iが求まり,対象物の形状を認識することができる。時は,2つの時点でXY面上の正射影が縮退するので,原理的に対象物の奥行き(Z座標値)を求めることはできない。value).【0031】以上の関係を定理としてまとめる。Ψ=nπ(n整数)のときは,回転軸に垂直な方向からの観測値により,前記先行技術から形状を求めることができる。Ψ=π/2+nπ(n整数)のときは特徴点と観測数にかかわりなく原理的に形状認識できない。2の場合は,2特徴点2時点の観測値だけでは,形状認識できない。対象物の動きの認識について,対象物の動き(回転)は次のように求めることができる。(-Ψ)回転した点を点(x',y',z')とする。the.【0035】第1時点から第2時点までの対象物の回転角をθとすると。以下,Ψの大きさにより,場合を分けて説明する。(回転認識1)Ψ=π/2+nπの時,特徴点はZ軸を中心に回転する。回転θを求めることができる。2のときは,回転をもとめることができない。より回転θを求めることができる。can.【0037】以上の関係を定理2としてまとめる。Ψ=nπ(n整数)のとき,前記先行技術により対象物の動きを求めることができる。Ψ=π/2+nπ(n整数)のとき,下式でθが求まる。2のとき,回転θは求まらない。2のとき,下式により回転θが求まる。3]【0041】により,第1時点から第2時点までの特徴点の回転を表す行列を求めることができる。本発明は以上の定理により,1個の入力部で,複数特徴点の複数時点の観測値により,対象物の動きと位置を求めるようにした。object.【0042】図1は,本発明の基本構成を示す。図において,1は画像入力部であって,撮像面をXY平面とし,X軸は対象物の移動する平面に平行に設定されたもの(特徴点の回転軸の正射影がY軸の方向)。2は特徴点抽出部,3は特徴点格納部,4は既知情報入力部であって,対象物の既知情報を入力するものである。5は形状/動き認識手段であって,特徴点の位置と動きを認識するものである。5'はΨ判定手段であって,Ψの大きさを判定するものである(Ψはセンサ等で検出して入力する他,撮像面上の2次元の観測値から求めることもできる)。あって,複数の特徴点のうちの1つを原点として他の特徴点の相対座標を算出することにより特徴点位置の正規化処理を行うものである。)(i=1,2)に基づいて,特徴点の回転および位置を求めるものである。is.また,対象物の形状のみが求まった場合には,原点以外の3特徴点,2時点の観測値により回転のみを求めるものである(この点については図示されていない)。6の処理において原点とした特徴点の実際の画面上の座標値と,形状/動き算出部7の求めた他の特徴点の相対的な動きと位置に基づいて,特徴点の3次元座標における位置と動きを復元するものである。[0044]【作用】図1の基本構成の動作を説明する。画像入力部1は対象物の画像を入力する。特徴点抽出部2は入力された画像から特徴点を抽出する。特徴点格納部3は,抽出された特徴点の画像面上の座標値を格納する。shown)等により求めた対象物の回転軸と画像入力部のY軸のなす角Ψを保持する(Ψは撮像面の特徴点の2次元の観測値により求めることもできる。)Ψ判定手段5'は,既知情報入力部4から入力されたΨの大きさを判定する。6により正規化された特徴点のXY平面上の座標値に基づいてΨの大きさを判定する。6は,特徴点0を座標軸の原点として,他の特徴点の相対座標を求める。より,特徴点のZ座標を求める。'により,回転のみを求めるものである。特徴点位置復元部8は,原点とした特徴点0の撮像面上での位置情報と他の特徴点の相対座標から,各特徴点の実際の3次元的な動きと位置を復元する。[0050]【実施例】図4は本発明の移動物体認識装置の構成を示す。31は画像入力部,32は特徴点抽出部,33は特徴点格納部,34は形状/動き認識部である。35は特徴点位置格納部であって,形状/動き認識部34の求めた特徴点の位置を格納するものである。36は対象物動き格納部であって,形状/動き認識部34の求めた特徴点の動きを格納するものである。(1)の形状/動き認識部の構成を示す。図において,40は形状/動き認識部,41は既知情報入力部,42はΨの既知情報であって,センサ等により予め検出したものである。Ψは正規化された特徴点の撮像面上の2次元の観測値により求めることもできる。43は形状,動き既知情報であって,例えば,対象物が道路の縁石のような直角な形状を持つ場合,その情報を予め設定するものである。45は特徴点位置格納部である。+nπ),Ψ=0度(nπ)(n整数)の判定をするものである。Ψが既知情報として与えられていない場合には,特徴点の正規化座標値に基づいて算出する。points.【0053】47は形状/動き算出部であって,正規化された特徴点の動きと形状を算出するものである。(nπ),90度(π/2+nπ)の場合に形状と動きの算出処理を行うものである。49はΨ=90度の算出処理部であって,Ψ=90度(nπ)の場合の動きの算出処理を行うものである。50はΨ=0度(nπ)の場合の,形状と動きの算出処理を行うものである。object度の場合の形状および動きの算出処理を行うものである。52は動き一定算出部であって,対象物の回転が一定で,Ψ=0度の場合の形状と動きを算出するものである。53は形状直角算出部であって,対象物に直角がある場合の動きと形状を算出するものである。51は認識不可能処理部である。unit.【0054】54は特徴点位置復元部,55は特徴点位置格納部,56は対象物動き格納部である。)により図5の形状/動き認識部の動作の説明をする。FIG.【0055】図示のステップの番号に従ってフローを説明する。必要に応じて図5を参照する。90度であれば,S2においてΨ=90度の処理をする。S2.【0056】S3において,既知情報入力部41に入力されΨについて,Ψは0度か判定する。Ψが0度であればS4においてΨ=0度の処理を行い,0度でなければ,S5においてΨ≠90度,0度の処理を行う。44に,2時点数と2特徴点数を指定する。44の処理(図9)を説明する。44は特徴点格納部45から指定数の時点における指定数の特徴点の画面上の位置情報を受け取る。XY座標軸の原点になるように,他の特徴点の画面座標から特徴点0の画面座標を引いて正規化された特徴点の画面座標を格納する。特徴点1の2時点のY座標が等しいか判定する。equal.等しくなければ,S10に進み,等しければS9において認識不可能処理を行う。