(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する、第１の解析装置と、
第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する、第２の解析装置と、
前記第１及び第２の解析装置の出力結果を統合するセンサフュージョン装置と、
を含み、
前記センサフュージョン装置は、
前記第１及び第２確度情報に基づき、前記第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を、前記判定対象物と対応するセンサを結ぶ直線を一つの方向軸とし前記判定対象物を原点とする方向軸座標系における方向軸ごとに算出し、
前記算出された方向軸ごとの距離を、前記判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化し、前記規格化された方向軸ごとの距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出する、距離算出部と、
前記規格化後距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する、対応判定部と、
を備える、センサ情報統合システム。
【請求項２】
前記第１及び／又は第２の解析装置は、対応する対象物の位置推定結果と確度情報を出力する、請求項１のセンサ情報統合システム。
【請求項３】
前記距離算出部は、センサと対象物を結ぶ直線を第１の方向軸、前記第１の方向軸に直交し、対象物を通過する直線を第２の方向軸とし、前記第１及び第２の方向軸ごとに前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を算出する、請求項１又は２のセンサ情報統合システム。
【請求項４】
前記距離算出部は、前記第１及び第２確度情報のうち、信頼度の高い確度情報に対応する対象物を前記判定対象物に設定する、請求項１乃至３のいずれか一項に記載のセンサ情報統合システム。
【請求項５】
前記第１及び第２確度情報はそれぞれ、少なくとも標準偏差を含み、
前記センサフュージョン装置は、
前記第１及び第２確度情報に含まれる標準偏差を用いて、前記対応判定部が、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一対象物か否かの判定に用いる閾値を算出する、閾値算出部をさらに備える、請求項１乃至４のいずれか一項に記載のセンサ情報統合システム。
【請求項６】
前記閾値算出部は、第１及び第２確度情報のうち、信頼度の低い確度情報を用いて絶対的閾値を算出する、請求項５のセンサ情報統合システム。
【請求項７】
前記対応判定部は、前記規格化後距離と前記絶対的閾値の比較判定により、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する、請求項６のセンサ情報統合システム。
【請求項８】
前記閾値算出部は、前記対応付け候補対象物が複数存在する場合に、前記複数存在する対応付け候補対象物に対応する確度情報を用いて相対的閾値を算出する、請求項５乃至７のいずれか一項に記載のセンサ情報統合システム。
【請求項９】
第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する、第１の解析装置と、
第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する、第２の解析装置と、に接続され、前記第１及び第２の解析装置の出力結果を統合するセンサフュージョン装置において、
前記第１及び第２確度情報に基づき、前記第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を、前記判定対象物と対応するセンサを結ぶ直線を一つの方向軸とし前記判定対象物を原点とする方向軸座標系における方向軸ごとに算出するステップと、
前記算出された方向軸ごとの距離を、前記判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化し、前記規格化された方向軸ごとの距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出するステップと、
前記規格化後距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定するステップと、
を含む、センサ情報統合方法。
【請求項１０】
第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する、第１の解析装置と、
第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する、第２の解析装置と、に接続され、前記第１及び第２の解析装置の出力結果を統合するセンサフュージョン装置に搭載されたコンピュータに、
前記第１及び第２確度情報に基づき、前記第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を、前記判定対象物と対応するセンサを結ぶ直線を一つの方向軸とし前記判定対象物を原点とする方向軸座標系における方向軸ごとに算出する処理と、
前記算出された方向軸ごとの距離を、前記判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化し、前記規格化された方向軸ごとの距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出する処理と、
前記規格化後距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する処理と、
を実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
［関連出願についての記載］
本発明は、日本国特許出願：特願２０１８−０１６８８９号（２０１８年  ２月  ２日出願）の優先権主張に基づくものであり、同出願の全記載内容は引用をもって本書に組み込み記載されているものとする。
本発明は、センサ情報統合システム、センサ情報統合方法及びプログラムに関する。特に、複数のセンサを用いたセンサ情報統合システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ、レーダー、電波センサ、音波センサなどの各種のセンサを用いて、人を含む対象物体や端末を検知・識別し、当該物体や端末の位置を推定したり追跡したりするシステムが提案されている。また、近年では、各種センサで取得した位置情報や識別情報を統合することで、個別センサの長所短所を補完して一部センサにおける死角も含めて対象を追跡可能にする、複数センサ間の統合連携システム（センサフュージョン）も提案されている。【０００３】
各種センサで検知した対象の位置情報や識別情報を統合して対象の位置（対象の追跡）を高精度化するためには、それぞれのセンサで検知した対象の、どれとどれが同じ対象なのか、対象同士の対応付け（紐付け、名寄せ、同定、マッチング）が重要である。対応付けが正しく行われると、当該対象に関する複数センサ間の情報を統合して対象の位置を高精度化していくことが可能となる。一方で、対応付けを誤ってしまうと、異なる対象を１つの対象と判断してしまい、誤検知や精度低下の原因となる。したがって、複数センサ間で検知した対象間における対応付け処理は、複数センサ間の統合連携システム（センサフュージョン）において重要な処理となる。【０００４】
ここで、対応付けのための方法として、各々のセンサで取得した対象の位置推定情報を用いる方法が提案されている。【０００５】
例えば、特許文献１には、人物と携帯端末との対応を自動的に認識する装置が提案されている。具体的には、カメラで検知した人物の位置と、電波センサで検知した携帯端末の位置とを比較して、距離が閾値以下の場合に当該人物と携帯端末を対応付ける。これにより、通信端末の有するデータや機能を対応する人物に対して適正に提供することができるようになる。【０００６】
また、他の技術として、特許文献２には、無線端末との無線通信および監視対象の撮影画像を用いて監視対象の位置を特定するシステムが提案されている。具体的には、双方のセンサの測位精度を比較してどちらの対象を起点に探索するか探索方法を選択したり、探索範囲を設定したりする方法が提案されている。これにより、対応付けを行った上で位置情報を確率的に統合することにより、位置特定精度を向上することができる。【０００７】
また、特許文献３には、検知した対象が「何」であるかを各種センサで得られた確率分布から積を取って結合確率を求めることで推定する技術が開示されている。さらに、特許文献４には、車両の進行方向とそれに直行する水平方向の２つの軸を設定し、信頼度に偏りが出ないように（方向軸間で「評価点の数」が同じになるように）、長さの総和を基に「評価点の個数」を補正する技術が開示されている。即ち、当該文献には、信頼度の偏りを軽減することが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００９−２８４４４２号公報
【特許文献２】国際公開第２００９／１１３２６５号
【特許文献３】特開２００５−１６５４２１号公報
【特許文献４】特開２０１５−０８７１４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
なお、上記先行技術文献の各開示を、本書に引用をもって繰り込むものとする。以下の分析は、本発明者らによってなされたものである。【００１０】
複数のセンサで検知した対象同士を対応付けし、各々のセンサで推定した位置情報や識別情報等を統合する場合、各対象間における距離情報の計算処理と、対応付け可否の判断処理が必要である。ここで、特許文献１及び２に開示された技術のように、距離情報の計算にユークリッド距離を使用し、対応付け可否の判断に固定的な閾値を設定した場合には、問題が生じ得る。【００１１】
特許文献１では、距離計算にユークリッド距離を使用し、比較のための閾値に固定的な値を設定しているため、双方のセンサの位置推定精度に依存して、誤対応が発生したり、対応付けができなかったりという問題が生じ得る。具体的には、比較的小さな閾値を設定した場合には真の対象が対応付け候補から外れて誤対応する可能性が高くなる。一方、比較的大きな閾値を設定した場合には、複数の対象が対応付け候補となり、なかなか対応付けできない状況になる可能性が上がる。【００１２】
また、特許文献２では、探索範囲に等方的な円形や多角形（一般的なユークリッド距離に相当）を設定しており、誤対応が増えるという問題がある。もしくは、対応付けに長時間を要する（なかなか対応付けできない）という問題も生じ得る。【００１３】
このように、特許文献１、２の技術には、双方のセンサの位置推定精度や誤差確率分布に依存して、誤対応が発生したり、対応付けができなかったりという問題が生じ得る。とりわけ、特許文献１の技術では、比較的小さな閾値を設定した場合には真の対象が対応付け候補から外れて誤対応する可能性が高くなる。一方、比較的大きな閾値を設定した場合には、複数の対象が対応付け候補となり、なかなか対応付けできない（対応付けするために各対象が移動するのを待つため長時間を要する）状況になる可能性が高くなる。すなわち、閾値の大きさに依存して、対応付けの信頼度と対応付けに要する時間との間にはトレードオフの関係があり、短時間で高信頼な対応付けを達成することは困難である。【００１４】
本発明は、複数のセンサを用いて対象同士を対応付けるシステムにおいて、短時間に高信頼な対応付けを実現することに寄与する、センサ情報統合システム、センサ情報統合方法及びプログラム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】
【００１５】
本発明乃至開示の第１の視点によれば、第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する、第１の解析装置と、第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する、第２の解析装置と、前記第１及び第２の解析装置の出力結果を統合するセンサフュージョン装置と、を含み、前記センサフュージョン装置は、前記第１及び第２確度情報に基づき、前記第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を、前記判定対象物と対応するセンサの位置から定まる方向軸ごとに算出し、前記算出された方向軸ごとの距離を、前記判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化し、前記規格化された方向軸ごとの距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出する、距離算出部と、前記規格化後距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する、対応判定部と、を備える、センサ情報統合システムが提供される。【００１６】
本発明乃至開示の第２の視点によれば、第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する、第１の解析装置と、第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する、第２の解析装置と、に接続され、前記第１及び第２の解析装置の出力結果を統合するセンサフュージョン装置において、前記第１及び第２確度情報に基づき、前記第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を、前記判定対象物と対応するセンサの位置から定まる方向軸ごとに算出するステップと、前記算出された方向軸ごとの距離を、前記判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化し、前記規格化された方向軸ごとの距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出するステップと、前記規格化後距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定するステップと、を含む、センサ情報統合方法が提供される。【００１７】
本発明乃至開示の第３の視点によれば、第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する、第１の解析装置と、第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する、第２の解析装置と、に接続され、前記第１及び第２の解析装置の出力結果を統合するセンサフュージョン装置に搭載されたコンピュータに、前記第１及び第２確度情報に基づき、前記第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を、前記判定対象物と対応するセンサの位置から定まる方向軸ごとに算出する処理と、前記算出された方向軸ごとの距離を、前記判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化し、前記規格化された方向軸ごとの距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出する処理と、前記規格化後距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する処理と、を実行させるプログラムが提供される。
なお、このプログラムは、コンピュータが読み取り可能な記憶媒体に記録することができる。記憶媒体は、半導体メモリ、ハードディスク、磁気記録媒体、光記録媒体等の非トランジェント（non-transient）なものとすることができる。本発明は、コンピュータプログラム製品として具現することも可能である。
【発明の効果】
【００１８】
本発明乃至開示の各視点によれば、複数のセンサを用いて対象同士を対応付けるシステムにおいて、短時間に高信頼な対応付けを実現することに寄与する、センサ情報統合システム、センサ情報統合方法及びプログラムが、提供される。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】一実施形態の概要を説明するための図である。
【図２】第１の実施形態に係るセンサ情報統合システムの一構成例を示す図である。
【図３】図２に示すセンサ情報処理部の構成例（処理フロー）を示す図である。
【図４】各種センサごとの位置推定処理における確率分布の例を示す図である。
【図５】図４に示す各種センサごとの位置推定処理における確度情報の例を整理した図である。
【図６】第１の実施形態に係るセンサ情報処理部における対応付け判定処理の動作シーケンスを示す図である。
【図７】第１の実施形態に係るセンサ情報処理部の動作を説明するための図である。
【図８】第１の実施形態に係るセンサ情報処理部の動作を説明するための図である。
【図９】第１の実施形態に係るセンサ情報処理部の動作を説明するための図である。
【図１０】第１の実施形態に係る対応判定処理の処理フローの一例を示す図である。
【図１１】第２の実施形態に係るセンサ情報統合システムの一構成例を示す図である。
【図１２】第２の実施形態に係るセンサ情報処理部の対応付け判定処理の動作シーケンスを示す図である。
【図１３】第２の実施形態に係るセンサ情報処理部の動作を説明するための図である。
【図１４】第２の実施形態に係るセンサ情報処理部の動作を説明するための図である。
【図１５】第２の実施形態に係る対応判定処理の処理フローの一例を示す図である。
【図１６】本願開示における各種センサごとの３次元空間における位置推定確度を比較整理した図である。
【図１７】センサフュージョン装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
初めに、一実施形態の概要について説明する。なお、この概要に付記した図面参照符号は、理解を助けるための一例として各要素に便宜上付記したものであり、この概要の記載はなんらの限定を意図するものではない。また、各図におけるブロック間の接続線は、双方向及び単方向の双方を含む。一方向矢印については、主たる信号（データ）の流れを模式的に示すものであり、双方向性を排除するものではない。さらに、本願開示に示す回路図、ブロック図、内部構成図、接続図などにおいて、明示は省略するが、入力ポート及び出力ポートが各接続線の入力端及び出力端のそれぞれに存在する。入出力インターフェイスも同様である。
【００２１】
一実施形態に係るセンサ情報統合システムは、第１の解析装置１０１と、第２の解析装置１０２と、センサフュージョン装置１０３と、を含む。第１の解析装置１０１は、第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する。第２の解析装置１０２は、第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する。センサフュージョン装置１０３は、第１及び第２の解析装置の出力結果を統合する。さらに、センサフュージョン装置１０３は、距離算出部１１１と、対応判定部１１２と、を備える。距離算出部１１１は、第１及び第２確度情報に基づき、第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、判定対象物と対応付け候補対象物の間の距離を、判定対象物と対応するセンサの位置から定まる方向軸ごとに算出する。さらに、距離算出部１１１は、算出された方向軸ごとの距離を、判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化する。さらに、距離算出部１１１は、規格化された方向軸ごとの距離を用いて判定対象物と対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出する。対応判定部１１２は、規格化後距離を用いて判定対象物と対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する。
【００２２】
センサフュージョン装置１０３は、第１及び第２センサにおける位置推定時の確度情報（例えば、確率分布モデル）に基づいて、判定対象物と対応付け候補対象物との間の距離を方向軸ごとに規格化する。例えば、確度情報の高い（誤差の小さい）方向軸に関しては２つの対象物間の距離を維持し、確度情報の低い（誤差の大きい）方向軸に関しては２つの対象物間の距離を短くする。その結果、信頼性の低い方向の距離に関する影響力は減少し、信頼性の高い方向の距離に関する影響は相対的に増加する。そのため、方向軸ごとの確度情報を考慮しない一般的なユークリッド距離を使用する場合に比べて、より信頼性の高い距離情報を算出することができる。
【００２３】
以下に具体的な実施の形態について、図面を参照してさらに詳しく説明する。なお、各実施形態において同一構成要素には同一の符号を付し、その説明を省略する。
【００２４】
第１の実施形態では、本願開示におけるセンサ情報統合システムの例として、位置情報統合方法を実現する距離算出部、閾値算出部、対応判定部を備えるセンサフュージョン部の基本構成と特徴、動作について詳説する。また、第２の実施形態では、閾値算出部において、候補点ごとに各々閾値を算出することで、候補点ごとに動的に変化する位置推定の信頼度を積極的に対応付け判定に活用する場合の例について説明する。
【００２５】
［第１の実施形態］
第１の実施形態について、図面を用いてより詳細に説明する。
【００２６】
図２は、第１の実施形態に係るセンサ情報統合システム１００の一構成例を示す図である。図２において、センサ情報統合システム１００には、電波探知装置３０、映像解析装置４０などの各種センサ解析装置や、センサフュージョン装置２０が含まれる。センサフュージョン装置２０は、例えば、電波解析結果と映像解析結果を対応付けして統合し、位置情報や識別情報を高精度化するセンサ情報統合システム１００の中核をなす装置である。
【００２７】
上述のように、第１の実施形態であるセンサ情報統合システム１００は、各種センサ解析装置（電波探知装置３０、映像解析装置４０、他センサ解析装置５０）と、センサフュージョン装置２０と、を含む。
【００２８】
ここで、電波探知装置３０には、１つまたは複数の電波センサ３１が接続される。さらに、電波探知装置３０は位置推定及び確度計算部３２を含む。映像解析装置４０には、１つ以上のカメラ４１が接続される。さらに、映像解析装置４０は、位置推定及び確度計算部４２を含む。なお、他センサ解析装置５０に接続される他センサ５１の例としては、各種レーダーやレーザー(ＬｉＤＡＲ；Light Detection and Ranging)、音響センサなどが含まれる。
【００２９】
電波探知装置３０は、例えば、複数の電波センサ３１で受信した電波の強度情報を用いて位置推定及び確度計算部３２にて発信源の位置推定や識別を行い、位置情報や識別情報を出力する。このとき、位置推定及び確度計算部３２は、位置推定処理における確度情報（誤差の確率分布や標準偏差等）も算出して出力する。
【００３０】
同様に、映像解析装置４０は、カメラ４１で撮像した映像情報を用いて、顔認証や人物認識、物体認識や移動体検知などの映像解析処理を行う。また、映像解析装置４０は、位置推定及び確度計算部４２にて認識対象の位置推定処理を行い、映像解析結果として識別情報や位置情報等を出力する。このとき、位置推定及び確度計算部３２は、位置推定処理における確度情報（誤差の確率分布や標準偏差等）も合わせて出力する。
【００３１】
このように、センサ情報統合システム１００には、センサの出力を解析し、対象物の位置を推定すると共に、推定された対象物の位置の確度に関する確度情報を生成するセンサ解析装置が含まれる。
【００３２】
センサフュージョン装置２０は、各種センサ解析装置の出力結果を統合する装置である。具体的には、センサフュージョン装置２０は、各種センサ解析装置から得られる情報に基づき、検知した対象に関する情報（検知数、位置情報、識別情報）を出力する。また、センサフュージョン装置２０は、各種センサ解析装置に対する制御を実行する。
【００３３】
センサフュージョン装置２０では、電波探知装置３０や映像解析装置４０からの位置推定情報、確度情報、識別情報などを統合して対象の位置を高精度化する。センサフュージョン装置２０は、センサ情報処理部２１と、位置情報統合部２２と、識別情報統合部２３と、を含んで構成される。センサ情報処理部２１は、各種センサ解析装置からの信号（情報）を処理し、最終的に、各センサで検知した対象のどれとどれが対応しているか判定する。位置情報統合部２２は、センサ情報処理部２１の対応付け結果を基にして、位置情報を統合する。識別情報統合部２３は、識別情報を統合する。
【００３４】
図３は、図２に示したセンサ情報処理部２１の構成例（処理フロー）を示す図である。センサ情報処理部２１は、分布選択部７１と、距離算出部７２と、閾値算出部７３と、対応判定部７４と、を含んで構成される。分布選択部７１は、センサごとの確度情報から使用する確率分布を選択する（確度情報から確立分布に関する情報を抽出する）。距離算出部７２は、分布選択部７１で選択した確率分布に基づいて各センサで検知した対象同士の距離を算出する。閾値算出部７３は、確度情報に含まれる標準偏差等を用いて、対応判定部７４が、判定対象物と対応付け候補対象物が同一対象物か否かの判定に用いる閾値を算出する。対応判定部７４は、距離算出部７２で求めた各対象同士の距離と閾値算出部７３で算出した閾値を用いて対応付け可否を判定する。
【００３５】
続いて、第１の実施形態に係るシステムの動作を図２から図１０を用いて説明する。
【００３６】
第１の実施形態に係るシステムの動作としては、図２に示したように、まず、電波探知装置３０や映像解析装置４０などの各種センサ解析装置にて、対象の検知・識別や、対象の位置推定処理を行う。例えば、電波探知装置３０では、複数の電波センサ３１で受信した電波情報により特定の発信源を検知し、位置推定及び確度計算部３２にて受信電波の強度情報や到来時間差情報等を用いて当該発信源の位置を推定する。
【００３７】
また、映像解析装置４０では、カメラ４１で撮像した映像情報を用いて、顔認証や人物認識、物体認識や移動体検知などの映像解析処理を行い、位置推定及び確度計算部４２にて認識対象の位置座標を推定する。
【００３８】
ここで、各々のセンサ解析装置における対象の位置推定処理の際に、位置推定及び確度計算部３２、４２にて位置推定の確度情報を計算する。確度情報の例としては、位置推定尤度の確率分布（２次元のガウス分布、等方的なガウス分布、正規分布など）とその標準偏差や分散などが相当する。即ち、確度情報には、対象物の位置推定に関する確率分布、標準偏差、分散等が含まれる。
【００３９】
図４は、各種センサごとの位置推定処理における確率分布の例を示す図である。図４（ａ）に、レーダーまたはレーザー等における位置推定の確率分布の例を示す。図４（ｂ）に、カメラにおける位置推定時の確率分布の例を示す。図４（ｃ）に、３以上の電波センサ（又は音響センサ）における位置推定時の確立分布の例を示す。なお、以降の説明において、図４等に示すように、「奥行方向」はセンサを基準としてセンサと推定対象物を結ぶ方向を意味する。また、「角度方向」は、奥行方向に直交する方向を意味する。換言するならば、センサと対象物を結ぶ直線が第１の方向軸（奥行方向の軸）となり、第１の方向軸に直交し、対象物を通過する直線が第２の方向軸（角度方向の軸）となる。
【００４０】
図４（ａ）に示すように、レーダーはその特徴として、一般的に奥行方向（距離方向）の位置推定の信頼度が高く、角度方向（水平方向）の位置推定の信頼度が相対的に低いという性質がある。
【００４１】
また、図４（ｂ）に示すように、カメラはその特徴として、一般的に角度方向の位置推定の信頼度が高く、奥行方向の位置推定の信頼度が低いという性質がある。
【００４２】
なお、電波センサや音波センサにおいて、センサ数が１個の場合は、通常、図４（ｂ）に示すカメラの確率分布に類似した確率分布となる。一方で、センサ数が３個以上の場合の電波センサまたは音波センサ等における位置推定の確率分布は、図４（ｃ）のようになる。即ち、電波センサ等には、その数が多くなると等方的な確率分布に近づくという性質があり、また、その信頼度は、各センサから発信源までの距離や、発信源の送信電力（電波強度）等に依存して時々刻々と変化する性質がある。
【００４３】
図５は、図４に示した各種センサごとの位置推定処理における確度情報（確率分布と誤差の大きさ）の例を整理した図である。
【００４４】
図５に示すように、レーダーは奥行方向の位置信頼度が高い２次元の確率分布（正規分布）を持つ傾向にある。一方で、カメラは角度方向の位置信頼度が高い２次元の確率分布を持つ傾向にある。この点に関し、センサ数が１個の場合（ＡｏＡ（Angle of Arrival）を利用する場合）の電波センサや音波センサも同様である。また、３個以上の電波センサや音波センサの場合、その位置推定の信頼度は等方的な確率分布を持つ傾向にある。
【００４５】
ここで、センサから検知対象までの物理的な距離にも依存するが、電波センサや音波センサにおける位置推定誤差（標準偏差や分散の値）は、他のセンサの位置推定誤差に比べ相対的に大きくなることが多い。具体的には、電波センサ等の位置推定誤差は、レーダーにおける奥行方向の位置推定誤差や、カメラにおける角度方向の位置推定誤差に比べて、相対的に大きくなる傾向にある。
【００４６】
センサフュージョン装置２０では、電波探知装置３０や映像解析装置４０などの各種センサ解析装置から出力される識別情報、位置推定情報、位置推定の確度情報（確率分布や標準偏差など）を用いて対象の対応付けを行う。具体的には、センサフュージョン装置２０は、まず、センサ情報処理部２１にて、各種センサで検知した対象のどれとどれが対応しているかの対応付け判定（同定判定、紐付け判定）を行う。
【００４７】
そして、センサ情報処理部２１による対応付け判定によって複数のセンサ解析装置にて検知した対象が同一（対応している）と判定された場合は、位置情報統合部２２にて各センサ解析装置からの当該対象の位置推定情報を統合化することで対象位置が高精度化される。また、同様に識別情報統合部２３にて各センサ解析装置からの当該対象の識別情報を統合化することで対象の識別情報が高精度化される。
【００４８】
センサフュージョン装置２０におけるセンサ情報処理部２１の動作詳細について、図３から図１０を用いて説明する。
【００４９】
図６は、センサ情報処理部２１における対応付け判定処理の動作シーケンスを示す図である。ここでは、センサＡ（例：映像解析装置４０が対象とするセンサ）の検知対象に対してセンサＢ（例：電波探知装置３０が対象とするセンサ）の検知対象のどれが対応するかを判定する場合を例として説明する。
【００５０】
まず、分布選択部７１は、対応付け対象であるセンサＡ及びセンサＢからの確度情報を用いて、各々のセンサにおける位置推定の確率分布を選択（取得）する（ステップＳ１：確率分布モデル選択）。例えば、図４又は図５に示したように、センサＡがカメラ４１の場合は、角度方向の位置信頼度が高い２次元の確率分布が得られ、センサＢが３個以上の電波センサ３１の場合は、等方的な確率分布が得られる。
【００５１】
センサＡに接続された映像解析装置４０で検知した対象の角度方向の信頼度が、センサＢに接続された電波探知装置３０で検知した対象の等方的な信頼度に比べて高い（標準偏差や分散等が小さい）場合は、映像解析装置４０で検知した対象の角度方向の距離を基準として以降の距離算出処理が行われる。すなわち、センサ情報処理部２１の距離算出部７２は、検知対象の最も信頼度の高い方向軸を基準にして距離算出処理を行う。これにより、最も信頼度の高い方向軸の距離等を積極的に活用することになるため、後述する対応付け判定における対応付けの信頼度も最も高くなることが期待できる。
【００５２】
次に、距離算出部７２は、分布選択部７１により選択された確率分布モデルの組合せを基に、方向軸（奥行方向の軸、角度方向の軸）ごとにセンサ間における検知対象同士の距離を計算する（ステップＳ２ａ：距離計算（方向軸ごと））。
【００５３】
図７は、センサＡはカメラであり、カメラを用いた映像解析が行われ、センサＢは電波センサであり電波探知が行われた場合の距離算出の例を示す図である。具体的には、図７は、センサＡで検知した対象Ａ１に対して、センサＢで検知した対象Ｂ１、Ｂ２のいずれが対応するか、またはいずれも対応しないか対応付け判定するための距離計算を行う例を示す。なお、図７（ａ）は、カメラによる映像解析の結果、角度方向と奥行方向の標準偏差比は１：３である場合の位置推定結果の一例を示す。図７（ｂ）は、方向軸ごとの距離計算の一例を示す。また、図７（ｃ）は、規格化後の距離計算の一例を示す。
【００５４】
図７（ｂ）に示すように、方向軸ごとの距離計算では、センサＡが角度方向の位置信頼度が高い２次元の確率分布で、センサＢが等方的な確率分布の場合は、センサＡの２次元の方向軸（角度方向、奥行方向）ごとに距離を計算する。その理由は、等方的な確率分布は信頼度が異なる方向軸が無いためである。このように、センサＡ及びセンサＢに関する２つの確度情報のうち、信頼度の高い確度情報（上記の例ではセンサＡ）に対応する対象物が判定対象物（図７にて正方形にて図示）に設定され、他方の対象物が対応付け候補対象物（図７にて三角形にて図示）に設定される。
【００５５】
ここで、図７（ｂ）の例では、映像解析での検知対象Ａ１に対する電波探知での検知対象Ｂ１の方向軸ごとの距離は、角度方向が９、奥行方向が３である。一方、検知対象Ａ１に対するＢ２の距離は、角度方向が３、奥行方向が９である。なお、本願開示において、距離に関する単位の明示を省略する。システム構成や目的等に応じて、距離の単位（例えば、センチメートルやメートル）は変化するためである。上記例では、対象Ａ１に対する対象Ｂ１の角度方向における距離は、９センチメートルでも良いし、９メートルでもよい。
【００５６】
続いて、前述したように検知対象の最も信頼度の高い方向軸を基準にして、距離算出部７２は、距離の規格化を行う（ステップＳ２ｂ：距離計算（規格化））。すなわち、距離算出部７２は、最も信頼度の高い方向軸の距離は基準としてそのままの値として残し、信頼度の低い方の方向軸の距離は、その信頼度の差（標準偏差や分散等の比）に応じて距離の値を小さく（距離を短く）することで規格化を行う。
【００５７】
例えば、図７（ａ）の例のように検知対象Ａ１における角度方向と奥行方向の標準偏差の比が１：３の場合は、奥行方向の距離を３分の１にする。これにより、規格化後の対象間の距離算出時、信頼度の低い方向軸の距離の影響力が減少し、相対的に信頼度の高い方向軸の距離の影響力が増加する（比率によっては支配的になる）。
【００５８】
その後、距離算出部７２は、規格化された方向軸ごとの距離を用いて判定対象物（検知対象Ａ１）と対応付け候補対象物（検知対象Ｂ１、Ｂ２）の間の距離を規格化後距離として算出する。
【００５９】
図７（ｂ）の例では、単純に対象間のユークリッド距離（規格化前の距離を用いた対象物間の距離）を計算すると、Ａ１−Ｂ１間もＡ１−Ｂ２間も同じ約９．５という距離になる。一方、図７（ｃ）に示すように、映像解析側の位置推定の確率分布の方向軸で規格化後は、Ａ１−Ｂ１間の奥行方向距離が１、Ａ１−Ｂ２間の奥行方向距離が３となる。その結果、規格化後の対象間ユークリッド距離は、Ａ１−Ｂ１間は約９．１に、Ａ１−Ｂ２間は約４．２となって両者の対象間距離に差異が生じる。これは、角度方向の位置信頼度が高い確率分布であることを考慮して、奥行方向の距離の影響力を減少させた（相対的に角度方向の距離の影響力を増加させた）結果である。この規格化によって、より信頼性の高い距離算出を実現できる。
【００６０】
ここで、図７の例では、規格化の指標として方向軸ごとの標準偏差の比を用いたが、信頼度を示すような指標であれば、分散や位置推定誤差など他の値を用いても良い。
【００６１】
なお、後述する対応判定処理にて対応付けの条件を満足せず対応判定処理を繰り返す場合に備え、算出した距離を時間平均化しても良い（ステップＳ２ｃ：距離計算（平均化））。ここでの時間平均化処理は、例えば、図７の例では、Ａ１−Ｂ１間の距離、Ａ１−Ｂ２間の距離に関して、それぞれ位置推定結果を入力して距離を計算する度に時間平均化処理を実行する。また、センサＡやセンサＢで位置推定する度に確度情報（標準偏差や分散等の値）が動的に変化する場合は、その標準偏差の値などを用いて時間ごとに重み付けして時間平均化を行っても良い。これにより、時間平均化処理に、より信頼度の高い距離の影響力を増加させられることができる。
【００６２】
このように、距離算出部７２は、複数の確度情報（上述の例ではセンサＡ、Ｂに関する確度情報）に基づき、複数の対象物のいずれか一方を判定対象物（検知対象Ａ１）、他方を対応付け候補対象物（検知対象Ｂ１、Ｂ２）と定める。さらに、距離算出部７２は、判定対象物と対応付け候補対象物の間の距離（検知対象Ａ１とＢ１の間の距離、検知対象Ａ１とＢ２の間の距離）を、判定対象物（検知対象Ａ１）と対応するセンサ（カメラ）の位置から定まる方向軸（奥行き方向の軸、角度方向の軸）ごとに算出する。さらに、距離算出部７２は、算出された方向軸ごとの距離（例えば、Ａ１−Ｂ１間；奥行き方向に３、角度方向に９）を、判定対象物に対応する確度情報（検知対象Ａ１に関する２つの標準偏差）を用いて規格化し、規格化された方向軸ごとの距離（Ａ１−Ｂ１間；奥行き方向に１、角度方向に９）を算出する。さらに、距離算出部７２は、方向軸ごとに規格化された距離を用いて判定対象物（検知対象Ａ１）と対応付け候補対象物（検知対象Ｂ１、Ｂ２）の間の距離を規格化後距離（例えば、Ａ１−Ｂ１間は９．１）として算出する。
【００６３】
次に、閾値算出部７３は、電波探知装置３０や映像解析装置４０等から得られる各種センサにおける確度情報を用いて、後述する対応判定処理に用いる閾値を動的に変更する（ステップＳ３ａ：閾値計算）。なお、図６の例では、閾値算出処理を、距離算出処理と並行して実施する動作シーケンスとなっているが、距離算出処理後に閾値算出を行う動作シーケンスでも良いことは勿論である。
【００６４】
図８および図９は、センサＡ（映像解析装置４０）で検知した対象への対応付け判定を行うセンサＢ（電波探知装置３０）の確度情報を基に、閾値を算出する例を示す図である。ここで、距離算出部７２で算出した、紐付け対象である点との規格化後の距離が最小である対象が対応付けの候補点となる。例えば、図７、図８、図９の例では、対象Ａ１への対応付け候補として、点Ｂ２が候補点となる。そして、本実施形態の場合、候補点Ｂ２の対象Ａ１への対応付け可否を判定するために、２種類の閾値判定が行われる。第１の閾値判定は、候補点Ｂ２の対象Ａ１との距離に関する閾値判定（絶対的閾値を用いた判定）である。第２の閾値判定は、候補点Ｂ２の対象Ａ１との距離と候補点以外の点（以下、対抗点と表記する）との距離の差に関する閾値判定（相対的閾値を用いた判定）である。
【００６５】
図８（ａ）は、センサＢ（電波探知装置３０）による位置推定の標準偏差σＢ１＝１．５、σＢ２＝３の場合の第１の閾値を算出する例を示す。閾値算出部７３は、絶対的な閾値（第１の閾値）を、図８（ａ）に示すように、例えば、候補点Ｂ２の位置推定の確度情報（標準偏差や分散等）を基に動的に計算する。具体的な例としては、閾値算出部７３は、候補点Ｂ２の標準偏差σＢ２を基に、絶対的な第１の閾値ＤＴＨ１をＤＴＨ１＝２σＢ２として計算する。すなわち、候補点Ｂ２の位置推定結果の標準偏差σＢ２が３．０であった場合は、絶対的な第１の閾値は６．０と計算される。このように、閾値算出部７３は、複数の確度情報のうち、信頼度の低い確度情報を用いて絶対的な閾値を算出する。上述の例では、センサＢの確度情報が用いられて絶対的な閾値が算出される。センサＢ（候補点Ｂ１、Ｂ２）は等方的な確率分布を有し、センサＡの確度情報である２次元の確率分布よりも信頼度は低いためである。
【００６６】
絶対的な第１の閾値ＤＴＨ１を用いた対応付け判定は、候補点Ｂ２の対象Ａ１に対する規格化後の距離ＤＡ１Ｂ２が、絶対的な第１の閾値ＤＴＨ１より小さい場合に対応付け可能として判定される。即ち、対応判定部７４は、規格化後距離と絶対的閾値の比較判定により、判定対象物と対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する。これは、等方的なガウス分布における２σの範囲内は９５％の確率で当該分布内に存在することを示しており、候補点Ｂ２を対象Ａ１と対応付けるためには必要な条件という意味合いがある（図８（ｂ）参照）。ここで、上記は一例であり、絶対的な第１の閾値ＤＴＨ１は、例えば、ＤＴＨ１＝１．５σやＤＴＨ１＝２．５σ、または分散の値を使用して計算するなどしても良い。
【００６７】
図９（ａ）は、センサＢ（電波探知装置３０）による位置推定の標準偏差σＢ１＝１．５、σＢ２＝３の場合の第２の閾値を算出する例を示す。閾値算出部７３は、相対的な閾値（第２の閾値）を、図９に示すように、例えば、候補点Ｂ２の位置推定の確度情報（標準偏差や分散等）と対抗点であるＢ１の位置推定の確度情報を基に動的に計算する。具体的な例としては、閾値算出部７３は、候補点Ｂ２の標準偏差σＢ２と対抗点Ｂ１の標準偏差σＢ１の和を基に、相対的な第２の閾値ＤＴＨ２をＤＴＨ２＝σＢ２＋σＢ１として計算する。すなわち、候補点Ｂ２の位置推定結果の標準偏差σＢ２が３．０、同様に対抗点Ｂ１の標準偏差σＢ１が１．５であった場合は、相対的な第２の閾値はσＢ２＋σＢ１の４．５と計算される。このように、閾値算出部７３は、対応付け候補対象物（上述の例では、検知対象Ｂ１、Ｂ２）が複数存在する場合に、複数存在する対応付け候補対象物に対応する確度情報を用いて相対的閾値を算出する。
【００６８】
そして、相対的な第２の閾値ＤＴＨ２を用いた対応付け判定は、候補点Ｂ２の対象Ａ１に対する規格化後の距離ＤＡ１Ｂ２と、対抗点Ｂ１の対象Ａ１に対する規格化後の距離ＤＡ１Ｂ１の差が、相対的な第２の閾値ＤＴＨ２より大きいか否かにより行われる。具体的には、距離ＤＡ１Ｂ２と距離ＤＡ１Ｂ１の差が、相対的な第２の閾値ＤＴＨ２より大きい場合に、候補点Ｂ２を対象Ａ１に対応付け可能として判定される。これは、等方的なガウス分布のおけるσの範囲内は存在確率６８％の範囲であることに基づく。つまり、候補点Ｂ２が６８％の確率でσＢ２の範囲内にいて、対抗点Ｂ１が６８％の確率でσＢ１の範囲内にあれば、候補点Ｂ２は対抗点Ｂ１より対象Ａ１に距離が近いという、対応付けのために必要な条件であるという意味合いがある（図９（ｂ）参照）。より正確には、候補点Ｂ２がμＢ２＋σＢ２より左側の確率８４％（５０％＋３４％）の範囲内にて、候補点Ｂ１がμＢ１−σＢ２より右側の確率８４％の範囲内にいれば良いと言える。ここで、上記は一例であり、相対的な第２の閾値ＤＴＨ２は、例えばＤＴＨ２＝２σＢ２＋２σＢ１として計算するなどしても良い。
【００６９】
なお、閾値算出部７３においても、後述する対応判定処理にて対応付けの条件を満足せず対応判定処理を繰り返す場合に備え、算出した閾値を時間平均化しても良い（ステップＳ３ｂ：閾値計算（平均化））。ここでの時間平均化処理は、例えば、図８または図９の例では、絶対的な第１の閾値、相対的な第２の閾値のそれぞれに関して、対象Ｂ１やＢ２の位置推定結果を入力して距離や閾値を計算する度に時間平均化処理を実行する。これにより、距離の時間平均化処理に合わせて、閾値も時間平均化処理することにより、算出した距離に対して妥当な閾値を適応的に設定することが可能となる。
【００７０】
最後に、対応判定部７４では、距離算出部７２で算出した各対象同士の規格化後の距離と、閾値算出部７３で算出した閾値を用いて対応付け可否を判定する（ステップＳ４：対応判定）。ステップＳ４に係る対応判定の詳細は図１０を参照しつつ説明する。
【００７１】
図１０は、対応判定処理の処理フローの一例を示す図である。
【００７２】
対応判定部７４は、センサＡ（映像解析装置４０）で検知した対象Ａ１に対して、センサＢ（電波探知装置３０）で検知した対象Ｂ１、Ｂ２等の対応付け判定を行う場合、規格化後の距離が最小である対象を候補点とする。また、対応判定部７４は、２番目に小さい距離を持つ対象を対抗点とする（ステップＳ１１）。例えば、図７〜図９の例では、Ｂ２が候補点となり、Ｂ１が対抗点となる。
【００７３】
次に、対応判定部７４は、候補点Ｂ２の対象Ａ１に対する距離ＤＡ１Ｂ２と、絶対的な第１の閾値ＤＴＨ１との比較を行い、絶対的な距離の判定条件として、ＤＡ１Ｂ２≦ＤＴＨ１を満たすかどうかを判定する（ステップＳ１２）。また、対応判定部７４は、候補点Ｂ２の対象Ａ１に対する距離ＤＡ１Ｂ２と対抗点Ｂ１の対象Ａ１に対する距離ＤＡ１Ｂ１の差から、相対的な第２の閾値ＤＴＨ２との比較を行う。その際、対応判定部７４は、他の候補との相対的な距離の判定条件として、上記差分と第２の閾値が｜ＤＡ１Ｂ１−ＤＡ１Ｂ２｜≧ＤＴＨ２を満たすか否かを判定する（ステップＳ１３）。
【００７４】
そして、本実施形態では、対応判定部７４は、双方の判定条件を両方とも満足する場合（ステップＳ１２、Ｓ１３が共にＹｅｓ）に、候補点Ｂ２を対象Ａ１と同一（対応している）として対応付け判定結果を出力する（ステップＳ１４）。一方、対応判定部７４は、いずれか一方でも満足しない場合は対応付け不可として、次の位置推定結果が得られるタイミングで対応付け判定を再度繰り返して行う（図６のステップＳ２ａに戻る）。
【００７５】
また、センサ情報処理部２１にて電波探知装置３０や映像解析装置４０等の各種センサで検知した対象同士が対応している（同一）と判定された場合、位置情報統合部２２は、各センサ解析部からの当該対象の位置推定情報を統合化することで当該対象の位置を高精度化する。
【００７６】
位置推定情報の統合方法としては、例えば、電波探知装置３０や映像解析装置４０から出力される当該対象の位置推定の確度情報（確率分布や標準偏差等）を基に、その信頼度を尤度として双方の確率分布を結合する結合確率分布を用いて統合する方法がある。または、電波探知装置３０や映像解析装置４０から出力される位置推定結果に対して、各々の確度情報（標準偏差や分散等）を基にその信頼度で重み付けして平均化（加重平均）する方法が用いられても良い。また、同様の手法にて、識別情報統合部２３は、各センサ解析部からの当該対象の識別情報を統合化することで対象の識別情報を高精度化する。
【００７７】
このように、第１の実施形態に係るセンサフュージョン装置２０は、電波探知装置３０や映像解析装置４０等の各種センサにおける位置推定時の確度情報に含まれる確率分布モデルに基づいて、確率分布モデルの方向軸ごとに距離を計算する。さらに、センサフュージョン装置２０は、方向軸ごとの確度情報を基に当該計算された距離を規格化する距離算出手段を含むことにより、確度情報の高い（誤差の小さい）方向軸の距離の影響を大きくすることができる。そのため、方向軸ごとの確度情報を考慮せず一般的なユークリッド距離を計算する場合に比べて、より信頼性の高い距離情報を算出することができる。
【００７８】
また、センサフュージョン装置２０は、確度情報を用いて動的に閾値を変更する閾値計算手段と、その閾値を用いて対応付けを判定する対応判定手段を含む。これらの手段により、各種センサからの位置推定誤差（確度情報）に沿って適応的に閾値を設定（動的に変更）して対応付けを判定できる。そのため、誤対応を防ぐためにマージンを持った閾値を固定的に設定するような従来手法に比べ、位置推定する度に変化する確度情報が積極的に活用されることになる。つまり、信頼度の高い位置推定結果の場合は、それに合わせて閾値も動的に変更されることになるため、高い信頼度のまま従来手法より早い段階で対応付け可能との判定が得られる可能性が高くなる。したがって、この適応的な閾値算出手段を用いた対応付け判定により、より短い時間（少ない繰り返し回数）で信頼性の高い対応付けを行うことが可能という利点がある。
【００７９】
［第２の実施形態］
続いて、第２の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００８０】
図１１は、第２の実施形態に係るセンサ情報統合システム２００の一例を示す図である。第２の実施形態では、閾値算出部７５において、候補点ごとに各々閾値を算出することで、候補点ごとに動的に変化する位置推定の信頼度を積極的に対応付け判定に活用する。また、第２の実施形態では、電波探知装置３０とレーダー解析装置６０の間でのセンサ情報の統合を例としている。
【００８１】
第２の実施形態におけるセンサ情報統合システム２００は、第１の実施形態と同様、各種センサ解析装置（電波探知装置３０、レーダー解析装置６０、他センサ解析装置５０）とセンサフュージョン装置２０とを備える。ここで、電波探知装置３０には、第１の実施形態と同様、１つまたは複数の電波センサ３１が接続される。また、電波探知装置３０は、位置推定及び確度計算部３２を含む。
【００８２】
また、レーダー解析装置６０には、１つ以上のレーダー６１が接続される。また、レーダー解析装置６０は、位置推定及び確度計算部６２を含む。なお、他センサ解析装置５０の例としては、映像解析装置４０や各種レーザー（ＬｉＤＡＲ）、音響センサなどが含まれる。
【００８３】
ここで、第２の実施形態にて着目するレーダー解析装置６０は、例えば、各種レーダーによる送受信電波情報を用いて、位置推定及び確度計算部６２にて対象の位置推定（主に距離測定）や識別を行い、位置推定情報や識別情報を出力する。このとき、レーダー解析装置６０は、位置推定処理における確度情報（誤差の確率分布や標準偏差等）も算出して出力する。
【００８４】
また、センサフュージョン装置２０は、電波探知装置３０やレーダー解析装置６０からの位置推定情報、確度情報、識別情報などを統合して高精度化する。すなわち、センサフュージョン装置２０は、第１の実施形態と同様、センサ情報処理部２１、位置情報統合部２２、識別情報統合部２３、等を含む。ここで、センサ情報処理部２１は、第１の実施形態と同様、分布選択部７１、距離算出部７２、閾値算出部７５、対応判定部７６を備える（図１１参照）。但し、閾値算出部７５と対応判定部７６は、第２の実施形態に特有の動作を行う。
【００８５】
続いて、第２の実施形態の動作について図１１から図１５を用いて説明する。
【００８６】
第２の実施形態の動作としては、図１１に示したように、まず、電波探知装置３０やレーダー解析装置６０などの各種センサ解析装置にて、対象の検知・識別や、対象の位置推定処理を行う。例えば、レーダー解析装置６０は、各種レーダーによる送受信電波情報を用いて対象を検知・識別する。さらに、位置推定及び確度計算部６２は、対象の位置推定（主に距離測定）を行う。
【００８７】
ここで、各々のセンサ解析装置における対象の位置推定処理の際に、位置推定及び確度計算部３２、６２にて位置推定の確度情報が計算される。確度情報の例としては、位置推定尤度の確率分布（２次元のガウス分布、等方的なガウス分布、正規分布など）とその標準偏差や分散などが相当する。
【００８８】
次に、センサフュージョン装置２０は、電波探知装置３０やレーダー解析装置６０などの各種センサ解析装置から出力される識別情報、位置推定情報、位置推定の確度情報（確率分布や標準偏差など）を用いて、対応付け判定を行う。具体的には、第１の実施形態と同様、センサ情報処理部２１にて、各種センサで検知した対象のどれとどれが対応しているかの対応付け判定（同定判定、紐付け判定）が行われる。そして、センサ情報処理部２１による対応付け判定によって複数のセンサ解析装置にて検知した対象が同一（対応している）と判定された場合は、位置情報統合部２２は、各センサ解析装置からの当該対象の位置推定情報を統合化することで対象位置を高精度化する。また、同様に、識別情報統合部２３は、各センサ解析装置からの当該対象の識別情報を統合化することで対象の識別情報を高精度化する。
【００８９】
センサフュージョン装置２０におけるセンサ情報処理部２１の動作詳細について、図１２から図１５を用いて説明する。図１２は、第２の実施形態におけるセンサ情報処理部２１の対応付け判定処理の動作シーケンスを示す図である。ここでは、センサＡ（例：レーダー解析装置６０）の検知対象に対してセンサＢ（例：電波探知装置３０）の検知対象のどれが対応するかを判定する場合を例として説明する。なお、第２の実施形態に特有の動作シーケンスとして、閾値算出部７５におけるステップＳ３ｃ（閾値計算処理）を候補点ごとに絶対的な第１の閾値をそれぞれ計算するところが、第１の実施形態とは異なる動作となる。
【００９０】
まず、分布選択部７１は、対応付け対象であるセンサＡ及びセンサＢからの確度情報を用いて、各々のセンサにおける位置推定の確率分布を選択する（ステップＳ１：確率分布モデル選択）。例えば、図４または図５に示したように、センサＡがレーダー６１を用いたレーダー解析装置６０の場合は、奥行方向の位置信頼度が高い２次元の確率分布が選択される。また、センサＢが３個以上の電波センサ３１を用いた電波探知装置３０の場合は、等方的な確率分布が選択される。
【００９１】
センサＡのレーダー解析装置６０で検知した対象の奥行方向の信頼度が、センサＢの電波探知装置３０で検知した対象の等方的な信頼度に比べて高い（標準偏差や分散等が小さい）場合を考える。この場合、センサＡのレーダー解析装置６０で検知した対象の奥行方向の距離を基準として以降の距離算出処理が行われる。すなわち、検知対象の最も信頼度の高い方向軸を基準にして距離算出処理を行う。これにより、最も信頼度の高い方向軸の距離等を積極的に活用することになるため、後述する対応付け判定における対応付けの信頼度が最も高くなることが期待できる。
【００９２】
次に、距離算出部７２は、第１の実施形態と同様、分布選択部７１にて選択した確率分布モデルの組合せを基に、方向軸ごとにセンサ間における検知対象同士の距離を計算する（ステップＳ２ａ：距離計算（方向軸ごと））。
【００９３】
図１３は、センサＡがレーダー６１で、センサＢが電波センサ３１の場合の距離算出の例を示す図である。具体的には、センサＡで検知した対象Ａ１に対して、センサＢで検知した対象Ｂ１、Ｂ２のいずれが対応するか、または、いずれも対応しないか対応付け判定するための距離計算を行う例である。なお、図１３（ａ）は、レーダーによる解析の結果、角度方向と奥行方向の標準偏差比は３：１である場合の位置推定結果の一例を示す。図１３（ｂ）は、方向軸ごとの距離計算の一例を示す。また、図１３（ｃ）は、規格化後の距離計算の一例を示す。
【００９４】
図１３において、方向軸ごとの距離計算では、センサＡが奥行方向の位置信頼度が高い２次元の確率分布で、センサＢが等方的な確率分布の場合には、センサＡの２次元の方向軸ごとに距離が計算される。その理由は、等方的な確率分布は信頼度が異なる方向軸が無いためである。
【００９５】
ここで、図１３の例では、レーダー６１での検知対象Ａ１に対する電波探知での検知対象Ｂ１の方向軸ごとの距離は、角度方向が３、奥行方向が０．５である。一方、検知対象Ａ１に対するＢ２の距離は、角度方向が１．５、奥行方向が６である。
【００９６】
そして、距離算出部７２は、前述したように検知対象の最も信頼度の高い方向軸を基準にして、距離の規格化を行う（ステップＳ２ｂ：距離計算（規格化））。すなわち、最も信頼度の高い方向軸の距離は基準としてそのままの値として残し、信頼度の低い方の方向軸の距離は、その信頼度の差（標準偏差や分散等の比）に応じて距離の値が小さくされる。例えば、図１３の例のように検知対象Ａ１における角度方向と奥行方向の標準偏差の比が３：１の場合は、角度方向の距離を３分の１にする。これにより、規格化後の対象間の距離算出時、信頼度の低い方向軸の距離の影響力が減少し、相対的に信頼度の高い方向軸の距離の影響力が増加する（比率によっては支配的になる）。
【００９７】
図１３の例では、単純に対象間のユークリッド距離を計算すると、Ａ１−Ｂ１間の距離が３．０、Ａ１−Ｂ２間の距離が６．２となり、その差は約２倍である。一方で、レーダー６１の位置推定の確率分布の方向軸による規格化後は、Ａ１−Ｂ１間の角度方向距離が１、Ａ１−Ｂ２間の角度方向距離が０．５となって、規格化後の対象間ユークリッド距離は、Ａ１−Ｂ１間の距離は１．１に、Ａ１−Ｂ２間の距離は６．０となって、両者の対象間距離の差は約６倍に拡大する。これは、奥行方向の位置信頼度が高い確率分布であることを考慮して、角度方向の距離の影響力を減少させた（相対的に奥行方向の距離の影響力を増加させた）結果である。この規格化によって、より信頼性の高い距離算出を実現できる。ここで、図１３の例では、規格化の指標として方向軸ごとの標準偏差の比を用いたが、信頼度を示すような指標であれば、分散や位置推定誤差など他の値を用いても良い。
【００９８】
なお、第１の実施形態と同様、後述する対応判定処理にて対応付けの条件を満足せず対応判定処理を繰り返す場合に備え、算出した距離を時間平均化しても良い（ステップＳ２ｃ：距離計算（平均化））。
【００９９】
次に、閾値算出部７５では、電波探知装置３０やレーダー解析装置６０などの各種センサ解析装置からの確度情報を用いて、後述する対応判定処理に用いる閾値を動的に変更する（ステップＳ３ｃ：閾値計算）。当該閾値算出部７５は、第２の実施形態に特有の動作を行う。
【０１００】
図１４は、センサＡ（レーダー解析装置６０）で検知した対象への対応付け判定を行うセンサＢ（電波探知装置３０）の確度情報を基に、閾値を算出する例を示す図である。図１４（ａ）は、センサＢ（電波探知装置３０）による位置推定の標準偏差σＢ１＝１．５、σＢ２＝２の場合の第３の閾値を算出する例を示す。
【０１０１】
ここで、距離算出部７２で算出した、紐付け対象である点との規格化後の距離が最小である対象が対応付けの候補点となる。例えば、図１３や図１４の例では、対象Ａ１への対応付け候補として、点Ｂ１が候補点となる。そして、本実施形態の場合、候補点Ｂ１の対象Ａ１への対応付け可否を判定するために、候補点Ｂ１と対象Ａ１との距離に関する閾値判定（絶対的な閾値判定）が行われる。また、候補点以外の点（対抗点）においても同様の閾値判定を行った上で、候補点Ｂ１の対象Ａ１への対応付け可否が判定される。
【０１０２】
絶対的な閾値（第３の閾値）は、図１４に示すように、例えば、候補点Ｂ１の位置推定の確度情報（標準偏差や分散等）を基に動的に計算される。具体的な例としては、閾値算出部７５は、候補点Ｂ１の標準偏差σＢ１を基に、候補点Ｂ１における絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３Ｂ１をＤＴＨ３Ｂ１＝２σＢ１として計算する。すなわち、候補点Ｂ１の位置推定結果の標準偏差σＢ１が１．５であった場合は、候補点Ｂ１の絶対的な第３の閾値は３．０と計算される。
【０１０３】
そして、絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３Ｂ１を用いた対応付け判定は、候補点Ｂ１の対象Ａ１に対する規格化後の距離ＤＡ１Ｂ１が、絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３Ｂ１より小さい場合に対応付け可能として判定される。これは、等方的なガウス分布における２σの範囲内は９５％の確率で当該分布内に存在することを示しており、候補点Ｂ１を対象Ａ１と対応付けるためには必要な条件という意味合いがある（図１４（ｂ）参照）。ここで、上記は一例であり、絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３は、例えばＤＴＨ３＝１．５σやＤＴＨ３＝２．５σ、または分散の値を使用して計算するなどしても良い。
【０１０４】
また、閾値算出部７５は、候補点以外の点（対抗点）においても同様の閾値を動的に計算する。具体的な例としては、図１４に示すように、閾値算出部７５は、候補点以外の対抗点Ｂ２の標準偏差σＢ２を基に、対抗点Ｂ２における絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３Ｂ２をＤＴＨ３Ｂ２＝２σＢ２として計算する。すなわち、対抗点Ｂ２の位置推定結果の標準偏差σＢ２が２．０であった場合は、対抗点Ｂ２の絶対的な第３の閾値は４．０と計算される。
【０１０５】
ここで、対抗点Ｂ２の対象Ａ１に対する規格化後の距離ＤＡ１Ｂ２が、絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３Ｂ２より小さい場合は、この対抗点Ｂ２も対象Ａ１に対する対応付け候補となる可能性がある。そのため、上記条件を満たす場合には、閾値算出部７５は、前述した候補点Ｂ１の対象Ａ１への対応付けは不可として判定する。すなわち、候補点以外の対抗点にて、第３の閾値を用いた閾値判定を満足した場合は、対象Ａ１に対する対応付けは不可とされる。閾値算出部７５は、ただ１つの候補点が第３の閾値を用いた閾値判定を満足した場合に限り、当該候補点（候補点Ｂ１）を対象（対象Ａ１）に対する対応付け可能（対象Ａ１と同一）として判定し、出力する。
【０１０６】
これは、等方的なガウス分布における２σの範囲内は９５％の確率で当該分布内に存在することを示しており、他の全ての対抗点において本条件を満足しないことが、唯一の候補点Ｂ１だけを対象Ａ１と対応付けるための条件として必要という意味合いがある。なお、閾値算出部７５においても、第１の実施形態と同様、後述する対応判定処理にて対応付けの条件を満足せず対応判定処理を繰り返す場合に備え、算出した閾値を時間平均化しても良い（ステップＳ３ｄ：閾値計算（平均化））。
【０１０７】
最後に、対応判定部７６は、距離算出部７２で算出した各対象同士の規格化後の距離と、閾値算出部７５で算出した閾値を用いて対応付け可否を判定する（ステップＳ４ｂ：対応判定）。
【０１０８】
図１５は、対応判定処理の処理フローの一例を示す図である。ここでは、センサＡ（レーダー解析装置６０）で検知した対象Ａ１に対して、センサＢ（電波探知装置３０）で検知した対象Ｂ１、Ｂ２等の対応付け判定を行う場合を考える。この場合、規格化後の距離が最小である対象を候補点とし、それ以外の対象を全て対抗点とする（ステップＳ２１）。例えば、図１３または図１４の例では、Ｂ１が候補点となり、Ｂ２が対抗点となる。
【０１０９】
次に、対応判定部７６は、候補点Ｂ１の対象Ａ１に対する距離ＤＡ１Ｂ１と、絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３Ｂ１との比較を行う。その際、対応判定部７６は、絶対的な距離の判定条件として、ＤＡ１Ｂ１≦ＤＴＨ３Ｂ１を満たすかどうかを判定する。また、対応判定部７６は、候補点Ｂ１以外の全ての対抗点Ｂ２等に対して、各々の持つ絶対的な第３の閾値ＤＴＨ３Ｂ２等との比較を行い、他の全ての対抗点に対して絶対的な距離の判定条件であるＤＡ１Ｂ２＞ＤＴＨ３Ｂ２を満たすかどうかを判定する（ステップＳ２３）。
【０１１０】
いずれか１つの対抗点が、対象Ａ１との距離が各々の持つ第３の閾値以下となる場合は本判定条件を満足しないとなる。そして、本実施形態においては、双方の判定条件を両方とも満足する場合（ステップＳ２２、Ｓ２３共にＹｅｓ）に、候補点Ｂ１を対象Ａ１と同一（対応している）として対応付け判定結果が出力される（ステップＳ２４）。対して、いずれか一方でも満足しない場合は対応付け不可として、次の位置推定結果が得られるタイミングで対応付け判定が再度繰り返し行われる。
【０１１１】
また、センサフュージョン装置２０では、第１の実施形態と同様、センサ情報処理部２１にて電波探知装置３０やレーダー解析装置６０等の各種センサ解析装置で検知した対象同士が対応している（同一）と判定された場合、位置情報統合部２２にて各センサ解析装置からの当該対象の位置推定情報を統合化することで当該対象の位置を高精度化する。
【０１１２】
位置推定情報の統合方法としては、例えば、電波探知装置３０やレーダー解析装置６０から出力される当該対象の位置推定の確度情報（確率分布や標準偏差等）を基に、その信頼度を尤度として双方の確率分布を結合する結合確率分布により統合する方法を用いる。または、電波探知装置３０やレーダー解析装置６０から出力される位置推定結果に対して、各々の確度情報（標準偏差や分散等）を基にその信頼度で重み付けして平均化（加重平均）する方法を用いても良い。また、同様の手法にて、識別情報統合部２３にて各センサ解析部からの当該対象の識別情報を統合化することで対象の識別情報を高精度化する。
【０１１３】
このように、第２の実施形態では、第１の実施形態と同様、電波探知装置３０やレーダー解析装置６０等の各種センサ解析装置における位置推定時の確度情報に含まれる確率分布モデルに基づいて、確率分布モデルの方向軸ごとに距離を計算する。さらに、第２の実施形態では、方向軸ごとの確度情報を基に距離を規格化する距離算出手段を含むことにより、確度情報の高い（誤差の小さい）方向軸の距離の影響を大きくすることができる。そのため、方向軸ごとの確度情報を考慮しないで一般的なユークリッド距離を計算する場合に比べて、より信頼性の高い距離情報を算出することができる。
【０１１４】
また、上記実施形態では、確度情報を用いて動的に閾値を変更する閾値計算手段と、その閾値を用いて対応付けを判定する対応判定手段を含み、各種センサからの位置推定誤差（確度情報）に沿って適応的に閾値を設定（動的に変更）して対応付けを判定できる。そのため、誤対応を防ぐためにマージンを持った閾値を固定的に設定するような従来手法に比べて、位置推定する度に変化する確度情報を積極的に活用することで、信頼度の高い位置推定結果の場合は、それに合わせて閾値も動的に変更されることになる。そのため、高い信頼度のまま従来手法より早い段階で対応付け可能との判定が得られる可能性が高くなる。したがって、この適応的な閾値算出手段を用いた対応付け判定により、より短い時間（少ない繰り返し回数）で信頼性の高い対応付けを行うことが可能という利点がある。
【０１１５】
ここで、第２の実施形態では、候補点と対抗点の全ての点に対して、候補点や対抗点ごとに算出する第３の閾値を用いて対応可否判定を行う。そのため、第２の実施形態では、検知対象ごとに動的に変化する確度情報（標準偏差や分散等の値）を、信頼度として対応可否判定に活用することができる。その結果として、第２の実施形態では、より高信頼に対応付けできる可能性が高まるという特有の効果が期待できる。
【０１１６】
また、上記の第１の実施形態や第２の実施形態においては、主に、２次元の位置座標（平面座標）を例として説明してきたが、本願開示におけるセンサ情報統合システム及びセンサ情報統合方法は、３次元の位置座標（空間座標）にも拡張が可能である（図１６（ａ）参照）。図１６（ｂ）は、本願開示の手法を３次元空間に拡張する場合の、各種センサごとの位置推定処理における確度情報（確率分布と誤差の大きさ）の例を比較整理した図である。
【０１１７】
一般的に、レーダーは奥行方向の位置信頼度が高い３次元の確率分布を持つ傾向にある。一方で、カメラは角度方向や高度方向の位置信頼度が高い３次元の確率分布を持つ。センサ数が１個の場合の電波センサや音波センサも同様である。また、３個以上の電波センサや音波センサの場合、その位置推定の信頼度は３次元空間で等方的な確率分布を持つ傾向にある。ここで、センサから検知対象までの物理的な距離にも依存するが、一般的には、電波センサや音波センサにおける位置推定誤差（標準偏差や分散の値）は、レーダーにおける奥行方向の位置推定誤差や、カメラにおける角度方向や高度方向の位置推定誤差に比べて、相対的に大きくなる傾向にある。また、各種センサにおける個々の対象の位置推定の確度情報（標準偏差や分散の値）は位置推定するたびに、時々刻々と変化する性質がある。
【０１１８】
なお、３次元空間に拡張した場合、センサフュージョン装置２０においては、センサ情報処理部２１の分布選択部７１、距離算出部７２、閾値算出部７３、７５、対応判定部７４、７６、位置情報統合部２２等の処理が３次元空間を対象とした処理に拡張されるが、図５の代わりに図１６に示した３次元の確度情報（確率分布と誤差の大きさ）を用いることによって３次元空間への拡張が可能である。すなわち、基本的な手法としては、第１の実施形態や第２の実施形態で説明した手法と同様であり、例えば、図１６を用いて３次元空間向けに方向軸ごとの規格化処理などを拡張することで、３次元空間にも容易に対応できる。そのため、３次元空間に拡張する場合の動作の詳細説明や図面は省略する。
【０１１９】
続いて、第１及び第２の実施形態に係る各装置のハードウェアについて説明する。
【０１２０】
図１７は、センサフュージョン装置２０のハードウェア構成の一例を示す図である。センサフュージョン装置２０は、所謂、情報処理装置（コンピュータ）により構成可能であり、図１７に例示する構成を備える。例えば、センサフュージョン装置２０は、内部バスにより相互に接続される、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１、メモリ１２、入出力インターフェイス１３及び通信手段であるＮＩＣ（Network Interface Card）１４等を備える。
【０１２１】
なお、図１７に示す構成は、センサフュージョン装置２０のハードウェア構成を限定する趣旨ではない。センサフュージョン装置２０は、図示しないハードウェアを含んでもよい。あるいは、センサフュージョン装置２０に含まれるＣＰＵ等の数も図１７の例示に限定する趣旨ではなく、例えば、複数のＣＰＵがセンサフュージョン装置２０に含まれていてもよい。
【０１２２】
メモリ１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、補助記憶装置（ハードディスク等）である。
【０１２３】
入出力インターフェイス１３は、図示しない表示装置や入力装置のインターフェイスとなる手段である。表示装置は、例えば、液晶ディスプレイ等である。入力装置は、例えば、キーボードやマウス等のユーザ操作を受け付ける装置である。
【０１２４】
センサフュージョン装置２０の機能は、上述の処理モジュールにより実現される。当該処理モジュールは、例えば、メモリ１２に格納されたプログラムをＣＰＵ１１が実行することで実現される。また、そのプログラムは、ネットワークを介してダウンロードするか、あるいは、プログラムを記憶した記憶媒体を用いて、更新することができる。さらに、上記処理モジュールは、半導体チップにより実現されてもよい。即ち、上記処理モジュールが行う機能は、何らかのハードウェアにおいてソフトウェアが実行されることによって実現できればよい。
【０１２５】
なお、電波探知装置３０等のセンサ解析装置に関しても図１７に示す構成に各センサに応じたインターフェイスを追加することで実現可能であるため、これらの装置に関するハードウェア構成の説明を省略する。
【０１２６】
上記実施形態にて説明したとおり、複数センサ間における位置情報や識別情報を統合するセンサ情報統合システムにおいて、各センサにおける位置推定及び確度計算部では、位置推定ごとに確度情報（確率分布、標準偏差等）を出力する。また、センサ情報統合システムにおけるセンサフュージョン装置２０は、第１のセンサと第２のセンサにおける位置推定時の確度情報に含まれる確率分布モデルに基づいて、確率分布モデルの方向軸ごとに距離を計算する。さらに、センサフュージョン装置２０は、方向軸ごとの確度情報を基に距離を規格化する。さらに、センサフュージョン装置２０は、確度情報を用いて動的に閾値を変更し、当該閾値を用いて第１のセンサで検知した対象と第２のセンサで検知した対象との対応付けを判定する。このような構成により、確度情報の高い（誤差の小さい）方向軸の距離の影響を大きくすることができる。それにより、方向軸ごとの確度情報を考慮しない一般的なユークリッド距離を使用する場合に比べて、より信頼性の高い距離情報を算出することができる。また、確度情報を用いて動的に閾値を変更する閾値計算手段と、その閾値を用いて対応付けを判定する対応判定手段により、各センサからの位置推定誤差（確度情報）に沿った適応的な閾値を設定して対応付けを判定できる。上記の距離算出手段に加えて、この適応的な閾値設定を用いた対応付け判定により、より短い時間（少ない繰り返し回数）で信頼性の高い対応付けを行うことが可能となる。
【０１２７】
本願開示によれば、以下のような効果が期待できる。
【０１２８】
第１の効果は、電波探知装置３０や映像解析装置４０、レーダー解析装置６０等の各種センサ解析装置で検知した対象同士を、高い信頼度で対応付け（同定、紐付け）できることである。その理由は、電波探知装置３０や映像解析装置４０等の各種センサ解析装置における位置推定時の確度情報に含まれる確率分布モデルに基づいて、確率分布モデルの方向軸ごとに距離を計算し、方向軸ごとの確度情報を基に距離を規格化する距離算出手段を含むことにより、確度情報の高い（誤差の小さい）方向軸の距離の影響を大きくすることができるためである。それにより、方向軸ごとの確度情報を考慮しないで一般的なユークリッド距離を計算する場合に比べて、より信頼性の高い距離情報を算出することができる。
【０１２９】
また、本願開示における距離算出手段は、信頼度の最も高い方向軸の距離情報はそのまま使用し（基準にすることで物理的な距離の値を残す）、信頼度の低い方向軸の距離情報を規格化（距離の値を変更する）する。そのため、一般的な「正規化ユークリッド距離」（または「マハラノビス距離」）を用いる方法とは差異がある。正規化ユークリッド距離の場合、全ての方向軸に関して、方向軸ごとの標準偏差や分散等で除算するため、物理的な距離情報が残らない。この場合、標準偏差や分散等が大きい（すなわち、位置推定誤差が大きい）対象の方が、位置推定誤差が小さい対象に比べて正規化された距離が小さくなる可能性が高くなる。当該事実に起因し、位置推定誤差の大きい対象の方が対応判定時に有利になってしまうという問題がある。これに対して、本願開示の手法では、信頼度の最も高い方向軸の距離情報はそのまま使用して規格化するため、信頼度と物理的な距離の情報を共に対応判定時に活用することで、より信頼度の高い対応判定が可能という利点がある。
【０１３０】
また、第２の効果は、電波探知装置３０や映像解析装置４０、レーダー解析装置６０等の各種センサで検知した対象同士を、より短い時間（少ない繰り返し回数）での対応付けが可能になることである。その理由は、電波探知装置３０や映像解析装置４０等の各種センサにおける位置推定時の確度情報を用いて動的に閾値を変更する閾値計算手段と、その閾値を用いて対応付けを判定する対応判定手段を含むことにより、各種センサからの位置推定誤差（確度情報）に沿って適応的に閾値を設定（動的に変更）して対応付けを判定できるためである。それにより、誤対応を防ぐためにマージンを持った閾値を固定的に設定するような従来手法に比べて、位置推定する度に変化する確度情報を積極的に活用できる。その結果、信頼度の高い位置推定結果の場合は、それに合わせて閾値も動的に変更されることになるため、高い信頼度のまま従来手法より早い段階で対応付け可能との判定が得られる可能性が高くなる。したがって、この適応的な閾値算出手段を用いた対応付け判定により、より短い時間（少ない繰り返し回数）で信頼性の高い対応付けを行うことが可能という利点がある。
【０１３１】
なお、第２の実施形態では、候補点と対抗点の全ての点に対して、候補点や対抗点ごとに算出する閾値を用いて対応可否判定を行う。そのため、第２の実施形態では、検知対象ごとに動的に変化する確度情報（標準偏差や分散等の値）を、信頼度として対応可否判定に活用することができるという顕著な効果が得られる。すなわち、各種センサの位置推定の確度情報として、検知対象ごとに信頼度が大きく異なる場合には、この場合、より高信頼に対応付けできる可能性が高くなるという利点がある。
【０１３２】
第３の効果は、種々のセンサに対する柔軟性や拡張性が高いことである。その理由は、第１の実施形態および第２の実施形態に示したように、本願開示では、カメラを用いた映像解析、電波センサを用いた電波探知、各種レーダーを用いたレーダー解析、各種レーザー解析（ＬｉＤＡＲ等）、音響センサを用いた音波探知など、種々のセンサへの対応を考慮したセンサ情報統合機能とインターフェイスを備えているためである。すなわち、センサ情報統合機能の例として、センサ情報処理部２１における距離算出部７２や閾値算出部７３、対応判定処理においては、種々のセンサの特性を考慮した位置推定時における確度情報（方向軸を考慮した確率分布や標準偏差・分散等）を用いており、各種センサにおける位置推定時の確度情報を、同様の確率分布にモデル化できれば、いずれのセンサにも対応できるためである。
【０１３３】
また、図１６に示したように、本願開示におけるセンサ情報統合方法は、２次元の位置座標（平面座標）における位置推定情報を統合する場合や、３次元の位置座標（空間座標）における位置推定情報を統合する場合など、いずれにも対応できるという利点もある。
【０１３４】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［形態１］
上述の第１の視点に係るセンサ情報統合システムのとおりである。
［形態２］
前記第１及び／又は第２の解析装置は、対応する対象物の位置推定結果と確度情報を出力する、好ましくは形態１のセンサ情報統合システム。
［形態３］
前記距離算出部は、センサと対象物を結ぶ直線を第１の方向軸、前記第１の方向軸に直交し、対象物を通過する直線を第２の方向軸とし、前記第１及び第２の方向軸ごとに前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を算出する、好ましくは形態１又は２のセンサ情報統合システム。
［形態４］
前記距離算出部は、前記第１及び第２確度情報のうち、信頼度の高い確度情報に対応する対象物を前記判定対象物に設定する、好ましくは形態１乃至３のいずれか一に記載のセンサ情報統合システム。
［形態５］
前記第１及び第２確度情報はそれぞれ、少なくとも標準偏差を含み、
前記センサフュージョン装置は、
前記第１及び第２確度情報に含まれる標準偏差を用いて、前記対応判定部が、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一対象物か否かの判定に用いる閾値を算出する、閾値算出部をさらに備える、好ましくは形態１乃至４のいずれか一に記載のセンサ情報統合システム。
［形態６］
前記閾値算出部は、第１及び第２確度情報のうち、信頼度の低い確度情報を用いて絶対的閾値を算出する、好ましくは形態５のセンサ情報統合システム。
［形態７］
前記対応判定部は、前記規格化後距離と前記絶対的閾値の比較判定により、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する、好ましくは形態６のセンサ情報統合システム。
［形態８］
前記閾値算出部は、前記対応付け候補対象物が複数存在する場合に、前記複数存在する対応付け候補対象物に対応する確度情報を用いて相対的閾値を算出する、好ましくは形態５乃至７のいずれか一に記載のセンサ情報統合システム。
［形態９］
前記対応判定部は、
前記対応付け候補対象物と前記対応付け候補対象物以外の対象物に関し、前記規格化後距離の差と前記相対的閾値の比較判定により、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する、好ましくは形態８のセンサ情報統合システム。
［形態１０］
前記閾値算出部は、前記第１及び第２確度情報のうち、信頼度の低い確度情報を用いて、検出対象物ごとに前記絶対的閾値を算出する、好ましくは形態６乃至９のいずれか一に記載のセンサ情報統合システム。
［形態１１］
前記対応判定部は、前記対応付け候補対象物と前記対応付け候補対象物以外の対象物に関し、前記規格化後距離と前記閾値算出部が算出した検出対象物ごとの絶対的な閾値との比較判定により、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する、好ましくは形態１０のセンサ情報統合システム。
［形態１２］
上述の第２の視点に係るセンサ情報統合方法のとおりである。
［形態１３］
上述の第３の視点に係るプログラムのとおりである。
［形態１４］
第１センサの出力を解析し、第１対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第１対象物の位置の確度に関する第１確度情報を生成する、第１の解析装置と、
第２センサの出力を解析し、第２対象物の位置を推定すると共に、前記推定された第２対象物の位置の確度に関する第２確度情報を生成する、第２の解析装置と、に接続され、前記第１及び第２の解析装置の出力結果を統合する装置であって、
前記第１及び第２確度情報に基づき、前記第１及び第２対象物のいずれか一方を判定対象物、他方を対応付け候補対象物と定め、前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を、前記判定対象物と対応するセンサの位置から定まる方向軸ごとに算出し、
前記算出された方向軸ごとの距離を、前記判定対象物に対応する確度情報を用いて規格化し、前記規格化された方向軸ごとの距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物の間の距離を規格化後距離として算出する、距離算出部と、
前記規格化後距離を用いて前記判定対象物と前記対応付け候補対象物が同一の対象物か否かを判定する、対応判定部と、
を備える、センサフュージョン装置。
［形態１５］
センサフュージョン部は、第１のセンサと第２のセンサにおける位置推定時の確度情報に含まれる確率分布モデルに基づいて、前記確率分布モデルの方向軸ごとに距離を計算し、方向軸ごとの確度情報を基に前記距離を規格化する距離算出手段を含むことを特徴とする、複数センサ間のセンサ情報統合システム。
［形態１６］
センサフュージョン部は、前記確度情報に含まれる標準偏差または分散等を用いて動的に閾値を変更する閾値算出手段と、前記閾値を用いて第１のセンサで検知した対象と第２のセンサで検知した対象との対応付けを判定する対応判定手段と、を含むことを特徴とする好ましくは形態１５のセンサ情報統合システム。
［形態１７］
第１のセンサと第２のセンサのいずれか一方または両方は、位置推定結果とその確度情報を出力することを特徴とする好ましくは形態１５または１６のセンサ情報統合システム。
［形態１８］
前記距離算出手段における方向軸は、角度方向、高度方向、奥行方向のいずれか２つの方向軸、または３つ全ての方向軸を含むことを特徴とする好ましくは形態１５、１６または１７のセンサ情報統合システム。
［形態１９］
前記距離算出手段における確度情報は、第１のセンサと第２のセンサの確度情報のうち、信頼度の高い（位置推定誤差の小さい）方の確度情報を用いることを特徴とする好ましくは形態１６乃至１８のいずれか一に記載のセンサ情報統合システム。
［形態２０］
前記閾値算出手段における確度情報は、第１のセンサと第２のセンサの確度情報のうち、信頼度の低い（位置推定誤差の大きい）方の確度情報を用いて、絶対的な閾値と相対的な閾値の、２つの閾値を算出することを特徴とする好ましくは形態１７乃至１９のいずれか一に記載のセンサ情報統合システム。
［形態２１］
前記対応判定手段は、対応付け候補である対象に対して、前記距離算出手段で算出した規格化後の距離と、前記閾値算出手段で算出した絶対的な閾値との比較判定を行うことを特徴とする好ましくは形態２０のセンサ情報統合システム。
［形態２２］
前記対応判定手段は、対応付け候補である対象とそれ以外の対象に対して、前記閾値算出手段で算出した規格化後の距離の差と、前記閾値算出手段で算出した相対的な閾値との比較判定を行うことを特徴とする好ましくは形態２０または２１のセンサ情報統合システム。
［形態２３］
前記閾値算出手段における確度情報は、第１のセンサと第２のセンサの確度情報のうち、信頼度の低い（位置推定誤差の大きい）方の確度情報を用いて、検知対象ごとにそれぞれ絶対的な閾値を算出することを特徴とする好ましくは形態１５乃至１９のいずれか一に記載のセンサ情報統合システム。
［形態２４］
前記対応判定手段は、対応付け候補である対象とそれ以外の対象に対して、前記距離算出手段で算出した規格化後の距離と、前記閾値算出手段で算出したそれぞれの絶対的な閾値との比較判定を行うことを特徴とする好ましくは形態２３のセンサ情報統合システム。
なお、形態１２〜１４は、形態１と同様に、形態２〜１１のように展開することが可能である。
【０１３５】
なお、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。本発明の全開示（請求の範囲を含む）の枠内において、さらにその基本的技術思想に基づいて、実施形態ないし実施例の変更・調整が可能である。また、本発明の全開示の枠内において種々の開示要素（各請求項の各要素、各実施形態ないし実施例の各要素、各図面の各要素等を含む）の多様な組み合わせ、ないし、選択が可能である。すなわち、本発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。特に、本書に記載した数値範囲については、当該範囲内に含まれる任意の数値ないし小範囲が、別段の記載のない場合でも具体的に記載されているものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【０１３６】
１１  ＣＰＵ
１２  メモリ
１３  入出力インターフェイス
１４  ＮＩＣ
２０、１０３  センサフュージョン装置
２１  センサ情報処理部
２２  位置情報統合部
２３  識別情報統合部
３０  電波探知装置
３１  電波センサ
３２、４２、６２  位置推定及び確度計算部
４０  映像解析装置
４１  カメラ
５０  他センサ解析装置
５１  他センサ
６０  レーダー解析装置
６１  レーダー
７１  分布選択部
７２、１１１  距離算出部
７３、７５  閾値算出部
７４、７６、１１２  対応判定部
１００、２００  センサ情報統合システム
１０１  第１の解析装置
１０２  第２の解析装置
【図１】
0006977787.tif 000002
【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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