JP7363545B2 - キャリブレーション判定結果提示装置、キャリブレーション判定結果提示方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、レーザセンサのキャリブレーション結果の正確性を判定して提示するキャリブレーション判定結果提示装置、キャリブレーション判定結果提示方法及びプログラムに関する。

近年、ＬｉＤＡＲ等のレーザセンサを用いて人や車などの物体を検出する技術が広く用いられている。しかし、レーザは物体に遮られるため、死角が発生しやすい。そこで、ある監視範囲の物体を検出する場合には、死角の発生を減らすため、複数台のレーザセンサを用いて多方向から物体の検出を行うことが必要である。

複数台のレーザセンサを用いて物体の位置情報を取得する装置として、複数台のレーザスキャナ及びカメラを備えた計測車両を走行させ、取得したレーザスキャナの計測データとカメラの映像とに基づいて、走行地域の三次元地図を生成するモービルマッピングシステムが提案されている（例えば、特許文献１）。

また、第１の観測点から第１群の測定点までの距離と方位とを計測する第１の計測手段と、第２の観測点から第２群の測定点までの距離と方位とを計測する第１の計測手段と、を有し、第１群と第２群とに共通に含まれる同一の測定点に関する計測結果に基づいて第２の計測手段の計測結果を補正し、第１群と第２群の測定点の３次元座標を算出することにより、３次元の対象物形状を特定するシステムが提案されている（例えば、特許文献２）。

特開２０１０－１７５４２３号公報 国際公開２００５／０８０９１４号

複数台のレーザセンサを用いて、ある監視範囲内での物体検出を行う場合、複数台のレーザセンサ間のキャリブレーションを正確に行うことが必要である。キャリブレーションが正確に行われないと、複数台のレーザセンサの測定結果を共通の座標上で統合する際にズレが生じてしまい、物体の検出を正確に行うことができない。

しかしながら、レーザセンサ間のキャリブレーション結果は、測定結果の点群座標をアフィン変換する行列の値を示す数値群として出力される。このため、数値だけを見てキャリブレーション結果の良し悪しを判断することは困難であり、キャリブレーション値が正確であるかどうかを現場の作業者が判断することは難しいという問題があった。

本発明は上記問題点に鑑みてなされたものであり、キャリブレーション値の正確性についての判定結果を分かりやすく提示することが可能なキャリブレーション判定結果表示装置を提供することを目的とする。

本発明に係るキャリブレーション判定結果表示装置は、それぞれがレーザ光を照射して反射光を受光することにより点群データを得る第１レーザセンサと第２レーザセンサとの間で座標系を共有するための補正値であるキャリブレーション値を取得するキャリブレーション値取得部と、前記第１レーザセンサにより得られた点群データである第１の実測点群データ及び前記第２レーザセンサにより得られた点群データである第２の実測点群データを取得する実測点群データ取得部と、前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した統合点群データを生成する統合点群データ生成部と、前記統合点群データに基づいて、前記共通の座標上の所定の領域における物体検出の正確性を判定する判定部と、前記物体検出の正確性に基づいて、前記所定の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記所定領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示する判定結果表示部と、を有することを特徴とする。

また、本発明に係るキャリブレーション判定結果表示方法は、それぞれがレーザ光を照射して反射光を受光することにより点群データを得る第１レーザセンサと第２レーザセンサとの間で座標系を共有するための補正値であるキャリブレーション値を取得するステップと、前記第１レーザセンサにより得られた点群データである第１の実測点群データ及び前記第２レーザセンサにより得られた点群データである第２の実測点群データを取得するステップと、前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した統合点群データを生成するステップと、前記統合点群データに基づいて、前記共通の座標上の所定の領域における物体検出の正確性を判定するステップと、前記物体検出の正確性に基づいて、前記所定の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記所定領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示するステップと、を含むことを特徴とする。

また、本発明に係るプログラムは、コンピュータに、それぞれがレーザ光を照射して反射光を受光することにより点群データを得る第１レーザセンサと第２レーザセンサとの間で座標系を共有するための補正値であるキャリブレーション値を取得するステップと、前記第１レーザセンサにより得られた点群データである第１の実測点群データ及び前記第２レーザセンサにより得られた点群データである第２の実測点群データを取得するステップと、前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した統合点群データを生成するステップと、前記統合点群データに基づいて、前記共通の座標上の所定の領域における物体検出の正確性を判定するステップと、前記物体検出の正確性に基づいて、前記所定の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記所定領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示するステップと、を実行させることを特徴とする。

本発明によれば、複数台のレーザセンサを用いて物体検出を行う物体検出システムにおいて、所定領域での物体検出に対するキャリブレーションの正確性を判定し、所定領域の位置と対応付けて視認可能に表示することが可能となる。

レーザセンサ及び対象物の配置位置を模式的に示す上面図である。 実施例１の判定結果表示装置の構成を示すブロック図である。 実施例１の判定結果表示処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。 レーザセンサ及びターゲットの位置関係を示す図である。 第１のレーザセンサにより取得される点群の例を示す図である。 第２のレーザセンサにより取得される点群の例を示す図である。 統合された点群データの例を示す図である。 キャリブレーションの判定結果を表示する表示画面の例を示す図である。 実施例２の判定結果表示装置の構成を示すブロック図である。 実施例２の判定結果表示処理の処理ルーチンを示すフローチャートである。 実施例２の判定結果表示処理における移動ベクトルの算出を模式的に示す図である。 実施例２の判定結果表示処理において作成される仮想ターゲットの位置を模式的に示す図である。 第１のレーザセンサにより取得される対象物及び仮想ターゲットの点群の例を示す図である。 第２のレーザセンサにより取得される対象物及び仮想ターゲットの点群の例を示す図である。

以下、本発明の実施例について、図面を参照して説明する。なお、以下の各実施例における説明及び添付図面においては、実質的に同一又は等価な部分には同一の参照符号を付している。

本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置は、２台のレーザセンサを用いて対象物の位置及び形状を検出する物体検出システムにおいて実行されるレーザセンサ間のキャリブレーションの結果の正確性を判定し、その判定結果を表示する装置である。レーザセンサ間のキャリブレーションは、各々のレーザセンサでの測定結果を共通の座標系に統合するための補正値を得るために実行される。

図１は、２台のレーザセンサの配置位置及びキャリブレーションに用いる対象物の位置を模式的に示す上面図である。

第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２は、レーザ光を物体に照射してその反射光を受光し、受光結果に基づいて物体までの距離を測定する計測装置である。第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２は、例えばＬｉＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）装置によって構成されている。

第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２は、例えば掘削工事中のトンネル内の地面に配置される。対象物ＯＢは、トンネル内の物体を検出するためのキャリブレーションに用いる目標物である。例えば、トンネル内の所定範囲の物体を検出する場合、当該所定範囲に位置する工事車両等が対象物ＯＢとして選択される。第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２は、例えば対象物ＯＢを挟んで対向するように配置される。

第１レーザセンサＬ１及び第２のレーザセンサＬ２は、照射方向を経時的に変化させつつレーザ光の照射を行い、当該レーザ光が物体に反射されることにより生じた反射光を受光して、レーザ光が反射した位置である反射位置の３次元座標のデータ（以下、点群データと称する）を得る。そして、第１レーザセンサＬ１により得られた点群データ及び第２レーザセンサＬ２により得られた点群データに対して座標変換を行い、共通の座標上でＩＣＰ（Iterative Closest Points）等の手法を用いてマッチングすることにより、キャリブレーションを行う。

本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置１００は、このキャリブレーションの結果（すなわち、キャリブレーション値）を用いて実際に物体の検出を行い、物体検出の結果に基づいて、所定領域内での物体検出に対するキャリブレーションの正確性を示す判定結果を表示する装置である。従って、キャリブレーション判定結果表示装置１００による判定結果表示処理を行う際には、作業者は、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の検出範囲が重なる検出領域内に検出対象物としてのターゲットを配置する必要がある。第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々は、ターゲットにレーザ光を照射し、反射光を受光することにより、反射位置を示す点群データを得る。

図２は、本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置１００の構成を示すブロック図である。キャリブレーション判定結果表示装置１００は、データ取得部１０、データ変換部１１、キャリブレーション結果保存部１２、データ統合部１３、検出処理部１４、キャリブレーション結果判定部１５、判定条件保存部１６及び判定結果表示部１７を有する。

データ取得部１０、データ変換部１１、データ統合部１３、検出処理部１４及びキャリブレーション結果判定部１５は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等の処理制御部が所定のプログラムを実行することにより、機能ブロックとして形成される。

データ取得部１０は、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々によって得られた点群データを取得する。

データ変換部１１は、キャリブレーション結果保存部１２に保存されているキャリブレーション結果（すなわち、キャリブレーション値）を用いて、データ取得部１０が取得した点群データの座標変換を行う。この座標変換により、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々によって得られた点群データを共通の座標系で表す点群データが得られる。

キャリブレーション結果保存部１２は、フラッシュメモリやＨＤＤ等の半導体記憶装置から構成されている。キャリブレーション結果保存部１２は、事前に行われた第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２についてのレーザセンサ間のキャリブレーションに基づいて、その結果であるキャリブレーション値を記憶する。

データ統合部１３は、データ変換部１１による座標変換を経た第１レーザセンサＬ１の点群データと第２レーザセンサＬ２の点群データとを、共通の座標上で統合する処理を行う。例えば、データ統合部１３は、ＩＣＰ（Iterative Closest Points）等の手法を用いて点群同士をマッチングすることにより、点群データを統合する。

検出処理部１４は、データ統合部１３によって統合された点群データに基づいて、ターゲットの物体検出を行う。例えば、検出処理部１４は、データ統合部１３による統合処理を経た点群データから地面を示す点群を除去した後に、一定距離内に存在する点群を同一物体としてクラスタリングすることにより、ターゲットを検出する。

キャリブレーション判定部１５は、検出処理部１４による物体検出の結果に基づいて、所定領域（すなわち、ターゲットが設置された領域）における物体検出の正確性を判定する。ターゲットの物体検出は、キャリブレーション値を用いた座標変換を前提として行われているため、物体検出の正確性についての判定が、キャリブレーション値の正確性についての判定となる。

すなわち、物体検出が正確であると判定された場合、キャリブレーション値は、少なくともその領域での物体検出にとっては正確であると判定される。一方、物体検出が正確ではないと判定された場合、キャリブレーション値は、少なくともその領域での物体検出にとっては正確ではないと判定される。

判定条件保存部１６は、フラッシュメモリやＨＤＤ等の半導体記憶装置から構成されている。判定条件保存部１６は、キャリブレーション判定部１５の判定に用いる判定条件を保存する。

キャリブレーション判定部１５の判定に用いる判定条件は、検出処理部１４による検出に求める精度に応じて異なる。例えば、ターゲットを１つの物体として検出できる程度の精度を求めるのであれば、ターゲットの数が判定条件の１つとなる。また、物体の大きさを正確に検出したいのであれば、予め計測したターゲットの大きさと検出処理により得られたターゲットのサイズとの誤差についての許容範囲が判定条件となる。

判定結果表示部１７は、液晶表示装置等の表示装置から構成されている。判定結果表示部１７は、キャリブレーション判定部１５による判定結果を、第１レーザＬ１及び第２レーザＬ２による物体検出の検出対象領域を示すマップ情報と対応付けて表示する。

次に、本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置１００の動作について、図３のフローチャートを参照して説明する。

作業者は、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２が物体検出の対象とする領域（以下、所定領域と称する）の任意の位置にターゲットを設置する（ＳＴＥＰ１０１）。

図４は、第１レーザセンサＬ１、第２レーザセンサＬ２及びターゲットＴＧの配置例を示す上面図である。ここでは、第１レーザセンサＬ１と第２レーザセンサＬ２との中間付近の位置に直方体の形状を有するターゲットＴＧが配置される場合を例として示している。なお、ターゲットＴＧはレーザセンサで検出可能な大きさの物体であればよく、形状や材質は特に限定されない。

第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々は、レーザ光の照射及び反射光の受光をそれぞれ行い、点群データを取得する。キャリブレーション判定結果表示装置１００のデータ取得部１０は、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々によって得られた点群データを取得する（ＳＴＥＰ１０２）。

図５Ａは、第１レーザセンサＬ１によって得られた点群データＰＤ１を模式的に示す図である。本実施例では、ターゲットＴＧが上面視において矩形（例えば、長方形）の形状を有するため、当該矩形を構成する四辺のうち、第１レーザセンサＬ１に面した二辺に相当する点群を含む点群データＰＤ１得られる。

また、図５Ｂは、第２レーザセンサＬ２によって得られた点群データＰＤ２を模式的に示す図である。ターゲットＴＧを上面視した矩形を構成する四辺のうち、第２レーザセンサＬ２に面した二辺に相当する点群を含む点群データＰＤ２が得られる。

データ変換部１１は、キャリブレーション結果保存部１２に保存されているキャリブレーション値を読み出す（ＳＴＥＰ１０３）。

データ変換部１１は、読み出したキャリブレーション値を用いて座標変換を行い、点群データＰＤ１及びＰＤ２の座標を共通の座標系に変換する（ＳＴＥＰ１０４）。

データ統合部１３は、データ変換部１１による座標変換を経て得られた点群データＰＤ１及びＰＤ２（すなわち、第１レーザセンサＬ１により得られた点群データ及び第２レーザセンサにより得られた点群データの各々に、キャリブレーションの結果を反映させた点群データ）を、１つの点群データに統合する処理を行う（ＳＴＥＰ１０５）。

図６は、点群データの統合を模式的に示す図である。例えば、ＩＣＰ等の手法を用いて点群同士をマッチングすることにより、第１レーザセンサＬ１により取得された点群と第２レーザセンサＬ２により取得された点群とを共通の座標上で統合した点群が統合点群データとして得られる。

検出処理部１４は、統合点群データに対してクラスタリング処理等を実行することにより、ターゲットの物体検出を行う（ＳＴＥＰ１０６）。

キャリブレーション判定部１５は、判定条件保存部１６に保存されている判定条件を読み出し、読み出した判定条件に基づいて、物体検出の正確性を判定する。これにより、所定領域（すなわち、ターゲットが設置された領域）での物体検出に対するキャリブレーション値の正確性が判定される（ＳＴＥＰ１０７）。

なお、ＳＴＥＰ１０７の判定は、あくまでＳＴＥＰ１０１でターゲットを設置した位置を含む所定範囲の領域である所定領域を対象としたキャリブレーションの正確性についての判定である。従って、所定領域以外の領域を対象としてキャリブレーションの正確性を判定した場合には、ターゲットの設置位置を変更しつつ、上記の一連の処理を繰り返す必要がある。

判定結果表示部１７は、キャリブレーション判定部１５の判定結果、すなわち所定領域での物体検出に対するキャリブレーション値の正確性についての情報を、検出対象領域を示すマップ情報と対応付けて表示する（ＳＴＥＰ１０８）。

図７は、判定結果の表示画面の例を示す図である。ここでは、ターゲットの配置位置を変えつつＳＴＥＰ１０１～１０８の処理が繰り返し行われ、検出対象領域内の複数の領域に亘って判定が行われた場合の表示画面を示している。

マップ上では、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の配置位置及び検出対象領域が上面図として表示されている。検出対象領域は例えば格子状（すなわち、マス目状）に複数の領域に分割されており、分割された領域毎のキャリブレーション値の正確性についての情報が重畳して表示される。

例えば、ある領域におけるターゲットの物体検出の結果がＳＴＥＰ１０７で設定した条件を満たしている場合には、物体検出が正確に行われており、当該領域での物体検出に対してキャリブレーション値が基準以上の正確性を有していると判定される。このため、当該領域を示すマップ上の位置が、薄い色の領域（図７では白色の領域として示す）として表示される。一方、ある領域におけるターゲットの物体検出の結果がＳＴＥＰ１０７で設定した条件を満たしていない場合には、物体検出が正確に行われておらず、当該領域での物体検出に対してはキャリブレーション値の正確性が基準未満であると判定される。このため、当該領域を示すマップ上の位置が、濃い色の領域（図７では斜線の領域として示す）として表示される。

作業者は、表示画面を視認することにより、物体検出の対象とする領域（すなわち、目的とする監視範囲）にとってキャリブレーション値が正確か否かを判断することができる。そして、キャリブレーション値が正確な範囲についての情報を保存しておくことにより、実際に第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２を用いて物体の検出を行った際に、その検出結果に信頼がおけるか否かを判定するための情報として利用することができる。また、キャリブレーション値の正確性が十分でない場合には、キャリブレーションを再び実行したり、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の配置位置や向きを変更したりすることにより、物体検出のための調整を行うことができる。

以上のように、本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置１００は、ターゲットの設置位置を変更しつつ、キャリブレーション値を用いてターゲットの物体検出を行い、物体検出の結果が条件を満たしているか否かを判定することにより、ターゲットが設置されている領域での物体検出に対するキャリブレーション値の正確性を判定する。そして、検出対象領域を示すマップ情報と対応付けて判定結果を表示する。

本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置によれば、所定領域での物体検出に対するキャリブレーション値の正確性を判定し、判定結果を当該所定領域の位置と対応付けて視認可能に表示することが可能となる。これにより、物体検出を行う領域毎のキャリブレーション値の正確性を作業者に分かりやすく提示することが可能となる。

次に、本発明の実施例２について説明する。本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置は、実施例１のキャリブレーション判定結果表示装置とは異なり、１か所に設置したターゲットについての物体検出の結果に基づいて、ターゲットが設置された領域以外の様々な領域における物体検出に対するキャリブレーション値の正確性を判定することが可能に構成されている。

図８は、本発明の実施例２に係るキャリブレーション判定結果表示装置２００の構成を示すブロック図である。本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置２００は、ターゲット移動ベクトル算出部２０、移動ベクトル保存部２１、仮想点群作成部２２及び仮想点群作成条件保存部２３を有する点で、実施例１のキャリブレーション判定結果表示装置１００と異なる。

ターゲット移動ベクトル算出部２０は、ターゲットが移動したと仮定した場合に、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々により取得される点群が移動する方向及び距離を移動ベクトルとして算出する。

移動ベクトル保存部２１は、フラッシュメモリやＨＤＤ等の半導体記憶装置から構成され、ターゲット移動ベクトル算出部２０により算出された移動ベクトルのデータを記憶する。

仮想点群作成部２２は、移動ベクトル保存部２１に記憶されている移動ベクトルのデータと仮想点群作成条件保存部に保存されている仮想点群の作成条件に基づいて、ターゲットが任意の位置に移動した場合に第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２により取得されることが想定される点群を仮想的に作成する。

仮想点群作成条件保存部２３は、フラッシュメモリやＨＤＤ等の半導体記憶装置から構成され、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の相対的な位置関係やターゲットの初期位置等に基づく仮想点群の作成条件を保存する。

次に、本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置２００の動作について、図９のフローチャートを参照して説明する。

作業者は、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２が物体検出の対象とする領域の任意の位置にターゲットを設置する（ＳＴＥＰ２０１）。

第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々は、レーザ光の照射及び反射光の受光をそれぞれ行い、点群データを取得する。キャリブレーション判定結果表示装置１００のデータ取得部１０は、第１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々によって得られた点群データを取得する（ＳＴＥＰ２０２）。

ターゲット移動ベクトル算出部２０は、データ取得部１０が取得した点群データに基づいて、ターゲットがある位置に移動した場合に点群が移動する方向及び距離を表す移動ベクトルを算出する（ＳＴＥＰ２０３）。

図１０は、移動ベクトルの算出を模式的に示す図である。例えば上面視で矩形の形状を有するターゲットＴＧを設置し、第１レーザセンサＬ１で点群データを取得する。矩形の辺の延長方向にターゲットＴＧを移動した場合、点群が移動するベクトルは、各辺の端部の点の差から求めることができる。第２レーザセンサＬ２についても同様である。

仮想点群作成部２２は、ターゲットが任意の位置に移動したと仮定した場合に１レーザセンサＬ１及び第２レーザセンサＬ２の各々によって得られる点群を仮想点群として作成する（ＳＴＥＰ２０４）。

図１１は、仮想ターゲットの位置を模式的に示す図である。図１２Ａは、第１のレーザセンサにより取得される仮想点群、図１２Ｂは第１のレーザセンサにより取得される仮想点群の例を示す図である。このように、実際に設置したターゲットＴＧについての点群とは別に、ターゲットＴＧを移動させたと仮定した仮想ターゲットＶＴについての仮想点群データＶＤ１及びＶＤ２が得られる。

データ変換部１１は、キャリブレーション結果保存部１２からキャリブレーション結果を読み出す（ＳＴＥＰ２０５）。

データ変換部１１は、読み出したキャリブレーション結果を用いて、仮想点群データＶＤ１及びＶＤ２の座標変換を行う（ＳＴＥＰ２０６）。

データ統合部１３は、データ変換部１１による座標変換を経て得られた仮想点群データＶＤ１及びＶＤ２を、共通の座標上で１つの点群データに統合する処理を行う（ＳＴＥＰ２０７）。

検出処理部１４は、点群データの統合により得られた統合点群データに対してクラスタリング処理等を実行することにより、ターゲットの物体検出を行う（ＳＴＥＰ２０８）。

キャリブレーション判定部１５は、判定条件保存部１６に保存されている判定条件を読み出し、読み出した判定条件に基づいて、物体検出の正確性を判定する。これにより、ターゲットの仮想の移動先である領域での物体検出に対するキャリブレーション値の正確性が判定される（ＳＴＥＰ２０９）。

判定結果表示部１７は、キャリブレーション判定部１５の判定結果、すなわち仮想の移動先である領域での物体検出に対するキャリブレーション値の正確性についての情報を、検出対象領域を示すマップ情報と対応付けて表示する（ＳＴＥＰ２１０）。

なお、ターゲットの仮想の移動先を変えつつＳＴＥＰ２０３～２０９の処理を繰り返すことにより、複数の領域についてキャリブレーション値の正確性についての判定結果を得ることができる。そして、最終的には、実施例１と同様に検出対象領域全般をについてキャリブレーション値の正確性についての判定を行い、その結果を表示することが可能となる。

以上のように、本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置２００によれば、ターゲットを実際に複数の位置に移動させることなく、複数の領域での物体検出に対するキャリブレーション値の正確性を判定し、判定結果を作業者に視認可能に表示することができる。

例えば、検出領域が道路である場合、実際にターゲットを様々な位置に設置して検出を行おうとすると、道路を通行止めにしなければならない場合がある。しかし、本実施例のキャリブレーション判定結果表示装置２００によれば、そのような措置をとることなく、検出領域全体について、物体検出に対するキャリブレーションの正確性の判定及びその判定結果の表示を簡易に行うことができる。

なお、本発明の実施形態は、上記実施例に記載したものに限られない。例えば、上記実施例では、直方体の形状を有するターゲットを用いる場合を例として説明したが、ターゲットの形状はこれに限られない。例えば、円錐状の物体や上面視で五角形や六角形の形状を有する物体をターゲットとして用いることが可能である。

また、上記実施例では、キャリブレーション値の正確性の判定結果を検出領域と共にマップに重畳して表示する例を示したが、表示態様はこれに限られず、領域毎の物体検出に対するキャリブレーションの正確性を作業者に視認可能な方法で表示するものであればよい。

１００，２００ キャリブレーション判定結果表示装置
１０ データ取得部
１１ データ変換部
１２ キャリブレーション結果保存部
１３ データ統合部
１４ 検出処理部
１５ キャリブレーション結果判定部
１６ 判定条件保存部
１７ 判定結果表示部
２０ ターゲット移動ベクトル算出部
２１ 移動ベクトル保存部
２２ 仮想点群作成部
２３ 仮想点群作成条件保存部

Claims (8)

1. それぞれがレーザ光を照射して反射光を受光することにより点群データを得る第１レーザセンサと第２レーザセンサとの間で座標系を共有するための補正値であるキャリブレーション値を取得するキャリブレーション値取得部と、
   前記第１レーザセンサにより得られた点群データである第１の実測点群データ及び前記第２レーザセンサにより得られた点群データである第２の実測点群データを取得する実測点群データ取得部と、
   前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した統合点群データを生成する統合点群データ生成部と、
   前記統合点群データに基づいて、前記共通の座標上の所定の領域における物体検出の正確性を判定する判定部と、
   前記物体検出の正確性に基づいて、前記所定の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記所定領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示する判定結果表示部と、
   を有することを特徴とするキャリブレーション判定結果表示装置。
2. 前記判定結果表示部は、前記共通の座標を示すマップ上に前記所定の領域と当該所定の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性とを重畳して表示することを特徴とする請求項１に記載のキャリブレーション判定結果表示装置。
3. 前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データは、前記所定領域に設置されたターゲットに対して前記第１レーザセンサ及び前記第２レーザセンサの各々がレーザ光の照射及び反射光の受光を行うことにより得られた点群データであり、
   前記判定部は、前記統合点群データを用いた前記ターゲットの物体検出の結果に基づいて、前記所定領域における前記物体検出の正確性を判定する、
   ことを特徴とする請求項１又は２に記載のキャリブレーション判定結果表示装置。
4. 前記所定領域に設置されたターゲットについて得られた前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データに基づいて、前記共通の座標上の前記所定領域とは異なる他の領域に前記ターゲットが移動したと仮定した場合に得られることが想定される第１の仮想点群データ及び第２の仮想点群データを生成する仮想点群データ生成部をさらに有し、
   前記統合点群データ生成部は、前記第１の仮想点群データ及び前記第２の仮想点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した仮想統合点群データを生成し、
   前記判定部は、前記仮想統合点群データに基づいて、前記他の領域における物体検出の正確性を判定し、
   前記判定結果表示部は、前記他の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記他の領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１に記載のキャリブレーション判定結果表示装置。
5. それぞれがレーザ光を照射して反射光を受光することにより点群データを得る第１レーザセンサと第２レーザセンサとの間で座標系を共有するための補正値であるキャリブレーション値を取得するステップと、
   前記第１レーザセンサにより得られた点群データである第１の実測点群データ及び前記第２レーザセンサにより得られた点群データである第２の実測点群データを取得するステップと、
   前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した統合点群データを生成するステップと、
   前記統合点群データに基づいて、前記共通の座標上の所定の領域における物体検出の正確性を判定するステップと、
   前記物体検出の正確性に基づいて、前記所定の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記所定領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示するステップと、
   を含むことを特徴とするキャリブレーション判定結果表示方法。
6. 前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データに基づいて、前記共通の座標上の前記所定領域とは異なる他の領域についての仮想の点群データである第１の仮想点群データ及び第２の仮想点群データを生成するステップと、
   前記第１の仮想点群データ及び前記第２の仮想点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した仮想統合点群データを生成するステップと、
   前記仮想統合点群データに基づいて、前記他の領域における物体検出の正確性を判定するステップと、
   前記他の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記他の領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示するステップと、
   を含むことを特徴とする請求項５に記載のキャリブレーション判定結果表示方法。
7. コンピュータに、
   それぞれがレーザ光を照射して反射光を受光することにより点群データを得る第１レーザセンサと第２レーザセンサとの間で座標系を共有するための補正値であるキャリブレーション値を取得するステップと、
   前記第１レーザセンサにより得られた点群データである第１の実測点群データ及び前記第２レーザセンサにより得られた点群データである第２の実測点群データを取得するステップと、
   前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した統合点群データを生成するステップと、
   前記統合点群データに基づいて、前記共通の座標上の所定の領域における物体検出の正確性を判定するステップと、
   前記物体検出の正確性に基づいて、前記所定の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記所定領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示するステップと、
   を実行させることを特徴とするプログラム。
8. コンピュータに、
   前記第１の実測点群データ及び前記第２の実測点群データに基づいて、前記共通の座標上の前記所定領域とは異なる他の領域についての仮想の点群データである第１の仮想点群データ及び第２の仮想点群データを生成するステップと、
   前記第１の仮想点群データ及び前記第２の仮想点群データを前記キャリブレーション値に基づいて共通の座標上に統合した仮想統合点群データを生成するステップと、
   前記仮想統合点群データに基づいて、前記他の領域における物体検出の正確性を判定するステップと、
   前記他の領域における物体検出に対する前記キャリブレーション値の正確性を、前記共通の座標における前記他の領域の位置情報と対応付けて視認可能に表示するステップと、
   を実行させることを特徴とする請求項７に記載のプログラム。

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