JP7435779B2

JP7435779B2 - 測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及びプログラム

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Publication number: JP7435779B2
Application number: JP2022533014A
Authority: JP
Inventors: 永哉若山
Original assignee: NEC Corp
Current assignee: NEC Corp
Priority date: 2020-07-03
Filing date: 2020-07-03
Publication date: 2024-02-21
Anticipated expiration: 2040-07-03
Also published as: US20230243926A1; JPWO2022003976A1; WO2022003976A1

Description

本開示は、測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体に関する。

ＡＧＶ（Automated Guided Vehicle）やロボットを環境の変化に応じて柔軟に動作させるためには、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）やレーザー、三次元カメラなどのセンシングデバイスを用いて、外界の環境を適切に把握する必要がある。一方で、これらセンシングデバイスにて計測される環境情報は観測誤差を含むことから、これら観測誤差を良好に除去し、真の値を推定する技術がいくつか知られている。

例えば、特許文献１では、処理速度を維持しながら距離画像から対象物体の位置姿勢を算出する精度の低下を防ぐために、対象物体までの概略位置を距離画像から取得し、距離情報のばらつきが小さいほどサンプリング点を少なくするようにサンプリングを調整する手法を備えた、位置姿勢計測装置が開示されている。

特開２０１１－１７９９１０号公報

一方で、シミュレーションを用いて、ＡＧＶやロボットの導入検証を行うことへの要求が高まっている。シミュレーション上で事前に動作検証を行い、建屋や装置などのレイアウトがＡＧＶやロボット動作に与える影響を把握し、これらを導入計画に反映させることで、ＡＧＶやロボットの導入効率および運用効率をより高めることができる。

しかし、シミュレーション上では実環境が完全に再現させるわけではない。特にセンシングに関わる情報は、現実世界では光や電波の伝播、回折、透過といった複雑な物理現象を介して得られたものであり、それゆえに得られた情報には観測誤差が含まれる。今日のほとんどの計算機シミュレーションでは、計算資源および必要入力情報の観点から、これら物理現象を完全に再現することはされず、重力や摩擦、反射などごく単純な物理現象のみに限定して再現される。この結果、シミュレーション上ではセンシングに関わる観測誤差の多くが排除されるなど、必ずしも現実環境を良好に反映できないことから、シミュレーション上での問題点把握が不十分なものとなる。特許文献１には、上記のような課題及び解決手段については開示がない。

本開示の目的は、上述した課題を鑑み、測距における誤差に関する情報を好適に算出可能な測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体を提供することである。

測距誤差算出装置の一の態様は、測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
を有し、
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成し、
前記測距誤差分布情報生成手段は、指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、
測距誤差算出装置である。

測距誤差算出方法の一の態様は、コンピュータにより、
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成し、
前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成し、
指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、
測距誤差算出方法である。なお、コンピュータは、複数の装置から構成されてもよい。

プログラムの一の態様は、測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成し、
前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成し、
指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める処理をコンピュータに実行させるプログラムである。

本開示によれば、測距における誤差に関する情報を好適に算出することができる。

第１実施形態における測距誤差算出装置の構成を示すブロック図である。第１実施形態において測距誤差算出装置が実行するフローチャートの一例である。第２実施形態における測距システムの全体構成を示す図である。測距誤差算出装置のハードウェア構成の一例である。測距誤差算出装置の機能的な構成を示すブロック図の一例である。測距情報保持手段が保持する情報のデータ構造の一例を示す。測距誤差分布情報保持手段が保持する情報のデータ構造の一例を示す。第２実施形態における測距誤差算出装置の測距誤差分布情報の生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。測距誤差算出装置が実行する測距誤差情報の生成動作を示すフローチャートの一例である。第３実施形態における測距システムの全体構成を示す図である。第３実施形態における測距誤差算出装置の機能ブロック図を示す。第３実施形態における測距誤差分布情報保持手段が保持する情報のデータ構造の一例を示す。第４実施形態における測距誤差算出装置の構成を示すブロック図である。図１５と共に第４実施形態における測距誤差算出装置の誤差モデル生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。図１４と共に第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの誤差モデル生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。

以下、図面を参照しながら、測距誤差算出装置、測距誤差算出方法及び記憶媒体の実施形態について説明する。

［第１実施形態］
図１は、第１実施形態における測距誤差算出装置１の構成を示すブロック図である。測距誤差算出装置１は、測距情報取得手段１１と、測距誤差分布情報生成手段１２とを有する。測距誤差算出装置１は、複数の装置により構成されてもよい。この場合、複数の装置は、夫々に割り当てられた処理に必要な情報の授受を、装置間において行う。

測距情報取得手段１１は、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する。

測距誤差分布情報生成手段１２は、測距情報に基づき、測距装置から測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、特徴情報ごとに生成する。

図２は、第１実施形態において測距誤差算出装置１が実行するフローチャートの一例である。測距誤差算出装置１の測距情報取得手段１１は、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する（ステップＳ１０１）。そして、測距誤差算出装置１の測距誤差分布情報生成手段１２は、測距情報に基づき、測距装置から測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、特徴情報ごとに生成する（ステップＳ１０２）。

以上説明したように、第１実施形態における測距誤差算出装置１は、測距対象点ごとの特徴情報ごとに、時系列での測距情報に基づいて測距情報の統計的な性質を算出し、これに基づいて測距誤差の性質を指し示す測距誤差分布情報を生成する。これにより、シミュレーション上で再現したい対象点の特徴情報に対応する測距誤差分布情報を取得し、これに基づいて測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。このように、第１実施形態における測距誤差算出装置１は、現実環境での測距の観測誤差をシミュレーション上で再現するために必要な情報を好適に生成することができる。

［第２実施形態］
次に、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａの構成および動作について説明する。第２実施形態は、第１実施形態における測距誤差算出装置１の動作の具体例を記載した実施形態である。なお、第１実施形態における測距誤差算出装置１と同様の構成および動作については、説明を適宜省略する。

（１）全体構成
図３は、第２実施形態における測距システム１００の全体構成を示す図である。測距システム１００は、測距誤差算出装置１ａと、測距装置２と、シミュレータ３と、測距対象物４とを有する。

第２実施形態では、測距誤差算出装置１ａは、測距装置２と、シミュレータ３とに有線又は無線により電気的に接続されている。

測距装置２は、周囲に存在する測距対象物４の測距対象点４ａを含む複数の測距対象点に対する距離を所定の周期により測定する。測距装置２は、ＬｉＤＡＲなどのレーザーを用いるもののほか、レーダーを用いるものなどが挙げられるが、これに限定されるものではない。なお、測距対象物４は、複数存在してもよい。測距装置２は、測距対象点に対する測距の結果を示す測距情報「Ｓ１」を、測距誤差算出装置１ａに供給する。

シミュレータ３は、現実世界をコンピュータ上での仮想的な環境（机上環境）上で再現するためのプログラムを実行する。シミュレータ３は、ユーザ入力等により指定された特定の特徴情報（「特定特徴情報」とも呼ぶ。）を測距誤差算出装置１ａに供給することで、測距誤差算出装置１ａから、特定特徴情報に対応する測距装置２の測距誤差を示す測距誤差情報「Ｓ２」を取得する。特定特徴情報は、例えば、シミュレータ３を操作するユーザにより指定された特徴情報である。これにより、シミュレータ３は、測距装置２の測距誤差特性を、机上環境上に反映させることができる。

（２）測距誤差算出装置のハードウェア構成
図４は、測距誤差算出装置１ａのハードウェア構成の一例である。ハードウェアとして、プロセッサ５と、メモリ６と、インターフェース７とを含む。プロセッサ５、メモリ６及びインターフェース７は、データバス８を介して接続されている。

プロセッサ５は、メモリ６に記憶されているプログラムを実行することにより、測距誤差算出装置１ａの全体の制御を行うコントローラとして機能する。プロセッサ５は、例えば、ＣＰＵ（ＣｅｎｔｒａｌＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、ＧＰＵ（ＧｒａｐｈｉｃｓＰｒｏｃｅｓｓｉｎｇＵｎｉｔ）、量子プロセッサなどのプロセッサである。プロセッサ５は、複数のプロセッサから構成されてもよい。プロセッサ５は、コンピュータの一例である。

メモリ６は、ＲＡＭ（ＲａｎｄｏｍＡｃｃｅｓｓＭｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（ＲｅａｄＯｎｌｙＭｅｍｏｒｙ）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。また、メモリ６には、測距誤差算出装置１ａが実行する処理を実行するためのプログラムが記憶される。なお、測距誤差算出装置１ａが実行するプログラムは、メモリ６以外の記憶媒体に記憶されてもよい。

インターフェース７は、測距誤差算出装置１ａと他の装置とを電気的に接続するためのインターフェースである。例えば、インターフェース７は、測距誤差算出装置１ａと測距装置２とを接続するためのインターフェース、及び、測距誤差算出装置１ａとシミュレータ３とを接続するためのインターフェースを含む。これらのインターフェースは、他の装置とデータの送受信を無線により行うためのネットワークアダプタなどのワイアレスインタフェースであってもよく、他の装置とケーブル等により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。

なお、測距誤差算出装置１ａのハードウェア構成は、図４に示す構成に限定されない。例えば、測距誤差算出装置１ａは、入力装置、表示装置、音出力装置の少なくとも一方を含んでもよい。

（３）機能ブロック
図５は，測距誤差算出装置１ａの機能的な構成を示すブロック図の一例である。図５に示すように、測距誤差算出装置１ａのプロセッサ５は、機能的には、測距情報取得手段１１ａと、測距誤差分布情報生成手段１２ａと、測距誤差情報取得手段１３ａとをそれぞれ有する。また、メモリ６は、測距情報保持手段１０ａと、測距誤差分布情報保持手段１４ａとを有する。なお、図５では、データ又はタイミング信号の授受が行われるブロック同士を実線により結んでいるが、データ又はタイミング信号の授受が行われるブロックの組合せは図５に限定されない。後述する他の機能ブロックの図においても同様である。

測距情報取得手段１１ａは、インターフェース７を介し、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報Ｓ１を、測距装置２から受信する。測距情報取得手段１１ａは、受信した測距情報Ｓ１を、対応する測距対象点の特徴情報と関連付けて、測距情報保持手段１０ａに供給する。測距情報保持手段１０ａは、測距対象点の特徴情報ごとに、測距対象点に対する時系列の測距情報Ｓ１を一時保存する。測距情報保持手段１０ａが保持する情報のデータ構造については後述する。

測距誤差分布情報生成手段１２ａは、測距情報保持手段１０ａが保持する測距対象点の特徴情報ごとの測距情報に基づき、測距誤差分布情報を特徴情報ごとに生成する。ここで、測距誤差分布情報は、測距装置から測距対象点までの測距における誤差分布をモデル化した情報である。測距誤差分布情報生成手段１２ａによる測距誤差分布情報の具体的な生成方法については、図８を参照して後述する。測距誤差分布情報生成手段１２ａは、測距対象点の特徴情報ごとの測距誤差分布情報を、対応する測距対象点の特徴情報と関連付けて、測距誤差分布情報保持手段１４ａに供給する。

測距誤差情報取得手段１３ａは、測距誤差分布情報生成手段１２ａにて生成され、測距誤差分布情報保持手段１４ａに保持された測距誤差分布情報に基づき、測距誤差情報Ｓ２を取得（生成）する。測距誤差情報取得手段１３ａは、例えば、特定特徴情報を含む所定の要求（即ち外部入力）をシミュレータ３から受信した場合に、特定特徴情報に対応する測距装置２の測距誤差を算出し、算出した測距誤差を示す測距誤差情報Ｓ２を、インターフェース７を介してシミュレータ３に供給する。

測距誤差分布情報保持手段１４ａは、測距誤差分布情報生成手段１２ａによって生成された測距誤差分布情報を、測距対象点の特徴情報と関連付けて保持する。なお、測距情報保持手段１０ａと測距誤差分布情報保持手段１４ａの少なくともいずれかは、測距誤差算出装置１ａの外部装置により実現されてもよい。この場合、測距誤差算出装置１ａは、上記の外部装置とインターフェース７を介して有線又は無線により電気的に接続し、必要な情報の授受を上記の外部装置と行う。この場合、外部装置は、複数の装置から構成されたクラウドサーバであってもよい。

なお、図５において説明した測距情報取得手段１１ａ、測距誤差分布情報生成手段１２ａ及び測距誤差情報取得手段１３ａの各構成要素は、例えば、プロセッサ５がプログラムを実行することによって実現できる。また、必要なプログラムを任意の不揮発性記憶媒体に記録しておき、必要に応じてインストールすることで、各構成要素を実現するようにしてもよい。なお、これらの各構成要素の少なくとも一部は、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合せ等により実現してもよい。また、これらの各構成要素の少なくとも一部は、例えばＦＰＧＡ（field-programmable gate array）又はマイクロコントローラ等の、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、上記の各構成要素から構成されるプログラムを実現してもよい。また、各構成要素の少なくとも一部は、ＡＳＳＰ（Application Specific Standard Produce）やＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）により構成されてもよい。このように、各構成要素は、プロセッサ以外のハードウェアにより実現されてもよい。以上のことは、後述する他の実施の形態においても同様である。

（４）データ構造
図６は、測距情報保持手段１０ａが保持する情報のデータ構造の一例を示す。図６に示すように、測距情報保持手段１０ａは、測距対象点の特徴情報と、測距対象点に対する時系列の測距情報Ｓ１とを関連付けて記憶する。ここでは、測距情報保持手段１０ａは、特徴情報として、予め測定済みの測距対象点までの距離を示す情報を記憶し、測距情報Ｓ１として、当該測距対象点に対する測距時刻と測距結果との時系列での組み合わせを記憶している。

図７は、測距誤差分布情報保持手段１４ａが保持する情報のデータ構造の一例を示す。図７に示すように、測距誤差分布情報保持手段１４ａは、特徴情報と、測距誤差分布情報とを関連付けて記憶する。ここでは、測距誤差分布情報保持手段１４ａは、特徴情報として、予め測定済みの測距対象点までの距離（即ち奥行情報）を記憶している。また、測距誤差分布情報保持手段１４ａは、測距誤差分布情報として、測距誤差の分布を示す分布モデル及び分布パラメータを記憶する。ここでは、分布モデルは正規分布であり、分布パラメータは、正規分布のパラメータである平均（ここでは測距平均）及び標準偏差である。測距誤差分布情報の生成方法については、後述する図８のフローチャートと共に説明する。

（５）処理フロー
図８は、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａの測距誤差分布情報の生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。

測距誤差算出装置１ａの測距情報取得手段１１ａは、測距対象点の特徴情報と測距情報Ｓ１とを取得する（ステップＳ２０１）。そして、測距情報取得手段１１ａは、取得した測距対象点の特徴情報と測距情報Ｓ１とを関連付けて、時系列により測距情報保持手段１０ａに一時記憶させる（ステップＳ２０２）。測距情報取得手段１１ａは、特徴情報と測距情報Ｓ１とを、ステップＳ２０４での統計情報の生成において用いた後に消去してもよい。

次に、測距情報取得手段１１ａは、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られたか否か判定する（ステップＳ２０３）。例えば、測距情報取得手段１１ａは、測距対象点の特徴情報ごとに測距情報Ｓ１のサンプル数が所定の閾値以上となる場合、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られたと判定する。上述の閾値は、例えば、測距情報Ｓ１に関する有意な統計情報を得るために必要なサンプル数となるように予め定められ、メモリ６等に予め記憶されている。

そして、測距情報取得手段１１ａは、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られていない場合（ステップＳ２０３；ＮＯ）、ステップＳ２０１およびＳ２０２の処理を再び実行する。

測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られた場合（ステップＳ２０３；ＹＥＳ）、測距誤差算出装置１ａの測距誤差分布情報生成手段１２ａは、測距対象点の特徴情報ごとに、以下に述べるステップＳ２０４～Ｓ２０６の処理を繰り返す。

ステップＳ２０４では、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、対象の特徴情報に対応する測距情報Ｓ１の統計情報を取得する（ステップＳ２０４）。本実施の形態における統計情報の具体的な一例としては、距離ごとの測距結果の分布情報が挙げられる。

続いて、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、取得した統計情報に基づき、測距誤差分布情報を生成する（ステップＳ２０５）。例えば、測距誤差分布情報は、分布モデルを示す情報と、分布パラメータとを含む。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、生成した測距誤差分布情報を、測距誤差分布情報保持手段１４ａに記憶させる（ステップＳ２０６）。測距誤差分布情報生成手段１２ａは、ステップＳ２０４～Ｓ２０６の処理を、対象となる全ての特徴情報に対して夫々実行する。

ここで、ステップＳ２０５において算出する測距誤差分布情報に含まれる分布モデル及び分布パラメータについて補足説明する。

分布モデルは、測距情報Ｓ１の統計情報に基づき、測距情報Ｓ１を特定の数式で表現したものである。分布モデルの具体的な一例としては、正規分布や、一様分布、対数正規分布、指数分布、アーラン分布などが挙げられる。ここで、ステップＳ２０５での測距誤差分布情報の生成動作における分布モデルの生成手法の一例では、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、複数の分布モデルをあらかじめ用意しておき、各分布モデルと統計情報とのフィッティングの度合い（即ち誤差）を算出する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、最も誤差の少ない最適な分布モデルを選択する。この場合、複数の分布モデルに関する情報は、予めメモリ６等に記憶されている。

分布パラメータは、分布モデルの形状を一意に定めるための数値情報である。分布パラメータの数・種類は分布モデルによって異なり、たとえば正規分布においては、平均と標準偏差（あるいは分散）とが分布パラメータとなる。ステップＳ２０５での測距誤差分布情報の生成動作における分布パラメータの生成手法の一例では、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、分布パラメータを変えながら各分布モデルと統計情報とのフィッティングの度合い（即ち誤差）を算出する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ａは、誤差を最小とする分布パラメータ及び分布モデルの組み合わせを、誤差分布を最も近似するモデルとして認識し、これらの組み合わせを示す測距誤差分布情報を生成する。誤差を最小とする分布パラメータの算出は、任意の最適化手法又は数値解析手法に基づき行われてもよい。

次に、測距誤差分布情報に基づく測距誤差情報Ｓ２の生成動作について、図面を用いて説明する。図９は、測距誤差算出装置１ａが実行する測距誤差情報Ｓ２の生成動作を示すフローチャートの一例である。

まず、測距誤差算出装置１ａは、シミュレータ３から、測距対象点の特定特徴情報を取得する（ステップＳ２１１）。続いて、測距誤差算出装置１ａの測距誤差情報取得手段１３ａは、測距誤差分布情報保持手段１４ａから、取得した特定特徴情報をキーとして、誤差分布情報を取得する（ステップＳ２１２）。

そして、測距誤差情報取得手段１３ａは、ステップＳ２１２で取得した誤差分布情報に基づき、測距誤差情報Ｓ２を算出する（ステップＳ２１３）。例えば、測距誤差情報取得手段１３ａは、以下のような手続きにて算出する。まず、測距誤差情報取得手段１３ａは、誤差分布情報に含まれる分布モデルおよび分布パラメータから、測距誤差の累積分布関数を生成する。そして、測距誤差情報取得手段１３ａは、０以上１未満の間で乱数を発生させ、発生させた乱数を、累積分布関数の逆関数の引数としたときの値を、測距誤差情報Ｓ２とする。これにより、測距誤差情報取得手段１３ａは、測距誤差の分布に応じた値を、測距誤差情報Ｓ２として取得することができる。

その後、測距誤差情報取得手段１３ａは、算出した測距誤差情報Ｓ２を、シミュレータ３に出力し（ステップＳ２１４）、動作を完了する。

（６）効果
次に、第２実施形態における効果について説明する。第２実施形態における測距誤差算出装置１ａは、現実環境での観測誤差をシミュレーション上で再現することができる。即ち、測距誤差算出装置１ａは、測距対象点ごとの特徴情報ごとに、時系列での測距情報に基づいて測距情報の統計的な性質を算出し、これに基づいて測距誤差の性質を指し示す測距誤差分布情報を生成することができる。また、シミュレータ３からの要求（即ち外部入力）に基づき指定された特定特徴情報に対応する測距誤差分布情報を取得し、これに基づいて測距誤差情報Ｓ２を算出し、シミュレータ３に返すことができる。よって、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａは、測距装置２の測距結果を示す測距情報Ｓ１の統計的な性質に基づいた、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。

［第３実施形態］
次に、第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂの構成および動作について説明する。第３実施形態では、第２実施形態における測距装置２として、三次元撮像装置を用いる。なお、第１実施形態における測距誤差算出装置１又は第２実施形態における測距誤差算出装置１ａと同様の構成および動作については、適宜同一符号を付し、その説明を省略する。

図１０は、第３実施形態における測距システム１００ｂの全体構成を示す図である。また、図１１は、第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂの機能ブロック図を示す。第３実施形態では、測距装置２ｂは、三次元撮像装置であり、測距誤差算出装置１ｂは、測距装置２ｂの特性に応じた処理を行う。なお、測距誤差算出装置１ｂは、例えば、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａと同様、図４に示されるハードウェア構成を有する。

測距装置２ｂは、三次元撮像装置であり、設置された周囲の対象までの距離を測定する。三次元撮像装置の具体例としては、ステレオカメラや、ＴＯＦ（ＴｉｍｅｏｆＦｌｉｇｈｔ）法を用いたＴＯＦカメラなどが挙げられる。測距装置２ｂは、測距対象物４において撮像範囲に含まれる測距対象面４ｂに対する三次元撮像情報「Ｓ１ｂ」を、測距誤差算出装置１ｂに供給する。

三次元撮像装置は、カメラ等の撮像装置を応用し奥行情報を取得できるようにしたものである。このため、一度に撮像範囲中の広範な測距情報を取得することができる。反面、撮像装置の光学特性上、撮像範囲内での測距誤差には、ばらつきが発生しやすい。例えば、撮像範囲における中心部と周辺部とを比較すると、一般に周辺部の測距誤差がより大きくなる。これは、周辺部のほうがより、光やレーザーなどのセンサへの入射条件が悪いことに起因する。

測距情報取得手段１１ｂは、測距装置２ｂから三次元撮像情報Ｓ１ｂを受信し、三次元撮像情報Ｓ１ｂに基づく情報を測距情報保持手段１０ｂに記憶させる。この場合、測距情報取得手段１１ｂは、測距対象点の特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象面４ｂに含まれる各測距対象点の平面座標情報を取得する。平面座標情報は、測距装置２ｂの撮像範囲における座標情報である。そして、測距情報取得手段１１ｂは、取得した特徴情報に対応する測距情報（即ち測距対象点までの距離の情報）を三次元撮像情報Ｓ１ｂに基づき認識し、各特徴情報を、対応する測距情報と関連付けて測距情報保持手段１０ｂに記憶させる。

測距誤差分布情報生成手段１２ｂは、測距対象面４ｂに含まれる各測距対象点の特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象面４ｂに含まれる各測距対象点の平面座標情報を取得する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｂは、取得した特徴情報ごとに、測距誤差分布情報を生成する。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｂは、特徴情報毎の測距誤差分布情報を、測距誤差分布情報保持手段１４ｂに記憶させる。従って、測距誤差分布情報保持手段１４ｂは、測距対象点の特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象点の撮像範囲中の平面座標情報を記憶する。

測距誤差情報取得手段１３ｂは、シミュレータ３から取得する特徴情報として、測定済みの測距対象点までの距離を示す情報に加え、測距対象点の撮像範囲中の平面座標情報を取得し、これらに基づき測距誤差を算出する。そして、測距誤差情報取得手段１３ｂは、算出した測距誤差を示す測距誤差情報Ｓ２を、シミュレータ３へ供給する。

図１２は、第３実施形態における測距誤差分布情報保持手段１４ｂが保持する情報のデータ構造の一例を示す。測距誤差分布情報保持手段１４ｂは、測距対象点の特徴情報として、測距対象点までの距離を示す情報に加え、撮像範囲中の平面座標であるＸ座標およびＹ座標を、特徴情報として測距誤差分布情報に関連付けて記憶する。そして、測距誤差分布情報保持手段１４ｂは、測距対象点までの距離、Ｘ座標、Ｙ座標の組み合わせ毎に測距誤差分布情報生成手段１２ｂが算出した測距誤差分布情報を記憶する。

次に、第３実施形態の効果について説明する。第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂは、上述した構成及び動作を行うことにより、より現実環境に近い観測誤差をシミュレーション上で再現することができる。すなわち、測距誤差算出装置１ｂは、測距対象点ごとの特徴情報として、測距対象点までの距離に加え、測距対象点の撮像範囲中の平面座標情報を用いる。これにより、測距誤差算出装置１ｂは、測距対象点の撮像範囲中における位置が測距誤差に与える影響を考慮して、測距情報の統計的な性質を算出し、これに基づいて測距誤差分布情報を生成することができる。よって、測距システム１００ｂは、測距装置の測距情報の統計的な性質に加え、測距装置の光学的な性質に基づいた、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。

［第４実施形態］
次に、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの構成および動作について説明する。なお、第１実施形態～第３実施形態における測距誤差算出装置１、１ａ、１ｂと同様の構成および動作については、その説明を適宜省略する。

第４実施形態は、第２実施形態において、測距誤差分布情報を生成するための測距情報の情報量が不十分な場合においても測距誤差分布情報を生成可能な、測距誤差算出装置の動作について規定する。なお、本実施形態では、第２実施形態における測距誤差算出装置１ａに適用する例について説明するが、第３実施形態における測距誤差算出装置１ｂに対しても、同様に適用可能である。

図１３は、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの構成を示すブロック図である。第２実施形態における測距誤差算出装置１ａと第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃとの違いは、測距誤差算出装置１ｃの測距誤差分布情報生成手段１２ｃの動作にある。測距誤差分布情報生成手段１２ｃの動作の詳細について、図１４及び図１５のフローチャートを参照して詳しく説明する。

図１４及び図１５は、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃの誤差モデル生成に関わる動作を示すフローチャートの一例である。以降では、測距誤差分布情報生成手段１２ｃの動作について、第２実施形態における動作との違いを中心に説明する。

測距誤差算出装置１ｃは、ステップＳ４０１とステップＳ４０２において、図８のステップＳ２０１及びステップＳ２０２と同一の処理を行う。そして、測距誤差算出装置１ｃは、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られたか否か判定する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３での判定基準は、ステップＳ２０３での判定基準と同一である。そして、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が測距対象点の特徴情報ごとに得られた場合（ステップＳ４０３；ＹＥＳ）、測距誤差算出装置１ｃは、測距対象点の特徴情報ごとにステップＳ４０４～ステップＳ４０６を実行する。ステップＳ４０４～ステップＳ４０６の処理は、図８のステップＳ２０４～ステップＳ２０６と同一処理である。

一方、測距誤差分布情報を算出するために十分な情報量の測距情報Ｓ１が得られない場合（ステップＳ４０３；ＮＯ）、測距誤差算出装置１ｃは、追加の測距情報Ｓ１を取得可能であるか否か判定する（ステップＳ４０７）。そして、追加の測距情報Ｓ１を取得可能である場合（ステップＳ４０７；ＹＥＳ）、測距誤差算出装置１ｃは、ステップＳ４０１へ処理を戻し、追加の測距情報Ｓ１の取得及び記憶を行う。一方、追加の測距情報Ｓ１を取得不可能である場合（ステップＳ４０７；ＮＯ）、測距誤差算出装置１ｃの測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、図１５に示される処理Ａを実行する。

処理Ａでは、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、以下に説明するステップＳ４０８～ステップＳ４１３に関する処理を、測距対象点の特徴情報ごとに繰り返して（即ち対象となる測距対象点の全ての特徴情報の各々について）実行する。

まず、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、測距情報Ｓ１の統計情報を取得する（ステップＳ４０８）。この場合、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、図８のステップＳ２０４と同一処理を行うことで、測距情報Ｓ１の統計情報を取得する。

次に、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、取得された統計情報について、測距誤差分布情報の生成において情報量が十分であるか否かを判定する（ステップＳ４０９）。なお、特徴情報ごとに取得される情報量に偏りが発生し得ることから、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、対象の特徴情報について、測距誤差分布情報を生成するのに十分な情報量を取得できているか否かをステップＳ４０９において判定している。なお、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、例えば、対象の特徴情報についての統計情報の算出に用いたサンプル数が所定の閾値以上である場合に、上述の情報量が十分であると判定し、当該閾値未満である場合に、上述の情報量が不十分であると判定する。

そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、対象の特徴情報について、測距誤差分布情報を生成するのに十分な情報量を取得できていると判定した場合（ステップＳ４０９：ＹＥＳ）、第２実施形態の図８のステップＳ２０５と同様、測距誤差分布情報を生成する（ステップＳ４１０）。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、生成した測距誤差分布情報を、測距誤差分布情報保持手段１４ａに記憶させる（ステップＳ４１１）。

一方、対象の特徴情報について、測距誤差分布情報を生成するのに十分な情報量を取得できていない判定した場合（ステップＳ４０９：ＮＯ）、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、分布モデルとして、事前に定められた分布関数を選択する（ステップＳ４１２）。事前に定められた分布関数の具体的な一例としては、正規分布や、対数正規分布などが挙げられる。次に、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、選択した分布モデルと統計情報のフィッティングが最も高い分布パラメータ及び選択した分布モデルを示す測距誤差分布情報を生成する（ステップＳ４１３）。この場合、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、フィッティングする分布モデルをステップＳ４１２で選択した分布モデルに固定し、分布パラメータを変化させた場合に最も統計情報と誤差が小さいときの分布パラメータを求める。そして、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、ステップＳ４１２で選択した分布モデルと、求めた分布パラメータとを示す測距誤差分布情報を生成する。その後、測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、生成した測距誤差分布情報を測距誤差分布情報保持手段１４ａに記憶させる（ステップＳ４１１）。測距誤差分布情報生成手段１２ｃは、対象となる測距対象点の全ての特徴情報についてステップＳ４０８～ステップＳ４１１に関する処理が終了した場合に、フローチャートの処理を終了する。

次に、第４実施形態の効果について説明する。かかる構成および動作をとることにより、第４実施形態における測距誤差算出装置１ｃは、測距情報Ｓ１を十分に取得できていない状況においても、より適切な測距誤差分布情報を取得することができる。測距情報Ｓ１の情報量が不十分な状況においては、測距情報Ｓ１の統計的な特性を把握しづらいため、実際の誤差分布とはかけ離れた分布モデルが選択される可能性が考えられる。以上を勘案し、第４実施形態に係る測距誤差算出装置１ｃは、事前情報として分布関数を与えることにより、不適切な分布モデルが選択されることを回避する。これにより、測距情報Ｓ１の情報量が不十分な場合においても、より良好な測距誤差分布情報を生成することができ、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。

［変形例］
以上、図面を参照して本発明の実施の形態について詳しく説明してきたが、具体的な構成は上述のものに限られることはなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において様々な設計変更等が可能である。ここで、第１実施形態～第４実施形態に好適な変形例について説明する。以下の変形例は任意に組み合わせて上記の実施形態に適用してもよい。

（変形例１）
測距誤差算出装置を構成する機能を、ネットワークなどのデータ交換可能な通信規格で接続された複数の装置で構成および動作するようにしてもよい。即ち、第１実施形態～第４実施形態に係る測距誤差算出装置は、電気的に接続された複数の装置から構成されてもよい。

（変形例２）
測距対象点の特徴情報として、測距対象点の色情報をさらに含むようにしてもよい。この場合、測距誤差算出装置は、色情報が示す色の分類ごとの測距情報Ｓ１に基づき、色の分類ごとの測距誤差分布情報を算出する。

かかる構成および動作をとることにより、測距誤差算出装置は、測距時のレーザーやレーダーの、測距対象点の色の違いに起因する反射特性を考慮した測距誤差分布情報を生成することができる。よって、測距誤差算出装置は、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。

（変形例３）
測距対象点の特徴情報として、測距装置から測距対象点への入射角度をさらに含むようにしてもよい。この場合、測距誤差算出装置は、入射角度（所定長の入射角度範囲であってもよい）ごとの測距情報Ｓ１に基づき、入射角度ごとの測距誤差分布情報を算出する。

かかる構成および動作をとることにより、測距誤差算出装置は、測距時のレーザーやレーダーの、測距対象点への入射角度の違いに起因する反射特性を考慮した測距誤差分布情報を生成することができる。よって、測距誤差算出装置は、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することができる。

（変形例４）
測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、シミュレータ３から取得した特定特徴情報と合致する特徴情報が測距誤差分布情報保持手段１４ａに格納されていない場合、他の複数の特徴情報に対応する測距誤差分布情報に基づき測距誤差情報Ｓ２を生成してもよい。

この場合、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、測距誤差分布情報保持手段１４ａに格納されている特徴情報のうち、シミュレータ３から取得した特定特徴情報と近似する特徴情報と、当該特徴情報に関連付いた測距誤差分布情報との組を取得する。なお、特定特徴情報と近似する特徴情報とは、例えば、奥行き（及び平面座標）を基準とする特定特徴情報との距離が所定距離以内となる特徴情報であってもよく、奥行き（及び平面座標）を基準とする特定特徴情報との距離が最も短い上位所定個数分の特徴情報であってもよい。なお、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、測距誤差分布情報保持手段１４ａから測距誤差分布情報を取得する場合、分布モデルが同一となる測距誤差分布情報を取得する。

そして、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、さらに、取得した各々の特徴情報とシミュレータ３から取得した特定特徴情報との距離に応じて、取得した各々の測距誤差分布情報を重み付けする。この場合、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、特定特徴情報と特徴情報とが夫々示す奥行き（及び平面座標）の差に応じた分布パラメータの重み付け平均を行う。この場合、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、上述の差が小さい特徴情報ほど、対応する分布パラメータへの重みが大きくなるように設定する。そして、測距誤差情報取得手段１３ａ、１３ｂは、重み付け平均された測距誤差分布情報に基づいて、測距誤差情報Ｓ２を生成する。

かかる構成および動作をとることにより、測距誤差算出装置は、測距対象点の特徴情報を網羅的に把握できていない場合においても、その周辺の特徴情報の測距誤差分布情報を用いて測距誤差を算出することができる。よって、より簡易、あるいは短時間での誤差モデル生成動作に基づいても、より現実環境に近い測距誤差をシミュレーション上で再現することが可能となる。

また、本開示における測距誤差算出装置の全部又は一部の機能を実現するためのプログラムをコンピュータにより読み取り可能な記憶媒体に記録して、この記憶媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより各部の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。

また、「コンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体」とは、光磁気ディスク、ＲＯＭ、不揮発性半導体メモリ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。更に「コンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、更に前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。

その他、上記の各実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが以下には限られない。

［付記１］
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
を有する測距誤差算出装置。

［付記２］
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記特徴情報ごとに、前記測距情報の統計情報を算出し、当該統計情報に基づき、前記測距誤差分布情報を生成する、付記１に記載の測距誤差算出装置。

［付記３］
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成する、付記１または２に記載の測距誤差算出装置。

［付記４］
前記測距誤差分布情報生成手段は、指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、付記３に記載の測距誤差算出装置。

［付記５］
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距情報の情報量が所定の閾値未満場合、予め定めた分布関数を前記分布モデルとして定める、付記３に記載の測距誤差算出装置。

［付記６］
前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点までの距離に関する情報を含む、付記１～５のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。

［付記７］
前記測距情報は、三次元撮像情報であり、
前記特徴情報は、前記三次元撮像情報における前記測距対象点の平面座標情報を含む、付記１～６のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。

［付記８］
前記特徴情報は、前記測距対象点の色情報を含む、付記１～７のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。

［付記９］
前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点への入射角度を含む、付記１～８のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。

［付記１０］
特定の前記測距対象点に対応する特定特徴情報を指定する外部入力があった場合、前記特徴情報と、前記測距誤差分布情報とを関連付けて保持する測距誤差分布情報保持手段から、前記特定特徴情報に関連付けられた前記測距誤差分布情報を取得し、当該測距誤差分布情報に基づき前記特定特徴情報に対応する測距誤差を示す測距誤差情報を取得する、測距誤差情報取得手段
をさらに備えることを特徴とする、付記１～９のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。

［付記１１］
前記測距誤差取得手段は、前記特定特徴情報と合致する前記特徴情報が前記測距誤差分布情報保持手段に格納されていない場合、前記測距誤差分布情報保持手段に格納されている特徴情報のうち、前記特定特徴情報に近似する特徴情報に関連付いた前記測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記１０に記載の測距誤差算出装置。

［付記１２］
前記測距誤差情報取得手段は、前記近似する特徴情報と前記特定特徴情報との距離に応じて前記近似する特徴情報に関連付いた測距誤差分布情報の重み付けを行い、重み付けされた測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記１１に記載の測距誤差算出装置。

［付記１３］
コンピュータにより、
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する、
測距誤差算出方法。

［付記１４］
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する処理をコンピュータに実行させるプログラムを格納した記憶媒体。

［付記１５］
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
を有する測距誤差算出システム。

［付記１６］
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記特徴情報ごとに、前記測距情報の統計情報を算出し、当該統計情報に基づき、前記測距誤差分布情報を生成する、付記１５に記載の測距誤差算出システム。

［付記１７］
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成する、付記１５または１６に記載の測距誤差算出システム。

［付記１８］
前記測距誤差分布情報生成手段は、指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、付記１７に記載の測距誤差算出システム。

［付記１９］
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距情報の情報量が所定の閾値未満場合、予め定めた分布関数を前記分布モデルとして定める、付記１７に記載の測距誤差算出システム。

［付記２０］
前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点までの距離に関する情報を含む、付記１５～１９のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。

［付記２１］
前記測距情報は、三次元撮像情報であり、
前記特徴情報は、前記三次元撮像情報における前記測距対象点の平面座標情報を含む、付記１５～２０のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。

［付記２２］
前記特徴情報は、前記測距対象点の色情報を含む、付記１５～２１のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。

［付記２３］
前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点への入射角度を含む、付記１５～２２のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。

［付記２４］
特定の前記測距対象点に対応する特定特徴情報を指定する外部入力があった場合、前記特徴情報と、前記測距誤差分布情報とを関連付けて保持する測距誤差分布情報保持手段から、前記特定特徴情報に関連付けられた前記測距誤差分布情報を取得し、当該測距誤差分布情報に基づき前記特定特徴情報に対応する測距誤差を示す測距誤差情報を取得する、測距誤差情報取得手段
をさらに備えることを特徴とする、付記１５～２３のいずれか一項に記載の測距誤差算出システム。

［付記２５］
前記測距誤差取得手段は、前記特定特徴情報と合致する前記特徴情報が前記測距誤差分布情報保持手段に格納されていない場合、前記測距誤差分布情報保持手段に格納されている特徴情報のうち、前記特定特徴情報に近似する特徴情報に関連付いた前記測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記２４に記載の測距誤差算出システム。

［付記２６］
前記測距誤差情報取得手段は、前記近似する特徴情報と前記特定特徴情報との距離に応じて前記近似する特徴情報に関連付いた測距誤差分布情報の重み付けを行い、重み付けされた測距誤差分布情報に基づき、前記測距誤差情報を取得する、付記２５に記載の測距誤差算出システム。

［付記２７］
測距誤差算出システムにより、
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する、
測距誤差算出方法。

以上、実施形態を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施形態に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。

１、１ａ～１ｃ測距誤差算出装置
２、２ｂ測距装置
３シミュレータ
１０ａ、１０ｂ測距情報保持手段
１１、１１ａ、１１ｂ測距情報取得手段
１２、１２ａ～１２ｃ測距誤差分布情報生成手段
１３ａ、１３ｂ測距誤差情報取得手段
１４ａ、１４ｂ測距誤差分布情報保持手段

Claims

測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得する測距情報取得手段と、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成する測距誤差分布情報生成手段と、
を有し、
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成し、
前記測距誤差分布情報生成手段は、指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、
測距誤差算出装置。
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記特徴情報ごとに、前記測距情報の統計情報を算出し、当該統計情報に基づき、前記測距誤差分布情報を生成する、請求項１に記載の測距誤差算出装置。
前記測距誤差分布情報生成手段は、前記測距情報の情報量が所定の閾値未満の場合、予め定めた分布関数を前記分布モデルとして定める、請求項１または２に記載の測距誤差算出装置。
前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点までの距離に関する情報を含む、請求項１～３のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
前記測距情報は、三次元撮像情報であり、
前記特徴情報は、前記三次元撮像情報における前記測距対象点の平面座標情報を含む、請求項１～４のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
前記特徴情報は、前記測距対象点の色情報を含む、請求項１～５のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
前記特徴情報は、前記測距装置から前記測距対象点への入射角度を含む、請求項１～６のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
特定の前記測距対象点に対応する特定特徴情報を指定する外部入力があった場合、前記特徴情報と、前記測距誤差分布情報とを関連付けて保持する測距誤差分布情報保持手段から、前記特定特徴情報に関連付けられた前記測距誤差分布情報を取得し、当該測距誤差分布情報に基づき前記特定特徴情報に対応する測距誤差を示す測距誤差情報を取得する、測距誤差情報取得手段
をさらに備えることを特徴とする、請求項１～７のいずれか一項に記載の測距誤差算出装置。
コンピュータにより、
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成し、
前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成し、
指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める、
測距誤差算出方法。
測距対象点の特徴情報ごとに、前記測距対象点に対する時系列の測距情報を取得し、
前記測距情報に基づき、測距装置から前記測距対象点までの測距における誤差分布に関する測距誤差分布情報を、前記特徴情報ごとに生成し、
前記測距誤差分布情報として、前記誤差分布の分布モデルと、当該分布モデルのパラメータである分布パラメータとを示す情報を生成し、
指定された複数の分布関数のうち、前記測距情報の統計情報との誤差が最小となる分布関数を前記分布モデルとし、前記誤差が最小となるときの前記分布関数のパラメータを前記分布パラメータとして定める処理をコンピュータに実行させるプログラム。