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公開番号2024162856
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-11-21
出願番号2023078793
出願日2023-05-11
発明の名称情報処理装置、情報処理方法、プログラム
出願人日本電気株式会社
代理人個人,個人,個人,個人
主分類G01S 17/89 20200101AFI20241114BHJP(測定;試験)
要約【課題】三次元点群データから精度よくノイズを除去することが困難であること。
【解決手段】本開示の情報処理装置100は、所定領域における対象物までの距離値を含む三次元点群データを、距離値に基づいて1つ以上のクラスタに分類する分類部と、分類したクラスタに含まれる三次元点群データの距離値の分布に基づいて、採用するクラスタを決定する決定部と、を備える。
【選択図】図10

特許請求の範囲【請求項１】
所定領域における対象物までの距離値を含む三次元点群データを、前記距離値に基づいて１つ以上のクラスタに分類する分類部と、
分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、採用する前記クラスタを決定する決定部と、
を備えた情報処理装置。
続きを表示（約 1,100 文字）【請求項２】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値のヒストグラムに基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
情報処理装置。
【請求項３】
請求項２に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記ヒストグラムの形状に基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
情報処理装置。
【請求項４】
請求項３に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、前記ヒストグラムの形状がガウス分布形状である前記クラスタを、採用する前記クラスタとして決定する、
情報処理装置。
【請求項５】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の度数に基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
情報処理装置。
【請求項６】
請求項５に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の度数が予め設定された閾値以上である前記クラスタを、採用する前記クラスタとして決定する、
情報処理装置。
【請求項７】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記決定部は、採用する前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値に基づいて当該距離値の代表値を算出する、
情報処理装置。
【請求項８】
請求項１に記載の情報処理装置であって、
前記分類部は、分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、当該クラスタに含まれる前記三次元点群データを複数の前記クラスタに再分類し、
前記決定部は、再分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
情報処理装置。
【請求項９】
所定領域における対象物までの距離値を含む三次元点群データを、前記距離値に基づいて１つ以上のクラスタに分類し、
分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
情報処理方法。
【請求項１０】
所定領域における対象物までの距離値を含む三次元点群データを、前記距離値に基づいて１つ以上のクラスタに分類し、
分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、情報処理装置、情報処理方法、プログラムに関する。
続きを表示（約 1,700 文字）【背景技術】
【０００２】
ＬｉＤＡＲ（ＬｉｇｈｔＤｅｔｅｃｔｉｏｎＡｎｄＲａｎｇｉｎｇ）で取得される三次元点群には、ノイズ点群が含まれていることが一般に知られている。ノイズ点群の発生原因としては、ＬｉＤＡＲ装置の測距精度に起因するものや、計測中に移動する物体、金属表面での反射やガラス面での透過、ＬｉＤＡＲ装置から送信された光パルスが対象物体から反射し受信する際の光強度が小さい等の要因により、ノイズ信号を反射パルスと認識することによる誤測距が挙げられる。
【０００３】
特に、受信光強度が小さい場合には以下のような過程にて誤測距が生じると考えられる。ＬｉＤＡＲ装置では、受信する反射光パルスは装置内部の光受信器によって光電変換され、電気信号として処理される。ＬｉＤＡＲ装置の演算部では、この電気信号より対象物体との距離を計算する。しかしながら、反射光の受信強度が小さい場合では、小さな信号波形に対して装置や外的要因由来のノイズ信号が加算されることで信号波形が乱されるため、誤測距や測距精度の低下の原因となりうる。
【０００４】
一方で、このようなノイズ点群は、孤立点除去フィルタ等の点群処理方式によって除去されうる。例えば、特許文献１では、点群データに対して近傍点とのユークリッド距離が閾値以上の点をノイズ点として除去する手法が提案されている。また、レーザー反射強度のばらつきに基づき点群をクラスタリングし、目標対象物以外の反射点について分離・除去をする手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
特開２０１８―１７３７４９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した先行技術文献に記載の技術では、ノイズ点群が多く生じやすい領域においてノイズ点群同士が連続的かつ密集する状況では、かかるノイズ点群を除去しきれずに残存するという問題が生じる。また、レーザーの反射強度によるクラスタリング手法では、ＬｉＤＡＲ装置の測距精度に起因するノイズ点群について判別が困難であり、また遠方物体の測定の場合では物体からの反射信号とノイズ信号はともに微弱であるため、両者の分類は困難である。このように、先行技術文献の技術では、三次元点群データから精度よくノイズを除去することが困難である、という問題がある。
【０００７】
このため、本開示の目的は、上述した課題である、三次元点群データから精度よくノイズを除去することが困難である、ことを解決することができる情報処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一形態である情報処理装置は、
所定領域における対象物までの距離値を含む三次元点群データを、前記距離値に基づいて１つ以上のクラスタに分類する分類部と、
分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、採用する前記クラスタを決定する決定部と、
を備えた、
という構成をとる。
【０００９】
また、本開示の一形態である情報処理方法は、
所定領域における対象物までの距離値を含む三次元点群データを、前記距離値に基づいて１つ以上のクラスタに分類し、
分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
という構成をとる。
【００１０】
また、本開示の一形態であるプログラムは、
所定領域における対象物までの距離値を含む三次元点群データを、前記距離値に基づいて１つ以上のクラスタに分類し、
分類した前記クラスタに含まれる前記三次元点群データの前記距離値の分布に基づいて、採用する前記クラスタを決定する、
処理をコンピュータに実行させる、
という構成をとる。
【発明の効果】
（【００１１】以降は省略されています）

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