JP2024091630A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ピッチ角の取得に冗長性を持たせる【解決手段】情報処理装置１は、車両Ｖの位置情報を取得する位置情報取得部２００と、車両Ｖから建物までの距離を取得する距離情報取得部２０３と、車両Ｖの位置情報と、建物までの第１距離に基づいて、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する高さ情報取得部２０５と、車両Ｖから建物までの第２距離に基づいて、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する高さ情報算出部２０６と、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとを用いて、車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出するピッチ角算出部２０７と、を有する。【選択図】図３

Description

本発明は、情報処理装置に関するものである。

特許文献１には、車両の姿勢の推定を行う技術が開示されている。

国際公開第２０２１／１１２０７４号

車両の走行には、種々の情報が必要である。この種の情報の一例として、車両の路面に対する角度（以下、ピッチ角という）がある。ピッチ角は、水平面に対する車両の傾斜角に相当する。
このピッチ角は、例えば先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ Ｄｒｉｖｅｒ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ Ｓｙｓｔｅｍｓ）や自動運転（ＡＤ：Ａｕｔｏｍａｔｅｄ Ｄｒｉｖｅ）において、物体検出、物体追跡、センサ融合、そして、アクチュエータの制御などに用いられる。

ピッチ角は、一般に、慣性計測装置（ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）から提供される。慣性計測装置は、加速度と角速度をそれぞれ３軸方向で検知するセンサである。
慣性計測装置が故障した場合や、慣性計測装置から提供される情報に誤りがあると、先進運転支援システムによる支援や自動運転などに支障が生じる可能性がある。そのため、先進運転支援システムによる支援や自動運転などを適切に実施するためには、ピッチ角の取得に冗長性を持たせる必要がある。

本発明は、
移動体の位置情報を取得する位置情報取得部と、
前記移動体から対象物までの距離を取得する距離情報取得部と、
前記移動体の位置情報と前記対象物までの第１距離に基づいて、前記対象物の既知の高さ情報を取得する高さ情報取得部と、
前記移動体から前記対象物までの第２距離に基づいて、前記対象物の高さ情報を算出する高さ情報算出部と、
前記対象物の既知の高さ情報と、前記対象物の高さ情報とを用いて、前記移動体のピッチ角を算出するピッチ角算出部と、を有する構成の情報処理装置とした。

本発明によれば、ピッチ角の取得に冗長性を持たせることができる。

情報処理装置の概略構成を説明する図である。 車両に搭載されたセンサからのレーザ光の照射範囲を説明する図である。 情報処理装置の処理ユニットの機能ブロック図である。 建物の高さ情報の算出原理を説明する図である ピッチ算出処理を説明するフローチャートである。 照射範囲における建物の検出過程を説明する模式図である。 照射範囲内で検出した建物までの第１距離の算出を説明する模式図である。 検出した建物の高さ情報の算出過程を説明するフローチャートである。 照射範囲に複数の建物が検出された場合の第１距離の算出を説明する図である。 照射範囲に複数の建物が検出された場合の第１距離の算出を説明する図である。 建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層の特定の他の態様を説明する図である。 建物の高さ算出ステップの変形例を説明するフローチャートである。 変形例にかかるスキャン層を説明する図である。 ピッチ角の算出の他の例を説明する図である。

以下、本発明の実施形態を、車両Ｖに搭載された情報処理装置１に適用した場合を例に挙げて説明する。
図１は、情報処理装置１の概略構成を説明する図である。
図２は、車両Ｖに搭載されたセンサ１５からのレーザ光の照射範囲ＩＲを説明する図である。

情報処理装置１は、車両Ｖの走行制御などに用いられる情報を生成する機能を有する。
情報処理装置１の機能として、次のものが例示される。
（ａ）車両Ｖの位置情報と、センサ１５により取得した車両Ｖから対象物までの距離とを用いて、対象物の既知の高さ情報を取得する機能。
（ｂ）センサ１５により取得した車両Ｖから対象物までの距離と、対象物の既知の高さ情報とを用いて、車両Ｖのピッチ角（車両の水平線に対する傾き）を算出する機能。

図１に示すように、情報処理装置１は、処理ユニット２０と、記憶ユニット３０と、入出力ポート（Ｉ／Ｏ）１１と、を有する。処理ユニット２０と、記憶ユニット３０と、入出力ポート１１は、バス１０を介して互いに接続されている。
入出力ポート１１には、ＩＭＵ（Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）１２と、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）ユニット１３と、通信ユニット１４と、センサ１５と、が接続されている。

ＩＭＵ１２は、３次元の慣性運動（直交３事項方向の並進運動および回転運動）を検出する慣性計測装置である。ＩＭＵ１２は、３軸のジャイロ（図示せず）と、加速度計（図示せず）で構成される。ＩＭＵ１２は、角速度と、加速度と、姿勢角（ロール角、ピッチ角）と、方位角を算出する機能を有する。

ＧＰＳユニット１３は、複数の測位衛星ＳＴからの電波（ＧＰＳ信号）を受信する機能を有する。
通信ユニット１４は、無線、有線、そして携帯電話通信網などを介して、ネットワークＮＴに接続する機能を有する。通信ユニット１４は、ネットワークＮＴを介して外部サーバＥＳに接続する機能を有する。

センサ１５は、設定された照射範囲ＩＲに向けて送信波を照射する照射部（図示せず）と、照射範囲内にある物体で反射した反射波を受信する受信部（図示せず）を、有する測定器である。
本実施形態では、センサ１５として、ＬｉＤＡＲ（ライダー）を採用している。
ＬｉＤＡＲは、レーザ光（送信波）を照射範囲ＩＲに向けて照射し、照射範囲ＩＲ内にある物体で反射したレーザ光（反射波）を受光する。
センサ１５の計測データ（ＬｉＤＡＲデータ）の処理により、照射範囲ＩＲ内にある物体までの距離や、物体の形状を計測できる。

本実施形態では、図２に示すように、センサ１５は、車両Ｖの前部で、車両前方側を向いて設置されている。車両Ｖにおいてセンサ１５は、路面Ｒから上方に設置高さｈ分だけ離れた位置に設置されている。センサ１５は、車両Ｖの前方側に向けてレーザ光を照射する。センサ１５は、上下方向の予め決められた範囲（図２参照）内と、水平線方向（車両Ｖの幅方向）の予め決められた範囲（図１参照）内に、レーザ光を照射する。本実施形態では、レーザ光が照射される範囲を「照射範囲ＩＲ」と標記する。

本実施形態では、レーザ光の照射範囲ＩＲが、上下方向で複数の層（スキャン層）に区画されている。
図２では、説明の便宜上、スキャン層の総数が「１３」である場合が例示されている。
図２に示す例の照射範囲ＩＲの場合、基準スキャン層Ｌ０を基準として、上側に６つのスキャン層（Ｌ１からＬ６）と、下側に６つのスキャン層（Ｌ－１からＬ－６）が設定されている。
ここで、基準スキャン層Ｌ０とは、センサ１５を搭載した車両Ｖのピッチ角が０°である場合に、センサ１５から水平線ＨＬ方向に照射されるレーザ光によるスキャン層である。
各スキャン層は、隣接する他のスキャン層に対して同じ角度差θを持っている。

本実施形態では、隣接するスキャン層の間の角度差θは同じであるが、例えば、基準スキャン層Ｌ０の上側と、下側で異なる角度差となるように設定しても良い。
また、隣接するスキャン層の間の角度差θは同じである場合には、基準スキャン層Ｌ０を有さないセンサであっても良い。かかる場合、Ｌ１層とＬ－１層でスキャンした物体との距離の中間値を演算することで、基準スキャン層Ｌ０が存在する場合のＬ０による測定値を推定することができる。
なお、以下の説明においては、スキャン層を特定する場合に、スキャン層Ｌｘ（ｘは、任意の整数）と標記する場合がある。また、スキャン層の総数を示す場合に、Ｌｎ（ｎは、任意の整数）とも標記する場合がある。

図１に示すように、処理ユニット２０は、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などの演算処理装置である。
記憶ユニット３０は、例えば、ＳＳＤ（ソリッド・ステート・ドライブ）、ＨＤＤ（ハードディスクドライブ）、そしてメモリなどの情報記録媒体である。
記憶ユニット３０には、マップデータ３１（高精度３次元地図：ＨＤマップ）が記憶されている。マップデータ３１では、道路やトンネルなどのインフラ構造物や、建物など周辺環境にあるオブジェクト（物体）に関する情報が、座標データに関連付けられて登録されている。ここで、座標データとは、インフラ構造物や物体の位置を、測地基準系における緯度・経度で表すデータである。
オブジェクトに関する情報には、オブジェクトの高さに関する情報（既知の高さ情報）や、建物の識別子が含まれている。また、道路に関する情報には、道路の水平線に対する傾斜角が含まれている。
ここで、建物の識別子とは、インフラ構造物や建物に割り当てられた固有の識別子である。識別子は、一例として、識別用の番号、記号、符号などを任意に組み合わせた識別用のラベルである。識別子の違いにより、インフラ構造物や建物を特定・識別・区別できるようになっている。なお、識別子は、インフラ構造物や建物に割り当てられた名称であっても良い。

記憶ユニット３０には、マップデータ３１の他に、処理ユニット２０で実施される各処理のプログラム３２や、プログラム３２による処理の過程で生成されるデータが記憶される。マップデータ３１は、外部サーバＥＳにも記憶されている。

図３は、情報処理装置１の処理ユニット２０の機能ブロック図である。なお、判定部２０９は、任意の構成であるが、後記する応用例の説明の都合で、機能ブロック中に記載している。
位置情報取得部２００は、車両Ｖ（移動体）の位置情報を取得する。
具体的には、ＧＰＳユニット１３が受信した複数の測位衛星ＳＴ（図１参照）からの電波（ＧＰＳ信号）に基づいて、車両Ｖの現在位置を示す位置情報を算出する。位置情報とは、車両Ｖの現在位置を、測地基準系における緯度・経度で表す座標データである。

走査制御部２０１は、センサ１５からの照射範囲ＩＲへのレーザ光の照射を制御して、照射範囲ＩＲの走査を制御する。

物体検出部２０２は、照射範囲ＩＲ内に位置する対象物（物体）を検出する。
物体検出部２０２には、センサ１５から計測データ（ＬｉＤＡＲデータ）が入力される。物体検出部２０２は、計測データ（ＬｉＤＡＲデータ）の処理により、照射範囲ＩＲ内に位置する対象物（物体）を検出する。

前記したように、センサ１５が照射したレーザ光は、照射範囲ＩＲ内にある物体の表面で反射する。センサ１５は、物体の表面で反射したレーザ光（反射光）を受光する。センサ１５では、受光したレーザ光（反射光）から、物体の表面のレーザ光を反射した点の集合である点群データを生成する。ここで、点群データの各点は、物体の表面に相当する。そのため、点群データを構成する各点の分布、そして各点までの距離から、レーザ光を反射した物体の表面の形状を計測できる。
よって、点群データを生成すると、照射範囲ＩＲ内に位置する対象物（物体）が、点の集合として特定される。
点群データの各点は、センサ１５からの距離（距離情報）と、センサ１５の設置面（水平線）に対する角度の情報（角度情報）を有している。
本実施形態のセンサ１５では、物体の表面の各点までの距離と角度に基づいて、物体の表面の各点のセンサ基準系での位置情報（３次元空間におけるＸＹＺ座標データ）が生成される。そして、センサ１５が出力する計測データには、点群データと、点群データを構成する各点の距離情報、角度情報、位置情報が含まれている。

よって、センサ１５からの計測データが入力される物体検出部２０２では、点群データに基づいて、照射範囲ＩＲ内に位置する対象物（物体）を検出する。

本実施形態では、検出する対象物として、マンションやビルディングなどの建物を想定している。
例えば、これらの建物は、直線状のエッジ（建物の角、建物の上辺など）を有しており、これら直線状のエッジに相当する部位が、点群テータにおいて特定が容易である。
一例として本実施形態では、エッジフィルタなどを利用して、点が直線状に連なった部位の有無などに基づいて、照射範囲ＩＲ内にある建物を検出している。

距離情報取得部２０３は、センサ１５から照射範囲ＩＲ内に存在する物体までの距離を取得する。
点群データの各点は、センサ１５からの距離を特定する情報（距離情報）を含んでいる。
物体の表面の各点（点群データの各点）までの距離は、照射範囲ＩＲへのレーザ光の照射から、照射範囲内の物体で反射した反射波を受信するまでの時間から算出される。
距離情報取得部２０３は、点群データの処理により、照射範囲ＩＲ内にある建物ＢＬまでの距離、具体的には、建物の座標算出用の距離（第１距離）と、車両Ｖから建物までの距離（第２距離）と、車両Ｖから建物の上辺までの距離（第３距離）と、を取得する。

図４は、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出原理を説明する図である。図４の（Ａ）は、車両Ｖおよび基準スキャン層Ｌ０が、水平線ＨＬに対して平行であり、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθ＝０である場合を示している。図４の（Ｂ）は、車両Ｖのピッチ角が、路面上の凹凸により車両Ｖが水平線ＨＬに対して僅かに傾いた場合、すなわち、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθ≠０である場合を示している。

建物の座標算出用の距離（第１距離：Ｄ１）は、車両Ｖから建物ＢＬ上の任意の１点までの距離である。
一例として、図６の場合、建物ＢＬａにおいて、車両Ｖ（センサ１５）に最も近い位置にある角（エッジ）までの距離を算出している。ここで、建物の「角」とは、建物の２つの壁面が合流する部位を意味する。点群データでは、建物の角は、複数の点が上下方向に略直線状に連なった部位として検出される。この場合における「直線状に連なる」とは、建物の上から下まで一直線に連なっている必要は無い。少なくとも直線状のエッジを検出可能な長さで連なっていれば良い。

なお、図７に示すように、算出する建物ＢＬａまでの距離Ｄ１は、道路の周囲にある設置物、例えば樹木やガードレールよりも高い位置にある建物上の点（図７の場合には、点ＴＧ）までの距離であることが好ましい。
樹木やガードレールよりも上側では、建物以外にレーザ光を反射する可能性のある物体が存在する可能性が低い。そのため、樹木やガードレールの存在が、算出される建物までの距離に影響を及ぼす可能性を抑えることができる。
ここで、建物の座標算出用の距離Ｄ１は、必ずしも建物のエッジの部位で算出する必要は無い。距離を算出可能であれば、建物の壁面の部位で算出しても良い。
なお、道路の周囲に、建物以外の物体が存在しない場合には、距離Ｄ１を、建物までの最短距離、即ち基準スキャン層Ｌ０との交点ＴＧ’までの距離として採用しても良い。

建物までの距離Ｄ２（第２距離）と、建物の上辺までの距離Ｄ３（第３距離）は、高さ情報算出部２０６における建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出時に参照される。
前記したようにセンサ１５は、車両Ｖ前方の照射範囲ＩＲに向けてレーザ光を照射する。
距離情報取得部２０３は、センサ１５から基準スキャン層Ｌ０に沿って照射されたレーザ光の反射波から、センサ１５から、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点までの距離、すなわち、センサ１５から建物までの距離Ｄ２を算出する（図４参照）。
車両Ｖと建物が同じ水平線(水平面）上に位置する場合、照射範囲ＩＲ内の車両Ｖの正面側に位置する建物には、センサ１５から基準スキャン層Ｌ０に沿って照射されるレーザ光が、最も短距離で到達する。そのため、センサ１５から基準スキャン層Ｌ０に沿って照射されたレーザ光の反射波から算出した距離Ｄ２は、ピッチ角が０°の場合には車両Ｖから建物までの最短の距離となる。
なお、点群データの各点は、基準スキャン層との交差角の情報と対応づけられるので、この距離Ｄ２の算出と同時に、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点のセンサ座標系での位置情報も算出される。

建物の上辺までの距離Ｄ３は、距離情報取得部２０３が、建物の上辺に相当する点群を生成したスキャン層を特定し、センサ１５から特定したスキャン層に沿って照射されたレーザ光の反射波から、センサ１５から、特定したスキャン層と建物の上辺との交点までの距離、すなわち、センサ１５から建物の上辺までの距離Ｄ３を算出する（図４参照）。
なお、点群データの各点は、基準スキャン層との交差角の情報と対応づけられるので、この距離Ｄ３の算出と同時に、特定したスキャン層と、建物との交点のセンサ座標系での位置情報も算出される。

建物座標算出部２０４は、位置情報取得部２００が取得した車両Ｖ（移動体）の位置情報と、距離情報取得部２０３が取得した対象物までの距離Ｄ１（第１距離）に基づいて、検出した建物の位置情報（建物座標）、すなわち建物（対象物）の座標データを生成する。

高さ情報取得部２０５は、座標データに基づいてマップデータ３１を参照して、検出した建物（対象物）の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する。
マップデータ３１では、建物の識別子や、建物の高さ情報（既知の高さ情報）が、建物の座標データと関連付けて記憶されている。建物座標算出部２０４で算出した座標データに基づいてマップデータ３１を参照すると、座標データに紐付けられた建物の識別子と、当該建物の高さ情報（既知の高さ情報）を取得できるようになっている。
高さ情報取得部２０５は、座標データ（測地基準系における緯度・経度）が一致するレコードに登録された建物の高さ情報を、検出した建物の既知の高さ情報として取得する。
なお、マップデータ３１において、建物の識別子に関連付けて、高さの算出に利用できない旨のフラグがセットされている場合には、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎの取得から除外されるようにしても良い。

高さ情報算出部２０６は、照射範囲ＩＲ内で検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。
具体的には、高さ情報算出部２０６は、（ａ）既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物の上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘを特定する。
（ｂ）特定したスキャン層Ｌｘと、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物の上辺との交点の位置情報αを取得する。（ｃ）既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物と、基準スキャン層Ｌ０との交点の位置情報βを取得する。（ｄ）位置情報αと、位置情報βと、車両Ｖにおけるセンサの設置高さｈとから、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。

図４の（Ａ）の場合、スキャン層Ｌ４が、建物ＢＬの上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘになる。
ここで、センサ１５のレーザ光の出射点を点Ａ、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物ＢＬとの交点（レーザ光の反射点）を点Ｂ、スキャン層Ｌ４に沿う方向における建物ＢＬの上辺との交点（レーザ光の反射点）を点Ｃ、基準スキャン層Ｌ０とスキャン層Ｌ４との交差角∠ＢＡＣを、交差角θｘとする。

高さ情報算出部２０６は、センサ１５から入力された計測データ（点群データ）から、スキャン層Ｌ４と建物ＢＬとの交点Ｃの位置情報αを取得する。位置情報αでは、センサ座標系における交点Ｃの位置情報が、ＸＹＺ座標データとして規定されている。
さらに、高さ情報算出部２０６は、センサ１５から入力された計測データ（点群データ）から、基準スキャン層Ｌ０と建物ＢＬとの交点Ｂの位置情報βを取得する。位置情報βでは、センサ座標系における交点Ｂの位置情報が、ＸＹＺ座標データとして規定されている。

ここで、位置情報α、βは、センサ１５の位置を基準とした３次元空間における座標データである。すなわち、同じセンサ座標系のデータである。
そのため、位置情報αのＺ成分座標と、位置情報βのＺ成分座標との差分を取るだけで、図４の（Ａ）における点ＢＣ間の距離Ｄｘが算出できる。
具体的には、位置情報αから位置情報βを減算する下記式（１）から距離Ｄｘを算出できる。
Ｄｘ＝位置情報αのＺ座標－位置情報βのＺ座標 ・・・（１）

ここで、車両Ｖにおけるセンサ１５の設置高さｈを考慮すると、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌは、下記式（２）で表すことができる。
Ｈ＿Ｃａｌ＝Ｄｘ＋ｈ ・・・（２）

このように、高さ情報算出部２０６は、照射範囲ＩＲ内で検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを、（ａ）既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物の上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘと、建物ＢＬとの交点Ｃの位置情報αと、（ｂ）基準スキャン層Ｌ０と建物ＢＬとの交点Ｂの位置情報βと、（ｃ）車両Ｖにおけるセンサの設置高さｈと、から算出する。
なお、建物ＢＬの高さと比べ、センサ１５の設置高さは小さいため、精度を問題としない場合はｈをゼロとみなしてもよい。

ここで、図４の（Ａ）において車両Ｖが水平線ＨＬ上に位置しており、車両Ｖの水平線に対する傾きであるピッチ角がゼロ度（＝０°）である場合、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、建物の算出した高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとの関係は、下記式（３）で表現できる。
Ｈ＿Ｋｎｏｗｎ＝Ｈ＿Ｃａｌ ・・・（３）

一方、図４の（Ｂ）に示すように、路面の凹凸等が原因で、車両Ｖが水平線ＨＬに対して傾いていると、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとの間に、車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθに応じた差異Ｈが生じる。
この場合、上記式（３）は、下記式（４）で表すことができる。
Ｈ＿Ｋｎｏｗｎ＝Ｈ＿Ｃａｌ＋Ｈ ・・・（４）

上記式（４）から、差異Ｈは、下記式（５）で表現できる。
Ｈ＝Ｈ＿Ｋｎｏｗｎ－Ｈ＿ｃａｌ ・・・（５）

ピッチ角算出部２０７は、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとの差異Ｈ（図４の（Ｂ）参照）と、を用いて、車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出する。

車両Ｖが水平線に対して傾いているときのピッチ角Ｐｉｔｃｈθは、下記式（６）で表現できる。
Ｓｉｎ（Ｐｉｔｃｈθ）＝Ｈ／Ｄ２ ・・・（６）
この式（６）から、ピッチ角（Ｐｉｔｃｈθ）は、下記式（７）で表現できる。
Ｐｉｔｃｈθ ＝ｓｉｎ^－１（Ｈ／Ｄ２） ・・・（７）

上記式（５）から、Ｈは、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、建物の算出した高さ情報Ｈ＿Ｃａｌから算出される値である。
建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎは、記憶ユニット３０に記憶されたマップデータ３１から取得される。建物の算出した高さ情報Ｈ＿ＣａｌとＤ２は、センサ１５の計測データ（点群データ）から取得される。

マップデータ更新部２０８は、通信ユニット１４を介して外部サーバＥＳに接続し、記憶ユニット３０のマップデータ３１よりも新しいマップデータが存在する場合には、外部サーバＥＳから新しいマップデータをダウンロードして、記憶ユニット３０に記憶されているマップデータ３１を更新する。

上記した処理ユニット２０の機能ブロックの構成要素が実現する機能は、記憶ユニット３０に記憶されたプログラム３２や、外部サーバＥＳに記憶されたプログラム（図示せず）により実現する。なお、処理ユニット２０が実現する機能は、上記の態様にのみ限定されるものではない。

以下、本実施形態にかかる情報処理装置１における処理の一例を説明する。
図５は、情報処理装置１で実施されるピッチ算出処理を説明するフローチャートである。
図６は、照射範囲ＩＲにおける建物の検出過程を説明する模式図である。
図７は、照射範囲ＩＲ内で検出した建物までの距離Ｄ１の算出を説明する模式図である。

情報処理装置１は、当該情報処理装置１を搭載した車両Ｖの走行時に、ピッチ算出処理を予め決められた実行間隔で繰り返し実行する。

図５に示すように、ピッチ算出処理では、ステップＳ１０１において位置情報取得部２００が、車両Ｖ（移動体）の現在位置を示す位置情報を取得する。
ステップＳ１０２において走査制御部２０１が、センサ１５により、車両Ｖの前方に設定された照射範囲ＩＲ内にレーザ光を照射して、照射範囲ＩＲの走査を実施する（ステップＳ１０２）。
センサ１５は、照射範囲ＩＲ内にある物体の表面で反射したレーザ光（反射波）を受光すると、受光したレーザ光から、点群データを生成する。点群データは、物体の表面のレーザ光を反射した点（測定点）の集合である。
そして、センサ１５は、生成した点群データを含む計測データを出力する。ここで、点群データは、以下の情報と対応づけることができる。
（ａ）点群データを構成する各点までの距離、
（ｂ）点群データを構成する各点の角度（センサ１５を通る水平線に対する角度）、
（ｃ）点群データを構成する各点の位置情報（センサ座標系におけるＸＹＺ座標データ）。

物体検出部２０２は、センサ１５から計測データが入力されると（ステップＳ１０３、Ｙｅｓ）、点群データの処理により、照射範囲ＩＲ内における建物の有無を確認する。
照射範囲ＩＲ内に少なくとも１つの建物の存在が確認されると（ステップＳ１０４、Ｙｅｓ）、ステップ１０５において、距離情報取得部２０３は、検出した建物までの距離Ｄ１（第１距離）を算出する。

図６の場合、照射範囲ＩＲ内に建物ＢＬａが位置している。そのため、物体検出部２０２は、ステップＳ１０３の処理により建物ＢＬａの存在を検出することになる。
図７に示すように、ステップＳ１０５では、建物ＢＬａの位置情報を取得するために、建物ＢＬａまでの距離Ｄ１を算出する。そのため、建物ＢＬａ上の測定点ＴＧは、周囲に存在する樹木やガードレール等の障害物の影響を受けない任意の高さ位置に設定される。これにより建物ＢＬａ上の測定点ＴＧまでの距離Ｄ１が算出される。

ステップＳ１０６において建物座標算出部２０４は、ステップＳ１０１で特定した車両Ｖの位置情報と、ステップＳ１０５で算出した建物までの距離Ｄ１に基づいて、検出した建物の座標を算出する。図７の場合には、建物ＢＬａの測地基準系の座標が算出されることになる。

ステップＳ１０７において高さ情報取得部２０５は、算出した建物の座標に基づいてマップデータ３１を参照して、検出された建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する。

ステップＳ１０８において、高さ情報算出部２０６は、点群データの処理により、検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。

図８は、検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出過程を説明するフローチャートである。
高さ情報算出部２０６は、以下の手順を経て、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。
始めに、高さ情報算出部２０６は、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する対象となる建物を決定する（ステップＳ２０１）。具体的には、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物を、高さ情報を算出する建物として決定する。図６では、一つの建物ＢＬａのみが検出されているので、建物ＢＬａが、高さ情報を算出する建物として決定される。

続いて、高さ情報算出部２０６は、高さ情報を算出する建物に対応する点群データにおいて、建物の上辺に対応する点の並びを検索して、建物の上辺を特定する（ステップＳ２０２）。
高さ情報算出部２０６は、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘを特定する（ステップＳ２０３）。
前記したように、照射範囲ＩＲは上下方向で複数に区画されている。そのため、複数のスキャン層Ｌｎ（ｎは、任意の整数）のうち、どのスキャン層において建物の上辺に相当する点の並びが検出されたのかを確認する。
図２の場合には、スキャン層Ｌ４が、建物の上辺と一致しており、建物の上辺に相当する点の並びを検出したスキャン層Ｌｘとなる。

高さ情報算出部２０６は、特定したスキャン層Ｌｘと建物との交点の位置情報αを、センサ１５から入力された計測データ（点群データ）から取得する（ステップＳ２０４）
図４の（Ａ）の場合には、特定したスキャン層Ｌ４と建物ＢＬとの交点Ｃの位置情報、すなわち、センサ座標系のＸＹＺ座標データが取得される。

続いて、高さ情報算出部２０６は、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点の位置情報βを、センサ１５から入力された計測データ（点群データ）から取得する（ステップＳ２０５）。
図４の（Ａ）の場合には、基準スキャン層Ｌ０と建物ＢＬとの交点Ｂの位置情報、すなわち、センサ座標系のＸＹＺ座標データが取得される。

高さ情報算出部２０６は、特定したスキャン層Ｌｘと建物との交点の位置情報αと、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点の位置情報βと、センサ１５の設置高さｈを用いて、検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する（ステップＳ２０６）。
具体的には、位置情報αと位置情報βは、同じセンサ座標系での座標データ（ＸＹＺ座標データ）であるので、位置情報αのＺ座標と、位置情報βのＺ座標の差分が、点Ｂと点Ｃとの間の高さ方向の距離に相当する。
よって、位置情報αから位置情報βを減算する下記式（１）から距離Ｄｘを算出し、これに、センサ１５の設置高さｈを加算して、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する（下記式（２）参照）。
Ｄｘ＝位置情報αのＺ座標－位置情報βのＺ座標 ・・・（１）
Ｈ＿Ｃａｌ＝Ｄｘ＋ｈ ・・・（２）

図５のフローチャートに戻って、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌが算出されると、ステップＳ１０９においてピッチ角算出部２０７は、ステップＳ１０７で取得した既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、ステップＳ１０８で算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌに基づいて、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出する。

ここで、図４の（Ａ）に示すように、車両Ｖのピッチ角が０°、すなわち車両が水平である場合には、上記式（２）で算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌは、既知の建物の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと一致する。かかる場合には、ピッチ角算出部２０７は、「ゼロ（＝０）」をピッチ角として算出する。

一方、車両が水平でない場合には、図４の（Ｂ）に示すように、ピッチ角に応じた高さ分だけ、既知の建物の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとの間に差異Ｈが生じる。差異Ｈがある場合には、ピッチ角算出部２０７は、差異Ｈを用いてピッチ角として算出する。
ここで、差異Ｈは、下記式（５）で表わされる。
Ｈ＝Ｈ＿Ｋｎｏｗｎ－Ｈ＿ｃａｌ ・・・（５）

ここで、車両Ｖが水平線に対して傾いているときのピッチ角Ｐｉｔｃｈθは、下記式（６）で表現できる。
Ｓｉｎ（Ｐｉｔｃｈ）＝Ｈ／Ｄ２ ・・・（６）
この式（６）から、ピッチ角（Ｐｉｔｃｈθ）は、下記式（７）で表現できる。
Ｐｉｔｃｈθ ＝ｓｉｎ^－１（Ｈ／Ｄ２） ・・・（７）

このように、車両Ｖの傾きに応じて生じる差異Ｈは、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、算出した高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、距離Ｄ２から算出される。
よって、これらの情報は、センサ１５で取得する建物までの距離（距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３）と、距離Ｄ１を利用して取得した建物の位置情報から取得できるので、車両Ｖに搭載したセンサ１５を用いて、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出できる。
よって図４（Ａ）（Ｂ）を用いて述べた通り、センサ１５により取得される建物までの距離（距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３）と、距離Ｄ２、Ｄ３に基づき算出される交点Ｂ、Ｃの座標データと、に基づいて取得される既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎから、車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθが算出される。

［変形例１］
図９および図１０は、照射範囲ＩＲに３つの建物が検出された場合における距離Ｄ１（Ｄ１ａ～Ｄ１ｃ）の算出を説明する図である。
前記した実施形態では、照射範囲ＩＲ内で１つの建物が検出された場合を例示した。
以下、照射範囲ＩＲ内で複数の建物が検出された場合を、３つの建物が検出された場合を例に挙げて説明する。
例えば、図９および図１０に示すように、照射範囲ＩＲ内に３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃが存在する場合、前記したピッチ算出処理（図５参照）のステップＳ１０５では、３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々において、建物上の点（点ＴＧ）までの距離Ｄ１（Ｄ１ａ～Ｄ１ｃ）が算出される。
そして、ステップＳ１０６では、車両Ｖの位置情報と、ステップＳ１０５で取得した３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々までの距離Ｄ１（Ｄ１ａ～Ｄ１ｃ）から、３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々の座標が算出される。
これにより、３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎが取得される。
そして、ステップＳ１０８では、３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々について、センサ１５の計測データ（点群データ）から、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌが算出される。

ステップＳ１０９では、以下の何れかの方法で、車両Ｖのピッチ角が算出される。
（ａ）３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々から算出した３つのピッチ角の平均値を、ピッチ角算出部２０７が算出したピッチ角とする。
（ｂ）３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々から算出した３つのピッチ角のうち、平均値との差が最も大きい１つのピッチ角を除外し、残りの２つのピッチ角差の平均値を、ピッチ角算出部２０７が算出したピッチ角とする。

これにより、１つの建物のみから算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθを採用する場合に比べて、算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθの精度向上が期待できる。
また、移動平均値等の過去の情報を用いることなくピッチ角の精度を向上できるので、入力値の時間制限が厳しい先進運転支援や自動運転等のシステムに、特に有用である。

なお、変形例１では、検出された３つの建物ＢＬａ、ＢＬｂ、ＢＬｃの各々について、センサ１５の計測データ（点群データ）から、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する場合を例示した。
しかし、少なくとも２つの建物について、センサ１５の計測データから、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出するようにしても良い。
例えば、４つ以上の建物が検出された場合などに、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する建物の総数を抑えることで、処理ユニット２０における算出処理における負荷の低減が可能となる。
この場合において、車両Ｖとの距離が近い建物を除外する方法などで、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する建物を絞ることができる。

［変形例２］
図１１は、スキャン型ＬｉＤＡＲセンサ適用時に、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘを特定するための他の態様を説明する図である。

前記した実施形態では、あるタイミングで取得した計測データ（点群データ）から、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘを特定した場合を例示した。
前記したように、ピッチ算出処理は、予め決められた時間間隔で繰り返し実行される。そのため、計測データ（点群データ）も、予め決められた時間間隔で順次生成される。
図１１に示すように、車両が建物ＢＬに近づく方向に移動しているときには、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘは、順番に切り替わることになる。具体的には、建物に近づくにつれて、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘが切り替わる。そのため、特定されるスキャン層Ｌｘと、基準スキャン層Ｌ０との交差角が、スキャン層Ｌｘが切り替わる度に大きくなる。

変形例２では、車両の走行に伴って、建物の上辺に相当する並びを生成するスキャン層Ｌｘが切り替わるタイミングで、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出して、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出する。

図１１の（Ａ）に示すタイミング（時刻ｔｎ）の計測データから算出した点群データでは、スキャン層Ｌｎが建物の上辺よりも下側の位置で反射している。そして、スキャン層Ｌｎのひとつ上のスキャン層Ｌｎ＋１は、建物の上辺よりも上側を通過している。
よって、このタイミングの点群データでは、実際の建物の上辺よりも低い位置が、建物の上辺の位置であると認定される。そのため、算出される建物の高さ情報は、誤差を含むものとなる。

建物が、車両Ｖの移動方向側に位置していると、車両Ｖが建物により近づいた別のタイミング（時刻ｔｎ＋１）で、先のタイミングでは建物の上側の通過していたスキャン層Ｌｎ＋１が、建物の上辺で反射することになる。
そのため、このタイミングを捉えて、建物の上辺の位置を特定して、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出することで、より正確な建物の高さを算出できるようになる。

そこで、前記した建物の高さを算出するステップＳ１０８（図５）を、次のように変更することで、より正確な建物の高さを算出できるようになる。
図１２は、変形例２の場合における建物の高さ算出ステップを説明するフローチャートである。
図１２に示すように、高さ情報算出部２０６は、あるタイミング（時刻ｔｎ）で取得された計測データから生成された点群データにおいて、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する建物を決定する（ステップＳ３０１）。図１１における建物ＢＬが、高さ情報を算出する建物として決定される。

高さ情報算出部２０６は、高さ情報を算出する対象の建物を決定（ステップＳ３０１）したのち、高さ情報を算出する対象の建物の点群データにおいて、建物の上辺に対応する点の並びを検索して、建物の上辺を特定する（ステップＳ３０２）。
高さ情報算出部２０６は、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘを特定する（ステップＳ３０３）。

本変形例では、スキャン層Ｌｘの特定を複数回実施してから、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出に用いるスキャン層Ｌｘを決定する。
そのため、初回のスキャン層の特定（ステップＳ３０３）の後、新たに取得された計測データが入力されると（ステップＳ３０４、Ｙｅｓ）、高さ情報算出部２０６は、前記したステップＳ３０１で決定した建物を、高さ情報を算出する対象の建物として再び設定する（ステップＳ３０５）。

そして、高さ情報算出部２０６は、入力された計測データ（点群データ）において、建物の上辺に対応する点の並びを検索して、建物の上辺が特定される（ステップＳ３０６）。そして、新たに特定された建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘを特定する（ステップＳ３０７）。

高さ情報算出部２０６は、新旧のスキャン層Ｌｘを比較する（ステップＳ３０８）。具体的には、先に特定したスキャン層Ｌｘと、新たに特定したスキャン層Ｌｘとを比較する。
そして、新たに特定したスキャン層Ｌｘが、先に特定したスキャン層Ｌｘとは異なるスキャン層である場合には（ステップＳ３０９、Ｙｅｓ）、新たに特定したスキャン層Ｌｘ上の点（交点）を用いて、建物の高さを算出することになる。図１２に示す処理は、ピッチ算出処理とあわせて予め決められた時間間隔で繰り返し実行されることが好ましい。

ここで、図１１の場合を用いて、変形例２の場合を具体的に説明する。
車両Ｖが建物に近づく方向に移動している場合、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層Ｌｘは、順番に切り替わる。
図１１の場合には、あるタイミング（時刻ｔｎ）では、スキャン層Ｌｎが、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層である。時刻ｔｎ以降の別のタイミング（時刻ｔｎ＋１）では、スキャン層Ｌｎ＋１が、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層である。
そのため、車両Ｖの走行に伴って、車両Ｖが近づくと、あるタイミングで、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層が切り替わることになる。
本変形例では、この切り替わりのタイミングで、新たに決定されたスキャン層を、建物の高さ情報の算出に用いるスキャン層として決定する。

これにより、高さ情報算出部２０６は、新たに特定したスキャン層Ｌｘと建物との交点の位置情報αの取得（ステップＳ３１０）と、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点の位置情報βの取得（ステップＳ３１１）を行うことになる。
そして、高さ情報算出部２０６は、特定したスキャン層Ｌｘと建物との交点の位置情報αと、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点の位置情報βと、センサ１５の設置高さｈを用いて、検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する（ステップＳ３１２）。

このように、変形例２では、車両が建物に近づく方向に移動しているときに、建物の上辺で反射したレーザ光のスキャン層が切り替わるタイミングを捉えて、建物の上辺の位置を特定して、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する一例を示した。
これにより、レーザ光の照射範囲ＩＲにおいて、基準スキャン層Ｌ０よりも上側に少なくとも２つのスキャン層を有していれば、建物上辺の位置を特定して、建物の高さを精度良く算出できるようになる。スキャン層の総数が大きくなるほど建物の高さは精度よく算出可能であるが、スキャン層の総数が多くないＬｉＤＡＲを採用する場合は誤差が大きいため、変形例２による精度向上の効果は特に大きい。

なお、変形例２では、スキャン層が切り替わるタイミングを捉えて、建物の高さを算出する場合を例示した。
ここで、最初のスキャン層の特定（ステップＳ３０３）ののち、スキャン層が切り替わらないままで、スキャン層の特定（ステップＳ３０７）が所定回数行われた場合には、最初に特定したスキャン層と、基準スキャン層Ｌ０との交差角を算出して（ステップＳ３１０）、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出するようにしても良い。

車両Ｖの低速走行時には、スキャン層の切り替わりが遅いので、かかる場合であってもピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出できるようにしておくことが、好ましいからである。

［変形例３］
図１３は、変形例３にかかるスキャン層を説明する図である。
前記した実施形態では、基準スキャン層Ｌ０よりも上側のスキャン層が、同じ角度差を持って設定されている場合を例示した。例えば、図１３に示すように、照射範囲ＩＲの上側の領域のスキャン層の角度差θ２を、照射範囲ＩＲの下側の領域のスキャン層の角度差θ１よりも小さくして、建物の上側の領域におけるスキャン層の密度が、下側の領域よりも多くなるようにしても良い。
かかる場合、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘをより正確に特定できる。
特に、前記した変形例２との組み合わせで、算出された建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの精度向上が期待できる。

［変形例４］
図１４は、ピッチ角の算出の他の例を説明する図である。
前記した実施形態では、図４の（Ａ）、（Ｂ）に示したように、車両Ｖと建物ＢＬとがおよそ同一平面上にある前提でのピッチ角Ｐｉｔｃｈθの算出例を例示した。
本件発明は、車両Ｖと建物ＢＬとが同一平面上にない場合、例えば、建物ＢＬが水平線に沿う路面ＧＤ上に位置し、車両Ｖが、斜面ＳＬを路面ＧＤに向けて登坂走行する場合にも適用可能である。

例えば、車両Ｖが斜面ＳＬを登坂走行している時には、車両Ｖの搭載されたセンサ１５が、鉛直線方向における路面ＧＤに沿う直線ＬＶと交差するタイミングがある。
このタイミングでは、センサ１５の設置高さｈを、ゼロ（＝０）として取り扱うことができる。
そうすると、その時点でのスキャン層Ｌｘと建物との交点の位置情報αと、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点の位置情報βと、から算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌは、
既知の建物の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、前記したピッチ角に応じて決まる際Ｈとの間で、下記式（８）の関係が成立する。
Ｈ＝Ｈ＿Ｋｎｏｗｎ－Ｄｘ ・・・（８）

そして、このときの車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθは、下記式（６）で表現できる。
Ｓｉｎ（ｐｉｔｃｈ）＝Ｈ／Ｄ２ ・・・（６）
この式（６）から、ピッチ角（Ｐｉｔｃｈθ）は、下記式（７）で表現できる。
Ｐｉｔｃｈθ ＝ｓｉｎ^－１（Ｈ／Ｄ２） ・・・（７）

なお、図１４の場合において、ピッチ角（Ｐｉｔｃｈθ）は、下記式（９）を用いて算出することもできる。
Ｐｉｔｃｈθ ＝Ｔａｎ^－１（Ｈ＿ｋｎｏｗｎ－Ｄｘ／Ｄ４） ・・・（９）
ここで、Ｄ４は、センサ１５から、直線ＬＶと建物ＢＬとの交点Ｅまでの距離である。
直線ＬＶは、センサ１５と建物ＢＬの下縁とを結ぶ水平線である。

ここで、周囲に存在する樹木やガードレール等の障害物の影響から、建物ＢＬの底部はセンサ１５で直接計測できない場合があり、その場合には水平面に平行な直線上における車両Ｖと建物ＢＬの底部との距離Ｄ４は算出できない。また、車両Ｖが建物ＢＬに近づく傾斜途中において、車両Ｖに搭載されたセンサ１５情報に基づいてＤ４を算出できるタイミングも限られている。よって、図１４の状況下よりも、図４の（Ａ）、（Ｂ）の状況下でピッチ角Ｐｉｔｃｈθを推定する方が好ましい。

［応用例１］
前記した実施形態および変形例では、車両のピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出する場合を例示した。算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθの応用例を以下に説明する。

例えば、算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθは、車両Ｖに搭載されたＩＭＵ１２が生成するピッチ角の妥当性の判断に用いることができる。
かかる判断処理を行う機能ブロックとして、情報処理装置１の処理ユニット２０は、判定部２０９を備えていても良い（図３参照）。

なお、以下の説明においては、説明の都合で、ピッチ角算出部２０７で算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθを、ピッチ角Ｂと標記する。ＩＭＵ１２が生成したピッチ角Ｐｉｔｃｈθを、ピッチ角Ａと標記する。

判定部２０９は、ピッチ角算出部２０７で算出したピッチ角Ｂと、ＩＭＵ１２が生成したピッチ角Ａとの差異Δθを算出する。
算出した差異△θが、閾値Ｔｈ未満である場合には、ＩＭＵ１２が生成したピッチ角が適切であると判断できる。これにより、ＩＭＵ１２が生成したピッチ角が、例えば、車両Ｖの自動走行制御装置（図示せず）のパラメータとして利用されて、車両Ｖの自動走行制御などが実施される場合には、
また、算出した差異△θが、閾値Ｔｈ以上である場合には、ＩＭＵ１２が生成したピッチ角が不適切であると判断できる。かかる場合、ピッチ角算出部２０７で算出したピッチ角が、車両Ｖの自動走行制御装置（図示せず）のパラメータとして利用されて、車両Ｖの自動走行制御などが実施される。

また、算出した差異△θが閾値Ｔｈ以上である場合に、さらにピッチ角Ａとピッチ角Ｂのうち、いずれが不適切かを判断したうえで、適切なピッチ角を利用してもよい。例えば、ピッチ角Ａとピッチ角Ｂ各々について前回値と最新値の差分を確認し、値の急変が確認された方を不適切であると判断してもよい。
適切なピッチ角の利用例は上述した自動走行制御に限定されない。例えば、アクティブダンパを備える車両において車両の傾きを制御する場合、荷室の支持にエアサスペンションを用いる車両において、荷室の傾きを調整する場合などにも利用できる。
また、ピッチ角Ｂが不適切と判断できる場合は、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを更新すべき旨や、ピッチ角Ａから逆算した建物の高さ情報のうち、少なくとも一方をマッププロバイダへ提供してもよい。

以上の通り、本実施形態にかかる情報処理装置１は、以下の構成を有する。
（１）情報処理装置１は、
車両Ｖ（移動体）の位置情報を取得する位置情報取得部２００と、
車両Ｖから建物（対象物）までの距離を取得する距離情報取得部２０３と、
車両Ｖの位置情報と、建物までの距離Ｄ１（第１距離）に基づいて、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する高さ情報取得部２０５と、
車両Ｖから建物までの距離Ｄ２（第２距離）、Ｄ３（第３距離）に応じて決まる位置情報α、βに基づいて、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する高さ情報算出部２０６と、
建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとを用いて、車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出するピッチ角算出部２０７と、を有する。

車両Ｖの位置情報と、車両Ｖから建物までの距離Ｄ１と、車両Ｖから建物までの距離Ｄ２、Ｄ３に応じて決まる位置情報α、βを用いて、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθを簡単に算出できる。車両Ｖの位置情報と、車両Ｖから建物までの距離は、車両Ｖに搭載された既存の機器（センサ１５）で取得できるので、追加設備を必要とすることなく車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出できる。
簡単に算出できるピッチ角Ｐｉｔｃｈθを、例えば慣性計測装置（ＩＭＵ１２）で取得したピッチ角に代えて利用できるので、ピッチ角の取得に冗長性を持たせることができる。

（２）情報処理装置１は、
設定された照射範囲ＩＲに向けてレーザ光（送信波）を照射すると共に、照射範囲ＩＲ内にある物体で反射した反射波を受信するセンサ１５（測定器）と、
センサ１５が受信した反射波から生成される点群データに基づいて、照射範囲ＩＲ内にある建物（対象物）を検出する物体検出部２０２と、を有する。
距離情報取得部２０３は、検出した建物の点群データから、検出した建物までの距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３を算出する。

点群データを構成する各点は、照射範囲ＩＲ内での座標値を有しており、照射範囲ＩＲ内にある物体の位置を算出できる。照射範囲ＩＲ内での建物の位置から、車両Ｖから建物までの距離Ｄ１を算出できる。そして、位置情報取得部２００で取得した車両Ｖの位置情報と、建物までの距離Ｄ１から、建物（対象物）の位置を特定できる。これにより、車両Ｖの位置情報を基準として、地図データ上での建物の位置を算出できるので、例えばマップデータを参照することで、照射範囲ＩＲ内にある建物の高さ情報を取得できる。

（Ｉ）センサ１５は、照射範囲ＩＲにレーザ光を照射して、照射範囲ＩＲ内の物体で反射したレーザ光（反射波）を受光するＬｉＤＡＲセンサである。

ＬｉＤＡＲセンサは、車両Ｖへの搭載頻度の高い測定機である。車両に搭載されたＬｉＤＡＲセンサを用いて、照射範囲ＩＲ内にある建物の高さ情報を取得できる。別途専用の装置を搭載することなく車両のピッチ角を算出できるので、ピッチ角の算出のために、車両Ｖのコストが上昇することを好適に防止できる。

（３）照射範囲ＩＲは、センサ１５の車両Ｖへの設置状態を基準とした上下方向で複数のスキャン層Ｌｎ（ｎは整数）に分割されている。
高さ情報算出部２０６は、
建物の上辺で反射した反射波を送信したスキャン層Ｌｘと、対象物である建物ＢＬとの第１交点（図４の（Ａ）における交点Ｃ）の座標値と、
車両Ｖが水平面上に位置する時のセンサ１５の車両Ｖへの設置状態を基準とした水平線に沿う基準スキャン層Ｌ０と、対象物である建物ＢＬとの第２交点（図４の（Ａ）における交点Ｂ）の座標値と、
センサ１５の車両Ｖでの設置高さｈを用いて、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。

センサ１５の計測データである点群データでは、（ａ）点群データを構成する各点までの距離、（ｂ）各点のセンサ座標系での位置情報（座標値）、（ｃ）基準スキャン層Ｌ０を基準とした各点の角度、を取得できる。
基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２を算出したときのレーザ光の照射角度は、車両Ｖが水平面上に位置する時のセンサ１５の車両Ｖへの設置状態を基準とした水平面に沿う方向であり、車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθが０°であるときに０°となる。
基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２に応じて決まる座標値は、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点Ｂの位置情報βであり、建物の上辺までの距離Ｄ３に応じて決まる建物の上辺の座標値は、建物の上辺を通るスキャン層Ｌｘと建物との交点Ｃの位置情報αである。
交点Ｂの位置情報βと、交点Ｃの位置情報αは、同じセンサ座標系の値であるので、交点Ｂの位置情報βのＺ成分と交点Ｃの位置情報αのＺ成分との差分と、センサ１５の設置高さｈから、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出できる。
この算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌは、理論上、移動体のピッチ角が０°のときの建物の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとなる。
移動体のピッチ角（移動体の水平線に対する傾き）に応じて、算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとの差異Ｈが異なるので、算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを、移動体のピッチ角を算出に利用できる。

（４）車両Ｖが水平面上に位置する時のセンサ１５（測定器）の車両Ｖへの設置状態を基準とした水平線に沿う基準スキャン層Ｌ０よりも上側に、少なくとも２つのスキャン層Ｌｎが設定されている。

照射範囲ＩＲの分割数を多くすると、対象物の上辺までの高さの算出精度が向上する。

（５）高さ情報算出部２０６は、建物の上辺で反射したレーザ光を送信したスキャン層Ｌｘの特定を、繰り返し実行する。
新たに特定されたスキャン層Ｌｎ＋１が、先に特定されたスキャン層Ｌｎとは異なる層である場合に、対象物である建物ＢＬとの第１交点の座標値を、新たに特定されたスキャン層Ｌｎ＋１で算出する（図１１参照）。

車両Ｖが建物に近づく方向に移動している場合、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層Ｌｘは、順番に切り替わる。
図１１の場合には、あるタイミング（時刻ｔｎ）では、スキャン層Ｌｎが、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層である。時刻ｔｎ以降の別のタイミング（時刻ｔｎ＋１）では、スキャン沿うＬｎ＋１が、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層である。
そのため、車両Ｖの走行に伴って、車両Ｖが近づくと、あるタイミングで、建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層が切り替わることになる。
車両Ｖの走行に伴って、建物の上辺に相当する並びを生成するスキャン層Ｌｘが切り替わるタイミングで、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出して、ピッチ角Ｐｉｔｃｈｉθを算出することで、算出される建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθの精度の向上が期待できる。

（７）距離情報取得部２０３は、照射範囲ＩＲ内に複数の建物（対象物）が存在する場合、少なくとも２つの建物までの距離Ｄ１をそれぞれ取得する。
高さ情報取得部２０５は、距離Ｄ１を取得した建物各々の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する。
高さ情報算出部２０６は、距離Ｄ１を取得した建物物各々の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。
ピッチ角算出部２０７は、距離Ｄ１を取得した建物各々において、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとを用いてピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出し、算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθの平均値を車両Ｖ（移動体）のピッチ角とする。

照射範囲ＩＲ内に複数の建物が存在する場合には、建物各々からピッチ角を算出し、算出したピッチ角の平均値を移動体のピッチ角とすることで、ピッチ角の算出精度の向上が期待できる。

（Ｉ）ピッチ角算出部２０７は、距離Ｄ１を取得した建物各々において、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとを用いてピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出する。
算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθのうち、算出したピッチ角Ｐｉｔｃｈθの平均値との差が大きい１つのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを除外して、残りのピッチ角Ｐｉｔｃｈθの平均値を、車両Ｖ（移動体）のピッチ角とする。

平均値から大きく外れたピッチ角Ｐｉｔｃｈθが除外されるので、残りのピッチ角Ｐｉｔｃｈθの平均値である移動体のピッチ角は、より精度の高いものとなる。

（８）距離情報取得部２０３は、照射範囲ＩＲ内に複数の建物（対象物）が存在する場合、少なくとも２つの建物までの距離Ｄ１をそれぞれ取得する。
高さ情報取得部２０５は、距離Ｄ１を取得した建物のうち、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得可能な建物について既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを算出する。
高さ情報算出部２０６は、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物物各々の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。
ピッチ角算出部２０７は、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物各々において、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとを用いてピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出する。

例えば、上辺が直線状ではない建物のように、上辺の位置を検出し難い建物を既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得不可能な建物として、マップデータ３１に登録し、上辺の位置を検出し易い建物を、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取可能な建物として、マップデータ３１に登録しておく。
これにより、照射範囲ＩＲ内に複数の建物が存在する場合には、上辺の位置を検出し易い建物を、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する建物として選択できる。そうすると、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの取得が容易な建物を、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する建物として決定できるので、算出される高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出精度が向上する。さらに、高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出ミスの減少が期待できるので、ピッチ角の算出をより短時間で、かつ精度良く行うことができる。
また、急斜面上に存在するなどの理由で、建物の角の選択次第で路面と上辺との距離が大きく変わって誤差が無視できないような建物も、利用し難い建物として同様にマップデータ３１に登録しておくことも可能である。

（ＩＩ）照射範囲ＩＲは、センサ１５の車両Ｖへの設置状態を基準とした上下方向で複数のスキャン層Ｌｎ（ｎは整数）に分割されている。照射範囲ＩＲでは、上下方向における上側の領域のスキャン層の密度が、下側の領域のスキャン層の密度よりも高い。

このように構成すると、建物の上辺に相当する点の並びを生成したスキャン層Ｌｘをより正確に特定できる。算出された建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの精度向上が期待できる。

（ＩＩＩ）ピッチ角算出部２０７は、
建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、算出された建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２とに基づいて、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出する。

建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎをマップデータ３１から取得可能としておくことで、センサ１５（ＬｉＤＡＲセンサ）の計測データ（ＬｉＤＡＲデータ）から、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２を算出するだけで、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出できる。これにより、車両Ｖに追加すべき機器は、ＬｉＤＡＲセンサのみであり、ＬｉＤＡＲセンサは、車両Ｖに搭載されている頻度が高いので、ＬｉＤＡＲセンサを既に搭載している車両の場合には、ピッチ角の算出のために発生するコストを抑えることができる。

また、車両Ｖ（移動体）のピッチ角（移動体の水平線に対する傾き）に応じて、算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとの差異Ｈが異なる。そのため、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとの差異Ｈを算出し、算出した差異Ｈと、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２から、差異Ｈを生じた原因である車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出できる。

（ＩＶ）建物（対象物）の位置情報と、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとを関連付けたマップデータ３１を記憶する記憶ユニット３０（記憶部）を有する。
高さ情報取得部２０５は、車両Ｖの位置情報と、車両Ｖから建物までの距離Ｄ２から、建物の位置情報を算出し、算出した位置情報に基づいてマップデータ３１から、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する。

建物の位置情報と建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとを関連付けたマップデータ３１を用意しておくことで、車両Ｖの周囲にある建物の既知の高さ情報を取得できる。

（Ｖ）車両Ｖのピッチ角を測定する姿勢センサとしての機能を有するＩＭＵ１２と、
ＩＭＵ１２から出力されるピッチ角の適否を判定する判定部２０９と、を有し、
判定部２０９は、ＩＭＵ１２から入力されたピッチ角が不適切であると判定した場合に、ピッチ角算出部２０７が算出したピッチ角を、ＩＭＵ１２から入力されたピッチ角に置き換える。

このように構成すると、ＩＭＵ１２の姿勢センサとしての機能に支障が生じた場合に、ＩＭＵ１２が算出したピッチ角を、ピッチ角算出部２０７で算出したピッチ角に置き換えることができるので、ピッチ角の算出の冗長性が向上する。
また、ピッチ角を用いて車両の自動運転を制御する装置が搭載されている場合には、ＩＭＵ１２の姿勢センサとしての機能に支障が生じたときに、係る装置による自動運転に支障が及ぶことを好適に防止できる。

（ＶＩ）判定部２０９は、ピッチ角算出部２０７が算出したピッチ角を用いて、ＩＭＵ１２から入力されたピッチ角の適否を判定する。

このように構成すると、ＩＭＵ１２が算出したピッチ角の適否が判るので、ＩＭＵ１２が算出したピッチ角に支障がある場合に、ＩＭＵ１２が算出したピッチ角を、ピッチ角算出部２０７が算出したピッチ角に置き換えることができる。これにより、ピッチ角の算出の冗長性が向上する。

［変形例４］
前記した実施形態では、照射範囲ＩＲ内で検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出を、建物の上辺を特定したスキャン層Ｌｘと建物との交点の位置情報αと、基準スキャン層Ｌ０と建物との交点の位置情報βと、センサ１５の設置高さｈを用いて行う場合を例示した。
建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを、余弦定理を用いて算出しても良い。以下、余弦定理を用いる場合の一例を説明する。

高さ情報算出部２０６は、（ａ）既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物の上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘを特定し、センサ１５の基準スキャン層Ｌ０と特定したスキャン層Ｌｘとの交差角θｘ（仰角）を取得する。（ｂ）建物の上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘに沿う方向における建物までの距離Ｄ３を、点群データから取得する。（ｃ）基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２を、点群データから取得する。

図４の（Ａ）の場合、スキャン層Ｌ４が、建物ＢＬの上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘになる。
ここで、センサ１５のレーザ光の出射点を点Ａ、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物ＢＬとの交点（レーザ光の反射点）を点Ｂ、スキャン層Ｌ４に沿う方向における建物ＢＬの上辺との交点（レーザ光の反射点）を点Ｃ、基準スキャン層Ｌ０とスキャン層Ｌ４との交差角∠ＢＡＣを、交差角θｘとする。
そうすると、点Ａから点Ｃまでの距離が、スキャン層Ｌ４に沿う方向における建物までの距離Ｄ３となる。点Ａから点Ｃまでの距離が、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２となる。交差角θｘ、距離Ｄ２、距離Ｄ３は、センサ１５の計測データ（点群データ）から算出可能である。

ここで、３つの点Ａ、点Ｂ、点Ｃを繋いだ三角形ＡＢＣでは、距離Ｄ２、Ｄ３が既知であり、辺ＡＢと辺ＡＣの間の交差角θｘが既知であるので、残りの一辺ＢＣの距離を、距離Ｄｘと規定すると、余弦定理から下記式（１０）が成立する。
（Ｄｘ）^２＝（Ｄ２）^２＋（Ｄ３）^２－２（Ｄ２）（Ｄ３）ｃｏｓθｘ ・・・（１０）

ここで、車両Ｖにおけるセンサ１５の設置高さｈを考慮すると、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌは、下記式（２）で表すことができる。
Ｈ＿Ｃａｌ＝Ｄｘ＋ｈ （２）

このように、高さ情報算出部２０６は、照射範囲ＩＲ内で検出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得した建物の上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘと、センサ１５の基準スキャン層Ｌ０との交差角θｘ（仰角）と、建物の上辺に相当する点群を生成したスキャン層Ｌｘ方向における建物までの距離Ｄ３と、基準スキャン層Ｌ０方向における建物までの距離Ｄ２と、から算出する。

このようにすることによっても、センサ１５の計測データから得られる値を用いて、建物の高さを算出できる。

変形例４にかかる情報処理装置は、以下の構成を有する。
（１）情報処理装置１は、
車両Ｖ（移動体）の位置情報を取得する位置情報取得部２００と、
車両Ｖから建物（対象物）までの距離を取得する距離情報取得部２０３と、
車両Ｖの位置情報と、建物までの距離Ｄ１（第１距離）に基づいて、建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎを取得する高さ情報取得部２０５と、
車両Ｖから建物までの距離Ｄ２（第２距離）、Ｄ３（第３距離）に基づいて、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する高さ情報算出部２０６と、
建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎと、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌとを用いて、車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出するピッチ角算出部２０７と、を有する。

車両Ｖの位置情報と、車両Ｖから建物までの距離Ｄ１、Ｄ２、Ｄ３を用いて、ピッチ角Ｐｉｔｃｈθを簡単に算出できる。車両Ｖの位置情報と、車両Ｖから建物までの距離は、車両Ｖに搭載された既存の機器（センサ１５）で取得できるので、追加設備を必要とすることなく車両Ｖのピッチ角Ｐｉｔｃｈθを算出できる。
簡単に算出できるピッチ角Ｐｉｔｃｈθを、例えば慣性計測装置（ＩＭＵ１２）で取得したピッチ角に代えて利用できるので、ピッチ角の取得に冗長性を持たせることができる。

（６）高さ情報算出部２０６は、
建物の上辺で反射したレーザ光（送信波）を送信したスキャン層Ｌｘと、基準スキャン層Ｌ０（車両Ｖが水平面上に位置する時の車両へのセンサ１５の設置状態を基準とした水平面に沿う層）との交差角θｘと、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２と、建物の上辺までの距離Ｄ３と、センサ１５の車両Ｖにおける設置高さｈと、を用いて、対象物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出する。

建物の上辺で反射したレーザ光を照射したスキャン層Ｌｘを特定すると、建物の上辺までの距離Ｄ３と、基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２と、スキャン層Ｌｘと基準スキャン層Ｌ０との交差角θｘを、点群データから算出できる。
建物と基準スキャン層Ｌ０との交点から建物の上辺までの距離Ｄｘに、センサ１５の車両Ｖにおける設置高さｈを加算して得られる高さ情報Ｈ＿Ｃａｌは、理論上、車両Ｖのピッチ角が０°のときの対象物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとなる。
車両Ｖのピッチ角（車両Ｖの水平線ＨＬに対する傾き）に応じて、算出した対象物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとの差異Ｈが異なるので、算出した対象物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを、車両Ｖのピッチ角を算出に利用できる。

（ＶＩＩ）照射範囲ＩＲは、センサ１５の車両Ｖへの設置状態を基準とした上下方向で複数のスキャン層Ｌｎ（ｎは整数）に分割されている。
基準スキャン層Ｌ０に沿う方向における建物までの距離Ｄ２は、車両Ｖが水平面上に位置する時のセンサ１５の車両Ｖへの設置状態を基準とした水平面に沿う基準スキャン層Ｌ０で算出される。

車両Ｖのピッチ角が０°であるときに、車両Ｖが水平面上に位置する時のセンサ１５の車両Ｖへの設置状態を基準とした水平面に沿う層（基準スキャン層Ｌ０）に沿う方向での建物までの距離は、最小となる。
基準スキャン層Ｌ０を基準として、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌを算出することで、算出した建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌと、取得した建物の既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとを、基準を揃えて比較できる。これにより、ピッチ角の算出精度の向上が期待できる。

以上、本発明の実施形態および変形例を説明したが、本発明は、これらのものに限定されるものではなく、発明の技術的な思想の範囲内で適宜変更可能である。また、実施形態、変形例を任意に組み合わせた構成の情報処理装置としても良い。

前記した実施形態では、車両Ｖの前方側に照射範囲ＩＲが設定されている場合を例示した。
例えば、センサ１５を車両Ｖの屋根に設置して、車両Ｖの周囲３６０°の範囲が、照射範囲として設定されるようにしても良い。ピッチ角の算出は、車両Ｖの後方側に位置する建物を用いても実施可能である。

前記した実施形態では、図２に示すように、基準スキャン層Ｌ０の上側に６つ、下側に６つのスキャン層が設定されている場合を例示した。照射範囲の設定態様は、この態様にのみ限定されない。基準スキャン層Ｌ０の上側のスキャン層の数と、下側のスキャン層の数を異ならせてもよい。
また、基準スキャン層Ｌ０のない、照射領域としても良い。この場合には、スキャン層Ｌ１とＬ－１の中間値を、基準スキャン層Ｌ０の値として算出できる。

さらに、前記した実施形態では、センサ１５が、照射範囲ＩＲにレーザ光を照射して、照射範囲ＩＲ内の物体で反射したレーザ光（反射波）を受光するＬｉＤＡＲセンサである場合を例示した。そして、このＬｉＤＡＲセンサが、スキャン層毎に点群データを生成するスキャン型のＬｉＤＡＲである場合を例に挙げて説明した。
センサ１５は、スキャン層という概念を用いずに、レーザ光を周囲に照射して、周囲にある物体で反射したレーザ光から、点群データを一括で生成するフラッシュ型のＬｉＤＡＲであっても良い。

前記した実施形態では、対象物が、マンションやビルディングなどの建物である場合を例示した。
対象物は、点群データにおいて、水平線方向に並んだ上辺を持つ建物であることが、検出性の兼ね合いで好ましいが、電波塔のように１点の頂点を有する建物であっても、マップデータ等から頂点までの高さ情報を取得できる限り利用可能である。また、対象物は建物以外の他の物であっても良い。例えば、道路上やその周囲に設置された標識も、対象物として利用可能であり、同様に水平線方向に並んだ上辺を持つことが好ましい。

前記した実施形態では、車両Ｖに搭載した情報処理装置１で、建物の検出から、検出した建物までの距離の算出と、建物の高さ情報Ｈ＿Ｃａｌの算出、そして、既知の高さ情報Ｈ＿Ｋｎｏｗｎとの比較によるピッチ角Ｐｉｔｃｈθの算出を行う場合を例示した。
この情報処理装置１の機能の少なくとも一部を、外部サーバＥＳに持たせて、車両Ｖ側では、ＩＭＵ１２から入力されるピッチ角の適否のみを判定するようにしても良い。
前記した実施形態では、センサが、ＬｉＤＡＲセンサである場合を例示したが、本発明で用いるセンサは、ＬｉＤＡＲセンサにのみ限定されない。ＬｉＤＡＲセンサと同等の機能、すなわち、照射範囲に向けて送信波を送信し、照射範囲内の物体で反射した送信波を受信して、受信した送信波（反射波）の処理により、物体の形状計測と、物体までの距離を算出できる機能を持つ測定機であれば良い。また、前記した実施形態ではＬｉＤＡＲセンサとしてスキャン型ＬｉＤＡＲを例示したが、フラッシュ型ＬｉＤＡＲを用いることもできる。

１ ：情報処理装置
１３ ：ＧＰＳユニット
１４ ：通信ユニット
１５ ：センサ（ＬｉＤＡＲセンサ）
２０ ：処理ユニット
３０ ：記憶ユニット
３１ ：マップデータ
２００ ：位置情報取得部
２０１ ：走査制御部
２０２ ：物体検出部
２０３ ：距離情報取得部
２０４ ：建物座標算出部
２０５ ：高さ情報取得部
２０６ ：高さ情報算出部
２０７ ：ピッチ角算出部
２０８ ：マップデータ更新部
ＢＬ、ＢＬ１、ＢＬａ～ＢＬｃ ：建物
Ｄ１～Ｄ３、Ｄｘ ：距離
ＥＳ ：外部サーバ
Ｈ ：差異
ＨＬ ：水平線
Ｈ＿Ｃａｌ ：高さ情報（算出された高さ情報）
Ｈ＿Ｋｎｏｗｎ ：既知の高さ情報
ＩＲ ：照射範囲
Ｌ０ ：基準スキャン層
Ｌ１～Ｌ６、Ｌ－１～Ｌ－３、Ｌｎ、Ｌｘ：スキャン層
Ｐｉｔｃｈθ ：ピッチ角
Ｒ ：路面
ＴＧ ：測定点
Ｖ ：車両
ｈ ：設置高さ
ｈ ：高さ
θ ：交差角

Claims (8)

1. 移動体の位置情報を取得する位置情報取得部と、
   前記移動体から対象物までの距離を取得する距離情報取得部と、
   前記移動体の位置情報と前記対象物までの第１距離に基づいて、前記対象物の既知の高さ情報を取得する高さ情報取得部と、
   前記移動体から前記対象物までの第２距離に基づいて、前記対象物の高さ情報を算出する高さ情報算出部と、
   前記対象物の既知の高さ情報と、前記対象物の高さ情報とを用いて、前記移動体のピッチ角を算出するピッチ角算出部と、を有する、情報処理装置。
2. 請求項１において、
   設定された照射範囲に向けて送信波を照射すると共に、前記照射範囲内にある物体で反射した反射波を受信する測定器と、
   受信した前記反射波から生成される点群データに基づいて、前記照射範囲内にある対象物を検出する物体検出部と、を有し、
   前記距離情報取得部は、
   検出した対象物の点群データから、前記検出した対象物までの距離を算出する、情報処理装置。
3. 請求項２において、
   前記照射範囲は、上下方向で複数層に分割されており、
   前記高さ情報算出部は、
   前記対象物の上辺で反射した送信波を送信した層と、前記対象物との第１交点の座標と、
   前記測定器の設置状態を基準とした水平線に沿う層と、前記対象物との第２交点の座標と、
   前記測定器の前記移動体での設置高さを用いて、前記対象物の高さ情報を算出する、情報処理装置。
4. 請求項３において、
   前記測定器の設置状態を基準とした水平線に沿う層よりも上側に、少なくとも２つの層が設定されている、情報処理装置。
5. 請求項３において、
   前記高さ情報算出部は、前記対象物の上辺で反射した送信波を送信した層の特定を繰り返し実行し、
   新たに特定された層が、先に特定された層とは異なる層である場合に、前記第１交点の座標を、前記新たに特定された層で算出する、情報処理装置。
6. 請求項２において、
   前記照射範囲は、上下方向で複数層に分割されており、
   前記高さ情報算出部は、
   前記測定器の前記移動体への設置状態を基準とした水平線に沿う方向にける前記対象物までの距離と、前記対象物の上辺で反射した送信波を送信した層における前記対象物の上辺までの距離と、前記対象物の上辺で反射した送信波を送信した層と前記水平線に沿う層との交差角と、前記測定器の前記移動体での設置高さと、を用いて、前記対象物の高さ情報を算出する、情報処理装置。
7. 請求項１から請求項６の何れか一項において、
   前記距離情報取得部は、前記照射範囲内に複数の対象物が存在する場合、少なくとも２つの対象物までの距離をそれぞれ取得し、
   前記高さ情報取得部は、前記距離を取得した対象物各々の既知の高さ情報を取得し、
   前記高さ情報算出部は、前記距離を取得した対象物各々の高さ情報を算出し、
   前記ピッチ角算出部は、前記距離を取得した対象物各々において、前記対象物の既知の高さ情報と、前記対象物の高さ情報とを用いてピッチ角を算出し、算出したピッチ角の平均値を前記移動体のピッチ角とする、情報処理装置。
8. 請求項１から請求項６の何れか一項において、
   前記距離情報取得部は、前記照射範囲内に複数の対象物が存在する場合、少なくとも２つの対象物までの距離をそれぞれ取得し、
   前記高さ情報取得部は、前記距離を測定した対象物のうち、前記既知の高さ情報を取得可能な対象物の既知の高さ情報を取得し、
   前記高さ情報算出部は、前記既知の高さ情報を取得した対象物の高さ情報を算出し、
   前記ピッチ角算出部は、前記既知の高さ情報を取得した対象物各々において、前記対象物の既知の高さ情報と、前記対象物の高さ情報とを用いてピッチ角を算出する、情報処理装置。

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