JP6804991B2 - 情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラム - Google Patents

Description

本発明の実施の形態は、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムに関する。

レーザセンサなどの距離センサを用いて取得した点の位置情報に基づいて、障害物マップを生成するシステムが知られている。このようなシステムにおいて、地面に相当する点を立体物と誤認識することで、実際には走行可能な領域を障害物として誤検出する場合があった。そこで、推定した路面形状に基づいて、レーザ照射によって計測された点と推定路面との距離が閾値以下の点を、路面に相当すると判定して除去するシステムが開示されている。

しかし、路面に相当する点を除去するため、除去した点の方向については、別途、他のセンサを用いて障害物を判定する必要があった。このため、他のセンサの精度が低い場合、障害物検出の信頼性が低くなっていた。また、従来では、路面形状推定の精度が低い場合に、路面上の点を障害物として誤検出する場合があった。従って、従来では、物体検出の信頼性が不十分であった。

Ｇｒｏｕｎｄ ｏｒ Ｏｂｓｔａｃｌｅｓ ？ Ｄｅｔｅｃｔｉｎｇ Ｃｌｅａｒ Ｐａｔｈｓ ｉｎ Ｖｅｈｉｃｌｅ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ， ＩＣＲＡ２０１５

本発明が解決しようとする課題は、物体検出の信頼性向上を図ることができる、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを提供することである。

実施の形態の情報処理装置は、位置取得部と、形状取得部と、算出部と、を備える。位置取得部は、検知点の三次元位置情報を取得する。形状取得部は、地面である対象面の形状を示す対象面形状情報を取得する。算出部は、三次元位置情報および前記対象面形状情報に基づいて、前記検知点の前記対象面からの第１距離に応じた、物体の状態情報を算出する。前記算出部は、前記第１距離が小さいほど、低い数値の前記状態情報を算出する。

移動体を示す図。 移動体の構成を示すブロック図。 区画領域情報を示す模式図。 地面形状情報推定の説明図。 地面形状情報推定の説明図。 検知点の抽出の説明図。 検知点の模式図。 極座標空間の模式図。 存在確率を示す模式図。 存在確率を示す模式図。 存在確率を示す模式図。 存在確率を示す模式図。 極座標空間における領域と直交座標空間における区画領域との関係を直交座標空間にて示した図。 直交座標マップを示す模式図。 存在確率の時系列統合の説明図。 表示画面を示す模式図。 情報処理の手順の一例を示すフローチャート。 ハードウェア構成図。

以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、および情報処理プログラムを詳細に説明する。

図１は、本実施の形態の移動体１０の一例を示す図である。

移動体１０は、情報処理装置２０と、出力部１０Ａと、外界センサ１０Ｂと、内界センサ１０Ｃと、動力制御部１０Ｇと、動力部１０Ｈと、を備える。

情報処理装置２０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。本実施の形態では、情報処理装置２０が、移動体１０に搭載されている場合を一例として説明する。

移動体１０とは、移動可能な物である。移動体１２は、例えば、車両、台車、飛行可能な物体（有人飛行機、無人飛行機（例えば、ＵＡＶ（Ｕｎｍａｎｎｅｄ Ａｅｒｉａｌ Ｖｅｈｉｃｌｅ）、ドローン））、ロボット、などである。また、移動体１０は、例えば、人による運転操作を介して走行する移動体や、人による運転操作を介さずに自動的に走行（自律走行）可能な移動体である。本実施の形態では、移動体１２が車両である場合を一例として説明する。車両は、例えば、二輪自動車、三輪自動車、四輪自動車などである。本実施の形態では、車両が、自律走行可能な四輪自動車である場合を一例として説明する。

なお、情報処理装置２０は、移動体１０に搭載された形態に限定されない。情報処理装置２０は、静止物に搭載されていてもよい。静止物は、地面に固定された物である。静止物は、移動不可能な物や、地面に対して静止した状態の物である。静止物は、例えば、ガードレール、ポール、駐車車両、道路標識、などである。また、情報処理装置２０は、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバに搭載されていてもよい。

動力部１０Ｈは、移動体１０に搭載された、駆動デバイスである。動力部１０Ｈは、例えば、エンジン、モータ、車輪、などである。

動力制御部１０Ｇは、動力部１０Ｈを制御する。動力制御部１０Ｇの制御によって動力部１０Ｈが駆動する。例えば、動力制御部１０Ｇは、移動体１０を自動的に運転するために、外界センサ１０Ｂおよび内界センサ１０Ｃから得られる情報や、後述する処理で導出される存在確率情報などに基づいて、動力部１０Ｈを制御する。動力部１０Ｈの制御によって、移動体１０のアクセル量、ブレーキ量、操舵角などが制御される。例えば、動力制御部１０Ｇは、障害物などの物体を避けて現在走行中の車線を保ち、かつ前方車両との車間距離を所定距離以上保つように車両の制御を行う。

出力部１０Ａは、各種情報を出力する。本実施の形態では、出力部１０Ａは、情報処理装置２０で導出された存在確率情報を出力する。なお、存在確率情報は、存在するか否かを示す二値の値であってもよい。存在確率情報の詳細は後述する。

出力部１０Ａは、例えば、存在確率情報を送信する通信機能、存在確率情報を表示する表示機能、存在確率情報を示す音を出力する音出力機能、などを備える。例えば、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、および、スピーカ１０Ｆ、の少なくとも１つを含む。なお、本実施の形態では、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、およびスピーカ１０Ｆを備えた構成を一例として説明する。

通信部１０Ｄは、存在確率情報を他の装置へ送信する。例えば、通信部１０Ｄは、公知の通信回線を介して存在確率情報を他の装置へ送信する。ディスプレイ１０Ｅは、存在確率情報を表示する。ディスプレイ１０Ｅは、例えば、公知のＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ Ｃｒｙｓｔａｌ Ｄｉｓｐｌａｙ）や投影装置やライトなどである。スピーカ１０Ｆは、存在確率情報を示す音を出力する。

外界センサ１０Ｂは、移動体１０の周辺の外界を認識するセンサである。外界センサ１０Ｂは、移動体１０に搭載されていてもよいし、該移動体１０の外部に搭載されていてもよい。移動体１０の外部とは、例えば、他の移動体や外部装置などを示す。

移動体１０の周辺とは、該移動体１０から予め定めた範囲内の領域である。この範囲は、外界センサ１０Ｂの観測可能な範囲である。この範囲は、予め設定すればよい。

外界センサ１０Ｂは、外界の観測情報を取得する。観測情報は、外界センサ１０Ｂの設置位置の周辺の、観測結果を示す情報である。本実施の形態では、観測情報は、外界センサ１０Ｂ（すなわち移動体１０）の周辺の複数の検知点の各々の三次元位置情報を導出可能な情報である。

検知点の三次元位置情報は、実空間における検知点の三次元の位置を示す情報である。例えば、検知点の三次元位置情報は、外界センサ１０Ｂから検知点までの距離と、外界センサ１０Ｂを基準とした検知点の方向と、を示す情報である。これらの距離および方向は、例えば、外界センサ１０Ｂを基準とする検知点の相対位置を示す位置座標や、検知点の絶対位置を示す位置座標や、ベクトルなどで表すことができる。具体的には、三次元位置情報は、極座標や、直交座標で表される。

検知点は、移動体１０の外界における、外界センサ１０Ｂによって個別に観測される点の各々を示す。例えば、外界センサ１０Ｂは、外界センサ１０Ｂの周囲に光を照射し、反射点で反射した反射光を受光する。この反射点が、検知点に相当する。なお、複数の反射点を１つの検知点として用いてもよい。

外界センサ１０Ｂは、複数の検知点の各々に対する光の照射方向（外界センサ１０Ｂを基準とする検知点の方向）と、複数の検知点の各々で反射した反射光に関する情報と、を含む、観測情報を得る。反射光に関する情報は、例えば、光の照射から反射光の受光までの経過時間や、受光した光の強度（または出射した光の強度に対する受光した光の強度の減衰率）などである。

そして、外界センサ１０Ｂは、この経過時間などを用いて、検知点の三次元位置情報を導出し、情報処理装置２０へ出力する。なお、情報処理装置２０が、観測情報から検知点の三次元位置情報を導出してもよい。本実施の形態では、外界センサ１０Ｂが、検知点の各々の三次元位置情報を、情報処理装置２０へ出力する場合を説明する。

外界センサ１０Ｂは、例えば、撮影装置や、距離センサ（ミリ波レーダ、レーザセンサ）、音波によって物体を探知するソナーセンサ、超音波センサ、などである。撮影装置は、撮影によって撮影画像データ（以下、撮影画像と称する）を得る。撮影装置は、ステレオカメラ、位置特定用カメラなどである。撮影画像は、画素ごとに画素値を規定したデジタル画像データや、画素毎に外界センサ１０Ｂからの距離を規定したデプスマップなどである。レーザセンサは、例えば、水平面に対して平行に設置された二次元ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサや、三次元ＬＩＤＡＲセンサである。

本実施の形態では、外界センサ１０Ｂが、撮影装置である場合を、一例として説明する。なお、外界センサ１０Ｂが単眼カメラである場合、外界センサ１０Ｂは、Ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ ｆｒｏｍ Ｍｏｔｉｏｎなどを用いて、移動体１０の動きに伴った撮影画像の変化に基づいて、検知点の三次元位置情報を取得すればよい。また、外界センサ１０Ｂがステレオカメラである場合、外界センサ１０Ｂは、カメラ間の視差情報を用いて、検知点の三次元位置情報を取得すればよい。

本実施の形態では、外界センサ１０Ｂは、移動体１０の走行方向を撮影方向として設置されている場合を、一例として説明する。このため、本実施の形態では、外界センサ１０Ｂは、移動体１０の走行方向（すなわち、前方）の、検知点の各々の三次元位置情報を取得する場合を説明する。

内界センサ１０Ｃは、移動体１０自体の情報を観測するセンサである。内界センサ１０Ｃは、移動体１０の三次元位置情報や、移動体１０の姿勢を示す、自己位置姿勢情報を取得する。内界センサ１０Ｃは、例えば、慣性計測装置（ＩＭＵ：Ｉｎｅｒｔｉａｌ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ Ｕｎｉｔ）、速度センサ、ＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）等である。ＩＭＵは、移動体１０の三軸加速度および三軸角速度などを得る。なお、移動体１０の三次元位置情報は、ワールド座標（世界座標）によって表されるものとする。

次に、移動体１０の電気的構成について詳細に説明する。図２は、移動体１０の構成の一例を示すブロック図である。

移動体１０は、情報処理装置２０と、出力部１０Ａと、外界センサ１０Ｂと、内界センサ１０Ｃと、動力制御部１０Ｇと、動力部１０Ｈと、を備える。上述したように、出力部１０Ａは、通信部１０Ｄと、ディスプレイ１０Ｅと、スピーカ１０Ｆと、を含む。

情報処理装置２０、出力部１０Ａ、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、および動力制御部１０Ｇは、バス１０Ｉを介して接続されている。動力部１０Ｈは、動力制御部１０Ｇに接続されている。

情報処理装置２０は、記憶部２０Ｂと、処理部２０Ａと、を有する。すなわち、出力部１０Ａ、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、動力制御部１０Ｇ、処理部２０Ａ、および記憶部２０Ｂは、バス１０Ｉを介して接続されている。

なお、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、および動力制御部１０Ｇ、の少なくとも１つは、有線または無線で処理部２０Ａに接続すればよい。また、記憶部２０Ｂ、出力部１０Ａ（通信部１０Ｄ、ディスプレイ１０Ｅ、スピーカ１０Ｆ）、外界センサ１０Ｂ、内界センサ１０Ｃ、および動力制御部１０Ｇ、の少なくとも１つと、処理部２０Ａと、を、ネットワークを介して接続してもよい。

記憶部２０Ｂは、各種データを記憶する。記憶部２０Ｂは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶部２０Ｂは、情報処理装置２０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶部２０Ｂは、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶媒体は、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶したものであってもよい。また、記憶部２０Ｂを、複数の記憶媒体から構成してもよい。

本実施の形態では、記憶部２０Ｂは、区画領域情報を予め記憶する。図３は、区画領域情報３０の一例を示す模式図である。

区画領域情報３０は、移動体１０の周辺の区画領域Ｂを示す情報である。本実施の形態では、区画領域情報３０は、移動体１０の周辺を分割した複数の区画領域Ｂの各々を示す情報である。区画領域Ｂは、例えば、移動体１０の周囲の三次元空間Ｓ’（直交座標空間）を格子状に複数の領域に分割した、各領域である。詳細には、区画領域Ｂは、移動体１０の周囲の三次元空間Ｓ’を、高さ方向（鉛直方向）に直交する平面（ＸＺ平面）に沿って複数の領域に分割した、各領域である。なお、直交座標空間は、直交座標系で表される三次元の空間である。また、後述する極座標空間は、極座標系で表される三次元の空間である。

区画領域Ｂの形状は限定されない。例えば、区画領域Ｂの形状は、矩形状である。また、区画領域Ｂの形状は、正方形に限定されない。例えば、区画領域Ｂの形状は、長方形などであってもよい。

なお、区画領域Ｂのサイズは、外界センサ１０Ｂで取得する検知点のサイズ以上である。すなわち、区画領域Ｂのサイズは、検知点と同じ大きさであってもよい。また、区画領域Ｂのサイズは、複数の検知点を含むことのできるサイズであってもよい。すなわち、区画領域Ｂのサイズは、外界センサ１０Ｂで取得可能な検知点の最大密度であるセンサ解像度に応じたサイズと同じであってもよいし、該センサ解像度に応じたサイズより大きいサイズであってもよい。また、区画領域Ｂのとりうる最大のサイズは、障害物の存在確率の単位に応じて、適宜調整すればよい。

本実施の形態では、区画領域Ｂのサイズは、外界センサ１０Ｂで取得する検知点のサイズより大きい場合を説明する。このため、本実施の形態では、１つの区画領域Ｂ内に、複数の検知点が含まれる場合を、一例として説明する。

処理部２０Ａは、区画領域情報３０を予め生成する。例えば、処理部２０Ａは、三次元空間Ｓ’を規定する。この三次元空間Ｓ’は、移動体１０を原点とし、移動体１０の進行方向をＺ軸、高さ方向をＹ軸、Ｚ軸およびＹ軸に直交する軸をＸ軸とした、三次元の直交座標空間である。そして、処理部２０Ａは、この三次元空間Ｓ’を、ＸＺ平面に沿って格子状に区切ることで、移動体１０の周辺を複数の区画領域Ｂに分割する。そして、処理部２０Ａは、区画領域Ｂの各々の位置およびサイズを示す区画領域情報３０を、予め記憶部２０Ｂに記憶する。

なお、外部装置で、区画領域情報３０を生成してもよい。この場合、情報処理装置２０は、外部装置から通信部１０Ｄを介して区画領域情報３０を取得し、記憶部２０Ｂに記憶すればよい。本実施の形態では、記憶部２０Ｂは、区画領域情報３０を予め記憶するものとする。

図２に戻り、説明を続ける。処理部２０Ａは、位置取得部２０Ｃと、形状取得部２０Ｄと、算出部２０Ｅと、出力制御部２０Ｆと、を備える。位置取得部２０Ｃ、形状取得部２０Ｄ、算出部２０Ｅ、出力制御部２０Ｆは、例えば、１または複数のプロセッサにより実現される。例えば上記各部は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）などのプロセッサにプログラムを実行させること、すなわちソフトウェアにより実現してもよい。上記各部は、専用のＩＣ（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）などのプロセッサ、すなわちハードウェアにより実現してもよい。上記各部は、ソフトウェアおよびハードウェアを併用して実現してもよい。複数のプロセッサを用いる場合、各プロセッサは、各部のうち１つを実現してもよいし、各部のうち２以上を実現してもよい。

なお、本実施の形態および後述する実施の形態において用いる「プロセッサ」との文言は、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、およびフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ））の回路を意味する。

プロセッサは、記憶部２０Ｂに保存されたプログラムを読み出し実行することで、上記各部を実現する。なお、記憶部２０Ｂにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成してもよい。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで、上記各部を実現する。

位置取得部２０Ｃは、位置関連情報を取得する。位置関連情報は、検知点の三次元位置情報を少なくとも含む。本実施の形態では、位置関連情報は、検知点の三次元位置情報と、区画領域情報３０と、自己位置姿勢情報と、を含む。

位置取得部２０Ｃは、外界センサ１０Ｂから、検知点の三次元位置情報を取得する。すなわち、位置取得部２０Ｃは、外界センサ１０Ｂで検知された複数の検知点の各々の、三次元位置情報を取得する。詳細には、位置取得部２０Ｃは、外界センサ１０Ｂで検知可能な検知点の密度、すなわち、外界センサ１０Ｂの解像度に応じた数の検知点について、三次元位置情報を取得する。検知点の三次元位置情報は、例えば、極座標で表される。なお、外界センサ１０Ｂは、直交座標で表した、検知点の三次元情報を取得してもよい。

なお、位置取得部２０Ｃは、検知点の三次元位置情報を、外部装置から取得してもよい。この場合、位置取得部２０Ｃは、通信部１０Ｄを介して外部装置から、検知点の三次元位置情報を取得すればよい。

また、位置取得部２０Ｃは、記憶部２０Ｂから区画領域情報３０を取得する。なお、位置取得部２０Ｃは、通信部１０Ｄを介して外部装置から、区画領域情報３０を取得してもよい。

自己位置姿勢情報は、移動体１０の三次元位置と姿勢を示す情報である。すなわち、自己位置姿勢情報は、移動体１０の三次元位置情報と、姿勢情報と、を含む。本実施の形態では、位置取得部２０Ｃは、内界センサ１０Ｃから自己位置姿勢情報を取得する。なお、移動体１０の三次元位置情報は、例えば、ワールド座標で表されるものとする。

そして、位置取得部２０Ｃは、複数の検知点の各々の三次元位置情報と、区画領域情報３０と、自己位置姿勢情報と、を含む位置関連情報を、形状取得部２０Ｄおよび算出部２０Ｅへ出力する。

次に、形状取得部２０Ｄについて説明する。形状取得部２０Ｄは、対象面の形状を示す対象面形状情報を取得する。

対象面とは、情報処理装置２０による検出対象とする面である。対象面は、例えば、地面、路面、壁面、などである。本実施の形態では、対象面が、地面である場合を一例として説明する。

対象面形状情報は、対象面の形状を示す情報である。本実施の形態では、対象面形状情報が、地面の形状を示す地面形状情報である場合を、一例として説明する。このため、本実施の形態では、形状取得部２０Ｄは、地面の地面形状情報を取得する場合を、一例として説明する。

本実施の形態では、形状取得部２０Ｄは、位置取得部２０Ｃから受付けた、複数の三次元位置情報の各々によって示される検知点の分布に応じて、地面形状情報を推定する。この推定により、形状取得部２０Ｄは、地面形状情報を取得する。

図４および図５は、地面形状情報３６の推定の一例の説明図である。

例えば、図４（Ａ）に示すように、形状取得部２０Ｄは、区画領域情報３０によって示される三次元空間Ｓ’における、各検知点Ｐの示す三次元位置情報によって示される位置に、各検知点Ｐを配置する。なお、検知点Ｐの三次元位置情報が極座標によって表される場合、直交座標に変換した上で、区画領域情報３０の三次元空間Ｓ’に配置すればよい。

図４（Ａ）には、ある区画領域Ｂ内に配置されたた検知点Ｐを示した。例えば、区画領域情報３０によって示される三次元空間Ｓ’における原点の位置を、移動体１０の現在の位置として、検知点Ｐを配置する。

そして、形状取得部２０Ｄは、区画領域情報３０によって示される複数の区画領域Ｂの各々について、最も高さ（Ｙ軸方向の位置）の低い１つの検知点Ｐを、代表の検知点Ｐ（代表検知点Ｐ’）として特定する。これは、移動体１０の周囲の空間における、地面に相当する検知点Ｐは、区画領域Ｂ内で最も低い位置に存在する、という仮定に基づいている。これによって、図４（Ｂ）に示すように、区画領域情報３０によって示される複数の区画領域Ｂの各々について、１つの検知点Ｐが代表検知点Ｐ’として特定される。

次に、形状取得部２０Ｄは、区画領域情報３０における各区画領域Ｂに特定された、代表検知点Ｐ’について、平面近似を行う。平面近似には、例えば、ＲＡＮＳＡＣ（ＲＡＮｄｏｍ ＳＡｍｐｌｅ Ｃｏｎｓｅｎｓｕｓ）法を用いる。

具体的には、形状取得部２０Ｄは、複数の区画領域Ｂの各々に対応する代表検知点Ｐ’から、ランダムに３点の代表検知点Ｐ’を選択する。そして、選択した３点の代表検知点Ｐ’を含む推定平面３２を示す平面方程式を算出する。推定平面３２を示す平面方程式は、下記式（１）で表される。

式（１）中、ａ，ｂ，ｃ，ｄは、推定平面３２の形状を表す係数である。

次に、形状取得部２０Ｄは、推定平面３２に対して、Ｙ軸方向の誤差が予め定めた閾値Ｙ_ＴＨ以下となる代表検知点Ｐ’をインライアとする。そして、形状取得部２０Ｄは、インライアとした代表点Ｐ’の数（以下、インライア数と称する）をカウントする。

図５は、推定平面３２とインライアとする代表検知点Ｐ’との関係を示す模式図である。図５には、代表検知点Ｐ’の内、インライアとする代表検知点Ｐ’を、丸印で示した。インライアとする代表検知点Ｐ’は、誤差が閾値Ｙ_ＴＨ以下の代表検知点Ｐ’である。また、図５には、アウトライアとする代表検知点Ｐ’を、菱形印で示した。アウトライアとする代表検知点Ｐ’は、誤差が閾値Ｙ_ＴＨを超える代表検知点Ｐ’である。

そして、形状取得部２０Ｄは、複数の区画領域Ｂからの３点の代表検知点Ｐ’の選択、推定平面３２の平面方程式の算出、および、インライア数のカウント、の一連の処理を、選択する代表検知点Ｐ’の組合せを変えて予め定めた回数繰返す。そして、形状取得部２０Ｄは、最も多いインライア数の算出に用いた推定平面３２の平面方程式を、地面形状情報３６として取得する。

なお、形状取得部２０Ｄは、平面近似以外の方法を用いて、地面形状情報３６を取得してもよい。例えば、形状取得部２０Ｄは、曲面近似、ＹＺ平面における直線近似または曲線近似、などを用いて、地面形状情報３６を取得してもよい。

形状取得部２０Ｄは、取得した地面形状情報３６を、算出部２０Ｅへ出力する。

図２に戻り説明を続ける。次に、算出部２０Ｅについて説明する。算出部２０Ｅは、物体の状態情報を算出する。

物体とは、情報処理装置１０で検出する対象の物である。物体は、例えば、移動体１０の走行を阻害する障害物などである。なお、物体は、障害物に限定されない。本実施の形態では、算出部２０Ｅによる状態情報の算出対象の物体が、障害物である場合を、一例として説明する。

状態情報は、物体の状態を示す情報である。物体の状態は、例えば、物体の存在確率、物体の存在しない確率、物体の占有率、物体の占有しない確率、などである。例えば、状態情報は、物体の存在確率を示す。

本実施の形態では、状態情報が、障害物の存在確率を示す場合を、一例として説明する。このため、本実施の形態では、算出部２０Ｅは、障害物の存在確率を示す存在確率情報を算出する場合を、一例として説明する。存在確率は、０．０以上１．０以下の範囲の値で表される。

算出部２０Ｅは、位置取得部２０Ｃから取得した、検知点Ｐの三次元位置情報と、形状取得部２０Ｄから取得した地面形状情報３６と、に基づいて、第１距離に応じて、障害物の存在確率を算出する。

第１距離は、検知点Ｐの地面からの距離である。言い換えると、第１距離は、検知点Ｐの、地面からの高さである。

具体的には、第１距離は、地面形状情報３６によって示される形状の地面と、三次元位置情報によって示される検知点Ｐの高さ方向（Ｙ軸方向）の位置と、の差によって表される。なお、第１距離は、三次元位置情報によって示される位置に配置された検知点Ｐから、地面形状情報３６によって示される形状の地面に下した垂線の長さによって、表してもよい。

本実施の形態では、算出部２０Ｅは、検知点Ｐの三次元位置情報と地面形状情報３６を用いて、検知点Ｐについて第１距離を算出し、障害物の存在確率を算出する。

算出部２０Ｅは、第１距離が小さいほど、低い存在確率を算出する。言い換えると、算出部２０Ｅは、第１距離が大きいほど、高い存在確率を算出する。なお、第１距離が小さいほど、検知点Ｐの位置がより地面に近い。また、第１距離が大きいほど、検知点Ｐの位置が、より地面に対して高い位置にある。

なお、算出部２０Ｅは、第１距離が０以下の場合には、存在確率として、予め定めた中間値を算出する。中間値は、存在確率の最低値である０．０と、存在確率の最大値である１．０と、の中間の値“０．５”である。中間値は、状態が不明であることを示す。

本実施の形態では、処理部２０Ａは、中間値“０．５”の領域を、状態の不明な「不明領域」として扱う。状態が不明である、とは、物体などに遮蔽されることで、処理部２０Ａが存在確率を確認することが不可能な状態であることを示す。また、本実施の形態では、処理部２０Ａは、存在確率の最小値“０．０”の領域を、障害物の存在しない「走行可能領域」として扱う。また、処理部２０Ａは、存在確率の最大値“１．０”の領域を、障害物の存在する「占有領域」として扱う。

このため、存在確率が中間値“０．５”から最大値“１．０”に近づくほど、「不明領域」から「占有領域」である可能性に、より近づいていることを示す。また、存在確率が中間値“０．５”から最小値“０．０”に近づくほど、「不明領域」から「走行可能領域」である可能性に、より近づいていることを示す。

なお、算出部２０Ｅは、上記第１距離に加えて第２距離も加味した、存在確率を算出してもよい。第２距離は、基準位置と、三次元位置情報によって示される検知点Ｐの位置と、の距離を示す。基準位置は、情報処理装置２０の搭載された移動体１０の現在の位置である。すなわち、第２距離は、移動体１０の位置と、検知点Ｐの位置と、の距離である。以下、基準位置を、移動体１０、または、移動体１０の位置と称して説明する場合がある。

本実施の形態では、算出部２０Ｅは、第１距離が小さいほど低く、且つ、第２距離が大きいほど低い、存在確率を算出する。

詳細には、算出部２０Ｅは、基準位置（移動体１０の位置）からの角度方向（φ方向、以下、角度方向φと称する場合がある）における、基準位置に最も近い検知点Ｐの第１距離に応じて、存在確率を算出する。角度方向φは、極座標における偏角であるφの方向である。すなわち、角度方向φは、鉛直方向に直交する平面上における、移動体１０の現在位置を原点とした向きを示す。

まず、算出部２０Ｅは、移動体１０からの角度方向φごとに、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐを特定する。そして、算出部２０Ｅは、検知点Ｐについて、第１距離が小さいほど、低い存在確率を算出する。

具体的には、算出部２０Ｅは、角度方向φごとに、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐを特定する。そして、算出部２０Ｅは、特定した検知点Ｐについて、該検知点Ｐの第１距離が小さいほど、低い存在確率を算出する。例えば、算出部２０Ｅは、特定した検知点Ｐについて、検知点Ｐの第１距離が小さいほど、中間値“０．５”により近い値を、該検知点Ｐにおける障害物の存在確率として算出する。

本実施の形態では、算出部２０Ｅは、この検知点Ｐについて、第１距離が小さいほど低く、且つ、第２距離が大きいほど低い、存在確率を算出する。言い換えると、算出部２０Ｅは、角度方向φごとに、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐについて、地面からの高さ（第１距離）が小さいほど低く、且つ、移動体１０からの距離（第２距離）が大きいほど低い、存在確率を算出する。

そして、算出部２０Ｅは、極座標空間における、移動体１０の位置から角度方向φに伸びたラインに沿って、移動体１０の位置からの距離、および、該角度方向において移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐの存在確率に応じた、存在確率の変化を示すモデルを算出する。

例えば、算出部２０Ｅは、極座標空間における、移動体１０を基準とした基準位置から、角度方向φに沿ったラインごとに、移動体１０から、移動体１０に最も近い検知点Ｐに近づく方向に向かって、最小値の存在確率を設定する。そして、さらに、算出部２０Ｅは、移動体１０を基準とした角度方向φに伸びるラインに沿って、移動体１０に最も近い検知点Ｐに近づくほど、最小値から該検知点Ｐの存在確率に近づくように変化する、存在確率を示すモデルを設定する。さらに、算出部２０Ｅは、移動体１０に最も近い検知点Ｐより移動体１０からの距離が遠い領域については、中間値の存在確率となるように、存在確率を算出する。

このとき、算出部２０Ｅは、極座標空間における、移動体１０を基準とした基準位置から各角度方向φに伸びたラインごとに、ラインにそって、移動体１０に最も近い検知点Ｐの前後で滑らかに変化するように、存在確率を示すモデルを算出することが好ましい。この滑らかに存在確率が変化する領域は、予め設定すればよい。例えば、算出部２０Ｅは、各角度方向φの各々について、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐを含む区画領域Ｂに隣接する、予め定めた数の他の区画領域Ｂを、存在確率が滑らかに変化する領域として用いればよい。

本実施の形態では、算出部２０Ｅは、数式を用いて計算することで、上記条件を満たす存在確率を算出する。

以下、本実施の形態における、算出部２０Ｅによる存在確率の算出について、さらに詳細に説明する。

まず、算出部２０Ｅは、位置取得部２０Ｃから、位置関連情報を取得する。位置関連情報は、上述したように、複数の検知点Ｐの各々の三次元位置情報と、区画領域情報３０と、自己位置姿勢情報と、を含む。

次に、算出部２０Ｅは、位置取得部２０Ｃから取得した、複数の三次元位置情報の各々によって示される複数の検知点Ｐの内、存在確率の算出に用いる検知点Ｐを抽出する。

図６は、検知点Ｐの抽出の一例を示す、説明図である。算出部２０Ｅは、複数の検知点Ｐの内、三次元空間における、移動体１０の進行方向Ｚを中心軸Ｌとした所定範囲の空間内に位置する検知点Ｐを、存在確率の算出に用いる検知点Ｐとして抽出する。中心軸Ｌは、移動体１０における予め定めた位置を通り、且つ、移動体１０の進行方向Ｚに沿った方向に長い直線である。移動体１０における予め定めた位置は、例えば、移動体１０の車体の中心や、移動体１０に設けられたタイヤの高さ方向の中心、などである。

例えば、外界センサ１０Ｂの光軸が移動体１０の中心および進行方向Ｚと一致するように、外界センサ１０Ｂが移動体１０に搭載されていたと仮定する。この場合、外界センサ１０Ｂの光軸が中心軸Ｌに一致する。

そして、算出部２０Ｅは、該中心軸Ｌを含み、且つ、該中心軸Ｌを中心とした所定範囲Ｒの空間を、検知点Ｐの抽出対象の空間として用いる。この所定範囲の空間は、該中心軸Ｌを含み、且つ、該中心軸Ｌを中心とした移動体１０の車高方向に±Ｒ’の範囲の領域Ｒである。なお、該領域Ｒの範囲は、走行中の移動体１０が地面Ｇを含まない領域となるように、予め調整される。例えば、該領域Ｒの鉛直方向の長さは、移動体１０の車高Ｔ未満の長さである。

本実施の形態では、外界センサ１０Ｂが、移動体１０の車体の中心を通る線と光軸とが一致するように配置されている場合を説明する。そして、本実施の形態では、算出部２０Ｅは、外界センサ１０Ｂの光軸を中心軸Ｌとして用いる場合を説明する。そして、算出部２０Ｅは、外界センサ１０Ｂで検出された複数の検知点Ｐの内、該所定範囲Ｒに位置する検知点Ｐを、存在確率の算出に用いる検知点Ｐとして抽出する。

この処理によって、例えば、図６に示すように、三角印で示した検知点Ｐと、菱形で示した検知点Ｐが、存在確率の算出対象外とされる。また、丸印で示した検知点Ｐが、存在確率の算出対象として抽出される。

このようにして、算出部２０Ｅは、外界センサ１０Ｂの画角内に含まれる複数の検知点Ｐの内、存在確率の算出対象とする検知点Ｐを抽出する。これによって、算出部２０Ｅは、移動体１０の走行の障害になりうる検知点Ｐを、抽出する。

次に、算出部２０Ｅは、抽出した検知点Ｐの三次元位置座標が、直交座標で表されている場合、三次元位置座標を極座標に変換する。例えば、極座標の変換には、下記式（２）および式（３）を用いる。なお、検知点Ｐの三次元位置座標が、極座標で表されている場合には、この変換処理は不要である。

この処理によって、算出部２０Ｅは、存在確率の算出対象の、極座標の三次元位置座標で示される、複数の検知点Ｐを得る。

図７は、極座標の三次元位置座標で表される、検知点Ｐの模式図である。図７には、移動体１０が、塀に囲まれた丁字路に差し掛かったシーンにおいて計測された、検知点Ｐの各々を示した。

次に、算出部２０Ｅは、極座標によって示される角度方向φごとに、移動体１０に最も近い距離ｒに位置する検知点Ｐを特定する。

図８は、図７のシーンに対して、移動体１０の周囲の極座標空間Ｓ１を２０°ごとの角度方向φに９分割して示した模式図である。算出部２０Ｅは、角度方向φごとに、移動体１０に最も近い距離ｒの検知点Ｐを特定する。

なお、距離ｒは、第２距離に相当する。

次に、算出部２０Ｅは、角度方向φごとに、移動体１０から各角度方向φの各々に沿って配列された複数の領域Ｂ’の各々について、下記式（４）〜式（５）を用いて、障害物の存在確率を算出する。領域Ｂ’は、極座標空間Ｓ１を複数の領域に区切ることによって形成される領域である。領域Ｂ’は、上記区画領域Ｂ以下の大きさであることが好ましい。

式（４）および式（５）中、ｐ（ｒ）は、障害物の、一時的な存在確率を示す。一時的な存在確率とは、存在確率の算出途中の一時的な値であることを示す。ｒは、極座標におおける距離を示す。ｒ_０は、極座標における原点から、処理対象の角度方向φにおける、移動体１０に最も近い検知点Ｐまでの距離ｒを示す。極座標の原点は、移動体１０の自己位置姿勢情報から導出される。

式（４）中、σは、位置取得部２０Ｃが取得する三次元位置情報の奥行き方向の標準偏差を示す。σは、外界センサの特性に応じて事前に取得することが可能であり、予め求めた値を用いる。式（５）中、ｐ’（ｒ）は、障害物の存在確率を示す。Ｐ_ｍｉｎは、存在確率の予め定めた最小値を示す。本実施の形態では、Ｐ_ｍｉｎは、“０．０”である。

αは、処理対象の角度方向φにおいて、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐの、地面からの高さである第１距離や、移動体１０からの距離ｒ_０である第２距離に応じて、定まる。また、式（４）には、検知点Ｐの距離（第２距離）を示す要素（ｒやｒ_０）が含まれる。

すなわち、本実施の形態では、算出部２０Ｅは、角度方向φごとに、該角度方向φにおいて移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐの第１距離および第２距離に応じて、αを導出する。そして、算出部２０Ｅは、上記式（４）および式（５）を用いて、角度方向φごとに、角度方向φに沿って伸びるラインに沿って、移動体１０からの距離ｒごとに、存在確率ｐ’（ｒ）を算出する。

これによって、算出部２０Ｅは、移動体１０を基準とした角度方向φの各々ごとに、存在確率を算出する。言い換えると、算出部２０Ｅは、移動体１０を基準とした角度方向φの各々に沿ったラインの通る、複数の領域Ｂ’の各々について、存在確率を算出する。

αについて、詳細に説明する。

算出部２０Ｅは、極座標によって示される角度方向φごとに、αを算出する。例えば、算出部２０Ｅは、移動体１０の進行方向の前方の極座標空間Ｓ１を、２０°ごとの角度方向φに分割（９分割）する。そして、算出部２０Ｅは、各角度方向φを、処理対象として設定し、以下の処理を行う。

まず、算出部２０Ｅは、処理対象の角度方向φにおける、移動体１０から最も近い検知点Ｐ（すなわち、距離ｒ_０の検知点Ｐ）の座標を、（Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ，Ｚ_ｉ）とする。また、算出部２０Ｅは、形状取得部２０Ｄで算出された、地面形状情報３６を示す平面方程式を取得する。平面方程式は、上述したように、上記式（１）で表される。

そして、算出部２０Ｅは、処理対象の角度方向φにおける、移動体１０から最も近い検知点Ｐ（距離ｒ_０の検知点Ｐ）の、地面からの距離である第１距離を、下記式（６）を用いて算出する。

式（６）中、ｈ_ｉは、移動体１０から最も近い検知点Ｐ（距離ｒ_０の検知点Ｐ）の、地面からの距離である第１距離を示す。式（６）中、ａ、ｂ、およびｃは、上記式（１）と同様である。また、式（６）中、Ｘ_ｉ，Ｙ_ｉ，Ｚ_ｉは、移動体１０から最も近い検知点Ｐ（すなわち、距離ｒ_０とした検知点Ｐ）の座標である。

そして、算出部２０Ｅは、式（６）によって得られた、処理対象の角度方向φにおける、移動体１０から最も近い検知点Ｐ（距離ｒ_０の検知点Ｐ）の、地面からの距離である第１距離ｈ_ｉを用いて、下記式（７）により、該角度方向に対応するαの値を算出する。

式（７）中、ｈ_ＴＨは、検知点Ｐの地面からの第１距離の閾値を示す。

すなわち、式（６）により算出されたｈ_ｉが、閾値ｈ_ＴＨ以上である場合（ｈ_ｉ≧ｈ_ＴＨ）、上記式（７）によって、αは１となる。また、式（６）により算出されたｈ_ｉが、閾値ｈ_ＴＨ未満である場合（ｈ_ｉ＜ｈ_ＴＨ）、上記式（７）によって、αは、０．５より大きく且つ１未満の値で、ｈ_ｉが大きい値であるほど、大きい値となる。

なお、ｈ_ＴＨは、予め定めた固定の値であってもよいし。また、算出部２０Ｅは、移動体１０と、処理対象の角度方向φにおける、移動体１０と、移動体１０に最も近い検知点Ｐと、の距離ｒ_０に応じて、閾値ｈ_ＴＨを設定してもよい。

本実施の形態では、算出部２０Ｅは、下記式（８）を用いて、閾値ｈ_ＴＨを算出する。

式（８）中、θ_ｔｈは、極座標空間における、検知点Ｐの、ＺＸ平面に対する角度θの閾値を示す。言い換えると、θ_ｔｈは、移動体１０を原点とした、地面に対する検知点Ｐの角度θの閾値を示す。また、式（８）中、ｒは、処理対象の角度方向φにおける、移動体１０と、移動体１０に最も近い検知点Ｐと、の距離ｒ_０を示す。

算出部２０Ｅは、上記式（８）を用いて、閾値ｈ_ＴＨを算出する。これによって、算出部２０Ｅは、処理対象の角度方向φにおける、移動体１０と、移動体１０に最も近い検知点Ｐと、の距離ｒ_０に応じた、閾値ｈ_ＴＨを算出する。このため、距離ｒ_０が大きいほど、算出部２０Ｅは、大きい値の閾値ｈ_ＴＨを用いることとなる。

このように、算出部２０Ｅは、式（６）および式（７）を用いて、処理対象の角度方向φごとに、該角度方向φにおける移動体１０に最も近い検知点Ｐの第１距離（地面からの高さ）や第２距離（移動体１０からの距離ｒ_０）に応じた、αを算出する。

そして、算出部２０Ｅは、処理対象の角度方向φごとに、算出したαを用いて、各角度方向に沿った領域Ｂ’の各々について、式（４）および式（５）を用いて、障害物の存在確率を算出する。

このため、算出部２０Ｅは、上記第１距離および第２距離の条件に応じた、障害物の存在確率を、角度方向φに沿った領域Ｂ’ごとに算出する。

図９〜図１２は、算出部２０Ｅが算出した存在確率を示す模式図である。

図９は、図８における、角度方向“６０°”に沿って配列された複数の領域Ｂ’を抽出して示した模式図である。

図９に示すように、該角度方向φに沿って配列された複数の領域Ｂ’（例えば、領域Ｂ’１〜領域Ｂ’１１とする）の内、区画領域Ｂ’８（Ｂ’）が、移動体１０に最も近い検知点Ｐを含む、距離ｒ_０の領域Ｂ’であったと仮定する。この場合、算出部２０Ｅが、上記式（４）〜式（８）を用いて、該角度方向φに沿ったラインの存在確率を算出することで、モデル５０Ａに示される存在確率が算出される。

すなわち、図９に示すように、角度方向φに沿って連続して配列された領域Ｂ’（Ｂ’１〜Ｂ’１１）の存在確率は、移動体１０に最も近い検知点Ｐを含む領域Ｂ’８の前後で滑らかに変化する、モデル５０Ａによって表されるものとなる。また、各領域Ｂ’における障害物の存在確率は、上記式（４）〜式（８）を用いて算出されることで、該角度方向φにおいて最も移動体１０に近い位置に存在する検知点Ｐの第１距離（地面からの距離）や、該検知点Ｐの第２距離（移動体１０からの距離ｒ_０）、に応じた値となる。

図１０は、算出部２０Ｅが算出した、障害物の存在確率の一例を示す説明図である。

図１０には、極座標空間Ｓ１における、ある角度方向φに対する、障害物の存在確率の一例を示した。また、図１０には、移動体１０に最も近い検知点Ｐまでの距離ｒ_０が同じで、該検知点Ｐの地面からの高さ（第１距離）の異なる３種類の形態を示した。

図１０（Ｂ）は、ある角度方向φにおいて、移動体１０に最も近い検知点Ｐの第１距離（地面Ｇからの高さ）がＤ１であるときの（図１０（Ａ）参照）、該角度方向φに沿ったラインの、障害物の存在確率を示すモデル５０Ｂである。第１距離Ｄ１は、地面から十分離れた高さの一例である。

図１０（Ｄ）は、ある角度方向φにおいて、移動体１０に最も近い検知点Ｐの第１距離（地面Ｇからの高さ）がＤ２であるときの（図１０（Ｃ）参照）、該角度方向φに沿ったラインの、障害物の存在確率を示すモデル５０Ｃである。例えば、図１０（Ｃ）は、移動体１０が上り坂を走行しているときの状態である。なお、第１距離Ｄ２は、第１距離Ｄ１より小さく、且つ、地面より高い、高さの一例である。すなわち、第１距離Ｄ１＞第１距離Ｄ２＞０の関係を示す。

また、図１０（Ｆ）は、ある角度方向φにおいて、移動体１０に最も近い検知点Ｐの第１距離（地面Ｇからの高さ）がＤ３であるときの（図１０（Ｅ）参照）、該角度方向φに沿ったラインの、障害物の存在確率を示すモデル５０Ｄである。図１０（Ｆ）は、例えば、移動体１０が下り坂を走行しているときの状態である。なお、第１距離Ｄ３は、検知点Ｐの位置が地面であるときの、高さの一例である。すなわち、第１距離Ｄ３＝０の関係を示す。

図１０（Ｂ）、図１０（Ｄ）、図１０（Ｆ）に示すように、移動体１０から最も近い位置に存在する検知点Ｐの第１距離が小さいほど、上記式（４）〜式（８）を用いることで、算出部２０Ｅは、該検知点Ｐについて、より小さい存在確率を算出する。例えば、算出部２０Ｅは、第１距離Ｄ１の場合には存在確率“０．８”、第１距離Ｄ２の場合には存在確率“０．６”、第１距離Ｄ３の場合には存在確率“０．５”を、該検知点Ｐについて算出する。

また、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜式（８）を用いることで、各角度方向φの各々について、移動体１０の位置から、各角度方向φにおいて最も近い距離ｒ_０に位置する検知点Ｐに向かって、障害物の存在確率“０．０”を算出する。そして、算出部２０Ｅは、該距離ｒ_０の検知点Ｐに近づくと、該距離ｒ_０の検知点Ｐの存在確率に向かって存在確率を変化させる。そして、算出部２０Ｅは、該距離ｒ_０より移動体１０から遠い距離ｒの領域Ｂ’については、「不明領域」として、中間値である“０．５”を存在確率として算出することとなる。

このため、算出部２０Ｅは、角度方向φに沿ったラインに沿って、連続して存在する領域Ｂ’の存在確率として、移動体１０に最も近い検知点Ｐを含む領域Ｂ’の前後で滑らかに変化する、モデル５０Ｂ〜５０Ｄによって表される、存在確率を算出する。

図１１は、極座標空間Ｓ１における、ある角度方向φに対する、障害物の存在確率の一例を示した。また、図１１には、移動体１０に最も近い検知点Ｐまでの距離ｒ_０（第２距離）の異なる、複数の形態を示した。

図１１（Ａ−２）は、移動体１０からの距離ｒ_０の異なる２種類の検知点Ｐ（検知点Ｐ１、検知点Ｐ２）の各々を用いて算出した、２種類の存在確率を示すモデル５０（モデル５０Ｅ、モデル５０Ｆ）、を示した。例えば、図１１（Ａ−１）に示すように、移動体１０に最も近い検知点Ｐ１の距離ｒ_０がｒ_０１である場合と、移動体１０に最も近い検知点Ｐの距離ｒ_０がｒ_０２である場合と、を仮定する。なお、距離ｒ_０１＜距離ｒ_０２であったと仮定する。また、これらの検知点Ｐ（検知点Ｐ１、検知点Ｐ２）の地面からの高さである第１距離Ｄは、同じであったと仮定する。

移動体１０に最も近い検知点Ｐが検知点Ｐ１であった場合、算出部２０Ｅは、上記処理を行うことで、図１１（Ａ―２）に示す、存在確率を示すモデル５０Ｅを算出する。また、移動体１０に最も近い検知点Ｐが検知点Ｐ２であった場合、算出部２０Ｅは、上記処理を行うことで、図１１（Ａ―２）に示す、存在確率を示すモデル５０Ｆを算出する。

このように、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜式（８）を用いることで、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐの距離ｒ_０が大きいほど、該検知点Ｐについて、より小さい存在確率を算出する。

また、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜式（８）を用いて存在確率を算出することで、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐの、移動体１０の直下と地面との交点を原点とした、地面との角度θ（θ_１、θ_２）に応じた、存在確率を算出することができる、ともいえる。すなわち、算出部２０Ｅは、角度θが大きいほど、大きい存在確率を、該検知点Ｐについて算出する。

また、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜式（８）を用いることで、各角度方向φの各々について、移動体１０の位置から、各角度方向φにおいて最も近い距離ｒ_０に位置する検知点Ｐに向かって、障害物の存在確率“０．０”を算出する。そして、算出部２０Ｅは、該距離ｒ_０の検知点Ｐに近づくと、該距離ｒ_０の検知点Ｐの存在確率に向かって存在確率を変化させる。そして、算出部２０Ｅは、該距離ｒ_０より移動体１０から遠い距離ｒの領域Ｂ’については、「不明領域」として、中間値である“０．５”を存在確率として算出することとなる。

なお、移動体１０の走行時には、外界センサ１０Ｂの光軸Ｌが、地面に交差する方向に向いた状態となる場合がある。このような場合であっても、算出部２０Ｅが、上記式（４）〜式（８）を用いて存在確率を算出することで、外界センサ１０Ｂの光軸の向きに拘らず、上記第１距離および第２距離の条件に応じた存在確率を算出することができる。

例えば、図１１（Ｂ−２）を用いて説明する。図１１（Ｂ−２）のモデル５０Ｇは、ある角度方向φにおいて、移動体１０に最も近い検知点Ｐ３の第１距離（地面からの高さ）がＤ４であり、距離ｒ_０が距離ｒ_０１である場合（図１１（Ｂ−１）参照）の、存在確率を示すモデル５０である。また、図１１（Ｂ−２）のモデル５０Ｉは、ある角度方向φにおいて、移動体１０に最も近い検知点Ｐ４の第１距離（地面からの高さ）がＤ５（但し、Ｄ４＞Ｄ５）であり、距離ｒ_０が距離ｒ_０２である場合（図１１（Ｂ−１）参照）の、存在確率を示すモデル５０である。なお、ｒ_０１＜ｒ_０２の関係を示す。

そして、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜式（８）を用いることで、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐの第１距離Ｄが小さいほど、より低く、且つ、移動体１０から最も近い位置に存在する検知点Ｐの第２距離ｒ_０が大きいほど、より低い存在確率を、該検知点Ｐについて算出する。

このため、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜式（８）を用いて存在確率を算出することで、外界センサ１０Ｂの光軸の向きに拘らず、上記第１距離および第２距離の条件に応じた存在確率を算出することができる。

なお、移動体１０は、移動体１０に対して傾斜した地面を走行する場合がある。このような場合であっても、算出部２０Ｅが、上記式（４）〜式（８）を用いて存在確率を算出することで、移動体１０に対して地面が傾斜していた場合であっても、地面の傾斜の度合いに拘らず、上記第１距離および第２距離の条件に応じた存在確率を算出することができる。

例えば、図１１（Ｃ−２）および図１１（Ｄ−２）を用いて説明する。

図１１（Ｃ−２）のモデル５０Ｊは、移動体１０に最も近い検知点Ｐ５の第１距離（地面からの高さ）がＤ６であり、距離ｒ_０が距離ｒ_０１である場合（図１１（Ｃ−１）参照）の、存在確率を示すモデル５０である。また、図１１（Ｃ−２）のモデル５０Ｋは、移動体１０に最も近い検知点Ｐ６の第１距離（地面からの高さ）がＤ７（但し、Ｄ６＞Ｄ７，Ｄ７＝０）であり、距離ｒ_０が距離ｒ_０２である場合（図１１（Ｃ−１）参照）の、存在確率を示すモデル５０である。なお、ｒ_０１＜ｒ_０２の関係を示す。

図１１（Ｄ−２）のモデル５０Ｌは、移動体１０に最も近い検知点Ｐ７の第１距離（地面からの高さ）がＤ８であり、距離ｒ_０が距離ｒ_０１である場合（図１１（Ｄ−１）参照）の、存在確率を示すモデル５０である。また、図１１（Ｄ−２）のモデル５０Ｍは、移動体１０に最も近い検知点Ｐ８の第１距離（地面からの高さ）がＤ９（但し、Ｄ８＞Ｄ９）であり、距離ｒ_０が距離ｒ_０２である場合（図１１（Ｄ−１）参照）の、存在確率を示すモデル５０である。なお、ｒ_０１＜ｒ_０２の関係を示す。

このように、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜式（８）を用いることで、角度方向φごとに、移動体１０に最も近い位置に存在する検知点Ｐについて、該検知点Ｐの第１距離（高さ）が小さいほど、より低く、且つ、該検知点Ｐの第２距離（距離ｒ_０）が大きいほど、より小さい存在確率を、該検知点Ｐについて算出する。また、距離ｒ_０以外の距離ｒの領域Ｂ’についても、算出部２０Ｅは、上記式（４）〜（５）を用いて、障害物の存在確率を算出する。

このため、算出部２０Ｅは、移動体１０に対して地面が傾斜していた場合であっても、地面の傾斜の度合いに拘らず、上記第１距離および第２距離の条件に応じた存在確率を算出することができる。

図２に戻り、説明を続ける。上述のようにして、算出部２０Ｅは、領域Ｂ’ごとに、障害物の存在確率を算出する。すなわち、算出部２０Ｅは、領域Ｂ’の移動体１０からの距離ｒと、移動体１０を基準とする角度方向φにおいて最も近くに位置する検知点Ｐの、地面からの高さ（第１距離）および該検知点Ｐの移動体１０からの距離ｒ_０（第２距離）と、を用いて、上記式によって、領域Ｂ’の各々について、障害物の存在確率を算出する。

図１２は、極座標マップＭ１の一例を示す模式図である。極座標マップＭ１は、算出部２０Ｅで算出された、障害物の存在確率を、極座標空間Ｓ１における領域Ｂ’ごとに示したものである。図１２において、横方向（左右方向）は、極座標空間Ｓ１における移動体１０を原点とする角度方向φを示し、縦方向（上下方向）は移動体１０からの距離ｒを示す。

図１２は、移動体１０の進行方向の前方の極座標空間Ｓ１を、２０°ごとの角度方向φに分割（９分割）して示した場合の例である。算出部２０Ｅが、角度方向φごとに、上記方法で存在確率を算出することで、例えば、図１２に示す極座標マップＭ１が得られる。

次に、算出部２０Ｅは、極座標マップＭ１を、直交座標空間に変換する。

図１３は、極座標空間における領域Ｂ’と直交座標空間における区画領域Ｂとの関係を直交座標空間にて示した図である。図１３の直線で示した領域は、直交座標空間において矩形に分割された区画領域Ｂであり、破線で示した領域は、極座標空間において矩形に分割された領域Ｂ’を直交座標空間に変換して示したものである。

図１３に示すような位置関係において、算出部２０Ｅは、直交座標空間の各区画領域Ｂに対して、極座標空間において矩形分割された領域Ｂ’のうち位置の最も近い領域Ｂ’の障害物の存在確率を、当該区画領域Ｂの障害物の存在確率として設定する。例えば、算出部２０Ｅは、ニアレストネイバー法を用いて、この設定を行えばよい。

また、算出部２０Ｅは、直交座標空間の各区画領域Ｂに対して、極座標空間において矩形に分割された領域Ｂ’のうち、近傍に位置する領域Ｂ’の障害物の存在確率を、バイリニア法を用いて補間する。これによって、区画領域Ｂの障害物の存在確率を設定してもよい。

なお、これらの方法は、極座標空間から直交座標空間への座標変換の一例であり、これらの方法に限定されるものではない。

図１４は、直交座標マップＭ２の一例を示す模式図である。図１４は、図１２に示す極座標マップＭ１を、直交座標空間の直交座標マップＭ２に変換したものである。

なお、図７のシーンに対して、直交座標空間では、移動体１０が進行する道路脇の塀に相当する領域の障害物の存在確率は、最大値、または、より最大値に近い値に設定されている(図１４では「斜線格子状のハッチング」で表示)。また、それより奥の区画領域Ｂにおける、障害物の存在確率は、中間値（図６では「灰色」で表示）に設定され、状態が不明とされている。また、障害物が存在する領域と移動体１０との間に存在する区画領域Ｂについては、障害物の存在確率が最小値（図１４では「白」で表示）から、障害物が存在する領域に向かって変化する存在確率（図１４では、「斜線格子状のハッチング」と、「白」および「灰色」と、の間の色）に設定されている。

そして、算出部２０Ｅは、この直交座標マップＭ２を、障害物の存在確率を示す存在確率情報として、出力制御部２０Ｆへ出力する。

なお、算出部２０Ｅは、算出した、障害物の存在確率情報と、過去に算出した、障害物の存在確率情報と、を時系列的に統合してもよい。

図１５は、存在確率の時系列統合の、説明図である。図１５は、時刻ｔ−１、および、時刻ｔの各々において、移動体１０を中心とする周囲の空間を分割して得られる複数の区画領域Ｂを示している。

時刻ｔ−１のときの区画領域Ｂである領域Ｎ_ｔ−１と、時刻ｔのときの区画領域Ｂである領域Ｎ_ｔと、は、それぞれの時刻で移動体１０からの相対位置が異なる。しかし、これらの領域Ｎ_ｔ−１と、時刻ｔのときの区画領域Ｂである領域Ｎ_ｔと、は、ワールド座標空間においては同じ位置を示している。

算出部２０Ｅは、時刻ｔと、その直前の時刻である時刻ｔ−１との間の移動体１０の移動量を、自己位置姿勢情報から算出する。そして、算出部２０Ｅは、移動体１０の移動量に基づいて、時刻ｔにおける各区画領域Ｂに対応する、時刻ｔ−１における区画領域Ｂを求める。図１５の例では、時刻ｔの領域Ｎ_ｔに対応する、時刻ｔ−１の領域（区画領域Ｂ）として、領域Ｎ_ｔ−１を求める。そして、算出部２０Ｅは、領域Ｎ_ｔに対する障害物の存在確率（現在の位置情報に基づいて算出した障害物存在確率）と、領域Ｎ_ｔ−１に対して過去に算出した、障害物の存在確率と、を統合する。この統合には、例えば、下記式（９）に示す、ベイズの定理を用いればよい。

なお、式（９）中、において、ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_ｔ）は現在の位置情報に基づく障害物の存在確率を示し、ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１，．．．，ｚ_ｔ−１）は、過去の位置情報に基づく障害物の存在確率を示し、ｐ（ｍ_ｉ｜ｚ_１，．．．，ｚ_ｔ）は、現在までの位置情報に基づく障害物の存在確率を示す。

算出部２０Ｅが、各区画領域Ｂの障害物の存在確率を、時系列に統合することで、例えば任意のタイミングでセンサがノイズを含む値を観測した場合であっても、障害物の存在確率をロバストに算出することが可能である。

図２に戻り、説明を続ける。算出部２０Ｅは、算出した、障害物の存在確率を示す存在確率情報を、出力制御部２０Ｆへ出力する。本実施の形態では、算出部２０Ｅは、障害物の存在確率を区画領域Ｂごとに示す、直交座標マップＭ２を、出力制御部２０Ｆへ出力する。

出力制御部２０Ｆは、存在確率情報を出力する。本実施の形態では、存在確率情報を示す直交座標マップＭ２を、出力部１０Ａおよび動力制御部１０Ｇの少なくとも一方へ出力する。

出力制御部２０Ｆは、存在確率情報を、ディスプレイ１０Ｅに表示する。本実施の形態では、出力制御部２０Ｆは、存在確率情報を含む表示画面を、ディスプレイ１０Ｅに表示する。

図１６は、表示画面７０の一例を示す模式図である。表示画面７０は、算出部２０Ｅで算出された直交座標マップＭ２を含む。表示画面７０中、直交座標マップＭ２は、図１４に示す直交座標マップＭ２と同じである。なお、表示画面７０中、移動体１０が進行する道路脇の塀に相当する領域の障害物の存在確率は、領域７０Ｅとして示されている。また、それより奥の障害物の存在確率は、中間値の設定された領域７０Ｃとして示されている。また、障害物が存在する領域と移動体１０との間に存在する区画領域Ｂについては、障害物の存在確率が最小値を示す領域７０Ａと、該領域７０Ａから障害物の存在する領域に向かって変化する存在確率を示す領域７０Ｂ、として示されている。このため、ユーザは、表示画面７０を確認することで、障害物の存在確率を容易に認識することができる。

図２に戻り説明を続ける。また、出力制御部２０Ｆは、存在確率情報を示す音や光を出力するように、ディスプレイ１０Ｅやスピーカ１０Ｆを制御してもよい。また、出力制御部２０Ｆは、存在確率情報を、通信部１０Ｄを介して外部装置へ送信してもよい。

また、出力制御部２０Ｆは、存在確率情報を、動力制御部１０Ｇへ出力してもよい。

この場合、動力制御部１０Ｇは、出力制御部２０Ｆから受付けた存在確率情報に応じて、動力部１０Ｈを制御する。例えば、動力制御部１０Ｇは、存在確率情報に応じて、動力部１０Ｈを制御するための動力制御信号を生成し、動力部１０Ｈを制御してもよい。動力制御信号は、動力部１０Ｈにおける、移動体１０の走行に関する駆動を行う駆動部を制御するための制御信号である。例えば、移動体１０が、存在確率情報に示される、走行可能領域であることを示す存在確率を示す区画領域Ｂに対応する、実空間の領域を走行するように、動力制御部１０Ｇは、移動体１０の操舵、エンジン、などを制御する。

次に、情報処理装置２０が実行する情報処理の手順の一例を説明する。図１７は、情報処理の手順の一例を示す、フローチャートである。

まず、位置取得部２０Ｃが、位置関連情報を取得する（ステップＳ１００）。次に、形状取得部２０Ｄが、地面の形状を示す地面形状情報３６を取得する（ステップＳ１０２）。

次に、算出部２０Ｅが、ステップＳ１００で取得した位置関連情報と、ステップＳ１０２で取得した地面形状情報３６と、に基づいて、検知点Ｐの第１距離および第２距離に応じて、障害物の存在確率を算出する（ステップＳ１０４）。

次に、出力制御部２０Ｆが、ステップＳ１０４で算出された存在確率情報を出力する（ステップＳ１０６）。本実施の形態では、存在確率情報を示す直交座標マップＭ２を、出力部１０Ａおよび動力制御部１０Ｇの少なくとも一方へ出力する。

次に、処理部２０Ａは、処理を終了するか否かを判断する（ステップＳ１０８）。ステップＳ１０８で否定判断すると（ステップＳ１０８：Ｎｏ）、上記ステップＳ１００へ戻る。一方、上記ステップＳ１０８で肯定判断すると（ステップＳ１０８：Ｙｅｓ）、本ルーチンを終了する。

以上説明したように、本実施の形態の情報処理装置２０は、位置取得部２０Ｃと、形状取得部２０Ｄと、算出部２０Ｅと、を備える。位置取得部２０Ｃは、検知点Ｐの三次元位置情報を取得する。形状取得部２０Ｄは、対象面（地面）の形状を示す対象面形状情報（地面形状情報３６）を取得する。算出部２０Ｅは、三次元位置情報および対象面形状情報（地面形状情報３６）に基づいて、検知点Ｐの地面からの第１距離に応じて、物体の状態情報（障害物の存在確率）を算出する。

このように、本実施の形態の情報処理装置２０は、検知点Ｐの地面（対象面）からの距離に応じて、障害物の存在確率（物体の状態情報）を算出する。このため、地面などの走行可能な領域を、障害物として誤認識することを抑制することができる。具体的には、検知点Ｐの三次元位置情報によって示される位置が、地面などの対象面を示す場合であっても、該検知点Ｐを含む領域を、障害物などの物体として、御認識することを抑制することができる。

従って、本実施の形態の情報処理装置２０は、物体検出の信頼性向上を図ることができる。

また、本実施の形態の情報処理装置２０は、地面形状情報３６に基づいて、検知点Ｐの地面からの第１距離を導出する。このため、地面形状の推定誤差の影響を抑制することができ、物体検出の信頼性向上を図ることができる。

＜変形例１＞
なお、上記実施の形態では、位置取得部２０Ｃは、外界センサ１０Ｂから、検知点Ｐの三次元位置情報を取得し、形状取得部２０Ｄは、この三次元位置情報を用いて地面形状情報３６を生成した。

しかし、位置取得部２０Ｃと、形状取得部２０Ｄとは、異なる外界センサ１０Ｂを用いて、検知点Ｐの三次元位置情報を取得してもよい。

この場合、図２に示すように、外界センサ１０Ｂとして、第１外界センサ１０Ｊと、第２外界センサ１０Ｋと、を含む構成とすればよい。第１外界センサ１０Ｊおよび第２外界センサ１０Ｋは、上記外界センサ１０Ｂと同様である。但し、第１外界センサ１０Ｊと第２外界センサ１０Ｋは、物理的に異なるセンサであればよい。具体的には、第１外界センサ１０Ｊと第２外界センサ１０Ｋとは、互いに種類の異なる外界センサ１０Ｂであればよい。

例えば、第１外界センサ１０Ｊとして撮影装置（単眼カメラ、ステレオカメラ）を用い、第２外界センサ１０Ｋとして、水平面に対して平行に設置された二次元ＬＩＤＡＲ（Ｌａｓｅｒ Ｉｍａｇｉｎｇ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサや、三次元ＬＩＤＡＲセンサなどの、ＬＩＤＡＲセンサを用いる。

そして、位置取得部２０Ｃは、ＬＩＤＡＲセンサなどの第２外界センサ１０Ｋから、検知点Ｐの三次元位置情報を取得し、算出部２０Ｅへ出力する。また、形状取得部２０Ｄは、カメラなどの第１外界センサ１０Ｊから、検知点Ｐの三次元位置情報を取得し、地面形状情報３６を生成すればよい。そして、形状取得部２０Ｄは、第１外界センサ１０Ｊから取得した検知点Ｐの三次元位置情報を用いて生成した地面形状情報３６を、算出部２０Ｅへ出力すればよい。算出部２０Ｅおよび出力制御部２０Ｆの処理は、上記実施の形態と同様である。

なお、形状取得部２０Ｄは、ＬＩＤＡＲセンサなどの第２外界センサ１０Ｋから、検知点Ｐの三次元位置情報を取得し、地面形状情報３６を生成してもよい。そして、位置取得部２０Ｃは、カメラなどの第１外界センサ１０Ｊから、検知点Ｐの三次元位置情報を取得し、算出部２０Ｅへ出力してもよい。

なお、第２外界センサ１０Ｋが二次元ＬＩＤＡＲである場合、ＬＩＤＡＲの光軸は、図１１（Ａ−１）に示すように、進行方向に対して水平であってもよい。また、ＬＩＤＡＲの光軸は、図１１（Ｂ−１）に示すように、進行方向に対して角度がついていてもよい。また、第２外界センサ１０Ｋが、複数ラインの距離情報を計測可能な三次元ＬＩＤＡＲである場合についても、情報処理装置１０は、各ラインの距離情報に対して算出した障害物の存在確率に基づいて、周囲の環境を認識することが可能である。

このように、本変形例では、位置取得部２０Ｃと形状取得部２０Ｄとが、異なる外界センサ１０Ｂを用いて、検知点Ｐの三次元位置情報を取得する。このため、本変形例では、情報処理装置２０は、１ラインＬＩＤＡＲのようなそのセンサ単体では地面形状の推定が困難なセンサ情報に対しても、別センサから推定した地面形状情報を用いて障害物の存在確率を算出することが可能である。また、本変形例では、情報処理装置２０は、道路などの地面の一部を、障害物として誤って検出することや、障害物の未検出を抑制することができる。

＜変形例２＞
なお、上記実施の形態では、位置取得部２０Ｃは、移動体１０に搭載された外界センサ１０Ｂから、検知点Ｐの三次元位置情報を取得した。また、形状取得部２０Ｄは、移動体１０に搭載された外界センサ１０Ｂから取得した三次元位置情報に基づいて、地面形状情報３６を取得した。

しかし、位置取得部２０Ｃおよび形状取得部２０Ｄの少なくとも一方は、外部装置から検知点Ｐの三次元位置情報を取得してもよい。この場合、位置取得部２０Ｃおよび形状取得部２０Ｄの少なくとも一方は、通信部１０Ｄを介して外部装置から、検知点Ｐの三次元位置情報を取得すればよい。

また、形状取得部２０Ｄは、通信部１０Ｄを介して外部装置から、地面形状情報３６を受信することで、該地面形状情報３６を取得してもよい。

次に、上記実施の形態の情報処理装置２０のハードウェア構成の一例を説明する。図１８は、上記実施の形態の情報処理装置２０のハードウェア構成図の一例である。

上記実施の形態の情報処理装置２０は、ＣＰＵ８６などの制御装置と、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）８８やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）９０やＨＤＤ（ハードディスクドライブ）９２などの記憶装置と、各種機器とのインターフェースであるＩ／Ｆ部８２と、出力情報などの各種情報を出力する出力部８０と、ユーザによる操作を受付ける入力部９４と、各部を接続するバス９６とを備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

上記実施の形態の情報処理装置２０では、ＣＰＵ８６が、ＲＯＭ８８からプログラムをＲＡＭ９０上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現される。

なお、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９２に記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ８８に予め組み込まれて提供されていてもよい。

また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施の形態の情報処理装置２０で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネットなどのネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。

なお、上記には、本発明の実施の形態および変形例を説明したが、上記実施の形態および変形例は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０ 移動体
１０Ａ 出力部
１０Ｂ 外界センサ
１０Ｇ 動力制御部
１０Ｈ 動力部
２０ 情報処理装置
２０Ｃ 位置取得部
２０Ｄ 形状取得部
２０Ｅ 算出部
２０Ｆ 出力制御部

Claims (13)

1. 検知点の三次元位置情報を取得する位置取得部と、
   地面である対象面の形状を示す対象面形状情報を取得する形状取得部と、
   前記三次元位置情報および前記対象面形状情報に基づいて、前記検知点の前記対象面からの第１距離に応じた、物体の状態情報を算出する算出部と、
   を備え、
   前記算出部は、
   前記第１距離が小さいほど、前記物体の状態が不明であることを示す数値に近く、かつ、低い数値の前記状態情報を算出する、
   情報処理装置。
2. 前記状態情報は、前記物体の存在確率を示す、請求項１に記載の情報処理装置。
3. 前記算出部は、
   前記第１距離が０以下の場合、前記状態情報として前記物体の状態が不明であることを示す数値を算出する、
   請求項１または請求項２に記載の情報処理装置。
4. 前記算出部は、
   前記三次元位置情報によって示される前記検知点の位置と、基準位置と、の第２距離が大きいほど低い、前記状態情報を算出する、
   請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の情報処理装置。
5. 前記算出部は、
   極座標空間における基準位置からの角度方向について、前記基準位置に最も近い前記検知点の前記第１距離に応じて、前記状態情報を算出する、
   請求項１〜請求項４の何れか１項に記載の情報処理装置。
6. 前記算出部は、
   極座標空間における前記基準位置からの角度方向について、
   前記基準位置に最も近い前記検知点の前記第１距離に応じて、該検知点の前記状態情報を算出し、
   極座標空間における前記基準位置から前記角度方向に伸びたラインに沿って、前記基準位置からの距離および該検知点の前記状態情報に応じた変化を示すモデルを算出する、
   請求項５に記載の情報処理装置。
7. 前記形状取得部は、
   複数の前記検知点の分布に応じた前記対象面形状情報を取得する、
   請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の情報処理装置。
8. 前記位置取得部は、
   第１外界センサから前記検知点の三次元位置情報を取得し、
   前記形状取得部は、
   第２外界センサで検出された前記検知点の三次元位置情報に応じて前記対象面形状情報を生成することによって、該対象面形状情報を取得する、
   請求項１〜請求項６の何れか１項に記載の情報処理装置。
9. 前記位置取得部および前記形状取得部の少なくとも一方が、外部装置から前記三次元位置情報を取得する、請求項８に記載の情報処理装置。
10. 前記状態情報を出力する出力制御部を備える、
    請求項１〜請求項９の何れか１項に記載の情報処理装置。
11. 検知点の三次元位置情報を取得する第１取得ステップと、
    地面である対象面の形状を示す対象面形状情報を取得する第２取得ステップと、
    前記三次元位置情報および前記対象面形状情報に基づいて、前記検知点の前記対象面からの第１距離に応じて、物体の状態情報を算出する算出ステップと、
    を含み、
    前記算出ステップは、
    前記第１距離が小さいほど、前記物体の状態が不明であることを示す数値に近く、かつ、低い数値の前記状態情報を算出する、
    情報処理方法。
12. 検知点の三次元位置情報を取得する第１取得ステップと、
    地面である対象面の形状を示す対象面形状情報を取得する第２取得ステップと、
    前記三次元位置情報および前記対象面形状情報に基づいて、前記検知点の前記対象面からの第１距離に応じて、物体の状態情報を算出する算出ステップと、
    をコンピュータに実行させるための、情報処理プログラムであって、
    前記算出ステップは、
    前記第１距離が小さいほど、前記物体の状態が不明であることを示す数値に近く、かつ、低い数値の前記状態情報を算出する、
    情報処理プログラム。
13. 検知点の三次元位置情報と、地面である対象面の形状を示す対象面形状情報と、に基づいて、前記検知点の前記対象面からの第１距離に応じて算出された、物体の状態情報を含む表示画面を、表示部に表示する出力制御部、を備え、
    前記状態情報は、
    前記第１距離が小さいほど、前記物体の状態が不明であることを示す数値に近く、かつ、低い数値である、
    情報処理装置。

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