WO2022003976A1 - 測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体 - Google Patents

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永哉 若山
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日本電気株式会社
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    • G01S17/931—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes of land vehicles

Definitions

  • the present disclosure relates to a ranging error calculation device, a ranging error calculation method, and a storage medium.
  • sensing devices such as LiDA (Light Detection and Ringing), lasers, and three-dimensional cameras to properly adjust the environment of the outside world. You need to figure it out.
  • the environmental information measured by these sensing devices includes observation errors, there are some known techniques for satisfactorily removing these observation errors and estimating the true value.
  • Patent Document 1 in order to prevent a decrease in the accuracy of calculating the position and orientation of the target object from the distance image while maintaining the processing speed, the approximate position to the target object is acquired from the distance image, and the variation in the distance information is small.
  • a position / posture measuring device provided with a method for adjusting sampling so as to reduce the number of sampling points is disclosed.
  • Patent Document 1 does not disclose the above-mentioned problems and solutions.
  • An object of the present disclosure is to provide a distance measurement error calculation device, a distance measurement error calculation method, and a storage medium capable of suitably calculating information on errors in distance measurement in view of the above-mentioned problems.
  • One aspect of the range-finding error calculation device is a range-finding information acquisition means for acquiring time-series range-finding information for the range-finding target point for each feature information of the range-finding target point. Based on the distance measurement information, the distance measurement error distribution information generation means for generating the distance measurement error distribution information regarding the error distribution in the distance measurement from the distance measurement device to the distance measurement target point for each of the feature information, It is a ranging error calculation device having.
  • One aspect of the ranging error calculation method is to use a computer. For each feature information of the range-finding target point, time-series range-finding information for the range-finding target point is acquired. Based on the distance measurement information, the distance measurement error distribution information regarding the error distribution in the distance measurement from the distance measurement device to the distance measurement target point is generated for each of the feature information. This is a method for calculating the distance measurement error.
  • the computer may be composed of a plurality of devices.
  • One aspect of the storage medium is to acquire time-series distance measurement information for the distance measurement target point for each feature information of the distance measurement target point.
  • a storage medium that stores a program that causes a computer to execute a process of generating distance measurement error distribution information for each feature information regarding an error distribution in distance measurement from the distance measurement device to the distance measurement target point based on the distance measurement information. Is.
  • FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a ranging error calculation device 1 according to the first embodiment.
  • the range-finding error calculation device 1 includes a range-finding information acquisition unit 11 and a range-finding error distribution information generation unit 12.
  • the ranging error calculation device 1 may be composed of a plurality of devices. In this case, the plurality of devices exchange information necessary for the processing assigned to each device between the devices.
  • the range-finding information acquisition means 11 acquires time-series range-finding information for each range-finding target point for each feature information of the range-finding target point.
  • the range-finding error distribution information generation means 12 generates range-finding error distribution information regarding the error distribution in range-finding from the range-finding device to the range-finding target point for each feature information based on the range-finding information.
  • FIG. 2 is an example of a flowchart executed by the ranging error calculation device 1 in the first embodiment.
  • the range-finding information acquisition means 11 of the range-finding error calculation device 1 acquires time-series range-finding information for each range-finding target point for each feature information of the range-finding target point (step S101).
  • the range-finding error distribution information generation means 12 of the range-finding error calculation device 1 obtains the range-finding error distribution information regarding the error distribution in the range-finding from the range-finding device to the range-finding target point based on the range-finding information. It is generated for each (step S102).
  • the range-finding error calculation device 1 in the first embodiment calculates the statistical properties of the range-finding information based on the time-series range-finding information for each feature information for each range-finding target point. Then, based on this, the distance measurement error distribution information indicating the nature of the distance measurement error is generated. As a result, the distance measurement error distribution information corresponding to the feature information of the target point to be reproduced in the simulation can be acquired, and the distance measurement error can be reproduced in the simulation based on this. As described above, the ranging error calculation device 1 in the first embodiment can suitably generate information necessary for reproducing the observation error of ranging in a real environment on a simulation.
  • the second embodiment is an embodiment in which a specific example of the operation of the ranging error calculation device 1 in the first embodiment is described.
  • the same configuration and operation as those of the ranging error calculation device 1 in the first embodiment will be omitted as appropriate.
  • FIG. 3 is a diagram showing an overall configuration of the ranging system 100 according to the second embodiment.
  • the range-finding system 100 includes a range-finding error calculation device 1a, a range-finding device 2, a simulator 3, and a range-finding object 4.
  • the distance measuring error calculation device 1a is electrically connected to the distance measuring device 2 and the simulator 3 by wire or wirelessly.
  • the distance measuring device 2 measures the distance of the surrounding object 4 to a plurality of distance measuring target points including the distance measuring target point 4a in a predetermined cycle.
  • the range measuring device 2 includes, but is not limited to, a device using a laser such as LiDAR and a device using a radar. In addition, a plurality of distance measuring objects 4 may exist.
  • the range-finding device 2 supplies the range-finding information “S1” indicating the result of range-finding to the range-finding target point to the range-finding error calculation device 1a.
  • Simulator 3 executes a program to reproduce the real world in a virtual environment (desktop environment) on a computer.
  • the simulator 3 supplies specific feature information (also referred to as “specific feature information”) designated by user input or the like to the range-finding error calculation device 1a, so that the range-finding error calculation device 1a can be used as specific feature information.
  • the ranging error information "S2" indicating the ranging error of the corresponding ranging device 2 is acquired.
  • the specific feature information is, for example, feature information designated by a user who operates the simulator 3. As a result, the simulator 3 can reflect the ranging error characteristics of the ranging device 2 on the desk environment.
  • FIG. 4 is an example of the hardware configuration of the distance measurement error calculation device 1a.
  • the hardware includes a processor 5, a memory 6, and an interface 7.
  • the processor 5, the memory 6, and the interface 7 are connected via the data bus 8.
  • the processor 5 functions as a controller that controls the entire range-finding error calculation device 1a by executing a program stored in the memory 6.
  • the processor 5 is, for example, a processor such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), or a quantum processor.
  • the processor 5 may be composed of a plurality of processors.
  • the processor 5 is an example of a computer.
  • the memory 6 is composed of various volatile memories such as RAM (Random Access Memory) and ROM (Read Only Memory) and non-volatile memory. Further, the memory 6 stores a program for executing the process executed by the ranging error calculation device 1a. The program executed by the ranging error calculation device 1a may be stored in a storage medium other than the memory 6.
  • the interface 7 is an interface for electrically connecting the ranging error calculation device 1a and another device.
  • the interface 7 includes an interface for connecting the range-finding error calculation device 1a and the range-finding device 2, and an interface for connecting the range-finding error calculation device 1a and the simulator 3.
  • These interfaces may be wireless interfaces such as network adapters for wirelessly transmitting and receiving data to and from other devices, and may be hardware interfaces for connecting to other devices by cables or the like.
  • the hardware configuration of the ranging error calculation device 1a is not limited to the configuration shown in FIG.
  • the ranging error calculation device 1a may include at least one of an input device, a display device, and a sound output device.
  • FIG. 5 is an example of a block diagram showing a functional configuration of the ranging error calculation device 1a.
  • the processor 5 of the distance measurement error calculation device 1a functionally includes the distance measurement information acquisition means 11a, the distance measurement error distribution information generation means 12a, and the distance measurement error information acquisition means 13a. Each has.
  • the memory 6 has a distance measuring information holding means 10a and a distance measuring error distribution information holding means 14a.
  • blocks in which data or timing signals are exchanged are connected by a solid line, but the combination of blocks in which data or timing signals are exchanged is not limited to FIG. The same applies to the figures of other functional blocks described later.
  • the range-finding information acquisition means 11a receives the time-series range-finding information S1 with respect to the range-finding target point from the range-finding device 2 for each feature information of the range-finding target point via the interface 7.
  • the range-finding information acquisition means 11a associates the received range-finding information S1 with the feature information of the corresponding range-finding target point, and supplies the range-finding information holding means 10a.
  • the range-finding information holding means 10a temporarily stores the time-series range-finding information S1 with respect to the range-finding target point for each feature information of the range-finding target point.
  • the data structure of the information held by the distance measuring information holding means 10a will be described later.
  • the range-finding error distribution information generation means 12a generates range-finding error distribution information for each feature information based on the range-finding information for each feature information of the range-finding target point held by the range-finding information holding means 10a.
  • the range-finding error distribution information is information that models the error distribution in the range-finding from the range-finding device to the range-finding target point.
  • a specific method for generating distance measurement error distribution information by the distance measurement error distribution information generation means 12a will be described later with reference to FIG.
  • the range-finding error distribution information generation means 12a supplies the range-finding error distribution information for each feature information of the range-finding target point to the range-finding error distribution information holding means 14a in association with the feature information of the corresponding range-finding target point. ..
  • Ranging error information acquiring unit 13 a is generated in the distance measurement error distribution information generating means 12a, based on the distance measurement error distribution information stored in the ranging error distribution information holding unit 14a, acquires ranging error information S2 (Generate). Ranging error information acquiring unit 13 a is calculated, for example, when receiving a predetermined request including the specific feature information (i.e., external input) from the simulator 3, the ranging error of the distance measuring apparatus 2 corresponding to a particular feature information Then, the distance measurement error information S2 indicating the calculated distance measurement error is supplied to the simulator 3 via the interface 7.
  • the specific feature information i.e., external input
  • the range-finding error distribution information holding means 14a holds the range-finding error distribution information generated by the range-finding error distribution information generating means 12a in association with the feature information of the range-finding target point.
  • At least one of the range-finding information holding means 10a and the range-finding error distribution information holding means 14a may be realized by an external device of the range-finding error calculating device 1a.
  • the distance measurement error calculation device 1a is electrically connected to the above-mentioned external device via the interface 7 by wire or wirelessly, and exchanges necessary information with the above-mentioned external device.
  • the external device may be a cloud server composed of a plurality of devices.
  • each component of the distance measurement information acquisition means 11a, the distance measurement error distribution information generation means 12a, and the distance measurement error information acquisition means 13a described with reference to FIG. 5 can be realized, for example, by the processor 5 executing a program. Further, each component may be realized by recording a necessary program in an arbitrary non-volatile storage medium and installing it as needed. It should be noted that at least a part of each of these components is not limited to being realized by software by a program, but may be realized by any combination of hardware, firmware, and software. Further, at least a part of each of these components may be realized by using a user-programmable integrated circuit such as an FPGA (field-programmable gate array) or a microcontroller.
  • FPGA field-programmable gate array
  • this integrated circuit may be used to realize a program composed of each of the above components. Further, at least a part of each component may be configured by an ASIC (Application Specific Standard Produce) or an ASIC (Application Specific Integrated Circuit). In this way, each component may be realized by hardware other than the processor. The above is the same in other embodiments described later.
  • FIG. 6 shows an example of the data structure of the information held by the distance measuring information holding means 10a.
  • the range-finding information holding means 10a stores the feature information of the range-finding target point and the time-series range-finding information S1 with respect to the range-finding target point in association with each other.
  • the distance measurement information holding means 10a stores information indicating the distance to the distance measurement target point that has been measured in advance as feature information
  • the distance measurement information S1 is the distance measurement time and measurement for the distance measurement target point. The combination with the distance result in time series is memorized.
  • FIG. 7 shows an example of the data structure of the information held by the ranging error distribution information holding means 14a.
  • the ranging error distribution information holding means 14a stores the feature information and the ranging error distribution information in association with each other.
  • the distance measurement error distribution information holding means 14a stores the distance (that is, depth information) to the distance measurement target point that has been measured in advance as the feature information.
  • the ranging error distribution information holding means 14a stores a distribution model showing the distribution of the ranging error and distribution parameters as the ranging error distribution information.
  • the distribution model is a normal distribution
  • the distribution parameters are the mean (here, the distance measurement mean) and the standard deviation, which are the parameters of the normal distribution. The method of generating the ranging error distribution information will be described together with the flowchart of FIG. 8 described later.
  • FIG. 8 is an example of a flowchart showing an operation related to generation of distance measurement error distribution information of the distance measurement error calculation device 1a in the second embodiment.
  • the distance measurement information acquisition means 11a of the distance measurement error calculation device 1a acquires the feature information of the distance measurement target point and the distance measurement information S1 (step S201). Then, the distance measurement information acquisition means 11a associates the acquired feature information of the distance measurement target point with the distance measurement information S1 and temporarily stores the acquired distance measurement information holding means 10a in the distance measurement information holding means 10a (step S202). The range-finding information acquisition means 11a may delete the feature information and the range-finding information S1 after using them in the generation of the statistical information in step S204.
  • the range-finding information acquisition means 11a determines whether or not the range-finding information S1 having a sufficient amount of information for calculating the range-finding error distribution information is obtained for each feature information of the range-finding target point (step S203). ). For example, when the number of samples of the range-finding information S1 is equal to or greater than a predetermined threshold value for each feature information of the range-finding target point, the range-finding information acquisition means 11a has a sufficient amount of information to calculate the range-finding error distribution information. It is determined that the distance measurement information S1 is obtained for each feature information of the distance measurement target point.
  • the above-mentioned threshold value is set in advance so as to be the number of samples required for obtaining significant statistical information regarding the distance measurement information S1, and is stored in advance in the memory 6 or the like.
  • step S203 when the distance measurement information acquisition means 11a does not obtain the distance measurement information S1 having a sufficient amount of information for calculating the distance measurement error distribution information for each feature information of the distance measurement target point (step S203; NO). , The processing of steps S201 and S202 is executed again.
  • the distance measurement error of the distance measurement error calculation device 1a repeats the processes of steps S204 to S206 described below for each feature information of the distance measurement target point.
  • step S204 the ranging error distribution information generation means 12a acquires the statistical information of the ranging information S1 corresponding to the feature information of the target (step S204).
  • the statistical information in the present embodiment there is distribution information of the distance measurement result for each distance.
  • the ranging error distribution information generation means 12a generates the ranging error distribution information based on the acquired statistical information (step S205).
  • the ranging error distribution information includes information indicating a distribution model and distribution parameters.
  • the ranging error distribution information generation means 12a stores the generated ranging error distribution information in the ranging error distribution information holding means 14a (step S206).
  • the ranging error distribution information generation means 12a executes the processes of steps S204 to S206 for all the target feature information, respectively.
  • the distribution model expresses the distance measurement information S1 with a specific mathematical formula based on the statistical information of the distance measurement information S1.
  • Specific examples of the distribution model include a normal distribution, a uniform distribution, a lognormal distribution, an exponential distribution, and an Erlang distribution.
  • the distance measurement error distribution information generation means 12a prepares a plurality of distribution models in advance, and uses each distribution model. Calculate the degree of fitting (ie, error) with the statistical information. Then, the ranging error distribution information generation means 12a selects the optimum distribution model having the least error. In this case, the information about the plurality of distribution models is stored in the memory 6 or the like in advance.
  • the distribution parameter is numerical information for uniquely defining the shape of the distribution model.
  • the number and types of distribution parameters differ depending on the distribution model. For example, in a normal distribution, the mean and standard deviation (or variance) are the distribution parameters.
  • the distance measurement error distribution information generation means 12a has a degree of fitting between each distribution model and statistical information while changing the distribution parameters (that is,). Error) is calculated. Then, the ranging error distribution information generation means 12a recognizes the combination of the distribution parameter and the distribution model that minimizes the error as the model that most closely approximates the error distribution, and generates the ranging error distribution information indicating these combinations. ..
  • the calculation of the distribution parameter that minimizes the error may be performed based on an arbitrary optimization method or a numerical analysis method.
  • FIG. 9 is an example of a flowchart showing an operation of generating distance measurement error information S2 executed by the distance measurement error calculation device 1a.
  • the ranging error calculation device 1a acquires specific feature information of the ranging target point from the simulator 3 (step S211). Subsequently, the distance measurement error information acquisition means 13a of the distance measurement error calculation device 1a acquires error distribution information from the distance measurement error distribution information holding means 14a using the acquired specific feature information as a key (step S212).
  • the ranging error information acquisition means 13a calculates the ranging error information S2 based on the error distribution information acquired in step S212 (step S213).
  • the ranging error information acquisition means 13a is calculated by the following procedure. First, the ranging error information acquisition means 13a generates a cumulative distribution function of ranging error from the distribution model and distribution parameters included in the error distribution information. Then, the distance measurement error information acquisition means 13a generates a random number between 0 and less than 1, and the value when the generated random number is used as an argument of the inverse function of the cumulative distribution function is referred to as the distance measurement error information S2. do. As a result, the ranging error information acquisition means 13a can acquire a value corresponding to the distribution of the ranging error as the ranging error information S2.
  • the distance measurement error information acquisition means 13a outputs the calculated distance measurement error information S2 to the simulator 3 (step S214), and completes the operation.
  • the ranging error calculation device 1a in the second embodiment can reproduce the observation error in the real environment on the simulation. That is, the range-finding error calculation device 1a calculates the statistical properties of the range-finding information based on the range-finding information in the time series for each feature information for each range-finding target point, and the range-finding error is based on this. It is possible to generate distance measurement error distribution information that indicates the property of. Further, the distance measurement error distribution information corresponding to the specific feature information specified based on the request from the simulator 3 (that is, the external input) is acquired, the distance measurement error information S2 is calculated based on this, and the distance measurement error information S2 is returned to the simulator 3. Can be done.
  • the range-finding error calculation device 1a in the second embodiment simulates a range-finding error closer to the real environment based on the statistical property of the range-finding information S1 indicating the range-finding result of the range-finding device 2. It can be reproduced.
  • the configuration and operation of the ranging error calculation device 1b according to the third embodiment will be described.
  • a three-dimensional image pickup device is used as the distance measuring device 2 in the second embodiment.
  • the same components and operations as those of the distance measurement error calculation device 1 in the first embodiment or the distance measurement error calculation device 1a in the second embodiment are appropriately designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted.
  • FIG. 10 is a diagram showing the overall configuration of the ranging system 100b according to the third embodiment. Further, FIG. 11 shows a functional block diagram of the ranging error calculation device 1b according to the third embodiment.
  • the distance measuring device 2b is a three-dimensional image pickup device, and the distance measuring error calculation device 1b performs processing according to the characteristics of the distance measuring device 2b.
  • the distance measurement error calculation device 1b has, for example, the hardware configuration shown in FIG. 4, similar to the distance measurement error calculation device 1a in the second embodiment.
  • the distance measuring device 2b is a three-dimensional imaging device, and measures the distance to the installed surrounding object.
  • the three-dimensional image pickup device include a stereo camera and a TOF camera using a TOF (Time of Flight) method.
  • the ranging device 2b supplies the three-dimensional imaging information "S1b" for the ranging target surface 4b included in the imaging range of the ranging object 4 to the ranging error calculation device 1b.
  • the three-dimensional image pickup device is an image pickup device such as a camera so that depth information can be acquired. Therefore, it is possible to acquire a wide range of distance measurement information in the imaging range at one time.
  • the distance measurement error within the image pickup range tends to vary. For example, when comparing the central portion and the peripheral portion in the imaging range, the distance measurement error in the peripheral portion is generally larger. This is because the incident conditions to the sensor such as light and laser are worse in the peripheral part.
  • the range-finding information acquisition means 11b receives the three-dimensional image pickup information S1b from the range-finding device 2b, and stores the information based on the three-dimensional image pickup information S1b in the range-finding information holding means 10b.
  • the distance measurement information acquisition means 11b as the feature information of the distance measurement target point, includes the information indicating the distance to the measured distance measurement target point and the distance measurement target point included in the distance measurement target surface 4b.
  • Get plane coordinate information is the coordinate information in the imaging range of the ranging device 2b.
  • the distance measuring information acquisition means 11b recognizes the distance measuring information (that is, the information of the distance to the distance measuring target point) corresponding to the acquired feature information based on the three-dimensional imaging information S1b, and corresponds to each feature information. It is stored in the distance measuring information holding means 10b in association with the distance measuring information.
  • the range-finding error distribution information generation means 12b provides feature information of each range-finding target point included in the range-finding target surface 4b, in addition to information indicating the measured distance to the range-finding target point, on the range-finding target surface 4b. Acquires the plane coordinate information of each included point to be measured. Then, the distance measurement error distribution information generation means 12b generates distance measurement error distribution information for each acquired feature information. Then, the ranging error distribution information generation means 12b stores the ranging error distribution information for each feature information in the ranging error distribution information holding means 14b. Therefore, the distance measurement error distribution information holding means 14b, as the feature information of the distance measurement target point, in addition to the information indicating the distance to the measured distance measurement target point, the plane coordinate information in the imaging range of the distance measurement target point is used.
  • the distance measurement error distribution information holding means 14b as the feature information of the distance measurement target point, in addition to the information indicating the distance to the measured distance measurement target point, the plane coordinate information in the imaging range of the distance measurement target point
  • the range-finding error information acquisition means 13b acquires, as feature information acquired from the simulator 3, information indicating the distance to the measured range-finding target point and plane coordinate information in the imaging range of the range-finding target point. The distance measurement error is calculated based on these. Then, the distance measurement error information acquisition means 13b supplies the distance measurement error information S2 indicating the calculated distance measurement error to the simulator 3.
  • FIG. 12 shows an example of the data structure of the information held by the ranging error distribution information holding means 14b in the third embodiment.
  • the range-finding error distribution information holding means 14b uses, as the feature information of the range-finding target point, the X-coordinate and the Y-coordinate, which are the plane coordinates in the imaging range, as the feature information, in addition to the information indicating the distance to the range-finding target point. It is stored in association with the distance measurement error distribution information. Then, the distance measurement error distribution information holding means 14b stores the distance measurement error distribution information calculated by the distance measurement error distribution information generation means 12b for each combination of the distance to the distance measurement target point, the X coordinate, and the Y coordinate.
  • the ranging error calculation device 1b can reproduce the observation error closer to the real environment on the simulation by performing the above-mentioned configuration and operation. That is, the range-finding error calculation device 1b uses the plane coordinate information in the imaging range of the range-finding target point in addition to the distance to the range-finding target point as the feature information for each range-finding target point. As a result, the range-finding error calculation device 1b calculates the statistical properties of the range-finding information in consideration of the influence of the position of the range-finding target point in the imaging range on the range-finding error, and measures based on this. Distance error distribution information can be generated.
  • the range-finding system 100b reproduces on a simulation a range-finding error closer to the real environment based on the statistical property of the range-finding information of the range-finding device and the optical property of the range-finding device. Can be done.
  • the fourth embodiment is a distance measurement error calculation device capable of generating distance measurement error distribution information even when the amount of distance measurement information for generating distance measurement error distribution information is insufficient in the second embodiment. Specifies the operation of.
  • an example applied to the distance measurement error calculation device 1a in the second embodiment will be described, but the same can be applied to the distance measurement error calculation device 1b in the third embodiment.
  • FIG. 13 is a block diagram showing the configuration of the ranging error calculation device 1c according to the fourth embodiment.
  • the difference between the distance measurement error calculation device 1a in the second embodiment and the distance measurement error calculation device 1c in the fourth embodiment is the operation of the distance measurement error distribution information generation means 12c of the distance measurement error calculation device 1c.
  • the details of the operation of the ranging error distribution information generation means 12c will be described in detail with reference to the flowcharts of FIGS. 14 and 15.
  • 14 and 15 are examples of flowcharts showing operations related to error model generation of the ranging error calculation device 1c in the fourth embodiment.
  • the operation of the ranging error distribution information generation means 12c will be described focusing on the difference from the operation in the second embodiment.
  • the ranging error calculation device 1c performs the same processing as in step S201 and step S202 in FIG. 8 in step S401 and step S402. Then, the distance measurement error calculation device 1c determines whether or not the distance measurement information S1 having a sufficient amount of information for calculating the distance measurement error distribution information is obtained for each feature information of the distance measurement target point (step S403). ..
  • the determination criteria in step S403 are the same as the determination criteria in step S203.
  • Step S404 to S406 are executed for each feature information of the distance measurement target point.
  • the processes of steps S404 to S406 are the same as those of steps S204 to S206 of FIG.
  • the distance measurement error calculation device 1c can acquire additional distance measurement information S1. (Step S407). Then, when the additional distance measurement information S1 can be acquired (step S407; YES), the distance measurement error calculation device 1c returns the process to step S401 to acquire and store the additional distance measurement information S1. On the other hand, when the additional distance measurement information S1 cannot be acquired (step S407; NO), the distance measurement error distribution information generation means 12c of the distance measurement error calculation device 1c executes the process A shown in FIG.
  • the range-finding error distribution information generation means 12c repeats the processes related to steps S408 to S413 described below for each feature information of the range-finding target point (that is, all the range-finding target points). Execute (for each of the feature information).
  • the ranging error distribution information generation means 12c acquires the statistical information of the ranging information S1 (step S408).
  • the distance measurement error distribution information generation means 12c acquires the statistical information of the distance measurement information S1 by performing the same processing as in step S204 of FIG.
  • the ranging error distribution information generation means 12c determines whether or not the amount of information is sufficient for generating the ranging error distribution information with respect to the acquired statistical information (step S409). Since the amount of information acquired for each feature information may be biased, the distance measurement error distribution information generation means 12c has a sufficient amount of information to generate distance measurement error distribution information for the target feature information. Is determined in step S409 whether or not the above can be obtained. The ranging error distribution information generation means 12c determines that the above-mentioned amount of information is sufficient, for example, when the number of samples used for calculating statistical information about the feature information of the target is equal to or more than a predetermined threshold value. If it is less than the threshold value, it is determined that the above-mentioned amount of information is insufficient.
  • step S409 YES
  • the second step is made. Similar to step S205 of FIG. 8 of the embodiment, distance measurement error distribution information is generated (step S410). Then, the ranging error distribution information generation means 12c stores the generated ranging error distribution information in the ranging error distribution information holding means 14a (step S411).
  • the distance measurement error distribution information generation means 12c is used as a distribution model.
  • Select a predetermined distribution function includes a normal distribution and a lognormal distribution.
  • the ranging error distribution information generation means 12c generates ranging error distribution information indicating the distribution parameter having the highest fitting of the selected distribution model and the statistical information and the selected distribution model (step S413).
  • the distance measurement error distribution information generation means 12c fixes the distribution model to be fitted to the distribution model selected in step S412, and obtains the distribution parameter when the statistical information and the error are the smallest when the distribution parameter is changed. .. Then, the distance measurement error distribution information generation means 12c generates distance measurement error distribution information indicating the distribution model selected in step S412 and the obtained distribution parameters. After that, the ranging error distribution information generation means 12c stores the generated ranging error distribution information in the ranging error distribution information holding means 14a (step S411). The distance measurement error distribution information generation means 12c ends the processing of the flowchart when the processing related to steps S408 to S411 is completed for all the feature information of the target distance measurement target points.
  • the distance measurement error calculation device 1c in the fourth embodiment can acquire more appropriate distance measurement error distribution information even in a situation where the distance measurement information S1 cannot be sufficiently acquired. can.
  • the amount of information of the distance measurement information S1 is insufficient, it is difficult to grasp the statistical characteristics of the distance measurement information S1, so it is conceivable that a distribution model far from the actual error distribution may be selected.
  • the ranging error calculation device 1c according to the fourth embodiment prevents an inappropriate distribution model from being selected by giving a distribution function as prior information. As a result, even when the amount of information of the distance measurement information S1 is insufficient, better distance measurement error distribution information can be generated, and the distance measurement error closer to the real environment can be reproduced on the simulation. ..
  • the function of configuring the ranging error calculation device may be configured and operated by a plurality of devices connected by a communication standard capable of exchanging data such as a network. That is, the distance measurement error calculation device according to the first to fourth embodiments may be composed of a plurality of electrically connected devices.
  • the color information of the range-finding target point may be further included as the feature information of the range-finding target point.
  • the ranging error calculation device calculates the ranging error distribution information for each color classification based on the ranging information S1 for each color classification indicated by the color information.
  • the distance measurement error calculation device can generate distance measurement error distribution information considering the reflection characteristics of the laser or radar at the time of distance measurement due to the difference in color of the distance measurement target point. Can be done. Therefore, the ranging error calculation device can reproduce the ranging error closer to the real environment on the simulation.
  • the incident angle from the distance measurement device to the distance measurement target point may be further included.
  • the ranging error calculation device calculates the ranging error distribution information for each incident angle based on the ranging information S1 for each incident angle (which may be in the incident angle range of a predetermined length).
  • the distance measurement error calculation device By adopting such a configuration and operation, the distance measurement error calculation device generates distance measurement error distribution information considering the reflection characteristics caused by the difference in the incident angle of the laser or radar at the time of distance measurement to the distance measurement target point. can do. Therefore, the ranging error calculation device can reproduce the ranging error closer to the real environment on the simulation.
  • the range-finding error information acquisition means 13a and 13b correspond to a plurality of other feature information.
  • Distance measurement error information S2 may be generated based on the distance error distribution information.
  • the range-finding error information acquisition means 13a and 13b have feature information similar to the specific feature information acquired from the simulator 3 among the feature information stored in the range-finding error distribution information holding means 14a, and the feature information. Get a set with the ranging error distribution information associated with.
  • the feature information that approximates the specific feature information may be, for example, feature information in which the distance from the specific feature information based on the depth (and plane coordinates) is within a predetermined distance, and the depth (and plane coordinates) may be used. ) May be the shortest distance from the specific feature information, and the feature information may be as many as the upper predetermined number.
  • the distance measurement error information acquisition means 13a and 13b acquire the distance measurement error distribution information from the distance measurement error distribution information holding means 14a
  • the distance measurement error information acquisition means 13a and 13b acquire the distance measurement error distribution information having the same distribution model.
  • the distance measurement error information acquisition means 13a and 13b further weight each acquired distance measurement error distribution information according to the distance between each acquired feature information and the specific feature information acquired from the simulator 3.
  • the distance measurement error information acquisition means 13a and 13b perform weighted averaging of distribution parameters according to the difference in depth (and plane coordinates) indicated by the specific feature information and the feature information, respectively.
  • the distance measurement error information acquisition means 13a and 13b are set so that the smaller the difference is, the larger the weight on the corresponding distribution parameter is.
  • the distance measurement error information acquisition means 13a and 13b generate the distance measurement error information S2 based on the weighted average distance measurement error distribution information.
  • the range-finding error calculation device measures using the range-finding error distribution information of the peripheral feature information even when the feature information of the range-finding target point cannot be comprehensively grasped.
  • the distance error can be calculated. Therefore, it is possible to reproduce the ranging error closer to the real environment on the simulation even based on the error model generation operation in a simpler or shorter time.
  • a program for realizing all or part of the functions of the ranging error calculation device in the present disclosure is recorded on a computer-readable storage medium, and the program recorded on the storage medium is read into the computer system. , The processing of each part may be performed by executing.
  • computer system includes hardware such as an OS and peripheral devices.
  • the "storage medium containing a program to be executed by a computer” refers to a portable medium such as a magneto-optical disk, ROM, or non-volatile semiconductor memory, or a storage device such as a hard disk built in a computer system. Furthermore, a “storage medium containing a program to be executed by a computer” is dynamically used for a short period of time, such as a communication line when a program is transmitted via a network such as the Internet or a communication line such as a telephone line. It shall include those that hold the program, and those that hold the program for a certain period of time, such as the volatile memory inside the computer system that is the server or client in that case. Further, the above-mentioned program may be for realizing a part of the above-mentioned functions, and may be further realized for realizing the above-mentioned functions in combination with a program already recorded in the computer system.
  • a range-finding information acquisition means for acquiring time-series range-finding information for the range-finding target point for each feature information of the range-finding target point. Based on the distance measurement information, the distance measurement error distribution information generation means for generating the distance measurement error distribution information regarding the error distribution in the distance measurement from the distance measurement device to the distance measurement target point for each of the feature information, Distance measurement error calculation device.
  • Appendix 2 The distance measurement according to Appendix 1, wherein the distance measurement error distribution information generation means calculates statistical information of the distance measurement information for each of the feature information and generates the distance measurement error distribution information based on the statistical information. Error calculation device.
  • Appendix 3 The distance measurement error distribution information generation means according to Appendix 1 or 2, wherein the distance measurement error distribution information generation means generates information indicating the distribution model of the error distribution and the distribution parameter which is a parameter of the distribution model as the distance measurement error distribution information. Distance measurement error calculation device.
  • the ranging error distribution information generation means uses the distribution function having the smallest error with the statistical information of the ranging information as the distribution model among a plurality of designated distribution functions, and when the error is minimized.
  • the distance measurement error calculation device according to Appendix 3, wherein the parameter of the distribution function is defined as the distribution parameter.
  • Appendix 5 The distance measurement error calculation device according to Appendix 3, wherein the distance measurement error distribution information generation means defines a predetermined distribution function as the distribution model when the amount of information of the distance measurement information is less than a predetermined threshold value.
  • the distance measurement information is three-dimensional imaging information, and is The distance measurement error calculation device according to any one of Supplementary note 1 to 6, wherein the feature information includes plane coordinate information of the distance measurement target point in the three-dimensional image pickup information.
  • the range-finding error distribution information holding means for holding the feature information and the range-finding error distribution information in association with each other Acquisition of distance measurement error distribution information associated with specific feature information, and acquisition of distance measurement error information indicating distance measurement error corresponding to the specific feature information based on the distance measurement error distribution information.
  • the distance measurement error calculation device according to any one of Supplementary note 1 to 9, further comprising means.
  • the distance measuring error acquiring means has the feature information stored in the ranging error distribution information holding means.
  • the distance measurement error calculation device which acquires the distance measurement error information based on the distance measurement error distribution information related to the feature information close to the specific feature information.
  • the ranging error information acquisition means weights the ranging error distribution information associated with the approximated feature information according to the distance between the approximated feature information and the specific feature information, and the weighted ranging error.
  • the distance measurement error calculation device according to Appendix 11, which acquires the distance measurement error information based on the distribution information.
  • a range-finding information acquisition means for acquiring time-series range-finding information for the range-finding target point for each feature information of the range-finding target point.
  • the distance measurement error distribution information generation means for generating the distance measurement error distribution information regarding the error distribution in the distance measurement from the distance measurement device to the distance measurement target point for each of the feature information, Distance measurement error calculation system with.
  • Appendix 16 The distance measurement according to Appendix 15, wherein the distance measurement error distribution information generation means calculates statistical information of the distance measurement information for each of the feature information and generates the distance measurement error distribution information based on the statistical information. Error calculation system.
  • Appendix 17 The distance measurement error distribution information generation means according to Appendix 15 or 16, wherein the distance measurement error distribution information generation means generates information indicating the distribution model of the error distribution and the distribution parameter which is a parameter of the distribution model as the distance measurement error distribution information. Distance measurement error calculation system.
  • the ranging error distribution information generation means uses the distribution function having the smallest error with the statistical information of the ranging information as the distribution model among a plurality of designated distribution functions, and when the error is minimized.
  • the distance measurement information is three-dimensional imaging information, and is The distance measurement error calculation system according to any one of Supplementary note 15 to 20, wherein the feature information includes plane coordinate information of the distance measurement target point in the three-dimensional image pickup information.
  • the range-finding error distribution information holding means for holding the feature information and the range-finding error distribution information in association with each other Acquisition of distance measurement error information, which acquires the distance measurement error distribution information associated with the specific feature information and acquires distance measurement error information indicating the distance measurement error corresponding to the specific feature information based on the distance measurement error distribution information.
  • the distance measurement error calculation system according to any one of Supplementary Provisions 15 to 23, further comprising means.
  • the ranging error acquiring means has the feature information stored in the ranging error distribution information holding means.
  • the ranging error calculation system according to Appendix 24 which acquires the ranging error information based on the ranging error distribution information related to the feature information close to the specific feature information.
  • the ranging error information acquisition means weights the ranging error distribution information associated with the approximated feature information according to the distance between the approximated feature information and the specific feature information, and the weighted ranging error.
  • the distance measurement error calculation system according to Appendix 25 which acquires the distance measurement error information based on the distribution information.

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Abstract

測距誤差算出装置１は、測距情報取得手段１１と、測距誤差分布情報生成手段１２とを有する。測距情報取得手段１１は、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する。測距誤差分布情報生成手段１２は、測距情報に基づき、測距装置から測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、特徴情報ごとに生成する。

Description

測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体
　本開示は、測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体に関する。
　ＡＧＶ（Automated Guided Vehicle）やロボットを環境の変化に応じて柔軟に動作させるためには、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）やレーザー、三次元カメラなどのセンシングデバイスを用いて、外界の環境を適切に把握する必要がある。一方で、これらセンシングデバイスにて計測される環境情報は観測誤差を含むことから、これら観測誤差を良好に除去し、真の値を推定する技術がいくつか知られている。
　例えば、特許文献１では、処理速度を維持しながら距離画像から対象物体の位置姿勢を算出する精度の低下を防ぐために、対象物体までの概略位置を距離画像から取得し、距離情報のばらつきが小さいほどサンプリング点を少なくするようにサンプリングを調整する手法を備えた、位置姿勢計測装置が開示されている。
特開２０１１－１７９９１０号公報
　一方で、シミュレーションを用いて、ＡＧＶやロボットの導入検証を行うことへの要求が高まっている。シミュレーション上で事前に動作検証を行い、建屋や装置などのレイアウトがＡＧＶやロボット動作に与える影響を把握し、これらを導入計画に反映させることで、ＡＧＶやロボットの導入効率および運用効率をより高めることができる。
　しかし、シミュレーション上では実環境が完全に再現させるわけではない。特にセンシングに関わる情報は、現実世界では光や電波の伝播、回折、透過といった複雑な物理現象を介して得られたものであり、それゆえに得られた情報には観測誤差が含まれる。今日のほとんどの計算機シミュレーションでは、計算資源および必要入力情報の観点から、これら物理現象を完全に再現することはされず、重力や摩擦、反射などごく単純な物理現象のみに限定して再現される。この結果、シミュレーション上ではセンシングに関わる観測誤差の多くが排除されるなど、必ずしも現実環境を良好に反映できないことから、シミュレーション上での問題点把握が不十分なものとなる。特許文献１には、上記のような課題及び解決手段については開示がない。
　本開示の目的は、上述した課題を鑑み、測距における誤差に関する情報を好適に算出可能な測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体を提供することである。
　測距誤差算出装置の一の態様は、測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
を有する測距誤差算出装置である。
　測距誤差算出方法の一の態様は、コンピュータにより、
　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する、
測距誤差算出方法である。なお、コンピュータは、複数の装置から構成されてもよい。
　記憶媒体の一の態様は、測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体である。
　本開示によれば、測距における誤差に関する情報を好適に算出することができる。
第１実施形態における測距誤差算出装置の構成を示すブロック図である。 第１実施形態において測距誤差算出装置が実行するフローチャートの一例である。 第２実施形態における測距システムの全体構成を示す図である。 測距誤差算出装置のハードウェア構成の一例である。 測距誤差算出装置の機能的な構成を示すブロック図の一例である。 測距情報保持手段が保持する情報のデータ構造の一例を示す。 測距誤差分布情報保持手段が保持する情報のデータ構造の一例を示す。 第２実施形態における測距誤差算出装置の測距誤差分布情報の生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。 測距誤差算出装置が実行する測距誤差情報の生成動作を示すフローチャートの一例である。 第３実施形態における測距システムの全体構成を示す図である。 第３実施形態における測距誤差算出装置の機能ブロック図を示す。 第３実施形態における測距誤差分布情報保持手段が保持する情報のデータ構造の一例を示す。 第４実施形態における測距誤差算出装置の構成を示すブロック図である。 図１５と共に第４実施形態における測距誤差算出装置の誤差モデル生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。 図１４と共に第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの誤差モデル生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。
　以下、図面を参照しながら、測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体の実施形態について説明する。
　［第１実施形態］
　図１は、第１実施形態における測距誤差算出装置１の構成を示すブロック図である。測距誤差算出装置１は、測距情報取得手段１１と、測距誤差分布情報生成手段１２とを有する。測距誤差算出装置１は、複数の装置により構成されてもよい。この場合、複数の装置は、夫々に割り当てられた処理に必要な情報の授受を、装置間において行う。
　測距情報取得手段１１は、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する。
　測距誤差分布情報生成手段１２は、測距情報に基づき、測距装置から測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、特徴情報ごとに生成する。
　図２は、第１実施形態において測距誤差算出装置１が実行するフローチャートの一例である。測距誤差算出装置１の測距情報取得手段１１は、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、測距誤差算出装置１の測距誤差分布情報生成手段１２は、測距情報に基づき、測距装置から測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、特徴情報ごとに生成する（ステップＳ１０２）。
　以上説明したように、第１実施形態における測距誤差算出装置１は、測距対象点ごとの特徴情報ごとに、時系列での測距情報に基づいて測距情報の統計的な性質を算出し、これに基づいて測距誤差の性質を指し示す測距誤差分布情報を生成する。これにより、シミュレーション上で再現したい対象点の特徴情報に対応する測距誤差分布情報を取得し、これに基づいて測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。このように、第１実施形態における測距誤差算出装置１は、現実環境での測距の観測誤差をシミュレーション上で再現するために必要な情報を好適に生成することができる。
　［第２実施形態］
　次に、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａの構成および動作について説明する。第２実施形態は、第１実施形態における測距誤差算出装置１の動作の具体例を記載した実施形態である。なお、第１実施形態における測距誤差算出装置１と同様の構成および動作については、説明を適宜省略する。
　（１）全体構成
　図３は、第２実施形態における測距システム１００の全体構成を示す図である。測距システム１００は、測距誤差算出装置１ａと、測距装置２と、シミュレータ３と、測距対象物４とを有する。
　第２実施形態では、測距誤差算出装置１ａは、測距装置２と、シミュレータ３とに有線又は無線により電気的に接続されている。
　測距装置２は、周囲に存在する測距対象物４の測距対象点４ａを含む複数の測距対象点に対する距離を所定の周期により測定する。測距装置２は、ＬｉＤＡＲなどのレーザーを用いるもののほか、レーダーを用いるものなどが挙げられるが、これに限定されるものではない。なお、測距対象物４は、複数存在してもよい。測距装置２は、測距対象点に対する測距の結果を示す測距情報「Ｓ１」を、測距誤差算出装置１ａに供給する。
　シミュレータ３は、現実世界をコンピュータ上での仮想的な環境（机上環境）上で再現するためのプログラムを実行する。シミュレータ３は、ユーザ入力等により指定された特定の特徴情報（「特定特徴情報」とも呼ぶ。）を測距誤差算出装置１ａに供給することで、測距誤差算出装置１ａから、特定特徴情報に対応する測距装置２の測距誤差を示す測距誤差情報「Ｓ２」を取得する。特定特徴情報は、例えば、シミュレータ３を操作するユーザにより指定された特徴情報である。これにより、シミュレータ３は、測距装置２の測距誤差特性を、机上環境上に反映させることができる。
　（２）測距誤差算出装置のハードウェア構成
　図４は、測距誤差算出装置１ａのハードウェア構成の一例である。ハードウェアとして、プロセッサ５と、メモリ６と、インターフェース７とを含む。プロセッサ５、メモリ６及びインターフェース７は、データバス８を介して接続されている。
　プロセッサ５は、メモリ６に記憶されているプログラムを実行することにより、測距誤差算出装置１ａの全体の制御を行うコントローラとして機能する。プロセッサ５は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、量子プロセッサなどのプロセッサである。プロセッサ５は、複数のプロセッサから構成されてもよい。プロセッサ５は、コンピュータの一例である。
　メモリ６は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）などの各種の揮発性メモリ及び不揮発性メモリにより構成される。また、メモリ６には、測距誤差算出装置１ａが実行する処理を実行するためのプログラムが記憶される。なお、測距誤差算出装置１ａが実行するプログラムは、メモリ６以外の記憶媒体に記憶されてもよい。
　インターフェース７は、測距誤差算出装置１ａと他の装置とを電気的に接続するためのインターフェースである。例えば、インターフェース７は、測距誤差算出装置１ａと測距装置２とを接続するためのインターフェース、及び、測距誤差算出装置１ａとシミュレータ３とを接続するためのインターフェースを含む。これらのインターフェースは、他の装置とデータの送受信を無線により行うためのネットワークアダプタなどのワイアレスインタフェースであってもよく、他の装置とケーブル等により接続するためのハードウェアインターフェースであってもよい。
　なお、測距誤差算出装置１ａのハードウェア構成は、図４に示す構成に限定されない。例えば、測距誤差算出装置１ａは、入力装置、表示装置、音出力装置の少なくとも一方を含んでもよい。
　（３）機能ブロック
　図５は，測距誤差算出装置１ａの機能的な構成を示すブロック図の一例である。図５に示すように、測距誤差算出装置１ａのプロセッサ５は、機能的には、測距情報取得手段１１ａと、測距誤差分布情報生成手段１２ａと、測距誤差情報取得手段１３ａとをそれぞれ有する。また、メモリ６は、測距情報保持手段１０ａと、測距誤差分布情報保持手段１４ａとを有する。なお、図５では、データ又はタイミング信号の授受が行われるブロック同士を実線により結んでいるが、データ又はタイミング信号の授受が行われるブロックの組合せは図５に限定されない。後述する他の機能ブロックの図においても同様である。
　測距情報取得手段１１ａは、インターフェース７を介し、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報Ｓ１を、測距装置２から受信する。測距情報取得手段１１ａは、受信した測距情報Ｓ１を、対応する測距対象点の特徴情報と関連付けて、測距情報保持手段１０ａに供給する。測距情報保持手段１０ａは、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報Ｓ１を一時保存する。測距情報保持手段１０ａが保持する情報のデータ構造については後述する。
　測距誤差分布情報生成手段１２ａは、測距情報保持手段１０ａが保持する測距対象点の特徴情報ごとの測距情報に基づき、測距誤差分布情報を特徴情報ごとに生成する。ここで、測距誤差分布情報は、測距装置から測距対象点までの測距における誤差分布をモデル化した情報である。測距誤差分布情報生成手段１２ａによる測距誤差分布情報の具体的な生成方法については、図８を参照して後述する。測距誤差分布情報生成手段１２ａは、測距対象点の特徴情報ごとの測距誤差分布情報を、対応する測距対象点の特徴情報と関連付けて、測距誤差分布情報保持手段１４ａに供給する。
　測距誤差情報取得手段１３ａは、測距誤差分布情報生成手段１２ａにて生成され、測距誤差分布情報保持手段１４ａに保持された測距誤差分布情報に基づき、測距誤差情報Ｓ２を取得（生成）する。測距誤差情報取得手段１３ａは、例えば、特定特徴情報を含む所定の要求（即ち外部入力）をシミュレータ３から受信した場合に、特定特徴情報に対応する測距装置２の測距誤差を算出し、算出した測距誤差を示す測距誤差情報Ｓ２を、インターフェース７を介してシミュレータ３に供給する。
　測距誤差分布情報保持手段１４ａは、測距誤差分布情報生成手段１２ａによって生成された測距誤差分布情報を、測距対象点の特徴情報と関連付けて保持する。なお、測距情報保持手段１０ａと測距誤差分布情報保持手段１４ａの少なくともいずれかは、測距誤差算出装置１ａの外部装置により実現されてもよい。この場合、測距誤差算出装置１ａは、上記の外部装置とインターフェース７を介して有線又は無線により電気的に接続し、必要な情報の授受を上記の外部装置と行う。この場合、外部装置は、複数の装置から構成されたクラウドサーバであってもよい。
　なお、図５において説明した測距情報取得手段１１ａ、測距誤差分布情報生成手段１２ａ及び測距誤差情報取得手段１３ａの各構成要素は、例えば、プロセッサ５がプログラムを実行することによって実現できる。また、必要なプログラムを任意の不揮発性記憶媒体に記録しておき、必要に応じてインストールすることで、各構成要素を実現するようにしてもよい。なお、これらの各構成要素の少なくとも一部は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組合せ等により実現してもよい。また、これらの各構成要素の少なくとも一部は、例えばＦＰＧＡ（field-programmable gate array）又はマイクロコントローラ等の、ユーザがプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、上記の各構成要素から構成されるプログラムを実現してもよい。また、各構成要素の少なくとも一部は、ＡＳＳＰ（Application Specific Standard Produce）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）により構成されてもよい。このように、各構成要素は、プロセッサ以外のハードウェアにより実現されてもよい。以上のことは、後述する他の実施の形態においても同様である。
　（４）データ構造
　図６は、測距情報保持手段１０ａが保持する情報のデータ構造の一例を示す。図６に示すように、測距情報保持手段１０ａは、測距対象点の特徴情報と、測距対象点に対する時系列の測距情報Ｓ１とを関連付けて記憶する。ここでは、測距情報保持手段１０ａは、特徴情報として、予め測定済みの測距対象点までの距離を示す情報を記憶し、測距情報Ｓ１として、当該測距対象点に対する測距時刻と測距結果との時系列での組み合わせを記憶している。
　図７は、測距誤差分布情報保持手段１４ａが保持する情報のデータ構造の一例を示す。図７に示すように、測距誤差分布情報保持手段１４ａは、特徴情報と、測距誤差分布情報とを関連付けて記憶する。ここでは、測距誤差分布情報保持手段１４ａは、特徴情報として、予め測定済みの測距対象点までの距離（即ち奥行情報）を記憶している。また、測距誤差分布情報保持手段１４ａは、測距誤差分布情報として、測距誤差の分布を示す分布モデル及び分布パラメータを記憶する。ここでは、分布モデルは正規分布であり、分布パラメータは、正規分布のパラメータである平均（ここでは測距平均）及び標準偏差である。測距誤差分布情報の生成方法については、後述する図８のフローチャートと共に説明する。
　（５）処理フロー
　図８は、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａの測距誤差分布情報の生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。
　測距誤差算出装置１ａの測距情報取得手段１１ａは、測距対象点の特徴情報と測距情報Ｓ１とを取得する（ステップＳ２０１）。そして、測距情報取得手段１１ａは、取得した測距対象点の特徴情報と測距情報Ｓ１とを関連付けて、時系列により測距情報保持手段１０ａに一時記憶させる（ステップＳ２０２）。測距情報取得手段１１ａは、特徴情報と測距情報Ｓ１とを、ステップＳ２０４での統計情報の生成において用いた後に消去してもよい。
　次に、測距情報取得手段１１ａは、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られたか否か判定する（ステップＳ２０３）。例えば、測距情報取得手段１１ａは、測距対象点の特徴情報ごとに測距情報Ｓ１のサンプル数が所定の閾値以上となる場合、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られたと判定する。上述の閾値は、例えば、測距情報Ｓ１に関する有意な統計情報を得るために必要なサンプル数となるように予め定められ、メモリ６等に予め記憶されている。
　そして、測距情報取得手段１１ａは、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られていない場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、ステップＳ２０１およびＳ２０２の処理を再び実行する。
　測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られた場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、測距誤差算出装置１ａの測距誤差分布情報生成手段１２ａは、測距対象点の特徴情報ごとに、以下に述べるステップＳ２０４～Ｓ２０６の処理を繰り返す。
　ステップＳ２０４では、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、対象の特徴情報に対応する測距情報Ｓ１の統計情報を取得する（ステップＳ２０４）。本実施の形態における統計情報の具体的な一例としては、距離ごとの測距結果の分布情報が挙げられる。
　続いて、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、取得した統計情報に基づき、測距誤差分布情報を生成する（ステップＳ２０５）。例えば、測距誤差分布情報は、分布モデルを示す情報と、分布パラメータとを含む。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、生成した測距誤差分布情報を、測距誤差分布情報保持手段１４ａに記憶させる（ステップＳ２０６）。測距誤差分布情報生成手段１２ａは、ステップＳ２０４～Ｓ２０６の処理を、対象となる全ての特徴情報に対して夫々実行する。
　ここで、ステップＳ２０５において算出する測距誤差分布情報に含まれる分布モデル及び分布パラメータについて補足説明する。
　分布モデルは、測距情報Ｓ１の統計情報に基づき、測距情報Ｓ１を特定の数式で表現したものである。分布モデルの具体的な一例としては、正規分布や、一様分布、対数正規分布、指数分布、アーラン分布などが挙げられる。ここで、ステップＳ２０５での測距誤差分布情報の生成動作における分布モデルの生成手法の一例では、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、複数の分布モデルをあらかじめ用意しておき、各分布モデルと統計情報とのフィッティングの度合い（即ち誤差）を算出する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、最も誤差の少ない最適な分布モデルを選択する。この場合、複数の分布モデルに関する情報は、予めメモリ６等に記憶されている。
　分布パラメータは、分布モデルの形状を一意に定めるための数値情報である。分布パラメータの数・種類は分布モデルによって異なり、たとえば正規分布においては、平均と標準偏差（あるいは分散）とが分布パラメータとなる。ステップＳ２０５での測距誤差分布情報の生成動作における分布パラメータの生成手法の一例では、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、分布パラメータを変えながら各分布モデルと統計情報とのフィッティングの度合い（即ち誤差）を算出する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、誤差を最小とする分布パラメータ及び分布モデルの組み合わせを、誤差分布を最も近似するモデルとして認識し、これらの組み合わせを示す測距誤差分布情報を生成する。誤差を最小とする分布パラメータの算出は、任意の最適化手法又は数値解析手法に基づき行われてもよい。
　次に、測距誤差分布情報に基づく測距誤差情報Ｓ２の生成動作について、図面を用いて説明する。図９は、測距誤差算出装置１ａが実行する測距誤差情報Ｓ２の生成動作を示すフローチャートの一例である。
　まず、測距誤差算出装置１ａは、シミュレータ３から、測距対象点の特定特徴情報を取得する（ステップＳ２１１）。続いて、測距誤差算出装置１ａの測距誤差情報取得手段１３ａは、測距誤差分布情報保持手段１４ａから、取得した特定特徴情報をキーとして、誤差分布情報を取得する（ステップＳ２１２）。
　そして、測距誤差情報取得手段１３ａは、ステップＳ２１２で取得した誤差分布情報に基づき、測距誤差情報Ｓ２を算出する（ステップＳ２１３）。例えば、測距誤差情報取得手段１３ａは、以下のような手続きにて算出する。まず、測距誤差情報取得手段１３ａは、誤差分布情報に含まれる分布モデルおよび分布パラメータから、測距誤差の累積分布関数を生成する。そして、測距誤差情報取得手段１３ａは、０以上１未満の間で乱数を発生させ、発生させた乱数を、累積分布関数の逆関数の引数としたときの値を、測距誤差情報Ｓ２とする。これにより、測距誤差情報取得手段１３ａは、測距誤差の分布に応じた値を、測距誤差情報Ｓ２として取得することができる。
　その後、測距誤差情報取得手段１３ａは、算出した測距誤差情報Ｓ２を、シミュレータ３に出力し（ステップＳ２１４）、動作を完了する。
　（６）効果
　次に、第２実施形態における効果について説明する。第２実施形態における測距誤差算出装置１ａは、現実環境での観測誤差をシミュレーション上で再現することができる。即ち、測距誤差算出装置１ａは、測距対象点ごとの特徴情報ごとに、時系列での測距情報に基づいて測距情報の統計的な性質を算出し、これに基づいて測距誤差の性質を指し示す測距誤差分布情報を生成することができる。また、シミュレータ３からの要求（即ち外部入力）に基づき指定された特定特徴情報に対応する測距誤差分布情報を取得し、これに基づいて測距誤差情報Ｓ２を算出し、シミュレータ３に返すことができる。よって、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａは、測距装置２の測距結果を示す測距情報Ｓ１の統計的な性質に基づいた、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。
　［第３実施形態］
　次に、第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂの構成および動作について説明する。第３実施形態では、第２実施形態における測距装置２として、三次元撮像装置を用いる。なお、第１実施形態における測距誤差算出装置１又は第２実施形態における測距誤差算出装置１ａと同様の構成および動作については、適宜同一符号を付し、その説明を省略する。
　図１０は、第３実施形態における測距システム１００ｂの全体構成を示す図である。また、図１１は、第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂの機能ブロック図を示す。第３実施形態では、測距装置２ｂは、三次元撮像装置であり、測距誤差算出装置１ｂは、測距装置２ｂの特性に応じた処理を行う。なお、測距誤差算出装置１ｂは、例えば、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａと同様、図４に示されるハードウェア構成を有する。
　測距装置２ｂは、三次元撮像装置であり、設置された周囲の対象までの距離を測定する。三次元撮像装置の具体例としては、ステレオカメラや、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）法を用いたＴＯＦカメラなどが挙げられる。測距装置２ｂは、測距対象物４において撮像範囲に含まれる測距対象面４ｂに対する三次元撮像情報「Ｓ１ｂ」を、測距誤差算出装置１ｂに供給する。
　三次元撮像装置は、カメラ等の撮像装置を応用し奥行情報を取得できるようにしたものである。このため、一度に撮像範囲中の広範な測距情報を取得することができる。反面、撮像装置の光学特性上、撮像範囲内での測距誤差には、ばらつきが発生しやすい。例えば、撮像範囲における中心部と周辺部とを比較すると、一般に周辺部の測距誤差がより大きくなる。これは、周辺部のほうがより、光やレーザーなどのセンサへの入射条件が悪いことに起因する。
　測距情報取得手段１１ｂは、測距装置２ｂから三次元撮像情報Ｓ１ｂを受信し、三次元撮像情報Ｓ１ｂに基づく情報を測距情報保持手段１０ｂに記憶させる。この場合、測距情報取得手段１１ｂは、測距対象点の特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象面４ｂに含まれる各測距対象点の平面座標情報を取得する。平面座標情報は、測距装置２ｂの撮像範囲における座標情報である。そして、測距情報取得手段１１ｂは、取得した特徴情報に対応する測距情報（即ち測距対象点までの距離の情報）を三次元撮像情報Ｓ１ｂに基づき認識し、各特徴情報を、対応する測距情報と関連付けて測距情報保持手段１０ｂに記憶させる。
　測距誤差分布情報生成手段１２ｂは、測距対象面４ｂに含まれる各測距対象点の特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象面４ｂに含まれる各測距対象点の平面座標情報を取得する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｂは、取得した特徴情報ごとに、測距誤差分布情報を生成する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｂは、特徴情報毎の測距誤差分布情報を、測距誤差分布情報保持手段１４ｂに記憶させる。従って、測距誤差分布情報保持手段１４ｂは、測距対象点の特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象点の撮像範囲中の平面座標情報を記憶する。
　測距誤差情報取得手段１３ｂは、シミュレータ３から取得する特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象点の撮像範囲中の平面座標情報を取得し、これらに基づき測距誤差を算出する。そして、測距誤差情報取得手段１３ｂは、算出した測距誤差を示す測距誤差情報Ｓ２を、シミュレータ３へ供給する。
　図１２は、第３実施形態における測距誤差分布情報保持手段１４ｂが保持する情報のデータ構造の一例を示す。測距誤差分布情報保持手段１４ｂは、測距対象点の特徴情報として、測距対象点までの距離を示す情報に加え、撮像範囲中の平面座標であるＸ座標およびＹ座標を、特徴情報として測距誤差分布情報に関連付けて記憶する。そして、測距誤差分布情報保持手段１４ｂは、測距対象点までの距離、Ｘ座標、Ｙ座標の組み合わせ毎に測距誤差分布情報生成手段１２ｂが算出した測距誤差分布情報を記憶する。
　次に、第３実施形態の効果について説明する。第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂは、上述した構成及び動作を行うことにより、より現実環境に近い観測誤差をシミュレーション上で再現することができる。すなわち、測距誤差算出装置１ｂは、測距対象点ごとの特徴情報として、測距対象点までの距離に加え、測距対象点の撮像範囲中の平面座標情報を用いる。これにより、測距誤差算出装置１ｂは、測距対象点の撮像範囲中における位置が測距誤差に与える影響を考慮して、測距情報の統計的な性質を算出し、これに基づいて測距誤差分布情報を生成することができる。よって、測距システム１００ｂは、測距装置の測距情報の統計的な性質に加え、測距装置の光学的な性質に基づいた、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。
　［第４実施形態］
　次に、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの構成および動作について説明する。なお、第１実施形態～第３実施形態における測距誤差算出装置１、１ａ、１ｂと同様の構成および動作については、その説明を適宜省略する。
　第４実施形態は、第２実施形態において、測距誤差分布情報を生成するための測距情報の情報量が不十分な場合においても測距誤差分布情報を生成可能な、測距誤差算出装置の動作について規定する。なお、本実施形態では、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａに適用する例について説明するが、第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂに対しても、同様に適用可能である。
　図１３は、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの構成を示すブロック図である。第２実施形態における測距誤差算出装置１ａと第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃとの違いは、測距誤差算出装置１ｃの測距誤差分布情報生成手段１２ｃの動作にある。測距誤差分布情報生成手段１２ｃの動作の詳細について、図１４及び図１５のフローチャートを参照して詳しく説明する。
　図１４及び図１５は、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの誤差モデル生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。以降では、測距誤差分布情報生成手段１２ｃの動作について、第２実施形態における動作との違いを中心に説明する。
　測距誤差算出装置１ｃは、ステップＳ４０１とステップＳ４０２において、図８のステップＳ２０１及びステップＳ２０２と同一の処理を行う。そして、測距誤差算出装置１ｃは、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られたか否か判定する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３での判定基準は、ステップＳ２０３での判定基準と同一である。そして、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られた場合（ステップＳ４０３；ＹＥＳ）、測距誤差算出装置１ｃは、測距対象点の特徴情報ごとにステップＳ４０４～ステップＳ４０６を実行する。ステップＳ４０４～ステップＳ４０６の処理は、図８のステップＳ２０４～ステップＳ２０６と同一処理である。
　一方、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が得られない場合（ステップＳ４０３；ＮＯ）、測距誤差算出装置１ｃは、追加の測距情報Ｓ１を取得可能であるか否か判定する（ステップＳ４０７）。そして、追加の測距情報Ｓ１を取得可能である場合（ステップＳ４０７；ＹＥＳ）、測距誤差算出装置１ｃは、ステップＳ４０１へ処理を戻し、追加の測距情報Ｓ１の取得及び記憶を行う。一方、追加の測距情報Ｓ１を取得不可能である場合（ステップＳ４０７；ＮＯ）、測距誤差算出装置１ｃの測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、図１５に示される処理Ａを実行する。
　処理Ａでは、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、以下に説明するステップＳ４０８～ステップＳ４１３に関する処理を、測距対象点の特徴情報ごとに繰り返して（即ち対象となる測距対象点の全ての特徴情報の各々について）実行する。
　まず、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、測距情報Ｓ１の統計情報を取得する（ステップＳ４０８）。この場合、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、図８のステップＳ２０４と同一処理を行うことで、測距情報Ｓ１の統計情報を取得する。
　次に、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、取得された統計情報について、測距誤差分布情報の生成において情報量が十分であるか否かを判定する（ステップＳ４０９）。なお、特徴情報ごとに取得される情報量に偏りが発生し得ることから、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、対象の特徴情報について、測距誤差分布情報を生成するのに十分な情報量を取得できているか否かをステップＳ４０９において判定している。なお、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、例えば、対象の特徴情報についての統計情報の算出に用いたサンプル数が所定の閾値以上である場合に、上述の情報量が十分であると判定し、当該閾値未満である場合に、上述の情報量が不十分であると判定する。
　そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、対象の特徴情報について、測距誤差分布情報を生成するのに十分な情報量を取得できていると判定した場合（ステップＳ４０９：ＹＥＳ）、第２実施形態の図８のステップＳ２０５と同様、測距誤差分布情報を生成する（ステップＳ４１０）。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、生成した測距誤差分布情報を、測距誤差分布情報保持手段１４ａに記憶させる（ステップＳ４１１）。
　一方、対象の特徴情報について、測距誤差分布情報を生成するのに十分な情報量を取得できていない判定した場合（ステップＳ４０９：ＮＯ）、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、分布モデルとして、事前に定められた分布関数を選択する（ステップＳ４１２）。事前に定められた分布関数の具体的な一例としては、正規分布や、対数正規分布などが挙げられる。次に、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、選択した分布モデルと統計情報のフィッティングが最も高い分布パラメータ及び選択した分布モデルを示す測距誤差分布情報を生成する（ステップＳ４１３）。この場合、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、フィッティングする分布モデルをステップＳ４１２で選択した分布モデルに固定し、分布パラメータを変化させた場合に最も統計情報と誤差が小さいときの分布パラメータを求める。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、ステップＳ４１２で選択した分布モデルと、求めた分布パラメータとを示す測距誤差分布情報を生成する。その後、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、生成した測距誤差分布情報を測距誤差分布情報保持手段１４ａに記憶させる（ステップＳ４１１）。測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、対象となる測距対象点の全ての特徴情報についてステップＳ４０８～ステップＳ４１１に関する処理が終了した場合に、フローチャートの処理を終了する。
　次に、第４実施形態の効果について説明する。かかる構成および動作をとることにより、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃは、測距情報Ｓ１を十分に取得できていない状況においても、より適切な測距誤差分布情報を取得することができる。測距情報Ｓ１の情報量が不十分な状況においては、測距情報Ｓ１の統計的な特性を把握しづらいため、実際の誤差分布とはかけ離れた分布モデルが選択される可能性が考えられる。以上を勘案し、第４実施形態に係る測距誤差算出装置１ｃは、事前情報として分布関数を与えることにより、不適切な分布モデルが選択されることを回避する。これにより、測距情報Ｓ１の情報量が不十分な場合においても、より良好な測距誤差分布情報を生成することができ、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。
　［変形例］
　以上、図面を参照して本発明の実施の形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等が可能である。ここで、第１実施形態～第４実施形態に好適な変形例について説明する。以下の変形例は任意に組み合わせて上記の実施形態に適用してもよい。
　（変形例１）
　測距誤差算出装置を構成する機能を、ネットワークなどのデータ交換可能な通信規格で接続された複数の装置で構成および動作するようにしてもよい。即ち、第１実施形態～第４実施形態に係る測距誤差算出装置は、電気的に接続された複数の装置から構成されてもよい。
　（変形例２）
　測距対象点の特徴情報として、測距対象点の色情報をさらに含むようにしてもよい。この場合、測距誤差算出装置は、色情報が示す色の分類ごとの測距情報Ｓ１に基づき、色の分類ごとの測距誤差分布情報を算出する。
　かかる構成および動作をとることにより、測距誤差算出装置は、測距時のレーザーやレーダーの、測距対象点の色の違いに起因する反射特性を考慮した測距誤差分布情報を生成することができる。よって、測距誤差算出装置は、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。
　（変形例３）
　測距対象点の特徴情報として、測距装置から測距対象点への入射角度をさらに含むようにしてもよい。この場合、測距誤差算出装置は、入射角度（所定長の入射角度範囲であってもよい）ごとの測距情報Ｓ１に基づき、入射角度ごとの測距誤差分布情報を算出する。
　かかる構成および動作をとることにより、測距誤差算出装置は、測距時のレーザーやレーダーの、測距対象点への入射角度の違いに起因する反射特性を考慮した測距誤差分布情報を生成することができる。よって、測距誤差算出装置は、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。
　（変形例４）
　測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、シミュレータ３から取得した特定特徴情報と合致する特徴情報が測距誤差分布情報保持手段１４ａに格納されていない場合、他の複数の特徴情報に対応する測距誤差分布情報に基づき測距誤差情報Ｓ２を生成してもよい。
　この場合、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、測距誤差分布情報保持手段１４ａに格納されている特徴情報のうち、シミュレータ３から取得した特定特徴情報と近似する特徴情報と、当該特徴情報に関連付いた測距誤差分布情報との組を取得する。なお、特定特徴情報と近似する特徴情報とは、例えば、奥行き（及び平面座標）を基準とする特定特徴情報との距離が所定距離以内となる特徴情報であってもよく、奥行き（及び平面座標）を基準とする特定特徴情報との距離が最も短い上位所定個数分の特徴情報であってもよい。なお、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、測距誤差分布情報保持手段１４ａから測距誤差分布情報を取得する場合、分布モデルが同一となる測距誤差分布情報を取得する。
　そして、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、さらに、取得した各々の特徴情報とシミュレータ３から取得した特定特徴情報との距離に応じて、取得した各々の測距誤差分布情報を重み付けする。この場合、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、特定特徴情報と特徴情報とが夫々示す奥行き（及び平面座標）の差に応じた分布パラメータの重み付け平均を行う。この場合、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、上述の差が小さい特徴情報ほど、対応する分布パラメータへの重みが大きくなるように設定する。そして、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、重み付け平均された測距誤差分布情報に基づいて、測距誤差情報Ｓ２を生成する。
　かかる構成および動作をとることにより、測距誤差算出装置は、測距対象点の特徴情報を網羅的に把握できていない場合においても、その周辺の特徴情報の測距誤差分布情報を用いて測距誤差を算出することができる。よって、より簡易、あるいは短時間での誤差モデル生成動作に基づいても、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することが可能となる。
　また、本開示における測距誤差算出装置の全部又は一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体に記録して、この記憶媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
　また、「コンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体」とは、光磁気ディスク、ＲＯＭ、不揮発性半導体メモリ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。更に「コンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、更に前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
　その他、上記の各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが以下には限られない。
［付記１］
　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
を有する測距誤差算出装置。
［付記２］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記特徴情報ごとに、前記測距情報の統計情報を算出し、当該統計情報に基づき、前記測距誤差分布情報を生成する、付記１に記載の測距誤差算出装置。
［付記３］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成する、付記１または２に記載の測距誤差算出装置。
［付記４］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、付記３に記載の測距誤差算出装置。
［付記５］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距情報の情報量が所定の閾値未満場合、予め定めた分布関数を前記分布モデルとして定める、付記３に記載の測距誤差算出装置。
［付記６］
　前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点までの距離に関する情報を含む、付記１～５のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
［付記７］
　前記測距情報は、三次元撮像情報であり、
　前記特徴情報は、前記三次元撮像情報における前記測距対象点の平面座標情報を含む、付記１～６のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
［付記８］
　前記特徴情報は、前記測距対象点の色情報を含む、付記１～７のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
［付記９］
　前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点への入射角度を含む、付記１～８のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
［付記１０］
　特定の前記測距対象点に対応する特定特徴情報を指定する外部入力があった場合、前記特徴情報と、前記測距誤差分布情報とを関連付けて保持する測距誤差分布情報保持手段から、前記特定特徴情報に関連付けられた前記測距誤差分布情報を取得し、当該測距誤差分布情報に基づき前記特定特徴情報に対応する測距誤差を示す測距誤差情報を取得する、測距誤差情報取得手段
をさらに備えることを特徴とする、付記１～９のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
［付記１１］
　前記測距誤差取得手段は、前記特定特徴情報と合致する前記特徴情報が前記測距誤差分布情報保持手段に格納されていない場合、前記測距誤差分布情報保持手段に格納されている特徴情報のうち、前記特定特徴情報に近似する特徴情報に関連付いた前記測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記１０に記載の測距誤差算出装置。
［付記１２］
　前記測距誤差情報取得手段は、前記近似する特徴情報と前記特定特徴情報との距離に応じて前記近似する特徴情報に関連付いた測距誤差分布情報の重み付けを行い、重み付けされた測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記１１に記載の測距誤差算出装置。
［付記１３］
　コンピュータにより、
　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する、
測距誤差算出方法。
［付記１４］
　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体。
［付記１５］
　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
を有する測距誤差算出システム。
［付記１６］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記特徴情報ごとに、前記測距情報の統計情報を算出し、当該統計情報に基づき、前記測距誤差分布情報を生成する、付記１５に記載の測距誤差算出システム。
［付記１７］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成する、付記１５または１６に記載の測距誤差算出システム。
［付記１８］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、付記１７に記載の測距誤差算出システム。
［付記１９］
　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距情報の情報量が所定の閾値未満場合、予め定めた分布関数を前記分布モデルとして定める、付記１７に記載の測距誤差算出システム。
［付記２０］
　前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点までの距離に関する情報を含む、付記１５～１９のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。
［付記２１］
　前記測距情報は、三次元撮像情報であり、
　前記特徴情報は、前記三次元撮像情報における前記測距対象点の平面座標情報を含む、付記１５～２０のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。
［付記２２］
　前記特徴情報は、前記測距対象点の色情報を含む、付記１５～２１のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。
［付記２３］
　前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点への入射角度を含む、付記１５～２２のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。
［付記２４］
　特定の前記測距対象点に対応する特定特徴情報を指定する外部入力があった場合、前記特徴情報と、前記測距誤差分布情報とを関連付けて保持する測距誤差分布情報保持手段から、前記特定特徴情報に関連付けられた前記測距誤差分布情報を取得し、当該測距誤差分布情報に基づき前記特定特徴情報に対応する測距誤差を示す測距誤差情報を取得する、測距誤差情報取得手段
をさらに備えることを特徴とする、付記１５～２３のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。
［付記２５］
　前記測距誤差取得手段は、前記特定特徴情報と合致する前記特徴情報が前記測距誤差分布情報保持手段に格納されていない場合、前記測距誤差分布情報保持手段に格納されている特徴情報のうち、前記特定特徴情報に近似する特徴情報に関連付いた前記測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記２４に記載の測距誤差算出システム。
［付記２６］
　前記測距誤差情報取得手段は、前記近似する特徴情報と前記特定特徴情報との距離に応じて前記近似する特徴情報に関連付いた測距誤差分布情報の重み付けを行い、重み付けされた測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記２５に記載の測距誤差算出システム。
［付記２７］
　測距誤差算出システムにより、
　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する、
測距誤差算出方法。
　以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。
　１、１ａ～１ｃ　　測距誤差算出装置
　２、２ｂ　　　測距装置
　３　　　シミュレータ
　１０ａ、１０ｂ　　測距情報保持手段
　１１、１１ａ、１１ｂ　　測距情報取得手段
　１２、１２ａ～１２ｃ　　測距誤差分布情報生成手段
　１３ａ、１３ｂ　　測距誤差情報取得手段
　１４ａ、１４ｂ　　測距誤差分布情報保持手段

Claims (14)

  1. 　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
    　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
    を有する測距誤差算出装置。
  2. 　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記特徴情報ごとに、前記測距情報の統計情報を算出し、当該統計情報に基づき、前記測距誤差分布情報を生成する、請求項１に記載の測距誤差算出装置。
  3. 　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成する、請求項１または２に記載の測距誤差算出装置。
  4. 　前記測距誤差分布情報生成手段は、指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、請求項３に記載の測距誤差算出装置。
  5. 　前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距情報の情報量が所定の閾値未満の場合、予め定めた分布関数を前記分布モデルとして定める、請求項３に記載の測距誤差算出装置。
  6. 　前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点までの距離に関する情報を含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
  7. 　前記測距情報は、三次元撮像情報であり、
    　前記特徴情報は、前記三次元撮像情報における前記測距対象点の平面座標情報を含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
  8. 　前記特徴情報は、前記測距対象点の色情報を含む、請求項１～７のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
  9. 　前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点への入射角度を含む、請求項１～８のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
  10. 　特定の前記測距対象点に対応する特定特徴情報を指定する外部入力があった場合、前記特徴情報と、前記測距誤差分布情報とを関連付けて保持する測距誤差分布情報保持手段から、前記特定特徴情報に関連付けられた前記測距誤差分布情報を取得し、当該測距誤差分布情報に基づき前記特定特徴情報に対応する測距誤差を示す測距誤差情報を取得する、測距誤差情報取得手段
    をさらに備えることを特徴とする、請求項１～９のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
  11. 　前記測距誤差情報取得手段は、前記特定特徴情報と合致する前記特徴情報が前記測距誤差分布情報保持手段に格納されていない場合、前記測距誤差分布情報保持手段に格納されている特徴情報のうち、前記特定特徴情報に近似する特徴情報に関連付いた前記測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、請求項１０に記載の測距誤差算出装置。
  12. 　前記測距誤差情報取得手段は、前記近似する特徴情報と前記特定特徴情報との距離に応じて前記近似する特徴情報に関連付いた測距誤差分布情報の重み付けを行い、重み付けされた測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、請求項１１に記載の測距誤差算出装置。
  13. 　コンピュータにより、
    　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
    　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する、
    測距誤差算出方法。
  14. 　測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
    　前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体。
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