WO2024090040A1

WO2024090040A1 - 情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラム

Info

Publication number: WO2024090040A1
Application number: PCT/JP2023/032318
Authority: WO
Inventors: 裕崇田中
Original assignee: ソニーグループ株式会社
Priority date: 2022-10-28
Filing date: 2023-09-05
Publication date: 2024-05-02

Abstract

光出力センサや、センサ検出情報に基づいて生成される点群マップを、移動体の速度に応じて制御して、移動体速度に応じた最適なオブジェクト検出を可能とする。移動体に装着され、光送信部から所定周波数の光を出力してオブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、センサ検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、センサ、または点群マップ生成部の少なくともいずれかを制御する制御部を有する。制御部はセンサの出力光の周波数、または強度、またはセンサの入力光の露光時間、または、点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを移動体速度に応じて変更する制御を行う。

Description

情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラム

　本開示は、情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。さらに詳細には、例えばロボットや自動運転車両等の移動体が安全に走行するために障害物検出処理を実行する情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムに関する。

　昨今、ロボットや自動運転車両等、自律移動型の移動体の開発や利用が盛んに行われている。
　自律移動型移動体は、周囲の障害物などのオブジェクトの位置や距離を解析するセンサを有し、センサ検出情報に基づいて障害物の位置、距離を解析し、障害物への衝突や接触を避けた走行ルートを設定して安全な走行を行う。
　また、センサ検出情報に基づいて作成した地図や、外部から入力される地図情報を利用して移動を行う場合もある。

　障害物等のオブジェクト検出を行うセンサとして、例えば可視光や赤外光、あるいはレーザ光等の光を出力し、オブジェクトからの反射光を解析するＴｏＦ（Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラや、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）などが知られている。

　ＴｏＦカメラにはいくつか種類があるが、例えば送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差からオブジェクト距離を算出するｉＴｏＦ（ｉｎｄｉｒｅｃｔ　ＴｏＦ）カメラが知られている。

　しかし、このｉＴｏＦカメラを用いてオブジェクト距離を算出すると、実際には遠い距離のオブジェクトを実際の距離と異なる近い距離にあるオブジェクトと判定してしまう誤検出（エイリアシング）が発生する場合がある。

　ｉＴｏＦカメラは、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に応じて距離を算出する構成であるが、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は０～２πの範囲でのみ検出可能である。その結果、検出可能な最大距離（例えば位相差＝２π）は、送信光（出力光）の周波数に応じて規定されてしまう。

　例えば、送信光（出力光）と受信光（反射光）の実際の位相差が２πでなく周回遅れの４πや６πであっても、位相差＝２πと同様の距離にある近い距離のオブジェクトであると判断する距離算出エラーが発生する可能性がある。
　なお、この誤検出の原理に関する詳細な説明は後述する。

　ＴｏＦセンサを用いた場合の検出精度低下を低減する構成を開示した従来技術として、例えば特許文献１（特開２０２２－０４６１６２号公報）や、特許文献２（特表２０１３－５３８３４２号公報）がある。

　特許文献１（特開２０２２－０４６１６２号公報）は、ＴｏＦセンサを装着した車両の速度に応じて、ＴｏＦセンサの露光時間や発光強度を変更して、検出精度の低下を抑制する構成を開示している。
　しかし、例えば人が歩いている場所や対向車両がいる環境で発光強度を上げると人や対向車両の迷惑となるという問題がある。

　また、特許文献２（特表２０１３－５３８３４２号公報）は、複数の異なる変調周波数を用いて、各周波数において個別に位相差検出を行い、これらを統合することでより精度の高いオブジェクト距離を算出する構成を開示している。
　しかし、この構成はシステム構成や演算処理が複雑化してしまうという問題がある。

特開２０２２－０４６１６２号公報特表２０１３－５３８３４２号公報

　本開示は、例えば上記問題点に鑑みてなされたものであり、ロボットや車両等の移動体の様々な走行環境に応じた最適な制御により、オブジェクト距離算出を高精度に行うことを可能とした情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムを提供することを目的とする。

　さらに、本開示の一実施例は、ｉＴｏＦカメラとＬｉＤＡＲを併用することで、オブジェクト距離の算出精度を、さらに高めた情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムを提供するものである。

　本開示の第１の側面は、
　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記制御部は、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を行う情報処理装置にある。

　さらに、本開示の第２の側面は、
　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　前記情報処理装置は、
　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記制御部が、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を行う情報処理方法にある。

　さらに、本開示の第３の側面は、
　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記情報処理装置は、
　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記プログラムは、前記制御部に、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を実行させるプログラムにある。

　なお、本開示のプログラムは、例えば、様々なプログラム・コードを実行可能な情報処理装置やコンピュータ・システムに対して、コンピュータ可読な形式で提供する記憶媒体、通信媒体によって提供可能なプログラムである。このようなプログラムをコンピュータ可読な形式で提供することにより、情報処理装置やコンピュータ・システム上でプログラムに応じた処理が実現される。

　本開示のさらに他の目的、特徴や利点は、後述する本開示の実施例や添付する図面に基づくより詳細な説明によって明らかになるであろう。なお、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　本開示の一実施例の構成によれば、光出力センサや、センサ検出情報に基づいて生成される点群マップを、移動体の速度に応じて制御して、移動体速度に応じた最適なオブジェクト検出を可能とした構成が実現される。
具体的には、例えば、移動体に装着され、光送信部から所定周波数の光を出力してオブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、センサ検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、センサ、または点群マップ生成部の少なくともいずれかを制御する制御部を有する。制御部はセンサの出力光の周波数、または強度、またはセンサの入力光の露光時間、または、点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを移動体速度に応じて変更する制御を行う。
　本構成により、光出力センサや、センサ検出情報に基づいて生成される点群マップを、移動体の速度に応じて制御して、移動体速度に応じた最適なオブジェクト検出を可能とした構成が実現される。
　なお、本明細書に記載された効果はあくまで例示であって限定されるものではなく、また付加的な効果があってもよい。

本開示の情報処理装置が装着される移動体であるロボットの構成と、ロボットが走行する走行環境の一例について説明する図である。ｉＴｏＦカメラによるオブジェクト距離測定例について説明する図である。オブジェクト距離が小さい（近い）場合と、オブジェクト距離が大きい（遠い）場合の位相差の具体例について説明する図である。ｉＴｏＦカメラを用いたオブジェクト距離算出処理における問題点について説明する図である。ｉＴｏＦカメラを用いたオブジェクト距離算出処理における問題点について説明する図である。ｉＴｏＦカメラを用いたオブジェクト距離算出処理における問題点について説明する図である。ｉＴｏＦカメラによるオブジェクト距離の誤検出（エイリアシング）の詳細について説明する図である。ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数と計測可能距離との関係について説明する図である。ｉＴｏＦカメラによるオブジェクト距離の誤検出（エイリアシング）の詳細について説明する図である。ｉＴｏＦカメラによるオブジェクト距離の誤検出（エイリアシング）の詳細について説明する図である。本開示の情報処理装置の構成例について説明する図である。２Ｄ－ＬｉＤＡＲがオブジェクト距離検出処理を実行する２次元平面の例について説明する図である。２Ｄ－ＬｉＤＡＲによるオブジェクト距離検出処理の一例について説明する図である。ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部が生成する点群マップの一例について説明する図である。点群カット領域について説明する図である。ｉＴｏＦ点群マップ生成部が生成する点群マップ（３次元点群マップ）の一例について説明する図である。点群マップ合成部が生成する合成点群マップの一例について説明する図である。情報処理装置が実行するｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートを示す図である。ロボット（移動体）の速度と、点群カット領域の拡大と縮小処理との対応関係を説明するグラフを示す図である。点群カット領域の拡大処理、および縮小処理の具体例について説明する図である。点群マップ合成部が実行する合成点群マップ生成処理の具体例について説明する図である。点群マップ合成部が実行する合成点群マップ生成処理の具体例について説明する図である。点群マップ合成部が実行する合成点群マップ生成処理の具体例について説明する図である。点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）の算出関数を示すグラフについて説明する図である。ヒステリシスを設定した制御の具体例について説明する図である。点群カット処理をｉＴｏＦ点群マップ生成後に実行する処理シーケンスの例について説明する図である。情報処理装置が実行するｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートを示す図である。ロボット（移動体）の速度と、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数（Ｈｚ）との対応関係を示すグラフについて説明する図である。情報処理装置が実行するｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートを示す図である。ロボット（移動体）の速度と、ｉＴｏＦカメラの露光時間（μｓｅｃ）との対応関係を示すグラフについて説明する図である。情報処理装置が実行するｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートを示す図である。ロボット（移動体）の速度と、ｉＴｏＦカメラの出力光の強度（Ｗａｔｔ）との対応関係を示すグラフについて説明する図である。情報処理装置が実行する処理について説明するフローチャートを示す図である。情報処理装置が実行する処理について説明するフローチャートを示す図である。情報処理装置が実行する処理について説明するフローチャートを示す図である。情報処理装置が実行する処理について説明するフローチャートを示す図である。本開示の情報処理装置のハードウェア構成例について説明する図である。

　以下、図面を参照しながら本開示の情報処理装置、および情報処理方法、並びにプログラムの詳細について説明する。なお、説明は以下の項目に従って行なう。
　１．移動体の構成とｉＴｏＦカメラの原理と問題点について
　２．本開示の情報処理装置の構成例について
　３．情報処理装置が実行する処理の実施例について
　３－１．（実施例１）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について
　３－１－１．（実施例１の変形例１）点群カット領域の設定態様を変更した変形例
　３－１－２．（実施例１の変形例２）点群カット処理をｉＴｏＦ点群マップ生成後に実行する変形例
　３－２．（実施例２）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について
　３－３．（実施例３）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について
　３－４．（実施例４）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について
　４．（実施例５）上記実施例１～４の各処理をシーケンシャルに実行する実施例について
　５．情報処理装置のハードウェア構成例について
　６．本開示の構成のまとめ

　　［１．移動体の構成とｉＴｏＦカメラの原理と問題点について］
　まず、移動体の構成とｉＴｏＦカメラの原理と問題点について説明する。

　本開示の情報処理装置は、ロボットや車両等の移動体に装着され、ＴｏＦカメラを用いてオブジェクト距離算出を行う。
　図１には、本開示の情報処理装置が装着される移動体であるロボット１０の構成と、ロボット１０が走行する走行環境の一例を示している。

　なお、本開示の情報処理装置が装着される移動体は、図１に示すようなロボットに限らず、例えば自動運転車両などの車両型移動体や、ドローン等の飛行型移動体など、様々な移動体とすることが可能である。
　以下では、本開示の情報処理装置を装着する移動体として自律走行型のロボット１０を用いた実施例について説明する。

　図１に示すように、ロボット１０は、カメラ２０、ＬｉＤＡＲ３０を備えている。
　カメラ２０は、例えばＲＧＢカメラ２１とｉＴｏＦカメラ（デプスカメラ）２２とによって構成される。

　なお、ｉＴｏＦカメラ２２は、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差を解析し、位相差からオブジェクト距離を算出するｉＴｏＦ（ｉｎｄｉｒｅｃｔ　Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラである。

　また、ＬｉＤＡＲ３０は、レーザ光を出力し、レーザ光のオブジェクトからの反射光を解析することで障害物までの距離を計測するセンサとしてのＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）である。

　図１には（Ａ）走行環境の一例を示している。ロボットは、ある建物内の通路を走行している。ロボット１０の進行方向である前方には人が歩いており、また、電子機器が置かれている。
　ロボット１０にとって、これらの人や電子機器は障害物に相当するオブジェクトであり、ロボット１０がこれらのオブジェクト（障害物）に衝突や接触を発生させることなく走行するためには、これらのオブジェクト（障害物）の距離や位置を正確に把握することが必要となる。

　オブジェクト（障害物）の距離や位置を正確に把握するためのセンサとして、ｉＴｏＦカメラ２２や、ＬｉＤＡＲ３０が用いられる。

　ｉＴｏＦカメラ２２や、ＬｉＤＡＲ３０は、例えば可視光や赤外光、あるいはレーザ光等の光を出力し、障害物等のオブジェクトからの反射光を受光して解析する。

　ｉＴｏＦカメラ２２は、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差を解析し、位相差からオブジェクト距離を算出する。
　図２を参照して、ｉＴｏＦカメラ２２によるオブジェクト距離算出処理の具体例について説明する。

　図２（ａ）は、ｉＴｏＦカメラ２２によるオブジェクト距離測定例を示す図である。
　ロボット１０の前面にあるｉＴｏＦカメラ２２からの送信光（出力光）がオブジェクト（障害物）に照射されると、オブジェクト（障害物）から反射された光が受信光（反射光）としてｉＴｏＦカメラ２２に入力する。

　図２（ｂ）は、図２（ａ）に示すｉＴｏＦカメラ２２の送信光（出力光）の位相と、オブジェクトからの反射光である受信光の位相差に基づく距離（デプス）測定原理を説明する図である。

　図のグラフの横軸が時間（ｔ）であり、縦軸が振幅を示している。実線が送信光（出力光）の振幅変化を示し、点線が受信光（反射波）の振幅変化を示している。
　実線で示す送信光（出力光）の振幅変化は、ｉＴｏＦカメラ２２の光出力部（光送信部）で検出される振幅変化である。点線で示す受信光（反射波）の振幅変化は、ｉＴｏＦカメラ２２の光入力部（光受信部）で検出される振幅変化である。
　光を反射するオブジェクト距離が大きい（遠い）ほど、送信光（出力光）と受信光（反射光）とのずれが大きくなる。

　送信光（出力光）と受信光（反射光）とのずれは、図２（ｂ）のグラフに示すように、送信光（出力光）と受信光（反射光）との位相差として検出することができる。
　位相差は、オブジェクト距離が大きい（遠い）ほど大きくなる。

　図３に、オブジェクト距離が小さい（近い）場合と、オブジェクト距離が大きい（遠い）場合の位相差の具体例を示すグラフを示す。

　図３（ａ）に示すグラフは、オブジェクト距離が小さい（近い）場合の送信光（出力光）の振幅変化（実線）と、受信光（反射光）の振幅変化（点線）を示している。
　図３（ｂ）は、オブジェクト距離が大きい（遠い）場合の送信光（出力光）の振幅変化（実線）と、受信光（反射光）の振幅変化（点線）を示している。

　図３（ａ），（ｂ）に示す送信光と受信光のずれ量に相当する位相差を比較すると、（ａ）に示す近いオブジェクトの場合の位相差より、（ｂ）に示す遠いオブジェクトの場合の位相差が大きくなっている。
　これは、オブジェクトが遠いほど、受信光の受信時間が遅れるためである。すなわち、オブジェクト距離が大きい（遠い）ほど、位相差が大きくなる。
　ｉＴｏＦカメラは、この原理を利用して、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に基づくオブジェクト距離算出可能とした距離センサである。

　しかし、ｉＴｏＦカメラを用いてオブジェクト距離を算出すると、実際には遠い距離のオブジェクトを実際の距離と異なる近い距離にあるオブジェクトであると判定する誤検出（エイリアシング）が発生する場合がある。
　図４以下を参照してこの問題点について説明する。

　前述したように、ｉＴｏＦカメラは、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に応じて距離を算出する構成である。
　送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は０～２πの範囲でのみ検出可能となる。すなわち、検出可能な最大距離（例えば位相差＝２π）は、送信光（出力光）の周波数に応じて規定されてしまう。

　図４には、以下の２つの図を示している。
　（ａ）オブジェクト距離が小さい（近い）場合の送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差の例
　（ｂ）オブジェクト距離が大きい（遠い）場合の送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差の例

　図４（ａ）の例は、オブジェクト距離が小さい（近い）場合の送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差の例であり、位相差がほぼ０に近い値となる。
　一方、図４（ｂ）の例は、オブジェクト距離が大きい（遠い）場合の送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差の例であり、位相差がほぼ２πに近い値となる。

　このように、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は０～２πの範囲でのみ検出可能であり、検出可能な最大距離（例えば位相差＝２π）は、送信光（出力光）の周波数に応じて規定されてしまう。
　例えば、送信光（出力光）と受信光（反射光）の実際の位相差が２πでなく周回遅れの４πや６πであっても、位相差＝２πと同様の距離にあると判定し、４πや６πの位相差を持つ反射波を生成した遠い距離のオブジェクトを位相差＝２πに対応する近い距離にあるオブジェクトであると誤判定する可能性がある。

　具体例について図５以下を参照して説明する。
　図５には、先に図１（Ａ）を参照して説明した走行環境例と同様の走行環境をロボット１０が走行した場合に、ロボット１０のＲＧＢカメラ２１で撮影された「（ａ）ＲＧＢ画像」と、ｉＴｏＦカメラ２２を用いて解析された送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に基づく「（ｂ）距離画像（デプス画像）」の例を示している。
　なお、図５（ｂ）に示す距離画像は、オブジェクト距離の誤検出によって生成された誤った距離画像の模式的な画像例である。

　ここで利用するｉＴｏＦカメラは、計測可能なオブジェクト距離＝０～１．５ｍのカメラであるとする。すなわち、ｉＴｏＦカメラの送信光（出力光）と受信光（反射光）の最大位相差＝２πとなる場合のオブジェクト距離が１．５ｍである設定のｉＴｏＦカメラを利用した例である。

　このようなｉＴｏＦカメラを利用すると、最大計測可能距離＝１．５ｍより遠いオブジェクトについて、正しい距離検出を行うことができなくなる。
　図５に示す例では、人（オブジェクト）や電子機器（オブジェクト）、これらのオブジェクトは、ロボット１０が装着したｉＴｏＦカメラ２２から５．５ｍの距離にある。
　最大計測可能距離＝１．５ｍのｉＴｏＦカメラでは、これら距離５．５ｍのオブジェクトについて、例えば、算出距離が１．０ｍ等、誤って距離算出が実行される。

　図５（ｂ）に示す「（ｂ）距離画像（デプス画像）」は、最大計測可能距離＝１．５ｍのｉＴｏＦカメラを用いて解析された送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に応じて画素値（輝度値）を設定した画像である。
　送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差が大きいほど低輝度（黒に近い）とし、位相差が小さいほど高輝度（白に近い）設定とした輝度画像である。

　例えば位相差＝２πの画素は黒に設定され、オブジェクト距離＝１．５ｍを示す。また、位相差＝０の画素は白に設定され、オブジェクト距離＝０ｍを示す。

　なお、前述したように、図５（ｂ）に示す「（ｂ）距離画像（デプス画像）」は、距離画像（デプス画像）の一例であり、各画素に位相差に応じた輝度値を設定した画像であるが、例えば、各画素に対して位相差に応じた色を設定したカラー画像としてもよい。例えば、位相差が大きい（＝距離が遠い）ほど赤に近く、位相差が小さい（＝距離が近い）ほど青に近い色を設定した距離画像（デプス画像）などが可能である。

　図５（ｂ）に示す距離画像は、計測可能なオブジェクト距離＝０～１．５ｍのｉＴｏＦカメラを用いて生成した距離画像であり、オブジェクト距離が１．５ｍ以上のオブジェクトについては、誤った画素値（輝度値）が設定される。

　前述したように、人（オブジェクト）や電子機器（オブジェクト）は、ロボット１０が装着したｉＴｏＦカメラ２２から５．５ｍの距離にあり、ｉＴｏＦカメラの計測可能なオブジェクト距離＝０～１．５ｍを超えており、図５（ｂ）に示す距離画像中の人や、電子機器等のオブジェクトについては正確な距離算出を行うことができない。その結果、距離画像の画素値（輝度値）は、誤った距離を示す画素値に設定される。

　すなわち、人や電子機器オブジェクトについては、ｉＴｏＦカメラ２２の送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に基づく誤った距離値が算出されるため、その誤った距離値に応じた画素値（輝度値）が設定されてしまう。

　図６を参照してこのような誤検出が発生する理由について説明する。
　図６には、計測可能なオブジェクト距離＝０～１．５ｍのｉＴｏＦカメラを利用したオブジェクト距離算出処理例として、以下の２つの例の送信光（出力光）と受信光（反射光）の振幅波形と位相差の具体例を示している。
　（ａ）正確な距離算出が実行される例（オブジェクト距離＝１．０ｍ）
　（ｂ）誤った距離算出が実行される例（オブジェクト距離＝５．５ｍ）

　図６（ａ）に示す例は、オブジェクト距離＝１．０ｍのオブジェクトからの受信光（反射光）に基づく位相差解析結果であり、ｉＴｏＦカメラ２２の送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差＝αが計測されている。αは０～２πの範囲内の値である。
　ｉＴｏＦカメラの計測可能なオブジェクト距離は、０～１．５ｍであり、位相差＝０の場合はオブジェクト距離＝０、位相差＝２πであれば、オブジェクト距離＝１．５ｍである。図６（ａ）の例では、位相差＝α（０≦α≦２π）であり、算出距離は、位相差＝α（０≦α≦２π）に応じて正しいオブジェクト距離＝１ｍが算出される。

　一方、図６（ｂ）に示す例は、オブジェクト距離＝５．５ｍのオブジェクトからの受信光（反射光）に基づく位相差解析結果である。
　図６（ｂ）の送信光（出力光）と受信光（反射光）の波形から理解されるように、この場合、ｉＴｏＦカメラ２２の送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は、図６（ａ）に示す例と全く同じ位相差＝αが計測されてしまう。αは０～２πの範囲内の値である。

　この結果、オブジェクト距離＝５．５ｍのオブジェクトであっても、図６（ａ）の例と全く同じ位相差＝αに基づく距離算出が行われ、本来のオブジェクト距離＝５．５ｍではなく、誤ったオブジェクト距離＝１ｍが算出されてしまう。

　このように、利用するｉＴｏＦカメラの計測可能なオブジェクト距離を超える距離のオブジェクトについては、誤った距離が算出されてしまう。

　さらに、図７を参照してｉＴｏＦカメラによるオブジェクト距離の誤検出（エイリアシング）の詳細について説明する。

　図７に示すグラフは、横軸にｉＴｏＦカメラの送信光（出力光）の出力時間から受信光（反射光）の受信時間までの経過時間（ｎｓｅｃ）を示し、縦軸に送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に基づいて算出されるオブジェクト距離（ｍ）を示したグラフである。

　なお、ｉＴｏＦカメラの計測可能なオブジェクト距離は０～１．５ｍであり、位相差＝０の場合はオブジェクト距離＝０、位相差＝２πであれば、オブジェクト距離＝１．５ｍである。

　例えば横軸の経過時間中、経過時間＝０～ｔ１の範囲が、このｉＴｏＦカメラにおいて正確な距離を算出可能な範囲である。
　経過時間＝０であれば、オブジェクト距離＝０ｍであり、経過時間＝ｔ１であれば、オブジェクト距離＝１．５ｍとなる。
　経過時間＝ｔｐの例は、先に図６（ａ）を参照して説明した例と同様の例であり、オブジェクト距離＝１．０ｍの場合に相当する。

　一方、横軸の経過時間中、経過時間＝ｔ１を超える領域は、このｉＴｏＦカメラ（計測可能オブジェクト距離＝０～１．５ｍ）において正確な距離を算出できない領域となる。

　経過時間＝ｔ０～ｔ１では、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は０～２πの範囲で順次、増加し、その位相差＝０～２πに応じた正しいオブジェクト距離＝０～１．５ｍが算出される。

　その後、経過時間＝ｔ１～ｔ２でも、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は０～２πの範囲で順次、増加する。すなわち２サイクル目の位相差変化＝０～２πが発生する。
　従って、経過時間＝ｔ１～ｔ２においても、経過時間＝ｔ０～ｔ１と同様、位相差＝０～２πに応じたオブジェクト距離＝０～１．５ｍが算出されてしまう。この算出距離は、誤った距離である。

　その後、経過時間＝ｔ２～ｔ３、経過時間＝ｔ３～ｔ４、経過時間＝ｔ４～ｔ５でも、３～５サイクル目の位相差変化＝０～２πが発生する。
　従って、これらの各サイクルでも、経過時間＝ｔ０～ｔ１と同様、位相差＝０～２πに応じたオブジェクト距離＝０～１．５ｍが算出されてしまう。この算出距離は、誤った距離である。

　なお、例えば経過時間＝ｔ３～ｔ４内の経過時間＝ｔｑは、先に図６（ｂ）を参照して説明したオブジェクト距離＝５．５ｍのオブジェクトからの反射光の受信までの経過時間に相当する。
　このオブジェクト距離＝５．５ｍのオブジェクトに対する送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は経過時間＝ｔ０～ｔ１内の経過時間＝ｔｐと同様の位相差と同一であり、この結果、誤ったオブジェクト距離＝１．０ｍが算出されてしまう。

　このように、利用するｉＴｏＦカメラは、計測可能なオブジェクト距離を超える距離のオブジェクトについて、算出距離の誤検出（エイリアシング）を発生させるという問題がある。

　なお、ｉＴｏＦカメラの計測可能距離は、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数によって規定される。ｉＴｏＦカメラの計測可能距離を大きくするためには、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数を低く設定する、すなわち周期を大きくすればよい。

　図８を参照して、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数と計測可能距離との関係について説明する。
　図８には、以下の２つの例を示している。
　（ａ）ｉＴｏＦカメラの送信光の周波数を高く（１００ＭＨｚ）した短周期の送信光の利用例であるショートレンジモード（計測可能距離＝１．５ｍ）のｉＴｏＦカメラの送信光と受信光の例
　（ｂ）ｉＴｏＦカメラの送信光の周波数を低く（２０ＭＨｚ）した長周期の送信光の利用例であるロングレンジモード（計測可能距離＝７．５ｍ）のｉＴｏＦカメラの送信光と受信光の例

　図８（ａ）のグラフから理解されるように、ｉＴｏＦカメラの送信光の周波数を高く（１００ＭＨｚ）した短周期の送信光の利用例であるショートレンジモードでは、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差の最大値＝２πで計測されるオブジェクト距離は、１．５ｍとなる。

　これに対して、図８（ｂ）のグラフから理解されるように、ｉＴｏＦカメラの送信光の周波数を低く（２０ＭＨｚ）した長周期の送信光の利用例であるロングレンジモードでは、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差の最大値＝２πで計測されるオブジェクト距離は、７．５ｍとなる。

　このように、ｉＴｏＦカメラの計測可能距離は、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数、すなわち周期を変化させることで変更することが可能となる。

　図９は、先に説明した図７のグラフに、図８（ｂ）を参照して説明したロングレンジモードのデータ（経過時間と距離との対応データ）を追加した図である。

　図９に示すグラフは、先に説明した図７と同様、横軸にｉＴｏＦカメラの送信光（出力光）の出力時間から受信光（反射光）の受信時間までの経過時間（ｎｓｅｃ）を示し、縦軸に送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に基づいて算出されるオブジェクト距離（ｍ）を示したグラフである。

　点線で示すグラフが、図８（ａ）を参照して説明したショートレンジモードのデータ（経過時間と距離との対応データ）である。これは先に図７を参照して説明したグラフと同様のグラフであり、計測可能距離＝０～１．５ｍのショートレンジモードのｉＴｏＦカメラのグラフである。このショートレンジモードのｉＴｏＦカメラでは、位相差＝０がオブジェクト距離＝０、位相差＝２πがオブジェクト距離＝１．５ｍに相当する。

　これに対して、実線で示すグラフが、図８（ｂ）を参照して説明したロングレンジモードのデータ（経過時間と距離との対応データ）である。すなわち、計測可能距離＝０～７．５ｍのロングレンジモードのｉＴｏＦカメラのグラフである。このロングレンジモードのｉＴｏＦカメラでは、位相差＝０がオブジェクト距離＝０、位相差＝２πがオブジェクト距離＝７．５ｍに相当する。

　例えば、経過時間ｔｑは、先に図７を参照して説明したオブジェクト距離＝５．５ｍのオブジェクトからの反射光の受信までの経過時間ｔｑに相当する。

　計測可能距離＝０～１．５ｍのショートレンジモードのｉＴｏＦカメラを利用した場合は、先に図７を参照して説明したように、点線グラフ上の点Ｐ２で示すように誤ったオブジェクト距離＝１．０ｍが算出されてしまう。

　これに対して、計測可能距離＝０～７．５ｍのロングレンジモードのｉＴｏＦカメラを利用した場合は、実線グラフ上の点Ｐ１で示すように正しいオブジェクト距離＝５．５ｍが算出される。

　図１０は、図９を参照して説明したグラフ上に位相差に基づいて算出される距離データに基づく距離画像（デプス画像）の画素値（輝度値）を示した図である。

　計測可能距離＝０～１．５ｍのショートレンジモードのｉＴｏＦカメラを利用した場合は、点線グラフのサイクルと同様、距離＝０～１．５ｍを示す画素値＝白～黒が、繰り返されることになる。

　すなわち、オブジェクト距離＝１．５ｍ以下のオブジェクトについては、距離画像（デプス画像）の画素値が正しい距離を示すが、オブジェクト距離＝１．５ｍを超えるオブジェクトについては、距離画像（デプス画像）の画素値は誤った距離を示すことになる。

　一方、計測可能距離＝０～７．５ｍのロングレンジモードのｉＴｏＦカメラを利用した場合は、実線グラフに対応する距離＝０～７．５ｍを示す画素値＝白～黒の変化データが１つになる。

　すなわち、オブジェクト距離＝７．５ｍ以下のオブジェクトについては、距離画像（デプス画像）の画素値は、すべて正しい距離を示すことになる。

　このように、ｉＴｏＦカメラの計測可能距離は、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数、すなわち周期を変化させることで変更することが可能となる。
　ただし、計測可能距離を大きくすると、算出される距離の精度が低下するという問題がある。
　従って、高精度な距離算出を行うことが必要な場合は計測可能距離を小さくした設定したカメラを利用することが好ましい。

　　［２．本開示の情報処理装置の構成例について］
　次に、本開示の情報処理装置の構成例について説明する。

　前述したように、本開示の情報処理装置は、ロボットや車両等の移動体に装着され、ｉＴｏＦカメラを用いてオブジェクト距離算出を行う装置である。

　図１１を参照して、本開示の情報処理装置の構成例について説明する。
　図１１に示すように、本開示の情報処理装置１００は、速度センサ１０１、信号処理部（ローパスフィルタ）１０２、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ２０３、信号処理部（ローパスフィルタ）１０４、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５、ｉＴｏＦカメラ１２０、信号処理部（ローパスフィルタ）１２５、ｉＴｏＦマップ生成部１２６、点群マップ合成部１３１、制御部１３２を有する。

　なお、ｉＴｏＦカメラ１２０は、出力光生成部１２１、光送信部１２２、露光時間制御部１２３、光受信部（イメージセンサ）１２４を有する。

　以下、情報処理装置１００の構成要素について、順次、説明する。
　速度センサ１０１は、情報処理装置１００が装着された移動体であるロボット１０の移動速度を検出するセンサである。速度センサ１０１が検出した速度信号は、信号処理部（ローパスフィルタ）１０２を介して、点群マップ合成部１３１に入力される。
　なお、信号処理部（ローパスフィルタ）１０２は、速度センサ１０１が検出した速度信号からノイズ信号を除去する処理を行う。

　２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３は、レーザ光を出力し、レーザ光のオブジェクトからの反射光を解析することで障害物の位置や距離を計測するセンサとしてのＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）である。
　この実施例の情報処理装置１００は、２Ｄ型のＬｉＤＡＲである２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３を用いている。

　２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３は、２次元平面上でレーザ光を走査して、２次元平面の各方向にあるオブジェクトの反射光を解析して２次元平面上の各方向にあるオブジェクトの距離を算出する。
　２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３がオブジェクト距離を検出する２次元平面の具体例を図１２に示す。

　図１２には、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３がオブジェクト距離検出処理を実行する２次元平面１５１の例を示している。
　図１２に示すように、ロボット１０の走行方向をｚ軸方向として、ロボットの右方向をｘ軸、垂直上方向をｙ軸としたとき、ロボット走行平面（ｙ＝０のｘｚ平面）に平行なｙ＝ｙａの１つのｘｚ平面が２次元平面１５１である。
　２次元平面１５１は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３がオブジェクト距離検出処理を実行する２次元平面である。

　例えば、ロボット１０が図１２の左上に示すような走行環境を走行する場合、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３がオブジェクト距離検出処理を実行すると、図１３に示すように、各オブジェクトのある高さ（ｙ＝ｙａ）の２次元平面１５１に交わるオブジェクトの一部が検出され、その位置や距離の解析が実行される。

　２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３が解析した２次元平面上のオブジェクトの位置や距離を含む情報は、信号処理部（ローパスフィルタ）１０４を介して、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５に入力される。

　なお、信号処理部（ローパスフィルタ）１０４は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３が解析した２次元平面上のオブジェクトの位置や距離を含む情報からノイズ信号を除去する処理を行う。

　ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３が解析した２次元平面上のオブジェクトの位置や距離を含む情報を利用して、点群マップを生成する。
　点群マップとは、障害物等のオブジェクトの位置に点群を示した地図である。例えば３次元点群マップは、ｘｙｚ３次元座標上のオブジェクト位置に点群を示したマップである。２次元点群マップは、２次元平面上のオブジェクト位置に点群を示したマップである。

　図１４にＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成する点群マップの一例を示す。
　図１４に示す点群マップは、ロボット１０が図１４の左上に示す走行環境を走行した場合に生成される点群マップである。
　すなわち、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３が、先に図１３を参照して説明した２次元平面１５１上のオブジェクト位置や距離を解析し、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が、この解析結果を利用して生成した点群マップ（２次元点群マップ）である。

　先に図１２、図１３を参照して説明したように２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３は、ある高さ（ｙ＝ｙａ）の２次元平面１５１に交わるオブジェクトのみを検出しており、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成する点群マップは、高さ（ｙ＝ｙａ）の２次元平面１５１上のみにオブジェクト対応の点群が設定されたマップとなる。

　ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成したＬｉＤＡＲ検出データに基づく点群マップ（ＬｉＤＡＲ点群マップ）は、点群マップ合成部１３１に入力される。
　点群マップ合成部１３１は、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成したＬｉＤＡＲ検出データに基づく点群マップ（ＬｉＤＡＲ点群マップ）と、ｉＴｏＦカメラ１２０の検出データに基づいてｉＴｏＦ点群マップ生成部１２５が生成する点群マップ（ｉＴｏＦ点群マップ）との合成処理を実行する。
　点群マップ合成部１３１が実行する処理については後述する。

　次にｉＴｏＦカメラ１２０の構成と処理について説明する。
　図１１に示すようにｉＴｏＦカメラ１２０は、出力光生成部１２１、光送信部１２２、露光時間制御部１２３、光受信部（イメージセンサ）１２４を有する。

　出力光生成部１２１は、光送信部１２２から出力するレーザ光等の出力光のパラメータを設定し、設定パラメータに従った光を生成して光送信部１２２から出力する。
　なお、出力光生成部１２１は、制御部１３２が算出した周波数や強度を有する出力光を生成して光送信部１２２から出力する。

　なお、制御部１３２は、ロボット１０の移動速度や、点群マップ合成部１３１が生成した点群マップの解析結果等を利用してｉＴｏＦカメラ１２０の制御パラメータや、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの制御パラメータを算出する処理を実行する。

　制御部１３２が算出するｉＴｏＦカメラ制御パラメータは、例えば、ｉＴｏＦカメラ１２０の光出力部１２２が出力する出力光の周波数や強度等の出力光制御パラメータや、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の露光時間等のパラメータである。

　また、制御部１３２が算出する点群マップ制御パラメータは、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの点群カット領域を規定するパラメータ等である。

　図１５を参照して点群カット領域について説明する。
　図１５に示すロボット１０は、速度（ｖ）で前方（図の上方向）に向かって所定速度（ｖ）で走行しているとする。
　ロボット１０は、走行方向にある障害物を検知しながらオブジェクト（障害物）に衝突や接触しない走行ルートを生成しながら走行する。

　しかし、ロボット１０による走行方向変更処理や速度変更処理、あるいは停止処理には一定時間が必要であり、その間にもロボット１０は走行して前方に進むことになる。

　従って、ロボット１０は、ロボット１０の直前ではなく、一定距離、先のオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルートを決定する処理を行う必要がある。
　具体的には、例えば、図１５に示すオブジェクト（障害物）解析対象領域１４１に存在するオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルートを決定する。一方、図１５に示すオブジェクト（障害物）解析非対象領域１４２は、事前にオブジェクト（障害物）の解析が済んだ領域であり、その事前解析結果に従って生成したルートに従って走行が実行されることになる。

　図１５に示すオブジェクト（障害物）解析対象領域１４１は、ロボット１０の走行ルートを決定するためのオブジェクト解析が必要な領域であり、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップを利用したオブジェクトの位置や距離の解析が必要となる領域である。すなわち、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップにオブジェクト対応の点群が生成されている必要がある。

　一方、図１５に示すオブジェクト（障害物）解析非対象領域１４２は、すでにオブジェクト解析が完了し、ロボット１０の走行ルートがすでに決定済みの領域であり、現時点でのオブジェクト解析は不要な領域である。すなわち、ロボット１０の現在位置では、オブジェクト（障害物）解析非対象領域１４２について、ｉＴｏＦ点群マップによる新たなオブジェクト解析が不要となる。
　従って、この領域は、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップにオブジェクト対応の点群を生成する必要がない領域となる。この領域を「点群カット領域」と呼ぶ。

　なお、図１５に示すＤｍｉｎは、点群カット領域のロボット１０からの最大距離であり、制御部１３２が算出する点群カット領域制御パラメータに相当する。
　点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）の詳細や算出処理の具体例については後述する。

　「点群カット領域」のサイズは、ロボット１０の走行速度によって異なる。ロボット１０の走行速度が速い場合は、より先の遠いオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルートの決定処理を行う。一方、ロボット１０の走行速度が遅い場合は、ある程度、近い位置のオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルートの決定処理を行う。

　従って、「点群カット領域」は、ロボット１０の走行速度が速いほどロボット１０から遠い距離まで大きく設定することができる。
　このロボット速度に応じた点群カット領域の設定処理の詳細については後述する。

　なお、点群カット領域を設定することで、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ロボット１０に近い点群カット領域の３次元点群を生成する処理が不要となり、処理負荷が低減される。
　結果として情報処理装置１００、およびロボット１０の処理負荷の低減、バッテリ消費の低減も可能となる。

　図１１に戻り、本開示の情報処理装置１００の構成についての説明を続ける。
　上述したように、制御部１３２は、ｉＴｏＦカメラ１２０の光出力部１２２が出力する出力光の周波数や強度等の出力光制御パラメータや、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の露光時間等のパラメータ、さらに、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの点群カット領域を規定するパラメータ等を生成する。
　なお、制御部１３２が実行するパラメータ算出処理の詳細については後述する。

　ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光生成部１２１は、制御部１３２が算出した制御パラメータ（周波数、強度等）に従って、レーザ光等の出力光の周波数や強度を調整し、制御パラメータに従った光を生成して光送信部１２２から出力する。

　光送信部１２２から出力される光は、例えば先に図２（ｂ）を参照して説明したような所定周波数の振幅を有する光である。
　光送信部１２２から出力される光が障害物等のオブジェクトに反射するとその反射光が光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４に入力する。

　なお、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４は、通常のカメラと同様、多数の画素からなるイメージセンサによって構成されており、各画素の受信信号が、信号処理部（ローパスフィルタ）１２５に出力される。

　信号処理部（ローパスフィルタ）１２５は、速度センサ１０１が検出した速度信号からノイズ信号を除去する処理を行い、ノイズ除去された光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の受信信号がｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６に入力される。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の受信信号に基づいてｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、まず、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の受信信号に基づいて、イメージセンサの各画素が入力した受信光（反射光）と光送信部１２２が出力した送信光（出力光）との位相差を算出し、算出した位相差に基づいて、各画素に入力した受信光（反射光）を反射したオブジェクトの距離を算出する。

　これらの位相差算出処理やオブジェクト距離算出処理は、例えば先に図２（ｂ）等を参照して説明した処理や、図９、図１０を参照して説明した処理に従って実行される。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、さらに、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の各画素対応のオブジェクトの位置や距離を示すｉＴｏＦ点群マップ（３次元点群マップ）を生成する。

　点群マップは、前述したように障害物等のオブジェクトの位置に点群を示した地図である。例えば３次元点群マップは、ｘｙｚ３次元座標上のオブジェクト位置に点群を示したマップである。

　図１６にｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成する点群マップ（３次元点群マップ）の一例を示す。
　図１６に示す点群マップは、ロボット１０が図１６の左上に示す走行環境を走行した場合に生成される点群マップである。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の受信信号に基づいて、イメージセンサの各画素が入力した受信光（反射光）と光送信部１２２が出力した送信光（出力光）との位相差を算出し、算出した位相差に基づいて各画素対応のオブジェクト距離を算出し、算出距離情報に基づいて、図１６に示すようなｉＴｏＦ点群マップ（３次元点群マップ）を生成する。

　図１６に示すｉＴｏＦ点群マップ（３次元点群マップ）は、ｘｙｚ３次元空間座標上にあるオブジェクト（障害物）各々の位置を点群として示した３次元点群マップである。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成したｉＴｏＦカメラ１２０の出力データに基づく点群マップ（ｉＴｏＦ点群マップ）は、点群マップ合成部１３１に入力される。
　点群マップ合成部１３１は、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成したＬｉＤＡＲ検出データに基づく点群マップ（ＬｉＤＡＲ点群マップ）と、ｉＴｏＦカメラ１２０の検出データに基づいてｉＴｏＦ点群マップ生成部１２５が生成する点群マップ（ｉＴｏＦ点群マップ）との合成処理を実行する。

　点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップの一例を図１７に示す。
　図１７に示す合成点群マップは、図１７の左上に示す走行環境を走行した場合に生成される点群マップである。

　図１７に示す合成点群マップは、以下の２種類の点群マップを合成した点群マップである。すなわち、
　（ａ）図１４を参照して説明したＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成したＬｉＤＡＲ検出データに基づく２次元平面１５１上の点群マップ（ＬｉＤＡＲ点群マップ（２次元点群マップ））
　（ｂ）図１６を参照して説明したｉＴｏＦカメラ１２０の検出データに基づいてｉＴｏＦ点群マップ生成部１２５が生成した点群マップ（ｉＴｏＦ点群マップ（３次元点群マップ））
　点群マップ合成部１３１は、上記２種類の点群マップを合成して図１７に示すような合成点群マップを生成する。

　点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップは、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出データに基づく点群マップ（ＬｉＤＡＲ点群マップ）と、ｉＴｏＦカメラ１２０の検出データに基づく点群マップ（ｉＴｏＦ点群マップ）、これら２種類の異なるセンサの検出データに基づいて生成される点群マップであり、より高精度なオブジェクト距離データが反映された点群マップとなる。

　なお、点群マップ合成部１３１が生成した合成点群マップは、図１１に示すように、ロボット制御部２０１と、制御部１３２に入力される。

　ロボット制御部２０１は、点群マップ合成部１３１が生成した合成点群マップを参照してロボット１０の走行の障害物となるオブジェクトの位置、距離を確認し、障害物に衝突や接触しない安全な走行ルートや走行速度を決定し、決定した走行ルートや走行速度に従ってロボット１０を走行させる。

　制御部１３２は、点群マップ合成部１３１が生成した合成点群マップと、速度センサ１０１が検出したロボット１０の走行速度情報を入力し、これらの入力情報に基づいてｉＴｏＦカメラ１２０の制御パラメータや、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの制御パラメータを算出する処理を実行する。

　前述したように、制御部１３２が算出するｉＴｏＦカメラ制御パラメータは、例えば、ｉＴｏＦカメラ１２０の光出力部１２２が出力する出力光の周波数や強度等の出力光制御パラメータや、光（反射光）受信部（イメージセンサ）１２４の露光時間等のパラメータである。

　制御部１３２が算出したパラメータはｉＴｏＦカメラ１２０に入力される。
　ｉＴｏＦカメラ１２０は制御部１３２から入力したパラメータに従って、出力光の制御や露光制御などを実行する。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、制御部１３２から入力したパラメータに従って、ｉＴｏＦ点群マップの点群のカット処理、すなわち削除処理を実行する。

　制御部１３２の実行するパラメータ算出処理、および算出パラメータに基づく処理については、次の項目で詳細に説明する。

　　［３．情報処理装置が実行する処理の実施例について］
　次に、本開示の情報処理装置１００が実行する処理の実施例について説明する。

　以下に説明する実施例は、図１１に示す情報処理装置１００内の制御部１３２の実行する制御パラメータ算出処理、および算出パラメータに基づく処理である。

　図１１に示すように、制御部１３２は、点群マップ合成部１３１が生成した合成点群マップと、速度センサ１０１が検出したロボット１０の走行速度情報を入力する。

　制御部１３２は、これらの入力情報に基づいてｉＴｏＦカメラ１２０の制御パラメータや、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの制御パラメータを算出する。

　制御部１３２が算出する制御パラメータは、少なくとも以下のいずれかの制御パラメータである。
　（ａ）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータ
　（ｂ）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータ
　（ｃ）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータ
　（ｄ）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータ

　制御部１３２は、上記の制御パラメータ（ａ）～（ｄ）の少なくともいずれか１つ以上の制御パラメータを算出する。

　制御部１３２が算出した「（ａ）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータ」は、図１１に示すｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６に入力され、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、入力されたパラメータに応じてカット領域の点群を含まないｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　また、制御部１３２が算出した以下の制御パラメータ（ｂ）～（ｄ）はｉＴｏＦカメラ１２０に入力される。
　（ｂ）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータ
　（ｃ）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータ
　（ｄ）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータ

　ｉＴｏＦカメラ１２０は制御部１３２から入力したパラメータに従って出力光の周波数制御、または出力光の強度制御、または露光制御の少なくともいずれかを実行する。

　以下、制御部１３２が実行する制御パラメータ算出処理と、算出パラメータに基づいて実行される制御処理に関する複数の実施例について順次、説明する。

　以下に示す複数の実施例について、順次、説明する。
　（実施例１）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例２）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例３）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例４）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理

　　［３－１．（実施例１）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について］
　まず、本開示の情報処理装置１００が実行する処理の実施例１として、ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明する。

　図１８に示すフローチャートは、本開示の情報処理装置１００が実行するｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートである。

　なお、以下において説明するフローに従った処理は、本開示の情報処理装置１００の内部のメモリに格納されたプログラムに従って、プログラム実行機能を持つＣＰＵ等から構成される制御部（データ処理部）の制御の下で実行可能である。
　以下、図１８に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１０１）
　本開示の情報処理装置１００は、まず、ステップＳ１０１において、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）を検出する。

　このロボット（移動体）１０の速度検出処理は、図１１に示す情報処理装置１００の速度センサ１０１において実行され、検出された速度（ｖ）は、制御部１３２と、点群マップ合成部１３１に入力される。

　　（ステップＳ１０２）
　情報処理装置１００は、次に、ステップＳ１０２において、検出したロボット１０の速度（ｖ）と、予め規定した速度しきい値（Ｖｔｈ）とを比較し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定する。すなわち、以下の（判定式ａ）が成立するか否かを判定する。
　ｖ≧Ｖｔｈ・・・（判定式ａ）

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。
　上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ１０３に進む。
　一方、上記（判定式ａ）が成立せず、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合は、ステップＳ１０４に進む。

　　（スップＳ１０３）
　ステップＳ１０２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ１０３に進む。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１０３において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大する点群カット領域制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　先に図１５を参照して説明したように、「点群カット領域」は、図１５に示すオブジェクト（障害物）解析非対象領域１４２に相当し、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップ中、オブジェクト対応の点群が不要となる領域である。

　前述したように、走行中のロボット１０は、ロボット１０の直前ではなく、一定距離、先のオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルートを決定する処理を行う。すなわち、例えば、図１５に示すオブジェクト（障害物）解析対象領域１４１に存在するオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルートを決定する。一方、図１５に示すオブジェクト（障害物）解析非対象領域１４２は、事前にオブジェクト（障害物）の解析が済んだ領域であり、その事前解析結果に従って生成したルートに従って走行が実行される。

　図１５に示すオブジェクト（障害物）解析非対象領域１４２は、すでにオブジェクト解析によって走行ルートが決定されている領域であり、新たなオブジェクト解析が不要な領域である。すなわちｉＴｏＦ点群マップによるオブジェクト解析が不要な領域である。従って、この領域は、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップにオブジェクト対応の点群を生成する必要がない領域である。この領域が「点群カット領域」である。

　なお、ロボット１０の走行速度が速い場合は、より先の遠いオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルート決定処理を行い、ロボット１０の走行速度が遅い場合は、ある程度、近い位置のオブジェクト（障害物）に基づいて走行ルート決定処理を行う。
　従って、「点群カット領域」は、ロボット１０の走行速度が速いほど遠くまで設定することになる。

　ステップＳ１０３の処理は、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理であり、この場合、制御部１３２は、ステップＳ１０３において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群生成を要しない点群カット近距離領域を拡大する点群カット領域制御パラメータを算出する。

　　（ステップＳ１０４）
　一方、ステップＳ１０４は、ステップＳ１０２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理である。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１０４において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない点群カット近距離領域を縮小する点群カット領域制御パラメータを算出する。

　　（ステップＳ１０５）
　ステップＳ１０３、またはステップＳ１０４において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大、または縮小する点群カット領域制御パラメータを算出する処理が終了すると、ステップＳ１０５に進む。

　情報処理装置１００は、ステップＳ１０５において、点群カット領域制御パラメータに基づいて決定される点群カット領域を除く領域について、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、および３次元点群生成処理を実行する。

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００のｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が実行する処理である。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、制御部１３２から点群カット領域制御パラメータを入力し、入力した点群カット領域制御パラメータに従って、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を生成しない点群カット領域を決定し、決定した点群カット領域を除く領域のみに点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　ステップＳ１０３～Ｓ１０５の一連の処理の具体例について、図１９、図２０を参照して説明する。
　図１９は、ロボット（移動体）１０の速度と、点群カット領域の拡大と縮小処理との対応関係を説明するグラフである。

　グラフの横軸は、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）である。縦軸は、「点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）」であり、具体的には点群カット領域のロボット１０からの最大距離（ｍ）を示している。

　図に示すグラフ中の直線は、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）に基づいて「点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）」を算出する関数に相当し、以下の式（式１）によって表わされる。
　Ｄｍｉｎ＝ａ×ｖ＋ｂ・・・（式１）

　ただし、
　Ｄｍｉｎ：点群カット領域制御パラメータであり、点群カット領域のロボット１０からの最大距離（ｍ）
　ｖ：ロボットの速度（ｍ／ｓ）
　ａ：補正係数（速度対応の感度）
　ｂ：オフセット（速度最小値（ｖ＝０）における点群カット領域規定値）
　である。

　また、図１９のグラフの縦軸に示す「点群カット領域基準距離（Ｘｍ）」は、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合の基準となる点群カット領域制御パラメータであり、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合に設定される「点群カット領域」のロボット１０からの最大距離（＝ｉＴｏＦカメラからの距離）である。この基準距離をＸｍとする。

　図１８のフローのステップＳ１０３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図１９に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１０３において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大する。

　一方、図１８のフローのステップＳ１０４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図１９に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１０４において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を縮小する。

　図２０は、点群カット領域の拡大処理、および縮小処理の具体例を示す図である。
　以下の２つの異なる処理の具体例を示している。
　（ａ１）ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上と判定され、ステップＳ１０３の処理とステップＳ１０５の処理を実行した場合の点群生成領域と点群カット領域の設定例
　（ａ２）ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満と判定され、ステップＳ１０４の処理とステップＳ１０５の処理を実行した場合の点群生成領域と点群カット領域の設定例

　図２０（ａ１）には、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上と判定された場合の点群カット領域１７１と点群カット基準距離（Ｘｍ）と、ｉＴｏＦ点群生成領域１７３の例を示している。

　ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上と判定された場合、点群カット領域１７１は、点群カット基準距離（Ｘｍ）１７２より遠い位置まで拡大された領域に設定される。
　この場合、ｉＴｏＦ点群生成領域１７３は、点群カット領域１７１を除く領域となり、ロボット１０からより遠い領域に設定される。

　一方、図２０（ａ２）は、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満と判定された場合の点群カット領域１７４と点群カット基準距離（Ｘｍ）１７２と、ｉＴｏＦ点群生成領域１７５の例を示している。

　ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満と判定された場合、点群カット領域１７４は、点群カット基準距離（Ｘｍ）より近い位置までの縮小領域として設定される。
　この場合、ｉＴｏＦ点群生成領域１７３は、点群カット領域１７４を除く広い領域となり、ロボット１０から中距離～遠い領域の広い領域に点群が生成される。

　このように、ステップＳ１０２～Ｓ１０５においては、ロボット１０の走行速度（ｖ）が、予め規定された速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定し、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）以上の速い速度で高速走行している場合は、点群カット領域を拡大して設定し、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）未満の遅い速度で低速走行している場合は点群カット領域を縮小して設定する。

　このような処理を行うことで、ロボット１０の走行速度に応じて変化する制御不可能近距離領域について、無駄な点群生成処理を行う必要がなくなり、処理負荷の低減、バッテリ消費の低減が実現される。

　図１８に示すフローに戻り、ステップＳ１０６以下の処理について説明する。
　なお、ステップＳ１０５において、ｉＴｏＦカメラに基づく点群であるｉＴｏＦ点群マップ生成処理が実行されている間、並行して図１１に示す情報処理装置１００のＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群マップを生成している。

　ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成する２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群マップは、先に図１３を参照して説明したように、各オブジェクトのある高さ（ｙ＝ｙａ）の２次元平面に交わるオブジェクトを示す点群データによって構成される。

　　（ステップＳ１０６）
　情報処理装置１００は、ステップＳ１０６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく２次元点群を合成した合成点群マップを生成する。

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の点群マップ合成部１３１が実行する処理である。

　図２１～図２３を参照してこのステップＳ１０６の処理の具体例について説明する。
　図２１には、
　（ｂ）ＩＴｏＦ点群領域と、ＬｉＤＡＲ点群領域の形状とサイズの例
　を示している。

　図２１左側にｉＴｏＦ点群領域１７７を示している。ｉＴｏＦ点群領域１７７は、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群生成領域である。この領域は３次元領域となる。
　一方、右側に示すのが、ＬｉＤＡＲ点群領域であり、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群生成領域である。この領域は２次元領域となる。

　一般的に、ｉＴｏＦ点群領域のサイズや最大距離は、ＬｉＤＡＲ点群領域のサイズや最大距離より小さくなる。これは、先に説明したように、ｉＴｏＦカメラでは、最大計測可能なオブジェクト距離は、最大の位相差（２π）に対応する距離であり、最大位相差（２π）対応の距離以上の距離のオブジェクトについては正確な距離算出を行うことができないためである。
　これに対して、ＬｉＤＡＲ点群領域では、より遠方のオブジェクトについても比較的精度を維持した測定が可能となる。

　従って、情報処理装置１００の点群マップ合成部１３１は、サイズの異なる２つの点群マップを合成して１つの点群マップを生成することになる。
　図２２を参照して、点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップの例について説明する。

　図２２には、以下の２つの合成点群マップのマップ領域分布例を示している。
　（ｃ１）ロボット速度（ｖ）がしきい値Ｖｔｈ以上であり、点群カット領域を拡大したｉＴｏＦ点群と、ＬｉＤＡＲ点群を合成した合成点群マップのマップ領域分布例（図１８のフローのＳ１０３→Ｓ１０５→Ｓ１０６の各処理を実行した場合の例）
　（ｃ２）ロボット速度（ｖ）がしきい値Ｖｔｈ未満であり、点群カット領域を縮小したｉＴｏＦ点群と、ＬｉＤＡＲ点群を合成した合成点群マップのマップ領域分布例（図１８のフローのＳ１０４→Ｓ１０５→Ｓ１０６の各処理を実行した場合の例）

　図２２（ｃ１）は、ロボット１０の走行速度（ｖ）がしきい値Ｖｔｈ以上であり、図１８のフローのＳ１０３においてｉＴｏＦ点群の近距離のカット領域の拡大処理が実行された場合に生成される合成点群マップのマップ領域分布例を示している。
　なお、図は上部から観察した平面図として示している。

　ロボット１０に最も近い領域は、ＬｉＤＡＲ点群領域１８１である。この領域は、図１８のフローのＳ１０３の処理で拡大されたｉＴｏＦ点群の点群カット領域に相当する。この領域はｉＴｏＦ点群がなく、ＬｉＤＡＲ点群（２次元平面点群）のみによって構成される。

　ＬｉＤＡＲ点群領域１８１の先の領域が、ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１８２である。この領域は、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくｉＴｏＦ点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群（２次元平面点群）が重複して生成された領域となる。

　ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１８２から、さらに遠い領域が、ＬｉＤＡＲ点群領域１８３である。この領域は、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくｉＴｏＦ点群が生成されていない領域であり、この領域も、ロボット１０に近い側のＬｉＤＡＲ点群領域１８１と同様、ｉＴｏＦ点群がなく、ＬｉＤＡＲ点群（２次元平面点群）のみによって構成される。

　図２２の右側に示す（ｃ２）は、ロボット１０の走行速度（ｖ）がしきい値Ｖｔｈ未満であり、図１８のフローのＳ１０４においてｉＴｏＦ点群の近距離の点群カット領域の縮小処理を実行して生成した合成点群マップのマップ領域分布例を示している。

　この例では、ロボット１０に最も近い領域は、ＬｉＤＡＲ点群領域１８４が、左側の（ｃ１）に比較して小さくなっている。これは、図１８のフローのＳ１０４においてｉＴｏＦ点群の近距離のカット領域の縮小処理がなされたためである。この領域は、ｉＴｏＦ点群がなく、ＬｉＤＡＲ点群（２次元平面点群）のみによって構成される。

　ＬｉＤＡＲ点群領域１８４の先の領域が、ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１８５であり、さらに、その先の領域が、ＬｉＤＡＲ点群領域１８６である。

　このように、点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップは、ロボット１０に近い側から、以下の各点群領域が設定された構成となる。
　（ａ）ＬｉＤＡＲ点群領域
　（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域
　（ｃ）ＬｉＤＡＲ点群領域

　上記各領域中、ロボット１０に最も近い領域である「（ａ）ＬｉＤＡＲ点群領域」は、ロボットの走行速度に応じてサイズが変更され、ロボットの走行速度が速いほど、大きなサイズ、すなわちロボット１０からの距離がより遠い位置まで拡大される。

　図２３に、点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップの具体例を示す。
　図２３に示す合成点群マップの例は、ロボット１０が図２３左上に示す走行環境を走行している場合に生成される合成点群マップの一例である。

　図２３に示すように、点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップは、ロボット１０に近い側から、以下の各点群領域が設定された構成となる。
　（ａ）ＬｉＤＡＲ点群領域１９１
　（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２
　（ｃ）ＬｉＤＡＲ点群領域１９３

　これらの各領域中、「（ａ）ＬｉＤＡＲ点群領域１９１」と、「（ｃ）ＬｉＤＡＲ点群領域１９３」は、ｉＴｏＦ点群は存在せず、ＬｉＤＡＲ点群（２次元平面上の点群）のみによって構成される。

　「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」は、ＬｉＤＡＲ点群（２次元平面上の２次元点群）に加え、ｉＴｏＦカメラの検出値に基づいて生成されるｉＴｏＦ点群（３次元点群）も設定される領域となる。
　ロボット１０は、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」から、より高精度なオブジェクト位置、距離情報を取得することが可能となる。
　なお、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」は、ロボット１０の走行ルートを決定するために利用される重要性の高い領域である。

　以上、説明したように、情報処理装置１００は、図１８に示すフローのステップＳ１０６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば図２３に示すような合成点群マップを生成する。
　図１８に示すフローに戻り、ステップＳ１０７以下の処理について説明する。

　　（ステップＳ１０７）
　ステップＳ１０６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば図２３に示すような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ１０７の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ１０７において、ステップＳ１０６で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　この処理は、図１１に示すロボット制御部２０１が実行する処理である。
　ロボット制御部２０１は、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば図２３に示すような合成点群マップを参照して、オブジェクト（障害物）に衝突や接触しない安全な走行ルートを設定して走行するための走行制御を行う。

　なお、ロボット制御部２０１は、走行ルートの決定処理に利用する点群データは、主に、図２３に示合成点群マップ中の「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」である。

　前述したように、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」は、ＬｉＤＡＲ点群（２次元点群）に加え、ｉＴｏＦカメラの検出値に基づいて生成されるｉＴｏＦ点群（３次元点群）も設定されており、より高精度なオブジェクト位置、距離情報の解析が可能であり、安全、確実な走行ルートの設定を行うことができる。

　　（ステップＳ１０８）
　最後に、情報処理装置１００は、ステップＳ１０８において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　目的地に到着していない場合は、ステップＳ１０１に戻り、ステップＳ１０１以下の処理を繰り返す。

　以上、「（実施例１）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理」について説明してきた。

　上述した実施例１の処理は一例であり、処理態様や処理手順を変更した様々な変形例が可能である。
　以下、下記の変形例について説明する。
　（実施例１の変形例１）点群カット領域の設定態様を変更した変形例
　（実施例１の変形例２）点群カット処理をｉＴｏＦ点群マップ生成後に実行する変形例

　　［３－１－１．（実施例１の変形例１）点群カット領域の設定態様を変更した変形例］
　まず、実施例１の変形例１として、点群カット領域の設定態様を変更した変形例について説明する。

　上述した実施例１では、点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）の算出関数は、先に図１９を参照して説明したように、以下の式（式１）によって表わされる。
　Ｄｍｉｎ＝ａ×ｖ＋ｂ・・・（式１）

　この図１９を参照して説明した点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）の算出式は一例であり、この算出式以外の式を適用することも可能である。

　例えば図２４に示すようなグラフに相当する点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）の算出関数を利用する構成としてもよい。
　図２４に示すグラフは、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上である場合は、図１９に示すグラフと同様の関数となる。すなわち、以下の式（式１）によって表わされる。
　Ｄｍｉｎ＝ａ×ｖ＋ｂ・・・（式１）

　しかし、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満である場合は、図１９に示すグラフと異なり、点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）が固定値、すなわち、
　Ｄｍｉｎ＝Ｘ
　となる。

　すなわち、図２４に示す点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）算出関数は、以下の式（式２）として表すことができる。
　ロボット速度ｖ≧Ｖｔｈの場合、
　Ｄｍｉｎ＝ａ×ｖ＋ｂ
　ロボット速度ｖ＜Ｖｔｈの場合、
　Ｄｍｉｎ＝Ｘ
　　　　　　　　　　　　　　・・・（式２）

　上記（式２）で示される点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）算出関数、すなわち、図２４に示す点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）の算出関数を利用した場合、図１８のフローのステップＳ１０３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図２４に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１０３において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大する。

　一方、図１８のフローのステップＳ１０４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図２４に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の処理となる。

　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ１０４において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大も縮小も行わず固定して、
　Ｄｍｉｎ＝Ｘ（ｍ）
　とする。
　具体的には、点群カット領域のロボット１０からの最大距離（ｍ）を基準距離（Ｘｍ）に維持する。
　例えば、このような処理を実行する構成としてもよい。

　なお、上記（式２）で示される点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）算出関数、すなわち、図２４に示す点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）の算出関数を利用した場合、ロボット速度（ｖ）が、しきい値（Ｖｔｈ）の前後で変動した場合、処理が不安定となる恐れがある。

　具体的には、ロボット速度（ｖ）が、しきい値（Ｖｔｈ）の前後で変動を繰り返すと、点群カット領域の設定変更がスムーズに行われなくなる可能性が発生する。
　このような処理の不安定さを解消するため、例えば図２５に示すようにヒステリシスを設定した制御を行う構成とすることが好ましい。

　すなわち、図２５に示すように、ロボット速度（ｖ）が、しきい値（Ｖｔｈ）未満から、しきい値以上に変化する速度上昇時には、
　Ｄｍｉｎ＝Ｘｍ
　から、
　Ｄｍｉｎ＝ａ×ｖ＋ｂ
　これら２つの算出式の移行タイミングを遅らせる。すなわち、速度上昇時のしきい値をＶｔｈｂ（ただしＶｔｈ＜Ｖｔｈｂ）とする。

　一方、ロボット速度（ｖ）が、しきい値（Ｖｔｈ）以上から、しきい値未満に変化する速度下降時には、
　Ｄｍｉｎ＝ａ×ｖ＋ｂ
　から、
　Ｄｍｉｎ＝Ｘｍ
　これら２つの算出式の移行タイミングを遅らせる。すなわち、速度下降時のしきい値をＶｔｈａ（ただしＶｔｈａ＜Ｖｔｈ）とする。

　このように、ヒステリシスを設定して、２つの異なる点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）算出関数の切り替えを実行する構成とすることで、点群カット領域の設定変更処理をスムーズに行うことが可能となる。

　　［３－１－２．（実施例１の変形例２）点群カット処理をｉＴｏＦ点群マップ生成後に実行する変形例］
　次に、上述した実施例１の変形例２として、点群カット処理をｉＴｏＦ点群マップ生成後に実行する変形例について説明する。

　上述した実施例１では、図１８に示すフローを参照して説明したように、まず、制御部１３２がｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータ、すなわち図１９に示すグラフを参照して説明したロボット速度（ｖ）によって規定される点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）を算出する。

　次に、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が、点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）に従って決定される点群カット領域を除く領域に点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成するという処理シーケンスで処理を行っている。

　すなわち、図１１に示す情報処理装置１００のｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、図１８に示すフローのステップＳ１０５においてｉＴｏＦ点群マップを生成する際に、制御部１３２から入力するｉＴｏＦ点群マップ制御パラメータに基づいて決定される点群カット領域を除く領域についてのみ点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成していた。

　このような処理シーケンスと異なる処理シーケンスとして、例えば点群カット処理をｉＴｏＦ点群マップ生成後に実行する処理シーケンスとしてもよい。
　すなわち、図１１に示す情報処理装置１００のｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が、まず、点群生成可能な全領域について点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成する。
　その後、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が、制御部１３２から点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）を入力し、入力パラメータに基づいて、点群カット領域内の点群を削除して、点群カット領域の点群をカットしたｉＴｏＦ点群マップを生成する。
　このような処理シーケンスで処理を行ってもよい。

　図２６に示すフローチャートは、この処理シーケンスに従った処理手順を説明するフローチャートである。
　以下、図２６に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ１２０）
　本開示の情報処理装置１００は、まず、ステップＳ１２０において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、および３次元点群生成処理を実行する。

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００のｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が実行する処理である。
　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ステップＳ１２０において、点群生成可能な全領域について点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　　（ステップＳ１２１～Ｓ１２４）
　ステップＳ１２１～Ｓ１２４の処理は、先に図１８を参照して説明したフローのステップＳ１０１～Ｓ１０４の処理と同様の処理である。

　すなわち、まず、ステップＳ１２１において、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）を検出する。
　次に、ステップＳ１２２において、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定する。
　ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上である場合は、ステップＳ１２３に進み、速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でない場合は、ステップＳ１２４に進む。

　ステップＳ１２３では、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大する点群カット領域制御パラメータを算出する。
　また、テップＳ１２４では、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を縮小する点群カット領域制御パラメータを算出する。

　　（ステップＳ１２５）
　ステップＳ１２３、またはステップＳ１２４において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大、または縮小する点群カット領域制御パラメータの算出処理が終了すると、ステップＳ１２５に進む。

　情報処理装置１００は、ステップＳ１２５において、ステップＳ１２０で生成したｉＴｏＦ点群マップから、ステップＳ１２３、またはステップＳ１２４で算出した点群カット領域制御パラメータに基づいて決定される点群カット領域の点群を削除する処理を実行する。

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００のｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が実行する処理である。
　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、この処理によって、点群カット領域の点群を含まないｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　　（ステップＳ１２６～Ｓ１２８）
　ステップＳ１２６～Ｓ１２８の処理は、先に図１８を参照して説明したフローのステップＳ１０６～Ｓ１０８の処理と同様の処理である。

　すなわち、ステップＳ１２６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく２次元点群を合成した合成点群マップを生成する。
　次にステップＳ１２７において、ステップＳ１２６で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。
　最後にステップＳ１２８において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。
　目的地に到着していない場合は、ステップＳ１２１に戻り、ステップＳ１２１以下の処理を繰り返す。

　この図２６に示すフローに示す処理は、図１１に示す情報処理装置１００のｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が、まず、点群設定可能な全領域に点群を設定した従来型のｉＴｏＦ点群マップを生成し、その後点群カット領域の点群を削除するという手順で処理を実行する。

　従って、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、従来と同様、まず点群設定可能な全領域に点群を設定した従来型のｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能であり、その後、点群カット領域の点群を削除するという処理を追加すればよく、従来の装置の構成や処理を大きく変更する必要がないというメリットがある。

　　［３－２．（実施例２）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について］
　次に、本開示の情報処理装置１００が実行する処理の実施例２として、ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明する。

　先に説明したように、ｉＴｏＦカメラは、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に応じて距離を算出する。
　送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差は０～２πの範囲でのみ検出可能となる。すなわち、検出可能な最大距離（例えば位相差＝２π）は、送信光（出力光）の周波数に応じて規定される。

　すなわち、先に図８や図９を参照して説明したように、ｉＴｏＦカメラの計測可能距離は、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数、すなわち周期を変化させることで変更することが可能となる。ただし、計測可能距離を大きくすると、算出される距離の精度が低下するという問題がある。

　従って、例えば、ロボット１０の走行速度が速い場合は、より遠くまで広い範囲の距離算出を可能とするため、出力光の周波数を低くし、一方、ロボット１０の走行速度が遅い場合は、出力光の周波数を高くして、高精度な距離算出を優先させるといった制御が可能となる。
　以下のこのような出力光の周波数制御を行う実施例について説明する。

　図２７に示すフローチャートは、本開示の情報処理装置１００が実行するｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートである。
　以下、図２７に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ２０１）
　本開示の情報処理装置１００は、まず、ステップＳ２０１において、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）を検出する。

　　（ステップＳ２０２）
　情報処理装置１００は、次に、ステップＳ２０２において、検出したロボット１０の速度（ｖ）と、予め規定した速度しきい値（Ｖｔｈ）とを比較し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定する。すなわち、以下の（判定式ａ）が成立するか否かを判定する。
　ｖ≧Ｖｔｈ・・・（判定式ａ）

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ２０３に進む。
　一方、上記（判定式ａ）が成立せず、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合は、ステップＳ２０４に進む。

　　（スップＳ２０３）
　ステップＳ２０２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ２０３に進む。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２０３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を低下させるための周波数制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２が出力する光の周波数を低下させるための周波数制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　　（ステップＳ２０４）
　一方、ステップＳ２０４は、ステップＳ２０２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理である。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２０４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を上昇させるための周波数制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２が出力する光の周波数を上昇させるための周波数制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　　（ステップＳ２０５）
　ステップＳ２０３、またはステップＳ２０４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力する光の周波数の低下、または上昇させる周波数制御パラメータを算出する処理が終了すると、ステップＳ２０５に進む。

　情報処理装置１００は、ステップＳ２０５において、ステップＳ２０３、またはステップＳ２０４で算出した周波数制御パラメータに基づいて決定される周波数を有する出力光をｉＴｏＦカメラ１２０から出力する。

　この処理は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光生成部１２１と、光送信部１２２において実行される。

　　（ステップＳ２０６）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２０６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、および３次元点群生成処理を実行する。

　ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の受信信号を、信号処理部（ローパスフィルタ）１２５を介して入力し、この入力値に基づいて、オブジェクト距離算出処理、および３次元点群生成処理を実行して、ｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　ステップＳ２０３～Ｓ２０６の一連の処理の具体例について、図２８を参照して説明する。
　図２８は、ロボット（移動体）１０の速度と、ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数（Ｈｚ）との対応関係を説明するグラフである。

　グラフの横軸は、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）である。縦軸は、「周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）」であり、具体的にはｉＴｏＦカメラ１２０から出力する光の周波数（Ｈｚ）を示している。

　なお、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）がしきい値Ｖｔｈ以下の領域に、実線のグラフ（処理例ａ）と、点線のグラフ（処理例ｂ）の２つのグラフを示しているが、これらは、先に説明した実施例１の点群カット処理に関する図１９に示す処理例と、図２４に示す処理例に対応するものであり、２つの異なる処理が可能であることを示している。

　まず、（処理例ａ）を含む実線のグラフについて説明する。
　図に示すグラフ中の直線（実線）は、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）に基づいて「周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）」を算出する関数に相当し、以下の式（式３）によって表わされる。
　ｆｍｏｄ＝（１／２）ｃ×（１／Ｄｍａｘ）・・・（式３）

　ただし、
　ｆｍｏｄ：周波数制御パラメータであり、ｉＴｏＦカメラ１２０から出力する光の周波数（Ｈｚ）
　ｃ：光速（ｃ＝３×１０^８（ｍ／ｓ））
　Ｄｍａｘ：目標最大計測距離
　　Ｄｍａｘ＝ｐ×ｖ＋ｑ
　　　ｖ：ロボットの速度（ｍ／ｓ）
　　　ｐ：補正係数（速度対応の感度）
　　　ｑ：オフセット（速度最小値（ｖ＝０）における目標最大計測距離）
　である。

　また、図２８のグラフの縦軸に示す「ｉＴｏＦカメラの出力光基準周波数（Ｘ（Ｈｚ））」は、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合の基準となる周波数制御パラメータであり、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合に設定される「ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数」である。この基準周波数をＸ（Ｈｚ）とする。

　図２７のフローのステップＳ２０３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図２８に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２０３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を低下させる。

　一方、図２７のフローのステップＳ２０４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図２８に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２０４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を上昇させる。

　このように、ステップＳ２０２～Ｓ２０６においては、ロボット１０の走行速度（ｖ）が、予め規定された速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定し、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）以上の速い速度で高速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を低下させ、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）未満の遅い速度で低速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を上昇させる。

　このような処理を行うことで、ロボット１０の走行速度に応じて、ｉＴｏＦ点群マップの生成領域を変化させることができる。
　すなわち、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで点群を設定した広い領域のｉＴｏＦ点群マップを生成する。
　一方、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域の高精度な点群を設定した狭い領域のｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　図２８に示すフローに戻り、ステップＳ２０７以下の処理について説明する。
　なお、ステップＳ２０６において、ｉＴｏＦカメラに基づく点群であるｉＴｏＦ点群マップ生成処理が実行されている間、並行して図１１に示す情報処理装置１００のＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群マップを生成している。

　　（ステップＳ２０７）
　情報処理装置１００は、ステップＳ２０７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく２次元点群を合成した合成点群マップを生成する。

　　（ステップＳ２０８）
　ステップＳ２０７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば先の実施例において図２３を参照して説明したような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ２０８の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ２０８において、ステップＳ２０７で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　　（ステップＳ２０９）
　最後に、情報処理装置１００は、ステップＳ２０９において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　目的地に到着していない場合は、ステップＳ２０１に戻り、ステップＳ２０１以下の処理を繰り返す。

　本実施例では、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）以上の速い速度で高速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を低下させ、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）未満の遅い速度で低速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を上昇させる。

　この結果、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで点群を設定した広い領域のｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となり、一方、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域の高精度な点群を設定した狭い領域のｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となる。

　なお、図２８のグラフにおいて、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）がしきい値Ｖｔｈ以下の領域に示す点線のグラフ（処理例ｂ）は、先の実施例１において説明した点群カット処理の図２４に示す処理例（変形例１）と同様、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満である場合、周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）を固定値、すなわち、
　ｆｍｏｄ＝Ｘ（Ｈｚ）
　とした変形例である。

　すなわち、（処理例ｂ）の周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）算出関数は、以下の式（式４）として表すことができる。
　ロボット速度ｖ≧Ｖｔｈの場合、
　ｆｍｏｄ＝（１／２）ｃ×（１／Ｄｍａｘ）
　ロボット速度ｖ＜Ｖｔｈの場合、
　ｆｍｏｄ＝Ｘ
　　　　　　　　　　　　　　・・・（式４）

　上記（式４）で示される周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）算出関数を利用した場合、図２７のフローのステップＳ２０３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図２４に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２０３において、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の周波数を低下させる。

　一方、図２７のフローのステップＳ２０４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図２８に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の点線（処理例ｂ）の処理となる。

　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２０４において、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の周波数を固定して、
　ｆｍｏｄ＝Ｘ（Ｈｚ）
　とする。
　例えば、このような処理を実行する構成としてもよい。

　なお、上記（式４）で示される周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）算出関数、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満で図２８に示すグラフの左側の（処理例ｂ）の点線で示す関数、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上で図２８に示すグラフの右側の実線で示す関数、これら２つの異なる関数を利用した場合、ロボット速度（ｖ）が、しきい値（Ｖｔｈ）の前後で変動した場合、処理が不安定となる恐れがある。

　このような処理の不安定さを解消するため、例えば先に図２５を参照して説明したようにヒステリシスを設定した制御を行う構成としてもよい。
　ヒステリシスを設定して、２つの異なる周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）算出関数の切り替えを実行することで、周波数の変更処理をスムーズに行うことが可能となる。

　以上、説明したように「（実施例２）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理」では、
　ロボット１０の走行速度に応じて、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の周波数を変更することで、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの生成領域を変化させることができる。

　すなわち、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで点群を設定した広い領域のｉＴｏＦ点群マップを生成し、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域の高精度な点群を設定した狭い領域のｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となる。

　　［３－３．（実施例３）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について］
　次に、ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明する。

　先に説明したように、ｉＴｏＦカメラは、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に応じて距離を算出する。
　ｉＴｏＦカメラも通常のカメラと同様、受信光（反射光）の強度が弱い場合は、露光時間を長くすることでイメージセンサに対する入射光量を増加させることが可能であり、これにより解析精度を高めることができる。
　受信光（反射光）の強度はオブジェクトの距離が遠いほど低下する。

　ロボット１０の走行速度が速い場合は、より遠いオブジェクトの距離算出を行うことが必要であり、遠いオブジェクトの距離解析には、露光時間を長くする制御が有効となる。一方、ロボット１０の走行速度が遅い場合は、遠いオブジェクトの距離算出より、近いオブジェクトの距離算出を優先すればよく、露光時間は短くてもよい。

　以下に説明する実施例は、この要請に応じたものであり、例えば、ロボット１０の走行速度が速い場合は、より遠くまで広い範囲のオブジェクトの距離算出を可能とするため、ｉＴｏＦカメラの露光時間を長くする。一方、ロボット１０の走行速度が遅い場合は、ｉＴｏＦカメラの露光時間を短くして、近距離領域の高精度な距離算出を優先させる。

　以下に説明する実施例は、このようにロボット１０の走行速度に応じてｉＴｏＦカメラの露光時間制御を行う実施例である。

　図２９に示すフローチャートは、本開示の情報処理装置１００が実行するｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートである。
　以下、図２９に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ２２１）
　本開示の情報処理装置１００は、まず、ステップＳ２２１において、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）を検出する。

　　（ステップＳ２２２）
　情報処理装置１００は、次に、ステップＳ２２２において、検出したロボット１０の速度（ｖ）と、予め規定した速度しきい値（Ｖｔｈ）とを比較し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定する。すなわち、以下の（判定式ａ）が成立するか否かを判定する。
　ｖ≧Ｖｔｈ・・・（判定式ａ）

　上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ２２３に進む。
　一方、上記（判定式ａ）が成立せず、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合は、ステップＳ２２４に進む。

　　（スップＳ２２３）
　ステップＳ２２２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ２２３に進む。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２２３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を長くするための露光時間制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間を長くするための露光時間制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　　（ステップＳ２２４）
　一方、ステップＳ２２４は、ステップＳ２２２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理である。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２２４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を短くするための露光時間制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間を短くするための露光時間制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　　（ステップＳ２２５）
　ステップＳ２２３、またはステップＳ２２４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力する光の露光時間の低下、または短くする露光時間制御パラメータを算出する処理が終了すると、ステップＳ２２５に進む。

　情報処理装置１００は、ステップＳ２２５において、ステップＳ２２３、またはステップＳ２２４で算出した露光時間制御パラメータに基づいて決定される露光時間をｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間として設定する。
　この処理は、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間制御部１２３と、光受信部１２４において実行される。

　　（ステップＳ２２６）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２２６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、および３次元点群生成処理を実行する。

　ステップＳ２２３～Ｓ２２６の一連の処理の具体例について、図３０を参照して説明する。
　図３０は、ロボット（移動体）１０の速度と、ｉＴｏＦカメラの露光時間（μｓｅｃ）との対応関係を説明するグラフである。

　グラフの横軸は、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）である。縦軸は、「露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）」であり、具体的にはｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間（μｓｅｃ）を示している。

　まず、（処理例ａ）を含む実線のグラフについて説明する。
　図に示すグラフ中の直線（実線）は、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）に基づいて「露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）」を算出する関数に相当し、以下の式（式５）によって表わされる。
　ｔ_ｉｎｔ＝ｓ×ｖ＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}・・・（式５）

　ただし、
　ｔ_ｉｎｔ：露光時間制御パラメータであり、ｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間（μｓｅｃ）
　ｓ：補正係数（速度対応の感度）
　ｖ：ロボットの速度（ｍ／ｓ）
　ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}：オフセット（速度最小値（ｖ＝０）における露光時間（μｓｅｃ））
　である。

　また、図３０のグラフの縦軸に示す「ｉＴｏＦカメラの出力光基準露光時間（Ｘ（μｓｅｃ））」は、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合の基準となる露光時間制御パラメータであり、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合に設定される「ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間」である。この基準露光時間をＸ（μｓｅｃ）とする。

　図２９のフローのステップＳ２２３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図３０に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２２３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を長くする。

　一方、図２９のフローのステップＳ２２４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図３０に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２２４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を短くする。

　このように、ステップＳ２２２～Ｓ２２６においては、ロボット１０の走行速度（ｖ）が、予め規定された速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定し、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）以上の速い速度で高速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を長くし、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）未満の遅い速度で低速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を短くする。

　このような処理を行うことで、ロボット１０の走行速度に応じて、ｉＴｏＦ点群マップの遠距離領域の精度を変化させることができる。
　すなわち、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成する。
　一方、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域においてのみ高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　図３０に示すフローに戻り、ステップＳ２２７以下の処理について説明する。
　なお、ステップＳ２２６において、ｉＴｏＦカメラに基づく点群であるｉＴｏＦ点群マップ生成処理が実行されている間、並行して図１１に示す情報処理装置１００のＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群マップを生成している。

　　（ステップＳ２２７）
　情報処理装置１００は、ステップＳ２２７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく２次元点群を合成した合成点群マップを生成する。

　　（ステップＳ２２８）
　ステップＳ２２７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば先の実施例において図２３を参照して説明したような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ２２８の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ２２８において、ステップＳ２２７で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　　（ステップＳ２２９）
　最後に、情報処理装置１００は、ステップＳ２２９において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　目的地に到着していない場合は、ステップＳ２２１に戻り、ステップＳ２２１以下の処理を繰り返す。

　本実施例では、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）以上の速い速度で高速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を長くし、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）未満の遅い速度で低速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を短くする。

　この結果、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となり、一方、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域のみ高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となる。

　なお、図３０のグラフにおいて、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）がしきい値Ｖｔｈ以下の領域に示す点線のグラフ（処理例ｂ）は、先の実施例１において説明した点群カット処理の図２４に示す処理例（変形例１）と同様、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満である場合、露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）を固定値、すなわち、
　ｔ_ｉｎｔ＝Ｘ（μｓｅｃ）
　とした変形例である。

　すなわち、（処理例ｂ）の露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）算出関数は、以下の式（式６）として表すことができる。
　ロボット速度ｖ≧Ｖｔｈの場合、
　ｔ_ｉｎｔ＝ｓ×ｖ＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}
　ロボット速度ｖ＜Ｖｔｈの場合、
　ｔ_ｉｎｔ＝Ｘ
　　　　　　　　　　　　　　・・・（式６）

　上記（式６）で示される露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）算出関数を利用した場合、図２９のフローのステップＳ２２３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図２４に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２２３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を長くする。

　一方、図２９のフローのステップＳ２２４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図３０に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の点線（処理例ｂ）の処理となる。

　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２２４において、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の露光時間を固定して、
　ｔ_ｉｎｔ＝Ｘ（μｓｅｃ）
　とする。
　例えば、このような処理を実行する構成としてもよい。

　なお、上記（式６）で示される露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）算出関数、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満で図３０に示すグラフの左側の（処理例ｂ）の点線で示す関数、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上で図３０に示すグラフの右側の実線で示す関数、これら２つの異なる関数を利用した場合、ロボット速度（ｖ）が、しきい値（Ｖｔｈ）の前後で変動した場合、処理が不安定となる恐れがある。

　このような処理の不安定さを解消するため、例えば先に図２５を参照して説明したようにヒステリシスを設定した制御を行う構成としてもよい。
　ヒステリシスを設定して、２つの異なる露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）算出関数の切り替えを実行することで、露光時間の変更処理をスムーズに行うことが可能となる。

　以上、説明したように「（実施例３）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理」では、
　ロボット１０の走行速度に応じて、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の露光時間を変更することで、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの遠距離領域における精度を変化させることができる。

　すなわち、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成し、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域のみ高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となる。

　　［３－４．（実施例４）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について］
　次に、本開示の情報処理装置１００が実行する処理の実施例４として、ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明する。

　先に説明したように、ｉＴｏＦカメラ１２０は、送信光（出力光）と受信光（反射光）の位相差に応じて距離を算出する。
　送信光（出力光）は、図１１に示す情報処理装置１００のｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２から出力される。

　光送信部１２２からの出力光は、その出力強度が高いほど遠くまで届き、光受信部１２４は遠くのオブジェクトからの反射光を受信することができる。
　すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２から出力される光の強度を上昇させるほど、遠くのオブジェクトの距離算出精度を高めることができる。
　ただし、例えば、前方近くに人や対向車両が存在する場合などには、高強度の光を出力すると、迷惑になる場合がある。

　以下に説明する実施例４は、これらの状況を鑑みてｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度制御を実行する実施例である。
　具体的には、ロボット１０の走行速度が速い場合は、より遠くのオブジェクトの距離算出を行うことが必要であり、この場合は、出力光の強度を上昇させる。一方、ロボット１０の走行速度が遅い場合は、出力光の強度を低下させる。このような出力光の強度制御を実行する。
　以下のこのような出力光の強度制御を行う実施例について説明する。

　図３１に示すフローチャートは、本開示の情報処理装置１００が実行するｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理について説明するフローチャートである。
　以下、図３１に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ２４１）
　本開示の情報処理装置１００は、まず、ステップＳ２４１において、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）を検出する。

　　（ステップＳ２４２）
　情報処理装置１００は、次に、ステップＳ２４２において、検出したロボット１０の速度（ｖ）と、予め規定した速度しきい値（Ｖｔｈ）とを比較し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定する。すなわち、以下の（判定式ａ）が成立するか否かを判定する。
　ｖ≧Ｖｔｈ・・・（判定式ａ）

　上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ２４３に進む。
　一方、上記（判定式ａ）が成立せず、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合は、ステップＳ２４４に進む。

　　（スップＳ２４３）
　ステップＳ２４２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ２４３に進む。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２４３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を上昇させるための強度制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２が出力する光の強度を上昇させるための強度制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　　（ステップＳ２４４）
　一方、ステップＳ２４４は、ステップＳ２４２において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理である。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２４４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を低下させるための強度制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２が出力する光の強度を低下させるための強度制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　　（ステップＳ２４５）
　ステップＳ２４３、またはステップＳ２４４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力する光の強度の上昇、または低下させる強度制御パラメータを算出する処理が終了すると、ステップＳ２４５に進む。

　情報処理装置１００は、ステップＳ２４５において、ステップＳ２４３、またはステップＳ２４４で算出した強度制御パラメータに基づいて決定される強度を有する出力光をｉＴｏＦカメラ１２０から出力する。

　　（ステップＳ２４６）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ２４６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、および３次元点群生成処理を実行する。

　ステップＳ２４３～Ｓ２４６の一連の処理の具体例について、図３２を参照して説明する。
　図３２は、ロボット（移動体）１０の速度と、ｉＴｏＦカメラの出力光の強度（Ｗａｔｔ）との対応関係を説明するグラフである。

　グラフの横軸は、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）である。縦軸は、「強度制御パラメータ（Ｐｏ）」であり、具体的にはｉＴｏＦカメラ１２０から出力する光の強度（Ｗａｔｔ）を示している。

　まず、（処理例ａ）を含む実線のグラフについて説明する。
　図に示すグラフ中の直線（実線）は、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）に基づいて「強度制御パラメータ（Ｐｏ）」を算出する関数に相当し、以下の式（式７）によって表わされる。
　Ｐｏ＝ｍ×ｖ＋ｎ・・・（式７）

　ただし、
　Ｐｏ：強度制御パラメータであり、ｉＴｏＦカメラ１２０から出力する光の強度（Ｗａｔｔ）
　ｍ：補正係数（速度対応の感度）
　ｎ：オフセット（速度最小値（ｖ＝０）における光出力強度（ｗａｔｔ））
　である。

　また、図３２のグラフの縦軸に示す「ｉＴｏＦカメラの出力光基準強度（Ｘ（Ｗａｔｔ））」は、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合の基準となる光出力強度制御パラメータであり、ロボットが、予め規定した「しきい値速度（Ｖｔｈ）」で走行している場合に設定される「ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度」である。この基準強度をＸ（Ｗａｔｔ）とする。

　図３１のフローのステップＳ２４３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図３２に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２４３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を上昇させる。

　一方、図３１のフローのステップＳ２４４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図３２に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２４４において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を低下させる。

　このように、ステップＳ２４２～Ｓ２４６においては、ロボット１０の走行速度（ｖ）が、予め規定された速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定し、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）以上の速い速度で高速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を上昇させ、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）未満の遅い速度で低速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を低下させる。

　このような処理を行うことで、ロボット１０の走行速度に応じたｉＴｏＦ点群マップの生成処理、すなわち高速走行時には、遠距離オブジェクトの距離を高精度に表現したｉＴｏＦ点群マップ、低速走行時には、近距離オブジェクトの距離を高精度に表現したｉＴｏＦ点群マップを生成することができる。

　すなわち、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成する。
　一方、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域のオブジェクトに高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成する。

　図３２に示すフローに戻り、ステップＳ２４７以下の処理について説明する。
　なお、ステップＳ２４６において、ｉＴｏＦカメラに基づく点群であるｉＴｏＦ点群マップ生成処理が実行されている間、並行して図１１に示す情報処理装置１００のＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群マップを生成している。

　　（ステップＳ２４７）
　情報処理装置１００は、ステップＳ２４７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく２次元点群を合成した合成点群マップを生成する。

　　（ステップＳ２４８）
　ステップＳ２４７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば先の実施例において図２３を参照して説明したような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ２４８の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ２４８において、ステップＳ２４７で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　　（ステップＳ２４９）
　最後に、情報処理装置１００は、ステップＳ２４９において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　目的地に到着していない場合は、ステップＳ２４１に戻り、ステップＳ２４１以下の処理を繰り返す。

　本実施例では、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）以上の速い速度で高速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を上昇させ、ロボット１０がしきい値（Ｖｔｈ）未満の遅い速度で低速走行している場合は、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を低下させる。

　この結果、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域のオブジェクトに対して高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となり、一方、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域のオブジェクトに対して高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となる。

　なお、図３２のグラフにおいて、ロボット（移動体）１０の速度ｖ（ｍ／ｓ）がしきい値Ｖｔｈ以下の領域に示す点線のグラフ（処理例ｂ）は、先の実施例１において説明した点群カット処理の図２４に示す処理例（変形例１）と同様、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満である場合、強度制御パラメータ（Ｐｏ）を固定値、すなわち、
　Ｐｏ＝Ｘ（Ｗａｔｔ）
　とした変形例である。

　すなわち、（処理例ｂ）の強度制御パラメータ（Ｐｏ）算出関数は、以下の式（式８）として表すことができる。
　ロボット速度ｖ≧Ｖｔｈの場合、
　Ｐｏ＝ｍ×ｖ＋ｎ
　ロボット速度ｖ＜Ｖｔｈの場合、
　Ｐｏ＝Ｘ
　　　　　　　　　　　　　　・・・（式８）

　上記（式８）で示される強度制御パラメータ（Ｐｏ）算出関数を利用した場合、図３１のフローのステップＳ２４３の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理は、図２４に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの右側の処理となる。
　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２４３において、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の強度を上昇させる。

　一方、図３１のフローのステップＳ２４４の処理、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合の処理は、図３２に示すグラフのしきい値Ｖｔｈの左側の点線（処理例ｂ）の処理となる。

　すなわち、この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ２４４において、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の強度を固定して、
　Ｐｏ＝Ｘ（Ｗａｔｔ）
　とする。
　例えば、このような処理を実行する構成としてもよい。

　なお、上記（式８）で示される強度制御パラメータ（Ｐｏ）算出関数、すなわち、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）未満で図３２に示すグラフの左側の（処理例ｂ）の点線で示す関数、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上で図３２に示すグラフの右側の実線で示す関数、これら２つの異なる関数を利用した場合、ロボット速度（ｖ）が、しきい値（Ｖｔｈ）の前後で変動した場合、処理が不安定となる恐れがある。

　このような処理の不安定さを解消するため、例えば先に図２５を参照して説明したようにヒステリシスを設定した制御を行う構成としてもよい。
　ヒステリシスを設定して、２つの異なる強度制御パラメータ（Ｐｏ）算出関数の切り替えを実行することで、強度の変更処理をスムーズに行うことが可能となる。

　以上、説明したように「（実施例４）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理」では、
　ロボット１０の走行速度に応じて、ｉＴｏＦカメラ１２０が出力する光の強度を変更することで、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６が生成するｉＴｏＦ点群マップの遠距離領域のオブジェクトの距離算出精度を変化させることができる。

　すなわち、ｉＴｏＦ点群マップ生成部１２６は、ロボット１０が高速走行している場合は、より遠い領域まで高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成し、ロボット１０が低速走行している場合は、近い領域のオブジェクトに対する高精度な点群を設定したｉＴｏＦ点群マップを生成することが可能となる。

　なお、ここまで、実施例１～４、すなわち、
　（実施例１）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例２）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例３）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例４）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理

　これら４つの実施例について説明したが、これらの各実施例は個別に実行することも可能であるが、任意の複数の実施例を組み合わせて実行する構成としてもよい。

　　［４．（実施例５）上記実施例１～４の各処理をシーケンシャルに実行する実施例について］
　次に、（実施例５）として、上述した実施例１～４の各処理をシーケンシャルに実行する実施例について説明する。

　図３３～図３６に示すフローチャートは、本開示の情報処理装置１００が実行する（実施例５）の処理、すなわち、上述した実施例１～４の各処理をシーケンシャルに実行する処理について説明するフローチャートである。
　以下、図３３～図３６に示すフローの各ステップの処理について、順次、説明する。

　　（ステップＳ３０１）
　本開示の情報処理装置１００は、まず、ステップＳ３０１において、移動体、すなわちロボット１０の速度しきい値（Ｖｔｈ）と距離しきい値（Ｌｔｈ）を取得する。

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。
　速度しきい値（Ｖｔｈ）と距離しきい値（Ｌｔｈ）は、処理態様を決定するために用いられるしきい値であり、利用するｉＴｏＦカメラ１２０の仕様に応じて予め決定され、情報処理装置１００の記憶部に格納されている。

　なお、これらのしきい値は、制御部１３２が、その都度、決定する処理を行ってもよい。例えばｉＴｏＦカメラ１２０による試験撮影を行い、出力光に対する受信光の鮮明度などを解析して決定する。周囲の明るさや、気象状態に応じて出力光に対する受信光の鮮明度は変化する可能性があり、これらを考慮したしきい値決定処理を行う構成としてもよい。

　　（ステップＳ３０２）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３０２において、ロボット（移動体）１０の速度（ｖ）を検出する。

　　（ステップＳ３０３）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３０３において、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、およびＬｉＤＡＲ点群マップ生成処理を実行する。

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５において実行する処理である。

　ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５は、２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群マップを生成する。なお、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５が生成する２Ｄ－ＬｉＤＡＲ１０３の検出値に基づくＬｉＤＡＲ点群マップは、先に図１３を参照して説明したように、各オブジェクトのある高さ（ｙ＝ｙａ）の２次元平面に交わるオブジェクトを示す点群データによって構成される点群マップである。

　　（ステップＳ３０４）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３０４において、ステップＳ３０１で記憶部から取得した距離しきい値（Ｌｔｈ）内に障害物が検出されていないかを判定する。

　この処理は、制御部１３２が、ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部１０５の生成したＬｉＤＡＲ点群マップを参照して判定する。

　距離しきい値（Ｌｔｈ）内に障害物が検出されていないと判定した場合は、ステップＳ３０５に進む。
　一方、距離しきい値（Ｌｔｈ）内に障害物が検出されたと判定した場合は、ステップＳ３２１に進む。

　　（ステップＳ３０５）
　ステップＳ３０４において、距離しきい値（Ｌｔｈ）内に障害物が検出されていないと判定した場合は、ステップＳ３０５に進む。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ３０５において、ｉＴｏＦカメラ１２０の検出値に基づいて生成されるｉＴｏＦ点群を利用しない近距離領域を規定する点群カット領域制御パラメータを算出する。移動体速度（ｖ）に基づいて算出する。

　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。
　このステップＳ３０５の処理は、先に説明した実施例１対応のフローチャートである図１８に示すフローチャートのステップＳ１０３～Ｓ１０４の処理に対応する処理である。すなわち、先に説明した図１９に示すグラフに対応する関数に基づいて点群カット領域制御パラメータを算出する。

　例えば、先に図１９を参照して説明したように、以下の式（式１）によって点群カット領域制御パラメータ（Ｄｍｉｎ）を算出する。
　Ｄｍｉｎ＝ａ×ｖ＋ｂ・・・（式１）

　例えば、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を拡大する点群カット領域制御パラメータを算出する。
　一方、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合は、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく３次元点群を利用しない近距離領域を縮小する点群カット領域制御パラメータを算出する。

　　（ステップＳ３０６）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３０６において、点群カット領域制御パラメータに基づいて決定される点群カット領域を除く領域について、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、およびｉＴｏＦ点群マップ生成処理を実行する。

　　（ステップＳ３０７）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３０７において、合成点群マップを生成する。

　すなわち、ステップＳ３０６においてｉＴｏＦカメラ検出値に基づいて生成されたｉＴｏＦ点群マップと、ステップＳ３０３においてＬｉＤＡＲ検出値に基づいて生成されたＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する。

　点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップの具体例は、先に図２３を参照して説明した通りである。
　図２３に示すように、点群マップ合成部１３１が生成する合成点群マップは、ロボット１０に近い側から、以下の各点群領域が設定された構成となる。
　（ａ）ＬｉＤＡＲ点群領域１９１
　（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２
　（ｃ）ＬｉＤＡＲ点群領域１９３

　「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」は、ＬｉＤＡＲ点群（２次元平面上の点群）に加え、ｉＴｏＦカメラの検出値に基づいて生成されるｉＴｏＦ点群（３次元点群）も設定される領域となる。
　ロボット１０は、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」から、より高精度なオブジェクト位置、距離情報を取得することが可能となる。
　なお、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」は、ロボット１０の走行ルートを決定するために利用される重要性の高い領域である。

　　（ステップＳ３０８）
　ステップＳ３０７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば図２３に示すような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ３０８の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ３０８において、ステップＳ３０７で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　前述したように、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」は、ＬｉＤＡＲ点群（２次元平面上の点群）に加え、ｉＴｏＦカメラの検出値に基づいて生成されるｉＴｏＦ点群（３次元点群）も設定されており、より高精度なオブジェクト位置、距離情報の解析が可能であり、安全、確実な走行ルートの設定を行うことができる。

　　（ステップＳ３０９）
　最後に、情報処理装置１００は、ステップＳ３０９において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　目的地に到着していない場合は、ステップＳ３０２に戻り、ステップＳ３０２以下の処理を繰り返す。

　次に、ステップＳ３０４の判定ステップにおいてＮｏの判定がなされた場合、すなわち、距離しきい値（Ｌｔｈ）内に障害物が検出されたと判定した場合のステップＳ３２１以下の処理について、図３４以下に示すフローを参照して説明する。

　　（ステップＳ３２１）
　ステップＳ３０４において、距離しきい値（Ｌｔｈ）内に障害物が検出されたと判定した場合、情報処理装置１００は、ステップＳ３２１において、先のステップＳ３０２で検出したロボット１０の速度（ｖ）と、予め規定した速度しきい値（Ｖｔｈ）とを比較し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であるか否かを判定する。すなわち、以下の（判定式ａ）が成立するか否かを判定する。
　ｖ≧Ｖｔｈ・・・（判定式ａ）

　上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ３２２に進む。
　一方、上記（判定式ａ）が成立せず、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合は、ステップＳ３４１に進む。

　　（スップＳ３２２）
　ステップＳ３２１において、上記（判定式ａ）が成立し、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合は、ステップＳ３２２に進む。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ３２２において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を低下させるための周波数制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２が出力する光の周波数を低下させるための周波数制御パラメータを算出する。
　この処理も、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　このステップＳ３２２の処理は、先に説明した実施例２対応のフローチャートである図２７に示すフローチャートのステップＳ２０３の処理に対応する処理である。すなわち、先に説明した図２８に示すグラフに対応する関数に基づいて周波数制御パラメータを算出する。具体的には、以下の式（式３）に従って、周波数制御パラメータ（ｆｍｏｄ）を算出する。

　ｆｍｏｄ＝（１／２）ｃ×（１／Ｄｍａｘ）・・・（式３）
　ただし、
　ｆｍｏｄ：周波数制御パラメータであり、ｉＴｏＦカメラ１２０から出力する光の周波数（Ｈｚ）
　ｃ：光速（ｃ＝３×１０^８（ｍ／ｓ））
　Ｄｍａｘ：目標最大計測距離
　　Ｄｍａｘ＝ｐ×ｖ＋ｑ
　　　ｖ：ロボットの速度（ｍ／ｓ）
　　　ｐ：補正係数（速度対応の感度）
　　　ｑ：オフセット（速度最小値（ｖ＝０）における目標最大計測距離）
　である。

　このステップＳ３２２の処理は、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上であると判定された場合の処理であり、上記式（式３）に従って、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の周波数を、基準周波数（Ｘ（Ｈｚ））より低下させる周波数制御パラメータを算出する。

　　（ステップＳ３２３）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３２３において、ステップＳ３２２で算出した周波数制御パラメータに基づいて決定される周波数を有する出力光をｉＴｏＦカメラ１２０から出力する。

　　（ステップＳ３２４）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３２４において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、およびｉＴｏＦ点群マップ生成処理を実行する。

　　（ステップＳ３２５）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３２５において、合成点群マップを生成する。

　すなわち、ステップＳ３２４においてｉＴｏＦカメラ検出値に基づいて生成されたｉＴｏＦ点群マップと、ステップＳ３０３においてＬｉＤＡＲ検出値に基づいて生成されたＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する。

　ロボット１０は、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」から、より高精度なオブジェクト位置、距離情報を取得することが可能となる。
　なお、「（ｂ）ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域１９２」は、ロボット１０の走行ルートを決定するために利用される重要性の高い領域である。

　　（ステップＳ３２６）
　ステップＳ３２５において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば図２３に示すような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ３２６の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ３２６において、ステップＳ３２５で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　　（ステップＳ３２７）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３２７において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　次に、ステップＳ３２１の判定ステップにおいてＮｏの判定がなされた場合、すなわち、移動体であるロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合のステップＳ３４１以下の処理について、図３５以下に示すフローを参照して説明する。

　　（ステップＳ３４１）
　ステップＳ３２１において、ロボット１０の速度（ｖ）が速度しきい値（Ｖｔｈ）以上でないと判定された場合、情報処理装置１００は、ステップＳ３４１において、ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されたか否かを判定する。

　この処理は、例えば図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する処理である。
　制御部１３２は、例えばＬｉＤＡＲ点群マップに基づいて検出されたオブジェクトについてオブジェクト形状解析を行い、これらのオブジェクトが人や対向車であるか否かを判定する。あるいは図１１には示していないＲＧＢカメラの撮影画像を入力して、オブジォクト識別処理を行ってもよい。

　ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されたと判定した場合は、ステップＳ３４２に進む。
　一方、ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されないと判定した場合は、ステップＳ３６１に進む。

　　（ステップＳ３４２）
　ステップＳ３４１の判定処理において、ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されたと判定した場合は、情報処理装置１００は、ステップＳ３４２において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を低下させるための強度制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２が出力する光の強度を低下させるための強度制御パラメータを算出する。
　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　このステップＳ３４２の処理は、先に説明した実施例４対応のフローチャートである図３１に示すフローチャートのステップＳ２４４の処理に対応する処理である。すなわち、先に説明した図３２に示すグラフに対応する関数に基づいて出力光強度制御パラメータを算出する。具体的には、以下の式（式７）に従って、出力光強度制御パラメータ（Ｐｏ）を算出する。

　　Ｐｏ＝ｍ×ｖ＋ｎ・・・（式７）
　ただし、
　Ｐｏ：強度制御パラメータであり、ｉＴｏＦカメラ１２０から出力する光の強度（Ｗａｔｔ）
　ｍ：補正係数（速度対応の感度）
　ｎ：オフセット（速度最小値（ｖ＝０）における光出力強度（ｗａｔｔ））
　である。

　このステップＳ３４２の処理は、ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されたと判定した場合の処理であり、上記式（式７）に従って、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を、例えば基準強出力光強度（Ｘ（Ｗａｔｔ））より低下させる出力光強度制御パラメータを算出する。

　このようにｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を低下させるのは、ロボット１０の進行方向にいる人や対向車の迷惑にならないようにするための処理である。

　　（ステップＳ３４３）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３４３において、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を長くするための露光制御パラメータを算出する。

　このステップＳ３４３の処理は、先に説明した実施例３対応のフローチャートである図２９に示すフローチャートのステップＳ２２３の処理に対応する処理である。すなわち、先に説明した図３０に示すグラフに対応する関数に基づいて露光時間制御パラメータを算出する。具体的には、以下の式（式５）に従って、露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）を算出する。

　ｔ_ｉｎｔ＝ｓ×ｖ＋ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}・・・（式５）
　ただし、
　ｔ_ｉｎｔ：露光時間制御パラメータであり、ｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間（μｓｅｃ）
　ｓ：補正係数（速度対応の感度）
　ｖ：ロボットの速度（ｍ／ｓ）
　ｔ_{ｏｆｆｓｅｔ}：オフセット（速度最小値（ｖ＝０）における露光時間（μｓｅｃ））
　である。

　このステップＳ３４３の処理は、ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されたと判定し、ステップＳ３４２においてｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を低下させる出力光強度制御を実行する場合の処理であり、出力光の強度低下に伴い、ｉＴｏＦカメラの受信光の感度が低下するのを補うために露光時間を長くする処理を行うものである。

　　（ステップＳ３４４）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３４４において、ステップＳ３４２で算出した強度制御パラメータに基づいて決定される強度を有する出力光をｉＴｏＦカメラ１２０から出力する。

　　（ステップＳ３４５）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３４５において、ステップＳ３４３で算出した露光時間制御パラメータに基づいて決定される露光時間をｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間として設定する。
　この処理は、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間制御部１２３と、光受信部１２４において実行される。

　　（ステップＳ３４６）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３４６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、およびｉＴｏＦ点群マップ生成処理を実行する。

　　（ステップＳ３４７）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３４７において、合成点群マップを生成する。

　すなわち、ステップＳ３４６においてｉＴｏＦカメラ検出値に基づいて生成されたｉＴｏＦ点群マップと、ステップＳ３０３においてＬｉＤＡＲ検出値に基づいて生成されたＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する。

　　（ステップＳ３４８）
　ステップＳ３４７において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば図２３に示すような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ３４８の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ３４８において、ステップＳ３４７で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　　（ステップＳ３４９）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３４９において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　次に、ステップＳ３４１の判定ステップにおいてＮｏの判定がなされた場合、すなわち、移動体であるロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されなかった場合のステップＳ３６１以下の処理について、図３６に示すフローを参照して説明する。

　　（ステップＳ３６１）
　ステップＳ３４１の判定ステップにおいてＮｏの判定がなされた場合、すなわち、移動体であるロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されなかった場合、情報処理装置１００は、ステップＳ３６１以下の処理を実行する。

　この場合、情報処理装置１００は、ステップＳ３６１において、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を上昇させるための強度制御パラメータを算出する。すなわち、ｉＴｏＦカメラ１２０の光送信部１２２が出力する光の強度を上昇させるための強度制御パラメータを算出する。
　この処理は、図１１に示す情報処理装置１００の制御部１３２が実行する。

　このステップＳ３６１の処理は、先に説明した実施例４対応のフローチャートである図３１に示すフローチャートのステップＳ２４３の処理に対応する処理である。すなわち、先に説明した図３２に示すグラフに対応する関数に基づいて出力光強度制御パラメータを算出する。具体的には、以下の式（式７）に従って、出力光強度制御パラメータ（Ｐｏ）を算出する。

　このステップＳ３６１の処理は、ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されなかったと判定した場合の処理であり、上記式（式７）に従って、ｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を、例えば基準強出力光強度（Ｘ（Ｗａｔｔ））より上昇させる出力光強度制御パラメータを算出する。

　このようにｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を上昇させても、ロボット１０の進行方向に人や対向車が存在せず、迷惑になることがないためであり、この場合、より遠いオブジェクトの距離を高精度に算出可能とするための処理である。

　　（ステップＳ３６２）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３６２において、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間を短くするための露光制御パラメータを算出する。

　このステップＳ３６２の処理は、先に説明した実施例３対応のフローチャートである図２９に示すフローチャートのステップＳ２２４の処理に対応する処理である。すなわち、先に説明した図３０に示すグラフに対応する関数に基づいて露光時間制御パラメータを算出する。具体的には、以下の式（式５）に従って、露光時間制御パラメータ（ｔ_ｉｎｔ）を算出する。

　このステップＳ３６２の処理は、ロボット１０の進行方向に人や対向車が検出されなかったとの判定の下、ステップＳ３６１においてｉＴｏＦカメラ１２０の出力光の強度を上昇させる出力光強度制御を実行した場合の処理であり、出力光の強度上昇に伴い、ｉＴｏＦカメラの受信光の強度が過度に上昇するのを防ぐために露光時間を短くする処理を行うものである。

　　（ステップＳ３６３）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３６３において、ステップＳ３６１で算出した強度制御パラメータに基づいて決定される強度を有する出力光をｉＴｏＦカメラ１２０から出力する。

　　（ステップＳ３６４）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３６４において、ステップＳ３６２で算出した露光時間制御パラメータに基づいて決定される露光時間をｉＴｏＦカメラ１２０の光受信部１２４の露光時間として設定する。
　この処理は、ｉＴｏＦカメラ１２０の露光時間制御部１２３と、光受信部１２４において実行される。

　　（ステップＳ３６５）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３６５において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づくオブジェクト距離算出処理、およびｉＴｏＦ点群マップ生成処理を実行する。

　　（ステップＳ３６６）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３６６において、合成点群マップを生成する。

　すなわち、ステップＳ３６５においてｉＴｏＦカメラ検出値に基づいて生成されたｉＴｏＦ点群マップと、ステップＳ３０３においてＬｉＤＡＲ検出値に基づいて生成されたＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する。

　　（ステップＳ３６７）
　ステップＳ３６６において、ｉＴｏＦカメラ検出値に基づく点群（３次元点群）と、ＬｉＤＡＲ検出値に基づく点群（２次元点群）を合成した合成点群マップ、例えば図２３に示すような合成点群マップが生成されると、次に、情報処理装置はステップＳ３６７の処理を実行する。

　すなわち、ステップＳ３６７において、ステップＳ３６６で生成した合成点群マップを利用して、ロボット１０の移動制御を実行する。

　　（ステップＳ３６８）
　次に、情報処理装置１００は、ステップＳ３６８において、ロボット１０が目的地に到着したか否かを判定し、目的地に到着した場合は、マップ生成処理や走行処理を完了する。

　以上、図３３～図３６に示すフローチャートを参照して説明した実施例５の処理は、先に説明した実施例１～４、すなわち、
　（実施例１）ｉＴｏＦ点群カット領域制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例２）ｉＴｏＦカメラ出力光周波数制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例３）ｉＴｏＦカメラ露光時間制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理
　（実施例４）ｉＴｏＦカメラ出力光強度制御パラメータの算出処理と、算出パラメータに基づく処理

　これらの実施例１～４を組み合わせた処理を実行するシーケンスである。
　この処理によって、ロボットの速度や、ロボット進行方向の所定距離内の人や対向車両の有無に応じた最適なｉＴｏＦカメラ制御や、点群マップ生成処理を尾込なうことが可能となり、状況に応じた最適なオブジェクト距離算出処理を行うことが可能となる。

　　［５．情報処理装置のハードウェア構成例について］
　次に、図３７を参照して、本開示の情報処理装置１００のハードウェア構成例について説明する。
　図３７に示すハードウェア構成は、本開示の情報処理装置１００として適用可能なハードウェア構成の一例を示すものである。
　図３７に示すハードウェアの各構成について説明する。

　ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）３０１は、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０２、または記憶部３０８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する制御部等のデータ処理部として機能する。例えば、上述した実施例において説明したシーケンスに従った処理を実行する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）３０３には、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムやデータなどが記憶される。これらのＣＰＵ３０１、ＲＯＭ３０２、およびＲＡＭ３０３は、バス３０４により相互に接続されている。

　ＣＰＵ３０１はバス３０４を介して入出力インタフェース３０５に接続され、入出力インタフェース３０５には、例えば、各種スイッチ、タッチパネル、マイクロホンなどよりなる入力部３０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部３０７が接続されている。

　また、入力部３０６、出力部３０７には、ｉＴｏＦカメラ、ＬｉＤＡＲ、ＲＧＢカメラ等の様々なセンサ３２１が接続され、出力部３０７を介する光出力処理、入力部３０６を介するセンサ３２１の検出値の入力処理などが行われる。

　入出力インタフェース３０５に接続されている記憶部３０８は、例えばハードディスク等からなり、ＣＰＵ３０１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部３０９は、インターネットやローカルエリアネットワークなどのネットワークを介したデータ通信の送受信部として機能し、外部の装置と通信する。

　入出力インタフェース３０５に接続されているドライブ３１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、あるいはメモリカード等の半導体メモリなどのリムーバブルメディア３１１を駆動し、データの記録あるいは読み取りを実行する。

　　［６．本開示の構成のまとめ］
　以上、特定の実施例を参照しながら、本開示の実施例について詳解してきた。しかしながら、本開示の要旨を逸脱しない範囲で当業者が実施例の修正や代用を成し得ることは自明である。すなわち、例示という形態で本発明を開示してきたのであり、限定的に解釈されるべきではない。本開示の要旨を判断するためには、特許請求の範囲の欄を参酌すべきである。

　なお、本明細書において開示した技術は、以下のような構成をとることができる。
　（１）　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記制御部は、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を行う情報処理装置。

　（２）　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域を拡大する制御を実行する（１）に記載の情報処理装置。

　（３）　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以未満である場合、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域を縮小、または固定する制御を実行する（１）または（２）に記載の情報処理装置。

　（４）　前記点群カット領域は、
　前記移動体に近い近距離領域に設定される領域であり、オブジェクト解析結果に基づく走行ルートが決定済みの領域である（１）～（３）いずれかに記載の情報処理装置。

　（５）　前記センサはｉＴｏＦ（ｉｎｄｉｒｅｃｔ　Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数を低下させる制御を実行する（１）～（４）いずれかに記載の情報処理装置。

　（６）　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値未満である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数を上昇させる制御、または固定する制御を実行する（１）～（５）いずれかに記載の情報処理装置。

　（７）　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の強度を上昇させる制御を実行する（１）～（６）いずれかに記載の情報処理装置。

　（８）　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値未満である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の強度を低下させる制御、または固定する制御を実行する（１）～（７）いずれかに記載の情報処理装置。

　（９）　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記ｉＴｏＦカメラの入力光の露光時間を長くする制御を実行する（１）～（８）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１０）　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値未満である場合、前記ｉＴｏＦカメラの入力光の露光時間を短くする制御、または固定する制御を実行する（１）～（９）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１１）　前記センサはｉＴｏＦ（ｉｎｄｉｒｅｃｔ　Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラと、
　ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）を含み、
　前記点群マップ生成部は、
　前記ｉＴｏＦカメラの検出値を入力して、オブジェクト位置を示すｉＴｏＦ点群マップを生成するｉＴｏＦ点群マップ生成部と、
　前記ＬｉＤＡＲの検出値を入力して、オブジェクト位置を示すＬｉＤＡＲ点群マップを生成するＬｉＤＡＲ点群マップ生成部と、
　前記ｉＴｏＦ点群マップと、前記ＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する点群マップ合成部を有する構成である（１）～（１０）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１２）　前記ＬｉＤＡＲは、２次元平面上のオブジェクト検出を実行する２Ｄ－ＬｉＤＡＲであり、
　前記ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部は、２次元平面上のオブジェクト位置を示すＬｉＤＡＲ点群マップを生成し、
　前記点群マップ合成部は、
　３次元空間上のオブジェクト位置を示すｉＴｏＦ点群マップと、２次元平面上のオブジェクト位置を示すＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する（１１）に記載の情報処理装置。

　（１３）　前記制御部は、
　前記ｉＴｏＦ点群マップ生成部が生成するｉＴｏＦ点群マップに対してのみ点群カット領域を設定し、
　前記点群マップ合成部は、
　点群カット領域を有するｉＴｏＦ点群マップと、点群カット領域を含まないＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する（１１）または（１２）に記載の情報処理装置。

　（１４）　前記制御部は、
　前記移動体から規定しきい値距離内に人、または対向車が検出されない場合、
　前記センサの出力光の強度を上昇させる制御を実行し、
　前記移動体から規定しきい値距離内に人、または対向車が検出された場合、
　前記センサの出力光の強度を低下させる制御を実行する（１）～（１３）いずれかに記載の情報処理装置。

　（１５）　前記制御部は、
　前記センサの出力光の強度を上昇させる制御を実行した場合、
　前記センサの入力光の露光時間を短くする制御を併せて実行する（１４）に記載の情報処理装置。

　（１６）　前記制御部は、
　前記センサの出力光の強度を低下させる制御を実行した場合、
　前記センサの入力光の露光時間を長くする制御を併せて実行する（１４）または（１５）に記載の情報処理装置。

　（１７）　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　前記情報処理装置は、
　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記制御部が、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を行う情報処理方法。

　（１８）　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記情報処理装置は、
　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記プログラムは、前記制御部に、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を実行させるプログラム。

　なお、明細書中において説明した一連の処理はハードウェア、またはソフトウェア、あるいは両者の複合構成によって実行することが可能である。ソフトウェアによる処理を実行する場合は、処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれたコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。例えば、プログラムは記録媒体に予め記録しておくことができる。記録媒体からコンピュータにインストールする他、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）、インターネットといったネットワークを介してプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることができる。

　また、明細書に記載された各種の処理は、記載に従って時系列に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力あるいは必要に応じて並列的にあるいは個別に実行されてもよい。また、本明細書においてシステムとは、複数の装置の論理的集合構成であり、各構成の装置が同一筐体内にあるものには限らない。

　以上、説明したように、本開示の一実施例の構成によれば、光出力センサや、センサ検出情報に基づいて生成される点群マップを、移動体の速度に応じて制御して、移動体速度に応じた最適なオブジェクト検出を可能とした構成が実現される。
具体的には、例えば、移動体に装着され、光送信部から所定周波数の光を出力してオブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、センサ検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、センサ、または点群マップ生成部の少なくともいずれかを制御する制御部を有する。制御部はセンサの出力光の周波数、または強度、またはセンサの入力光の露光時間、または、点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを移動体速度に応じて変更する制御を行う。
　本構成により、光出力センサや、センサ検出情報に基づいて生成される点群マップを、移動体の速度に応じて制御して、移動体速度に応じた最適なオブジェクト検出を可能とした構成が実現される。

　　１０　ロボット（移動体）
　　２０　カメラ
　　２１　ＲＧＢカメラ
　　２２　ｉＴｏＦカメラ
　　３０　ＬｉＤＡＲ
　１００　情報処理装置
　１０１　速度センサ
　１０２　信号処理部（ローパスフィルタ）
　１０３　２Ｄ－ＬｉＤＡＲ
　１０４　信号処理部（ローパスフィルタ）
　１０５　ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部
　１２０　ｉＴｏＦカメラ
　１２１　出力光生成部
　１２２　光送信部
　１２３　露光時間制御部
　１２４　光受信部（イメージセンサ）
　１２５　信号処理部（ローパスフィルタ）
　１２６　ｉＴｏＦマップ生成部
　１３１　点群マップ合成部
　１３２　制御部
　１４１　オブジェクト（障害物）解析対象領域
　１４２　オブジェクト（障害物）解析非対象領域
　１５１　２次元平面
　１７１，１７４　点群カット領域
　１７２　点群カット煕俊距離
　１７３，１７５　ｉＴｏＦ点群生成領域
　１７７　ｉＴｏＦ点群領域
　１７８　ＬｉＤＡＲ点群領域
　１８１　ＬｉＤＡＲ点群領域
　１８２　ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域
　１８３　ＬｉＤＡＲ点群領域
　１９１　ＬｉＤＡＲ点群領域
　１９２　ｉＴｏＦ点群＆ＬｉＤＡＲ点群領域
　１９３　ＬｉＤＡＲ点群領域
　３０１　ＣＰＵ
　３０２　ＲＯＭ
　３０３　ＲＡＭ
　３０４　バス
　３０５　入出力インタフェース
　３０６　入力部
　３０７　出力部
　３０８　記憶部
　３０９　通信部
　３１０　ドライブ
　３１１　リムーバブルメディア
　３２１　センサ

Claims

　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記制御部は、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を行う情報処理装置。
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域を拡大する制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以未満である場合、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域を縮小、または固定する制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記点群カット領域は、
　前記移動体に近い近距離領域に設定される領域であり、オブジェクト解析結果に基づく走行ルートが決定済みの領域である請求項１に記載の情報処理装置。
　前記センサはｉＴｏＦ（ｉｎｄｉｒｅｃｔ　Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数を低下させる制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値未満である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の周波数を上昇させる制御、または固定する制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の強度を上昇させる制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値未満である場合、前記ｉＴｏＦカメラの出力光の強度を低下させる制御、または固定する制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値以上である場合、前記ｉＴｏＦカメラの入力光の露光時間を長くする制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記センサはｉＴｏＦカメラであり、
　前記制御部は、
　前記移動体の速度が規定しきい値未満である場合、前記ｉＴｏＦカメラの入力光の露光時間を短くする制御、または固定する制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記センサはｉＴｏＦ（ｉｎｄｉｒｅｃｔ　Ｔｉｍｅ　ｏｆ　Ｆｌｉｇｈｔ）カメラと、
　ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）を含み、
　前記点群マップ生成部は、
　前記ｉＴｏＦカメラの検出値を入力して、オブジェクト位置を示すｉＴｏＦ点群マップを生成するｉＴｏＦ点群マップ生成部と、
　前記ＬｉＤＡＲの検出値を入力して、オブジェクト位置を示すＬｉＤＡＲ点群マップを生成するＬｉＤＡＲ点群マップ生成部と、
　前記ｉＴｏＦ点群マップと、前記ＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する点群マップ合成部を有する構成である請求項１に記載の情報処理装置。
　前記ＬｉＤＡＲは、２次元平面上のオブジェクト検出を実行する２Ｄ－ＬｉＤＡＲであり、
　前記ＬｉＤＡＲ点群マップ生成部は、２次元平面上のオブジェクト位置を示すＬｉＤＡＲ点群マップを生成し、
　前記点群マップ合成部は、
　３次元空間上のオブジェクト位置を示すｉＴｏＦ点群マップと、２次元平面上のオブジェクト位置を示すＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する請求項１１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、
　前記ｉＴｏＦ点群マップ生成部が生成するｉＴｏＦ点群マップに対してのみ点群カット領域を設定し、
　前記点群マップ合成部は、
　点群カット領域を有するｉＴｏＦ点群マップと、点群カット領域を含まないＬｉＤＡＲ点群マップを合成した合成点群マップを生成する請求項１１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、
　前記移動体から規定しきい値距離内に人、または対向車が検出されない場合、
　前記センサの出力光の強度を上昇させる制御を実行し、
　前記移動体から規定しきい値距離内に人、または対向車が検出された場合、
　前記センサの出力光の強度を低下させる制御を実行する請求項１に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、
　前記センサの出力光の強度を上昇させる制御を実行した場合、
　前記センサの入力光の露光時間を短くする制御を併せて実行する請求項１４に記載の情報処理装置。
　前記制御部は、
　前記センサの出力光の強度を低下させる制御を実行した場合、
　前記センサの入力光の露光時間を長くする制御を併せて実行する請求項１４に記載の情報処理装置。
　情報処理装置において実行する情報処理方法であり、
　前記情報処理装置は、
　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記制御部が、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を行う情報処理方法。
　情報処理装置において情報処理を実行させるプログラムであり、
　前記情報処理装置は、
　移動体に装着されたセンサであり、光送信部から所定周波数の光を出力して、オブジェクトによる反射光を、光受信部を介して入力するセンサと、
　前記センサの検出値を入力して、オブジェクト位置を示す点群マップを生成する点群マップ生成部と、
　前記センサ、または前記点群マップ生成部の少なくともいずれかに対する制御を実行する制御部を有し、
　前記プログラムは、前記制御部に、
　前記センサの出力光の周波数、または強度、または前記センサの入力光の露光時間、または、前記点群マップ生成部が生成する点群マップ中の点群カット領域の少なくともいずれかを、前記移動体の速度に応じて変更する制御を実行させるプログラム。