(57)【要約】本発明は、センサの検出領域において、特にはレーザ・スキャナである少なくとも１つの電磁放射線用センサにより一定時間捉えられた、少なくとも１つのオブジェクトの画素を含む深度分解像を基礎としてオブジェクトを検出しかつ追跡するための方法に関する。この方法によれば、次のステップが連続サイクルにて実行される。現行画像の画素から少なくとも１つのカレント・オブジェクト輪郭が形成されるステップと、先行サイクルにおけるオブジェクトのために、先行サイクルにおける対応するオブジェクトに割り当てられた個々のオブジェクト輪郭から開始される現行サイクルにおいて、少なくとも１つのオブジェクト輪郭が予測されるステップと、前記オブジェクトのうちの少なくとも１つのために、前記カレント・オブジェクト輪郭から現在位置が決定され、及び／または、前記カレント・オブジェクト輪郭及び先行サイクルにおける前記オブジェクト輪郭からオブジェクトの速度が決定されるステップ。
2006510097.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
特にはレーザ・スキャナである少なくとも１つの電磁放射線用センサ（１０）により時系列で検出される深度分解像点（２６，２８，２８’，３２，３３）を含む少なくとも１つの実在するオブジェクト（１６，１８）の画像を基礎として、前記実在するオブジェクト（１６，１８）が前記センサ（１０）の検出領域内にある状態で、オブジェクトを認識しかつ追跡するための方法であって、
次のステップが連続サイクルで実行される方法。
現行画像の像点（２６，２８，２８’，３２，３３）から少なくとも１つのカレント・オブジェクト輪郭が形成されるステップと、
先行サイクルにおけるオブジェクトのために、先行サイクルにおける個々のオブジェクトに関連づけられるオブジェクト輪郭からいずれの場合にも開始される現行サイクルにおいて、少なくとも１つのオブジェクト輪郭が予測されるステップと、
前記オブジェクトのうちの少なくとも１つのために、前記カレント・オブジェクト輪郭から現在位置が決定され、及び／または、前記カレント・オブジェクト輪郭（４２）及び先行サイクルにおける前記オブジェクト輪郭からオブジェクトの速度が決定されるステップ。
【請求項２】
カレント・オブジェクトの輪郭を形成するために、現行画像の像点（２６，２８，２８’，３２，３３）から輪郭セグメントが形成されることと、
セグメントの各々について、上記セグメントに関連づけられるセグメント輪郭（３０）とその位置とが決定されることと、
セグメント輪郭のうちの１つは、位置及び／または形状に関して予測オブジェクト輪郭のうちの少なくとも１つと比較され、比較の結果に依存して上記セグメント輪郭に対応するセグメントはオブジェクトのうちの１つに関連づけられることと、カレント・オブジェクト輪郭（４２）は、オブジェクトのセグメント輪郭に個々に関連づけられるセグメントから個々に形成されることを特徴とする請求項１に記載の方法。
【請求項３】
輪郭は輪郭エレメントによって、または連続する輪郭エレメント（３０，３８，４２）によって画定され、上記輪郭エレメントまたは上記輪郭エレメント（３０，３８，４２）を画定するデータはセグメントの少なくとも１つの像点（２６，２８，２８’，３２，３３）または別の輪郭の輪郭エレメントから決定される請求項１または２に記載の方法。
【請求項４】
上記輪郭エレメント（３０，３８，４２）は各々、位置座標をデータとして含むことを特徴とする請求項３に記載の方法。
【請求項５】
セグメント輪郭の輪郭エレメント（３０）を形成するために、予め決められた極軸に対して連続的に増大または減少する極角度を有するセグメントの予め決められた数の連続する像点（２６，２８，２８’，３２，３３）は対応する輪郭エレメントに関連づけられることと、
輪郭エレメントのデータは像点（２６，２８，２８’，３２，３３）から決定されることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の方法。
【請求項６】
セグメント輪郭の輪郭エレメント（３０，３８，４２）を形成するために、予め決められた極軸に対して増大または減少する一連の極角度におけるセグメントの個々に連続する像点（２６，２８，２８’，３２，３３）は、輪郭エレメントに関連づけられた最初の像点（２６）からの間隔が予め決められた最大間隔より小さい対応する輪郭エレメントに関連づけられることと、
輪郭エレメントのデータはこれらの像点（２６，２８，２８’，３２，３３）から決定されることを特徴とする請求項３〜５のいずれかに記載の方法。
【請求項７】
輪郭エレメントは、セグメントの像点（２６，２８，２８’，３２，３３）を予め決められた極軸に対して増大または減少する一連の極角度で接続することにより発生する曲線をベクトル化することによって取得されることを特徴とする請求項３〜６のいずれかに記載の方法。
【請求項８】
セグメントの像点（２６，２８，２８’，３２，３３）の位置は、輪郭エレメントの形成に先立って低域通過フィルタリングを受けることを特徴とする請求項３〜７のいずれかに記載の方法。
【請求項９】
品質は、輪郭エレメントの決定に使用される像点（２６，２８，２８’，３２，３３）の位置に依存する少なくとも１つの輪郭エレメントに関連づけられることを特徴とする請求項３〜８のいずれかに記載の方法。
【請求項１０】
現行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の位置の予測には、先行サイクルで決定されたオブジェクトの速度が使用されることを特徴とする請求項１〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１１】
キャプチャ領域は各オブジェクトに関連づけられることと、セグメントのセグメント輪郭は、そのキャプチャ領域内に個々のセグメントの少なくとも１つの基準点が存在するオブジェクトのオブジェクト輪郭のみと比較されることを特徴とする請求項１〜１０のいずれかに記載の方法。
【請求項１２】
セグメント輪郭とオブジェクト輪郭とを比較するために、セグメント及びオブジェクトに関して位置及び／または形状に関する個々の輪郭の一致の尺度である関連づけの品質が決定されることと、２つのオブジェクトに関連づけられることが可能なセグメントは、それに対して最も高い関連づけの品質値を有するオブジェクトに関連づけられることを特徴とする請求項１〜１１のいずれかに記載の方法。
【請求項１３】
各々セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントより成るペアから、輪郭エレメントの対応するデータ間の差が決定されることと、関連づけの品質は上記差を使用して決定されることを特徴とする請求項１２及び請求項３〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１４】
各々セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントより成るペアは、セグメント輪郭の輪郭エレメントとオブジェクト輪郭の輪郭エレメントとの間で、１つのデータ・アイテムにおいて最大でも予め決められた量で異なるものが決定されることと、これらのペアの数は関連づけの品質を決定するために決定されることを特徴とする請求項１２または１３及び請求項３〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１５】
各々セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントより成るペアは、セグメント輪郭の輪郭エレメントとオブジェクト輪郭の輪郭エレメントとの間で、その位置座標が予め決められた最大ペア間隔より小さい間隔を有するものが決定されることと、これらのペアの数は関連づけの品質を決定するために決定されることを特徴とする請求項１２〜１４のいずれか及び請求項３〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１６】
関連づけの品質を決定するために、セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントはセグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントによる全てのペア間で位置座標が最小の間隔を有するものが決定されることを特徴とする請求項１２〜１５のいずれか及び請求項３〜９のいずれかに記載の方法。
【請求項１７】
セグメントのオブジェクトからの間隔が各々予め決められた最大間隔より小さい場合、２つ以上のセグメントは１つのオブジェクトにのみ関連づけられることを特徴とする請求項１〜１６のいずれかに記載の方法。
【請求項１８】
セグメントとオブジェクトとの関連づけの間は隠蔽の認識が実行されることを特徴とする請求項１〜１７のいずれかに記載の方法。
【請求項１９】
同一のオブジェクトに関連づけられることが可能であるが、共に同じオブジェクトに関連づけられるべきではない少なくとも２つのセグメントが認識される場合は、より高い関連づけの品質を有するセグメントがオブジェクトに関連づけられることを特徴とする請求項１〜１８のいずれかに記載の方法。
【請求項２０】
オブジェクト速度を決定するために、カレント・オブジェクトの位置及び／または方向性と、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測されたオブジェクト輪郭の位置及び／または方向性との差が決定されることを特徴とする請求項１〜１９のいずれかに記載の方法。
【請求項２１】
現行サイクルにおけるオブジェクトの位置及び／または方向性と先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測されたオブジェクト輪郭の位置及び／または方向性との差を決定するために、カレント・オブジェクト輪郭の輪郭エレメント（４２）と先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測された輪郭の輪郭エレメント（３８）とが互いに関連づけられることと、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の位置及び／または方向性の現行サイクルにおけるそれへの変化は、現行の輪郭のうちの先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測されたオブジェクト輪郭の輪郭エレメント（３８）に関連づけられる輪郭エレメント（４２）から決定されることを特徴とする請求項３及び請求項４〜２０のいずれかに記載の方法。
【請求項２２】
各々輪郭の一端に対応する位置座標を有するオブジェクト輪郭の輪郭エレメント（４４，４４’）から開始される２つのオブジェクト輪郭の輪郭エレメント（３８，４２）を互いに関連づけるために、各ケースで２つの輪郭の一方に沿って連続する輪郭エレメントに対し、その位置座標が一方の輪郭の輪郭エレメントの位置座標から最小の間隔を有するもう一方の輪郭の未だ関連づけが行われていない対応する輪郭エレメントに関して検索が行われることを特徴とする請求項３及び請求項４〜２１のいずれかに記載の方法。
【請求項２３】
各ケースで１つのオブジェクト輪郭（３８，４２）について少なくとも１つの基準エレメント（４４，４４’）が決定されることと、予測された輪郭のオブジェクト・エレメント（３８）とカレント・オブジェクト輪郭のオブジェクト・エレメント（４２）との関連づけのために、予測された輪郭及び現行の輪郭の基準エレメント（４４，４４’）間で補正シフトが発見されることと、現行の輪郭の輪郭エレメントに対する予測された輪郭の輪郭エレメントの関連づけは基準エレメントの補正シフトによってシフトされる予測された輪郭の輪郭エレメントを使用して実行されることを特徴とする請求項３及び請求項４〜２２のいずれかに記載の方法。
【請求項２４】
まず現行の輪郭及び先行サイクルにおいて決定された輪郭または予測された輪郭の相互に関連づけられる輪郭エレメント（４２，３８）の位置座標間の差が決定されることと、これらの差から先行サイクル及び現行サイクル間のオブジェクトの平行移動及び／または回転が決定されることと、この平行移動及び／または回転を基礎としてオブジェクトの速度が決定されることを特徴とする請求項３及び請求項４〜２３のいずれかに記載の方法。
【請求項２５】
オブジェクトの速度は低域通過フィルタリング・オペレーションを受けることを特徴とする請求項１〜２４のいずれかに記載の方法。
【請求項２６】
コンピュータ（２４）上でプログラムが実行される場合に、請求項１〜２５のいずれかに記載の方法を実行するためのプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム。
【請求項２７】
コンピュータ（２４）上でコンピュータ・プログラム・プロダクトが実行される場合に、請求項１〜２５のいずれかに記載の方法を実行すべくコンピュータ読取り可能データ・キャリア上へ格納されるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム・プロダクト。
【請求項２８】
そのビュー・レンジが検出レンジ（１４）を含む、特にはレーザ・スキャナである少なくとも１つの光電センサ（１０）と、上記光電センサ（１９）に関連づけられる、請求項１乃至２５における任意の請求項記載の方法を実行すべく設計されたデータ処理デバイス（２４）とを備える、オブジェクトを認識しかつ追跡するための装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、実在するオブジェクトがセンサの検出レンジ内にある状態で、少なくとも１つの電磁放射線センサ（特にはレーザ・スキャナ）により時系列で検出される深度分解像点を含む少なくとも１つの実在するオブジェクトの画像を基礎としてオブジェクトを認識しかつ追跡するための方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
冒頭に挙げた類の方法は、基本的には周知である。これらの方法は、例えば、対応する電磁放射線センサを装備した自動車の前方領域を監視するために使用されることが可能である。この方法では、上記自動車の前方領域において、例えば上記自動車に対して相対移動する他の車両及び静止したオブジェクトまたは歩行者等のオブジェクトの移動を、例えばセンサの検出レンジの対応する位置合わせによって監視することができる。
【０００３】
追跡に際しては、オブジェクトがオブジェクトの基準点の位置によって表示される反復プロセスが使用される。現行サイクルにおける基準点の位置は、先行サイクルにおける基準点の移動から予測される。現行画像をセグメント化した後、基準点の予測された位置から形成されるセグメントの距離が調べられる。次には、オブジェクトに関連づけられるセグメントの像点の座標から、現行サイクルにおけるオブジェクトの基準点の位置を決定することができる。オブジェクトの位置及びオブジェクトの速度は、現行位置及び予測位置を参照して推定されることが可能である。
【０００４】
しかしながら、相対移動の結果として、センサの検出レンジ内の実在するオブジェクトはセンサの複数の検出サイクルに渡ってセンサの検出レンジ内へ分散式に進入する可能性があり、よって実在するオブジェクトはセンサが検出する画像においてそれぞれ異なるエクステント（サイズ）を有する可能性がある点で、実在するオブジェクトに対応するオブジェクトの追跡はより困難となる。同様に、車両は例えばセンサに対して曲がった経路上を移動する可能性があり、よって例えば細長い実在するオブジェクトに対しては、各サイクルで他の条件により基準点位置の決定が下される結果となる可能性がある。これにより、例えばオブジェクトの速度及び加速の間違った計算またはオブジェクトの喪失等の望ましくない効果が導かれる必要性がある。さらに、オブジェクトの減衰、即ちオブジェクトの２つのオブジェクトへの減衰等の効果を処理するための複雑な方法にも対応しなければならない可能性がある。オブジェクトのこの種の減衰は、特に、例えば先行サイクルにおいて完全に検出されている実在するオブジェクトの部分的隠蔽がフォアグラウンドにおける実在するオブジェクトを通じて発生し、よって明らかに２つの別々のオブジェクトが発生する場合に生じる可能性がある。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
従って本発明は、改善されたオブジェクトの認識及び追跡を可能にする冒頭に挙げた類の方法を利用可能にするという目的に基づくものである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
この目的は、請求項１に記載された特徴を有する方法によって満たされる。
【０００７】
実在するオブジェクトがセンサの検出レンジ内にある状態で、特にはレーザ・スキャナである少なくとも１つの電磁放射線センサにより、時系列で検出される深度分解像点を含む少なくとも１つの実在するオブジェクトの画像を基礎としてオブジェクトを認識しかつ追跡するための本発明による方法においては、下記のステップ、即ち、少なくとも１つのカレント・オブジェクトの輪郭が現行画像の像点から形成されるステップと、先行サイクルにおけるオブジェクトに関して、各ケースで先行サイクルにおける個々のオブジェクトに関連づけられるオブジェクトの輪郭から開始される少なくとも１つのオブジェクトの輪郭が現行サイクルにおいて予測されるステップと、オブジェクトの少なくとも１つに関して、カレント・オブジェクトの輪郭から現在位置が決定されるステップかつ／またはカレント・オブジェクトの輪郭及び先行サイクルにおけるオブジェクトの輪郭からオブジェクトの速度が決定されるステップとが連続サイクルで実行される。
【０００８】
電磁放射線の検出センサの深度分解画像は、センサの検出レンジを走査することにより検出される像点セットを意味するものとして理解され、センサによって検出される実在するオブジェクトの点、またはセンサの解像度に依存して領域も像点に対応する。これにより、像点は、センサのビュー方向に直交する位置にない少なくとも１つの平面に、位置を限定するための関連する実在するオブジェクトの点の位置に対応する座標を含む。像点はさらに、実在するオブジェクトの点のさらなる特性、特には例えばその反射率である光学特性に関するデータを包含することが可能である。センサによっては、像点はそれでもなお検出レンジの実在するオブジェクトが存在していない領域に関連づけられ、かつ適宜特徴づけを実行されることが可能である。
【０００９】
このような深度分解画像を検出するための電磁放射線センサは、基本的には周知である。これらは好ましくは、優れた空間分解能を提供し、よって本発明による方法に好適である光電センサであることが可能である。例示として、カメラで録画された走査データを深度分解画像に変換するための手段を有するステレオ・ビデオ・カメラを装備したシステムを使用可能である。
【００１０】
しかしながら好適には、走査の間に予め決められた角度範囲に渡って掃引しかつ放射ビームの反射された放射パルス、主として実在するオブジェクトの１つの点または領域から拡散的に偏向された放射パルス、を検出する少なくとも１つのパルス放射ビームで検出領域を走査するレーザ・スキャナが使用される。これに関連して、送信される放射パルスと反射される放射パルスとの経過時間が範囲の測定のために検出される。よって、こうして検出される像点の走査データは、座標として反射が検出された角度と、放射パルスの経過時間から決定される実在するオブジェクトの点の範囲とを含む。上記放射線は、特には可視光または赤外光であることが可能である。
【００１１】
これにより、センサは深度分解画像を時系列で、好適には等間隔の時系列で検出するが、単一画像内の像点は必ずしも相次いで検出される必要はない。
【００１２】
走査データを像点へ変換する間は、例えばセンサの移動に関して補正を行うこともできるが、必須ではない。
【００１３】
本発明の方法は周期的に実行され、好適には各サイクル毎にセンサの新たな現行画像が本方法の実行に適する、または本方法を実行するために利用可能とされるデバイスに読み込まれる。
【００１４】
本発明の１つの態様は、少なくとも道路交通に使用するための、一方ではセンサの視点からの深度分解画像において、かつ何れにしても対応する像点によって少なくとも近似的に検出された、かつ他方では追跡されるべき多くの実在するオブジェクトに特徴的である実在するオブジェクトの輪郭に関連してオブジェクトの追跡を実行することにある。よって輪郭は、物に沿って延びる輪郭、即ち閉止した線である必要はない。反対に輪郭は、センサによって検出可能な実在するオブジェクトの輪郭の一部しか再現しない場合もある。本発明の方法においては、オブジェクトに関連づけられるオブジェクト輪郭はこのように使用される。
【００１５】
まず、少なくとも１つのオブジェクト輪郭の現行画像は、こうして像点から形成される。出現するのは、主に複数のオブジェクトである。
【００１６】
さらに現行サイクルでは、先行サイクルで既に認識された、または追跡されたオブジェクトについて、そのオブジェクトに関連づけられる少なくとも１つの同様のオブジェクト輪郭、即ち予測オブジェクト輪郭が、何れの場合も先行サイクルにおいて個々のオブジェクトに関連づけられたオブジェクト輪郭から開始して予測される。予測の間は、オブジェクト輪郭の少なくとも位置が、好適には形状と共に予測される。こうして現行サイクルでは、結果的にオブジェクト輪郭の推定された位置及び／または形状が生じる。輪郭の位置は輪郭の位置及び方向性の双方を含む可能性があることから、予測の間は、例えばオブジェクト輪郭の平行移動及び／または回転が基本的に考慮される可能性がある。この予測ステップは、基本的には、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭及び必要であれば予測に使用され得る先行サイクルにおける速度及び／または加速の決定の後、但しカレント・オブジェクト輪郭のその後の使用より前の、サイクルの各段階で行なうことができる。
【００１７】
このカレント・オブジェクトの輪郭は、特にレーザ・スキャナによって深度分解画像を検出する際に、オブジェクトの現在位置、即ち位置及び方向性の極めて正確な決定と見なすことができる。従って、特にこの顕在化された輪郭は、例えばオブジェクト輪郭の幾何学的重心の計算の直後に、または上記計算の後に限ってオブジェクトの位置の定義及び任意選択としてそのエクステントの定義にも使用されることが可能である。
【００１８】
これで、カレント・オブジェクトの輪郭からオブジェクトの現在位置を決定することが可能であり、かつ／またはカレント・オブジェクトの輪郭及び先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭から、特にはその位置からオブジェクトの速度を決定することができる。この点に関しては、当然ながら先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の位置を、例えばそれから予測されるオブジェクト輪郭を使用することにより当然ながら間接的に考慮することもできる。さらに、速度の決定中は連続的な画像検出の時間間隔を使用可能であり、これは好適には一定であるが、必ずしも一定である必要はない。
【００１９】
次に、オブジェクトの位置及び／または速度は後の使用のために格納されることが可能であり、またはデータを処理するさらなる手段へ出力されることが可能である。
【００２０】
当然ながら本発明の方法の場合、処理される画像に依存して、個々のケースで単一のオブジェクトしか追跡されないということも発生し得る。
【００２１】
このように、本発明の方法はオブジェクトの全体的な重心の使用に基づくものではなく、よってオブジェクト輪郭の変化または対応する像点の位置の変化による全体的な重心の明らかな移動がエラーに繋がることはない。特に、オブジェクトの回転または実在するオブジェクトのヨーイング動作は自動的に考慮されることが可能であり、これにより特に像点のオブジェクトへの関連づけを大幅に単純化しかつ改善することができる。
【００２２】
さらに、所定のサイクルでは画像内に部分的にしか見えていないオブジェクトのその後も簡単に追跡されることが可能であり、輪郭は、必要であれば相応に拡大され、または検出領域を出る際に相応に縮小もされる。このような状況であっても、実在するオブジェクトの角及び／または端は、例えば輪郭によって追跡されることが可能であるため、本発明の方法を使用すればオブジェクトの追跡エラーはより容易に回避される。
【００２３】
本発明のさらなる展開及び好適な実施形態は、請求の範囲、明細書本文及び図面に記述されている。
【００２４】
複数のオブジェクトが出現する場合、カレント・オブジェクトの輪郭は、特に予測された様々なオブジェクト輪郭に対応する可能性がある。従って、カレント・オブジェクトの輪郭は、予測されたオブジェクト輪郭の１つに、または予め決められたサイクルにおける複数のオブジェクト輪郭に関連づけられることが好適であり、この目的のために、予め設定された関連基準の使用が可能である。この点に関しては、例えば対応する実在するオブジェクトがフォアグラウンドにおけるオブジェクトによって完全に隠蔽された場合、どのカレント・オブジェクト輪郭も予測されたオブジェクト輪郭に関連づけられ得ないというケースが発生する可能性がある。さらに、センサにより検出領域において何ら実在するオブジェクトが検出されないケースも発生する可能性がある。これでは、カレント・オブジェクト輪郭の新規形成は発生し得ない。予測されたオブジェクト輪郭にどのカレント・オブジェクト輪郭も関連づけられ得ない場合、予測されたオブジェクト輪郭及び／または先行サイクルからのオブジェクト輪郭がさらに使用され、かつ対応するオブジェクトは保存されることが好適である。従って、予測されたオブジェクト輪郭は、対応するオブジェクトの位置及び／または速度を出力するために使用されることが可能である。従って、対応するデータは、必要であれば、現行サイクルにおいて実在するオブジェクトが検出されることなしに出力されることも可能である。さらに、新たに予測されるオブジェクト輪郭の予測及びカレント・オブジェクト輪郭の新規関連づけも、要求されれば後続サイクルのうちの１つにおいて可能である。
【００２５】
特に好適には、予測の不確実性が大きすぎる場合、この種のオブジェクト輪郭に対応するオブジェクトがそれ以上追跡される必要はない。不確実性は、特に、対応するカレント・オブジェクト輪郭が発見されなかった連続サイクルの数から、または予測の推定エラーから発生する可能性がある。
【００２６】
本発明の方法では、カレント・オブジェクト輪郭は基本的に任意の所望される方法で、特には現行画像の像点から直接形成されることが可能である。しかしながら関連づけを容易にするためには、現行画像の像点からカレント・オブジェクト輪郭を形成するためのセグメントが形成されることが好適であり、この場合、セグメントに関連づけられるセグメント輪郭及びその位置がセグメントの各々について決定され、セグメント輪郭の１つが位置及び／または形状に関連して予測されたオブジェクト輪郭の少なくとも１つと比較され、かつ比較の結果に依存してセグメント輪郭に対応するセグメントがオブジェクトの１つに関連づけられ、カレント・オブジェクト輪郭がオブジェクトのセグメント輪郭に個々に関連づけられるセグメントから個々に形成される。
【００２７】
セグメントは、まず最初に現行画像の像点から形成される。この種のセグメント化では、セグメントは特に画像の像点から形成されることが可能であり、セグメントは各々個々の像点に、または各ケースにおいてそのうちの少なくとも２つが少なくとも１つのセグメント化基準に従ったセグメントに属するものとして定義されることが可能でありかつ互いの間に共通の像点を持たない全ての像点の集合に対応する。このセグメント化基準は特に、最大許容間隔及び／または光学特性及び特には反射率の最大許容差の基準であることが可能である。さらに、レーザ・スキャナを使用する場合には、パルス幅及び／またはパルス高さから決定される表面の勾配も使用されることが可能である。セグメント化の方法は基本的に周知であり、よってこれ以降、さらなる詳細な説明は不要である。
【００２８】
次に、形成されるセグメントの各々について、このセグメントに関連づけられるセグメント輪郭及びその位置が決定され、かつ１つの像点のみから成るセグメントについては、輪郭も唯一の像点から成ることが可能である。これにより、セグメント輪郭及びその位置は、セグメントに関連づけられる像点及び特には像点の位置座標を基礎として決定される。
【００２９】
これに続くステップでは、事実上、現行サイクルのセグメントの予測オブジェクトへの関連づけが実行される。この目的に沿って、セグメント輪郭のうちの１つ、好適には各セグメント輪郭が位置及び／または形状に関連して予測オブジェクト輪郭のうちの少なくとも１つと比較される。次に、比較の結果に依存して、セグメント輪郭に対応するセグメントは、必要であれば考察されるオブジェクトのうちの１つに関連づけられる。比較の間は、形状及び／または位置の視点からセグメント輪郭がオブジェクト輪郭に少なくとも部分的に対応する可能性があるかどうかを決定する試みが実行される。十分な対応が発見されれば、セグメントはその対応するオブジェクトに関連づけられ、そうでなければセグメントは別の適切なオブジェクトに関連づけられる。他にオブジェクトが発見されなければ、必要に応じてセグメントから新規オブジェクトが生成される。
【００３０】
このステップの後、好適には全てのセグメントがオブジェクトに関連づけられ、全てのオブジェクトについて、個々のオブジェクトに関連づけられたセグメントのセグメント輪郭からカレント・オブジェクト輪郭が形成される。
【００３１】
セグメントの使用は像点のオブジェクトへの単純かつ迅速な関連づけを可能にし、かつまたオブジェクト輪郭の単純かつ迅速な形成を可能にする。この点に関しては、オブジェクト輪郭を基礎とするオブジェクトの追跡を通じてオブジェクトの回転またはオブジェクトのヨーイング動作を自動的に考慮することが可能であり、これは特に、セグメント／オブジェクトの関連づけを大幅に単純化しかつ改善することができる。
【００３２】
本方法に使用される輪郭は、（仮想の）オブジェクトに対応する実在するオブジェクトの現行外形に対応する必要はない。反対に、実在するオブジェクトが部分的に隠蔽されれば、センサの分解能または方法の不正確さはこれらの２輪郭間に相違を発生させる可能性がある。セグメントの輪郭またはオブジェクトの輪郭も同じく、基本的には任意の方法で画定されることが可能である。特に、輪郭をパラメータにより決定される関数で記述することが可能であり、特に例えばフーリエ級数またはウェーブレットである直交関数系によるローカル記述は不可能である。これにより、輪郭は好適には、少なくとも近似的にセグメントまたはオブジェクトの像点を介して伸長する。本方法における単純化された輪郭処理の場合、輪郭は輪郭エレメントまたは一連の輪郭エレメントによって画定され、かつ輪郭エレメントまたは輪郭エレメントを定義するデータはセグメントの少なくとも１つの像点から、または異なる輪郭の輪郭エレメントから発見されることが好適である。これにより特に「一連の」という用語は、予め決められたシーケンスを有する輪郭エレメントをも含む。従って、本方法の意味合いにおける輪郭は、輪郭エレメントによってのみ画定される。必要であれば、輪郭を描く輪郭エレメントからラインを計算することが可能であるが、これは絶対に必要なことではない。この場合、輪郭の処理は輪郭エレメントの処理に縮小されることが可能であり、これにより本発明の方法を大幅に単純化することができる。これに関連して輪郭エレメントは、輪郭を考慮している特性に関するデータによって定義される。これらのデータは、特にセグメント輪郭の場合、セグメントの少なくとも１つの像点から、または特にオブジェクト輪郭の場合、１つまたは複数の他の輪郭の輪郭エレメントから決定されることが可能である。特にオブジェクト輪郭は、１つのセグメントからの輪郭エレメントを引き継ぐことによって、または複数のセグメントからの輪郭エレメントを引き継ぐこと、及び必要であればシーケンスの変更によって形成されることが可能である。
【００３３】
輪郭エレメントを定義するデータは、基本的には、像点の位置に対応する輪郭を定義するための任意の所望されるデータであることが可能である。これに関しては、輪郭エレメントは各々位置座標をデータとして包含することが好適である。これらは特に、輪郭延ては輪郭エレメントが関連づけられるセグメントの１つまたは複数の像点から決定されることが可能である。このような場合、輪郭エレメントは少なくとも部分的に、対応するラインにより接続されてセグメントまたはオブジェクトの像点により与えられる外形を近似的に再現する輪郭点として見なされることが可能である。しかしながら、輪郭エレメントはさらなるデータを含む場合もある。セグメント輪郭の輪郭エレメントは、異なる方法及び手段で形成されることが可能である。これに関して、全ての輪郭エレメントは、必ずしも正確に同一の方法によって決定されなければならないわけではない。
【００３４】
従って、セグメント輪郭の輪郭エレメントの形成に当たっては、予め決められた極軸との関連で連続して増大または減少する極角度を有するセグメントの予め決められた数の連続する像点が対応する輪郭エレメントに関連づけられること、及び輪郭エレメントのデータは像点から決定されることが好適である。
【００３５】
但しこれに関しては、極軸は本質的に、輪郭エレメントの位置座標が画定される像平面に存在する任意の所望される軸であることが可能である。座標系の座標軸は、好適には、像点の座標もまたそこで定義されるものが使用される。このようにして、セグメントの像点グループはある程度まで収集されて輪郭エレメントに関連づけられ、輪郭エレメントのデータ、特に例えばその位置座標は、例えば単純な平均化によって像点から取得される。これにより形成される像点グループは、基本的には共通の像点を有することが可能であるが、これらは何ら共通の像点を持たないことが好適である。この場合は当然、この予め設定された数の倍数ではない幾つかの像点を有するセグメントが発生する可能性がある。この場合、輪郭エレメントは、それ以外はセグメント輪郭の他の輪郭エレメントと同じ方法で残りの像点から形成される。予め決められた数は、特に、センサの解像容量及び本方法を使用する場合に追跡されるべき実在するオブジェクトの輪郭が典型的にその方向を変える長さスケールに依存して選択されることが可能である。さらに、本方法が実行される予定の実行速度も考慮される可能性がある。
【００３６】
別の代替例では、セグメント輪郭の輪郭エレメントを形成するに当たって、予め決められた極軸に対して増大または減少する一連の極角度におけるセグメントの個々に連続する像点は、輪郭エレメントに関連づけられた最初の像点からの間隔が予め決められた最大間隔より小さい対応する輪郭エレメントに関連づけられること、及び輪郭エレメントのデータはこれらの像点から決定されることが好適である。極軸及び極角度は、先に示した代替例の場合と同様に画定可能である。この代替例では、互いに類似する間隔を有する輪郭エレメントが形成される。像点からの輪郭エレメント・データの決定は、先に示した代替例の場合と同様に行うことができる。
【００３７】
さらなる代替例では、回帰線はセグメントの像点を介して配置されること、及び輪郭エレメントのその位置座標内に決定されるべき輪郭エレメントはこの回帰線上に等間隔で決定されることが好適である。この方法では、最終的にセグメントの外形に沿って一様に分布された輪郭エレメントが生じる。
【００３８】
さらに、輪郭エレメントは、セグメントの像点を予め決められた極軸に対して増大または減少する極角度のシーケンスで接続することにより発生する曲線をベクトル化することによって取得されることが好適である。このようにして、外形の特定の特徴的な曲線においてのみ、即ち特にラインの屈曲または角でのみ画定される極めて少数の輪郭エレメントが発生される。このような曲線をベクトル化する方法は、基本的に周知である。像点の直線からほんの僅かに偏向する輪郭エレメントの形成を回避するために、回帰線は特に像点を介して曲線として配置されることが可能である。
【００３９】
セグメントの像点の位置は、センサの測定エラーの結果、または検出領域に対して垂直方向への実在するオブジェクトの移動の結果として、かつオブジェクトの表面がかなりでこぼこである可能性の結果として、所定の状況下では著しいエラーまたは甚だしいばらつきを有する。しかしながら、これらの偏差は本方法の機能にとっては重要でない。従って、セグメントの像点の位置は、輪郭エレメントの形成に先立って低域通過フィルタリング・オペレーションを受けることが好適である。これに当たっては、例えば滑り平均値を形成することが可能である。
【００４０】
セグメント輪郭の輪郭エレメントの数は、基本的にセグメントの像点の数より多い可能性がある。但しこの方法では、輪郭を処理する複雑さが高まる。従って、セグメント輪郭の輪郭エレメント数はセグメント輪郭の像点数を超えないことが好適である。特に好適には、より少ない数の輪郭エレメントが使用されるが、これは、こうすれば処理の複雑さを低減させることが可能であるだけでなく、むしろ輪郭エレメント・データの決定において輪郭エレメントの形成に使用される像点を介して平均化を実行可能であり、輪郭エレメント・データのランダムな変動を低減させ得るためである。
【００４１】
検出される実在するオブジェクトに依存して、実在するオブジェクトの輪郭は例えば壁であれば滑らかである場合もあり、例えば灌木であればかなり不規則で中断されている場合もある。輪郭エレメントが複数の像点から形成される場合には、品質を輪郭エレメントの決定に使用される像点の位置に依存する少なくとも１つの輪郭エレメントに関連づけることが好適である。この品質は特に、輪郭エレメント・データによって記述される輪郭エレメントの特性と像点の対応する特性との相違の程度、即ち輪郭エレメントの特性に関するデータがどの程度重要であるかの尺度である可能性がある。従って品質は、例えば輪郭エレメントの形成に使用される像点の数、または例えば像点の対応する特性の輪郭エレメントの特性からの二乗偏差である偏差平均にも依存する可能性がある。特に、輪郭エレメントの形成に使用される像点の平均二乗間隔は、例えば輪郭エレメントの位置座標に繋がる像点を介する回帰線にも依存する可能性がある。従って、例えば壁は一様に検出される可能性があるのに対して、壁の前に位置づけられた灌木は、異常に高い統計的雑音を伴う極めて不規則な輪郭を有する。輪郭エレメントが対応するデータを含んでいれば、これらは輪郭エレメントの関連づけにおいて考慮されることが可能である。
【００４２】
本発明の方法では、セグメントはセグメント輪郭と予測されたオブジェクト輪郭との比較を介して関連づけられる。これに関しては、先行サイクルで決定されたオブジェクトの速度が現行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の位置の予測に使用されれば好適である。このオブジェクト速度は、特にオブジェクトの平行移動速度及び／またはオブジェクトの回転速度（ヨーイング速度）であることが可能である。
【００４３】
これに関連して、予測は任意の所望される適切な方法で行うことができる。特に、例えばそれによりデータ、特には輪郭エレメントの位置座標を予測することのできるカルマン・フィルタを使用可能である。オブジェクト輪郭が位置座標を含む輪郭エレメントによって画定されれば、オブジェクト速度と検出領域の連続走査間の時間間隔との乗算を介して結果的に生じる可能性のある輪郭エレメントの位置座標のシフトにより、オブジェクト輪郭の位置が発生する可能性がある。また加速も、それが十分な精度で決定され得る場合には使用されることが特に好適である。このようにして、最終的には特に高い検出周波数で極めて優良かつ正確なオブジェクト輪郭の予測が得られ、これにより、後続のセグメント／オブジェクトの関連づけ、または先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭に対するカレント・オブジェクト輪郭のシフトの決定が単純化される。
【００４４】
セグメント／オブジェクトの関連づけでは、各セグメント輪郭が基本的に予測された各オブジェクト輪郭と比較されることが可能である。しかしながら、この方法では、最終的に極めて多大な処理努力が注がれる。従って、キャプチャ・レンジは各オブジェクトに関連づけられること、及びセグメントのセグメント輪郭は、そのキャプチャ・レンジ内に個々のセグメントの少なくとも１つの基準点が存在するオブジェクトのオブジェクト輪郭のみと比較されることが好適である。この基準点は、特には像点及び／またはセグメント輪郭の少なくとも１つの輪郭エレメントの位置座標であることが可能である。こうすれば、処理努力は大幅に低減されることが可能である。キャプチャ・レンジのサイズは、特に、検出領域内で発生する可能性のある実在するオブジェクトの最大可能移動速度と、使用されるセンサの走査周波数とに依存する。
【００４５】
これに関連して、オブジェクトは本発明による方法において分類されること、及びキャプチャ・レンジはオブジェクトが関連づけられるクラスに依存して画定されることが特に好適である。例えば、一方ではその形状によって、かつ他方ではそのサイズによってサーチ・レンジを区別できる、歩行者、二輪車、自動車及びトラック用のオブジェクト・クラスを利用可能にすることができる。例えば、歩行者用のサーチ・レンジは、歩行者は全方向へ移動可能であることが確かであるが速度は遅いことから、本質的には円形でありしかも小径を有する。これに対してトラックはさほど機動性がなく、よって本質的にオブジェクト速度の方向に沿って延びるサーチ・レンジを使用可能である。
【００４６】
セグメント輪郭とオブジェクト輪郭との比較においては、セグメント輪郭は２つの異なるオブジェクト輪郭に関連づけられる可能性があり、よってセグメントは２つの異なるオブジェクトに関連づけられる可能性があるが、許容される関連づけは１つだけというケースが発生する可能性がある。よって、関連づけの品質は、セグメント及びオブジェクトに関する連続する輪郭とオブジェクト輪郭との比較について決定され、上記関連づけの品質は位置及び／または形状に関する個々の輪郭の一致の尺度であること、及び２つのオブジェクトに関連づけられることが可能なセグメントは、それに対して最も高い関連づけの品質値を有するオブジェクトに関連づけられることが好適である。こうすれば、セグメント対オブジェクトの一意の関連づけが可能である。
【００４７】
これに関連して、輪郭エレメントの対応するデータ間の差は、各々セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントより成るペアから発見されること、及び関連づけの品質はその差を使用して決定されることが特に好適である。これに関連して、輪郭エレメントのデータの唯一のアイテムが、例えば特性に関して使用される必要がある。特には、輪郭エレメントの位置座標における差を使用可能である。従って、関連づけの品質は極めて単純に、輪郭エレメントのみを介して計算されることが可能である。
【００４８】
また基本的には、セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントによる全ての可能なペアについて考慮すること、及び例えば最小のペア間隔を使用すること、または全てのペアに及ぶ二乗間隔の総和を決定することが可能である。但し、これは多大な努力を表す。従って、各々セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントより成るペアは、セグメント輪郭の輪郭エレメントとオブジェクト輪郭の輪郭エレメントとの間で、その時点で少なくとも１つのデータ・アイテムにおいて最大でも予め決められた量により区別されるものが決定されること、及びこれらのペアの数は関連づけの品質を決定するために決定されることが好適である。これに関連して、好適には全ての可能ペアが調査される。但し、関連づけの品質が依存する必要のあるものはペア数のみである。しかしながらこれは、特にはさらなるパラメータによって共同で決定される場合もある。特に、各々セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントより成るペアは、セグメント輪郭の輪郭エレメントとオブジェクト輪郭の輪郭エレメントとの間で、その位置座標が予め決められた最大ペア間隔より小さい間隔を有するものが決定されること、及びこれらのペアの数は関連づけの品質を決定するために決定されることが好適である。最大ペア間隔は、特にはセンサの連続する２走査間の経過時間に対する最大予測シフトに依存して選択されることが可能である。
【００４９】
さらに、セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントは、セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントによる全てのペア間の位置座標が最小の間隔を有する関連づけの品質を決定するために決定されることが好適である。
【００５０】
関連づけの品質は、特には先に挙げた複数のパラメータに依存して決定される場合もある。この場合は、関連づけの異なる典型的な状況を極めて良好に考慮することができる。
【００５１】
セグメント／オブジェクトの関連づけにおいては、関連づけの品質に従って２つのセグメントが１つのオブジェクトに関連づけられるケースが発生する可能性がある。但し、この種の関連づけは現時点では正確である必要がなく、例えば１つのサイクルにおいて１つのオブジェクトとして処理された２つの実在するオブジェクトは離れて移動する可能性があり、よって結果的にはより大きな輪郭が生じるが、２つのオブジェクトの関連づけはより正確になっていく。オブジェクトが減衰するこのケースにより良く対処できるように、セグメントのオブジェクトからの距離が個々のケースで予め決められた最大間隔より小さい場合、２つ以上のセグメントは１つのオブジェクトにのみ関連づけられることが好適である。この最大間隔は、特には、アプリケーションの状況に依存するオブジェクトの予測されるべき典型的な最大サイズに依存して予め設定されることが可能である。間隔は、特には、対応する輪郭の輪郭エレメントを基礎として計算されることが可能な最小間隔である場合もある。
【００５２】
さらに、セグメントとオブジェクトとの関連づけの間は、隠蔽の認識を実行することが好適である。隠蔽の認識を介して、対応する実在するオブジェクトの部分的な被覆によって１つのオブジェクトに関連づけられるべき２つのセグメントが発生する可能性があったかどうかの決定をより安全に下すことが可能であり、よって２つのセグメントが１つのオブジェクトに関連づけられるべきかどうか、または現時点で実際の状況に対応するオブジェクトの減衰が存在するかどうかをより単純に認識することが可能である。
【００５３】
さらに、同一のオブジェクトに関連づけられることが可能であるが、共に同じオブジェクトに関連づけられるべきではない少なくとも２つのセグメントの認識においては、より高い関連づけの品質を有するセグメントをオブジェクトに関連づけることが好適である。次に好適には、他のセグメントを使用して新規オブジェクトを形成することができる。このようにして、オブジェクトが減衰するケースでは、最終的にセグメントとオブジェクトとの関連づけのための曖昧でない基準がもたらされる。
【００５４】
このセグメントが最も多くの輪郭エレメントを有するオブジェクトに関連づけられると、特に単純な決定がもたらされる結果となる。
【００５５】
オブジェクト速度の決定に当たっては、カレント・オブジェクト輪郭の位置及び／または方向性と、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測されたオブジェクト輪郭の位置及び／または方向性との間の差を決定することが好適である。
【００５６】
速度の決定に当たっては、１つの点だけでなく全体的なオブジェクト輪郭が使用されることから、位置のみが決定されかつ方向性も決定されるかどうかに依存して、オブジェクトの純粋な平行移動速度またはヨーイング速度をも単にこの方法で決定することが可能である。ヨーイング動作に関しては、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭、現行サイクルにおけるオブジェクト輪郭またはこれらのオブジェクト輪郭から計算されるさらなるオブジェクト輪郭に関連して回転軸を画定することができる。さらに、相互に連続する対応する画像を決定する時間間隔は、オブジェクト速度の一部となる可能性がある。
【００５７】
この関連において、現行サイクルにおけるオブジェクトの位置及び／または方向性と先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測されたオブジェクト輪郭の位置及び／または方向性との差を決定する際には、カレント・オブジェクト輪郭の輪郭エレメントと先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測された輪郭の輪郭エレメントとが互いに関連づけられること、及び先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の位置及び／または方向性の現行サイクルにおけるそれへの変化は、現行の輪郭のうちの先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭または予測されたオブジェクト輪郭の輪郭エレメントに関連づけられた輪郭エレメントから決定されることが特に好適である。
【００５８】
これは、オブジェクトの移動を決定するに当たっては、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭及び／または予測されたオブジェクト輪郭及び相応して現行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の双方に現出する輪郭エレメントのみが使用され、互いに関連づけられることを意味する。決定速度に対する相応の影響を除外するために、関連づけられない輪郭エレメントは考慮されず、これにより精度は向上され得る。
【００５９】
関連づけは、好適にはオブジェクト輪郭における輪郭エレメントのシーケンスを考慮して行われる。
【００６０】
さらに、各々輪郭の一端に対応する位置座標を有するオブジェクト輪郭の輪郭エレメントから開始される２つのオブジェクト輪郭の輪郭エレメントによる互いの関連づけに関しては、各ケースで２つの輪郭の一方に沿って連続する輪郭エレメントに対し、その位置座標が一方の輪郭の輪郭エレメントの位置座標から最小の間隔を有するもう一方の輪郭の未だ関連づけが行われていない輪郭エレメントに関して検索が行われることが好適である。この種の関連づけは特に迅速に実行されることが可能であり、原則として回避されるべき輪郭エレメントの二重の関連づけは回避される。
【００６１】
オブジェクトの移動の間、または対応する実在するオブジェクトの移動の間に加速または回転が発生すれば、予測の持つ性質に依存して、オブジェクト輪郭の予測された位置及び任意選択としてその形状も、カレント・オブジェクト輪郭の現在の位置及び／または形状から相違する可能性がある。関連づけにおいては、これは間違った関連づけを引き起こす可能性があり、または対応する複雑な関連づけアルゴリズムを必要とさせる可能性がある。
【００６２】
従って、各ケースで１つのオブジェクト輪郭について少なくとも１つの基準エレメントが決定されること、予測されたオブジェクト輪郭のオブジェクト・エレメントのカレント・オブジェクト輪郭のオブジェクト・エレメントへの関連づけのために予測された輪郭及び現行の輪郭の基準エレメント間の補正シフトが決定されること、及び現行の輪郭の輪郭エレメントに対する予測された輪郭の輪郭エレメントの関連づけは基準エレメントの補正シフトによってシフトされる予測された輪郭の輪郭エレメントを使用して実行されることが好適である。これらの基準エレメントは、特には、例えば輪郭の最初及び最後の輪郭エレメントである特別な輪郭エレメントであることが可能である。但し、例えばオブジェクト輪郭の角に配置される輪郭エレメントであるオブジェクト輪郭の他の特別な輪郭エレメントを使用することも可能である。このようにして、関連づけにおいて予測されたオブジェクト輪郭とカレント・オブジェクト輪郭との偏差に起因して発生する不正確さは、大幅に低減されることが可能である。
【００６３】
特に好適には、２つの基準エレメントが使用され、予測されたオブジェクト輪郭の補正シフト及び補正回転は共に上記２つの基準エレメントのシフトから決定される。このようにして、オブジェクト輪郭または実在するオブジェクトの回転またはヨーイング動作に起因して発生する輪郭エレメントの関連づけにおける困難さは低減される。
【００６４】
オブジェクトの移動の決定は、基本的に、カルマン・フィルタを使用して輪郭エレメントについて、特にはその位置座標及び関連速度について行うことが可能である。但し、まずは現行の輪郭及び先行サイクルにおける輪郭または予測された輪郭の相互に関連づけられる輪郭エレメントの位置座標間の差が決定されること、及びこれらの差から先行サイクル及び現行サイクル間のオブジェクトの平行移動及び／または回転が決定されること、及びこの平行移動及び／または回転を基礎としてオブジェクトの速度が決定されることが好適である。
【００６５】
こうして、オブジェクトの平行移動または回転の特に正確な決定を許容する平均値を形成することが可能である。平行移動は、特には、例えば先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭に対する現行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の輪郭エレメントのシフトに渡る平均値として計算されることが可能である。平行移動及び／または回転が決定されるかどうかに依存して、オブジェクトの速度は平行移動速度でありかつ／またはヨーイング速度であることが可能である。
【００６６】
さらに、オブジェクトの速度は低域通過フィルタリング・オペレーションを受けることが好適である。この関連において、特にはオブジェクト速度の各成分に対し、個々に一次元カルマン・フィルタを使用することができる。このようにして、統計的誤差は抑制されることが可能である。
【００６７】
コンピュータ上でプログラムが実行される場合に、本発明の方法を実行するためのプログラム・コード手段を備えるコンピュータ・プログラムは、本発明の方法のさらなる対象である。「コンピュータ」という用語は、特にプロセッサと、メモリと、データを供給または出力するためのインタフェースとを有する任意のデータ処理システムを包含することが理解されるであろう。特にコンピュータは、デジタル信号プロセッサを有することが可能である。
【００６８】
さらに本発明の対象は、コンピュータ上でコンピュータ・プログラム・プロダクトが実行される際には本発明の方法を実行すべくコンピュータ読取り可能データ・キャリア上へ格納されるプログラム・コード手段を有するコンピュータ・プログラム・プロダクトである。データ・キャリアは、特には、対応する半導体コンポーネント、ＣＤ、ＤＶＤまたはフロッピー・ディスクの形式の不揮発性メモリであることが可能である。
【００６９】
最後に、本発明の対象は、そのビュー・レンジが検出レンジを含む、特にはレーザ・スキャナである少なくとも１つの光電センサと、上記光電センサに関連づけられる、本発明による方法を実行すべく設計されたデータ処理デバイスとを備える、オブジェクトを認識しかつ追跡するための装置である。このデータ処理デバイスは、特には、現行画像の像点のセグメントを形成するためのセグメント形成ユニット、セグメントの像点からセグメント輪郭及びその位置を決定するためのセグメント輪郭形成ユニット、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭から現行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の位置を予測するための予測ユニット、位置及び／または形状に関してセグメント輪郭を予測されたオブジェクト輪郭のうちの少なくとも１つと比較するためと、比較の結果に従ってセグメントをオブジェクトのうちの１つに関連づけるためのセグメント／オブジェクト関連づけ手段、各々オブジェクトに関連づけられるセグメントのセグメント輪郭からカレント・オブジェクト輪郭を形成するためのオブジェクト輪郭形成ユニット及びオブジェクトのうちの少なくとも１つに関して、カレント・オブジェクト輪郭から、またはカレント・オブジェクト輪郭の位置及び先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭の位置から現在位置及び／またはオブジェクトの速度を決定するための手段であることが可能である。
【００７０】
本発明による方法は、本発明による装置を装備した車両の前方領域の監視における使用に特に適する。
【００７１】
次に、図面を参照して本発明をさらに例示的に説明する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００７２】
図１において、レーザ・スキャナ１０は、自動車１２の前側に、自動車１２の前の実在するオブジェクトを検出するために保持されている。
【００７３】
レーザ・スキャナ１０は、図１には一部しか示されていないが、内蔵式の位置である結果として自動車１２の長手軸に対して対称式に約１８０゜の角度をカバーする検出領域１４を有する。図１における検出領域は単なる略示であり、より効果的な図示を目的として特に半径方向表示が小さすぎるものとなっている。検出領域１４内には、検出されるべき実在するオブジェクトとして２つの車両１６及び１８が例示的に位置づけられている。
【００７４】
レーザ・スキャナ１０は、一定の角速度で回転するパルス・レーザ・ビーム２０を使用して基本的に周知の方法でそのビュー・レンジ１４を走査し、実在するオブジェクトの１つの点または領域からレーザ・ビームが反射されるかどうかの検出が、中心角αｉを周る一定の角度範囲で一定の時間間隔Δｔにより時刻τｉにおいて継続して実行される。これにより、指数ｉは１から検出領域内の角度範囲数にまで及ぶ。図１には、これらの角度範囲のうちの各々、とりわけ平均角度αｉ−１及びαｉに関連づけられる角度範囲しか示されていない。この関連において、角度範囲は、明確な図解を目的として大きく誇張して示されている。実在するオブジェクトの点のレーザ・スキャナ１０からのセンサ距離ｄｉは、レーザ・ビーム・パルスの経過時間を基礎として決定される。従って、レーザ・スキャナ１０は、自動車１６の実在するオブジェクトの１点２２に関する走査データ・エレメントにおける座標として角度αｉ及びこの角度に関して決定される距離ｄｉ、即ち極座標における実在するオブジェクトの点２２の位置を検出する。従って、可視レンジを走査する場合、レーザ・スキャナは座標（αｉ，ｄｉ）によって走査データ・エレメントを利用できるようにする。但しｉは、１からレーザ・スキャナ１０によって検出される走査データ・エレメントの数までの自然数を表す。
【００７５】
走査の間に検出される走査データ・エレメントの量は、任意選択によりデータの補正及び／または別の座標系への変換の後に本発明の意味合いにおける深度分解画像を形成する。
【００７６】
レーザ・スキャナ１０は、走査及び延ては深度分解画像の時系列が生じるように、その可視範囲１４を連続走査で個々に走査する。
【００７７】
走査データ・エレメントを処理するために、レーザ・スキャナは、本例ではレーザ・スキャナ内に配置されている、但し基本的にはこれと離隔して配置され得る電子評価システムまたはデータ処理デバイス２４を有する。データ処理デバイス２４は、とりわけ本発明の方法を実行するようにプログラムされたデジタル信号プロセッサと、デジタル信号プロセッサに接続されたメモリ・デバイスと、データを車両制御装置へ出力するためのインタフェースとを有する。
【００７８】
図２は、本発明の好適な実施形態による方法を略示したものである。レーザ・スキャナ１０は、既に述べたようにその検出領域の画像を一定の時間間隔Δｔで検出する。画像の像点は、例えばレーザ・スキャナ１０の固有の移動に対する対応する座標変換及び任意選択としてのさらなる補正により、対応する走査データ・エレメントから補正されることが可能である。本発明の方法は循環式に実行され、新たに検出される各画像について１サイクルが実行される。
【００７９】
ステップＳ１０において、現行画像はレーザ・スキャナ１０から読み込まれ、像点をＸ軸とこれに直交するＹ軸とを有するデカルト座標系における位置座標によって包含する。本実施形態では、Ｘ軸は自動車１２の長手軸に対して平行に配置され、座標系はこうして自動車１２に対して画定される。
【００８０】
次のステップＳ１２では、現行画像がセグメント化される。この目的のために、全ての像点がセグメントに関連づけられるが、１つの像点は１つのセグメントにしか関連づけられない。この目的に沿って、新規セグメントを形成するために、未だセグメントに関連づけられていない像点がまず新規セグメントに関連づけられる。次に、後続ステップでは、セグメントの各像点について、例えばレーザ・スキャナ１０の解像能力に依存して選択される予め決められたセグメント化間隔より小さいセグメントの対応する像点からの距離を有する、未だセグメントに関連づけられていない像点が繰返し探求される。セグメントに関連づけられていないこの種の像点が発見されれば、これがセグメントに関連づけられ、セグメントのさらなる像点の探索が行われる。発見されなければセグメントは完成され、新規セグメントのための未だ関連づけられていないさらなる像点が探求される。
【００８１】
次いでステップＳ１４では、各セグメントについて輪郭が決定される（図３及び４参照）。本発明の方法のこの実施形態では、輪郭は輪郭エレメントにより、または各ケースでデータとしてＸ−Ｙ座標系における２つの位置座標を含む一連の輪郭エレメントにより与えられる。シーケンスの概念は、輪郭エレメントの継承または輪郭エレメントの連続を含む。輪郭の決定に際しては、必要であれば、セグメントの像点がまず、極軸としてのＹ軸に対して一連の増大する極角度で順に配列される。負のＸ座標を有する像点の極角度は、検出領域の一方の端から検出領域のもう一方の端への移動の間に増大する極角度のシーケンスが生じるようにマイナスの符号を受ける。本実施形態では、走査データ・エレメントの検出シーケンスが像点に移されればこの関連づけは不要であり、そのシーケンスもまた本方法のさらなる過程では変更されない。
【００８２】
輪郭の形成は、例えば図４において、比較的滑らかな輪郭を有する実在するオブジェクトに対応するセグメントに関して例示的に示されている。この関連において、輪郭エレメントは、十字形で示されたどの像点が輪郭エレメントに関連づけられたかを示す正方形で描かれている。選択されたセグメントの輪郭について輪郭エレメントを形成するに当たっては、輪郭エレメントに未だ関連づけられずかつ最小の極角度を有する像点２６が選択され、新規輪郭エレメント３０に関連づけられる。次に、シーケンスにおいて増大する極角度を有する連続する像点２８及び２８’は、輪郭エレメントに関連づけられる第１の像点２６までの距離が予め決められた値を超えるまで輪郭エレメント３０に関連づけられる。予め決められた値は、例えばレーザ・スキャナ１０の解像能力に依存して選択される。この予め決められた間隔を超える第１の像点３２は、新規輪郭エレメントに関連づけられる。次には、輪郭エレメントに関連づけられる像点からの平均値の形成により、輪郭エレメントの位置座標が決定される。
【００８３】
このプロセスは、全体として、増大する極角度のシーケンスにおける像点から形成される輪郭エレメントのシーケンスが発生するように、最小の極角度を有する像点で開始される。図４及び５においては、輪郭エレメントの位置座標は輪郭エレメントによって表示される正方形の重心位置に対応するが、辺長は輪郭エレメントの形成に使用される像点の最大間隔の印象をおおよそで、かつ質的にのみ提示することが意図されている。重心点を接続するラインは、単に輪郭エレメントによって画定される輪郭線を描写する働きをしている。
【００８４】
例えば灌木等の不規則な実在するオブジェクトに関する図５に示すように、輪郭エレメントは僅かな像点及び任意選択としてただ１つの像点しか含まないことが明らかになる可能性がある。
【００８５】
オブジェクト輪郭は、各サイクルにおいて各オブジェクトに関連づけられ、同様に輪郭エレメントまたは輪郭エレメントのシーケンスによって与えられる。当初このオブジェクト輪郭の形成は果たすべき何の役割も持たないが、ステップＳ２２でさらに説明する。
【００８６】
原則としてステップＳ１４より先に、またはこれと並行して実行されることも可能であるステップＳ１６では、現行サイクルが第１のサイクルでない限り、存在するオブジェクト輪郭から先行サイクルの各オブジェクトについて新たなオブジェクト輪郭が予測される。この目的に沿って、先行サイクルで決定されたオブジェクトの速度は、Ｘ方向及びＹ方向の双方において２つの連続走査間の持続時間Δｔにより乗算され、これにより最終的に予測オブジェクト・シフトが得られる。これで予測オブジェクト輪郭は、オブジェクト輪郭の位置エレメントが予測されたオブジェクト・シフトによってシフトされるという事実から生じる。これに関しては、オブジェクト輪郭の形状は変更されず、その位置のみが変更される。先行サイクルにおいてオブジェクトが新たに形成されていれば、例えばゼロという初期速度である適切な初期速度はこのオブジェクトに帰される可能性がある。先行サイクルで何のセグメントも関連づけられなかったオブジェクトについては、セグメントとオブジェクトとの最後の関連づけ後のサイクルで始まる対応するより長い時間に渡って予測が実行される。
【００８７】
ステップＳ１８では、セグメントのオブジェクトへの関連づけが、セグメント輪郭と予測されたオブジェクト輪郭との比較によって実行される。
【００８８】
関連づけを促進するために、長方形セグメントのボックス及びオブジェクトのボックスがオブジェクトにおける座標軸に平行な側面を有するセグメントに関連づけられる。但し、これは必須ではない。セグメント・ボックスは現行サイクルにおけるセグメントの全ての像点を含む最小の長方形である（セグメント・ボックス３４に関する図５の像点３３参照）のに対して、オブジェクト・ボックスは先行サイクルにおけるオブジェクトの像点を含む最小の長方形もまた最初に決定されるという事実から結果的に発生するが、この長方形は、要求されれば一定の値及びオブジェクト速度の不確実性により決定されるオブジェクトの不確実性によってＸ及びＹ方向へ異なって拡大される。従ってオブジェクト・ボックスは、この拡大されたオブジェクト・ボックスが同時にセグメントの探索が行われるキャプチャ・レンジを包含するように、先行サイクルで検出された現行外形より大きく選択される。この状況を示す図６においては、予測されたオブジェクト輪郭の輪郭エレメント３８及びセグメント・ボックス４０に包囲されたカレント・オブジェクト輪郭の輪郭エレメント４２がオブジェクト・ボックス３６の内側に位置決めされている。
【００８９】
事前選択に当たっては、所定のセグメントについて、セグメント・ボックスが存在するオブジェクトのオブジェクト・ボックスに重なるかどうかがまずチェックされる。
【００９０】
こうした状況である場合に限り、セグメント輪郭は現行サイクルにおいて予測されたオブジェクト輪郭と比較され、この比較において各ケースで関連づけの品質が決定される。この目的のために、セグメント輪郭の輪郭エレメント及びオブジェクト輪郭の輪郭エレメントによるペアの数は、その輪郭エレメントが予め決められた最大のセグメント／オブジェクトの関連づけ間隔を下回る、セグメント輪郭の輪郭エレメントと予測されたオブジェクト輪郭の輪郭エレメントとの全ての間隔の計算によって決定される。この最大のセグメント／オブジェクトの関連づけ間隔は、例えば、所定のオブジェクト速度及び予期されるべき、かつ例えば１乃至２ｍの範囲内に存在するオブジェクトのサイズのための最適化試行によって決定されることが可能である。さらに、全てのペアの輪郭エレメントの間隔集合において発生する最小間隔もまた決定される。次に例えば、互いに並んで近くに存在する輪郭エレメント・ペアの数は、関連づけの品質として、即ち全ての輪郭エレメント・ペアの一定かつ最小の間隔の総和で除したセグメント／オブジェクトの関連づけ最大間隔より小さい間隔を有する輪郭エレメント・ペアとして決定される。上記定数は、とりわけゼロによる除算を回避するために使用され、最適化試験によって決定されることが可能である。
【００９１】
セグメントは次に、それとの関連づけによって最も高い関連づけの品質を有するオブジェクト、即ち関連づけの品質によって測定されるセグメント輪郭がオブジェクト輪郭に最もよく類似するオブジェクトに関連づけられる。但し、関連づけの品質がゼロである場合、関連づけは行われない。
【００９２】
このようにして、各セグメントはまず多くとも１つのオブジェクトに関連づけられるが、複数のセグメントが１つのオブジェクトに関連づけられることも可能である。
【００９３】
オブジェクトの減衰をチェックするためには、２つのセグメントと１つのオブジェクトとの関連づけにおいて、例えば対応する輪郭エレメント・ペアにおける輪郭エレメントの最小間隔によって与えられる個々のセグメント輪郭とオブジェクト輪郭との最小間隔が、例えば予期されるべきオブジェクト・サイズに依存して選択される予め決められたしきい値を下回るかどうかがチェックされる。下回っていれば、セグメントはオブジェクトに関連づけられることが可能であり、そうでなければ分離が行われる。次に、個々の最大セグメント、即ち最も多い輪郭エレメントを有するセグメント輪郭を有するセグメントがオブジェクトに関連づけられ、残りのセグメントは従来のオブジェクトに関連づけられる。
【００９４】
次にステップＳ２０では、未だ既存のオブジェクトに関連づけられていないセグメントから新規オブジェクトが形成される。
【００９５】
ステップＳ２２では、現行サイクルにおいてセグメントが関連づけられた各オブジェクトについて現行の輪郭が形成され、ここにおいて、輪郭エレメントのシーケンスを考慮し、対応するセグメントの輪郭エレメントから結果的に連続性の輪郭となる輪郭エレメントのシーケンスが形成される。さらに、どのセグメントも関連づけられなかったオブジェクトが保持される。先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭が格納される。この関連において、予測が、オブジェクト輪郭にどのセグメントも関連づけられなかった連続サイクルの最大数によって与えられる予め設定された不確実性を超えると、対応するオブジェクトは削除される。別の実施形態では、不確実性は速度の不確実性または推定誤差にも依存する可能性がある。
【００９６】
ステップＳ２４では、次に新規に形成されなかった各オブジェクトについて、現行サイクルにおけるオブジェクト輪郭と先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭との比較によるオブジェクト位置の変化が発見される。図３には、ここで実行されなければならない部分ステップが、先行サイクルにおいて既に存在している各オブジェクトについて実行されるべき部分ステップＳ２４Ａ乃至Ｓ２４Ｄとして示されている。この関連づけは、図６に例示としてさらに示されている。
【００９７】
オブジェクトの移動の計算に当たっては、先行サイクルにおけるオブジェクト輪郭から既に述べた方法で計算された、カレント・オブジェクト輪郭及び予測されたオブジェクト輪郭の輪郭エレメント４２のシフトが考慮される。この関連づけを促進するため、ステップＳ２４Ａでまず補正シフトが決定される。この目的のために、オブジェクト輪郭について、オブジェクト輪郭にとって特徴的であり、よって再発見が容易な基準エレメントが決定される。次に、カレント・オブジェクト輪郭及び予測されたオブジェクト輪郭との間の基準エレメントの位置の差から補正シフトを発見することができる。
【００９８】
本例では、個々のオブジェクト輪郭の最初及び最後の輪郭エレメントが、各ケースで基準エレメントとして使用される。この関連において、まず、予測されたオブジェクト輪郭及びカレント・オブジェクト輪郭の個々の最初及び最後の輪郭エレメントがフォアグラウンド・オブジェクトによって隠蔽されているかどうかがチェックされる。次には、輪郭エレメントが隠蔽されずかつカレント・オブジェクト輪郭の輪郭エレメントがレーザ・スキャナ１０の最近に存在する現行の輪郭及び予測された輪郭の最初または最後の輪郭エレメント・ペアが、基準エレメント・ペアとして使用された。図６において、これらは各々左側の輪郭エレメント４４及び４４’である。次に、位置座標の差から補正シフト・ベクトルが計算される。
【００９９】
例えば輪郭の少なくとも２つの異なる最初及び最後の輪郭エレメントが隠蔽されているために基準エレメントが発見されなければ、補正シフト・ベクトルは値ゼロに設定され、そうでなければこれは結果的に、カレント・オブジェクト輪郭の基準エレメントの位置座標予測された輪郭の対応する基準エレメントの位置座標との差として生じる。さらに、補正シフトの規模がその間にオブジェクトが既に存在しているサイクル数により与えられるオブジェクトの年齢に依存するａより大きければ、または基準エレメントからの平均二乗間隔平均値によって測定される輪郭エレメントが極めて強力に散乱されていれば、値ゼロが補正シフト・ベクトルに関連づけられる。
【０１００】
次にステップＳ２４Ｂでは、予測されたオブジェクト輪郭の全ての輪郭エレメントの位置座標が、発見されている補正シフト・ベクトルに従ってシフトされる。
【０１０１】
次にステップＳ２４Ｃでは、カレント・オブジェクト輪郭の輪郭エレメント４２と補正された予測オブジェクト輪郭の輪郭エレメントとの関連づけが行われる。この目的のために、未だカレント・オブジェクト輪郭の輪郭エレメントに関連づけられていない補正された予測オブジェクト輪郭の各輪郭エレメントについて、補正された予測オブジェクト輪郭の輪郭エレメントへの最小間隔を有する、カレント・オブジェクト輪郭のその未だ関連づけられていない輪郭エレメントが探求される。
【０１０２】
２つの輪郭エレメント間の関連づけは、この最小間隔が予期されるオブジェクト速度に依存して選択された最大間隔を下回る場合に限って引き起こされる。そうでない場合、考慮された輪郭エレメントが本方法のこれ以降の過程における関連づけに使用されることはない。このようにして、カレント・オブジェクト輪郭の輪郭エレメントと補正された予測オブジェクト輪郭との１対１の関連づけが、可能な限り発見される。
【０１０３】
補正シフトを考慮するためには、補正された予測オブジェクト輪郭が形成されることは明らかに必要ではなく、補正シフトもまた、次の方法ステップ、即ちステップＳ２４Ｃで使用される公式において加数として考慮される可能性がある。
【０１０４】
オブジェクト輪郭／オブジェクト輪郭の関連づけの品質は、本実施形態では相互に関連づけられる輪郭エレメント・ペアの数によって与えられるオブジェクト輪郭間の互いの関連性に関連づけられる。上記関連づけのために、オブジェクト輪郭／オブジェクト輪郭の関連づけの品質の最初の値が決定される。
【０１０５】
これらのステップは、補正シフトなしに再度実行される。その結果として得られるオブジェクト輪郭／オブジェクト輪郭の関連づけの品質の第２の値は第１の値と比較され、図６において予測オブジェクト輪郭の輪郭エレメント３８及び４２間の対応する直通ラインによって示されるオブジェクト輪郭／オブジェクト輪郭の関連づけの品質の値とカレント・オブジェクト輪郭との関連性が最終的な関連性として選択される。
【０１０６】
次にステップＳ２４Ｄでは、互いに関連づけられる輪郭エレメントによるペアからオブジェクト・シフトが計算される。本実施形態では、対応する輪郭エレメントの座標成分及び／または位置座標のＸ及びＹ方向間隔の平均が、各ケースで全ペアに渡って発見される。このオペレーションの結果は、オブジェクトのシフト・ベクトルと見なされる、Ｘ及びＹ方向の成分を有するシフト・ベクトルである。
【０１０７】
ステップＳ２６では、予測のシフト及び走査領域の連続走査の時間間隔Δｔを考慮して、シフト・ベクトルから（測定された）オブジェクトの瞬間速度がＸ方向及びＹ方向で別々に決定される。
【０１０８】
これらは、Ｘ方向及びＹ方向のオブジェクト速度に関して、一次元のカルマン・フィルタを使用するフィルタリングを２方向で別々に受ける。対応する瞬間速度は測定値としての機能を果たし、対応するカレント・オブジェクト速度がその結果となる。１つの値は、測定の不確実性として、即ち例えばレーザ・スキャナ１０の測定精度及び２走査間の時間間隔Δｔに依存する測定値または監視速度の変動として選択される。カルマン・フィルタ内のシステム雑音は、オブジェクトの最大加速または予期されるべき加速変化に依存して選択されることが可能である。一次元のカルマン・フィルタのアルゴリズムは、当業者には周知である。従ってカルマン・フィルタは、検出されるオブジェクト速度の変動をそれによって抑止し得る低域通過フィルタとして作用する。
【０１０９】
次に、輪郭エレメントの形式のカレント・オブジェクト輪郭及びカレント・オブジェクト速度はさらなるデータ処理デバイスへ出力されることが可能であり、データ処理デバイスはこれらを例えば衝突の警告のために、かつ任意選択として対応する車両制御のために使用することができる。セグメントが全く発見されなかったオブジェクトに関しては、例えば位置及び／またはオブジェクトの速度の推定誤差の表示内に存在する対応情報を出力することが可能である。サイクルに並行して、新規現行画像が検出され、データの出力後は、ステップＳ１０において新規サイクルで新規画像が読み取られる。
【０１１０】
従って最終的に、オブジェクトを認識しかつ追跡するための、実在するオブジェクトの検出された輪郭の変化も考慮されることが可能な極めて単純でありしかも正確な方法がもたらされる。
【図面の簡単な説明】
【０１１１】
【図１】オブジェクトを認識しかつ追跡するための本発明装置の略平面図である。
【図２】本発明の好適な実施形態によるオブジェクトを認識しかつ追跡するための方法を示す略フローチャートである。
【図３】図２のフローチャートにおける方法ステップＳ２４の部分ステップを示す略フローチャートである。
【図４】セグメントの像点及び輪郭エレメントを１つの平面に示した略図である。
【図５】中断された表面を有するオブジェクトに関する像点及び輪郭エレメントを略示したものである。
【図６】予測されたオブジェクト輪郭及びカレント・オブジェクト輪郭、及びこれらのオブジェクト輪郭の輪郭エレメントの互いの関連性を略示したものである。
【符号の説明】
【０１１２】
１０  レーザ・スキャナ
１２  自動車
１４  検出領域
１６  自動車
１８  自動車
２０  レーザ・ビーム
２２  実在するオブジェクトの点
２４  電子評価システム
２６  像点
２８，２８’  像点
３０  輪郭エレメント
３２  像点
３３  像点
３４  セグメント・ボックス
３６  オブジェクト・ボックス
３８  輪郭エレメント
４０  セグメント・ボックス
４２  輪郭エレメント
４４，４４’  基準エレメント
【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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【国際調査報告】
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