WO2023176653A1 - 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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WO2023176653A1
WO2023176653A1 PCT/JP2023/008958 JP2023008958W WO2023176653A1 WO 2023176653 A1 WO2023176653 A1 WO 2023176653A1 JP 2023008958 W JP2023008958 W JP 2023008958W WO 2023176653 A1 WO2023176653 A1 WO 2023176653A1
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WO
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berthing
straight line
data
point
ship
Prior art date
Application number
PCT/JP2023/008958
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English (en)
French (fr)
Inventor
正浩 加藤
秦 松崎
将大 加藤
Original Assignee
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
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B49/00—Arrangements of nautical instruments or navigational aids
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B79/00—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
    • B63B79/10—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation using sensors, e.g. pressure sensors, strain gauges or accelerometers
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63B—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; EQUIPMENT FOR SHIPPING 
    • B63B79/00—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation
    • B63B79/40—Monitoring properties or operating parameters of vessels in operation for controlling the operation of vessels, e.g. monitoring their speed, routing or maintenance schedules
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63H—MARINE PROPULSION OR STEERING
    • B63H25/00—Steering; Slowing-down otherwise than by use of propulsive elements; Dynamic anchoring, i.e. positioning vessels by means of main or auxiliary propulsive elements
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B63—SHIPS OR OTHER WATERBORNE VESSELS; RELATED EQUIPMENT
    • B63H—MARINE PROPULSION OR STEERING
    • B63H25/00—Steering; Slowing-down otherwise than by use of propulsive elements; Dynamic anchoring, i.e. positioning vessels by means of main or auxiliary propulsive elements
    • B63H25/02—Initiating means for steering, for slowing down, otherwise than by use of propulsive elements, or for dynamic anchoring
    • B63H25/04—Initiating means for steering, for slowing down, otherwise than by use of propulsive elements, or for dynamic anchoring automatic, e.g. reacting to compass
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/93—Lidar systems specially adapted for specific applications for anti-collision purposes

Definitions

  • the present disclosure relates to processing when a ship berths.
  • Patent Document 1 discloses, in an automatic berthing device that automatically berths a ship, control that changes the attitude of the ship so that light emitted from a lidar is reflected by objects around the berthing position and received by the lidar. The method to do this is described.
  • the present disclosure has been made to solve the above-mentioned problems, and its main purpose is to provide an information processing device that can suitably calculate a straight line along the side of a berthing location.
  • the claimed invention is: acquisition means for acquiring measurement data, which is a set of data specified by a set of an index representing a position in the lateral direction and an index representing a position in the vertical direction, generated by a measurement device installed on the ship; Extracting means for extracting the data representing the nearest point closest to the ship from the data representing the measured point at the berthing location for each index representing the position in the lateral direction; Straight line calculating means for calculating a straight line along the berthing location based on a set of neighboring points that is a set of data representing the nearest neighboring point;
  • This is an information processing device having:
  • the claimed invention is A control method executed by a computer, Obtaining measurement data, which is a set of data specified by a set of an index representing a horizontal position and an index representing a vertical position, generated by a measuring device installed on the ship, extracting the data representing the nearest neighbor point closest to the ship from the data representing the measured point at the berthing location for each index representing the position in the lateral direction; calculating a straight line along the berthing location based on a set of neighboring points that is a set of data representing the nearest point; This is a control method.
  • the claimed invention is Obtaining measurement data, which is a set of data specified by a set of an index representing a horizontal position and an index representing a vertical position, generated by a measuring device installed on the ship, extracting the data representing the nearest neighbor point closest to the ship from the data representing the measured point at the berthing location for each index representing the position in the lateral direction;
  • This is a program that causes a computer to execute a process of calculating a straight line along the berthing location based on a set of neighboring points that is a set of data representing the nearest neighboring point.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a driving support system.
  • FIG. 2 is a block diagram showing the hardware configuration of an information processing device.
  • FIG. 3 is a functional block diagram regarding berthing support processing.
  • A An example of a hull coordinate system based on the hull of the target vessel is shown.
  • B Shows how the rider captures the quay that approaches the shore.
  • C It is a perspective view of a structure clearly showing a normal vector.
  • A It is a perspective view of the quay clearly showing the measured point of the quay which is the berthing place measured by the lidar and the nearest point for each vertical line.
  • (B) is a perspective view of the quay clearly showing the berthing side straight line generated from the nearest point.
  • FIG. 3 is a diagram showing one frame of point cloud data on a virtual plane facing a lidar.
  • A shows a front view of the target ship when the measurement range of the lidar extends from the top surface to the side surface of the berthed area.
  • FIG. 1 A perspective view of the berthed area showing the measurement range and the nearest point for each vertical line when the rider's measurement range extends from the top to the side of the berthing area and there is a vertical line where only the top surface is within the rider's measurement range. It is a diagram.
  • A When the measurement range of the rider extends from the top to the side of the berth, and there is a vertical line where only the top surface is within the measurement range of the rider, the nearest point of each vertical line and the berthing side straight line generated from these are calculated.
  • a top view of the specified target vessel and berthing location is shown.
  • FIG. 3 is a diagram showing one frame of point cloud data on a virtual plane facing a lidar.
  • (A) shows a front view of a target ship in a case where the measurement range of the lidar extends from the top surface of the berth to the side surface of a quay wall whose side surface is inclined inward.
  • (B) When the measurement range of the rider is from the top of the berth to the side, and there is a vertical line where only the side is within the measurement range of the rider, the measurement range of rider 3 and the nearest point of each vertical line are clearly indicated. It is a perspective view of a place.
  • FIG. 2 is an overhead view of the target ship showing outline points. It is a figure which clearly shows the distance from a contour point to a berthing side straight line by an arrow.
  • FIG. 4 is a diagram clearly showing nearby parts and the shortest distance. It is an example of the flowchart of the berthing side straight line generation process. The index and reliability included in the reliability information according to a modified example are shown. 20 is a bird's-eye view of the target ship and the berthing location clearly indicating the indicators shown in FIG. 19.
  • the information processing device is configured to store data specified by a set of an index representing a horizontal position and an index representing a vertical position, which are generated by a measuring device installed on a ship.
  • an acquisition means for acquiring a set of measurement data; and an extraction means for extracting the data representing the nearest point closest to the vessel from the data representing the measured points at the berthing location for each index representing the position in the lateral direction.
  • a straight line calculating means for calculating a straight line along the berthing location based on a set of neighboring points that is a set of data representing the nearest neighboring point.
  • the information processing device can suitably calculate a straight line along the berth location based on the measurement data generated by the measurement device.
  • the straight line calculation means updates the straight line based on the set of neighboring points excluding the nearest point whose distance from the straight line is a predetermined distance or more. According to this aspect, the information processing device can accurately calculate a straight line along the berthing location based on a set of neighboring points excluding the nearest neighboring point which is noise.
  • the straight line calculation means includes the neighboring point set excluding the data whose index representing the vertical position corresponds to an index having the largest angle of depression in the measurement direction by the measurement device.
  • the straight line is calculated based on .
  • the straight line calculation means is configured to calculate a weight of the data of the neighboring point set whose index representing the vertical position corresponds to an index having the largest elevation angle in the measurement direction by the measurement device. is lower than the other data in the set of neighboring points, and the straight line is calculated.
  • the information processing device is able to accurately calculate a straight line along the berthing location when the measurement range of the measuring device spans the top and side surfaces and the side surface of the berthing location is inclined inward. can.
  • the information processing device calculates an opposite shore distance that is a distance between the ship and the berthing location based on the length of a perpendicular line drawn from the measuring device to the straight line. It further includes calculation means. According to this aspect, the information processing device can accurately calculate the distance to the opposite shore, which is an important parameter that serves as a reference when berthing a ship at a berthing location.
  • the information processing device extracts the minimum length of perpendicular lines drawn from the outline point of the ship to the straight line, and extracts the minimum length of the perpendicular line drawn from the hull of the ship to the berthing location.
  • the ship further includes a shortest opposite shore distance calculation means for calculating the shortest distance to the berth, and an adjacent part specifying means for specifying a part of the ship closest to the berthing place. This aspect allows the information processing device to suitably calculate the shortest distance from the hull of the ship to the berthing location.
  • the acquisition means removes water surface reflection data generated by light emitted by the measurement device reflecting on the water surface, from the data generated by the measurement device; , or reduction of the number of data points by downsampling, the data is obtained as the measurement data.
  • the information processing device can calculate the distance to the opposite shore by suitably acquiring measurement data from which noise has been removed or which has been adjusted so that the amount of data is not excessive.
  • a control method executed by a computer in which an index representing a position in the lateral direction and an index representing a position in the longitudinal direction are generated by a measuring device installed on a ship.
  • Obtain measurement data that is a set of data specified by a group, and extract the data representing the closest point closest to the vessel from the data representing the measured point at the berthing location for each index representing the lateral position.
  • a straight line along the berthing location is calculated based on a set of neighboring points, which is a set of data representing the nearest neighboring point.
  • the program is configured to collect data specified by a set of an index representing a lateral position and an index representing a longitudinal position, which are generated by a measuring device installed on a ship. Obtain a set of measurement data, extract the data representing the nearest neighbor point closest to the vessel from the data representing the measured point at the berthing location for each index representing the lateral position, and A computer is caused to execute a process of calculating a straight line along the berthing location based on a set of neighboring points that is a set of the represented data. By executing this program, the computer can suitably calculate a straight line along the berthing location.
  • the program is stored on a storage medium.
  • FIGS. 1(A) to 1(C) are schematic configurations of the driving support system according to this embodiment.
  • FIG. 1(A) shows a block configuration diagram of the navigation support system
  • FIG. 1(B) shows the visual field range (“measurement range” or FIG. 1C is a top view illustrating the visual field range 90 of the ship and the rider 3 from behind.
  • the navigation support system includes an information processing device 1 that moves together with a ship that is a mobile object, and a sensor group 2 that is mounted on the ship.
  • a ship equipped with a driving support system will also be referred to as a "target ship.”
  • the information processing device 1 is electrically connected to the sensor group 2 and supports the operation of the target ship based on the outputs of various sensors included in the sensor group 2.
  • Operation support includes berthing support such as automatic berthing (berthing).
  • berthing includes not only the case where the target ship is attached to a quay, but also the case where the target vessel is attached to a structure such as a pier.
  • berthing location shall be a general term for structures such as quays and piers that are targets of berthing.
  • the information processing device 1 may be a navigation device provided on a ship, or may be an electronic control device built into the ship.
  • the sensor group 2 includes various external and internal sensors installed on the ship.
  • the sensor group 2 includes, for example, a lidar (Light Detection and Ranging or Laser Illuminated Detection and Ranging) 3.
  • the lidar 3 exists in the outside world by emitting a pulsed laser in a predetermined horizontal angular range (see FIG. 1(B)) and a predetermined vertical angular range (see FIG. 1(C)). It is an external sensor that discretely measures the distance to an object and generates three-dimensional point cloud data indicating the position of the object.
  • a rider 3 facing forward on the port side of the ship and a rider facing forward on the starboard side of the ship are provided on the ship, respectively. Note that the arrangement of the rider 3 is not limited to the examples shown in FIGS. 1(B) and 1(C).
  • the target ship has multiple lidars 3 (for example, lidars installed in front and rear of the target ship) that measure the same lateral direction so that multiple measurement data of the berthing location can be obtained simultaneously when berthing. You may. Further, the number of riders 3 installed on the target ship is not limited to two, but may be one, or three or more.
  • the lidar 3 includes an irradiation section that irradiates laser light while changing the irradiation direction, a light reception section that receives reflected light (scattered light) of the irradiated laser light, and outputs scan data based on the light reception signal output by the light reception section. It has an output section.
  • the data measured for each laser beam irradiation direction is based on the irradiation direction corresponding to the laser beam received by the light receiving unit and the response delay time of the laser beam specified based on the above-mentioned light reception signal. Generated based on Hereinafter, a point measured by laser beam irradiation within the measurement range of the lidar 3 or its measurement data will also be referred to as a "measured point.”
  • the point cloud data can be regarded as an image (frame) in which each measurement direction is a pixel, and the measurement distance and reflection intensity value in each measurement direction are pixel values.
  • the emitting direction of the laser beam at the elevation/depression angle that is, the measurement direction
  • the emitting direction of the laser light at the horizontal angle differs in the horizontal arrangement of the pixels.
  • the measured points corresponding to columns (that is, vertical columns) of pixels whose index positions in the horizontal direction match are also referred to as "vertical lines.”
  • the index in the horizontal direction is called a “horizontal number”
  • the index in the vertical direction is called a “vertical number”.
  • the lidar 3 is not limited to the above-described scanning type lidar, but 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 of sensors.
  • the rider 3 is an example of a "measuring device" in the present invention.
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing device 1. As shown in FIG. The information processing device 1 mainly includes an interface 11, a memory 12, and a controller 13. Each of these elements is interconnected via a bus line.
  • the interface 11 performs interface operations related to data exchange between the information processing device 1 and external devices.
  • the interface 11 acquires output data from each sensor of the sensor group 2 and supplies it to the controller 13. Further, the interface 11 supplies, for example, a signal related to the control of the target ship generated by the controller 13 to each component of the target ship that controls the operation of the target ship.
  • the target ship has a drive source such as an engine or an electric motor, a screw that generates propulsive force in the forward direction based on the driving force of the drive source, and a thruster that generates lateral propulsive force based on the driving force of the drive source. and a rudder, etc., which is a mechanism for freely determining the direction of travel of the ship.
  • the interface 11 supplies control signals generated by the controller 13 to each of these components.
  • the interface 11 may be a wireless interface such as a network adapter for wireless communication, or may be a hardware interface for connecting to an external device via a cable or the like. Further, 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 types of volatile memory and nonvolatile memory such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), hard disk drive, and flash memory.
  • RAM Random Access Memory
  • ROM Read Only Memory
  • the memory 12 stores programs for the controller 13 to execute predetermined processes. Note that the program executed by the controller 13 may be stored in a storage medium other than the memory 12.
  • the memory 12 stores information necessary for the processing executed by the information processing device 1 in this embodiment.
  • the memory 12 may store map data including information regarding the location of the berthing site.
  • the memory 12 stores information regarding the size of downsampling when downsampling is performed on point cloud data obtained when the lidar 3 scans for one cycle.
  • 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 is a processor of the information processing device 1. control the whole thing. In this case, the controller 13 executes a program stored in the memory 12 or the like to perform processing related to driving support for the target vessel.
  • processors such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), and a TPU (Tensor Processing Unit)
  • the controller 13 executes a program stored in the memory 12 or the like to perform processing related to driving support for the target vessel.
  • the controller 13 functionally includes a berthing location detection section 15 and a berthing parameter calculation section 16.
  • the berthing location detection unit 15 performs processing related to detection of a berthing location based on the point cloud data output by the rider 3.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates parameters necessary for berthing to a berthing location (also referred to as "berthing parameters").
  • the berthing parameters include the distance from the target ship to the berthing location (the opposite berthing distance), the approach angle of the target ship to the berthing location, the speed at which the target ship approaches the berthing location (berthing speed), and the like.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates information representing reliability regarding berthing to a berthing location (also referred to as “reliability information”) based on the processing results of the berthing location detection unit 15 and the berthing parameters.
  • the controller 13 functions as an "acquisition means”, “extraction means”, “straight line calculation means”, “opposite shore distance calculation means”, and a computer that executes a program.
  • the processing executed by the controller 13 is not limited to being realized by software based on a program, but may be realized by a combination of hardware, firmware, and software. Furthermore, the processing executed by the controller 13 may be realized 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 realize the program that the controller 13 executes 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 realize the program that the controller 13 executes in this embodiment.
  • the information processing device 1 generates a straight line along the side of the berthing place (also referred to as "berthing side straight line Ls") based on the point cloud data of the rider 3 measured in the direction in which the berthing place exists. Then, the information processing device 1 calculates berthing parameters such as the opposite berth distance based on the berthing side straight line Ls.
  • FIG. 3 is a functional block diagram of the berthing location detection unit 15 and berthing parameter calculation unit 16 related to berthing support processing.
  • the berthing location detection unit 15 functionally includes a normal vector calculation block 20 , a field of view/detection surface identification block 21 , a normal number identification block 22 , an average/variance calculation block 23 , and a berthing situation determination block 24 and has.
  • the berthing parameter calculation unit 16 functionally includes a nearby point search block 26, a straight line generation block 27, an opposite shore distance calculation block 28, an approach angle calculation block 29, a berthing speed calculation block 30, and a reliability and an information generation block 40.
  • the normal vector calculation block 20 calculates the normal vector of the surface formed by the berthing location (also referred to as the "berthing surface") based on the point cloud data generated by the lidar 3 in the direction in which the berthing location exists. .
  • the normal vector calculation block 20 calculates the above-mentioned normal vector based on, for example, point cloud data generated by the lidar 3 whose measurement range includes the berthed side of the target ship. Information regarding the measurement range of the rider 3 and the direction of the berthing location may be registered in advance in the memory 12 or the like, for example.
  • the normal vector calculation block 20 preferably downsamples the point cloud data and removes data obtained by reflecting the laser beam on the water surface (also referred to as "water surface reflection data"). It is a good idea to do both.
  • the normal vector calculation block 20 removes data existing below the water surface position from the point group data generated by the lidar 3 as water surface reflection data (that is, erroneous detection data). Note that the normal vector calculation block 20 estimates the water surface position based on, for example, the average value in the height direction of point cloud data generated by the lidar 3 when there are no objects other than the water surface in the vicinity. Then, the normal vector calculation block 20 performs downsampling, which is a process of integrating measured points for each grid space of a predetermined size, on the point group data after removing the water surface reflection data. Then, the normal vector calculation block 20 calculates a normal vector for each measured point indicated by the downsampled point group data using a plurality of surrounding measured points. Note that downsampling may be performed before removing data reflected on the water surface.
  • the field of view/detection surface identification block 21 detects the surface of the berthing location that exists within the viewing angle of the rider 3 (also referred to as the "inner surface of the field of view") and the berthing area detected based on the normal vector calculated by the normal vector calculation block 20.
  • the surface of the location also called the “detection surface”
  • the visual field/detection surface specifying block 21 specifies whether the inner surface of the visual field and the detection surface include the top surface and/or the side surface of the berthing location.
  • the normal vector identification block 22 extracts the normal vector in the vertical direction and the normal vector in the direction perpendicular to the normal vector (i.e., the horizontal direction) from among the normal vectors calculated by the normal vector calculation block 20.
  • the number of normal vectors in the vertical direction and the number of normal vectors in the horizontal direction are calculated.
  • the normal number identification block 22 determines the normal vector in the vertical direction, the normal to the measured point on the top surface of the berthed place, and the normal vector in the horizontal direction, the normal to the measured point on the side surface of the berthed place.
  • the number of each is calculated as an index of the reliability of the berthing location.
  • the average/variance calculation block 23 extracts the normal vector in the vertical direction and the normal vector in the direction perpendicular to it (i.e., horizontal direction) from among the normal vectors calculated by the normal vector calculation block 20, The average and variance of the normal vector in the vertical direction and the average and variance of the normal vector in the horizontal direction are calculated.
  • the berthing situation determination block 24 uses the processing results of the visual field/detection surface identification block 21, the number of normals identification block 22, and the average/variance calculation block 23, which are specified or calculated based on the same point cloud data, as the point cloud. Obtained as a determination result representing the detection status of the berthing location at the time of data generation. Then, the berthing situation determination block 24 uses the processing results of the field of view/detection surface identification block 21, the number of normal lines identification block 22, and the average/variance calculation block 23 as the determination result of the detection status of the berthing location, and uses the berthing parameter calculation unit 16.
  • the nearby point search block 26 performs a process of searching for the nearest point closest to the target ship for each vertical line from the measured points forming the point cloud data.
  • the straight line generation block 27 generates a berthing side straight line Ls (specifically, a formula representing a straight line), which is a straight line along the side of the berthing location, based on the nearest neighbor point determined by the neighborhood point search block 26.
  • the opposite shore distance calculation block 28 calculates the opposite shore distance corresponding to the shortest distance between the target ship and the berthing location based on the berthing side straight line Ls generated by the straight line generation block 27.
  • the opposite shore distance calculation block 28 when there are a plurality of riders 3 whose berthing locations can be measured, the opposite shore distance calculation block 28 generates a berthing side straight line Ls by collecting point cloud data of the plurality of riders 3, and The shortest distance is calculated as the opposite shore distance.
  • the berthed side straight line Ls may be generated for each point cloud data of the rider 3, and the shortest distance between each berthed side line Ls and each rider 3 may be calculated as the opposite shore distance.
  • the shortest distance from a reference point such as the center position of the ship to the berthing side straight line Ls may be calculated as the opposite shore distance.
  • the opposite shore distance calculation block 28 may determine the shortest distance among the shortest distances for each rider 3 as the opposite shore distance, and calculate these shortest distances. The average may be determined as the opposite shore distance.
  • the approach angle calculation block 29 calculates the approach angle of the target ship with respect to the berthing location based on the berthing side straight line Ls generated by the straight line generation block 27. Specifically, the approach angle calculation block 29 calculates the approach angle using "atan2", which is a function that calculates an arc tangent from two arguments that define the tangent. More specifically, the approach angle calculation block 29 calculates the approach angle from the direction vector of the berthing side straight line Ls by calculation of the function atan2.
  • the berthing speed calculation block 30 calculates the berthing speed, which is the speed at which the target vessel approaches the berthing location, based on the opposite shore distance calculated by the opposite shore distance calculation block 28. For example, the berthing speed calculation block 30 calculates the time change in the opposite shore distance (shortest distance) as the berthing speed.
  • the reliability information generation block 40 generates reliability information based on the processing results of the berthing situation determination block 24, the straight line generation block 27, the opposite shore distance calculation block 28, and the approach angle calculation block 29. Details of reliability information will be described later.
  • FIG. 4(A) shows an example of a hull coordinate system based on the hull of the target ship.
  • the front (advance) direction of the target ship is the "x" coordinate
  • the side direction of the target ship is the "y” coordinate
  • the height direction of the target ship is the "z” coordinate. do.
  • the measurement data measured by the rider 3 in the coordinate system based on the rider 3 is converted into the hull coordinate system shown in FIG. 4(A).
  • processing for converting point cloud data in a coordinate system based on a lidar installed on a moving body into a coordinate system of the moving body is disclosed in, for example, International Publication WO 2019/188745.
  • FIG. 4(B) shows how the rider 3 captures the quay that is the berthing location.
  • Fig. 4(C) is a perspective view of the berthing place (here, the quay) showing the measured point representing the measurement position measured by the rider 3 and the normal vector calculated based on the measured point with respect to the quay, which is the berthing place. It is a diagram.
  • the measured points are indicated by circles, and the normal vectors are indicated by arrows.
  • an example is shown in which both the top and side surfaces of the quay were able to be measured by the rider 3.
  • the normal vector calculation block 20 calculates normal vectors to the measured points on the side and top surfaces of the quay. Since the normal vector is a vector perpendicular to the target plane or curved surface, it is calculated using a plurality of measured points that can be configured as a surface. Therefore, a grid with predetermined vertical and horizontal lengths or a circle with a predetermined radius is set, and calculations are performed using the measurement points existing inside the grid. In this case, the normal vector calculation block 20 may calculate a normal vector for each point to be measured, or may calculate a normal vector for each predetermined interval.
  • the normal number identification block 22 determines that a normal vector whose z component is larger than a predetermined threshold value is a normal vector pointing in the vertical direction.
  • the normal vector is assumed to be a unit vector.
  • a normal vector whose z component is less than a predetermined threshold is determined to be a normal vector pointing in the horizontal direction.
  • the number of normal vectors specifying block 22 specifies the number of normal vectors in the vertical direction (here, five) and the number of normal vectors in the horizontal direction (here, four).
  • the average/variance calculation block 23 calculates the average and variance of the normal vector in the vertical direction and the average and variance of the normal vector in the horizontal direction.
  • the edge portion is in an oblique direction because the measurement points around the edge portion are on the top surface or the side surface.
  • the berthing parameter calculation unit 16 performs a nearest neighbor search for each vertical line for one frame of point cloud data, A neighboring point set is created, which is a collection of points near (and side boundaries). Then, the berthing parameter calculating unit 16 calculates the berthing side straight line Ls by performing principal component analysis on the set of neighboring points and finding the vector of the principal component axis having the largest eigenvalue.
  • FIG. 5(A) is a perspective view of the quay that clearly shows the measured points on the quay that are the berthing locations measured by the rider 3 and the nearest points for each vertical line.
  • FIG. 5(B) is a perspective view of the quay clearly showing the berthing side straight line Ls generated from the nearest point.
  • the berthing parameter calculation unit 16 performs a nearest neighbor search for each vertical line with respect to one frame of point cloud data, and determines the nearest neighbor point for each vertical line. Then, as shown in FIG. 5(B), the berthing parameter calculation unit 16 regards the set of nearest points determined for each vertical line as a set of neighboring points, and performs principal component analysis on the set of neighboring points. Then, the berthing parameter calculating unit 16 calculates the vector of the principal component axis having the largest eigenvalue as the berthing side straight line Ls.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates a covariance matrix C shown in the following equation (2) using these nearest neighbor points p i and average vector ⁇ .
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates the eigenvalue by solving the characteristic equation shown in the following equation (4), and calculates the eigenvector from the eigenvalue.
  • the berthing parameter calculating unit 16 uses the direction vector u, the average vector ⁇ , and the parameter "t" to calculate the berthing side straight line Ls as shown in the following equation (5).
  • the berthing parameter calculation unit 16 performs a process of updating the berthing side straight line Ls.
  • the berthing parameter calculation unit 16 first calculates the value of each nearest neighbor point for each vertical line, because if the neighboring point set contains noise that is not data on the berth surface, it will affect the berthing side straight line Ls to be generated. , the distance to the generated berthing side straight line Ls is determined. Then, if the maximum distance among the calculated distances is greater than or equal to a predetermined distance, the berthing parameter calculation unit 16 determines that the nearest point is a noise point different from the data on the quay surface and excludes it from the set of nearby points.
  • the berthing side straight line Ls is updated. Then, when the maximum distance to the berthed side straight line Ls becomes less than a predetermined distance, the berthing parameter calculation unit 16 determines that all distances from the remaining nearest points to the berthed side straight line Ls are less than the predetermined distance. Therefore, the updating process of the berthing side straight line Ls is ended. For example, if a point that captures sea spray or a buoy is included, it can be removed.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates the berthed side straight line Ls by performing principal component analysis again on the set of neighboring points excluding the nearest point whose distance to the berthed side straight line Ls is a predetermined distance or more. Update.
  • first method the nearest points within one frame are extracted from the point cloud data of the berthing location generated by the lidar 3 installed at the front and rear of the target ship, and a straight line connecting the two points is generated. A side line Ls is determined, and a distance to the opposite shore is calculated based on the berthing side line Ls.
  • second method the nearest point within one frame extracted from the point cloud data of lidar 3 and the normal vector of the side of the berthing place are respectively calculated, and the distance from the target ship to the nearest point and the normal vector are calculated.
  • the distance to the opposite shore is calculated by the inner product of the vectors.
  • the second method it is possible to calculate the opposite shore distance even when only one rider 3 detects the berthing location.
  • the berth is a quay with thin sides like a pier, only the top surface of the berth is detected and measurement points on the sides of the berth cannot be obtained, which is necessary for the second method.
  • the normal vector of the side surface cannot be found. Therefore, in the case where only one rider 3 detects the berthing place and only the point cloud data of the measured points on the upper surface of the berthing place can be obtained, the above-mentioned first method or second method is used. Therefore, it is not possible to calculate the distance to the opposite shore.
  • the obtained point cloud data may include only the measured points on the side of the berthed place, or only the measured points on the top surface.
  • the berthing parameter calculation unit 16 can suitably generate the berthing side straight line Ls.
  • FIG. 6(A) shows the berthing side straight line Ls when the obtained point cloud data is only the measured points on the side of the berthing place, and FIG. The berthing side straight line Ls in the case where only the measured points are shown is shown. As shown in FIGS.
  • the berthing parameter calculation unit 16 can suitably generate the berthing side straight line Ls. In addition, even if only one rider 3 detects the berthing location, the berthing parameter calculation unit 16 calculates the berthing side straight line Ls and calculates the opposite berthing distance, regardless of whether the normal vector of the side surface can be detected. can be found.
  • the berthing parameter calculation unit 16 performs a process of updating the berthing side straight line Ls by excluding the nearest point that is far from the berthing side straight line Ls from the set of neighboring points based on the distance from the berthing side straight line Ls. It is possible to avoid the influence of noise on the generation of the berthing side straight line Ls.
  • FIG. 7(A) shows the berthing side straight line Ls before updating
  • FIG. 7(B) shows the berthing side straight line Ls after updating.
  • the updated berthing side surface straight line Ls calculated by excluding noise points is a straight line that more accurately follows the side surface of the quay.
  • FIG. 7(C) the opposite shore distance can be accurately determined.
  • the berthing parameter calculation unit 16 uses the direction vector of the berthing side straight line Ls generated by this method and the point cloud of a plurality of riders 3 provided before and after the target ship. It becomes possible to compare the direction vectors of straight lines connecting the nearest points based on the data and determine the reliability of the berthing side straight line Ls based on the difference between these direction vectors. For example, the berthing parameter calculation unit 16 can calculate the difference between the x, y, and z elements of the vector, and quantify the above-mentioned reliability based on the maximum value.
  • the berthing parameter calculation unit 16 reads the vertical number of the nearest point for each vertical line, and if the vertical number is the lowest point. (That is, the nearest point (also referred to as the "lowest nearest point"), which is a vertical number indicating the measurement direction with the largest angle of depression for each vertical line, is excluded from the set of neighboring points. Then, the berthing parameter calculating unit 16 calculates the berthing side straight line Ls by performing principal component analysis on the set of neighboring points excluding the lowest neighboring point.
  • FIG. 8 is a diagram showing one frame of point cloud data on a virtual plane facing the lidar 3.
  • the berthing parameter calculation unit 16 regards the nearest point whose vertical number is the vertical number indicating the lowest point (here, "10") among the nearest points of each vertical line as the lowest nearby point, and Exclude from the set. Therefore, in the example of FIG. 8, when each data is expressed as "D (vertical number, horizontal number)" by a pair of vertical number and horizontal number, the berthing parameter calculation unit 16 calculates (10,2), D(10,3), D(10,4), and D(10,5) are considered to be the lowest neighboring points. Then, the berthing parameter calculation unit 16 calculates D(9,6), D(8,7), D(6,8), D(6,9), and D(5,10) other than the lowest neighboring point. Based on this, the berthing side straight line Ls is calculated.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates the average vector and covariance matrix using the following equations (6) and (7). Calculate.
  • the berthing parameter calculation unit 16 performs principal component analysis using equations (3) and (4) using the results obtained using equations (6) and (7), and calculates the vector u of the first principal component axis. is determined, and the berthing side straight line Ls is generated from equation (5).
  • FIG. 9(A) shows a front view of the target ship in a case where the measurement range of the lidar 3 extends from the top surface to the side surface of the berthed area.
  • FIG. 9(B) is a perspective view of the berthed place that clearly shows the measurement range and the nearest point for each vertical line when the measurement range of the rider 3 extends from the top surface to the side surface of the berthed place.
  • the measurement range of the lidar 3 is shown as a mesh, and it is expressed that the point cloud data is located at the intersection of the mesh.
  • the left vertical line does not include the edge of the berthing location.
  • the berthing side straight line Ls obtained by applying principal component analysis to the set of nearest points for each vertical line will not be a straight line along the side of the berthing location.
  • Figure 10(A) shows the target ship and berthing location that clearly shows the nearest points for each vertical line and the berthing side straight line Ls generated from these when the measurement range of the lidar 3 is the range from the top surface to the side surface of the berthing location. shows a top view.
  • the calculated point on the berthed side surface Ls is not a straight line along the side surface of the berthed place because the measured point, which is not the edge point of the berthed place, is the nearest point.
  • the berthing parameter calculation unit 16 selects the lowest neighboring point whose vertical number indicates the lowest point among the set of neighboring points including the nearest neighboring point determined to be the upper surface of the berthed place.
  • the berthing side straight line Ls is calculated by excluding the line Ls.
  • FIG. 10(B) shows the target ship and the berthing location clearly indicating the nearest points selected when the measurement range of the lidar 3 extends from the top surface to the side surface of the berthing location and the berthing side straight line Ls generated from these points.
  • a top view is shown.
  • the berthing parameter calculating unit 16 calculates the berthing side straight line Ls by selecting the nearest point other than the lowest point whose vertical number indicates the lowest point. Thereby, the berthing parameter calculating unit 16 can calculate the berthing side surface straight line Ls with high accuracy while maintaining the stability of generation of the berthing side surface straight line Ls. As a result, by generating a perpendicular line to the berthing side straight line Ls, it is possible to accurately determine the opposite shore distance.
  • FIG. 10(C) shows a front view of the target ship when the berthing location is a pier with a thin top surface and difficult to detect side surfaces.
  • the top surface is thin and the side surfaces are difficult to detect, there are no measured points that are determined to be the side surfaces, and there are only measured points that are determined to be the top surface.
  • the second generation method it is possible to extract the valid measured point on the edge of the pier on the upper surface as the nearest point, so it is possible to stably generate the berthing side straight line Ls even on the pier. can.
  • the berthing parameter calculation unit 16 reads the vertical number of the nearest point for each vertical line, and if the vertical number is the highest point ( In other words, the weight of the nearest point (also called the "top nearest point"), which is a vertical number indicating the measurement direction with the largest angle of elevation for each vertical line, is lowered than the weight of the other nearest points, and the berthing side straight line is calculated. Calculate Ls.
  • the weight of each nearest neighbor point will be represented by "w”. Note that the third generation method may be executed in combination with the second generation method.
  • FIG. 11 is a diagram showing one frame of point cloud data on a virtual plane facing the lidar 3.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates D (1, 6), D (1, 7), D (1, 8), D (1, 9), D (1 , 10) is made smaller than 1.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates the berthing side straight line Ls by weighted principal component analysis.
  • the berthing parameter calculation unit 16 generates a weighted average vector and a weighted covariance matrix using the following equations (8) and (9).
  • the berthing parameter calculation unit 16 performs principal component analysis (weighted principal component analysis) using equations (3) and (4) using the results obtained using equations (8) and (9).
  • the vector u of one principal component axis is determined, and the berthed side straight line Ls is generated from equation (5). Note that the same equations can be used in the second generation method by setting the weight w of the lowest neighboring point in equations (8) and (9) to 0.
  • each vertical line there are cases where only the side of the berth is within the measurement range of the rider 3 as a vertical line that does not include edges.
  • the nearest point of the vertical line that does not include an edge is the edge of the berthed place. It deviates from the
  • FIG. 12(A) shows a front view of a target ship approaching a berthing location where the side surface is inclined inward
  • FIG. 12(B) shows a vertical line where only the side surface of the berthing location is within the measurement range of lidar 3.
  • FIG. 3 is a perspective view of the berthing location clearly showing the measurement range of the rider 3 and the nearest point for each vertical line when The berthing location shown in FIG. 12(A) is a quay wall with the side walls extending inward.
  • the berthed side line Ls is calculated by including the nearest point of the vertical line where only the side of the berthed place is within the measurement range of the rider 3, the calculation accuracy of the berthed side line Ls will decrease.
  • FIG. 13(A) shows the target ship and berthing location which clearly shows the nearest point of each vertical line and the berthing side straight line Ls generated from these when there is a vertical line where only the side of the berthing location is within the measurement range of the lidar 3. shows a top view.
  • the berthed side line Ls is not a straight line along the side of the berthed place because the berthed side line Ls is calculated by including the nearest point on the side of the berth that has entered the inside.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates the berthing side straight line Ls by lowering the weight of the point near the top whose vertical number indicates the highest point.
  • FIG. 13(B) shows the top surface of the target ship and the berthing location showing the nearest point to which the weight w is lowered and the generated berthing side straight line Ls when there is a vertical line where only the side of the berthing location is within the measurement range of the lidar 3. Show the diagram.
  • the berthing parameter calculation unit 16 calculates the berthing side straight line Ls by setting the weight w of the highest neighboring point whose vertical number indicates the highest point to 0.1.
  • the berthing parameter calculating unit 16 can calculate the berthing side surface straight line Ls with high accuracy while maintaining the stability of generation of the berthing side surface straight line Ls. As a result, by generating a perpendicular line to the berthing side straight line Ls, it is possible to accurately determine the opposite shore distance.
  • the reliability information generation block 40 generates flags for each element such as the viewing angle when detecting the berthing location, surface detection of the berthing location, the number and variance of normal vectors, and calculates the reliability of the generated flag vector. Generate as information.
  • the flag is "1"
  • the reliability of the corresponding element is high
  • the flag is "0"
  • the reliability of the corresponding element is low.
  • FIG. 14 shows an example of the data structure of reliability information generated by the reliability information generation block 40.
  • the reliability information has items of "top surface”, “side surface”, “straight line”, “distance”, and “angle”.
  • the item “top” has sub-items “viewing angle”, “detection”, “number of normals", and “dispersion”
  • the item “side” has sub-items “viewing angle”, “detection”, "normal It has sub-items of ⁇ number'' and ⁇ dispersion''.
  • the item “straight line” has the sub-item “absolute value”
  • the item “distance” has the sub-items “amount of change” and “rate of change”
  • the item “angle” has the sub-item “amount of change”. ”.
  • the reliability information generation block 40 sets the sub-item "viewing angle" of the item “top surface” to “1” if the top surface of the berthing place is within the viewing angle range, and the top surface is outside the viewing angle. A flag that is set to "0” in this case is registered. In addition, the reliability information generation block 40 sets the sub-item “detection” of the item “top surface” to “1” if the top surface of the berthing location is the detection surface, and “0” if the top surface is not the detection surface. Register flags. In addition, the reliability information generation block 40 sets "1 ”, and registers a flag that becomes “0” when the number is less than the threshold.
  • the reliability information generation block 40 also specifies that the sub-item "dispersion" of the item "top surface” indicates that the dispersion of the x, y, and z components of the normal vector to the top surface of the berthing location is set to a predetermined threshold value (for example, 1. Register a flag that is set to "1” if the variance is less than 0), and set to "0” if any of the variances is equal to or greater than the threshold value. Furthermore, the reliability information generation block 40 also registers a flag defined in each sub-item of the item "side” according to the same rule as each sub-item of the item "top”.
  • a predetermined threshold value for example, 1.
  • the reliability information generation block 40 sets a flag indicating the reliability of the berthing side straight line Ls calculated by any of the first generation method to third generation method in the sub-item “absolute value” of the item “straight line”. register. For example, when the lidar 3 is provided at the front and rear of the target ship, the reliability information generation block 40 generates the direction vector of the berthing side straight line Ls calculated by any of the first generation method to third generation method, If the difference for each component with the direction vector of the straight line connecting the nearest points of the lidar 3 before and after the target vessel is less than the threshold value, it will be "1", and if any of the differences is greater than or equal to the threshold value, it will be "0". Register the flag.
  • the reliability information generation block 40 sets the amount of change from one time before the opposite shore distance calculated by the opposite shore distance calculation block 28 to a predetermined threshold (for example, 1. A flag is registered that is set to "1" when the amount of change is less than 0 m), and set to "0" when the amount of change is greater than or equal to the threshold value.
  • the reliability information generation block 40 determines that the rate of change from one time before the opposite coast distance calculated by the opposite shore distance calculation block 28 is set to a predetermined threshold (for example, ⁇ 10 A flag is registered that is set to "1” if the rate of change is less than %), and set to "0" if the rate of change is greater than or equal to the threshold value.
  • the reliability information generation block 40 sets the amount of change from one time before the approach angle calculated by the approach angle calculation block 29 to a predetermined threshold (for example, 1. A flag is registered that is set to "1" when the amount of change is less than 0 degrees), and set to "0" when the amount of change is equal to or greater than the threshold value.
  • a predetermined threshold for example, 1.
  • each of the above-mentioned threshold values is set, for example, to a suitable value stored in advance in the memory 12 or the like. Further, reliability information may be generated for each rider 3.
  • the information processing device 1 adjusts the output of the drive source at the time of berthing, etc. based on this reliability information. For example, the information processing device 1 may determine the upper limit value of the speed of the target ship at the time of berthing, etc., according to the total value of each sub-item indicated by the reliability information.
  • the information processing device 1 determines, for example, that the smaller the above-mentioned total value is, the lower the reliability of the information regarding the berthing place is, and that it is necessary to berth carefully, and determines that the upper limit of the speed of the target vessel at the time of berthing is Make smaller.
  • FIG. 15 is an example of a flow chart showing an overview of the berthing support process in this embodiment.
  • the information processing device 1 repeatedly executes the process shown in the flowchart of FIG.
  • the information processing device 1 acquires point cloud data in the direction of the berthing location (step S11).
  • the information processing device 1 acquires, for example, point cloud data generated by the lidar 3 whose measurement range includes the berthed side of the target ship. Further, the information processing device 1 may further perform downsampling of the acquired point cloud data and removal of data reflected on the water surface.
  • the berthing location detection unit 15 of the information processing device 1 calculates a normal vector based on the point cloud data acquired in step S11 (step S12). Furthermore, the berthing location detection unit 15 calculates the number of normal vectors, the variance of the normal vectors, etc. in step S12. Furthermore, the berthing location detection unit 15 specifies the inner surface of the field of view and the detection surface based on the processing result of step S12 (step S13).
  • the berthing parameter calculation unit 16 performs a nearest neighbor search for each vertical line based on the point cloud data acquired in step S11, and determines the nearest neighbor point for each vertical line (step S14).
  • the berthing parameter calculating unit 16 calculates the berthing side straight line Ls using the nearest point for each vertical line obtained in step S14 (step S15).
  • the berthing parameter calculation unit 16 may exclude the nearest point that is far away from the berthed side line Ls and update the berthed side line Ls based on the first generation method, or update the berthed side line Ls based on the second generation method or / Based on the third generation method, the berthing side straight line Ls may be calculated after excluding or reducing the weight of the lowest neighboring point and/or the highest neighboring point.
  • step S15 will be described later with reference to FIG. 19.
  • the berthing parameter calculation unit 16 uses the berthing side straight line Ls calculated in step S15 to calculate berthing parameters such as the opposite berthing distance, approach angle, and berthing speed (step S16).
  • the berthing parameter calculation unit 16 generates reliability information based on the identification results of the inner visual field and detection surface in step S13 and the berthing parameter calculation results in step S16 (step S17). After that, the information processing device 1 controls the ship based on the reliability information (step S18). Thereby, the information processing device 1 can accurately control the ship regarding berthing based on the reliability that accurately reflects the berthing situation.
  • the information processing device 1 determines whether the target ship has docked (berthed) (step S19). In this case, the information processing device 1 determines whether the target ship has berthed, for example, based on the output signals of the sensor group 2 or user input via the interface 11. Then, when the information processing device 1 determines that the target ship has berthed (step S19; Yes), the information processing device 1 ends the process of the flowchart. On the other hand, if the target ship is not berthed (step S19; No), the information processing device 1 returns the process to step S11.
  • FIG. 19 is an example of a flowchart regarding the calculation process of the berthing side straight line Ls in step S15 of FIG. 18.
  • the berthing parameter calculation unit 16 sets the nearest points of each vertical line as a set of neighboring points (step S21). Then, the berthing parameter calculation unit 16 reads the vertical number of each point in the set of neighboring points (step S22).
  • the berthing parameter calculation unit 16 determines whether or not there is a lowest neighboring point in the set of neighboring points (step S23). If there is a point near the bottom (step S23; Yes), the berthing parameter calculation unit 16 excludes the point near the bottom from the set of points near the bottom (step S24). On the other hand, if there is no lowest point (step S23; No), the berthing parameter calculation unit 16 advances the process to step S25.
  • the berthing parameter calculation unit 16 determines whether or not there is an uppermost neighboring point in the neighboring point set (step S25). If there is an uppermost neighboring point (step S25; Yes), the berthing parameter calculation unit 16 lowers the weight of the uppermost neighboring point than the other nearest neighboring points (step S26). On the other hand, if there is no point near the top (step S25; No), the berthing parameter calculation unit 16 advances the process to step S27.
  • the berthing parameter calculation unit 16 generates a straight line using principal component analysis for the set of neighboring points (step S27). Then, the berthing parameter calculation unit 16 calculates the distance from each point of the set of neighboring points to the above-mentioned straight line, and extracts the maximum distance (step S28). Then, the berthing parameter calculation unit 16 determines whether the maximum distance is longer than a predetermined value (step S29). If the maximum distance is longer than the predetermined value (step S29; Yes), the berthing parameter calculation unit 16 determines that the point in the neighboring point set corresponding to the maximum distance is a noise point, and (Step S31). Then, the berthing parameter calculation unit 16 advances the process to step S27 again.
  • step S30 the berthing parameter calculation unit 16 sets the straight line calculated in step S27 as the berthing side straight line Ls (step S30).
  • Modification 1 The berthing parameter calculation unit 16 calculates the berthing side straight line Ls based on a regression analysis method such as the least squares method, instead of calculating the berthing side straight line Ls from a set of nearest points for each vertical line based on principal component analysis.
  • the berthing side straight line Ls may be calculated from the set. This also allows the berthing parameter calculating unit 16 to accurately calculate the berthing side straight line Ls based on the nearest point for each vertical line.
  • the information processing device 1 may grasp the part of the ship's body closest to the quay (proximate part) and the shortest distance from the proximate part to the quay, and may use this knowledge to maneuver the ship when docking or leaving the quay.
  • the information processing device 1 determines the above-mentioned nearby portion and shortest distance by the following (procedure 1) to (procedure 3).
  • Step 1) Calculate the distance from multiple points representing the outline of own ship (also called “contour points Po") to the berthed side straight line Ls.
  • Step 2) Distance from the calculated contour point Po to the berthed side straight line Ls Extract the minimum value among them
  • Step 3) Set the extracted minimum value as the shortest distance to the quay, and determine the contour point Po that has the minimum value as the location close to the quay.
  • FIG. 16 is a bird's-eye view of the target ship showing the outline point Po.
  • the memory 12 stores contour data that is position data indicating the contour position of the target ship.
  • the contour data is data in which a plurality of (24 in this case) contour points Po representing the contour of the target ship are recorded as coordinates in the ship coordinate system.
  • the front (forward) direction of the target ship is the "X b " coordinate
  • the side direction of the target ship is the "Y b " coordinate
  • the vertical direction of the target ship is the "Z b " coordinate.
  • the measurement data measured by the rider 3 in the coordinate system based on the rider 3 is converted to the ship coordinate system.
  • processing for converting point cloud data in a coordinate system based on a lidar installed on a moving body into a coordinate system of the moving body is disclosed in, for example, International Publication WO 2019/188745.
  • FIG. 17 is a diagram showing the distance from the contour point Po to the berthing side straight line Ls using arrows. These distances are calculated by determining the length of the perpendicular line from each contour point Po to the berthing side straight line Ls, similarly to the method described above.
  • arrows indicating the above-mentioned distances to the 24 contour points Po are clearly shown.
  • FIG. 18 is a diagram clearly showing the adjacent parts and the shortest distance.
  • the contour point Po corresponding to the minimum value extracted in (procedure 2) is highlighted by a frame 90 as a nearby site, and the shortest distance from the nearby site to the quay is indicated by an arrow 91.
  • the part of the ship closest to the target quay and the distance to the quay can be determined, which is useful for safer and smoother ship maneuvering support.
  • FIG. 19 shows the index and reliability included in the reliability information according to the modified example.
  • FIG. 20 is a bird's-eye view of the target ship and berthing location clearly indicating the indicators shown in FIG. 19. Note that the measured point near the edge of the berthing location is also referred to as a "target point" here.
  • the index “c 3 ” is an index based on the score of the target point, and is expressed here as an example as a linear function where the variable x is the score of the target point.
  • the index “c 2 ” is an index based on the standard deviation of the target point, and is expressed here as an example as a linear function in which the variable x is the standard deviation of the target point.
  • the index “c 1 " is an index indicating whether or not the two riders 3 were able to measure both the front and rear quays, and here, as an example, if both were able to be measured, it is "1.0". The case where only one side can be measured is set as "0.0".
  • the index “c 0 ” is an index based on the interval between both ends of the target point (both ends in the direction along the berthing side straight line Ls), and is expressed as a linear function with the variable x being the interval between the above-mentioned ends. Further, the indices c 0 to c 3 are calculated so as to be limited to a range of 0 to 1.
  • the calculation reliability "c” is the reliability based on each of the indicators c 0 to c 3 described above, and here, weighting coefficients "w 0 " to "w 3 " according to the importance of the indicators c 0 to c 3 are used. It is a weighted average value of the indices c 0 to c 3 using . Further, an example of setting values of the weighting coefficients w 0 to w 3 is illustrated. Since each index c 0 to c 3 is in the range of 0 to 1, the calculation reliability c, which is a weighted average value thereof, is also calculated as a numerical value in the range of 0 to 1.
  • the overall reliability "r” is calculated by combining the side detection reliability "q s " which is the reliability regarding the detection of the side of the quay, the top detection reliability "q u “ which is the reliability regarding the detection of the top of the quay, and the calculation reliability. This is the reliability based on the degree c.
  • the weighted average of the reliability levels q s , q u , and c is calculated using weighting coefficients “w qs ”, “w qu ”, and “w c ” according to the importance of each reliability level q s , q u , and c. value. Further, examples of setting values of the weighting coefficients w qs , w qu , and w c are illustrated.
  • the information processing device 1 calculates the side detection reliability q s based on the reliability information item "side" shown in FIG. 14, and calculates the top detection reliability q u based on the reliability information shown in FIG. It may be calculated based on the item "top surface".
  • the side detection reliability q s and the top detection reliability q u are both calculated to be in the range of 0 to 1.
  • the side detection reliability of the front quay q s0 the side detection reliability of the rear quay q s1
  • the top detection reliability of the front quay q u0 the top detection reliability of the rear quay Calculate as reliability q u1 .
  • the overall reliability r which is their weighted average value, is also a value in the range of 0 to 1. It is calculated as Therefore, it can be seen that the closer the overall reliability r is to 1, the higher the reliability of the calculated berthing parameter is, and the closer the overall reliability r is to 0, the lower the reliability of the calculated berthing parameter.
  • the information processing device 1 can suitably adjust the output of the drive source at the time of berthing, etc., based on reliability information including each index and reliability according to the modification.
  • the controller 13 of the information processing device 1 functions as an acquisition means, an extraction means, and a calculation means.
  • the acquisition means is a set of data that is generated by the lidar 3 installed on the target vessel and is specified by a set of a horizontal number, which is an index representing the position in the lateral direction, and a vertical number, which is an index representing the position in the vertical direction.
  • the extraction means extracts data representing the closest point closest to the target ship from the data representing the measured points at the berthing location for each horizontal number (that is, for each vertical line).
  • the calculating means calculates a berthed side straight line Ls, which is a straight line along the berthed place, based on a set of neighboring points, which is a set of data representing the nearest points.
  • This aspect allows the controller 13 to accurately calculate berthing parameters such as the distance to the opposite shore.
  • 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., flexible disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical storage media (e.g., magneto-optical disks), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, Includes CD-R/W, semiconductor memory (for example, mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, and 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、取得手段と、抽出手段と、直線算出手段として機能する。取得手段は、対象船舶に設けられたライダ３が生成する、横方向の位置を表すインデックスである水平番号及び縦方向の位置を表すインデックスである垂直番号の組により特定されるデータの集合である点群データを取得する。抽出手段は、接岸場所の被計測点を表すデータから対象船舶と最も近い最近傍点を表すデータを、水平番号ごとに、即ち縦ラインごとに抽出する。そして、直線算出手段は、最近傍点を表すデータの集合である近傍点集合に基づき、接岸場所に沿った直線である接岸側面直線Ｌｓを算出する。

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、船舶の接岸時の処理に関する。
　従来から、船舶の接岸（着岸）に関する支援を行う技術が知られている。例えば、特許文献１には、船舶の自動接岸を行う自動接岸装置において、ライダから照射される光が接岸位置の周囲の物体に反射してライダにより受光できるように、船舶の姿勢を変化させる制御を行う手法が記載されている。
特開２０２０－５９４０３号公報
　船舶においては，接岸場所に安全で円滑に着岸することは重要であり、操船支援や自動運航のための着岸支援システムの実現が特に望まれている。そのため、着岸しようとしている接岸場所に対する距離・速度・角度などのパラメータを高精度に算出することが必要となる。そして、これらのパラメータの算出には、接岸場所の側面に沿った直線を正確に算出することが求められる。
　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、接岸場所の側面に沿った直線を好適に算出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、
　船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得する取得手段と、
　接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出する抽出手段と、
　前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する直線算出手段と、
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、
　船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得し、
　接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出し、
　前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する、
制御方法である。
　また、請求項に記載の発明は、
　船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得し、
　接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出し、
　前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出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。
運転支援システムの概略構成図である。 情報処理装置のハードウェア構成を示すブロック図である。 接岸支援処理に関する機能ブロック図である。 （Ａ）対象船舶の船体を基準とした船体座標系の一例を示す。（Ｂ）接岸する岸壁をライダが捉えている様子を示す。（Ｃ）法線ベクトルを明示した構造物の斜視図である。 （Ａ）ライダにより計測した接岸場所である岸壁の被計測点及び縦ラインごとの最近傍点を明示した岸壁の斜視図である。（Ｂ）最近傍点から生成した接岸側面直線を明示した岸壁の斜視図である。 （Ａ）得られる点群データが接岸場所の側面の被計測点のみである場合の接岸側面直線Ｌｓを示す。（Ｂ）得られる点群データが接岸場所の上面の被計測点のみである場合の接岸側面直線Ｌｓを示す。 （Ａ）更新前の接岸側面直線を示す。（Ｂ）更新後の接岸側面直線を示す。 １フレーム分の点群データをライダに対向する仮想的な平面上に示した図である。 （Ａ）ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となる場合の対象船舶の正面図を示す。（Ｂ）ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となり、上面しかライダの計測範囲にない縦ラインが存在する場合の計測範囲及び縦ラインごとの最近傍点を明示した接岸場所の斜視図である。 （Ａ）ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となり、上面しかライダの計測範囲にない縦ラインが存在する場合に縦ラインごとの最近傍点及びこれらから生成される接岸側面直線を明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。（Ｂ）ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となり、上面しかライダの計測範囲にない縦ラインが存在する場合に選択される最近傍点及びこれらから生成される接岸側面直線を明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。（Ｃ）上面が薄く、側面の検出が難しい桟橋が接岸場所である場合の対象船舶の正面図を示す。 １フレーム分の点群データをライダに対向する仮想的な平面上に示した図である。 （Ａ）側面が内側に傾いているような岸壁において、ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となる場合の対象船舶の正面図を示す。（Ｂ）ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となり、側面しかライダの計測範囲にない縦ラインが存在する場合のライダ３の計測範囲及び縦ラインごとの最近傍点を明示した接岸場所の斜視図である。 （Ａ）ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となり、側面しかライダ３の計測範囲にない縦ラインが存在する場合に縦ラインごとの最近傍点及びこれらから生成される接岸側面直線を明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。（Ｂ）ライダの計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となり、側面しかライダの計測範囲にない縦ラインが存在する場合に重みを下げる最近傍点及び生成される接岸側面直線を明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。 信頼度情報のデータ構造の一例を示す。 接岸支援処理の概要を表すフローチャートの一例である。 輪郭ポイントを明示した対象船舶の俯瞰図である。 輪郭ポイントから接岸側面直線までの距離を矢印により明示した図である。 近接部位及び最短距離を明示した図である。 接岸側面直線生成処理のフローチャートの一例である。 変形例に係る信頼度情報に含まれる指標及び信頼度を示す。 図１９に示される指標を明示した対象船舶及び接岸場所の俯瞰図である。
　本開示における好適な実施形態によれば、情報処理装置は、船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得する取得手段と、接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出する抽出手段と、前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する直線算出手段と、を有する。この態様によれば、情報処理装置は、計測装置が生成する計測データに基づき、接岸場所に沿った直線を好適に算出することができる。
　上記情報処理装置の一態様では、前記直線算出手段は、前記直線との距離が所定距離以上となる前記最近傍点を除外した前記近傍点集合に基づき、前記直線を更新する。この態様により、情報処理装置は、ノイズである最近傍点を除外した近傍点集合に基づき、接岸場所に沿った直線を的確に算出することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記直線算出手段は、前記縦方向の位置を表すインデックスが前記計測装置による計測方向の俯角が最も大きいインデックスに対応する前記データを除外した前記近傍点集合に基づき、前記直線を算出する。この態様により、情報処理装置は、計測装置の計測範囲が上面と側面にまたがる場合においても、接岸場所に沿った直線を的確に算出することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記直線算出手段は、前記縦方向の位置を表すインデックスが前記計測装置による計測方向の仰角が最も大きいインデックスに対応する前記近傍点集合の前記データの重みを、前記近傍点集合における他の前記データよりも下げて、前記直線を算出する。この態様により、情報処理装置は、計測装置の計測範囲が上面と側面にまたがり、かつ、接岸場所の側面が内側に傾いている場合などにおいて、接岸場所に沿った直線を的確に算出することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、情報処理装置は、前記計測装置から前記直線へ下した垂線の長さに基づき、前記船舶と前記接岸場所との距離である対岸距離を算出する対岸距離算出手段をさらに有する。この態様により、情報処理装置は、船舶を接岸場所に接岸させる際に参考となる重要なパラメータである対岸距離を的確に算出することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、情報処理装置は、前記船舶の輪郭ポイントから前記直線へ下した垂線の長さの中の最小となるものを抽出し、前記船舶の船体から前記接岸場所までの最短距離を算出する最短対岸距離算出手段と、前記接岸場所に最も近接する前記船舶の部位を特定する近接部位特定手段をさらに有する。この態様により、情報処理装置は、船舶の船体から接岸場所までの最短距離を好適に算出することが可能となる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記取得手段は、前記計測装置が生成したデータに対し、前記計測装置が出射する光が水面で反射することで生成された水面反射データの除去、あるいは、ダウンサンプリングによるデータ点数の低減、の少なくともいずれかを行ったデータを、前記計測データとして取得する。この態様により、情報処理装置は、ノイズが除去され、あるいは、データ量が過多とならないように調整された計測データを好適に取得して対岸距離の算出を行うことができる。
　本開示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、船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得し、接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出し、前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する。コンピュータは、この制御方法を実行することで、接岸場所に沿った直線を好適に算出することができる。
　本開示の他の好適な実施形態によれば、プログラムは、船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得し、接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出し、前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する処理をコンピュータに実行させる。コンピュータは、このプログラムを実行することで、接岸場所に沿った直線を好適に算出することができる。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。
　（１）運転支援システムの概要
　図１（Ａ）～図１（Ｃ）は、本実施例に係る運航支援システムの概略構成である。具体的には、図１（Ａ）は、運航支援システムのブロック構成図を示し、図１（Ｂ）は、運航支援システムに含まれる船舶及び後述のライダ３の視野範囲（「計測範囲」又は「測距可能範囲」とも呼ぶ。）９０を例示した上面図であり、図１（Ｃ）は、船舶及びライダ３の視野範囲９０を後ろから示した図である。運航支援システムは、移動体である船舶と共に移動する情報処理装置１と、当該船舶に搭載されたセンサ群２とを有する。以後では、運転支援システムが搭載された船舶を「対象船舶」とも呼ぶ。
　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の出力に基づき、対象船舶の運航支援を行う。運航支援には、自動接岸（着岸）などの接岸支援などが含まれている。ここで、「接岸」とは、岸壁に対象船舶を着ける場合の他、桟橋等の構造体に対象船舶を着ける場合も含まれる。また、以後では、「接岸場所」とは、接岸の対象となる岸壁、桟橋等の構造体の総称であるものとする。情報処理装置１は、船舶に設けられたナビゲーション装置であってもよく、船舶に内蔵された電子制御装置であってもよい。
　センサ群２は、船舶に設けられた種々の外界センサ及び内界センサを含んでいる。本実施例では、センサ群２は、例えば、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ　Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）３を含んでいる。
　ライダ３は、水平方向の所定の角度範囲（図１（Ｂ）参照）および垂直方向の所定の角度範囲（図１（Ｃ）参照）に対して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測定し、当該物体の位置を示す３次元の点群データを生成する外界センサである。図１（Ｂ）及び図１（Ｃ）の例では、ライダ３として、船舶の左舷前方に向けられたライダと、船舶の右舷前方に向けられたライダとが夫々船舶に設けられている。なお、ライダ３の配置は図１（Ｂ）及び図１（Ｃ）の例に限定されない。例えば、対象船舶は、接岸する際に接岸場所の複数の計測データが同時に得られるように、同一側面方向を計測する複数のライダ３（例えば対象船舶の前方と後方に設けられたライダ）を有してもよい。また、ライダ３の対象船舶への設置個数は２個に限らず、１個であってもよく、３個以上であってもよい。
　ライダ３は、照射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スキャンデータを出力する出力部とを有する。レーザ光を照射する方向（走査位置）ごとに計測されるデータは、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。以後では、ライダ３の計測範囲内においてレーザ光が照射されることにより計測された点又はその計測データを「被計測点」とも呼ぶ。
　ここで、点群データは、各計測方向を画素とし、各計測方向での計測距離及び反射強度値を画素値とする画像（フレーム）とみなすことができる。この場合、画素の縦方向の並びにおいて仰俯角におけるレーザ光の出射方向（即ち計測方向）が異なり、画素の横方向の並びにおいて水平角におけるレーザ光の出射方向が異なる。以後において、点群データを画像とみなした場合に横方向のインデックスの位置が一致する画素の列（即ち縦列）に対応する被計測点を「縦ライン」とも呼ぶ。また、点群データを画像とみなした場合の横方向のインデックスを「水平番号」と呼び、縦方向のインデックスを「垂直番号」と呼ぶ。
　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。ライダ３は、本発明における「計測装置」の一例である。
　（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、センサ群２の各センサから出力データを取得し、コントローラ１３へ供給する。また、インターフェース１１は、例えば、コントローラ１３が生成した対象船舶の制御に関する信号を、対象船舶の運転を制御する対象船舶の各構成要素に供給する。例えば、対象船舶は、エンジンや電気モータなどの駆動源と、駆動源の駆動力に基づき進行方向の推進力を生成するスクリューと、駆動源の駆動力に基づき横方向の推進力を生成するスラスターと、船舶の進行方向を自在に定めるための機構である舵等とを備える。そして、自動接岸などの自動運転時には、インターフェース１１は、コントローラ１３が生成した制御信号を、これらの各構成要素に供給する。なお、対象船舶に電子制御装置が設けられている場合には、インターフェース１１は、当該電子制御装置に対し、コントローラ１３が生成した制御信号を供給する。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。
　また、メモリ１２には、本実施例において情報処理装置１が実行する処理に必要な情報が記憶される。例えば、メモリ１２には、接岸場所の位置に関する情報を含む地図データが記憶されてもよい。他の例では、メモリ１２には、ライダ３が１周期分の走査を行った場合に得られる点群データに対してダウンサンプリングを行う場合のダウンサンプリングのサイズに関する情報が記憶される。
　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、対象船舶の運転支援等に関する処理を行う。
　また、コントローラ１３は、機能的には、接岸場所検出部１５と、接岸パラメータ算出部１６と、を有する。接岸場所検出部１５は、ライダ３が出力する点群データに基づき、接岸場所の検出に関する処理を行う。接岸パラメータ算出部１６は、接岸場所への接岸に必要なパラメータ（「接岸パラメータ」とも呼ぶ。）の算出を行う。ここで、接岸パラメータには、対象船舶から接岸場所までの距離（対岸距離）、対象船舶の接岸場所への進入角度、対象船舶が接岸場所へ近づく速度（接岸速度）などが含まれる。また、接岸パラメータ算出部１６は、接岸場所検出部１５の処理結果及び接岸パラメータに基づき、接岸場所への接岸に関する信頼度を表す情報（「信頼度情報」とも呼ぶ。）を算出する。そして、コントローラ１３は、「取得手段」、「抽出手段」、「直線算出手段」、「対岸距離算出手段」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）接岸支援処理の概要
　次に、情報処理装置１が実行する接岸支援処理の概要について説明する。情報処理装置１は、接岸場所が存在する方向において計測されたライダ３の点群データに基づき、接岸場所の側面に沿った直線（「接岸側面直線Ｌｓ」とも呼ぶ。）を生成する。そして、情報処理装置１は、接岸側面直線Ｌｓに基づき、対岸距離などの接岸パラメータを算出する。
　図３は、接岸支援処理に関する接岸場所検出部１５及び接岸パラメータ算出部１６の機能ブロック図である。接岸場所検出部１５は、機能的には、法線ベクトル算出ブロック２０と、視野・検出面特定ブロック２１と、法線数特定ブロック２２と、平均・分散算出ブロック２３と、接岸状況判定ブロック２４とを有する。また、接岸パラメータ算出部１６は、機能的には、近傍点探索ブロック２６と、直線生成ブロック２７と、対岸距離算出ブロック２８と、進入角度算出ブロック２９と、接岸速度算出ブロック３０と、信頼度情報生成ブロック４０とを有する。
　法線ベクトル算出ブロック２０は、接岸場所が存在する方向に対してライダ３が生成する点群データに基づき、接岸場所が形成する面（「接岸面」とも呼ぶ。）の法線ベクトルを算出する。この場合、法線ベクトル算出ブロック２０は、例えば、対象船舶において接岸側を計測範囲に含むライダ３が生成する点群データに基づき、上述の法線ベクトルを算出する。ライダ３の計測範囲及び接岸場所の方向に関する情報は、例えばメモリ１２等に予め登録されていてもよい。
　この場合、法線ベクトル算出ブロック２０は、好適には、点群データのダウンサンプリングと、レーザ光が水面で反射することで得られたデータ（「水面反射データ」とも呼ぶ。）の除去と、を夫々行うとよい。
　この場合、まず、法線ベクトル算出ブロック２０は、ライダ３が生成する点群データに対し、水面位置より下方に存在するデータを、水面反射データ（即ち誤検出データ）として除去する。なお、法線ベクトル算出ブロック２０は、例えば、周辺に水面以外の物体が存在しないときにライダ３が生成する点群データの高さ方向の平均値等に基づき、水面位置を推定する。そして、法線ベクトル算出ブロック２０は、水面反射データを除去後の点群データに対し、所定サイズの格子空間毎に被計測点を統合する処理であるダウンサンプリングを行う。そして、法線ベクトル算出ブロック２０は、ダウンサンプリング後の点群データにより示される各被計測点について、周辺の複数の被計測点を用いて法線ベクトルを算出する。なお、ダウンサンプリングは、水面で反射したデータの除去の前に実行されてもよい。
　視野・検出面特定ブロック２１は、ライダ３の視野角内に存在する接岸場所の面（「視野内面」とも呼ぶ。）と、法線ベクトル算出ブロック２０が算出した法線ベクトルに基づき検出した接岸場所の面（「検出面」とも呼ぶ。）との特定を行う。この場合、視野・検出面特定ブロック２１は、視野内面及び検出面として、接岸場所の上面又は／及び側面が含まれているか否かの特定を行う。
　法線数特定ブロック２２は、法線ベクトル算出ブロック２０が算出した法線ベクトルのうち、鉛直方向の法線ベクトルと、それに垂直な方向（即ち水平方向）の法線ベクトルとを夫々抽出し、鉛直方向の法線ベクトルの本数と、水平方向の法線ベクトルの本数とを算出する。ここでは、法線数特定ブロック２２は、鉛直方向の法線ベクトルを、接岸場所の上面の被計測点に対する法線、水平方向の法線ベクトルを、接岸場所の側面の被計測点に対する法線を表すものとみなし、夫々の本数を接岸場所に関する信頼度の一指標として算出している。
　平均・分散算出ブロック２３は、法線ベクトル算出ブロック２０が算出した法線ベクトルのうち、鉛直方向の法線ベクトルと、それに垂直な方向（即ち水平方向）の法線ベクトルとを夫々抽出し、鉛直方向の法線ベクトルの平均及び分散と、水平方向の法線ベクトルの平均及び分散を算出する。
　接岸状況判定ブロック２４は、同一の点群データに基づき特定又は算出された、視野・検出面特定ブロック２１、法線数特定ブロック２２、平均・分散算出ブロック２３の各処理結果を、当該点群データの生成時点での接岸場所の検出状況を表す判定結果として取得する。そして、接岸状況判定ブロック２４は、視野・検出面特定ブロック２１、法線数特定ブロック２２、平均・分散算出ブロック２３の各処理結果を、接岸場所の検出状況の判定結果として、接岸パラメータ算出部１６に供給する。
　近傍点探索ブロック２６は、点群データを構成する被計測点から、縦ラインごとに対象船舶に最も近い最近傍点を探索する処理を行う。
　直線生成ブロック２７は、近傍点探索ブロック２６が判定した最近傍点に基づき、接岸場所の側面に沿った直線である接岸側面直線Ｌｓ（詳しくは直線を表す式）を生成する。対岸距離算出ブロック２８は、直線生成ブロック２７が生成する接岸側面直線Ｌｓに基づき、対象船舶と接岸場所との最短距離に相当する対岸距離を算出する。ここで、対岸距離算出ブロック２８は、接岸場所を計測可能な複数のライダ３が存在する場合には、複数のライダ３の点群データをまとめて接岸側面直線Ｌｓを生成し、各ライダ３との最短距離を対岸距離として算出する。あるいは、ライダ３の点群データごとに接岸側面直線Ｌｓを生成し、各接岸側面直線Ｌｓと各ライダ３との最短距離を対岸距離として算出してもよい。また、船舶中心位置等の基準点から接岸側面直線Ｌｓまでの最短距離を対岸距離として算出してもよい。なお、対岸距離算出ブロック２８は、ライダ３ごとの最短距離を対岸距離とみなす代わりに、対岸距離をライダ３毎の最短距離のうち短い距離を対岸距離として定めてもよく、これらの最短距離の平均を対岸距離として定めてもよい。
　進入角度算出ブロック２９は、直線生成ブロック２７が生成した接岸側面直線Ｌｓに基づき、接岸場所に対する対象船舶の進入角度を算出する。具体的には、進入角度算出ブロック２９は、正接を規定する２つの引数から逆正接（アーク・タンジェント）を求める関数である「ａｔａｎ２」を用いて進入角度を算出する。より詳しくは、進入角度算出ブロック２９は、接岸側面直線Ｌｓの方向ベクトルから、関数ａｔａｎ２の計算により、進入角度を算出する。
　接岸速度算出ブロック３０は、対岸距離算出ブロック２８が算出した対岸距離に基づき、接岸場所に対象船舶が近づく速度である接岸速度を算出する。例えば、接岸速度算出ブロック３０は、対岸距離（最短距離）の時間変化を接岸速度として算出する。
　信頼度情報生成ブロック４０は、接岸状況判定ブロック２４、直線生成ブロック２７、対岸距離算出ブロック２８及び進入角度算出ブロック２９の処理結果に基づき、信頼度情報を生成する。信頼度情報の詳細については後述する。
　次に、法線ベクトル算出ブロック２０、法線数特定ブロック２２及び平均・分散算出ブロック２３の処理の具体例について図４を参照して説明する。
　図４（Ａ）は、対象船舶の船体を基準とした船体座標系の一例を示す。図４（Ａ）に示すように、ここでは、対象船舶の正面（前進）方向を「ｘ」座標、対象船舶の側面方向を「ｙ」座標、対象船舶の高さ方向を「ｚ」座標とする。そして、ライダ３が計測した、ライダ３を基準とした座標系の計測データは、図４（Ａ）に示す船体座標系に変換される。なお、移動体に設置されたライダを基準とした座標系の点群データを移動体の座標系に変換する処理については、例えば、国際公開ＷＯ２０１９／１８８７４５などに開示されている。
　図４（Ｂ）は、接岸場所である岸壁をライダ３が捉えている様子を示している。図４（Ｃ）は、接岸場所である岸壁に対し、ライダ３が計測した計測位置を表す被計測点及び被計測点に基づき算出した法線ベクトルを明示した接岸場所（ここでは岸壁）の斜視図である。図４（Ｃ）では、被計測点を丸により示し、法線ベクトルを矢印により示している。ここでは、岸壁の上面及び側面の両方がライダ３により計測できた例が示されている。
　図４（Ｃ）に示すように、法線ベクトル算出ブロック２０は、岸壁の側面及び上面の被計測点に対する法線ベクトルを算出する。法線ベクトルは、対象とする平面や曲面に垂直なベクトルであるため、面として構成可能な複数の被計測点を用いて算出される。したがって、縦横が所定長の格子あるいは半径が所定長の円を設定し、その内部に存在する被計測点を用いて計算する。この場合、法線ベクトル算出ブロック２０は、被計測点毎に法線ベクトルを算出してもよく、所定間隔毎に法線ベクトルを算出してもよい。そして、法線数特定ブロック２２は、ｚ成分が所定の閾値より大きい法線ベクトルを、鉛直方向を向いた法線ベクトルであると判定する。なお、法線ベクトルは、単位ベクトル化されているものとする。また、ｚ成分が所定の閾値未満となる法線ベクトルを、水平方向を向いた法線ベクトルであると判定する。そして、法線数特定ブロック２２は、鉛直方向の法線ベクトルの本数（ここでは５本）と水平方向の法線ベクトル（ここでは４本）とを特定する。さらに、平均・分散算出ブロック２３は、鉛直方向の法線ベクトルの平均及び分散と、水平方向の法線ベクトルの平均及び分散を算出する。なお、エッジ部分は、その周辺の被計測点が上面であったり側面であったりするため、斜めの方向になる。
　（４）接岸側面直線の生成方法の詳細
　次に、接岸側面直線Ｌｓの生成方法（第１生成方法、第２生成方法、及び第３生成方法）について説明する。
　（４－１）第１生成方法
　第１生成方法では、接岸パラメータ算出部１６は、１フレーム分の点群データに対して縦ラインごとに最近傍探索を行い、接岸場所のエッジ（詳しくは上面及び側面の境界）付近の点の集まりである近傍点集合を作成する。そして、接岸パラメータ算出部１６は、その近傍点集合に対して主成分分析を行い、最も固有値の大きい主成分軸のベクトルを求めることで、接岸側面直線Ｌｓを算出する。
　図５（Ａ）は、ライダ３により計測した接岸場所である岸壁の被計測点及び縦ラインごとの最近傍点を明示した岸壁の斜視図である。図５（Ｂ）は、最近傍点から生成した接岸側面直線Ｌｓを明示した岸壁の斜視図である。
　図５（Ａ）に示すように、接岸パラメータ算出部１６は、１フレーム分の点群データに対して縦ラインごとに最近傍探索を行い、縦ラインごとに最近傍点を決定する。そして、　図５（Ｂ）に示すように、接岸パラメータ算出部１６は、縦ラインごとに決定した最近傍点の集合を近傍点集合とみなし、近傍点集合に対して主成分分析を行う。そして、接岸パラメータ算出部１６は、最も固有値の大きい主成分軸のベクトルを、接岸側面直線Ｌｓとして算出する。
　具体的には、接岸パラメータ算出部１６は、取得した縦ラインごとのｎ個の最近傍点「ｐｉ＝［ｘｉ　ｙｉ　ｚｉ］Ｔ」から、以下の式（１）に示される、近傍点集合の重心を表す平均ベクトル「μ」を取得する。
　そして、接岸パラメータ算出部１６は、これらの最近傍点ｐｉと平均ベクトルμを用いて、以下の式（２）に示される、共分散行列Ｃを算出する。
　この共分散行列Ｃの固有値「λ」と固有ベクトル「ｖ」を用いると、以下の式（３）が成立する。
　従って、接岸パラメータ算出部１６は、以下の式（４）に示される特性方程式を解くことにより、固有値を求め、その固有値から固有ベクトルを算出する。
　この方程式の３つの解である固有値を大きい順に「λ１」、「λ２」、「λ３」とすると、固有値λ１を式（３）に代入して求めた固有ベクトルｖが、接岸側面直線Ｌｓの方向ベクトル「ｕ」となる。そして、接岸パラメータ算出部１６は、方向ベクトルｕと、平均ベクトルμと、媒介変数「ｔ」とを用いて、以下の式（５）に示されるように接岸側面直線Ｌｓを算出する。
　好適には、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓの更新処理を行うとよい。この場合、接岸パラメータ算出部１６は、まず、近傍点集合に岸壁面上のデータではないノイズが混入していると、生成する接岸側面直線Ｌｓに影響を及ぼすため、縦ラインごとの各最近傍点に対し、生成した接岸側面直線Ｌｓまでの距離を求める。そして、接岸パラメータ算出部１６は、算出した距離の中の最大距離が所定距離以上の場合は、その最近傍点は岸壁面上のデータとは異なるノイズ点であると判定して近傍点集合から除外し、除外後の近傍点集合に対して主成分分析を再び実行することで、接岸側面直線Ｌｓを更新する。そして、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓまでの最大距離が所定距離未満になった場合、残っている最近傍点から接岸側面直線Ｌｓまでの距離が全て所定距離未満に収まったことになるため、接岸側面直線Ｌｓの更新処理を終了する。例えば、波しぶきやブイなどを捉えた点が含まれている場合に除去することができる。このように、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓまでの距離が所定距離以上となる最近傍点を除外した近傍点集合に対し、主成分分析を再び実行することで、接岸側面直線Ｌｓを更新する。
　ここで、第１生成方法の効果について補足説明する。対岸距離を求める他の方法として，以下の第１手法及び第２手法が考えられる。第１手法では、対象船舶の前後に夫々設けられたライダ３が生成する接岸場所の点群データから１フレーム内の最近傍点をそれぞれ抽出し，その２点を結んだ直線を生成することで接岸側面直線Ｌｓを求め、当該接岸側面直線Ｌｓに基づき対岸距離を算出する。また、第２手法では、ライダ３の点群データから抽出される１フレーム内の最近傍点と、接岸場所の側面の法線ベクトルとを夫々算出し、対象船舶から最近傍点までの距離と法線ベクトルの内積によって、対岸距離を算出する。第２手法の場合は、１台のライダ３のみが接岸場所を検出する場合でも対岸距離の算出が可能となる。しかし、桟橋のように側面が薄い岸壁が接岸場所の場合には、接岸場所の上面のみ検出され接岸場所の側面の被計測点が得られない状況が生じ、第２手法において必要な接岸場所の側面の法線ベクトルが求められない。よって、１台のライダ３のみが接岸場所を検出する場合であって、かつ、接岸場所の上面の被計測点の点群データしか得られない場合には、上記の第１手法又は第２手法では対岸距離を求めることができない。
　これに対し、第１生成方法に基づく接岸側面直線Ｌｓの算出方法によれば、得られる点群データが接岸場所の側面の被計測点のみであったり、上面の被計測点のみであったりしても、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓを好適に生成することができる。図６（Ａ）は、得られる点群データが接岸場所の側面の被計測点のみである場合の接岸側面直線Ｌｓを示し、図６（Ｂ）は、得られる点群データが接岸場所の上面の被計測点のみである場合の接岸側面直線Ｌｓを示す。図６（Ａ）及び図６（Ｂ）に示すように、得られる点群データが接岸場所の側面の被計測点のみである場合、又は、上面の被計測点のみである場合のいずれにおいても、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓを好適に生成することができる。加えて、接岸パラメータ算出部１６は、１台のライダ３のみが接岸場所を検出する場合であっても、側面の法線ベクトルの検出可否によらず、接岸側面直線Ｌｓを算出し、対岸距離を求めることができる。
　また、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓからの距離に基づき、接岸側面直線Ｌｓから離れている最近傍点を近傍点集合から除外して接岸側面直線Ｌｓを更新する処理を行うことで、ノイズ混入による接岸側面直線Ｌｓの生成への影響を回避することができる。図７（Ａ）は更新前の接岸側面直線Ｌｓを示し、図７（Ｂ）は更新後の接岸側面直線Ｌｓを示す。図７（Ａ）及び図７（Ｂ）に示すように、ノイズ点を除外して算出した更新後の接岸側面直線Ｌｓは、より正確に岸壁の側面に沿った直線となっている。その結果、図７（Ｃ）のように接岸側面直線Ｌｓへの垂線を生成することで、対岸距離を正確に求めることができる。
　また、第１生成方法の副次的な効果として、接岸パラメータ算出部１６は、この手法で生成した接岸側面直線Ｌｓの方向ベクトルと、対象船舶の前後に設けられた複数のライダ３の点群データに基づく最近傍点を結んだ直線の方向ベクトルを比較し、これらの方向ベクトルの差分により、接岸側面直線Ｌｓの信頼度を判定することが可能となる。例えば、接岸パラメータ算出部１６は、ベクトルのｘ、ｙ、ｚの各要素の差分をとり、その最大値に基づき上述の信頼度を数値化することができる。
　（４－２）第２生成方法
　第２生成方法では、接岸パラメータ算出部１６は、第１生成方法の処理に加えて、縦ラインごとの最近傍点の垂直番号を読み取り、垂直番号が最下点（即ち、縦ラインごとに最も俯角が大きい計測方向を示す点）を示す垂直番号である最近傍点（「最下近傍点」とも呼ぶ。）を、近傍点集合から除外する。そして、接岸パラメータ算出部１６は、最下近傍点を除外した近傍点集合に対して主成分分析を行うことで、接岸側面直線Ｌｓを算出する。
　図８は、１フレーム分の点群データをライダ３に対向する仮想的な平面上に示した図である。ここでは、１フレームは、１０×１０のデータを含むものとする。この場合、接岸パラメータ算出部１６は、縦ラインごとの最近傍点のうち、垂直番号が最下点を示す垂直番号（ここでは「１０」）となる最近傍点を最下近傍点とみなし、近傍点集合から除外する。従って、図８の例では、接岸パラメータ算出部１６は、各データを垂直番号と水平番号の組により「Ｄ（垂直番号，水平番号）」と表記する場合に、Ｄ（１０，１）、Ｄ（１０，２）、Ｄ（１０，３）、Ｄ（１０，４）、Ｄ（１０，５）を最下近傍点とみなす。そして、接岸パラメータ算出部１６は、最下近傍点以外のＤ（９，６）、Ｄ（８，７）、Ｄ（６，８）、Ｄ（６，９）、及びＤ（５，１０）に基づき、接岸側面直線Ｌｓを算出する。
　そして、接岸パラメータ算出部１６は、最下近傍点を除外したｋ（ｋはｎ以下の整数）個の点に基づき、以下の式（６）及び式（７）により、平均ベクトルと共分散行列を算出する。
　そして、接岸パラメータ算出部１６は、式（６）及び式（７）で求めた結果を用いて，式（３）及び式（４）により主成分分析を行い、第１主成分軸のベクトルｕを求めて、式（５）より接岸側面直線Ｌｓを生成する。
　ここで、第２生成方法の効果について説明する。
　対象船舶が接岸場所に対して近い位置にあるとき，ライダ３から接岸場所までの距離が近いため、ライダ３による計測範囲は狭いものとなる。もし、ライダ３から見て接岸場所の側面が斜め方向にあると、計測範囲は、接岸場所の上面から側面に渡る範囲となる。図９（Ａ）は、ライダ３の計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となる場合の対象船舶の正面図を示す。
　そして、このような状況では、接岸場所のエッジを含まない縦ラインも存在する。図９（Ｂ）は、ライダ３の計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となる場合の計測範囲及び縦ラインごとの最近傍点を明示した接岸場所の斜視図である。ここでは、ライダ３の計測範囲が網目状に示されており、網目の交点に点群データがあることを表現している。そして、図９（Ｂ）に示す例では、左側の縦ラインが接岸場所のエッジを含んでいない。従って、このような状況において、縦ラインごとの最近傍点の集合である近傍点集合に対して主成分分析を適用して得られる接岸側面直線Ｌｓは、接岸場所の側面に沿った直線とはならない。図１０（Ａ）は、ライダ３の計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となる場合に縦ラインごとの最近傍点及びこれらから生成される接岸側面直線Ｌｓを明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。この例では、接岸場所のエッジの点ではない被計測点が最近傍点になっていることに起因して、算出された接岸側面直線Ｌｓが接岸場所の側面に沿った直線となっていない。
　一方、接岸場所の側面と判定された最近傍点のみに基づき接岸側面直線Ｌｓを算出する方法も考えられるが、接岸場所に近づくほどその側面が検出されにくくなるため、接岸側面直線Ｌｓに用いる点数が減少し、接岸側面直線Ｌｓの算出精度が悪化してしまうという問題がある。
　以上を勘案し、第２生成方法に係る接岸パラメータ算出部１６は、接岸場所の上面と判定された最近傍点も含めた近傍点集合のうち、垂直番号が最下点を示す最下近傍点を除外して接岸側面直線Ｌｓを算出する。
　図１０（Ｂ）は、ライダ３の計測範囲が接岸場所の上面から側面に渡る範囲となる場合に選択される最近傍点及びこれらから生成される接岸側面直線Ｌｓを明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。この例では、接岸パラメータ算出部１６は、垂直番号が最下点を示す最下近傍点以外の最近傍点を選択して接岸側面直線Ｌｓを算出している。これにより、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓの生成の安定性を維持しつつ、高精度に接岸側面直線Ｌｓを算出することができる。その結果、接岸側面直線Ｌｓへの垂線を生成することで、対岸距離を正確に求めることができる。
　図１０（Ｃ）は、上面が薄く、側面の検出が難しい桟橋が接岸場所である場合の対象船舶の正面図を示す。このように、上面が薄く、側面の検出が難しい桟橋では、側面と判定される被計測点は無く、上面と判定される被計測点しか存在しない。このような場合においても、第２生成方法によれば、上面の桟橋のエッジにある有効な被計測点を最近傍点として抽出できるため、桟橋においても接岸側面直線Ｌｓを安定して生成することができる。
　（４－３）第３生成方法
　第３生成方法では、接岸パラメータ算出部１６は、第１生成方法の処理に加えて、縦ラインごとの最近傍点の垂直番号を読み取り、垂直番号が最上点（即ち、縦ラインごとに最も仰角が大きい計測方向を示す点）を示す垂直番号である最近傍点（「最上近傍点」とも呼ぶ。）の重みを他の最近傍点の重みよりも下げて接岸側面直線Ｌｓを算出する。以後では、最近傍点ごとの重みを「ｗ」により表すものとする。なお、第３生成方法は、第２生成方法と組み合わせて実行されてもよい。
　図１１は、１フレーム分の点群データをライダ３に対向する仮想的な平面上に示した図である。ここでは、１フレームは、１０×１０のデータを含むものとする。この場合、接岸パラメータ算出部１６は、縦ラインごとの最近傍点のうち、垂直番号が最上点を示す垂直番号（ここでは「１」）となる最近傍点を最上近傍点とみなし、重みｗを小さくする（例えば、ｗ＝０．１）。図１１の例では、接岸パラメータ算出部１６は、最上近傍点に相当するＤ（１，６）、Ｄ（１，７）、Ｄ（１，８）、Ｄ（１，９）、Ｄ（１，１０）の重みｗを１よりも小さくする。一方、接岸パラメータ算出部１６は、最上近傍点以外の最近傍点Ｄ（５，１）、Ｄ（５，２）、Ｄ（４，３）、Ｄ（２，４）、及びＤ（２，５）の重みｗを初期値のまま（ｗ＝１．０）とする。
　そして、接岸パラメータ算出部１６は、重み付き主成分分析によって接岸側面直線Ｌｓを算出する。この場合、接岸パラメータ算出部１６は、以下の式（８）及び式（９）により、重み付き平均ベクトルと重み付き共分散行列を生成する。
　そして、接岸パラメータ算出部１６は、式（８）及び式（９）で求めた結果を用いて，式（３）及び式（４）により主成分分析（重み付き主成分分析）を行い、第１主成分軸のベクトルｕを求めて、式（５）より接岸側面直線Ｌｓを生成する。なお、第２生成方法においても、式（８）及び式（９）における最下近傍点の重みｗを０とすることで、同じ式を用いることができる。
　ここで、第３生成方法の効果について説明する。
　縦ラインごとに見て，エッジを含まない縦ラインとして接岸場所の側面しかライダ３の計測範囲にないような場合もある。この場合、２次元平面で考えると接岸側面直線Ｌｓを生成するには問題が無さそうであるが、接岸場所の側面が平坦でない場合は、エッジを含まない縦ラインの最近傍点が接岸場所のエッジからずれてしまう。
　図１２（Ａ）は、側面が内側に傾いている接岸場所に接近した対象船舶の正面図を示し、図１２（Ｂ）は、接岸場所の側面しかライダ３の計測範囲にない縦ラインが存在する場合のライダ３の計測範囲及び縦ラインごとの最近傍点を明示した接岸場所の斜視図である。図１２（Ａ）に示される接岸場所は、側面が内側に入り込んでいるような岸壁となっている。このような場合に、接岸場所の側面しかライダ３の計測範囲にない縦ラインの最近傍点を含めて接岸側面直線Ｌｓを算出すると、接岸側面直線Ｌｓの算出精度が低下する。図１３（Ａ）は、接岸場所の側面しかライダ３の計測範囲にない縦ラインが存在する場合に縦ラインごとの最近傍点及びこれらから生成される接岸側面直線Ｌｓを明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。この例では、内側に入り込んだ岸壁側面上の最近傍点を含めて接岸側面直線Ｌｓを算出したことに起因して、接岸側面直線Ｌｓが接岸場所の側面に沿った直線となっていない。
　以上を勘案し、第３生成方法に係る接岸パラメータ算出部１６は、垂直番号が最上点を示す最上近傍点の重みを下げて接岸側面直線Ｌｓを算出する。図１３（Ｂ）は、接岸場所の側面しかライダ３の計測範囲にない縦ラインが存在する場合に重みｗを下げる最近傍点及び生成された接岸側面直線Ｌｓを明示した対象船舶及び接岸場所の上面図を示す。この例では、接岸パラメータ算出部１６は、垂直番号が最上点を示す最上近傍点の重みｗを０．１に設定して接岸側面直線Ｌｓを算出している。これにより、接岸パラメータ算出部１６は、接岸側面直線Ｌｓの生成の安定性を維持しつつ、高精度に接岸側面直線Ｌｓを算出することができる。その結果、接岸側面直線Ｌｓへの垂線を生成することで、対岸距離を正確に求めることができる。
　（５）信頼度情報の生成
　次に、信頼性情報の生成の具体例について説明する。信頼度情報生成ブロック４０は、接岸場所の検出時の視野角、接岸場所の面検出、法線ベクトルの本数及び分散等の各要素に対してフラグを生成し、生成したフラグのベクトルを信頼度情報として生成する。以後では、フラグは、「１」の場合には対応する要素の信頼度が高く、「０」の場合には対応する要素の信頼度が低いことを表すものとする。
　図１４は、信頼度情報生成ブロック４０が生成する信頼度情報のデータ構造の一例を示す。図１４に示すように、信頼度情報は、「上面」、「側面」、「直線」、「距離」、「角度」の項目を有する。また、項目「上面」は、サブ項目「視野角」、「検出」、「法線数」、「分散」を有し、項目「側面」は、「視野角」、「検出」、「法線数」、「分散」のサブ項目を有する。また、項目「直線」は、サブ項目「絶対値」を有し、項目「距離」は、サブ項目「変化量」、「変化率」を有し、項目「角度」は、サブ項目「変化量」を有する。
　ここで、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「上面」のサブ項目「視野角」には、接岸場所の上面が視野角の範囲内である場合に「１」、上面が視野角外である場合に「０」となるフラグを登録する。また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「上面」のサブ項目「検出」には、接岸場所の上面が検出面である場合に「１」、上面が検出面でない場合に「０」となるフラグを登録する。また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「上面」のサブ項目「法線数」には、接岸場所の上面に対する法線ベクトルの本数が所定の閾値（例えば１０本）以上の場合に「１」、当該本数が閾値未満の場合に「０」となるフラグを登録する。また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「上面」のサブ項目「分散」には、接岸場所の上面に対する法線ベクトルのｘ，ｙ，ｚ成分の分散がいずれも所定の閾値（例えば１．０）未満の場合に「１」、当該いずれかの分散が閾値以上の場合に「０」となるフラグを登録する。また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「側面」の各サブ項目においても、項目「上面」の各サブ項目と同一規則により定めたフラグを登録する。
　また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「直線」のサブ項目「絶対値」には、第１生成方法～第３生成方法のいずれかにより算出した接岸側面直線Ｌｓの信頼度を表すフラグを登録する。例えば、対象船舶の前後にライダ３が夫々設けられている場合に、信頼度情報生成ブロック４０は、第１生成方法～第３生成方法のいずれかにより算出した接岸側面直線Ｌｓの方向ベクトルと、対象船舶の前後のライダ３の最近傍点を結んだ直線の方向ベクトルとの成分ごとの差分がいずれも閾値未満の場合に「１」、当該差分のいずれかが閾値以上の場合に「０」となるフラグを登録する。
　また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「距離」のサブ項目「変化量」には、対岸距離算出ブロック２８が算出する対岸距離の１時刻前からの変化量が所定の閾値（例えば１．０ｍ）未満である場合に「１」、当該変化量が閾値以上の場合に「０」となるフラグを登録する。また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「距離」のサブ項目「変化率」には、対岸距離算出ブロック２８が算出する対岸距離の１時刻前からの変化率が所定の閾値（例えば±１０％）未満である場合に「１」、当該変化率が閾値以上の場合に「０」となるフラグを登録する。また、信頼度情報生成ブロック４０は、項目「角度」のサブ項目「変化量」には、進入角度算出ブロック２９が算出する進入角度の１時刻前からの変化量が所定の閾値（例えば１．０度）未満である場合に「１」、当該変化量が閾値以上の場合に「０」となるフラグを登録する。
　なお、上述の各閾値は、例えば、メモリ１２等に予め記憶された適合値に設定される。また、信頼度情報は、ライダ３毎に生成されてもよい。
　このようなデータ構造を有する信頼度情報によれば、算出した対岸距離、接岸速度、進入角度の信頼度を把握することが可能となる。なお、信頼度情報の各サブ項目が「１」の場合に、最も信頼度が高いことになる。そして、情報処理装置１は、この信頼度情報に基づき、接岸時の駆動源の出力の調整などを行う。例えば、情報処理装置１は、信頼度情報が示す各サブ項目の合計値に応じて、接岸時の対象船舶の速度の上限値等を決定してもよい。この場合、情報処理装置１は、例えば、上述の合計値が小さいほど、接岸場所に関する情報の信頼性が低く、慎重に接岸する必要があると判断し、接岸時の対象船舶の速度の上限値を小さくする。
　（６）処理フロー
　図１５は、本実施例における接岸支援処理の概要を表すフローチャートの一例である。情報処理装置１は、図１５のフローチャートの処理を繰り返し実行する。
　まず、情報処理装置１は、接岸場所方向の点群データを取得する（ステップＳ１１）。この場合、情報処理装置１は、例えば、対象船舶において接岸側を計測範囲に含むライダ３が生成する点群データを取得する。また、情報処理装置１は、取得した点群データのダウンサンプリング及び水面で反射したデータの除去をさらに行ってもよい。
　次に、情報処理装置１の接岸場所検出部１５は、ステップＳ１１で取得された点群データに基づき、法線ベクトルを算出する（ステップＳ１２）。さらに、接岸場所検出部１５は、ステップＳ１２において、法線ベクトルの本数及び法線ベクトルの分散等の算出を行う。また、接岸場所検出部１５は、ステップＳ１２の処理結果に基づき、視野内面及び検出面の特定を行う（ステップＳ１３）。
　次に、接岸パラメータ算出部１６は、ステップＳ１１で取得した点群データに基づき、縦ラインごとの最近傍探索を行い、縦ラインごとの最近傍点を求める（ステップＳ１４）。
　次に、接岸パラメータ算出部１６は、ステップＳ１４で求めた縦ラインごとの最近傍点を用いて、接岸側面直線Ｌｓを算出する（ステップＳ１５）。この場合、接岸パラメータ算出部１６は、第１生成方法に基づき、接岸側面直線Ｌｓとの距離が離れた最近傍点の除外及び接岸側面直線Ｌｓの更新を行ってもよく、第２生成方法又は／及び第３生成方法に基づき、最下近傍点又は／及び最上近傍点を除外あるいは重みを小さくした上で、接岸側面直線Ｌｓを算出してもよい。ステップＳ１５の詳細な処理については、図１９を参照して後述する。
　次に、接岸パラメータ算出部１６は、ステップＳ１５で算出した接岸側面直線Ｌｓを用いて、接岸パラメータである対岸距離、進入角度、接岸速度を算出する（ステップＳ１６）。
　そして、接岸パラメータ算出部１６は、ステップＳ１３での視野内面及び検出面の特定結果及びステップＳ１６での接岸パラメータの算出結果に基づき、信頼度情報を生成する（ステップＳ１７）。その後、情報処理装置１は、信頼度情報に基づく船舶の制御を行う（ステップＳ１８）。これにより、情報処理装置１は、接岸状況を的確に反映した信頼度に基づいて、接岸に関する船舶の制御を的確に実行することができる。
　そして、情報処理装置１は、対象船舶が接岸（着岸）したか否か判定する（ステップＳ１９）。この場合、情報処理装置１は、例えば、センサ群２の出力信号又はインターフェース１１を介したユーザ入力等に基づき、対象船舶が接岸したか否か判定する。そして、情報処理装置１は、対象船舶が接岸したと判定した場合（ステップＳ１９；Ｙｅｓ）、フローチャートの処理を終了する。一方、情報処理装置１は、対象船舶が接岸していない場合（ステップＳ１９；Ｎｏ）、ステップＳ１１へ処理を戻す。
　図１９は、図１８のステップＳ１５での接岸側面直線Ｌｓの算出処理に関するフローチャートの一例である。
　まず、接岸パラメータ算出部１６は、縦ラインごとの最近傍点を近傍点集合とする（ステップＳ２１）。そして、接岸パラメータ算出部１６は、近傍点集合の各点の垂直番号を読み取る（ステップＳ２２）。
　次に、接岸パラメータ算出部１６は、近傍点集合に最下近傍点があるか否か判定する（ステップＳ２３）。そして、最下近傍点がある場合（ステップＳ２３；Ｙｅｓ）、接岸パラメータ算出部１６は、最下近傍点を近傍点集合から除外する（ステップＳ２４）。一方、最下近傍点がない場合（ステップＳ２３；Ｎｏ）、接岸パラメータ算出部１６は、ステップＳ２５へ処理を進める。
　次に、接岸パラメータ算出部１６は、近傍点集合に最上近傍点があるか否か判定する（ステップＳ２５）。そして、最上近傍点がある場合（ステップＳ２５；Ｙｅｓ）、接岸パラメータ算出部１６は、最上近傍点の重みを他の最近傍点の重みよりも下げる（ステップＳ２６）。一方、最上近傍点がない場合（ステップＳ２５；Ｎｏ）、接岸パラメータ算出部１６は、ステップＳ２７へ処理を進める。
　そして、接岸パラメータ算出部１６は、近傍点集合に対して主成分分析にて直線を生成する（ステップＳ２７）。そして、接岸パラメータ算出部１６は、近傍点集合の各点から上述の直線までの距離を算出し、最大となる距離を抽出する（ステップＳ２８）。そして、接岸パラメータ算出部１６は、最大となる距離が所定値より長いか否か判定する（ステップＳ２９）。そして、最大となる距離が所定値より長い場合（ステップＳ２９；Ｙｅｓ）、接岸パラメータ算出部１６は、最大となる距離に対応する近傍点集合の点はノイズ点であると判定し、近傍点集合から除外する（ステップＳ３１）。そして、接岸パラメータ算出部１６は、再びステップＳ２７へ処理を進める。
　一方、接岸パラメータ算出部１６は、最大となる距離が所定値以下である場合（ステップＳ２９；Ｎｏ）、ステップＳ２７で算出した直線を、接岸側面直線Ｌｓとする（ステップＳ３０）。
　（７）変形例
　（変形例１）
　接岸パラメータ算出部１６は、主成分分析に基づき、縦ラインごとの最近傍点の集合である近傍点集合から接岸側面直線Ｌｓを算出する代わりに、最小二乗法その他の回帰分析手法に基づき、近傍点集合から接岸側面直線Ｌｓを算出してもよい。これによっても、接岸パラメータ算出部１６は、縦ラインごとの最近傍点に基づき、接岸側面直線Ｌｓを的確に算出することができる。
　（変形例２）
　情報処理装置１は、岸壁に最も近接する船体の部位(近接部位)と、その近接部位から岸壁までの最短距離を把握し、着岸や離岸時の操船に役立たせてもよい。
　この場合、情報処理装置１は、以下の（手順１）～（手順３）により、上述の近接部位及び最短距離を決定する。
　（手順１）自船の輪郭を表す複数のポイント(「輪郭ポイントＰｏ」とも呼ぶ。)から接岸側面直線Ｌｓまでの距離を算出
　（手順２）算出した輪郭ポイントＰｏから接岸側面直線Ｌｓまでの距離の中で，最小値を抽出
　（手順３）抽出した最小値を岸壁までの最短距離とするとともに、最小値となる輪郭ポイントＰｏを岸壁への近接部位として決定
　図１６は、輪郭ポイントＰｏを明示した対象船舶の俯瞰図である。例えば、メモリ１２には、対象船舶の輪郭位置を示す位置データである輪郭データが記憶されている。輪郭データは、対象船舶の輪郭を表す複数個（ここでは２４個）の輪郭ポイントＰｏが船舶座標系の座標として記録されたデータとなっている。ここでは、対象船舶の正面（前進）方向を「Ｘｂ」座標、対象船舶の側面方向を「Ｙｂ」座標、対象船舶の鉛直方向を「Ｚｂ」座標とする。そして、ライダ３が計測した、ライダ３を基準とした座標系の計測データは、船舶座標系に変換される。なお、移動体に設置されたライダを基準とした座標系の点群データを移動体の座標系に変換する処理については、例えば、国際公開ＷＯ２０１９／１８８７４５などに開示されている。
　図１７は、輪郭ポイントＰｏから接岸側面直線Ｌｓまでの距離を矢印により明示した図である。これらの距離の算出は、上述した方法と同様、各輪郭ポイントＰｏから接岸側面直線Ｌｓまでの垂線の長さを求めることで実施される。ここでは、２４個の輪郭ポイントＰｏに対する上述の距離を示す矢印が明示されている。図１８は、近接部位及び最短距離を明示した図である。ここでは、（手順２）により抽出された最小値に相当する輪郭ポイントＰｏが近接部位として枠９０により強調表示され、かつ、近接部位から岸壁までの最短距離が矢印９１により示されている。
　したがって、変形例２によれば、対象岸壁に最も近接している船舶の部位と、岸壁までの距離が把握できるため、より安全で円滑な操船支援に役立つものとなる。
　（変形例３）
　図１９は、変形例に係る信頼度情報に含まれる指標及び信頼度を示す。図２０は、図１９に示される指標を明示した対象船舶及び接岸場所の俯瞰図である。なお、ここでは、接岸場所のエッジ付近の被計測点を「対象点」とも呼ぶ。
　指標「ｃ３」は、対象点の点数に基づく指標であり、ここでは一例として変数ｘを対象点の点数とした１次関数として表されている。指標「ｃ２」は、対象点の標準偏差に基づく指標であり、ここでは一例として変数ｘを対象点の標準偏差とした１次関数として表されている。指標「ｃ１」は、２台のライダ３により前方側と後方側の両方の岸壁を計測できたか否かを示す指標であり、ここでは一例として両方が計測できた場合を「１．０」とし、片方のみが計測できた場合を「０．０」としている。指標「ｃ０」は、対象点の両端（接岸側面直線Ｌｓに沿った方向における両端）の間隔に基づく指標であり、変数ｘを上述の両端の間隔とした１次関数として表されている。また、指標ｃ０～ｃ３は０～１の範囲に制限するように算出される。
　演算信頼度「ｃ」は、上述した各指標ｃ０～ｃ３に基づく信頼度であり、ここでは、指標ｃ０～ｃ３に対する重要度に応じた重み係数「ｗ０」～「ｗ３」を用いた指標ｃ０～ｃ３の加重平均値となっている。また、重み係数ｗ０～ｗ３の設定値の一例が図示されている。各指標ｃ０～ｃ３は、いずれも０～１の範囲であるため、それらの加重平均値である演算信頼度ｃも０～１の範囲の数値として算出される。
　総合信頼度「ｒ」は、岸壁の側面の検出に関する信頼度である側面検出信頼度「ｑｓ」と、岸壁の上面の検出に関する信頼度である上面検出信頼度「ｑｕ」と、演算信頼度ｃとに基づく信頼度である。ここでは、各信頼度ｑｓ、ｑｕ、ｃに対する重要度に応じた重み係数「ｗｑｓ」、「ｗｑｕ」、「ｗｃ」を用いた信頼度ｑｓ、ｑｕ、ｃの加重平均値となっている。また、重み係数ｗｑｓ、ｗｑｕ、ｗｃの設定値の一例が図示されている。なお、情報処理装置１は、例えば、側面検出信頼度ｑｓを、図１４に示す信頼度情報の項目「側面」に基づき算出し、上面検出信頼度ｑｕを、同図の信頼度情報の項目「上面」に基づき算出してもよい。そして、側面検出信頼度ｑｓと上面検出信頼度ｑｕはいずれも、０～１の範囲となるように算出される。また、前方と後方の両方の岸壁を検出した場合は、前方岸壁の側面検出信頼度ｑｓ０、後方岸壁の側面検出信頼度ｑｓ１、前方岸壁の上面検出信頼度ｑｕ０、後方岸壁の上面検出信頼度ｑｕ１として算出する。側面検出信頼度ｑｓと上面検出信頼度ｑｕと演算信頼度ｃは、いずれも０～１の範囲であるため、それらの加重平均値である総合信頼度ｒも０～１の範囲の数値として算出される。したがって、総合信頼度ｒが１に近いほど、算出された接岸パラメータの信頼性が高く、総合信頼度ｒが０に近いほど、算出された接岸パラメータの信頼性が低いことがわかる。
　情報処理装置１は、変形例に係る各指標及び信頼度を含む信頼度情報に基づき、接岸時の駆動源の出力の調整などを好適に行うことができる。
　以上説明したように、情報処理装置１のコントローラ１３は、取得手段と、抽出手段と、算出手段として機能する。取得手段は、対象船舶に設けられたライダ３が生成する、横方向の位置を表すインデックスである水平番号及び縦方向の位置を表すインデックスである垂直番号の組により特定されるデータの集合である点群データを取得する。抽出手段は、接岸場所の被計測点を表すデータから対象船舶と最も近い最近傍点を表すデータを、水平番号ごとに（即ち縦ラインごとに）抽出する。そして、算出手段は、最近傍点を表すデータの集合である近傍点集合に基づき、接岸場所に沿った直線である接岸側面直線Ｌｓを算出する。この態様により、コントローラ１３は、対岸距離などの接岸パラメータを的確に算出することができる。
　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－Ｔｒａｓｉｔｏｒｙ　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　情報処理装置
　２　センサ群
　３　ライダ

Claims (10)

  1. 　船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得する取得手段と、
    　接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出する抽出手段と、
    　前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する直線算出手段と、
    を有する情報処理装置。
  2. 　前記直線算出手段は、前記直線との距離が所定距離以上となる前記最近傍点を除外した前記近傍点集合に基づき、前記直線を更新する、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記直線算出手段は、前記縦方向の位置を表すインデックスが前記計測装置による計測方向の俯角が最も大きいインデックスに対応する前記データを除外した前記近傍点集合に基づき、前記直線を算出する、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記直線算出手段は、前記縦方向の位置を表すインデックスが前記計測装置による計測方向の仰角が最も大きいインデックスに対応する前記近傍点集合の前記データの重みを、前記近傍点集合における他の前記データよりも下げて、前記直線を算出する、請求項１～３のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  5. 　前記計測装置から前記直線へ下した垂線の長さに基づき、前記船舶と前記接岸場所との距離である対岸距離を算出する対岸距離算出手段をさらに有する、請求項１～４のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  6. 　前記船舶の輪郭ポイントから前記直線へ下した垂線の長さの中の最小となるものを抽出し、前記船舶の船体から前記接岸場所までの最短距離を算出する最短対岸距離算出手段と、前記接岸場所に最も近接する前記船舶の部位を特定する近接部位特定手段をさらに有する請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記取得手段は、前記計測装置が生成したデータに対し、前記計測装置が出射する光が水面で反射することで生成された水面反射データの除去、あるいは、ダウンサンプリングによるデータ点数の低減、の少なくともいずれかを行ったデータを、前記計測データとして取得する、請求項１～６のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　コンピュータが実行する制御方法であって、
    　船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得し、
    　接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出し、
    　前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する、
    制御方法。
  9. 　船舶に設けられた計測装置が生成する、横方向の位置を表すインデックス及び縦方向の位置を表すインデックスの組により特定されるデータの集合である計測データを取得し、
    　接岸場所の被計測点を表す前記データから前記船舶と最も近い最近傍点を表す前記データを、前記横方向の位置を表すインデックスごとに抽出し、
    　前記最近傍点を表す前記データの集合である近傍点集合に基づき、前記接岸場所に沿った直線を算出する処理をコンピュータに実行させるプログラム。
  10. 　請求項９に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
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