JP2013205354A - 目標移動体検知方法 - Google Patents

Abstract

【課題】検知に要する時間を短縮しつつ、検知判定エリア内の目標移動体を特定することができる目標移動体検知方法を提供する。
【解決手段】
検知判定エリア内において検知目標として設定した目標移動体の幅および速さなど目標移動体を検出するための各種のパラメータに基づいて、検知判定エリアの走査を開始する前に、目標移動体が検知判定エリアを移動したときの光学式距離計による検出回数を予測しておき、実際に走査した際の検出回数が予測した検出回数と一致した場合に、当該物体を目標移動体として検知する。
【選択図】図１

Description

本発明は、検知判定エリア内に存在する移動体のうち検知目標となる目標移動体を検知する目標移動体検知方法に関する。

従来、レーザ距離計などの光学式距離計を用いてある走査角度ごとに検知判定エリア内にレーザ光を照射し、検知判定エリア内の物体を検知することが行われている。このとき、検知判定エリア内の静止体と移動体とを区別して検出する手法として、検知判定エリアを平面的なグリッド（投票箱）に分割し、物体が検知された回数を積算し（投票し）、その検出回数（投票結果）により物体の存在を検知するいわゆる占有グリッド法が知られている。また、移動体の大きさや速度を算出する場合には、移動体に照射されたレーザ光の検出点群から移動体のエッジを判定することで移動体の大きさを算出し、その大きさに基づいて同一の移動体であるか否かを識別するアルゴリズムを用いて移動体を追跡し、その軌跡から移動体の速度を算出することが行われている。

さて、移動体を検知する場合には、単に移動体が存在していることを検知するだけでなく、その移動体が検知目標となる目標移動体であるか、つまり、移動体の種類まで特定したい状況が想定される。例えば検知判定エリアが安全上の観点から人の立ち入りを禁止しているエリアであれば、その検知判定エリアの移動体が人であることを特定する必要がある。この場合、上記したように検出点群から移動体のエッジを判定する手法では、移動体が移動するとエッジの位置もずれることから、移動体の大きさを実際よりも大きく算出してしまい、その移動体が目標移動体であるかを検知することができなくなる。このため、移動体の大きさを算出する場合には、１回の走査で得られた検出点群から移動体のエッジを判定することが望ましい。

その一方、ある走査角度ごとに検知判定エリアを走査するという光学式距離計の特性上必ずしも検出点群の端と移動体のエッジとが一致するとは限らないこと、また、検出そのものに誤差が発生する可能性があることを考慮すると、１回の走査で得られた検出点群のみから移動体のエッジを判定する場合には、移動体の大きさを誤って算出してしまう可能性も高くなる。このため、例えば特許文献１には、光学式距離計で複数回走査した場合において移動体が実際よりも大きく検出される可能性を考慮し、複数の光学式距離計を設け、それらの検出点群に基づいて移動体の質量中心の誤検出を訂正する形状訂正技術を用いる旨が記載されている。

しかしながら、特許文献１のものは、質量中心を訂正するものであり、どのように移動体の大きさを訂正しているのかについて具体的な記載はない。また、特許文献１のものは、複数の光学式距離計を設け、それぞれの光学式距離計にて複数回走査し、さらにカメラを設けて光学式距離計の検出結果とカメラで撮像した画像とを画像処理しているなど、装置の複雑化を招いている。さらに、上記したように安全上の観点から検知判定エリアが設定されている場合などには、目標移動体を可能な限り迅速に検知することも必要となる。

特表２０１１−５０５６１０号公報

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、検知に要する時間を短縮しつつ、検知判定エリア内の目標移動体を特定することができる目標移動体検知方法を提供することにある。

請求項１記載の発明では、検知判定エリアの走査を開始する前に目標移動体を検出するための各種のパラメータに基づいて目標移動体が検知判定エリアを移動したときの光学式距離計による検出回数を予測しておき、実際に走査した際の検出回数が予測した検出回数と一致した場合に、当該物体を目標移動体として検知する。すなわち、光学式距離計による検出結果から当該物体のエッジなどの形状情報を抽出して大きさや速度などを算出することで物体を特定するのではなく、物体が検出された検出回数のみで当該物体が目標移動体であるか否かを特定している。

具体的には、検知目標として設定した目標移動体の基準幅および基準速さに基づいてある範囲において単位時間あたりに目標移動体が検出される回数の最大値である最大検出回数を算出する。また、目標移動体を一回の走査で少なくとも１回検出することが可能となる基準長さを有する仮想的なグリッドを検知判定エリア内に設定するとともに、そのグリッドに存在する物体が目標移動体であると判定するために必要な走査回数および判定期間を算出する。そして、これらのパラメータに基づいて判定期間において目標移動体が検出されると予測される回数である予測検出回数を算出した後、実際に検知判定エリアを走査して、物体が検出された検出結果に基づいてその物体が移動体であるか否かを判定し、移動体であると判定するとその軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとし、当該対象グリッドにおける検出回数の総和である総検出回数が予測検出回数に一致すると、当該移動体を目標移動体として検知する。

このように総検出回数（実測値）が予測検出回数（予測値）と一致したか否かに基づいて目標移動体を検知することにより、物体の形状情報を抽出する必要がなくなる。そのため、１回あるいは数回の検出では物体のエッジを正しく特定できない場合や物体が移動したことによりエッジが変化するような場合であっても、物体の形状情報によらず目標移動体を特定することができる。
また、物体の形状情報を抽出する処理が必要ないこと、および、実測値と予測値との比較という負荷の小さい処理により目標移動体であるか否かを特定可能となることから、検知時間を短縮することができ、迅速に目標移動体を検知することができる。

請求項２記載の発明では、対象グリッドの総検出回数と予測検出回数とが予め定められている誤差範囲内で一致すると、当該移動体を目標移動体として検知する。例えば目標移動体を人物に設定した場合、手が動いたり光学式距離計に対する向きが変化したりすると、検出回数に誤差が生じる可能性がある。そこで、そのような誤差の発生を考慮し、予測検出回数に誤差範囲を設けておくことで、目標移動体を誤検知するおそれを低減させることができ、検知精度を向上させることができる。

請求項３記載の発明では、光学式距離計から物体を検出したグリッドまでの距離に基づいて距離に応じて検出回数に重み付けを行う係数を算出し、検出回数をその係数で重み付けする。これにより、検出回数は、距離に応じた調整が施され、一定の値に収束される。したがって、物体までの距離に関わらず同一のアルゴリズムにて目標移動体を検知することができる。また、係数を用いているので、距離の実測値から演算を行うなどの処理が必要なくなり、検知時間を短縮することができる。

請求項４記載の発明では、検出回数が上限検出回数以下であった第一のグリッドに隣接し、検出回数が上限検出回数以下の範囲で増加した第二のグリッドが存在するとき、物体が第一のグリッドから第二のグリッドに移動したとして、その軌跡を取得する。グリッドは、基準幅を有する目標移動体を一回の走査で少なくとも１回検出することが可能となる基準長さを最小として設定される。この場合、判定期間において、検出された物体が位置するグリッド（第一のグリッド）から基準長さの領域内に存在するグリッド（第二のグリッド）に他の物体が存在しているとは考えにくい。換言すると、隣接するグリッドにて投票数が増加した場合には、物体がそのグリッドに移動したものと判定できる可能性が高い。このように移動体の判定を簡略化することで、物体の移動を追跡する複雑なアルゴリズムを用いることなく移動体を判定することができ、処理時間の短縮つまりは検知時間の短縮を図ることができる。

請求項５記載の発明では、光学式距離計が設置されている位置と検知判定エリアに進入した目標移動体を最初に検出した位置との関係に基づいて位置関係に応じた重み付けを行う係数を算出し、グリッド内に移動体が検出された検出回数をその係数で重み付けする。物体は、検知判定エリアの外から検知判定エリアに進入することから、つまり、物体がいきなり光学距離計の目の前に現れるわけではないことから、光学式距離計が設置されている位置と物体を最初に検出した位置との関係を把握すれば、物体の向きを推測することが可能となる。そこで、推測した物体の向き、つまり、光学式距離計が設置されている位置と物体を最初に検出した位置との位置関係に応じた係数により検出回数を調整することで、同一の物体が異なる向きで検出された場合であっても、検出回数を一定の値に収束させることができる。この場合、光学式距離計からの距離や角度によって係数を変化させる構成としてもよい。

請求項６記載の発明では、検知判定エリア内で最初に物体を検出した際、当該物体の位置をグリッドの中心に一致させて検知判定エリア内にグリッドを設定する。例えば、目標移動体の標準幅をグリッドの基準長さとして設定し、検知判定エリアにそのグリッドを予め設定した場合、物体が２つのグリッドにまたがる可能性がある。その場合、２つのグリッドの投票回数を管理する必要があり、処理の負荷が大きくなるおそれがある。そこで、検出した物体を中心としたグリッドを設定することで、物体が１つのグリッド内に位置することになり、処理の負荷を低減することができる。また、処理の負荷を低減できることから、検知時間を短縮することができる。

請求項７記載の発明では、判定期間における検出回数がその直前の判定期間における検出回数と一致する場合、そのグリッドに静止物が存在していると判定し、当該グリッドに対する物体の検出回数を累積しない、および／または、当該グリッドを検知判定エリアから除外する。これにより、以降の処理においてそのグリッドに対する判定を省略することができ、処理の負荷の低減ならびに検知時間の短縮を図ることができる。

第１実施形態における検知判定エリアを模式的に示す図 レーザ距離計の構成を模式的に示す図 具体例１によるグリッドを模式的に示す図 具体例１による投票数の推移を模式的に示す図 具体例１による検知結果を模式的に示す図 具体例２によるグリッドを模式的に示す図 具体例２による投票数の推移を模式的に示す図その１ 具体例２による投票数の推移を模式的に示す図その２ 具体例２による投票数の推移を模式的に示す図その３ 具体例２による検知結果を模式的に示す図 具体例３によるグリッドを模式的に示す図 具体例３による投票数の推移を模式的に示す図その１ 具体例３による投票数の推移を模式的に示す図その２ 第２実施形態における、投票数の距離による変化を模式的に示す図 距離による投票数の重み付けの差を模式的に示す図その１ 距離による投票数の重み付けの差を模式的に示す図その２

以下、本発明の複数の実施形態による目標移動体検知方法について図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態において実質的に共通する構成については同一の符号を付して説明する。
（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態による目標移動体検知方法について、図１から図１３を参照しながら説明する。

図１に示すように、本実施形態の目標移動体検知方法を適用したレーザ距離計１は、対象となる検知判定エリア２の例えば図示しない壁部などに設けられている。レーザ距離計１は、特許請求の範囲に記載した光学式距離計に相当する。このレーザ距離計１は、検知判定エリア２内における例えば人３や車両４のような移動体と、例えば棚や荷物のような静止体５とを検出する。レーザ距離計１は、図２に示すように、制御部１０、レーザ走査部１１、記憶部１２および入出力部１３を備えている。制御部１０は、図示しないＣＰＵやＲＯＭおよびＲＡＭなどを有するマイクロコンピュータにより構成されており、ＲＯＭなどに記憶されているコンピュータプログラムを実行することによりレーザ走査部１１などを制御する。

記憶部１２は、図示しない不揮発性のメモリ素子などにより構成されており、後述する各種のデータを記憶する記憶手段として機能する。入出力部１３は、図示しない上位の制御装置からの指令信号の入力や、後述するように移動体の検知結果の報知出力などを行う入出力手段として機能する。レーザ走査部１１は、レーザ照射部１４、レーザ照射部１４から照射されたレーザ光を反射するミラー１５、予め定められている走査角度および走査周期にてミラー１５を回転駆動するモータ１６、ミラー１５で反射され検知判定エリア２に照射されたレーザ光が物体に反射した際の反射光を受光するレーザ受光部１７を備えている。

また、詳細は後述するが、制御部１０は、検知判定エリア２内において検知目標となる目標移動体の横幅および速さの標準値をそれぞれ標準幅Ｗおよび標準速さＶとして設定し、ある範囲において単位時間あたりに目標移動体が検出される回数の最大値である最大検出回数を算出する。また、制御部１０は、一回の走査で目標移動体を少なくとも１回検出することが可能となる基準長さが最小値となる各辺を有する四角形の仮想的なグリッド（占有グリッド法における投票箱に相当する）を検知判定エリア２内に平面的に設定する。また、制御部１０は、検知判定エリア２内で検出された物体が移動体であると判定するために必要な走査回数Ｃを算出し、検出された物体が移動体であると判定するために必要な期間を判定期間として算出し、判定期間において目標移動体が検出されると予測される回数である予測検出回数を算出する。また、制御部１０は、判定期間においてグリッド内に物体が検出された回数を検出回数としてそれぞれのグリッドごとに累積し、物体が移動体であると判定すると当該移動体が移動した軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとして設定して当該対象グリッドにおける検出回数の総和を総検出回数として算出する。そして、制御部１０は、判定期間における対象グリッドの総検出回数が予測検出回数に一致した場合、当該移動体を目標移動体として検知する。

次に、上記した構成のレーザ距離計１の作用について説明する。以下の各処理は、具体的にはレーザ距離計１の制御部１０により行われるものであるが、説明の簡略化のため、レーザ距離計１を主体として説明する。
レーザ距離計１は、まず、検知判定エリア２内に存在する可能性のある移動体のうち、検知目標となる目標移動体を設定する。具体的には、本実施形態では、検知判定エリア２内に存在する移動体のうち人３を目標移動体として設定している。なお、どのような移動体を目標移動体として設定するかは、実際には、検知判定エリア２の状況に応じて例えば当該エリアの管理責任者などによりレーザ距離計１に設定されるものである。

レーザ距離計１は、目標移動体として人３を設定すると、人３の大きさ、より厳密には、人３の横幅の標準値を標準幅Ｗ（ｍｍ）として設定する。また、レーザ距離計１は、人３が移動（歩行）する際の速さの標準値を標準速さＶ（ｍｍ／ｓ）として設定する。これら標準幅Ｗおよび標準速さＶは、移動体が人３であることを特定するための基準値となる。特に歩行者を検知目標とする場合であれば、例えば標準幅Ｗ＝２００ｍｍ、標準速さＶ＝１０００ｍｍ／ｓとして設定される。なお、上記した標準幅Ｗおよび標準速さＶの数値は人３を目標移動体とした場合の一例であり、これに限定されるものではない。

また、レーザ距離計１は、走査周期に基づいて単位時間当たりの走査回数Ｃ（ｃｐｓ：cycle per second）を算出するとともに、走査角度に基づいてある距離におけるレーザ光の間隔を角度分解能Ｐ（ｍｍ）として設定する。この角度分解能Ｐは、レーザ距離計１からの距離に応じて変化するものの、説明の簡略化のため、ここでは固定値として取り扱う。なお、角度分解能Ｐの距離による変化については、第２実施形態にて詳細に説明する。

レーザ距離計１は、上記した標準幅Ｗ、標準速さＶ、走査回数Ｃおよび角度分解能Ｐ基づいて、検知判定エリア２を走査した際に、単位時間あたりに人３を検出する回数の予測値である最大検出回数を算出する。以下、人３を検出することを「投票」と称し、検出した回数を「投票数」と称し、最大検出回数を「最大獲得投票数Ｅ」と称して説明する。
最大獲得投票数Ｅは、ある位置においてある大きさの物体が単位時間あたりに得る投票数の合計であり、以下の（１）式により算出される。
Ｅ＝（Ｗ／Ｐ）×Ｃ ・・・（１）

この場合、Ｗ＞Ｐであれば、すなわち、その位置におけるレーザ光の間隔（Ｐ）が物体の大きさ（標準幅Ｗ）よりも小さければ、１回の走査で２回の投票が得られることになる。具体的には、上記したように標準幅Ｗ＝２００ｍｍを設定した場合、角度分解能Ｐは、人３がレーザ光の隙間に位置して検出されないことを防止するために、Ｐ≦Ｗとして設定される。つまり、角度分解能Ｐは、最大値として２００ｍｍ（＝標準幅Ｗ）が与えられる。そして、走査回数Ｃを例えば３０とすると、（１）式より、最大獲得投票数Ｅ＝（２００／２００）×３０＝３０と算出される。なお、走査回数Ｃは任意に設定すればよいが、ここでは、例えばカメラ等と連携する可能性をも考慮して、ＮＴＳＣ規格のフレーム数である３０に設定している。

つまり、目標移動体が人３（より厳密には歩行者）である場合には、検知判定エリア２内に存在している状態では、単位時間あたり３０の投票数を得られる物体であることが分かる。換言すると、ある範囲において静止体５を除去した結果の総投票数が３０×ｎ（ｎは、検出に要した秒数）付近の値であれば、その物体は人３（歩行者）であると特定することができる。

ここで、ある範囲とは、占有グリッド法におけるグリッドを１単位として、人３が移動したと判定された全グリッドに相当する。このグリッドは、レーザ距離計１の１回の走査で人３を少なくとも１回検出することが可能となる基準長さを走査角度（より厳密には角度分解能Ｐ）に基づいて算出し、当該基準長さが最小値となる各辺を有する仮想的な四角形として、検知判定エリア２内に平面的に設定されている。以下、グリッドの一辺の長さをグリッドサイズＧ（ｍｍ）と称する。

本実施形態では、上記したように角度分解能Ｐ＝２００が設定されている。この場合、Ｇ＜Ｐとすると、グリッドの大きさがレーザ光の間隔よりも小さくなり、レーザ光が通過しないグリッドすなわち人３の検出が不可能なグリッドが存在することになる。つまり、グリッドは、Ｇ≧Ｐであることが必要となり、その最小値が決定される。なお、Ｇ＞Ｐとすることは、１つのグリッドに複数のレーザ光が通過することになり、移動体の位置がレーザ距離計１に近づいた場合と実質的に共通し、第２実施形態にて詳細に説明するが、レーザ距離計１からの距離に応じて調整可能である。このため、演算処理の負荷を低減することまでをも考慮すれば、図３に示すように、各グリッドに１本のレーザ光が通過するグリッドサイズＧ＝２００ｍｍが最適値として算出される。

グリッドサイズＧを設定すると、レーザ距離計１は、検知判定エリア２内で検出された物体が移動体であると判定するために必要な走査回数を算出する。以下、移動体であると判定するために必要な走査回数をスキャン回数ｃと称する。占有グリッド法にて目標移動体であることを判定する場合、目標移動体の大きさや速さなどの特性に応じて、確実に静止体５との切り分けを行うことが重要となる。ここで、検知判定エリア２内に検出された物体のうち目標移動体を信号とみなし、静止体５をノイズとみなせば、目標移動体と静止体５とを切り分けることは、いわゆるＳ／Ｎ比を設計する思想に通じるものがある。このとき、必要なＳ／Ｎ比は、レーザ距離計１の性能のばらつきなどを考慮して設定される。

これらのことから、スキャン回数ｃは、最大獲得投票数Ｅ、標準速さＶ、グリッドサイズＧ、および、Ｓ／Ｎ比に基づいて、以下の（２）式にて算出することができる。
ｃ＝Ｅ／（Ｖ／Ｇ）×ｒ ・・・（２）
ただし、ｒはＳ／Ｎ比。本実施形態ではｒは整数を想定している。
具体的には、上記したように最大獲得投票数Ｅ＝３０、標準速さＶ＝１０００、グリッドサイズＧ＝２００であるので、スキャン回数ｃ＝３０／（１０００／２００）×ｒ＝６×ｒとなる。つまり、スキャン回数ｃは、Ｓ／Ｎ比に比例する。なお、（２）式における（Ｖ／Ｇ）は、単位時間に人３が移動するグリッドの数を示しているとも言える。

さて、上記したＳ／Ｎ比は、一般的な考え方と同様にその値が低いほどノイズに対する信号成分が少ないことを示しており、本実施形態でいえば、目標移動体を検知する精度が低下することに等しくなる。その一方、上記したようにスキャン回数ｃがＳ／Ｎ比に比例していることから、Ｓ／Ｎ比を大きくするほど、すなわち、目標移動体を検知する精度を高めるほど、スキャン回数ｃつまりは移動体を検出するまでに必要な時間（判定期間に相当する）が長くなる。つまり、移動体を検出する精度と検出するのに要する時間とは、トレードオフの関係にある。これは、検知判定アリアの状況に応じて、検知時間を優先するか検知精度を優先するかを使い分けることができることを意味している。
以下、検知判定エリア２の状況に応じた目標移動体の検知について、具体例を示しながら説明する。具体例１はＳ／Ｎ比＝２の例であり、具体例２はＳ／Ｎ比＝３の例であり、具体例３はＳ／Ｎ比＝３において複数の移動体が存在する場合の例である。

＜具体例１：Ｓ／Ｎ比＝２の場合（検知時間を優先）＞
Ｓ／Ｎ比＝２の場合、上記したようにスキャン回数ｃ＝１２であり、判定期間は、１２／３０＝０．４秒となる。この場合、上記したように単位時間（１秒）において人３が移動するグリッド数がＶ／Ｇ＝１０００／２００＝５であることから、判定期間において人３が移動するグリッド数は、５×０．４＝２となる。そこで、具体例１では、図３に示すように、検知判定エリア２内の３×３の範囲を例にして説明する。また、レーザ距離計１は、図３に示すように、検知判定エリア２の手前方向の仮想的な遠方に設置されているものとし、各グリッドにはそれぞれ１本のレーザ光が矢印Ａにて示すようにほぼ平行に照射されるものと仮定する。また、判定期間において人３が検出されると予測される予測検出回数は、３０×０．４＝１２である。以下、予測検出回数を予測投票数Ｘと称し、図４に示す投票数の推移とともに説明する。

具体例１では、図４（ａ）に示すように検知判定エリア２に人３（図４では模式的に円柱にて示している）と静止体５とが存在し、人３が矢印方向に移動するとする。図４（ａ）は１回目の走査が終了した時点での物体の検出結果（投票数）を示している。同様に、図４（ｂ）は２回目、図４（ｃ）は３回目、と続き、図４（ｋ）は１１回目、図４（ｌ）は１２回目の投票数を示している。また、各グリッドに重ねられていく四角の数が、投票数に相当する。なお、図４（ｂ）〜図４（ｌ）では、人３および静止体５の図示を省略している。

レーザ距離計１は、走査周期（１／３０秒）ごとに検知判定エリア２の走査を繰り返しており、図４（ａ）に示すように人３が検知判定エリア２に進入した場合、人３を検出することから、そのグリッドに１回投票する。また、静止体５も検出することから、静止体５が存在しているグリッドに１回投票する。なお、厳密には、この時点では人３であるか静止体５であるかの判定ができていないためレーザ距離計１は「物体」を検出していることになるが、説明の簡略化のため、人３と静止体５と称して説明する。図４（ａ）において人３が存在しているグリッドが、特許請求の範囲に記載した第一のグリッドに相当する。

続いて、レーザ距離計１は走査を繰り返し、図４（ｂ）→図４（ｃ）→図４（ｄ）→図４（ｅ）→図４（ｆ）のように投票を重ねていく。つまり、レーザ距離計１は、検知判定エリア２を走査した際、判定期間においてグリッド内に物体が検出された回数を検出回数としてそれぞれのグリッドごとに累積している。この場合、人３の速さを１０００ｍｍ／ｓと設定しているので、図４（ｆ）の時点までは、人３は同じグリッドに存在していることになる。より具体的には、一回の走査が１／３０秒であることから、６回の走査が終わった図４（ｆ）の時点では判定期間の開始から１／３０×６＝１／５（＝０．２秒）が経過していることになり、上記したように単位時間あたりに人３が移動するグリッド数が５であるので、人３は、５×１／５＝１グリッド内に留まっていることになる。つまり、上記した標準幅Ｗおよび標準速さＶの人３を想定した場合、各グリッドにおける上限検出回数は、６回となる。以下、上限検出回数を上限投票数と称する。

そして、次の走査周期において、人３は、図４（ｇ）に示すように、隣接するグリッドに移動する。図４（ｇ）において人３が存在しているグリッドが、特許請求の範囲に記載した第二のグリッドに相当する。このときレーザ距離計１は、第二のグリッドにおいて人３を検出し、第二のグリッドに投票する。一方、レーザ距離計１は、静止体５が存在しているグリッドにさらに投票する。このとき、静止体５のグリッドは、上限投票数を超えて投票されることになる。図４（ｇ）以降では、上限投票数を超えた投票をハッチングにて示している。

レーザ距離計１は、上記した走査を繰り返し行うことにより、判定期間が終了した時点では、図４（ｌ）に示す投票数を得ることになる。このとき、レーザ距離計１は、判定期間において獲得された投票数に基づいて、検出した物体が移動体であるか否かを判定し、移動体であると判定した場合にはその軌跡を取得する。具体的には、レーザ距離計１は、図４（ｌ）に示すように、判定期間における投票数が上限投票数以下であった第一のグリッドに隣接し、その判定期間において投票数が上限投票数以下の範囲で増加した第二のグリッドが存在するので、物体が移動体であると判定するとともに、第一のグリッドから第二のグリッドへの移動を当該移動体の軌跡として取得する。

つまり、判定期間において隣接するグリッドつまり２００ｍｍ以内の範囲に他の人物や他の移動体が存在することは考えにくいことから、隣接するグリッドにて投票数が増加した場合には、物体がそのグリッドに移動したものとして、移動体の判定を簡略化している。なお、投票数が上限投票数を超えるグリッドの場合、そのグリッドに存在していた物体は目標移動体よりも速さが遅い（静止体、あるいは目標移動体ではない移動体。つまり、ノイズ）と判定できるので、軌跡の取得対象からは除外される。

続いて、レーザ距離計１は、軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとし、その対象グリッドにおける投票数の総和である獲得投票数ｅ（総検出回数に相当する）を算出する。図４（ｌ）の場合、レーザ距離計１は、第一のグリッドに６回、第二のグリッドに６回投票しているので、獲得投票数ｅは、６＋６＝１２となる。
そして、レーザ距離計１は、獲得投票数ｅ（＝１２）と、上記した予測投票数Ｘ（＝１２）とが一致することから、その位置の移動体を目標移動体すなわち人３であると検知する。また、レーザ距離計１は、図５に示すように、静止体５のグリッドの投票数（＝１２）が上限投票数を超過していることから、その位置で検出した物体は人３ではないと判定する。

このように、レーザ距離計１は、検知判定エリア２内で検出された物体が移動体であるか否か、および移動体が存在している場合にはその移動体が目標移動体（人３）であるか否かを判定している。なお、Ｓ／Ｎ比＝２の場合には、図４に示したように人３と静止体５とがレーザ光の照射線上に重ならない場合にはそれぞれ区別して検出できるが、人３と静止体５とがレーザ光の照射線上に重なった場合には、静止体５が人３の陰に入ってしまい誤検知する可能性もあるなどある程度の制約が発生する。ただし、Ｓ／Ｎ比＝２の場合、最も迅速に人３の検知が可能であることから、例えば検知判定エリア２が立ち入り禁止エリアであり、安全上の観点から一刻も早い時期に検知する必要がある場合などには、Ｓ／Ｎ比＝２とすることで、迅速に人３を検知することができる。この場合、検知判定エリア２に６００ｍｍ未満の静止体５を配置しないなど、レーザ距離計１の運用により誤検知を回避することができる。

＜具体例２：Ｓ／Ｎ比＝３の場合（検知精度を優先）＞
Ｓ／Ｎ比＝３の場合、スキャン回数ｃ＝１８であり、判定期間は、１８／３０＝０．６秒となる。この場合、上記したように単位時間（１秒）において人３が移動するグリッド数がＶ／Ｇ＝１０００／２００＝５であることから、判定期間において人３が移動するグリッド数は、５×０．６＝３となる。そこで、具体例２では、図６に示すように、検知判定エリア２内の５×５の範囲を例にして説明する。また、レーザ距離計１は、検知判定エリア２の手前方向の仮想的な遠方に設置されているものとし、各グリッドにはそれぞれ１本のレーザ光が矢印Ａにて示すようにほぼ平行に照射されるものと仮定する。また、判定期間における予測投票数Ｘは、３０×０．６＝１８である。以下、図７から図９に示す投票数の推移とともに説明する。なお、図７から図９は、具体例１と同様に、各制御周期における投票数の推移を示しており、図７（ａ）が判定期間における１回目の走査の投票結果、図９（ｆ）が１８回目の走査の投票結果となる。

レーザ距離計１は、判定期間が開始されると、１回目の走査を行い、図７（ａ）に示すように検知判定エリア２内の物体すなわち人３と静止体５とを検出すると、該当するグリッドに投票する。続いて、２回目の走査では図７（ｂ）に示すように投票行い、同様に図７（ｆ）の状態になるまで投票を繰り返す。この図７（ｆ）の時点までは、人３は同一のグリッドに存在し続けている。つまり、図７（ｆ）が判定期間の開始から０．２秒が経過した時点の投票結果を示しており、人３および静止体５の投票数は、それぞれ６回になっている。

続いて、レーザ距離計１は、人３が移動すると、図８（ａ）に示すように隣接するグリッドにて人３を検出して投票する。一方、レーザ距離計１は、静止体５が存在しているグリッドにさらに投票する。このとき、静止体５が占有している４つのグリッドのうち、図示右側の２つのグリッドは上限投票数（＝６）を超えて投票されることになり、図示左端のグリッドは人３が移動したことから新たに投票され、左端側から２つめのグリッドは人３の陰に入ったことから投票されない。なお、上限投票数を超えた投票は、具体例１と同様にハッチングにて示している。

続いて、レーザ距離計１は、人３がさらに移動すると、図９（ａ）に示すようにさらに隣接するグリッドにて人３を検出して投票する。一方、レーザ距離計１は、静止体５が存在しているグリッドにさらに投票する。このとき、静止体５が占有している４つのグリッドのうち、図示右端および図示左端のグリッドはさらに投票され、図示左側から２つ目のグリッドは人３が移動したことから再び投票され、右側から２つめのグリッドは人３の陰に入ったことから投票されなくなる。

レーザ距離計１は、上記した走査を繰り返し行うことにより、判定期間が終了した時点では、図９（ｆ）に示す投票数を得ることになる。そして、レーザ距離計１は、具体例１と同様に、判定期間において獲得された投票数に基づいて、検出した物体が移動体であるか否かを判定し、移動体であると判定した場合にはその軌跡を取得する。具体例２の場合、判定期間における投票数が上限投票数以下であった第一のグリッドに隣接し、その判定期間において投票数が上限投票数以下の範囲で増加した第二のグリッド、さらには、その第二のグリッドに隣接する２つ目の第二のグリッドが存在するので、物体が移動体であると判定するとともに、第一のグリッドから２つ目の第二のグリッドへの移動を当該移動体の軌跡として取得する。

続いて、レーザ距離計１は、軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとし、その対象グリッドにおける投票数の総和である獲得投票数ｅ（総検出回数に相当する）を算出する。図９（ｆ）の場合、レーザ距離計１は、第一のグリッドに６回、第二のグリッドにそれぞれ６回投票しているので、獲得投票数ｅは、６＋６＋６＝１８となる。そして、レーザ距離計１は、獲得投票数ｅ（＝１８）と、上記した予測投票数Ｘ（＝１８）とが一致することから、当該移動体を目標移動体すなわち人３であると検知する。また、レーザ距離計１は、図１０に示すように、静止体５のグリッドの投票数が上限投票数を超過していることから、検出した物体は人３ではないと判定する。

このように、レーザ距離計１は、検知判定エリア２に移動体が存在するか否か、移動体が存在する場合にはその移動体が目標移動体（人３）であるか否かを判定している。
この場合、０．６秒の判定期間内に５×５（１ｍ四方）の範囲に複数の人３が同時に進入することは考えにくい。また、図７〜図９に示したように、一時的に人３の影になっていても人３が移動することから、人３と静止体５とが検知判定エリア２内に存在していても、且つ、人３と静止体５とがレーザ光の照射線上に重なっている場合でも、人３と静止体５とを切り分けることができる。つまり、Ｓ／Ｎ比＝３の場合では、上記したＳ／Ｎ比＝２の場合のような制約がなくなる。つまり、Ｓ／Ｎ比＝３の状態は、Ｓ／Ｎ比＝２よりも検知時間は長いものの、人３を最短時間で確実に検知できる条件であるといえる。

＜具体例３：Ｓ／Ｎ比＝３で、エリア内に複数の移動体が存在する場合＞
具体例１、２は人３と静止体５とが存在している場合を例示したが、検知判定エリア２に複数の移動体が存在する場合であっても、人３と人３以外の移動体とを切り分けることができる。
例えば、図１１に示すように、検知判定エリア２内の５×５の範囲を例にして、人３とそれ以外の移動体例えば車両４が検知判定エリア２に進入する場合を想定する。なお、標準幅Ｗや標準早さＶ、判定期間あるいはレーザ距離計１の位置など条件は、具体例２と共通する。

レーザ距離計１は、判定期間が開始されると、１回目の走査を行い、図１２（ａ）に示すように検知判定エリア２内の物体すなわち人３と車両４とを検出すると、該当するグリッドに投票する。続いて、２回目の走査では図１２（ｂ）に示すように投票行い、同様に図１２（ｆ）の状態になるまで投票を繰り返す。この図１２（ｆ）の時点までは、人３は同一のグリッドに存在し続けている。一方、車両４は、人３よりも移動速度が速いことから、図７（ｅ）の時点でレーザ光の照射線上において前部が人３と重なり、図７（ｆ）の時点で後部が人３と重なっている。そのため、図７（ｅ）および図７（ｆ）では、車両４が存在しているグリッド（左端のグリッド）に投票がされていない。

続いて、レーザ距離計１は、人３が移動すると、図１３（ａ）に示すように隣接するグリッドに投票する。そして、具体例２と同様に投票が繰り返され、１７回目の走査で図１３（ｂ）の投票数となり、１８回目の走査で図１３（ｃ）のような投票数となる。そして、レーザ距離計１は、移動体であるか否かの判定を行い、今回は検出した物体が２つとも移動体であったため、図１３（ｄ）のように、移動体の投票結果を得ることになる。そして、２つの対象グリッドのうち、図示手前側（つまり、人３側）の対象グリッドの獲得投票数ｅ（＝１８）が予測投票数Ｘ（＝１８）と一致することから、当該移動体を目標移動体すなわち人３であると検知する。これに対して、図示奥側（つまり、車両４側）の対象グリッドの獲得投票数ｅ（＝８）が予測投票数Ｘ（＝１８）と一致しないこと、また、その値が半分以下であり速度が人３の２倍以上あることから、当該移動体は人３ではないと判定する。

なお、検知判定エリア２内における全ての投票数（１８＋８）のうち、車両４による変動分（８）は除去可能な範囲に収まっており、ノイズ成分（例えば金網や植栽、旗、カーテンなどにおいて生じるレーザ距離計１の距離の検出誤差）と同様に扱うことができる。具体的には、標準幅Ｗ＝２００ｍｍに対して車両４の影響が２８８ｍｍに相当するため、検知目標外と誤判定されることはない。

このように、レーザ距離計１は、検知判定エリア２に複数の移動体が存在する場合であっても、移動体が人３であるか否かを確実に切り分けることができ、検出した移動体が目標移動体であることを検知することができる。また、レーザ距離計１は、目標移動体を検知した場合、例えば入出力手段から検知した旨を出力する。この場合、例えばスピーカなどにより立ち入り禁止エリアであることなどを人３に報知するようにしてもよい。

以上説明した本実施形態によれば、次のような効果を奏する。
検知判定エリア２の走査を開始する前に目標移動体を検出するための各種のパラメータに基づいて目標移動体が検知判定エリア２を移動したときのレーザ距離計１による検出回数を予測しておき、実際に走査した際の検出回数（獲得投票数ｅ）が予測した検出回数（予測投票数Ｘ）と一致した場合に、当該物体を目標移動体として検知する。すなわち、レーザ距離計１による検出結果から当該物体のエッジなどの形状情報を抽出して大きさや速度などを算出することで物体を特定するのではなく、物体が検出された検出回数によって当該物体が目標移動体であるか否かを特定する。

これにより、物体のエッジを正確に特定できない状況あるいは物体が移動したことによりエッジが変化するような状況であっても、目標移動体を正確に特定することができる。
また、物体の検出結果から形状情報を抽出する処理が必要ないこと、および、獲得投票数ｅと予測投票数Ｘとの比較という負荷の小さい処理により目標移動体であるか否かが判定可能となることから、検知時間を短縮することができ、迅速に目標移動体を検知することができる。

（第２実施形態）
以下、本発明の第２実施形態による目標移動体検知方法について、図１４および図１５を参照しながら説明する。第２実施形態では、角度分解能を距離に応じて変更している点において第１実施形態と異なっている。なお、レーザ距離計や目標移動体を検知する手法については第１実施形態と共通するので、詳細な説明は省略する。

レーザ距離計１は、１点から放射状にレーザ光を照射するという特性上、物体との距離に応じて照射されるレーザ光の点数が変化する。具体的には、レーザ距離計１と物体との距離が離されるほどレーザ光の間隔が大きくなり（密度が下がり）、物体のエッジの特定が困難になる。この点、第１実施形態で説明したように、本願の目標移動体検知方法によればエッジの特定を行わなくても検知目標とする移動体を検知することができる。ただし、距離によってレーザ光の間隔が広くなること避けられないため、レーザ距離計１と物体との距離に応じて何らかの調整をする必要がある。

具体的には、図１４（ａ）に示すように、同一の物体であっても、レーザ距離計１の近くに位置している（レーザ光の密度が高い）場合と、レーザ距離計１から離れた位置にある（レーザ光の密度が低い）場合とでは、一回の走査により得られる投票数（つまり、そのグリッドを通過するレーザ光の通過点数）が変化する。この場合、物体の位置によって獲得投票数ｅに差がでてしまい、予測投票数Ｘとの比較が正しく行えないことになる。また、図１４（ｂ）に示すように、実際には同一の物体であっても、その向きによりレーザ光が照射される面積が異なることもある。具体的には、物体がレーザ距離計１に対して正面を向いているときと、横を向いているときなどである。

そこで、本実施形態では、物体の位置、より厳密には、レーザ距離計１と物体との距離に応じて投票数に重み付けを行うための係数を算出し、その係数により１票の不平等を解決している。
レーザ距離計１は、角度分解能ω（ｒａｄ）と、検知判定エリア２の最大距離Ｌ（ｍ）とに基づいて、最大距離Ｌにおけるグリッドの最小値であるグリッド最小値ｇ（ｍ）を設定する。なお、最大距離Ｌは、レーザ距離計１から検知判定エリア２の最外縁までの距離となる。この場合、グリッド最小値ｇは、以下の（３）近似式を満たすように設定される。
ｇ≧Ｌ×ｔａｎ（ω） ・・・（３）

すなわち、グリッド最小値ｇは、最大距離Ｌにおけるレーザ光の間隔と等しいか、それ以上に設定される。これは、グリッド最小値ｇが最大距離Ｌにおけるレーザ光の間隔よりも小さいと、物体が存在するにも関わらず投票できないグリッドが存在することになり、物体の検出が不正確になるためである。なお、（３）近似式の場合、三角関数ｔａｎ（）によるｇの算出は、厳密には近似値となる。ただし、実際の使用状況においてはＬに対してｇが十分に小さいため(例えば、後述するようにＬ=３００００ｍｍに対してｇ＝２００ｍｍであるため）、（３）近似式でも実用上問題ないとして使用している。

続いて、レーザ距離計１は、１グリッドあたりの投票数の差を相殺する、つまり、１票の重み付けを調整する係数Ｋｂを算出する。あるグリッドにおいて１走査における１グリッドあたりの投票数ｎは、そのグリッドにおけるレーザ光の通過点数と同じであり、以下の（４）式により算出される。
ｎ＝ｇ／（ｌ×ｔａｎ（ω））＋１ ・・・（４）
ただし、ｌは、レーザ距離計１から物体までの距離である。
つまり、投票数ｎは、距離ｌに反比例して増加する。このため、物体がレーザ距離計１に近づく程、１グリッドに位置走査あたり複数回投票されることになる。これは、上記したようにレーザ距離計１との距離に応じて１グリッドあたりのレーザ光の通過点数が変化することに起因するものであることから、それを調整すれば１票の重みを距離によらず一定にすることができる。この場合、重み付けをする係数Ｋｂは、以下の（５）式により算出することができる。

Ｋｂ＝１／（ｎ／Ｓ）＝Ｓ／ｎ ・・・（５）
ここで、Ｓは、最大距離Ｌまでの距離方向（レーザ光の照射方向）における１列のグリッドに投票される全ての票数（レーザ光の通過点数）であり、以下の（６）式により算出することができる。

レーザ距離計１は、これらの式に基づいて、物体を検出した回数に距離に応じた係数Ｋｂを乗じた値を投票する。これは、一票の重みをＳに収束させているとも言える。具体的には、重み付けを行った場合の投票数ｎ２は、以下の（７）式により算出される。
ｎ２＝ｎ×Ｋｂ＝ｎ×（Ｓ／ｎ）＝Ｓ ・・・（７）
このように、物体を検出された回数（ｎ）を距離に応じて調整することにより（Ｋｂを乗ずることにより）、重み付けされた投票数ｎ２がＳになる。つまり、レーザ距離計１からの距離が変化した場合であっても、目標移動体の検知の基準となる投票数はＳに収束される。

より具体的には、同一サイズの物体が図１５（ａ）に示すようにレーザ距離計１から３０ｍの位置にある場合と、図１５（ｂ）に示すようにレーザ距離計１から１０ｍの位置にある場合とを想定する。この場合、例えばレーザ距離計１の走査角度が０．２５度であったとすると、角度分解能ω＝０．２５×（２π／３６０）となる。そして、グリッド最小値ｇが２００ｍｍであったとすると、重み付けが行われる前のそれぞれの投票数（ｎ）は以下のように算出される。なお、ｎ_３０は、距離が３０ｍ（３００００ｍｍ）の場合の投票数であり、ｎ_１０は、距離が１０ｍ（１００００ｍｍ）の場合の投票数である。
ｎ_３０＝２００／（３００００×ｔａｎ（ω））＋１＝２．５２
ｎ_１０＝２００／（１００００×ｔａｎ（ω））＋１＝５．５８

つまり、距離が１０ｍの場合、一票の投票は、距離が３０ｍの場合の約２．２倍（５．５８／２．５２）の重みがあることになる。これをそのまま第１実施形態の獲得投票数ｅ＝１８に当てはめると、距離が３０ｍの場合には獲得投票数ｅ＝１８である一方、距離が１０ｍの場合には獲得投票数ｅ＝約４０となる。この場合、獲得投票数ｅ＝４０は、予測投票数Ｘ（＝１８）に対して大き過ぎ、また速度も小さ過ぎるので、検知目標ではないと判定されることになる。つまり、検知目標であるにも関わらず検知することができなくなる。

そこで、レーザ距離計１は、上記したように距離に応じて重み付けを行うことで、どの距離にあっても同一の物体であれば同一の投票数が得られるようにしている。これにより、物体までの距離に関わらず同一の判定方法（アルゴリズム。第１実施形態参照）により目標移動体を検知することができる。また、係数Ｋｂを乗じて投票数を調整しているので、距離の実測値から演算を行うなどの処理が必要なくなり、検知時間を短縮することができる。なお、上記した例では投票数をＳに収束する係数を採用したが、投票数を１に収束するような係数を採用してもよいことは勿論である。

また、レーザ距離計１は、図１４（ｂ）に示すような同一の物体であっても向きが異なる場合にも、同様に重み付けを行う係数を算出する。なお、向きに関しては、レーザ距離計１の設置状況、つまり、レーザ距離計１と移動体との位置関係などを考慮する必要があるため図示は省略するが。例えば、廊下の突きあたりにレーザ距離計１が設置されている場合、レーザ距離計１に向かって移動している人物は、レーザ距離計１に正面を向いていることになる。このとき、人物は、検知判定エリア２の外から検知判定エリア２に進入することになるので（つまり、人物がいきなりレーザ距離計１の前に現れるわけではないので）、レーザ距離計１が設置されている位置と、人物を最初に検出した位置との関係から、係数を算出することができる。

具体的には、レーザ距離計１は、第１実施形態で例示した標準幅Ｗを、例えば肩幅になるように係数を乗ずることで、人物であることを検知できる。あるいは、廊下の壁にレーザ距離計１が設置され、人物がレーザ距離計１の前を横切るように移動する場合には、レーザ距離計１の正面に人物が位置したときの値となる標準幅Ｗを、レーザ距離計１からの距離や角度に応じて係数を乗ずることで調整するようにしてもよい。

（その他の実施形態）
本発明は、各実施形態にて例示したものに限定されることなく、例えば以下のように変形あるいは拡張することができる。
各実施形態で示した数値は例示であり、これに限定されない。
各実施形態では目標移動体として人３を想定した例を示したが、目標移動体として車両４などを設定してもよいことは勿論である。

各実施形態では、判定期間において、対象グリッドの総検出回数（獲得投票数ｅ）と上限検出回数（予測投票数Ｘ）とが一致した場合に目標移動体として検知したが、獲得投票数ｅと予測投票数Ｘとが予め定められている誤差範囲内で一致した場合に目標移動体として検知するようにしてもよい。例えば人３の場合、手が動いたり光学式距離計に対する向きが変化したりすると、検出回数に誤差が生じる可能性がある。そこで、予測投票数Ｘに誤差範囲を設けることで、それらのノイズ成分を考慮して目標移動体を検知することができ、検知精度を向上させることができる。この場合、誤差範囲は、例えば標準幅Ｗに対する割合、レーザ距離計１の検出誤差、あるいは目標移動体の外形形状が変化するか否か（例えば、車両４であれば外形形状は変化しないと考えられる）などにより設定すればよい。

また、物体の軌跡を取得する際の基準値となる上限投票数に対しても誤差を考慮した判定を行うようにしてもよい。
検知判定エリア２内に最初に物体を検出した際、当該物体の位置をグリッドの中心に一致させるようにして検知判定エリア２内にグリッドを設定してもよい。例えば、グリッドサイズＧを人３の標準幅Ｗ＝２００ｍｍに設定し、検知判定エリアにそのグリッドを予め設定すると、人３が２つのグリッドにまたがって存在する可能性がある。その場合、２つのグリッドの投票回数を管理する必要があり、処理の負荷が大きくなるおそれがある。そこで、検出した物体を中心としたグリッドを検知判定エリア２に設定することで、物体が１つのグリッド内に収まり、処理の負荷を低減することができる。また、処理の負荷を低減できることから、検知時間を短縮することができる。

判定期間における検出回数（投票数）が、その直前の判定期間における検出回数と一致する場合、そのグリッドに静止物が存在していると判定し、当該グリッドに対する投票を行わない、および／または、当該グリッドを検知判定エリア２から除外するようにしてもよい。これにより、以降の処理においてそのグリッドを判定の処理から除外でき、処理の負荷を低減することができるとともに、検知時間を短縮することができる。

各実施形態では正方形のグリッドを例示したが、グリッドの形状は正方形に限らず長方形や台形などであってもよい。また、グリッドの形状は、四角形に限定されず、例えば三角形や六角形などであてもよい。つまり、グリッドの形状は、隣接するグリッド間に隙間ができず、物体を検出不可能な領域が形成されず、移動体であるか否かの判定を行うことが可能な形状であれば、任意の形状に設定することができる。また、四角形と三角形など異なる形状のグリッドを混在させてもよい。

図面中、１はレーザ距離計（光学式距離計）、２は検知判定エリア、３は移動体（目標移動体）、４は移動体、５は静止体を示す。

Claims (7)

1. 予め設定されている検知判定エリア内において検知目標として設定した目標移動体の平面視における幅および速さの基準値を、それぞれ基準幅および基準速さとして予め設定し、
   予め定められている走査角度および走査周期を有する光学式距離計にて前記検知判定エリアを走査する際、ある範囲において単位時間あたりに目標移動体が検出される回数の最大値である最大検出回数を、前記基準幅、前記走査角度および前記走査周期に基づいて予め算出し、
   前記基準幅を有する目標移動体を一回の走査で少なくとも１回検出することが可能となる基準長さを前記走査角度に基づいて算出し、当該基準長さが最小値となる辺を少なくとも１つ有する多角形の仮想的なグリッドを前記検知判定エリア内に平面視でマス目状に予め設定し、
   前記検知判定エリア内で検出された物体が目標移動体であると判定するために必要な走査回数を前記最大検出回数、前記基準速さ、前記基準長さに基づいて算出し、当該走査回数と前記走査周期とに基づいて、検出された物体が目標移動体であると判定するために必要な期間を判定期間として予め算出し、
   前記最大検出回数に基づいて、前記判定期間において目標移動体が検出されると予測される回数である予測検出回数を予め算出し、
   前記光学式距離計にて前記検知判定エリアを走査した際、前記判定期間においてグリッド内に物体が検出された回数を検出回数としてそれぞれのグリッドごとに累積し、
   前記光学式距離計による検出結果に基づいて前記物体が移動体であるかを判定し、当該物体が移動体であると判定すると、当該物体が移動した軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとして設定し、当該対象グリッドにおける前記検出回数の総和を総検出回数として算出し、
   前記判定期間における前記対象グリッドの前記総検出回数が前記予測検出回数に一致すると、当該対象グリッドを移動した物体を目標移動体として検知することを特徴とする目標移動体検知方法。
2. 前記判定期間において、前記対象グリッドの前記総検出回数と前記予測検出回数とが予め定められている誤差範囲内で一致すると、当該対象グリッドを移動した物体を目標移動体として検知することを特徴とする請求項１記載の目標移動体検知方法。
3. 前記基準長さを前記検知判定エリアの最外縁部において一回の走査で目標移動体を少なくとも１回検出することが可能となる長さに設定し、
   前記光学式距離計から物体を検出したグリッドまでの距離に基づいて前記検出回数に対し距離に応じた重み付けを行う係数を算出し、
   前記検出回数を前記係数で重み付けして累積することを特徴とする請求項１または２記載の目標移動体検知方法。
4. 前記最大検出回数に基づいて、前記判定期間において各グリッドにて目標移動体が検出される回数の上限値である上限検出回数を算出し、
   前記検出回数が前記上限検出回数以下であった第一のグリッドに隣接し、前記検出回数が前記上限検出回数以下の範囲で増加した第二のグリッドが存在するとき、物体が第一のグリッドから第二のグリッドに移動したとして当該物体が移動した軌跡を取得することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項記載の目標移動体検知方法。
5. 前記光学式距離計が設置されている位置と、前記検知判定エリアに進入した目標移動体を最初に検出した位置との関係に基づいて当該目標移動体の向きを予想し、
   前記検出回数に対して位置関係に応じた重み付けを行う係数を算出し、
   グリッド内に物体が検出された検出回数を係数で重み付けすることを特徴とする請求項１から４のいずれか一項記載の目標移動体検知方法。
6. 前記検知判定エリア内で最初に物体を検出した際、当該物体の位置をグリッドの中心に一致させて前記検知判定エリア内にグリッドを設定することを特徴とする請求項１から５のいずれか一項記載の目標移動体検知方法。
7. 前記判定期間における前記検出回数がその直前の判定期間における前記検出回数と一致する場合、そのグリッドに静止物が存在していると判定し、当該グリッドに対する物体の検出回数を累積しない、および／または、当該グリッドを検知判定エリアから除外することを特徴とする請求項１から６のいずれか一項記載の目標移動体検知方法。

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