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公開番号2025035119
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-03-13
出願番号2023141947
出願日2023-09-01
発明の名称形状推定方法、プログラム、形状推定装置、及び自律移動体
出願人国立大学法人金沢大学
代理人個人
主分類G06T 7/60 20170101AFI20250306BHJP(計算;計数)
要約【課題】連接部を有する対象物の形状を精度良く推定できる形状推定方法などを提供する。
【解決手段】形状推定方法は、対象物の形状を推定する形状推定方法であって、対象物を観測点から観測することで対象物の位置を示す複数の観測値を取得する観測値取得工程S10と、複数の観測値をクラスタリングすることでクラスタを作成するクラスタリング工程S20と、クラスタの1以上の屈曲点を検出する検出工程S40と、検出工程において1以上の屈曲点が検出された場合に、1以上の屈曲点においてクラスタを複数の分割クラスタに分割する分割工程S50と、対象物のうち、複数の分割クラスタの各々に対応する部分の形状を推定する推定工程S60とを含む。
【選択図】図13
特許請求の範囲【請求項１】
対象物の形状を推定する形状推定方法であって、
前記対象物を観測点から観測することで前記対象物の位置を示す複数の観測値を取得する観測値取得工程と、
前記複数の観測値をクラスタリングすることでクラスタを作成するクラスタリング工程と、
前記クラスタの１以上の屈曲点を検出する検出工程と、
前記検出工程において前記１以上の屈曲点が検出された場合に、前記１以上の屈曲点において前記クラスタを複数の分割クラスタに分割する分割工程と、
前記対象物のうち、前記複数の分割クラスタの各々に対応する部分の形状を推定する推定工程とを含む
形状推定方法。
続きを表示（約 1,200 文字）【請求項２】
前記検出工程において、
前記クラスタの輪郭のうち、前記対象物の前記観測点に近い側面に対応する部分を複数の直線で近似し、
前記１以上の屈曲点の各々は、前記複数の直線のうち２本の直線の交点に基づいて検出される
請求項１に記載の形状推定方法。
【請求項３】
前記検出工程において、
前記２本の直線の交差角度が０．６５πより大きく、０．９５π未満である場合に、前記１以上の屈曲点の各々は、前記交点に基づいて検出され、
前記２本の直線の交差角度が０．６５π以下、又は０．９５π以上である場合に、前記１以上の屈曲点の各々は、前記交点に基づいて検出されない
請求項２に記載の形状推定方法。
【請求項４】
前記検出工程において、前記クラスタの長手方向と交差する複数の分割線で前記クラスタを分割し、
前記複数の直線は、前記複数の分割線上の複数の参照点に基づいて決定され、
前記複数の参照点の各々は、前記複数の観測値のうち、前記複数の分割線に含まれる一つの分割線上に位置し、かつ、前記観測点に最も近い観測値に対応する
請求項２又は３に記載の形状推定方法。
【請求項５】
前記検出工程において、前記複数の分割線は、前記クラスタの長手方向に等間隔に配置される
請求項４に記載の形状推定方法。
【請求項６】
前記クラスタを囲む凸包体を作成する凸包体作成工程をさらに含み、
前記凸包体作成工程において、
前記クラスタを囲む第一凸包体を作成し、
前記第一凸包体と、前記第一凸包体のうち、前記観測点に面する可視線分を１８０°回転させた線分とを組み合わせることで前記凸包体を作成する
請求項１に記載の形状推定方法。
【請求項７】
前記検出工程において、前記１以上の屈曲点の各々は、ローパスフィルタを用いて検出される
請求項１に記載の形状推定方法。
【請求項８】
前記検出工程において、前記対象物の前記１以上の屈曲点が検出された場合、検出された前記１以上の屈曲点の情報を用いて、それ以降の前記検出工程における前記対象物の前記１以上の屈曲点が検出される
請求項１に記載の形状推定方法。
【請求項９】
前記推定工程において、前記複数の分割クラスタのうち一つの分割クラスタの幅が、所定の閾値より小さい場合に、前記複数の参照点のうち、前記一つの分割クラスタに対応する参照点に基づいて決定される直線からの距離が前記一つの分割クラスタの幅より大きい観測値を前記複数の観測値から探索し、探索された前記観測値を前記一つの分割クラスタに追加する
請求項４に記載の形状推定方法。
【請求項１０】
請求項１～３、６～８のいずれか１項に記載の形状推定方法をコンピュータに実行させるための
プログラム。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、形状推定方法、プログラム、形状推定装置、及び自律移動体に関する。
続きを表示（約 1,600 文字）【背景技術】
【０００２】
現在、自動車等の移動体の自動運転に関する研究が活発に進められている。移動体の自動運転において、他の移動体との衝突を回避するために、他の移動体の形状及び位置を推定する必要がある。例えば、特許文献１には、他の移動体をＬｉＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎａｎｄＲａｎｇｉｎｇ）によって観測することによって得られた複数の観測値に基づいて他の移動体を示す点群をクラスタリングする技術が記載されている。特許文献１に記載された発明においては、クラスタリングされた点群に基づいて、他の移動体の形状を推測しようとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
中国特許出願公開第１１６１０９６０１号明細書
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載された発明においては、例えば、トレイラートラックのような、連接部を有し連接部において折れ曲がり得る移動体の形状及び位置を正確に推定できない。特許文献１に記載された発明においては、連接部を有する移動体が連接部において折れ曲がっている場合も、折れ曲がっていない場合も、移動体の平面視における形状を一つの矩形枠で近似する。このため、特許文献１に記載された発明においては、例えば、移動体が連接部で折れ曲がっている場合には、移動体の形状を精度良く推定できない。
【０００５】
そこで、本発明は、連接部を有する対象物の形状を精度良く推定できる形状推定方法などを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る形状推定方法は、対象物の形状を推定する形状推定方法であって、前記対象物を観測点から観測することで前記対象物の位置を示す複数の観測値を取得する観測値取得工程と、前記複数の観測値をクラスタリングすることでクラスタを作成するクラスタリング工程と、前記クラスタの１以上の屈曲点を検出する検出工程と、前記検出工程において前記１以上の屈曲点が検出された場合に、前記１以上の屈曲点において前記クラスタを複数の分割クラスタに分割する分割工程と、前記対象物のうち、前記複数の分割クラスタの各々に対応する部分の形状を推定する推定工程とを含む。
【０００７】
また、上記目的を達成するために、本発明の一態様に係るプログラムは、上記形状推定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【０００８】
また、上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る形状推定装置は、対象物の形状を推定する形状推定装置であって、前記対象物を観測点から観測することで前記対象物の位置を示す複数の観測値を取得する観測値取得部と、前記複数の観測値をクラスタリングすることでクラスタを作成するクラスタリング部と、前記クラスタの１以上の屈曲点を検出する検出部と、前記検出部において前記１以上の屈曲点が検出された場合に、前記１以上の屈曲点において前記クラスタを複数の分割クラスタに分割する分割部と、前記対象物のうち、前記複数の分割クラスタの各々に対応する部分の形状を推定する推定部とを含む。
【０００９】
また、上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る自律移動体は、上記形状推定装置と、前記複数の観測値を取得する観測値取得部とを備える。
【００１０】
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム又は非一時的なコンピュータ読み取り可能なＣＤ－ＲＯＭ等の記録媒体で実現されてもよく、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム及び記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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