特開 2023-110212 点群処理装置、点群処理方法およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2023110212

(43)【公開日】2023-08-09

(54)【発明の名称】点群処理装置、点群処理方法およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/194 20170101AFI20230802BHJP

【ＦＩ】

G06T7/194

【審査請求】未請求

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022011511

(22)【出願日】2022-01-28

(71)【出願人】

【識別番号】000000295

【氏名又は名称】沖電気工業株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100140958

【弁理士】

【氏名又は名称】伊藤 学

(74)【代理人】

【識別番号】100137888

【弁理士】

【氏名又は名称】大山 夏子

(74)【代理人】

【識別番号】100190942

【弁理士】

【氏名又は名称】風間 竜司

(72)【発明者】

【氏名】小林 由人

(72)【発明者】

【氏名】越川 博昭

【テーマコード（参考）】

5L096

【Ｆターム（参考）】

5L096AA06

5L096AA09

5L096DA01

5L096EA03

5L096FA32

5L096FA33

5L096FA60

5L096FA64

5L096FA66

5L096FA67

5L096FA69

5L096GA08

5L096MA07

(57)【要約】

【課題】実空間の背景領域に属する背景点群と実空間を表す点群の差分を示す点群をより高精度に検出する。
【解決手段】物体を含む実空間をセンサで測定することで得られた３次元の点群である入力点群を取得する点群取得部と、前記物体の背景領域を表す３次元の点群である参照背景点群に関する統計処理を行い、前記参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成する分布モデル作成部と、前記分布モデルに基づいて、前記入力点群と前記参照背景点群との差分を示す差分点群を取得する差分点群取得部と、を備える、点群処理装置。
【選択図】図４

【特許請求の範囲】

【請求項1】

物体を含む実空間をセンサで測定することで得られた３次元の点群である入力点群を取得する点群取得部と、
前記物体の背景領域を表す３次元の点群である参照背景点群に関する統計処理を行い、前記参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成する分布モデル作成部と、
前記分布モデルに基づいて、前記入力点群と前記参照背景点群との差分を示す差分点群を取得する差分点群取得部と、
を備える、点群処理装置。

【請求項2】

前記分布モデル作成部は、前記参照背景点群を含む実空間を３次元の立体で区切り、各々の立体について、立体内に含まれる点群に対する統計処理を行うことにより、前記分布モデルを作成する、請求項１に記載の点群処理装置。

【請求項3】

前記分布モデル作成部は、各立体について、
当該立体に含まれる点群に対して主成分分析を行って互いに直交する３つの主成分方向を特定し、
当該立体に含まれる点群において各主成分方向上で最も離隔する点間の各主成分方向上での距離を特定し、
特定した３つの距離が３辺の長さに対応し、当該立体内のすべての点群を含む直方体を分布モデルとして作成する、請求項２に記載の点群処理装置。

【請求項4】

前記差分点群取得部は、前記入力点群に含まれる点のうち、前記分布モデルとの位置関係に関する条件を満たさない点の集合を前記差分点群として取得する、請求項１～３のいずれか一項に記載の点群処理装置。

【請求項5】

前記差分点群取得部は、前記分布モデルの３次元座標について計算処理を行い、前記分布モデルを拡大した拡大範囲を取得し、前記入力点群のうち、前記拡大範囲内に含まれない点群を前記差分点群として取得する、請求項４に記載の点群処理装置。

【請求項6】

前記拡大範囲の形状は前記分布モデルの３次元形状と相似であり、前記拡大範囲の重心位置は前記分布モデルの重心位置に一致する、請求項５に記載の点群処理装置。

【請求項7】

前記点群処理装置は、前記センサから取得した点群データから前記参照背景点群を作成する参照背景点群作成部をさらに備える、請求項１～６のいずれか一項に記載の点群処理装置。

【請求項8】

前記点群処理装置は、前記差分点群から同一物体に対応する点群を検出する物体検出部をさらに備える、請求項１～７のいずれか一項に記載の点群処理装置。

【請求項9】

前記点群処理装置は、前記差分点群又は前記同一物体に対応する点群を表示する表示部をさらに備える、請求項１～８のいずれか一項に記載の点群処理装置。

【請求項10】

物体を含む実空間をセンサで測定することで得られた３次元の点群である入力点群を取得することと、
前記物体の背景領域を表す３次元の点群である参照背景点群に関する統計処理を行い、前記参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成することと、
前記分布モデルに基づいて、前記入力点群と前記参照背景点群との差分を示す差分点群を取得することと、
を含む、コンピュータにより実行される点群処理方法。

【請求項11】

コンピュータを、
物体を含む実空間をセンサで測定することで得られた３次元の点群である入力点群を取得する点群取得部と、
前記物体の背景領域を表す３次元の点群である参照背景点群に関する統計処理を行い、前記参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成する分布モデル作成部と、
前記分布モデルに基づいて、前記入力点群と前記参照背景点群との差分を示す差分点群を取得する差分点群取得部と、
として機能させるための、プログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、点群処理装置、プログラムおよび点群処理方法に関する。

【背景技術】

【0002】

近年、センサによって実空間の３次元計測データを取得し、実空間の情報を分析する技術が研究されている。実空間の３次元計測データを取得するセンサとしては、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）と呼ばれるセンサ装置が知られている。

【0003】

実空間の情報の分析については、例えば、特許文献１には、ＬｉＤＡＲで実空間を表す点群を取得し、床または壁などの背景領域に属する背景点群を抽出する技術が開示されている。また、抽出された背景点群と実空間を表す点群の差分から物体を検出する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０１９―２１９２４８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

背景点群と実空間を表す点群の差分から物体を検出する方法としては、背景点群及び実空間を表す点群を含むそれぞれの実空間を３次元の正規格子（ボクセル）で区切り、比較を行う方法が考えられる。
具体的には、実空間を表す点群を含むボクセルのうち、背景点群を含むボクセルを特定し、実空間を表す点群から当該ボクセルに含まれる点群を削除し、残った点群を、物体を表す点群として検出することが考えられる。しかし、ボクセルの比較によって物体を表す点群を検出する方法においては、背景点群と物体を表す点群が近くに存在する場合、物体を表す点群が背景点群を含むボクセル内に入り、物体を表す点群が削除されてしまうため、物体の一部又は全てを検出できない。

【0006】

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、実空間の背景領域に属する背景点群と実空間を表す点群の差分を示す点群をより高精度に検出することが可能な、新規かつ改良された点群処理装置、点群処理方法およびプログラムを提供することにある。

【課題を解決するための手段】

【0007】

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、物体を含む実空間をセンサで測定することで得られた３次元の点群である入力点群を取得する点群取得部と、前記物体の背景領域を表す３次元の点群である参照背景点群に関する統計処理を行い、前記参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成する分布モデル作成部と、前記分布モデルに基づいて、前記入力点群と前記参照背景点群との差分を示す差分点群を取得する差分点群取得部と、を備える、点群処理装置が提供される。

【0008】

前記分布モデル作成部は、前記参照背景点群を含む実空間を３次元の立体で区切り、各々の立体について、立体内に含まれる点群に対する統計処理を行うことにより、前記分布モデルを作成してもよい。

【0009】

前記分布モデル作成部は、各立体について、当該立体に含まれる点群に対して主成分分析を行って互いに直交する３つの主成分方向を特定し、当該立体に含まれる点群において各主成分方向上で最も離隔する点間の各主成分方向上での距離を特定し、特定した３つの距離が３辺の長さに対応し、当該立体内のすべての点群を含む直方体を分布モデルとして作成してもよい。

【0010】

前記差分点群取得部は、前記入力点群に含まれる点群のうち、前記分布モデルとの位置関係に関する条件を満たさない点群を前記差分点群として取得してもよい。

【0011】

前記差分点群取得部は、前記分布モデルの３次元座標について計算処理を行い、前記分布モデルを拡大した拡大範囲を取得し、前記入力点群のうち、前記拡大範囲内に含まれない点群を前記差分点群として取得してもよい。

【0012】

前記拡大範囲の形状は前記分布モデルの３次元形状と相似であり、前記拡大範囲の重心位置は前記分布モデルの重心位置に一致してもよい。

【0013】

前記点群処理装置は、前記センサから取得した点群データから前記参照背景点群を作成する参照背景点群作成部をさらに備えてもよい。

【0014】

前記点群処理装置は、前記差分点群から同一物体に対応する点群を検出する物体検出部をさらに備えてもよい。

【0015】

前記点群処理装置は、前記差分点群又は前記同一物体に対応する点群を表示する表示部をさらに備えてもよい。

【0016】

また、上記課題を解決するために、物体を含む実空間をセンサで測定することで得られた３次元の点群である入力点群を取得することと、前記物体の背景領域を表す３次元の点群である参照背景点群に関する統計処理を行い、前記参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成することと、前記分布モデルに基づいて、前記入力点群と前記参照背景点群との差分を示す差分点群を取得することと、を含む、コンピュータにより実行される点群処理方法が提供される。

【0017】

また、上記課題を解決するために、コンピュータを、物体を含む実空間をセンサで測定することで得られた３次元の点群である入力点群を取得する点群取得部と、前記物体の背景領域を表す３次元の点群である参照背景点群に関する統計処理を行い、前記参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成する分布モデル作成部と、前記分布モデルに基づいて、前記入力点群と前記参照背景点群との差分を示す差分点群を取得する差分点群取得部と、として機能させるための、プログラムが提供される。

【発明の効果】

【0018】

以上説明した本発明によれば、実空間の背景領域に属する背景点群と実空間を表す点群の差分を示す点群をより高精度に検出することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【0019】

【図1】本発明の実施形態による点群処理システムを示す説明図である。

【図2】センサ１００で取得した実空間の点群の具体例を示す説明図である。

【図3】比較例による差分点群の取得方法を示す説明図である。

【図4】本発明の実施形態による点群処理装置２００の構成を示す説明図である。

【図5】図３に示したボクセルＢ１に含まれる参照背景点群Ｐ１を示す説明図である。

【図6】図５に示した参照背景点群の主成分分析を示す説明図である。

【図7】図５に示した参照背景点群から直方体の分布モデルを作成する方法を示す説明図である。

【図8】図２に示した実空間全体についての参照背景点群の分布モデルを示す説明図である。

【図9】図８に示した分布モデルＭと入力点群Ｐを比較し、差分点群を取得する方法の説明図である。

【図10】分布モデルＭを拡大し、差分点群を取得する具体例を示す説明図である。

【図11】本発明の実施形態による点群処理装置２００の動作を示すフローチャートである。

【図12】変形例による点群処理装置２００の構成を示す説明図である。

【図13】変形例による点群処理装置２００の動作を示すフローチャートである。

【図14】点群処理装置２００のハードウェア構成を示したブロック図である。

【発明を実施するための形態】

【0020】

以下に添付図面を参照しながら、本発明の実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

【0021】

また、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素を、同一の符号の後に異なるアルファベットを付して区別する場合もある。ただし、実質的に同一の機能構成を有する複数の構成要素の各々を特に区別する必要がない場合、複数の構成要素の各々に同一符号のみを付する。

【0022】

＜点群処理システムの概要＞
本発明の実施形態は、センサで実空間を測定することにより得られた点群を処理することで実空間を表す点群と実空間の背景領域に属する背景点群の差分を示す点群を検出する点群処理システムに関する。本発明の実施形態の詳細な説明に先立ち、本発明の実施形態による点群処理システムの概要を説明する。

【0023】

図１は、本発明の実施形態による点群処理システムを示す説明図である。図１に示したように、本発明の実施形態による点群処理システムは、センサ１００および点群処理装置２００を有する。センサ１００と点群処理装置２００は、有線で接続されてもよいし、無線で接続されてもよいし、ネットワークを介して接続されてもよい。

【0024】

（センサ）
センサ１００は、実空間の３次元環境を測定する測定装置である。センサ１００は、例えば図１に示したように三脚１１０により支持されることである地点に設置される。センサ１００は、測定により得た点群を点群処理装置２００に出力する。

【0025】

なお、センサ１００は、３次元点群を取得できるセンサであれば特に限定されず、例えば、３Ｄ－ＬｉＤＡＲやデプスカメラなどでもよい。

【0026】

（点群処理装置）
点群処理装置２００は、センサ１００から入力される点群に基づき、実空間の背景領域に属する背景点群と実空間を表す点群の差分を示す差分点群を取得する。なお、点群処理装置２００が検出対象とする物体は特に限定されず、例えば、点群処理装置２００は人または車両などの動物体を検出対象としてもよい。ここで、図２および図３を参照し、点群処理装置２００による差分点群の抽出の具体例を説明する。

【0027】

図２は、センサ１００で取得した実空間の点群の具体例を示す説明図である。図２に示した実空間には、背景領域に属する背景物体ＢＧ、検出対象領域に属する検出対象物体Ｏ１およびＯ２が存在する。図２に示したように、センサ１００で取得した実空間の点群である入力点群Ｐは、背景物体ＢＧ、検出対象物体Ｏ１およびＯ２が存在する領域に散在する。なお、図２は入力点群を簡易的に示しているに過ぎず、実際には、より多くの点からなる入力点群が得られてもよいし、円弧状に点が分布してもよい。

【0028】

図３は、比較例による差分点群の取得方法を示す説明図である。図３に示した比較例では、背景点群および入力点群を含むそれぞれの実空間を３次元の正規格子（ボクセル）で区切り、比較を行うことで差分点群を取得する。より具体的には、実空間を表す点群を含むボクセルのうち、背景点群を含むボクセルを特定し、実空間を表す点群から当該ボクセルに含まれる点群を削除し、残った点群を差分点群として検出する。

【0029】

（課題の整理）
上記のボクセルの比較によって物体を表す点群を検出する方法においては、背景点群と物体を表す点群が近くに存在する場合、物体を表す点群が背景点群を含むボクセル内に入り、物体を表す点群が削除されてしまうため、物体の一部又は全てを検出できない。図３に示した例では、図２に示した検出対象物体Ｏ２を示す点群である点群Ｐｏ４は、背景点群を含まないボクセルＢ４内にあるため、差分点群として検出される。一方、図２に示した検出対象物体Ｏ１を示す点群である点群Ｐｏ３は、背景点群Ｐｂ３を含むボクセルＢ３内にあるため、差分点群として検出されない。

【0030】

そこで、本件発明者は上記事情を着眼点にして本発明の実施形態を創作するに至った。本発明の実施形態による点群処理装置２００は、実空間の背景領域に属する背景点群と実空間を表す点群の差分をより高精度に検出することが可能である。以下、このような本発明の実施形態による点群処理装置２００の構成および動作を順次詳細に説明する。

【0031】

＜点群処理装置の構成＞
図４は、本発明の実施形態による点群処理装置２００の構成を示す説明図である。図４に示したように、本発明の実施形態による点群処理装置２００は、点群取得部２２０、記憶部２３０、分布モデル作成部２４０、差分点群取得部２５０、表示制御部２６０、および表示部２７０を有する。

【0032】

（点群取得部）
点群取得部２２０は、センサ１００から入力された実空間の点群である入力点群データを取得する。当該入力点群に、背景領域に属する背景点群、および検出対象領域に属する検出対象点群が区別されずに混在している場合、および当該入力点群に背景点群のみが存在している場合の双方が想定される。

【0033】

また、点群取得部２２０は、参照背景点群を取得して参照背景点群を記憶部２３０に記憶させる。点群取得部２２０は、センサ１００で、測定範囲内に検出対象物体がない、背景領域に属する背景物体のみが存在する空間を測定し、得られた点群を参照背景点群として取得してもよい。さらに、点群取得部２２０は、参照背景点群作成部の機能を有してもよい。参照背景点群作成部は、入力点群から背景点群を抽出することにより参照背景点群を作成してもよく、測定を複数回行い、複数回の測定結果から参照背景点群を作成してもよい。

【0034】

（記憶部）
記憶部２３０は、点群取得部２２０により取得された入力点群、参照背景点群、および分布モデル作成部２４０により作成された分布モデルを記憶する。

【0035】

（分布モデル作成部）
分布モデル作成部２４０は、記憶部２３０に記憶された参照背景点群から参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルを作成する。以下、分布モデルを作成する具体的な方法を説明する。

【0036】

分布モデル作成部２４０は、まず、参照背景点群を含む実空間を３次元の立体で区切る。立体の形状は特に限定されず、例えば、ボクセルでもよいし、直方体や四面体でもよい。ボクセルで実空間を区切る方法としては、例えば、参照背景点群を含む空間に３次元直交座標系を定め、各軸における参照背景点群の最大値と最小値の間を一定の長さで区切る方法がある。以下、３次元の立体がボクセルである場合における処理の説明を進める。

【0037】

次に、分布モデル作成部２４０は、実空間を区切る各ボクセルについて、ボクセルに含まれる参照背景点群に対する統計処理を行って、分布モデルを作成する。図５は、図３に示したボクセルＢ１に含まれる参照背景点群Ｐ１を示す説明図である。ここで、図６～図８を参照し、分布モデル作成の具体例として、参照背景点群Ｐ１から直方体の分布モデルを作成する方法を説明する。

【0038】

図６は、図５に示した参照背景点群の主成分分析を示す説明図である。分布モデル作成部２４０は、ボクセルＢ１に含まれる参照背景点群Ｐ１の分散が大きい方向を求める主成分分析を行って、互いに直交する３つの主成分方向ＰＣ１、ＰＣ２、およびＰＣ３を特定する。

【0039】

次に、分布モデル作成部２４０は、ボクセルＢ１に含まれる点群において、上記で求めた各主成分方向上で最も離隔する点間の各主成分方向上での距離を特定する。例えば、図６に示した例において、ボクセルＢ１に含まれる点群の中で、主成分方向ＰＣ２上で最も離隔する２点は、点ｐ２１および点ｐ２２である。よって、分布モデル作成部２４０は、主成分方向ＰＣ２上での当該２点の距離Ｄ２を特定する。

【0040】

図７は、図５に示した参照背景点群から直方体の分布モデルを作成する方法を示す説明図である。分布モデル作成部２４０は、特定した３つの距離が３辺の長さに対応し、ボクセルＢ１内のすべての点群を含む直方体をボクセルＢ１の分布モデルＭ１として作成する。分布モデルＭ１の３辺の長さのうち１辺の長さは、前述の例で説明した距離Ｄ２である。

【0041】

図８は、図２に示した実空間全体についての参照背景点群の分布モデルを示す説明図である。分布モデル作成部２４０は、実空間を区切るボクセルのうちで、参照背景点群を含むボクセルごとに分布モデルを作成する。具体的には、ボクセルＢ１、Ｂ２、Ｂ３の各々について、各ボクセルに含まれる参照背景点群の分布モデルＭ１、Ｍ２、Ｍ３を作成する。

【0042】

ここまで分布モデル作成の具体例として主成分分析を行って直方体の分布モデルを作成する方法について説明したが、分布モデル作成部２４０は、他の統計処理を用いて分布モデルを作成してもよい。例えば、分布モデル作成部２４０は、各ボクセルに含まれる点群の正規分布を計算し、楕円体の分布モデルを作成してもよい。

【0043】

ここで、楕円体の分布モデルを作成する方法を説明する。まず、分布モデル作成部２４０は、各ボクセル内に３次元直交座標系を定め、各軸における平均値及び分散値を算出する。次に、分布モデル作成部２４０は、中心位置の座標が各軸の平均値で、３軸の径が各軸の分散値の平方根に定数を乗算した乗算結果である楕円体を当該ボクセルの分布モデルＭとして作成する。なお、当該ボクセル内の点群のうち楕円体に含まれる点群の割合は、各軸の分散値に乗算した定数に基づいて決定される。

【0044】

（差分点群取得部）
差分点群取得部２５０は、分布モデル作成部２４０により作成された分布モデルＭに基づいて、入力点群と参照背景点群との差分を示す差分点群を取得する。例えば、差分点群取得部２５０は、入力点群に含まれる点群のうちで、分布モデルＭとの位置関係に関する条件を満たさない点群を差分点群として取得する。なお、差分点群は、入力点群に含まれる点のうちで、参照背景点群に含まれる点の近傍に存在しない点の集合であってもよい。以下、図９を参照して差分点群の取得方法をより具体的に説明する。

【0045】

図９は、図８に示した分布モデルＭと入力点群Ｐを比較し、差分点群を取得する方法の説明図である。差分点群取得部２５０は、分布モデル作成部２４０により作成された分布モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３と図２に示した入力点群Ｐを比較する。差分点群取得部２５０は、入力点群Ｐのうち分布モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３内に位置するという条件を満たす点群を削除し、当該条件を満たさない点群を差分点群として取得する。ここで、図２に示した検出対象物体Ｏ２を示す点群である点群Ｐｏ４および検出対象物体Ｏ１を示す点群である点群Ｐｏ３は、当該分布モデルに含まれないため、差分点群として検出される。

【0046】

上記では入力点群Ｐと分布モデルＭ１、Ｍ２、およびＭ３を比較する例を説明したが、入力点群Ｐと比較する対象は分布モデルＭの示す範囲を計算処理によって変化させた範囲でもよい。例えば、差分点群取得部２５０は、分布モデルの３次元座標について計算処理を行い、分布モデルＭを拡大又は縮小した範囲を取得し、入力点群Ｐのうち、拡大又は縮小した範囲内に含まれない点群を差分点群として取得してもよい。また、分布モデルＭを拡大した拡大範囲として、分布モデルＭの三次元形状と相似であり、当該拡大範囲の重心位置が分布モデルの重心位置に一致する範囲を取得してもよい。ここで、分布モデルＭと相似で、重心位置が分布モデルＭの重心位置と一致する拡大範囲を取得し、入力点群Ｐのうち拡大範囲内に含まれない点群を差分点群として取得する具体例について図１０を用いて説明する。

【0047】

図１０は、分布モデルＭを拡大し、差分点群を取得する具体例を示す説明図である。分布モデルＭ１０は直方体の分布モデルであり、図１０には、分布モデルＭ１０を一つの面の垂直方向から見た平面図を示している。分布モデルＭ１０を拡大せず入力点群Ｐと比較した場合には、点群Ｐｂ１０および点群Ｐｏ１０が差分点群として取得される。ここで、取得した参照背景点群の位置と入力点群に含まれる背景点群の位置に誤差があり、実際には点群Ｐｂ１０が入力点群に含まれる背景点群の一部であった場合であっても、点群Ｐｂ１０を含む差分点群が取得されてしまう。

【0048】

そこで、差分点群取得部２５０は、重心位置が分布モデルＭ１０の重心位置Ｃと一致し、各辺の長さが分布モデルＭ１０の各辺の長さに一定の係数をかけた長さである直方体を拡大範囲ＥＭ１０として作成する。具体的には、差分点群取得部２５０は、分布モデルＭ１０の辺の長さＬ１およびＬ２の各々に同一の係数を乗算した乗算結果を、拡大範囲ＥＭ１０の辺の長さＬ１ｅおよびＬ２ｅとして算出する。また、差分点群取得部２５０は、拡大範囲ＥＭ１０の辺のうち、図示されていないもう一辺の長さについても、拡大範囲ＥＭ１０の辺の長さＬ１ｅおよびＬ２ｅと同様に算出する。つまり、差分点群取得部２５０は、分布モデルＭ１０の辺の長さＬ１およびＬ２の各々に乗算した係数を、分布モデルＭ１０の辺のうち、図示されていないもう一辺の長さに乗算し、乗算結果を拡大範囲ＥＭ１０の図示されていないもう一辺の長さとして算出する。以上説明した方法により、差分点群取得部２５０は、分布モデルＭ１０と相似で、重心位置が分布モデルの重心位置に一致する直方体を拡大範囲ＥＭ１０として取得した。

【0049】

得られた拡大範囲ＥＭ１０と入力点群Ｐを比較した場合、点群Ｐｂ１０は差分点群として取得されず、点群Ｐｏ１０のみが差分点群として取得される。分布モデルＭの拡大範囲ＥＭに基づいて差分点群を取得する方法は、参照背景点群の位置と入力点群に含まれる背景点群の位置に誤差が生じる可能性がある際の差分点群取得方法として有効である。

【0050】

図１０を参照して、背景物体の表面に合わせた分布モデルを参照背景点群から作成し、分布モデルまたは分布モデルを拡大した範囲を境界として差分点群を取得する方法を差分点群取得の例として説明した。当該方法によれば、３Ｄ－Ｌｉｄａｒのような物体表面の点群が取れる特性をもつセンサをセンサ１００として使用する際に、背景物体の表面に合わせた分布モデルが作成されるので、入力点群から適切に差分点群を取得できる。

【0051】

（表示制御部）
表示制御部２６０は、差分点群取得部２５０により取得された差分点群を示す検出結果画面を生成する。検出結果画面の生成方法は、差分点群を配置すること、参照背景点群を配置すること、入力点群を配置すること、差分点群、参照背景点群及び入力点群をそれぞれ異なる色で区別すること、及び分布モデル又は拡大範囲を線で描画すること、を含む。

【0052】

（表示部）
表示部２７０は、表示制御部２６０により生成された検出結果画面を表示することで、差分点群を可視化する。

【0053】

＜点群処理装置の動作＞
以上、本発明の実施形態による点群処理装置２００の構成を説明した。続いて、図１１を参照し、本発明の実施形態による点群処理装置２００の動作を説明する。

【0054】

図１１は、本発明の実施形態による点群処理装置２００の動作を示すフローチャートである。図１１に示したように、まず、点群取得部２２０は、センサ１００から入力された実空間の点群を入力点群Ｐとして取得する。記憶部２３０は点群取得部により取得された入力点群Ｐを記憶する（Ｓ３０４）。また、点群取得部２２０は、参照背景点群を取得し、記憶部２３０に記憶させる（Ｓ３０８）。

【0055】

そして、分布モデル作成部２４０は、記憶部２３０に記憶された参照背景点群を含む実空間をボクセルで区切る（Ｓ３１２）。分布モデル作成部２４０は、実空間を区切る各ボクセルについて、立体に含まれる参照背景点群に対する統計処理を行って、参照背景点群の分布の状況を３次元形状で表す分布モデルＭを作成する（Ｓ３１６）。

【0056】

続いて、差分点群取得部２５０は、分布モデル作成部２４０により作成された分布モデルＭと入力点群Ｐの位置関係から、実空間の背景領域に属する背景点群と実空間を表す点群の差分を示す差分点群を取得する（Ｓ３２０）。

【0057】

その後、表示部２７０は、差分点群取得部２５０により取得された差分点群を表示する（Ｓ３２４）。

【0058】

＜作用効果＞
以上説明した本発明の実施形態によれば、多様な作用効果が得られる。

【0059】

例えば、差分点群取得部２５０は、分布モデル作成部２４０によって作成された分布モデルと入力点群を比較し、差分点群を取得する。かかる構成によれば、分布モデル作成部２４０により背景物体の形状に応じた分布モデルが作成されるため、差分点群取得部２５０は、精度高く検出対象物体を示す点群を差分点群として取得できる。つまり、分布モデルを作成しない場合と比較して、検出対象物体の検出漏れを減らすことが可能である。

【0060】

対比例として、分布モデルを作成せず、参照背景点群を含む空間および入力点群を含む空間をボクセルで区切り、ボクセルごとに比較することで差分点群を取得する方法も考えられる。対比例において、検出対象物体の検出漏れを防ぐためにはボクセルをより細かくすることが考えられるが、ボクセルをより細かくすることで、コンピュータで行う処理が増大するという課題がある。また、対比例では精度高く差分点群を取得するためには、検出漏れと誤検出のいずれも防止するために、背景物体の形状に応じてボクセルの大きさを適切に調整する必要が生じる。一方、本発明の実施形態では、分布モデル作成部２４０により背景物体の形状に応じた分布モデルが作成されるため、ボクセルの大きさを細かく調整しなくても、差分点群取得部２５０は、精度高く検出対象物体を示す点群を差分点群として取得することが可能である。

【0061】

また、分布モデル作成部２４０は、参照背景点群を含む空間を３次元の立体で区切り、参照背景点群を含む立体ごとに分布モデルを作成する。かかる構成によれば、分布モデル作成部２４０が空間を立体で区切らずに分布を作成する場合と比較して、より背景物体の形状に合った分布モデルが作成される。そのため、差分点群取得部２５０は、より精度高く検出対象物体を示す点群を差分点群として取得することが可能である。

【0062】

また、分布モデル作成部２４０は、参照背景点群を含む立体について、各立体に含まれる点群に対して主成分分析を行って、当該立体内のすべての点群を含む直方体を分布モデルとして作成する。一方、直方体の分布モデルの作成方法として、立体内の点群に対して主成分分析以外の統計処理を行う例も考えられる。具体的には、まず、分布モデル作成部２４０は、実空間をボクセルで区切り、ボクセルの３辺に平行な軸をもつ３次元直交座標系を設定する。次に、分布モデル作成部２４０は、ボクセルに含まれる点群の各軸上での最小値および最大値を算出する。そして、分布モデル作成部２４０は、算出された各軸上での最小値または最大値がそれぞれの軸の座標である８点を特定し、特定した点を頂点にもつ直方体を分布モデルとして作成する。前述した作成方法によって作成された直方体の分布モデルと比較して、主成分分析によって作成された直方体の分布モデルは、より狭い範囲を示す分布モデルが作成される可能性が高くなる。より狭い範囲を示す分布モデルに基づき差分点群取得部２５０によって差分点群が取得されることで、差分点群の検出漏れのリスクが低くなる。

【0063】

＜変形例＞
以上、本発明の実施形態を説明した。以下では、本発明の実施形態の変形例を説明する。本変形例は、本発明の実施形態で説明した構成に代えて適用されてもよいし、本発明の実施形態で説明した構成に対して追加的に適用されてもよい。

【0064】

上記では、差分点群取得部２５０が、入力点群Ｐと分布モデルＭを比較して差分点群を取得し、表示部２７０が差分点群取得部２５０で取得した差分点群を表示する例を示した。本変形例は、差分点群から物体検出を行う変形例である。図１２を参照し、本変形例をより具体的に説明する。

【0065】

図１２は、変形例による点群処理装置２００の構成を示す説明図である。図１２に示したように、変形例による点群処理装置２００は、本発明の実施形態による点群処理装置２００の構成に加えて、物体検出部２８０を有する。

【0066】

物体検出部２８０は、差分点群取得部２５０で取得した差分点群から、同一物体に対応する点群を検出する。物体検出部２８０が物体を示す点群を検出する方法として、例えば、差分点群を構成する各点間の距離に基づいて当該各点をグルーピングする方法がある。まず、物体検出部２８０は、差分点群を構成する各点間の距離を算出する。２点間の距離が事前に定めた一定の距離より短い場合、当該２点は同じ物体を示す点群とみなす。物体検出部２８０は、差分点群を構成する各点について順次精査を行い、それぞれの点をグルーピングする。

【0067】

表示制御部２６０は、物体検出部２８０により検出された実空間に存在する物体を示す検出結果画面を生成する。検出結果画面の生成方法は、物体検出部２８０によりグルーピングされた各点をグループごとに囲う矩形を描画すること、および物体検出部２８０によりグルーピングされた各点をグループごとに異なる色で区別すること、を含む。

【0068】

図１３は、変形例による点群処理装置２００の動作を示すフローチャートである。Ｓ３０４～Ｓ３２０の処理は図１１を参照して説明した通りである。物体検出部２８０は、差分点群取得部２５０で取得した差分点群から、同一物体に対応する点群を検出する（Ｓ３２８）。そして、表示部２７０は、物体検出部２８０によって検出された同一物体に対応する点群を表示する（Ｓ３３２）。

【0069】

かかる構成によれば、利用者は、空間に複数の検出対象物体がある場合に、各々の検出対象物体を区別して認識することが容易に可能である。

【0070】

＜ハードウェア構成＞
以上、本発明の実施形態を説明した。上述した背景点群の抽出および統合背景点群の更新などの情報処理は、ソフトウェアと、以下に説明する点群処理装置２００のハードウェアとの協働により実現される。

【0071】

図１４は、点群処理装置２００のハードウェア構成を示したブロック図である。点群処理装置２００は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）２０１と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）２０２と、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）２０３と、ホストバス２０４と、を備える。また、点群処理装置２００は、ブリッジ２０５と、外部バス２０６と、インタフェース２０７と、入力装置２０８と、表示装置２０９と、音声出力装置２１０と、ストレージ装置（ＨＤＤ）２１１と、ドライブ２１２と、ネットワークインタフェース２１５とを備える。

【0072】

ＣＰＵ２０１は、演算処理装置および制御装置として機能し、各種プログラムに従って点群処理装置２００内の動作全般を制御する。また、ＣＰＵ２０１は、マイクロプロセッサであってもよい。ＲＯＭ２０２は、ＣＰＵ２０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を記憶する。ＲＡＭ２０３は、ＣＰＵ２０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を一時記憶する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス２０４により相互に接続されている。これらＣＰＵ２０１、ＲＯＭ２０２およびＲＡＭ２０３とソフトウェアとの協働により、上述した点群取得部２２０、分布モデル作成部２４０、差分点群取得部２５０、表示制御部２６０、および物体検出部２８０などの機能が実現され得る。

【0073】

ホストバス２０４は、ブリッジ２０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス２０６に接続されている。なお、必ずしもホストバス２０４、ブリッジ２０５および外部バス２０６を分離構成する必要はなく、１つのバスにこれらの機能を実装してもよい。

【0074】

入力装置２０８は、マウス、キーボード、タッチパネル、ボタン、マイクロフォン、センサ、スイッチおよびレバーなどユーザが情報を入力するための入力手段と、ユーザによる入力に基づいて入力信号を生成し、ＣＰＵ２０１に出力する入力制御回路などから構成されている。点群処理装置２００のユーザは、該入力装置２０８を操作することにより、点群処理装置２００に対して各種のデータを入力したり処理動作を指示したりすることができる。

【0075】

表示装置２０９は、例えば、ＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）ディスプレイ装置、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）装置、プロジェクター装置、ＯＬＥＤ（Ｏｒｇａｎｉｃ Ｌｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ）装置およびランプなどの表示装置を含む。また、音声出力装置２１０は、スピーカおよびヘッドホンなどの音声出力装置を含む。

【0076】

ストレージ装置２１１は、本実施形態にかかる点群処理装置２００の記憶部の一例として構成されたデータ格納用の装置である。ストレージ装置２１１は、記憶媒体、記憶媒体にデータを記録する記録装置、記憶媒体からデータを読み出す読出し装置および記憶媒体に記録されたデータを削除する削除装置などを含んでもよい。ストレージ装置２１１は、例えば、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）またはＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔｒａｇｅ Ｄｒｉｖｅ）、あるいは同等の機能を有するメモリ等で構成される。このストレージ装置２１１は、ストレージを駆動し、ＣＰＵ２０１が実行するプログラムや各種データを格納する。

【0077】

ドライブ２１２は、記憶媒体用リーダライタであり、点群処理装置２００に内蔵、あるいは外付けされる。ドライブ２１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、または半導体メモリ等のリムーバブル記憶媒体２４に記録されている情報を読み出して、ＲＡＭ２０３またはストレージ装置２１１に出力する。また、ドライブ２１２は、リムーバブル記憶媒体２４に情報を書き込むこともできる。

【0078】

ネットワークインタフェース２１５は、例えば、ネットワークに接続するための通信デバイス等で構成された通信インタフェースである。また、ネットワークインタフェース２１５は、無線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）対応通信装置であっても、有線による通信を行うワイヤー通信装置であってもよい。

【0079】

＜補足＞
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

【0080】

例えば、本明細書の点群処理装置２００の処理における各ステップは、必ずしもフローチャートとして記載された順序に沿って時系列に処理する必要はない。例えば、点群処理装置２００の処理における各ステップは、フローチャートとして記載した順序と異なる順序で処理されても、並列的に処理されてもよい。

【0081】

また、本発明の実施形態によるセンサ１００により計測される対象は特に限定されない。例えば、センサ１００により計測される対象は、屋内であってもよいし、屋外であってもよいし、建設現場であってもよい。

【0082】

また、点群処理装置２００に内蔵されるＣＰＵ、ＲＯＭおよびＲＡＭなどのハードウェアに、上述した点群処理装置２００の各構成と同等の機能を発揮させるためのコンピュータプログラムも作成可能である。また、該コンピュータプログラムを記憶させた記憶媒体も提供される。

【符号の説明】

【0083】

１００ センサ
１１０ 三脚
２００ 点群処理装置
２２０ 点群取得部
２３０ 記憶部
２４０ 分布モデル作成部
２５０ 差分点群取得部
２６０ 表示制御部
２７０ 表示部
２８０ 物体検出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】