WO2022180790A1 - 情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 - Google Patents

情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体 Download PDF

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WO2022180790A1
WO2022180790A1 PCT/JP2021/007361 JP2021007361W WO2022180790A1 WO 2022180790 A1 WO2022180790 A1 WO 2022180790A1 JP 2021007361 W JP2021007361 W JP 2021007361W WO 2022180790 A1 WO2022180790 A1 WO 2022180790A1
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WO
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measurement
interest
divided
data
information processing
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PCT/JP2021/007361
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English (en)
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Inventor
到 竹村
Original Assignee
パイオニア株式会社
パイオニアスマートセンシングイノベーションズ株式会社
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    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01S—RADIO DIRECTION-FINDING; RADIO NAVIGATION; DETERMINING DISTANCE OR VELOCITY BY USE OF RADIO WAVES; LOCATING OR PRESENCE-DETECTING BY USE OF THE REFLECTION OR RERADIATION OF RADIO WAVES; ANALOGOUS ARRANGEMENTS USING OTHER WAVES
    • G01S17/00—Systems using the reflection or reradiation of electromagnetic waves other than radio waves, e.g. lidar systems
    • G01S17/88—Lidar systems specially adapted for specific applications
    • G01S17/89—Lidar systems specially adapted for specific applications for mapping or imaging

Definitions

  • This disclosure relates to processing of measured data.
  • a laser radar device that irradiates a space to be detected with a pulse of laser light and detects an object in the space to be detected based on the level of the reflected light.
  • Patent Document 1 by appropriately controlling the emission direction (scanning direction) of light pulses that are repeatedly emitted, the surrounding space is scanned, and by observing the return light, information about objects existing in the surroundings is obtained.
  • a lidar is disclosed that generates point cloud data representing information such as distance, reflectance, and the like.
  • the present disclosure has been made in order to solve the above-described problems, and its main purpose is to provide an information processing device that can suitably reduce the amount of data to be uploaded.
  • the claimed invention is Acquisition means for acquiring measurement data by the measuring device; Classification means for classifying the measurement data based on a plurality of divided measurement regions obtained by dividing the measurement region of the measurement device according to the degree of interest; a quantization means for quantizing the measurement data based on the number of bits according to the interest level of the divided measurement regions into which the measurement data is classified; transmission means for transmitting the quantized measurement data to a data collection device; It is an information processing device having
  • a computer-implemented control method comprising: Acquiring measurement data from a measuring device, classifying the measurement data based on a plurality of divided measurement regions obtained by dividing the measurement region of the measurement device according to the degree of interest; quantizing the measurement data based on the number of bits according to the degree of interest of the divided measurement regions into which the measurement data is classified; transmitting the quantized measurement data to a data collection device; control method.
  • the invention described in the claims Acquiring measurement data from a measuring device, classifying the measurement data based on a plurality of divided measurement regions obtained by dividing the measurement region of the measurement device according to the degree of interest; quantizing the measurement data based on the number of bits according to the degree of interest of the divided measurement regions into which the measurement data is classified; It is a program that causes a computer to execute a process of transmitting the quantized measurement data to a data collection device.
  • FIG. 1 is a schematic configuration diagram of a data collection system;
  • FIG. 1 is a block configuration diagram of an information processing device;
  • FIG. It is an example of the data structure of quantization data.
  • 1 is a bird's-eye view of a vehicle that performs obstacle detection based on rider measurement data;
  • FIG. 4 is a side view of a vehicle showing an example of setting divided measurement regions based on vertical viewing angles;
  • FIG. 2 is a side view of a vehicle that performs position estimation based on rider measurement data; An example of measurement areas and divided measurement areas of a lidar fixedly installed as a safety sensor is shown.
  • FIG. 2 is an overhead view of a main road and its tributary roads included in a measurement area of a rider fixedly installed as a roadside sensor;
  • FIG. It is an example of the flowchart which shows the processing procedure of an information processing apparatus.
  • an information processing apparatus includes: acquisition means for acquiring measurement data by a measuring device; classifying means for classifying data; quantizing means for quantizing the measurement data based on the number of bits according to the interest level of the divided measurement regions into which the measurement data is classified; and the quantized measurement data. to the data collection device.
  • the information processing device can determine the number of quantization bits according to the interest level of the measured region, and can suitably reduce the amount of data to be transmitted to the data collection device.
  • the plurality of divided measurement regions include a first region of interest corresponding to a first degree of interest and a second region of interest corresponding to a second degree of interest lower than the first degree of interest. wherein said quantizing means makes said number of bits for said second region of interest smaller than said number of bits for said first region of interest.
  • the information processing apparatus quantizes the measurement data by assigning a smaller number of bits to an area with a lower degree of interest, thereby suitably reducing the amount of data to be transmitted to the data collecting apparatus.
  • the measurement data includes measurement results of a plurality of measurement points corresponding to a plurality of measurement directions by the measurement device, and the quantization means quantizes each of the plurality of measurement points.
  • the measurement results for each of the measurement points are quantized based on the number of bits assigned to each of the measurement points.
  • the information processing device can adaptively set the number of quantization bits of the measurement result for each measurement point, and suitably reduce the amount of data to be transmitted to the data collection device.
  • the classification means classifies the measurement result based on the position of the measurement point within the field of view of the measurement device.
  • the information processing apparatus can suitably determine the divided measurement area corresponding to each measurement point and determine the number of quantization bits for the measurement result of each measurement point.
  • the measurement result includes information about the measured distance
  • the classification means classifies the measurement result based on the position and the measured distance.
  • the information processing apparatus can accurately classify the measurement results of each measurement point based on the measurement direction and the measurement distance based on the divided measurement regions, and can accurately determine the number of quantization bits.
  • the information processing device when the measuring device moves together with a moving body and the measurement data is used to detect an obstacle, the measurement area is determined to be in a state of collision probability with the obstacle. Based on this, it is divided into the plurality of divided measurement areas. According to this aspect, the information processing device can appropriately define the divided measurement regions according to the importance of obstacle detection in the moving object, and can determine the number of quantization bits of the measurement data.
  • the information processing device when the measuring device moves together with a moving object and the measurement data is used for position estimation, the measurement area is based on the possibility of existence of a feature used for position estimation. is divided into the plurality of divided measurement areas based on the above. According to this aspect, the information processing device can appropriately define the divided measurement regions according to the importance in position estimation of the moving object, and can determine the number of quantization bits of the measurement data.
  • the measurement region is divided into the plurality of divided measurement regions based on the possibility of becoming an intrusion route for a suspicious person.
  • the information processing apparatus can appropriately define the divided measurement regions according to the importance in detecting the intrusion of a suspicious person, and can determine the number of quantization bits of the measurement data.
  • the measuring device when the measuring device is a roadside sensor that measures the state of a vehicle traveling on a road, the measurement area is divided into the plurality of divided measurements for each lane provided on the road. Divided into regions. According to this aspect, the information processing device defines divided measurement regions for each lane, and relatively lowers the number of quantization bits for measurement results of the vehicle state in unimportant lanes, thereby preferably reducing the overall data amount. can do.
  • a control method executed by a computer in which measurement data obtained by a measuring device is acquired, and the measurement region of the measuring device is divided into a plurality of divided measurement regions according to the degree of interest. classify the measurement data based on the measurement data, quantize the measurement data based on the number of bits according to the interest level of the divided measurement area into which the measurement data is classified, and transmit the quantized measurement data to the data collection device Send to
  • the information processing device can determine the number of quantization bits according to the degree of interest of the measured region, and can suitably reduce the amount of data to be transmitted to the data collection device.
  • measurement data obtained by a measuring device is acquired, the measurement data is classified based on a plurality of divided measurement regions obtained by dividing the measurement region of the measurement device according to the degree of interest, and the A program that causes a computer to execute a process of quantizing measurement data based on the number of bits according to the interest level of the divided measurement regions into which the measurement data is classified and transmitting the quantized measurement data to a data collection device.
  • the computer can determine the number of quantization bits according to the degree of interest of the measured area, and suitably reduce the amount of data to be transmitted to the data acquisition device.
  • the program is stored in a storage medium.
  • FIG. 1 shows a schematic configuration of a data collection system according to this embodiment.
  • the data collection system includes an information processing device 1 that processes data generated by a sensor group 2, and a data collection device 4 that is a server device that collects and manages data.
  • the information processing device 1 is electrically connected to the sensor group 2 and processes data output by various sensors included in the sensor group 2 .
  • the sensor group 2 includes at least a lidar (Lidar: Light Detection and Ranging, or Laser Illuminated Detection and Ranging) 3 .
  • the information processing device 1 generates upload information “Iu” based on the data generated by the rider 3 and transmits the generated upload information Iu to the data collection device 4 .
  • the information processing device 1 generates the upload information Iu in which the amount of data is appropriately reduced by performing a quantization bit number allocation process, which will be described later, on the raw data generated by the rider 3 .
  • the information processing device 1 may be an electronic control device of a measuring unit fixedly installed on a road or a parking lot, or may be a navigation device mounted on a moving body such as a vehicle or a ship. It may be an electronic control device built in a moving body. Further, the information processing device 1 may be configured integrally with the rider 3 as an electronic control device for the rider 3 .
  • the lidar 3 discretely measures the distance to an object in the external world by emitting a pulsed laser while changing the angle within a predetermined angular range in the horizontal and vertical directions.
  • the lidar 3 includes an irradiation unit that irradiates laser light while changing the irradiation direction (that is, the measurement direction), a light receiving unit that receives reflected light (scattered light) of the irradiated laser light, and light receiving output from the light receiving unit. and an output for outputting data based on the signal.
  • the data measured by the lidar 3 for each irradiation direction in which the pulse laser is irradiated is the irradiation direction corresponding to the laser light received by the light receiving unit. and the response delay time of the laser beam specified based on the light receiving signal.
  • the lidar 3 generates data corresponding to each measurement point in the scanning range of the lidar 3 (that is, the irradiation range of the pulse laser) as point cloud data in one scanning cycle.
  • the rider 3 is an example of a "measuring device" in the present invention.
  • the lidar 3 is not limited to the above-described scan type lidar, and may be a flash type lidar that generates three-dimensional data by diffusing laser light into the field of view of a two-dimensional array sensor.
  • the sensor group 2 may include various external sensors and/or internal sensors.
  • the sensor group 2 may include a GPS (Global Positioning Satellite) receiver, an autonomous positioning device, etc. required for generating position information when provided in a mobile body.
  • GPS Global Positioning Satellite
  • the data collection device 4 is a device that collects measurement data from a rider, receives upload information Iu from the information processing device 1, and stores the received upload information Iu. Although only one set of the information processing device 1 and the sensor group 2 is illustrated in FIG. 1, there may be a plurality of sets of the information processing device 1 and the sensor group 2 instead. In this case, the data collection device 4 receives the upload information Iu from each information processing device 1 .
  • FIG. 2 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the information processing apparatus 1. As shown in FIG. The information processing device 1 mainly has an interface 11 , a memory 12 and a controller 13 . These elements are interconnected via bus lines.
  • the interface 11 performs interface operations related to data transfer between the information processing device 1 and an external device.
  • the interface 11 acquires output data from the sensor group 2 such as the rider 3 and supplies it to the controller 13 .
  • the interface 11 also transmits the upload information Iu generated by the controller 13 to the data collection device 4 under the control of the controller 13 .
  • the interface 11 transmits a signal related to control of the mobile object generated by the controller 13 to an electronic control unit (ECU: Electronic Control Unit) of the mobile object. ).
  • the interface 11 may be a wireless interface such as a network adapter for wireless communication, or a hardware interface for connecting with an external device via a cable or the like.
  • the interface 11 may perform interface operations with various peripheral devices such as an input device, a display device, and a sound output device.
  • the memory 12 is composed of various volatile and nonvolatile memories such as RAM (Random Access Memory), ROM (Read Only Memory), hard disk drive, and flash memory.
  • the memory 12 stores a program for the controller 13 to execute predetermined processing. Note that the program executed by the controller 13 may be stored in a storage medium other than the memory 12 .
  • the memory 12 stores various information necessary for the process of assigning the number of quantization bits to the measurement data of the rider 3.
  • the memory 12 has area correspondence information I1 and allocated bit number information I2.
  • the area correspondence information I1 and the allocated bit number information I2 will be described later.
  • the controller 13 includes one or more processors such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), and a TPU (Tensor Processing Unit), and controls the information processing apparatus 1 as a whole. In this case, the controller 13 executes various processes described later by executing programs stored in the memory 12 or the like.
  • processors such as a CPU (Central Processing Unit), a GPU (Graphics Processing Unit), and a TPU (Tensor Processing Unit)
  • CPU Central Processing Unit
  • GPU Graphics Processing Unit
  • TPU Transistor Processing Unit
  • the controller 13 also functionally has a data processing unit 14 and an upload unit 15 .
  • the data processing unit 14 reduces the amount of data to be uploaded (that is, data compression). Specifically, the data processing unit 14 adaptively allocates the number of bits for each measurement point to the raw measurement data generated by the rider 3, and quantizes data ("quantization (also called “data”).
  • the upload unit 15 transmits the upload information Iu including the quantized data generated by the data processing unit 14 to the data collection device 4 via the interface 11 . In this case, the upload unit 15 may collectively transmit the quantized data generated by the data processing unit 14 for each measurement cycle (scanning cycle) to the data collection device 4, and the data having the same number of allocated bits may be transmitted. You may divide into each and may transmit to the data collection apparatus 4.
  • the upload unit 15 may transmit the upload information Iu compressed by arbitrary reversible compression or irreversible compression to the data collection device 4 .
  • the controller 13 functions as "acquisition means”, “classification means”, “quantization means”, “transmission means”, and a computer that executes programs.
  • the processing executed by the controller 13 is not limited to being realized by program-based software, and may be realized by any combination of hardware, firmware, and software. Also, the processing executed by the controller 13 may be implemented using a user-programmable integrated circuit such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array) or a microcomputer. In this case, this integrated circuit may be used to implement the program executed by the controller 13 in this embodiment.
  • a user-programmable integrated circuit such as an FPGA (Field-Programmable Gate Array) or a microcomputer. In this case, this integrated circuit may be used to implement the program executed by the controller 13 in this embodiment.
  • FIG. 3 shows an example of the data structure of quantized data generated for each measurement point.
  • the quantized data has, for example, measurement position information, reflection intensity information, distance information, and noise floor information.
  • the measurement position information is identification information (ID) that identifies the target measurement point (scanning point).
  • the reflection intensity information is information about the reflection intensity of the irradiated laser beam (that is, the received light intensity of the reflected light). Specifically, the reflection intensity information represents the peak received light intensity of the reflected light of the irradiated laser beam. Note that the reflection intensity information may be information representing the reflectance of the irradiated object estimated from the measured reflection intensity. In general, when the reflectance is constant, the longer the distance to the irradiated position, the lower the reflection intensity. Therefore, the reflectance is preferably estimated by, for example, correcting the obtained reflection intensity according to the distance. .
  • the distance information is information representing the distance to the irradiated object.
  • the distance is calculated based on the time-of-flight specified by the light reception timing of the peak of the reflected light of the irradiated laser light.
  • the reflection intensity information and the distance information may be information representing a set of reflection intensity and distance corresponding to a plurality of peaks of reflected light.
  • the noise floor information is information about the noise floor of the reflection intensity.
  • Noise floor information represents, for example, the mean, variance or/and other statistics of reflected intensities that are considered noise.
  • the noise floor information is generated, for example, based on the reflection intensity that is not used for distance calculation (that is, other than the peak) among the reflection intensities in the reflected light receiving period, or the reflection intensity in the non-receiving period.
  • the data processing unit 14 divides the measurement area of the rider 3 into a plurality of areas (also referred to as "divided measurement areas") according to the level of interest (importance) in the application of the rider 3. ), the measurement results of the rider 3 are classified. Then, the data processing unit 14 increases the number of allocated bits for measurement results classified into divided measurement regions with a higher degree of interest. By doing so, the data processing unit 14, instead of uniformly allocating the number of quantization bits for the measurement results of all the measurement points, concentrates the number of allocated bits on the region of interest, and can reduce the number of allocated bits. Therefore, the data processing unit 14 generates quantized data with sufficient accuracy for the necessary area, generates quantized data with reduced accuracy for the less important table area, and uploads the data of the upload information Iu. Preferably reduce capacity.
  • the data processing unit 14 sets the divided measurement areas according to the degree of interest of the application to be executed, and specifies the measurement points classified into the set divided measurement areas, thereby determining the number of allocated bits for each measurement point. decide.
  • specific examples of divided measurement regions will be described for the case of using the lidar 3 as an in-vehicle sensor, the case of using the lidar 3 as a security sensor for detecting intrusion of a suspicious person, etc., and the case of using the lidar 3 as a roadside sensor. do.
  • FIG. 4 (4-2) Case of Using Lidar for Obstacle Detection of Vehicle FIG.
  • the measurement area “Rm” of the rider 3 is a circular area within the maximum distance measurement “Lmax” in the 360-degree horizontal direction centered on the rider 3 .
  • the divided measurement regions are classified into a first region of interest, a second region of interest, a third region of interest, and a region of non-interest in descending order of interest in obstacle detection.
  • divided measurement regions with higher interest levels are displayed darker.
  • the data processing unit 14 sets the number of allocated bits to the largest value for the measurement results (measured distance, reflection intensity, etc.) of the measurement points for measuring the positions corresponding to the first region of interest.
  • the data processing unit 14 suitably generates quantized data ensuring the required accuracy for the measurement results regarding the first region of interest.
  • the out-of-interest region which is the divided measurement region with the lowest degree of interest, has a higher degree of interest (i.e., importance) than the other divided measurement regions from the viewpoint of collision prevention because the direction of travel of the vehicle and the lane are distant. ) is low. Therefore, the data processing unit 14 sets the number of allocated bits to the smallest value for the measurement results of the measurement points for measuring the positions corresponding to the regions of interest. As a result, the data processing unit 14 can suitably reduce the amount of data representing the measurement result corresponding to the region of interest, and can suitably reduce the amount of data of the upload information Iu to be transmitted.
  • the data processing unit 14 for the measurement results of the measurement points that measure the positions corresponding to the second region of interest and the third region of interest, respectively, has a number of bits lower than that of the first region of interest and an out-of-interest region. determine the number of allocated bits that is higher than the number of allocated bits for
  • the number of allocated bits for the second region of interest is set to a larger value than the number of allocated bits for the third region of interest.
  • the data processing unit 14 increases the number of allocated bits for the classified measurement results for divided measurement regions with a higher degree of interest. As a result, the data processing unit 14 can generate quantized data with sufficient accuracy for necessary regions, and generate quantized data with reduced accuracy for less important table regions.
  • the divided measurement areas can be identified by the positions of the measurement points within the vertical and horizontal field of view (FOV) of the rider 3 and the measurement distance from the rider 3 . Therefore, the data processing unit 14 determines divided measurement regions into which each measurement point is classified based on the position of each measurement point within the FOV and the measurement distance at each measurement point. Specifically, the data processing unit 14 refers to the area correspondence information I1 to determine the divided measurement area corresponding to each measurement point.
  • the area correspondence information I1 is information indicating, for each measurement point, the relationship between the divided measurement area that may be measured and the corresponding distance range, and is stored in the memory 12 in advance.
  • the number of divided measurement areas registered in the area correspondence information I1 and the position/range of each divided measurement area are set in advance according to the degree of interest in the application to be executed. Then, the data processing unit 14 determines divided measurement areas to be classified for each measurement point based on the area correspondence information I1 and the measurement distance at each measurement point.
  • the area correspondence information I1 indicates the range of the measured distances classified as the third region of interest and the range of the measured distances classified as the non-interesting regions. ing. Based on this information and the measured distance at the target measurement point, the data processing unit 14 determines divided measurement regions into which the measurement point is classified. On the other hand, in the case of measurement points that measure the front or rear of the vehicle, only the first region of interest is associated with the region correspondence information I1. Therefore, the data processing unit 14 determines that the measurement points that measure the front or rear of the vehicle are classified into the first region of interest regardless of the measured distance. In the example of FIG.
  • the data processing unit 14 refers to the allocated bit number information I2 to determine the allocated bit number corresponding to each divided measurement area.
  • the allocated bit number information I2 is information that defines the allocated bit number for each divided measurement area, and is generated in advance and stored in the memory 12 .
  • the allocated bit number information I2 the allocated bit number according to the degree of interest in the application to be executed is associated with each divided measurement area. Then, the data processing unit 14 determines the number of allocated bits for each measurement point based on the allocated bit number information I2 and the divided measurement areas into which the measurement points are classified.
  • FIG. 5(A) is a side view of the vehicle showing a first setting example of the divided measurement areas according to the vertical viewing angle.
  • the data processing unit 14 regards the divided measurement regions existing in the angular range R0 of the vertical viewing angle as regions of interest, and sets a higher number of allocated bits than the non-interest regions described later.
  • the data processing unit 14 regards the divided measurement regions existing in the angular range R1 of the vertical viewing angle as the out-of-interest regions, and sets the allocated number of bits lower than that of the region of interest. In this way, the data processing unit 14 can accurately determine the number of bits to be allocated to the measurement result of each measurement point by setting divided measurement regions with different degrees of interest according to the vertical viewing angle.
  • FIG. 5(B) is a side view of a vehicle showing a second setting example of the divided measurement areas according to the vertical viewing angle.
  • the region of interest is set within a range of distance "L1" which is shorter than the maximum ranging distance Lmax. Then, when a distance shorter than the distance L1 is measured for each measurement point that measures the front of the vehicle, the data processing unit 14 considers that the region of interest has been measured, and determines an allocated bit number higher than that of the non-interest region. do.
  • the data processing unit 14 considers that an out-of-interest region has been measured when a distance equal to or greater than the distance L1 is measured for each measurement point that measures the front of the vehicle, and determines an allocation bit number lower than that of the region of interest. do.
  • the data processing unit 14 sets a plurality of divided measurement regions based on the possibility of collision with the obstacle, and determines the measurement points within the field of view of the rider 3.
  • a divided measurement area for classifying each measurement point is determined based on the position and measurement distance of .
  • the data processing unit 14 can suitably generate quantized data to which the number of quantization bits according to the degree of interest in vehicle obstacle detection is assigned for each measurement point.
  • FIG. 6 is a side view demonstrating the vertical field of view (FOV) of the lidar 3 with respect to the vehicle whose position is estimated based on the measurements of the lidar 3 .
  • FOV vertical field of view
  • divided measurement regions corresponding to two levels of interest are provided.
  • a divided measurement region with a high degree of interest is called a "region of interest”
  • a divided measurement region with a low degree of interest is called a "non-interest region”.
  • a segmented measurement area having a vertical viewing angle angle range "R2" near the ground which is an area in which a moving object such as a forward vehicle moves, is set as an out-of-interest area, and a feature used in position estimation exists.
  • Segmented measurement regions corresponding to other vertical viewing angles that are highly likely are set in the region of interest.
  • the data processing unit 14 sets the number of allocated bits for the measurement results of the measurement points classified as the region of interest higher than the number of allocated bits for the measurement results of the measurement points classified as the non-interest region.
  • the information processing device matches the measurement results of stationary surrounding features by the rider 3 with the map prepared in advance or the measurement results of the previous frame (immediate measurement cycle). I do. Therefore, an area in which a stationary feature is estimated to exist is an area of high interest in position estimation.
  • position estimation the degree of interest in areas where there is a high possibility that static features with high reflectance and often used for position estimation exist, such as direction signs, road signs, white lines, and road markings. becomes higher. Therefore, in the example of FIG. 6, a region with a relatively high elevation angle where direction signboards and signs exist and a region where a road surface exists are set as regions of interest.
  • the divided measurement regions may be provided with divided measurement regions corresponding to three or more levels of allocated bit numbers according to the degree of interest in position estimation.
  • the divided measurement regions may be provided with divided measurement regions corresponding to three or more levels of allocated bit numbers according to the degree of interest in position estimation.
  • an area in which there is a high possibility that a feature for each priority exists is provided as a divided measurement area, and the corresponding feature is A quantization bit number according to the priority is assigned to each divided measurement area.
  • the measurement area Rm is divided based on the vertical viewing angle of the rider 3 to set the divided measurement areas.
  • a divided measurement area obtained by dividing the measurement area Rm may be set.
  • the data processing unit 14 performs measurement based on the area correspondence information I1 and the allocated bit number information I2 stored in advance in the memory 12 or the like, as in the case of detecting an obstacle based on the measurement result of the rider 3. It is possible to suitably specify the divided measurement regions classified for each point and determine the number of allocated bits.
  • the data processing unit 14 sets a plurality of divided measurement areas based on the possibility of existence of a feature used for position estimation, and sets measurement points within the field of view of the rider 3. Based on the position and measurement distance of , a divided measurement area into which each measurement point is classified is determined. Thereby, the data processing unit 14 can generate quantized data by allocating the number of quantization bits according to the degree of importance in position estimation to the measurement result of each measurement point.
  • FIG. 7 shows an example of a measurement area Rm corresponding to the vertical field of view of the rider 3 fixedly installed as a security sensor and divided measurement areas.
  • divided measurement regions corresponding to two levels of interest are provided.
  • a divided measurement region with a high degree of interest is called a "region of interest”
  • a divided measurement region with a low degree of interest is called a "non-interest region”. .
  • the divided measurement area corresponding to the angle range “R3” of the vertical viewing angle corresponding to the area near the ceiling is generally set as an out-of-interest area because the possibility that an intruder exists is low. ing.
  • the degree of interest is low in an area at a short distance (here, less than the measured distance "L2") from the rider 3 where the possibility of an intruder is low.
  • the data processing unit 14 sets the allocated bit number for the measurement results of the measurement points belonging to the region of interest higher than the allocated bit number for the measurement results of the measurement points belonging to the non-interest region.
  • the lidar 3 is used as a security sensor, divided measurement regions corresponding to three or more stages of allocated bit numbers may be provided according to the degree of interest based on security. Further, when there are regions with different degrees of interest depending on the horizontal viewing angle, the data processing unit 14 may set divided measurement regions obtained by dividing the measurement region Rm according to the horizontal viewing angle. Even in this case, the data processing unit 14 identifies the divided measurement regions classified for each measurement point and determines the number of allocated bits based on the region correspondence information I1 and the allocated bit number information I2 stored in advance in the memory 12 or the like. conduct.
  • the data processing unit 14 sets a plurality of divided measurement areas based on the possibility of being an entry route for a suspicious person, and determines the measurement points within the field of view of the rider 3. Based on the position and the measured distance, a divided measurement area into which each measurement point is classified is determined. As a result, the data processing unit 14 can generate quantized data by allocating the number of quantization bits according to the degree of importance for security purposes to the measurement result of each measurement point.
  • FIG. 8 is a bird's-eye view of the main road 50 and its tributary roads 51 included in the measurement area Rm of the rider 3 fixedly installed as a roadside sensor.
  • an application for realizing safe merging from the tributary road 51 to the main road 50 when the main road 50 has three lanes (a left lane, a center lane, and a right lane) is considered.
  • the information processing device 1 calculates the position and moving speed of the vehicle traveling on the main road 50 based on the measurement data of the roadside sensor that is the rider 3, and merges with the main road 50 from the tributary road 51. Send that information to the vehicle.
  • a vehicle including an in-vehicle device or the like in the vehicle
  • joins the main road 50 from the branch road 51 functions as the data collection device 4 .
  • the vehicle traveling on the tributary road 51 first merges into the left lane of the main road 50 at the confluence, so the information of the vehicle traveling on the left lane of the main road 50 (position, moving speed, etc.) is the most important.
  • information on vehicles in the center lane is second only to information on vehicles in the left lane.
  • vehicles traveling in the right lane of the main road 50 are least likely to change lanes to the left lane at a junction. Low compared to vehicle information.
  • the data processing unit 14 divides the measurement area Rm into four divided measurement areas of the left lane, center lane, right lane, and other areas of the main road 50 . Then, the data processing unit 14 selects the divided measurement area corresponding to the left lane as the first area of interest with the highest degree of interest, the divided measurement area corresponding to the center lane as the second area of interest with the next highest degree of interest, and the right lane.
  • the corresponding divided measurement area is regarded as a third area of interest with a lower degree of interest than the other lanes, and the area other than the main road 50 is regarded as an out-of-interest area with the lowest degree of interest.
  • the data processing unit 14 refers to the area correspondence information I1 to determine the corresponding divided measurement area from the measurement distance for each measurement point. Then, the data processing unit 14 determines the number of allocated bits for the quantized data of each measurement point based on the allocated bit number information I2. As a result, the number of allocated bits is increased for the measurement results on the left lane on the main road 50, and quantized data that maintains the accuracy of the measurement results, which is important for vehicles joining the main road 50 from the tributary road 51, is generated. Generate.
  • the data processing unit 14 when the measurement data of the rider 3 is used for merging arbitration, the data processing unit 14 provides a divided measurement area for each lane of the target road, and positions and measures measurement points within the field of view of the rider 3. Based on the distance, a divided measurement area into which each measurement point is classified is determined. As a result, the data processing unit 14 can generate quantized data by allocating the number of quantization bits according to the degree of importance in merging arbitration to the measurement result of each measurement point.
  • FIG. 9 is an example of a flow chart showing a processing procedure of the information processing apparatus 1 regarding generation and transmission of the upload information Iu.
  • the controller 13 of the information processing device 1 acquires information on the divided measurement regions divided based on the degree of interest according to the application to be executed (step S10).
  • the memory 12 stores the region correspondence information I1 related to the divided measurement regions obtained by dividing the measurement region Rm in advance according to the degree of interest in the application to be executed. Get from
  • step S11 determines whether the measurement by the rider 3 has started. Then, when the measurement by the rider 3 is started (step S11; Yes), the controller 13 advances the process to step S11. On the other hand, when the measurement by the rider 3 has not started (step S11; No), the controller 13 continues to execute step S11.
  • the controller 13 acquires measurement data from the rider 3, and classifies the measurement results for each measurement point based on the divided measurement areas (step S12).
  • the controller 13 refers to the area correspondence information I1 and determines divided measurement areas into which each measurement point is classified based on the position and measurement distance of each measurement point.
  • the controller 13 quantizes the measurement result for each measurement point using the number of bits corresponding to the degree of interest of the classified divided measurement regions (step S13).
  • the controller 13 refers to the allocated bit number information I2 to recognize the allocated bit number corresponding to each divided measurement area, and associates the measurement result of each measurement point with the divided measurement area targeted by each measurement point. Generate quantized data quantized by the number of allocated bits.
  • the controller 13 determines whether or not it is time to upload (that is, the timing to transmit the upload information Iu) (step S14). For example, when the information processing device 1 transmits the upload information Iu including the quantized data of the rider 3 for one scanning cycle (or for a plurality of cycles), the quantization corresponding to all measurement points for a predetermined cycle When the converted data is obtained, it is determined that it is time to transmit the upload information Iu. When the information processing apparatus 1 determines that it is not the time to send the upload information Iu (step S14; No), the process proceeds to step S16.
  • the information processing device 1 determines that it is time to transmit the upload information Iu (step S14; Yes)
  • the information processing device 1 transmits the upload information Iu including the target quantized data to the data collection device 4 (step S15).
  • the upload information Iu includes quantized data having the number of allocated bits precisely determined according to the degree of interest of the object to be measured in the application. 3, the data amount of the upload information Iu is preferably reduced.
  • the information processing apparatus 1 moves together with a moving object, the information processing apparatus 1 transmits upload information Iu including position information and time information at the time of data generation to the data collecting apparatus 4 .
  • the information processing device 1 determines whether or not to end the process (step S16). For example, the information processing device 1 should end the processing when a predetermined condition is satisfied, such as when the scanning of the rider 3 is stopped or when an instruction to stop the processing of the information processing device 1 is detected. I judge. When the information processing apparatus 1 determines that the processing should be terminated (step S16; Yes), the processing of the flowchart is terminated. On the other hand, when the information processing apparatus 1 determines that the process should be continued (step S16; No), the process returns to step S11.
  • the controller 13 of the information processing device 1 acquires measurement data from the rider 3, which is a measurement device, and divides the measurement region of the rider 3 into a plurality of divided measurement regions according to the degree of interest. Classify measurement data based on Then, the controller 13 generates quantized data by quantizing the measurement data based on the number of bits corresponding to the degree of interest in the divided measurement regions into which the measurement data is classified. The controller 13 then transmits the upload information Iu including the quantized data to the data collection device 4 . As a result, the information processing device 1 can determine the number of quantization bits according to the interest level of the measured area, and suitably reduce the amount of data to be transmitted to the data collection device 4 .
  • the information processing device 1 In the process of the flowchart of FIG. 9, the information processing device 1 generates quantized data by quantizing the raw data, which is the result of measurement by the rider 3, using the number of allocated bits determined for each measurement point. Instead of this, the information processing device 1 quantizes the measurement result once using a fixed number of allocated bits, determines the number of allocated bits based on the present embodiment, and converts the quantized data based on the determined number of allocated bits. may be generated. In this case, after storing the measurement results for each measurement point of the rider 3 quantized by the fixed number of allocated bits in the memory 12 or the like, the information processing device 1 performs allocation at a predetermined timing such as the transmission timing of the upload information Iu. Determination of the number of bits and generation of measurement point data based on the number of allocated bits are executed.
  • the area correspondence information I1 and the allocated bit number information I2 may be integrated as one piece of information.
  • the information processing apparatus 1 stores in the memory 12 information defining the number of allocated bits according to the measured distance for each measurement point, instead of the area correspondence information I1 and the number of allocated bits information I2. Then, the information processing device 1 determines the number of bits allocated to each measurement point based on the measured distance of each measurement point by referring to the information, and generates quantized data for each measurement point based on the determined number of bits allocated. do. According to this modified example, the information processing apparatus 1 can also accurately determine the required number of allocated bits for each measurement point.
  • the information processing device 1 may perform quantization of the measurement result of an external sensor that measures the distance other than the rider 3, and generate and transmit the upload information Iu. Even in this case, the information processing apparatus 1 can determine the divided measurement regions for each measurement point based on the measurement distance of each measurement point measured by the external sensor, and preferably determine the necessary number of allocated bits. can.
  • the information processing device 1 quantifies the measurement result of the camera that does not measure the distance. may be transmitted as the upload information Iu.
  • the information processing device 1 determines the number of allocated bits for each pixel according to the degree of interest in the measurement direction corresponding to each pixel, quantizes the data, and transmits the quantized data to the data collection device 4 as upload information Iu.
  • the pixel corresponds to the measurement point in the above-described embodiment.
  • the information processing apparatus 1 allocates a high quantization bit number to the measurement result of the region with a high degree of interest to maintain the accuracy, and allocates a low quantization bit number to the measurement result of the region with a low degree of interest.
  • the amount of data can be suitably reduced by
  • Non-transitory computer readable media include various types of tangible storage media.
  • Examples of non-transitory computer-readable media include magnetic storage media (e.g., floppy disks, magnetic tapes, hard disk drives), magneto-optical storage media (e.g., magneto-optical discs), CD-ROMs (Read Only Memory), CD-Rs, CD-R/W, semiconductor memory (eg mask ROM, PROM (Programmable ROM), EPROM (Erasable PROM), flash ROM, RAM (Random Access Memory)).

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Abstract

情報処理装置１のコントローラ１３は、計測装置であるライダ３による計測データを取得し、ライダ３の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、計測データを分類する。そして、コントローラ１３は、計測データを、当該計測データが分類された分割計測領域での関心度に応じたビット数に基づき量子化した量子化データを生成する。そして、コントローラ１３は、量子化データを含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置４に送信する。

Description

情報処理装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
　本開示は、計測したデータの処理に関する。
　従来から、被検出空間にレーザ光のパルスを照射し、その反射光のレベルに基づいて、被検出空間内の対象物を検出するレーザレーダ装置が知られている。例えば、特許文献１には、繰り返し出射される光パルスの出射方向（走査方向）を適切に制御することにより周辺空間を走査し、その戻り光を観測することにより、周辺に存在する物体に関する情報である距離、反射率などの情報を表す点群データを生成するライダが開示されている。
特開２０１８－００９８３１号公報
　ライダなどの計測装置が所定の走査周期に従い生成する点群データをアップロードしてサーバ装置により収集管理する場合には、生成される点群データの容量が大きいため、通信負荷やサーバ装置の処理負荷等が過大となることが問題となる。従って、送信するデータについて、実質的な情報量の低下を抑制しつつ、全体のデータ容量を削減する必要がある。
　本開示は、上記のような課題を解決するためになされたものであり、アップロードするデータ量の削減を好適に実行することが可能な情報処理装置を提供することを主な目的とする。
　請求項に記載の発明は、
　計測装置による計測データを取得する取得手段と、
　前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類する分類手段と、
　前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化する量子化手段と、
　量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する送信手段と、
を有する情報処理装置である。
　また、請求項に記載の発明は、
　コンピュータが実行する制御方法であって、
　計測装置による計測データを取得し、
　前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類し、
　前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化し、
　量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する、
制御方法である。
　また、請求項に記載の発明は、
　計測装置による計測データを取得し、
　前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類し、
　前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化し、
　量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
データ収集システムの概略構成図である。 情報処理装置のブロック構成図である。 量子化データのデータ構造の一例である。 ライダの計測データに基づき障害物検知を行う車両の俯瞰図である。 垂直視野角に基づく分割計測領域の設定例を示した車両の側面図である。 ライダの計測データに基づき位置推定を行う車両の側面図である。 保安用センサとして固定設置されたライダの計測領域及び分割計測領域の一例を示す。 路側センサとして固定設置されたライダの計測領域に含まれる本線道路及びその支流道路の俯瞰図である。 情報処理装置の処理手順を示すフローチャートの一例である。
　本発明の好適な実施形態によれば、情報処理装置は、計測装置による計測データを取得する取得手段と、前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類する分類手段と、前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化する量子化手段と、量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する送信手段と、を有する。この態様によれば、情報処理装置は、計測した領域の関心度に応じて量子化ビット数を決定し、データ収集装置に送信するデータ量を好適に削減することができる。
　上記情報処理装置の一態様では、前記複数の分割計測領域は、第１関心度に対応する第１関心領域と、前記第１関心度より低い第２関心度に対応する第２関心領域とを含み、前記量子化手段は、前記第２関心領域に対する前記ビット数を、前記第１関心領域に対する前記ビット数よりも小さくする。これにより、情報処理装置は、関心度が低い領域ほど割当ビット数を小さくして計測データの量子化を行い、データ収集装置に送信するデータ量を好適に削減することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測データは、前記計測装置による複数の計測方向に対応する複数の計測点の計測結果を含み、前記量子化手段は、前記複数の計測点の各々に対して割り当てた前記ビット数に基づき、前記計測点の各々に対する前記計測結果の量子化を行う。これにより、情報処理装置は、計測点毎の計測結果の量子化ビット数を適応的に設定し、データ収集装置に送信するデータ量を好適に削減することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記分類手段は、前記計測装置の視野内での前記計測点の位置に基づき、前記計測結果の分類を行う。この態様により、情報処理装置は、計測点毎に該当する分割計測領域を好適に判定して各計測点の計測結果に対する量子化ビット数を定めることができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測結果には、計測距離に関する情報が含まれ、前記分類手段は、前記位置と前記計測距離とに基づき、前記計測結果の分類を行う。この態様により、情報処理装置は、計測方向と計測距離とにより各計測点の計測結果を分割計測領域に基づき的確に分類し、量子化ビット数を的確に定めることができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測装置が移動体と共に移動し、かつ、前記計測データが障害物の検知に用いられる場合、前記計測領域は、前記障害物との衝突可能性に基づいて、前記複数の分割計測領域に分割される。この態様によれば、情報処理装置は、移動体における障害物検知での重要度に応じて適切に分割計測領域を定め、計測データの量子化ビット数を決定することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測装置が移動体と共に移動し、かつ、前記計測データが位置推定に用いられる場合、前記計測領域は、前記位置推定に用いる地物の存在可能性に基づいて、前記複数の分割計測領域に分割される。この態様によれば、情報処理装置は、移動体における位置推定での重要度に応じて適切に分割計測領域を定め、計測データの量子化ビット数を決定することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測装置が保安用センサである場合、前記計測領域は、不審者の侵入経路となる可能性に基づいて、前記複数の分割計測領域に分割される。この態様によれば、情報処理装置は、不審者の侵入検知における重要度に応じて適切に分割計測領域を定め、計測データの量子化ビット数を決定することができる。
　上記情報処理装置の他の一態様では、前記計測装置が道路を走行する車両の状態を計測する路側センサである場合、前記計測領域は、前記道路に設けられた車線毎に前記複数の分割計測領域に分割される。この態様によれば、情報処理装置は、車線毎に分割計測領域を定め、重要でない車線における車両の状態の計測結果に対する量子化ビット数を相対的に低くして全体のデータ量を好適に削減することができる。
　本発明の他の好適な実施形態によれば、コンピュータが実行する制御方法であって、計測装置による計測データを取得し、前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類し、前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化し、量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する。情報処理装置は、この制御方法を実行することで、計測した領域の関心度に応じて量子化ビット数を決定し、データ収集装置に送信するデータ量を好適に削減することができる。
　本発明の他の好適な実施形態によれば、計測装置による計測データを取得し、前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類し、前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化し、量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する処理をコンピュータに実行させるプログラムである。コンピュータは、このプログラムを実行することで、計測した領域の関心度に応じて量子化ビット数を決定し、データ収集装置に送信するデータ量を好適に削減することができる。好適には、上記プログラムは、記憶媒体に記憶される。
　以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。
　（１）データ収集システムの概要
　図１は、本実施例に係るデータ収集システムの概略構成である。データ収集システムは、センサ群２が生成するデータに関する処理を行う情報処理装置１と、データの収集及び管理を行うサーバ装置であるデータ収集装置４とを有する。
　情報処理装置１は、センサ群２と電気的に接続し、センサ群２に含まれる各種センサが出力するデータの処理を行う。センサ群２には、ライダ（Ｌｉｄａｒ：Ｌｉｇｈｔ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ、または、Ｌａｓｅｒ　Ｉｌｌｕｍｉｎａｔｅｄ　Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ　Ａｎｄ　Ｒａｎｇｉｎｇ）３が少なくとも含まれている。そして、情報処理装置１は、ライダ３が生成するデータに基づきアップロード情報「Ｉｕ」を生成し、生成したアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置４に送信する。この場合、情報処理装置１は、ライダ３が生成する生データに対して後述する量子化ビット数の割当処理などを行うことで、データ量を好適に削減したアップロード情報Ｉｕを生成する。
　なお、情報処理装置１は、道路や駐車場などに固定設置される計測ユニットの電子制御装置であってもよく、車両や船舶などの移動体に搭載されるナビゲーション装置であってもよく、当該移動体に内蔵された電子制御装置であってもよい。また、情報処理装置１は、ライダ３の電子制御装置としてライダ３と一体に構成されてもよい。
　ライダ３は、水平方向および垂直方向の所定の角度範囲に対して角度を変えながらパルスレーザを出射することで、外界に存在する物体までの距離を離散的に計測する。この場合、ライダ３は、照射方向（即ち計測方向）を変えながらレーザ光を照射する照射部と、照射したレーザ光の反射光（散乱光）を受光する受光部と、受光部が出力する受光信号に基づくデータを出力する出力部とを有する。パルスレーザが照射される照射方向（パルスレーザによる計測が行われる方向であり、「計測点」とも呼ぶ。）ごとにライダ３が計測するデータは、受光部が受光したレーザ光に対応する照射方向と、上述の受光信号に基づき特定される当該レーザ光の応答遅延時間とに基づき生成される。そして、ライダ３は、１回の走査周期において、ライダ３の走査範囲（即ちパルスレーザの照射範囲）における各計測点に対応するデータを、点群データとして生成する。ライダ３は、本発明における「計測装置」の一例である。なお、ライダ３は、上述したスキャン型のライダに限らず、2次元アレイ状のセンサの視野にレーザ光を拡散照射することによって３次元データを生成するフラッシュ型のライダであってもよい。
　なお、センサ群２には、ライダ３に加え、種々の外界センサ又は／及び内界センサが含まれてもよい。例えば、センサ群２は、移動体に設けられる場合には、位置情報の生成に必要なＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ　Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ　Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ）受信機、自律測位装置等を含んでもよい。
　データ収集装置４は、ライダによる計測データを収集する装置であり、情報処理装置１からアップロード情報Ｉｕを受信し、受信したアップロード情報Ｉｕを記憶する。なお、図１では、情報処理装置１及びセンサ群２の組が１組のみ図示されているが、これに代えて、複数の情報処理装置１及びセンサ群２の組が存在してもよい。この場合、データ収集装置４は、各情報処理装置１からアップロード情報Ｉｕを受信する。
　（２）情報処理装置の構成
　図２は、情報処理装置１のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。情報処理装置１は、主に、インターフェース１１と、メモリ１２と、コントローラ１３と、を有する。これらの各要素は、バスラインを介して相互に接続されている。
　インターフェース１１は、情報処理装置１と外部装置とのデータの授受に関するインターフェース動作を行う。本実施例では、インターフェース１１は、ライダ３などのセンサ群２から出力データを取得し、コントローラ１３へ供給する。また、インターフェース１１は、コントローラ１３の制御に基づき、コントローラ１３が生成したアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置４へ送信する。また、インターフェース１１は、情報処理装置１が車両などの移動体に搭載されている場合には、コントローラ１３が生成した移動体の制御に関する信号を、移動体の電子制御装置（ＥＣＵ：Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｃｏｎｔｒｏｌ　Ｕｎｉｔ）へ供給してもよい。インターフェース１１は、無線通信を行うためのネットワークアダプタなどのワイヤレスインターフェースであってもよく、ケーブル等により外部装置と接続するためのハードウェアインターフェースであってもよい。また、インターフェース１１は、入力装置、表示装置、音出力装置等の種々の周辺装置とのインターフェース動作を行ってもよい。
　メモリ１２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ　Ａｃｃｅｓｓ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ　Ｏｎｌｙ　Ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ、フラッシュメモリなどの各種の揮発性メモリ及び不揮発性メモリにより構成される。メモリ１２は、コントローラ１３が所定の処理を実行するためのプログラムが記憶される。なお、コントローラ１３が実行するプログラムは、メモリ１２以外の記憶媒体に記憶されてもよい。
　また、メモリ１２には、ライダ３の計測データに対する量子化ビット数の割当処理に必要な種々の情報が記憶されている。例えば、メモリ１２は、領域対応情報Ｉ１と、割当ビット数情報Ｉ２とを有する。領域対応情報Ｉ１及び割当ビット数情報Ｉ２については後述する。
　コントローラ１３は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）、ＴＰＵ（Ｔｅｎｓｏｒ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｕｎｉｔ）などの１又は複数のプロセッサを含み、情報処理装置１の全体を制御する。この場合、コントローラ１３は、メモリ１２等に記憶されたプログラムを実行することで、後述する種々の処理を実行する。
　また、コントローラ１３は、機能的には、データ処理部１４と、アップロード部１５とを有する。データ処理部１４は、アップロードするデータ量の削減（即ちデータ圧縮）を行う。具体的には、データ処理部１４は、ライダ３が生成する生データとなる計測データに対し、計測点毎にビット数を適応的に割り当て、割り当てたビット数により量子化したデータ（「量子化データ」とも呼ぶ。）を生成する。アップロード部１５は、データ処理部１４が生成した量子化データを含むアップロード情報Ｉｕを、インターフェース１１を介してデータ収集装置４に送信する。この場合、アップロード部１５は、データ処理部１４が生成した量子化データを、計測周期（走査周期）ごとにまとめてデータ収集装置４に送信してもよく、割り当てたビット数が同一となるデータ毎に分割してデータ収集装置４に送信してもよい。なお、アップロード部１５は、任意の可逆圧縮又は不可逆圧縮により圧縮したアップロード情報Ｉｕを、データ収集装置４に送信してもよい。
　そして、コントローラ１３は、「取得手段」、「分類手段」、「量子化手段」、「送信手段」及びプログラムを実行するコンピュータ等として機能する。
　なお、コントローラ１３が実行する処理は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現してもよい。また、コントローラ１３が実行する処理は、例えばＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ－Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｇａｔｅ　Ａｒｒａｙ）又はマイコン等の、ユーザがプログラミング可能な集積回路を用いて実現してもよい。この場合、この集積回路を用いて、コントローラ１３が本実施例において実行するプログラムを実現してもよい。
　（３）量子化データのデータ構造
　図３は、計測点毎に生成される量子化データのデータ構造の一例である。図３に示すように、量子化データは、例えば、計測位置情報と、反射強度情報と、距離情報と、ノイズフロア情報とを有する。
　計測位置情報は、対象の計測点（走査点）を識別する識別情報（ＩＤ）である。
　反射強度情報は、照射したレーザ光の反射強度（即ち反射光の受光強度）に関する情報である。具体的には、反射強度情報は、照射したレーザ光の反射光のピークの受光強度を表す。なお、反射強度情報は、計測された反射強度により推定される被照射物の反射率を表す情報であってもよい。一般に、反射率が一定の場合、被照射位置までの距離が長いほど反射強度が低くなるため、反射率は、例えば、得られた反射強度に対して距離により補正することで好適に推定される。
　距離情報は、被照射物までの距離を表す情報である。距離は、照射したレーザ光の反射光のピークの受光タイミングにより特定される飛行時間（Ｔｉｍｅ－ｏｆ－Ｆｌｉｇｈｔ）に基づき算出される。なお、反射強度情報及び距離情報は、反射光の複数のピークに対応する反射強度及び距離の組を表す情報であってもよい。
　ノイズフロア情報は、反射強度のノイズフロアに関する情報である。ノイズフロア情報は、例えば、ノイズとみなされる反射強度の平均、分散又は／及びその他の統計量を表す。ノイズフロア情報は、例えば、反射光の受光期間における反射強度のうち距離の算出に用いていない（即ちピーク以外の）反射強度、又は、非受光期間における反射強度に基づき生成される。
　（４）割当ビット数の決定
　次に、各計測点の計測結果に対して割り当てる量子化ビット数（割当ビット数）の決定方法について説明する。
　（４－１）概要
　概略的には、データ処理部１４は、ライダ３の用途における関心度（重要度）に応じてライダ３の計測領域を分割した複数の領域（「分割計測領域」とも呼ぶ。）に基づき、ライダ３の計測結果を分類する。そして、データ処理部１４は、関心度が高い分割計測領域に分類される計測結果ほど割当ビット数を大きくする。このようにすることで、データ処理部１４は、全ての計測点の計測結果について均等に量子化ビット数を割り当てる代わりに、関心領域に集中的に割当ビット数を多くし、それ以外の領域については割当ビット数を少なくすることが可能となる。よって、データ処理部１４は、必要な領域については十分な精度を保った量子化データを生成し、重要度の低い表域については精度を落とした量子化データを生成し、アップロード情報Ｉｕのデータ容量を好適に削減する。
　ここで、割当ビット数を多くする必要がある分割計測領域（即ち上述の関心領域）は、ライダ３の用途（アプリケーション）によって異なる。よって、データ処理部１４は、実行するアプリケーションの関心度に応じた分割計測領域を設定し、設定した各分割計測領域に分類される計測点を特定することで、各計測点に対する割当ビット数を決定する。以後では、車載用センサとしてライダ３を用いる場合、不審者の侵入検知等の保安用センサとしてライダ３を用いる場合、及び路側センサとしてライダ３を用いる場合について、夫々分割計測領域に関する具体例を説明する。
　（４－２）車両の障害物検知にライダを用いる場合
　図４は、ライダ３の計測データに基づき障害物検知を行う車両の俯瞰図である。図４では、ライダ３の計測領域（距離が計測可能な領域）と共に、障害物検知を目的としてライダ３を利用する場合の関心度に応じて色分けされた分割計測領域が明示されている。ライダ３の計測領域「Ｒｍ」は、ライダ３を中心として３６０度水平方向における最大測距距離「Ｌｍａｘ」内の円領域となっている。また、図４において、分割計測領域は、障害物検知における関心度が高い順に、第１関心領域、第２関心領域、第３関心領域、関心外領域に分類されている。なお、図４では、関心度が高い分割計測領域ほど濃く表示されている。
　先進運転支援システム（ＡＤＡＳ：Ａｄｖａｎｃｅｄ　Ｄｒｉｖｅｒ　Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ　Ｓｙｓｔｅｍ）や自動運転における障害物検知用途にライダ３を用いる場合、衝突防止の観点から、自車両前方及び後方の自車線内が最も関心が高い領域となる。よって、この場合、データ処理部１４は、第１関心領域に対応する位置を計測する計測点の計測結果（計測距離、反射強度等）に対し、割当ビット数を最も大きい値に設定する。これにより、データ処理部１４は、第１関心領域に関する計測結果について、必要とされる精度を確保した量子化データを好適に生成する。
　一方、最も関心度が低い分割計測領域である関心外領域については、車両の進行方向や車線も離れていることから、衝突防止の観点では他の分割計測領域と比べて関心度（即ち重要度）が低い。よって、データ処理部１４は、関心外領域に対応する位置を計測する計測点の計測結果に対し、割当ビット数を最も小さい値に設定する。これにより、データ処理部１４は、関心外領域に対応する計測結果を表すデータ量を好適に削減し、送信すべきアップロード情報Ｉｕのデータ量を好適に削減することができる。また、データ処理部１４は、第２関心領域及び第３関心領域に夫々対応する位置を計測する計測点の計測結果に対し、第１関心領域の割当ビット数よりも低く、かつ、関心外領域の割当ビット数よりも高い割当ビット数を決定する。ここで、第２関心領域の割当ビット数は、第３関心領域の割当ビット数よりも大きい値に設定される。
　このように、データ処理部１４は、関心度が高い分割計測領域ほど、分類される計測結果に対する割当ビット数を大きくする。これにより、データ処理部１４は、必要な領域については十分な精度を保った量子化データを生成し、重要度の低い表域については精度を落とした量子化データを生成することができる。
　次に、計測点毎に分類される分割計測領域の決定方法の具体的処理について説明する。
　分割計測領域は、ライダ３の垂直方向及び水平方向の視野（ＦＯＶ：Ｆｉｅｌｄ　ｏｆ　Ｖｉｅｗ）内における計測点の位置と、ライダ３からの計測距離とにより特定可能である。従って、データ処理部１４は、ＦＯＶ内の各計測点の位置と、各計測点での計測距離とに基づき、各計測点が分類される分割計測領域を判定する。具体的には、データ処理部１４は、領域対応情報Ｉ１を参照することで、計測点毎に該当する分割計測領域を判定する。ここで、領域対応情報Ｉ１は、計測する可能性がある分割計測領域と対応する距離範囲との関係を計測点毎に示した情報であり、メモリ１２に予め記憶されている。ここで、領域対応情報Ｉ１に登録される分割計測領域の数及び各分割計測領域の位置・範囲は、実行するアプリケーションでの関心度に応じて予め設定されている。そして、データ処理部１４は、領域対応情報Ｉ１と各計測点での計測距離とに基づき、分類される分割計測領域を計測点毎に判定する。
　例えば、車両の側方を計測する計測点の場合、領域対応情報Ｉ１には、第３関心領域に分類される計測距離の範囲と、関心外領域に分類される計測距離の範囲とが示されている。そして、データ処理部１４は、この情報と対象の計測点での計測距離とに基づき、当該計測点が分類される分割計測領域を判定する。一方、車両の前方又は後方を計測する計測点の場合、領域対応情報Ｉ１には、第１関心領域のみが対応付けられている。よって、データ処理部１４は、車両の前方又は後方を計測する計測点については、計測距離に依らずに第１関心領域に分類されると判定する。なお、図４の例では、ライダ３の水平方向の視野（水平視野）のみが明示されており、ライダ３の垂直方向の視野（垂直視野）については明示されていない。そして、分割計測領域がライダ３の垂直視野角に応じて分割されている場合には、車両の前方又は後方を計測する計測点の全てが第１関心領域に分類されるとは限らない。この具体例については図５（Ａ）及び図５（Ｂ）を参照して説明する。
　次に、割当ビット数の決定方法の具体的処理について説明する。データ処理部１４は、割当ビット数情報Ｉ２を参照することで、分割計測領域毎に対応する割当ビット数を決定する。ここで、割当ビット数情報Ｉ２は、分割計測領域毎に割当ビット数を定めた情報であり、予め生成されてメモリ１２に記憶されている。割当ビット数情報Ｉ２では、実行するアプリケーションでの関心度に応じた割当ビット数が各分割計測領域に対応付けられている。そして、データ処理部１４は、割当ビット数情報Ｉ２と各計測点が分類された分割計測領域とに基づき、各計測点の割当ビット数を決定する。
　次に、垂直方向のライダ３の視野角（垂直視野角）に応じた分割計測領域の設定例について図５（Ａ）及び図５（Ｂ）を参照して説明する。以下の例では、２段階の関心度に応じた分割計測領域を設けており、関心度が高い分割計測領域を「関心領域」と呼び、関心度が低い分割計測領域を「関心外領域」と呼ぶ。
　図５（Ａ）は、垂直視野角に応じた分割計測領域の第１の設定例を示した車両の側面図である。図５（Ａ）に示す例では、仰角が所定角度未満となる垂直視野角の角度範囲「Ｒ０」に対応する計測点が分類される分割計測領域については、前方車両や落下物が主に存在する領域であるため、重要度（関心度）が高い。よって、この場合、データ処理部１４は、垂直視野角の角度範囲Ｒ０に存在する分割計測領域を関心領域とみなし、後述の関心外領域よりも高い割当ビット数を設定する。
　一方、仰角が所定角度以上となる垂直視野角の角度範囲「Ｒ１」に対応する計測点が分類される分割計測領域については、物体が存在しない領域であるため、障害物検出観点からは重要度（関心度）が低い。よって、この場合、データ処理部１４は、垂直視野角の角度範囲Ｒ１に存在する分割計測領域を関心外領域とみなし、関心領域よりも低い割当ビット数を設定する。このように、データ処理部１４は、垂直視野角に応じて関心度が異なる分割計測領域を設定することで、各計測点の計測結果に対して割り当てるビット数を的確に定めることができる。
　また、図５（Ｂ）は、垂直視野角に応じた分割計測領域の第２の設定例を示した車両の側面図である。図５（Ｂ）の例では、図４の例に代えて、衝突回避の観点では、遠距離に存在する障害物よりも、近距離に存在する障害物の検出の方が重要であることから、関心領域が最大測距距離Ｌｍａｘよりも短い距離「Ｌ１」の範囲内に設定されている。そして、データ処理部１４は、車両の前方を計測する各計測点について、距離Ｌ１より短い距離が計測された場合に、関心領域が計測されたとみなし、関心外領域よりも高い割当ビット数を決定する。一方、データ処理部１４は、車両の前方を計測する各計測点について、距離Ｌ１以上の距離が計測された場合に、関心外領域が計測されたとみなし、関心領域よりも低い割当ビット数を決定する。
　以上のように、ライダ３が車両の障害物検知に用いられる場合、データ処理部１４は、障害物との衝突可能性に基づき複数の分割計測領域を設定し、ライダ３の視野内の計測点の位置及び計測距離に基づいて各計測点を分類する分割計測領域を判定する。これにより、データ処理部１４は、車両の障害物検知における関心度に応じた量子化ビット数が割り当てられた量子化データを計測点毎に好適に生成することができる。
　（４－３）車両の位置推定にライダを用いる場合
　次に、ライダ３の計測結果に基づき位置推定を行う場合の具体例について説明する。図６は、ライダ３の計測結果に基づき位置推定を行う車両に対するライダ３の垂直方向の視野（ＦＯＶ）を明示した側面図である。この例では、２段階の関心度に対応する分割計測領域を設けており、関心度が高い分割計測領域を「関心領域」と呼び、関心度が低い分割計測領域を「関心外領域」と呼ぶ。
　図６では、前方車両など移動体が移動する領域となる地上付近の垂直視野角の角度範囲「Ｒ２」となる分割計測領域が関心外領域に設定され、位置推定において用いられる地物が存在する可能性が高いその他の垂直視野角に対応する分割計測領域が関心領域に設定されている。そして、データ処理部１４は、関心領域に分類される計測点の計測結果に対する割当ビット数を、関心外領域に分類される計測点の計測結果に対する割当ビット数よりも高く設定する。
　ここで、図６における関心領域及び関心外領域の設定について補足説明する。ライダ３の計測結果に基づき位置推定を行う場合、情報処理装置は、静止した周辺地物のライダ３による計測結果を、事前に準備した地図又は前フレーム（直前の計測周期）の計測結果とマッチングを行う。よって、静止した地物が存在すると推定される領域は、位置推定において関心度が高い領域となる。具体的には、位置推定の場合には、方面看板、標識、白線、路面標示などの、反射率が高くて位置推定によく利用される静止地物が存在する可能性が高い領域に対する関心度が高くなる。従って、図６の例では、方面看板や標識が存在する比較的仰角が高い領域と、路面が存在する領域とが関心領域に設定されている。
　なお、ライダ３の計測結果に基づき位置推定を行う場合においても、分割計測領域は、位置推定における関心度に応じて３段階以上の割当ビット数に夫々対応する分割計測領域が設けられてもよい。この場合、例えば、位置推定に用いるのに好ましい地物の優先度が存在する場合には、優先度毎の地物が存在する可能性が高い領域を分割計測領域として設け、対応する地物の優先度に応じた量子化ビット数を各分割計測領域に割り当てる。
　また、図６では、ライダ３の垂直視野角に基づいて計測領域Ｒｍを分割した分割計測領域を設定したが、これに代えて、データ処理部１４は、水平視野角又は／及び計測距離に応じて計測領域Ｒｍを分割した分割計測領域を設定してもよい。この場合であっても、データ処理部１４は、ライダ３の計測結果に基づき障害物検知を行う場合と同様、メモリ１２等に予め記憶した領域対応情報Ｉ１及び割当ビット数情報Ｉ２に基づき、計測点毎に分類される分割計測領域の特定及び割当ビット数の決定を好適に行うことができる。
　以上のように、ライダ３が位置推定に用いられる場合、データ処理部１４は、位置推定に用いる地物の存在可能性に基づき複数の分割計測領域を設定し、ライダ３の視野内の計測点の位置及び計測距離に基づいて、各計測点が分類される分割計測領域を判定する。これにより、データ処理部１４は、位置推定における重要度に応じた量子化ビット数を各計測点の計測結果に割り当てて量子化データを生成することができる。
　（４－４）保安用センサとしてライダを用いる場合
　次に、ライダ３を保安用センサとして用いる場合の具体例について説明する。図７は、保安用センサとして固定設置されたライダ３の垂直方向の視野に相当する計測領域Ｒｍ及び分割計測領域の一例を示す。この例では、２段階の関心度に対応する分割計測領域を設けており、関心度が高い分割計測領域を「関心領域」と呼び、関心度が低い分割計測領域を「関心外領域」と呼ぶ。
　図７では、天井付近の領域に相当する垂直視野角の角度範囲「Ｒ３」に対応する分割計測領域は、一般的には侵入者が存在する可能性が低いことから、関心外領域に設定されている。一方、垂直視野角の角度範囲「Ｒ４」については、侵入者が存在する可能性が低いライダ３から近距離（ここでは計測距離「Ｌ２」未満）の領域の関心度は低い。一方、ドア、窓など侵入経路部分が含まれるライダ３から一定以上離れた（ここでは計測距離Ｌ２以上）の領域の関心度は高い。よって、垂直視野角の角度範囲Ｒ４については、計測距離Ｌ２未満の領域は関心外領域に設定され、計測距離Ｌ２以上の領域は関心領域に設定される。そして、データ処理部１４は、関心領域に属する計測点の計測結果に対する割当ビット数を、関心外領域に属する計測点の計測結果に対する割当ビット数よりも高く設定する。
　なお、ライダ３を保安用センサとして用いる場合においても、保安の観点に基づく関心度に応じて３段階以上の割当ビット数に夫々対応する分割計測領域が設けられてもよい。また、水平視野角に応じて関心度が異なる領域が存在する場合、データ処理部１４は、水平視野角に応じて計測領域Ｒｍを分割した分割計測領域を設定してもよい。この場合においても、データ処理部１４は、メモリ１２等に予め記憶した領域対応情報Ｉ１及び割当ビット数情報Ｉ２に基づき、計測点毎に分類される分割計測領域の特定及び割当ビット数の決定を行う。
　以上のように、データ処理部１４は、ライダ３を保安用センサとして用いる場合、不審者の進入経路となる可能性に基づき複数の分割計測領域を設定し、ライダ３の視野内の計測点の位置及び計測距離に基づいて、各計測点が分類される分割計測領域を判定する。これにより、データ処理部１４は、保安目的における重要度に応じた量子化ビット数を各計測点の計測結果に割り当てて量子化データを生成することができる。
　（４－５）路側センサとしてライダを用いる場合
　次に、ライダ３を路側センサとして用いる場合の具体例について説明する。ここでは、一例として、合流調停のための本線の車両監視に路側センサを用いるものとする。
　図８は、路側センサとして固定設置されたライダ３の計測領域Ｒｍに含まれる本線道路５０及びその支流道路５１の俯瞰図である。ここでは、本線道路５０が３車線（左側車線、中央車線、右側車線）を有し、支流道路５１から本線道路５０への合流を安全に実現するためのアプリケーションについて考察する。この場合、例えば、情報処理装置１は、ライダ３である路側センサの計測データに基づき、本線道路５０を走行する車両の位置及び移動速度等を算出し、支流道路５１から本線道路５０に合流する車両にその情報を送信する。この場合、支流道路５１から本線道路５０に合流する車両（車両内の車載機等も含む）は、データ収集装置４として機能する。
　この場合、支流道路５１を走行する車両は、合流部にてまずは本線道路５０の左側車線に合流することから、本線道路５０の左側車線を走行している車両の情報（位置、移動速度等)が最も重要である。また、本線道路５０の中央車線を走行している車両は、合流部において左側車線に車線変更する可能性もあることから、中央車線の車両の情報は、左側車線の車両の情報に次いで重要となる。一方、本線道路５０の右側車線を走行している車両については、合流部において、左側車線に車線変更する可能性は最も低いことから、右側車線の車両の情報の重要性については、他車線の車両の情報と比較して低い。
　以上を勘案し、データ処理部１４は、計測領域Ｒｍを本線道路５０の左側車線、中央車線、右側車線及びそれ以外の領域の４つの分割計測領域に分割する。そして、データ処理部１４は、左側車線に対応する分割計測領域を最も関心度が高い第１関心領域、中央車線に対応する分割計測領域を次に関心度が高い第２関心領域、右側車線に対応する分割計測領域を他の車線よりも関心度が低い第３関心領域、本線道路５０以外の領域を最も関心度が低い関心外領域とみなす。そして、データ処理部１４は、領域対応情報Ｉ１を参照することで、計測点毎に計測距離から該当する分割計測領域を判定する。そして、データ処理部１４は、割当ビット数情報Ｉ２に基づき、各計測点の量子化データの割当ビット数を決定する。これにより、本線道路５０において左寄りの車線上での計測結果ほど割当ビット数を多くし、支流道路５１から本線道路５０に合流する車両にとって重要な計測結果の精度を好適に保った量子化データを生成する。
　以上のように、ライダ３の計測データが合流調停に用いられる場合、データ処理部１４は、対象となる道路の車線毎に分割計測領域を設け、ライダ３の視野内の計測点の位置及び計測距離に基づいて、各計測点が分類される分割計測領域を判定する。これにより、データ処理部１４は、合流調停における重要度に応じた量子化ビット数を各計測点の計測結果に割り当てて量子化データを生成することができる。
　（５）処理フロー
　図９は、アップロード情報Ｉｕの生成及び送信に関する情報処理装置１の処理手順を示すフローチャートの一例である。
　まず、情報処理装置１のコントローラ１３は、実行するアプリケーションに応じた関心度に基づき分割された分割計測領域の情報を取得する（ステップＳ１０）。この場合、例えば、実行するアプリケーションでの関心度に応じて予め計測領域Ｒｍを分割した分割計測領域に関する領域対応情報Ｉ１がメモリ１２に記憶されており、コントローラ１３は、領域対応情報Ｉ１をメモリ１２から取得する。
　そして、コントローラ１３は、ライダ３による計測が開始されたか否か判定する（ステップＳ１１）。そして、ライダ３による計測が開始された場合（ステップＳ１１；Ｙｅｓ）、コントローラ１３は、ステップＳ１１へ処理を進める。一方、コントローラ１３は、ライダ３による計測が開始されていない場合（ステップＳ１１；Ｎｏ）、引き続きステップＳ１１を実行する。
　次に、コントローラ１３は、ライダ３による計測データを取得し、分割計測領域に基づき計測点毎の計測結果を分類する（ステップＳ１２）。この場合、コントローラ１３は、領域対応情報Ｉ１を参照し、各計測点の位置と計測距離とに基づき、各計測点が分類される分割計測領域を決定する。そして、コントローラ１３は、分類された分割計測領域の関心度に応じたビット数により、計測点毎の計測結果を量子化する（ステップＳ１３）。この場合、コントローラ１３は、割当ビット数情報Ｉ２を参照して各分割計測領域に対応する割当ビット数を認識し、各計測点の計測結果を、各計測点が対象とする分割計測領域に対応する割当ビット数により量子化した量子化データを生成する。
　次に、コントローラ１３は、アップロードのタイミング（即ちアップロード情報Ｉｕの送信タイミング）であるか否か判定する（ステップＳ１４）。情報処理装置１は、例えば、走査１周期分（又は複数周期分）のライダ３の量子化データをまとめて含むアップロード情報Ｉｕを送信する場合には、所定周期分の全計測点に対応する量子化データが得られた場合に、アップロード情報Ｉｕの送信タイミングであると判定する。そして、情報処理装置１は、アップロード情報Ｉｕの送信タイミングではないと判定した場合（ステップＳ１４；Ｎｏ）、ステップＳ１６へ処理を進める。
　一方、情報処理装置１は、アップロード情報Ｉｕの送信タイミングであると判定した場合（ステップＳ１４；Ｙｅｓ）、対象となる量子化データを含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置４に送信する（ステップＳ１５）。この場合、アップロード情報Ｉｕには、アプリケーションでの計測対象の関心度に応じて的確に定められた割当ビット数を有する量子化データが含まれており、画一的に割当ビット数を定めてライダ３のデータを送信する場合と比較して、好適にアップロード情報Ｉｕのデータ量が削減されている。なお、情報処理装置１は、移動体と共に移動する場合には、データ生成時の位置情報及び時刻情報等を含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置４に送信する。
　次に、情報処理装置１は、処理を終了すべきか否か判定する（ステップＳ１６）。例えば、情報処理装置１は、ライダ３のスキャンが停止された場合、又は、情報処理装置１の処理の停止指示を検知した場合などの所定の条件が満たされた場合に、処理を終了すべきと判定する。そして、情報処理装置１は、処理を終了すべきと判定した場合（ステップＳ１６；Ｙｅｓ）、フローチャートの処理を終了する。一方、情報処理装置１は、処理を継続すべきと判定した場合（ステップＳ１６；Ｎｏ）、ステップＳ１１へ処理を戻す。
　以上説明したように、本実施例に係る情報処理装置１のコントローラ１３は、計測装置であるライダ３による計測データを取得し、ライダ３の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、計測データを分類する。そして、コントローラ１３は、計測データを、当該計測データが分類された分割計測領域での関心度に応じたビット数に基づき量子化した量子化データを生成する。そして、コントローラ１３は、量子化データを含むアップロード情報Ｉｕをデータ収集装置４に送信する。これにより、情報処理装置１は、計測した領域の関心度に応じて量子化ビット数を決定し、データ収集装置４に送信するデータ量を好適に削減することができる。
　（６）変形例
　次に、実施例に好適な変形例について説明する。以下の変形例は組み合わせて上述の実施例に適用されてもよい。
　（変形例１）
　図９のフローチャートの処理では、情報処理装置１は、ライダ３により計測した計測結果である生データに対し、計測点毎に決定した割当ビット数により量子化した量子化データを生成した。これに代えて、情報処理装置１は、固定の割当ビット数により計測結果を一旦量子化した後、本実施例に基づく割当ビット数の決定を行い、決定した割当ビット数に基づく量子化データを生成してもよい。この場合、固定の割当ビット数により量子化したライダ３の計測点ごとの計測結果をメモリ１２等に記憶した後、情報処理装置１は、アップロード情報Ｉｕの送信タイミング等の所定のタイミングにおいて、割当ビット数の決定及び当該割当ビット数に基づく計測点データの生成を実行する。
　（変形例２）
　領域対応情報Ｉ１と割当ビット数情報Ｉ２は一つの情報として統合されてもよい。この場合、例えば、情報処理装置１は、領域対応情報Ｉ１及び割当ビット数情報Ｉ２に代えて、計測点毎に計測距離に応じた割当ビット数を定めた情報をメモリ１２に記憶しておく。そして、情報処理装置１は、当該情報を参照することで、計測点毎の計測距離に基づき各計測点に対する割当ビット数を決定し、決定した割当ビット数により各計測点の量子化データを生成する。本変形例によっても、情報処理装置１は、計測点毎に必要な割当ビット数を的確に決定することができる。
　（変形例３）
　情報処理装置１は、ライダ３以外の距離計測を行う外界センサの計測結果に対する量子化及びアップロード情報Ｉｕの生成・送信を行ってもよい。この場合であっても、情報処理装置１は、外界センサが計測する計測点毎の計測距離等に基づき、計測点毎に分割計測領域を決定して必要な割当ビット数を好適に定めることができる。
　また、分割計測領域の分類に計測距離を用いないアプリケーション（例えば、図５（Ａ）及び図６の例）の場合には、情報処理装置１は、距離計測を行わないカメラの計測結果を量子化してアップロード情報Ｉｕとして送信してもよい。この場合、情報処理装置１は、各画素が対応する計測方向の関心度に応じて画素ごとに割当ビット数を定めて量子化し、量子化したデータをアップロード情報Ｉｕとしてデータ収集装置４に送信する。なお、この場合、画素は上述した実施例における計測点に相当する。
　これらの場合においても、情報処理装置１は、関心度が高い領域の計測結果に高い量子化ビット数を割り当てて精度を保ちつつ、関心度の低い領域の計測結果に低い量子化ビット数を割り当ててデータ量を好適に削減することができる。
　なお、上述した実施例において、プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータであるコントローラ等に供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記憶媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記憶媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記憶媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ－ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ－Ｒ、ＣＤ－Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（Random Access Memory））を含む。
　以上、実施例を参照して本願発明を説明したが、本願発明は上記実施例に限定されるものではない。本願発明の構成や詳細には、本願発明のスコープ内で当業者が理解し得る様々な変更をすることができる。すなわち、本願発明は、請求の範囲を含む全開示、技術的思想にしたがって当業者であればなし得るであろう各種変形、修正を含むことは勿論である。また、引用した上記の特許文献等の各開示は、本書に引用をもって繰り込むものとする。
　１　情報処理装置
　２　センサ群
　３　ライダ
　４　データ収集装置

Claims (12)

  1. 　計測装置による計測データを取得する取得手段と、
    　前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類する分類手段と、
    　前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化する量子化手段と、
    　量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する送信手段と、
    を有する情報処理装置。
  2. 　前記複数の分割計測領域は、第１関心度に対応する第１関心領域と、前記第１関心度より低い第２関心度に対応する第２関心領域とを含み、
    　前記量子化手段は、前記第２関心領域に対する前記ビット数を、前記第１関心領域に対する前記ビット数よりも小さくする、請求項１に記載の情報処理装置。
  3. 　前記計測データは、前記計測装置による複数の計測方向に対応する複数の計測点の計測結果を含み、
    　前記量子化手段は、前記複数の計測点の各々に対して割り当てた前記ビット数に基づき、前記計測点の各々に対する前記計測結果の量子化を行う、請求項１または２に記載の情報処理装置。
  4. 　前記分類手段は、前記計測装置の視野内での前記計測点の位置に基づき、前記計測結果の分類を行う、請求項３に記載の情報処理装置。
  5. 　前記計測結果には、計測距離に関する情報が含まれ、
    　前記分類手段は、前記位置と前記計測距離とに基づき、前記計測結果の分類を行う、請求項４に記載の情報処理装置。
  6. 　前記計測装置が移動体と共に移動し、かつ、前記計測データが障害物の検知に用いられる場合、前記計測領域は、前記障害物との衝突可能性に基づいて、前記複数の分割計測領域に分割される、請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  7. 　前記計測装置が移動体と共に移動し、かつ、前記計測データが位置推定に用いられる場合、前記計測領域は、前記位置推定に用いる地物の存在可能性に基づいて、前記複数の分割計測領域に分割される、請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  8. 　前記計測装置が保安用センサである場合、前記計測領域は、不審者の侵入経路となる可能性に基づいて、前記複数の分割計測領域に分割される、請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  9. 　前記計測装置が道路を走行する車両の状態を計測する路側センサである場合、前記計測領域は、前記道路に設けられた車線毎に前記複数の分割計測領域に分割される、請求項１～５のいずれか一項に記載の情報処理装置。
  10. 　コンピュータが実行する制御方法であって、
    　計測装置による計測データを取得し、
    　前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類し、
    　前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化し、
    　量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する、
    制御方法。
  11. 　計測装置による計測データを取得し、
    　前記計測装置の計測領域を関心度により分割した複数の分割計測領域に基づき、前記計測データを分類し、
    　前記計測データを、当該計測データが分類された前記分割計測領域の前記関心度に応じたビット数に基づき量子化し、
    　量子化された前記計測データをデータ収集装置に送信する処理をコンピュータに実行させるプログラム。
  12. 　請求項１１に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。
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Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006048157A (ja) * 2004-07-30 2006-02-16 Matsushita Electric Works Ltd 侵入警戒センサ
JP2007071629A (ja) * 2005-09-06 2007-03-22 Advanced Mask Inspection Technology Kk 試料検査装置の支援装置、試料検査方法及びプログラム
JP2008309671A (ja) * 2007-06-15 2008-12-25 Ihi Corp 物体認識方法および装置
JP2012028949A (ja) * 2010-07-21 2012-02-09 Canon Inc 画像処理装置及びその制御方法
JP2015031539A (ja) * 2013-07-31 2015-02-16 株式会社キーエンス 画像処理装置、画像処理システム、検査方法およびプログラム
JP2017101969A (ja) * 2015-11-30 2017-06-08 古河電気工業株式会社 レーダ装置およびレーダ装置の検出方法
JP2019113553A (ja) * 2017-12-25 2019-07-11 シナノケンシ株式会社 三次元レーザー光走査装置
JP2020052051A (ja) * 2019-11-25 2020-04-02 パイオニア株式会社 光制御装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
CN110988912A (zh) * 2019-12-06 2020-04-10 中国科学院自动化研究所 自动驾驶车辆的道路目标与距离检测方法、***、装置
JP2020085523A (ja) * 2018-11-19 2020-06-04 株式会社Ihi 監視システム及び処理装置
JP2020107022A (ja) * 2018-12-27 2020-07-09 ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 作業車両用の障害物検知システム
CN111583268A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 北京数字绿土科技有限公司 点云虚拟选择与裁切方法、装置及设备
JP2021002358A (ja) * 2016-03-09 2021-01-07 株式会社ニコン 検出装置、情報処理装置、検出方法、検出プログラム、及び検出システム

Patent Citations (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006048157A (ja) * 2004-07-30 2006-02-16 Matsushita Electric Works Ltd 侵入警戒センサ
JP2007071629A (ja) * 2005-09-06 2007-03-22 Advanced Mask Inspection Technology Kk 試料検査装置の支援装置、試料検査方法及びプログラム
JP2008309671A (ja) * 2007-06-15 2008-12-25 Ihi Corp 物体認識方法および装置
JP2012028949A (ja) * 2010-07-21 2012-02-09 Canon Inc 画像処理装置及びその制御方法
JP2015031539A (ja) * 2013-07-31 2015-02-16 株式会社キーエンス 画像処理装置、画像処理システム、検査方法およびプログラム
JP2017101969A (ja) * 2015-11-30 2017-06-08 古河電気工業株式会社 レーダ装置およびレーダ装置の検出方法
JP2021002358A (ja) * 2016-03-09 2021-01-07 株式会社ニコン 検出装置、情報処理装置、検出方法、検出プログラム、及び検出システム
JP2019113553A (ja) * 2017-12-25 2019-07-11 シナノケンシ株式会社 三次元レーザー光走査装置
JP2020085523A (ja) * 2018-11-19 2020-06-04 株式会社Ihi 監視システム及び処理装置
JP2020107022A (ja) * 2018-12-27 2020-07-09 ヤンマーパワーテクノロジー株式会社 作業車両用の障害物検知システム
JP2020052051A (ja) * 2019-11-25 2020-04-02 パイオニア株式会社 光制御装置、制御方法、プログラム及び記憶媒体
CN110988912A (zh) * 2019-12-06 2020-04-10 中国科学院自动化研究所 自动驾驶车辆的道路目标与距离检测方法、***、装置
CN111583268A (zh) * 2020-05-19 2020-08-25 北京数字绿土科技有限公司 点云虚拟选择与裁切方法、装置及设备

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