(57)【要約】      （修正有）【課題】移動する複数の指向性距離センサを用いて、対象物の形状推定を実現する形状推定装置を提供する。【解決手段】所定の領域内を所定の速度で直線的に移動する複数の指向性距離センサ２０が領域内に存在する対象物をそれぞれセンシングしたセンシング結果を取得する取得手段１０１と、取得手段により取得されたセンシング結果に含まれる線分区間、又は、速度で正規化された結果、線分と同様になった区間のうち、所定の条件を満たす線分区間を表す特徴パラメータを抽出する抽出手段１０２と、抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づいて、対象物の輪郭に含まれる線分の線分長と、対象物の輪郭の頂点角度とを推定する第１の推定手段１１１と、第１の推定手段により推定された線分長の線分と、頂点角度の頂点との接続関係を推定する第２の推定手段１１２と、を有する。【選択図】図４
2019128243.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の領域内を所定の速度で直線的に移動する複数の指向性距離センサが前記領域内に存在する対象物をそれぞれセンシングしたセンシング結果を取得する取得手段と、
前記取得手段により取得されたセンシング結果に含まれる線分区間、又は、速度で正規化された結果、線分と同様になった区間のうち、所定の条件を満たす線分区間を表す特徴パラメータを抽出する抽出手段と、
前記抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づいて、前記対象物の輪郭に含まれる線分の線分長と、前記対象物の輪郭の頂点角度とを推定する第１の推定手段と、
前記第１の推定手段により推定された線分長の線分と、前記頂点角度の頂点との接続関係を推定する第２の推定手段と、
を有することを特徴とする形状推定装置。
【請求項２】
前記抽出手段は、
前記取得手段により取得されたセンシング結果に含まれる線分区間、又は、速度で正規化された結果、線分と同様になった区間のうち、前記対象物の輪郭を構成する１つの線分全体に対応する線分区間の傾きｓｄと長さｌｄとが含まれる特徴パラメータ、又は、前記線分区間の傾きｓｄと、該線分区間の終点の端点を共有する他の線分区間若しくは終点後に前記センシング結果が正である曲線区間を挟んだ他の線分区間の傾きｓｄ´とが含まれる特徴パラメータを抽出する、ことを特徴とする請求項１に記載の形状推定装置。
【請求項３】
前記第１の推定手段は、
前記速度をｖ、前記指向性距離センサの移動方向に対するセンシングエリアの幅をθｍａｘとして、前記対象物の輪郭に含まれる線分の方向と移動方向とに応じて、前記線分長λを、
【数１７】
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又は
【数１８】
2019128243.tif 000021
により推定する、ことを特徴とする請求項２に記載の形状推定装置。
【請求項４】
前記第１の推定手段は、
前記速度をｖ、前記指向性距離センサの移動方向に対するセンシングエリアの幅をθｍａｘ、前記移動方向をφ、前記対象物の輪郭に含まれる線分の方向をξとして、該線分の方向ξと前記移動方向φとに応じて、
【数１９】
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、
【数２０】
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又は
【数２１】
2019128243.tif 000024
のいずれかを計算し、計算されたξ−φにより前記頂点角度を推定する、ことを特徴とする請求項２又は３に記載の形状推定装置。
【請求項５】
前記抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づいて、前記線分長の暫定的な推定値と、前記頂点角度の暫定的な推定値とを推定する第３の推定手段を有し、
前記第１の推定手段は、
前記前記線分長の暫定的な推定値の度数から前記線分長を推定し、前記頂点角度の暫定的な推定値の度数から前記頂点角度を推定する、ことを特徴とする請求項１乃至４の何れか一項に記載の形状推定装置。
【請求項６】
前記第１の推定手段により推定された線分長に対して、前記抽出手段により特徴パラメータが抽出された抽出数と、該特徴パラメータが抽出される期待値とに基づいて、前記線分長の線分数を推定すると共に、前記第１の推定手段により推定された頂点角度に対して、前記抽出手段により特徴パラメータが抽出された抽出数と、該特徴パラメータが抽出される期待値とに基づいて、前記頂点角度の頂点数を推定する第４の推定手段を有する請求項１乃至５の何れか一項に記載の形状推定装置。
【請求項７】
所定の領域内を所定の速度で直線的に移動する複数の指向性距離センサが前記領域内に存在する対象物をそれぞれセンシングしたセンシング結果を取得する取得手順と、
前記取得手順により取得されたセンシング結果に含まれる線分区間、又は、速度で正規化された結果、線分と同様になった区間のうち、所定の条件を満たす線分区間を表す特徴パラメータを抽出する抽出手順と、
前記抽出手順により抽出された特徴パラメータに基づいて、前記対象物の輪郭に含まれる線分の線分長と、前記対象物の輪郭の頂点角度とを推定する第１の推定手順と、
前記第１の推定手順により推定された線分長の線分と、前記頂点角度の頂点との接続関係を推定する第２の推定手順と、
をコンピュータが実行することを特徴する形状推定方法。
【請求項８】
コンピュータを、請求項１乃至６の何れか一項に記載の形状推定装置における各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、形状推定装置、形状推定方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ装置で物体を撮像することで、撮像された物体の形状を把握する技術が知られている。以降、形状を把握する対象の物体を「対象物」と表す。
【０００３】
しかしながら、衛星写真等では、遮蔽物がある場合や対象物が小さい場合等には、対象物の形状を有効に把握できないことがある。また、通常の固定カメラでは、対象物が巨大な場合等に、対象物全体を撮像できないことがある。更に、対象物を直接撮像することは、プライバシー等の観点から好ましくないことがある。
【０００４】
これに対して、ランダムにばらまかれた２値センサを用いて対象物を推定する技術が知られているが（非特許文献１）、凸な２値センサで推定可能であるのは対象物の面積及び外周のみであることが知られている（非特許文献２）。なお、２値センサとは、センシング範囲内に対象物があるか否かを検出するセンサである。
【０００５】
このため、近年、２値センサを組み合わせた複合センサを用いて、対象物の形状を推定する手法が検討されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】H. Saito, K. Shimogawa, S. Shioda, and J. Harada, "Shape Estimation Using Networked Binary Sensors," Proc. IEEE INFOCOM, 2009.
【非特許文献２】Hiroshi Saito, Local Information, Observable Parameters, and Global View, IEICE Trans. Communications, E96-B, 12, pp.3017-3027, 2013.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、上記の複合センサを用いた手法では、対象物の各頂点の角度の推定やシンプルな図形の中からの選択を可能とするに留まっており、形状の推定までは実現できていない。また、複合センサを小型化することや多数の複合センサをランダムに配置することも困難である。
【０００８】
ここで、例えば、小型で車載等が可能な指向性距離センサが市販されている。このような指向性距離センサには、移動方向に対して或る角度内で一番近くの物体までの距離を計測できるものがある。このため、例えば、複数の指向性距離センサを複数の車両等にそれぞれ搭載することで、ランダムに配置され、かつ、移動する複数の指向性距離センサを得ることが可能である。
【０００９】
本発明の実施の形態は、移動する複数の指向性距離センサを用いて、対象物の形状推定を実現することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
上記課題を解決するため、所定の領域内を所定の速度で直線的に移動する複数の指向性距離センサが前記領域内に存在する対象物をそれぞれセンシングしたセンシング結果を取得する取得手段と、前記取得手段により取得されたセンシング結果に含まれる線分区間、又は、速度で正規化された結果、線分と同様になった区間のうち、所定の条件を満たす線分区間を表す特徴パラメータを抽出する抽出手段と、前記抽出手段により抽出された特徴パラメータに基づいて、前記対象物の輪郭に含まれる線分の線分長と、前記対象物の輪郭の頂点角度とを推定する第１の推定手段と、前記第１の推定手段により推定された線分長の線分と、前記頂点角度の頂点との接続関係を推定する第２の推定手段と、を有することを特徴とする。
【発明の効果】
【００１１】
移動する複数の指向性距離センサを用いて、対象物の形状推定を実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の実施の形態における形状推定システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における形状推定システムによるセンシングの一例を説明する図である。
【図３】本発明の実施の形態における形状推定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における形状推定装置の機能構成の一例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における形状推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】センシングの一例を説明する図である。
【図７】内角の暫定推定値の度数と線分長の暫定推定値の度数との一例を示す図である。
【図８】本発明の効果の一例を説明する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。
【００１４】
＜全体構成＞
まず、本発明の実施の形態における形状推定システム１の全体構成について、図１を参照しながら説明する。図１は、本発明の実施の形態における形状推定システム１の全体構成の一例を示す図である。
【００１５】
図１に示す形状推定システム１には、形状推定装置１０と、複数のセンサ２０とが含まれる。形状推定装置１０と、複数のセンサ２０とは、例えば無線通信ネットワークを介して通信可能に接続される。
【００１６】
形状推定装置１０は、センサ２０によりセンシングされた結果（以降、「センシング結果」とも表す。）を用いて、対象物の形状を推定するコンピュータである。形状推定装置１０は、形状推定プログラム１００と、センシング結果記憶部２００とを有する。
【００１７】
形状推定装置１０は、形状推定プログラム１００により、センサ２０から受信したセンシング結果をセンシング結果記憶部２００に記憶させる。また、形状推定装置１０は、形状推定プログラム１００により、センシング結果記憶部２００に記憶されているセンシング結果を用いて、対象物の形状を推定する処理を実行する。
【００１８】
センサ２０は、例えば超音波センサ等の指向性距離センサである。センサ２０は、例えば自動車や自動二輪車、自転車等の移動する物体（車両）に搭載可能である。ただし、センサ２０は、車両に搭載可能な場合に限られず、例えば、移動する人や動物等が装着可能であっても良い。
【００１９】
センサ２０は、所定の時間毎に対象物までの距離をセンシングして、センシング結果を形状推定装置１０に送信する。なお、以降では、複数のセンサ２０について、それぞれを区別するときは、「センサ２０１」、「センサ２０２」等と表す。
【００２０】
図１に示す形状推定システム１の構成は一例であって、他の構成であっても良い。例えば、形状推定装置１０は、複数台のコンピュータにより構成されていても良い。また、例えば、形状推定プログラム１００は、複数のモジュールにより構成されていても良い。更に、例えば、センシング結果記憶部２００は、形状推定装置１０とネットワークを介して接続される他の装置が有していても良い。
【００２１】
＜形状推定システム１におけるセンシング＞
ここで、本発明の実施の形態における形状推定システム１によるセンシングについて、図２を参照しながら説明する。図２は、本発明の実施の形態における形状推定システム１によるセンシングの一例を説明する図である。
【００２２】
本発明の実施の形態における形状推定システム１は、予め決められた監視領域Ａ内にある対象物Ｔであって、形状及び位置が未知である対象物Ｔを複数のセンサ２０がセンシングすることで、当該対象物Ｔの形状を推定する。対象物Ｔは、２次元的な広がりを持ち、その輪郭は線分で構成され、かつ、凸であるものとする。
【００２３】
ｎｓ個の車両等に搭載されたセンサ２０（すなわち、ｎｓ個のセンサ２０）が監視領域Ａを通るランダムな直線軌道上を速度ｖ（既知）で移動して立ち去るものとする。各車両の位置及び移動方向（すなわち、各センサ２０の位置及び移動方向）は未知である。なお、速度ｖは、センサ２０に応じて異なっても良い。
【００２４】
図２に示す例では、センサ２０１とセンサ２０２とが監視領域Ａ内に入って来た場合を示している。
【００２５】
このとき、各センサ２０の最大センシングレンジをｒｍａｘとする。また、各センサ２０は、移動方向から所定の角度±θｍａｘ（既知）幅のセンシングエリアを持つ。したがって、センシングエリアは扇形になる。
【００２６】
各センサ２０は、時刻ｔ毎に、センシングエリア内で対象物Ｔまでの最短距離ｒをセンシングして、センシング結果ｒと移動速度ｖとを形状推定装置１０に送信する。
【００２７】
各センサ２０は、当該センサ２０の位置が対象物Ｔの中に含まれる場合、センシング結果ｒ＝０を形状推定装置１０に送信する。また、各センサ２０は、センシングエリア内で対象物Ｔまでの最短距離がｒｍａｘを超える場合、センシング結果「検出無し」を形状推定装置１０に送信する。
【００２８】
センシング結果ｒは、時刻ｔの変化とともに変化するため、センサ２０の時刻ｔにおけるセンシング結果をｒ（ｔ）と表す。また、ｉ＝１，２，・・・，ｎｓとして、センサ２０ｉの時刻ｔにおけるセンシング結果をｒｉ（ｔ）と表す。
【００２９】
なお、監視領域のＡの面積や周長は、対象物Ｔの大きさや最大センシングレンジｒｍａｘに比べて、十分大きいものとする。
【００３０】
以降では、各センサ２０の速度ｖは一定であるものとして説明する。ただし、時刻ｔと共に速度ｖが変化するような場合（すなわち、速度ｖが一定でない場合）には、以下の説明の前提「対象物Ｔの輪郭を構成する線分に対応するｒ（ｔ）の構成区間が線分」が成り立たなくなる。そこで、この場合は、或る時刻ｔでのｒ（ｔ）の変化量を当該時刻ｔの速度ｖ（ｔ）で割ることにより正規化した値が一定の区間（つまり、ｒ（ｔ）の変化量が一定という意味で線分と同様となった区間）を、速度ｖが一定の場合の線分区間に対応する区間として用いる。このとき、この区間の一定の傾き及び区間の長さが、それぞれ後述するｓｄ及びｌｄになる。
【００３１】
以上のように、本発明の実施の形態における形状推定システム１では、監視領域Ａ内に存在する対象物Ｔを、当該監視領域Ａ内の直線的な軌道を一定速度ｖで移動する複数のセンサ２０がセンシングする。なお、図２に示す例では、監視領域Ａ内に形状推定装置１０が設置されている場合を示しているが、形状推定装置１０は、監視領域Ａ内に設置されている必要はない。
【００３２】
＜ハードウェア構成＞
次に、本発明の実施の形態における形状推定装置１０のハードウェア構成について、図３を参照しながら説明する。図３は、本発明の実施の形態における形状推定装置１０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【００３３】
図３に示す形状推定装置１０は、入力装置１１と、表示装置１２と、外部Ｉ／Ｆ１３と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１５と、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１６と、通信Ｉ／Ｆ１７と、補助記憶装置１８とを有する。これら各ハードウェアは、それぞれがバスＢを介して通信可能に接続されている。
【００３４】
入力装置１１は、例えばキーボードやマウス、タッチパネル等であり、ユーザが各種操作を入力するのに用いられる。表示装置１２は、例えばディスプレイ等であり、形状推定装置１０の処理結果を表示する。
【００３５】
外部Ｉ／Ｆ１３は、外部装置とのインタフェースである。外部装置には、記録媒体１３ａ等がある。形状推定装置１０は、外部Ｉ／Ｆ１３を介して、記録媒体１３ａ等の読み取りや書き込みを行うことができる。記録媒体１３ａには、形状推定プログラム１００等が記録されていても良い。
【００３６】
記録媒体１３ａには、例えば、フレキシブルディスク、ＣＤ（Compact Disc）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）、ＳＤ（Secure Digital）メモリカード、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリカード等がある。
【００３７】
ＲＡＭ１４は、プログラムやデータを一時保持する揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１５は、電源を切ってもプログラムやデータを保持することができる不揮発性の半導体メモリである。ＲＯＭ１５には、例えば、ＯＳ（Operation System）設定やネットワーク設定等が格納されている。
【００３８】
ＣＰＵ１６は、ＲＯＭ１５や補助記憶装置１８等からプログラムやデータをＲＡＭ１４上に読み出して処理を実行する演算装置である。
【００３９】
通信Ｉ／Ｆ１７は、形状推定装置１０をネットワークに接続するためのインタフェースである。形状推定プログラム１００等は、通信Ｉ／Ｆ１７を介して、所定のサーバ等から取得（ダウンロード）されても良い。
【００４０】
補助記憶装置１８は、例えばＨＤＤ（Hard Disk Drive）やＳＳＤ（Solid State Drive）等であり、プログラムやデータを格納している不揮発性の記憶装置である。補助記憶装置１８に格納されているプログラムやデータには、例えば、ＯＳ、当該ＯＳ上において各種機能を実現するアプリケーションプログラム、形状推定プログラム１００等がある。
【００４１】
本発明の実施の形態における形状推定装置１０は、図３に示すハードウェア構成を有することにより、後述する各種処理を実現することができる。
【００４２】
＜機能構成＞
次に、本発明の実施の形態における形状推定装置１０の機能構成について、図４を参照しながら説明する。図４は、本発明の実施の形態における形状推定装置１０の機能構成の一例を示す図である。
【００４３】
図４に示す形状推定装置１０は、センシング結果管理部１０１と、抽出部１０２と、形状パラメータ推定部１０３と、接続関係推定部１０４と、出力部１０５とを有する。これら各機能部は、形状推定プログラム１００がＣＰＵ１６に実行させる処理により実現される。
【００４４】
また、図４に示す形状推定装置１０は、センシング結果記憶部２００を有する。センシング結果記憶部２００は、例えば補助記憶装置１８を用いて実現可能である。
【００４５】
センシング結果記憶部２００は、センサ２０から受信したセンシング結果ｒ（ｔ）と速度ｖとを記憶している。センシング結果ｒ（ｔ）と速度ｖとは、センシング結果管理部１０１によりセンシング結果記憶部２００に記憶される。以降では、センシング結果記憶部２００には、ｎｓ個のセンサ２０が監視領域Ａに入って来てから立ち去るまで（すなわち、監視領域Ａを通過するまで）の間における対象物Ｔのセンシング結果ｒ（ｔ）が記憶されているものとする。
【００４６】
センシング結果管理部１０１は、センシング結果記憶部２００に記憶されるセンシング結果ｒ（ｔ）及び速度ｖを管理する。すなわち、センシング結果管理部１０１は、センサ２０からセンシング結果ｒ（ｔ）と速度ｖとを受信した場合、これらセンシング結果ｒ（ｔ）と速度ｖとをセンシング結果記憶部２００に記憶させる。また、センシング結果管理部１０１は、センシング結果記憶部２００に記憶されるセンシング結果ｒ（ｔ）及び速度ｖを読み出して取得する。
【００４７】
抽出部１０２は、各センサ２０のセンシング結果ｒ（ｔ）から、当該センシング結果ｒ（ｔ）を構成する線分区間の長さｌｄと傾きｓｄとの組（ｌｄ，ｓｄ）を抽出する。また、抽出部１０２は、当該センシング結果ｒ（ｔ）がｒ（ｔ）＞０で線分区間を構成する場合に、その線分区間の長さｌｄと傾きｓｄとの組（ｌｄ，ｓｄ）を抽出し、更に、当該線分区間の終点の端点を共有するか、終点後にｒ（ｔ）＞０の曲線区間を挟んで次の線分区間の傾きがｓｄ´である場合に、組（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）を抽出する。なお、（ｌｄ，ｓｄ）及び（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）を特徴パラメータとも表す。ただし、（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）の代わりに、（ｓｄ，ｓｄ´）を特徴パラメータとしても良い。
【００４８】
形状パラメータ推定部１０３は、対象物Ｔの形状の推定結果である形状パラメータを推定する。形状パラメータ推定部１０３には、暫定推定値算出部１１１と、推定値算出部１１２と、線分数・頂点数推定部１１３とが含まれる。
【００４９】
暫定推定値算出部１１１は、抽出部１０２により抽出された（ｌｄ，ｓｄ）毎に、対象物Ｔの輪郭を構成する線分の線分長の暫定的な推定値（以降、「線分長暫定推定値」とも表す。）と、移動方向から見た当該線分の方向の暫定的な推定値（以降、「線分方向暫定推定値」とも表す。）とを算出する。また、暫定推定値算出部１１１は、抽出部１０２により抽出された（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）毎に、対象物Ｔの頂点の内角の暫定的な推定値（以降、「内角暫定推定値」とも表す。）を算出する。
【００５０】
推定値算出部１１２は、暫定推定値算出部１１１により算出された各暫定推定値から、対象物Ｔの輪郭を構成する線分の線分長の推定値（以降、「線分長推定値」とも表す。）と、対象物Ｔの頂点の内角の推定値（以降、「内角推定値」とも表す。）とを算出する。
【００５１】
線分数・頂点数推定部１１３は、推定値算出部１１２により算出された線分長推定値に対する線分数の推定値（以降、「線分数推定値」とも表す。）と、内角推定値に対する内角数の推定値（以降、「内角数推定値」とも表す。）とを算出する。
【００５２】
接続関係推定部１０４は、線分長推定値となる線分と、内角推定値となる頂点との接続関係を推定する。これにより、対象物Ｔの形状（輪郭）が推定される。
【００５３】
出力部１０５は、最終的に得られた形状パラメータ（すなわち、線分と頂点との接続関係、線分長推定値、及び内角推定値）を出力する。なお、形状パラメータには、内角数推定値（すなわち、頂点数の推定値）や線分数推定値が含まれていても良い。出力部１０７による出力先は、表示装置１２であっても良いし、補助記憶装置１８であっても良い。また、記録媒体１３ａやネットワークを介して接続される他の装置等であっても良い。
【００５４】
＜形状推定処理の詳細＞
次に、本発明の実施の形態における形状推定装置１０が実行する処理（形状推定処理）の詳細について、図５を参照しながら説明する。図５は、本発明の実施の形態における形状推定処理の一例を示すフローチャートである。
【００５５】
ステップＳ１０１：センシング結果管理部１０１は、センシング結果記憶部２００に記憶されるセンシング結果ｒ（ｔ）及び速度ｖを取得する。すなわち、センシング結果管理部１０１は、各時刻ｔのセンサ２０１のセンシング結果ｒ１（ｔ）、各時刻ｔのセンサ２０２のセンシング結果ｒ２（ｔ）、及び各時刻ｔのセンサ２０３のセンシング結果ｒ３（ｔ）等を取得する。また、センシング結果管理部１０１は、センサ２０の速度ｖを取得する。
【００５６】
ステップＳ１０２：抽出部１０２は、各センサ２０のセンシング結果ｒ（ｔ）から特徴パラメータを抽出する。
【００５７】
ここで、対象物Ｔの輪郭が線分で構成され、各センサ２０は直線的な軌道を一定速度ｖで移動することから、図６に示すように、ｒ（ｔ）は、１以上の線分、又は、１以上の線分と１以上の曲線とで構成される。後者は、対象物Ｔの頂点部分に対するセンシング結果が、曲線になることがある場合である。なお、各時刻ｔにおけるｒ（ｔ）は、センサ２０から検出点までの距離（最短距離）である。
【００５８】
例えば、図６に示す例では、時刻ｔ＝ｔａからｔ＝ｔｂまでの間のｒ（ｔ）は直線、時刻ｔ＝ｔｂからｔ＝ｔｃまでの間のｒ（ｔ）は曲線、時刻ｔ＝ｔｃからｔ＝ｔｄまでの間のｒ（ｔ）は直線となっている。
【００５９】
ｒ（ｔ）を構成する１つの線分（線分区間）は、対象物Ｔの輪郭を構成する１つの線分の少なくとも一部に対応する。そして、特に、以下の（条件１）〜（条件３）を満たす線分は、対象物Ｔの輪郭を構成する１つの線分全体に対応する。
【００６０】
（条件１）センシング結果ｒ（ｔ）の当該線分中、常にｒ（ｔ）＞０である。
【００６１】
（条件２）センシング結果ｒ（ｔ）の当該線分が、直前の線分区間からの傾き変化で開始されるか又は対象物Ｔを検出していない直後にｒｍａｘより小さい値を検出して開始される。
【００６２】
（条件３）センシング結果ｒ（ｔ）の当該線分が、直後の線分区間への傾きの変化で終了するか又はｒｍａｘより小さい値を検出した直後に対象物Ｔを検出しなくなって終了する。
【００６３】
抽出部１０２は、センシング結果ｒ（ｔ）を構成する各線分のうち、上記の（条件１）〜（条件３）を満たした線分（すなわち、対象物Ｔの輪郭を構成する１つの線分全体に対応する線分）毎に、当該線分の長さｌｄと傾きｓｄとを求める。これにより、各センサ２０のセンシング結果ｒ（ｔ）から（ｌｄ，ｓｄ）が抽出される。
【００６４】
なお、１つのセンサ２０が対象物Ｔの輪郭を構成する複数の線分を検出すれば、当該センサ２０のセンシング結果ｒ（ｔ）から複数の（ｌｄ，ｓｄ）の組が得られる。センシング結果ｒ（ｔ）から、１つの（ｌｄ，ｓｄ）も得られない場合も有り得る。複数のセンサ２０のセンシング結果ｒ（ｔ）から得られた複数の（ｌｄ，ｓｄ）を用いることで、以降で説明する形状推定が行われる。
【００６５】
また、抽出部１０２は、（１）当該センシング結果ｒ（ｔ）がｒ（ｔ）＞０で線分区間を構成する場合に、その線分区間の長さｌｄと傾きｓｄとの組（ｌｄ，ｓｄ）を抽出し、更に、（２）当該線分区間の終点の端点を共有するか、終点後にｒ（ｔ）＞０の曲線区間を挟んで次の線分区間の傾きがｓｄ´である場合に、組（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）を抽出する。なお、上記の（２）の「次の線分区間」は、対象物Ｔの輪郭を構成する１つの線分全体に対応していなくも良い。
【００６６】
ステップＳ１０３：暫定推定値算出部１１１は、線分長暫定推定値と線分方向暫定推定値とを算出する。以降では、図６に示すように、或る基準となる方向（基準方向）を決めた上で、基準方向に対して向きがξ、線分長がλの線分（対象物Ｔの輪郭を構成する線分）に対して、移動方向がφ、速度がｖのセンサ２０によるセンシング結果ｒ（ｔ）から（ｌｄ，ｓｄ）が得られた場合について説明する。
【００６７】
−θｍａｘ≦ξ＋π／２−φ≦θｍａｘである場合、暫定推定値算出部１１１は、線分方向暫定推定値を以下の式１又は式２で算出されるξ−φ、線分長暫定推定値を以下の式３で算出されるλとする。
【００６８】
【数１】
2019128243.tif 000003
【００６９】
【数２】
2019128243.tif 000004
【００７０】
【数３】
2019128243.tif 000005
θｍａｘ＜ξ＋π／２−φである場合、暫定推定値算出部１１１は、線分方向暫定推定値を以下の式４で算出されるξ−φとする。
【００７１】
【数４】
2019128243.tif 000006
ξ＋π／２−φ＜−θｍａｘである場合、暫定推定値算出部１１１は、線分方向暫定推定値を以下の式５で算出されるξ−φとする。
【００７２】
【数５】
2019128243.tif 000007
θｍａｘ＜ξ＋π／２−φ又はξ＋π／２−φ＜−θｍａｘである場合、暫定推定値算出部１１１は、線分長暫定推定値を以下の式６で算出されるλとする。
【００７３】
【数６】
2019128243.tif 000008
これにより、線分の線分長λの暫定的な推定値である線分長暫定推定値と、移動方向から見た当該線分の方向ξ−φの暫定的な推定値である線分方向暫定推定値とが得られる。
【００７４】
ステップＳ１０４：暫定推定値算出部１１１は、内角暫定推定値を算出する。内角暫定推定値は、抽出部１０２により抽出された（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）を用いて算出することができる。なお、（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）の代わりに、（ｓｄ，ｓｄ´）を用いても算出することができる。
【００７５】
対象物Ｔの頂点のうちのｊ番目の頂点の内角をγｊ、第（ｊ−１）番目の頂点と第ｊ番目の頂点とを結ぶ輪郭上の線分を第ｊ番目の線分と定義する。また、第ｊ番目の線分に対応する線分区間の長さがｌｄ、当該線分区間の傾きがｓｄ、第（ｊ＋１）番目の線分に対応する線分区間の傾きがｓｄ´であるとする。
【００７６】
一方で、γｊは、第ｊ番目の線分の方向ξｊと、第（ｊ＋１）番目の線分の方向ξｊ＋１とを用いて、γｊ＝π−（ξｊ＋１−φ）＋（ξｊ−φ）と表される。このため、暫定推定値算出部１１１は、上記の式１若しくは式２、式４、又は式５を用いて、ｓｄ´からξｊ＋１−φを算出することで、γｊの暫定的な推定値である内角暫定推定値が得られる。なお、線分方向暫定推定値ξｊ−φは、上記のステップＳ１０３で、ｓｄから算出されたものを用いれば良い。
【００７７】
ステップＳ１０５：推定値算出部１１２は、線分長推定値と内角推定値とを算出する。ここで、上記のステップＳ１０３及びステップＳ１０４において、多数の特徴パラメータを用いると、多数の暫定推定値（線分長暫定推定値及び内角暫定推定値）が得られる。通常、１つの特徴パラメータから複数の暫定推定値が得られる。仮に、これらの暫定推定値が真値であれば、対象物Ｔの異なる線分長の数、異なる内角の数それぞれに対応する暫定推定値の集合ができるはずである。
【００７８】
例えば、対象物Ｔの輪郭が線分長「１００」の線分と、線分長「５０」の線分とで構成されている場合、いくつかの線分長暫定推定値は線分長「１００」の集合に分類でき、残りの線分長暫定推定値は線分長「５０」の集合に分類できる。
【００７９】
同様に、例えば、対象物Ｔの輪郭の内角が「Ａ」と「Ｂ」とで構成されている場合、いくつかの内角暫定推定値は内角「Ａ」の集合に分類でき、残りの内角暫定推定値は内角「Ｂ」の集合に分類できる。
【００８０】
そこで、推定値算出部１１２は、上記のステップＳ１０３及びステップＳ１０４で得られた線分長暫定推定値と内角暫定推定値について、所定の区間毎に、その度数を算出し、算出した度数から線分長推定値及び内角推定値を算出する。
【００８１】
或る所定の区間毎における内角暫定推定値の度数と線分長暫定推定値の度数とを表すグラフをそれぞれ図７（ａ）と図７（ｂ）とに示す。
【００８２】
図７（ａ）に示すように、内角暫定推定値が「１．５７１」の度数と、「２．３５６」の度数とがピークとなっている。したがって、推定値算出部１１２は、これらの内角暫定推定値「１．５７１」及び「２．３５６」を内角推定値とする。これは、通常、内角の真値付近に度数のピークが現れるためである。
【００８３】
同様に、図７（ｂ）に示すように、線分長暫定推定値が「１９．８２」の度数と、「４．７３６」の度数と、「５．０７１」の度数と、「２１．１６」の度数とがピークとなっている。したがって、推定値算出部１１２は、これらの線分長暫定推定値「４．７３６」、「５．０７１」、「１９．８２」及び「２１．１６」を線分長推定値とする。これは、通常、線分長の真値付近に度数のピークが現れるためである。
【００８４】
なお、全ての暫定推定値を度数が多い順に並べ、ｎ番目の度数と（ｎ＋１）番目の度数とが一定数以上又は／及び一定倍率以上離れたら、１からｎ番目をピークとする。そして、ピークとなっている度数に対応する全ての暫定推定値（内角暫定推定値又は線分長暫定推定値）を推定値（内角推定値又は線分長推定値）として採用する。
【００８５】
ステップＳ１０６：線分数・頂点数推定部１１３は、線分数推定値と内角数推定値とを算出する。
【００８６】
例えば、１辺の長さが「１００」である正三角形や正方形等で明らかなように、線分長が得られても、その線分長を持つ線分数がいくつであるかを特定できなければ、対象物Ｔの形状を完全に特定することはできない。
【００８７】
そこで、本発明の実施の形態では、線分長がλの線分に対して、ｎｓ個のセンサ２０によって線分長λの線分全体をセンシングできるものがいくつかの期待値Ｅ［ｎｄ（λ）］と、内角γの頂点をセンシングできるものがいくつあるかの期待値Ｅ［ｎｄ（γ）］とを理論的に評価する。なお、以降の式７〜式１０におけるλ及びγとしては、線分長λの推定値Ｈ［λ］及び内角γの推定値Ｈ［γ］を用いるものとする。λ及びγは未知であるためである。
【００８８】
まず、線分数・頂点数推定部１１３は、期待値Ｅ［ｎｄ（λ）］及び期待値Ｅ［ｎｄ（γ）］を以下の式７〜式１０により計算する。
【００８９】
ただし、ηは、ｒｍａｘ×ｓｉｎθｍａｘがλ以上である場合、π／２であり、それ以外の場合、ａｒｃｓｉｎ（ｒｍａｘ×ｓｉｎθｍａｘ／λ）となる関数である。また、ｗｋは、ｋ＝ｊ，ｊ＋１に対して、
【００９０】
【数７】
2019128243.tif 000009
である場合、ｒｍａｘ×ｓｉｎ（ξｋ＋π／２−φ）、それ以外の場合、ｒｍａｘ×ｓｉｎθｍａｘとなる関数である。
【００９１】
期待値Ｅ［ｎｄ（λ）］の計算に用いる積分Ｍ１（λ）は、以下の式７により計算される。
【００９２】
【数８】
2019128243.tif 000010
ここで、
【００９３】
【数９】
2019128243.tif 000011
【００９４】
【数１０】
2019128243.tif 000012
である。
【００９５】
上記の式７で計算されるＭ１（λ）を用いて、期待値Ｅ［ｎｄ（λ）］は、以下の式８により計算される。
【００９６】
【数１１】
2019128243.tif 000013
ここで、Ωは監視領域Ａの周囲長である。
【００９７】
また、期待値Ｅ［ｎｄ（γ）］の計算に用いられる積分Ｍ２は、以下の式９により計算される。
【００９８】
【数１２】
2019128243.tif 000014
ここで、
【００９９】
【数１３】
2019128243.tif 000015
【０１００】
【数１４】
2019128243.tif 000016
である。
【０１０１】
上記の式９により計算されるＭ２を用いて、期待値Ｅ［ｎｄ（γ）］は、以下の式１０により計算される。
【０１０２】
【数１５】
2019128243.tif 000017
次に、線分数・頂点数推定部１１３は、対象物Ｔの輪郭を構成する線分全体をセンシングできた数ｎｌｉｎｅと、対象物Ｔの輪郭に含まれる連続する頂点をセンシングできた数ｎｖｅｒｔｅｘとを算出する（ｎｌｉｎｅとｎｖｅｒｔｅｘとを数え上げる）。また、線分数・頂点数推定部１１３は、線分長推定値として採用された線分長暫定推定値の度数ｃｌｉｎｅと、内角推定値として採用された内角暫定推定値の度数ｃｖｅｒｔｅｘとを算出する（ｃｌｉｎｅとｃｖｅｒｔｅｘとを数え上げる）。
【０１０３】
これにより、１つのセンシング結果ｒ（ｔ）から得られる線分長推定値の度数は、平均で、ｃｌｉｎｅ／ｎｌｉｎｅである。同様に、１つのセンシング結果ｒ（ｔ）から得られる内角推定値の度数は、平均で、ｃｖｅｒｔｅｘ／ｎｖｅｒｔｅｘである。
【０１０４】
したがって、線分長がλである線分１つに対して得られる線分長推定値の平均度数は、Ｅ［ｎｄ（λ）］×ｃｌｉｎｅ／ｎｌｉｎｅとなる。同様に、内角がγである頂点１つに対して得られる内角推定値の平均度数は、Ｅ［ｎｄ（γ）］×ｃｖｅｒｔｅｘ／ｎｖｅｒｔｅｘとなる。
【０１０５】
また、線分数・頂点数推定部１１３は、線分長推定値がλであるものの度数ｃ（λ）と、内角推定値がγであるものの度数ｃ（γ）とを算出する（ｃ（λ）とｃ（γ）とを数え上げる）。
【０１０６】
そして、線分数・頂点数推定部１１３は、ｃ（λ）／（Ｅ［ｎｄ（λ）］×ｃｌｉｎｅ／ｎｌｉｎｅ）を計算することで、線分長推定値がλである場合の線分数推定値Ｎλを得る。同様に、線分数・頂点数推定部１１３は、ｃ（γ）／（Ｅ［ｎｄ（γ）］×ｃｖｅｒｔｅｘ／ｎｖｅｒｔｅｘ）を計算することで、内角推定値がγである場合の頂点数推定値Ｎγを得る。
【０１０７】
なお、上記で得られた線分数推定値Ｎλの小数点以下を四捨五入したものを、改めて線分数推定値Ｎλとしても良い。同様に、上記で得られた頂点数推定値Ｎγの小数点以下を四捨五入したものを、改めて頂点数推定値Ｎγとしても良い。また、四捨五入に代えて、小数点以下を切り上げ又は切り捨てしても良い。
【０１０８】
ステップＳ１０７：接続関係推定部１０４は、線分長推定値となる線分と、内角推定値となる頂点との接続関係を推定する。
【０１０９】
抽出部１０２により抽出された（ｌｄ，ｓｄ，ｓｄ´）を用いて頂点の内角γの推定値と線分長λの推定値とを得られる場合がある。すなわち、Ｈ［γ］とＨ［λ］との組（Ｈ［γ］，Ｈ［λ］）が得られる場合がある。ここで、γは、線分長λの線分の両端にある頂点のうちの一方の頂点の内角である。このような組が得られたセンサ２０の数Ｋ（Ｈ［γ］，Ｈ［λ］）を算出する（センサ２０の数Ｋ（Ｈ［γ］，Ｈ［λ］）を数え上げる）。
【０１１０】
もし、Ｈ［γ］，Ｈ［λ］が独立なら、或る線分長をａ、或る内角をｂとして、Ｋ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）の平均は、以下の式１１で計算することができる。
【０１１１】
【数１６】
2019128243.tif 000018
ここで、Ｅ［Ｎｄ（λ）］＝Ｎλ×Ｅ［ｎｄ（λ）］，Ｅ［Ｎｄ（γ）］＝Ｎγ×Ｅ［ｎｄ（γ）］である。
【０１１２】
Ｋ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）の平均に対してＫ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）の方が大きい場合、線分長ａの線分の両端のうちの一方には、内角ｂの頂点が存在する（すなわち、線分長ａの線分と、内角ｂの頂点とが繋がっている）可能性が高い。一方で、Ｋ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）の平均に対してＫ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）の方が小さい場合、線分長ａの線分の両端には、内角ｂの頂点が存在しない（すなわち、線分長ａの線分と、内角ｂの頂点とは繋がっていない）可能性が高い。
【０１１３】
これにより、接続関係推定部１０４は、線分長ａの線分と、内角ｂの頂点との接続関係を推定することができる。より具体的には、接続関係推定部１０４は、例えば、Ｋ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）の平均と、Ｋ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）との比を算出し、算出された比が所定の閾値以上である場合、線分長ａの線分と、内角ｂの頂点とが繋がっていると推定する。一方で、接続関係推定部１０４は、例えば、当該比が所定の閾値未満である場合、線分長ａの線分と、内角ｂの頂点とは繋がっていないと推定する。このようにして、どの線分長の線分が、どの内角の頂点と繋がっているか又は繋がっていないかを判断することで、線分同士の隣接関係を明らかにして対象物Ｔの形状を推定する。
【０１１４】
ステップＳ１０８：出力部１０５は、最終的に得られた形状パラメータ（すなわち、線分と頂点との接続関係、線分長推定値、及び内角推定値）を出力する。
【０１１５】
以上により、本発明の実施の形態における形状推定装置１０は、監視領域Ａ内に存在する対象物Ｔの形状を、当該監視領域Ａ内で直線的な軌道を一定速度ｖで移動する複数のセンサ２０のセンシング結果ｒ（ｔ）を用いて推定することができる。しかも、本発明の実施の形態における形状推定装置１０は、例えば自動車等に搭載され、一般に市販されている指向性距離センサであるセンサ２０のセンシング結果ｒ（ｔ）を用いて、対象物Ｔの形状を推定することができる。
【０１１６】
また、本発明の実施の形態における形状推定装置１０では、センサ２０の位置（すなわち、当該センサ２０が搭載された車両等の位置）を必要ないため、当該車両等の位置情報等のプライバシーを維持しつつ、対象物Ｔの形状を推定することができる。したがって、本発明の実施の形態における形状推定装置１０によれば、例えば、センサ２０が搭載された多数の車両等からセンシング結果を集めて、種々の対象物Ｔの形状を推定することで、この推定結果を用いた様々なアプリケーションが提供可能となることが期待できる。
【０１１７】
なお、図５におけるステップＳ１０３及びステップＳ１０４は順不同である。すなわち、ステップＳ１０４の処理が行われた後、ステップＳ１０３の処理が行われても良い。
【０１１８】
＜本発明の効果＞
ここで、本発明の効果について、図８を参照しながら説明する。図８は、本発明の効果の一例を説明する図である。以降では、ｒｍａｘ＝１００、θｍａｘ＝π／２、速度ｖ＝０．１で、ｎｓ＝１０００個のセンサ２０が、図８（ａ）に示すビルの形状を推定した場合について説明する。このとき、上記の式１〜式６で得られた内角暫定推定値及び線分長暫定推定値は、それぞれ図７（ａ）及び図７（ｂ）に示す度数であった。
【０１１９】
上述した通り、これらの度数がピークとなっている暫定推定値を推定値とする。すなわち、図７（ａ）では、内角暫定推定値「１．５７１」及び「２．３５６」で度数がピークとなっている。したがって、内角暫定推定値「１．５７１」及び「２．３５６」を内角推定値とする。以降では、γ１＝１．５７１、γ２＝２．３５６とも表す。
【０１２０】
同様に、図７（ｂ）では、線分長暫定推定値「４．７３６」、「５．０７１」、「１９．８２」、及び「２１．１６」を線分推定値とする。以降では、λ１＝４．７３６、λ２＝５．０７１、λ３＝１９．８２、λ４＝２１．１６とも表す。
【０１２１】
そして、上記の式７〜式１０により線分数推定値Ｎλと頂点数推定値Ｎγとを算出する。これにより、Ｎλ１＝１．７９７、Ｎλ２＝１．２９１、Ｎλ３＝０．８６３９、Ｎλ４＝０．７７７０である。したがって、これらの値の小数点以下を四捨五入することで、λ１の線分数は２、λ２〜λ４の線分数は１と判断される。
【０１２２】
同様に、Ｎγ１＝３．４２０、Ｎγ２＝１．６５４である。したがって、これらの値の小数点以下を四捨五入することで、γ１の頂点数は４、γ３の頂点数は２と判断される。
【０１２３】
次に、上記の式１１で計算されたＫ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）の平均と、実際のＫ（Ｈ［γ］＝ａ，Ｈ［λ］＝ｂ）との比を算出する。この比を以下の表１に示す。
【０１２４】
【表１】
2019128243.tif 000019
これにより、例えば、閾値を０．５とした場合、線分長λ３の線分と、内角γ２の頂点とは、比が閾値０．５未満となるため、接続されていないと判断される。同様に、線分長λ４の線分と、内角γ１の頂点とは、比が閾値０．５未満となるため、接続されていないと判断される。これにより、図８（ｂ）に示す推定結果を得る。図８（ｂ）に示すように、本発明の実施の形態における形状推定装置１０により得られた推定値は、真値との誤差が少なく、高い精度で対象物Ｔの形状が推定できていることがわかる。
【０１２５】
本発明は、具体的に開示された上記の実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
【符号の説明】
【０１２６】
１        形状推定システム
１０      形状推定装置
２０      センサ
１００    形状推定プログラム
１０１    センシング結果管理部
１０２    抽出部
１０３    形状パラメータ推定部
１０４    接続関係推定部
１０５    出力部
１１１    暫定推定値算出部
１１２    推定値算出部
１１３    線分数・頂点数推定部
２００    センシング結果記憶部
【図１】
2019128243.tif 000025
【図２】
2019128243.tif 000026
【図３】
2019128243.tif 000027
【図４】
2019128243.tif 000028
【図５】
2019128243.tif 000029
【図６】
2019128243.tif 000030
【図７】
2019128243.tif 000031
【図８】
2019128243.tif 000032