(57)【要約】【課題】超音波アレイセンサによる物体位置・形状の計測方法及びその計測装置において、オクルージョンが生じてもセンサに対し相対的に移動する物体を追跡することを可能とする。【解決手段】超音波センサを用いて、追跡する物体の位置情報と反射強度を検出して、検出物マップＺＭ及び反射強度マップＲＭを得る。センサ正面での最大反射強度値を基準にして各点での強度値をシミュレーションすることで、反射強度の上限界Ｈ及び下限界Ｌに基づいて定めた所定範囲内のデータのみを抽出し、信頼性ある新たな検出物マップＺＭを作成する。時系列的に取得した検出物マップＺＭ上の追跡点グループに対し、特徴点の決定、オクルージョンの検出、マッチング用パターンへのオクルージョン組み込み等を行いながら物体追跡を行う。【選択図】　図５
2004144719.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
超音波アレイセンサにより検出した物体の位置検出データを用いて、前記センサに対し相対的に移動する物体のセンサと対面する表面位置及び／又は表面形状を計測する物体位置・形状の計測方法において、
計測した前記表面位置及び表面形状のデータを検出物マップに展開するマップ作成ステップと、
前記検出物マップ上のそれぞれの点における反射強度のデータを反射強度マップに展開する強度マップ作成ステップと、
前記検出物マップと反射強度マップに示されたそれぞれのデータについて時間的又は空間的に所定の範囲内で略滑らかに変化するデータを信頼性のあるデータとして抽出して新たな検出物マップを作成するデータ抽出ステップと、を有することを特徴とする物体位置・形状の計測方法。
【請求項２】
前記データ抽出ステップにより抽出された相対的に移動する物体の２回以上の表面位置及び／又は表面形状の検出データを比較することにより、検出物のオクルージョンの発生部分を推定するオクルージョン推定ステップと、
物体の追跡に用いるマッチング用パターンを前記オクルージョンが発生した場合の物体の位置姿勢に補正すると共に前記オクルージョンを組み込んだ新たなマッチング用パターンを生成するパターン生成ステップと、
前記生成した新たなマッチング用パターンを用いて次のパターンマッチングを行い物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップと、をさらに有することを特徴とする請求項１記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項３】
前記データ抽出ステップにより抽出された前記検出物マップを時系列的に取得し、各検出物マップについて物体の測定点から成るグループの中から所定の特徴点をグループの代表点として定め、時系列的に先後する各グループについて、先のグループの代表点とこの代表点に対応する後のグループにおける代表点との移動距離が所定量以下の場合に、先のグループと後のグループとが前記物体の同一グループに対応するものであると判断して物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップをさらに有することを特徴とする請求項１又は請求項２記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項４】
前記データ抽出ステップにより抽出された前記検出物マップを時系列的に取得し、各検出物マップについて物体の測定点から成るグループの中から所定の特徴点をグループの代表点として定め、時系列的に先後する各グループについて、先のグループの代表点の反射強度とこの代表点に対応する後のグループにおける代表点の反射強度との強度差が所定量以下の場合に、先のグループと後のグループとが前記物体の同一測定点グループに対応するものであると判断して物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップをさらに有することを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項５】
強度マップ作成ステップにおいて反射強度が所定値以上の測定点を検出物マップにおける有効測定値とすることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項６】
前記データ抽出ステップにより抽出された検出物マップを時系列的に取得し、時系列的に先後する先の検出物マップにおける物体の測定点から成るグループをマッチング用パターンとして移動及び回転を含む幾何学変換を行い、これと後の検出物マップにおけるグループとを重ねて類似度が所定以上で最大となる対象を検出し、これら検出した対象をもとにオクルージョンの発生部分を検出するオクルージョン検出ステップと、
前記マッチング用パターンに前記オクルージョンを組み込んで補正した新たなマッチング用パターンを生成し、この生成したマッチング用パターンを用いて次のパターンマッチングを行って物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップと、をさらに有することを特徴とする請求項１記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項７】
前記オクルージョン検出ステップにおいて、予め分かっている物体の形状データを基にオクルージョンの発生部分を推定し、前記幾何学変換を行ったグループを、この推定したオクルージョン発生部分により補正して新たなマッチング用パターンを生成することを特徴とする請求項６記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項８】
検出物マップにおける連続する点列により形成される曲線の曲率の大きい部分を特徴点としてマッチング用パターンに含めることを特徴とする請求項６又は請求項７記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項９】
検出物マップにおける物体の測定点から成るグループに含まれる点列曲線の曲率が、先後する複数の検出物マップにおいて、所定量以下の変化を示す場合に、先のグループと後のグループとが前記物体の同一測定点グループに対応するものであると判断する追跡点同定ステップをさらに有することを特徴とする請求項６乃至請求項８のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項１０】
検出物マップにおける物体の測定点から成る第１及び第２の２つのグループについて、時系列的に先後する先の検出物マップにおける第１のグループに幾何学変換を行って後の検出物マップにおける前記第１のグループに対応するグループを得たとき、同じ変換を先の検出物マップにおける第２のグループに行い、その変換したグループの点と後の検出物マップにおける第２のグループの点との距離が所定の値以下の場合に、第１及び第２の２つのグループを１つのグループとする再グループ化ステップをさらに有することを特徴とする請求項６乃至請求項９のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項１１】
時間的に連続する検出物マップのグループに係る測定点を追跡した際の軌跡から次の検出物マップにおけるグループの位置を推定する軌跡予測ステップをさらに有することを特徴とする請求項６乃至請求項１０のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項１２】
検出物マップにおける物体の測定点から成るグループにおける点列から求めた回帰直線の傾きが、先後する複数の検出物マップにおいて、略滑らかに変化する場合に、先の検出物マップのグループと後の検出物マップのグループとが物体の同一測定点グループに対応するものであると判断する直線追跡ステップをさらに有することを特徴とする請求項６乃至請求項１１のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法。
【請求項１３】
超音波音源と、超音波音源の超音波発信を制御する超音波発信制御手段と、超音波音源から発信された超音波が検出物体により反射される超音波を検出する超音波アレイセンサと、超音波発信制御手段と同期して超音波アレイセンサで検出した超音波信号を受信する超音波信号受信手段と、超音波信号受信手段からの超音波アレイセンサの各素子出力信号を処理して検出物体の位置を検出する物体位置検出手段と、物体位置検出手段で検出した位置検出データから検出物体の表面位置及び表面形状データを生成し、生成した表面位置及び表面形状データを検出物マップに展開するマップ作成機能手段、前記検出物マップ上のそれぞれの点における反射強度のデータを反射強度マップに展開する強度マップ作成機能手段、及び前記検出物マップと反射強度マップに示されたそれぞれのデータについて時間的又は空間的に所定の範囲内で略滑らかに変化するデータを信頼性のあるデータとして抽出して新たな検出物マップを作成するデータ抽出機能手段を用いて検出物体の位置・形状を計測する物体位置・形状計測手段と、を備えたことを特徴とする物体位置・形状の計測装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、超音波アレイセンサによる物体位置・形状の計測方法及びその計測装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、計測対象物の位置や形状を計測するセンサとして、計測対象物からの反射超音波を受信するアレイ型超音波センサが知られている。このセンサは、超音波受信素子がアレイ状に配置されており、超音波の発射から反射波を受信するまでの時間によって、対象物までの距離を検出するものである。超音波は光に比べて伝搬速度が遅いため距離計測が容易である。また、超音波センサを機械的に首振り動作をさせて計測方向を走査するかわりに、アレイ状に配置した受信素子の出力に対して遅延処理を行うことにより、電子的に走査を行うことができる。このようなアレイ型超音波センサとして、小型化を目的とした構成に特徴があるアレイ型センサや（例えば、特許文献１参照）、超音波の発信部をアレイ型として、各発信素子から発せられる超音波の位相をずらせて、波動の干渉現象により形成されるメインビームの方向を制御した超音波と組み合わせて用いられるアレイ型センサ（例えば、特許文献２参照）などがある。
【０００３】
【特許文献１】
特開２００２−１５６４５１号公報
【特許文献２】
特開２００１−３０５２２２号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述したような特許文献１及び２においては、センサと相対的に移動する物体を追跡処理する場合のオクルージョン問題及びノイズ等によるあいまいなデータの処理については言及されていない。このような点は、対象物体が静止している場合は問題ないが、移動物体を追跡処理する場合、特に問題となる。超音波の受信素子がアレイ状に配列された超音波センサにより対象物の方向を電子的に走査して、センサと相対的に移動する物体のセンサに対面する表面位置・形状を計測しながら追跡する際に、対象物体表面の凹凸とセンサの位置関係によっては対象物体自身の陰になるため計測されないオクルージョンが生じる場合がある。このようなオクルージョンが発生したときは、計測する対象物体の見かけの表面形状が変化するため、対象物体を追跡することが困難となる。ノイズ等のあいまいなデータが含まれるときは、さらに追跡が困難となる。
【０００５】
本発明は、上記課題を解消するものであって、オクルージョンが生じてもセンサに対し相対的に移動する物体を追跡することができる、超音波アレイセンサによる物体位置・形状の計測方法及びその計測装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段及び発明の効果】
上記課題を達成するために、請求項１の発明は、超音波アレイセンサにより検出した物体の位置検出データを用いて、前記センサに対し相対的に移動する物体のセンサと対面する表面位置及び／又は表面形状を計測する物体位置・形状の計測方法において、計測した前記表面位置及び表面形状のデータを検出物マップに展開するマップ作成ステップと、前記検出物マップ上のそれぞれの点における反射強度のデータを反射強度マップに展開する強度マップ作成ステップと、前記検出物マップと反射強度マップに示されたそれぞれのデータについて時間的又は空間的に所定の範囲内で略滑らかに変化するデータを信頼性のあるデータとして抽出して新たな検出物マップを作成するデータ抽出ステップと、を有するものである。
【０００７】
上記計測方法においては、超音波受信素子がアレイ状に配列された超音波センサを用いて、センサと物体の相対位置が時系列的に異なる物体の位置情報と反射強度を検出して、これらの情報を組み合わせ、ノイズ等の不良データを識別して破棄するので、信頼性のある表面位置及び表面形状のデータが得られる。このようなデータが得られることで、センサに対し相対移動する物体の追跡が容易かつ確実となる。
【０００８】
請求項２の発明は、請求項１記載の物体位置・形状の計測方法において、前記データ抽出ステップにより抽出された相対的に移動する物体の２回以上の表面位置及び／又は表面形状の検出データを比較することにより、検出物のオクルージョンの発生部分を推定するオクルージョン推定ステップと、物体の追跡に用いるマッチング用パターンを前記オクルージョンが発生した場合の物体の位置姿勢に補正すると共に前記オクルージョンを組み込んだ新たなマッチング用パターンを生成するパターン生成ステップと、前記生成した新たなマッチング用パターンを用いて次のパターンマッチングを行い物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップと、をさらに有するものである。
【０００９】
上記計測方法においては、相対位置の異なる条件において、２回以上の表面位置及び表面形状の信頼性ある検出データを得て、これらを比較するので、オクルージョンの推定及びマッチング用パターンの更新を精度良くでき、オクルージョンが生じても対象物体の追跡が可能となる。
【００１０】
請求項３の発明は、請求項１又は請求項２記載の物体位置・形状の計測方法において、前記データ抽出ステップにより抽出された前記検出物マップを時系列的に取得し、各検出物マップについて物体の測定点から成るグループの中から所定の特徴点をグループの代表点として定め、時系列的に先後する各グループについて、先のグループの代表点とこの代表点に対応する後のグループにおける代表点との移動距離が所定量以下の場合に、先のグループと後のグループとが前記物体の同一グループに対応するものであると判断して物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップをさらに有するものである。
【００１１】
上記計測方法においては、追跡点グループの特徴点である代表点に着目し、各代表点の移動距離をもとに同一性を判断して追跡するので、時系列検出物マップ間の追跡点誤対応を減少できる。また、代表点により判断するので判断処理時間が短縮される。
【００１２】
請求項４の発明は、請求項１乃至請求項３のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法において、前記データ抽出ステップにより抽出された前記検出物マップを時系列的に取得し、各検出物マップについて物体の測定点から成るグループの中から所定の特徴点をグループの代表点として定め、時系列的に先後する各グループについて、先のグループの代表点の反射強度とこの代表点に対応する後のグループにおける代表点の反射強度との強度差が所定量以下の場合に、先のグループと後のグループとが前記物体の同一測定点グループに対応するものであると判断して物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップをさらに有するものである。
【００１３】
上記計測方法においては、追跡点グループの特徴点である代表点に着目し、各代表点の反射強度をもとに同一性を判断して追跡するので、時系列検出物マップ間の追跡点誤対応を減少できる。また、代表点により判断するので判断処理時間が短縮される。
【００１４】
請求項５の発明は、請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法において、強度マップ作成ステップにおいて反射強度が所定値以上の測定点を検出物マップにおける有効測定値とするものである。
【００１５】
上記計測方法においては、受信した反射超音波の反射強度の高いデータのみを有効値とするので信頼性の高い計測値が得られる。このような計測値が得られることで、センサに対し相対移動する物体の追跡が容易かつ確実となる。
【００１６】
請求項６の発明は、請求項１記載の物体位置・形状の計測方法において、前記データ抽出ステップにより抽出された検出物マップを時系列的に取得し、時系列的に先後する先の検出物マップにおける物体の測定点から成るグループをマッチング用パターンとして移動及び回転を含む幾何学変換を行い、これと後の検出物マップにおけるグループとを重ねて類似度が所定以上で最大となる対象を検出し、これら検出した対象をもとにオクルージョンの発生部分を検出するオクルージョン検出ステップと、前記マッチング用パターンに前記オクルージョンを組み込んで補正した新たなマッチング用パターンを生成し、この生成したマッチング用パターンを用いて次のパターンマッチングを行って物体の位置及び／又は姿勢を追跡する追跡ステップと、をさらに有するものである。
【００１７】
上記計測方法においては、先後の検出物マップにおける対応点を検出し、これをもとに生成したマッチング用パターンによりオクルージョンを検出してオクルージョンを組み込んで再度マッチング用パターンを生成し、このリフレッシュされたマッチング用パターンを用いて追跡するので、計測された対象物体の見かけの表面形状がオクルージョン発生により変化しても、パターンマッチングによる対象物体の追跡が可能となる。
【００１８】
請求項７の発明は、請求項６記載の物体位置・形状の計測方法において、前記オクルージョン検出ステップにおいて、予め分かっている物体の形状データを基にオクルージョンの発生部分を推定し、前記幾何学変換を行ったグループを、この推定したオクルージョン発生部分により補正して新たなマッチング用パターンを生成するものである。
【００１９】
上記計測方法においては、計測された対象物体の見かけの表面形状がオクルージョンにより変化しても、オクルージョンの組み込みがより確実に行われ、パターンマッチングによる対象物体の追跡が容易かつ確実となる。
【００２０】
請求項８の発明は、請求項６又は請求項７記載の物体位置・形状の計測方法において、検出物マップにおける連続する点列により形成される曲線の曲率の大きい部分を特徴点としてマッチング用パターンに含めるものである。
【００２１】
上記計測方法においては、追跡点グループの特徴点である曲率の大きい部分を代表点としてこれに着目し、各代表点の移動距離をもとに同一性を判断して追跡するので、時系列検出物マップ間の追跡点誤対応を減少できる。また、追跡のための代表点を選択する選択肢が広がり、追跡をより確実にできる。
【００２２】
請求項９の発明は、請求項６乃至請求項８のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法において、検出物マップにおける物体の測定点から成るグループに含まれる点列曲線の曲率が、先後する複数の検出物マップにおいて、所定量以下の変化を示す場合に、先のグループと後のグループとが前記物体の同一測定点グループに対応するものであると判断する追跡点同定ステップをさらに有するものである。
【００２３】
上記計測方法においては、追跡点列の曲率に着目し、その変化量をもとに同一性を判断して追跡するので、角部等の特徴点の少ない形状物体の時系列検出物マップ間の追跡ができ、誤対応を減少できる。また、追跡のための代表点を選択する選択肢が広がり、追跡をより確実にできる。
【００２４】
請求項１０の発明は、請求項６乃至請求項９のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法において、検出物マップにおける物体の測定点から成る第１及び第２の２つのグループについて、時系列的に先後する先の検出物マップにおける第１のグループに幾何学変換を行って後の検出物マップにおける前記第１のグループに対応するグループを得たとき、同じ変換を先の検出物マップにおける第２のグループに行い、その変換したグループの点と後の検出物マップにおける第２のグループの点との距離が所定の値以下の場合に、第１及び第２の２つのグループを１つのグループとする再グループ化ステップをさらに有するものである。
【００２５】
上記計測方法においては、２つの追跡点グループについて同じ幾何学変換を行って、その変換に対する追跡点の挙動に基づいて、２つのグループの同一グループ性を判断するので、ノイズ判別と除去及び複数物体の識別が可能となり、物体追跡をより確実にできる。
【００２６】
請求項１１の発明は、請求項６乃至請求項１０のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法において、時間的に連続する検出物マップのグループに係る測定点を追跡した際の軌跡から次の検出物マップにおけるグループの位置を推定する軌跡予測ステップをさらに有するものである。
【００２７】
上記計測方法においては、追跡点の過去の移動軌跡に基づく次の移動位置を推定するので、次の検出物マップにおける追跡に要する演算時間を短縮できる。
【００２８】
請求項１２の発明は、請求項６乃至請求項１１のいずれかに記載の物体位置・形状の計測方法において、検出物マップにおける物体の測定点から成るグループにおける点列から求めた回帰直線の傾きが、先後する複数の検出物マップにおいて、略滑らかに変化する場合に、先の検出物マップのグループと後の検出物マップのグループとが物体の同一測定点グループに対応するものであると判断する直線追跡ステップをさらに有するものである。
【００２９】
上記計測方法においては、追跡点列の回帰直線の傾きに着目し、その変化量をもとに同一性を判断して追跡するので、角部等の特徴点の少ない形状物体の時系列検出物マップ間の追跡ができ、誤対応を減少できる。また、追跡のための代表点を選択する選択肢が広がり、追跡をより確実にできる。
【００３０】
請求項１３の発明は、超音波音源と、超音波音源の超音波発信を制御する超音波発信制御手段と、超音波音源から発信された超音波が検出物体により反射される超音波を検出する超音波アレイセンサと、超音波発信制御手段と同期して超音波アレイセンサで検出した超音波信号を受信する超音波信号受信手段と、超音波信号受信手段からの超音波アレイセンサの各素子出力信号を処理して検出物体の位置を検出する物体位置検出手段と、物体位置検出手段で検出した位置検出データから検出物体の表面位置及び表面形状データを生成し、生成した表面位置及び表面形状データを検出物マップに展開するマップ作成機能手段、前記検出物マップ上のそれぞれの点における反射強度のデータを反射強度マップに展開する強度マップ作成機能手段、及び前記検出物マップと反射強度マップに示されたそれぞれのデータについて時間的又は空間的に所定の範囲内で略滑らかに変化するデータを信頼性のあるデータとして抽出して新たな検出物マップを作成するデータ抽出機能手段を用いて検出物体の位置・形状を計測する物体位置・形状計測手段と、を備えた物体位置・形状の計測装置である。
【００３１】
上記構成においては、上記請求項１乃至請求項１２のいずれかと同様の作用が得られる。また、超音波アレイセンサを用いて、相対移動する物体の表面位置・形状計測及び物体追跡を行う簡便な装置が得られる。
【００３２】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態に係る超音波アレイセンサによる物体位置・形状の計測方法及びその計測装置について、図面を参照して説明する。図１は超音波アレイセンサ（以下センサ）と物体との位置関係を示す。ここに、物体１，２及びセンサＳはそれぞれ互いに相対的に移動しており、センサＳが点Ｐ１から点Ｐ２に移動して計測する。センサＳは、２次元的に配列された複数の超音波受信素子からなる受信面と、超音波を発する音源と、超音波の発信・受信制御及び信号処理を行う制御部を備えている。センサＳは音源から超音波を発し、３次元形状の物体１，２の表面で反射した超音波を、受信部の複数の素子で受信する。超音波が音源から発信されてセンサＳに受信されるまでの時間に基づいて、センサＳと対象物表面において超音波が反射した各部分までの距離が計測される。また、距離の計測と同時に、受信した反射超音波の強度も計測される。センサＳは、各受信素子が受信した信号を電気的に走査することにより、例えば、点Ｐ１において、左右方向Ｘ１，奥行き又は距離Ｚ１及び上下方向位置Ｙ１について、距離及び方向を計測することができる。対象物表面の形状は、離散的な点群データとして表現される。
【００３３】
図２はある時間において計測された表面位置・形状データの例を示す。また、図３（ａ）、（ｂ）は検出状況と検出物マップを示す。ここには、特定の高さ位置Ｙ１＝ｙ１、Ｙ２＝ｙ２（ｙ１＝ｙ２）における計測結果を示し、センサＳに対面した物体表面の計測点ｍ１，ｍ２に対応して、検出物マップＺＭ１，ＺＭ２に点群として表される。図４は上記により得られた複数の検出物マップＺＭ１，ＺＭ２をセンサＳの視点から同一マップ上に表現したものである。
【００３４】
図５（ａ）（ｂ）はそれぞれ検出物マップ及び反射強度マップを示す。検出物マップのデータに対して、以下のように反射強度マップのデータを用いて、信頼性向上のためのデータ抽出が行われる。まず、表面位置・形状のデータから図５（ａ）に示される一連の計測点データ１１〜１５と計測点１６からなる検出物マップＺＭが得られたとする。このとき、検出物マップＺＭ上のそれぞれの点に対応する受信超音波の強度は図５（ｂ）に示される反射強度マップＲＭとして展開される。展開された反射強度マップＲＭ上で、反射強度データは一連のデータ２１〜２５，２６のように分布する。センサＳからの遠近及びセンサＳの正面位置からの振れ角度に依存して、センサＳに近く、また、その正面にあるものほど反射強度が強く分布するため、反射強度データがグループ化されて分布している。
一般に、超音波は伝搬に伴って減衰し、またセンサＳの受信面と反射体とのなす角度等によって反射強度が変化する。そこで、センサ正面での最大反射強度値を基準にして各点での強度値をシミュレーションすることで、反射強度の上限界Ｈ及び下限界Ｌを求め、これらの上限界Ｈと下限界Ｌに基づいて定めた所定範囲内のデータのみを信頼性あるデータとして抽出し他を破棄する選別ができる。例えば、検出物マップＺＭにおける点１６は、反射強度マップＲＭにおける対応する点２６が所定範囲から外れているためノイズとして破棄される。
【００３５】
図６は上述のような信頼性データ抽出を一連の計測の中で行う処理フローを示す。まず、物体へ向けて超音波が発信され、物体から反射した超音波が超音波アレイセンサで受信される（Ｓ１０１，Ｓ１０２）。超音波アレイセンサを構成する各受信素子で受信された信号に、遅延操作（電子走査）が行われ、センサの視野内の各方向に存在する物体の表面位置・形状データ及び超音波の反射強度データが作成される（Ｓ１０３）。次に、これらのデータが特定水平面において検出物マップＺＭ（ｎ）と反射強度マップＲＭ（ｎ）に展開される（Ｓ１０４）。次に、反射強度マップＲＭ（ｎ）における各データを、超音波伝播条件Ｊに基づく判定条件により判定して、信頼性あるデータが抽出され、他のデータは破棄される。超音波伝播条件Ｊには、超音波の伝播経路における媒質条件、超音波の発信条件、反射条件、受信条件等が含まれる。また、検出物マップＺＭ（ｎ）の各データは、対応する反射強度マップＲＭ（ｎ）の各データの抽出又は破棄に伴い、抽出又は破棄される（Ｓ１０５）。抽出されたデータにより信頼性ある検出物マップＺＭ（ｎ）が再作成され、これをもとに物体位置・形状決定が行われ、ｎ回目の計測が終了する（Ｓ１０６，Ｓ１０７）。この後、上記同様に（ｎ＋１）回目の計測が行われる（Ｓ１０８）。
【００３６】
次に、オクルージョン推定と動体追跡について説明する。図７はオクルージョン発生の様子を示す。オクルージョンは被計測物体自身の陰になってセンサＳから見えない表面部分ができることにより発生する。反射超音波ＲＵは、図におけるオクルージョン発生箇所ＯＣからセンサＳに入射することがない。このようなオクルージョンが発生すると、計測された対象物体の見かけの形状が変化するため、対象物体の追跡が困難となる。この間題を解決するため、少なくとも２回以上の対象物の位置・形状検出データを比較し、オクルージョンの発生部分を推定し、マッチング用パターンをその位置姿勢でのオクルージョンになるように補正して、マッチング用オクルージョン補正パターンにてパターンマッチングを行って、対象物の位置姿勢を追跡する。
【００３７】
図８は上述のようなオクルージョン補正を考慮した位置・形状計測と物体追跡を行う処理フローを示す。まず、ｎ回目の計測が行われ前述の信頼性あるデータ抽出を経た検出物マップＺＭ（ｎ）が取得される（Ｓ２０１）。次に、前回の計測データ又は事前に予測して求められたデータから得られたマッチング用パターンＭ（ｎ）を用いて、検出物マップＺＭ（ｎ）上で対象とする追跡物体を検出するパターンマッチングが行われる（Ｓ２０２）。パターンマッチングに失敗した場合、つまり対象物体を検出できなかった場合（Ｓ２０３でｎｏ）、オクルージョンの発生により検出物マップＺＭ（ｎ）上の追跡すべき点の集まり（追跡点グループ）の構造が変化したと判断され、次のステップにおいて、オクルージョンの推定とマッチング用パターンの補正が行われる。オクルージョン推定のため、物体とセンサの相対位置が異なるｋ個（ｋ≧２）の時系列検出物マップＺＭ（ｉ）、ｉ＝ｎ１〜ｎｋが取得される（Ｓ２０４）。この時系列検出マップＺＭ（ｉ）は、オクルージョン発生を追跡するのに必要十分な相対位置変化間隔で取得される。相対位置の変化速度等に依存して、はじめに粗い間隔で取得し、次により細かい間隔で取得することも行われる。このようにして得られた角検出物マップＺＭ（ｉ）に対してパターンマッチングを行い、オクルージョンを推定し（Ｓ２０５）、得られたオクルージョン情報をマッチング用パターンＭ（ｎ）に組み込んで新たなマッチング用パターンＭ（ｎ）とする（Ｓ２０６）。この後、通常の追跡が続行される（Ｓ２０７，Ｓ２０８）。また、ステップＳ２０３においてパターンマッチングが成功して対象物体が検出された場合も（Ｓ２０３でｙｅｓ）、次の相対位置変化した状態における計測へと追跡が続行される（Ｓ２０７，Ｓ２０８）。
【００３８】
次に、時系列的に連続した検出物マップ間におけるグループを追跡する方法を説明する。図９は検出物マップ上の時系列的に先後する２つの追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）を示す。各追跡点グループの点列において、終点や折れ線の頂点等の複数の特徴点ａ（ｊ，ｋ）がグループの代表点として決定される。そして、代表点の互いに対応する点、例えばａ（ｎ−１，３）とａ（ｎ，３）とを結ぶベクトルＶ３、同様にＶ２，Ｖ１について絶対値が求められ、各絶対値の大きさが所定の判定値以下の場合に追跡点グループＧ（ｎ−１）とグループＧ（ｎ）は物体上の同一点グループに対応すると判断され、同一グループとして追跡が実行される。
【００３９】
図１０は上述した追跡方法の処理フローを示す。まず、（ｎ−１）回目の検出物マップ作成と追跡点グループＧ（ｎ−１）の決定が行われ（Ｓ３０１）、追跡点グループＧ（ｎ−１）内の点群からｍ個の特徴点が決定される（Ｓ３０２）。
次に、物体とセンサの相対位置が変化した状態でｎ回目の計測について上記と同様のステップが行われる（Ｓ３０３〜Ｓ３０５）。次に、各代表点の移動距離が各点間の移動ベクトルの絶対値、例えば、｜ａ（ｎ−１）−ａ（ｎ）｜の計算により求められ、その値と所定の判定値からのずれＤ（ｉ）が計算される（Ｓ３０６）。次に、全てのずれＤ（ｉ）が正、つまり移動量が判定値より小さいとき（Ｓ３０７でｙｅｓ）、追跡点グループＧ（ｎ−１）とＧ（ｎ）は物体上の同一点グループに対応すると判断される（Ｓ３０８）。この場合は、追跡が成功しており、追跡が続行される（Ｓ３０９）。ステップＳ３０７でｎｏの場合、追跡は失敗していると判断され、例外処理が行われる（Ｓ３１０）。なお、上記では各点の移動距離を所定の判定値と比較したが、各点の移動距離間のばらつきを所定の判定値と比較して、ばらつきが判定値以下の場合に追跡点グループＧ（ｎ−１）とグループＧ（ｎ）は物体上の同一点グループに対応すると判断してもよい。
【００４０】
次に、時系列的に連続した検出物マップ間におけるグループを追跡する他の方法を説明する。図１１は検出物マップ上の時系列的に先後する２つの追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）を示す。各追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）において、終点や折れ線の頂点等の複数の特徴点ａ（ｊ，ｋ）がグループの代表点として決定さる。そして、代表点の互いに対応する点、例えばａ（ｎ−１，３）とａ（ｎ，３）における反射強度ｒ（ｎ−１，３）とｒ（ｎ，３）が比較される。各対応点についての各反射強度の差が所定量以下の場合に、追跡点グループＧ（ｎ−１）とグループＧ（ｎ）は物体上の同一点グループに対応すると判断され、同一グループとして追跡される。
【００４１】
図１２は上述した追跡方法の処理フローを示す。この場合の処理フローは、前述の図１０における代表点ａ（ｊ，ｋ）の替わりに反射強度ｒ（ｊ，ｋ）が用いられ、判定値からのずれＤ（ｉ）の替わりに、判定値からの代表点反射強度変化のずれＥ（ｉ）＝（判定値）−｜ｒ（ｎ，ｉ）−ｒ（ｎ，ｉ）｜が用いられている点が異なる。また、他の追跡方法として、図９、図１０の移動距離を用いる追跡方法と、図１１、図１２の反射強度の差を用いる追跡方法を組み合わせて追跡してもよく、この追跡方法では移動距離および反射強度の差の両方がそれぞれの所定量以下であるとき、追跡点グループＧ（ｎ−１）と追跡点グループＧ（ｎ）は物体上の同一点グループに対応すると判断するため、さらに信頼性高く追跡することができる。
【００４２】
次に、反射強度に対し下限値を設けて、検出物マップの信頼性を上げる方法について説明する。図１３はその方法の処理フローを示す。各計測点において、反射強度が所定量以上であればノイズである可能性が低く、信号としてのＳ／Ｎが大きいため方向や距離の算出結果の信頼性が高くなる。まず、物体へ向けて超音波が発信され、物体から反射した超音波が超音波アレイセンサで受信される（Ｓ５０１，Ｓ５０２）。超音波アレイセンサを構成する各受信素子で受信された信号に、遅延操作（電子走査）が行われ、センサの視野内の各方向に存在する物体の表面位置・形状データ及び超音波の反射強度データが作成される（Ｓ５０３）。次に、各反射強度値が所定の判定値と比較され、判定値よりも大きい場合は（Ｓ５０４でｙｅｓ）次のステップに進み、判定値よりも小さい場合は（Ｓ５０４でｎｏ）、その反射強度データに対応する表面位置・形状データ及び反射強度データが破棄される（Ｓ５０５）。この処理が全ての測定データについて行われた後（Ｓ５０６でｙｅｓ）、破棄されずに残ったデータが検出物マップＺＭ（ｎ）と反射強度マップＲＭ（ｎ）に展開される（Ｓ５０７）。次に、図６において説明された信頼性あるデータを抽出する処理が行われ、最終的に得られた検出物マップＺＭ（ｎ）により、物体位置・形状決定が行われｎ回目の計測が終了する（Ｓ５０８〜Ｓ５１０）。この後、上記同様に（ｎ＋１）回目の計測が行われる（Ｓ５１１）。
【００４３】
次に、オクルージョンを補正する方法とパターンマッチングによる追跡方法について説明する。図１４は時間的に先後する２つの追跡点グループを示す。先の追跡点グループＧ（ｎ−１）は、物体表面の凸部に対しほぼ正面から計測されており、また、後の追跡点グループＧ（ｎ）は凸部の右斜め方向から計測されている。このため、追跡点グループＧ（ｎ）にはオクルージョンＯＣが発生している。計測データにオクルージョンが含まれる場合、連続して２回以上計測する。つまり、相対移動している物体を異なる方向から計測することによって求めた検出物マップを用いてマッチング用パターンの補正を行うことができる。
【００４４】
図１５（ａ）は上述した先の追跡点グループに幾何学変換を施し、オクルージョンを検出する様子を示す。オクルージョンを含まない追跡点グループＧ（ｎ−１）をマッチング用パターンとして、これに回転及び平行移動からなる幾何学変換を施して、類似度が所定以上で最大になるグループを見つけてパターンマッチングを行う。これは、検出物マップ上には図示していないが、追跡点グループＧ（ｎ）は、通常複数あり、その中から追跡中のグループに対応するグループを検出する必要があることによる。対応する追跡点グループを見つけることができた場合、追跡点グループを構成する計測点列の平行度等を比較し、マッチング用パターンにおいて追跡点グループＧ（ｎ）の形状と大きく異なる部分をオクルージョン発生部位として抽出する。
【００４５】
図１５（ｂ）（ｃ）は新たなマッチング用パターン生成の方法を示す。マッチング用パターンをその位置姿勢に対応するように位置補正すると共に、抽出した部位情報によりオクルージョン補正を行い、新たなマッチング用パターンを生成する。以後は、この補正されたマッチング用パターンを用いてパターンマッチングを行う。これにより、計測された対象物体にオクルージョンが生じて見かけの表面形状が変化しても、パターンマッチングによる対象物体の追跡が可能となる。
【００４６】
図１６は上述したオクルージョン補正の処理フローを示す。まず、物体へ向けて超音波を発信することから、検出物マップＺＭ（１）の作成、物体位置・形状決定が行われ（Ｓ６０１，Ｓ６０２）、検出物マップＺＭ（１）上の物体測定点から追跡点グループＧ（１）が決定される（Ｓ６０３）。この追跡点グループ（１）をもとにマッチング用パターンＭ（１）が生成される（Ｓ６０４）。マッチング用パターンＭ（１）は、次の計測と物体追跡におけるパターンマッチングに用いられる。同様に、ｎ回目の計測が行われ、追跡点グループＧ（ｎ）が決定される（Ｓ６０５〜Ｓ６０７）。この時点で、追跡点グループＧ（ｎ）がオクルージョンを含んでいると想定して、そのようなオクルージョンを含んだ追跡点グループＧ（ｎ）に対するマッチング用パターンＭ（ｎ）を生成する方法を説明する。まず、前回計測の追跡点グループＧ（ｎ−１）をもとに設定されたマッチング用パターンＭ（ｎ−１）に対して平行移動と回転を含む幾何学変換を施した変換追跡点グループＫ（ｎ−１）を求める（Ｓ６０８）。次に、幾何学変換の条件を変化させながら、追跡点グループＧ（ｎ）と変換追跡点グループＫ（ｎ−１）との類似度を最大とする（Ｓ６０９，Ｓ６１０）。類似度が最大となったときの変換追跡点グループＫ（ｎ−１）をもとにマッチング用パターンＭ（ｎ）を生成する（Ｓ６１１）。次に、追跡点グループＧ（ｎ）の各点と生成されたマッチング用パターンＭ（ｎ）の各点を比較してオクルージョン発生部分を検出する（Ｓ６１２〜Ｓ６１４）。次に、マッチング用パターンＭ（ｎ）にオクルージョンを組み込む補正を行った新たなマッチング用パターンＭ（ｎ）を生成する（Ｓ６１５）。次回の計測・追跡では、この補正されたマッチング用パターンＭ（ｎ）を用いてパターンマッチングが行われる。
【００４７】
図１７はオクルージョンの発生する部位が予め分かっている場合のマッチング用パターンの生成の方法を示す。対象物体の形状が分かっている場合は、パターンマッチング時に行われる幾何学変換に対して、対象物体の見え方の変化、従って、オクルージョンの発生の様子が予測できる。このため、マッチング用パターンの補正が容易に行われる。また、対象物体の形状さらに対象物体の回転等の動きが予め分かっている場合、同様にマッチング用パターンの補正が容易となる。
このような事前情報はセンサと対象物体の間に介在物が往来する場合などの追跡において、とくに有効である。マッチング用パターンにオクルージョン補正を行うことにより、オクルージョンが生じて計測された対象物体の見かけの表面形状が変化しても、パターンマッチングによる対象物体の追跡が可能となる。
【００４８】
次に、検出物マップにおける測定点列のなす曲線の曲率に着目した代表点の決定について説明する。図１８は検出物マップ上の点列曲線を示す。検出物マップ上の追跡点グループにおいて、測定点列からなる折れ線の頂点等がない曲線のような場合は、特徴点が点列の終点のみとなり、追跡の信頼性が低下する。このようなときは、曲率の変化量の大きい部分を求め、これらの点ｐ１、ｐ２、ｐ３を特徴点とすることで、時系列追跡点グループ間の誤対応を減少できる。
【００４９】
次に、検出物マップにおける測定点列のなす曲線の曲率半径に着目した追跡方法（追跡点同定方法）について説明する。図１９は検出物マップ上の時系列を構成する２つの追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）を示す。各グループにおいて、測定点列に折れ線の頂点等の特徴点がない滑らかな曲線の場合は、特徴点が点列の終点のみとなり、追跡の信頼性が低下する。このようなときは、曲線の曲率を求め、曲率半径を特徴点の替わりに用いることができる。
【００５０】
図２０は上述の追跡方法の処理フローを示す。まず、曲率半径ρ（ｎ−１），ρ（ｎ）が求められ（Ｓ７０１，Ｓ７０２）、両者の差｜ρ（ｎ−１）−ρ（ｎ）｜が所定の判定値と比較される。曲率半径の差が所定量以下の場合に（Ｓ７０３でｙｅｓ）、両追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）の点は、物体上の同一追跡点であると同定され（Ｓ７０４）、そうでない場合（Ｓ７０３でｎｏ）、追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）の点は、物体上の異なるグループ、つまり追跡対象点ではないとされる（Ｓ７０５）。このように、曲率半径を用いることで、追跡点を同定して追跡することができ、時系列追跡点グループ間の誤対応を減少できる。
【００５１】
次に、追跡点グループの同一性判定と再グループ化方法について説明する。図２１は先後する各計測時点において２つづつの追跡点グループがある場合を示す。検出物マップ上の同一計測時における２つの追跡点グループＧ１（ｎ−１），Ｇ２（ｎ−１）、及び他の計測時における２つの追跡点グループＧ１（ｎ），Ｇ２（ｎ）について考える。追跡点グループＧ１（ｎ−１），Ｇ１（ｎ）の追跡が行われ、追跡が成功した後に、追跡点グループＧ２（ｎ−１），Ｇ２（ｎ）の同一性が判断される。
【００５２】
図２２は上述の再グループ化方法の処理フローを示す。まず、（ｎ−１）回目とｎ回目における追跡点グループＧ１（ｎ−１），Ｇ２（ｎ−１），Ｇ１（ｎ），Ｇ２（ｎ）が決定される（Ｓ８０１〜Ｓ８０３）。追跡点グループＧ１（ｎ−１）に幾何学変換を施して変換グループＨ１（ｎ−１）とする（Ｓ８０４）。次に、追跡点グループＧ１（ｎ）と変換グループＨ１（ｎ−１）の類似度判断が行われ（Ｓ８０５）、最終幾何学変換Ｔにより類似度が最大となり、追跡点グループＧ１（ｎ−１）とＧ１（ｎ）が同一追跡点に対応すると判断される（Ｓ８０６〜Ｓ８０８）。次に、追跡点グループＧ２（ｎ−１）に前記最終幾何学変換Ｔを施して変換グループＨ２（ｎ−１）とする（Ｓ８０９）。次に、追跡点グループＧ２（ｎ）内の各点ａ２（ｎ，ｉ）と変換グループＨ２（ｎ−１）内の各点ｂ２（ｎ−１，ｉ）の差Ｄ（ｉ）が計算される（Ｓ８１０）。差Ｄ（ｉ）が所定の判定値と比較され、全てのＤ（ｉ）が判定値以下の場合に（Ｓ８１１でｙｅｓ）、両追跡点グループＧ１とＧ２の点は、同一グループに属すべき点であると判断され１つに再グループ化される（Ｓ８１２）。そうでない場合（Ｓ８１１でｎｏ）、追跡点グループＧ１，Ｇ２の点は、別グループに属すものと判断される（Ｓ８１３）。このとき、別グループの点とされるものは、ノイズか別の物体に属する測定点であると考えられる。
【００５３】
次に、追跡点グループの移動領域予測方法について説明する。図２３は検出物マップ上の時系列をなす３つの追跡点グループを示す。最初の２つの追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）において、グループ内の点列のなす終点や、折れ線の頂点等から構成される複数の特徴点をグループの代表点とする。追跡点グループ間の互いに対応する点を結ぶ移動ベクトル軌跡Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３から、次の（ｎ＋１）回目の計測で追跡点グループが移動すると推定される移動ベクトル軌跡Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３及び候補点を予測する。その予測に基づいて、候補点の周辺を次のパターンマッチングの候補領域とすることで、次の検出物マップにおける追跡位置を推定できるので、演算時間を短縮できる。
【００５４】
次に、追跡点グループを特徴づける他の方法について説明する。図２４は検出物マップ上の時系列をなす２つの追跡点グループＧ（ｎ−１），Ｇ（ｎ）を示す。各グループ内の点列のなす終点や、折れ線の頂点等から構成される複数の特徴点をグループの代表点とする。各グループ内において、これらの特徴点の点列が例えば２つの回帰直線としてそれぞれ所定の値以上の相関係数を有するときＧ（ｎ−１）における直線Ｌ１（ｎ−１），Ｌ２（ｎ−１）、Ｇ（ｎ）における直線Ｌ１（ｎ−１），Ｌ２（ｎ−１）等を導入する。そして、追跡時に対応する直線の傾きの差が所定量以下の場合に、同一グループとする。これにより、特徴点の少ない形状の計測点列の追跡点グループであっても、このように追跡でき、誤対応を減少させることができる。ここで、１グループの回帰直線は１つでも、あるいは２つ以上に区分して決定してもよい。
【００５５】
次に、上述した物体位置・形状の計測方法を組み込んだ物体位置・形状の計測装置について説明する。図２５は本計測装置のブロック図を示す。計測装置は、超音波音源１００と、超音波音源１００の超音波発信を制御する超音波発信制御手段２００と、超音波音源１００から発信された超音波が検出物体により反射される超音波を検出する超音波アレイセンサ３００と、超音波アレイセンサ３００で検出した超音波信号を超音波発信制御手段２００に同期して受信する超音波信号受信手段４００とを備えている。また、計測装置は、超音波信号受信手段４００からの各素子出力信号を処理して検出物体の位置を検出する物体位置検出手段５００と、物体位置検出手段５００で検出した位置検出データを用いて検出物体の位置・形状を計測する物体位置・形状計測手段６００とを備えている。
【００５６】
上述の超音波アレイセンサ３００は、例えば縦Ｎ列、横Ｍ行に超音波受信素子３０１を配列したアレイ状のセンサである。超音波音源１００は、超音波の送信方向と受信方向の角度を少なくするように、超音波アレイセンサ３００の近傍に設置される。また、超音波発信制御手段２００は、超音波音源１００を制御して超音波をパルス発信させると共に、パルス発信のタイミング信号を、超音波受信手段４００に送る。超音波受信手段４００はそのタイミング信号に同期して各超音波受信素子３０１が受信した超音波信号受信する。各超音波受信素子３０１からの信号及び時間情報を含む信号は物体位置検出手段５００へ送られる。
【００５７】
物体位置検出手段５００は、上述の各受信素子３０１が受信した時間情報を含む信号を、アレイ状に配列された各受信素子３０１の配列に従って、遅延加算部５０１において電気的に走査することにより、超音波アレイセンサ３００が対面する物体の表面各点の方向を示す方向データ及びその方向における強度データを得て計算結果記憶部５０３へと送出する。また、遅延加算部５０１からは各方向毎の信号として再構成された受信超音波信号とその時間情報が距離算出部５０２にへと送られる。距離算出部５０２はこれらの信号及び時間情報をもとにセンサと物体の表面各点との距離を算出して計算結果記憶部５０３へと送出する。計算結果記憶部５０３は、これらの方向データ、強度データ、及び距離データを位置検出データとして記憶保存すると共に物体位置・形状計測手段６００へと送出する。
【００５８】
上述の位置検出データは、物体位置・形状計測手段６００の検出物マップ作成部６０１及び反射強度マップ作成部６０２において、特定の垂直位置について、水平走査位置に対する距離及び同じ水平走査位置に対する反射強度の分布マップとして展開される。データは各マップ上で離散データとして表現される。検出物マップに展開された距離データは、データ抽出部６０３において、反射強度マップ上のデータと超音波の伝播及び計測条件に基づいた所定の判別処理によって取捨選択が行われ、信頼性ある距離データのみが抽出されてなる検出物マップが再構成される。このような検出物マップを全ての垂直位置に対して行うことにより、超音波アレイセンサ３００が対面する物体表面の３次元位置データが得られ、従って、物体位置・形状の計測が行われる。
【００５９】
上述の再構成された検出物マップの距離データは、３次元物体の位置・形状データであるため、物体の形状及び計測方向によっては計測データにオクルージョンが発生する。オクルージョンに対して、物体とセンサの相対移動による計測位置の変化に伴う計測データを得て物体形状を推定する。計測対象物体が移動している場合は、経時的に計測することにより相対位置の異なる計測ができる。また、物体位置・形状計測装置本体又は超音波アレイセンサ３００に移動装置を設けることにより相対位置の異なる計測ができる。逆に、超音波アレイセンサ３００と物体の相対位置が変化する場合において、パターンマッチングの手法を用いて、オクルージョンの推定を行いながら、物体追跡を行うことができる。
【００６０】
このようなオクルージョンの推定又は検出及びパターンマッチング用のパターン生成及びそのパターンの更新、さらに物体の追跡は、オクルージョン検出部６０４，オクルージョン推定部６０７、パターン生成部６０５，６０８、追跡部６０６，６０９における一連の処理によって行われる。オクルージョンの検出又は推定の結果、マッチング用パターン、計測対象物の計測データ等は、計測結果出力部６１０に出力されると共に、計測データ記憶部６１１に記憶される。計測データ記憶部６１１に記憶されたデータは、計測対象物体と超音波アレイセンサ３００の相対位置が変化した次の計測におけるパターンマッチング用データやオクルージョン推定／検出用のデータとして、データ抽出部６０３以降における処理において用いることができる。
【００６１】
なお、本発明は、上記説明に限られることなく種々の変形が可能である。例えば、一水平面上における検出物マップについて説明したが、これに限られることなく、上下斜め方向への移動体の追跡についても同様に適用可能である。また、上記に示された時系列的に連続した検出物マップ間における追跡点グループを追跡する方法、特徴点を決定する方法等は組み合わせて用いることができ、組み合わせることで移動体追跡の信頼性が向上する。また、類似度判断として、画像処理において行われる通常の手法である、対応する構成点間の距離の二乗和や絶対値和等が最小のとき類似度が最大であるとする方法等を用いることができる。また、幾何学変換として二次元内の回転及び平行移動を用いて説明したが、本発明に用いられる幾何学変換はこれに限られることなく、拡大や縮小、又は三次元空間における物体の移動に基づく計測点の空間配置変換等を含むものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態に係る、超音波アレイセンサによる物体位置・形状の計測方法を概念的に説明する斜視図。
【図２】同上計測方法により得られる表面位置・形状データを概念的に示す斜視図。
【図３】（ａ）は同上計測方法におけるセンサ配置の例を示す平面図、（ｂ）は（ａ）におけるセンサ配置において得られた検出物マップの概念図。
【図４】同上計測方法により得られた検出物マップの図。
【図５】（ａ）は同上計測方法により得られた検出物マップの図、（ｂ）は同上計測方法により得られた反射強度マップの図。
【図６】本発明の一実施形態に係る位置・形状計測のフロー図。
【図７】三次元計測におけるオクルージョンを説明する平面図。
【図８】本発明の一実施形態に係る位置・形状計測、及び追跡方法のフロー図。
【図９】本発明の一実施形態に係る追跡方法を説明する図。
【図１０】同上位置・形状計測、及び追跡方法のフロー図。
【図１１】本発明の一実施形態に係る他の追跡方法を説明する図。
【図１２】同上位置・形状計測、及び追跡方法のフロー図。
【図１３】本発明の一実施形態に係る位置・形状計測のフロー図。
【図１４】時系列データを説明する検出物マップ図。
【図１５】（ａ）は本発明の一実施形態に係るマッチング用パターンの幾何学変換を説明する図、（ｂ）は同じくオクルージョン補正を説明する図、（ｃ）は同じく新たなマッチング用パターンを説明する図。
【図１６】本発明の一実施形態に係るさらに他の位置・形状計測、及び追跡方法のフロー図。
【図１７】本発明の一実施形態に係るマッチング用パターンの補正を説明する図。
【図１８】本発明の一実施形態に係る特徴点を求める方法を説明する図。
【図１９】同上特徴点を求める他の方法を説明する図。
【図２０】本発明の一実施形態に係る追跡点同定のフロー図。
【図２１】本発明の一実施形態に係る追跡点の再グループ化を説明する図。
【図２２】同上再グループ化のフロー図。
【図２３】本発明の一実施形態に係る追跡点グループを追跡する方法を説明する図。
【図２４】同上追跡点グループを追跡する他の方法を説明する図。
【図２５】本発明の一実施形態に係る物体位置・形状の計測装置ブロック図。
【符号の説明】
１，２　物体
１００　超音波音源
２００　超音波発信制御手段
３００　超音波アレイセンサ
４００　超音波信号受信手段
５００　物体位置検出手段
６００　物体位置・形状計測手段
Ｇ，Ｇ（ｎ），Ｇ１（ｎ），Ｇ２（ｎ）　追跡点グループ
Ｌ１（ｎ），Ｌ２（ｎ）　回帰直線
Ｍ（ｎ）　マッチング用パターン
ＯＣ　オクルージョン
ＲＭ　反射強度マップ
ＲＵ　反射超音波
Ｓ　超音波アレイセンサ
Ｔ　幾何学変換
Ｖ１，Ｖ２，Ｖ３　移動ベクトル軌跡
ＺＭ　検出物マップ
ρ（ｎ）　曲率半径
【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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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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