(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
センサ（１１）を用いて観測される動的シーンを分析する方法であって、複数のセル（Ｃ）に分割された、前記観測されるシーンに対応する格子（１４）を定義するステップを含み、コンピュータによるステップの反復実施は、
‐  ｋ回目の反復において前記センサの少なくとも一つの新しい観測を収集し、前記新たに収集された観測に応じて前記センサのオペレーションをモデル化する前記格子の各セルの占有についての第一の確率を決定するステップと、
‐  セル毎に、前記ｋ回目の反復において決定される前記セルの占有についての第一の確率に応じて、前記セルの占有についての第二の確率と前記セルの対象物の動きについての確率を決定するステップと、を含み、
当該方法は、前記ｋ回目の反復において決定された前記セルの占有についての前記第一の確率に応じた前記セルの占有についての前記第二の確率と前記セルの対象物の動きについての確率が、下記の式を解くことによって決定され、
0006550403.tif 000075
この式において、
Ｃは、検討されるセルの識別子であり、
Ａは、（ｋ−１）回目の反復において、前記ｋ回目の反復において検討されたセルに含まれるものを含んでいるセルの識別子であり、
Ｏは、“ｅｍｐｔｙ”および“ｏｃｃｕｐｉｅｄ”の状態のうち、検討されるセルの占有状態であり、
Ｏ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの占有状態であり、
Ｖは、検討されるセルＣの速度であり、
Ｖ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの速度であり、
Ｚは、一回目の反復から前記ｋ回目の反復までの前記センサの観測であり、
‐  前記格子内の擬似粒子の速度および位置は、前記ｋ回目の反復において、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記粒子の速度、位置、および確率Ｐ（Ｖ｜Ｖ−１）に応じて決定され、
‐  当該方法は、前記決定される位置に応じて各セルにある前記粒子を決定するステップを含み、一つのセルに対して、前記式を解くステップは、Ｐ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）およびＰ（Ｏ＝ｏｃｃｕｐｉｅｄ，Ｖ＝０｜ＺＣ）に対応する静的部分を解くことと、
0006550403.tif 000076
に対応する動的部分を解くことに分かれ、ｉ＝１〜ｎｋであり、ｎｋは前記ｋ回目の反復における前記セルＣにて決定される粒子数であり、
前記ｋ回目の反復における前記セルＣの前記静的部分は、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記セルＣの前記静的部分とＰ（Ｏ｜Ｏ−１）に応じて決定され、
前記セルＣの前記動的部分の確率
0006550403.tif 000077
は、前記ｋ回目の反復において、前記セルＡの前記動的部分に関して前記（ｋ−１）回目の反復において計算された確率
0006550403.tif 000078
とＰ（Ｏ｜Ｏ−１）に応じて決定され、
速度
0006550403.tif 000079
によって前記ｋ回目の反復における前記セルＣにおいて決定される前記粒子ｐｉは、速度
0006550403.tif 000080
によって前記（ｋ−１）回目の反復における前記セルＡに位置していたことを特徴とする方法。
【請求項２】
前記ｋ回目の反復が終了すると、一つ以上の対
0006550403.tif 000081
がセル（Ｃ）内に複製または削除され、１セル当たりの対の数は当該セルに関して決定される前記動的部分に依存し、
0006550403.tif 000082
は前記ｋ回目の反復における前記粒子ｐｉの位置である、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複製／削除対象の前記対を選択するステップを含み、前記対の選択は、前記ｋ回目の反復において決定された前記確率
0006550403.tif 000083
に応じて実行され、
0006550403.tif 000084
は前記対の速度成分である、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記格子（１４）内の粒子の合計数は、前記反復中は一定である、請求項２または請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記ｋ回目の反復において決定され、Ｐｋ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）で示されるＰ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）は、前記占有についての第一の確率によって決まる第一の項と、第二の項との積に応じて決定され、前記第二の項は、
0006550403.tif 000085
および／または
0006550403.tif 000086
ここで、
0006550403.tif 000087
は
0006550403.tif 000088
の減少関数であり、および／または
‐  前記観測されたシーンにおける新たな物体の出現確率ｐａ、
によって決まる、請求項１〜４の何れか１項に記載の方法。
【請求項６】
センサ（１１）を用いて観測される動的シーンを分析する分析モジュール（２０）にインストールされるコンピュータプログラムであって、セル（Ｃ）に分割され、前記観測されるシーンに対応する格子（１４）を定義するステップを含み、前記分析モジュールの処理手段によって当該プログラムの実行中に請求項１〜５の何れか１項に記載の方法のステップを実施するための命令を含むコンピュータプログラム。
【請求項７】
センサ（１１）を用いて観測される動的シーンを分析する分析モジュール（２０）であって、複数のセル（Ｃ）に分割された、前記観測されるシーンに対応する格子（１４）を定義するステップを含み、前記セル（Ｃ）に分割された、前記観測されるシーンに対応する格子（１４）に基づいて、
‐  ｋ回目の反復において前記センサの少なくとも一つの新しい観測を収集し、前記新たに収集された観測に応じて前記センサのオペレーションをモデル化する前記格子の各セルの占有についての第一の確率を決定するステップと、
‐  セル毎に、前記ｋ回目の反復において決定される前記セルの占有についての第一の確率に応じて、前記セルの占有についての第二の確率と前記セルの対象物の動きについての確率を決定するステップと、を含むプロセスを反復実施し、
前記ｋ回目の反復において決定された前記セルの占有についての前記第一の確率に応じた前記セルの占有についての前記第二の確率と前記セルの対象物の動きについての確率を、下記の式を解くことによって決定し、
0006550403.tif 000089
この式において、
Ｃは、検討されるセルの識別子であり、
Ａは、（ｋ−１）回目の反復において、前記ｋ回目の反復において検討されたセルに含まれるものを含んでいるセルの識別子であり、
Ｏは、“ｅｍｐｔｙ”および“ｏｃｃｕｐｉｅｄ”の状態のうち、検討されるセルの占有状態であり、
Ｏ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの占有状態であり、
Ｖは、検討されるセルＣの速度であり、
Ｖ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの速度であり、
Ｚは、一回目の反復から前記ｋ回目の反復までの前記センサの観測であり、
‐  前記格子における擬似粒子の速度および位置は、前記ｋ回目の反復において、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記粒子の速度、位置、および確率Ｐ（Ｖ｜Ｖ−１）に応じて決定され、
‐  前記決定される位置に応じて各セルにある前記粒子を決定するステップを含み、一つのセルに対して、前記式を解くステップは、Ｐ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）およびＰ（Ｏ＝ｏｃｃｕｐｉｅｄ，Ｖ＝０｜ＺＣ）に対応する静的部分を解くことと、
0006550403.tif 000090
に対応する動的部分を解くことに分かれ，ｉ＝１〜ｎｋであり、ｎｋは前記ｋ回目の反復における前記セルＣにて決定される粒子数であり、
前記ｋ回目の反復における前記セルＣの前記静的部分は、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記セルＣの前記静的部分と、Ｐ（Ｏ｜Ｏ−１）とに応じて決定され、
前記セルＣの前記動的部分の確率
0006550403.tif 000091
は、前記ｋ回目の反復において、前記セルＡの前記動的部分に関して前記（ｋ−１）回目の反復において計算された確率
0006550403.tif 000092
とＰ（Ｏ｜Ｏ−１）に応じて決定され、
速度
0006550403.tif 000093
によって前記ｋ回目の反復における前記セルＣにおいて決定される前記粒子ｐｉは、速度
0006550403.tif 000094
によって前記（ｋ−１）回目の反復における前記セルＡに位置していたことを特徴とする分析モジュール。
【請求項８】
前記ｋ回目の反復が終了すると、一つ以上の対
0006550403.tif 000095
をセル（Ｃ）内に複製または削除し、１セル当たりの対の数は当該セルに関して決定される前記動的部分に依存し、
0006550403.tif 000096
は前記ｋ回目の反復における前記粒子ｐｉの位置である、請求項７に記載の分析モジュール。
【請求項９】
複製／削除対象の前記対の選択を、前記ｋ回目の反復において決定された前記確率
0006550403.tif 000097
に応じて実行し、
0006550403.tif 000098
は前記対の速度成分である、請求項８に記載の分析モジュール。
【請求項１０】
前記格子（１４）内の粒子の合計数は、前記反復中は一定である、請求項８または請求項９に記載の分析モジュール。
【請求項１１】
前記ｋ回目の反復において、Ｐｋ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）で示されるＰ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）を、前記占有についての第一の確率によって決まる第一の項と、第二の項との積に応じて決定し、前記第二の項は、
0006550403.tif 000099
および／または
0006550403.tif 000100
ここで、
0006550403.tif 000101
は
0006550403.tif 000102
の減少関数であり、および／または
‐  前記観測されたシーンにおける新たな物体の出現確率ｐａ、
によって決まる、請求項７〜１０の何れか１項に記載の分析モジュール。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一連のセンサ（単数／複数）を用いて観測される動的シーン（dynamic scene）を分析する方法に関し、この方法は、観測されたシーンと対応し、セルに分割される格子を定義するステップを含み、コンピュータによる反復実施は、
‐  ｋ回目の反復においてセンサの少なくとも一つの新たな観測を収集し、新たに収集された観測に応じて、センサのオペレーションをモデル化する格子の各セルの占有についての第一の確率を決定するステップと、
‐  セル毎に、ｋ回目の反復において決定された当該セルの占有についての第一の確率に応じて、ｋ回目の反復における、セルの占有についての第二の確率と、当該セルの対象の動きの確率の集合を決定するステップと、を含んでいる。
【背景技術】
【０００２】
ＢＯＦ（“Ｂａｙｅｓｉａｎ  Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ  Ｆｉｌｔｅｒ”：「ベイジアン占有フィルタ」）ベイジアン認知アルゴリズムによれば、観測されたシーンは、セルに細分化された占有格子によって表現され、占有されたセルおよびそれらの経時的な展開動作に関して分析される。この占有格子のセル毎に、アルゴリズムを反復する度に、セルの対象の動きの確率分布と、セルの占有についての確率が計算される。この確率分布は、動き分布格子の形で表現され、近傍遷移ヒストグラムとも呼ばれている。
【０００３】
図１には、１６セル×１６セルの環境Ｇｏｃｃの占有格子が表現されている。この図では、セルを覆うハッチングが密であるほど、セルの占有についての確率が高い。格子ＯｃｃのＣで参照されるセルに関して決定された遷移ヒストグラムＨｉｓｔ（Ｃ）も図１に表されている。セルＣに関して決定されたヒストグラムの各ボックスは、検討される時間ステップに関して、セルＣから前記ボックスへの遷移を示し、したがって、このヒストグラムの各ボックスには、個別の値の速度ベクトルが関連付けられており、本例では、ヒストグラムの中心にあるセルは、セルＣからそれ自体への遷移に相当する。
【０００４】
これらのアルゴリズムは、動的シーンの確実かつ総合的な分析を提供するという利点を有しているが、一定数の制限事項も提示している。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
例えば動いている車両から分析される環境に対応する、動いている格子の場合、時空間エイリアシング問題が生じる。さらに、ゆっくりとした動きや小さな物体を検出するため、および非常に動的な物体（例えば、動いているその他の車両）の速度を評価するためには、高解像度の占有格子および動きヒストグラムを使用する必要がある。一般的に、車両の最大速度のノルムをＶｍａｘとした場合、アルゴリズムの過程で維持される動き分布格子のサイズは、−２Ｖｍａｘから＋２Ｖｍａｘまでの速度が表せる必要があり、したがって、アルゴリズムの一回の反復には、この格子のセル毎に速度の分布確率を推定するステップが含まれているため、必要な計算量は非常に膨大になる。この問題は、特に車両上での分析の場合に極めて重要である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的のため、第一の態様によれば、本発明は、センサを用いて観測される動的シーンを分析する方法を提案する。当該方法は、前記ｋ回目の反復において決定された前記セルの占有についての前記第一の確率に応じた前記セルの占有についての前記第二の確率と前記セルの対象物の動きについての確率が、下記の式を解くことによって決定され、
0006550403.tif 000002
この式において、
Ｃは、検討されるセルの識別子であり、
Ａは、（ｋ−１）回目の反復において、前記ｋ回目の反復において検討されたセルに含まれるものを含んでいるセルの識別子であり、
Ｏは、“ｅｍｐｔｙ”および“ｏｃｃｕｐｉｅｄ”の状態のうち、検討されるセルの占有状態であり、
Ｏ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの占有状態であり、
Ｖは、検討されるセルＣの速度であり、
Ｖ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの速度であり、
Ｚは、一回目の反復から前記ｋ回目の反復までの前記センサの観測であり、
‐  前記格子における擬似粒子の速度および位置は、前記ｋ回目の反復において、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記粒子の速度、位置、および確率Ｐ（Ｖ｜Ｖ−１）に応じて決定され、
‐  当該方法は、前記決定される位置に応じて各セルにある前記粒子を決定するステップを含み、一つのセルに対して、前記式を解くステップは、Ｐ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）およびＰ（Ｏ＝ｏｃｃｕｐｉｅｄ，Ｖ＝０｜ＺＣ）に対応する静的部分を解くことと、
0006550403.tif 000003
に対応する動的部分を解くことに分かれ、ｉ＝１〜ｎｋであり、ｎｋは前記ｋ回目の反復における前記セルＣにて決定される粒子数であり、
前記ｋ回目の反復における前記セルＣの前記静的部分は、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記セルＣの前記静的部分と、Ｐ（Ｏ｜Ｏ−１）とに応じて決定され、
前記セルＣの前記動的部分の確率
0006550403.tif 000004
は、前記ｋ回目の反復において、前記セルＡの前記動的部分に関して前記（ｋ−１）回目の反復において計算された確率
0006550403.tif 000005
とＰ（Ｏ｜Ｏ−１）に応じて決定され、
速度
0006550403.tif 000006
によって前記ｋ回目の反復における前記セルＣにおいて決定される前記粒子ｐｉは、速度
0006550403.tif 000007
によって前記（ｋ−１）回目の反復における前記セルＡに位置していたことを特徴とする。
【０００７】
実施の形態では、本発明の分析法は以下の１つまたは複数の特徴を有している。
‐  前記ｋ回目の反復が終了すると、一つ以上の対
0006550403.tif 000008
がセル（Ｃ）内に複製または削除され、１セル当たりの対の数は当該セルに関して決定される前記動的部分に依存し、
0006550403.tif 000009
は前記ｋ回目の反復における前記粒子ｐｉの位置である。
‐  複製／削除対象の前記対を選択するステップを含み、前記対の選択は、前記ｋ回目の反復において決定された前記確率
0006550403.tif 000010
に応じて実行され、
0006550403.tif 000011
は前記対の速度成分である。
‐  前記格子内の粒子の合計数は、前記反復中は一定である。
‐  前記ｋ回目の反復において決定され、Ｐｋ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）で示されるＰ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）は、前記占有についての第一の確率によって決まる第一の項と、第二の項との積に応じて決定され、前記第二の項は、
0006550403.tif 000012
および／または
0006550403.tif 000013
ここで、
0006550403.tif 000014
は
0006550403.tif 000015
の減少関数であり、および／または
‐  前記観測されたシーンにおける新たな物体の出現確率ｐａによって決まる。
【０００８】
第２の態様によれば、本発明は、センサを用いて観測される動的シーンを分析する分析モジュールにインストールされるコンピュータプログラムであって、セルに分割され、前記観測されるシーンに対応する格子を定義するステップを含み、前記分析モジュールの処理手段によって当該プログラムの実行中に第１の態様の方法のステップを実施するための命令を含むコンピュータプログラムを提案する。
【０００９】
また、第３の態様によれば、本発明は、センサを用いて観測される動的シーンを分析する分析モジュールを提案する。この分析モジュールは、複数のセルに分割された、前記観測されるシーンに対応する格子を定義するステップを含み、前記セルに分割された、前記観測されるシーンに対応する格子に基づいて、
‐  ｋ回目の反復において前記センサの少なくとも一つの新しい観測を収集し、前記新たに収集された観測に応じて前記センサのオペレーションをモデル化する前記格子の各セルの占有についての第一の確率を決定するステップと、
‐  セル毎に、前記ｋ回目の反復において決定される前記セルの占有についての第一の確率に応じて、前記セルの占有についての第二の確率と前記セルの対象物の動きについての確率を決定するステップと、を含むプロセスを反復実施し、
前記ｋ回目の反復において決定された前記セルの占有についての前記第一の確率に応じた前記セルの占有についての前記第二の確率と前記セルの対象物の動きについての確率を、下記の式を解くことによって決定し、
0006550403.tif 000016
この式において、
Ｃは、検討されるセルの識別子であり、
Ａは、（ｋ−１）回目の反復において、前記ｋ回目の反復において検討されたセルに含まれるものを含んでいるセルの識別子であり、
Ｏは、“ｅｍｐｔｙ”および“ｏｃｃｕｐｉｅｄ”の状態のうち、検討されるセルの占有状態であり、
Ｏ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの占有状態であり、
Ｖは、検討されるセルＣの速度であり、
Ｖ−１は、前記（ｋ−１）回目の反復におけるセルＡの速度であり、
Ｚは、一回目の反復から前記ｋ回目の反復までの前記センサの観測であり、
‐  前記格子における擬似粒子の速度および位置は、前記ｋ回目の反復において、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記粒子の速度、位置、および確率Ｐ（Ｖ｜Ｖ−１）に応じて決定され、
‐  前記決定される位置に応じて各セルにある前記粒子を決定するステップを含み、一つのセルに対して、前記式を解くステップは、Ｐ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）およびＰ（Ｏ＝ｏｃｃｕｐｉｅｄ，Ｖ＝０｜ＺＣ）に対応する静的部分を解くことと、
0006550403.tif 000017
に対応する動的部分を解くことに分かれ、ｉ＝１〜ｎｋであり、ｎｋは前記ｋ回目の反復における前記セルＣにて決定される粒子数であり、
前記ｋ回目の反復における前記セルＣの前記静的部分は、前記（ｋ−１）回目の反復において決定された前記セルＣの前記静的部分と、Ｐ（Ｏ｜Ｏ−１）とに応じて決定され、
前記セルＣの前記動的部分の確率
0006550403.tif 000018
は、前記ｋ回目の反復において、前記セルＡの前記動的部分に関して前記（ｋ−１）回目の反復において計算された確率
0006550403.tif 000019
とＰ（Ｏ｜Ｏ−１）に応じて決定され、
速度
0006550403.tif 000020
によって前記ｋ回目の反復における前記セルＣにおいて決定される前記粒子ｐｉは、速度
0006550403.tif 000021
によって前記（ｋ−１）回目の反復における前記セルＡに位置していたことを特徴とする。
【００１０】
本発明の方法により、反復中にセルの占有と動きの確率分布の決定に必要な計算およびメモリ資源の顕著な低減が可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
本発明のこれらの特徴および利点は、もっぱら一例として且つ添付の図面を参照して与えられる以下の説明を読むことによって明らかになる。
【図１】図１は、占有格子と、その格子のセルの遷移ヒストグラムである。
【図２】図２は、本発明の一実施の形態における車両とその車両周囲のシーンを覆う格子の図である。
【図３】図３は、本発明の一実施の形態における分析装置の図である。
【図４】図４は、本発明の一実施の形態において実施される一連のステップの図である。
【図５】図５は、本発明の一実施の形態における占有格子と、その格子のセルと関連付けた動きの確率を描写した図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
確率の分野における一般的な慣習によれば、任意の変数であるＵ、Ｖ、Ｗの場合、Ｐ（Ｕ）はＵを得る確率を指定し、Ｐ（Ｕ｜Ｖ）はＵを得る確率を指定し、Ｖの値は既知である。
【００１３】
また、変数の組合せの確率関数の推定を可能にする結合確率は、次式に従う。
0006550403.tif 000022
【００１４】
各セルに関連付けられ，反復過程で観測されたシーンの再生を描出する検討対象の量を表す確率変数によって決まる確率を用いて、ＢＯＦアルゴリズムは、連続的な反復の過程で、且つセルに分解されて被分析シーンを表す空間格子を用いて、格子のセルの占有およびセルのコンテンツの動きを推定する（特に、Pierre Bessiere, Emmanuel Mazer, Juan Manuel Ahuactzin-Larios, and Kamel Mekhnacha, "Bayesian Programming", CRC Press, December 2013, or MK Tay, Kamel Mekhnacha, Cheng Chen, and Manuel Yguel, "An efficient formulation of the Bayesian occupation filter for target tracking in dynamic environments", International Journal of Vehicle Autonomous Systems，６（１）：１５５‐１７１，２００８参照）。
【００１５】
本例で検討される変数を以下に記載した。
・  Ｃ：  検討されるセルの識別子
・  Ａ：  「先行セル」の識別子
「先行セル」とは、現在の反復で検討されるセルに含まれ、前反復でも含まれたセルである。
・  Ｏ：  検討されるセルの占有
「占有」とは“ｅｍｐｔｙ”（「空き状態」）と“ｏｃｃｕｐｉｅｄ”（「占有状態」）から選ばれた一つの状態を取る。
・  Ｏ−１：  前反復における先行セルの占有
・  Ｖ：検討されるセルの速度（２次元ベクトル）
・  Ｖ−１：  前反復における先行セルの速度
・  Ｚ：  一回目の反復から現在の反復までのセンサの観測
【００１６】
結合確率は、下記の式（１）によって表される。
0006550403.tif 000023
ここで、
・  確率Ｐ（Ａ）は、全ての可能性のある先行セルＡに関する分布を表し、本実施の形態では、その分布は一様であるように選択され、一つのセルは等しい確率を有する格子の全ての他のセルから到達可能であるとみなされ、
・  Ｐ（Ｏ−１Ｖ−１｜Ａ）は、先行セルの占有および動きに関する条件付き結合分布であり、この分布に対応する確率は、検討される反復に先行する反復において計算され、
・  Ｐ（ＯＶ｜Ｏ−１Ｖ−１）は、動的予測モデルであり、選択されたモデルは、二つの項の積、すなわちＰ（Ｏ｜Ｏ−１）Ｐ（Ｖ｜Ｖ−１Ｏ）として分解できる。
ここで、
‐ Ｐ（Ｏ｜Ｏ−１）は、関心のあるセルの占有に関する条件付き分布であり、先行セルの占有は既知であり、この分布は、評価誤差および観測誤差を考慮するために低確率でセルの占有状態の変化を許容する、下記の遷移行列Ｔによって定義され、
0006550403.tif 000024
‐ Ｐ（Ｖ｜Ｖ−１Ｏ）は、現在の反復の速度に関する条件付き分布であり、前反復における速度は既知であり、一般的に、これは正規分布（ｎｏｒｍａｌ  ｌａｗ）に従い、ガウス加速モデル（Ｇａｕｓｓｉａｎ  ａｃｃｅｌｅｒａｔｉｏｎ  ｍｏｄｅｌ）を表すために前反復における速度に焦点を置き、この分布は、様々な被観測物体に対応するように構成されることができ、空のセルは動くことができないとみなされ、この場合は動きを禁止するディラック関数が追加され、
・  Ｐ（Ｃ｜ＡＶ）は、検討されるセルＣが、既知の先行セルＡ＝ａから、且つ既知の速度Ｖ＝ｖでアクセス可能か否かを示す分布であり、この分布は、ａ＋ｖ．ｄｔ∈Ｃのときに限りａの値＝１であるディラック関数であり、ｄｔは、前反復から現在の反復を分離する時間ステップであり、
・  Ｐ（Ｚ｜ＯＶＣ）は、センサの観測値に関する分布であり、「センサモデル」とも呼ばれる。
【００１７】
ＢＯＦアルゴリズムは、連続的な反復の過程で、Ｐ（ＯＶ｜ＺＣ）を決定することによって、セル毎にセンサによって提供される現在の観測に応じてセルの占有およびセルのコンテンツの速度を推定する。
【００１８】
先行セルと速度を離散化することにより、Ｐ（ＯＶ｜ＺＣ）は、下記の式（２）を用いて記述される。
0006550403.tif 000025
【００１９】
図２では、車両１０が上から見たように表現されている。車両１０は、車両特有の一般的な移動手段に加え、本発明の一実施の形態におけるセンサ１１および分析装置２０を含んでいる。
【００２０】
図３に概略的に示したように、分析装置２０は、ＨＳＢＯＦ（“Ｈｙｂｒｉｄ  Ｓａｍｐｌｉｎｇ  ＢＯＦ”：「ハイブリッドサンプリングＢＯＦ」を表す）モジュールとも呼ばれるマイクロプロセッサ２１およびメモリ２２を含んでいる。メモリ２２はソフトウェア命令を含み、それらのソフトウェア命令は、マイクロプロセッサ２１によって実行されるとき、以下に示した、分析装置２０によって実行されるステップを実施する。本実施の形態では、分析装置２０は、以下に詳述する方法で実施されるオペレーションを並列に処理するように構成された並列計算アクセラレータを更に含んでいる。
【００２１】
一方、センサ１１は、並進および回転の形で車両１０の変位を推定するように構成されている。これらの変位推定は分析装置２０に提供される。
【００２２】
センサ１１は、測定を行い、これらの測定に応じて、例えば特定の基準に従って車両１０の環境内の障害物に擬した被占有ゾーンの存在と、その車両に結び付けられた基準フレーム（Ｘ１、Ｘ２）に対するそれらの位置を検出することを可能にする一つの車載センサ（単数／複数）を更に含んでいる（なお、他の実施の形態では、これらの測定に応じて瞬間的な奥行マップが決定されることに留意する必要がある）。
【００２３】
このセンサは、例えばレーザビームを放出する光源を備え、平面（Ｘ１、Ｘ２）における表面φのスキャンを実行するレーザテレメータ、および／またはステレオカメラ等を含み、テレメータによって受光される反射ビームの分析に応じて、スキャンしたシーン内の障害物（一つまたは複数）の存在と、それらの位置とが検出される。
【００２４】
検出された障害物の位置を含むシーンのこれらの観測データは、センサ１１によって分析装置２０に提供される。
【００２５】
複数の実施の形態において、スキャンされたシーン内の障害物（単数／複数）の存在とそれらの位置を示すシーンの観測データは、車両１０の外部の一つ以上の外部センサ１３、例えば車両１０が移動している道路の縁部に固定されたセンサによって分析装置２０へ提供される。
【００２６】
車両１０の環境の一部、例えば車両の長手軸Ｘ１の方向に車両から前方に延在する，例えば夫々２０メートルという平面（Ｘ１、Ｘ２）における一定の幅および一定の長さのゾーンの，例えば上方からの視界に対応する空間格子１４が更に検討される。この格子１４は、車両の環境の上方からの視界を表す空間格子を構成するために、例えば１０００００個のセルＣに分割される。
【００２７】
分析装置２０は、時刻ｔｋ＝ｔ０＋ｋ．ｄｔ毎に一つまたは複数のセンサ１１から受信した車両環境観測データから、「センサ確率モデル」とも呼ばれる受信された観測値に関する分布、すなわちＰ（Ｚ｜ＯＶＣ）を推測するように構成されている。
【００２８】
したがって、ｚｋを時刻ｔｋに関して検討される、センサ１１による環境の観測とする。反復時刻ｔ１〜ｔｋにおいて受信される観測ｚ１〜ｚｋに応じて分析モジュール２０によって格子１４のセルＣ毎に時刻ｔｋにおいて決定される確率Ｐ（Ｚ｜ＯＶＣ）は、センサ１１の挙動をモデル化し、センサ１１によって測定に導入されるノイズ、温度、照明、物体の色、物体のマスキング、物体を検出または他の方法で物体を検出する、および何もないときに物体を検出する（「誤検出」）センサの容量等の不正確要因を考慮する。なお、本例では、観測Ｚは、車両に結び付けられた軸Ｘ１、Ｘ２を有する基準フレームにおいて検出された物体の座標の形を取るのではなく、障害物が検出されたセルＣは値１を、そうでない場合には０を取ることに留意すべきである。センサの確率モデルは、場合に応じて、センサと検出対象物の物理的特性のモデリングに基づいて推定される、すなわち経験的に「学習」される。
【００２９】
センサのモデルの一例は、例えば仏国特許第０５５２７３６号またはアドレスｈｔｔｐ：／／ｉｅｅｅｘｐｌｏｒｅ．ｉｅｅｅ．ｏｒｇ／ｓｔａｍｐ／ｓｔａｍｐ．ｊｓｐ？ｔｐ＝＆ａｒｎｕｍｂｅｒ＝３０７２０＆ｔａｇ＝１等に記載されている。
【００３０】
本例では、分析モジュール２０が、ｊ＝１〜ｍである観測ｚｊを提供するｍ個のセンサによって提供される更新された観測データを時刻ｔｋで収集することを考慮することにより、観測ベクトルｚｋ＝（ｚ１，ｚ２，．．．，ｚｍ）になる。一般的に、レーザは、様々な方向に関して影響距離値のリストに対応する観測を行う。分析モジュール２０は、各時刻ｔｋにおいて、更新された観測ベクトルｚｋを取得する。これらの瞬間的なベクトルに基づき、分析装置２０は、ｚｋから且つ「センサモデル」（本例ではマルチセンサ）から確率Ｐ（Ｚ＝ｚｋ｜ＯＶＣ）を推測し、それにより、瞬間的な格子（各Ｃに関して、ボックスが占有される場合、且つそのような速度を有する場合、これらの観測を有する確率になる）を与え、その瞬間的な格子は、その後、以下に詳述するステップ１０３に入力データとして提供され、ステップ１０３では、ｔｋ−１にて計算された評価Ｐ（ＯＶ｜ｚ１．．．ｚｋ−１Ｃ）を再帰的に用いて確率Ｐ（ＯＶ｜ｚ１．．．ｚｋＣ）が計算される。
【００３１】
本発明は、下記の原理に基づいている。
‐  セルの非占有部分と、ゼロ速度を有する物体によって占有されたセルの部分に対応する静的部分と、動いている物体によって占有されたセルの部分に対応する動的部分とに、各セルを分解し、
‐  占有格子のセルの動き分布を、動き分布の構造格子の代わりに、セルの動的部分を表す一連の粒子によって表現し、それにより、よりコンパクトな表現を可能にする。
【００３２】
したがって、Ｐ（ＯＶ｜ＺＣ）の決定は、各粒子Ｐ（Ｏ＝ｏｃｃ，Ｖ＝ｖｋ｜ＺＣ）に関連付けられた確率と、静的領域Ｐ（Ｏ＝ｏｃｃ，Ｖ＝０｜ＺＣ）およびＰ（Ｏ＝ｅｍｐｔｙ，Ｖ＝０｜ＺＣ）に関連付けられた確率を計算することに等しい。
【００３３】
分解の式（１）を使用し、且つ式（２）の分母をスケール係数とみなすことによって、式（２）は下記式（３）のように書き直すことができる。
0006550403.tif 000026
ここで、記号「∝」は「〜に比例する」ことを示している。また、α（ｏ，ｖ）は下記の通りである。
0006550403.tif 000027
ここで、記号「ｏ」の値は“ｏｃｃｕｐｉｅｄ”（占有状態、“ｏｃｃ”と呼ぶ）または“ｅｍｐｔｙ”（空き状態）という占有状態であり、「ｖ」は速度である。
【００３４】
方法１００
分析装置２０によって時刻ｔｋ＝ｔ０＋ｋ．ｄｔにおけるｋ回目の反復が実施されるステップ１０１からステップ１０６までの一連の処理１００が、本発明の一実施の形態において図４を参照して以下に説明される（ｋ≧１）。
【００３５】
前反復、すなわち（ｋ−１）回目の反復が完了するとき、格子の各セルＣに関して、静的領域に関連付けられた下記確率が得られ、
0006550403.tif 000028
セルＣには一連の粒子が割り当てられ、各粒子が個別の速度
0006550403.tif 000029
と個別の位置
0006550403.tif 000030
を有し、
0006550403.tif 000031
ともいう動的領域
0006550403.tif 000032
に関連付けられた確率が含まれている。
【００３６】
本実施の形態では、位置
0006550403.tif 000033
より、セル内の粒子を正確に配置することが可能になる。セル内の粒子の正確な位置の導入により、時空間エイリアシングの問題を解決することができる。
【００３７】
粒子の伝播を決定するステップ１０１では、各粒子に関して分布Ｐ（Ｖ｜Ｖ−１）に応じて、動きモデルが適用される。すなわち、
0006550403.tif 000034
ここで、σは、共分散Σを有する，０を中心とするガウスノイズである。
【００３８】
ステップ１０２では、反復（ｋ−１）と現在の反復ｋの間で行われ，且つセンサ１１によって決定される回転Ｒｋおよび並進Ｔｋに応じて、車両１０の変位に対応する格子の変位が適宜考慮される。すなわち、
0006550403.tif 000035
【００３９】
ステップ１０３では、時刻ｔｋに関して検討されるシーンの観測ｚｋが収集され（下位ステップ１０３＿０）、これらの観測ｚｋから生じ且つセンサをモデリングする確率Ｐ（Ｚ｜Ｏ，Ｖ，Ｃ）が、上述のように、これらの観測から推測される。
【００４０】
次に、これらの収集された観測を考慮する占有および動きの確率が更新される（以下に詳述する下位ステップ１０３＿１から１０３＿３）。
【００４１】
各セルＣの静的部分は、下位ステップ１０３＿１において、（ｋ−１）回目の反復の完了時に決定する、検討されるセルＣの静的占有率（ｓｔａｔｉｃ  ｓｈａｒｅ）、すなわちＰｋ−１＝（ｏｃｃ，０｜Ｚ，Ｃ）およびＰｋ−１（ｅｍｐｔｙ，０｜Ｚ，Ｃ）を用いることによって更新される。
【００４２】
実際には、
0006550403.tif 000036
【００４３】
その結果、式（４）の定義に応じた係数α（ｏｃｃ，０）およびα（ｅｍｐｔｙ，０）が、検討されるセルＣに関して、以下の計算から得られる。
0006550403.tif 000037
ここで、
0006550403.tif 000038
【００４４】
次に、粒子を検討することによって、セルの動的部分が更新される。したがって、格子の各セルＣに関して、ステップ１０３＿２では、
‐  セルに関連付けられた一連の粒子の中から、ステップ１０１および１０２の実施後にセルＣに存在する粒子を決定する。ここで、検討されるセルＣに
0006550403.tif 000039
個の粒子が存在するとする。これらの粒子は、セルＣ内で個別の速度
0006550403.tif 000040
および現在位置
0006550403.tif 000041
を有し、ステップ１０２の完了時に決定されたような、反復ｋ−１ではａｉと呼ばれたセルに存在したものであり、この粒子に関連付けられた重み付け係数
0006550403.tif 000042
が、セルａｉに関連して反復ｋ−１（下位ステップ１０３＿３）にて決定された
0006550403.tif 000043
に等しい
0006550403.tif 000044
と定義され、
‐  次に、式（４）によって与えられる定義に従う係数
0006550403.tif 000045
は、
0006550403.tif 000046
に等しいとみなされるセルＣに関して決定され、空のセルは、ゼロ速度を有すると仮定される。すなわち、
0006550403.tif 000047
である。
【００４５】
式（３）を解くために、各セルＣに関して、確率を更新する下位ステップ１０３＿３では、β（ｏｃｃ，０），β（ｅｍｐｔｙ，０），および
0006550403.tif 000048
が、以下のように、下位ステップ１０３＿０から生じる更新された観測確率Ｐ（Ｚ｜Ｏ，Ｖ，Ｃ）と、下位ステップ１０３＿１および１０３＿２で計算された係数α（ｏｃｃ，０），α（ｅｍｐｔｙ，０），および
0006550403.tif 000049
を用いられる。
0006550403.tif 000050
【００４６】
スケール係数「ｄ」と呼ばれる式（２）の分母が計算される。すなわち、
0006550403.tif 000051
である。この式において、
0006550403.tif 000052
は、セルＣにある粒子に関して計算された係数
0006550403.tif 000053
の合計である。
【００４７】
最終的に、セルＣに関して、ベイジアンフィルタリング占有および関連付けられた動きの確率を表す以下の確率が得られる。すなわち、
ゼロ速度に関しては、
0006550403.tif 000054
であり、速度
0006550403.tif 000055
に関しては、
0006550403.tif 000056
であり、速度
0006550403.tif 000057
は、セルＣにおいて決定された粒子の速度であり、
空のセルのゼロ速度に関しては、
0006550403.tif 000058
である。
【００４８】
その後、１セル当たりの粒子数を適応させ、且つ例えば高確率で粒子を複製するために、粒子を再編成するステップ１０４（任意）が実施されるが、これは、以下に示す処理Ｐｒｏｃ＿ｒｅｏｒｇを実施することによって、一連のステップ１００のより良好な有効性を可能にするためである。なお、あるセルにおける速度分布の表示の精度は、そのセルの粒子数と共に増加する。
【００４９】
本実施の形態では、ｎｂＰａｒｔと呼ばれる合計粒子数は、反復時には一定に維持される（したがって、計算負荷は、各反復において同じであり、割り当てられるべきメモリは、一定且つ既知である）。この合計数は、その他の実施の形態では変化することができる（例えば、この合計数は、非常に動的なシーンに関しては増加し、より静的なシーンに関しては減少する）。
【００５０】
各セルＣに関して、
0006550403.tif 000059
個の粒子の重み付けが検討され、
各々が一つの粒子と関連付けられ、
0006550403.tif 000060
個の三組
0006550403.tif 000061
によって定義され、
0006550403.tif 000062
で与えられる。
【００５１】
処理Ｐｒｏｃ＿ｒｅｏｒｇによれば、
以下の連続的なステップｉ，ｉｉおよびｉｉｉの組はｎｂＰａｒｔに等しい回数繰り返され、格子のセル毎に「空」の集合に初期化されたのち、新たな粒子の集合がセルに割り当てられる。
ｉは、セルの重みに比例する発生法則（ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  ｌａｗ）に係るセル識別子を抽出し（セルＣの重みは、セル内の粒子の
0006550403.tif 000063
個の重み
0006550403.tif 000064
の合計に等しく、したがって、Ｐｋ（Ｏ＝ｏｃｃ，Ｖ≠０｜Ｚ，Ｃ）を表し）、
ｉｉは、粒子の重み
0006550403.tif 000065
に比例する発生法則（ｏｃｃｕｒｒｅｎｃｅ  ｌａｗ）に従って、このセルの
0006550403.tif 000066
個の粒子の中から一つの粒子をランダムに選択し、
ｉｉｉは、ｉにおいて識別子が抽出されたセルに割り当てられた新たな粒子の集合に、ｉｉにて選択された粒子を追加する。
【００５２】
これらのステップが繰り返されることによって、粒子の重みはセル毎に正規化され、すなわち、セルに割り当てられた新たな粒子の集合における各粒子の重みは、この新たな集合の粒子の重みの合計によって分割され、これらの正規化された重みが、次の反復のための重み
0006550403.tif 000067
とみなされる。
【００５３】
ステップ１０６では、ｋの値が１だけ増加する。
【００５４】
格子上に新たな物体が出現するとき、速度分布を有する一つ以上の対応する粒子を初期化する必要がある。
【００５５】
したがって、一実施の形態では、占有／空き状態の間と静的／動的の間で一様な分布を有する一定の出現確率が追加される。例えばステップ１０３＿１では、α（ｏｃｃ，０）とα（ｅｍｐｔｙ，０）は、夫々ｐａ／４とｐａ／２を加えることによって、すなわち、
0006550403.tif 000068
によって計算され、
ステップ１０３＿２では、さらなる動的項α（ｏｃｃ，Ｖ＝“ｕｎｋｎｏｗｎ”）＝ｐａ／４が、そのセルに関して検討される。したがって、粒子を再編成するステップ１０４では、速度“ｕｎｋｎｏｗｎ”が選択されることによって（ステップｉｉ）、速度は、一様分布に基づき、［−Ｖｍａｘ，＋Ｖｍａｘ］×［−Ｖｍａｘ，＋Ｖｍａｘ］を上回る速度を一様に選択し、且つその速度をセルに関連付けることによって決定される。
【００５６】
前記実施の形態と組み合わされても、組み合わされなくてもよい一実施の形態において、粒子が静的物体に追従することを防止するため、各粒子は、値が速度のノルムとともに減少する係数によって、ステップ１０３＿１において計算されたα（ｏｃｃ，０）によって表される静的占有率に寄与する。すなわち、
0006550403.tif 000069
となり、ステップ１０３＿２では、
0006550403.tif 000070
となる。ここで、σｓは静的速度寄与を表す定係数である（
0006550403.tif 000071
の場合、静的寄与は重要ではない）。
【００５７】
一連のステップ１００の一回目の反復（ｋ＝１）の前の初期化ステップにおいて、一実施の形態では、“ｕｎｋｎｏｗｎ”という種別の先行セルに関して、［−Ｖｍａｘ，＋Ｖｍａｘ］×［−Ｖｍａｘ，＋Ｖｍａｘ］を超過する速度の一様な抽出が行われる。この位置は、格子全体に渡って一様に抽出すること（［−ｇｒｉｄＷｉｄｔｈ／２，ｇｒｉｄＷｉｄｔｈ／２］×［−ｇｒｉｄＨｅｉｇｈｔ／２，ｇｒｉｄＨｅｉｇｈｔ／２］上の変動位置の抽出、ｇｒｉｄＷｉｄｔｈは格子の幅、ｇｒｉｄＨｅｉｇｈｔは格子の高さ）によって得られ、占有は０．５（ｕｎｋｎｏｗｎ）に固定される。
0006550403.tif 000072
は、
0006550403.tif 000073
に等しく、セルＣにおける粒子数
0006550403.tif 000074
は、前の無作為な抽出の結果である。最初の静的確率は、急速に再評価が行われるため、大きな影響を有しないパラメータである。
【００５８】
したがって、本発明によれば、占有格子を含み、その格子の各セルに速度ヒストグラムを関連付ける従来のＢＯＦ表現は、セル毎に、占有についての確率、ゼロ速度についての確率に対応する静的係数、各々が各速度ｖｉを有する、セル内の粒子の集合、および確率Ｐ（Ｖ＝ｖｉ）の集合を有する占有格子に置き換えられる。
【００５９】
本発明により、反復の度に、この格子を介して、シーンの離散確率マップを構成し、静的および動的成分を識別することができる。動的成分の動きは、粒子を用いて推定される。
【００６０】
占有および速度推定の品質は、計算される速度のより良好な精度および時空間エイリアシング効果の低減によって改善される。
【００６１】
一例として、本発明の一実施の形態において得られる占有格子１４を表す。占有格子１４のセル１５は、例えば三つの粒子ｐｉｊを含み、これらの粒子は、セル内の夫々の位置において、個別の速度ｖｉｊを有し、ｊ＝１〜３である。
【００６２】
車両の変位の観測および推定は、センサによって行われて分析装置２０に提供され、次に、分析装置２０によってリアルタイムで処理される。例えば、反復時間ステップｄｔは０．０６秒に等しく、格子リフレッシュ観測および変位推定は、ｄｔ以下の時間の時間ステップに従って分析装置２０に提供される。
【００６３】
反復の度にセル毎に決定される粒子に関連付けられた占有および速度は、本発明の複数の実施の形態において、ステップ１０５にて様々に利用される。
‐  セル毎に決定した占有および速度に応じた現在のアクション／決定
‐  環境の今後の状態の予期（例えば車両１０と占有についての確率が所与の占有閾値よりも大きく、観測距離が所与の距離閾値未満であるセルに対応する物体との衝突のリスクの評価）や、例えば決定後の状態（例えば、車両１０の自動制動）に応じた現在のアクション／決定である。なお、本発明によって推測される速度分布は、シーンの展開を予期するために、車両と動的物体を含む障害物との交点を推定するために直接使用可能である。
【００６４】
この方法の一連のステップ１００は、容易に並列処理することができる。
【００６５】
占有格子および速度の決定は、確率的センサモデルを使用することにより、異種センサであってもよいセンサを用いて既知のまたは既知ではないあらゆる種類の物体を含む被分析環境に関して達成可能である。
【００６６】
本発明により、セルの占有や動きの確率分布の決定に必要な計算およびメモリの点でリソースを著しく低減することができる。これにより、１００倍の増大を達成することができる。
【００６７】
これにより、センサ自体の動きを補償することができるようになる（ＢＯＦヒストグラムの形で検討される場合、速度での格子および粒子の回転／並進のオペレーションの計算は、従来、過剰なエイリアシングと、計算の点で非常に高額であった４Ｄ補間を理由に不可能であった）。
【００６８】
結果の品質は、時空間エイリアシング効果の低減や、速度のより正確な決定によって改善される。
【図１】
0006550403.tif 000103
【図２】
0006550403.tif 000104
【図３】
0006550403.tif 000105
【図４】
0006550403.tif 000106
【図５】
0006550403.tif 000107