(57)【要約】物体識別精度を向上する、物体識別装置、物体識別方法、及び制御プログラムを提供する。データ変換処理部（１２）は、第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２グループを、ワールド座標系の水平平面に投影して、複数の投影点データユニットを含む第３グループに変換する。クラスタリング処理部（１３）は、第３グループの複数の投影点データユニットを、水平平面における位置に基づき、複数のクラスタにクラスタリングする。関心空間設定部（１４）は、各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して関心空間を設定する。
2019187216.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光することによって得られ、且つ、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得する反射点群情報取得手段と、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換するデータ変換処理手段と、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングする、クラスタリング処理手段と、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する関心空間設定手段と、
を具備する物体識別装置。
【請求項２】
前記クラスタリング処理手段は、各クラスタに含まれる投影点データユニットの数が所定数以下となり、且つ、分割前のベイズ情報基準に対してゼロより大きく且つ１未満の所定係数を乗算した修正基準よりも分割後のベイズ情報基準が小さくなる、条件を満たすまで、分割を繰り返して、前記複数のクラスタを形成し、
前記関心空間設定手段は、前記形成された複数のクラスタに対して複数の前記関心空間を設定すると共に、前記形成された複数のクラスタにそれぞれ設定された複数の関心空間のうちで前記水平平面において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間をさらに設定する、
請求項１記載の物体識別装置。
【請求項３】
前記設定された複数の関心空間における全ての関心空間ペアのうちで、ペアを構成する第１関心空間及び第２関心空間をワールド座標系における鉛直平面に投影し、前記第１関心空間と前記第２関心空間とが互いに重なる関心空間ペアを特定したときに、オクルージョンが生じていると判定するオクルージョン判定手段をさらに具備する、
請求項１又は２に記載の物体識別装置。
【請求項４】
前記オクルージョン判定手段は、前記特定された関心空間ペアの前記第１関心空間及び前記第２関心空間のうちで前記照射点から遠い関心空間に対応するクラスタに対応する立体物がオクルージョンを有していると判定する、
請求項３記載の物体識別装置。
【請求項５】
各反射点データユニットは、各反射点に対応する反射光の受光強度をさらに含み、
前記関心空間設定手段は、前記設定した複数の関心空間のうちの各対象関心空間に含まれる反射点データユニットの受光強度に基づいて、前記クラスタリングされた複数のクラスタのうちで識別対象物体の種別と異なる除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【請求項６】
前記関心空間設定手段は、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間の幅、高さ、及び奥行きが識別対象物体の形状基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【請求項７】
前記関心空間設定手段は、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間をワールド座標系の鉛直平面に投影した関心領域の大きさが識別対象物体の大きさ基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【請求項８】
撮像手段によって撮像された撮像画像に対して、前記関心空間設定手段によって設定された関心空間に対応する関心領域を設定する関心領域設定手段と、
前記オクルージョン判定手段によってオクルージョンが生じていると判定されている場合、前記オクルージョンが生じていると判定された関心空間ペアに対応して設定された関心領域からオクルージョン領域を除いた領域の特徴量を用いて、前記設定された関心領域に対応する立体物を識別する識別器と、
を具備する請求項３又は４に記載の物体識別装置。
【請求項９】
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する、
物体識別方法。
【請求項１０】
前記クラスタリングでは、各クラスタに含まれる投影点データユニットの数が所定数以下となり、且つ、分割前のベイズ情報基準に対してゼロより大きく且つ１未満の所定係数を乗算した修正基準よりも分割後のベイズ情報基準が小さくなる、条件を満たすまで、分割を繰り返して、前記複数のクラスタを形成し、
前記関心空間の設定では、前記形成された複数のクラスタに対して複数の前記関心空間を設定すると共に、前記形成された複数のクラスタにそれぞれ設定された複数の関心空間のうちで前記水平平面において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間をさらに設定する、
請求項９記載の物体識別方法。
【請求項１１】
前記設定された複数の関心空間における全ての関心空間ペアのうちで、ペアを構成する第１関心空間及び第２関心空間をワールド座標系における鉛直平面に投影し、前記第１関心空間と前記第２関心空間とが互いに重なる関心空間ペアを特定したときに、オクルージョンが生じていると判定する、
請求項９又は１０に記載の物体識別方法。
【請求項１２】
前記オクルージョンの判定では、前記特定された関心空間ペアの前記第１関心空間及び前記第２関心空間のうちで前記照射点から遠い関心空間に対応するクラスタに対応する立体物がオクルージョンを有していると判定する、
請求項１１記載の物体識別方法。
【請求項１３】
各反射点データユニットは、各反射点に対応する反射光の受光強度をさらに含み、
前記関心空間の設定では、前記設定した複数の関心空間のうちの各対象関心空間に含まれる反射点データユニットの受光強度に基づいて、前記クラスタリングされた複数のクラスタのうちで識別対象物体の種別と異なる除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項９から１２のいずれか１項に記載の物体識別方法。
【請求項１４】
前記関心空間の設定では、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間の幅、高さ、及び奥行きが識別対象物体の形状基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項９から１３のいずれか１項に記載の物体識別方法。
【請求項１５】
前記関心空間の設定では、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間をワールド座標系の鉛直平面に投影した関心領域の大きさが識別対象物体の大きさ基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項９から１４のいずれか１項に記載の物体識別方法。
【請求項１６】
撮像手段によって撮像された撮像画像に対して、前記設定された関心空間に対応する関心領域を設定し、
前記オクルージョンが生じていると判定されている場合、前記オクルージョンが生じていると判定された関心空間ペアに対応して設定された関心領域からオクルージョン領域を除いた領域の特徴量を用いて、前記設定された関心領域に対応する立体物を識別する、
請求項１１又は１２に記載の物体識別方法。
【請求項１７】
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する、
処理を、物体識別装置に実行させる制御プログラムを格納する非一時的なコンピュータ可読媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、物体識別装置、物体識別方法、及び制御プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
レーザレーダによって取得された測距点群を用いて物体を認識する物体認識装置が提案されている（例えば、特許文献１）。【０００３】
また、特徴量に基づいて撮像画像において物体を識別する物体識別装置が提案されている（例えば、特許文献２）。しかしながら、撮像画像内に撮像されている物体がオクルージョンを有している場合、物体識別精度が低下してしまう可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１６６８４６号公報
【特許文献２】特開２０１４−２１９８４７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
本発明者は、レーザレーダを用いて取得した反射点データを用いてＲＯＩ（Region Of Interest）を設定することにより、レーザレーダの照射方向範囲内に存在する立体物にオクルージョンが生じている場合でも、特徴量に基づいて撮像画像において物体を識別する物体識別精度を向上することができることを見出した。【０００６】
本開示の目的は、物体識別精度を向上することができる、物体識別装置、物体識別方法、及び制御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】
第１の態様にかかる物体識別装置は、照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光することによって得られ、且つ、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得する反射点群情報取得部と、前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換するデータ変換処理部と、前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングする、クラスタリング処理部と、前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する関心空間設定部と、を具備する。【０００８】
第２の態様にかかる物体識別方法は、照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する。【０００９】
第３の態様にかかる制御プログラムは、照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する、処理を、物体識別装置に実行させる。
【発明の効果】
【００１０】
本開示により、物体識別精度を向上することができる、物体識別装置、物体識別方法、及び制御プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】第１実施形態の物体識別装置の一例を示すブロック図である。
【図２】第３実施形態の物体識別装置の一例を示すブロック図である。
【図３】撮像画像の一例を示す図である。
【図４】投影画像の説明に供する図である。
【図５】過分割されたクラスタの説明に供する図である。
【図６】関心空間の統合の説明に供する図である。
【図７】第３実施形態の物体識別装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。
【図８】物体識別装置のハードウェア構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照しつつ、実施形態について説明する。なお、実施形態において、同一又は同等の要素には、同一の符号を付し、重複する説明は省略される。
【００１３】
＜第１実施形態＞
図１は、第１実施形態の物体識別装置の一例を示すブロック図である。図１において物体識別装置１０は、反射点群情報取得部１１と、データ変換処理部１２と、クラスタリング処理部１３と、関心空間設定部１４と、オクルージョン判定部１５とを有している。以下では、反射点群情報取得部１１を、取得部１１と呼び、オクルージョン判定部１５を、判定部１５と呼ぶことがある。
【００１４】
取得部１１は、「複数の反射点データユニット」を、「第１のデータユニットグループ」として取得する。この「第１のデータユニットグループ」の「複数の反射点データユニット」は、不図示のレーザレーダ（例えば、ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）によって得られる。すなわち、「第１のデータユニットグループ」は、レーザレーダが「照射方向範囲」において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光することによって得られる。例えば、レーザレーダによって照射方向範囲において照射光が照射される複数の照射方向は、互いに水平方向及び垂直方向のうちの少なくとも一方が異なる。そして、「第１のデータユニットグループ」の各反射点データユニットは、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と照射点との距離を含む「反射点位置座標」を含む。
【００１５】
データ変換処理部１２は、「第１のデータユニットグループ」のうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、「第２のデータユニットグループ」を、「ワールド座標系における水平平面」に投影する。これにより、データ変換処理部１２は、「第２のデータユニットグループ」を、「複数の投影点データユニット」を含む「第３のデータユニットグループ」に変換する。以下では、「ワールド座標系における水平平面」を、単に「水平平面」と呼ぶ。ここで、反射点が路面に属する反射点データユニットは、従来の方法によって容易に除去ることができる。「第１のデータユニットグループ」から反射点が路面に属する反射点データユニットを除くことで、「第２のデータユニットグループ」が得られる。
【００１６】
クラスタリング処理部１３は、「第３のデータユニットグループ」の「複数の投影点データユニット」を、「水平平面」における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングする。このクラスタリング処理には、例えば、ｘ−ｍｅａｎｓクラスタリングが用いられる。
【００１７】
関心空間設定部１４は、クラスタリング処理部１３によってクラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対してワールド座標系における「関心空間」を設定する。「関心空間」は、３次元（３Ｄ）のＲＯＩ（Region Of Interest）である。
【００１８】
判定部１５は、関心空間設定部１４によって複数のクラスタのそれぞれに対して設定された複数の関心空間の水平平面における位置関係に基づいて、各クラスタに対応する立体物がオクルージョンを有しているか否かを判定する。
【００１９】
以上のように、物体識別装置１０において、レーザレーダを用いて取得した反射点データを用いて関心空間（３次元のＲＯＩ）を設定することにより、レーザレーダの照射方向範囲内に存在する立体物にオクルージョンが生じている場合でも、立体物に対応する関心空間を精度良く設定することができる。この結果として、物体識別装置１０において、特徴量に基づいて撮像画像において物体を識別する物体識別精度を向上することができる。なお、以上の説明では、物体識別装置１０が判定部１５を有しているものとして説明しているが、この効果は、物体識別装置１０が判定部１５を有していない場合でも得られる。
【００２０】
＜第２実施形態＞
第２実施形態は、クラスタリング処理の改良に関する。第２実施形態の物体識別装置の基本構成は、第１実施形態の物体識別装置１０と同じなので、図１を参照して説明する。
【００２１】
一般的なｘ−ｍｅａｎｓクラスタリングでは、分割後のベイズ情報基準（ＢＩＣ：Bayesian Information Criterion）が分割前のＢＩＣよりも小さいという分割終了条件が満たされるまで、各クラスタに対して分割処理（ｋ−ｍｅａｎｓ（ｋ＝２））を繰り返す。この一般的なｘ−ｍｅａｎｓクラスタリングは、モデルとして円状クラスタを採用している。一方で、歩行者を「識別対象物体」とする場合、鳥瞰画像において歩行者は必ずしも円状とはならない。このため、一般的なｘ−ｍｅａｎｓクラスタリングを用いた場合には、本来別のクラスタにクラスタリングされるべき、異なる２人の歩行者又は歩行者と非歩行者とが、１つのクラスタにクラスタリングされてしまう可能性がある。
【００２２】
そこで、第２実施形態では、分割処理の終了条件を修正して、より小さなクラスタに「過分割」する。これにより、１人の歩行者を複数のクラスタにすることがあっても、異なる２人の歩行者又は歩行者と非歩行者とが１つのクラスタにクラスタリングされてしまうことを回避することができる。そして、複数のクラスタに設定された複数の関心空間において、統合条件を満たす２つの関心空間を統合することにより、１人の歩行者に関わる複数のクラスタに設定された複数の関心空間を統合することができる。
【００２３】
ここで、ベイズ情報基準（ＢＩＣ）は、例えば、次の式（１）で表すことができる。
ＢＩＣ＝−２ｌｏｇ（Ｌ）＋ｋｌｏｇ（ｎ）  ・・・（１）
Ｌは、尤度関数を表し、ｎは、データ数を表す。
【００２４】
第２実施形態の物体識別装置１０にてクラスタリング処理部１３は、次の「分割処理の修正された終了条件」を用いて、クラスタリング処理を実行する。この「修正された終了条件」は、各クラスタに含まれる投影点データユニットの数が所定数以下となり、且つ、分割前のベイズ情報基準に対して「所定係数」を乗算した「修正基準」よりも分割後のベイズ情報基準が小さくなる、という条件である。「所定係数」は、ゼロより大きく且つ１未満の値である。すなわち、クラスタリング処理部１３は、この「修正された終了条件」を満たすまで、分割を繰り返して、複数のクラスタを形成する。
【００２５】
第２実施形態の物体識別装置１０にて関心空間設定部１４は、第１実施形態と同様に、クラスタリング処理部１３で形成された複数のクラスタに対して複数の関心空間を設定する。第２実施形態の関心空間設定部１４は、クラスタリング処理部１３で形成された複数のクラスタに設定された複数の関心空間のうちで「水平平面」において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間を更に設定する。なおこのとき、重なりの長さを統合の条件としてもよい。
【００２６】
なお、関心空間設定部１４は、関心空間の統合処理に移る前に、その時点で設定している各関心空間の「水平平面」の２つの軸のそれぞれに沿った方向のヒストグラムを作成して、ピークから一致閾値（クラスタ内の点の数のＢ％）になる座標を用いて、関心空間を再設定してもよい。そして、関心空間設定部１４は、再設定した複数の関心空間のうちで「水平平面」において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間を更に設定してもよい。
【００２７】
＜第３実施形態＞
第３実施形態は、より具体的な実施形態に関する。
【００２８】
＜物体識別装置の構成例＞
図２は、第３実施形態の物体識別装置の一例を示すブロック図である。図２において物体識別装置２０は、取得部（反射点群情報取得部）１１、データ変換処理部１２、及びクラスタリング処理部１３に加えて、関心空間設定部２１と、判定部（オクルージョン判定部）２２と、画像取得部２３と、関心領域設定部２４と、識別器２５とを有している。
【００２９】
画像取得部２３は、撮像部（図示せず）によって撮像された撮像画像のデータを取得する。図３は、撮像画像の一例を示す図である。図３において撮像画像には、人間Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４の４人の画像が含まれている。そして、人間Ｈ４の一部は、人間Ｈ１の陰にかくれている。すなわち、人間Ｈ４は、オクルージョンを有している。
【００３０】
また、取得部１１では、図３の撮像画像に示されるような状況における、「複数の反射点データユニット」が、「第１のデータユニットグループ」として取得される。ここで、第３実施形態の各反射点データユニットは、各反射点に対応する反射光の受光強度をさらに含んでいる。
【００３１】
そして、データ変換処理部１２は、「第１のデータユニットグループ」のうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、「第２のデータユニットグループ」を、「ワールド座標系における水平平面」に投影する。これにより、データ変換処理部１２は、「第２のデータユニットグループ」を、「複数の投影点データユニット」を含む「第３のデータユニットグループ」に変換する。
【００３２】
図４には、図３の撮像画像に示されるような状況で得られた、「第３のデータユニットグループ」を用いた、水平平面における「投影画像」が示されている。この投影画像には、人間Ｈ１，Ｈ２，Ｈ３，Ｈ４のそれぞれに対応する塊（点群）が存在している。図４は、投影画像の説明に供する図である。
【００３３】
クラスタリング処理部１３は、第２実施形態と同様に、「修正された終了条件」を満たすまで、分割を繰り返して、複数のクラスタを形成する。図５は、過分割されたクラスタの説明に供する図である。図５に示すように、人間Ｈ１に対応する投影点は、２つのクラスタＣ１１，Ｃ１２に分割されている。また、人間Ｈ２に対応する投影点は、２つのクラスタＣ２１，Ｃ２２に分割され、人間Ｈ４に対応する投影点は、２つのクラスタＣ４１，Ｃ４２に分割されている。
【００３４】
関心空間設定部２１は、第２実施形態の関心空間設定部１４と同様に、クラスタリング処理部１３で形成された複数のクラスタのそれぞれに対して関心空間を設定する。そして、関心空間設定部２１は、クラスタリング処理部１３で形成された複数のクラスタにそれぞれ設定された複数の関心空間のうちで「水平平面」において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間を更に設定する。
【００３５】
ここで、図５に示したクラスタＣ１１に設定された関心空間とクラスタＣ１２に設定された関心空間とは、水平平面において重なる。このため、関心空間設定部２１は、クラスタＣ１１に設定された関心空間及びクラスタＣ１２に設定された関心空間に加えて、クラスタＣ１１に設定された関心空間とクラスタＣ１２に設定された関心空間とを統合した関心空間を更に設定する。これにより、図６に示すように、クラスタＣ１１とクラスタＣ１２とを統合したクラスタＣ１も、１つのクラスタとして設定される。同様に、関心空間設定部２１は、クラスタＣ２１に設定された関心空間とクラスタＣ２２に設定された関心空間とを統合した関心空間をさらに設定する。これにより、図６に示すように、クラスタＣ２１とクラスタＣ２２とを統合したクラスタＣ２も、１つのクラスタとして設定される。同様に、関心空間設定部２１は、クラスタＣ４１に設定された関心空間とクラスタＣ４２に設定された関心空間とを統合した関心空間をさらに設定する。これにより、図６に示すように、クラスタＣ４１とクラスタＣ４２とを統合したクラスタＣ４も、１つのクラスタとして設定される。図６は、関心空間の統合の説明に供する図である。
【００３６】
そして、関心空間設定部２１は、設定した複数の関心空間のうちの各対象関心空間に含まれる反射点データユニットの受光強度に基づいて、複数のクラスタのうちで識別対象物体の種別と異なる「除外対象クラスタ」を特定する。ここで、識別対象物体が人間であるので、人間以外の立体物で反射された反射光の受光強度特性は、人間で反射された反射光の受光強度特性と異なる。この受光強度特性の違いを利用することによって、識別対象物体の種別と異なる「除外対象クラスタ」を特定することができる。
【００３７】
また、関心空間設定部２１は、設定した複数の関心空間のうちで関心空間の幅、高さ、及び奥行きが「識別対象物体の形状基準」を満たさない「除外対象クラスタ」を特定する。ここで、識別対象物体が人間である場合、人間に対応するクラスタに設定された関心空間の形状は、所定の形状基準を満たすことになる。このため、人間の形状基準を用いることによって、識別対象物体の種別と異なる「除外対象クラスタ」を特定することができる。
【００３８】
また、関心空間設定部２１は、設定した複数の関心空間のうちで関心空間をワールド座標系の鉛直平面に投影した関心領域の大きさが識別対象物体の大きさ基準を満たさない「除外対象クラスタ」を特定する。ここで、識別対象物体が人間である場合、人間に対応するクラスタに設定された関心空間の大きさは、所定の大きさ基準を満たすことになる。このため、人間の大きさ基準を用いることによって、識別対象物体の種別と異なる「除外対象クラスタ」を特定することができる。以下では、ワールド座標系の鉛直平面を、単に鉛直平面と呼ぶことがある。なお、この鉛直平面は、例えば、撮像部（図示せず）の光軸の延長線と非平行の平面であり、例えば、撮像部（図示せず）の光軸の延長線と直交する平面である。
【００３９】
そして、関心空間設定部２１は、特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する。
【００４０】
判定部２２は、第１実施形態及び第２実施形態の判定部１５と同様に、関心空間設定部２１によって複数のクラスタに対して設定された複数の関心空間の水平平面における位置関係に基づいて、各クラスタに対応する立体物のオクルージョンの有無を判定する。この関心空間設定部２１によって複数のクラスタのそれぞれに対して設定された複数の関心空間は、関心空間設定部２１によって除去されずに残った、複数の関心空間である。
【００４１】
例えば、判定部２２は、関心空間設定部２１にて設定された複数の関心空間における全ての関心空間ペアのうちで、ペアを構成する第１関心空間及び第２関心空間を鉛直平面に投影したときに第１関心空間と第２関心空間とが互いに重なる関心空間ペアを特定する。そして、判定部２２は、特定した関心空間ペアの第１関心空間及び第２関心空間のうちで照射点から遠い関心空間に対応するクラスタに対応する立体物がオクルージョンを有していると判定する。例えば、図６に示したクラスタＣ１に設定された関心空間とクラスタＣ４に設定された関心空間とは、鉛直平面に投影したときに互いに重なる。そして、クラスタＣ１よりもクラスタＣ４の方が照射点から遠い位置に存在する。このため、判定部２２は、クラスタＣ４に対応する立体物がオクルージョンを有していると判定することになる。
【００４２】
関心領域設定部２４は、画像取得部２３で取得された撮像画像に対して、関心空間設定部２１で設定された関心空間（つまり、除去されずに残った関心空間）に対応する「関心領域」を設定する。「関心領域」は、２次元（２Ｄ）のＲＯＩ（Region Of Interest）である。
【００４３】
識別器２５は、関心領域設定部２４によって設定された関心領域の特徴量を用いて、該関心領域に対応する立体物を識別する。特に、識別器２５は、関心領域に対応する立体物が判定部２２によってオクルージョンを有していると判定されている場合、該関心領域からオクルージョン領域を除いた領域の特徴量を用いて、該関心領域に対応する立体物を識別する。ここで、特徴量としては、例えば、ＨＯＧ特徴量（Histograms of Oriented Gradients）が用いられる。また、識別器２５は、例えば、カスケード型のＡｄａＢｏｏｓｔ識別器である。
【００４４】
＜物体識別装置の動作例＞
以上の構成を有する第３実施形態の物体識別装置の処理動作の一例について説明する。図７は、第３実施形態の物体識別装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。
【００４５】
取得部１１は、「複数の反射点データユニット」を、「第１のデータユニットグループ」として取得する（ステップＳ１０１）。画像取得部２３は、撮像部（図示せず）によって撮像された撮像画像を取得する（ステップＳ１０２）。
【００４６】
データ変換処理部１２は、第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影する（ステップＳ１０３）。これにより、データ変換処理部１２は、「第２のデータユニットグループ」を、「複数の投影点データユニット」を含む「第３のデータユニットグループ」に変換する。
【００４７】
クラスタリング処理部１３は、「修正された終了条件」を満たすまで、分割を繰り返して、複数のクラスタを形成する（ステップＳ１０４）。
【００４８】
関心空間設定部２１は、クラスタリング処理部１３で形成された複数のクラスタのそれぞれに対して関心空間を設定する（ステップＳ１０５）。そして、関心空間設定部２１は、クラスタリング処理部１３で形成された複数のクラスタにそれぞれ設定された複数の関心空間のうちで「水平平面」において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間を更に設定する（ステップＳ１０５）。
【００４９】
関心空間設定部２１は、複数のクラスタのうちで識別対象物体の種別と異なる「除外対象クラスタ」を特定する（ステップＳ１０６）。
【００５０】
関心空間設定部２１は、特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する（ステップＳ１０７）。
【００５１】
判定部２２は、関心空間設定部２１によって複数のクラスタのそれぞれに対して設定された複数の関心空間の水平平面における位置関係に基づいて、各クラスタに対応する立体物がオクルージョンを有しているか否かを判定する（ステップＳ１０８）。
【００５２】
関心領域設定部２４は、画像取得部２３で取得された撮像画像に対して、関心空間設定部２１で設定された関心空間に対応する「関心領域」を設定する（ステップＳ１０９）。
【００５３】
識別器２５は、関心領域設定部２４によって設定された関心領域の特徴量を用いて、該関心領域に対応する立体物を識別する（ステップＳ１１０）。
【００５４】
以上のように第３実施形態によれば、物体識別装置２０にて判定部２２は、関心空間設定部２１にて設定された複数の関心空間における全ての関心空間ペアのうちで、ペアを構成する第１関心空間及び第２関心空間を鉛直平面に投影したときに第１関心空間と第２関心空間とが互いに重なる関心空間ペアを特定する。そして、判定部２２は、特定した関心空間ペアの第１関心空間及び第２関心空間のうちで照射点から遠い関心空間に対応するクラスタに対応する立体物がオクルージョンを有していると判定する。
【００５５】
この物体識別装置２０の構成により、関心空間の位置関係に基づいて、関心空間に対応するクラスタに対応する立体物におけるオクルージョンの有無を判定することができるので、シンプルに且つ精度良くオクルージョンの判定を行うことができる。この結果として、物体識別装置２０において、特徴量に基づいて撮像画像において物体を識別する物体識別精度を向上することができる。
【００５６】
＜他の実施形態＞
図８は、物体識別装置のハードウェア構成例を示す図である。図８において物体識別装置１００は、プロセッサ１０１と、メモリ１０２とを有している。第１実施形態から第３実施形態の物体識別装置１０，２０の反射点群情報取得部１１と、データ変換処理部１２と、クラスタリング処理部１３と、関心空間設定部１４，２１と、オクルージョン判定部１５，２２と、画像取得部２３と、関心領域設定部２４と、識別器２５とは、プロセッサ１０１がメモリ１０２に記憶されたプログラムを読み込んで実行することにより実現されてもよい。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、物体識別装置１０，２０に供給することができる。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）によって物体識別装置１０，２０に供給されてもよい。
【００５７】
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。
【００５８】
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。
【００５９】
（付記１）
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光することによって得られ、且つ、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得する反射点群情報取得部と、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換するデータ変換処理部と、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングする、クラスタリング処理部と、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する関心空間設定部と、
を具備する物体識別装置。
【００６０】
（付記２）
前記クラスタリング処理部は、各クラスタに含まれる投影点データユニットの数が所定数以下となり、且つ、分割前のベイズ情報基準に対してゼロより大きく且つ１未満の所定係数を乗算した修正基準よりも分割後のベイズ情報基準が小さくなる、条件を満たすまで、分割を繰り返して、前記複数のクラスタを形成し、
前記関心空間設定部は、前記形成された複数のクラスタに対して複数の前記関心空間を設定すると共に、前記形成された複数のクラスタにそれぞれ設定された複数の関心空間のうちで前記水平平面において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間をさらに設定する、
付記１記載の物体識別装置。
【００６１】
（付記３）
前記設定された複数の関心空間における全ての関心空間ペアのうちで、ペアを構成する第１関心空間及び第２関心空間をワールド座標系における鉛直平面に投影し、前記第１関心空間と前記第２関心空間とが互いに重なる関心空間ペアを特定したときに、オクルージョンが生じていると判定するオクルージョン判定部をさらに具備する、
付記１又は２に記載の物体識別装置。
【００６２】
（付記４）
前記オクルージョン判定部は、前記特定された関心空間ペアの前記第１関心空間及び前記第２関心空間のうちで前記照射点から遠い関心空間に対応するクラスタに対応する立体物がオクルージョンを有していると判定する、
付記３記載の物体識別装置。
【００６３】
（付記５）
各反射点データユニットは、各反射点に対応する反射光の受光強度をさらに含み、
前記関心空間設定部は、前記設定した複数の関心空間のうちの各対象関心空間に含まれる反射点データユニットの受光強度に基づいて、前記クラスタリングされた複数のクラスタのうちで識別対象物体の種別と異なる除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
付記１から４のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【００６４】
（付記６）
前記関心空間設定部は、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間の幅、高さ、及び奥行きが識別対象物体の形状基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
付記１から５のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【００６５】
（付記７）
前記関心空間設定部は、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間をワールド座標系の鉛直平面に投影した関心領域の大きさが識別対象物体の大きさ基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
付記１から６のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【００６６】
（付記８）
撮像部によって撮像された撮像画像に対して、前記関心空間設定部によって設定された関心空間に対応する関心領域を設定する関心領域設定部と、
前記オクルージョン判定部によってオクルージョンが生じていると判定されている場合、前記オクルージョンが生じていると判定された関心空間ペアに対応して設定された関心領域からオクルージョン領域を除いた領域の特徴量を用いて、前記設定された関心領域に対応する立体物を識別する識別器と、
を具備する付記３又は４に記載の物体識別装置。
【００６７】
（付記９）
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する、
物体識別方法。
【００６８】
（付記１０）
前記クラスタリングでは、各クラスタに含まれる投影点データユニットの数が所定数以下となり、且つ、分割前のベイズ情報基準に対してゼロより大きく且つ１未満の所定係数を乗算した修正基準よりも分割後のベイズ情報基準が小さくなる、条件を満たすまで、分割を繰り返して、前記複数のクラスタを形成し、
前記関心空間の設定では、前記形成された複数のクラスタに対して複数の前記関心空間を設定すると共に、前記形成された複数のクラスタにそれぞれ設定された複数の関心空間のうちで前記水平平面において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間をさらに設定する、
付記９記載の物体識別方法。
【００６９】
（付記１１）
前記設定された複数の関心空間における全ての関心空間ペアのうちで、ペアを構成する第１関心空間及び第２関心空間をワールド座標系における鉛直平面に投影し、前記第１関心空間と前記第２関心空間とが互いに重なる関心空間ペアを特定したときに、オクルージョンが生じていると判定する、
付記９又は１０に記載の物体識別方法。
【００７０】
（付記１２）
前記オクルージョンの判定では、前記特定された関心空間ペアの前記第１関心空間及び前記第２関心空間のうちで前記照射点から遠い関心空間に対応するクラスタに対応する立体物がオクルージョンを有していると判定する、
付記１１記載の物体識別方法。
【００７１】
（付記１３）
各反射点データユニットは、各反射点に対応する反射光の受光強度をさらに含み、
前記関心空間の設定では、前記設定した複数の関心空間のうちの各対象関心空間に含まれる反射点データユニットの受光強度に基づいて、前記クラスタリングされた複数のクラスタのうちで識別対象物体の種別と異なる除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
付記９から１２のいずれか１項に記載の物体識別方法。
【００７２】
（付記１４）
前記関心空間の設定では、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間の幅、高さ、及び奥行きが識別対象物体の形状基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
付記９から１３のいずれか１項に記載の物体識別方法。
【００７３】
（付記１５）
前記関心空間の設定では、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間をワールド座標系の鉛直平面に投影した関心領域の大きさが識別対象物体の大きさ基準を満たさない除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
付記９から１４のいずれか１項に記載の物体識別方法。
【００７４】
（付記１６）
撮像部によって撮像された撮像画像に対して、前記設定された関心空間に対応する関心領域を設定し、
前記オクルージョンが生じていると判定されている場合、前記オクルージョンが生じていると判定された関心空間ペアに対応して設定された関心領域からオクルージョン領域を除いた領域の特徴量を用いて、前記設定された関心領域に対応する立体物を識別する、
付記１１又は１２に記載の物体識別方法。
【００７５】
（付記１７）
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する、
処理を、物体識別装置に実行させる制御プログラム。
【００７６】
この出願は、２０１８年３月３０日に出願された日本出願特願２０１８−０６９７５３を基礎とする優先権を主張し、その開示の全てをここに取り込む。
【符号の説明】
【００７７】
１０，２０  物体識別装置
１１  反射点群情報取得部
１２  データ変換処理部
１３  クラスタリング処理部
１４，２１  関心空間設定部
１５，２２  オクルージョン判定部
２３  画像取得部
２４  関心領域設定部
２５  識別器
【図１】
2019187216.tif 000003
【図２】
2019187216.tif 000004
【図３】
2019187216.tif 000005
【図４】
2019187216.tif 000006
【図５】
2019187216.tif 000007
【図６】
2019187216.tif 000008
【図７】
2019187216.tif 000009
【図８】
2019187216.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】令和2年7月14日(2020.7.14)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光することによって得られ、且つ、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得する反射点群情報取得手段と、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換するデータ変換処理手段と、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングする、クラスタリング処理手段と、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する関心空間設定手段と、
を具備する物体識別装置。
【請求項２】
前記クラスタリング処理手段は、各クラスタに含まれる投影点データユニットの数が所定数以下となり、且つ、分割前のベイズ情報基準に対してゼロより大きく且つ１未満の所定係数を乗算した修正基準よりも分割後のベイズ情報基準が小さくなる、条件を満たすまで、分割を繰り返して、前記複数のクラスタを形成し、
前記関心空間設定手段は、前記形成された複数のクラスタに対して複数の前記関心空間を設定すると共に、前記形成された複数のクラスタにそれぞれ設定された複数の関心空間のうちで前記水平平面において互いに重なる２つの関心空間を統合した関心空間をさらに設定する、
請求項１記載の物体識別装置。
【請求項３】
前記設定された複数の関心空間における全ての関心空間ペアのうちで、ペアを構成する第１関心空間及び第２関心空間をワールド座標系における鉛直平面に投影し、前記第１関心空間と前記第２関心空間とが互いに重なる関心空間ペアを特定したときに、オクルージョンが生じていると判定するオクルージョン判定手段をさらに具備する、
請求項１又は２に記載の物体識別装置。
【請求項４】
前記オクルージョン判定手段は、前記特定された関心空間ペアの前記第１関心空間及び前記第２関心空間のうちで前記照射点から遠い関心空間に対応するクラスタに対応する立体物がオクルージョンを有していると判定する、
請求項３記載の物体識別装置。
【請求項５】
各反射点データユニットは、各反射点に対応する反射光の受光強度をさらに含み、
前記関心空間設定手段は、前記設定した複数の関心空間のうちの各対象関心空間に含まれる反射点データユニットの受光強度に基づいて、前記クラスタリングされた複数のクラスタのうちで識別対象物体の種別と異なる物体に対応する除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項１から４のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【請求項６】
前記関心空間設定手段は、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間の幅、高さ、及び奥行きが識別対象物体の形状基準を満たさない関心空間に対応する除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項１から５のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【請求項７】
前記関心空間設定手段は、前記設定した複数の関心空間のうちで関心空間をワールド座標系の鉛直平面に投影した関心領域の大きさが識別対象物体の大きさ基準を満たさない関心空間に対応する除外対象クラスタを特定し、前記特定された除外対象クラスタに設定した関心空間を除去する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の物体識別装置。
【請求項８】
撮像手段によって撮像された撮像画像に対して、前記関心空間設定手段によって設定された関心空間に対応する関心領域を設定する関心領域設定手段と、
前記オクルージョン判定手段によってオクルージョンが生じていると判定されている場合、前記オクルージョンが生じていると判定された関心空間ペアに対応して設定された関心領域からオクルージョン領域を除いた領域の特徴量を用いて、前記設定された関心領域に対応する立体物を識別する識別器と、
を具備する請求項３又は４に記載の物体識別装置。
【請求項９】
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する、
物体識別方法。
【請求項１０】
照射方向範囲において順次変えた照射方向に向けて照射点から照射光を照射して、各照射方向に向けて照射された光が物体の反射点で反射された反射光を受光して、各反射点データユニットが、各照射方向に対応する各反射点に対応し、且つ、各照射方向及び各反射点と前記照射点との距離を含む反射点位置座標を含む、複数の反射点データユニットを、第１のデータユニットグループとして取得し、
前記第１のデータユニットグループのうちで各反射点データユニットに対応する反射点が立体物に属する複数の反射点データユニットを含む、第２のデータユニットグループを、ワールド座標系における水平平面に投影することにより、複数の投影点データユニットを含む第３のデータユニットグループに変換し、
前記複数の投影点データユニットを、前記水平平面における位置に基づいて、複数のクラスタにクラスタリングし、
前記クラスタリングされた各クラスタに含まれる複数の投影点データユニットに対応する複数の反射点データユニットを用いて、各クラスタに対して前記ワールド座標系における関心空間を設定する、
処理を、物体識別装置に実行させる制御プログラム。
【国際調査報告】
2019187216.tif 000011
2019187216.tif 000012
2019187216.tif 000013
2019187216.tif 000014