JP2019536035A - 点群データセット内において物体を分類する方法およびシステム - Google Patents
点群データセット内において物体を分類する方法およびシステム Download PDFInfo
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Abstract
Description
本出願は、2016年11月29日に出願された仮出願第62/427,573号の利益を請求するものであり、この仮出願の内容は、米国特許法第119条(e)の定めにより、参照により、本出願にて十分に説明されたかのように本出願に組み込まれる。
本発明は、海軍省より発注された契約N00014−16−C−1026の下で、政府の支持を得て為されたものである。政府は本発明にて特定の権利を有する。
図1Aは、一実施形態による例示の光チャープ測距を示すグラフ110、120、130、140のセットである。横軸112は4つ全てのグラフについて同様であり、時間を任意単位、つまりミリ秒オーダー(ms、1ms=10−3秒)で示す。グラフ110は、送信光学信号として用いられる光のビームパワーを示す。グラフ110の縦軸114は、送信信号のパワーを任意単位で示す。トレース線116は、電源が、時間0にて開始し、限定されたパルス持続時間τにわたってオンであることを示す。グラフ120は、送信信号の周波数を示す。縦軸124は、送信された周波数を任意単位で示す。トレース線126は、持続時間τにかけてのf1からf2へのパルス増加の周波数を示し、したがって、帯域幅B=f1−f2を有する。周波数変化率は(f2−f1)/τである。
fR=(f2−f1)/τ*2R/c=2BR/cτ (1a)
fRの値は、デチャーピングと呼ばれる時間領域混合操作における送信信号126と戻り信号136aの間の周波数差によって測定される。したがって、距離Rは式1bにより得られる。
R=fRcτ/2B (1b)
当然ながら、パルスが完全に送信された後に戻り信号が到着した場合、つまり、2R/cがτよりも大きい場合には、式1aおよび1bは無効である。この場合には、戻り信号が参照信号と重なるように、参照信号が既知量または固定量だけ遅延される。参照信号の固定または既知の遅延時間に光速度cを乗算すると、式1bで計算した距離に追加されるさらなる距離が得られる。媒体内での光速度が不確定であるので、絶対距離に間違いが生じる可能性はあるものの、これはほぼ一定の誤差であり、周波数差に基づく相対距離は依然として非常に正確である。
距離検出アプローチがどのように実施されるかを示すために、数例の汎用および専用ハードウェアアプローチについて記述する。図2は、一実施形態による高解像LIDARシステムの例示的な構成要素を示すブロック図である。帯域幅Bと持続時間τを有するパルスを生成するために、変調器214内で振幅、周波数位相、もしくはこれらの組み合わせを変調した搬送波201が、レーザ源212によって放射される。スプリッタ216が、チャープを、ビーム203の大部分のエネルギーを持つ送信ビーム205と、量は遥かに少ないが、ターゲット(図示せず)から散乱されて戻り光291とのヘテロダイン干渉またはホモダイン干渉を生じさせるのに十分なエネルギーを持つ参照ビーム207とに分割する。いくつかの実施形態では、送信ビームを複数の角度で走査し、その経路内に存在するあらゆる物体をプロファイリングする。参照ビームは、散乱光と共に検出器アレイ230に到達するように、参照経路220内で十分遅延される。いくつかの実施形態では、スプリッタ216は変調器214の上流にあり、参照ビーム207は変調されていない。様々な実施形態では、柔軟性の低いアプローチからより柔軟なアプローチを用いており、以下の方策によって参照ビームが散乱場または反射場と共に到達させられる:1)シーン内に鏡を設置して、送信ビームの一部を検出器アレイへ反射させて戻すことで、経路長が十分に一致するようにする;2)遅延ファイバを用いて、経路長をより一致させ、また、経路長を調整して、または調整せずに、特定の距離について観察または予測された位相差を補正して、図2で示すように、検出器アレイ付近の光学系で参照ビームを一斉に送信する;または、3)周波数シフトデバイス(音響光学変調器)、または局部発振器波形変調の時間遅延を用いて、経路長の不一致を補正するために個別の変調を生成する;もしくはこれらの組み合わせ。いくつかの実施形態では、ターゲットが十分近く、パルス持続時間が十分長いため、戻り信号が参照信号と遅延なく十分にオーバーラップすることができる。様々な実施形態では、各走査ビームについて、ターゲットの複数部分が各々の戻り光291信号を反射させて反射アレイ230に戻すことで、複数のビームと複数の戻り光で照射されたターゲットの複数部分の複数の距離の各々に基づいた点群が得られる。
k−dツリー(「k次元ツリー」の省略形)は、k次元空間内の点を組織する空間分割データ構造である。k−dツリーは、多次元検索キーが関与する検索(例えば、範囲検索や最近傍検索)のような数種の用途にとって有用なデータ構造である。k−dツリーはバイナリ空間分割ツリーの特殊ケースである。図5Aは、一実施形態による、点セットのためのk−dツリー構成500の実施例を示すグラフである。図5Bは、一実施形態による、図5Aのk−dツリー構成500に基づいたk−dツリー550の実施例を示す。図5A〜図5Bの例示的な実施形態はk−dツリーを示し、ここで、k=2(例えば、2次元x−y空間)である。図5A〜図5Bのk−dツリーは点セット{(2,3),(5,4),(9,6),(4,7),(8,1),(7,2)}に基づく。図5Aのグラフは点セット内の各点をプロットしたものである。横軸502はx軸であり、縦軸504はy軸である。
点群は、何らかの座標系におけるデータ点のセットである。3次元座標系において、これらの点は、通常、X、Y、Z座標で定義され、多くの場合、物体の外面を表すことを意図する。他の実施形態では、点群内の各点は異なる座標系内に示され、この座標系は、例えば、何らかの便宜的な原点(例えば、LIDARスキャナの場所)から距離と方位角と仰角を用いて各点の位置決定を行う極座標系である。点群は3次元スキャナで作成できる。これらのデバイスは物体表面上の多数の点を測定し、多くの場合、点群をデータファイルとして出力する。点群は、デバイスが測定した点のセットを表す。図4は、一実施形態による、カップのような物体の3D点群400の実施例を示す。3Dスキャナが、例えば、カップハンドルに対応した部分402a、およびカップ縁に対応した部分402bを含んだ、カップ表面の異なる部分の点を測定する。いくつかの実施形態において、物体の3D点群は、上で既に述べた図2、図3A〜図3Bのシステム200、300a、300bを含む光学LIDARシステムにより作成される。これらの実施形態では、図2の物体(図示せず)または図3A〜図3Bの物体390の、物体表面上の多数の点を含む3D点群が、算定された物体の複数部分までのそれぞれの距離に基づいて得られる。物体がスキャナの光を受けても不透明で、物体とスキャナが不可動である場合には、物体の1面のみが観察され、点群は閉塞したとみなされる。物体またはスキャナのいずれかを移動させて(例えば、物体を回転させる)物体の複数の側部をスキャナに露出させると、物体表面のより完全な3D表示が得られる。
物体分類は、まだ未知の物体の点群から、その点群をもたらしている物体が恐らく属する物体クラスを特定しようとする。様々な方法は、既知の物体のトレーニングセットを使用して、そのクラスについて点群の1つ以上の性質の特徴付けを行う。次に、未知の物体の点群を用いて、これら1つ以上の性質の数値を導出する。この未知の物体の性質の数値を、或るクラスとの何らかの類似度を用いて、未知の物体の数値と最も類似する数値と一致させる。以下の実施形態では、物体のクラスを控え目な数の対象クラス(例えば、N個の車両および路傍構造の種類、N個の食器種類、N個の動物種類、N個の携帯式武器種類)に抑えることによって問題を扱い易くする。すると、未知の物体がN個のクラスのうちの1つと妥当に類似するか、または対象外として拒否される。
これらの例示的な実施形態では、LIDARシステムは、上述した構成部品を用いることで、同時に上下するチャープ送信信号を生成する。このシステムは、ボーズマンにあるBLACKMORE SENSORS AND ANALYTICS,INC.(登録商標)からHRS−3Dとして市販されている。
図11は、本発明の一実施形態を実施できるコンピュータシステム1100を示すブロック図である。コンピュータシステム1100は、バス1110のような通信機構を含み、自己のその他の内部部品および外部部品の間で情報を送受信する。情報は、典型的には電気電圧測定可能な現象の物理信号として呈されるが、他の実施形態では、磁気的、電磁気、圧力的、化学的、分子的、原子的、量子的相互作用のような現象を含む。例えば、南北磁場、あるいはゼロと非ゼロ電圧は、2進数(ビット)の2つの状態(0、1)を表す。その他の現象はより高い基数の数字を表現できる。測定前の複数の同時量子状態の重ね合わせは量子のビット(量子ビット)を表す。一連の1つ以上の数字は、キャラクタのための数またはコードを表すために使用されるデジタルデータを構成する。いくつかの実施例において、アナログデータと呼ばれる情報は、特定の範囲内で、測定可能な値に近い連続体によって表される。コンピュータシステム1100またはその一部は、本明細書中に記載した1つ以上の方法の1つ以上のステップを実行するための手段を構成する。
前述の明細書において、本発明をその特定の実施形態を参照しながら記述した。しかし、本発明のより幅広い主旨および範囲から逸脱せずに、様々な改造および変更を加えられることが明らかになるだろう。したがって、本明細書および図面は、限定の意味ではなくむしろ例証の意味で考慮されるべきである。本明細書および特許請求の範囲をとおして、文脈上他の意味に解釈すべき場合を除き、用語「備える(comprise)」、および「備える(comprises)」「備える(comprising)」といったその応用形は、記載された物品、要素、またはステップ、あるいは物品、要素、またはステップのグループを含むが、任意の他の物品、要素、またはステップ、あるいは物品、要素、またはステップのグループを除外しないことを意味するものであると理解されるだろう。さらに、不定冠詞「a」または「an」は、その冠詞によって修飾された物品、要素、またはステップのうち1つ以上を示すことを意味する。本明細書で用いられているように、文脈から明白である場合を除き、或る値は、それが他の値の2の倍数以内(2倍または半分)であるなら、その値は「およそ」別の値である。例示的な範囲を提示したが、文脈から明白である場合を除き、あらゆる含有される範囲も様々な実施形態において意図される。したがって、0〜10の範囲は、いくつかの実施形態では1〜4の範囲を含む。
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Claims (20)
- プロセッサ上で実施される方法であって、
物体の外面を表す3D点群を入手するステップと、
3D点群上の或る点にて並進不変および回転不変座標系を定義するために、前記点にて面法線を抽出するステップと、
3D点群内の1つ以上の点を定義するために、並進不変および回転不変座標系内の1つ以上の特徴変数の値を抽出するステップと、
1つ以上の特徴変数の値に基づき、3D点群内の1つ以上の点について第1分類統計を算定するステップと、
1つ以上の特徴変数の値に基づき、3D点群内の1つ以上の点について第2分類統計を算定するステップと、
第1分類統計と、第1分類子のN個のクラスセットに対応した、N個の第1分類統計のセット内の1番目との間の最も近い一致を特定するステップであって、それによって、物体が第1クラスに属すると推定する、ステップと、
物体が第2クラスに属すると推定するために、第2分類統計と、第2分類子のN個のクラスセットに対応した、第2分類統計のセット内の2番目との間の最も近い一致を特定するステップと、
第1クラスが第2クラスに対応しない場合には、3D点群と、第3分類子の第1クラスおよび第2クラスのみのモデル点群との間の最も近いフィットに基づいて、3D点群内の1つ以上の点について第3分類統計を算定するステップと、
3D点群の受信からほぼリアルタイムで、第3分類子の最も近いフィットに基づき、物体を、第1クラスまたは第2クラスに指定するステップと、
物体が指定された1つのクラスに基づいて、デバイスを操作するステップを含む、方法。 - 第1分類統計は、1つ以上の特徴変数の値の範囲にかけての多数のビンのそれぞれにおける3D点群の多数の点のヒストグラムを含むスピン像に基づく、請求項1に記載の方法。
- 最も近い一致を特定するステップは、
各ビンについて多数の点を含むベクトルにスピン画像を変換するステップであって、ベクトルの次元がビンの数である、ステップと、
第1の分類統計としてのクラスセットに基づいて、ベクトルの次元を、ビンの数から削減された次元に圧縮するステップと、
削減された次元ベクトルと、コンピュータ可読媒体から検索されたN個のクラスのスピン画像のそれぞれのセットに関連付けられる削減された次元ベクトルのあらかじめ定められたセットとの間の最近傍を特定するために検索を実行するステップと、
最近傍である第1クラスに関連付けられる削減された次元ベクトルに基づいて物体が第1クラスに属すると推定するステップを含む、請求項2に記載の方法。 - 第2の分類統計は、3D点群にかけて特徴変数の中間から1つの特徴変数の分散に基づく対角線要素と、3D点群にかけて様々な特徴変数のそれぞれの中間から異なる特徴変数の分散に基づく非対角線要素とを有する行列を含む共分散記述子に基づく、請求項1に記載の方法。
- 共分散記述子と共分散記述子のセットとの間の最も近い一致を特定するステップは、
コンピュータ可読媒体から、それぞれの個々のクラスタのクラスタセンターと、それぞれのクラスタセンターの行列を含む共分散記述子とを含むクラスのそれぞれのセットに対応するクラスタのあらかじめ定められたセットを検索するステップと、
3D点群の行列とそれぞれのクラスタセンターの行列との間の距離の算定に基づいて、3D点群の行列とそれぞれのクラスタセンターの行列との間の最近傍の検索を実行するステップと、
最近傍である第2クラスに関連付けられるクラスタセンターの行列に基づいて物体が第2クラスに属すると推定するステップを含む、請求項4に記載の方法。 - 第3分類統計は反復最近接点(ICP)に基づき、ICPを算定するステップは、
第1の最小距離が3D点群の点と第1クラスのあらかじめ定められたモデル点群の点との間で得られるまで、3D点群の点と第1クラスのモデル点群を回転させ、並進させ、および/または、調整することの1つ以上を実行するステップと、
第2の最小距離が3D点群の点と第2クラスのあらかじめ定められたモデル点群の点との間で得られるまで、3D点群の点と第1クラスのモデル点群を回転させ、並進させ、および/または、調整することの1つ以上を実行するステップと、
第1の最小距離と第2の最小距離の小さい方に基づいて最も近いフィットを特定するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - 第1クラスと第2クラスのあらかじめ定められたモデル点群は、
第1クラスの最初の点群と第2クラスの最初の点群を得ること、
第1クラスの最初の点群と第2クラスの最初の点群を複数の視点へと回転させること、
閉塞効果によって観察されることになる各視点での第1クラスの最初の点群と第2クラスの最初の点群のサブセットを特定することによって、特定される、請求項6に記載の方法。 - 面法線を抽出するステップは、
3D点群上の点に対する複数の最近傍を特定するステップと、
複数の最近傍の最小分散の方向を特定するステップと、
最小分散の方向に基づいて面法線を予測するステップを含む、請求項1に記載の方法。 - Nは約100未満である、請求項1に記載の方法。
- デバイスを操作するステップは、ディスプレイ上に画像を出力するステップと、軌道に沿って物体に強制的に投射を行うステップと、を含む、請求項1に記載の方法。
- 第1クラスが第2クラスに対応する場合に、第1クラスに物体を指定するステップをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 指定するステップは、3D点群を得る際にリアルタイム内に実行される、請求項1に記載の方法。
- 1つ以上の命令のシーケンスを搬送するコンピュータ可読媒体であって、
1つ以上のプロセッサによる1つ以上の命令のシーケンスの実行は、1つ以上のプロセッサに、
物体の外面を表す3D点群を入手するステップと、
3D点群上の或る点にて並進不変および回転不変座標系を定義するために、前記点にて面法線を抽出するステップと、
3D点群内の1つ以上の点を定義するために、並進不変および回転不変座標系内の1つ以上の特徴変数の値を抽出するステップと、
1つ以上の特徴変数の値に基づき、3D点群内の1つ以上の点について第1分類統計を算定するステップと、
1つ以上の特徴変数の値に基づき、3D点群内の1つ以上の点について第2分類統計を算定するステップと、
第1分類統計と、第1分類子のN個のクラスセットに対応した、N個の第1分類統計のセット内の1番目との間の最も近い一致を特定するステップであって、それによって、物体が第1クラスに属すると推定する、ステップと、
物体が第2クラスに属すると推定するために、第2分類統計と、第2分類子のN個のクラスセットに対応した、第2分類統計のセット内の2番目との間の最も近い一致を特定するステップと、
第1クラスが第2クラスに対応しない場合には、3D点群と、第3分類子の第1クラスおよび第2クラスのみのモデル点群との間の最も近いフィットに基づいて、3D点群内の各点について第3分類統計を算定するステップと、
3D点群の受信からほぼリアルタイムで、第3分類子の最も近いフィットに基づき、物体を、第1クラスまたは第2クラスに指定するステップと、
物体が指定された1つのクラスに基づいて、デバイスを操作するステップを、
実行させる、コンピュータ可読媒体。 - 1つ以上のプロセッサによる1つ以上の命令のシーケンスの実行は、第1クラスが第2クラスに対応する場合に、1つ以上のプロセッサに、第1クラスに物体を指定するステップをさらに実行させる、請求項13に記載のコンピュータ可読媒体。
- 装置であって、
1つ以上のプロセッサと、
1つ以上の命令のシーケンスを含む1つ以上のメモリとを含み、
1つ以上のメモリと1つ以上の命令のシーケンスは、1つ以上のプロセッサを用いて、装置に、少なくとも、
物体の外面を表す3D点群を入手するステップと、
3D点群上の或る点にて並進不変および回転不変座標系を定義するために、前記点にて面法線を抽出するステップと、
3D点群内の1つ以上の点を定義するために、並進不変および回転不変座標系内の1つ以上の特徴変数の値を抽出するステップと、
1つ以上の特徴変数の値に基づき、3D点群内の1つ以上の点について第1分類統計を算定するステップと、
1つ以上の特徴変数の値に基づき、3D点群内の1つ以上の点について第2分類統計を算定するステップと、
第1分類統計と、第1分類子のN個のクラスセットに対応した、N個の第1分類統計のセット内の1番目との間の最も近い一致を特定するステップであって、それによって、物体が第1クラスに属すると推定する、ステップと、
物体が第2クラスに属すると推定するために、第2分類統計と、第2分類子のN個のクラスセットに対応した、第2分類統計のセット内の2番目との間の最も近い一致を特定するステップと、
第1クラスが第2クラスに対応しない場合には、3D点群と、第3分類子の第1クラスおよび第2クラスのみのモデル点群との間の最も近いフィットに基づいて、3D点群内の各点について第3分類統計を算定するステップと、
3D点群の受信からほぼリアルタイムで、第3分類子の最も近いフィットに基づき、物体を、第1クラスまたは第2クラスに指定するステップと、
物体が指定される1つのクラスに基づいてデバイスを操作するステップを、
実行させるように構成される、装置。 - 1つ以上のメモリと1つ以上の命令のシーケンスは、第1クラスが第2クラスに対応する場合、1つ以上のプロセッサを用いて、装置に、物体を第1クラスに指定させるように構成される、請求項15に記載の装置。
- システムであって、
請求項15に記載の装置と、
送信信号を装置外に送るように構成され、および、送信信号で照射された物体から後方散乱された戻り信号を受信するようにさらに構成されたセンサとを含み、
1つ以上のメモリと1つ以上の命令のシーケンスは、1つ以上のプロセッサを用いて、プロセッサに、センサーからの電気信号を受信させるように構成され、
3D点群は電気信号に基づいて得られる、システム。 - センサーは、送信信号を送るためのレーザー源と、戻り信号を受信するための光検出器とを含む、請求項17に記載のシステム。
- 装置であって、
光周波数帯域のパルスを含む光信号を提供するように構成されたレーザー源と、
信号を受信し、光送信信号と光参照信号を生成するように構成されたスプリッタと、
送信信号を装置外に送り、および、送信信号で照射された物体から後方散乱されたあらゆる戻り信号を受信するように構成された光結合器と、
参照信号と戻り信号を受信するために配置された光検出器と、
プロセッサとを含み、プロセッサは、
光検出器から電気信号を受信するステップと、
物体の外面を表す3D点群を入手するステップと、
3D点群上の或る点にて並進不変および回転不変座標系を定義するために、前記点にて面法線を抽出するステップと、
3D点群の各点を定義するために並進不変および回転不変座標系の特徴変数を抽出するステップと、
1つ以上の特徴変数に基づき、3D点群内の各点について第1分類統計を算定するステップと、
1つ以上の特徴変数に基づき、3D点群内の各点について第2分類統計を算定するステップと、
第1分類統計と、第1分類子のN個のクラスセットに対応した、N個の第1分類統計のセット内の1番目との間の最も近い一致を特定するステップであって、それによって、物体が第1クラスに属すると推定する、ステップと、
物体が第2クラスに属すると推定するために、第2分類統計と、第2分類子のN個のクラスセットに対応した、第2分類統計のセット内の2番目との間の最も近い一致を特定するステップと、
第1クラスが第2クラスに対応しない場合には、3D点群と、第3分類子の第1クラスおよび第2クラスのみのモデル点群との間の最も近いフィットに基づいて、3D点群内の各点について第3分類統計を算定するステップと、
3D点群の受信からほぼリアルタイムで、第3分類子の最も近いフィットに基づき、物体を、第1クラスまたは第2クラスの1つに指定するステップと、
物体が指定された1つのクラスに基づいて、デバイスを操作するステップを、
実行するように構成される、装置。 - 第1クラスが第2クラスに対応する場合に、プロセッサは、第1クラスに物体を指定するようにさらに構成される、請求項19に記載の装置。
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