[发明专利]三维测量设备、处理方法和非暂态计算机可读存储介质

说明书

技术领域

本发明涉及三维测量设备、处理方法和非暂态（non-transitory）计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，随着机器人（robot）技术的发展，机器人执行直到现在被手动执行的复杂任务（例如，工业产品的组装处理）。这种机器人通过用诸如手的末端效应器夹持部件来组装部件。

为了控制机器人夹持部件，必须测量（估计）要被夹持的部件与机器人（手）之间的相对位置和取向。不仅在机器人夹持部件时，而且出于诸如机器人自主移动所需的自身位置估计和扩张现实感中的真实空间与假想物体之间的配准（registration）的各种目的，使用这种位置和取向测量。

在位置和取向测量中，使用由照相机捕获的二维图像和从距离传感器（range sensor）获得的距离图像（range image）的方法是已知的。例如，通过模型拟合（fitting）的测量是已知的。在测量中，对于从二维图像检测到的特征或距离图像拟合物体的三维形状模型。

在对于二维图像的模型拟合中，通过对于从二维图像检测到的特征拟合通过将三维形状模型投影到图像上获得的投影图像，测量位置和取向。在对于距离图像的模型拟合中，距离图像的各点被转换成具有三维坐标的三维点群，并且对于三维空间上的三维点群拟合三维形状模型，由此测量位置和取向。

作为使用二维图像测量位置和取向的方法，使用边缘测量照相机的位置和取向的方法是已知的（T.Drummond and R.Cipolla,“Real-time visual tracking of complex structures,”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol.24,no.7,pp.932-946,2002.（以下将称为参考文献1））。对于该方法，物体的三维形状由线段的集合（线框模型）表示，并且对于在图像上检测到的边缘拟合三维线段的投影图像，由此测量物体的位置和取向。更具体而言，三维线段基于位置和取向的近似值被投影到图像上，以检测投影的线段的附近的边缘。接下来，通过非线性优化测量目标物体的位置和取向，以使基于位置和取向的近似值的线段的投影图像与对应边缘之间的图像上的距离的总和最小化。

另一方面，作为使用距离图像测量位置和取向的方法，使用ICP（迭代最近点）算法的方法是已知的（P.J.Besl and N.D.McKay,“Amethod for registration of 3-D shapes,”IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,vol.14,no.2,pp.239-256,1992.（以下将称为参考文献2））。对于该方法，通过对于从距离图像转换的三维点群数据拟合物体的三维形状模型，测量物体的位置和取向。用于基于位置和取向的近似值搜索最接近三维点的三维形状模型的几何特征、并更新位置和取向以使点与三维模型的几何特征之间的距离的总和最小化的处理被迭代执行。

使用距离图像测量物体的位置和取向的方法在搜索与点群数据的各点对应的三维形状模型的平面时需要重负荷的算法处理。为了应对这一点，日本专利公开No.2006-202152（以下将称为参考文献3）公开了加速多个距离图像的配准时的关联搜索处理的技术。在该方法中，对于距离图像拟合分配有指标值（index value）的小的平面（网格（mesh）），指标值被转换成非重叠颜色以获得网格的颜色，并且通过基于距离图像的成像位置和取向描绘（render）网格来产生指标图像。然后，从另一距离图像转换的三维点群基于成像时的位置和取向被投影到指标图像上，并且从投影的三维点的坐标值获取指标图像上的对应颜色。之后，与获取的颜色对应的指标值被逆转换，以使网格与从距离图像转换的三维点关联。以这种方式，关联搜索处理被加速。

在上述的使用指标图像的配准方法（参考文献3）中，为了使多个距离图像的位置配准，从距离图像提取的所有三维点被投影到二维图像上以使它们相互关联。出于该原因，例如，当从包含目标物体以外的物体的图像测量目标物体的位置和取向时，由于包含目标物体以外的物体的测量点的所有测量点必须被致密地投影，因此导致浪费性的处理。

在参考文献3的方法的情况下，依赖于三维形状模型，模型必须被重新划分网格，以防止网格在投影时破损。出于这种原因，难以原样使用目标物体的CAD模型作为三维形状模型。并且，为了以高速在二维平面上描绘网格，需要诸如GPU（图形处理单元）的专用硬件。