しかしながら、した特許文献１に記載のｖ－ＳＬＡＭによる自己位置推定は、最初に２視点から撮像されたグレースケール画像間で特徴点の対応付けを行う。そして、１視点目に対応するカメラの位置及び姿勢を世界（グローバル）座標の原点に設定し、２視点目に対応するカメラの位置及び姿勢の初期値を設定し、三角測量によりカメラの位置及び姿勢の初期値を設定する。特許文献１に記載の情報処理装置は、このようにして、車両の移動に合わせてカメラが移動する際に、マップ点を用いてカメラの位置及び姿勢を逐次推定している。特許文献１に記載の手順は、車両を基準にしたローカル座標をグローバル座標の原点に設定しているため、原点にずれが生じた場合、このずれが推定されたカメラの位置及び姿勢に影響し、推定の精度を高めることに不利である。また、特許文献２に記載のＡＭＣＬは、測距データと移動環境のマップデータとを使って自己位置を推定し、マップデータに二次元の格子マップを用いている。このような手法は、ｖ－ＳＬＡＭによる自己位置推定と同様に、相対的な基準によって自己位置を推定するため、のｖ－ＳＬＡＭによる自己位置推定の精度を高めるには不十分であると考えられる。

目的を達成するために本発明の一形態の自己位置推定方法は、撮像画像に基づいて設定された第１の空間において検出され、位置が推定された検出物体を、前記第１の空間の座標と異なる他の座標によって規定される第２の空間において位置が既知であるランドマークと対応付ける対応付け工程と、前記ランドマークの前記既知の位置に基づいて、前記ランドマークに対応付けられた前記検出物体が前記撮像画像において撮像される予・・・　続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る