特開 2024-178047 システム及び方法

(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】P2024178047

(43)【公開日】2024-12-24

(54)【発明の名称】システム及び方法

(51)【国際特許分類】

   G01S 17/89 20200101AFI20241217BHJP

【ＦＩ】

G01S17/89

【審査請求】有

【請求項の数】11

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023096545

(22)【出願日】2023-06-12

(71)【出願人】

【識別番号】523224350

【氏名又は名称】バイトム株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110000877

【氏名又は名称】弁理士法人ＲＹＵＫＡ国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】アラスデア アンドリュー ロバートソン ハンター

(72)【発明者】

【氏名】ナサニエル チョン ミン バートレット

(72)【発明者】

【氏名】チャン グァンロク

【テーマコード（参考）】

5J084

【Ｆターム（参考）】

5J084AA05

5J084AA10

5J084AA13

5J084AB01

5J084AB07

5J084AB16

5J084AC02

5J084AC07

5J084AD01

5J084BA03

5J084BA49

5J084EA27

(57)【要約】      （修正有）

【課題】検出対象を検出、または監視対象エリアを監視するために用いられる３Ｄマップの生成
【解決手段】ＬｉＤＡＲを搭載する搭載部と、前記搭載部を回転させるモータと、３Ｄマップを生成すべく、前記モータを用いて前記搭載部を回転させながら前記ＬｉＤＡＲによって測定された測定結果を取得する取得部とを備える、システム、及び、コンピュータによって実行される方法であって、３Ｄマップを生成すべく、ＬｉＤＡＲを搭載する搭載部を回転させるモータを用いて前記搭載部を回転させながら前記ＬｉＤＡＲによって測定された測定結果を取得する取得段階を備える、方法を提供する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）を搭載する搭載部と、
前記搭載部を回転させるモータと、
３Ｄマップを生成すべく、前記モータを用いて前記搭載部を回転させながら前記ＬｉＤＡＲによって測定された測定結果を取得する取得部と
を備える、システム。

【請求項2】

前記測定結果に基づいて、前記３Ｄマップを生成する生成部をさらに備える、請求項１に記載のシステム。

【請求項3】

前記生成部によって生成された前記３Ｄマップに基づいて、予め定められた検出対象を検出する検出部をさらに備える、請求項２に記載のシステム。

【請求項4】

前記検出部は、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップと前記検出対象が含まれていない状態の３Ｄマップとを位置合わせすることにより、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップ内の複数の第１点のそれぞれと前記検出対象が含まれていない状態の前記３Ｄマップ内の複数の第２点のそれぞれとを対応付けて、前記複数の第１点のうちの第１点から当該第１点に対応付けられている第２点までのマップ空間上の距離が予め定められた第１距離閾値より長いターゲット点を検出することによって、前記検出対象を検出する、請求項３に記載のシステム。

【請求項5】

前記検出部は、検出した複数の前記ターゲット点のそれぞれについて、一のターゲット点までの前記マップ空間上の距離が予め定められた第２距離閾値より短い他のターゲット点の数が予め定められた第１ターゲット点数閾値より多い場合に前記一のターゲット点をコア点に分類し、前記他のターゲット点の数が前記第１ターゲット点数閾値より少なく、且つ、コア点が前記他のターゲット点に含まれる場合に前記一のターゲット点を境界点に分類し、前記他のターゲット点の数が前記第１ターゲット点数閾値より少なく、且つ、コア点が前記他のターゲット点に含まれない場合に前記一のターゲット点をノイズ点に分類し、検出した前記複数のターゲット点をクラスタリングし、クラスタリングの結果、一のクラスタに属するとクラスタリングされたターゲット点の数が予め定められた第２ターゲット点数閾値より多い場合に、前記一のクラスタに対応するエリアに前記検出対象が存在すると判定する、請求項４に記載のシステム。

【請求項6】

前記検出部は、前記一のクラスタの形状及びサイズにさらに基づいて、前記一のクラスタに対応する前記エリアに前記検出対象が存在するか否かを判定する、請求項５に記載のシステム。

【請求項7】

前記生成部によって生成された前記３Ｄマップの前記マップ空間における水平面を、前記検出対象のサイズに基づいてグリッドセルサイズが定められた複数のグリッドセルに分割する分割部
をさらに備え、
前記検出部は、前記複数のグリッドセルのうち、前記マップ空間における垂直方向に存在する前記ターゲット点の数が予め定められた第３ターゲット点数閾値より多いグリッドセルに対応するエリアに前記検出対象が存在すると判定する、
請求項４に記載のシステム。

【請求項8】

前記生成部によって生成された前記３Ｄマップに対して、前記システムのユーザによって指定されたゾーンを設定するゾーン設定部をさらに備える、請求項２に記載のシステム。

【請求項9】

前記生成部によって生成された前記３Ｄマップに基づいて、予め定められた検出対象が前記ゾーン設定部によって設定された前記ゾーンに対応するエリアに存在することを検出する検出部と、
前記検出部による検出結果に基づいて、前記ゾーン設定部によって設定された前記ゾーンに対応する前記エリアを監視する監視部と
をさらに備える、請求項８に記載のシステム。

【請求項10】

前記ＬｉＤＡＲをさらに備える、請求項１から９のいずれか一項に記載のシステム。

【請求項11】

コンピュータによって実行される方法であって、
３Ｄマップを生成すべく、ＬｉＤＡＲを搭載する搭載部を回転させるモータを用いて前記搭載部を回転させながら前記ＬｉＤＡＲによって測定された測定結果を取得する取得段階
を備える、方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、システム及び方法に関する。

【背景技術】

【0002】

特許文献１には、車両に搭載されたＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）が記載されている。
［先行技術文献］
［特許文献］
［特許文献１］特開２０１９－１５６２６１号公報

【発明の概要】

【0003】

本発明の一実施態様によれば、システムが提供される。前記システムは、ＬｉＤＡＲを搭載する搭載部を備えてよい。前記システムは、前記搭載部を回転させるモータを備えてよい。前記システムは、３Ｄマップを生成すべく、前記モータを用いて前記搭載部を回転させながら前記ＬｉＤＡＲによって測定された測定結果を取得する取得部を備えてよい。

【0004】

前記システムは、前記測定結果に基づいて、前記３Ｄマップを生成する生成部をさらに備えてよい。

【0005】

前記いずれかのシステムは、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップに基づいて、予め定められた検出対象を検出する検出部をさらに備えてよい。

【0006】

前記いずれかのシステムにおいて、前記検出部は、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップと前記検出対象が含まれていない状態の３Ｄマップとを位置合わせすることにより、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップ内の複数の第１点のそれぞれと前記検出対象が含まれていない状態の前記３Ｄマップ内の複数の第２点のそれぞれとを対応付けて、前記複数の第１点のうちの第１点から当該第１点に対応付けられている第２点までのマップ空間上の距離が予め定められた第１距離閾値より長いターゲット点を検出することによって、前記検出対象を検出してよい。

【0007】

前記いずれかのシステムにおいて、前記検出部は、検出した複数の前記ターゲット点のそれぞれについて、一のターゲット点までの前記マップ空間上の距離が予め定められた第２距離閾値より短い他のターゲット点の数が予め定められた第１ターゲット点数閾値より多い場合に前記一のターゲット点をコア点に分類し、前記他のターゲット点の数が前記第１ターゲット点数閾値より少なく、且つ、コア点が前記他のターゲット点に含まれる場合に前記一のターゲット点を境界点に分類し、前記他のターゲット点の数が前記第１ターゲット点数閾値より少なく、且つ、コア点が前記他のターゲット点に含まれない場合に前記一のターゲット点をノイズ点に分類し、検出した前記複数のターゲット点をクラスタリングし、クラスタリングの結果、一のクラスタに属するとクラスタリングされたターゲット点の数が予め定められた第２ターゲット点数閾値より多い場合に、前記一のクラスタに対応するエリアに前記検出対象が存在すると判定してよい。

【0008】

前記いずれかのシステムにおいて、前記検出部は、前記一のクラスタの形状及びサイズにさらに基づいて、前記一のクラスタに対応する前記エリアに前記検出対象が存在するか否かを判定してよい。

【0009】

前記いずれかのシステムは、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップの前記マップ空間における水平面を、前記検出対象のサイズに基づいてグリッドセルサイズが定められた複数のグリッドセルに分割する分割部をさらに備えてよく、前記検出部は、前記複数のグリッドセルのうち、前記マップ空間における垂直方向に存在する前記ターゲット点の数が予め定められた第３ターゲット点数閾値より多いグリッドセルに対応するエリアに前記検出対象が存在すると判定してよい。

【0010】

前記いずれかのシステムは、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップに対して、前記システムのユーザによって指定されたゾーンを設定するゾーン設定部をさらに備えてよい。

【0011】

前記いずれかのシステムは、前記生成部によって生成された前記３Ｄマップに基づいて、予め定められた検出対象が前記ゾーン設定部によって設定された前記ゾーンに対応するエリアに存在することを検出する検出部と、前記検出部による検出結果に基づいて、前記ゾーン設定部によって設定された前記ゾーンに対応する前記エリアを監視する監視部とをさらに備えてよい。

【0012】

前記いずれかのシステムは、前記ＬｉＤＡＲをさらに備えてよい。

【0013】

本発明の一実施態様によれば、コンピュータによって実行される方法が提供される。前記方法は、３Ｄマップを生成すべく、ＬｉＤＡＲを搭載する搭載部を回転させるモータを用いて前記搭載部を回転させながら前記ＬｉＤＡＲによって測定された測定結果を取得する取得段階を備えてよい。

【0014】

尚、上記の発明の概要は、本発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】システム１０の一例を概略的に示す。

【図2】回転式ＬｉＤＡＲ１００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。

【図3】回転式ＬｉＤＡＲ１００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図4】情報処理装置２００の機能構成の一例を概略的に示す。

【図5】情報処理装置２００が検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせする一例を説明するための説明図である。

【図6】情報処理装置２００がノーマルモードで検出対象を検出する一例を説明するための説明図である。

【図7】情報処理装置２００が密集モードで検出対象を検出する一例を説明するための説明図である。

【図8】システム１０の処理の流れの一例を説明するための説明図である。

【図9】システム１０の処理の流れの他の一例を説明するための説明図である。

【図10】システム１０の処理の流れの他の一例を説明するための説明図である。

【図11】回転式ＬｉＤＡＲ１００又は情報処理装置２００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。

【発明を実施するための形態】

【0016】

以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

【0017】

図１は、システム１０の一例を概略的に示す。システム１０は、回転式ＬｉＤＡＲ１００を備えてよい。図１では、システム１０が１つの回転式ＬｉＤＡＲ１００を備える一例が示されているが、システム１０は、複数の回転式ＬｉＤＡＲ１００を備えてもよい。システム１０は、情報処理装置２００を備えてよい。システム１０は、センサ３００を備えてよい。

【0018】

システム１０は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００を用いて３Ｄマップを生成するサービスを提供する。システム１０は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００を用いて、検出対象を検出するサービスを提供する。システム１０は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００を用いて、予め定められた監視対象エリアを監視するサービスを提供する。システム１０は、例えば、車両やロボットの移動をサポートするサービスを提供する。

【0019】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、ＬｉＤＡＲを回転させながらＬｉＤＡＲからレーザ光を出力し、当該レーザ光の反射光に基づいて当該レーザ光の出力位置と当該レーザ光を反射したポイントとの間の距離を測定する。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、レーザ光を出力した出力時刻から当該ポイントで反射された当該レーザ光の反射光を受光した受光時刻までの時間をｔ［ｓ］とし、当該レーザ光の伝搬速度をｃ［ｍ／ｓ］とした場合、当該レーザ光の出力位置と当該レーザ光を反射した当該ポイントとの間の距離ｘ［ｍ］が、ｘ［ｍ］＝１／２×ｔ［ｓ］×ｃ［ｍ／ｓ］であると測定する。

【0020】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲを予め定められた角度だけ回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周辺をスキャンする。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲを３６０度回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周囲をスキャンする。

【0021】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、ＬｉＤＡＲを３６０度より多く回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周囲をスキャンしてもよい。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲを７２０度回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周囲をスキャンする。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲを１０８０度回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周囲をスキャンする。

【0022】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、ＬｉＤＡＲを３６０度より少なく回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周辺をスキャンしてもよい。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲを１８０度回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周辺をスキャンする。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲを９０度回転させることによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周辺をスキャンする。

【0023】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲが回転している間に、ＬｉＤＡＲからレーザ光を連続的に出力することによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周辺をスキャンする。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ＬｉＤＡＲが回転している間に、予め定められた角度間隔でＬｉＤＡＲからレーザ光を出力することによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周辺をスキャンする。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、ＬｉＤＡＲが回転している間に、予め定められた時間間隔でＬｉＤＡＲからレーザ光を出力することによって、回転式ＬｉＤＡＲ１００の周辺をスキャンしてもよい。

【0024】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、３Ｄマップを生成すべく、測定結果を取得する。３Ｄマップは、例えば、検出対象が含まれていない状態の３Ｄマップ（「背景３Ｄマップ」と記載する場合がある）を含む。３Ｄマップは、例えば、検出対象が含まれ得る状態の３Ｄマップ（「検出３Ｄマップ」と記載する場合がある）を含む。

【0025】

３Ｄマップは、例えば、検出対象を検出するために用いられる。３Ｄマップは、例えば、監視対象エリアを監視するために用いられる。３Ｄマップは、車両やロボットを誘導するために用いられてもよい。

【0026】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、情報処理装置２００と通信する。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、ネットワーク２０を介して、情報処理装置２００と通信する。

【0027】

ネットワーク２０は、例えば、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）を含む。ＬＡＮは、例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）等の規格に準拠した無線ＬＡＮを含む。ＬＡＮは、イーサネット（登録商標）等の規格に準拠した有線ＬＡＮを含んでもよい。ネットワーク２０は、移動体通信ネットワークを含んでよい。ネットワーク２０は、インターネットを含んでよい。

【0028】

回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、測定結果を情報処理装置２００に送信する。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、例えば、周囲をスキャンしている間に、測定結果を情報処理装置２００に送信する。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、周囲のスキャンが完了したことに応じて、測定結果をまとめて情報処理装置２００に送信してもよい。

【0029】

情報処理装置２００は、各種処理を実行する。情報処理装置２００は、例えば、３Ｄマップの生成処理を実行する。

【0030】

情報処理装置２００は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００からネットワーク２０を介して受信した測定結果に基づいて、３Ｄマップを生成する。情報処理装置２００は、センサ３００からネットワーク２０を介してセンサ３００によって検出されたセンサデータにさらに基づいて、３Ｄマップを生成してもよい。

【0031】

センサ３００は、例えば、カメラを含む。センサ３００は、例えば、測距センサを含む。センサ３００は、その他の任意のセンサを含んでもよい。

【0032】

情報処理装置２００は、例えば、背景３Ｄマップを生成する。情報処理装置２００は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００がＬｉＤＡＲ１１０を３６０度回転させたときの測定結果を回転式ＬｉＤＡＲ１００から受信し、測定結果に基づいて背景３Ｄマップを作成する。

【0033】

情報処理装置２００は、例えば、検出３Ｄマップを生成する。情報処理装置２００は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００がＬｉＤＡＲ１１０を１８０回転させた毎の測定結果を回転式ＬｉＤＡＲ１００から受信し、回転式ＬｉＤＡＲ１００がＬｉＤＡＲ１１０を１８０回転させた毎の測定結果を結合し、結合後の測定結果に基づいて検出３Ｄマップを作成する。

【0034】

情報処理装置２００は、例えば、検出対象の検出処理を実行する。例えば、情報処理装置２００は、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせすることにより、検出３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｄのそれぞれと背景３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｂのそれぞれとを対応付ける。次に、情報処理装置２００は、検出３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｄのそれぞれについて、点Ｐ_ｄから当該点Ｐ_ｄに対応付けられている点Ｐ_ｂまでのマップ空間上の距離ｄが予め定められた距離閾値δより長いか否かを判定する。情報処理装置２００は、ｄがδより長い点Ｐ_ｄを検出３Ｄマップに維持する。一方で、情報処理装置２００は、ｄがδより短い点Ｐ_ｄを検出３Ｄマップから削除する。すなわち、情報処理装置２００は、ｄがδより短い点Ｐ_ｄを検出３Ｄマップからフィルタリングする。

【0035】

情報処理装置２００は、フィルタリングされた検出３Ｄマップに基づいて、検出対象を検出する。情報処理装置２００は、例えば、検出対象を検出するためのアルゴリズムを実行することによって、検出対象を検出する。検出対象を検出するためのアルゴリズムについては、詳細を後述する。

【0036】

情報処理装置２００は、例えば、監視対象エリアの監視処理を実行する。情報処理装置２００は、例えば、検出処理によって検出された検出対象の位置が監視対象エリアに含まれるか否かを監視することによって、監視対象エリアを監視する。

【0037】

従来の固定式ＬｉＤＡＲは、出力可能なレーザ光の照射角が約３０度～約５０度の範囲に限定されている。したがって、固定式ＬｉＤＡＲを用いて、全方位等のような広角エリアの３Ｄマップの生成処理と、広角エリア内の検出対象の検出処理又は広角エリアの監視処理とを同時に実行する場合、複数台の固定式ＬｉＤＡＲが必要不可欠となる。また、広角エリアをカバーできる単一の固定式ＬｉＤＡＲを用いて高密度な３Ｄマップを生成する場合、伝搬距離が約２０～３０ｍのレーザ光源を用いらなければならない。

【0038】

これに対して、本実施形態に係るシステム１０によれば、回転式ＬｉＤＡＲ１００を用いて、モータでＬｉＤＡＲを回転させながら３Ｄマップを生成するために必要な測定結果を取得する。これにより、本実施形態に係るシステム１０は、１つのＬｉＤＡＲのみを用いて、広角エリアの３Ｄマップの生成処理と、広角エリア内の検出対象の検出処理又は広角エリアの監視処理とを同時に実行できる。さらに、回転式ＬｉＤＡＲ１００は、モータでＬｉＤＡＲを回転させることでＬｉＤＡＲから出力されるレーザ光の出力位置を変更可能であるので、伝搬距離が約２００ｍのレーザ光源を用いて、固定式ＬｉＤＡＲを用いて高密度な３Ｄマップを生成した場合と同レベルの密度の３Ｄマップを生成できる。これにより、本実施形態に係るシステム１０は、より遠くに位置する検出対象を高精度に検出することや、より遠くに位置する監視対象エリアを高精度に監視することを実現できる。

【0039】

図２は、回転式ＬｉＤＡＲ１００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、ＬｉＤＡＲ１１０、搭載部１２０、及び筐体１５０を備えてよい。

【0040】

ＬｉＤＡＲ１１０は、レーザ光を出力する出力部１１５を有する。出力部１１５は、例えば、赤外線領域の波長のレーザ光を出力するレーザ光源を含む。出力部１１５は、例えば、可視光領域の波長のレーザ光を出力するレーザ光源を含む。出力部１１５は、紫外線領域の波長のレーザ光を出力するレーザ光源を含んでもよい。

【0041】

出力部１１５は、例えば、１６本のレーザ光源を含む。出力部１１５は、例えば、３２本のレーザ光源を含む。出力部１１５は、例えば、６４本のレーザ光源を含む。出力部１１５は、例えば、１２８本のレーザ光源を含む。

【0042】

搭載部１２０は、ＬｉＤＡＲ１１０を搭載する。搭載部１２０は、例えば、モータからの動力エネルギーによって、ＬｉＤＡＲ１１０を搭載した状態で回転する。搭載部１２０は、例えば、スリップリングを介してモータに接続されている。

【0043】

搭載部１２０は、例えば、図２に示されているｘｙｚ座標系のｚ軸を中心に回転する。搭載部１２０は、例えば、ｚ軸を中心に時計回りに回転する。搭載部１２０は、例えば、ｚ軸を中心に反時計回りに回転する。

【0044】

搭載部１２０は、例えば、ｚ軸を中心に一定の角速度で回転する。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、モータを用いて搭載部１２０を一定の角速度で回転させることによって、慣性計測装置（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｏｔｉｏｎ Ｕｎｉｔ：ＩＭＵ）を用いることなく、出力部１１５がレーザ光を出力したときの搭載部１２０の回転角を特定できる。

【0045】

筐体１５０は、各種装置を収容する。筐体１５０は、例えば、モータを収容する。筐体１５０は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００の通信部として機能する回路基板を収容する。筐体１５０は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００のＬｉＤＡＲ１１０やモータを制御する制御部として機能するミニコンピュータ基板を収容する。

【0046】

図３は、回転式ＬｉＤＡＲ１００の機能構成の一例を概略的に示す。回転式ＬｉＤＡＲ１００は、制御部１０２、取得部１０４、生成部１０６、通信部１０８、ＬｉＤＡＲ１１０、搭載部１２０、及びモータ１３０を備える。尚、回転式ＬｉＤＡＲ１００がこれらの全ての構成を含むことは必須とは限らない。

【0047】

制御部１０２は、制御対象を制御する。制御部１０２は、例えば、搭載部１２０を回転させるモータ１３０を制御する。制御部１０２は、例えば、搭載部１２０の回転角を制御すべく、モータ１３０を制御する。制御部１０２は、例えば、搭載部１２０の回転速度を制御すべく、モータ１３０を制御する。モータ１３０は、搭載部１２０の回転方向を制御すべく、モータ１３０を制御してもよい。

【0048】

制御部１０２は、ＬｉＤＡＲ１１０を制御する。制御部１０２は、例えば、ＬｉＤＡＲ１１０が出力するレーザ光の出力パワーを制御する。制御部１０２は、ＬｉＤＡＲ１１０が出力するレーザ光の出力タイミングを制御してもよい。

【0049】

取得部１０４は、ＬｉＤＡＲ１１０によって測定された測定結果を取得する。取得部１０４は、例えば、３Ｄマップを生成すべく、モータ１３０を用いて搭載部１２０を回転させながらＬｉＤＡＲ１１０によって測定された測定結果を取得する。

【0050】

測定結果は、例えば、出力部１１５がレーザ光を出力した出力位置と当該レーザ光を反射したポイントとの間の測定距離を含む。測定結果は、例えば、当該レーザ光が当該ポイントで反射されたときの反射光の受光強度を含む。測定結果は、例えば、当該レーザが当該出力位置で当該レーザ光を出力したときのモータ１３０の回転量を含む。

【0051】

生成部１０６は、３Ｄマップを生成する。生成部１０６は、例えば、背景３Ｄマップを生成する。生成部１０６は、例えば、検出３Ｄマップを生成する。

【0052】

生成部１０６は、例えば、取得部１０４によって取得された測定結果に基づいて、３Ｄマップを生成する。生成部１０６は、例えば、出力部１１５がレーザ光を出力した出力位置に、当該出力位置と当該レーザ光を反射したポイントとの間の測定距離を対応付けることによって、３Ｄマップを生成する。

【0053】

通信部１０８は、情報処理装置２００と通信する。通信部１０８は、例えば、ネットワーク２０を介して、情報処理装置２００と通信する。

【0054】

通信部１０８は、例えば、取得部１０４によって取得された測定結果を情報処理装置２００に送信する。通信部１０８は、例えば、ＬｉＤＡＲ１１０が周囲をスキャンしている間に、取得部１０４によって取得された測定結果を情報処理装置２００に送信する。通信部１０８は、ＬｉＤＡＲ１１０による周囲のスキャンが完了したことに応じて、取得部１０４によって取得された測定結果をまとめて情報処理装置２００に送信してもよい。通信部１０８は、生成部１０６によって生成された３Ｄマップを情報処理装置２００に送信してもよい。

【0055】

図４は、情報処理装置２００の機能構成の一例を概略的に示す。情報処理装置２００は、記憶部２５０、取得部２５２、生成部２５４、ゾーン設定部２５６、検出モード設定部２５７、分割部２５８、検出部２６０、監視部２６２、表示制御部２６４、及び表示部２７０を備える。尚、情報処理装置２００がこれらの全ての構成を含むことは必須とは限らない。

【0056】

記憶部２５０は、各種情報を記憶する。記憶部２５０は、例えば、３Ｄマップを用いて検出する検出対象を示す検出対象情報を記憶する。検出対象は、例えば、人である。検出対象は、例えば、動物である。検出対象は、例えば、車である。検出対象は、例えば、自転車である。検出対象は、木や石等の自然物である。検出対象は、その他の任意の物体であってよい。記憶部２５０は、例えば、３Ｄマップを用いて監視する監視対象エリアを示す監視対象エリア情報を記憶する。監視対象エリアは、例えば、イベント会場である。監視対象エリアは、例えば、住宅街である。監視対象エリアは、その他の任意のエリアであってもよい。記憶部２５０は、センサ３００の設置位置を示す設置位置情報を記憶してもよい。

【0057】

取得部２５２は、各種情報を取得する。取得部２５２は、例えば、ネットワーク２０を介して、外部装置と通信することによって、各種情報を取得する。取得部２５２は、情報処理装置２００が備える入力部を介して情報処理装置２００のユーザからの入力を受け付けることによって、各種情報を取得してもよい。情報処理装置２００のユーザは、例えば、３Ｄマップが生成されるエリアを管理する管理者である。情報処理装置２００のユーザは、その他の任意のユーザであってもよい。情報処理装置２００のユーザは、システム１０のユーザの一例であってよい。取得部２５２は、取得した各種情報を記憶部２５０に記憶する。

【0058】

取得部２５２は、例えば、回転式ＬｉＤＡＲ１００から各種情報を取得する。取得部２５２は、１台の回転式ＬｉＤＡＲ１００から各種情報を取得する。取得部２５２は、複数台の回転式ＬｉＤＡＲ１００から各種情報を取得してもよい。

【0059】

取得部２５２は、例えば、３Ｄマップを生成すべく、モータ１３０を用いて搭載部１２０を回転させながらＬｉＤＡＲ１１０によって測定された測定結果を取得する。取得部２５２は、３Ｄマップを取得してもよい。

【0060】

取得部２５２は、例えば、センサ３００からセンサデータを取得する。取得部２５２は、例えば、カメラから画像データを取得する。取得部２５２は、測距センサから測定距離データを取得してもよい。測定距離データによって示される測定距離は、測距センサから出力されたビームの出力位置と当該ビームを反射したポイントとの間の距離である。

【0061】

生成部２５４は、３Ｄマップを生成する。生成部２５４は、例えば、背景３Ｄマップを生成する。生成部２５４は、例えば、検出３Ｄマップを生成する。生成部２５４は、生成した３Ｄマップを記憶部２５０に記憶してよい。

【0062】

生成部２５４は、例えば、記憶部２５０に記憶されている測定結果に基づいて、３Ｄマップを生成する。生成部２５４は、出力部１１５がレーザ光を出力した出力位置に、当該出力位置と当該レーザ光を反射したポイントとの間の測定距離を対応付けることによって、３Ｄマップを生成する。

【0063】

測定結果が、当該出力位置から出力された当該レーザ光が当該ポイントで反射されたときの反射光を受光した受光強度を含む場合、生成部２５４は、当該受光強度に応じて、当該ポイントに対応するピクセルを色分けしてもよい。これにより、情報処理装置２００は、ユーザが各ポイントの受信強度を把握し易い３Ｄマップを生成できる。

【0064】

生成部２５４は、例えば、複数台の回転式ＬｉＤＡＲ１００によって測定された測定結果に基づいて、３Ｄマップを生成する。この場合、各回転式ＬｉＤＡＲ１００によって測定された測定結果を結合することによって、１つの３Ｄマップを生成する。これにより、情報処理装置２００は、より広範で高密度な３Ｄマップを生成できる。

【0065】

生成部２５４は、記憶部２５０に記憶されているセンサデータにさらに基づいて、３Ｄマップを生成してもよい。生成部２５４は、例えば、画像データにさらに基づいて、３Ｄマップを生成する。生成部２５４は、例えば、画像データと３Ｄマップとを結合する。これにより、情報処理装置２００は、より現実世界に即した３Ｄマップを生成することができる。

【0066】

生成部２５４は、測定距離データにさらに基づいて、３Ｄマップを生成してもよい。２生成部２５４は、例えば、測定距離データを用いて、回転式ＬｉＤＡＲ１００によって測定距離が測定されていないポイントの測定距離を補填する。これにより、情報処理装置２００は、より一層高密度な３Ｄマップを生成することができる。

【0067】

ゾーン設定部２５６は、記憶部２５０に記憶されている３Ｄマップに対してゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、例えば、３Ｄマップに対して複数のゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、３Ｄマップに対して設定されたゾーンを示すゾーン情報を記憶部２５０に記憶してよい。

【0068】

ゾーン設定部２５６は、例えば、３Ｄマップに対して三次元のゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、３Ｄマップに対して二次元のゾーンを設定してもよい。

【0069】

ゾーン設定部２５６は、例えば、生成部２５４によって生成された３Ｄマップに対してゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、例えば、生成部１０６によって生成された３Ｄマップに対してゾーンを設定する。

【0070】

ゾーン設定部２５６は、例えば、背景３Ｄマップに対してゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、例えば、検出３Ｄマップに対してゾーンを設定する。

【0071】

ゾーン設定部２５６は、例えば、情報処理装置２００のユーザによって指定されることによって、３Ｄマップに対してゾーンを設定する。情報処理装置２００のユーザは、例えば、情報処理装置２００が備える入力部を用いてクリック操作を実行することによって、３Ｄマップに対してゾーンを設定する。これにより、情報処理装置２００は、単純なクリック操作で３Ｄマップに対してゾーンを設定することができるので、３Ｄマップに対してゾーンを設定する際の情報処理装置２００のユーザの負担を軽減できる。

【0072】

ゾーン設定部２５６は、例えば、３Ｄマップ対して、任意の形状のゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、例えば、３Ｄマップに対して三次元のゾーンを設定する場合、三角錐、四角錘、その他の多角錘、三角柱、四角柱、その他の多角柱、円錐、円柱、楕円体、球体等の形状のゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、例えば、３Ｄマップに対して二次元のゾーンを設定する場合、三角形、四角形、その他の多角形、楕円、円等の形状のゾーンを設定する。

【0073】

ゾーン設定部２５６は、例えば、３Ｄマップに対して、情報処理装置２００のユーザの所望する形状のゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、例えば、情報処理装置２００のユーザが検出対象を検出したいエリアの形状のゾーンを設定する。ゾーン設定部２５６は、例えば、情報処理装置２００のユーザが監視したいエリアの形状のゾーンを設定する。

【0074】

従来のシステムでは、３Ｄマップに対して丸や四角等の単純な形状のゾーンしか設定することができなかった。これに対して、情報処理装置２００は、より複雑な形状のゾーンを設定することができる。これにより、情報処理装置２００は、３Ｄマップに対して、情報処理装置２００のユーザの好みにより沿った形状にゾーンを設定できる。また、情報処理装置２００は、高密度な３Ｄマップに対してゾーンを設定するので、監視カメラでは実現できない誤差が約３ｃｍ程度の精度でゾーンを設定できる。

【0075】

ゾーン設定部２５６は、３Ｄマップに対して複数のゾーンが設定された場合、ゾーン毎に色分けされるように、各ゾーンに対して色を設定してもよい。これにより、情報処理装置２００は、情報処理装置２００のユーザがより各ゾーンを把握し易いように複数のゾーンを設定できる。

【0076】

検出モード設定部２５７は、３Ｄマップに含まれ得る検出対象を検出する検出モードを設定する。検出モード設定部２５７は、例えば、３Ｄマップに対して設定されたゾーン毎に検出モードを設定してもよい。検出モード設定部２５７は、例えば、情報処理装置２００のユーザによって指定されることによって、検出モードを設定する。

【0077】

検出モードは、例えば、ノーマルモードを含む。検出モードは、例えば、密集モードを含む。情報処理装置２００がノーマルモードで検出対象を検出する場合の具体的な処理、及び、情報処理装置２００が密集モードで検出対象を検出する場合の具体的な処理のそれぞれについては、詳細を後述する。

【0078】

分割部２５８は、記憶部２５０に記憶されている検出３Ｄマップを分割する。分割部２５８は、例えば、検出３Ｄマップのマップ空間における水平面を、記憶部２５０に記憶されている検出対象情報によって示される検出対象のサイズに基づいてグリッドセルサイズが定められた複数のグリッドセルに分割する。分割部２５８は、例えば、検出３Ｄマップのマップ空間における水平面を、ｎ×ｎのグリッドセルサイズの複数のグリッドセルに分割する。

【0079】

検出部２６０は、予め定められた検出対象を検出する。検出部２６０は、例えば、記憶部２５０に記憶されている検出対象情報によって示される検出対象を検出する。検出部２６０は、検出結果を記憶部２５０に記憶してよい。

【0080】

検出部２６０は、例えば、記憶部２５０に記憶されている検出３Ｄマップに対応するエリアに存在する検出対象を検出する。検出部２６０は、検出３Ｄマップのうちの、記憶部２５０に記憶されているゾーン情報によって示されるゾーンに対応するエリアに存在する検出対象を検出する。

【0081】

検出部２６０は、例えば、生成部２５４によって生成された３Ｄマップに基づいて、検出対象を検出する。検出部２６０は、例えば、生成部１０６によって生成された３Ｄマップに基づいて、検出対象を検出する。

【0082】

ここで、検出部２６０がノーマルモードで検出対象を検出する場合の処理と検出部２６０が密集モードで検出対象を検出する場合の処理との間で共通する部分について説明する。

【0083】

検出部２６０は、例えば、背景３Ｄマップ及び検出３Ｄマップに基づいて、検出対象を検出する。検出部２６０は、例えば、検出対象を検出すべく、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせすることによって、検出３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｄのそれぞれと背景３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｂのそれぞれとを対応付ける。

【0084】

検出部２６０は、例えば、ＩＣＰ（Ｉｔｅｒａｔｉｖｅ Ｃｌｏｓｅｓｔ Ｐｏｉｎｔ）アルゴリズムを実行することによって、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせする。例えば、検出部２６０は、ＩＣＰアルゴリズムを実行する前に、ＲＡＮＳＡＣ（Ｒａｎｄｏｍ Ｓａｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）アルゴリズムを実行することによって、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを大まかに位置合わせをする。その後、検出部２６０は、ＩＣＰアルゴリズムを実行することによって、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを精密に位置合わせする。検出部２６０は、ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムを実行することなくＩＣＰアルゴリズムを実行することによって、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせしてもよい。

【0085】

検出部２６０は、例えば、予め定められた時間間隔で、ＩＣＰアルゴリズムを実行する。検出部２６０は、例えば、５～１０分の時間間隔で、ＩＣＰアルゴリズムを実行する。これにより、情報処理装置２００は、回転式ＬｉＤＡＲ１００に搭載されているモータ１３０の回転速度のブレに起因する検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとの位置合わせのズレを修正できる。

【0086】

検出３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｄのそれぞれと背景３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｂのそれぞれとが対応付けられた後、検出部２６０は、複数の点Ｐ_ｄのうちの点Ｐ_ｄから当該点Ｐ_ｄに対応付けられている点Ｐ_ｂまでのマップ空間上の距離ｄが距離閾値δより長いか否か判定する。検出部２６０は、ｄがδより長いと判定した場合、当該点Ｐ_ｄをターゲット点Ｐ_ｔとして検出することによって、検出対象を検出する。一方で、検出部２６０は、ｄがδより短いと判定した場合、検出３Ｄマップから当該点Ｐ_ｄを削除する。

【0087】

情報処理装置２００は、ｄがδより短い検出３Ｄマップの点Ｐ_ｄを、背景３Ｄマップと差異がないとして検出３Ｄマップからフィルタリングすることにより、検出対象が存在し得るエリアに対応する点Ｐ_ｔのみを抽出する。その後、情報処理装置２００は、抽出した点Ｐ_ｔに基づいて、検出対象を検出する。これにより、情報処理装置２００は、ＧＰＵを用いることなく検出対象を高速に検出できるので、低コストで検出対象を高速に検出できる。

【0088】

次に、検出部２６０がノーマルモードで検出対象を検出する場合に特有の処理について説明する。検出部２６０は、例えば、検出した複数の点Ｐ_ｔをクラスタリングし、クラスタリングの結果に基づいて、検出対象を検出する。検出部２６０は、例えば、クラスタリングの結果、一のクラスタに属するとクラスタリングされた点Ｐ_ｔの数が予め定められたターゲット点数閾値Ｎ_ｔより多い場合に、当該一のクラスタに対応するエリアに検出対象が存在すると判定する。一方で、検出部２６０は、クラスタリングの結果、一のクラスタに属するとクラスタリングされた点Ｐ_ｔの数がＮ_ｔより少ない場合に、当該一のクラスタに対応するエリアに検出対象が存在しないと判定する。この場合、検出部２６０は、当該一のクラスタをノイズと見なし、当該一のクラスタを削除してよい。尚、Ｎ_ｔは、検出対象に応じて設定されてよい。

【0089】

検出部２６０は、当該一のクラスタの形状及びサイズにさらに基づいて、当該一のクラスタに対応するエリアに検出対象が存在するか否かを判定してもよい。検出部２６０は、例えば、点Ｐ_ｔの数がＮ_ｔより多い一のクラスタにおいて、当該一のクラスタの形状及びサイズと検出対象の形状及びサイズとの間の類似度が予め定められた類似度閾値より高い場合に、当該一のクラスタに対応するエリアに検出対象が存在すると判定する。一方で、検出部２６０は、点Ｐ_ｔの数がＮ_ｔより多い一のクラスタにおいて、当該一のクラスタの形状及びサイズと検出対象の形状及びサイズとの間の類似度が類似度閾値より低い場合に、当該一のクラスタに対応するエリアに検出対象が存在しないと判定する。

【0090】

検出部２６０は、例えば、クラスタリングアルゴリズムを実行して、検出した複数の点Ｐ_ｔをクラスタリングする。検出部２６０は、例えば、ＤＢＳＣＡＮ（Ｄｅｎｓｉｔｙ－Ｂａｓｅｄ Ｓｐａｔｉａｌ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ ｏｆ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓ ｗｉｔｈ Ｎｏｉｓｅ）アルゴリズムを実行して、複数の点Ｐ_ｔをクラスタリングする。

【0091】

検出部２６０は、例えば、複数の点Ｐ_ｔを分類することによって、複数の点Ｐ_ｔをクラスタリングする。検出部２６０は、例えば、検出した複数の点Ｐ_ｔのそれぞれについて、一のターゲット点Ｐ'_ｔまでのマップ空間上の距離が予め定められた距離閾値εより短い他のターゲット点Ｐ''_ｔの数が予め定められた第１ターゲット点数閾値Ｎ_ｃより多い場合にＰ'_ｔをコア点Ｐ_ｃに分類し、点Ｐ''_ｔの数がＮ_ｃより少なく、且つ、コア点Ｐ_ｃが点Ｐ''_ｔに含まれる場合に点Ｐ'_ｔを境界点Ｐ_ｅに分類し、点Ｐ''_ｔの数がＮ_ｃより少なく、且つ、コア点Ｐ_ｃが点Ｐ''_ｔに含まれない場合に点Ｐ'_ｔをノイズ点Ｐ_ｎに分類する。検出部２６０は、複数の点Ｐ_ｔを分類することなく、複数のＰ_ｔをクラスタリングしてもよい。

【0092】

情報処理装置２００は、ノーマルモードで検出対象を検出することによって、深層学習ベースの方法では検出対象を検出する場合ではピクセルの密度が低過ぎるような、遠方のエリアに存在する検出対象を検出できる。また、情報処理装置２００は、ノーマルモードで検出対象を検出することによって、ノイズに対するロバスト性を高めることができ、検出対象をより正確に検出できる。

【0093】

次に、検出部２６０が密集モードで検出対象を検出する場合に特有の処理について、説明する。検出部２６０は、例えば、分割部２５８によって分割された複数のグリッドセルに基づいて、検出対象を検出する。検出部２６０は、例えば、グリッド占有アルゴリズムを実行して、検出対象を検出する。

【0094】

検出部２６０は、例えば、複数のグリッドセルのうち、マップ空間における垂直方向に存在する点Ｐ_ｔの数が予め定められたターゲット点数閾値Ｎ_ｇより多いグリッドセルに対応するエリアに検出対象が存在すると判定する。一方で、検出部２６０は、複数のグリッドセルのうち、マップ空間における垂直方向に存在する点Ｐ_ｔの数がＮ_ｇより少ないグリッドセルに対応するエリアに検出対象が存在しないと判定する。この場合、検出部２６０は、当該グリッドセルのマップ空間における垂直方向に存在する点Ｐ_ｔをノイズと見なし、当該点Ｐ_ｔを削除してよい。尚、Ｎ_ｇは、検出対象に応じて設定されてよい。

【0095】

グリッドセルのマップ空間における垂直方向に存在する点Ｐ_ｔは、例えば、マップ空間においてグリッドセルの上方に存在する点Ｐ_ｔを含む。グリッドセルのマップ空間における垂直方向に存在する点Ｐ_ｔは、例えば、マップ空間においてグリッドセル上に存在する点Ｐ_ｔを含む。グリッドセルのマップ空間における垂直方向に存在する点Ｐ_ｔは、例えば、マップ空間においてグリッドセルの下方に存在する点Ｐ_ｔを含む。

【0096】

情報処理装置２００は、密集モードで検出対象を検出することによって、検出対象あたりのピクセル数が少ない、検出対象が密集した遠方のエリアに存在する検出対象を効率的に且つ正確に検出できる。

【0097】

検出部２６０は、ノーマルモード又は密集モードで検出３Ｄマップに対応するエリアに複数の検出対象が存在することを検出した場合、検出３Ｄマップに対応するエリアに存在する検出対象の数をカウントしてもよい。検出部２６０は、ノーマルモード又は密集モードでゾーンに対応するエリアに複数の検出対象が存在することを検出した場合、ゾーンに対応するエリアに存在する検出対象の数をカウントしてもよい。

【0098】

監視部２６２は、監視対象エリアを監視する。監視部２６２は、例えば、記憶部２５０に記憶されている監視対象エリア情報によって示される監視対象エリアを監視する。監視部２６２は、監視結果を記憶部２５０に記憶してよい。

【0099】

監視対象エリアは、例えば、記憶部２５０に検出３Ｄマップに対応するエリアである。監視対象エリアは、検出３Ｄマップのうちの、記憶部２５０に記憶されているゾーン情報によって示されるゾーンに対応するエリアである。

【0100】

監視部２６２は、例えば、検出部２６０による検出結果に基づいて、監視対象エリアを監視する。監視部２６２は、例えば、検出部２６０によって検出された検出対象の位置が監視対象エリアに含まれるか否かを監視する。これにより、情報処理装置２００は、監視対象エリアが立入禁止エリアや危険エリア等である場合に、３Ｄマップを用いて検出対象が監視対象エリアに侵入したか否かを監視できる。

【0101】

監視部２６２は、例えば、監視対象エリアに存在する検出対象の数を監視する。監視部２６２は、例えば、監視対象エリアに存在する検出対象の数が予め定められた数より多い場合、監視対象エリアが混雑状態であると判定する。これにより、情報処理装置２００は、３Ｄマップを用いて監視対象エリアの混雑状況を監視できる。

【0102】

表示制御部２６４、表示部２７０の表示を制御する。表示制御部２６４は、例えば、記憶部２５０に記憶されている各種情報に基づいて、表示部２７０の表示を制御する。表示部２７０は、表示制御部２６４による制御に従って、各種情報を表示してよい。

【0103】

表示制御部２６４は、例えば、背景３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示制御部２６４は、例えば、ゾーン情報によって示されるゾーンが重畳表示された状態で背景３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示制御部２６４は、例えば、複数のゾーンが背景３Ｄマップに重畳表示される場合、ゾーン毎に色分けされた状態で背景３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示制御部２６４は、例えば、測定結果に含まれる受光強度に応じて各ピクセルが色分けされた状態で背景３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。

【0104】

表示制御部２６４は、例えば、検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を表示する。表示制御部２６４は、例えば、ゾーン情報によって示されるゾーンが重畳表示された状態で検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示制御部２６４は、例えば、複数のゾーンが検出３Ｄマップに重畳表示される場合、ゾーン毎に色分けされた状態で検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示制御部２６４は、例えば、測定結果に含まれる受光強度に応じて各ピクセルが色分けされた状態で検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示部２７０は、例えば、検出３Ｄマップが複数のグリッドセルに分割された状態で検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。

【0105】

表示制御部２６４は、例えば、検出部２６０による検出結果が重畳表示された状態で検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示制御部２６４は、例えば、検出３Ｄマップにおける検出対象の占有領域を包含する境界ボックスが重畳表示された状態で検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。

【0106】

図５は、情報処理装置２００が検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせする一例を説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置２００がＩＣＰアルゴリズムを実行することによって検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせする場合の一例を主に説明する。尚、図５における「〇」は、背景３Ｄマップの点Ｐ_ｂであり、「▽」は検出３Ｄマップの点Ｐ_ｄであるものとする。

【0107】

図５の（Ａ）は、情報処理装置２００が、検出３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｄのそれぞれを、背景３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｂのいずれかにマッチングする処理（「処理１」と記載する場合がある）の一例を説明するための説明図である。ここでは、検出部２６０がＲＡＮＳＡＣアルゴリズムを実行することによって、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを事前に位置合わせしているものとして、説明を続ける。

【0108】

検出部２６０は、例えば、点Ｐ_ｄからのマップ空間上の距離が最も短い点Ｐ_ｂを特定することによって、点Ｐ_ｄを点Ｐ_ｂにマッチングする。検出部２６０は、例えば、最近傍点探索を実行することによって、点Ｐ_ｄからのマップ空間上の距離が最も短い点Ｐ_ｂを特定する。検出部２６０は、例えば、最近傍点探索を実行するにあたり、背景３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｂからｋ－ｄ木を構築し、構築したｋ－ｄ木を用いて最近傍探索を実行する。図５の（Ａ）に示される一例において、検出部２６０が、点Ｐ_ｄ１を点Ｐ_ｂ１にマッチングし、点Ｐ_ｄ２を点Ｐ_ｂ３にマッチングし、点Ｐ_ｄ３を点Ｐ_ｂ３にマッチングし、点Ｐ_ｄ４を点Ｐ_ｂ４にマッチングし、点Ｐ_ｄ５を点Ｐ_ｂ４にマッチングし、且つ、点Ｐ_ｄ６を点Ｐ_ｂ６にマッチングしたものとして、説明を続ける。

【0109】

図５の（Ｂ）は、情報処理装置２００が、検出３Ｄマップを背景３Ｄマップに位置合わせするための位置合わせ行列を決定する処理（「処理２」と記載する場合がある）の一例を説明するための説明図である。ここでは、検出部２６０が、図５の（Ａ）に示された処理１におけるマッチング結果から、位置合わせ行列を決定する一例を主に説明する。

【0110】

検出部２６０は、検出３Ｄマップの複数の点Ｐ_ｄのそれぞれについて、点Ｐ_ｄの当該点Ｐ_ｄにマッチングされた点Ｐ_ｂに対するマップ空間における位置の誤差を決定し、当該位置の誤差の総和が最小となるように、位置合わせ行列を決定する。位置合わせ行列は、例えば、回転行列を含む。位置合わせ行列は、例えば、並行移動行列を含む。図５の（Ｂ）に示される一例において、検出部２６０は、図５の（Ａ）に示された処理１におけるマッチング結果に基づいて、点Ｐ_ｄ１の点Ｐ_ｂ１に対するマップ空間における位置の誤差ｅ_１、点Ｐ_ｄ２の点Ｐ_ｂ３に対するマップ空間における位置の誤差ｅ_２、点Ｐ_ｄ３の点Ｐ_ｂ３に対するマップ空間における位置の誤差ｅ_３、点Ｐ_ｄ４の点Ｐ_ｂ４に対するマップ空間における位置の誤差ｅ_４、点Ｐ_ｄ５の点Ｐ_ｂ４に対するマップ空間における位置の誤差ｅ_５、及び点Ｐ_ｄ６の点Ｐ_ｂ６に対するマップ空間における位置の誤差ｅ_６の総和ｅ_{ｔｏｔａｌ}＝ｅ_１＋ｅ_２＋ｅ_３＋ｅ_４＋ｅ_５＋ｅ_６が最小となるように、位置合わせ行列を決定する。

【0111】

図５の（Ｃ）は、情報処理装置２００が、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとの間の位置関係が予め定められた終了条件を満たしているか否かを判定する処理（「処理３」と記載する場合がある）の一例を説明するための説明図である。ここでは、検出部２６０が、図５の（Ｂ）に示された処理２によって決定された位置合わせ行列を用いて検出３Ｄマップを背景３Ｄマップに位置合わせしているものとして、説明を続ける。

【0112】

検出部２６０は、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとの間の位置関係が終了条件を満たしていると判定した場合、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとを位置合わせする処理を終了させてよい。これにより、検出部２６０は、検出３Ｄマップ内の複数の点Ｐ_ｄのそれぞれと背景３Ｄマップ内の複数の点Ｐ_ｂのそれぞれとを対応付ける処理を完了させる。一方で、検出部２６０は、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとの間の位置関係が終了条件を満たしていないと判定した場合、処理１を再度実行してよい。この場合、検出部２６０は、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとの間の位置関係が終了条件を満たしていると判定するまで、処理１から処理３を繰り返し実行する。

【0113】

終了条件は、例えば、検出３Ｄマップが背景３Ｄマップに位置合わせされた後の検出３Ｄマップの点Ｐ_ｄのそれぞれと、背景３Ｄマップの点Ｐ_ｂのそれぞれのとのマップ空間における位置の誤差の総和が、予め定められ誤差閾値より小さいことである。検出部２６０は、例えば、最近傍点探索を実行することによって、検出３Ｄマップが背景３Ｄマップに位置合わせされた後の検出３Ｄマップの点Ｐ_ｄからのマップ空間上の距離が最も短い点Ｐ_ｂを特定することによって、当該点Ｐ_ｄを点Ｐ_ｂにマッチングする。図５の（Ｃ）に示される一例において、検出部２６０は、点Ｐ_ｄ１を点Ｐ_ｂ１にマッチングし、点Ｐ_ｄ２を点Ｐ_ｂ２にマッチングし、点Ｐ_ｄ３を点Ｐ_ｂ３にマッチングし、点Ｐ_ｄ４を点Ｐ_ｂ４にマッチングし、点Ｐ_ｄ５を点Ｐ_ｂ５にマッチングし、且つ、点Ｐ_ｄ６を点Ｐ_ｂ６にマッチングしてよい。その後、検出部２６０は、点Ｐ_ｄ１の点Ｐ_ｂ１に対するマップ空間における位置の誤差ｅ'_１、点Ｐ_ｄ２の点Ｐ_ｂ２に対するマップ空間における位置の誤差ｅ'_２、点Ｐ_ｄ３の点Ｐ_ｂ３に対するマップ空間における位置の誤差ｅ'_３、点Ｐ_ｄ４の点Ｐ_ｂ４に対するマップ空間における位置の誤差ｅ'_４、点Ｐ_ｄ５の点Ｐ_ｂ５に対するマップ空間における位置の誤差ｅ'_５、及び点Ｐ_ｄ６の点Ｐ_ｂ６に対するマップ空間における位置の誤差ｅ'_６の総和ｅ'_{ｔｏｔａｌ}＝ｅ'_１＋ｅ'_２＋ｅ'_３＋ｅ'_４＋ｅ'_５＋ｅ'_６が誤差閾値より小さい場合、検出３Ｄマップと背景３Ｄマップとの間の位置関係が終了条件を満たしていると判定してよい。

【0114】

図６は、情報処理装置２００がノーマルモードで検出対象を検出する一例を説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置２００がＤＢＳＣＡＮアルゴリズムを実行することによって、複数の点Ｐ_ｔから検出対象を検出する一例を主に説明する。尚、図６における「□」は、ターゲット点であるものとする。

【0115】

図６の（Ａ）は、検出部２６０が、一のターゲット点までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点を検出する一例を説明するための説明図である。ここでは、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ１までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点を検出するものとする。尚、点Ｐ_ｔ１は、検出部２６０による複数の点Ｐ_ｔの分類処理の開始点であるものとして、説明を続ける。

【0116】

図６の（Ａ）に示される一例において、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ１までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点として、点Ｐ_ｔ２、点Ｐ_ｔ３及び点Ｐ_ｔ４を検出する。その後、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ１に対応する他のターゲット点の数がＮ_ｃより多いか否かを判定する。図６に示される一例では、Ｎ_ｃ＝２であるものとして、説明を続ける。

【0117】

図６の（Ａ）に示される一例において、点Ｐ_ｔ１に対応する他のターゲット点の数が点Ｐ_ｔ２、点Ｐ_ｔ３及び点Ｐ_ｔ４の計３個＞Ｎ_ｃであるので、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ１をコア点Ｐ_ｃ１に分類する。そして、検出部２６０は、コア点Ｐ_ｃ１がクラスタ１に属すると決定する。

【0118】

図６の（Ｂ）は、検出部２６０が、一のターゲット点までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点を検出する他の一例を説明するための説明図である。ここでは、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ２までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点と、点Ｐ_ｔ４までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点とをそれぞれ検出するものとする。

【0119】

図６の（Ｂ）に示される一例において、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ２までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点として、点Ｐ_ｔ１、点Ｐ_ｔ３及び点Ｐ_ｔ５を検出する。その後、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ２に対応する他のターゲット点の数がＮ_ｃより多いか否かを判定する。図６の（Ｂ）に示される一例において、点Ｐ_ｔ２に対応する他のターゲット点の数が点Ｐ_ｔ１、点Ｐ_ｔ３及び点Ｐ_ｔ５の計３個＞Ｎ_ｃであるので、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ２をコア点Ｐ_ｃ２に分類する。そして、検出部２６０は、コア点Ｐ_ｃ２がクラスタ１に属すると決定する。

【0120】

また、図６の（Ｂ）に示される一例において、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ４までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点として、点Ｐ_ｔ１及び点Ｐ_ｔ６を検出する。その後、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ４に対応する他のターゲット点の数がＮ_ｃより多いか否かを判定する。図６の（Ｂ）に示される一例において、点Ｐ_ｔ４に対応する他のターゲット点の数が点Ｐ_ｔ１及び点Ｐ_ｔ６の計２個＝Ｎ_ｃであり、且つ、コア点Ｐ_ｃ１が点Ｐ_ｔ４に対応する他のターゲット点に含まれるので、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ４を境界点Ｐ_ｅ４に分類する。そして、検出部２６０は、境界点Ｐ_ｅ４がクラスタ１に属すると決定する。

【0121】

図６の（Ｃ）は、検出部２６０が、一のターゲット点までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点を検出する他の一例を説明するための説明図である。ここでは、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ６までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点と、点Ｐ_ｔ７までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点とをそれぞれ検出するものとする。

【0122】

図６の（Ｃ）に示される一例において、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ６までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点として、点Ｐ_ｔ４を検出する。その後、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ６に対応する他のターゲット点の数がＮ_ｃより多いか否かを判定する。図６の（Ｃ）に示される一例において、点Ｐ_ｔ６に対応する他のターゲット点の数が点Ｐ_ｔ４の計１個＜Ｎ_ｃであり、且つ、コア点が点Ｐ_ｔ６に対応する他のターゲット点に含まれないので、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ６をノイズ点Ｐ_ｎ６に分類する。そして、検出部２６０は、ノイズ点Ｐ_ｎ６を検出３Ｄマップから削除する。

【0123】

また、図６の（Ｃ）に示される一例において、検出部２６０は、点Ｐ_ｔ７までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点が存在しないので、点Ｐ_ｔ７をノイズ点Ｐ_ｎ７に分類する。そして、検出部２６０は、ノイズ点Ｐ_ｎ７を検出３Ｄマップから削除する。一のターゲット点までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点の数が０である場合は、当該他のターゲット点の数がＮ_ｃより少なく、且つ、コア点が他のターゲット点に含まれない場合の一例であってよい。

【0124】

検出部２６０は、分類対象の点Ｐ_ｔがなくなるまで、分類処理を実行してよい。その後、検出部２６０は、複数の点Ｐ_ｔのクラスタリングの結果に基づいて、検出対象を検出する。図６に示される一例において、検出部２６０は、クラスタ１に属するとクラスタリングされた点Ｐ_ｔの数がＮ_ｔより多い場合に、クラスタ１に対応するエリアに検出対象が存在すると判定する。

【0125】

尚、一のターゲット点までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点の数＝Ｎ_ｃである場合に、検出部２６０が当該一のターゲット点をコア点Ｐ_ｃに分類しない処理を、当該一のターゲット点までのマップ空間上の距離がεより短い他のターゲット点の数＝Ｎ_ｃである場合に、検出部２６０が当該一のターゲット点をコア点Ｐ_ｃに分類する処理に置き換えてもよい。

【0126】

図７は、情報処理装置２００が密集モードで検出対象を検出する一例を説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置２００がグリッド占有アルゴリズムを実行することによって、複数の点Ｐ_ｔから検出対象を検出する一例を主に説明する。尚、図７における「□」は、点Ｐ_ｔであるものとする。

【0127】

図７において、マップ空間がＸＹＺ座標系で表されている。ここでは、分割部２５８が、検出３Ｄマップのマップ空間におけるＺ＝０のＸＹ面を、検出対象のサイズに基づいてグリッドセルサイズが定められた複数のグリッドセルに分割したものとして、説明を続ける。

【0128】

検出部２６０は、分割部２５８によって分割された複数のグリッドセルに基づいて、検出対象を検出する。検出部２６０は、例えば、分割部２５８によって分割された複数のグリッドセルのうち、マップ空間におけるＺ軸方向に存在する点Ｐ_ｔの数がＮ_ｇより多いグリッドセルに対応するエリアに検出対象が存在すると判定する。

【0129】

図７に示される一例において、検出部２６０は、グリッドセル１のＺ軸方向に存在する点Ｐ_ｔの数がＮ_ｇより多いので、グリッドセル１に対応するエリアに検出対象が存在すると判定する。一方で、図７に示される一例において、検出部２６０は、グリッドセル２のＺ軸方向に存在する点Ｐ_ｔの数がＮ_ｇより少ないので、グリッドセル２に対応するエリアに検出対象が存在しないと判定する。この場合、検出部２６０は、グリッドセル２のＺ軸方向に存在する点Ｐ_ｔをノイズと見なし、当該点Ｐ_ｔを削除してよい。

【0130】

図８は、システム１０の処理の流れの一例を説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置２００が検出対象を検出するための初期設定を実行する場合の処理の流れの一例を主に説明する。

【0131】

ステップ（ステップをＳと省略して記載する場合がある。）１０２において、取得部２５２は、回転式ＬｉＤＡＲ１００から、ネットワーク２０を介して、回転式ＬｉＤＡＲ１００によって測定された測定結果を取得する。生成部２５４は、取得部２５２が取得した測定結果に基づいて、背景３Ｄマップを生成する。

【0132】

Ｓ１０４において、ゾーン設定部２５６は、Ｓ１０２で生成部２５４によって生成された背景３Ｄマップに対して、複数のゾーンを設定する。Ｓ１０６において、生成部２５４はＳ１０２で生成した背景３Ｄマップを記憶部２５０に記憶し、ゾーン設定部２５６はＳ１０４で設定した複数のゾーンを示すゾーン情報を記憶部２５０に記憶する。

【0133】

Ｓ１０８において、表示制御部２６４は、Ｓ１０４でゾーン設定部２５６によって設定された複数のゾーンが重畳表示された状態で、Ｓ１０２で生成部２５４によって生成された背景３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示部２７０は、表示制御部２６４による制御に従って、複数のゾーンが重畳表示された状態の背景３Ｄマップを表示する。

【0134】

図９は、システム１０の処理の流れの他の一例を説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置２００がノーマルモードで検出対象を検出する場合の処理の流れの一例を主に説明する。

【0135】

Ｓ２０２において、取得部２５２は、回転式ＬｉＤＡＲ１００から、ネットワーク２０を介して、回転式ＬｉＤＡＲ１００によって測定された測定結果を取得する。生成部２５４は、取得部２５２が取得した測定結果に基づいて、検出３Ｄマップを生成する。検出部２６０は、記憶部２５０に記憶されている背景３Ｄマップと、生成部２５４によって生成された検出３Ｄマップとを比較することによって、検出３Ｄマップをフィルタリングする。

【0136】

Ｓ２０４において、検出部２６０は、Ｓ２０２でフィルタリングした検出３Ｄマップに対してクラスタリングアルゴリズムを実行して、各ゾーンに対応するエリアに存在する検出対象を検出する。Ｓ２０６において、検出部２６０は、各ゾーンに対応するエリアに存在する検出対象の数を含む検出結果を記憶部２５０に記憶する。

【0137】

Ｓ２０８において、表示制御部２６４は、Ｓ２０４で検出部２６０によって検出された検出対象の占有領域を包含する境界ボックスが重畳表示された状態で、Ｓ２０２で生成部２５４によって生成された検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示部２７０は、表示制御部２６４による制御に従って、境界ボックスが重畳表示された状態の検出３Ｄマップを表示する。

【0138】

図１０は、システム１０の処理の流れの他の一例を説明するための説明図である。ここでは、情報処理装置２００が密集モードで検出対象を検出する場合の処理の流れの一例を主に説明する。

【0139】

Ｓ３０２において、取得部２５２は、回転式ＬｉＤＡＲ１００から、ネットワーク２０を介して、回転式ＬｉＤＡＲ１００によって測定された測定結果を取得する。生成部２５４は、取得部２５２が取得した測定結果に基づいて、検出３Ｄマップを生成する。検出部２６０は、記憶部２５０に記憶されている背景３Ｄマップと、生成部２５４によって生成された検出３Ｄマップとを比較することによって、検出３Ｄマップをフィルタリングする。

【0140】

Ｓ３０４において、検出部２６０は、Ｓ２０２でフィルタリングした検出３Ｄマップに対してグリッド占有アルゴリズムを実行して、各ゾーンに対応するエリアに存在する検出対象を検出する。Ｓ３０６において、検出部２６０は、各ゾーンに対応するエリアに存在する検出対象の数を含む検出結果を記憶部２５０に記憶する。

【0141】

Ｓ３０８において、表示制御部２６４は、Ｓ３０４で検出部２６０によって検出された検出対象の占有領域を包含する境界ボックスが重畳表示された状態で、Ｓ３０２で生成部２５４によって生成された検出３Ｄマップを表示するように、表示部２７０の表示を制御する。表示部２７０は、表示制御部２６４による制御に従って、境界ボックスが重畳表示された状態の検出３Ｄマップを表示する。

【0142】

図１１は、回転式ＬｉＤＡＲ１００又は情報処理装置２００として機能するコンピュータ１２００のハードウェア構成の一例を概略的に示す。コンピュータ１２００にインストールされたプログラムは、コンピュータ１２００を、上記実施形態に係る装置の１又は複数の「部」として機能させ、又はコンピュータ１２００に、上記実施形態に係る装置に関連付けられるオペレーション又は当該１又は複数の「部」を実行させることができ、及び／又はコンピュータ１２００に、上記実施形態に係るプロセス又は当該プロセスの段階を実行させることができる。そのようなプログラムは、コンピュータ１２００に、本明細書に記載のフローチャート及びブロック図のブロックのうちのいくつか又はすべてに関連付けられた特定のオペレーションを実行させるべく、ＣＰＵ１２１２によって実行されてよい。

【0143】

本実施形態によるコンピュータ１２００は、ＣＰＵ１２１２、ＲＡＭ１２１４、及びグラフィックコントローラ１２１６を含み、それらはホストコントローラ１２１０によって相互に接続されている。コンピュータ１２００はまた、通信インタフェース１２２２、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６、及びＩＣカードドライブのような入出力ユニットを含み、それらは入出力コントローラ１２２０を介してホストコントローラ１２１０に接続されている。ＤＶＤドライブ１２２６は、ＤＶＤ－ＲＯＭドライブ及びＤＶＤ－ＲＡＭドライブ等であってよい。記憶装置１２２４は、ハードディスクドライブ及びソリッドステートドライブ等であってよい。コンピュータ１２００はまた、ＲＯＭ１２３０及びキーボード１２４２のようなレガシの入出力ユニットを含み、それらは入出力チップ１２４０を介して入出力コントローラ１２２０に接続されている。

【0144】

ＣＰＵ１２１２は、ＲＯＭ１２３０及びＲＡＭ１２１４内に格納されたプログラムに従い動作し、それにより各ユニットを制御する。グラフィックコントローラ１２１６は、ＲＡＭ１２１４内に提供されるフレームバッファ等又はそれ自体の中に、ＣＰＵ１２１２によって生成されるイメージデータを取得し、イメージデータがディスプレイデバイス１２１８上に表示されるようにする。

【0145】

通信インタフェース１２２２は、ネットワークを介して他の電子デバイスと通信する。記憶装置１２２４は、コンピュータ１２００内のＣＰＵ１２１２によって使用されるプログラム及びデータを格納する。ＤＶＤドライブ１２２６は、プログラム又はデータをＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７等から読み取り、記憶装置１２２４に提供する。ＩＣカードドライブは、プログラム及びデータをＩＣカードから読み取り、及び／又はプログラム及びデータをＩＣカードに書き込む。

【0146】

ＲＯＭ１２３０はその中に、アクティブ化時にコンピュータ１２００によって実行されるブートプログラム等、及び／又はコンピュータ１２００のハードウェアに依存するプログラムを格納する。入出力チップ１２４０はまた、様々な入出力ユニットをＵＳＢポート、パラレルポート、シリアルポート、キーボードポート、マウスポート等を介して、入出力コントローラ１２２０に接続してよい。

【0147】

プログラムは、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７又はＩＣカードのようなコンピュータ可読記憶媒体によって提供される。プログラムは、コンピュータ可読記憶媒体から読み取られ、コンピュータ可読記憶媒体の例でもある記憶装置１２２４、ＲＡＭ１２１４、又はＲＯＭ１２３０にインストールされ、ＣＰＵ１２１２によって実行される。これらのプログラム内に記述される情報処理は、コンピュータ１２００に読み取られ、プログラムと、上記様々なタイプのハードウェアリソースとの間の連携をもたらす。装置又は方法が、コンピュータ１２００の使用に従い情報のオペレーション又は処理を実現することによって構成されてよい。

【0148】

例えば、通信がコンピュータ１２００及び外部デバイス間で実行される場合、ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４にロードされた通信プログラムを実行し、通信プログラムに記述された処理に基づいて、通信インタフェース１２２２に対し、通信処理を命令してよい。通信インタフェース１２２２は、ＣＰＵ１２１２の制御の下、ＲＡＭ１２１４、記憶装置１２２４、ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７、又はＩＣカードのような記録媒体内に提供される送信バッファ領域に格納された送信データを読み取り、読み取られた送信データをネットワークに送信し、又はネットワークから受信した受信データを記録媒体上に提供される受信バッファ領域等に書き込む。

【0149】

また、ＣＰＵ１２１２は、記憶装置１２２４、ＤＶＤドライブ１２２６（ＤＶＤ－ＲＯＭ１２２７）、ＩＣカード等のような外部記録媒体に格納されたファイル又はデータベースの全部又は必要な部分がＲＡＭ１２１４に読み取られるようにし、ＲＡＭ１２１４上のデータに対し様々なタイプの処理を実行してよい。ＣＰＵ１２１２は次に、処理されたデータを外部記録媒体にライトバックしてよい。

【0150】

様々なタイプのプログラム、データ、テーブル、及びデータベースのような様々なタイプの情報が記録媒体に格納され、情報処理を受けてよい。ＣＰＵ１２１２は、ＲＡＭ１２１４から読み取られたデータに対し、本開示の随所に記載され、プログラムの命令シーケンスによって指定される様々なタイプのオペレーション、情報処理、条件判断、条件分岐、無条件分岐、情報の検索／置換等を含む、様々なタイプの処理を実行してよく、結果をＲＡＭ１２１４に対しライトバックする。また、ＣＰＵ１２１２は、記録媒体内のファイル、データベース等における情報を検索してよい。例えば、各々が第２の属性の属性値に関連付けられた第１の属性の属性値を有する複数のエントリが記録媒体内に格納される場合、ＣＰＵ１２１２は、当該複数のエントリの中から、第１の属性の属性値が指定されている条件に一致するエントリを検索し、当該エントリ内に格納された第２の属性の属性値を読み取り、それにより予め定められた条件を満たす第１の属性に関連付けられた第２の属性の属性値を取得してよい。

【0151】

上で説明したプログラム又はソフトウェアモジュールは、コンピュータ１２００上又はコンピュータ１２００近傍のコンピュータ可読記憶媒体に格納されてよい。また、専用通信ネットワーク又はインターネットに接続されたサーバシステム内に提供されるハードディスク又はＲＡＭのような記録媒体が、コンピュータ可読記憶媒体として使用可能であり、それによりプログラムを、ネットワークを介してコンピュータ１２００に提供する。

【0152】

本実施形態におけるフローチャート及びブロック図におけるブロックは、オペレーションが実行されるプロセスの段階又はオペレーションを実行する役割を持つ装置の「部」を表わしてよい。特定の段階及び「部」が、専用回路、コンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプログラマブル回路、及び／又はコンピュータ可読記憶媒体上に格納されるコンピュータ可読命令と共に供給されるプロセッサによって実装されてよい。専用回路は、デジタル及び／又はアナログハードウェア回路を含んでよく、集積回路（ＩＣ）及び／又はディスクリート回路を含んでよい。プログラマブル回路は、例えば、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）、及びプログラマブルロジックアレイ（ＰＬＡ）等のような、論理積、論理和、排他的論理和、否定論理積、否定論理和、及び他の論理演算、フリップフロップ、レジスタ、並びにメモリエレメントを含む、再構成可能なハードウェア回路を含んでよい。

【0153】

コンピュータ可読記憶媒体は、適切なデバイスによって実行される命令を格納可能な任意の有形なデバイスを含んでよく、その結果、そこに格納される命令を有するコンピュータ可読記憶媒体は、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を作成すべく実行され得る命令を含む、製品を備えることになる。コンピュータ可読記憶媒体の例としては、電子記憶媒体、磁気記憶媒体、光記憶媒体、電磁記憶媒体、半導体記憶媒体等が含まれてよい。コンピュータ可読記憶媒体のより具体的な例としては、フロッピー（登録商標）ディスク、ディスケット、ハードディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）、消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＰＲＯＭ又はフラッシュメモリ）、電気的消去可能プログラマブルリードオンリメモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、静的ランダムアクセスメモリ（ＳＲＡＭ）、コンパクトディスクリードオンリメモリ（ＣＤ－ＲＯＭ）、デジタル多用途ディスク（ＤＶＤ）、ブルーレイ（登録商標）ディスク、メモリスティック、集積回路カード等が含まれてよい。

【0154】

コンピュータ可読命令は、アセンブラ命令、命令セットアーキテクチャ（ＩＳＡ）命令、マシン命令、マシン依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、又はＳｍａｌｌｔａｌｋ（登録商標）、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｃ＋＋等のようなオブジェクト指向プログラミング言語、及び「Ｃ」プログラミング言語又は同様のプログラミング言語のような従来の手続型プログラミング言語を含む、１又は複数のプログラミング言語の任意の組み合わせで記述されたソースコード又はオブジェクトコードのいずれかを含んでよい。

【0155】

コンピュータ可読命令は、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路が、フローチャート又はブロック図で指定されたオペレーションを実行するための手段を生成するために当該コンピュータ可読命令を実行すべく、ローカルに又はローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、インターネット等のようなワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）を介して、汎用コンピュータ、特殊目的のコンピュータ、若しくは他のプログラム可能なデータ処理装置のプロセッサ、又はプログラマブル回路に提供されてよい。プロセッサの例としては、コンピュータプロセッサ、処理ユニット、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ、コントローラ、マイクロコントローラ等を含む。

【0156】

以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、本発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更又は改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。そのような変更又は改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。

【0157】

特許請求の範囲、明細書、及び図面中において示した装置、システム、プログラム、及び方法における動作、手順、ステップ、及び段階などの各処理の実行順序は、特段「より前に」、「先立って」などと明示しておらず、また、前の処理の出力を後の処理で用いるのでない限り、任意の順序で実現しうることに留意すべきである。特許請求の範囲、明細書、及び図面中の動作フローに関して、便宜上「まず、」、「次に、」などを用いて説明したとしても、この順で実施することが必須であることを意味するものではない。

【符号の説明】

【0158】

１０ システム、２０ ネットワーク、１００ 回転式ＬｉＤＡＲ、１０２ 制御部、１０４ 取得部、１０６ 生成部、１０８ 通信部、１１０ ＬｉＤＡＲ、１１５ 出力部、１２０ 搭載部、１３０ モータ、１５０ 筐体、２００ 情報処理装置、２５０ 記憶部、２５２ 取得部、２５４ 生成部、２５６ ゾーン設定部、２５７ 検出モード設定部、２５８ 分割部、２６０ 検出部、２６２ 監視部、２６４ 表示制御部、２７０ 表示部、３００ センサ、１２００ コンピュータ、１２１０ ホストコントローラ、１２１２ ＣＰＵ、１２１４ ＲＡＭ、１２１６ グラフィックコントローラ、１２１８ ディスプレイデバイス、１２２０ 入出力コントローラ、１２２２ 通信インタフェース、１２２４ 記憶装置、１２２６ ＤＶＤドライブ、１２２７ ＤＶＤ－ＲＯＭ、１２３０ ＲＯＭ、１２４０ 入出力チップ、１２４２ キーボード

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】