JP5303873B2 - 車両形状計測方法と装置 - Google Patents
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Description
本発明は、静止している車両形状を複数の計測位置から計測し、その距離データから車両の寸法（車長や車幅）、位置、及び姿勢を計測する車両形状計測方法と装置に関する。
乗用車等の駐車設備において、駐車する車両の車幅等の車体本体を非接触で計測する手段として、特許文献１〜５が既に開示されている。
特許文献１は、通過する車両を停止させることなく、数ｍｍオーダの高精度で車幅を自動計測でき、ガントリー等の大型設備や反射板等の付帯設備が不要であり、かつ少ない検出装置で車幅を自動計測でき、流線形の車体でも或いはドアミラーや窓から出た乗員の腕等を検知しても、正確に車体本体の最大車幅を計測でき、車両が斜めに通過する場合でも、正確に車幅を計測できることを目的とする。
そのため、この手段は、図１３に示すように、車両が通過する車路の両側に水平間隔Ｄを隔てかつ対向して設けられた１対のレーザレーダ５２ａ，５２ｂと、各レーザレーダを制御し得られたデータを処理する制御処理装置５４とを備え、各レーザレーダにより、通過する車両に対して上下に所定の角度範囲でレーザ光をスキャンして車体の両側面の断面データを求め、これから各レーザレーダから車体の両側面までの水平距離Ｌ１，Ｌ２を計測し、その差Ｗ（＝Ｄ−Ｌ１−Ｌ２）を車両の全長にわたり記憶し、その最大値を車幅とするものである。
そのため、この手段は、図１３に示すように、車両が通過する車路の両側に水平間隔Ｄを隔てかつ対向して設けられた１対のレーザレーダ５２ａ，５２ｂと、各レーザレーダを制御し得られたデータを処理する制御処理装置５４とを備え、各レーザレーダにより、通過する車両に対して上下に所定の角度範囲でレーザ光をスキャンして車体の両側面の断面データを求め、これから各レーザレーダから車体の両側面までの水平距離Ｌ１，Ｌ２を計測し、その差Ｗ（＝Ｄ−Ｌ１−Ｌ２）を車両の全長にわたり記憶し、その最大値を車幅とするものである。
特許文献２は、構成を簡略化してコストの削減を図り、設置工事を容易にすることを目的とする。
そのため、この手段は、図１４に示すように、走行路Ｒの上方からその幅方向に走査する走査型測距手段Ｌを１台として、これを走行路Ｒの片側の上方に設置することとし、この走査型測距手段Ｌで得られる測距データを処理して車幅および車高を求めるデータ処理部６１では、走査される側の車両側面部の形状に対応するデータで、車両Ｍの反対側の側面形状に対応するデータを補う演算を行って車幅を求めるものである。
そのため、この手段は、図１４に示すように、走行路Ｒの上方からその幅方向に走査する走査型測距手段Ｌを１台として、これを走行路Ｒの片側の上方に設置することとし、この走査型測距手段Ｌで得られる測距データを処理して車幅および車高を求めるデータ処理部６１では、走査される側の車両側面部の形状に対応するデータで、車両Ｍの反対側の側面形状に対応するデータを補う演算を行って車幅を求めるものである。
特許文献３は、天井が低く、ＣＣＤカメラを十分な高さに設置できない場合でも、正確な車幅計測が可能であり、かつハイルーフ車の場合でも、車幅計測が可能であることを目的とする。
そのため、この手段は、図１５に示すように、計測位置を通過する車両９１を、複数のＣＣＤカメラ７２，対の非接触距離計７４及び光電センサ７６で同時に検出する。次いで、光電センサ７６により車両を普通常用車として区分けする場合、同時に非接触距離計により車両の両側面位置Ｌａ，Ｌｂを検出し、検出された車両側面に最も近い１対のＣＣＤカメラ７２ｂ，７２ｃからの画像により、車幅を画像処理により計測する。また、光電センサにより車両をハイルーフ車として区分けする場合、同時に非接触距離計により車両の両側面位置Ｌａ，Ｌｂを検出し、両側面位置の間隔を車幅とするものである。
そのため、この手段は、図１５に示すように、計測位置を通過する車両９１を、複数のＣＣＤカメラ７２，対の非接触距離計７４及び光電センサ７６で同時に検出する。次いで、光電センサ７６により車両を普通常用車として区分けする場合、同時に非接触距離計により車両の両側面位置Ｌａ，Ｌｂを検出し、検出された車両側面に最も近い１対のＣＣＤカメラ７２ｂ，７２ｃからの画像により、車幅を画像処理により計測する。また、光電センサにより車両をハイルーフ車として区分けする場合、同時に非接触距離計により車両の両側面位置Ｌａ，Ｌｂを検出し、両側面位置の間隔を車幅とするものである。
特許文献４は、車体色やその濃度によらず、かつ車両が計測部を斜めに通過しても正確な車幅を確実に計測することを目的とする。
そのため、この手段は、車両の幅方向に直線状に延びた縞模様を有する計測床面と、計測床面の上部に鉛直下向きに設置されたＣＣＤカメラと、撮像画像を処理する画像処理装置とを備え、図１６に示すように、（Ａ）ＣＣＤカメラにより、計測床面を背景とする車両両側面の画像を撮像し、（Ｃ）画像上の車両濃度と縞模様の濃度との差を微分処理して濃度の急変線分を抽出し、（Ｄ）急変線分のうち、ほぼ前後方向に所定の長さ以上延び、かつ幅方向に最も間隔を隔てた線分を抽出セグメントとし、（Ｅ）ほぼ同一線上に位置する抽出セグメントを結んで１対の平行線を求め、該平行線の間隔を車幅とするものである。
そのため、この手段は、車両の幅方向に直線状に延びた縞模様を有する計測床面と、計測床面の上部に鉛直下向きに設置されたＣＣＤカメラと、撮像画像を処理する画像処理装置とを備え、図１６に示すように、（Ａ）ＣＣＤカメラにより、計測床面を背景とする車両両側面の画像を撮像し、（Ｃ）画像上の車両濃度と縞模様の濃度との差を微分処理して濃度の急変線分を抽出し、（Ｄ）急変線分のうち、ほぼ前後方向に所定の長さ以上延び、かつ幅方向に最も間隔を隔てた線分を抽出セグメントとし、（Ｅ）ほぼ同一線上に位置する抽出セグメントを結んで１対の平行線を求め、該平行線の間隔を車幅とするものである。
特許文献５は、被測定車両を停止させず、通常に道路を通過している状態でそのミラーを含めた車幅を計測できることを目的とする。
そのため、この手段は、図１７に示すように、道路Ｍに対して垂直に等間隔の光線Ｂを照射する半導体レーザ群８１Ａ，８１Ｂを、被測定車両８２の進行方向に直角な上方位置に配設し、レーザ群８１Ａ，８１Ｂの平行位置に光スポットを検出するＣＣＤリニアセンサ８３Ａ，８３Ｂを設け、道路Ｍ上にレーザ群８１Ａ，８１Ｂに対向して、入力した光線Ｂをリニアセンサ８３Ａ，８３Ｂへ反射する反射板８４Ａ，８４Ｂを設け、リニアセンサ８３Ａ，８３Ｂにて検出された反射光の光スポットの個数から被測定車両２の車幅を判定する車幅判定装置８６を備えるものである。
そのため、この手段は、図１７に示すように、道路Ｍに対して垂直に等間隔の光線Ｂを照射する半導体レーザ群８１Ａ，８１Ｂを、被測定車両８２の進行方向に直角な上方位置に配設し、レーザ群８１Ａ，８１Ｂの平行位置に光スポットを検出するＣＣＤリニアセンサ８３Ａ，８３Ｂを設け、道路Ｍ上にレーザ群８１Ａ，８１Ｂに対向して、入力した光線Ｂをリニアセンサ８３Ａ，８３Ｂへ反射する反射板８４Ａ，８４Ｂを設け、リニアセンサ８３Ａ，８３Ｂにて検出された反射光の光スポットの個数から被測定車両２の車幅を判定する車幅判定装置８６を備えるものである。
上述した特許文献３，４では、ＣＣＤカメラを車両の通行路の天井に配置し、車両を上から撮影した画像を画像処理することによって、車両の左右の輪郭線を抽出して車幅を計測している。
しかし、ＣＣＤカメラを用いた場合、背景である床面と車両との濃淡のコントラスト差が高くないと安定性にかける欠点がある。
そこで、特許文献４では、床面に縞状の模様を描くなどコントラストを出すよう工夫しているが、駐車場等の床面を細工することは一般に駐車場オーナーの了解が得にくい。また、ドアミラーなどの突起物の検出は一般に難しい。
しかし、ＣＣＤカメラを用いた場合、背景である床面と車両との濃淡のコントラスト差が高くないと安定性にかける欠点がある。
そこで、特許文献４では、床面に縞状の模様を描くなどコントラストを出すよう工夫しているが、駐車場等の床面を細工することは一般に駐車場オーナーの了解が得にくい。また、ドアミラーなどの突起物の検出は一般に難しい。
また上述した特許文献１，２では、走査式の２次元レーザレーダを車両の通行路に配置して、車両の左右の輪郭線までの距離を車両が通過する間得ることによって、車幅を計測している。すなわち、レーザ光が当たった位置を点として表し、それらの点群によって車両の側面を再構成して車幅を求めている。
しかし、特許文献１，２のように、２次元レーザレーダを車両の通行路に配置して、車両が通過している間計測する手段では、車両の全体形状の情報を得ることができるが、車長（車両の進行方向）については、車両の速度によって変化するため、信頼できる値は得られない。
また、車両が移動していることから、車両の側面部分の同一箇所をレーザ光で１回しか計測することができず、レーザレーダの距離精度に大きく依存して、誤差が一般に大きく、ノイズとの区別も付きにくい。
また、誤差の影響も考慮していないため、得られた計測結果に対して、実際の車幅の範囲を推定することもできない。
さらに、計測点群で車両側面を再構成しているため、誤差の影響によってドアミラーなどの突起物と側面部との境界や、ノイズとの区別が付きにくい。
しかし、特許文献１，２のように、２次元レーザレーダを車両の通行路に配置して、車両が通過している間計測する手段では、車両の全体形状の情報を得ることができるが、車長（車両の進行方向）については、車両の速度によって変化するため、信頼できる値は得られない。
また、車両が移動していることから、車両の側面部分の同一箇所をレーザ光で１回しか計測することができず、レーザレーダの距離精度に大きく依存して、誤差が一般に大きく、ノイズとの区別も付きにくい。
また、誤差の影響も考慮していないため、得られた計測結果に対して、実際の車幅の範囲を推定することもできない。
さらに、計測点群で車両側面を再構成しているため、誤差の影響によってドアミラーなどの突起物と側面部との境界や、ノイズとの区別が付きにくい。
半導体レーザ群を用いる特許文献５では、車長（車両の進行方向）については、車両の速度によって変化するため、信頼できる値は得られない。
また、車両が移動していることから、車両の側面部分の同一箇所をレーザ光で１回しか計測することができない。
また、車両が移動していることから、車両の側面部分の同一箇所をレーザ光で１回しか計測することができない。
また、上述した従来の手段では、車両が所定の位置を、所定の姿勢（向き）で通過することを前提としているため、ある領域内の任意に位置に任意の姿勢（向き）で車両が静止している場合には、その車両の寸法（車長や車幅）、位置、及び姿勢を計測することができなかった。
本発明は上述した問題点を解決するために創案されたものである。すなわち、本発明の目的は、所定の駐車エリア内に任意の姿勢（向き）で静止している車両を、離れた位置から計測し、その計測データから車両の寸法（車高、車長、車幅）、位置、及び姿勢を計測することができる車両形状計測方法と装置を提供することにある。
本発明によれば、所定の駐車エリア内に静止している車両の車長及び車幅を該車両から離れた位置から計測する車両形状計測方法であって、
複数の３次元レーザレーダにより、前記駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する３次元座標値計測ステップと、
コンピュータにより、前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するデータ処理ステップと、
前記決定された車両データを出力する車両データ出力ステップとを有する、ことを特徴とする車両形状計測方法が提供される。
複数の３次元レーザレーダにより、前記駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する３次元座標値計測ステップと、
コンピュータにより、前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するデータ処理ステップと、
前記決定された車両データを出力する車両データ出力ステップとを有する、ことを特徴とする車両形状計測方法が提供される。
本発明の好ましい実施形態によれば、前記データ処理ステップは、３次元座標値計測ステップで計測した３次元座標値をコンピュータに入力するデータ入力ステップと、
前記駐車エリアの存在する空間領域を、境界表面が互いに直交する直方体からなる複数のボクセルに分割し、各ボクセル位置を記憶する環境モデルを構築するモデル構築ステップと、
前記座標値に対応するボクセルの内部に代表点とその誤差分布を設定し記憶するマッチングステップと、
各ボクセルの代表点の位置に基づいて車体の表面を再構成する表面再構成ステップと、
得られたボクセルの３次元データから車長や車幅を決定する車両データ決定ステップとを有する。
前記駐車エリアの存在する空間領域を、境界表面が互いに直交する直方体からなる複数のボクセルに分割し、各ボクセル位置を記憶する環境モデルを構築するモデル構築ステップと、
前記座標値に対応するボクセルの内部に代表点とその誤差分布を設定し記憶するマッチングステップと、
各ボクセルの代表点の位置に基づいて車体の表面を再構成する表面再構成ステップと、
得られたボクセルの３次元データから車長や車幅を決定する車両データ決定ステップとを有する。
前記車両データ決定ステップにおいて、表面再構成ステップで得られたボクセルの３次元データを床面に投影して２次元平面情報にして、その２次元形状の包含図形を求めることによって、車長や車幅を決定する。
前記モデル構築ステップにおいて、最大のボクセルを必要最小限の分解能に相当する大きさに設定し、かつ単一のボクセル内に複数の被計測点が存在する場合に、単一のボクセル内に単一の被計測点のみが存在するように、該ボクセルを更に分割して階層的に複数のボクセルに分割する。
前記マッチングステップの後に、前記環境モデルを更新するモデル更新ステップを有し、該モデル更新ステップにおいて、新たに入力された被計測点の座標値に対応するボクセルを探索し、
ボクセルが保有する誤差分布が十分収束して小さいボクセル内に代表点が存在するボクセルがある一定以上連なっている部分を車両の側面部とみなして、ノイズ点やドアミラー等の付属品と側面部とを分離する。
ボクセルが保有する誤差分布が十分収束して小さいボクセル内に代表点が存在するボクセルがある一定以上連なっている部分を車両の側面部とみなして、ノイズ点やドアミラー等の付属品と側面部とを分離する。
前記マッチングステップの後に、前記環境モデルを更新するモデル更新ステップを有し、該モデル更新ステップにおいて、新たに入力された被計測点の座標値に対応するボクセルを探索し、
該ボクセル内に代表点がない場合に、前記座標値と誤差分布を代表点の座標値と誤差分布として設定する。
該ボクセル内に代表点がない場合に、前記座標値と誤差分布を代表点の座標値と誤差分布として設定する。
前記マッチングステップの後に、前記環境モデルを更新するモデル更新ステップを有し、該モデル更新ステップにおいて、新たに入力された被計測点の座標値に対応するボクセルを探索し、
前記ボクセル内に既に設定した代表点がある場合に、新たに取得した誤差分布と既に設定したボクセル内の誤差分布とを比較し、
誤差分布が互いに重複する場合に、両誤差分布から新たな誤差分布と新たな代表点を再設定し、
誤差分布が互いに重複しない場合に、単一のボクセル内に単一の代表点のみが存在するように、該ボクセルを更に分割して階層的に複数のボクセルに分割する。
前記ボクセル内に既に設定した代表点がある場合に、新たに取得した誤差分布と既に設定したボクセル内の誤差分布とを比較し、
誤差分布が互いに重複する場合に、両誤差分布から新たな誤差分布と新たな代表点を再設定し、
誤差分布が互いに重複しない場合に、単一のボクセル内に単一の代表点のみが存在するように、該ボクセルを更に分割して階層的に複数のボクセルに分割する。
ボクセルの内部に代表点とその誤差分布に加えて、確率値を併せ持つ、ことが好ましい。
また、本発明によれば、所定の駐車エリア内に静止している車両の車長及び車幅を該車両から離れた位置から計測する車両形状計測装置であって、
前記駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する複数の３次元レーザレーダと、
前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するデータ処理装置と、
前記決定された車両データを出力する車両データ出力装置とを有する、ことを特徴とする車両形状計測装置が提供される。
前記駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する複数の３次元レーザレーダと、
前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するデータ処理装置と、
前記決定された車両データを出力する車両データ出力装置とを有する、ことを特徴とする車両形状計測装置が提供される。
本発明の好ましい実施形態によれば、前記データ処理装置は、３次元レーザレーダで計測した３次元座標値をコンピュータに入力するデータ入力装置と、
前記駐車エリアに存在する空間領域を、境界表面が互いに直交する直方体からなる複数のボクセルに分割し、各ボクセル位置を記憶する環境モデルを構築するモデル構築装置と、
前記座標値に対応するボクセルの内部に代表点とその誤差分布を設定し記憶するマッチング装置と、
各ボクセルの代表点の位置に基づいて車体の表面を再構築する表面再構築装置と、
得られたボクセルの３次元データから車長や車幅を決定する車両データ決定装置とを有する。
前記駐車エリアに存在する空間領域を、境界表面が互いに直交する直方体からなる複数のボクセルに分割し、各ボクセル位置を記憶する環境モデルを構築するモデル構築装置と、
前記座標値に対応するボクセルの内部に代表点とその誤差分布を設定し記憶するマッチング装置と、
各ボクセルの代表点の位置に基づいて車体の表面を再構築する表面再構築装置と、
得られたボクセルの３次元データから車長や車幅を決定する車両データ決定装置とを有する。
また、前記車両データ決定装置により、表面再構築装置で得られたボクセルの３次元データを床面に投影して２次元平面情報にして、その２次元形状の包含図形を求めることによって、車長や車幅を決定する。
上述した本発明の方法及び装置によれば、複数の３次元レーザレーダを用いた３次元座標値計測ステップにおいて、所定の駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測し、
コンピュータを用いたデータ処理ステップにおいて、前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するので、車幅だけではなく、車長を含め車両の全体形状を把握することができる。
コンピュータを用いたデータ処理ステップにおいて、前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するので、車幅だけではなく、車長を含め車両の全体形状を把握することができる。
さらに、本発明によれば、以下の効果が得られる。
（１）車両の同一箇所を数回計測することができ、統計処理によって精度向上が図れる。
（２）視点の異なる複数のセンサの計測結果を統合することが可能となり、精度向上が図れる。
（３）センサの誤差モデルを考慮することによって、計測誤差の向上や、計測誤差の推定が可能となり、車両のサイズに応じた駐車スペースの割り当てや、車両の自動／手動誘導時に、安全性を考慮することが可能となる。
（４）ノイズとそれ以外との区別が可能となり、精度向上が期待できる。
（５）ドアミラーなどの突起部分と車両の側面部分との区別が精度向上によって可能となるので、ドアミラーまで含めた車幅とドアミラーを含めない車幅とをアプリケーションによって使い分けることが可能となる。
（６）２次元平面情報にし、その包含図形を求めることで、車長や車幅、姿勢を安定して求めることができる。
（１）車両の同一箇所を数回計測することができ、統計処理によって精度向上が図れる。
（２）視点の異なる複数のセンサの計測結果を統合することが可能となり、精度向上が図れる。
（３）センサの誤差モデルを考慮することによって、計測誤差の向上や、計測誤差の推定が可能となり、車両のサイズに応じた駐車スペースの割り当てや、車両の自動／手動誘導時に、安全性を考慮することが可能となる。
（４）ノイズとそれ以外との区別が可能となり、精度向上が期待できる。
（５）ドアミラーなどの突起部分と車両の側面部分との区別が精度向上によって可能となるので、ドアミラーまで含めた車幅とドアミラーを含めない車幅とをアプリケーションによって使い分けることが可能となる。
（６）２次元平面情報にし、その包含図形を求めることで、車長や車幅、姿勢を安定して求めることができる。
以下本発明の好ましい実施形態について、図面を参照して説明する。なお、各図において、共通する部分には同一の符号を付し、重複した説明を省略する。
図１は、３次元レーザレーダの構成図である。
この図に示すように、３次元レーザレーダ１０は、レーダヘッド１２と制御器２０から構成される。レーザダイオード１３から発振されたパルスレーザ光１は、投光レンズ１４で平行光２に整形され、ミラー１８ａ，１８ｂと回転・揺動するポリゴンミラー１５で二次元方向に走査され、測定対象物に照射される。測定対象物から反射されたパルスレーザ光３は、ポリゴンミラー１５を介して受光レンズ１６で集光され、光検出器１７で電気信号に変換される。
この図に示すように、３次元レーザレーダ１０は、レーダヘッド１２と制御器２０から構成される。レーザダイオード１３から発振されたパルスレーザ光１は、投光レンズ１４で平行光２に整形され、ミラー１８ａ，１８ｂと回転・揺動するポリゴンミラー１５で二次元方向に走査され、測定対象物に照射される。測定対象物から反射されたパルスレーザ光３は、ポリゴンミラー１５を介して受光レンズ１６で集光され、光検出器１７で電気信号に変換される。
制御器２０内の時間間隔カウンタ２１は、レーザダイオード１３のパルス発振タイミングと同期したスタートパルス４と、光検出器１７から出力されたストップパルス５の時間間隔を計測する。信号処理ボード２２は、反射光が検出された時点の時間間隔ｔ、ポリゴンミラーの回転角度θ、揺動角度φを極座標データ（ｒ，θ，φ）として出力する。
ｒは計測位置（レーダヘッド設置位置）を原点とする距離であり、ｒ＝ｃ×ｔ／２ の式で求められる。ここでｃは光速である。
判定処理ユニット２３は、信号処理ボードからの極座標データを、レーダヘッド設置位置を原点とした３次元空間データ（ｘ，ｙ，ｚ）へ変換して、検出処理を行うようになっている。なおこの図で２４はドライブユニットである。
ｒは計測位置（レーダヘッド設置位置）を原点とする距離であり、ｒ＝ｃ×ｔ／２ の式で求められる。ここでｃは光速である。
判定処理ユニット２３は、信号処理ボードからの極座標データを、レーダヘッド設置位置を原点とした３次元空間データ（ｘ，ｙ，ｚ）へ変換して、検出処理を行うようになっている。なおこの図で２４はドライブユニットである。
上述した３次元レーザレーダ１０の計測範囲は、例えば、水平画角６０°、垂直画角３０°、最大測定距離５０ｍである。また、位置検出精度は、例えば約２０ｃｍである。
また、計測データを各画素に対して奥行き方向の距離値を持った距離画像で表示する場合、１フレームの計測点数を、横方向１６６点、スキャン方向５０点とすると、１フレームに１６６×５０＝８３００点が表示される。この場合にフレームレートは、例えば約２フレーム／秒である。
また、計測データを各画素に対して奥行き方向の距離値を持った距離画像で表示する場合、１フレームの計測点数を、横方向１６６点、スキャン方向５０点とすると、１フレームに１６６×５０＝８３００点が表示される。この場合にフレームレートは、例えば約２フレーム／秒である。
この３次元レーザレーダ１０で計測される３次元形状上の被計測点は、横方向にΔθ×ｒ、垂直方向にΔφ×ｒ、互いに離散した点群となる。例えば、Δθ＝６０／１６６×π／１８０＝６．３×１０−３ラジアン、Δφ＝３０／５０×π／１８０＝１０．５×１０−３ラジアン、ｒ＝５．０ｍの場合、最も近接する場合に、被計測点の間隔は、横方向で約３１．５ｍｍ、垂直方向で約５２．５ｍｍとなる。
図２は、距離センサで計測された極座標データと誤差の関係を示す図である。
図２（Ａ）に示すように、任意の計測位置を原点とする極座標値（ｒ，θ，φ）を計測結果として計測する。距離センサによる計測結果には、図に示すような誤差分布が通常存在する。
この誤差分布は、誤差分布のｒｓ，θｓ，φｓでの存在確率をＰ（ｒｓ，θｓ，φｓ）とした場合、誤差分布は計測の軸ｒ，θ，φ方向に正規分布しているとし、例えば式（１）で表すことができる。ここで、ｒ，θ，φはセンサからの計測値、σｒ，σθ，σφは は標準偏差、Ａは規格化定数である。
図２（Ｂ）に示すように、誤差分布は、通常ｒ方向に長い切頭円錐形（左図）に内包される分布であるが、遠方においてａとｂの差は小さい。従って、この誤差分布を直方体に包含される楕円体として安全サイドに近似することができる。
図２（Ａ）に示すように、任意の計測位置を原点とする極座標値（ｒ，θ，φ）を計測結果として計測する。距離センサによる計測結果には、図に示すような誤差分布が通常存在する。
この誤差分布は、誤差分布のｒｓ，θｓ，φｓでの存在確率をＰ（ｒｓ，θｓ，φｓ）とした場合、誤差分布は計測の軸ｒ，θ，φ方向に正規分布しているとし、例えば式（１）で表すことができる。ここで、ｒ，θ，φはセンサからの計測値、σｒ，σθ，σφは は標準偏差、Ａは規格化定数である。
図２（Ｂ）に示すように、誤差分布は、通常ｒ方向に長い切頭円錐形（左図）に内包される分布であるが、遠方においてａとｂの差は小さい。従って、この誤差分布を直方体に包含される楕円体として安全サイドに近似することができる。
図３は、本発明の車両形状計測装置の全体構成図である。
この図に示すように、本発明の車両形状計測装置は、複数の３次元レーザレーダ１０、データ処理装置３０、及び車両データ出力装置４０を備える。
複数（この例では２台）の３次元レーザレーダ１０は、所定の駐車エリア１１内の車両９の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、車両９の両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する。
データ処理装置３０は、３次元レーザレーダ１０で得られた３次元座標値をデータ処理して、車両９の車長及び車幅を含む車両データを決定する。
車両データ出力装置４０は、データ処理装置３０で決定された車両データを別の装置５０に出力する。
この図に示すように、本発明の車両形状計測装置は、複数の３次元レーザレーダ１０、データ処理装置３０、及び車両データ出力装置４０を備える。
複数（この例では２台）の３次元レーザレーダ１０は、所定の駐車エリア１１内の車両９の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、車両９の両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する。
データ処理装置３０は、３次元レーザレーダ１０で得られた３次元座標値をデータ処理して、車両９の車長及び車幅を含む車両データを決定する。
車両データ出力装置４０は、データ処理装置３０で決定された車両データを別の装置５０に出力する。
図４は、データ処理装置３０の構成図である。この図に示すように、データ処理装置３０は、コンピュータであり、データ入力装置３２、外部記憶装置３３、内部記憶装置３４、中央処理装置３５および出力装置３６を備える。
データ入力装置３２は、３次元レーザレーダ１０で得られた車両９の３次元座標値を記憶装置に入力する。なお、データ入力装置３２は、キーボード等の通常の入力手段も有するのがよい。
外部記憶装置３３は、ハードディスク、フロッピ（登録商標）ーディスク、磁気テープ、コンパクトディスク等である。外部記憶装置３３は、入力された車両９の３次元座標値、ボクセル位置、及び代表点とその誤差分布及び本発明の方法を実行するためのプログラムを記憶する。
内部記憶装置３４は、例えばＲＡＭ，ＲＯＭ等であり、演算情報を保管する。
中央処理装置３５（ＣＰＵ）は、モデル構築装置およびマッチング装置として機能し、演算や入出力等を集中的に処理し、内部記憶装置３４と共に、プログラムを実行する。
出力装置３６は、例えば表示装置とプリンタであり、外部記憶装置３３に記憶したデータ及びプログラムの実行結果を出力するようになっている。
外部記憶装置３３は、ハードディスク、フロッピ（登録商標）ーディスク、磁気テープ、コンパクトディスク等である。外部記憶装置３３は、入力された車両９の３次元座標値、ボクセル位置、及び代表点とその誤差分布及び本発明の方法を実行するためのプログラムを記憶する。
内部記憶装置３４は、例えばＲＡＭ，ＲＯＭ等であり、演算情報を保管する。
中央処理装置３５（ＣＰＵ）は、モデル構築装置およびマッチング装置として機能し、演算や入出力等を集中的に処理し、内部記憶装置３４と共に、プログラムを実行する。
出力装置３６は、例えば表示装置とプリンタであり、外部記憶装置３３に記憶したデータ及びプログラムの実行結果を出力するようになっている。
図５は、本発明の方法を示すフローチャートである。
本発明の方法は、所定の駐車エリア１１内に静止している車両９の車長及び車幅を車両９から離れた位置から計測する車両形状計測方法であり、３次元座標値計測ステップＳ１、データ処理ステップＳ２、および車両データ出力ステップＳ３を有する。
本発明の方法は、所定の駐車エリア１１内に静止している車両９の車長及び車幅を車両９から離れた位置から計測する車両形状計測方法であり、３次元座標値計測ステップＳ１、データ処理ステップＳ２、および車両データ出力ステップＳ３を有する。
３次元座標値計測ステップＳ１では、複数の３次元レーザレーダにより、駐車エリア１１内の車両９の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、車両９の両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する。
データ処理ステップＳ２では、コンピュータ（上述したデータ処理装置３０）により、車両９の３次元座標値をデータ処理して、車両９の車長及び車幅を含む車両データを決定する。
データ処理ステップＳ２では、コンピュータ（上述したデータ処理装置３０）により、車両９の３次元座標値をデータ処理して、車両９の車長及び車幅を含む車両データを決定する。
データ処理ステップＳ２は、データ入力ステップＳ２１、データ補正ステップＳ２２、モデル構築ステップＳ２３、マッチングステップＳ２４、表面再構成ステップＳ２５及び車両データ決定ステップＳ２６を有する。
データ入力ステップＳ２１では、３次元座標値計測ステップＳ１で計測した３次元座標値をコンピュータ（上述したデータ処理装置３０）の記憶装置に入力する。
３次元レーザレーダ１０による３次元座標値は、所定の計測位置を原点とする距離データであり、極座標値（ｒ，θ，φ）で表される。また、各座標値の誤差分布は、極座標値（ｒ，θ，φ）から演算で求めるか、予め別の入力手段（例えばキーボード）で入力する。
３次元レーザレーダ１０による３次元座標値は、所定の計測位置を原点とする距離データであり、極座標値（ｒ，θ，φ）で表される。また、各座標値の誤差分布は、極座標値（ｒ，θ，φ）から演算で求めるか、予め別の入力手段（例えばキーボード）で入力する。
データ補正ステップＳ２２では、距離データの補正処理を行い、距離データの精度を向上させる。また、極座標データと３次元レーザレーダ１０の位置データから、任意の固定位置を原点とした３次元空間データ（ｘ，ｙ，ｚ）へ変換してもよい。
距離データの補正処理では、孤立点の除去、統計的処理、等を行う。孤立点は、周囲の点から孤立して存在する点であり、計測データは複数の近接する点で構成されることから、孤立点は誤計測と仮定して除去することができる。統計的処理は、計測データが含む誤差分布を考慮して、複数回の計測を統計処理（例えば平均値等）することで、距離の補正を行う。
さらに、対象とする３次元形状が、直線近似又は平面近似できる場合にはこれらを行うのがよい。
距離データの補正処理では、孤立点の除去、統計的処理、等を行う。孤立点は、周囲の点から孤立して存在する点であり、計測データは複数の近接する点で構成されることから、孤立点は誤計測と仮定して除去することができる。統計的処理は、計測データが含む誤差分布を考慮して、複数回の計測を統計処理（例えば平均値等）することで、距離の補正を行う。
さらに、対象とする３次元形状が、直線近似又は平面近似できる場合にはこれらを行うのがよい。
図６は、ボクセルの分割に八分木を用いた場合のモデル構築ステップの模式図である。
モデル構築ステップＳ２３では、この図に示すように、所定の駐車エリア１１の存在する空間領域を、境界表面が互いに直交する直方体からなる複数のボクセル６に分割し、各ボクセル位置を記憶する環境モデルを構築する。
ボクセル６の形状は、各辺の長さが等しい立方体でも、各辺の長さが異なる直方体でもよい。
また、ボクセル６の各辺の長さは、最大のボクセル６を必要最小限の分解能に相当する大きさに設定するのがよい。以下、最大のボクセル６をレベル１のボクセルと呼ぶ。
また、単一のボクセル内に複数の被計測点が存在する場合には、単一のボクセル内に単一の被計測点のみが存在するように、ボクセルを更に八分割して階層的に複数のボクセルに分割する。以下、最大のボクセル６の八分割を１回実施した空間領域をレベル２のボクセル、ｋ回実施した空間領域をレベルｋ＋１のボクセルと呼ぶ。
ボクセル６の形状は、各辺の長さが等しい立方体でも、各辺の長さが異なる直方体でもよい。
また、ボクセル６の各辺の長さは、最大のボクセル６を必要最小限の分解能に相当する大きさに設定するのがよい。以下、最大のボクセル６をレベル１のボクセルと呼ぶ。
また、単一のボクセル内に複数の被計測点が存在する場合には、単一のボクセル内に単一の被計測点のみが存在するように、ボクセルを更に八分割して階層的に複数のボクセルに分割する。以下、最大のボクセル６の八分割を１回実施した空間領域をレベル２のボクセル、ｋ回実施した空間領域をレベルｋ＋１のボクセルと呼ぶ。
図７は、構築された環境モデルの模式図である。
マッチングステップＳ２４では、この図に示すように、３次元形状上の座標値に対応するボクセル６の内部に代表点７とその誤差分布８を設定し記憶する。末端のボクセルは計測値の代表点を１つだけ持つことができる。各ボクセルが計測値の代表点とその誤差分布を持つことで、物体の形状を表す。
マッチングステップＳ２４では、この図に示すように、３次元形状上の座標値に対応するボクセル６の内部に代表点７とその誤差分布８を設定し記憶する。末端のボクセルは計測値の代表点を１つだけ持つことができる。各ボクセルが計測値の代表点とその誤差分布を持つことで、物体の形状を表す。
マッチングステップＳ２４において、代表点の絶対位置は式（２）で与えられる。ここで、（ｘ，ｙ，ｚ）は代表点のボクセルでの相対座標、Ｓｘ，Ｓｙ，Ｓｚはレベル１でのボクセルの一辺の大きさ、ｎｘ（ｋ），ｎｙ（ｋ），ｎｚ（ｋ）はレベルｋでのボクセルの番地、Ｌは求める代表点が存在するレベルである。
図８は、本発明におけるボクセルデータのデータ構造を示す図である。
この図において、図８（Ａ）は、各ボクセルデータのメモリレイアウト例である。この図において、矢印はデータへのリンクを表し、値としてはデータへのポインタを保持する。
図８（Ｂ）は、レベル２（１，１，０）のボクセルが代表点を持つ場合の例を示している。なおこの図において、ｎｕｌｌは空集合を表す。
この図において、図８（Ａ）は、各ボクセルデータのメモリレイアウト例である。この図において、矢印はデータへのリンクを表し、値としてはデータへのポインタを保持する。
図８（Ｂ）は、レベル２（１，１，０）のボクセルが代表点を持つ場合の例を示している。なおこの図において、ｎｕｌｌは空集合を表す。
上述したデータ構造の環境モデルは、以下の特徴を有する。
（１）内容：空間を小直方体で分割して各ボクセルに計測点の代表点と誤差分布を保持する。
（２）精度：ボクセル毎に持つ計測点の代表値相当である。
（３）存在：物体の存在の有無を表現できる。
（４）データ量：ボクセルの個数に比例してメモリを必要とするが、サイズ固定である。
（５）点群からの変換：適しており、計算量は少ない。
（６）アクセス速度：シンプルな構造をしているため、要素へのアクセスが高速である。
（１）内容：空間を小直方体で分割して各ボクセルに計測点の代表点と誤差分布を保持する。
（２）精度：ボクセル毎に持つ計測点の代表値相当である。
（３）存在：物体の存在の有無を表現できる。
（４）データ量：ボクセルの個数に比例してメモリを必要とするが、サイズ固定である。
（５）点群からの変換：適しており、計算量は少ない。
（６）アクセス速度：シンプルな構造をしているため、要素へのアクセスが高速である。
またこの特徴から、上述した環境モデルは、以下の効果Ａ〜Ｃをすべて満たしている。
効果Ａ：誤差を考慮した表現が可能である。
効果Ｂ：必要なメモリ量と計算量が一定量以下である。
効果Ｃ：物体の存在だけでなく、物体が存在しないことを表せる。
効果Ａ：誤差を考慮した表現が可能である。
効果Ｂ：必要なメモリ量と計算量が一定量以下である。
効果Ｃ：物体の存在だけでなく、物体が存在しないことを表せる。
さらに図５において、表面再構成ステップＳ２５は、マッチングステップＳ２４の後に実施し、モデル構築ステップＳ２３で構築した環境モデルを更新する。
図９は、表面再構成ステップＳ２５におけるデータ処理フロー図である。この図に示すように、ステップＳＴ１で新たに入力された被計測点の座標値に対応するボクセルを探索し、ステップＳＴ２で該当するボクセル内に代表点がない（ボクセルが空である）場合には、ステップＳＴ３で新たに入力された被計測点の座標値と誤差分布を代表点の座標値と誤差分布として設定（新規に登録）する。
また、このステップＳＴ３において、新しい計測位置（原点）と被計測点の間には、原理的に物体が存在しないはずである。従って新しい計測位置（原点）と被計測点の間に位置するボクセル内の代表点と誤差分布を再設定もしくは消去する。
また、このステップＳＴ３において、新しい計測位置（原点）と被計測点の間には、原理的に物体が存在しないはずである。従って新しい計測位置（原点）と被計測点の間に位置するボクセル内の代表点と誤差分布を再設定もしくは消去する。
図１０は、該当するボクセル内に既に設定した代表点がある場合の模式図である。
図９のステップＳＴ２で該当するボクセル内に既に設定した代表点がある場合には、ステップＳＴ４で新たに取得した誤差分布と既に設定したボクセル内の誤差分布とを比較する（すなわち異なる点か同一点かを判断する）。
この比較で、誤差分布が互いに重複する場合（図１０Ａ）には、ステップＳＴ５で両誤差分布から新たな誤差分布と新たな誤差分布の中心を再設定する（すなわち誤差分布を合成する）。
またこの比較で、誤差分布が互いに重複しない場合（図１０Ｂ）には、ステップＳＴ６、ＳＴ７で単一のボクセル内に単一の代表点のみが存在するように、該ボクセルを更に八分割して階層的に複数のボクセルに分割し新規に登録する。
分割と合成の基準は、例えば誤差分布の一致度から判断する。誤差分布の一致度には例えば、マハラノビス距離のような距離尺度を利用できる。また、２つの誤差分布に基づき、両者が同一点を表しているかを統計的検定によって判定してもよい。
図９のステップＳＴ２で該当するボクセル内に既に設定した代表点がある場合には、ステップＳＴ４で新たに取得した誤差分布と既に設定したボクセル内の誤差分布とを比較する（すなわち異なる点か同一点かを判断する）。
この比較で、誤差分布が互いに重複する場合（図１０Ａ）には、ステップＳＴ５で両誤差分布から新たな誤差分布と新たな誤差分布の中心を再設定する（すなわち誤差分布を合成する）。
またこの比較で、誤差分布が互いに重複しない場合（図１０Ｂ）には、ステップＳＴ６、ＳＴ７で単一のボクセル内に単一の代表点のみが存在するように、該ボクセルを更に八分割して階層的に複数のボクセルに分割し新規に登録する。
分割と合成の基準は、例えば誤差分布の一致度から判断する。誤差分布の一致度には例えば、マハラノビス距離のような距離尺度を利用できる。また、２つの誤差分布に基づき、両者が同一点を表しているかを統計的検定によって判定してもよい。
図１１は、誤差分布が互いに重複する場合（図１０Ａ）の別の模式図である。図９のステップＳＴ５において、２つの代表点と誤差分布を合成して新たな代表点と誤差分布を設定する手段として、カルマンフィルタを用いることができる。例えば、二次元の場合に、この図に示すように、２つの代表点をそれぞれｘ（１），ｘ’（２）、２つの誤差分布をΣ（１）、Σ’（２）とし、これを合成した代表点をｘ（２）、誤差分布をΣ（２）とすると、代表点ｘ（２）と誤差分布Σ（２）を算出する模式図は図１１のようになる。
さらに図５において、車両データ決定ステップＳ２６は、表面再構成ステップＳ２５の後に実施し、得られたボクセルの３次元データを床面に投影して２次元平面情報にして、その２次元形状の包含図形を求めることによって、車長や車幅を決定する。
車両データ決定ステップＳ２６において、ボクセル位置、及び代表点とその誤差分布を出力装置３６に出力してもよい。出力装置３６が表示装置（例えばＣＲＴ）の場合、３次元画像上に立体表示するのが好ましい。また、これらのデータを別の装置（例えば制御装置、コンピュータ）に転送してもよく、プリンタで出力してもよい。
図５に示した処理の手順は、新たな計測位置において、新しい計測データが得られる度に、処理を繰り返し行い、外部記憶装置３３に結果を格納する。
図５において、車両データ出力ステップＳ３では、データ処理ステップＳ２で決定された車両データを別の装置５０に出力する。
別の装置５０は、例えば、（１）車両の形状ないしは寸法に応じて駐車エリアを選択する手段、（２）車両の形状ないしは寸法に応じて料金計算手段、（３）車両の形状ないしは寸法に応じて該当する駐車スペースまでの車両の移動方法を案内する案内手段、（４）自動搬送装置により自動で車両を駐車スペースまで誘導／運搬する誘導・運搬手段である。
これらの手段（別の装置５０）を併用することにより、（１）の手段により車両の形状ないしは寸法に応じて駐車エリアを選択することができ、（２）の料金計算手段により車両の形状ないしは寸法に応じて料金を計算することができ、（３）の案内手段により車両の形状ないしは寸法に応じて該当する駐車スペースまでの車両の移動方法を案内することができ、（４）の誘導・運搬手段により自動搬送装置により自動で車両を駐車スペースまで誘導／運搬することができる。
別の装置５０は、例えば、（１）車両の形状ないしは寸法に応じて駐車エリアを選択する手段、（２）車両の形状ないしは寸法に応じて料金計算手段、（３）車両の形状ないしは寸法に応じて該当する駐車スペースまでの車両の移動方法を案内する案内手段、（４）自動搬送装置により自動で車両を駐車スペースまで誘導／運搬する誘導・運搬手段である。
これらの手段（別の装置５０）を併用することにより、（１）の手段により車両の形状ないしは寸法に応じて駐車エリアを選択することができ、（２）の料金計算手段により車両の形状ないしは寸法に応じて料金を計算することができ、（３）の案内手段により車両の形状ないしは寸法に応じて該当する駐車スペースまでの車両の移動方法を案内することができ、（４）の誘導・運搬手段により自動搬送装置により自動で車両を駐車スペースまで誘導／運搬することができる。
図１２は、本発明の実施例を示す図である。この図において、（Ａ）は１回目の計測データ、（Ｂ）は複数回の計測データの統合結果、（Ｃ）は複数回の計測データの統合結果の拡大図である。
この図から、複数回の計測データを統合することにより、精度向上が図れることがわかる。
この図から、複数回の計測データを統合することにより、精度向上が図れることがわかる。
上述した本発明の方法及び装置によれば、複数の３次元レーザレーダを用いた３次元座標値計測ステップにおいて、所定の駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測し、
コンピュータを用いたデータ処理ステップにおいて、前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するので、車幅だけではなく、車長を含め車両の全体形状を把握することができる。
コンピュータを用いたデータ処理ステップにおいて、前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するので、車幅だけではなく、車長を含め車両の全体形状を把握することができる。
さらに、本発明によれば、以下の効果が得られる。
（１）車両の同一箇所を数回計測することができ、統計処理によって精度向上が図れる。
（２）視点の異なる複数のセンサの計測結果を統合することが可能となり、精度向上が図れる。
（３）センサの誤差モデルを考慮することによって、計測誤差の向上や、計測誤差の推定が可能となり、車両のサイズに応じた駐車スペースの割り当てや、車両の自動／手動誘導時に、安全性を考慮することが可能となる。
（４）ノイズとそれ以外との区別が可能となり、精度向上が期待できる。
（５）ドアミラーなどの突起部分と車両の側面部分との区別が精度向上によって可能となるので、ドアミラーまで含めた車幅とドアミラーを含めない車幅とをアプリケーションによって使い分けることが可能となる。
（６）２次元平面情報にし、その包含図形を求めることで、車長や車幅、姿勢を安定して求めることができる。
（１）車両の同一箇所を数回計測することができ、統計処理によって精度向上が図れる。
（２）視点の異なる複数のセンサの計測結果を統合することが可能となり、精度向上が図れる。
（３）センサの誤差モデルを考慮することによって、計測誤差の向上や、計測誤差の推定が可能となり、車両のサイズに応じた駐車スペースの割り当てや、車両の自動／手動誘導時に、安全性を考慮することが可能となる。
（４）ノイズとそれ以外との区別が可能となり、精度向上が期待できる。
（５）ドアミラーなどの突起部分と車両の側面部分との区別が精度向上によって可能となるので、ドアミラーまで含めた車幅とドアミラーを含めない車幅とをアプリケーションによって使い分けることが可能となる。
（６）２次元平面情報にし、その包含図形を求めることで、車長や車幅、姿勢を安定して求めることができる。
なお、本発明は、上述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができることは勿論である。
１ パルスレーザ光、２ 平行光、３ パルスレーザ光、
４ スタートパルス、５ ストップパルス、
６ ボクセル、７ 代表点、８ 誤差分布、
１０ 三次元レーザレーダ、１２ レーダヘッド、１３ レーザダイオード、
１４ 投光レンズ、１５ ポリゴンミラー、１６ 受光レンズ、
１７ 光検出器、１８ａ，１８ｂ ミラー、
２０ 制御器、２１ 時間間隔カウンタ、２２ 信号処理ボード、
２３ 判定処理ユニット、２４ ドライブユニット、
３２ データ入力装置、３３ 外部記憶装置、３４ 内部記憶装置、
３５ 中央処理装置、３６ 出力装置
４ スタートパルス、５ ストップパルス、
６ ボクセル、７ 代表点、８ 誤差分布、
１０ 三次元レーザレーダ、１２ レーダヘッド、１３ レーザダイオード、
１４ 投光レンズ、１５ ポリゴンミラー、１６ 受光レンズ、
１７ 光検出器、１８ａ，１８ｂ ミラー、
２０ 制御器、２１ 時間間隔カウンタ、２２ 信号処理ボード、
２３ 判定処理ユニット、２４ ドライブユニット、
３２ データ入力装置、３３ 外部記憶装置、３４ 内部記憶装置、
３５ 中央処理装置、３６ 出力装置
Claims (9)
- 所定の駐車エリア内に静止している車両の車長及び車幅を該車両から離れた位置から計測する車両形状計測方法であって、
複数の３次元レーザレーダにより、前記駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する３次元座標値計測ステップと、
コンピュータにより、前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するデータ処理ステップと、
前記決定された車両データを出力する車両データ出力ステップとを有し、
前記データ処理ステップは、
３次元座標値計測ステップで計測した３次元座標値をコンピュータに入力するデータ入力ステップと、
前記駐車エリアの存在する空間領域を、境界表面が互いに直交する直方体からなる複数のボクセルに分割し、各ボクセル位置を記憶する環境モデルを構築するモデル構築ステップと、
前記座標値に対応するボクセルの内部に代表点とその誤差分布を設定し記憶するマッチングステップと、
各ボクセルの代表点の位置に基づいて車体の表面を再構成する表面再構成ステップと、
得られたボクセルの３次元データから車長及び車幅を決定する車両データ決定ステップとを有する、ことを特徴とする車両形状計測方法。 - 前記車両データ決定ステップにおいて、表面再構成ステップで得られたボクセルの３次元データを床面に投影して２次元平面情報にして、その２次元形状の包含図形を求めることによって、車長や車幅を決定する、ことを特徴とする請求項１に記載の車両形状計測方法。
- 前記モデル構築ステップにおいて、最大のボクセルを必要最小限の分解能に相当する大きさに設定し、かつ単一のボクセル内に複数の被計測点が存在する場合に、単一のボクセル内に単一の被計測点のみが存在するように、該ボクセルを更に分割して階層的に複数のボクセルに分割する、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の車両形状計測方法。
- 前記マッチングステップの後に、前記環境モデルを更新するモデル更新ステップを有し、該モデル更新ステップにおいて、新たに入力された被計測点の座標値に対応するボクセルを探索し、
ボクセルが保有する誤差分布が十分収束して小さいボクセル内に代表点が存在するボクセルがある一定以上連なっている部分を車両の側面部とみなして、ノイズ点やドアミラー等の付属品と側面部とを分離する、ことを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の車両形状計測方法。 - 前記マッチングステップの後に、前記環境モデルを更新するモデル更新ステップを有し、該モデル更新ステップにおいて、新たに入力された被計測点の座標値に対応するボクセルを探索し、
該ボクセル内に代表点がない場合に、前記座標値と誤差分布を代表点の座標値と誤差分布として設定する、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の車両形状計測方法。 - 前記マッチングステップの後に、前記環境モデルを更新するモデル更新ステップを有し、該モデル更新ステップにおいて、新たに入力された被計測点の座標値に対応するボクセルを探索し、
前記ボクセル内に既に設定した代表点がある場合に、新たに取得した誤差分布と既に設定したボクセル内の誤差分布とを比較し、
誤差分布が互いに重複する場合に、両誤差分布から新たな誤差分布と新たな代表点を再設定し、
誤差分布が互いに重複しない場合に、単一のボクセル内に単一の代表点のみが存在するように、該ボクセルを更に分割して階層的に複数のボクセルに分割する、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の車両形状計測方法。 - ボクセルの内部に代表点とその誤差分布に加えて、確率値を併せ持つ、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の車両形状計測方法。
- 所定の駐車エリア内に静止している車両の車長及び車幅を該車両から離れた位置から計測する車両形状計測装置であって、
前記駐車エリア内の車両の両側面に向けてパルスレーザ光を３次元的に照射し、前記両側面で反射されたパルスレーザ光から両側面の３次元座標値を計測する複数の３次元レーザレーダと、
前記３次元座標値をデータ処理して、車両の車長及び車幅を含む車両データを決定するデータ処理装置と、
前記決定された車両データを出力する車両データ出力装置とを有し、
前記データ処理装置は、
３次元レーザレーダで計測した３次元座標値をコンピュータに入力するデータ入力装置と、
前記駐車エリアに存在する空間領域を、境界表面が互いに直交する直方体からなる複数のボクセルに分割し、各ボクセル位置を記憶する環境モデルを構築するモデル構築装置と、
前記座標値に対応するボクセルの内部に代表点とその誤差分布を設定し記憶するマッチング装置と、
各ボクセルの代表点の位置に基づいて車体の表面を再構築する表面再構築装置と、
得られたボクセルの３次元データから車長及び車幅を決定する車両データ決定装置とを有する、ことを特徴とする車両形状計測装置。 - 前記車両データ決定装置により、表面再構築装置で得られたボクセルの３次元データを床面に投影して２次元平面情報にして、その２次元形状の包含図形を求めることによって、車長や車幅を決定する、ことを特徴とする請求項８に記載の車両形状計測装置。
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| US9110163B2 (en) * | 2013-06-14 | 2015-08-18 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Lidar-based classification of object movement |
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| JP6556468B2 (ja) * | 2015-03-06 | 2019-08-07 | Ｉｈｉ運搬機械株式会社 | 駐車装置 |
| US10591277B2 (en) * | 2016-07-28 | 2020-03-17 | Liberty Reach Inc. | Method and system for measuring outermost dimension of a vehicle positioned at an inspection station |
| JP6836940B2 (ja) * | 2017-03-22 | 2021-03-03 | 本田技研工業株式会社 | レーザ式測距装置のノイズデータの特定方法 |
| CN108592797B (zh) * | 2018-03-28 | 2020-12-22 | 华南理工大学 | 一种车辆外廓尺寸与轴距的动态测量方法与系统 |
| SG11201811462PA (en) * | 2018-11-09 | 2020-06-29 | Beijing Didi Infinity Technology & Development Co Ltd | Vehicle positioning system using lidar |
| US20220405981A1 (en) * | 2019-11-26 | 2022-12-22 | Nippon Telegraph And Telephone Corporation | Decoding method, encoding method, decoding apparatus and program |
Family Cites Families (15)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2843356B2 (ja) * | 1989-04-20 | 1999-01-06 | 株式会社リコー | 物体撮像方式 |
| JP3319546B2 (ja) * | 1993-09-06 | 2002-09-03 | 日本電信電話株式会社 | 移動物体特徴取得方法及びその装置 |
| JP3558300B2 (ja) * | 1994-04-01 | 2004-08-25 | 古野電気株式会社 | ３次元表示装置 |
| US5839440A (en) * | 1994-06-17 | 1998-11-24 | Siemens Corporate Research, Inc. | Three-dimensional image registration method for spiral CT angiography |
| JP3625622B2 (ja) * | 1996-08-30 | 2005-03-02 | 三洋電機株式会社 | 立体モデル作成装置、立体モデル作成方法および立体モデル作成プログラムを記録した媒体 |
| JPH10105868A (ja) * | 1996-09-30 | 1998-04-24 | Omron Corp | 車両計測装置及び車両計測方法 |
| JPH11224397A (ja) * | 1997-12-03 | 1999-08-17 | Omron Corp | 車両計測装置 |
| JP4544698B2 (ja) * | 2000-05-12 | 2010-09-15 | 日立造船株式会社 | 車種判別方法および装置 |
| JP4094303B2 (ja) * | 2002-02-08 | 2008-06-04 | オリンパス株式会社 | 立体情報取得装置及び立体情報取得方法 |
| JP2003067726A (ja) * | 2001-08-27 | 2003-03-07 | Sanyo Electric Co Ltd | 立体モデル生成装置及び方法 |
| JP2003269936A (ja) * | 2002-03-19 | 2003-09-25 | Sanyo Electric Co Ltd | 自動採寸方法 |
| JP2004053447A (ja) * | 2002-07-22 | 2004-02-19 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 車両計測装置および方法 |
| JP2004354170A (ja) * | 2003-05-28 | 2004-12-16 | Asahi Kasei Corp | ３次元情報表示装置及びアレイ型超音波センサモジュール |
| JP2005165965A (ja) * | 2003-12-05 | 2005-06-23 | Canon Inc | 画像認識システムおよび画像認識方法 |
| JP2005212709A (ja) * | 2004-02-02 | 2005-08-11 | Yoichi Takebayashi | 車両運転支援システム |
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