三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置、以及三维数据解码装置与流程

本公开涉及三维数据编码方法、三维数据解码方法、三维数据编码装置、以及三维数据解码装置。

背景技术：

在用于汽车或机器人自主地进行工作的计算机视觉、地图信息、监控、基础结构检查、或影像分发等较大的领域中，今后将会普及灵活运用了三维数据的装置或服务。三维数据通过测距仪等距离传感器、立体摄影机、或多个单眼相机的组合等各种方法来获得。

作为三维数据的一个表现方法有被称作点云的表现方法，该方法通过三维空间内的点群来表现三维结构的形状(例如，参照非专利文献1)。在点云中存放了点群的位置以及颜色。虽然预想点云作为三维数据的表现方法将成为主流，但是，点群的数据量非常大。因此，在三维数据的蓄积或传输中与二维的动态图像(作为一个例子，有以mpeg而被标准化后的mpeg-4avc或hevc等)一样，需要通过编码来进行数据量的压缩。

并且，关于点云的压缩，有一部分由进行点云关联的处理的公开的程序库(pointcloudlibrary：点云库)等支持。

并且，有周知的利用三维的地图数据，检索在车辆周边的设施，并进行显示的的技术(例如，参照专利文献1)。

现有技术文献

专利文献

专利文献1国际公开第2014/020663号

技术实现要素：

发明要解决的问题

在三维数据的编码中，期望能够生成能够选择性地对三维点进行解码的比特流。

本公开的目的在于，提供一种能够生成能够选择性地对三维点进行解码的比特流的三维数据编码方法或三维数据编码装置、或者能够选择性地对三维点进行解码的三维数据解码方法或三维数据解码装置。

用于解决课题的手段

本公开的一个形态所涉及的三维数据编码方法生成以第1方式表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息，生成包含所述第1信息的比特流，所述第1信息包含与所述多个三维点的每一个对应的三维点信息，各所述三维点信息包含与所述n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引，各所述索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块。

本公开的一个形态所涉及的三维数据解码方法是三维数据解码方法，从比特流获得以第1方式表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息，所述第1信息包含与所述多个三维点的每一个对应的三维点信息，各所述三维点信息包含与所述n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引，各所述索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块，所述三维数据解码方法进一步使用所述三维点信息，复原与该三维点信息对应的三维点。

发明效果

本公开能够提供能够生成能够选择性地对三维点进行解码的比特流的三维数据编码方法或三维数据编码装置、或者能够选择性地对三维点进行解码的三维数据解码方法或三维数据解码装置。

附图说明

图1示出了实施方式1所涉及的编码三维数据的构成。

图2示出了属于实施方式1所涉及的gos的最下层的spc间的预测结构的一个例子。

图3示出了实施方式1所涉及的层间的预测结构的一个例子。

图4示出了实施方式1所涉及的gos的编码顺序的一个例子。

图5示出了实施方式1所涉及的gos的编码顺序的一个例子。

图6是实施方式1所涉及的三维数据编码装置的方框图。

图7是实施方式1所涉及的编码处理的流程图。

图8是实施方式1所涉及的三维数据解码装置的方框图。

图9是实施方式1所涉及的解码处理的流程图。

图10示出了实施方式1所涉及的元信息的一个例子。

图11示出了实施方式2所涉及的swld的构成例。

图12示出了实施方式2所涉及的服务器以及客户端的工作例。

图13示出了实施方式2所涉及的服务器以及客户端的工作例。

图14示出了实施方式2所涉及的服务器以及客户端的工作例。

图15示出了实施方式2所涉及的服务器以及客户端的工作例。

图16是实施方式2所涉及的三维数据编码装置的方框图。

图17是实施方式2所涉及的编码处理的流程图。

图18是实施方式2所涉及的三维数据解码装置的方框图。

图19是实施方式2所涉及的解码处理的流程图。

图20示出了实施方式2所涉及的wld的构成例。

图21示出了实施方式2所涉及的wld的八叉树结构的例子。

图22示出了实施方式2所涉及的swld的构成例。

图23示出了实施方式2所涉及的swld的八叉树结构的例子。

图24是实施方式3所涉及的三维数据制作装置的方框图。

图25是实施方式3所涉及的三维数据发送装置的方框图。

图26是实施方式4所涉及的三维信息处理装置的方框图。

图27是实施方式5所涉及的三维数据制作装置的方框图。

图28示出了实施方式6所涉及的系统的构成。

图29是实施方式6所涉及的客户端装置的方框图。

图30是实施方式6所涉及的服务器的方框图。

图31是由实施方式6所涉及的客户端装置进行的三维数据制作处理的流程图。

图32是由实施方式6所涉及的客户端装置进行的传感器信息发送处理的流程图。

图33是由实施方式6所涉及的服务器进行的三维数据制作处理的流程图。

图34是由实施方式6所涉及的服务器进行的三维地图发送处理的流程图。

图35示出了实施方式6所涉及的系统的变形例的构成。

图36示出了实施方式6所涉及的服务器以及客户端装置的构成。

图37是实施方式7所涉及的三维数据编码装置的方框图。

图38示出了实施方式7所涉及的预测残差的例子。

图39示出了实施方式7所涉及的体积的例子。

图40示出了实施方式7所涉及的体积的八叉树表现的例子。

图41示出了实施方式7所涉及的体积的位串的例子。

图42示出了实施方式7所涉及的体积的八叉树表现的例子。

图43示出了实施方式7所涉及的体积的例子。

图44是用于说明实施方式7所涉及的帧内预测处理的图。

图45是用于说明实施方式7所涉及的旋转以及平移处理的图。

图46示出了实施方式7所涉及的rt适用标志以及rt信息的语法的例子。

图47是用于说明实施方式7所涉及的帧间预测处理的图。

图48是实施方式7所涉及的三维数据解码装置的方框图。

图49是由实施方式7所涉及的三维数据编码装置进行的三维数据编码处理的流程图。

图50是由实施方式7所涉及的三维数据解码装置进行的三维数据解码处理的流程图。

图51示出了实施方式8所涉及的分发系统的构成。

图52示出了实施方式8所涉及的编码三维地图的比特流的构成例。

图53是用于说明实施方式8所涉及的编码效率的改善效果的图。

图54是实施方式8所涉及的服务器进行的处理的流程图。

图55是实施方式8所涉及的客户端进行的处理的流程图。

图56示出了实施方式8所涉及的子地图的语法例子。

图57在模式上示出了实施方式8所涉及的编码类型的切换处理。

图58示出了实施方式8所涉及的子地图的语法例子。

图59是实施方式8所涉及的三维数据编码处理的流程图。

图60是实施方式8所涉及的三维数据解码处理的流程图。

图61在模式上示出了实施方式8所涉及的编码类型的切换处理的变形例的工作。

图62在模式上示出了实施方式8所涉及的编码类型的切换处理的变形例的工作。

图63在模式上示出了实施方式8所涉及的编码类型的切换处理的变形例的工作。

图64在模式上示出了实施方式8所涉及的差分值的算出处理的变形例的工作。

图65在模式上示出了实施方式8所涉及的差分值的算出处理的变形例的工作。

图66在模式上示出了实施方式8所涉及的差分值的算出处理的变形例的工作。

图67在模式上示出了实施方式8所涉及的差分值的算出处理的变形例的工作。

图68示出了实施方式8所涉及的体积的语法例子。

图69是表示实施方式9所涉及的重要区域的例子的图。

图70是表示实施方式9所涉及的占用率代码的一个例子的图。

图71是表示实施方式9所涉及的四叉树结构的一个例子的图。

图72是表示实施方式9所涉及的占用率代码及位置代码的一个例子的图。

图73是表示在实施方式9所涉及的lidar中得到的三维点的例子的图。

图74是表示实施方式9所涉及的八叉树结构的例子的图。

图75是表示实施方式9所涉及的混合编码的例子的图。

图76是用于说明实施方式9所涉及的位置编码和占用率编码的切换方法的图。

图77是表示实施方式9所涉及的位置编码的比特流的一个例子的图。

图78是表示实施方式9所涉及的混合编码的比特流的一个例子的图。

图79是表示实施方式9所涉及的重要三维点的占用率代码的树结构的图。

图80是表示实施方式9所涉及的非重要三维点的占用率代码的树结构的图。

图81是表示实施方式9所涉及的混合编码的比特流的一个例子的图。

图82是表示实施方式9所涉及的包含编码模式信息的比特流的一个例子的图。

图83是表示实施方式9所涉及的语法例的图。

图84是实施方式9所涉及的编码处理的流程图。

图85是实施方式9所涉及的节点编码处理的流程图。

图86是实施方式9所涉及的解码处理的流程图。

图87是实施方式9所涉及的节点解码处理的流程图。

具体实施方式

本公开的一个形态所涉及的三维数据编码方法生成以第1方式表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息，生成包含所述第1信息的比特流，所述第1信息包含与所述多个三维点的每一个对应的三维点信息，各所述三维点信息包含与所述n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引，各所述索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块。

由此，该三维数据编码方法能够生成能够选择性地对三维点进行解码的比特流。

例如，也可以是，所述三维点信息包含表示该三维点信息中包含的所述索引的数量的信息。

例如，也可以是，所述第1信息包含表示该第1信息中包含的所述三维点信息的数量的信息。

例如，也可以是，所述n为8，所述索引为3比特。

例如，也可以是，具有：第1编码模式，生成所述第1信息；以及第2编码模式，生成以第2方式表示所述n叉树结构的第2信息，生成包含所述第2信息的比特流，所述第2信息包含多个与属于所述n叉树结构中的多个层的多个子块的每一个对应，并表示表示在对应子块中是否存在三维点的1比特的信息。

例如，也可以是，在所述多个三维点的数量为预先规定的阈值以下的情况下，使用所述第1编码模式，在所述多个三维点的数量比所述阈值多的情况下，使用所述第2编码模式。

由此，该三维数据编码方法能够降低比特流的代码量。

例如，所述第1信息以及所述第2信息也可以包含表示该信息是以所述第1方式表示所述n叉树结构的信息还是以所述第2方式表示所述n叉树结构的信息的信息。

例如，也可以是，在所述n叉树结构的一部分中使用所述第1编码模式，在所述n叉树结构的另一部分中使用所述第2编码模式。

另外，本公开的一个形态所涉及的三维数据解码方法是三维数据解码方法，从比特流获得以第1方式表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息，所述第1信息包含与所述多个三维点的每一个对应的三维点信息，各所述三维点信息包含与所述n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引，各所述索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块，所述三维数据解码方法进一步使用所述三维点信息，复原与该三维点信息对应的三维点。

由此，该三维数据解码方法能够从比特流中选择性地解码三维点。

例如，也可以是，所述三维点信息包含表示该三维点信息中包含的所述索引的数量的信息。

例如，也可以是，所述第1信息包含表示该第1信息中包含的所述三维点信息的数量的信息。

例如，也可以是，所述n为8，所述索引为3比特。

例如，也可以是，所述三维数据解码方法还从比特流获得以第2方式表示所述n叉树结构的第2信息，使用所述第2信息，复原所述多个三维点，所述第2信息包含多个与属于所述n叉树结构中的多个层的多个子块的每一个对应，并表示在对应的子块中是否存在三维点的1比特的信息。

例如，也可以是，所述第1信息以及所述第2信息包含表示该信息是以所述第1方式表示所述n叉树结构的信息还是以所述第2方式表示所述n叉树结构的信息的信息。

例如，也可以是，所述n叉树结构的一部分以所述第1方式表示，所述n叉树结构的另一部分以所述第2方式表示。

另外，本公开的一个形态所涉及的三维数据编码装置具备处理器和存储器，所述处理器使用所述存储器，生成以第1方式表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息，生成包含所述第1信息的比特流，所述第1信息包含与所述多个三维点的每一个对应的三维点信息，各所述三维点信息包含与所述n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引，各所述索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块。

由此，该三维数据编码装置能够生成能够选择性地对三维点进行解码的比特流。

另外，本公开的一个形态所涉及的三维数据解码装置具备处理器和存储器，所述处理器使用所述存储器，从比特流获得以第1方式表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息，所述第1信息包含与所述多个三维点的每一个对应的三维点信息，各所述三维点信息包含与所述n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引，各所述索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块，所述处理器使用所述存储器，进一步使用所述三维点信息，复原与该三维点信息对应的三维点。

由此，该三维数据解码装置能够从比特流中选择性地解码三维点。

另外，这些概括性的或具体的形态可以由系统、方法、集成电路、计算机程序或计算机可读取的cd-rom等记录介质来实现，而且可以由系统、方法、集成电路、计算机程序以及记录介质的任意的组合来实现。

以下参照附图对实施方式进行具体说明。另外，以下将要说明的实施方式均为示出本公开的一个具体例子。以下的实施方式所示的数值、形状、材料、构成要素、构成要素的配置位置以及连接形态、步骤、步骤的顺序等均为一个例子，其主旨并非是对本公开进行限定。并且，针对以下的实施方式的构成要素之中没有记载在示出最上位概念的技术方案中的构成要素，作为任意的构成要素来说明。

(实施方式1)

首先，对本实施方式所涉及的编码三维数据(以下也记作编码数据)的数据结构进行说明。图1示出了本实施方式所涉及的编码三维数据的构成。

在本实施方式中，三维空间被划分为相当于动态图像的编码中的图片的空间(spc)，以空间为单位对三维数据进行编码。空间被进一步划分为相当于动态图像编码中的宏块等的体积(vlm)，以vlm为单位进行预测以及转换。体积包括与位置坐标相对应的最小单位即多个体素(vxl)。另外，预测是指，与二维图像中进行的预测相同，参照其他的处理单位，生成与处理对象的处理单位类似的预测三维数据，并对该预测三维数据与处理对象的处理单位的差异进行编码。并且，该预测不仅包括参照同一时刻的其他的预测单位的空间预测，而且包括参照不同时刻的预测单位的时间预测。

例如，三维数据编码装置(以下也记作编码装置)在对由点云等的点群数据来表现的三维空间进行编码时，按照体素的大小，对点群的各个点或体素内所包含的多个点一并进行编码。若将体素细分，则能够对点群的三维形状进行高精确度的表现，若将体素的大小增大，则能够对点群的三维形状进行粗略的表现。

另外，以下虽然以三维数据为点云的情况为例进行说明，但是，三维数据并非受点云所限，也可以是任意形式的三维数据。

并且，可以利用阶层结构的体素。在这种情况下，在n次的阶层中，可以按顺序示出在n-1次以下的阶层(n次的阶层的下层)中是否存在采样点。例如，在仅对n次的阶层进行解码时，当在n-1次以下的阶层存在采样点的情况下，能够视为n次阶层的体素的中心存在采样点来进行解码。

并且，编码装置通过距离传感器、立体摄影机、单眼相机、回转仪、或惯性传感器等来获得点群数据。

关于空间，与动态图像的编码同样，至少被分类为以下3个预测结构的任一个，这3个预测结构为：能够单独解码的帧内空间(i-spc)、仅能单向参照的预测空间(p-spc)、以及能够双向参照的双向空间(b-spc)。并且，空间具有解码时刻和显示时刻这两种时刻信息。

并且，如图1所示，作为包括多个空间的处理单位，有作为随机存取单位的gos(groupofspace：空间群)。而且，作为包括多个gos的处理单位，存在世界空间(wld)。

世界空间所占的空间区域通过gps或纬度以及经度信息等，与地球上的绝对位置建立了对应。该位置信息作为元信息而被存放。另外，元信息可以包含在编码数据中，也可以与编码数据分开来传输。

并且，在gos内，所有的spc可以是三维上的邻接，也可以存在与其他的spc不是三维上邻接的spc。

另外，以下将与gos、spc或vlm等处理单位中包含的三维数据所对应的编码、解码或参照等处理，也简单地记作对处理单位进行编码、解码或参照等。并且，处理单位中所包含的三维数据例如包括三维坐标等空间位置与颜色信息等特性值的至少一个组。

接着，对gos中的spc的预测结构进行说明。同一gos内的多个spc、或同一spc内的多个vlm虽然彼此占有不同的空间，却持有相同的时刻信息(解码时刻以及显示时刻)。

并且，在gos内，在解码顺序上为开头的spc是i-spc。并且，gos中存在封闭式gos和开放式gos这两种。封闭式gos是从开头i-spc开始解码时，能够对gos内的所有的spc进行解码的gos。在开放式gos中，在gos内，比开头i-spc的显示时刻早的一部分spc参照不同的gos，只能在该gos进行解码。

另外，在地图信息等的编码数据中，有从与编码顺序相反的方向对wld进行解码的情况，若在gos间存在依存性，则难以进行逆方向再生。因此，在这种情况下，基本上采用封闭式gos。

并且，gos在高度方向上具有层结构，从底下的层的spc开始顺序进行编码或解码。

图2示出了属于gos的最下层的层的spc间的预测结构的一个例子。图3示出了层间的预测结构的一个例子。

在gos内中存在一个以上的i-spc。在三维空间内虽然存在人、动物、汽车、自行车、信号灯、或成为陆上标志的建筑物等对象，但是，尤其是将尺寸小的对象作为i-spc来编码时有效。例如，三维数据解码装置(以下也记作解码装置)在对gos以低处理量或高速进行解码时，仅对gos内的i-spc进行解码。

并且，编码装置可以按照wld内的对象的疏密程度，对i-spc的编码间隔或出现频率进行切换。

并且，在图3所示的构成中，编码装置或解码装置针对多个层从下层(层1)开始依次进行编码或解码。据此，例如针对自动行走的车辆等而言，能够提高信息量多的地面附近的数据的优先级。

另外，在无人机(drone)等使用的编码数据中，在gos内，可以从高度方向的上方的层的spc开始依次进行编码或解码。

并且，编码装置或解码装置也可以是以解码装置大致掌握gos并能够逐渐提高分辨率的方式，来对多个层进行编码或解码。例如，编码装置或解码装置可以按照层3、8、1、9……的顺序进行编码或解码。

接着，对静态对象以及动态对象的对应方法进行说明。

在三维空间中存在建筑物或道路等静态对象或场景(以后统一称为静态对象)、以及车辆或人等动态对象(以后称为动态对象)。对象的检测可以通过从点云的数据、或立体摄影机等拍摄影像等中提取特征点来另外执行。在此，对动态对象的编码方法的例子进行说明。

第1方法是不区别静态对象与动态对象而进行编码的方法。第2方法是通过识别信息来区别静态对象与动态对象的方法。

例如，gos被用作识别单位。在这种情况下，包括构成静态对象的spc的gos、与包括构成动态对象的spc的gos在编码数据内、或由与编码数据分开存放的识别信息来区別。

或者，spc被用作识别单位。在这种情况下，仅包括构成静态对象的vlm的spc、与包括构成动态对象的vlm的spc，由上述的识别信息来区別。

或者，可以将vlm或vxl用作识别单位。在这种情况下，包括静态对象的vlm或vxl、与包括动态对象的vlm或vxl由上述的识别信息来区別。

并且，编码装置可以将动态对象作为一个以上的vlm或spc来进行编码，将包括静态对象的vlm或spc、与包括动态对象的spc作为彼此不同的gos来进行编码。并且，编码装置在按照动态对象的大小而gos的大小成为可变的情况下，将gos的大小作为元信息来另外存放。

并且，编码装置使静态对象与动态对象彼此独立地编码，针对由静态对象构成的世界空间，可以重叠动态对象。此时，动态对象由一个以上的spc构成，各spc与构成重叠了该spc的静态对象一个以上的spc对应。另外，动态对象可以不由spc来表现，可以由一个以上的vlm或vxl来表现。

并且，编码装置可以将静态对象与动态对象作为彼此不同的流来编码。

并且，编码装置也可以生成包括构成动态对象的一个以上的spc的gos。而且，编码装置可以将包括动态对象的gos(gos_m)、与和gos_m的空间区域对应的静态对象的gos设定为大小相同(占有相同的空间区域)。这样，能够以gos为单位来进行重叠处理。

构成动态对象的p-spc或b-spc也可以参照编码完毕的不同的gos中包含的spc。动态对象的位置随着时间发生变化，同一动态对象作为不同时刻的gos而被编码的情况中，跨越gos的参照从压缩率的观点来看是有效的。

并且，也可以按照编码数据的用途，来对上述的第1方法与第2方法进行切换。例如，在编码三维数据作为地图而被应用的情况下，由于希望与动态对象分离，因此，编码装置采用第2方法。另外，编码装置在对音乐会或体育等活动的三维数据进行编码的情况下，若无需对动态对象进行分离，则采用第1方法。

并且，gos或spc的解码时刻与显示时刻能够存放在编码数据内、或作为元信息存放。并且，静态对象的时刻信息可以全部相同。此时，实际的解码时刻与显示时刻可以由解码装置来决定。或者，作为解码时刻，按照每个gos或spc来赋予不同的值，作为显示时刻，也可以全被赋予同一个值。而且，如hevc的hrd(hypotheticalreferencedecoder)等动态图像编码中的解码器模式所示，解码器具有规定的大小的缓冲器，只要按照解码时刻，以规定的比特率读取比特流，就可以导入不会被破坏且保证能够解码的模型。

接着，对世界空间内的gos的配置进行说明。世界空间中的三维空间的坐标由彼此正交的3个坐标轴(x轴、y轴、z轴)来表现。通过在gos的编码顺序中设定规定的规则，从而在空间上邻接的gos能够在编码数据内进行连续的编码。例如在图4所示的例子中，对xz平面内的gos进行连续的编码。在一个xz平面内的所有的gos的编码结束后，对y轴的值进行更新。即，随着不断地编码，世界空间向y轴方向延伸。并且，gos的索引编号被设定为编码顺序。

在此，世界空间的三维空间与gps、或纬度以及经度等地理上的绝对坐标一一对应。或者，可以由相对于预先设定的基准位置的相对位置来表现三维空间。三维空间的x轴、y轴、z轴的方向作为基于纬度以及经度等而被决定的方向矢量来表现，该方向矢量作为元信息与编码数据一同存放。

并且，gos的大小被设定为固定，编码装置将该大小作为元信息来存放。并且，gos的大小例如可以根据是否为市内或者室内、室外等来进行切换。即，gos的大小可以按照具有作为信息的价值的对象的量或性质来进行切换。或者，编码装置可以在同一世界空间内，按照对象的密度等，对gos的大小、或gos内的i-spc的间隔进行恰当地切换。例如，编码装置在对象的密度越高的情况下，就越将gos的大小设定为小、将gos内的i-spc的间隔设定为短。

在图5的例子中，在从第3至第10个gos的区域中，由于对象的密度高，因此，为了实现微小粒度的随机存取，则gos被细分。并且，从第7到第10个gos分别存在于第3至第6个gos的背面。

接着，对本实施方式所涉及的三维数据编码装置的构成以及工作的流程进行说明。图6是本实施方式所涉及的三维数据编码装置100的方框图。图7是示出三维数据编码装置100的工作例子的流程图。

图6所示的三维数据编码装置100通过对三维数据111进行编码，来生成编码三维数据112。该三维数据编码装置100具备：获得部101、编码区域决定部102、划分部103、以及编码部104。

如图7所示，首先，获得部101获得作为点群数据的三维数据111(s101)。

接着，编码区域决定部102从获得的点群数据所对应的空间区域中，决定编码对象的区域(s102)。例如，编码区域决定部102按照用户或车辆的位置，将该位置的周边的空间区域决定为编码对象的区域。

接着，划分部103将编码对象的区域中包含的点群数据划分为各个处理单位。在此，处理单位是上述的gos以及spc等。并且，该编码对象的区域例如与上述的世界空间对应。具体而言，划分部103根据预先设定的gos的大小、动态对象的有无或大小，将点群数据划分为处理单位(s103)。并且，划分部103在各个gos中决定在编码顺序中成为开头的spc的开始位置。

接着，编码部104通过对各个gos内的多个spc进行依次编码，来生成编码三维数据112(s104)。

另外，在此，在将编码对象的区域划分为gos以及spc之后，虽然示出了对各个gos进行编码的例子，不过，处理的顺序并非受上述所限。例如，可以在决定了一个gos的构成之后，对该gos进行编码，在此之后决定gos的构成等顺序。

这样，三维数据编码装置100通过对三维数据111进行编码，来生成编码三维数据112。具体而言，三维数据编码装置100将三维数据划分为随机存取单位，即划分为分别与三维坐标对应的第1处理单位(gos)，将第1处理单位(gos)划分为多个第2处理单位(spc)，将第2处理单位(spc)划分为多个第3处理单位(vlm)。并且，第3处理单位(vlm)包括一个以上的体素(vxl)，体素(vxl)是与位置信息对应的最小单位。

接着，三维数据编码装置100通过对多个第1处理单位(gos)的每一个进行编码，来生成编码三维数据112。具体而言，三维数据编码装置100在各个第1处理单位(gos)，对多个第2处理单位(spc)的每一个进行编码。并且，三维数据编码装置100在各个第2处理单位(spc)，对多个第3处理单位(vlm)的每一个进行编码。

例如，三维数据编码装置100在处理对象的第1处理单位(gos)为封闭式gos的情况下，针对处理对象的第1处理单位(gos)中包含的处理对象的第2处理单位(spc)，参照处理对象的第1处理单位(gos)中包含的其他的第2处理单位(spc)进行编码。即，三维数据编码装置100不参照与处理对象的第1处理单位(gos)不同的第1处理单位(gos)中包含的第2处理单位(spc)。

并且，在处理对象的第1处理单位(gos)为开放式gos的情况下，针对处理对象的第1处理单位(gos)中包含的处理对象的第2处理单位(spc)，参照处理对象的第1处理单位(gos)中包含的其他的第2处理单位(spc)、或与处理对象的第1处理单位(gos)不同的第1处理单位(gos)中包含的第2处理单位(spc)进行编码。

并且，三维数据编码装置100，作为处理对象的第2处理单位(spc)的类型，从不参照其他的第2处理单位(spc)的第1类型(i-spc)、参照其他的一个第2处理单位(spc)的第2类型(p-spc)、以及参照其他的两个第2处理单位(spc)的第3类型中选择一个，并按照选择的类型，对处理对象的第2处理单位(spc)进行编码。

接着，对本实施方式所涉及的三维数据解码装置的构成以及工作的流程进行说明。图8是本实施方式所涉及的三维数据解码装置200的方框图。图9是示出三维数据解码装置200的工作例子的流程图。

图8所示的三维数据解码装置200通过对编码三维数据211进行解码，来生成解码三维数据212。在此，编码三维数据211例如是在三维数据编码装置100生成的编码三维数据112。该三维数据解码装置200具备：获得部201、解码开始gos决定部202、解码spc决定部203、以及解码部204。

首先，获得部201获得编码三维数据211(s201)。接着，解码开始gos决定部202决定为解码对象的gos(s202)。具体而言，解码开始gos决定部202参照编码三维数据211内或与编码三维数据分别存放的元信息，将包括开始解码的空间位置、对象、或与时刻对应的spc的gos决定为解码对象的gos。

接着，解码spc决定部203决定在gos内进行解码的spc的类型(i、p、b)(s203)。例如，解码spc决定部203对(1)是否仅解码i-spc、(2)是否解码i-spc以及p-spc、(3)是否解码所有的类型进行决定。另外，在解码所有的spc等预先规定了将要解码的spc的类型的情况下，也可以不进行本步骤。

接着，解码部204获得在gos内的解码顺序(与编码顺序相同)中为开头的spc，在编码三维数据211内开始的地址位置，从该地址位置获得开头spc的编码数据，从该开头spc依次对各个spc进行解码(s204)。并且，上述地址位置被存放在元信息等中。

这样，三维数据解码装置200对解码三维数据212进行解码。具体而言，三维数据解码装置200通过对分别与三维坐标对应的第1处理单位(gos)的编码三维数据211的每一个进行解码，来生成作为随机存取单位的第1处理单位(gos)的解码三维数据212。更具体而言，三维数据解码装置200在各个第1处理单位(gos)对多个第2处理单位(spc)的每一个进行解码。并且，三维数据解码装置200在各个第2处理单位(spc)对多个第3处理单位(vlm)的每一个进行解码。

以下对随机存取用的元信息进行说明。该元信息由三维数据编码装置100生成，包含在编码三维数据112(211)中。

在以往的二维的动态图像的随机存取中，解码是从指定的时刻的附近的随机存取单位的开头帧开始的。然而，在世界空间中，除了时刻以外还设想了针对(坐标或对象等)的随机存取。

因此，为了至少实现对坐标、对象、以及时刻这3个要素的随机存取，准备了对各个要素与gos的索引编号建立了对应的表。而且，将gos的索引编号与成为gos的开头的i-spc的地址建立对应。图10示出了元信息中包含的表的一个例子。另外，无需使用图10所示的所有的表，至少使用一个表即可。

以下作为一个例子，对以坐标为起点的随机存取进行说明。在针对坐标(x2、y2、z2)进行存取时，首先参照坐标-gos表，可以知道坐标为(x2、y2、z2)的地点包含在第2个gos中。接着，参照gos地址表，由于可以知道第2个gos中开头的i-spc的地址为addr(2)，因此解码部204从该地址获得数据，并开始解码。

另外，地址可以是逻辑格式中的地址，也可以是hdd或存储器的物理地址。并且，也可以取代地址而采用对文件段进行确定的信息。例如，文件段是对一个以上的gos等进行分段后的单位。

并且，在对象为跨越多个gos的情况下，在对象gos表中也可以示出多个对象所属的gos。若该多个gos为封闭式gos，编码装置以及解码装置能够并行进行编码或解码。另外，若该多个gos为开放式gos，则通过多个gos彼此相互参照，从而能够进一步提高压缩效率。

作为对象的例子有人、动物、汽车、自行车、信号灯、或成为陆上标志的建筑物等。例如，三维数据编码装置100在世界空间的编码时，从三维的点云等中提取对象所特有的特征点，根据该特征点来检测对象，并能够将检测的对象设定为随机存取点。

这样，三维数据编码装置100生成第1信息，该第1信息示出多个第1处理单位(gos)、以及与多个第1处理单位(gos)的每一个对应的三维坐标。并且，编码三维数据112(211)包括该第1信息。并且，第1信息进一步示出与多个第1处理单位(gos)的每一个对应的对象、时刻以及数据存放目的地之中的至少一个。

三维数据解码装置200从编码三维数据211中获得第1信息，利用第1信息来确定与被指定的三维坐标、对象或时刻对应的第1处理单位的编码三维数据211，并对该编码三维数据211进行解码。

以下对其他的元信息的例子进行说明。除了随机存取用的元信息以外，三维数据编码装置100还可以生成并存放以下的元信息。并且，三维数据解码装置200也可以将该元信息在解码时利用。

在将三维数据作为地图信息来利用的情况下等，按照用途来规定档次(profile)，示出该档次的信息可以包含在元信息内。例如规定了面向市区或郊外的档次、或者规定了面向飞行物的档次，并且分别定义了世界空间、spc或vlm的最大或最小的大小等。例如，在面向市区的档次中，需要比郊外更详细的信息，因此vlm的最小尺寸被设定得较小。

元信息也可以包括示出对象的种类的标签值。该标签值与构成对象的vlm、spc、或gos对应。可以按照对象的种类等来设定标签值，例如标签值“0”表示“人”、标签值“1”表示“汽车”、标签值“2”表示“信号灯”。或者，在对象的种类难以判断或不需要判断的情况下，也可以使用表示大小、或是动态对象还是静态对象等性质的标签值。

并且，元信息也可以包括示出世界空间所占的空间区域的范围的信息。

并且，元信息也可以作为编码数据的流全体、或gos内的spc等多个spc所共用的头部信息，来存放spc或vxl的大小。

并且，元信息也可以包括点云的生成中所使用的距离传感器或摄像机等识别信息，或者包括示出点云内的点群的位置精确度的信息。

并且，元信息可以包括示出世界空间是仅由静态对象构成还是含有动态对象的信息。

以下对本实施方式的变形例进行说明。

编码装置或解码装置可以对彼此不同的两个以上的spc或gos并行进行编码或解码。并行进行编码或解码的gos能够根据示出gos的空间位置的元信息等来决定。

在将三维数据作为车辆或飞行物体等移动时的空间地图来使用、或者生成这种空间地图的情况等中，编码装置或解码装置可以对基于gps、路径信息、或缩放倍率等而被确定的空间中包含的gos或spc进行编码或解码。

并且，解码装置也可以从离自身位置或行走路径近的空间开始依次进行解码。编码装置或解码装置也可以使离自身位置或行走路径远的空间的优先级比近的空间的优先级低，来进行编码或解码。在此，使优先级降低是指，降低处理顺序、降低分辨率(筛选后处理)、或降低画质(提高编码效率。例如加大量化步长)等。

并且，解码装置在对空间内被分阶层编码的编码数据进行解码时，也可以仅解码低阶层。

并且，解码装置也可以按照地图的缩放倍率或用途，先从低阶层开始进行解码。

并且，在汽车或机器人的自动走行时所进行的自身位置估计或物体识别等用途中，编码装置或解码装置也可以将距离路面规定高度以内的区域(进行识别的区域)之外的区域的分辨率降低来进行编码或解码。

并且，编码装置也可以对表现室内和室外的空间形状的点云分别独立地进行编码。例如通过将表现室内的gos(室内gos)与表现室外的gos(室外gos)分开，从而解码装置在利用编码数据时，能够按照视点位置来选择将要解码的gos。

并且，编码装置可以使坐标近的室内gos和室外gos在编码流中邻接，来进行编码。例如，编码装置将两者的标识符对应起来，对示出在编码流内、或另外存放的元信息内建立了对应的标识符的信息进行存放。据此，解码装置能够参照元信息内的信息，来识别坐标近的室内gos与室外gos。

并且，编码装置也可以在室内gos与室外gos对gos或spc的大小进行切换。例如，编码装置在室内与室外相比，将gos的大小设定得较小。并且，编码装置也可以在室内gos和室外gos，对从点云提取特征点时的精确度或对象检测的精确度等进行变更。

并且，编码装置可以将用于解码装置将动态对象与静态对象进行区分显示的信息附加到编码数据。据此，解码装置能够对动态对象与红色框或说明用的文字等进行组合来表示。另外，解码装置也可以取代动态对象而仅用红色框或说明用文字来表示。并且，解码装置可以表示更详细的对象类别。例如，汽车可以采用红色框，人可以采用黄色框。

并且，编码装置或解码装置可以按照动态对象的出现频度、或静态对象与动态对象的比例等，将动态对象与静态对象作为不同的spc或gos，来决定是否进行编码或解码。例如，在动态对象的出现频度或比例超过阈值的情况下，动态对象与静态对象混在的spc或gos则被允许，在动态对象的出现频度或比例没有超过阈值的情况下，动态对象与静态对象混在的spc或gos则不会被允许。

在动态对象不是从点云而是从摄像机的二维图像信息检测时，编码装置可以对用于识别检测结果的信息(框或文字等)与对象位置分别获得，将这些信息作为三维的编码数据的一部分来编码。在这种情况下，解码装置针对静态对象的解码结果，使表示动态对象的辅助信息(框或文字)重叠显示。

并且，编码装置可以按照静态对象的形状的复杂程度等，对vxl或vlm的疏密程度进行变更。例如，编码装置在静态对象的形状越复杂的情况下，就越将vxl或vlm设定成密。而且，编码装置可以按照vxl或vlm的疏密程度，来决定在对空间位置或颜色信息进行量化时的量化步长等。例如，编码装置在vxl或vlm越密的情况下，就越将量化步长设定为小。

如以上所示，本实施方式所涉及的编码装置或解码装置以具有坐标信息的空间单位，来进行空间的编码或解码。

并且，编码装置以及解码装置在空间内以体积单位来进行编码或解码。体积包括与位置信息对应的最小单位即体素。

并且，编码装置以及解码装置通过将包括坐标、对象、以及时间等的空间信息的各个要素与gop建立了对应的表、或在各个要素间对应的表，使任意的要素之间建立对应来进行编码或解码。并且，解码装置利用被选择的要素的值来判断坐标，并根据坐标来确定体积、体素或空间，对包括该体积或体素的空间、或被确定的空间进行解码。

并且，编码装置通过特征点提取或对象识别，来判断能够由要素选择的体积、体素或空间，并作为能够随机存取的体积、体素或空间来编码。

空间被分为三种类型，即：以该空间单体能够编码或解码的i-spc、参照任意的一个处理完毕的空间来编码或解码的p-spc、参照任意的两个处理完毕的空间来编码或解码的b-spc。

一个以上的体积与静态对象或动态对象对应。包含静态对象的空间与包含动态对象的空间彼此作为不同的gos而被编码或解码。即，包含静态对象的spc与包含动态对象的spc被分配到不同的gos。

动态对象按每个对象来编码或解码，与仅包含静态对象的一个以上的空间对应。即，多个动态对象被分别编码，得到的多个动态对象的编码数据与仅包含静态对象的spc对应。

编码装置以及解码装置提高gos内的i-spc的优先级，来进行编码或解码。例如，编码装置以使i-spc的劣化减少的方式(解码后，原本的三维数据能够更忠实地被再现)来进行编码。并且，解码装置例如仅对i-spc进行解码。

编码装置可以按照世界空间内的对象的疎密程度或数值(数量)，改变利用i-spc的频度，来进行编码。即，编码装置按照三维数据中包含的对象的数量或疏密程度，来变更对i-spc进行选择的频度。例如，编码装置在世界空间内的对象的密度越大的情况下，就越提高i空间的使用频度。

并且，编码装置以gos为单位对随机存取点进行设定，将示出与gos对应的空间区域的信息存放到头部信息。

编码装置例如采用默认值来作为gos的空间大小。另外，编码装置也可以按照对象或动态对象的数值(数量)或疏密程度来变更gos的大小。例如，编码装置在对象或动态对象越密或数量越多的情况下，就越将gos的空间大小设定为小。

并且，空间或体积包括利用深度传感器、回转仪、或摄像机等传感器得到的信息而被导出的特征点群。特征点的坐标被设定为体素的中心位置。并且，通过体素的细分化，能够实现位置信息的高精确度化。

特征点群利用多个图片而被导出。多个图片至少具有以下的两种时刻信息，即：实际的时刻信息、以及与空间对应的在多个图片中的同一个时刻信息(例如，用于速率控制等的编码时刻)。

并且，以包括一个以上的空间的gos为单位来进行编码或解码。

编码装置以及解码装置参照处理完毕的gos内的空间，对处理对象的gos内的p空间或b空间进行预测。

或者，编码装置以及解码装置不参照不同的gos，利用处理对象的gos内的处理完毕的空间，对处理对象的gos内的p空间或b空间进行预测。

并且，编码装置以及解码装置以包括一个以上的gos的世界空间为单位，来发送或接收编码流。

并且，gos至少在世界空间内的一个方向上具有层结构，编码装置以及解码装置从下位层开始进行编码或解码。例如，能够随机存取的gos属于最下位层。属于上位层的gos仅参照属于同一层以下的层的gos。即，gos在预先规定的方向上被空间划分，包括分别具有一个以上的spc的多个层。编码装置以及解码装置针对各个spc，通过参照与该spc为同一层或比该spc下层的层中包含的spc来进行编码或解码。

并且，编码装置以及解码装置在包括多个gos的世界空间单位内，连续地对gos进行编码或解码。编码装置以及解码装置将示出编码或解码的顺序(方向)的信息作为元数据进行写入或读取。即，编码数据包括示出多个gos的编码顺序的信息。

并且，编码装置以及解码装置对彼此不同的两个以上的空间或gos并行进行编码或解码。

并且，编码装置以及解码装置对空间或gos的空间信息(坐标、大小等)进行编码或解码。

并且，编码装置以及解码装置对根据gps、路径信息或倍率等与自己的位置或/以及区域大小有关的外部信息，而被确定的特定空间中包含的空间或gos进行编码或解码。

编码装置或解码装置使离自己的位置远的空间的优先级低于离自己近的空间，来进行编码或解码。

编码装置按照倍率或用途，对世界空间中的一个方向进行设定，对在该方向上具有层结构的gos进行编码。并且，解码装置针对按照倍率或用途而被设定的在世界空间的一个方向具有层结构的gos，从下位层开始优先进行解码。

编码装置使室内和室外的空间中所包含的特征点提取、对象识别的精确度、或空间区域大小等发生变化。但是，编码装置以及解码装置将坐标近的室内gos与室外gos在世界空间内相邻来进行编码或解码，将这些标识符也对应起来进行编码或解码。

(实施方式2)

在将点云的编码数据用于实际的装置或服务时，为了抑制网络带宽，而希望按照用途来对所需要的信息进行收发。然而，至今的三维数据的编码结构中不存在这样的功能，因此也没有与此相对的编码方法。

在本实施方式中将要说明的是，用于提供在三维的点云的编码数据中，按照用途来对所需要的信息进行收发的功能的三维数据编码方法以及三维数据编码装置、还有对该编码数据进行解码的三维数据解码方法以及三维数据解码装置。

将具有一定以上的特征量的体素(vxl)定义为特征体素(fvxl)，将以fvxl构成的世界空间(wld)定义为稀疏世界空间(swld)。图11示出了稀疏世界空间以及世界空间的构成例。在swld中包括：fgos，是以fvxl构成的gos；fspc，是以fvxl构成的spc；以及fvlm，是以fvxl构成的vlm。fgos、fspc以及fvlm的数据结构以及预测结构可以与gos、spc以及vlm相同。

特征量是指，对vxl的三维位置信息、或vxl位置的可见光信息进行表现的特征量，尤其是立体物的角部以及边缘等能够检测到较多的特征量。具体而言，该特征量虽然是以下所述的三维特征量或可见光的特征量，除此之外，只要是表示vxl的位置、亮度、或颜色信息等的特征量，可以是任意的特征量。

作为三维特征量，采用shot特征量(signatureofhistogramsoforientations：方位直方图特征)、pfh特征量(pointfeaturehistograms：点特征直方图)、或ppf特征量(pointpairfeature：点对特征)。

shot特征量通过对vxl周边进行划分，并对基准点与被划分的区域的法线向量的内积进行计算，进行直方图化而得到的。该shot特征量具有维数高、特征表现力高的特征。

pfh特征量是通过在vxl附近选择多个2点组，根据这2点算出法线向量等，并进行直方图化而得到的。该pfh特征量由于是直方图特征，针对少量干扰具有橹棒性，而且具有特征表现力高的特征。

ppf特征量是按照2点的vxl，利用法线向量等而算出的特征量。在该ppf特征量中，由于使用所有的vxl，因此针对遮蔽具有橹棒性。

并且，作为可见光的特征量，能够使用采用了图像的亮度梯度信息等信息的sift(scale-invariantfeaturetransform：尺度不变特征转换)、surf(speededuprobustfeatures：加速稳健特征)、或hog(histogramoforientedgradients：方向梯度直方图)等。

swld是通过从wld的各vxl算出上述特征量，并提取fvxl而生成的。在此，swld可以在wld每次被更新时来更新，也可以是与wld的更新定时无关，在一定时间经过后定期地进行更新。

swld可以按照每个特征量来生成。例如基于shot特征量的swld1和基于sift特征量的swld2所示，可以按照每个特征量来分别生成swld，并按照用途来区分使用swld。并且，也可以将算出的各fvxl的特征量作为特征量信息来保持到各fvxl。

接着，对稀疏世界空间(swld)的利用方法进行说明。由于swld仅包含特征体素(fvxl)，因此，与包括所有的vxl的wld相比，数据大小一般比较小。

在利用特征量来实现某种目的的应用中，通过取代wld而利用swld的信息，能够抑制从硬盘的读出时间，并且能够抑制网络传输时的频带以及传输时间。例如，作为地图信息，事先将wld和swld保持到服务器，通过按照来自客户端的需求来将发送的地图信息切换为wld或swld，从而能够抑制网络带宽以及传输时间。以下示出具体的例子。

图12以及图13示出了swld以及wld的利用例。如图12所示，在作为车载装置的客户端1需要作为自身位置判断用途的地图信息的情况下，客户端1向服务器发送自身位置估计用的地图数据的获取需求(s301)。服务器按照该获取需求将swld发送给客户端1(s302)。客户端1利用接收的swld进行自身位置判断(s303)。此时，客户端1通过测距仪等距离传感器、立体摄像机、或多个单眼相机的组合等各种方法，来获取客户端1的周边的vxl信息，根据得到的vxl信息和swld来估计自身位置信息。在此，自身位置信息包括客户端1的三维位置信息以及朝向等。

如图13所示，在作为车载装置的客户端2需要作为三维地图等地图描绘的用途的地图信息的情况下，客户端2将地图描绘用的地图数据的获取需求发送给服务器(s311)。服务器按照该获取需求，将wld发送给客户端2(s312)。客户端2利用接收的wld来进行地图描绘(s313)。此时，客户端2例如使用自己用可见光摄像机等拍摄的图像、以及从服务器获取的wld，来制成构思图像，将制成的图像描绘到汽车导航等画面。

如以上所示，服务器在主要需要自身位置估计这种各vxl的特征量的用途中，将swld发送给客户端，像地图描绘那样，在需要详细的vxl信息的情况下，将wld发送给客户端。据此，能够高效地对地图数据进行收发。

另外，客户端可以判断自己需要swld和wld的哪一个，并向服务器请求swld或wld的发送。并且，服务器可以根据客户端或网络的状况，来判断应该发送swld或wld的哪一个。

接着，将要说明的是对稀疏世界空间(swld)与世界空间(wld)的收发进行切换的方法。

可以按照网络带宽来对wld或swld的接收进行切换。图14示出了这种情况下的工作例。例如，在能够使用lte(longtermevolution：长期演进)环境下等的网络带宽的低速网络被使用的情况下，客户端经由低速网络来向服务器进行存取时(s321)，从服务器获取作为地图信息的swld(s322)。另外在使用wifi环境下等网络带宽有富余的高速网络的情况下，客户端经由高速网络来向服务器进行存取(s323)，从服务器获取wld(s324)。据此，客户端能够按照该客户端的网络带宽来获取恰当的地图信息。

具体而言，客户端在室外经由lte来接收swld，在进入到设施等室内的情况下，经由wifi来获取wld。据此，客户端能够获取室内的更加详细的地图信息。

这样，客户端可以按照自身所使用的网络的频带，向服务器请求wld或swld。或者，客户端可以将示出自身所使用的网络的频带的信息发送给服务器，服务器按照该信息，向该客户端发送恰当的数据(wld或swld)。或者，服务器可以判别客户端的网络带宽，向该客户端发送恰当的数据(wld或swld)。

并且，可以按照移动速度来对wld或swld的接收进行切换。图15示出了这种情况下的工作例。例如，在客户端高速移动的情况下(s331)，客户端从服务器接收swld(s332)。另外，在客户端低速移动的情况下(s333)，客户端从服务器接收wld(s334)。据此，客户端既能够抑制网络带宽，又能够按照速度来获得地图信息。具体而言，客户端在高速公路行驶中，通过接收数据量少的swld，从而大致能够以恰当的速度来更新地图信息。另外，在客户端在一般道路行驶时，通过接收wld，从而能够获取更加详细的地图信息。

这样，客户端可以按照自身的移动速度向服务器请求wld或swld。或者，客户端可以将示出自身的移动速度的信息发送给服务器，服务器按照该信息，向该客户端发送恰当的数据(wld或swld)。或者，服务器可以判别客户端的移动速度，向该客户端发送恰当的数据(wld或swld)。

并且，也可以是，客户端先从服务器获取swld，而后获取其中的重要区域的wld。例如，客户端在获取地图数据时，首先以swld获取概略的地图信息，从中筛选建筑物、标识、或人物等的特征出现较多的区域，之后再获得筛选后的区域的wld。据此，客户端既能够抑制来自服务器的接收数据量，又能够获取所需要的区域的详细信息。

并且，也可以是，服务器根据wld按照每个物体来分别制作swld，客户端按照用途来分别进行接收。据此，能够抑制网络带宽。例如，服务器从wld中预先识别人或车，制作出人的swld和车的swld。客户端在想获取周围的人的信息的情况下，接收人的swld，在想获取车的信息的情况下，接收车的swld。并且，这种swld的种类可以根据被附加在头部等的信息(标志或类型等)来区別。

接着，对本实施方式所涉及的三维数据编码装置(例如服务器)的构成以及工作的流程进行说明。图16是本实施方式所涉及的三维数据编码装置400的方框图。图17是由三维数据编码装置400进行三维数据编码处理的流程图。

图16所示的三维数据编码装置400，通过对输入三维数据411进行编码，从而生成作为编码流的编码三维数据413以及414。在此，编码三维数据413是与wld对应的编码三维数据，编码三维数据414是与swld对应的编码三维数据。该三维数据编码装置400具备：获得部401、编码区域决定部402、swld提取部403、wld编码部404、以及swld编码部405。

如图17所示，首先，获得部401获得作为三维空间内的点群数据的输入三维数据411(s401)。

接着，编码区域决定部402根据点群数据所存在的空间区域，来决定编码对象的空间区域(s402)。

接着，swld提取部403将编码对象的空间区域定义为wld，根据wld中包含的各vxl算出特征量。并且，swld提取部403提取特征量为预先规定的阈值以上的vxl，将提取的vxl定义为fvxl，通过将该fvxl追加到swld，从而生成提取三维数据412(s403)。即，从输入三维数据411提取特征量为阈值以上的提取三维数据412。

接着，wld编码部404通过对与wld对应的输入三维数据411进行编码，从而生成与wld对应的编码三维数据413(s404)。此时，wld编码部404将用于区别该编码三维数据413是包含wld的流的信息附加到编码三维数据413的头部。

并且，swld编码部405通过对与swld对应的提取三维数据412进行编码，从而生成与swld对应的编码三维数据414(s405)。此时，swld编码部405将用于区别该编码三维数据414是包含swld的流的信息附加到编码三维数据414的头部。

并且，生成编码三维数据413的处理与生成编码三维数据414的处理的处理顺序也可以与上述相反。并且，上述的处理的一部分或全部也可以并行执行。

作为被赋予到编码三维数据413以及414的头部的信息例如被定义为“world_type”这种参数。在world_type＝0的情况下，表示流包含wld，在world_type＝1的情况下，表示流包含swld。在定义其他的更多的类别的情况下，可以如world_type＝2这样，增加分配的数值。并且，在编码三维数据413以及414的一方中可以包含特定的标志。例如，在编码三维数据414可以被赋予包括示出该流包含swld的标志。在这种情况下，解码装置可以根据标志的有无，来判别是包含wld的流、还是包含swld的流。

并且，wld编码部404对wld进行编码时使用的编码方法可以与swld编码部405对swld进行编码时使用的编码方法不同。

例如，由于在swld数据被抽选，这与wld相比，与周边的数据的相关有可能变低。因此，在用于swld的编码方法中，与用于wld的编码方法相比，帧内预测以及帧间预测之中的帧间预测被优先。

并且，也可以是在用于swld的编码方法与用于wld的编码方法中，三维位置的表现手法不同。例如，可以是，在fwld由三维坐标来表现fvxl的三维位置，在wld通过后述的八叉树来表现三维位置，并且可以是相反的。

并且，swld编码部405以swld的编码三维数据414的数据大小比wld的编码三维数据413的数据大小小的方式进行编码。例如以上所述，swld与wld相比，数据间的相关有可能降低。据此，编码効率降低，编码三维数据414的数据大小有可能比wld的编码三维数据413的数据大小大。因此，swld编码部405在得到的编码三维数据414的数据大小比wld的编码三维数据413的数据大小大的情况下，通过进行再编码，从而再次生成降低了数据大小的编码三维数据414。

例如，swld提取部403再次生成提取的特征点的数量减少了的提取三维数据412，swld编码部405对该提取三维数据412进行编码。或者，可以将swld编码部405中的量化程度变得粗糙。例如，在后述的八叉树结构中，通过对最下层的数据进行舍入，从而能够使量化的程度变得粗糙。

并且，swld编码部405在不能将swld的编码三维数据414的数据大小比wld的编码三维数据413的数据大小小的情况下，也可以不生成swld的编码三维数据414。或者，可以将wld的编码三维数据413复制到swld的编码三维数据414。即，作为swld的编码三维数据414，可以直接使用wld的编码三维数据413。

接着，对本实施方式所涉及的三维数据解码装置(例如客户端)的构成以及工作的流程进行说明。图18是本实施方式所涉及的三维数据解码装置500的方框图。图19是三维数据解码装置500进行三维数据解码处理的流程图。

图18所示的三维数据解码装置500通过对编码三维数据511进行解码，从而生成解码三维数据512或513。在此，编码三维数据511例如是在三维数据编码装置400生成的编码三维数据413或414。

该三维数据解码装置500具备：获得部501、头部解析部502、wld解码部503、以及swld解码部504。

如图19所示，首先，获得部501获得编码三维数据511(s501)。接着，头部解析部502对编码三维数据511的头部进行解析，判别编码三维数据511是包含wld的流、还是包含swld的流(s502)。例如，参照上述的world_type的参数来进行判别。

在编码三维数据511是包含wld的流的情况下(s503的“是”)，wld解码部503对编码三维数据511进行解码，从而生成wld的解码三维数据512(s504)。另外，在编码三维数据511是包含swld的流的情况下(s503的“否”)，swld解码部504对编码三维数据511进行解码，从而生成swld的解码三维数据513(s505)。

并且，与编码装置同样，wld解码部503在对wld进行解码时使用的解码方法、与swld解码部504对swld进行解码时使用的解码方法可以不同。例如，在用于swld的解码方法中，与用于wld的解码方法相比，可以使帧内预测以及帧间预测中的帧间预测优先。

并且，在用于swld的解码方法与用于wld的解码方法中，三维位置的表现手法可以不同。例如，在swld可以通过三维坐标来表现fvxl的三维位置，在wld可以通过后述的八叉树来表现三维位置，并且也可以相反。

接着，对作为三维位置的表现手法的八叉树表现进行说明。三维数据中包含的vxl数据被转换为八叉树结构后被编码。图20示出了wld的vxl的一个例子。图21示出了图20所示的wld的八叉树结构。在图20所示的例子中，存在作为包含点群的vxl(以下，有效vxl)的3个vxl1～3。如图21所示，八叉树结构由节点和叶节点构成。各节点最大具有8个节点或叶节点。各叶节点具有vxl信息。在此，图21所示的叶节点之中，叶节点1、2、3分别表示图20所示的vxl1、vxl2、vxl3。

具体而言，各节点以及叶节点与三维位置对应。节点1与图20所示的所有的块对应。与节点1对应的块被划分为8个块，8个块之中，包括有效vxl的块被设定为节点，除此以外的块被设定为叶节点。与节点对应的块进一步被划分为8个节点或叶节点，这种处理被重复的次数与树状结构中的阶层数相同。并且，最下层的块全被设定为叶节点。

并且，图22示出了从图20所示的wld生成的swld的例子。图20所示的vxl1以及vxl2的特征量提取的结果被判断为fvxl1以及fvxl2，被加入到swld。另外，vxl3没有被判断为fvxl，因此不包含在swld中。图23示出了图22所示的swld的八叉树结构。在图23所示的八叉树结构中，图21所示的、相当于vxl3的叶节点3被删除。据此，图21所示的节点3没有有效vxl，而被变更为叶节点。这样，一般而言，swld的叶节点数比wld的叶节点数少，swld的编码三维数据也比wld的编码三维数据小。

以下对本实施方式的变形例进行说明。

例如也可以是，在车载装置等客户端在进行自身位置估计时，从服务器接收swld，利用swld进行自身位置估计，并进行障碍物检测的情况下，利用测距仪等距离传感器、立体摄像机、或多个单眼相机的组合等各种方法，根据自身获得的周边的三维信息来执行障碍物检测。

并且，一般而言，在swld中很难包含平坦区域的vxl数据。为此，服务器保持用于静止的障碍物的检测的对wld进行了下采样的下采样世界空间(subwld)，并可以将swld与subwld发送给客户端。据此，既能够抑制网络带宽，又能够在客户端侧进行自身位置估计以及障碍物检测。

并且，在客户端快速描绘三维地图数据时，地图信息为网格结构则会有方便的情况。于是，服务器可以根据wld生成网格，作为网格世界空间(mwld)来事先保持。例如，在客户端需要进行粗糙的三维描绘时则接收mwld，在需要进行详细的三维描绘时则接收wld。据此，能够抑制网络带宽。

并且，服务器虽然从各vxl中，将特征量为阈值以上的vxl设定为fvxl，不过也可以通过不同的方法来算出fvxl。例如，服务器将构成信号或交叉点等的vxl、vlm、spc、或gos判断为在自身位置估计、驾驶辅助、或自动驾驶等中需要，则可以作为fvxl、fvlm、fspc、fgos而包含在swld。并且，上述判断可以通过手动进行。另外，可以在基于特征量而设定的fvxl等中加入由上述方法得到的fvxl等。即，swld提取部403进一步可以从输入三维数据411，将与具有预先规定的属性的物体对应的数据作为提取三维数据412来提取。

并且，可以针对需要用于这些用途的状况赋予与特征量不同的标签。服务器可以将信号或交叉点等自身位置估计、驾驶辅助、或自动驾驶等中所需要的fvxl，作为swld的上位层(例如车道(lane)世界空间)而另外保持。

并且，服务器也可以按照随机存取单位或规定的单位，将属性附加到wld内的vxl。属性例如包括：示出自身位置估计中所需要的或不需要的信息、或示出作为信号或交叉点等交通信息是否重要等信息。并且，属性中也可以包括车道信息(gdf：geographicdatafiles等)中的与feature(交叉点或道路等)的对应关系。

并且，作为wld或swld的更新方法，可以采用如下的方法。

示出人、施工、或街道树(面向轨迹)的变化等更新信息作为点群或元数据被加载到服务器。服务器根据该加载来更新wld，在此之后，利用更新的wld来更新swld。

并且，在客户端对自身位置估计时自身所生成的三维信息与从服务器接收的三维信息的不匹配进行检测的情况下，可以将自身所生成的三维信息与更新通知一起发送到服务器。在这种情况下，服务器利用wld来更新swld。在swld没有被更新的情况下，服务器判断wld自身是旧的。

并且，作为编码流的头部信息，虽然附加了用于区别是wld还是swld的信息，例如在网格世界空间或车道世界空间等存在多种世界空间的情况下，用于对他们进行区別的信息可以被附加到头部信息。并且，在特征量不同的swld存在多个的情况下，用于对他们分别进行区別的信息也可以被附加到头部信息。

并且，swld虽然由fvxl来构成，不过也可以包括没有被判断为fvxl的vxl。例如，swld可以包括在算出fvxl的特征量时所使用的邻接vxl。据此，即使在swld的各fvxl没有附加特征量信息的情况下，客户端也能够在接收swld时来算出fvxl的特征量。另外，此时，swld可以包括用于区别各vxl是fvxl还是vxl的信息。

如以上所述，三维数据编码装置400从输入三维数据411(第1三维数据)提取特征量为阈值以上的提取三维数据412(第2三维数据)，通过对提取三维数据412进行编码，来生成编码三维数据414(第1编码三维数据)。

据此，三维数据编码装置400生成对特征量为阈值以上的数据进行编码而得到的编码三维数据414。这样，与直接对输入三维数据411进行编码的情况相比，能够减少数据量。因此，三维数据编码装置400能够减少传输时的数据量。

并且，三维数据编码装置400进一步通过对输入三维数据411进行编码，来生成编码三维数据413(第2编码三维数据)。

据此，三维数据编码装置400例如按照使用用途等，能够对编码三维数据413与编码三维数据414进行有选择地传输。

并且，提取三维数据412由第1编码方法而被编码，输入三维数据411由与第1编码方法不同的第2编码方法而被编码。

据此，三维数据编码装置400能够针对输入三维数据411与提取三维数据412分别采用恰当的编码方法。

并且，在第1编码方法中，与第2编码方法相比，帧内预测以及帧间预测之中的帧间预测被优先。

据此，三维数据编码装置400能够针对邻接的数据间的相关容易变低的提取三维数据412，来提高帧间预测的优先级。

并且，在第1编码方法与第2编码方法中，三维位置的表现手法不同。例如在第2编码方法中，由八叉树来表现三维位置，在第1编码方法中，由三维坐标来表现三维位置。

据此，三维数据编码装置400针对数据数(vxl或fvxl的数量)不同的三维数据，能够采用更加恰当的三维位置的表现手法。

并且，在编码三维数据413以及414的至少一方包括，示出该编码三维数据是通过对输入三维数据411进行编码而得到的编码三维数据、还是通过对输入三维数据411之中的一部分进行编码而得到的编码三维数据的标识符。即，该标识符示出编码三维数据是wld的编码三维数据413、还是swld的编码三维数据414。

据此，解码装置能够容易地判断获取的编码三维数据是编码三维数据413还是编码三维数据414。

并且，三维数据编码装置400以编码三维数据414的数据量比编码三维数据413的数据量少的方式，对提取三维数据412进行编码。

据此，三维数据编码装置400能够使编码三维数据414的数据量比编码三维数据413的数据量少。

并且，三维数据编码装置400进一步，从输入三维数据411将与具有预先规定的属性的物体对应的数据，作为提取三维数据412来提取。例如，具有预先规定的属性的物体是指，自身位置估计、驾驶辅助、或自动驾驶等中所需要的物体，是信号或交叉点等。

据此，三维数据编码装置400能够生成包括解码装置所需要的数据的编码三维数据414。

并且，三维数据编码装置400(服务器)进一步按照客户端的状态，将编码三维数据413以及414的一方发送到客户端。

据此，三维数据编码装置400能够按照客户端的状态，来发送恰当的数据。

并且，客户端的状态包括客户端的通信状况(例如网络带宽)或客户端的移动速度。

并且，三维数据编码装置400进一步按照客户端的请求，将编码三维数据413以及414的一方发送到客户端。

据此，三维数据编码装置400能够按照客户端的请求，发送恰当的数据。

并且，本实施方式所涉及的三维数据解码装置500对由上述三维数据编码装置400生成的编码三维数据413或414进行解码。

即，三维数据解码装置500通过第1解码方法，对从输入三维数据411提取的特征量为阈值以上的提取三维数据412被编码而得到的编码三维数据414进行解码。并且，三维数据解码装置500对输入三维数据411被编码而得到的编码三维数据413，利用与第1解码方法不同的第2解码方法进行解码。

据此，三维数据解码装置500针对特征量为阈值以上的数据被编码而得到的编码三维数据414与编码三维数据413，例如能够按照使用用途等来有选择地接收。据此，三维数据解码装置500能够减少传输时的数据量。而且，三维数据解码装置500能够针对输入三维数据411与提取三维数据412分别采用恰当的解码方法。

并且，在第1解码方法中，与第2解码方法相比，帧内预测以及帧间预测之中的帧间预测被优先。

据此，三维数据解码装置500针对邻接的数据间的相关容易变低的提取三维数据，能够提高帧间预测的优先级。

并且，在第1解码方法与第2解码方法中，三维位置的表现手法不同。例如在第2解码方法中通过八叉树来表现三维位置，在第1解码方法中通过三维坐标来表现三维位置。

据此，三维数据解码装置500针对数据数(vxl或fvxl的数量)不同的三维数据，能够采用更恰当的三维位置的表现手法。

并且，编码三维数据413以及414的至少一方包括标识符，该标识符示出该编码三维数据是通过对输入三维数据411进行编码而得到的编码三维数据、还是通过对输入三维数据411中的一部分进行编码而得到的编码三维数据。三维数据解码装置500参照该标识符，来识别编码三维数据413以及414。

据此，三维数据解码装置500能够容易地判断获得的编码三维数据是编码三维数据413还是编码三维数据414。

并且，三维数据解码装置500进一步将客户端(三维数据解码装置500)的状态通知给服务器。三维数据解码装置500按照客户端的状态，来接收从服务器发送的编码三维数据413以及414的一方。

据此，三维数据解码装置500能够按照客户端的状态来接收恰当的数据。

并且，客户端的状态包括客户端的通信状况(例如网络带宽)或客户端的移动速度。

并且，三维数据解码装置500进一步向服务器请求编码三维数据413以及414的一方，并按照该请求，接收从服务器发送的编码三维数据413以及414的一方。

据此，三维数据解码装置500能够接收与用途对应的恰当的数据。

(实施方式3)

在本实施方式中，对车辆间的三维数据的收发方法进行说明。例如进行自身车辆与周围车辆之间的三维数据的收发。

图24是本实施方式所涉及的三维数据制作装置620的方框图。该三维数据制作装置620例如被包括在自身车辆，通过将接收的第2三维数据635与三维数据制作装置620所制作的第1三维数据632进行合成，从而制作更密的第3三维数据636。

该三维数据制作装置620具备：三维数据制作部621、请求范围决定部622、搜索部623、接收部624、解码部625、以及合成部626。

首先，三维数据制作部621利用由自身车辆具备的传感器检测的传感器信息631，制作第1三维数据632。接着，请求范围决定部622决定请求范围，该请求范围是指制作的第1三维数据632中的数据不够的三维空间范围。

接着，搜索部623对持有请求范围的三维数据的周围车辆进行搜索，将示出请求范围的请求范围信息633，发送到通过搜索而确定的周围车辆。接着，接收部624从周围车辆接收作为请求范围的编码流的编码三维数据634(s624)。另外，搜索部623可以针对确定的范围中存在的所有的车辆无差别地发出请求，从有应答的对方接收编码三维数据634。并且，搜索部623并非受限于车辆，也可以向信号机或标识等物体发出请求，并从该物体接收编码三维数据634。

接着，通过解码部625对接收的编码三维数据634进行解码，而获得第2三维数据635。接着，通过合成部626对第1三维数据632与第2三维数据635进行合成，来制作更密的第3三维数据636。

接着，对本实施方式所涉及的三维数据发送装置640的构成以及工作进行说明。图25是三维数据发送装置640的方框图。

三维数据发送装置640例如包括在上述的周围车辆中，将周围车辆制作的第5三维数据652加工为自身车辆所请求的第6三维数据654，并通过对第6三维数据654进行编码来生成编码三维数据634，将编码三维数据634发送到自身车辆。

三维数据发送装置640具备：三维数据制作部641、接收部642、提取部643、编码部644、以及发送部645。

首先，三维数据制作部641利用由周围车辆具备的传感器检测的传感器信息651，制作第5三维数据652。接着，接收部642接收从自身车辆发送的请求范围信息633。

接着，通过提取部643从第5三维数据652提取由请求范围信息633表示的请求范围的三维数据，将第5三维数据652加工成第6三维数据654。接着，通过编码部644对第6三维数据654进行编码，从而生成作为编码流的编码三维数据634。于是，发送部645向自身车辆发送编码三维数据634。

另外，在此，虽然对自身车辆具备三维数据制作装置620，周围车辆具备三维数据发送装置640的例子进行了说明，但是，各个车辆也可以具有三维数据制作装置620和三维数据发送装置640的功能。

(实施方式4)

在本实施方式中，对基于三维地图的自身位置估计中的有关异常状况的工作进行说明。

使机动车的自动驾驶、机器人、或者无人机等飞行物体等移动体自律的移动等用途今后将会扩大。作为实现这种自律的移动的方法的一个例子有，移动体一边估计自己在三维地图内的位置(自身位置估计)，一边按照地图来行驶的方法。

自身位置估计是通过对三维地图、与搭载于自身车辆的测距仪(lidar等)或立体相机等传感器所获得的自身车辆周边的三维信息(以后称为自身车辆检测三维数据)进行匹配，并对三维地图内的自身车辆位置进行估计而实现的。

三维地图如here公司提出的hd地图等所示，不仅是三维的点云，而且可以包括道路以及交叉路口的形状信息等二维的地图数据、或堵塞以及事故等以实际时间发生变化的信息。由三维数据、二维数据、实际时间中发生变化的元数据等多个层次构成三维地图，装置可以仅获得需要的数据，或者也可以参考所需要的数据。

点云的数据可以是上述的swld，也可以包括不是特征点的点群数据。并且，点云的数据的收发基本上以一个或多个随机存取单位来执行。

作为三维地图与自身车辆检测三维数据的匹配方法，能够采用以下的方法。例如，装置对彼此的点云中的点群的形状进行比较，将特征点间的类似度高的部位决定为同一位置。并且，在三维地图由swld构成的情况下，装置对构成swld的特征点、与从自身车辆检测三维数据提取的三维特征点进行比较并进行匹配。

在此，为了高精确度地进行自身位置估计，需要满足如下的(a)和(b)，(a)已经能够获得三维地图和自身车辆检测三维数据，(b)他们的精确度满足预先决定的基准。但是，在以下的这种异常情况中，(a)或(b)不能满足。

(1)通过通信路径不能获得三维地图。

(2)不存在三维地图，或者获得的三维地图被损坏。

(3)自身车辆的传感器出现故障，或者由于天气不好，自身车辆检测三维数据的生成精确度不够。

以下对为了应对这些异常情况的工作进行说明。以下虽然以车辆为例对其工作进行说明，以下的方法也能够适用于机器人或无人机等进行自律移动的所有的运动物体。

以下将要说明的是为了对应三维地图或自身车辆检测三维数据中的异常情况的本实施方式所涉及的三维信息处理装置的构成以及工作。图26是示出本实施方式所涉及的三维信息处理装置700的构成例的方框图。

三维信息处理装置700例如被搭载于机动车等移动物体。如图26所示，三维信息处理装置700具备：三维地图获得部701、自身车辆检测数据获得部702、异常情况判断部703、应对工作决定部704、以及工作控制部705。

另外，三维信息处理装置700也可以具备获得二维图像的相机，或者可以具备采用了超声波或激光的一维数据的传感器等用于检测自身车辆周边的结构物体或移动物体的未图示的二维或一维传感器。并且，三维信息处理装置700也可以具备通信部(未图示)，该通信部用于通过4g或5g等移动体通信网、或者车与车之间的通信、道路与车之间的通信，来获得三维地图。

三维地图获得部701获得行驶路径附近的三维地图711。例如，三维地图获得部701通过移动体通信网、或车与车之间的通信、道路与车之间的通信获得三维地图711。

接着，自身车辆检测数据获得部702根据传感器信息，获得自身车辆检测三维数据712。例如，自身车辆检测数据获得部702根据由自身车辆所具备的传感器获得的传感器信息，生成自身车辆检测三维数据712。

接着，异常情况判断部703通过针对获得的三维地图711以及自身车辆检测三维数据712的至少一方执行预先决定的检查，来检测异常情况。即，异常情况判断部703对获得的三维地图711以及自身车辆检测三维数据712的至少一方判断是否为异常。

在异常情况被检测出的情况下，应对工作决定部704决定针对异常情况的应对工作。接着，工作控制部705对三维地图获得部701等在应对工作的实施中所需要的各处理部的工作进行控制。

另外，在没有检测出异常情况的情况下，三维信息处理装置700结束处理。

并且，三维信息处理装置700利用三维地图711和自身车辆检测三维数据712，进行具有三维信息处理装置700的车辆的自身位置估计。接着，三维信息处理装置700利用自身位置估计的结果，使该车辆进行自动驾驶。

据此，三维信息处理装置700经由信道，获得包括第1三维位置信息的地图数据(三维地图711)。例如，第1三维位置信息以具有三维的坐标信息的部分空间为单位而被编码，第1三维位置信息包括多个随机存取单位，多个随机存取单位的每一个为一个以上的部分空间的集合体，且能够被独立解码。例如，第1三维位置信息是三维的特征量成为规定的阈值以上的特征点被编码的数据(swld)。

并且，三维信息处理装置700根据由传感器检测的信息，生成第2三维位置信息(自身车辆检测三维数据712)。接着，三维信息处理装置700通过针对第1三维位置信息或第2三维位置信息执行异常判断处理，来判断第1三维位置信息或所述第2三维位置信息是否为异常。

三维信息处理装置700在判断第1三维位置信息或第2三维位置信息为异常的情况下，决定针对该异常的应对工作。接着，三维信息处理装置700执行在应对工作的实施时所需要的控制。

据此，三维信息处理装置700能够检测第1三维位置信息或第2三维位置信息的异常，并能够进行应对工作。

(实施方式5)

在本实施方式中，对给后方车辆的三维数据发送方法等进行说明。

图27是示出本实施方式所涉及的三维数据制作装置810的构成例的方框图。该三维数据制作装置810例如被搭载于车辆。三维数据制作装置810与外部的交通云监控、前方车辆或后方车辆进行三维数据的收发，同时对三维数据进行制作并蓄积。

三维数据制作装置810具备：数据接收部811、通信部812、接收控制部813、格式转换部814、多个传感器815、三维数据制作部816、三维数据合成部817、三维数据蓄积部818、通信部819、发送控制部820、格式转换部821、以及数据发送部822。

数据接收部811从交通云监控或前方车辆接收三维数据831。三维数据831例如包括含有自身车辆的传感器815不能检测的区域的信息的点云、可见光影像、深度信息、传感器位置信息、或速度信息等。

通信部812与交通云监控或前方车辆进行通信，将数据发送请求等发送到交通云监控或前方车辆。

接收控制部813经由通信部812，将对应的格式等信息与通信对方交换，确立与通信对方的通信。

格式转换部814通过对数据接收部811接收的三维数据831进行格式转换等来生成三维数据832。并且，格式转换部814在三维数据831被压缩或编码的情况下，进行解压缩或解码处理。

多个传感器815是lidar、可见光相机或红外线相机等获得车辆的外部的信息的传感器群，生成传感器信息833。例如，在传感器815为lidar等激光传感器的情况下，传感器信息833是点云(点群数据)等三维数据。另外，传感器815也可以不是多个。

三维数据制作部816根据传感器信息833生成三维数据834。三维数据834例如包括点云、可见光影像、深度信息、传感器位置信息、或速度信息的信息。

三维数据合成部817通过将交通云监控或前方车辆等制作的三维数据832，合成到根据自身车辆的传感器信息833而制作的三维数据834，从而能够构筑自身车辆的传感器815不能检测的前方车辆的前方的空间也包括在内的三维数据835。

三维数据蓄积部818对生成的三维数据835等进行蓄积。

通信部819与交通云监控或后方车辆进行通信，将数据发送请求等发送到交通云监控或后方车辆。

发送控制部820经由通信部819，将对应的格式等信息与通信对方进行交换，确立与通信对方的通信。并且，发送控制部820根据在三维数据合成部817生成的三维数据832的三维数据构筑信息、以及来自通信对方的数据发送请求，来决定作为发送对象的三维数据的空间的发送区域。

具体而言，发送控制部820按照来自交通云监控或后方车辆的数据发送请求，来决定包括后方车辆的传感器不能检测的自身车辆的前方的空间的发送区域。并且，发送控制部820通过根据三维数据构筑信息来判断能够发送的空间或已发送空间的更新有无等，从而决定发送区域。例如，发送控制部820将既是由数据发送请求指定的区域、又是对应的三维数据835存在的区域决定为发送区域。并且，发送控制部820将通信对方所对应的格式、以及发送区域通知给格式转换部821。

格式转换部821通过将被蓄积在三维数据蓄积部818的三维数据835中的发送区域的三维数据836，转换为与接收侧对应的格式，来生成三维数据837。另外，也可以通过格式转换部821对三维数据837进行压缩或编码，来减少数据量。

数据发送部822将三维数据837发送到交通云监控或后方车辆。该三维数据837例如包括含有成为后方车辆的死角的区域的信息的自身车辆的前方的点云、可见光影像、深度信息、或传感器位置信息等。

另外，在此虽然以格式转换部814以及821进行格式转换等为例进行了说明，但是也可以不进行格式转换。

通过此构成，三维数据制作装置810从外部获得在自身车辆的传感器815不能检测的区域的三维数据831，并通过对三维数据831与基于自身车辆的传感器815检测到的传感器信息833的三维数据834进行合成，来生成三维数据835。据此，三维数据制作装置810能够生成自身车辆的传感器815不能检测的范围的三维数据。

并且，三维数据制作装置810能够按照来自交通云监控或后方车辆的数据发送请求，将包括后方车辆的传感器不能检测的自身车辆的前方的空间的三维数据发送到交通云监控或后方车辆等。

(实施方式6)

在实施方式5将要说明的例子是，车辆等客户端装置将三维数据发送到其他的车辆或交通云监控等服务器。在本实施方式中，客户端装置向服务器或其他的客户端装置发送由传感器得到的传感器信息。

首先，对本实施方式所涉及的系统的构成进行说明。图28示出了本实施方式所涉及的三维地图以及传感器信息的收发系统的构成。该系统包括服务器901、客户端装置902a以及902b。另外，在不对客户端装置902a以及902b进行特殊区分的情况下，也记作客户端装置902。

客户端装置902例如是被搭载在车辆等移动体的车载设备。服务器901例如是交通云监控等，能够与多个客户端装置902进行通信。

服务器901向客户端装置902发送由点云构成的三维地图。另外，三维地图的构成并非受点云所限，也可以通过网格结构等其他的三维数据来表现。

客户端装置902向服务器901发送由客户端装置902获得的传感器信息。传感器信息例如至少包括lidar获得信息、可见光图像、红外图像、深度图像、传感器位置信息以及速度信息之中的一个。

关于在服务器901与客户端装置902之间收发的数据，在想要减少数据的情况下可以被压缩，在想要维持数据的精确度的情况下可以不进行压缩。在对数据进行压缩的情况下，在点云中例如能够采用基于八叉树的三维压缩方式。并且，在可见光图像、红外图像、以及深度图像中可以采用二维的图像压缩方式。二维的图像压缩方式例如是以mpeg标准化的mpeg-4avc或hevc等。

并且，服务器901按照来自客户端装置902的三维地图的发送请求，将在服务器901进行管理的三维地图发送到客户端装置902。另外，服务器901也可以不等待来自客户端装置902的三维地图的发送请求，就对三维地图进行发送。例如，服务器901也可以将三维地图广播到预先规定的空间中的一个以上的客户端装置902。并且，服务器901也可以向接受过一次发送请求的客户端装置902，每隔一定的时间发送适于客户端装置902的位置的三维地图。并且，服务器901也可以在每当服务器901所管理的三维地图被更新时，向客户端装置902发送三维地图。

客户端装置902向服务器901发出三维地图的发送请求。例如，在客户端装置902在行驶时想要进行自身位置估计的情况下，客户端装置902将三维地图的发送请求发送到服务器901。

另外，在以下的情况下，客户端装置902也可以向服务器901发出三维地图的发送请求。在客户端装置902所持有的三维地图比较旧的情况下，客户端装置902也可以向服务器901发出三维地图的发送请求。例如，在客户端装置902获得三维地图并经过了一定期间的情况下，客户端装置902也可以向服务器901发出三维地图的发送请求。

也可以是，在客户端装置902将要从客户端装置902所保持的三维地图所示的空间出来的一定时刻之前，客户端装置902向服务器901发出三维地图的发送请求。例如也可以是，在客户端装置902存在于从客户端装置902所保持的三维地图所示的空间的边界预先规定的距离以内的情况下，客户端装置902向服务器901发出三维地图的发送请求。并且，在掌握到客户端装置902的移动路径以及移动速度的情况下，可以根据掌握到的移动路径和移动速度，来预测客户端装置902从客户端装置902所保持的三维地图示出的空间出来的时刻。

在客户端装置902根据传感器信息制作的三维数据与三维地图的位置对照时的误差在一定范围以上时，客户端装置902可以向服务器901发出三维地图的发送请求。

客户端装置902按照从服务器901发送来的传感器信息的发送请求，将传感器信息发送到服务器901。另外，客户端装置902也可以不等待来自服务器901的传感器信息的发送请求，就将传感器信息发送到服务器901。例如，客户端装置902在从服务器901得到过一次传感器信息的发送请求的情况下，可以在一定的期间之中，定期地将传感器信息发送到服务器901。并且也可以是，在客户端装置902根据传感器信息制作的三维数据、与从服务器901得到的三维地图的位置对照时的误差为一定范围以上的情况下，客户端装置902判断在客户端装置902的周边的三维地图有发生变化的可能性，并将这一判断结果和传感器信息一起发送到服务器901。

服务器901向客户端装置902发出传感器信息的发送请求。例如，服务器901从客户端装置902接收gps等客户端装置902的位置信息。服务器901根据客户端装置902的位置信息，在判断为客户端装置902接近到服务器901所管理的三维地图中信息少的空间的情况下，为了重新生成三维地图，而将传感器信息的发送请求发出到客户端装置902。并且也可以是，服务器901在想要更新三维地图的情况、在想要确认积雪时或灾害时等道路状况的情况、在想要确认堵塞状况或事件事故状况等情况下，也可以发出传感器信息的发送请求。

并且也可以是，客户端装置902按照从服务器901接受的传感器信息的发送请求的接收时的通信状态或频带，来设定发送到服务器901的传感器信息的数据量。对发送到服务器901的传感器信息的数据量进行设定例如是指，对该数据本身进行增减、或者选择适宜的压缩方式。

图29是示出客户端装置902的构成例的方框图。客户端装置902从服务器901接收以点云等构成的三维地图，根据基于客户端装置902的传感器信息而制作的三维数据，来估计客户端装置902的自身位置。并且，客户端装置902将获得的传感器信息发送到服务器901。

客户端装置902具备：数据接收部1011、通信部1012、接收控制部1013、格式转换部1014、多个传感器1015、三维数据制作部1016、三维图像处理部1017、三维数据蓄积部1018、格式转换部1019、通信部1020、发送控制部1021、以及数据发送部1022。

数据接收部1011从服务器901接收三维地图1031。三维地图1031是包括wld或swld等点云的数据。三维地图1031也可以包括压缩数据、以及非压缩数据的任一方。

通信部1012与服务器901进行通信，将数据发送请求(例如，三维地图的发送请求)等发送到服务器901。

接收控制部1013经由通信部1012，与通信对方交换对应格式等信息，确立与通信对方的通信。

格式转换部1014通过对数据接收部1011所接收的三维地图1031进行格式转换等，来生成三维地图1032。并且，格式转换部1014在三维地图1031被压缩或编码的情况下，进行解压缩或解码处理。另外，格式转换部1014在三维地图1031为非压缩数据的情况下，不进行解压缩或解码处理。

多个传感器1015是lidar、可见光相机、红外线相机、或深度传感器等客户端装置902所搭载的用于获得车辆的外部的信息的传感器群，生成传感器信息1033。例如，在传感器1015为lidar等激光传感器的情况下，传感器信息1033是点云(点群数据)等三维数据。另外，传感器1015也可以不是多个。

三维数据制作部1016根据传感器信息1033，制作自身车辆的周边的三维数据1034。例如，三维数据制作部1016利用由lidar获得的信息、以及由可见光相机得到的可见光影像，来制作自身车辆的周边的具有颜色信息的点云数据。

三维图像处理部1017利用接收的点云等三维地图1032、以及根据传感器信息1033生成的自身车辆的周边的三维数据1034，来进行自身车辆的自身位置估计处理等。另外，也可以是，三维图像处理部1017对三维地图1032与三维数据1034进行合成，来制作自身车辆的周边的三维数据1035，利用制作的三维数据1035，来进行自身位置估计处理。

三维数据蓄积部1018对三维地图1032、三维数据1034以及三维数据1035等进行蓄积。

格式转换部1019通过将传感器信息1033转换为接收侧所对应的格式，来生成传感器信息1037。另外，格式转换部1019可以通过对传感器信息1037进行压缩或编码来减少数据量。并且，在不需要格式转换的情况下，格式转换部1019可以省略处理。并且，格式转换部1019可以对按照发送范围的指定来发送的数据量进行控制。

通信部1020与服务器901进行通信，从服务器901接收数据发送请求(传感器信息的发送请求)等。

发送控制部1021经由通信部1020，与通信对方交换对应格式等信息，从而确立通信。

数据发送部1022将传感器信息1037发送到服务器901。传感器信息1037例如包括通过lidar获得的信息、通过可见光相机获得的亮度图像(可见光图像)、通过红外线相机获得的红外图像、通过深度传感器获得的深度图像、传感器位置信息、以及速度信息等由多个传感器1015获得的信息。

接着，对服务器901的构成进行说明。图30是示出服务器901的构成例的方框图。服务器901接收从客户端装置902发送来的传感器信息，根据接收的传感器信息，来制作三维数据。服务器901利用制作的三维数据，对服务器901管理的三维地图进行更新。并且，服务器901按照来自客户端装置902的三维地图的发送请求，将更新的三维地图发送到客户端装置902。

服务器901具备：数据接收部1111、通信部1112、接收控制部1113、格式转换部1114、三维数据制作部1116、三维数据合成部1117、三维数据蓄积部1118、格式转换部1119、通信部1120、发送控制部1121、以及数据发送部1122。

数据接收部1111从客户端装置902接收传感器信息1037。传感器信息1037例如包括通过lidar获得的信息、通过可见光相机获得的亮度图像(可见光图像)、通过红外线相机获得的红外图像、通过深度传感器获得的深度图像、传感器位置信息、以及速度信息等。

通信部1112与客户端装置902进行通信，将数据发送请求(例如，传感器信息的发送请求)等发送到客户端装置902。

接收控制部1113经由通信部1112，与通信对方交换对应格式等信息，从而确立通信。

格式转换部1114在接收的传感器信息1037被压缩或编码的情况下，通过进行解压缩或解码处理，来生成传感器信息1132。另外，在传感器信息1037是非压缩数据的情况下，格式转换部1114不进行解压缩或解码处理。

三维数据制作部1116根据传感器信息1132，制作客户端装置902的周边的三维数据1134。例如，三维数据制作部1116利用通过lidar获得的信息、以及通过可见光相机得到的可见光影像，来制作客户端装置902的周边具有颜色信息的点云数据。

三维数据合成部1117将基于传感器信息1132而制作的三维数据1134，与服务器901管理的三维地图1135进行合成，据此来更新三维地图1135。

三维数据蓄积部1118对三维地图1135等进行蓄积。

格式转换部1119通过将三维地图1135转换为接收侧对应的格式，来生成三维地图1031。另外，格式转换部1119也可以通过对三维地图1135进行压缩或编码，来减少数据量。并且，在不需要格式转换的情况下，格式转换部1119也可以省略处理。并且，格式转换部1119可以对按照发送范围的指定来发送的数据量进行控制。

通信部1120与客户端装置902进行通信，从客户端装置902接收数据发送请求(三维地图的发送请求)等。

发送控制部1121经由通信部1120，与通信对方交换对应格式等信息，从而确立通信。

数据发送部1122将三维地图1031发送到客户端装置902。三维地图1031是包括wld或swld等点云的数据。在三维地图1031中也可以包括压缩数据以及非压缩数据的任一方。

接着，对客户端装置902的工作流程进行说明。图31是示出客户端装置902进行的三维地图获得时的工作的流程图。

首先，客户端装置902向服务器901请求三维地图(点云等)的发送(s1001)。此时，客户端装置902也将通过gps等得到的客户端装置902的位置信息一起发送，据此，可以向服务器901请求与该位置信息相关的三维地图的发送。

接着，客户端装置902从服务器901接收三维地图(s1002)。若接收的三维地图是压缩数据，客户端装置902对接收的三维地图进行解码，生成非压缩的三维地图(s1003)。

接着，客户端装置902根据从多个传感器1015得到的传感器信息1033，来制作客户端装置902的周边的三维数据1034(s1004)。接着，客户端装置902利用从服务器901接收的三维地图1032、以及根据传感器信息1033制作的三维数据1034，来估计客户端装置902的自身位置(s1005)。

图32是示出客户端装置902进行的传感器信息的发送时的工作的流程图。首先，客户端装置902从服务器901接收传感器信息的发送请求(s1011)。接收了发送请求的客户端装置902将传感器信息1037发送到服务器901(s1012)。另外，在传感器信息1033包括通过多个传感器1015得到的多个信息的情况下，客户端装置902针对各信息，以适于各信息的压缩方式来进行压缩，从而生成传感器信息1037。

接着，对服务器901的工作流程进行说明。图33是示出服务器901进行传感器信息的获得时的工作的流程图。首先，服务器901向客户端装置902请求传感器信息的发送(s1021)。接着，服务器901接收按照该请求而从客户端装置902发送的传感器信息1037(s1022)。接着，服务器901利用接收的传感器信息1037，来制作三维数据1134(s1023)。接着，服务器901将制作的三维数据1134反映到三维地图1135(s1024)。

图34是示出服务器901进行的三维地图的发送时的工作的流程图。首先，服务器901从客户端装置902接收三维地图的发送请求(s1031)。接收了三维地图的发送请求的服务器901向客户端装置902发送三维地图1031(s1032)。此时，服务器901可以与客户端装置902的位置信息相对应地提取其附近的三维地图，并发送提取的三维地图。并且可以是，服务器901针对由点云构成的三维地图，例如利用通过八叉树的压缩方式等来进行压缩，并发送压缩后的三维地图。

以下，对本实施方式的变形例进行说明。

服务器901利用从客户端装置902接收的传感器信息1037，来制作客户端装置902的位置附近的三维数据1134。接着，服务器901对制作的三维数据1134、与服务器901所管理的相同区域的三维地图1135进行匹配，算出三维数据1134与三维地图1135的差分。服务器901在差分为预先决定的阈值以上的情况下，判断在客户端装置902的周边发生了某种异常。例如，在因地震等自然灾害而发生了地表下沉等时，可以考虑到在服务器901所管理的三维地图1135、与基于传感器信息1037而制作的三维数据1134之间会产生较大的差。

传感器信息1037也可以包括传感器的种类、传感器的性能、以及传感器的型号之中的至少一个。并且也可以是，传感器信息1037中被附加与传感器的性能相对应的类别id等。例如，在传感器信息1037是由lidar获得的信息的情况下，可以考虑到针对传感器的性能来分配标识符，例如，针对能够以几mm单位的精确度来获得信息的传感器分配类别1、针对能够以几cm单位的精确度来获得信息的传感器分配类别2、针对能够以几m单位的精确度来获得信息的传感器分配类别3。并且，服务器901也可以从客户端装置902的型号来估计传感器的性能信息等。例如，在客户端装置902搭载于车辆的情况下，服务器901可以根据该车辆的车型来判断传感器的规格信息。在这种情况下，服务器901可以事前获得车辆的车型的信息，也可以使该信息包括在传感器信息中。并且也可以是，服务器901利用获得的传感器信息1037，来切换针对利用传感器信息1037而制作的三维数据1134的校正的程度。例如，在传感器性能为高精确度(类别1)的情况下，服务器901不进行针对三维数据1134的校正。在传感器性能为低精确度(类别3)的情况下，服务器901将适于传感器的精确度的校正适用到三维数据1134。例如，服务器901在传感器的精确度越低的情况下就越增强校正的程度(强度)。

服务器901也可以向存在于某个空间的多个客户端装置902同时发出传感器信息的发送请求。服务器901在从多个客户端装置902接收到多个传感器信息的情况下，没有必要将所有的传感器信息都利用到三维数据1134的制作，例如可以按照传感器的性能，来选择将要利用的传感器信息。例如，服务器901在对三维地图1135进行更新的情况下，可以从接收的多个传感器信息中选择高精确度的传感器信息(类别1)，利用选择的传感器信息来制作三维数据1134。

服务器901并非受交通云监控等服务器所限，也可以是其他的客户端装置(车载)。图35示出了这种情况下的系统构成。

例如，客户端装置902c向附近存在的客户端装置902a发出传感器信息的发送请求，并从客户端装置902a获得传感器信息。于是，客户端装置902c利用获得的客户端装置902a的传感器信息，来制作三维数据，并更新对客户端装置902c的三维地图进行更新。这样，客户端装置902c能够活用客户端装置902c的性能，来生成能够从客户端装置902a获得的空间的三维地图。例如，在客户端装置902c的性能高的情况下，可以考虑发生这种情况。

并且，在这种情况下，提供了传感器信息的客户端装置902a被给予获得由客户端装置902c生成的高精确度的三维地图的权利。客户端装置902a按照该权利，从客户端装置902c接收高精确度的三维地图。

并且也可以是，客户端装置902c向附近存在的多个客户端装置902(客户端装置902a以及客户端装置902b)发出传感器信息的发送请求。在客户端装置902a或客户端装置902b的传感器为高性能的情况下，客户端装置902c能够利用通过该高性能的传感器得到的传感器信息来制作三维数据。

图36是示出服务器901以及客户端装置902的功能构成的方框图。服务器901例如具备：对三维地图进行压缩以及解码的三维地图压缩/解码处理部1201、对传感器信息进行压缩以及解码的传感器信息压缩/解码处理部1202。

客户端装置902具备：三维地图解码处理部1211、以及传感器信息压缩处理部1212。三维地图解码处理部1211接收压缩后的三维地图的编码数据，对编码数据进行解码并获得三维地图。传感器信息压缩处理部1212不对通过获得的传感器信息而制作的三维数据进行压缩，而是对传感器信息本身进行压缩，将压缩后的传感器信息的编码数据发送到服务器901。根据此构成，客户端装置902可以将用于对三维地图(点云等)进行解码处理的处理部(装置或lsi)保持在内部，而不必将用于对三维地图(点云等)的三维数据进行压缩处理的处理部保持在内部。这样，能够抑制客户端装置902的成本以及耗电量等。

如以上所述，本实施方式所涉及的客户端装置902被搭载在移动体，根据通过被搭载在移动体的传感器1015得到的、示出移动体的周边状况的传感器信息1033，来制作移动体的周边的三维数据1034。客户端装置902利用制作的三维数据1034，来估计移动体的自身位置。客户端装置902将获得的传感器信息1033发送到服务器901或者其他的移动体902。

据此，客户端装置902将传感器信息1033发送到服务器901等。这样，与发送三维数据的情况相比，将会有能够减少发送数据的数据量的可能性。并且，由于没有必要在客户端装置902执行三维数据的压缩或编码等处理，因此能够减少客户端装置902的处理的量。因此，客户端装置902能够实现传输的数据量的减少或装置的构成的简略化。

并且，客户端装置902进一步向服务器901发送三维地图的发送请求，从服务器901接收三维地图1031。客户端装置902在自身位置的估计中，利用三维数据1034和三维地图1032，来对自身位置进行估计。

并且，传感器信息1033至少包括通过激光传感器得到的信息、亮度图像(可见光图像)、红外图像、深度图像、传感器的位置信息、以及传感器的速度信息之中的一个。

并且，传感器信息1033包括示出传感器的性能的信息。

并且，客户端装置902对传感器信息1033进行编码或压缩，在传感器信息的发送中，将编码或压缩后的传感器信息1037发送到服务器901或者其他的移动体902。据此，客户端装置902能够减少传输的数据量。

例如，客户端装置902具备处理器以及存储器，处理器利用存储器进行上述的处理。

并且，本实施方式所涉及的服务器901能够与搭载在移动体的客户端装置902进行通信，从客户端装置902接收通过被搭载在移动体的传感器1015得到的、示出移动体的周边状况的传感器信息1037。服务器901根据接收的传感器信息1037，来制作移动体的周边的三维数据1134。

据此，服务器901利用从客户端装置902发送来的传感器信息1037，来制作三维数据1134。这样，与客户端装置902发送三维数据的情况相比，将会有能够减少发送数据的数据量的可能性。并且，由于可以不必在客户端装置902进行三维数据的压缩或编码等处理，因此能够减少客户端装置902的处理量。这样，服务器901能够实现传输的数据量的减少、或装置的构成的简略化。

并且，服务器901进一步向客户端装置902发送传感器信息的发送请求。

并且，服务器901进一步利用制作的三维数据1134，来更新三维地图1135，按照来自客户端装置902的三维地图1135的发送请求，将三维地图1135发送到客户端装置902。

并且，传感器信息1037至少包括通过激光传感器得到的信息、亮度图像(可见光图像)、红外图像、深度图像、传感器的位置信息、以及传感器的速度信息之中的一个。

并且，传感器信息1037包括示出传感器的性能的信息。

并且，服务器901进一步按照传感器的性能，对三维数据进行校正。据此，该三维数据制作方法能够提高三维数据的品质。

并且，服务器901在传感器信息的接收中，从多个客户端装置902接收多个传感器信息1037，根据多个传感器信息1037中包括的示出传感器的性能的多个信息，来选择三维数据1134的制作中使用的传感器信息1037。据此，服务器901能够提高三维数据1134的品质。

并且，服务器901对接收的传感器信息1037进行解码或解压缩，根据解码或解压缩后的传感器信息1132，制作三维数据1134。据此，服务器901能够减少传输的数据量。

例如，服务器901具备处理器和存储器，处理器利用存储器进行上述的处理。

(实施方式7)

在本实施方式，对利用了帧间预测处理的三维数据的编码方法以及解码方法进行说明。

图37是本实施方式所涉及的三维数据编码装置1300的方框图。该三维数据编码装置1300通过对三维数据进行编码，从而生成作为编码信号的编码比特流(以下也简单记作比特流)。如图37所示，三维数据编码装置1300具备：划分部1301、减法部1302、变换部1303、量化部1304、逆量化部1305、逆变换部1306、加法部1307、参考体积存储器1308、帧内预测部1309、参考空间存储器1310、帧间预测部1311、预测控制部1312、以及熵编码部1313。

划分部1301将三维数据中包含的各空间(spc)划分为作为编码单位的多个体积(vlm)。并且，划分部1301对各体积内的体素进行八叉树表现(octree化)。另外，划分部1301也可以使空间与体积成为相同的大小，对空间进行八叉树表现。并且，划分部1301也可以将八叉树化所需要的信息(深度信息等)附加到比特流的头部等。

减法部1302算出从划分部1301输出的体积(编码对象体积)、与由后述的帧内预测或帧间预测生成的预测体积的差分，将算出的差分作为预测残差输出到变换部1303。图38示出了预测残差的算出例。另外，在此示出的编码对象体积以及预测体积的位串例如是，示出体积中包含的三维点(例如点云)的位置的位置信息。

以下，对八叉树表现与体素的扫描顺序进行说明。体积被变换为八叉树结构(八叉树化)后，被编码。八叉树结构由节点和叶节点(leafnode)构成。各节点具有8个节点或叶节点，各叶节点具有体素(vxl)信息。图39示出了包括多个体素的体积的构成例。图40示出了将图39所示的体积变换为八叉树结构的例子。在此，图40所示的叶节点之中的叶节点1、2、3，分别表示图39所示的体素vxl1、vxl2、vxl3，表现了包括点群的vxl(以下记作有效vxl)。

八叉树例如以0、1的二值序列来表现。例如在将节点或有效vxl设为值1，除此以外的设为值0时，在各节点以及叶节点被分配图40所示的二值序列。于是，按照宽度优先或深度优先的扫描顺序，该二值序列被扫描。例如在以宽度优先进行了扫描的情况下，得到图41的a所示的二值序列。在以深度优先进行了扫描的情况下，得到图41的b所示的二值序列。通过该扫描得到的二值序列由熵编码来编码，从而信息量减少。

接着，对八叉树表现中的深度信息进行说明。八叉树表现中的深度用于将体积内所包含的点云信息保持到哪个粒度为止的控制中。若将深度设定得大，则能够以更加细小的级别来再现点云信息，但是用于表现节点以及叶节点的数据量就会增加。相反，若将深度设定得小，虽然可以减少数据量，但是多个不同位置以及颜色不同的点云信息会被视为同一位置且同一颜色，因此会失去本来的点云信息所具有的信息。

例如，图42示出了将图40所示的深度＝2的八叉树，以深度＝1的八叉树来表现的例子。图42所示的八叉树比图40所示的八叉树的数据量少。即，图42所示的八叉树与图42所示的八叉树相比，二值序列化后的比特数少。在此，图40所示的叶节点1和叶节点2成为，以图41所示的叶节点1来表现。即，失去了图40所示的叶节点1与叶节点2为不同的位置这一信息。

图43示出了与图42所示的八叉树对应的体积。图39所示的vxl1和vxl2与图43所示的vxl12对应。在这种情况下,三维数据编码装置1300根据图39所示的vxl1和vxl2的颜色信息，生成图43所示的vxl12的颜色信息。例如，三维数据编码装置1300将vxl1和vxl2的颜色信息的平均值、中间值、或权重平均值等作为vxl12的颜色信息来算出。这样，三维数据编码装置1300通过改变八叉树的深度，从而能够对数据量的减少进行控制。

三维数据编码装置1300也可以利用世界空间单位、空间单位、以及体积单位中的任一个单位来设定八叉树的深度信息。并且，此时，三维数据编码装置1300也可以将深度信息附加到世界空间的头部信息、空间的头部信息、或体积的头部信息。并且，也可以在时间不同的所有的世界空间、空间、以及体积中，作为深度信息而使用相同的值。在这种情况下，三维数据编码装置1300也可以将深度信息附加到对所有时间的世界空间进行管理的头部信息。

在体素中包含颜色信息的情况下，变换部1303针对体积内的体素的颜色信息的预测残差，适用正交变换等频率变换。例如，变换部1303以某个扫描顺序对预测残差进行扫描，来制作一维排列。在此之后，变换部1303通过对制作的一维排列适用一维的正交变换，从而将一维排列变换为频域。据此，在体积内的预测残差的值近的情况下，低频带的频率成分的值变大，高频带的频率成分的值变小。因此，在量化部1304能够更有效地使编码量减少。

并且，变换部1303也可以不利用一维的正交变换而可以利用二维以上的正交变换。例如，变换部1303以某个扫描顺序，将预测残差映射为二维排列，对得到的二维排列适用二维正交变换。并且，变换部1303也可以从多个正交变换方式中选择将要使用的正交变换方式。在这种情况下，三维数据编码装置1300将示出利用了哪个正交变换方式的信息附加到比特流。并且可以是，变换部1303从维数不同的多个正交变换方式中选择将要使用的正交变换方式。在这种情况下，三维数据编码装置1300将示出利用了哪个维数的正交变换方式的信息附加到比特流。

例如，变换部1303将预测残差的扫描顺序与体积内的八叉树中的扫描顺序(宽度优先或深度优先等)吻合。据此，由于不必将示出预测残差的扫描顺序的信息附加到比特流，从而能够减少额外开销。并且，变换部1303也可以适用与八叉树的扫描顺序不同的扫描顺序。在这种情况下，三维数据编码装置1300将示出预测残差的扫描顺序的信息附加到比特流。据此，三维数据编码装置1300能够高效地对预测残差进行编码。并且也可以是，三维数据编码装置1300将示出是否适用八叉树的扫描顺序的信息(标志等)附加到比特流，在不适用八叉树的扫描顺序的情况下，将示出预测残差的扫描顺序的信息附加到比特流。

变换部1303不仅是颜色信息的预测残差，也可以对体素所具有的其他的属性信息进行变换。例如可以是，变换部1303对通过lidar等获得点云时得到的反射率等信息进行变换并编码。

变换部1303在空间不具有颜色信息等的属性信息的情况下，可以跳过处理。并且，三维数据编码装置1300可以将是否跳过变换部1303的处理的信息(标志)附加到比特流。

量化部1304针对在变换部1303生成的预测残差的频率成分，利用量化控制参数进行量化，从而生成量化系数。据此来减少信息量。生成的量化系数被输出到熵编码部1313。量化部1304可以按照世界空间单位、空间单位、或体积单位，对量化控制参数进行控制。此时，三维数据编码装置1300将量化控制参数附加到各自的头部信息等。并且，量化部1304也可以按照每个预测残差的频率成分，改变权重来进行量化控制。例如，量化部1304可以对低频率成分进行细致的量化，对高频率成分进行粗略的量化。在这种情况下，三维数据编码装置1300可以将表示各频率成分的权重的参数附加到头部。

量化部1304在空间不具有颜色信息等的属性信息的情况下，可以跳过处理。并且，三维数据编码装置1300也可以将示出是否跳过量化部1304的处理的信息(标志)附加到比特流。

逆量化部1305利用量化控制参数，对量化部1304生成的量化系数进行逆量化，据此，生成预测残差的逆量化系数，将生成的逆量化系数输出到逆变换部1306。

逆变换部1306针对在逆量化部1305生成的逆量化系数适用逆变换，从而生成逆变换适用后预测残差。由于该逆变换适用后预测残差是量化后生成的预测残差，因此可以与由变换部1303输出的预测残差不完全一致。

加法部1307对由逆变换部1306生成的逆变换适用后预测残差、与量化前的预测残差的生成中所使用的并且由后述的帧内预测或帧间预测生成的预测体积进行相加，来生成重构体积。该重构体积被存放在参考体积存储器1308或参考空间存储器1310。

帧内预测部1309利用被存放在参考体积存储器1308的相邻体积的属性信息，生成编码对象体积的预测体积。属性信息中包括体素的颜色信息或反射率。帧内预测部1309生成编码对象体积的颜色信息或反射率的预测值。

图44是用于说明帧内预测部1309的工作的图。例如，图44所示，帧内预测部1309根据相邻体积(体积idx＝0)，生成编码对象体积(体积idx＝3)的预测体积。在此，体积idx是针对空间内的体积附加的标识符信息，在各体积被分配不同的值。体积idx的分配的顺序可以与编码顺序相同，也可以与编码顺序不同。例如，作为图44所示的编码对象体积的颜色信息的预测值，帧内预测部1309使用作为相邻体积的体积idx＝0内包含的体素的颜色信息的平均值。在这种情况下，通过从编码对象体积内包含的各体素的颜色信息减去颜色信息的预测值，从而生成预测残差。针对该预测残差执行变换部1303以降的处理。并且，在这种情况下，三维数据编码装置1300将相邻体积信息和预测模式信息附加到比特流。在此，相邻体积信息是示出在预测中使用的相邻体积的信息，例如示出在预测中使用的相邻体积的体积idx。并且，预测模式信息示出预测体积的生成中所使用的模式。模式例如是指，根据相邻体积内的体素的平均值来生成预测值的平均值模式、或根据相邻体积内的体素的中间值来生成预测值的中间值模式等。

帧内预测部1309也可以根据多个相邻体积来生成预测体积。例如在图44所示的构成中，帧内预测部1309根据体积idx＝0的体积来生成预测体积0，根据体积idx＝1的体积来生成预测体积1。于是，帧内预测部1309将预测体积0与预测体积1的平均作为最终的预测体积来生成。在这种情况下，三维数据编码装置1300也可以将预测体积的生成中所使用的多个体积的多个体积idx附加到比特流。

图45在模式上示出了本实施方式所涉及的帧间预测处理。帧间预测部1311针对某个时刻t_cur的空间(spc)，使用不同时刻t_lx的已编码空间来进行编码(帧间预测)。在这种情况下，帧间预测部1311针对不同时刻t_lx的已编码空间适用旋转以及平移处理，来进行编码处理。

并且，三维数据编码装置1300将与适用了不同时刻t_lx的空间的旋转以及平移处理有关的rt信息附加到比特流。不同时刻t_lx例如是在所述某个时刻t_cur之前的时刻t_l0。此时，三维数据编码装置1300也可以将与适用了时刻t_l0的空间的旋转以及平移处理有关的rt信息rt_l0附加到比特流。

或者，不同时刻t_lx例如是在所述某个时刻t_cur之后的时刻t_l1。此时，三维数据编码装置1300可以将与适用了时刻t_l1的空间的旋转以及平移处理有关的rt信息rt_l1附加到比特流。

或者，帧间预测部1311参照不同时刻t_l0以及时刻t_l1这双方的空间来进行编码(双预测)。在这种情况下，三维数据编码装置1300可以将与分别适用了空间的旋转以及平移有关的rt信息rt_l0以及rt_l1这双方附加到比特流。

另外，以上虽然将t_l0设为t_cur之前的时刻、将t_l1设为t_cur之后的时刻，但是并非受此所限。例如，t_l0与t_l1可以均为t_cur之前的时刻。或者，t_l0与t_l1可以均为t_cur之后的时刻。

并且也可以是，三维数据编码装置1300在参照多个不同时刻的空间来进行编码的情况下，将与适用了各个空间的旋转以及平移有关的rt信息附加到比特流。例如，三维数据编码装置1300将参照的多个已编码空间，通过两个参照列表(l0列表以及l1列表)来管理。在将l0列表内的第1参考空间设为l0r0，将l0列表内的第2参考空间设为l0r1，将l1列表内的第1参考空间设为l1r0，将l1列表内的第2参考空间设为l1r1的情况下，三维数据编码装置1300将l0r0的rt信息rt_l0r0、l0r1的rt信息rt_l0r1、l1r0的rt信息rt_l1r0、l1r1的rt信息rt_l1r1附加到比特流。例如，三维数据编码装置1300将这些rt信息附加到比特流的头部等。

并且也可以是，三维数据编码装置1300在参照多个不同时刻的参考空间来进行编码的情况下，判断是否按照每个参考空间适用旋转以及平移。此时，三维数据编码装置1300可以将示出是否按照每个参考空间毎适用旋转以及平移的信息(rt适用标志等)附加到比特流的头部信息等。例如，三维数据编码装置1300根据编码对象空间，按照将要参照的每个参考空间，利用icp(interactiveclosestpoint)算法，算出rt信息以及icp错误值。三维数据编码装置1300在icp错误值为预先规定的一定值以下的情况下，判断为不需要进行旋转以及平移，将rt适用标志设定为off(无效)。另外，三维数据编码装置1300在icp错误值比上述的一定值大的情况下，将rt适用标志设定为on(有效)，将rt信息附加到比特流。

图46示出了将rt信息以及rt适用标志附加到头部的语法例子。另外，分配到各语法的比特数可以根据该语法能够取的范围来决定。例如，在参照列表l0内包含的参考空间数为8的情况下，可以在maxrefspc_l0中分配3bit。可以按照各语法能取的值来改变分配的比特数，也可以不受可取的值的影响，而使分配的比特数固定。在使分配的比特数固定的情况下，三维数据编码装置1300可以将该固定比特数附加到其他的头部信息。

在此，图46所示的maxrefspc_l0示出参照列表l0内包含的参考空间数。rt_flag_l0[i]是参照列表l0内的参考空间i的rt适用标志。在rt_flag_l0[i]为1的情况下，对参考空间i适用旋转以及平移。在rt_flag_l0[i]为0的情况下，对参考空间i不适用旋转以及平移。

r_l0[i]以及t_l0[i]是参照列表l0内的参考空间i的rt信息。r_l0[i]是参照列表l0内的参考空间i的旋转信息。旋转信息示出被适用的旋转处理的内容，例如是旋转矩阵或四元数等。t_l0[i]是参照列表l0内的参考空间i的平移信息。平移信息示出被适用的平移处理的内容，例如是平移向量等。

maxrefspc_l1示出参照列表l1内包含的参考空间数。rt_flag_l1[i]是参照列表l1内的参考空间i的rt适用标志。在rt_flag_l1[i]为1的情况下，对参考空间i适用旋转以及平移。在rt_flag_l1[i]为0的情况下，对参考空间i不适用旋转以及平移。

r_l1[i]以及t_l1[i]是参照列表l1内的参考空间i的rt信息。r_l1[i]是参照列表l1内的参考空间i的旋转信息。旋转信息示出被适用的旋转处理的内容，例如是旋转矩阵或四元数等。t_l1[i]是参照列表l1内的参考空间i的平移信息。平移信息示出被适用的平移处理的内容，例如是平移向量等。

帧间预测部1311利用被存放在参考空间存储器1310的已编码的参考空间的信息，生成编码对象体积的预测体积。如以上所述，帧间预测部1311在生成编码对象体积的预测体积之前，为了使编码对象空间与参考空间的全体的位置关系接近，而在编码对象空间和参考空间利用icp(interactiveclosestpoint：迭代最近点)算法来求出rt信息。于是，帧间预测部1311利用求出的rt信息，对参考空间适用旋转以及平移处理，从而得到参考空间b。在此之后，帧间预测部1311利用参考空间b内的信息，生成编码对象空间内的编码对象体积的预测体积。在此，三维数据编码装置1300将为了得到参考空间b而使用的rt信息附加到编码对象空间的头部信息等。

这样，帧间预测部1311通过对参考空间适用旋转以及平移处理，从而在使编码对象空间与参考空间的整体上的位置关系接近后，利用参考空间的信息来生成预测体积，这样，能够提高预测体积的精确度。并且，由于能够抑制预测残差，因此能够减少编码量。另外，在此虽然示出了利用编码对象空间和参考空间来进行icp的例子，但是并非受此所限。例如，帧间预测部1311为了减少处理量，也可以利用抽取了体素或点云数的编码对象空间、以及抽取了体素或点云数的参考空间的至少一方来进行icp，从而求出rt信息。

并且，帧间预测部1311在从icp的结果得到的icp错误值比预先规定的第1阈值小的情况下，即例如编码对象空间与参考空间的位置关系接近的情况下，可以判断为不需要旋转以及平移处理，而不执行旋转以及平移。在这种情况下，三维数据编码装置1300可以不将rt信息附加到比特流，从而能够抑制额外开销。

并且，帧间预测部1311在icp错误值比预先规定的第2阈值大的情况下，判断为在空间上的形状变化大，可以对编码对象空间的所有的体积适用帧内预测。以下，将适用帧内预测的空间称为帧内空间。并且，第2阈值是比上述的第1阈值大的值。并且，并非受限于icp，只要从两个体素集合、或两个点云集合来求rt信息的方法，可以适用任意的方法。

并且，在三维数据中含有形状或颜色等属性信息的情况下，作为编码对象空间内的编码对象体积的预测体积，帧间预测部1311例如搜索在参考空间内与编码对象体积的形状或颜色属性信息最近的体积。并且，该参考空间例如是进行了上述的旋转以及平移处理后的参考空间。帧间预测部1311根据通过搜索而得到的体积(参考体积)，来生成预测体积。图47是用于说明预测体积的生成工作的图。帧间预测部1311在针对图47所示的编码对象体积(体积idx＝0)，利用帧间预测来进行编码的情况下，一边依次扫描参考空间内的参考体积，一边搜索编码对象体积与参考体积的差分即预测残差为最小的体积。帧间预测部1311将预测残差最小的体积作为预测体积来选择。编码对象体积与预测体积的预测残差，由变换部1303以后的处理来编码。在此，预测残差是指，编码对象体积的属性信息与预测体积的属性信息的差分。并且，三维数据编码装置1300将作为预测体积而参照的参考空间内的参考体积的体积idx附加到比特流的头部等。

在图47所示的例子中，参考空间l0r0的体积idx＝4的参考体积，作为编码对象体积的预测体积而被选择。于是，编码对象体积与参考体积的预测残差以及参考体积idx＝4被编码，并被附加到比特流。

另外，在此虽然以生成属性信息的预测体积为例进行了说明，针对位置信息的预测体积也可以执行同样的处理。

预测控制部1312对采用帧内预测以及帧间预测的哪一个来编码编码对象体积进行控制。在此，将包括帧内预测以及帧间预测的模式称为预测模式。例如，预测控制部1312将通过帧内预测而预测了编码对象体积的情况下的预测残差、与通过帧间预测而预测了的情况下的预测残差，作为评价值来算出，选择评价值小的一方的预测模式。另外可以是，预测控制部1312针对帧内预测的预测残差以及帧间预测的预测残差，分别适用正交变换、量化、以及、熵编码，来算出实际的编码量，将算出的编码量作为评价值，来选择预测模式。并且，也可以将预测残差以外的额外开销信息(参考体积idx信息等)加到评价值中。并且，预测控制部1312在编码对象空间被预先决定为在帧内空间进行编码的情况下，也可以通常选择帧内预测。

熵编码部1313通过对来自量化部1304的输入即量化系数进行可变长编码，来生成编码信号(编码比特流)。具体而言，熵编码部1313例如对量化系数进行二值化，对得到的二值信号进行算术编码。

接着，对解码由三维数据编码装置1300生成的编码信号的三维数据解码装置进行说明。图48是本实施方式所涉及的三维数据解码装置1400的方框图。该三维数据解码装置1400具备：熵解码部1401、逆量化部1402、逆变换部1403、加法部1404、参考体积存储器1405、帧内预测部1406、参考空间存储器1407、帧间预测部1408、以及预测控制部1409。

熵解码部1401对编码信号(编码比特流)进行可变长解码。例如，熵解码部1401对编码信号进行算术解码，生成二值信号，根据生成的二值信号来生成量化系数。

逆量化部1402针对从熵解码部1401输入的量化系数，利用被附加到比特流等的量化参数来进行逆量化，从而生成逆量化系数。

逆变换部1403针对从逆量化部1402输入的逆量化系数进行逆变换，从而生成预测残差。例如，逆变换部1403根据被附加到比特流的信息，对逆量化系数进行逆正交变换，从而生成预测残差。

加法部1404对由逆变换部1403生成的预测残差、与通过帧内预测或帧间预测而生成的预测体积进行相加，来生成重构体积。该重构体积作为解码三维数据被输出，并且被存放到参考体积存储器1405或参考空间存储器1407。

帧内预测部1406利用参考体积存储器1405内的参考体积以及被附加到比特流的信息，通过帧内预测来生成预测体积。具体而言，帧内预测部1406获得预测模式信息以及被附加到比特流的相邻体积信息(例如体积idx)，利用相邻体积信息所示的相邻体积，通过以预测模式信息示出的模式来生成预测体积。另外，关于这些处理的详细，除了采用被附加到比特流的信息之外，与上述的帧内预测部1309的处理相同。

帧间预测部1408利用参考空间存储器1407内的参考空间以及被附加到比特流的信息，通过帧间预测来生成预测体积。具体而言，帧间预测部1408利用被附加到比特流的每个参考空间的rt信息，针对参考空间适用旋转以及平移处理，利用适用后的参考空间来生成预测体积。另外，在每个参考空间的rt适用标志存在于比特流内的情况下，帧间预测部1408按照rt适用标志，对参考空间适用旋转以及平移处理。另外，关于上述的处理的详细，除了使用被附加到比特流的信息之外，与上述的帧间预测部1311的处理相同。

关于是以帧内预测来对解码对象体积进行解码还是以帧间预测来进行解码，将由预测控制部1409来控制。例如，预测控制部1409按照被附加到比特流的且示出将要使用的预测模式的信息，选择帧内预测或帧间预测。另外，预测控制部1409在解码对象空间以帧内空间来进行解码被预先决定的情况下，也可以通常选择帧内预测。

以下对本实施方式的变形例进行说明。在本实施方式中，虽然以空间单位来适用旋转以及平移为例进行了说明，不过也可以适用更细小的单位来适用旋转以及平移。例如，三维数据编码装置1300可以将空间划分为子空间，以子空间单位来适用旋转以及平移。在这种情况下，三维数据编码装置1300按照每个子空间来生成rt信息，将生成的rt信息附加到比特流的头部等。并且，三维数据编码装置1300可以采用作为编码单位的体积单位来适用旋转以及平移。在这种情况下，三维数据编码装置1300以编码体积单位来生成rt信息，将生成的rt信息附加到比特流的头部等。而且，可以对上述进行组合。即，三维数据编码装置1300可以在以大的单位适用旋转以及平移之后，再以细小的单位来适用旋转以及平移。例如可以是，三维数据编码装置1300以空间单位来适用旋转以及平移，针对得到的空间中所包含的多个体积的每一个，适用彼此不同的旋转以及平移。

并且，在本实施方式中虽然以对参考空间适用旋转以及平移为例进行了说明，但是并非受此所限。例如可以是，三维数据编码装置1300适用缩放处理，来使三维数据的大小发生变化。并且，三维数据编码装置1300也可以适用旋转、平移以及缩放中的任一个或两个。并且，如以上所述，在分多阶段以不同的单位来适用处理的情况下，各单位中所适用的处理种类可以不同。例如可以是，在空间单位中适用旋转以及平移，在体积单位中适用平移。

另外，关于这些变形例，能够同样适用于三维数据解码装置1400。

如以上所述，本实施方式所涉及的三维数据编码装置1300进行以下的处理。图48是三维数据编码装置1300进行的帧间预测处理的流程图。

首先，三维数据编码装置1300利用对象三维数据(例如编码对象空间)以及不同时刻的参考三维数据(例如参考空间)中包含的三维点的位置信息，来生成预测位置信息(例如预测体积)(s1301)。具体而言，三维数据编码装置1300通过针对参考三维数据中包含的三维点的位置信息适用旋转以及平移处理，从而生成预测位置信息。

另外，三维数据编码装置1300以第1单位(例如空间)进行旋转以及平移处理，以比第1单位更细小的第2单位(例如体积)进行预测位置信息的生成。例如可以是，三维数据编码装置1300从旋转以及平移处理后的参考空间中包含的多个体积中，搜索编码对象空间中包含的编码对象体积与位置信息的差为最小的体积，将得到的体积作为预测体积来使用。另外，三维数据编码装置1300也可以对旋转以及平移处理、和预测位置信息的生成以相同的单位来进行。

并且可以是，三维数据编码装置1300对参考三维数据中包含的三维点的位置信息，以第1单位(例如空间)来适用第1旋转以及平移处理，对通过第1旋转以及平移处理而得到的三维点的位置信息，以比第1单位细小的第2单位(例如体积)来适用第2旋转以及平移处理，据此生成预测位置信息。

在此，三维点的位置信息以及预测位置信息如图41所示，以八叉树结构来表现。例如，三维点的位置信息以及预测位置信息以使八叉树结构中的深度与宽度中的宽度优先的扫描顺序而被表示。或者，三维点的位置信息以及预测位置信息以使八叉树结构中的深度与宽度之中的深度优先的扫描顺序而被表示。

并且，如图46所示，三维数据编码装置1300对示出是否针对参考三维数据中包含的三维点的位置信息适用旋转以及平移处理的rt适用标志进行编码。即，三维数据编码装置1300生成包括rt适用标志的编码信号(编码比特流)。并且，三维数据编码装置1300对示出旋转以及平移处理的内容的rt信息进行编码。即，三维数据编码装置1300生成包括rt信息的编码信号(编码比特流)。另外可以是，三维数据编码装置1300在由rt适用标志示出适用旋转以及平移处理的情况下，对rt信息进行编码，在由rt适用标志示出不适用旋转以及平移处理的情况下，不对rt信息进行编码。

并且，三维数据例如包括三维点的位置信息、以及各三维点的属性信息(颜色信息等)。三维数据编码装置1300利用参考三维数据中包含的三维点的属性信息，生成预测属性信息(s1302)。

接着，三维数据编码装置1300利用预测位置信息，来编码对象三维数据中包含的三维点的位置信息。例如，三维数据编码装置1300如图38所示，算出对象三维数据中包含的三维点的位置信息与预测位置信息的差分即差分位置信息(s1303)。

并且，三维数据编码装置1300利用预测属性信息，编码对象三维数据中包含的三维点的属性信息。例如，三维数据编码装置1300算出对象三维数据中包含的三维点的属性信息与预测属性信息的差分即差分属性信息(s1304)。接着，三维数据编码装置1300针对算出的差分属性信息进行变换以及量化(s1305)。

最后，三维数据编码装置1300对差分位置信息与量化后的差分属性信息进行编码(例如熵编码)(s1306)。即，三维数据编码装置1300生成包括差分位置信息和差分属性信息的编码信号(编码比特流)。

另外，在三维数据中不包括属性信息的情况下，三维数据编码装置1300也可以不进行步骤s1302、s1304以及s1305。并且，三维数据编码装置1300也可以仅进行三维点的位置信息的编码与三维点的属性信息的编码之中的一方。

并且，图49所示的处理的顺序仅为一个例子，并非受此限。例如，由于针对位置信息的处理(s1301、s1303)、与针对属性信息的处理(s1302、s1304、s1305)彼此是独立的，因此可以通过任意的顺序来执行，也可以是其中的一部分进行并行处理。

如以上所述，在本实施方式中，三维数据编码装置1300利用对象三维数据与不同时刻的参考三维数据中包含的三维点的位置信息，来生成预测位置信息，对对象三维数据中包含的三维点的位置信息与预测位置信息的差分即差分位置信息进行编码。据此，由于能够减少编码信号的数据量，因此能够提高编码效率。

并且，在本实施方式中，三维数据编码装置1300利用参考三维数据中包含的三维点的属性信息来生成预测属性信息，对对象三维数据中包含的三维点的属性信息与预测属性信息的差分即差分属性信息进行编码。据此，由于能够减少编码信号的数据量，因此能够提高编码效率。

例如，三维数据编码装置1300具备处理器和存储器，处理器利用存储器来进行上述的处理。

图48是三维数据解码装置1400进行的帧间预测处理的流程图。

首先，三维数据解码装置1400根据编码信号(编码比特流)，对差分位置信息与差分属性信息进行解码(例如熵解码)(s1401)。

并且，三维数据解码装置1400根据编码信号，对示出是否针对参考三维数据中包含的三维点的位置信息适用旋转以及平移处理的rt适用标志进行解码。并且，三维数据解码装置1400对示出旋转以及平移处理的内容的rt信息进行解码。另外，三维数据解码装置1400在由rt适用标志示出适用旋转以及平移处理的情况下，对rt信息进行解码，在由rt适用标志示出不适用旋转以及平移处理的情况下，对rt信息不进行解码。

接着，三维数据解码装置1400针对被解码的差分属性信息进行逆量化以及逆变换(s1402)。

接着，三维数据解码装置1400利用对象三维数据(例如解码对象空间)和不同时刻的参考三维数据(例如参考空间)中包含的三维点的位置信息，生成预测位置信息(例如预测体积)(s1403)。具体而言，三维数据解码装置1400通过针对参考三维数据中包含的三维点的位置信息适用旋转以及平移处理，来生成预测位置信息。

更具体而言，三维数据解码装置1400在由rt适用标志示出适用旋转以及平移处理的情况下，针对rt信息所示的参考三维数据中包含的三维点的位置信息适用旋转以及平移处理。并且，在由rt适用标志示出不适用旋转以及平移处理的情况下，三维数据解码装置1400针对参考三维数据中包含的三维点的位置信息不适用旋转以及平移处理。

另外，三维数据解码装置1400可以以第1单位(例如空间)来进行旋转以及平移处理，并且可以以比第1单位细小的第2单位(例如体积)来进行预测位置信息的生成。另外，三维数据解码装置1400也可以针对旋转以及平移处理、以及预测位置信息的生成，以相同的单位来执行。

并且可以是，三维数据解码装置1400针对参考三维数据中包含的三维点的位置信息，以第1单位(例如空间)来适用第1旋转以及平移处理，针对通过第1旋转以及平移处理而得到的三维点的位置信息，以比第1单位细小的第2单位(例如体积)来适用第2旋转以及平移处理，据此，生成预测位置信息。

在此，三维点的位置信息以及预测位置信息例如图41所示，以八叉树结构来表现。例如，三维点的位置信息以及预测位置信息以使八叉树结构中的深度与宽度之中的宽度优先的扫描顺序而被表示。或者，三维点的位置信息以及预测位置信息以使八叉树结构中的深度与宽度之中的深度优先的扫描顺序而被表示。

三维数据解码装置1400利用参考三维数据中包含的三维点的属性信息，来生成预测属性信息(s1404)。

接着，三维数据解码装置1400通过利用预测位置信息，对编码信号中包含的编码位置信息进行解码，从而使对象三维数据中包含的三维点的位置信息复原。在此，编码位置信息例如是差分位置信息，三维数据解码装置1400通过对差分位置信息与预测位置信息相加，来使对象三维数据中包含的三维点的位置信息复原(s1405)。

并且，三维数据解码装置1400通过利用预测属性信息，对编码信号中包含的编码属性信息进行解码，从而使对象三维数据中包含的三维点的属性信息复原。在此，编码属性信息例如是差分属性信息，三维数据解码装置1400通过对差分属性信息与预测属性信息相加，从而使对象三维数据中包含的三维点的属性信息复原(s1406)。

另外可以是，在三维数据中不包含属性信息的情况下，三维数据解码装置1400也可以不执行步骤s1402、s1404以及s1406。并且，三维数据解码装置1400也可以仅进行三维点的位置信息的解码、以及三维点的属性信息的解码中的一方。

并且，图50所示的处理的顺序为一个例子，并非受此所限。例如，由于针对位置信息的处理(s1403、s1405)、与针对属性信息的处理(s1402、s1404、s1406)彼此是独立的，因此能够以任意的顺序进行，还可以使其中的一部分进行并行处理。

(实施方式8)

在本实施方式中，对三维数据的编码中的三维点(点云)的表现方法进行说明。

图51是示出本实施方式所涉及的三维数据的分发系统的构成的方框图。图51所示的分发系统包括服务器1501以及多个客户端1502。

服务器1501包括存储部1511以及控制部1512。存储部1511存放被编码的三维数据即编码三维地图1513。

图52示出了编码三维地图1513的比特流的构成例。三维地图被划分为多个子地图(sub-map)，各子地图被编码。在各子地图中被附加包括子坐标信息的随机存取头部(ra)。子坐标信息被用于提高子地图的编码效率。该子坐标信息示出子地图的子坐标(sub-coordinate)。子坐标是以基准坐标(referencecoordinate)为基准的子地图的坐标。另外，将包括多个子地图的三维地图称为全体地图。并且，在全体地图中，将成为基准的坐标(例如原点)称为基准坐标。即，子坐标是全体地图的坐标系中的子地图的坐标。换而言之，子坐标示出全体地图的坐标系与子地图的坐标系的偏差。并且，将以基准坐标为基准的全体地图的坐标系中的坐标称为全体坐标。将以子坐标为基准的子地图的坐标系中的坐标称为差分坐标。

客户端1502将消息发送到服务器1501。该消息包括客户端1502的位置信息。服务器1501中包含的控制部1512根据接收的消息中包含的位置信息，获得离客户端1502的位置最近的位置的子地图的比特流。子地图的比特流包括子坐标信息，被发送到客户端1502。客户端1502中包含的解码器1521利用该子坐标信息，得到以基准坐标为基准的子地图的全体坐标。客户端1502中包含的应用程序1522利用得到的子地图的全体坐标，执行与自身位置相关的应用程序。

并且，子地图示出全体地图的一部分区域。子坐标是在全体地图的基准坐标空间中，子地图所处的位置的坐标。例如，视为在a的全体地图中存在aa的子地图a、以及ab的子地图b。车辆在想要参照aa的地图的情况下，从子地图a开始解码，在想要参照ab的地图的情况下，从子地图b开始解码。在此，子地图是随机接入点。具体而言，a为大阪府，aa为大阪市，ab为高规市等。

各子地图与子坐标信息一起被发送到客户端。子坐标信息包含在各子地图的头部信息、或发送数据包等中。

成为各子地图的子坐标信息的基准的坐标的基准坐标，也可以被附加到全体地图的头部信息等比子地图更上位的空间的头部信息。

子地图可以由一个空间(spc)构成。并且，子地图也可以由多个spc构成。

并且，子地图也可以包括gos(groupofspace：空间群)。并且，子地图也可以由世界空间构成。例如，在子地图中有多个对象的情况下，若将多个对象分配到不同的spc，则子地图由多个spc构成。并且，若将多个对象分配到一个spc，子地图由一个spc构成。

接着，对采用了子坐标信息的情况下的编码效率的改善效果进行说明。图53是用于说明该效果的图。例如，要想对图53所示的离基准坐标远的位置的三维点a进行编码，则需要较多的比特数。在此，子坐标与三维点a的距离，比基准坐标与三维点a的距离短。因此，与编码以基准坐标为基准的三维点a的坐标的情况相比，在编码以子坐标为基准的三维点a的坐标的情况下，能够改善编码效率。并且，子地图的比特流包括子坐标信息。通过将子地图的比特流与基准坐标送出到解码侧(客户端)，从而能够在解码侧对子地图的全体坐标进行复原。

图54是子地图的发送侧即服务器1501进行的处理的流程图。

首先，服务器1501从客户端1502接收包括客户端1502的位置信息的消息(s1501)。控制部1512从存储部1511，获得基于客户端的位置信息的子地图的编码比特流(s1502)。于是，服务器1501将子地图的编码比特流和基准坐标发送到客户端1502(s1503)。

图55是子地图的接收侧即客户端1502进行的处理的流程图。

首先，客户端1502接收从服务器1501发送的子地图的编码比特流和基准坐标(s1511)。接着，客户端1502通过对编码比特流进行解码，从而获得子地图和子坐标信息(s1512)。接着，客户端1502利用基准坐标和子坐标，将子地图内的差分坐标复原为全体坐标(s1513)。

接着，对与子地图相关的信息的语法例子进行说明。在子地图的编码中，三维数据编码装置通过从各点云(三维点)的坐标减去子坐标，从而算出差分坐标。于是，三维数据编码装置将差分坐标编码为比特流，以作为各点云的值。并且，编码装置将示出子坐标的子坐标信息作为比特流的头部信息来编码。据此，三维数据解码装置能够得到各点云的全体坐标。例如，三维数据编码装置包括在服务器1501中，三维数据解码装置包括在客户端1502中。

图56示出了子地图的语法例子。图56所示的numofpoint表示子地图中包含的点云数。sub_coordinate_x、sub_coordinate_y、以及sub_coordinate_z是子坐标信息。sub_coordinate_x表示子坐标的x坐标。sub_coordinate_y表示子坐标的y坐标。sub_coordinate_z表示子坐标的z坐标。

并且，diff_x[i]、diff_y[i]、以及diff_z[i]是子地图内的第i个点云的差分坐标。diff_x[i]表示子地图内的第i个点云的x坐标与子坐标的x坐标的差分值。diff_y[i]表示子地图内的第i个点云的y坐标与子坐标的y坐标的差分值。diff_z[i]表示子地图内的第i个点云的z坐标与子坐标的z坐标的差分值。

三维数据解码装置针对作为第i个的点云的全体坐标的point_cloud[i]_x、point_cloud[i]_y、以及point_cloud[i]_z，利用下式进行解码。point_cloud[i]_x是第i个的点云的全体坐标的x坐标。point_cloud[i]_y是第i个的点云的全体坐标的y坐标。point_cloud[i]_z是第i个的点云的全体坐标的z坐标。

point_cloud[i]_x＝sub_coordinate_x+diff_x[i]

point_cloud[i]_y＝sub_coordinate_y+diff_y[i]

point_cloud[i]_z＝sub_coordinate_z+diff_z[i]

接着，对八叉树编码的适用切换处理进行说明。三维数据编码装置在进行子地图编码时，或者选择八叉树表现来编码各点云(以下称为八叉树编码(octree编码))，或者选择对与子坐标的差分值进行编码(以下称为非八叉树编码(non-octree编码))。图57在模式上示出了该工作。例如，三维数据编码装置在子地图内的点云数为预先规定的阈值以上的情况下，对子地图适用八叉树编码。三维数据编码装置在子地图内的点云数比上述阈值小的情况下，对子地图适用非八叉树编码。据此，三维数据编码装置按照子地图内包含的对象的形状以及密度，恰当地选择是采用八叉树编码、还是非八叉树编码，这样，能够提高编码效率。

并且，三维数据编码装置将示出针对子地图适用八叉树编码和非八叉树编码的哪一个的信息(以下称为八叉树编码适用信息)，附加到子地图的头部等。据此，三维数据解码装置能够判别比特流是子地图被八叉树编码而得到的比特流、还是子地图被非八叉树编码而得到的比特流。

并且，三维数据编码装置可以算出将八叉树编码与非八叉树编码分别适用于同一个点云时的编码效率，将编码效率高的编码方式适用于子地图。

图58示出了进行这种切换的情况下的子地图的语法例子。图58所示的coding_type是示出编码类型的信息，是上述的八叉树编码适用信息。coding_type＝00表示适用了八叉树编码。coding_type＝01表示适用了非八叉树编码。coding_type＝10或11表示适用了除上述以外的其他的编码方式等。

在编码类型是非八叉树编码(non_octree)的情况下，子地图包括numofpoint、和子坐标信息(sub_coordinate_x、sub_coordinate_y、以及sub_coordinate_z)。

在编码类型是八叉树编码(octree)的情况下，子地图包括octree_info。octree_info是八叉树编码中所需要的信息，例如包括depth信息等。

在编码类型是非八叉树编码(non_octree)的情况下，子地图包括差分坐标(diff_x[i]、diff_y[i]、以及diff_z[i])。

在编码类型是八叉树编码(octree)的情况下，子地图包括与八叉树编码相关的编码数据即octree_data。

另外，在此，作为点云的坐标系虽然示出了采用xyz坐标系的例子，不过也可以采用极坐标系。

图59是三维数据编码装置进行的三维数据编码处理的流程图。首先，三维数据编码装置算出处理对象的子地图即对象子地图内的点云数(s1521)。接着，三维数据编码装置判断算出的点云数是否为预先规定的阈值以上(s1522)。

在点云数为阈值以上的情况下(s1522的“是”)，三维数据编码装置针对对象子地图适用八叉树编码(s1523)。并且，三维点数据编码装置将表示针对对象子地图适用了八叉树编码的八叉树编码适用信息附加到比特流的头部(s1525)。

另外，在点云数低于阈值的情况下(s1522的“否”)，三维数据编码装置针对对象子地图适用非八叉树编码(s1524)。并且，三维点数据编码装置将表示针对对象子地图适用了非八叉树编码的八叉树编码适用信息附加到比特流的头部(s1525)。

图60是三维数据解码装置进行的三维数据解码处理的流程图。首先，三维数据解码装置从比特流的头部解码八叉树编码适用信息(s1531)。接着，三维数据解码装置根据解码的八叉树编码适用信息，判断被适用到对象子地图的编码类型是否为八叉树编码(s1532)。

在八叉树编码适用信息示出的编码类型是八叉树编码的情况下(s1532的“是”)，三维数据解码装置利用八叉树解码来解码对象子地图(s1533)。另外，在八叉树编码适用信息示出的编码类型是非八叉树编码的情况下(s1532的“否”)，三维数据解码装置利用非八叉树解码来解码对象子地图(s1534)。

以下对本实施方式的变形例进行说明。图61至图63在模式上示出了编码类型的切换处理的变形例的工作。

如图61所示，三维数据编码装置可以按照每个空间，来选择是适用八叉树编码、还是适用非八叉树编码。在这种情况下，三维数据编码装置将八叉树编码适用信息附加到空间的头部。据此，三维数据解码装置能够按照每个空间来判断是否适用八叉树编码。并且，在这种情况下，三维数据编码装置按照每个空间设定子坐标，对从空间内的各点云的坐标中减去子坐标的值之后的差分值进行编码。

据此，由于三维数据编码装置能够按照空间内的对象的形状或点云数来恰当地切换是否适用八叉树编码，因此能够提高编码效率。

并且，如图62所示，三维数据编码装置可以按照每个体积来选择是适用八叉树编码、还是适用非八叉树编码。在这种情况下，三维数据编码装置将八叉树编码适用信息附加到体积的头部。据此，三维数据解码装置能够按照每个体积来判断是否适用八叉树编码。并且，在这种情况下，三维数据编码装置按照每个体积设定子坐标，对从体积内的各点云的坐标减去子坐标的值后的差分值进行编码。

据此，由于三维数据编码装置能够按照体积内的对象的形状或点云数，恰当地切换是否适用八叉树编码，因此能够提高编码效率。

并且，在上述的说明中，作为非八叉树编码，示出了对从各点云的坐标减去子坐标之后的差分进行编码的例子，但是并非受此所限，也可以利用八叉树编码以外的任意的编码方法来编码。例如图63所示，三维数据编码装置也可以不利用与子坐标差分，而是可以利用对子地图、空间、或体积内的点云的值本身进行编码的方式(以下称为原坐标编码)，以作为非八叉树编码。

在这种情况下，三维数据编码装置将示出针对对象空间(子地图、空间、或体积)适用了原坐标编码的信息存放到头部。据此，三维数据解码装置能够判断针对对象空间是否适用了原坐标编码。

并且，在适用原坐标编码的情况下，三维数据编码装置针对原坐标可以不适用量化以及算术编码而进行编码。并且，三维数据编码装置可以针对原坐标以预先规定的固定的比特长来编码。据此，三维数据编码装置能够在某个定时来生成具有一定的比特长的流。

并且，在上述的说明中，虽然作为非八叉树编码，示出了对从各点云的坐标减去子坐标的差分进行编码的例子，不过并非受此所限。

例如，三维数据编码装置可以依次对各点云的坐标间的差分值进行编码。图64是用于说明这种情况的工作的图。例如在图64所示的例子中，三维数据编码装置在对点云pa进行编码时，将子坐标用作预测坐标，对点云pa的坐标与预测坐标的差分值进行编码。并且，三维数据编码装置在对点云pb进行编码时，将点云pa的坐标用作预测坐标，对点云pb与预测坐标的差分值进行编码。并且，在三维数据编码装置对点云pc进行编码时，将点云pb用作预测坐标，对点云pb与预测坐标的差分值进行编码。这样，三维数据编码装置可以针对多个点云设定扫描顺序，对处理对象的对象点云的坐标、与相对于对象点云在扫描顺序上为前一个点云的坐标的差分值进行编码。

并且，在上述的说明中，子坐标虽然是子地图的左下前方的角落的坐标，不过，子坐标的位置并非受此所限。图65至图67示出了子坐标的位置的其他的例子。关于子坐标的设定位置，可以设定为对象空间(子地图、空间、或体积)内任意的坐标。即，如以上所述，子坐标可以是左下前方的角落的坐标。如图65所示，子坐标也可以是对象空间的中心的坐标。如图66所示，子坐标也可以是对象空间的右上后方的角落的坐标。并且，子坐标并非受限于对象空间的左下前方或右上后方的角落的坐标，可以是对象空间中的任意的角落的坐标。

并且，子坐标的设定位置也可以与对象空间(子地图、空间、或体积)内的某个点云的坐标相同。例如，在图67所示的例子中，子坐标的坐标与点云pd的坐标一致。

并且，在本实施方式中虽然示出了是适用八叉树编码、还是适用非八叉树编码的切换例子，但是并非受此所限。例如，三维数据编码装置也可以对是适用八叉树以外的其他的树结构、还是适用该树结构以外的非树结构进行切换。例如，其他的树结构是指，利用与坐标轴的其中之一垂直的平面，来进行划分的kd树等。另外，作为其他的树结构，可以采用任意的方式。

并且，在本实施方式中虽然示出了对点云所具有的坐标信息进行编码的例子，但是并非受此所限。三维数据编码装置例如也可以对颜色信息、三维特征量、或可见光的特征量等，以与坐标信息相同的方法进行编码。例如，三维数据编码装置也可以将子地图内的各点云所具有的颜色信息的平均值设定为子颜色信息(sub-color)，对各点云的颜色信息与子颜色信息的差分进行编码。

并且，在本实施方式中虽然示出了按照点云的数量等来选择编码效率高的编码方式(八叉树编码或非八叉树编码)的例子，但是并非受此所限。例如，作为服务器侧的三维数据编码装置可以事先保持通过八叉树编码而编码的点云的比特流、通过非八叉树编码而编码的点云的比特流、以及通过这两种方式而编码的点云的比特流，按照通信环境或三维数据解码装置的处理能力，对发送到三维数据解码装置比特流进行切换。

图68示出了对八叉树编码的适用进行切换的情况下的体积的语法例子。图68所示的语法与图58所示的语法基本相同，各信息为体积单位的信息之处不同。具体而言，numofpoint示出体积中包含的点云数。sub_coordinate_x、sub_coordinate_y、以及sub_coordinate_z是体积的子坐标信息。

并且，diff_x[i]、diff_y[i]、以及diff_z[i]是体积内的第i个点云的差分坐标。diff_x[i]表示体积内的第i个点云的x坐标与子坐标的x坐标的差分值。diff_y[i]表示体积内的第i个点云的y坐标与子坐标的y坐标的差分值。diff_z[i]表示体积内的第i个点云的z坐标与子坐标的z坐标的差分值。

另外，在空间中的体积的相对位置能够计算的情况下，三维数据编码装置也可以不使子坐标信息包含在体积的头部。即，三维数据编码装置可以不使子坐标信息包含在头部，而计算空间中的体积的相对位置，将计算的位置作为各体积的子坐标。

如以上所述，本实施方式所涉及的三维数据编码装置判断是否以八叉树结构来对三维数据中包含的多个空间单位(例如子地图、空间或体积)中的对象空间单位进行编码(例如，图59的s1522)。例如，三维数据编码装置在对象空间单位中包含的三维点的数量比预先规定的阈值多的情况下，判断为以八叉树结构对对象空间单位进行编码。并且，三维数据编码装置在对象空间单位中包含的三维点的数量为上述阈值以下的情况下，判断为不以八叉树结构对对象空间单位进行编码。

在判断为以八叉树结构对对象空间单位进行编码的情况下(s1522的“是”)，三维数据编码装置以八叉树结构来编码对象空间单位(s1523)。并且，在判断为不以八叉树结构对对象空间单位进行的编码的情况下(s1522的“否”)，三维数据编码装置针对对象空间单位，以与八叉树结构不同的方式来进行编码(s1524)。例如，作为不同的方式，三维数据编码装置对对象空间单位中包含的三维点的坐标进行编码。具体而言，作为不同的方式，三维数据编码装置对对象空间单位的基准坐标、与对象空间单位中包含的三维点的坐标的差分进行编码。

接着，三维数据编码装置将示出是否以八叉树结构来编码对象空间单位的信息附加到比特流(s1525)。

据此，该三维数据编码装置能够减少编码信号的数据量，从而能够提高编码效率。

例如，三维数据编码装置具备处理器和存储器，处理器利用存储器，进行上述的处理。

并且，本实施方式所涉及的三维数据解码装置从比特流中，解码示出是否以八叉树结构来解码三维数据中包含的多个对象空间单位(例如，子地图、空间或体积)中的对象空间单位的信息(例如，图60的s1531)。在由上述信息示出以八叉树结构来解码对象空间单位的情况下(s1532的“是”)，三维数据解码装置以八叉树结构来解码对象空间单位(s1533)。

在由上述信息示出不以八叉树结构对所述对象空间单位进行解码的情况下(s1532的“否”)，三维数据解码装置以与八叉树结构不同的方式来解码对象空间单位(s1534)。例如，三维数据解码装置在不同的方式中，对对象空间单位中包含的三维点的坐标进行解码。具体而言，三维数据解码装置在不同的方式中，对对象空间单位的基准坐标与对象空间单位中包含的三维点的坐标的差分进行解码。

由此，该三维数据解码装置能够减少编码信号的数据量，因此能够提高编码效率。

例如，三维数据解码装置具备处理器和存储器，处理器使用存储器进行上述的处理。

(实施方式9)

在本实施方式中，对八叉树结构等树结构的编码方法进行说明。

通过识别重要区域(importantarea)，优先解码重要区域的三维数据，能够提高效率。

图69是表示三维地图中的重要区域的例子的图。重要区域是例如包含一定数量以上的三维地图中的三维点中的特征量的值大的三维点的区域。或者，重要区域例如也可以是包含一定数量以上的车载等客户端进行自身位置估计的情况下所需的三维点的区域。或者，重要区域也可以是人的三维模型中的脸的区域。这样，重要区域能够针对每个应用程序定义，也可以根据应用程序来切换重要区域。

在本实施方式中，作为表现八叉树结构等的方式，使用占用率编码(occupancycoding)和位置编码(locationcoding)。另外，将通过占用率编码得到的位串称为占用率代码(occupancycode)。将通过位置编码得到的位串称为位置代码(locationcode)。

图70是表示占用率代码的一个例子的图。图70表示四叉树结构的占用率代码的例子。在图70中，对各节点分配占用率代码。各占用率代码表示在各节点的子节点或叶中是否包含三维点。例如在四叉树的情况下，表示各节点所具有的四个子节点或叶是否分别包含三维点的信息用4比特的占用率代码来表示。另外，在八叉树的情况下，表示各节点所具有的8个子节点或叶是否分别包含三维点的信息用8比特的占用率代码来表示。另外，在此，为了说明的简略化而以四叉树结构为例进行说明，但对于八叉树结构也能够同样地适用。例如，如图70所示，占用率代码是以图40等中说明的宽度优先对节点和叶进行了扫描的比特例。在占用率代码中，由于按照固定顺序对多个三维点的信息进行解码，所以不能对任意的三维点的信息进行优先解码。另外，占用率代码也可以是以图40等中说明的深度优先对节点和叶进行了扫描的位串。

以下，对位置编码进行说明。通过使用位置代码，能够直接对八叉树结构中的重要的部分进行解码。另外，能够高效地对处于深层的重要三维点进行编码。

图71是用于说明位置编码的图，是表示四叉树结构的一个例子的图。在图71所示的例子中，通过四叉树结构来表示三维点a～i。另外，三维点a以及c是重要区域中包含的重要三维点。

图72是表示图71所示的四叉树结构中的表示重要三维点a及c的占用率代码以及位置代码的图。

在位置编码中，在树结构中，对到作为编码对象的三维点的对象三维点所属的叶为止的路径中存在的节点的索引和叶的索引进行编码。在此，索引是分配给各节点以及叶的数值。换言之，索引是指，用于识别对象节点的多个子节点的标识符。如图71所示，在四叉树的情况下，索引表示0～3中的任一个。

例如，在图71所示的四叉树结构中，在叶a是对象三维点的情况下，叶a表现为0→2→1→0→1→2→1。在此，在各索引的最大值为右图的情况下为4(能够以2bit表现)，因此叶a的位置代码所需的比特数为7×2bit＝14bit。在叶c为编码对象的情况下，同样所需比特数为14比特。另外，在八叉树的情况下，由于各索引的最大值为8(能够以3bit表现)，所以能够以3bit×叶的深度计算所需比特数。另外，三维数据编码装置也可以在对各索引进行二进制化后，进行熵编码来减少数据量。

另外，如图72所示，在占用率代码中，为了对叶a以及c进行解码，需要对其上层的所有节点进行解码。另一方面，在位置代码中，能够仅对叶a以及c的数据进行解码。由此，如图72所示，通过使用位置代码，与占用率代码相比，能够减少比特数。

另外，如图72所示，通过对位置代码的一部分或全部进行lz77等词典式压缩，能够进一步减少代码量。

接着，说明对通过lidar得到的三维点(点云)适用位置编码的例子。图73是表示通过lidar得到的三维点的例子的图。通过lidar得到的三维点稀疏。即，在以占用率代码表示该三维点的情况下，值零的数量变多。另外，对该三维点要求高的三维精度。即，八叉树结构的阶层变深。

图74是表示这样的稀疏的深八叉树结构的例子的图。图74所示的八叉树结构的占用率代码是136比特(＝8比特×17节点)。另外，由于深度为6，存在6个三维点，因此位置代码为3比特×6×6＝108比特。即，位置代码能够相对于占用率代码减少20％的代码量。这样，通过对稀疏的深八叉树结构适用位置编码，能够降低代码量。

以下，对占用率代码和位置代码的代码量进行说明。在八叉树结构的深度为10的情况下，三维点的最大数量为8¹⁰＝1073741824个。另外，八叉树结构的占用率代码的比特数lo由以下表示。

lo＝8+8²+…+8¹⁰＝127133512比特

因此，每个三维点的比特数是1.143比特。另外，在占用率代码中，该比特数即使八叉树结构中包含的三维点的数量变化也不变化。

另一方面，在位置代码中，每个三维点的比特数直接影响八叉树结构的深度。具体地，每个三维点的位置代码的比特数是3比特×深度10＝30比特。

因此，八叉树结构的位置代码的比特数ll由以下表示。

ll＝30×n

在此，n是八叉树结构中包含的三维点的数量。

因此，在n＜lo/30＝40904450.4的情况下，即，在三维点的数量少于40904450个的情况下，位置代码的代码量变得比占用率代码的代码量少(ll＜lo)。

这样，在三维点少的情况下，位置代码的代码量比占用率代码的代码量少，在三维点多的情况下，位置代码的代码量比占用率代码的代码量多。

因此，三维数据编码装置也可以根据所输入的三维点的数量，来切换使用位置编码和占用率编码中的哪一个。在该情况下，三维数据编码装置也可以将表示以位置编码和占用率编码中的哪一个进行了编码的信息附加在比特流的头部信息等中。

以下，对组合了位置编码和占用率编码的混合编码进行说明。在对密集的重要区域进行编码的情况下，将位置编码和占用率编码组合的混合编码是有效的。图75是表示该例的图。在图75所示的例子中，重要三维点被密集地配置。在该情况下，三维数据编码装置对深度浅的上层进行位置编码，对于下层使用占用率编码。具体而言，直到最深共用节点为止使用位置编码，在比最深共用节点靠深层的位置使用占用率编码。在此，最深共用节点是指，成为多个重要三维点的共用的祖先的节点中的最深层的节点。

接着，对优先压缩效率的混合编码进行说明。三维数据编码装置也可以按照在八叉树的编码中预先规定的规则，来切换位置编码和占用率编码。

图76是表示该规则的一个例子的图。首先，三维数据编码装置确认各级别(深度)中的包含三维点的节点的比例。在该比例比预先规定的阈值高的情况下，三维数据编码装置对对象级别的上层的几个节点进行占用率编码。例如，三维数据编码装置对从对象级别到最深共用节点的级别适用占用率编码。

例如，在图76所示的例子中，在第3级别中包含三维点的节点的比例比阈值高。因此，三维数据编码装置对从该第3级别到最深共用节点的第2级别以及第3级别适用占用率编码，对于除此以外的第1级别以及第4级别适用位置编码。

对上述阈值的计算方法进行说明。在八叉树结构的一层中，存在一个根节点和8个子节点。因此，在占用率编码中，为了对八叉树结构的1层进行编码而需要8比特。另一方面，在位置编码中，对于包含三维点的每个子节点需要3比特。因此，在包含三维点的节点的数量大于2的情况下，占用率编码比位置编码有效。即，在该情况下，阈值为2。

以下，对通过上述的位置编码、占用率编码或混合编码而生成的比特流的构成例进行说明。

图77是表示通过位置编码生成的比特流的一个例子的图。如图77所示，通过位置编码生成的比特流包含头部和多个位置代码。各位置编码针对一个三维点。

通过该构成，三维数据解码装置能够分别高精度地对多个三维点进行解码。另外，图77表示四叉树结构的情况下的比特流的例子。在八叉树结构的情况下，各索引可以取0～7的值。

另外，三维数据编码装置也可以在对表示一个三维点的索引的列(串)进行二进制化之后进行熵编码。例如，在索引的列为0121的情况下，三维数据编码装置可以将0121二进制化为00011001，对该位串进行算术编码。

图78是表示通过包含重要三维点的情况下的混合编码而生成的比特流的一个例子的图。如图78所示，依次配置上层的位置代码、下层的重要三维点的占用率代码、下层的重要三维点以外的非重要三维点的占用率代码。另外，图78所示的位置代码长表示之后接下来的位置代码的代码量。另外，占用率代码量表示之后接下来的占用率代码的代码量。

通过该构成，三维数据解码装置能够根据应用程序选择不同的解码计划。

另外，重要三维点的编码数据存放在比特流的开头附近，不包含于重要区域中的非重要三维点的编码数据被存放在重要三维点的编码数据之后。

图79是表示由图78所示的重要三维点的占用率代码表示的树结构的图。图80是表示由图78所示的非重要三维点的占用率代码表示的树结构的图。如图79所示，在重要三维点的占用率代码中，排除与非重要三维点相关的信息。具体而言，在深度5的节点0以及节点3中不包含重要三维点，因此对节点0以及节点3分配表示不包含三维点的值0。

另一方面，如图80所示，在非重要三维点的占用率代码中，排除了与重要三维点相关的信息。具体而言，在深度5的节点1中不包含非重要三维点，因此对节点1分配表示不包含三维点的值0。

这样，三维数据编码装置将原本的树结构划分为包含重要三维点的第1树结构和包含非重要三维点的第2树结构，将第1树结构和第2树结构独立地进行占用率编码。由此，三维数据解码装置能够优先对重要三维点进行解码。

接下来，对通过重视效率的混合编码而生成的比特流的构成例进行说明。图81是表示通过重视效率的混合编码而生成的比特流的构成例的图。如图81所示，针对每个子树，依序配置子树根位置、占用率代码量和占用率代码。图81所示的子树位置是子树的根的位置代码。

在上述的构成中，在对八叉树结构仅适用位置编码以及占用率编码中的一方的情况下，以下成立。

在子树的根的位置编码的长度与八叉树结构的深度相等的情况下，子树不具有子节点。即，对树结构的整体适用位置编码。

在子树的根与八叉树结构的根相等的情况下，对树结构的整体适用占用率编码。

例如，基于上述规则，三维数据解码装置能够判别在比特流中是包含位置代码还是包含占用率编码。

另外，比特流也可以包含表示使用了位置编码、占用率编码以及混合编码中的哪一个的编码模式信息。图82是表示该情况下的比特流的例子的图。例如，如图82所示，表示编码模式的2比特编码模式信息被附加到比特流。

另外，(1)位置编码中的“三维点数”表示之后接下来的三维点的数量。另外，(2)占用率编码中的“占用率代码量”表示之后接下来的占用率代码的代码量。另外，(3)混合编码(重要三维点)中的“重要子树数”表示包含重要三维点的子树的数量。此外，(4)混合编码(重视效率)中的“占用率子树数”表示占用率编码后的子树的数量。

接着，对为了切换占用率编码和位置编码的适用而使用的语法例进行说明。图83是表示该语法例的图。

图83所示的isleaf是表示对象节点是否为叶的标志。isleaf＝1表示对象节点是叶，isleaf＝0表示对象节点不是叶而是节点。

在对象节点是叶的情况下，对比特流附加point_flag。point_flag是表示对象节点(叶)是否包含三维点的标志。point_flag＝1表示对象节点包含三维点，point_flag＝0表示对象节点不包含三维点。

在对象节点不是叶的情况下，对比特流附加coding_type。coding_type是表示所适用的编码类型的编码类型信息。coding_type＝00表示适用了位置编码，coding_type＝01表示适用了占用率编码，coding_type＝10或11表示适用了其他编码方式等。

在编码类型是位置编码的情况下，对比特流附加numpoint、num_idx[i]和idx[i][j]。

numpoint表示进行位置编码的三维点的数量。num_idx[i]表示从对象节点到三维点i的索引的数量(深度)。在进行位置编码的三维点全部位于相同深度的情况下，num_idx[i]全部为相同的值。因此，也可以是，在图83所示的for语句(for(i＝0；i<numpoint；i++){)之前，将num_idx定义为共用的值。

idx[i][j]表示从对象节点到三维点i的索引中第j个索引的值。在八叉树的情况下，idx[i][j]的比特数是3比特。

此外，如以上所述，索引是指，用于识别对象节点的多个子节点的标识符。在八叉树的情况下，idx[i][j]表示0～7中的任一个。此外，在八叉树的情况下，存在8个子节点，各子节点与通过将与对象节点对应的对象块在空间上进行8划分而得到的8个子块的每一个对应。因此，idx[i][j]也可以是表示与子节点对应的子块的三维位置的信息。例如，idx[i][j]也可以是包含表示子块的x、y、z的每一个的位置的各1比特的信息的合计3比特信息。

在编码类型是占用率编码的情况下，对比特流附加occupancy_code。occupancy_code是对象节点的占用率代码。在八叉树的情况下，occupancy_code是例如位串“00101000”等8比特的位串。

在occupancy_code的第(i+1)比特的值为1的情况下，转移到子节点的处理。即，子节点被设定为下一个对象节点，递归地生成位串。

在本实施方式中，示出了通过将叶信息(isleaf、point_flag)附加于比特流而表示八叉树的末端的例子，但不一定限于此。例如，三维数据编码装置可以将从占用率代码的开始节点(根)到存在三维点的末端(叶)的最大深度(depth)附加到开始节点的头部。然后，三维数据编码装置也可以一边从开始节点增加深度一边递归地对子节点的信息进行位串化，在深度成为最大深度的时间点判断为到达了叶。此外，三维数据编码装置可以将表示最大深度的信息附加在coding_type成为占用率编码的最初的节点，也可以附加在八叉树的开始节点(根)上。

如以上所述，三维数据编码装置也可以在比特流中附加用于切换占用率编码和位置编码的信息作为各节点的头部信息。

此外，三维数据编码装置也可以对通过上述方法生成的各节点的coding_type、numpoint、num_idx、idx、occupancy_code进行熵编码。例如，三维数据编码装置在将各值二值化之后进行算术编码。

另外，在上述语法中，例示了使用八叉树结构的深度优先的位串作为占用率代码的情况，但并不一定限于此。三维数据编码装置也可以使用八叉树结构的宽度优先的位串作为占用率代码。三维数据编码装置在使用宽度优先的位串的情况下，也可以在比特流中附加用于切换占用率编码和位置编码的信息作为各节点的头部信息。

在本实施方式中，以八叉树结构为例进行了表示，但不一定限于此，也可以对四叉树以及十六叉树等n叉树(n为2以上的整数)或者其他的树结构适用上述方法。

以下，说明对占用率编码和位置编码的适用进行切换的编码处理的流程例。图84是本实施方式的编码处理的流程图。

首先，三维数据编码装置用八叉树结构表现三维数据中包含的多个三维点(s1601)。接着，三维数据编码装置将八叉树结构中的根设定为对象节点(s1602)。接着，三维数据编码装置通过对对象节点进行节点编码处理，生成八叉树结构的位串(s1603)。接着，三维数据编码装置通过对所生成的位串进行熵编码而生成比特流(s1604)。

图85是节点编码处理(s1603)的流程图。首先，三维数据编码装置判断对象节点是否是叶(s1611)。在对象节点不是叶的情况下(s1611的“否”)，三维数据编码装置将叶标志(isleaf)设定为0，将该叶标志附加于位串(s1612)。

接下来，三维数据编码装置判断包含三维点的子节点的数量是否比预先规定的阈值多(s1613)。另外，三维数据编码装置也可以将该阈值附加到位串。

在包含三维点的子节点的数量比预先规定的阈值多的情况下(s1613的“是”)，三维数据编码装置将编码类型(coding_type)设定为占用率编码，并将该编码类型附加到位串(s1614)。

接着，三维数据编码装置设定占用率编码信息，将该占用率编码信息附加到位串。具体而言，三维数据编码装置生成对象节点的占用率代码，并将该占用率代码附加到位串(s1615)。

接着，三维数据编码装置按照占用率代码，设定下一个对象节点(s1616)。具体而言，三维数据编码装置根据占用率代码为“1”的未处理的子节点设定为下一个对象节点。

接着，三维数据编码装置对新设定的对象节点进行节点编码处理(s1617)。即，对新设定的对象节点进行图85所示的处理。

在未完成所有子节点的处理的情况下(s1618的“否”)，再次进行步骤s1616以后的处理。另一方面，在所有子节点的处理完成的情况下(s1618的“是”)，三维数据编码装置结束节点编码处理。

另外，在步骤s1613中，在包含三维点的子节点的数量为预先规定的阈值以下的情况下(s1613的“否”)，三维数据编码装置将编码类型设定为位置编码，并将该编码类型附加到位串(s1619)。

接着，三维数据编码装置设定位置编码信息，将该位置编码信息附加到位串。具体而言，三维数据编码装置生成位置代码，并将该位置编码附加到位串(s1620)。位置代码包含numpoint、num_idx以及idx。

另外，在步骤s1611中，在对象节点是叶的情况下(s1611的“是”)，三维数据编码装置将叶标志设定为1，将该叶标志附加到位串(s1621)。另外，三维数据编码装置设定表示叶是否包含三维点的信息即点标志(point_flag)，将该点标志附加到位串(s1622)。

接着，说明对占用率编码和位置编码的适用进行切换的解码处理的流程例。图85是本实施方式的解码处理的流程图。

三维数据解码装置通过对比特流进行熵解码而生成位串(s1631)。接着，三维数据解码装置通过对得到的位串进行节点解码处理，复原八叉树结构(s1632)。接着，三维数据解码装置根据复原的八叉树结构生成三维点(s1633)。

图87是节点解码处理(s1632)的流程图。首先，三维数据解码装置从位串获得(解码)叶标志(isleaf)(s1641)。接着，三维数据解码装置基于叶标志判断对象节点是否为叶(s1642)。

在对象节点不是叶的情况下(s1642的“否”)，三维数据解码装置从位串获得编码类型(coding_type)(s1643)。三维数据解码装置判断编码类型是否为占用率编码(s1644)。

在编码类型是占用率编码的情况下(s1644的“是”)，三维数据解码装置从位串获得占用率编码信息。具体而言，三维数据解码装置从位串获得占用率代码(s1645)。

接着，三维数据解码装置按照占用率编码，设定下一个对象节点(s1646)。具体而言，三维数据解码装置根据占用率代码为“1”的未处理的子节点设定为下一个对象节点。

接着，三维数据解码装置对新设定的对象节点进行节点解码处理(s1647)。即，对新设定的对象节点进行图87所示的处理。

在未完成所有子节点的处理的情况下(s1648的“否”)，再次进行步骤s1646以后的处理。另一方面，在所有子节点的处理完成的情况下(s1648的“是”)，三维数据解码装置结束节点解码处理。

此外，在步骤s1644中编码类型是位置编码的情况下(s1644的“否”)，三维数据解码装置从位串获得位置编码信息。具体而言，三维数据解码装置从位串获得位置代码(s1649)。位置代码包含numpoint、num_idx以及idx。

另外，在步骤s1642中对象节点是叶的情况下(s1642的“是”)，三维数据解码装置从位串获得表示叶是否包含三维点的信息即点标志(point_flag)(s1650)。

另外，在本实施方式中，示出了按每个节点切换编码类型的例子，但不一定限于此。编码类型也可以以体积、空间或世界空间单位固定。在该情况下，三维数据编码装置也可以将编码类型信息附加到体积、空间或世界空间的头部信息。

如以上所述，本实施方式的三维数据编码装置生成以第1方式(位置编码)表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息，生成包含第1信息的比特流。第1信息包含与多个三维点的每一个对应的三维点信息(位置代码)。各三维点信息包含与n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引(idx)。各索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块。

换言之，各三维点信息表示在n叉树结构中到与对应的三维点为止的路径。各索引表示属于对应的层(节点)的n个子节点中的、上述路径中包含的子节点。

由此，该三维数据编码方法能够生成能够选择性地对三维点进行解码的比特流。

例如，三维点信息(位置代码)包含表示该三维点信息中包含的索引的数量的信息(num_idx)。换言之，该信息表示n叉树结构中的到对应的三维点为止的深度(层数)。

例如，第1信息包含表示该第1信息中包含的三维点信息的数量的信息(numpoint)。换言之，该信息表示在n叉树结构中包含的三维点的数量。

例如，n为8，索引为3比特。

例如，三维数据编码装置具有：第1编码模式，生成第1信息；以及第2编码模式，生成以第2方式(占用率编码)表示n叉树结构的第2信息(占用率代码)，生成包含第2信息的比特流。第2信息包含多个与属于n叉树结构中的多个层的多个子块的每一个对应，并表示在对应的子块中是否存在三维点的1比特的信息。

例如，三维数据编码装置在多个三维点的数量为预先规定的阈值以下的情况下，使用第1编码模式，在多个三维点的数量比阈值多的情况下，使用第2编码模式。由此，该三维数据编码装置能够降低比特流的代码量。

例如，第1信息以及第2信息包含表示该信息是以第1方式表示n叉树结构的信息还是以第2方式表示n叉树结构的信息的信息(编码模式信息)。

例如，如图75等所示，三维数据编码装置在n叉树结构的一部分中使用第1编码模式，在n叉树结构的另一部分中使用第2编码模式。

例如，三维数据编码装置具备处理器和存储器，处理器使用存储器进行上述的处理。

另外，本实施方式的三维数据解码装置从比特流获得以第1方式(位置编码)表示三维数据中包含的多个三维点的n(n为2以上的整数)叉树结构的第1信息(位置代码)。第1信息包含与多个三维点的每一个对应的三维点信息(位置代码)。各三维点信息包含与n叉树结构中的多个层的每一个对应的索引(idx)。各索引表示属于对应的层的n个子块中的、对应的三维点所属的子块。

换言之，各三维点信息表示在n叉树结构中到对应的三维点为止的路径。各索引表示属于对应的层(节点)的n个子节点中的、上述路径中包含的子节点。

三维数据解码装置进一步使用三维点信息来复原与该三维点信息对应的三维点。

由此，该三维数据解码装置能够从比特流中选择性地对三维点进行解码。

例如，三维点信息(位置代码)包含表示该三维点信息中包含的索引的数量的信息(num_idx)。换言之，该信息表示n叉树结构中的到对应的三维点为止的深度(层数)。

例如，第1信息包含表示该第1信息中包含的三维点信息的数量的信息(numpoint)。换言之，该信息表示在n叉树结构中包含的三维点的数量。

例如，n为8，索引为3比特。

例如，三维数据解码装置进一步从比特流获得以第2方式(占用率编码)表示n叉树结构的第2信息(占用率代码)。三维数据解码装置使用第2信息来复原多个三维点。第2信息包含多个与属于n叉树结构中的多个层的多个子块的每一个对应，并表示在对应的子块中是否存在三维点的1比特的信息。

例如，第1信息以及第2信息包含表示该信息是以第1方式表示n叉树结构的信息还是以第2方式表示n叉树结构的信息的信息(编码模式信息)。

例如，如图75等所示，n叉树结构的一部分用第1方式表示，n叉树结构的另一部分用第2方式表示。

例如，三维数据解码装置具备处理器和存储器，处理器使用存储器，进行上述的处理。

以上，对本公开的实施方式所涉及的三维数据编码装置以及三维数据解码装置等进行了说明，但本公开并不限定于本实施方式。

并且，上述的实施方式所涉及的三维数据编码装置以及三维数据解码装置等中包含的各处理部典型的能够作为集成电路的lsi来实现。这些可以分别地制成一个芯片，也可以是其中的一部分或全部被制成一个芯片。

并且，集成电路化并非受lsi所限，也可以由专用电路或通用处理器来实现。也可以利用在lsi制造后可编程的fpga(fieldprogrammablegatearray：现场可编程门阵列)、或能够重构lsi内部的电路单元的连接或设定的可重构处理器。

并且，在上述的各实施方式中，各构成要素可以由专用的硬件来构成，或者可以通过执行适于各构成要素的软件程序来实现。各构成要素也可以通过cpu或处理器等程序执行部读出被记录在硬盘或半导体存储器等记录介质的软件程序并执行来实现。

并且，本公开能够作为由三维数据编码装置以及三维数据解码装置等来执行的三维数据编码方法或三维数据解码方法等来实现。

并且，方框图中的功能块的划分为一个例子，多个功能块可以作为一个功能块来实现，一个功能块也可以划分为多个，一部分的功能也可以移动到其他的功能块。并且，具有类似的功能的多个功能块的功能也可以由单一的硬件或软件进行并行处理或者进行时间划分处理。

并且，关于流程图中的各步骤的执行顺序，是为了对本公开进行具体说明而举出的例子，也可以是上述以外的顺序。并且，上述步骤的一部分也可以与其他的步骤同时(并行)执行。

以上基于实施方式对一个或多个形态所涉及的三维数据编码装置以及三维数据解码装置等进行了说明，但是，本公开并非受这些实施方式所限。在不脱离本公开的主旨的范围内，将本领域技术人员能够想到的各种变形执行于本实施方式而得到的形态、以及对不同的实施方式中的构成要素进行组合而得到的形态均包含在一个或多个形态的范围内。

产业上的可利用性

本公开能够适用于三维数据编码装置以及三维数据解码装置。

附图标记说明

100、400三维数据编码装置

101、201、401、501获得部

102、402编码区域决定部

103划分部

104、644编码部

111三维数据

112、211、413、414、511、634编码三维数据

200、500三维数据解码装置

202解码开始gos决定部

203解码spc决定部

204、625解码部

212、512、513解码三维数据

403swld提取部

404wld编码部

405swld编码部

411输入三维数据

412提取三维数据

502头部解析部

503wld解码部

504swld解码部

620、620a三维数据制作装置

621、641三维数据制作部

622请求范围决定部

623搜索部

624、642接收部

626合成部

631、651传感器信息

632第1三维数据

633请求范围信息

635第2三维数据

636第3三维数据

640三维数据发送装置

643提取部

645发送部

652第5三维数据

654第6三维数据

700三维信息处理装置

701三维地图获得部

702自身车辆检测数据获得部

703异常情况判断部

704应对工作决定部

705工作控制部

711三维地图

712自身车辆检测三维数据

810三维数据制作装置

811数据接收部

812、819通信部

813接收控制部

814、821格式转换部

815传感器

816三维数据制作部

817三维数据合成部

818三维数据蓄积部

820发送控制部

822数据发送部

831、832、834、835、836、837三维数据

833传感器信息

901服务器

902、902a、902b、902c客户端装置

1011、1111数据接收部

1012、1020、1112、1120通信部

1013、1113接收控制部

1014、1019、1114、1119格式转换部

1015传感器

1016、1116三维数据制作部

1017三维图像处理部

1018、1118三维数据蓄积部

1021、1121发送控制部

1022、1122数据发送部

1031、1032、1135三维地图

1033、1037、1132传感器信息

1034、1035、1134三维数据

1117三维数据合成部

1201三维地图压缩/解码处理部

1202传感器信息压缩/解码处理部

1211三维地图解码处理部

1212传感器信息压缩处理部

1300三维数据编码装置

1301划分部

1302减法部

1303变换部

1304量化部

1305、1402逆量化部

1306、1403逆变换部

1307、1404加法部

1308、1405参考体积存储器

1309、1406帧内预测部

1310、1407参考空间存储器

1311、1408帧间预测部

1312、1409预测控制部

1313熵编码部

1400三维数据解码装置

1401熵解码部

1501服务器

1502客户端

1511存储部

1512控制部

1513编码三维地图

1521解码器

1522应用程序(application)