JP2008026997A - 歩行者認識装置及び歩行者認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】移動中の歩行者を精度良く認識すること。
【解決手段】所定の検知周期で検知エリア内を照射レーザ光によって走査するレーザレーダによって、反射物体の位置を検出して、２次元座標系において座標位置を決定する。このとき、複数検知周期における、２次元座標系での反射物体の位置の変化状態から、その反射物体が停止物体であるか、移動物体であるかを判定する。そして、移動物体であると判定された反射物体のみを対象として、２次元座標上にて近接している反射物体同士をグルーピングする。従って、グルーピングは、移動物体のみを対象としてなされるので、そのグルーピングされた反射物体集合（オブジェクト）の大きさから、精度良く歩行者を認識することができる。
【選択図】図３

Description

本発明は、移動中の歩行者を認識する歩行者認識装置及び歩行者認識方法に関する。

例えば、特許文献１に、歩行者と車両或いは停止構造物とを区別して判断することができる歩行者検知システムが開示されている。この歩行者検知システムにおいては、スキャンレーザレーダによる自車両前方の各照射点のうち相互の間隔が所定値以下のものをグループ化し、これら各グループと自車との間の距離変化からそのグループの中心の移動速度を導出し、各グループのうち広がり幅が規定値以下でかつその中心の移動速度が所定範囲内のものを歩行者または歩行者群と判定する。
特開２０００−３４９９号公報

しかしながら、上述した歩行者検知システムでは、上述したように、まず、移動しているか停止しているかにかかわらず、自車両前方の各照射点のうち、相互の間隔が所定値以下のものをグループ化する。このため、距離的に接近している場合には、移動物と停止物とを誤って１つのグループにしてしまう可能性がある。これにより、そのグループの広がり幅が変化してしまうので、歩行者の検出精度が低下するおそれがある。

本発明は、上述した点に鑑みてなされたもので、移動中の歩行者を精度良く認識することが可能な歩行者認識装置及び歩行者認識方向を提供することを目的とする。

上記目的を達成するために、請求項１に記載の歩行者認識装置は、
所定の検知周期で、検知エリア内を走査するように複数の送信ビームを照射するとともに、反射物体によって反射ビームが生じたとき、その反射ビームを受信するレーダ手段と、
レーダ手段における送信ビームの照射及び反射ビームの受信の結果に基づいて、反射物体の位置を検出して、所定の２次元座標系において座標位置を決定する反射物体位置検出手段と、
複数検知周期における、２次元座標系での反射物体の位置の変化状態から、その反射物体が停止物体であるか、移動物体であるかを判定する判定手段と、
判定手段によって移動物体であると判定された反射物体のみを対象として、２次元座標系において、近接する反射物体同士をグルーピングし、そのグルーピングした反射物体集合の大きさが歩行者に対応する所定範囲に収まるとき、その反射物体集合を歩行者であると認識する認識手段とを備えることを特徴とする。

このように、請求項１に記載の歩行者認識装置は、まず、複数検知周期における、２次元座標系での反射物体の位置の変化状態から、その反射物体が停止物体であるか、移動物体であるかを判定する。そして、移動物体であると判定された反射物体のみを対象として、２次元座標上にて近接している反射物体同士をグルーピングする。従って、グルーピングは、移動物体のみを対象としてなされるので、歩行者に対応するようにグルーピングされた反射物体の集合は、歩行者に対応する大きさを示すようになる。この結果、グルーピングした反射物体集合の大きさから精度良く歩行者を認識することができる。

請求項２に記載したように、歩行者認識装置が、車両に搭載されるものであり、車両の運動量を測定する運動量測定手段を備え、反射物体位置検出手段は、所定の２次元座標系として、任意の地点を原点とする絶対座標系を用い、当該絶対座標系において、運動量測定手段による測定結果に基づいて車両の座標位置を算出するとともに、この算出された車両の座標位置と、反射物体の車両に対する相対的位置関係とに基づいて、当該反射物体の座標位置を算出することが好ましい。

歩行者認識装置が車両に搭載される場合、車両が移動したときには、その移動量の分だけ、過去に算出された反射物体の座標位置を補正しないと、最新の反射物体の座標位置との異同を判定することができない。このように、時間的に異なるタイミングで得られた反射物体の座標位置を対比可能とする際に、請求項２に記載のように、車両の位置及び反射物体の位置を、任意の地点を原点とする絶対座標系における座標位置として求めることにより、過去に得られた座標位置について何ら補正を行う必要がなくなる。なお、絶対座標系の原点となる任意の地点は、車両が走行を開始した地点など、車両の走行経路上のいずれかの地点とすることが好ましい。

請求項３に記載したように、反射物体位置検出手段は、車両が旋回運動を行う際、その車両の走行速度に応じてスリップ角が変化するモデルを用いて、車両の座標位置を算出することが好ましい。例えば、車両のモデルは、車両の走行速度が小さい場合には、相対的に小さなスリップ角が発生し、それよりも走行速度が大きい場合には、相対的に大きなスリップ角が発生するように設定することができる。このようにすれば、車両の移動の結果としての座標位置を精度良く算出することができ、その結果、反射物体の座標位置の精度も向上することができる。

請求項４に記載したように、レーダユニットは、水平方向及び高さ方向において、照射方向が異なる複数の送信ビームを照射するものであって、高さ方向において照射方向が異なる複数の送信ビームが歩行者によって反射されるように、その送信ビームの高さ方向における照射方向が設定され、反射物体位置検出手段は、高さ方向において照射方向が異なる複数の送信ビームによって検出された反射物体の位置を、路面上の位置を示す共通の２次元座標系において定めることが好ましい。このように構成すると、反射物体が歩行者である場合に、２次元座標に反射物体の位置をプロットすると、そのプロット位置は、ある直径を持った同心円状に分布し、中心付近の検出頻度が高いガウス分布になる。このように、複数の送信ビームによって歩行者を捉えるようにすれば、２次元座標系における歩行者データが特徴付けられ、他の物標との識別が容易になる。

請求項５に記載したように、歩行者認識手段は、歩行者と認識した反射物体集合を、所定の速度で等速運動を行う等速運動モデルとみなし、かつ加速度分をノイズとするカルマンフィルタを適用して、その反射物体集合の予測位置を算出し、当該予測位置と実際に測定された座標位置との対応関係に基づいて、その歩行者と認識した反射物体集合のトラッキングを行うことが好ましい。これにより、歩行者の動きを精度良くトラッキングすることができる。この場合、請求項６に記載したように、歩行者認識手段は、歩行者と認識した反射物体集合の予測位置と、実際に測定された座標位置との対応関係が成立しない場合であっても、その予測位置の更新を行って、所定の検知周期数分だけ、予測位置と実際に測定された座標位置との対応関係の確認を継続して行うことが好ましい。実際の環境においては、複数の歩行者の位置関係に依存して、歩行者に対応する反射物体集合の遮蔽、結合、分裂が頻繁に発生するためである。

請求項７〜請求項１２に記載の歩行者認識方法は、上述した請求項１〜請求項７に記載の歩行者認識装置において実行される各々の認識方法についてのものであり、その作用効果は共通であるため、説明を省略する。

以下に、本発明による歩行者認識装置の実施形態について説明する。図１は、実施形態に係る歩行者認識装置の全体構成を示す構成図である。なお、本実施形態では、歩行者認識装置は車両に搭載され、車両の周囲、特に車両の前方に位置する移動中の歩行者を検出する。

この歩行者認識装置の認識結果は、例えば、図示しない歩行者警報装置や歩行者保護装置に与えられる。歩行者警報装置は、例えば車両の前方に移動中の歩行者がいる場合に、その旨を車両の運転者に報知する。これにより、車両の運転者は、歩行者に注意を払いつつ、車両を運転することができる。また、万一、歩行者への接触が避けられない場合には、歩行者保護装置が、バンパーやボンネットに設けられたエアバックを開き、歩行者を極力保護するようにする。

図１に示すように、歩行者認識装置は、発光部１０、受光部２０などからなるレーザレーダ及びＥＣＵ６０などを有する。なお、発光部１０及び受光部２０は、自車両の前方に存在する歩行者を検出できるように、車両の前部に設けられる。

発光部１０は、パルス状のレーザ光を、スキャナ１３及び発光レンズ１７を介して放射する半導体レーザダイオード（以下、単にレーザダイオードと記載）１２を備えている。レーザダイオード１２は、レーザダイオード駆動回路１１を介してＥＣＵ６０に接続され、ＥＣＵ６０からの駆動信号によりレーザ光を放射（発光）する。また、スキャナ１３には反射体としてのポリゴンミラー１４が、図示しないモータによって回転駆動可能に設けられている。ＥＣＵ６０からの駆動信号がモータ駆動回路１５に入力されると、モータ駆動回路１５がそのモータを駆動することにより、ポリゴンミラー１４を回転させる。なお、このモータの回転位置は、モータ回転位置センサ１６によって検出され、ＥＣＵ６０に出力される。

ポリゴンミラー１４は、面倒れ角が異なる６つのミラー（反射面）を備えている。このため、ポリゴンミラー１４を所定速度で回転させつつ、レーザダイオード１２からレーザ光を間欠的に発光させることにより、車幅方向及び車高方向それぞれの所定角度の範囲で不連続にレーザ光を掃引照射（スキャン）することが可能である。これら車幅方向及び車高方向それぞれにレーザ光が照射される角度範囲によって、レーザレーダの検知エリアが規定される。

受光部２０は、図示しない歩行者を含む物体に反射されたレーザ光を受光する受光レンズ２１を有し、この受光レンズ２１は、受光した反射光を受光素子（フォトダイオード）２２に与える。受光素子２２は、反射光の強度に対応する電圧を出力する。この受光素子２２の出力電圧は、増幅器３０にて増幅された後にコンパレータ４０に出力される。コンパレータ４０は増幅器３０の出力電圧を基準電圧Ｖ０と比較し、出力電圧が基準電圧Ｖ_０より大きくなったとき、所定の受光信号を時間計測回路５０へ出力する。

時間計測回路５０には、ＥＣＵ６０からレーザダイオード駆動回路１１へ出力される駆動信号も入力されている。この時間計測回路５０は、駆動信号を出力してから受光信号が発生するまでの時間、すなわちレーザ光を出射した時刻と反射光を受光した時刻との時間差を２進デジタル信号に符号化する。さらに、時間計測回路５０は、受光信号が基準電圧を上回っている時間も計測して２進デジタル信号に符号化する。そして、それら２進デジタル信号が、計測時間データとしてＥＣＵ６０に入力される。なお、受光信号が基準電圧を上回っている時間は、反射光の強度と相関関係を有し、反射光強度を示す情報として利用される。

ここで、レーザレーダの検知エリア、すなわち、レーザ光の照射エリアについて説明する。発光部１０は、車幅方向において、０．０８ｄｅｇのビームステップ角で４５１本のレーザ光を照射可能である。このため、車幅方向におけるレーザ光の照射エリアは、０．０８ｄｅｇ×４５１点＝±１８ｄｅｇである。

また、発光部１０は、図２に示すように、面倒れ角が異なる６つのミラー（反射面）からなるポリゴンミラー１４により、高さ方向において、６ライン分のレーザ光を照射可能である。この６ライン分のレーザ光を用いて、歩行者を含む物体（前方車両や、路側物であるデリニエータ、看板、路面上の白線）を検出する。

なお、図２に示すように、例えば、歩行者の身長が１８０ｃｍ、車両から歩行者までの距離が２０ｍであるとき、上側から４ライン分のレーザ光によって歩行者が捉えられ、レーザレーダは、それらのレーザ光の反射光を受光することが可能である。さらに、車両と歩行者との距離が短くなれば、上側から５ライン分のレーザ光によって歩行者が捉えられる場合もある。このように、高さ方向において複数のレーザ光によって歩行者を捉えるように設定しているので、後述するように、歩行者による反射光によって生成される歩行者データが特徴付けられ、他の物標との識別が容易になる。

なお、高さ方向において、各レーザ光は約１．６ｄｅｇのビーム角を有している。そして、高さ方向において隣接するレーザ光が一部重複するように、各ラインのレーザ光の照射角度が設定されている。このように、高さ方向における各ラインのレーザ光の照射角度を設定することにより、高さ方向における分解能を向上することができる。このレーザ光が重複する角度範囲は、約０．２ｄｅｇである。従って、高さ方向におけるレーザ光の照射エリアは、１．６ｄｅｇ×６ライン−０．２ｄｅｇ×５（重複範囲）＝約±４ｄｅｇである。

発光部１０が、実際に自車両の前方に存在する物体を検出するためにレーザ光を照射する際には、上述した照射エリア内を２次元的にレーザ光がスキャンするように、ＥＣＵ６０から発光部１０に駆動信号が出力される。このような２次元的なスキャンにより、反射光を受光した場合には、その反射光が得られたレーザ光の照射角度が一義的に定まる。

さらに、ＥＣＵ６０は、時間計測回路５０からレーザ光の出射時刻と反射光の受光時刻との時間差が入力された場合、その時間差に基づいて物体までの距離を算出する。ＥＣＵ６０は、その距離と、反射光が得られたレーザ光の照射角度を基にして、位置データを作成する。つまり、レーザレーダの発光部１０及び受光部２０の中心を原点（０，０、０）とし、車幅方向をＸ軸、車両前後方向をＹ軸、高さ方向をＺ軸とするセンサ座標系におけるＸ座標、Ｙ座標、及びＺ座標を求める。さらに、そのＸ座標、Ｙ座標、Ｚ座標に対応付けて、受光信号が基準電圧を上回っている時間に相当する反射光強度データを保存する。

ＥＣＵ６０には、さらに自車両の走行速度を検出する車速センサ、自車両に作用するヨーレートの大きさを検出するヨーレートセンサ、及びステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサなどから検出信号が入力される。ＥＣＵ６０は、これらのセンサからの検出信号を用いて、自車両の運動量（移動量）を算出する。

以上のような構成を有する歩行者認識装置において、歩行者を認識するために実行される認識処理について説明する。図３は、歩行者認識処理を示すフローチャートである。まず、ステップＳ１０では、レーザ光の照射エリアに向けて、レーザ光が掃引照射されるとともに、反射光が受光された場合には、上述した計測時間データがＥＣＵ６０に入力される。なお、レーザレーダによる反射物体の検出周期は例えば１００ｍｓｅｃに設定される。

ステップＳ２０では、自車両の前方において検出された反射物体の内、移動物体を抽出する処理を実行する。この移動物体の抽出処理では、まず、自車両の車速、ヨーレート、操舵角などを用いて、自車両の運動量（位置、速度、ヨー角など）を算出する。この自車両の運動量は、例えば前後２輪モデルを使用して算出することができるが、その精度を向上するため、レーザレーダの測定周期よりも短い周期（例えば１２ｍｓ毎）で算出することが好ましい。

自車両の運動量を算出する手法の一例を以下に説明する。自車位置と進行方向の推定には、自車速と操舵角の検出データを使用する。操舵角と車両が旋回する際の曲率との関係を定めたテーブルを予め作成しておき、走行中の操舵角に対応する曲率をテーブルを参照して求める。この場合、テーブルには存在しない中間値などは、直線補間で求めることが好ましい。そして、曲率γ、自車速ｖ、サンプリング周期Ｔとすると、自車両の偏向角は、そのサンプリング周期Ｔにおいて、次の数式１によって表される角度θだけ変化することになる。

（数１） θ=γｖＴ （ｒａｄ）
従って、サンプリング周期Ｔにおける、自車両の移動量は、横方向にΔＸ＝１／γ（１−ｃｏｓθ）となり、前後方向にΔＹ＝１／γｓｉｎθとなる。この横方向及び前後方向への移動量に基づいて、絶対座標系における自車両位置を算出する。つまり、絶対座標系における自車両の前回位置（Ｘ、Ｙ）に、それぞれの方向への移動量を加算する（Ｘ＋ΔＸ，Ｙ＋ΔＹ）。これにより、絶対座標系において、自車両の位置を定めることができる。

なお、絶対座標系の原点となる地点は、車両が走行を開始した地点或いはレーザレーダによって計測を開始した地点など、車両の走行経路上のいずれかの地点とすることが好ましい。車両の走行経路上のいずれかの地点を原点とすることにより、その絶対座標系における自車両の位置を、自車両の運動量のみから求めることができるためである。

このように、車両が移動した分だけ、車両の前回位置を示す絶対座標値に逐次加算していくことで自車位置を示す絶対座標値が得られる。ただし、このモデルは低速で移動することを前提に、タイヤがスリップすることは考慮せず、スリップ角は０としている。しかし、車速が増加するにつれて、実際にはスリップ角が序々に大きくなるので、当該スリップ角を考慮したモデル（運動方程式）に切り換えるようにしても良い。このモデルを切り換えるべき車両の走行速度は、車両特性に依存するが、車速の上昇時と下降時とでヒステリシスを設けることが好ましい。さらに、車速の増加に応じて、連続的にスリップ率が変化するモデルを用いて自車位置を求めるようにしても良い。

このようにして絶対座標系において自車両の位置を定めた後に、ステップＳ１０の処理によって得られた反射物体のセンサ座標系の位置データ（座標位置）を用いて、各反射物体の絶対座標系における位置を求める。つまり、図４（ａ）に示すように、レーザレーダを原点とするセンサ座標系における反射物体の位置データを、図４（ｂ）に示すような、絶対座標系における位置データに変換するのである。

センサ座標系では、自車両の位置（レーザレーダの位置）が基準となるため、その自車両の位置の変化に応じて以前の検出周期で求めた全ての反射物体の位置データも更新しなければ、現在及び過去の位置データを一元的に扱うことはできない。それに対して、自車両及び反射物体について、絶対座標系の位置に変換して記憶することにより、最新のデータのみ絶対座標系の位置に変換するだけで、過去の位置データとの連続性を確保することができる。

なお、センサ座標系における反射物体の座標位置を、絶対座標系における座標位置に変換するためには、図４（ｂ）に示すように、センサ座標系の前方方向（Ｙ軸）を絶対座標系における自車両の進行方向に一致するようにセンサ座標系を回転させつつ、自車両の絶対座標系における座標位置に基づいて、車幅方向（Ｘ軸）及び前方方向（Ｙ軸）の２次元座標を絶対座標系に当て嵌めれば良い。

また、本実施形態においては、上述したように、高さ方向における４ラインもしくは５ライン分のレーザ光が歩行者を捉えるように、レーザ光の照射角度等が設定されている。従って、反射物体が歩行者である場合には、図４（ａ）に示すセンサ座標系では、Ｚ座標により、高さ方向の情報も保持されている。しかしながら、図４（ｂ）に示す絶対座標系は、路面位置を基準とした唯一のものである。このため、センサ座標系から絶対座標系に変換されることにより、反射物体の高さ方向の情報は消失する。ただし、高さ方向における各ラインのレーザ光の照射方向は異なるため、絶対座標系に変換する際には、各ラインの照射角度の相違に応じた距離補正を行うことが好ましい。

上述したように、レーザ光の照射角度等を設定して、高さ方向における複数ラインのレーザ光によって歩行者を捉えるようにすると、反射物体が歩行者である場合に、絶対座標系に反射物体の位置をプロットすると、そのプロット位置は、ある直径を持った同心円状に分布し、中心付近の検出頻度が高いガウス分布になる。このように、高さ方向における複数ラインのレーザ光によって歩行者を捉えることで、絶対座標系における歩行者データが特徴付けられ、他の物標との識別が容易になる。

絶対座標系は、ある大きさを持ったメッシュ（例えば５０ｃｍ四方）に分割されている。そして、反射物体が停止物体である場合には、常に同一のメッシュ内に留まることになる。このため、レーザレーザによる検出周期の数が所定回数（例えば４回）となったとき、連続して同一メッシュ内に反射物体の位置データが存在する場合には、そのメッシュには停止物体が位置するものとみなして、その停止物体の位置データを削除する。このような処理を行うことによって、絶対座標系には、移動物体のみの位置データが残る。すなわち、反射物体の位置データの内、移動物体の位置データのみを抽出することができる。従って、グルーピングは、移動物体のみを対象として行うことが可能になる。

次に、ステップＳ３０では、移動物体の位置データのみを対象として、近接する移動物体同士をグループ化するグルーピング処理を行う。このグルーピング処理の一例を図５（ａ）〜（ｄ）及び図６（ａ）〜（ｃ）に基づいて説明する。

まず、図５（ａ）に示すように、絶対座標系に座標変換され、かつ停止物体の位置データが削除されることによって抽出された移動物体の位置データを対象として、各メッシュ内に含まれる位置データの数を計数する。なお、図５（ａ）は、絶対座標系において、自車両の現在位置において検知されている移動物体の位置データを含むメッシュのみを切り出した座標領域を示している。この位置データの計数により、図５（ｂ）に示すような、各メッシュ内に含まれる位置データの数を示す計数データが得られる。

次に、図５（ｃ）に示す座標領域の原点位置からＹ軸方向に沿って、位置データを含むメッシュの探索を行う。図５（ｃ）に示す例においては、Ｘ＝０の場合、Ｙ軸方向に沿って位置データを含むメッシュを探索しても、そのようなメッシュは見つからない。この場合、Ｘ＝１に更新して、同様に探索が行われることになる。

図５（ｄ）に示すように、Ｘ＝１として、Ｙ軸方向に沿って探索を行うことにより、位置データを含むメッシュが見つかった場合、そのメッシュを基準として、グルーピングを開始する。具体的には、位置データを含むメッシュから、Ｙ軸方向に±３の探索範囲を設定し、その探索範囲に、さらに位置データを含むメッシュがあるかを探索する。

図５（ｄ）の場合には、まず（Ｘ，Ｙ）＝（１，０）において、位置データを含むメッシュが見つかったため、（Ｘ，Ｙ）＝（１，３）までの範囲が探索範囲となる。この探索範囲において、（Ｘ，Ｙ）＝（１，１）及び（Ｘ，Ｙ）＝（１，３）のメッシュに、位置データが含まれていることが判ると、さらに、（Ｘ，Ｙ）＝（１，３）のメッシュを基準として、（Ｘ，Ｙ）＝（１，６）までの範囲を新たな探索範囲として設定する。このように、探索範囲のメッシュに位置データが含まれている場合には、そのメッシュを基準として、さらに探索範囲が拡大していくのである。

図５（ｄ）に示す例では、（Ｘ，Ｙ）＝（１，４）〜（Ｘ，Ｙ）＝（１，６）までの探索範囲を探索しても、位置データを含むメッシュは発見されない。このような場合、Ｙ軸方向への探索を終了し、引き続き、Ｘ軸方向への探索を開始する。Ｘ軸方向の探索は、ｘ＝１の列において、位置データを含むメッシュの加重平均値がＹ＝１であるので、Ｙ＝１の点からＸ軸方向に進む。すなわち、Ｘ＝２の列については、（Ｘ，Ｙ）＝（２，１）のメッシュが基準となって、そこからＹ軸方向にそって±３のメッシュを探索する。この場合、（Ｘ，Ｙ）＝（２，０）、（２，１）、（２，４）のメッシュに、位置データが含まれていることが判明する。すると、位置データを含むメッシュに関して、位置データの計測数を考慮した加重平均値がＹ＝１．４となる。この場合には、この荷重平均値の小数点第１位を四捨五入して整数（Ｙ＝１）とし、Ｘ軸方向に進むＹの値を決定する。

以下、同様にして、Ｘ＝３，４，５の列について、位置データの探索を行うと、Ｘ＝５の列に関して、（Ｘ，Ｙ）＝（５，２）のメッシュを基準として位置データを探索しても、位置データは見つからない。この場合、グルーピングの対象となる位置データの探索を終了する。そして、図６（ａ）に示すように、グルーピングの対象となる位置データについて、位置データの計測数を考慮した加重平均値（座標）を求め、それを反射物体集合（オブジェクト）の中心位置とする。

次に、図６（ａ）に示すように、探索開始点に戻り、グルーピングの対象となる他の位置データの探索を開始する。この再、図６（ｂ）に示すように、既にグルーピングされた位置データは、探索対象から除外する。このような処理は、自車両の現在位置において検知されている移動物体の位置データを含むメッシュを切り出した座標領域のすべての探索が終了するまで繰り返される。そして、全てのメッシュの探索が終了したときには、図６（ｃ）に示すように、各位置データがグルーピングされた反射物体集合（オブジェクト）データが得られる。

次に、図３のフローチャートのステップＳ４０において、グルーピングされたオブジェクトデータから歩行者データを抽出する。例えば、求められたオブジェクトデータについて、それぞれ、占有するメッシュの範囲からオブジェクトのサイズを求める。そのサイズが、例えば１ｍ四方であるオブジェクトを歩行者であるとみなして、歩行者データとして抽出する。このようにして、歩行者データが抽出されると、続くステップＳ５０において、歩行者データのトラッキングを行う。トラッキングには、カルマンフィルタを用いる。以下の数式２に、カルマンフィルタの運動方程式と、観測方程式を示す。このカルマンフィルタでは、トラッキングオブジェクトが歩行者データであるため、所定の速度で等速運動を行う等速運動モデルとみなし、かつ加速度分をノイズとする。

上記の運動方程式によって、トラッキングオブジェクトの位置、速度が算出され、誤差の共分散値Pが次の数式３によって求められる。

これにより、図７（ａ）〜（ｅ）に示すように、トラッキングオブジェクトの予測値（位置）を中心として、誤差に応じた推定範囲が設定される。そして、予測値と観測値とは、後述するように、確率的に対応付けられる。なお、数式３に示す予測値は、数式４に示すように、観測値によって補正される。

複雑な環境下では、例えば図７（ａ）に示すように複数の観測値が１つのトラッキングオブジェクトの推定範囲内に存在する場合や，図７（ｂ）に示すように複数のトラッキングオブジェクトが１つの観測値に対応する場合がある。さらに、図７（ｃ）に示すように、観測値とトラッキングオブジェクトの数は対応していながら、一の観測値が複数のトラッキングオブジェクトの重複範囲に含まれる場合もある。このような場合でも信頼性の高いトラッキングオブジェクトと観測値の対応付けを実現するために，本実施形態では、尤度関数に基づくAuction アルゴリズムを適用する。なお、図７（ｄ）は、トラッキングオブジェクトの推定範囲に一方の観測値が属するが、他方の観測値は外れる例を示し、図７（ｅ）は、トラッキングオブジェクトの推定範囲及びその近傍に、観測値がない例を示している。

推定範囲の一部が重なっているトラッキングオブジェクトの数をＮ、推定範囲内にある観測値の数をＭとし、さらに、以下の数式５に示すように，観測値ｍとオブジェクトｎが対応付けられた場合、ａ_ｎｍ＝１とし、それ以外のｍ＝１からＭまで，ｎ＝１からＮまでａ_ｎｍ＝０となるような２値の割り当て変数ａ_ｎｍを定義する。

ここで、ｎ≧Ｎ+１かつｍ≦Ｍの場合は、遮蔽、結合などによって、トラッキングオブジェクトに対応する観測値が得られないことを表し、ｎ≦Ｎかつｍ≧Ｍ+１の場合は、観測値が新規物体などであって対応するトラッキングオブジェクトが存在しないことを表す。なお、ｎ≧Ｎ+１かつｍ≧Ｍ+１は便宜上設定した値である。

観測値とトラッキングオブジェクトとの対応付けは，最適な割り当てａ^＊を見つけることであり、これは、観測値Ｚ_ｋによる尤度関数ｐ[Ｚ_ｋ │ａ]を数式５の条件下で最大化することと同義である。従って、観測値とトラッキングオブジェクトとの対応付けは、以下の数式６に示すような標準的な最小化問題に置き換えることができる。

数式６におけるコスト関数ｃ_ｎｍは、以下の数式７によって与えられる。

ただし、実環境では，複数の歩行者の位置関係に依存して、歩行者に対応する観測値の遮蔽、結合，分裂が頻繁に発生する。そのような状態への対応として、ルールベースのトラッキング管理を導入する。具体的には、遮蔽や結合が発生した場合、カルマンフィルタの予測値に基づく外挿を行う。すなわち、予測値に対応する観測値がない場合にも、予測値に基づいて、新たな予測値を求める。このような外挿は、所定の検知周期分だけ継続して実行される。一方、分裂が発生した場合は、しばらく外挿した後、その外挿に対応しない観測値に対する外挿処理を終了するとともに、新たなトラッキングを開始する。

以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に何ら制限されることなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において、種々、変形して実施することが可能である。

例えば、上述した実施形態では、レーザレーダ装置を車両に搭載して、車両の前方に存在する移動中の歩行者を認識するものであった。しかしながら、車両の側方や後方に存在する移動中の歩行者を認識するようにしても良い。

さらに、本発明による歩行者認識装置は車両用に限らず、例えば所定のエリアに対する侵入者等の検出のために用いることも可能である。すなわち、レーザレーダ装置を所定のエリアを監視すべく静止した状態で設置し、所定の検知周期で、その検知エリア内をレーザ光でスキャンさせる。例えば監視カメラを用いた侵入監視装置は、人間が画像をみて侵入を判断することが必要であるが、本発明による歩行者認識装置を侵入者検出用に用いれば、所定の検知エリア内へ侵入した侵入者の検出を自動的に行うことができる。

実施形態に係る歩行者認識装置の全体構成を示す構成図である。 レーザレーダの照射エリアを説明するための説明図である。 歩行者認識処理を示すフローチャートである。 （ａ）、（ｂ）は、レーザレーダを原点とするセンサ座標系における反射物体の位置データを、絶対座標系における位置データに変換する処理を説明するための説明図である。 （ａ）〜（ｄ）は、移動物体の位置データのみを対象として、近接する移動物体同士をグループ化するグルーピング処理の一例を説明するための説明図である。 （ａ）〜（ｃ）は、移動物体の位置データのみを対象として、近接する移動物体同士をグループ化するグルーピング処理の一例を説明するための説明図である。 （ａ）〜（ｅ）は、トラッキングオブジェクトの予測値及び推定範囲と、観測値との種々の位置関係を例示する説明図である。

符号の説明

１０…発光部
２０…受光部
３０…増幅器
４０…コンパレータ
５０…時間計測回路
６０…ＥＣＵ

Claims (12)

1. 所定の検知周期で、検知エリア内を走査するように複数の送信ビームを照射するとともに、反射物体によって反射ビームが生じたとき、その反射ビームを受信するレーダ手段と、
   前記レーダ手段における前記送信ビームの照射及び反射ビームの受信の結果に基づいて、前記反射物体の位置を検出して、所定の２次元座標系において座標位置を決定する反射物体位置検出手段と、
   複数検知周期における、前記２次元座標系での前記反射物体の位置の変化状態から、その反射物体が停止物体であるか、移動物体であるかを判定する判定手段と、
   前記判定手段によって移動物体であると判定された反射物体のみを対象として、前記２次元座標系において、近接する反射物体同士をグルーピングし、そのグルーピングした反射物体集合の大きさが歩行者に対応する所定範囲に収まるとき、その反射物体集合を歩行者であると認識する認識手段と
   を備えることを特徴とする歩行者認識装置。
2. 前記歩行者認識装置は、車両に搭載されるものであり、
   前記車両の運動量を測定する運動量測定手段を備え、
   前記反射物体位置検出手段は、前記所定の２次元座標系として、任意の地点を原点とする絶対座標系を用い、当該絶対座標系において、前記運動量測定手段による測定結果に基づいて前記車両の座標位置を算出するとともに、この算出された車両の座標位置と前記反射物体の前記車両に対する相対的位置関係とに基づいて、当該反射物体の座標位置を算出することを特徴とする請求項１に記載の歩行者認識装置。
3. 前記反射物体位置検出手段は、前記車両が旋回運動を行う際、その車両の走行速度に応じてスリップ角が変化するモデルを用いて、前記車両の座標位置を算出することを特徴とする請求項２に記載の歩行者認識装置。
4. 前記レーダユニットは、水平方向及び高さ方向において、照射方向が異なる複数の送信ビームを照射するものであって、高さ方向において照射方向が異なる複数の送信ビームが歩行者によって反射されるように、その送信ビームの高さ方向における照射方向が設定され、
   前記反射物体位置検出手段は、高さ方向において照射方向が異なる複数の送信ビームによって検出された反射物体の位置を、路面上の位置を示す共通の２次元座標系において定めることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載の歩行者認識装置。
5. 前記歩行者認識手段は、前記歩行者と認識した反射物体集合を、所定の速度で等速運動を行う等速運動モデルとみなし、かつ加速度分をノイズとするカルマンフィルタを適用して、その反射物体集合の予測位置を算出し、当該予測位置と実際に測定された座標位置との対応関係に基づいて、その歩行者と認識した反射物体集合のトラッキングを行うことを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれかに記載の歩行者認識装置。
6. 前記歩行者認識手段は、前記歩行者と認識した反射物体集合の予測位置と、実際に測定された座標位置との対応関係が成立しない場合であっても、その予測位置の更新を行って、所定の検知周期数分だけ、前記予測位置と実際に測定された座標位置との対応関係の確認を継続して行うことを特徴とする請求項５に記載の歩行者認識装置。
7. 所定の検知周期で、予め定められた検知エリア内を走査するように複数の送信ビームを照射するとともに、反射物体によって反射ビームが生じたとき、その反射ビームを受信する送受信ステップと、
   前記送信ビームの照射及び反射ビームの受信の結果に基づいて、前記反射物体の位置を検出して、所定の２次元座標系において座標位置を決定する座標位置決定ステップと、
   複数検知周期における、前記２次元座標系での前記反射物体の位置の変化状態から、その反射物体が停止物体であるか、移動物体であるかを判定する判定ステップと、
   前記第３のステップにおいて、移動物体であると判定された反射物体のみを対象として、前記２次元座標系において、近接する反射物体同士をグルーピングし、そのグルーピングした反射物体集合の大きさが歩行者に対応する所定範囲に収まるとき、その反射物体集合を歩行者であると認識する認識ステップと
   を備えることを特徴とする歩行者認識方法。
8. 前記歩行者認識方法は、車両の周囲に存在する歩行者を認識するために、車両に搭載された歩行者認識装置において実行されるものであって、
   さらに、前記車両の運動量を測定する測定ステップを備え、
   前記座標位置決定ステップにおいては、前記所定の２次元座標系として、任意の地点を原点とする絶対座標系を用い、当該絶対座標系において、前記車両の運動量の測定結果に基づいて前記車両の座標位置を算出するとともに、この算出された車両の座標位置と前記反射物体の前記車両に対する相対的位置関係とに基づいて、当該反射物体の座標位置を算出することを特徴とする請求項７に記載の歩行者認識方法。
9. 前記座標位置決定ステップにおいて、前記車両が旋回運動を行う際、その車両の走行速度に応じてスリップ角が変化するモデルを用いて、前記車両の座標位置を算出することを特徴とする請求項８に記載の歩行者認識方法。
10. 前記送受信ステップでは、水平方向及び高さ方向において、照射方向が異なる複数の送信ビームが照射され、その際、高さ方向において照射方向が異なる複数の送信ビームが歩行者によって反射されるように、その送信ビームの高さ方向における照射方向が設定されており、
    前記座標位置決定ステップにおいて、高さ方向において照射方向が異なる複数の送信ビームによって検出された反射物体の位置を、路面上の位置を示す共通の２次元座標系において定めることを特徴とする請求項８又は請求項９に記載の歩行者認識方法。
11. 前記認識ステップでは、前記歩行者と認識した反射物体集合を、所定の速度で等速運動を行う等速運動モデルとみなし、かつ加速度分をノイズとするカルマンフィルタを適用して、その反射物体集合の予測位置を算出し、当該予測位置と実際に測定された座標位置との対応関係に基づいて、その歩行者と認識した反射物体集合のトラッキングを行うことを特徴とする請求項７乃至請求項１０のいずれかに記載の歩行者認識方法。
12. 前記認識ステップでは、前記歩行者と認識した反射物体集合の予測位置と、実際に測定された座標位置との対応関係が成立しない場合であっても、その予測位置の更新を行って、所定の検知周期数分だけ、前記予測位置と実際に測定された座標位置との対応関係の確認を継続して行うことを特徴とする請求項１１に記載の歩行者認識方法。

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