CN118159872A - 信息处理装置、控制方法、程序及存储介质 - Google Patents

信息处理装置、控制方法、程序及存储介质 Download PDF

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CN118159872A CN202280058051.2A CN202280058051A CN118159872A CN 118159872 A CN118159872 A CN 118159872A CN 202280058051 A CN202280058051 A CN 202280058051A CN 118159872 A CN118159872 A CN 118159872A
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矢岛宏美
竹村到
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Pioneer Intelligent Sensor Innovation Co
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Abstract

信息处理装置(1)作为具有取得单元、评价值算出单元及噪声判定单元的信息处理装置发挥功能。取得单元取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据。评价值算出单元基于评价点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的噪声评价函数来算出对于点云数据的各数据的噪声评价值。阈值设定单元基于噪声评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于噪声评价值的阈值。噪声判定单元基于噪声评价值和阈值来判定点云数据中的噪声点。

Description

信息处理装置、控制方法、程序及存储介质
技术领域
本公开涉及对计测到的数据进行处理的技术。
背景技术
以往，已知有一种测距装置，其向计测对象物照射光并检测来自该计测对象物的反射光，利用向该计测对象物照射光的定时与检测来自该计测对象物的反射光的定时的时间差来算出距计测对象物的距离。例如，在专利文献1中公开了在由激光雷达得到的点云数据所表示的各被计测点处基于时间或空间的稳定性来判定因噪声而生成的噪声点的噪声判定手法。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2021-43838号公报
发明内容
发明所要解决的课题
因噪声而生成的噪声点以大概恒定的概率被测距，表示物体的物体点存在距离越远则测距概率越低的倾向。并且，对于在远方存在物体的情况、反射强度本来就低的物体，物体点的测距概率下降，噪声点与物体点的判别变得困难。
作为本发明所要解决的课题，上述的内容可作为一例而举出。本公开的主要目的在于提供能够确切地判定因噪声而生成的噪声点的信息处理装置、控制方法、程序及存储有程序的存储介质。
用于解决课题的手段
权利要求所述的发明是一种信息处理装置，具有：
取得单元，取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据；
评价值算出单元，基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值；
阈值设定单元，基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值；及
噪声判定单元，基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。
另外，权利要求所述的发明是一种控制方法，是信息处理装置执行的控制方法，其中，
取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据，
基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值，
基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值，
基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。
另外，权利要求所述的发明一种程序，使计算机执行以下的处理：
取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据，
基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出相对于所述点云数据的各数据的评价值，
基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定对于所述评价值的阈值，
基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。
附图说明
图1示出第一实施例涉及的激光雷达的概略结构。
图2是示出噪声评价函数的概率密度函数的曲线图。
图3是第一实施例涉及的点云信息处理的流程图的一例。
图4的(A)是将反射强度值小于阈值的当前帧的对象点及其周边的被计测点在假想平面上示出的图。(B)是将反射强度值成为阈值以上的当前帧的对象点及其周边的被计测点在假想平面上示出的图。
图5是第二实施例涉及的噪声点判定处理的流程图的一例。
图6是第二实施例涉及的噪声点判定处理的流程图的其他的例子。
图7是表示基于第一方法而决定的过去对象点的样本点的配置的图。
图8的(A)是表示基于第二方法而决定的过去对象点的样本点的配置的图。(B)是表示基于第三方法而决定的过去对象点的样本点的配置的图。
图9是示出第三实施例涉及的噪声点判定处理的工序的流程图的一例。
图10是第四实施例涉及的激光雷达系统的结构图。
具体实施方式
在本发明的优选的实施方式中，信息处理装置具备：取得单元，取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据；评价值算出单元，基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值；阈值设定单元，基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值；及噪声判定单元，基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。信息处理装置通过该方案，能够将相对于基于评价函数的评价值的阈值考虑评价函数的概率密度函数而设定，确切地执行噪声点的判定。
在上述信息处理装置的一方案中，所述阈值设定单元基于所述概率密度函数的平均及方差来设定所述阈值。通过该方案，信息处理装置能够将相对于基于评价函数的评价值的阈值考虑评价函数的概率密度函数而适宜地确定。
在上述信息处理装置的其他的一方案中，所述点云数据是表示每个所述点的计测距离的数据的集合，所述评价函数是基于算出所述评价值的所述点与该点以外的所述点云数据的点的、与所述计测距离相关的差分、与计测方向相关的差分及与计测时刻相关的差分来输出所述评价值的函数。信息处理装置通过使用这样的评价函数，能够算出能够确切地评价是噪声点还是物体点的评价值。
在上述信息处理装置的其他的一方案中，所述评价值算出单元基于在当前处理时刻下所述取得单元取得的所述点云信息即当前帧、在所述当前处理时刻之前的时刻下所述取得单元取得的所述点云信息即过去帧及所述评价函数来算出所述评价值。通过该方案，信息处理装置能够算出能够确切地评价是噪声点还是物体点的评价值。
在上述信息处理装置的其他的一方案中，信息处理装置还具有存储所述统计量的存储单元，所述阈值设定单元基于存储于所述存储单元的所述统计量来设定所述阈值。通过该方案，信息处理装置能够适宜地设定基于评价函数的概率密度函数的统计量的阈值。
在上述信息处理装置的其他的一方案中，信息处理装置还具有基于在物体不存在于所述计测装置的计测范围时生成的所述点云信息来算出所述统计量的统计量算出单元。通过该方案，信息处理装置能够适宜地取得在阈值设定中使用的评价函数的概率密度函数的统计量。
在本发明的其他的优选的实施方式中，是信息处理装置执行的控制方法，其中，取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据，基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值，基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值，基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。信息处理装置通过执行该控制方法，能够确切地执行噪声点的判定。
在本发明的其他的优选的实施方式中，程序使计算机执行以下的处理：取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据，基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值，基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值，基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。计算机通过执行该程序，能够确切地执行噪声点的判定。优选的是，上述程序存储于存储介质。
实施例
以下，参照附图来关于本发明的优选的各实施例进行说明。
<第一实施例>
(1)装置结构
图1示出第一实施例涉及的激光雷达100的概略结构。激光雷达100例如搭载于进行自动驾驶等驾驶辅助的车辆。激光雷达100对水平方向及垂直方向的规定的角度范围照射激光，接受该激光被物体反射而返回来的光(也称作“反射光”)，由此，离散地测定从激光雷达100到物体为止的距离，生成表示该物体的三维位置的点云信息。
如图1所示，激光雷达100主要具有发送部1、接收部2、分束器3、扫描仪5、压电传感器6、控制部7及存储器8。
发送部1是将脉冲状的激光朝向分束器3出射的光源。发送部1例如包含红外线激光发光元件。发送部1基于从控制部7供给的驱动信号“Sg1”而驱动。
接收部2例如是雪崩光电二极管(Avalanche PhotoDiode)，生成与接受到的光量对应的检测信号“Sg2”，将生成的检测信号Sg2向控制部7供给。
分束器3使从发送部1出射的脉冲状的激光透过。另外，分束器3将由扫描仪5反射来的反射光朝向接收部2反射。
扫描仪5例如是静电驱动方式的镜(MEMS镜)，基于从控制部7供给的驱动信号“Sg3”，倾斜(即光扫描的角度)在规定的范围内变化。并且，扫描仪5将透过了分束器3的激光朝向激光雷达100的外部反射，并且将从激光雷达100的外部入射的反射光朝向分束器3反射。另外，将在激光雷达100的计测范围内通过照射激光而计测到的点或其计测数据也称作“被计测点”。
另外，在扫描仪5设置有压电传感器6。压电传感器6检测因支承扫描仪5的镜部的扭力杆的应力而产生的应变。压电传感器6将生成的检测信号“Sg4”向控制部7供给。检测信号Sg4被使用于扫描仪5的朝向的检测。
存储器8由RAM(Random Access Memory：随机存取存储器)、ROM(Read OnlyMemory：只读存储器)、快闪存储器等各种易失性存储器及非易失性存储器构成。存储器8存储控制部7执行规定的处理所需的程序。另外，存储器8存储由控制部7参照的各种参数。例如，在存储器8中存储与在本实施例中使用的评价函数的概率密度函数相关的信息(也称作“概率密度函数信息”)。另外，在存储器8中存储由控制部7生成的最新的规定帧数的点云信息。
控制部7例如包含CPU(Central Processing Unit：中央处理单元)、GPU(GraphicsProcessing Unit：图形处理单元)等各种处理器。控制部7通过执行存储于存储器8的程序来执行规定的处理。控制部7是执行程序的计算机的一例。需要说明的是，控制部7不限于通过基于程序的软件来实现，也可以通过硬件、固件及软件中的任一组合等来实现。另外，控制部7也可以是FPGA(field-programmable gate array：现场可编程门阵列)或微控制器等用户能够编程的集成电路，还可以是ASSP(Application Specific Standard Produce：专用标准产品)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit：专用集成电路)等。
控制部7功能性地具有发送驱动块70、扫描仪驱动块71、点云信息生成块72及点云信息处理块73。
发送驱动块70输出驱动发送部1的驱动信号Sg1。驱动信号Sg1包含用于控制发送部1中包含的激光发光元件的发光时间和该激光发光元件的发光强度的信息。发送驱动块70基于驱动信号Sg1来控制发送部1中包含的激光发光元件的发光强度。
扫描仪驱动块71输出用于驱动扫描仪5的驱动信号Sg3。该驱动信号Sg3包含与扫描仪5的谐振频率对应的水平驱动信号和用于垂直扫描的垂直驱动信号。另外，扫描仪驱动块71通过监视从压电传感器6输出的检测信号Sg4来检测扫描仪5的扫描角度(即激光的出射方向)。
点云信息生成块72基于从接收部2供给的检测信号Sg2，以激光雷达100为基准点，生成将距被照射了激光的物体的距离(计测距离)及反射光的受光强度(反射强度值)针对每个计测方向(即激光的出射方向)示出的点云信息。在该情况下，点云信息生成块72将从出射激光起到接收部2检测反射光为止的时间作为光的飞行时间(Time of Flight)而算出。然后，点云信息生成块72生成表示与与算出的飞行时间对应的计测距离、与接收部2接收到的反射光对应的激光的出射方向(即计测方向)及基于该反射光反射强度值的组对应的点的集合的点云信息，将生成的点云信息向点云信息处理块73供给。以后，将通过相对于全部被计测点的1次的扫描而得到的点云信息设为1帧的点云信息。在此，点云信息能够视为以各计测方向为像素且以各计测方向上的计测距离及反射强度值为像素值的图像。在该情况下，在像素的纵向的排列中，仰俯角下的激光的出射方向不同，在像素的横向的排列中，水平角下的激光的出射方向不同。然后，对于各像素，基于对应的出射方向及计测距离的组，求出以激光雷达100为基准的三维坐标系中的坐标值。
点云信息处理块73在点云信息中判定因误检测物体而生成的噪声数据。以后，将与因检知实际存在的物体而生成的数据对应的被计测点称作“物体点”，将物体点以外的被计测点(即与噪声数据对应的被计测点)称作“噪声点”。点云信息处理块73使用在当前处理时刻下得到的点云信息的帧(也称作“当前帧”)和在当前处理时刻之前的处理时刻下得到的点云信息的帧(也称作“过去帧”)来进行当前帧中的噪声点的判定。
需要说明的是，点云信息处理块73可以将与判定出的噪声点对应的噪声数据从点云信息删除，也可以将针对每个被计测点示出是物体点还是噪声点的标志信息向点云信息附加。另外，点云信息处理块73可以将处理后的点云信息向存在于激光雷达100的外部的外部装置供给，也可以向进行障碍物检测等的激光雷达100内的其他的处理块供给。在前者的情况下，点云信息例如可以向控制车辆的自动驾驶等驾驶辅助的装置(也称作“驾驶辅助装置”)输出。在该情况下，例如可以基于点云信息来进行至少避开障碍物点的车辆的控制。驾驶辅助装置例如可以是车辆的ECU(Electronic Control Unit：电子控制单元)，也可以是与车辆电连接的汽车导航设备等车载装置。另外，点云信息处理块73将每帧的点云信息与表示每帧的处理时刻的时刻信息建立关联并向存储器8存储。第一实施例涉及的点云信息处理块73是“评价值算出单元”“统计量算出单元”“阈值设定单元”及“噪声判定单元”的一例。另外，除了点云信息处理块73之外的激光雷达100是“计测装置”的一例。
需要说明的是，激光雷达100不限于对视野范围扫描激光的扫描型的激光雷达，也可以是通过向二维阵列状的传感器的视野范围扩散照射激光来生成三维数据的Flash型的激光雷达。
(2)噪声判定处理
接着，关于点云信息处理块73执行的噪声点的判定处理即噪声判定处理进行说明。概略性地，点云信息处理块73关于当前帧的各被计测点，算出使用了基于与在时空中相邻的被计测点的计测方向、计测距离、计测时刻的差分的评价函数的评价值，将该评价值小于阈值的被计测点判定为噪声点。在该情况下，点云信息处理块73将上述的阈值使用上述的评价函数的概率密度函数的统计量来决定，从而进行考虑了噪声的检出率的确切的噪声点的判定。并且，通过高精度地判定是噪声点还是物体点，生成关于远方的物体也能够确切地检测的点云信息。
以后，将上述的评价函数称作“噪声评价函数”，将基于噪声评价函数而算出的每个被计测点的评价值称作“噪声评价值”。另外，将设为噪声评价值的算出对象(即是否是噪声点的判定对象)的被计测点称作“对象点”，将在对象点以外使用于噪声评价值的算出的当前帧及过去帧的被计测点称作“参照点”。另外，将相对于噪声评价值的上述的阈值也称作“阈值Th”。
(2-1)噪声评价函数
首先，关于噪声评价函数进行说明。噪声评价函数是以对象点与参照点的计测距离(欧氏距离)之差、对象点与参照点的帧的间隔(即计测时刻之差)及对象点与参照点的帧(图像)上的距离(即计测方向之差)为输入的函数。以后，将上述的计测距离之差称作“距离指标”，将上述的帧的间隔称作“时间指标”，将上述的帧上的距离称作“空间指标”。
在此，在本实施例中，作为噪声评价函数的一例，使用将上述的距离指标、时间指标、空间指标视为同等地位且能够将各自的权重通过系数(系数a～系数d)来决定的以下的式(1)。点云信息处理块73针对每个对象点，通过以下的式(1)来算出噪声评价值。
在此，“h”示出表示帧上(即，将点云信息视为图像的情况下的图像的二维坐标上)的水平方向的位置的索引(水平索引)，“v”示出表示帧上的垂直方向的位置的索引(垂直索引)，“t”示出表示每个帧周期的处理时刻的索引(帧索引)。另外，“dist”表示对象点的计测距离，“rdist”表示通过水平索引h及垂直索引v而确定的参照点与对象点的计测距离之差。另外，“a”是控制式(1)的值整体以及距离指标、时间指标及空间指标的权重的比例的系数，“b”是控制时间指标的权重的系数，“c”及“d”成为控制空间指标的权重的系数。另外，“sin(0.4πh/360)”表示水平方向上的帧上的点的间隔(水平扫描点间隔)的一例，“sin(0.8πh/360)”表示垂直方向上的帧上的点的间隔(垂直扫描点间隔)的一例。
另外，在式(1)中，通过将以2为底的指数函数作为噪声评价函数，能够将微小的值的差增大而作为噪声评价值来表示。另外，通过对噪声评价函数的指数部分设置“-1”，距离指标、时间指标、空间指标越大则使噪声评价值越小。
另外，在式(1)中使用的水平索引h及垂直索引v的值域可以是帧整体，也可以是属于以对象点为中心的帧上的规定的范围(即以对象点的计测方向为基准的规定的计测方向的范围)内的值域。同样，在式(1)中使用的t的值域可以设定为包含得到的全部的过去帧及当前帧的各处理时刻的值域，也可以设定为包含最近的规定个数的过去帧及当前帧的各处理时刻的值域(即，以当前处理时刻为基准的规定的计测时刻的范围)。通过合适地设定搜索范围，能够一边维持噪声点的判定精度一边削减计算负荷。关于这样的搜索范围的设定方法，在第二实施例及第三实施例中详细地说明。
通过使用式(1)的噪声评价函数，能够将距离指标、时间指标、空间指标视为同等地位，使这些指标之差增大，且将各自的权重通过系数a～系数d来决定。
(2-2)与概率密度函数对应的阈值设定
接着，关于与噪声评价函数的概率密度函数对应的阈值Th的设定具体地说明。
一般来说，噪声点在各计测距离下以恒定的概率被测距。因此，在本实施例中，在激光雷达100的可测距范围(视野)内不存在物体的状态下生成了点云信息的情况下，在各计测距离下，通过中心极限定理，假定为噪声评价函数的输出值(评价函数值)按照正态分布。在该情况下，通过算出噪声评价函数的概率密度函数的平均“μ”及方差“σ”，能够设定与噪声检出率对应的阈值Th。
图2是示出噪声评价函数的概率密度函数的曲线图。在该情况下，噪声评价函数的概率密度函数作为按照正态分布的函数而被模型化。在该情况下，作为一例，在将“μ+3σ”设定为阈值Th的情况下，能够将99.7％的噪声点正确地判定为噪声点。另一方面，在该情况下，会将0.3％的噪声点错误地判定为物体点，因此噪声检出率成为0.3％。因此，例如，在想要使噪声检出率为0.3％的情况下，将“μ+3σ”设定为阈值Th即可。另外，在确定了成为任意的目标的噪声检出率的情况下，也能够按照正态分布的性质，将用于实现该噪声检出率的阈值Th使用平均μ和方差(严格来说是标准偏差)σ来设定。
接着，关于平均μ和方差(标准偏差)σ的算出方法补充说明。
在此，式(1)所示的噪声评价函数的参数中的概率变量成为点间距离“rdist”(即，对象点与参照点的计测距离之差)。因此，在对象点的计测距离dist[m]出现了噪声点的情况下，通过算出在点间距离rdist[m]以内出现点的概率，算出各计测距离下的概率密度函数的平均及方差。
在此，求出对象点的计测距离dist下的式(1)的概率密度函数“f(x)”的平均“E(X)”(＝μ)及方差“V(X)”(＝σ2)。另外，将参照点的计测距离设为“nd”。另外，在此，将对象点的计测距离dist与参照点的计测距离nd之差设为“y”(＝rdist＝dist-nd)，将栅极长设为“gate”。另外，将距离y的噪声点的频度(出现数)设为“hist(dist-nd)”。
在该情况下，以下的式(2)～式(4)成立。
dist-gate＜y≤dist (2)
x＝2-a*(y) (3)
并且，在该情况下，概率密度函数f(x)的平均“coeffave”由以下的式(5)表示，概率密度函数f(x)的方差“coeffvar”由以下的式(6)表示。
并且，在该情况下，能够将平均E(X)通过以下的式(7)来求出，能够将方差V(X)通过以下的式(8)来求出。
需要说明的是，关于式(7)及式(8)的积分，由于实际上处理离散值，所以会以规定米的组距(例如1m)进行积分。
如以上这样，点云信息处理块73基于在激光雷达100的视野内不存在物体的情况下取得的点云信息，基于上述的式(2)～式(8)来求出概率密度函数f(x)的平均E(X)(＝μ)及方差V(X)(＝σ2)，将它们作为概率密度函数信息而向存储器8等存储。然后，点云信息处理块73在噪声判定处理中，通过参照概率密度函数信息，能够适宜地设定实现期望的噪声检出率的阈值Th。
需要说明的是，用于算出概率密度函数信息的点云信息可以是在激光雷达100进行噪声判定处理前取得的点云信息，也可以在产品出货前预先由激光雷达100或其他的同种的激光雷达取得的点云信息。在前者的情况下，激光雷达100例如通过朝向天空等不存在物体的方向进行上述的点云信息的生成处理，生成不包含物体点的点云信息。在又一例中，也可以作为初始值而提供预先已取得的点云信息，使用过去帧的物体点的有无的判别结果，从帧中实时地确定没有物体点的扫描点，将该扫描点的点云信息为了算出概率密度函数信息而使用。
(3)处理流程
图3是示出激光雷达100执行的与点云信息相关的处理(点云信息处理)的工序的流程图的一例。
首先，点云信息处理块73取得概率密度函数信息(步骤S01)。在该情况下，点云信息处理块73将表示噪声评价函数的概率密度函数的平均μ及方差(标准偏差)σ的概率密度函数从存储器8取得。需要说明的是，点云信息处理块73也可以在步骤S01中进行以下的处理：取得在激光雷达100的视野内不存在物体时的点云信息，基于该点云信息来生成概率密度函数信息。
接着，点云信息处理块73基于概率密度函数信息来设定相对于噪声评价值的阈值Th(步骤S02)。在该情况下，点云信息处理块73使用概率密度函数信息中包含的平均μ及方差(标准偏差)σ来设定用于实现期望的噪声检出率的阈值Th。需要说明的是，在该情况下，例如，表示阈值Th与平均μ及方差(标准偏差)σ的关系的信息预先存储于存储器8。
然后，点云信息处理块73针对每个对象点将算出的噪声评价值与阈值Th进行比较，判定当前帧中的噪声点(步骤S04)。在该情况下，点云信息处理块73将当前帧的各被计测点依次设定为对象点，参照式(1)，将相对于对象点的噪声评价值使用当前帧及过去帧而算出。然后，点云信息处理块73将噪声评价值成为阈值Th以上的对象点判定为物体点，将噪声评价值小于阈值Th的对象点判定为噪声点。
然后，点云信息处理块73判定是否应该结束点云信息处理(步骤S05)。例如，点云信息处理块73在存在点云信息的生成停止的要求或激光雷达100的停止要求等的情况下，判定为应该结束点云信息处理。并且，点云信息处理块73在应该结束点云信息处理的情况下(步骤S05；是)，结束流程图的处理。另一方面，点云信息处理块73在继续进行点云信息处理的情况下(步骤S05；否)，使处理返回步骤S03，将当前处理时刻更新为下一处理时刻，执行步骤S03及步骤S04。
如以上说明的那样，第一实施例涉及的信息处理装置1作为具有取得单元、评价值算出单元及噪声判定单元的信息处理装置发挥功能。取得单元取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据。评价值算出单元基于评价点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的噪声评价函数来算出对于点云数据的各数据的噪声评价值。阈值设定单元基于噪声评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于噪声评价值的阈值。噪声判定单元基于噪声评价值和阈值来判定点云数据中的噪声点。通过该方案，信息处理装置1能够基于噪声的测距概率来设定阈值，确切地判别噪声点。
<第二实施例>
在第二实施例中，点云信息处理块73将算出噪声评价函数的情况下的时空的搜索范围(即，以对象点为中心的各索引t、h、v的值域)基于在各被计测点处计测到的反射强度值(即辉度)来设定。具体而言，点云信息处理块73在对象点的反射强度值为规定的阈值以上的情况下，假定为对象点是物体点的可靠度高，限定搜索范围。由此，点云信息处理块73一边抑制算出噪声评价函数的计算量，一边高精度地执行噪声判定处理。以后，关于与第一实施例相同的构成要素，适当标注相同的附图标记，省略其说明。第二实施例涉及的点云信息处理块73作为“取得单元”“评价值算出单元”“噪声判定单元”及执行程序的计算机发挥功能。
图4(A)是将反射强度值小于阈值的当前帧的对象点P1及其周边的被计测点在与激光雷达100对向的假想平面上示出的图。该假想平面将各被计测点在与对应的垂直及水平的计测方向对应的位置示出。另外，图4(B)是将反射强度值成为阈值以上的当前帧的对象点P2及其周边的被计测点在假想平面上示出的图。另外，虚线块91表示对对象点P1设定的空间的搜索范围，虚线块92表示对对象点P2设定的空间的搜索范围。上述的阈值例如预先存储于存储器8等，被设定为考虑了反射强度值与作为物体点的可靠度的关系的适合值。
图4(A)所示的对象点P1，由于反射强度值小于阈值，所以在对象点P1的噪声评价值的算出中，设定以对象点P1为中心的通常尺寸的搜索范围。在图4(A)中，水平索引h成为了对象点P1的左右2个的值域，垂直索引v成为了对象点P1的上下2个。另外，关于未图示的帧索引t，也成为了最近的规定帧数(在此设为2个)的过去帧被使用于噪声评价值的算出的值域。并且，点云信息处理块73将在时空中设定的通常尺寸的搜索范围内的点(在此为74个点)视为参照点，进行噪声评价值的算出。这样，搜索范围包含由水平索引h及垂直索引v的值域确定的与计测方向相关的空间范围和由帧索引t的值域确定的与计测时刻相关的时间范围的双方。
另一方面，图4(B)所示的对象点P2，由于反射强度值为阈值以上，所以在对象点P2的噪声评价值的算出中，设定以对象点P2为中心的缩小尺寸的搜索范围。在图4(B)中，水平索引h成为了对象点P1的左右1个的值域，垂直索引v成为了对象点P1的上下1个。另外，关于未图示的帧索引t，也成为了最近的规定帧数(是比图4(A)的例子中的规定帧数少的帧数，在此设为1个)的过去帧被使用于噪声评价值的算出的值域。并且，点云信息处理块73将在时空中设定的通常尺寸的搜索范围内的点(在此为26个点)视为参照点，进行噪声评价值的算出。
这样，点云信息处理块73将在对象点的噪声评价值的算出中以当前帧的对象点为基准而设定的时空的搜索范围(各索引t、h、v的值域)在对象点的反射强度值成为阈值以上的情况下与通常的搜索范围相比缩小。由此，能够减少用作物体点即可靠度高的对象点的参照点的数量，适宜地削减噪声评价值的算出所需的计算量。
图5是示出第二实施例涉及的噪声点判定处理的工序的流程图的一例。点云信息处理块73例如将该流程图的处理在图3的流程图的步骤S04中执行。
首先，点云信息处理块73在当前帧中设定对象点(步骤S11)。在该情况下，点云信息处理块73在当前帧中将噪声评价值未算出的被计测点设定为对象点。
接着，点云信息处理块73基于对象点的反射强度值来决定时空中的搜索参照点的搜索范围(步骤S12)。在该情况下，例如，点云信息处理块73在反射强度值小于阈值的情况下，设定通常尺寸的搜索范围，在反射强度值为阈值以上的情况下，设定缩小尺寸的搜索范围。
然后，点云信息处理块73基于在步骤S12中设定的搜索范围来算出对象点的噪声评价值(步骤S13)。在该情况下，点云信息处理块73使用设定的搜索范围内的各索引h、v、t的值来算出基于式(1)的噪声评价值。
然后，点云信息处理块73基于在步骤S13中算出的噪声评价值来判定对象点是否是噪声点(是否是物体点)(步骤S14)。在该情况下，点云信息处理块73例如基于按照第一实施例而设定的阈值Th与噪声评价值的比较结果来判定对象点是否是噪声点。
然后，点云信息处理块73判定是否已将当前帧的全部的点设定为对象点(步骤S15)。并且，点云信息处理块73在已将当前帧的全部的点设定为对象点的情况下(步骤S15；是)，判断为当前帧的噪声判定处理已完成，结束流程图的处理。另一方面，点云信息处理块73在判定为存在未设定为对象点的当前帧的点的情况下(步骤S15；否)，使处理返回步骤S11，将未设定为对象点的当前帧的点设定为对象点。
需要说明的是，点云信息处理块73也可以取代基于对象点的反射强度值来决定搜索范围或者在其基础上基于对象点的计测距离来决定搜索范围。一般来说，物体越为远方则能够对物体测距的概率越下降，关于某种程度存在于近距离的物体，能够测距的可靠度高。因此，点云信息处理块73在对象点的计测距离小于阈值的情况下，设定缩小尺寸的搜索范围。由此，点云信息处理块73也能够一边抑制算出噪声评价函数的计算量一边高精度地执行噪声判定处理。
图6是示出考虑了对象点的计测距离的第二实施例涉及的噪声点判定处理的工序的流程图的一例。
首先，点云信息处理块73在当前帧中设定对象点(步骤S21)。接着，点云信息处理块73基于对象点的反射强度值和计测距离的至少一方来决定时空中的搜索参照点的搜索范围(步骤S22)。在该情况下，例如，点云信息处理块73可以在反射强度值为阈值(第一阈值)以上的情况下设定缩小尺寸的搜索范围，也可以在计测距离小于阈值(第二阈值)的情况下设定缩小尺寸的搜索范围。在其他的例子中，点云信息处理块73还可以在对象点的反射强度值为第一阈值以上且计测距离小于第二阈值的情况下设定缩小尺寸的搜索范围，还可以在满足了对象点的反射强度值为第一阈值以上和计测距离小于第二阈值的任一者的情况下设定缩小尺寸的搜索范围。然后，点云信息处理块73将步骤S23～步骤S25的处理与步骤S13～步骤S15同样地执行。
如以上说明的那样，第二实施例涉及的信息处理装置1作为具有取得单元和评价值算出单元的信息处理装置发挥功能。取得单元取得表示计测装置计测的每个点的反射强度值及计测距离的数据的集合即点云数据。评价值算出单元基于噪声评价函数来算出对于对象点的噪声评价值，所述噪声评价函数将与各数据对应的对象点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点基于存在于以该对象点为基准而设定的搜索范围内的参照点的数据来评价。在该情况下，评价值算出单元将上述的搜索范围基于与对象点对应的反射强度值和计测距离的至少一方而决定。由此，信息处理装置1能够一边抑制算出噪声评价函数的计算量，一边高精度地执行噪声判定处理。
<第三实施例>
在第三实施例中，在激光雷达100在室外或室内固定设置的情况下，点云信息处理块73将算出噪声评价函数的情况下的时空的搜索范围基于1处理时刻前的过去帧(也称作“前一帧”)中的物体点的疏密来设定。具体而言，点云信息处理块73将成为与对象点的计测方向相同或近似的计测方向的前一帧的被计测点通过规定规则而采样。然后，点云信息处理块73在采样到的被计测点(也称作“样本点”)是物体点的比例(也称作“物体点比例”)为规定的阈值以上的情况下，对对象点设定缩小尺寸的搜索范围。由此，点云信息处理块73适宜地缩小是物体点的盖然性高的对象点的搜索范围而削减噪声评价值的计算量。第三实施例涉及的点云信息处理块73作为“取得单元”“评价值算出单元”“噪声判定单元”及执行程序的计算机发挥功能。另外，如后所述，第三实施例的处理能够与第二实施例组合而执行。另外，激光雷达100在能够利用其他的传感器来取得信息的情况下，无需固定设置。在该情况下，激光雷达100按激光雷达100的移动量修正点云信息所表示的位置。
一般来说，在激光雷达100固定设置的情况下，存在于激光雷达100的视野内的静止构造物体在各帧中作为物体点的块而在同一计测方向上持续地被计测。因此，在过去帧中物体点密集地存在的计测方向上，在当前帧中也计测同一物体的可能性高。考虑以上，点云信息处理块73基于对象点的计测方向上的前一帧的物体点的疏密来判定对象点的作为物体点的可靠度，决定与该可靠度对应的对象点的搜索范围的尺寸。由此，点云信息处理块73能够一边保持物体点及噪声点的判定精度一边进行处理量的削减。
图7是将在前一帧中与对象点成为同一计测方向的被计测点(过去对象点)P3及其周边的被计测点在假想平面上示出的图。另外，在图7中，用于物体点比例的算出的样本点通过影线而明示。
在该例子中，点云信息处理块73以与对象点成为同一计测方向(即同一扫描点)的过去对象点P3为中心而呈十字型地设定样本点。换言之，点云信息处理块73将成为与对象点的计测方向在水平方向上一致且在垂直方向上近似的计测方向的前一帧的被计测点或成为在垂直方向上一致且在水平方向上近似的计测方向的前一帧的被计测点设定为样本点。具体而言，点云信息处理块73将在垂直方向上与过去对象点P3排列的上下各2个被计测点和在水平方向上与过去对象点P3排列的左右各3个被计测点设定为样本点。
然后，点云信息处理块73算出共10个样本点中的被判定为物体点的样本点的比例作为物体点比例。然后，点云信息处理块73在该物体点比例为规定比例以上的情况下，判定为过去对象点P3处的物体点密，对对象点设定缩小尺寸的搜索范围(例如参照图4(B))。另一方面，点云信息处理块73在物体点比例小于规定比例的情况下，判定为过去对象点P3处的物体点稀(疏)，对对象点设定通常尺寸的搜索范围(例如参照图4(A))。这些搜索范围与第二实施例同样，包含与计测方向相关的空间范围和与计测时刻相关的时间范围的双方。
这样，点云信息处理块73通过在过去帧中通过以过去对象点为中心的十字搜索来决定样本点，能够算出确切地反映了过去帧中的与对象点同一计测方向附近的疏密的程度的物体点比例。
需要说明的是，点云信息处理块73能够取代通过十字搜索来决定样本点而基于其他的搜索规则来决定对于物体点的疏密的判定有效的样本点。
图8(A)是表示基于第二方法而决定的过去对象点P3的样本点的配置的图。在此，样本点通过影线而明示。在第二方法中，点云信息处理块73将在过去对象点P3的左右上下斜方相邻的8个被计测点确定为样本点。然后，点云信息处理块73算出共8个样本点中的被判定为物体点的样本点的比例作为物体点比例，设定与该物体点比例对应的尺寸的搜索范围。
图8(B)是表示基于第三方法而决定的过去对象点P3的样本点的配置的图。在此，样本点通过影线而明示。在第三方法中，点云信息处理块73设定以过去对象点P3为中心的规定尺寸的块95，通过从存在于该块95内的过去帧的被计测点通过规定的规则进行采样而决定共16个样本点。在此，块95表示包含以过去对象点P3为中心的上下2个左右3个被计测点的矩形范围。然后，点云信息处理块73算出共16个样本点中的被判定为物体点的样本点的比例作为物体点比例，设定与该物体点比例对应的尺寸的搜索范围。
这样，点云信息处理块73能够根据基于十字搜索以外的方法而决定的样本点，算出反映了过去帧中的物体点的疏密的状态的物体点比例，确切地决定对象点的搜索范围。
图9是示出第三实施例涉及的噪声点判定处理的工序的流程图的一例。点云信息处理块73例如将该流程图的处理在图3的流程图的步骤S04中执行。
首先，点云信息处理块73在当前帧中设定对象点(步骤S31)。接着，点云信息处理块73在前一帧中选定存在于与对象点成为同一计测方向的过去对象点的附近的样本点(步骤S32)。在该情况下，例如，点云信息处理块73按照在图7或图8(A)或图8(B)中例示的规则而在前一帧中选定样本点。
接着，点云信息处理块73算出基于在步骤S32中选定的样本点的物体点比例(步骤S33)。然后，点云信息处理块73基于物体点比例来决定时空中的搜索参照点的搜索范围(步骤S34)。在该情况下，例如，点云信息处理块73在物体点比例小于阈值的情况下，设定通常尺寸的搜索范围，在物体点比例为阈值以上的情况下，设定缩小尺寸的搜索范围。
然后，点云信息处理块73基于在步骤S34中设定的搜索范围来算出对象点的噪声评价值(步骤S35)。在该情况下，点云信息处理块73使用设定的搜索范围内的各索引h、v、t的值来算出基于式(1)的噪声评价值。
然后，点云信息处理块73基于在步骤S35中算出的噪声评价值来判定对象点是否是噪声点(物体点)(步骤S36)。在该情况下，点云信息处理块73例如基于按照第一实施例而设定的阈值Th与噪声评价值的比较结果来判定对象点是否是噪声点。
然后，点云信息处理块73判定是否已将当前帧的全部的点设定为对象点(步骤S37)。并且，点云信息处理块73在已将当前帧的全部的点设定为对象点的情况下(步骤S37；是)，判断为当前帧的噪声判定处理已完成，结束流程图的处理。另一方面，点云信息处理块73在判定为存在未设定为对象点的当前帧的点的情况下(步骤S37；否)，使处理返回步骤S31，将未设定为对象点的当前帧的点设定为对象点。
在优选的例子中，点云信息处理块73也可以与第二实施例组合而执行第三实施例。
在该情况下，在第一例中，点云信息处理块73基于反射强度值或过去对象点处的疏密的判定结果来限制搜索范围。在该情况下，点云信息处理块73也可以根据场景来切换是基于对象点的反射强度值来限制搜索范围还是基于过去对象点处的疏密的判定结果来限制搜索范围。例如，点云信息处理块73在满足了判定为基于对象点的反射强度值来限制搜索范围合适的规定的条件的情况下，基于对象点的反射强度值来限制搜索范围。另一方面，点云信息处理块73在满足了判定为基于过去对象点处的疏密的判定结果来限制搜索范围合适的规定的条件的情况下，基于过去对象点处的疏密的判定结果来限制搜索范围。
在第二例中，点云信息处理块73基于对象点的反射强度值来限制搜索范围，并且基于过去对象点处的疏密的判定结果来限制搜索范围。在该情况下，点云信息处理块73在判定为对象点的反射强度值为阈值以上的情况或判定为过去对象点密的情况下，设定缩小尺寸的搜索范围。根据这些例子，点云信息处理块73能够适宜地限制搜索范围而削减计算处理量。
如以上说明的那样，第三实施例涉及的信息处理装置1作为具有取得单元和评价值算出单元的信息处理装置发挥功能。取得单元取得表示计测装置针对每个计测方向计测的点的数据的集合即点云数据。评价值算出单元基于噪声评价函数来算出对于对象点的噪声评价值，所述噪声评价函数将在当前处理时刻下取得的各数据所表示的对象点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点基于存在于以该对象点为基准而设定的搜索范围内的参照点的数据来评价。在该情况下，评价值算出单元基于对象点的计测方向上的、当前处理时刻之前的处理时刻下的物体点的疏密来决定搜索范围。由此，信息处理装置1能够一边抑制算出噪声评价函数的计算量一边高精度地执行噪声判定处理。
<第四实施例>
图10是第四实施例涉及的激光雷达系统的结构图。在第四实施例中，与激光雷达100X不同的装置具有相当于控制部7的点云信息处理块73及点云信息处理块73的功能。以后，关于成为与第一实施例～第三实施例相同的构成要素的第四实施例的要素，适当标注相同的附图标记，省略其说明。
第四实施例涉及的激光雷达系统具有激光雷达100X和信息处理装置200。在该情况下，激光雷达100X将点云信息生成块72生成的点云信息向信息处理装置200供给。
信息处理装置200具有控制部7A和存储器8。在存储器8中存储有控制部7A执行处理所需的信息。控制部7A功能性地具有点云信息取得块72A和点云信息处理块73。点云信息取得块72A接收激光雷达100X的点云信息生成块72生成的点云信息，将接收到的点云信息向点云信息处理块73供给。点云信息处理块73对从点云信息取得块72A供给的点云信息执行与上述的各实施例涉及的点云信息处理块73相同的处理。
需要说明的是，信息处理装置200也可以由驾驶辅助装置实现。另外，处理所需的参数的信息也可以由具有信息处理装置200能够参照的存储器的其他的装置存储。通过本变形例的结构，信息处理装置200也能够确切地执行激光雷达100X生成的点云信息的处理。
需要说明的是，在上述的实施例中，程序能够使用各种类型的非暂时性的计算机可读介质(non-transitory computer readable medium)来保存并向作为计算机的控制器等供给。非暂时性的计算机可读介质包括各种类型的具有实体的存储介质(tangiblestorage medium)。非暂时性的计算机可读介质的例子包括磁存储介质(例如软盘、磁带、硬盘驱动器)、光磁存储介质(例如光磁盘)、CD-ROM(Read Only Memory：只读存储器)、CD-R、CD-R/W、半导体存储器(例如，掩模ROM、PROM(Programmable ROM：可编程ROM)、EPROM(Erasable PROM：可擦除PROM)、快闪ROM、RAM(Random Access Memory：随机存取存储器))。
以上，参照实施方式而说明了本申请发明，但本申请发明不限定于上述实施方式。对于本申请发明的结构、详情，能够在本申请发明的范畴内进行本领域技术人员能够理解的各种变更。即，本申请发明当然包含本领域技术人员按照包含权利要求书的全部公开、技术思想应该能够进行的各种变形、修正。另外，引用的上述的专利文献等各公开通过引用而向本说明书编入。
附图标记说明
1发送部
2接收部
3分束器
5扫描仪
6压电传感器
7、7A控制部
8存储器
100、100X激光雷达
200信息处理装置。

Claims (9)

1.一种信息处理装置，具备：
取得单元，取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据；
评价值算出单元，基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值；
阈值设定单元，基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值；及
噪声判定单元，基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。
2.根据权利要求1所述的信息处理装置，
所述阈值设定单元基于所述概率密度函数的平均及方差来设定所述阈值。
3.根据权利要求1或2所述的信息处理装置，
所述点云数据是表示每个所述点的计测距离的数据的集合，
所述评价函数是基于算出所述评价值的所述点与该点以外的所述点云数据的点的、与所述计测距离相关的差分、与计测方向相关的差分及与计测时刻相关的差分来输出所述评价值的函数。
4.根据权利要求1～3中任一项所述的信息处理装置，
所述评价值算出单元基于在当前处理时刻下所述取得单元取得的所述点云信息即当前帧、在所述当前处理时刻之前的时刻下所述取得单元取得的所述点云信息即过去帧及所述评价函数来算出所述评价值。
5.根据权利要求1～4中任一项所述的信息处理装置，
还具有存储所述统计量的存储单元，
所述阈值设定单元基于存储于所述存储单元的所述统计量来设定所述阈值。
6.根据权利要求1～5中任一项所述的信息处理装置，
还具有基于在物体不存在于所述计测装置的计测范围时生成的所述点云信息来算出所述统计量的统计量算出单元。
7.一种控制方法，是信息处理装置执行的控制方法，其中，
取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据，
基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值，
基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值，
基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。
8.一种程序，使计算机执行以下的处理：
取得计测装置计测的每个点的数据的集合即点云数据，
基于评价所述点是物体的被计测点即物体点还是因噪声而生成的噪声点的评价函数来算出对于所述点云数据的各数据的评价值，
基于所述评价函数的概率密度函数的统计量来设定相对于所述评价值的阈值，
基于所述评价值和所述阈值来判定所述点云数据中的所述噪声点。
9.一种存储介质，保存有权利要求8所述的程序。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
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JP3771346B2 (ja) * 1997-03-10 2006-04-26 浜松ホトニクス株式会社 距離測定装置
JP2011185664A (ja) * 2010-03-05 2011-09-22 Panasonic Electric Works Co Ltd 対象物検出装置
EP3803273A4 (en) * 2018-10-29 2021-11-17 DJI Technology, Inc. REAL-TIME MAPPING TECHNIQUES IN A MOBILE OBJECT ENVIRONMENT
US20220187455A1 (en) * 2019-05-09 2022-06-16 Nec Corporation Position management device, position management system, position management method and non-transitory computer-readable medium having program stored thereon
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