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技術 環境及び磁場中を移動する物体の動きを推定する方法

出願人 シスナヴ
発明者 ヴィシエール,ダヴィドイリオン,マチューカルーソー,ダヴィド
出願日 2018年7月19日 (2年7ヶ月経過) 出願番号 2020-502596
公開日 2020年9月3日 (5ヶ月経過) 公開番号 2020-527235
状態 未査定
技術分野 航行(Navigation)
主要キーワード 取得周波数 車輪付き車両 静止ゾーン 周囲磁場 磁気外乱 逆平方根 非コヒーレンス 二次勾配
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重要な関連分野

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図面 (4)

課題・解決手段

本発明は、周囲磁場環境(Σ)中を移動する物体(1)の動き推定する方法に関し、当該方法は、物体(1)に接続される慣性測定手段(24)を使用して、慣性データと呼ぶ、物体(1)の角速度及び/又は加速度の少なくとも1つの成分を取得し、物体(1)に接続される磁気得手段(20)を使用して、磁性データと呼ぶ、磁気測定手段での磁場及び/又は磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分を取得し、且つ光学取得手段(26)を使用して、視覚データと呼ぶ、環境(Σ)の連続的な画像を取得するステップと、(b)データ処理手段(21,31,41)を使用して、慣性データ並びに磁性データ及び/又は視覚データを用いて物体の動きの少なくとも1つの成分を推定するステップとを含むことによって特徴付けられる。

概要

背景

いわゆる視覚慣性ナビゲーション技法又はVINS(vision-aided inertial navigation systems)(視覚支援慣性ナビゲーションシステム)は、静止的と考えられる環境中の固体の速度(そして、速度からの積分による位置)を正確に推定することを可能にする。

正確には、従来的な慣性技法において既に使用されている方程式補足として、連続的に取得される環境の画像を比較して、(一般的には慣性単位のジャイロメータによって測定される)角速度ベクトルΩから(線)速度ベクトルVを推定する。固体の静的環境画像から同じ結果を得ることも可能である。

固体の速度に関するこの情報のお陰で、位置の推定に関する誤差は、時間の二次式である従来的な慣性技法とは異なり、最悪の場合において時間に比例する。

よって、これらの視覚慣性技法は満足をもたらし、(カルマンフィルタ又はその位置及び速度を推定することが望まれる固体に埋め込まれるジャイロメータ及び加速度計から得られる情報の別の観察者を通じた積分に基づく。即ち、典型的には、ジャイロメータは、基準フレームを「維持(maintain)」し、加速度計の測定値の二重時間積分が動きを推定することを可能にする)従来的な慣性方法より低い性能の慣性センサを必要とし、よって、嵩張りがより少ない。

よって、少なくとも1つの慣性ユニットが、慣性ユニットに対して固定される少なくとも1つのカメラに連結される。これらのセンサから導き出されるデータは、電子収集及び計算カードに送信され、電子収集及び計算カードは、方程式のシステム解像度によって、位置及び速度情報をユーザに送る。

しかしながら、今日、VINSには2つの欠陥があることが観察されている。
− それらは高い電力消費を有する。実際、MEMSタイプの標準的な慣性センサの消費は極僅かであるが、カメラの電気消費、特に画像を処理するのに必要とされるプロセッサの電気消費は、実質的に2桁の大きさでより大きいことが示されている(”Vision-inertial Odometry on Chip: An Algorithm-and-Hardware Co-design Approach”. Zhengdon Zhang, Amr Suleiman, Luca Carlone, Vivienne Sze, Sertac Karaman, 2017”という文献を参照)。よって、CPUアーキテクチャ上でシステムを作動させるためには約10ワット電力が必要であることが認識されており、それはシステムがバッテリ供給されるならば問題となる。
− それらは環境の容易に識別可能な画像の必要性を有し、それは、それらが一般的にはカメラを標準的に装備し、照らされた様々な景観を有する(「屋外」と呼ぶ)外部環境(典型的には自然又は都市)内を動き回るドローンで使用されることが多いが、それらが(「屋内」と呼ぶ)内部環境では実質的に作動不能になることがあり、暗いトンネルや殆ど質感(テクスチャ)のない壁を備える部屋のような状況に遭遇することを意味する。加えて、そのような状況に直面するシステムの反応は、カメラのゲインを増加させ、それは画像中のノイズを増加させる。代替的に、より良い品質(光に対するより良い感度)のカメラを提供することが可能であり、それは、有意により嵩張る(センサ及びレンズのサイズ)ことに加えて、大衆向けカメラよりも消費が多い。同様に、カメラが環境中に固定されるシステムの場合、標的固体を隠す障害物を有することが可能である。
その上、これらのシステムは、様々な程度まで、世界の静的部分と主に交差する視野仮説に基づいており、それはシーンが動的であるならば、一時的に誤りであることがある。純粋な視覚方法が、画像内の動的ゾーンから静止ゾーンセグメント化することが見出されることがあるならば、前記方法は、計算的集約的であり、消費の増加に向かう傾向がある。

概要

本発明は、周囲磁場環境(Σ)中を移動する物体(1)の動きを推定する方法に関し、当該方法は、物体(1)に接続される慣性測定手段(24)を使用して、慣性データと呼ぶ、物体(1)の角速度及び/又は加速度の少なくとも1つの成分を取得し、物体(1)に接続される磁気得手段(20)を使用して、磁性データと呼ぶ、磁気測定手段での磁場及び/又は磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分を取得し、且つ光学取得手段(26)を使用して、視覚データと呼ぶ、環境(Σ)の連続的な画像を取得するステップと、(b)データ処理手段(21,31,41)を使用して、慣性データ並びに磁性データ及び/又は視覚データを用いて物体の動きの少なくとも1つの成分を推定するステップとを含むことによって特徴付けられる。

目的

これらのデータを最良に利用する様々な方法を以下に記載するが、とりわけ、VINSシステムへの磁力計の追加は、慣性ユニットのみが可能にしない「推測航法(dead-reckoning)」を実行することを自律的な方法で可能にする情報を提供する

効果

実績

技術文献被引用数
0件
牽制数
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請求項1

環境及び周囲磁場中を移動する物体動き推定する方法であって、(a)取得のステップであって、−前記物体に関して固定される慣性測定手段による、慣性データと呼ぶ、前記物体の加速度及び/又は角速度の少なくとも1つの成分の、−前記物体に関して固定される磁気測定手段による、磁気データと呼ぶ、磁気測定手段での、磁場及び/又は該磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分の、−前記物体に関して固定される光学得手段による、視覚データと呼ぶ、前記環境の連続的な画像の、取得のステップと、前記磁気データ及び/又は前記視覚データの有効性の評価、並びに該有効性の評価の結果の関数としての前記磁気データ及び/又は前記視覚データの選択のステップと、(b)データ処理手段による、前記慣性データ、並びに前記磁気データ及び前記視覚データの中から選択されるデータ又は複数のデータを用いた、前記物体の前記動きの少なくとも1つの成分の推定のステップとを含むことを特徴とする、方法。

請求項2

環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する方法であって、(a)取得のステップであって、−前記物体に関して固定される慣性測定手段による、慣性データと呼ぶ、前記物体の加速度及び/又は角速度の少なくとも1つの成分の、−前記物体に関して固定される磁気測定手段による、磁気データと呼ぶ、前記磁気測定手段での、磁場及び/又は該磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分の、−前記環境に関して固定される光学取得手段による、視覚データと呼ぶ、前記物体の連続的な画像の、取得のステップと、前記磁気データ及び/又は前記視覚データの有効性の評価、並びに該有効性の評価の結果の関数としての前記磁気データ及び/又は前記視覚データの選択のステップと、(b)データ処理手段による、前記慣性データ、並びに前記磁気データ及び前記視覚データの中から選択されるデータ又は複数のデータを用いた、前記物体の前記動きの少なくとも1つの成分の推定のステップとを含むことを特徴とする、方法。

請求項3

前記磁気データ及び前記視覚データの一方は、デフォルトデータであり、他方は、リセットデータであり、前記有効性の評価は、前記デフォルトデータについて実施され、前記選択されるデータは、−前記デフォルトデータが有効と評価されるならば、前記デフォルトデータであり、−前記デフォルトデータが無効と評価されるならば、前記リセットデータである、請求項1又は2に記載の方法。

請求項4

前記磁気データ及び/又は前記視覚データの前記有効性の評価は、前記動きの前記推定に関する不確実性の評価を含む、請求項3に記載の方法。

請求項5

前記磁気データの前記有効性の評価は、前記周囲磁場の定常性の評価又は勾配非均一性の評価を含む、請求項1乃至4のうちのいずれか1項に記載の方法。

請求項6

前記視覚データの前記有効性の評価は、感心対象点の数の評価、光強度の評価、画像コントラストの表示の評価、又は前記光学取得手段が前記環境に関して固定されるケース内の前記画像中の前記物体の検出の成功の評価を含む、請求項1乃至5のうちのいずれか1項に記載の方法。

請求項7

前記ステップ(b)は、好ましい方法において、前記慣性データ並びに前記磁気データ及び/又は視覚データを用いて前記環境をマッピングする要素を構築する第1のサブステップ(b1)と、前記マッピングする要素から前記物体の前記動きの前記少なくとも1つの成分を推定する第2のサブステップ(b2)とを含む、請求項1乃至6のうちのいずれか1項に記載の方法。

請求項8

前記慣性データ並びに前記磁気データ及び/又は前記視覚データを用いて前記環境をマッピングする要素を構築する前記第1のサブステップ(b1)は、前記慣性データ並びに前記磁気データを用いて前記環境をマッピングする要素の第1の粗い構築と、次に、前記視覚データを用いて前記環境をマッピングする要素の精緻化とを含む、請求項7に記載の方法。

請求項9

前記ステップ(a)は、前記慣性測定手段、前記磁気測定手段、及び前記光学取得手段の中の1つの手段を、2つの他の手段によって取得されるデータで事前較正することを含む、請求項1乃至8のうちのいずれか1項に記載の方法。

請求項10

環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する機器であって、当該機器は、データ処理手段を含み、該データ処理手段は、−モジュールであって、−前記物体に関して固定される慣性測定手段によって取得される、慣性データと呼ぶ、前記物体の加速度及び/又は角速度の少なくとも1つの成分と、−前記物体に関して固定される磁気測定手段による、磁気データと呼ぶ、磁場及び/又は該磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分と、−前記物体又は前記環境に関してそれぞれ固定される光学取得手段による、視覚データと呼ぶ、前記環境又は前記物体の連続的な画像とを受信する、モジュールと、前記磁気データ及び/又は前記視覚データの有効性の評価、並びに該有効性の評価の結果の関数としての前記磁気データ及び/又は前記視覚データの選択のモジュールと、−慣性データ、並びに前記磁気データ及び前記視覚データの中から選択されるデータ又は複数のデータを用いて、前記物体の前記動きの少なくとも1つの成分を推定するモジュールとを実装する、ように構成される機器。

請求項11

前記磁気測定手段及び/又は前記慣性測定手段及び/又は前記光学取得手段を含むケースである、請求項10に記載の機器。

請求項12

前記磁気測定手段、前記慣性測定手段及び前記光学取得手段との通信に適した、移動端末又はサーバである、請求項11に記載の機器。

請求項13

請求項12に記載の機器と、関係する前記磁気測定手段、前記慣性測定手段及び前記光学取得手段とを含む、システム

請求項14

コンピュータプログラムであって、当該コンピュータプログラムがコンピュータ上で実行されるときに、請求項1乃至9のうちのいずれか1項に記載の環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する方法を実行するための、コード命令を含む、コンピュータプログラム。

請求項15

コンピュータ機器によって読み取り可能な格納手段であって、コンピュータプログラムが、その上に、請求項1乃至9のうちのいずれか1項に記載の環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する方法の実行のためのコード命令を含む、格納手段。

技術分野

0001

本発明は、GPSを用いないナビゲーションの分野に関する。

0002

より正確には、本発明は、磁気視覚−慣性技法(magneto-vision-inertial techniques)によって物体(object)の動き(movement)を推定する方法に関する。

背景技術

0003

いわゆる視覚慣性ナビゲーション技法又はVINS(vision-aided inertial navigation systems)(視覚支援慣性ナビゲーションシステム)は、静止的と考えられる環境中の固体の速度(そして、速度からの積分による位置)を正確に推定することを可能にする。

0004

正確には、従来的な慣性技法において既に使用されている方程式補足として、連続的に取得される環境の画像を比較して、(一般的には慣性単位のジャイロメータによって測定される)角速度ベクトルΩから(線)速度ベクトルVを推定する。固体の静的環境画像から同じ結果を得ることも可能である。

0005

固体の速度に関するこの情報のお陰で、位置の推定に関する誤差は、時間の二次式である従来的な慣性技法とは異なり、最悪の場合において時間に比例する。

0006

よって、これらの視覚慣性技法は満足をもたらし、(カルマンフィルタ又はその位置及び速度を推定することが望まれる固体に埋め込まれるジャイロメータ及び加速度計から得られる情報の別の観察者を通じた積分に基づく。即ち、典型的には、ジャイロメータは、基準フレームを「維持(maintain)」し、加速度計の測定値の二重時間積分が動きを推定することを可能にする)従来的な慣性方法より低い性能の慣性センサを必要とし、よって、嵩張りがより少ない。

0007

よって、少なくとも1つの慣性ユニットが、慣性ユニットに対して固定される少なくとも1つのカメラに連結される。これらのセンサから導き出されるデータは、電子収集及び計算カードに送信され、電子収集及び計算カードは、方程式のシステム解像度によって、位置及び速度情報をユーザに送る。

0008

しかしながら、今日、VINSには2つの欠陥があることが観察されている。
− それらは高い電力消費を有する。実際、MEMSタイプの標準的な慣性センサの消費は極僅かであるが、カメラの電気消費、特に画像を処理するのに必要とされるプロセッサの電気消費は、実質的に2桁の大きさでより大きいことが示されている(”Vision-inertial Odometry on Chip: An Algorithm-and-Hardware Co-design Approach”. Zhengdon Zhang, Amr Suleiman, Luca Carlone, Vivienne Sze, Sertac Karaman, 2017”という文献を参照)。よって、CPUアーキテクチャ上でシステムを作動させるためには約10ワット電力が必要であることが認識されており、それはシステムがバッテリ供給されるならば問題となる。
− それらは環境の容易に識別可能な画像の必要性を有し、それは、それらが一般的にはカメラを標準的に装備し、照らされた様々な景観を有する(「屋外」と呼ぶ)外部環境(典型的には自然又は都市)内を動き回るドローンで使用されることが多いが、それらが(「屋内」と呼ぶ)内部環境では実質的に作動不能になることがあり、暗いトンネルや殆ど質感(テクスチャ)のない壁を備える部屋のような状況に遭遇することを意味する。加えて、そのような状況に直面するシステムの反応は、カメラのゲインを増加させ、それは画像中のノイズを増加させる。代替的に、より良い品質(光に対するより良い感度)のカメラを提供することが可能であり、それは、有意により嵩張る(センサ及びレンズのサイズ)ことに加えて、大衆向けカメラよりも消費が多い。同様に、カメラが環境中に固定されるシステムの場合、標的固体を隠す障害物を有することが可能である。
その上、これらのシステムは、様々な程度まで、世界の静的部分と主に交差する視野仮説に基づいており、それはシーンが動的であるならば、一時的に誤りであることがある。純粋な視覚方法が、画像内の動的ゾーンから静止ゾーンセグメント化することが見出されることがあるならば、前記方法は、計算的集約的であり、消費の増加に向かう傾向がある。

発明が解決しようとする課題

0009

消費の問題を解決するために、顕著には、FPGA上で重い計算を実行することによって、或いは、ASICを設定するか、特殊なプロセッサ(例えば、マイクロソフトの「HPU」を参照)さえも設定することによって、ハードウェアサポートを変更することが可能であり、それは極めて高価なままである。

0010

代替的に、例えば、取得画像の解像度、その品質(モノクロカメラの使用)、又は取得周波数を低減することによって、性能と消費との間の妥協見出すことが提案されている。そのような解決策は、上記で言及された問題のある場合における性能を更に劣化させる。

0011

特に屋内のような困難な環境では、電力消費を大幅に低減する一方で、性能を向上させる、新しい視覚慣性ナビゲーション方法利用可能にすることが望ましい。

課題を解決するための手段

0012

それにより、本発明は、第1の態様の第1の代替に従って、環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する方法に関し、当該方法は、以下のステップ、即ち、
(a)取得のステップであって、
○ 物体に関して固定される慣性測定手段による、慣性データと呼ぶ、物体の加速度及び/又は角速度の少なくとも1つの成分の、
○ 物体と一体的な磁気測定手段による、磁気データと呼ぶ、磁気測定手段での磁場及び/又は磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分の、
○ 物体に関して固定される光学得手段による、視覚データと呼ぶ、環境の連続的な画像の、
取得のステップと、
(b)データ処理手段による、慣性データ並びに磁気データ及び視覚データを用いた、物体の動きの少なくとも1つの成分の推定のステップとを含むことによって特徴付けられる。

0013

本発明は、第1の態様の第2の代替に従って、環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する方法に関し、当該方法は、以下のステップ、即ち、
(a)取得のステップであって、
○ 物体に関して固定される慣性測定手段による、慣性データと呼ぶ、物体の加速度及び/又は角速度の少なくとも1つの成分の、
○ 物体に関して固定される磁気測定手段による、磁気データと呼ぶ、磁気測定手段での磁場及び/又は磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分の、
○ 環境に関して固定される光学取得手段による、視覚データと呼ぶ、物体の連続的な画像の、
取得のステップと、
(b)データ処理手段による、慣性データ並びに前記磁気データ及び前記視覚データを用いた、物体の動きの少なくとも1つの成分の推定のステップとを含むことによって特徴付けられる。

0014

他の有利な非限定的な特徴によれば、
●ステップ(a)は、磁気データ及び/又は視覚データの選択を含み、慣性データを上回ってステップ(b)で使用される複数のデータ(data)は、選択されるデータ(datum)又は複数のデータ(data)である。
● ステップ(a)は、磁気データ及び/又は視覚データの有効性の評価を含み、磁気データ及び/又は視覚データの選択は、有効性の評価の結果の関数である。
● 磁気データ及び/又は視覚データの一方は、デフォルトデータであり、他方は、リセットデータであり、有効性の評価は、デフォルトデータについて実施され、選択されるデータは、
− デフォルトデータが有効と評価されるならば、デフォルトデータであり、
− デフォルトデータが無効と評価されるならば、リセットデータである。
● 磁気データ及び/又は視覚データの有効性の評価は、動きの推定における不確実性の評価を含む。
● 磁気データの有効性の評価は、周囲磁場の定常性の評価又は勾配非均一性の評価を含む。
● 視覚データの有効性の評価は、感心対象点(points of interest)の数の評価、光強度の評価、画像コントラストの表示(indicator)の評価、又は光学取得手段が環境に関して固定されるケース内の画像中の物体の検出の成功の評価を含む。
● ステップ(b)は、好ましい方法において、慣性データ並びに磁気データ及び/又は視覚データを用いて環境をマッピングする要素を構築する第1のサブステップ(b1)と、マッピングする要素から物体の動きの少なくとも1つの成分を推定する第2のサブステップ(b2)とを含む。
● 慣性データ並びに磁気データ及び/又は視覚データを用いて環境をマッピングする要素を構築する第1のサブステップ(b1)は、慣性データ並びに磁気データを用いて環境をマッピングする要素の第1の粗い構築と、次に、視覚データを用いて環境をマッピングする要素の精緻化とを含む。
● ステップ(a)は、慣性測定手段、磁気測定手段、及び光学取得手段の中の1つの手段を、残余の2つの手段によって取得されるデータで事前較正することを含む。

0015

第2の態様によれば、環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する機器に関し、当該機器は、データ処理手段を含み、データ処理手段は、
モジュールであって、
○ 物体と一体的な慣性測定手段によって取得される、慣性データと呼ぶ、物体の加速度及び/又は角速度の少なくとも1つの成分と、
○ 物体に関して固定される磁気測定手段による、磁気データと呼ぶ、磁場及び/又は磁場のi次導関数の少なくとも1つの成分と、
○ 物体又は環境に関してそれぞれ固定される光学取得手段による、視覚データと呼ぶ、環境又は物体の連続的な画像とを受信する、
モジュールと、
− 慣性データ並びに磁気データ及び/又は視覚データを用いて、物体の動きの少なくとも1つの成分を推定する、モジュールとを実装する、
ように構成される。

0016

他の有利な非限定的な特徴によれば、
●機器は、磁気測定手段及び/又は慣性測定手段及び/又は光学取得手段を含むケースである。
● 機器は、磁気測定手段、慣性測定手段及び光学取得手段との通信に適した、移動端末又はサーバである。

0017

第3の特徴によれば、本発明は、本発明の第2の態様に従った機器と、関係する磁気測定手段、慣性測定手段及び光学取得手段とを含む、システムに関する。

0018

第4及び第5の特徴によれば、本発明は、本発明の第1の態様に従った環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する方法を実行するためのコード命令を含む、コンピュータプログラムコンピュータプログラム製品)と、コンピュータ機器によって読み取り可能な格納手段であって、コンピュータプログラムが、その上に、本発明の第1の態様に従った環境及び周囲磁場中を移動する物体の動きを推定する方法の実行のためのコード命令を含む、格納手段に関する。

0019

本発明の他の特徴及び利点は、以下の好しい実施形態の記述を読んだ後に明らかになるであろう。この記述は、添付の図面を参照して述べられる。

図面の簡単な説明

0020

本発明に従った方法の代替を実施するための機器の図である
別の代替に従った本発明に従った方法の実施のためのケースの例をより詳細に表している。
第1の代替に従った本発明に従った方法の実施のためのケースをより詳細に表している。

実施例

0021

(原則)

0022

本発明は、追加的な磁気慣性ナビゲーション技法を実施するためにVINSに磁力計を追加することを提案する。より具体的には、「視覚−慣性」システム及び「磁気−慣性」システムの両方と見ることができる、V−MINSと呼ぶ「視覚−磁気−慣性」(vision-magneto-inertial)システム(system)が使用される。磁気慣性ナビゲーションが良く知られていることが思い起こされるであろう。仏国特許出願公開第2914739号を参照のこと。

0023

センサを取り外すことによってではなく、センサを追加することによって、システムの電力消費を減らすことを探究するのは、直感的でないように思えることがあるが、視覚的側面及び磁気的側面は完全に補完的であり、それらを併用することは、視覚的側面だけを使うよりも、経済的であることが分かる。

0024

より正確には、視覚的側面及び磁気的側面は、反対の環境で効率的である。即ち、室内視覚は、不完全である可能性がより高いのに対し、磁気測定は、完全に適している。逆に、屋外環境では、磁気勾配欠如は、純粋な磁気慣性ナビゲーションを妨げることがあるが、視覚は、完全に適している。

0025

これらのデータを最良に利用する様々な方法を以下に記載するが、とりわけ、VINSシステムへの磁力計の追加は、慣性ユニットのみが可能にしない「推測航法(dead-reckoning)」を実行することを自律的な方法で可能にする情報を提供することが理解される。

0026

実際、従来的なVINSシステムにおいて、視覚データは、慣性データを補正するために、即ち、リセットを実行するために使用される。よって、(例えば、カメラが暗いゾーンにあるので、並びに、画像を取得することにもはや関心がなく、よって、エネルギを節約するためにカメラのスイッチをオフにするのがより良いときに)カメラのスイッチがオフにされるならば、もはやリセットがないことが理解される。

0027

現在のV−MINSシステムでは、磁気測定データのお陰で、カメラのスイッチがオフにされるときでさえも、リセットを実行することが可能なままである。

0028

よって、これは、(磁気慣性ナビゲーションの動作領域(operating domain)において)特定の時間間隔に亘って、同じレベルの性能のためにカメラベースのリセットのために必要な周波数を減少させることを可能にし、或いはそれなしで済ませることさえも可能にする。

0029

(アーキテクチャ)

0030

図1を参照すると、本方法は、環境Σ及び
[外0001]

で示される周囲磁場(典型的には、付近金属物体又は電流によって僅かに変化させられ得る地球の磁場)中を移動する物体1の動きを推定することを可能にする。磁場は、三次元空間内のベクトル場であり、即ち、ベクトルを、物体が移動可能な各三次元点を備える三次元と関連付けることである。

0031

物体1は、位置の知識が望まれる任意の移動可能な物体、例えば、車輪付き車両、ドローンなどであってよいが、人又は人の身体の一部(両手、頭など)であってもよい。

0032

物体1は、磁力計(magnetometers)及び/又は勾配計(gradiometers)である、磁気測定手段20を備える。より正確には、磁場
[外0002]

の成分の値を測定する代わりに、後者は、磁場勾配
[外0003]

の成分の値、即ち、空間導関数の値を直接的に測定する。そのような磁力勾配計20(magnetic gradiometers)は、当業者に知られている。本発明の特定の実施形態によれば、勾配計は、二次導関数二次勾配)の値を直接的に測定し、そして、i次導関数(i次勾配)を一般的な方法で測定するために使用されることができる。

0033

本明細書の残部では、磁力計の例が取り上げられるが、当業者はそれをどのように勾配計に転置するかを知っているであろう。

0034

(複数の)磁力計20は、「アキシアル」(axial)であり、即ち、前記磁場の成分、即ち、それらの軸に沿う前記磁場ベクトル
[外0004]

投影(又は、勾配計の場合には、前記磁場のi次空間導関数の成分、即ち、それらの軸に沿う前記勾配計での成分
[外0005]

の変動)を測定することができる。

0035

有利には、磁力計20は、3つのグループによって「三軸(triaxes)」、即ち、同じ空間位置と関連付けられ、3軸に沿う磁場を測定する、2×2の直交した磁力計20の三重線(triplet)に組成された、少なくとも3n+3の数字である。

0036

好ましい方法において、物体と関連付けられる正規直交基準点は、計算を更に容易にするために、三軸が前記正規直交基準点に従って有利に方向付けられるように、慣例(convection)によって(及び本記述の残部についての便宜(facility)によって)選択される。

0037

しかしながら、当業者は、全ての場合において、それをどのように勾配計/磁力計の任意の空間的配置置換するかを知っているであろう。

0038

物体1は、慣性測定手段24も備える。そのような手段は、当業者に広く知られており、典型的には、少なくとも加速度計及び/又はジャイロメータを含む、好ましい方法では、同様に三軸に配置された3つの加速度計及び3つのジャイロメータを含む、慣性ユニットを構成する。ジャイロメータは、
[外0006]

で示される地球基準系(terrestrial reference frame)に対する慣性ユニットの瞬間角速度を測定する。加速度計は、センサに加えられる重力以外の外力に敏感であり、
[外0007]

で示される加速度を測定することを可能にする。

0039

慣性及び磁気測定手段20,24は、物体1に関して固定される、即ち、それらは、地球基準系内で実質的に同一の動きを有する(測定手段20,24は、物体1と一体的であると言うこともできる)。好ましい方法において、物体1の基準系は、座標(x1,x2,x3)が記される正規直交デカルト基準点(orthonormal Cartesian point of reference)を備え、従って、磁力計20は、この基準点において所定の位置を有する。

0040

この方法を実施するためのシステムは、少なくとも光学取得手段26(optical acquisition means)を含む。(本記述の残部では一例として取り上げられる)図2に表される本発明の主要な実施形態において、光学取得手段26も、物体1に関して固定され(換言すればと、それらは同じ動きを有し)、環境Σを観察する。本方法を理解しやすくするために、物体1と光学取得手段26とによって形成されるアセンブリは、光学取得手段26の光学中心に位置する点まで移される(reduced)。これらの光学取得手段26は、異なる性質を有してよいが、好ましくは、1つ又はそれよりも多くのカメラで構成されてよく、有利には、電力消費を制限するために単一のカメラで構成されてよい。(複数の)カメラは、奥行きカメラであってよいが、好ましい方法では、環境の奥行き画像ではなく可視画像再現する従来的なカメラ、特に、十分で、嵩張り及びエネルギ消費がより少ない、単純なCCD又はCMOSカメラカラー又は白黒)であってよい。

0041

図1に対応する(以下により具体的に記載する)代替的な実施形態において、光学取得手段26は、環境Σに対して固定され、物体1を観察する。第1の実施形態(埋込み光学取得手段26)が好ましいことが理解されるであろう。何故ならば、それは、物体1が長い距離に亘って動く場合を含めて、物体1の動きの連続的な推定を可能にするからである。第2の実施形態おいて、それは光学取得手段2の視野に限定されるが、これは、例えば、それがユーザの身体部分の動きに追従するならば、完全に適している。

0042

図2を参照すると、慣性及び磁気測定手段20、24は、必要であれば光学取得手段26は、好ましくは、物体1への取付け手段23を有するケース2のものである。これらの取付け手段23は、例えば、物体1が人であるならば、肢(例えば、手首、手、頭)を把持し、固定的な接続を可能にする、ブレスレット、例えば、自己把持ストラップで構成される。図3の例を参照のこと。本発明は、人の動きの推定に限定されず、そのような使用において特に有利であることが明らかに理解されるであろう。何故ならば、それは、ケースが人間工学的な方法において人によって持ち運び可能であるように必要な、極めて削減された嵩張りを可能にするからである。

0043

ケース2は、本方法の処理動作リアルタイムに直接的に実施するための処理手段21(典型的にはプロセッサ)を含んでよく、或いは、代わりに、測定値は、通信手段25を介して移動端末(スマートフォン)3や、更には遠隔サーバ4のような、外部デバイスに送信されてよく、或いは、代わりに、測定値は、例えば、サーバ4上の事後処理のために、ローカルデータ格納メモリ手段22(例えば、フラッシュ型メモリ)に記録されてよい。

0044

通信手段25は、短距離無線通信、例えば、(特に移動端末3を備える実施形態における)Bluetooth(登録商標)又はWi−Fiを実施してよく、或いは、長距離通信のための移動体ネットワーク(典型的にはUMTSLTE)に接続するための手段であってさえよい。なお、通信手段25は、例えば、ローカルデータ格納手段22から移動端末3又はサーバ4のローカルデータ格納手段にデータを転送するための有線接続(典型的にはUSB)であってよいことが留意されるべきである。

0045

それが「インテリジェンス」をホストする移動端末3(それぞれサーバ4)であるならば、それは記載しようとしている本方法の処理動作を実施するプロセッサのような処理手段31(それぞれ41)を含む。使用される処理手段がケース2の処理手段21であるとき、それは推定位置を送信するための通信手段25を更に含んでよい。例えば、装着者の位置を携帯端末3に送信して、ナビゲーションソフトウェアインタフェース内にその位置を表示してよい。

0046

本記述の残部では、ケース2、スマートフォン3及び遠隔サーバ4のそれぞれのデータ処理手段21、31、41が、無頓着に(indifferently)、用途に従って、本方法のステップの全部又は一部を実行することがあることが分かるであろう。

0047

(方法)

0048

第1のステップ(a)において、本方法は、
−物体1に関して固定される慣性測定手段による、
○加速度の、及び/又は
○ 物体1の角速度の、
少なくとも1つの成分(好ましくは、角速度の3つの成分及び加速度の3つの成分)の、
− 物体1に関して固定される磁気測定手段20((複数の)勾配計/(複数の)磁力計)による、
○ 磁場の、及び/又は
○ 1つ又はそれよりも多くの値i>1を備える、磁場の少なくとも1つのi次導関数の(説明したように、様々な次数の導関数又は直接的に磁場の値を測定するよう様々な勾配計/磁力計が用いられる)、
ある成分の、
−光学取得手段による、即ち、
○ それらが物体1に関して固定されるならば、環境Σの連続的な画像の、
○ それらが物体1の環境Σに関して固定されるならば、物体1の連続的な画像の、
3つまでのタイプのデータの(特に物体1の基準系内の)取得を含む。

0049

便宜上、本記述の残部では、「慣性データ」は、慣性測定手段24によって取得される物体1の加速度及び/又は角速度の(複数の)成分を指し、「磁気データ」は、磁気測定手段20によって取得される磁場
[外0008]

の(複数の)成分及び/又は前記磁場の少なくとも1つのi次導関数を指し、「視覚データ」は、光学取得手段26によって取得される画像を示す。

0050

これらのデータは、物体1の動きの特性時間、典型的には40ミリ秒と比較して非常に小さいdtを備える、dtサンプリング(即ち、毎秒「dt」)を用いて有利に取得される。

0051

以下から分かるように、これらの量の各々は、各時間ステップで必ずしも測定されない。より具体的には、各瞬間に、磁気測定手段20及び/又は光学取得手段26は、慣性データ、及び、好ましくは、磁気データ又は視覚データの3つのうちからの2つのタイプのデータのみを、或いは1つだけのタイプのデータでさえも永久的に取得するように、スイッチを切られてよい。消費を制限するために慣性データよりも少ない周波数で画像を取得することはVINSシステムにおいて既に知られているが、この周波数は、重要なドリフトを有する危険を冒して比較的高いままであることが留意されるべきである。

0052

ステップ(b)において、データ処理手段21、31、41は、物体1の動きの少なくとも1つの成分、特に線速度Vの全ての成分を推定する。角速度ベクトルΩの1つ又はそれよりも多くの成分も推定されるか、或いは少なくとも検証されることがある。この推定は、慣性データ、ならびに磁気データ及び/又は視覚データを用いて実行される。換言すれば、使用されるデータのセットは、動的に、慣性+磁性、又は慣性+視覚、又は慣性+磁性+視覚で変化することがある。

0053

これらのデータから物体の動きを推定する異なる方法を以下に記載する。

0054

(データの選択)

0055

ステップ(a)は、慣性データの連続的な取得を依然として含むが、磁気データ又は視覚データの取得は、潜在的に断続的にのみ取得される。しかしながら、代替的に、ステップ(a)は、3つのタイプのデータの連続的な取得を含んでよいが、必ずしもそれらのデータを常に考慮に入れる必要はない。即ち、エネルギ消費の大部分は関連する重い処理作業に起因することが思い起こされてよい。

0056

これに関して、ステップ(a)は、有利には、磁気データ及び/又は視覚データの選択を含む。説明したように、一般的には、2つのデータのうちの1つ(通常は両方)が常に有効である、即ち、屋外では、少なくとも視覚データが信頼でき、屋内では、少なくとも磁気データが信頼できる場合、測定において2つのデータを同時に利用可能にする必要はない。

0057

これに関して、磁気データ及び/又は視覚データの選択は、有利には、磁気データ及び/又は視覚データの有効性のテストの結果である。

0058

例えば、これらのタイプのデータのうちの1つがデフォルトタイプであると決定されてよく(他のものをリセットデータと呼ぶ)、有効性が検証されるのはこのタイプである。実際、デフォルトデータが有効でないならば、他のデータが有効であると抜け目なく(atutely)推定される。デフォルトデータが信頼できないときには、データをリセットすること又は2つのデータが選択されることを提供することが可能である。

0059

例えば、第1の例(図2のケース)によれば、物体1は、外側で移動するドローンである。視覚データの処理は、慣性データをリセットする際に良い結果を常にもたらすが、そのような視覚データ処理は、エネルギにおいてコストがかかることが知られている。しかしながら、エネルギを節約することは、バッテリで作動し、限定的な自律性を有するに過ぎない、ドローンにとって重要である。その場合には、デフォルトのデータのタイプが磁気タイプである、即ち、通常の状況では、磁気データが選択され且つ使用されるが、視覚データは使用されないことを定義することが可能である(何故ならば、磁力計のエネルギ消費は、カメラのエネルギ消費よりもはるかに少ないからである)。有効性テストが磁気データについて決定的でないならば(典型的には磁気外乱の場合)、リセットを達成するために、視覚データが代わりに選択される。

0060

第2の例(図1のケース)によれば、物体1は、仮想現実ヘッドセットであり、光学取得手段26はヘッドセットを観察し、後者に関して固定しない。光学取得手段26が物体1に取り付けられない限りにおいて、それらの電力消費は余り問題でない。それが、デフォルトデータのタイプは視覚タイプである、即ち、通常の状況では、視覚データが選択され且つ使用されるが、磁気データは使用されないことが定義される理由である。有効性テストが視覚データについて決定的でないならば(典型的には、ユーザの両手は物体1を隠すならば)、リセットを達成するために、磁気データが代わりに選択される。

0061

様々な有効性テストを実施することができ、潜在的に組み合わせることができる。顕著にはコーン(円錐)の形態において、例えばドリフトの不確実性を推定することによって、軌道の品質を未分化な方法(undifferentiated manner)で検証すること、(即ち、磁気データの有効性をテストするのみならず、視覚データもテストすること)が可能であり得る。このコーンの幅が閾値を上回るならば、デフォルトデータは信頼できないことを意味する。

0062

より具体的には、例えば、視覚データについて、
− 画像が少なくとも所定の最小の数の感心対象点を有するのを検証すること、
− 光強度が閾値を上回るのを検証すること、
− 画像中のコントラストが十分であるのを検証すること、
− など
が可能である。

0063

より具体的には、例えば、磁性データについて、
− 磁場の定常性(stationarity)を評価すること(仏国特許出願公開第1756958号を参照)。
−勾配の非均一性を検証すること、
− など
が可能である。

0064

その上、選択についての有効性の評価が必ずしもないこと、並びに、少なくとも特定の瞬間に、磁気データ及び視覚データの両方は、データの有効性とは無関係に、例えば、方法の初期化時に、マッピングの品質が低下するときに(後述を参照)、又は極めて単純に特定の時間期間の終了時に、デフォルトで選択されてよいことに留意のこと。

0065

従って、画像情報のお陰で、少なくとも慣性データ及び磁気データに基づいて、少なくともナビゲーションのドリフトを検証し、必要な場合にのみ修正するために、画像間の時間的距離の基準が考慮に入れられてよう。

0066

精度が適用の第1の基準であるならば、2つの測定値をデフォルトで使用し、互いに対して2つの測定値の干渉性(コヒーレンス)(coherence)を定期的に検証することも可能である。その場合、有効性テストは、センサを一時的に非アクティブ化するために、非干渉性(非コヒーレンス)(incoherence)の事態においてのみ実行される。

0067

(動きの推定)

0068

説明したように、ステップ(b)において、データ処理手段21、31、41は、慣性データ及び磁気データを用いて、物体1の動きの少なくとも1つの成分、特に線速度V及び/又は角速度Ωの全ての成分を推定する。

0069

慣性データ及び磁気データを使用する或いは慣性データ及び視覚データを使用する動きの1つ又はそれよりも多くの成分を推定するための、慣性データを永久的に使用し且つ視覚データを間欠的に使用する技法を含む、多くの技術が知られている。

0070

よって、ステップ(b)は、磁気慣性ナビゲーションアルゴリズム及び視覚慣性ナビゲーションアルゴリズムを極めて単純に実施することがあり、選択されるデータに従ってどちらか一方を使用することがある。

0071

代替的に、既知の視覚慣性ナビゲーション技法を使用し、磁気データを考慮に入れることを加えることは、単純で効率的である。

0072

例えば、視覚慣性フィルタリング方法、特に「逆平方根(inverse square root)」タイプの視覚慣性フィルタリング方法が知られている。これらのフィルタリング方法において、状態は、物体の姿勢並びに「鍵画像(key images)」のセットの姿勢で構成され、慣性方程式に基づくフィルタ変化モデルが用いられる。フィルタを磁気−視覚−慣性にするためには、このフィルタに、



のような少なくとも1つの磁気方程式を加えることで十分である。

0073

磁気データがない場合(視覚データのみが選択されるならば)、(複数の)磁気方程式の寄与は排除されることがある。また、視覚データがない場合(磁気データのみが選択されるならば)、フィルタは問題なく動作し続ける。

0074

一般に言えば、ステップ(b)は、好ましい方法において、慣性データ並びに磁気データ及び/又は視覚データを用いて環境をマッピングする要素を構築する第1のサブステップ(b1)と、(物体1を位置特定することによって)前記マッピング要素から物体1の動きの少なくとも1つの成分を推定する第2のサブステップ(b2)とを含む。

0075

マッピング要素は、完全な地図又は(海事航行における灯台に倣って)環境中で固定され且つ識別可能である「ランドマーク」と呼ばれる単なる基準点のいずれかである。

0076

これらの2つのステップは、必ずしも別個でなく、同時に行われてよいことが留意されるべきである。環境がマッピングされる場合、この技法は、SLAM(同時位置特定及びマッピング)(simultaneous localization and mapping)の名前によって当業者に知られている。

0077

完全な中間マッピングが存在せず、ステップ(b1)におけるランドマークの位置の決定のみがある場合、この技術は、「視覚走行距離計測法(visual odometry)」という名称の下で当業者に知られている。ランドマークの位置は、走行距離計測法の暗黙のデータである場合があることが留意されるべきである。例えば、フィルタリングの場合、これらのランドマークの位置は、必ずしも状態に含まれない。代わりに、それらは、ランドマークがより見えるときに、三角形にされて、瞬間的に周縁化されることがある。

0078

両方のケースにおいて、ステップ(b1)は、マップされた環境の容積内で動く物体1の再配置に必要な情報を有する、或いは少なくともランドマークを備える、環境の数学的表現の構築を含む。

0079

この表現は、光学収集手段26(視覚的ランドマークの記述)から導出される或いは磁気測定手段20(磁場及びその勾配のマップ)から導出される情報を含んでよく、特にデフォルトデータはそれに従う。

0080

視覚的ランドマークに加えて、マップ内に電場に関する情報を置くことが可能であることが留意されるべきである。

0081

簡単な例は、各ランドマークについて、ランドマークが検出されるときに測定される電場の方向とランドマークに向かう射線(firing line)との間の角度を関連付けることができる。たとえ電場が正確にを示していないとしても、これは大きなマップ内の再配置を容易にすることができる。何故ならば、現在見ているランドマークをある瞬間に見られたマップのランドマークと関連付けるだけでよいからであり、或いは、電場は現在測定されている電場と多かれ少なかれ整列させられたからである。

0082

ステップ(b1)のマッピング要素を構築するためのプロセスの好ましい実施形態は、同時に実行されるために必要があるならば可能である3つのサブステップにおいて記載されてよい。
(i)慣性、磁気及び/又は視覚データの受信。
(ii)記録する画像の数を減らすよう、磁気データ及び慣性データを用いて特異に優先的に実施される、マッピング要素の粗いが効率的な構築(画像は主に再構築の役立ち、粗い場所のためには余り重要でない)。
(iii)特に視覚データを用いて、(潜在的には事後に実行される)ステップiiの潜在的なドリフトを修正するために、マッピング要素を精緻化すること。

0083

よって、例えば、磁気データが信頼でき、選択されるものがステップiiに留まることがある限り、このデータが信頼できないと評価されて、選択されていないならば、ステップiiiを実施してよいことが分かる場合がある。

0084

マッピング要素は、視覚的ランドマークの3D位置情報を必然的に含む。この情報は、ソナー光学タイプの方法(国際公開WO2011/147947号を参照)から導き出されてよく、或いは、代わりに、「運動からの構造(Structure from Motion)」(SfM)、又は「バンドル調整(Bundle Adjustment)」(BA)、全ての測定値を可能な限り説明する点の3D位置を見出す全てのデータ上の反復的最適化から導き出されてよい。これらのSfM方法は、慣性データを含むバージョン又は慣性データを含まないバージョンにおいて従来技術に存在する。マッピング要素の全部又は一部は、(特に方法を初期化するために)全て事前に知られている場合があることが留意されなければならない。

0085

実際には、これらのマッピング要素の正確さ及び完全性は、場所段階について、根本的(primordial)である。そして、SfM方法は、一般的には、用途のために必要とされる精度及び完全性の最終レベルを得るために必要である。しかしながら、これらの方法は面倒であり、その計算時間は、マッピングのサイズと線形よりもはるかに多く増加する。

0086

これらのSfM方法の基礎は、非線形最適化であり、マッピングフェーズ中のランドマーク及びそれらを観察したカメラの位置の変数の初期化の質は、良好な局所最小及び急速な収束に向かう収束のために根本的である。

0087

その場合、慣性、磁気、及び視覚データの使用を機敏に組み合わせる本発明の方法は、以下のことを可能にすることが分かることがある
−初期化されたランドマークの位置変数の構築に必要な演算能力を、現在使用されている方法(その中には上述のVINSフィルタリング方法がある)と比較して、実質的に低減すること。これらのより低い演算能力は、例えば、場所及び三角測量部分を切り離すことが可能であるという事実から、或いは、代わりに、磁気的及び慣性的データに基づく先験的場所が、画像の一部に対する関心対象点の探索を減少させることを可能にするという事実から生じることがある。
−視覚が曖昧な場合(平坦な壁、暗い場所)に最終解に最も近い変数の初期化(ステップii)を支援すること。これはSfMアルゴリズムのより迅速な収束を可能にする。
データ収集中に行われる動きのタイプに対するSfMの問題の変数の初期化をより確固 (ロバスト)にすること。これは、先験的に形成されていない、ユーザによって行われる動きが、マッピングの再構築に最適でないとしても、SfM問題の良好な局所最小における収束を可能にする(実際には、3D再構築のための従来技術のデバイスは、純粋な回転移動を避けることを推奨し、それは最適化問題を不十分に条件付け、磁気データの追加は、ユーザによって行われる動きが悪化される(degenerated)ときに、軌道を汚染するこれらの条件付け問題を回避することを可能にする)。

0088

較正

0089

好ましい方法において、ステップ(a)は、慣性測定手段24、磁気測定手段20、及び光学取得手段26の中の1つの手段を、他の2つの手段によって取得されるデータで、事前に較正することを含む。好ましい方法では、光学取得手段26が慣性データ及び磁気データで較正されるか、或いは磁気測定手段20が慣性データ及び視覚データで較正されるかのいずれかである。

0090

実際には、慣性データ、磁気データ、及び視覚データの3つが全て考慮されるときに、それらによって担持される(borne)情報の冗長性が潜在的に存在する限り、センサにリンクされるパラメータ(磁気測定手段20のバイアス又はスケールファクタ(scale factor)、光学取得手段26の光軸と測定手段20、24との間の距離など)を修正することが可能であり、よって、動きの推定を最後に向上させることが可能である。

0091

(機器及びシステム)

0092

第2の態様によれば、本発明は、特に本方法の実施形態のいずれか一方の実施のための機器2、3、4に関する。

0093

以前に説明したように、第1の実施形態によれば、本機器は、磁気測定手段20及び/又は慣性測定手段24(優先的には、磁気測定手段20及び慣性測定手段24)と、本方法のステップの実施のために構成されたデータ処理手段21とを含む、自律ケース2(autonomous case)である。

0094

ケース2は、更に、ケース2を取り付けるための手段23を含み、必要であれば、(例えば、推定された動きの格納のための)データ格納手段22及び/又は結果の輸出のための通信手段25を含む。

0095

ケース2は、(もし光学取得手段が環境を観察するならば)光学取得手段26を含む、即ち、これらは別個であり、固定された方法で配置され、ケース2と通信する。ケース2がインテリジェンス(intelligence)を含む、この実施形態では、人は、優先的にはケース2が光学取得手段26も含む状況(物体1が、例えば、ドローンである状況)にある。

0096

第2の実施形態によれば、機器は、磁気測定手段20及び慣性測定手段24及び光学取得手段26との通信に適した、移動端末3又はサーバ4である。

0097

典型的には、磁気測定手段20及び慣性測定手段24はケース2内に配置され、光学取得手段26は環境中に固定的に配置されるが、3つの手段20、24、26を同じケース2内に配置することが可能であり、或いは2つの別個のケース内に配置することが可能であり、或いは3つの別個のケース内に配置することさえも可能である。

0098

換言すれば、移動端末3又はサーバ4は、本方法のステップの実施のために構成される処理手段31又は41を含む。各ケース2は全て同じであり、手段20、24、26の制御及び(通信手段25を介した)データ処理手段31、41への測定されたデータの送信のためのデータ処理手段21を含んでよい。

0099

必要とされるならば、方法のステップは、手段21、31、41の間で分割されてよいことが留意されるべきである。

0100

本発明は、このケースにおいてこの実施形態に従った機器3、4を含むシステム及び接続された(複数の)「衛星」ケース2に関する。

0101

全てのケースにおいて、「主」機器2、3、4のデータ処理手段21、31、41は、
−モジュールであって、
○物体1に関して固定される慣性測定手段24によって取得される、慣性データと呼ぶ、物体1の加速度及び/又は角速度のうちの少なくとも1つの成分と、
○ 物体1に関して固定される磁気測定手段20による、磁気データと呼ぶ、磁場及び/又は磁場のi次導関数のうちの少なくとも1つの成分と、
○ 物体1又は環境Σに関してそれぞれ固定される光学取得手段26による、視覚データと呼ぶ、環境Σ又は物体1の連続的な画像とを受信する
モジュールと、
− 慣性データ並びに磁気データ及び/又は視覚データを用いて物体1の動きの少なくとも1つの成分を推定するモジュールとを
実装するように構成される。

0102

(コンピュータプログラム製品)

0103

第3の態様及び第4の態様によれば、本発明は、本発明の第1の態様に従った環境Σ及び周囲磁場中を移動する物体1の動きを推定する方法の(処理手段21、31、41上での)実行のためのコード命令を含むコンピュータプログラム製品並びにこのコンピュータプログラム製品が見出されるコンピュータ機器(例えば、データ格納手段22)によって読み取り可能な格納手段に関する。

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