物体判定装置、方法及びプログラム
【課題】前処理を行うことなく、移動物体であるか静止物体であるか判定する。
【解決手段】物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離データを生成する距離測定装置１と、距離データから位置データを生成する処理を行う距離データ処理部２と、位置データを記憶する位置データ記憶部３と、位置データの集合である位置データ集合を抽出する位置データ集合抽出部４と、位置データ集合の領域面積に基づいて物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する移動物体判定部５と、を備えている。
【解決手段】物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離データを生成する距離測定装置１と、距離データから位置データを生成する処理を行う距離データ処理部２と、位置データを記憶する位置データ記憶部３と、位置データの集合である位置データ集合を抽出する位置データ集合抽出部４と、位置データ集合の領域面積に基づいて物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する移動物体判定部５と、を備えている。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体判定装置、方法及びプログラムに係り、特に、移動物体であるか静止物体であるかを判定する物体判定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レーザレーダ等の距離測定装置を用いて、歩行者、自転車等の移動物体を検出技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１では、降雨や霧などの悪天候下でも歩行者を検出できる横断歩行者検出方法が開示されている。特許文献１に記載された技術は、道路の路側のポールの上部に取り付けられ、横断歩道の長さ方向をスキャンして、３Ｄデータを生成して、移動体を検出するものである。
【０００４】
また、特許文献２では、監視領域の環境が変動する状況下などであっても、移動物体を安定して検出することができる移動物体検出装置及び方法が開示されている。具体的には、特許文献２に記載された技術は、レーザレーダ１０の計測結果に基づいて検出領域内におけるレーザレーダ１０から背景にある物体までの距離情報を示す背景距離マップを生成し、背景距離マップメモリ２２に予め記憶されている背景距離マップの距離情報とレーザレーダ１０の計測結果との差から検出領域内の移動物体を検出する。
【特許文献１】特開２００２−１４０７９０号公報
【特許文献２】特開２００５−３００２５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１に記載された技術は、レーザセンサの位置と測定範囲の位置を固定しなければ、移動物体を検出することができない問題がある。また、特許文献２に記載された技術は、移動体を直接検出する前に、背景距離マップを生成する手間がかかってしまう。また、レーザレーダの位置が常に変化する場合には、背景が連続的に変化するので、背景距離マップを使用することできなくなる問題もある。
【０００６】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、前処理を行うことなく、移動物体であるか静止物体であるか判定することができる物体判定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離情報を生成する距離測定手段と、前記距離測定手段により生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成する位置情報生成手段と、前記位置情報生成手段により生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する判定手段と、を備えている。
【０００８】
距離測定手段は、物体までの距離を示す距離情報を生成する。位置情報生成手段は、物体までの距離情報から物体の位置情報を生成する。この位置情報は、所定時間累積される。ここで、静止物体の位置情報の累積値は同じ位置に累積されるが、移動物体の位置情報の累積値は様々な位置に累積される。よって、位置情報の累積値は、移動物体であるか静止物体であるかの指標となる。
【０００９】
したがって、上記物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離情報を生成し、生成された距離情報に基づいて物体の第１の位置情報を生成し、第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することにより、前処理を行うことなく、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００１０】
なお、本発明は、物体判定方法及びプログラムにも適用可能である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る物体判定装置は、前処理を行うことなく、物体が移動物体であるか静止物体であるか判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る物体判定装置の構成を示すブロック図である。物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離データを生成する距離測定装置１と、距離データから位置データを生成する処理を行う距離データ処理部２と、位置データを記憶する位置データ記憶部３と、位置データの集合である位置データ集合を抽出する位置データ集合抽出部４と、位置データ集合の領域面積に基づいて物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する移動物体判定部５と、を備えている。
【００１４】
図２は、物体判定装置による物体検出状況を示す図である。距離測定装置１は、図２に示すように、距離測定範囲をスキャンできるように、ポール８の上端部に取り付けられている。ここでは、距離測定範囲に移動物体６及び静止物体７が存在するものとする。距離測定装置１は、レーザ光を右から左に（又は左から右に）所定角度毎に振りながら扇形にスキャンすることによってレーザ光が照射される範囲内に存在する物体の距離を測定する。
【００１５】
以上のように構成された物体判定装置は、物体判定ルーチンに従って所定の処理を実行する。
【００１６】
図３は、物体判定ルーチンを示すフローチャートである。
【００１７】
ステップＳ１０では、距離測定装置１は、距離測定範囲内に存在する物体の距離を測定し、距離データを生成して、ステップＳ１１に移行する。なお、本実施形態では、距離測定装置１としてレーザセンサを例に挙げて説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、距離測定装置１として、赤外線センサやレーダなどを用いてもよい。
【００１８】
ステップＳ１１では、距離データ処理部２は、距離測定装置１で生成された距離データに基づいて、グローバル座標系（絶対座標系）における位置データを生成して、ステップＳ１２に進む。なお、位置データは、距離測定装置１の位置、距離測定装置１から物体までの距離を示す距離データ、物体にレーザが照射されたときのレーザ照射角度から算出される。
【００１９】
図４は、ある時刻における位置データの検出結果を示す図である。距離測定装置１がレーザ光をスキャンすることによって、移動物体６、静止物体７のそれぞれについて、複数の距離が測定され、それに対応する複数の位置データが生成される。
【００２０】
ステップＳ１２では、位置データ記憶部３は、図５に示すように、距離データ処理部２で生成された位置データをグリッド状マップ１１に記憶して、ステップＳ１３に進む。ここで、位置データ記憶部３は、位置データを所定時間記憶する。具体的には、位置データ記憶部３は、時刻ｔの位置データと、過去（時刻（ｔ−１）、（ｔ−２）、・・・、（ｔ−Ｎ））の位置データと、を記憶する。
【００２１】
図６は、所定時間記憶された位置データを示す図である。同図に示すように、移動物体６の位置データである移動物体位置データは、移動軌跡に沿って記憶される。静止物体７の位置データである静止物体位置データは、同じ位置に重ねて記憶される。ただし、同図の黒グリッドは現在時刻ｔの位置データを表し、斜線グリッドは過去の位置データを表す。
【００２２】
ステップＳ１３では、位置データ集合抽出部４は、位置データ記憶部３に累積して記憶された位置データから位置データ集合を抽出する。位置データ集合を抽出するために、位置データ集合抽出部４は、グリッド状マップ１１に配置された位置データに対して、膨張処理及び伸縮処理を行う。以下では、グリッド状マップ１１にデータが記録されているグリッドを「１−グリッド」、データが記録されていないグリッドを「０−グリッド」という。
【００２３】
最初に、位置データ集合抽出部４は、１−グリッドを一層太くする膨張処理を行う。位置データ集合抽出部４は、具体的には、注目するグリッドの周辺８近傍のうちの１つでも１−グリッドがあれば、その注目するグリッドを１−グリッドにする。
【００２４】
図７は、膨張処理後の位置データを示す図である。なお、斜線グリッドは元の位置データ、黒色グリッドは膨張処理によって記録された位置データである。位置データ集合抽出部４は、このような膨張処理を行うことによって、図６に示すように離散的であった位置データを連続的な位置データに変換する。
【００２５】
次に、位置データ集合抽出部４は、１−グリッドを一層細くする収縮処理を行う。位置データ集合抽出部４は、具体的には、注目する１−グリッドに１つでも０−グリッドが隣接している場合は、その注目する１−グリッドを０−グリッドにする。換言すると、周囲がすべて１−グリッドで囲われている１−グリッドのみを抽出する。
【００２６】
図８は、収縮処理後の位置データを示す図である。なお、斜線グリッドは図６に示す当初から存在した位置データ（１−グリッド）であり、黒色グリッドは膨張処理により記録された１−グリッドである。位置データ集合抽出部４は、このような収縮処理を行うことによって、グリッド状マップ１１上に離散的なノイズがある場合には、そのノイズを除去することができる。
【００２７】
なお、膨張処理、収縮処理の回数は１回に限らず、それぞれ複数回であってもよい。そして、位置データ集合抽出部４は、グリッド状マップ１１から位置データ集合を抽出して、ステップＳ１４に進む。
【００２８】
また、距離測定装置１は、レーザ光を所定角度毎に振りながらスキャンするので、物体までの距離が長くなると、１つの物体に対して得られる距離データの数が少なく、かつ離散的になる。逆に、物体までの距離が短くなると、距離データの数が多く、かつ連続的になる。そこで、膨張処理、収縮処理の回数を距離測定装置１から物体までの距離に応じて変更してもよい。
【００２９】
ステップＳ１４では、移動物体判定部５は、位置データ集合抽出部４で抽出された位置データ集合の領域面積を計算し、その領域面積が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ここでは、領域面積として、位置データ集合を形成するグリッド数を用いる。
【００３０】
図９は、移動物体６と静止物体７の位置データ集合を示す図である。ここでは、膨張・伸縮処理については省略している。同図に示すように、静止物体７の位置データ集合は小さくなっているのに対して、移動物体６の位置データ集合はその移動方向に沿って大きくなっている。すなわち、移動物体６の位置データ集合の領域面積は、静止物体７の位置データ集合の領域面積に比べて、大きくなる。
【００３１】
そこで、移動物体判定部５は、閾値を静止物体７の位置データ集合の領域面積に比べて十分大きい値に設定することにより、物体が移動物体６であるか静止物体７であるかを判定することができる。
【００３２】
上記では、移動物体判定部５は、位置データ集合抽出部４で抽出された位置データ集合の領域面積を計算し、その領域面積が所定の閾値以上であるか否かで移動物体６と静止物体７を判定しているが、判定方法として位置データ集合の領域面積の時間変化率を利用することにより次のように変更してもよい。
【００３３】
静止物体７の位置データ集合の領域面積は、時間変化に関わらず一定である。これに対して、移動物体６の位置データ集合の領域面積は、時間変化に伴い常に変化する。つまり、移動物体６の領域面積の時間変化率は静止物体７の領域面積の時間変化率よりも大きくなる。
【００３４】
そこで、閾値を静止物体７の領域面積の時間変化率に比べて十分大きい値に設定することにより、物体が移動物体６であるか静止物体であるかを判定することができる。そして、ステップＳ１４において、肯定判定のときはステップＳ１６に進み、否定判定のときはステップＳ１５に進む。
【００３５】
ステップＳ１５では、移動物体判定部５は、物体を静止物体として判定して処理を終了する。ステップＳ１６では、移動物体判定部５は、物体を移動物体として判定して処理を終了する。
【００３６】
以上のように、第１の実施形態に係る物体判定装置は、物体までの距離データを位置データに変換し、位置データ集合の領域面積に基づいて、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する。したがって、物体判定装置は、予め物体の配置が分からなくても、位置データ集合の領域面積を計算することができるので、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００３７】
また、物体判定装置は、物体の位置データに対して膨張処理を行うことによって離散的な位置データを連続的な位置データにすることによって、位置データ集合を容易に抽出することができる。また、物体判定装置は、物体の位置データに対して収縮処理を行うことによってノイズの影響を除去することができる。
【００３８】
［第２の実施形態］
つぎに、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。第２の実施形態では、距離測定装置１が移動可能である点、および距離データ処理部２に一部の処理が追加された点が、第１の実施形態と異なっている。
【００３９】
図１０は、第２の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図である。本実施形態では、距離測定装置１は、所定の領域全体を移動可能な移動体１４に搭載され、領域全体を俯瞰している。したがって、距離測定装置１の位置及び姿勢は時間毎に変化する。また、移動体１４は、複数の車輪と各車輪の回転角速度を検出する図示しないエンコーダとを備えている。そして、移動体１４は、各車輪の回転角速度を検出して、この情報を距離データ処理部２に供給する。
【００４０】
ここで、距離データ処理部２は、距離測定装置１で測定された距離データに基づいて、グローバル座標系の位置データではなく、距離測定装置１の現在位置を中心としたローカル座標系（相対座標系）の位置データを算出する。よって、距離データ処理部２は、ローカル座標系の位置データをグローバル座標系の位置データに変換する必要がある。そのためには、現時刻ｔのグローバル座標系における移動体１４の位置及び姿勢が分かればよい。
【００４１】
距離データ処理部２は、移動体１４から供給される情報に基づいて、移動体１４の車体速度を算出し、車体速度を時間積分することによって移動体１４の移動距離及びその位置を算出する。また、距離データ処理部２は、移動体１４の進行方向に対して平行な２つの車輪の回転角速度の差に基づいて、移動体１４の姿勢を算出する。なお、このような移動体１４の位置及び姿勢の算出方法は、公知のオドメトリを用いることができる。そして、距離データ処理部２は、移動体１４のグローバル座標系の位置データを用いて、物体のローカル座標系の位置データをグローバル座標系の位置データに変換する。以降は、第１の実施形態と同様に、位置データ記憶部３、位置データ集合抽出部４、移動物体判定部５が、それぞれ図３に示すステップＳ１２からステップＳ１６を実行する。
【００４２】
以上のように、第２の実施形態に係る物体判定装置は、物体までの距離を測定する距離測定装置１が移動可能な場合には、距離測定装置１のグローバル座標系の位置データを算出して、この位置データを用いて物体のグローバル座標系の位置データを算出する。これにより、物体判定装置は、距離測定装置１が移動可能であっても、簡単に物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００４３】
［第３の実施形態］
つぎに、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。第３の実施形態では、距離測定装置１が上下方向にレーザ光を照射できる点が、第２の実施形態と異なっている。
【００４４】
図１１は、第３の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図である。移動体１４上には、距離測定装置稼働部１５が設けられている。距離測定装置稼働部１５は、所定の軸を中心に距離測定装置１を上下方向に揺動することができる。
【００４５】
図１２は、移動物体６の上下方向に距離測定装置１によってレーザ光が照射された状態を示す図である。これにより、移動物体６の高さも算出可能になる。この場合、距離データ処理部２は、グローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。ｘ座標及びｙ座標は、第２の実施形態で説明した手法によって算出される。ｚ座標は、距離測定装置１と物体までの相対的な距離と、測定時の距離測定装置１の位置及び地面に対する角度に基づいて容易に算出される。
【００４６】
そして、位置データ記憶部３は、距離データ処理部２で算出されたグローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）のうち、ｘ座標及びｙ座標のみをｘ−ｙ軸で構成されるグリッド状マップ１１に記録する。
【００４７】
図１３は、グローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）をｘ−ｙ軸で構成されるグリッド状マップ１１に記録した状態を示す図である。以降は、第１及び第２の実施形態と同様に、位置データ集合抽出部４、移動物体判定部５が、それぞれ図３に示すステップＳ１３からステップＳ１６を実行する。
【００４８】
以上のように、第３の実施形態に係る物体判定装置は、物体の３次元座標データを生成して物体の高さを検出すると共に、その３次元座標データのうちの２次元座標の位置データを用いることによって、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００４９】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。
【００５０】
例えば、第２及び第３の実施形態では、距離データ処理部２が距離測定装置１のグローバル座標系の位置データを算出したが、距離測定装置１自身又は移動体１４がそれを算出してもよい。また、物体判定装置は１つの物体に対して複数の位置データを算出したが、少なくとも１つ以上の位置データを算出できればよい。
【００５１】
また、第３の実施形態では、距離測定装置１を距離測定装置稼働部１５で上下方向に揺動させて物体の３次元データを生成する代わりに、物体の形状と距離を同時に計測できる測定装置を利用して３次元座標データを生成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る物体判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】物体判定装置による物体検出状況を示す図である。
【図３】物体判定ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】ある時刻における位置データの検出結果を示す図である。
【図５】距離データ処理部で生成された位置データをグリッド状マップに記憶した状態を示す図である。
【図６】所定時間記憶された位置データを示す図である。
【図７】膨張処理後の位置データを示す図である。
【図８】収縮処理後の位置データを示す図である。
【図９】移動物体と静止物体の位置データ集合を示す図である。
【図１０】第２の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図で
【図１１】第３の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図である。
【図１２】移動物体の上下方向に距離測定装置によってレーザ光が照射された状態を示す図である。
【図１３】グローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）をｘ−ｙ軸で構成されるグリッド状マップに記録した状態を示す図である。
【符号の説明】
【００５３】
１ 距離測定装置
２ 距離データ処理部
３ 位置データ記憶部
４ 位置データ集合抽出部
５ 移動物体判定部
６ 移動物体
７ 静止物体
１１ グリッド状マップ
１４ 移動体
１５ 距離測定装置稼働部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体判定装置、方法及びプログラムに係り、特に、移動物体であるか静止物体であるかを判定する物体判定装置、方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レーザレーダ等の距離測定装置を用いて、歩行者、自転車等の移動物体を検出技術が提案されている。
【０００３】
特許文献１では、降雨や霧などの悪天候下でも歩行者を検出できる横断歩行者検出方法が開示されている。特許文献１に記載された技術は、道路の路側のポールの上部に取り付けられ、横断歩道の長さ方向をスキャンして、３Ｄデータを生成して、移動体を検出するものである。
【０００４】
また、特許文献２では、監視領域の環境が変動する状況下などであっても、移動物体を安定して検出することができる移動物体検出装置及び方法が開示されている。具体的には、特許文献２に記載された技術は、レーザレーダ１０の計測結果に基づいて検出領域内におけるレーザレーダ１０から背景にある物体までの距離情報を示す背景距離マップを生成し、背景距離マップメモリ２２に予め記憶されている背景距離マップの距離情報とレーザレーダ１０の計測結果との差から検出領域内の移動物体を検出する。
【特許文献１】特開２００２−１４０７９０号公報
【特許文献２】特開２００５−３００２５９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、特許文献１に記載された技術は、レーザセンサの位置と測定範囲の位置を固定しなければ、移動物体を検出することができない問題がある。また、特許文献２に記載された技術は、移動体を直接検出する前に、背景距離マップを生成する手間がかかってしまう。また、レーザレーダの位置が常に変化する場合には、背景が連続的に変化するので、背景距離マップを使用することできなくなる問題もある。
【０００６】
本発明は、上述した課題を解決するために提案されたものであり、前処理を行うことなく、移動物体であるか静止物体であるか判定することができる物体判定装置、方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係る物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離情報を生成する距離測定手段と、前記距離測定手段により生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成する位置情報生成手段と、前記位置情報生成手段により生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する判定手段と、を備えている。
【０００８】
距離測定手段は、物体までの距離を示す距離情報を生成する。位置情報生成手段は、物体までの距離情報から物体の位置情報を生成する。この位置情報は、所定時間累積される。ここで、静止物体の位置情報の累積値は同じ位置に累積されるが、移動物体の位置情報の累積値は様々な位置に累積される。よって、位置情報の累積値は、移動物体であるか静止物体であるかの指標となる。
【０００９】
したがって、上記物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離情報を生成し、生成された距離情報に基づいて物体の第１の位置情報を生成し、第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することにより、前処理を行うことなく、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００１０】
なお、本発明は、物体判定方法及びプログラムにも適用可能である。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る物体判定装置は、前処理を行うことなく、物体が移動物体であるか静止物体であるか判定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の好ましい実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１３】
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る物体判定装置の構成を示すブロック図である。物体判定装置は、物体までの距離を測定して距離データを生成する距離測定装置１と、距離データから位置データを生成する処理を行う距離データ処理部２と、位置データを記憶する位置データ記憶部３と、位置データの集合である位置データ集合を抽出する位置データ集合抽出部４と、位置データ集合の領域面積に基づいて物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する移動物体判定部５と、を備えている。
【００１４】
図２は、物体判定装置による物体検出状況を示す図である。距離測定装置１は、図２に示すように、距離測定範囲をスキャンできるように、ポール８の上端部に取り付けられている。ここでは、距離測定範囲に移動物体６及び静止物体７が存在するものとする。距離測定装置１は、レーザ光を右から左に（又は左から右に）所定角度毎に振りながら扇形にスキャンすることによってレーザ光が照射される範囲内に存在する物体の距離を測定する。
【００１５】
以上のように構成された物体判定装置は、物体判定ルーチンに従って所定の処理を実行する。
【００１６】
図３は、物体判定ルーチンを示すフローチャートである。
【００１７】
ステップＳ１０では、距離測定装置１は、距離測定範囲内に存在する物体の距離を測定し、距離データを生成して、ステップＳ１１に移行する。なお、本実施形態では、距離測定装置１としてレーザセンサを例に挙げて説明するが、本発明はこれに限定されるものではない。例えば、距離測定装置１として、赤外線センサやレーダなどを用いてもよい。
【００１８】
ステップＳ１１では、距離データ処理部２は、距離測定装置１で生成された距離データに基づいて、グローバル座標系（絶対座標系）における位置データを生成して、ステップＳ１２に進む。なお、位置データは、距離測定装置１の位置、距離測定装置１から物体までの距離を示す距離データ、物体にレーザが照射されたときのレーザ照射角度から算出される。
【００１９】
図４は、ある時刻における位置データの検出結果を示す図である。距離測定装置１がレーザ光をスキャンすることによって、移動物体６、静止物体７のそれぞれについて、複数の距離が測定され、それに対応する複数の位置データが生成される。
【００２０】
ステップＳ１２では、位置データ記憶部３は、図５に示すように、距離データ処理部２で生成された位置データをグリッド状マップ１１に記憶して、ステップＳ１３に進む。ここで、位置データ記憶部３は、位置データを所定時間記憶する。具体的には、位置データ記憶部３は、時刻ｔの位置データと、過去（時刻（ｔ−１）、（ｔ−２）、・・・、（ｔ−Ｎ））の位置データと、を記憶する。
【００２１】
図６は、所定時間記憶された位置データを示す図である。同図に示すように、移動物体６の位置データである移動物体位置データは、移動軌跡に沿って記憶される。静止物体７の位置データである静止物体位置データは、同じ位置に重ねて記憶される。ただし、同図の黒グリッドは現在時刻ｔの位置データを表し、斜線グリッドは過去の位置データを表す。
【００２２】
ステップＳ１３では、位置データ集合抽出部４は、位置データ記憶部３に累積して記憶された位置データから位置データ集合を抽出する。位置データ集合を抽出するために、位置データ集合抽出部４は、グリッド状マップ１１に配置された位置データに対して、膨張処理及び伸縮処理を行う。以下では、グリッド状マップ１１にデータが記録されているグリッドを「１−グリッド」、データが記録されていないグリッドを「０−グリッド」という。
【００２３】
最初に、位置データ集合抽出部４は、１−グリッドを一層太くする膨張処理を行う。位置データ集合抽出部４は、具体的には、注目するグリッドの周辺８近傍のうちの１つでも１−グリッドがあれば、その注目するグリッドを１−グリッドにする。
【００２４】
図７は、膨張処理後の位置データを示す図である。なお、斜線グリッドは元の位置データ、黒色グリッドは膨張処理によって記録された位置データである。位置データ集合抽出部４は、このような膨張処理を行うことによって、図６に示すように離散的であった位置データを連続的な位置データに変換する。
【００２５】
次に、位置データ集合抽出部４は、１−グリッドを一層細くする収縮処理を行う。位置データ集合抽出部４は、具体的には、注目する１−グリッドに１つでも０−グリッドが隣接している場合は、その注目する１−グリッドを０−グリッドにする。換言すると、周囲がすべて１−グリッドで囲われている１−グリッドのみを抽出する。
【００２６】
図８は、収縮処理後の位置データを示す図である。なお、斜線グリッドは図６に示す当初から存在した位置データ（１−グリッド）であり、黒色グリッドは膨張処理により記録された１−グリッドである。位置データ集合抽出部４は、このような収縮処理を行うことによって、グリッド状マップ１１上に離散的なノイズがある場合には、そのノイズを除去することができる。
【００２７】
なお、膨張処理、収縮処理の回数は１回に限らず、それぞれ複数回であってもよい。そして、位置データ集合抽出部４は、グリッド状マップ１１から位置データ集合を抽出して、ステップＳ１４に進む。
【００２８】
また、距離測定装置１は、レーザ光を所定角度毎に振りながらスキャンするので、物体までの距離が長くなると、１つの物体に対して得られる距離データの数が少なく、かつ離散的になる。逆に、物体までの距離が短くなると、距離データの数が多く、かつ連続的になる。そこで、膨張処理、収縮処理の回数を距離測定装置１から物体までの距離に応じて変更してもよい。
【００２９】
ステップＳ１４では、移動物体判定部５は、位置データ集合抽出部４で抽出された位置データ集合の領域面積を計算し、その領域面積が所定の閾値以上であるか否かを判定する。ここでは、領域面積として、位置データ集合を形成するグリッド数を用いる。
【００３０】
図９は、移動物体６と静止物体７の位置データ集合を示す図である。ここでは、膨張・伸縮処理については省略している。同図に示すように、静止物体７の位置データ集合は小さくなっているのに対して、移動物体６の位置データ集合はその移動方向に沿って大きくなっている。すなわち、移動物体６の位置データ集合の領域面積は、静止物体７の位置データ集合の領域面積に比べて、大きくなる。
【００３１】
そこで、移動物体判定部５は、閾値を静止物体７の位置データ集合の領域面積に比べて十分大きい値に設定することにより、物体が移動物体６であるか静止物体７であるかを判定することができる。
【００３２】
上記では、移動物体判定部５は、位置データ集合抽出部４で抽出された位置データ集合の領域面積を計算し、その領域面積が所定の閾値以上であるか否かで移動物体６と静止物体７を判定しているが、判定方法として位置データ集合の領域面積の時間変化率を利用することにより次のように変更してもよい。
【００３３】
静止物体７の位置データ集合の領域面積は、時間変化に関わらず一定である。これに対して、移動物体６の位置データ集合の領域面積は、時間変化に伴い常に変化する。つまり、移動物体６の領域面積の時間変化率は静止物体７の領域面積の時間変化率よりも大きくなる。
【００３４】
そこで、閾値を静止物体７の領域面積の時間変化率に比べて十分大きい値に設定することにより、物体が移動物体６であるか静止物体であるかを判定することができる。そして、ステップＳ１４において、肯定判定のときはステップＳ１６に進み、否定判定のときはステップＳ１５に進む。
【００３５】
ステップＳ１５では、移動物体判定部５は、物体を静止物体として判定して処理を終了する。ステップＳ１６では、移動物体判定部５は、物体を移動物体として判定して処理を終了する。
【００３６】
以上のように、第１の実施形態に係る物体判定装置は、物体までの距離データを位置データに変換し、位置データ集合の領域面積に基づいて、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する。したがって、物体判定装置は、予め物体の配置が分からなくても、位置データ集合の領域面積を計算することができるので、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００３７】
また、物体判定装置は、物体の位置データに対して膨張処理を行うことによって離散的な位置データを連続的な位置データにすることによって、位置データ集合を容易に抽出することができる。また、物体判定装置は、物体の位置データに対して収縮処理を行うことによってノイズの影響を除去することができる。
【００３８】
［第２の実施形態］
つぎに、本発明の第２の実施形態について説明する。なお、第１の実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。第２の実施形態では、距離測定装置１が移動可能である点、および距離データ処理部２に一部の処理が追加された点が、第１の実施形態と異なっている。
【００３９】
図１０は、第２の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図である。本実施形態では、距離測定装置１は、所定の領域全体を移動可能な移動体１４に搭載され、領域全体を俯瞰している。したがって、距離測定装置１の位置及び姿勢は時間毎に変化する。また、移動体１４は、複数の車輪と各車輪の回転角速度を検出する図示しないエンコーダとを備えている。そして、移動体１４は、各車輪の回転角速度を検出して、この情報を距離データ処理部２に供給する。
【００４０】
ここで、距離データ処理部２は、距離測定装置１で測定された距離データに基づいて、グローバル座標系の位置データではなく、距離測定装置１の現在位置を中心としたローカル座標系（相対座標系）の位置データを算出する。よって、距離データ処理部２は、ローカル座標系の位置データをグローバル座標系の位置データに変換する必要がある。そのためには、現時刻ｔのグローバル座標系における移動体１４の位置及び姿勢が分かればよい。
【００４１】
距離データ処理部２は、移動体１４から供給される情報に基づいて、移動体１４の車体速度を算出し、車体速度を時間積分することによって移動体１４の移動距離及びその位置を算出する。また、距離データ処理部２は、移動体１４の進行方向に対して平行な２つの車輪の回転角速度の差に基づいて、移動体１４の姿勢を算出する。なお、このような移動体１４の位置及び姿勢の算出方法は、公知のオドメトリを用いることができる。そして、距離データ処理部２は、移動体１４のグローバル座標系の位置データを用いて、物体のローカル座標系の位置データをグローバル座標系の位置データに変換する。以降は、第１の実施形態と同様に、位置データ記憶部３、位置データ集合抽出部４、移動物体判定部５が、それぞれ図３に示すステップＳ１２からステップＳ１６を実行する。
【００４２】
以上のように、第２の実施形態に係る物体判定装置は、物体までの距離を測定する距離測定装置１が移動可能な場合には、距離測定装置１のグローバル座標系の位置データを算出して、この位置データを用いて物体のグローバル座標系の位置データを算出する。これにより、物体判定装置は、距離測定装置１が移動可能であっても、簡単に物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００４３】
［第３の実施形態］
つぎに、本発明の第３の実施形態について説明する。なお、上述した実施形態と同一の部位には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。第３の実施形態では、距離測定装置１が上下方向にレーザ光を照射できる点が、第２の実施形態と異なっている。
【００４４】
図１１は、第３の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図である。移動体１４上には、距離測定装置稼働部１５が設けられている。距離測定装置稼働部１５は、所定の軸を中心に距離測定装置１を上下方向に揺動することができる。
【００４５】
図１２は、移動物体６の上下方向に距離測定装置１によってレーザ光が照射された状態を示す図である。これにより、移動物体６の高さも算出可能になる。この場合、距離データ処理部２は、グローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）を算出する。ｘ座標及びｙ座標は、第２の実施形態で説明した手法によって算出される。ｚ座標は、距離測定装置１と物体までの相対的な距離と、測定時の距離測定装置１の位置及び地面に対する角度に基づいて容易に算出される。
【００４６】
そして、位置データ記憶部３は、距離データ処理部２で算出されたグローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）のうち、ｘ座標及びｙ座標のみをｘ−ｙ軸で構成されるグリッド状マップ１１に記録する。
【００４７】
図１３は、グローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）をｘ−ｙ軸で構成されるグリッド状マップ１１に記録した状態を示す図である。以降は、第１及び第２の実施形態と同様に、位置データ集合抽出部４、移動物体判定部５が、それぞれ図３に示すステップＳ１３からステップＳ１６を実行する。
【００４８】
以上のように、第３の実施形態に係る物体判定装置は、物体の３次元座標データを生成して物体の高さを検出すると共に、その３次元座標データのうちの２次元座標の位置データを用いることによって、物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定することができる。
【００４９】
なお、本発明は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内で設計上の変更をされたものにも適用可能であるのは勿論である。
【００５０】
例えば、第２及び第３の実施形態では、距離データ処理部２が距離測定装置１のグローバル座標系の位置データを算出したが、距離測定装置１自身又は移動体１４がそれを算出してもよい。また、物体判定装置は１つの物体に対して複数の位置データを算出したが、少なくとも１つ以上の位置データを算出できればよい。
【００５１】
また、第３の実施形態では、距離測定装置１を距離測定装置稼働部１５で上下方向に揺動させて物体の３次元データを生成する代わりに、物体の形状と距離を同時に計測できる測定装置を利用して３次元座標データを生成してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５２】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る物体判定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】物体判定装置による物体検出状況を示す図である。
【図３】物体判定ルーチンを示すフローチャートである。
【図４】ある時刻における位置データの検出結果を示す図である。
【図５】距離データ処理部で生成された位置データをグリッド状マップに記憶した状態を示す図である。
【図６】所定時間記憶された位置データを示す図である。
【図７】膨張処理後の位置データを示す図である。
【図８】収縮処理後の位置データを示す図である。
【図９】移動物体と静止物体の位置データ集合を示す図である。
【図１０】第２の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図で
【図１１】第３の実施形態に係る物体判定装置による物体検出状況を示す図である。
【図１２】移動物体の上下方向に距離測定装置によってレーザ光が照射された状態を示す図である。
【図１３】グローバル座標系の位置データ（ｘ，ｙ，ｚ）をｘ−ｙ軸で構成されるグリッド状マップに記録した状態を示す図である。
【符号の説明】
【００５３】
１ 距離測定装置
２ 距離データ処理部
３ 位置データ記憶部
４ 位置データ集合抽出部
５ 移動物体判定部
６ 移動物体
７ 静止物体
１１ グリッド状マップ
１４ 移動体
１５ 距離測定装置稼働部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体までの距離を測定して距離情報を生成する距離測定手段と、
前記距離測定手段により生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成する位置情報生成手段と、
前記位置情報生成手段により生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する判定手段と、
を備えた物体判定装置。
【請求項２】
前記距離測定手段は、移動可能であり、
前記位置情報生成手段は、前記距離測定手段の絶対位置情報に基づいて前記第１の位置情報を第２の位置情報に変換し、
前記判定手段は、前記位置情報生成手段により変換された前記第２の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する
請求項１に記載の物体判定装置。
【請求項３】
前記位置情報生成手段により生成された位置情報を膨張させ、膨張した位置情報であって他の位置情報で囲まれている位置情報のみを抽出して位置情報を収縮する処理を行う位置情報処理手段を更に備え、
前記判定手段は、前記位置情報処理手段により処理された位置情報を用いて前記物体を判定する
請求項１または請求項２に記載の物体判定装置。
【請求項４】
物体までの距離を測定して距離情報を生成し、
前記生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成し、
前記生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する
物体判定方法。
【請求項５】
物体までの距離を測定して距離情報を生成し、
前記生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成し、
前記生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値の時間変化率に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する
物体判定方法。
【請求項６】
コンピュータに、
距離測定手段によって生成された物体までの距離を示す距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成させ、
前記生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定させる
物体判定プログラム。
【請求項１】
物体までの距離を測定して距離情報を生成する距離測定手段と、
前記距離測定手段により生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成する位置情報生成手段と、
前記位置情報生成手段により生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する判定手段と、
を備えた物体判定装置。
【請求項２】
前記距離測定手段は、移動可能であり、
前記位置情報生成手段は、前記距離測定手段の絶対位置情報に基づいて前記第１の位置情報を第２の位置情報に変換し、
前記判定手段は、前記位置情報生成手段により変換された前記第２の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する
請求項１に記載の物体判定装置。
【請求項３】
前記位置情報生成手段により生成された位置情報を膨張させ、膨張した位置情報であって他の位置情報で囲まれている位置情報のみを抽出して位置情報を収縮する処理を行う位置情報処理手段を更に備え、
前記判定手段は、前記位置情報処理手段により処理された位置情報を用いて前記物体を判定する
請求項１または請求項２に記載の物体判定装置。
【請求項４】
物体までの距離を測定して距離情報を生成し、
前記生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成し、
前記生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する
物体判定方法。
【請求項５】
物体までの距離を測定して距離情報を生成し、
前記生成された距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成し、
前記生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値の時間変化率に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定する
物体判定方法。
【請求項６】
コンピュータに、
距離測定手段によって生成された物体までの距離を示す距離情報に基づいて、前記物体の第１の位置情報を生成させ、
前記生成された前記第１の位置情報の所定時間の累積値に基づいて、前記物体が移動物体であるか静止物体であるかを判定させる
物体判定プログラム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２００７−２６３７２５（Ｐ２００７−２６３７２５Ａ）
【公開日】平成１９年１０月１１日（２００７．１０．１１）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−８８７０３（Ｐ２００６−８８７０３）
【出願日】平成１８年３月２８日（２００６．３．２８）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年１０月１１日（２００７．１０．１１）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年３月２８日（２００６．３．２８）
【出願人】（０００００３６０９）株式会社豊田中央研究所 (4,200)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]