み合わせの、フィールド画像における画面子領域を含んでよい。換言すれば、プロセッサ１２０は、固定式参照オブジェクト、移動式参照オブジェクト又はそれらの組み合わせがそれぞれフィールド画像のどの領域に存在するかを認識して、対応する画面子領域とし、更に画面子領域に基づいて座標を決定することができる。

【0020】

いくつかの実施例において、メモリ１３０は、画像取り込み装置１１０（１）～１１０（Ｎ）によって取り込み可能な少なくとも１つの参照オブジェクトの画像に関する見える位置の情報を保存することができる。そして、プロセッサ１２０は、メモリ１３０にアクセスして、少なくとも１つの参照オブジェクトが含まれるフィールド画像の画面子領域及び見える位置の情報に基づいて、座標を決定することができる。いくつかの実施例において、見える位置の情報は、画像取り込み装置１１０（１）によって監視フィールドにおいて各固定式参照オブジェクトを撮影可能な位置を含んでよく、画面子領域は、移動式参照オブジェクトが含まれるフィールド画像の画面子領域であってよい。

【0021】

いくつかの実施例において、プロセッサ１２０は、少なくとも１つの参照オブジェクトの監視フィールドにおける位置に基づいて、少なくとも１つの参照オブジェクトの監視フィールドにおける位置を認識した認識情報を認識することができる。そして、プロセッサ１２０は、移動確率情報及び認識情報に基づいて、自律移動キャリアの監視フィールドにおける時系列的な移動軌跡を決定することができる。いくつかの実施例において、少なくとも１つの参照オブジェクトの監視フィールドにおける位置は、少なくとも１つの固定式参照オブジェクトの監視フィールドにおける位置を含んでよく、認識情報は、少なくとも１つの移動式参照オブジェクトの監視フィールドにおける少なくとも１つの時系列的な移動軌跡を含んでよく、移動確率情報は、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（Ｎ）が監視フィールドにおける各座標から近接する座標へ移行する確率を含んでよい。

【0022】

いくつかの実施例において、リモートサーバーＳＶＲのメモリ１３０は、少なくとも１つの固定式参照オブジェクトの監視フィールドにおける固定参照位置情報を保存するとともに、自律移動キャリアＳＮ（１）及び少なくとも１つの移動式参照オブジェクトの監視フィールドにおける移動参照位置情報を保存することができ、固定参照位置情報は、画像取り込み装置１１０（１）によって取り込み可能な少なくとも１つの固定式参照オブジェクトの画像の見える位置の情報に関するものであり、移動参照位置情報は、画像取り込み装置１１０（１）～１１０（Ｎ）の何れか一方が取り込み撮影可能エリアの情報である。

【0023】

そして、プロセッサ１２０は、座標を決定するために、固定参照位置情報及び移動参照位置情報に基づいて、少なくとも１つの固定式参照オブジェクト、少なくとも１つの移動式参照オブジェクト及びそれらの組み合わせの、フィールド画像の画面子領域を認識して、座標を決定することができる。換言すれば、プロセッサ１２０は、固定参照位置情報及び移動参照位置情報に基づいて、フィールド画像の複数の領域から少なくとも１つの固定式参照オブジェクト、少なくとも１つの移動式参照オブジェクト又はそれらの組み合わせが存在する画面子領域を認識することができる。

【0024】

いくつかの実施例において、プロセッサ１２０は、固定参照位置情報及び移動参照位置情報に基づいて、少なくとも１つの移動式参照オブジェクトの監視フィールドにおける位置を認識した認識情報を認識することができる。そして、プロセッサ１２０は、監視フィールドに関する移動確率情報及び認識情報に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（１）の監視フィールドにおける時系列的な移動軌跡を決定することができる。

【0025】

上記ステップにより、本開示の実施例に係る測位システム１００は、参照オブジェクトがフィールド画像のどの領域に存在するかを直接認識し、自律移動キャリアＳＮ（１）の監視フィールドにおける座標を決定することができる。それにより、監視フィールドにおいて自律移動キャリアＳＮ（１）を測位する精度を向上させることができる。

【0026】

更に、以下、本開示の実施例に係る測位システム１００の使用シーンを説明する。本開示の実施例の詳細な実施方法を明らかに説明しやすくするために、以下、監視フィールドに自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）が存在することを例とする。

【0027】

図１及び図３を合わせて参照し、図３は、本開示のいくつかの実施例による監視フィールド内で分割された座標及び固定式参照オブジェクトの模式図である。図３において、監視フィールドは、１４個の座標領域に分割され、これらの座標領域は、それぞれ異なる座標番号（例えば、図中の１～１４）に対応し、監視フィールドに隣接するがそれに属さない座標領域は、座標番号０に対応する。固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１～ＡＲＰ＿４は、それぞれ座標番号が４、１４、６及び１１の座標領域に設けられている。

【0028】

いくつかの実施例において、上記監視フィールドのこれらの座標番号の領域情報及び固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１～ＡＲＰ＿４の位置の固定式参照点情報（以下の表１を参照）は、メモリ１３０に保存されてよい。

【表1】

【0029】

本実施例において、この座標設定形態及びこの固定式参照オブジェクトの設置形態を使用するが、本開示内容は、これに限定されず、任意の座標設定形態及び固定式参照オブジェクトの設置形態も全て本開示内容の範囲にある。

【0030】

なお、予備検出周期において、プロセッサ１２０は、ＳＮ（１）～ＳＮ（２）の監視フィールドにおける全ての移動軌跡（いずれも右寄りを走行する）を保存するとともに、これらの移動軌跡に基づいて統計分析を行い、座標番号０～１４の間で移行する確率の移動確率情報を生成することができる。例えば、以下の表２の移動確率確率行列は、移動確率情報の例を示す。

【表2】

【0031】

表２から分かるように、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）は、座標番号１の位置から座標番号０の位置に移動する確率が０．９５である。

【0032】

いくつかの実施例において、プロセッサ１２０は、予め画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）の撮影角度及び深度に基づいて自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）の撮影範囲（例えば、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の走行方向の前方の九升）を設定するとともに、この撮影範囲に基づいて監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号を設定し、見える位置の情報に関する固定参照位置情報を生成することができる。別の実施例において、使用者は、予め自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）を監視フィールドにおける全ての座標番号の位置に設置して画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）によって撮影するとともに、各位置で撮影された画像に基づいて監視フィールドにおいて固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１～ＡＲＰ＿４を撮影可能な位置の座標番号を設定し、見える位置の情報に関する固定参照位置情報を生成することができる。固定参照位置情報は、以下の表３に示される。

【表3】

【0033】

表３から分かるように、監視フィールドにおいて固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１を撮影可能な位置は、座標番号５～８及び１４である。監視フィールドにおいて固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿２を撮影可能な位置は、座標番号２、６～７及び１１である。監視フィールドにおいて固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿３を撮影可能な位置は、座標番号２～４及び１１である。監視フィールドにおいて固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿４を撮影可能な位置は、座標番号３～４、８及び１４である。換言すれば、固定参照位置情報には、上記見える位置の情報が含まれ、見える位置の情報には、各固定式参照オブジェクトが画像の特定位置にある時に撮影された画像の各部分に対応する領域が記録されている。更に、見える位置の情報から自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）が位置する座標番号を認識することができる。

【0034】

図１及び図４を合わせて参照し、図４は、本開示のいくつかの実施例によるフィールド画像内で分割された複数の領域の模式図である。図４において、画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）が監視フィールドのフィールド画像を取り込む際に、画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）によって取り込まれたフィールド画像は、更にプロセッサ１２０によって領域ＴＬ、領域ＴＣ、領域ＴＲ、領域ＭＬ、領域ＭＣ、領域ＭＲ、領域ＢＬ、領域ＢＣ及び領域ＢＲに分割されてよい。プロセッサ１２０は、領域ＴＬ、領域ＴＣ、領域ＴＲ、領域ＭＬ、領域ＭＣ、領域ＭＲ、領域ＢＬ、領域ＢＣ及び領域ＢＲによって参照オブジェクトが含まれるフィールド画像の画面子領域を認識することができる。

【0035】

図１、図５及び図６を合わせて参照し、図５は、本開示のいくつかの実施例による第１の検出時点での監視フィールドの模式図であり、図６は、本開示のいくつかの実施例による第１の検出時点でのフィールド画像の模式図である。図５において、自律移動キャリアＳＮ（１）は、座標番号５に位置し、座標番号４の方向へ走行する。この場合、自律移動キャリアＳＮ（１）の画像取り込み装置１１０（１）は、監視フィールドを撮影してフィールド画像を生成することができる。

【0036】

図６において、自律移動キャリアＳＮ（１）の画像取り込み装置１１０（１）は、フィールド画像をプロセッサ１２０に伝送することができ、プロセッサ１２０は、任意の画像認識方法（例えば、深層学習アルゴリズム）でフィールド画像から路面ＲＤ及び領域ＢＣに固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１が存在すると認識することができる。そして、プロセッサ１２０は、上記固定式参照点情報、見える位置の情報及び領域ＢＣに基づいて路面ＲＤが座標番号２～４、７～９及び１１～１２に対応すると認識することができる。

【0037】

そして、プロセッサ１２０は、自律移動キャリアＳＮ（１）の座標が座標番号５であると認識し、路面ＲＤの領域ＢＣにおける部分は、座標番号４であり、路面ＲＤの領域ＢＬにおける部分は、座標番号９であり、路面ＲＤの領域ＭＣにおける部分は、座標番号３であり、路面ＲＤの領域ＭＬにおける部分は、座標番号８であり、路面ＲＤの領域ＭＲにおける部分は、座標番号１２であり、路面ＲＤの領域ＴＣにおける部分は、座標番号２であり、路面ＲＤの領域ＴＬにおける部分は、座標番号７であり、路面ＲＤの領域ＴＲにおける部分は、座標番号１１である。

【0038】

このように類推し、プロセッサ１２０は、各検出時点でいずれも同じ方法で自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のそれぞれにより撮影した領域の座標番号（以下の表４に示す）を認識して、各検出時点でそれぞれ撮影した領域の座標番号を移動参照位置情報とする（即ち、表４に類似する表を移動参照位置情報とする）とともに、移動参照位置情報及び上記した監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号に基づいてそれぞれの座標を認識することができる。

【表4】

【0039】

図１、図４及び図７を合わせて参照し、図７は、本開示のいくつかの実施例による第２の検出時点での監視フィールドの模式図である。図７において、自律移動キャリアＳＮ（１）は、座標番号４に位置し、座標番号３の方向へ走行する。自律移動キャリアＳＮ（２）は、座標番号６に位置し、座標番号７の方向へ走行する。この場合、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）は、監視フィールドを撮影してそれぞれのフィールド画像を生成することができる。

【0040】

上記と同じ方法に基づいて、プロセッサ１２０は、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のそれぞれのフィールド画像に基づいて固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿４、ＡＲＰ＿２がフィールド画像のどの領域にあるかを認識して、画像取り込み装置１１０（１）の撮影範囲が座標番号６～８、１～３及び１１～１２を含み、画像取り込み装置１１０（２）の撮影範囲が座標番号７～９、２～４及び１３～１４を含むと認識することができる（自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のこの時の撮影範囲は、表５に示され、表４及び表５の情報を含むように移動参照位置情報を設定する）。そして、プロセッサ１２０は、これらの撮影範囲及び上記した監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（１）が座標番号４に位置し、自律移動キャリアＳＮ（２）が座標番号６に位置すると認識することができる。

【表5】

【0041】

いくつかの実施例において、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）には、対応するナンバープレートが設けられてもよく（例えば、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のヘッド部及びテール部に設けられる）、ナンバープレートは、対応するナンバープレート番号を有し、これらのナンバープレート番号及びナンバープレート番号と自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の対応関係は、メモリ１３０に保存されてよい。それにより、プロセッサ１２０は、更に任意の画像認識方法でフィールド画像から自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のうちの一方が存在するか否かを判断することができる。自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のうちの一方が存在する場合、プロセッサ１２０は、更に画像認識方法でフィールド画像から自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のどちらが存在するかを認識することができる。

【0042】

この実施例において、プロセッサ１２０は、自律移動キャリアＳＮ（１）のフィールド画像に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（２）がフィールド画像において領域ＴＬに位置すると認識するとともに、自律移動キャリアＳＮ（２）のフィールド画像に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（１）がフィールド画像において領域ＴＬに位置すると認識することができる。そして、プロセッサ１２０は、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）に対する認識に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の間の相対位置を認識する。それにより、プロセッサ１２０は、上記した監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号、固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿４、ＡＲＰ＿２に対する認識及び自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の間の相対位置に対する認識に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（２）が座標番号６に位置し、自律移動キャリアＳＮ（１）が座標番号４に位置すると認識することもできる。

【0043】

これから分かるように、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のうちの一方が任意の固定式参照オブジェクトも取り込んでいなくても、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のうちの一方が他方の画像を取り込み、且つ他方が任意の固定式参照オブジェクトを取り込んでいれば、そのうちの一方がそれ自体の座標を知っている場合に、固定式参照オブジェクトに対応する見える位置の情報からであっても、他の測位システムからであっても、それによって自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のそれぞれの座標を認識することができる。これは、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のうちの一方が任意の固定式参照オブジェクトも取り込んでいない適用シーンであり、本実施例において、移動参照位置情報から自律移動キャリアＳＮ（２）が取り込まれた画像の特定位置にある時に自律移動キャリアＳＮ（１）との相対位置を認識できるため、座標を推測することができる。

【0044】

換言すれば、プロセッサ１２０は、これらのフィールド画像から任意の固定式参照オブジェクト、任意の自律移動キャリア（即ち、移動式参照オブジェクト）又はそれらの組み合わせを認識できれば、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）を測位することができる。

【0045】

図１及び図８を合わせて参照し、図８は、本開示のいくつかの実施例による第３の検出時点での監視フィールドの模式図である。図８において、自律移動キャリアＳＮ（１）は、座標番号３に位置し、座標番号２の方向へ走行する。自律移動キャリアＳＮ（２）は、座標番号７に位置し、座標番号８の方向へ走行する。この場合、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）は、監視フィールドを撮影してそれぞれのフィールド画像を生成することができる。

【0046】

上記と同じ方法に基づいて、プロセッサ１２０は、固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１～４に対する認識及び自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の間の相対位置に対する認識に基づいて、画像取り込み装置１１０（１）の撮影範囲が座標番号１～２、６～７及び１１を含み、画像取り込み装置１１０（２）の撮影範囲が座標番号３～５、８～１０及び１４を含むと認識する（自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のこの時の撮影範囲は、表６に示され、表４～表６の情報を含むように移動参照位置情報を設定する）。そして、プロセッサ１２０は、これらの撮影範囲及び上記した監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（２）が座標番号７に位置し、自律移動キャリアＳＮ（１）が座標番号３に位置すると認識する。

【表6】

【0047】

図１及び図９を合わせて参照し、図９は、本開示のいくつかの実施例による第４の検出時点での監視フィールドの模式図である。図９において、自律移動キャリアＳＮ（１）は、座標番号２に位置し、座標番号１の方向へ走行する。自律移動キャリアＳＮ（２）は、座標番号８に位置し、座標番号３の方向へ走行する。この場合、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）は、監視フィールドを撮影してそれぞれのフィールド画像を生成することができる。

【0048】

上記と同じ方法に基づいて、プロセッサ１２０は、固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿３、ＡＲＰ＿１に対する認識に基づいて、画像取り込み装置１１０（１）の撮影範囲が座標番号１及び６を含み、画像取り込み装置１１０（２）の撮影範囲が座標番号３～５、８～９及び１２を含むと認識する（自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のこの時の撮影範囲は、表７に示され、表４～表７の情報を含むように移動参照位置情報を設定する）。そして、プロセッサ１２０は、これらの撮影範囲及び上記した監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（２）が座標番号８又は３に位置し、自律移動キャリアＳＮ（１）が座標番号２に位置すると認識する。

【表7】

【0049】

図１及び図１０を合わせて参照し、図１０は、本開示のいくつかの実施例による第５の検出時点での監視フィールドの模式図である。図１０において、自律移動キャリアＳＮ（１）は、座標番号１に位置し、座標番号０の方向へ監視フィールドから離れる。自律移動キャリアＳＮ（２）は、座標番号８及び３に位置し、座標番号３の方向へ走行する。この場合、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の画像取り込み装置１１０（１）～１１０（２）は、監視フィールドを撮影してそれぞれのフィールド画像を生成することができる。

【0050】

上記と同じ方法に基づいて、プロセッサ１２０は、固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１、ＡＲＰ＿４に対する認識に基づいて、画像取り込み装置１１０（２）の撮影範囲が座標番号３～４及び１２を含むと認識する（自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のこの時の撮影範囲は、表８に示され、表４～表８の情報を含むように移動参照位置情報を設定する）。そして、プロセッサ１２０は、これらの撮影範囲及び上記した監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（２）が座標番号８又は３に位置すると認識する。しかしながら、プロセッサ１２０は、自律移動キャリアＳＮ（１）のフィールド画像から任意の固定式参照オブジェクト又は自律移動キャリアも認識することができない。従って、プロセッサ１２０は、現在、自律移動キャリアＳＮ（１）の座標及び撮影範囲を認識することができない。

【表8】

【0051】

図１及び図１１を合わせて参照し、図１１は、本開示のいくつかの実施例による第６の検出時点での監視フィールドの模式図である。図１１において、自律移動キャリアＳＮ（２）は、座標番号１２に位置し、座標番号０の方向へ監視フィールドから離れる。この場合、自律移動キャリアＳＮ（２）の画像取り込み装置１１０（２）は、監視フィールドを撮影してフィールド画像を生成することができる。

【0052】

上記と同じ方法に基づいて、プロセッサ１２０は、自律移動キャリアＳＮ（２）のフィールド画像から任意の固定式参照オブジェクト又は自律移動キャリアも認識することができない。従って、プロセッサ１２０は、現在、自律移動キャリアＳＮ（２）の座標及び撮影範囲を認識することができない（自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）のこの時の撮影範囲は、表９に示され、表４～表９の情報を含むように移動参照位置情報を設定する）。

【表9】

【0053】

換言すれば、上記検出時点での認識により、プロセッサ１２０は、上記検出時点での自律移動キャリアＳＮ（１）及び自律移動キャリアＳＮ（２）の撮影範囲を移動参照位置情報として、移動参照位置情報、上記した監視フィールドにおける各位置で取り込み可能な座標番号及び固定参照位置情報に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の各検出時点での座標を認識して、時系列的な移動軌跡を生成する（以下の表１０に示す）。

【表10】

【0054】

表１０から分かるように、自律移動キャリアＳＮ（１）は、第５の検出時点で測位されることができない。自律移動キャリアＳＮ（２）は、第６の検出時点で測位されることができず、且つ第５の検出時点で座標番号３又は８の位置にある可能性がある。

【0055】

いくつかの実施例において、プロセッサ１２０は、そのうちの１つの検出時点で、固定参照位置情報及び移動参照位置情報に合わせて、上記固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１～ＡＲＰ＿４に対する認識及び自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の間の相対位置に対する認識によって、自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の何れか一方が複数の座標を有すると認識した場合、認識された回数が最も多い座標を自律移動キャリアＳＮ（１）～ＳＮ（２）の何れか一方の座標としてよい。例えば、プロセッサ１２０が１つの検出時点で固定式参照オブジェクトＡＲＰ＿１に対する認識によって自律移動キャリアＳＮ（２）の座標が座標番号３であることを決定して、且つ自律移動キャリアＳＮ（１）と自律移動キャリアＳＮ（２）の間の相対位置によって自律移動キャリアＳＮ（２）の座標が座標番号３又は８であると認識したと仮定すれば、プロセッサ１２０は、座標が座標番号３であることに対応する回数がより高いと判断し、座標番号３を自律移動キャリアＳＮ（２）の座標とすることができる。

【0056】

いくつかの実施例において、第１の検出時点から第６の検出時点までの隣接する時点の間の時間差は、いずれも等しい（即ち、画像におけるフレームを周期的に取り込んでフィールド画像を生成する）。

【0057】

いくつかの実施例において、プロセッサ１２０は、メモリ１３０から表２の移行確率行列にアクセスして、自律移動キャリアＳＮ（１）が第４の検出時点で座標番号２に位置する場合、移行確率行列に基づいて、自律移動キャリアＳＮ（１）が第５の検出時点で座標番号１に位置する確率が０．４５であり、且つ座標番号７に位置する確率が０．５であると判断することができる。従って、プロセッサ１２０は、固定参照位置情報と移動参照位置情報が一致していない場合、自律移動キャリアＳＮ（１）が第５の検出時点で座標番号７に位置する可能性があると判断することができる。

【0058】

以上を纏めると、本開示の実施例に係る測位システム及び測位方法は、自律移動キャリアの画像取り込み装置により取り込まれたフィールド画像を分析し、参照オブジェクトがフィールド画像のどの領域にあるかを認識して、更に自律移動キャリアの監視フィールドにおける座標を決定することができる。更に、参照オブジェクトのうちの固定式オブジェクト及び移動式オブジェクトのフィールド画像における領域に基づいて、フィールド画像における全ての固定参照位置情報及び移動参照位置情報を認識して、自律移動キャリアの監視フィールドにおける座標を決定して、監視フィールドにおける自律移動キャリアを測位することができる。それにより、測位装置の設置コストを大幅に削減し、測位精度を顕著に向上させることができる。

【0059】

本開示は、実施例により前述の通りに開示されたが、これらに限定されなく、当業者であれば、本開示の精神と範囲から逸脱しない限り、いくつかの変更や修飾を加えることができる。従って、本開示の保護範囲は、下記特許請求の範囲で指定した内容を基準とするものである。

【符号の説明】

【0060】

１００ 測位システム
１１０（１）～１１０（Ｎ） 画像取り込み装置
１２０ プロセッサ
ＳＮ（１）～ＳＮ（Ｎ） 自律移動キャリア
１３０ メモリ
ＳＶＲ リモートサーバー
Ｓ２１０～Ｓ２２０ ステップ
ＴＬ、ＴＣ、ＴＲ、ＭＬ、ＭＣ、ＭＲ、ＢＬ、ＢＣ、ＢＲ 領域
ＡＲＰ＿１～ＡＲＰ＿４ 固定式参照オブジェクト
ＲＤ 路面

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】