JP6808111B1 - 自己位置推定装置、航行制御装置、画像生成装置、人工衛星システム及び自己位置推定方法 - Google Patents

Abstract

自己位置推定装置（４１）は、被写体（Ｏ）の周囲を移動する移動体（３）であって、カメラ（２３）を用いて被写体（Ｏ）を撮像する移動体（３）に設けられる自己位置推定装置（４１）において、カメラ（２３）による撮像画像（Ｉ１）に基づく第１テンプレート画像（Ｉ１’）を取得するとともに、撮像画像（Ｉ１）に対応するシミュレーション画像（Ｉ２）に基づく第１リファレンス画像（Ｉ２’）を取得する第１画像取得部（５１）と、第１テンプレート画像（Ｉ１’）を拡縮するとともに第１テンプレート画像（Ｉ１’）を用いて第１リファレンス画像（Ｉ２’）を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出する第１画像マッチング部（５２）と、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出する自己位置推定部（５３）と、を備える。

Description

本開示は、自己位置推定装置、航行制御装置、画像生成装置、人工衛星システム及び自己位置推定方法に関する。

従来、被写体の周囲を移動する移動体に設けられたカメラを用いて被写体を撮像するシステムが開発されている。具体的には、例えば、天体の周囲を周回する人工衛星に設けられたカメラを用いて天体を撮像するシステムが開発されている。また、かかるカメラにより撮像された画像を用いて、かかる被写体の位置を推定する技術が開発されている。

例えば、特許文献１には、以下のような技術が開示されている。すなわち、移動体のカメラにより複数枚の画像が順次撮像される。次いで、個々の画像における特徴点群が抽出される。次いで、これらの特徴点群を用いた特徴量マッチングが実行される。特徴量マッチングの結果に基づき、被写体の三次元位置及びカメラのパラメータが推定される。

特開２０１９−４９４５７号公報

移動体において当該移動体の位置（以下「自己位置」ということがある。）を推定することが要求されることがある。具体的には、例えば、人工衛星において当該人工衛星の自己位置を推定することが要求されることがある。特許文献１記載の技術は、被写体の位置の推定に用いられるのはもちろんのこと、自己位置の推定に用いられるものである（例えば、特許文献１の段落［００７７］参照。）。しかしながら、特許文献１記載の技術を用いて自己位置を推定する場合、以下のような問題があった。

すなわち、特許文献１記載の技術は、上記のとおり、個々の画像における特徴点群を抽出して、特徴量マッチングを実行するものである。これらの処理により、計算量が多いという問題があった。このため、移動体における計算資源が制限されているとき、これらの処理を実現することが困難であるという問題があった。

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、自己位置の推定に係る計算量を低減することを目的とする。

本開示に係る自己位置推定装置は、被写体の周囲を移動する移動体であって、カメラを用いて被写体を撮像する移動体に設けられる自己位置推定装置において、カメラによる撮像画像に基づく第１テンプレート画像を取得するとともに、撮像画像に対応するシミュレーション画像に基づく第１リファレンス画像を取得する第１画像取得部と、シミュレーション画像に基づく第２テンプレート画像を取得するとともに、撮像画像に基づく第２リファレンス画像を取得する第２画像取得部と、第１テンプレート画像を拡縮するとともに第１テンプレート画像を用いて第１リファレンス画像を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出する第１画像マッチング部と、第２テンプレート画像を拡縮するとともに第２テンプレート画像を用いて第２リファレンス画像を走査する第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を算出する第２画像マッチング部と、被写体の中心部が撮像画像に含まれていない場合、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出し、被写体の中心部が撮像画像に含まれている場合、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出する自己位置推定部と、を備えるものである。

本開示によれば、上記のように構成したので、自己位置の推定に係る計算量を低減することができる。

実施の形態１に係る人工衛星システムの要部を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の要部を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の要部を示すブロック図である。 第１テンプレートマッチングの例を示す説明図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の要部のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の要部のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の要部の他のハードウェア構成を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける自己位置推定装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る人工衛星システムの要部を示すブロック図である。 実施の形態２に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の要部を示すブロック図である。 実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の要部を示すブロック図である。 第２テンプレートマッチングの例を示す説明図である。 実施の形態２に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る人工衛星システムにおける自己位置推定装置の動作を示すフローチャートである。 実施の形態２に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の動作を示すフローチャートである。

以下、この開示をより詳細に説明するために、この開示を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。

実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る人工衛星システムの要部を示すブロック図である。図２は、実施の形態１に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の要部を示すブロック図である。図３は、実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の要部を示すブロック図である。図１〜図３を参照して、実施の形態１に係る人工衛星システムについて説明する。

図１に示す如く、人工衛星システム１は、地上局２及び人工衛星３を含むものである。地上局２は、画像生成装置１１、記憶装置１２及び通信装置１３を含むものである。人工衛星３は、通信装置２１、姿勢推定装置２２、カメラ２３、記憶装置２４及び航行制御装置２５を含むものである。

通信装置１３及び通信装置２１は、相互に通信自在である。これにより、地上局２及び人工衛星３は、相互に通信自在である。

地上局２は、天体Ｏ（不図示）に設けられている。これに対して、人工衛星３は、天体Ｏの周囲を周回するものである。ここで、カメラ２３の光軸は、天体Ｏに向けられるものである。また、人工衛星システム１においては、天体Ｏを撮像するべき複数個の時刻（以下「撮像時刻」ということがある。）が設定されるものである。人工衛星３は、個々の撮像時刻にて、カメラ２３を用いて天体Ｏを撮像するものである。以下、個々の撮像時刻にてカメラ２３により撮像された画像Ｉ１を「撮像画像」ということがある。

以下、人工衛星３の軌道に誤差が生じておらず、かつ、人工衛星３の位置に誤差が生じておらず、かつ、人工衛星３の姿勢に誤差が生じていない状態を「理想状態」ということがある。理想状態における人工衛星３の軌道（以下「目標軌道」ということがある。）は、所定の周回軌道に沿うものとなる。また、理想状態における個々の撮像時刻における人工衛星３の位置（以下「目標位置」ということがある。）は、目標軌道における所定の位置となる。また、理想状態における個々の撮像時刻における人工衛星３の姿勢（以下「目標姿勢」ということがある。）は、所定の姿勢となる。また、理想状態において、カメラ２３の光軸は、天体Ｏの中心部に向けられる。

図２に示す如く、画像生成装置１１は、シミュレーション画像生成部３１及びリファレンス画像生成部３２を含むものである。

シミュレーション画像生成部３１は、理想状態にて個々の撮像時刻にてカメラ２３により撮像されるべき画像Ｉ１を模擬するものである。これにより、個々の画像Ｉ１に対応するシミュレーション画像Ｉ２が生成される。

すなわち、記憶装置１２には、目標軌道を示す情報及び個々の撮像時刻を示す情報が記憶されている。シミュレーション画像生成部３１は、これらの情報を取得する。シミュレーション画像生成部３１は、当該取得された情報を用いて、理想状態における個々の撮像時刻における人工衛星３の位置（ｘ，ｙ，ｚ）を予測するとともに、理想状態における個々の撮像時刻におけるカメラ２３の光軸の向き（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）を予測する。

また、記憶装置１２には、天体Ｏの三次元モデルを示すデータが記憶されている。シミュレーション画像生成部３１は、かかるデータを取得する。シミュレーション画像生成部３１は、当該取得されたデータを用いて、天体Ｏの三次元モデルをシミュレーション用の仮想空間に配置する。

また、記憶装置１２には、天体Ｏに係るパラメータ（以下「固有パラメータ」という。）を示す情報及びカメラ２３に係るパラメータ（以下「カメラパラメータ」という。）を示す情報が記憶されている。シミュレーション画像生成部３１は、これらの情報を取得する。シミュレーション画像生成部３１は、当該取得された情報を用いて、シミュレーション用のパラメータ（以下「シミュレーションパラメータ」という。）を設定する。

固有パラメータは、天体Ｏにおける反射率（例えばアルベド）を示す値及び天体Ｏにおける太陽高度を示す値などを含むものである。カメラパラメータは、カメラ２３の焦点を示す値、カメラ２３の光軸を示す値及びカメラ２３の位置を示す値などを含むものである。これに加えて、カメラパラメータは、カメラ２３におけるレンズ歪み係数を示す値及びカメラ２３におけるノイズを示す値などを含むものであっても良い。

シミュレーション画像生成部３１は、上記予測された位置（ｘ，ｙ，ｚ）、上記予測された向き（ｖｘ，ｖｙ，ｖｚ）及び上記設定されたシミュレーションパラメータに基づき、理想状態における個々の撮像時刻における画像Ｉ１を模擬する。このとき、レンズの投影モデルには、実際のカメラ２３における投影モデルと同様のモデルが用いられる。

これにより、個々の画像Ｉ１に対応するシミュレーション画像Ｉ２が生成される。シミュレーション画像生成部３１は、当該生成されたシミュレーション画像Ｉ２を示すデータ（以下「シミュレーション画像データ」という。）を記憶装置１２に記憶させる。

ここで、天体Ｏと人工衛星３間の距離が小さい場合、天体Ｏがカメラ２３の画角からはみ出すことにより、天体Ｏの一部のみがカメラ２３により撮像される状態が生ずることがある。この結果、天体Ｏの一部のみが画像Ｉ１に含まれる状態が生ずることがある。この場合、シミュレーション画像生成部３１は、以下のようなシミュレーション画像Ｉ２を生成するものであっても良い。

すなわち、シミュレーション画像生成部３１は、仮想的にカメラ２３の画角が拡大されることにより仮想的に天体Ｏの全体がカメラ２３により撮像される状態に対応するシミュレーション画像Ｉ２を生成するものであっても良い。これにより、天体Ｏの全体を含むシミュレーション画像Ｉ２が生成される。この結果、天体Ｏと人工衛星３間の距離が小さい場合であっても、後述する第１画像マッチング部５２により実行されるテンプレートマッチング（以下「第１テンプレートマッチング」という。）を実現することができる。

このとき、シミュレーション画像生成部３１は、カメラ２３の焦点距離を変更することなく、カメラ２３の画素数を仮想的に大きくすることにより、かかるシミュレーション画像Ｉ２を生成する。これにより、かかるシミュレーション画像Ｉ２を生成するにあたり、固有パラメータを示す情報に含まれるカメラ２３の焦点距離を示す値をそのまま用いることができる。

リファレンス画像生成部３２は、記憶装置１２に記憶されているシミュレーション画像データを取得するものである。リファレンス画像生成部３２は、当該取得されたシミュレーション画像データを用いて、第１テンプレートマッチング用のリファレンス画像（以下「第１リファレンス画像」という。）Ｉ２’を生成するものである。

すなわち、リファレンス画像生成部３２は、当該取得されたシミュレーション画像データを用いて、個々のシミュレーション画像Ｉ２に対する二値化処理を実行する。このとき、二値化用のパラメータ（二値化用の閾値を含む。以下「第１二値化パラメータ」という。）には、所定の値が用いられる。または、第１二値化パラメータには、統計的手法により算出された値が用いられる。具体的には、例えば、第１二値化パラメータには、判別分析法により算出された値が用いられる。

二値化後のシミュレーション画像Ｉ２にノイズが含まれる場合、リファレンス画像生成部３２は、二値化後のシミュレーション画像Ｉ２に対するノイズ除去処理を実行する。これにより、かかるノイズが第１テンプレートマッチングにより算出される相関値（以下「第１相関値」という。）に影響を与えるのを回避することができる。ノイズ除去処理には、例えば、拡縮処理が用いられる。

次いで、リファレンス画像生成部３２は、二値化後のシミュレーション画像Ｉ２又はノイズ除去後のシミュレーション画像Ｉ２を所定のサイズにリサイズする。これにより、個々のシミュレーション画像Ｉ２が第１テンプレートマッチング用のサイズにリサイズされる。

このようにして、個々のシミュレーション画像Ｉ２に対応する第１リファレンス画像Ｉ２’が生成される。リファレンス画像生成部３２は、当該生成された第１リファレンス画像Ｉ２’を示すデータ（以下「リファレンス画像データ」という。）を記憶装置１２に記憶させる。なお、リファレンス画像データは、第１二値化パラメータを含むものであっても良い。

通信装置１３は、記憶装置１２に記憶されているリファレンス画像データを取得する。通信装置１３は、当該取得されたリファレンス画像データを人工衛星３に送信する。通信装置２１は、当該送信されたリファレンス画像データを受信する。通信装置２１は、当該受信されたリファレンス画像データを記憶装置２４に記憶させる。

姿勢推定装置２２は、例えば、スタートラッカにより構成されている。姿勢推定装置２２は、人工衛星３の姿勢（φ，θ，ψ）を推定するものである。ここで、姿勢推定装置２２により推定される姿勢（φ，θ，ψ）は、個々の撮像時刻における姿勢（φ，θ，ψ）を含むものである。姿勢推定装置２２は、当該推定された姿勢（φ，θ，ψ）を示す値（以下「姿勢推定値」という。）を記憶装置２４に記憶させるものである。

カメラ２３は、上記のとおり、個々の撮像時刻にて天体Ｏを撮像するものである。カメラ２３は、個々の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１を示すデータ（以下「撮像画像データ」という。）を記憶装置２４に記憶させるものである。

図３に示す如く、航行制御装置２５は、自己位置推定装置４１、航法値算出部４２及び航行制御部４３を含むものである。自己位置推定装置４１は、第１画像取得部５１、第１画像マッチング部５２及び自己位置推定部５３を含むものである。

第１画像取得部５１は、記憶装置２４に記憶されているリファレンス画像データを取得するものである。これにより、第１リファレンス画像Ｉ２’が取得される。また、第１画像取得部５１は、記憶装置２４に記憶されている撮像画像データを取得するものである。第１画像取得部５１は、当該取得された撮像画像データを用いて、第１テンプレートマッチング用のテンプレート画像（以下「第１テンプレート画像」という。）Ｉ１’を生成するものである。これにより、第１テンプレート画像Ｉ１’が取得される。

具体的には、例えば、第１画像取得部５１は、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第１リファレンス画像Ｉ２’を示すリファレンス画像データを取得する。これにより、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第１リファレンス画像Ｉ２’が取得される。また、第１画像取得部５１は、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１を示す撮像画像データを取得する。第１画像取得部５１は、当該取得された撮像画像データを用いて、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第１テンプレート画像Ｉ１’を生成する。これにより、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第１テンプレート画像Ｉ１’が取得される。

ここで、第１テンプレート画像Ｉ１’の生成方法について説明する。第１画像取得部５１は、個々の撮像画像Ｉ１に対して、リファレンス画像生成部３２により実行される二値化処理と同様の二値化処理を実行する。このとき、第１画像取得部５１は、上記取得されたリファレンス画像データに含まれる第１二値化パラメータを用いるものであっても良い。次いで、第１画像取得部５１は、二値化後の撮像画像Ｉ１に対して、リファレンス画像生成部３２により実行されるノイズ除去処理と同様のノイズ除去処理を適宜実行する。このようにして、個々の撮像画像Ｉ１に対応する第１テンプレート画像Ｉ１’が生成される。すなわち、個々の撮像画像Ｉ１に対応する第１テンプレート画像Ｉ１’が取得される。

第１画像マッチング部５２は、第１画像取得部５１により取得された第１テンプレート画像Ｉ１’及び第１画像取得部５１により取得された第１リファレンス画像Ｉ２’を用いて、第１テンプレートマッチングを実行するものである。図４は、第１テンプレートマッチングの例を示している。

すなわち、第１画像マッチング部５２は、上記取得された第１テンプレート画像Ｉ１’のスケールｓを変化させる。より具体的には、第１画像マッチング部５２は、上記取得された第１テンプレート画像Ｉ１’のスケールｓを所定の範囲内にて拡大又は縮小する。これにより、互いに異なるスケールｓを有する複数枚の第１テンプレート画像Ｉ１’が生成される。

また、第１画像マッチング部５２は、上記取得された第１リファレンス画像Ｉ２’に対するゼロパディング処理を実行する。これにより、余白領域を有する第１リファレンス画像Ｉ２’が生成される。第１リファレンス画像Ｉ２’に余白領域を付加することにより、第１テンプレート画像Ｉ１’の端部（すなわち上端部、下端部、左端部又は右端部）に天体Ｏが位置する場合であっても、第１テンプレートマッチングを実現することができる。

次いで、第１画像マッチング部５２は、上記複数枚の第１テンプレート画像Ｉ１’の各々を用いて、上記余白領域を有する第１リファレンス画像Ｉ２’を走査する。このとき、第１画像マッチング部５２は、第１リファレンス画像Ｉ２’における第１テンプレート画像Ｉ１’の位置（ｃｘ，ｃｙ）毎に、かつ、第１テンプレート画像Ｉ１’のスケールｓ毎に、第１テンプレート画像Ｉ１’と第１リファレンス画像Ｉ２’との相関値（すなわち第１相関値）を算出する。

このようにして、複数個の第１相関値が算出される。個々の第１相関値には、例えば、ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）又はＺＮＣＣ（Ｚｅｒｏ−ｍｅａｎ Ｎｏｒｍａｌｉｚｅｄ Ｃｒｏｓｓ−Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏ）が用いられる。

以下、当該算出された複数個の第１相関値のうちの最大値に対応する位置（ｃｘ＿ｂ，ｃｙ＿ｂ）を「第１マッチング位置」ということがある。また、当該算出された複数個の第１相関値のうちの最大値に対応するスケールｓ＿ｂを「第１マッチングスケール」ということがある。

第１マッチング位置（ｃｘ＿ｂ，ｃｙ＿ｂ）は、第１リファレンス画像Ｉ２’における天体Ｏの位置に対する第１テンプレート画像Ｉ１’における天体Ｏの位置のずれ量に対応している。以下、かかるずれ量を「第１位置ずれ量」ということがある。また、第１マッチングスケールｓ＿ｂは、第１リファレンス画像Ｉ２’における天体Ｏのスケールに対する第１テンプレート画像Ｉ１’における天体Ｏのスケールの変化量に対応している。以下、かかる変化量を「第１スケール変化量」ということがある。

すなわち、第１画像マッチング部５２は、テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量に対応する第１マッチング位置（ｃｘ＿ｂ，ｃｙ＿ｂ）を算出するとともに、第１スケール変化量に対応する第１マッチングスケールｓ＿ｂを算出するものである。第１画像マッチング部５２は、当該算出された第１マッチング位置（ｃｘ＿ｂ，ｃｙ＿ｂ）を自己位置推定部５３に出力するとともに、当該算出された第１マッチングスケールｓ＿ｂを自己位置推定部５３に出力する。

自己位置推定部５３は、第１画像マッチング部５２により出力された第１マッチング位置（ｃｘ＿ｂ，ｃｙ＿ｂ）を取得するものである。また、自己位置推定部５３は、第１画像マッチング部５２により出力された第１マッチングスケールｓ＿ｂを取得するものである。

また、自己位置推定部５３は、記憶装置２４に記憶されている姿勢推定値（φ，θ，ψ）を取得するものである。具体的には、例えば、自己位置推定部５３は、直近の撮像時刻における姿勢推定値（φ，θ，ψ）を取得するものである。

また、記憶装置２４には、天体Ｏの数値標高モデルを示すデータが記憶されている。自己位置推定部５３は、かかるデータを取得するものである。

自己位置推定部５３は、上記取得された第１マッチング位置（ｃｘ＿ｂ，ｃｙ＿ｂ）に対応する第１位置ずれ量、上記取得された第１マッチングスケールｓ＿ｂに対応する第１スケール変化量、上記取得された姿勢推定値（φ，θ，ψ）及び上記取得されたデータに含まれる数値標高値を用いて、人工衛星３の自己位置を推定するものである。これにより、例えば、直近の撮像時刻における自己位置が推定される。

かかる自己位置の推定には、公知の種々の技術を用いることができる。これらの技術についての詳細な説明は省略する。自己位置推定部５３は、当該推定された自己位置を示す値（以下「自己位置推定値」という。）を航法値算出部４２に出力するものである。

航法値算出部４２は、自己位置推定部５３により出力された自己位置推定値を取得するものである。航法値算出部４２は、対応する撮像時刻（例えば直近の撮像時刻）における目標位置に対する当該取得された自己位置推定値が示す自己位置のずれ量を算出するものである。このとき、航法値算出部４２は、２方向（水平方向及び垂直方向を含む。）におけるずれ量を算出するものであっても良い。

航法値算出部４２は、当該算出されたずれ量に応じて、人工衛星３におけるスラスタ等の制御に用いられる制御値（以下「航法値」という。）を算出するものである。航法値算出部４２は、当該算出された航法値を航行制御部４３に出力するものである。

航行制御部４３は、航法値算出部４２により出力された航法値を取得するものである。航行制御部４３は、当該取得された航法値を用いて、人工衛星３のスラスタ等を制御するものである。これにより、人工衛星３の位置（ｘ，ｙ，ｚ）に誤差が生じているとき、人工衛星３の位置（ｘ，ｙ，ｚ）を目標位置に近づけることができる。

以下、シミュレーション画像生成部３１により実行される処理を総称して「シミュレーション画像生成処理」ということがある。また、リファレンス画像生成部３２により実行される処理を総称して「リファレンス画像生成処理」ということがある。また、第１画像取得部５１により実行される処理を総称して「第１画像取得処理」ということがある。また、第１画像マッチング部５２により実行される処理を総称して「第１画像マッチング処理」ということがある。また、自己位置推定部５３により実行される処理を総称して「自己位置推定処理」ということがある。また、航法値算出部４２により実行される処理を総称して「航法値算出処理」ということがある。また、航行制御部４３により実行される処理及び制御を総称して「航行制御」ということがある。

以下、自己位置推定装置４１により実行される処理を総称して「自己位置推定処理等」ということがある。すなわち、かかる自己位置推定処理等は、第１画像取得処理、第１画像マッチング処理及び自己位置推定処理を含むものである。

以下、シミュレーション画像生成部３１が有する機能を総称して「シミュレーション画像生成機能」ということがある。また、リファレンス画像生成部３２が有する機能を総称して「リファレンス画像生成機能」ということがある。また、第１画像取得部５１が有する機能を総称して「第１画像取得機能」ということがある。また、第１画像マッチング部５２が有する機能を総称して「第１画像マッチング機能」ということがある。また、自己位置推定部５３が有する機能を総称して「自己位置推定機能」ということがある。また、航法値算出部４２が有する機能を総称して「航法値算出機能」ということがある。また、航行制御部４３が有する機能を総称して「航行制御機能」ということがある。

以下、シミュレーション画像生成機能に「Ｆ１」の符号を用いることがある。また、リファレンス画像生成機能に「Ｆ２」の符号を用いることがある。また、第１画像取得機能に「Ｆ１１」の符号を用いることがある。また、第１画像マッチング機能に「Ｆ１２」の符号を用いることがある。また、自己位置推定機能に「Ｆ１３」の符号を用いることがある。また、航法値算出機能に「Ｆ２１」の符号を用いることがある。また、航行制御機能に「Ｆ２２」の符号を用いることがある。

次に、図５〜図７を参照して、画像生成装置１１の要部のハードウェア構成について説明する。

図５に示す如く、画像生成装置１１は、プロセッサ６１及びメモリ６２を有している。メモリ６２には、複数個の機能（シミュレーション画像生成機能及びリファレンス画像生成機能を含む。）Ｆ１，Ｆ２に対応するプログラムが記憶されている。プロセッサ６１は、メモリ６２に記憶されているプログラムを読み出して実行する。これにより、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２が実現される。

または、図６に示す如く、画像生成装置１１は、処理回路６３を有している。処理回路６３は、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２に対応する処理を実行する。これにより、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２が実現される。

または、図７に示す如く、画像生成装置１１は、プロセッサ６１、メモリ６２及び処理回路６３を有している。メモリ６２には、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２のうちの一部の機能に対応するプログラムが記憶されている。プロセッサ６１は、メモリ６２に記憶されているプログラムを読み出して実行する。これにより、かかる一部の機能が実現される。また、処理回路６３は、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２のうちの残余の機能に対応する処理を実行する。これにより、かかる残余の機能が実現される。

プロセッサ６１は、１個以上のプロセッサにより構成されている。個々のプロセッサは、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、マイクロプロセッサ、マイクロコントローラ又はＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）を用いたものである。

メモリ６２は、１個以上の不揮発性メモリにより構成されている。または、メモリ６２は、１個以上の不揮発性メモリ及び１個以上の揮発性メモリにより構成されている。すなわち、メモリ６２は、１個以上のメモリにより構成されている。個々のメモリは、例えば、半導体メモリ、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、磁気テープ又は磁気ドラムを用いたものである。より具体的には、個々の揮発性メモリは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）を用いたものである。また、個々の不揮発性メモリは、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＥＰＲＯＭ（Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌｌｙ Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ソリッドステートドライブ、ハードディスクドライブ、フレキシブルディスク、コンパクトディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）、ブルーレイディスク又はミニディスクを用いたものである。

処理回路６３は、１個以上のデジタル回路により構成されている。または、処理回路６３は、１個以上のデジタル回路及び１個以上のアナログ回路により構成されている。すなわち、処理回路６３は、１個以上の処理回路により構成されている。個々の処理回路は、例えば、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＰＬＤ（Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、ＳｏＣ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ ａ Ｃｈｉｐ）又はシステムＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ Ｓｃａｌｅ Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）を用いたものである。

ここで、プロセッサ６１が複数個のプロセッサにより構成されているとき、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２と複数個のプロセッサとの対応関係は任意である。すなわち、複数個のプロセッサの各々は、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２のうちの対応する１個以上の機能に対応するプログラムを読み出して実行するものであっても良い。プロセッサ６１は、個々の機能Ｆ１，Ｆ２に対応する専用のプロセッサを含むものであっても良い。

また、メモリ６２が複数個のメモリにより構成されているとき、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２と複数個のメモリとの対応関係は任意である。すなわち、複数個のメモリの各々は、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２のうちの対応する１個以上の機能に対応するプログラムを記憶するものであっても良い。メモリ６２は、個々の機能Ｆ１，Ｆ２に対応する専用のメモリを含むものであっても良い。

また、処理回路６３が複数個の処理回路により構成されているとき、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２と複数個の処理回路との対応関係は任意である。すなわち、複数個の処理回路の各々は、複数個の機能Ｆ１，Ｆ２のうちの対応する１個以上の機能に対応する処理を実行するものであっても良い。処理回路６３は、個々の機能Ｆ１，Ｆ２に対応する専用の処理回路を含むものであっても良い。

すなわち、画像生成装置１１においては、個々の機能Ｆ１，Ｆ２が専用の処理回路により実現されるものであっても良い。

次に、図８〜図１０を参照して、航行制御装置２５の要部のハードウェア構成について説明する。

図８に示す如く、航行制御装置２５は、プロセッサ７１及びメモリ７２を有している。メモリ７２には、複数個の機能（第１画像取得機能、第１画像マッチング機能、自己位置推定機能、航法値算出機能及び航行制御機能を含む。）Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２に対応するプログラムが記憶されている。プロセッサ７１は、メモリ７２に記憶されているプログラムを読み出して実行する。これにより、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２が実現される。

または、図９に示す如く、航行制御装置２５は、処理回路７３を有している。処理回路７３は、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２に対応する処理を実行する。これにより、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２が実現される。

または、図１０に示す如く、航行制御装置２５は、プロセッサ７１、メモリ７２及び処理回路７３を有している。メモリ７２には、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２のうちの一部の機能に対応するプログラムが記憶されている。プロセッサ７１は、メモリ７２に記憶されているプログラムを読み出して実行する。これにより、かかる一部の機能が実現される。また、処理回路７３は、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２のうちの残余の機能に対応する処理を実行する。これにより、かかる残余の機能が実現される。

プロセッサ７１の具体例は、プロセッサ６１の具体例と同様である。メモリ７２の具体例は、メモリ６２の具体例と同様である。処理回路７３の具体例は、処理回路６３の具体例と同様である。このため、詳細な説明は省略する。

ここで、プロセッサ７１が複数個のプロセッサにより構成されているとき、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２と複数個のプロセッサとの対応関係は任意である。すなわち、複数個のプロセッサの各々は、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２のうちの対応する１個以上の機能に対応するプログラムを読み出して実行するものであっても良い。プロセッサ７１は、個々の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２に対応する専用のプロセッサを含むものであっても良い。

また、メモリ７２が複数個のメモリにより構成されているとき、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２と複数個のメモリとの対応関係は任意である。すなわち、複数個のメモリの各々は、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２のうちの対応する１個以上の機能に対応するプログラムを記憶するものであっても良い。メモリ７２は、個々の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２に対応する専用のメモリを含むものであっても良い。

また、処理回路７３が複数個の処理回路により構成されているとき、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２と複数個の処理回路との対応関係は任意である。すなわち、複数個の処理回路の各々は、複数個の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２のうちの対応する１個以上の機能に対応する処理を実行するものであっても良い。処理回路７３は、個々の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２に対応する専用の処理回路を含むものであっても良い。

すなわち、自己位置推定装置４１においては、個々の機能Ｆ１１〜Ｆ１３が専用の処理回路により実現されるものであっても良い。また、航行制御装置２５においては、個々の機能Ｆ１１〜Ｆ１３，Ｆ２１，Ｆ２２が専用の処理回路により実現されるものであっても良い。

次に、図１１に示すフローチャートを参照して、画像生成装置１１の動作について説明する。

まず、シミュレーション画像生成部３１がシミュレーション画像生成処理を実行する（ステップＳＴ１）。次いで、リファレンス画像生成部３２がリファレンス画像生成処理を実行する（ステップＳＴ２）。

次に、図１２に示すフローチャートを参照して、自己位置推定装置４１の動作について説明する。

まず、第１画像取得部５１が第１画像取得処理を実行する（ステップＳＴ１１）。ステップＳＴ１１にて取得された撮像画像データが示す撮像画像Ｉ１に天体Ｏの少なくとも一部が含まれている場合（ステップＳＴ１２“ＹＥＳ”）、次いで、第１画像マッチング部５２が第１画像マッチング処理を実行する（ステップＳＴ１３）。次いで、自己位置推定部５３が自己位置推定処理を実行する（ステップＳＴ１４）。

なお、ステップＳＴ１１にて取得された撮像画像データが示す撮像画像Ｉ１に天体Ｏが含まれていない場合（ステップＳＴ１２“ＮＯ”）、第１テンプレートマッチングを正確に実行することが不可能又は困難である。このため、ステップＳＴ１３，ＳＴ１４の処理はスキップされる。これにより、自己位置推定装置４１の処理は終了する。

ステップＳＴ１２における判定は、例えば、以下のようなものである。すなわち、ステップＳＴ１１にて生成された第１テンプレート画像Ｉ１’における白画素の個数が算出される。当該算出された個数が所定の閾値以上である場合、対応する撮像画像Ｉ１に天体Ｏの少なくとも一部が含まれていると判定される（ステップＳＴ１２“ＹＥＳ”）。そうでない場合、対応する撮像画像Ｉ１に天体Ｏが含まれていないと判定される（ステップＳＴ１２“ＮＯ”）。

次に、図１３に示すフローチャートを参照して、航行制御装置２５の動作について説明する。

まず、自己位置推定装置４１が自己位置推定処理等を実行する（ステップＳＴ２１）。これにより、図１２を参照して説明した処理が実行される。次いで、航法値算出部４２が航法値算出処理を実行する（ステップＳＴ２２）。次いで、航行制御部４３が航行制御を実行する（ステップＳＴ２３）。

次に、自己位置推定装置４１を用いることによる効果について説明する。

上記のとおり、自己位置推定装置４１は、撮像画像Ｉ１に基づく第１テンプレート画像Ｉ１’及びシミュレーション画像Ｉ２に基づく第１リファレンス画像Ｉ２’を用いた第１テンプレートマッチングを実行することにより自己位置を推定するものである。換言すれば、自己位置推定装置４１においては、自己位置を推定するにあたり、個々の撮像画像Ｉ１における特徴点群を抽出する処理が不要である。また、撮像画像Ｉ１間の特徴量マッチングを実行する処理が不要である。

このため、自己位置推定装置４１を用いることにより、特許文献１記載の技術を用いる場合に比して、自己位置の推定に係る計算量を低減することができる。これにより、人工衛星３における計算資源が制限されている場合であっても、人工衛星３における自己位置の推定を実現することができる。

次に、実施の形態１に係る変形例について説明する。

リファレンス画像生成部３２は、画像生成装置１１に設けられているのに代えて、自己位置推定装置４１に設けられているものであっても良い。すなわち、リファレンス画像生成処理は、画像生成装置１１により実行されるのに代えて、自己位置推定装置４１により実行されるものであっても良い。

航行制御装置２５は、人工衛星３と異なる移動体に設けられるものであっても良い。例えば、航行制御装置２５は、車両、船舶又は航空機に設けられるものであっても良い。したがって、カメラ２３による被写体は、天体Ｏに限定されるものではない。カメラ２３による被写体は、如何なる物体であっても良い。また、画像生成装置１１は、地上局２と異なる場所に設けられるものであっても良い。画像生成装置１１は、航行制御装置２５を有する移動体と通信自在な場所であれば、如何なる場所に設けられるものであっても良い。

以上のように、実施の形態１に係る自己位置推定装置４１は、被写体（天体Ｏ）の周囲を移動する移動体（人工衛星３）であって、カメラ２３を用いて被写体（天体Ｏ）を撮像する移動体（人工衛星３）に設けられる自己位置推定装置４１において、カメラ２３による撮像画像Ｉ１に基づく第１テンプレート画像Ｉ１’を取得するとともに、撮像画像Ｉ１に対応するシミュレーション画像Ｉ２に基づく第１リファレンス画像Ｉ２’を取得する第１画像取得部５１と、第１テンプレート画像Ｉ１’を拡縮するとともに第１テンプレート画像Ｉ１’を用いて第１リファレンス画像Ｉ２’を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出する第１画像マッチング部５２と、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出する自己位置推定部５３と、を備える。これにより、自己位置の推定に係る計算量を低減することができる。

また、実施の形態１に係る人工衛星システム１は、天体Ｏの周囲を周回する人工衛星３であって、カメラ２３を用いて天体Ｏを撮像する人工衛星３に設けられる自己位置推定装置４１と、人工衛星３と通信自在な地上局２に設けられる画像生成装置１１と、を含む人工衛星システム１において、自己位置推定装置４１は、カメラ２３による撮像画像Ｉ１に基づく第１テンプレート画像Ｉ１’を取得するとともに、撮像画像Ｉ１に対応するシミュレーション画像Ｉ２に基づく第１リファレンス画像Ｉ２’を取得する第１画像取得部５１と、第１テンプレート画像Ｉ１’を拡縮するとともに第１テンプレート画像Ｉ１’を用いて第１リファレンス画像Ｉ２’を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出する第１画像マッチング部５２と、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出する自己位置推定部５３と、を備え、画像生成装置１１は、シミュレーション画像Ｉ２を生成するシミュレーション画像生成部３１と、第１リファレンス画像Ｉ２’を生成するリファレンス画像生成部３２と、を備える。これにより、自己位置の推定に係る計算量を低減することができる。

また、実施の形態１に係る自己位置推定方法は、被写体（天体Ｏ）の周囲を移動する移動体（人工衛星３）であって、カメラ２３を用いて被写体（天体Ｏ）を撮像する移動体（人工衛星３）における自己位置推定方法において、第１画像取得部５１が、カメラ２３による撮像画像Ｉ１に基づく第１テンプレート画像Ｉ１’を取得するとともに、撮像画像Ｉ１に対応するシミュレーション画像Ｉ２に基づく第１リファレンス画像Ｉ２’を取得するステップＳＴ１１と、第１画像マッチング部５２が、第１テンプレート画像Ｉ１’を拡縮するとともに第１テンプレート画像Ｉ１’を用いて第１リファレンス画像Ｉ２’を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出するステップＳＴ１３と、自己位置推定部５３が、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出するステップＳＴ１４と、を備える。これにより、自己位置の推定に係る計算量を低減することができる。

実施の形態２．
図１４は、実施の形態２に係る人工衛星システムの要部を示すブロック図である。図１５は、実施の形態２に係る人工衛星システムにおける画像生成装置の要部を示すブロック図である。図１６は、実施の形態１に係る人工衛星システムにおける航行制御装置の要部を示すブロック図である。図１４〜図１６を参照して、実施の形態２に係る人工衛星システムについて説明する。

なお、図１４において、図１に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。また、図１５において、図２に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。また、図１６において、図３に示すブロックと同様のブロックには同一符号を付して説明を省略する。

図１４に示す如く、人工衛星システム１ａは、地上局２ａ及び人工衛星３ａを含むものである。地上局２ａは、画像生成装置１１ａ、記憶装置１２及び通信装置１３を含むものである。人工衛星３ａは、通信装置２１、姿勢推定装置２２、カメラ２３、記憶装置２４及び航行制御装置２５ａを含むものである。

図１５に示す如く、画像生成装置１１ａは、シミュレーション画像生成部３１及びリファレンス画像生成部３２を含むものである。これに加えて、画像生成装置１１ａは、テンプレート画像生成部３３を含むものである。

テンプレート画像生成部３３は、記憶装置１２に記憶されているシミュレーション画像データを取得するものである。テンプレート画像生成部３３は、当該取得されたシミュレーション画像データを用いて、後述する第２画像取得部５４により実行されるテンプレートマッチング（以下「第２テンプレートマッチング」という。）用のテンプレート画像（以下「第２テンプレート画像」という。）Ｉ２”を生成するものである。

すなわち、テンプレート画像生成部３３は、当該取得されたシミュレーション画像データを用いて、個々のシミュレーション画像Ｉ２に対するエッジ検出処理を実行する。エッジ検出処理は、如何なる検出方法を用いるものであっても良い。

次いで、テンプレート画像生成部３３は、エッジ検出後のシミュレーション画像Ｉ２に対する二値化処理を実行する。二値化用の閾値は、所定の値を用いるものであっても良く、又は統計的手法により算出された値を用いるものであっても良い。

このようにして、個々のシミュレーション画像Ｉ２に対応する第２テンプレート画像Ｉ２”が生成される。テンプレート画像生成部３３は、当該生成された第２テンプレート画像Ｉ２”を示すデータ（以下「テンプレート画像データ」という。）を記憶装置１２に記憶させる。

なお、テンプレート画像データは、エッジ検出処理における検出方法を示す情報（以下「検出方法情報」という。）を含むものであっても良い。また、テンプレート画像データは、エッジ検出用のパラメータ（以下「エッジ検出パラメータ」という。）を含むものであっても良い。また、テンプレート画像データは、二値化用のパラメータ（二値化用の閾値を含む。以下「第２二値化パラメータ」という。）を含むものであっても良い。

また、テンプレート画像生成部３３は、第２テンプレート画像Ｉ２”を生成するとき、第２テンプレート画像Ｉ２”の中心部を含む領域（以下「中心領域」という。）内に天体Ｏの中心部を配置するものであっても良い。

通信装置１３は、記憶装置１２に記憶されているリファレンス画像データ及びテンプレート画像データを取得する。通信装置１３は、当該取得されたリファレンス画像データ及びテンプレート画像データを人工衛星３ａに送信する。通信装置２１は、当該送信されたリファレンス画像データ及びテンプレート画像データを受信する。通信装置２１は、当該受信されたリファレンス画像データ及びテンプレート画像データを記憶装置２４に記憶させる。

図１６に示す如く、航行制御装置２５ａは、自己位置推定装置４１ａ、航法値算出部４２及び航行制御部４３を含むものである。自己位置推定装置４１は、第１画像取得部５１、第１画像マッチング部５２及び自己位置推定部５３ａを含むものである。これに加えて、自己位置推定装置４１は、第２画像取得部５４及び第２画像マッチング部５５を含むものである。

第２画像取得部５４は、記憶装置２４に記憶されているテンプレート画像データを取得するものである。これにより、第２テンプレート画像Ｉ２”が取得される。また、第２画像取得部５４は、記憶装置２４に記憶されている撮像画像データを取得するものである。第２画像取得部５４は、当該取得された撮像画像データを用いて、第２テンプレートマッチング用のリファレンス画像（以下「第２リファレンス画像」という。）Ｉ１”を生成するものである。これにより、第２リファレンス画像Ｉ１”が取得される。

具体的には、例えば、第２画像取得部５４は、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第２テンプレート画像Ｉ２”を示すテンプレート画像データを取得する。これにより、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第２テンプレート画像Ｉ２”が取得される。また、第２画像取得部５４は、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１を示す撮像画像データを取得する。第２画像取得部５４は、当該取得された撮像画像データを用いて、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第２リファレンス画像Ｉ１”を生成する。これにより、直近の撮像時刻にて撮像された画像Ｉ１に対応する第２リファレンス画像Ｉ１”が取得される。

ここで、第２リファレンス画像Ｉ１”の生成方法について説明する。まず、第２画像取得部５４は、個々の撮像画像Ｉ１に対して、テンプレート画像生成部３３により実行されるエッジ検出処理と同様のエッジ検出処理を実行する。このとき、第２画像取得部５４は、上記取得されたテンプレート画像データに含まれる検出方法情報及びエッジ検出パラメータを用いるものであっても良い。次いで、第２画像取得部５４は、エッジ検出後の撮像画像Ｉ１に対して、テンプレート画像生成部３３により実行される二値化処理と同様の二値化処理を実行する。このとき、第２画像取得部５４は、上記取得されたテンプレート画像データに含まれる第２二値化パラメータを用いるものであっても良い。このようにして、個々の撮像画像Ｉ１に対応する第２リファレンス画像Ｉ１”が生成される。すなわち、個々の撮像画像Ｉ１に対応する第２リファレンス画像Ｉ１”が取得される。

第２画像マッチング部５５は、第２画像取得部５４により取得された第２テンプレート画像Ｉ２”及び第２画像取得部５４により取得された第２リファレンス画像Ｉ１”を用いて、第２テンプレートマッチングを実行するものである。図１７は、第２テンプレートマッチングの例を示している。

ここで、第２テンプレートマッチングのアルゴリズムは、第１テンプレートマッチングのアルゴリズムと同様である。

すなわち、第２画像マッチング部５５は、上記取得された第２テンプレート画像Ｉ２”のスケールｓを変化させる。より具体的には、第２画像マッチング部５５は、上記取得された第２テンプレート画像Ｉ２”のスケールｓを所定の範囲内にて拡大又は縮小する。これにより、互いに異なるスケールｓを有する複数枚の第２テンプレート画像Ｉ２”が生成される。

次いで、第２画像マッチング部５５は、上記複数枚の第２テンプレート画像Ｉ２”の各々を用いて、上記取得された第２リファレンス画像Ｉ１”を走査する。このとき、第２画像マッチング部５５は、第２リファレンス画像Ｉ１”における第２テンプレート画像Ｉ２”の位置（ｃｘ，ｃｙ）毎に、かつ、第２テンプレート画像Ｉ２”のスケールｓ毎に、第２テンプレート画像Ｉ２”と第２リファレンス画像Ｉ１”との相関値（以下「第２相関値」という。）を算出する。

ただし、第２画像マッチング部５５は、上記取得された第２リファレンス画像Ｉ１”のうちの第１マッチング位置（ｃｘ＿ｂ，ｃｙ＿ｂ）に対応する位置（ｃｘ，ｃｙ）を含む領域のみを走査の対象に含めるものであっても良い。換言すれば、第２画像マッチング部５５は、上記取得された第２リファレンス画像Ｉ１”のうちの残余の領域を走査の対象から除外するものであっても良い。

また、第２画像マッチング部５５は、上記複数枚の第２テンプレート画像Ｉ２”のうちの第１マッチングスケールｓ＿ｂに対応するスケールｓを有する１枚以上の第２テンプレート画像Ｉ２”を選択するものであっても良い。第２画像マッチング部５５は、当該選択された１枚以上の第２テンプレート画像Ｉ２”の各々を走査に用いるものであっても良い。換言すれば、第２画像マッチング部５５は、上記複数枚の第２テンプレート画像Ｉ２”のうちの残余の第２テンプレート画像Ｉ２”を走査に用いないものであっても良い。

このようにして、複数個の第２相関値が算出される。個々の第２相関値には、例えば、ＳＡＤ又はＺＮＣＣが用いられる。

以下、当該算出された複数個の第２相関値のうちの最大値に対応する位置（ｃｘ＿ｅ，ｃｙ＿ｅ）を「第２マッチング位置」ということがある。また、当該算出された複数個の第２相関値のうちの最大値に対応するスケールｓ＿ｅを「第２マッチングスケール」ということがある。

第２マッチング位置（ｃｘ＿ｅ，ｃｙ＿ｅ）は、第２リファレンス画像Ｉ１”における天体Ｏの位置に対する第２テンプレート画像Ｉ２”における天体Ｏの位置のずれ量に対応している。以下、かかるずれ量を「第２位置ずれ量」ということがある。また、第２マッチングスケールｓ＿ｅは、第２リファレンス画像Ｉ１”における天体Ｏのスケールに対する第２テンプレート画像Ｉ２”における天体Ｏのスケールの変化量に対応している。以下、かかる変化量を「第２スケール変化量」ということがある。

すなわち、第２画像マッチング部５５は、第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量に対応する第２マッチング位置（ｃｘ＿ｅ，ｃｙ＿ｅ）を算出するとともに、第２スケール変化量に対応する第２マッチングスケールｓ＿ｅを算出するものである。第２画像マッチング部５５は、当該算出された第２マッチング位置（ｃｘ＿ｅ，ｃｙ＿ｅ）を自己位置推定部５３ａに出力するとともに、当該算出された第２マッチングスケールｓ＿ｅを自己位置推定部５３ａに出力する。

自己位置推定部５３ａは、自己位置推定部５３による推定方法と同様の推定方法により人工衛星３ａの自己位置を推定するものである。ただし、自己位置推定部５３ａは、自己位置を推定するとき、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いるのに代えて、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を用いることがある。換言すれば、自己位置推定部５３ａは、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量又は第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を選択的に自己位置の推定に用いるものである。

以下、テンプレート画像生成部３３により実行される処理を総称して「テンプレート画像生成処理」ということがある。また、第２画像取得部５４により実行される処理を総称して「第２画像取得処理」ということがある。また、第２画像マッチング部５５により実行される処理を総称して「第２画像マッチング処理」ということがある。また、自己位置推定部５３ａにより実行される処理を総称して「自己位置推定処理」ということがある。

以下、自己位置推定装置４１ａにより実行される処理を総称して「自己位置推定処理等」ということがある。すなわち、かかる自己位置推定処理等は、第１画像取得処理、第１画像マッチング処理、第２画像取得処処理、第２画像マッチング処理及び自己位置推定処理を含むものである。

以下、テンプレート画像生成部３３が有する機能を総称して「テンプレート画像生成機能」ということがある。また、第２画像取得部５４が有する機能を総称して「第２画像取得機能」ということがある。また、第２画像マッチング部５５が有する機能を総称して「第２画像マッチング機能」ということがある。また、自己位置推定部５３ａが有する機能を総称して「自己位置推定機能」ということがある。

以下、テンプレート画像生成機能に「Ｆ３」の符号を用いることがある。また、第２画像取得機能に「Ｆ１４」の符号を用いることがある。また、第２画像マッチング機能に「Ｆ１５」の符号を用いることがある。また、自己位置推定部５３ａにおける自己位置推定機能に「Ｆ１３ａ」の符号を用いることがある。

画像生成装置１１ａの要部のハードウェア構成は、実施の形態１にて図５〜図７を参照して説明したものと同様である。このため、詳細な説明は省略する。

すなわち、画像生成装置１１ａは、複数個の機能（シミュレーション画像生成機能、リファレンス画像生成機能及びテンプレート画像生成機能を含む。）Ｆ１〜Ｆ３を有している。個々の機能Ｆ１〜Ｆ３は、プロセッサ６１及びメモリ６２により実現されるものであっても良く、又は処理回路６３により実現されるものであっても良い。

ここで、プロセッサ６１は、個々の機能Ｆ１〜Ｆ３に対応する専用のプロセッサを含むものであっても良い。また、メモリ６２は、個々の機能Ｆ１〜Ｆ３に対応する専用のメモリを含むものであっても良い。また、処理回路６３は、個々の機能Ｆ１〜Ｆ３に対応する専用の処理回路を含むものであっても良い。

すなわち、画像生成装置１１ａにおいては、個々の機能Ｆ１〜Ｆ３が専用の処理回路により実現されるものであっても良い。

航行制御装置２５ａの要部のハードウェア構成は、実施の形態１にて図８〜図１０を参照して説明したものと同様である。このため、詳細な説明は省略する。

すなわち、航行制御装置２５ａは、複数個の機能（第１画像取得機能、第１画像マッチング機能、第２画像取得機能、第２画像マッチング機能、自己位置推定機能、航法値算出機能及び航行制御機能を含む。）Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３ａ，Ｆ１４，Ｆ１５，Ｆ２１，Ｆ２２を有している。個々の機能Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３ａ，Ｆ１４，Ｆ１５，Ｆ２１，Ｆ２２は、プロセッサ７１及びメモリ７２により実現されるものであっても良く、又は処理回路７３により実現されるものであっても良い。

ここで、プロセッサ７１は、個々の機能Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３ａ，Ｆ１４，Ｆ１５，Ｆ２１，Ｆ２２に対応する専用のプロセッサを含むものであっても良い。また、メモリ７２は、個々の機能Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３ａ，Ｆ１４，Ｆ１５，Ｆ２１，Ｆ２２に対応する専用のメモリを含むものであっても良い。また、処理回路７３は、個々の機能Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３ａ，Ｆ１４，Ｆ１５，Ｆ２１，Ｆ２２に対応する専用の処理回路を含むものであっても良い。

すなわち、自己位置推定装置４１ａにおいては、個々の機能Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３ａ，Ｆ１４，Ｆ１５が専用の処理回路により実現されるものであっても良い。また、航行制御装置２５ａにおいては、個々の機能Ｆ１１，Ｆ１２，Ｆ１３ａ，Ｆ１４，Ｆ１５，Ｆ２１，Ｆ２２が専用の処理回路により実現されるものであっても良い。

次に、図１８に示すフローチャートを参照して、画像生成装置１１ａの動作について説明する。なお、図１８において、図１１に示すステップと同様のステップには同一符号を付している。

まず、シミュレーション画像生成部３１がシミュレーション画像生成処理を実行する（ステップＳＴ１）。次いで、リファレンス画像生成部３２がリファレンス画像生成処理を実行する（ステップＳＴ２）。次いで、テンプレート画像生成部３３がテンプレート画像生成処理を実行する（ステップＳＴ３）。

次に、図１９に示すフローチャートを参照して、自己位置推定装置４１ａの動作について説明する。なお、図１９において、図１２に示すステップと同様のステップには同一符号を付している。

まず、第１画像取得部５１が第１画像取得処理を実行する（ステップＳＴ１１）。ステップＳＴ１１にて取得された撮像画像データが示す撮像画像Ｉ１に天体Ｏの少なくとも一部が含まれている場合（ステップＳＴ１２“ＹＥＳ”）、次いで、第１画像マッチング部５２が第１画像マッチング処理を実行する（ステップＳＴ１３）。

なお、ステップＳＴ１１にて取得された撮像画像データが示す撮像画像Ｉ１に天体Ｏが含まれていない場合（ステップＳＴ１２“ＮＯ”）、第１テンプレートマッチングを正確に実行することが不可能又は困難である。また、第２テンプレートマッチングを正確に実行することも不可能又は困難である。このため、ステップＳＴ１３以降の処理はスキップされる。これにより、自己位置推定装置４１ａの処理は終了する。

ステップＳＴ１１にて取得された撮像画像データが示す撮像画像Ｉ１に天体Ｏの中心部が含まれている場合（ステップＳＴ１５“ＹＥＳ”）、次いで、第２画像取得部５４が第２画像取得処理を実行する（ステップＳＴ１６）。次いで、第２画像マッチング部５５が第２画像マッチング処理を実行する（ステップＳＴ１７）。

なお、ステップＳＴ１１にて取得された撮像画像データが示す撮像画像Ｉ１に天体Ｏの中心部が含まれていない場合、第２テンプレートマッチングを正確に実行することが不可能又は困難である。このため、ステップＳＴ１６，ＳＴ１７の処理はスキップされる。これにより、自己位置推定装置４１ａの処理はステップＳＴ１４ａに進む。

次いで、自己位置推定部５３ａが自己位置推定処理を実行する（ステップＳＴ１４ａ）。ここで、ステップＳＴ１６，ＳＴ１７の処理がスキップされた場合、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量が自己位置の推定に用いられる。他方、ステップＳＴ１６，ＳＴ１７の処理が実行された場合、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量が自己位置の推定に用いられる。

次に、図２０に示すフローチャートを参照して、航行制御装置２５ａの動作について説明する。なお、図２０において、図１３に示すステップと同様のステップには同一符号を付している。

まず、自己位置推定装置４１ａが自己位置推定処理等を実行する（ステップＳＴ２１ａ）。これにより、図１９を参照して説明した処理が実行される。次いで、航法値算出部４２が航法値算出処理を実行する（ステップＳＴ２２）。次いで、航行制御部４３が航行制御を実行する（ステップＳＴ２３）。

次に、自己位置推定装置４１ａを用いることによる効果について説明する。

天体Ｏと人工衛星３間の距離が大きいとき、以下のような状態が生ずることがある。すなわち、天体Ｏの全体が撮像画像Ｉ１に含まれており、かつ、撮像画像Ｉ１における一部の領域のみが天体Ｏに対応する状態が生ずることがある。以下、かかる状態を「第１状態」ということがある。他方、天体Ｏと人工衛星３間の距離が小さいとき、以下のような状態が生ずることがある。すなわち、撮像画像Ｉ１の全体又は略全体が天体Ｏに対応する領域となる状態が生ずることがある。以下、かかる状態を「第２状態」ということがある。第２状態においては、天体Ｏの一部が撮像画像Ｉ１からはみ出すこともある。

第２状態において、二値化処理を実行することにより生成された画像（すなわち第１テンプレート画像Ｉ１’）は、その全体又は略全体が白画素により構成されたものとなる。これにより、第１テンプレートマッチングにおけるマッチングの精度が低下することがある。そして、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量が自己位置の推定に用いられることにより、自己位置の推定精度が低下することがある。

他方、第２状態において、撮像画像Ｉ１には、天体Ｏの詳細な特徴が含まれている蓋然性が高い。このため、エッジ検出処理を実行することにより生成された画像（すなわち第２テンプレート画像Ｉ２”及び第２リファレンス画像Ｉ１”）を用いることにより、高精度な第２テンプレートマッチングを実現することができる。換言すれば、第２テンプレートマッチングの精度を向上することができる。そして、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を用いることにより、第１位置ずれ量及び第１スケール量を自己位置の推定に用いる場合に比して、自己位置の推定精度を向上することができる。

また、上記のとおり、第２テンプレートマッチングのアルゴリズムは、第１テンプレートマッチングのアルゴリズムと同様である。このため、第２状態において、第１状態におけるアルゴリズムと同様のアルゴリズムによる自己位置の推定を実現することができる。

また、第２テンプレート画像Ｉ２”の中心領域内に天体Ｏの中心部が配置されていることにより、以下のような効果が得られる。すなわち、上記のとおり、第２状態において、天体Ｏの一部が撮像画像Ｉ１からはみ出すことがある。このような場合であっても、天体Ｏの中心部が撮像画像Ｉ１に含まれていれば、かかる中心部によるマッチングを実現することができる。すなわち、かかる中心部の位置に基づく第２位置ずれ量を算出することができる。

次に、実施の形態２に係る変形例について説明する。

第２画像マッチング部５５は、第２テンプレートマッチングを実行した後、個々の第２相関値及び対応するスケールｓを用いたパラボラフィッティングを実行するものであっても良い。これにより、第２画像マッチング部５５は、より詳細な第２マッチングスケールｓ＿ｅを算出するものであっても良い。

リファレンス画像生成部３２は、画像生成装置１１ａに設けられているのに代えて、自己位置推定装置４１ａに設けられているものであっても良い。すなわち、リファレンス画像生成処理は、画像生成装置１１ａにより実行されるのに代えて、自己位置推定装置４１ａにより実行されるものであっても良い。

テンプレート画像生成部３３は、画像生成装置１１ａに設けられているのに代えて、自己位置推定装置４１ａに設けられているものであっても良い。すなわち、テンプレート画像生成処理は、画像生成装置１１ａにより実行されるのに代えて、自己位置推定装置４１ａにより実行されるものであっても良い。

航行制御装置２５ａは、人工衛星３ａと異なる移動体に設けられるものであっても良い。例えば、航行制御装置２５ａは、車両、船舶又は航空機に設けられるものであっても良い。また、画像生成装置１１ａは、地上局２ａと異なる場所に設けられるものであっても良い。画像生成装置１１ａは、航行制御装置２５ａを有する移動体と通信自在な場所であれば、如何なる場所に設けられるものであっても良い。

以上のように、実施の形態２に係る自己位置推定装置４１ａは、シミュレーション画像Ｉ２に基づく第２テンプレート画像Ｉ２”を取得するとともに、撮像画像Ｉ１に基づく第２リファレンス画像Ｉ１”を取得する第２画像取得部５４と、第２テンプレート画像Ｉ２”を拡縮するとともに第２テンプレート画像Ｉ２”を用いて第２リファレンス画像Ｉ１”を走査する第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を算出する第２画像マッチング部５５と、を備え、自己位置推定部５３ａは、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて又は第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出する。これにより、第１状態においても、又は第２状態においても、同様のアルゴリズムによる自己位置の推定を実現することができる。

また、実施の形態２に係る人工衛星システム１ａにおいて、自己位置推定装置４１ａは、シミュレーション画像Ｉ２に基づく第２テンプレート画像Ｉ２”を取得するとともに、撮像画像Ｉ１に基づく第２リファレンス画像Ｉ１”を取得する第２画像取得部５４と、第２テンプレート画像Ｉ２”を拡縮するとともに第２テンプレート画像Ｉ２”を用いて第２リファレンス画像Ｉ１”を走査する第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を算出する第２画像マッチング部５５と、を備え、画像生成装置１１ａは、第２テンプレート画像Ｉ２”を生成するテンプレート画像生成部３３を備え、自己位置推定部５３ａは、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて又は第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出する。これにより、第１状態においても、又は第２状態においても、同様のアルゴリズムによる自己位置の推定を実現することができる。

また、実施の形態２に係る自己位置推定方法は、第２画像取得部５４が、シミュレーション画像Ｉ２に基づく第２テンプレート画像Ｉ２”を取得するとともに、撮像画像Ｉ１に基づく第２リファレンス画像Ｉ１”を取得するステップＳＴ１６と、第２画像マッチング部５５が、第２テンプレート画像Ｉ２”を拡縮するとともに第２テンプレート画像Ｉ２”を用いて第２リファレンス画像Ｉ１”を走査する第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を算出するステップＳＴ１７と、を備え、自己位置推定部５３ａは、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を用いて又は第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出する。これにより、第１状態においても、又は第２状態においても、同様のアルゴリズムによる自己位置の推定を実現することができる。

なお、本願開示はその開示の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

本開示に係る自己位置推定装置、航行制御装置、画像生成装置、人工衛星システム及び自己位置推定方法は、例えば、周回衛星に用いることができる。

１，１ａ 人工衛星システム、２，２ａ 地上局、３，３ａ 人工衛星、１１，１１ａ 画像生成装置、１２ 記憶装置、１３ 通信装置、２１ 通信装置、２２ 姿勢推定装置、２３ カメラ、２４ 記憶装置、２５，２５ａ 航行制御装置、３１ シミュレーション画像生成部、３２ リファレンス画像生成部、３３ テンプレート画像生成部、４１，４１ａ 自己位置推定装置、４２ 航法値算出部、４３ 航行制御部、５１ 第１画像取得部、５２ 第１画像マッチング部、５３，５３ａ 自己位置推定部、５４ 第２画像取得部、５５ 第２画像マッチング部、６１ プロセッサ、６２ メモリ、６３ 処理回路、７１ プロセッサ、７２ メモリ、７３ 処理回路。

Claims (13)

1. 被写体の周囲を移動する移動体であって、カメラを用いて前記被写体を撮像する前記移動体に設けられる自己位置推定装置において、
   前記カメラによる撮像画像に基づく第１テンプレート画像を取得するとともに、前記撮像画像に対応するシミュレーション画像に基づく第１リファレンス画像を取得する第１画像取得部と、
   前記シミュレーション画像に基づく第２テンプレート画像を取得するとともに、前記撮像画像に基づく第２リファレンス画像を取得する第２画像取得部と、
   前記第１テンプレート画像を拡縮するとともに前記第１テンプレート画像を用いて前記第１リファレンス画像を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出する第１画像マッチング部と、
   前記第２テンプレート画像を拡縮するとともに前記第２テンプレート画像を用いて前記第２リファレンス画像を走査する第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を算出する第２画像マッチング部と、
   前記被写体の中心部が前記撮像画像に含まれていない場合、前記第１位置ずれ量及び前記第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出し、前記被写体の中心部が前記撮像画像に含まれている場合、前記第２位置ずれ量及び前記第２スケール変化量を用いて前記自己位置推定値を算出する自己位置推定部と、
   を備えることを特徴とする自己位置推定装置。
2. 前記第１テンプレート画像は、前記撮像画像に対する二値化処理を実行することにより生成されたものであり、
   前記第１リファレンス画像は、前記シミュレーション画像に対する二値化処理を実行することにより生成されたものである
   ことを特徴とする請求項１記載の自己位置推定装置。
3. 前記第２テンプレート画像は、前記シミュレーション画像に対するエッジ検出処理及び二値化処理を実行することにより生成されたものであり、
   前記第２リファレンス画像は、前記撮像画像に対するエッジ検出処理及び二値化処理を実行することにより生成されたものである
   ことを特徴とする請求項１記載の自己位置推定装置。
4. 前記シミュレーション画像は、仮想的に前記カメラの画角が拡大されることにより仮想的に前記被写体の全体が前記カメラにより撮像される状態に対応するものであることを特徴とする請求項１記載の自己位置推定装置。
5. 前記移動体が人工衛星であり、かつ、前記被写体が天体であることを特徴とする請求項１記載の自己位置推定装置。
6. 請求項１記載の自己位置推定装置と、
   前記自己位置推定値に応じた航法値を算出する航法値算出部と、
   前記航法値を用いて前記移動体の航行制御を実行する航行制御部と、
   を備える航行制御装置。
7. 請求項１記載の自己位置推定装置用の画像生成装置において、
   前記シミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部と、
   前記第１リファレンス画像を生成するリファレンス画像生成部と、
   前記第２テンプレート画像を生成するテンプレート画像生成部と、
   を備えることを特徴とする画像生成装置。
8. 前記シミュレーション画像生成部は、仮想的に前記カメラの画角が拡大されることにより仮想的に前記被写体の全体が前記カメラにより撮像される状態に対応する前記シミュレーション画像を生成することを特徴とする請求項７記載の画像生成装置。
9. 前記リファレンス画像生成部は、前記シミュレーション画像に対する二値化処理を実行することにより前記第１リファレンス画像を生成することを特徴とする請求項７記載の画像生成装置。
10. 前記テンプレート画像生成部は、前記シミュレーション画像に対するエッジ検出処理及び二値化処理を実行することにより前記第２テンプレート画像を生成することを特徴とする請求項７記載の画像生成装置。
11. 前記移動体が人工衛星であり、かつ、前記被写体が天体であり、
    前記人工衛星と通信自在な地上局に設けられるものである
    ことを特徴とする請求項７記載の画像生成装置。
12. 天体の周囲を周回する人工衛星であって、カメラを用いて前記天体を撮像する前記人工衛星に設けられる自己位置推定装置と、前記人工衛星と通信自在な地上局に設けられる画像生成装置と、を含む人工衛星システムにおいて、
    前記自己位置推定装置は、
    前記カメラによる撮像画像に基づく第１テンプレート画像を取得するとともに、前記撮像画像に対応するシミュレーション画像に基づく第１リファレンス画像を取得する第１画像取得部と、
    前記シミュレーション画像に基づく第２テンプレート画像を取得するとともに、前記撮像画像に基づく第２リファレンス画像を取得する第２画像取得部と、
    前記第１テンプレート画像を拡縮するとともに前記第１テンプレート画像を用いて前記第１リファレンス画像を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出する第１画像マッチング部と、
    前記第２テンプレート画像を拡縮するとともに前記第２テンプレート画像を用いて前記第２リファレンス画像を走査する第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を算出する第２画像マッチング部と、
    前記天体の中心部が前記撮像画像に含まれていない場合、前記第１位置ずれ量及び前記第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出し、前記天体の中心部が前記撮像画像に含まれている場合、前記第２位置ずれ量及び前記第２スケール変化量を用いて前記自己位置推定値を算出する自己位置推定部と、を備え、
    前記画像生成装置は、
    前記シミュレーション画像を生成するシミュレーション画像生成部と、
    前記第１リファレンス画像を生成するリファレンス画像生成部と、
    前記第２テンプレート画像を生成するテンプレート画像生成部と、を備える
    ことを特徴とする人工衛星システム。
13. 被写体の周囲を移動する移動体であって、カメラを用いて前記被写体を撮像する前記移動体における自己位置推定方法において、
    第１画像取得部が、前記カメラによる撮像画像に基づく第１テンプレート画像を取得するとともに、前記撮像画像に対応するシミュレーション画像に基づく第１リファレンス画像を取得するステップと、
    第２画像取得部が、前記シミュレーション画像に基づく第２テンプレート画像を取得するとともに、前記撮像画像に基づく第２リファレンス画像を取得するステップと、
    第１画像マッチング部が、前記第１テンプレート画像を拡縮するとともに前記第１テンプレート画像を用いて前記第１リファレンス画像を走査する第１テンプレートマッチングを実行することにより、第１位置ずれ量及び第１スケール変化量を算出するステップと、
    第２画像マッチング部が、前記第２テンプレート画像を拡縮するとともに前記第２テンプレート画像を用いて前記第２リファレンス画像を走査する第２テンプレートマッチングを実行することにより、第２位置ずれ量及び第２スケール変化量を算出するステップと、
    自己位置推定部が、前記被写体の中心部が前記撮像画像に含まれていない場合、前記第１位置ずれ量及び前記第１スケール変化量を用いて自己位置推定値を算出し、前記被写体の中心部が前記撮像画像に含まれている場合、前記第２位置ずれ量及び前記第２スケール変化量を用いて前記自己位置推定値を算出するステップと、
    を備えることを特徴とする自己位置推定方法。

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