(57)【要約】    【構成】  計測装置１０はコンピュータ１２を含み、コンピュータ１２には複数のレーザーレンジファインダ１４が接続される。複数のレーザーレンジファインダ１４は、或る環境に配置され、コンピュータ１２は、レーザーレンジファインダ１４の検出結果に基づいて人を追跡する。たとえば、コンピュータ１２は、パーティクルフィルタを用いて、人の位置および移動速度を推定し、胴体および両腕を３つの円で組み合わせた人形状モデルを用いて、人の身体の方向と腕の動きとを推定する。    【効果】  比較的少ない計算量で正確に人を追跡することができる。【選択図】  図１
2009168578.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも被験者の位置と向きとを計測する計測装置であって、
前記被験者の腰部と同じ或いはほぼ同じ高さにおける水平方向の距離を計測可能であり、かつ検出範囲が重なるように配置された複数の距離計測手段、
前記複数の距離計測手段によって前記被験者を計測した第１計測結果を取得する取得手段、
前記取得手段によって取得された第１計測結果から、パーティクルフィルタを用いて、前記被験者の位置および移動速度を推定する第１推定手段、および
前記取得手段によって取得された第１計測結果と、両腕および胴体についての人形状モデルを前記複数の距離計測手段によって計測したと仮定した場合に前記取得手段によって取得された第２計測結果とに基づいて、前記被験者の身体の方向および両腕の動きを推定する第２推定手段を備える、計測装置。
【請求項２】
前記人形状モデルは、少なくともその身体の方向および腕の位置を規定するためのパラメータを有し、
前記第２推定手段は、前記第１計測結果に前記第２計測結果を一致させるように、前記パラメータを設定するパラメータ設定手段を含む、請求項１記載の計測装置。
【請求項３】
前記第２推定手段の推定結果に基づいて前記パーティクルフィルタにおける各パーティクルの重みを決定する重み決定手段をさらに備える、請求項１または２記載の計測装置。
【請求項４】
前記距離計測手段は、レーザーレンジファインダを含む、請求項１または２記載の計測装置。
【請求項５】
被験者の腰部と同じ或いはほぼ同じ高さにおける水平方向の距離を計測可能であり、かつ検出範囲が重なるように配置された複数の距離計測手段を備え、少なくとも前記被験者の位置と向きとを計測する計測装置の計測方法であって、
(a)前記複数の距離計測手段によって前記被験者を計測した第１計測結果を取得し、
(b)前記ステップ(a)によって取得された第１計測結果から、パーティクルフィルタを用いて、前記被験者の位置および移動速度を推定し、そして
(c)前記ステップ(a)によって取得された第１計測結果と、両腕および胴体についての人形状モデルを前記複数の距離計測手段によって計測したと仮定した場合に前記ステップ(a)によって取得された第２計測結果とに基づいて、前記被験者の身体の方向および両腕の動きを推定する、計測方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は計測装置および計測方法に関し、特にたとえば、被験者の位置および向きを追跡するための、計測装置および計測方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来のこの種の動作計測装置の一例が非特許文献１に開示される。この非特許文献１に開示される移動ロボットは、レーザーレンジファインダを搭載し、このレーザーレンジファインダは床面からの高さが約３０ｃｍで床面に平行な平面上をスキャンする。したがって、たとえば、レーザーレンジファインダがスキャン可能な範囲に人が存在すると、当該人の足の断面形状がセンサ情報として得られる。また、センサデータをｘ−ｙ平面に変換した画像上で、人の足が投影された代表的なパターンを矩形画像（テンプレート）として格納される。したがって、移動ロボットは、レーザーレンジファインダによって検出されたセンサデータから、テンプレートを用いたブロックマッチングに基づいて人を追跡するようにしてある。
【非特許文献１】学術・技術論文「レーザーレンジファインダを用いた移動ロボットによる人の追跡」  奥迫  伸一，坂根  茂幸
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、この背景技術では、レーザーレンジファインダは、床面からの高さが３０ｃｍで床面に平行な平面上をスキャンするため、人の足の断面形状がセンサ情報として得られるだけである。このため、人の足が投影された代表的なパターンのテンプレートを用意しておき、画像処理により、人を追跡するようにしてある。したがって、計算量が膨大となってしまう。このため、リアルタイムに人を追跡するには、テンプレートの数を減らして、計算量を少なくする必要があると考えられる。しかし、テンプレートの数を減らし過ぎると、正確に人を追跡することができない場合もある。
【０００４】
それゆえに、この発明の主たる目的は、新規な、計測装置および計測方法を提供することである。
【０００５】
この発明の他の目的は、処理負荷を増大させずに、人の位置および方向を正確に追跡できる、計測装置および計測方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記の課題を解決するために、以下の構成を採用した。なお、括弧内の参照符号および補足説明等は、本発明の理解を助けるために後述する実施の形態との対応関係を示したものであって、本発明を何ら限定するものではない。
【０００７】
第１の発明は、少なくとも被験者の位置と向きとを計測する計測装置であって、被験者の腰部と同じ或いはほぼ同じ高さにおける水平方向の距離を計測可能であり、かつ検出範囲が重なるように配置された複数の距離計測手段、複数の距離計測手段によって被験者を計測した第１計測結果を取得する取得手段、取得手段によって取得された第１計測結果から、パーティクルフィルタを用いて、被験者の位置および移動速度を推定する第１推定手段、および取得手段によって取得された第１計測結果と、両腕および胴体についての人形状モデルを複数の距離計測手段によって計測したと仮定した場合に取得手段によって取得された第２計測結果とに基づいて、被験者の身体の方向および両腕の動きを推定する第２推定手段を備える、計測装置である。
【０００８】
第１の発明では、計測装置（１０）は、少なくとも被験者の位置と向きとを計測し、当該被験者を追跡する。複数の距離計測手段（１４）は、被験者の腰部と同じ或いはほぼ同じ高さにおける水平方向の距離を計測可能であり、かつ検出範囲が重なるように配置される。これは、被験者の胴体と腕（両腕）とを検出するためであり、また、被験者の向きも検出するために、複数の距離計測手段がその検出範囲が重なるように配置される。取得手段（１２，Ｓ１１）は、複数の距離計測手段によって被験者を計測した第１計測結果を取得する。第１推定手段（１２，Ｓ５，Ｓ１７）は、取得手段によって取得された第１計測結果から、パーティクルフィルタを用いて、被験者の位置および移動速度を推定する。第２推定手段（１２，Ｓ１９）は、両腕および胴体についての人形状モデルを複数の距離計測手段によって計測したと仮定した場合に取得手段によって取得された第２計測結果とに基づいて、被験者の身体の方向および両腕の動きを推定する。
【０００９】
第１の発明によれば、パーティクルフィルタにより被験者の位置と移動速度とを推定し、人形状モデルを用いて被験者の身体の方向と腕の動きとを推定するので、パーティクルフィルタにより被験者の位置、移動速度、身体の方向および腕の動きを推定する場合や身体の方向を画像処理により推定する場合に比べて、処理負担を少なくすることができ、しかも正確に人を追跡することができる。
【００１０】
第２の発明は第１の発明に従属し、人形状モデルは、少なくともその身体の方向および腕の位置を規定するためのパラメータを有し、第２推定手段は、第１計測結果に第２計測結果を一致させるように、パラメータを設定するパラメータ設定手段を含む。
【００１１】
第２の発明では、人形状モデルは、少なくともその身体の方向および腕の位置を規定するためのパラメータ（θ，φ，ｄＬ，ｄＲ）を有している。たとえば、身体の方向は、胴体の中心と両腕の中心とが成す角を２分する方向である。腕の位置は、胴体の中心と両腕の中心とが成す角を２分する角、および胴体の中心と各腕の中心との距離で決定される。パラメータ設定手段（１２，Ｓ１９）は、第１計測結果に第２計測結果を一致させるように、パラメータを設定する。
【００１２】
第２の発明によれば、人形状モデルのパラメータを設定するだけなので、被験者の身体の方向および腕の動きを簡単な計算で推定することができる。
【００１３】
第３の発明は第１または第２の発明に従属し、第２推定手段の推定結果に基づいてパーティクルフィルタにおける各パーティクルの重みを決定する重み決定手段をさらに備える。
【００１４】
第３の発明では、重み決定手段（１２，Ｓ１３，Ｓ１５）は、第２推定手段の推定結果に基づいてパーティクルフィルタにおける各パーティクルの重みを決定する。たとえば、第１計測結果と第１推定手段による推定結果との尤度を求めて、その尤度に応じて各パーティクルの重みが決定される。
【００１５】
第３の発明によれば、パーティクルフィルタの推定結果と実際の計測値との尤度からパーティクルの重みを決定するので、たとえば、被験者の追跡に必要と考えられるパーティクルの重みを大きくし、逆に、不要と考えられるパーティクルの重みを小さくすることができる。
【００１６】
第４の発明は第１ないし第３の発明に従属し、距離計測手段は、レーザーレンジファインダを含む。
【００１７】
第４の発明では、距離計測手段は、レーザーレンジファインダを含む。したがって、１の距離計測手段の計測範囲は、レーザーレンジファインダの正面方向を中心として、所定距離を半径とする半円形状となる。
【００１８】
第４の発明によれば、レーザーレンジファインダを用いるので、被験者の位置を容易に検出することができ、しかも検出範囲が半円形状なので、被験者を追跡する範囲の設計が簡単である。
【００１９】
第５の発明は、被験者の腰部と同じ或いはほぼ同じ高さにおける水平方向の距離を計測可能であり、かつ検出範囲が重なるように配置された複数の距離計測手段を備え、少なくとも被験者の位置と向きとを計測する計測装置の計測方法であって、(a)複数の距離計測手段によって被験者を計測した第１計測結果を取得し、(b)ステップ(a)によって取得された第１計測結果から、パーティクルフィルタを用いて、被験者の位置および移動速度を推定し、そして(c)ステップ(a)によって取得された第１計測結果と、両腕および胴体についての人形状モデルを複数の距離計測手段によって計測したと仮定した場合にステップ(a)によって取得された第２計測結果とに基づいて、被験者の身体の方向および両腕の動きを推定する、計測方法である。
【００２０】
第５の発明においても、第１の発明と同様に、比較的少ない処理負担で、正確に人を追跡することができる。
【発明の効果】
【００２１】
この発明によれば、パーティクルフィルタによって人の位置と移動速度とを推定し、人形状モデルを用いて身体の向きと腕の動きとを推定するので、人の位置、移動速度、身体の向きおよび腕の動きのすべてをパーティクルフィルタで推定する場合や身体の向きを画像処理によって検出する場合に比べて、計算量を少なくすることができ、しかも、人の位置および身体の向きを正確に追跡することができる。
【００２２】
この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明から一層明らかとなろう。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２３】
図１を参照して、この実施例の計測装置１０は、コンピュータ１２を含み、コンピュータ１２には複数の距離計測センサ（レーザーレンジファインダ）１４が接続される。
【００２４】
なお、この実施例では、後述するように、或る領域（図８参照）における被験者を追跡するために、６つのレーザーレンジファインダ１４を設けるようにしてあるが、これは単なる例示である。したがって、領域の大きさ、形状、障害物の位置や個数に応じて、レーザーレンジファインダ１４の数は適宜変更される。ただし、この実施例では、被験者の向きも計測（追跡）するようにしてあるため、少なくとも２つのレーザーレンジファインダ１４が必要である。
【００２５】
コンピュータ１２は、汎用のコンピュータであり、レーザーレンジファインダ１４とはＲＳ２３２Ｃのようなインターフェイスを介してシリアルに接続される。この実施例では、１台のコンピュータ１２にすべてのレーザーレンジファインダ１４を接続するようにしてあるが、ＬＡＮのようなネットワークで接続される２台以上のコンピュータで分担するようにしてもよい。かかる場合には、いずれか１台のコンピュータが統括コンピュータとして機能すればよい。
【００２６】
レーザーレンジファインダ１４は、レーザーを照射し、物体に反射して戻ってくるまでの時間から当該物体ための距離を計測するものである。たとえば、トランスミッタ（図示せず）から照射したレーザーを回転ミラー（図示せず）で反射させて、前方を扇状に一定角度（たとえば、０．５度）ずつスキャンする。
【００２７】
ここで、レーザーレンジファインダ１４としては、ＳＩＣＫ社製のレーザーレンジファインダ（型式  LMS 200）を用いることができる。このレーザーレンジファインダを用いた場合には、距離８ｍを±１５ｍｍ程度の誤差で計測可能である。具体的には、図２に示すように、レーザーレンジファインダ１４の計測範囲は、半径Ｒ（Ｒ≒８ｍ）の半円形状（扇形）で示される。つまり、レーザーレンジファインダ１４は、その正面方向を中心とした場合に、左右９０°の方向を所定の距離（Ｒ）以内で計測可能である。
【００２８】
また、使用しているレーザーは、日本工業規格  JIS C 6802  「レーザー製品の安全基準」におけるクラス１レーザーであり、人の眼に対して影響を及ぼさない安全なレベルである。また、この実施例では、レーザーレンジファインダ１４のサンプリングレートを３８．５Hzとした。これは、歩行するなどにより移動する被験者を追跡するためである。
【００２９】
さらに、後述するように、レーザーレンジファインダ１４は、或る建物内の或る領域を検出可能な位置に配置される。具体的には、レーザーレンジファインダ１４の各々は、少なくとも２つ以上のレーザーレンジファインダ１４の検出領域が重なるように配置され、図示は省略するが、床面から約９０ｃｍの高さに固定される。この高さは、被験者の胴体と腕（両腕）とを検出可能とするためであり、たとえば、日本人の成人の平均身長から算出される。したがって、計測装置１０を設ける場所（地域ないし国）や被験者の年齢ないし年代（たとえば、子供，大人）に応じて、レーザーレンジファインダ１４を固定する高さを適宜変更するようにしてよい。
【００３０】
このような構成の計測装置１０では、コンピュータ１２がレーザーレンジファインダ１４からの出力（距離データ）に基づいて、パーティクルフィルタを用いて、被験者の位置および速度を推定する。ここで、図示は省略するが、計測装置１０の計測結果は、たとえば、被験者のような人間とコミュニケーションするロボット（コミュニケーションロボット）などに与えられ、この計測結果を用いて、コミュニケーションロボットは被験者とのコミュニケーションを円滑に実行する。たとえば、コミュニケーションロボットは、被験者の位置を確認して、被験者に近づき、身振りや手振りのような動作（行動）および音声の少なくとも一方によるコミュニケーション行動を実行する。また、被験者が移動する場合には、コミュニケーションロボットはその速度で被験者に並走し、移動しながらコミュニケーションを取ることも可能である。
【００３１】
ただし、被験者の位置および速度を計測しただけでは、被験者の身体（または顔）の向きが分からない。特に、被験者が静止している場合には、被験者が移動している場合と異なり、その向きを推定することも困難である。このようなことを踏まえて、この実施例では、被験者の位置および移動速度のみならず、被験者の身体の向きおよび腕の動きも推定するようにしてある。
【００３２】
しかし、被験者の位置、移動速度、身体の向きおよび腕の位置の推定において、すべての状態をパーティクルフィルタで推定すると、計算量が膨大であり、実時間処理が困難である。これでは、計測結果を、上述したようなコミュニケーションロボットに与えても、適切にコミュニケーション行動を実行できない場合があると考えられる。
【００３３】
そこで、この実施例では、後述する人形状のモデル（人形状モデル）を採用（適用）することとし、パーティクルフィルタにより、被験者の位置と移動速度とを推定し、人形状モデルにより、被験者の身体の方向と腕の動きとを推定し、この推定結果をパーティクルフィルタにおける尤度の計算に反映させるようにして、計算量の軽減を図っている。
【００３４】
図３（Ａ）に示すように、人形状モデル３０は、３つの円３２，３４Ｌ，３４Ｒで表現される。図３（Ａ）からも分かるように、この人形状モデル３０は、胴体部分（腰から胸の間）を水平方向に切った場合の断面に表れる胴体と両腕とを円形で模式的に表わしたものである。具体的には、円３２が胴体を示し、円３４Ｌが左腕を示し、そして、円３４Ｒが右腕を示す。
【００３５】
この実施例では、３つのパーツ、すなわち円３２，３４Ｌおよび３４Ｒの関係は、図３（Ａ）および図３（Ｂ）に示す６つのパラメータ（人形状モデル３０のパラメータ）で表わされる。具体的に説明すると、パラメータθは、身体の方向（平均方向）のパラメータであり、図３（Ａ）に示すように、被験者の胴体（円３２）の正面方向（身体の方向）が、ＸＹ平面上におけるＸ軸またはＸ軸に平行な軸と成す角度で表わされる。ただし、ＸＹ平面は、後述する検出領域（図８）を、コンピュータ１２で処理するための座標系に交換したものである。また、パラメータθは、胴体を中心として各腕が成す角度の中間の角度を表わすようにしてある。なお、各腕を結ぶ線分に対する垂線を、当該線分の中点を通るように引いて、身体の方向が決定される。
【００３６】
パラメータφは、腕の分離角度（腕の位置）であり、胴（円３２）を中心として各腕（円３４Ｌ，３４Ｒ）が成す角度の半分の角度である。具体的には、∠ＰＯＱを２等分するように、パラメータφの大きさは求められる。ただし、この実施例では、身体の方向を中心として、左手の方向のパラメータφを正の数で表わし、右手の方向のパラメータφを負の数で表わすようにしてある。また、∠ＰＯＱは、胴体（円３２）の正面方向（身体の方向）側に成す角である。さらに、被験者が歩行中に交互の方向に腕を振ったとしても、パラメータφは９０°（絶対値）を超えて変化することはない。
【００３７】
パラメータｄＬは、胴体から左腕までの距離である。具体的には、パラメータｄＬは、線分ＯＰの大きさ（長さ）である。パラメータｄＲは、胴体から右腕までの距離である。具体的には、パラメータｄＲは、線分ＯＱの長さ（大きさ）である。パラメーラｒａｒｍは、腕（左腕，右腕）の半径である。そして、パラメータｒｔｏｒｓｏは、胴体の半径である。なお、上述したように、この実施例では、腕と胴体との形状を円形とみなしてある。
【００３８】
図４は、パーティクルフィルタにより推定される被験者の位置周辺における複数のレーザーレンジファインダ１４の出力に基づいて取得される（求められる）人（当該被験者）の形状を示す図解図である。また、図５は、図３（Ａ）に示した人形状モデル３０を図４に示す場合と同様にして複数のレーザーレンジファインダ１４で検出したと仮定した場合に取得される人形状モデル３０の形状を示す図解図である。
【００３９】
図４および図５では、円の中心が胴体の中心に相当し、複数のレーザーレンジファインダ１４の出力から陰として検出された領域が被験者ないし人形状モデル３０の形状であり、斜線を付して示してある。図４に示す検出結果を用いて説明すると、中央の円形部分が胴体（円形３２）に相当し、円形部分から突出した部分が左右の腕（円形３４Ｌ，３４Ｒ）に相当する。
【００４０】
ただし、レーザーレンジファインダ１４によってスキャンされた結果、可視領域と判断される場合には、被験者等の目的物が無いことが検出される。一方、レーザーレンジファインダ１４によってスキャンされた結果、陰領域と判断される場合には、被験者等の目的物が有ることが検出される。つまり、被験者等の目的物の輪郭（エッジ）が検出される。
【００４１】
この図５に示す検出結果を図４に示す検出結果に重なるように、パラメータθ（身体の方向）、パラメータφ（両腕の分離角度）、およびパラメータｄＬ，ｄＲを調整（設定）する。図４および図５に示すそれぞれの検出結果を、胴体中心からの距離データに変換し、数１によって求まる誤差εｊが最小となるパラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲが求められる。
【００４２】
［数１］
2009168578.tif 000003
【００４３】
具体的には、図４および図５に示す検出結果を図６に示すような更新モデルに変形して、実際の検出結果（図６における実線）に、理想的な検出結果（図６における点線）を合わせるように、人形状モデル３０のパラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲを変更するのである。
【００４４】
ここで、図６に示す更新モデルのグラフでは、横軸が、基準方向に対する身体の方向の角度を示す。また、図６では、横軸の中央（０）が基準方向を示し、この実施例では、図３（Ａ）に示したＹ軸方向に対応する。つまり、点線の波形図を、横軸方向にずらすことにより、パラメータθが調整される。縦軸は、胴体（円形３２）の中心〇からの距離（ｍｍ）を示す。また、各波形において、横軸の中央から右側に現れているピーク値が胴体から左腕までの距離（厳密には、胴体の中心から左腕の中心までの距離＋腕の半径）であり、横軸の中央から左側に現れているピーク値が胴体から右腕までの距離（厳密には、胴体の中心から右腕の中心までの距離＋腕の半径）である。したがって、点線の波形図の各ピーク値を変化させることにより、パラメータｄＬ，ｄＲが調整される。さらに、点線の波形図のピーク値の横軸方向における位置を、実線のピーク位置の位置に合わせることにより、パラメータφが調整される。
【００４５】
なお、通常、胴体の中心から腕の中心までの距離は、ほぼ同じと考えられるため、この実施例では、ピーク値が大きい方の長さに合わせるように、パラメータｄＬ，ｄＲを調整するようにしてある。ただし、パラメータｒａｒｍおよびｒｔｏｒｓｏ
は固定値である。
【００４６】
このように、人形状モデル３０の検出結果についての波形図を実際の被験者の検出結果についての波形図に重なるように、パラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲが調整される。これによって、現在の身体の方向（パラメータθ）および腕の位置（パラメータφ，ｄＬ，ｄＲ）を知ることができる。したがって、人形状モデル３０を用いて被験者を追跡すれば、パーティクルフィルタを用いて推定された現在の位置と移動速度と合わせて、身体の方向および腕の動きを推定することができると言える。
【００４７】
具体的には、図１に示したコンピュータ１２が図７に示すフロー図に従って追跡処理を実行する。図７に示すように、追跡処理を開始すると、ステップＳ１で、パーティクルを初期化する。ここでは、コンピュータ１２は、全ての（この実施例では、４００個）パーティクルを状態空間に均等にばら撒く。ただし、状態空間は、レーザーレンジファインダ１４で検出可能な領域に対応する。
【００４８】
次のステップＳ３では、変数ｍを初期化する（ｍ＝１）。ただし、変数ｍは、状態空間に配置されたパーティクルを識別するための変数である。続いて、ステップＳ５では、ｍ番目のパーティクルが表わしている時刻ｔ−１の人の状態ｘｔ−１［ｍ］と、パーティクルの重みπｔ−１［ｍ］と、動作モデルとから次の状態ｘｔ［ｍ´］を求める。
【００４９】
ただし、［ｍ］はパーティクルを個別に識別するための添え字であり、記号“´”は予測値を意味する。また、表記の都合上、数式以外では、［ｍ］を上付きにしないで記載してある。以下、同様である。
【００５０】
ここで、動作モデルは、パーティクルの状態ｘを位置（ｘ，ｙ）と速度（ｖｘ，ｖｙ）とした場合に、数２で示される。ただし、ｘ＝（ｘ，ｙ，ｖｘ，ｖｙ）Ｔ（Ｔは行列の転置を意味する。）である。また、Δｔはフレーム間（現状態と次の状態の間）の時間であり、ωｘ，ωｙはそれぞれ平均０であり、標準偏差σｘ，σｙのガウシアンシステムノイズである。
【００５１】
［数２］
2009168578.tif 000004
【００５２】
なお、このように、ガウシアンシステムノイズにより拡散させて、現在の状態ｘｔ−１から次の状態ｘｔを予測するのは、人（被験者）が歩行する場合に、その進行方向が一直線上とは限らないからである。
【００５３】
続く、ステップＳ７では、変数ｍをイクリメントする（ｍ＝ｍ＋１）。そして、ステップＳ９で、変数ｍが最大値（現在のパーティクルの総数）を超えているかどうかを判断する。つまり、すべてのパーティクルについて次の状態ｘｔ［ｍ］を求めたかどうかを判断する。
【００５４】
ステップＳ９で“ＮＯ”であれば、つまり変数ｍが最大値以下であれば、ステップＳ５に戻って、次のパーティクルｍ（＝ｍ＋１）についての次の状態ｘｔ［ｍ´］を求める。一方、ステップＳ１１で“ＹＥＳ”であれば、つまり変数ｍが最大値を超えていれば、すべてのパーティクルｍについての次の状態ｘｔ［ｍ´］を求めたと判断して、ステップＳ１１で、センサデータを読み取る。つまり、レーザーレンジファインダ１４からの距離データを検出する。
【００５５】
続いて、ステップＳ１３では、パーティクルｍ毎に、時刻ｔのセンサデータと状態との尤度を計算する。つまり、ステップＳ５で推定した状態ｘｔと、センサデータに基づく実際の状態との類似度を算出し、重みπｔ［ｍ］を求めるのである。具体的に示すと、現在の状態（状態ベクトル）ｘｔと、そのときに観測される観測値ベクトルｚｔとして、形状に基づく尤度をｐｆｉｔ（ｚｔ｜ｘｔ[ｍ]）とし（数３）、各センサ（レーザーレンジファインダ１４）の単純な遮蔽領域の統合に基づく尤度をｐｏｏｃ（ｚｔ｜ｘｔ[ｍ]）とした（数４）とき、それらを統合した尤度ｐ（ｚｔ｜ｘｔ[ｍ]）は、数５に従って算出される。
【００５６】
［数３］
2009168578.tif 000005
【００５７】
［数４］
2009168578.tif 000006
【００５８】
［数５］
2009168578.tif 000007
【００５９】
ここで、εｊｏｐｔは、数１で求めた誤差の最小値であり、σｆｉｔは適当な標準偏差であり、Ｃｘ[ｍ]，ｙ[ｍ]は座標（ｘ，ｙ）に物体が存在しないという結果を出力しているセンサ（レーザーレンジファインダ１４）の数であり、ＫｆｉｔおよびＫｏｏｃは適当な定数である。また、尤度の計算には、前回ステップＳ１９で計算された人の身体の方向および腕の位置についてのパラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲが利用される。ただし、最初にステップＳ１３の処理を実行する場合には、パラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲの初期値が利用される。
【００６０】
続くステップＳ１５では、各パーティクルの重みπｔ［ｍ］を、ステップＳ１３で求めた尤度ｐ（ｚｔ｜ｘｔ［ｍ］）の高さに比例させて求める。たとえば、尤度ｐ（ｚｔ｜ｘｔ［ｍ］）の最も高いパーティクルから順に、重みπｔ［ｍ］を線形的に変化するように決定してもよいし、一定の閾値毎に、重みπｔ［ｍ］を段階的に変化するように決定してもよい。
【００６１】
続いて、ステップＳ１７では、すべてのパーティクルが表わす人の状態ｘｔと重みπｔとから、現在の人の状態を推定する。この実施例では、２σπ以上の重みπｔを持つパーティクルｍが表わす人の状態ｘｔのみを利用して、現在の人の状態を推定する。ただし、σπは全パーティクルｍの重みπｔについての標準偏差である。
【００６２】
次のステップＳ１９では、ステップＳ１７における現在の人の状態についての推定結果と、センサデータとから、パラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲを求める。パラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲの求め方は、図４〜図６を用いて説明したとおりである。つまり、人形状モデル３０についての検出結果を、実際の被験者についての検出結果に重ねるように、各パラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲが調整される。
【００６３】
そして、ステップＳ２１では、ステップＳ１７における現在の人の状態についての推定結果から、パーティクルを重点的にばら撒く位置（領域）と、消去するパーティクルとを決定し、パーティクルのばら撒きと消去とを実行して、ステップＳ３に戻る。つまり、リサンプリング処理が実行される。この実施例では、一度に消去するパーティクルの数は、所定数（たとえば、１０個）に決定されており、ステップＳ１５において算出された重みπｔが最も小さいパーティクルｍから所定個数消去される。つまり、不要と考えられるパーティクルが除去される。ただし、上述したように、パーティクルｍの総数が４０個（最小値）になっている場合には、ステップＳ２１では、パーティクルｍは消去されない。また、パーティクルをリサンプリングする場合には、パーティクルが重ならないようにする。
【００６４】
このようにして、パーティクルフィルタに人形状モデル３０を適用して、人を追跡することができる。ただし、１人に対して１のパーティクルフィルタが必要であるため、複数の人を追跡する場合には、同じ数だけのパーティクルフィルタが必要である。
【００６５】
なお、図示は省略するが、人を見失った場合には、追跡処理（図７）は最初から開始（再開）される。
【００６６】
図８は或る建物内の一部の領域に、６つのレーザーレンジファインダ１４を配置した状態と、この場合に、人を追跡可能な領域（実験環境の検出領域）とを示す。図示は省略するが、計測装置１０のコンピュータ１２も配置される。この図８では、レーザーレンジファイダ１４と柱とは丸印で示されるため、それらを区別するために、レーザーレンジファインダ１４を示す丸印には、アルファベットを記載してある。また、レーザーレンジファインダ１４の丸印から延びる矢印は、そのレーザーレンジファインダ１４の計測範囲（図２参照）の正面方向を示す。上述したように、２以上のレーザーレンジファインダ１４の計測範囲が重なる領域を検出領域としてあるため、図８に示す例では、斜線で付した閉領域が検出領域となる。
【００６７】
なお、検出領域のうちの、玄関を入って直の階段と、奥の窓と、左右の柱で囲まれた領域の幅は１９ｍであり、その奥行きは８ｍである。
【００６８】
図８に示すような検出領域において、上述したような計測装置１０を用いて、実際に計測実験を行った。具体的には、計測対象は、一般から募集した被験者であり、実験者が、被験者に、歩く，走るなどの行動を口頭で指示し、その際の被験者の位置と向きとを、この実施例の計測装置１０で計測した。
【００６９】
詳細な説明は省略するが、人の位置に関する計測精度については、別途の実験により、金属製の巻尺を用いて計測した人の位置についての計測結果（真の値）と、計測装置１０による計測結果との平均二乗偏差が４９ｍｍであった。
【００７０】
また、図９（Ａ）は、或る被験者が歩いている際の計測装置１０による計測結果を、１２フレーム（３１２ｍｓｅｃ）間隔で表示したものである。ただし、図９（Ａ）では、６台のレーザーレンジファインダ１４の計測結果をそのまま重ね合わせ、人の存在する場所（部分）だけを切り出してある。また、図９（Ｂ）は、計測装置１０によって、図９（Ａ）に示す計測結果から人形状モデル３０のパラメータθ，φ，ｄＬ，ｄＲのそれぞれを推定した結果を表わす。ただし、図９（Ｂ）に示す矢印は、各人形状モデル３０の身体の方向（パラメータθ）を示す。
【００７１】
図１０（Ａ）には、或る被験者の２０秒間の歩行軌跡と、一定時間（５秒）毎の当該被験者の身体の方向（θ）との時間変化が示される。ただし、図１０（Ａ）においては、図８（Ａ）に示した或る建物内の或る領域の一部を簡略化して示してある。図２においても説明したように、パラメータθは、身体の方向と左右の腕の位（動き）とに依存して変化する。図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）に示した場合における、身体の方向（θ）の時間変化を示す。図１０（Ｂ）に示すように、身体の方向が振動するのは、歩行時に腕を振るためである。なお、実際の腕の振りとグラフの振動とが同期していることは、センサ（レーザーレンジファインダ１４）と同期して記録したビデオ映像から確認することができた。また、図１０（Ａ）および（Ｂ）から、歩行時の腕の振りが、この実施例の計測装置１０で計測できることが分かる。
【００７２】
この実施例によれば、人の位置と移動速度とをパーティクルフィルタによって推定し、腕と胴体とを３つの円で組み合わせた人形状モデルを用いて人の身体の方向および腕の動きを推定するので、これらのすべてをパーティクルフィルタによって推定する場合よりも計算量を減らすことができ、しかも推定の精度を向上させることができる。つまり、比較的処理負担を軽減することができ、しかも正確に人を追跡することができる。
【００７３】
したがって、この実施例の計測装置の計測結果を用いることにより、人間との間で身振りや手振りのような身体動作および音声の少なくとも一方によるコミュニケーション行動を実行するコミュニケーションロボットは、当該人間と対面したり、並走したりして、適切にコミュニケーションを図ることができる。なお、コミュニケーションロボットとしては、本件出願人が開発したロボビー（登録商標）を用いることができる。
【００７４】
また、このように、コミュニケーションロボットのような移動ロボットを用いる場合には、レーザーレンジファインダを当該移動ロボットに搭載することも可能である。ただし、かかる場合には、移動ロボットの位置および向き（レーザーレンジファインダの検出範囲）を追跡し、それらをコンピュータが認識している必要がある。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】図１はこの発明の計測装置の一例を示す図解図である。
【図２】図２は図１に示すレーザーレンジファインダの計測領域を示す図解図である。
【図３】図３はこの実施例で用いる人形状モデルおよびそのパラメータを説明するための図解図である。
【図４】図４は図１に示すレーザーレンジファインダで実際の人を検出した場合の検出結果を示す図解図である。
【図５】図５は図１に示すレーザーレンジファインダで図３に示すような人形状モデルを検出したと仮定した場合の理想的な検出結果を示す図解図である。
【図６】図６は図５に示す理想的な検出結果を図４に示す実際の検出結果に合わせるように、人形状モデルのパラメータを調整するための更新モデルを示すグラフである。
【図７】図７は図１に示すコンピュータの追跡処理を示すフロー図である。
【図８】図８は図１に示す計測装置が適用される実験環境およびこの実験環境における検出領域を示す図解図である。
【図９】図９は或る被験者のレーザーレンジファインダによる計測結果と、この計測結果から人形状モデルのパラメータを推定した推定結果を示す図解図である。
【図１０】図１０は或る被験者の歩行軌跡とその身体の方向の時間変化を示す図解図である。
【符号の説明】
【００７６】
１０  …計測装置
１２  …コンピュータ
１４  …レーザーレンジファインダ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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