特許 7640668 情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体

(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】

(24)【登録日】2025-02-25

(45)【発行日】2025-03-05

(54)【発明の名称】情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体

(51)【国際特許分類】

   G01S 17/88 20060101AFI20250226BHJP

【ＦＩ】

G01S17/88

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2023503544

(86)(22)【出願日】2021-03-01

(86)【国際出願番号】 JP2021007698

(87)【国際公開番号】W WO2022185377

(87)【国際公開日】2022-09-09

【審査請求日】2023-08-31

(73)【特許権者】

【識別番号】000005016

【氏名又は名称】パイオニア株式会社

(73)【特許権者】

【識別番号】520001073

【氏名又は名称】パイオニアスマートセンシングイノベーションズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100107331

【弁理士】

【氏名又は名称】中村 聡延

(72)【発明者】

【氏名】幸田 健志

(72)【発明者】

【氏名】竹村 到

【審査官】佐藤 宙子

(56)【参考文献】

【文献】特開２０１８－１１６４５２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１９／０１７９０２２（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特表２０２０－５２９００２（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｓ ７／００－ ７／６４

Ｇ０１Ｓ １３／００－１７／９５

Ｇ０６Ｔ ７／００－ ７／９０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

計測装置による計測データを取得する取得手段と、
前記計測装置の位置、若しくは前記計測データの被計測位置又は前記計測装置の姿勢に応じたデータの圧縮率又は圧縮アルゴリズムに関する圧縮態様を指定する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定する決定手段と、
前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行う圧縮手段と、
を有し、
前記計測装置は警備ロボットに備えられており、
前記圧縮関連情報は、警備対象となる店舗の警備レベルに関する情報を含み、
前記決定手段は、前記計測装置により計測される店舗に応じた警備レベルに基づき、前記圧縮態様を決定する、情報処理装置。

【請求項2】

前記圧縮手段が圧縮した前記計測データをデータ収集装置に送信する送信手段をさらに有する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

自己位置推定を行う自己位置推定手段をさらに有し、
前記決定手段は、前記自己位置推定により推定した前記位置、若しくは前記被計測位置又は前記姿勢と、前記圧縮関連情報とに基づき、前記圧縮態様を決定する、請求項１または２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記圧縮手段は、前記計測データから動的物体に対応するデータを除外したデータの圧縮を行う、請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項5】

コンピュータが実行する制御方法であって、
計測装置による計測データを取得し、
前記計測装置の位置、若しくは前記計測データの被計測位置又は前記計測装置の姿勢に応じたデータの圧縮率又は圧縮アルゴリズムに関する圧縮態様を指定する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定し、
前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行い、
前記計測装置は警備ロボットに備えられており、
前記圧縮関連情報は、警備対象となる店舗の警備レベルに関する情報を含み、
前記計測装置により計測される店舗に応じた警備レベルに基づき、前記圧縮態様を決定する、制御方法。

【請求項6】

計測装置による計測データを取得し、
前記計測装置の位置、若しくは前記計測データの被計測位置又は前記計測装置の姿勢に応じたデータの圧縮率又は圧縮アルゴリズムに関する圧縮態様を指定する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定し、
前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行い、
前記計測装置は警備ロボットに備えられており、
前記圧縮関連情報は、警備対象となる店舗の警備レベルに関する情報を含み、
前記計測装置により計測される店舗に応じた警備レベルに基づき、前記圧縮態様を決定する処理をコンピュータに実行させるプログラム。

【請求項7】

請求項６に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、計測したデータの処理に関する。

【背景技術】

【0002】

従来から、被検出空間にレーザ光のパルスを照射し、その反射光のレベルに基づいて、被検出空間内の対象物を検出するレーザレーダ装置が知られている。例えば、特許文献１には、繰り返し出射される光パルスの出射方向（走査方向）を適切に制御することにより周辺空間を走査し、その戻り光を観測することにより、周辺に存在する物体に関する情報である距離、反射率などの情報を表す点群データを生成するライダが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－００９８３１号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ライダなどの計測装置が所定の計測周期に従い生成する点群データをアップロードしてサーバ装置により収集管理する場合には、生成される点群データの容量が大きいため、通信負荷やサーバ装置の処理負荷等が過大となることが問題となる。また、ドローンなどの航空機では、一定のデータレートで点群データを収集した場合に、搭載するストレージがすぐに一杯になってしまい、比較的短時間しか飛行できないという課題がある。

【0005】

本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、計測したデータのデータ量の削減を好適に実行することが可能な情報処理装置を提供することを主な目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0006】

請求項に記載の発明は、
計測装置による計測データを取得する取得手段と、
前記計測装置の位置、若しくは前記計測データの被計測位置又は前記計測装置の姿勢に応じたデータの圧縮率又は圧縮アルゴリズムに関する圧縮態様を指定する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定する決定手段と、
前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行う圧縮手段と、
を有し、
前記計測装置は警備ロボットに備えられており、
前記圧縮関連情報は、警備対象となる店舗の警備レベルに関する情報を含み、
前記決定手段は、前記計測装置により計測される店舗に応じた警備レベルに基づき、前記圧縮態様を決定する、情報処理装置である。

【0007】

また、請求項に記載の発明は、
コンピュータが実行する制御方法であって、
計測装置による計測データを取得し、
前記計測装置の位置、若しくは前記計測データの被計測位置又は前記計測装置の姿勢に応じたデータの圧縮率又は圧縮アルゴリズムに関する圧縮態様を指定する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定し、
前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行い、
前記計測装置は警備ロボットに備えられており、
前記圧縮関連情報は、警備対象となる店舗の警備レベルに関する情報を含み、
前記計測装置により計測される店舗に応じた警備レベルに基づき、前記圧縮態様を決定する、制御方法である。

【0008】

また、請求項に記載の発明は、
計測装置による計測データを取得し、
前記計測装置の位置、若しくは前記計測データの被計測位置又は前記計測装置の姿勢に応じたデータの圧縮率又は圧縮アルゴリズムに関する圧縮態様を指定する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定し、
前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行い、
前記計測装置は警備ロボットに備えられており、
前記圧縮関連情報は、警備対象となる店舗の警備レベルに関する情報を含み、
前記計測装置により計測される店舗に応じた警備レベルに基づき、前記圧縮態様を決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】データ収集システムの概略構成図である。

【図2】情報処理装置のブロック構成図である。

【図3】自走式ロボットである情報処理装置が行動する商業施設のマップを示す。

【図4】第１適用例において情報処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。

【図5】第２適用例におけるデータ収集の概要を示す図である。

【図6】第２適用例において情報処理装置が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。

【図7】変形例における計測データ更新処理の手順を示すフローチャートの一例である。

【発明を実施するための形態】

【0010】

本発明の好適な実施形態によれば、情報処理装置は、計測装置による計測データを取得する取得手段と、位置や姿勢に応じたデータの圧縮態様に関する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定する決定手段と、前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行う圧縮手段と、を有する。情報処理装置は、この態様により、位置や姿勢に応じて計測データを好適に圧縮することができる。

【0011】

上記情報処理装置の一態様では、情報処理装置は、前記圧縮手段が圧縮した前記計測データをデータ収集装置に送信する送信手段をさらに有する。この態様によれば、情報処理装置は、データ収集装置に送信するデータ量を好適に削減することができる。

【0012】

上記情報処理装置の他の一態様では、情報処理装置は、自己位置推定を行う自己位置推定手段をさらに有し、前記決定手段は、前記自己位置推定により推定した位置や姿勢と、前記圧縮関連情報とに基づき、前記圧縮態様を決定する。この態様により、情報処理装置は、自己位置推定結果に応じて計測データの圧縮態様を好適に決定することができる。

【0013】

上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測装置は、航空機に搭載され、前記圧縮関連情報は、データ収集範囲の高度を少なくとも指定する情報であり、前記圧縮手段は、前記自己位置推定により推定した位置や姿勢と、前記圧縮関連情報とに基づき、前記計測データを記憶させるか否かの要否判定を行う。この態様により、情報処理装置は、航空機の高度に応じて計測データを記憶させるか否かの要否判定を的確に行い、記憶させるデータ量を好適に圧縮することができる。

【0014】

上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測装置は警備ロボットに備えられており、前記圧縮関連情報は、警備対象となる店舗の警備レベルに関する情報を含み、前記決定手段は、前記計測装置により計測される店舗に応じた警備レベルに基づき、前記圧縮態様を決定する。この態様により、情報処理装置は、警備ロボットが店舗を警備する場合に、店舗に応じた警備レベルに基づき、データ圧縮態様を好適に定めることができる。

【0015】

上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測装置は、複数種類の外界センサであり、前記圧縮手段は、前記警備レベルが高いほど多い種類の前記外界センサが出力する前記計測データを、監視用データとして選択する。この態様により、情報処理装置は、監視に用いる外界センサの種類を、警備レベルに応じて好適に定めることができる。

【0016】

上記情報処理装置の他の一態様では、前記圧縮手段は、前記計測データから動的物体に対応するデータを除外したデータの圧縮を行う。この態様により、情報処理装置は、構造物などの計測を目的とする場合に、不要な動的物体のデータを好適に除外したデータを扱うことができる。

【0017】

本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行する制御方法であって、計測装置による計測データを取得し、位置や姿勢に応じたデータの圧縮態様に関する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定し、前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行う。コンピュータは、この制御方法を実行することで、位置や姿勢に応じて計測データを好適に圧縮することができる。

【0018】

本発明の他の好適な実施形態によれば、計測装置による計測データを取得し、位置や姿勢に応じたデータの圧縮態様に関する圧縮関連情報に基づき、前記計測データの圧縮態様を決定し、前記圧縮態様に基づき、前記計測データの圧縮を行う処理をコンピュータに実行させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、位置や姿勢に応じて計測データを好適に圧縮することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。

【実施例】

【0019】

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

【0020】

（１）データ収集システムの概要
図１は、本実施例に係るデータ収集システムの概略構成である。データ収集システムは、センサ群２が生成するデータに関する処理を行う情報処理装置１と、データの収集及び管理を行うサーバ装置であるデータ収集装置５とを有する。

【0021】

情報処理装置１は、センサ群２と電気的に接続し、センサ群２が出力するデータの圧縮（データの選別を含む）を行い、圧縮したデータをアップロード情報「Ｉｕ」としてデータ収集装置５に送信する。情報処理装置１は、例えば、車両、ドローン、自走式ロボットなどの移動体又は当該移動体を制御するコンピュータである。情報処理装置１は、例えば、車両や船舶などの移動体に搭載されるナビゲーション装置であってもよく、当該移動体に内蔵された電子制御装置であってもよい。

【0022】

センサ群２は、外界センサ３と、内界センサ４とを含む。外界センサ３は、情報処理装置１又は情報処理装置１を搭載する移動体の外界をセンシングする１又は複数のセンサである。外界センサ３は、例えば、ライダなどの測域センサ、カメラ、超音波センサなどである。内界センサ４は、情報処理装置１又は情報処理装置１を搭載する移動体の内界をセンシングする１又は複数のセンサである。内界センサ４は、例えば、角速度センサ、ＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）受信機、加速度センサ、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、その他の自律測位装置などである。このように、センサ群２は、自己位置推定、障害物検知、人物検知などに用いられる種々のセンサを含んでいる。なお、センサ群２の少なくとも一部のセンサは、情報処理装置１に内蔵されたセンサであってもよい。

【0023】

データ収集装置５は、ライダによる計測データを収集する装置であり、情報処理装置１からアップロード情報Ｉｕを受信し、受信したアップロード情報Ｉｕを記憶する。なお、図１では、情報処理装置１及びセンサ群２の組が１組のみ図示されているが、これに代えて、複数の情報処理装置１及びセンサ群２の組が存在してもよい。この場合、データ収集装置５は、各情報処理装置１からアップロード情報Ｉｕを受信する。

【0024】

ここで、アップロード情報Ｉｕとして情報処理装置１からデータ収集装置５に送信されるデータは、全ての外界センサ３が出力するデータであってもよく、外界センサ３のうち特定のセンサが出力するデータであってもよい。後述するように、情報処理装置１は、アップロード情報Ｉｕのデータ量の削減のため、計測する状況に応じてアップロード情報Ｉｕの生成に用いるセンサを選択し、選択したセンサが出力するデータをアップロード情報Ｉｕに含めてもよい。また、アップロード情報Ｉｕには、外界センサ３が出力するデータの他、情報処理装置１が推定した自己位置・姿勢（即ち計測位置・姿勢）の情報及び計測時刻の情報などが含まれてもよい。

【0025】

（２）情報処理装置の構成
図２は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１は、主に、インターフェース１１と、メモリ１２と、コントローラ１３と、を有する。これらの各要素は、バスラインを介して相互に接続されている。

【0026】

インターフェース１１は、情報処理装置１と外部装置とのデータの授受に関するインターフェース動作を行う。本実施例では、インターフェース１１は、センサ群２から出力データを取得し、コントローラ１３へ供給する。また、インターフェース１１は、コントローラ１３の制御に基づき、コントローラ１３が生成したアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置５へ送信する。また、インターフェース１１は、情報処理装置１が車両などの移動体に搭載されている場合には、コントローラ１３が生成した移動体の制御に関する信号を、移動体の電子制御装置（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）へ供給してもよい。インターフェース１１は、無線通信を行うためのネットワークアダプタなどのワイヤレスインターフェースであってもよく、ケーブル等により外部装置と接続するためのハードウェアインターフェースであってもよい。また、インターフェース１１は、入力装置、表示装置、音出力装置等の種々の周辺装置とのインターフェース動作を行ってもよい。

【0027】

メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどの各種の揮発性メモリ及び不揮発性メモリにより構成される。メモリ１２は、コントローラ１３が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。なお、コントローラ１３が実行するプログラムは、メモリ１２以外の記憶媒体に記憶されてもよい。

【0028】

また、メモリ１２には、コントローラ１３が実行する処理に関連する種々の情報が記憶されている。例えば、メモリ１２は、圧縮関連情報Ｉ１を記憶している。

【0029】

圧縮関連情報Ｉ１は、情報処理装置１の計測位置又は被計測位置に応じ、センサ群２から得られた計測データに対する圧縮態様を指定する情報である。ここで、「圧縮態様を指定する情報」は、圧縮率を定めた情報であってもよく、圧縮アルゴリズム（可逆圧縮、非可逆圧縮の各アルゴリズムを含む）を定めた情報であってもよく、アップロード情報Ｉｕに含めるべきデータ（センサの種類）を定めた情報であってもよい。圧縮関連情報Ｉ１は、例えば、位置に関する情報と、当該位置において情報処理装置１が計測した場合（又は当該位置を計測対象とした場合）に得られた計測データの圧縮態様を指定する情報とを関連付けた情報である。

【0030】

なお、圧縮関連情報Ｉ１は、地図データの一部であってもよい。この場合、圧縮関連情報Ｉ１は、情報処理装置１が移動する範囲における地図データ（マップデータ）の一部であってもよい。この場合、地図データには、施設等の地物の属性を表す情報の一部として、圧縮態様を指定する情報が含まれる。

【0031】

コントローラ１３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの１又は複数のプロセッサを含み、情報処理装置１の全体を制御する。この場合、コントローラ１３は、メモリ１２等に記憶されたプログラムを実行することで、後述する種々の処理を実行する。

【0032】

また、コントローラ１３は、機能的には、自己位置推定部１４と、データ処理部１５と、アップロード部１６とを有する。

【0033】

自己位置推定部１４は、センサ群２が生成したデータに基づき、自己位置推定を行い、情報処理装置１の現在位置及び、自身の向き（Ｙａｗ成分）や傾き（Ｒｏｌｌ成分、Ｐｉｔｃｈ成分）などの姿勢を表す情報（以降、単に「現在位置情報」と記載する。）を生成する。この場合、自己位置推定部１４は、任意の自己位置推定手法により現在位置情報を生成してもよい。例えば、自己位置推定部１４は、センサ群２に含まれるＧＮＳＳ受信機やＩＭＵ等の出力に基づき現在位置情報を生成してもよい。他の例では、自己位置推定部１４は、外界センサ３の計測データと地図データとを用いた自己位置推定手法を実行することで、現在位置情報を生成してもよい。このような自己位置推定手法として、例えば、ランドマークの計測データとランドマークの地図データとに基づく自己位置推定手法、ボクセルデータを用いたＮＤＴ（Normal Distribution Transform）マッチングに基づく自己位置推定手法などが存在する。また、自己位置推定部１４は、ＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）に基づく自己位置推定を行ってもよい。

【0034】

データ処理部１５は、現在位置情報と、圧縮関連情報Ｉ１とに基づき、センサ群２が生成したデータを圧縮したデータ（単に「圧縮データ」とも呼ぶ。）を生成する。具体的には、データ処理部１５は、現在位置情報が示す位置と紐付かれた圧縮態様を、圧縮関連情報Ｉ１を参照することで特定し、特定した圧縮態様を適用することで、センサ群２が生成したデータから圧縮データを生成する。

【0035】

アップロード部１６は、データ処理部１５が生成した圧縮データを含むアップロード情報Ｉｕを、インターフェース１１を介してデータ収集装置５に送信する。この場合、例えば、アップロード部１６は、データ処理部１５が生成した圧縮データを逐次的にデータ収集装置５に送信してもよく、所定時間間隔ごとにまとめてデータ収集装置５に送信してもよい。

【0036】

そして、コントローラ１３は、「取得手段」、「決定手段」、「圧縮手段」、「自己位置推定手段」、「送信手段」及びプログラムを実行するコンピュータ等として機能する。

【0037】

なお、コントローラ１３が実行する処理は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現してもよい。また、コントローラ１３が実行する処理は、例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）又はマイコン等の、ユーザがプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、コントローラ１３が本実施例において実行するプログラムを実現してもよい。

【0038】

（３）適用例
次に、情報処理装置１の具体的な処理を例示した適用例（第１適用例、第２適用例）について説明する。

【0039】

（３－１）第１適用例：商業施設でのセキュリティ
第１適用例として、情報処理装置１がショッピングモール等の商業施設におけるセキュリティ用途に使用される自走式ロボットである場合について具体的に説明する。以後では、情報処理装置１自体が自走式ロボットであるものとして説明を行うが、これに限らず、情報処理装置１は、自走式ロボットを制御（データ通信による遠隔制御を含む）する装置であってもよい。

【0040】

図３は、自走式ロボットである情報処理装置１が行動する商業施設のマップを示す。情報処理装置１は、商業施設内の所定範囲内に存在する店舗を巡回して警備する自走式ロボットであり、センサ群２及び走行機構が一体化されている。そして、各店舗には、事前に行われた警備サービスの契約により、セキュリティのレベル（警備レベル）が「１」～「３」の３段階に設定されており、さらに、警備契約を行っていない店舗（契約なしの店舗）も存在する。図３の例では、店舗Ａ～店舗Ｈのうち、店舗Ｇが警備レベル１となり、店舗Ａ及び店舗Ｈが警備レベル２となり、店舗Ｂ、店舗Ｃ及び店舗Ｆが警備レベル３となり、店舗Ｄが警備サービスの契約なしとなっている。なお、警備レベルは３段階に限らず、２段階又は４段階以上となる所定段階に設定されてもよい。

【0041】

そして、情報処理装置１は、警備レベルの高い警備サービスを契約した店舗に近づくと、情報収集のレベルを引き上げて高精細の情報を収集し、収集したデータを監視用データとして用いる。ここで、「監視用データ」は、不審物・不審者の監視又は／及びアップロード情報Ｉｕの生成に用いるデータとなる。一方、情報処理装置１は、警備レベルの低いサービスを契約した店舗に近づくと、情報収集のレベルを引き下げ、引き下げたレベルにより収集されたデータを監視用データとして用いる。この場合、情報収集のレベルは、監視に用いるセンサ（即ち、監視用データとして用いるデータを出力するセンサ）の種類数によって調整される。具体的には、情報処理装置１は、警備レベルが高いほど、監視に用いるセンサの種類数を多くする。言い換えると、情報処理装置１は、警備レベルが高いほど多い種類の外界センサ３が出力する計測データを、監視用データとして選択する。また、情報処理装置１は、警備サービスの契約が無い店舗周辺では、情報を収集せず素通りする。

【0042】

なお、第１適用例では、圧縮関連情報Ｉ１は、監視に用いるべきセンサの種類を警備レベルごとに示す情報と、店舗ごとの警備レベル（及び契約の有無）の情報とを含んでいる。そして、情報処理装置１は、圧縮関連情報Ｉ１を参照し、各店舗において監視に用いるべきセンサの種類を特定する。また、第１適用例では、例えば、情報処理装置１が警備すべき商業施設における各店舗の位置を示す施設マップ（地図データ）がメモリ１２等に記憶されており、情報処理装置１は、施設マップを参照することで、各店舗の位置を特定する。この場合、各店舗には固有の識別情報（店舗ＩＤ）が割り当てられており、施設マップ及び圧縮関連情報Ｉ１において上述の識別情報が用いられている。

【0043】

図４は、第１適用例において情報処理装置１が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。図４では、一例として、情報処理装置１は、警備レベルに応じて各店舗の監視を行い、不審物や不審者を発見した場合に監視に用いたデータをアップロード情報Ｉｕとしてデータ収集装置５に送信する。また、ここでは、一例として、情報処理装置１は、外界センサ３として、カメラ、ライダ、及び超音波センサを少なくとも備えているものとする。

【0044】

まず、情報処理装置１は、警備順路に沿って巡回走行を行う（ステップＳ１１）。この場合、例えば、予め定められた警備順路を示す警備順路情報がメモリ１２等に記憶されており、情報処理装置１は、警備順路情報に基づき、走行制御を行う。この場合、情報処理装置１は、後述するステップＳ１３で実行する自己位置推定処理において推定した情報処理装置１の位置に基づき、警備順路に情報処理装置１の位置が追従するように走行制御を行ってもよい。

【0045】

そして、情報処理装置１は、センサ群２が出力するデータを取得する（ステップＳ１２）。そして、情報処理装置１は、ステップＳ１２で取得したデータに基づき、自己位置推定処理を実行する（ステップＳ１３）。

【0046】

そして、情報処理装置１は、店舗周辺に接近したか否か判定する（ステップＳ１４）。例えば、情報処理装置１は、施設マップと、ステップＳ１３で推定された情報処理装置１の位置とに基づき、所定距離以内に店舗が存在するか否か判定する。上述の所定距離は、外界センサ３の計測可能距離等を勘案した距離であり、例えばメモリ１２等に予め記憶されている。そして、情報処理装置１は、店舗周辺に接近していないと判定した場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、ステップＳ１１へ処理を戻す。

【0047】

情報処理装置１は、店舗周辺に接近していると判定した場合（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、情報処理装置１が接近している店舗の警備レベルの判定（警備サービスの契約の有無の判定を含む、以下同じ）を行う（ステップＳ１５）。この場合、情報処理装置１は、例えば、圧縮関連情報Ｉ１を参照することで、情報処理装置１が接近している店舗の警備レベルの判定を行う。

【0048】

そして、情報処理装置１は、情報処理装置１が接近している店舗（対象店舗）の警備レベルが最高レベルのレベル３であった場合（ステップＳ１５；レベル３）、全ての外界センサ３（カメラ、ライダ、超音波センサを含む）が出力するデータを監視用データとして収集する（ステップＳ１６）。監視用データは、後述するステップＳ２１での不審物・不審者の判定において用いられるデータとなる。さらに、情報処理装置１は、店舗との契約に応じて対象店舗内に入り、店舗内の警備も行うようにしてもよい（ステップＳ１７）。

【0049】

一方、情報処理装置１は、対象店舗の警備レベルがレベル２であった場合（ステップＳ１５；レベル２）、カメラ及び超音波センサが出力するデータを監視用データとして収集する（ステップＳ１８）。また、情報処理装置１は、対象店舗の警備レベルがレベル１であった場合（ステップＳ１５；レベル１）、カメラが出力するデータを監視用データとして収集する（ステップＳ１９）。

【0050】

そして、情報処理装置１は、ステップＳ１７、ステップＳ１８、又はステップＳ１９のいずれかを実行した場合、監視用データに基づき、不審物又は不審者を発見したか否か判定する（ステップＳ２０）。この場合、情報処理装置１は、外界センサを用いた任意の不審物・不審者検出技術（例えば、不審物・不審者検出を行う自律走行型警備ロボットにて採用されている技術）に基づき、不審物・不審者の検出を行ってもよい。

【0051】

そして、情報処理装置１は、不審物又は不審者を検出した場合（ステップＳ２０；Ｙｅｓ）、ステップＳ１７、ステップＳ１８、又はステップＳ１９において収集したデータをアップロード情報Ｉｕとしてデータ収集装置５に送信する（ステップＳ２１）。この場合、情報処理装置１は、ステップＳ１７、ステップＳ１８、又はステップＳ１９において収集したデータに対し、任意の圧縮アルゴリズムによる圧縮を行ってもよい。

【0052】

一方、情報処理装置１は、対象店舗の警備レベルの判定において警備サービスの契約がないと判定した場合（ステップＳ１５；契約なし）、カメラによる監視のみを行う（ステップＳ２２）。この場合、情報処理装置１は、ステップＳ２２で生成したデータをデータ収集装置５に送信しない。

【0053】

そして、情報処理装置１は、不審物又は不審者を検出しなかった場合（ステップＳ２０；Ｎｏ）、又は、ステップＳ２１若しくはステップＳ２２の実行後、処理を終了すべきか否か判定する（ステップＳ２３）。この場合、情報処理装置１は、例えば、警備順路の終点まで到達した場合、処理を終了すべきと判定する。そして、情報処理装置１は、処理を終了すべきと判定した場合（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、フローチャートの処理を終了する。この場合、情報処理装置１は、例えば、充電可能な所定の収納位置に戻る。一方、情報処理装置１は、処理を終了すべきでないと判定した場合（ステップＳ２３；Ｎｏ）、ステップＳ１１へ処理を戻し、引き続き巡回走行を行う。

【0054】

本フローチャートの処理によれば、情報処理装置１は、不審物・不審者を検出した場合に限りアップロード情報Ｉｕを送信し、かつ、警備レベルに応じてアップロード情報Ｉｕに含めるデータを選択することで、アップロード情報Ｉｕのデータ量を好適に削減することができる。

【0055】

次に、第１適用例に関する技術的効果について補足説明する。

【0056】

ショッピングモールなどの、複数店舗がテナントとして入居しているような商業施設において、ロボット警備などが現実的になりつつある。現在は警備員が各店舗を巡回するケースが多いが、センサを搭載した警備ロボットによる巡回警備なども今後普及が見込まれる。現状では、警備ロボットは、共用エリアを巡回することが多く、場所を問わずデータを収集し、不審物・不審者を発見した場合に警備会社に通報し、収集した不審物・不審者のデータを送信する。一方、提供する警備サービスについては、全店一律ではなく店舗毎に異なるセキュリティレベルのサービスが求められることが想定される。このような場合には店舗毎にきめ細かく収集する情報及び、警備会社に送信する情報の制御などの対応が必要となる。各店舗を個別に識別することができないと、このようなサービスを行うことは困難である。

【0057】

以上を勘案し、第１適用例では、情報処理装置１は、店舗の位置情報と警備レベル（及び警備レベルごとの圧縮態様）を紐づけた情報（施設マップ及び圧縮関連情報Ｉ１）に基づき、店舗に応じた情報収集及び伝送制御を行う。これにより、情報処理装置１は、処理負荷及びデータ伝送量の削減を行うことが可能になる。

【0058】

（３－２）第２適用例：ドローンによるデータ収集
次に、第２適用例として、情報処理装置１がライダを搭載したドローン（無人航空機）であり、高度情報及びエリアに応じて地形（地物）データを収集する場合について具体的に説明する。以後では、情報処理装置１自体がドローンであるものとして説明を行うが、これに限らず、情報処理装置１は、ドローンを制御（データ通信による遠隔制御を含む）する装置であってもよい。

【0059】

図５は、第２適用例におけるデータ収集の概要を示す図である。第２適用例では、ドローンの高度に応じたデータ収集範囲が設定されており、飛行高度に応じて、データの収集レートをコントロールする。目的が地形データの収集の場合、地物の測距範囲よりも高い位置をドローンが飛行している際には、データ収集を停止しても問題がない。以上を勘案し、第２適用例では、情報処理装置１は、情報処理装置１の高度が閾値以上となる場合には、ライダによるデータ収集を停止し、高度が閾値未満の場合に限りライダによるデータ収集を行う。上述の閾値は、地物を測距可能な情報処理装置１の高度の上限値になるように設定される。これにより、情報処理装置１は、処理負荷及びデータ伝送量の削減を行うことが可能になる。また、ドローンの位置・高度・速度に関係なく常に一定のデータレートでデータ収集を行った場合には、ドローンに搭載するストレージの容量が上限に達してしまい比較的短時間しか飛行できないという問題が生じる。これに対し、第２適用例における情報処理装置１は、データ収集範囲を設定し、データ収集範囲に応じて計測データを記憶するか否かの要否判定を行う。これにより、メモリ１２の容量制限に基づく飛行時間の問題を好適に解消することが可能となる。

【0060】

なお、情報処理装置１は、地物情報（建物の位置・高さなどの情報を含む）が予めメモリ１２に記憶されている場合、現在位置情報と地物情報とに基づき、高度の閾値を動的に変化させてもよい。この場合、情報処理装置１は、自己位置推定により推定した位置に基づきライダの測距範囲を特定し、特定したライダの測距範囲に地物情報が示す地物の位置が含まれている場合に限り、ライダによるデータ収集を行う。この場合、例えば、ライダの最大測距距離の情報等がメモリ１２等に予め記憶されており、情報処理装置１は、自己位置推定により推定した位置から上述の最大測距距離以内の範囲を、ライダの測距範囲とみなす。

【0061】

また、情報処理装置１は、高度以外の指標として、自身の姿勢の傾きに基づきデータ収集の要否を判定してもよい。この場合、例えば、情報処理装置１は、自己位置推定により推定した姿勢によりライダなどの外界センサ３の視野に地物が含まれないと判断した場合なども、データ収集を停止してもよい。この場合、情報処理装置１は、自己位置推定により推定した位置及び姿勢に基づきライダの測距範囲を特定し、特定したライダの測距範囲に地物情報が示す地物の位置が含まれている場合に限り、ライダによるデータ収集を行う。このように、情報処理装置１は、自身の姿勢に基づきデータ収集量を動的に制御することで収集データの容量を削減するようにしてもよい。

【0062】

図６は、第２適用例において情報処理装置１が実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。

【0063】

まず、情報処理装置１は、飛行を行い、ライダにより計測したデータを取得する（ステップＳ３１）。この場合、情報処理装置１は、情報処理装置１が移動する目標軌道を定める情報が存在する場合には、当該目標軌道に沿って飛行してもよく、マニュアル操作に基づく外部制御信号を受信することで飛行を行ってもよい。

【0064】

次に、情報処理装置１は、センサ群２に含まれるＧＰＳ受信機が出力するデータ等に基づき、高度を含む現在位置を示す現在位置情報を取得する（ステップＳ３２）。そして、情報処理装置１は、データ収集範囲内に情報処理装置１が存在するか否か判定する（ステップＳ３３）。この場合、データ収集範囲は、少なくとも高度を規定した範囲であり、情報処理装置１は、現在位置情報が示す現在位置がデータ収集範囲内に属するか否か判定する。

【0065】

そして、情報処理装置１は、データ収集範囲内に情報処理装置１が存在すると判定した場合（ステップＳ３３；Ｙｅｓ）、ステップＳ３１で取得したデータをメモリ１２に格納する（ステップＳ３４）。また、情報処理装置１は、所定のタイミングにおいて、メモリ１２に格納したデータをデータ収集装置５に送信する。一方、情報処理装置１は、データ収集範囲内に情報処理装置１が存在しないと判定した場合（ステップＳ３３；Ｎｏ）、ステップＳ３１で取得したデータをメモリ１２に格納することなく破棄する（ステップＳ３５）。これにより、情報処理装置１は、記憶及び伝送するデータを効果的に圧縮することができる。なお、情報処理装置１は、データ収集範囲に存在しない場合に計測したデータを破棄する代わりに、データの収集レートを所定率だけ下げてもよい。

【0066】

そして、情報処理装置１は、処理が終了したか否か判定する（ステップＳ３６）。そして、情報処理装置１は、処理が終了したと判定した場合（ステップＳ３６；Ｙｅｓ）、フローチャートの処理を終了する。一方、情報処理装置１は、処理を終了すべきでないと判定した場合（ステップＳ３６；Ｎｏ）、ステップＳ３１へ処理を戻す。

【0067】

このように、第２適用例によれば、情報処理装置１は、計測時点での高度に基づいて、計測データを記憶させるか否かの要否判定を行う。これにより、情報処理装置１は、記憶及び伝送するデータ量を好適に削減することができる。

【0068】

以上説明したように、本実施例に係る情報処理装置１のコントローラ１３は、計測装置であるセンサ群２による計測データを取得する。そして、コントローラ１３は、位置や姿勢に応じたデータの圧縮態様に関する圧縮関連情報Ｉ１に基づき、計測データの圧縮態様を決定する。そして、コントローラ１３は、決定した圧縮態様に基づき、計測データの圧縮を行う。これにより、コントローラ１３は、計測データのデータ量を好適に削減することができる。

【0069】

（４）変形例
情報処理装置１は、動的物体を検出し、動的物体に対応するデータを、記憶及び伝送するデータの対象から除外してもよい。

【0070】

例えば、情報処理装置１は、車両に搭載されており、道路上を移動しながら地図データの生成に必要な計測データを取得する場合、道路や建物の構造物のデータのみが必要であり、トラックや自転車などの動的物体の情報は不要となる。従って、この場合、情報処理装置１は、外界センサ３が生成した計測データから、動的物体の計測データについては削除し、残りの計測データの記憶及びデータ収集装置５への伝送を行う。

【0071】

図７は、本変形例に係る計測データの更新処理の手順を示すフローチャートの一例である。情報処理装置１は、図７に示すフローチャートの処理を、例えば、第２適用例における図６のステップＳ３１において実行する。

【0072】

まず、情報処理装置１は、ライダなどの外界センサ３が出力する計測データを取得する（ステップＳ４１）。そして、情報処理装置１は、ステップＳ４１で取得した計測データに基づき、物体認識処理を行う（ステップＳ４２）。この場合、例えば、情報処理装置１は、任意の物体認識技術を適用することで、計測データに基づき、計測範囲内に存在する物体の種類を認識する。

【0073】

そして、情報処理装置１は、計測した物体に動的物体が含まれるか否か判定する（ステップＳ４３）。この場合、情報処理装置１は、ステップＳ４２で物体の種類を認識した場合には、特定種類（例えば人、車等）の物体を、動的物体とみなす。

【0074】

そして、情報処理装置１は、計測した物体に動的物体が含まれると判定した場合（ステップＳ４３；Ｙｅｓ）、動的物体に対応するデータを、ステップＳ４１で取得した計測データから破棄する（ステップＳ４４）。一方、情報処理装置１は、計測した物体に動的物体が含まれてないと判定した場合（ステップＳ４３；Ｎｏ）、フローチャートの処理を終了する。その後、情報処理装置１は、圧縮関連情報Ｉ１を参照して位置に応じた計測データの圧縮（データの選別を含む）を行い、圧縮データのメモリ１２への記憶及びデータ収集装置５への伝送を行う。

【0075】

本フローチャートの処理によれば、情報処理装置１は、動的物体のデータを記憶及び伝送の対象から好適に除外することができる。

【0076】

ここで、本変形例について補足説明する。自動運転用の地図の生成や店舗内などの３次元空間をライダの点群データ等を用いて作成する用途がある。このような空間を生成するためには基本的に静止構造物のデータのみが必要であり、車両や人間などの動的物体を排除したデータのみ取得できるのが望ましい。一般的な道路環境の場合、車両や人間を完全に排除してデータを取得することは困難であり、実際には動的物体が含まれたデータを収集した後、データ収集装置５などがアップロード情報Ｉｕに基づきＳＬＡＭなどを用いて空間を構築する処理を行う際に、動的物体を検出して削除するなどの手法が用いられたりする。この場合、動的物体のデータも含め、情報処理装置１が生成する全てのデータをデータ収集装置５が収集する必要があるため、データ伝送量を削減することが難しいという課題がある。

【0077】

以上を勘案し、変形例に係る情報処理装置１は、動的物体に対応するデータを、記憶及び伝送するデータの対象から除外することで、ドローンの記憶容量の制限に伴う飛行時間の短時間化を抑制し、かつ、データ伝送量を好適に削減することができる。

【0078】

なお、上述した実施例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータであるコントローラ等に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記憶媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記憶媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記憶媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。

【0079】

以上、実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。

【符号の説明】

【0080】

１ 情報処理装置
２ センサ群
３ 外界センサ
４ 内界センサ
５ データ収集装置

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】