JP6713619B2 - 身体向推定装置および身体向推定プログラム - Google Patents

Description

本発明は、対象者の歩行時における腕の振りの影響を抑制して対象者の向きを推定できる身体向推定装置および身体向推定プログラムに関するものである。

従来、対象者を撮影した画像から画像処理によって顔の位置と向きとを検出して、対象者の向きを検出する装置が知られている。しかし、顔の検出ができる解像度と広範囲の画角とを同時に満たして撮影することは困難であるし、カメラの方向に顔が向いておらず、顔を撮影できない場合には顔の向きを検出できない。

これに対し、特許文献１の人体向き推定装置によれば、２つの距離センサ５０を備え、一方の距離センサ５０を対象者の胸の高さに、他方の距離センサ５０を対象者の足の高さにそれぞれ設置し、これら２つの距離センサ５０による測定結果に応じて対象者の向きを推定する。詳細には、距離センサ５０で測定した測距点群に基づいて人体（対象者）を推定し、その重心位置を算出する。この重心位置の変化をトラッキングして、対象者の移動方向を算出し、これを対象者の向きと推定している。同様に特許文献２の位置検出装置も、複数の距離センサ１１〜１４により対象者を測定し、その測距点群から人体（対象者）の輪郭を形成するクラスタを検出し、その重心位置を算出する。この重心位置の変化をトラッキングして、対象者の移動方向を算出し、これを対象者の向きと推定している。

特開２０１１−０８１６３４号公報 特開２０１０−１６９５２１号公報

しかしながら、人は両腕を交互に振りながら歩行するので、対象者の肩以外の部分を測距した場合には、対象者の両腕と胴体とが測距されることになるので、対象者の重心位置の算出に腕の振りが影響する。その結果、対象者の推定向きは腕の振りに影響されて揺らぎ、安定せず、対象者の向きを正しく推定することは困難であった。なお、対象者の肩部分を測距できれば、腕の振りの影響を大きく受けずに対象者の重心位置を算出できるが、体格の個人差などにより、対象者の肩部分を常時ピンポイントで測距することは困難である。

本発明は、上述した問題点を解決するためになされたものであり、対象者の歩行時における腕の振りの影響を抑制して対象者の向きを推定できる身体向推定装置および身体向推定プログラムを提供することを目的としている。

この目的を達成するために本発明の身体向推定装置は、対象者の上半身を測距する上半身測距手段と、その上半身測距手段により測距された各測距データをグループ化するグループ化手段と、そのグループ化手段によりグループ化された測距データ群毎に近似楕円を算出する楕円算出手段と、その楕円算出手段により算出された近似楕円が複数ある場合に、その複数の近似楕円の位置関係に基づいて前記対象者の向きを推定する楕円を選択する楕円選択手段と、その楕円選択手段により選択された楕円に基づいて前記対象者の向きを推定する身体向推定手段と、を備えている。

また本発明の身体向推定プログラムは、対象者の上半身を測距した測距データを取得する上半身測距取得機能と、その上半身測距取得機能により取得された各測距データをグループ化するグループ化機能と、そのグループ化機能によりグループ化された測距データ群毎に近似楕円を算出する楕円算出機能と、その楕円算出機能により算出された近似楕円が複数ある場合に、その複数の近似楕円の位置関係に基づいて前記対象者の向きを推定する楕円を選択する楕円選択機能と、その楕円選択機能により選択された楕円に基づいて前記対象者の向きを推定する身体向推定機能と、をコンピュータに実現させるものである。

本発明の身体向推定装置および身体向推定プログラムによれば、対象者の上半身を測距した測距データを１乃至複数のグループにグループ化する。ここで、胴体と接している腕は胴体と同じに、一方、胴体から離れている腕は胴体とは別に、それぞれグループ化される。よって、グループ化された測距データ群毎に近似楕円を算出することにより、胴体と胴体から離れた腕とを区別して近似楕円を算出できる。算出された近似楕円が複数ある場合には、それらの位置関係に基づいて対象者の向きを推定する楕円を選択し、その選択した楕円に基づいて対象者の向きを推定する。従って、対象者の歩行時における腕の振りの影響を抑制して対象者の向きを推定できるという効果がある。

人体前後判定装置の外観を示す模式図である。 身体向推定装置の電気的構成を示すブロック図である。 メイン処理のフローチャートである。 胴体楕円タイプ選択処理のフローチャートである。 （ａ）は、両腕および胴体がグルーピングされた場合の、楕円タイプを模式的に示す図であり、（ｂ）は、右腕および胴体がグルーピングされ、左腕がグルーピングされた場合の楕円タイプを模式的に示す図であり、（ｃ）は、左腕および胴体がグルーピングされ、右腕がグルーピングされた場合の楕円タイプを模式的に示す図であり、（ｄ）は、右腕と左腕と胴体とが、それぞれ別にグルーピングされた場合の楕円タイプを模式的に示す図である。 （ａ）は、グループ数が２の場合における、右腕による近似楕円と、左腕および胴体による近似楕円との位置関係を模式的に示す図であり、（ｂ）は、グループ数が３の場合における、左腕による近似楕円と、胴体とによる近似楕円と、右腕による近似楕円との位置関係を模式的に示す図である。 （ａ）は、相対角度における閾値を模式的に示す図であり、（ｂ）は、対象者の向きの推定を模式的に示す図である。

以下、本発明の好ましい実施形態について、添付図面を参照して説明する。まず、図１を参照して、身体向推定装置１の概要について説明する。図１は身体向推定装置１の外観を示す模式図である。身体向推定装置１は、測距センサ３から検出された上半身の測距値ＭＰをグルーピングし、グルーピングされた近似楕円間における位置関係から、対象者Ｈの上半身の近似楕円を推定し、その推定された上半身の近似楕円から、対象者Ｈの向きを推定するための装置である。身体向推定装置１は、身体向推定装置１の各部を制御する制御部２と、測距センサ３と、表示部４とを有する。

測距センサ３は、レーザ光を全方位（３６０度）に対して照射し、その散乱光を測定することで、対象者Ｈの上半身との距離を検出（測距）するための装置である。測距センサ３は、角度１度毎に検出された対象者Ｈの上半身との距離を、その角度に対応付けて制御部２へ送信する。測距センサ３の上下方向の位置は、対象者Ｈの目線より下の位置に配設され、測距センサ３は、対象者Ｈの上半身を斜め上方へ向けて測距する。加えて、測距センサ３の対象者Ｈに対する仰角は、対象者Ｈの上半身との距離が検出可能な角度かつ、測距センサ３のレーザ光が対象者Ｈの目に入らない角度に設定されるので、測距センサ３は、対象者Ｈの目に対する安全性を確保しながらも、対象者Ｈの上半身との距離を正確に検出できる。

表示部４は、対象者Ｈの向き等の表示およびユーザからの身体向推定装置１への指示を入力するための装置であり、対象者Ｈの身体角度θ等の表示するためのＬＣＤ１０と、ユーザからの指示を制御部２へ入力するタッチパネル１１とを有して構成され（図３参照）、身体向推定装置１の上部に設けられる。

制御部２は、測距センサ３から取得された、対象者Ｈの上半身の測距値（測距データ）ＭＰを、隣接する測距値間の距離である、分離距離に応じてグルーピングし、そのグルーピングされた測距値ＭＰから算出された近似楕円間の位置関係に応じて、上半身の近似楕円の楕円タイプを選択する。そして選択された楕円タイプから上半身の近似楕円を推定し、その上半身の近似楕円の角度である身体角度θが、対象者Ｈの向きとされる。

次に図２を参照して、身体向推定装置１の電気的構成について説明する。図２は、身体向推定装置１の電気的構成を示すブロック図である。制御部２は、ＣＰＵ５と、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）６と、ＲＡＭ７とを有し、これらはバスライン８を介して入出力ポート９にそれぞれ接続されている。入出力ポート９には、測距センサ３と、表示部５とがそれぞれ接続されている。

ＣＰＵ５は、バスライン８により接続された各部を制御する演算装置である。ＨＤＤ６は、ＣＰＵ５により実行されるプログラムや固定値データ等を格納した書き換え可能な不揮発性の記憶装置であり、制御プログラム６ａが記憶される。ＣＰＵ５によって制御プログラム６ａが実行されると、図４のメイン処理が実行される。

ＲＡＭ７は、ＣＰＵ５が制御プログラム６ａの実行時に各種のワークデータやフラグ等を書き換え可能に記憶するためのメモリであり、測距センサ３で取得した測距値ＭＰをグルーピングする分離距離（単位はｍｍ）が記憶される分離距離メモリ７ａと、グルーピングした結果のグループ数が記憶されるグループ数メモリ７ｂと、上半身の近似楕円における楕円タイプ（図５参照）が記憶される楕円タイプメモリ７ｃと、対象者Ｈの身体角度θ（図６（ａ）参照）が記憶される身体角度メモリ７ｄとがそれぞれ設けられる。

次に図３〜図７を参照して、制御部２のＣＰＵ５で実行される処理について説明する。メイン処理は、身体向推定装置１の電源投入直後に実行される。図３は、メイン処理のフローチャートである。メイン処理はまず、測距センサ３から、測距値ＭＰを取得する（Ｓ１）。Ｓ１の処理の後、分離距離メモリ７ａに５０ｍｍを設定する（Ｓ２）。Ｓ２の処理の後、測距値ＭＰから、両腕または胴体の端部を境界とする、測距値ＭＰのグループを作成するため、分離距離メモリ７ａの値に基づき測距値ＭＰをグルーピングする（Ｓ３）。

具体的には、測距値ＭＰに対して、隣接する測距値ＭＰ間の距離（測距点間距離）を全て算出する。その測距点間距離が、分離距離メモリ７ａに記憶された分離距離以下である場合は、対応する２つの測距値ＭＰが同一のグループと判定される。一方で、測距点間距離が分離距離よりも大きい場合は、その測距値ＭＰ間には、両腕または胴体等による境界が存在すると判断されるので、対応する２つの測距値ＭＰは、それぞれ別のグループとされる。そして最終的なグループ数を、グループ数メモリ７ｂに保存する。

Ｓ３の処理の後、グループ数メモリ７ｂに保存されたグループ数が、３以下であるかを確認する（Ｓ４）。これはＳ５の胴体楕円タイプ選択処理（図５）で後述するが、本実施形態においては、各グループにおける測距値ＭＰから算出された、腕の近似楕円と胴体の近似楕円との位置関係から、上半身の近似楕円を推定するからである。従って、グループ数は多くとも、右腕と左腕と胴体との３つ以下とする必要がある。そこでＳ４の処理では、Ｓ３の処理によってグループ数が、３以下かどうかを確認する。なお、グループ数が１の場合は、両腕および胴体が同一のグルーピングされた場合である。また、グループ数が２の場合は、右腕および胴体がグルーピングされ、左腕がグルーピングされた場合、または左腕および胴体がグルーピングされ、右腕がグルーピングされた場合である。

Ｓ４の処理において、グループ数が３より大きい場合は（Ｓ４：Ｎｏ）、Ｓ３の処理において分離距離が小さく、両腕または胴体の端部以外の位置が境界とされ、実際には一体である腕または胴体から、複数のグループがグルーピングされたと判断される。かかる場合は、分離距離メモリ７ａの値に１０ｍｍを加算して（Ｓ６）、分離距離を大きくした上で、再度Ｓ３によるグルーピング処理を行う。

一方、グループ数が３以下である場合は（Ｓ４：Ｙｅｓ）、Ｓ３の処理によって両腕または胴体によるグループが作成されたと判断されるので、楕円タイプ選択処理（Ｓ５）を行う。これにより、多くとも両腕と胴体とがそれぞれ別のグループとされた状態で、後述の楕円タイプ選択処理を行うことができる。なお、Ｓ２の処理で分離距離メモリ７ａに設定される初期値は、５０ｍｍに限られるものではなく、５０ｍｍ以上でも良いし、５０ｍｍ以下でも良い。また、Ｓ６の処理で分離距離メモリ７ａの値に加算される値も１０ｍｍに限られるものではなく、１０ｍｍ以上でも良いし、１０ｍｍ以下でも良い。

次に、図４〜図７を参照して、Ｓ５の楕円タイプ選択処理を説明する。図４は楕円タイプ選択処理のフローチャートである。楕円タイプ選択処理は、グルーピングされたグループに基づき、上半身の近似楕円の楕円タイプを楕円Ｅ１，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ６から選択する処理である。ここで上半身の近似楕円の楕円タイプとして選択される、楕円Ｅ１〜Ｅ６について図５を参照して説明する。

図５（ａ）は、両腕および胴体がグルーピングされた場合の、近似楕円の楕円タイプを模式的に示す図であり、図５（ｂ）は、左腕がグルーピングされ、右腕および胴体がグルーピングされた場合の、近似楕円の楕円タイプを模式的に示す図であり、図５（ｃ）は、右腕がグルーピングされ、左腕および胴体がグルーピングされた場合の、近似楕円の楕円タイプを模式的に示す図であり、図５（ｄ）は、右腕と左腕と胴体とがそれぞれ別にグルーピングされた場合の、近似楕円の楕円タイプを模式的に示す図である。なお、図５〜図７においては、平面視における身体向推定装置１の位置を（０，０）としたＸＹ平面上に、測距センサ３から取得された対象者Ｈの測距値ＭＰを、白抜きの四角形で表す。

図５に示す通り、楕円Ｅ１（図５（ａ））は、両腕および胴体がグルーピングされた近似楕円の楕円タイプである。楕円Ｅ２（図５（ｂ），（ｄ））は、左腕のみがグルーピングされた近似楕円の楕円タイプであり、楕円Ｅ３（図５（ｂ））は、右腕および胴体がグルーピングされた近似楕円の楕円タイプである。楕円Ｅ４（図５（ｃ），（ｄ））は、右腕のみがグルーピングされた近似楕円の楕円タイプであり、「楕円Ｅ５」（図５（ｃ））は、左腕および胴体がグルーピングされた近似楕円の楕円タイプである。「楕円Ｅ６」（図５（ｄ））は、胴体のみがグルーピングされた近似楕円の楕円タイプである。

図４において、楕円タイプ選択処理はまず、グループ数メモリ７ｂに記憶されたグループ数を確認する（Ｓ２０）。グループ数が１の場合は（Ｓ２０：「１」）、図３のＳ３の処理によって、両腕および胴体がグルーピングされた場合（図５（ａ））であるので、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ１を設定する（Ｓ２１）。

Ｓ２０の処理において、グループ数が２の場合は（Ｓ２０：「２」）、図３のＳ３の処理によって、左腕によるグループと、右腕および胴体によるグループとにグルーピングされた場合、または右腕によるグループと、左腕および胴体によるグループとにグルーピングされた場合である。かかる場合において、楕円タイプとして挙げられるのは、楕円Ｅ２，Ｅ３（図５（ｂ））、又は楕円Ｅ４，Ｅ５（図５（ｃ））である。また、これらに加え、左腕（右腕）によるグループと、右腕（左腕）および胴体とによるグループとを、同一のグループとして扱うことができるので、楕円Ｅ１も楕円タイプとして挙げられる。

Ｓ２３以下の処理では、これらの楕円タイプのうち、どの楕円タイプを上半身の近似楕円とするかを、それぞれの楕円タイプによる近似楕円間の位置関係によって選択される。Ｓ２０の処理において、グループ数が２の場合は（Ｓ２０：「２」）、相対角度δが、６０度以上、かつ１２０度以下であるかを確認する（Ｓ２３）。ここで図６（ｂ）を参照して、Ｓ２３の処理について説明する。図６（ａ）は、グループ数が２の場合における、右腕による近似楕円と、左腕および胴体による近似楕円との位置関係を模式的に示す図である。

図６（ａ）においては、楕円Ｅ４（右腕）に該当する、測距値ＭＰから推定された近似楕円の中心位置がＣｒであり、楕円Ｅ５（左腕と胴体）に該当する、測距値ＭＰから推定された近似楕円の中心位置がＣａｂである。なお近似楕円は、各グループに該当する測距値ＭＰに基づいた、最小二乗法により算出される。中心Ｃａｂを通り、楕円Ｅ５による近似楕円の短軸Ｓａ方向の直線上に位置する基準点がＰである。中心Ｃａｂと中心Ｃｒとの距離はｄ１であり、中心Ｃａｂと中心Ｃｒとの距離はｄ２である。また、中心Ｃａｂと基準点Ｐとの距離はｄ３であり、１ｍが例示される。なお、距離ｄ３の長さは１ｍに限られるものではなく、１ｍ以上でも良いし、１ｍ以下でも良い。

本実施形態においては、両腕と胴体とによる楕円Ｅ１が、最も上半身の形状を推定する近似楕円とされる。これは、楕円Ｅ１には両腕と胴体とが含まれるので、楕円Ｅ１は、両肩を長軸側における頂点とした近似楕円となり、この近似楕円の形状は上半身の形状に最も近いからである。しかし、特に対象者Ｈの歩行中においては、両腕を交互に振りながら歩行するので、両腕は前後方向へ周期的に移動される。従って右腕または左腕が、前側または後側に離れ過ぎている場合、楕円Ｅ１による近似楕円は、その離れ過ぎた右腕または左腕の位置が含まれるので、実際の上半身の形状からかけ離れた形状となってしまう。

そこで本実施形態においては、右腕または左腕の近似楕円と、他方の腕と胴体との近似楕円との位置関係によって、離れ過ぎた右腕または左腕が存在しているかを判断し、離れ過ぎた右腕または左腕が存在しない場合は、楕円Ｅ１が上半身の近似楕円の楕円タイプとされる。一方で、離れ過ぎた右腕または左腕が存在する場合は、その離れ過ぎていた右腕または左腕が含まれない、胴体を含んだ楕円タイプ（楕円Ｅ５又はＥ３）が、上半身の近似楕円の楕円タイプとされる。これにより、離れ過ぎた右腕または左腕による影響が抑制された、上半身の近似楕円を推定することができる。

具体的には、楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ５による近似楕円との相対角度δ、即ち基準点Ｐと中心Ｃａｂとを結ぶ直線と、中心Ｃａｂと中心Ｃｒとを結ぶ直線とのなす角を表す相対角度δを算出する（Ｓ２２）。ここで相対角度δは、以下の数式１によって算出される。

そして、算出された相対角度δが、６０度以上かつ１２０度以下であるかを確認する（Ｓ２３）。

ここで図７（ｂ）を参照して、相対角度δの閾値について説明する。図７（ａ）は、相対角度δ（δＲ，δＬ）における閾値を模式的に示す図である。図７（ａ）において、相対角度δが６０度以上かつ１２０度以下である場合は、楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ５による近似楕円とが接近しているので、楕円Ｅ４に該当する右腕によるグループと、楕円Ｅ５に該当する左腕と胴体とによるグループとを、同一に扱うことができる。従って、かかる場合は（Ｓ２３：Ｙｅｓ）、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ１を設定する（Ｓ２５）。即ち、両腕と胴体とが接近していると判断されるので、楕円Ｅ１による上半身の近似楕円の推定ができるので、より上半身の形状に合致した、近似楕円の推定をすることができる。

一方で、相対角度δが６０度より小さい、または１２０度より大きい場合は（Ｓ２３：Ｎｏ）、楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ５による近似楕円とが離れ過ぎている状態である。かかる場合は、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ５を設定する（Ｓ２４）。これにより、離れ過ぎた楕円Ｅ４（右腕）による近似楕円が、上半身の近似楕円の楕円タイプから除外されるので、離れ過ぎた右腕による影響を抑制して、上半身の近似楕円を推定することができる。

なお、左腕によるグループと、右腕および胴体とによるグループとにグルーピングされた場合においても上述した方法と同様に、上半身の近似楕円における楕円タイプが決定される。即ち楕円Ｅ２（左腕）に該当する、測距値ＭＰから推定された近似楕円の中心位置がＣｌ（図示せず）であり、楕円Ｅ３（右腕と胴体）に該当する、測距値ＭＰから推定された近似楕円の中心位置がＣａｂである。中心Ｃａｂを通り、楕円Ｅ３による近似楕円の短軸方向の直線上に位置する基準点がＰである。中心Ｃａｂと基準点Ｐとの距離がｄ３であり、また、中心Ｃａｂと中心Ｃｌとの距離がｄ１であり、中心Ｃａｂと中心Ｃｌとの距離がｄ２である。

次に、楕円Ｅ２による近似楕円と、楕円Ｅ３による近似楕円との相対角度δ、即ち基準点Ｐと中心Ｃａｂとを結ぶ直線と、中心Ｃａｂと中心Ｃｌとを結ぶ直線とのなす角を表す相対角度δを算出する（Ｓ２２）。なお、相対角度δは、上述の数式１によって算出される。算出された相対角度δが、６０度以上かつ１２０度以下であるかを確認する（Ｓ２３）。相対角度δが６０度以上かつ１２０度以下である場合は、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ１を設定し（Ｓ２５）、一方で、相対角度δが６０度より大きい、または１２０度より小さい場合は（Ｓ２３：Ｎｏ）、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ３を設定する（Ｓ２４）。

次に図５，図７を参照して、図５のＳ２０の処理において、グループ数が３の場合（Ｓ２０：「３」）を説明する。グループ数が３の場合は、図３のＳ３の処理によって、左腕によるグループと、胴体によるグループと、右腕によるグループとにグルーピングされた場合であり、かかる場合において楕円タイプとして挙げられるのは、楕円Ｅ２，Ｅ６，Ｅ４（図５（ｄ））である。

これらに加え、両腕および胴体によるグループを同一のグループとして扱うことができ、右腕および胴体によるグループを同一のグループとして扱うことができ、さらに左腕および胴体によるグループを同一のグループとして扱うことができるので、楕円Ｅ１，Ｅ３，Ｅ５も楕円タイプとして挙げられる。図５のＳ２６以下の処理では、これらの楕円タイプのうち、どの楕円タイプを上半身の近似楕円とするかを、それぞれの楕円タイプによって推定された近似楕円間の位置関係によって選択される。

図５のＳ２０の処理において、グループ数が３の場合は（Ｓ２０：「３」）、楕円Ｅ２と楕円Ｅ６との第１相対角度δＬと、楕円Ｅ４と楕円Ｅ６との第２相対角度δＲとを算出する（Ｓ２６，Ｓ２７）。

ここで図６（ｂ）を参照して、Ｓ２６〜Ｓ３３の処理を説明する。図６（ｂ）は、グループ数が３の場合における、左腕による近似楕円と、胴体とによる近似楕円と、右腕による近似楕円との位置関係を模式的に示す図である。図６（ｂ）においては、楕円Ｅ２（左腕）に該当する、測距値ＭＰから推定された近似楕円の中心位置がＣｌであり、楕円Ｅ４（右腕）に該当する、測距値ＭＰから推定された近似楕円の中心位置がＣｒであり、楕円Ｅ６（胴体）に該当する、測距値ＭＰから推定された近似楕円の中心位置がＣｂである。中心Ｃｂを通り、楕円Ｅ６による近似楕円の短軸方向の直線上に位置する基準点がＰである。また、中心Ｃｂと基準点Ｐとの距離がｄ３であり、１ｍが例示される。中心Ｃｂと中心Ｃｒとの距離がｄ１であり、中心Ｃｒと基準点Ｐとの距離がｄ２であり、中心Ｃｌと基準点Ｐとの距離がｄ４であり、中心Ｃｂと中心Ｃｌとの距離がｄ５である。

グループ数が３の場合においても、グループ数が２の場合と同様に、右腕または左腕の近似楕円と、胴体の近似楕円との位置関係によって、上半身の近似楕円の楕円タイプを、楕円Ｅ１，Ｅ３，Ｅ５，Ｅ６のどれにするかを判断する。

図５に戻る。グループ数が３の場合（Ｓ２０：「３」）はまず、楕円Ｅ２による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円との第１相対角度δＬ、即ち基準点Ｐと中心Ｃｂとを結ぶ直線と、中心Ｃｂと中心Ｃｌとを結ぶ直線とのなす角である第１相対角度δＬを算出する（Ｓ２６）。ここで第１相対角度δＬは、以下の数式２によって算出される。

Ｓ２６の処理の後、楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円との第２相対角度δＲ、即ち基準点Ｐと中心Ｃｂとを結ぶ直線と、中心Ｃｂと中心Ｃｒとを結ぶ直線とのなす角である第２相対角度δＲを算出する（Ｓ２７）。ここで第２相対角度δＲは、以下の数式３によって算出される。

数式２，３によって算出された第１相対角度δＬと第２相対角度δＲとによって、Ｓ２８以下の処理では、楕円Ｅ２と楕円Ｅ６との位置関係と、楕円Ｅ４と楕円Ｅ６との位置関係とにより、上半身の近似楕円の楕円タイプが選択される。Ｓ２６の処理の後、第１相対角度δＬが６０度以上、かつ１２０度以下であり、かつ第２相対角度δＲが６０度以上、かつ１２０度以下であるかを確認する（Ｓ２８）。

図７（ａ）を参照して、第１相対角度δＬと第２相対角度δＲとの閾値について説明する。上述した相対角度δと同様に、第１相対角度δＬが６０度以上、かつ１２０度以下である場合は、楕円Ｅ２による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが接近していると判断され、第１相対角度δＬが６０度より大きい、または１２０度より小さい場合は、楕円Ｅ２による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが離れ過ぎているとされる。また、第２相対角度δＲが６０度以上、かつ１２０度以下である場合は、楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが接近していると判断され、第２相対角度δＲが６０度より大きい、または１２０度より小さい場合は、楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが離れ過ぎているとされる。

図４に戻る。第１相対角度δＬが６０度以上、かつ１２０度以下であり、かつ第２相対角度δＲが６０度以上、かつ１２０度以下である場合は（Ｓ２８：Ｙｅｓ）、楕円Ｅ２による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが接近し、なおかつ楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが接近しているので、左腕によるグループと、胴体によるグループと、右腕によるグループとを同一のグループとして扱うことができる。かかる場合は、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ１を設定する（Ｓ２５）。

一方、第１相対角度δＬが６０度以上、かつ１２０度以下であり、かつ第２相対角度δＲが６０度以上、かつ１２０度以下ではない場合は（Ｓ２８：Ｎｏ）、第１相対角度δＬが６０度以上、かつ１２０度以下であるかを確認する（Ｓ２９）。Ｓ２８の処理により、左腕によるグループと、胴体によるグループと、右腕によるグループとが同一のグループとされないと判断された場合でも、左腕によるグループと胴体によるグループとを同一のグループとされる場合、または右腕によるグループと胴体によるグループとを同一のグループとされる場合が存在するので、まず第１相対角度δＬが６０度以上、かつ１２０度以下であるかを確認する（Ｓ２９）。

第１相対角度δＬが６０度以上、かつ１２０度以下である場合は（Ｓ２９：Ｙｅｓ）、楕円Ｅ２による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが接近しているので、左腕によるグループと、胴体によるグループとを同一に扱うことができる。従ってこの場合は（Ｓ２９：Ｙｅｓ）、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ５を設定する（Ｓ３０）。

Ｓ２９の処理において、第１相対角度δＬが６０度より小さい、または１２０度より大きい場合は（Ｓ２９：Ｎｏ）、左腕によるグループと、胴体によるグループとが同一のグループとされない場合であっても、右腕によるグループと胴体によるグループとを同一のグループとされる場合が存在するので、さらに第２相対角度δＲが６０度以上、かつ１２０度以下であるかを確認する（Ｓ３１）。第２相対角度δＲが６０度以上、かつ１２０度以下である場合は（Ｓ３１：Ｙｅｓ）、楕円Ｅ４による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが接近しているので、右腕によるグループと、胴体によるグループとを同一に扱うことができる。かかる場合は（Ｓ３１：Ｙｅｓ）、楕円タイプメモリ７ｃに楕円Ｅ３を設定する（Ｓ３２）。

Ｓ３０，Ｓ３２の処理により、楕円Ｅ２による近似楕円または、楕円Ｅ４による近似楕円が、楕円Ｅ６による近似楕円と離れ過ぎていても、他方の腕に該当する、楕円Ｅ４又はＥ２による近似楕円と、楕円Ｅ６による近似楕円とが同一のグループとされる場合は、該当する楕円タイプが、楕円タイプメモリ７ｃに設定される。これにより、右腕または左腕と、胴体とが同一とされたグループによる楕円Ｅ３，Ｅ５から上半身の近似楕円が推定されるので、離れ過ぎた他方の腕が含まれる楕円Ｅ１が選択されないので、胴体と離れ過ぎた腕の影響が抑制された上半身の近似楕円を推定することができる。

Ｓ３１の処理において、第２相対角度δＲが６０度より小さい、または１２０度より大きい以下である場合は（Ｓ３１：Ｎｏ）、楕円Ｅ２による近似楕円と、楕円Ｅ４による近似楕円とが、楕円Ｅ６による近似楕円から離れ過ぎていると判断されるので、かかる場合は、楕円Ｅ６を楕円タイプメモリ７ｃに設定する（Ｓ３３）。これにより、両腕と胴体とが共に離れ過ぎている状態であっても、両腕の影響が抑制された上半身の近似楕円を推定することができる。

Ｓ２１，Ｓ２４，Ｓ２５，Ｓ３０〜３３の処理の後、楕円タイプ選択処理を終了し、図３のメイン処理に戻る。Ｓ６の楕円タイプ選択処理の後、楕円タイプメモリ７ｃに記憶された楕円タイプに該当する測距値ＭＰを取得し、その測距値ＭＰに基づいた最小二乗法により、上半身の近似楕円を算出する（Ｓ７）。Ｓ７の処理の後、算出された上半身の近似楕円から身体角度θを推定する（Ｓ８）。図７（ｂ）を参照して、Ｓ８の処理を説明する。図７（ｂ）は、身体角度を模式的に示した図である。楕円Ｅ１がＳ７の処理で推定された近似楕円である。近似楕円の短軸Ｓａ方向の向きが、対象者Ｈの向きであると推定される。そして、その対象者Ｈの向きとＸ軸とのなす角が身体角度θである。なお、楕円Ｅ３，Ｅ５，Ｅ６における、対象者Ｈの向きと身体角度θとの推定方法は、楕円Ｅ１の場合と同様であるので、その説明は省略する。

図３に戻る。Ｓ８の処理の後、推定された身体角度θを、表示部５のＬＣＤ１１に出力する（Ｓ９）。なお、身体角度θの出力先はＬＣＤ１１に限られるものではなく、身体角度θがＨＤＤ７に記憶される構成としても良いし、身体角度θを図示しない通信装置によって、外部のサーバやＰＣ等に送信される構成としても良い。Ｓ９の処理の後、Ｓ１の処理を繰り返す。

以上説明した通り、本実施形態における身体向推定装置１によれば、測距センサ３から取得された、対象者Ｈの上半身の測距値ＭＰが１乃至複数のグループにグルーピングされる。右腕または左腕によるグループの近似楕円と、胴体によるグループの近似楕円との相対角度が、６０度以上１２０度以下である場合はこれらを同一のグループとしてグルーピングされ、それ以外は、別のグループとしてグルーピングされる。

そして、胴体を含むグループに該当する楕円タイプが取得され、楕円タイプメモリ７ｃに記憶される。その楕円タイプに該当する測距値ＭＰを取得し、その測距値ＭＰから上半身の近似楕円が算出され、その上半身の近似楕円における短軸Ｓａ方向が、対象者Ｈの向きとされる。よって、胴体から離れ過ぎた腕が胴体を含むグループから区別されるので、対象者Ｈの腕の位置による影響を抑制して、対象者Ｈの向き（上半身の向き）を推定できる。

加えて、胴体から離れ過ぎた腕が胴体を含むグループから除外されるので、測距センサ３から腕の測距値ＭＰが取得されても、対象者Ｈの向きが推定できる。従って、測距センサ３を、腕の影響がなく上半身の位置が取得できる、例えば肩にピンポイントで向ける必要はないので、測距センサ３の上下方向の位置および仰角の設定を容易にすることができる。

また、従来技術においては、歩行中の対象者Ｈの重心位置の変化によって、対象者Ｈの向きを推定していた。よって、重心位置のトラッキングに要する時間が必要となり、対象者Ｈの向きを迅速に推定できなかった。さらに、対象者Ｈが停止した場合は、重心位置の変化自体が見られなくなるので、対象者Ｈの向きの推定が正確にできなかった。

これに対して、これに対して本実施形態における身体向推定装置１では、測距センサ３から取得された測距値ＭＰから算出されたグループに基づいて、胴体を含む楕円タイプが選択され、その楕円タイプに基づいて上半身の近似楕円が算出され、その上半身の近似楕円に基づいて、対象者Ｈの向きが推定される。これにより、重心位置のトラッキングに要する時間が不要となり、対象者Ｈの向きをリアルタイムに推定できる。また、対象者Ｈが停止している場合でも、測距センサ３から取得された測距値ＭＰに基づいて、対象者Ｈの向きを推定することができる。

ところで、対象者Ｈに追従して自律走行を行う移動体（例えば、特開２０１６−１８４３３７号における移動体１００）においては、対象者Ｈと移動体のディスプレイとが、対面するように、対象者Ｈの向きに応じて移動体の向きを変更している。従来、カメラで取得した対象者Ｈの上半身の画像を画像解析して、解析された結果に基づいて対象者Ｈの向きを推定していた。この場合、歩行中に前後する対象者Ｈの腕の位置によって、画像解析から得られる対象者Ｈの向きも不安定なものとなるので、移動体の向きに対する挙動が安定しなかった。

そこで移動体に身体向推定装置１を搭載し、身体向推定装置１によって推定された対象者Ｈの向きにより、移動体の向きを変更させる。これにより対象者Ｈの向きは、対象者Ｈの腕の位置による影響が抑制されたものとなるので、移動体の向きに対する挙動を安定させることができる。

以上、実施形態に基づき本発明を説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲内で種々の改良変更が可能であることは容易に推察できるものである。

上記実施形態において、制御プログラム６ａを、身体向推定装置１で実行する構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、制御プログラム６ａを、パーソナル・コンピュータやスマートフォン、タブレット端末等に記憶して、制御プログラム６ａを実行する構成としても良い。

上記実施形態において、上半身の測距値をレーザ光によって検出する測距センサ３を用いる構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、取得した画像から空間内の距離情報等を検出する距離画像センサを用いて、上半身の測距値を検出する構成としても良い。

上記実施形態において、近似楕円はいずれも、測距値ＭＰに基づく最小二乗法で算出される構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、最小二乗法以外の種々の演算方法によって、近似楕円をする構成としても良い。

上記実施形態において、基準点Ｐは、楕円Ｅ３，Ｅ５，Ｅ６の近似楕円の中心Ｃａｂ，Ｃｂを通り、楕円Ｅ３，Ｅ５，Ｅ６の近似楕円の短軸Ｓａ方向の直線上に位置する構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、中心Ｃａｂ，Ｃｂを通り、楕円Ｅ３，Ｅ５，Ｅ６の近似楕円の長軸Ｌａ方向の直線上に位置する点を基準点Ｐとしても良いし、任意の点を基準点Ｐとしても良い。

上記実施形態において、相対角度δ，第１相対角度δＬ，第２相対角度δＲの角度大きさにより、右腕または左腕による近似楕円と、胴体による近似楕円とが接近しているかを判断する構成とした。しかし、必ずしもこれに限られるものではなく、相対角度δ，第１相対角度δＬ，第２相対角度δＲの代わりに、中心Ｃａｂと中心Ｃｒとの距離ｄ２や中心Ｃａｂと中心Ｃｌとの距離ｄ４の大きさに基づいて、右腕または左腕による近似楕円と、胴体による近似楕円とが接近しているかを判断する構成としても良い。

１ 身体向推定装置
３ 測距センサ（上半身測距手段）
６ａ 制御プログラム（身体向推定プログラム）
Ｓ３〜Ｓ５ グループ化手段
Ｓ４，Ｓ５ グループ化手段の一部、再グループ化手段
Ｓ６ 楕円選択手段
Ｓ７ 楕円算出手段
Ｓ８ 身体向推定手段

Claims (11)

1. 対象者の上半身を測距する上半身測距手段と、
   その上半身測距手段により測距された各測距データをグループ化するグループ化手段と、
   そのグループ化手段によりグループ化されたグループ毎に近似楕円を算出する楕円算出手段と、
   その楕円算出手段により算出された近似楕円が複数ある場合に、その複数の近似楕円の位置関係に基づいて前記対象者の向きを推定する楕円を選択する楕円選択手段と、
   その楕円選択手段により選択された楕円に基づいて前記対象者の向きを推定する身体向推定手段と、
   を備えていることを特徴とする身体向推定装置。
2. 前記楕円算出手段は、前記グループ化手段によりグループ化されたグループ毎に算出した近似楕円のうち、隣接する２以上の近似楕円のもととなったグループに基づいて更に近似楕円を算出するものであることを特徴とする請求項１記載の身体向推定装置。
3. 前記楕円選択手段は、前記楕円算出手段により算出された近似楕円のうち、隣接する２つの近似楕円が所定の位置関係にある場合に、その２つの近似楕円のもととなったグループに基づいて算出される近似楕円を前記対象者の向きを推定する楕円として選択するものであることを特徴とする請求項１又は２に記載の身体向推定装置。
4. 前記楕円選択手段は、前記楕円算出手段により算出された近似楕円のうち、隣接する２つの近似楕円が所定の位置関係にない場合に、その２つの近似楕円のうち大きい方の近似楕円を前記対象者の向きを推定する楕円として選択するものであることを特徴とする請求項１から３のいずれかに記載の身体向推定装置。
5. 前記所定の位置関係は、前記楕円算出手段により算出された近似楕円のうち、隣接する２つの近似楕円の中心を結ぶ直線と、その隣接する２つの近似楕円のうち大きい方の近似楕円の短軸との成す角度に基づいて判断されるものであることを特徴とする請求項３又は４に記載の身体向推定装置。
6. 前記グループ化手段は、前記各測距データが示す測距点のうち、隣接する測距点間距離が閾値内にある場合に、その隣接する測距点を同グループにグループ化するものであり、
   グループ化の結果、グループ数が所定数を超えた場合に、前記閾値を大きな値に再設定して再度グループ化する再グループ化手段を備えていることを特徴とする請求項１から５のいずれかに記載の身体向推定装置。
7. 前記グループ化手段は、前記各測距データを、両腕及び胴体の１グループと、一方の腕及び胴体のグループと他方の腕のグループとの２グループと、一方の腕のグループと胴体のグループと他方の腕のグループとの３グループと、のいずれかにグループ化するものであることを特徴とする請求項１から６のいずれかに記載の身体向推定装置。
8. 前記楕円選択手段は、前記楕円算出手段により算出された近似楕円のうち、両腕及び胴体の近似楕円と、一方の腕及び胴体の近似楕円と、胴体の近似楕円とのうち、いずれかの近似楕円を前記対象者の向きを推定する楕円として選択するものであることを特徴とする請求項１から７のいずれかに記載の身体向推定装置。
9. 前記身体向推定手段は、前記楕円選択手段により選択された近似楕円の短軸方向を前記対象者の向きとして推定するものであることを特徴とする請求項１から８のいずれかに記載の身体向推定装置。
10. 前記上半身測距手段は、前記対象者の上半身を斜め上方へ向けて測距するものであることを特徴とする請求項１から９のいずれかに記載の身体向推定装置。
11. 対象者の上半身を測距した測距データを取得する上半身測距取得機能と、
    その上半身測距取得機能により取得された各測距データをグループ化するグループ化機能と、
    そのグループ化機能によりグループ化されたグループ毎に近似楕円を算出する楕円算出機能と、
    その楕円算出機能により算出された近似楕円が複数ある場合に、その複数の近似楕円の位置関係に基づいて前記対象者の向きを推定する楕円を選択する楕円選択機能と、
    その楕円選択機能により選択された楕円に基づいて前記対象者の向きを推定する身体向推定機能と、
    をコンピュータに実現させることを特徴とする身体向推定プログラム。

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