JP7258905B2 - 判定方法、及び判定装置 - Google Patents

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Description

本発明は、検出装置が正常に動作しているか否かを判定する判定方法、及び判定装置に関する。
従来、検出装置による検出結果に基づいて処理を行う技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。
特開２０１７－７８７０９号公報
検出装置が正常に動作していなければ、その検出装置は、誤った検出結果を出力してしまうことがある。
そこで、本発明は、検出装置が正常に動作しているか否かを判定する判定方法、及び判定装置を提供することを目的とする。
本開示の一態様に係る判定方法は、第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第１の情報と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第２の情報とを取得し、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトと、前記第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトとの中から、各検出装置によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一のオブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出し、前記第１の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置と、前記第２の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置とを比較し、前記第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定する。
また、本開示の一態様に係る判定装置は、第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第１の情報と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第２の情報とを取得する取得部と、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトと、前記第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトとの中から、各検出装置によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一のオブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出する抽出部と、前記第１の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置と、前記第２の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置とを比較し、前記第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定する比較部と、を備える。
本開示の一態様に係る判定方法、及び判定装置によると、検出装置が正常に動作しているか否かを判定することができる。
図１は、実施の形態に係る判定システムの構成を示すブロック図である。 図２は、実施の形態に係る第１の検出装置が移動体に搭載されている様子を示す模式図である。 図３は、実施の形態に係るオブジェクト選別処理のフローチャートである。 図４Ａは、点群データの一例を示す模式図である。 図４Ｂは、点群データから、平面に対応する点群が削除された平面削除点群データの一例を示す模式図である。 図４Ｃは、点群の集まりごとに区分された平面削除点群データの一例を示す模式図である。 図５Ａは、区分された点群の集まりの形状と、３つの固有値との関係の一例を示す模式図である。 図５Ｂは、区分された点群の集まりの形状と、３つの固有値との関係の一例を示す模式図である。 図５Ｃは、区分された点群の集まりの形状と、３つの固有値との関係の一例を示す模式図である。 図６は、実施の形態に係る判定処理のフローチャートである。 図７は、変形例に係る判定システムの構成を示すブロック図である。 図８は、変形例に係る判定システムの構成を示すブロック図である。
（本発明の一態様を得るに至った経緯）
近年、自動運転を行う移動体（例えば、自動運転車両）が開発されている。
一般に、自動運転を行う移動体には、周囲のオブジェクトの位置を検出する検出装置が搭載されている。自動運転を行う移動体において、検出装置が正常に動作していないと、その移動体が事故を起こしてしまう恐れがある。このため、自動運転を行う移動体に搭載された、周囲のオブジェクトの位置を検出する検出装置が正常に動作しているか否かを調べることは重要である。
そこで、発明者は、オブジェクトの位置を検出する検出装置が正常に動作しているか否かを調べるべく、下記本開示の一態様に係る判定方法、及び判定装置に想到した。
本開示の一態様に係る判定方法は、第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第１の情報と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第２の情報とを取得し、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトと、前記第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトとの中から、各検出装置によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一のオブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出し、前記第１の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置と、前記第２の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置とを比較し、前記第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定する。
上記判定方法では、所定の範囲内の時刻差において、第１の検出装置によって検出された基準オブジェクトの位置と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された基準オブジェクトの位置とを比較する。このため、上記判定方法によると、第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定することができる。
また、前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、前記基準オブジェクトを抽出する際に、前記移動体が第１の所定速度以下で移動している時に前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトから、前記基準オブジェクトを抽出するとしてもよい。また、前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、前記基準オブジェクトを抽出する際に、前記移動体が停止している時に前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトから、前記基準オブジェクトを抽出するとしてもよい。また、前記基準オブジェクトを抽出する際に、静止状態のオブジェクトを、前記基準オブジェクトとして抽出するとしてもよい。また、前記基準オブジェクトを抽出する際に、第２の所定速度以下で移動しているオブジェクトを、前記基準オブジェクトとして抽出するとしてもよい。また、前記基準オブジェクトを抽出する際に、所定の形状の１以上のオブジェクトを、前記基準オブジェクトとして抽出するとしてもよい。また、前記所定の形状の１以上のオブジェクトとは、長尺状のオブジェクトであるとしてもよい。
これらにより、第１の検出装置が正常に動作しているか否かを、より精度よく判定することができる。
また、前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、前記第１の検出装置が正常に動作していないと判定された場合、前記移動体を停止させるための信号を出力するとしてもよい。
これにより、移動体に搭載された第１の検出装置が正常に動作していないことに起因して発生するその移動体による事故の発生頻度を低減することができる。
また、前記第１の検出装置が正常に動作していないと判定された場合、前記第１の検出装置に係る較正を開始させるための信号を出力するとしてもよい。
これにより、第１の検出装置が正常に動作していない場合に、第１の検出装置の較正を開始させることができる。
また、前記基準オブジェクトの抽出を繰り返し行い、抽出した１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれの位置をデータベースに登録し、前記データベースに登録されている１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれについて、当該基準オブジェクトの抽出頻度と、当該基準オブジェクトの近傍の他の前記基準オブジェクトの配置位置とのうちの少なくとも一方に基づいて、当該基準オブジェクトの信頼度を算出するとしてもよい。
これにより、第１の検出装置が正常に動作しているか否かの判定結果に信頼度を付与することが可能になる。
また、前記基準オブジェクトの抽出を繰り返し行い、抽出した１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれに対して、当該基準オブジェクトが静的オブジェクト又は準静的オブジェクトであるか否かを示す第３の情報をダイナミックマップから取得して紐づけし、抽出した１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれについて、静的オブジェクト又は準静的オブジェクトであることを示す第３の情報に紐づけされた基準オブジェクトの方が、静的オブジェクト又は準静的オブジェクトでないことを示す第３の情報に紐づけされた基準のオブジェクトよりも高い信頼度となるように、当該基準オブジェクトの信頼度を算出するとしてもよい。
これにより、より精度よく基準オブジェクトの信頼度を算出することができる。
また、前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、前記第１の検出装置が正常に動作していないと判定した場合、当該判定に利用した前記基準オブジェクトの前記信頼度に応じて、前記移動体に警告を残すための信号と、前記移動体を整備させるための信号と、前記移動体を停止させるための信号と、の中からいずれか１つを選択的に切り替えて出力するとしてもよい。
これにより、移動体に搭載された第１の検出装置が正常に動作していないと判定した場合に、移動体側の対応方法を、基準オブジェクトの信頼度に応じて切り替えることができる。
また、前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、前記信頼度が所定値よりも高い前記基準オブジェクトが存在するエリアを、前記移動体に周期的に走行させるための信号を出力するとしてもよい。
これにより、移動体に搭載された第１の検出装置が正常に動作しているか否かの判定を、周期的に行うことができる。
本開示の一態様に係る判定装置は、第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第１の情報と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第２の情報とを取得する取得部と、前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトと、前記第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトとの中から、各検出装置によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一のオブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出する抽出部と、前記第１の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置と、前記第２の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置とを比較し、前記第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定する比較部と、を備える。
上記判定装置では、所定の範囲内の時刻差において、第１の検出装置によって検出された基準オブジェクトの位置と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された基準オブジェクトの位置とを比較する。このため、上記判定装置によると、第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定することができる。
以下、本開示の一態様に係る判定方法、及び判定装置の具体例について、図面を参照しながら説明する。ここで示す実施の形態は、いずれも本開示の一具体例を示すものである。従って、以下の実施の形態で示される数値、形状、構成要素、構成要素の配置及び接続形態、並びに、ステップ（工程）及びステップの順序等は、一例であって本開示を限定するものではない。以下の実施の形態における構成要素のうち、独立請求項に記載されていない構成要素については、任意に付加可能な構成要素である。また、各図は、模式図であり、必ずしも厳密に図示されたものではない。
（実施の形態）
以下、本開示の一態様に係る判定システムの一例について説明する。この判定システムは、正しく較正されていない可能性のある第１の検出装置によって検出されたオブジェクトの位置と、正しく較正され、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された同一のオブジェクトの位置とを比較し、第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定する。
［１．構成］
図１は、本開示の一態様に係る判定システム１の構成を示すブロック図である。
図１に示されるように、判定システム１は、移動体センサ２０と、基準センサ３０と、ネットワーク４０と、サーバ装置５０とを含んで構成される。
移動体センサ２０は、第１の検出装置２１と、オブジェクト検出部２２と、通信部２３とを含んで構成される。判定システム１において、移動体センサ２０は、例えば、移動体に搭載されて利用される。移動体センサ２０が搭載される移動体は、例えば、ショッピングモール内を自動運転する自動運転車両であってよい。以下では、移動体センサ２０は、ショッピングモール内を自動運転する自動運転車両に搭載されるとして説明するが、移動体センサ２０が搭載される移動体は、必ずしも自動運転車両に限定される必要はない。さらには、移動体センサ２０は、移動体ではなく、建物等といった移動しないインフラ設備に設置されてもよい。
第１の検出装置２１は、オブジェクトの位置及び形状を検出する装置である。第１の検出装置２１は、例えば、ＬｉＤＡＲ（Laser imaging Detection And Ranging）、ステレオカメラ等によって実現される。以下では、第１の検出装置２１がＬｉＤＡＲであるとして説明するが、必ずしもＬｉＤＡＲに限定される必要はない。第１の検出装置２１がＬｉＤＡＲである場合には、第１の検出装置２１は、オブジェクトの位置及び形状の検出結果として、レーザが照射された各地点の位置を示す点群データを出力する。
図２は、第１の検出装置２１が、移動体の一例である自動運転車両１００に搭載されている様子を示す模式図である。
図２に示されるように、第１の検出装置２１は、例えば、自動運転車両１００の前方方向前面（例えば、バンパ）に搭載され、自動運転車両１００の周囲のオブジェクトの位置及び形状を検出する。図２に示されるように、第１の検出装置２１は、例えば、自動運転車両１００の斜め前方の人物１１０の位置及び形状を検出する。
自動運転車両１００は、移動体センサ２０に加えて、さらに、走行領域の地図を記憶する記憶装置（図示せず）と、自車両の位置を取得する位置取得手段（図示せず）とを搭載し、走行領域の地図と、自車両の位置と、第１の検出装置２１によって検出される、自動運転車両１００の周囲のオブジェクトの位置とに基づいて自動運転を行う。位置取得手段は、例えば、ＧＰＳ（Global Positioning System）を利用して自装置の位置を取得する装置、デッドレコニング（Dead Reckoning）法を利用して自装置の位置を推定する装置、ＮＤＴ（Normal Distributions Transform）法を利用して自装置の位置を推定する装置等を含んで構成されてよい。
第１の検出装置２１は、自動運転車両１００に搭載される際に、その設置位置、設置角度等が正しく較正される。第１の検出装置２１は、正しく校正されていないと、正常に動作することができない。較正される設置位置としては、例えば、車両中心位置１０１からの相対座標等であり、較正される設置角度としては、例えば、前方方向に対するヨー角等である。しかしながら、最後に較正されてから時間が経過すると、第１の検出装置２１の設置位置、設置角度等は、正しく較正された状態からずれてしまうことがある。第１の検出装置２１の設置位置、設置角度等が、正しく較正された状態からずれてしまうと、自動運転車両１００は、第１の検出装置２１によって検出されたオブジェクトが、実際とは異なる、車両中心位置１０１からの距離、方向等の位置に存在すると判定して自動運転を行ってしまう恐れがある。例えば、第１の検出装置２１のヨー角の設置角度が、正しく較正された角度から１度ずれてしまうと、５０ｍ先で検出されるオブジェクトの位置は、実際の位置から８７ｃｍもずれてしまうことになる。このように、第１の検出装置２１が正しく較正されているか否かを調べることは、自動運転車両１００が行う自動運転において重要である。特に、第１の検出装置２１のヨー角の設置角度が正しく較正されているか否かを調べることは、重要である。
再び、図１に戻って、判定システム１の構成についての説明を続ける。
オブジェクト検出部２２は、第１の検出装置２１による検出結果に基づいて、第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトの位置及び形状を示す第１の情報を算出する。オブジェクト検出部２２は、例えば、オブジェクト選別処理を行うことで、上記第１の情報を算出する。このオブジェクト選別処理については、後程図面を用いて説明する。オブジェクト検出部２２は、例えば、移動体センサ２０がプロセッサ（図示せず）とメモリ（図示せず）とを備え、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。
通信部２３は、ネットワーク４０に接続される他の機器と通信する。他の機器には、サーバ装置５０が含まれる。通信部２３は、例えば、無線通信機を備え、無線を利用して、ネットワーク４０に接続される他の機器と通信するとしてもよい。
基準センサ３０は、第２の検出装置３１と、オブジェクト検出部３２と、通信部３３とを含んで構成される。判定システム１において、基準センサ３０は、例えば、インフラ設備に設置されて利用される。以下では、基準センサ３０は、ショッピングモール内の建物の外壁に設置されるとして説明するが、基準センサ３０が設置されるインフラ設備は、必ずしも建物に限定される必要はない。さらには、基準センサ３０は、インフラ設備でなく、第２の検出装置３１（後述）が正しく較正されていることが保証された状態で運用される、ショッピングモール内をパトロールするパトロール車両に搭載されてもよい。
第２の検出装置３１は、第１の検出装置２１と同様に、オブジェクトの位置及び形状を検出する装置である。第２の検出装置３１は、例えば、ＬｉＤＡＲ、ステレオカメラ等によって実現される。以下では、第２の検出装置３１が、第１の検出装置２１と同様に、ＬｉＤＡＲであるとして説明するが、必ずしもＬｉＤＡＲに限定される必要はない。第２の検出装置３１がＬｉＤＡＲである場合には、第２の検出装置３１は、オブジェクトの位置及び形状の検出結果として、レーザが照射された各地点の位置を示す点群データを出力する。
第２の検出装置３１は、第１の検出装置２１と異なり、正しく較正されていることが保証された状態で運用される。すなわち、第２の検出装置３１は、常に、正しいオブジェクトの位置を検出する。このため、第２の検出装置３１は、基準検出装置として予め定められている。
オブジェクト検出部３２は、第２の検出装置３１による検出結果に基づいて、第２の検出装置３１によって検出された１以上のオブジェクトの位置及び形状を示す第２の情報を算出する。オブジェクト検出部３２は、例えば、第１の検出装置２１と同様に、オブジェクト選別処理を行うことで、上記第２の情報を算出する。オブジェクト検出部３２は、例えば、基準センサ３０がプロセッサ（図示せず）とメモリ（図示せず）とを備え、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで実現される。
通信部３３は、ネットワーク４０に接続される他の機器と通信する。他の機器には、サーバ装置５０が含まれる。通信部３３は、例えば、無線通信機を備え、無線を利用して、ネットワーク４０に接続される他の機器と通信するとしてもよい。
サーバ装置５０は、通信機能を有するコンピュータ装置であって、例えば、パソコン、情報処理端末等によって実現される。サーバ装置５０は、例えば、１台のパソコンによって実現されてもよいし、互いに通信可能な、分散処理を行う複数のパソコンによって実現されてもよい。サーバ装置５０は、例えば、サーバ装置５０がプロセッサ（図示せず）とメモリ（図示せず）とを備え、プロセッサがメモリに記憶されたプログラムを実行することで、比較部１０を実現する。
比較部１０は、通信部１１と、同一オブジェクト抽出部１２と、位置比較部１３とを含んで構成される。
通信部１１は、ネットワーク４０に接続される他の機器と通信する。他の機器には、移動体センサ２０と基準センサ３０とが含まれる。通信部１１は、例えば、無線通信機を備え、無線を利用して、ネットワーク４０に接続される他の機器と通信するとしてもよい。
通信部１１は、移動体センサ２０と通信することで、移動体センサ２０から第１の情報を取得し、基準センサ３０と通信することで、基準センサ３０から第２の情報を取得する。
同一オブジェクト抽出部１２は、通信部１１によって取得された第１の情報と第２の情報とに基づいて、第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトと、第２の検出装置３１によって検出された１以上のオブジェクトの中から、各検出装置（第１の検出装置２１、第２の検出装置３１）によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一オブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出する。同一オブジェクト抽出部１２は、例えば、第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの形状と、第２の検出装置３１によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの形状とに基づいて、互いに同様の形状のオブジェクトの中から、基準オブジェクトを抽出してもよい。また、同一オブジェクト抽出部１２は、例えば、第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれについての、他のオブジェクトとの相対位置関係と、第２の検出装置３１によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれについての、他のオブジェクトとの相対位置関係とに基づいて、他のオブジェクトとの相対位置関係が互いに同様となるオブジェクトの中から、基準オブジェクトを抽出してもよい。
位置比較部１３は、第１の情報によって示される、同一オブジェクト抽出部１２によって抽出された基準のオブジェクトの位置と、第２の情報によって示される、同一オブジェクト抽出部１２によって抽出された基準のオブジェクトの位置とを比較し、第１の検出装置２１が正常に動作しているか否かを判定する。
［２．動作］
以下、上記構成の判定システム１の行う動作について説明する。
判定システム１の行う動作は、オブジェクト検出部２２及びオブジェクト検出部３２が主体となって行うオブジェクト選別処理と、比較部１０が主体となって行う比較処理とを含む。
以下、オブジェクト選別処理と、判定処理とについて、順に説明する。
図３は、オブジェクト選別処理のフローチャートである。以下の説明において、オブジェクト選別処理を行う主体がオブジェクト検出部３２であって、算出する情報が第２の情報であるとして説明するが、オブジェクト選別処理を行う主体がオブジェクト検出部２２であって、算出する情報が第１の情報である場合も同様である。
オブジェクト選別処理は、例えば、予め定められた時間間隔で繰り返し開始されてもよいし、基準センサ３０が、比較部１０から送信されたオブジェクト選別処理を開始する旨の信号を受信することで開始されてもよいし、基準センサ３０が、基準センサ３０を利用するユーザから、オブジェクト選別処理を開始する旨の操作を受け付けることで開始されてもよいし、所定の時刻になることで開始されてもよい。
オブジェクト選別処理が開始されると、オブジェクト検出部３２は、第２の検出装置３１によって検出されたオブジェクトの位置及び形状を示す点群データを取得する（ステップＳ１１０）。
図４Ａは、第２の検出装置３１から検出結果として出力される、オブジェクトの位置及び形状を示す点群データの一例を示す模式図である。
図４Ａに示される点群における各点は、ＬｉＤＡＲである第２の検出装置３１によりレーザが照射された各地点の位置を示す。
再び図３に戻って、オブジェクト選別処理の説明を続ける。
点群データが取得されると、オブジェクト検出部３２は、第２の検出装置３１によって検出された点群データから、平面を示す点群データをカットする（ステップＳ１２０）。より具体的には、オブジェクト検出部３２は、第２の検出装置３１によって検出された点群データから、各点における法線ベクトルの変化が少ない領域の点群を削除する。以下、第２の検出装置３１によって検出された点群データから、各点における法線ベクトルの変化が少ない領域の点群が削除された点群データのことを、平面削除点群データとも呼ぶ。
一般に、オブジェクトとしての平面は、位置を精度良く比較するのに適した特徴的な形状に乏しい。このため、オブジェクト検出部３２は、ステップＳ１２０の処理により、オブジェクトの位置を比較する対象から、平面を排除する。
図４Ｂは、平面削除点群データの一例を示す模式図である。
図４Ｂに示されるように、平面削除点群データは、第２の検出装置３１によって検出された点群データから、地面、壁等の平面に対応する点群が削除された点群データとなる。
再び図３に戻って、オブジェクト選別処理の説明を続ける。
平面を示す点群データがカットされると、オブジェクト検出部３２は、平面削除点群データに対して、セグメンテーションを行う（ステップＳ１３０）。より具体的には、オブジェクト検出部３２は、平面削除点群データの点群に対して、互いに隣接する点群からなる点群の集まりごとに区分してラベリングする。
図４Ｃは、点群の集まりごとに区分された平面削除点群データを示す模式図である。
図４Ｃにおいて、破線で囲まれた点群の集まりのそれぞれが、区分された点群の集まりを示す。
図４Ｃに示されるように、区分された点群の集まりのそれぞれは、実空間におけるオブジェクトのそれぞれに対応する。すなわち、区分された点群の集まりのそれぞれは、対応するオブジェクトの位置及び形状を示す。
再び図３に戻って、オブジェクト選別処理の説明を続ける。
ステップＳ１３０の処理が行われると、オブジェクト検出部３２は、区分された点群の集まりに対応するオブジェクトのうち、その形状が、オブジェクトの位置を比較する対象としてふさわしいオブジェクトを選別するための処理（後述するステップＳ１４０の処理～ステップＳ１５０の処理）を行う。ここでは、一例として、オブジェクトの位置を比較する対象として、棒状のオブジェクトがふさわしいとして説明する。これは、第１の検出装置２１のヨー角の設置角度が正しく較正されているか否かを精度良く調べるためには、オブジェクトの位置を比較する対象として棒状のオブジェクトが適しているためである。しかしながら、オブジェクトの位置を比較する対象としてふさわしいオブジェクトは、必ずしも棒状のオブジェクトに限定される必要はない。オブジェクトの位置を比較する対象として、他の条件を満たすオブジェクトがふさわしい場合には、後述するステップＳ１４０の処理～ステップＳ１５０の処理の替わりに、その条件を満たすオブジェクトを選別するための処理を行うとしてもよい。また、さらには、オブジェクトの位置を比較する対象としてふさわしいオブジェクトを選別する必要がない、又はその必要性が低い場合には、後述するステップＳ１４０の処理～ステップＳ１５０の処理を行わないとしてもよい。
ステップＳ１３０の処理が行われると、オブジェクト検出部３２は、区分された点群の集まりのそれぞれに対して、点群データの形状推定を行う（ステップＳ１４０）。より具体的には、オブジェクト検出部３２は、区分された点群の集まりのそれぞれに対して、３次元空間における共分散行列の３つの固有値を算出することで固有値分解を行う第１処理を行う。そして、オブジェクト検出部３２は、算出した３つの固有値を比較する第２処理を行う。
図５Ａ、５Ｂ、５Ｃは、それぞれ、区分された点群の集まりの形状と、算出された３つの固有値との関係の一例を示す模式図である。
３つの固有値をａ、ｂ、ｃとした場合において、図５Ａに示されるように、区分された点群の集まりの形状が棒状であるときには、ａ、ｂ、ｃの関係は、ａ≫ｂ≒ｃの関係となる。また、図５Ｂに示されるように、区分された点群の集まりの形状が平面状であるときには、ａ、ｂ、ｃの関係は、ａ≒ｂ≫ｃの関係となる。また、図５Ｃに示されるように、区分された点群の集まりの形状が球状であるときには、ａ、ｂ、ｃの関係は、ａ≒ｂ≒ｃの関係となる。このように、３つの固有値を比較することで、区分された点群の集まりに対応するオブジェクトの形状が、棒状であるか否か、平面状であるか否か、球状であるか否か等を調べることができる。
再び、図３に戻って、オブジェクト選別処理の説明を続ける。
算出した３つの固有値が比較されると、オブジェクト検出部３２は、その比較結果に基づいて、区分された点群の集まりに対応するオブジェクトのうち、その形状が、オブジェクトの位置を比較する対象としてふさわしいオブジェクト（ここでは、その形状が棒状であるオブジェクト）を選別する（ステップＳ１５０）。より具体的には、オブジェクト検出部３２は、平面削減点群データから、３つの固有値ａ、ｂ、ｃの関係が、ａ≫ｂ≒ｃとなる区分された点群の集まりを残して、他の点群の集まりを削除する。
オブジェクトの選別を行うと、オブジェクト検出部３２は、平面削減点群データから、３つの固有値ａ、ｂ、ｃの関係が、ａ≫ｂ≒ｃとなる区分された点群の集まりを残して、他の点群の集まりを削除したデータを、第２の情報として出力する（ステップＳ１６０）。すなわち、オブジェクト検出部３２は、通信部３３を介して、比較部１０に、第２の情報を送信する。
ステップＳ１６０の処理が終了すると、判定システム１は、そのオブジェクト選出処理を終了する。
なお、ここでは、点群データの形状推定の一具体例として、オブジェクト検出部３２が第１処理と第２処理とを行うとして説明した。しかしながら、オブジェクト検出部３２が行う第１処理と第２処理とは、点群データの形状推定を実現する一例に過ぎない。点群データの形状推定は、他の方法で実現されても構わない。
図６は、判定処理のフローチャートである。
判定処理は、例えば、移動体センサ２０から第１の情報が送信され、基準センサ３０から第２の情報が送信されることで開始されてもよいし、比較部１０が、比較部１０を利用するユーザから、判定処理を開始する旨の操作を受け付けることで開始されてもよいし、所定の時刻になることで開始されてもよい。
判定処理が開始されると、通信部１１は、第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第１の情報と、第２の検出装置３１によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第２の情報とを取得する（ステップＳ２１０）。より具体的には、通信部１１は、移動体センサ２０から送信された第１の情報と、基準センサ３０から送信された第２の情報とを受信する。
第１の情報と第２の情報とが取得されると、同一オブジェクト抽出部１２は、取得された第１の情報と第２の情報とに基づいて、第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトと、第２の検出装置３１によって検出された１以上のオブジェクトとの中から、各検出装置（第１の検出装置２１、第２の検出装置３１）によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一のオブジェクトを基準オブジェクトとして抽出する（ステップＳ２２０）。
基準オブジェクトが抽出されると、位置比較部１３は、第１の情報によって示される基準オブジェクトの位置と、第２の情報によって示される基準のオブジェクトの位置とを比較する（ステップＳ２３０）。
ステップＳ２２０の処理において、同一オブジェクト抽出部１２は、第１の検出装置２１によって検出された時刻と、第２の検出装置３１によって検出された時刻との差が所定の範囲内（例えば、１秒以内）である１以上のオブジェクトを対象として上記抽出を行う。これは、例えば、オブジェクト検出部２２が、第１の検出装置２１による検出の時刻を示す情報を第１の情報に含ませて算出し、オブジェクト検出部３２が、第２の検出装置３１による検出の時刻を示す情報を第２の情報に含ませて算出し、同一オブジェクト抽出部１２が、第１の情報及び第２の情報に含まれる、検出された時刻を示す情報に基づいて、検出された時刻の差が所定の範囲内となる第１の情報と第２の情報との組み合わせを用いて、上記抽出を行うことで実現されてもよい。また、例えば、同一オブジェクト抽出部１２が、通信部１１を介して、移動体センサ２０と基準センサ３０とに対して、第１の検出装置２１による検出と、第２の検出装置３１による検出とを所定の時刻差の範囲内に行わせるための同期信号を送信することで実現されてもよい。また、例えば、第１の検出装置２１と第２の検出装置３１とが、それぞれ、予め、所定の時間差の範囲内となる時刻に検出を行うように設定されていることで実現されてもよい。これにより、ステップＳ２３０の処理において行われる、第１の情報によって示される基準オブジェクトの位置と、第２の情報によって示される基準オブジェクトの位置との比較を、より精度よく行うことができるようになる。
また、ステップＳ２２０の処理において、同一オブジェクト抽出部１２は、例えば、基準オブジェクトを抽出する際に、第１の検出装置２１を搭載する移動体が第１の所定速度（例えば、１０ｋｍ／ｓ）以下で移動している時に第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトから基準オブジェクトを抽出するとしてもよい。これは、例えば、オブジェクト検出部２２が、予め定められた時間間隔で繰り返し第１の情報を算出し、同一オブジェクト抽出部１２が、新たに取得された第１の情報によって示される点群データと、前回取得された第１の情報によって示される点群データとを比較することで、第１の検出装置２１を搭載する移動体の速度が第１の所定速度以下であるか否かを判定することで実現されてもよい。また、例えば、第１の検出装置２１が、予め、搭載される移動体が第１の所定速度以下である場合に限って検出を行うように設定されていることで実現されてよい。これにより、ステップＳ２３０の処理において行われる、第１の情報によって示される基準オブジェクトの位置と、第２の情報によって示される基準オブジェクトの位置との比較を、より精度よく行うことができるようになる。
また、ステップＳ２２０の処理において、同一オブジェクト抽出部１２は、例えば、基準オブジェクトを抽出する際に、第１の検出装置２１を搭載する移動体が停止している時に第１の検出装置２１によって検出された１以上のオブジェクトから基準オブジェクトを抽出するとしてもよい。これは、例えば、オブジェクト検出部２２が、予め定められた時間間隔で繰り返し第１の情報を算出し、同一オブジェクト抽出部１２が、新たに取得された第１の情報によって示される点群データと、前回取得された第１の情報によって示される点群データとを比較することで、第１の検出装置２１を搭載する移動体が停止しているか否かを判定することで実現されてもよい。また、例えば、第１の検出装置２１が、予め、搭載される移動体が停止している場合に限って検出を行うように設定されていることで実現されてよい。これにより、ステップＳ２３０の処理において行われる、第１の情報によって示される基準オブジェクトの位置と、第２の情報によって示される基準オブジェクトの位置との比較を、より精度よく行うことができるようになる。
また、ステップＳ２２０の処理において、同一オブジェクト抽出部１２は、例えば、基準オブジェクトを抽出する際に、第２の所定速度（例えば、５ｋｍ／ｓ）以下で移動しているオブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出してもよい。これは、例えば、オブジェクト検出部２２が、予め定められた時間間隔で繰り返し第１の情報を算出し、同一オブジェクト抽出部１２が、新たに取得された第１の情報によって示される点群データと、前回取得された第１の情報によって示される点群データとを比較することで、区分された点群の集まりのそれぞれに対応するオブジェクトの移動速度が第２の所定速度以下であるか否かを判定することで実現されてもよい。また、例えば、移動体センサ２０が、オブジェクトの動きを検出する手段を備え、オブジェクト検出部２２が、第２の所定速度以下で移動しているオブジェクトに限定して、オブジェクトの選別を行うことで実現されてよい。これにより、ステップＳ２３０の処理において行われる、第１の情報によって示される基準オブジェクトの位置と、第２の情報によって示される基準オブジェクトの位置との比較を、より精度よく行うことができるようになる。
また、ステップＳ２２０の処理において、同一オブジェクト抽出部１２は、例えば、基準オブジェクトを抽出する際に、静止状態のオブジェクトを基準オブジェクトとして抽出してもよい。これは、例えば、オブジェクト検出部２２が、予め定められた時間間隔で繰り返し第１の情報を算出し、同一オブジェクト抽出部１２が、新たに取得された第１の情報によって示される点群データと、前回取得された第１の情報によって示される点群データとを比較することで、区分された点群の集まりのそれぞれに対応するオブジェクトが静止状態であるか否かを判定することで実現されてもよい。また、例えば、移動体センサ２０が、オブジェクトの動きを検出する手段を備え、オブジェクト検出部２２が、静止状態のオブジェクトに限定して、オブジェクトの選別を行うことで実現されてよい。これにより、ステップＳ２３０の処理において行われる、第１の情報によって示される基準オブジェクトの位置と、第２の情報によって示される基準オブジェクトの位置との比較を、より精度よく行うことができるようになる。
ステップＳ２３０の処理が終了すると、位置比較部１３は、第１の情報によって示される基準オブジェクトの位置と、第２の情報によって示される基準オブジェクトの位置との差分が所定の範囲内であるか否かを調べる（ステップＳ２４０）。
ステップＳ２４０の処理において、上記差分が所定の範囲内である場合に（ステップＳ２４０：Ｙｅｓ）、位置比較部１３は、第１の検出装置２１が正常に動作していると判定する（ステップＳ２５０）。
ステップＳ２４０の処理において、上記差分が所定の範囲内でない場合に（ステップＳ２４０：Ｎｏ）、位置比較部１３は、第１の検出装置２１が正常に動作していないと判定する（ステップＳ２６０）。
ステップＳ２６０の処理において、位置比較部１３は、第１の検出装置２１を搭載する移動体を停止させるための信号を出力するとしてもよい。また、ステップＳ２６０の処理において、位置比較部１３は、第１の検出装置２１に係る校正を開始させるための信号を出力するとしてもよい。
ステップＳ２５０の処理が終了した場合、又はステップＳ２６０の処理が終了した場合に、判定システム１は、その判定処理を終了する。
［３．考察］
上記判定システム１は、正しく較正されていない可能性のある第１の検出装置２１によって検出されたオブジェクトの位置と、正しく較正され、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置３１によって検出された同一のオブジェクトの位置とを比較することで、第１の検出装置２１が正常に動作しているか否かを判定する。このため、判定システム１を利用するユーザは、第１の検出装置２１が正常に動作しているか否かを知ることができる。また、上記判定システム１によると、第１の検出装置２１及び第２の検出装置３１による検出の対象とする範囲内に元々存在しているオブジェクトを利用して、第１の検出装置２１によって検出されたオブジェクトの位置と、第２の検出装置３１によって検出された同一のオブジェクトの位置との比較を行うことができる。このため、上記比較において比較対象となる新たなオブジェクトを設置する必要、及び、上記比較において比較対象となるオブジェクトを特定するための特殊なマーカ等を新たに設置する必要がない。
（補足）
以上のように、本出願において開示する技術の例示として、実施の形態について説明した。しかしながら本開示による技術は、これに限定されず、適宜、変更、置き換え、付加、省略等を行った実施の形態にも適用可能である。
以下に、本開示における更なる変形例の一例について列記する。
（１）実施の形態において、判定システム１は、オブジェクト検出部２２及びオブジェクト検出部３２が主体となってオブジェクト選別処理を行うとして説明した。しかしながら、判定システム１においてオブジェクト選別処理が実行されれば、必ずしも、オブジェクト検出部２２及びオブジェクト検出部３２が主体となってオブジェクト選別処理を行う構成に限定される必要はない。例えば、比較部１０が主体となってオブジェクト選別処理を行う構成であってもよい。この場合には、例えば、移動体センサ２０は、第１の検出装置２１により検出されたオブジェクトの位置及び形状を示す点群データそのものを第１の情報として比較部１０に送信し、基準センサ３０は、第２の検出装置３１により検出されたオブジェクトの位置及び形状を示す点群データそのものを第２の情報として比較部１０に送信する。そして、比較部１０は、比較処理の実行に先立って、第１の情報を対象とするオブジェクト選別処理と、第２の情報を対象とするオブジェクト選別処理とを実行し、オブジェクト選別処理が実行された第１の情報と、オブジェクト選別処理が実行された第２の情報とを対象として比較処理を実行するとしてもよい。
（２）実施の形態において、判定システム１は、図１に示されるように、比較部１０が、移動体センサ２０及び基準センサ３０とは別の装置であるサーバ装置５０において実現されるとして説明した。しかしながら、比較部１０は、必ずしも、移動体センサ２０及び基準センサ３０とは別の装置において実現される構成の例に限定される必要はない。
一例として、図７に示されるように、実施の形態に係る判定システム１と同様の機能を有する判定システム１ａは、実施の形態に係る比較部１０と同様の機能を有する比較部１０ａを含む移動体センサ２０ａであって、さらに、実施の形態に係る移動体センサ２０と同様の機能を実現する移動体センサ２０ａと、基準センサ３０と、ネットワーク４０とを含んで構成されるとしてもよい。
また、別の一例として、図８に示されるように、実施の形態に係る判定システム１と同様の機能を有する判定システム１ｂは、実施の形態に係る比較部１０と同様の機能を有する比較部１０ｂを含む基準センサ３０ａであって、さらに、実施の形態に係る基準センサ３０と同様の機能を実現する基準センサ３０ａと、移動体センサ２０と、ネットワーク４０とを含んで構成されるとしてもよい。
（３）実施の形態において、判定システム１は、基準オブジェクトの抽出を繰り返し行い、抽出した１以上の基準オブジェクトのそれぞれ位置をデータベースに登録してもよい。この場合、判定システム１は、データベースに登録されている１以上の基準オブジェクトのそれぞれについて、基準オブジェクトの抽出頻度に基づいて、その基準オブジェクトの信頼度を算出してもよい。ここで、判定システム１は、例えば、より抽出頻度が高い基準オブジェクトの方がより高い信頼度となるように信頼度の算出を行ってもよい。また、この場合、判定システム１は、データベースに登録されている１以上の基準オブジェクトのそれぞれについて、基準オブジェクトの近傍の他の基準オブジェクトの配置位置に基づいて、その基準オブジェクトの信頼度を算出してもよい。ここで、判定システム１は、例えば、より基準オブジェクトとして適した配置位置に存在する基準オブジェクトの方がより高い信頼度となるように信頼度の算出を行ってもよい。また、この場合、判定システム１は、データベースに登録されている１以上の基準オブジェクトのそれぞれについて、基準オブジェクトの形状に基づいて、その基準オブジェクトの信頼度を算出してもよい。ここで、判定システム１は、例えば、より基準オブジェクトとして適した形状の基準オブジェクトの方がより高い信頼度となるように信頼度の算出を行ってもよい。
このように、基準オブジェクトの信頼度を算出することで、第１の検出装置２１が正常に動作しているか否かの判定結果に信頼度を付与することが可能になる。
このように、抽出した基準オブジェクトの位置をデータベースに登録することで、第１の検出装置２１が正常に動作しているか否かの判定を行うことが可能となる場所を示す場所マップを作成することが可能になる。
また、判定システム１は、抽出した１以上の基準オブジェクトのそれぞれに対して、その基準オブジェクトが静的オブジェクト又は準静的オブジェクトであるか否かを示す第３の情報をダイナミックマップから取得して紐づけしてもよい。この場合、判定システム１は、抽出した１以上の基準オブジェクトのそれぞれについて、静的オブジェクト又は準静的オブジェクトであることを示す第３の情報に紐づけされた基準オブジェクトの方が、静的オブジェクト又は準静的オブジェクトでないことを示す第３の情報に紐づけされた基準のオブジェクトよりも高い信頼度となるように、その基準オブジェクトの信頼度を算出してもよい。ここで、静的オブジェクト又は準静的オブジェクトとは、比較的長期間（例えば、１カ月以上）、位置の変動がないオブジェクト（例えば、路面、建物等）のことをいう。
また、判定システム１は、第１の検出装置２１が正常に動作していないと判定した場合、その判定に利用した基準オブジェクトの信頼度に応じて、出力する信号を選択的に切り替えて出力してもよい。この場合、判定システム１は、例えば、出力する信号を、移動体に警告を残すための信号と、移動体を整備させるための信号と、移動体を停止させるための信号と、の中からいずれか１つを選択的に切り替えて出力するとしてもよい。
また、判定システム１は、信頼度が所定値よりも高い基準オブジェクトが存在するエリアを、移動体に周期的に走行させるための信号を出力するとしてもよい。
（４）実施の形態において、判定システム１は、基準オブジェクトを、移動体周囲に複数個抽出するとしてもよい。この場合、抽出する複数の基準オブジェクトの方向は、移動体から見て互いに異なる方向であることが好ましい。特に、互いに異なる方向に３つ以上の基準オブジェクトがある場合には、平面における移動体の位置の算出精度を向上させることができる。
（５）実施の形態において、判定システム１は、移動体の状態、基準オブジェクトの状態、基準オブジェクトの個数、基準オブジェクトの方向、のうちの少なくとも１つから、第１の検出装置２１が正常に動作しているか否かの判定結果の信頼度を算出するとしてもよい。
（６）判定システム１における、１の任意の構成要素、又は複数の任意の要素の組み合わせからなる装置のことを、判定装置との名称で呼ぶことができる。例えば、比較部１０のことを判定装置と呼んでもよいし、例えば、比較部１０と、通信部２３と、オブジェクト検出部２２と、通信部３３と、オブジェクト検出部３２とからなる装置のことを、判定装置と呼んでもよい。また、判定装置は、例えば、互いに物理的に分離された複数のパーツにより構成される装置であってもよい。
（７）実施の形態において、判定システム１における各構成要素は、ＩＣ（Integrated Circuit）、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の半導体装置により個別に１チップ化されてもよいし、一部又は全部を含むように１チップ化されてもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限るものではなく、専用回路又は汎用プロセッサで実現してもよい。ＬＳＩ製造後に、プログラムすることが可能なＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や、ＬＳＩ内部の回路セルの接続や設定を再構成可能なリコンフィギュラブル・プロセッサを利用してもよい。更には、半導体技術の進歩又は派生する別技術によりＬＳＩに置き換わる集積回路化の技術が登場すれば、その技術を用いて機能ブロックの集積化を行ってもよい。バイオ技術の適用等が可能性としてあり得る。
本開示は、検出装置が正常に動作しているか否かを判定するシステム等において広く利用可能である。
１、１ａ、１ｂ 判定システム
１０、１０ａ、１０ｂ 比較部
１１、２３、３３ 通信部
１２ 同一オブジェクト抽出部
１３ 位置比較部
２０、２０ａ 移動体センサ
２１ 第１の検出装置
２２、３２ オブジェクト検出部
３０、３０ａ 基準センサ
３１ 第２の検出装置
４０ ネットワーク
５０ サーバ装置

Claims (14)

  1. 第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第１の情報と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第２の情報とを取得し、
    前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトと、前記第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトとの中から、各検出装置によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一のオブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出し、
    前記第１の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置と、前記第２の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置とを比較し、
    前記第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定する、
    判定方法。
  2. 前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、
    前記基準オブジェクトを抽出する際に、前記移動体が第１の所定速度以下で移動している時に前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトから、前記基準オブジェクトを抽出する、
    請求項１に記載の判定方法。
  3. 前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、
    前記基準オブジェクトを抽出する際に、前記移動体が停止している時に前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトから、前記基準オブジェクトを抽出する、
    請求項１に記載の判定方法。
  4. 前記基準オブジェクトを抽出する際に、静止状態のオブジェクトを、前記基準オブジェクトとして抽出する、
    請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の判定方法。
  5. 前記基準オブジェクトを抽出する際に、第２の所定速度以下で移動しているオブジェクトを、前記基準オブジェクトとして抽出する、
    請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の判定方法。
  6. 前記基準オブジェクトを抽出する際に、所定の形状の１以上のオブジェクトを、前記基準オブジェクトとして抽出する、
    請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の判定方法。
  7. 前記所定の形状の１以上のオブジェクトとは、長尺状のオブジェクトである、
    請求項６に記載の判定方法。
  8. 前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、
    前記第１の検出装置が正常に動作していないと判定された場合、前記移動体を停止させるための信号を出力する、
    請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の判定方法。
  9. 前記第１の検出装置が正常に動作していないと判定された場合、前記第１の検出装置に係る較正を開始させるための信号を出力する、
    請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の判定方法。
  10. 前記基準オブジェクトの抽出を繰り返し行い、
    抽出した１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれの位置をデータベースに登録し、
    前記データベースに登録されている１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれについて、当該基準オブジェクトの抽出頻度と、当該基準オブジェクトの近傍の他の前記基準オブジェクトの配置位置とのうちの少なくとも一方に基づいて、当該基準オブジェクトの信頼度を算出する、
    請求項１に記載の判定方法。
  11. 前記基準オブジェクトの抽出を繰り返し行い、
    抽出した１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれに対して、当該基準オブジェクトが静的オブジェクト又は準静的オブジェクトであるか否かを示す第３の情報をダイナミックマップから取得して紐づけし、
    抽出した１以上の前記基準オブジェクトのそれぞれについて、静的オブジェクト又は準静的オブジェクトであることを示す第３の情報に紐づけされた基準オブジェクトの方が、静的オブジェクト又は準静的オブジェクトでないことを示す第３の情報に紐づけされた基準のオブジェクトよりも高い信頼度となるように、当該基準オブジェクトの信頼度を算出する、
    請求項１に記載の判定方法。
  12. 前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、
    前記第１の検出装置が正常に動作していないと判定した場合、当該判定に利用した前記基準オブジェクトの前記信頼度に応じて、前記移動体に警告を残すための信号と、前記移動体を整備させるための信号と、前記移動体を停止させるための信号と、の中からいずれか１つを選択的に切り替えて出力する、
    請求項１０又は請求項１１に記載の判定方法。
  13. 前記第１の検出装置は、移動体に搭載されており、
    前記信頼度が所定値よりも高い前記基準オブジェクトが存在するエリアを、前記移動体に周期的に走行させるための信号を出力する、
    請求項１０又は請求項１１に記載の判定方法。
  14. 第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第１の情報と、基準検出装置として予め定められている第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトそれぞれの位置及び形状を示す第２の情報とを取得する取得部と、
    前記第１の情報と前記第２の情報とに基づいて、前記第１の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトと、前記第２の検出装置によって検出された１以上のオブジェクトとの中から、各検出装置によって検出された時刻の差が所定の範囲内である１の同一のオブジェクトを、基準オブジェクトとして抽出する抽出部と、
    前記第１の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置と、前記第２の情報によって示される前記基準オブジェクトの位置とを比較し、前記第１の検出装置が正常に動作しているか否かを判定する比較部と、を備える、
    判定装置。
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