WO2022186127A1 - 情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 Download PDF

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WO2022186127A1
WO2022186127A1 PCT/JP2022/008254 JP2022008254W WO2022186127A1 WO 2022186127 A1 WO2022186127 A1 WO 2022186127A1 JP 2022008254 W JP2022008254 W JP 2022008254W WO 2022186127 A1 WO2022186127 A1 WO 2022186127A1
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誠 倉橋
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パイオニア株式会社
パイオニアスマートセンシングイノベーションズ株式会社
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    • G01S7/00—Details of systems according to groups G01S13/00, G01S15/00, G01S17/00
    • G01S7/003—Transmission of data between radar, sonar or lidar systems and remote stations

Definitions

  • This disclosure relates to processing of measured data.
  • Patent Document 1 there has been known a laser radar device that irradiates a space to be detected with a pulse of laser light and detects an object in the space to be detected based on the level of the reflected light.
  • Patent Document 1 by appropriately controlling the emission direction (scanning direction) of light pulses that are repeatedly emitted, the surrounding space is scanned, and by observing the return light, information about objects existing in the surroundings is obtained.
  • a lidar is disclosed that generates point cloud data representing information such as distance, reflectance, and the like.
  • Patent Document 2 in order to obtain an appropriate number of backgrounds based on the observation data even when the observation data from the distance measurement device fluctuates, observation data obtained by the distance measurement device and background candidate data are stored.
  • a technology is disclosed that counts up the number of observations of background candidates whose distance data matches observation data by comparing distance data of background candidates stored in a storage unit.
  • the present disclosure is made to solve the above problems, and provides an information processing apparatus capable of generating information that can be suitably used to reduce the amount of measurement data to be uploaded. is the main purpose.
  • the claimed invention is Acquisition means for acquiring time-series distance measurement results for each measurement point corresponding to a measurement direction by a measuring device that measures a distance from a fixed position; a calculation means for calculating the measurement frequency of the distance to be measured for each of the measurement points based on the measurement result; generating means for generating stability information representing stability for each measurement point based on the measurement frequency; It is an information processing device having
  • a computer-implemented control method comprising: Acquiring the measurement result of the distance in time series for each measurement point corresponding to the measurement direction by the measurement device that measures the distance from a fixed position, Based on the measurement results, calculating the measurement frequency of the distance to be measured for each of the measurement points, generating stability information representing stability for each measurement point based on the measurement frequency; control method.
  • the invention described in the claims Acquire the measurement result for each measurement point corresponding to the measurement direction by the measurement device that measures from a fixed position, Based on the measurement result, it is determined whether or not an assumed stationary object is measured for each measurement point, A computer performs processing for determining the frequency of transmission of the measurement results for the measurement point at which the stationary object is determined to be measured to the data collection device, based on the stability at which the stationary object is measured at the measurement point. This is the program to run.
  • FIG. 1 is a schematic configuration of a lidar unit according to a first embodiment
  • 1 is a block configuration diagram showing an example of a hardware configuration of an information processing device
  • FIG. It is the figure which showed roughly the space where a rider performs measurement. It is a table showing an example of interpretation of the first stability.
  • FIG. 10 is a graph showing the relationship between the distance measured by the rider and the time during a period targeted for generating a distance histogram at a certain measurement point
  • FIG. 6 is a diagram showing a distance histogram and measurement time information based on FIG. 5;
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of a data collection system in a second embodiment
  • 3 shows a graph showing temporal changes in measured distances at a certain measurement point and a histogram of the corresponding measured distances.
  • FIG. 11 is an example of a flowchart showing the procedure of upload processing according to the second embodiment;
  • the information processing apparatus includes acquisition means for acquiring time-series distance measurement results for each measurement point corresponding to a measurement direction by a measurement device that measures a distance from a fixed position; calculation means for calculating the measurement frequency of the distance to be measured for each measurement point based on the measurement result; and generation means for generating stability information representing the stability for each measurement point based on the measurement frequency.
  • the information processing device can preferably generate stability information representing the stability of each measurement point of the measurement device. Then, this stability information is preferably used for transmission control of measurement data of the measuring device.
  • the calculation means calculates, as the measurement frequency, a histogram of the distances covering a predetermined period provided at predetermined time intervals, and the generation means generates a peak and a peak in each of the histograms.
  • the stability information is generated based on the peak distance. According to this aspect, the information processing device can accurately grasp the most measured distance for each period and suitably generate the stability information.
  • the calculation means generates measurement time information regarding the measurement time for each distance for each of the histograms, and the generation means combines the histogram and the measurement time information Based on this, the stability information is generated.
  • the information processing apparatus can suitably generate the stability information in consideration of the peak distance measurement time.
  • the generating means generates the stability information based on the length of the period during which the peak distance to the most recent histogram continues.
  • the information processing apparatus can preferably generate stability information indicating the stability according to the measured existence period length of the stationary object.
  • the generating means generates the stability information based on the length of the period in which the peak distance to the most recent histogram continues intermittently.
  • the information processing apparatus can preferably eliminate the influence of the occurrence of occlusion, and can preferably generate stability information representing the stability of the object to be measured as a stationary object.
  • the calculating means calculates, for each of the histograms, the frequency of occurrence of the peak distance in the predetermined period, and the generating means calculates The stability information is generated based on the total value of the values weighted by the frequency of occurrence of the corresponding histogram for the length of the predetermined period. According to this aspect, the information processing device can generate the stability information by accurately considering the stability of the stationary object being measured.
  • the generating means calculates the length of the predetermined period in the period in which the peak distance continues based on the total value of values weighted by the time zone to which the predetermined period belongs. Generate stability information. According to this aspect, the information processing apparatus can generate stability information that accurately represents the stability in the current time period by appropriately considering the time period to be measured.
  • the stability information is a first stability indicating the degree to which an object to be measured stably exists as a stationary object, or stably measured without being shielded by another object.
  • the information is information representing at least one of a second stability level representing the degree to which the first stability level and the second stability level are integrated.
  • a control method executed by a computer in which a measurement result is acquired for each measurement point corresponding to a measurement direction by a measurement device that measures from a fixed position, and the measurement result is Based on this, it is determined whether or not an assumed stationary object has been measured for each of the measurement points, and the transmission frequency for transmitting the measurement results for the measurement points determined to have measured the stationary object to the data collection device is It is determined based on the stability of the stationary object measured at the measurement point.
  • the information processing device can suitably generate stability information representing the stability of each measurement point of the measurement device.
  • a measurement result is acquired for each measurement point corresponding to a measurement direction by a measurement device that measures from a fixed position, and an assumed stationary object is measured based on the measurement result. is determined for each measurement point, and the transmission frequency for transmitting the measurement result for the measurement point determined to have measured the stationary object to the data collection device is determined at the measurement point at which the stationary object was measured.
  • It is a program that causes a computer to execute a process of determining based on the stability that is set. By executing this program, the computer can suitably generate stability information representing the stability of each measurement point of the measurement device.
  • the program is stored in a storage medium.
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of a lidar unit 100 according to the first embodiment.
  • the lidar unit 100 includes an information processing device 1 that processes data generated by the sensor group 2, and a sensor group 2 that includes at least a lidar (Light Detection and Ranging, or Laser Illuminated Detection and Ranging) 3. .
  • the lidar unit 100 is fixedly installed indoors or outdoors, and stores information (also referred to as “stability information”) indicating stability, which is the degree to which a stationary object existing within the measurement range of the rider 3 is stably measured. Generate.
  • the information processing device 1 is electrically connected to the sensor group 2 and processes data output by various sensors included in the sensor group 2 .
  • the information processing device 1 generates stability information indicating at least the stability for each measurement direction within the measurement range of the rider 3 based on the point cloud data generated in time series by the rider 3 in the past and present. do.
  • the stability information is, for example, information representing the distance of a stationary object assumed to be measured and the degree of stability for each measurement direction. The generation processing of the stability information and the interpretation of the stability will be described later.
  • the information processing device 1 is fixedly installed, for example, while being accommodated in an accommodation body together with the rider 3 .
  • the information processing device 1 may be provided integrally with the rider 3 as an electronic control device for the rider 3 .
  • the lidar 3 discretely measures the distance to an object in the external world by emitting a pulsed laser while changing the angle within a predetermined angular range in the horizontal and vertical directions.
  • the lidar 3 includes an irradiation unit that irradiates laser light while changing the irradiation direction (i.e., scanning direction), a light receiving unit that receives reflected light (scattered light) of the irradiated laser light, and light receiving output from the light receiving unit. and an output for outputting data based on the signal.
  • the data measured by the lidar 3 for each irradiation direction in which the pulse laser is irradiated includes the irradiation direction corresponding to the laser light received by the light receiving unit and the response delay time of the laser light specified based on the above-described light reception signal. generated based on Then, the lidar 3 generates data corresponding to each measurement point in the measurement range of the lidar 3 (that is, the irradiation range of the pulse laser) as point cloud data in one scanning cycle.
  • the rider 3 is an example of a "measuring device" in the present invention.
  • the lidar 3 is not limited to the above-described scan type lidar, and may be a flash type lidar that generates three-dimensional data by diffusing laser light into the field of view of a two-dimensional array sensor.
  • the points corresponding to each measurement direction of the point cloud data generated by the rider 3 are also called “measurement points”.
  • the sensor group 2 may include various external sensors and/or internal sensors.
  • the sensor group 2 may include a GPS (Global Positioning Satellite) receiver required for generating position information.
  • GPS Global Positioning Satellite
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing apparatus 1. As shown in FIG. The information processing device 1 mainly has an interface 11 , a memory 12 and a controller 13 . These elements are interconnected via bus lines.
  • the interface 11 performs interface operations related to data transfer between the information processing device 1 and an external device.
  • the interface 11 acquires output data from the sensor group 2 such as the rider 3 and supplies it to the controller 13 .
  • the interface 11 may be a wireless interface such as a network adapter for wireless communication, or a hardware interface for connecting with an external device via a cable or the like.
  • the interface 11 may perform interface operations with various peripheral devices such as an input device, a display device, and a sound output device.
  • the memory 12 is composed of various volatile and nonvolatile memories such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), hard disk drive, and flash memory.
  • the memory 12 stores a program for the controller 13 to execute predetermined processing. Note that the program executed by the controller 13 may be stored in a storage medium other than the memory 12 .
  • the controller 13 includes one or more processors such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), and a TPU (Tensor Processing Unit), and controls the information processing apparatus 1 as a whole. In this case, the controller 13 executes various processes described later by executing programs stored in the memory 12 or the like.
  • processors such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), and a TPU (Tensor Processing Unit)
  • CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • TPU Transistor Processing Unit
  • the controller 13 functions as "acquisition means”, “calculation means”, “generation means”, and a computer that executes programs.
  • the processing executed by the controller 13 is not limited to being realized by program-based software, and may be realized by any combination of hardware, firmware, and software. Also, the processing executed by the controller 13 may be implemented using a user-programmable integrated circuit such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array) or a microcomputer. In this case, this integrated circuit may be used to implement the program executed by the controller 13 in this embodiment.
  • a user-programmable integrated circuit such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array) or a microcomputer. In this case, this integrated circuit may be used to implement the program executed by the controller 13 in this embodiment.
  • the controller 13 of the information processing device 1 generates a distance histogram (also referred to as a "distance histogram") for each measurement point of the rider 3 over a predetermined period of time.
  • a history of distances to stationary objects is generated based on the distance histogram generated for each interval.
  • the controller 13 Based on the history of the distance of the stationary object, the controller 13 generates stability information indicating the stability of the stationary object corresponding to the duration of existence of the stationary object.
  • the stability indicated by the stability information represents the stability of the stationary object being measured, and may be synonymous with the first stability described later, and both the first stability and the second stability described later. It may be a concept to include.
  • the information processing apparatus 1 has a higher degree of stability (also referred to as “first stability”) as a stationary object for an object (or place) that remains stationary for a long period of time. regarded as a thing. That is, the first degree of stability represents the degree to which the object to be measured stably exists as a stationary object. Furthermore, in addition to the above-described first stability, the information processing device 1 has a higher degree of stability when there are fewer moving objects (i.e., objects crossing in front) that block the irradiated laser beam of the lidar 3. may be regarded as The latter degree of stability represents the degree of stable measurement without occurrence of shielding (so-called occlusion) of the laser beam by a moving object, and is hereinafter also referred to as “second degree of stability”.
  • first stability also referred to as “first stability”
  • FIG. 3 is a diagram schematically showing the space where the rider 3 performs measurements.
  • the rider 3 (rider unit 100) is fixedly installed, and at least a wall 5, a structure 6 such as furniture, and a pedestrian 7 exist in the space where the rider 3 measures.
  • Lines “L1” to “L3” respectively represent optical paths of laser light corresponding to certain measurement points, and “r00”, “r00” and “ “r10”, “r20”, and “r21” represent the measured distances to the corresponding irradiated points.
  • the distance r00 is measured almost all the time over a long period of time (for example, one year). In this case, it can be interpreted that a stationary object with a high first stability exists at the target measurement point. Also, at the measurement points corresponding to the line L1, no occlusion due to the movement of the pedestrian or the like occurs, so the second stability is also high.
  • the distance r10 is measured over a long period of time (for example, one year). , a distance shorter than the distance r10 may be measured. In the example of FIG. 3, a distance shorter than the distance r10 is measured by irradiating the pedestrian 7 with laser light.
  • the first stability is the same as at the measurement point corresponding to the line L1.
  • the measurement points corresponding to the line L2 are interpreted as having a lower second stability than the measurement points corresponding to the line L1.
  • the distance r20 is measured initially (for example, the first 10 months), and the distance r21 is measured for the period from then until now (for example, 2 months).
  • the first stability at the measurement point corresponding to line L3 is interpreted to be low compared to the measurement points corresponding to lines L1 and L2 because the period during which the current stationary object is measured is short.
  • FIG. 4 is a table showing an example of the interpretation of the first stability.
  • the “object observation period” represents the length of the period continuously observed (or intermittently due to shielding by a moving object) up to now
  • the “assumed situation” means that the object to be measured is Represents an assumed situation regarding whether or not an object exists
  • the "possibility of existence of an object at the next moment” indicates whether or not the current measurement object continues to exist at the next measurement time (that is, the next measurement timing). represents the possibility of
  • the first stability has a positive correlation with the possibility of existence of an object at the next moment, and the lower the possibility of existence of an object at the next moment, the lower the first stability.
  • the second stability depends on the frequency of occurrence of occlusion.
  • a distance shorter than that of the stationary object is temporarily measured.
  • the frequency of occurrence of occlusion depends on the place and time of day, such as places with high traffic and places with low traffic.
  • the lidar 3 measures for one year, the same distance is observed in the period corresponding to 100%, the same distance is observed in the period corresponding to 98%, and the remaining 2%
  • the former case has a higher second stability than the latter case.
  • it may be effective to adjust the transmission frequency of the measured data. Processing related to this idea will be described in the second embodiment.
  • an object also called a "second stationary object”
  • a first stationary object such as a wall with an extremely high first stability.
  • the second stationary object is measured by a stable distance, so that the second stationary object The first stability increases with respect to
  • the second stationary object placed in front is a "temporarily placed object (object that crosses in front)"
  • the first stationary object such as a wall
  • the first stationary object in front There is a high possibility that a stationary object will continue to exist in the same place even during the period when occlusion occurs due to the placement of the stationary object.
  • the distance information of the first stationary object such as a wall and the information about the existence period (measurement time) of the first stationary object are
  • the first stationary object that blocks the first stationary object moves and the first stationary object is observed again
  • the first stationary object is again detected as a stationary object without delay.
  • the controller 13 generates a distance histogram at predetermined time intervals based on the data measured by the rider 3 for each measurement point for a predetermined period up to the present.
  • the period length to be counted in each distance histogram is determined, for example, to be the shortest length of time that the object can be regarded as stationary.
  • the above-mentioned period length is set to a suitable value (for example, 10 seconds) determined based on experiments or the like so as to be "the shortest period of time for which an object can be regarded as stationary". are stored in advance in the memory 12 or the like.
  • the period to be aggregated in each distance histogram is called “histogram period”
  • the length of the period is also called “histogram period length”.
  • the same distance is measured for a period shorter than the "shortest time period for which an object can be regarded as stationary" (for example, 1 second), there is a possibility that it is the side of a passing object. may not have been measured.
  • the same distance is measured for the ⁇ shortest length of time for which the object can be regarded as stationary'', it is either a stationary object intentionally placed or a person standing still (moving object temporarily stopped). ).
  • the distance is higher than when the same distance is measured in a period shorter than the shortest time period that can be considered to be It should be noted that, as in the second embodiment described later, when the measurement data of a stationary object by the rider 3 is uploaded to the server, the same distance is continuously measured for the "shortest length of time for which the object can be regarded as stationary". If it is possible, it can be determined that there is a stationary object, and it can be applied to determining the frequency of data transmission.
  • the time interval for generating the distance histogram may be any time interval.
  • the distance histogram may be generated seamlessly for each histogram period length, may be generated with time intervals shorter than the histogram period length with partial overlap of the histogram periods allowed, or may be generated with time intervals longer than the histogram period length. may be generated by
  • the controller 13 generates measurement time information representing the time (time zone) when the distance corresponding to each bin of the distance histogram (distance range considered to be the same in terms of frequency aggregation) is measured, together with each distance histogram. do it.
  • This measured time information can be suitably used in determining the stability (especially the second stability).
  • FIG. 5 is a graph showing the relationship between the distance measured by the rider 3 and the time during the histogram period (here, 10 seconds) that is the subject of the generation of the distance histogram at a certain measurement point.
  • FIG. 6 is a diagram showing a distance histogram generated in the distance measurement situation shown in FIG. 5 and measurement time information representing the measurement time corresponding to each bin of the distance histogram.
  • the controller 13 generates the distance histogram shown in FIG. 6 by totaling the distances measured by the rider 3 based on the predetermined bin width.
  • the controller 13 also generates measurement time information representing the number of measurements for each bin based on the relationship between time and distance shown in FIG.
  • the measurement time is proportional to the number of occurrences, and corresponds to the time obtained by multiplying the number of measurements by the measurement cycle (scanning cycle) of the rider 3 .
  • Controller 13 determines the distance of a stationary object based on a distance histogram as shown in FIG. Specifically, the controller 13 extracts the peak distance (that is, the distance measured most times) in the distance histogram as the distance of the stationary object. In the example of FIG. 6, the controller 13 extracts the distance "r0" as the peak distance. Then, the controller 13 determines that the distance r0 is the distance to the stationary object. Thereby, the controller 13 can suitably determine the distance of the stationary object.
  • the controller 13 further determines whether the peak distance occurs during the entire period of the histogram period (from the beginning to the end) based on the measurement time information generated accompanying the distance histogram. By doing so, the presence or absence of a stationary object at the peak distance may be determined.
  • the peak distance r0 does not occur continuously during the histogram period, but occurs intermittently during the histogram period. is determined to exist.
  • the controller 13 may determine that the peak distance occurs over the entire period of the histogram, for example, when the number of occurrences at the peak distance is equal to or greater than a predetermined number of times stored in advance in the memory 12 or the like. Considering the occurrence of occlusion as in the examples of FIGS. 5 and 6, the controller 13 controls the peak distance may be determined to represent the distance of a stationary object. This allows the controller 13 to more accurately determine the distance to the stationary object.
  • the controller 13 also calculates the furthest observed distance value included in the distance histogram. In this case, the controller 13 selects the distances measured at a frequency equal to or greater than a predetermined threshold (that is, the distances measured at least a predetermined number of times) as the farthest observed distance value so that the noise observed distance value is excluded. Choose the longest distance from This furthest observed distance value is used in generating stability information, which will be described later.
  • a predetermined threshold that is, the distances measured at least a predetermined number of times
  • the controller 13 determines the distance to the stationary object and the farthest observed distance value for each distance histogram generated at predetermined intervals. As a result, the determination result of the distance to the stationary object in time series and the determination result of the furthest observed distance value are obtained for each measurement point.
  • the determination result of the distance to the stationary object in time series is called “measured distance history”
  • the determination result of the farthest observed distance value in time series is also called “longest distance history”.
  • the controller 13 calculates the length of time during which the currently measured stationary object continues to exist (also referred to as “existence period length Tw”), and determines the existence period length Tw. generate stability information representing the stability according to the In this case, based on the measured distance history, the controller 13 determines for each measurement point how far back in time the currently occurring stationary object has continued, and determines the length of time going back to the past as the existence period. Calculate as length Tw.
  • the stability indicated by the stability information may be the same as the existence period length Tw, or may be a value normalized so that the existence period length Tw falls within a predetermined value range.
  • FIG. 7(A) is a graph showing the measured distance history at a certain measurement point.
  • a stationary object at a distance "r1” continues to exist for a time length "Tw1" from time "t1" to the present.
  • Tw1 time length
  • FIG. 7A it is shown that the distance of the stationary object determined for each histogram period has always been the distance r1 from time t1 to the present.
  • time t1 there is a stationary object at a distance r0 that is farther than the distance r1. Therefore, it cannot be assumed that the object at the distance r1 has continuously existed before time t1.
  • the controller 13 determines that a stationary object with a distance r1 exists at the target measurement point, and that its existence period length Tw is the length of time "Tw1" from time t1 to the present. . Then, the controller 13 generates stability information representing the stability corresponding to the time length Tw1 for the target measurement point.
  • the controller 13 detects an object (a stationary object ) is not measured, the stationary object for which the measurement is temporarily interrupted should be regarded as continuous. In this case, the controller 13 considers the stationary object whose measurement is temporarily interrupted to be continuous if the longest distance record does not include a distance that is longer than the measured distance of the stationary object during the period when the measurement is interrupted. . Then, the controller 13 calculates the existence period length Tw including the period during which the measurement is interrupted. In this case, for example, when the existence period length Tw calculated immediately before the measurement is temporarily interrupted is longer than the length of the interrupted period by a predetermined multiple or more, the controller 13 determines that the existence period including the period during which the measurement is interrupted is longer than the length of the interrupted period.
  • the above-described predetermined multiple is set, for example, to a suitable value stored in advance in the memory 12 or the like. As a result, even if a stably placed object such as a wall that has existed for a long time is temporarily unmeasured due to occlusion, the controller 13 can detect the stability in the stability information of an immovable stationary object such as a wall. can be set higher.
  • FIG. 7(B) is a graph showing the measured distance history according to another example.
  • a stationary object at a distance r0 continues to exist from now until time "t3".
  • a stationary object at a distance r1 continues to exist in the period from time t2 to time t3
  • a stationary object at a distance r0 continues to exist in the period from time t1 to time t2.
  • measurement of a stationary object at distance r0 is temporarily interrupted due to the presence of an object at distance r1.
  • the controller 13 compares the period length from time t2 to time t3 when the measurement was temporarily interrupted with the period length from time t1 to time t2 when the distance r0 was measured immediately before the measurement was interrupted, It is determined that the latter period length is longer than the former period length by a predetermined multiple or more. In this case, the controller 13 regards the length of time "Tw2" from time t1 to the present, including the period from time t2 when the measurement is temporarily interrupted to time t3, as the existence period Tw.
  • the controller 13 determines the length of the period during which measurement of the distance is stopped and the period during which the distance is continuously measured before that, The length of the intermittently measured period is regarded as the existence period length Tw of the distance.
  • the controller 13 can eliminate the influence of occlusion and set a high degree of stability in the stability information of a stationary object having a high first degree of stability.
  • the controller 13 can accurately calculate the existence period length Tw for each measurement point based on the measured distance history, and can suitably determine the stability for each measurement point.
  • the controller 13 then generates stability information representing a set of the determined stability and the current measured distance for each measurement point. Note that the controller 13 generates stability information at predetermined time intervals, and stores the generated stability information in the memory 12 or the like. Similarly, the controller 13 stores the measured distance history for each measurement point in the memory 12 or the like so that it can be used for the next calculation of stability information.
  • the controller 13 calculates the occurrence frequency of the peak distance determined as a stationary object (that is, the ratio of the peak distance measurement time to the histogram period length) when determining the stationary object based on the distance histogram. do.
  • the occurrence frequency (percentage) of the peak distance r0 in the distance histogram of FIG. 6 is approximately 60%.
  • the controller 13 multiplies each of the histogram period lengths constituting the existence period length Tw by the occurrence frequency (ratio) of the corresponding peak distance (“weighting Also called “total value”). This weighted total value corresponds to the existence period length Tw weighted based on the occurrence frequency of the target stationary object.
  • the frequency of occurrence of peak distance r1 is calculated for all histogram periods belonging to time t1 to the present, and the sum of values obtained by multiplying each histogram period length by the calculated frequency of occurrence is is calculated as the weighted sum.
  • the controller 13 generates stability information in which the weighted total value or a value obtained by normalizing the weighted total value so as to fall within a predetermined value range is used as the stability. According to this method, the controller 13 can suitably generate the stability information considering the second stability.
  • the controller 13 calculates the occurrence frequency (ratio) of the peak distance represented by the measurement time information corresponding to each histogram period constituting the existence period, in addition to the existence period length Tw. 2 Calculate the stability. For example, in this case, the controller 13 calculates, as the second stability, the total value of the frequency of occurrence of peak distances in each histogram period constituting the existence period of the object or the normalized value of the total value. Then, based on the first stability determined based on the existence period length Tw and the second stability based on the above-mentioned total value, the controller 13 averages (including weighted average) the stability that integrates these. It is calculated by statistical processing, and stability information representing the calculated stability is generated.
  • the controller 13 can suitably generate the stability information representing the total stability of the first stability and the second stability. Note that the controller 13 generates stability information indicating the first stability and the second stability, instead of generating the stability information representing the total stability of the first stability and the second stability. may be generated.
  • the controller 13 may perform weighting so as to emphasize the time period close to the present in calculating the weighted total value. For example, the controller 13 sets a weight for each target histogram period according to whether it belongs to (or is close to) the current time period (for example, a time period in which a day is divided into predetermined time intervals). do. This weight is set to a high value if it belongs to (or is close to) the current time zone. Note that the controller 13 may further multiply this weight by a weight corresponding to the occurrence frequency of the peak distance based on the measurement time information used in the first generation example of the stability information described above. Then, the controller 13 calculates the total value of values obtained by multiplying the histogram period length by the weight set for each histogram period or the normalized value of the total value as the degree of stability.
  • the controller 13 can suitably generate stability information that emphasizes the distance measurement result in a situation close to the current situation.
  • FIG. 8 is an example of a flow chart showing the procedure of stability information generation/update processing executed by the information processing apparatus 1 in the first embodiment.
  • the controller 13 of the information processing device 1 acquires the point cloud data measured by the rider 3 via the interface 11 and stores it in the memory 12 or the like (step S11). Then, the controller 13 determines whether or not it is time to generate a distance histogram (step S12). For example, the controller 13 recognizes the next histogram period to be created based on the predetermined distance histogram creation time interval and histogram period length, and when the point cloud data in the histogram period has been acquired in step S11 , it is determined that it is time to generate a distance histogram. Information about the time interval for creating the distance histogram and the histogram period length is stored in advance in the memory 12 or the like.
  • step S12 If it is time to generate a distance histogram (step S12; Yes), the controller 13 advances the process to step S13. On the other hand, when the timing for generating the distance histogram is not reached (step S12; No), the controller 13 returns the process to step S11.
  • the controller 13 when it is time to generate a distance histogram, the controller 13 generates a distance histogram corresponding to the target histogram period for each measurement point of the rider 3, and determines the distance to a stationary object during the histogram period. (Step S13).
  • the controller 13 When the stability information is generated in consideration of the second stability, the controller 13 further generates measurement time information indicating the measurement time of the measured distance for each bin in addition to the distance histogram.
  • the controller 13 updates the measured distance history based on the stationary object distance determination result determined for each measurement point (step S14).
  • the memory 12 or the like stores the measured distance history to which the stationary object distance determination result corresponding to the latest histogram period calculated in step S13 is added.
  • the controller 13 associates the measured time information with the distance determination result of the stationary object and adds it to the measured distance history.
  • the measurement time information added to the measurement distance history does not need to be information representing the measurement time for each bin (see FIG. 6), and the measurement time of the peak distance determined as the distance of a stationary object or based on this It may be information about the rate of measurement frequency.
  • the controller 13 determines whether or not it is time to generate stability information (step S15). When it is time to generate stability information (step S15; Yes), the controller 13 generates stability information indicating the stability of each measurement point based on the measured distance history stored in the memory 12 or the like. , the generated stability information is stored in the memory 12 or the like (step S16).
  • step S17 determines whether or not the process should end. For example, the controller 13 determines that the process should end when a predetermined condition is satisfied, such as when the scanning of the rider 3 is stopped or when the controller 13 detects an instruction to stop the process. Then, when the controller 13 determines that the processing should be terminated (step S17; Yes), the processing of the flowchart is terminated. On the other hand, when the controller 13 determines that the process should be continued (step S17; No), the process returns to step S11.
  • a predetermined condition such as when the scanning of the rider 3 is stopped or when the controller 13 detects an instruction to stop the process.
  • the controller 13 may generate stability information representing the second stability instead of the first stability.
  • the controller 13 generates stability information representing the second stability calculated based on the second generation example described in the section "(3-4) Generation of stability information considering the second stability " to generate Also by this, the controller 13 can suitably generate useful stability information in transmission processing of measurement data of the rider 3 or the like.
  • the controller 13 sets the histogram period length to "the shortest length of time for which the object can be regarded as stationary" and sets the histogram period at predetermined intervals. (eg, one year) may be defined as one histogram period.
  • the controller 13 calculates the occurrence frequency (ratio) of the peak distance based on the distance histogram and the measurement time information corresponding to one histogram period, and calculates the occurrence frequency or its normalized value as the second stability. do. Even when stability information is generated based on this modified example, it is possible to generate useful stability information for various purposes such as transmission control of measurement data.
  • the sensor is not limited to the rider 3, and may be another external sensor capable of measuring distance (position in the depth direction) (such as a camera capable of measuring distance). Even in this case, the information processing apparatus 1 can preferably generate the stability information based on the time-series distance measurement results for each measurement point measured by the external sensor.
  • the controller 13 of the information processing apparatus 1 acquires the distance measurement results in time series for each measurement point by the rider 3, which is a measurement device that measures the distance from a fixed position. . Based on the obtained measurement results, the controller 13 calculates a distance histogram representing the measurement frequency of the distances to be measured for each measurement point. Then, based on the distance histogram, the controller 13 generates stability information representing the stability with which the stationary object is measured for each measurement point. As a result, the controller 13 can suitably generate useful stability information in transmission control of measured data and the like.
  • FIG. 9 shows a schematic configuration of the data collection system in the second embodiment.
  • the data collection system has a lidar unit 100A and a data collection device 200 .
  • the data collection system preferably reduces the amount of data transmitted from the rider unit 100A to the data collection device 200 when the data collection device 200 collects and manages the measurement data generated in the rider unit 100A.
  • the rider unit 100A has an information processing device 1A and a sensor group 2.
  • the information processing device 1A has an interface 11, a memory 12, and a controller 13, similar to the hardware configuration of the information processing device 1 in the first embodiment shown in FIG. Then, the controller 13 of the information processing device 1A transmits the data measured by the rider 3 to the data collection device 200 via the interface 11 as upload information “Iu”. Further, in the process of transmitting the upload information Iu, the controller 13 of the information processing device 1A controls the data transmission frequency for each measurement point of the rider 3 based on the stability information. Further, the controller 13 of the information processing apparatus 1A performs stability information generation/update processing similarly to the information processing apparatus 1 of the first embodiment, and stores the generated/updated stability information in the memory 12 or the like.
  • the controller 13 is an example of the “acquisition means”, the “determination means”, the “generation means”, the “transmission frequency control means”, the “transmission means”, and a computer.
  • the data collection device 200 is a device that collects measurement data from a rider, receives upload information Iu from the information processing device 1, and stores the received upload information Iu. Although only one set of rider units 100A is illustrated in FIG. 1, a plurality of rider units 100A may exist instead. In this case, the data collection device 200 receives the upload information Iu from each rider unit 100A.
  • the information processing device 1A calculates the difference between the distance of a stationary object assumed to exist (also referred to as “assumed distance") and the current measurement distance (that is, at the time of determination) for each measurement point, and calculates the difference and A threshold value (also referred to as a "stationary object determination threshold value") is compared. Then, the information processing apparatus 1A determines that the assumed stationary object has been measured when the difference between the assumed distance and the measured distance is equal to or less than the stationary object determination threshold. A method for setting the stationary object determination threshold will be described later.
  • the assumed distance is the measured distance assumed for each measurement point, and may be the distance of a stationary object included in the stability information, or the distance measured one hour before.
  • the information processing apparatus 1A determines the stationary object determination threshold to be a fixed value stored in advance in the memory 12 or the like. In this case, the stationary object determination threshold value may be a different value for each measurement point, or may be a common value for each measurement point.
  • the information processing apparatus 1A determines the stationary object determination threshold based on the blurring (variation) of the measured distance of the stationary object assumed at the target measurement point.
  • the information processing device 1A determines the stationary object determination threshold based on the stability indicated by the stability information. As will be described later, the information processing apparatus 1A may combine the second determination method and the third determination method to determine the stationary object determination threshold value.
  • FIG. 10(A) is a graph showing the change over time of the measured distance at a certain measurement point.
  • the time change of the measured distance indicates the transition of the measured distance during the period during which the assumed stationary object is measured at the target measurement point (for example, the period corresponding to the existence period length Tw).
  • FIG. 10(B) is a histogram showing the results of counting the frequencies of the measured distances in FIG. 10(A).
  • a dashed line 80 represents the distance (representative distance) of a stationary object included in the stability information.
  • An arrow 81 indicates a range of measured distances in which a predetermined ratio (for example, 95%) of the measured distances is distributed.
  • the information processing device 1A calculates the variance of the measured distance in the period in which the stationary object assumed at the target measurement point was measured in the past, and sets the stationary object determination threshold according to the variance. In this case, the information processing apparatus 1A increases the stationary object determination threshold to be set as the above-described dispersion increases based on a predetermined formula or the like. As a result, the information processing apparatus 1A determines that the range in which the object is determined to be a stationary object using the stationary object determination threshold is the range indicated by the arrow 81 (that is, the range in which almost all the past measured distances to the target stationary object are included).
  • the stationary object determination threshold value is preferably set so that
  • the information processing apparatus 1A increases the stationary object determination threshold as the stability indicated by the stability information is higher. In this manner, the information processing apparatus 1A changes the stationary object determination threshold in such a direction that it is easier to determine that the object is a stationary object as the degree of stability increases. As a result, the information processing device 1A suitably suppresses unnecessary uploading of measurement results corresponding to measurement points with high stability to the data collection device 200 due to measurement errors or the like. In this case, the information processing device 1A preferably determines the stationary object determination threshold based on the second stability.
  • the information processing apparatus 1A sets the stationary object determination threshold in a direction that makes it easy to determine that the measurement point is a stationary object at which occlusion or the like is unlikely to occur. Thereby, the information processing device 1A can suitably suppress unnecessary uploading of the measurement results corresponding to the measurement points at which the distance is stably measured to the data collection device 200 .
  • the information processing device 1A may combine the second determination method and the third determination method to determine the stationary object determination threshold.
  • the information processing device 1A for example, based on the variance calculated in the second determination method and the stability used in the third determination method, refers to a predetermined formula or lookup table to determine the stationary object determination threshold. decide.
  • the information processing device 1A compares the difference between the assumed distance and the current measured distance for each measurement point with a stationary object determination threshold, and converts the current measurement data at the measurement point where the difference is greater than the stationary object determination threshold to It immediately transmits to the data collection device 200 as the upload information Iu.
  • the information processing device 1 ⁇ /b>A determines that an object different from the assumed stationary object is measured at the target measurement point, and suitably uploads the latest measurement result of the rider 3 to the data collection device 200 .
  • the information processing apparatus 1A can transmit the measurement results related to the measurement points different from the predicted measurement results in a limited manner as transmission targets, thereby suitably suppressing the amount of data.
  • the information processing device 1A transmits the measurement data determined based on the stability indicated by the stability information for the measurement data for the measurement points where the difference between the assumed distance and the current measurement distance is equal to or less than the stationary object determination threshold for each measurement point. It transmits to the data collection device 200 according to the frequency (transmission interval).
  • a formula or a lookup table that predetermines the relationship between stability and transmission frequency is stored in the memory 12 or the like in advance, and the information processing apparatus 1A determines the transmission frequency by referring to this formula or the like.
  • the information processing apparatus 1A transmits the measurement data of the measurement point whose stability is equivalent to one hour for the existence period length Tw only once every 10 minutes, and transmits the measurement data only once every 10 minutes.
  • the measurement data of the measurement point with the degree of stability is transmitted only once per hour, and the measurement data of the measurement point with the stability corresponding to the existence period length Tw of 1 second is transmitted every frame.
  • the information processing device 1A outputs the measurement result corresponding to the measurement point at which the time interval from the immediately preceding transmission timing to the present time is equal to or greater than the time interval corresponding to the transmission frequency determined based on the stability. It is transmitted to the data collection device 200 as upload information Iu. Thereby, the information processing device 1A can upload the measurement results at each measurement point to the data collection device 200 at an appropriate frequency according to the stability.
  • FIG. 11 is an example of a flow chart showing the procedure of upload processing executed by the information processing apparatus 1A.
  • the information processing apparatus 1A may execute the upload process shown in FIG. 11 in parallel with the flowchart of the stability information generation/update process shown in FIG.
  • the information processing device 1A acquires point cloud data including the measurement results of each measurement point measured by the rider 3 in one scan (step S21).
  • the information processing device 1A calculates, for each measurement point, the difference between the assumed distance based on the stability information and the like and the measured distance based on the point cloud data acquired in step S21 (step S22). Further, the information processing device 1A determines a stationary object determination threshold for each measurement point (step S23). In this case, the information processing device 1A may set the stationary object determination threshold to a value stored in a memory or the like, or may adaptively determine the stationary object determination threshold based on the variance and/or the stability of the measured distance. good.
  • the information processing device 1A determines whether or not there is a measurement point for which the difference calculated in step S22 is greater than the stationary object determination threshold value determined in step S23 (step S24). Then, when there is a measurement point where the difference is larger than the stationary object determination threshold value (step S24; Yes), the information processing device 1A determines that an object other than the assumed stationary object is detected at the measurement point, The measurement data of the corresponding measurement point is immediately uploaded to the data collection device 200 as the upload information Iu (step S25). Further, the information processing apparatus 1A executes the processes of steps S27 and S28 described later for the measurement data of the measurement points whose difference is equal to or less than the stationary object determination threshold (step S26). Thereby, the information processing apparatus 1A uploads the measurement data of the measurement points at which the assumed stationary object is detected to the data collection apparatus 200 as the upload information Iu according to the transmission frequency based on the stability.
  • the information processing apparatus 1A determines the stability of each measurement point represented by the stability information. A transmission frequency is determined for each measurement point (step S27). Then, the information processing device 1A uploads to the data collection device 200 as the upload information Iu the measurement result at the measurement point at which the transmission timing is based on the transmission frequency determined in step S27 (step S28). The information processing device 1A may transmit the upload information Iu compressed by arbitrary reversible compression or irreversible compression to the data collecting device 200. FIG.
  • step S29 determines whether or not the process should be terminated. For example, the controller 13 determines that the process should end when a predetermined condition is satisfied, such as when the scanning of the rider 3 is stopped or when the controller 13 detects an instruction to stop the process. Then, when the controller 13 determines that the processing should be terminated (step S29; Yes), the processing of the flowchart is terminated. On the other hand, when the controller 13 determines that the process should be continued (step S29; No), the process returns to step S21. (3) Modification Next, a modification suitable for the second embodiment will be described. The following modifications may be combined arbitrarily and applied to the above-described second embodiment.
  • the information processing apparatus 1A may store previously generated stability information in the memory 12 or the like in advance instead of performing the stability information generation/update process corresponding to the first embodiment.
  • the stability information includes, for example, information about the distance and stability to a stationary object assumed to be measured within the measurement range of the rider 3 . Then, even when referring to such stability information, the information processing device 1A determines the transmission frequency of measurement data for each measurement point of a stationary object based on the stability for each measurement point represented by the stability information. Determination and determination of a stationary object determination threshold value used for stationary object determination can be preferably executed.
  • the rider unit 100A may be provided with an external sensor that measures a distance other than the rider 3, or a camera that does not measure a distance.
  • the memory 12 or the like stores stability information representing the stability of measuring a stationary object for each measurement point corresponding to each pixel. Then, based on the image generated by the camera, the information processing device 1A detects an image region in which a stationary object exists using a known object recognition technique or the like, and detects pixels (measurement points) where it is determined that a stationary object exists. , the data transmission frequency is determined based on the stability of each measurement point represented by the stability information. On the other hand, the information processing apparatus 1A immediately transmits the data of the area other than the image area where the stationary object exists to the data collecting apparatus 200 as the upload information Iu. As described above, according to the present modification, even when the measurement result of the measuring device other than the rider 3 is transmitted to the data collecting device 200, the amount of data to be transmitted can be suitably reduced.
  • the controller 13 of the information processing device 1 acquires measurement results for each measurement direction by the rider 3, which is a measurement device that measures from a fixed position. Then, based on the obtained measurement results, the controller 13 determines for each measurement point whether or not an assumed stationary object has been measured. Then, the controller 13 determines, based on the stability at the measurement point, the frequency of transmission to the data collection device 200 of the measurement result for the measurement point determined to have measured the stationary object. As a result, the controller 13 can accurately determine the transmission frequency of the measurement results corresponding to the measurement points where the assumed stationary objects are measured, and can suitably suppress an increase in the data amount of the upload information Iu.
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic storage media (e.g., floppy disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical storage media (e.g., magneto-optical discs), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/W, semiconductor memory (eg mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)).

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Abstract

情報処理装置１のコントローラ１３は、距離を固定位置から計測する計測装置であるライダ３による計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得する。そして、コントローラ１３は、取得した計測結果に基づき、計測点毎に、計測される距離の計測頻度を表す距離ヒストグラムを算出する。そして、コントローラ１３は、距離ヒストグラムに基づき、計測点毎に静止物が計測される安定度を表す安定度情報を生成する。

Description

情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
　本開示は、計測したデータの処理に関する。
　従来から、被検出空間にレーザ光のパルスを照射し、その反射光のレベルに基づいて、被検出空間内の対象物を検出するレーザレーダ装置が知られている。例えば、特許文献１には、繰り返し出射される光パルスの出射方向（走査方向）を適切に制御することにより周辺空間を走査し、その戻り光を観測することにより、周辺に存在する物体に関する情報である距離、反射率などの情報を表す点群データを生成するライダが開示されている。また、特許文献２には、測距装置からの観測データがふらついたときにも、観測データに基づいて適切な数の背景を求めるため、測距装置により得られた観測データと背景候補データ記憶部に記憶された背景候補の距離データとを比較して、観測データと一致する距離データの背景候補の観測回数をカウントアップする技術が開示されている。
特開２０１８－００９８３１号公報 特開２０１７－２０７３６５号公報
　ライダなどの計測装置が所定の走査周期に従い生成する点群データをアップロードしてサーバ装置により収集管理する場合には、生成される点群データの容量が大きいため、通信負荷やサーバ装置の処理負荷等が過大となることが問題となる。特に、計測装置が固定されている場合、安定的に計測される静止物のデータをそのままアップロードすると、アップロードするデータ量が無駄に増大してしまうという問題がある。
　本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、アップロードする計測データのデータ量の削減に好適に利用可能な情報を生成することが可能な情報処理装置を提供することを主な目的とする。
　請求項に記載の発明は、
　距離を固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得する取得手段と、
　前記計測結果に基づき、前記計測点毎に、計測される距離の計測頻度を算出する算出手段と、
　前記計測頻度に基づき、前記計測点毎に安定度を表す安定度情報を生成する生成手段と、
を有する情報処理装置である。
　また、請求項に記載の発明は、
　コンピュータが実行する制御方法であって、
　距離を固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得し、
　前記計測結果に基づき、前記計測点毎に、計測される距離の計測頻度を算出し、
　前記計測頻度に基づき、前記計測点毎に安定度を表す安定度情報を生成する、
制御方法である。
　また、請求項に記載の発明は、
　固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の計測結果を取得し、
　前記計測結果に基づき、想定される静止物が計測されたか否かを前記計測点毎に判定し、
　前記静止物が計測されたと判定された前記計測点に対する計測結果をデータ収集装置に送信する送信頻度を、当該計測点における、前記静止物が計測されている安定度に基づき決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
第１実施例に係るライダユニットの概略構成である。 情報処理装置のハードウェア構成の一例を示すブロック構成図である。 ライダが計測を行う空間を概略的に示した図である。 第１安定度の解釈の一例を表すテーブルである。 ある計測点において距離ヒストグラムの生成において対象となる期間でのライダが計測する距離と時間との関係を示すグラフである。 図５に基づく距離ヒストグラムと計測時間情報とを示す図である。 ある計測点における計測距離履歴を表すグラフである。 第１実施形態における安定度情報の生成・更新処理の手順を示すフローチャートの一例である。 第２実施例におけるデータ収集システムの概略構成を示す。 ある計測点における計測距離の時間変化を表すグラフと対応する計測距離のヒストグラムを表す。 第２実施例に係るアップロード処理の手順を表すフローチャートの一例である。
　本発明の好適な実施形態によれば、情報処理装置は、距離を固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得する取得手段と、前記計測結果に基づき、前記計測点毎に、計測される距離の計測頻度を算出する算出手段と、前記計測頻度に基づき、前記計測点毎に安定度を表す安定度情報を生成する生成手段と、を有する。この態様によれば、情報処理装置は、計測装置の計測点毎の安定度を表す安定度情報を好適に生成することができる。そして、この安定度情報は、計測装置の計測データの送信制御等に好適に利用される。
　上記情報処理装置の一態様では、前記算出手段は、所定時間間隔において設けた所定期間を対象とする前記距離のヒストグラムを前記計測頻度として算出し、前記生成手段は、前記ヒストグラムの各々におけるピークとなるピーク距離に基づき、前記安定度情報を生成する。この態様により、情報処理装置は、期間ごとに最も計測される距離を的確に把握し、安定度情報を好適に生成することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記算出手段は、前記ヒストグラムの各々に対し、距離毎の計測時間に関する計測時間情報を生成し、前記生成手段は、前記ヒストグラムと前記計測時間情報とに基づき、前記安定度情報を生成する。この態様により、情報処理装置は、ピーク距離の計測時間を考慮して安定度情報を好適に生成することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記生成手段は、直近の前記ヒストグラムに対する前記ピーク距離が継続する期間の長さに基づき、前記安定度情報を生成する。この態様により、情報処理装置は、計測される静止物の存在期間長に応じた安定度を表す安定度情報を好適に生成することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記生成手段は、直近の前記ヒストグラムに対する前記ピーク距離が断続的に継続する期間の長さに基づき、前記安定度情報を生成する。この態様により、情報処理装置は、オクルージョンの発生の影響を好適に排除し、計測される物体の静止物としての安定度を表す安定度情報を好適に生成することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記算出手段は、前記ピーク距離の前記所定期間における発生頻度を前記ヒストグラムの各々に対して算出し、前記生成手段は、前記ピーク距離が継続する期間における前記所定期間の長さを、対応する前記ヒストグラムの前記発生頻度により重み付けした値の合計値に基づき、前記安定度情報を生成する。この態様により、情報処理装置は、静止物が計測される安定性を的確に考慮して安定度情報を生成することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記生成手段は、前記ピーク距離が継続する期間における前記所定期間の長さを、当該所定期間が属する時間帯により重み付けした値の合計値に基づき、前記安定度情報を生成する。この態様により、情報処理装置は、計測される時間帯を適切に考慮して現在の時間帯における安定度を的確に表した安定度情報を生成することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記安定度情報は、計測される物体が静止物として安定的に存在する度合いを表す第１安定度若しくは他の物体により遮蔽されずに安定的に計測される度合いを表す第２安定度の少なくとも一方、又は、前記第１安定度及び前記第２安定度を総合した指標を少なくとも表す情報である。
　本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行する制御方法であって、固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の計測結果を取得し、前記計測結果に基づき、想定される静止物が計測されたか否かを前記計測点毎に判定し、前記静止物が計測されたと判定された前記計測点に対する計測結果をデータ収集装置に送信する送信頻度を、当該計測点における、前記静止物が計測されている安定度に基づき決定する。情報処理装置は、この制御方法を実行することで、計測装置の計測点毎の安定度を表す安定度情報を好適に生成することができる。
　本発明の他の好適な実施形態によれば、固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の計測結果を取得し、前記計測結果に基づき、想定される静止物が計測されたか否かを前記計測点毎に判定し、前記静止物が計測されたと判定された前記計測点に対する計測結果をデータ収集装置に送信する送信頻度を、当該計測点における、前記静止物が計測されている安定度に基づき決定する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。コンピュータは、このプログラムを実行することで、計測装置の計測点毎の安定度を表す安定度情報を好適に生成することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。
　以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。
　＜第１実施例＞
　（１）ライダユニットの概要
　図１は、第１実施例に係るライダユニット１００の概略構成である。ライダユニット１００は、センサ群２が生成するデータに関する処理を行う情報処理装置１と、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ　Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）３を少なくとも含むセンサ群２と、を有する。ライダユニット１００は、屋内又は屋外において固定設置され、ライダ３の計測範囲内に存在する静止物が安定的に計測される度合いである安定度を表す情報（「安定度情報」とも呼ぶ。）を生成する。
　情報処理装置１は、センサ群２と電気的に接続し、センサ群２に含まれる各種センサが出力するデータの処理を行う。本実施例では、情報処理装置１は、ライダ３が過去及び現在において時系列に生成する点群データに基づき、ライダ３の計測範囲内の計測方向毎の安定度を少なくとも示す安定度情報を生成する。安定度情報は、例えば、計測されることが想定される静止物の距離と、安定度とを計測方向毎に表した情報である。安定度情報の生成処理及び安定度の解釈については後述する。情報処理装置１は、例えば、ライダ３と共に収容体に収容された状態で固定設置される。なお、情報処理装置１は、ライダ３の電子制御装置としてライダ３と一体になって設けられてもよい。
　ライダ３は、水平方向および垂直方向の所定の角度範囲に対して角度を変えながらパルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に計測する。この場合、ライダ３は、照射方向（即ち走査方向）を変えながらレーザ光を照射する照射部と、照射したレーザ光の反射光（散乱光）を受光する受光部と、受光部が出力する受光信号に基づくデータを出力する出力部とを有する。パルスレーザが照射される照射方向ごとにライダ３が計測するデータは、受光部が受光したレーザ光に対応する照射方向と、上述の受光信号に基づき特定される当該レーザ光の応答遅延時間とに基づき生成される。そして、ライダ３は、１回の走査周期において、ライダ３の計測範囲（即ちパルスレーザの照射範囲）における各計測点に対応するデータを、点群データとして生成する。ライダ３は、本発明における「計測装置」の一例である。なお、ライダ３は、上述したスキャン型のライダに限らず、２次元アレイ状のセンサの視野にレーザ光を拡散照射することによって３次元データを生成するフラッシュ型のライダであってもよい。以後では、ライダ３が生成する点群データの各計測方向に対応する点を「計測点」とも呼ぶ。
　なお、センサ群２には、ライダ３に加え、種々の外界センサ又は／及び内界センサが含まれてもよい。例えば、センサ群２は、位置情報の生成に必要なＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）受信機等を含んでもよい。
　（２）情報処理装置の構成
　図２は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１は、主に、インターフェース１１と、メモリ１２と、コントローラ１３と、を有する。これらの各要素は、バスラインを介して相互に接続されている。
　インターフェース１１は、情報処理装置１と外部装置とのデータの授受に関するインターフェース動作を行う。本実施例では、インターフェース１１は、ライダ３などのセンサ群２から出力データを取得し、コントローラ１３へ供給する。インターフェース１１は、無線通信を行うためのネットワークアダプタなどのワイヤレスインターフェースであってもよく、ケーブル等により外部装置と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。また、インターフェース１１は、入力装置、表示装置、音出力装置等の種々の周辺装置とのインターフェース動作を行ってもよい。
　メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリ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。メモリ１２は、コントローラ１３が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。なお、コントローラ１３が実行するプログラムは、メモリ１２以外の記憶媒体に記憶されてもよい。
　コントローラ１３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などの１又は複数のプロセッサを含み、情報処理装置１の全体を制御する。この場合、コントローラ１３は、メモリ１２等に記憶されたプログラムを実行することで、後述する種々の処理を実行する。
　そして、コントローラ１３は、「取得手段」、「算出手段」、「生成手段」及びプログラムを実行するコンピュータ等として機能する。
　なお、コントローラ１３が実行する処理は、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み合わせ等により実現してもよい。また、コントローラ１３が実行する処理は、例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）又はマイコン等の、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、コントローラ１３が本実施例において実行するプログラムを実現してもよい。
　（３）安定度情報の生成
　概略的には、情報処理装置１のコントローラ１３は、ライダ３の各計測点について、所定時間長の期間における距離のヒストグラム（「距離ヒストグラム」とも呼ぶ。）を所定間隔ごとに生成し、生成した距離ヒストグラムに基づき、静止物の距離の履歴を生成する。そして、コントローラ１３は、静止物の距離の履歴に基づき、静止物の存在期間長に相当する静止物の安定度を表す安定度情報を生成する。
　（３－１）安定度についての考察
　まず、本実施例において算出する安定度の概念（考え方）について説明する。安定度情報が示す安定度は、静止物が計測されている安定度を表し、後述する第１安定度と同義であってもよく、第１安定度と後述する第２安定度との両方を含む概念であってもよい。
　本実施例では、情報処理装置１は、原則的に、長時間に渡って静止している物体（又は場所）ほど、静止物としての安定度（「第１安定度」とも呼ぶ。）が高いものとみなす。即ち、第１安定度は、計測される物体が静止物として安定的に存在する度合いを表す。さらに、情報処理装置１は、上述の第１安定度に加えて、照射されるライダ３のレーザ光を遮るような移動物（即ち前を横切る物）が少ない物ほど、安定度が高いものとみなしてもよい。後者の安定度は、移動物によるレーザ光の遮蔽（所謂、オクルージョン）が発生せずに安定的に計測される度合いを表しており、以後では「第２安定度」とも呼ぶ。
　図３は、ライダ３が計測を行う空間を概略的に示した図である。図３では、ライダ３（ライダユニット１００）は固定設置されており、ライダ３が計測を行う空間には、少なくとも、壁５、家具などの構造物６、及び歩行者７が存在している。また、線「Ｌ１」～線「Ｌ３」は、夫々、ある計測点に対応するレーザ光の光路を表しており、線Ｌ１～Ｌ３上のレーザ光の被照射点に対応する「ｒ００」、「ｒ１０」、「ｒ２０」、「ｒ２１」は、対応する被照射点までの計測距離を表す。
　ここで、線Ｌ１に対応する計測点では、長時間（例えば１年間）に渡って、ほぼすべての時間で距離ｒ００が計測される。この場合、対象の計測点では、第１安定度の高い静止物が存在していると解釈することができる。また、線Ｌ１に対応する計測点では、歩行者の移動等によるオクルージョンも発生しないことから、第２安定度も高い。
　また、線Ｌ２に対応する計測点では、長時間（例えば１年間）に渡って距離ｒ１０が計測されるが、歩行者の通路上を歩行者より低い高さでレーザ光が照射されることから、距離ｒ１０よりも短い距離が計測される場合がある。図３の例では、歩行者７にレーザ光が照射されることで、距離ｒ１０よりも短い距離が計測される。この計測点では、第１安定度としては、線Ｌ１に対応する計測点と同じである。一方、線Ｌ２に対応する計測点は、線Ｌ１に対応する計測点よりも第２安定度が低いと解釈される。
　また、線Ｌ３に対応する計測点では、当初（例えば最初の１０か月）は距離ｒ２０が計測され、その後から現在までの期間（例えば２か月）は距離ｒ２１が計測されている。この場合、線Ｌ３に対応する計測点では、現在は距離ｒ２１の位置に静止物が存在しているとみなされる。そして、線Ｌ３に対応する計測点での第１安定度は、現在の静止物が計測された期間が短いため、線Ｌ１及び線Ｌ２に対応する計測点と比較して低いと解釈される。
　図４は、第１安定度の解釈の一例を表すテーブルである。ここで、「物体観測期間」は、現在までに継続的（又は移動物による遮蔽に起因して断続的）に観測された期間の長さを表し、「想定状況」は、計測対象物が静止物か否かに関する想定される状況を表し、「次の瞬間の物体存在可能性」は、現在の次の計測時刻（即ち次の計測タイミング）において現在の計測対象物が引き続き存在するか否かの可能性を表す。
　図４に示されるように、物体観測期間が長いほど、次の瞬間の物体存在可能性は高くなる。そして、物体観測期間が長いほど、移動する可能性が低い物体が存在することが想定され、物体観測期間が短いほど、移動する可能性が高い物体が存在することが想定される。そして、第１安定度は、次の瞬間の物体存在可能性と正の相関を有し、次の瞬間の物体存在可能性が低いほど第１安定度が低くなる。
　次に、第２安定度について補足説明する。
　第２安定度は、オクルージョンの発生頻度に依存する。一般に、静止物の手前（即ち、ライダ３のレーザ光を遮る位置）を人が横切るなどすると、一時的に、静止物よりも短い距離が計測される。その遮蔽（オクルージョン）の発生頻度は、人通りが多い場所と少ない場所など、場所や時間帯などに依存する。
　例えば、ライダ３により１年間計測を行った場合に、１００％に相当する期間において同じ距離が観測されるケースと、９８％に相当する期間において同じ距離が観測され、残りの２％の期間において別の距離が観測されるケースについて考察する。この場合、前者のケースの方が、後者のケースよりも、第２安定度が高いと解釈することができる。また、オクルージョンの発生頻度の違いによって、例えば計測したデータの送信頻度を加減することが有効なケースも考えられる。この発想に関する処理については、第２実施例において説明する。
　次に、第１安定度が高い物体が一時的に他の静止物により遮蔽された場合の第２安定度の判定についてさらに補足説明する。
　例えば、第１安定度が極めて高い壁などの第１静止物の手前に一時的に物（「第２静止物」とも呼ぶ。）が置かれることがある。この場合、第２静止物が置かれている期間では、第２静止物が安定した距離により計測されることにより、第２静止物が置かれてからの経過時間に応じて、第２静止物に関して第１安定度が高まっていく。
　一方、第１静止物から見れば、手前に置かれた第２静止物は「一時的に置かれた物(前を横切る物)」であり、壁などの第１静止物は、手前に第２静止物が置かれたためにオクルージョンが発生している期間でも同じ場所に存在し続けている可能性が高い。
　従って、上述の例では、手前に第２静止物が置かれている間も、壁等の第１静止物の距離情報及び第１静止物の存在期間（計測時間）に関する情報は、第１安定度を判定するためには保持する必要があり、第１静止物を遮る第２静止物が移動し、第１静止物が再び観測されたら、遅滞なく再び第１静止物が静止物として安定度が高い物体であると判定される必要がある。この一時的なオクルージョンの発生を考慮した安定度の算出については、図７（Ｂ）を参照して後述する。
　（３－２）距離ヒストグラムの生成及び静止物の距離判定
　コントローラ１３は、計測点毎に現在までの所定期間において、ライダ３が計測したデータに基づき距離ヒストグラムを所定時間間隔ごとに生成する。この場合、各距離ヒストグラムにおいて集計対象とする期間長は、例えば、物体が静止しているとみなせる最短の時間長となるように定められる。具体的には、上述の期間長は、「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」となるように実験等に基づき定められた適合値（例えば１０秒）に設定され、当該適合値についてはメモリ１２等に予め記憶されている。以後では、各距離ヒストグラムにおいて集計対象とする期間を「ヒストグラム期間」と呼び、当該期間の長さを「ヒストグラム期間長」とも呼ぶ。
　ここで、ヒストグラム期間長を「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」とする根拠について補足説明する。
　例えば、「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」よりも短い期間（例えば１秒間）、同じ距離が計測されたとしても、通過する物体の側面である可能性等があり、静止物が計測されていない可能性がある。一方、「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」だけ同じ距離が計測されれば、それは何かの意図によって置かれた静止物か、立ち止まった人等（一時的に停止した移動体）である可能性が高い。以上を勘案すると、「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」だけ同じ距離が計測されれば、次の計測タイミングにおいても同じ場所に物体が引き続き存在する可能性は、「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」より短い期間において同じ距離が計測されている場合に比べて高いことが推察される。なお、後述する第２実施例のように、ライダ３による静止物の計測データをサーバにアップロードする場合において、「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」だけ連続して同一距離を計測できた場合に静止物が存在すると判定し、データ送信頻度の決定等に応用することも可能である。
　なお、距離ヒストグラムを生成する時間間隔は、任意の時間間隔であってもよい。例えば、距離ヒストグラムは、ヒストグラム期間長毎に切れ目なく生成されてもよく、ヒストグラム期間の一部重複を許容してヒストグラム期間長より短い時間間隔により生成されてもよく、ヒストグラム期間長より長い時間間隔により生成されてもよい。
　また、好適には、コントローラ１３は、距離ヒストグラムの各ビン（頻度集計上同一とみなす距離域）に対応する距離が計測された時間（時間帯）を表す計測時間情報を、各距離ヒストグラムと共に生成するとよい。この計測時間情報は、安定度（特に第２安定度）の判定において好適に利用することができる。
　図５は、ある計測点において距離ヒストグラムの生成において対象となるヒストグラム期間（ここでは１０秒間）でのライダ３が計測する距離と時間との関係を示すグラフである。また、図６は、図５に示す距離の計測状況において生成される距離ヒストグラムと、当該距離ヒストグラムの各ビンに対応する計測時間を表す計測時間情報とを示す図である。
　コントローラ１３は、予め定めたビン幅に基づきライダ３が計測する距離を集計することで、図６に示す距離ヒストグラムを生成する。また、コントローラ１３は、図５に示す時間と距離との関係に基づき、ビン毎の計測回数を表す計測時間情報を生成している。なお、計測時間は、発生回数に比例し、計測回数にライダ３の計測周期（走査周期）を乗じた時間に相当する。
　次に、静止物の距離の判定について説明する。コントローラ１３は、図６に示されるような距離ヒストグラムに基づいて、静止物の距離を判定する。具体的には、コントローラ１３は、距離ヒストグラムにおけるピーク距離（即ち最も多くの回数計測されている距離）を、静止物の距離として抽出する。図６の例では、コントローラ１３は、ピーク距離として、距離「ｒ０」を抽出する。そして、コントローラ１３は、距離ｒ０が静止物に対する距離であると判定する。これにより、コントローラ１３は、静止物の距離を好適に判定することができる。
　さらに、好適には、コントローラ１３は、距離ヒストグラムに付随して生成された計測時間情報に基づき、ピーク距離がヒストグラム期間の全期間（最初から最後までの期間）において発生しているかどうかをさらに判定することで、ピーク距離での静止物の有無を判定してもよい。図５及び図６の例では、ピーク距離ｒ０は、ヒストグラム期間において連続的には発生していないものの、断続的にヒストグラム期間において発生していることから、コントローラ１３は、ピーク距離ｒ０において静止物が存在していると判定する。なお、コントローラ１３は、例えば、ピーク距離での発生回数がメモリ１２等に予め記憶した所定回数以上の場合に、ピーク距離がヒストグラムの全期間において発生していると判定してもよい。図５及び図６の例のように、オクルージョンの発生を考慮し、コントローラ１３は、ヒストグラム期間の全期間においてピーク距離が断続的に発生している場合であっても、コントローラ１３は、ピーク距離が静止物の距離を表すと判定してもよい。これにより、コントローラ１３は、静止物の距離をより的確に判定することができる。
　また、コントローラ１３は、距離ヒストグラムに含まれる、最も遠い観測距離値についても算出する。この場合、コントローラ１３は、最も遠い観測距離値として、ノイズの観測距離値が除外されるように、所定閾値以上の頻度により計測されている距離（即ち所定回数以上計測されている距離）の中から最も長い距離を選択する。この最も遠い観測距離値は、後述する安定度情報の生成において用いられる。
　（３－３）静止物の距離の履歴に基づく安定度情報の生成
　次に、安定度情報の生成について説明する。まず、安定度として、第１安定度のみを考慮した場合の安定度情報の生成方法について説明する。
　コントローラ１３は、各計測点について、所定間隔ごとに生成する距離ヒストグラムの各々について、上述の静止物の距離の判定及び最も遠い観測距離値の判定を行う。これにより、計測点毎に、時系列での静止物の距離の判定結果及び最も遠い観測距離値の判定結果が得られる。以後では、時系列での静止物の距離の判定結果を「計測距離履歴」と呼び、時系列での最も遠い観測距離値の判定結果を「最長距離履歴」とも呼ぶ。
　そして、コントローラ１３は、計測距離履歴に基づき、現在計測されている静止物が継続して存在している時間長（「存在期間長Ｔｗ」とも呼ぶ。）を算出し、当該存在期間長Ｔｗに応じた安定度を表す安定度情報を生成する。この場合、コントローラ１３は、計測距離履歴に基づき、現在発生している静止物が、過去に遡っていつの時点まで連続しているかを計測点毎に判定し、過去に遡った時間長を存在期間長Ｔｗとして算出する。ここで、安定度情報が表す安定度は、存在期間長Ｔｗと同一であってもよく、存在期間長Ｔｗが所定の値域になるように正規化した値であってもよい。
　図７（Ａ）は、ある計測点における計測距離履歴を表すグラフである。図７（Ａ）の例では、距離「ｒ１」の静止物が時刻「ｔ１」から現在までの時間長「Ｔｗ１」だけ継続して存在している。なお、ここでは、ヒストグラム期間ごとに判定される静止物の距離が時刻ｔ１から現在までにおいて常に距離ｒ１であったことを示している。一方、時刻ｔ１以前では、距離ｒ１よりも遠い距離ｒ０の静止物が存在している。従って、距離ｒ１の物体が時刻ｔ１以前から継続して存在しているとはみなせない。
　以上から、この場合、コントローラ１３は、対象の計測点において、距離ｒ１の静止物が現存しており、その存在期間長Ｔｗは、時刻ｔ１から現在までの時間長「Ｔｗ１」であると判定する。そして、コントローラ１３は、対象の計測点に対して、時間長Ｔｗ１に応じた安定度を表す安定度情報を生成する。
　また、好適には、コントローラ１３は、距離が同一となる静止物の計測が一時的に途切れていても、計測が途切れた期間において当該静止物よりも遠い（計測距離が長い）物体（静止物でなくともよい）が計測されていなければ、計測が一時的に途切れた静止物は連続しているとみなすとよい。この場合、コントローラ１３は、計測が途切れた期間において当該静止物よりも計測距離が長い距離が最長距離履歴に含まれていなければ、計測が一時的に途切れた静止物は連続しているとみなす。そして、コントローラ１３は、計測が途切れた期間を含めて存在期間長Ｔｗを計算する。この場合、例えば、コントローラ１３は、計測が一時的に途切れる直前の時点において計算される存在期間長Ｔｗが、途切れた期間長よりも所定倍数以上長い場合に、計測が途切れた期間を含めて存在期間長Ｔｗを計算するとよい。上述の所定倍数は、例えば予めメモリ１２等に記憶された適合値に設定される。これにより、長時間存在する壁など安定して設けられた物体がオクルージョンにより一時的に計測されなくなった場合であっても、コントローラ１３は、壁などの不動の静止物の安定度情報における安定度を高く設定することができる。
　図７（Ｂ）は、他の例に係る計測距離履歴を表すグラフである。図７（Ｂ）の例では、距離ｒ０の静止物が、現在から時刻「ｔ３」まで継続して存在している。一方、時刻ｔ３以前では、時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間において距離ｒ１の静止物が継続して存在し、さらに時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間において距離ｒ０の静止物が継続して存在している。このように、図７（Ｂ）では、距離ｒ０の静止物の計測が距離ｒ１の物体の存在により一時的に途切れている。
　この場合、コントローラ１３は、計測が一時的に途切れた時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間長と、計測が途切れる直前に距離ｒ０が計測された時刻ｔ１から時刻ｔ２までの期間長とを比較し、後者の期間長が前者の期間長より所定倍数以上長いと判定する。この場合、コントローラ１３は、計測が一時的に途切れた時刻ｔ２から時刻ｔ３までの期間を含む時刻ｔ１から現在までの時間長「Ｔｗ２」を、存在期間Ｔｗとみなす。
　このように、コントローラ１３は、断続的にある距離が計測されている場合に、当該距離の計測が途絶える期間とその前の当該距離が継続して計測されている期間との長さに基づき、断続的に計測された期間の長さを、当該距離の存在期間長Ｔｗとみなす。これにより、コントローラ１３は、オクルージョンの影響を排除し、第１安定度が高い静止物の安定度情報における安定度を高く設定することができる。
　以上のように、コントローラ１３は、計測距離履歴に基づき、計測点毎に的確に存在期間長Ｔｗを算出し、計測点毎の安定度を好適に決定することができる。そして、コントローラ１３は、決定した安定度と現在の計測距離との組を計測点毎に表す安定度情報を生成する。なお、コントローラ１３は、安定度情報の生成を所定時間間隔ごとに行い、生成した安定度情報をメモリ１２等に記憶する。同様に、コントローラ１３は、計測点毎の計測距離履歴を、次回の安定度情報の算出に用いることができるようにメモリ１２等に記憶しておく。
　（３－４）第２安定度を考慮した安定度情報の生成
　次に、第２安定度を考慮した安定度情報の生成について説明する。コントローラ１３は、距離ヒストグラムに付随して生成された計測時間情報をさらに用いて安定度情報を生成する。
　この場合、まず前提として、コントローラ１３は、距離ヒストグラムに基づき静止物の判定を行うときに、静止物と判定したピーク距離の発生頻度（即ちヒストグラム期間長におけるピーク距離の計測時間の割合）を算出する。例えば、図６の距離ヒストグラムにおけるピーク距離ｒ０の発生頻度（割合）は、６０％程度となる。
　そして、安定度情報の第１生成例では、コントローラ１３は、存在期間長Ｔｗを構成するヒストグラム期間長の各々に、対応するピーク距離の発生頻度（割合）を乗じた値の合計値（「重み付け合計値」とも呼ぶ。）を算出する。この重み付け合計値は、対象の静止物の発生頻度に基づき重み付けされた存在期間長Ｔｗに相当する。
　例えば、図７（Ａ）の例では、時刻ｔ１から現在までに属する全てのヒストグラム期間についてピーク距離ｒ１の発生頻度を算出し、各ヒストグラム期間長に対して算出した発生頻度を乗じた値の総和を、重み付け合計値として算出する。そして、コントローラ１３は、重み付け合計値又はこれを所定の値域になるように正規化した値を安定度とする安定度情報を生成する。この方法によれば、コントローラ１３は、第２安定度を考慮した安定度情報を好適に生成することができる。
　安定度情報の第２生成例では、コントローラ１３は、存在期間長Ｔｗとは別に、存在期間を構成する各ヒストグラム期間に対応する計測時間情報が表すピーク距離の発生頻度（割合）に基づき、第２安定度を算出する。例えば、この場合、コントローラ１３は、対象の存在期間を構成する各ヒストグラム期間におけるピーク距離の発生頻度の合計値又は当該合計値を正規化した値を、第２安定度として算出する。そして、コントローラ１３は、存在期間長Ｔｗに基づき定めた第１安定度と、上述の合計値に基づく第２安定度とに基づき、これらを総合する安定度を平均（重み付け平均を含む）等の統計処理により算出し、算出した安定度を表す安定度情報を生成する。この方法によっても、コントローラ１３は、第１安定度と第２安定度とを総合した安定度を表す安定度情報を好適に生成することができる。なお、コントローラ１３は、第１安定度と第２安定度とを総合した安定度を表す安定度情報を生成する代わりに、第１安定度と第２安定度とを夫々示した安定度情報を生成してもよい。
　また、コントローラ１３は、重み付け合計値の算出において、現在に近い時間帯を重視するように、重み付けを行ってもよい。例えば、コントローラ１３は、対象となる各ヒストグラム期間に対して、現在の時間帯（例えば１日を所定時間ごとに区切った時間帯）に属するか否か（または近さ）に応じた重みを設定する。この重みは、現在の時間帯に属する場合（又は近いほど）に高い値に設定される。なお、コントローラ１３は、この重みに対し、上述の安定度情報の第１生成例に用いた計測時間情報に基づくピーク距離の発生頻度に相当する重みをさらに乗じてもよい。そして、コントローラ１３は、ヒストグラム期間ごとに設定した重みをヒストグラム期間長に乗じた値の合計値又は当該合計値を正規化した値を、安定度として算出する。
　このようにすることで、コントローラ１３は、現状に近い状況の距離計測結果を重視した安定度情報を好適に生成することができる。
　（３－５）処理フロー
　図８は、第１実施形態において情報処理装置１が実行する安定度情報の生成・更新処理の手順を示すフローチャートの一例である。
　まず、情報処理装置１のコントローラ１３は、ライダ３が計測する点群データを、インターフェース１１を介して取得し、メモリ１２等に記憶する（ステップＳ１１）。そして、コントローラ１３は、距離ヒストグラムの生成タイミングであるか否か判定する（ステップＳ１２）。例えば、コントローラ１３は、予め定められた距離ヒストグラムの作成時間間隔及びヒストグラム期間長に基づき、次に作成すべきヒストグラム期間を認識し、当該ヒストグラム期間における点群データがステップＳ１１で取得済みの場合に、距離ヒストグラムの生成タイミングであると判定する。なお、距離ヒストグラムの作成時間間隔及びヒストグラム期間長に関する情報は、予めメモリ１２等に記憶されている。
　そして、コントローラ１３は、距離ヒストグラムの生成タイミングである場合（ステップＳ１２；Ｙｅｓ）、ステップＳ１３へ処理を進める。一方、コントローラ１３は、距離ヒストグラムの生成タイミングではない場合（ステップＳ１２；Ｎｏ）、ステップＳ１１へ処理を戻す。
　次に、コントローラ１３は、距離ヒストグラムの生成タイミングである場合に、ライダ３の計測点毎に、対象のヒストグラム期間に対応する距離ヒストグラムを生成し、当該ヒストグラム期間での静止物の距離判定を行う（ステップＳ１３）。なお、コントローラ１３は、第２安定度を考慮した安定度情報の生成を行う場合には、距離ヒストグラムに加えて、ビン毎の計測距離の計測時間を示す計測時間情報をさらに生成する。
　そして、コントローラ１３は、計測点毎に判定した静止物の距離判定結果に基づき、計測距離履歴を更新する（ステップＳ１４）。これにより、ステップＳ１３で算出された最新のヒストグラム期間に対応する静止物の距離判定結果が追加された計測距離履歴がメモリ１２等に記憶される。また、ステップＳ１３で計測時間情報を生成した場合には、コントローラ１３は、計測時間情報を静止物の距離判定結果に関連付けて計測距離履歴に追加する。なお、計測距離履歴に追加される計測時間情報は、ビン毎の計測時間を表す情報（図６参照）である必要はなく、静止物の距離と判定されたピーク距離の計測時間又はこれに基づく計測頻度の割合に関する情報であってもよい。
　そして、コントローラ１３は、安定度情報の生成タイミングであるか否か判定する（ステップＳ１５）。そして、安定度情報の生成タイミングである場合（ステップＳ１５；Ｙｅｓ）、コントローラ１３は、メモリ１２等に記憶されている計測距離履歴に基づき、計測点毎の安定度を示す安定度情報を生成し、生成した安定度情報をメモリ１２等に記憶する（ステップＳ１６）。
　次に、コントローラ１３は、処理を終了すべきか否か判定する（ステップＳ１７）。例えば、コントローラ１３は、ライダ３のスキャンが停止された場合、又は、コントローラ１３の処理の停止指示を検知した場合などの所定の条件が満たされた場合に、処理を終了すべきと判定する。そして、コントローラ１３は、処理を終了すべきと判定した場合（ステップＳ１７；Ｙｅｓ）、フローチャートの処理を終了する。一方、コントローラ１３は、処理を継続すべきと判定した場合（ステップＳ１７；Ｎｏ）、ステップＳ１１へ処理を戻す。
　（４）変形例
　次に、第１実施例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述の第１実施例に適用してもよい。
　（変形例１）
　コントローラ１３は、第１安定度の代わりに、第２安定度を表す安定度情報を生成してもよい。
　この場合、例えば、コントローラ１３は、「（３－４）第２安定度を考慮した安定度情報の生成」のセクションで説明した第２生成例に基づき算出した第２安定度を表す安定度情報を生成する。これによっても、コントローラ１３は、ライダ３の計測データの送信処理等において有用な安定度情報を好適に生成することができる。
　なお、この場合、コントローラ１３は、ヒストグラム期間長を「物体が静止しているとみなせる最短の時間長」に定めてヒストグラム期間を所定間隔ごとに定める代わりに、安定度の算出において考慮する全期間（例えば１年）を１つのヒストグラム期間に定めてもよい。この場合、コントローラ１３は、１つのヒストグラム期間に対応する距離ヒストグラム及び計測時間情報に基づき、ピーク距離の発生頻度（割合）を算出し、当該発生頻度又はその正規化値を第２安定度として算出する。本変形例に基づき安定度情報が生成された場合であっても、計測データの送信制御等の種々の用途において有用な安定度情報を生成することができる。
　（変形例２）
　ライダ３に限られず、距離（奥行き方向の位置）を計測可能な他の外界センサ（距離を計測可能なカメラ等）であってもよい。この場合であっても、情報処理装置１は、外界センサが計測する計測点毎の時系列での距離の計測結果に基づき、安定度情報を好適に生成することができる。
　以上説明したように、第１実施例に係る情報処理装置１のコントローラ１３は、距離を固定位置から計測する計測装置であるライダ３による計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得する。そして、コントローラ１３は、取得した計測結果に基づき、計測点毎に、計測される距離の計測頻度を表す距離ヒストグラムを算出する。そして、コントローラ１３は、距離ヒストグラムに基づき、計測点毎に静止物が計測される安定度を表す安定度情報を生成する。これにより、コントローラ１３は、計測したデータの送信制御等において有用な安定度情報を好適に生成することができる。
　＜第２実施例＞
　（１）データ収集システムの構成
　図９は、第２実施例におけるデータ収集システムの概略構成を示す。データ収集システムは、ライダユニット１００Ａと、データ収集装置２００とを有する。そして、データ収集システムは、ライダユニット１００Ａにおいて生成された計測データをデータ収集装置２００が収集及び管理する場合に、ライダユニット１００Ａからデータ収集装置２００に送信するデータ量を好適に削減する。
　ライダユニット１００Ａは、情報処理装置１Ａと、センサ群２とを有する。情報処理装置１Ａは、図２に示される第１実施例における情報処理装置１のハードウェア構成と同様、インターフェース１１と、メモリ１２と、コントローラ１３とを有する。そして、情報処理装置１Ａのコントローラ１３は、ライダ３が計測したデータを、インターフェース１１を介してアップロード情報「Ｉｕ」としてデータ収集装置２００に送信する。また、アップロード情報Ｉｕの送信処理において、情報処理装置１Ａのコントローラ１３は、安定度情報に基づきライダ３の計測点毎のデータ送信頻度の制御を行う。また、情報処理装置１Ａのコントローラ１３は、第１実施例の情報処理装置１と同様に安定度情報の生成・更新処理を行い、生成・更新された安定度情報をメモリ１２等に記憶する。コントローラ１３は、「取得手段」、「判定手段」、「生成手段」、「送信頻度制御手段」、「送信手段」及びコンピュータの一例である。
　データ収集装置２００は、ライダによる計測データを収集する装置であり、情報処理装置１からアップロード情報Ｉｕを受信し、受信したアップロード情報Ｉｕを記憶する。なお、図１では、ライダユニット１００Ａが１セットのみ図示されているが、これに代えて、複数のライダユニット１００Ａが存在してもよい。この場合、データ収集装置２００は、各ライダユニット１００Ａからアップロード情報Ｉｕを受信する。
　（２）アップロード情報送信処理
　次に、情報処理装置１Ａによるアップロード情報の送信処理について説明する。情報処理装置１Ａは、ライダ３により静止物を計測した場合、当該静止物の安定度に応じた頻度により計測したデータを送信するように、計測点毎に現タイミングでの送信要否を判定する。
　（２－１）静止物の判定
　ここで、静止物を計測したか否かの判定方法について説明する。情報処理装置１Ａは、計測点毎に、存在すると想定される静止物の距離（「想定距離」とも呼ぶ。）と、現在（即ち判定時）の計測距離との差分を算出し、当該差分と閾値（「静止物判定閾値」とも呼ぶ。）とを比較する。そして、情報処理装置１Ａは、想定距離と計測距離との差分が静止物判定閾値以下である場合に、想定された静止物が計測されたと判定する。静止物判定閾値の設定方法については後述する。想定距離は、計測点毎に想定される計測距離であり、安定度情報に含まれる静止物の距離であってもよく、１時刻前に計測された距離であってもよい。
　次に、静止物判定閾値の設定方法について説明する。上記の静止物判定閾値の第１決定方法では、情報処理装置１Ａは、予めメモリ１２等に記憶された固定値に静止物判定閾値を定める。この場合、静止物判定閾値は、計測点毎に異なる値であってもよく、各計測点で共通の値であってもよい。静止物判定閾値の第２決定方法では、情報処理装置１Ａは、対象の計測点において想定される静止物の計測距離のブレ（ばらつき）に基づいて静止物判定閾値を決定する。静止物判定閾値の第３決定方法では、情報処理装置１Ａは、安定度情報が示す安定度に基づいて、静止物判定閾値を決定する。なお、後述するように、情報処理装置１Ａは、第２決定方法と第３決定方法とを組み合わせて静止物判定閾値を決定してもよい。
　ここで、静止物判定閾値の第２決定方法について具体的に説明する。図１０（Ａ）は、ある計測点における計測距離の時間変化を表すグラフである。この計測距離の時間変化は、対象の計測点において想定される静止物が計測されている期間（例えば存在期間長Ｔｗに相当する期間）での計測距離の推移を示している。また、図１０（Ｂ）は、図１０（Ａ）の計測距離の頻度集計の結果を表すヒストグラムである。また、破線８０は、安定度情報に含まれる静止物の距離（代表的な距離）を表す。矢印８１は、所定割合（例えば９割５分）の計測距離が分布する計測距離の範囲を示す。
　この場合、情報処理装置１Ａは、対象の計測点において想定される静止物が過去に計測された期間での計測距離の分散を算出し、分散に応じて静止物判定閾値を設定する。この場合、情報処理装置１Ａは、所定の式等に基づき、上述の分散が大きいほど設定すべき静止物判定閾値を大きくする。これにより、情報処理装置１Ａは、静止物判定閾値を用いて静止物であると判定される範囲が矢印８１に示される範囲（即ち対象の静止物に対するほぼ全ての過去の計測距離が収まる範囲）となるように静止物判定閾値を好適に設定する。
　次に、静止物判定閾値の第３決定方法について具体的に説明する。情報処理装置１Ａは、例えば、所定の式等に基づき、安定度情報が示す安定度が高いほど、静止物判定閾値を大きくする。このように、情報処理装置１Ａは、安定度が高いほど、静止物であると判定しやすい方向に静止物判定閾値を変化させる。これにより、情報処理装置１Ａは、安定度が高い計測点に対応する計測結果を計測誤差等に起因して不要にデータ収集装置２００にアップロードするのを好適に抑制する。この場合、好適には、情報処理装置１Ａは、第２安定度に基づき、静止物判定閾値を決定するとよい。この場合には、情報処理装置１Ａは、オクルージョンの発生等が生じにくい計測点には、静止物であると判定しやすい方向に静止物判定閾値を設定することになる。これにより、情報処理装置１Ａは、距離が安定的に計測される計測点に対応する計測結果を、不要にデータ収集装置２００にアップロードするのを好適に抑制することができる。
　なお、情報処理装置１Ａは、第２決定方法と第３決定方法を組み合わせて静止物判定閾値を決定してもよい。この場合、情報処理装置１Ａは、例えば、第２決定方法において算出する分散と、第３決定方法において使用する安定度とに基づき、所定の式又はルックアップテーブルを参照して静止物判定閾値を決定する。
　（２－２）送信タイミング
　次に、アップロード情報Ｉｕの送信タイミングについて具体的に説明する。情報処理装置１Ａは、計測点毎に想定距離と現在の計測距離との差分と静止物判定閾値とを比較し、当該差分が静止物判定閾値より大きくなった計測点における現在の計測データを、アップロード情報Ｉｕとして即時にデータ収集装置２００に送信する。この場合、情報処理装置１Ａは、対象となる計測点において想定される静止物と異なる物体が計測されたと判定し、最新のライダ３の計測結果をデータ収集装置２００に好適にアップロードする。これにより、情報処理装置１Ａは、予測される計測結果と異なる計測点に関する計測結果を送信対象として限定的に送信し、データ量を好適に抑制することができる。
　また、情報処理装置１Ａは、計測点毎に想定距離と現在の計測距離との差分が静止物判定閾値以下となる計測点に対する計測データについては、安定度情報が表す安定度に基づき決定した送信頻度（送信間隔）によりデータ収集装置２００に送信する。この場合、安定度と送信頻度との関係を予め定めた式又はルックアップテーブルが予めメモリ１２等に記憶されており、情報処理装置１Ａは、この式等を参照して送信頻度を決定する。例えば、情報処理装置１Ａは、存在期間長Ｔｗが１時間に相当する安定度となる計測点の計測データについては、１０分に１度のみ送信し、存在期間長Ｔｗが１日に相当する安定度となる計測点の計測データについては、１時間に１度のみ送信し、存在期間長Ｔｗが１秒に相当する安定度となる計測点の計測データについては、毎フレーム送信する。
　これらの場合、情報処理装置１Ａは、直前の送信タイミングから現在までの時間間隔が、安定度に基づき送信頻度を決定した送信頻度に対応する時間間隔以上となる計測点に対応する計測結果を、アップロード情報Ｉｕとしてデータ収集装置２００に送信する。これにより、情報処理装置１Ａは、安定度に応じた適切な頻度により、各計測点での計測結果をデータ収集装置２００にアップロードすることができる。
　（２－３）処理フロー
　図１１は、情報処理装置１Ａが実行するアップロード処理の手順を表すフローチャートの一例である。なお、情報処理装置１Ａは、図１１に示されるアップロード処理を、図８の安定度情報の生成・更新処理のフローチャートと並行して実行してもよい。
　まず、情報処理装置１Ａは、１回の走査によりライダ３により計測された各計測点の計測結果を含む点群データを取得する（ステップＳ２１）。
　そして、情報処理装置１Ａは、計測点毎に、安定度情報等に基づく想定距離と、ステップＳ２１で取得した点群データに基づく計測距離との差分を算出する（ステップＳ２２）。さらに、情報処理装置１Ａは、計測点毎に静止物判定閾値を決定する（ステップＳ２３）。この場合、情報処理装置１Ａは、静止物判定閾値をメモリ等に記憶された値に定めてもよく、計測距離の分散又は／及び安定度に基づき適応的に静止物判定閾値を決定してもよい。
　そして、情報処理装置１Ａは、ステップＳ２２で算出した差分がステップＳ２３で決定した静止物判定閾値より大きい計測点が存在するか否か判定する（ステップＳ２４）。そして、情報処理装置１Ａは、上述の差分が静止物判定閾値より大きい計測点が存在する場合（ステップＳ２４；Ｙｅｓ）、想定される静止物以外の物体が当該計測点において検出されたと判定し、該当する計測点の計測データをアップロード情報Ｉｕとして即時にデータ収集装置２００にアップロードする（ステップＳ２５）。また、情報処理装置１Ａは、差分が静止物判定閾値以下となる計測点の計測データについては、後述するステップＳ２７及びステップＳ２８の処理を実行する（ステップＳ２６）。これにより、情報処理装置１Ａは、想定された静止物が検出された計測点の計測結果については、安定度に基づく送信頻度によりアップロード情報Ｉｕとして計測データをデータ収集装置２００にアップロードする。
　一方、情報処理装置１Ａは、上述の差分が静止物判定閾値より大きい計測点が存在しない場合（ステップＳ２４；Ｎｏ）、各計測点について、安定度情報が表す計測点毎の安定度に基づいて送信頻度を計測点毎に決定する（ステップＳ２７）。そして、情報処理装置１Ａは、ステップＳ２７で決定した送信頻度に基づく送信タイミングとなる計測点での計測結果をアップロード情報Ｉｕとしてデータ収集装置２００にアップロードする（ステップＳ２８）。なお、情報処理装置１Ａは、任意の可逆圧縮又は不可逆圧縮により圧縮したアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置２００に送信してもよい。
　次に、コントローラ１３は、処理を終了すべきか否か判定する（ステップＳ２９）。例えば、コントローラ１３は、ライダ３のスキャンが停止された場合、又は、コントローラ１３の処理の停止指示を検知した場合などの所定の条件が満たされた場合に、処理を終了すべきと判定する。そして、コントローラ１３は、処理を終了すべきと判定した場合（ステップＳ２９；Ｙｅｓ）、フローチャートの処理を終了する。一方、コントローラ１３は、処理を継続すべきと判定した場合（ステップＳ２９；Ｎｏ）、ステップＳ２１へ処理を戻す。
　（３）変形例
　次に、第２実施例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述の第２実施例に適用してもよい。
　（変形例１）
　情報処理装置１Ａは、第１実施例に相当する安定度情報の生成・更新処理を行う代わりに、予め生成した安定度情報をメモリ１２等に予め記憶してもよい。この場合、安定度情報には、例えば、ライダ３の計測範囲内において、計測されると想定される静止物までの距離及び安定度に関する情報が含まれている。そして、情報処理装置１Ａは、このような安定度情報を参照した場合であっても、安定度情報が表す計測点毎の安定度に基づき、静止物の計測点毎の計測データの送信頻度の決定及び静止物判定に用いる静止物判定閾値の決定等を好適に実行することができる。
　（変形例２）
　ライダユニット１００Ａは、ライダ３に代えて、ライダ３以外の距離計測を行う外界センサ、又は、距離計測を行わないカメラを備えてもよい。
　例えば距離計測できないカメラをライダユニット１００Ａが備える場合、各画素に対応する計測点毎に静止物が計測される安定度を表す安定度情報がメモリ１２等に記憶されている。そして、情報処理装置１Ａは、カメラが生成した画像に基づき、公知の物体認識技術などを用いて静止物が存在する画像領域を検出し、静止物が存在すると判定した画素（計測点）に対し、安定度情報が表す計測点毎の安定度に基づき、データの送信頻度を決定する。一方、情報処理装置１Ａは、静止物が存在する画像領域以外の領域のデータについては、アップロード情報Ｉｕとして即時にデータ収集装置２００に送信する。このように、本変形例によれば、ライダ３以外の計測装置の計測結果をデータ収集装置２００に送信する場合においても、送信すべきデータ量を好適に削減することができる。
　以上説明したように、本実施例に係る情報処理装置１のコントローラ１３は、固定位置から計測する計測装置であるライダ３による計測方向毎の計測結果を取得する。そして、コントローラ１３は、取得した計測結果に基づき、想定される静止物が計測されたか否かを計測点毎に判定する。そして、コントローラ１３は、静止物が計測されたと判定された計測点に対する計測結果をデータ収集装置２００に送信する送信頻度を、当該計測点における安定度に基づき決定する。これにより、コントローラ１３は、想定される静止物が計測された計測点に対応する計測結果の送信頻度を的確に定め、アップロード情報Ｉｕのデータ量の増加を好適に抑制することができる。
　なお、上述した実施例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータであるコントローラ等に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記憶媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記憶媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記憶媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。
　以上、実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施例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　情報処理装置
　２　センサ群
　３　ライダ
　１００、１００Ａ　ライダユニット
　２００　データ収集装置

Claims (11)

  1. 　距離を固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得する取得手段と、
    　前記計測結果に基づき、前記計測点毎に、計測される距離の計測頻度を算出する算出手段と、
    　前記計測頻度に基づき、前記計測点毎に安定度を表す安定度情報を生成する生成手段と、
    を有する情報処理装置。
  2. 　前記算出手段は、所定時間間隔において設けた所定期間を対象とする前記距離のヒストグラムを前記計測頻度として算出し、
    　前記生成手段は、前記ヒストグラムの各々におけるピークとなるピーク距離に基づき、前記安定度情報を生成する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記算出手段は、前記ヒストグラムの各々に対し、距離毎の計測時間に関する計測時間情報を生成し、
    　前記生成手段は、前記ヒストグラムと前記計測時間情報とに基づき、前記安定度情報を生成する、請求項２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記生成手段は、直近の前記ヒストグラムに対する前記ピーク距離が継続する期間の長さに基づき、前記安定度情報を生成する、請求項２または３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記生成手段は、直近の前記ヒストグラムに対する前記ピーク距離が断続的に継続する期間の長さに基づき、前記安定度情報を生成する、請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記算出手段は、前記ピーク距離の前記所定期間における発生頻度を前記ヒストグラムの各々に対して算出し、
    　前記生成手段は、前記ピーク距離が継続する期間における前記所定期間の長さを、対応する前記ヒストグラムの前記発生頻度により重み付けした値の合計値に基づき、前記安定度情報を生成する、請求項２～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記生成手段は、前記ピーク距離が継続する期間における前記所定期間の長さを、当該所定期間が属する時間帯により重み付けした値の合計値に基づき、前記安定度情報を生成する、請求項２～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記安定度情報は、計測される物体が静止物として安定的に存在する度合いを表す第１安定度若しくは他の物体により遮蔽されずに安定的に計測される度合いを表す第２安定度の少なくとも一方、又は、前記第１安定度及び前記第２安定度を総合した指標を少なくとも表す情報である、請求項１～７のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  9. 　コンピュータが実行する制御方法であって、
    　距離を固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得し、
    　前記計測結果に基づき、前記計測点毎に、計測される距離の計測頻度を算出し、
    　前記計測頻度に基づき、前記計測点毎に安定度を表す安定度情報を生成する、
    制御方法。
  10. 　距離を固定位置から計測する計測装置による計測方向に対応する計測点毎の時系列での距離の計測結果を取得し、
    　前記計測結果に基づき、前記計測点毎に、計測される距離の計測頻度を算出し、
    　前記計測頻度に基づき、前記計測点毎に安定度を表す安定度情報を生成する処理をコンピュータに実行させるプログラム。
  11. 　請求項１０に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
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