発明の詳細な説明【技術分野】 【０００１】 本発明は、情報処理装置、及び制御方法に関する。 続きを表示（約 1,800 文字）【背景技術】 【０００２】 自律走行するロボットなどの移動体が知られている。このような移動体の自律走行のためには、情報処理装置において自己位置推定処理や、物体や空間の三次元モデリングなどの位置姿勢計測処理を実行する。このような処理には、撮影装置やＬｉｄａｒだけではなく、慣性計測センサが併用されることがある。Ｌｉｄａｒは、Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇの略称である。慣性計測センサとしては、例えばＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）が用いられる。ＩＭＵは、慣性センサの一例である。 【０００３】 慣性センサを併用する場合、測定値にバイアス値が含まれるため、位置姿勢推定時にバイアス値の推定が必要となる。バイアス値は慣性センサの位置と姿勢に対し変動する時系列データから推定することが可能である。加えて、加速度にはセンサの加速度のほかに重力加速度が含まれるため、測定値からセンサの加速度と重力加速度を分離することが求められる。 【０００４】 非特許文献１は、段階的に慣性センサに対する重力軸の方向をバイアス値と同時に推定し、測定値から重力加速度を求める方法について開示している。 【先行技術文献】 【非特許文献】 【０００５】 C. Campos, R. Elvira, J. J. G. Rodriguez, J. M. M. Montiel and J. D. Tardos, "ORB-SLAM3: An Accurate Open-Source Library for Visual, Visual-Inertial, and Multimap SLAM," in IEEE Transactions on Robotics, doi: 10.1109/TRO.2021.3075644. 【発明の概要】 【発明が解決しようとする課題】 【０００６】 しかしながら、従来技術では、重力軸方向の推定に必要な位置と姿勢の変動がある測定値が集まらない場合、重力軸方向推定の精度が低いという課題があった。 【０００７】 本発明は、上記の課題を鑑みてなされたものであり、精度の高い重力軸方向推定を実現することを目的とする。 【課題を解決するための手段】 【０００８】 本発明の一実施形態の情報処理装置は、移動体に搭載された慣性センサのパラメータを推定する情報処理装置であって、前記慣性センサから情報を取得する慣性センサ情報取得手段と、前記移動体の動きの情報を取得する動き情報取得手段と、前記動き情報取得手段が取得した動き情報に基づいて前記移動体の動き量を算出する動き量算出手段と、前記動き量算出手段が算出した動き量に基づいてパラメータ推定を実施するか否かを判定するパラメータ推定実施判定手段と、前記移動体の位置姿勢情報を取得する位置姿勢情報取得手段と、前記パラメータ推定実施判定手段がパラメータ推定を実施すると判定した場合に、前記位置姿勢情報取得手段が取得した前記移動体の位置姿勢情報及び前記慣性センサ情報取得手段が取得した情報に基づいて前記慣性センサのパラメータを推定するパラメータ推定手段と、を有することを特徴とする。 【発明の効果】 【０００９】 本発明によれば、精度の高い重力軸方向推定を実現することができる。 【図面の簡単な説明】 【００１０】 実施例１に係る情報処理装置１００を含む移動体２００の機能ブロック図である。 実施例１に係る情報処理装置１００のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施例１に係る情報処理装置１００の利用場面の一例を示す図である。 実施例１に係る情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。 実施例２に係る情報処理装置１００を含む移動体２００の機能ブロック図である。 実施例２に係る情報処理装置１００の動作を示すフローチャートである。 実施例３に係る情報処理装置１００を含む移動体２００の機能ブロック図である。 変形例１に係る表示装置２１０による表示の一例を示す図である。 【発明を実施するための形態】 （【００１１】以降は省略されています） この特許をJ-PlatPatで参照する
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