(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させるセンサ起動手段と
を有する物体検出装置。
【請求項２】
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた閾値を下回ったときに、前記物体の移動が停止したと判定する停止判定手段
をさらに有し、
前記センサ起動手段は、前記停止判定手段によって前記物体の移動が停止したと判定されたときに、第２のセンサを起動させる
請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体の前記抽出された特徴に基づいて、前記物体が移動を開始したか否かを判定する移動判定手段と、
前記第２のセンサが起動してから、前記移動判定手段によって前記物体が移動を開始したと判定されたときに、前記第２のセンサの動作を停止させるセンサ停止手段と
をさらに有する請求項１又は２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記移動判定手段は、前記物体の前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第２の閾値を上回ったときに、前記物体が移動を開始したと判定する
請求項３に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記第２のセンサは複数存在し、
前記物体が前記第１のセンサの照射領域を通過した位置を検出する位置検出手段
をさらに有し、
前記センサ起動手段は、前記抽出された特徴の変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、複数の前記第２のセンサのうち、前記検出された位置に対応する前記第２のセンサを起動させる
請求項１〜４のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記第１のセンサは三次元センサであり、
前記抽出された特徴は、前記物体の形状に関する
請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の各位置を示すデータの数に対応し、
前記センサ起動手段は、前記データの数の変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
請求項６に記載の物体検出装置。
【請求項８】
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサと、
物体の形状を検出するように構成された第２のセンサと、
請求項１〜７のいずれか一項に記載の物体検出装置と
を有する物体検出システム。
【請求項９】
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出し、
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させる
物体検出方法。
【請求項１０】
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出するステップと、
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させるステップと
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、物体検出装置、物体検出システム、物体検出方法及びプログラムに関し、特に、センサを動作させて物体を検出する物体検出装置、物体検出システム、物体検出方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
センサを動作させて物体を検出する技術がある。このような技術に関連し、特許文献１は、高速車両の検出が容易で、周囲の環境に測定精度が影響されず、設置工事も簡易な車種判別装置を開示する。特許文献１にかかる車種判別装置は、光ビームを路面の横断方向に投光走査する投光手段と、光ビームによる反射光を受光する一次元受光素子アレイを有する受光手段と、位置情報検出手段とを備える。位置情報検出手段は、受光手段からの信号から路面上を通過する車両の情報を検出し、得られた車両情報に基づいて車両の車種を判別する。ここで、特許文献１には、投光手段及び受光手段は、路面の横断方向に間隔を置いて複数個配置されていることが開示されている。【０００３】
また、特許文献２は、赤外レーザ光の走査により認識した物体に対して、積極的に可視光を照射して、検出された物体を差別化する光照射装置を開示する。特許文献２にかかる光照射装置は、可視レーザ光を出射する第１光源部と、赤外レーザ光を出射する第２光源部と、赤外レーザ光の反射光を検出する反射光検出部と、物体認識部と、照射制御部とを有する。物体認識部は、反射光検出部により検出された反射光に基づき、赤外レーザ光の照射領域内に位置する物体を認識する。照射制御部は、走査ミラー部が走査する走査範囲における第１照射領域に対して第１光源部からの可視レーザ光が照射されるように制御する。また、照射制御部は、物体認識部が認識した物体に対応する第２照射領域に第１光源部からの可視レーザ光により第２照射領域に描画する映像が描画されるように制御する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平１０−１０５８６９号公報
【特許文献２】特開２０１７−０８３３７１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１にかかる技術では、投光手段及び受光手段を常時動作させておく必要がある。また、特許文献２にかかる技術では、赤外レーザ光を出射する第２光源部及び赤外レーザ光の反射光を検出する反射光検出部を常時動作させておく必要がある。このように、物体の形状を検出するセンサを動作し続けると、センサによる処理データ量の増大及び電力消費の増大等を招くおそれがある。したがって、物体形状の検出を行うセンサの動作が不要なときには、そのセンサの動作を停止しておくことが望まれる。【０００６】
本開示の目的は、このような課題を解決するためになされたものであり、物体形状の検出を行うセンサの動作が不要なときに、そのセンサの動作を停止するように制御できる、物体検出装置、物体検出システム、物体検出方法及びプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本開示にかかる物体検出装置は、照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させるセンサ起動手段とを有する。【０００８】
また、本開示にかかる物体検出システムは、照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサと、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサと、物体を検出する物体検出装置とを有し、前記物体検出装置は、前記第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出する特徴抽出手段と、前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させるセンサ起動手段とを有する。【０００９】
また、本開示にかかる物体検出方法は、照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出し、前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させる。【００１０】
また、本開示にかかるプログラムは、照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出するステップと、前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させるステップとをコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１１】
本開示によれば、物体形状の検出を行うセンサの動作が不要なときに、そのセンサの動作を停止するように制御できる、物体検出装置、物体検出システム、物体検出方法及びプログラムを提供できる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本開示の実施の形態にかかる物体検出装置の概要を示す図である。
【図２】実施の形態１にかかる物体検出システムの構成を示す図である。
【図３】実施の形態１にかかる物体検出システムを示す機能ブロック図である。
【図４】実施の形態１にかかる物体検出装置によって行われる、物体検出方法を示すフローチャートである。
【図５】第１の例において物体が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。
【図６】第１の例を説明するための図である。
【図７】第２の例において物体が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。
【図８】第３の例において物体が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。
【図９】第３の例を説明するための図である。
【図１０】第４の例において物体が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。
【図１１】第４の例において物体が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。
【図１２】第４の例を説明するための図である。
【図１３】第５の例において物体が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。
【図１４】第５の例を説明するための図である。
【図１５】実施の形態２にかかる物体検出システムの構成を示す図である。
【図１６】実施の形態２にかかる物体検出システムを示す機能ブロック図である。
【図１７】実施の形態２にかかる物体検出装置によって行われる、物体検出方法を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
（本開示にかかる実施の形態の概要）
本開示の実施形態の説明に先立って、本開示にかかる実施の形態の概要について説明する。図１は、本開示の実施の形態にかかる物体検出装置１の概要を示す図である。
【００１４】
物体検出装置１は、特徴抽出手段として機能する特徴抽出部２と、センサ起動手段として機能するセンサ起動部４とを有する。特徴抽出部２は、照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１センサの照射光の照射領域を物体が通過したときに、照射領域における物体の特徴を抽出する。センサ起動部４は、抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２センサを起動させる。
【００１５】
本実施の形態にかかる物体検出装置１は、上記のように構成されているので、物体形状の検出を行う第２センサの動作が必要なとき、つまり、物体形状の検出を行うことが必要なときに、第２センサを起動することができる。したがって、第２センサの動作が不要なときに、第２センサの動作を停止するように制御できる。これにより、第２センサを常時動作させておくことが不要となるので、第２のセンサの処理データ量の増大及び電力消費の増大等を抑制することができる。
【００１６】
なお、物体検出装置１によって実行される物体検出方法を用いても、第２センサの動作が不要なときに、第２センサの動作を停止するように制御できる。また、物体検出方法を実行可能なプログラムを用いても、第２センサの動作が不要なときに、第２センサの動作を停止するように制御できる。さらに、物体検出装置１と第１センサと第２センサとを有する物体検出システムを用いても、第２のセンサの動作が不要なときに、第２のセンサの動作を停止するように制御できる。
【００１７】
（実施の形態１）
次に、実施の形態１について説明する。
図２は、実施の形態１にかかる物体検出システム１０の構成を示す図である。実施の形態１にかかる物体検出システム１０は、侵入センサ２０と、形状センサ４０と、物体検出装置１００とを有する。侵入センサ２０は、図１に示した第１センサに対応する。形状センサ４０は、図１に示した第２センサに対応する。侵入センサ２０及び形状センサ４０は、物体までの距離を計測可能な深度センサ、距離センサ、三次元カメラ（ステレオカメラ）等の三次元センサである。侵入センサ２０及び形状センサ４０は、例えばライダ（ＬＩＤＡＲ；Light Detection and Ranging）等である。また、侵入センサ２０及び形状センサ４０は、物体検出システム１０が存在する三次元空間における三次元座標を認識可能である。なお、三次元空間は、直交座標系で表現されてもよいし、極座標系で表現されてもよい。以下の説明では、三次元空間が（Ｘ，Ｙ，Ｚ）の直交座標系で表現された例を示している。
【００１８】
侵入センサ２０は、照射光を照射して物体９０の表面の一部の特徴を検出するように構成されている。具体的には、侵入センサ２０は、侵入センサ２０から、物体９０における各点までの距離を計測する。そして、侵入センサ２０は、計測された距離を示す距離データを生成する。侵入センサ２０は、距離データとして、距離画像（ポイントクラウド）を示す距離画像データを生成する。つまり、距離データは、侵入センサ２０に対する距離を示す物体９０の表面の点群を三次元で示す。
【００１９】
侵入センサ２０は、レーザ光等の照射光を一定の範囲の照射領域２２に走査して、その照射光が物体９０に反射した反射光を受光する。そして、侵入センサ２０は、送信時間と受信時間との差分から物体９０までの距離を算出する。そして、侵入センサ２０は、侵入センサ２０の三次元位置座標と、レーザ光の照射方向と、物体９０までの距離とから、物体９０のレーザ光の反射位置における三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を算出する。
【００２０】
ここで、侵入センサ２０の照射領域２２は、平面形状（又は角錐形状）で構成され得る。なお、以下の説明では、照射領域２２は、Ｘ軸に垂直な平面上に構成されているとする。言い換えると、照射領域２２に垂直な軸をＸ軸とする。そして、鉛直方向をＺ軸とし、Ｘ軸及びＺ軸に垂直な軸をＹ軸とする。このようにして、侵入センサ２０は、照射領域２２を通過して形状センサ４０の側に侵入した物体９０を検知可能なレーザの壁（レーザウォール）を形成している。
【００２１】
侵入センサ２０は、物体９０が照射領域２２を通過したときに、照射領域２２でレーザ光が物体９０の表面に照射された位置の三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を検出する。したがって、侵入センサ２０によって物体９０に照射された位置に対応する点群は、矢印Ｃ１で示すように、Ｘ軸に垂直な面上の曲線を形成し得る。
【００２２】
形状センサ４０は、例えばフラッシュライダ（Flash ＬＩＤＡＲ）等である。形状センサ４０は、侵入センサ２０と同様の方法によって、侵入センサ２０の照射領域２２を通過した物体９０の形状を検出可能である。つまり、形状センサ４０は、レーザ光等の照射光を一定の照射範囲の照射領域４２に走査して、その照射光が物体９０に反射した反射光を受光する。そして、侵入センサ２０は、送信時間と受信時間との差分から物体９０までの距離を算出する。これにより、形状センサ４０は、物体９０のレーザ光の反射位置における三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を算出する。ここで、形状センサ４０の照射領域４２は、形状センサ４０を頂点とする角錐形状で構成され得る。
【００２３】
物体検出装置１００は、例えばコンピュータである。物体検出装置１００は、侵入センサ２０及び形状センサ４０と、有線又は無線を介して通信可能に接続されている。物体検出装置１００は、後述するように、侵入センサ２０の照射領域２２を物体９０が通過したときに、照射領域２２における物体９０の特徴を示す特徴データを抽出する。そして、物体検出装置１００は、抽出された特徴データの変動量が予め定められた閾値を下回ったときに、形状センサ４０を起動させる。
【００２４】
ここで、形状センサ４０は、物体９０が侵入センサ２０の照射領域２２において停止したとき、又は、物体９０が侵入センサ２０の照射領域２２を完全に通過したときに、物体９０の形状を検出することが好ましいとする。例えば、形状センサ４０の照射領域４２が商品棚に設けられており、物体９０は、商品棚に伸ばし商品を掴む人間の腕であるケースを想定する。このケースにおいて、商品棚に手先を伸ばしつつある段階では、形状センサ４０の照射領域４２に手（手首から先）が達していない可能性がある。あるいは、形状センサ４０の照射領域４２に手（手首から先）が達していても手が商品を掴む動作等を行おうとしていないことが多い。このような状態では、形状センサ４０が手の形状を検出することが、あまり有効でない。一方、商品棚に手先を伸ばし終わった段階では、形状センサ４０の照射領域４２に手が達しており、手が商品を掴む動作等を行う可能性がある。このような状態では、形状センサ４０が手の形状を検出することは、有効である。
【００２５】
物体検出装置１００は、主要なハードウェア構成として、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０４と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０６と、インタフェース部１０８（ＩＦ；Interface）とを有する。ＣＰＵ１０２、ＲＯＭ１０４、ＲＡＭ１０６及びインタフェース部１０８は、データバスなどを介して相互に接続されている。
【００２６】
ＣＰＵ１０２は、制御処理及び演算処理等を行う演算装置としての機能を有する。ＲＯＭ１０４は、ＣＰＵ１０２によって実行される制御プログラム及び演算プログラム等を記憶するための機能を有する。ＲＡＭ１０６は、処理データ等を一時的に記憶するための機能を有する。インタフェース部１０８は、有線又は無線を介して外部と信号の入出力を行う。また、インタフェース部１０８は、ユーザによるデータの入力の操作を受け付け、ユーザに対して情報を表示する。
【００２７】
図３は、実施の形態１にかかる物体検出システム１０を示す機能ブロック図である。物体検出装置１００は、特徴抽出部１１０、特徴記憶部１１２、停止判定部１２０、センサ起動部１２２、形状記憶部１３０、移動判定部１４０、及び、センサ停止部１４２（以下、「各構成要素」と称する）を有する。特徴抽出部１１０、特徴記憶部１１２、停止判定部１２０、及び、センサ起動部１２２は、それぞれ、特徴抽出手段、特徴記憶手段、停止判定手段、及び、センサ起動手段として機能する。また、形状記憶部１３０、移動判定部１４０、及びセンサ停止部１４２は、それぞれ、形状記憶手段、移動判定手段、及び、センサ停止手段として機能する。
【００２８】
各構成要素は、例えば、ＣＰＵ１０２がＲＯＭ１０４に記憶されたプログラムを実行することによって実現可能である。また、必要なプログラムを任意の不揮発性記録媒体に記録しておき、必要に応じてインストールするようにしてもよい。なお、各構成要素は、上記のようにソフトウェアによって実現されることに限定されず、何らかの回路素子等のハードウェアによって実現されてもよい。また、上記構成要素の１つ以上は、物理的に別個のハードウェアによってそれぞれ実現されてもよい。このことは、後述する他の実施の形態においても同様である。なお、各構成要素の具体的な機能については後述する。
【００２９】
図４は、実施の形態１にかかる物体検出装置１００によって行われる、物体検出方法を示すフローチャートである。特徴抽出部１１０は、侵入センサ２０の照射領域２２を通過して形状センサ４０の側に侵入した物体９０の特徴を示す特徴データを抽出する（ステップＳ１２）。ここで、「特徴データ」とは、照射領域２２において侵入センサ２０によって検出された、物体９０の表面形状に関するデータに対応する。さらに、「特徴データ」とは、侵入センサ２０によって検出された、物体９０の三次元形状を示す位置情報に関する。「特徴データ」の具体例については後述する。ここで、特徴抽出部１１０は、侵入センサ２０によって取得された点群それぞれの位置座標から、特徴データを生成してもよい。
【００３０】
さらに、特徴抽出部１１０は、抽出された特徴データを、特徴データが抽出された時刻と対応付けて、特徴記憶部１１２に格納する。つまり、ある特徴データに「時刻ｔ１」が対応付けられている場合、その特徴データは、時刻ｔ１に照射領域２２にあった、物体９０の位置の形状に関する。ここで、物体９０が移動している状態であるとき、特徴データは、時々刻々と、つまり時系列に沿って変動する。一方、物体９０が移動していない、つまり停止した状態であるとき、特徴データは、ほとんど変動しない。
【００３１】
例えば、物体９０が時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて移動している場合、時刻ｔ２での照射領域２２における物体９０の形状は、時刻ｔ１での照射領域２２における物体９０の形状とは異なり得る。したがって、この場合、時刻ｔ１にかかる特徴データと時刻ｔ２にかかる特徴データとの変動量は大きくなり得る。一方、物体９０が時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけてほとんど移動していない場合、時刻ｔ２での照射領域２２における物体９０の形状は、時刻ｔ１での照射領域２２における物体９０の形状と、ほとんど同じであり得る。したがって、この場合、時刻ｔ１にかかる特徴データと時刻ｔ２にかかる特徴データとの変動量は小さくなり得る。さらに、物体９０の全体が照射領域２２を通過してしまった場合、特徴データの変動量は略０であり得る。
【００３２】
停止判定部１２０は、照射領域２２を通過した物体９０の特徴の変動量を算出する（ステップＳ１４）。具体的には、停止判定部１２０は、特徴記憶部１１２から、時系列的に前後となる時刻ｔ１にかかる特徴データ及び時刻ｔ２にかかる特徴データを抽出する。そして、停止判定部１２０は、時刻ｔ１にかかる特徴データと時刻ｔ２にかかる特徴データとの差分（変動量）を算出する。特徴データの変動量の算出方法の具体例については後述する。ここで、停止判定部１２０は、侵入センサ２０によって取得された点群それぞれの位置座標から、特徴データを生成してもよい。この場合、特徴記憶部１１２は、検出された時刻と対応付けて、位置座標を記憶してもよい。
【００３３】
そして、停止判定部１２０は、特徴データの変動量が予め定められた閾値ＴｈＡを下回ったか否かを判定する（ステップＳ１６）。ここで、ＴｈＡは、物体９０が停止したと判定され得る程度に、適宜、設定され得る。変動量が閾値ＴｈＡ以上であると判定された場合（Ｓ１６のＮＯ）、処理はＳ１２に戻る。このとき、特徴データは変動しているため、停止判定部１２０は、物体９０が停止していないと判定する。
【００３４】
一方、変動量が閾値ＴｈＡを下回ったと判定された場合（Ｓ１６のＹＥＳ）、特徴データは変動していないため、停止判定部１２０は、物体９０が停止したと判定する（ステップＳ１８）。そして、停止判定部１２０は、物体９０が停止した旨を示す信号（物体停止信号）を、センサ起動部１２２に対して出力する。ここで、物体９０が照射領域２２を完全に通過した場合、停止判定部１２０は、物体９０の照射領域２２における移動は終了したと判定してもよい。なお、停止判定部１２０は、物体９０が照射領域２２に存在するが変動量が小さい場合に、物体９０が停止したと判定し得る。
【００３５】
センサ起動部１２２は、物体停止信号を受け付けた場合に、形状センサ４０を起動させる（ステップＳ２０）。言い換えると、センサ起動部１２２は、特徴データの変動量が閾値ＴｈＡを下回った場合に、形状センサ４０を起動させる。これにより、形状センサ４０が起動し、照射領域４２に存在する物体９０の形状の検出を開始する。形状センサ４０は、物体９０の形状を示す三次元位置情報を取得し、物体検出装置１００に送信する。物体検出装置１００の形状記憶部１３０は、三次元位置情報を記憶することで、物体９０の形状を記憶する（ステップＳ２１）。なお、このＳ２１の処理は、後述するＳ２２〜Ｓ２６の間、行われ得る。
【００３６】
このように、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、特徴データの変動量が閾値ＴｈＡを下回った、つまり特徴データの変動が小さくなった（又は変動がなくなった）ときに、形状センサ４０を起動することができる。特徴データの変動が小さくなった場合というのは、物体９０が侵入センサ２０の照射領域２２において停止した場合、又は、物体９０が侵入センサ２０の照射領域２２を完全に通過した場合である可能性が高い。ここで、上述したように、本実施の形態にかかる形状センサ４０は、このような場合に、物体９０の形状を検出することが好ましい。
【００３７】
したがって、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、物体９０の物体形状の検出を行うことが必要なときに、形状センサ４０を起動することができる。言い換えると、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、形状センサ４０の動作が不要なときに、形状センサ４０の動作を停止しておくことが可能となる。これにより、形状センサ４０を常時動作させておくことが不要となるので、形状センサ４０の処理データ量の増大及び電力消費の増大等を抑制することができる。
【００３８】
また、停止判定部１２０は、物体９０が停止したことを判定することができる。これにより、センサ起動部１２２は、物体９０が停止したときに、形状センサ４０を起動させることが可能となる。上述した商品棚に形状センサ４０が設けられた例では、腕が侵入センサ２０の照射領域２２にある状態で停止したとき、その人間は商品を掴もうと手を動かそうとしている状態である可能性が高い。したがって、センサ起動部１２２は、より適切なタイミングで、形状センサ４０を起動させることが可能となる。
【００３９】
次に、特徴抽出部１１０は、Ｓ１２の処理と同様にして、侵入センサ２０の照射領域２２を通過している物体９０の特徴データを抽出する（ステップＳ２２）。そして、特徴抽出部１１０は、抽出された特徴データを、特徴データが抽出された時刻と対応付けて、特徴記憶部１１２に格納する。
【００４０】
移動判定部１４０は、Ｓ１４の処理と同様にして、照射領域２２を通過している物体９０の特徴データの変動量を算出する（ステップＳ２４）。特徴データの変動量の算出方法については、停止判定部１２０における方法と同様であってもよい。移動判定部１４０は、侵入センサ２０によって取得された点群それぞれの位置座標から、特徴データを生成してもよい。この場合、特徴記憶部１１２は、検出された時刻と対応付けて、位置座標を記憶してもよい。
【００４１】
そして、移動判定部１４０は、特徴データの変動量が予め定められた閾値ＴｈＢ（第２の閾値）を上回ったか否かを判定する（ステップＳ２６）。ここで、閾値ＴｈＢは、物体９０の移動が開始したと判定され得る程度に、適宜設定され得る。また、ＴｈＢはＴｈＡと等しくてもよい。変動量が閾値ＴｈＢ以下であると判定された場合（Ｓ２６のＮＯ）、処理はＳ２１に戻る。このとき、特徴データは変動していないため、移動判定部１４０は、物体９０は移動を開始していないと判定する。一方、変動量が閾値ＴｈＢを上回ったと判定された場合（Ｓ２６のＹＥＳ）、特徴データは変動したため、移動判定部１４０は、物体９０は移動を開始したと判定する（ステップＳ２８）。そして、移動判定部１４０は、物体９０が移動を開始した旨を示す信号（物体移動信号）を、センサ停止部１４２に対して出力する。
【００４２】
なお、Ｓ１８の処理において物体９０が照射領域２２を完全に通過したと判定された場合、移動判定部１４０は、物体９０が照射領域２２に達した時点で、物体９０の移動が開始したと判定してもよい。この場合、物体９０が照射領域２２を完全に通過して物体９０の全体が照射領域２２に対して形状センサ４０の側に存在するとき、照射領域２２には物体９０が存在しないため、Ｓ２６において特徴の変動がないと判定されることは明らかである。一方、物体９０が照射領域２２に達した時点で特徴が大きく変動するため、Ｓ２６の処理で変動量が閾値ＴｈＢを超えることは明らかである。
【００４３】
センサ停止部１４２は、物体移動信号を受け付けた場合に、形状センサ４０の動作を停止させる（ステップＳ３０）。言い換えると、センサ停止部１４２は、特徴データの変動量が閾値ＴｈＢを上回った場合に、形状センサ４０の動作を停止させる。これにより、形状センサ４０の動作が停止する。
【００４４】
このように、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、形状センサ４０が起動してから物体９０が移動を開始したときに、形状センサ４０の動作を停止させることができる。上述した商品棚に形状センサ４０が設けられた例では、腕が侵入センサ２０の照射領域２２にある状態で移動を開始したとき、その人間は商品を掴もうとする行為を終了して手を引っ込めようとしている状態である可能性が高い。このような場合であっても、形状センサ４０が手（物体９０）の形状を検出し続けることは、それほど有効ではない。したがって、センサ起動部１２２は、適切なタイミングで、形状センサ４０の動作を停止させることが可能となる。つまり、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、形状センサ４０の動作が不要となったときに、形状センサ４０の動作を停止することが可能となる。これにより、形状センサ４０が適切なタイミングで停止するので、形状センサ４０の処理データ量の増大及び電力消費の増大等を抑制することができる。
【００４５】
さらに、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、適切なタイミングで形状センサ４０を起動し、適切なタイミングで形状センサ４０の動作を停止する。これにより、形状センサ４０が、物体９０の形状の変化をより適切に検出することができる。つまり、物体９０の形状が変化し得るときに形状センサ４０が起動し、物体９０の形状の変化が終了し得るときに形状センサ４０の動作が停止することが可能となる。したがって、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、物体９０の形状が変化した状態を示すデータを、より適切に、無駄なく記憶することができる。
【００４６】
また、実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、特徴データの変動量が閾値ＴｈＢを上回った、つまり特徴データの変動が大きくなった（又は変動が発生した）ときに、形状センサ４０の動作を停止することができる。特徴データの変動が大きくなった場合というのは、物体９０が侵入センサ２０の照射領域２２において動作を開始した場合である可能性が高い。このような構成により、形状センサ４０の起動のために抽出していた特徴データを使用して、形状センサ４０の動作を停止させることができる。したがって、物体検出装置１００の構成を簡略化することが可能となる。
【００４７】
また、実施の形態１にかかる侵入センサ２０は、三次元センサである。物体９０の特徴というのは、主に、物体９０の形状で現れ得る。実施の形態１にかかる物体検出装置１００は、三次元センサを用いて物体９０の位置座標を検出することによって、より適切に、物体９０の特徴を表す形状を抽出することが可能となる。
【００４８】
（特徴データ及び変動量の例）
次に、物体９０の特徴データ及びその変動量の具体例について説明する。以下の説明では、第１の例〜第５の例について説明する。なお、これらの説明において、物体９０は、人間の手であるとする。なお、以下、停止判定部１２０の処理について説明しているが、移動判定部１４０の処理についても同様である。
【００４９】
図５は、第１の例において物体９０が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。図６は、第１の例を説明するための図である。第１の例では、特徴データは、照射領域２２における物体９０の各位置を示すデータの数に対応する。特徴抽出部１１０は、時刻ｔ１で侵入センサ２０がレーザ光を走査することによって取得されたデータ群（Ｘ１１，Ｙ１１，Ｚ１１），（Ｘ１２，Ｙ１２，Ｚ１２），・・・，（Ｘ１ｋ，Ｙ１ｋ，Ｚ１ｋ），・・・，（Ｘ１ｍ，Ｙ１ｍ，Ｚ１ｍ）を抽出する（ステップＳ１００）。
【００５０】
次に、特徴抽出部１１０は、時刻ｔ２（ｔ２＞ｔ１）で侵入センサ２０がレーザ光を走査することによって取得されたデータ群（Ｘ２１，Ｙ２１，Ｚ２１），（Ｘ２２，Ｙ２２，Ｚ２２），・・・，（Ｘ２ｋ，Ｙ２ｋ，Ｚ２ｋ），・・・，（Ｘ２ｎ，Ｙ２ｎ，Ｚ２ｎ）を抽出する（ステップＳ１０２）。ここで、各座標の１つ目の添え字は、データが抽出された時刻に対応する。また、各座標の２つ目の添え字ｋは、各データが取得されたときのレーザ光の走査順に対応する。言い換えると、各座標の２つ目の添え字ｋは、データの取得順に対応する。そして、ｍは、時刻ｔ１で取得されたデータの個数を示す。また、ｎは、時刻ｔ２で取得されたデータの個数を示す。
【００５１】
図６の矢印Ａ１に示すように、時刻ｔ１において、侵入センサ２０は、Ｘ＝Ｘｓの位置で、レーザ光をＹ軸の正方向に走査するとする。この場合、（Ｘ１１，Ｙ１１，Ｚ１１）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も小さい位置Ｐ１に対応する。また、（Ｘ１ｍ，Ｙ１ｍ，Ｚ１ｍ）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も大きい位置Ｐｍに対応する。
【００５２】
図６の矢印Ａ２に示すように、手９２が矢印Ａで示すように移動したとき、時刻ｔ２において、侵入センサ２０は、Ｘ＝Ｘｓの位置で、レーザ光をＹ軸の正方向に走査する。この場合、（Ｘ２１，Ｙ２１，Ｚ２１）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も小さい位置Ｐ２に対応する。また、（Ｘ２ｎ，Ｙ２ｎ，Ｚ２ｎ）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も大きい位置Ｐｎに対応する。
【００５３】
停止判定部１２０は、時刻ｔ１で取得されたデータの個数と時刻ｔ２で取得されたデータの個数との差分が予め定められた閾値Ｔｈ１を下回るか否かを判定する（ステップＳ１０４）。つまり、停止判定部１２０は、｜ｍ−ｎ｜＜Ｔｈ１であるか否かを判定する。Ｔｈ１は、図４に示したＴｈＡに対応する。｜ｍ−ｎ｜≧Ｔｈ１である、つまり時刻ｔ１のデータ数と時刻ｔ２のデータ数との差分が閾値Ｔｈ１以上であると判定された場合（Ｓ１０４のＮＯ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する（ステップＳ１０６）。一方、｜ｍ−ｎ｜＜Ｔｈ１である、つまり時刻ｔ１のデータ数と時刻ｔ２のデータ数との差分が閾値Ｔｈ１を下回ると判定された場合（Ｓ１０４のＹＥＳ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する（ステップＳ１０８）。
【００５４】
手９２は、表面形状が一様でない。したがって、手９２が照射領域２２を時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて移動すると、時刻ｔ１で取得されたデータ数ｍと時刻ｔ２で取得されたデータ数ｎとが互いに異なり得る。したがって、時刻ｔ１で取得されたデータ数ｍと時刻ｔ２で取得されたデータ数ｎとの差分を用いて、物体９０が停止したか否かを判定することができる。
【００５５】
第１の例では、時刻ｔ１で取得されたデータの個数と時刻ｔ２で取得されたデータの個数との差分を、物体９０の特徴の変動量としている。ここで、データの個数は容易かつ即座に判明する。したがって、第１の例にかかる方法では、物体９０の特徴の変動量を、容易かつ即座に算出することが可能である。
【００５６】
図７は、第２の例において物体９０が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。第２の例では、特徴データは、照射領域２２における物体９０の各位置を示す座標データに対応する。特徴抽出部１１０は、Ｓ１００の処理と同じようにして、時刻ｔ１におけるデータ群（Ｘ１１，Ｙ１１，Ｚ１１），（Ｘ１２，Ｙ１２，Ｚ１２），・・・，（Ｘ１ｋ，Ｙ１ｋ，Ｚ１ｋ），・・・，（Ｘ１ｍ，Ｙ１ｍ，Ｚ１ｍ）を抽出する（ステップＳ１１０）。次に、特徴抽出部１１０は、Ｓ１０２の処理と同じようにして、時刻ｔ２（ｔ２＞ｔ１）におけるデータ群（Ｘ２１，Ｙ２１，Ｚ２１），（Ｘ２２，Ｙ２２，Ｚ２２），・・・，（Ｘ２ｋ，Ｙ２ｋ，Ｚ２ｋ），・・・，（Ｘ２ｎ，Ｙ２ｎ，Ｚ２ｎ）を抽出する（ステップＳ１１２）。
【００５７】
停止判定部１２０は、Ｓ１０４の処理と同じようにして、時刻ｔ１で取得されたデータの個数と時刻ｔ２で取得されたデータの個数との差分が予め定められた閾値Ｔｈ２１を下回るか否かを判定する（ステップＳ１１４）。Ｔｈ２１は、図５に示したＴｈ１に対応する。時刻ｔ１のデータ数と時刻ｔ２のデータ数との差分が閾値Ｔｈ２１以上であると判定された場合（Ｓ１１４のＮＯ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する（ステップＳ１１６）。
【００５８】
一方、時刻ｔ１のデータ数と時刻ｔ２のデータ数との差分が閾値Ｔｈ２１を下回ると判定された場合（Ｓ１１４のＹＥＳ）、停止判定部１２０は、時刻ｔ１及び時刻ｔ２の２つ目の添え字ｋが同じ座標同士の差分を算出する（ステップＳ１２０）。例えば、停止判定部１２０は、｜Ｘ１ｋ−Ｘ２ｋ｜，｜Ｙ１ｋ−Ｙ２ｋ｜，｜Ｚ１ｋ−Ｚ２ｋ｜を算出する。つまり、停止判定部１２０は、｜Ｘ１１−Ｘ２１｜，｜Ｙ１１−Ｙ２１｜，｜Ｚ１１−Ｚ２１｜、・・・、・・・、｜Ｘ１ｍ−Ｘ２ｍ｜，｜Ｙ１ｍ−Ｙ２ｍ｜，｜Ｚ１ｍ−Ｚ２ｍ｜を、それぞれ算出する。但し、ｍ≦ｎとする。あるいは、停止判定部１２０は、√｛｜Ｘ１ｋ−Ｘ２ｋ｜２＋｜Ｙ１ｋ−Ｙ２ｋ｜２＋｜Ｚ１ｋ−Ｚ２ｋ｜２｝を算出してもよい。つまり、停止判定部１２０は、√｛｜Ｘ１１−Ｘ２１｜２＋｜Ｙ１１−Ｙ２１｜２＋｜Ｚ１１−Ｚ２１｜２｝、・・・、√｛｜Ｘ１ｍ−Ｘ２ｍ｜２＋｜Ｙ１ｍ−Ｙ２ｍ｜２＋｜Ｚ１ｍ−Ｚ２ｍ｜２｝を、それぞれ算出してもよい。
【００５９】
停止判定部１２０は、Ｓ１２０の処理で算出された差分の二乗値の総和Ｖ２を算出する（ステップＳ１２２）。例えば、停止判定部１２０は、以下に示す式によりＶ２を算出する。
【数１】
0006908177.tif 000002
つまり、停止判定部１２０は、Ｖ２＝｜Ｘ１１−Ｘ２１｜２＋｜Ｙ１１−Ｙ２１｜２＋｜Ｚ１１−Ｚ２１｜２＋・・・＋｜Ｘ１ｍ−Ｘ２ｍ｜２＋｜Ｙ１ｍ−Ｙ２ｍ｜２＋｜Ｚ１ｍ−Ｚ２ｍ｜２を算出する。
【００６０】
停止判定部１２０は、差分の二乗値の総和Ｖ２が予め定められた閾値Ｔｈ２２を下回るか否かを判定する（ステップＳ１２４）。つまり、停止判定部１２０は、Ｖ２＜Ｔｈ２２であるか否かを判定する。ここで、Ｔｈ２２は、図４に示したＴｈＡに対応する。Ｖ２≧Ｔｈ２２である、つまりＶ２が閾値Ｔｈ２２以上であると判定された場合（Ｓ１２４のＮＯ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する（ステップＳ１１６）。一方、Ｖ２＜Ｔｈ２２である、つまりＶ２が閾値Ｔｈ２２を下回ると判定された場合（Ｓ１２４のＹＥＳ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する（ステップＳ１２６）。
【００６１】
手９２は、表面形状が一様でない。したがって、手９２が照射領域２２を時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて移動すると、時刻ｔ１で取得された座標データと時刻ｔ２で取得された座標データとが互いに異なり得る。したがって、時刻ｔ１で取得された座標データと時刻ｔ２で取得された座標データとの差分を用いて、物体９０が停止したか否かを判定することができる。
【００６２】
第２の例では、時刻ｔ１で取得された座標データと時刻ｔ２で取得された座標データとの差分を、物体９０の特徴の変動量としている。ここで、時系列に沿って座標データを取得して時系列における前後の座標データの差分（変動量）を算出することは、比較的容易である。したがって、第２の例にかかる方法では、物体９０の特徴の変動量を、容易に算出することが可能である。
【００６３】
図８は、第３の例において物体９０が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。図９は、第３の例を説明するための図である。第３の例では、特徴データは、照射領域２２における物体９０の大きさに対応する。特徴抽出部１１０は、Ｓ１００の処理と同じようにして、時刻ｔ１におけるデータ群（Ｘ１１，Ｙ１１，Ｚ１１），（Ｘ１２，Ｙ１２，Ｚ１２），・・・，（Ｘ１ｋ，Ｙ１ｋ，Ｚ１ｋ），・・・，（Ｘ１ｍ，Ｙ１ｍ，Ｚ１ｍ）を抽出する（ステップＳ１３０）。
【００６４】
停止判定部１２０は、抽出されたデータのうち、Ｙ座標が最大となる点の座標Ｐｍａｘ（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ，Ｚｍａｘ）及びＹ座標が最小となる点の座標Ｐｍｉｎ（Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎ，Ｚｍｉｎ）を算出する（ステップＳ１３２）。図９の矢印Ａ１に示すように、時刻ｔ１において、侵入センサ２０は、Ｘ＝Ｘｓの位置で、レーザ光をＹ軸の正方向に走査する。この場合、（Ｘ１１，Ｙ１１，Ｚ１１）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も小さい位置Ｐｍｉｍ（ｔ１）に対応する。また、（Ｘ１ｍ，Ｙ１ｍ，Ｚ１ｍ）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も大きい位置Ｐｍａｘ（ｔ１）に対応する。
【００６５】
停止判定部１２０は、ＰｍａｘとＰｍｉｎとの距離Ｄ（ｔ１）を算出する（ステップＳ１３４）。具体的には、停止判定部１２０は、Ｄ＝√｛（Ｘｍａｘ−Ｘｍｉｎ）２＋（Ｙｍａｘ−Ｙｍｉｎ）２＋（Ｚｍａｘ−Ｚｍｉｎ）２｝を計算することにより、距離Ｄ（ｔ１）を算出する。この距離Ｄが、照射領域２２における物体９０の大きさに対応する。
【００６６】
次に、時刻ｔ２について、Ｓ１３０〜Ｓ１３４と同様の処理が行われ、距離Ｄ（ｔ２）が算出される（ステップＳ１３６）。具体的には、特徴抽出部１１０は、時刻ｔ２におけるデータ群（Ｘ２１，Ｙ２１，Ｚ２１），（Ｘ２２，Ｙ２２，Ｚ２２），・・・，（Ｘ２ｋ，Ｙ２ｋ，Ｚ２ｋ），・・・，（Ｘ２ｎ，Ｙ２ｎ，Ｚ２ｎ）を抽出する。停止判定部１２０は、抽出されたデータのうち、Ｙ座標が最大となる点の座標Ｐｍａｘ（Ｘｍａｘ，Ｙｍａｘ，Ｚｍａｘ）及びＹ座標が最小となる点の座標Ｐｍｉｎ（Ｘｍｉｎ，Ｙｍｉｎ，Ｚｍｉｎ）を算出する。
【００６７】
図９の矢印Ａ２に示すように、手９２が矢印Ａで示すように移動したとき、時刻ｔ２において、侵入センサ２０は、Ｘ＝Ｘｓの位置で、レーザ光をＹ軸の正方向に走査する。この場合、（Ｘ２１，Ｙ２１，Ｚ２１）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も小さい位置Ｐｍｉｍ（ｔ２）に対応する。また、（Ｘ２ｎ，Ｙ２ｎ，Ｚ２ｎ）は、手９２と照射領域２２とが交わった位置においてＹ座標の値が最も大きい位置Ｐｍａｘ（ｔ２）に対応する。さらに、停止判定部１２０は、ｔ１の場合と同様にして、ＰｍａｘとＰｍｉｎとの距離Ｄ（ｔ２）を算出する。
【００６８】
次に、停止判定部１２０は、時刻ｔ１における距離Ｄ（ｔ１）と時刻ｔ２における距離Ｄ（ｔ２）との差分が予め定められた閾値Ｔｈ３を下回るか否かを判定する（ステップＳ１３７）。つまり、停止判定部１２０は、｜Ｄ（ｔ１）−Ｄ（ｔ２）｜＜Ｔｈ３であるか否かを判定する。Ｔｈ３は、図４に示したＴｈＡに対応する。｜Ｄ（ｔ１）−Ｄ（ｔ２）｜≧Ｔｈ３であると判定された場合（Ｓ１３７のＮＯ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する（ステップＳ１３８）。つまり、時刻ｔ１における距離Ｄ（ｔ１）と時刻ｔ２における距離Ｄ（ｔ２）との差分が閾値Ｔｈ３以上である場合、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する。一方、｜Ｄ（ｔ１）−Ｄ（ｔ２）｜＜Ｔｈ３であると判定された場合（Ｓ１３７のＹＥＳ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する（ステップＳ１３９）。つまり、時刻ｔ１における距離Ｄ（ｔ１）と時刻ｔ２における距離Ｄ（ｔ２）との差分が閾値Ｔｈ３を下回る場合、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する。
【００６９】
手９２は、表面形状が一様でなく、幅が一様でない。したがって、手９２が照射領域２２を時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて移動すると、時刻ｔ１の照射領域２２における手９２の大きさ（距離Ｄ（ｔ１））と時刻ｔ２の照射領域２２における手９２の大きさ（距離Ｄ（ｔ２））とが互いに異なり得る。したがって、時刻ｔ１の照射領域２２における大きさと時刻ｔ２の照射領域２２における大きさとの差分を用いて、物体９０が停止したか否かを判定することができる。なお、距離Ｄの差分を算出する際に、距離Ｄを正規化してもよい。
【００７０】
第３の例では、時刻ｔ１の照射領域２２における物体９０の大きさと時刻ｔ２の照射領域２２における物体９０の大きさとの差分を、物体９０の特徴の変動量としている。ここで、時系列に沿って座標データを取得して物体９０の大きさを算出し、時系列における前後の物体９０の大きさの差分（変動量）を算出することは、比較的容易である。したがって、第３の例にかかる方法では、物体９０の特徴の変動量を、容易に算出することが可能である。
【００７１】
図１０及び図１１は、第４の例において物体９０が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。図１２は、第４の例を説明するための図である。第４の例では、特徴データは、照射領域２２における物体９０を示すデータの固まり（クラスタ）の数に対応する。特徴抽出部１１０は、Ｓ１００の処理と同じようにして、時刻ｔ１におけるデータ群（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１），（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２），・・・，（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ），・・・，（Ｘｍ，Ｙｍ，Ｚｍ）を抽出する（ステップＳ１４０）。
【００７２】
停止判定部１２０は、時刻ｔ１における、各データの固まり（クラスタ）の個数Ｎ（ｔ１）を算出する（ステップＳ１４２）。具体的には、停止判定部１２０は、隣接するデータの距離が予め定められた距離閾値ＴＨｃ以内であるデータ（点）の集まりを１つのクラスタとして、クラスタの個数Ｎを算出する。
【００７３】
図１１は、クラスタの個数を算出する方法の一例を示すフローチャートである。停止判定部１２０は、Ｎ＝１、ｉ＝１として、クラスタの個数Ｎ及びデータの番号を初期化する（ステップＳ１４２ａ）。次に、停止判定部１２０は、ｉ番目の点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）をクラスタＣＮに所属させる（ステップＳ１４２ｂ）。次に、停止判定部１２０は、ｉ＝ｍであるか、つまり、処理対象のデータが最後のデータであるか否かを判定する（ステップＳ１４２ｃ）。ｉ＝ｍでない場合（Ｓ１４２ｃのＮＯ）、停止判定部１２０は、点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）と、隣接する点（Ｘｉ+１，Ｙｉ+１，Ｚｉ+１）との距離がＴＨｃ以内であるか否かを判定する（ステップＳ１４２ｄ）。点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）と点（Ｘｉ+１，Ｙｉ+１，Ｚｉ+１）との距離がＴＨｃ以内である場合（Ｓ１４２ｄのＹＥＳ）、停止判定部１２０は、点（Ｘｉ+１，Ｙｉ+１，Ｚｉ+１）を、ｉ番目の点と同じクラスタＣＮに所属させる（ステップＳ１４２ｅ）。そして、停止判定部１２０は、ｉを１つインクリメントして（ステップＳ１４２ｆ）、処理をＳ１４２ｃの処理に戻し、Ｓ１４２ｃ〜Ｓ１４２ｆの処理を繰り返す。
【００７４】
一方、点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）と点（Ｘｉ+１，Ｙｉ+１，Ｚｉ+１）との距離がＴＨｃ以内でない場合（Ｓ１４２ｄのＮＯ）、停止判定部１２０は、点（Ｘｉ+１，Ｙｉ+１，Ｚｉ+１）が、点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）とは異なるクラスタに属すると判定する。したがって、停止判定部１２０は、Ｎを１つインクリメントし（ステップＳ１４２ｇ）、ｉを１つインクリメントして（ステップＳ１４２ｈ）、処理をＳ１４２ｂの処理に戻す。これにより、点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）と点（Ｘｉ+１，Ｙｉ+１，Ｚｉ+１）との距離がＴＨｃ以内でない場合に、点（Ｘｉ+１，Ｙｉ+１，Ｚｉ+１）が、点（Ｘｉ，Ｙｉ，Ｚｉ）とは別のクラスタに所属されることとなる。そして、停止判定部１２０は、Ｓ１４２ｂ〜Ｓ１４２ｆの処理を繰り返す。そして、停止判定部１２０は、ｉ＝ｍである場合、つまり、処理対象のデータが最後のデータである場合（Ｓ１４２ｃのＹＥＳ）、停止判定部１２０は、Ｓ１４２の処理を終了する。
【００７５】
図１２の矢印Ａ１で示すように、時刻ｔ１において、侵入センサ２０は、Ｘ＝Ｘｓの位置で、レーザ光を、Ｙ軸の正方向に走査する。このとき、照射領域２２に、手９２の３本の指が存在するとする。この場合、クラスタの個数Ｎ（ｔ１）＝３である。
【００７６】
次に、時刻ｔ２について、停止判定部１２０は、Ｓ１４０〜Ｓ１４４の処理を行い、クラスタの個数Ｎ（ｔ２）を算出する（ステップＳ１４４）。図１２の矢印Ａ２で示すように、手９２が矢印Ａで示すように移動したとき、時刻ｔ２において、侵入センサ２０は、Ｘ＝Ｘｓの位置で、レーザ光を、Ｙ軸の正方向に走査する。このとき、照射領域２２に、手９２の５本の指が存在するとする。この場合、クラスタの個数Ｎ（ｔ２）＝５である。
【００７７】
次に、停止判定部１２０は、時刻ｔ１におけるクラスタの個数Ｎ（ｔ１）と時刻ｔ２におけるクラスタの個数Ｎ（ｔ２）との差分が予め定められた閾値Ｔｈ４を下回るか否かを判定する（ステップＳ１４６）。つまり、停止判定部１２０は、｜Ｎ（ｔ１）−Ｎ（ｔ２）｜＜Ｔｈ４であるか否かを判定する。Ｔｈ４は、図４に示したＴｈＡに対応する。ここで、Ｔｈ４＝１であれば、Ｎ（ｔ１）とＮ（ｔ２）とが等しいことを意味する。
【００７８】
｜Ｎ（ｔ１）−Ｎ（ｔ２）｜≧Ｔｈ４であると判定された場合（Ｓ１４６のＮＯ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する（ステップＳ１４８）。つまり、時刻ｔ１における個数Ｎ（ｔ１）と時刻ｔ２における個数Ｎ（ｔ２）との差分が閾値Ｔｈ４以上である場合、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する。一方、｜Ｎ（ｔ１）−Ｎ（ｔ２）｜＜Ｔｈ４であると判定された場合（Ｓ１４６のＹＥＳ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する（ステップＳ１４９）。つまり、時刻ｔ１における個数Ｎ（ｔ１）と時刻ｔ２における個数Ｎ（ｔ２）との差分が閾値Ｔｈ４を下回る場合、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する。
【００７９】
手９２のような物体９０は、ひとかたまりではなく、照射領域２２を通過する位置によっては、照射領域２２における固まりの個数が変動する。したがって、手９２が照射領域２２を時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて移動すると、時刻ｔ１の照射領域２２におけるクラスタの個数（Ｎ（ｔ１））と時刻ｔ２の照射領域２２におけるクラスタの個数（Ｎ（ｔ２））とが互いに異なり得る。したがって、時刻ｔ１の照射領域２２におけるクラスタの個数と時刻ｔ２の照射領域２２におけるクラスタの個数との差分を用いて、物体９０が停止したか否かを判定することができる。
【００８０】
図１３は、第５の例において物体９０が停止したか否かを判定する方法を示すフローチャートである。図１４は、第５の例を説明するための図である。第５の例では、特徴データは、照射領域２２における物体９０の法線ベクトルに対応する。なお、第５の例では、照射領域２２は、平面ではなく、Ｘ軸方向に幅を持っている。
【００８１】
特徴抽出部１１０は、図１４の矢印Ａ１に示すように、時刻ｔ１における、３つの測定点Ａ（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）、Ｂ（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）、Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）におけるデータを抽出する（ステップＳ１５０）。ここで、測定点Ａ、Ｂ，Ｃは、それぞれ、侵入センサ２０の照射方向が予め定められたレーザ光によって測定された点であるとしてもよい。
【００８２】
次に、停止判定部１２０は、ベクトルＡＢとベクトルＡＣとの外積［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ１）（外積ベクトル）を算出する（ステップＳ１５２）。ここで、外積［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ１）は、時刻ｔ１の照射領域２２における手９２の法線ベクトルＶｎ（ｔ１）に対応する。外積［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ１）のＸ，Ｙ，Ｚ成分を（ａ，ｂ，ｃ）とすると、以下に示すように、外積［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ１）は、幾何学的に算出される。
ａ＝（Ｙｂ−Ｙａ）＊（Ｚｃ−Ｚａ）−（Ｙｃ−Ｙａ）＊（Ｚｂ−Ｚａ）
ｂ＝（Ｚｂ−Ｚａ）＊（Ｘｃ−Ｘａ）−（Ｚｃ−Ｚａ）＊（Ｘｂ−Ｘａ）
ｃ＝（Ｘｂ−Ｘａ）＊（Ｙｃ−Ｙａ）−（Ｘｃ−Ｘａ）＊（Ｙｂ−Ｙａ）
【００８３】
次に、停止判定部１２０は、時刻ｔ２について、Ｓ１５０〜Ｓ１５２の処理を行い、外積［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ２）（外積ベクトル）を算出する（ステップＳ１５４）。つまり、特徴抽出部１１０は、図１４の矢印Ａ２に示すように、時刻ｔ２における、３つの測定点Ａ（Ｘａ，Ｙａ，Ｚａ）、Ｂ（Ｘｂ，Ｙｂ，Ｚｂ）、Ｃ（Ｘｃ，Ｙｃ，Ｚｃ）におけるデータを抽出する。そして、停止判定部１２０は、ベクトルＡＢとベクトルＡＣとの外積［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ２）を算出する。外積［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ２）は、時刻ｔ２の照射領域２２における手９２の法線ベクトルＶｎ（ｔ２）に対応する。
【００８４】
停止判定部１２０は、法線ベクトルＶｎ（ｔ１）（つまり外積ベクトル［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ１））と法線ベクトルＶｎ（ｔ２）（つまり外積ベクトル［ＡＢ，ＡＣ］（ｔ２））とがなす角θを算出して、１−ｃｏｓθ＜Ｔｈ５１であるか否かを判定する（ステップＳ１５６）。なお、Ｔｈ５１は、予め定められた閾値であり、図４に示したＴｈＡに対応する。また、ｃｏｓθは、法線ベクトルＶｎ（ｔ１）と法線ベクトルＶｎ（ｔ２）との内積によって算出され得る。１−ｃｏｓθ≧Ｔｈ５１である場合（Ｓ１５６のＮＯ）、法線ベクトルＶｎ（ｔ１）と法線ベクトルＶｎ（ｔ２）との向きの差分が大きいので、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する（ステップＳ１５８）。
【００８５】
一方、１−ｃｏｓθ＜Ｔｈ５１である場合（Ｓ１５６のＹＥＳ）、法線ベクトルＶｎ（ｔ１）と法線ベクトルＶｎ（ｔ２）との向きの差分は小さい。この場合、停止判定部１２０は、法線ベクトルＶｎ（ｔ１）の大きさ｜Ｖｎ（ｔ１）｜と法線ベクトルＶｎ（ｔ２）の大きさ｜Ｖｎ（ｔ２）｜との差分が予め定められた閾値Ｔｈ５２を下回るか否かを判定する（ステップＳ１５７）。つまり、停止判定部１２０は、｜｜Ｖｎ（ｔ１）｜−｜Ｖｎ（ｔ２）｜｜＜Ｔｈ５２であるか否かを判定する。Ｔｈ５２は、図４に示したＴｈＡに対応する。
【００８６】
｜｜Ｖｎ（ｔ１）｜−｜Ｖｎ（ｔ２）｜｜≧Ｔｈ５２であると判定された場合（Ｓ１５７のＮＯ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する（ステップＳ１５８）。つまり、時刻ｔ１における法線ベクトルの大きさ｜Ｖｎ（ｔ１）｜と時刻ｔ２における法線ベクトルの大きさ｜Ｖｎ（ｔ２）｜との差分が閾値Ｔｈ５２以上である場合、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が移動していると判定する。一方、｜｜Ｖｎ（ｔ１）｜−｜Ｖｎ（ｔ２）｜｜＜Ｔｈ５２であると判定された場合（Ｓ１５７のＹＥＳ）、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する（ステップＳ１５９）。つまり、法線ベクトルの大きさ｜Ｖｎ（ｔ１）｜と時刻ｔ２における法線ベクトルの大きさ｜Ｖｎ（ｔ２）｜との差分が閾値Ｔｈ５２を下回る場合、停止判定部１２０は、照射領域２２に侵入した物体９０が停止していると判定する。
【００８７】
手９２では、表面形状が一様でなく、関節等により表面の向きも一様でない。したがって、手９２が照射領域２２を時刻ｔ１から時刻ｔ２にかけて移動すると、時刻ｔ１の照射領域２２における手９２の法線ベクトルＶｎ（ｔ１）と時刻ｔ２の照射領域２２における手９２の法線ベクトルＶｎ（ｔ２）とが互いに異なり得る。例えば、図１４の矢印Ａ１に示すように照射領域２２が手９２の手背（手の甲）に対応する場合と、図１４の矢印Ａ２に示すように照射領域２２が手首に対応する場合とで、法線ベクトルは大きく異なり得る。したがって、時刻ｔ１の照射領域２２における法線ベクトルと時刻ｔ２の照射領域２２における法線ベクトルとの差分（法線ベクトルの向き及び大きさそれぞれの差分）を用いて、物体９０が停止したか否かを判定することができる。なお、法線ベクトルの大きさの差分を算出する際（Ｓ１５７）に、法線ベクトルの大きさを正規化してもよい。
【００８８】
第５の例では、時刻ｔ１の照射領域２２における物体９０の法線ベクトルと時刻ｔ２の照射領域２２における物体９０の法線ベクトルとの差分を、物体９０の特徴の変動量としている。ここで、法線ベクトルは、平面が定まれば一意に定まるので、物体９０の表面形状をより適切に表現するものであるといえる。したがって、第５の例にかかる方法では、物体９０の特徴の変動量を、より適切に算出することが可能である。
【００８９】
（実施の形態２）
次に、実施の形態２について説明する。実施の形態２は、形状センサ４０が複数設けられている点で、実施の形態１と異なる。なお、実施の形態２にかかる構成要素のうち、実施の形態１における構成要素と実質的に同じ構成要素には、同じ符号が付されている。また、実施の形態１における構成要素と実質的に同じ構成要素については、適宜、説明を省略する。
【００９０】
図１５は、実施の形態２にかかる物体検出システム１０の構成を示す図である。実施の形態２にかかる物体検出システム１０は、侵入センサ２０と、複数の形状センサ４０と、物体検出装置１００とを有する。実施の形態２にかかる侵入センサ２０及び形状センサ４０の機能は、実施の形態１にかかるものと実質的に同様である。また、実施の形態２にかかる物体検出装置１００のハードウェア構成は、実施の形態１にかかるものと実質的に同様である。
【００９１】
形状センサ４０は、複数の商品６０が陳列された商品棚５０に設けられている。商品棚５０は、複数の棚５２−１，５２−２，５２−３を備えている。棚５２−１には、１つ以上の商品６０−１が陳列されている。棚５２−２には、１つ以上の商品６０−２が陳列されている。棚５２−３には、１つ以上の商品６０−３が陳列されている。棚５２−１には形状センサ４０−１が設けられている。棚５２−２には形状センサ４０−２が設けられている。棚５２−３には形状センサ４０−３が設けられている。
【００９２】
侵入センサ２０は、例えば天井７０に設けられている。侵入センサ２０は、物体９０（例えば商品棚５０に伸ばされた顧客の腕）が照射領域２２を通過して商品棚５０の側に侵入したときに、照射領域２２においてレーザ光が物体９０の表面に照射された位置の三次元座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）を検出する。形状センサ４０−１は、照射領域２２を通過して棚５２−１に侵入した物体９０の形状を検出可能である。形状センサ４０−２は、照射領域２２を通過して棚５２−２に侵入した物体９０の形状を検出可能である。形状センサ４０−３は、照射領域２２を通過して棚５２−３に侵入した物体９０の形状を検出可能である。
【００９３】
図１６は、実施の形態２にかかる物体検出システム１０を示す機能ブロック図である。実施の形態２にかかる物体検出装置１００は、特徴抽出部１１０、特徴記憶部１１２、停止判定部１２０、センサ起動部１２２、形状記憶部１３０、移動判定部１４０、及び、センサ停止部１４２を有する。さらに、実施の形態２にかかる物体検出装置１００は、位置検出部２１０と、商品管理部２２０とを有する。位置検出部２１０及び商品管理部２２０は、それぞれ、位置検出手段及び商品管理手段として機能する。
【００９４】
位置検出部２１０は、物体９０が侵入センサ２０の照射領域２２において通過した位置を検出する。センサ起動部１２２は、形状センサ４０−１〜４０−Ｎのうち、位置検出部２１０によって検出された位置に対応する形状センサ４０を起動させる。ここで、Ｎは２以上の整数である。商品管理部２２０は、商品棚５０に陳列された商品６０に関する管理を行う。詳しくは後述する。
【００９５】
図１７は、実施の形態２にかかる物体検出装置１００によって行われる、物体検出方法を示すフローチャートである。特徴抽出部１１０は、図４に示したＳ１２と同様に、侵入センサ２０の照射領域２２を通過して形状センサ４０の側に侵入した物体９０の特徴を示す特徴データを抽出する（ステップＳ２１２）。そして、特徴抽出部１１０は、抽出された特徴データを、特徴データが抽出された時刻と対応付けて、特徴記憶部１１２に格納する。
【００９６】
停止判定部１２０は、図４に示したＳ１４と同様に、照射領域２２を通過した物体９０の特徴の変動量を算出する（ステップＳ２１４）。そして、図４に示したＳ１６と同様に、停止判定部１２０は、特徴データの変動量が予め定められた閾値ＴｈＡを下回ったか否かを判定する（ステップＳ２１６）。変動量が閾値ＴｈＡ以上であると判定された場合（Ｓ２１６のＮＯ）、処理はＳ２１２に戻る。このとき、特徴データは変動しているため、停止判定部１２０は、物体９０は停止していないと判定する。一方、変動量が閾値ＴｈＡを下回ったと判定された場合（Ｓ２１６のＹＥＳ）、特徴データは変動していないため、停止判定部１２０は、図４に示したＳ１８と同様に、物体９０は停止したと判定する（ステップＳ２１８）。
【００９７】
位置検出部２１０は、物体９０が照射領域２２を通過したときの照射領域２２における位置を検出する（ステップＳ２２０）。具体的には、位置検出部２１０は、物体９０が照射領域２２を通過したときの照射領域２２における座標データ群から、物体９０の照射領域２２における位置を検出する。例えば、位置検出部２１０は、物体９０の照射領域２２における座標データ群の重心を算出してもよい。
【００９８】
そして、位置検出部２１０は、検出された位置に対応する形状センサ４０を特定する（ステップＳ２２２）。具体的には、位置検出部２１０は、Ｓ２２０の処理で検出された位置に対向する棚５２を特定する。そして、位置検出部２１０は、特定された棚５２に設けられた形状センサ４０を特定する。例えば、棚５２−１に対向する位置で物体９０が照射領域２２を通過したとき、位置検出部２１０は、形状センサ４０−１を特定する。棚５２−２に対向する位置で物体９０が照射領域２２を通過したとき、位置検出部２１０は、形状センサ４０−２を特定する。棚５２−３に対向する位置で物体９０が照射領域２２を通過したとき、位置検出部２１０は、形状センサ４０−３を特定する。なお、位置検出部２１０は、各棚５２と、照射領域２２における各棚５２に対向する位置を示す位置情報とを、予め対応付けて記憶しておいてもよい。
【００９９】
センサ起動部１２２は、Ｓ２２２の処理で特定された形状センサ４０を起動させる（ステップＳ２２４）。言い換えると、センサ起動部１２２は、特徴データの変動量が閾値ＴｈＡを下回った場合に、物体９０が通過した照射領域２２の位置に対応する形状センサ４０を起動させる。これにより、物体９０が進行する方向にある棚５２に設けられた形状センサ４０が起動し、照射領域４２に存在する物体９０の形状の検出を開始する。
【０１００】
その後、図４に示したＳ２１〜Ｓ３０の処理が行われる。そして、商品管理部２２０は、商品管理処理を行う（ステップＳ２３０）。具体的には、商品管理部２２０は、形状記憶部１３０に記憶された情報から、どの商品６０が商品棚５０から取り出されたかを判定する。また、商品管理部２２０は、形状記憶部１３０に記憶された情報から、物体９０の形状がどのように変化したかを判定する。例えば、物体９０が商品棚５０に伸ばした顧客の腕である場合、商品管理部２２０は、商品６０を掴もうとすることに伴う手の形状の変化を判定する。例えば、商品管理部２２０は、手が商品６０を掴もうと動作したものの掴まなかったのか、商品６０を掴んでから離したか、商品６０を掴んで棚５２から取り出したのかを判定する。これにより、商品管理部２２０は、商品棚５０に陳列された各商品６０が、顧客に対してどのような印象を与えたのかを判定する。さらに、商品管理部２２０は、顧客がどの時間帯に上記のような行動を行ったのかを記録してもよい。したがって、商品管理部２２０は、商品６０のマーケティングを行うことができる。
【０１０１】
さらに、商品管理部２２０は、顧客の手が商品６０を掴んで棚５２から取り出したときに、その取り出された商品６０の決済を行ってもよい。これにより、商品管理部２２０は、商品棚５０に陳列された商品６０の決済及び在庫管理を行うことができる。また、商品管理部２２０は、顧客の手が商品６０を掴んで棚５２から取り出したときに、顧客がその商品６０について商品棚５０とは別の場所に設けられた決済場所（料金支払所；レジ）で決済を行ったか否かを判定してもよい。これにより、商品管理部２２０は、顧客の手が商品６０を掴んで棚５２から取り出したにも関わらず顧客がその商品６０について決済を行わなかった場合に、その顧客がその商品６０を盗難した可能性があると判定することができる。
【０１０２】
実施の形態２にかかる物体検出装置１００は、複数の形状センサ４０のうち、物体９０が通過した照射領域２２の位置に対応する形状センサ４０を起動する。したがって、複数の形状センサ４０の全てを起動することなく、起動が必要な形状センサ４０のみを起動することが可能となる。さらに、形状センサ４０が商品棚５０に設けられている場合、実施の形態２にかかる物体検出装置１００は、形状センサ４０によって検出された物体９０の形状の情報に基づいて、商品管理を行うことが可能となる。
【０１０３】
（変形例）
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更することが可能である。例えば、図４等に示したフローチャートの各処理の順序は、適宜、変更可能である。また、図４等に示したフローチャートの処理の１つ以上は、なくてもよい。例えば、図４のＳ２２〜Ｓ３０は、なくてもよい。
【０１０４】
また、上述した実施の形態においては、侵入センサ２０は物体９０の上方から下方向にレーザ光を照射するとしたが、このような構成に限られない。侵入センサ２０がレーザ光を照射する方向は下方向に限らず、任意である。さらに、上述した実施の形態１においては、侵入センサ２０の数は１つであるとしたが、このような構成に限られない。侵入センサ２０は、複数であってもよい。侵入センサ２０が複数である場合、物体９０の上方及び下方からレーザ光を照射することによって、物体９０の上側の形状だけでなく物体９０の下側の形状も検出してもよい。
【０１０５】
また、上述した実施の形態においては、侵入センサ２０及び形状センサ４０が三次元センサであるとしたが、このような構成に限られない。侵入センサ２０及び形状センサ４０の少なくとも一方は、二次元センサであってもよい。しかしながら、侵入センサ２０及び形状センサ４０を二次元センサとした場合、物体９０の形状を検出するためには複雑な画像認識等の画像処理を行う必要がある。さらに、三次元センサを用いた方が、二次元センサを用いる場合よりも、物体９０の三次元形状を正確に検出することが可能である。したがって、三次元センサを用いることによって物体９０の形状を簡単に且つ正確に検出可能である。
【０１０６】
また、図１５には、３つの棚５２を有する商品棚５０が示されているが、商品棚５０における棚５２の数は任意であり得る。したがって、形状センサ４０の数も任意であり得る。さらに、形状センサ４０の数は、商品棚５０における棚の数に依存しなくてもよい。また、上述した実施の形態においては、実施の形態２のように形状センサ４０が複数ある場合に商品管理が行われるとしたが、このような構成に限られない。商品管理は、実施の形態１のように、１つの形状センサ４０が商品棚５０に設けられている場合であっても、行われ得る。
【０１０７】
上述の例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【０１０８】
以上、実施の形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記によって限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１０９】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載されうるが、以下には限られない。
（付記１）
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出する特徴抽出手段と、
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させるセンサ起動手段と
を有する物体検出装置。
（付記２）
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた閾値を下回ったときに、前記物体の移動が停止したと判定する停止判定手段
をさらに有し、
前記センサ起動手段は、前記停止判定手段によって前記物体の移動が停止したと判定されたときに、第２のセンサを起動させる
付記１に記載の物体検出装置。
（付記３）
前記物体の前記抽出された特徴に基づいて、前記物体が移動を開始したか否かを判定する移動判定手段と、
前記第２のセンサが起動してから、前記移動判定手段によって前記物体が移動を開始したと判定されたときに、前記第２のセンサの動作を停止させるセンサ停止手段と
をさらに有する付記１又は２に記載の物体検出装置。
（付記４）
前記移動判定手段は、前記物体の前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第２の閾値を上回ったときに、前記物体が移動を開始したと判定する
付記３に記載の物体検出装置。
（付記５）
前記第２のセンサは複数存在し、
前記物体が前記第１のセンサの照射領域を通過した位置を検出する位置検出手段
をさらに有し、
前記センサ起動手段は、前記抽出された特徴の変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、複数の前記第２のセンサのうち、前記検出された位置に対応する前記第２のセンサを起動させる
付記１〜４のいずれか一項に記載の物体検出装置。
（付記６）
前記第１のセンサは三次元センサであり、
前記抽出された特徴は、前記物体の形状に関する
付記１〜５のいずれか一項に記載の物体検出装置。
（付記７）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の各位置を示すデータの数に対応し、
前記センサ起動手段は、前記データの数の変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記６に記載の物体検出装置。
（付記８）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の各位置を示す座標データに対応し、
前記センサ起動手段は、前記座標データの変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記６に記載の物体検出装置。
（付記９）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の大きさに対応し、
前記センサ起動手段は、前記物体の大きさの変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記６に記載の物体検出装置。
（付記１０）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の法線ベクトルに対応し、
前記センサ起動手段は、前記物体の法線ベクトルの変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記６に記載の物体検出装置。
（付記１１）
前記第２のセンサによって検出された前記物体の形状に基づいて、商品の管理を行う商品管理手段
をさらに有する付記１〜１０のいずれか一項に記載の物体検出装置。
（付記１２）
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサと、
物体の形状を検出するように構成された第２のセンサと、
付記１〜１１のいずれか一項に記載の物体検出装置と
を有する物体検出システム。
（付記１３）
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出し、
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させる
物体検出方法。
（付記１４）
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた閾値を下回ったときに、前記物体の移動が停止したと判定し、
前記物体の移動が停止したと判定されたときに、第２のセンサを起動させる
付記１３に記載の物体検出方法。
（付記１５）
前記物体の前記抽出された特徴に基づいて、前記物体が移動を開始したか否かを判定し、
前記第２のセンサが起動してから、前記物体が移動を開始したと判定されたときに、前記第２のセンサの動作を停止させる
付記１３又は１４に記載の物体検出方法。
（付記１６）
前記物体の前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第２の閾値を上回ったときに、前記物体が移動を開始したと判定する
付記１５に記載の物体検出方法。
（付記１７）
前記第２のセンサは複数存在し、
前記物体が前記第１のセンサの照射領域を通過した位置を検出し、
前記抽出された特徴の変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、複数の前記第２のセンサのうち、前記検出された位置に対応する前記第２のセンサを起動させる
付記１３〜１６のいずれか一項に記載の物体検出方法。
（付記１８）
前記第１のセンサは三次元センサであり、
前記抽出された特徴は、前記物体の形状に関する
付記１３〜１７のいずれか一項に記載の物体検出方法。
（付記１９）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の各位置を示すデータの数に対応し、
前記データの数の変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記１８に記載の物体検出方法。
（付記２０）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の各位置を示す座標データに対応し、
前記座標データの変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記１８に記載の物体検出方法。
（付記２１）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の大きさに対応し、
前記物体の大きさの変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記１８に記載の物体検出方法。
（付記２２）
前記抽出された特徴は、前記第１のセンサの前記照射領域における前記物体の法線ベクトルに対応し、
前記物体の法線ベクトルの変動量が前記第１の閾値を下回ったときに、前記第２のセンサを起動させる
付記１８に記載の物体検出方法。
（付記２３）
前記第２のセンサによって検出された前記物体の形状に基づいて、商品の管理を行う
付記１３〜２２のいずれか一項に記載の物体検出方法。
（付記２４）
照射光を照射して物体の表面の一部の特徴を検出するように構成された第１のセンサの前記照射光の照射領域を物体が通過したときに、前記照射領域における前記物体の特徴を抽出するステップと、
前記抽出された特徴の変動量が予め定められた第１の閾値を下回ったときに、物体の形状を検出するように構成された第２のセンサを起動させるステップと
をコンピュータに実行させるプログラムが格納された非一時的なコンピュータ可読媒体。
【符号の説明】
【０１１０】
１  物体検出装置
２  特徴抽出部
４  センサ起動部
１０  物体検出システム
２０  侵入センサ
２２  照射領域
４０  形状センサ
４２  照射領域
１００  物体検出装置
１１０  特徴抽出部
１１２  特徴記憶部
１２０  停止判定部
１２２  センサ起動部
１３０  形状記憶部
１４０  移動判定部
１４２  センサ停止部
２１０  位置検出部
２２０  商品管理部
【図１】
0006908177.tif 000003
【図２】
0006908177.tif 000004
【図３】
0006908177.tif 000005
【図４】
0006908177.tif 000006
【図５】
0006908177.tif 000007
【図６】
0006908177.tif 000008
【図７】
0006908177.tif 000009
【図８】
0006908177.tif 000010
【図９】
0006908177.tif 000011
【図１０】
0006908177.tif 000012
【図１１】
0006908177.tif 000013
【図１２】
0006908177.tif 000014
【図１３】
0006908177.tif 000015
【図１４】
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【図１５】
0006908177.tif 000017
【図１６】
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【図１７】
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