特許 6837104 模擬点群データを生成する方法、装置、機器および記憶媒体

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6837104

(24)【登録日】2021年2月10日

(45)【発行日】2021年3月3日

(54)【発明の名称】模擬点群データを生成する方法、装置、機器および記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G06T 19/00 20110101AFI20210222BHJP

   G01S 7/497 20060101ALI20210222BHJP

   G08G 1/00 20060101ALI20210222BHJP

【ＦＩ】

   G06T19/00 A

   G01S7/497

   G08G1/00 A

【請求項の数】10

【全頁数】20

(21)【出願番号】特願2019-149371(P2019-149371)

(22)【出願日】2019年8月16日

(65)【公開番号】特開2020-35441(P2020-35441A)

(43)【公開日】2020年3月5日

【審査請求日】2019年8月16日

(31)【優先権主張番号】201811005574.2

(32)【優先日】2018年8月30日

(33)【優先権主張国】CN

(73)【特許権者】

【識別番号】513224353

【氏名又は名称】バイドゥ オンライン ネットワーク テクノロジー （ベイジン） カンパニー リミテッド

(74)【代理人】

【識別番号】100096091

【弁理士】

【氏名又は名称】井上 誠一

(72)【発明者】

【氏名】燕 ▲飛龍▼

(72)【発明者】

【氏名】方 ▲進▼

(72)【発明者】

【氏名】▲趙▼ ▲とんとん▼

(72)【発明者】

【氏名】▲張▼ 弛

(72)【発明者】

【氏名】王 亮

(72)【発明者】

【氏名】▲馬▼ ▲ゆ▼

(72)【発明者】

【氏名】▲楊▼ 睿▲剛▼

【審査官】 片岡 利延

(56)【参考文献】

【文献】 特開２０１８−１０６６６１（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２００７／００５２７０１（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ １９／００

Ｇ０１Ｓ ７／４９７

Ｇ０８Ｇ １／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得するステップと、
前記静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて、少なくとも１つの動的障害物を設定するステップと、
前記静的シーンの点群データに基づいて、前記座標系において、前記座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップと、
前記複数本の模擬走査光線と前記少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて、前記静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップと、を含む、
ことを特徴とする模擬点群データを生成する方法。

【請求項2】

前記静的シーンの点群データに基づいて、前記座標系において、前記座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップは、
前記座標系の原点と前記静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を前記模擬走査光線として取得するステップを含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の模擬点群データを生成する方法。

【請求項3】

前記静的シーンの点群データに基づいて、前記座標系において、前記座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射された複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップは、
前記座標系の原点と前記静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を実走査光線として取得するステップと、
前記仮想スキャナの実動作パラメータを模擬して、前記原点を始点とした複数本の射線を理想的な走査光線として生成するステップと、
前記座標系において、各前記理想的な走査光線を各前記実走査光線とそれぞれ比較するステップと、
実走査光線との角度が第１の角度閾値以下の理想的な走査光線を削除するステップと、
残りの前記理想的な走査光線と前記実走査光線との組み合わせを前記模擬走査光線とするステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の模擬点群データを生成する方法。

【請求項4】

前記複数本の模擬走査光線と前記少なくとも１つの動的障害物との交点に基づいて、前記静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップは、
第１の目標模擬走査光線が１つの動的障害物と交点を有する場合、前記交点と前記座標系の原点との距離の値を取得するステップと、
前記第１の目標模擬走査光線が１本の射線である場合、前記交点を前記静的シーンの点群データに直接追加するステップと、
前記第１の目標模擬走査光線が１本の線分である場合、前記線分の長さと前記距離の値との大きさを比較し、前記距離の値が前記線分の長さより小さい場合、前記交点で前記静的シーンの点群データにおける前記線分の終点を置換するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の模擬点群データを生成する方法。

【請求項5】

前記複数本の模擬走査光線と前記少なくとも１つの動的障害物との交点に基づいて、前記静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップは、
前記少なくとも１つの動的障害物の前記座標系における位置関連情報に基づいて、前記仮想スキャナを中心とした投影立方体における各投影平面に投影された前記動的障害物の深度図を決定するステップと、
前記複数本の模擬走査光線と前記投影立方体における各平面との交点を取得するステップと、
第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報が、前記目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報より大きい場合、前記第２の目標模擬走査光線の種類を引き続き判断するステップと、
前記第２の目標模擬走査光線が射線である場合、前記第２の目標模擬走査光線および前記第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成して前記静的シーンの点群データに追加するステップと、
前記第２の目標模擬走査光線が線分である場合、前記第２の目標模擬走査光線および前記第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成し、前記新規な交点で前記静的シーンの点群データにおける前記線分の終点を置換するステップと、を含む、
ことを特徴とする請求項１に記載の模擬点群データを生成する方法。

【請求項6】

前記位置関連情報は、位置情報および方向情報を含む、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の模擬点群データを生成する方法。

【請求項7】

前記複数本の模擬走査光線と前記少なくとも１つの動的障害物との交点に基づいて、前記静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップの後に、
前記模擬点群データに所定のノイズを追加し、および／または動的障害物に対応する点群データを所定の比率で削除するステップをさらに含む、
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれかに記載の模擬点群データを生成する方法。

【請求項8】

道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得するデータ取得モジュールと、
前記静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて、少なくとも１つの動的障害物を設定する障害物設定モジュールと、
前記静的シーンの点群データに基づいて、前記座標系において、前記座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成する光線生成モジュールと、
前記複数本の模擬走査光線と前記少なくとも１つの動的障害物との交点に基づいて、前記静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するデータ更新モジュールと、を含む、
ことを特徴とする模擬点群データを生成する装置。

【請求項9】

機器であって、
１つまたは複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムが記憶されている記憶装置と、を含み、
前記１つまたは複数のプログラムが前記１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、前記１つまたは複数のプロセッサが、請求項１〜７のいずれかに記載の模擬点群データを生成する方法を実現する、
ことを特徴とする機器。

【請求項10】

コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
前記コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、請求項１〜７のいずれかに記載の模擬点群データを生成する方法が実現される、
ことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明の実施例は、点群データ処理技術に関し、特に模擬点群データを生成する方法、装置、機器および記憶媒体に関する。

【背景技術】

【0002】

点群データの模擬は、目標シーンの点群データおよびコンピュータ補助設計モデルに基づいて、写実性写実性の高い仮想点群データを生成する技術であり、大規模なシーンの構築に用いられる。たとえば、無人運転の３次元感知モジュールの訓練に用いられる多種類の道路シーンを構築する。

【0003】

通常、点群データの模擬は、３次元シーンマップの生成、障害物状態の模擬、センサー動作原理の模擬との３つの主要なモジュールを含む。従来技術において、３次元シーンマップを生成するには、主に２つの方式がある。方式１として、３次元静的環境の３Ｄメッシュモデルを人工的に作成してシーンの模擬を行い、それからカメラや３次元スキャナなどの仮想センサーで３次元静的環境点群データを合成し、３次元静的環境点群データに基づいて３次元シーンマップを生成する。方式２として、高精度のレーザスキャナで高精度で高密度の３次元静的環境点群データを採集し、採集した３次元静的環境点群データに基づいて３次元シーンマップを生成する。

【0004】

方法１において、モデルの作成コストが比較的に高い。従来の３次元モデリング技術の条件では、写実性の高いシーンまたは単一障害物のモデルを全自動で作成できず、全人工的または半自動的なモデリング方式を必要としなければならない。よって、大規模なシーンおよび大量な障害物のモデルの作成には、高い人件費を投入する必要がある。方法２において、データ量が大きく、しかも高精度のレーザスキャナの運搬が不便であり、３次元シーンマップの生成コストを向上させる。よって、３次元シーンマップの生成コストが高くて、生成の難しさが高く、それに応じて点群データの模擬コストと難しさが増加する。

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本発明の実施例は、３次元シーンマップを生成する必要なく、点群データの模擬を行うことを実現するために、模擬点群データを生成する方法、装置、機器および記憶媒体を提供する。

【課題を解決するための手段】

【0006】

第１のの方面において、本発明の実施例は、
道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得するステップと、
静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定するステップと、
静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップと、
複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップと、を含む、
模擬点群データを生成する方法を提供する。

【0007】

第２のの方面において、本発明の実施例は、
道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得するデータ取得モジュールと、
静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定する障害物設定モジュールと、
静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成する光線生成モジュールと、
複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するデータ更新モジュールと、を含む、
模擬点群データを生成する装置を提供する。

【0008】

第３の方面において、本発明の実施例は、
１つまたは複数のプロセッサと、
１つまたは複数のプログラムが記憶されている記憶装置と、を含み、
１つまたは複数のプログラムが１つまたは複数のプロセッサによって実行される場合、１つまたは複数のプロセッサによって本発明の実施例に記載の模擬点群データを生成する方法を実現する、
機器を提供する。

【0009】

第４の方面において、本発明の実施例は、
コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、
当該コンピュータプログラムがプロセッサによって実行される場合、本発明の実施例に記載の模擬点群データを生成する方法が実現される、
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供する。

【発明の効果】

【0010】

本発明の実施例において、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された点群データを静的シーンの点群データとし、所定の位置関連情報に基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系で少なくとも１つの動的障害物を設定し、それから座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成し、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得することによって、３次元シーンマップを生成する必要なく、点群データの模擬が行うことを実現でき、点群データ模擬のコストと難しさを削減する。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の実施例１における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。

【図2】本発明の実施例２における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。

【図3】本発明の実施例３における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。

【図4】本発明の実施例４における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。

【図5】本発明の実施例５における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。

【図6】本発明の実施例６における模擬点群データを生成する装置の構造図である。

【図7】本発明の実施例７における機器の構造図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、添付図面および実施例を通じて本発明をさらに詳細に記載する。なお、ここに記載した具体的な実施例は、単に本発明の解釈に用いられるものであり、本発明に対する限定ではない。また、記載の便利上、図面には、本発明に関連する一部であって全てではない構造しか示されていない。

【0013】

＜実施例１＞
図１は、本発明の実施例１における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。本実施例は、模擬点群データの生成に適用できる。当該方法は、模擬点群データを生成する装置によって実行される可能である。コンピュータデバイス内に配置可能な当該装置は、ソフトウェアおよび／またはハードウェアの形態で実現される。図１に示すように、当該方法は、具体的に以下のステップを含む。

【0014】

ステップ１０１において、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得する。

【0015】

３次元レーザスキャナで実環境をサンプリングして物体の表面情報を記述する点が取得されるが、通常、これらの点の集合は、点群データと呼ばれる。

【0016】

動的障害物は、実環境における移動可能な物体である。たとえば、車両、通行人である。実環境で動的障害物の少ない時間帯に、道路情報採集機器を運転して道路を走行し、動的障害物のない大量の点群データを採集する。これらの点群データには、基本的に静的シーンの点群データのみを含む。これによって、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で点群データを採集し、道路情報採集機器によって採集された動的障害物のない実環境点群データで３次元シーンマップを置換して静的シーンの点群データとする。

【0017】

選択可能に、道路情報採集機器に３次元レーザスキャナを取り付け、道路情報採集機器を運転して動的障害物のない実環境で道路を走行し、シーン表面の深度データを採集する。すなわち道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で点群データを採集する。それから、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得する。

【0018】

道路情報採集機器は、たとえば無人車である。実環境は、たとえば道路である。立体測定機器である３次元レーザスキャナは、レーザセンサからレーザを被測定実物の表面まで持続的に発射し、実物の表面から反射された光がレーザパルス受信機に受信され、変換および計算で物体の距離の測定を実現する。

【0019】

ステップ１０２において、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定する。

【0020】

ここで、位置関連情報は、静的シーンの点群データにマッチングした座標系に動的障害物を設定するための、予め設定された情報である。所定の位置関連情報に基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系における車両の位置と向きを決定でき、位置と向きに基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系に動的障害物を設定する。具体的に、位置と向きに基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系に、動的障害物に対応するコンピュータ補助設計モデルを設定する。たとえば、車両、通行人のコンピュータ補助設計モデルである。

【0021】

ステップ１０３において、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成する。

【0022】

ここで、座標系の原点に位置する仮想スキャナにより採集されたデータは、座標系の原点からレーザ線を物体に発して返されるものである。よって、座標系の原点と静的シーンの点群データの各点に基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成することができる。

【0023】

選択可能に、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を模擬走査光線として取得する。

【0024】

選択可能に、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点をそれぞれ接続して複数本の線分を得、座標系で仮想スキャナの実動作パラメータを模擬し、原点を始点とした複数本の射線を生成し、２種類の光線の角度に基づいて２種類の光線を組み合わせ、模擬走査光線とする。

【0025】

ステップ１０４において、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得する。

【0026】

ここで、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて、動的障害物と静的シーンの遮断関係を決定し、遮断関係に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得する。

【0027】

本発明の実施例は、模擬点群データを生成する方法を提供し、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された点群データを静的シーンの点群データとし、所定の位置関連情報に基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系で少なくとも１つの動的障害物を設定し、それから座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成し、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得することによって、３次元シーンマップを生成する必要なく、点群データの模擬が行うことを実現でき、点群データ模擬のコストと難しさを削減する。

【0028】

＜実施例２＞
図２は、本発明の実施例２における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。本実施例は、上記の実施例を基に具現化される。本実施例において、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップは、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を模擬走査光線として取得するステップを含む。

【0029】

図２に示すように、当該方法は、具体的に以下のステップを含む。

【0030】

ステップ２０１において、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得する。

【0031】

ステップ２０２において、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定する。

【0032】

選択可能に、位置関連情報は、位置情報および方向情報を含む。

【0033】

ここで、所定の位置情報および方向情報に基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系における車両の位置と向きを決定でき、位置と向きに基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系に動的障害物を設定することができる。

【0034】

ステップ２０３において、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を模擬走査光線として取得する。

【0035】

ここで、静的シーンの点群データにおける各点と座標系の原点との間の複数本の線分によって、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬する。

【0036】

ステップ２０４において、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得する。

【0037】

選択可能に、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップの後に、模擬点群データに所定のノイズを追加し、および／または動的障害物に対応する点群データを所定の比率で削除するステップをさらに含む。

【0038】

ここで、模擬点群データに所定のノイズを追加し、および動的障害物に対応する点群データを所定の比率で削除することによって、模擬点群データにおける動的障害物点群データは、実環境から採集された動的障害物点群データにより近づく。

【0039】

本発明の実施例は、模擬点群データを生成する方法を提供し、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を模擬走査光線とし、静的シーンの点群データにおける各点と座標系の原点との間の複数本の線分によって、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬することができる。

【0040】

＜実施例３＞
図３は、本発明の実施例３における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。本実施例において、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップは、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を実走査光線とするステップと、仮想スキャナの実動作パラメータを模擬し、原点を始点とした複数本の射線を生成して理想的な走査光線とするステップと、座標系において、各理想的な走査光線を各実走査光線とそれぞれ比較するステップと、実走査光線との角度が第１の角度閾値以下の理想的な走査光線を削除するステップと、残りの理想的な走査光線と実走査光線との組み合わせを模擬走査光線とするステップとを含む。

【0041】

図３に示すように、当該方法は、具体的に以下のステップを含む。

【0042】

ステップ３０１において、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得する。

【0043】

ステップ３０２において、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定する。

【0044】

ステップ３０３において、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を実走査光線とする。

【0045】

ここで、実走査光線は、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点との間の線分である。

【0046】

ステップ３０４において、仮想スキャナの実動作パラメータを模擬し、原点を始点とした複数本の射線を生成して理想的な走査光線とする。

【0047】

ここで、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点を接続して得られた実走査光線は、全面的ではない。１本の射線が伝送中に障害物に当たらない場合、たとえば道路情報採集機器から路面に平行に道路情報採集機器の前方に発射される射線は、遠くまで伝送されても障害物に当たらなければ、点群データが返されない。よって、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点を接続して得られた実走査光線には、当該射線を含まない。しかし、現在、道路情報採集機器の前方に１つの動的障害物を置けば、当該射線を生成しなければならない。

【0048】

仮想スキャナの実動作パラメータに基づいて、原点を始点とした複数本の射線を生成して理想的な走査光線とする。理想的な走査光線は、道路情報採集機器が実環境で実に発射した走査光線を模擬することに用いられる。

【0049】

ステップ３０５において、座標系において、各理想的な走査光線を各実走査光線とそれぞれ比較する。

【0050】

ここで、各理想的な走査光線を各実走査光線とそれぞれ比較することによって、各理想的な走査光線と各実走査光線とのそれぞれの角度を取得する。

【0051】

ステップ３０６において、実走査光線との角度が第１の角度閾値以下の理想的な走査光線を削除する。

【0052】

通常、伝送中に障害物に当たらない射線は、実走査光線から遠く離れる。第１の角度閾値は、所定の角度の上限であり、理想的な走査光線と実走査光線との距離が近いか否かを判断することに用いられる。

【0053】

理想的な走査光線と実走査光線との角度が第１の角度閾値以下である場合、理想的な走査光線と実走査光線との距離が近いことを示し、補充する必要のある、伝送中に障害物に当たらない射線ではない可能性があり、当該理想的な走査光線を削除する。

【0054】

理想的な走査光線と実走査光線との角度が第１の角度閾値より大きい場合、理想的な走査光線が実走査光線から遠く離れることを示し、補充する必要のある、伝送中に障害物に当たらない射線である可能性があり、当該理想的な走査光線を保留する。

【0055】

ステップ３０７において、残りの理想的な走査光線と実走査光線との組み合わせを模擬走査光線とする。

【0056】

ここで、補充する必要のある、伝送中に障害物に当たらない射線である可能性がある理想的な走査光線と実走査光線との組み合わせを模擬走査光線とする。

【0057】

ステップ３０８において、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得する。

【0058】

本発明の実施例は、模擬点群データを生成する方法を提供し、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を実走査光線とすると同時に、仮想スキャナの実動作パラメータを模擬し、原点を始点とした複数本の射線を生成して理想的な走査光線とし、座標系において、各理想的な走査光線を各実走査光線とそれぞれ比較した後、実走査光線との角度が第１の角度閾値以下の理想的な走査光線を削除し、残りの理想的な走査光線と実走査光線との組み合わせを模擬走査光線とすることによって、伝送中に障害物に当たらない射線を補充し、全面的な模擬走査光線を構築することができる。

【0059】

＜実施例４＞
図４は、本発明の実施例４における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。本実施例は、上記の実施例を基に具現化される。本実施例において、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップは、第１の目標模擬走査光線が１つの動的障害物と交点を有する場合、交点と座標系の原点との距離の値を取得するステップと、第１の目標模擬走査光線が１本の射線である場合、交点を静的シーンの点群データに直接追加するステップと、第１の目標模擬走査光線が１本の線分である場合、線分の長さと距離の値との大きさを比較し、距離の値が線分の長さより小さい場合、交点で静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換するステップと、を含む。

【0060】

図４に示すように、当該方法は、具体的に以下のステップを含む。

【0061】

ステップ４０１において、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得する。

【0062】

ステップ４０２において、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定する。

【0063】

ステップ４０３において、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成する。

【0064】

ステップ４０４において、第１の目標模擬走査光線が１つの動的障害物と交点を有する場合、交点と座標系の原点との距離の値を取得する。

【0065】

ここで、第１の目標模擬走査光線は、静的シーンの点群データに基づいて生成された１本の模擬走査光線である。第１の目標模擬走査光線に対応する点群データと動的障害物点群データに基づいて、第１の目標模擬走査光線と座標系での動的障害物と交点を有するか否やかを判断する。

【0066】

第１の目標模擬走査光線が１つの動的障害物と交点を有する場合、第１の目標模擬走査光線に対応する点群データと当該動的障害物の点群データに基づいて、交点と座標系の原点との距離の値を取得する。

【0067】

第１の目標模擬走査光線がどの動的障害物とも交点を有しない場合、第１の目標模擬走査光線に基づいて静的シーンの点群データを更新する必要がない。

【0068】

ステップ４０５において、第１の目標模擬走査光線の種類を判断する。第１の目標模擬走査光線が１本の射線である場合、ステップ４０６を実行するが、第１の目標模擬走査光線が１本の線分である場合、ステップ４０７を実行する。

【0069】

ここで、第１の目標模擬走査光線の種類は、線分と射線を含む。

【0070】

ステップ４０６において、交点を静的シーンの点群データに直接追加する。

【0071】

第１の目標模擬走査光線が１本の射線である場合、第１の目標模擬走査光線は、補充される伝送中に障害物に当たらない射線である。第１の目標模擬走査光線が１つの動的障害物と交点を有することは、当該動的障害物を追加した後に、新規な遮断関係が生じることを示し、交点を静的シーンの点群データに直接追加することによって、動的障害物と静的シーンとの遮断関係を補充する。

【0072】

ステップ４０７において、線分の長さと距離の値との大きさを比較し、距離の値が線分の長さより小さい場合、交点で静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換する。

【0073】

ここで、第１の目標模擬走査光線が１本の線分である場合、第１の目標模擬走査光線は、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点をそれぞれ接続して得られた模擬走査光線である。線分の長さと距離の値との大きさを比較する。距離の値が線分の長さより小さい場合、動的障害物が静的シーンを遮断することを示し、交点で静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換することによって、動的障害物と静的シーンとの遮断関係を更新する。距離の値が線分の長さ以上である場合、動的障害物が静的シーンを遮断しないことを示し、第１の目標模擬走査光線に基づいて静的シーンの点群データを更新する必要がない。

【0074】

本発明の実施例は、模擬点群データを生成する方法を提供し、第１の目標模擬走査光線が１つの動的障害物と交点を有した場合、交点と座標系の原点との距離の値を取得し、さらに第１の目標模擬走査光線の種類を判断し、第１の目標模擬走査光線の種類に応じて静的シーンの点群データを更新することによって、動的障害物と静的シーンとの遮断関係を判断し、遮断関係に基づいて静的シーンの点群データを更新することができる。

【0075】

＜実施例５＞
図５は、本発明の実施例５における模擬点群データを生成する方法のフローチャートである。本実施例において、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップは、少なくとも１つの動的障害物の座標系における位置関連情報に基づいて、仮想スキャナを中心とした投影立方体における各投影平面に投影された動的障害物の深度図を決定するステップと、複数本の模擬走査光線と投影立方体における各平面との交点を取得するステップと、第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報が、目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報より大きい場合、第２の目標模擬走査光線の種類を引き続き判断するステップと、第２の目標模擬走査光線が射線である場合、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成して静的シーンの点群データに追加するステップと、第２の目標模擬走査光線が線分である場合、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成し、交点で新規な静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換するステップと、を含む。

【0076】

図５に示すように、当該方法は、具体的に以下のステップを含む。

【0077】

ステップ５０１において、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得する。

【0078】

ステップ５０２において、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定する。

【0079】

ステップ５０３において、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成する。

【0080】

ステップ５０４において、少なくとも１つの動的障害物の座標系における位置関連情報に基づいて、仮想スキャナを中心とした投影立方体における各投影平面に投影された動的障害物の深度図を決定する。

【0081】

ここで、仮想スキャナを中心に１つの投影正方体を構築する。投影正方体の６つの面は、投影平面である。シーン全体を投影正方体の６つの投影平面に投影して６つの深度図を形成する。深度図の各画素値は、物体から投影平面までの距離を示す。

【0082】

投影正方体の６つの投影平面は、投影正方体の中心からの全ての方向を含むため、対応する６つの深度図は、シーンで仮想スキャナによって観察可能な全ての物体の深度情報を含む。深度情報は、物体から投影平面までの距離情報である。

【0083】

少なくとも１つの動的障害物の座標系における位置関連情報に基づいて、少なくとも１つの動的障害物の位置を決定し、６つの深度図で動的障害物の位置に基づいて動的障害物の深度図を決定する。

【0084】

ステップ５０５において、複数本の模擬走査光線と投影立方体における各平面との交点を取得する。

【0085】

ここで、模擬走査光線の始点は、座標系の原点に位置する仮想スキャナである。任意の模擬走査光線は、必ず投影正方体の１つの面と交わる。ある模擬走査光線と１つの投影平面との交点に対し、それに対応する深度図から、それに対応する深度情報を見つけることができる。

【0086】

ステップ５０６において、第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報が、目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報より大きい場合、第２の目標模擬走査光線の種類を引き続き判断する。第２の目標模擬走査光線が射線である場合、ステップ５０７を実行するが、第２の目標模擬走査光線が線分である場合、ステップ５０８を実行する。

【0087】

ここで、第１の深度情報は、目標交点から目標平面までの距離情報である。第２の深度情報は、目標交点で動的障害物から目標平面までの距離情報である。

【0088】

第２の目標模擬走査光線は、静的シーンの点群データに基づいて生成された１本の模擬走査光線である。第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報が、目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報より大きいことは、目標交点で動的障害物が静的シーンを遮断することを示し、遮断関係に基づいてどのように静的シーンの点群データを更新するかを決定する必要がある。よって、第２の目標模擬走査光線の種類を引き続き判断する。ここで、第２の目標模擬走査光線の種類は、線分と射線を含む。

【0089】

ステップ５０７において、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成して静的シーンの点群データに追加する。

【0090】

ここで、第２の目標模擬走査光線が射線である場合、第２の目標模擬走査光線は、補充される伝送中に障害物に当たらない射線である。第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報が、目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報より大きいことは、当該動的障害物を追加した後に、新規な遮断関係が生じることを示し、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成して静的シーンの点群データに追加することによって、動的障害物と静的シーンとの遮断関係を補充する。

【0091】

ステップ５０８において、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成し、交点で新規な静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換する。

【0092】

ここで、第２の目標模擬走査光線が線分である場合、第２の目標模擬走査光線は、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点をそれぞれ接続して得られた模擬走査光線である。第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報が、目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報より大きいことは、動的障害物が静的シーンを遮断することを示し、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成し、交点で新規な静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換することによって、動的障害物と静的シーンとの遮断関係を更新する。

【0093】

本発明の実施例は、模擬点群データを生成する方法を提供し、少なくとも１つの動的障害物の座標系における位置関連情報に基づいて、仮想スキャナを中心とした投影立方体における各投影平面に投影された動的障害物の深度図を決定し、第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報と、目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報に基づいて、静的シーンの点群データを更新する必要があるか否やかを判断し、第２の目標模擬走査光線の種類に基づいて静的シーンの点群データの更新方式を決定することによって、深度情報に基づいて動的障害物と静的シーンとの遮断関係を判断し、遮断関係に基づいて静的シーンの点群データを更新することができる。

【0094】

＜実施例６＞
図６は、本発明の実施例６における模擬点群データを生成する装置の構造図である。図６に示すように、コンピュータデバイスに構成されうる前記装置は、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得するデータ取得モジュール６０１と、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定する障害物設定モジュール６０２と、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成する光線生成モジュール６０３と、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するデータ更新モジュール６０４と、を含む。

【0095】

本発明は、模擬点群データを生成する装置を提供し、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された点群データを静的シーンの点群データとし、所定の位置関連情報に基づいて、静的シーンの点群データにマッチングした座標系で少なくとも１つの動的障害物を設定し、それから座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成し、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得することによって、３次元シーンマップを生成する必要なく、点群データの模擬が行うことを実現でき、点群データ模擬のコストと難しさを削減する。

【0096】

上記の各実施例を基に、光線生成モジュール６０３は、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を模擬走査光線として取得する光線生成ユニットを含む。

【0097】

上記の各実施例を基に、光線生成モジュール６０３は、座標系の原点と静的シーンの点群データにおける各点とをそれぞれ接続して、複数本の線分を実走査光線とする実光線生成ユニットと、仮想スキャナの実動作パラメータを模擬し、原点を始点とした複数本の射線を生成して理想的な走査光線とする理想光線生成ユニットと、座標系において、各理想的な走査光線を各実走査光線とそれぞれ比較する光線比較ユニットと、実走査光線との角度が第１の角度閾値以下の理想的な走査光線を削除する光線削除ユニットと、残りの理想的な走査光線と実走査光線との組み合わせを模擬走査光線とする光線組み合わせユニットと、を含む。

【0098】

上記の各実施例を基に、データ更新モジュール６０４は、第１の目標模擬走査光線が１つの動的障害物と交点を有する場合、交点と座標系の原点との距離の値を取得する距離の値取得ユニットと、第１の目標模擬走査光線が１本の射線である場合、交点を静的シーンの点群データに直接追加する交点追加ユニットと、第１の目標模擬走査光線が１本の線分である場合、線分の長さと距離の値との大きさを比較し、距離の値が線分の長さより小さい場合、交点で静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換する交点置換ユニットと、を含む。

【0099】

上記の各実施例を基に、データ更新モジュール６０４は、少なくとも１つの動的障害物の座標系における位置関連情報に基づいて、仮想スキャナを中心とした投影立方体における各投影平面に投影された動的障害物の深度図を決定する深度図決定ユニットと、複数本の模擬走査光線と投影立方体における各平面との交点を取得する交点取得ユニットと、第２の目標模擬走査光線と目標平面との目標交点の第１の深度情報が、目標平面に対応する動的障害物の深度図の目標交点での第２の深度情報より大きい場合、第２の目標模擬走査光線の種類を引き続き判断する光線種類判断ユニットと、第２の目標模擬走査光線が射線である場合、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成して静的シーンの点群データに追加する第１の交点構築ユニットと、第２の目標模擬走査光線が線分である場合、第２の目標模擬走査光線および第２の深度情報に基づいて、新規な交点を構成し、交点で新規な静的シーンの点群データにおける線分の終点を置換する第２の交点構築ユニットと、を含む。

【0100】

上記の各実施例を基に、位置関連情報は、位置情報および方向情報を含む。

【0101】

上記の各実施例を基に、模擬点群データに所定のノイズを追加し、および／または動的障害物に対応する点群データを所定の比率で削除するデータ処理モジュールをさらに含む。

【0102】

本発明の実施例における模擬点群データを生成する装置は、本発明の任意の実施例における模擬点群データを生成する方法を実行することができ、方法の実行に対応する機能モジュールおよび有益な効果を有する。

【0103】

＜実施例７＞
図７は、本発明の実施例７における機器の構造図である。図７には、本発明の実施形態の実現に適する例示的な機器７１２のブロック図が示されている。図７に示されている機器７１２は、１つの例に過ぎず、本発明の実施例の機能および使用範囲を一切制限してはいけない。

【0104】

図７に示すように、機器７１２は、汎用計算機器の形態で表現される。機器７１２の構成要素として、１つまたは複数のプロセッサまたは処理ユニット７１６、システムメモリ７２８、異なるシステム構成要素（システムメモリ７２８と処理ユニット７１６を含む）を接続するバス７１８を含むが、それらに限られない。

【0105】

バス７１８は、複数種類のバス構造における１つまたは複数であり、メモリバスまたはメモリコントローラ、周辺バス、図形加速ポート、プロセッサまたは複数のバス構造における任意のバス構造を使用するローカルバスを含む。たとえば、これらの体系のバスは、ＩＳＡバス、ＭＡＣバス、強化型ＩＳＡバス、ＶＥＳＡローカルバスおよびＰＣＩバスを含むが、それらに限られない。

【0106】

機器７１２は、典型的に複数種類のコンピュータシステム読み取り可能な媒体を含む。これらの媒体は、機器７１２からアクセス可能な任意の使用可能な媒体であり、揮発性／非揮発性媒体およびリムーバブル／イムーバブル媒体を含む。

【0107】

システムメモリ７２８は、揮発性メモリ形式のコンピュータシステム読み取り可能な媒体を含み、たとえばＲＡＭ７３０および／またはキャッシュメモリ７３２を含む。機器７１２は、さらにほかのリムーバブル／イムーバブル、揮発性／非揮発性のコンピュータシステム記憶媒体を含んでもよい。たとえば、記憶システム７３４は、イムーバブルで非揮発性磁気媒体（図７には図示しないが、通常ハードディスクドライブと称される。）のリード／ライトに用いられる。図７には図示されていないが、リムーバブルで非揮発性の磁気ディスク（たとえばフレキシブルディスク）のリード／ライトに用いられる磁気ディスクドライブ、リムーバブルで非揮発性の光ディスク（たとえばＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭまたはほかの光媒体）のリード／ライトに用いられる光ディスクドライブを提供可能である。この場合、各ドライブは、１つまたは複数のデータ媒体インタフェースを介してバス７１８に接続される。メモリ７２８は、少なくとも１つのプログラムプロダクトを含む。当該プログラムプロダクトは、１組（たとえば少なくとも１つ）のプログラムモジュールを有する。これらのプログラムモジュールは、本発明の各実施例の機能を実行するように構成される。

【0108】

１組（少なくとも１つ）のプログラムモジュール７４２を有するプログラム／実用ツール７４０は、たとえばメモリ７２８に記憶される。このようなプログラムモジュール７４２は、オペレーティングシステム、１つまたは複数のアプリケーションプログラム、他のプログラムモジュールおよびプログラムデータを含むが、それらに限られない。これらの例における１つまたは組み合わせは、ネットワーク環境の実現を含みうる。プログラムモジュール７４２は、通常、本発明に記載した実施例の機能および／方法を実行する。

【0109】

機器７１２は、１つまたは複数の外部機器７１４（たとえばキーボード、ポインタ機器、ディスプレイ７２４など）と通信し、さらに、ユーザと当該機器７１２とのやり取りを可能にする１つまたは複数の機器、および／または当該機器７１２と１つまたは複数のほかの計算機器を通信可能にする任意の機器（たとえばネットワークアダプタ、モデムなど）と通信してもよい。このような通信は、Ｉ／Ｏインタフェース７２２を介して行われる。機器７１２は、ネットワークアダプタ７２０を介して１つまたは複数のネットワーク（たとえばＬＡＮ、ＷＡＮおよび／またはインターネットなどの公共ネットワーク）と通信する。図示のように、ネットワークアダプタ７２０は、バス７１８を介して機器７１２のほかのモジュールと通信する。図７には図示されていないが、マイクロコード、機器ドライブ、冗長処理ユニット、外部磁気ディスク駆動アレイ、ＲＡＩＤシステム、磁気テープドライブおよびデータバッファ記憶システムなどを含み、それらに限られない他のハードウェアおよび／またはソフトウェアモジュールを機器７１２と併用してもよいことが明らかである。

【0110】

機器７１２は、端末機器であってもよい。機器７１２の処理ユニット７１６は、システムメモリ７２８に記憶されているプログラムを実行することによって、各種類の機能的な応用およびデータ処理を実行し、たとえば本発明の実施例における模擬点群データを生成する方法を実現する。当該方法は、具体的に、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得するステップと、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定するステップと、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップと、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップと、を含む。

【0111】

＜実施例８＞
本発明の実施例８は、コンピュータプログラムが記憶されているコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、当該プログラムがプロセッサによって実行される場合、本発明の実施例における模擬点群データを生成する方法が実現される。当該方法は、具体的に、道路情報採集機器によって動的障害物のない実環境で採集された少なくとも１フレームの点群データを静的シーンの点群データとして取得するステップと、静的シーンの点群データにマッチングした座標系において、所定の位置関連情報に基づいて少なくとも１つの動的障害物を設定するステップと、静的シーンの点群データに基づいて、座標系において、座標系の原点に位置する仮想スキャナによって放射される複数本の模擬走査光線を模擬的に生成するステップと、複数本の模擬走査光線と少なくとも１つの動的障害物の交点に基づいて静的シーンの点群データを更新し、動的障害物点群データを含む模擬点群データを取得するステップと、を含む。

【0112】

本発明の実施例のコンピュータ記憶媒体は、１つまたは複数のコンピュータ読み取り可能な媒体の任意の組み合わせであってもよい。コンピュータ読み取り可能な媒体は、コンピュータ読み取り可能な信号媒体またはコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、たとえば電気、磁気、光、電磁、赤外線または半導体のシステム、装置または素子、またはそれらの任意の組み合わせを含み、それらに限られない。コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、より具体的な例（完全に網羅されていないリスト）として、１つまたは複数の導線を有する電気接続、携帯式コンピュータ磁気ディスク、ハードディスク、ＲＡＭ、ＲＯＭ、ＥＰＲＯＭまたはフラッシュメモリ、光ファイバ、ＣＤ−ＲＯＭ、光記憶素子、磁気記憶素子、または上記の任意の適切な組み合わせを含む。本文において、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体は、プログラムを含みまたは記憶するあらゆる有形媒体である。当該プログラムは、指令実行システム、装置または素子によって使用されるか、それらと併用される。

【0113】

コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、ベースバンドでまたは搬送波の一部として伝播されるデータ信号を含み、コンピュータ読み取り可能なプログラムコードがベアラされる。このように伝播されるデータ信号は、多種類の形式を取ることが可能であり、電磁信号、光信号または上記の任意の適切な組み合わせを含み、それらに限られない。コンピュータ読み取り可能な信号媒体は、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体以外の任意のコンピュータ読み取り可能な媒体であってもよい。当該コンピュータ読み取り可能な媒体は、指令実行システム、装置または素子によって使用されまたは併用されるプログラムを送信、伝播または伝送することができる。

【0114】

コンピュータ読み取り可能な媒体に含まれるプログラムコードは、無線、電線、光ファイバ、ＲＦなど、またはそれらの任意の適切な組み合わせを含み、それらに限られない任意の適切な媒体によって伝送される。

【0115】

本発明の操作を実行するためのコンピュータプログラムコードは、１つまたは複数のプログラム設計言語またはその組み合わせで書かれる。前記プログラム設計言語は、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｓｍａｌｌｔａｌｋ、Ｃ＋＋、Ｒｕｂｙ、Ｇｏなど、オブジェクト指向のプログラム設計言語を含み、Ｃ言語や類似なプログラム設計言語のような、通常の手続き式プログラム設計言語を含む。プログラムコードは、完全にユーザのコンピュータで実行されたり、部分的にユーザのコンピュータで実行されたり、１つの独立なソフトウェアパッケージとして実行されたり、一部がユーザのコンピュータで実行され一部が遠隔コンピュータで実行されたり、完全に遠隔コンピュータやサーバーで実行されたりする。遠隔コンピュータに関わる場合、遠隔コンピュータは、ＬＡＮやＷＡＮを含め任意の種類のネットワークを介してユーザのコンピュータに接続されたり、外部のコンピュータに接続されたりする（たとえばインターネットサービス業者によってインターネットを介して接続される）。

【0116】

なお、以上の記載は、本発明の好適な実施例およびその技術的な原理に過ぎない。当業者にとって、本発明は、ここに記載した決定な実施例に限られず、本発明の保護範囲から逸脱せずに各種類の明らかな変更、再調整および置換を行うことができる。よって、以上の実施例を通じて本発明を詳細に説明したが、本発明は、以上の実施例に限られず、本発明の思想を逸脱せずに、それ以外の均等の実施例を多く含むことも可能である。本発明の範囲は、添付の特許請求の範囲によって決められる。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】