[发明专利]自身位置估计模型学习方法、自身位置估计模型学习装置、自身位置估计模型学习程序、自身位置估计方法、自身位置估计装置、自身位置估计程序以及机器人

权利要求书

1.一种自身位置估计模型学习方法，由计算机执行包括如下步骤的处理：

取得步骤，按时间序列取得局部图像和与所述局部图像同步的俯瞰图像，所述局部图像是在动态环境中从自身位置估计对象的视点拍摄到的局部图像，所述俯瞰图像是从俯瞰所述自身位置估计对象的位置拍摄到的俯瞰图像；以及

学习步骤，对自身位置估计模型进行学习，所述自身位置估计模型以按时间序列取得的所述局部图像以及所述俯瞰图像为输入而输出所述自身位置估计对象的位置。

2.根据权利要求1所述的自身位置估计模型学习方法，其中，

所述学习步骤包括：

轨迹信息计算步骤，基于所述局部图像计算第一轨迹信息，并且基于所述俯瞰图像计算第二轨迹信息；

特征量计算步骤，基于所述第一轨迹信息计算第一特征量，并且基于所述第二轨迹信息计算第二特征量；

距离计算步骤，计算所述第一特征量与所述第二特征量的距离；

估计步骤，基于所述距离估计所述自身位置估计对象的位置；以及

更新步骤，以所述第一特征量与所述第二特征量的类似度越高则距离越小的方式更新所述自身位置估计模型的参数。

3.根据权利要求2所述的自身位置估计模型学习方法，其中，

在所述特征量计算步骤中，基于从上次估计出的所述自身位置估计对象的位置附近的区域选择出的多个部分区域中的所述第二轨迹信息，计算所述第二特征量，

在所述距离计算步骤中，针对所述多个部分区域中的每个部分区域计算所述距离，

在所述估计步骤中，将针对所述多个部分区域中的每个部分区域计算出的所述距离中的距离最小的部分区域的预先决定的位置估计为所述自身位置估计对象的位置。

4.一种自身位置估计模型学习装置，其包括：

取得部，其按时间序列取得局部图像和与所述局部图像同步的俯瞰图像，所述局部图像是在动态环境中从自身位置估计对象的视点拍摄到的局部图像，所述俯瞰图像是从俯瞰所述自身位置估计对象的位置拍摄到的俯瞰图像；以及

学习部，其对自身位置估计模型进行学习，所述自身位置估计模型以按时间序列取得的所述局部图像以及所述俯瞰图像为输入而输出所述自身位置估计对象的位置。

5.一种自身位置估计模型学习程序，该自身位置估计模型学习程序用于使计算机执行包括如下步骤的处理：

取得步骤，按时间序列取得局部图像和与所述局部图像同步的俯瞰图像，所述局部图像是在动态环境中从自身位置估计对象的视点拍摄到的局部图像，所述俯瞰图像是从俯瞰所述自身位置估计对象的位置拍摄到的俯瞰图像；以及

学习步骤，对自身位置估计模型进行学习，所述自身位置估计模型以按时间序列取得的所述局部图像以及所述俯瞰图像为输入而输出所述自身位置估计对象的位置。

6.一种自身位置估计方法，由计算机执行包括如下步骤的处理：

取得步骤，按时间序列取得局部图像和与所述局部图像同步的俯瞰图像，所述局部图像是在动态环境中从自身位置估计对象的视点拍摄到的局部图像，所述俯瞰图像是从俯瞰所述自身位置估计对象的位置拍摄到的俯瞰图像；以及

估计步骤，基于按时间序列取得的所述局部图像和所述俯瞰图像、以及通过权利要求1～3中的任一项所述的自身位置估计模型学习方法进行学习后的自身位置估计模型，估计所述自身位置估计对象的自身位置。

7.一种自身位置估计装置，其包括：

取得部，其按时间序列取得局部图像和与所述局部图像同步的俯瞰图像，所述局部图像是在动态环境中从自身位置估计对象的视点拍摄到的局部图像，所述俯瞰图像是从俯瞰所述自身位置估计对象的位置拍摄到的俯瞰图像；以及

估计部，其基于按时间序列取得的所述局部图像和所述俯瞰图像、以及由权利要求4所述的自身位置估计模型学习装置进行学习后的自身位置估计模型，估计所述自身位置估计对象的自身位置。