(57)【要約】【課題】障害物検知の精度をより高めることができるセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムを提供する。【解決手段】センサ処理システム１は、測距センサ２０が検知した結果を取得する取得部１０１と、出力部１０６とを備える。出力部１０６は、測距センサ２０が検知した結果から除外する除外対象物の高さのデータを含む地図情報に基づいて、測距センサ２０が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
測距センサが検知した結果を取得する取得部と、
前記測距センサが検知した結果から除外する除外対象物の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する出力部とを備える
ことを特徴とするセンサ処理システム。
【請求項２】
前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を生成する物体検知部を、さらに備え、
前記物体検知部は、前記除去対象物の高さ方向に除去対象外の物体が存在する場合には、前記物体が存在しない場合と比較して、前記除去対象物の高さ方向における除去量を少なくする
ことを特徴とする請求項１に記載のセンサ処理システム。
【請求項３】
前記地図情報は、前記測距センサの現在位置の情報を含む
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のセンサ処理システム。
【請求項４】
前記地図情報において、前記測距センサを含む領域が複数の区分に分割され、区分ごとに前記除去対象物の高さ方向における除去量が設定されている
ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載のセンサ処理システム。
【請求項５】
前記検知結果としての第１検知結果と、前記測距センサが前記第１検知結果を検知したときから所定時間過去に遡って前記測距センサが検知した結果から除去対象物を除いた第２検知結果とを比較して、前記測距センサの検知対象の領域に存在する物体を追跡する追跡処理部を、さらに備える
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載のセンサ処理システム。
【請求項６】
複数の物体の特徴をそれぞれ表す複数のモデルデータを用いて、前記検知結果に含まれる1つ以上の物体を識別する物体識別部を、さらに備える
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載のセンサ処理システム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれか一項に記載のセンサ処理システムと、
前記測距センサとを備える
ことを特徴とする測距システム。
【請求項８】
請求項７に記載の測距システムと、
本体部とを備える
ことを特徴とする移動体。
【請求項９】
測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、
前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する出力ステップとを含む
ことを特徴とするセンサ処理方法。
【請求項１０】
コンピュータシステムに、
測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、
前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する出力ステップと、を実行させるための
プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、一般にセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムに関し、より詳細には障害物を検知するセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、目的地まで自律して移動する自律移動ロボットが知られている（例えば、特許文献１）。
【０００３】
特許文献１の自律移動ロボットは、周囲に存在する障害物の有無を検知可能なセンシング手段と、移動する範囲内の地図を記憶するための記憶手段とを備えている。特許文献１の自律移動ロボットは、センシング手段の検知結果から移動方向に障害物がないことを確認しつつ記憶手段で記憶された地図上で指示された目的地まで移動する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−３２１００１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
センシング手段の検知結果を基に障害物の有無を判別するシステム（センサ処理システム）において、障害物を回避しながら自律移動ロボット（例えば車両等の移動体）を目的地まで移動させるためには、障害物を検知する精度を上げることが重要となる。
【０００６】
本開示は上記課題に鑑みてなされ、障害物検知の精度をより高めることができるセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理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】
本開示の一態様に係るセンサ処理システムは、測距センサが検知した結果を取得する取得部と、出力部とを備える。前記出力部は、前記測距センサが検知した結果から除外する除外対象物の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【０００８】
本開示の一態様に係る測距システムは、前記センサ処理システムと、前記測距センサとを備える。
【０００９】
本開示の一態様に係る移動体は、前記測距システムと、本体部とを備える。
【００１０】
本開示の一態様に係るセンサ処理方法は、測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、出力ステップとを含む。前記出力ステップは、前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【００１１】
本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムに、測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、出力ステップと、を実行させるためのプログラムである。前記出力ステップは、前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【発明の効果】
【００１２】
本開示によると、障害物検知の精度をより高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】図１は、本開示の一実施形態に係る測距システムの構成を示すブロック図である。
【図２】図２Ａ，図２Ｂは、同上の測距システムの測距センサの適用例を説明する図である。
【図３】図３は、同上の測距システムにおいて、障害物とみなす範囲を説明する図である。
【図４】図４は、同上の測距システムが備える検知装置の動作を説明する流れ図である。
【図５】図５は、同上の検知装置が行う追跡処理に含まれる特徴量を比較する処理について説明する図である。
【図６】図６は、同上の検知装置が行う追跡処理に含まれる重心位置を比較する処理について説明する図である。
【図７】図７は、同上の検知装置が行う物体識別処理に含まれる特徴量を比較する処理について説明する図である。
【図８】図８は、同上の検知装置が行う物体検知処理に含まれる地面を除外する処理について説明する流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
以下に説明する実施形態及び変形例は、本開示の一例に過ぎず、本開示は、実施形態及び変形例に限定されない。この実施形態及び変形例以外であっても、本開示に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
【００１５】
（実施形態）
本実施形態に係るセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムについて、図１〜図８を用いて説明する。
【００１６】
（１）概要
本実施形態のセンサ処理システム１及び測距システム５は、測距センサ（例えば、ＬＩＤＡＲ（Light Detection and Ranging））及びＧＰＳ（Global Positioning System）等により周囲の環境を認識して自動運転により走行する移動体（例えば、車両６）に備えられる。
【００１７】
センサ処理システム１は、測距システム５に備えられ、車両６の周囲に存在する障害物（物体）を検知する。障害物は、例えば人、他の車両等である。車両６が備える運転制御部４０（図１参照）は、センサ処理システム１が検知した障害物の位置、形状、大きさ等に基づいて走行速度の減速若しくは加速、又は障害物の回避等を判断して自動走行の制御を行う。
【００１８】
（２）構成
以下、測距システム５の構成について説明する。
【００１９】
測距システム５は、車両６に設けられ、センサ処理システム１としての検知装置１０と、測距センサ２０と、記憶部３０とを有する。
【００２０】
検知装置１０は、例えばプロセッサ及びメモリを有するマイクロコンピュータを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータが検知装置１０として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではマイクロコンピュータのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
【００２１】
測距センサ２０は、例えばＬＩＤＡＲであり、車両６の本体部６１に備えられ、１００ｍｓｅｃごとにレーザＲ１を出力する。測距センサ２０は、レーザＲ１を車両６の上下方向を軸として回転させながら出力する（図２Ａ参照）。さらに測距センサ２０は、レーザＲ１を車両の前方及び後方において左右方向を軸として回転に移動させながら出力する（図２Ｂ参照）。測距センサ２０は、出力したレーザＲ１に対して物体で反射した反射波を受信する。これにより、測距センサ２０が水平方向及び垂直方向においてレーザＲ１を照射するたびに反射波を受信するので、測距システム５は、複数の反射位置を点群として取得することができる。
【００２２】
記憶部３０は、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、又はＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）等から選択されるデバイスで構成される。
【００２３】
記憶部３０は、地図情報を記憶している。地図情報は、車両６が走行する際の経路を検索したり、現在位置を確認したりするために用いられる。地図情報は、センサ処理システム１（検知装置１０）が障害物を検知する際に障害物とみなさない物体（例えば、地面、縁石等）の高さ情報を含む。例えば、地図情報は、特定の地点ごとに、当該地点から１ｍ先の地面（道路）の高さ（所定の基準点からの差分）、１０ｍ先の地面の高さ、２０ｍ先の地面の高さ等を含む。これにより、車両６は、特定の地点に存在する場合には、当該地点から１ｍ先の地面（道路）の高さ、１０ｍ先の地面の高さ、２０ｍ先の地面の高さを知ることができる。
【００２４】
記憶部３０は、検知装置１０の検知結果を履歴として記憶する。さらに、記憶部３０は、人、車両等のモデルデータを予め記憶する。
【００２５】
検知装置１０は、図１に示すように、取得部１０１、物体検知部１０２、特徴量抽出部１０３、追跡処理部１０４、物体識別部１０５及び出力部１０６を有している。
【００２６】
取得部１０１は、測距センサ２０の検知結果を取得する。具体的には、取得部１０１は、測距センサ２０の検知結果を、車両６の周囲の空間（水平方向、垂直方向、前後方向）の点群として取得する。例えば、取得部１０１は、点群のデータとして、各点の３次元の座標点、つまり測距センサ２０を基準とする水平方向の座標値、垂直方向の座標値、及び測距センサ２０から前後方向における座標値（測距センサ２０からの距離）を取得する。
【００２７】
取得部１０１は、車両６のＧＰＳによる測定結果に基づく車両６の現在位置を含む地図情報を記憶部３０から取得する。例えば、取得部１０１は、車両６の現在位置を中心とし、半径５０ｍ以内の領域を含む地図情報を取得する。
【００２８】
物体検知部１０２は、障害物とみなさない物体（除外対象物）を取得部１０１が取得した検知結果から除外する。具体的には、まず、物体検知部１０２は、点群のデータを、垂直方向における複数のグリッドに分割する。すなわち、垂直方向を回転軸として所定角度の範囲内の点群のデータを１つのグリッドとする。物体検知部１０２は、除去対象の高さαを第１の値α１として、複数のグリッドに対して高さが第1の値α１以下である1つ以上の点のデータ（観測データ）を除去する。その後、物体検知部１０２は、垂直方向における物体の有無に応じて除去対象の高さαを変更し、複数のグリッドに対して高さα以下の1つ以上の観測データを除去する。
【００２９】
物体検知部１０２は、複数のグリッドに対して高さβ以上である1つ以上の観測データを除外する。これにより、物体検知部１０２は、複数のグリッドについて、高さがαより大きくβより小さい範囲の物体のみを抽出することができる（図３参照）。つまり物体検知部１０２は、高さがαより大きくβより小さい範囲の物体を障害物とみなすことができる。
【００３０】
物体検知部１０２は、高さがαより大きくβより小さい範囲のグリッドのうち車両６が走行可能なエリアに属するグリッドを抽出する。
【００３１】
物体検知部１０２は、走行可能なエリアに属するグリッドについて、１つ以上のグループ（クラスタ）に分類する。具体的には、物体検知部１０２は、測距センサ２０からの距離が同一であり、水平方向に連続する１つ以上のグリッドを１つのクラスタとする。ここで、「距離が同一である」とは、完全同一だけでなく、差分が所定の範囲内である場合も含む。本実施形態では、抽出された各クラスタが検知された物体とみなす。
【００３２】
特徴量抽出部１０３は、物体検知部１０２が抽出された１つ以上のクラスタに対して、特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部１０３は、クラスタに含まれる複数の観測データに基づいて、当該複数の点で表される物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。例えば、特徴点の並びが直線であるか曲線であるか、又は分散しているかに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。
【００３３】
追跡処理部１０４は、検知された物体の動きの有無を判別し、動きがある場合にはその速度を求める。追跡処理部１０４は、現時点で測距センサ２０が検知した結果（第１結果）に含まれる全てのクラスタの特徴量と、測距センサ２０が検知した結果（第２結果）に含まれる全てのクラスタの特徴量とを比較する。追跡処理部１０４は、第１結果に含まれる全てのクラスタの重心位置と、第２結果に含まれる全てのクラスタの重心位置とを比較する。追跡処理部１０４は、特徴量の比較結果と重心位置の比較結果とを用いて、第１結果に含まれる全てのクラスタと第２結果に含まれる全てのクラスタとのマッチング処理を行う。ここで、重心位置の比較とは、測距センサ２０から物体の重心までの距離の比較である。
【００３４】
追跡処理部１０４は、マッチング処理により第１結果及び第２結果に同一の種類のクラスタ（同一の障害物に対応するクラスタ）が含まれると判断した場合には、当該クラスタの移動方向、移動距離及び移動速度を求める。追跡処理部１０４は、第２結果には含まれず第１結果に含まれるクラスタが存在する場合には、新たに検知されたクラスタと判別する。
【００３５】
物体識別部１０５は、測距センサ２０が検知した結果に含まれる各クラスタに対応する障害物が何であるかを識別する。物体識別部１０５は、記憶部３０が記憶する各モデルデータの特徴量を求める。各モデルデータの特徴量についても、上述したように、モデルデータが表す物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、特徴点を数値化する。物体識別部１０５は、各モデルデータの特徴量のヒストグラムと、特徴量抽出部１０３が作成したヒストグラムとを比較する。物体識別部１０５は、比較結果に基づいて、比較対象のクラスタが表す物体を、特徴量抽出部１０３が作成したヒストグラムと最も類似度が高いモデルデータが表す物体と識別する。
【００３６】
出力部１０６は、物体検知部１０２が除外対象物を測距センサ２０の検知結果から除外した結果、追跡処理部１０４が求めた各クラスタの移動の有無、移動がある場合にはその移動方向、移動距離及び移動速度を出力する。さらに、出力部１０６は、物体識別部１０５が識別した物体の情報（物体名）を、運転制御部４０に出力する。物体検知部１０２が除外対象物を測距センサ２０の検知結果から除外した結果として、例えば、物体検知部１０２が検知した各クラスタの位置情報である。
【００３７】
運転制御部４０は、各クラスタの位置情報、各クラスタの移動の有無、移動がある場合にはその移動方向、移動距離及び移動速度、さらには、各クラスタの物体名を用いて、走行速度の減速若しくは加速、又は障害物の回避等を判断して自動走行の制御を行う。
【００３８】
（３）動作
（３．１）全体動作
ここでは、測距システム５の動作について、図４を用いて説明する。なお、検知装置１０は、車両６の位置を含む領域の地図情報を予め記憶部３０から取得していることを前提とする。
【００３９】
取得部１０１は、測距センサ２０の検知結果を、車両６の周囲の空間（３次元）の点群として取得する（ステップＳ１）。
【００４０】
物体検知部１０２は、物体検知処理を行う（ステップＳ２）。物体検知部１０２は、まず地面除外処理を行う。地面除外処理の詳細は後述する。物体検知部１０２は、地面除外処理が行われた複数のグリッドに対して、高さβ以上である1つ以上の観測データを除外する。物体検知部１０２は、高さがαより大きくβより小さい範囲のグリッドのうち車両６が走行可能なエリアに属するグリッドを抽出する。物体検知部１０２は、走行可能なエリアに属するグリッドについて、１つ以上のクラスタに分類する。
【００４１】
特徴量抽出部１０３は、特徴量抽出処理を行う（ステップＳ３）。特徴量抽出部１０３は、特徴量抽出部１０３は、クラスタに含まれる複数の観測データに基づいて、当該複数の点で表される物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、例えば特徴点の並びが直線であるか曲線であるか、又は分散しているかに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。これにより、クラスタが表す物体が丸みを帯びた形状であるか、丸みがない平べったい形状であるかを識別することができる。
【００４２】
追跡処理部１０４は、追跡処理を行う（ステップＳ４）。
【００４３】
まず、追跡処理部１０４は、測距センサ２０が、今回検知した結果（第１結果）に含まれる１つ以上の全てのクラスタの特徴量と、測距センサ２０が前回検知した結果（第２結果）に含まれる１つ以上の全てのクラスタの特徴量とを比較する。具体的には、図５に示すように、第１結果に含まれるクラスタが表す物体Ｂ１の特徴量を基に生成されたヒストグラムＨ１と、第２結果に含まれるクラスタが表す物体Ｂ１１の特徴量を基に生成されたヒストグラムＨ１１とを比較し、特徴量の一致度を求める。
【００４４】
次に、追跡処理部１０４は、第１結果に含まれる１つ以上の全てのクラスタの重心位置と、第２結果に含まれる１つ以上の全てのクラスタの重心位置とを比較する。具体的には、追跡処理部１０４は、測距センサ２０から第１結果に含まれるクラスタの重心までの第１距離、及び測距センサ２０から第２結果に含まれるクラスタの重心までの第２距離を求める。追跡処理部１０４は、第１距離と第２距離とを比較して、第１距離と第２距離との差分が小さくなるにつれて、値が大きくなるように比較結果を設定する。例えば、図６に示すように、前回の検知結果として物体（クラスタ）Ｂ２１が検出され、今回の検出結果として物体（クラスタ）Ｂ２，Ｂ３，Ｂ４が検出されたとする。この場合、追跡処理部１０４は、物体Ｂ２１，Ｂ２〜Ｂ４のそれぞれの重心を求める。追跡処理部１０４は、物体Ｂ２１，Ｂ２〜Ｂ４の観測データから、測距センサ２０から重心までの距離を求める。追跡処理部１０４は、物体Ｂ２１に対する距離と、物体Ｂ２〜Ｂ４に対する距離との比較結果に応じた値を、物体Ｂ２１，Ｂ２〜Ｂ４の各々に設定する。物体Ｂ２１には、Ｂ２〜Ｂ４の各々との比較結果が設定される。
【００４５】
次に、追跡処理部１０４は、特徴量の比較結果と重心位置の比較結果とを用いて、第１結果に含まれる全てのクラスタと第２結果に含まれる全てのクラスタとのマッチング処理を行う。追跡処理部１０４は、例えば、数式“類似度  ＝  ω×ｄ１  ＋  （１−ω）×ｄ２”を用いて、マッチング処理を行う。ここで、ωは重み係数であり、ｄ１は、特徴量の比較結果（一致度）であり、ｄ２は重心位置の比較結果（評価値）である。第１結果に含まれる各クラスタと、第２結果に含まれる各クラスタとのうち、類似度が高いクラスタ同士を同一の物体をみなす。なお、類似度が所定値以下である場合には、対応するクラスタは、今回新たに検知されたクラスタ、又は前回検知されたが今回検知されなかったクラスタとみなす。
【００４６】
物体識別部１０５は、物体識別処理を行う（ステップＳ５）。物体識別部１０５は、今回検出されたすべてのクラスタに対して以下の処理を行う。
【００４７】
まず、物体識別部１０５は、記憶部３０が記憶する各モデルデータの特徴量を求める。物体識別部１０５は、各モデルデータの特徴量について、モデルデータが表す物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。
【００４８】
物体識別部１０５は、特徴量抽出部１０３が生成したすべてのクラスタのヒストグラムの各々と、すべてのモデルデータのヒストグラムとを比較して、すべてのモデルデータとの一致度を求める。物体識別部１０５は、求めた各一致度に重み係数を乗算して類似度を算出する。例えば、物体識別部１０５は、今回検出されたクラスタ（物体）Ｂ３１のヒストグラムＨ３１と、モデルデータのヒストグラムＨ３２とを比較する（図７参照）。物体識別部１０５は、ヒストグラムＨ３１とヒストグラムＨ３２とを比較結果（一致度）に重み係数を乗算して、ヒストグラムＨ３２が表す物体に対する今回検出されたクラスタ（物体）Ｂ３１の類似度を算出する。
【００４９】
物体識別部１０５は、特徴量抽出部１０３が生成したすべてのクラスタのヒストグラムの各々について、すべてのモデルデータのうち類似度が最も高いモデルデータが表す物体と識別する。
【００５０】
出力部１０６は、出力処理を行う（ステップＳ６）。出力部１０６は、物体検知部１０２が除外対象物を測距センサ２０の検知結果から除外した結果、追跡処理部１０４が求めた各クラスタの移動の有無、移動がある場合にはその移動方向、移動距離及び移動速度を出力する。さらに、出力部１０６は、物体識別部１０５が識別した物体の情報（物体名）を、運転制御部４０に出力する。
【００５１】
運転制御部４０は、出力部１０６が出力した情報を基に、行速度の減速若しくは加速、又は障害物の回避等を判断して自動走行の制御を行う。
【００５２】
（３．２）地面除外処理
次に、物体検知処理に含まれる地面除外処理について、図８を用いて説明する。
【００５３】
物体検知部１０２は、除去対象の高さαを第１の値α１とする（ステップＳ１１）。物体検知部１０２は、複数のグリッドに対して高さが第１の値α１以下である1つ以上の観測データを除去する（ステップＳ１２）。
【００５４】
物体検知部１０２は、ステップＳ１３〜ステップＳ１６を実行して、複数のグリッドの各々について除外対象物とみなされる観測データを除外する。
【００５５】
物体検知部１０２は、処理対象のグリッドについて、当該グリッドの垂直方向に物体が存在するか否かを判定する（ステップＳ１３）。具体的には、物体検知部１０２は、処理対象のグリッドの垂直方向において、所定数以上の観測データが存在するか否かを判断する。物体検知部１０２は、処理対象のグリッドの垂直方向において所定数以上の観測データが存在すると判断する場合、当該グリッドの垂直方向に物体が存在すると判定する。物体検知部１０２は、処理対象のグリッドの垂直方向において所定数以上の観測データが存在しないと判断する場合、当該グリッドの垂直方向に物体が存在しないと判定する。
【００５６】
物体検知部１０２は、処理対象のグリッドの垂直方向に物体が存在すると判定する場合（ステップＳ１３における「Ｙｅｓ」）、除去対象の高さαを第２の値α２とする（ステップＳ１４）。ここで、第２の値α２は、第１の値α１よりも大きい値である。
【００５７】
物体検知部１０２は、処理対象のグリッドの垂直方向に物体が存在しないと判定する場合（ステップＳ１３における「Ｎｏ」）、除去対象の高さαを第３の値α３とする（ステップＳ１５）。ここで、第３の値α３は、第２の値α２よりも大きい値であって地図情報に含まれる除外対象物の高さ情報から得られる値（高さ情報が表す値）である。つまり、“第１の値α１＜第２の値α２＜第３の値α３（＝除外対象物の高さ）”の関係が成り立っている。
【００５８】
物体検知部１０２は、処理対象のグリッドに対して、ステップＳ１４又はステップＳ１５で設定された値α以下である１つ以上の観測データを除外する（ステップＳ１６）。
【００５９】
物体検知部１０２は、すべてのグリッドに対して地面除外が実行されたか否か、つまりすべてのグリッドに対する地面除外が終了したか否かを判断する（ステップＳ１７）。
【００６０】
すべてのグリッドに対して地面除外が実行されていないと物体検知部１０２が判断する場合（ステップＳ１７における「Ｎｏ」）、処理はステップＳ１３に戻り、次の処理対象のグリッドについてステップＳ１３〜ステップＳ１６を実行する。
【００６１】
すべてのグリッドに対して地面除外が実行されたと物体検知部１０２が判断する場合（ステップＳ１７における「Ｙｅｓ」）、処理は終了する。
【００６２】
物体検知部１０２は、地面除外処理を実行することで、検知装置１０が障害物を検知する際に障害物とみなさない物体（道路、縁石等）を除外することができる。
【００６３】
（４）利点
本実施形態では、検知装置１０（センサ処理システム１）は、車両６が走行している場合に、測距センサ２０の検知結果（点群のデータ）から地図情報を用いて地面（道路、縁石等）の観測データを除外している。地面（道路、縁石等）の観測データを除外しないセンサ処理システムでは、道路、縁石等を障害物として認識する可能性がある。例えば、測距システムが道路を障害物として認識した場合、車両の走行方向には常に道路が存在しているので、常に障害物が存在すると認識してしまう。そのため、常にブレーキをかけてしまう、常に減速してしまう、又は障害物を回避するために蛇行運転してしまうといった自動走行を行う上で支障を来す可能性がある。そこで、測距センサ２０の検知結果（点群のデータ）から地面（道路、縁石等）の観測データを除外することで、道路、縁石等を障害物として誤認する可能性を低くすることができる。これにより、適切な制御により自動走行を行うことが可能となる。
【００６４】
また、本実施形態では、物体検知部１０２は、地面を除外する際に、物体の有無によって除外対象の高さαの値を変更している。例えば、物体の有無に関係なく除外対象の高さαを地図情報に含まれる除外対象物の高さ情報から得られる値とすると、物体が存在する場合には、物体の一部を表す観測データが削除される場合がある。物体の一部を表す観測データが削除されると、当該物体の特徴量が削除される可能性があるので、当該物体を識別する際に正確な識別ができなくなる。そこで、物体が存在する場合には、除外対象の高さαを地図情報に含まれる除外対象物の高さ情報から得られる値よりも小さい値とすることで、物体の一部を表す観測データが削除される可能性を低くすることができる。これにより、物体の一部を表す観測データが削除される場合と比較して、当該物体を識別する際に正確な識別が可能となる。
【００６５】
また、本実施形態では、特徴量抽出部１０３が生成するヒストグラムには、形状（丸みを帯びた形状、平たい形状）の特徴量を含んでいる。そのため、追跡処理部１０４では、形状を基に、第１結果（今回の検知結果）に含まれる物体と第２結果（前回の検知結果）に含まれる物体とが同一であるかの判別が可能になり、同一物体については、その移動の有無を判定することができる。また、第１結果と第２結果とにおいて同一の物体の形状が急に変化することはない。そこで、追跡処理部１０４は、物体の形状の特徴量を、第１結果に含まれる物体と第２結果に含まれる物体との一致度を求める際に用いることで、より正確な一致度を求めることができる。
【００６６】
また、物体識別部１０５は、形状（丸みを帯びた形状、平たい形状）の特徴量を含むヒストグラムを用いてモデルデータの特徴量のヒストグラムと比較する。例えば、記憶部３０が、車両としてトラックのモデルデータを記憶している場合、モデルデータとして記憶しているトラックの形状と、実際に検知したトラックの形状とが大きく異なる可能性は低い。つまり、モデルデータとして記憶している物体の形状と、実際に検知した物体との形状とが大きく異なる可能性はない。そこで、形状（丸みを帯びた形状、平たい形状）の特徴量を含むヒストグラムを用いることで、物体識別部１０５は、測距センサ２０の検知結果に含まれる物体をより正確に識別することができる。
【００６７】
（変形例）
以下に、変形例について列記する。なお、以下に説明する変形例は、上記実施形態と適宜組み合わせて適用可能である。
【００６８】
地図情報において、測距センサ２０を含む領域が複数の区分に分割され、区分ごとに除去対象物の高さ方向における除去量が設定されてもよい。これにより、車両６の周辺における地形（道路、縁石の高さ）に応じて、除去量を変更することができるので、除外対象物をより正確に除外することができる。その結果、障害物検知の精度をより高めることができる。
【００６９】
上記実施形態において、出力部１０６は、物体検知部１０２の処理結果、追跡処理部１０４の処理結果及び物体識別部１０５の処理結果を、情報を表示する表示部に出力してもよい。この場合、表示部は、車両６を中心とした地図上に、障害物として検知した物体を、物体識別部１０５の識別結果に応じた形状で表示する。例えば、障害物として検知した物体がトラックである場合には表示部は当該物体をトラックの形状で表示し、障害物として検知した物体が人である場合には表示部は当該物体を人の形状で表示する。
【００７０】
上記実施形態において、測距センサ２０としてＬＩＤＡＲを一例として説明したが、測距センサ２０はこれに限定されない。測距センサ２０は、ステレオカメラ又はソナー等であってもよいし、ＬＩＤＡＲ、ステレオカメラ及びソナー等を組み合わせてもよい。
【００７１】
上記実施形態において、追跡処理部１０４は、第１結果（今回の検知結果）に含まれる物体と第２結果（前回の検知結果）に含まれる物体との類似度を算出する際に、物体の形状及び測距センサ２０からの距離を用いる構成としたが、この構成に限定されない。追跡処理部１０４は、第１結果に含まれる物体と第２結果に含まれる物体との類似度を算出する際に、物体の形状及び測距センサ２０からの距離の他、物体の大きさ、高さ又はその双方を用いてもよい。
【００７２】
例えば、第１結果に含まれる物体と第２結果に含まれる物体とにおいて、物体の大きさを比較する場合、第１結果に含まれる物体の大きさと第２結果に含まれる物体の大きさの差分が小さくなるにつれ、値が大きくなるように比較結果が設定される。第１結果に含まれる物体と第２結果に含まれる物体とにおいて、物体の高さを比較する場合、第１結果に含まれる物体の高さと第２結果に含まれる物体の高さの差分が小さくなるにつれ、値が大きくなるように比較結果が設定される。物体の大きさによる比較、及び物体の高さによる比較のいずれの場合であっても、前回の検知が得られてから今回の検知結果を得るまでの間に、物体の大きさ及び高さが大きく変化することはない。そこで、物体の大きさによる比較結果、及び物体の高さによる比較結果を、上述したように設定することで、比較結果の信頼性を向上させることができる。
【００７３】
物体の形状、測距センサ２０からの距離、物体の大きさ及び高さを用いた類似度の算出では、第１重み係数に特徴量の一致度を乗算した結果と、第２重み係数に特重心位置の比較結果を乗算した結果と、第３重み係数に物体に大きさについての比較結果を乗算した結果と、第４重み係数に高さについての比較結果を乗算した結果との合計値となる。なお、第１〜第４重み係数の合計値は値“１”である。
【００７４】
物体の形状、測距センサ２０からの距離及び物体の大きさを用いた類似度の算出では、第１重み係数に特徴量の一致度を乗算した結果と、第２重み係数に特重心位置の比較結果を乗算した結果と、第３重み係数に物体に大きさについての比較結果を乗算した結果との合計値となる。なお、第１〜第３重み係数の合計値は値“１”である。
【００７５】
物体の形状、測距センサ２０からの距離及び物体の高さを用いた類似度の算出では、第１重み係数に特徴量の一致度を乗算した結果と、第２重み係数に特重心位置の比較結果を乗算した結果と、第４重み係数に物体に大きさについての比較結果を乗算した結果との合計値となる。なお、第１〜第２、第４重み係数の合計値は値“１”である。
【００７６】
また、追跡処理部１０４は、第１結果に含まれる物体と第２結果に含まれる物体との類似度を算出する際に、物体の形状及び測距センサ２０からの距離、物体の大きさ及び高さのうち、少なくとも１つの要素を用いてもよい。
【００７７】
第１結果に含まれる物体と第２結果に含まれる物体との類似度を算出する際に、物体の形状及び測距センサ２０からの距離以外に他の要素を加えることで、類似度の精度を向上させることができる。
【００７８】
また、上記実施形態において、測距センサ２０の検知結果に含まれる物体と、モデルデータとの類似度を物体識別部１０５が算出する際においても、体の形状及び測距センサ２０からの距離の他、物体の大きさ、高さ又はその双方を用いてもよい。または、物体識別部１０５は、第１結果に含まれる物体と第２結果に含まれる物体との類似度を算出する際に、物体の形状及び測距センサ２０からの距離、物体の大きさ及び高さのうち、少なくとも１つの要素を用いてもよい。
【００７９】
上記実施形態では、追跡処理部１０４は、測距センサ２０から物体までの距離を求める際に、物体の重心位置を求める構成としたが、この構成に限定されない。追跡処理部１０４は、物体のエッジの中点を求めて、測距センサ２０からエッジの中点までの距離を測距センサ２０から物体までの距離としてもよい。
【００８０】
上記実施形態において、物体検知部１０２が障害物とはみなさない物体（除外対象物）をユーザが指定（設定）してもよい。この場合、例えば、測距システム５は、除外対象物の高さを含む除外情報をユーザの操作により受け付け、記憶部３０に記憶する。例えば、ユーザが電柱を除外対象物としたい場合には、電柱の高さを含む除外情報を入力する。これにより、測距システム５の検知装置１０は、除外情報に含まれる高さと同一の高さの物体を除外するので、電柱が除外されることになる。
【００８１】
上記実施形態では、追跡処理部１０４は、現時点での検知結果と、前回の検知結果とを用いて物体の追跡を行う構成としたが、この構成に限定されない。追跡処理部１０４は、現時点での検知結果と、現時点から所定回数前の検知結果とを用いて物体の追跡を行ってもよい。つまり、追跡処理部１０４は、測距センサ２０が現時点で検知した検知結果（現結果）と、現結果を検知したときから所定時間過去に遡って測距センサ２０が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果（過去結果）とを用いて物体を追跡する構成であってもよい。
【００８２】
上記実施形態において、移動体として車両６を一例として説明したが、移動体は車両６に限定されない。移動体は、車両６に限らず、航空機、船舶、歩行型ロボットであってもよい。
【００８３】
測距システム５の適用先は移動体に限定されない。測距システム５は、建物等に固定されてもよい。測距システム５を建物に適用することで、セキュリティの監視システムとして利用することができる。
【００８４】
上記実施形態は、本開示の様々な実施形態の一つに過ぎない。上記実施形態は、本開示の目的を達成できれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。また、センサ処理システム１と同様の機能は、センサ処理方法、コンピュータプログラム、又はプログラムを記録した記録媒体等で具現化されてもよい。一態様に係るセンサ処理システム１のセンサ処理方法は、取得ステップと、出力ステップとを含む。取得ステップは、測距センサ２０が検知した結果を取得する。出力ステップは、測距センサ２０の検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、測距センサ２０が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムを、上述したセンサ処理方法として機能させるためのプログラムである。
【００８５】
本開示におけるセンサ処理システム１又はセンサ処理方法の実行主体は、コンピュータシステムを含んでいる。コンピュータシステムは、ハードウェアとしてのプロセッサ及びメモリを有する。コンピュータシステムのメモリに記録されたプログラムをプロセッサが実行することによって、本開示におけるセンサ処理システム１又はセンサ処理方法の実行主体としての機能が実現される。プログラムは、コンピュータシステムのメモリに予め記録されていてもよいが、電気通信回線を通じて提供されてもよい。また、プログラムは、コンピュータシステムで読み取り可能なメモリカード、光学ディスク、ハードディスクドライブ等の非一時的な記録媒体に記録されて提供されてもよい。コンピュータシステムのプロセッサは、半導体集積回路（ＩＣ）又は大規模集積回路（ＬＳＩ）を含む１又は複数の電子回路で構成される。複数の電子回路は、１つのチップに集約されていてもよいし、複数のチップに分散して設けられていてもよい。複数のチップは、１つの装置に集約されていてもよいし、複数の装置に分散して設けられていてもよい。
【００８６】
コンピュータシステムであるセンサ処理システム１は、１又は複数のコンピュータで構成されるシステムであってもよい。例えば、センサ処理システム１の少なくとも一部の機能は、クラウド（クラウドコンピューティング）によって実現されてもよい。
【００８７】
（まとめ）
以上説明したように、第１の態様のセンサ処理システム（１）は、測距センサ（２０）が検知した結果を取得する取得部（１０１）と、出力部（１０６）とを備える。出力部（１０６）は、測距センサ（２０）が検知した結果から除外する除外対象物の高さのデータを含む地図情報に基づいて、測距センサ（２０）が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【００８８】
この構成によると、センサ処理システム（１）は、測距センサ（２０）が検知した結果から除去対象物を除外する。これにより、センサ処理システム（１）は、障害物とみなさない物体を除外対象物として除外することができるので、障害物検知の精度をより高めることができる。
【００８９】
第２の態様のセンサ処理システム（１）は、第１の態様において、測距センサ（２０）が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果を生成する物体検知部（１０２）を、さらに備える。物体検知部（１０２）は、除去対象物の高さ方向に除去対象外の物体が存在する場合には、物体が存在しない場合と比較して、除去対象物の高さ方向における除去量を少なくする。
【００９０】
この構成によると、障害物としての物体の一部を除外する可能性を低くすることができる。これにより、センサ処理システム（１）は、障害物としての物体の一部が削除される場合と比較して、当該物体を識別する際に正確な識別が可能となる。
【００９１】
第３の態様のセンサ処理システム（１）では、第１又は第２の態様において、地図情報は、測距センサ（２０）の現在位置の情報を含む。
【００９２】
この構成によると、センサ処理システム（１）は、測距センサ（２０）の周囲における障害物の有無を検出することができる。
【００９３】
第４の態様のセンサ処理システム（１）では、第１〜第３のいずれかの態様において、地図情報において、測距センサ（２０）を含む領域が複数の区分に分割され、区分ごとに除去対象物の高さ方向における除去量が設定されている。
【００９４】
この構成によると、区分に応じて、除去量を変更することができる。これにより、センサ処理システム（１）は、区分に応じて詳細な除去を行ったり、簡易な除去を行ったりすることができる。
【００９５】
第５の態様のセンサ処理システム（１）は、第１〜第４のいずれかの態様において、追跡処理部（１０４）を、さらに備える。追跡処理部（１０４）は、検知結果としての第１検知結果と、測距センサ（２０）が第１検知結果を検知したときから所定時間過去に遡って測距センサ（２０）が検知した結果から除去対象物を除いた第２検知結果とを比較して、測距センサ（２０）の検知対象の領域に存在する物体を追跡する。
【００９６】
この構成によると、現時点で検知された結果と過去の検知された結果とを用いて物体の追跡が可能となる。そのため、例えば、自動運転を行う移動体等は、障害物の移動（動き）に応じて、当該障害物の回避等の判断を精度よく行うことができる。
【００９７】
第６の態様のセンサ処理システム（１）は、第１〜第５のいずれかの態様において、物体識別部（１０５）を、さらに備える。物体識別部（１０５）は、複数の物体の特徴をそれぞれ表す複数のモデルデータを用いて、検知結果に含まれる1つ以上の物体を識別する。
【００９８】
この構成によると、センサ処理システム（１）は、障害物としての物体を識別することができる。そのため、例えば、自動運転を行う移動体等は、識別した障害物に応じて、当該障害物の回避等の判断を精度よく行うことができる。
【００９９】
第７の態様の測距システム（５）は、第１〜第６のいずれかの態様のセンサ処理システム（１）と、測距センサ（２０）とを備える。
【０１００】
この構成によると、測距システム（５）は、障害物とみなさない物体を除外対象物として除外することができるので、障害物検知の精度をより高めることができる。
【０１０１】
第８の態様の移動体（例えば車両６）は、第７の態様の測距システム（５）と、本体部（６１）とを備える。
【０１０２】
この構成によると、移動体は、障害物とみなさない物体を除外対象物として除外することができるので、障害物検知の精度をより高めることができる。
【０１０３】
第９の態様のセンサ処理方法は、測距センサ（２０）が検知した結果を取得する取得ステップと、出力ステップとを含む。出力ステップは、測距センサ（２０）の検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、測距センサ（２０）が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【０１０４】
このセンサ処理方法によると、障害物とみなさない物体を除外対象物として除外することができるので、障害物検知の精度をより高めることができる。
【０１０５】
第１０の態様のプログラムは、コンピュータシステムに、測距センサ（２０）が検知した結果を取得する取得ステップと、出力ステップとを実行させるためのプログラムである。出力ステップは、測距センサ（２０）の検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、測距センサ（２０）が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【０１０６】
このプログラムによると、障害物とみなさない物体を除外対象物として除外することができるので、障害物検知の精度をより高めることができる。
【符号の説明】
【０１０７】
１    センサ処理システム
５    測距システム
６    車両
１０    検知装置
２０    測距センサ
６１    本体部
１０１    取得部
１０２    物体検知部
１０４    追跡処理部
１０５    物体識別部
１０６    出力部
【図１】
2019179495.tif 000003
【図２】
2019179495.tif 000004
【図３】
2019179495.tif 000005
【図４】
2019179495.tif 000006
【図５】
2019179495.tif 000007
【図６】
2019179495.tif 000008
【図７】
2019179495.tif 000009
【図８】
2019179495.tif 000010