ホーム > 特許ランキング > エヴァ インコーポレイテッド
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公表特許公報(A)
(11)【公表番号】
(43)【公表日】2023-11-01
(54)【発明の名称】ポイントクラウドのフィルタリングに関する技術
(51)【国際特許分類】
G01S 17/34 20200101AFI20231025BHJP
G01S 17/89 20200101ALI20231025BHJP
G01S 17/931 20200101ALI20231025BHJP
【ＦＩ】
G01S17/34
G01S17/89
G01S17/931
【審査請求】未請求
【予備審査請求】未請求
(21)【出願番号】P 2023523136
(86)(22)【出願日】2021-10-08
(85)【翻訳文提出日】2023-06-02
(86)【国際出願番号】 US2021054248
(87)【国際公開番号】W WO2022081432
(87)【国際公開日】2022-04-21
(31)【優先権主張番号】63/092,228
(32)【優先日】2020-10-15
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(31)【優先権主張番号】17/398,895
(32)【優先日】2021-08-10
(33)【優先権主張国・地域又は機関】US
(81)【指定国・地域】
(71)【出願人】
【識別番号】521095112
【氏名又は名称】エヴァ インコーポレイテッド
(74)【代理人】
【識別番号】100119792
【弁理士】
【氏名又は名称】熊崎 陽一
(72)【発明者】
【氏名】トシュニワル クリシュナ
(72)【発明者】
【氏名】レズク ミナ
(72)【発明者】
【氏名】ヘクセル ブルーノ
(72)【発明者】
【氏名】ビスワナサ クマール バルガブ
(72)【発明者】
【氏名】クラウス ペリン ホセ
(72)【発明者】
【氏名】ムートリ ラジェンドラ ツシャール
(72)【発明者】
【氏名】ナカムラ ジェイムズ
【テーマコード（参考）】
5J084
【Ｆターム（参考）】
5J084AA05
5J084AA07
5J084AA10
5J084AC02
5J084AD01
5J084BA03
5J084BA31
5J084BA48
5J084BB04
5J084BB15
5J084BB16
5J084BB20
5J084BB28
5J084BB31
5J084BB33
5J084CA08
5J084CA65
5J084DA08
5J084EA01
5J084EA22
(57)【要約】
ポイントクラウドのＰＯＩのセットであって各ＰＯＩのＰＯＩが１つ以上のポイントを含むセットが第１のフィルタにおいて受信され、ＰＯＩのセットの各ＰＯＩがフィルタリングされ、ＰＯＩの近傍ポイントのセットが選択され、近傍ポイントのセットについて指標が計算され、指標に基づいて、ＰＯＩを受け入れるかＰＯＩを修正するかＰＯＩを拒否するかターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するためにＰＯＩを第２のフィルタに送信するかが決定される。ＰＯＩが受け入れられるか修正される場合にＰＯＩはフィルタリングされたポイントクラウドに送信され、ＰＯＩが拒否された場合にＰＯＩはフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止され、ＰＯＩが受け入れられず修正されずまたは拒否された場合にＰＯＩは第２のフィルタに送信される。
【選択図】図３Ｂ
【選択図】図３Ｂ
【特許請求の範囲】
【請求項1】
光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムにおいてポイントをフィルタリングする方法であって、ＰＯＩ（関心点）のセットの各ＰＯＩは１つ以上のポイントを含んでおり、第１のフィルタにおいてポイントクラウドの前記ＰＯＩのセットを受信するステップを有し、
前記ＰＯＩのセットの各ＰＯＩをフィルタリングするステップは、
ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択するステップと、
前記近傍ポイントのセットの指標を計算するステップと、
前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、または前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信してターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するかを決定するステップと、
前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩをフィルタリングされたポイントクラウドに送信するステップと、
前記ＰＯＩが前記第１のフィルタで拒否された場合に、前記ＰＯＩが前記フィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止するステップと、
前記ＰＯＩが前記第１のフィルタで受け入れられず、修正されず、または拒否された場合に、前記ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断して前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出させるために前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信するステップと、
を含む方法。
【請求項2】
前記ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択するステップは、前記ＰＯＩの周囲の同じ方位角または仰角におけるデータポイントのウィンドウを選択するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項3】
前記ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択するステップは、前記ＰＯＩの周囲の２次元グリッドの近傍ポイントのセットを選択するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項4】
前記ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択するステップは、前記ＰＯＩの周囲の３次元空間の近傍ポイントのセットを選択するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項5】
前記ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択するステップは、前記ＰＯＩの周囲の以前のフレームからの３次元時空間の近傍ポイントのセットを選択するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項6】
前記近傍ポイントのセットの指標を計算するステップは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの速度、強度、または距離の特性の分散に基づいて前記指標を計算するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項7】
前記指標は、さらに、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの、歪度または尖度を含む高次モーメントの特性に基づいて計算される請求項６に記載の方法。
【請求項8】
前記近傍ポイントのセットの指標を計算するステップは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの速度、強度、距離の類似性に対応する信頼度に基づいて前記指標を計算するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項9】
前記近傍ポイントのセットの指標を計算するステップは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの速度、強度、距離の閾値に基づいて前記指標を計算するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項10】
前記近傍ポイントのセットの指標を計算するステップは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれのアップチャープ周波数またはダウンチャープ周波数の分散に基づいて前記指標を計算するステップを含む請求項１に記載の方法。
【請求項11】
光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムであって、プロセッサと、
前記プロセッサによって実行される命令を格納するメモリと、を備えており、前記命令に従って以下を実行するように構成されるＬＩＤＡＲシステム。
第１のポイントクラウドのＰＯＩ（関心点）のセットであって、各ＰＯＩが１つ以上のポイントを含むセットを第１のフィルタにおいて受信する；
前記ＰＯＩのセットの各ＰＯＩをフィルタリングする；
ここで、当該ＬＩＤＡＲシステムは、
前記ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択する；
前記近傍ポイントのセットについて指標を計算する；
前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、あるいは、前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信してターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するかを決定する；
前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩをフィルタリングされたポイントクラウドに送信する；
前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩが前記フィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止する；
さらに、前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、または拒否された場合に、前記ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断して前記ターゲットに関連する距離情報または速度情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩを第２フィルタに送信する。
【請求項12】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記ＰＯＩの周囲で同じ方位角または仰角にあるデータポイントのウィンドウを選択する請求項１１に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項13】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記ＰＯＩの周囲の以前のフレームから２次元グリッドの近傍、３次元空間の近傍、３次元時空間の近傍ポイントのセットを選択する請求項１１に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項14】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの特性であって、速度、強度、または距離を含む特性の分散に基づいて前記指標を計算し、あるいは、前記システムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩのアップチャープ周波数またはダウンチャープ周波数の分散に基づいて前記指標を計算する請求項１１に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項15】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの速度、強度、距離の類似性に対応する信頼度に基づいて前記指標を計算する請求項１１に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項16】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの速度、強度、または距離の閾値に基づいて前記指標を計算する請求項１１に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項17】
光検出および測距（ＬＩＤＡＲ）システムであって、光信号の一部をターゲットに向けて送信する光源と、
前記光信号に基づいた前記ターゲットからのリターンビームを受信する光受信器と、
回路と、
前記回路によって実行される命令を格納するメモリと、を備えており、前記命令に従って以下を実行するように構成されるＬＩＤＡＲシステム。
第１のポイントクラウドのＰＯＩ（関心点）のセットであって、各ＰＯＩが１つ以上のポイントを含むセットを第１のフィルタにおいて受信する；
前記ＰＯＩのセットの各ＰＯＩをフィルタリングする；
ここで、当該ＬＩＤＡＲシステムは、
ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択する；
前記近傍ポイントのセットについて指標を計算する；
前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、あるいは、前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信して前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するかを決定する；
前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩをフィルタリングされたポイントクラウドに送信する；
前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩがフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止する；
前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、または拒否された場合に、前記ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断してターゲットに関連する距離情報または速度情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩを第２フィルタに送信する。
【請求項18】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記ＰＯＩの周囲で同じ方位角または仰角にあるデータポイントのウィンドウを選択する請求項１７に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項19】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記ＰＯＩの周囲の以前のフレームから２次元グリッドの近傍、３次元空間の近傍、３次元時空間の近傍ポイントのセットを選択する請求項１７に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項20】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの特性であって、速度、強度、または距離を含む特性の分散に基づいて前記指標を計算し、あるいは、前記システムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩのアップチャープ周波数またはダウンチャープ周波数の分散に基づいて前記指標を計算する請求項１７に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項21】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの速度、強度、距離の類似性に対応する信頼度に基づいて前記指標を計算する請求項１７に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【請求項22】
前記ＬＩＤＡＲシステムは、前記近傍ポイントのセットおよび前記ＰＯＩそれぞれの速度、強度、または距離の閾値に基づいて前記指標を計算する請求項１７に記載のＬＩＤＡＲシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本願は、米国特許法第１１９条（ｅ）に基づく２０２０年１０月１５日に出願された米国仮特許出願第６３／０９２，２２８号、および２０２１年８月１０日に出願された米国特許出願第１７／３９８，８９５号の優先権を主張するものであり、その全内容は参照により本明細書に組み込まれる。
【0002】
本開示は、一般に、ポイントセットまたはポイントクラウドのフィルタリング技術に関し、より詳細には、光検出および測距（ＬｉＤＡＲ）システムで用いるためのポイントセットまたはポイントクラウドのフィルタリング技術に関する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0003】
従来の周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）ＬＩＤＡＲシステムには、レーザの位相ノイズ、回路の位相ノイズ、レーザの駆動用電子部品が発するフリッカノイズ、温度／天候によるドリフト、チャープレートオフセットなどの位相障害が含まれている。ＦＭＣＷ ＬＩＤＡＲのポイントクラウドは、誤ったピークのマッチングに起因する独特のノイズパターンを示す場合がある。これにより、何も存在しない場合でも誤って検出されるポイントがシーンに現れることがある。
例えば、ＦＭＣＷ ＬＩＤＡＲがフェンスや茂みを向いた場合、ＬＩＤＡＲとフェンスの間のシーンに多数のゴーストポイントが現れることがある。これらのゴーストポイントやノイズの多いポイントは、偽警報（ＦＡ）ポイントとしても分類され、フィルタリングせずに放置すると、ゴーストオブジェクトを取り込み、推定ターゲット距離／速度に誤差を生じさせる可能性がある。
例えば、ＦＭＣＷ ＬＩＤＡＲがフェンスや茂みを向いた場合、ＬＩＤＡＲとフェンスの間のシーンに多数のゴーストポイントが現れることがある。これらのゴーストポイントやノイズの多いポイントは、偽警報（ＦＡ）ポイントとしても分類され、フィルタリングせずに放置すると、ゴーストオブジェクトを取り込み、推定ターゲット距離／速度に誤差を生じさせる可能性がある。
【課題を解決するための手段】
【0004】
本開示は、ＬＩＤＡＲシステムにおけるポイントクラウドフィルタの様々な例について説明する。
【0005】
以下に開示されているいくつかの例では、ポイントクラウドをフィルタリングする方法が記載されている。
ＦＡポイントと真の検出を区別するＦＡポイントの異なる特徴を利用して、ＦＡポイントおよび距離を特定することができる。ポイントクラウドが、本明細書でフィルタと呼ばれるフィルタリングアルゴリズムに渡されるとき、フィルタは、所定の時間に、単一のポイントまたは関心点（ＰＯＩ）と呼ばれる複数のポイントのいずれかに対して動作する。ＰＯＩの近傍からのいくつかのポイントや統計情報は、コンテキストを提供するためにフィルタに提供される。そのコンテキストを利用して、ＰＯＩの特性が近傍ポイントと一致しているかどうかを確認し、ＰＯＩに関する判断を行うことができる。そのコンテキストは、ＰＯＩの周囲のコンテキストデータを含んでおり、このことが、フィルタがＰＯＩの近傍ポイントとの整合性をチェックしてＰＯＩを決定するときの助けとなる。
これらの統計／特性を定量化するために、異なる指標が策定される。
ポイントクラウドとは異なる特性を持つＦＡポイントを特定するために、複数のフィルタを設計することができる。特定されたＦＡポイントは、その後、ポイントクラウドから修正または削除される。得られたポイントクラウドは、元のポイントクラウドからＦＡポイントを除いたフィルタリングされたバージョンである。
例えば、フィルタは、ポイントクラウドからＰＯＩを反復的に取得し、ＰＯＩの近傍ポイントを選択してフィルタにコンテキストを提供し、ＰＯＩとその近傍に対する指標を計算し、ＰＯＩを維持、削除、または修正する判断を（例えば、計算した指標に基づき）下すことができる。
ＦＡポイントと真の検出を区別するＦＡポイントの異なる特徴を利用して、ＦＡポイントおよび距離を特定することができる。ポイントクラウドが、本明細書でフィルタと呼ばれるフィルタリングアルゴリズムに渡されるとき、フィルタは、所定の時間に、単一のポイントまたは関心点（ＰＯＩ）と呼ばれる複数のポイントのいずれかに対して動作する。ＰＯＩの近傍からのいくつかのポイントや統計情報は、コンテキストを提供するためにフィルタに提供される。そのコンテキストを利用して、ＰＯＩの特性が近傍ポイントと一致しているかどうかを確認し、ＰＯＩに関する判断を行うことができる。そのコンテキストは、ＰＯＩの周囲のコンテキストデータを含んでおり、このことが、フィルタがＰＯＩの近傍ポイントとの整合性をチェックしてＰＯＩを決定するときの助けとなる。
これらの統計／特性を定量化するために、異なる指標が策定される。
ポイントクラウドとは異なる特性を持つＦＡポイントを特定するために、複数のフィルタを設計することができる。特定されたＦＡポイントは、その後、ポイントクラウドから修正または削除される。得られたポイントクラウドは、元のポイントクラウドからＦＡポイントを除いたフィルタリングされたバージョンである。
例えば、フィルタは、ポイントクラウドからＰＯＩを反復的に取得し、ＰＯＩの近傍ポイントを選択してフィルタにコンテキストを提供し、ＰＯＩとその近傍に対する指標を計算し、ＰＯＩを維持、削除、または修正する判断を（例えば、計算した指標に基づき）下すことができる。
【0006】
いくつかの例において、ポイントクラウド内のポイントをフィルタリングする方法が本明細書に開示される。
ＰＯＩのセットの各ＰＯＩは１つ以上のポイントを含んでおり、ポイントクラウドのＰＯＩのセットは第１のフィルタにおいて受信される。ＰＯＩのセットの各ＰＯＩはフィルタリングされる。ＰＯＩの近傍ポイントのセットが選択される。近傍ポイントのセットの指標が計算される。前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、または前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信して前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するかが決定される。前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記ＰＯＩはフィルタリングされたポイントクラウドに送信され、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出する。前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩはフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止される。前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、または拒否された場合に、前記ＰＯＩは第２のフィルタに送信され、前記ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断し、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出する。
ＰＯＩのセットの各ＰＯＩは１つ以上のポイントを含んでおり、ポイントクラウドのＰＯＩのセットは第１のフィルタにおいて受信される。ＰＯＩのセットの各ＰＯＩはフィルタリングされる。ＰＯＩの近傍ポイントのセットが選択される。近傍ポイントのセットの指標が計算される。前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、または前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信して前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するかが決定される。前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記ＰＯＩはフィルタリングされたポイントクラウドに送信され、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出する。前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩはフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止される。前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、または拒否された場合に、前記ＰＯＩは第２のフィルタに送信され、前記ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断し、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出する。
【0007】
いくつかの例において、ＬＩＤＡＲシステムが本明細書に開示される。
ＰＯＩのセットの各ＰＯＩは、１以上のポイントを含んでおり、当該ＬＩＤＡＲシステムは、プロセッサと、このプロセッサによって実行される命令であって第１のフィルタにおいてポイントクラウドのＰＯＩのセットをシステムに受信させる命令を格納するメモリとを備えている。前記システムは、さらに、前記ＰＯＩの集合の各ＰＯＩをフィルタリングする。前記システムは、ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択し、前記近傍ポイントのセットの指標を計算し、前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、またはターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信するかを決定し、前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記システムは、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩをフィルタリングされたポイントクラウドに送信し、前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩがフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止し、前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、拒否された場合に、前記システムは、前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信し、ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、拒否するかどうかを判断し、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも１つを抽出する。
ＰＯＩのセットの各ＰＯＩは、１以上のポイントを含んでおり、当該ＬＩＤＡＲシステムは、プロセッサと、このプロセッサによって実行される命令であって第１のフィルタにおいてポイントクラウドのＰＯＩのセットをシステムに受信させる命令を格納するメモリとを備えている。前記システムは、さらに、前記ＰＯＩの集合の各ＰＯＩをフィルタリングする。前記システムは、ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択し、前記近傍ポイントのセットの指標を計算し、前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、またはターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信するかを決定し、前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記システムは、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するために前記ＰＯＩをフィルタリングされたポイントクラウドに送信し、前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩがフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止し、前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、拒否された場合に、前記システムは、前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信し、ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、拒否するかどうかを判断し、前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも１つを抽出する。
【0008】
いくつかの例において、ＬＩＤＡＲシステムが本明細書に開示される。
当該ＬＩＤＡＲシステムは、光信号の一部をターゲットに向けて送信する光源と、前記光信号に基づいて前記ターゲットからのリターンビームを受信する光受信器と、回路と、前記回路によって実行されたとき、当該ＬＩＤＡＲシステムに、第１のポイントクラウドのＰＯＩのセットであって各ＰＯＩが１つ以上のポイントを含むセットを第１のフィルタにおいて受信させる命令を格納するメモリと、を備えている。当該ＬＩＤＡＲシステムは、さらに、前記ＰＯＩのセットの各ＰＯＩをフィルタリングする。当該ＬＩＤＡＲシステムは、ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択し、前記近傍ポイントのセットについて指標を計算し、前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、あるいは、前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信して前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するかを決定し、前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記ＰＯＩをフィルタリングされたポイントクラウドに送信し、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出し、前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩがフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止し、前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、または拒否された場合に、ＰＯＩを第２フィルタに送信し、ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断し、ターゲットに関連する距離情報または速度情報の少なくとも一方を抽出する。
当該ＬＩＤＡＲシステムは、光信号の一部をターゲットに向けて送信する光源と、前記光信号に基づいて前記ターゲットからのリターンビームを受信する光受信器と、回路と、前記回路によって実行されたとき、当該ＬＩＤＡＲシステムに、第１のポイントクラウドのＰＯＩのセットであって各ＰＯＩが１つ以上のポイントを含むセットを第１のフィルタにおいて受信させる命令を格納するメモリと、を備えている。当該ＬＩＤＡＲシステムは、さらに、前記ＰＯＩのセットの各ＰＯＩをフィルタリングする。当該ＬＩＤＡＲシステムは、ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択し、前記近傍ポイントのセットについて指標を計算し、前記指標に基づいて、前記ＰＯＩを受け入れるか、前記ＰＯＩを修正するか、前記ＰＯＩを拒否するか、あるいは、前記ＰＯＩを第２のフィルタに送信して前記ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出するかを決定し、前記ＰＯＩが受け入れられ、または修正された場合に、前記ＰＯＩをフィルタリングされたポイントクラウドに送信し、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出し、前記ＰＯＩが拒否された場合に、前記ＰＯＩがフィルタリングされたポイントクラウドに到達するのを阻止し、前記ＰＯＩが受け入れられず、修正されず、または拒否された場合に、ＰＯＩを第２フィルタに送信し、ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断し、ターゲットに関連する距離情報または速度情報の少なくとも一方を抽出する。
【0009】
本開示の一部の実施形態では、ポイントクラウドの使用が示されているが、本発明の実施形態はこれに限定されず、ポイントセットなどの使用も含まれる可能性があるが、これに限定されない。
【0010】
本開示のこれらおよび他の態様は、以下に簡潔に説明される添付の図とともに、以下の詳細な説明を読むことによって明らかになる。本開示は、本開示に規定される特徴または要素が、本明細書に記載された特定の例示的な実装において明示的に組み合わされるか、または他の方法で説明されるかにかかわらず、２つ、３つ、４つまたはそれ以上の特徴または要素の任意の組合せを含む。本開示は、その全体を総合的に読むことが意図されており、本開示のいかなる態様や例においても、分離可能な特徴や要素は、開示の文脈が明確に異なることを示していない限り、組み合わせることができると見なすべきである。
【0011】
したがって、要約は、いくつかの例を要約し、本開示の一部の態様を基本的に理解するためのものであり、本開示の範囲や趣旨を制限または狭めることなく提供されていることが理解されるであろう。他の例、態様、および利点は、記載された実施例の原理を説明する添付の図と合わせて考慮することで、以下の詳細な説明から明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【0012】
本発明の種々の態様を明確にするために、後述の詳細な説明（実施形態）で参照される図面を示す。なお図中の同一の符号は同一の要素である。
【0013】
【図1A】本開示の実施形態による例示的なＬＩＤＡＲシステムを例示するブロック図である。
【0014】
【図1B】本開示の実施形態によるＬＩＤＡＲシステムのポイントクラウドフィルタリングモジュールの一例を例示するブロック図である。
【0015】
【図2】本開示の実施形態によるＦＭＣＷ ＬＩＤＡＲ波形の一例を示す時間－周波数図である。
【0016】
【図3A】本開示の実施形態によるポイントクラウドフィルタの一例を示すブロック図である。
【0017】
【図3B】本開示の実施形態によるポイントクラウドフィルタのフィルタコアの一例を示すブロック図である。
【0018】
【図4A】本開示の実施形態によるフィルタコアの一例を示すブロック図である。
【0019】
【図4B】本開示の実施形態によるフィルタコアの別の例を示すブロック図である。
【0020】
【図5A】本開示の実施形態によるフィルタコアのさらに別の例を示すブロック図である。
【0021】
【図5B】本開示の実施形態によるフィルタコアのまたさらに別の例を示すブロック図である。
【0022】
【図6】本開示の実施形態によるポイントクラウドフィルタのフィルタリングのプロセスの一例を示す流れ図である。
【0023】
【図7】本開示の実施形態によるポイントクラウドをフィルタリングするプロセスの一例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【0024】
以下の詳細な説明を参照して本開示の様々な実施形態および態様について説明し、添付の図面により様々な実施形態を説明する。以下の説明および図面は、本開示を例示するものであり、本開示を限定するものではない。本開示の様々な実施形態の完全な理解を提供するために、多数の具体的な内容が説明される。しかし、ある場合には、本開示の実施形態の簡潔な考察を提供するために、周知または慣用的な内容については記載しない。
【0025】
本明細書で説明するＬＩＤＡＲシステムは、輸送、製造、計測、医療、仮想現実、拡張現実、およびセキュリティシステムなどの任意のセンシング市場において実施することができるが、これらに限定されるものではない。
いくつかの実施形態によれば、上述したＬＩＤＡＲシステムは、自動運転支援システム、または自動運転車の空間認識を支援する周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）デバイスのフロントエンドの一部として実装される。
いくつかの実施形態によれば、上述したＬＩＤＡＲシステムは、自動運転支援システム、または自動運転車の空間認識を支援する周波数変調連続波（ＦＭＣＷ）デバイスのフロントエンドの一部として実装される。
【0026】
図１は、本開示の例示的な実施態様によるＬＩＤＡＲシステム１００を示す。
ＬＩＤＡＲシステム１００は、多数の構成要素のいずれか１つまたは複数を含むが、図１に示すよりも少ない構成要素または追加の構成要素を含んでもよい。いくつかの実施形態によれば、ＬＩＤＡＲシステム１００に関して本明細書で説明した構成要素の１つ以上は、フォトニクスチップ上に実装することができる。光学回路１０１には、能動光学構成要素と受動光学構成要素との組み合わせが含まれている。いくつかの例では、能動光学構成要素は、異なる波長の光ビームを有し、１つ以上の光増幅器、１つ以上の光検出器などを含んでいる。
ＬＩＤＡＲシステム１００は、多数の構成要素のいずれか１つまたは複数を含むが、図１に示すよりも少ない構成要素または追加の構成要素を含んでもよい。いくつかの実施形態によれば、ＬＩＤＡＲシステム１００に関して本明細書で説明した構成要素の１つ以上は、フォトニクスチップ上に実装することができる。光学回路１０１には、能動光学構成要素と受動光学構成要素との組み合わせが含まれている。いくつかの例では、能動光学構成要素は、異なる波長の光ビームを有し、１つ以上の光増幅器、１つ以上の光検出器などを含んでいる。
【0027】
自由空間光学系１１５には、光信号を送信し、能動光回路の適切な入力／出力ポートに光信号をルーティングして操作するための１つ以上の光導波路が含まれている。自由空間光学系１１５には、タップ、波長分割マルチプレクサ（ＷＤＭ）、スプリッタ／コンバイナ、偏光ビームスプリッタ（ＰＢＳ）、コリメータ、カプラなどの１つ以上の光学構成要素が含まれている。
一態様では、自由空間光学系１１５には、偏光状態を変換し、受信した偏光を、例えば、ＰＢＳを用いて光検出器に導くための構成要素が含まれている。自由空間光学系１１５は、異なる周波数を有する光ビームを異なる角度で偏向させるための回折素子をさらに含んでもよい。
一態様では、自由空間光学系１１５には、偏光状態を変換し、受信した偏光を、例えば、ＰＢＳを用いて光検出器に導くための構成要素が含まれている。自由空間光学系１１５は、異なる周波数を有する光ビームを異なる角度で偏向させるための回折素子をさらに含んでもよい。
【0028】
本実施形態のＬＩＤＡＲシステム１００は、１つ以上のスキャニングミラーを有する光スキャナ１０２を備えている。これらのスキャニングミラーは、スキャニングパターンに従って環境をスキャンする光信号を誘導するために、回折素子の速軸に直交または実質的に直交する軸（例．低速軸）に沿って回転可能になっている。例えば、スキャニングミラーは、１つ以上のガルバノメータによって回転可能である。
ターゲット環境内の対象物は、入射光を散乱させてリターン光ビームやターゲットリターン信号にすることがある。また、光スキャナ１０２は、リターン光ビームまたはターゲットリターン信号を収集し、これは光学回路１０１の光回路構成要素に戻される場合がある。例えば、リターン光ビームは、偏光ビームスプリッタによって光検出器に向けられる。なお、光スキャナ１０２には、ミラーやガルバノメータに加えて、１／４波長板、レンズ、反射防止コーティングされた光学窓などが含まれる場合がある。
ターゲット環境内の対象物は、入射光を散乱させてリターン光ビームやターゲットリターン信号にすることがある。また、光スキャナ１０２は、リターン光ビームまたはターゲットリターン信号を収集し、これは光学回路１０１の光回路構成要素に戻される場合がある。例えば、リターン光ビームは、偏光ビームスプリッタによって光検出器に向けられる。なお、光スキャナ１０２には、ミラーやガルバノメータに加えて、１／４波長板、レンズ、反射防止コーティングされた光学窓などが含まれる場合がある。
【0029】
ＬＩＤＡＲシステム１００には、光学回路１０１および光スキャナ１０２を制御およびサポートするために、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０が設けられている。ＬＩＤＡＲ制御装置１１０には、ＬＩＤＡＲシステム１００に必要な処理装置が含まれている。一態様では、処理装置は、マイクロプロセッサ、中央処理装置などの１つ以上の汎用処理装置である。より具体的には、複合命令セットコンピューティング（ＣＩＳＣ）マイクロプロセッサ、縮小命令セットコンピューティング（ＲＩＳＣ）マイクロプロセッサ、超長命令語（ＶＬＩＷ）マイクロプロセッサ、または他の命令セットを実装するプロセッサ、または命令セットの組み合わせを実装するプロセッサである。また、上記処理装置は、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ：現場プログラム可能ゲートアレイ）、デジタル信号プロセッサ（ＤＳＰ）、ネットワークプロセッサ等の特殊用途処理装置の１つ以上であってもよい。
【0030】
一態様では、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０には、デジタルシグナルプロセッサ（ＤＳＰ）などの信号処理ユニット１１２が設けられる。これにより、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、光学ドライバ１０３を制御するためのデジタル制御信号を出力する。そのデジタル制御信号は、信号変換ユニット１０６を介してアナログ信号に変換される。例えば、信号変換ユニット１０６には、デジタル／アナログ変換器が含まれる。光学ドライバ１０３は、光学回路１０１の能動光学構成要素に駆動信号を供給し、レーザや増幅器などの光源を駆動する。一態様では、複数の光源を駆動するために、複数の光学ドライバ１０３および信号変換ユニット１０６を設けてもよい。
【0031】
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０はまた、光スキャナ１０２に対してデジタル制御信号を出力するように構成されている。モーション制御装置１０５は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０から受信した制御信号に基づいて、光スキャナ１０２のガルバノメータを制御することができる。具体的には、デジタル／アナログ変換器を用いて、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０からの座標ルーティング情報を、光スキャナ１０２のガルバノメータによって処理可能な信号に変換することができる。一態様では、モーション制御装置１０５は、光スキャナ１０２の構成要素の位置または動作に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送り返すこともできる。具体的には、アナログ／デジタル変換器を用いて、ガルバノメータの位置に関する情報をＬＩＤＡＲ制御装置１１０が処理可能な信号に順次変換することができる。
【0032】
ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、さらに、入力されたデジタル信号を解析するように構成されている。これに関連して、ＬＩＤＡＲシステム１００には、光学回路１０１によって受信された１つ以上のビームを測定するための光受信器１０４が設けられている。具体的には、光受信器１０４としての基準ビーム受信器は、能動光学構成要素からの基準ビームの振幅を測定し、アナログ／デジタル変換器により、同基準ビーム受信器からの信号を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０によって処理可能な信号に変換する。
また、光受信器１０４としてのターゲット受信器は、ビート周波数変調光信号の形でターゲットの距離と速度に関する情報を搬送する光信号を計測する。この場合、光信号の反射ビームは、局部発振器からの信号と混合されてもよい。光受信器１０４には、ターゲット受信器からの信号をＬＩＤＡＲ制御装置１１０によって処理可能な信号に変換する高速アナログ／デジタル変換器を設けることができる。
一態様では、光受信器１０４からの信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に受信される前に、信号調整ユニット１０７による信号調整の対象となり得る。例えば、光受信器１０４からの信号は、リターン信号の増幅のために信号調整ユニット１０７のオペアンプに供給され、そのオペアンプによって増幅された信号がＬＩＤＡＲ制御装置１１０に供給されるようにしてもよい。
また、光受信器１０４としてのターゲット受信器は、ビート周波数変調光信号の形でターゲットの距離と速度に関する情報を搬送する光信号を計測する。この場合、光信号の反射ビームは、局部発振器からの信号と混合されてもよい。光受信器１０４には、ターゲット受信器からの信号をＬＩＤＡＲ制御装置１１０によって処理可能な信号に変換する高速アナログ／デジタル変換器を設けることができる。
一態様では、光受信器１０４からの信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に受信される前に、信号調整ユニット１０７による信号調整の対象となり得る。例えば、光受信器１０４からの信号は、リターン信号の増幅のために信号調整ユニット１０７のオペアンプに供給され、そのオペアンプによって増幅された信号がＬＩＤＡＲ制御装置１１０に供給されるようにしてもよい。
【0033】
一部のアプリケーションでは、ＬＩＤＡＲシステム１００には、環境の画像をキャプチャするように構成された１つ以上の撮像装置１０８、同システムの地理的位置を提供するように構成された全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９、または他のセンサ入力を追加的に設けることもできる。
また、ＬＩＤＡＲシステム１００には画像処理装置１１４を設けることができる。この場合、同画像処理装置１１４は、撮像装置１０８および全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９から画像および地理的位置を受信し、画像および位置またはそれに関連する情報を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０またはＬＩＤＡＲシステム１００に接続された他のシステムに送信するように構成することができる。
また、ＬＩＤＡＲシステム１００には画像処理装置１１４を設けることができる。この場合、同画像処理装置１１４は、撮像装置１０８および全地球測位システム（ＧＰＳ）１０９から画像および地理的位置を受信し、画像および位置またはそれに関連する情報を、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０またはＬＩＤＡＲシステム１００に接続された他のシステムに送信するように構成することができる。
【0034】
いくつかの実施例による動作では、ＬＩＤＡＲシステム１００は、非縮退光学光源を用いて２次元で距離および速度を同時に測定するように構成される。この機能により、周囲環境の距離、速度、方位角および仰角について遠距離測定がリアルタイムで可能になる。
【0035】
いくつかの例では、スキャンプロセスは、光学ドライバ１０３およびＬＩＤＡＲ制御装置１１０から開始される。ＬＩＤＡＲ制御装置１１０は、光学ドライバ１０３に１つ以上の光ビームをそれぞれ変調するように指示し、これらの変調信号は光学回路１０１の受動光学回路を通って自由空間光学系１１５のコリメータに送信される。同コリメータは、上記変調信号を光スキャナ１０２に誘導し、光スキャナ１０２はモーション制御装置１０５によって定義され予めプログラムされたパターンで環境をスキャンする。
光学回路１０１には、光が光学回路１０１を出る際に光の偏光状態を変換する偏光波長板（ＰＷＰ）を設けてもよい。一態様では、偏光波長板は、１／４波長板または半波長板であってもよい。
偏光された光ビームの一部は、光学回路１０１に戻るように反射される場合もある。例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００で使用されるレンズ系またはコリメート系は、自然な反射特性または反射コーティングを有する場合があり、これにより光ビームの一部が光学回路１０１に反射される。
光学回路１０１には、光が光学回路１０１を出る際に光の偏光状態を変換する偏光波長板（ＰＷＰ）を設けてもよい。一態様では、偏光波長板は、１／４波長板または半波長板であってもよい。
偏光された光ビームの一部は、光学回路１０１に戻るように反射される場合もある。例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００で使用されるレンズ系またはコリメート系は、自然な反射特性または反射コーティングを有する場合があり、これにより光ビームの一部が光学回路１０１に反射される。
【0036】
環境から反射された光信号は、光学回路１０１を通して受信器（光受信器１０４）に送られる。このとき、光の偏光状態は変換されているため、光学回路１０１に反射して戻ってきた偏光光の一部とともに偏光ビームスプリッタで反射される。その結果、反射された光信号は、光源と同じ光ファイバまたは導波路には戻らず、それぞれ別の光受信器に反射される。これらの信号は互いに干渉し、合成された信号を生成する。
ターゲットから戻ってくる各ビーム信号は、時間シフトされた波形を生成し、これら２つの波形間の時間的位相差によって光受信器（光検出器）で計測されるビート周波数が生成される。そして、その合成された信号は光受信器１０４に反射させることができる。
ターゲットから戻ってくる各ビーム信号は、時間シフトされた波形を生成し、これら２つの波形間の時間的位相差によって光受信器（光検出器）で計測されるビート周波数が生成される。そして、その合成された信号は光受信器１０４に反射させることができる。
【0037】
光受信器１０４で受信したアナログ信号は、ＡＤＣ（アナログ／デジタル変換器）によりデジタル信号に変換される。次いで、同デジタル信号は、ＬＩＤＡＲ制御装置１１０に送信される。同装置の信号処理ユニット１１２は、同デジタル信号を受信しそれらを処理する。一態様では、信号処理ユニット１１２は、モーション制御装置１０５およびガルバノメータ（図示されない）から位置データを受信し、画像処理装置１１４から画像データを受信する。
これにより、信号処理ユニット１１２は、光スキャナ１０２が追加ポイントをスキャンする際に、環境内のポイントの距離と速度に関する情報を有する３Ｄポイントクラウドを生成することができる。信号処理ユニット１１２はまた、３Ｄポイントクラウドを画像データと重ね合わせて、周囲の対象物の速度および距離を判断する場合もある。このシステムはさらに衛星ベースのナビゲーション位置データを処理して正確な全地球的位置情報を提供する場合もある。
これにより、信号処理ユニット１１２は、光スキャナ１０２が追加ポイントをスキャンする際に、環境内のポイントの距離と速度に関する情報を有する３Ｄポイントクラウドを生成することができる。信号処理ユニット１１２はまた、３Ｄポイントクラウドを画像データと重ね合わせて、周囲の対象物の速度および距離を判断する場合もある。このシステムはさらに衛星ベースのナビゲーション位置データを処理して正確な全地球的位置情報を提供する場合もある。
【0038】
図１Ｂは、本開示の実施形態によるＬＩＤＡＲシステムにおけるポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０の一例を示すブロック図１００ｂである。
信号処理ユニット１１２は、ポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０を含んでもよい。ポイントクラウドフィルタリングモジュールは信号処理ユニット１１２内に存在するものとして描かれているが、本開示の実施形態はそのように限定されない。例えば、一実施形態では、ポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０は、システム１００（例えば、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０）内のコンピュータメモリ（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）に存在し得る。
信号処理ユニット１１２は、ポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０を含んでもよい。ポイントクラウドフィルタリングモジュールは信号処理ユニット１１２内に存在するものとして描かれているが、本開示の実施形態はそのように限定されない。例えば、一実施形態では、ポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０は、システム１００（例えば、ＬＩＤＡＲ制御システム１１０）内のコンピュータメモリ（例えば、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリなど）に存在し得る。
【0039】
図１Ｂを参照すると、ポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０は、１つ以上のフィルタを使用して、ポイントのセットから近傍データポイントを選択し、指標を計算し、ポイントのセットまたはポイントクラウドへの受け入れ、修正、除去および／または送信に関する判断を行う機能を含む。
【0040】
例えば、ポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０は、フィルタ１２１を含むことができる。いくつかの状況では、ポイントクラウドフィルタリングモジュール１４０は、フィルタ１２１において、ポイントクラウドからＰＯＩのセットを受け取る（例えば、取得、入手、生成など）ことができ、ＰＯＩのセットの各ＰＯＩは１つ以上のポイントを含む。
フィルタ１２１は、特定のポイントクラウドによって提供される所定のＰＯＩのセットのＰＯＩをフィルタリングする機能を含む。
フィルタ１２１は、特定のポイントクラウドによって提供される所定のＰＯＩのセットのＰＯＩをフィルタリングする機能を含む。
【0041】
図１Ｂに描かれているように、フィルタ１２１は、近傍コンテキストモジュール１２２、指標計算モジュール１２３および判断モジュール１２４を備えている。近傍コンテキストモジュール１２２は、ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択する機能を有する。指標計算モジュール１２３は、与えられた近傍ポイントのセットに対して１つ以上の指標を計算する機能を有する。
【0042】
判断モジュール１２４は、特定の指標に基づいて、とりわけ、ＰＯＩを受け入れるか、ＰＯＩを修正するか、ＰＯＩを拒否するか、または、ＰＯＩを後続フィルタ（図示せず）に送信するかを判断するための機能を有する。
いくつかの状況では、特定のフィルタモジュールでＰＯＩが受け入れられるか、または、修正されることを条件に、判断モジュール１２４は、ＰＯＩを別のポイントクラウドに送信する機能を有する。いくつかの状況では、ＰＯＩが特定のフィルタで拒否されることを条件として、判断モジュール１２４は、ＰＯＩが特定のポイントクラウド、たとえば出力ポイントクラウドに到達することを阻止するように構成される。
いくつかの状況では、特定のフィルタモジュールでＰＯＩが受け入れられるか、または、修正されることを条件に、判断モジュール１２４は、ＰＯＩを別のポイントクラウドに送信する機能を有する。いくつかの状況では、ＰＯＩが特定のフィルタで拒否されることを条件として、判断モジュール１２４は、ＰＯＩが特定のポイントクラウド、たとえば出力ポイントクラウドに到達することを阻止するように構成される。
【0043】
いくつかの状況では、ＰＯＩが特定のフィルタで受け入れられず、修正されず、または拒否されることを条件として、判断モジュール１２４は、ＰＯＩを受け入れ、修正し、または拒否するかどうかを判断するために、後続のフィルタモジュールに送信するように構成される。
【0044】
図２は、一実施形態において、ＬＩＤＡＲシステム１００のようなＬＩＤＡＲシステムがターゲット環境をスキャンするために使用可能なＦＭＣＷスキャニング信号２０１の時間－周波数図２００である。この例において、ｆＦＭ（t）と表示されたＦＭＣＷスキャニング信号２０１は、チャープ帯域幅ΔｆＣおよびチャープ周期Ｔを持つ鋸歯状波形（鋸歯「チャープ」）である。鋸歯の傾きは、ｋ＝（ΔｆＣ/Ｔ）である。
図２にはまた、一実施形態におけるターゲットリターン信号２０２が示される。
ｆＦＭ（ｔ－Δｔ）で示されるターゲットリターン信号２０２は、ＦＭＣＷスキャニング信号２０１の時間遅延バージョンであり、Δｔは、ＦＭＣＷスキャニング信号２０１によって照射されたターゲットとの間の往復時間である。この往復時間は Δｔ＝２Ｒ／ｖで与えられる。ここで、Ｒはターゲットの距離、ｖは光ビームの速度である光速ｃである。
したがって、同ターゲットの距離Ｒは、Ｒ＝ｃ（Δｔ／２） として計算できる。
ターゲットリターン信号２０２がＦＭＣＷスキャニング信号と光学的に混合されると、距離依存の差周波数（「ビート周波数」）ΔｆＲ（ｔ）が生成される。
ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、鋸歯の傾きｋによって時間遅延Δｔと線形の関係にある。つまり、ΔfＲ（t）＝kΔtとなる。
ターゲットの距離ＲはΔtに比例するので、ターゲットの距離ＲはＲ＝（c／２）（ΔfＲ（t）／k）として算出することができる。つまり、距離Ｒはビート周波数ΔfＲ(t)と線形の関係にある。
ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００の光受信器１０４でアナログ信号として生成される。このビート周波数は、例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００の信号調整ユニット１０７内のアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）によってデジタル化される。このようにしてデジタル化されたビート周波数信号は、ＬＩＤＡＲシステム１００内の信号処理ユニット（例えば、信号処理ユニット１１２）でデジタル処理される。
ただし、ターゲットがＬＩＤＡＲシステム１００に対して相対速度を有する場合、ターゲットリターン信号２０２には一般に周波数オフセット（ドップラーシフト）が含まれる。ドップラーシフトは別途検出されてリターン信号の周波数を補正するために使用されるため、図２では簡略化と説明の容易化のためドップラーシフトは表示されていない。
また、ＡＤＣのサンプリング周波数は、エイリアシングを発生させずにシステムで処理可能な最高のビート周波数に決定される。一般的に処理可能な最高周波数はサンプリング周波数の半分（すなわち「ナイキスト限界」）である。
例えば、限定はしないが、ＡＤＣのサンプリング周波数が１ギガヘルツである場合、エイリアシングなしで処理できる最高ビート周波数（ΔｆＲｍａｘ）は５００メガヘルツである。この限界は、システムの最大ターゲット距離Ｒｍａｘ＝（ｃ／２）（ΔｆＲｍａｘ／ｋ）で決まり、これは鋸歯の傾きｋを変更することによって調整することができる。
一例では、ＡＤＣからのデータサンプルは連続的であってもよいが、後述する後続のデジタル処理は、ＬＩＤＡＲシステム１００の所定の周期性に関連付けることができる「時間セグメント」に分割することができる。例えば、限定はしないが、時間セグメントは、チャープ周期Ｔの数、または前述の光スキャナによる方位角方向の回転数に対応する。
図２にはまた、一実施形態におけるターゲットリターン信号２０２が示される。
ｆＦＭ（ｔ－Δｔ）で示されるターゲットリターン信号２０２は、ＦＭＣＷスキャニング信号２０１の時間遅延バージョンであり、Δｔは、ＦＭＣＷスキャニング信号２０１によって照射されたターゲットとの間の往復時間である。この往復時間は Δｔ＝２Ｒ／ｖで与えられる。ここで、Ｒはターゲットの距離、ｖは光ビームの速度である光速ｃである。
したがって、同ターゲットの距離Ｒは、Ｒ＝ｃ（Δｔ／２） として計算できる。
ターゲットリターン信号２０２がＦＭＣＷスキャニング信号と光学的に混合されると、距離依存の差周波数（「ビート周波数」）ΔｆＲ（ｔ）が生成される。
ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、鋸歯の傾きｋによって時間遅延Δｔと線形の関係にある。つまり、ΔfＲ（t）＝kΔtとなる。
ターゲットの距離ＲはΔtに比例するので、ターゲットの距離ＲはＲ＝（c／２）（ΔfＲ（t）／k）として算出することができる。つまり、距離Ｒはビート周波数ΔfＲ(t)と線形の関係にある。
ビート周波数ΔｆＲ（ｔ）は、例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００の光受信器１０４でアナログ信号として生成される。このビート周波数は、例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００の信号調整ユニット１０７内のアナログ／デジタル変換器（ＡＤＣ）によってデジタル化される。このようにしてデジタル化されたビート周波数信号は、ＬＩＤＡＲシステム１００内の信号処理ユニット（例えば、信号処理ユニット１１２）でデジタル処理される。
ただし、ターゲットがＬＩＤＡＲシステム１００に対して相対速度を有する場合、ターゲットリターン信号２０２には一般に周波数オフセット（ドップラーシフト）が含まれる。ドップラーシフトは別途検出されてリターン信号の周波数を補正するために使用されるため、図２では簡略化と説明の容易化のためドップラーシフトは表示されていない。
また、ＡＤＣのサンプリング周波数は、エイリアシングを発生させずにシステムで処理可能な最高のビート周波数に決定される。一般的に処理可能な最高周波数はサンプリング周波数の半分（すなわち「ナイキスト限界」）である。
例えば、限定はしないが、ＡＤＣのサンプリング周波数が１ギガヘルツである場合、エイリアシングなしで処理できる最高ビート周波数（ΔｆＲｍａｘ）は５００メガヘルツである。この限界は、システムの最大ターゲット距離Ｒｍａｘ＝（ｃ／２）（ΔｆＲｍａｘ／ｋ）で決まり、これは鋸歯の傾きｋを変更することによって調整することができる。
一例では、ＡＤＣからのデータサンプルは連続的であってもよいが、後述する後続のデジタル処理は、ＬＩＤＡＲシステム１００の所定の周期性に関連付けることができる「時間セグメント」に分割することができる。例えば、限定はしないが、時間セグメントは、チャープ周期Ｔの数、または前述の光スキャナによる方位角方向の回転数に対応する。
【0045】
図３Ａは、本開示の実施形態によるポイントクラウドフィルタ（例えば、フィルタ３１０）の使用を含むシステム３００ａを示すブロック図である。
いくつかの状況では、ポイントクラウド（例えば、３１１）は、光スキャニングシステム（例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００）の１つ以上の構成要素を用いて収集されたシーン内のデータポイント（またはポイント）のセットである。本開示では、「データポイント」および「ポイント」という用語が互換的に使用される。
いくつかの状況では、ポイントクラウド（例えば、３１１）は、光スキャニングシステム（例えば、ＬＩＤＡＲシステム１００）の１つ以上の構成要素を用いて収集されたシーン内のデータポイント（またはポイント）のセットである。本開示では、「データポイント」および「ポイント」という用語が互換的に使用される。
【0046】
各ポイントは、座標のセット、例えば、（Ｘ、Ｙ、Ｚ）および／または（距離、方位角、仰角）を有し、これらの座標はＬＩＤＡＲシステム１００によって使用され、ＬＩＤＡＲシステム１００が用いる１つ以上のセンサの位置に対してポイントの場所をシーン内で決定するのに用いられる。また、速度、強度、反射率、記録時間、メタデータなどの付加的な属性も、特定のポイントについて計算することができる。真の検出（ＴＤ）ポイントは、地面、枝葉などのオブジェクトまたはシーンのセグメントを表すシーン内のポイントである。誤報（ＦＡ）ポイントとは、シーン内の真偽不明の検出点、例えば、ゴーストポイント、ノイズポイントなどである。ＦＡポイントは、シーンのオブジェクトやセグメントと関連付けることができない。
【0047】
いくつかの状況では、ポイントクラウド（例：ＦＭＣＷ ＬＩＤＡＲポイントクラウド）には、主に不正確なピークマッチングから生じる特徴的なノイズパターンがある。これにより、何も存在しない場合でも、シーンにＦＡポイント（誤検出ポイント）が表示されることがある。
例えば、ＦＭＣＷ ＬＩＤＡＲシステムがフェンスやブッシュに対応するポイントをスキャンする場合、ＬＩＤＡＲシステムとフェンスの間のシーンでは、多数のＦＡポイント、例えばゴーストポイントが現れることがある。ＦＡ点は、真の検出（ＴＤ）ポイントとは異なる特徴を持っている。
本明細書でより詳細に説明するように、本開示の実施形態は、これらの区別できる特徴を利用してこれらのポイントおよび領域を特定し、その後、ＴＤポイントをそのままにしてポイントクラウドからこれらを修正または除去することができる。その結果として得られるポイントクラウド（例えば、フィルタリングされたポイントクラウド３１９）は、ＦＡポイントを除いた元のポイントクラウド（例えば、ポイントクラウド３１１）をフィルタリングしたものである。
例えば、ＦＭＣＷ ＬＩＤＡＲシステムがフェンスやブッシュに対応するポイントをスキャンする場合、ＬＩＤＡＲシステムとフェンスの間のシーンでは、多数のＦＡポイント、例えばゴーストポイントが現れることがある。ＦＡ点は、真の検出（ＴＤ）ポイントとは異なる特徴を持っている。
本明細書でより詳細に説明するように、本開示の実施形態は、これらの区別できる特徴を利用してこれらのポイントおよび領域を特定し、その後、ＴＤポイントをそのままにしてポイントクラウドからこれらを修正または除去することができる。その結果として得られるポイントクラウド（例えば、フィルタリングされたポイントクラウド３１９）は、ＦＡポイントを除いた元のポイントクラウド（例えば、ポイントクラウド３１１）をフィルタリングしたものである。
【0048】
本明細書で説明したように、本実施形態によって実行されるポイントクラウドのフィルタリングは、指標について所定の閾値を満たさないポイントをポイントクラウドから除去することができる。例えば、フィルタは、ポイントクラウドを処理し、フィルタリングされたポイントクラウドを出力するフィルタリング技術またはアルゴリズムを指す場合がある。いくつかの実施形態において、フィルタは、ポイントクラウドが処理され、例えば、指標について所定の閾値を満たさないポイントが除去され、フィルタリングされたポイントクラウドが出力される工程を含む。本明細書で説明する実施形態によって生成されるフィルタリングされたポイントクラウドでは、一部のポイントが修正され、一部のポイントが削除される場合がある。
【0049】
実施形態に従って本明細書で説明するフィルタ処理は、一度に所定数のポイント、例えば、単一のポイントまたは複数のポイントを処理することができる。フィルタは所定時間で所定数のデータポイントで作用するように構成されており、そのポイントの中にはＰＯＩが含まれている。各ＰＯＩは、１つ以上のポイントを含む。ＰＯＩは、実施形態によって、速度閾値などの所定の閾値または他のタイプの自明な識別子に基づいて特定され得る。本明細書に記載のフィルタは、一度にＰＯＩで作用するように構成することができ、ＰＯＩは、単一のポイントまたは複数のポイントを含む。
【0050】
詳細は後述するが、ポイントクラウドから１つ以上のポイントを受け取ると、ここで説明するフィルタは、所定の時間に、ＰＯＩ、単一のポイント、または複数のポイントのいずれかに作用する。これらのフィルタは、ＰＯＩの近傍からのポイントを用いるように構成することができ、フィルタにはコンテキストを提供するために統計情報が提供される場合がある。フィルタは、ＰＯＩに対して行われる判断にコンテキスト情報を用い、ＰＯＩの特性が近傍ポイントと一致するかどうかをチェックするように構成することができる。フィルタは、ＰＯＩと近傍ポイントとの整合性を確認することによりＰＯＩに関する判断を行うが、コンテキスト情報は、その判断を支援することができるＰＯＩの周囲のコンテキストデータを含む。
本明細書に記載の実施形態は、これらの統計／特性を定量化するために異なる指標を用いるように構成することができる。ポイントクラウドとは異なる特性を持つＦＡポイントを特定するために、複数のフィルタを使用することができる。
そして、その特定されたＦＡポイントは、説明された実施形態によって、その後、ポイントクラウドから修正または削除される。その結果として得られるポイントクラウドは、ＦＡのないオリジナルのポイントクラウドのフィルタリングされたバージョンである。
本明細書に記載の実施形態は、これらの統計／特性を定量化するために異なる指標を用いるように構成することができる。ポイントクラウドとは異なる特性を持つＦＡポイントを特定するために、複数のフィルタを使用することができる。
そして、その特定されたＦＡポイントは、説明された実施形態によって、その後、ポイントクラウドから修正または削除される。その結果として得られるポイントクラウドは、ＦＡのないオリジナルのポイントクラウドのフィルタリングされたバージョンである。
【0051】
例えば、図３Ａの実施形態に描かれているように、ポイントクラウド３１１は、例えば、フィルタ３１０によって受信される。ある状況では、フィルタ３１０は、ポイントクラウドフラグメンター３１２、ＰＯＩディスパッチャ－３１３、フィルタコア３１５、ＰＯＩコレクタ－３１６、および／またはポイントクラウドビルダー３１７を有する。ポイントクラウド３１１は、ポイントクラウドフラグメンター３１２に供給され、このポイントクラウドフラグメンター３１２はフィルタ３１０が作用するポイントクラウド３１１の領域を特定し、ＰＯＩディスパッチャ－３１３に送信する１つ以上のＰＯＩを作成する。フィルタ３１０が作用しないポイントクラウド３１１の一部は、ポイントクラウドビルダー３１７に伝達または転送される。
ポイントクラウドフラグメンター３１２は、ポイントクラウド３１１のうち、ＦＡポイントを有する可能性のある領域を特定し、これにより、フィルタが作用すべきＰＯＩのセットを特定する。ポイントクラウドフラグメンター３１２は、事前に設定された閾値、例えば、速度の閾値に基づいて、フィルタ３１０が作用する領域内のＰＯＩのセットを特定する。例えば、フィルタ３１０が速度＞１０ｍ／ｓの総てのポイントに作用する場合、ポイントクラウドフラグメンター３１２は速度＜１０ｍ／ｓの任意のポイントを無視するように構成される。
そして、無視されたポイントは、ポイントクラウドフラグメンター３１２とポイントクラウドビルダー３１７との間のリンク３１８を介してポイントクラウドビルダー３１７に送信（例えば、伝送）される。フィルタ３１０が作用しなかったポイントは、フィルタ３１０によって承認されたとみなされ、そのためフィルタリングされたポイントクラウド３１９に存在する。
ポイントクラウドフラグメンター３１２は、ポイントクラウド３１１のうち、ＦＡポイントを有する可能性のある領域を特定し、これにより、フィルタが作用すべきＰＯＩのセットを特定する。ポイントクラウドフラグメンター３１２は、事前に設定された閾値、例えば、速度の閾値に基づいて、フィルタ３１０が作用する領域内のＰＯＩのセットを特定する。例えば、フィルタ３１０が速度＞１０ｍ／ｓの総てのポイントに作用する場合、ポイントクラウドフラグメンター３１２は速度＜１０ｍ／ｓの任意のポイントを無視するように構成される。
そして、無視されたポイントは、ポイントクラウドフラグメンター３１２とポイントクラウドビルダー３１７との間のリンク３１８を介してポイントクラウドビルダー３１７に送信（例えば、伝送）される。フィルタ３１０が作用しなかったポイントは、フィルタ３１０によって承認されたとみなされ、そのためフィルタリングされたポイントクラウド３１９に存在する。
【0052】
ある状況では、ＰＯＩのサイズが選択される場合がある。例えば、ＰＯＩ内のポイントの数量が選択されることがある。そして、ポイントクラウド３１１のうち、フィルタ３１０が作用することになる領域が特定される。ＰＯＩのサイズと領域情報は、ポイントクラウドフラグメンター３１２が、ポイントクラウド３１１を、フィルタコア３１５の作用するＰＯＩのセットに断片化するのに役立つ場合がある。
【0053】
ＰＯＩディスパッチャー３１３は、ポイントクラウドフラグメンター３１２からＰＯＩを受け取り、１つずつフィルタコア３１５に送信して処理させる。状況によっては、このディスパッチ機構を複数のスレッド／グラフィック・プロセッシング・ユニット（ＧＰＵ）コアやフィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ）上で並列化し、高速処理を行うこともある。
実施形態によって選択されるディスパッチ戦略は、フィルタコア３１５がＰＯＩ上でどのように動作するかに依存する。状況によっては、複数のスレッドまたはＧＰＵコアを処理するために、複数のフィルタコアを初期化することがある。これらの状況では、ＰＯＩディスパッチャ－３１３は、この調整を処理するように構成され得る。
実施形態によって選択されるディスパッチ戦略は、フィルタコア３１５がＰＯＩ上でどのように動作するかに依存する。状況によっては、複数のスレッドまたはＧＰＵコアを処理するために、複数のフィルタコアを初期化することがある。これらの状況では、ＰＯＩディスパッチャ－３１３は、この調整を処理するように構成され得る。
【0054】
フィルタコア３１５は、フィルタ３１０の１つ以上のモジュールを収容しており、後述するように各モジュールはＰＯＩを処理するように個別に構成されている。フィルタコア３１５は、フィルタが行う近傍コンテキスト戦略、指標、および判断の組み合わせを選択するように設定することができる。その組み合わせは、フィルタが対象とするように構成されたノイズパターンに依存する場合がある。
【0055】
いくつかの実施形態では、フィルタ３１０は、承認、修正、拒否、または、引き継ぎ（別のフィルタに送信）を含む、ＰＯＩに関する決定を行うように構成される。ＰＯＩが処理されると、フィルタは、ＰＯＩに対して行われた決定（例えば、承認、修正、拒否、または、デリゲート（委任）を含むがこれらに限定されない）を含む「フィルタリングされたＰＯＩ」を決定する。
【0056】
ＰＯＩコレクタ－３１６は、フィルタコア３１５から受信したフィルタリングされたＰＯＩを収集し、例えば、総てのＰＯＩが処理されると、フィルタリングされたＰＯＩをポイントクラウドビルダ－３１７に送るように構成されている。
【0057】
ポイントクラウドビルダー３１７は、ＰＯＩの承認された総てのポイント、およびポイントクラウドフラグメンター３１２から受け取ったバイパスされたＰＯＩから、フィルタリングされたポイントクラウド３１９を構築するように構成されている。フィルタ３１０からは、フィルタリングされたポイントクラウド３１９が出力される。
いくつかの状況では、フィルタ３１０によって拒否されたポイントがポイントクラウド３１１から除去されることがあるので、フィルタリングされたポイントクラウド３１９は、ポイントクラウド３１１よりも少ない数のポイントクラウドを有する場合がある。ポイントクラウドビルダー３１７は、ポイントクラウドフラグメンター３１２と協調して動作するように構成することができる。ポイントクラウドビルダー３１７は、フィルタコア３１５によって処理されていないポイントに関連する情報を受け取るように構成されている。
いくつかの状況では、フィルタ３１０によって拒否されたポイントがポイントクラウド３１１から除去されることがあるので、フィルタリングされたポイントクラウド３１９は、ポイントクラウド３１１よりも少ない数のポイントクラウドを有する場合がある。ポイントクラウドビルダー３１７は、ポイントクラウドフラグメンター３１２と協調して動作するように構成することができる。ポイントクラウドビルダー３１７は、フィルタコア３１５によって処理されていないポイントに関連する情報を受け取るように構成されている。
【0058】
フィルタ３１０は、システム全体の待ち時間を短縮するために、ＰＯＩフレーム全体が構築されるのを待つのではなく、より小さなポイントグループに対して選択的に動作するように構成されることもある。
【0059】
図３Ｂは、本開示の実施形態によるフィルタ３１０のフィルタコア３１５の一例を示すブロック図である。
フィルタコアは、特定の特性を持つノイズを対象とするように構成される場合がある。複数のフィルタコアを設計して、状況に潜在する様々なノイズパターンに対処することができる。本明細書に記載されるようなフィルタの機能は、フィルタコアによって包含され得る。本明細書では、「フィルタ」および「フィルタコア」という用語が互換的に使用されることがある。
いくつかの実施形態では、フィルタコア３１５は、近傍コンテキストモジュール３２２、指標計算モジュール３２３、および判断モジュール３２４を含む。近傍コンテキストモジュール３２２は、ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択するように構成されている。指標計算モジュール３２３は、近傍ポイントのセットの指標を計算するように構成されている。判断モジュール１２４は、指標に基づいて、ＰＯＩを受け入れるか、ＰＯＩを修正するか、ＰＯＩを拒否するか、またはＰＯＩを別のフィルタに送信するかを決定するように構成されている。
フィルタコアは、特定の特性を持つノイズを対象とするように構成される場合がある。複数のフィルタコアを設計して、状況に潜在する様々なノイズパターンに対処することができる。本明細書に記載されるようなフィルタの機能は、フィルタコアによって包含され得る。本明細書では、「フィルタ」および「フィルタコア」という用語が互換的に使用されることがある。
いくつかの実施形態では、フィルタコア３１５は、近傍コンテキストモジュール３２２、指標計算モジュール３２３、および判断モジュール３２４を含む。近傍コンテキストモジュール３２２は、ＰＯＩの近傍ポイントのセットを選択するように構成されている。指標計算モジュール３２３は、近傍ポイントのセットの指標を計算するように構成されている。判断モジュール１２４は、指標に基づいて、ＰＯＩを受け入れるか、ＰＯＩを修正するか、ＰＯＩを拒否するか、またはＰＯＩを別のフィルタに送信するかを決定するように構成されている。
【0060】
いくつかの実装では、フィルタコア３１５は、一度に１つのＰＯＩのみを処理するように構成される場合がある。近傍コンテキストモジュール３２２は、複数の近傍ＰＯＩ、近傍ＰＯＩの統計の１つ以上、および／またはポイントクラウド３１１全体を受信するように構成することもできる。このコンテキスト情報は、近傍ポイントと特徴が一致しているかどうかを確認することで、ＰＯＩの判断に用いることができる。
いくつかの例では、フィルタが処理するノイズの種類について、本明細書に記載の実施形態によって指標が使用される場合がある。ＰＯＩを処理した後、判断モジュール１２４は、ＰＯＩを受け入れる、修正する、破棄する、または送信する（引き継ぐ）ことを含むがこれらに限定されない１つ以上の動作を実行するように構成される。
いくつかの例では、フィルタが処理するノイズの種類について、本明細書に記載の実施形態によって指標が使用される場合がある。ＰＯＩを処理した後、判断モジュール１２４は、ＰＯＩを受け入れる、修正する、破棄する、または送信する（引き継ぐ）ことを含むがこれらに限定されない１つ以上の動作を実行するように構成される。
【0061】
図４Ａは、本開示の実施形態に従って使用されるフィルタコア４１５ａを含むシステム４００ａのブロック図である。
本開示において、「フィルタ」および「フィルタコア」という用語は、互換的に使用される。いくつかの実施形態によれば、フィルタは、例えば、近傍データポイントの異なる選択、異なる指標、および／または判断の組み合わせに基づくポイントクラウド内のＰＯＩのセットに対して動作する。本明細書に記載された例は、説明のためのものに過ぎない。本開示に基づくフィルタコアの他にも、多くの異なる実施形態が存在する可能性がある。
本開示において、「フィルタ」および「フィルタコア」という用語は、互換的に使用される。いくつかの実施形態によれば、フィルタは、例えば、近傍データポイントの異なる選択、異なる指標、および／または判断の組み合わせに基づくポイントクラウド内のＰＯＩのセットに対して動作する。本明細書に記載された例は、説明のためのものに過ぎない。本開示に基づくフィルタコアの他にも、多くの異なる実施形態が存在する可能性がある。
【0062】
図４Ａに示されているように、フィルタコア４１５ａは、近傍コンテキストモジュール４２２ａ、指標計算モジュール４２３ａ、および判断モジュール４２４ａを含んでいる。近傍コンテキストモジュール４２２ａは、ＰＯＩ４３０ａの近くのポイントのウィンドウ、例えば、同じ方位角／仰角のいずれかを有するＰＯＩの周囲のデータポイントのウィンドウを選択するように構成される場合がある。
【0063】
指標計算モジュール４２３ａは、ＰＯＩおよび選択された近傍データポイントにわたるポイント特性、例えば、速度の類似性に基づいて信頼度指標を計算するように構成されている。フィルタコア４１５ａは、ＰＯＩが近傍ポイントと極端に異ならない特性を有するか否かを確認するように構成されてもよい。例えば、ＰＯＩの速度の最小値、最大値、または距離が、近傍点の最小値、最大値、または距離に対してそれぞれ所定の閾値内にある場合、ＰＯＩの信頼度指標は高いと判定される。
【0064】
判断モジュール４２４ａは、信頼度指標に基づいて、ＰＯＩを受け入れるか、ＰＯＩを修正するか、ＰＯＩを拒否するか、またはＰＯＩをフィルタコア、例えば５１５ａにデリゲート／送信するかを決定するように構成されている。そのＰＯＩの信頼度指標が高いと判断した場合、そのＰＯＩを承認する。例えば、信頼度指標が第１の所定の閾値内にある場合、ＰＯＩ４３０ａは受け入れられ、フィルタリングされたＰＯＩ４４０ａになる。信頼度指標が第１の所定の閾値内にあるが、特定の所定の閾値内で近傍コンテキストとの不整合が検出された場合、ＰＯＩに修正が加えられることがある。例えば、距離および／または速度などのポイント特性を修正することができる。
ＰＯＩの信頼度指標が近傍ポイントと一致しない場合、例えば、第２の所定の、または、指定された閾値と一致しない場合、ＰＯＩはＦＡとして分類される。そのＰＯＩは破棄されるか、取り除かれるか、またはフィルタリングされる。
ＰＯＩの信頼度指標が近傍ポイントと一致しない場合、例えば、第２の所定の、または、指定された閾値と一致しない場合、ＰＯＩはＦＡとして分類される。そのＰＯＩは破棄されるか、取り除かれるか、またはフィルタリングされる。
【0065】
決定を下すことができないが、ＰＯＩが疑わしいと判断された場合、ＰＯＩは、デリゲートされたＰＯＩ４５０ａとしてマークされ、後続のフィルタコア、例えば、フィルタコア５１５ａに送信（例えば、デリゲート）される。そのＰＯＩは、後続のフィルタコア５１５ａに渡されてもよい。フィルタコア、例えば後続のフィルタコア５１５ａは、ＰＯＩを受け入れる、修正する、または拒否する決定を行うように構成される。このように判断をデリゲートすることで、後続のフィルタコア５１５ａは、全体のポイントクラウドではなく、ポイントのサブセット（つまり、未決定または送信されたＰＯＩ）に対してのみ動作するため、後続のフィルタコア５１５ａの負荷を軽減することができる。
【0066】
図４Ｂは、本開示の実施形態に従って用いられるようなフィルタコア４１５ｂを含むシステム４００ｂのブロック図である。
図４Ｂは、本明細書に記載されたそれぞれのハードウェア／ソフトウェアプロファイルに基づいてフィルタが実行できる機能の種類を示す追加の例を提供する。例えば、フィルタは、計算時間、消費電力などの制約条件に基づいて、本明細書に記載された処理を実行するように構成することができる。
図４Ｂは、本明細書に記載されたそれぞれのハードウェア／ソフトウェアプロファイルに基づいてフィルタが実行できる機能の種類を示す追加の例を提供する。例えば、フィルタは、計算時間、消費電力などの制約条件に基づいて、本明細書に記載された処理を実行するように構成することができる。
【0067】
図４Ｂを参照すると、フィルタコア４１５ｂは、近傍コンテキストモジュール４２２ｂ、指標計算モジュール４２３ｂ、および判断モジュール４２４ｂを含んでいる。近傍コンテキストモジュール４２２ｂは、ＰＯＩ４３０ｂに対して近傍の選択をバイパスするように構成することができる。指標計算モジュール４２３ｂは、ＰＯＩが非常に低い速度（第１の所定の閾値、例えば、１ｍ／ｓより低い）を有するか、または、ＰＯＩポイントが非常に高い速度（第２の所定の閾値、例えば、１００ｍ／ｓより高い）を有するかをチェックするように構成することができる。
判断モジュール４２４ｂは、ＰＯＩが非常に低い速度を有する場合にＰＯＩを承認し、そのＰＯＩはフィルタリングされたＰＯＩ４４０ｂになる。判断モジュール４２４ｂは、ＰＯＩポイントが非常に高い速度を有する場合、ＰＯＩを拒否するように構成することができる。判断モジュール４２４ｂは、例えば、第１の所定の閾値と第２の所定の閾値との間にある速度を有する任意のＰＯＩをデリゲート（送信）するように構成することもでき、その後、ＰＯＩはデリゲートされたＰＯＩ４５０ｂとなる。シーンの大部分は通常静的であるため、ノイズの多い動的なポイントは、後続のフィルタコア、例えば５１５ｂで対処することができる。
判断モジュール４２４ｂは、ＰＯＩが非常に低い速度を有する場合にＰＯＩを承認し、そのＰＯＩはフィルタリングされたＰＯＩ４４０ｂになる。判断モジュール４２４ｂは、ＰＯＩポイントが非常に高い速度を有する場合、ＰＯＩを拒否するように構成することができる。判断モジュール４２４ｂは、例えば、第１の所定の閾値と第２の所定の閾値との間にある速度を有する任意のＰＯＩをデリゲート（送信）するように構成することもでき、その後、ＰＯＩはデリゲートされたＰＯＩ４５０ｂとなる。シーンの大部分は通常静的であるため、ノイズの多い動的なポイントは、後続のフィルタコア、例えば５１５ｂで対処することができる。
【0068】
図５Ａは、本開示の実施形態に従って用いられるようなフィルタコア５１５ａを含むシステム５００ａのブロック図である。
例えば、ここで図５Ａを参照すると、一実施形態では、フィルタコア５１５ａは、近傍コンテキストモジュール５２２ａ、指標計算モジュール５２３ａ、および判断モジュール５２４ａを含んでいる。近傍コンテキストモジュール５２２ａは、デリゲートされたＰＯＩ５３０ａ（例えば、４５０ａ）のために３次元空間の近傍を選択するように構成されている。近傍のデータポイントを取得するために、総てのＰＯＩに対して検索ツリー（ＫＤツリー、Ｏｃｔツリー、またはそのバリエーション）を構築することができる。
例えば、ここで図５Ａを参照すると、一実施形態では、フィルタコア５１５ａは、近傍コンテキストモジュール５２２ａ、指標計算モジュール５２３ａ、および判断モジュール５２４ａを含んでいる。近傍コンテキストモジュール５２２ａは、デリゲートされたＰＯＩ５３０ａ（例えば、４５０ａ）のために３次元空間の近傍を選択するように構成されている。近傍のデータポイントを取得するために、総てのＰＯＩに対して検索ツリー（ＫＤツリー、Ｏｃｔツリー、またはそのバリエーション）を構築することができる。
【0069】
指標計算モジュール５２３ａは、速度、強度、または距離などを含むポイント特性の分散を演算するように構成されている。ＰＯＩ特性の分散は、３次元空間の近傍で演算または計算することができる。そのＰＯＩ特性は、データポイント／ＰＯＩの速度、強度、距離、あるいは歪度や尖度などの高次のモーメントを含むことができる。ＰＯＩ特性（例えば、速度または強度）の分散は、近傍（例えば、近傍データポイント）を対象に計算される場合がある。
【0070】
判断モジュール５２４ａは、信頼度指標に基づいて、ＰＯＩを受け入れるか、ＰＯＩを修正するか、ＰＯＩを拒否するか、またはＰＯＩを別のフィルタコアにデリゲート／送信するかを決定するように構成されている。データポイント／ＰＯＩ特性（例えば、速度または強度）の分散は、所定の閾値と比較することができる。ＰＯＩ特性（例えば、速度または強度）が所定の閾値より低い場合、データポイント／ＰＯＩは、フィルタリングされたＰＯＩ５４０ａになるように受け入れられ、または、承認される。フィルタリングされたＰＯＩ５４０ａは、フィルタリングされたポイントクラウドに追加される。ＰＯＩ特性（例えば、速度または強度）が所定の閾値より低くない場合、データポイント／ＰＯＩは拒否されることがある。判断がつかない場合は、ＰＯＩは後続のフィルタコアに送信されることがある。
【0071】
図５Ｂを参照すると、フィルタコア５１５ｂは、近傍コンテキストモジュール５２２ｂ、指標計算モジュール５２３ｂ、および判断モジュール５２４ｂを含んでいる。
近傍コンテキストモジュール５２２ｂは、ＰＯＩ５３０ｂの周囲の同じ方位角または仰角にあるデータポイントのウィンドウを選択する。近傍コンテキストモジュール５２２ｂは、スキャンパターンに沿って隣接するポイントのウィンドウを選択する。いくつかの実施形態では、データポイントの追加の範囲を考慮するために、２次元または３次元空間の近傍を含む複数の近傍データポイントを選択することができる。
近傍コンテキストモジュール５２２ｂは、ＰＯＩ５３０ｂの周囲の同じ方位角または仰角にあるデータポイントのウィンドウを選択する。近傍コンテキストモジュール５２２ｂは、スキャンパターンに沿って隣接するポイントのウィンドウを選択する。いくつかの実施形態では、データポイントの追加の範囲を考慮するために、２次元または３次元空間の近傍を含む複数の近傍データポイントを選択することができる。
【0072】
スキャンパターンで隣接するポイントのウィンドウからのアップチャープ周波数とダウンチャープ周波数が記憶される。指標計算モジュール５２３ｂは、ポイントのウィンドウからのアップチャープ周波数またはダウンチャープ周波数の分散の指標を計算する。例えば、アップチャープ周波数の分散、またはダウンチャープ周波数の分散、またはアップチャープ周波数の分散とダウンチャープ周波数の分散との差は、それぞれの所定の閾値と比較される。
【0073】
アップチャープ周波数の分散、またはダウンチャープ周波数の分散、またはアップチャープ周波数の分散とダウンチャープ周波数の分散との間の差がそれぞれの所定の閾値より低くない場合、判断モジュール５２４ｂは、ＰＯＩを拒否することを決定する。そうでなければ、データＰＯＩは、フィルタリングされたＰＯＩ５４０ｂになることを承認されるか、別のフィルタ（図示せず）にデリゲート／送信されるかもしれない。
【0074】
図６は、本開示の実施形態によるポイントクラウドフィルタのフィルタリングのプロセスの一例を示す流れ図である。
ステップ６０２において、ポイントクラウドが、例えば、フィルタ１２１（図１Ｂに図示されている）で受信される。ポイントクラウドは、複数のポイント／データポイントを含む。
ステップ６０２において、ポイントクラウドが、例えば、フィルタ１２１（図１Ｂに図示されている）で受信される。ポイントクラウドは、複数のポイント／データポイントを含む。
【0075】
ステップ６０４では、ポイントクラウド内のＰＯＩのセットが識別されるか、または、取得される。フィルタ（例えば、フィルタ１２１，３１５，４１５ａ，４１５ｂ，５１５ａ，５１５ｂ）は、例えば、ポイントクラウドにおけるＰＯＩのセットの各ＰＯＩを反復することによって、ＰＯＩのセットの各ＰＯＩをフィルタリングする。
【0076】
ステップ６０６において、フィルタの近傍コンテキストモジュール（例えば、１２２，３２２，４２２ａ，４２２ｂ，５２２ａ，５２２ｂ）において、ＰＯＩの周囲における近傍ＰＯＩのセットが選択される。例えば、ＰＯＩの周囲における複数の近傍データポイントが選択される。近傍コンテキストモジュールは、近傍のＰＯＩから、および／またはポイントクラウドから、ポイントを選択する。近傍のポイントは、フィルタの指標計算モジュール（例えば、１２３，３２３，４２３ａ，４２３ｂ，５２３ａ，５２３ｂ）にコンテキストを提供するために選択されなければならない。
【0077】
一実施形態では、同じ方位角または仰角にあるＰＯＩの周囲のデータポイントのウィンドウが選択される。１次元配列のＰＯＩの周囲の同じ方位角または仰角にある近傍データポイントのセットを選択することができる。
【0078】
一実施形態では、ＰＯＩの周囲の２次元グリッドの近傍ポイントが選択される。また、ＰＯＩの周囲の２次元グリッドにおける近傍データポイントのセットが選択される。
【0079】
一実施形態では、ＰＯＩの周囲の３次元空間／グリッド近傍ポイントが選択される。また、ＰＯＩの周囲の３次元空間／グリッドにおける近傍データポイントのセットが選択されることもある。近傍の近傍データポイントを取得するために、総てのポイントに対して探索ツリー（ｋ次元（ＫＤ）ツリー、Ｏｃｔツリー、またはそのバリエーション）を構築することができる。
ＫＤツリーは、ｋ次元空間のデータポイントを整理するための空間分割データ構造である。ＫＤツリーは、多次元的な検索キーを含む検索（範囲検索や最近傍検索など）やポイントクラウドの作成など、いくつかのアプリケーションで有用なデータ構造である。
Ｏｃｔツリーとは、各内部ノードがちょうど８個の子ノードを持つツリーデータ構造である。Ｏｃｔツリーは、３次元空間を８つのオクタント（八分木）に再帰的に分割するために最もよく用いられる。一実施形態では、ＰＯＩの周囲の以前のフレームからの３次元時空間の近傍ポイントが選択される。
ＫＤツリーは、ｋ次元空間のデータポイントを整理するための空間分割データ構造である。ＫＤツリーは、多次元的な検索キーを含む検索（範囲検索や最近傍検索など）やポイントクラウドの作成など、いくつかのアプリケーションで有用なデータ構造である。
Ｏｃｔツリーとは、各内部ノードがちょうど８個の子ノードを持つツリーデータ構造である。Ｏｃｔツリーは、３次元空間を８つのオクタント（八分木）に再帰的に分割するために最もよく用いられる。一実施形態では、ＰＯＩの周囲の以前のフレームからの３次元時空間の近傍ポイントが選択される。
【0080】
ステップ６０８において、指標計算モジュール（例えば、１２３，３２３，４２３ａ，４２３ｂ，５２３ａ，５２３ｂ）において、近傍ポイントのセットに対する指標が計算される。ＰＯＩの近傍が選択されると、近傍ポイントのセットの指標が計算される。例えば、ＦＡポイントと正しい検出とを区別するために、１つ以上の特性が計算される。メトリックは、ＰＯＩおよび／または近傍ポイントのセットの１つ以上の特性を含む。
【0081】
一実施形態では、速度、強度、距離、さらには歪度や尖度などの高次モーメントの分散を含むポイント特性の分散が計算される。ポイントの特性としては、速度、強度、距離、歪度や尖度などの高次モーメントなどを挙げることができる。指標は、速度、強度、距離、あるいは、歪度、尖度などの高次モーメントを含むポイント特性の分散を含む。
【0082】
一実施形態では、信頼度（例えば、信頼度指標または値）は、速度、強度、距離などを含む特性について、ＰＯＩと選択された近傍データポイントの間で類似性がある場合に決定される。例えば、信頼度指標または値は、速度、強度または距離の類似性に基づいて決定することができる。その信頼度指標は、ＰＯＩが近傍ポイントと極端に異ならない特性を持つかどうかをチェックする。例えば、ＰＯＩの速度の最小値、最大値、または距離が、近傍ポイントとの速度の最小値、最大値、または類似性に対して、それぞれの所定の閾値内にある場合、ＰＯＩの信頼度指標は高いと判定する。信頼度指標は、ＰＯＩのポイント特性と近傍ポイントのポイント特性との類似性を示す。判断がつかない場合は、信頼度指標が低くなり、より複雑なフィルタを追加してそのようなＰＯＩの判断を行うこともある。明らかに異常値であるＰＯＩは拒否される場合がある。
【0083】
一実施形態では、特性（例えば、速度、強度、および距離）の絶対的な閾値が決定される。例えば、速度、強度、距離、または高次モーメント（歪度、尖度など）を含むＰＯＩ特性は、所定の閾値を有する。指標は、特性の絶対的な閾値を含む場合がある。
【0084】
一実施形態では、アップチャープ検出とダウンチャープ検出の両方に対して、分散、信頼度指標、周波数推定値および/または強度推定値の差などが決定される。例えば、スキャンパターンにおいて隣接するポイントのウィンドウからのアップチャープ周波数および／またはダウンチャープ周波数（図２に示す）を記憶し、アップチャープ周波数および／またはダウンチャープ周波数の分散を計算することができる。指標は、アップチャープ検出とダウンチャープ検出の両方について、分散、信頼度指標、周波数推定値および／または強度推定値の差を含む。
【0085】
ステップ６１０では、フィルタの判断モジュール（例えば、１２４，３２４，４２４ａ，４２４ｂ，５２４ａ，５２４ｂ）において、ＰＯＩが指標計算モジュール上で処理された後、ＰＯＩに関する判断が行われる。ＰＯＩを受け入れる、ＰＯＩを修正する、ＰＯＩを破棄する、ＰＯＩを後続のフィルタにデリゲートまたは送信する、ＰＯＩにスコアを付ける、などのオプションが利用可能な場合がある。
【0086】
ＰＯＩの指標または特性が第１の所定のまたは指定された閾値内にある場合は、そのＰＯＩはＦＡとして分類されない。したがって、そのＰＯＩは正しい検出であると承認され、そのＰＯＩはフィルタリングされたポイントクラウド（例えば、３１９）に送信される。
【0087】
ＰＯＩの指標または特性が第１の所定のまたは指定された閾値内にあるが、近傍コンテキストとの軽微な不整合がある場合は、ＰＯＩに対して軽微な修正が行われることがある。例えば、ポイントクラウドを平滑化するためにＰＯＩを修正する。
【0088】
指標に基づくＰＯＩの指標または特性が、近傍ポイントと一致しないか、または、第２の所定のまたは指定された閾値と一致しない場合は、そのＰＯＩはＦＡとして分類される。そのＰＯＩは破棄または削除またはフィルタリングされる。そのＰＯＩは、フィルタリングされたポイントクラウドに存在しないようにする。
【0089】
判断ができないが、ＰＯＩがＦＡである疑いがあることが判明した場合は、そのＰＯＩはマークされるか、送信されるか、後続のフィルタにデリゲートされる。そのＰＯＩは、その後に続くより複雑なフィルタに渡される可能性がある。その後続のフィルタは、ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、拒否するかを判断することができる。
【0090】
フィルタは、データポイント／ＰＯＩがＦＡでない確率をスコアリングする場合がある。複数のフィルタからのＰＯＩの複数のスコアを、例えば異なるアルゴリズムによってレビューし、複数のスコアのうちの１つが低い場合にそのＰＯＩを削除することができる。
【0091】
ステップ６１２において、ポイントクラウド内の総てのＰＯＩが処理されたかどうかが判断される。
【0092】
ポイントクラウド内のすべてのＰＯＩが処理されていないと判断された場合、ステップ６１４において、フィルタは、別のＰＯＩを取得し、ポイントクラウド内のすべてのＰＯＩが処理されるまで、前述のステップ、例えば、ステップ６０４～６１０を繰り返す。ポイントクラウド内の総ての領域が処理されるまで、このステップが繰り返される。
【0093】
ポイントクラウド内の総てのＰＯＩが処理されたとき、ステップ６１６では、フィルタリングされたポイントクラウドが出力される。
【0094】
フィルタは、近傍コンテキスト戦略、指標、およびフィルタが行える判断の特定の組み合わせを選択することによって選ばれる場合がある。
【0095】
一実施形態では、異なる距離は異なる特性を有する可能性があり、ＰＤ／ＦＡポイントの期待値および／またはＰＯＩ特性の所定の閾値が距離によって異なるため、フィルタは、距離または方位角によって特定の距離で動作するように設計されている。従って、フィルタは距離によって異なる場合がある。一実施形態では、フィルタは、全体の待ち時間を短縮するために、ポイントクラウド全体が構築されるのを待つ代わりに、ポイントクラウドの一部に対して直ちに動作することができる。
【0096】
図７は、本開示の実施形態によるポイントクラウドをフィルタリングするプロセスの一例を示すブロック図である。
例えば、その処理は、図１Ａ－図１Ｂに示したように、ＬＩＤＡＲシステムの信号処理ユニット１１２によって実行される。この処理では、ＦＡ点を除去することで、推定されるターゲットの距離／速度の精度を向上させることができる。
例えば、その処理は、図１Ａ－図１Ｂに示したように、ＬＩＤＡＲシステムの信号処理ユニット１１２によって実行される。この処理では、ＦＡ点を除去することで、推定されるターゲットの距離／速度の精度を向上させることができる。
【0097】
ブロック７０１において、ポイントクラウドのＰＯＩのセットが、例えば、第１のフィルタにおいて受信される。ＰＯＩのセットの各ＰＯＩは、１つ以上のポイントを含む。一実施形態では、ＰＯＩのセットを受信することは、所定の閾値に基づいてポイントクラウドのＰＯＩのセットを識別することをさらに含む。
【0098】
ブロック７０２において、ＰＯＩのセットの各ＰＯＩは、フィルタリングされ、例えば、第１のフィルタにおいてフィルタリングされる。
【0099】
ブロック７０３において、ＰＯＩの近傍ポイントのセットが選択される。
【0100】
ブロック７０４において、近傍ポイントのセットに対する指標が計算される。
【0101】
ブロック７０５において、指標に基づいてＰＯＩを受け入れるか、ＰＯＩを修正するか、ＰＯＩを拒否するか、または、ＰＯＩを第２のフィルタに送信するかを決定し、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出する。
【0102】
ブロック７０６において、ＰＯＩが第１のフィルタにおいて受け入れられるか、または修正された場合、ＰＯＩは、フィルタリングされたポイントクラウドに送信され、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出する。フィルタリングされたポイントクラウドは、出力ポイントクラウドとなる。一実施形態では、ＰＯＩは、指標が当該指標に対して設定された第１の所定の閾値を満たすことに対応して、受け入れられ、または修正される。
【0103】
ブロック７０７において、ＰＯＩが第１のフィルタにおいて拒否された場合、ＰＯＩは、フィルタリングされたポイントクラウドに到達することを阻止される。一実施形態では、ＰＯＩは、指標が当該指標に対して設定された第２の所定の閾値を満たさないことに対応して拒否される。
【0104】
ブロック７０８において、ＰＯＩが第１のフィルタで受け入れられず、修正されず、または拒否された場合、ＰＯＩは第２のフィルタに送信され、ＰＯＩを受け入れるか、修正するか、または拒否するかどうかを判断し、ターゲットに関連する距離または速度の情報の少なくとも一方を抽出する。
【0105】
前述した説明では、本発明の実施形態を理解しやすくするために、特定のシステム、構成要素、方法などの具体例を複数示しているが、当業者であればこれらの具体例の説明がなくても本発明を実施することができる。また、公知の構成要素や方法はその詳細が省略され、または、単純なブロック図の形式で示されることがあるが、これは本発明の理解を容易にするためである。したがって、開示された内容は単に例示であり、一事例は他の例示と異なる場合があっても、本発明の範囲内に含まれると考えられる。
【0106】
本明細書において「一実施形態」または「実施形態」という表現が使用される場合、それらの実施形態に関連して説明された特定の特徴、構造、または特性が少なくとも一つの実施形態に含まれていることを意味する。したがって、本明細書のいくつかの箇所で「一実施形態において」または「実施形態において」という表現が現れている場合、必ずしも同じ実施形態を示すものではない。
【0107】
ここで説明されている方法の操作は特定の順序で示されているが、各方法の操作の順序は変更されることがあり、特定の操作を逆順で行ってもよいし、少なくとも一部の操作を他の操作と同時に行ってもよい。異なる操作の指示または補助的な操作は、断続的または交互に行うことができる。
【0108】
上記に記載されている発明の実施例についての説明は、要約に記載されている内容を含めて、詳細で網羅的であることを意図しているものではなく、開示された具体的形態に限定するものでもない。本発明の具体的な実施態様および実施例は、例示の目的で本明細書に記載されているが、当業者が認識する範囲で種々の同等な変更を行うことができる。ここで使用される「例」または「例示的」の語は、例、実例または説明として役立つことを意味するために使用されている。本明細書において「例」または「例示」と説明された態様または設計は、必ずしも他の態様または設計よりも好ましいまたは有利であると解釈されるべきではない。むしろ、「例」または「例示」という用語の使用は、概念を具体的な形で示すことを意図している。
本明細書において使用される「または」の用語は、排他的な「または」ではなく、包括的な「または」として解釈されることを意図している。つまり、特に指定されていない限り、あるいは文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを含む」という表現は、自然な包括的順列のいずれかを意味する。つまり、ＸがＡを含む場合、ＸがＢを含む場合、あるいはＸがＡおよびＢの両方を含む場合、前述のいずれの場合にも、「ＸはＡまたはＢを含む」という条件を満たすことになる。
さらに、本明細書および添付された特許請求の範囲で使用される冠詞「ａ」および「ａｎ」は、特に指定されていない限り、文脈から単数形であることが明らかでない場合には「１つまたは複数」を意味するものと解釈される。
さらに、本明細書において「第１」、「第２」、「第３」、「第４」のような用語が使用される場合、これらの用語は異なる要素を区別するための識別子として使用されるもので、数字の指定に従って必ずしも順序を示すものではない。
本明細書において使用される「または」の用語は、排他的な「または」ではなく、包括的な「または」として解釈されることを意図している。つまり、特に指定されていない限り、あるいは文脈から明らかでない限り、「ＸはＡまたはＢを含む」という表現は、自然な包括的順列のいずれかを意味する。つまり、ＸがＡを含む場合、ＸがＢを含む場合、あるいはＸがＡおよびＢの両方を含む場合、前述のいずれの場合にも、「ＸはＡまたはＢを含む」という条件を満たすことになる。
さらに、本明細書および添付された特許請求の範囲で使用される冠詞「ａ」および「ａｎ」は、特に指定されていない限り、文脈から単数形であることが明らかでない場合には「１つまたは複数」を意味するものと解釈される。
さらに、本明細書において「第１」、「第２」、「第３」、「第４」のような用語が使用される場合、これらの用語は異なる要素を区別するための識別子として使用されるもので、数字の指定に従って必ずしも順序を示すものではない。
【図1A】
【図1B】
【図2】
【図3A】
【図3B】
【図4A】
【図4B】
【図5A】
【図5B】
【図6】
【図7】
【国際調査報告】