WO2016113904A1 - 3次元情報算出装置、3次元情報算出方法、および自律移動装置 - Google Patents

3次元情報算出装置、3次元情報算出方法、および自律移動装置 Download PDF

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WO2016113904A1
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義崇 平松
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Definitions

  • the present invention relates to a three-dimensional information calculation device, a three-dimensional information calculation method, and an autonomous mobile device.
  • Patent Document 1 discloses an apparatus that extracts a candidate area where an object may exist based on a two-dimensional optical flow calculated from a time-series image and calculates three-dimensional information only for the candidate area. .
  • the three-dimensional information calculation apparatus includes a first image input unit that continuously acquires a plurality of images from the first imaging unit, and a plurality of images from the second imaging unit.
  • a second image input unit to be acquired an object candidate region extraction unit that extracts an object candidate region in which an object exists using two or more images acquired at different times by the first image input unit, and an extracted object candidate
  • An area future estimation unit that estimates the future position of the object candidate area with respect to the imaging range of the first imaging unit based on the position of the area on the plurality of images, and a future position estimated by the area future estimation unit based on the future position 3
  • a three-dimensional information calculation unit for calculating three-dimensional information based on corresponding points of the object candidate region in images acquired by the first image input unit and the second image input unit for an object candidate region that requires dimensional information; .
  • the three-dimensional information calculation method continuously acquires a plurality of images from the first imaging unit, continuously acquires a plurality of images from the second imaging unit, and The object candidate area where the object exists is extracted using two or more images acquired at different times from the above, and based on the positions of the extracted object candidate areas on the plurality of images, the imaging range of the first imaging unit is extracted. Estimating the future position of the object candidate area, and based on the estimated future position, the object candidate in the image acquired from the first imaging unit and the second imaging unit for the object candidate area that requires three-dimensional information Three-dimensional information is calculated based on the corresponding points in the region.
  • the autonomous mobile device includes the object detection device, the first imaging unit, the second imaging unit, the three-dimensional information calculation device, the first imaging unit, and the second imaging unit described above. And a mechanism control unit that controls the movement mechanism based on the output of the three-dimensional information calculation apparatus.
  • the object detection apparatus can speed up the processing because it determines whether or not three-dimensional information is calculated based on the position of the candidate area after a predetermined time.
  • Block diagram showing the configuration of the autonomous mobile device Block diagram showing the configuration of the information processing apparatus Block diagram showing functional configuration of information processing apparatus Block diagram showing the functional configuration of the object detection unit
  • Photographed image diagram showing an example of operation of the object detection device Timing chart showing an operation example of the object detection device
  • the figure which shows the time series change of the object candidate field in the operation example The block diagram which shows the structure of the object detection part 201 in 2nd Embodiment.
  • the flowchart which shows the process performed just before step S501 of FIG.
  • the flowchart which shows the change of step S521 vicinity of the flowchart of FIG.
  • the flowchart which shows the detailed operation
  • Flow chart for calculating viewing position The figure explaining the example of calculation of a visual recognition position
  • the block diagram which shows the structure of the autonomous mobile system which concerns on 3rd Embodiment.
  • the block diagram which shows the function structure of the object detection part which concerns on 3rd Embodiment.
  • the processing speed is increased by limiting the processing target.
  • candidate areas with a high probability that an object exists as a processing target area only candidate areas included in the imaging range after a predetermined time have been processed.
  • first to third embodiments will be described.
  • the autonomous mobile device travels toward a destination set in advance by latitude and longitude.
  • the autonomous mobile device detects a stationary obstacle existing on the moving route and moves while avoiding the stationary obstacle.
  • FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the autonomous mobile device.
  • the autonomous mobile device 1 controls the object detection device 100, the first camera 121 and the second camera 122 that photograph the surroundings of the autonomous mobile device 1, the moving mechanism 124 that moves the autonomous mobile device 1, and the moving mechanism 124.
  • a mechanism control unit 123 that stores the map information and the like, an external environment measurement device 128 that acquires information around the autonomous mobile device 1, an external environment information input unit 128A that captures the output of the external environment measurement device 128, And a transmission / reception device 126 that communicates with the display device 140.
  • the object detection apparatus 100 includes a first image input unit 121A that captures an image obtained by photographing with the first camera 121, a second image input unit 122A that captures an image obtained by photographing with the second camera 122, An internal world information input unit 129A that captures the output of the internal world measurement device 129, and an information processing device 125 that processes images captured from the first image input unit 121A and the second image input unit 122A are provided.
  • First image input unit 121A, second image input unit 122A, mechanism control unit 123, storage device 127, moving mechanism 124, external world information input unit 128A, internal world information input unit 129A, and information processing device 125 and the transmission / reception device 126 are connected by an internal bus and exchange information with each other.
  • an image input from the first image input unit 121A is mainly used, and an image input from the second image input unit 122A is used when a three-dimensional position is calculated.
  • the moving mechanism 124 is a mechanism that moves the autonomous mobile device 1 and includes, for example, a motor and wheels.
  • the moving mechanism 124 is controlled by the mechanism control unit 123.
  • the mechanism control unit 123 controls the moving mechanism 124 so that the autonomous mobile device 1 moves toward the destination recorded in the storage device 127.
  • the mechanism control unit 123 controls the moving mechanism 124 so as to avoid the object.
  • the information processing device 125 processes an image obtained by photographing with the first camera 121 and the second camera 122 to detect an object in front of the autonomous mobile device 1.
  • the configuration of the information processing apparatus 125 will be described later.
  • the transmission / reception device 126 performs wireless communication with the display device 140.
  • the transmission / reception device 126 receives a command from the display device 140 by the user to the autonomous mobile device 1, and outputs the processing result of the information processing device 125 to the display device 140.
  • the storage device 127 is configured by a nonvolatile memory.
  • the storage device 127 stores a movement control program, a destination, a map corresponding to a traveling environment, a movement route, and the like.
  • the autonomous mobile device 1 estimates the self-position on the map based on the measurement data measured by the external measurement device 128 and the internal measurement device 129 and the detection result of the information processing device 125. , Autonomously move in the real environment to follow the planned movement path.
  • the outside world measuring device 128 is an outside world sensor for measuring data indicating a relative position or an absolute position in the outside (actual environment) of the autonomous mobile device 1.
  • the external measurement device 128 includes, for example, a GPS receiver that receives radio waves from GPS satellites and calculates the absolute position of the autonomous mobile device 1.
  • the outside world measuring device 128 outputs the measurement value to the outside world information input unit 128A.
  • the inner world measurement device 129 includes, for example, a rotary encoder and a gyro sensor.
  • the rotary encoder measures the amount of rotation of the wheel in the moving mechanism 124.
  • the gyro sensor measures the attitude of the autonomous mobile device 1, that is, accelerations of three rotation axes and three translation axes.
  • the inner world measurement device 129 outputs the measurement value to the inner world information input unit 129A.
  • the display device 140 is a terminal having a display screen with a communication function or a GUI function, for example.
  • FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the information processing apparatus 125.
  • the information processing apparatus 125 includes a CPU 131, a main storage unit 132, an auxiliary storage unit 133, and a bus 134.
  • the CPU 131, the main storage unit 132, and the auxiliary storage unit 133 are connected by a bus 134, and data is transmitted and received between them.
  • the transmission / reception device 126 communicates with the display device 140 to receive a command from the display device 140 by the user to the autonomous mobile device 1 and output the processing result of the information processing device 125 to the display device 140.
  • the CPU 131 reads a program stored in the main storage unit 132 or the auxiliary storage unit 133.
  • the CPU 131 executes the calculation and outputs the calculation result to the main storage unit 132, the auxiliary storage unit 133, and the mechanism control unit 123.
  • the main storage unit 132 is composed of a random access memory.
  • a program executed by the CPU 131, a calculation result executed by the CPU 131, setting information used by the information processing device 125, for example, an object candidate area table 300 described later, a calculation end scheduled time te, The calculation required time tc and the like are stored.
  • the main storage unit 132 stores a certain number of images acquired by the first image input unit 121A and the second image input unit 122A as past images.
  • the main storage unit 132 also stores an object candidate region table that stores various types of information on object candidate regions, and a local map centered on the autonomous mobile device 1 generated by the map generation unit 202.
  • the auxiliary storage unit 133 stores programs executed by the CPU 131, results of calculations executed by the CPU 131, and setting information used by the information processing device 125.
  • the auxiliary storage unit 133 is used particularly for the purpose of storing data that cannot be stored in the main storage unit 132 or holding data even when the power is shut off.
  • the auxiliary storage unit 133 is configured by, for example, a magnetic disk drive such as a hard disk drive, a nonvolatile memory such as a flash memory, or the like alone or in combination.
  • FIG. 3 is a block diagram illustrating a functional configuration realized by the CPU 131 of the information processing device 125 executing a processing program stored in the main storage unit 132.
  • the information processing apparatus 125 includes an object detection unit 201 and a map generation unit 202.
  • the object detection unit 201 outputs three-dimensional information using images input from the first image input unit 121A and the second image input unit 122A. Details will be described later.
  • the map generation unit 202 acquires the measurement value of the external measurement device 128 from the external information input unit 128A, and acquires the measurement value of the internal measurement device 129 from the internal information input unit 129A.
  • the position and orientation of the autonomous mobile device 1 are calculated from these measured values, and an obstacle map centered on the autonomous mobile device 1 is generated based on the three-dimensional information acquired from the object detection unit 201.
  • Digital Elevation Map hereinafter referred to as DEM
  • the DEM is a map in which the real world space is divided into grids having a certain size as viewed from above, and the height values represented by each grid are recorded.
  • the mechanism control unit 123 determines that the grid in which the height of a predetermined value or more is recorded cannot travel. Based on this map and a preset route plan, the mechanism control unit 123 plans a local travel position route, and controls the movement mechanism 124 to travel along the route, thereby performing autonomous travel.
  • FIG. 4 is a block diagram illustrating a functional configuration of the object detection unit 201.
  • the object detection unit 201 includes an object candidate region extraction unit 211, a region future estimation unit 212, a region tracking unit 213, a processing target selection unit 214, a three-dimensional information calculation unit 215, and an object position specification unit 216.
  • the object candidate area extraction unit 211 uses two or more time-series images acquired by the first camera 121 and uses an area where there is a high possibility that an object exists on the image (hereinafter referred to as an object candidate area) Calculate the dimensional optical flow.
  • the object candidate area extraction unit 211 stores the vertex coordinates of the area and the time when the object candidate area is extracted in the object candidate area table 300 described later with reference to FIG. However, the time when the object candidate area is extracted is the shooting time of the latest image used for extracting the area. Also, the optical flow is not calculated for the area where the object candidate area is already set in the object candidate area table 300.
  • a two-dimensional optical flow is calculated for each pixel by a corresponding point search process between two images having different shooting times, and based on the calculated two-dimensional optical flow.
  • a method of calculating the possibility that an object exists and extracting an object candidate region from the calculated possibility In this method, not only the extraction of the object candidate area, but also a two-dimensional optical flow can be acquired for the entire area of the object candidate area.
  • the region future estimation unit 212 acquires the object candidate region calculated by the object candidate region extraction unit 211 and its two-dimensional optical flow from the object candidate region table 300.
  • the area future estimation unit 212 performs the following processing for each acquired object candidate area. That is, based on the two-dimensional optical flow of a certain object candidate area, the coordinates on the image at a future time are estimated and stored in the object candidate area table 300.
  • the region future estimation unit 212 estimates the coordinates at the calculation end scheduled time te. If the three-dimensional information calculation unit 215 has not performed the calculation, the region future estimation unit 212 calculates the area of each object candidate region, selects the object candidate region having the largest area, and calculates the three-dimensional information.
  • the time tc required for the three-dimensional information calculation unit 215 to calculate the three-dimensional information is calculated by a predetermined formula proportional to the area on the image for calculating the three-dimensional information.
  • a well-known method can be used as a method for the region future estimation unit 212 to estimate the coordinates on the future image. For example, a probability (temporal reproduction probability) that a past state will appear again in the future is calculated, and time is sampled based on the calculated temporal reproduction probability.
  • a method of predicting the state distribution by referring to the estimated value of the past state at the sampled time and convolving the kernel distribution is known.
  • the area tracking unit 213 acquires an object candidate area from the object candidate area table 300 when the first camera 121 acquires an image (hereinafter referred to as the latest acquired image).
  • This object candidate area is an area calculated using an image acquired by the first camera 121 previously.
  • the area tracking unit 213 performs the following processing for each acquired object candidate area. In other words, the region tracking unit 213 calculates a corresponding object candidate region in the latest acquired image by a corresponding point search process between the latest acquired image and the image acquired immediately before. If there is no corresponding object candidate area, the area tracking unit 213 deletes the entry including the object candidate area from the object candidate area table 300. When there is a corresponding object candidate region, the region tracking unit 213 calculates a two-dimensional optical flow by corresponding point search processing and adds it to the object candidate region table 300 as a two-dimensional optical flow of the object candidate region.
  • the processing target selection unit 214 acquires an object candidate area from the object candidate area table 300, and performs the following processing for each acquired object candidate area.
  • the processing target selection unit 214 determines whether to calculate three-dimensional information based on the future image coordinates of the object candidate region calculated by the region future estimation unit 212. That is, when the coordinates of the object candidate area on the future image exceed the coordinate range in the image output from the first camera 121, the processing target selection unit 214 determines that the object candidate area is the first camera 121 at the future time point. Therefore, it is determined that the three-dimensional information is not calculated.
  • the processing target selection unit 214 assigns a positive value to the object candidate area determined to calculate the three-dimensional information as the three-dimensional information calculation priority of the object candidate area table 300, and determines the object determined not to calculate the three-dimensional information. A negative value is assigned to the candidate area.
  • the processing target selection unit 214 records a high priority, that is, a large positive number in descending order of the area of the object candidate region.
  • the three-dimensional information calculation unit 215 performs corresponding point search processing between the first image acquired by the first camera 121 and the second image acquired by the second camera 122 on the three-dimensional information corresponding to each pixel in the object candidate region. Calculated by When the process is started, the three-dimensional information calculation unit 215 records a value representing the execution state in the three-dimensional information calculation execution state, for example, “ACTIVE” for the corresponding entry in the object candidate region table 300. When the process is completed, the three-dimensional information calculation unit 215 records a value indicating execution end, for example, “DONE” in the three-dimensional information calculation execution state for the corresponding entry in the object candidate region table 300.
  • the object position specifying unit 216 acquires the three-dimensional information of the object candidate region from the three-dimensional information calculation unit 215, and detects the object from the three-dimensional information, for example, the distance from the autonomous mobile device 1 to each point of the object candidate region.
  • the object position specifying unit 216 stores the information obtained by subtracting the movement vector of the autonomous mobile device 1 from the detected object information in the main storage unit 132 as final object information, and transmits the information to the map generation unit 202.
  • the movement vector is a movement vector of the autonomous mobile device 1 that moves within the time from the acquisition of the image used for extracting the object candidate region to the time when the calculation of the three-dimensional information is completed.
  • the coordinates obtained by subtracting the movement vector from the coordinates of the center of gravity of the voxel become the center of gravity coordinates of the final object. That is, since the coordinate system that is the origin of the autonomous mobile device 1 moves, the center-of-gravity coordinates of the object are calculated in consideration of the amount of movement.
  • An existing method can be used for the object detection processing.
  • FIG. 5 shows an example of the configuration of the object candidate area table 300.
  • the object candidate area table 300 shown in FIG. 5 includes a plurality of entries.
  • the plurality of entries include the region vertex coordinates, the history of the two-dimensional optical flow, the time when the region was extracted, the estimated state of the region at time te, the three-dimensional information calculation priority, and the three-dimensional information calculation execution state. It consists of.
  • the area vertex coordinates are coordinates of vertices constituting the object candidate area in the image acquired by the first image input unit 121A. In FIG. 5, as an example, the coordinates of four vertices when the region is expressed by a rectangle are shown.
  • the area vertex coordinates are recorded by the object candidate area extraction unit 211.
  • the history of the two-dimensional optical flow indicates a predetermined number of two-dimensional optical flows calculated by the corresponding point search process between the images with different shooting times obtained by the first camera 121 in time order. is there. For example, when attention is paid to the object candidate region with ID 0 in the example of FIG. 5, two two-dimensional optical flows, X1 and X2, are shown. As described above, the two-dimensional optical flow is recorded by the object candidate region extraction unit 211 and the region tracking unit 213. In the extraction time, the shooting time of the latest acquired image used for extracting the object candidate area or tracking the area is recorded. The extraction time is recorded by the object candidate area extraction unit 211 and the area tracking unit 213.
  • the estimated state of the area at the time te is represented by the coordinates on the estimated image of the object candidate area at the scheduled calculation end time te. This value is recorded from the region future estimation unit 212.
  • the three-dimensional information calculation priority is represented by a value indicating the priority of calculating three-dimensional information for the object candidate area. As the three-dimensional information calculation priority, a positive value is recorded for a target for calculating the three-dimensional information, and a negative value is recorded for a target for which the three-dimensional information is not calculated. If the priority is high, record a large value.
  • the value of the three-dimensional information calculation priority is recorded from the processing target selection unit 214.
  • the three-dimensional information calculation execution state is represented by a value indicating whether or not three-dimensional information is being calculated for the object candidate region. This value is recorded from the three-dimensional information calculation unit 215.
  • FIGS. 6 to 7 are flowcharts showing the operation of the program executed by the information processing apparatus 125 of the object detection apparatus 100.
  • FIG. The execution subject of this flowchart described below is the CPU 131 of the information processing apparatus 125.
  • the information processing apparatus 125 executes the following program when the first camera 121 and the second camera 122 perform shooting.
  • step S501 the information processing apparatus 125 acquires the latest photographed image from the first camera 121 and the second camera 122 using the first image input unit 121A and the second image input unit 122A, and proceeds to step S502.
  • the latest image acquired by the first image input unit 121A is referred to as the latest first image
  • the latest image acquired by the second image input unit 122A is referred to as the latest second image.
  • the information processing apparatus 125 reads the top entry of the object candidate area table 300, that is, the entry whose ID is 0, and proceeds to step S503.
  • step S503 the information processing apparatus 125 calculates a two-dimensional optical flow for the object candidate area of the read entry using the area tracking unit 213, and calculates the position of the object candidate area in the latest first image. Then, the process proceeds to step S504.
  • step S504 the information processing apparatus 125 determines whether the position of the object candidate area in the latest first image has been calculated in step S503. If it is determined that it has been calculated, the process proceeds to step S504A. If it is determined that it has not been calculated, the process proceeds to step S505.
  • step S504A the information processing apparatus 125 adds the two-dimensional optical flow calculated in step S503 as the two-dimensional OF data of the entry in the object candidate area table 300, and proceeds to step S506.
  • step S505 the information processing apparatus 125 deletes the entry in the object candidate area table 300, and proceeds to step S506. This is because the object candidate area described in the entry in the latest first image could not be tracked.
  • step S506 the information processing apparatus 125 determines whether the currently read entry is the last entry in the object candidate area table 300. When it is determined that it is the last entry, that is, when it is determined that the processing of steps S503 to S505 has been completed for all entries, the process proceeds to step S508. If it is determined that it is not the last entry, the process proceeds to step S507. In step S507, the information processing apparatus 125 reads the next entry in the object candidate area table 300, and returns to step S503. In step S508, which is executed when it is determined that all entries have been read, the information processing apparatus 125 calculates a two-dimensional optical flow other than the object candidate area using the object candidate area extraction unit 211, and proceeds to step S509. .
  • step S509 the information processing apparatus 125 extracts a new object candidate region based on the two-dimensional optical flow calculated in step S508.
  • the information processing device 125 records the extracted object candidate area in the object candidate area table 300.
  • step S510 the information processing apparatus 125 determines whether any time is recorded in the calculation end scheduled time te stored in the main storage unit 132. If it is determined that the time is not recorded, the process proceeds to step S511. If it is determined that the time is recorded, the process proceeds to step S513. In this step, it is determined whether or not the three-dimensional information calculation unit 215 calculates three-dimensional information.
  • step S ⁇ b> 511 the information processing apparatus 125 calculates the calculation required time tc using the region future estimation unit 212. That is, the area of each object candidate area described in the object candidate area table 300 is calculated, the object candidate area having the largest area is selected, and the calculated time tc is calculated by substituting the area into a predetermined formula.
  • step S512 the information processing apparatus 125 uses the region future estimation unit 212 on the image of each object candidate region when the calculation required time tc has elapsed for each object candidate region described in the object candidate region table 300. Calculate the coordinates.
  • step S513 which is executed when it is determined that some time is recorded at the calculation end scheduled time te, the information processing apparatus 125 uses the region future estimation unit 212 to execute each object candidate area at the calculation end scheduled time te. The coordinates on the image are calculated. Next, the process proceeds to step S514.
  • step S514 of FIG. 6 the information processing apparatus 125 determines whether to calculate three-dimensional information of each object candidate region using the processing target selection unit 214. That is, the information processing apparatus 125 determines that the three-dimensional information is calculated if the coordinates calculated in step S512 or step S513 are within the range of the coordinates of the image output from the first camera 121.
  • step S ⁇ b> 515 the information processing apparatus 125 determines the three-dimensional information calculation priority using the processing target selection unit 214 and stores it in the object candidate area table 300.
  • the information processing apparatus 125 calculates an area for the object candidate region that is determined to calculate the three-dimensional information in step S514, and assigns a larger positive value as the area is larger.
  • the information processing apparatus 125 records “ ⁇ 1” in the object candidate area that is not determined to calculate the three-dimensional information. Next, the process proceeds to step S516.
  • step S516 the information processing apparatus 125 reads an entry having the maximum three-dimensional information calculation priority from the object candidate area table 300, and proceeds to step S517.
  • step S517 the information processing apparatus 125 determines whether or not the read entry satisfies both of the two conditions, that is, (1) the calculation target is (1) the calculation is not started. Judging. In the example of FIG. 5, it is determined whether or not both (1) the priority is positive and (2) the execution state is “WAIT”. If it is determined that the two conditions are satisfied, the process proceeds to step S518. If it is determined that at least one of the two conditions is not satisfied, the process proceeds to step S526.
  • step S5108 the information processing apparatus 125 sends a calculation start command to the three-dimensional information calculation unit 215 to start calculation of the three-dimensional information of the object candidate region described in the read entry.
  • the three-dimensional information calculation unit 215 changes the execution state of the object candidate area table 300. In the example of FIG. 5, the execution state is changed to “ACTIVE”.
  • step S519 the information processing apparatus 125 stores the time obtained by adding the calculated required time tc to the current time to the calculation end scheduled time te stored in the main storage unit 132, and proceeds to step S520.
  • step S520 the information processing apparatus 125 determines whether or not the calculation of the three-dimensional information by the three-dimensional information calculation unit 215 is completed. If the information processing apparatus 125 determines that the calculation is completed, the process proceeds to step S521 and the calculation is continued. If YES, the process proceeds to step S525.
  • step S521 the information processing apparatus 125 specifies the position of the object using the object position specifying unit 216, outputs the information to the map generation unit 202, and proceeds to step S522.
  • step S522 the information processing apparatus 125 clears the scheduled calculation end time te stored in the main storage unit 132. That is, it is changed to a state in which the time is not saved at the calculation end scheduled time te. Next, the process proceeds to step S523.
  • step S523 the information processing apparatus 125 determines whether or not the processing for all the regions stored in the object candidate region table 300 has been completed. When it is determined that the processing for all the areas is completed, the program whose operation is represented by FIGS. 6 to 7 is terminated, and when it is determined that the processing for all the areas is not completed, the process proceeds to step S524. In step S524, the information processing apparatus 125 reads an entry having the next highest priority after the currently read entry, and returns to step S517. In step S525, which is executed when it is determined that the calculation of the three-dimensional information by the three-dimensional information calculation unit 215 has not been completed, the information processing apparatus 125 has a negative three-dimensional information calculation priority for the currently read entry.
  • step S520 It is determined whether or not the value has been changed. If it is determined that the value has been changed to a negative value, the program whose operation is represented by FIGS. 6 to 7 is terminated. If it is determined that the value has not been changed to a negative value, the process returns to step S520.
  • step S526 which is executed when a negative determination is made in step S517, the information processing apparatus 125 determines that the read entry has two conditions, that is, (1) is not a target for calculating three-dimensional information, and (2) calculation is started. Judging whether or not both are satisfied. In the example of FIG. 5, it is determined whether or not both (1) the priority is negative and (2) the execution state is “ACTIVE” are satisfied. If it is determined that two conditions are satisfied, the process proceeds to step S527. If it is determined that at least one of the two conditions is not satisfied, the process proceeds to step S523. In step S527, the information processing apparatus 125 outputs a calculation interruption command to the three-dimensional information calculation unit 215, and the process proceeds to step S522.
  • FIGS. 1 An operation example of the object detection apparatus 100 will be described with reference to FIGS. First, the surrounding situation and images obtained by photographing will be described.
  • the autonomous mobile device 1 equipped with the object detection device 100 for photographing the front is going straight on the roadway, one tree is planted on each side of the roadway, and there is one preceding vehicle.
  • An image obtained by photographing at this time is shown in FIG. 8, and three regions surrounded by a square are regions recognized as object candidate regions.
  • an object candidate area including a preceding vehicle is referred to as an area C1
  • an object candidate area including a tree is referred to as an area C2 and an area C3.
  • the area C1 is detected to be larger than the preceding vehicle, the accurate position is calculated as indicated by reference numeral 701 by the operation of the object position specifying unit 216 after calculating the three-dimensional information.
  • FIG. 9 is a timing chart showing the operation of the object detection unit 201 and the entries stored in the object candidate area table 300.
  • time elapses from the left to the right.
  • FIG. 10 is a diagram illustrating the position of the region extracted by the object candidate region extraction unit 211 and the position of the object candidate region estimated by the region future estimation unit 212 in the image acquired by the first image input unit 121A.
  • time elapses from left to right as in FIG. 9 and 10 are synchronized in time.
  • the first image input unit 121A and the second image input unit 122A acquire images every time the first camera 121 and the second camera 122 perform shooting, that is, at predetermined time intervals.
  • images are acquired at times ta, ta + 1, ta + 2, ta + 3, and ta + 4. That is, step S501 of FIG.
  • the main storage unit 132 stores k-1 past time-series images (Ia-1 to Ia-k) that have been captured in the past.
  • Ia-1 to Ia-k time-series images
  • FIG. 10A is a diagram showing the image Ia acquired at time ta and the object candidate regions C1 to C3 extracted by the object candidate region extraction unit 211. With respect to the first image (Ia) acquired at time ta, the object candidate area extraction unit 211 extracts the object candidate area, and the object candidate areas (C1 to C3) are obtained at time t0 when the processing is completed. It is shown.
  • step S510 Since the calculation end scheduled time te is not recorded at the time t0 when the object candidate region extraction (step S509) by the region future estimation unit 212 is completed (step S510: YES), according to the maximum area of the object candidate region.
  • the determined time tc1 is calculated.
  • the region future estimation unit 212 acquires the entry of the object candidate region (C1 to C3) from the object candidate region table 300, and based on the two-dimensional optical flow included in the obtained entry. Is estimated (step S513).
  • the area future estimation unit 212 estimates that only the area C1 remains within the shooting range of the first camera 121 when the time tc1 elapses, and the areas C2 and C3 move out of the shooting range.
  • the processing target selection unit 214 acquires an estimated state of a future region stored in the object candidate region table 300, and determines whether or not to calculate three-dimensional information based on the acquired estimated state. The result is stored in the object candidate area table 300.
  • the processing target selection unit 214 determines that only the region C1 that remains within the shooting range of the first camera 121 even after the elapse of time tc1 from now is the calculation target of the three-dimensional information (steps S514 and S515). . Let tt be the time when this processing is completed. FIG.
  • 10B is a diagram showing the states of the object candidate regions (C1 to C3) after the elapse of time tc1, which is estimated by the region future estimation unit 212 at time t0.
  • the object candidate area C1 is estimated to be within the shooting range of the first camera 121 after the time tc1 has elapsed, while the object candidate areas C2 and C3 are estimated to be outside the shooting range. Yes.
  • step S517 Since the area C1 is a calculation target of the three-dimensional information and has not been calculated (step S517: YES), the information processing apparatus 125 instructs the three-dimensional information calculation unit 215 to start calculating the three-dimensional information (step S517). S518).
  • the three-dimensional information calculation unit 215 records that three-dimensional information is being calculated for the entry in the region C1 of the object candidate region table 300.
  • the information processing apparatus 125 records the time obtained by adding the calculation required time tc1 to the current time tt to the calculation end scheduled time te (step S519). After that, it waits for completion of calculation by the three-dimensional information calculation unit 215 or change of the object candidate area table 300 (step S520: NO, step S525: NO).
  • the first image input unit 121A captures the image Ia + 1 (step S501). Since there is an entry in the object candidate area table 300 (step S501A: YES), the area tracking unit 213 performs tracking processing of the areas C1 to C3 (steps S503 to 506). In the image Ia + 1, since all the areas C1 to C3 can be tracked, the entry in the object candidate area table 300 is not deleted. Since the calculation end scheduled time te is recorded (step S510: YES), the area future estimation unit 212 estimates the state of each area at the calculation end scheduled time te (step S513). The processing target selection unit 214 determines that only the region C1 is the calculation target of the three-dimensional information (steps S514 and S515).
  • the information processing apparatus 125 has started calculation for the entry in the area C1 (step S517: NO), and does not perform any special processing because it is a target for three-dimensional information calculation (step S526: NO).
  • the information processing device 125 does not calculate the three-dimensional information about the entries of the areas C2 and C3 because they are not the target of the three-dimensional information calculation (step S517: NO) (step S526: NO).
  • the process ends without performing any special processing.
  • the first image input unit 121A captures the image Ia + 2 (step S501).
  • the region tracking unit 213 performs the tracking processing of the regions C1 to C3 (steps S503 to 506), and since the region C2 cannot be tracked, the entry of the region C2 is deleted from the object candidate region table 300.
  • the area future estimation unit 212 starts calculation at time t2, and estimates the states of the areas C1 and C3 having entries in the object candidate area table 300 at the time te. Since the preceding vehicle accelerated immediately before time ta + 2, the area C1 in the image Ia + 2 moves upward. Therefore, the area future estimation unit 212 estimates that both the areas C1 and C3 move outside the imaging range of the first camera 121 at time te.
  • FIG. 10C is a diagram illustrating the positions of the regions C1 and C3 in the image Ia + 2 acquired at the time ta + 2 and the positions of the regions C1 and C3 at the time te estimated at the time t2. It is shown that at time te, the region C1 deviates upward from the shooting range of the first camera 121, and the region C3 is estimated to deviate laterally from the shooting range of the first camera 121.
  • the area future estimation unit 212 determines that the area C1 is not a calculation target of the three-dimensional information because both of the areas C1 are outside the imaging range of the first camera 121 at the time te (step S514).
  • the region future estimation unit 212 records “ ⁇ 1” as the priority of the entry of the region C1 in the object candidate region table 300 (step S515).
  • step S525 By the writing to the object candidate area table 300 by the area future estimation unit 212, the process waiting in the loop of steps S520 to S525 is affirmed in step S525 by a series of processes from time ta, and the process ends. To do. Since the information processing device 125 has started calculation for the entry in the region C1 (step S517: NO), the information processing device 125 is not calculating the three-dimensional information and is calculating the three-dimensional information (step S526: YES). A calculation interruption command is output to the three-dimensional information calculation unit 215 (step S527).
  • the first image input unit 121A captures the image Ia + 3 (step S501).
  • the area tracking unit 213 performs the tracking process for the area C1 (steps S503 to S506). Since the region future estimation unit 212 starts calculation at time t3 and the calculation end scheduled time te is not recorded (step S510: YES), the time tc2 is calculated. Then, the area C1 having an entry in the object candidate area table 300 estimates the state after the elapse of time tc2.
  • the area future estimation unit 212 estimates that the area C1 exists within the imaging range of the first camera 121 after the elapse of time tc2.
  • FIG. 10D is a diagram showing the position of the region C1 in the image Ia + 3 acquired at time ta + 3 and the position of the region C1 after the elapse of time tc2 from the current time ta + 3 estimated at time t3. .
  • a state is shown in which it is estimated that the area C1 exists within the imaging range of the first camera 121 after the elapse of time tc2 from the present.
  • the processing target selection unit 214 determines again that the region C1 that remains within the shooting range of the first camera 121 even after the elapse of time tc2 is the target for calculating the three-dimensional information (step S514).
  • the processing target selection unit 214 records in the entry of the region C1 of the object candidate region table 300 that the calculation target of the three-dimensional information is not started. Since the area C1 is a calculation target of the three-dimensional information and has not been calculated (step S517: YES), the information processing apparatus 125 instructs the three-dimensional information calculation unit 215 to start calculating the three-dimensional information (step S517). S518). That is, the three-dimensional information of the area C1 once stopped is calculated.
  • the future state can be estimated again while calculating the three-dimensional information of the object candidate region, and as a result, the three-dimensional information can be continuously calculated only for the region estimated to be in the screen.
  • unnecessary three-dimensional information calculation processing can be suppressed, leading to a reduction in processing time for object detection.
  • the object detection apparatus 100 includes a first image input unit 121A that continuously acquires a plurality of images from the first camera 121, and a second image input unit that continuously acquires a plurality of images from the second camera 122. 122A.
  • the object detection apparatus 100 further includes an object candidate region extraction unit 211 that extracts an object candidate region in which an object exists using two or more images acquired by the first image input unit 121A at different times, and an extracted object candidate An area future estimation unit 212 that estimates the future position of the object candidate area with respect to the imaging range of the first imaging unit based on the position of the area on the plurality of images.
  • the object detection apparatus 100 further includes a processing target selection unit 214 that determines whether to calculate three-dimensional information for each object candidate region based on a future position estimated by the region future estimation unit 212, and a processing target selection unit 214. Based on the baseline lengths of the first imaging unit and the second imaging unit, using the images acquired by the first image input unit and the second image input unit for the object candidate area determined to calculate the three-dimensional information, A three-dimensional information calculation unit 215 that calculates three-dimensional information of the object candidate region. Since the object detection apparatus 100 is configured as described above, whether or not to calculate the three-dimensional information of the object candidate area is determined based on the position of the object candidate area when the calculation of the three-dimensional information is completed after a predetermined time, for example. Therefore, the time required for calculating the three-dimensional information can be reduced and the processing speed can be increased.
  • the processing target selection unit 214 determines to calculate three-dimensional information when determining that the object candidate region estimated by the region future estimation unit 212 is included in the imaging range of the first camera 121, and the region future estimation unit 212. If it is determined that the object candidate area estimated by the above is not included in the shooting range of the first camera 121, it is determined that the three-dimensional information is not calculated. Therefore, an object candidate area is extracted from an image photographed by the camera, a future state is estimated for the extracted object candidate area, and the three-dimensional information is obtained when the estimated state is within the photographing range of the camera. By calculating the three-dimensional information only for the object candidate area determined as the target for calculating the three-dimensional information, it is possible to suppress unnecessary three-dimensional information calculation processing, thereby detecting the object. Leading to a reduction in processing time.
  • the three-dimensional information calculation unit 215 determines that the object candidate region does not calculate the three-dimensional information by the processing target selection unit 214 while calculating the three-dimensional information of the object candidate region.
  • the calculation of the three-dimensional information is interrupted. Therefore, for the object candidate area for which the three-dimensional information calculation process is being executed, a future state is estimated until the process is completed, and the estimated state is outside the shooting range of the first camera 121.
  • the three-dimensional information calculation process can be interrupted. Unnecessary three-dimensional information calculation processing can be suppressed, leading to a reduction in object detection processing time.
  • the three-dimensional information calculation unit 215 determines that the three-dimensional information is to be calculated after that, The three-dimensional information is calculated. Therefore, for a candidate object region that is determined not to be subject to 3D information calculation, after a predetermined time has elapsed, a future state is estimated, and the estimated state is within the imaging range of the first camera 121. If it is determined, by executing the three-dimensional information calculation process, the necessary three-dimensional information calculation process can be executed, which leads to improvement in detection performance of object detection.
  • the first embodiment described above may be modified as follows.
  • the calculation end scheduled time te and the calculation required time tc are set to a common value regardless of the object candidate area, but the calculation end scheduled time te and the calculation required time tc are set for each object candidate area.
  • a value may be provided for.
  • the processing time required to calculate the three-dimensional information for each object candidate region is set as the calculation required time tc.
  • the priority of the object candidate region is determined based only on the area, the priority determination method is not limited to this. Considering the position of the object candidate area, the priority order may be higher for the object candidate area closer to the center of the image, or the priority may be determined by combining the position of the object candidate area and the size of the area. Good. Alternatively, past traveled images may be analyzed to learn the relationship between the size and position of the object candidate area and the actual object, and the priority may be determined based on the relationship.
  • the object detection device 100 may be provided independently of the autonomous mobile device 1. That is, the object detection device 100 further includes a communication unit that communicates with the transmission / reception device 126 of the autonomous mobile device 1, and exhibits the same effects as the first embodiment by communicating with the transmission / reception device 126. Good. That is, an image may be acquired from the first camera 121 and the second camera 122 via the transmission / reception device 126 and information may be acquired from the inner world measurement device 129 and the outer world measurement device 128. Furthermore, the calculation result of the object detection device 100 may be output to the mechanism control unit 123 via the transmission / reception device 126.
  • the autonomous mobile device 1 moves along the travel route stored in the storage device 127, but may further include a travel route changing unit that resets the travel route based on the output of the object detection device 100.
  • the autonomous mobile device 1 may not include the object position specifying unit 216, and may perform obstacle avoidance based on the three-dimensional information calculated by the three-dimensional information calculation unit 215.
  • FIGS. A second embodiment of the object detection device and the autonomous mobile device according to the present invention will be described with reference to FIGS.
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and different points will be mainly described. Points that are not particularly described are the same as those in the first embodiment.
  • a region that is behind the object is estimated with respect to the object candidate region for which the three-dimensional information has been calculated, and the moving object has moved to a position where the three-dimensional information of the region can be calculated.
  • the third embodiment is different from the first embodiment in that the three-dimensional information is calculated again by using an image obtained by photographing.
  • the configuration of the object detection device 100 according to the second exemplary embodiment of the present invention is that the object detection unit 201 further includes a three-dimensional information management unit 311 and an object stored in the main storage unit 132 of the information processing device 125.
  • the difference in the configuration of the candidate area table 300 is mainly different from the first embodiment.
  • FIG. 11 is a block diagram showing a configuration of the object detection unit 201 according to the second embodiment of the present invention.
  • the three-dimensional information management unit 311 included in the object detection unit 201 acquires information from the three-dimensional information calculation unit 215 and the object position specification unit 216 and outputs the calculation result to the processing target selection unit 214.
  • the three-dimensional information management unit 311 acquires three-dimensional information for each object candidate region from the three-dimensional information calculation unit 215 and acquires the position of the object from the object position specifying unit 216.
  • the three-dimensional information management unit 311 uses these pieces of information to identify a space in which the three-dimensional information is not calculated in the space around the object candidate region for which the three-dimensional information calculation unit has calculated the three-dimensional information.
  • the three-dimensional information management unit 311 calculates a range on the path where the space in which the three-dimensional information is not calculated can be visually recognized, and the object candidate region along with the determination result. Store in table 300.
  • FIG. 12 shows an example of the configuration of the object candidate area table 300 in the second embodiment.
  • the 3D information recalculation target of the object candidate area table 300 includes a space in which 3D information is not obtained around the object candidate area of the entry, and is the object for recalculating the 3D information of the space?
  • a flag indicating whether or not is recorded. For example, in the example of FIG. 12, “Y” indicates that it is a recalculation target, and “N” indicates that it is not a recalculation target.
  • the value of the three-dimensional information recalculation target is recorded from the three-dimensional information management unit 311.
  • a range on a movement path for acquiring an image for recalculation of three-dimensional information is recorded.
  • the range of the movement route is recorded using the map coordinates stored in the storage device 127. That is, an image for recalculation is acquired within the range of the distance R around a specific position (X, Y) represented by map coordinates.
  • a specific position (X, Y) represented by map coordinates.
  • the recalculation range is recorded from the three-dimensional information management unit 311.
  • the processing target selection unit 214 acquires the self-position of the autonomous mobile device 1 using the external measurement device 128.
  • the processing target selection unit 214 sets the value of the 3D information recalculation target to Y, that is, the 3D information recalculation target, and recalculates the object candidate area.
  • An entry having a self position within the range is extracted.
  • the processing target selection unit 214 rewrites the priority of the extracted object candidate region to a value representing the three-dimensional information calculation target or more, and rewrites the execution state of the three-dimensional information calculation to a value indicating the unexecuted state.
  • FIG. 13 is a flowchart showing a process executed immediately before step S501 in FIG. As described above, the flowchart shown in FIG. 13 is always executed.
  • the execution subject of this flowchart described below is the CPU 131 of the information processing apparatus 125.
  • step S601 the information processing apparatus 125 acquires the position of the autonomous mobile device 1 using the external measurement device 128, and proceeds to step S602.
  • step S602 the information processing apparatus 125 reads the top entry of the object candidate area table 300, and proceeds to step S603.
  • step S603 the information processing apparatus 125 determines that the read entry has two conditions, that is, (1) the recalculation target, and (2) the position acquired in step S601 is included in the recalculation range. It is determined whether or not the above is satisfied. If it is determined that two conditions are satisfied, the process proceeds to step S604. If it is determined that at least one of the two conditions is not satisfied, the process proceeds to step S605. In step S604, the information processing apparatus 125 changes the priority of the entry to a value that is greater than or equal to a value that represents the three-dimensional information calculation target, for example, a positive value, and changes the execution state to a value that represents an unexecuted state, such as “WAIT”. Then, the process proceeds to step S605.
  • the information processing apparatus 125 changes the priority of the entry to a value that is greater than or equal to a value that represents the three-dimensional information calculation target, for example, a positive value, and changes the execution state to a value that represents an unexecuted state, such as
  • step S605 the information processing apparatus 125 determines whether all entries in the object candidate area table 300 have been read. If it is determined that all entries have been read, the process proceeds to step S607, and if it is determined that there is even one entry that has not been read, the process proceeds to step S606.
  • step S606 the information processing apparatus 125 reads the next entry from the object candidate area table 300, and returns to step S603.
  • step S607 the information processing apparatus 125 determines whether it is a predetermined time when the first camera 121 and the second camera 122 perform shooting. When it is determined that it is a predetermined time, for example, time ta, ta + 1, etc., the process proceeds to step S501 of FIG. 6, and when it is determined that it is not the predetermined time, the process proceeds to step S608.
  • step S608 the information processing apparatus 125 determines whether an affirmative determination has been made even once in step S603. If it is determined that an affirmative determination has been made even once, the process proceeds to step S609. If it is determined that all negative determinations have been made, the process proceeds to step S609.
  • step S609 the information processing apparatus 125 transmits a shooting command to the first camera 121 and the second camera 122, and the process proceeds to step S501 in FIG.
  • FIG. 14 is a flowchart showing a change in the vicinity of step S521 in the flowchart of FIG. 7 in the first embodiment.
  • the processing up to step S521 is the same as that of the first embodiment except that the processing of FIG. 13 described above is added.
  • the information processing apparatus 125 specifies the position of the object using the object position specifying unit 216, outputs the information to the map generation unit 202, and proceeds to step S630.
  • step S630 the information processing apparatus 125 performs the following three-dimensional information addition determination process using the three-dimensional information management unit 311.
  • the information processing device 125 acquires three-dimensional information for each object candidate area from the three-dimensional information calculation unit 215, acquires the position of the object from the object position specifying unit 216, and calculates three-dimensional information in the space around the object. Identify the spaces that are not. When there is a space in which the three-dimensional information is not calculated, the information processing device 125 calculates a range on the route where the space in which the three-dimensional information is not calculated can be visually recognized, and the object candidate region table 300 together with the determination result. Store. Next, the process proceeds to step S522.
  • step S527 the information processing apparatus 125 outputs a calculation interruption command to the three-dimensional information calculation unit 215, and the process proceeds to step S522.
  • the processing after step S522 is the same as in the first embodiment.
  • FIG. 15 is a flowchart showing a detailed operation of the addition determination of the three-dimensional information in step S630.
  • step S631 the information processing apparatus 125 acquires three-dimensional information for each object candidate region from the three-dimensional information calculation unit 215, and proceeds to step S632.
  • step S632 the information processing apparatus 125 acquires the position of the object from the object position specifying unit 216, and proceeds to step S633.
  • step S633 the information processing apparatus 125 projects the obtained three-dimensional information and the object position on the two-dimensional overhead map, specifies a space where the three-dimensional information adjacent to the object is not obtained, and proceeds to step S634.
  • the process of step S633 will be described in detail later.
  • step S634 the information processing apparatus 125 determines whether there is a space for which three-dimensional information is not obtained. If it is determined that there is a space from which three-dimensional information is not obtained, the process proceeds to step S635. If it is determined that there is no space from which three-dimensional information is not obtained, the execution of the flowchart illustrated in FIG. Proceed to step S522 of step 6. In step S635, the information processing apparatus 125 calculates a position where a space where three-dimensional information is not obtained can be viewed, that is, a position where three-dimensional information that is not currently obtained can be obtained using an image captured from that position. . Next, the process proceeds to step S522 in FIG. The process of step S635 will be described in detail later using a flowchart.
  • FIG. 16 is an example of a two-dimensional overhead map for explaining the process of step S633.
  • FIG. 16 shows an example in which three-dimensional information is mapped for a certain object candidate region.
  • the horizontal axis of the two-dimensional overhead map shown in FIG. 16 is the horizontal position of the autonomous mobile device 1, and the vertical axis is the forward direction of the autonomous mobile device 1.
  • the autonomous mobile device 1 photographed the upper part from the lower center of FIG.
  • the horizontal position and the front of the three-dimensional information calculated for each pixel in the object candidate area are mapped to the corresponding grids.
  • a grid in which three-dimensional information of a predetermined height or more is calculated that is, a grid in which an object is determined to be present is represented by hatching with vertical lines.
  • the grid on which the three-dimensional information less than a predetermined height is calculated is represented by hatching with dots.
  • the grid from which the three-dimensional information was not obtained is represented by a blank, that is, white fill.
  • a grid in which three-dimensional information is not obtained, and a grid adjacent to a grid from which some three-dimensional information is obtained is represented by lane hatching.
  • the shadow of an object is a state in which a certain object is present in the foreground and the back cannot be photographed and three-dimensional information cannot be calculated.
  • (2) “Not to be calculated” means that, as described in the first embodiment, the object detection apparatus 100 calculates three-dimensional information only for the object candidate region, and therefore, the three-dimensional information is not determined as the object candidate region. Is not calculated.
  • (3) “Discrete information because the distance is long” means that the three-dimensional information cannot be obtained because the resolution of information becomes coarser as the distance increases from the characteristics of the optical system.
  • FIG. 17 is a flowchart showing the detailed operation in step S635 of the flowchart shown in FIG.
  • the process proceeds to step S652.
  • step S652 the information processing apparatus 125 extracts a straight line in the field of view at the via point Pn without the straight line Lnk calculated in step S651 intersecting the object region Q, and assigns an alias of the straight line Ln_i to the straight line. . “I” in the straight line Ln_i is a serial number from zero. Next, the process proceeds to step S653.
  • step S653 the information processing apparatus 125 calculates a region sandwiched between any two straight lines, with the via point Pn having two or more straight lines Ln_i as a target, and proceeds to step S654.
  • step S654 the information processing device 125 calculates, for each waypoint, an area An that overlaps the area with the largest area and the space without three-dimensional information among the areas calculated in step S653, and proceeds to step S655. move on.
  • step S655 the information processing apparatus 125 compares the areas of the regions An at all the waypoints, and sets the waypoint having the largest area as a visual recognition position in a space without 3D information. Next, the process proceeds to step S522 in FIG.
  • FIG. 18 is a diagram showing a positional relationship between the field of view of the first camera 121 and the second camera 122 and the detected object Q at the via points P2 and P3 on the movement path of the autonomous mobile device 1 set in advance. is there.
  • a region 701 indicated by hatching is a space in which three-dimensional information is not obtained.
  • L31, L32, and L33 are calculated (step S651).
  • the information processing apparatus 125 extracts L22, L23, L30, L32, and L33 as straight lines in the field of view at the via point Pn without intersecting with the object region Q.
  • the information processing apparatus 125 assigns aliases of L2_0, L2_1, L3_0, L3_1, and L3_2 to the extracted straight line (step S652).
  • the information processing apparatus 125 extracts a region A2 sandwiched between L2_0 and L2_1 at the transit point P2, and extracts a region A30 sandwiched between L3_0 and L3_1 and a region A31 sandwiched between L3_1 and L3_2 at the transit point P3 ( Step S653).
  • the information processing device 125 calculates the area of the region A2 at the waypoint P2, and calculates the area of the region A31 at the waypoint P3 (step S654). Since the area A30 has the largest area, the information processing apparatus 125 sets a range R that is a predetermined distance away from the waypoint P3 as the viewing position.
  • the object detection apparatus 100 includes an area tracking unit 213 that sequentially tracks object candidate areas.
  • the processing target selection unit 214 determines that the three-dimensional information of the object candidate region tracked by the region tracking unit 213 is not calculated. If it is determined that the three-dimensional information of the object candidate area is additionally required, it is determined that the three-dimensional information of the object candidate area is calculated at a predetermined timing. Therefore, when the three-dimensional information of a certain object candidate area is calculated, the processing time for object detection can be reduced by not calculating again the three-dimensional information of the same object candidate area. Further, if it is determined that there is an area behind the object and that 3D information is additionally required, it is determined to calculate 3D information at a predetermined timing, and 3D information is calculated again. That is, the three-dimensional information can be calculated again as necessary.
  • the processing target selection unit 214 When the object detection apparatus 100 determines that the position acquisition unit that acquires the positions of the first camera 121 and the second camera 122 and the processing target selection unit 214 additionally require three-dimensional information of the object candidate region.
  • the processing target selection unit 214 And a three-dimensional information management unit that determines to calculate three-dimensional information of the object candidate area. That is, when there is a space for which three-dimensional information cannot be obtained, an object tracked when the moving object reaches the calculated range by calculating a range on the path for photographing the space. Three-dimensional information is calculated for the candidate area. Therefore, the three-dimensional information of the object necessary for autonomous movement can be acquired more accurately while suppressing the calculation cost.
  • FIGS. A third embodiment of the object detection device and the autonomous mobile device according to the present invention will be described with reference to FIGS.
  • the same components as those in the first embodiment are denoted by the same reference numerals, and different points will be mainly described. Points that are not particularly described are the same as those in the first embodiment.
  • mainly one camera that captures an image that is used to extract and track an object candidate region and two cameras that capture an image that is used to calculate three-dimensional information are separately provided. This is different from the first embodiment in that it includes a total of three cameras.
  • the configuration of the autonomous mobile device according to the third embodiment further includes a third camera, a third image input unit, and a corresponding area calculation unit in addition to the configuration of the first embodiment.
  • FIG. 19 is a block diagram showing the configuration of the autonomous mobile system 2 according to the third embodiment of the present invention.
  • the third camera 1501 is connected to the bus of the autonomous mobile device 1 via the third image input unit 1501A.
  • the first camera 121 has a higher frame rate than the second camera 122 and the third camera 1501.
  • the second camera 122 and the third camera 1501 are cameras having a higher resolution than the first camera.
  • FIG. 20 is a block diagram illustrating a functional configuration of the object detection unit 201 according to the third embodiment.
  • the object detection unit 201 includes a corresponding area calculation unit 1502 in addition to the configuration of the first embodiment.
  • the operation of the corresponding area calculation unit 1502 is as follows.
  • the corresponding area calculation unit 1502 sequentially takes out entries from the object candidate area table 300, and performs the following process when the value of the three-dimensional information calculation priority is a value indicating a three-dimensional calculation target (for example, a positive value).
  • the corresponding area calculation unit 1502 calculates an area in which the object candidate area represented by the area vertex coordinates in the image acquired from the first camera 121 corresponds in the image acquired from the second camera 122 or the third camera 1501.
  • the corresponding region calculation unit 1502 updates the calculated vertex coordinates of the region as the region vertex coordinates in the entry of the object candidate region table 300.
  • the method for calculating the corresponding region is, for example, by searching the entire image acquired from the second camera 122 or the third camera 1501 using the image of the object candidate region in the image acquired from the first camera 121 as a template, and having the largest distance. A close position is set as a corresponding region.
  • the three-dimensional information calculation unit 215 takes out the entry of the object candidate area from the object candidate area table 300, and when the value of the three-dimensional information calculation priority is a value indicating a three-dimensional calculation target (for example, a positive value), 3D information corresponding to each pixel is calculated by a corresponding point search process between the first image acquired by the third camera 1501 and the second image acquired by the second camera 122.
  • a value indicating the execution state is recorded in the three-dimensional information calculation execution state for the corresponding entry in the object candidate area table 300, and when the process is completed, a value indicating the execution end is recorded.
  • a third image input unit that continuously acquires a plurality of images from the third imaging unit is further provided, and the first camera 121 captures images at a higher frame rate than the second camera 122 and the third imaging unit.
  • the second camera 122 and the third imaging unit shoot at a higher resolution than the first camera 121, and the three-dimensional information calculation unit 215 selects the object candidate region determined by the processing target selection unit 214 to calculate the three-dimensional information.
  • the three-dimensional information of the object candidate region is calculated based on the baseline lengths of the second camera 122 and the third imaging unit.
  • a two-dimensional optical flow is calculated from a time-series image captured by the first camera 121 having a higher frame rate, and an object candidate region is extracted from the calculated two-dimensional optical flow.
  • a two-dimensional optical flow can be calculated, and the extraction accuracy of the object candidate region is increased.
  • the present invention is not limited to these contents. Other embodiments conceivable within the scope of the technical idea of the present invention are also included in the scope of the present invention.
  • the present invention is not limited to the embodiments described above, and includes various modifications.
  • the above embodiment has been described in detail for easy understanding of the present invention, and is not necessarily limited to the one having all the configurations described.
  • a part of the configuration of one embodiment can be replaced with the configuration of another embodiment.
  • the configuration of another embodiment can be added to the configuration of a certain embodiment. Further, with respect to a part of the configuration of each embodiment, another configuration can be added, deleted, or replaced.
  • the object detection unit 201 includes the processing target selection unit 214 and the three-dimensional information calculation unit 215, but the three-dimensional information calculation unit 215 is configured to include the processing target selection unit 214. Also good. That is, the present invention includes the following configurations. (1) The object detection apparatus 100 includes a first image input unit 121A that continuously acquires a plurality of images from the first camera 121, and a second image input unit that continuously acquires a plurality of images from the second camera 122. 122A.
  • the object detection apparatus 100 further includes an object candidate region extraction unit 211 that extracts an object candidate region in which an object exists using two or more images acquired by the first image input unit 121A at different times, and an extracted object candidate An area future estimation unit 212 that estimates the future position of the object candidate area with respect to the imaging range of the first imaging unit based on the position of the area on the plurality of images.
  • the object detection apparatus 100 is further acquired by the first image input unit 121A and the second image input unit 122A for an object candidate region that requires three-dimensional information based on the future position estimated by the region future estimation unit 212.
  • a three-dimensional information calculation unit 215 that calculates three-dimensional information based on corresponding points of the object candidate region in the image to be processed.
  • the three-dimensional information calculation unit 215 includes a processing target selection unit 214 that determines whether to calculate three-dimensional information for each object candidate region based on the future position estimated by the region future estimation unit 212.
  • the object candidate area requiring dimensional information is an object candidate area that is determined by the processing target selection unit 214 to calculate three-dimensional information.
  • the above components, functions, processing units, processing means, etc. may be realized in hardware by designing some or all of them, for example, with an integrated circuit.
  • Each of the above-described configurations, functions, and the like may be realized by software by interpreting and executing a program that realizes each function by the processor.
  • Information such as programs, tables, and files that realize each function can be stored in a recording device such as a memory, a hard disk drive, an SSD (Solid State Drive), or a recording medium such as an IC card, an SD card, or a DVD.

Abstract

 3次元情報算出装置は、第1撮像部から複数の画像を連続的に取得する第1画像入力部と、第2撮像部から複数の画像を連続的に取得する第2画像入力部と、第1画像入力部が異なる時間に取得した2以上の画像を用いて、物体が存在する物体候補領域を抽出する物体候補領域抽出部と、抽出された物体候補領域の複数の画像上の位置に基づいて、第1撮像部の撮影範囲に対する物体候補領域の将来の位置を推定する領域将来推定部と、領域将来推定部の推定する将来の位置に基づき、3次元情報が必要である物体候補領域を対象として、第1画像入力部および第2画像入力部が取得する画像における当該物体候補領域の対応点に基づき3次元情報を算出する3次元情報算出部と、を備える。

Description

3次元情報算出装置、3次元情報算出方法、および自律移動装置
 本発明は、3次元情報算出装置、3次元情報算出方法、および自律移動装置に関する。
 近年、車両の前方をカメラで撮影し、自車の前方にある物体を検出する研究が自動車分野で盛んである。特許文献1には、時系列画像から算出された2次元オプティカルフローに基づいて物体が存在する可能性がある候補領域を抽出し、その候補領域のみ3次元情報を計算する装置が開示されている。
日本国特開2010-286926号公報
 特許文献1に記載の発明では、物体が存在する可能性がある全ての候補領域を対象に3次元情報を算出するので、長い処理時間を要する。
 本発明の第1の態様によると、3次元情報算出装置は、第1撮像部から複数の画像を連続的に取得する第1画像入力部と、第2撮像部から複数の画像を連続的に取得する第2画像入力部と、第1画像入力部が異なる時間に取得した2以上の画像を用いて、物体が存在する物体候補領域を抽出する物体候補領域抽出部と、抽出された物体候補領域の複数の画像上の位置に基づいて、第1撮像部の撮影範囲に対する物体候補領域の将来の位置を推定する領域将来推定部と、領域将来推定部の推定する将来の位置に基づき、3次元情報が必要である物体候補領域を対象として、第1画像入力部および第2画像入力部が取得する画像における当該物体候補領域の対応点に基づき3次元情報を算出する3次元情報算出部と、を備える。
 本発明の第2の態様によると、3次元情報算出方法は第1撮像部から複数の画像を連続的に取得し、第2撮像部から複数の画像を連続的に取得し、第1撮像部から異なる時間に取得した2以上の画像を用いて、物体が存在する物体候補領域を抽出し、抽出された物体候補領域の複数の画像上の位置に基づいて、第1撮像部の撮影範囲に対する物体候補領域の将来の位置を推定し、推定した将来の位置に基づき、3次元情報が必要である物体候補領域を対象として、第1撮像部および第2撮像部から取得する画像における当該物体候補領域の対応点に基づき3次元情報を算出する。
 本発明の第3の態様によると、自律移動装置は上述する物体検出装置と、第1撮像部と、第2撮像部と、3次元情報算出装置、第1撮像部、および第2撮像部を搭載する移動機構と、3次元情報算出装置の出力に基づき移動機構を制御する機構制御部と、を備える。
 本発明による物体検出装置は、所定時間後の候補領域の位置に基づき3次元情報の算出の有無を判断するため、処理を高速化できる。
自律移動装置の構成を示すブロック図 情報処理装置の構成を示すブロック図 情報処理装置の機能構成を示すブロック図 物体検出部の機能構成を示すブロック図 物体候補領域テーブルの構成の一例を示す図 3次元情報を算出する処理を示すフローチャート 図6に示すフローチャートの後半 物体検出装置の動作例を示す撮影画像図 物体検出装置の動作例を示すタイミングチャート 動作例における物体候補領域の時系列変化を示す図 第2の実施の形態における物体検出部201の構成を示すブロック図 第2の実施の形態における物体候補領域テーブルの構成の一例を示す図 図6のステップS501の直前に実行する処理を示すフローチャート 図7のフローチャートのステップS521付近の変更を示すフローチャート 3次元情報の追加判定の詳細動作を示すフローチャート 3次元情報が得られていない空間を説明するための2次元俯瞰地図 視認位置を算出するフローチャート 視認位置の算出例を説明する図 第3の実施の形態に係る自律移動システムの構成を示すブロック図 第3の実施の形態に係る物体検出部の機能構成を示すブロック図
 本発明は、撮影して得られた画像を用いて3次元情報を算出するにあたり、処理対象を限定することにより処理の高速化を図るものである。すなわち、処理対象領域を物体が存在する確率が高い候補領域のうち、所定時間の経過後も撮影範囲に含まれる候補領域のみを処理対象とする。以下、第1~第3の実施の形態を説明する。
(第1の実施の形態)
 以下、図1~10を参照して、本発明に係る物体検出装置、および自律移動装置の第1の実施の形態を説明する。自律移動装置は、あらかじめ緯度と経度により設定された目的地に向かって走行する。自律移動装置は、移動経路に存在する静止障害物を検出し、静止障害物を避けて移動する。
 図1は、自律移動装置の構成を示すブロック図である。自律移動装置1は、物体検出装置100と、自律移動装置1の周囲を撮影する第1カメラ121、および第2カメラ122と、自律移動装置1を移動させる移動機構124と、移動機構124を制御する機構制御部123と、地図情報等を保存する記憶装置127と、自律移動装置1の周囲の情報を取得する外界測定装置128と、外界測定装置128の出力を取り込む外界情報入力部128Aと、表示装置140と通信を行う送受信装置126と、を備える。
 物体検出装置100は、第1カメラ121が撮影して得られた画像を取り込む第1画像入力部121Aと、第2カメラ122が撮影して得られた画像を取り込む第2画像入力部122Aと、内界測定装置129の出力を取り込む内界情報入力部129Aと、第1画像入力部121Aおよび第2画像入力部122Aから取り込まれた画像を処理する情報処理装置125とを備える。第1画像入力部121Aと、第2画像入力部122Aと、機構制御部123と、記憶装置127と、移動機構124と、外界情報入力部128Aと、内界情報入力部129Aと、情報処理装置125と、送受信装置126とは、内部バスにより接続されており、相互に情報を授受する。
 第1カメラ121、および第2カメラ122は、自律移動装置1の周囲を撮影し、撮影して得られた画像を、それぞれ第1画像入力部121A、および第2画像入力部122Aに出力する。後述するように、第1画像入力部121Aから入力される画像が主に使用され、第2画像入力部122Aから入力される画像は、三次元位置を算出される際に使用される。
 移動機構124は、自律移動装置1を移動させる機構であり、たとえば、モータと車輪とから構成される。移動機構124は、機構制御部123により制御される。
 機構制御部123は、自律移動装置1を記憶装置127に記録されている目的地に向かって移動するように、移動機構124を制御する。機構制御部123は、物体検出装置100が物体を検出すると、その物体を避けるように移動機構124を制御する。
 情報処理装置125は、第1カメラ121、および第2カメラ122で撮影して得られた画像を処理して、自律移動装置1の前方の物体を検出する。情報処理装置125の構成は後述する。
 送受信装置126は、表示装置140と無線による通信を行う。送受信装置126は、ユーザによる表示装置140から自律移動装置1への指令を受信し、情報処理装置125の処理結果を表示装置140へ出力する。
 記憶装置127は、不揮発性メモリにより構成される。記憶装置127には、移動制御プログラム、目的地、走行する環境に対応した地図、移動経路などが保存される。自律移動装置1は、この移動制御プログラムにより、外界測定装置128と内界測定装置129で測定された測定データ、および情報処理装置125の検出結果に基づき、地図上での自己位置を推定しながら、計画された移動経路を辿るように実環境を自律移動する。
 外界測定装置128は、自律移動装置1の外部(実環境)における相対位置や絶対位置を示すデータを計測するための外界センサである。外界測定装置128は、たとえば、GPS衛星からの電波を受信して自律移動装置1の絶対位置を算出するGPS受信機を備える。外界測定装置128は、測定値を外界情報入力部128Aに出力する。
 内界測定装置129は、たとえば、ロータリエンコーダとジャイロセンサとを備える。ロータリエンコーダは、移動機構124における車輪の回転量を測定する。ジャイロセンサは、自律移動装置1の姿勢、すなわち回転3軸、および並進3軸の加速度を計測する。内界測定装置129は、測定値を内界情報入力部129Aに出力する。
 表示装置140は、例えば、通信機能やGUI機能付きの表示画面を有する端末である。
 図2は、情報処理装置125の構成を示すブロック図である。
 情報処理装置125は、CPU131と、主記憶部132と、補助記憶部133と、バス134とを備える。CPU131と、主記憶部132と、補助記憶部133とは、バス134により接続され、相互にデータの送受信が行われる。
 送受信装置126は、表示装置140と通信することで、ユーザによる表示装置140から自律移動装置1への指令を受信し、情報処理装置125の処理結果を表示装置140へ出力する。
 CPU131は、主記憶部132または補助記憶部133に格納されているプログラムを読み出す。CPU131は、演算を実行し、主記憶部132や補助記憶部133や機構制御部123に演算結果を出力する。 
 主記憶部132は、ランダムアクセスメモリにより構成される。主記憶部132には、CPU131によって実行されるプログラムや、CPU131によって実行される演算結果や、情報処理装置125で利用される設定情報、たとえば後述する物体候補領域テーブル300、算出終了予定時刻te、算出所要時間tcなどが保存される。主記憶部132には、第1画像入力部121Aや第2画像入力部122Aが取得した画像が過去画像として一定数保存される。主記憶部132には、物体候補領域の各種情報を格納する物体候補領域テーブルや、地図生成部202によって生成される自律移動装置1を中心とする局所地図も保存される。
 補助記憶部133には、CPU131によって実行されるプログラムや、CPU131によって実行される演算の結果や、情報処理装置125で利用される設定情報が格納される。補助記憶部133は、特に、主記憶部132に格納しきれないデータの格納や、電源遮断された状態でもデータを保持する目的で使用される。補助記憶部133は、たとえば、ハードディスクドライブなどの磁気ディスクドライブ、あるいはフラッシュメモリ等の不揮発性メモリ等を、単体あるいは複数組み合わせて構成される。
(情報処理装置の機能ブロック)
 図3は、情報処理装置125のCPU131が主記憶部132に格納される処理プログラムを実行することで実現される機能構成を示すブロック図である。情報処理装置125は、物体検出部201、および地図生成部202を備える。物体検出部201は、第1画像入力部121A、および第2画像入力部122Aから入力された画像を用いて3次元情報を出力する。詳しくは後述する。
 地図生成部202は、外界情報入力部128Aから外界測定装置128の測定値を取得し、内界情報入力部129Aから内界測定装置129の測定値を取得する。これらの測定値から自律移動装置1の位置および姿勢を算出し、物体検出部201から取得する3次元情報に基づいて、自律移動装置1を中心とする障害物の地図を生成する。たとえば、地図の形式としては、Digital Elevation Map(以下、DEMと呼ぶ)を用いる。DEMは、実世界空間を上から見下ろしてある大きさを持つグリッドに分割し、各グリッドに代表する高さの値を記録した地図である。自律移動装置1の移動機構124が乗り越えられる高さは既知なので、機構制御部123は、所定値以上の高さが記録されたグリッドは走行不可能と判断する。機構制御部123がこの地図と予め設定された経路計画に基づいて、局所的な走行位置経路を計画し、その経路を走行するように移動機構124を制御することで、自律走行を行う。
(物体検出部の詳細)
 図4は、物体検出部201の機能構成を示すブロック図である。物体検出部201は、物体候補領域抽出部211と、領域将来推定部212と、領域追跡部213と、処理対象選択部214と、3次元情報算出部215と、物体位置特定部216、とを備える。
 物体候補領域抽出部211は、第1カメラ121が取得した2枚以上の時系列画像を用いて、画像上における物体が存在する可能性の高い領域(以下、物体候補領域と称する)とその2次元オプティカルフローを算出する。物体候補領域抽出部211は、領域の頂点座標と、物体候補領域を抽出した時刻とを、図5で後述する物体候補領域テーブル300に格納する。ただし、物体候補領域を抽出した時刻は、領域の抽出に用いた最新の画像の撮影時刻とする。また、すでに物体候補領域テーブル300に物体候補領域が設定されている領域は、オプティカルフローを算出しない。
 物体候補領域を算出する方法としては、例えば、撮影時刻の異なる2枚の画像間の対応点探索処理によって、画素単位で2次元オプティカルフローを算出し、算出された2次元オプティカルフローに基づいて、物体の存在する可能性を算出し、算出された可能性から物体候補領域を抽出する方法が知られている。この方法では、物体候補領域の抽出だけでなく、その物体候補領域の全域について2次元オプティカルフローを取得できる。
 領域将来推定部212は、物体候補領域抽出部211が算出した物体候補領域、およびその2次元オプティカルフローを物体候補領域テーブル300から取得する。領域将来推定部212は、取得したそれぞれの物体候補領域を対象として以下の処理を行う。すなわち、ある物体候補領域の2次元オプティカルフローに基づき、将来のある時刻における画像上の座標を推定し、物体候補領域テーブル300に格納する。領域将来推定部212は、3次元情報算出部215が算出を行っている場合は、その算出終了予定時刻teにおける座標を推定する。領域将来推定部212は、3次元情報算出部215が算出を行っていない場合は、それぞれの物体候補領域の面積を算出して面積が最も大きい物体候補領域を選択し、その3次元情報の算出に要する時間、すなわち算出所要時間tcを算出する。そして、現在から算出所要時間tcが経過した後の座標を推定する。3次元情報算出部215が3次元情報の算出に要する時間tcは、3次元情報を算出する画像上の面積に比例する所定の式により算出される。
 領域将来推定部212が将来の画像上の座標を推定する方法としては、公知の手法を用いることができる。たとえば、過去の状態が将来再び現れる確率(時間的再現確率)を算出し、算出された時間的再現確率に基づいて時刻のサンプリングを行う。そして、サンプリングされた時刻における過去の状態の推定値を参照し、そのカーネル分布を畳込むことで状態の分布を予測する手法が知られている。
 領域追跡部213は、第1カメラ121が画像(以下、最新取得画像、と呼ぶ)を取得すると物体候補領域テーブル300から物体候補領域を取得する。この物体候補領域は、従前に第1カメラ121が取得した画像を用いて算出された領域である。領域追跡部213は、取得したそれぞれの物体候補領域を対象として、以下の処理を行う。すなわち、領域追跡部213は、最新取得画像とその直前に取得された画像との間の対応点探索処理によって、最新取得画像における対応する物体候補領域を算出する。対応する物体候補領域がない場合は、領域追跡部213は、その物体候補領域を含むエントリを物体候補領域テーブル300から削除する。対応する物体候補領域がある場合は、領域追跡部213は、対応点探索処理により2次元オプティカルフローを算出し、その物体候補領域の2次元オプティカルフローとして物体候補領域テーブル300に追加する。
 処理対象選択部214は、物体候補領域テーブル300から物体候補領域を取得し、取得したそれぞれの物体候補領域を対象として、以下の処理を行う。処理対象選択部214は、領域将来推定部212が算出した物体候補領域の将来の画像上の座標に基づき、3次元情報を計算するか否かを決定する。すなわち、処理対象選択部214は、将来の画像上の物体候補領域の座標が第1カメラ121の出力する画像における座標の範囲を超える場合は、物体候補領域がその将来の時点において第1カメラ121の撮影範囲外に存在すると判断し、3次元情報を算出しないと判断する。
 処理対象選択部214は、物体候補領域テーブル300の3次元情報算出優先度に、3次元情報を算出すると決定した物体候補領域には正の値を割り当て、3次元情報を算出しないと決定した物体候補領域には負の値を割り当てる。処理対象選択部214は、3次元情報を計算すると決定した領域が複数ある場合には、物体候補領域の面積が大きい順に高い優先度、すなわち大きい正の数を記録する。
 3次元情報算出部215は、物体候補領域内の各画素に対応する3次元情報を、第1カメラ121が取得した第1画像と第2カメラ122が取得した第2画像間の対応点探索処理によって算出する。3次元情報算出部215は、処理を開始したら、物体候補領域テーブル300の該当するエントリに対して、3次元情報計算実行状態に実行状態を表す値、たとえば「ACTIVE」を記録する。3次元情報算出部215は、処理が完了したら、物体候補領域テーブル300の該当するエントリに対して、3次元情報計算実行状態に実行終了を表す値、たとえば「DONE」を記録する。
 物体位置特定部216は、3次元情報算出部215から物体候補領域の3次元情報を取得し、3次元情報、たとえば自律移動装置1から物体候補領域の各点までの距離から物体を検出する。物体位置特定部216は、検出された物体の情報から自律移動装置1の移動ベクトルを差し引いたものを最終的な物体の情報として主記憶部132に格納して、地図生成部202に送信する。移動ベクトルとは、物体候補領域の抽出に用いた画像を取得してから3次元情報の算出が完了した時刻までの時間内に移動する自律移動装置1の移動ベクトルである。例えば、物体が3次元空間上のボクセルとして検出する場合、ボクセルの重心の座標から移動ベクトルを差し引いた座標が、最終的な物体の重心座標となる。すなわち、自律移動装置1が原点である座標系が移動するので、移動分を考慮して物体の重心座標を算出する。物体検出処理には、既存の方法を用いることができる。
(物体候補領域テーブル)
 図5に物体候補領域テーブル300の構成の一例を示す。
 図5に示す物体候補領域テーブル300は複数のエントリから構成される。たとえば複数のエントリは、領域頂点座標と、2次元オプティカルフローの履歴と、領域が抽出された時刻と、時刻teにおける領域の推定状態と、3次元情報計算優先度と、3次元情報計算実行状態とから構成される。
 領域頂点座標は、第1画像入力部121Aが取得した画像における物体候補領域を構成する頂点の座標である。図5では、一例として領域が矩形で表現される場合の4つの頂点の座標が示されている。領域頂点座標は、物体候補領域抽出部211により記録される。
 2次元オプティカルフローの履歴は、第1カメラ121が撮影して得られた撮影時刻の異なる画像間の対応点探索処理によって算出された2次元オプティカルフローを、時系順に所定の数だけ示すものである。たとえば、図5の例においてIDが0の物体候補領域に注目すると、2次元オプティカルフローはX1とX2の2つが示されている。前述のとおり、2次元オプティカルフローは、物体候補領域抽出部211、および領域追跡部213により記録される。
 抽出時刻には、物体候補領域の抽出または領域の追跡に用いられた最新取得画像の撮影時刻が記録される。抽出時刻は、物体候補領域抽出部211、および領域追跡部213により記録される。
 時刻teにおける領域の推定状態は、算出終了予定時刻teにおける物体候補領域の推定される画像上の座標により表される。この値は、領域将来推定部212から記録される。
 3次元情報算出優先度は、物体候補領域に対して3次元情報を算出する優先度合いを示す値により表される。3次元情報算出優先度として、3次元情報を算出する対象には正の値が、3次元情報を算出しない対象には負の値が記録される。優先度が高い場合は値を大きく記録する。3次元情報算出優先度の値は、処理対象選択部214から記録される。
 3次元情報算出実行状態は、物体候補領域に対して3次元情報を算出中か否かを示す値により表される。この値は3次元情報算出部215から記録される。
(フローチャート)
 図6~7を参照して、物体検出装置100の処理の流れ、すなわち自律移動装置1が3次元情報を算出する処理の流れを説明する。
 図6~7は、物体検出装置100の情報処理装置125が実行するプログラムの動作を表すフローチャートである。以下に説明するこのフローチャートの実行主体は、情報処理装置125のCPU131である。
 第1カメラ121、および第2カメラ122は所定時間ごとに、自律移動装置1の周囲を撮影し、画像を取得する。情報処理装置125は、第1カメラ121、および第2カメラ122が撮影を行うと、以下のプログラムを実行する。
 ステップS501において、情報処理装置125は、第1画像入力部121A、および第2画像入力部122Aを用いて、第1カメラ121および第2カメラ122から最新の撮影画像を取得し、ステップS502に進む。以後、第1画像入力部121Aが取得した最新の画像を最新第1画像、第2画像入力部122Aが取得した最新の画像を最新第2画像、と呼ぶ。
 ステップS502において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300の先頭エントリ、すなわちIDが0であるエントリを読み込み、ステップS503に進む。
 ステップS503において、情報処理装置125は、領域追跡部213を用いて、読み込んだエントリの当該物体候補領域を対象とした2次元オプティカルフローを算出し、最新第1画像における物体候補領域の位置を算出し、ステップS504に進む。
 ステップS504において、情報処理装置125は、ステップS503において最新第1画像における物体候補領域の位置を算出できたか否かを判断する。算出できたと判断する場合はステップS504Aに進み、算出できなかったと判断する場合はステップS505に進む。
 ステップS504Aにおいて、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300における当該エントリの2次元OFのデータとして、ステップS503において算出した2次元オプティカルフローを追加し、ステップS506に進む。
 ステップS505において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300において当該エントリを削除し、ステップS506に進む。最新第1画像において当該エントリに記載の物体候補領域を追跡できなかったからである。
 ステップS506において、情報処理装置125は、現在読み込んでいるエントリが、物体候補領域テーブル300の最後のエントリであるか否かを判断する。最後のエントリであると判断する場合、すなわち全てのエントリに対してステップS503~S505の処理が完了したと判断する場合はステップS508に進む。最後のエントリではないと判断する場合はステップS507に進む。
 ステップS507において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300の次のエントリを読み込み、ステップS503に戻る。
 全てのエントリを読み込んだと判断した場合に実行されるステップS508において、情報処理装置125は、物体候補領域抽出部211を用いて物体候補領域以外の2次元オプティカルフローを算出し、ステップS509に進む。
 ステップS509において、情報処理装置125は、ステップS508において算出した2次元オプティカルフローに基づき、新たな物体候補領域を抽出する。情報処理装置125は、抽出した物体候補領域を物体候補領域テーブル300に記録する。次にステップS510に進む。
 ステップS510において、情報処理装置125は、主記憶部132に保存されている算出終了予定時刻teに、何らかの時刻が記録されているか否かを判断する。時刻が記録されていないと判断する場合はステップS511に進み、時刻が記録されていると判断する場合はステップS513に進む。本ステップは、3次元情報算出部215が3次元情報を算出しているか否かを判断している。
 ステップS511において、情報処理装置125は、領域将来推定部212を用いて算出所要時間tcを算出する。すなわち、物体候補領域テーブル300に記載の各物体候補領域の面積を算出して面積が最も大きい物体候補領域を選択し、その面積を所定の式に代入して算出所要時間tcを算出する。次にステップS512に進む。
 ステップS512において、情報処理装置125は、領域将来推定部212を用いて、物体候補領域テーブル300に記載の各物体候補領域について、算出所要時間tcが経過した時の各物体候補領域の画像上の座標を算出する。次に、ステップS514に進む。
 算出終了予定時刻teに何らかの時刻が記録されていると判断されると実行されるステップS513において、情報処理装置125は、領域将来推定部212を用いて、算出終了予定時刻teにおける各物体候補領域の画像上の座標を算出する。次に、ステップS514に進む。
 図6のステップS514において、情報処理装置125は、処理対象選択部214を用いて各物体候補領域の3次元情報算出の有無を決定する。すなわち、情報処理装置125は、ステップS512またはステップS513において算出した座標が、第1カメラ121の出力する画像の座標の範囲内であれば3次元情報を算出する、と判断する。次にステップS515に進む。
 ステップS515において、情報処理装置125は、処理対象選択部214を用いて3次元情報算出優先度を決定し、物体候補領域テーブル300に保存する。すなわち、情報処理装置125は、ステップS514において3次元情報を算出すると判断した物体候補領域を対象として面積を算出し、面積が大きいほど正の大きな値を割り当てる。情報処理装置125は、3次元情報を算出すると判断しなかった物体候補領域には「-1」を記録する。次にステップS516に進む。
 ステップS516において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300から3次元情報算出優先度が最大であるエントリを読み込み、ステップS517に進む。
 ステップS517において、情報処理装置125は、読み込んだエントリが2つの条件、すなわち(1)3次元情報算出の対象であること、(2)算出が開始されていないこと、の両方を満たすか否かを判断する。図5の例では、(1)優先度が正であること、(2)実行状態が「WAIT」であること、の両方を満たすか否かを判断する。2つの条件を満たすと判断する場合はステップS518に進み、少なくとも1つを満たさないと判断する場合はステップS526に進む。
ステップS518において、情報処理装置125は、3次元情報算出部215に算出開始指令を送り、読み込んだエントリに記載されている物体候補領域の3次元情報の算出を開始させる。3次元情報算出部215は、算出を開始すると物体候補領域テーブル300の実行状態を変更する。図5の例では、実行状態を「ACTIVE」に変更する。次にステップS519に進む。
 ステップS519において、情報処理装置125は、主記憶部132に保存されている算出終了予定時刻teに、現在時刻に算出所要時間tcを加えた時間を保存し、ステップS520に進む。
 ステップS520において、情報処理装置125は、3次元情報算出部215による3次元情報の算出が完了したか否かを判断し、完了したと判断する場合はステップS521に進み、算出が継続していると判断する場合はステップS525に進む。
 ステップS521において、情報処理装置125は、物体位置特定部216を用いて物体の位置を特定し、その情報を地図生成部202に出力してステップS522に進む。
 ステップS522において、情報処理装置125は、主記憶部132に保存されている算出終了予定時刻teをクリアする。すなわち、算出終了予定時刻teに時刻が保存されていない状態に変更する。次にステップS523に進む。
 ステップS523において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300に保存されている全ての領域に対する処理が完了したか否かを判断する。全ての領域に対する処理が完了したと判断する場合は図6~7により動作が表されるプログラムを終了し、全ての領域に対する処理が完了していないと判断する場合はステップS524に進む。
 ステップS524において、情報処理装置125は、現在読み込んでいるエントリの次に高い優先度を有するエントリを読み込み、ステップS517に戻る。
 3次元情報算出部215による3次元情報の算出が完了していないと判断されると実行されるステップS525において、情報処理装置125は、現在読み込んでいるエントリの3次元情報算出優先度が負の値に変更されているか否かを判断する。負の値に変更されていると判断する場合は、図6~7により動作が表されるプログラムを終了する。負の値に変更されていないと判断する場合はステップS520に戻る。
 ステップS517において否定判断をされると実行されるステップS526において、情報処理装置125は、読み込んだエントリが2つの条件、すなわち(1)3次元情報算出の対象でないこと、(2)算出が開始されていること、の両方を満たすか否かを判断する。図5の例では、(1)優先度が負であること、(2)実行状態が「ACTIVE」であること、の両方を満たすか否かを判断する。2つの条件を満たすと判断する場合はステップS527に進み、少なくとも1つを満たさないと判断する場合はステップS523に進む。
 ステップS527において、情報処理装置125は、3次元情報算出部215に算出中断命令を出力し、ステップS522に進む。
(動作例)
 図8~10を参照して、物体検出装置100の動作例を説明する。
 まず周囲の状況と撮影して得られた画像を説明する。前方を撮影する物体検出装置100を搭載した自律移動装置1は車道を直進しており、車道の両脇に1本ずつ樹木が植えられ、1台の先行車両がある。このとき撮影して得られた画像が図8に示すものであり、四角で囲む3つの領域が物体候補領域として認識された領域である。以下では、先行車両を含む物体候補領域を領域C1、樹木を含む物体候補領域を領域C2、領域C3と呼ぶ。なお、領域C1は先行車両よりも大きく検出されるが、3次元情報を算出した後に物体位置特定部216が動作することにより、符号701により表されるように、正確な位置が算出される。
 樹木は車道に対して静止しているが、自律移動装置1は車道を走行しているので、時系列的に連続して撮影された画像からは領域C2、領域C3が移動しているように観測される。自律移動装置1は車道を直進しているので、しばらく走行すると領域C2、領域C3は撮影範囲外に移動する。自律移動装置1は一定速度で走行するが、先行車両は後述する時刻ta+2の直前に加速し、時刻ta+2の直後に減速した。先行車両が加速すると領域C1は画像上の上方に移動する。
 以下、図9および図10を参照して、上記の状況における物体検出装置100の動作を説明する。
 図9は、物体検出部201の動作および物体候補領域テーブル300の保存されるエントリを示すタイミングチャートである。図9では、左から右に進むにつれて時間が経過している。図9に示す処理が開始する当初、すなわち時刻ta以前には物体候補領域テーブル300にエントリが一切存在しない。
 図10は、第1画像入力部121Aが取得した画像における、物体候補領域抽出部211が抽出した領域の位置と、領域将来推定部212が推定する物体候補領域の位置を示す図である。図10では、図9と同様に左から右に進むにつれて時間が経過している。図9と図10は時刻が同期している。
 まず、図9を参照して説明する。
 第1画像入力部121Aおよび第2画像入力部122Aは、第1カメラ121および第2カメラ122が撮影を行うたびに、すなわち所定の時間間隔で画像を取得する。図9では、時刻ta、ta+1、ta+2、ta+3、ta+4のそれぞれで画像を取得する。すなわち、時刻ta、ta+1、・・に図6のステップS501が実行され、その処理が完了すると順次ステップが実行される。以下では、時刻taに取得した第1画像をIa、時刻ta+1に取得した最新第1画像をIa+1、・・と呼ぶ。主記憶部132には、従前に撮影されたk-1個の過去の時系列画像(Ia-1~Ia-k)が格納されている。
 以下では、時刻ta、ta+1、ta+2、ta+3からの一連の処理を説明するが、処理内容が同一で結果も同一の場合には説明を省略する。
(時刻taからの一連の処理)
 時刻taにおける画像の取り込み(ステップS501)が完了すると、物体候補領域テーブル300のエントリの有無が判断され(ステップS501A)、この時点ではエントリがないので領域追跡部213の処理は行われない。次に、物体候補領域抽出部211によりオプティカルフローの算出(ステップS508)および物体候補領域の抽出(ステップS509)が行われ、物体候補領域テーブル300に領域C1、C2、C3が記録される。この処理が完了した時刻がt0である。
 図10(a)は、時刻taに取得した画像Iaと物体候補領域抽出部211が抽出した物体候補領域C1~C3を示した図である。時刻taに取得した第1画像(Ia)に対して、物体候補領域抽出部211が物体候補領域を抽出し、処理が完了した時刻t0で物体候補領域(C1~C3)が得られた様子が示されている。
 図9に戻って説明を続ける。
 領域将来推定部212による物体候補領域抽出(ステップS509)が完了した時刻t0において、算出終了予定時刻teが記録されていないので(ステップS510:YES)、最大である物体候補領域の面積に応じて決定される時間tc1が算出される。そして、領域将来推定部212が物体候補領域テーブル300から物体候補領域(C1~C3)のエントリを取得し、得られたエントリに含まれる2次元オプティカルフローに基づいて、今から時間tc1経過した後の状態を推定する(ステップS513)。ここでは、領域将来推定部212は、時間tc1が経過すると領域C1のみが第1カメラ121の撮影範囲内に留まり、領域C2、C3は撮影範囲外に移動すると推定する。
 続いて処理対象選択部214が物体候補領域テーブル300に格納された将来の領域の推定状態を取得し、取得された推定状態に基づいて3次元情報を算出するか否かを決定し、決定された結果を物体候補領域テーブル300に格納する。ここでは、処理対象選択部214は、今から時間tc1を経過した後も第1カメラ121の撮影範囲内に留まる領域C1のみを3次元情報の算出対象であると判断する(ステップS514、S515)。この処理が完了した時刻をttとする。
 図10(b)は、時刻t0において領域将来推定部212が推定する、時間tc1経過した後の物体候補領域(C1~C3)の状態を示した図である。物体候補領域C1は時間tc1経過した後に第1カメラ121の撮影範囲内にあると推定されたのに対して、物体候補領域C2、C3は撮影範囲外にあると推定された状態が示されている。
 図9に戻って説明を続ける。
 領域C1は3次元情報の算出対象であり、算出が開始されていないので(ステップS517:YES)、情報処理装置125は、3次元情報算出部215に3次元情報の算出開始を指示する(ステップS518)。3次元情報算出部215は、物体候補領域テーブル300の領域C1のエントリについて、3次元情報の算出中である旨を記録する。情報処理装置125は、算出終了予定時刻teに現在時刻であるttに算出所要時間tc1を加えた時刻を記録する(ステップS519)。その後、3次元情報算出部215の算出完了、または物体候補領域テーブル300の変更を待ち続ける(ステップS520:NO、ステップS525:NO)。
(時刻ta+1からの一連の処理)
 前述した時刻ttの少し前の時刻ta+1において、第1画像入力部121Aが画像Ia+1を取り込む(ステップS501)。物体候補領域テーブル300にはエントリがあるので(ステップS501A:YES)、領域追跡部213により領域C1~C3の追跡処理が行われる(ステップS503~506)。画像Ia+1では領域C1~C3の全てが追跡できたので物体候補領域テーブル300のエントリは削除されない。
 領域将来推定部212は、算出終了予定時刻teが記録されているので(ステップS510:YES)、算出終了予定時刻teにおける各領域の状態を推定する(ステップS513)。処理対象選択部214は、先ほどと同様に領域C1のみを3次元情報の算出対象であると判断する(ステップS514、S515)。
 情報処理装置125は、領域C1のエントリについては算出が開始されており(ステップS517:NO)、3次元情報算出の対象であるため(ステップS526:NO)、特段の処理を行わない。情報処理装置125は、領域C2およびC3のエントリについては、それらが3次元情報算出の対象ではなく(ステップS517:NO)、3次元情報の算出が開始されていないため(ステップS526:NO)、特段の処理を行わず終了する。
(時刻ta+2からの一連の処理)
 時刻ta+1から所定の時間が経過した時刻ta+2において、第1画像入力部121Aが画像Ia+2を取り込む(ステップS501)。領域追跡部213は領域C1~C3の追跡処理を行い(ステップS503~506)、領域C2の追跡ができなかったため、物体候補領域テーブル300から領域C2のエントリを削除する。
 時刻t2に領域将来推定部212が算出を開始し、物体候補領域テーブル300にエントリを有する領域C1およびC3の時刻teにおける状態を推定する。先行車両が時刻ta+2の直前に加速したので、画像Ia+2における領域C1は上部に移動する。そのため、領域将来推定部212は時刻teにおいて領域C1とC3の両方が、第1カメラ121の撮影範囲外に移動すると推定する。
 図10(C)は、時刻ta+2に取得した画像Ia+2における領域C1およびC3の位置と、時刻t2に推定した時刻teにおける領域C1およびC3の位置を示す図である。時刻teにおいて、領域C1は第1カメラ121の撮影範囲から上に逸れ、領域C3は第1カメラ121の撮影範囲から横に逸れると推定された様子が示されている。
 図9に戻って説明を続ける。
 領域将来推定部212は、時刻teにおいて領域C1も両者が第1カメラ121の撮影範囲外となるので、3次元情報の算出対象ではないと判断する(ステップS514)。領域将来推定部212は、物体候補領域テーブル300における領域C1のエントリの優先度に「-1」を記録する(ステップS515)。
 この領域将来推定部212による物体候補領域テーブル300への書き込みにより、時刻taからの一連の処理により、ステップS520~S525のループで待機していた処理が、ステップS525において肯定判定され、処理が終了する。
 情報処理装置125は、領域C1のエントリに対して、算出が開始されており(ステップS517:NO)、3次元情報の算出対象外かつ3次元情報を算出中であるため(ステップS526:YES)、3次元情報算出部215に算出中断指令を出力する(ステップS527)。
(時刻ta+3からの一連の処理)
 時刻ta+2から所定の時間が経過した時刻ta+3において、第1画像入力部121Aが画像Ia+3を取り込む(ステップS501)。領域追跡部213は領域C1の追跡処理を行う(ステップS503~506)。
 時刻t3に領域将来推定部212が算出を開始し、算出終了予定時刻teが記録されていないので(ステップS510:YES)、時間tc2が算出される。そして、物体候補領域テーブル300にエントリを有する領域C1が、現在から時間tc2経過後における状態を推定する。先行車両が時刻ta+2の直後に減速したので、画像Ia+3において領域C1は上部から中央に戻る。そのため、領域将来推定部212は現在から時間tc2経過後において領域C1が第1カメラ121の撮影範囲内に存在すると推定する。
 図10(d)は、時刻ta+3に取得した画像Ia+3における領域C1の位置と、時刻t3に推定した現在時刻ta+3から時間tc2経過後における領域C1の位置を示す図である。現在から時間tc2経過後において、領域C1は第1カメラ121の撮影範囲内に存在すると推定された様子が示されている。
 図9に戻って説明を続ける。
 処理対象選択部214は、今から時間tc2を経過した後も第1カメラ121の撮影範囲内に留まる領域C1を、改めて3次元情報の算出対象であると判断する(ステップS514)。処理対象選択部214は、物体候補領域テーブル300の領域C1のエントリに、3次元情報の算出対象であり、算出が開始されていない旨を記録する。
 領域C1は3次元情報の算出対象であり、算出が開始されていないので(ステップS517:YES)、情報処理装置125は、3次元情報算出部215に3次元情報の算出開始を指示する(ステップS518)。すなわち、一旦は中止された領域C1の3次元情報が算出される。
 これにより、物体候補領域の3次元情報を算出中に将来の状態を再度推定し、その結果、画面内にいると推定された領域についてのみ3次元情報を算出し続けることができる。その結果、不要な3次元情報の算出処理を抑制することが可能となり、物体検出の処理時間の低減につながる。
 また、3次元情報を算出中に将来の状態を再度推定し、その結果、画面外にいると推定された物体候補領域の3次元情報の算出処理を中断することが可能となる。これにより、不要な3次元情報の算出処理が抑制され、物体検出の処理時間の低減につながる。
 また、3次元情報の算出対象外と判定された物体候補領域を追跡しておくことで、その後、その物体候補領域の将来の状態が画面内と推定された場合に、最新の物体候補領域を用いて3次元情報の算出処理を実行することが可能であり、物体検出性能の向上につながる。
 上述した第1の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
(1)物体検出装置100は、第1カメラ121から複数の画像を連続的に取得する第1画像入力部121Aと、第2カメラ122から複数の画像を連続的に取得する第2画像入力部122Aと、を備える。物体検出装置100はさらに、第1画像入力部121Aが異なる時間に取得した2以上の画像を用いて、物体が存在する物体候補領域を抽出する物体候補領域抽出部211と、抽出された物体候補領域の複数の画像上の位置に基づいて、第1撮像部の撮影範囲に対する物体候補領域の将来の位置を推定する領域将来推定部212と、を備える。物体検出装置100はさらに、領域将来推定部212の推定する将来の位置に基づき、物体候補領域ごとに3次元情報を算出するか否かを判定する処理対象選択部214と、処理対象選択部214が3次元情報を算出すると判定した物体候補領域を対象として、第1画像入力部および第2画像入力部が取得する画像を用いて、第1撮像部と第2撮像部の基線長に基づき、物体候補領域の3次元情報を算出する3次元情報算出部215と、を備える。
 物体検出装置100をこのように構成したので、所定時間後、たとえば3次元情報の算出が完了する時の物体候補領域の位置に基づき、当該物体候補領域の3次元情報を算出するか否かを判断するため、3次元情報の算出に要する時間を低減し、処理を高速化できる。
(2)処理対象選択部214は、領域将来推定部212により推定される物体候補領域が第1カメラ121の撮影範囲に含まれると判断すると3次元情報を算出すると判定し、領域将来推定部212により推定される物体候補領域が第1カメラ121の撮影範囲に含まれないと判断すると3次元情報を算出しないと判定する、
 そのため、カメラで撮影された画像から物体候補領域を抽出し、抽出された物体候補領域に対して、将来における状態を推定し、推定された状態がカメラの撮影範囲内にある場合に3次元情報を算出する対象と判定し、3次元情報を算出する対象と判定された物体候補領域だけ3次元情報を算出することで、不要な3次元情報の算出処理を抑制することが可能となり、物体検出の処理時間の低減につながる。
(3)3次元情報算出部215は、物体候補領域の3次元情報を算出している最中に、当該物体候補領域が処理対象選択部214により3次元情報を算出しないと判定されると、当該3次元情報の算出を中断する。
 そのため、3次元情報算出処理を実行中の物体候補領域に対して、処理が完了するまでの間に、将来における状態を推定し、推定された状態が第1カメラ121の撮影範囲外にあると判定された場合に、3次元情報算出処理を中断するように構成することができる。不要な3次元情報の算出処理を抑制することが可能となり、物体検出の処理時間の低減につながる。
(4)3次元情報算出部215は、処理対象選択部214により3次元情報を算出しないと判定された物体候補領域については、その後に3次元情報を算出すると判定されると、当該物体候補領域の3次元情報を算出する。
 そのため、3次元情報算出の対象外と判定された物体候補領域に対して、所定の時間が経過後、将来における状態を推定し、推定された状態が第1カメラ121の撮影範囲内にあると判定された場合に、3次元情報算出処理を実行することで、必要な3次元情報の算出処理を実行することが可能となり、物体検出の検出性能の向上につながる。
 上述した第1の実施の形態は、以下のように変形してもよい。
(1)第1の実施の形態では、撮影時刻の異なる2枚の画像を用いて画素単位でオプティカルフローを算出して物体候補領域を抽出したが、処理時間を減らすために、以下のように特定の個所領域のみ処理を行ってもよい。すなわち、一方の画像からエッジの画素を検出し、検出されたエッジ画素を縦方向、または横方向に連結してエッジ線分を抽出し、得られたエッジ線分の上端と下端の画素だけを対象に2次元オプティカルフローを算出し、そのオプティカルフローから物体の存在する可能性を算出し、物体が存在する可能性の高いエッジ線分を統合して物体候補領域としてもよい。
(2)第1の実施の形態では、算出終了予定時刻teおよび算出所要時間tcを物体候補領域にかかわらず共通の値としたが、算出終了予定時刻teおよび算出所要時間tcを物体候補領域ごとに値を設けてもよい。この場合は、各物体候補領域に対して3次元情報を算出するのに必要な処理時間を算出所要時間tcとする。
(3)物体候補領域の優先度は面積のみに基づいて決定されたが、優先度の決定方法はこれに限定されない。物体候補領域の位置を考慮し、画像の中心に近い位置の物体候補領域ほど優先順位を高くしてもよいし、物体候補領域の位置と面積の大きさを組み合わせて優先度を決定してもよい。また、過去の走行した映像を解析し、物体候補領域のサイズや位置と、実際の物体との関係性を学習し、その関係性に基づいて優先度を決定してもよい。
(4)物体検出装置100は、自律移動装置1と独立して設けられてもよい。すなわち、物体検出装置100は、自律移動装置1の送受信装置126と通信を行う通信部をさらに備え、送受信装置126と通信を行うことで第1の実施の形態と同様の作用効果を奏してもよい。すなわち送受信装置126を経由して、第1カメラ121、および第2カメラ122から画像を取得し、内界測定装置129および外界測定装置128から情報を取得してもよい。さらに、物体検出装置100の算出結果を、送受信装置126を経由して機構制御部123に出力してもよい。
(5)自律移動装置1は、記憶装置127に保存された移動経路に沿って移動するが、物体検出装置100の出力に基づき移動経路を再設定する移動経路変更部をさらに備えてもよい。
(6)自律移動装置1は、物体位置特定部216を備えず、3次元情報算出部215の算出する三次元情報に基づいて、障害物の回避を行ってもよい。
(第2の実施の形態)
 図11~18を参照して、本発明に係る物体検出装置、および自律移動装置の第2の実施の形態を説明する。以下の説明では、第1の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第1の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、3次元情報を算出した物体候補領域に対して物体の陰になっている領域を推定し、その領域の3次元情報を算出可能な位置まで移動体が移動した際に撮影して得られた画像を用いて3次元情報を再度算出する点で、第1の実施の形態と異なる。
 本発明の第2の実施の形態に係る物体検出装置100の構成は、物体検出部201が3次元情報管理部311をさらに備える点、および情報処理装置125の主記憶部132に記憶される物体候補領域テーブル300の構成が異なる点が、第1の実施の形態と主に異なる。
 図11は、本発明の第2の実施の形態における物体検出部201の構成を示すブロック図である。物体検出部201の備える3次元情報管理部311は、3次元情報算出部215および物体位置特定部216から情報を取得し、演算結果を処理対象選択部214に出力する。
 3次元情報管理部311は、3次元情報算出部215から各物体候補領域に対する3次元情報を取得し、物体位置特定部216から物体の位置を取得する。3次元情報管理部311は、これらの情報を用いて、3次元情報算出部が3次元情報を算出した物体候補領域の周辺の空間で3次元情報が算出されていない空間を特定する。3次元情報管理部311は、3次元情報が算出されていない空間が存在する場合は、3次元情報が算出されていない空間を視認できる経路上の範囲を算出し、上記判定結果と共に物体候補領域テーブル300に格納する。
 図12は、第2の実施の形態における物体候補領域テーブル300の構成の一例を示す。第2の実施の形態における物体候補領域テーブル300は、第1の実施の形態における物体候補領域テーブル300に3次元情報再算出対象、再算出範囲の項目2つが追加されている。
 物体候補領域テーブル300の3次元情報再算出対象には、当該エントリの物体候補領域の周辺に3次元情報が得られなかった空間があり、その空間の3次元情報を再度算出する対象であるか否かを表すフラグが記録される。たとえば、図12の例では再算出の対象であることを「Y」で示し、再算出の対象ではないことを「N」で示している。3次元情報再算出対象の値は、3次元情報管理部311から記録される。
 物体候補領域テーブル300の再算出範囲には、3次元情報の再算出を行うために画像を取得する移動経路上の範囲が記録される。移動経路の範囲は、記憶装置127に格納されている地図座標を用いて記録される。すなわち、地図座標で表した特定の位置(X,Y)を中心に、距離Rの範囲内で再算出を行うための画像の取得を行う。たとえば、図12の例では特定の位置(X,Y)と距離Rの範囲を、(X,Y,R)の形式で記述している。この再算出範囲は、3次元情報管理部311から記録される。
 処理対象選択部214は、第1の実施の形態の処理に加えて、外界測定装置128を用いて自律移動装置1の自己位置を取得する。処理対象選択部214は、物体候補領域テーブル300に格納されているエントリから、3次元情報再算出対象の値がY、すなわち3次元情報の再算出対象であり、かつ、物体候補領域が再計算範囲内に自己位置が存在するエントリを抽出する。処理対象選択部214は、抽出した物体候補領域の優先度を、3次元情報算出対象を表す値以上に書き換え、3次元情報算出の実行状態を、未実行状態を示す値に書き換える。
(冒頭部のフローチャート)
 第1の実施の形態では、第1カメラ121、および第2カメラ122が撮影を行う所定時間ごとに図6~7により動作があらわされるプログラムを実行したが、第2の実施の形態では常時実行する。また、以下に示すように図6のステップS501の直前、および図7のステップS521の直後に実行するステップを追加する。
 図13は、図6のステップS501の直前に実行する処理を示すフローチャートである。前述のように図13に示すフローチャートは常時実行される。以下に説明するこのフローチャートの実行主体は、情報処理装置125のCPU131である。
 ステップS601において、情報処理装置125は、外界測定装置128を用いて自律移動装置1の位置を取得し、ステップS602に進む。
 ステップS602において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300の先頭のエントリを読み込み、ステップS603に進む。
 ステップS603において、情報処理装置125は、読み込んだエントリが2つの条件、すなわち(1)再算出対象であること、(2)ステップS601において取得した位置が再計算範囲内に含まれること、の両方を満たすか否かを判断する。2つの条件を満たすと判断する場合はステップS604に進み、少なくとも1つを満たさないと判断する場合はステップS605に進む。
 ステップS604において、情報処理装置125は、当該エントリの優先度を3次元情報算出対象を表す値以上、たとえば正の値に変更するとともに、実行状態を未実行を表す値、たとえば「WAIT」に変更し、ステップS605に進む。
 ステップS605において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300の全てのエントリが読み込まれたか否かを判断する。全てのエントリが読み込まれたと判断する場合はステップS607に進み、1つでも読み込まれていないエントリがあると判断する場合はステップS606に進む。
 ステップS606において、情報処理装置125は、物体候補領域テーブル300から次のエントリを読み込み、ステップS603に戻る。
 ステップS607において、情報処理装置125は、第1カメラ121および第2カメラ122が撮影を行う所定の時刻であるか否かを判断する。所定の時刻、たとえば時刻ta、ta+1等であると判断する場合は図6のステップS501に進み、所定の時刻ではないと判断する場合はステップS608に進む。
 ステップS608において、情報処理装置125は、ステップS603において1回でも肯定判断されたか否かを判断する。1回でも肯定判断されたと判断する場合はステップS609に進み、全て否定判断されたと判断する場合はステップS609に進む。
 ステップS609において、情報処理装置125は、第1カメラ121および第2カメラ122に撮影指令を送信し、図6のステップS501に進む。
(再算出判定のフローチャート)
 図14は、第1の実施の形態における図7のフローチャートのステップS521付近の変更を示すフローチャートである。
 ステップS521に至るまでの処理は、上述する図13の処理が加わる点以外は第1の実施の形態と同様である。
 ステップS521において、情報処理装置125は、物体位置特定部216を用いて物体の位置を特定し、その情報を地図生成部202に出力してステップS630に進む。
 ステップS630において、情報処理装置125は、3次元情報管理部311を用いて以下の3次元情報の追加判定処理を行う。情報処理装置125は、3次元情報算出部215から各物体候補領域に対する3次元情報を取得し、物体位置特定部216から物体の位置を取得し、物体の周辺の空間で3次元情報が算出されていない空間を特定する。情報処理装置125は、3次元情報が算出されていない空間が存在する場合、3次元情報が算出されていない空間を視認できる経路上の範囲を算出し、前記判定結果と共に物体候補領域テーブル300に格納する。次にステップS522に進む。
 ステップS527において、情報処理装置125は、3次元情報算出部215に算出中断命令を出力し、ステップS522に進む。
 ステップS522以下の処理は、第1の実施の形態と同様である。
 図15は、ステップS630における3次元情報の追加判定の詳細動作を示すフローチャートである。
 ステップS631において、情報処理装置125は、3次元情報算出部215から各物体候補領域に対する3次元情報を取得し、ステップS632に進む。
 ステップS632において、情報処理装置125は、物体位置特定部216から物体の位置を取得し、ステップS633に進む。
 ステップS633において、情報処理装置125は、得られた3次元情報と物体位置を2次元俯瞰地図に投影し、物体に隣接する3次元情報が得られていない空間を特定し、ステップS634に進む。ステップS633の処理は後に詳述する。
 ステップS634において、情報処理装置125は、3次元情報が得られていない空間が存在するか否かを判断する。3次元情報が得られていない空間が存在すると判断する場合はステップS635に進み、3次元情報が得られていない空間が存在しないと判断する場合は図15に示すフローチャートの実行を終了し、図6のステップS522に進む。
 ステップS635において、情報処理装置125は、3次元情報が得られていない空間を視認できる位置、すなわちその位置から撮影した画像を用いて現在は得られていない3次元情報が得られる位置を算出する。次に図6のステップS522に進む。ステップS635の処理は後にフローチャートを用いて詳述する。
(3次元情報が得られていない空間の特定)
 図16は、ステップS633の処理を説明するための2次元俯瞰地図の一例である。
 図16では、ある物体候補領域を対象として3次元情報をマッピングした例が示されている。図16に示す2次元俯瞰地図の横軸が自律移動装置1の水平位置、縦軸が自律移動装置1の前方方向である。自律移動装置1は図12の下方中央から上方を撮影した。2次元俯瞰地図には、物体候補領域内の各画素を対象として算出された3次元情報の水平位置と前方が該当する各グリッドにマッピングされる。2次元俯瞰地図では、所定の高さ以上の3次元情報が算出されたグリッド、すなわち物体が存在すると判断されたグリッドは縦線によるハッチングで表している。2次元俯瞰地図では、所定の高さ未満の3次元情報が算出されたグリッドは点によるハッチングで表している。2次元俯瞰地図では、3次元情報が得られなかったグリッドは空白、すなわち白の塗りつぶしで表している。2次元俯瞰地図では、3次元情報が得られなかったグリッドであって、何らかの3次元情報が得られたグリッドに隣接するグリッドは車線によるハッチングで表している。
 あるグリッドの3次元情報が得られない理由として、(1)物体の陰、(2)算出対象外、(3)距離が遠いため情報が離散的、の3つが想定される。(1)物体の陰とは、手前に何らかの物体があるためにその後ろが撮影できず、3次元情報が算出できない状態である。(2)算出対象外とは、第1の実施の形態で述べたように、物体検出装置100は物体候補領域のみ3次元情報を算出するので、物体候補領域と判断されなかったために3次元情報が算出されない状態である。(3)距離が遠いため情報が離散的とは、光学系の特性から距離が離れるほど情報の分解能が粗くなるため、3次元情報が得られない状態である。
 3次元情報が得られなかったグリッドのみに注目しても、前述の(1)~(3)を判別できない。そこで本実施の形態では、「(1)物体の陰」であるグリッドを抽出するために、物体が存在すると判断されたグリッドに隣接するグリッドを抽出する。すなわち、図16における領域801を3次元情報が得られていない空間として特定する。
(視認位置の算出フローチャート)
 図17は、3次元情報がない空間の視認位置の算出、すなわち図15に示すフローチャートのステップS635の詳細動作を示すフローチャートである。
 ステップS651では、情報処理装置125は、予め設定された移動経路上のN個の経由点Pn(n=0、…、N-1)のそれぞれを対象として、経由点Pnと3次元情報がない空間のL個の頂点Uk(k=0、…、L-1)とを結ぶ直線Lnk(k=0、…L-1)を計算する。次にステップS652に進む。
 ステップS652では、情報処理装置125は、ステップS651において計算された直線Lnkが物体領域Qと交わらず、経由点Pnでの視野内にある直線を抽出し、その直線に直線Ln_iの別名を付与する。直線Ln_iにおける「i」はゼロからの連番とする。次にステップS653に進む。
 ステップS653では、情報処理装置125は、直線Ln_iの数が2以上の経由点Pnを対象として、任意の2直線に挟まれる領域を算出し、ステップS654に進む。
 ステップS654では、情報処理装置125は、ステップS653において算出された領域のうち、最も面積の大きい領域と3次元情報のない空間が重複する部分の領域Anを経由点ごとに算出し、ステップS655に進む。
 ステップS655では、情報処理装置125は、全ての経由点における領域Anの面積を比較し、最大の面積を有する経由点を3次元情報がない空間の視認位置とする。次に図7のステップS522に進む。
(視認位置の算出例)
 図を用いて視認位置の算出例を説明する。図18は、予め設定された自律移動装置1の移動経路上の経由点P2、およびP3における、第1カメラ121および第2カメラ122の視野と、検出した物体Qとの位置関係を示す図である。ハッチングで示す領域701が、3次元情報が得られていない空間である。
 情報処理装置125は、経由点P2,およびP3において、経由点と3次元情報がない空間の4個の頂点Uk(k=0~3)とを結ぶ直線L20、L21、L22,L23、L30、L31、L32,L33を計算する(ステップS651)。情報処理装置125は、物体領域Qと交わらず、経由点Pnでの視野内にある直線として、L22,L23,L30,L32,L33を抽出する。情報処理装置125は、抽出した直線にL2_0、L2_1、L3_0、L3_1、L3_2の別名を付与する(ステップS652)。情報処理装置125は、経由点P2ではL2_0とL2_1に挟まれる領域A2を抽出し、経由点P3では、L3_0とL3_1に挟まれる領域A30、およびL3_1とL3_2に挟まれる領域A31とを抽出する(ステップS653)。情報処理装置125は、経由点P2では領域A2の面積を算出し、経由点P3では領域A31の面積を算出する(ステップS654)。情報処理装置125は、領域A30が最も面積が大きいため、経由点P3から所定の距離だけ離れた範囲Rを視認位置に設定する。
 上述した第2の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
(1)物体検出装置100は、物体候補領域を逐次追跡する領域追跡部213を備える。処理対象選択部214は、3次元情報算出部215が物体候補領域の3次元情報の算出を完了すると、領域追跡部213により追跡される当該物体候補領域の3次元情報を算出しないと判定するとともに、当該物体候補領域の3次元情報が追加で必要であると判断すると、所定のタイミングで当該物体候補領域の3次元情報を算出すると判定する。
 そのため、ある物体候補領域の3次元情報を算出すると同一の物体候補領域の3次元情報を再度算出しないことにより、物体検出の処理時間を低減できる。さらに、物体の陰になった領域があり3次元情報が追加で必要であると判断すると、所定のタイミングで3次元情報を算出すると判断し、再度3次元情報を算出する。すなわち、必要に応じて再度3次元情報を算出できる。
(2)物体検出装置100は、第1カメラ121および第2カメラ122の位置を取得する位置取得部と、処理対象選択部214が物体候補領域の3次元情報が追加で必要であると判断すると、位置取得部から位置を取得し、当該物体候補領域に隣接する3次元情報が算出されなかった空間を第1カメラ121および第2カメラ122が撮影可能な位置に達すると、処理対象選択部214に当該物体候補領域の3次元情報を算出すると判定させる3次元情報管理部と、を備える。
 すなわち、3次元情報が得られなかった空間が存在する場合に、その空間を撮影する経路上の範囲を算出し、移動体が前記算出された範囲に移動体が達したときに追跡された物体候補領域を対象として3次元情報を算出する。そのため、計算コストを抑えつつ、自律移動に必要な物体の3次元情報をより正確に取得できる。
(第3の実施の形態)
 図19~20を参照して、本発明に係る物体検出装置、および自律移動装置の第3の実施の形態を説明する。以下の説明では、第1の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第1の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、物体候補領域の抽出および追跡に使用する画像を撮影する1台のカメラと、3次元情報を算出するために使用する画像を撮影する2台のカメラを別々に備え、合計3台のカメラを備える点が第1の実施の形態と異なる。
 第三の実施の形態に係る自律移動装置の構成は、第1の実施の形態の構成に加えて、第3カメラと、第3画像入力部と、対応領域算出部とをさらに備える。
 図19は、本発明の第3の実施の形態に係る自律移動システム2の構成を示すブロック図である。第3カメラ1501は、第3画像入力部1501Aを介して自律移動装置1のバスに接続される。
 第1カメラ121は、第2カメラ122および第3カメラ1501よりフレームレートが高い。第2カメラ122および第3カメラ1501は、第1カメラより解像度が高いカメラである。
 図20は、第3の実施の形態に係る物体検出部201の機能構成を示すブロック図である。物体検出部201は、第1の実施の形態の構成に加えて、対応領域算出部1502を備える。
 対応領域算出部1502の動作は以下のとおりである。対応領域算出部1502は、物体候補領域テーブル300からエントリを順次取り出し、3次元情報算出優先度の値が3次元算出対象を示す値(例えば正値)である場合に以下の処理を行う。対応領域算出部1502は、第1カメラ121から取得した画像において領域頂点座標によりあらわされる物体候補領域が、第2カメラ122または第3カメラ1501から取得した画像において対応する領域を算出する。対応領域算出部1502は、算出された領域の頂点座標を物体候補領域テーブル300の当該エントリにおける領域頂点座標として更新する。対応する領域を算出する方法は、例えば、第1カメラ121から取得した画像における物体候補領域の画像をテンプレートとして、第2カメラ122または第3カメラ1501から取得した画像全体を探索し、距離が最も近い位置を対応領域とする。
 3次元情報算出部215は、物体候補領域テーブル300から物体候補領域のエントリを取り出し、3次元情報算出優先度の値が3次元算出対象を示す値(例えば正値)の場合、物体候補領域内の各画素に対応する3次元情報を、第3カメラ1501が取得した第1画像と第2カメラ122が取得した第2画像間の対応点探索処理によって算出する。処理を開始したら、物体候補領域テーブル300内の該当するエントリを対象として、3次元情報計算実行状態に実行状態を表す値を記録し、処理が完了したら、実行終了を表す値を記録する。
 上述した第3の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
(1)第3撮像部から複数の画像を連続的に取得する第3画像入力部をさらに備え、第1カメラ121は、第2カメラ122および第3撮像部のよりも高いフレームレートで撮影し、第2カメラ122および第3撮像部は、第1カメラ121よりも高い解像度で撮影し、3次元情報算出部215は、処理対象選択部214が3次元情報を算出すると判定した物体候補領域を対象として、第2画像入力部および第3画像入力部が取得する画像を用いて、第2カメラ122と第3撮像部の基線長に基づき、物体候補領域の3次元情報を算出する。
 そのため、より高いフレームレートを有する第1カメラ121で撮影された時系列画像から2次元オプティカルフローを算出し、算出された2次元オプティカルフローから物体候補領域が抽出されることから、より高い精度で2次元オプティカルフローが算出可能であり、物体候補領域の抽出精度が高まる。また、より高い解像度を有する第2カメラ122で撮影された画像と第3カメラ1501で撮影された画像から3次元情報を算出することで、より密度の高い3次元情報が得られ、物体検出性能が向上する。
 上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。
 本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることもできる。また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることもできる。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成を追加・削除・置換することもできる。
(変形例)
 上述した実施の形態では、物体検出部201は、処理対象選択部214と3次元情報算出部215とを備えたが、3次元情報算出部215が処理対象選択部214を含むように構成してもよい。すなわち、本発明には以下の構成も含まれる。
(1)物体検出装置100は、第1カメラ121から複数の画像を連続的に取得する第1画像入力部121Aと、第2カメラ122から複数の画像を連続的に取得する第2画像入力部122Aと、を備える。物体検出装置100はさらに、第1画像入力部121Aが異なる時間に取得した2以上の画像を用いて、物体が存在する物体候補領域を抽出する物体候補領域抽出部211と、抽出された物体候補領域の複数の画像上の位置に基づいて、第1撮像部の撮影範囲に対する物体候補領域の将来の位置を推定する領域将来推定部212と、を備える。物体検出装置100はさらに、領域将来推定部212の推定する将来の位置に基づき、3次元情報が必要である物体候補領域を対象として、第1画像入力部121Aおよび第2画像入力部122Aが取得する画像における当該物体候補領域の対応点に基づき3次元情報を算出する3次元情報算出部215と、を備える。
(2)3次元情報算出部215は、領域将来推定部212の推定する将来の位置に基づき物体候補領域ごとに3次元情報を算出するか否かを判定する処理対象選択部214を含み、3次元情報が必要である物体候補領域とは、処理対象選択部214により3次元情報を算出すると判断された物体候補領域である。
 上記各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部や全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリ、ハードディスクドライブ、SSD(Solid State Drive)等の記録装置、ICカード、SDカード、DVD等の記録媒体に格納することができる。
    1 … 自律移動装置
    2 … 自律移動システム
  100 … 物体検出装置
  121 … 第1カメラ
 121A … 第1画像入力部
  122 … 第2カメラ
 122A … 第2画像入力部
  123 … 機構制御部
  124 … 移動機構
  125 … 情報処理装置
  201 … 物体検出部
  211 … 物体候補領域抽出部
  212 … 領域将来推定部
  213 … 領域追跡部
  214 … 処理対象選択部
  215 … 3次元情報算出部
  216 … 物体位置特定部
  300 … 物体候補領域テーブル
  311 … 3次元情報管理部
 1501 … 第3カメラ
1501A … 第3画像入力部
 
   

Claims (15)

  1.  第1撮像部から複数の画像を連続的に取得する第1画像入力部と、
     第2撮像部から複数の画像を連続的に取得する第2画像入力部と、
     前記第1画像入力部が異なる時間に取得した2以上の画像を用いて、物体が存在する物体候補領域を抽出する物体候補領域抽出部と、
     前記抽出された前記物体候補領域の複数の画像上の位置に基づいて、前記第1撮像部の撮影範囲に対する前記物体候補領域の将来の位置を推定する領域将来推定部と、
     前記領域将来推定部の推定する前記将来の位置に基づき、3次元情報が必要である前記物体候補領域を対象として、前記第1画像入力部および前記第2画像入力部が取得する画像における当該物体候補領域の対応点に基づき3次元情報を算出する3次元情報算出部と、
    を備える3次元情報算出装置。
  2.  請求項1に記載の3次元情報算出装置において、
     前記3次元情報算出部は、前記領域将来推定部の推定する将来の位置に基づき前記物体候補領域ごとに3次元情報を算出するか否かを判定する処理対象選択部を含み、
     3次元情報が必要である前記物体候補領域とは、前記処理対象選択部により3次元情報を算出すると判断された前記物体候補領域である、3次元情報算出装置。
  3.  請求項2に記載の3次元情報算出装置において、
     前記処理対象選択部は、前記領域将来推定部により推定される前記物体候補領域が前記第1撮像部の撮影範囲に含まれると判断すると3次元情報を算出すると判定し、前記領域将来推定部により推定される前記物体候補領域が前記第1撮像部の撮影範囲に含まれないと判断すると3次元情報を算出しないと判定する、3次元情報算出装置。
  4.  請求項2に記載の3次元情報算出装置において、
     前記3次元情報算出部は、前記物体候補領域の3次元情報を算出している最中に、当該物体候補領域が前記処理対象選択部により3次元情報を算出しないと判定されると、当該3次元情報の算出を中断する、3次元情報算出装置。
  5.  請求項2に記載の3次元情報算出装置において、
     前記3次元情報算出部は、前記物体候補領域が、前記処理対象選択部により3次元情報を算出しないと判定された後に3次元情報を算出すると判定されると、当該物体候補領域の3次元情報を算出する3次元情報算出装置。
  6.  請求項2に記載の3次元情報算出装置において、
     前記物体候補領域を逐次追跡する領域追跡部をさらに備え、
     前記処理対象選択部は、前記3次元情報算出部が前記物体候補領域の3次元情報の算出を完了すると、前記領域追跡部により追跡される当該物体候補領域の3次元情報を算出しないと判定するとともに、当該物体候補領域の3次元情報が追加で必要であると判断すると、所定のタイミングで当該物体候補領域の3次元情報を算出すると判定する、3次元情報算出装置。
  7.  請求項1に記載の3次元情報算出装置において、
     第3撮像部から複数の画像を連続的に取得する第3画像入力部をさらに備え、
     前記第1撮像部は、前記第2撮像部および前記第3撮像部よりも高いフレームレートで撮影し、
     前記第2撮像部および前記第3撮像部は、前記第1撮像部よりも高い解像度で撮影し、
     前記3次元情報算出部は、前記領域将来推定部の推定する前記将来の位置に基づき、3次元情報が必要である前記物体候補領域を対象として、前記第2画像入力部および前記第3画像入力部が取得する画像における当該物体候補領域の対応点に基づき3次元情報を算出する、3次元情報算出装置。
  8.  第1撮像部から複数の画像を連続的に取得し、
     第2撮像部から複数の画像を連続的に取得し、
     前記第1撮像部から異なる時間に取得した2以上の画像を用いて、物体が存在する物体候補領域を抽出し、
     前記抽出された前記物体候補領域の複数の画像上の位置に基づいて、前記第1撮像部の撮影範囲に対する前記物体候補領域の将来の位置を推定し、
     前記推定した前記将来の位置に基づき、3次元情報が必要である前記物体候補領域を対象として、前記第1撮像部および前記第2撮像部から取得する画像における当該物体候補領域の対応点に基づき3次元情報を算出する、3次元情報算出方法。
  9.  請求項8に記載の3次元情報算出方法において、
     前記領域将来推定部の推定する将来の位置に基づき前記物体候補領域ごとに3次元情報を算出するか否かを判定し、
     3次元情報が必要である前記物体候補領域とは、3次元情報を算出すると判断された前記物体候補領域である、3次元情報算出方法。
  10.  請求項9に記載の3次元情報算出方法において、
     前記物体候補領域ごとの3次元情報を算出するか否かの判定は、所定時間後において前記物体候補領域が前記第1撮像部の撮影範囲に含まれると判断すると当該物体候補領域を3次元情報の算出対象と判定し、所定時間後において前記物体候補領域が前記第1撮像部の撮影範囲に含まれないと判断すると当該物体候補領域を3次元情報の算出対象でないと判定する、3次元情報算出方法。
  11.  請求項9に記載の3次元情報算出方法において、
     前記物体候補領域の3次元情報を算出している最中に、当該物体候補領域が3次元情報の算出対象でないと判定されると、当該3次元情報の算出を中断する、3次元情報算出方法。
  12.  請求項9に記載の3次元情報算出方法において、
     前記物体候補領域が、3次元情報の算出対象でないと判定された後に3次元情報の算出対象であると判定されると、当該物体候補領域の3次元情報を算出する3次元情報算出方法。
  13.  請求項8に記載の3次元情報算出方法において、
     第3撮像部から複数の画像を連続的に取得し、
     前記第1撮像部は、前記第2撮像部および前記第3撮像部のよりも高いフレームレートで撮影し、
     前記第2撮像部および前記第3撮像部は、前記第1撮像部よりも高い解像度で撮影し、
     3次元情報の算出対象であると判定した前記物体候補領域を対象として、前記第2画像入力部および前記第3画像入力部が取得する画像を用いて、前記第2撮像部と前記第3撮像部の基線長に基づき、前記物体候補領域の3次元情報を算出する、3次元情報算出方法。
  14.  請求項1乃至7のいずれか1項に記載の3次元情報算出装置と、
     前記第1撮像部と、
     前記第2撮像部と、
     前記3次元情報算出装置、前記第1撮像部、および前記第2撮像部を搭載する移動機構と、
     前記3次元情報算出装置の出力に基づき前記移動機構を制御する機構制御部と、を備える自律移動装置。
  15.  請求項14に記載の自律移動装置において、
     前記3次元情報算出装置の出力に基づき物体の位置を検出する物体位置特定部をさらに備え、
     前記機構制御部は、前記物体位置特定部が検出する物体と当該自律移動装置との衝突を回避するように前記移動機構を制御する、自律移動装置。
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