特許 7688989 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】2025-05-28

(45)【発行日】2025-06-05

(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 17/931 20200101AFI20250529BHJP

   G08C 17/00 20060101ALI20250529BHJP

   G08C 19/00 20060101ALI20250529BHJP

   G08G 1/09 20060101ALI20250529BHJP

【ＦＩ】

G01S17/931

G08C17/00 A

G08C19/00 T

G08G1/09 F

【請求項の数】 9

(21)【出願番号】P 2021037383

(22)【出願日】2021-03-09

(65)【公開番号】P2022137738

(43)【公開日】2022-09-22

【審査請求日】2024-02-16

(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】竹村 到

【審査官】梶田 真也

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２０－１４９３５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１５－０４１２８３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開昭６０－１２７４２５（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０３６３２１５（ＵＳ，Ａ１）

【文献】特開２０２０－０９５００９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－１８４１２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００６－１２７２４０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０８５８７２（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０２０／０１５６６５１（ＵＳ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０１Ｓ ７／００ － ７／６４

Ｇ０１Ｓ １３／００ － １７／９５

Ｇ０８Ｇ １／００ － ９９／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両に搭載された計測装置による計測データを取得する取得手段と、
前記計測データに基づき、道路以外の予め定められた種類の物体を検出する物体検出手段と、
前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出する抽出手段と、
前記物体検出手段による前記物体の検出結果と、前記物体に関する事前情報との比較結果に基づき、前記検出結果と前記事前情報とが一致するか否かを判定する判定手段と、
前記検出結果と前記事前情報とが一致しない場合、前記物体検出データをデータ収集装置に送信する送信手段と、
を有する情報処理装置。

【請求項2】

前記計測装置は、第１計測装置と第２計測装置とを含み、
前記取得手段は、前記第１計測装置による第１計測データと、前記第２計測装置による第２計測データとを取得し、
前記物体検出手段は、前記第１計測データに基づく前記物体の検出と、前記第２計測データに基づく前記物体の検出とを夫々実行し、
前記送信手段は、前記第１計測データに基づく前記物体の検出結果と、前記第２計測データに基づく前記物体の検出結果とが矛盾する場合、前記物体検出データを前記データ収集装置に送信する、請求項１に記載の情報処理装置。

【請求項3】

前記第１計測装置と前記第２計測装置とは共通する計測範囲を有し、
前記計測範囲における前記第１計測データに基づく前記物体の検出結果と、前記計測範囲における前記第２計測データに基づく前記物体の検出結果との矛盾の有無を判定する矛盾判定手段をさらに有する、請求項２に記載の情報処理装置。

【請求項4】

前記判定手段は、前記比較結果に基づき、前記物体検出手段による前記物体の誤検出の有無を判定し、
前記送信手段は、前記誤検出があったと判定された場合、前記物体検出データを前記データ収集装置に送信する、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】

前記事前情報は、前記予め定められた種類の物体ごとの位置及び大きさを少なくとも示す地図情報、前記物体のモデルに関する情報、又は前記物体の制約条件に関する情報である、請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項6】

前記物体検出手段は、前記データ収集装置から指定された前記物体を検出する、請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。

【請求項7】

コンピュータが実行する制御方法であって、
車両に搭載された計測装置による計測データを取得し、
前記計測データに基づき、道路以外の予め定められた種類の物体を検出し、
前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出し、
前記物体の検出結果と、前記物体に関する事前情報との比較結果に基づき、前記検出結果と前記事前情報とが一致するか否かを判定し、
前記検出結果と前記事前情報とが一致しない場合、前記物体検出データをデータ収集装置に送信する、
制御方法。

【請求項8】

車両に搭載された計測装置による計測データを取得し、
前記計測データに基づき、道路以外の予め定められた種類の物体を検出し、
前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出し、
前記物体の検出結果と、前記物体に関する事前情報との比較結果に基づき、前記検出結果と前記事前情報とが一致するか否かを判定し、
前記検出結果と前記事前情報とが一致しない場合、前記物体検出データをデータ収集装置に送信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9】

請求項８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。また、特許文献２には、ライダが出力する点群データに基づき、物体を認識する技術が開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１８－００９８３１号公報

【文献】特開２０１８－１１６００４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計測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、生成される計測データの容量が大きいため、全ての計測データを送信対象とすると通信負荷やサーバ装置の処理負荷等が過大となる。

【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、
車両に搭載された計測装置による計測データを取得する取得手段と、
前記計測データに基づき、道路以外の予め定められた種類の物体を検出する物体検出手段と、
前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出する抽出手段と、
前記物体検出手段による前記物体の検出結果と、前記物体に関する事前情報との比較結果に基づき、前記検出結果と前記事前情報とが一致するか否かを判定する判定手段と、
前記検出結果と前記事前情報とが一致しない場合、前記物体検出データをデータ収集装置に送信する送信手段と、
を有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、
車両に搭載された計測装置による計測データを取得し、
前記計測データに基づき、道路以外の予め定められた種類の物体を検出し、
前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出し、
前記物体の検出結果と、前記物体に関する事前情報との比較結果に基づき、前記検出結果と前記事前情報とが一致するか否かを判定し、
前記検出結果と前記事前情報とが一致しない場合、前記物体検出データをデータ収集装置に送信する、
制御方法である。

【0008】

また、請求項に記載の発明は、
車両に搭載された計測装置による計測データを取得し、
前記計測データに基づき、道路以外の予め定められた種類の物体を検出し、
前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出し、
前記物体の検出結果と、前記物体に関する事前情報との比較結果に基づき、前記検出結果と前記事前情報とが一致するか否かを判定し、
前記検出結果と前記事前情報とが一致しない場合、前記物体検出データをデータ収集装置に送信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】情報処理装置が実行するフローチャートの一例である。

【図4】外界センサであるライダが出射するパルスレーザの光線を示した図である。

【図5】複数の外界センサを備える車両が走行する道路の俯瞰図である。

【図6】外界センサを備える車両が走行する道路を側面から観察した図である。

【図7】変形例において情報処理装置が実行する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、前記計測データに基づく物体の検出に関する処理を行う物体検出手段と、前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出する抽出手段と、前記物体検出データをデータ収集装置に送信する送信手段と、を有する。情報処理装置は、この態様により、データ収集装置に送信するデータを、検出された物体に対応するデータに限定し、送信データ量を好適に削減することができる。

【0011】

上記情報処理装置の一態様では、前記計測装置は、第１計測装置と第２計測装置とを含み、前記取得手段は、前記第１計測装置による第１計測データと、前記第２計測装置による第２計測データとを取得し、前記物体検出手段は、前記第１計測データに基づく前記物体の検出と、前記第２計測データに基づく前記物体の検出とを夫々実行し、前記送信手段は、前記第１計測データに基づく前記物体の検出結果と、前記第２計測データに基づく前記物体の検出結果とが矛盾する場合、前記物体検出データを前記データ収集装置に送信する。この態様により、情報処理装置は、データ収集装置に送信するデータを、物体の検出結果に矛盾が生じたデータに限定し、送信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、前記第１計測装置と前記第２計測装置とは共通する計測範囲を有し、情報処理装置は、前記計測範囲における前記第１計測データに基づく前記物体の検出結果と、前記計測範囲における前記第２計測データに基づく前記物体の検出結果との矛盾の有無を判定する矛盾判定手段をさらに有する。この態様により、情報処理装置は、複数の計測センサを用いた場合の物体の検出結果の矛盾の有無を好適に判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、情報処理装置は、前記物体検出手段による前記物体の検出結果と、前記物体に関する事前情報との比較結果に基づき、前記物体検出手段による前記物体の誤検出の有無を判定する誤検出判定手段をさらに有し、前記抽出手段は、前記誤検出があったと判定された場合に、前記データを抽出する。この態様により、情報処理装置は、データ収集装置に送信するデータを、物体の誤検出が生じたデータに限定し、送信データ量を好適に削減することができる。

【0014】

上記情報処理装置の他の一態様では、前記事前情報は、前記物体に関する情報を含む地図情報、前記物体のモデルに関する情報、又は前記物体の制約条件に関する情報である。このような事前情報を用いることで、情報処理装置は、物体の誤検出の有無を好適に判定することができる。

【0015】

上記情報処理装置の好適な例では、前記計測装置は車両に搭載され、前記物体検出手段は、道路以外の物体を対象として前記物体の検出に関する処理を行う。上記情報処理装置の他の好適な例では、前記物体検出手段は、前記データ収集装置から指定された物体を対象として前記物体の検出に関する処理を行う。

【0016】

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、前記計測データに基づく物体の検出に関する処理を行い、前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出し、前記物体検出データをデータ収集装置に送信する。コンピュータは、この制御方法を実行することで、データ収集装置に送信するデータを、検出された物体に対応するデータに限定し、送信データ量を好適に削減することができる。

【0017】

本発明の他の好適な実施形態によれば、プログラムは、計測装置による計測データを取得し、前記計測データに基づく物体の検出に関する処理を行い、前記計測データから、検出された前記物体に対応するデータである物体検出データを抽出し、前記物体検出データをデータ収集装置に送信する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、データ収集装置に送信するデータを、検出された物体に対応するデータに限定し、送信データ量を好適に削減することができる。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】

【0018】

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。

【0019】

（１）データ収集システムの概要
図１は、第１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。

【0020】

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、船舶、自走式ロボット、ドローン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。

【0021】

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。

【0022】

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。データ収集装置５は、例えば、情報処理装置１から受信したアップロード情報Ｉｕを、深層学習などの機械学習に基づく物体認識モデルの訓練用データとして用いる。なお、アップロード情報Ｉｕには、外界センサ３が出力する計測データの他、情報処理装置１が推定した計測時の自己位置（即ち計測位置）の情報及び計測時刻の情報などが含まれてもよい。

【0023】

（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。

【0024】

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。

【0025】

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。

【0026】

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、物体認識情報Ｉ１を記憶している。

【0027】

物体認識情報Ｉ１は、外界センサ３が出力する計測データに基づき物体を認識（検出）するために必要な情報である。例えば、物体認識情報Ｉ１は、外界センサ３が出力する計測データを入力した場合に当該計測データに含まれる物体の有無（及び物体の種類）を推論する推論モデルのパラメータであってもよい。このような推論モデルは、例えばカメラの画像を入力データとする場合には、セマンティックセグメンテーションやインスタンスセグメンテーションなどの認識技術において用いられる深層学習モデルなどの任意の機械学習モデルであってもよい。上記の推論モデルに入力されるデータは、カメラが出力する画像に限らず、ライダが出力する計測１周期分の点群データであってもよく、他の外界センサが出力するデータであってもよい。なお、ライダの計測１周期分の点群データは、計測方向を画素位置、計測方向ごとのデータを画素データとした場合、画像データとみなすことができるため、カメラの画像と同様に推論モデルの学習を行うことが可能である。また、推論モデルは、外界センサの種類ごとに設けられてもよい。この場合、推論モデルは、対象となる外界センサが出力するデータを訓練用データ（学習データ）として用いて予め学習が行われ、学習により得られた各推論モデルのパラメータが物体認識情報Ｉ１として記憶される。

【0028】

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。

【0029】

また、コントローラ１３は、機能的には、自己位置推定部１４と、物体検出部１５と、アップロード部１６とを有する。

【0030】

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の位置（Ｙａｗ、Ｒｏｌｌ、Ｐｉｔｃｈなどの姿勢を含む。以下同じ。）を示す位置情報を生成する。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受信機等の出力に基づき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、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の照合結果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。及び、自身の

【0031】

物体検出部１５は、外界センサ３が出力する計測データと、物体認識情報Ｉ１に基づき、外界センサ３の計測範囲内に存在する物体の検出を行う。この場合、検出対象となる物体（「検出対象物体」とも呼ぶ。）は、予め定められた種類の物体であり、例えば外界センサ３が車両に搭載される場合には、道路以外の物体（静止物に限定されてもよい）などである。なお、物体検出部１５は、データ収集装置５から検出対象物体を指定する情報を受信し、当該情報に基づき検出対象物体を決定してもよい。そして、物体検出部１５は、検出対象物体を検出した場合、検出対象物体に対応する計測データ（「物体検出データ」とも呼ぶ。）を、物体検出に用いた計測データから抽出し、抽出した物体検出データをアップロード部１６に供給する。物体検出データは、例えば、ライダから得られた点群データを用いて検出対象物体の検出を行った場合には、検出対象物体の被計測位置を表すデータである。また、物体検出データは、カメラ等から得られた画像を用いて検出対象物体の検出を行った場合には、検出対象物体を含む画像全体、又は、検出対象物体を含む最小の領域（例えばバウンディングボックス）を切り取った画像である。

【0032】

アップロード部１６は、物体検出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、計測周期に従い生成される物体検出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に送信してよい。また、アップロード部１６は、好適には、物体検出データと共に、自己位置推定部１４が生成する計測位置の情報及び対応する外界センサ３の種別を示す情報をアップロード情報Ｉｕに含めてもよい。また、アップロード部１６は、任意の可逆圧縮又は非可逆圧縮によりアップロード情報Ｉｕを圧縮し、圧縮後のアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置５に送信してもよい。

【0033】

そして、コントローラ１３は、「取得手段」、「物体検出手段」、「矛盾判定手段」、「誤検出判定手段」、「抽出手段」、「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。

【0034】

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。

【0035】

（３）処理フロー
図３は、第１実施例において情報処理装置１が実行するフローチャートの一例である。情報処理装置１は、図３のフローチャートの処理を繰り返し実行する。

【0036】

まず、情報処理装置１の物体検出部１５は、インターフェース１１を介し、外界センサ３が生成する計測データを取得する（ステップＳ１１）。この場合、物体検出部１５は、使用する外界センサ３が走査等を行う場合には１周期分の計測により得られるデータを取得する。

【0037】

次に、物体検出部１５は、ステップＳ１１で取得した計測データに基づき物体の検出を行う（ステップＳ１２）。この場合、物体検出部１５は、例えば、物体認識情報Ｉ１を参照することで構成した推論器に計測データを入力することで、検出対象物体の検出結果を取得する。

【0038】

そして、物体検出部１５は、検出対象物体を検出したか否か判定する（ステップＳ１３）。そして、検出対象物体を検出した場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、検出した物体に対応する物体検出データを、ステップＳ１１で取得した計測データから抽出する。そして、アップロード部１６は、物体検出データを含むアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置５に送信する（ステップＳ１４）。データ収集装置５に送信されたアップロード情報Ｉｕは、例えば、深層学習などの機械学習に基づく物体認識モデルの訓練用データとして好適に用いられる。なお、アップロード部１６は、ステップＳ１３で検出された検出対象物体の物体検出データを逐次的に送信する代わりに、複数の計測タイミングで検出された検出対象物体の物体検出データをまとめて送信してもよい。

【0039】

一方、物体検出部１５は、ステップＳ１３において、検出対象物体を検出しなかった場合（ステップＳ１３；Ｎｏ）、ステップＳ１１で取得した計測データを破棄する（ステップＳ１５）。

【0040】

このように、第１実施例に係る情報処理装置１は、データ収集装置５にとって有用なデータを、効率的にデータ収集装置５に送信することができる。

【0041】

（４）具体例
図４は、外界センサ３であるライダが出射するパルスレーザの光線を示した図である。図４の例では、ライダは、車両の前方方向を含む予め定められた所定の角度範囲（この例では約２１０°）を対象に、パルス周期により定まる所定の角度分解能により、パルスレーザを出射している。なお、ライダは、水平方向に加えて垂直方向においても所定の角度範囲を対象にパルスレーザを出射していることにより、又は、水平方向に対して走査面が傾けられていることにより、路面に対してもパルスレーザを照射するものとする。

【0042】

この場合、ライダが出射するパルスレーザは、白線５１ａ～５１ｃ、道路標識５２、電柱５３、建物５４、前方車両５５を含む各物体に照射され、その反射光がライダによって受光される。この場合、情報処理装置１は、反射光の受光信号に基づき生成された点群データをライダ３０から受信し（図３のステップＳ１１参照）、検出対象物体の検出を行う（図３のステップＳ１２参照）。ここでは、例えば、検出対象物体は、道路（白線を含む）以外の全ての物体であるものとする。そして、情報処理装置１は、道路標識５２、電柱５３、建物５４、前方車両５５を検出対象物体として検出し（ステップＳ１３参照）、道路標識５２、電柱５３、建物５４、前方車両５５に夫々属すると判定したデータを、物体検出データとして抽出する。そして、情報処理装置１は、抽出した物体検出データを含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置５へ送信する（ステップＳ１４参照）。この場合、情報処理装置１は、好適には、検出した物体毎の物体検出データと検出した物体の種類の情報とを関連付けたアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置５に送信するとよい。

【0043】

（５）変形例
情報処理装置１は、複数の外界センサ３が出力する計測データに基づき外界センサ３ごとの物体検出結果の矛盾の判定を行い、矛盾があった計測データに関する物体検出データをデータ収集装置５へ送信してもよい。また、これに加えて、又はこれに代えて、情報処理装置１は、物体検出結果と物体に関する事前情報とを比較することで物体の誤検出があったか否か判定し、誤検出があった計測データに関する物体検出データをデータ収集装置５へ送信してもよい。これらの態様によれば、情報処理装置１は、物体検出処理の精度向上のための解析対象として重要なデータを、好適にデータ収集装置５に供給することができる。

【0044】

図５は、外界センサ３Ａ、３Ｂを備える車両が走行する道路の俯瞰図である。図５では、外界センサ３Ａの計測範囲「ＦＯＶ１」、外界センサ３Ｂの計測範囲「ＦＯＶ２」及び外界センサ３Ａ、３Ｂにおいて共通の（重複する）共通計測範囲「ＦＯＶ１２」が夫々明示されている。共通計測範囲ＦＯＶ１２には、前方車両５６が存在している。外界センサ３Ａ、３Ｂは、異なる種類の外界センサ（例えばライダとカメラ）の組み合わせであってもよく、同一種類の外界センサ（例えば両方ともライダ）であってもよい。ここで、検出対象物体は、車両を含むものとする。

【0045】

この場合、情報処理装置１は、共通計測範囲ＦＯＶ１２に属する外界センサ３Ａ、３Ｂの各計測データに基づき、検出対象物体の検出を行う。そして、情報処理装置１は、外界センサ３Ａの共通計測範囲ＦＯＶ１２内の計測データ（「第１計測データ」とも呼ぶ。）に基づく検出対象物体の検出結果と、外界センサ３Ｂの共通計測範囲ＦＯＶ１２内のデータ（「第２計測データ」とも呼ぶ。）に基づく検出対象物体の検出結果とが矛盾するか否か判定する。そして、情報処理装置１は、これらの検出結果が異なる場合、第１計測データ及び第２計測データから夫々抽出した物体検出データを含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置５に送信する。この場合、情報処理装置１は、例えば、第１計測データに基づき検出した検出対象物体の種類及び数が第２計測データに基づき検出した検出対象物体の種類及び数と一致しない場合、検出結果が矛盾すると判定する。例えば、情報処理装置１は、第１計測データに基づき前方車両５６を検出したが、第２計測データに基づき前方車両５６を検出できなかった場合、これらの検出結果が矛盾すると判定し、検出に用いた第１計測データ及び第２計測データに基づくアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置５に送信する。この場合、情報処理装置１は、第１計測データ及び第２計測データから、夫々、検出した検出対象物体に対応する物体検出データ（検出対象物体を検出できなかった場合には全てのデータ）を抽出し、抽出したデータを含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置５に送信する。

【0046】

図６は、外界センサ３を備える車両が走行する道路を側面から観察した図である。図６の例では、情報処理装置１は、外界センサ３が出力する計測データに基づき、案内物５７、信号機５８及び前方車両５９を検出対象物体として検出する。この場合、情報処理装置１は、メモリ１２に予め記憶された検出対象物体に関する事前情報に基づき、検出結果の誤り判定を行う。事前情報は、検出対象物体をモデル化したモデル情報であってもよく、検出対象物体に関する制約条件であってもよく、検出対象物体に関する情報（位置情報、種別情報、外観情報等）を含む地図情報であってもよい。

【0047】

例えば、情報処理装置１は、車両は道路に接しているという車両の制約条件が事前情報として含まれている場合、外界センサ３の計測データに基づき検出した前方車両５９の位置が道路に接しているか否か判定する。この場合、例えば、情報処理装置１は、外界センサ３の計測データから道路のデータと前方車両５９のデータとを夫々特定し、特定したデータ間の距離（例えば高さ方向における各重心位置間の距離）が所定距離以内であるか否か判定する。そして、外界センサ３は、上述のデータ間の距離が所定距離より長い場合、上述の制約条件に反すると判定し、誤検出が発生したと判定する。よって、外界センサ３は、この場合、前方車両５９に対応する物体検出データを含むアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置５に送信する。制約条件は、車両が道路面に接しているという条件に限らず、車両のサイズ等の種々の条件であってもよい。なお、事前情報には、検出対象物体の種類ごとに夫々適切な制約条件が登録されている。

【0048】

他の例では、情報処理装置１は、案内物５７及び信号機５８に関する情報を含む地図情報をメモリ１２に記憶している場合、外界センサ３の計測データに基づき検出した案内物５７及び信号機５８の位置及び大きさ等が地図情報に記録された案内物５７及び信号機５８の位置及び大きさ等と一致するか否か判定する。この場合、情報処理装置１は、カメラやライダの出力等に基づき物体の位置及び大きさ等を推定する任意の物体認識技術を適用して上述の推定を行ってもよい。例えば、情報処理装置１は、自己位置推定結果に基づく地図上の位置と外界センサ３の計測データが示す情報処理装置１に対する相対位置とに基づき、案内物５７及び信号機５８の各々の地図上の位置を推定する。また、情報処理装置１は、案内物５７及び信号機５８の夫々に該当する計測データに基づき、案内物５７及び信号機５８の各々の大きさ等を推定する。そして、情報処理装置１は、計測データに基づく案内物５７及び信号機５８の検出結果と、予めメモリ１２に記憶した地図情報に含まれる案内物５７及び信号機５８の事前情報とが一致しない場合、誤検出が発生したと判定する。よって、この場合、情報処理装置１は、案内物５７及び信号機５８に対応する物体検出データを含むアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置５に送信する。

【0049】

さらに別の例では、情報処理装置１は、事前情報として検出対象物体のモデル情報がメモリ１２等に記憶されていた場合には、モデル情報が示す検出対象物体の３次元形状と検出結果に基づく３次元形状との３次元マッチング（照合）処理を行う。そして、情報処理装置１は、３次元マッチングによるマッチングの度合いが所定の閾値未満の場合に、誤検出が発生したと判定し、対応する物体検出データを含むアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置５に送信する。

【0050】

図７は、変形例における情報処理装置１の処理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繰り返し実行する。

【0051】

まず、情報処理装置１の物体検出部１５は、インターフェース１１を介し、外界センサ３が生成する計測データを取得する（ステップＳ２１）。次に、物体検出部１５は、ステップＳ２１で取得した計測データに基づき物体の検出を行う（ステップＳ２２）。そして、物体検出部１５は、検出対象物体を検出したか否か判定する（ステップＳ２３）。

【0052】

そして、検出対象物体を検出した場合（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、検出結果に矛盾又は誤検出が存在したか否か判定する（ステップＳ２４）。この場合、物体検出部１５は、複数の外界センサ３で共通する計測範囲が存在する場合には、夫々の外界センサ３の計測データに基づく検出結果の矛盾の有無を判定する。また、物体検出部１５は、メモリ１２等に検出対象物体に関する事前情報が記憶されている場合には、検出結果と事前情報とを比較して誤検出の有無を判定する。

【0053】

そして、検出結果に矛盾又は誤検出があった場合（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、アップロード部１６は、矛盾又は誤検出に関する計測データを含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置５に送信する（ステップＳ２５）。一方、検出結果に矛盾及び誤検出が存在しない場合（ステップＳ２４；Ｎｏ）、アップロード部１６は、対象の計測データを破棄する（ステップＳ２６）。

【0054】

以上のように、変形例に係る情報処理装置１は、物体検出処理の精度向上のための解析対象として重要なデータを限定的に含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置５に効率的に供給することができ、送信するデータ量を好適に削減することができる。

【0055】

以上説明したように、実施例に係る情報処理装置１のコントローラ１３は、外界センサ３による計測データを取得し、計測データに基づく物体の検出に関する処理を行う。そして、コントローラ１３は、計測データのうち、検出された物体に対応するデータである物体検出データを抽出し、抽出した物体検出データを、データ収集装置５に送信する。これにより、情報処理装置１は、データ収集装置５にとって有用なデータを、効率的にデータ収集装置５に送信することができる。

【0056】

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。

【0057】

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】

【0058】

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】