JP2022075377A - 情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】反射特性を好適に推定可能な情報処理装置を提供する。
【解決手段】反射特性推定装置４のコントローラ４３は、照射した光の反射光を受光することで計測を行うライダ２により複数の照射位置において計測された点群データＤ１を取得する。そして、コントローラ４３は、照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた積算点群データＤ３を生成する。そして、コントローラ４３は、積算点群データＤ３が示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する。
【選択図】図７

Description

本発明は、反射特性に関する推定技術に関する。

従来から、道路周辺に存在する地物等を検出する技術が知られている。例えば、特許文献１には、カメラが撮影した画像とライダが出力する点群データに含まれる反射特性とに基づき、画像のセグメンテーションを、セマンティックセグメンテーションを用いて実行する技術が開示されている。

特開２０１６－１５６９７３号公報

道路周辺に存在する物体の反射特性は様々であり、照射角度によらずに略均一な反射強度となる再帰性反射部材、及び、特定方向に対する反射強度が小さくなる素材などが存在する。従って、物体の反射特性を的確に推定する場合には、照射方向を考慮する必要がある。

本発明は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、反射特性を好適に推定することが可能な情報処理装置を提供することを主な目的とする。

請求項に記載の発明は、
照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得する取得手段と、
前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成する積算処理手段と、
前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する反射特性推定手段と、
を有する情報処理装置である。

また、請求項に記載の発明は、
コンピュータが実行する制御方法であって、
照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得し、
前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成し、
前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する、
制御方法である。

また、請求項に記載の発明は、
照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得し、
前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成し、
前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。

反射特性推定システムの概略構成である。 反射特性推定装置の機能的構成を示すブロック図である。 反射特性推定装置のコントローラの機能ブロック図を示す。 （Ａ）ライダが位置Ｐ１に存在するときに計測された点群データの各計測点を表す図である。 （Ｂ）ライダが位置Ｐ２に存在するときに計測された点群データの各計測点を表す図である。 （Ｃ）積算点群データの各計測点を表す図である。 （Ａ）図４（Ａ）に示される各計測点のデータ構造を示す。 （Ｂ）図４（Ｂ）に示される各計測点のデータ構造を示す。 （Ｃ）図４（Ｃ）に示される各計測点のデータ構造を示す。 （Ａ）物体６３に対して得られた計測点とライダの照射位置との関係を示す図である。 （Ｂ）物体６４に対して得られた計測点とライダの照射位置との関係を示す図である。 第１実施例においてコントローラが実行する処理手順を示すフローチャートの一例である。 第２実施例におけるコントローラの機能ブロック図の一例である。

本発明の好適な実施形態によれば、情報処理装置は、照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得する取得手段と、前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成する積算処理手段と、前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する反射特性推定手段と、を有する。情報処理装置は、この態様により、計測装置により計測された点群データを積算したデータに基づき、計測点のクラスタが表す物体の反射特性を好適に推定することができる。

上記情報処理装置の一態様では、情報処理装置は、前記反射特性推定手段が推定した反射特性に基づき、前記クラスタの各々に対応する物性を推定する物性推定手段をさらに有する。この態様により、情報処理装置は、クラスタ毎に対応する物性を好適に推定することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記物性推定手段は、前記反射特性推定手段が推定した反射特性と、物性が異なるカテゴリ毎の反射特性を表す既知物性情報とに基づき、前記クラスタの各々が属する物性に関するカテゴリを推定する。この態様により、情報処理装置は、クラスタ毎に対応する物性に関するカテゴリを好適に推定することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、情報処理装置は、前記積算点群データを構成する計測点間の距離に基づき、近傍の計測点同士を同一のクラスタとするクラスタリングを行うクラスタリング処理手段をさらに有する。この態様により、情報処理装置は、物体毎にクラスタを好適に形成することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記クラスタリング処理手段は、前記距離と、前記反射強度とに基づき、前記クラスタリングを行う。この態様により、情報処理装置は、反射強度を考慮してより的確に物体毎のクラスタの生成を行うことができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記反射特性推定手段が推定した反射特性に基づき、前記クラスタの各々に対応する物性を推定する物性推定手段を有し、前記クラスタリング処理手段は、前記物性推定手段の推定結果と、前記反射強度とに基づき、前記クラスタの分割を行う。この態様により、情報処理装置は、物性の異なる複数の物体が近接して存在することによりこれらの計測点が１つのクラスタとしてクラスタリングされた場合に、当該クラスタを物体毎に好適に分割することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記反射特性推定手段は、前記計測点の各々について、前記照射位置及び当該計測点が示す被計測位置に基づいて前記照射角度を算出し、算出された前記照射角度と前記反射強度とに基づき、前記反射特性を推定する。この態様により、情報処理装置は、情報処理装置は、照射角度を考慮した反射特性を好適に推定することができる。

上記情報処理装置の他の一態様では、前記積算処理手段は、前記点群データの計測時における前記計測装置の移動情報に基づき、複数の照射位置で計測された前記点群データを共通の座標系に変換することで、前記積算点群データを生成する。この態様により、情報処理装置は、積算点群データを好適に生成することができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行する制御方法であって、照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得し、前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成し、前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する。コンピュータは、この制御方法を実行することで、計測点のクラスタが表す物体の反射特性を好適に推定することができる。

本発明の他の好適な実施形態によれば、プログラムは、照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得し、前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成し、前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する処理をコンピュータに実行させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、計測点のクラスタが表す物体の反射特性を好適に推定することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

＜第１実施例＞
（１）システム概要
図１は、第１実施例に係る反射特性推定システムの概略構成図である。図１に示す反射特性推定システムは、道路を走行する計測車両が生成した計測データに基づき道路周辺に存在する地物の反射特性を推定するシステムであり、主に、計測車両と、反射特性推定装置４とを有する。

計測車両は、主に、車載機１と、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）２と、センサユニット３とを有する。

ライダ（測域センサ）２は、水平方向および垂直方向の所定の角度範囲に対してパルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の３次元位置と反射強度とを表す計測点からなる点群情報を生成する。この場合、ライダ２は、照射方向を変えながらレーザ光を照射する照射部と、照射したレーザ光が物体で反射した反射光（散乱光）を受光する受光部と、受光部が出力する受光信号に基づくスキャンデータを出力する出力部とを有する。スキャンデータは、点群データであり、受光部が受光したレーザ光に対応する照射方向と、上述の受光信号に基づき特定される、その照射方向での物体までの距離とに基づき生成される。以後では、点群データを構成する各点を「計測点」とも呼ぶ。ライダ２は、計測車両の任意の位置に設けられてもよく、計測車両に複数設けられてもよい。点群データには、計測日時（生成日時）を示す日時データが付加される。

センサユニット３は、ライダ２の時系列での位置及び向き（進行方向）を表す移動情報を生成するセンサ群である。センサユニット３は、例えば、ＧＰＳ受信機、加速度センサ、ジャイロセンサ、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）などのセンサを含んでいる。上記のＧＰＳ受信機は、ＲＴＫ測位方式（即ち干渉測位方式）に基づき計測車両の絶対的な位置（例えば緯度、経度、及び高度の３次元位置）を示す高精度な位置情報を生成するものであってもよい。なお、センサユニット３は、ライダ２の位置及び向きを直接検出するようにライダ２に設けられたセンサであってもよい。センサユニット３の出力データには、生成日時を示す日時データが付加される。

車載機１は、ライダ２及びセンサユニット３と有線又は無線により電気的に接続し、ライダ２及びセンサユニット３が生成したデータを記憶する。また、車載機１は、反射特性推定装置４とデータ通信可能であって、ライダ２及びセンサユニット３の出力データに基づく計測データ「Ｉｍ」を、所定のタイミングにおいて、反射特性推定装置４に送信する。具体的には、車載機１は、ライダ２が複数の照射位置において計測した点群データと、センサユニット３の出力に基づくライダ２の移動情報とを含む計測データＩｍを、反射特性推定装置４に送信する。車載機１は、センサユニット３と共にドライブレコーダーとして構成されてもよい。

なお、車載機１は、ライダ２及びセンサユニット３の出力するデータを適宜補正する処理を行ってもよい。例えば、車載機１は、ライダ２とセンサユニット３の各装置内で基準とする時刻の差を検出し、点群データと移動情報に夫々含まれる日時データが同期するようにこれら日時データの少なくとも一方を上記の時刻差に基づき補正してもよい。

反射特性推定装置４は、点群データとライダ２の移動情報とを含む計測データＩｍを車載機１から受信し、受信した計測データＩｍに基づき、ライダ２により計測された地物の反射特性を推定する処理などを行う。

なお、図１に示す反射特性推定システムの構成は一例であり、図１に示す構成に対して種々の変形を行ってもよい。例えば、反射特性推定装置４は、車載機１とのデータ通信により計測データＩｍを取得する代わりに、車載機１が記憶媒体に記憶した計測データＩｍを当該記憶媒体から読み出すことで計測データＩｍを取得してもよい。この場合、上記の記憶媒体は、計測車両の計測時には車載機１に電気的に接続されることにより、車載機１による計測データＩｍの書込みが行われる。また、計測車両での計測後、上記の記憶媒体は、反射特性推定装置４と電気的に接続されることにより、反射特性推定装置４による計測データＩｍの読み出しが行われる。また、ライダ２及びセンサユニット３が夫々単独で記憶媒体に生成したログデータを保持し、その記憶媒体を反射特性推定装置４に読み込ませることで、反射特性推定装置４への計測データＩｍの供給を行ってもよい。この場合、反射特性推定システムは、車載機１を有しなくともよい。また、反射特性推定装置４は、複数の装置から構成されてもよい。この場合、反射特性推定装置４は、複数の装置は、予め割り当てられた処理を実行し、かつ、互いに必要なデータの授受を装置間において行う。

（２）反射特性推定装置の構成
図２は、反射特性推定装置４の機能的構成を示すブロック図である。反射特性推定装置４は、インターフェース４１と、メモリ４２と、コントローラ４３と、を有する。これらの各要素は、バスラインを介して相互に接続されている。

インターフェース４１は、反射特性推定装置４と外部装置とのデータの授受に関するインターフェース動作を行う。本実施例では、インターフェース４１は、車載機１が生成した計測データＩｍを受信する。インターフェース４１は、車載機１と無線通信を行うためのネットワークアダプタなどのワイヤレスインターフェースであってもよく、計測データＩｍを記憶した記憶媒体等から計測データＩｍを読み出すためのハードウェアインターフェースであってもよい。また、インターフェース４１は、入力装置、表示装置、音出力装置等の種々の周辺装置とのインターフェース動作を行ってもよい。

メモリ４２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどの各種の揮発性メモリ及び不揮発性メモリにより構成される。メモリ４２は、コントローラ４３が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。なお、コントローラ４３が実行するプログラムは、メモリ４２以外の記憶媒体に記憶されてもよい。

また、メモリ４２は、点群データＤ１と、移動情報Ｄ２と、積算点群データＤ３と、クラスタ情報Ｄ４と、反射特性情報Ｄ５と、既知物性情報Ｄ６と、物性推定情報Ｄ７とを記憶している。

点群データＤ１は、車載機１が照射位置を変えながら逐次的に計測した点群データである。移動情報Ｄ２は、点群データＤ１の各計測時刻でのライダ２の位置を表す移動情報である。点群データＤ１及び移動情報Ｄ２は、車載機１から受信する計測データＩｍに基づき蓄積される。

積算点群データＤ３は、点群データＤ１を共通の座標系により積算（統合）した点群データである。後述するように、積算点群データＤ３の各計測点には、ライダ２の照射位置（即ち計測用の光を発した計測位置）に関する情報が付加されている。

クラスタ情報Ｄ４は、積算点群データＤ３が表す積算点群データに対してクラスタリング処理することで得られた各クラスタ（グループ）を識別する情報である。なお、クラスタ情報Ｄ４は、積算点群データＤ３の各計測点に付加されるクラスタの識別ラベルであってもよい。この場合、クラスタ情報Ｄ４は、積算点群データＤ３に組み込まれる。

反射特性情報Ｄ５は、反射特性推定装置４がクラスタ毎に推定した反射特性を表す情報である。反射特性情報Ｄ５は、後述するように、照射角度と反射強度との関係を表す情報となる。既知物性情報Ｄ６は、物体毎に予め計測された反射特性に関する情報である。物性推定情報Ｄ７は、反射特性推定装置４が既知物性情報Ｄ６に基づき推定したクラスタ毎の物性の推定結果に関する情報である。

なお、点群データＤ１、移動情報Ｄ２、積算点群データＤ３、クラスタ情報Ｄ４、反射特性情報Ｄ５、既知物性情報Ｄ６、物性推定情報Ｄ７の少なくとも１つは、インターフェース４１を介して反射特性推定装置４と接続されたハードディスクなどの反射特性推定装置４の外部の記憶装置に記憶されてもよい。上記の記憶装置は、反射特性推定装置４と通信を行うサーバ装置であってもよい。また、上記の記憶装置は、複数の装置から構成されてもよい。

コントローラ４３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの１又は複数のプロセッサを含み、反射特性推定装置４の全体を制御する。この場合、コントローラ４３は、メモリ４２等に記憶されたプログラムを実行することで、反射特性の推定に関する処理を行う。例えば、コントローラ４３は、車載機１からインターフェース４１を介して受信した計測データＩｍに含まれる点群データとライダ２の移動情報とを、夫々点群データＤ１と移動情報Ｄ２としてメモリ４２に記憶する。また、コントローラ４３は、点群データＤ１、移動情報Ｄ２及び既知物性情報Ｄ６等に基づき、積算点群データＤ３、クラスタ情報Ｄ４、反射特性情報Ｄ５、及び物性推定情報Ｄ７を夫々生成し、これらをメモリ４２に記憶する。コントローラ４３は、「取得手段」、「積算処理手段」、「クラスタリング処理手段」、「反射特性推定手段」、「物性推定手段」及びプログラムを実行するコンピュータ等として機能する。

なお、コントローラ４３が実行する処理は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現してもよい。また、コントローラ４３が実行する処理は、例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）又はマイコン等の、ユーザがプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、コントローラ４３が本実施例において実行するプログラムを実現してもよい。このように、コントローラ４３は、種々のハードウェアにより実現されてもよい。さらに、コントローラ４３が有する機能は，例えば，クラウドコンピューティング技術などを用いて、複数のコンピュータの協働によって実現されてもよい。

（３）反射特性及び物性の推定
次に、反射特性推定装置４が実行する反射特性及び物性の推定処理について説明する。概略的には、反射特性推定装置４は、点群データＤ１及び移動情報Ｄ２に基づきライダ２の照射位置の情報を含む積算点群データＤ３を生成し、積算点群データＤ３が構成するクラスタ毎に、照射角度を考慮した反射特性及び該当する物性の推定を行う。これにより、反射特性推定装置４は、照射角度に応じた反射強度の違いを考慮した的確な反射特性及び物性の推定を行う。

（３－１）機能ブロック
図３は、本実施例における反射特性推定装置４のコントローラ４３の機能的な構成を示すブロック図である。図３に示すように、コントローラ４３は、機能的には、積算処理部５１と、クラスタリング処理部５２と、反射特性推定部５３と、物性推定部５４とを有する。なお、図３では、データの授受が行われるブロック同士を実線により結んでいるが、データの授受が行われるブロックの組合せは図３に限定されない。後述する他の機能ブロックの図においても同様である。

積算処理部５１は、車載機１から供給される計測データＩｍに基づきメモリ４２に記憶された点群データＤ１及び移動情報Ｄ２に基づいて、計測点毎に照射位置の情報を含んだ積算点群データＤ３を生成する。クラスタリング処理部５２は、積算点群データＤ３に対してクラスタリングを行い、積算点群データＤ３を構成する各計測点のクラスタ（グループ）を表すクラスタ情報Ｄ４を生成する。

反射特性推定部５３は、クラスタ情報Ｄ４に基づき特定される積算点群データＤ３の各クラスタについて、照射角度を考慮した反射特性を推定し、クラスタ毎の反射特性を表す反射特性情報Ｄ５を生成する。物性推定部５４は、反射特性情報Ｄ５と、既知物性情報Ｄ６とに基づき、各クラスタに対応する物体の物性を推定し、物性の推定結果を物性推定情報Ｄ７として生成する。

（３－２）積算処理部の詳細
積算処理部５１は、点群データＤ１及び移動情報Ｄ２に基づいて、計測点毎に照射位置の情報を含んだ積算点群データＤ３を生成する。以後では、積算処理部５１による積算点群データＤ３の生成方法及び積算点群データＤ３のデータ構造の詳細について、図４（Ａ）～（Ｃ）及び図５（Ａ）～（Ｃ）を参照して説明する。

図４（Ａ）は、ライダ２が位置「Ｐ１」に存在するときに計測された点群データの各計測点を、ライダ２の照射位置を原点（ここではＯ（０，０，０））とする座標系により表した図である。図４（Ｂ）は、ライダ２が位置Ｐ１から遷移した位置「Ｐ２」に存在するときに計測された点群データの各計測点を、ライダ２の照射位置を原点（ここではＯ（０，０，０））とする座標系により表した図である。図４（Ｃ）は、図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示す各点群データを積算した積算点群データＤ３の各計測点を示す図である。ここで、図４（Ａ）～（Ｃ）に示される各計測点には計測された反射強度に基づく濃淡が付けられており、濃淡が濃いほど反射強度が低いことを表す。

また、図５（Ａ）は、図４（Ａ）に示される各計測点のデータ構造を示し、図５（Ｂ）は、図４（Ｂ）に示される各計測点のデータ構造を示し、図５（Ｃ）は、図４（Ｃ）に示される各計測点のデータ構造を示す。

図４（Ａ）及び図４（Ｂ）に示されるように、積算される前の各点群データは、照射位置を原点（ここではＯ（０，０，０））とする計測時のライダ２を基準とした座標系（「ライダ座標系」とも呼ぶ。）により表されている。また、図５（Ａ）及び図５（Ｂ）に示されるように、積算される前の各点群データの計測点の各々は、照射位置を原点とする３次元座標値（Ｘ座標値、Ｙ座標値、Ｚ座標値）と、反射強度とを含んでいる。なお、図４（Ａ）に示される点群データは、計測点Ａ～Ｃを含んでおり、図４（Ｂ）に示される点群データは、計測点Ｄ～Ｆを含んでいる。

また、図４（Ｃ）に示されるように、積算点群データＤ３は、異なる照射位置で計測された計測点を共通の座標系（「積算座標系」とも呼ぶ。）において表したデータとなっている。例えば、積算点群データＤ３は、移動情報Ｄ２においてライダ２の位置を表した座標系（例えば、緯度、経度及び高度を基準とする座標系）を積算座標系とし、異なる照射位置で計測された計測点を統一的に表したデータとなる。この場合、積算処理部５１は、積算される前の各点群データの計測点の各々のライダ座標系の座標値を、移動情報Ｄ２により示される計測時のライダ２の位置及び向きの情報を用いて、積算座標系の座標値に変換する。

そして、図５（Ｃ）に示されるように、積算処理部５１は、各計測点に、積算座標系の３次元座標値と、反射強度と、照射位置とを紐付けた積算点群データＤ３を生成している。この場合、積算処理部５１は、計測点毎に、ライダ座標系から変換した積算座標系の３次元座標値に、積算前の計測点に含まれる反射強度と、積算座標系への変換に使用したライダ２の照射位置とを関連付ける。これにより、積算処理部５１は、照射位置の情報を含んだ積算点群データＤ３を生成し、積算点群データＤ３に基づく照射角度を考慮した反射特性の推定処理を、反射特性推定部５３に好適に実行させる。

（３－３）クラスタリング処理部の詳細
クラスタリング処理部５２は、積算点群データＤ３を構成する計測点間の距離等に基づき、近傍の計測点同士を同一のクラスタとするクラスタリングを行い、各計測点のクラスタ（グループ）を識別するクラスタ情報Ｄ４を生成する。これにより、クラスタリング処理部５２は、積算点群データＤ３に対し、物体毎にクラスタを好適に設定する。

例えば、図４（Ｃ）に示される積算点群データＤ３では、クラスタリング処理部５２は、破線枠６１内の計測点の塊を第１のクラスタとし、破線枠６２内の計測点Ａ～Ｆを含む計測点の塊を第２のクラスタとみなす。そして、クラスタリング処理部５２は、各計測点が属するクラスタを示したクラスタ情報Ｄ４を生成する。

ここで、クラスタリングの具体的態様について説明する。

クラスタリングの第１態様では、クラスタリング処理部５２は、積算点群データＤ３を構成する各計測点の３次元座標値に基づき、計測点間の距離（積算座標系における距離）が近い計測点同士を同一クラスタとするクラスタリングを行う。この場合、クラスタリング処理部５２は、任意のクラスタリング手法（階層クラスタ分析、非階層クラスタ分析）を採用してクラスタリングを行ってもよい。

クラスタリングの第２態様では、クラスタリング処理部５２は、積算点群データＤ３を構成する各計測点の３次元座標値と反射強度との両方に基づき、クラスタリングを行う。この場合、クラスタリング処理部５２は、例えば、３次元座標系である積算座標系に反射強度の座標軸を加えた４次元座標系における計測点間の距離に基づき、クラスタリングを行う。他の例では、クラスタリング処理部５２は、第１態様に基づき暫定的なクラスタリングを行った後、暫定の各クラスタについて、反射強度に基づくグループ化をさらに行う。そして、クラスタリング処理部５２は、設定した各グループを、最終的なクラスタとして設定する。

なお、クラスタリング処理部５２は、最初のクラスタリングの実行後、当該クラスタリングの実行結果に基づき物性推定部５４が生成した物性推定情報Ｄ７を用いてクラスタリングの修正を行ってもよい。例えば、クラスタリング処理部５２は、最初のクラスタリング結果に基づくクラスタ毎に、対象のクラスタに属する各計測点の反射強度と、対象のクラスタに対する物性推定部５４の推定結果とを比較する。そして、クラスタリング処理部５２は、物性推定部５４が推定した物性（反射特性）と異なる計測点の塊が存在する場合、当該計測点の塊を別のクラスタとみなし、対象のクラスタを分割する。その後、分割されたクラスタについて、反射特性推定部５３による反射特性の推定及び物性推定部５４による物性推定が行われる。

このように、クラスタリング処理部５２は、近傍の計測点と明らかに反射特性が異なるものは別のクラスタとみなしてもよい。これにより、例えば、標識に覆い被さる木の枝などを、好適に標識のクラスタから分離し、反射特性の推定及び物性推定などを行うことができる。

（３－４）反射特性推定部の詳細
反射特性推定部５３は、クラスタ情報Ｄ４に基づき特定される積算点群データＤ３の各クラスタについて、反射特性を推定する。この場合、まず、反射特性推定部５３は、積算点群データＤ３の全ての計測点に対し、照射位置と反射強度との組を算出する。そして、反射特性推定部５３は、算出した照射位置と反射強度との組をクラスタ毎に集計し、クラスタ毎の集計結果に基づく反射特性情報Ｄ５を生成する。

ここで、各計測点の照射角度の推定方法の具体例について説明する。例えば、反射特性推定部５３は、対象の計測点が属するクラスタに対して３点以上の計測点による近似平面を算出する。そして、反射特性推定部５３は、算出した近似平面と、対象の計測点が示す３次元座標値と照射位置とを結ぶベクトルとがなす角度を、照射角度として算出する。他の例では、反射特性推定部５３は、対象の計測点に対して法線ベクトルを算出し、算出した法線ベクトルと、対象の計測点が示す３次元座標位置と照射位置とを結ぶベクトルとの角度を、照射角度として算出してもよい。

なお、反射特性推定部５３は、照射角度を所定の量子化数により量子化し、量子化した照射角度毎に反射強度を算出してもよい。この場合、反射特性推定部５３は、同一の照射角度となる計測点が同一クラスタ内で複数存在する場合には、これらの複数の計測点の反射強度の代表値（平均値、中央値等）を算出する。反射特性推定部５３は、クラスタ毎に、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性情報Ｄ５を好適に生成することができる。なお、反射特性情報Ｄ５は、クラスタ毎に照射角度と反射強度との関係を表すグラフ情報であってもよい。また、反射特性推定部５３は、任意の補間処理によって照射角度が存在しない反射強度の値を補間した反射特性情報Ｄ５を生成してもよい。また、反射特性推定部５３は、上記の量子化に限らず、照射角度と反射強度との関係を近似的に表す関数を、反射特性情報Ｄ５として算出してもよい。この場合、任意の関数近似の手法が用いられてもよい。

（３－５）物性推定部の詳細
物性推定部５４は、反射特性情報Ｄ５と、既知物性情報Ｄ６とに基づき、各クラスタに対応する物体の物性を推定し、物性の推定結果を物性推定情報Ｄ７として生成する。

ここで、既知物性情報Ｄ６は、例えば、道路周辺に存在する物体のカテゴリ（看板、木、車両等）毎又は当該物体の素材のカテゴリ（例えば再帰性反射部材、木材、水、鉄、その他金属等）毎に照射角度と反射強度との関係を表す反射特性の情報である。他の例では、既知物性情報Ｄ６は、異なる物性のカテゴリ（例えば、第１物性、第２物性、…等）毎に照射角度と反射強度との関係を表す反射特性の情報であってもよい。このように、既知物性情報Ｄ６は、物体、素材又は物性等のカテゴリ（「既存物性カテゴリ」とも呼ぶ。）毎の反射特性に関する情報である。

そして、物性推定部５４は、例えば、既知物性情報Ｄ６に登録されている既存物性カテゴリ毎の反射特性と、反射特性情報Ｄ５が示すクラスタ毎の反射特性との比較に基づき、各クラスタに対応する既存物性カテゴリを推定する。そして、物性推定部５４は、クラスタ毎に推定した既存物性カテゴリと、対応するクラスタとを対応付けた情報を、物性推定情報Ｄ７として生成する。

ここで、既存物性カテゴリの推定方法の一例について説明する。物性推定部５４は、例えば、クラスタごとに、既知物性情報Ｄ６に登録されている各既存物性カテゴリとの反射特性の類似度を算出する。この類似度の算出方法は、相互相関関数や特徴空間における距離等を用いた任意の類似度算出方法であってもよい。そして、物性推定部５４は、クラスタ毎に、最も類似度が高い既存物性カテゴリを決定する。そして、物性推定部５４は、決定した既存物性カテゴリを、対象のクラスタが表す物体の物性を表すとみなし、決定した既存物性カテゴリと対象のクラスタとを関連付けた物性推定情報Ｄ７を生成する。

図６（Ａ）は、物体６３に対して得られた計測点とライダ２の照射位置との関係を示す図である。また、図６（Ｂ）は、物体６４に対して得られた計測点とライダ２の照射位置との関係を示す図である。図６（Ａ）、（Ｂ）では、反射強度が高いほど計測点が薄く表示されている。

図６（Ａ）に示すように、物体６３の場合には、照射位置及び照射角度に依存せずに略均等な反射強度を表す計測点が生成されている。よって、この場合、例えば、物体６３に対応するクラスタは、再帰性反射部材又は当該部材から作られる標識に対応する既存物性カテゴリと反射特性の類似度が最も高くなる。よって、この場合、物性推定部５４は、物体６３に対応するクラスタが、再帰性反射部材又は当該部材から作られる標識に対応する既存物性カテゴリに属することを表す物性推定情報Ｄ７を生成する。

一方、図６（Ｂ）に示すように、物体６４の場合には、正面方向からの反射強度が最も高くなり、照射角度が物体６４の正面方向からずれるほど反射強度が小さくなっている。よって、この場合、例えば、物体６３に対応するクラスタは、側面方向への反射が弱い素材又は当該素材から作られる物体に対応する既存物性カテゴリと反射特性の類似度が最も高くなる。よって、この場合、物性推定部５４は、物体６４に対応するクラスタが、側面方向への反射が弱い素材又は当該素材から作られる物体に対応する既存物性カテゴリに属することを表す物性推定情報Ｄ７を生成する。

このように、物性推定部５４は、照射角度を考慮した反射特性をクラスタ毎に推定することで、高精度な物性推定を行うことができる。

（４）処理フロー
図７は、第１実施例において反射特性推定装置４が実行するフローチャートの一例である。反射特性推定装置４は、図７に示すフローチャートの処理を、例えば所定の道路区間ごとに実行する。

反射特性推定装置４は、点群データＤ１と移動情報Ｄ２とを取得する（ステップＳ１１）。この場合、反射特性推定装置４は、例えば、車載機１から計測データＩｍを受信し、受信した計測データＩｍに基づき点群データＤ１と移動情報Ｄ２とを取得する。

次に、反射特性推定装置４は、点群データＤ１と移動情報Ｄ２とに基づき、ライダ２の照射位置の情報を含む積算点群データＤ３を生成する（ステップＳ１２）。この場合、反射特性推定装置４の積算処理部５１は、ライダ座標系により表された点群データＤ１を、移動情報Ｄ２に基づき積算座標系に変換して積算した積算点群データＤ３を生成する。

そして、反射特性推定装置４は、積算点群データＤ３の計測点のクラスタリングを行う（ステップＳ１３）。この場合、反射特性推定装置４のクラスタリング処理部５２は、例えば、積算座標系又は所定の特徴空間において近傍となる計測点同士を同一クラスタとするクラスタリングを実行する。

次に、反射特性推定装置４は、ステップＳ１３において特定されたクラスタ毎に、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する（ステップＳ１４）。この場合、反射特性推定装置４の反射特性推定部５３は、積算点群データＤ３の計測点の各々に対して算出した照射角度と反射強度の組をクラスタ毎に集計することで、クラスタ毎の反射特性を推定する。

次に、反射特性推定装置４は、ステップＳ１４において推定された反射特性に基づき、クラスタ毎の物性推定を行う（ステップＳ１５）。この場合、反射特性推定装置４の物性推定部５４は、既知物性情報Ｄ６と、ステップＳ１４の推定されたクラスタ毎の反射特性との比較結果に基づき、クラスタ毎に最も当てはまる既存物性カテゴリを推定する。

以上説明したように、第１実施例における反射特性推定装置４のコントローラ４３は、照射した光の反射光を受光することで計測を行うライダ２により複数の照射位置において計測された点群データＤ１を取得する。そして、コントローラ４３は、照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた積算点群データＤ３を生成する。そして、コントローラ４３は、積算点群データＤ３が示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する。これにより、反射特性推定装置４は、ライダ２により計測した物体について、照射角度を考慮した反射特性を好適に推定することができる。

＜第２実施例＞
第２実施例では、反射特性推定装置４は、第１実施例における処理に加えて、物性推定情報Ｄ７の算出後、照射位置を仮想的に変更した場合の積算点群データＤ３の各計測点での反射強度のシミュレーションを行う。

図８は、第２実施例における反射特性推定装置４の機能ブロック図の一例である。第２実施例では、反射特性推定装置４のコントローラ４３は、機能的には、積算処理部５１と、クラスタリング処理部５２と、反射特性推定部５３と、物性推定部５４と、反射特性再計算部５５とを有する。以後では、第１実施例と同様の構成要素については適宜同一符号を付し、その説明を省略する。

反射特性再計算部５５は、仮想的なライダ２の照射位置（ここでは「視点」とも呼ぶ。）を指定する情報である視点情報「Ｄ８」に基づき、当該視点を照射位置とした場合に得られる各計測点での反射強度を算出する。この場合、反射特性再計算部５５は、ライダ２の最大測距距離及び視野角などに基づく測距可能範囲を設定し、測距可能範囲内に存在する各計測点について反射強度を算出してもよい。そして、反射特性再計算部５５は、各計測点に対して算出した反射強度を示す情報を、反射特性出力情報「Ｄ９」として出力する。

この場合、視点情報Ｄ８は、例えば、インターフェース４１に接続されたマウス、キーボード、音声入力装置などの入力装置が生成する入力信号により指定された情報である。この場合、反射特性再計算部５５は、視点を指定する対象となる空間等を表すＧＵＩ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｕｓｅｒ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）をインターフェース４１により接続されたディスプレイ等に表示し、視点を指定する入力を受け付けてもよい。

ここで、各計測点の反射強度の算出方法について説明する。まず、反射特性再計算部５５は、指定された視点を照射位置とした場合の対象の計測点の照射角度を、幾何学的手法により算出する。また、反射特性再計算部５５は、物性推定情報Ｄ７を参照することで、反射強度を再計算する計測点が属するクラスタの物性（即ち照射角度に応じた反射特性）を認識する。そして、反射特性再計算部５５は、算出した照射角度に対応する反射強度を、対象のクラスタの物性推定情報Ｄ７が示す反射特性に基づき認識する。なお、反射特性再計算部５５は、物性推定情報Ｄ７の既存物性カテゴリに紐づけられた既知物性情報Ｄ６をさらに参照することで、対象のクラスタの照射角度毎の反射特性を認識してもよい。

その後、反射特性再計算部５５は、例えば算出した反射特性出力情報Ｄ９を、インターフェース４１に接続されたディスプレイ等に表示してもよく、反射特性出力情報Ｄ９に基づき所定の表示を行う端末装置に送信してもよい。

このように、第２実施例によれば、指定された視点に対して得られる計測点の反射強度を好適にシミュレーションすることができる。

なお、上述した各実施例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータであるコントローラ等に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記憶媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記憶媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記憶媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。

以上、実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。

１ 車載機
２ ライダ
３ センサユニット
４ 反射特性推定装置
４１ インターフェース
４２ メモリ
４３ コントローラ

Claims (11)

1. 照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得する取得手段と、
   前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成する積算処理手段と、
   前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する反射特性推定手段と、
   を有する情報処理装置。
2. 前記反射特性推定手段が推定した反射特性に基づき、前記クラスタの各々に対応する物性を推定する物性推定手段をさらに有する、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記物性推定手段は、前記反射特性推定手段が推定した反射特性と、物性が異なるカテゴリ毎の反射特性を表す既知物性情報とに基づき、前記クラスタの各々が属する物性に関するカテゴリを推定する、請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記積算点群データを構成する計測点間の距離に基づき、近傍の計測点同士を同一のクラスタとするクラスタリングを行うクラスタリング処理手段をさらに有する、請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
5. 前記クラスタリング処理手段は、前記距離と、前記反射強度とに基づき、前記クラスタリングを行う、請求項４に記載の情報処理装置。
6. 前記反射特性推定手段が推定した反射特性に基づき、前記クラスタの各々に対応する物性を推定する物性推定手段を有し、
   前記クラスタリング処理手段は、前記物性推定手段の推定結果と、前記反射強度とに基づき、前記クラスタの分割を行う、請求項４または５に記載の情報処理装置。
7. 前記反射特性推定手段は、前記計測点の各々について、前記照射位置及び当該計測点が示す被計測位置に基づいて前記照射角度を算出し、算出された前記照射角度と前記反射強度とに基づき、前記反射特性を推定する、請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
8. 前記積算処理手段は、前記点群データの計測時における前記計測装置の移動情報に基づき、複数の照射位置で計測された前記点群データを共通の座標系に変換することで、前記積算点群データを生成する、請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
9. コンピュータが実行する制御方法であって、
   照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得し、
   前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成し、
   前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する、
   制御方法。
10. 照射した光の反射光を受光することで計測を行う計測装置により複数の照射位置において計測された点群データを取得し、
    前記照射位置及び反射強度に関する情報を計測点毎に関連付けた、前記点群データを積算した積算点群データを生成し、
    前記積算点群データが示す計測点のクラスタごとに、照射角度と反射強度との関係を表す反射特性を推定する処理をコンピュータに実行させるプログラム。
11. 請求項１０に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。

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