【誤訳訂正書】
【提出日】平成24年11月28日(2012.11.28)
【誤訳訂正１】
【訂正対象書類名】特許請求の範囲
【訂正対象項目名】全文
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
パーティクルフィルターに基づく音響センサーを利用した３次元空間での客体追跡方法において、
３次元空間内の任意の二つの平面を選択する段階と、
前記選択された平面に対してそれぞれ２次元パーティクルフィルタリングを行う段階と、
前記それぞれの平面に対する２次元パーティクルフィルタリングの結果を結合する段階と、
を備える３次元客体追跡方法。
【請求項２】
前記二つの平面を選択する段階は、
一つのセンサーに関連する３次元空間内における平面のうちから二つの平面を選択する請求項１に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項３】
前記選択された二つの平面は、
前記一つのセンサーに関連する３次元空間内における三つの平面の仰角を基準に決定される請求項２に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項４】
前記二つの平面を選択する段階は、
複数のセンサーのそれぞれに関連する３次元空間内における平面のうちから二つの平面を選択する請求項１に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項５】
前記選択された二つの平面は、
前記複数のセンサーのそれぞれに関連する３次元空間内における平面の方位角及び仰角を基準に決定される請求項４に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項６】
前記二つの平面を選択する段階は、
独立したｋ個のセンサーを使う請求項４に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項７】
前記二つの平面を選択する段階は、
共通リサンプリング（コモン−リサンプリング）するｋ個のセンサーを使う請求項４に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項８】
前記二つの平面を選択する段階は、
一つに統合されたｋ個のセンサーを請求項４に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項９】
前記それぞれの平面に対する２次元パーティクルフィルタリングの結果を結合する段階は、
相異なる二つの平面の同一方向状態ベクトルに対するウェイトを同一であるとして結合する請求項１に記載の３次元客体追跡方法。
【請求項１０】
前記それぞれの平面に対する２次元パーティクルフィルタリングの結果を結合する段階は、
相異なる二つの平面の同一方向状態ベクトルに対するそれぞれのウェイトを加重して結合する請求項１に記載の３次元客体追跡方法。
【誤訳訂正２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００７】
望ましくは、前記二つの平面を選択する段階は、一つのセンサーに関連する３次元空間内における平面のうちから二つの平面を選択することができる。この際、前記選択された二つの平面は、前記一つのセンサーに関連する３次元空間内における三つの平面の仰角を基準に決定されうる。
【誤訳訂正３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００８】
または、前記二つの平面を選択する段階は、複数のセンサーのそれぞれに関連する３次元空間内における平面のうちから二つの平面を選択することができる。この際、前記選択された二つの平面は、前記複数のセンサーのそれぞれに関連する３次元空間内における平面の方位角及び仰角を基準に決定されうる。
【誤訳訂正４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０００９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０００９】
望ましくは、前記二つの平面を選択する段階は、独立したｋ個のセンサーを使用（ＩＭＳ：Ｉｎｄｅｐｅｎｄａｎｔ  Ｋ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｅｎｓｏｒｓ）できる。または、前記二つの平面を選択する段階は、共通リサンプリング（コモン−リサンプリング）するｋ個のセンサー（ＣＲＭＳ：Ｃｏｍｍｏｎ−Ｒｅｓａｍｐｌｉｎｇ  Ｋ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｅｎｓｏｒｓ）を使用できる。また、前記二つの平面を選択する段階は、一つに統合されたｋ個のセンサー（ＯＭＭＳ：Ｏｎｅ  Ｍｅｒｇｅｄ  Ｋ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｓｅｎｓｏｒｓ）を使用できる。
【誤訳訂正５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１０】
望ましくは、前記それぞれの平面に対する２次元パーティクルフィルタリングの結果を結合する段階は、相異なる二つの平面の同一方向状態ベクトルに対するウェイトを同一であるとして結合することができる。または、前記それぞれの平面に対する２次元パーティクルフィルタリングの結果を結合する段階は、相異なる二つの平面の同一方向状態ベクトルに対するそれぞれのウェイトを加重して結合することができる。
【誤訳訂正６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１２
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１２】
【図１】角度変換過程を示す図である。
【図２】ｙｚ平面に投影された角度分散を示す図である。
【図３】ｚｘ平面に投影された角度分散を示す図である。
【図４】本発明による平面選択でｘｙ及びｙｚ平面が選択された場合を示す図である。
【図５】本発明による結合方法を使っていないｙｚ平面での追跡偏差を示す図である。
【図６】本発明による結合方法に基づいた客体追跡を示す図である。
【図７】３次元分布されたパーティクルウェイトの割り当てのためのコーン形状の可能性を示す図である。
【図８】一つの角を有するラジアルエラー推定を示す図である。
【図９】グローバル座標に対する関連する座標系（プライマリーセンサーに対する座標系）を示す図である。
【図１０】本発明による共通リサンプルされたパーティクルに対する二つの可能な方法を示す図である。
【図１１】多重センサーのリサンプリング過程を示す図である。
【図１２】ＣＲＭＳ−IIでのウェイト計算を示す図である。
【図１３】本発明による選択されたＲセンサーからの測定されたあらゆる値によって計算されるｗｎ（ｉ）（Ｐ）でのパーティクルウェイト計算を示す図である。
【図１４】ＩＭＳの二つの選択された最適の平面を使った多重センサー性能を示す図である。
【図１５】角方向でのローバウンドを示す図である。
【図１６】角方向でのローバウンドを示す図である。
【図１７】一つのセンサーを使う場合を示す図である。
【図１８】多重センサーを使う場合を示す図である。
【誤訳訂正７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００１８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００１８】
簡単化のために、元の測定されたθ及びφの分散σ（θ）２及びσ（φ）２が理想的であると仮定し、σ２で表示される。θ及びφの分散σ２を有する背景ノイズ（ｎｏｉｓｅ−ｃｏｒｒｕｐｔｅｄ）量は、次の数式２のように、分散σ２ｘｙ、σ２ｙｚ及びσ２ｚｘを有する投影された平面角度θｘｙ、θｙｚ及びθｚｘに伝達される。
【誤訳訂正８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２０】
ここで、
2011516825.tif 000001
ｐ、ｎは、ｐ平面（ｘｙ平面、ｙｚ平面またはｚｘ平面）での真の角度である。そして、Ｅは、ｐ平面での分散σ２を有する投影されたノイズである。元の分散σ２は、それぞれ投影を通じてσ２ｘｙ、σ２ｙｚ及びσ２ｚｘで表われる。
【誤訳訂正９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００２１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００２１】
各投影された測定分散は、前述した数式１から誘導される。しかし、これは、要求される分散生成及び非線形関数の分散のための数学的誘導を表現しにくい。さらに、数学的誘導は、単に、近接した解答であるだけである。図２及び図３は、ｙｚ及びｚｘ平面での投影された角度分散を示す図である。これは、１０，０００回の実験的結果として生成される。図２及び図３は、θ及びφの分散σ２がいずれも１である時の投影された角度分散σ２ｘｙ、σ２ｙｚ及びσ２ｚｘを示す図である。ｘｙ平面での投影された角度θｘｙは、元のθと同じであり、σ２ｘｙは、σ２と同じである。しかし、ｙｚ及びｚｘ平面でのθ及びφは、変化される。ｙｚ平面で、φは４５°から１３５°の範囲を有して、元の正の分散である１より小さな分散になる。さらに、θは、０°から１８０°の範囲を有して、その分散減少がさらに激しい。同様に、ｚｘ平面図φ及びθの元の分散より小さな値を有する。投影された分散を通じて、本発明は、３次元空間での客体追跡にアプローチする。
【誤訳訂正１０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３０】
【数６】
2011516825.tif 000002
【誤訳訂正１１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３１】
ここで、ｐ（Ｚｎ｜Ｘｎ）は、測定モデルｈｎ（・）及びノイズプロセスＥｎに関係した前述した数式４の可能または測定デンシティであり、分母は正規化定数である。そして、Ｚｎは、数式６のカレントポステリアデンシティ（現在の事後デンシティ）を求めるために、数式５の以前デンシティを変更して使われる。
【誤訳訂正１２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３３】
【数７】
2011516825.tif 000003
【数８】
2011516825.tif 000004
【数９】
2011516825.tif 000005
【数１０】
2011516825.tif 000006
【誤訳訂正１３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００３５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００３５】
【数１１】
2011516825.tif 000007
【数１２】
2011516825.tif 000008
【数１３】
2011516825.tif 000009
【誤訳訂正１４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４１
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４１】
ここで、ｐ＝２、３であり、
2011516825.tif 000010
は、次のように表現されるｍｏｄｅ  ｃｏｎｄｉｔｉｏｎｅｄ  ｔｕｒｎｉｎｇ  ｒａｔｅｓ(モード条件ターニング率)と呼ばれる。
2011516825.tif 000011
ここで、αは、回転した角度を決定するファクター（因子）である。
【誤訳訂正１５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４７】
平面選択及びパーティクル生成：３次元のためのパーティクルフィルター公式を直接的に使う代わりに、本発明は、三つの可能な２次元パーティクルフィルター公式のうち、少なくとも二つ以上を使って３次元情報を推定する。ＰＰＳ方法で、図２及び図３に対応する最も小さな分散を有する二つの平面が選択された。ｘｙ平面は、この平面に対する分散が元の測定された方位角としての同一の分散を有する二番目に良い平面であるので、常に選択される。残りの一つは、測定された角度によって選択される。例えば、正角が４５°から１３５°であるｙｚ平面が選択される。そうではなければ、ｚｘ平面が選択される。
【誤訳訂正１６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００４８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００４８】
各平面が選択されれば、２次元パーティクルフィルターは、独立して状態を推定する。図４は、本発明による平面選択で、ｘｙ及びｙｚ平面が選択された場合を示す図である。図４は、３次元状態ベクトル推定のために選択された二つの２次元パーティクルフィルターを示す図である。選択された平面のパーティクルフィルターが、状態ベクトルを推定する間、選択されていない平面は選択されるのを待つ。観察された客体が残された平面に対する投影された分散が小さくなる範囲に入れば、平面選択は変更される。
【誤訳訂正１７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００６６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００６６】
直接的な３次元方法との比較：ＰＰＳ方法は、３次元ターゲット状態モデルを有する直接的な３次元方法の推定にアプローチする。図７は、３次元分布されたパーティクルウェイトの割り当てのためのコーン形状の可能性を示す図である。ＰＰＳ方法は、二つの変数観察可能関数及び３次元分布パーティクルが、二つの選択された平面に投影される同一の効果を有する。平面は、小さな分散によって選択されるために、ＰＰＳは、直接的な３次元方法と比較する時、さらに良い推定器である。性能の比較は、前述したＣＲＬＢに基づく。ＣＲＬＢについてのさらに詳しい説明は、後述する。
【誤訳訂正１８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００７８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００７８】
本発明で、Ｋ個のセンサーのうち二つのセンサーを利用する場合を説明する。目的は、追跡に最適である二つのセンサーを選択することである。但し、センサーの数が二つ以上に拡張されうる。まず、各センサーの最適の平面（最も小さなメジャーメント分散を有する平面）が選択される。この選択されたＫ個の平面のうち、最適の二つの平面がθ及びφ値に基づいて選択される。φが４５°及び１３５°の範囲を有し、θが０°または１８０°に近接した値を有する場合、ｙｚ平面が選択される。一方、φが０°から４５°または１３５°から１８０°の範囲を有し、θが９０°または２７０°に近接した値を有する場合、ｚｘ平面が選択される。このような選択は、前述した図３に基づく。選択された二つの平面による同一要素の推定を避けるために、他の平面に対する二番目に最適である平面選択の考慮が要求される。
【誤訳訂正１９】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００８６
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００８６】
ＣＲＭＳアルゴリズムが選択された平面でのリダンダンシーを利用する。ＣＲＭＳは、最小の観察入力分散を有するＲ平面を選択する。ＣＲＭＳで、多重センサーは、互いに依存する。図１０は、本発明による共通リサンプルされたパーティクルに対する二つの可能な方法を示す図である。
【誤訳訂正２０】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】００９９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【００９９】
ＣＲＭＳ方法は、それぞれ選択されたＲセンサーが三つの平面でのパーティクルを生成するために、３Ｒ２次元パーティクルフィルターを要求する。共通的に、Ｒ＊Ｍパーティクルは、各平面にＭパーティクルにリサンプルされる。さらに、ＣＲＭＳ−IIで、Ｒ＊Ｍパーティクルは、各平面に集められ、ウェイトが決定される。
【誤訳訂正２１】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１０８
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１０８】
ここで、Ｆｎは、前述した数式１６のＣＶ及びＣＡモデルを表わす変異行列であり、Ｒｎ＋１は、メジャーメント分散σθ２であり、Ｈｎは、メジャーメント関数ｈｎのグラディエント成分である。Ｈｎは、ｈｎのヤコビアン（Ｊａｃｏｂｉａｎ）によって推論されて、次の数式４０のように表わすことができる。
【誤訳訂正２２】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１１４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１１４】
数式４２のイニシャル共分散行列は、イニシャル位置、速度及び加速度の範囲のターゲットによって与えられる。ここで、イニシャルターゲット範囲は、
2011516825.tif 000012
を有する
2011516825.tif 000013
であり、イニシャル速度及び加速度は、
2011516825.tif 000014
及び
2011516825.tif 000015
がイニシャル距離、角度、速度及び加速度の平均であり、σｒ２、σθ２、σｓ２及びσａ２がイニシャル距離、角度、速度及び加速度の分散とするとき、
2011516825.tif 000016
及び
2011516825.tif 000017
である。
デカルト座標に対する極座標変換を通じて、σｘ２、σｙ２及びσｘｙ２は、次の数式４３ないし数式４５で誘導される。
【誤訳訂正２３】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１１７
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１１７】
３次元構築のための投影方法で、前述した数式３９の三つの情報行列が、各平面で生成される。混同を避けるために、情報行列Ｊｎの右側の上側に平面タイプを表示する（ＪｎＰ）。さらに、変異行列、メジャーメント分散及びｈｎのヤコビアンも同じ方式で表示する。動的モデルは、ｘ軸でのＣＶであり、ｙ軸及びｚ軸でのＡｙ及びＡｚを有するＣＡと仮定する。前述した数式１６に基づいて、変異行列ＦｎＰは、次の数式４６ないし数式４８で誘導される。
【誤訳訂正２４】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１１９
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１１９】
測定分散ＲｎＰの共分散行列は、投影された平面でのベアリングメジャーメント分散であるσＰ２である。推定性能が向上したメジャーメント分散について考える。投影されたメジャーメント分散は、図２及び図３で示したように、ローベアリング（ｒａｗ  ｂｅａｒｉｎｇｓ）方位角及び仰角が、客体位置によって他の角度分散で三つの平面に投影される。したがって、小さな角度分散に基づいた平面選択は、推定正確性を増加させることができる。
【誤訳訂正２５】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１２３
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１２３】
直接的な３次元方法で、情報行列Ｊｎは、６ｘ６行列で表現される。ここで、３次元ベクトルの変異行列、メジャーメント分散及びｈｎのヤコビアンには、２次元投影方法と異なって、右側の上に平面の表示をしない。ローバウンドは、前述した数式３９から行列に基づいた２次元状態ベクトルを確張することによって、直接的に求められる。変異行列は、次の数式５２のように表現される。
【誤訳訂正２６】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１２５
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１２５】
この方法で、測定されたベアリングベクトル［θ，φ］Ｔは、分散σθ２及びσφ２で与えられる。二つのベアリング追跡は、多重センサー追跡に簡単に拡張される。３次元ベクトル推定のために、単に一つのセンサーが物理的にベアリングを検出する。しかし、ベアリング測定は、他の二つのセンサーが同じ場所でそれぞれ角度を検出しなければならない。したがって、多重センサーでの測定エラー共分散Ｒｎ及びヤコビアンＨｎ＋１は、それぞれ次の数式５３ないし数式５５のように表現される。
【誤訳訂正２７】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１３４
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１３４】
測定共分散エラーＲｎ＋１Ｐ−１［ｋ］は、ベアリング測定の分散として表われる。多重センサーの使用の主な利点は、数回の試みによる推定の正確性増加だけではなく、最も小さなベアリング分散を有する平面選択の幅が広くなることである。
【誤訳訂正２８】
【訂正対象書類名】明細書
【訂正対象項目名】０１５０
【訂正方法】変更
【訂正の内容】
【０１５０】
初めの１３時間−インスタントの間、センサー１からのｙｚ平面及びセンサー３からのｚｘ平面が選択される。この過程を経た後、あらゆる三つのセンサーのφが、ｚｘ平面の選択を誘導する。したがって、１４ないし２７時間−インスタントで、センサー３からｚｘ平面が選択される。さらに、投影に鈍感なｘｙ平面が選択される。最後に、２８ないし５０時間−インスタントで、ｘｙ平面とセンサー２によるｚｘ平面が選択される。平面選択が、投射された分散特性によるということは、前述した図２及び図３で説明された。