(57)【要約】【課題】  移動体と特徴量とを適切に対応付ける確率を高め、移動体を追跡できる確率を高める。【解決手段】  移動体追跡装置は、観測領域内に移動体が存在するか否かを計測する計測装置１２と、計測装置で計測された計測結果から特徴量を抽出する特徴量抽出部１６と、抽出された特徴量と当該仮説内の移動体とを対応付けることで複数の新たな仮説を確率的に作成する対応付け部１７と、対応付け部により作成された新たな仮説のそれぞれについて、当該新たな仮説内の移動体について追跡する移動体追跡部２２を有している。計測装置１２による計測、特徴量抽出部１６による処理、対応付け部１７による処理、移動体追跡部１６による処理を所定の周期で繰り返すことで、観測領域内を移動する移動体を追跡する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
観測領域内を移動する１又は複数の移動体を追跡する移動体追跡装置であり、
観測領域内に移動体が存在するか否かを計測する計測装置と、
複数の仮説のそれぞれについて、当該仮説内で追跡対象となる移動体の状態情報を記憶する移動体情報記憶部と、
計測装置で計測された計測結果から特徴量を抽出する特徴量抽出部と、
移動体情報記憶部に記憶されている複数の仮説のそれぞれについて、特徴量抽出部で抽出された特徴量と当該仮説内の移動体との対応付け処理を行う対応付け部と、
対応付け部により対応付け処理が行われた仮説のそれぞれについて、当該仮説内の移動体について追跡処理を行う移動体追跡部と、
移動体追跡部の追跡結果を用いて、移動体情報記憶部に記憶される仮説を更新する移動体情報更新部と、を有しており、
計測装置による計測、特徴量抽出部による処理、対応付け部による処理、移動体追跡部による処理及び移動体情報更新部による処理を所定の周期で繰り返すことで、観測領域内を移動する移動体を追跡する、移動体追跡装置。
【請求項２】
移動体追跡部は、複数の仮説のそれぞれについて仮説の重みを算出し、
移動体情報更新部は、移動体追跡部で算出された仮説の重みを用いて、移動体情報記憶部に記憶される仮説を更新する、請求項１に記載の移動体追跡装置。
【請求項３】
対応付け部は、
特徴量抽出部で抽出された特徴量を、所定の確率で新規な移動体として仮説に追加すると共に、
仮説内の移動体の中で抽出された特徴量と対応付けられなかったものがある場合に、その移動体が特徴量と対応付けられなかった経過時間に基づいて、その移動体を仮説内から削除する、請求項１又は２に記載の移動体追跡装置。
【請求項４】
前記経過時間が当該移動体に対して予め設定された消滅時間を越えたときに、当該移動体が削除されるようになっており、
前記消滅時間は、予め定められた「消滅時間−消滅確率」の関係となるように移動体毎に設定されている、請求項３に記載の移動体追跡装置。
【請求項５】
対応付け部は、特徴量抽出部で抽出された特徴量を、所定の確率でノイズとして削除する、請求項１〜４のいずれか一項に記載の移動体追跡装置。
【請求項６】
観測領域内を移動する１又は複数の移動体を追跡する移動体追跡方法であり、
観測領域内に移動体が存在するか否かを計測する計測工程と、
計測工程で計測された計測結果から特徴量を抽出する抽出工程と、
直前の周期で更新された複数の仮説のそれぞれについて、抽出工程で抽出された特徴量と当該仮説内の移動体との対応付け処理を行う対応付け工程と、
対応付け工程で対応付け処理が行われた仮説のそれぞれについて、当該仮説内の移動体について追跡処理を行う追跡工程と、
追跡工程の追跡結果を用いて仮説を更新する更新工程と、を有しており、
計測工程、抽出工程、対応付け工程、追跡工程及び更新工程を所定の周期で繰り返し実行することで、観測領域内を移動する移動体を追跡する、移動体追跡方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、観測領域内を移動する１又は複数の移動体を追跡するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
レーザ・レンジ・ファインダ（ＬＲＦ）等の計測装置による計測を周期的に行うことによって、観測領域内を移動する移動体を追跡する技術が開発されている（例えば、非特許文献１）。この技術では、まず、計測装置による計測を行い、その計測結果から移動体となり得る特徴量（例えば、位置情報）を抽出する。次に、抽出された特徴量と追跡中の移動体との対応付けを行う。抽出された特徴量と追跡中の移動体とが対応付けられた場合は、抽出された特徴量（例えば、位置情報）により追跡中の移動体の状態量（例えば、位置，速度等）を推定する。これによって、観測領域内を移動する移動体の追跡が行われる。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】中村克行、趙卉菁、柴崎亮介、坂本圭司、大鋸朋生、鈴川尚穀、「複数のレーザレンジスキャナを用いた歩行者トラッキングとその信頼性評価」，電子情報通信学会論文誌．Ｄ−II，情報−システム，II−パターン処理
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
この種の従来技術では、通常、抽出された特徴量と追跡中の移動体との距離に基づいて１種類の対応付けのみを行う。例えば、追跡中の移動体が複数存在している場合、抽出された特徴量は、その特徴量に最も近い移動体にのみ対応付けられる。そして、その特徴量に基づいて、対応付けられた移動体の追跡が行われる。このため、特徴量の近傍に複数の移動体が存在する場合やノイズが混入する場合等においては、移動体と特徴量との対応付けを誤ることがあり、このような場合、移動体の追跡ができなくなるという問題を有していた。
【０００５】
本願は、上記した実情に鑑みてなされたものであり、移動体と特徴量とを適切に対応付ける確率を高め、移動体を追跡できる確率を高めることができる技術を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本願の移動体追跡装置は、観測領域内を移動する１又は複数の移動体を追跡する。この移動体追跡装置は、計測装置と、移動体情報記憶部と、特徴量抽出部と、対応付け部と、移動体追跡部と、移動体情報更新部を有する。計測装置は、観測領域内に移動体が存在するか否かを計測する。移動体情報記憶部は、複数の仮説（可能性のある特徴量と移動体の対応付け）のそれぞれについて、当該仮説内で追跡対象となる移動体の状態情報を記憶する。特徴量抽出部は、計測装置で計測された計測結果から特徴量を抽出する。対応付け部は、移動体情報記憶部に記憶されている複数の仮説のそれぞれについて、特徴量抽出部で抽出された特徴量と当該仮説内の移動体との対応付け処理を行う。移動体追跡部は、対応付け部により対応付け処理が行われた仮説のそれぞれについて、当該仮説内の移動体について追跡する。移動体情報更新部は、移動体追跡部の追跡結果を用いて、移動体情報記憶部に記憶される仮説を更新する。そして、計測装置による計測、特徴量抽出部による処理、対応付け部による処理、移動体追跡部による処理及び移動体情報更新部による処理を所定の周期で繰り返すことで、観測領域内を移動する移動体を追跡する。
【０００７】
この移動体追跡装置では、複数の仮説を有し、仮説毎に、計測装置の計測結果から抽出された特徴量と、追跡対象である移動体とを対応付ける。このため、１の仮説において対応付けに誤りが生じても、他の仮説では正しく対応付けられる場合が生じる。その結果、従来技術と比較して、移動体を追跡できる確率を高めることができる。
【０００８】
上記の移動体追跡部は、複数の仮説のそれぞれについて仮説の重みを算出することができる。そして、移動体情報更新部は、移動体追跡部で算出された仮説の重みを用いて、移動体情報記憶部に記憶される仮説を更新するようにしてもよい。このような構成によると、観測の尤度と事前確率等を用いて仮説の重み（対応付け確率）が算出することができ、移動体情報記憶部に記憶される仮説の更新を適切に行うことができる。
【０００９】
また、上記の対応付け部は、特徴量抽出部で抽出された特徴量を、所定の確率で新規な移動体として仮説に追加してもよい。また、仮説内の移動体の中で抽出された特徴量と対応付けられなかったものがある場合、その移動体が特徴量と対応付けられなかった経過時間に基づいて、その移動体を仮説内から削除してもよい。このような構成によると、追跡対象とすべき移動体が適切に仮説に追加され、また、追跡対象とすべきでない移動体が適切に仮説から削除される。このため、追跡すべき移動体を適切に追跡することができる。
【００１０】
上記の場合、経過時間が当該移動体に対して予め設定された消滅時間を越えたときに、当該移動体が削除されるように構成することができる。そして、その消滅時間は、予め定められた「消滅時間−消滅確率」の関係となるように移動体毎に設定されていてもよい。また、上記の対応付け部は、特徴量抽出部で抽出された特徴量を所定の確率でノイズとして削除してもよい。このような構成によると、ノイズに対するロバスト性が向上し、計測装置で計測される計測結果にノイズが多く含まれる場合であっても、移動体を追跡することができる。
【００１１】
また、本願は、観測領域内を移動する１又は複数の移動体を追跡する移動体追跡方法を開示する。この方法は、観測領域内に移動体が存在するか否かを計測する計測工程と、計測工程で計測された計測結果から特徴量を抽出する抽出工程と、直前の周期で更新された複数の仮説のそれぞれについて、抽出工程で抽出された特徴量と当該仮説内の移動体との対応付け処理を行う対応付け工程と、対応付け工程で対応付け処理が行われた仮説のそれぞれについて、当該新たな仮説内の移動体について追跡処理を行う追跡工程と、追跡工程の追跡結果を用いて仮説を更新する更新工程と、を有している。そして、計測工程、抽出工程、対応付け工程、追跡工程及び更新工程を所定の周期で繰り返し実行することで、観測領域内を移動する移動体を追跡する。
この方法によっても、抽出された特徴量と追跡対象である移動体との対応付けが適切に行われる確率を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施例の移動体追跡装置の全体構成を示すブロック図。
【図２ａ】移動体追跡装置の処理手順を示すフローチャート。
【図２ｂ】図２ａのステップＳ２０の移動体数を決定する処理の手順を示すフローチャート。
【図３】レーザレンジファインダの計測結果から抽出された特徴量の一例を示す図。
【図４】移動体情報記憶部に記憶される仮説の内容を説明するための図。
【図５ａ】対応付け部の処理を説明するための具体例（その１）。
【図５ｂ】対応付け部の処理を説明するための具体例（その２）。
【図６】対応付け確率の算出手順を説明するための図。
【図７】移動体の消滅時刻と消滅確率を説明するグラフ。
【図８】対応付け部の処理を説明するための図。
【図９】作成された仮説毎に追跡処理を行っていることを示す図。
【図１０】具体例１に用いた観測値を示す図。
【図１１】従来技術に係る方法（最近傍法＋カルマンフィルタ）によって、図１０に示す観測値を処理した結果を示す図。
【図１２】本実施例に係る方法によって、図１０に示す観測値を処理した結果を示す図。
【図１３】具体例２において、移動体追跡装置を設置した環境を説明するための図。
【図１４】図１３に示す環境で観測した観測値を示す図。
【図１５】本実施例に係る方法によって、図１３に示す観測値を処理した結果を示す図。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１３】
（実施例）  図１に示すように、本実施例の移動体追跡装置１０は、複数のレーザレンジファインダ（以下、ＬＲＦという）１２ａ，１２ｂ・・１２ｎと、ＬＲＦ１２ａ，１２ｂ・・１２ｎに接続されている演算装置１４と、演算装置１４に接続されている移動体情報記憶部２８及びモニタ２６を備えている。
【００１４】
ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎ（以下、ＬＲＦ１２と表示することがある）は、２次元走査型の距離計測センサである。ＬＲＦ１２は、レーザ発光部を回転させ、レーザ発光部から照射されるレーザ光が横切る平面（計測面）上に存在する物体（移動体）との距離を測定する。具体的には、ＬＲＦ１２は、照射したレーザ光の反射光を検出し、レーザ光を照射してから反射光を検出するまでの時間で物体（移動体）との距離を計測する。レーザ光を照射する平面（計測面）は一定とされ、レーザ光を照射する方向は設定された角度範囲内を一定の角速度で変化する。従って、ＬＲＦ１２は、計測面内の設定された角度範囲を所定の角度間隔で距離計測を行う。ＬＲＦ１２としては、例えば、ＳＩＣＫ社製のＬＭＳ２００や、北陽電機株式会社製のＵＴＭ−３０ＬＸを用いることができる。
【００１５】
図１から明らかなように、本実施例では、複数のＬＲＦ１２ａ〜１２ｎにより計測が行われる。各ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの計測面は、略同一平面上となるように調整されている。また、各ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの計測周期も同期が図られている。複数のＬＲＦ１２ａ〜１２ｎによって計測を行うことで、所望の観測領域を漏れなく計測することができる。なお、各ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎで計測された計測結果は、演算装置１４によって統合され、処理される。
【００１６】
演算装置１４は、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの出力に基づいて、観測領域内を移動する移動体（例えば、人、自転車等）を検出し、その検出した移動体を追跡する処理を実行する。演算装置１４は、例えば、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備えたコンピュータによって構成することができる。演算装置１４は、その機能として、特徴量抽出部１６と、対応付け部１７と、移動体追跡部２２と、移動体情報更新部２４を備えている。
【００１７】
特徴量抽出部１６は、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの出力結果（計測結果）から特徴量を抽出する。対応付け部１７は、追跡対象決定部１８と対応付け決定部２０とを備えている。追跡対象決定部１８は、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの出力結果から追跡対象とする新規な移動体を設定する処理と、追跡対象となっている移動体の追跡対象からの削除処理を実行する。対応付け決定部２０は、特徴量抽出部１６で抽出された特徴量と、追跡対象である移動体との対応付けを行う。移動体追跡部２２は、対応付け決定部２０で対応付けられた特徴量を用いて、その特徴量と対応付けられた移動体の追跡処理を行う。移動体情報更新部２４は、移動体追跡部２２の追跡結果を用いて、移動体の状態を記憶する仮説を更新する処理を行う。上述した演算装置１４の各部１６，１７，２２，２４の処理については後で詳述する。
【００１８】
演算装置１４で得られた演算結果は、移動体情報記憶部２８に記憶され、あるいは、モニタ２６に出力される。移動体情報記憶部２８には、追跡対象となる移動体の状態情報（位置，速度等）が記憶される。移動体情報記憶部２８に記憶される移動体の状態情報は、移動体追跡部２２の追跡結果に基づいて更新される。
【００１９】
ここで、本実施例の移動体追跡装置１０では、複数の仮説１，・・，Ｎが作成され、仮説毎に追跡対象である１又は複数の移動体（ｉ＝１〜Ｔ）が設定されている。このため、移動体情報記憶部２８には、仮説毎に、その仮説内の移動体の状態情報（位置、速度等）が記憶されている。具体的には、図４に示すように、１つの仮説３４は、追跡対象となる移動体３６ａ〜３６ｅ毎に、その移動体３６ａ〜３６ｅの状態情報（位置情報，速度情報等）を記憶している。位置情報には、移動体の平均位置及び位置の共分散行列が含まれている。速度情報には、移動体の平均速度、方向及び速度の共分散行列が含まれている。仮説１，２，・・，Ｎを式で表すと、下記の式となる。ここで、ｍｉ，ｋは、時刻ｋにおける移動体ｉの位置、速度の平均を表す。Ｐｉ，ｋは、時刻ｋにおける移動体ｉの位置、速度の共分散行列を表す。ｗｋは、時刻ｋにおける仮説の重みを表す。
【００２０】
【数１】
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【００２１】
次に、上述した移動体追跡装置１０で行われる処理を、図２ａのフローチャートに従って説明する。移動体追跡装置１０は、所定の周期で、図２ａに示すステップＳ１２〜Ｓ３２の処理を繰り返し実行する。これによって、観測領域内にある移動体（物体）の検出と、検出された移動体の追跡が行われる。
【００２２】
図２ａに示すように、移動体追跡装置１０は、まず、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎを１走査することで、計測面内に存在する物体（移動体となり得る候補）までの距離を計測する（ステップＳ１２）。すなわち、計測面内に物体が存在する場合は、その物体から反射されたレーザ光をＬＲＦ１２ａ〜１２ｎで検出し、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎからその物体までの距離を計測する。一方、計測面内に物体が存在しない場合は、物体から反射光が反射されず、ＬＲＦ１２が反射光を検出することはない。ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎで計測された距離データは演算装置１４に入力される。なお、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎは同期して計測するため、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの計測結果は、同一時点における観測領域内の物体の位置情報となる。
【００２３】
次に、演算装置１４は、ステップＳ１２でＬＲＦ１２ａ〜１２ｎにより計測されたデータから、移動体候補となる特徴量を抽出する（ステップＳ１４）。ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎにより計測されたデータから特徴量を抽出する方法としては、公知の種々の方法を用いることができる。例えば、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの設置位置が変化しない場合は、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎで計測される壁や柱などの背景の位置は変化しないため、背景差分をとることによって特徴量（移動体候補）を抽出することができる。一方、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎを車両等に搭載する場合は、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎで計測される背景が一定とならないため、隣接する計測点間の距離を利用する「Ｌｏｃａｌ  Ｍｉｎｉｍａ法」などを用いて特徴量を抽出することができる。なお、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎで計測されたデータから抽出された特徴量は、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの位置関係に従って統合される。図３に、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎから入力されたデータから抽出された特徴量の一例を示している。図３より明らかなように、観測領域３０内から複数の特徴量３２が抽出されている。なお、特徴量３２は、観測領域３０内の位置情報（ｘ、ｙ）として表される。
【００２４】
次に、演算装置１４は、ステップＳ１４で抽出された１又は複数の特徴量から１つの特徴量を選択し（ステップＳ１６）、移動体情報記憶部２８に記憶されている複数の仮説１，・・，Ｎの中から１つの仮説を選択する（ステップＳ１８）。次いで、演算装置１４は、ステップＳ１８で選択された仮説内で追跡対象となる移動体の数を決定する処理を行う（ステップＳ２０）。既に説明したように、本実施例では、複数の仮説が作成され、各仮説に基づいて移動体の追跡処理が行われる。仮説内には、追跡されていた移動体が観測されなくなることもあれば、新規な移動体が観測されることもある。このため、まず、演算装置１４は、仮説内で追跡対象となる移動体の数を決定する処理（図２ｂ）を行う。
【００２５】
図２ｂに示すように、演算装置１４は、まず、ステップＳ１６で選択した仮説に登録された移動体のうち、その状態が更新されていない移動体が存在するか否かを判断する（ステップＳ３４）。すなわち、その仮説に登録されている移動体の中で、直前の周期の処理で特徴量と対応付けられていればＮＯと判断し、特徴量と対応付けられていなければＹＥＳと判断する。全ての移動体が特徴量と対応付けられている場合（ステップＳ３４でＮＯ）は、ステップＳ４０に進む。
【００２６】
一方、特徴量と対応付けられていない移動体が存在する場合（ステップＳ３４でＹＥＳ）は、演算装置１４は、その移動体が特徴量と対応付けられなくなってからの経過時間が、その移動体に設定された消滅時間を経過したか否かを判断する（ステップＳ３６）。すなわち、本実施例では、仮説に登録された移動体が特徴量と対応付けられないと、その時点からの経過時間を計測する。そして、経過時間が予め設定された消滅時間を越えると、その移動体を仮説から消滅させる。したがって、ステップＳ３６では、その移動体の経過時間が、その移動体に設定された消滅時間を越えたか否かを判断する。これによって、特徴量と対応付けられない移動体が、長時間に亘って仮説内に存在することが防止される。なお、移動体を消滅させる方法としては、上記のような方法に限られない。例えば、移動体が特徴量と対応付けられていない時間を累積し、累積時間が消滅時間を越えたときに、移動体を削除してもよい。
【００２７】
移動体の経過時間が消滅時間を経過していない場合（ステップＳ３６でＮＯ）は、演算装置１４は、ステップＳ４０に進む。一方、移動体の経過時間が消滅時間を経過している場合（ステップＳ３６でＹＥＳ）は、演算装置１４は、その移動体を仮説から削除し（ステップＳ３８）、ステップＳ４０に進む。これによって、仮説内から、追跡する必要がない移動体が削除される。
【００２８】
ステップＳ４０では、演算装置１４は、ステップＳ１８で選択した仮説に、新規な移動体を登録するか否かを決定する（ステップＳ４０）。すなわち、図２ａのステップＳ１４で抽出された特徴量は、仮説内に登録されている移動体である可能性もあるし、新規な移動体である可能性もある。そこで、演算装置１４は、予め定められた確率で仮説内に新規な移動体を追加することを決定し、その追加した移動体とステップＳ１６で選択された特徴量とを対応付ける。これによって、仮説内で追跡対象となる移動体の数が確定する。本実施例では、仮説内に確率的に新規な移動体を追加するため、複数の仮説のうちいくつかでは、ステップＳ１６で選択された特徴量が新規な移動体として登録されるが、それ以外の仮説では新規な移動体としては登録されない。このため、新規な移動体とすることが誤っていても、それが問題となることはない。なお、仮説内への新規な移動体の追加は、観測された特徴量を限度に行うことが好ましい。すなわち、仮説内の移動体の数が、ステップＳ１４で抽出された特徴量の数を超えないことが好ましい。したがって、仮説に３つの移動体が既に登録されている場合において、抽出された特徴量が３つのときは、新たな移動体は追加しないことが好ましい。これによって、仮説内の移動体数が多くなり過ぎることを防止することができる。
【００２９】
次に、演算装置１４は、図２ａのステップＳ２２に戻って、ステップＳ２０（詳細には、図２ｂのステップＳ４０）の処理において、仮説内に新規な移動体を追加したか否かを判断する（ステップＳ２２）。新規な移動体を追加している場合（ステップＳ２２でＹＥＳ）は、ステップＳ１６で選択した特徴量と新規な移動体とが対応付けられているため、ステップＳ２６に進む。新規な移動体を追加していない場合（ステップＳ２２でＮＯ）は、演算装置１４は、ステップＳ１６で選択された特徴量と、ステップＳ１８で選択した仮説内の移動体とを対応付ける処理を実施する（ステップＳ２４)。例えば、図５ａに示すように、選択した仮説（時刻ｔ（１周期前））に３つの移動体３６ａ〜３６ｃが記憶されており、時刻（ｔ＋１）で３つの特徴量３２ａ〜３２ｃが抽出された場合、例えば、特徴量３２ａは、移動体３６ａ〜３６ｃのそれぞれと対応付けることができる。このため、特徴量３２ａを移動体３６ａ〜３６ｃのいずれかと対応付ける。なお、本実施例では、複数の仮説１，２・・Ｎを設定するため、特徴量３２ａが移動体３６ａ〜３６ｃのいずれかにのみ対応付けられることはなく、移動体３６ａ〜３６ｃのそれぞれに対応付けられる。したがって、複数の仮説１，２・・Ｎには、３つの移動体３６ａ〜３６ｃと３つの特徴量３２ａ〜３２ｃとを組合せて作られる６通りの仮説が存在することとなる。なお、仮説に記憶されている移動体（時刻ｔ）と抽出された特徴量（時刻ｔ＋１）とが対応付けられないことが明らかな場合（例えば、移動体の位置（時刻ｔ）と移動速度から時刻ｔ＋１で特徴量の位置に移動することが不可能な場合等）は、そのような組合せについては対応付けないようにしてもよい。また、後述するように、本実施例では、ステップＳ１４で抽出した特徴量は、所定の確率でノイズとして削除される。このため、ノイズとして削除された場合は、その特徴量と移動体とが対応付けられることはない。
【００３０】
次に、演算装置１４は、ステップＳ２０で新規に登録された移動体、又は、ステップＳ２４で対応付けられた移動体に対して追跡処理を行う（ステップＳ２４）。すなわち、ステップＳ２０で新規に登録された移動体に対しては、観測された現在の位置情報（ステップＳ１６で選択された特徴量の位置情報）を用いて、移動体の現在の状態（位置、速度等）を推定する。また、ステップＳ２４で対応付けられた移動体に対しては、直前の周期のその移動体の状態（位置、速度等）と、観測された現在の位置情報（ステップＳ１６で選択された特徴量の位置情報）を用いて、移動体の現在の状態（位置、速度等）を推定する。この追跡処理によって、移動体の位置及び速度の平均と、移動体の位置及び速度の共分散行列と、移動体と特徴量との対応付けの尤度（いわゆる、観測の尤度）が算出される。移動体と特徴量との対応付けの尤度は、仮説の重みを算出する際に用いられる。このような移動体の追跡処理には、例えば、カルマンフィルタ等（Kalman Filter, Extended Kalman Filter, Unscented Kalman Filter）を用いることができる。
【００３１】
次いで、演算装置１４は、全ての仮説１，２，・・，Ｎに対して、ステップＳ２０〜Ｓ２６の処理を行っているか否かを判断する（ステップＳ２８）。全ての仮説１，２，・・，Ｎに対して処理を行っていない場合（ステップＳ２８でＮＯ）は、ステップＳ１８に戻って、ステップＳ１８からの処理を繰り返す。これによって、全ての仮説１，２，・・，Ｎにおいて、ステップＳ１６で選択された特徴量と移動体との対応付けが行われ、その移動体の追跡処理が行われる。これによって、対応付けが行われた移動体の現在の状態（位置、速度等）が推定され、その移動体と特徴量との対応付けの尤度が算出される。
【００３２】
一方、全ての仮説１，２，・・，Ｎに対して処理を行っている場合（ステップＳ２８でＹＥＳ）は、演算装置１４は、ステップＳ１４で抽出された全ての特徴量について、ステップＳ１８〜ステップＳ２８の処理を行っているか否かを判断する（ステップＳ３０）。全ての特徴量について処理を行っていない場合（ステップＳ３０でＮＯ）は、ステップＳ１６に戻って、ステップＳ１６からの処理を繰り返す。これによって、ステップＳ１４で抽出された全ての特徴量のそれぞれに対して、全ての仮説１，２，・・，Ｎにおいて移動体との対応付けが行われ、その移動体の追跡処理が行われる（図９参照）。これによって、全ての仮説１，２，・・，Ｎにおいて、その仮説内で対応付けられた移動体と特徴量との対応付けの尤度が算出される。仮説の重みは、その仮説内で対応付けられた移動体と特徴量との対応付けの尤度の積によって表すことができる。例えば、例えば、図５ａに示す例において、移動体３６ａ〜３６ｃのそれぞれが特徴量３２ａ〜３２ｃのいずれかと対応付けられている場合、移動体３６ａ〜３６ｃと特徴量３２ａ〜３２ｃの組合せは３組となる。したがって、移動体と特徴量との対応付けの尤度は３つ算出され、それらの積が仮説の重み（本明細書では、対応付け確率ともいう）となる。
【００３３】
一方、全ての特徴量について処理を行っている場合（ステップＳ３０でＹＥＳ）、演算装置１４は、算出された各仮説１，２，・・Ｎの重みに基づいて、仮説１，２，・・，Ｎのリサンプリングを行う（ステップＳ３２）。すなわち、上述した処理によって、全ての仮説１，２，・・，Ｎのそれぞれについて重みｗが算出されている。このため、演算装置１４は、重みｗの高い仮説を多く選択する一方で、重みｗの低い仮説を少なく選択して、新たな仮説１，２，・・，Ｎを作成する。そして、新たな仮説１，２，・・Ｎに、移動体情報記憶部２８に記憶されている仮説１，２，・・Ｎを更新（書き換え）する。例えば、仮説が４個であり、仮説１の重みが０．５、仮説２の重みが０．３、仮説３の重みが０．１、仮説４の重みが０．１となる場合は、仮説１を新たな仮説１，２として２個作成し、仮説２を新たな仮説３として１個作成し、仮説３又は仮説４を新たな仮説４として１個作成する。そして、新たに作成した仮説１〜４を、移動体情報記憶部２８に記憶する。このような処理としては、particle filterを用いることができる。
【００３４】
ステップＳ３２の処理が終了すると、演算装置１４は、次の周期の処理が開始されるまで待機する。以下、ステップＳ１２からステップＳ３２までの処理が繰り返し実行されることで、移動体の追跡が行われる。上記の説明から明らかなように、ステップＳ１２からステップＳ３２までの処理を繰り返すことで、重みの高い仮説が多く選択されて残り、重みの低い仮説が順次消滅してゆくこととなる。すなわち、移動体と特徴量との対応付けの尤度が低く、算出される重み（対応付け確率）が低い仮説は時間の経過と共に消滅してゆき、移動体と特徴量との対応付けの尤度が高く、算出される重み（対応付け確率）が高い仮説のみが残ることとなる。
【００３５】
なお、モニタ２６には、移動体情報記憶部２８に記憶されている各仮説の追跡結果が表示される。モニタ２６に追跡結果を表示する際は、重み（対応付け確率）の最も高い仮説の追跡結果から順に表示することができる。
【００３６】
ここで、上述した演算装置１４の処理を、図５ａ〜図８を参照して具体的に説明する。まず、図５ａに示す例を考える。図中、移動体３６ａ〜３６ｃから伸びる矢印は、時刻ｔにおける移動体３６ａ〜３６ｃの速度ベクトルである。図５ａに示す例では、選択した仮説（時刻ｔ）には３つの移動体３６ａ〜３６ｃが記憶されており、時刻（ｔ＋１）で３つの特徴量３２ａ〜３２ｃが抽出されている。ここでは、移動体３６ａ〜３６ｃが特徴量３２ａ〜３２ｃのいずれかに対応するものとする。このため、移動体３６ａ〜３６ｃと特徴量３２ａ〜３２ｃの組合せは６通りとなり、この６つの組合せ（時刻ｔ＋１）について重み（対応付け確率）が算出されることとなる。
【００３７】
まず、移動体３６ａ（時刻ｔ）と特徴量３２ａ〜３２ｃ（時刻ｔ＋１）の対応付けの尤度について考える。時刻ｔにおける移動体３６ａの速度ベクトルは、図中の移動体３６ａから伸びる矢印であり、この矢印は特徴量３２ｃ（時刻ｔ＋１）に向かって伸びている。このため、移動体３６ａと特徴量３２ｃが対応する尤度ｐａｃが最も高く、移動体３６ａと特徴量３２ｂが対応する尤度ｐａｂは尤度ｐａｃよりも低く、また、移動体３６ａと特徴量３２ａとが対応する尤度ｐａａは尤度ｐａｂより低いと算出できる（すなわち、ｐａｃ＞ｐａｂ＞ｐａａ）。同様に、時刻ｔにおける移動体３６ｂの位置と速度ベクトルから、移動体３６ｂと特徴量３２ａ〜３２ｃとが対応付けられる尤度ｐｂａ，ｐｂｂ，ｐｂｃが算出される（ｐｂｂ＞ｐｂａ＝ｐｂｃ）。同様に、時刻ｔにおける移動体３６ｃの位置と速度ベクトルから、移動体３６ｃと特徴量３２ａ〜３２ｃとが対応付けられる尤度ｐｃａ，ｐｃｂ，ｐｃｃが算出される（ｐｃａ＞ｐｃｂ＞ｐｃｃ）。したがって、これらの尤度を用いて、移動体３６ａ〜３６ｃと特徴量３２ａ〜３２ｃとを組合せて作成される仮説の重み（対応付け確率）を算出することができる。例えば、（移動体３６ａ−特徴量３２ｃ，移動体３６ｂ−特徴量３２ｂ，移動体３６ｃ−特徴量３２ａ）である仮説の重み（対応付け確率）は、ｐａｃ×ｐｂｂ×ｐｃａとなる。このように、時刻ｔにおける移動体３６ａ〜３６ｃの位置と速度ベクトルを考慮することで、各仮説の重み（対応付け確率）を適切に算出することができる。
【００３８】
なお、仮説の重み（対応付け確率）は、移動体３６ａ〜３６ｃと特徴量３２ａ〜３２ｃの対応付けの尤度だけではなく、他の要素を考慮して算出することが好ましい。特徴量３２ａ〜３２ｃがノイズである確率や、新規な移動体から抽出されたものである確率を考慮するためである。そこで、特徴量が移動体と対応付けられる事前確率ｐｘを考慮し、仮説の重み（対応付け確率）を、（移動体と特徴量との対応付けに係る尤度）×（事前確率ｐｘ）で算出してもよい。
【００３９】
次に、図５ｂに示す例を考える。図５ｂに示す例でも、選択した仮説（時刻ｔ）には３つの移動体３６ａ〜３６ｃが記憶されており、時刻（ｔ＋１）で３つの特徴量３２ｄ〜３２ｆが抽出されている。ここで、特徴量３２ｄ〜３２ｆのうち特徴量３２ｆはノイズであったとする。このため、図５ｂに示す例において、上述した図５ａと同様に、移動体３６ａ〜３６ｃと特徴量３２ｄ〜３２ｆとを組合せて仮説を作成すると、作成された仮説は全て誤りということとなる。このため、上述したように本実施例では、抽出（観測）された特徴量３２ｄ〜３２ｆのそれぞれは予め設定された確率でノイズであるする。例えば、特徴量３２ｆがノイズである場合は、３つの移動体３６ａ〜３６ｃと２つの特徴量３２ｄ，３２ｅとを組合せて仮説を作成する。この場合、３つの移動体３６ａ〜３６ｃのうち１つは、対応する特徴量がないものとされる。したがって、作成される仮説は、例えば、（移動体３６ａ−特徴量３２ｅ，移動体３６ｂ−なし，移動体３６ｃ−特徴量３２ｄ，特徴量３２ｆ−ノイズ）となる。この仮説において、特徴量３２ｆがノイズである確率ｐｎは、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの検出精度に基づいて適宜決めることができる。
【００４０】
図６は、移動体３６ａ〜３６ｄと特徴量３２との対応付けの例を示している。図６に示す例では、移動体３６ａ〜３６ｄは、時刻ｔにおいて、位置（図中の実線の○）と、速度ベクトル（図中の矢印）と、位置の共分散行列（図中の点線の楕円）を有している。そして、各移動体３６ａ〜３６ｄと特徴量３２との対応付けの尤度は、移動体３６ａ〜３６ｄの位置、速度ベクトル、位置の共分散行列を利用して求められている。図より明らかなように、移動体３６ｂと特徴量３２との距離は、移動体３６ａと特徴量３２との距離よりも短く、また、移動体３６ｂの速度ベクトルも移動体３６ａの速度ベクトルも特徴量３２に向かう方向となっている。したがって、位置の共分散行列を考慮しない場合、移動体３６ａと特徴量３２とを対応付ける尤度より、移動体３６ｂと特徴量３２とを対応付ける尤度の方が高いと判断されることとなる。一方、図６に示すように、本実施例では位置の共分散行列を考慮するため、移動体３６ｂと比較して、移動体３６ａは特徴量３２の近傍に存在する確率が高くなる。したがって、移動体３６ａが特徴量３２に対応付けられる尤度が０．５とされ、移動体３６ｂが特徴量３２と対応付けられる尤度が０．３とされる。なお、図６に示す例では、移動体３６ｃが特徴量と対応付けられる尤度は０．１とされ、移動体３６ｄと特徴量３２が対応付けられる尤度は０．０６とされる。また、特徴量３２がノイズに対応付けられる尤度は０．０４となっている。
【００４１】
なお、上述したように本実施例では、演算装置１４は、抽出された特徴量を、所定の確率で新規の移動体として仮説に追加すると共に、その新規な移動体に消滅時間を設定する。消滅時間は、移動体を消滅させるか否かを決めるためのパラメータであり、図７に示す確率密度でランダムに付与される。したがって、追跡対象として１０個の移動体が追加された場合、３個の移動体には約０．５秒の消滅時間が与えられることとなる。このように、消滅時間をランダムな確率で与えているのは、特徴量を新規な移動体として登録するのを確率に基づいて行うことと対応させるためである。これによって、移動体の追加と消滅が適切な確率で生じ、適切な数の追加対象とすることができる。
【００４２】
上述した演算装置１４の処理をまとめると、図８に示すようになる。すなわち、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの計測結果３０に基づいて、演算装置１４は、複数の仮説１，２、・・Ｎを作成する。仮説１，２，・・Ｎのそれぞれは、登録されている移動体の数や、それら移動体と特徴量との対応付けが相違している。
【００４３】
上述した説明から明らかなように、本実施例の移動体追跡装置１０では、追跡対象である移動体と抽出された特徴量とを組合せて複数の仮説が作成され、それら複数の仮説のそれぞれについて追跡処理が実行される。このため、適切な対応付けが行われる可能性を高めることができ、移動体の追跡精度を向上することができる。また、複数の仮説を作成するため、一部の仮説で誤った対応付けをしていたとしても、他の仮説では適切な対応付けをしている場合がある。このため、トラッキングのロバスト性を向上することができる。
【００４４】
また、本実施例の移動体追跡装置１０では、作成される複数の仮説のうち、直前の周期までの移動体の追跡状態（例えば、位置、速度、方向等）、移動体の共分散行列等を考慮して対応付け尤度が算出され、対応付け尤度が高い仮説が残るようになっている。このため、必要な仮説（すなわち、適切な対応付けをしている可能性の高い仮説）は残しながら、それ以外の仮説を減らすことができる。
【００４５】
また、本実施例の移動体追跡装置１０では、抽出された特徴量を所定の確率でノイズに対応付け、また、所定の確率で新規な移動体として登録する。このため、ＬＲＦ１２ａ〜１２ｎの計測結果にノイズが含まれる場合であっても、適切な対応付けが行われる可能性を高めることができる。その結果、ノイズに対するロバスト性を向上することができる。
【００４６】
（具体例１）  次に、上述した本実施例に係る移動体追跡方法によって、移動体の追跡を行った具体例１を説明する。具体例１では、追跡対象として２つの移動体を用い、一方がｓｉｎ（ｔ）で変化し、他方が‐ｓｉｎ（ｔ）で変化するものとした。また、観測周期は０．００５秒とした。図１０は、処理対象とした観測値を示している。図中、実線で示されているのは真値であり、×印は観測値である。観測値の３０％は壊れた観測として一様に分布させ、観測値の３５％は一方の移動体からの観測（ただし、ガウス雑音を重畳）とし、観測値の３５％は他方の移動体からの観測（ただし、ガウス雑音を重畳）とした。図１１は従来法による追跡結果を示している。従来法では、移動体と特徴量とを距離によって対応付け（いわゆる、最近傍法）し、カルマンフィルタで追跡を行った。図１１から明らかなように、従来法では、図中Ａの時点までは真値を追跡できているが、その後は真値を追跡できていない。図１２は、本実施例に係る方法による追跡結果を示している。図１２より明らかなように、本実施例に係る方法では、２つの移動体の真値を追跡できた。
【００４７】
（具体例２）  次に、上述した移動体追跡装置１０によって、移動体の追跡を行った他の具体例２を説明する。図１３に示すように、具体例２では、交差点の手前のＡに移動体追跡装置１０を設置し、交差点を移動する歩行者の追跡を行った。図１３には、歩行者の初期位置と速度ベクトルが示されている。推定した歩行者の状態は、位置（ｘ，ｙ）と速度（ｖｘ，ｖｙ）とした。図１４は、移動体追跡装置１０によって観測された観測値を示している。図１４に示すように、観測値にはノイズが含まれ、また、オクルージョンによって観測できなかった部分が存在している。図１５にトラッキング結果を示している。図１５より明らかなように、ノイズ及びオクルージョンが存在しても、歩行者の追跡ができている。
【００４８】
以上、本発明の具体例を詳細に説明したが、これらは例示にすぎず、特許請求の範囲を限定するものではない。特許請求の範囲に記載の技術には、以上に例示した具体例を様々に変形、変更したものが含まれる。
【００４９】
例えば、上述した実施例では、移動体追跡装置１０を所定の位置に設置（固定）する例について説明したが、本願の技術はこのような例に限られない。例えば、上述した移動体追跡装置１０を車両や自律移動型ロボットに搭載し、進行方向に存在する移動障害物（例えば、自転車、歩行者等）を検出して追跡するようにしてもよい。
【００５０】
また、上述した実施例では、特徴量を計測する装置としてＬＲＦを用いたが、本願の技術はこのような形態に限られない。例えば、特徴量を計測する装置として、物体の形状を撮影する画像撮影装置としてもよい。画像撮影装置を用いた場合、歩行者の顔や体等の形状特徴量を計測し、その形状特徴量を用いて移動体（歩行者等）の追跡を行うこととなる。また、異なる種類の計測装置を用いて特徴量を計測してもよい。例えば、ＬＲＦと画像撮影装置の両者を用いて特徴量を計測してもよい。また、特徴量を計測する計測装置は１台であってもよいし、複数台としてもよい。観測したい観測領域の特性（大きさ、形状等）に応じて適宜設定することができる。
【００５１】
また、本明細書または図面に説明した技術要素は、単独であるいは各種の組合せによって技術的有用性を発揮するものであり、出願時の請求項記載の組合せに限定されるものではない。また、本明細書または図面に例示した技術は、複数目的を同時に達成するものであり、そのうちの一つの目的を達成すること自体で技術的有用性を持つものである。
【符号の説明】
【００５２】
１０：移動体追跡装置
１２：ＬＲＦ
１４：演算装置
１６：特徴量抽出部
１７：対応付け部
１８：追跡対象決定部
２０：対応付け決定部
２２：移動体追跡部
２４：移動体情報更新部
２６：モニタ
２８：移動体情報記憶部
【図１】
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【図２ａ】
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【図２ｂ】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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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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