JP5993597B2 - Target moving object detection method - Google Patents

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Description

本発明は、検知判定エリア内に存在する移動体のうち検知目標となる目標移動体を検知する目標移動体検知方法に関する。   The present invention relates to a target mobile body detection method for detecting a target mobile body that is a detection target among mobile bodies existing in a detection determination area.

従来、レーザ距離計などの光学式距離計を用いてある走査角度ごとに検知判定エリア内にレーザ光を照射し、検知判定エリア内の物体を検知することが行われている。このとき、検知判定エリア内の静止体と移動体とを区別して検出する手法として、検知判定エリアを平面的なグリッド(投票箱)に分割し、物体が検知された回数を積算し(投票し)、その検出回数(投票結果)により物体の存在を検知するいわゆる占有グリッド法が知られている。また、移動体の大きさや速度を算出する場合には、移動体に照射されたレーザ光の検出点群から移動体のエッジを判定することで移動体の大きさを算出し、その大きさに基づいて同一の移動体であるか否かを識別するアルゴリズムを用いて移動体を追跡し、その軌跡から移動体の速度を算出することが行われている。   Conventionally, an optical distance meter such as a laser distance meter is used to irradiate a laser beam into a detection determination area at every scanning angle to detect an object in the detection determination area. At this time, as a technique for distinguishing and detecting a stationary object and a moving object in the detection determination area, the detection determination area is divided into a planar grid (voting box), and the number of times the object is detected is integrated (voting). ), A so-called occupancy grid method for detecting the presence of an object based on the number of times of detection (voting results) is known. In addition, when calculating the size and speed of the moving object, the size of the moving object is calculated by determining the edge of the moving object from the detection point group of the laser light irradiated to the moving object, Based on this, it is performed to track a moving body using an algorithm for identifying whether or not they are the same moving body, and calculate the speed of the moving body from the trajectory.

さて、移動体を検知する場合には、単に移動体が存在していることを検知するだけでなく、その移動体が検知目標となる目標移動体であるか、つまり、移動体の種類まで特定したい状況が想定される。例えば検知判定エリアが安全上の観点から人の立ち入りを禁止しているエリアであれば、その検知判定エリアの移動体が人であることを特定する必要がある。この場合、上記したように検出点群から移動体のエッジを判定する手法では、移動体が移動するとエッジの位置もずれることから、移動体の大きさを実際よりも大きく算出してしまい、その移動体が目標移動体であるかを検知することができなくなる。このため、移動体の大きさを算出する場合には、1回の走査で得られた検出点群から移動体のエッジを判定することが望ましい。   Now, when detecting a moving object, not only detecting the presence of the moving object, but also identifying whether the moving object is the target moving object that is the detection target, that is, the type of the moving object The situation you want is assumed. For example, if the detection / determination area is an area where entry of a person is prohibited from the viewpoint of safety, it is necessary to specify that the moving body of the detection / determination area is a person. In this case, in the method of determining the edge of the moving object from the detection point group as described above, the position of the edge is also shifted when the moving object moves, so the size of the moving object is calculated to be larger than the actual size. It becomes impossible to detect whether the moving body is the target moving body. For this reason, when calculating the size of the moving object, it is desirable to determine the edge of the moving object from the detection point group obtained by one scan.

その一方、ある走査角度ごとに検知判定エリアを走査するという光学式距離計の特性上必ずしも検出点群の端と移動体のエッジとが一致するとは限らないこと、また、検出そのものに誤差が発生する可能性があることを考慮すると、1回の走査で得られた検出点群のみから移動体のエッジを判定する場合には、移動体の大きさを誤って算出してしまう可能性も高くなる。このため、例えば特許文献1には、光学式距離計で複数回走査した場合において移動体が実際よりも大きく検出される可能性を考慮し、複数の光学式距離計を設け、それらの検出点群に基づいて移動体の質量中心の誤検出を訂正する形状訂正技術を用いる旨が記載されている。   On the other hand, due to the characteristics of the optical distance meter that scans the detection judgment area at every scanning angle, the end of the detection point group and the edge of the moving object do not always coincide, and an error occurs in the detection itself. In consideration of the possibility that the edge of the moving object is determined only from the detection point group obtained by one scan, there is a high possibility that the size of the moving object is erroneously calculated. Become. For this reason, for example, in Patent Document 1, a plurality of optical distance meters are provided in consideration of the possibility that the moving body is detected to be larger than the actual size when scanned multiple times with an optical distance meter. It is described that a shape correction technique for correcting erroneous detection of the center of mass of a moving body based on a group is used.

しかしながら、特許文献1のものは、質量中心を訂正するものであり、どのように移動体の大きさを訂正しているのかについて具体的な記載はない。また、特許文献1のものは、複数の光学式距離計を設け、それぞれの光学式距離計にて複数回走査し、さらにカメラを設けて光学式距離計の検出結果とカメラで撮像した画像とを画像処理しているなど、装置の複雑化を招いている。さらに、上記したように安全上の観点から検知判定エリアが設定されている場合などには、目標移動体を可能な限り迅速に検知することも必要となる。   However, the thing of patent document 1 corrects the center of mass, and there is no specific description about how the size of the moving body is corrected. In addition, in Patent Document 1, a plurality of optical distance meters are provided, each of the optical distance meters scans a plurality of times, a camera is further provided, and the detection result of the optical distance meter and the image captured by the camera are Image processing, etc., and the complexity of the apparatus is invited. Furthermore, when the detection determination area is set from the viewpoint of safety as described above, it is necessary to detect the target moving body as quickly as possible.

特表2011−505610号公報Special table 2011-505610 gazette

本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、検知に要する時間を短縮しつつ、検知判定エリア内の目標移動体を特定することができる目標移動体検知方法を提供することにある。   The present invention has been made in view of the above circumstances, and an object thereof is to provide a target moving body detection method capable of specifying a target moving body in a detection determination area while reducing the time required for detection. It is in.

請求項1記載の発明では、検知判定エリアの走査を開始する前に目標移動体を検出するための各種のパラメータに基づいて目標移動体が検知判定エリアを移動したときの光学式距離計による検出回数を予測しておき、実際に走査した際の検出回数が予測した検出回数と一致した場合に、当該物体を目標移動体として検知する。すなわち、光学式距離計による検出結果から当該物体のエッジなどの形状情報を抽出して大きさや速度などを算出することで物体を特定するのではなく、物体が検出された検出回数のみで当該物体が目標移動体であるか否かを特定している。   According to the first aspect of the present invention, detection by the optical rangefinder when the target moving body moves in the detection determination area based on various parameters for detecting the target moving body before scanning of the detection determination area is started. The number of times is predicted, and the object is detected as a target moving body when the number of times of detection when scanning actually matches the number of times of detection predicted. In other words, the object is not identified by extracting shape information such as the edge of the object from the detection result by the optical distance meter and calculating the size and speed, but only by the number of times the object is detected. Specifies whether or not is a target moving body.

具体的には、検知目標として設定した目標移動体の基準幅および基準速さに基づいてある範囲において単位時間あたりに目標移動体が検出される回数の最大値である最大検出回数を算出する。また、目標移動体を一回の走査で少なくとも1回検出することが可能となる基準長さを有する仮想的なグリッドを検知判定エリア内に設定するとともに、そのグリッドに存在する物体が目標移動体であると判定するために必要な走査回数および判定期間を算出する。そして、これらのパラメータに基づいて判定期間において目標移動体が検出されると予測される回数である予測検出回数を算出した後、実際に検知判定エリアを走査して、物体が検出された検出結果に基づいてその物体が移動体であるか否かを判定し、移動体であると判定するとその軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとし、当該対象グリッドにおける検出回数の総和である総検出回数が予測検出回数に一致すると、当該移動体を目標移動体として検知する。   Specifically, the maximum number of detections, which is the maximum number of times the target moving body is detected per unit time in a certain range, is calculated based on the reference width and reference speed of the target moving body set as the detection target. In addition, a virtual grid having a reference length capable of detecting the target moving body at least once in one scan is set in the detection determination area, and an object existing in the grid is the target moving body. The number of scans and the determination period necessary to determine that the Then, after calculating a predicted number of detections that is the number of times that the target moving body is predicted to be detected in the determination period based on these parameters, the detection result obtained by actually scanning the detection determination area and detecting the object Based on the above, it is determined whether or not the object is a moving body. If it is determined that the object is a moving body, a plurality of grids included in the trajectory are set as the target grid, and the total number of detections is the total number of detections in the target grid. If the number matches the predicted number of times of detection, the mobile body is detected as the target mobile body.

このように総検出回数(実測値)が予測検出回数(予測値)と一致したか否かに基づいて目標移動体を検知することにより、物体の形状情報を抽出する必要がなくなる。そのため、1回あるいは数回の検出では物体のエッジを正しく特定できない場合や物体が移動したことによりエッジが変化するような場合であっても、物体の形状情報によらず目標移動体を特定することができる。
また、物体の形状情報を抽出する処理が必要ないこと、および、実測値と予測値との比較という負荷の小さい処理により目標移動体であるか否かを特定可能となることから、検知時間を短縮することができ、迅速に目標移動体を検知することができる。
Thus, it is not necessary to extract the shape information of the object by detecting the target moving body based on whether or not the total number of detections (actually measured value) matches the predicted number of detections (predicted value). Therefore, even if the edge of the object cannot be correctly specified by one or several detections or the edge changes due to the movement of the object, the target moving body is specified regardless of the shape information of the object. be able to.
In addition, since it is not necessary to extract the shape information of the object and it is possible to specify whether or not the target moving body is a process with a small load of comparison between the actual measurement value and the predicted value, the detection time can be specified. It can be shortened and the target moving body can be detected quickly.

請求項2記載の発明では、対象グリッドの総検出回数と予測検出回数とが予め定められている誤差範囲内で一致すると、当該移動体を目標移動体として検知する。例えば目標移動体を人物に設定した場合、手が動いたり光学式距離計に対する向きが変化したりすると、検出回数に誤差が生じる可能性がある。そこで、そのような誤差の発生を考慮し、予測検出回数に誤差範囲を設けておくことで、目標移動体を誤検知するおそれを低減させることができ、検知精度を向上させることができる。   According to the second aspect of the present invention, when the total number of detections of the target grid and the number of times of prediction detection match within a predetermined error range, the mobile body is detected as a target mobile body. For example, when the target moving body is set as a person, an error may occur in the number of detections when the hand moves or the direction of the optical distance meter changes. Therefore, by taking into consideration the occurrence of such errors and providing an error range in the number of predicted detections, the possibility of erroneous detection of the target moving body can be reduced, and detection accuracy can be improved.

請求項3記載の発明では、光学式距離計から物体を検出したグリッドまでの距離に基づいて距離に応じて検出回数に重み付けを行う係数を算出し、検出回数をその係数で重み付けする。これにより、検出回数は、距離に応じた調整が施され、一定の値に収束される。したがって、物体までの距離に関わらず同一のアルゴリズムにて目標移動体を検知することができる。また、係数を用いているので、距離の実測値から演算を行うなどの処理が必要なくなり、検知時間を短縮することができる。   According to the third aspect of the present invention, a coefficient for weighting the number of detections is calculated according to the distance based on the distance from the optical distance meter to the grid where the object is detected, and the number of detections is weighted by the coefficient. Thus, the number of detections is adjusted according to the distance and converged to a certain value. Therefore, the target moving body can be detected by the same algorithm regardless of the distance to the object. In addition, since the coefficient is used, it is not necessary to perform processing such as calculation from the measured value of the distance, and the detection time can be shortened.

請求項4記載の発明では、検出回数が上限検出回数以下であった第一のグリッドに隣接し、検出回数が上限検出回数以下の範囲で増加した第二のグリッドが存在するとき、物体が第一のグリッドから第二のグリッドに移動したとして、その軌跡を取得する。グリッドは、基準幅を有する目標移動体を一回の走査で少なくとも1回検出することが可能となる基準長さを最小として設定される。この場合、判定期間において、検出された物体が位置するグリッド(第一のグリッド)から基準長さの領域内に存在するグリッド(第二のグリッド)に他の物体が存在しているとは考えにくい。換言すると、隣接するグリッドにて投票数が増加した場合には、物体がそのグリッドに移動したものと判定できる可能性が高い。このように移動体の判定を簡略化することで、物体の移動を追跡する複雑なアルゴリズムを用いることなく移動体を判定することができ、処理時間の短縮つまりは検知時間の短縮を図ることができる。   In the invention according to claim 4, when there is a second grid adjacent to the first grid in which the number of detections is equal to or less than the upper limit number of detections and the number of detections is increased within the range of the upper limit number of detections or less, the object is Assuming the movement from one grid to the second grid, the trajectory is acquired. The grid is set with a minimum reference length that enables a target moving body having a reference width to be detected at least once in one scan. In this case, in the determination period, it is considered that another object exists in the grid (second grid) existing in the region of the reference length from the grid (first grid) where the detected object is located. Hateful. In other words, when the number of votes increases in an adjacent grid, it is highly possible that it can be determined that the object has moved to that grid. By simplifying the determination of the moving object in this way, the moving object can be determined without using a complicated algorithm for tracking the movement of the object, and the processing time, that is, the detection time can be reduced. it can.

請求項5記載の発明では、光学式距離計が設置されている位置と検知判定エリアに進入した目標移動体を最初に検出した位置との関係に基づいて位置関係に応じた重み付けを行う係数を算出し、グリッド内に移動体が検出された検出回数をその係数で重み付けする。物体は、検知判定エリアの外から検知判定エリアに進入することから、つまり、物体がいきなり光学距離計の目の前に現れるわけではないことから、光学式距離計が設置されている位置と物体を最初に検出した位置との関係を把握すれば、物体の向きを推測することが可能となる。そこで、推測した物体の向き、つまり、光学式距離計が設置されている位置と物体を最初に検出した位置との位置関係に応じた係数により検出回数を調整することで、同一の物体が異なる向きで検出された場合であっても、検出回数を一定の値に収束させることができる。この場合、光学式距離計からの距離や角度によって係数を変化させる構成としてもよい。   In the invention according to claim 5, the coefficient for performing weighting according to the positional relationship based on the relationship between the position where the optical distance meter is installed and the position where the target moving body that has entered the detection determination area is first detected is obtained. The number of times that the moving object is detected in the grid is calculated and weighted by the coefficient. Since the object enters the detection determination area from outside the detection determination area, that is, the object does not suddenly appear in front of the optical distance meter, the position and object where the optical distance meter is installed It is possible to estimate the direction of the object by grasping the relationship with the first detected position. Therefore, the same object differs by adjusting the number of detections according to the estimated direction of the object, that is, the coefficient according to the positional relationship between the position where the optical distance meter is installed and the position where the object is first detected. Even if it is detected in the direction, the number of detections can be converged to a certain value. In this case, the coefficient may be changed according to the distance or angle from the optical distance meter.

請求項6記載の発明では、検知判定エリア内で最初に物体を検出した際、当該物体の位置をグリッドの中心に一致させて検知判定エリア内にグリッドを設定する。例えば、目標移動体の標準幅をグリッドの基準長さとして設定し、検知判定エリアにそのグリッドを予め設定した場合、物体が2つのグリッドにまたがる可能性がある。その場合、2つのグリッドの投票回数を管理する必要があり、処理の負荷が大きくなるおそれがある。そこで、検出した物体を中心としたグリッドを設定することで、物体が1つのグリッド内に位置することになり、処理の負荷を低減することができる。また、処理の負荷を低減できることから、検知時間を短縮することができる。   According to the sixth aspect of the present invention, when an object is first detected in the detection determination area, the grid is set in the detection determination area by matching the position of the object with the center of the grid. For example, when the standard width of the target moving body is set as the reference length of the grid and the grid is set in advance in the detection determination area, the object may straddle two grids. In that case, it is necessary to manage the number of votes of the two grids, which may increase the processing load. Therefore, by setting a grid centered on the detected object, the object is positioned in one grid, and the processing load can be reduced. Moreover, since the processing load can be reduced, the detection time can be shortened.

請求項7記載の発明では、判定期間における検出回数がその直前の判定期間における検出回数と一致する場合、そのグリッドに静止物が存在していると判定し、当該グリッドに対する物体の検出回数を累積しない、および/または、当該グリッドを検知判定エリアから除外する。これにより、以降の処理においてそのグリッドに対する判定を省略することができ、処理の負荷の低減ならびに検知時間の短縮を図ることができる。   In the invention according to claim 7, when the number of detections in the determination period matches the number of detections in the immediately preceding determination period, it is determined that a stationary object exists in the grid, and the number of object detections for the grid is accumulated. And / or exclude the grid from the detection determination area. Thereby, it is possible to omit determination for the grid in the subsequent processing, and it is possible to reduce the processing load and the detection time.

第1実施形態における検知判定エリアを模式的に示す図The figure which shows the detection determination area in 1st Embodiment typically レーザ距離計の構成を模式的に示す図The figure which shows the composition of the laser distance meter typically 具体例1によるグリッドを模式的に示す図The figure which shows the grid by the specific example 1 typically 具体例1による投票数の推移を模式的に示す図The figure which shows typically transition of the number of votes by the specific example 1 具体例1による検知結果を模式的に示す図The figure which shows the detection result by the specific example 1 typically. 具体例2によるグリッドを模式的に示す図The figure which shows the grid by the specific example 2 typically 具体例2による投票数の推移を模式的に示す図その1Fig. 1 schematically showing the change in the number of votes in Example 2 具体例2による投票数の推移を模式的に示す図その2Fig. 2 schematically showing the change in the number of votes in Example 2 具体例2による投票数の推移を模式的に示す図その3Fig. 3 schematically showing the change in the number of votes in Example 2 具体例2による検知結果を模式的に示す図The figure which shows the detection result by the specific example 2 typically. 具体例3によるグリッドを模式的に示す図The figure which shows the grid by the example 3 typically 具体例3による投票数の推移を模式的に示す図その1Figure 1 schematically showing the change in the number of votes in Example 3 具体例3による投票数の推移を模式的に示す図その2Fig. 2 schematically showing the change in the number of votes in Example 3 第2実施形態における、投票数の距離による変化を模式的に示す図The figure which shows typically the change by the distance of the number of votes in 2nd Embodiment. 距離による投票数の重み付けの差を模式的に示す図その1A diagram schematically showing the difference in the weighting of the number of votes by distance 1 距離による投票数の重み付けの差を模式的に示す図その2Figure 2 schematically showing the difference in the number of votes by distance

以下、本発明の複数の実施形態による目標移動体検知方法について図面を参照しながら説明する。なお、各実施形態において実質的に共通する構成については同一の符号を付して説明する。
(第1実施形態)
以下、本発明の第1実施形態による目標移動体検知方法について、図1から図13を参照しながら説明する。
Hereinafter, a target moving object detection method according to a plurality of embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. In addition, about the structure which is substantially common in each embodiment, the same code | symbol is attached | subjected and demonstrated.
(First embodiment)
Hereinafter, a target moving body detection method according to a first embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS.

図1に示すように、本実施形態の目標移動体検知方法を適用したレーザ距離計1は、対象となる検知判定エリア2の例えば図示しない壁部などに設けられている。レーザ距離計1は、特許請求の範囲に記載した光学式距離計に相当する。このレーザ距離計1は、検知判定エリア2内における例えば人3や車両4のような移動体と、例えば棚や荷物のような静止体5とを検出する。レーザ距離計1は、図2に示すように、制御部10、レーザ走査部11、記憶部12および入出力部13を備えている。制御部10は、図示しないCPUやROMおよびRAMなどを有するマイクロコンピュータにより構成されており、ROMなどに記憶されているコンピュータプログラムを実行することによりレーザ走査部11などを制御する。   As shown in FIG. 1, a laser rangefinder 1 to which the target moving body detection method of the present embodiment is applied is provided on, for example, a wall portion (not shown) of a target detection determination area 2. The laser rangefinder 1 corresponds to the optical rangefinder described in the claims. The laser rangefinder 1 detects a moving body such as a person 3 or a vehicle 4 and a stationary body 5 such as a shelf or a luggage within the detection determination area 2. As shown in FIG. 2, the laser distance meter 1 includes a control unit 10, a laser scanning unit 11, a storage unit 12, and an input / output unit 13. The control unit 10 is configured by a microcomputer having a CPU, a ROM, and a RAM (not shown), and controls the laser scanning unit 11 and the like by executing a computer program stored in the ROM.

記憶部12は、図示しない不揮発性のメモリ素子などにより構成されており、後述する各種のデータを記憶する記憶手段として機能する。入出力部13は、図示しない上位の制御装置からの指令信号の入力や、後述するように移動体の検知結果の報知出力などを行う入出力手段として機能する。レーザ走査部11は、レーザ照射部14、レーザ照射部14から照射されたレーザ光を反射するミラー15、予め定められている走査角度および走査周期にてミラー15を回転駆動するモータ16、ミラー15で反射され検知判定エリア2に照射されたレーザ光が物体に反射した際の反射光を受光するレーザ受光部17を備えている。   The storage unit 12 is configured by a non-illustrated nonvolatile memory element or the like, and functions as a storage unit that stores various data to be described later. The input / output unit 13 functions as input / output means for inputting a command signal from a higher-level control device (not shown), outputting a notification of the detection result of the moving body, as will be described later. The laser scanning unit 11 includes a laser irradiation unit 14, a mirror 15 that reflects the laser light emitted from the laser irradiation unit 14, a motor 16 that rotates the mirror 15 at a predetermined scanning angle and scanning period, and a mirror 15. And a laser light receiving unit 17 that receives the reflected light when the laser light reflected on the detection determination area 2 is reflected by the object.

また、詳細は後述するが、制御部10は、検知判定エリア2内において検知目標となる目標移動体の横幅および速さの標準値をそれぞれ標準幅Wおよび標準速さVとして設定し、ある範囲において単位時間あたりに目標移動体が検出される回数の最大値である最大検出回数を算出する。また、制御部10は、一回の走査で目標移動体を少なくとも1回検出することが可能となる基準長さが最小値となる各辺を有する四角形の仮想的なグリッド(占有グリッド法における投票箱に相当する)を検知判定エリア2内に平面的に設定する。また、制御部10は、検知判定エリア2内で検出された物体が移動体であると判定するために必要な走査回数Cを算出し、検出された物体が移動体であると判定するために必要な期間を判定期間として算出し、判定期間において目標移動体が検出されると予測される回数である予測検出回数を算出する。また、制御部10は、判定期間においてグリッド内に物体が検出された回数を検出回数としてそれぞれのグリッドごとに累積し、物体が移動体であると判定すると当該移動体が移動した軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとして設定して当該対象グリッドにおける検出回数の総和を総検出回数として算出する。そして、制御部10は、判定期間における対象グリッドの総検出回数が予測検出回数に一致した場合、当該移動体を目標移動体として検知する。   Although details will be described later, the control unit 10 sets the standard values of the lateral width and the speed of the target moving body as the detection target in the detection determination area 2 as the standard width W and the standard speed V, respectively, and within a certain range. The maximum number of detections, which is the maximum number of times the target moving body is detected per unit time, is calculated. In addition, the control unit 10 can detect a target moving body at least once in a single scan, and can be a quadrilateral virtual grid having each side having a minimum reference length (voting in the occupation grid method). (Corresponding to a box) is set in a plane within the detection determination area 2. In addition, the control unit 10 calculates the number of scans C necessary to determine that the object detected in the detection determination area 2 is a moving object, and determines that the detected object is a moving object. A necessary period is calculated as a determination period, and a predicted number of detections, which is the number of times a target mobile body is predicted to be detected in the determination period, is calculated. In addition, the control unit 10 accumulates the number of times the object is detected in the grid in the determination period as the number of detections for each grid, and if the control unit 10 determines that the object is a moving object, the control unit 10 includes the moving object. A plurality of grids are set as target grids, and the total number of detections in the target grids is calculated as the total number of detections. And the control part 10 detects the said mobile body as a target mobile body, when the total detection frequency of the target grid in a determination period corresponds to the prediction detection frequency.

次に、上記した構成のレーザ距離計1の作用について説明する。以下の各処理は、具体的にはレーザ距離計1の制御部10により行われるものであるが、説明の簡略化のため、レーザ距離計1を主体として説明する。
レーザ距離計1は、まず、検知判定エリア2内に存在する可能性のある移動体のうち、検知目標となる目標移動体を設定する。具体的には、本実施形態では、検知判定エリア2内に存在する移動体のうち人3を目標移動体として設定している。なお、どのような移動体を目標移動体として設定するかは、実際には、検知判定エリア2の状況に応じて例えば当該エリアの管理責任者などによりレーザ距離計1に設定されるものである。
Next, the operation of the laser distance meter 1 having the above configuration will be described. Each of the following processes is specifically performed by the control unit 10 of the laser distance meter 1, but for the sake of simplification of description, the laser distance meter 1 will be mainly described.
First, the laser distance meter 1 sets a target moving body that is a detection target among moving bodies that may exist in the detection determination area 2. Specifically, in this embodiment, the person 3 is set as the target mobile body among the mobile bodies existing in the detection determination area 2. Note that what kind of moving body is set as the target moving body is actually set in the laser rangefinder 1 according to the situation of the detection determination area 2 by, for example, a manager in charge of the area. .

レーザ距離計1は、目標移動体として人3を設定すると、人3の大きさ、より厳密には、人3の横幅の標準値を標準幅W(mm)として設定する。また、レーザ距離計1は、人3が移動(歩行)する際の速さの標準値を標準速さV(mm/s)として設定する。これら標準幅Wおよび標準速さVは、移動体が人3であることを特定するための基準値となる。特に歩行者を検知目標とする場合であれば、例えば標準幅W=200mm、標準速さV=1000mm/sとして設定される。なお、上記した標準幅Wおよび標準速さVの数値は人3を目標移動体とした場合の一例であり、これに限定されるものではない。   When the person 3 is set as the target moving body, the laser distance meter 1 sets the size of the person 3, more precisely, the standard value of the lateral width of the person 3 as the standard width W (mm). Further, the laser distance meter 1 sets a standard value of the speed when the person 3 moves (walks) as the standard speed V (mm / s). These standard width W and standard speed V are reference values for specifying that the moving body is the person 3. In particular, if the detection target is a pedestrian, for example, the standard width W = 200 mm and the standard speed V = 1000 mm / s are set. The numerical values of the standard width W and the standard speed V described above are examples when the person 3 is the target moving body, and are not limited thereto.

また、レーザ距離計1は、走査周期に基づいて単位時間当たりの走査回数C(cps:cycle per second)を算出するとともに、走査角度に基づいてある距離におけるレーザ光の間隔を角度分解能P(mm)として設定する。この角度分解能Pは、レーザ距離計1からの距離に応じて変化するものの、説明の簡略化のため、ここでは固定値として取り扱う。なお、角度分解能Pの距離による変化については、第2実施形態にて詳細に説明する。   Further, the laser rangefinder 1 calculates the number of scans per unit time C (cps: cycle per second) based on the scanning cycle, and the angle resolution P (mm) of the interval of the laser light at a certain distance based on the scanning angle. ). Although this angular resolution P changes according to the distance from the laser rangefinder 1, it is treated as a fixed value here for the sake of simplicity of explanation. Note that changes in the angular resolution P due to distance will be described in detail in the second embodiment.

レーザ距離計1は、上記した標準幅W、標準速さV、走査回数Cおよび角度分解能P基づいて、検知判定エリア2を走査した際に、単位時間あたりに人3を検出する回数の予測値である最大検出回数を算出する。以下、人3を検出することを「投票」と称し、検出した回数を「投票数」と称し、最大検出回数を「最大獲得投票数E」と称して説明する。
最大獲得投票数Eは、ある位置においてある大きさの物体が単位時間あたりに得る投票数の合計であり、以下の(1)式により算出される。
E=(W/P)×C ・・・(1)
The laser rangefinder 1 predicts the number of times that the person 3 is detected per unit time when the detection determination area 2 is scanned based on the standard width W, the standard speed V, the number of scans C, and the angle resolution P described above. The maximum number of detection times is calculated. Hereinafter, the detection of the person 3 will be referred to as “voting”, the number of times of detection will be referred to as “the number of votes”, and the maximum number of detections will be referred to as “the maximum number of votes acquired E”.
The maximum number of votes obtained E is the total number of votes obtained per unit time by an object of a certain size at a certain position, and is calculated by the following equation (1).
E = (W / P) × C (1)

この場合、W>Pであれば、すなわち、その位置におけるレーザ光の間隔(P)が物体の大きさ(標準幅W)よりも小さければ、1回の走査で2回の投票が得られることになる。具体的には、上記したように標準幅W=200mmを設定した場合、角度分解能Pは、人3がレーザ光の隙間に位置して検出されないことを防止するために、P≦Wとして設定される。つまり、角度分解能Pは、最大値として200mm(=標準幅W)が与えられる。そして、走査回数Cを例えば30とすると、(1)式より、最大獲得投票数E=(200/200)×30=30と算出される。なお、走査回数Cは任意に設定すればよいが、ここでは、例えばカメラ等と連携する可能性をも考慮して、NTSC規格のフレーム数である30に設定している。   In this case, if W> P, that is, if the interval (P) of the laser beam at that position is smaller than the size of the object (standard width W), two votes can be obtained in one scan. become. Specifically, when the standard width W = 200 mm is set as described above, the angle resolution P is set as P ≦ W in order to prevent the person 3 from being detected in the gap of the laser beam. The That is, the angle resolution P is given as a maximum value of 200 mm (= standard width W). If the number of scans C is 30, for example, the maximum number of votes obtained E = (200/200) × 30 = 30 is calculated from equation (1). The number of scans C may be set arbitrarily, but here, for example, considering the possibility of cooperation with a camera or the like, it is set to 30 which is the number of frames of the NTSC standard.

つまり、目標移動体が人3(より厳密には歩行者)である場合には、検知判定エリア2内に存在している状態では、単位時間あたり30の投票数を得られる物体であることが分かる。換言すると、ある範囲において静止体5を除去した結果の総投票数が30×n(nは、検出に要した秒数)付近の値であれば、その物体は人3(歩行者)であると特定することができる。   In other words, when the target moving body is the person 3 (more strictly speaking, a pedestrian), it may be an object that can obtain 30 votes per unit time in the state where it exists in the detection determination area 2. I understand. In other words, if the total number of votes as a result of removing the stationary body 5 in a certain range is a value near 30 × n (n is the number of seconds required for detection), the object is a person 3 (pedestrian). Can be specified.

ここで、ある範囲とは、占有グリッド法におけるグリッドを1単位として、人3が移動したと判定された全グリッドに相当する。このグリッドは、レーザ距離計1の1回の走査で人3を少なくとも1回検出することが可能となる基準長さを走査角度(より厳密には角度分解能P)に基づいて算出し、当該基準長さが最小値となる各辺を有する仮想的な四角形として、検知判定エリア2内に平面的に設定されている。以下、グリッドの一辺の長さをグリッドサイズG(mm)と称する。   Here, the certain range corresponds to all grids in which it is determined that the person 3 has moved with the grid in the occupation grid method as one unit. This grid calculates a reference length based on a scanning angle (more precisely, angular resolution P) that enables the person 3 to be detected at least once by one scan of the laser rangefinder 1. It is set in a plane in the detection determination area 2 as a virtual quadrilateral having each side having a minimum length. Hereinafter, the length of one side of the grid is referred to as a grid size G (mm).

本実施形態では、上記したように角度分解能P=200が設定されている。この場合、G<Pとすると、グリッドの大きさがレーザ光の間隔よりも小さくなり、レーザ光が通過しないグリッドすなわち人3の検出が不可能なグリッドが存在することになる。つまり、グリッドは、G≧Pであることが必要となり、その最小値が決定される。なお、G>Pとすることは、1つのグリッドに複数のレーザ光が通過することになり、移動体の位置がレーザ距離計1に近づいた場合と実質的に共通し、第2実施形態にて詳細に説明するが、レーザ距離計1からの距離に応じて調整可能である。このため、演算処理の負荷を低減することまでをも考慮すれば、図3に示すように、各グリッドに1本のレーザ光が通過するグリッドサイズG=200mmが最適値として算出される。   In the present embodiment, the angular resolution P = 200 is set as described above. In this case, if G <P, the size of the grid is smaller than the interval between the laser beams, and there is a grid through which the laser beams do not pass, that is, a grid that cannot be detected by the person 3. That is, the grid needs to satisfy G ≧ P, and its minimum value is determined. Note that setting G> P is substantially common to the case where a plurality of laser beams pass through one grid, and the position of the moving body approaches the laser distance meter 1, and is the same as in the second embodiment. However, it can be adjusted according to the distance from the laser rangefinder 1. For this reason, taking into consideration even a reduction in the processing load, a grid size G = 200 mm through which one laser beam passes through each grid is calculated as an optimum value, as shown in FIG.

グリッドサイズGを設定すると、レーザ距離計1は、検知判定エリア2内で検出された物体が移動体であると判定するために必要な走査回数を算出する。以下、移動体であると判定するために必要な走査回数をスキャン回数cと称する。占有グリッド法にて目標移動体であることを判定する場合、目標移動体の大きさや速さなどの特性に応じて、確実に静止体5との切り分けを行うことが重要となる。ここで、検知判定エリア2内に検出された物体のうち目標移動体を信号とみなし、静止体5をノイズとみなせば、目標移動体と静止体5とを切り分けることは、いわゆるS/N比を設計する思想に通じるものがある。このとき、必要なS/N比は、レーザ距離計1の性能のばらつきなどを考慮して設定される。   When the grid size G is set, the laser distance meter 1 calculates the number of scans necessary to determine that the object detected in the detection determination area 2 is a moving body. Hereinafter, the number of scans necessary to determine that the object is a moving body is referred to as a scan number c. When determining the target moving body by the occupation grid method, it is important to reliably separate the target moving body from the stationary body 5 in accordance with characteristics such as the size and speed of the target moving body. Here, if the target moving body among the objects detected in the detection determination area 2 is regarded as a signal and the stationary body 5 is regarded as noise, the separation of the target moving body and the stationary body 5 is a so-called S / N ratio. There is something that leads to the idea of designing. At this time, the necessary S / N ratio is set in consideration of variations in the performance of the laser rangefinder 1.

これらのことから、スキャン回数cは、最大獲得投票数E、標準速さV、グリッドサイズG、および、S/N比に基づいて、以下の(2)式にて算出することができる。
c=E/(V/G)×r ・・・(2)
ただし、rはS/N比。本実施形態ではrは整数を想定している。
具体的には、上記したように最大獲得投票数E=30、標準速さV=1000、グリッドサイズG=200であるので、スキャン回数c=30/(1000/200)×r=6×rとなる。つまり、スキャン回数cは、S/N比に比例する。なお、(2)式における(V/G)は、単位時間に人3が移動するグリッドの数を示しているとも言える。
From these facts, the number of scans c can be calculated by the following equation (2) based on the maximum number of votes obtained E, the standard speed V, the grid size G, and the S / N ratio.
c = E / (V / G) × r (2)
Where r is the S / N ratio. In the present embodiment, r is assumed to be an integer.
Specifically, as described above, since the maximum number of votes obtained E = 30, the standard speed V = 1000, and the grid size G = 200, the number of scans c = 30 / (1000/200) × r = 6 × r It becomes. That is, the number of scans c is proportional to the S / N ratio. It can be said that (V / G) in the equation (2) indicates the number of grids on which the person 3 moves per unit time.

さて、上記したS/N比は、一般的な考え方と同様にその値が低いほどノイズに対する信号成分が少ないことを示しており、本実施形態でいえば、目標移動体を検知する精度が低下することに等しくなる。その一方、上記したようにスキャン回数cがS/N比に比例していることから、S/N比を大きくするほど、すなわち、目標移動体を検知する精度を高めるほど、スキャン回数cつまりは移動体を検出するまでに必要な時間(判定期間に相当する)が長くなる。つまり、移動体を検出する精度と検出するのに要する時間とは、トレードオフの関係にある。これは、検知判定アリアの状況に応じて、検知時間を優先するか検知精度を優先するかを使い分けることができることを意味している。
以下、検知判定エリア2の状況に応じた目標移動体の検知について、具体例を示しながら説明する。具体例1はS/N比=2の例であり、具体例2はS/N比=3の例であり、具体例3はS/N比=3において複数の移動体が存在する場合の例である。
The S / N ratio described above indicates that the signal component with respect to noise is smaller as the value is lower as in the general idea, and in this embodiment, the accuracy of detecting the target moving body is reduced. Is equal to On the other hand, since the number of scans c is proportional to the S / N ratio as described above, the greater the S / N ratio, that is, the higher the accuracy of detecting the target moving body, the more the number of scans c, that is, The time required to detect the moving object (corresponding to the determination period) becomes longer. That is, there is a trade-off relationship between the accuracy of detecting the moving object and the time required for detection. This means that the detection time can be prioritized or the detection accuracy can be prioritized depending on the situation of the detection determination area.
Hereinafter, detection of the target moving body according to the situation of the detection determination area 2 will be described with a specific example. Specific example 1 is an example of S / N ratio = 2, specific example 2 is an example of S / N ratio = 3, and specific example 3 is a case where a plurality of moving bodies exist at S / N ratio = 3. It is an example.

<具体例1:S/N比=2の場合(検知時間を優先)>
S/N比=2の場合、上記したようにスキャン回数c=12であり、判定期間は、12/30=0.4秒となる。この場合、上記したように単位時間(1秒)において人3が移動するグリッド数がV/G=1000/200=5であることから、判定期間において人3が移動するグリッド数は、5×0.4=2となる。そこで、具体例1では、図3に示すように、検知判定エリア2内の3×3の範囲を例にして説明する。また、レーザ距離計1は、図3に示すように、検知判定エリア2の手前方向の仮想的な遠方に設置されているものとし、各グリッドにはそれぞれ1本のレーザ光が矢印Aにて示すようにほぼ平行に照射されるものと仮定する。また、判定期間において人3が検出されると予測される予測検出回数は、30×0.4=12である。以下、予測検出回数を予測投票数Xと称し、図4に示す投票数の推移とともに説明する。
<Specific example 1: When S / N ratio = 2 (priority of detection time)>
When the S / N ratio = 2, the number of scans c = 12, as described above, and the determination period is 12/30 = 0.4 seconds. In this case, since the number of grids that the person 3 moves in the unit time (1 second) is V / G = 1000/200 = 5 as described above, the number of grids that the person 3 moves in the determination period is 5 ×. 0.4 = 2. Therefore, in the specific example 1, as illustrated in FIG. 3, a 3 × 3 range in the detection determination area 2 will be described as an example. Further, as shown in FIG. 3, the laser rangefinder 1 is installed in a virtual far position in the front direction of the detection determination area 2, and one laser beam is indicated by an arrow A in each grid. As shown, it is assumed that the light is irradiated almost in parallel. In addition, the predicted number of detections that the person 3 is predicted to be detected in the determination period is 30 × 0.4 = 12. Hereinafter, the number of predicted detections will be referred to as a predicted number of votes X and will be described together with the transition of the number of votes shown in FIG.

具体例1では、図4(a)に示すように検知判定エリア2に人3(図4では模式的に円柱にて示している)と静止体5とが存在し、人3が矢印方向に移動するとする。図4(a)は1回目の走査が終了した時点での物体の検出結果(投票数)を示している。同様に、図4(b)は2回目、図4(c)は3回目、と続き、図4(k)は11回目、図4(l)は12回目の投票数を示している。また、各グリッドに重ねられていく四角の数が、投票数に相当する。なお、図4(b)〜図4(l)では、人3および静止体5の図示を省略している。   In Specific Example 1, as shown in FIG. 4A, a person 3 (schematically shown by a cylinder in FIG. 4) and a stationary body 5 exist in the detection determination area 2, and the person 3 is in the direction of the arrow. Let's move. FIG. 4A shows an object detection result (the number of votes) at the time when the first scan is completed. Similarly, FIG. 4 (b) shows the second time, FIG. 4 (c) shows the third time, FIG. 4 (k) shows the 11th time, and FIG. 4 (l) shows the 12th time. In addition, the number of squares superimposed on each grid corresponds to the number of votes. In addition, illustration of the person 3 and the stationary body 5 is abbreviate | omitted in FIG.4 (b)-FIG.4 (l).

レーザ距離計1は、走査周期(1/30秒)ごとに検知判定エリア2の走査を繰り返しており、図4(a)に示すように人3が検知判定エリア2に進入した場合、人3を検出することから、そのグリッドに1回投票する。また、静止体5も検出することから、静止体5が存在しているグリッドに1回投票する。なお、厳密には、この時点では人3であるか静止体5であるかの判定ができていないためレーザ距離計1は「物体」を検出していることになるが、説明の簡略化のため、人3と静止体5と称して説明する。図4(a)において人3が存在しているグリッドが、特許請求の範囲に記載した第一のグリッドに相当する。   The laser rangefinder 1 repeats the scanning of the detection determination area 2 every scanning cycle (1/30 second). When the person 3 enters the detection determination area 2 as shown in FIG. Voting once for that grid. In addition, since the stationary body 5 is also detected, the vote is performed once on the grid where the stationary body 5 exists. Strictly speaking, since it is not possible to determine whether it is a person 3 or a stationary body 5 at this time, the laser distance meter 1 detects an “object”. Therefore, it will be described as a person 3 and a stationary body 5. The grid in which the person 3 exists in FIG. 4A corresponds to the first grid described in the claims.

続いて、レーザ距離計1は走査を繰り返し、図4(b)→図4(c)→図4(d)→図4(e)→図4(f)のように投票を重ねていく。つまり、レーザ距離計1は、検知判定エリア2を走査した際、判定期間においてグリッド内に物体が検出された回数を検出回数としてそれぞれのグリッドごとに累積している。この場合、人3の速さを1000mm/sと設定しているので、図4(f)の時点までは、人3は同じグリッドに存在していることになる。より具体的には、一回の走査が1/30秒であることから、6回の走査が終わった図4(f)の時点では判定期間の開始から1/30×6=1/5(=0.2秒)が経過していることになり、上記したように単位時間あたりに人3が移動するグリッド数が5であるので、人3は、5×1/5=1グリッド内に留まっていることになる。つまり、上記した標準幅Wおよび標準速さVの人3を想定した場合、各グリッドにおける上限検出回数は、6回となる。以下、上限検出回数を上限投票数と称する。   Subsequently, the laser rangefinder 1 repeats scanning and repeats voting as shown in FIG. 4 (b) → FIG. 4 (c) → FIG. 4 (d) → FIG. 4 (e) → FIG. That is, when the laser distance meter 1 scans the detection determination area 2, the number of times that an object is detected in the grid in the determination period is accumulated for each grid as the number of detections. In this case, since the speed of the person 3 is set to 1000 mm / s, the person 3 exists in the same grid until the time of FIG. More specifically, since one scan is 1/30 second, at the time of FIG. 4F when six scans are completed, 1/30 × 6 = 1/5 ( = 0.2 seconds), and since the number of grids that the person 3 moves per unit time is 5 as described above, the person 3 is within 5 × 1/5 = 1 grid. It will stay. That is, when the person 3 having the standard width W and the standard speed V described above is assumed, the upper limit number of detections in each grid is six. Hereinafter, the upper limit detection count is referred to as the upper limit vote count.

そして、次の走査周期において、人3は、図4(g)に示すように、隣接するグリッドに移動する。図4(g)において人3が存在しているグリッドが、特許請求の範囲に記載した第二のグリッドに相当する。このときレーザ距離計1は、第二のグリッドにおいて人3を検出し、第二のグリッドに投票する。一方、レーザ距離計1は、静止体5が存在しているグリッドにさらに投票する。このとき、静止体5のグリッドは、上限投票数を超えて投票されることになる。図4(g)以降では、上限投票数を超えた投票をハッチングにて示している。   In the next scanning cycle, the person 3 moves to an adjacent grid as shown in FIG. The grid in which the person 3 exists in FIG.4 (g) is equivalent to the 2nd grid described in the claim. At this time, the laser distance meter 1 detects the person 3 in the second grid and votes for the second grid. On the other hand, the laser distance meter 1 further votes for the grid on which the stationary body 5 exists. At this time, the grid of the stationary body 5 is voted exceeding the upper limit vote number. In FIG. 4G and subsequent figures, voting exceeding the upper limit number of votes is indicated by hatching.

レーザ距離計1は、上記した走査を繰り返し行うことにより、判定期間が終了した時点では、図4(l)に示す投票数を得ることになる。このとき、レーザ距離計1は、判定期間において獲得された投票数に基づいて、検出した物体が移動体であるか否かを判定し、移動体であると判定した場合にはその軌跡を取得する。具体的には、レーザ距離計1は、図4(l)に示すように、判定期間における投票数が上限投票数以下であった第一のグリッドに隣接し、その判定期間において投票数が上限投票数以下の範囲で増加した第二のグリッドが存在するので、物体が移動体であると判定するとともに、第一のグリッドから第二のグリッドへの移動を当該移動体の軌跡として取得する。   The laser distance meter 1 repeatedly obtains the number of votes shown in FIG. 4 (l) when the determination period is completed by repeatedly performing the above-described scanning. At this time, the laser rangefinder 1 determines whether or not the detected object is a moving object based on the number of votes acquired in the determination period, and if it determines that the detected object is a moving object, acquires the trajectory. To do. Specifically, as shown in FIG. 4 (l), the laser distance meter 1 is adjacent to the first grid in which the number of votes in the determination period is equal to or less than the maximum number of votes, and the maximum number of votes in the determination period. Since there is a second grid that has increased in a range equal to or less than the number of votes, it is determined that the object is a moving body, and the movement from the first grid to the second grid is acquired as the locus of the moving body.

つまり、判定期間において隣接するグリッドつまり200mm以内の範囲に他の人物や他の移動体が存在することは考えにくいことから、隣接するグリッドにて投票数が増加した場合には、物体がそのグリッドに移動したものとして、移動体の判定を簡略化している。なお、投票数が上限投票数を超えるグリッドの場合、そのグリッドに存在していた物体は目標移動体よりも速さが遅い(静止体、あるいは目標移動体ではない移動体。つまり、ノイズ)と判定できるので、軌跡の取得対象からは除外される。   In other words, since it is difficult to consider that there is another person or other moving body in the adjacent grid in the determination period, that is, within a range of 200 mm, when the number of votes increases in the adjacent grid, the object As a result, the determination of the moving object is simplified. In the case of a grid in which the number of votes exceeds the maximum number of votes, the object existing in the grid is slower than the target moving body (a stationary body or a moving body that is not the target moving body, that is, noise). Since it can be determined, it is excluded from the locus acquisition target.

続いて、レーザ距離計1は、軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとし、その対象グリッドにおける投票数の総和である獲得投票数e(総検出回数に相当する)を算出する。図4(l)の場合、レーザ距離計1は、第一のグリッドに6回、第二のグリッドに6回投票しているので、獲得投票数eは、6+6=12となる。
そして、レーザ距離計1は、獲得投票数e(=12)と、上記した予測投票数X(=12)とが一致することから、その位置の移動体を目標移動体すなわち人3であると検知する。また、レーザ距離計1は、図5に示すように、静止体5のグリッドの投票数(=12)が上限投票数を超過していることから、その位置で検出した物体は人3ではないと判定する。
Subsequently, the laser distance meter 1 sets a plurality of grids included in the trajectory as the target grid, and calculates an acquired vote number e (corresponding to the total number of detections) that is the total number of votes in the target grid. In the case of FIG. 4 (l), the laser rangefinder 1 has voted 6 times for the first grid and 6 times for the second grid, so the number of votes obtained e is 6 + 6 = 12.
The laser distance meter 1 has the number of votes acquired e (= 12) and the predicted number of votes X (= 12) as described above, so that the moving object at that position is the target moving object, that is, the person 3. Detect. Further, as shown in FIG. 5, the laser distance meter 1 has an object detected at that position that is not the person 3 because the number of votes (= 12) of the grid of the stationary body 5 exceeds the upper limit vote number. Is determined.

このように、レーザ距離計1は、検知判定エリア2内で検出された物体が移動体であるか否か、および移動体が存在している場合にはその移動体が目標移動体(人3)であるか否かを判定している。なお、S/N比=2の場合には、図4に示したように人3と静止体5とがレーザ光の照射線上に重ならない場合にはそれぞれ区別して検出できるが、人3と静止体5とがレーザ光の照射線上に重なった場合には、静止体5が人3の陰に入ってしまい誤検知する可能性もあるなどある程度の制約が発生する。ただし、S/N比=2の場合、最も迅速に人3の検知が可能であることから、例えば検知判定エリア2が立ち入り禁止エリアであり、安全上の観点から一刻も早い時期に検知する必要がある場合などには、S/N比=2とすることで、迅速に人3を検知することができる。この場合、検知判定エリア2に600mm未満の静止体5を配置しないなど、レーザ距離計1の運用により誤検知を回避することができる。   As described above, the laser rangefinder 1 determines whether or not the object detected in the detection determination area 2 is a moving object, and if the moving object exists, the moving object is the target moving object (person 3 ) Or not. In the case of S / N ratio = 2, as shown in FIG. 4, when the person 3 and the stationary body 5 do not overlap the irradiation line of the laser beam, they can be detected separately, but the person 3 and the stationary body 5 can be detected separately. When the body 5 overlaps the irradiation line of the laser beam, there are some restrictions such that the stationary body 5 may enter the shadow of the person 3 and may be erroneously detected. However, when the S / N ratio = 2, since the person 3 can be detected most rapidly, for example, the detection determination area 2 is a no entry area and needs to be detected as soon as possible from the viewpoint of safety. In the case where there is, for example, by setting the S / N ratio = 2, the person 3 can be detected quickly. In this case, erroneous detection can be avoided by the operation of the laser distance meter 1 such that the stationary body 5 of less than 600 mm is not arranged in the detection determination area 2.

<具体例2:S/N比=3の場合(検知精度を優先)>
S/N比=3の場合、スキャン回数c=18であり、判定期間は、18/30=0.6秒となる。この場合、上記したように単位時間(1秒)において人3が移動するグリッド数がV/G=1000/200=5であることから、判定期間において人3が移動するグリッド数は、5×0.6=3となる。そこで、具体例2では、図6に示すように、検知判定エリア2内の5×5の範囲を例にして説明する。また、レーザ距離計1は、検知判定エリア2の手前方向の仮想的な遠方に設置されているものとし、各グリッドにはそれぞれ1本のレーザ光が矢印Aにて示すようにほぼ平行に照射されるものと仮定する。また、判定期間における予測投票数Xは、30×0.6=18である。以下、図7から図9に示す投票数の推移とともに説明する。なお、図7から図9は、具体例1と同様に、各制御周期における投票数の推移を示しており、図7(a)が判定期間における1回目の走査の投票結果、図9(f)が18回目の走査の投票結果となる。
<Specific example 2: S / N ratio = 3 (priority of detection accuracy)>
When the S / N ratio = 3, the number of scans c = 18, and the determination period is 18/30 = 0.6 seconds. In this case, since the number of grids that the person 3 moves in the unit time (1 second) is V / G = 1000/200 = 5 as described above, the number of grids that the person 3 moves in the determination period is 5 ×. 0.6 = 3. Therefore, in the second specific example, as illustrated in FIG. 6, a 5 × 5 range in the detection determination area 2 will be described as an example. Further, the laser rangefinder 1 is assumed to be installed in a virtual distant direction in front of the detection determination area 2, and each grid is irradiated with one laser beam substantially in parallel as indicated by an arrow A. Assume that Further, the predicted number of votes X in the determination period is 30 × 0.6 = 18. Hereinafter, it will be described together with the transition of the number of votes shown in FIGS. 7 to 9 show the change in the number of votes in each control cycle, as in the first specific example. FIG. 7A shows the vote result of the first scan in the determination period, and FIG. ) Is the vote result of the 18th scan.

レーザ距離計1は、判定期間が開始されると、1回目の走査を行い、図7(a)に示すように検知判定エリア2内の物体すなわち人3と静止体5とを検出すると、該当するグリッドに投票する。続いて、2回目の走査では図7(b)に示すように投票行い、同様に図7(f)の状態になるまで投票を繰り返す。この図7(f)の時点までは、人3は同一のグリッドに存在し続けている。つまり、図7(f)が判定期間の開始から0.2秒が経過した時点の投票結果を示しており、人3および静止体5の投票数は、それぞれ6回になっている。   When the determination period is started, the laser distance meter 1 performs the first scan, and detects an object in the detection determination area 2, that is, the person 3 and the stationary body 5 as shown in FIG. Vote for the grid you want. Subsequently, in the second scan, voting is performed as shown in FIG. 7B, and voting is repeated until the state shown in FIG. Until the time shown in FIG. 7F, the person 3 continues to exist in the same grid. That is, FIG. 7F shows the voting results when 0.2 seconds have elapsed from the start of the determination period, and the number of votes of the person 3 and the stationary body 5 is 6 times.

続いて、レーザ距離計1は、人3が移動すると、図8(a)に示すように隣接するグリッドにて人3を検出して投票する。一方、レーザ距離計1は、静止体5が存在しているグリッドにさらに投票する。このとき、静止体5が占有している4つのグリッドのうち、図示右側の2つのグリッドは上限投票数(=6)を超えて投票されることになり、図示左端のグリッドは人3が移動したことから新たに投票され、左端側から2つめのグリッドは人3の陰に入ったことから投票されない。なお、上限投票数を超えた投票は、具体例1と同様にハッチングにて示している。   Subsequently, when the person 3 moves, the laser distance meter 1 detects the person 3 in the adjacent grid and votes as shown in FIG. On the other hand, the laser distance meter 1 further votes for the grid on which the stationary body 5 exists. At this time, among the four grids occupied by the stationary body 5, the two grids on the right side of the figure are voted exceeding the upper limit vote number (= 6), and the leftmost grid in the figure moves the person 3 It is newly voted for that, and the second grid from the left end side is not voted because it entered the shadow of person 3. Votes exceeding the upper limit vote number are indicated by hatching as in the first specific example.

続いて、レーザ距離計1は、人3がさらに移動すると、図9(a)に示すようにさらに隣接するグリッドにて人3を検出して投票する。一方、レーザ距離計1は、静止体5が存在しているグリッドにさらに投票する。このとき、静止体5が占有している4つのグリッドのうち、図示右端および図示左端のグリッドはさらに投票され、図示左側から2つ目のグリッドは人3が移動したことから再び投票され、右側から2つめのグリッドは人3の陰に入ったことから投票されなくなる。   Subsequently, when the person 3 further moves, the laser distance meter 1 detects the person 3 in a grid that is further adjacent as shown in FIG. 9A and votes. On the other hand, the laser distance meter 1 further votes for the grid on which the stationary body 5 exists. At this time, among the four grids occupied by the stationary body 5, the right and left grids in the figure are further voted, and the second grid from the left in the figure is voted again because the person 3 has moved, and the right side The second grid is no longer voted because it entered the shadow of person 3.

レーザ距離計1は、上記した走査を繰り返し行うことにより、判定期間が終了した時点では、図9(f)に示す投票数を得ることになる。そして、レーザ距離計1は、具体例1と同様に、判定期間において獲得された投票数に基づいて、検出した物体が移動体であるか否かを判定し、移動体であると判定した場合にはその軌跡を取得する。具体例2の場合、判定期間における投票数が上限投票数以下であった第一のグリッドに隣接し、その判定期間において投票数が上限投票数以下の範囲で増加した第二のグリッド、さらには、その第二のグリッドに隣接する2つ目の第二のグリッドが存在するので、物体が移動体であると判定するとともに、第一のグリッドから2つ目の第二のグリッドへの移動を当該移動体の軌跡として取得する。   The laser distance meter 1 repeats the above-described scanning, and obtains the number of votes shown in FIG. 9F when the determination period ends. Then, as in the first specific example, the laser distance meter 1 determines whether or not the detected object is a moving object based on the number of votes acquired in the determination period, and determines that the detected object is a moving object. The trajectory is acquired. In the case of the specific example 2, it is adjacent to the first grid in which the number of votes in the determination period is equal to or less than the upper limit vote number, and the second grid in which the number of votes increases in the range equal to or less than the upper limit vote number in the determination period. Since there is a second second grid adjacent to the second grid, it is determined that the object is a moving object, and the movement from the first grid to the second second grid is performed. Acquired as the trajectory of the moving object.

続いて、レーザ距離計1は、軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとし、その対象グリッドにおける投票数の総和である獲得投票数e(総検出回数に相当する)を算出する。図9(f)の場合、レーザ距離計1は、第一のグリッドに6回、第二のグリッドにそれぞれ6回投票しているので、獲得投票数eは、6+6+6=18となる。そして、レーザ距離計1は、獲得投票数e(=18)と、上記した予測投票数X(=18)とが一致することから、当該移動体を目標移動体すなわち人3であると検知する。また、レーザ距離計1は、図10に示すように、静止体5のグリッドの投票数が上限投票数を超過していることから、検出した物体は人3ではないと判定する。   Subsequently, the laser distance meter 1 sets a plurality of grids included in the trajectory as the target grid, and calculates an acquired vote number e (corresponding to the total number of detections) that is the total number of votes in the target grid. In the case of FIG. 9 (f), the laser distance meter 1 has voted 6 times for the first grid and 6 times for the second grid, respectively, so the number of acquired votes e is 6 + 6 + 6 = 18. Then, the laser distance meter 1 detects that the moving body is the target moving body, that is, the person 3 because the number of acquired votes e (= 18) and the predicted number of votes X (= 18) match. . Further, as shown in FIG. 10, the laser distance meter 1 determines that the detected object is not the person 3 because the number of votes of the grid of the stationary body 5 exceeds the maximum number of votes.

このように、レーザ距離計1は、検知判定エリア2に移動体が存在するか否か、移動体が存在する場合にはその移動体が目標移動体(人3)であるか否かを判定している。
この場合、0.6秒の判定期間内に5×5(1m四方)の範囲に複数の人3が同時に進入することは考えにくい。また、図7〜図9に示したように、一時的に人3の影になっていても人3が移動することから、人3と静止体5とが検知判定エリア2内に存在していても、且つ、人3と静止体5とがレーザ光の照射線上に重なっている場合でも、人3と静止体5とを切り分けることができる。つまり、S/N比=3の場合では、上記したS/N比=2の場合のような制約がなくなる。つまり、S/N比=3の状態は、S/N比=2よりも検知時間は長いものの、人3を最短時間で確実に検知できる条件であるといえる。
As described above, the laser distance meter 1 determines whether or not there is a moving body in the detection determination area 2 and, if there is a moving body, whether or not the moving body is the target moving body (person 3). doing.
In this case, it is unlikely that a plurality of people 3 simultaneously enter a 5 × 5 (1 m square) range within a determination period of 0.6 seconds. Further, as shown in FIGS. 7 to 9, since the person 3 moves even if it is temporarily in the shadow of the person 3, the person 3 and the stationary body 5 exist in the detection determination area 2. However, even when the person 3 and the stationary body 5 are overlapped on the irradiation line of the laser beam, the person 3 and the stationary body 5 can be separated. That is, in the case of S / N ratio = 3, there is no restriction as in the case of S / N ratio = 2. That is, it can be said that the state where the S / N ratio = 3 is a condition in which the person 3 can be reliably detected in the shortest time although the detection time is longer than the S / N ratio = 2.

<具体例3:S/N比=3で、エリア内に複数の移動体が存在する場合>
具体例1、2は人3と静止体5とが存在している場合を例示したが、検知判定エリア2に複数の移動体が存在する場合であっても、人3と人3以外の移動体とを切り分けることができる。
例えば、図11に示すように、検知判定エリア2内の5×5の範囲を例にして、人3とそれ以外の移動体例えば車両4が検知判定エリア2に進入する場合を想定する。なお、標準幅Wや標準早さV、判定期間あるいはレーザ距離計1の位置など条件は、具体例2と共通する。
<Specific example 3: S / N ratio = 3 and a plurality of moving objects exist in the area>
Specific examples 1 and 2 exemplify the case where the person 3 and the stationary body 5 exist. However, even if there are a plurality of moving bodies in the detection determination area 2, the movement other than the person 3 and the person 3 is performed. Can separate the body.
For example, as shown in FIG. 11, a case where a person 3 and another moving body such as a vehicle 4 enter the detection determination area 2 is assumed by taking a 5 × 5 range in the detection determination area 2 as an example. The conditions such as the standard width W, the standard speed V, the determination period, or the position of the laser distance meter 1 are the same as those in the second specific example.

レーザ距離計1は、判定期間が開始されると、1回目の走査を行い、図12(a)に示すように検知判定エリア2内の物体すなわち人3と車両4とを検出すると、該当するグリッドに投票する。続いて、2回目の走査では図12(b)に示すように投票行い、同様に図12(f)の状態になるまで投票を繰り返す。この図12(f)の時点までは、人3は同一のグリッドに存在し続けている。一方、車両4は、人3よりも移動速度が速いことから、図7(e)の時点でレーザ光の照射線上において前部が人3と重なり、図7(f)の時点で後部が人3と重なっている。そのため、図7(e)および図7(f)では、車両4が存在しているグリッド(左端のグリッド)に投票がされていない。   When the determination period is started, the laser distance meter 1 performs the first scan, and detects an object in the detection determination area 2, that is, the person 3 and the vehicle 4 as shown in FIG. Vote on the grid. Subsequently, in the second scan, voting is performed as shown in FIG. 12B, and voting is repeated until the state shown in FIG. Until the time of FIG. 12F, the person 3 continues to exist in the same grid. On the other hand, since the moving speed of the vehicle 4 is faster than that of the person 3, the front part of the vehicle 4 overlaps the person 3 on the laser light irradiation line at the time of FIG. 7E, and the rear part of the vehicle 4 is at the time of FIG. It overlaps with 3. Therefore, in FIGS. 7E and 7F, voting is not performed on the grid where the vehicle 4 exists (the leftmost grid).

続いて、レーザ距離計1は、人3が移動すると、図13(a)に示すように隣接するグリッドに投票する。そして、具体例2と同様に投票が繰り返され、17回目の走査で図13(b)の投票数となり、18回目の走査で図13(c)のような投票数となる。そして、レーザ距離計1は、移動体であるか否かの判定を行い、今回は検出した物体が2つとも移動体であったため、図13(d)のように、移動体の投票結果を得ることになる。そして、2つの対象グリッドのうち、図示手前側(つまり、人3側)の対象グリッドの獲得投票数e(=18)が予測投票数X(=18)と一致することから、当該移動体を目標移動体すなわち人3であると検知する。これに対して、図示奥側(つまり、車両4側)の対象グリッドの獲得投票数e(=8)が予測投票数X(=18)と一致しないこと、また、その値が半分以下であり速度が人3の2倍以上あることから、当該移動体は人3ではないと判定する。   Subsequently, when the person 3 moves, the laser distance meter 1 votes to the adjacent grid as shown in FIG. Then, voting is repeated in the same manner as in the specific example 2, and the number of votes in FIG. 13B is obtained in the 17th scan, and the number of votes in FIG. 13C is obtained in the 18th scan. Then, the laser distance meter 1 determines whether or not the object is a moving object, and since both of the detected objects were moving objects this time, the voting result of the moving object is obtained as shown in FIG. Will get. Of the two target grids, the obtained vote number e (= 18) of the target grid on the front side of the figure (that is, the person 3 side) matches the predicted vote number X (= 18). The target mobile body, that is, the person 3 is detected. On the other hand, the obtained vote number e (= 8) of the target grid on the far side in the figure (that is, the vehicle 4 side) does not match the predicted vote number X (= 18), and the value is less than half. Since the speed is twice or more that of the person 3, it is determined that the moving body is not the person 3.

なお、検知判定エリア2内における全ての投票数(18+8)のうち、車両4による変動分(8)は除去可能な範囲に収まっており、ノイズ成分(例えば金網や植栽、旗、カーテンなどにおいて生じるレーザ距離計1の距離の検出誤差)と同様に扱うことができる。具体的には、標準幅W=200mmに対して車両4の影響が288mmに相当するため、検知目標外と誤判定されることはない。   Of all the votes (18 + 8) in the detection determination area 2, the variation (8) due to the vehicle 4 is within a removable range, and noise components (for example, wire mesh, planting, flags, curtains, etc.) It can be handled in the same manner as the detection error of the distance of the laser rangefinder 1 that occurs. Specifically, since the influence of the vehicle 4 corresponds to 288 mm with respect to the standard width W = 200 mm, it is not erroneously determined to be out of the detection target.

このように、レーザ距離計1は、検知判定エリア2に複数の移動体が存在する場合であっても、移動体が人3であるか否かを確実に切り分けることができ、検出した移動体が目標移動体であることを検知することができる。また、レーザ距離計1は、目標移動体を検知した場合、例えば入出力手段から検知した旨を出力する。この場合、例えばスピーカなどにより立ち入り禁止エリアであることなどを人3に報知するようにしてもよい。   As described above, the laser rangefinder 1 can reliably determine whether or not the moving body is the person 3 even when there are a plurality of moving bodies in the detection determination area 2. Can be detected as a target moving body. In addition, when the laser distance meter 1 detects the target moving body, the laser distance meter 1 outputs, for example, an indication from the input / output means. In this case, for example, the person 3 may be notified of the area where entry is prohibited by using a speaker or the like.

以上説明した本実施形態によれば、次のような効果を奏する。
検知判定エリア2の走査を開始する前に目標移動体を検出するための各種のパラメータに基づいて目標移動体が検知判定エリア2を移動したときのレーザ距離計1による検出回数を予測しておき、実際に走査した際の検出回数(獲得投票数e)が予測した検出回数(予測投票数X)と一致した場合に、当該物体を目標移動体として検知する。すなわち、レーザ距離計1による検出結果から当該物体のエッジなどの形状情報を抽出して大きさや速度などを算出することで物体を特定するのではなく、物体が検出された検出回数によって当該物体が目標移動体であるか否かを特定する。
According to this embodiment described above, the following effects can be obtained.
Before the scanning of the detection determination area 2 is started, the number of detections by the laser rangefinder 1 when the target mobile body moves in the detection determination area 2 is predicted based on various parameters for detecting the target mobile body. When the number of times of detection (the number of acquired votes e) when actually scanned matches the number of times of detection (predicted number of votes X), the object is detected as a target moving body. In other words, the object is not identified by extracting shape information such as the edge of the object from the detection result of the laser distance meter 1 and calculating the size, speed, and the like, but depending on the number of times the object is detected. It is specified whether or not it is a target moving body.

これにより、物体のエッジを正確に特定できない状況あるいは物体が移動したことによりエッジが変化するような状況であっても、目標移動体を正確に特定することができる。
また、物体の検出結果から形状情報を抽出する処理が必要ないこと、および、獲得投票数eと予測投票数Xとの比較という負荷の小さい処理により目標移動体であるか否かが判定可能となることから、検知時間を短縮することができ、迅速に目標移動体を検知することができる。
Thereby, even in a situation where the edge of the object cannot be accurately specified or a situation where the edge changes due to the movement of the object, the target moving body can be accurately specified.
In addition, it is possible to determine whether or not the target mobile body is a target mobile body by a process that extracts shape information from the detection result of the object and that has a low load process of comparing the number of acquired votes e and the predicted number of votes X. Therefore, the detection time can be shortened, and the target moving body can be detected quickly.

(第2実施形態)
以下、本発明の第2実施形態による目標移動体検知方法について、図14および図15を参照しながら説明する。第2実施形態では、角度分解能を距離に応じて変更している点において第1実施形態と異なっている。なお、レーザ距離計や目標移動体を検知する手法については第1実施形態と共通するので、詳細な説明は省略する。
(Second Embodiment)
Hereinafter, a target moving body detection method according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to FIGS. 14 and 15. The second embodiment is different from the first embodiment in that the angular resolution is changed according to the distance. Since the method for detecting the laser distance meter and the target moving body is the same as that in the first embodiment, detailed description thereof is omitted.

レーザ距離計1は、1点から放射状にレーザ光を照射するという特性上、物体との距離に応じて照射されるレーザ光の点数が変化する。具体的には、レーザ距離計1と物体との距離が離されるほどレーザ光の間隔が大きくなり(密度が下がり)、物体のエッジの特定が困難になる。この点、第1実施形態で説明したように、本願の目標移動体検知方法によればエッジの特定を行わなくても検知目標とする移動体を検知することができる。ただし、距離によってレーザ光の間隔が広くなること避けられないため、レーザ距離計1と物体との距離に応じて何らかの調整をする必要がある。   The laser distance meter 1 has a characteristic that the laser beam is irradiated radially from one point, and the number of the laser beam irradiated changes according to the distance from the object. Specifically, as the distance between the laser distance meter 1 and the object increases, the interval between the laser beams increases (the density decreases), and it becomes difficult to specify the edge of the object. In this regard, as described in the first embodiment, according to the target moving object detection method of the present application, it is possible to detect a moving object as a detection target without specifying an edge. However, since it is inevitable that the distance between the laser beams becomes wider depending on the distance, it is necessary to make some adjustment according to the distance between the laser rangefinder 1 and the object.

具体的には、図14(a)に示すように、同一の物体であっても、レーザ距離計1の近くに位置している(レーザ光の密度が高い)場合と、レーザ距離計1から離れた位置にある(レーザ光の密度が低い)場合とでは、一回の走査により得られる投票数(つまり、そのグリッドを通過するレーザ光の通過点数)が変化する。この場合、物体の位置によって獲得投票数eに差がでてしまい、予測投票数Xとの比較が正しく行えないことになる。また、図14(b)に示すように、実際には同一の物体であっても、その向きによりレーザ光が照射される面積が異なることもある。具体的には、物体がレーザ距離計1に対して正面を向いているときと、横を向いているときなどである。   Specifically, as shown in FIG. 14A, even when the same object is located near the laser distance meter 1 (the density of the laser light is high), and from the laser distance meter 1 In the case of being away (laser light density is low), the number of votes obtained by one scan (that is, the number of passing points of laser light passing through the grid) changes. In this case, the number of acquired votes e varies depending on the position of the object, and comparison with the predicted number of votes X cannot be performed correctly. Further, as shown in FIG. 14B, even if the same object is actually used, the area irradiated with the laser light may differ depending on the direction. Specifically, it is when the object is facing the front with respect to the laser rangefinder 1 and when it is facing sideways.

そこで、本実施形態では、物体の位置、より厳密には、レーザ距離計1と物体との距離に応じて投票数に重み付けを行うための係数を算出し、その係数により1票の不平等を解決している。
レーザ距離計1は、角度分解能ω(rad)と、検知判定エリア2の最大距離L(m)とに基づいて、最大距離Lにおけるグリッドの最小値であるグリッド最小値g(m)を設定する。なお、最大距離Lは、レーザ距離計1から検知判定エリア2の最外縁までの距離となる。この場合、グリッド最小値gは、以下の(3)近似式を満たすように設定される。
g≧L×tan(ω) ・・・(3)
Therefore, in this embodiment, a coefficient for weighting the number of votes is calculated according to the position of the object, more precisely, the distance between the laser rangefinder 1 and the object, and the inequality of one vote is calculated based on the coefficient. It has been solved.
The laser rangefinder 1 sets a grid minimum value g (m), which is the minimum value of the grid at the maximum distance L, based on the angular resolution ω (rad) and the maximum distance L (m) of the detection determination area 2. . The maximum distance L is a distance from the laser rangefinder 1 to the outermost edge of the detection determination area 2. In this case, the grid minimum value g is set so as to satisfy the following (3) approximate expression.
g ≧ L × tan (ω) (3)

すなわち、グリッド最小値gは、最大距離Lにおけるレーザ光の間隔と等しいか、それ以上に設定される。これは、グリッド最小値gが最大距離Lにおけるレーザ光の間隔よりも小さいと、物体が存在するにも関わらず投票できないグリッドが存在することになり、物体の検出が不正確になるためである。なお、(3)近似式の場合、三角関数tan()によるgの算出は、厳密には近似値となる。ただし、実際の使用状況においてはLに対してgが十分に小さいため(例えば、後述するようにL=30000mmに対してg=200mmであるため)、(3)近似式でも実用上問題ないとして使用している。   That is, the grid minimum value g is set equal to or greater than the interval of the laser beams at the maximum distance L. This is because if the grid minimum value g is smaller than the interval of the laser beams at the maximum distance L, there will be a grid that cannot be voted despite the presence of the object, and the detection of the object will be inaccurate. . In the case of (3) approximate expression, the calculation of g by the trigonometric function tan () is strictly an approximate value. However, since g is sufficiently small with respect to L in an actual use situation (for example, since g = 200 mm with respect to L = 30000 mm as described later), (3) it is assumed that there is no practical problem even with the approximate expression. I use it.

続いて、レーザ距離計1は、1グリッドあたりの投票数の差を相殺する、つまり、1票の重み付けを調整する係数Kbを算出する。あるグリッドにおいて1走査における1グリッドあたりの投票数nは、そのグリッドにおけるレーザ光の通過点数と同じであり、以下の(4)式により算出される。
n=g/(l×tan(ω))+1 ・・・(4)
ただし、lは、レーザ距離計1から物体までの距離である。
つまり、投票数nは、距離lに反比例して増加する。このため、物体がレーザ距離計1に近づく程、1グリッドに位置走査あたり複数回投票されることになる。これは、上記したようにレーザ距離計1との距離に応じて1グリッドあたりのレーザ光の通過点数が変化することに起因するものであることから、それを調整すれば1票の重みを距離によらず一定にすることができる。この場合、重み付けをする係数Kbは、以下の(5)式により算出することができる。
Subsequently, the laser distance meter 1 calculates a coefficient Kb that cancels the difference in the number of votes per grid, that is, adjusts the weight of one vote. In a certain grid, the number of votes n per grid in one scan is the same as the number of laser beam passing points in the grid, and is calculated by the following equation (4).
n = g / (l × tan (ω)) + 1 (4)
Here, l is the distance from the laser rangefinder 1 to the object.
That is, the number of votes n increases in inverse proportion to the distance l. For this reason, the closer the object is to the laser distance meter 1, the more votes are given to one grid per position scan. This is because the number of passing points of the laser light per grid changes according to the distance from the laser distance meter 1 as described above. It can be made constant regardless. In this case, the weighting coefficient Kb can be calculated by the following equation (5).

Kb=1/(n/S)=S/n ・・・(5)
ここで、Sは、最大距離Lまでの距離方向(レーザ光の照射方向)における1列のグリッドに投票される全ての票数(レーザ光の通過点数)であり、以下の(6)式により算出することができる。
Kb = 1 / (n / S) = S / n (5)
Here, S is the total number of votes (number of laser beam passing points) voted for one row of grids in the distance direction (laser beam irradiation direction) up to the maximum distance L, and is calculated by the following equation (6). can do.

Figure 0005993597
Figure 0005993597

レーザ距離計1は、これらの式に基づいて、物体を検出した回数に距離に応じた係数Kbを乗じた値を投票する。これは、一票の重みをSに収束させているとも言える。具体的には、重み付けを行った場合の投票数n2は、以下の(7)式により算出される。
n2=n×Kb=n×(S/n)=S ・・・(7)
このように、物体を検出された回数(n)を距離に応じて調整することにより(Kbを乗ずることにより)、重み付けされた投票数n2がSになる。つまり、レーザ距離計1からの距離が変化した場合であっても、目標移動体の検知の基準となる投票数はSに収束される。
Based on these equations, the laser rangefinder 1 votes for a value obtained by multiplying the number of times an object has been detected by a coefficient Kb corresponding to the distance. It can be said that the weight of one vote is converged to S. Specifically, the number of votes n2 when weighting is performed is calculated by the following equation (7).
n2 = n × Kb = n × (S / n) = S (7)
Thus, by adjusting the number of times (n) at which the object is detected according to the distance (by multiplying by Kb), the weighted vote number n2 becomes S. That is, even when the distance from the laser rangefinder 1 changes, the number of votes that serve as a reference for detecting the target moving body converges to S.

より具体的には、同一サイズの物体が図15(a)に示すようにレーザ距離計1から30mの位置にある場合と、図15(b)に示すようにレーザ距離計1から10mの位置にある場合とを想定する。この場合、例えばレーザ距離計1の走査角度が0.25度であったとすると、角度分解能ω=0.25×(2π/360)となる。そして、グリッド最小値gが200mmであったとすると、重み付けが行われる前のそれぞれの投票数(n)は以下のように算出される。なお、n_30は、距離が30m(30000mm)の場合の投票数であり、n_10は、距離が10m(10000mm)の場合の投票数である。
n_30=200/(30000×tan(ω))+1=2.52
n_10=200/(10000×tan(ω))+1=5.58
More specifically, an object of the same size is located at the position of the laser distance meter 1 to 30 m as shown in FIG. 15A, and the position of the laser distance meter 1 to 10 m as shown in FIG. 15B. Assuming that In this case, for example, if the scanning angle of the laser rangefinder 1 is 0.25 degrees, the angular resolution ω = 0.25 × (2π / 360). Then, assuming that the minimum grid value g is 200 mm, the number of votes (n) before weighting is calculated as follows. Note that n_30 is the number of votes when the distance is 30 m (30000 mm), and n_10 is the number of votes when the distance is 10 m (10000 mm).
n_30 = 200 / (30000 × tan (ω)) + 1 = 2.52
n_10 = 200 / (10000 × tan (ω)) + 1 = 5.58

つまり、距離が10mの場合、一票の投票は、距離が30mの場合の約2.2倍(5.58/2.52)の重みがあることになる。これをそのまま第1実施形態の獲得投票数e=18に当てはめると、距離が30mの場合には獲得投票数e=18である一方、距離が10mの場合には獲得投票数e=約40となる。この場合、獲得投票数e=40は、予測投票数X(=18)に対して大き過ぎ、また速度も小さ過ぎるので、検知目標ではないと判定されることになる。つまり、検知目標であるにも関わらず検知することができなくなる。   That is, when the distance is 10 m, the vote of one vote has a weight about 2.2 times (5.58 / 2.52) that when the distance is 30 m. If this is applied to the number of acquired votes e = 18 of the first embodiment as it is, the number of acquired votes e = 18 when the distance is 30 m, while the number of acquired votes e = about 40 when the distance is 10 m. Become. In this case, the number of acquired votes e = 40 is too large and the speed is too small with respect to the predicted number of votes X (= 18), so that it is determined that the number is not a detection target. That is, although it is a detection target, it cannot be detected.

そこで、レーザ距離計1は、上記したように距離に応じて重み付けを行うことで、どの距離にあっても同一の物体であれば同一の投票数が得られるようにしている。これにより、物体までの距離に関わらず同一の判定方法(アルゴリズム。第1実施形態参照)により目標移動体を検知することができる。また、係数Kbを乗じて投票数を調整しているので、距離の実測値から演算を行うなどの処理が必要なくなり、検知時間を短縮することができる。なお、上記した例では投票数をSに収束する係数を採用したが、投票数を1に収束するような係数を採用してもよいことは勿論である。   Therefore, the laser rangefinder 1 performs weighting according to the distance as described above, so that the same number of votes can be obtained for the same object at any distance. Accordingly, the target moving body can be detected by the same determination method (algorithm, see the first embodiment) regardless of the distance to the object. In addition, since the number of votes is adjusted by multiplying by the coefficient Kb, it is not necessary to perform processing such as calculation from the measured distance value, and the detection time can be shortened. In the above example, a coefficient that converges the vote count to S is adopted, but it is needless to say that a coefficient that converges the vote count to 1 may be adopted.

また、レーザ距離計1は、図14(b)に示すような同一の物体であっても向きが異なる場合にも、同様に重み付けを行う係数を算出する。なお、向きに関しては、レーザ距離計1の設置状況、つまり、レーザ距離計1と移動体との位置関係などを考慮する必要があるため図示は省略するが。例えば、廊下の突きあたりにレーザ距離計1が設置されている場合、レーザ距離計1に向かって移動している人物は、レーザ距離計1に正面を向いていることになる。このとき、人物は、検知判定エリア2の外から検知判定エリア2に進入することになるので(つまり、人物がいきなりレーザ距離計1の前に現れるわけではないので)、レーザ距離計1が設置されている位置と、人物を最初に検出した位置との関係から、係数を算出することができる。   Further, the laser distance meter 1 calculates a coefficient for performing weighting in the same manner even when the directions are different even for the same object as shown in FIG. Note that the orientation of the laser distance meter 1, that is, the positional relationship between the laser distance meter 1 and the moving body, etc. must be considered with respect to the orientation, but the illustration is omitted. For example, when the laser distance meter 1 is installed at the end of the corridor, the person moving toward the laser distance meter 1 faces the laser distance meter 1 in front. At this time, since the person enters the detection determination area 2 from outside the detection determination area 2 (that is, the person does not suddenly appear in front of the laser distance meter 1), the laser distance meter 1 is installed. The coefficient can be calculated from the relationship between the position where the person is detected and the position where the person is first detected.

具体的には、レーザ距離計1は、第1実施形態で例示した標準幅Wを、例えば肩幅になるように係数を乗ずることで、人物であることを検知できる。あるいは、廊下の壁にレーザ距離計1が設置され、人物がレーザ距離計1の前を横切るように移動する場合には、レーザ距離計1の正面に人物が位置したときの値となる標準幅Wを、レーザ距離計1からの距離や角度に応じて係数を乗ずることで調整するようにしてもよい。   Specifically, the laser distance meter 1 can detect that the person is a person by multiplying the standard width W exemplified in the first embodiment by a coefficient so as to be a shoulder width, for example. Alternatively, when the laser distance meter 1 is installed on the wall of the hallway and the person moves so as to cross the front of the laser distance meter 1, the standard width that is a value when the person is positioned in front of the laser distance meter 1 You may make it adjust W by multiplying a coefficient according to the distance and angle from the laser rangefinder 1.

(その他の実施形態)
本発明は、各実施形態にて例示したものに限定されることなく、例えば以下のように変形あるいは拡張することができる。
各実施形態で示した数値は例示であり、これに限定されない。
各実施形態では目標移動体として人3を想定した例を示したが、目標移動体として車両4などを設定してもよいことは勿論である。
(Other embodiments)
The present invention is not limited to those exemplified in each embodiment, and can be modified or expanded as follows, for example.
The numerical values shown in each embodiment are examples and are not limited thereto.
In each embodiment, although the example which assumed the person 3 as a target moving body was shown, it is needless to say that the vehicle 4 etc. may be set as a target moving body.

各実施形態では、判定期間において、対象グリッドの総検出回数(獲得投票数e)と上限検出回数(予測投票数X)とが一致した場合に目標移動体として検知したが、獲得投票数eと予測投票数Xとが予め定められている誤差範囲内で一致した場合に目標移動体として検知するようにしてもよい。例えば人3の場合、手が動いたり光学式距離計に対する向きが変化したりすると、検出回数に誤差が生じる可能性がある。そこで、予測投票数Xに誤差範囲を設けることで、それらのノイズ成分を考慮して目標移動体を検知することができ、検知精度を向上させることができる。この場合、誤差範囲は、例えば標準幅Wに対する割合、レーザ距離計1の検出誤差、あるいは目標移動体の外形形状が変化するか否か(例えば、車両4であれば外形形状は変化しないと考えられる)などにより設定すればよい。   In each embodiment, when the total number of detections of the target grid (acquired vote number e) and the upper limit detection number (predicted vote number X) coincide with each other in the determination period, the target moving object is detected. When the predicted number of votes X matches within a predetermined error range, it may be detected as a target moving body. For example, in the case of the person 3, if the hand moves or the direction with respect to the optical distance meter changes, an error may occur in the number of detections. Therefore, by providing an error range for the predicted number of votes X, the target moving body can be detected in consideration of those noise components, and the detection accuracy can be improved. In this case, the error range is, for example, whether the ratio to the standard width W, the detection error of the laser rangefinder 1 or the outer shape of the target moving body changes (for example, if the vehicle 4 is used, the outer shape is considered not to change). For example).

また、物体の軌跡を取得する際の基準値となる上限投票数に対しても誤差を考慮した判定を行うようにしてもよい。
検知判定エリア2内に最初に物体を検出した際、当該物体の位置をグリッドの中心に一致させるようにして検知判定エリア2内にグリッドを設定してもよい。例えば、グリッドサイズGを人3の標準幅W=200mmに設定し、検知判定エリアにそのグリッドを予め設定すると、人3が2つのグリッドにまたがって存在する可能性がある。その場合、2つのグリッドの投票回数を管理する必要があり、処理の負荷が大きくなるおそれがある。そこで、検出した物体を中心としたグリッドを検知判定エリア2に設定することで、物体が1つのグリッド内に収まり、処理の負荷を低減することができる。また、処理の負荷を低減できることから、検知時間を短縮することができる。
In addition, the determination may be performed in consideration of the error with respect to the upper limit vote number that is a reference value when acquiring the trajectory of the object.
When an object is first detected in the detection determination area 2, a grid may be set in the detection determination area 2 so that the position of the object coincides with the center of the grid. For example, if the grid size G is set to the standard width W = 200 mm of the person 3 and the grid is set in advance in the detection determination area, the person 3 may exist across two grids. In that case, it is necessary to manage the number of votes of the two grids, which may increase the processing load. Therefore, by setting a grid centered on the detected object in the detection determination area 2, the object can be accommodated in one grid, and the processing load can be reduced. Moreover, since the processing load can be reduced, the detection time can be shortened.

判定期間における検出回数(投票数)が、その直前の判定期間における検出回数と一致する場合、そのグリッドに静止物が存在していると判定し、当該グリッドに対する投票を行わない、および/または、当該グリッドを検知判定エリア2から除外するようにしてもよい。これにより、以降の処理においてそのグリッドを判定の処理から除外でき、処理の負荷を低減することができるとともに、検知時間を短縮することができる。   If the number of detections (the number of votes) in the determination period matches the number of detections in the immediately preceding determination period, it is determined that a stationary object exists in the grid, and / or voting is not performed on the grid. The grid may be excluded from the detection determination area 2. Thereby, the grid can be excluded from the determination process in the subsequent processes, the processing load can be reduced, and the detection time can be shortened.

各実施形態では正方形のグリッドを例示したが、グリッドの形状は正方形に限らず長方形や台形などであってもよい。また、グリッドの形状は、四角形に限定されず、例えば三角形や六角形などであてもよい。つまり、グリッドの形状は、隣接するグリッド間に隙間ができず、物体を検出不可能な領域が形成されず、移動体であるか否かの判定を行うことが可能な形状であれば、任意の形状に設定することができる。また、四角形と三角形など異なる形状のグリッドを混在させてもよい。   In each embodiment, a square grid is illustrated, but the shape of the grid is not limited to a square and may be a rectangle or a trapezoid. The shape of the grid is not limited to a quadrangle, and may be, for example, a triangle or a hexagon. In other words, the shape of the grid is arbitrary as long as there is no gap between adjacent grids, an area where an object cannot be detected is not formed, and it is possible to determine whether or not the object is a moving object. It can be set to the shape. Further, grids having different shapes such as a quadrangle and a triangle may be mixed.

図面中、1はレーザ距離計(光学式距離計)、2は検知判定エリア、3は移動体(目標移動体)、4は移動体、5は静止体を示す。   In the drawing, 1 is a laser distance meter (optical distance meter), 2 is a detection determination area, 3 is a moving body (target moving body), 4 is a moving body, and 5 is a stationary body.

Claims (6)

予め設定されている検知判定エリア内において検知対象とする物体を目標移動体として予め設定し、
標移動体の平面視における幅および速さの基準値を、それぞれ基準幅および基準速さとして予め設定し、
予め定められている走査角度および走査周期を有する光学式距離計にて前記検知判定エリアを走査する際単位時間あたりに目標移動体が検出される回数の最大値である最大検出回数を、前記基準幅、前記走査角度および前記走査周期に基づいて予め算出し、
前記基準幅を有する目標移動体を一回の走査で少なくとも1回検出することが可能となる基準長さを前記走査角度に基づいて算出し、当該基準長さが最小値となる辺を少なくとも1つ有する多角形の仮想的な複数のグリッドを、前記検知判定エリア内に互いに隣接させて予め設定し、
前記検知判定エリア内で検出された物体が目標移動体であるか否かの判定の基準値となる走査回数を、前記最大検出回数、前記基準速さ、前記基準長さに基づいて算出し、算出した走査回数と前記走査周期とに基づいて、物体を検出した回数を累積する期間である判定期間を予め算出し、
前記最大検出回数に基づいて、前記判定期間において目標移動体が検出されると予測される回数である予測検出回数を予め算出し、
前記光学式距離計にて前記検知判定エリアを走査した際、前記判定期間においてグリッド内に物体が検出された回数を検出回数としてそれぞれのグリッドごとに累積し、
隣り合うグリッドにおける前記判定期間中の検出回数の増減に基づいて前記物体が移動体であるかを判定し、前記判定期間中に検出回数が増加したグリッドに隣り合うグリッドで検出回数が増加したことで当該物体が移動体であると判定すると、当該物体が移動した軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとして設定し、当該対象グリッドにおける前記判定期間に対応するグリッドの前記検出回数の総和を総検出回数として算出し、
当該物体が移動した軌跡に含まれる複数のグリッドを対象グリッドとして設定し、当該対象グリッドにおける前記検出回数の総和を総検出回数として算出し、
前記判定期間における前記対象グリッドの前記総検出回数が前記予測検出回数に一致すると、当該対象グリッドを移動した物体を目標移動体として検知することを特徴とする目標移動体検知方法。
An object to be detected in a detection determination area set in advance is set in advance as a target moving body,
The width and speed of the reference value in the plan view of the goal mobile, respectively preset as the reference width and a reference speed,
The maximum detection count is the maximum number of times the target moving body is detected per unit time when scanning the detection determination area by an optical rangefinder having a scan angle and scanning cycle is predetermined, the Calculate in advance based on a reference width, the scanning angle and the scanning period,
A reference length capable of detecting the target moving body having the reference width at least once in one scan is calculated based on the scanning angle, and at least one side having the minimum reference length is calculated. A plurality of polygonal virtual grids that are adjacent to each other in the detection determination area,
The number of scans that is a reference value for determining whether or not the object detected in the detection determination area is a target moving body is calculated based on the maximum number of detections, the reference speed, and the reference length, Based on the calculated number of scans and the scan period, a determination period that is a period for accumulating the number of times the object is detected is calculated in advance.
Based on the maximum number of detections, a predicted number of detections that is a number of times that a target mobile body is predicted to be detected in the determination period is calculated in advance
When scanning the detection determination area with the optical distance meter, the number of times an object is detected in the grid in the determination period is accumulated for each grid as the number of detections,
It is determined whether the object is a moving body based on an increase / decrease in the number of detections in the adjacent grid in the determination period, and the number of detections is increased in a grid adjacent to the grid in which the number of detections has increased during the determination period. in the the object is determined to be a moving body, sets a plurality of grid where the object is included in the locus moves as a target grid, the sum of the number of detected grid corresponding to the determination period in the target grid Calculated as the total number of detections,
A plurality of grids included in the trajectory traveled by the object is set as a target grid, and the total number of detections in the target grid is calculated as the total number of detections.
When the total number of detections of the target grid in the determination period coincides with the predicted number of detections, an object that has moved the target grid is detected as a target moving body.
前記判定期間において、前記対象グリッドの前記総検出回数と前記予測検出回数とが予め定められている誤差範囲内で一致すると、当該対象グリッドを移動した物体を目標移動体として検知することを特徴とする請求項1記載の目標移動体検知方法。   In the determination period, when the total number of detections of the target grid and the number of prediction detections coincide with each other within a predetermined error range, an object that has moved the target grid is detected as a target moving body. The target moving body detection method according to claim 1. 前記基準長さを前記検知判定エリアの最外縁部において一回の走査で目標移動体を少なくとも1回検出することが可能となる長さに設定し、
前記光学式距離計から物体を検出したグリッドまでの距離に基づいて、前記検出回数に対して距離が近い場合に小さな重みとする重み付けを行う係数を算出し、
前記検出回数を前記係数で重み付けして累積することを特徴とする請求項1または2記載の目標移動体検知方法。
The reference length is set to a length at which the target moving body can be detected at least once in one scan at the outermost edge of the detection determination area;
Based on the distance from the optical distance meter to the grid where the object is detected, a coefficient for performing weighting with a small weight when the distance is close to the number of detections is calculated,
3. The target moving body detection method according to claim 1, wherein the number of detections is weighted with the coefficient and accumulated.
前記最大検出回数に基づいて、前記判定期間において各グリッドにて目標移動体が検出される回数の上限値である上限検出回数を算出し、
前記検出回数が前記上限検出回数以下であった第一のグリッドに隣接し、前記検出回数が前記上限検出回数以下の範囲で増加した第二のグリッドが存在するとき、物体が移動体であると判定し、物体が第一のグリッドから第二のグリッドに移動したとして、当該物体が移動した軌跡を取得することを特徴とする請求項1から3のいずれか一項記載の目標移動体検知方法。
Based on the maximum number of detection times, an upper limit number of detections that is an upper limit value of the number of times that the target moving body is detected in each grid in the determination period,
When there is a second grid adjacent to the first grid in which the number of detections is equal to or less than the upper limit number of detections and the number of detections is increased within the range of the upper limit number of detections or less, the object is a moving object 4. The target moving body detection method according to claim 1, wherein a determination is made and the trajectory of the movement of the object is acquired assuming that the object has moved from the first grid to the second grid. 5. .
前記検知判定エリア内で最初に物体を検出した際、当該物体の位置をグリッドの中心に一致させて前記検知判定エリア内にグリッドを設定することを特徴とする請求項1から4のいずれか一項記載の目標移動体検知方法。5. When detecting an object for the first time in the detection determination area, a grid is set in the detection determination area by matching the position of the object with the center of the grid. The target moving body detection method according to the item. 前記判定期間における前記検出回数がその直前の判定期間における前記検出回数と一致する場合、そのグリッドに静止物が存在していると判定し、当該グリッドに対する物体の検出回数を累積しない、および/または、当該グリッドを検知判定エリアから除外することを特徴とする請求項1から5のいずれか一項記載の目標移動体検知方法。If the number of detections in the determination period matches the number of detections in the immediately preceding determination period, it is determined that there is a stationary object in the grid, and the number of object detections for the grid is not accumulated, and / or The target moving object detection method according to claim 1, wherein the grid is excluded from the detection determination area.
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