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(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】P2023159835
(43)【公開日】2023-11-01
(54)【発明の名称】測距システム及び測距センサのキャリブレーション方法
(51)【国際特許分類】
G01S 7/497 20060101AFI20231025BHJP
G01C 3/06 20060101ALI20231025BHJP
【ＦＩ】
G01S7/497
G01C3/06 120Q
G01C3/06 140
【審査請求】未請求
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2022069785
(22)【出願日】2022-04-20
(71)【出願人】
【識別番号】501009849
【氏名又は名称】株式会社日立エルジーデータストレージ
(74)【代理人】
【識別番号】110001689
【氏名又は名称】青稜弁理士法人
(72)【発明者】
【氏名】林 久紘
【テーマコード（参考）】
2F112
5J084
【Ｆターム（参考）】
2F112AD01
2F112BA20
2F112CA01
2F112CA12
2F112CA14
2F112DA21
2F112DA25
2F112DA26
2F112DA28
2F112EA05
2F112FA29
2F112FA35
2F112GA01
5J084AA05
5J084AB07
5J084AD01
5J084BA03
5J084BA20
5J084EA16
(57)【要約】
【課題】簡単かつ容易に測距センサのキャリブレーションを行うことができる測距システム及び測距センサのキャリブレーション方法を提供する。
【解決手段】測距システムは、複数の測距センサと、連携処理装置と、を含む。連携処理装置は、複数の測距センサを用いて測定領域の重複範囲に存在する人物の骨格及び人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、骨格データを用いて、骨格点の位置が、共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの測距センサの設置情報を調整することにより、測距センサのキャリブレーションを行う。
【選択図】図４
【解決手段】測距システムは、複数の測距センサと、連携処理装置と、を含む。連携処理装置は、複数の測距センサを用いて測定領域の重複範囲に存在する人物の骨格及び人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、骨格データを用いて、骨格点の位置が、共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの測距センサの設置情報を調整することにより、測距センサのキャリブレーションを行う。
【選択図】図４
【特許請求の範囲】
【請求項1】
光の伝達時間に基づいて対象物までの距離を測定する複数の測距センサと、
複数の前記測距センサの測定領域内に存在する前記対象物の距離データに基づいて前記対象物の距離画像を生成する連携処理装置と、
を含む、測距システムであって、
前記連携処理装置は、
複数の前記測距センサを用いて、前記測定領域の重複範囲に存在する前記対象物としての人物の骨格及び前記人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、
前記骨格データを用いて、前記人物の同一部位の前記骨格点の位置が共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの前記測距センサの設置位置及び測定方向を示す設置情報を調整することにより、前記測距センサのキャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
複数の前記測距センサの測定領域内に存在する前記対象物の距離データに基づいて前記対象物の距離画像を生成する連携処理装置と、
を含む、測距システムであって、
前記連携処理装置は、
複数の前記測距センサを用いて、前記測定領域の重複範囲に存在する前記対象物としての人物の骨格及び前記人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、
前記骨格データを用いて、前記人物の同一部位の前記骨格点の位置が共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの前記測距センサの設置位置及び測定方向を示す設置情報を調整することにより、前記測距センサのキャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
【請求項2】
請求項１に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記骨格点の認識の信頼性を示す信頼度を更に取得し、前記信頼度が閾値信頼度以上の前記骨格点のみを前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記骨格点の認識の信頼性を示す信頼度を更に取得し、前記信頼度が閾値信頼度以上の前記骨格点のみを前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
【請求項3】
請求項２に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記信頼度が前記閾値信頼度以上の前記骨格点のうちの、前記信頼度が上位の所定数の前記骨格点のみを前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記信頼度が前記閾値信頼度以上の前記骨格点のうちの、前記信頼度が上位の所定数の前記骨格点のみを前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
【請求項4】
請求項１に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記骨格データの類似度を更に取得し、前記類似度が近い骨格データ同士を前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記骨格データの類似度を更に取得し、前記類似度が近い骨格データ同士を前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
【請求項5】
請求項１に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後に、第１判定基準によりキャリブレーション結果が十分であるか否かを判定する第１判定を行い、前記キャリブレーション結果が十分ではない場合、再度、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後に、第１判定基準によりキャリブレーション結果が十分であるか否かを判定する第１判定を行い、前記キャリブレーション結果が十分ではない場合、再度、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
【請求項6】
請求項５に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後であり、且つ、前記第１判定を実行する前に、第２判定基準により前記キャリブレーション結果が大きくずれているか否かを判定する第２判定を行い、
前記キャリブレーション結果が大きくずれている場合、前記骨格データを新たに取得し、新たに取得した前記骨格データを用いて、再度、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後であり、且つ、前記第１判定を実行する前に、第２判定基準により前記キャリブレーション結果が大きくずれているか否かを判定する第２判定を行い、
前記キャリブレーション結果が大きくずれている場合、前記骨格データを新たに取得し、新たに取得した前記骨格データを用いて、再度、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
【請求項7】
請求項５に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後の前記骨格データの類似度が第１閾値類似度以上であるか否かを前記第１判定基準として、前記第１判定を行うように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後の前記骨格データの類似度が第１閾値類似度以上であるか否かを前記第１判定基準として、前記第１判定を行うように構成された、
測距システム。
【請求項8】
請求項６に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後の前記骨格データの類似度が第１閾値類似度以上であるか否かを前記第１判定基準として、前記第１判定を行い、
前記キャリブレーションを行った後の前記骨格データの類似度が前記第１閾値類似度より小さい値に設定された第２閾値類似度より小さいか否かを前記第２判定基準として、前記第２判定を行う、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記キャリブレーションを行った後の前記骨格データの類似度が第１閾値類似度以上であるか否かを前記第１判定基準として、前記第１判定を行い、
前記キャリブレーションを行った後の前記骨格データの類似度が前記第１閾値類似度より小さい値に設定された第２閾値類似度より小さいか否かを前記第２判定基準として、前記第２判定を行う、
ように構成された、
測距システム。
【請求項9】
請求項１に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記人物の上半身のみの前記骨格データを取得し、上半身のみの前記骨格データを前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記人物の上半身のみの前記骨格データを取得し、上半身のみの前記骨格データを前記キャリブレーションに用いる、
ように構成された、
測距システム。
【請求項10】
請求項１に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置に情報を入力可能な入力装置と、画像を表示可能な表示装置と、
を含み、
前記連携処理装置は、
前記骨格データを示す画像を前記表示装置に表示し、ユーザによって前記入力装置を介して入力された情報に基づいて、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置に情報を入力可能な入力装置と、画像を表示可能な表示装置と、
を含み、
前記連携処理装置は、
前記骨格データを示す画像を前記表示装置に表示し、ユーザによって前記入力装置を介して入力された情報に基づいて、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
【請求項11】
請求項１０に記載の測距システムにおいて、
前記連携処理装置は、
前記骨格データを示す画像を、前記骨格点を示す画像が前記骨格点の部位毎に異なる態様となるように、前記表示装置に表示する、
ように構成された、
測距システム。
前記連携処理装置は、
前記骨格データを示す画像を、前記骨格点を示す画像が前記骨格点の部位毎に異なる態様となるように、前記表示装置に表示する、
ように構成された、
測距システム。
【請求項12】
請求項１に記載の測距システムにおいて、
調整用の前記測距センサを更に含み、
前記連携処理装置は、
調整用の前記測距センサを用いて前記測定領域の前記重複範囲に存在する前記人物の前記骨格データを取得し、
調整用の前記測距センサを用いて取得した前記骨格データを更に用いて、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
調整用の前記測距センサを更に含み、
前記連携処理装置は、
調整用の前記測距センサを用いて前記測定領域の前記重複範囲に存在する前記人物の前記骨格データを取得し、
調整用の前記測距センサを用いて取得した前記骨格データを更に用いて、前記キャリブレーションを行う、
ように構成された、
測距システム。
【請求項13】
請求項１に記載の測距システムにおいて、
前記光を反射可能なマーカが、前記測定領域の前記重複範囲に存在する前記人物に取り付けられている、
測距システム。
前記光を反射可能なマーカが、前記測定領域の前記重複範囲に存在する前記人物に取り付けられている、
測距システム。
【請求項14】
光の伝達時間に基づいて対象物までの距離を測定する複数の測距センサと、複数の前記測距センサの測定領域内に存在する前記対象物の距離データに基づいて前記対象物の距離画像を生成する連携処理装置と、を用いる、測距センサのキャリブレーション方法であって、
前記連携処理装置によって、
複数の前記測距センサを用いて、前記測定領域の重複範囲に存在する前記対象物としての人物の骨格及び前記人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、
前記骨格データを用いて、前記人物の同一部位の前記骨格点の位置が共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの前記測距センサの設置位置及び測定方向を示す設置情報を調整することにより、前記測距センサのキャリブレーションを行う、
測距センサのキャリブレーション方法。
前記連携処理装置によって、
複数の前記測距センサを用いて、前記測定領域の重複範囲に存在する前記対象物としての人物の骨格及び前記人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、
前記骨格データを用いて、前記人物の同一部位の前記骨格点の位置が共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの前記測距センサの設置位置及び測定方向を示す設置情報を調整することにより、前記測距センサのキャリブレーションを行う、
測距センサのキャリブレーション方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、測距システム及び測距センサのキャリブレーション方法に関する。
【背景技術】
【0002】
光の伝達時間に基づいて対象物までの距離を測定する方式（ＴＯＦ法：タイム・オブ・フライト法）による測距センサ（以下、「ＴＯＦセンサ」又は「ＴＯＦ」とも称呼される場合がある。）が知られている。ＴＯＦセンサを利用した技術としては、例えば、ＴＯＦセンサによって取得した距離データの特徴量から人物等を検知し、検知した人物等の時間変化を追跡することにより、移動経路を求める技術がある。
【0003】
ＴＯＦセンサは、光源から出射した照射光が対象物にて反射し、受光部に戻ってくるまでの時間を計測することで対象物までの距離を算出する。ＴＯＦセンサには、１台で測定可能な距離及び視野角（画角）に限界がある。このため、広い空間を測定する場合には、複数台のＴＯＦセンサを広い空間に配置し、複数台のＴＯＦセンサにより広い空間を測定することが行われている。
【0004】
特許文献１は、測距センサのキャリブレーションを実行する測距システム（以下、「従来技術」と称呼される。）を開示する。従来技術は、複数の測距センサを設置して、複数の測距センサの測定領域内に存在する対象物の距離画像を生成する。従来技術は、連携処理装置を備える。連携処理装置は、各測距センサによって検出される対象物の位置にずれが生じないように測距センサ間の位置合わせを行い、複数の測距センサからの距離データを合成して対象物の距離画像を表示する。なお、この特許文献１には、従来は複数の測距センサ間の位置合わせを行うために、測距センサ間に、反射テープや目印を置くなどして位置の調整を行っていたことが記載されている。
【0005】
連携処理装置は、測距センサ間の位置合わせを行うため、複数の測距センサにより測定領域内を移動する人物の軌跡（「動線」と呼ぶ。）を取得し、各測距センサで取得した動線が共通の座標系で一致するように、各測距センサの設置情報を調整する測距センサのキャリブレーションを行う。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】特開２０２１－１７９３７６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
従来技術は、各測距センサ（ＴＯＦ）で検知した人の動線を取得し、動線を用いて測距センサ間の位置合わせのために、測距センサのキャリブレーションを実行する。
【0008】
しかし、従来技術では、動線を取得するために、キャリブレーション対象の複数の測距センサの測定範囲の重複範囲で人が歩く必要があるので、キャリブレーションの担当者の負担が大きくなる。更に、従来技術では、キャリブレーション対象の複数の測距センサの測定範囲の重複範囲が少ない場合、キャリブレーションに使用できる動線が不足することによって、測距センサのキャリブレーションを行うことが難しくなってしまうことが生じ得る。
【0009】
本発明は上記課題を解決するためになされた。即ち、本発明の目的の一つは、簡単かつ容易に測距センサのキャリブレーションを行うことができる測距システム及び測距センサのキャリブレーション方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0010】
上記課題を解決するために、本発明の測距システムは、光の伝達時間に基づいて対象物までの距離を測定する複数の測距センサと、複数の前記測距センサの測定領域内に存在する前記対象物の距離データに基づいて前記対象物の距離画像を生成する連携処理装置と、を含む、測距システムであって、前記連携処理装置は、複数の前記測距センサを用いて、前記測定領域の重複範囲に存在する前記対象物としての人物の骨格及び前記人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、前記骨格データを用いて、前記人物の同一部位の前記骨格点の位置が共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの前記測距センサの設置位置及び測定方向を示す設置情報を調整することにより、前記測距センサのキャリブレーションを行う、ように構成されている。
【0011】
本発明の測距センサのキャリブレーション方法は、光の伝達時間に基づいて対象物までの距離を測定する複数の測距センサと、複数の前記測距センサの測定領域内に存在する前記対象物の距離データに基づいて前記対象物の距離画像を生成する連携処理装置と、を用いる、測距センサのキャリブレーション方法であって、前記連携処理装置によって、複数の前記測距センサを用いて、前記測定領域の重複範囲に存在する前記対象物としての人物の骨格及び前記人物の複数の所定部位である骨格点を表す骨格データを取得し、前記骨格データを用いて、前記人物の同一部位の前記骨格点の位置が共通の座標系にて一致するように、少なくとも一つの前記測距センサの設置位置及び測定方向を示す設置情報を調整することにより、前記測距センサのキャリブレーションを行う。
【発明の効果】
【0012】
本発明によれば、簡単かつ容易に測距センサのキャリブレーションを行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下、本発明の各実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、実施形態の全図において、同一又は対応する部分には同一の符号を付す場合がある。以下の説明では、機能ブロック又は連携処理装置を主語として処理を説明する場合があるが、処理の主語が、機能ブロック又は連携処理装置に代えて、ＣＰＵとされてもよい。
【0015】
<<第１実施形態>>
本発明の第１実施形態に係る測距システムついて説明する。図１は第１実施形態に係る測距システムの構成を示す図である。図１に示すように、測距システムは、複数台（本例において、２台）の測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂと、これらを制御する連携処理装置２とを含む。
本発明の第１実施形態に係る測距システムついて説明する。図１は第１実施形態に係る測距システムの構成を示す図である。図１に示すように、測距システムは、複数台（本例において、２台）の測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂと、これらを制御する連携処理装置２とを含む。
【0016】
測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂと連携処理装置２とは、ネットワーク３を介して通信可能（情報を送受信可能）に接続されている。以下、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂは、これらを特に区別する必要がない場合、「測距センサ１」と称呼される。本例において、測距センサ１は、ＴＯＦ（Time Of Flight）センサである。
【0017】
測距システムは、各測距センサ１によって測定される共通の座標系にて対象物９の位置のずれが生じないように測距センサ１の位置を合わせる測距センサ１間の位置合わせのために測距センサ１のキャリブレーションを実行する。測距センサ１のキャリブレーションでは、測定空間に存在する人物９の骨格データを、各測距センサ１を用いて取得し、取得した骨格データの骨格点（好ましくは少なくとも２つの骨格点）が共通の座標系で一致するように、各測距センサ１の設置情報の修正が行われる。なお、設置情報は、測距センサ１の共通の座標系での設置位置及び測定方向（方位角）を示す情報である。
【0018】
連携処理装置２は、各測距センサ１で取得した距離データを合成して１つの距離画像を生成する。この距離画像を精度よく生成するために、連携処理装置２は、各測距センサ１の設置情報を修正（調整）するキャリブレーション処理を行う。
【0019】
図１に示す例では、２台の測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂが天井５に取り付けられ、床面４に存在する対象物９（ここでは人物（以下、対象物９は「人物９」とも称呼される場合がある。））までの距離が測定され、人物９の距離画像が作成される。１台の測距センサ１では測定可能距離や視野角が限られているので、測距センサ１を複数台配置することで、測定領域を拡大できるだけでなく、対象物９の位置を精度良く測定することができる。そのためには、各測距センサ１における測定値の座標変換が精度良くなされなければならない。従って、測距センサ１のキャリブレーションが必要になる。
【0020】
図２は測距センサ１の構成を示す図である。測距センサ１は、レーザダイオード（ＬＤ）や発光ダイオード（ＬＥＤ）などの光源から赤外光のパルス光を照射する発光部１１、対象物９から反射したパルス光をＣＣＤセンサやＣＭＯＳセンサなどで受光する受光部１２、発光部１１の点灯及び消灯と発光量の制御とを行う発光制御部１３、並びに、受光部１２の検出信号（受光データ）から対象物９までの距離を計算する距離計算部１４を備える。距離計算部１４で計算された距離データは、連携処理装置２へ送信される。測距センサ１の発光制御部１３は、連携処理装置２からの測定指令信号に従い発光を開始させる。
【0021】
図３はＴＯＦ法による距離測定の原理を説明する図である。測距センサ１は、発光部１１から対象物９に向けて距離測定用の照射光３１を出射する。受光部１２は、対象物９で反射された反射光３２を２次元センサ１２ａで受光する。２次元センサ１２ａはＣＣＤセンサなどの複数の画素を２次元配列したもので、各画素における受光データから距離計算部１４は２次元状の距離データを算出する。
【0022】
対象物９は、発光部１１および受光部１２から距離Ｄだけ離れた位置に存在する。ここで、光速をｃとして、発光部１１が照射光３１を出射してから受光部１２が反射光３２を受光するまでの時間差をｔとすると、対象物９までの距離Ｄは、Ｄ＝ｃ×ｔ／２で求められる。なお、距離計算部１４の行う実用的な距離測定では、時間差ｔの代わりに、所定幅の照射パルスを出射し、これを２次元センサ１２ａで露光ゲートのタイミングをずらしながら受光する。そして、異なるタイミングにおける受光量（蓄積量）の値から距離Ｄを算出するようにしている（露光ゲート方式）。
【0023】
図４は連携処理装置２の構成例を示す図である。連携処理装置２は、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂのそれぞれからの距離データを入力するデータ入力部２１、入力した各距離データを共通の座標系の位置データに変換する座標変換部２２、各位置データを合成して１つの距離画像を生成する画像合成部２３、及び、合成した距離画像を表示する表示部２４を備える。
【0024】
更に、連携処理装置２は、測距センサ１のキャリブレーションを行うため、入力した各測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの各距離データからキャリブレーションに有効な人物９の骨格データを検知する人物検知部２５、及び、合成画像の結果を基に座標変換部２２で用いる変換パラメータ（設置情報）を修正するキャリブレーション部２６を備える。更に、連携処理装置２は、各測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂに対し測定指示信号を送信する図示しない送信部を有する。
【0025】
連携処理装置２は、例えばパソコン（ＰＣ(Personal Computer)）、サーバ等のコンピュータで構成可能である。図５はコンピュータのハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図５に示すように、コンピュータ５０は、ＣＰＵ５１、ＲＯＭ５２、ＲＡＭ５３、データの読み出し及び書き込み可能な不揮発性の記憶装置（ＨＤＤ）５４、ネットワークインタフェース５５及び入出力インタフェース５６などを含む。これらは、バス５７を介して互いに通信可能に接続されている。ＣＰＵ５１はＲＯＭ５２及び／又は記憶装置５４に格納された図示しない各種プログラムをＲＡＭ５３にロードし、ＲＡＭ５３にロードされたプログラムを実行することによって、各種機能を実現する。ＲＡＭ５３には、上述したようにＣＰＵ５１が実行する各種プログラムがロードされ、ＣＰＵ５１が各種プログラムを実行する際に使用するデータが一時的に記憶される。ＲＯＭ５２及び／又は記憶装置５４は、不揮発性の記憶媒体であり、各種プログラムが記憶されている。ネットワークインタフェース５５は、コンピュータ５０がネットワークに接続されるためのインタフェースである。入出力インタフェース５６は、キーボード、マウスなどの入力装置（操作装置）及びディスプレイなどの表示装置に接続されるためのインタフェースである。
【0026】
例えば、データ入力部２１は入出力インタフェース５６で構成される。座標変換部２２、画像合成部２３、人物検知部２５及びキャリブレーション部２６は、ＣＰＵ５１で実行されるＲＯＭ５２及び／又は記憶装置５４に格納された各種プログラムで構成される。表示部２４は、入出力インタフェース５６に接続された図示しないディスプレイで構成される。
【0027】
連携処理装置２では、人物検知処理、座標変換、画像合成及びキャリブレーション等の演算処理を行う。連携処理装置２は、演算処理に用いるプログラムをＲＯＭ５２及び／又は記憶装置５４に格納（記憶、保持）しており、プログラムをＲＡＭ５３に展開してＣＰＵ５１により実行することで演算処理を実現する。なお、人物検知処理及びキャリブレーション処理に関しては、ユーザ調整部（図示せず）を介し、作業者（ユーザ）が表示部２４に表示される骨格データの画像を見ながら適宜調整を行うことも可能である。
【0028】
次に、測距センサ１のキャリブレーション方法について説明する。第１実施形態では、キャリブレーションのために、対象物９（人物９）の骨格データを用いるが、比較のために、動線データを用いる方式から説明する。
【0029】
図６Ａ及び図６Ｂは、動線データを用いたキャリブレーション方法を説明する図である。図６Ａは、人物９が測定空間の床面４を移動している状態を示す。測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂは、それぞれ、測定空間（ｘｙｚ座標で示す）の水平位置（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）に設置している。両者の設置高さｚは簡単のために同一としているが、異なっていても演算で補正が可能である。また、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの測定方向（視野角の中心方向）の方位角をθ１，θ２で表す。なお、両者の仰俯角は同一としているが、異なっていても演算で補正が可能である。人物９は時刻ｔ０からｔ２にかけて、床面４上を破線のように移動したものとする。
【0030】
図６Ｂは、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂにより人物９までの距離測定を行った状態を示す。なお、人物９までの距離として、例えば人物像から頭部を抽出し、頭部までの距離データで代表させる。そして、床面４を移動した人物９の移動軌跡（動線）のデータを取得する。測距センサ１ａで測定した人物９の動線を９ａで、測距センサ１ｂで測定した人物９の動線を９ｂ（区別のため二重線で示す）で示す。この場合も、動線９ａ，９ｂは、それぞれの測距センサ１から得た距離データを、センサの設置位置（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）と方位角θ１，θ２を用いて座標変換し、共通の座標系上に表示したもので、人物９の動線の仮想の測定像である。同一の人物９が移動したのにもかかわらず、その動線（測定像）が９ａ，９ｂのように一致しない場合がある。これは、測距センサ１の設置位置（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）と方位角θ１，θ２の情報に誤差があるからである。また、測距センサ１の設置高さや仰俯角の情報に誤差があると、動線９ａ，９ｂは床面に一致しないことになる。
【0031】
キャリブレーション処理では、人物９の動線９ａ，９ｂが一致するよう、測距センサ１の設置位置及び方位角の情報（設置情報）を修正（調整）する。そして、修正した設置情報に基づいて座標変換して動線を再度表示して、これらが一致するまで繰り返す。以下、キャリブレーションの手順について説明する。
【0032】
図６Ｃは、視点変換を行った状態を示す。つまり、測定空間をｚ方向（真上）から見下ろしたときのｘｙ面での動線９ａ，９ｂを示し、両者は位置と方向がずれている。なお、この例では、動線９ａの開始時刻ｔ０と、動線９ｂの開始時刻ｔ１とが異なるため、動線の長さも異なっている。
【0033】
図６Ｄは、動線９ａ、９ｂの位置合わせのため、測距センサ１の方位角情報を回転修正させた状態を示す。ここでは、測距センサ１ａの方位角θ１はそのまま固定し、測距センサ１ｂの方位角情報をθ２からθ２’に修正することで、動線９ａ，９ｂの方向を一致させている。その際、時刻情報を参照することで両者の動線の共通部分（すなわち時刻ｔ１～ｔ２の区間）が平行になるように修正する。
【0034】
図６Ｅは、動線９ａ，９ｂの位置合わせのため、測距センサ１の位置情報を移動修正させた状態を示す。測距センサ１ａの位置（ｘ１，ｙ１）はそのまま固定し、測距センサ１ｂの位置情報を（ｘ２，ｙ２）から（ｘ２’，ｙ２’）に修正することで、動線９ａ，９ｂを一致させている。本例では、動線９ａ，９ｂの時刻ｔ１～ｔ２の区間が一致している。
【0035】
このように本比較例では、人物９の移動軌跡である動線データを利用してキャリブレーションが行われる。動線データを用いるキャリブレーション方法では、複数の測距センサ１間の位置合わせに関して、各測距センサ１で検知した人の動線を取得することで、測距センサ１のキャリブレーションに活用できる特徴的なデータを容易に取得できるものである。ただし、このキャリブレーション方法では主に測距センサ１（ＴＯＦ）間の測定範囲の重なりが少ない場合など、動線だけでは情報量が少なくなることによって、調整が難しくなる場合がある。更に、動線を取得するために測距センサ１の測定範囲の重複範囲にて人が歩く必要があるため、キャリブレーションの担当者の負担が大きくなる。
【0036】
そこで、第１実施形態に係る測距システムでは、移動する人物９の動線データではなく、キャリブレーション対象の複数の測距センサ１の重複する測定範囲に存在する人物９の骨格データを利用するところに特徴がある。
【0037】
以下、人物９の骨格データを用いたキャリブレーション方法について説明する。まず、骨格データについて説明する。骨格データは、測距センサ１により取得された各距離データ（距離画像）に基づいて抽出（認識）される人物９の骨格及び人物９の所定の部位（以下、「骨格点」と称呼される。）に関する情報である。本例において、骨格点は、頭部、左手首、左肘、右肘、右手首、背中、左膝、左足首、右膝及び右足首である。なお、骨格点は、これらに限定されるものではない。
【0038】
図７はある時刻での人物９の骨格データを画像で表した図である。ある時刻での骨格データは、人物９の距離データ（距離画像）に基づいて取得（抽出、認識）された人物９の骨格及び骨格点を表す情報（例えば、線Ｌ１０で表された骨格の位置情報と、点Ｐｔで表された各骨格点Ｊ１乃至Ｊ１０の位置情報と、骨格点Ｊ１乃至Ｊ１０のそれぞれの信頼度と、骨格点の部位を識別するための識別情報と）を含む。なお、骨格点Ｊ１乃至Ｊ１０は、これらを特に区別する必要がない場合、「骨格点Ｊｉ」と称呼される。
【0039】
位置情報は、所定の３次元座標空間におけるｘｙｚ座標（値）（＝ｘ、ｙ、ｚ）で表される。信頼度は、各骨格点Ｊｉの認識結果の信頼性（認識位置）の程度を表すパラメータであり、周知のアルゴリズムにより算出可能である。信頼度は、例えば、０～１の数値で表され、その数値が大きくなるほど認識結果の信頼性が高くなることを示し、その数値が小さくなるほど認識結果の信頼性が低くなることを示す。
【0040】
【0041】
測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂは、測定空間（ｘｙｚ座標で示す所定の３次元座標空間（共通の座標系））の水平位置（ｘ１，ｙ１）、（ｘ２，ｙ２）に設置している。両者の設置高さｚは簡単のために同一としているが、異なっていても演算で補正が可能である。また、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの測定方向（視野角の中心方向）の方位角をθ１，θ２で表す。なお、両者の仰俯角は同一としているが、異なっていても演算で補正が可能である。
【0042】
図８Ｂは、図８Ａに示す状況で各測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂにより取得した、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの測定範囲（照射範囲）の重複範囲に存在する人物９の骨格データＳＤ１及び骨格データＳＤ２を示す。骨格データＳＤ１は、測距センサ１ａにより取得された距離データに基づく距離画像から抽出された骨格及び骨格点を示すデータであり、骨格データＳＤ２は、測距センサ１ｂにより取得された距離データに基づく距離画像から抽出された骨格及び骨格点を示すデータである。なお、骨格データＳＤ１及び骨格データＳＤ２は、これらを特に区別する必要がない場合、「骨格データＳＤ」と称呼される。図８Ｂに示すように、骨格データＳＤ１及び骨格データＳＤ２には、同一の人物９に対応する骨格データであるにも関わらず、共通の３次元座標空間上において、ずれが生じてしまっている。
【0043】
図８Ｃは骨格データＳＤ１及び骨格データＳＤ２の共通の３次元座標空間での位置を合わせるために、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの設置情報を修正した状態を示す。本例では、測距センサ１ａの位置（ｘ１，ｙ１）はそのまま固定し、測距センサ１ｂの設置情報である位置情報を（ｘ２，ｙ２）から（ｘ２’，ｙ２’）に修正し、測定方向などを修正することで、骨格データＳＤ１の骨格点の位置と、骨格データＳＤ２の骨格点の位置とを全て一致させている。なお、骨格点の位置の少なくとも２つを一致させるようにしてもよい。更に、人物９の位置によっては、少なくとも一方の測距センサ１による人物９の距離画像の骨格データＳＤの骨格点が全て検出されていない場合もある。この場合、検出されている距離画像の部分的な骨格データＳＤ（骨格点）の位置を一致させるように、測距センサ１の設置情報を修正することで、キャリブレーションを行えばよい。
【0044】
第１実施形態に係る測距システムは、人物９の骨格データを利用して測距センサ１のキャリブレーションを行う。これにより、ユーザ（現地の担当者又は施設の利用者等）のデータを活用することで、背景技術の欄で述べた従来のキャリブレーションで行われていたような現場で反射テープなど目印を置く作業が不要となる。
【0045】
更に、第１実施形態に係る測距システムは、比較例に比べて、以下に述べる優れた作用効果を奏する。即ち、比較例は、複数の測距センサ１間の位置合わせに関して、各測距センサ１で検知した人の動線を取得することで、測距センサ１のキャリブレーションに活用できる特徴的なデータを容易に取得できる。しかし、この方式では、動線を取得するために測距センサ１の重複範囲を人が歩く必要があるため、キャリブレーションの担当者の負担が大きくなる。この方式では主に測距センサ１の測定範囲の重なりが少ない場合など、動線が不足して位置合わせのための調整が難しくなることが生じ得る。
【0046】
これに対して、第１実施形態に係る測距システムは、比較例のように、人物９が歩いて動線を取得する必要もない。更に、第１実施形態に係る測距システムは、骨格データの類似性に基づいて、骨格点の位置合わせを行うことで、自動でキャリブレーションを行うことができる。
【0047】
図９は連携処理装置２が実行する処理フローを示すフローチャートである。連携処理装置２は、ステップ９００から処理を開始して以下に述べるステップ９１０乃至ステップ９３０の処理を順に実行した後、ステップ９３５に進む。なお、ステップ９１５乃至ステップ９２５は、連携処理装置２の人物検知部２５により実行される。ステップ９３０は、連携処理装置２の座標変換部２２により実行される。ステップ９３５、ステップ９４５、ステップ９５０及びステップ９５５は、連携処理装置２のキャリブレーション部２６により実行される。ステップ９４０は、画像合成部２３により実行される。
【0048】
ステップ９０５：連携処理装置２は、各測距センサ１のパラメータを設定する。パラメータは、設置情報等を含み、設置情報は、共通の３次元座標空間での測距センサ１の設置位置（ｘ，ｙ，ｚ）及び測定方向（方位角）（θｘ，θｙ，θｚ）を含む。
【0049】
ステップ９１０：連携処理装置２からの指示で、各測距センサ１は測定空間の距離データを所定時間にわたって取得し、連携処理装置２に送信する。
【0050】
ステップ９１５：連携処理装置２は、受信した距離データから人物９を検知する。人物検知では、画像認識技術により人物９の頭部の位置を検出する。また、付随情報として、検出した人物９の時刻、身長、点群量（人物領域に含まれる画素数）などを取得し保持する。複数の人物９が検出されれば、それぞれの人物９について位置情報や付随情報を取得する。
【0051】
ステップ９２０：連携処理装置２は、ステップ９１５にて検知した人物９の骨格を検知することにより、各測距センサ１毎の骨格データを取得する。
【0052】
ステップ９２５：連携処理装置２は、骨格データの各骨格点の信頼度を評価する。信頼度は、０～１の範囲の数値であり、信頼度が高くなるほどその骨格点が正確に認識されている信頼性が高くなる。
【0053】
ステップ９３０：連携処理装置２は、各測距センサ１で検出された人物９の位置データを共通の座標空間（３次元座標空間）に変換する。座標変換では、ステップ９０５で設定した設置情報を用いる。
【0054】
連携処理装置２は、ステップ９３５に進むと、取得データは十分であるか否かを判定する。
【0055】
連携処理装置２は、以下の条件１及び条件２の両方が成立する場合、取得データは十分であると判定し、以下に述べる条件１及び条件２の両方が成立しない場合、取得データは十分ではないと判定する。
・条件１：条件１は、座標変換した人物データが十分である場合、成立する条件である。即ち、条件１は、各測距センサ１によって検出された人物９の付随情報（時刻及び身長）が、キャリブレーション対象の複数（本例において２つ）の測距センサ１間で一致している場合成立する条件である。
・条件２：条件２は、信頼度が十分である場合、成立する条件である。即ち、条件２は、各測距センサ１によって取得された骨格点の中で、部位が同一の骨格点の組が２つ以上あり、且つ、それらの骨格点の信頼度が、所定の閾値信頼度以上である場合、成立する条件である。
・条件１：条件１は、座標変換した人物データが十分である場合、成立する条件である。即ち、条件１は、各測距センサ１によって検出された人物９の付随情報（時刻及び身長）が、キャリブレーション対象の複数（本例において２つ）の測距センサ１間で一致している場合成立する条件である。
・条件２：条件２は、信頼度が十分である場合、成立する条件である。即ち、条件２は、各測距センサ１によって取得された骨格点の中で、部位が同一の骨格点の組が２つ以上あり、且つ、それらの骨格点の信頼度が、所定の閾値信頼度以上である場合、成立する条件である。
【0056】
取得データは十分ではない場合、連携処理装置２は、ステップ９３５にて「Ｎｏ」と判定してステップ９１０に戻る。
【0057】
一方、取得データは十分である場合、連携処理装置２は、ステップ９３５にて「Ｙｅｓ」と判定し、以下に述べるステップ９４０乃至ステップ９５０を順に実行した後、ステップ９５５に進む。
【0058】
ステップ９４０：連携処理装置２は、ステップ９３０にて座標変換された各測距センサ１からの人物９の位置データを、時刻の同期をとって共通の座標空間に合成して表示部２４に描画する。即ち、各測距センサ１により取得された骨格データを示す画像（骨格及び骨格点を示す画像）が表示される。検知した人物９が複数あれば、複数組の骨格データを示す画像が表示される。
【0059】
ステップ９４５：連携処理装置２は、各測距センサ１で取得された骨格データを示す画像の類似度を算出する。すなわち、骨格の形状（パターン）が互いに類似している骨格データを抽出する。そのために、時刻が対応する各センサからの骨格の形状（パターン）を比較し、パターンマッチング法などにより骨格データを示す画像間の類似度を求める。
【0060】
ステップ９５０：連携処理装置２は、類似度が高い複数（本例において２つ）の骨格データについて、同一部位であり、且つ、信頼度が閾値信頼度以上である骨格点の位置が一致するように、少なくとも一つの測距センサ１の設置情報（設置位置及び測定方向（方位角）の少なくとも一つ）を調整する（即ち、測距センサ１間の位置合わせを行う。）。なお、連携処理装置２は、より精度よく調整を行うことが可能となる観点から、信頼度が閾値信頼度以上である骨格点の中から、信頼度が上位であり（例えば、同一部位の２つの骨格点の信頼度の平均値が上位であり）、且つ、同一部位の２つの骨格点の組を所定数だけ選択し、選択した骨格点のみ（選択した骨格点の組のみ）を用いて、各測距センサ１の設置情報を調整してもよい。
【0061】
ここで、仮に測距センサ１が複数（３台以上）存在する場合、基準となる測距センサ１を決め、これに対し他の測距センサ１を、１台ずつ位置合わせ（設置情報の調整）を行う、あるいは、修正済みの測距センサ１に対し、他の未修正の測距センサ１の位置合わせ（設置情報の調整）を順に行う。
【0062】
連携処理装置２は、ステップ９５５に進むと、キャリブレーション結果が十分であるか否かを判定する。例えば、連携処理装置２は、位置を一致させた骨格点を含む２つの骨格データを示す画像間の類似度を算出し、類似度が所定の第１閾値類似度以上であるか否かに基づいて、キャリブレーション結果が十分であるか否かを自動で判定する。即ち、連携処理装置２は、類似度が第１閾値類似度以上である場合、キャリブレーション結果が十分であると判定する。連携処理装置２は、類似度が第１閾値類似度より小さい場合、キャリブレーション結果が十分ではないと判定する。
【0063】
連携処理装置２は、キャリブレーション結果が十分ではないと判定した場合、ステップ９５５にて「Ｎｏ」と判定してステップ９４０に戻る。この場合、連携処理装置２は、ステップ９４０及びステップ９４５の処理を行った後、ステップ９５０に進み、再びキャリブレーションを行う。
【0064】
連携処理装置２は、キャリブレーション結果が十分であると判定した場合、ステップ９５５にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９９５に進んで本処理フローを終了する。
【0065】
＜効果＞
以上説明したように、本発明の第１実施形態に係る測距システムは、人物９の骨格を示す画像の類似性に基づいて、類似する画像の骨格点の位置が共通座標系で一致するように、自動で測距センサ１のキャリブレーションを行う。これにより、本発明の第１実施形態に係る測距システムは、ユーザ（例えば、現地の担当者又は施設の利用者等）のデータを活用することで、現場で反射テープなど目印を置く作業が不要であり、容易に測距センサ１のキャリブレーションを行うことができる。更に、第１実施形態に係る測距システムは、比較例のように、人物９が歩いて動線を取得する必要もなく、測定範囲の重複範囲に人物９が存在しているだけで、測距センサ１のキャリブレーションに必要な骨格データを取得できるので、より簡単（キャリブレーションの担当者の負担を軽減でき）かつ容易にキャリブレーションを行うことができる。
以上説明したように、本発明の第１実施形態に係る測距システムは、人物９の骨格を示す画像の類似性に基づいて、類似する画像の骨格点の位置が共通座標系で一致するように、自動で測距センサ１のキャリブレーションを行う。これにより、本発明の第１実施形態に係る測距システムは、ユーザ（例えば、現地の担当者又は施設の利用者等）のデータを活用することで、現場で反射テープなど目印を置く作業が不要であり、容易に測距センサ１のキャリブレーションを行うことができる。更に、第１実施形態に係る測距システムは、比較例のように、人物９が歩いて動線を取得する必要もなく、測定範囲の重複範囲に人物９が存在しているだけで、測距センサ１のキャリブレーションに必要な骨格データを取得できるので、より簡単（キャリブレーションの担当者の負担を軽減でき）かつ容易にキャリブレーションを行うことができる。
【0066】
<<第２実施形態>>
本発明の第２実施形態に係る測距システムついて説明する。第２実施形態に係る測距システムは、以下に述べる点のみにおいて、第１実施形態に係る測距システムと相違点を有する。
・第２実施形態に係る測距システムは、キャリブレーション後、キャリブレーション結果が大きくずれているか否かを判定し、判定結果に応じた処理を実行する。
本発明の第２実施形態に係る測距システムついて説明する。第２実施形態に係る測距システムは、以下に述べる点のみにおいて、第１実施形態に係る測距システムと相違点を有する。
・第２実施形態に係る測距システムは、キャリブレーション後、キャリブレーション結果が大きくずれているか否かを判定し、判定結果に応じた処理を実行する。
【0067】
以下、この相違点を中心として説明する。
【0068】
図１０は連携処理装置２が実行する処理フローを示すフローチャートである。図１０に示すフローチャートは、図９のフローチャートのステップ９５０とステップ９５５との間にステップ１００５が追加された点のみ、図９のフローチャートと相違する。
【0069】
連携処理装置２（キャリブレーション部２６）は、ステップ９５０のキャリブレーションを実行した後、ステップ１００５に進むと、キャリブレーション結果が大きくずれているか否かを判定する。
【0070】
この判定は、位置を合わせた骨格点を含む２つの骨格データを示す画像間の類似度を算出し、類似度が所定の第２閾値類似度より小さいか否かに基づいて、キャリブレーション結果が大きくずれているか否かを自動で判定する。なお、第２閾値類似度は、第１閾値類似度より小さい値に設定されている。類似度が第２閾値類似度より小さい場合、キャリブレーション結果が大きくずれていると判定し、類似度が第２閾値類似度以上である場合、キャリブレーション結果が大きくずれていないと判定する。
【0071】
キャリブレーション結果が大きくずれている場合、連携処理装置２は、ステップ１００５にて「Ｙｅｓ」と判定してステップ９１０に戻り、ステップ９１０から再び処理を開始する。即ち、連携処理装置２は、再び、別のタイミングでの距離データを取得し、ステップ９１５乃至ステップ９５０のうちの適当な処理を再度実行する。
【0072】
キャリブレーション結果が大きくずれていない場合、連携処理装置２は、ステップ１００５にて「Ｎｏ」と判定してステップ９５５に進み、既述のステップ９５５の処理を実行する。
【0073】
＜効果＞
以上説明したように、本発明の第２実施形態に係る測距システムは、キャリブレーション結果が大きくずれている場合、再び距離データの取得を行い、取得した距離データに基づいて、キャリブレーションを行う。これにより、第２実施形態に係る測距システムは、より効率よく測距センサ１のキャリブレーションを行うことができる。
以上説明したように、本発明の第２実施形態に係る測距システムは、キャリブレーション結果が大きくずれている場合、再び距離データの取得を行い、取得した距離データに基づいて、キャリブレーションを行う。これにより、第２実施形態に係る測距システムは、より効率よく測距センサ１のキャリブレーションを行うことができる。
【0074】
<<第３実施形態>>
本発明の第３実施形態に係る測距システムついて説明する。第３実施形態に係る測距システムは、以下に述べる点のみにおいて、第１実施形態に係る測距システムと相違点を有する。
・第３実施形態に係る測距システムでは、自動でキャリブレーションを行うことに代えて、作業者により手動でキャリブレーションが行われる。
本発明の第３実施形態に係る測距システムついて説明する。第３実施形態に係る測距システムは、以下に述べる点のみにおいて、第１実施形態に係る測距システムと相違点を有する。
・第３実施形態に係る測距システムでは、自動でキャリブレーションを行うことに代えて、作業者により手動でキャリブレーションが行われる。
【0075】
以下、この相違点を中心として説明する。
【0076】
図１１は連携処理装置２が実行する処理フローを示すフローチャートである。図１１に示すフローチャートは、図９のフローチャートのステップ９４５乃至ステップ９５５が、ステップ１１０５に置換された点のみ、図９のフローチャートと相違する。
【0077】
連携処理装置２は、ステップ１１０５に進むと、作業者（ユーザ）によって手動キャリブレーションが実行される。作業者は、ユーザ調整部（図示せず）を介し、表示部２４に表示される骨格データの画像（人物９の骨格及び骨格点を示す画像）を見ながら適宜、測距センサ１の設置情報の調整を行う。手動キャリブレーションが実行された後、連携処理装置２は、ステップ１１９５に進んで本処理フローを終了する。
【0078】
＜効果＞
以上説明したように、本発明の第３実施形態に係る測距システムは、骨格データに基づいて、ユーザ（例えば、作業者）による手動でも、キャリブレーションを容易に行うことができる。
以上説明したように、本発明の第３実施形態に係る測距システムは、骨格データに基づいて、ユーザ（例えば、作業者）による手動でも、キャリブレーションを容易に行うことができる。
【0079】
<<第４実施形態>>
本発明の第４実施形態に係る測距システムについて説明する。第４実施形態に係る測距システムは、以下に述べる点のみにおいて、第１実施形態に係る測距システムと相違点を有する。
・第４実施形態に係る測距システムは、図１２に示すように、調整用測距センサ１ｃを更に備える。第４実施形態に係る測距システムは、必要に応じて、調整用測距センサ１ｃを利用して、キャリブレーションを行う。調整用測距センサ１ｃは、より広い範囲で、キャリブレーションに使用可能な人物９の骨格データを取得できた方が好ましいので、キャリブレーション対象の測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂに比べて、その画角が広い方が好ましい。
本発明の第４実施形態に係る測距システムについて説明する。第４実施形態に係る測距システムは、以下に述べる点のみにおいて、第１実施形態に係る測距システムと相違点を有する。
・第４実施形態に係る測距システムは、図１２に示すように、調整用測距センサ１ｃを更に備える。第４実施形態に係る測距システムは、必要に応じて、調整用測距センサ１ｃを利用して、キャリブレーションを行う。調整用測距センサ１ｃは、より広い範囲で、キャリブレーションに使用可能な人物９の骨格データを取得できた方が好ましいので、キャリブレーション対象の測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂに比べて、その画角が広い方が好ましい。
【0080】
以下、この相違点を中心として説明する。
【0081】
図１２に示すように、測距センサ１ａと測距センサ１ｂとの測定範囲の重複範囲が少ない場合、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂのキャリブレーションに使用できる重複範囲に存在する人物９の骨格データ（骨格点）が十分に取得できないことが生じ得る。
【0082】
この場合において、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの測定範囲の重複範囲と重複する測定範囲を有する調整用測距センサ１ｃによって取得された骨格データを用いてキャリブレーションを行う。
【0083】
図１３Ａに示す例では、骨格データＳＤ１は、測距センサ１ａによる人物９の骨格データであり、骨格データＳＤ２は、測距センサ１ｂによる人物９の骨格データであり、骨格データＳＤ３は、調整用測距センサ１ｃによる人物９の骨格データＳＤ３である。なお、図１３Ａ乃至図１３Ｃ中の骨格点は、全て、信頼度が閾値信頼度以上である骨格点である。
【0084】
この場合において、骨格データＳＤ１及び骨格データＳＤ２を用いて、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂを行おうとした場合、部位が同一の骨格点の数が不足しているため、キャリブレーションを行うことが難しくなる。
【0085】
そこで、連携処理装置２は、骨格データＳＤ３を使用して、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂのキャリブレーションを行う。
【0086】
具体的に述べると、図１３Ｂに示すように、連携処理装置２は、骨格データＳＤ１に骨格データＳＤ３が一致するように測距センサ１ａ及び調整用測距センサ１ｃ間の位置合わせを行う。即ち、連携処理装置２は、同一部位の骨格データＳＤ１の骨格点の位置と骨格データＳＤ３の骨格点の位置とが一致するように、測距センサ１ａ及び調整用測距センサ１ｃの少なくとも一つの設置情報（設置位置及び測定方向（方位角）の少なくとも一つ）を調整する。
【0087】
その後、図１３Ｂに示すように、連携処理装置２は、骨格データＳＤ２に骨格データＳＤ３が一致するように、測距センサ１ｂ及び調整用測距センサ１ｃ間の位置合わせを行う。即ち、連携処理装置２は、同一部位の骨格データＳＤ２の骨格点の位置と骨格データＳＤ３の骨格点の位置とが一致するように、測距センサ１ｂの設置情報（設置位置及び測定方向（方位角）の少なくとも一つ）を調整する。
【0088】
図１３Ｃに示すように、測距センサ１間の位置合わせが終わると、調整用測距センサ１ｃによる骨格データＳＤ３を取り外す。これにより、共通の３次元座標空間にて位置が一致した骨格データＳＤ１及び骨格データＳＤ２が残り、測距センサ１のキャリブレーションが完了する。なお、調整用測距センサ１ｃは、必要なときだけ（キャリブレーションを行うときだけ）設置するようにしてもよい。
【0089】
＜効果＞
以上説明したように、本発明の第４実施形態に係る測距システムは、調整用測距センサ１ｃを設置することにより、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの測定範囲の重複範囲が少ない（小さい）場合でも、容易にキャリブレーションを実行することができる。
以上説明したように、本発明の第４実施形態に係る測距システムは、調整用測距センサ１ｃを設置することにより、測距センサ１ａ及び測距センサ１ｂの測定範囲の重複範囲が少ない（小さい）場合でも、容易にキャリブレーションを実行することができる。
【0090】
<<変形例>>
本発明は上記各実施形態に限定されることなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。例えば、上記各実施形態において、骨格データのうちの人物９の一部分の骨格データ（例えば、上半身の骨格データ）のみを用いて、キャリブレーションが行われるようにしてもよい。この変形例によれば、骨格データとして上半身だけを出力し、活用する。これにより、この変形例は、データ量を減らして演算負荷やキャリブレーションによる処理負荷を下げることができる。
本発明は上記各実施形態に限定されることなく、本発明の範囲内において種々の変形例を採用することができる。例えば、上記各実施形態において、骨格データのうちの人物９の一部分の骨格データ（例えば、上半身の骨格データ）のみを用いて、キャリブレーションが行われるようにしてもよい。この変形例によれば、骨格データとして上半身だけを出力し、活用する。これにより、この変形例は、データ量を減らして演算負荷やキャリブレーションによる処理負荷を下げることができる。
【0091】
更に、上記各実施形態において、骨格点を示す画像は、全て共通の図形（丸）であるが、部位毎に骨格点を示す画像が異なる態様（形状、大きさ及び色の少なくとも一つが異なる態様）であってもよい。これにより、手動でキャリブレーションが実行される場合において、ユーザは、位置合わせを行う骨格点を容易に判別できる。上記各実施形態において、人物９の所定部位（例えば、頭や両腕）に、光を反射可能な（光を反射しやすい）マーカを取り付け、そのマーカに基づいて、人物９の骨格及び人物９の所定部位を示す骨格点を含む骨格データが取得されるようにしてもよい。これにより、この変形例は、座標がぶれにくく、簡単に骨格データを取得することができる。
【0092】
更に、上記第１実施形態及び第２実施形態において、キャリブレーション結果が十分であるか否かの判定は、ユーザによりキャリブレーション結果が十分であるか否かを判定された結果が連携処理装置２に入力され、入力された判定結果に基づいて行われるようにしてもよい。第２実施形態において、キャリブレーション結果が大きくずれているか否かの判定は、ユーザによりキャリブレーション結果が大きくずれているか否かを判定された結果が連携処理装置２に入力され、入力された判定結果に基づいて行われるようにしてもよい。
【0093】
更に、上記各実施形態は、本発明の範囲を逸脱しない限り、互いに組み合わせることが可能である。例えば、上記第４実施形態の特徴は、第２実施形態及び第３実施形態のそれぞれに適用されてもよい。
【符号の説明】
【0094】
１ａ，１ｂ…測距センサ、２…連携処理装置、３…ネットワーク、４…床面、９…対象物（人物）、１１…発光部、１２…受光部、１３…発光制御部、１４…距離計算部、２１…データ入力部、２２…座標変換部、２３…画像合成部、２４…表示部、２５…人物検知部、２６…キャリブレーション部
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5】
【図6A】
【図6B】
【図6C】
【図6D】
【図6E】
【図7】
【図8A】
【図8B】
【図8C】
【図9】
【図10】
【図11】
【図12】
【図13A】
【図13B】
【図13C】