JP6213193B2 - 動作判定方法及び動作判定装置 - Google Patents

Description

本願は、動作判定方法及び動作判定装置に関する。

赤外線センサ等の３次元センサにより物体（例えば、人等）の有無や物体の動作を認識する技術が存在する。また、３次元センサで取得した３次元情報から人の位置や姿勢を検知し、所定の操作に対応する領域を設定して、その領域内に人を構成する３次元情報の一部（例えば、手や足等）が存在すると判断された場合に、その人が行った操作とみなす技術がある。

特開２００４−３５７８９６号公報

しかしながら、従来手法では、人が行った操作の判断は、単に特定の空間内に物体が存在すれば、その操作を行ったとみなすだけである。そのため、意図せずにその特定の空間内に人の一部が存在した場合に操作を誤認識してしまう。

１つの側面では、本発明は、物体に対する適切な動作判定を行うことを目的とする。

一態様における動作判定方法は、動作判定装置が、物体までの距離を３次元センサで測定し、測定された前記３次元センサの出力値から、判定対象の動作に対応して予め設定された１又は複数の占有領域内に前記物体が存在し、予め設定された１又は複数の人領域内に前記物体が存在するかを判定し、前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結するかを判定し、判定結果に基づいて前記物体の動作を判定する。

物体に対する適切な動作判定を行うことができる。

動作判定装置の概略構成例を示す図である。 動作判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 動作判定処理の一例を示すフローチャートである。 占有領域及び人領域の設定例を示す図である。 設定された各領域の位置関係を概略的に示す図である。 測距センサによる距離測定の概念図である。 点群データを用いた物体判定の一例を示す図である。 物体判定処理の一例を示すフローチャートである。 連結判定例を説明するための図である。 姿勢情報に基づく機器操作判定例を説明するための図である。 姿勢情報に基づく動作判定処理の一例を示すフローチャートである。 動作判定装置を適用した第１の実施例を示す図である。 動作判定装置を適用した第２の実施例を示す図である。 第２の実施例の概要を説明するための図である。

以下、添付図面を参照しながら実施例について詳細に説明する。

＜本実施形態における動作判定装置の概略構成例＞
図１は、動作判定装置の概略構成例を示す図である。なお、以下の説明では、例えば車内でドライバ（運転手）又は助手席に座る人（同乗者）がカーナビゲーション（以下、「カーナビ」と略称する）やＡｕｄｉｏ Ｖｉｓｕａｌ（ＡＶ）機器等を操作する環境として、各機器への操作を誰が行っているかを判断するための動作判定について説明する。

図１の例に示す情報処理装置の一例としての動作判定装置１０は、３次元センサの一例としての測距センサ１１と、記憶部１２と、占有領域判定部１３と、人領域判定部１４と、連結判定部１５と、動作判定部１６とを有する。

測距センサ１１は、車内の対象物体（ターゲット）までの測距値を出力する。なお、測距センサ１１は、例えば赤外線センサ等の３次元センサであるが、これに限定されるものではない。例えば、測距センサ１１は、車内の所定の位置に設置され、その設置位置から所定の方向に投射（発光）したレーザ光（例えば、赤外線）が対象物体で反射（散乱）し、受光部で受光するまでの往復してくる時間から距離を計測する。

なお、従来の赤外線センサで物体の位置等を検知する場合には、その物体又は物体の周囲に直射日光が当たると、発光部からの赤外線を受光部で正しく受光することができず、正しい測距ができない。そのため、本実施形態では、受光部として、例えばフォトダイオードを用いることができる。フォトダイオードは、非常に高感度であり、強い外乱光を受けるとノイズを発生する。測距センサ１１による測距を行うためには、このノイズレベルよりも、受光する散乱光レベルの方が大きいことが必要である。したがって、光学系方式に「同軸光学系方式」を用いることができる。「同軸光学系方式」では、ミラー等を用いてレーザ光を投射する方向とフォトダイオードの視野とを１測点ずつに集中させることで、高い散乱光レベルの受信と、最小限のノイズレベルに抑えることができ、太陽光下でも測距することができる。

なお、光学系方式については、これに限定されるものではなく、例えば「分離光学系方式」や「Ｃｈａｒｇｅ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃｅ（ＣＣＤ）・Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ Ｍｅｔａｌ−Ｏｘｉｄｅ Ｓｅｍｉｃｏｎｄｕｃｔｏｒ（ＣＭＯＳ）イメージセンサ方式」等を用いることができる。発光と受光とにそれぞれ光学系を持つ「分離光学系方式」は、広い走査領域の視野が必要であり、多くの外乱光をフォトダイオードに集めてしまうため、ノイズレベルが増える。また、測距機能を持つ「ＣＣＤ・ＣＭＯＳイメージセンサ方式」は、フォトダイオード１画素当たりの視野は狭くノイズレベルは抑えられるが、広い領域へ同時にＬｉｇｈｔ Ｅｍｉｔｔｉｎｇ Ｄｉｏｄｅ（ＬＥＤ）光等を投射するため、１測点あたりの投射光量が少なく、十分な散乱光レベルを得ることができない。

また、測距センサ１１は、所定の範囲（領域）内をセンシング（走査）することで、その範囲内の対象物体（ターゲット）の形状を取得することができる。したがって、測距センサ１１の出力値（測距値）は、所定間隔で走査された複数の点の座標を含む点群データとなる。

記憶部１２は、例えば占有領域記憶部１２−１、人領域記憶部１２−２を有する。占有領域記憶部１２−１は、例えば予め設定された機器に対する操作時に体の一部（例えば、手、腕、足等）が位置する領域を占有領域として記憶する。なお、占有領域記憶部１２−１には、例えば判定する動作毎又は操作対象物（例えば、操作対象機器）毎に３次元の占有領域情報（例えば、座標値）が記憶される。

人領域記憶部１２−２は、測距センサ１１により測定される範囲（領域）内において、人（例えば、胴体や頭部）が位置すべき領域を人領域情報として記憶する。人領域記憶部１２−２は、例えば車両に対する運転席と助手席に人が座ったときに、胴体や頭部が位置する空間（３次元領域）を記憶する。なお、上述した占有領域及び人領域は、動作判定前に予め設定されており、１又は複数の領域座標等により設定することができるが、これに限定されるものではない。

記憶部１２に記憶される情報は、上述した占有領域情報や人領域情報に限定されるものではく、例えば測距センサ１１からの出力値や、出力値から同一物体であるか否かを判定するための判定条件、その他の各種設定情報等が記憶されてもよい。

占有領域判定部１３は、測距センサ１１が出力した測距値に基づいて、占有領域記憶部１２−１に予め記憶された占有領域内に物体があるかを判定する。占有領域判定部１３は、例えば占有領域をセンシング（走査）する測距センサ１１の出力値が、占有領域内の範囲の測距値を出力したか否かにより、その占有領域内に物体が存在するかを判断することができる。例えば、測距センサ１１の出力値が、占有領域（３次元空間）内の範囲の測距値である場合には、その占有領域内に物体が存在すると判定する。

人領域判定部１４では、人領域記憶部１２−２に予め記憶された人領域内に物体（人）が存在するか否かを判定する。例えば、人領域判定部１４は、その物体が荷物や背景物体（例えば、機器等）であるか否か（人であるか否か）を判定するために、物体の特徴情報に基づく物体認識技術を用いてもよい。

連結判定部１５は、上述した占有領域判定部１３により物体が存在すると判定された占有領域と、上述した人領域判定部１４により人が存在すると判定された人領域とが連結するか否かを判定する。ここで、連結方法としては、例えば、まず第１に、測距値の各点群データの各点間の距離と、角度とを用いて各点同士が同一物体上の点であるか否かを判定し、同じ物体上の３次元の点同士を連結する。次に、連結した点に対して、占有領域判定部１３が判定された物体と、人領域判定部１４で判定された人とを連結するか否かを判断する。

動作判定部１６は、占有領域に属する点群データの点と、人領域に属する点群データの点とが連結した場合に、物体の動作を判定する。例えば、動作判定部１６は、占有領域に対応して設定された操作対象物（機器）等の操作を、その人領域の位置にいる人が操作していると判定するが、判定内容はこれに限定されるものではない。

本実施形態において、例えば車内における機器の操作では、操作者の体は座っている差席（シート）から大きくは動かず、腕のみを伸ばすことで特定の機器を操作する。したがって、本実施形態では、上述したように予め１又は複数の判定したい動作とそれらの判定領域（占有領域、人領域）を空間内に設定し、３次元センサ１１で取得した点群データから占有領域や人領域に物体が存在するかを判定する。また、占有領域や人領域に物体が存在する場合、どの人領域と連結するかを判定することで、動作が誰の動作によるものなのかを適切に判定することができる。したがって、操作対象者が複数存在した場合であっても、認識対象の操作を行っている人を特定することができる。

また、本実施形態では、占有領域と人領域との重複（連結）度合等から正しい姿勢（例えば、着座状態）か否かの判定を行うことができ、正しい姿勢のときだけ操作判定を行うといった制御を行うことができる。

＜動作判定装置１０のハードウェア構成例＞
次に、上述した動作判定装置１０のハードウェア構成例について、図を用いて説明する。図２は、動作判定装置のハードウェア構成の一例を示す図である。図２の例において、動作判定装置１０は、入力装置２１と、出力装置２２と、ドライブ装置２３と、補助記憶装置２４と、主記憶装置２５と、Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ（ＣＰＵ）２６と、ネットワーク接続装置２７とを有し、これらはシステムバスＢで相互に接続されている。

入力装置２１は、ユーザ等が操作するタッチパネルやマイクロフォン等の入力デバイスを有しており、ユーザ等からのプログラムの実行指示、各種操作情報、ソフトウェア等を起動するための情報等の入力を受け付ける。

また、出力装置２２は、本実施形態における処理を行うためのコンピュータ本体（動作判定装置１０）を操作するのに必要な各種ウィンドウやデータ等を表示するディスプレイ等を有する。出力装置２２は、ＣＰＵ２６が有する制御プログラムによりプログラム（動作判定プログラム）の実行経過や結果等を表示することができる。なお、出力装置２２は、上述した入力装置２１と一体型のタッチパネルであってもよいが、これに限定されるものではない。

ここで、本実施形態において、例えばコンピュータ本体にインストールされる実行プログラム（動作判定プログラム）は、記録媒体２８等により提供される。記録媒体２８は、ドライブ装置２３にセット可能である。ＣＰＵ２６からの制御信号に基づき、記録媒体２８に格納された実行プログラムが、記録媒体２８からドライブ装置２３を介して補助記憶装置２４にインストールされる。

補助記憶装置２４は、例えばＨａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ（ＨＤＤ）やＳｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ（ＳＳＤ）等のストレージ手段等である。補助記憶装置２４は、ＣＰＵ２６からの制御信号に基づき、本実施形態における実行プログラム（動作判定プログラム）や、コンピュータに設けられた制御プログラム等を記憶し、必要に応じて入出力を行う。補助記憶装置２４は、ＣＰＵ２６からの制御信号等に基づいて、記憶された各情報から必要な情報を読み出したり、書き込むことができる。

主記憶装置２５は、ＣＰＵ２６により補助記憶装置２４から読み出された実行プログラム等を格納する。主記憶装置２５は、Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＯＭ）やＲａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ（ＲＡＭ）等である。

ＣＰＵ２６は、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ（ＯＳ）等の制御プログラム、及び主記憶装置２５に格納されている実行プログラムに基づいて、各種演算や各ハードウェア構成部とのデータの入出力等、コンピュータ全体の処理を制御して各処理を実現する。プログラムの実行中に必要な各種情報等は、補助記憶装置２４から取得することができ、また実行結果等を格納することもできる。

具体的には、ＣＰＵ２６は、例えば入力装置２１から得られるプログラムの実行指示等に基づき、補助記憶装置２４にインストールされたプログラムを実行させることにより、主記憶装置２５上でプログラムに対応する処理を行う。例えば、ＣＰＵ２６は、動作判定プログラムを実行させることで、上述した測距センサ１１による対象物体の距離測定、占有領域判定部１３による占有領域判定、人領域判定部１４による人領域判定、連結判定部１５による連結判定、動作判定部１６による動作判定等の処理を行う。ＣＰＵ２６における処理内容は、上述した内容に限定されるものではない。ＣＰＵ２６により実行された内容は、必要に応じて補助記憶装置２４等に記憶される。

ネットワーク接続装置２７は、例えばインターネットやＬｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ（ＬＡＮ）等の通信ネットワークを介して、他の外部装置との通信を行う。ネットワーク接続装置２７は、ＣＰＵ２６からの制御信号に基づき、通信ネットワーク等と接続することにより、実行プログラムやソフトウェア、設定情報等を外部装置等から取得する。また、ネットワーク接続装置２７は、プログラムを実行することで得られた実行結果を外部装置に提供したり、本実施形態における実行プログラム自体を外部装置等に提供してもよい。

記録媒体２８は、上述したように実行プログラム等が格納されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体である。記録媒体２８は、例えばフラッシュメモリ等の半導体メモリやＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の可搬型の記録媒体であるが、これに限定されるものではない。

図２に示すハードウェア構成に実行プログラム（例えば、動作判定プログラム等）をインストールすることで、ハードウェア資源とソフトウェアとが協働して本実施形態における通知処理等を実現することができる。

＜動作判定処理の一例＞
次に、動作判定装置１０における処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図３は、動作判定処理の一例を示すフローチャートである。図３の例では、動作判定を行う前に予め操作対象機器毎に、その機器の操作時に占有する領域を設定する（Ｓ０１）。Ｓ０１の処理において設定される占有領域は、例えば操作対象の機器を操作する場合に必ず体の一部分（例えば腕）が占有する位置を設定する。例えば、操作対象機器が車両に設置されたカーナビシステムの場合には、メニューや経路を表示する画面（タッチパネル）を操作するときに手や腕が存在する３次元空間が設定される。

また、動作判定装置１０は、動作判定を行う前に予め人が存在する位置に人領域を設定する（Ｓ０２）。Ｓ０２の処理において設定される人領域は、例えば車両の運転席や助手席のシート上の３次元空間であるが、これに限定されるものではない。上述したＳ０１、Ｓ０２の処理で設定された情報は、記憶部１２に記憶される。また、Ｓ０１、Ｓ０２の処理で設定された情報は、動作判定を管理する管理者等が任意に変更することができる。

上述したように占有領域及び人領域が設定された後、動作判定処理を行う。具体的には、測距センサ１１は、車両内に設置した３次元センサ１１により車両内の所定の位置をセンシングする（Ｓ０３）。

なお、３次元センサ１１の例としては、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＫｉｎｅｃｔ（登録商標）、ＡＳＵＳ社のＸｔｉｏｎ、パナソニック社製のＤ−ＩＭａｇｅｒ（登録商標）、（株）富士通研究所の超広角レーザレーダ（ｈｔｔｐ：／／ｐｒ．ｆｕｊｉｔｓｕ．ｃｏｍ／ｊｐ／ｎｅｗｓ／２０１２／１０／２９−１．ｈｔｍｌ）等があるが、これに限定されるものではない。Ｓ０３の処理では、例えば上述したようなセンサ等を用いて車内の物体までの距離を測定する。

次に、占有領域判定部１３は、Ｓ０１の処理で設定した占有領域内の物体の有無を判定する（Ｓ０４）。Ｓ０４の処理において、占有領域判定部１３は、例えば占有領域をセンシングする範囲（センシング範囲）の出力値が、占有領域内の範囲の測距値を出力したか否かにより、物体が存在するか否かを判定することができるが、これに限定されるものではない。

占有領域判定部１３は、占有領域内に物体があるか否かを判断し（Ｓ０５）、占有領域内に物体がない場合（Ｓ０５において、ＮＯ）、Ｓ０３の処理に戻る。また、占有領域内に物体がある場合（Ｓ０５において、ＹＥＳ）、人領域判定部１４は、人領域内の人の有無を判定する（Ｓ０６）。

Ｓ０６の処理において、人領域判定部１４は、例えば車両の助手席や運転席の付近に人領域を設定し、その人領域に人の体（例えば、頭部、胴体等）が存在するか否かにより人の有無を判定する。また、Ｓ０６の判定処理としては、例えば上述した占有領域と同じように人領域内（例えば、座席シート上）に、物体が存在するか否かを認識してもよい。また、Ｓ０６の処理では、座席シート上の物体が人か荷物かを区別するための物体認識等を行ってもよい。物体認識としては、測距センサ１１で得られた測距値（出力値）に基づいて、局所特徴量（例えば、カメラ画像における輝度勾配ヒストグラム（ＨＯＧ特徴量）の代わりに距離勾配値のヒストグラム）等を取得し、得られた結果に機械学習法（例えば、ＡｄａＢｏｏｓｔ等）を用いて判定することで人領域内の物体が人か荷物か等を判定することができるが、これに限定されるものではない。

次に、人領域判定部１４は、Ｓ０６の処理の結果、人領域内に人がいるか否かを判断し（Ｓ０７）、人がいない場合（Ｓ０７において、ＮＯ）、Ｓ０３の処理に戻る。また、人領域内に人がいると判断した場合（Ｓ０７において、ＹＥＳ）、連結判定部１５は、占有領域内の物体と、人領域内の物体とが連結するかを判定する（Ｓ０８）。

次に、動作判定部１６は、Ｓ０８の処理の結果に応じて、どの人領域と連結したかにより、物体の動作の一例として、操作した人と操作の種類（操作対象物）とを判定する（Ｓ０９）。

例えば、車両内において占有領域内に存在する物体がドライバ（運転席）に対応する人領域と連結した場合には、占有領域に対応する機器への操作は運転席に対応するドライバの操作であると判定する。また、車両内において、占有領域内に存在する物体が同乗者（助手席）に対応する人領域と連結した場合には、占有領域に対応する機器への操作は助手席に対応する同乗者の操作であると判定する。

次に、動作判定装置１０は、処理を終了するか否かを判断し（Ｓ１０）、処理を終了しない場合（Ｓ１０において、ＮＯ）、Ｓ０３の処理に戻り処理を継続する。また、動作判定装置１０は、Ｓ１０の処理において、処理を終了する場合（Ｓ１０において、ＹＥＳ）、動作判定処理を終了する。

上述したような動作判定を行うことにより、例えば車両において助手席側からカーナビ操作をしている場合には、走行中であってもナビの操作を許容し、ドライバ側からのナビ操作であれば、走行中はカーナビ操作ができないように制限することが可能になる。また、例えば予めどの人がどの操作・機能の使用を許容するかを保持しておくことで、適切な動作判定を実現できる。

また、本実施形態により、例えば操作対象者が複数存在した場合に、認識対象の操作を行っている人を特定することができると共に、正しい姿勢（着座状態）のときだけ、操作判定を可能にすること等ができる。

＜Ｓ０１、Ｓ０２：占有領域及び人領域の設定について＞
次に、上述したＳ０１における占有領域設定、Ｓ０２における人領域設定において、具体的に説明する。図４は、占有領域及び人領域の設定例を示す図である。図５は、設定された各領域の位置関係を概略的に示す図である。

図４（Ａ）は、上述した占有領域（座標・サイズ（単位：ｍｍ））の一例を示し、図４（Ｂ）は、人領域（座標・サイズ（単位：ｍｍ））の一例を示す図である。図４の例では、図５（Ｂ）に示すような車両３０に設置されたそれぞれの機器（例えば、カーナビ、ＡＶ機器、ウィンドウ、ハンドル、シフトギア、ハプティック）や座席（例えば、運転席、助手席）３１に対し、図５（Ａ）に示すような測距センサ１１の設置位置を基準として、各領域の座標・サイズ等が設定される。

このとき、設定される３次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）の値は、例えば対象領域（占有領域、人領域）の座標中心位置と、その中心位置を基準とした３次元情報（ｗｉｄｔｈ（Ｘ軸）、ｈｅｉｇｈｔ（Ｙ軸）、ｄｅｐｔｈ（Ｚ軸））である。図５（Ａ）の例では、３次元形状の中心点を基準に大きさを設定しているが、これに限定されるものではなく、例えば３次元形状の端点（例えば、角等）を基準にしてもよい。

図４（Ａ）の例では、測距センサ１１におけるセンシング範囲に対して、例えば座席３１に人３２が着座した状態で機器を操作するときに、体の一部（例えば、腕や手）が占有する領域を占有領域として設定する。占有領域の設定により、例えば図５（Ｂ）に示すような占有領域３３−１〜３３−７が設定される。なお、占有領域は、３次元座標で設定され、その設定情報は記憶部１２の占有領域記憶部１２−１に記憶される。

図５（Ｂ）の例において、占有領域３３−１は、カーナビ操作に対する占有領域を示し、占有領域３３−２は、ＡＶ操作に対する占有領域を示し、占有領域３３−３は、ウィンドウの開閉操作に対する占有領域を示す。また、占有領域３３−４，３３−５は、それぞれ左右の適切なハンドル操作に対する占有領域を示し、占有領域３３−６は、シフトギア操作に対する占有領域を示し、占有領域３３−７は、ハプティック操作に対する占有領域を示す。例えば、カーナビ操作であれば画面（タッチパネル）の前の所定空間等が占有領域３３−１として設定されるが、これに限定されるものではない。

また、本実施形態では、上述した占有領域の設定と同様に、図５（Ｂ）に示すように、人領域３４−１、３４−２を設定する。ここで、人領域３４−１は、運転席を基準にしたドライバの人領域の設定例を示し、人領域３４−２は、助手席を基準にした同乗者の人領域の設定例を示している。

例えば、車両３０内において、人３２は座席３１に座るため、人領域は、測距センサ１１の測距範囲に対して図５（Ｂ）に示すように、座席３１の位置に基づいて設定される。人領域の設定例としては、例えば運転席、助手席のシート上の空間であるが、これに限定されるものではない。なお、人領域は、３次元座標で設定され、その設定情報は記憶部１２の人領域記憶部１２−２に記憶される。

占有領域、人領域の設定位置は、測距センサ１１の取り付け位置を基準に、測距センサ１１と各機器との相対的な位置関係や測距センサ１１の走査範囲（対象空間）等に基づいて設定することができる。また、これらの各設定は、車種や車両３０における測距センサ１１の設置位置に応じて設定され、動作判定前に車両製造時の段階で製造担当者や設計担当者等により設定されるが、これに限定されるものではなく、任意に変更することができる。

また、本実施形態において設定される占有領域又は人領域の形状は、図５（Ａ）、（Ｂ）に示すような直方体に限定されるものではなく、例えば球体や三角錐等の任意の３次元形状等を設定してもよい。したがって、例えば操作対象機器の種類や形状等に応じて、占有領域等を設定することができ、例えば対象機器がハンドルである場合には、ハンドルの形状に対応させて円形又は球体等に設定することができる。

＜Ｓ０３：物体までの距離測定例＞
次に、測距センサ１１を用いた対象物体までの距離測定例について図を用いて説明する。図６は、測距センサによる距離測定の概念図である。図６（Ａ）に示すように、測距センサ１１は、設置位置及び方向に基づいて一定のセンシング範囲４１に所定間隔で測距点４２を設定し、設定した測距点４２毎に物体までの距離を出力する。例えば、Ｍｉｃｒｏｓｏｆｔ社のＫｉｎｅｃｔセンサの場合、水平角度５７度、垂直角度４３度の範囲内に対し３２０×２４０個の測距点を３０ｆｐｓで出力するが、本実施形態における測距点については、これに限定されるものではない。各位置における測距点は点群データとして記憶部１２等に記憶されていてもよい。

例えば、図６（Ｂ）に示すように、予め設定された３次元の占有領域４３の範囲をセンシングする測距点において、測距センサ１１から最も近い距離をｈ１とし、最も遠い距離をｈ２とする。その場合、占有領域４３内に物体がない場合には、測距センサ１１からの距離ｘが、「ｘ＞ｈ２」又は「ｘ＜ｈ１」を示す。

一方、図６（Ｃ）に示すように、占有領域４３内に物体がある場合には、測距点の距離ｘは、「ｈ１≦ｘ≦ｈ２」を示す。これにより、占有領域４３内に物体があるかどうかを判定することができる。また、本実施形態では、物体があると判定した場合に、例えば占有領域４３に対応する機器を誰かが操作しようとしていると判定することができる。

＜連結判定部１５における連結判定例＞
次に、上述した連結判定部１５による連結判定例について図を用いて説明する。連結判定部１５では、各領域（例えば、占有領域、人領域等）において物体が存在すると判定された場合に、その物体が同一物体であるか否かを判定し、各領域間において同一の物体が存在するか否かにより物体の連結判定を行う。

＜同一物体であるか否かの判断＞
ここで、測距センサ１１から得られる所定間隔における物体までの距離をまとめた点群データを用いて、連結判定部１５において、同一の物体であるか否かを判断する手法について、図を用いて説明する。図７は、点群データを用いた物体判定の一例を示す図である。図７（Ａ）は、測距センサ１１のセンシング例を示し、図７（Ｂ）は、物体までの距離に対する隣接点間距離の変動例を示し、図７（Ｃ）は、物体の傾きによる点間距離の変動例を示している。

測距センサ１１は、センシング範囲内で所定間隔の位置を測距する。そのため、図７（Ａ）に示すように、一定の角度間隔でセンシングを行うことになる。このとき、図７（Ｂ）に示すように、測距センサ１１から物体までの距離が遠いほど、注目点（特定点）と隣接点との点間距離は広くなり、測距センサ１１から物体までの距離が近いほど点間距離は狭くなる。

また、測距センサ１１から物体までの距離が変わらない場合でも、図７（Ｃ）に示すように、物体の傾きが大きいと同一物体上の特定点とその隣接点との点間距離は広くなる。このように点間距離は、測距センサ１１から物体までの距離と、物体の傾きに依存する。

したがって、連結判定部１５は、点群データを用いて同一物体であるか否かの判断を行う場合に、例えば測距した対象物上の点（特定点）の距離と、測距センサ１１の位置（以下、「基準位置」という）、特定点、及び特定点の隣接点からなる三角形の形状を取得する。次に、連結判定部１５は、取得した三角形の形状から、特定点とその隣接点が同一物体上の点同士か否かを判定する。これにより、測距センサ１１で取得した３次元点群を物体毎にまとめることができる。

ここで、上述した同一物体であるか否かを判定する物体判定処理の一例について、フローチャートを用いて説明する。図８は、物体判定処理の一例を示すフローチャートである。図８の例において、連結判定部１５は、測距センサ１１で測定された基準位置から所定角度毎の物体までの距離を測定した点群データを取得し、基準位置と、対象物上の点（特定点）と、その隣接点の３点からなる三角形の形状を取得する（Ｓ２２）。

三角形の形状は、例えば基準位置から特定点までの距離と、基準位置から隣接点までの距離と、特定点と隣接点との間の角度差から三角形の形状を取得することができるが、これに限定されるものではない。例えば、基準位置から特定点までの距離と、特定点と隣接点との間の角度差と、基準位置及び特定点を結ぶ直線と特定点及び隣接点を結ぶ直線とがなす角度とからも取得することができる。

次に、連結判定部１５は、予め設定された三角形の形状が同一の物体の範囲内であるための判定条件等を参照し（Ｓ２３）、参照した判定条件に基づいて、三角形の形状から特定点とその隣接点とが同一物体上の点か否かを判断する（Ｓ２４）。Ｓ２３の処理で参照する判定条件は、記憶部１２に記憶されていてもよい。

ここで、判定条件としては、例えば同一物体であると判定される三角形の三成分（例えば、「二つの辺の長さとその間の角度」、「一辺の長さとその両端の角度」等）が設定されているが、これに限定されるものではない。連結判定部１５は、この三角形の三成分の範囲内に、Ｓ２２の処理で取得された三角形の形状が含まれる場合に、その特定点と隣接点とが同一物体上の点であると判断する。

また、連結判定部１５は、判定条件として、例えば予め対象物体の大きさ（寸法）等の情報を保持し、特定点と隣接点との距離が、その物体の大きさの範囲内に含まれている場合に特定点と隣接点とが同一物体内の点であると判断してもよい。また、連結判定部１５は、判定条件として、例えば基準位置からの距離に応じて隣接点間の距離の閾値を設定しておき、２点間の距離がその閾値以上離れている場合には、その各点を同一物体のものではない（別物体のもの）と判断してもよい。上述の閾値は、対象物体に応じて設定してもよく、物体に関係なく、同一の値にしてもよい。

連結判定部１５は、Ｓ２４の処理において、特定点と隣接点とが同一物体上の点と判断した場合（Ｓ２４において、ＹＥＳ）、特定点とその隣接点を同一物体上の点としてまとめる（Ｓ２５）。また、連結判定部１５は、特定点と隣接点とが同一物体上の点でないと判断した場合（Ｓ２４において、ＮＯ）、特定点と隣接点とを別の物体として分割する（Ｓ２６）。

次に、連結判定部１５は、全測定点（測距点）について処理を行ったか否かを判断し（Ｓ２７）、全測定点について処理を行っていない場合（Ｓ２７において、ＮＯ）、Ｓ２２に戻り、全測定点について処理を行った場合（Ｓ２７において、ＹＥＳ）、処理を終了する。

上述したように、本実施形態では、測距センサ１１で取得した測定点のその隣接点との距離によって一つの物体を判定する。例えば、１つの物体上の測定点と隣接点との距離は、３次元センサの角度分解能、物体までの距離、センサと測定点、測定点と隣接点の角度等を用いて算出することができる。また、算出された距離を閾値とし、測定点と隣接点との距離が閾値よりも近い場合は、同一物体の測定点とし、遠い場合は別物体の測定点とすることができる。上述の判定を全測定点で行うことで、測定点を幾つかの物体にまとめることができる。

上述した処理により、同一物体上の点をまとめ、かつ、分割すべき複数の物体が近距離であっても適切に分割することができるため、適切な物体判定を実現することができる。

連結判定部１５は、上述した物体判定を行った後、その物体が領域間で連結しているか否かを判断することで、占有領域に存在し、対象機器を操作している人を判定することができる。

＜連結判定例＞
次に、物体判定処理後に行う物体同士の連結判定処理の一例について図を用いて説明する。図９は、連結判定例を説明するための図である。図９の例では、車両３０の前方座席（運転席、助手席）を模式的に示したものである。図９の例では、運転席５１と、助手席５２とが存在し、上述した占有領域（例えば、操作対象機器の前の３次元領域）５３と、各座席に対応する人領域５４−１，５４−２とが存在する。占有領域５３は、例えば人の状態・動作毎に定義された人の手等で占有される領域である。占有領域判定部１３は、特定の大きさの物体が占有領域５３を占有しているかを判定する。

また、人領域判定部１４は、人領域５４−１を用いて運転席５１に人（ドライバ）が乗っているかを判定し、人領域５４−２を用いて助手席５２に人（同乗者）が乗っているかを判定する。

また、連結判定部１５は、例えば人領域５４−１，５４−２に物体（人）が存在し、更に占有領域５３にも物体が存在すると判定された場合に、上述した物体判定処理を行い、占有領域５３の物体が、どの人領域５４−１，５４−２の物体と結合するかを判定する。結合する場合には、図９に示すように連結領域５５−１，５５−２に物体が存在することになる。

したがって、連結判定部１５は、上述の物体判定処理によりまとめられた１つの物体が占有領域と人領域の両方を占有しているか否かにより判定領域と人領域の連結を判定することができる。これにより、動作判定部１６は、占有領域と人領域との連結が確認された場合に、占有領域に対応する対象機器を操作していると判断することができる。

なお、本実施形態における連結判定例については、これに限定されるものではない。例えば、連結判定部１５は、占有領域と人領域との重複（連結）度合等を取得してもよい。これにより、動作判定部１６は、取得した度合から正しい姿勢（例えば、着座状態）か否かの判定を行うことができ、正しい姿勢（例えば、着座状態）のときだけ操作判定を行うといった制御を行うことができる。

ここで、例えば人が意図しない動作により占有領域に体の一部が入ってしまい、対象機器を操作していると判定される可能性もある。そこで、本実施形態では、判定精度を向上させるために、人領域内における物体（人）の姿勢を認識し、その認識結果に基づいて、対象機器を操作しているかを判定する。

図１０は、姿勢情報に基づく機器操作判定例を説明するための図である。図１０（Ａ），（Ｂ）の例では、座席６０に対して占有領域６１と人領域６２とが設定されている。ここで、本実施形態では、物体（人）６３の姿勢を認識するために、人領域に対する高さ情報を取得し、高さ情報に基づいて機器操作判定を行う。高さ情報は、例えば測距センサ１１からの３次元の測距値データから取得することができる。

図１０（Ａ），（Ｂ）の例において、動作判定部１６は、座席６０に対して占有領域６１及び人領域６２に物体（人）６３が存在する場合に、その物体６３の高さを判定している。通常の機器操作であれば、物体（人）６３は、座席６０に正しく着座しているため、人領域６２内の高さは高くなる（図１０（Ａ））。

また、図１０（Ｂ）に示すように、例えば物体（人）６３が車両の乗り降り動作をしている場合には、意図せずに占有領域６１と人領域６２とで物体が存在すると判定される場合がある。

そのような場合に、動作判定部１６は、人領域６２内の物体６３の高さの最大値と、予め設定された座席６０に正しく着座したときの高さの閾値とを比較して、その閾値より低い場合に正しい着座でないと判定する。

なお、正しい着座でない場合には、例えば図１０（Ｂ）に示すように頭の位置が正しい着座の場合の位置と異なる。そこで、動作判定部１６は、例えば人領域６２における頭部の有無又は頭部の位置を測定し、測定結果に基づいて正しい着座か否かを判定してもよい。

これにより、動作判定部１６は、例えば人領域６２を占める物体（人）６３の姿勢に基づいて、例えば正しく着座している場合に、占有領域６１に対応する操作対象機器をその人が操作していると判定することができる。したがって、例えば人が測距センサ１１の発光部に対して正面にいない場合や人以外の物体が映り込むような場合に姿勢情報を基準に正しい判定を行うことができる。

図１１は、姿勢情報に基づく動作判定処理の一例を示すフローチャートである。図１１の例において、Ｓ３１〜Ｓ３８の処理は、上述したＳ０１〜Ｓ０８の処理と同様の処理を行うため、ここでの具体的な説明は省略する。図１１の例において、Ｓ３８の処理後、動作判定部１６は、測距センサ１１から得られる点群データから人領域における高さ情報から人の姿勢を認識し（Ｓ３９）、その姿勢が予め設定した姿勢であるか否かを判断する（Ｓ４０）。Ｓ４０の処理において、動作判定部１６は、例えば予め操作対象機器毎に、操作するための姿勢に応じた高さ情報を設定しておき、その高さ情報と比較することで、人がどんな操作をしているときの姿勢であるかを判断することができる。

動作判定部１６は、予め設定された姿勢でない場合（Ｓ４０において、ＮＯ）、Ｓ３３の処理に戻る。また、動作判定部１６は、予め設定された姿勢である場合（Ｓ４０において、ＹＥＳ）、連結された人領域に存在する物体（人）が占有領域の機器を操作したと判定する（Ｓ４１）。

次に、動作判定装置１０は、処理を終了するか否かを判断し（Ｓ４２）、処理を終了しない場合（Ｓ４２において、ＮＯ）、Ｓ３３の処理に戻る。また、動作判定装置１０は、Ｓ４２において処理を終了する場合（Ｓ４２において、ＹＥＳ）、処理を終了する。

上述した処理により、人が対象機器を正しく操作するときの姿勢を判定することで、誤認識を削除することができ、適切に人の動作判定を実現することができる。

＜動作判定装置を適用した第１の実施例＞
次に、上述した動作判定装置を適用した実施例について、図を用いて説明する。図１２は、動作判定装置を適用した第１の実施例を示す図である。図１２（Ａ）では、情報処理装置の一例としての動作判定装置７０により判定された操作者に応じて機器操作を制御するための機能構成例を示している。図１２（Ｂ）では、図１２（Ａ）に示す動作判定装置７０による操作者判定をカーナビに適用した例を示している。なお、上述した動作判定装置１０と同様の処理を行う構成については、同一の名称及び符号を付するものとし、ここでの具体的な説明は省略する。

図１２（Ａ）に示す動作判定装置７０は、測距センサ１１と、記憶部１２と、占有領域判定部１３と、人領域判定部１４と、連結判定部１５と、動作判定部１６と、機器操作制御部７１とを有する。また、記憶部１２は、占有領域記憶部１２−１と、人領域記憶部１２−２と、機器操作設定記憶部１２−３とを有する。

第１の実施例では、操作制御部の一例としての機器操作制御部７１と、機器操作設定記憶部１２−３とを有している。機器操作制御部７１は、動作判定部１６により動作が判定された人物が誰（例えば、ドライバ、同乗者等）であるかに応じて操作する機器の制御を行う。機器操作制御部７１は、予め機器操作設定記憶部１２−３に記憶された操作制御情報に基づいて、機器の操作を制御する。

例えば、機器操作設定記憶部１２−３には、予め操作者や操作対象物毎に実行可能な機能を記憶しておく。機器操作制御部７１は、占有領域に存在する物体と連結した人領域に対応して設定された人に応じて、機器操作設定記憶部１２−３を参照し、操作対象物に対する操作又は機能の実行を制限する制御を行う。

図１２（Ａ）に示すような動作判定装置７０は、例えば図１２（Ｂ）に示すように、車両のカーナビに取り付けることができる。図１２（Ｂ）の例は、車両に搭載されるカーナビシステム８０に、動作判定装置７０が設置されている例を示している。

カーナビシステム８０は、Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ（ＥＣＵ）部８１と、Ｕｓｅｒ ｉｎｔｅｒｆａｃｅ（ＵＩ）部８２とを有する。ＥＣＵ部８１は、カーナビシステム８０における各種制御（経路設定、車両位置取得、地図表示等）を行う。また、ＵＩ部８１は、ドライバや同乗者が各種設定を入力したり、経路情報や地図情報を表示するための入出力インターフェースである。

第１の実施例では、動作判定装置７０をＥＣＵ部８１に取り付け、カーナビ機器の操作制御をどの人物が操作しているかにより機器の動作を制御することができる。例えば、車両走行中のカーナビ操作に対し、ドライバ（運転席の人領域に存在する物体）がカーナビ操作を行っていると判定された場合、機器操作制御部７１は、カーナビの全機能の操作を禁止し、その旨の制御信号をＥＣＵ部８１に出力する。また、同乗者（助手席の人領域に存在する物体）がカーナビ操作を行っていると判定された場合、機器操作制御部７１は、カーナビの全機能の操作を許可し、その旨の制御信号をＥＣＵ部８１に出力する。また、ドライバと同乗者の両方がカーナビ操作を行っていると判定された場合には、機器操作制御部７１は、安全性を優先させてカーナビの全機能操作を禁止するよう制御する。これらの各制御情報は、機器操作設定記憶部１２−３に記憶してされており、任意に変更することもできる。

上述した第１の実施例では、走行中であっても誰が操作にするかによって安全にカーナビを操作することができると共に、カーナビの使用性を向上させることができる。なお、カーナビ以外の機器（例えば、ウィンドウやエアコン、ＡＶ機器）等についても、動作判定装置７０を用いて同様に制御することができる。

＜動作判定装置を適用した第２の実施例＞
図１３は、動作判定装置を適用した第２の実施例を示す図である。図１４は、第２の実施例の概要を説明するための図である。第２の実施例では、顧客に対して接客等を行うサービスにおいて、接客時に使用するタブレット端末等の通信端末に対し、上述した動作判定装置を用いた動作制御を行うものである。

図１３の例に示す情報提供システム９０は、動作判定装置７０と、サーバ９１と、通信端末９２とを有する。動作判定装置７０と、サーバ９１と、通信端末９２とは、それぞれ
インターネットやＬＡＮ等の通信ネットワーク９３によりデータの送受信が可能な状態で接続されている。図１３の例では、上述した動作判定装置７０が通信ネットワーク９３を介してサーバ９１と接続されている。また、図１４（Ａ）の例では、測距センサ１１で計測されるセンシング範囲の概略図を示し、図１４（Ｂ）は、その俯瞰図を示している。

サーバ９１は、アプリケーション１０１を有する。アプリケーション１０１は、情報提供を行うための各種処理を行う１又は複数のアプリケーションであり、例えば旅行代理店等におけるサービスであれば、旅行プランの検索や閲覧、予約等を行うが、これに限定されるものではない。サーバ９１は、例えばＰｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ（ＰＣ）等でもよく、一以上のコンピュータを有するクラウドサーバ等でもよいが、これに限定されるものではない。

通信端末９２は、クライアントアプリ１０２を有する。クライアントアプリ１０２は、使用する店員１１１や顧客１１２の入力に対する要求をサーバ９１に送信し、サーバ９１から得られた情報（回答）を画面表示するためのクライアントアプリ１０２を有する。通信端末９２は、例えばタブレット端末やノート型ＰＣ等のように持ち運び可能な端末でもよく、設置型のＰＣ等でもよいが、これに限定されるものではない。

図１４（Ａ）の例では、通信端末９２を店員１１１と、顧客１１２とが使用する例を示している。例えば、図１４（Ｂ）に示すように、カウンタを挟んで店員１１１が顧客１１２に応対する場合、店舗側と顧客側とに広めの人領域１１３−１，１１３−２をそれぞれ設定する。これは、例えばカウンタの範囲内であればあらゆる位置で接客が可能であると共に接客中の移動等も考えられるため、そのような場合でも人判定を行えるようにするためである。なお、人領域１１３−１，１１３−２の大きさは、これに限定されるものではなく、例えば測距センサ１１のセンシング範囲における人の位置や形状等に応じた狭めの領域でもよい。

また、占有領域１１４は、通信端末９２を使用する可能性の高い、カウンタ上の空間で設定する。なお、占有領域１１４は、固定の領域を設定せずに、例えば通信端末９２とその背景（例えば、カウンタ）の距離差情報（背景差分）等を用いて、物体認識を行い、通信端末９２がある位置と判断された位置に動的に占有領域１１４を設定してもよい。

通信端末９２上に表示されるデータは、サーバ９１で管理されている。例えば、第２の実施例では、通信端末９２内のクライアントアプリ１０２は、メニュー表示時或いは機能実行時にサーバ９１に許可を問い合わせる。

第２の実施例において、動作判定装置７０は、人領域１１３と占有領域１１４とを用いた判定により、通信端末９２の操作者が顧客１１２であると判断した場合には、顧客１１２に許容できる機能のみ有効にするようサーバ９１に送信する。サーバ９１は、動作判定装置７０からの指示に対応する制御を行い、通信端末９２のクライアントアプリ１０２に対応する表示制御を実行させる。クライアントアプリ１０２は、サーバ９１の指示に基づいて、ユーザインターフェースを制御し、顧客１１２に許可された機能（例えば、旅行プランの検索・閲覧機能）のみ操作できるように制御する。

また、動作判定装置７０は、人領域１１３と占有領域１１４とを用いた判定により、通信端末９２の操作者が店員１１１であると判断した場合には、サーバ９１が管理する全機能の操作を許可するようサーバ９１に送信する。サーバ９１は、動作判定装置７０からの指示に対応する制御を行い、通信端末９２のクライアントアプリ１０２に対応する表示制御を実行させる。クライアントアプリ１０２は、サーバ９１の指示に基づいて、ユーザインターフェースを制御し、全機能が操作できるように制御する。

なお、店員１１１と顧客１１２の両者が通信端末９２を操作していると判定された場合には、対応する機能（旅行プランの検索、閲覧、プラン確定）のみを許可し、予約管理等のように他の顧客情報が表示されるような重要度の高い機能は、表示しないように制御することができる。このような各種条件に対する制御内容は、動作判定装置７０の機器操作設定記憶部１２−３に記憶され、機器操作制御部７１により制御される。

なお、本実施形態における動作判定装置１０、７０の実施例は、これに限定されるものではなく、他のサービス等においても適用することができる。

上述したように本実施形態によれば、物体に対する適切な動作判定を行うことができる。また、本実施形態は、例えば機器操作に対応した占有領域と人領域とを認識し、更に占有領域がどの人領域と連結するかを判定することで、その機器の操作を連結した位置の人の操作と認識することができる。また、３次元センサで取得した点群データから人の動作を判定する際に、姿勢情報を用いることで、車両の乗り降り時等の別の動作で体の一部が判定領域（占有領域、人領域）に入ってしまった場合でも誤判定を防止することができる。また、本実施形態によれば、例えば操作対象者が複数存在した場合に、対象物の操作を行っている人を特定することができると共に、正しい姿勢（着座状態）のときだけ、操作判定を可能にすること等ができる。

以上、実施例について詳述したが、特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された範囲内において、種々の変形及び変更が可能である。また、上述した各実施例の一部又は全部を組み合わせることも可能である。

なお、以上の実施例に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
動作判定装置が、
物体までの距離を３次元センサで測定し、
測定された前記３次元センサの出力値から、判定対象の動作に対応して予め設定された１又は複数の占有領域内に前記物体が存在し、予め設定された１又は複数の人領域内に前記物体が存在するかを判定し、
前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結するかを判定し、判定結果に基づいて前記物体の動作を判定することを特徴とする動作判定方法。
（付記２）
前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結する場合に、前記占有領域に対応して設定された操作対象物を、前記人領域に対応して設定された人が操作していると判定することを特徴とする付記１に記載の動作判定方法。
（付記３）
前記人領域内に存在する人の姿勢を認識し、認識された姿勢に対応して、前記操作対象物に対する操作を制御することを特徴とする付記２に記載の動作判定方法。
（付記４）
前記人領域内での人の頭部の有無又は頭部の位置を取得し、取得結果に対応して前記操作対象物に対する操作を制御することを特徴とする付記２又は３に記載の動作判定方法。（付記５）
予め前記操作対象物毎に実行可能な機能を記憶部に記憶し、
前記占有領域に存在する物体と連結した前記人領域に対応して設定された人に応じて、前記記憶部を参照して前記操作対象物に対する操作又は前記機能の実行を制限することを特徴とする付記２乃至４の何れか１項に記載の動作判定方法。
（付記６）
物体までの距離を測定する３次元センサと、
判定対象の動作に対応した１又は複数の占有領域と、人の存在を判定する１又は複数の人領域を記憶する記憶部と、
前記３次元センサの出力値から前記記憶部に記憶された前記占有領域内に前記物体が存在するかを判定する占有領域判定部と、
前記３次元センサの出力値から前記記憶部に記憶された前記人領域内に前記物体が存在するかを判定する人領域判定部と、
前記占有領域判定部で物体が存在すると判定されたときの前記占有領域に存在する物体と、前記人領域判定部で物体が存在すると判定されたときの前記人領域に存在する物体とが連結するかを判定する連結判定部と、
前記連結判定部により得られる判定結果に基づいて、前記物体の動作を判定する動作判定部とを有することを特徴とする動作判定装置。
（付記７）
前記動作判定部は、
前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結する場合に、前記占有領域に対応して設定された操作対象物を、前記人領域に対応して設定された人が操作していると判定することを特徴とする付記６に記載の動作判定装置。
（付記８）
前記動作判定部は、
前記人領域内に存在する人の姿勢を認識し、認識された姿勢に対応して、前記操作対象物に対する操作を制御することを特徴とする付記７に記載の動作判定装置。
（付記９）
前記動作判定部は、
前記人領域内での人の頭部の有無又は頭部の位置を取得し、取得結果に対応して前記操作対象物に対する操作を制御することを特徴とする付記７又は８に記載の動作判定装置。（付記１０）
前記記憶部に予め前記操作対象物毎に実行可能な機能を記憶し、
前記占有領域に存在する物体と連結した前記人領域に対応して設定された人に応じて、前記記憶部を参照して前記操作対象物に対する操作又は前記機能の実行を制限する操作制御部を有することを特徴とする付記７乃至９の何れか１項に記載の動作判定装置。
（付記１１）
物体までの距離を３次元センサで測定し、
測定された前記３次元センサの出力値から、判定対象の動作に対応して予め設定された１又は複数の占有領域内に前記物体が存在し、予め設定された１又は複数の人領域内に前記物体が存在するかを判定し、
前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結するかを判定し、判定結果に基づいて前記物体の動作を判定する、処理をコンピュータに実行させるための動作判定プログラム。

１０，７０ 動作判定装置（情報処理装置）
１１ 測距センサ（３次元センサ）
１２ 記憶部
１３ 占有領域判定部
１４ 人領域判定部
１５ 連結判定部
１６ 動作判定部
２１ 入力装置
２２ 出力装置
２３ ドライブ装置
２４ 補助記憶装置
２５ 主記憶装置
２６ ＣＰＵ
２７ ネットワーク接続装置
２８ 記録媒体
３０ 車両
３１ 座席
３２ 人
３３，４３，５３，６１，１１４ 占有領域
３４，５４，６２，１１３ 人領域
４１ センシング範囲
４２ 測距点
５１ 運転席
５２ 助手席
５５ 連結領域
６３ 物体（人）
７１ 機器操作制御部（操作制御部）
８０ カーナビシステム
８１ ＥＣＵ部
８２ ＵＩ部
９０ 情報提供システム
９１ サーバ
９２ 通信端末
９３ 通信ネットワーク
１０１ アプリケーション
１０２ クライアントアプリ
１１１ 店員
１１２ 顧客

Claims (8)

1. 動作判定装置が、
   物体までの距離を３次元センサで測定し、
   測定された前記３次元センサの出力値から、判定対象の動作に対応して予め設定された１又は複数の占有領域内に前記物体が存在し、予め設定された１又は複数の人領域内に前記物体が存在するかを判定し、
   前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結するかを判定し、判定結果に基づいて前記物体の動作を判定することを特徴とする動作判定方法。
2. 前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結する場合に、前記占有領域に対応して設定された操作対象物を、前記人領域に対応して設定された人が操作していると判定することを特徴とする請求項１に記載の動作判定方法。
3. 前記人領域内に存在する人の姿勢を認識し、認識された姿勢に対応して、前記操作対象物に対する操作を制御することを特徴とする請求項２に記載の動作判定方法。
4. 予め前記操作対象物毎に実行可能な機能を記憶部に記憶し、
   前記占有領域に存在する物体と連結した前記人領域に対応して設定された人に応じて、前記記憶部を参照して前記操作対象物に対する操作又は前記機能の実行を制限することを特徴とする請求項２又は３に記載の動作判定方法。
5. 物体までの距離を測定する３次元センサと、
   判定対象の動作に対応した１又は複数の占有領域と、人の存在を判定する１又は複数の人領域を記憶する記憶部と、
   前記３次元センサの出力値から前記記憶部に記憶された前記占有領域内に前記物体が存在するかを判定する占有領域判定部と、
   前記３次元センサの出力値から前記記憶部に記憶された前記人領域内に前記物体が存在するかを判定する人領域判定部と、
   前記占有領域判定部で物体が存在すると判定されたときの前記占有領域に存在する物体と、前記人領域判定部で物体が存在すると判定されたときの前記人領域に存在する物体とが連結するかを判定する連結判定部と、
   前記連結判定部により得られる判定結果に基づいて、前記物体の動作を判定する動作判定部とを有することを特徴とする動作判定装置。
6. 前記動作判定部は、
   前記占有領域に存在する物体と、前記人領域内に存在する物体とが連結する場合に、前記占有領域に対応して設定された操作対象物を、前記人領域に対応して設定された人が操作していると判定することを特徴とする請求項５に記載の動作判定装置。
7. 前記動作判定部は、
   前記人領域内に存在する人の姿勢を認識し、認識された姿勢に対応して、前記操作対象物に対する操作を制御することを特徴とする請求項６に記載の動作判定装置。
8. 前記記憶部に予め前記操作対象物毎に実行可能な機能を記憶し、
   前記占有領域に存在する物体と連結した前記人領域に対応して設定された人に応じて、前記記憶部を参照して前記操作対象物に対する操作又は前記機能の実行を制限する操作制御部を有することを特徴とする請求項６又は７に記載の動作判定装置。

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