[发明专利]信息处理装置、系统、信息处理方法和存储介质

说明书

信息处理装置、系统、信息处理方法和存储介质。生成与物理空间对应的虚拟空间的图像和该虚拟空间的几何信息，作为学习数据。使用学习数据进行学习模型的学习处理。基于从输入有由摄像设备拍摄的物理空间的拍摄图像的学习模型所输出的几何信息，计算摄像设备的位置和/或姿势。

技术领域

本发明涉及信息处理装置、系统、信息处理方法和存储介质，特别地，涉及获得位置和/或姿势的技术。

背景技术

出于诸如机器人或机动车的自身位置/姿势估计，或者物理空间(physicalspace)与混合现实/增强现实中的虚拟物体之间的对准等的各种目的，使用基于图像信息对摄像设备的位置和/或姿势(在下文中，称作位置/姿势)的测量。

K.Tateno、F.Tombari、I.Laina和N.Navab，“CNN-SLAM：Real-time densemonocular SLAM with learned depth prediction”，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)，2017公开了如下方法：使用提前学习到的学习模型从图像信息估计作为用于计算位置/姿势的指标的几何信息(深度信息)，并且基于所估计的几何信息计算位置/姿势信息。

K.Tateno、F.Tombari、I.Laina和N.Navab，“CNN-SLAM：Real-time densemonocular SLAM with learned depth prediction”，IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(CVPR)，2017假定了用于生成学习模型的图像的场景的外观与包括在由摄像设备拍摄的输入图像中的场景的外观类似。因此，存在改善场景的外观不类似的情况下的位置/姿势计算精度的方案的需求。

发明内容

本发明提供一种精确地获得位置和/或姿势的技术。

根据本发明的第一方面，提供一种信息处理装置，信息处理装置包括：生成单元，其被构造为生成与物理空间对应的虚拟空间的图像和该虚拟空间的几何信息，作为学习数据；学习单元，其被构造为使用学习数据进行学习模型的学习处理；以及计算单元，其被构造为基于从输入了由摄像设备拍摄的物理空间的拍摄图像的学习模型所输出的几何信息，计算摄像设备的位置和/或姿势。

根据本发明的第二方面，提供一种包括信息处理装置和控制单元的系统，所述信息处理装置包括：生成单元，其被构造为生成与物理空间对应的虚拟空间的图像和该虚拟空间的几何信息，作为学习数据；学习单元，其被构造为使用学习数据进行学习模型的学习处理；以及计算单元，其被构造为基于从输入有由摄像设备拍摄的物理空间的拍摄图像的学习模型所输出的几何信息，计算摄像设备的位置和/或姿势，其中，计算单元基于摄像设备的位置和/或姿势计算包括信息处理装置的车辆的位置和/或姿势，并且所述控制单元被构造为基于几何信息以及由计算单元计算出的车辆的位置和/或姿势，进行车辆的驾驶控制。

根据本发明的第三方面，提供一种由信息处理装置进行的信息处理方法，所述信息处理方法包括：生成与物理空间对应的虚拟空间的图像和该虚拟空间的几何信息，作为学习数据；使用学习数据进行学习模型的学习处理；以及基于从输入有由摄像设备拍摄的物理空间的拍摄图像的学习模型所输出的几何信息，计算摄像设备的位置和/或姿势。

根据本发明的第四方面，提供一种存储介质，其存储计算机程序，所述计算机程序被构造为使计算机用作：生成单元，其被构造为生成与物理空间对应的虚拟空间的图像和该虚拟空间的几何信息，作为学习数据；学习单元，其被构造为使用学习数据进行学习模型的学习处理；以及计算单元，其被构造为基于从输入有由摄像设备拍摄的物理空间的拍摄图像的学习模型所输出的几何信息，计算摄像设备的位置和/或姿势。

通过以下(参照附图)对示例性实施例的描述，本发明的其他特征将变得明显。

附图说明

图1是示出系统的配置的示例的框图；

图2是示出信息处理装置10的功能配置的示例的框图；