(57)【要約】【課題】移動体に対する周囲の物体の相対位置を精度良く把握する技術を提供する。【解決手段】推定装置１０は、取得手段１２０および推定手段１４０を備える。取得手段１２０は、実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する。推定手段１４０は、物体位置実測情報および移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける移動体に対する物体の前記相対位置を推定する。そして、推定手段１４０は、移動体挙動情報と物体の移動に関する情報とを用いて、対象タイミングにおける相対位置の第１の推定結果を算出する。また、推定手段１４０は、第１の推定結果と対象タイミングの物体位置実測情報とを用いて、対象タイミングにおける相対位置の第２の推定結果を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得手段と、
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定手段とを備え、
前記推定手段は、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成される推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の推定装置において、
前記移動体挙動情報は、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報を含み、
前記移動に関する情報は、前記第１のタイミングおよび前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果に基づき算出された前記物体の推定速度であり、
前記推定手段は、
前記推定速度を用いて、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記物体の移動量を算出し、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果、および、前記物体の移動量を用いて、前記第１の推定結果を算出する推定装置。
【請求項３】
請求項２に記載の推定装置において、
前記推定手段は、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果とを用いて、前記対象タイミングの前記移動体の位置に対する、前記第２のタイミングの前記物体の相対位置である見かけ相対位置を算出し、
前記見かけ相対位置と、前記物体の移動量とを用いて、前記第１の推定結果を算出する推定装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記推定手段は、一以上の前記物体の前記第２の推定結果を複数の前記対象タイミングについて算出し、
前記第２の推定結果は記憶手段に保持される推定装置。
【請求項５】
請求項１から４のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記取得手段は、複数の前記物体の、前記物体位置実測情報を取得し、
前記推定手段は、
一の前記物体についての前記第１の推定結果と前記複数の物体の前記物体位置実測情報に示された前記相対位置とを対比することで前記一の物体の前記第１の推定結果と、前記複数の物体のうちのいずれかの前記物体位置実測情報とを関連づけ、
前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とを用いて前記一の物体の前記第２の推定結果を算出する推定装置。
【請求項６】
請求項５に記載の推定装置において、
前記推定手段は、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置との平均、または、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とに対しカルマンフィルタを施した結果を、前記一の物体の前記第２の推定結果とする推定装置。
【請求項７】
請求項１から６のいずれか一項に記載の推定装置において、
前記物体位置実測情報は、前記移動体の周囲の状況を検出する検出手段の検出結果に基づき生成され、
前記取得手段は、複数の前記検出手段の検出結果に基づく複数の前記物体位置実測情報を取得する推定装置。
【請求項８】
実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得ステップと、
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定ステップとを含み、
前記推定ステップでは、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成される推定方法。
【請求項９】
推定装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得手段、および
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定手段として機能させ、
前記推定手段は、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成されるコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、推定装置、推定方法およびコンピュータプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両等の自動運転や運転補助のために周囲の障害物や歩行者等の位置を正確に把握することが求められている。
【０００３】
特許文献１には、自車や監視物標の時刻ｔにおける現在位置や車速等を用いて、時刻ｔ＋Δｔにおける監視物標の相対位置を予測することが記載されている。
【０００４】
特許文献２には、対象物の予測位置に基づいて対象物をトラッキングすることが記載されている。
【０００５】
特許文献３には、検知歩行者の座標の現在値と過去値の差分を求めることで、検知歩行者の相対移動ベクトルを算出することが記載されている。
【０００６】
特許文献４には、自車と物体との相対位置等の時系列変化から、相対速度を算出することや、相対速度を用いて物体の移動軌跡を算出することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００７−２０００７４号公報
【特許文献２】特開２０１１−１９２２２６号公報
【特許文献３】特開２００８−１９７７２０号公報
【特許文献４】特開２００９−５９０８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
特許文献１から４の技術では、センサ等で検出された障害物や歩行者等の物体の相対位置や、自車両の挙動情報に誤差が含まれる場合に、精度良く物体の相対位置を把握することができなかった。
【０００９】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、移動体に対する周囲の物体の相対位置を精度良く把握する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明の推定装置は、
実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得手段と、
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定手段とを備え、
前記推定手段は、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成される。
【００１１】
本発明の推定方法は、
実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得ステップと、
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定ステップとを含み、
前記推定ステップでは、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成される。
【００１２】
本発明のコンピュータプログラムは、
推定装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得手段、および
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定手段として機能させ、
前記推定手段は、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成される。
【発明の効果】
【００１３】
本発明は、上記の課題に鑑みてなされたものである。本発明の目的は、移動体に対する周囲の物体の相対位置を精度良く把握する技術を提供することにある。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】実施形態に係る推定装置の機能構成を例示するブロック図である。
【図２】実施形態に係る推定方法を例示するフローチャートである。
【図３】推定装置を実現するための計算機を例示する図である。
【図４】推定ステップの内容を詳しく例示するフローチャートである。
【図５】時刻ｔおよび時刻ｔ＋Δｔにおける移動体と物体の位置を例示する図である。
【図６】第１の推定結果と物体位置実測情報とを関連づけたテーブルを例示する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を用いて説明する。尚、すべての図面において、同様な構成要素には同様の符号を付し、適宜説明を省略する。
【００１６】
なお、以下に示す説明において、特に説明する場合を除き、推定装置１０の各構成要素は、ハードウエア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示している。推定装置１０の各構成要素は、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、メモリにロードされた本図の構成要素を実現するプログラム、そのプログラムを格納するハードディスクなどの記憶メディア、ネットワーク接続用インタフェースを中心にハードウエアとソフトウエアの任意の組合せによって実現される。そして、その実現方法、装置には様々な変形例がある。
【００１７】
図１は、本実施形態に係る推定装置１０の機能構成を例示するブロック図である。本実施形態に係る推定装置１０は、取得手段１２０および推定手段１４０を備える。取得手段１２０は、実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する。推定手段１４０は、物体位置実測情報および移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける移動体に対する物体の相対位置を推定する。そして、推定手段１４０は、移動体挙動情報と物体の移動に関する情報とを用いて、対象タイミングにおける相対位置の第１の推定結果を算出する。また、推定手段１４０は、第１の推定結果と対象タイミングの物体位置実測情報とを用いて、対象タイミングにおける相対位置の第２の推定結果を算出する。ここで、移動に関する情報は、第１のタイミングおよび第２のタイミングについての、第２の推定結果を用いて生成される。第２のタイミングは、第１のタイミングよりも後かつ対象タイミングより前のタイミングである。以下に詳しく説明する。
【００１８】
図２は、本実施形態に係る推定方法を例示するフローチャートである。本実施形態に係る推定方法は、取得ステップＳ１０および推定ステップＳ２０を含む。取得ステップＳ１０では、実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、移動体の挙動を示す移動体挙動情報が複数のタイミングで取得される。推定ステップＳ２０では、物体位置実測情報および移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける移動体に対する物体の相対位置が推定される。具体的には推定ステップＳ２０では、移動体挙動情報と物体の移動に関する情報とを用いて、対象タイミングにおける相対位置の第１の推定結果が算出される。また、第１の推定結果と対象タイミングの物体位置実測情報とを用いて、対象タイミングにおける相対位置の第２の推定結果が算出される。ここで、移動に関する情報は、第１のタイミングおよび第２のタイミングについての、第２の推定結果を用いて生成される。第２のタイミングは、第１のタイミングよりも後かつ対象タイミングより前のタイミングである。
【００１９】
本実施形態に係る推定方法は、以下に説明する様な推定装置１０を用いて実現される。
【００２０】
本実施形態において、移動体はたとえば自動車、二輪車等の車両である。移動体は道路等の路面上を走行する。そして、物体は、移動体の周囲に存在する建物、標識、人、他の車両等である。推定装置１０は移動体に搭載することができる。
【００２１】
本実施形態に係る推定装置１０および推定方法によれば、移動体の挙動や物体の過去の挙動等に基づき第１の推定結果が算出される。そして、算出された第１の推定結果と実測された物体の相対位置とを用いて、さらに第２の推定結果が算出される。そうすることで、測定された物体の相対位置や、得られる移動体の挙動の情報に誤差が含まれる場合であっても、これら双方の情報、さらには過去の挙動が加味された、より信頼性の高い相対位置を第２の推定結果として得ることができる。
【００２２】
移動体にはたとえば本実施形態に係る推定装置１０および推定方法による第２の推定結果を用いて運転補助または自動運転を行う装置が搭載されている。具体的にはたとえば移動体は本実施形態に係る推定装置１０および推定方法による第２の推定結果を用いて、自動的に物体を追尾したり、物体との衝突を回避したりすることができる。第２の推定結果を用いることで、物体の追尾等の性能を改善できる。
【００２３】
図１に戻り、推定装置１０の構成について詳しく説明する。本図の例において推定装置１０は物体位置実測情報生成手段１００、移動体挙動情報生成手段１１０および記憶手段１６０をさらに備える。ただし、物体位置実測情報生成手段１００、移動体挙動情報生成手段１１０および記憶手段１６０のうちの一以上は推定装置１０の外部に設けられていても良い。
【００２４】
物体位置実測情報生成手段１００は第１の検出手段２０から取得した検出結果を用いて物体位置実測情報を生成する。第１の検出手段２０はたとえば、移動体に取り付けられ、移動体の周囲の状況を検出するカメラ、ミリ波レーダ、またはレーザレンジスキャナである。物体位置実測情報生成手段１００はたとえば第１の検出手段２０の検出結果として、移動体の周囲の状況を示す画像情報を取得する。そして、物体位置実測情報生成手段１００は、画像から移動体の周囲に存在する物体を抽出し、抽出した物体の、移動体からの相対位置を算出する。物体の抽出はたとえば、画像に対し、予め定められた特徴量を用いたパターンマッチングを行うことで実現できる。人、建物、自転車、自動車等の各物体の属性毎に定められた特徴量を示す情報が、予め記憶手段１６０に保持されており、物体位置実測情報生成手段１００はその特徴量を示す情報を読み出して抽出に用いることができる。
【００２５】
また、抽出した物体の、移動体を基準とした相対位置は、第１の検出手段２０の検出結果に加え、第１の検出手段２０の移動体における取り付け位置および向き等に基づき算出される。検出結果から相対位置を算出するための各パラメータを示す情報は、第１の検出手段２０毎に予め記憶手段１６０に保持されており、物体位置実測情報生成手段１００はその情報を読み出して抽出に用いることができる。
【００２６】
物体位置実測情報生成手段１００は、一の画像から複数の物体を抽出しても良い。その場合、物体位置実測情報生成手段１００は、物体毎に相対位置を算出する。そして、物体毎に異なる物体ＩＤを定め、算出した相対位置に付す。またこのとき、物体位置実測情報生成手段１００はさらに、抽出した各物体の属性（人、建物、自転車、自動車等）を、各相対位置に関連づけても良い。
【００２７】
物体位置実測情報生成手段１００は、複数の第１の検出手段２０の検出結果から、物体を抽出しても良い。その場合、物体位置実測情報生成手段１００は第１の検出手段２０毎に物体の相対位置を算出し、物体ＩＤを付す。そして、取得手段１２０が取得する複数の物体位置実測情報は、複数の検出手段による検出結果を含むこととなる。ここで、複数の第１の検出手段２０は、互いに異なる原理のセンサやカメラ等を含んでいても良い。また、異なる第１の検出手段２０についての物体ＩＤは互いに対応していなくても良い。すなわち、同一の物体が異なる二以上の第１の検出手段２０で検出された場合、それらの検出結果から得られる相対位置には異なる物体ＩＤが付されても良い。
【００２８】
物体位置実測情報生成手段１００は、算出した物体の相対位置を示す物体位置実測情報を生成する。移動体に対する物体の相対位置はたとえば、移動体における基準点から物体へのベクトルで表される。すなわち、相対位置はたとえば距離ｄと角度θの組み合わせで表される。距離ｄは移動体の基準点から物体までの距離である。角度θは、移動体の基準点と物体とを結ぶ直線を直線Ｌとしたとき、移動体の向き（進行方向）に平行な直線に対する直線Ｌの角度である。ただし、相対位置は移動体を基準とした座標系におけるｘｙ座標で表されても良い。
【００２９】
物体位置実測情報生成手段１００は、少なくとも予め定められた時間Δｔ毎に繰り返し、第１の検出手段２０から検出結果を取得し、取得した検出結果を用いて物体位置実測情報を生成する。
【００３０】
移動体挙動情報生成手段１１０は第２の検出手段２２から検出結果を取得する。第２の検出手段２２はたとえば、移動体の挙動を検出する速度センサ、操舵角センサ、加速度センサ、位置センサ、またはジャイロセンサである。移動体挙動情報生成手段１１０は互いに異なるセンサである複数の第２の検出手段２２から検出結果を取得しても良い。また、移動体挙動情報生成手段１１０は、第２の検出手段２２の代わりに移動体を制御する制御信号を取得しても良い。移動体挙動情報生成手段１１０は第２の検出手段２２の検出結果または制御信号を予め定められた間隔で連続して取得する。ここで、予め定められた間隔は、上記した時間Δｔよりも短い。そして、移動体挙動情報生成手段１１０は取得した検出結果または制御信号に基づき移動体挙動情報を生成する。移動体挙動情報は、時間Δｔの間隔で連続する二つのタイミング間の、移動体の位置の変化量ΔＰ０および向きの変化量Δθを示す情報を含む。具体的にはたとえば移動体挙動情報生成手段１１０は各検出結果または制御信号により示される移動体の速度を、時間Δｔの間、積分することで位置の変化量ΔＰ０を得られる。また、移動体挙動情報生成手段１１０は、各検出結果または制御信号により示される操舵角を時間Δｔの間、積分することで向きの変化量Δθを得られる。移動体挙動情報生成手段１１０は少なくとも時間Δｔ毎に繰り返し移動体挙動情報を生成する。
【００３１】
そして、取得手段１２０は少なくとも時間Δｔ毎に物体位置実測情報生成手段１００から物体位置実測情報を取得し、移動体挙動情報生成手段１１０から移動体挙動情報を取得する。
【００３２】
推定手段１４０は、取得手段１２０が取得した物体位置実測情報および移動体挙動情報を用いて、推定の対象とする対象タイミングにおける、移動体に対する物体の相対位置を推定する。推定手段１４０は対象タイミングの時刻を、時間Δｔずつずらしながら、繰り返し相対位置を推定する。推定手段１４０が相対位置を推定する方法については詳しく後述する。
【００３３】
推定装置１０の各機能構成部は、各機能構成部を実現するハードウエア（例：ハードワイヤードされた電子回路など）で実現されてもよいし、ハードウエアとソフトウエアとの組み合わせ（例：電子回路とそれを制御するプログラムの組み合わせなど）で実現されてもよい。以下、推定装置１０の各機能構成部がハードウエアとソフトウエアとの組み合わせで実現される場合について、さらに説明する。
【００３４】
図３は、推定装置１０を実現するための計算機１０００を例示する図である。計算機１０００は任意の計算機である。例えば計算機１０００は、Personal Computer（PC）、サーバマシンなどである。計算機１０００は、推定装置１０を実現するために設計された専用の計算機であってもよいし、汎用の計算機であってもよい。
【００３５】
計算機１０００は、バス１０２０、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０を有する。バス１０２０は、プロセッサ１０４０、メモリ１０６０、ストレージデバイス１０８０、入出力インタフェース１１００、及びネットワークインタフェース１１２０が、相互にデータを送受信するためのデータ伝送路である。ただし、プロセッサ１０４０などを互いに接続する方法は、バス接続に限定されない。プロセッサ１０４０は、CPU（Central Processing Unit）、GPU（Graphics Processing Unit）、又は FPGA（Field-Programmable Gate Array）などの種々のプロセッサである。メモリ１０６０は、RAM（Random Access Memory）などを用いて実現される主記憶装置である。ストレージデバイス１０８０は、ハードディスク、SSD（Solid State Drive）、メモリカード、又は ROM（Read Only Memory）などを用いて実現される補助記憶装置である。
【００３６】
入出力インタフェース１１００は、計算機１０００と入出力デバイスとを接続するためのインタフェースである。例えば入出力インタフェース１１００には、第１の検出手段２０としてのカメラ等や第２の検出手段２２としてのセンサ等が接続される。また、入出力インタフェース１１００には、キーボードなどの入力装置や、ディスプレイ装置などの出力装置が接続されてもよい。
【００３７】
ネットワークインタフェース１１２０は、計算機１０００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。この通信網は、例えば LAN（Local Area Network）や WAN（Wide Area Network）である。ネットワークインタフェース１１２０がネットワークに接続する方法は、無線接続であってもよいし、有線接続であってもよい。
【００３８】
ストレージデバイス１０８０は、推定装置１０の各機能構成部を実現するプログラムモジュールを記憶している。プロセッサ１０４０は、これら各プログラムモジュールをメモリ１０６０に読み出して実行することで、各プログラムモジュールに対応する機能を実現する。
【００３９】
図４は、推定ステップＳ２０の内容を詳しく例示するフローチャートである。
【００４０】
図５は、時刻ｔおよび時刻ｔ＋Δｔにおける移動体と物体の位置を例示する図である。本図中、Ｘ軸およびＹ軸で表されるＸＹ座標系は、絶対座標系であり、すなわち地面を基準とした座標系である。移動体５０ａおよび移動体５０ｂはそれぞれ時刻ｔおよび時刻ｔ＋Δｔにおける移動体を示している。また、ｘｔ軸およびｙｔ軸で表されるｘｔｙｔ座標系は、時刻ｔの移動体５０ａを基準とした座標系であり、ｘｔ＋Δｔ軸およびｙｔ＋Δｔ軸で表されるｘｔ＋Δｔｙｔ＋Δｔ座標系は、時刻ｔ＋Δｔの移動体５０ｂを基準とした座標系である。ｘｔｙｔ座標系およびｘｔ＋Δｔｙｔ＋Δｔ座標系の原点は各時刻の移動体の基準点（たとえば先頭部の中心）である。ｙｔ軸方向およびｙｔ＋Δｔ軸方向は各時刻の移動体の向き（進行方向）である。そして、ｘｔ軸方向およびｘｔ＋Δｔ軸方向は、それぞれｙｔ軸方向およびｙｔ＋Δｔ軸方向に垂直である。
【００４１】
上記した移動体の位置の変化量ΔＰ０はｘｔｙｔ座標系の原点からｘｔ＋Δｔｙｔ＋Δｔ座標系の原点へのベクトルで表される。また、上記した移動体の向きの変化量Δθは、ｙｔ軸に対するｙｔ＋Δｔ軸の角度で表される。なお、本図中、ｙｔ軸に平行な軸を破線で示した。
【００４２】
また、本図中、物体５２ａは時刻ｔにおける物体であり、物体５２ｂは、時刻ｔ＋Δｔにおける物体である。
【００４３】
推定装置１０が相対位置の第１の推定結果および第２の推定結果を算出する方法について図４および図５を参照して以下に詳しく説明する。第１のタイミング、第２のタイミング、および対象タイミングはこの順に、時間Δｔの間隔を有する三つのタイミングである。対象タイミングを時刻ｔ＋Δｔ、第２のタイミングを時刻ｔ、第１のタイミングを時刻ｔ−Δｔとした場合の方法について、以下に詳しく説明する。
【００４４】
記憶手段１６０には予め、推定対象とする物体の、時刻ｔにおける移動体に対する相対位置Ｒｆ１（ｔ）を示す情報が保持されている。相対位置Ｒｆ１（ｔ）は、時刻ｔについての第２の推定結果に相当する。第２の推定結果については以下に詳しく説明するが、前段階として推定手段１４０で得られる推定結果である。ただし、推定装置１０が動作開始直後等であって時刻ｔについての第２の推定結果が存在しない場合には、相対位置Ｒｆ１（ｔ）は時刻ｔについて取得手段１２０が取得したいずれかの物体位置実測情報が示す相対位置であってもよい。
【００４５】
また、記憶手段１６０には予め物体の移動に関する情報が保持されている。物体の移動に関する情報は、たとえば物体の時刻ｔについての推定速度ｖ１（ｔ）であり、時刻ｔ−Δｔおよび時刻ｔについての第２の推定結果に基づき算出された速度である。ただし、推定装置１０が動作開始直後等であって時刻ｔ−Δｔおよび時刻ｔについての第２の推定結果が存在しない場合には、ｖ１（ｔ）は時刻ｔ−Δｔおよび時刻ｔについてのいずれかの物体位置実測情報が示す相対位置に基づき算出された速度であってもよい。推定速度の算出方法については詳しく後述する。
【００４６】
ステップＳ１０において、取得手段１２０は物体位置実測情報生成手段１００から時刻ｔ＋Δｔの物体の相対位置を示す物体位置実測情報を取得し、移動体挙動情報生成手段１１０から時刻ｔと時刻ｔ＋Δｔとの間の移動体の位置の変化量ΔＰ０および向きの変化量Δθを示す情報を含む移動体挙動情報を取得する。
【００４７】
次いで、推定手段１４０は推定ステップＳ２０を行う。推定ステップＳ２０は、以下に説明するステップＳ２１０からステップＳ２７０を含む。
【００４８】
ステップＳ２１０において推定手段１４０は、移動体の位置の変化量ΔＰ０および向きの変化量Δθを示す情報と、相対位置Ｒｆ１（ｔ）とを用いて、時刻ｔ＋Δｔの移動体の位置に対する、時刻ｔの物体の相対位置である見かけ相対位置ｒ１（ｔ＋Δｔ）を算出する。具体的には、相対位置Ｒｆ１（ｔ）のベクトルから位置の変化量ΔＰ０のベクトルを減じ、得られたベクトルを−Δθ回転させることで、見かけ相対位置ｒ１（ｔ＋Δｔ）が得られる。言い換えると、見かけ相対位置ｒ１（ｔ＋Δｔ）は、ｘｔｙｔ座標系における物体５２ａの相対位置Ｒｆ１（ｔ）を、ｘｔ＋Δｔｙｔ＋Δｔ座標系に座標変換することで得られる。見かけ相対位置ｒ１（ｔ＋Δｔ）は、ｘｔ＋Δｔｙｔ＋Δｔ座標系の原点から物体５２ａへのベクトルである。
【００４９】
次いで、ステップＳ２２０において、推定手段１４０は、推定速度ｖ１（ｔ）を用いて、時刻ｔと時刻ｔ＋Δｔとの間の物体の移動量ΔＰ１を算出する。物体の移動量ΔＰ１は、物体５２ａから物体５２ｂへのベクトルで表される。移動量ΔＰ１は、具体的には推定速度ｖ１（ｔ）に時間Δｔを乗じることで得られる。ここで、時刻ｔから時刻ｔ＋Δｔの間、物体は等速直線運動をしていると仮定している。
【００５０】
次いで、ステップＳ２３０において推定手段１４０は、ステップＳ２１０で得られた見かけ相対位置ｒ１（ｔ＋Δｔ）、およびステップＳ２２０で得られた物体の移動量ΔＰ１を用いて、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）を算出する。具体的には、見かけ相対位置ｒ１（ｔ＋Δｔ）に、移動量ΔＰ１をｘｔ＋Δｔｙｔ＋Δｔ座標系に座標変換した上で加算することで、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）が得られる。
【００５１】
このように、移動体の挙動に基づき算出された見かけ相対位置ｒ１（ｔ＋Δｔ）と、物体自体の絶対位置の変化に基づく移動量ΔＰ１とを個別に算出し、用いることで、第１の推定結果が得られる。また、移動量ΔＰ１の算出に用いられる物体の相対位置は逐次更新されるものである。したがって、精度の良い相対位置が第１の推定結果として得られる。
【００５２】
次いで、ステップＳ２４０において推定手段１４０は第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と物体位置実測情報とを関連づける。
【００５３】
図６は、第１の推定結果と物体位置実測情報とを関連づけたテーブルを例示する図である。取得ステップＳ１０において取得手段１２０は、たとえば複数の物体の、時刻ｔ＋Δｔについての物体位置実測情報を取得している。これらの複数の物体は、たとえば上述したように、物体位置実測情報生成手段１００において一の画像から抽出された複数の物体である。そこで、推定手段１４０は、この一の物体についての第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と複数の物体の物体位置実測情報に示された相対位置（本図中、Ｒａ（ｔ＋Δｔ）、Ｒｂ（ｔ＋Δｔ）、Ｒｃ（ｔ＋Δｔ）等）とを対比することで一の物体の第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と、複数の物体のうちのいずれかの物体位置実測情報とを関連づける。
【００５４】
具体的にはたとえば、推定手段１４０は、物体位置実測情報に示された複数の物体の相対位置Ｒａ（ｔ＋Δｔ）、Ｒｂ（ｔ＋Δｔ）、Ｒｃ（ｔ＋Δｔ）・・・のうち、最も第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と近い相対位置を選択し、その相対位置を示す物体位置実測情報を第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と関連づける。なお以下では、本図に示すように、物体ＩＤ＝１の物体の第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）に対し、物体ＩＤ＝ａの物体位置実測情報が関連づけられた場合の例について説明する。
【００５５】
次いで、ステップＳ２５０において推定手段１４０は、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）に関連づけられた物体位置実測情報が示す相対位置Ｒａ（ｔ＋Δｔ）とを用いて、物体ＩＤ＝１の物体の第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）を算出する。具体的には推定手段１４０は、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）に関連づけられた物体位置実測情報が示す相対位置Ｒａ（ｔ＋Δｔ）との平均を第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）とすることができる。または、推定手段１４０は、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）と、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）に関連づけられた物体位置実測情報が示す相対位置Ｒａ（ｔ＋Δｔ）とに対しカルマンフィルタを施した結果を、物体ＩＤ＝１の物体の第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）としてもよい。また、推定手段１４０は、その他のフィルタリングアルゴリズムを用いて第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）を算出しても良い。
【００５６】
次いで、ステップＳ２６０において推定手段１４０は、時刻ｔ＋Δｔの物体の推定速度ｖ１（ｔ＋Δｔ）を算出する。具体的には推定速度ｖ１（ｔ＋Δｔ）は、時刻ｔ＋Δｔについての第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）と、前段階で算出された時刻ｔについての第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ）とを用いて算出される。具体的には、第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ）をｘｔ＋Δｔｙｔ＋Δｔ座標系に座標変換した上で第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）から減じ、さらに時間Δｔで除することにより、推定速度ｖ１（ｔ＋Δｔ）が得られる。なお、推定速度の算出は、本ステップで行われる代わりに、次の推定ステップＳ２０のステップＳ２２０において、物体の移動量を算出する際に行われても良い。
【００５７】
次いで、ステップＳ２７０において推定手段１４０は、ステップＳ２５０で算出した第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）を対象タイミングの時刻と関連づけて記憶手段１６０に保持させる。また、推定手段１４０は、ステップＳ２６０で算出した時刻ｔ＋Δｔの物体の推定速度ｖ１（ｔ＋Δｔ）を、対象タイミングの時刻と関連づけて記憶手段１６０に保持させる。
【００５８】
以上に説明したステップＳ２１０からステップＳ２７０と同様にして、推定手段１４０は複数の対象タイミングについて第２の推定結果を算出する。具体的にはたとえば、推定装置１０では、対象タイミングをたとえば時間Δｔずつずらしながら繰り返し取得ステップＳ１０および推定ステップＳ２０が行われる。なおその場合、第２のタイミングおよび第１のタイミングも、対象タイミングとの関係を保ちながら変化する。そうすることにより、時間経過と共に変化する物体の相対位置を把握することができる。時間Δｔは特に限定されないが、例えば０．０１秒以上１０秒以下である。また、推定手段１４０は、時間Δｔの長さを物体位置の実測結果や移動体の挙動情報に応じて変更しても良い。推定手段１４０は、たとえば、物体や移動体の動きが大きい場合にはΔｔを短く設定し、これらの動きが小さい場合にはΔｔを長く設定する。なお、記憶手段１６０に保持された第２の推定結果および推定速度は、ユーザまたは外部からの特定の指令の入力が無い限り蓄積され続けても良いし、予め定められた時間毎に最新の情報に更新されても良い。
【００５９】
また、以上に説明したステップＳ２１０からステップＳ２７０において、推定手段１４０は一以上の物体（物体ＩＤ＝１，２，３・・・）の第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）、Ｒｆ２（ｔ＋Δｔ）、Ｒｆ３（ｔ＋Δｔ）・・・を同様に算出することができる。推定手段１４０が複数の物体の第２の推定結果を算出する場合、記憶手段１６０には、あらかじめ複数の物体の第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ）、Ｒｆ２（ｔ）、Ｒｆ３（ｔ）・・・および推定速度ｖ１（ｔ）、ｖ２（ｔ）、ｖ３（ｔ）・・・が、それぞれ物体ＩＤと関連づけられて保持されている。そして、各物体について、上記した通りステップＳ２１０からステップＳ２３０が行われ、第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）、Ｒ２（ｔ＋Δｔ）、Ｒ３（ｔ＋Δｔ）・・・が算出される。そして、ステップＳ２４０では、算出された第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）、Ｒ２（ｔ＋Δｔ）、Ｒ３（ｔ＋Δｔ）・・・のそれぞれは、複数の物体位置実測情報のいずれかと関連づけられる。図６の例では、第１の推定結果が算出された複数の物体（物体ＩＤ＝１，２，３・・・）の一つと、物体位置実測情報で示された複数の物体（物体ＩＤ＝ａ，ｂ，ｃ・・・）の一つとが一対一で対応づけられている。なお、第１の推定結果が、予め定められた第１の検出手段２０の検出範囲外である場合、その物体については関連づけが行われなくても良い。
【００６０】
また、取得手段１２０は、複数の第１の検出手段２０の検出結果に基づく複数の物体位置実測情報を取得してもよい。上記したように、物体位置実測情報は、移動体の周囲の状況を検出する第１の検出手段２０の検出結果に基づき生成される。取得手段１２０が複数の第１の検出手段２０の検出結果に基づく複数の物体位置実測情報を取得する場合、一の物体の第１の推定結果は、各第１の検出手段２０の物体位置実測情報と関連づけられる。
【００６１】
図６の例では、第１の検出手段２０としてカメラ１とカメラ２とが存在する。カメラ１の検出結果に基づいて、複数の物体（物体ＩＤ＝ａ，ｂ，ｃ・・・）が抽出され、カメラ２の検出結果に基づいて複数の物体（物体ＩＤ＝Ａ，Ｂ，Ｃ・・・）が抽出されている。そして、物体ＩＤ＝１の物体の第１の推定結果Ｒ１（ｔ＋Δｔ）に対し、カメラ１の物体位置実測情報のうちの一つであるＲａ（ｔ＋Δｔ）と、カメラ２の物体位置実測情報のうちの一つであるＲＡ（ｔ＋Δｔ）とが関連づけられている。
【００６２】
本図の例において、物体ＩＤ＝１の物体に対する第２の推定結果Ｒｆ１（ｔ＋Δｔ）は、Ｒ１（ｔ＋Δｔ）とＲａ（ｔ＋Δｔ）とＲＡ（ｔ＋Δｔ）との平均、またはＲ１（ｔ＋Δｔ）とＲａ（ｔ＋Δｔ）とＲＡ（ｔ＋Δｔ）とに対しカルマンフィルタを施した結果である。物体ＩＤ＝２，３等の物体に対する第２の推定結果も同様に求められる。
【００６３】
なお、ステップＳ２４０で第１の推定結果と物体位置実測情報とを関連づける方法は、上記した例に限らない。たとえば、取得手段１２０が取得した物体位置実測情報に、物体の属性（人、建物、自転車、自動車等）が関連づけられている場合、推定手段１４０は、物体の属性が同じである第１の推定結果と物体位置実測情報とを関連づけてもよい。具体的には、推定手段１４０は、まず第１の推定結果が算出された物体の属性に一致する属性の物体位置実測情報を複数の物体位置実測情報から抽出する。そして、抽出された物体位置実測情報のうち、相対位置が最も近い物体位置実測情報を第１の推定結果と関連づける。なお、第２の推定結果は、その物体の属性と関連づけられて記憶手段１６０に保持される。
【００６４】
次に、本実施形態の作用および効果について説明する。本実施形態に係る推定装置１０および推定方法によれば、移動体の挙動や物体の過去の挙動等に基づき第１の推定結果を算出する。そして、算出された第１の推定結果と実測された物体の相対位置とを用いて、さらに第２の推定結果を算出する。そうすることで、測定された物体の相対位置や、得られる移動体の挙動の情報に誤差が含まれる場合であっても、より信頼性の高い相対位置を第２の推定結果として得ることができる。
【００６５】
以上、図面を参照して本発明の実施形態について述べたが、これらは本発明の例示であり、上記以外の様々な構成を採用することもできる。たとえば、上述の説明で用いたシーケンス図やフローチャートでは、複数の工程（処理）が順番に記載されているが、実施形態で実行される工程の実行順序は、その記載の順番に制限されない。実施形態では、図示される工程の順番を内容的に支障のない範囲で変更することができる。
【００６６】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
１−１．  実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得手段と、
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定手段とを備え、
前記推定手段は、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成される推定装置。
１−２．  １−１．に記載の推定装置において、
前記移動体挙動情報は、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報を含み、
前記移動に関する情報は、前記第１のタイミングおよび前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果に基づき算出された前記物体の推定速度であり、
前記推定手段は、
前記推定速度を用いて、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記物体の移動量を算出し、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果、および、前記物体の移動量を用いて、前記第１の推定結果を算出する推定装置。
１−３．  １−２．に記載の推定装置において、
前記推定手段は、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果とを用いて、前記対象タイミングの前記移動体の位置に対する、前記第２のタイミングの前記物体の相対位置である見かけ相対位置を算出し、
前記見かけ相対位置と、前記物体の移動量とを用いて、前記第１の推定結果を算出する推定装置。
１−４．  １−１．から１−３．のいずれか一つに記載の推定装置において、
前記推定手段は、一以上の前記物体の前記第２の推定結果を複数の前記対象タイミングについて算出し、
前記第２の推定結果は記憶手段に保持される推定装置。
１−５．  １−１．から１−４．のいずれか一つに記載の推定装置において、
前記取得手段は、複数の前記物体の、前記物体位置実測情報を取得し、
前記推定手段は、
一の前記物体についての前記第１の推定結果と前記複数の物体の前記物体位置実測情報に示された前記相対位置とを対比することで前記一の物体の前記第１の推定結果と、前記複数の物体のうちのいずれかの前記物体位置実測情報とを関連づけ、
前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とを用いて前記一の物体の前記第２の推定結果を算出する推定装置。
１−６．  １−５．に記載の推定装置において、
前記推定手段は、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置との平均、または、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とに対しカルマンフィルタを施した結果を、前記一の物体の前記第２の推定結果とする推定装置。
１−７．  １−１．から１−６．のいずれか一つに記載の推定装置において、
前記物体位置実測情報は、前記移動体の周囲の状況を検出する検出手段の検出結果に基づき生成され、
前記取得手段は、複数の前記検出手段の検出結果に基づく複数の前記物体位置実測情報を取得する推定装置。
２−１．  実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得ステップと、
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定ステップとを含み、
前記推定ステップでは、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成される推定方法。
２−２．  ２−１．に記載の推定方法において、
前記移動体挙動情報は、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報を含み、
前記移動に関する情報は、前記第１のタイミングおよび前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果に基づき算出された前記物体の推定速度であり、
前記推定ステップでは、
前記推定速度を用いて、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記物体の移動量を算出し、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果、および、前記物体の移動量を用いて、前記第１の推定結果を算出する推定方法。
２−３．  ２−２．に記載の推定方法において、
前記推定ステップでは、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果とを用いて、前記対象タイミングの前記移動体の位置に対する、前記第２のタイミングの前記物体の相対位置である見かけ相対位置を算出し、
前記見かけ相対位置と、前記物体の移動量とを用いて、前記第１の推定結果を算出する推定方法。
２−４．  ２−１．から２−３．のいずれか一つに記載の推定方法において、
前記推定ステップでは、一以上の前記物体の前記第２の推定結果を複数の前記対象タイミングについて算出し、
前記第２の推定結果は記憶手段に保持される推定方法。
２−５．  ２−１．から２−４．のいずれか一つに記載の推定方法において、
前記取得ステップでは、複数の前記物体の、前記物体位置実測情報を取得し、
前記推定ステップでは、
一の前記物体についての前記第１の推定結果と前記複数の物体の前記物体位置実測情報に示された前記相対位置とを対比することで前記一の物体の前記第１の推定結果と、前記複数の物体のうちのいずれかの前記物体位置実測情報とを関連づけ、
前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とを用いて前記一の物体の前記第２の推定結果を算出する推定方法。
２−６．  ２−５．に記載の推定方法において、
前記推定ステップでは、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置との平均、または、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とに対しカルマンフィルタを施した結果を、前記一の物体の前記第２の推定結果とする推定方法。
２−７．  ２−１．から２−６．のいずれか一つに記載の推定方法において、
前記物体位置実測情報は、前記移動体の周囲の状況を検出する検出手段の検出結果に基づき生成され、
前記取得ステップでは、複数の前記検出手段の検出結果に基づく複数の前記物体位置実測情報を取得する推定方法。
３−１．  推定装置を実現するためのコンピュータプログラムであって、
コンピュータを、
実測された移動体に対する物体の相対位置を示す物体位置実測情報、および、前記移動体の挙動を示す移動体挙動情報を複数のタイミングで取得する取得手段、および
前記物体位置実測情報および前記移動体挙動情報を用いて、対象タイミングにおける前記移動体に対する前記物体の前記相対位置を推定する推定手段として機能させ、
前記推定手段は、
前記移動体挙動情報と前記物体の移動に関する情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第１の推定結果を算出し、
前記第１の推定結果と前記対象タイミングの前記物体位置実測情報とを用いて、前記対象タイミングにおける前記相対位置の第２の推定結果を算出し、
前記移動に関する情報は、第１のタイミングと、前記第１のタイミングよりも後かつ前記対象タイミングより前の第２のタイミングとについての、前記第２の推定結果を用いて生成されるコンピュータプログラム。
３−２．  ３−１．に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記移動体挙動情報は、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報を含み、
前記移動に関する情報は、前記第１のタイミングおよび前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果に基づき算出された前記物体の推定速度であり、
前記推定手段は、
前記推定速度を用いて、前記第２のタイミングと前記対象タイミングとの間の前記物体の移動量を算出し、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果、および、前記物体の移動量を用いて、前記第１の推定結果を算出するコンピュータプログラム。
３−３．  ３−２．に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、
前記移動体の位置の変化量および向きの変化量を示す情報と、前記第２のタイミングについての前記第２の推定結果とを用いて、前記対象タイミングの前記移動体の位置に対する、前記第２のタイミングの前記物体の相対位置である見かけ相対位置を算出し、
前記見かけ相対位置と、前記物体の移動量とを用いて、前記第１の推定結果を算出するコンピュータプログラム。
３−４．  ３−１．から３−３．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、一以上の前記物体の前記第２の推定結果を複数の前記対象タイミングについて算出し、
前記第２の推定結果は記憶手段に保持されるコンピュータプログラム。
３−５．  ３−１．から３−４．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記取得手段は、複数の前記物体の、前記物体位置実測情報を取得し、
前記推定手段は、
一の前記物体についての前記第１の推定結果と前記複数の物体の前記物体位置実測情報に示された前記相対位置とを対比することで前記一の物体の前記第１の推定結果と、前記複数の物体のうちのいずれかの前記物体位置実測情報とを関連づけ、
前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とを用いて前記一の物体の前記第２の推定結果を算出するコンピュータプログラム。
３−６．  ３−５．に記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記推定手段は、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置との平均、または、前記第１の推定結果と当該第１の推定結果に関連づけられた前記物体位置実測情報が示す前記相対位置とに対しカルマンフィルタを施した結果を、前記一の物体の前記第２の推定結果とするコンピュータプログラム。
３−７．  ３−１．から３−６．のいずれか一つに記載のコンピュータプログラムにおいて、
前記物体位置実測情報は、前記移動体の周囲の状況を検出する検出手段の検出結果に基づき生成され、
前記取得手段は、複数の前記検出手段の検出結果に基づく複数の前記物体位置実測情報を取得するコンピュータプログラム。
【符号の説明】
【００６７】
１０  推定装置
２０  第１の検出手段
２２  第２の検出手段
５０ａ，５０ｂ  移動体
５２ａ，５２ｂ  物体
１００  物体位置実測情報生成手段
１１０  移動体挙動情報生成手段
１２０  取得手段
１４０  推定手段
１６０  記憶手段
１０００  計算機
１０２０  バス
１０４０  プロセッサ
１０６０  メモリ
１０８０  ストレージデバイス
１１００  入出力インタフェース
１１２０  ネットワークインタフェース
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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