JP5866682B2 - 計測システムおよび計測方法 - Google Patents
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Description
I)第1の角度が、0度を中心とする所定の範囲内である場合に、
i)第2の角度が、0度を中心とする所定の範囲内であるときは、ペアが縦列で同期して対象が後方で移動していると判別し、
ii)第2の角度が、180度を中心とする所定の範囲内であるときは、ペアが縦列で同期して対象が前方で移動していると判別し、
iii)第2の角度が、i)およびii)のいずれにも該当しないときは、ペアが横並列で同期して移動していると判別し、
II)上述したI−i)、I−ii)、I−iii)のいずれの場合にも該当しない場合は、対象が独立して移動していると判別する。
図1は、実施の形態1の計測システム1000の構成を説明するための図である。
図2は、レーザーレンジファインダの検出高さのレベルと検出対象とを示す図である。
以下に説明するとおり、本実施の形態の計測演算装置100では、コンピュータがレーザーレンジファインダ10.1〜10.4からの出力(距離データ)に基づいて、パーティクルフィルタを用いて、対象の位置および速度を推定する。
以下では、上述した人を含む対象の位置の検出とその追跡処理について説明する。
動作モデルにしたがって、各パーティクルの状態が更新される。動作モデルは、追跡処理の対象のダイナミクスを反映したものとなる。
尤度モデルにしたがって、各パーティクルに相対的な尤度を表す重みを割り当てる。ここで、尤度は、以下のように表される。
パーティクルの状態の平均として、各対象の状態が算出される。
システムの状態をより正確に反映させるために、パーティクルをその重み比例した確率で、復元抽出して、時刻tにおける新たなパーティクルの集合を得る。なお、リサンプリングの方法としては、SIR(Sampling Importance Resampling)法を用いることができるが、この方法に限定されるものではない。
(尤度モデル)
以下では、上述した尤度モデルについて、簡単に説明する。より詳しい説明は、たとえば、非特許文献1に開示がある。
以下、上述したような対象の識別と分類について説明する。
(形状に基づく分類のための事前確率)
まず、形状に特徴に基づいた対象の分類を実行する第1段階として、フィッシャーの線型判別(FLD : Fisher Linear Discriminant)を用いる。
特徴ベクトルfXに対するフィッシャーの線型判別関数gは、以下のような形式に表現される。
以下では、CQ検知部5626が、一緒に移動する対象を特定し、同期状態を検知するために、2つの対象について、速度ベクトルおよび間隔ベクトルの関係を調べる方法について説明する。
なお、現実には、対象は、独立に加速したり、減速したり、あるいは、間隔を変えたりが可能であるので、式(3)〜(5)は、厳密に0または1となることはない。
対象の分類のクラスを記号eで表し、クラスeは、E={H,W,S,B}のいずれかを意味するものとする。
(実験結果)
以下、以上説明した追跡および識別処理の正確さおよび整合性を実地にチェックした結果について説明する。
以下では、まず、同期状態を考慮することなく、特徴ベクトルのみに基づいて、対象を判別した結果について説明する。
H−Sペアは、44ペアのうち、43ペアが正しく判別されている。H−Bペアは、24ペアのうち、23ペアが正しく判別されている。
図15(b)は、特徴ベクトルと同期状態との双方を考慮して、ラベルの割当を行った結果を示す図である。
Claims (5)
- 観測領域内で対象の移動を追跡し、前記対象を分類するための計測システムであって、
前記対象までの水平方向の距離を計測可能に配置された複数の距離計測手段と、
前記複数の距離計測手段によって前記対象を計測した計測結果を取得する取得手段と、
前記取得手段によって取得された前記計測結果から、前記対象の位置および移動速度を推定する追跡手段と、
前記計測結果に基づいて、前記対象の水平な2次元断面形状の特徴を表現する特徴ベクトルを算出する特徴抽出手段と、
前記特徴ベクトルに基づいて、前記対象が予め定められた分類の各クラスのうちのいずれのクラスに属するかを判別する判別手段とを備え、
前記判別手段は、
前記特徴ベクトルに基づいて、前記対象が予め定められた分類の各クラスに属する確率を事前確率として算出する事前確率算出手段と、
前記対象の移動速度および前記対象間の距離に基づいて、前記対象の移動と他の対象の移動との間の同期状態の種別を判別し、前記事前確率と、前記同期状態の種別に属する対象が前記クラスに対応する尤度とに基づいて、事後確率を各クラスについて算出するとともに、前記事後確率が最も大きいクラスを、前記対象が属するクラスと判別する同期状態検知手段とを含む、計測システム。 - 前記特徴ベクトルは、前記対象の水平な2次元断面形状のサイズと前記対象の水平な2次元断面形状のアスペクト比とを表現する、請求項1記載の計測システム。
- 前記同期状態検知手段は、
前記対象と前記他の対象のペアの速度ベクトルのなす第1の角度と、前記ペアのうちの前記対象の速度ベクトルと前記ペアの対象間で前記対象から前記他の対象に向かう間隔ベクトルとのなす第2の角度とに基づいて、前記対象のペアの前記同期状態の種別を、
I)前記第1の角度が、0度を中心とする所定の範囲内である場合に、
i)前記第2の角度が、0度を中心とする所定の範囲内であるときは、前記ペアが縦列で同期して前記対象が後方で移動していると判別し、
ii)前記第2の角度が、180度を中心とする所定の範囲内であるときは、前記ペアが縦列で同期して前記対象が前方で移動していると判別し、
iii)前記第2の角度が、i)およびii)のいずれにも該当しないときは、前記ペアが横並列で同期して移動していると判別し、
II)上述したI−i)、I−ii)、I−iii)のいずれの場合にも該当しない場合は、前記対象が独立して移動していると判別する、請求項2記載の計測システム。 - 前記特徴抽出手段は、前記取得手段によって取得された同時刻における複数の前記計測結果に所定の間隔のデータを内挿する手段を有する、請求項2または3記載の計測システム。
- 観測領域内で対象の移動を追跡し、前記対象を分類するための計測方法であって、
前記対象までの水平方向の距離を計測可能に配置された複数の距離計測手段によって前記対象を計測した計測結果を取得するステップと、
前記取得された前記計測結果から、前記対象の位置および移動速度を推定するステップと、
前記計測結果に基づいて、前記対象の水平な2次元断面形状の特徴を表現する特徴ベクトルを算出するステップと、
前記特徴ベクトルに基づいて、前記対象が予め定められた分類の各クラスのうちのいずれのクラスに属するかを判別するステップとを備え、
前記判別するステップは、
前記特徴ベクトルに基づいて、前記対象が予め定められた分類の各クラスに属する確率を事前確率として算出するステップと、
前記対象の移動速度および前記対象間の距離に基づいて、前記対象の移動と他の対象の移動との間の同期状態の種別を判別し、前記事前確率と、前記同期状態の種別に属する対象が前記クラスに対応する尤度とに基づいて、事後確率を各クラスについて算出するとともに、前記事後確率が最も大きいクラスを、前記対象が属するクラスと判別するステップとを含む、計測方法。
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