WO2018150591A1 - センサデータ統合装置、センサデータ統合方法及びセンサデータ統合プログラム - Google Patents

センサデータ統合装置、センサデータ統合方法及びセンサデータ統合プログラム Download PDF

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洋平 三木
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三菱電機株式会社
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    • G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/16—Anti-collision systems

Definitions

  • This invention relates to a technique for integrating sensor data acquired by a plurality of sensors.
  • Safety and convenience are improved by detecting an object such as an obstacle using a sensor and controlling a moving body such as a vehicle.
  • a sensor such as a vehicle
  • Patent Document 1 describes a technique for reducing the overall processing load by setting priorities of sensors in advance.
  • An object of the present invention is to efficiently integrate a plurality of sensor data.
  • the sensor data integration device includes: In the assigned area assigned to the assigned sensor that detects the position, a missing area specifying unit that identifies a missing area that is not detected in the assigned data that is the sensor data acquired by the assigned sensor; Interpolation data extraction unit for extracting sensor data acquired by a sensor other than the responsible sensor as sensor data that has detected the missing region identified by the missing region identification unit; A detection data generation unit that generates detection data of the assigned region by integrating the assigned data and the interpolation data extracted by the interpolation data extraction unit;
  • This invention interpolates the missing area in the assigned area assigned to the assigned sensor, which is not detected by the assigned sensor, using sensor data acquired by other sensors. Thereby, sensor data can be efficiently integrated.
  • FIG. 1 is a configuration diagram of a sensor data integration device 10 according to Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 4 is a diagram showing information stored in a sensor position storage unit 31 according to the first embodiment. The figure which shows the information memorize
  • FIG. 5 is a flowchart of the operation of the sensor data integration device 10 according to the first embodiment. Explanatory drawing of the sensor data which concerns on Embodiment 1.
  • FIG. FIG. 4 is an explanatory diagram of interpolation data extraction processing according to the first embodiment.
  • FIG. 10 is a flowchart of the operation of the sensor data
  • Embodiment 1 FIG. *** Explanation of configuration *** With reference to FIG. 1, the structure of the sensor data integration apparatus 10 which concerns on Embodiment 1 is demonstrated.
  • FIG. 1 a state where the sensor data integration device 10 is mounted on the moving body 100 is shown.
  • the moving body 100 is a vehicle, a ship, or the like.
  • the moving body 100 is a vehicle.
  • the sensor data integration device 10 may be mounted in an integrated form or inseparable form with the moving body 100 or other components shown in the figure, or in a removable or separable form. May be.
  • the sensor data integration device 10 is a computer.
  • the sensor data integration device 10 includes hardware including a processor 11, a memory 12, a storage 13, and a sensor interface 14.
  • the processor 11 is connected to other hardware via a signal line, and controls these other hardware.
  • the processor 11 is an IC (Integrated Circuit) that performs processing. Specific examples of the processor 11 are a CPU (Central Processing Unit), a DSP (Digital Signal Processor), and a GPU (Graphics Processing Unit).
  • a CPU Central Processing Unit
  • DSP Digital Signal Processor
  • GPU Graphics Processing Unit
  • the memory 12 is a storage device that temporarily stores data.
  • the memory 12 is an SRAM (Static Random Access Memory) or a DRAM (Dynamic Random Access Memory).
  • the storage 13 is a storage device that stores data.
  • the storage 13 is, as a specific example, an HDD (Hard Disk Drive).
  • the storage 13 is a portable storage such as an SD (registered trademark, Secure Digital) memory card, CF (CompactFlash), NAND flash, flexible disk, optical disk, compact disk, Blu-ray (registered trademark) disk, DVD (Digital Versatile Disk). It may be a medium.
  • the sensor interface 14 is an interface for communicating with the sensor 101 mounted on the moving body 100.
  • the sensor interface 14 is a sensor data acquisition LSI (Large Scale Integration).
  • the sensor interface 14 is connected to three sensors 101, which are sensors 101A to 101C.
  • the sensor interface 14 only needs to be connected to a plurality of sensors 101, and is not limited to three.
  • the sensor 101 is assumed to be LiDAR.
  • the sensor data integration device 10 includes, as functional components, a data acquisition unit 21, a position calculation unit 22, a missing region specification unit 23, an interpolation data extraction unit 24, a position conversion unit 25, and a detection data generation unit 26. Is provided.
  • the functions of the data acquisition unit 21, the position calculation unit 22, the missing region specification unit 23, the interpolation data extraction unit 24, the position conversion unit 25, and the detection data generation unit 26 are realized by software.
  • a program that realizes the functions of the data acquisition unit 21, the position calculation unit 22, the missing region specification unit 23, the interpolation data extraction unit 24, the position conversion unit 25, and the detection data generation unit 26 is stored. It is remembered. This program is read into the memory 12 by the processor 11 and executed by the processor 11.
  • the functions of the data acquisition unit 21, the position calculation unit 22, the missing region specification unit 23, the interpolation data extraction unit 24, the position conversion unit 25, and the detection data generation unit 26 are realized. Further, the storage 13 realizes functions of the sensor position storage unit 31 and the assigned area storage unit 32.
  • the sensor data integration device 10 may include a plurality of processors that replace the processor 11.
  • the plurality of processors are programs that realize the functions of the data acquisition unit 21, the position calculation unit 22, the missing region specification unit 23, the interpolation data extraction unit 24, the position conversion unit 25, and the detection data generation unit 26. Share the execution of
  • the operation of the sensor data integration device 10 according to the first exemplary embodiment corresponds to the sensor data integration method according to the first embodiment.
  • the operation of the sensor data integration apparatus 10 according to the first embodiment corresponds to the processing of the sensor data integration program according to the first embodiment.
  • the sensor position storage unit 31 stores relative position information 41 of each sensor 101 for each sensor 101.
  • a transformation matrix is stored as the relative position information 41.
  • the transformation matrix is a matrix for transforming the coordinate system of the sensor data acquired by the sensor 101 into the global coordinate system, and is a matrix indicating the rotation and translation of the coordinate system.
  • the assigned area storage unit 32 stores an assigned area 42 assigned to each sensor 101 for each sensor 101.
  • the assigned area 42 is an area in which the sensor 101 is responsible for detecting an object such as an obstacle.
  • the assigned area 42 is represented by a relative coordinate system based on the position of the sensor 101, for example.
  • the overlapping area 44 overlaps the area 43A that can be detected by the sensor 101A and the area 43B that can be detected by the sensor 101B.
  • each position in the overlapping area 44 is set as the assigned area 42 of the sensor 101 closer to that position.
  • a perpendicular bisector L2 of a straight line L1 connecting the sensor 101A and the sensor 101B is drawn.
  • a straight line obtained by translating the vertical bisector L2 so as to pass through the sensor 101A is defined as a straight line L3.
  • An angle around the vertical axis of the straight line L3 with respect to the straight line L1 is defined as an angle ⁇ 1.
  • the region included in the region 43A that can be detected by the sensor 101A is the assigned region 42A of the sensor 101A.
  • the region closer to the sensor 101A than the vertical bisector L2 is also set as the assigned region 42A of the sensor 101A.
  • the area excluding the assigned area 42A of the sensor 101A is defined as the assigned area 42B.
  • FIG. 5 shows a state viewed from the upper side in the vertical direction, as in FIG. Similar to the case of FIG. 4, the overlapping area 44 overlaps the area 43 ⁇ / b> A that can be detected by the sensor 101 ⁇ / b> A and the area 43 ⁇ / b> B that can be detected by the sensor 101 ⁇ / b> B.
  • the overlapping area 44 is set as the assigned area 42 of one sensor 101.
  • the area 43A that can be detected by the sensor 101A is set as the assigned area 42A of the sensor 101A.
  • regions 43B which the sensor 101B can detect is made into the charge area
  • the assigned areas 42 of the sensors 101 may partially overlap.
  • the operation of the sensor data integration apparatus 10 according to the first embodiment will be described. As a premise of the process shown in FIG. 6, it is assumed that the sensor position storage unit 31 and the assigned region storage unit 32 store the above-described information.
  • Step S11 Data acquisition process
  • the data acquisition unit 21 acquires sensor data acquired by each sensor 101 via the sensor interface 14.
  • the data acquisition unit 21 writes the acquired sensor data in the memory 12.
  • the first embodiment is LiDAR.
  • LiDAR irradiates a laser that emits light in pulses while gradually shifting the irradiation angle of the laser.
  • LiDAR measures the scattered light with respect to a laser and acquires sensor data. Therefore, the data acquisition unit 21 acquires a plurality of ordered sensor data from each sensor 101. As shown in FIG. 7, each sensor data indicates a distance m to an object at each angle ( ⁇ , ⁇ ) with the position of the sensor 101 as the center.
  • Step S12 position calculation process
  • the position calculation unit 22 calculates a three-dimensional position indicated by each sensor data acquired in step S11. Specifically, the position calculation unit 22 reads each sensor data from the memory 12. The position calculation unit 22 calculates the distance X on the x axis and the distance Y on the y axis based on the position of the sensor 101 from which the sensor data is acquired from the angle ( ⁇ , ⁇ ) indicated by the sensor data and the distance m. , The distance Z in the z-axis is calculated.
  • the position calculation unit 22 writes the calculated three-dimensional position in the memory 12.
  • step S13 to step S19 is executed with each sensor 101 as the responsible sensor.
  • the missing area specifying unit 23 specifies the missing area 45 that is not detected in the assigned data that is sensor data acquired by the assigned sensor in the assigned area 42 assigned to the assigned sensor. That is, the missing area specifying unit 23 specifies the missing area 45 where the assigned data is missing due to a blind spot from the assigned sensor. That is, the missing area 45 is an area in the assigned area 42 that could not be detected by the assigned sensor. Specifically, the missing area specifying unit 23 reads the assigned area 42 corresponding to the assigned sensor from the assigned area storage unit 32. The missing area specifying unit 23 reads the three-dimensional position in the assigned area 42 from the memory 12 among the three-dimensional positions of the assigned data that is sensor data acquired by the assigned sensor. As shown in FIG.
  • the missing area specifying unit 23 specifies an area where the distance between the positions indicated by the adjacent assigned data is more than the first threshold as the missing area 45.
  • the gap between the sensor data A1 and the sensor data A2 is specified as a missing area 45.
  • the missing area specifying unit 23 writes the specified missing area 45 in the memory 12.
  • the first threshold value is set in advance and stored in the memory 12. The first threshold is set according to the distance detection accuracy of the sensor 101 or the like.
  • Step S14 interpolation data extraction process
  • the interpolation data extraction unit 24 extracts sensor data acquired by the sensors 101 other than the assigned sensor as the interpolation data, which is sensor data in which the missing area 45 specified in step S13 is detected. Specifically, the interpolation data extraction unit 24 reads the missing area 45 from the memory 12. The interpolation data extraction unit 24 calculates the angle of the other sensor 101 corresponding to the missing region 45 based on the relative position information stored in the sensor position storage unit 31. The interpolation data extraction unit 24 extracts sensor data for the calculated angle as interpolation data.
  • the sensor 101A is a responsible sensor.
  • the coordinate system of the sensor 101A is a global coordinate system.
  • Two points at both ends of the missing region 45 in the sensor 101A are sensor data A1 and sensor data A2.
  • step S11 the data acquisition unit 21 stores each sensor data in a corresponding column of a table in which the angle ⁇ and the angle ⁇ are rows and columns. Then, the interpolation data extraction unit 24 extracts, as interpolation data, sensor data in a column that passes when a straight line connecting two columns at both ends of the missing region 45 is drawn on the table. That is, in FIG. 9, a column (hatched column) through which a straight line connecting the column of sensor data B1 angle ( ⁇ B1 , ⁇ B1 ) and the column of sensor data B2 angle ( ⁇ B2 , ⁇ B2 ) passes. ) Sensor data is extracted as interpolation data.
  • Step S15 position conversion process
  • the position conversion unit 25 converts the coordinate system of the position of the assigned data and the coordinate system of the position of the interpolation data extracted in step S14 into a global coordinate system. Specifically, the position conversion unit 25 converts the coordinate system using a conversion matrix that is relative position information stored in the sensor position storage unit 31.
  • Step S16 Detection data generation process
  • the detection data generation unit 26 generates detection data of the assigned region 42 by integrating the assigned data and the interpolation data whose coordinate system is converted in step S15.
  • the sensor data integration device 10 uses the sensor acquired by the other sensor 101 for the missing area 45 that is not detected by the assigned sensor in the assigned area 42 assigned to the assigned sensor. Interpolate using the data. Thereby, sensor data can be efficiently integrated. That is, while the processing load as a whole is reduced, the missing region 45 is interpolated with the sensor data acquired by the other sensors 101, so that the position and shape of the object can be specified appropriately.
  • the senor 101 is assumed to be LiDAR.
  • the sensor 101 is not limited to LiDAR, and may be another sensor as long as it is a sensor that detects a position.
  • the structure of the sensor data integration apparatus 10 which concerns on the modification 2 is demonstrated.
  • the sensor The data integration device 10 includes a processing circuit 15 instead of the processor 11, the memory 12, and the storage 13.
  • the processing circuit 15 includes functions of the data acquisition unit 21, the position calculation unit 22, the missing region specification unit 23, the interpolation data extraction unit 24, the position conversion unit 25, and the detection data generation unit 26, This is a dedicated electronic circuit that realizes the function of the storage 13.
  • the processing circuit 15 is assumed to be a single circuit, a composite circuit, a programmed processor, a parallel programmed processor, a logic IC, a GA (Gate Array), an ASIC (Application Specific Integrated Circuit), or an FPGA (Field-Programmable Gate Array). Is done.
  • the function of the processing circuit 15 may be realized by a single processing circuit 15, or the data acquisition unit 21, the position calculation unit 22, the missing region specification unit 23, the interpolation data extraction unit 24, the position conversion unit 25, The function with the detection data generation unit 26 may be distributed to a plurality of processing circuits 15.
  • ⁇ Modification 3> As a third modification, some functions may be realized by hardware, and other functions may be realized by software. That is, some functions of the processing circuit 15 may be realized by hardware, and other functions may be realized by software.
  • the processor 11, the memory 12, the storage 13, and the processing circuit 15 are collectively referred to as “processing circuitries”. That is, the function of each functional component is realized by the processing circuitry.
  • Embodiment 2 is different from the first embodiment in that an area far from the sensor 101 is interpolated by sensor data of other sensors 101. In the second embodiment, this different point will be described, and the description of the same point will be omitted.
  • the operation of the sensor data integration apparatus 10 according to the second embodiment corresponds to the sensor data integration method according to the second embodiment.
  • the operation of the sensor data integration device 10 according to the second embodiment corresponds to the processing of the sensor data integration program according to the second embodiment.
  • step S21 to step S22 is the same as the processing from step S11 to step S12 in FIG. Further, the processing from step S25 to step S26 is the same as the processing from step S15 to step S16 in FIG.
  • Step S23 area specifying process
  • the missing area specifying unit 23 specifies the missing area 45 as in the first embodiment.
  • the missing area specifying unit 23 specifies, as the far area 46, an area in which the distance from the assigned sensor is more than the second threshold among the areas detected by the assigned data in the assigned area 42 assigned to the assigned sensor. .
  • Step S24 Interpolation data extraction process
  • the interpolation data extraction unit 24 extracts sensor data obtained by detecting the missing region 45 and the far region 46 identified in step S24 and acquired by the sensor 101 other than the assigned sensor as interpolation data.
  • the interpolation data extraction method for the far region 46 is the same as the interpolation data extraction method for the missing region 45. That is, the sensor data angles ( ⁇ , ⁇ ) at the two points at both ends of the far region 46 may be specified, and the sensor data between them may be extracted as interpolation data.
  • the sensor data integration device 10 interpolates not only the missing region 45 but also the far region 46 using the sensor data acquired by the other sensors 101.
  • the sensor 101 such as LiDAR
  • the distance between adjacent points increases, and the specified shape becomes rough.
  • the far region 46 far from the sensor 101 is interpolated with the sensor data acquired by the other sensors 101, the shape of the object can be specified appropriately.

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Abstract

欠落領域特定部（２３）は、位置を検出する担当センサに割り当てられた担当領域において、担当センサによって取得されたセンサデータである担当データでは検出されていない欠落領域を特定する。補間データ抽出部（２４）は、欠落領域を検出したセンサデータであって、担当センサ以外のセンサによって取得されたセンサデータを補間データとして抽出する。検出データ生成部（２６）は、担当データと、補間データとを統合して担当領域の検出データを生成する。

Description

センサデータ統合装置、センサデータ統合方法及びセンサデータ統合プログラム
　この発明は、複数のセンサによって取得されたセンサデータを統合する技術に関する。
　センサを用いて障害物といった物体を検出して、車両といった移動体の制御等を行うことにより、安全性及び利便性を向上させることが行われている。
　移動体には複数のセンサが搭載される場合がある。この場合には、各センサで取得されたセンサデータを統合して利用する必要がある。
　特許文献１には、各センサの優先順位を事前に設定しておき、全体の処理負荷を軽減する技術が記載されている。
国際公開第２０１０／１４０２３９号
　パルス状に発光するレーザを照射し、照射されたレーザに対する散乱光を測定して、遠距離にある対象までの距離と、その対象の性質とを分析するＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）といったセンサがある。ＬｉＤＡＲのようなセンサを複数用いて周辺を監視する場合、各センサの情報を１つに統合することにより、より広いエリアの監視をすることができる。しかし、センサ数が多くなるほど取得されるセンサデータ数が増える。そのため、取得されたセンサデータ全てについて処理を行うと、処理負荷が高くなる。
　ＬｉＤＡＲのようなセンサを複数用いて周辺を監視する場合には、各センサに対する優先度は全て同じである。そのため、特許文献１に記載された技術のように、各センサの優先順位を設定しておき、全体の処理負荷を軽減することは難しい。
　この発明は、複数のセンサデータを効率的に統合にすることを目的とする。
　この発明に係るセンサデータ統合装置は、
　位置を検出する担当センサに割り当てられた担当領域において、前記担当センサによって取得されたセンサデータである担当データでは検出されていない欠落領域を特定する欠落領域特定部と、
　前記欠落領域特定部によって特定された前記欠落領域を検出したセンサデータであって、前記担当センサ以外のセンサによって取得されたセンサデータを補間データとして抽出する補間データ抽出部と、
　前記担当データと、前記補間データ抽出部によって抽出された前記補間データとを統合して前記担当領域の検出データを生成する検出データ生成部と
を備える。
　この発明は、担当センサに割り当てられた担当領域における、担当センサでは検出されていない欠落領域について、他のセンサによって取得されたセンサデータを用いて補間する。これにより、効率的にセンサデータを統合することができる。
実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０の構成図。 実施の形態１に係るセンサ位置記憶部３１に記憶される情報を示す図。 実施の形態１に係る担当領域記憶部３２に記憶される情報を示す図。 実施の形態１に係る担当領域４２の例の説明図。 実施の形態１に係る担当領域４２の例の説明図。 実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０の動作のフローチャート。 実施の形態１に係るセンサデータの説明図。 実施の形態１に係る欠落領域４５の説明図。 実施の形態１に係る補間データ抽出処理の説明図。 変形例２に係るセンサデータ統合装置１０の構成図。 実施の形態２に係るセンサデータ統合装置１０の動作のフローチャート。
　実施の形態１．
　＊＊＊構成の説明＊＊＊
　図１を参照して、実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０の構成を説明する。
　図１では、センサデータ統合装置１０が移動体１００に搭載された状態が示されている。移動体１００は、車両、船舶等である。実施の形態１では、移動体１００は、車両である。
　なお、センサデータ統合装置１０は、移動体１００又は図示した他の構成要素と、一体化した形態又は分離不可能な形態で実装されてもよいし、取り外し可能な形態又は分離可能な形態で実装されてもよい。
　センサデータ統合装置１０は、コンピュータである。
　センサデータ統合装置１０は、プロセッサ１１と、メモリ１２と、ストレージ１３と、センサインタフェース１４とのハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
　プロセッサ１１は、プロセッシングを行うＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）である。プロセッサ１１は、具体例としては、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）である。
　メモリ１２は、データを一時的に記憶する記憶装置である。メモリ１２は、具体例としては、ＳＲＡＭ（Ｓｔａｔｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＲＡＭ（Ｄｙｎａｍｉｃ　Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）である。
　ストレージ１３は、データを保管する記憶装置である。ストレージ１３は、具体例としては、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ　Ｄｉｓｋ　Ｄｒｉｖｅ）である。また、ストレージ１３は、ＳＤ（登録商標，Ｓｅｃｕｒｅ　Ｄｉｇｉｔａｌ）メモリカード、ＣＦ（ＣｏｍｐａｃｔＦｌａｓｈ）、ＮＡＮＤフラッシュ、フレキシブルディスク、光ディスク、コンパクトディスク、ブルーレイ（登録商標）ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ　Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ　Ｄｉｓｋ）といった可搬記憶媒体であってもよい。
　センサインタフェース１４は、移動体１００に搭載されたセンサ１０１と通信するためのインタフェースである。具体例としては、センサインタフェース１４は、センサデータ取得ＬＳＩ（Ｌａｒｇｅ　Ｓｃａｌｅ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｉｏｎ）である。
　図１では、センサインタフェース１４は、センサ１０１Ａ～センサ１０１Ｃの３台のセンサ１０１と接続されている。センサインタフェース１４は、複数のセンサ１０１と接続されていればよく、３台に限定されるものではない。実施の形態１では、センサ１０１は、ＬｉＤＡＲであるとする。
　センサデータ統合装置１０は、機能構成要素として、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６とを備える。データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能はソフトウェアにより実現される。
　ストレージ１３には、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能を実現するプログラムが記憶されている。このプログラムは、プロセッサ１１によりメモリ１２に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。これにより、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能が実現される。
　また、ストレージ１３は、センサ位置記憶部３１と、担当領域記憶部３２との機能を実現する。
　図１では、プロセッサ１１は、１つだけ示されている。しかし、センサデータ統合装置１０は、プロセッサ１１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能を実現するプログラムの実行を分担する。
　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図２から図９を参照して、実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０の動作を説明する。
　実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０の動作は、実施の形態１に係るセンサデータ統合方法に相当する。また、実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０の動作は、実施の形態１に係るセンサデータ統合プログラムの処理に相当する。
　図２を参照して、実施の形態１に係るセンサ位置記憶部３１に記憶される情報を説明する。
　センサ位置記憶部３１には、センサ１０１毎に、そのセンサ１０１の相対位置情報４１が記憶される。実施の形態１では、相対位置情報４１として、変換行列が記憶される。変換行列は、センサ１０１で取得されたセンサデータの座標系をグローバル座標系に変換するための行列であり、座標系の回転及び並進を示す行列である。
　図３を参照して、実施の形態１に係る担当領域記憶部３２に記憶される情報を説明する。
　担当領域記憶部３２には、センサ１０１毎に、そのセンサ１０１に割り当てられた担当領域４２が記憶される。担当領域４２は、センサ１０１が障害物といった物体の検出を担当する領域である。担当領域４２は、例えば、センサ１０１の位置を基準とする相対座標系で表される。
　図４を参照して、実施の形態１に係る担当領域４２の例を説明する。
　図４では、鉛直方向上側から見た状態が示されている。センサ１０１Ａが検出可能な領域４３Ａと、センサ１０１Ｂが検出可能な領域４３Ｂとは、重複領域４４部分が重複している。このような場合には、例えば、重複領域４４内の各位置については、その位置に近い方のセンサ１０１の担当領域４２とする。
　具体的には、センサ１０１Ａとセンサ１０１Ｂとを結ぶ直線Ｌ１の垂直二等分線Ｌ２が引かれる。垂直二等分線Ｌ２をセンサ１０１Ａを通るように平行移動させた直線を直線Ｌ３とする。直線Ｌ１に対する直線Ｌ３の鉛直軸回りの角度を角度θ１とする。そして、角度θ１以上θ１＋π以下の領域のうち、センサ１０１Ａが検出可能な領域４３Ａに含まれる領域は、センサ１０１Ａの担当領域４２Ａとする。また、その他のセンサ１０１Ａが検出可能な領域４３Ａのうち、垂直二等分線Ｌ２よりもセンサ１０１Ａ側の領域についても、センサ１０１Ａの担当領域４２Ａとする。
　そして、センサ１０１Ｂが検出可能な領域４３Ｂのうち、センサ１０１Ａの担当領域４２Ａを除いた領域を担当領域４２Ｂとする。
　図５を参照して、実施の形態１に係る担当領域４２の別の例を説明する。
　図５では、図４と同様に、鉛直方向上側から見た状態が示されている。図４の場合と同様に、センサ１０１Ａが検出可能な領域４３Ａと、センサ１０１Ｂが検出可能な領域４３Ｂとは、重複領域４４部分が重複している。このような場合には、例えば、重複領域４４については一方のセンサ１０１の担当領域４２とする。
　具体的には、センサ１０１Ａが検出可能な領域４３Ａを、センサ１０１Ａの担当領域４２Ａとする。そして、センサ１０１Ｂが検出可能な領域４３Ｂのうち、重複領域４４を除いた領域を担当領域４２Ｂとする。
　なお、各センサ１０１の担当領域４２が一部重複していてもよい。
　図６を参照して、実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０の動作を説明する。
　図６に示す処理の前提として、センサ位置記憶部３１及び担当領域記憶部３２には、上述した情報が記憶されているものとする。
　（ステップＳ１１：データ取得処理）
　データ取得部２１は、センサインタフェース１４を介して、各センサ１０１によって取得されたセンサデータを取得する。データ取得部２１は、取得されたセンサデータを、メモリ１２に書き込む。
　上述した通り、実施の形態１では、ＬｉＤＡＲである。ＬｉＤＡＲは、レーザの照射角を少しずつずらしながら、パルス状に発光するレーザを照射する。ＬｉＤＡＲは、レーザに対する散乱光を測定して、センサデータを取得する。そのため、データ取得部２１は、各センサ１０１から、順序付けされた複数のセンサデータを取得することになる。
　図７に示すように、各センサデータは、センサ１０１の位置を中心として、各角度（θ，ω）における物体までの距離ｍを示す。
　（ステップＳ１２：位置計算処理）
　位置計算部２２は、ステップＳ１１で取得された各センサデータが示す３次元位置を計算する。
　具体的には、位置計算部２２は、メモリ１２から各センサデータを読み出す。位置計算部２２は、センサデータが示す角度（θ，ω）と距離ｍとから、センサデータの取得元のセンサ１０１の位置を基準とする、ｘ軸における距離Ｘと、ｙ軸における距離Ｙと、ｚ軸における距離Ｚとを計算する。ｘ軸における距離Ｘは、“Ｘ＝ｍ×ｃｏｓ（ω）×ｃｏｓ（θ）”により計算できる。ｙ軸における距離Ｙは、“Ｙ＝ｍ×ｃｏｓ（ω）×ｓｉｎ（θ）”により計算できる。ｚ軸における距離Ｚは、“Ｚ＝ｍ×ｓｉｎ（ω）”により計算できる。位置計算部２２は、計算された３次元位置をメモリ１２に書き込む。
　ステップＳ１３からステップＳ１９の処理は、各センサ１０１を担当センサとして実行される。
　（ステップＳ１３：領域特定処理）
　欠落領域特定部２３は、担当センサに割り当てられた担当領域４２において、担当センサによって取得されたセンサデータである担当データでは検出されていない欠落領域４５を特定する。つまり、欠落領域特定部２３は、担当センサからの死角となっているといった理由により、担当データが欠落している欠落領域４５を特定する。すなわち、欠落領域４５は、担当センサでは検出できなかった担当領域４２内の領域である。
　具体的には、欠落領域特定部２３は、担当領域記憶部３２から担当センサに対応する担当領域４２を読み出す。欠落領域特定部２３は、担当センサによって取得されたセンサデータである担当データについての３次元位置うち、担当領域４２内の３次元位置をメモリ１２から読み出す。図８に示すように、欠落領域特定部２３は、隣接する担当データが示す位置間の距離が第１閾値以上に離れている領域を欠落領域４５として特定する。図８では、距離Ｄ１と距離Ｄ２との差が第１閾値以上であるため、センサデータＡ１とセンサデータＡ２との間は欠落領域４５として特定される。欠落領域特定部２３は、特定された欠落領域４５をメモリ１２に書き込む。
　第１閾値は、事前に設定されメモリ１２に記憶されている。第１閾値は、センサ１０１の距離の検出精度等に応じて設定される。
　（ステップＳ１４：補間データ抽出処理）
　補間データ抽出部２４は、ステップＳ１３で特定された欠落領域４５を検出したセンサデータであって、担当センサ以外のセンサ１０１によって取得されたセンサデータを補間データとして抽出する。
　具体的には、補間データ抽出部２４は、メモリ１２から欠落領域４５を読み出す。補間データ抽出部２４は、センサ位置記憶部３１に記憶された相対位置情報に基づき、欠落領域４５に対応する他のセンサ１０１の角度を計算する。補間データ抽出部２４は、計算された角度についてのセンサデータを補間データとして抽出する。
　図８を参照して具体的に説明する。
　ここでは、センサ１０１Ａを担当センサとする。また、センサ１０１Ａの座標系をグローバル座標系とする。また、グローバル座標系に対するセンサ１０１Ｂの相対位置を表す変換行列を変換行列Ｒとする。つまり、変換行列Ｒは、センサ１０１Ｂ座標系をセンサ１０１Ａの座標系に変換する行列である。したがって、センサ１０１Ｂの座標系のセンサデータＢに変換行列Ｒを乗じることにより、センサデータＢをセンサ１０１Ａの座標系のセンサデータＡに変換することができる。つまり、Ａ＝ＲＢである。
　センサ１０１Ａにおける欠落領域４５の両端の２点は、センサデータＡ１とセンサデータＡ２である。補間データ抽出部２４は、Ａ１＝ＲＢ１により、センサデータＡ１に対応するセンサ１０１ＢにおけるセンサデータＢ１を特定する。同様に、補間データ抽出部２４は、Ａ２＝ＲＢ２により、センサデータＡ２に対応するセンサ１０１ＢにおけるセンサデータＢ２を特定する。補間データ抽出部２４は、センサデータＢ１及びセンサデータＢ２の角度（θ，ω）を特定することにより、欠落領域４５の両端の２点に対応するセンサ１０１Ｂの座標系における角度（θ，ω）を特定する。そして、補間データ抽出部２４は、特定された欠落領域４５の両端の２点の間のセンサデータの間のセンサデータを補間データとして抽出する。
　例えば、図９に示すように、ステップＳ１１でデータ取得部２１は、各センサデータを、角度θと角度ωとを行及び列とするテーブルの対応する欄に格納しておく。そして、補間データ抽出部２４は、テーブル上で欠落領域４５の両端の２点の欄を結ぶ直線を引いたときに通過する欄のセンサデータを補間データとして抽出する。
　つまり、図９において、センサデータＢ１の角度（θＢ１，ωＢ１）の欄と、センサデータＢ２の角度（θＢ２，ωＢ２）の欄とを結んだ直線が通る欄（ハッチングを付した欄）のセンサデータが補間データとして抽出される。
　（ステップＳ１５：位置変換処理）
　位置変換部２５は、担当データの位置の座標系と、ステップＳ１４で抽出された補間データの位置の座標系を、グローバル座標系に変換する。
　具体的には、位置変換部２５は、センサ位置記憶部３１に記憶された相対位置情報である変換行列により、座標系を変換する。
　（ステップＳ１６：検出データ生成処理）
　検出データ生成部２６は、担当データと、ステップＳ１５で座標系が変換された補間データとを統合して担当領域４２の検出データを生成する。
　＊＊＊実施の形態１の効果＊＊＊
　以上のように、実施の形態１に係るセンサデータ統合装置１０は、担当センサに割り当てられた担当領域４２における、担当センサでは検出されていない欠落領域４５について、他のセンサ１０１によって取得されたセンサデータを用いて補間する。これにより、効率的にセンサデータを統合することができる。
　つまり、全体としての処理負荷を軽減しつつ、欠落領域４５については他のセンサ１０１により取得されたセンサデータで補間するため、物体の位置及び形状を適切に特定することができる。
　＊＊＊他の構成＊＊＊
　＜変形例１＞
　実施の形態１では、センサ１０１は、ＬｉＤＡＲであるとした。しかし、センサ１０１は、ＬｉＤＡＲに限らず、位置を検出するセンサであれば、他のセンサであってもよい。
　＜変形例２＞
　実施の形態１では、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能がソフトウェアで実現された。しかし、変形例２として、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能はハードウェアで実現されてもよい。この変形例２について、実施の形態１と異なる点を説明する。
　図１０を参照して、変形例２に係るセンサデータ統合装置１０の構成を説明する。
　データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能がハードウェアで実現される場合、センサデータ統合装置１０は、プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３とに代えて、処理回路１５を備える。処理回路１５は、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能と、メモリ１２とストレージ１３との機能とを実現する専用の電子回路である。
　処理回路１５は、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ（Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ　Ｓｐｅｃｉｆｉｃ　Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ　Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）が想定される。
　処理回路１５の機能を１つの処理回路１５で実現してもよいし、データ取得部２１と、位置計算部２２と、欠落領域特定部２３と、補間データ抽出部２４と、位置変換部２５と、検出データ生成部２６との機能を複数の処理回路１５に分散させて実現してもよい。
　＜変形例３＞
　変形例３として、一部の機能がハードウェアで実現され、他の機能がソフトウェアで実現されてもよい。つまり、処理回路１５のうち、一部の機能がハードウェアで実現され、他の機能がソフトウェアで実現されてもよい。
　プロセッサ１１とメモリ１２とストレージ１３と処理回路１５とを、総称して「プロセッシングサーキットリー」という。つまり、各機能構成要素の機能は、プロセッシングサーキットリーにより実現される。
　実施の形態２．
　実施の形態２は、センサ１０１から遠い領域についても他のセンサ１０１のセンサデータにより補間する点が実施の形態１と異なる。実施の形態２では、この異なる点を説明し、同じ点については説明を省略する。
　＊＊＊動作の説明＊＊＊
　図１１を参照して、実施の形態２に係るセンサデータ統合装置１０の動作を説明する。
　実施の形態２に係るセンサデータ統合装置１０の動作は、実施の形態２に係るセンサデータ統合方法に相当する。また、実施の形態２に係るセンサデータ統合装置１０の動作は、実施の形態２に係るセンサデータ統合プログラムの処理に相当する。
　ステップＳ２１からステップＳ２２の処理は、図６のステップＳ１１からステップＳ１２の処理と同じである。また、ステップＳ２５からステップＳ２６の処理は、図６のステップＳ１５からステップＳ１６の処理と同じである。
　（ステップＳ２３：領域特定処理）
　欠落領域特定部２３は、実施の形態１と同様に欠落領域４５を特定する。
　欠落領域特定部２３は、担当センサに割り当てられた担当領域４２において、担当データによって検出された領域のうち、担当センサからの距離が第２閾値以上に離れている領域を遠方領域４６として特定する。
　（ステップＳ２４：補間データ抽出処理）
　補間データ抽出部２４は、ステップＳ２４で特定された欠落領域４５及び遠方領域４６を検出したセンサデータであって、担当センサ以外のセンサ１０１によって取得されたセンサデータを補間データとして抽出する。
　遠方領域４６についての補間データの抽出方法は、欠落領域４５についての補間データの抽出方法と同じである。つまり、遠方領域４６の両端の２点のセンサデータの角度（θ，ω）を特定し、その間のセンサデータを補間データとして抽出すればよい。
　＊＊＊実施の形態２の効果＊＊＊
　以上のように、実施の形態２に係るセンサデータ統合装置１０は、欠落領域４５だけでなく、遠方領域４６についても他のセンサ１０１によって取得されたセンサデータを用いて補間する。
　ＬｉＤＡＲといったセンサ１０１では、センサ１０１からの距離が遠くなるにつれ、隣接する点間の距離が広がることにより、特定される形状が荒くなってしまう。しかし、センサ１０１からの距離が遠い遠方領域４６については他のセンサ１０１により取得されたセンサデータで補間するため、物体の形状を適切に特定することができる。
　１０　センサデータ統合装置、１１　プロセッサ、１２　メモリ、１３　ストレージ、１４　センサインタフェース、１５　処理回路、２１　データ取得部、２２　位置計算部、２３　欠落領域特定部、２４　補間データ抽出部、２５　位置変換部、２６　検出データ生成部、３１　センサ位置記憶部、３２　担当領域記憶部、４１　相対位置情報、４２　担当領域、４３　検出可能な領域、４４　重複領域、４５　欠落領域、４６　遠方領域、１００　移動体、１０１　センサ。

Claims (6)

  1. 　位置を検出する担当センサに割り当てられた担当領域において、前記担当センサによって取得されたセンサデータである担当データでは検出されていない欠落領域を特定する欠落領域特定部と、
    　前記欠落領域特定部によって特定された前記欠落領域を検出したセンサデータであって、前記担当センサ以外のセンサによって取得されたセンサデータを補間データとして抽出する補間データ抽出部と、
    　前記担当データと、前記補間データ抽出部によって抽出された前記補間データとを統合して前記担当領域の検出データを生成する検出データ生成部と
    を備えるセンサデータ統合装置。
  2. 　前記欠落領域特定部は、隣接する前記担当データが示す位置間の距離が第１閾値以上に離れている領域を前記欠落領域として特定する
    請求項１に記載のセンサデータ統合装置。
  3. 　前記センサデータ統合装置は、さらに、
    　前記担当データによって検出された領域のうち、前記担当センサからの距離が第２閾値以上に離れている領域を遠方領域として特定する遠方領域特定部
    を備え、
    　前記補間データ抽出部は、前記遠方領域特定部によって特定された前記遠方領域を検出したセンサデータであって、前記担当センサ以外のセンサによって取得されたセンサデータについても前記補間データとして抽出する
    請求項１又は２に記載のセンサデータ統合装置。
  4. 　前記検出データ生成部は、前記担当データと前記補間データとを同一座標系のデータに変換した上で合成することによって、前記検出データを生成する
    請求項１から３までのいずれか１項に記載のセンサデータ統合装置。
  5. 　コンピュータが、位置を検出する担当センサに割り当てられた担当領域において、前記担当センサによって取得されたセンサデータである担当データでは検出されていない欠落領域を特定し、
    　コンピュータが、前記欠落領域を検出したセンサデータであって、前記担当センサ以外のセンサによって取得されたセンサデータを補間データとして抽出し、
    　コンピュータが、前記担当データと前記補間データとを統合して前記担当領域の検出データを生成するセンサデータ統合方法。
  6. 　位置を検出する担当センサに割り当てられた担当領域において、前記担当センサによって取得されたセンサデータである担当データでは検出されていない欠落領域を特定する欠落領域特定処理と、
    　前記欠落領域特定処理によって特定された前記欠落領域を検出したセンサデータであって、前記担当センサ以外のセンサによって取得されたセンサデータを補間データとして抽出する補間データ抽出処理と、
    　前記担当データと、前記補間データ抽出処理によって抽出された前記補間データとを統合して前記担当領域の検出データを生成する検出データ生成処理と
    をコンピュータに実行させるセンサデータ統合プログラム。
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