JP2009104363A - 物体識別装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 処理負担を少なくして低コストで高機能化可能な物体の静止・移動識別ができる装置を提供する。
【解決手段】 物体識別装置（５０）は、自身が移動体でもあるプラットホーム（５５）に取り付けられた撮像手段（５１）と、前記撮像手段によって撮像された画像内に存在する物体の動き方向と動き量を検出する第１の動き検出手段（５２）と、前記プラットホームの動き方向と動き量を検出する第２の動き検出手段（５３）と、前記物体の動き方向が前記プラットホームの動き方向と逆向きで且つ各々の動き量も同等である場合にその物体を静止物体であると判定する静止物体判定手段（５４）とを備える。
【選択図】 図１

Description

本発明は、物体識別装置に関し、詳細には、移動物体でもあるプラットホーム（たとえば、自走型ロボットや自動車など）に取り付けられたカメラで撮影した画像に写し込まれている対象物が静止物体であるか否かを識別するための装置に関する。

上記のプラットホームが「静止」している場合、そのプラットホームに取り付けられた電子的な目（以下、カメラとする。）の撮影画像に基づいて、対象物が静止物体であるか否かを識別するのに格別の困難はない。簡単に言えば、そのカメラによって異なる時刻で撮影した少なくとも２枚の画像の相関を取ることにより、静止物体は消失し、移動物体だけが残るからである。

しかしながら、上記のプラットホームが「移動」している場合、このような単純な手法では対象物の静止・移動の識別はできない。自己（プラットホーム）の動きが加味されてしまい、静止物体であっても、あたかも移動物体のように取り扱われてしまうからである。

図６は、プラットホームの静止・移動に伴う対象物の移動識別の概念図である。まず、プラットホームが静止している場合の概念は、（ａ）のように示される。この（ａ）において、静止状態にあるプラットホーム上のカメラによって異なる時刻で撮影された２枚の画像１、２には、たとえば、静止物体としての樹木３と、移動物体としての自動車４とが写し込まれているものとする。ここで、右側の画像２が時間的に後で撮影されたものとし、また、自動車４が図面に向かって右側に移動しているものとすると、これら２枚の画像１、２のうち、相関性のない部分は移動物体である自動車４の部分になる。したがって、プラットホームが静止している場合には、たとえば、２枚の画像１、２の差分を取ることにより、静止物体（ここでは樹木３）と移動物体（ここでは自動車４）とを識別することができる。

これに対して、プラットホームが移動している場合の概念は、（ｂ）のように示される。この（ｂ）においても、プラットホーム上のカメラによって異なる時刻で撮影された２枚の画像５、６が示されており、それらの画像５、６には、上記と同様の静止物体としての樹木７と、移動物体としての自動車８とが写し込まれているが、今、プラットホームが図面に向かって左方向に移動しているものと仮定すると、移動物体（自動車８）はもちろんのこと、静止物体（樹木７）についても２枚の画像５、６の間で動きが出てしまうので、上記のような手法では、これらの静止物体と移動物体を識別することができない。

プラットホームが移動している場合にも適用できる方法としては、たとえば、下記の特許文献１に記載の技術（以下、従来技術という。）が知られている。この従来技術を要約すれば、プラットホーム（同文献では車）の移動と反対の方向に等量カメラを移動させるなどによって、静止カメラ状態（１台のカメラを空間的に固定した状態にすること）を作り出す手法であり、それによって、自己（プラットホーム）の動きにかかわらず、対象物の静止・移動を識別するというものである。

特表平１０−５０１３８６号公報（国際公開番号：Ｗ０９５／３４１７１）

しかしながら、上記の従来技術にあっては、車の速度にあわせた正確なカメラ移動や複数カメラの画像における正確な時間差設定ができないこと、最も必要な前方対象物（その車の前方に位置する対象物）の静止・移動状態の検出ができないこと、三次元位置や三次元的移動方向と移動量抽出・衝突予測の追加処置ができないこと、すなわち、静止・移動状態の検出の実現性に乏しいことおよび重要な場面に利用できないことなどに重大な難がある。また、他の従来技術（たとえば、特許文献１で触れられている論文“バートらの著による「移動カメラを用いた物体の追跡、力学的運動分析の応用（Object Tracking With A Moving Camera, An Application Of Dynamic
Motion Analysis）、ＩＥＥＥビジュアルモーション・ワークショップ、カリフォルニア州アービィン、１９８９年３月」”）や清水らの「全方向ステレオシステムを搭載した移動体による実環境からの動物体の検出」電気学会論文誌Ｃ，Ｖｏｌ，１２４，２００４年６月においては、画像の整列や減算といった膨大な量の処理が必要であり、処理負担が大きいという問題点がある。このことは、とりわけ安価で処理時間の少ない高性能なシステムが求められる用途（たとえば、自動車等車両における前方・全方向監視システム等）に適用する場合に障害となり得るので、解決すべき課題である。

そこで、本発明は、処理負担を少なくして低コストで物体の静止・移動識別ができる高性能化可能な装置を提供することにある。

請求項１記載の発明は、自身が移動体でもあるプラットホームに取り付けられた撮像手段と、前記撮像手段によって撮像された画像内に存在する物体の動き方向と動き量を検出し、前記画像内の速度から物体の三次元空間内の動き方向と動き量を検出する第１の動き検出手段と、前記プラットホームの三次元空間内の動き方向と動き量を検出する第２の動き検出手段と、前記物体の動き方向が前記プラットホームの動き方向と逆向きで且つ各々の動き量も同等である場合にその物体を静止物体であると判定する静止物体判定手段とを備えたことを特徴とする物体識別装置である。
請求項２ 記載の発明は、前記第２の動き検出手段は、少なくとも、前記プラットホームの駆動量に基づく推測航法により、前記プラットホームの動き方向と動き量を検出することを特徴とする請求項１記載の物体識別装置である。
請求項３記載の発明は、前記第２の動き検出手段は、前記撮像手段によって撮像された画像内に２以上の複数の物体が存在する場合であって、且つ、それらの複数の物体の全て又は大多数の動き方向と動き量が揃っている場合に、その動き方向と動き量を、前記プラットホームの動き方向及び動き量として採用することを特徴とする請求項１記載の物体識別装置である。
請求項４記載の発明は、前記第１の動き検出手段は、前記物体の三次元空間内の動き方向と動き量を検出する際に、前記第２の検出手段によって検出された前記プラットホームの回転速度に相当する成分を取り除くことを特徴とする請求項１記載の物体認識装置である。

本発明では、前記物体の動き方向が前記プラットホームの動き方向と逆向きで且つ各々の動き量も同等である場合にその物体を静止物体であると判定するので、前記の従来技術のような車の速度にあわせた正確なカメラ移動や各時刻における正確な時間差設定ができないこと、最も必要な前方対象物の静止・移動状態の検出ができないこと、三次元位置や三次元的移動方向と移動量抽出・衝突予測の追加処置ができないこと、すなわち、静止・移動状態の検出の実現性に乏しいことおよび重要な場面に利用できないことがなく、また、他の従来技術のような、画像の整列や減算といった膨大な量の処理が必要であり、処理負担が大きいという問題点もない。したがって、画像の整列や減算といった手間のかかる処理をあまり必要とせず、処理負担を少なくして簡便に低コストで物体の静止・移動識別を行うことができる。

以下、本発明の実施形態を移動物体でもあるプラットホーム、たとえば、自動車等車両（以下、単に車両という。）への適用を例にして説明するが、これに限定されない。自走型ロボットなどであってもよい。

図１は、実施形態に係る物体識別装置の構成図である。この図において、物体識別装置５０は、所定の間隔で配置された２台のカメラ（右カメラ５１Ｒと左カメラ５１Ｌ）を有するステレオカメラ部５１と、このステレオカメラ部５１で、ある時刻および次の時刻に撮影された４枚の画像から、対象物の最初の時刻の空間位置と左右各カメラ（右カメラ５１Ｒと左カメラ５１Ｌ）における動きを検出する対象物動き検出部５２と、自己（移動体でもあるプラットホーム）の動きを検出する自己動き検出部５３と、これら二つの動き検出部（対象物動き検出部５２及び自己動き検出部５３）の動き検出結果に基づいて対象物の静止・移動を判定する静止・移動判定部５４とを備える。なお、プラットホームの光軸方向の動きを固定すること等により、自己動き検出部５３を不要とした簡易型構成も可能である。

前記のとおり、この物体識別装置５０は、移動体でもあるプラットホーム（たとえば、自動車等の車両や自走型ロボットなど）に搭載して用いられる。

図２は、物体識別装置５０を搭載したプラットホームの概念図である。この図において、プラットホーム５５は、上記のステレオカメラ５１が設置された車体１１と、操舵輪１２と、駆動輪１３と、操舵装置１４と、駆動力発生源（特にそれに限定しないが、たとえば、ステッピングモータを動力源として含むもの）１５と、駆動制御装置１６とを有する。このプラットホーム５５は、駆動制御装置１６により、予め設定された走行パターンに従い操舵装置１４と駆動力発生源１５を制御し、任意の方向及び任意の速度で地上若しくは室内床面を走行する。なお、走行パターンは予め設定されたものだけでなく、たとえば、有線や無線或いは赤外線等によって、外部からその都度伝えられるものであってもよい。この場合、有線や無線或いは赤外線等の通信部を必要とすることはもちろんである。

ここで、ステレオカメラ部５１は、上記のとおり、所定の間隔で配置された２台のカメラ、すなわちペアとなるカメラ（右カメラ５１Ｒと左カメラ５１Ｌ）を有するものであるが、これに限定されない。２台以上のカメラであってもよいが、ペアとなるカメラの光軸が所定の間隔（図３の符号ａ参照）で水平面内で平行する配置になっていなければならない。ステレオカメラ５１を用いた理由は、単にこの条件に合致するからであり、しかも、各々のカメラの性能（撮影画角や感度及び解像度等）も揃っているからである。また、ペアとなるカメラの配置においては、光軸が水平面に平行である限り上下や斜めも可能である。ちなみに、カメラの視野は、画素数の多い長方形である必要はなく、たとえば、ｘ軸近辺の細長いもの（典型的にはラインセンサー型等）であってもよい。これを用いれば、床からの種々の高さのものを必要に応じて適当に組み合わせることができるため、大量のメモリを必要とする大がかりな計算を行わずに済む極めて経済的な装置構成とすることができる。

図３は、対象物動き検出部５２における対象物の三次元的動き検出の概念図である。この図において、移動体でもあるプラットホーム５５には、そのプラットホーム５５の移動方向を撮影方向とする右カメラ５１Ｒと左カメラ５１Ｌが取り付けられており、これらのカメラの光軸５６Ｒ、５６Ｌは所定の間隔ａで水平面内で平行している。ここで、プラットホーム５５が存在する世界を三次元座標（ｘ，ｙ，ｚ）で表すことにする。すなわち、図面の左右方向をｘ軸、図面の表裏方向をｙ軸、図面の上下方向をｚ軸で表すことにする。ただし、このプラットホーム５５は、説明の簡単化のために、二次元的な床面上の動きのみを行うもの、たとえば、自走型ロボットや自動車であるものとする。また、移動対象物も床などの平面をほぼ水平に、つまり、二次元的に移動するものとする。したがって、視野のｘ軸近辺では、ｙ座標を無視できるから、以下の説明では、ｘ座標とｚ座標だけに言及することにする。もちろん、ｘ軸近辺でなくても実空間で多く存在する垂直エッジにおいては、補正なく同じ処理でよく、斜線エッジの場合でも極めて単純な式で処理可能である。

今、右カメラ５１Ｒの撮影点（厳密には撮像素子の受光面；以下同様。）を原点として座標（０，０）で表すことにすると、左カメラ５１Ｌの撮影点は前記の間隔ａを加味して座標（-ａ，０）で表すことができる。

さて、任意の対象物体Ｐ０が、プラットホーム５５の移動方向の前方の距離Ｚ０、且つ、右カメラ５１Ｒと左カメラ５１Ｌのほぼ中間位置Ｘ０に存在しているものと仮定すると、この対象物体Ｐ０の初期位置は座標（Ｘ０，Ｚ０）で表される。

このような状態において、対象物体は、静止・移動にかかわらずプラットホームの座標系から見て点Ｐで示す座標（Ｘ，Ｙ）まで移動したとする。点Ｐ０を通り光軸と直交する直線５７と点Ｐと右カメラ５１Ｒを結ぶ直線５８Ｒの交点をＰＲとする。同様に直線５７と直線５８Ｌの交点をＰＬとする。これらの点ＰＬと点ＰＲは、左右カメラ（左カメラ５１Ｌと右カメラ５１Ｒ）の画像上の移動量（以下、δＬとδＲとする）から直接求まるので、点Ｐの座標（Ｘ，Ｙ）は、直線５８Ｒ、５８Ｌの交点として求められる。すなわち、フラットホーム５５および対象物体の移動に伴う、対象物体Ｐ０の移動後の相対的位置（点Ｐの座標（Ｘ，Ｙ））を求めることができる。当然ながら、衝突位置や衝突時刻も直ちに求められる。また、点Ｐ０は、正面に限らず視野内のどこにあってもよい。

このことを人間の目を例にして説明する。今、距離Ｚ０離れて位置する対象物体Ｐ０を左右の目の間に捉えたまま、その対象物体Ｐ０に向かって前進した場合を考える。この場合、右目で捉えられた対象物体Ｐ０は右目の網膜上で左方向に距離（δＲ）だけ移動し、左目で捉えられた対象物体Ｐ０は左目の網膜上で右方向に距離（δＬ）だけ移動することになる。そして、人間の脳内処理により、それらの右目と左目の網膜上の移動情報から、あたかも、自分に向かって対象物体Ｐ０が接近する（座標（Ｘ０，Ｚ０）→座標（Ｘ，Ｚ））が如きの知覚がなされる。

本実施形態の対象物動き検出部５２は、このような原理に従い、ステレオカメラ部５１で２時刻に撮影された４枚の画像から対象物の三次元的動きを検出する。なお、具体的な検出の仕方については後述する。〔式（９）（１０）参照〕

次に、静止・移動判定部５４は、二つの動き検出部（対象物動き検出部５２及び自己動き検出部５３）の動き検出結果に基づいて対象物の静止・移動を判定するが、その原理は、以下のとおりである。

図４は、静止・移動判定部５４における対象物の静止・移動判定の概念図である。この図において、矢印５９はプラットホーム６０（図３のプラットホーム５５に相当；以下同様。）の移動方向を表し、また、矢印６１はプラットホーム６０の移動に伴って生じる静止物体６２のプラットホームを原点とする座標系における移動方向を表し、また、矢印６３も同様にプラットホーム６０の移動に伴って生じる移動物体６４の移動方向を表している。ただし、移動物体６４の移動方向（矢印６３）は、その移動物体６４の真の移動方向（矢印６５）とプラットホーム６０の移動に伴って生じる移動方向（矢印６６）との合成方向である。

この図に示すように、プラットホーム６０が図面の上に向かって矢印５９の向きに移動した場合、静止物体６２の移動方向（矢印６１）が、プラットホーム６０の移動方向と逆向き且つ同じ大きさとなるので、両者（矢印５９と矢印６１）は相殺される。一方、移動物体６４の移動方向（矢印６３）は、前記のとおり、移動物体６４の真の移動方向（矢印６５）とプラットホーム６０の移動に伴って生じる移動方向（矢印６６）との合成方向であるので、両者（矢印５９と矢印６３）は相殺されず、残差が生じることになる。したがって、移動方向が相殺された場合には対象物体が「静止物体」であると判定でき、残差が生じた場合には対象物体が「移動物体」であると判定することができる。

ところで、かかる静止・移動判定においては自己の動き、つまり、プラットホーム６０の動き情報（図４の矢印５９参照）が不可欠であり、自己動き検出部５３は、そのために備えられた要素である。プラットホーム６０の動き情報を得るには、次の二つの手法のいずれかを採用することができる。第１の手法は、たとえば、カーナビゲーション等の分野で「推測航法」と呼ばれている手法である。この手法では、プラットホーム６０の移動方向と移動速度を逐一センシングし、そのセンシング情報からプラットホーム６０の動きを推測する。そのためのセンサとしては、たとえば、光ジャイロセンサや機械的ジャイロセンサ、車速センサ、操舵輪の舵角センサなどを用いることができる。あるいは、ＧＰＳ衛星からの情報を利用することもできる。また、プラットホームの駆動力発生源（図２の駆動力発生源１５参照）がステッピングモータである場合、そのステッピングモータの駆動パルス数などの情報も、プラットホーム６０の駆動量を示す情報として利用することができる。また、車輪の単位時間当たりの回転数、たとえば、回転数／秒もプラットホーム６０の駆動量を示す情報として利用することができる。

第２の手法は、画像認識によって自己の動き、つまり、プラットホーム６０の動き情報（図４の矢印５９参照）を得るという手法である。すなわち、右カメラ５１Ｒや左カメラ５１Ｌで時系列的に撮影した複数の画像に写し出されている２以上の被写体の動きを検出し、それら２以上の被写体の動きに同調性が見られる場合、つまり、大多数（実用上は半数以上）の被写体の動き方向と動き量が揃っている場合に、その動き方向の逆の方向を自己の動き方向として検出するという手法である。第１の動き検出手段においては、プラットホームの回転速度ベクトルが取り除かれていることが前提となっている。このプラットホームの回転速度を画像上の対象物体の動きから求めるには、画像中央の垂直線（ｙ軸）近辺の速度の水平成分から求めることができる。なぜなら、この部分においては、プラットホームの並進移動に伴う水平方向の成分はゼロであるからである。

このように、自己動き検出部５３は、プラットホーム６０の動き情報（図４の矢印５９参照）を検出するためのものであるが、以上の二つの手法のいずれを用いてもよい。特に第１の手法にあっては、たとえば、プラットホーム６０が舵角固定で一定方向に移動するものである場合には、その移動量を端的に表す駆動力発生源（図２の駆動力発生源１５参照）の駆動量（一例としてはステッピングモータの駆動パルス数）に基づく推測航法により、前記プラットホーム６０の「動き量」を検出するようにしてもよく、さらに、任意の舵角で任意の方向にも移動するものである場合には、さらに、その「駆動量」に加えて、プラットホーム６０の「操舵量」（図２の操舵装置１４による操舵量）も加味した推測航法により、前記プラットホーム６０の「動き方向」と「動き量」とを検出するようにしてもよい。このようなプラットホームの回転速度は、また、左右車輪の回転数の差や比などからも求めることができる。

以上のとおり、本実施形態によれば、移動方向が相殺された場合には対象物体が「静止物体」であると判定でき、残差が生じた場合には対象物体が「移動物体」であると判定することができるから、簡単な方法でコストを掛けずに対象物体の静止・移動を判定することができる。

次に、この実施形態の詳細について説明する。前出の図３において、対象物体の時刻ｔ０における位置を（Ｘ０，Ｙ０．Ｚ０）とする。ここでは、原点（０，０，０）を右力メラ５１Ｒの撮影点とし、ステレオカメラ５１の前方をｚ軸、左カメラ５１Ｌから右カメラ５１Ｒへの直線をｘ軸、垂直上方をｙ軸としてある。

今、時刻ｔ０から所定時間Δｔ経過後の対象物体の位置を座標（Ｘ，Ｙ，Ｚ）とする。ただし、対象物体はすべて地面または床上をほぼ平行に移動すると仮定すれば、Ｙ座標は変化しないので、簡単のために省略することにする。

ここで、仮に、自己（プラットホーム６０）がステレオカメラ５１の前方向に移動しているとすれば、静止対象物体のｘ軸方向の移動量（｜Ｘ−Ｘ０｜）は零となるはずであるから、画像のノイズや計算の丸め誤差等を考慮した適切な閾値εを設定すれば、対象物体のｘ軸方向の移動量Ｑ１が次式（１）を満たしている場合に、その対象物体が「静止物体」であると判定することができる。

Ｑ１＝｜Ｘ−Ｘ０｜＜ε ・・・・（１）

一方、自己と同じ方向に移動している対象物体もこの条件を満たす可能性があるが、この場合には、自己と同じ方向に移動している対象物体のｚ軸方向の移動量をＺ−Ｚ０とし、さらに、自己の動きに相当する情報として、Ｚ−Ｚ０の最大出現頻度のもの（Ｚ´−Ｚ０´）からのずれを補助的手段として、式（２）のように使用する。この（Ｚ´−Ｚ０´）は、自己の動き情報に相当するので、たとえば、プラットホームの駆動力発生源（図２の駆動力発生源１５参照）がステッピングモータを含む場合であって、かつ、そのステッピングモータの駆動パルス数が既知であれば、そのパルス数からも求められる値を使用することができる。なお、λは、画像のノイズや計算の丸め誤差等を考慮した適切な閾値である。

Ｑ２＝｜（Ｚ−Ｚ０）−（Ｚ´−Ｚ０´）｜＜λ ・・・・（２）

このようにすると、上記のＱ１，Ｑ２は、最初の空間配置状態（Ｘ０，Ｙ０，Ｚ０）と画像間の各カメラの画像上の水平移動量（δＬ、δＲ）とを用い、次式（３）、（４）により、ただちに計算することができる。ただし、δＬは左カメラ５１Ｌ上での移動量（正確には移動画素数）、δＲは右カメラ５１Ｒ上での移動量（正確には移動画素数）、αは１画素あたりの視角（ラジアン）、ａは右カメラ５１Ｒと左カメラ５１Ｌの間隔である。

Ｑ１＝｜［Ｘ０Ｚ０（ｔａｎα δＬ−ｔａｎα δＲ）−ａＺ０ ｔａｎα
δＲ］
／［Ｚ０（ｔａｎα δＬ−ｔａｎα δＲ）＋ａ］｜ ・・・・（３）
Ｑ２＝｜Ｚ０²（ｔａｎα δＬ−ｔａｎα
δＲ）
／（Ｚ０（ｔａｎα δＬ−ｔａｎα δＲ）＋ａ）
−Ｚ０²´（ｔａｎα δＬ´−ｔａｎα δＲ´）
／（Ｚ０´（ｔａｎα δＬ´−ｔａｎα δＲ´）＋ａ）｜ ・・・・（４）

以上のとおり、従来技術のような大きな処理負担を招くことなく、式（３）、（４）から得られたＱ１、Ｑ２を用いて、対象物体が「静止物体」であるか「移動物体」であるかを容易に且つ低コストで識別することができる。

なお、２台のカメラ（右カメラ５１Ｒと左カメラ５１Ｌ）からなるステレオカメラ５１の代わりに、複数のカメラ（多眼カメラ）からなる広視野／全方位ステレオカメラシステムなどを用いた場合は、そのうちのいくつかのカメラの光軸と対象物体の移動方向とが角度θだけ異なることになる。

図５は、プラットホームの移動方向と光軸が異なるステレオカメラシステムを用いた場合の概念図である。この図において、プラットホーム６７の移動方向は線６８であり、プラットホーム６７の移動量は、この線６８上の矢印６９で示されている。この線６８に対して角度θで交わる線７０は、カメラの光軸を表しており、この線７０上に位置する対象物体７１の移動方向は、プラットホーム６７の移動量（矢印６９）と同じ長さで且つ逆向きの矢印７２で示されている。

このような場合、上記のＱ１、Ｑ２は、以下のように一般化することができる。ただし、式中の“ｏ”は内積を表している。

Ｑ１＝｜（ｃｏｓθ，ｓｉｎθ）ｏ（Ｘ−Ｘ０，Ｚ−Ｚ０）｜ ・・・・（５）
Ｑ２＝｜（ｓｉｎθ，ｃｏｓθ）ｏ（Ｘ−Ｘ０，Ｚ−Ｚ０）
−（ｓｉｎθ，ｃｏｓθ）ｏ（Ｘ０´−Ｘ´，Ｚ´−Ｚ０´）｜
・・・・（６）

特に、θ＝９０度の場合（つまり、自己の側面にカメラが設置された場合）は、上記のＱ１、Ｑ２は、次式（７）、（８）より求められる。

Ｑ１＝｜Ｚ−Ｚ０｜ ・・・・（７）
Ｑ２＝｜Ｘ−Ｘ０−（Ｘ０´−Ｘ´）｜ ・・・・（８）

ただし、式中のＸ及びＺは、次式（９）、（１０）で与えられる。

Ｘ＝ａ（Ｘ０＋Ｚ０ｔａｎα δＲ）／
（Ｚ０（ｔａｎα δＬ−ｔａｎα δＲ）＋ａ） ・・・・（９）
Ｚ＝ａＺ０／（Ｚ０（ｔａｎα δＬ−ｔａｎα δＲ）＋ａ） ・・・・（１０）

実施形態に係る物体識別装置の構成図である。 物体識別装置５０を搭載したプラットホームの概念図である。 対象物動き検出部５２における対象物の動き検出の概念図である。 静止・移動判定部５４における対象物の静止・移動判定の概念図である。 プラットホームの移動方向と光軸が異なる全方位ステレオカメラシステムを用いた場合の概念である。 プラットホームの静止・移動に伴う対象物の移動識別の概念図である。

符号の説明

５１ ステレオカメラ（撮像手段）
５２ 対象物動き検出部（第１の動き検出手段）
５３ 自己動き検出部（第２の動き検出手段）
５４ 静止・移動判定部（静止物体判定手段）
５５ プラットホーム
６０ プラットホーム
６７ プラットホーム

Claims (4)

1. 自身が移動体でもあるプラットホームに取り付けられた撮像手段と、
   前記撮像手段によって撮像された画像内に存在する物体の動き方向と動き量を検出し、前記画像内の速度から物体の三次元空間内の動き方向と動き量を検出する第１の動き検出手段と、
   前記プラットホームの三次元空間内の動き方向と動き量を検出する第２の動き検出手段と、
   前記物体の動き方向が前記プラットホームの動き方向と逆向きで且つ各々の動き量も同等である場合にその物体を静止物体であると判定する静止物体判定手段と
   を備えたことを特徴とする物体識別装置。
2. 前記第２の動き検出手段は、少なくとも、前記プラットホームの駆動量に基づく推測航法により、前記プラットホームの動き方向と動き量を検出することを特徴とする請求項１記載の物体識別装置。
3. 前記第２の動き検出手段は、前記撮像手段によって撮像された画像内に２以上の複数の物体が存在する場合であって、且つ、それらの複数の物体の全て又は大多数の動き方向と動き量が揃っている場合に、その動き方向と動き量を、前記プラットホームの動き方向及び動き量として採用することを特徴とする請求項１記載の物体識別装置。
4. 前記第１の動き検出手段は、前記物体の三次元空間内の動き方向と動き量を検出する際に、前記第２の検出手段によって検出された前記プラットホームの回転速度に相当する成分を取り除くことを特徴とする請求項１記載の物体認識装置。

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