JP2017102838A - 物体認識アルゴリズムの機械学習のためのデータベース構築システム - Google Patents
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Description
逐次的に車両の周囲領域の状態を検出する第一のセンサと、
第一のセンサの逐次的に得られた出力データに基づいて車両の周囲領域の物体の認識を逐次的に行う第一の物体認識手段と、
逐次的に車両の周囲領域の状態を検出する第二のセンサと、
第一の物体認識手段による物体の認識結果データの信頼度が所定の度合以上のときに、第二のセンサの逐次的に得られた出力データを機械学習に於ける入力データとして用い、第一の物体認識手段により逐次的に認識された物体の認識結果データを機械学習に於ける教師データとして用いて、教師データと該教師データに対応する入力データの対応付けを行うデータ対応付け手段と、
対応付けされた入力データと教師データとの組を機械学習のための教師あり学習データとして格納する学習データ格納手段と
を含むシステムによって達成される。
SL…LIDAR点群出力
SR…ミリ波レーダー出力
Rr、Rr1、Rr2…認識結果
本発明による物体認識アルゴリズムの機械学習のための学習データ収集を実行するデータベース構築システムに於いては、「発明の概要」の欄で述べた如く、端的に述べれば、第一のセンサの出力に基づいて逐次的に得られた物体の認識結果を教師データとして、そして、第二のセンサの逐次的な出力を入力データとして、それぞれ用いて、第二のセンサの出力に基づいて物体を認識するためのアルゴリズムを構成又は調節する機械学習に利用される「教師あり学習データ」の調製、収集及び蓄積が逐次的に実行される。ここに於いて、機械学習に利用される「教師あり学習データ」とは、第二のセンサの出力と、これに対応付けられた第一のセンサの認識結果との組となる。従って、データベース構築システムは、基本的な構成として、第一のセンサと、第一のセンサの出力に基づいて逐次的に物体を認識する認識手段と、第二のセンサと、認識手段による逐次的に得られた認識結果と逐次的に得られた第二のセンサの出力との対応付けを行う対応付け手段と、対応付けられた第二のセンサの出力と第一のセンサの認識結果との組を「教師あり学習データ」として格納するデータ格納手段とから構成される。第一のセンサに基づいて逐次的に物体を認識する認識手段と、対応付け手段と、データ格納手段とは、コンピュータシステム、即ち、通常の形式の、双方向コモン・バスにより相互に連結されたCPU、ROM、RAM及び入出力ポート装置を有するマイクロコンピュータ及び駆動回路を含むシステムにより実現され、上記の各手段の作動は、かかるシステムに於けるコンピュータプログラムの実行によって、自動的に達成される。
上記の対応付け部に於ける学習データの調製、即ち、第二のセンサの出力と第一のセンサの認識結果との対応付け処理は、第一のセンサの認識結果と第二のセンサの出力とのそれぞれの表現形式又は態様に応じて、種々の、任意の方法、例えば、上記の一連の特許文献に記載されている処理手順又はその他の任意の手順により達成可能である。例えば、図1(A)の如く、第一のセンサの認識結果として、カメラ画像に基づく認識結果Rrを採用し、第二のセンサの出力として、LIDARの点群データSLを採用した場合の対応付け処理は、図1(B)に例示されている処理によって達成されてよい。具体的には、同図を参照して、対応付け部に於いて、まず、カメラ画像に基づく認識結果Rrの取得(ステップ10)と、LIDARの点群データの取得(ステップ12)とが実行される。ここに於いて、カメラ画像に基づく認識結果Rrの表現形式は、例えば、画像内に於いて、車両の像又はその他の物体の像の範囲が、その像の物体の種類を特定した状態で画定されたものであってよく、像の範囲は、画像内の座標又は画像に撮像されている空間に於ける座標で表されていてよい。また、LIDARの点群データは、検出点(光の反射点)の各々の空間に於ける位置座標で表されていてよい。かくして、それぞれのデータの取得が為されると、LIDARの点群データを、LIDARの点群データの処理として一般的な態様にて、空間内の位置によって、グループ分けして部分点群に分割される(ステップ14)。ここに於いて、分割パターンは、任意に予め定められたものであってよく、例えば、等立体角分割による分割方法や、各点について、その点と最近傍点との距離が閾値未満のものを同一グループとし、閾値以上のものを別グループとするという処理による分割方法などが採用されてよい。
本発明によるデータベース構築システムは、図1(A)に例示した構成の他に、図2〜5に示される形態により実現されてよい。いずれの場合も、教師データと入力データのそれぞれの表現形式に応じた両者の対応付け処理が為されて、学習データの調製と格納が上記と同様に実行されてよい。
LIDARがカメラよりも正しい認識結果を得られる状況(逆光、夜間、雨天など)では、LIDARの出力に基づく認識結果を教師データとし、カメラ画像を入力データとして用いて学習データの調製及び蓄積が実行されてよい。この場合、学習データを用いて、カメラ画像に基づいて物体を認識するアルゴリズムが機械学習によって構成又は調節されることとなる。また、LIDARとカメラとのうちで、いずれが正しい認識結果を得られるかの状況に応じて、図1(A)の構成と図2(A)の構成のいずれかが選択できるようになっていてもよい。
この場合、カメラ画像とLIDARの点群データとに基づく物体の認識結果を教師データとし、入力データとして、LIDARの点群データ(図2(B))又はカメラ画像(図2(C))を用いて学習データの調製及び蓄積が実行されてよい。なお、教師データは、物体の認識結果から抽出される物体までの距離、物体の速度等の情報であってもよい。また、入力データとして用いるカメラ画像は、動画であってもよい。
図1(A)、図2(A)〜(C)の構成に於いて、カメラに代えて、ミリ波レーダーが用いられてもよい。ミリ波レーダーの出力SRは、レーダー反射強度マップとなるので、ミリ波レーダーを第一のセンサとして使用する場合には、物体認識部は、レーダー反射強度マップSRに基づいて任意の方式にて物体を認識する手段となり、教師データは、レーダー反射強度マップSRに基づく物体の認識結果Rrとなる(図3(A))。また、レーダー反射強度マップとLIDARの点群データとの双方を用いて物体の認識を実行する構成(センサフュージョン)の場合には、教師データは、レーダー反射強度マップSRとLIDARの点群データSLとに基づく物体の認識結果Rrとなり、入力データは、レーダー反射強度マップSR(図3(B))又はLIDARの点群データ(図示せず)となる。特に、ミリ波レーダーのレーダー反射強度マップをタグ付けするといった処理を人の手により行うことは、困難であるため、上記の如く、コンピュータにより自動的に処理できることは非常に有利である。
カメラ画像、LIDARの点群データ或いはレーダー反射強度マップの他、任意のセンサ又は検出装置等により取得した車速等の車両の運動情報や天候等の環境情報Dtを学習データに付加するようになっていてもよい。この場合、車両の運動情報や環境情報に適合した機械学習が可能となることが期待される。
教師データとして、二種類以上のデータ(Rr1、Rr2)が用いられてもよい(上記までに説明された例では、一種類)。教師データが二つ以上の場合、それぞれのデータから適宜抽出される情報を対応付け処理に於いて用いられてよい。例えば、図4(A)の例では、教師データとして参照する情報として、カメラ画像に基づく認識結果Rr1からは、画像内の物体の像の位置や種類の情報を採用し、RADARのレーダー反射強度マップSRに基づく認識結果Rr2からは、物体までの距離、速度の情報を採用するといった態様であってよい。また、図4(B)の如く、機械学習の対象であるLIDARの点群データに於ける認識アルゴリズムが、一応の精度にて確立している場合には、LIDARの点群データSLに基づく認識結果Rr2が、二つ目の教師データとして採用されてよい。
データベースに格納された学習データを用いた機械学習によって、第二のセンサの出力に基づく物体の認識アルゴリズムが構成又は調節された後、更に、その認識アルゴリズムを用いた認識結果が教師データとして採用されてよい。例えば、図5(A)に例示されている構成の場合には、図1(A)にて説明された構成と同様に、まず、カメラ画像に基づく認識結果Rr1とLIDARの点群データSLとの対応付け処理を通じて学習データの調製と格納が或る程度の期間に亘って実行された後、かかる学習データを用いて、機械学習によりLIDARの点群データSLに基づいて物体の認識アルゴリズムが構成又は調節される。しかる後、その機械学習によって得られた物体の認識アルゴリズムにより、LIDARの点群データSLに基づく物体の認識が実行され、その認識結果Rr2も教師データとして、LIDARの点群データSLと対応付けされて、これにより、学習データの調製及び格納が実行される。ここに於いて、教師データがRr1、Rr2の二つとなるが、例えば、計測状況に応じて、適宜、より精度の高い教師データの一方が優先的に選択して、入力データに対応付けされるようになっていてよい。より具体的には、例えば、任意の手法で判定されてよい信頼度の高い認識結果の重みを大きくした態様にて、教師データRr1、Rr2の寄与の割合を調節して、一つの教師データを調製し、これを入力データへ対応付けするようになっていてもよい。この点に関し、機械学習によって構成され或いは調節された第二のセンサの出力に基づく物体の認識アルゴリズムの認識結果Rr2を教師データとして使用する場合、その結果の信頼度は、十分に高くなっていることが好ましい。従って、認識結果Rr2は、その信頼度が各種の制御に使用するときに満たすべき度合よりも高い所定度合以上であるときにのみ、教師データとして用いられるようになっていてよい。上記の処理に於いて、データベースに格納された学習データを用いた機械学習は、任意の態様にて実行されてよい。
Claims (1)
- センサの出力に基づいて車両の周囲領域の物体の認識を実行するアルゴリズムの構成又は調節のための機械学習に用いる教師あり学習データを蓄積するデータベースを構築するシステムであって、
逐次的に車両の周囲領域の状態を検出する第一のセンサと、
前記第一のセンサの逐次的に得られた出力データに基づいて車両の周囲領域の物体の認識を逐次的に行う第一の物体認識手段と、
逐次的に車両の周囲領域の状態を検出する第二のセンサと、
前記第一の物体認識手段による前記物体の認識結果データの信頼度が所定の度合以上のときに、前記第二のセンサの逐次的に得られた出力データを前記機械学習に於ける入力データとして用い、前記第一の物体認識手段により逐次的に認識された物体の認識結果データを前記機械学習に於ける教師データとして用いて、前記教師データと該教師データに対応する入力データの対応付けを行うデータ対応付け手段と、
前記対応付けされた入力データと教師データの組を前記機械学習のための教師あり学習データとして格納する学習データ格納手段と
を含むシステム。
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---|---|
JP (1) | JP6682833B2 (ja) |
Cited By (24)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2019116518A1 (ja) * | 2017-12-14 | 2019-06-20 | 株式会社日立製作所 | 物体検出装置及び物体検出方法 |
WO2019150918A1 (ja) * | 2018-02-02 | 2019-08-08 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び移動体 |
CN110168559A (zh) * | 2017-12-11 | 2019-08-23 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于识别和定位车辆周围物体的***和方法 |
CN110254438A (zh) * | 2018-03-12 | 2019-09-20 | 松下知识产权经营株式会社 | 信息处理装置及程序记录介质 |
EP3547213A1 (en) | 2018-03-27 | 2019-10-02 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Information processing system and information processing method |
WO2019189661A1 (ja) * | 2018-03-29 | 2019-10-03 | 国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学 | 学習データセット作製方法及び装置 |
EP3605395A1 (en) | 2018-08-02 | 2020-02-05 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Information processing method and information processing system |
EP3605390A1 (en) | 2018-08-01 | 2020-02-05 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Information processing method, information processing apparatus, and program |
JP2020087036A (ja) * | 2018-11-27 | 2020-06-04 | 日本電気通信システム株式会社 | 監視装置、監視システム、監視方法、及びプログラム |
JP2020085886A (ja) * | 2018-11-29 | 2020-06-04 | 財團法人工業技術研究院Industrial Technology Research Institute | 乗物、乗物測位システム、及び乗物測位方法 |
WO2020116194A1 (ja) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、移動体制御装置、及び、移動体 |
WO2020116195A1 (ja) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、移動体制御装置、及び、移動体 |
JP2021504796A (ja) * | 2017-11-21 | 2021-02-15 | ズークス インコーポレイテッド | センサーデータセグメンテーション |
WO2021044486A1 (ja) * | 2019-09-02 | 2021-03-11 | 三菱電機株式会社 | 自動運転制御装置および自動運転制御方法 |
JP2021051542A (ja) * | 2019-09-25 | 2021-04-01 | トヨタ自動車株式会社 | 学習用データ収集装置 |
JP2021081915A (ja) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | 株式会社東海理化電機製作所 | 学習装置、学習方法、および測定装置 |
WO2022097426A1 (ja) * | 2020-11-04 | 2022-05-12 | 株式会社日立製作所 | 状態判定装置、状態判定システム及び状態判定方法 |
WO2023127615A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム |
WO2023127654A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム |
WO2023127614A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム |
WO2023127612A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム |
WO2023127613A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム |
WO2023149089A1 (ja) * | 2022-02-01 | 2023-08-10 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 学習装置、学習方法及び学習プログラム |
JP7417465B2 (ja) | 2020-05-07 | 2024-01-18 | 株式会社トヨタマップマスター | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006182086A (ja) * | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Hitachi Ltd | 車両検知装置 |
JP2013210207A (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Nec Corp | レーダ画像の目標識別装置、目標識別方法、及び目標識別プログラム |
US9014905B1 (en) * | 2014-01-28 | 2015-04-21 | Google Inc. | Cyclist hand signal detection by an autonomous vehicle |
-
2015
- 2015-12-04 JP JP2015237644A patent/JP6682833B2/ja active Active
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006182086A (ja) * | 2004-12-27 | 2006-07-13 | Hitachi Ltd | 車両検知装置 |
JP2013210207A (ja) * | 2012-03-30 | 2013-10-10 | Nec Corp | レーダ画像の目標識別装置、目標識別方法、及び目標識別プログラム |
US9014905B1 (en) * | 2014-01-28 | 2015-04-21 | Google Inc. | Cyclist hand signal detection by an autonomous vehicle |
Cited By (46)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP7433227B2 (ja) | 2017-11-21 | 2024-02-19 | ズークス インコーポレイテッド | センサーデータセグメンテーション |
US11475573B2 (en) | 2017-11-21 | 2022-10-18 | Zoox, Inc. | Sensor data segmentation |
JP2021504796A (ja) * | 2017-11-21 | 2021-02-15 | ズークス インコーポレイテッド | センサーデータセグメンテーション |
US11798169B2 (en) | 2017-11-21 | 2023-10-24 | Zoox, Inc. | Sensor data segmentation |
CN110168559A (zh) * | 2017-12-11 | 2019-08-23 | 北京嘀嘀无限科技发展有限公司 | 用于识别和定位车辆周围物体的***和方法 |
JP2020507137A (ja) * | 2017-12-11 | 2020-03-05 | ベイジン ディディ インフィニティ テクノロジー アンド ディベロップメント カンパニー リミティッド | 車両周辺の物体を識別して測位するためのシステムおよび方法 |
WO2019116518A1 (ja) * | 2017-12-14 | 2019-06-20 | 株式会社日立製作所 | 物体検出装置及び物体検出方法 |
WO2019150918A1 (ja) * | 2018-02-02 | 2019-08-08 | ソニー株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、及び移動体 |
US11615628B2 (en) | 2018-02-02 | 2023-03-28 | Sony Corporation | Information processing apparatus, information processing method, and mobile object |
CN110254438A (zh) * | 2018-03-12 | 2019-09-20 | 松下知识产权经营株式会社 | 信息处理装置及程序记录介质 |
EP3547213A1 (en) | 2018-03-27 | 2019-10-02 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Information processing system and information processing method |
US11017274B2 (en) | 2018-03-27 | 2021-05-25 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Information processing system and information processing method |
WO2019189661A1 (ja) * | 2018-03-29 | 2019-10-03 | 国立大学法人奈良先端科学技術大学院大学 | 学習データセット作製方法及び装置 |
US11276194B2 (en) | 2018-03-29 | 2022-03-15 | National University Corporation NARA Institute of Science and Technology | Learning dataset creation method and device |
JPWO2019189661A1 (ja) * | 2018-03-29 | 2021-04-01 | 国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 | 学習データセット作製方法及び装置 |
JP7083189B2 (ja) | 2018-03-29 | 2022-06-10 | 国立大学法人 奈良先端科学技術大学院大学 | 学習データセット作製方法及び装置 |
US11915099B2 (en) | 2018-08-01 | 2024-02-27 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Information processing method, information processing apparatus, and recording medium for selecting sensing data serving as learning data |
EP3605390A1 (en) | 2018-08-01 | 2020-02-05 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Information processing method, information processing apparatus, and program |
CN110795985A (zh) * | 2018-08-02 | 2020-02-14 | 松下电器(美国)知识产权公司 | 信息处理方法及信息处理*** |
EP3605395A1 (en) | 2018-08-02 | 2020-02-05 | Panasonic Intellectual Property Corporation of America | Information processing method and information processing system |
US11023775B2 (en) | 2018-08-02 | 2021-06-01 | Panasonic Intellectual Property Corporation Of America | Information processing method and information processing system |
JP2020087036A (ja) * | 2018-11-27 | 2020-06-04 | 日本電気通信システム株式会社 | 監視装置、監視システム、監視方法、及びプログラム |
JP7347775B2 (ja) | 2018-11-27 | 2023-09-20 | 日本電気通信システム株式会社 | 監視装置、監視システム、監視方法、及びプログラム |
US11024055B2 (en) | 2018-11-29 | 2021-06-01 | Industrial Technology Research Institute | Vehicle, vehicle positioning system, and vehicle positioning method |
JP2020085886A (ja) * | 2018-11-29 | 2020-06-04 | 財團法人工業技術研究院Industrial Technology Research Institute | 乗物、乗物測位システム、及び乗物測位方法 |
JP7320001B2 (ja) | 2018-12-07 | 2023-08-02 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、移動体制御装置、及び、移動体 |
CN113168691A (zh) * | 2018-12-07 | 2021-07-23 | 索尼半导体解决方案公司 | 信息处理装置、信息处理方法、程序、移动体控制装置和移动体 |
JP7497298B2 (ja) | 2018-12-07 | 2024-06-10 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、移動体制御装置、及び、移動体 |
WO2020116194A1 (ja) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、移動体制御装置、及び、移動体 |
JPWO2020116195A1 (ja) * | 2018-12-07 | 2021-10-21 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、移動体制御装置、及び、移動体 |
WO2020116195A1 (ja) * | 2018-12-07 | 2020-06-11 | ソニーセミコンダクタソリューションズ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、プログラム、移動体制御装置、及び、移動体 |
WO2021044486A1 (ja) * | 2019-09-02 | 2021-03-11 | 三菱電機株式会社 | 自動運転制御装置および自動運転制御方法 |
JP2021051542A (ja) * | 2019-09-25 | 2021-04-01 | トヨタ自動車株式会社 | 学習用データ収集装置 |
JP7383954B2 (ja) | 2019-09-25 | 2023-11-21 | トヨタ自動車株式会社 | 学習用データ収集装置 |
JP7285763B2 (ja) | 2019-11-18 | 2023-06-02 | 株式会社東海理化電機製作所 | 学習装置、学習方法、および測定装置 |
WO2021100266A1 (ja) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | 株式会社東海理化電機製作所 | 学習装置、学習方法、および測定装置 |
JP2021081915A (ja) * | 2019-11-18 | 2021-05-27 | 株式会社東海理化電機製作所 | 学習装置、学習方法、および測定装置 |
JP7417465B2 (ja) | 2020-05-07 | 2024-01-18 | 株式会社トヨタマップマスター | 情報処理装置、情報処理方法及び情報処理プログラム |
JP7427569B2 (ja) | 2020-11-04 | 2024-02-05 | 株式会社日立製作所 | 状態判定装置、状態判定システム及び状態判定方法 |
WO2022097426A1 (ja) * | 2020-11-04 | 2022-05-12 | 株式会社日立製作所 | 状態判定装置、状態判定システム及び状態判定方法 |
WO2023127615A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム |
WO2023127654A1 (ja) * | 2021-12-28 | 2023-07-06 | ソニーグループ株式会社 | 情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラムおよび情報処理システム |
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