(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体に向けて第１信号を出力する出力部と、
それぞれが、前記第１信号が前記物体にて反射されることにより発生する第２信号を、観測している領域に存在する物体までの距離および当該物体の形状を表す信号として検出する複数の検出部と、
前記第２信号の強度の時間的変化として表される検出信号波形を取得するデータ取得部と、
前記検出信号波形に基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定することにより、物体の存在範囲を確定する一方、１つの前記検出信号波形に強度の極大が複数存在する場合、対応する前記検出部からの距離が異なる複数の物体が存在していると確定する物体情報確定部と、
を備え、
前記物体情報確定部は、前記任意の２以上の検出部にて検出した前記検出信号波形の強度が前記検出部の検出面と平行に配置された物体から反射されることで発生する第２信号の立ち上がりから立ち下がりまでの時間よりも長時間にわたり一定であるか、又は、前記任意の２以上の検出部にて検出した前記検出信号波形が前記長時間にわたり強度が変化することで極大を有しており、かつ、当該強度が前記長時間にわたり一定であるか、又は、前記長時間にわたり強度が変化することで極大を有する検出信号波形が発生する時間帯の少なくとも一部が重なっている場合に、前記任意の２以上の検出部は同じ物体に対応すると判定する、物体検出装置。
【請求項２】
物体に向けて第１信号を出力する出力部と、
それぞれが、前記第１信号が前記物体にて反射されることにより発生する第２信号を、観測している領域に存在する物体までの距離および当該物体の形状を表す信号として検出する複数の検出部と、
前記第２信号の強度の時間的変化として表される検出信号波形を取得するデータ取得部と、
前記検出信号波形に基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定することにより、物体の存在範囲を確定する一方、１つの前記検出信号波形に強度の極大が複数存在する場合、対応する前記検出部からの距離が異なる複数の物体が存在していると確定する物体情報確定部と、
を備え、
前記物体情報確定部は、前記任意の２以上の検出部について、それぞれの検出信号波形を加算することにより、前記検出部の検出面と平行に配置された物体から反射されることで発生する第２信号の立ち上がりから立ち下がりまでの時間よりも長時間にわたり強度が一定である信号波形が得られれば、前記任意の２以上の検出部は同じ物体に対応すると判定する、物体検出装置。
【請求項３】
前記物体情報確定部は、１つの前記検出信号波形の強度が前記長時間にわたり一定であるか、又は、前記長時間にわたり変化することで極大を有する場合に、対応する前記検出部に対して傾斜している１の物体が存在すると確定する、請求項１又は２のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記任意の２以上の検出部は検出面上で互いに隣接している、請求項１〜３のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記物体情報確定部は、前記検出信号波形の形状パターンに基づいて、前記任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定し、
前記検出信号波形にエッジが発生する時刻に基づいて前記検出部と前記物体の間の距離を算出する、請求項１〜４のいずれかに記載の物体検出装置。
【請求項６】
複数の検出部を備える物体検出装置における物体検出方法であって、
物体に向けて第１信号を出力するステップと、
前記第１信号が前記物体にて反射されることにより発生する第２信号を、前記複数の検出部により、観測している領域に存在する物体までの距離および物体の形状を表す信号として検出するステップと、
前記第２信号の強度の時間的変化として表される検出信号波形を取得するステップと、
前記検出信号波形に基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定することにより、物体の存在範囲を確定するステップと、を含み、
前記物体の存在を確定するステップは、１つの前記検出信号波形に強度の極大が複数存在する場合、対応する前記検出部からの距離が異なる複数の物体が存在していると確定するステップを含み、
前記物体の存在を確定するステップは、前記任意の２以上の検出部にて検出した前記検出信号波形の強度が前記検出部の検出面と平行に配置された物体から反射されることで発生する第２信号の立ち上がりから立ち下がりまでの時間よりも長時間にわたり一定であるか、又は、前記任意の２以上の検出部にて検出した前記検出信号波形が前記長時間にわたり強度が変化することで極大を有しており、かつ、当該強度が前記長時間にわたり一定であるか、又は、前記長時間にわたり強度が変化することで極大を有する検出信号波形が発生する時間帯の少なくとも一部が重なっている場合に、前記任意の２以上の検出部は同じ物体に対応すると判定するステップを含む、物体検出方法。
【請求項７】
複数の検出部を備える物体検出装置における物体検出方法であって、
物体に向けて第１信号を出力するステップと、
前記第１信号が前記物体にて反射されることにより発生する第２信号を、前記複数の検出部により、観測している領域に存在する物体までの距離および物体の形状を表す信号として検出するステップと、
前記第２信号の強度の時間的変化として表される検出信号波形を取得するステップと、
前記検出信号波形に基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定することにより、物体の存在範囲を確定するステップと、を含み、
前記物体の存在を確定するステップは、１つの前記検出信号波形に強度の極大が複数存在する場合、対応する前記検出部からの距離が異なる複数の物体が存在していると確定するステップを含み、
前記物体の存在を確定するステップは、前記任意の２以上の検出部について、それぞれの検出信号波形を加算することにより、前記検出部の検出面と平行に配置された物体から反射されることで発生する第２信号の立ち上がりから立ち下がりまでの時間よりも長時間にわたり強度が一定である信号波形が得られれば、前記任意の２以上の検出部は同じ物体に対応すると判定するステップを含む、物体検出方法。
【請求項８】
前記物体の存在を確定するステップは、１つの前記検出信号波形の強度が前記長時間にわたり一定であるか、又は、前記長時間にわたり変化することで極大を有する場合に、対応する前記検出部に対して傾斜している１の物体が存在すると確定するステップを含む、請求項６又は７に記載の物体検出方法。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれかに記載の物体検出方法を、コンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周囲に存在する物体を認識して所定の処理を実行する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両などの移動体の周辺の障害物を認識し、移動体を自動的又は半自動的に移動させるシステムが知られている。例えば、障害物と移動体とが近接した場合に、移動体の操作者に代わって当該移動体のブレーキを自動的に作動させる自動緊急ブレーキ等の先進運転支援システム（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｄｒｉｖｅｒ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍ、ＡＤＡＳ）が知られている。上記のシステムは、対向車、歩行者等の障害物を検知するセンサから得られた情報を用いて、制御対象の移動体と上記の障害物との間の相対的な位置関係を算出し、当該位置関係に基づいて移動体を制御している。
【０００３】
上記のシステムでは、一般的には、赤外光などの光を用いて、当該光が投光されて、物体に反射されて、戻ってくるまでの時間に基づいて、当該物体と移動体との間の距離を測定している。このような距離を測定するセンサは、物体の形状を認識できる程度の情報を得るために、一般的には、アレイ状に配置された複数の光の検出素子を有している。
また、上記のセンサによって、検出した物体を所定の平面座標に投影する二次元座標の集合体としてのデータが得られる。当該二次元座標のそれぞれには、光を出力してから当該光が物体に反射されて戻ってくるまでの時間が奥行きを示すデータとして関連付けられている（このようなデータを「距離画像」と呼ぶ）。
【０００４】
上記のシステムにおいて移動体を的確に制御するためには、距離画像から、センサにより検出された物体を認識し、さらに、当該物体から移動体までの距離を算出する必要がある。このような目的のため、特許文献１には、距離画像から、奥行きがある三次元的な像と、当該像の形状とを検出する方法が開示されている。当該方法では、距離画像において、奥行きを示すデータが所定の範囲内にある座標値の集合体が１つの物体を形成しているとして、距離画像に含まれる物体を認識している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】米国特許第８００９８７１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
上記の距離画像から物体を認識する方法においては、距離画像に含まれる１画素単位（センサの検出素子単位）での物体の認識が行われている。そのため、物体の境界の検出精度は、センサに備わる検出素子の集積度に依存する。また、奥行きを示すデータの値が近い値にて異なっている場合には、複数の物体が異なる奥行き位置に配置されているのか、それとも、連続して一つの物体が存在しているのかを、明確に確定できなかった。
【０００７】
本発明の課題は、周囲に存在する物体を認識して所定の処理を実行する物体検出装置において、センサが有する検出素子の集積度などに依存しない物体の位置や配置状態を検出することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
以下に、課題を解決するための手段として複数の態様を説明する。これら態様は、必要に応じて任意に組み合せることができる。
本発明の一見地に係る物体検出装置は、出力部と、複数の検出部と、データ取得部と、物体情報確定部と、を備える。出力部は、物体に向けて第１信号を出力する。複数の検出部のそれぞれは、第２信号を、観測している領域に存在する物体までの距離および物体の形状を表す信号として検出する。第２信号は、第１信号が物体にて反射されることにより発生する信号である。データ取得部は、第２信号の強度の時間的変化として表される検出信号波形を取得する。物体情報確定部は、検出信号波形に基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定することにより、物体の存在範囲を確定する。
【０００９】
上記の物体検出装置では、まず、出力部が第１信号を出力し、複数の検出部のそれぞれが、当該第１信号が物体にて反射されて発生する第２信号を、観測している領域に存在する物体までの距離および当該物体の形状を表す信号として検出する。このとき、データ取得部は、第２信号の強度の時間的変化を表す検出信号波形を取得する。検出信号波形を取得後、物体情報確定部が、検出信号波形に基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定することにより、物体の存在範囲を確定する。
上記の物体検出装置において、物体の配置状態を確定するために用いられる検出信号波形は、第２信号の強度の時間的変化という連続的な情報である。これにより、物体検出装置は、検出部の集積度などに依存することなく、検出部にて検出された物体の距離と配置状態とを高い精度で確定できる。
【００１０】
上記の任意の２以上の検出部は、検出面上で互いに隣接していてもよい。これにより、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定するかを、精度よく確定できる。
【００１１】
物体情報確定部は、検出信号波形の形状パターンに基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定してもよい。物体情報確定部は、さらに、検出信号波形にエッジが発生する時刻に基づいて、検出部と物体の間の距離を算出する。
これにより、物体情報確定部は、検出信号波形の形状に基づいて、任意の２以上の検出部が、同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するかを判定するとともに、検出部と当該物体との距離を算出できる。
【００１２】
物体情報確定部は、任意の２以上の検出部のうち、１の検出部にて検出した検出信号波形中に強度の極大が１以上存在し、他の検出部にて検出した検出信号波形中の強度の極大をとる時刻が、１以上の極大をとる時刻のいずれかと一致する場合に、任意の２以上の検出部は同じ物体に対応すると判定してもよい。
これにより、複数の検出部にて検出された物体を、同一の物体であると確定できる。
【００１３】
物体情報確定部は、任意の２以上の検出部にて検出した検出信号波形が、強度が長時間にわたり一定であるか、又は、時間に対して緩やかに変化する極大を有しており、かつ、当該強度が長時間にわたり一定であるか、又は、時間に対して緩やかに変化する極大を有する検出信号波形が発生する時間帯が重なっている場合に、任意の２以上の検出部は同じ物体に対応すると判定してもよい。
これにより、複数の検出部にて検出された物体を、例えば、傾斜した１つの物体と確定できる。
【００１４】
物体情報確定部は、任意の２以上の検出部のうち、１の検出部にて検出した検出信号波形中に強度の極大が１以上存在し、他の検出部にて検出した検出信号波形中に強度の極大をとる時刻が、当該１以上の極大をとる時刻のいずれとも一致しない場合に、任意の２以上の検出部は異なる物体に対応すると判定してもよい。
これにより、複数の検出部にて検出された物体を、異なる物体であると確定できる。
【００１５】
物体情報確定部は、任意の２以上の検出部にて検出した検出信号波形が、強度が長時間にわたり一定であるか、又は、時間に対して緩やかに変化する極大を有しているが、当該強度が長時間にわたり一定であるか、又は、時間に対して緩やかに変化する極大を有する検出信号波形が発生する時間帯が重ならない場合に、任意の２以上の検出部は異なる物体に対応すると判定してもよい。
これにより、例えば、複数の検出部にて検出した物体を、傾斜した異なる物体であると確定できる。
【００１６】
物体情報確定部は、任意の２以上の検出部について、それぞれの検出信号波形を加算することにより、強度が長時間にわたり一定である信号波形が得られれば、任意の２以上の検出部は同じ物体に対応すると判定してもよい。
これにより、複数の検出部にて検出した物体を、傾斜した１つの物体であると確定できる。
【００１７】
本発明の他の見地に係る物体検出方法は、複数の検出部を備える物体検出装置における物体検出方法である。物体検出方法は、以下のステップを含む。
◎物体に向けて第１信号を出力するステップ。
◎第１信号が物体にて反射されることにより発生する第２信号を、複数の検出部により、観測している領域に存在する物体までの距離および物体の形状を表す信号として検出するステップ。
◎第２信号の強度の時間的変化として表される検出信号波形を取得するステップ。
◎検出信号波形に基づいて、任意の２以上の検出部が同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定することにより、物体の存在範囲を確定するステップ。
【００１８】
上記の物体検出方法において、物体の配置状態を確定するために用いられる検出信号波形は、第２信号の強度の時間的変化という連続的な情報である。これにより、物体検出装置は、検出部の集積度などに依存することなく、検出部にて検出された物体の距離と配置状態とを高い精度で確定できる。
【００１９】
本発明のさらに他の見地に係るプログラムは、上記の物体検出方法を、コンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【００２０】
周囲に存在する物体を認識して所定の処理を実行する物体検出装置において、センサが有する検出素子の集積度などに依存することなく物体の位置と配置状態とを検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２１】
【図１】移動体システムの構成を示す図。
【図２】物体検出センサの構成を示す図。
【図３】制御部の構成を示す図。
【図４Ａ】２つの物体のそれぞれが個別の場所に配置されている場合の検出信号波形の一例を示す図。
【図４Ｂ】１つの物体が検出面に対して傾斜している場合の検出信号波形の一例を示す図。
【図５】物体検出装置の全体的な動作を示すフローチャート。
【図６】移動体システムの前方に存在する物体の一例を示す図。
【図７】第１クラスタリング処理により抽出された投影像データの一例を示す図。
【図８】第２クラスタリング処理の流れを示すフローチャート。
【図９】投影像データの境界を確定する際の走査方向の一例を示す図。
【図１０Ａ】２つの極大値を有する１つの検出信号波形が存在する場合の境界近傍の複数の検出信号波形の一例を示す図。
【図１０Ｂ】異なる位置に配置された３つの物体が検出される場合の複数の検出信号波形の一例を示す図。
【図１０Ｃ】長時間にわたり強度が一定値となっている検出信号波形が存在する場合の一例を示す図。
【図１０Ｄ】第１検出信号波形の１つの極大値が現れる時刻が、第２検出信号波形の１つの極大値が現れる時刻と一致せず、複数の検出部により２つの物体が検出された場合の一例を示す図。
【図１０Ｅ】第１検出信号波形が発生する時間帯と、第２検出信号波形が発生する時間帯とが重ならず、複数の検出部により２つの物体が検出された場合の一例を示す図である。
【図１１】長時間にわたり一定の強度を有する加算波形が算出された場合の一例を示す図。
【図１２】２つの異なる波形を有する検出信号波形が境界近傍に存在する場合の一例を示す図。
【図１３】第２クラスタリング処理を実行後のクラスタリング結果の一例を示す図。
【図１４】移動体システムの制御の流れを示すフローチャート。
【図１５】実空間データの一例を示す図。
【図１６Ａ】第１データを検出信号波形にてクラスタリングする過程の一例を示す図。
【図１６Ｂ】第１データを検出信号波形にてクラスタリングする過程の一例を示す図。
【図１６Ｃ】第１データを検出信号波形にてクラスタリングする過程の一例を示す図。
【図１７】第１データに対して検出信号波形によるクラスタリングを実行した結果の一例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００２２】
１．第１実施形態
（１）物体検出装置が用いられる移動体システムの構成
以下、第１実施形態に係る物体検出装置１００が用いられる移動体システム１の構成について、図１を用いて説明する。図１は、物体検出装置が用いられる移動体システムの構成を示す図である。第１実施形態に係る物体検出装置１００は、例えば、自動車などの移動体の運転者による操作をアシストする装置である。
【００２３】
移動体システム１は、本体１１を備える。本体１１は、移動体システム１の本体を構成する。移動体システム１は、車輪１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄを備える。車輪１２ａ、１２ｂは、本体１１の直進方向（図１）の前部において、駆動部（例えば、エンジン及び／又は電動モータ）の出力回転軸に、減速機構を介して軸回りに回転可能に取り付けられている。一方、車輪１２ｃ、１２ｄは、本体１１の直進方向の後部に、軸回りに回転可能に取り付けられている。
【００２４】
移動体システム１は、移動体制御部１３を備える。移動体制御部１３は、車輪１２ａ、１２ｂに設けられたブレーキの駆動機構、駆動部の駆動機構（例えば、アクセルやモータ制御装置）、及び／又は、ハンドルの駆動機構などに接続され、これらの機構を制御可能なコンピュータシステムである。移動体制御部１３は、物体Ｏと本体１１との間の決定した位置関係に基づいて、必要に応じて移動体システム１の運転者に代わって、上記の駆動機構を制御する。
【００２５】
具体的には、移動体制御部１３は、実空間データＶＤ（後述）に基づき、検出された物体Ｏが移動体システム１（本体１１）の近傍に存在するか否かを判定する。移動体制御部１３は、移動体システム１の近傍に物体Ｏが存在すると判定した場合に、例えば、上記のブレーキシステムや駆動部などを制御して、移動体システム１（本体１１）を停止させる移動体制御信号を出力する。
その他、移動体システム１の近傍に物体Ｏが存在すると判定した場合には、上記のステアリングシステムなどを制御して、移動体システム１に対して当該物体Ｏを回避させる移動体制御信号を出力してもよい。
【００２６】
移動体システム１は、４つの物体検出センサ１４ａ、１４ｂ、１４ｃ、１４ｄを備える。図１に示すように、物体検出センサ１４ａは、本体１１の直進方向の最前部に取り付けられ、本体１１の前方に存在する物体を検出する。物体検出センサ１４ｂは、本体１１の直進方向の最後部に取り付けられ、本体１１の後方に存在する物体を検出する。物体検出センサ１４ｃは、本体１１の直進方向の左側面に取り付けられ、本体１１の左側方に存在する物体を検出する。物体検出センサ１４ｄは、本体１１の直進方向の右側面に取り付けられ、本体１１の右側方に存在する物体を検出する。
【００２７】
本実施形態において、物体検出センサ１４ａ〜１４ｄは、検出対象の物体Ｏまでの距離を測定するＴＯＦ（Ｔｉｍｅ  Ｏｆ  Ｆｌｉｇｈｔ）センサである。しかし、物体検出センサはこれに限られず、例えば、左右２つのカメラの画像差から距離を測定するレーザレンジファインダ（Ｌａｓｅｒ  Ｒａｎｇｅ  Ｆｉｎｄｅｒ、ＬＲＦ）などの他の方式の測距センサを用いてもよい。本実施形態における物体検出センサ１４ａ〜１４ｄの構成については、後ほど詳しく説明する。
【００２８】
移動体システム１は、制御部１５を備える。制御部１５は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）と、記憶装置（ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）又はＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）など）と、各種インターフェース（例えば、Ａ／Ｄ、Ｄ／Ａ変換器など）を備えたコンピュータシステムである。
制御部１５は、物体検出センサ１４ａ〜１４ｄからの検出信号を入力し、当該検出信号に基づいて、周囲に存在する物体Ｏと本体１１との間の位置関係を決定する。制御部１５の構成については、後ほど詳しく説明する。
【００２９】
上記の構成を備えることにより、移動体システム１は、物体検出センサ１４ａ〜１４ｄにより検出された物体Ｏと本体１１との位置関係に基づいて、移動体システム１の運転者による運転をアシストできる。また、本実施形態においては、物体検出センサ１４ａ〜１４ｄと制御部１５とが、物体検出装置１００を構成する。
【００３０】
（２）物体検出センサの構成
次に、本実施形態に係る物体検出装置１００にて用いられる物体検出センサ１４ａ〜１４ｄの構成について、図２を用いて説明する。図２は、物体検出センサの構成を示す図である。４つの物体検出センサ１４ａ〜１４ｄは同じ構成を有しているので、物体検出センサ１４ａの構成を例にとって以下説明する。
物体検出センサ１４ａは、出力部１４１を有する。出力部１４１は、例えば、検出対象である物体Ｏに向けて、赤外領域の測定光Ｌｍ（第１信号の一例）を出力する光源である。図２に示すように、本実施形態において、出力部１４１は、移動体システム１が移動する空間の広い範囲に広がった測定光Ｌｍを出力することが好ましい。なぜなら、物体検出センサ１４ａは、移動体システム１が移動する空間の広い範囲にある物体Ｏを同時に検出できるからである。
【００３１】
物体検出センサ１４ａは、複数の検出部１４３−１、１４３−２、・・・１４３−ｎを有する。複数の検出部１４３−１、１４３−２、・・・１４３−ｎのそれぞれは、例えば、検出面ＤＳ（半導体基板）上の所定の位置に配置され、測定光Ｌｍが物体Ｏにて反射されることにより発生する反射光Ｌｒ（第２信号の一例）を検出する。検出部１４３−１〜１４３−ｎは、例えば、電荷結合素子（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）、又は、ＣＭＯＳ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  ＭＯＳ）素子である。
【００３２】
また、図２に示すように、複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎは、検出面ＤＳ上の上下方向及び左右方向に配置されてアレイを形成している。これにより、複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎは、検出面ＤＳ上に、ＣＣＤイメージセンサ又はＣＭＯＳイメージセンサを形成できる。
複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎのそれぞれには、当該検出部と外部の制御部１５とを接続／切断するためのスイッチング素子（例えば、ＭＯＳ−ＦＥＴ）が接続されている。また、スイッチング素子にはアドレス線が接続されており、アドレス線に信号が印加されたときに、当該スイッチング素子はＯＮされ、ＯＮされたスイッチング素子に接続された検出部と、制御部１５とが信号送受信可能となる。
【００３３】
物体検出センサ１４ａは、レンズ１４５を有している。レンズ１４５は、反射光Ｌｒを、検出面ＤＳのうち複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎが形成された領域に集光する。これにより、実空間にある物体Ｏの像を、複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎが形成された領域に結像できる。予めキャリブレーションを行うことにより、複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎと実空間領域は対応付けされる。
【００３４】
上記の構成を有することにより、物体検出センサ１４ａは、実空間にある物体Ｏを、検出部１４３−１〜１４３−ｎに対応付けて、所定の座標上に投影して、距離データを取得できる。すなわち、検出部１４３−１〜１４３−ｎのそれぞれは、測定光Ｌｍが物体Ｏにて反射されることにより発生する反射光Ｌｒを、観測している領域に存在する物体Ｏまでの距離および物体Ｏの形状を表す信号として検出できる。
【００３５】
（３）制御部の構成
以下、本実施形態に係る物体検出装置１００の制御部１５の構成を、図３を用いて説明する。図３は、制御部の構成を示す図である。以下に説明する制御部１５の各要素の機能の一部又は全部は、制御部１５を構成するコンピュータシステムにて実行可能なプログラムとして実現されていてもよい。このとき、当該プログラムは、コンピュータシステムの記憶装置に形成された記憶領域に記憶されていてもよい。また、制御部１５の各要素の機能の一部又は全部は、カスタムＩＣなどによりハードウェア的に実現されていてもよい。
制御部１５は、記憶部１５１を有する。記憶部１５１は、各種データを記憶する、例えば、コンピュータシステムの記憶装置に設けられた記憶領域の一部である。
【００３６】
制御部１５は、データ取得部１５２を有する。データ取得部１５２は、反射光Ｌｒの強度の時間的変化として表される検出信号波形を、第１データＤ１として生成する。第１データＤ１は、各検出部１４３−１〜１４３−ｎの検出面ＤＳにおける配置位置を所定の座標（第１座標と呼ぶ）に投影した座標値と、当該各検出部における反射光Ｌｒの強度の時間的変化を表す検出信号波形と、が関連付けられた複数の第１位置情報の集合体である。
【００３７】
以下、物体検出センサ１４ａの第１データＤ１を取得する場合を例に説明する。データ取得部１５２は、最初に、１番目の検出部１４３−１に対応するアドレス線に、上記の検出信号波形を取得できる以上の所定の時間だけ印加することで、１番目の検出部１４３−１とデータ取得部１５２とを当該所定の時間接続する。
【００３８】
検出部１４３−１とデータ取得部１５２とを接続している間、データ取得部１５２は、当該所定の時間よりも短い時間間隔にて、検出部１４３−１が反射光Ｌｒを検出したか否かを示す信号（電圧信号又は電流信号）を入力する。この結果、データ取得部１５２は、検出部１４３−１が反射光Ｌｒを検出したか否かを示す信号の強度（反射光Ｌｒの強度に対応）の時間的変化である検出信号波形を取得できる。
なお、反射光Ｌｒが検出されなかった場合には、検出部１４３−１からの信号の入力がないので、検出信号波形は０に設定される。
【００３９】
データ取得部１５２は、信号を印加するアドレス線を順次変更することにより、上記の工程を他の全ての検出部１４３−２〜１４３−ｎに対して実行して、ｎ個の検出信号波形Ｗ１、Ｗ２、・・・Ｗｎを得る。
検出信号波形を取得後、データ取得部１５２は、検出部１４３−１〜１４３−ｎの検出面ＤＳにおける配置位置を第１座標に投影した座標値（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）、・・・（ｘｎ，ｙｎ）と、各検出部にて得られた対応する検出信号波形Ｗ１〜Ｗｎと、を関連付けて、第１位置情報（ｘ１，ｙ１，Ｗ１）、（ｘ２，ｙ２，Ｗ２）、・・・（ｘｎ，ｙｎ，Ｗｎ）の集合体として、第１データＤ１を生成する。
【００４０】
制御部１５は、物体情報確定部１５３を有する。物体情報確定部１５３は、第１データＤ１に含まれる検出信号波形Ｗ１〜Ｗｎに基づいて、検出部１４３−１〜１４３−ｎと物体Ｏとの間の距離と、検出部１４３−１〜１４３−ｎに対する物体Ｏの配置状態とを確定する。
例えば、図４Ａに示すように、検出信号波形Ｗｍ（検出部１４３−ｍにて取得された検出信号波形）が、反射光Ｌｒの強度について２つの極大値Ｐ１、Ｐ２を時刻ｔ１、ｔ２において有する場合、物体情報確定部１５３は、反射光Ｌｒが異なる距離を有する２箇所から発生したと確定する。すなわち、出力部１４１から測定光Ｌｍを出力した時刻を０として、検出部１４３−ｍにて検出された物体Ｏ１、Ｏ２が、それぞれ、距離ｃ＊ｔ１／２（ｃ：光速）の位置及び距離ｃ＊ｔ２／２の位置に、検出面ＤＳと平行に配置されていると確定する。図４Ａは、２つの物体のそれぞれが個別の場所に配置されている場合の検出信号波形の一例を示す図である。
また、物体情報確定部１５３は、２つの極大値Ｐ１、Ｐ２を有する検出信号波形が出現する第１座標上の座標値に対応する実空間の位置に、２つの物体Ｏ１の境界が存在し、その後方にさらに物体Ｏ２が存在すると確定する。
【００４１】
このように、検出信号波形Ｗｍ中に反射光Ｌｒの強度の極大が複数存在する場合に、検出部１４３−ｍからの距離が異なる複数の物体が存在していると確定することにより、検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく、複数の物体Ｏの境界を高精度に確定できる。
【００４２】
一方、例えば、図４Ｂに示すように、検出信号波形Ｗｍが、反射光Ｌｒの強度が長時間にわたり実質的に一定であるか、又は、時間に対して緩やかに変化する極大を有する波形である場合、物体情報確定部１５３は、当該反射光Ｌｒを発生した物体Ｏ３の反射面と検出面ＤＳとの間の距離が連続的に変化していると確定する。すなわち、検出部１４３−ｍにて検出された１つの物体Ｏ３が、検出面ＤＳに対して傾斜していると確定する。図４Ｂは、１つの物体が検出面に対して傾斜している場合の検出信号波形の一例を示す図である。
【００４３】
このように、検出信号波形Ｗｍが、反射光Ｌｒの強度が長時間にわたり一定であるか、又は、時間に対して緩やかに変化する極大を有する場合に、検出部１４３−ｍに対して傾斜している物体が存在すると確定することにより、１つの物体Ｏ３が検出部１４３−１〜１４３−ｎ（検出面ＤＳ）に対して傾斜して配置されていることを、検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく、高精度に確定できる。
【００４４】
本実施形態において、物体情報確定部１５３は、物体が複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎにより検出されている場合に、上記の検出信号波形の特性を用いて、隣接した物体間の境界を確定する。
具体的には、物体情報確定部１５３は、投影像データ抽出部１５３１を有する。投影像データ抽出部１５３１は、第１データＤ１から、検出信号波形に示される距離が所定の範囲内にある複数の第１位置情報を抽出し、投影像データＤ２を生成する。
【００４５】
本実施形態において、投影像データ抽出部１５３１は、第１データＤ１から、所定の中心時刻から所定の値だけ早い又は遅い範囲内の時刻において０でない強度を有する検出信号波形が関連付けられている第１位置情報群を、第２位置情報として抽出することで、投影像データＤ２を生成する。このような、検出部１４３−１〜１４３−ｎ（物体検出センサ１４ａ）から物体までの距離に基づいた投影像データの抽出処理を、「第１クラスタリング処理」と呼ぶことにする。
【００４６】
物体情報確定部１５３は、確定部１５３３を有する。確定部１５３３は、上記の検出信号波形の特性を用いて、投影像データＤ２の境界を確定する。具体的には、確定部１５３３は、まず、２つの投影像データ（第１投影像データ、及び、第２投影像データと呼ぶことにする）を横切る線上に存在する第１検出信号波形を第１投影像データから抽出し、当該線上に存在する第２検出信号波形を第２投影像データから抽出する。このようにして、確定部１５３３は、第１投影像データ及び第２投影像データに対応する任意の２以上の検出部を選択できる。なぜなら、投影像データＤ２（第１データＤ１）に含まれる画素のそれぞれは、１つの検出部に対応しているからである。
【００４７】
次に、確定部１５３３は、抽出した第１検出信号波形と第２検出信号波形との比較に基づいて、当該隣接した２つの投影像データの境界を確定する。すなわち、第１検出信号波形と第２検出信号波形との関係に基づいて、確定部１５３３は、上記にて選択された２以上の検出部が、同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するかを判定することにより、物体Ｏの存在範囲を確定する。このような、検出信号波形の比較に基づいた投影像データの境界の確定処理を「第２クラスタリング処理」と呼ぶことにする。
確定部１５３３にて実行される第２クラスタリング処理については、後ほど詳しく説明する。
【００４８】
上記の構成を有することにより、物体情報確定部１５３は、検出面ＤＳが複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎを有する場合において、第１物体と第２物体の位置関係（２つの物体の配置位置や配置状態）を、複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく高い精度で確定できる。
【００４９】
制御部１５は、実空間データ生成部１５４を有する。実空間データ生成部１５４は、第２クラスタリング処理にて生成された投影像データＤ２を用いて、移動体システム１が移動する実空間における検出された物体Ｏの配置位置を表す実空間データＶＤを生成する。
【００５０】
制御部１５は、実空間データ出力部１５５を有する。実空間データ出力部１５５は、実空間データＶＤを移動体制御部１３に出力する。
これにより、実空間データＶＤを受け取った移動体制御部１３は、移動体システム１の近傍の物体Ｏなどの回避が必要な物体Ｏが存在すると判定した場合に、ブレーキの制動機能、動力機能、及び／又はハンドルの回転機能などを制御する移動体制御信号を出力し、必要に応じて移動体システム１の運転者に代わって、移動体システム１を制御できる。
例えば、移動体制御部１３は、移動体システム１の近傍に物体Ｏが存在すると判定した場合に、移動体システム１（本体１１）を停止させるか、又は、当該物体Ｏを回避する運動を移動体システム１に対して実行させる。
【００５１】
上記の構成を有することにより、制御部１５は、物体検出センサ１４ａが有する複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく、検出部１４３−１〜１４３−ｎにて検出された物体の配置状態（境界）を高い精度にて確定できる。
【００５２】
（４）物体検出装置の動作
（４−１）物体検出装置の全体的な動作
以下、移動体システム１に備わった物体検出装置１００の動作について説明する。まず、物体検出装置１００の全体的な動作について、図５を用いて説明する。図５は、物体検出装置の全体的な動作を示すフローチャートである。なお、以下の説明においては、４つの物体検出センサ１４ａ〜１４ｄは同じ構成を有しているので、物体検出センサ１４ａの動作を例にとって以下説明する。
移動体システム１が実空間を移動中の所定の時間毎に、データ取得部１５２は、物体検出センサ１４ａの出力部１４１に対して、測定光Ｌｍを出力するよう指令する（ステップＳ１）。
【００５３】
測定光Ｌｍの出力とほぼ同時に、データ取得部１５２は、物体検出センサ１４ａの各検出部に対応するアドレス線に順次信号を印加し、当該各検出部から反射光Ｌｒの強度を示す信号を所定の時間だけ取得することにより、各検出部にて検出された反射光Ｌｒの強度の時間的変化を検出信号波形として取得する（ステップＳ２）。
その後、データ取得部１５２は、物体検出センサ１４ａに対して、取得した検出信号波形と第１座標上の各検出部の座標値とを関連付けて複数の第１位置情報の集合体を生成し、第１データＤ１として記憶部１５１に記憶する（ステップＳ３）。
【００５４】
第１データＤ１を生成後、投影像データ抽出部１５３１が、第１クラスタリング処理により、第１データＤ１から、所定の中心時刻から所定の値だけ早い又は遅い範囲内の時刻において０でない強度を有する検出信号波形Ｗｍが関連付けられている第１位置情報群を、第２位置情報として抽出して、投影像データＤ２を生成する（ステップＳ４）。
【００５５】
例えば、物体検出センサ１４ａが測定光Ｌｍを出力した瞬間に、移動体システム１の直進方向の前方に、図６に示すような、物体Ｏ４（人の形状をした物体）と、物体Ｏ５（自動車の形状をした物体）と、物体Ｏ６（平面形状の物体）が存在したとする。図６は、移動体システムの前方に存在する物体の一例を示す図である。
この場合、上記のステップＳ１〜Ｓ４を実行することにより、物体検出センサ１４ａについては、例えば、図７に示すような、物体検出センサ１４ａからの距離に基づき、複数の投影像データＤ２−１〜Ｄ２−６が得られたとする。
【００５６】
第１クラスタリング処理により、図７に示すように、物体Ｏ４及び物体Ｏ５は、それぞれ、投影像データＤ２−１及びＤ２−２にてクラスタリングされている。ただし、投影像データＤ２−１と投影像データＤ２−２との間に重複部分があり、重複部分での物体Ｏ４と物体Ｏ５との境界が確定されていない。また、投影像データＤ２−２と投影像データＤ２−６とは重複部分があり、重複部分での境界が確定されていない。
【００５７】
一方、物体Ｏ６は、第１クラスタリング処理により、４つの投影像データＤ２−３〜Ｄ２−６とクラスタリングされている。第１クラスタリング処理は、検出面ＤＳからの距離が所定の範囲内にある物体（の部分）を表すデータを１つの投影像データとして抽出する処理である。従って、複数の投影像データＤ２−１〜Ｄ２−６が生成される場合には、第１クラスタリング処理では、当該複数の投影像データＤ２−１〜Ｄ２−６が、検出面ＤＳからの距離方向（実空間のＺ軸方向）の異なる位置に配置された複数の物体を表すのか、それとも、Ｚ軸方向に傾斜して延びる１つの物体を表すのか、が判別できない。
【００５８】
従って、ステップＳ４における第１クラスタリング処理の実行後、確定部１５３３は、各投影像データＤ２−１〜Ｄ２−６について境界を確定するために、上記の検出信号波形の特性を用いて各投影像データＤ２−１〜Ｄ２−６の境界を確定する第２クラスタリング処理を実行する（ステップＳ５）。第２クラスタリング処理については、後ほど詳しく説明する。
【００５９】
第２クラスタリング処理を実行後、制御部１５は、第２クラスタリング処理にて境界が確定された投影像データＤ２を用いて、移動体システム１の制御を実行する（ステップＳ６）。ステップＳ６において実行される移動体システム１の制御については、後ほど詳しく説明する。
【００６０】
上記のステップＳ１〜Ｓ６を実行後、移動体システム１の運転者などにより、物体検出装置１００の動作を停止するよう指令されない限り（ステップＳ７において「Ｎｏ」の場合）、プロセスはステップＳ１に戻り、物体検出装置１００は動作を継続する。
一方、移動体システム１の運転者などにより、物体検出装置１００の動作を停止するよう指令された場合（ステップＳ７において「Ｙｅｓ」の場合）、物体検出装置１００は動作を停止する。
【００６１】
上記のステップＳ１〜Ｓ７を実行することにより、物体検出センサ１４ａに備わる複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく、物体検出センサ１４ａにて検出された物体の境界を高精度に確定できる。
【００６２】
（４−２）第２クラスタリング処理
次に、上記のステップＳ５において実行される第２クラスタリング処理について、図８を用いて説明する。図８は、第２クラスタリング処理の流れを示すフローチャートである。
以下に説明する第２クラスタリング処理において、確定部１５３３は、本実施形態においては、投影像データＤ２に含まれる第２位置情報を、第１座標のｘ軸方向に走査することにより、投影像データＤ２の境界を確定していく。
具体的には、図９の点線にて示すように、投影像データＤ２に含まれる第２位置情報のｙ座標値をｙｉとしｘ座標値を正方向に変化させていく場合、まず、確定部１５３３は、ｘ座標値の小さい方から順に、投影像データＤ２−１を第１投影像データとして選択し、投影像データＤ２−２を第２投影像データとして選択する。図９は、投影像データの境界を確定する際の走査方向の一例を示す図である。
【００６３】
第１投影像データと第２投影像データとを選択後、確定部１５３３は、第１投影像データから、ｙ＝ｙｉとの関数で示される線上にある複数の第２位置情報を抽出し、当該抽出した各第２位置情報に関連付けられている検出信号波形を、第１検出信号波形として抽出する（ステップＳ５１）。これにより、第１投影像データに含まれる検出信号波形を検出した１以上の検出部が選択される。
また、確定部１５３３は、第２投影像データＤ２−２から、ｙ＝ｙｉとの関数で示される線上にある複数の第２位置情報を抽出し、当該抽出した各第２位置情報に関連付けられている検出信号波形を、第２検出信号波形として抽出する（ステップＳ５２）。これにより、第２投影像データに含まれる検出信号波形を検出した１以上の検出部が選択される。
【００６４】
複数の第１検出信号波形と複数の第２検出信号波形とを抽出後、確定部１５３３は、当該複数の第１検出信号波形と複数の第２検出信号波形とを比較する（ステップＳ５３）。
例えば、第１投影像データＤ２−１と第２投影像データＤ２−２との境界近傍Ｖ１において、第２位置情報の座標値（ｘ１，ｙｉ）、（ｘ２，ｙｉ）、及び（ｘ３，ｙｉ）のそれぞれに関連付けられていた検出信号波形Ｗ（ｘ１，ｙｉ）、Ｗ（ｘ２，ｙｉ）、及びＷ（ｘ３，ｙｉ）が、第１検出信号波形として抽出されたとする。すなわち、第１座標の座標値（ｘ１，ｙｉ）、（ｘ２，ｙｉ）、及び（ｘ３，ｙｉ）に配置された３つの検出部が、それぞれ、第１検出信号波形（ｘ１，ｙｉ）、Ｗ（ｘ２，ｙｉ）、及びＷ（ｘ３，ｙｉ）を検出したとする。
また、境界近傍Ｖ１において、第２位置情報の座標値（ｘ４，ｙｉ）及び（ｘ５，ｙｉ）のそれぞれに関連付けられていた検出信号波形Ｗ（ｘ４，ｙｉ）及びＷ（ｘ５，ｙｉ）が、第２検出信号波形として抽出されたとする。すなわち、第１座標の座標値（ｘ４，ｙｉ）及び（ｘ５，ｙｉ）に配置された２つの検出部が、それぞれ、第２検出信号波形（ｘ４，ｙｉ）及びＷ（ｘ５，ｙｉ）を検出したとする。
【００６５】
上記のように抽出した第１検出信号波形及び第２検出信号波形に対して、確定部１５３３は、第１検出信号波形及び第１検出信号波形の形状パターンに基づいて、第１検出信号波形及び第２検出信号波形を検出した任意の２以上の検出部が、同じ物体に対応するか、または、異なる物体に対応するか、のいずれであるかを判定する。  具体的には、第１検出信号波形と第２検出信号波形との比較の結果、例えば、図１０Ａに示すように、１つの検出部にて検出した第１検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ）が時刻ｔ３及び時刻ｔ４において２つの極大値を有する一方、他の検出部にて検出した検出信号波形が１つの極大値を有すると判定された場合（ステップＳ５３において「Ｙｅｓ」の場合）、確定部１５３３は、第１座標の座標値（ｘ３，ｙｉ）に、第１投影像データＤ２−１と第２投影像データＤ２−２との境界が存在すると確定する。
図１０Ａは、２つの極大値を有する１つの検出信号波形が存在する場合の境界近傍の複数の検出信号波形の一例を示す図である。
【００６６】
また、図１０Ａに示すように、他の検出部にて検出した第１検出信号波形Ｗ（ｘ１，ｙｉ）及びＷ（ｘ２，ｙｉ）中の強度の極大をとる時刻ｔ３は、第１検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ）に含まれる２つの極大のうち１つの極大をとる時刻ｔ３と一致している。このような場合、確定部１５３３は、第１検出信号波形Ｗ（ｘ１，ｙｉ）、Ｗ（ｘ２，ｙｉ）、及びＷ（ｘ３，ｙｉ）を検出した検出部は、同じ物体Ｏ４（第１物体）に対応すると判定する。
また、同様に、他の検出部にて検出した第２検出信号波形Ｗ（ｘ４，ｙｉ）及びＷ（ｘ５，ｙｉ）中の強度の極大をとる時刻ｔ４は、第１検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ）に含まれる２つの極大のうち１つの極大をとる時刻ｔ４と一致している。このような場合、確定部１５３３は、第１検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ）、第２検出信号波形Ｗ（ｘ４，ｙｉ）、及び第２検出信号波形Ｗ（ｘ５，ｙｉ）を検出した検出部は、同じ物体Ｏ５（第２物体）に対応すると判定する。
【００６７】
これにより、確定部１５３３は、２つの極大値（時刻ｔ３、ｔ４に現れる極大値）を有する検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ）が出現する第１座標上の座標値（ｘ３，ｙｉ）に対応する実空間の位置に、物体Ｏ４の境界が存在し、その後方にさらに物体Ｏ５が存在すると、物体Ｏ４、Ｏ５の存在範囲を確定できる。
【００６８】
なお、物体検出センサ１４ａの１つの検出部により検出できる範囲は、一般的には広がりがある。すなわち、物体検出センサ１４ａが取得する波形は、ｘ３’＜ｘ３＜ｘ３’’、かつ、ｙｉ’＜ｙｉ＜ｙｉ’’の領域内で検出された反射光Ｌｒの強度を表す。
従って、本実施形態において、確定部１５３３は、例えば、上記の領域の中心点（（ｘ３’＋ｘ３’’）／２，（ｙｉ’＋ｙｉ’’）／２）を、第１投影像データＤ２−１と第２投影像データＤ２−２との境界が存在する座標点と確定する。
【００６９】
上記のように境界が存在する座標点を確定後、確定部１５３３は、例えば、第１投影像データＤ２−１の第２位置情報（ｘ３，ｙｉ，Ｗ（ｘ３，ｙｉ））のｘ３を（ｘ３’＋ｘ３’’）／２に、ｙｉを（ｙｉ’＋ｙｉ’’）／２と置き換えて、第１投影像データＤ２−１の境界を確定する。
また、第２投影像データＤ２−２に、新たな第２位置情報である（（ｘ３’＋ｘ３’’）／２，（ｙｉ’＋ｙｉ’’）／２，Ｗ（ｘ３，ｙｉ））を追加して、第２投影像データＤ２−２の境界を確定する（ステップＳ５４）。
【００７０】
上記のように、第１検出信号波形又は第２検出信号波形のいずれか（上記の例では、第１検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ））が、第１物体と第２物体とに対応する２つの極大を有していれば、物体情報確定部１５３（確定部１５３３）が、第１物体（物体Ｏ４）と第２物体（物体Ｏ５）とは互いに検出部１４３−１〜１４３−ｎからの距離が異なる個別の物体であると確定することにより、検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく、高い精度にて、第１物体と第２物体とが配置位置が異なる個別の物体であると確定できる。
【００７１】
なお、図１０Ｂに示すように、他の検出部にて検出した検出信号波形（ｘ４，ｙｉ）及びＷ（ｘ５，ｙｉ）中に強度の極大をとる時刻（図１０Ｂでは、時刻ｔ５）が、１の検出部にて検出した検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ）中に存在する２つの強度の極大がとる時刻（時刻ｔ３、ｔ４）のいずれとも一致しない場合には、これら複数の検出部は、異なる物体に対応すると判定する。図１０Ｂは、異なる位置に配置された３つの物体が検出される場合の複数の検出信号波形の一例を示す図である。
具体的には、第１検出信号波形Ｗ（ｘ１，ｙｉ）、Ｗ（ｘ２，ｙｉ）、及びＷ（ｘ３，ｙｉ）を検出した検出部が時刻ｔ３に対応する距離にある１つの物体に対応し、第１検出信号波形Ｗ（ｘ３，ｙｉ）を検出した検出部が時刻ｔ４に対応する距離にある１つの小さな（１つの検出部のみにて検出された）物体に対応し、さらに、第２検出信号波形Ｗ（ｘ４，ｙｉ）及びＷ（ｘ５，ｙｉ）を検出した検出部が時刻ｔ５に対応する距離にある１つの物体に対応する。すなわち、上記の５つの検出部により、検出面ＤＳからの異なる距離に配置された３つの物体の存在範囲が確定されたことになる。
【００７２】
一方、２つの極大値を有する検出信号波形が存在しない場合（ステップＳ５３において「Ｎｏ」の場合）、確定部１５３３は、抽出した第１検出信号波形と第２検出信号波形とを加算して加算波形Ｗ’を算出する（ステップＳ５５）。
例えば、投影像データＤ２−５（第１投影像データ）と投影像データＤ２−４（第２投影像データ）との境界近傍Ｖ３において、図１０Ｃに示すように、２つの極大値を有しない長時間にわたり強度が一定値となっている第１検出信号波形及び第２検出信号波形Ｗ（ｘ６，ｙｉ）〜Ｗ（ｘ１０，ｙｉ）が抽出され、かつ、これらの長時間にわたり強度が一定値となって検出信号波形Ｗ（ｘ６，ｙｉ）〜Ｗ（ｘ１０，ｙｉ）が発生する時間帯が重なっているとする。また、第１クラスタリング処理によって、第１座標の座標値（ｘ８，ｙｉ）に、投影像データＤ２−５と投影像データＤ２−４との境界が存在すると判定されているとする。図１０Ｃは、長時間にわたり強度が一定値となっている検出信号波形が存在する場合の一例を示す図である。
【００７３】
図１０Ｃに示すような第１検出信号波形及び第２検出信号波形が抽出されている場合に、当該第１検出信号波形と第２検出信号波形について、それぞれの検出信号波形を加算すると、図１１に示すような、長時間にわたり一定の強度を有する加算波形Ｗ’が算出される。
図１１に示すような長時間にわたり一定の強度を有する加算波形Ｗ’が算出された場合（ステップＳ５５において「Ｙｅｓ」の場合）、確定部１５３３は、検出信号波形Ｗ（ｘ６，ｙｉ）〜Ｗ（ｘ１０，ｙｉ）を検出した検出部は、同じ物体に対応すると判定する。すなわち、確定部１５３３は、第１座標の座標値（ｘ８，ｙｉ）には、投影像データＤ２−５と投影像データＤ２−４との境界は存在せず、２つの投影像データＤ２−４及びＤ２−５が１つの物体についてのデータであると確定する。この場合、確定部１５３３は、例えば、２つの投影像データＤ２−５とＤ２−４とを連結（合体）して、１つの物体についての新たな１つの投影像データＤ２を、ｙ＝ｙｉにおいて生成する（ステップＳ５６）。
図１１は、長時間にわたり一定の強度を有する加算波形が算出された場合の一例を示す図である。
【００７４】
なお、本実施形態においては、図１０Ｃに示すような第１検出信号波形及び第２検出信号波形が、投影像データＤ２−４と投影像データＤ２−３との境界近傍Ｖ４、及び、投影像データＤ２−６と投影像データＤ２−５との境界近傍Ｖ５においても得られているので、確定部１５３３は、最終的に、４つの投影像データＤ２−３〜Ｄ２−６を連結して、物体Ｏ６について、新たな１つの投影像データＤ２を、ｙ＝ｙｉにおいて生成できる。
このようにして、確定部１５３３は、物体Ｏ６について、その存在範囲を確定できる。
【００７５】
一方、長時間にわたり強度が一定となる加算波形Ｗ’が算出されない場合（ステップＳ５５において「Ｎｏ」の場合）、例えば、図１０Ｄに示すように、抽出された第１検出信号波形及び第２検出信号波形のそれぞれが１つの極大値のみを有するが、第１検出信号波形の１つの極大値が現れる時刻（時刻ｔ３）が、第２検出信号波形の１つの極大値が現れる時刻（時刻ｔ４）と一致しない場合、確定部１５３３は、第１クラスタリング処理により決定された２つの投影像データの境界をそのまま維持して、第１検出信号波形及び第２検出信号波形を検出した検出部が、２つの物体に対応すると確定する（ステップＳ５７）。
図１０Ｄは、第１検出信号波形の１つの極大値が現れる時刻が、第２検出信号波形の１つの極大値が現れる時刻と一致せず、複数の検出部により２つの物体が検出された場合の一例を示す図である。
【００７６】
また、確定部１５３３は、図１０Ｅに示すように、第１検出信号波形及び第２検出信号波形が、いずれも、強度が長時間にわたり一定であるが、第１検出信号波形が発生する時間帯と第２検出信号波形が発生する時間帯とが重ならない場合にも、当該第１検出信号波形及び第２検出信号波形を検出した検出部は、異なる物体に対応すると判定する。
具体的には、図１０Ｅにおいては、第１検出信号波形Ｗ（ｘ８，ｙｉ）が発生する時間帯と、第２検出信号波形Ｗ（ｘ９，ｙｉ）が発生する時間帯とが重なっていない。この場合、確定部１５３３は、第１検出信号波形Ｗ（ｘ６，ｙｉ）〜Ｗ（ｘ８，ｙｉ）を検出した検出部を実空間のＺ軸方向に対して傾斜した１つの物体に対応し、第２検出信号波形Ｗ（ｘ９，ｙｉ）及びＷ（ｘ１０，ｙｉ）を検出した検出部を実空間のＺ軸方向に対して傾斜した他の１つの物体に対応すると、２つの物体の存在範囲を確定する。
図１０Ｅは、第１検出信号波形が発生する時間帯と、第２検出信号波形が発生する時間帯とが重ならず、複数の検出部により２つの物体が検出された場合の一例を示す図である。
【００７７】
なお、例えば、投影像データＤ２−２（第１投影像データ）と投影像データＤ２−６（第２投影像データ）との境界近傍Ｖ２においては、図１２に示すように、１つの極大値を時刻ｔ４においてのみ有する２つの第１検出信号波形Ｗ（ｘ１１，ｙｉ）及びＷ（ｘ１２，ｙｉ）が存在し、長時間にわたり強度が一定値となっている２つの第２検出信号波形Ｗ（ｘ１４，ｙｉ）及びＷ（ｘ１５，ｙｉ）が存在する。また、２つの異なる波形を有する第１検出信号波形Ｗ（ｘ１３，ｙｉ）が存在する。
図１２は、２つの異なる波形を有する検出信号波形が境界近傍に存在する場合の一例を示す図である。
【００７８】
このような場合、確定部１５３３は、上記のステップＳ５１〜Ｓ５７を実行することにより、第１座標の座標値（ｘ１３，ｙｉ）に、第１投影像データＤ２−２と第２投影像データＤ２−６との境界が存在すると確定し、第２投影像データＤ２−６にて表される物体は傾斜した物体であると確定できる。
【００７９】
また、例えば、境界近傍に、複数の極大値を有する複数の検出信号波形がｘ軸方向に沿って連続して存在している場合、又は、長時間にわたり一定値を示す複数の検出信号波形が時刻がシフトすることなく連続して存在している場合には、複数の投影像データの境界がｘ軸に沿って存在しているか、又は、投影像データにて表されている物体の面がｘ軸にほぼ平行であることが考えられる。
このような場合、確定部１５３３は、例えば、ｘ軸に垂直なｙ軸方向に検出信号波形を走査してもよい。これにより、確定部１５３３は、ｘ軸方向にほぼ平行な複数の投影像データの境界、又は、物体の傾斜を確定できる。
【００８０】
上記のステップＳ５１〜Ｓ５７を実行後、確定部１５３３は、ｙ＝ｙｉの線上において、全ての投影像データＤ２−１〜Ｄ２−６の境界を確定したか否かを判断する（ステップＳ５８）。
ｙ＝ｙｉの線上の全てのｘ座標値について上記のステップＳ５１〜Ｓ５７を実行していない場合（ステップＳ５８において「Ｎｏ」の場合）、ｙ＝ｙｉの線上において境界を確定すべきｘ座標値が存在しているとして、第２クラスタリング処理は、ステップＳ５１に戻る。
【００８１】
一方、ｙ＝ｙｉの線上の全てのｘ座標値について上記のステップＳ５１〜Ｓ５７を実行した場合（ステップＳ５８において「Ｙｅｓ」の場合）、確定部１５３３は、さらに、第１座標の全ての領域（すなわち、複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎ）について投影像データの境界を確定したか否かを判断する（ステップＳ５９）。
全てのｙ座標値について上記のステップＳ５１〜Ｓ５７を実行していない場合（ステップＳ５９において「Ｎｏ」の場合）、境界を確定すべきｙ座標値が存在しているとして、第２クラスタリング処理は、ステップＳ５１に戻る。
一方、全ての取りうるｙ座標値について投影像データの境界を確定した場合（ステップＳ５９において「Ｙｅｓ」の場合）、第２クラスタリング処理を終了する。
【００８２】
上記のステップＳ５１〜Ｓ５９を第２クラスタリング処理として実行することにより、上記のステップＳ４の第１クラスタリング処理により図７に示すようなクラスタリングがなされたとき（すなわち、１つの物体Ｏ６が複数のクラスタとしてクラスタリングされた場合）に、最終的に、図１３に示すように、高い精度にて、１つの物体を１つのクラスタとして確定できる。具体的には、例えば、第２クラスタリング処理により、３つの物体Ｏ４〜Ｏ６に対して、それぞれ、３つの投影像データＤ２’−１〜Ｄ’２−３を生成できる。
このように、検出信号波形Ｗｐが第２信号の強度の時間的変化という連続的な情報であることにより、検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく、検出部１４３−１〜１４３−ｎにて検出された物体Ｏの距離と配置状態とを高い精度で確定できる。
図１３は、第２クラスタリング処理を実行後のクラスタリング結果の一例を示す図である。
【００８３】
また、上記の検出信号波形を用いた第２クラスタリング処理は、第１データの位置情報単位（すなわち、検出部単位）にて決定される精度よりも高い精度にて物体の境界を決定できる。そのため、例えば、フェンスなどの細い部材にて構成されている物体（従来は、空洞又は何も存在しないものとして認識される傾向にあった）も、第２クラスタリング処理により生成された投影像データＤ２’においては認識可能となる。
【００８４】
（４−３）移動体システムの制御
次に、上記のステップＳ６において実行される移動体システム１の制御について、図１４を用いて説明する。図１４は、移動体システムの制御の流れを示すフローチャートである。以下においては、検出した物体Ｏと本体１１との間の決定した位置関係に基づいて、移動体システム１の走行機能を制御する場合を例にとって説明する。
移動体システム１の制御を開始すると、移動体システム１が移動する実空間における物体Ｏの配置位置を決定するため、実空間データ生成部１５４が、第２クラスタリング処理にて生成された投影像データＤ２’−１〜Ｄ’２−３を用いて、検出された物体Ｏの実空間における配置位置を表す実空間データＶＤを生成する（ステップＳ６１）。
具体的には、実空間データ生成部１５４は、投影像データＤ２’−１〜Ｄ’２−３に含まれる第２位置情報を実空間座標系（Ｘ−Ｙ−Ｚ座標）に展開することにより、実空間データＶＤを生成する。
【００８５】
投影像データのｐ番目の第２位置情報（ｘｐ，ｙｐ，Ｗｐ）をＸ−Ｙ−Ｚ座標に展開する場合を例にとると、実空間データ生成部１５４は、まず、検出信号波形Ｗｐ（１つの極大値を有する波形とする）において極大値が現れる時刻ｔｐを算出する。次に、実空間データ生成部１５４は、当該時刻ｔｐを物体Ｏまでの距離ｄｐ（＝ｃ＊ｔｐ／２、ｃ：光速）に変換する。次に、実空間データ生成部１５４は、第１座標の座標値（ｘｐ，ｙｐ）と物体Ｏまでの距離ｄｐを用いて、検出部１４３−１〜１４３−ｎの光学的幾何条件により決定される第１座標と実空間の関係に基づき座標変換することにより、Ｘ−Ｙ−Ｚ座標における物体Ｏの座標値を（Ｘｐ，Ｙｐ，Ｚｐ）と算出できる。
【００８６】
なお、物体Ｏまでの距離を算出するための時刻としては、上記のように極大値が現れる時刻に限られず、検出信号波形Ｗｐにエッジが発生する時刻を物体までの距離を算出するための時刻としてもよい。具体的には、例えば、検出信号波形Ｗｐの立ち上がりタイミング、又は、立ち下がりタイミングを、物体Ｏまでの距離を算出するための時刻として選択できる。
【００８７】
一方、上記の検出信号波形Ｗｐが時刻ｔｐ１と時刻ｔｐ２（ｔｐ１＜ｔｐ２とする）において２つの極大値を有する場合（例えば、投影像データＤ２’−１と投影像データＤ２’−２の境界上の第２位置情報の場合）には、例えば、物体検出センサ１４ａにより近い方の投影像データＤ２’−１においてはｄｐ＝ｃ＊（ｔｐ１）／２とし、より遠い方の投影像データＤ２’−２においてはｄｐ＝ｃ＊（ｔｐ２）／２として、上記と同様にして、物体Ｏ４の境界の座標値を（Ｘｐ，Ｙｐ，Ｚｐ１）と算出し、物体Ｏ５の境界の座標値を（Ｘｐ，Ｙｐ，Ｚｐ２）と算出できる。
【００８８】
さらに、検出信号波形Ｗｐが、強度が長時間にわたり一定である（または、時間に対して緩やかに変化する極大を有する）波形を有する場合には、実空間データ生成部１５４は、例えば、当該強度が長時間にわたり一定である波形の立ち上がり時刻（ｔｐ１’とする）と立ち下がり時刻（ｔｐ２’とする）、すなわち、検出信号波形Ｗｐにエッジが発生する時刻とを抽出する。次に、実空間データ生成部１５４は、これら２つの時刻を用いて、上記と同様にして、２つの実空間の座標値（Ｘｐ，Ｙｐ，Ｚｐ１’）と、（Ｘｐ，Ｙｐ，Ｚｐ２’）とを算出する。さらにその後、実空間データ生成部１５４は、上記の２つの座標値を結ぶ線（Ｘ−Ｙ平面の法線と平行な線）を、実空間の（Ｘｐ，Ｙｐ）に存在するＺ軸方向の境界とできる。
その他、検出信号波形Ｗｐが立ち上がって強度がほぼ一定値にて安定するタイミング、及び／又は、検出信号波形Ｗｐがほぼ一定値にて安定した状態から立ち下がりを開始するタイミングを、検出信号波形Ｗｐにエッジが発生する時刻としてもよい。
【００８９】
第２クラスタリング処理の実行後に生成された３つの投影像データＤ２’−１〜Ｄ２’−３に対して、上記の実空間の座標値の算出を実行することにより、実空間データ生成部１５４は、例えば、図１５に示すような、各物体を実空間座標系（Ｘ−Ｙ−Ｚ座標系）に配置した実空間データＶＤを生成できる。図１５は、実空間データの一例を示す図である。
図１５に示すように、第２クラスタリング処理の実行後に生成された３つの投影像データＤ２’−１〜Ｄ２’−３を用いて実空間データＶＤを生成することにより、物体Ｏ４〜Ｏ６の配置位置、及び、物体Ｏ６が１つの物体としてＺ方向に傾斜している様子が、実空間データＶＤにて反映できている。
【００９０】
実空間データＶＤを生成後、実空間データ出力部１５５は、生成した実空間データＶＤを移動体制御部１３へ出力する。実空間データＶＤを受け取った移動体制御部１３は、本体１１の近傍に物体Ｏが存在するか否かを判定する（ステップＳ６２）。具体的には、移動体制御部１３は、実空間データＶＤに、本体１１の座標値から所定の距離以下の範囲内に入る座標値が、実空間データＶＤ内に存在するときに、本体１１（移動体システム１）の近傍に衝突回避の必要な物体Ｏが存在すると判定する。
【００９１】
移動体システム１の近傍に衝突回避の必要な物体Ｏが存在すると判定された場合（ステップＳ６２において「Ｙｅｓ」の場合）、移動体制御部１３は、移動体制御指令を出力する（ステップＳ６３）。移動体制御指令は、例えば、移動体システム１（本体１１）を、物体Ｏの手前で停止させて、当該物体Ｏと本体１１との衝突を回避するための指令である。具体的には、移動体制御部１３は、ブレーキをかける指令、及び／又は、アクセル開度（あるいはエンジン及び／又は電動モータの出力制御機構）を０とする指令を、移動体制御信号として出力する。また、移動体制御部１３は、本体１１の近傍に存在する物体Ｏを回避する方向にハンドルを操舵する移動体制御指令を出力してもよい。
その他、必要に応じて、エンジン及び／又は電動モータと車輪１２ａ、１２ｂとの間のクラッチを切断する移動体制御信号を出力してもよい。
【００９２】
上記の移動体システム１の制御を必要に応じて運転者に代わって行うことにより、物体Ｏと本体１１との衝突を回避できる。
【００９３】
一方、移動体システム１の近傍に物体Ｏが存在しないと判定された場合（ステップＳ６２において「Ｎｏ」の場合）、移動体制御部１３は、移動体システム１の制御を終了する。この場合には、移動体システム１は、運転者の操作に従って、移動を継続できる。
【００９４】
２．他の実施形態
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。特に、本明細書に書かれた複数の実施形態及び変形例は必要に応じて任意に組み合せ可能である。
（Ａ）検出信号波形についての他の実施形態
上記の第１実施形態において、検出部１４３−１〜１４３−ｎと物体Ｏとの間の距離を求めるに当たり、検出信号波形Ｗ１〜Ｗｎの極大値を求めている。極大値を求める方法としては次のような方法も考えられる。
【００９５】
例えば、反射光Ｌｒの強度の時間的変化を正規分布関数にて表現できると仮定して、反射光Ｌｒの強度と当該反射光Ｌｒの強度を取得した時刻とが関連付けられたデータに、正規分布関数をフィッティングさせる。このとき使用するデータは強度が０以上となっている一部の区間を抽出することが望ましい。結果として得られる中心値を極大値が現れる時刻とすればよい。また、標準偏差の大きさに基づいて極大が時間に対して緩やかに変化する極大であることを判断してもよい。
【００９６】
（Ｂ）第１データのクラスタリングについての他の実施形態
上記の第１実施形態においては、最初に第１データＤ１に対して第１位置情報に示された距離（極大値が出現する時刻）に基づく第１クラスタリング処理が実行され、次に、当該第１クラスタリング処理を実行して生成された投影像データＤ２について検出信号波形の特性を用いた第２クラスタリング処理を実行することにより、高精度のクラスタリングがなされた投影像データＤ２’が生成されていた。
しかし、これに限られず、第１クラスタリング処理を経ることなく、第１データＤ１に対して直接第２クラスタリング処理を実行しても、高精度のクラスタリングがなされた投影像データＤ２’を生成できる。
【００９７】
例えば、第１データＤ１の第１位置情報のｙ座標値をｙ＝ｙｉ’に固定して、第１位置情報に関連付けられている検出信号波形をｘ軸方向に走査する場合を考える。このとき、図１６Ａのように半値幅が狭い急峻な波形を有する検出信号波形が出現した場合には、例えば、ｘ−ｔ座標系において、時刻ｔの座標値を検出信号波形において極大値が現れる時刻としたｘ軸に平行な直線（図１６Ａでは、ｔ＝ｔ３とした直線と、ｔ＝ｔ４とした直線）を、当該検出信号波形が現れたｘ座標値に対して定義する。
なお、２つの極大値が存在するｘ座標値においては、各極大値に対応するｘ軸に平行な２本の直線が定義される。
【００９８】
一方、図１６Ｂに示すように、長時間にわたり強度が一定値となる波形を有する検出信号波形が出現した場合には、例えば、当該波形の強度の立ち上がり時刻と立ち下がり時刻と（すなわち、検出信号波形のエッジの時刻）を結んだｘ軸に垂直な直線を定義できる。または、図１６Ｃに示すように、長時間にわたり強度が一定値となる波形の立ち上がり時刻と立ち下がり時刻の中間の時刻を直線で結ぶ直線を定義してもよい。
図１６Ａ〜図１６Ｃは、第１データを検出信号波形にてクラスタリングする過程の一例を示す図である。
【００９９】
上記の図１６Ａ〜図１６Ｃに示すようにして第１データＤ１をクラスタリングすると、例えば、図１７の上図のような第１データＤ１が得られた場合には、図１７の下図に示すようなクラスタリング結果がｙ＝ｙｉ’において得られる。図１７は、第１データに対して検出信号波形によるクラスタリングを実行した結果の一例を示す図である。
図１７の下図に示すクラスタリング結果において、ｘ＜ｘ１’及びｘ＞ｘ４’の範囲のｘ座標値においては検出信号波形の強度は０である。一方、ｘ＝ｘ２’及びｘ３’においては、直線の切れ目が見られる。すなわち、図１７に示すクラスタリング結果では、ｘ座標値ｘ１’〜ｘ４’において、時刻の急激な変化が見られている。
【０１００】
このような急激な時刻の変化を検出（例えば、クラスタリング結果をｘ座標値について微分することにより検出できる）して、ｙ＝ｙｉ’については、ｘ１’≦ｘ≦ｘ２’の範囲の投影像データＤ２’−１（投影像データ（１））、ｘ２’≦ｘ≦ｘ３’の範囲の投影像データＤ２’−２（投影像データ（２））、及び、ｘ３’≦ｘ≦ｘ４’の範囲の投影像データＤ２’−３（投影像データ（３））と、３つの投影像データを確定できる。
上記の操作を第１位置情報のとりうる全てのｙ座標値に対して実行することにより、第１データＤ１に含まれる全ての第１位置情報に対して、データのクラスタリングを実行できる。
【０１０１】
上記のように、検出信号波形を用いたクラスタリングを第１データＤ１に対して実行しても、物体検出センサ１４ａの複数の検出部１４３−１〜１４３−ｎの集積度などに依存することなく、検出された１つの物体に対して１つの投影像データを高精度に確定できる。
【産業上の利用可能性】
【０１０２】
本発明は、周囲に存在する物体を認識して所定の処理を実行する物体検出装置に広く適用できる。
【符号の説明】
【０１０３】
１００ 物体検出装置
１     移動体システム
１１   本体
１２ａ、１２ｂ、１２ｃ、１２ｄ            車輪
１３   移動体制御部
１４ａ、１４ｂ、１４ｃ、１４ｄ     物体検出センサ
１４１ 出力部
１４３−１〜１４３−ｎ             検出部
１４５ レンズ
１５   制御部
１５１ 記憶部
１５２ データ取得部
１５３ 物体情報確定部
１５３１      投影像データ抽出部
１５３３      確定部
１５４ 実空間データ生成部
１５５ 実空間データ出力部
Ｄ１   第１データ
Ｄ２、Ｄ２'   投影像データ
ＤＳ   検出面
Ｌｍ   測定光
Ｌｒ   反射光
Ｏ     物体
ＶＤ   実空間データ
Ｗ     検出信号波形
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
0006672915.tif 000006
【図５】
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【図６】
0006672915.tif 000008
【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０Ａ】
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【図１０Ｂ】
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【図１０Ｃ】
0006672915.tif 000014
【図１０Ｄ】
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【図１０Ｅ】
0006672915.tif 000016
【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
0006672915.tif 000019
【図１４】
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【図１５】
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【図１６Ａ】
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【図１６Ｂ】
0006672915.tif 000023
【図１６Ｃ】
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【図１７】
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