CN113269017A - 识别装置、识别系统、识别方法及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明提供能够在维持精度的同时减轻处理负荷的识别装置、识别系统、识别方法及存储介质。识别装置具备：取得部，其与搭载于车辆且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，且从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；判定部，其基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方的点。

Description

识别装置、识别系统、识别方法及存储介质
技术领域
本发明涉及识别装置、识别系统、识别方法及存储介质。
背景技术
已知有取得三维点群的LIDAR。在这种LIDAR中，与水平方向的分辨率相比，垂直方向的分辨率较低。例如，在垂直方向上以4～128线(与后述的“层”相当)进行扫描，但与以1000线数量范围以上取得车载相机的图像相比分辨率较低。关于基于三维点群来识别路面的处理，下有各种工夫。
例如，公开了如下装置的发明，该装置针对由LIDAR得到的三维点群，分别算出平面度及法线方向，并进行使用了三维点的法线方向的类似度的聚类(clustering)，由此检测地面及壁面(日本特开2017-223511号公报)。
发明内容
在上述以往的技术中，存在平面度、法线方向的算出处理、聚类处理需要时间、处理负荷变高的情况。此外，在路面上存在坡度，因此需要使聚类处理的灵敏度降低某程度，其结果是，也存在将落下物等高度低的立体物误识别为路面等、精度变得不充分的情况。
本发明是考虑这样的情况而完成的，其目的之一在于提供能够在维持精度的同时减轻处理负荷的识别装置、识别系统、识别方法及存储介质。
本发明的识别装置、识别系统、识别方法及存储介质采用了以下的结构。
(1)：本发明的一方案的识别装置具备：取得部，其与搭载于车辆且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，且从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及判定部，其基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系，来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方的点。
(2)：在上述(1)的方案中，所述判定部进行如下处理：基于从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离、所述着眼点与所述基准点之间的检测方向的差量、以及设定路面坡度，来算出基准距离；在从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离为所述基准距离以上的情况下，判定为所述着眼点是检测了路面的检测点；以及在从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离小于所述基准距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点。
(3)：在上述(1)的方案中，所述判定部进行如下处理：在将所述着眼点与所述基准点连结的直线相对于设定水平面所成的角度为设定路面坡度以下的情况下，判定为所述着眼点是检测了路面的检测点；以及在将所述着眼点与所述基准点连结的直线相对于设定水平面所成的角度超过所述设定路面坡度的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点。
(4)：在上述(2)的方案中，所述判定部将从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的在三维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离来进行处理，所述判定部将从所述物体检测传感器到所述基准点为止的在三维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离来进行处理。
(5)：在上述(2)的方案中，所述判定部将从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的在从三维空间投影得到的二维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离来进行处理，所述判定部将从所述物体检测传感器到所述基准点为止的在从三维空间投影得到的二维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离来进行处理。
(6)：在上述(1)至(5)中的任一方案中，所述判定部进行第一阶段的判定处理，所述第一阶段的判定处理是指，在从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定，所述判定部进行第二阶段的处理，所述第二阶段的处理是指，在所述第一阶段的判定处理中没有判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点的情况下，基于从所述物体检测传感器到着眼点为止的距离、和从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离之间的关系，来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点。
(7)：本发明的另一方案的识别装置具备：取得部，其与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，且从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及判定部，其在从所述物体检测传感器到所述检测点所包含的着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定。
(8)：本发明的另一方案的识别系统具备：上述(1)至(7)中的任一方案的识别装置；以及所述物体检测传感器。
(9)：本发明的另一方案的识别方法，其中，计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，所述识别方法使所述计算机进行如下处理：从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方的点。
(10)：本发明的另一方案的存储介质，其存储有程序，其中，计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，所述程序使所述计算机进行如下处理：从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方的点。
(11)：本发明的另一方案的识别方法，其中，计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，所述识别方法使所述计算机进行如下处理：从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及在从所述物体检测传感器到所述检测点所包含的着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定。
(12)：本发明的另一方案的存储介质，其存储有程序，其中，计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，所述程序使所述计算机进行如下处理：从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及在从所述物体检测传感器到所述检测点所包含的着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定。
根据上述(1)～(12)的方案，能够在维持精度的同时减轻处理负荷。
附图说明
图1是表示激光雷达和识别装置的设置位置的一例的图。
图2是表示识别装置的内部结构等的图。
图3是用于说明由第一判定部执行的处理的原理的图。
图4是表示由第一判定部使用的每层下限距离表的内容的一例的图。
图5是用于说明由第二判定部执行的处理的原理的图。
图6是表示利用识别装置能够高精度地检测路面的情形的图。
图7是表示由识别装置执行的处理的流程的一例的流程图。
图8是用于说明由第二判定部执行的处理的原理的图。
图9是表示利用识别装置的自动驾驶控制装置的结构等的图。
具体实施方式
以下，参照附图来说明本发明的识别装置、识别系统、识别方法及存储介质的实施方式。
<第一实施方式>
图1是表示激光雷达10和识别装置100的设置位置的一例的图。激光雷达(LightDetection and Ranging)10为物体检测传感器的一例。激光雷达10安装于能够对车辆M的任意的方向进行展望的位置。在图1的例子中，激光雷达10安装于车辆M的前端部中的距道路面的高度为h的位置。高度h例如为数十[cm]程度。将激光雷达10与识别装置100合起来是“识别系统”的一例。
激光雷达10照射光并检测反射光，通过测定从照射到检测的时间T来检测到作为物体目标的轮廓的检测点为止的距离。激光雷达10能够将光的照射方向在仰角或俯角(上下方向的照射方向)、以及方位角度(水平方向的照射方向)这双方的方面进行变更。激光雷达10例如反复进行如下动作：将上下方向的照射方向固定并一边改变水平方向的照射方向一边进行扫描，接着将上下方向的照射方向变更，以变更后的角度将上下方向的照射方向固定并一边改变水平方向的照射方向一边进行扫描。以下，将上下方向的照射方向称作“层”，将层固定并一边改变水平方向的照射方向一边进行的扫描称作“循环”，将对循环执行与层相应的量称作“扫描”，将水平方向的照射方向称作“方位角”。层为照射方向的辨别信息，并且表示角度。层例如L0～Ln为止以有限数设定(n为自然数)。层的变更例如以在上次的循环中照射的光不与此次的循环中的检测获知干涉的方式，如L0→L4→L2→L5→L1…这样在角度方面不连续地进行。不限定于此，层的变更也可以在角度方面连续地进行。
激光雷达10例如将分别包括{层、方位角、时间T、检测到的反射光的强度P}在内的多个数据集(“包含检测点的三维的位置信息的检测结果”的一例)向识别装置100输出。识别装置100设置于车辆M中的任意部位。
图2是表示识别装置100的内部结构等的图。识别装置100将识别结果等向输出目的地设备200输出。识别结果包含根据从激光雷达10输入的数据集而掌握到的路面区域、将判定为不是路面的检测点相连而推定出的物体目标的存在等。输出目的地设备200为各种驾驶支援装置、自动驾驶控制装置、显示装置、扬声器等。如后述的第二实施方式所示那样，识别装置100与输出目的地设备200也可以一体地构成。
识别装置100例如具备取得部110、路面判定部120及立体物识别部130。路面判定部具备第一判定部122和第二判定部124。这些构成要素例如通过CPU(Central ProcessingUnit)等硬件处理器执行程序(软件)来实现。这些构成要素中的一部分或全部可以通过LSI(Large Scale Integration)、ASIC(Application Specific Integrated Circuit)、FPGA(Field-Programmable Gate Array)、GPU(GraphicsProcessing Unit)等硬件(包含电路部：circuitry)来实现，也可以通过软件与硬件的邪同配合来实现。程序可以预先保存于HDD(Hard Disk Drive)、闪存器等存储装置(具备非暂时性的存储介质的存储装置)，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质(非暂时性的存储介质)，并通过存储介质装配于驱动装置而安装。识别装置100将每层下限距离表150保持于HDD、闪存器、ROM、RAM等存储装置。
取得部110从激光雷达10取得数据集，并保存于未图示的存储器。
路面判定部120基于数据集中的时间T，来算出从激光雷达10到检测点为止的距离，并且判定各检测点是否为检测了路面的检测点。算出从激光雷达10到检测点的距离的功能也可以设置于激光雷达10。在以下的说明中，将成为判定是否为路面的判定对象的检测点称作着眼点。路面判定部120从多个检测点顺次选择着眼点而进行以下的处理。
第一判定部122进行第一阶段的判定处理。第一判定部122判定从LIDAR10到着眼点的距离r是否小于基于着眼点的层(上下方向的检测方向)θ、设定路面坡度ψmax、及表示LIDAR10的安装位置的高度h而确定的下限距离rmin，在小于下限距离rmin的情况下，判定为着眼点不是检测了路面的检测点。设定路面坡度ψmax例如为一般的道路的攀爬方向的最大的坡度，例如设定为数度程度(更具体而言，5度左右)。
图3是用于说明由第一判定部122执行的处理的原理的图。通过以与垂直方向之间的角度为θ的层来照射光，由此检测到着眼点的距离r。此时，当假定车辆M处于设定路面坡度ψmax的上坡时，若着眼点为检测路面，则距离r应该为下限距离rmin以上。下限距离rmin基于正弦定理而由式(1)、(2)求出。在此，能够忽视LIDAR10自身的高度方向的尺寸，但在对其进行考虑的情况下，高度h加上从LIDAR10的下底部到照射部的距离即可。或者也可以是，与图1、图3不同，高度h以LIDAR10的照射部为基准而求出。
rmin/sin(90度-ψmax)＝h/sin(90度-θ+ψmax) …(1)
rmin＝h×cos(ψmax)/cos(θ-ψmax) …(2)
第一判定部122在到着眼点的距离r小于下限距离rmin的情况下，判定为着眼点不是检测了路面的检测点。在此，高度h和设定路面坡度ψmax为已知的值，且不变动，因此下限距离rmin当给出角度θ时能够唯一求出。因此，也可以是，第一判定部122并非每次处理都进行式(2)的运算，而是预先保持每层(角度θ)的下限距离rmin的表，当给出层时参照表而取得下限距离rmin。图4是表示由第一判定部122使用的每层下限距离表150的内容的一例的图。图中，层Lk是比水平方向靠下方且最朝向上方的层。层Lk+1～Ln的区间成为比水平方向朝向上方，因此不会成为第一判定部122的处理对象。需要说明的是，图示的数值为单纯的一例，并非表示特定的激光雷达的特性。
第二判定部124关于没有由第一判定部122判定为“不是检测了路面的检测点”的着眼点，基于该着眼点与基准点之间的关系，来判定是否为检测了路面的检测点。基准点是上下方向的检测方向与着眼点相比位于下方的检测点，更具体而言，而且是左右方向的检测方向与着眼点相同的检测点。例如，基准点是相对于着眼点而将照射方向朝下移一个阶段(例如相对于L2而为L1等)的层作为要素包含在内、且方位角相同的数据集所对应的检测点。基准点也可以是相对于着眼点而将照射方向朝下移两个阶段以上的层作为要素而包含、且方位角相同的数据集所对应的检测点。在激光雷达10的扫描速度与车辆M的行驶速度相比不充分快的情况下，也可以基于从检测到着眼点和基准点中的一方起到检测到另一方为止的期间中车辆M所行驶的距离，来修正着眼点或基准点的位置。修正量能够基于激光雷达10的安装位置及着眼点和基准点的层并基于三角函数而导出。在激光雷达10的扫描速度与车辆M的行驶速度相比充分快的情况下，也可以忽视这样的修正部分。
图5是用于说明由第二判定部124执行的处理的原理的图。在第一实施方式中，第二判定部124基于从LIDAR10到基准点Pr的距离r1、着眼点P的着眼点的层(上下方向的检测方向)θ、着眼点P与基准点Pr之间的检测方向的差量Δθ、以及设定路面坡度ψmax来算出基准距离r2，在从LIDAR10到着眼点P的距离r小于基准距离r2的情况下，判定为着眼点P不是检测了路面的检测点。第一判定部122所使用的设定路面坡度ψmax(第一设定路面坡度)与第二判定部124所使用的设定路面坡度ψmax(第二设定路面坡度)可以是相同的值，也可以是不同的值(例如第二判定部124所使用的低一些)。基准距离r2基于正弦定理而由式(3)求出。第二判定部124例如在关于某层的着眼点而判定为“不是检测了路面的检测点”的情况下，关于比该某层朝向上方的层处的方位角相同的检测点，与上述无关而判定为“不是检测了路面的检测点”。由此，例如在上表面平坦的障碍物存在于路面上的情况下，能够抑制将上表面误识别为路面。具体而言，在图7中进行说明。
r2＝r1×sin(ψmax-θ)/sin(ψmax-θ-Δθ)…(3)
图6是表示利用识别装置100而能够高精度地检测路面的情形的图。如图6的上图所示，在激光雷达10对路面照射了光的情况下，在层间检测点的间隔宽，与此相对，如图6的下图所示，在激光雷达10对立体物照射了光的情况下，在层间检测点的间隔与路面的情况相比较窄。并且，作为成为该判定的分界线的阈值(rmin、r2)，使用作为一般的道路的攀爬方向的最大的坡度的设定路面坡度ψmax，由此能够减少在上坡中检测点接近激光雷达10从而将路面判定为不是路面的机会，能够高精度地判定检测点是否为检测了路面的检测点。
在此，说明了设定路面坡度ψmax为固定值的情况，但路面判定部120也可以使用地图信息(导航系统)、GPS接收机、通信装置、坡度传感器等来取得车辆M行驶着的道路的实际的坡度，并基于取得的坡度来变更设定路面坡度ψmax。例如，将从GPS接收机得到的车辆M的位置及位置变化适用于地图信息，确定车辆M行驶中的道路(路段)，若坡度与道路建立了对应关系，则能够取得坡度。路面判定部120例如若取得的坡度为下坡则减小设定路面坡度ψmax，在为上坡且坡度为阈值以上的情况下增大设定路面坡度ψmax。
在上述的说明中，第二判定部124基于到三维空间上的着眼点P的距离r是否为同在三维空间上的基准距离r2以上，来判定着眼点P是否为检测了路面的检测点。代替于此，第二判定部124也可以基于将三维空间的检测点投影到设定水平面的情况下的到着眼点P的距离r#是否为同在设定水平面上的基准距离r2#以上，来判定着眼点P是否为检测了路面的检测点。设定水平面是指，包含从激光雷达10的位置向下位移了高度h的点(从激光雷达10观察到的路面上的点)，且沿着以激光雷达10的姿态为基准而设定为水平面的方向扩展的平面。距离r#和基准距离r2#分别由式(4)、(5)表示，因此能够基于与三维空间的情况同样的几何原理来进行判定。该方法适合于从激光雷达10取得将三维空间的检测点投影到设定水平面的数据(例如点云数据)而非取得前述的三维的数据集的情况。
r#＝rcos(90度-θ)…(4)
r2#＝r2×coS(90度-θ)…(5)
立体物识别部130基于由路面判定部120判定为不是检测了路面的检测点的检测点(非路面点)，来识别存在于车辆M的周边的立体物。立体物识别部130将某程度接近的非路面点收集而识别为立体物，而且基于其尺寸、反射强度等来识别立体物的种类。
图7是表示由识别装置100执行的处理的流程的一例的流程图。首先，取得部110取得1个扫描的量的数据集(步骤S200)。
接着，路面判定部120关于表示层的参数q而设为0～k为止、关于表示方位角的参数j而设为0～u为止来执行步骤S210～S220的处理。路面判定部120关于层而使参数q从小的顺序开始(按照升序)执行处理。
首先，第一判定部122提取层＝Lq、方位角＝Aj的数据集(步骤S210)，判定该数据集所涉及的从激光雷达10到着眼点的距离r是否为下限距离rmin以上(步骤S212)。在到着眼点的距离r小于下限距离rmin的情况下，第一判定部122判定为在步骤S210中提取到的数据集所涉及的检测点(着眼点)不是检测了路面的检测点(步骤S220)。
在步骤S212中判定为到着眼点的距离r为下限距离rmin以上的情况下，第二判定部124提取层＝Lq-1、方位角＝Aj的数据集(步骤S214)，判定是否层＝Lq-1、方位角＝Aj的数据集被判定为“不是检测了路面的检测点”(步骤S215)。在层＝Lq-1、方位角＝Aj的数据集被判定为“不是检测了路面的检测点”的情况下，第二判定部124判定为在步骤S210中提取到的数据集所涉及的检测点(着眼点)不是检测了路面的检测点(步骤S220)。
在层＝Lq-1、方位角＝Aj的数据集被判定为“是检测了路面的检测点”的情况下，第二判定部124判定到着眼点的距离r是否为基准距离r2以上(步骤S216)。在到着眼点的距离r小于基准距离r2的情况下，第二判定部124判定为在步骤S210中提取的数据集所涉及的检测点(着眼点)不是检测了路面的检测点(步骤S220)。另一方面，在到着眼点的距离r为基准距离r2以上的情况下，第二判定部124判定为在步骤S210中提取的数据集所涉及的检测点(着眼点)是检测了路面的检测点(步骤S218)。在q＝0的情况下，不存在层L-1，因此跳过步骤S214～S216的处理。
当上述的处理完成时，立体物识别部130基于判定为不是检测了路面的检测点的检测点(非路面点)，来识别存在于车辆M的周边的立体物(步骤S230)。
在上述中未言及白线识别，但在绘制于道路的白线为检测点的情况下，检测点被判定为路面。因此，识别装置100也可以具有关于判定为路面的检测点而基于反射强度来识别白线的功能。
根据以上说明的第一实施方式的识别装置100，能够在维持精度的同时，减轻处理负荷。
在第一实施方式中，也可以采用仅具备第一判定部122和第二判定部124中的任一方的结构。在该情况下，省略图7的流程图中的步骤S212的判定处理、以及步骤S214～S216的处理中的任一方。在仅具备第一判定部122的情况下，第一判定部122在到着眼点的距离r为下限距离rmin以上的情况下，判定为着眼点是检测了路面的检测点。
<第二实施方式>
以下，说明第二实施方式。第二实施方式的识别装置(虽未特别图示，称作识别装置100A)在第二判定部124的功能上与第一实施方式不同。以下，将第二实施方式的第二判定部称作第二判定部124A。
图8是用于说明由第二判定部124A执行的处理的原理的图。第二判定部124A在将着眼点P和基准点Pr连结的直线L相对于设定水平面S所成的角度ψ为设定路面坡度ψmax以下的情况下，判定为着眼点P是检测了路面的检测点。这样的处理与第一实施方式在几何上等效，但运算的过程与第一实施方式不同。
关于流程图而援引图7的流程图，并且将步骤S216的判定处理置换为判定“角度ψ是否为设定路面坡度ψmax以下”即可。
根据以上说明的第二实施方式的识别装置100A，与第一实施方式同样，能够在维持精度的同时减轻处理负荷。
在第二实施方式中，也可以设为仅具备第一判定部122和第二判定部124A中的任一方的结构。
<第三实施方式>
以下，说明第三实施方式。在第三实施方式中，识别装置(100或100A)与输出目的地设备200一起构成车辆控制装置。在此，与输出目的地设备200相当的部件是用于进行自动驾驶的控制装置。
图9是表示利用识别装置的自动驾驶控制装置400的结构等的图。本图所示的结构搭载于车辆。车辆M例如具备相机310、雷达装置312、激光雷达314、物体识别装置316、通信装置320、HMI(Human Machine Interface)330、车辆传感器340、导航装置350、MPU(MapPositioning Unit)360、驾驶操作件380、自动驾驶控制装置400、行驶驱动力输出装置500、制动装置510及转向装置520。这些装置、设备通过CAN(ControllerArea Network)通信线等多路通信线、串行通信线、无线通信网等而互相连接。图9所示的结构只是一例，可以省略结构的一部分，也可以还追加别的结构。图9所示的结构中，物体识别装置316或识别部430具有与在第一实施方式或第二实施方式中说明的识别装置同样的功能。
相机310拍摄车辆M的周边。雷达装置312向车辆M的周边辐射毫米波等电波，并且检测由物体反射的电波(反射波)来至少检测物体的位置(距离及方位)。雷达装置312安装于车辆M的任意部位。激光雷达314与第一实施方式或第二实施方式中的激光雷达10同样。
物体识别装置316对由相机310、雷达装置312及激光雷达314中的一部分或全部检测的检测结果进行传感器融合处理，来识别物体目标的位置、种类、速度等。物体识别装置316将识别结果向自动驾驶控制装置400输出。物体识别装置316可以将相机310、雷达装置312及激光雷达314的检测结果直接向自动驾驶控制装置400输出。另外，物体识别装置316也可以被省略。
通信装置320例如与存在于车辆M的周边的其他车辆通信，经由无线基站而与各种服务器装置通信。HMI330对车辆M的乘员提示各种信息，并且接受由乘员进行的输入操作。HMI30包括各种显示装置、扬声器、蜂鸣器、触摸面板、开关、按键等。车辆传感器340包括检测车辆M的速度的车速传感器、检测加速度的加速度传感器、检测绕铅垂轴的角速度的横摆角速度传感器、以及检测车辆M的朝向的方位传感器等。
导航装置350例如具备GNSS(Global Navigation Satellite System)接收机351、导航HMI352及路径决定部353。导航装置350将第一地图信息354保持于HDD、闪存器等存储装置。GNSS接收机351基于从GNSS卫星接收到的信号，来确定车辆M的位置。车辆M的位置也可以由利用了车辆传感器340的输出的INS(Inertial Navigation System)确定或补充。导航HMI352包括显示装置、扬声器、触摸面板、按键等。路径决定部353例如参照第一地图信息354来决定从由GNSS接收机351确定的车辆M的位置(或者输入的任意的位置)到由乘员使用导航HMI352而输入的目的地的路径(以下称作地图上路径)。地图上路径向MPU360输出。导航装置350也可以基于地图上路径来进行使用了导航HMI352的路径引导。导航装置350例如也可以通过乘员持有的智能手机、平板终端等终端装置的功能来实现。导航装置350也可以经由通信装置320向导航服务器发送当前位置和目的地，并从导航服务器取得与地图上路径同等的路径。
MPU360例如包括推荐车道决定部361，将第二地图信息362保持于HDD、闪存器等存储装置。推荐车道决定部361将从导航装置350提供的地图上路径分割为多个区块(例如在车辆行进方向上按每100[m]进行分割)，并参照第二地图信息362按每隔区块决定推荐车道。推荐车道决定部361在地图上路径存在分支部位的情况下，决定推荐车道，以使车辆M能够在用于向分支目的地行进的合理的路径上行驶。第二地图信息362是比第一地图信息354高精度的地图信息。
驾驶操作件380例如包括油门踏板、制动踏板、换挡杆、转向盘、异形方向盘、操纵杆、及其他操作件。在驾驶操作件380上安装有检测操作量或操作的有无的传感器，其检测结果向自动驾驶控制装置400、或者行驶驱动力输出装置500、制动装置510及转向装置520中的一部分或全部输出。
自动驾驶控制装置400例如具备第一控制部420和第二控制部460。第一控制部420和第二控制部460分别例如通过CPU等硬件处理器执行程序(软件)来实现。另外，这些构成要素中的一部分或全部可以通过LSI、ASIC、FPGA、GPU等硬件(包含电路部：circuitry)来实现，也可以通过软件与硬件的协同配合来实现。程序可以预先保存于自动驾驶控制装置400的HDD、闪存器等存储装置(具备非暂时性的存储介质的存储装置)，也可以保存于DVD、CD-ROM等能够装卸的存储介质，并通过存储介质(非暂时性的存储介质)装配于驱动装置而安装于自动驾驶控制装置400的HDD、闪存器。
第一控制部420例如具备识别部430和行动计划生成部440。第一控制部420例如并行实现基于AI(Artificial Intelligence；人工智能)的功能和基于预先给出的模型的功能。例如，“识别交叉路口”的功能可以通过“并行执行基于深度学习等的交叉路口的识别、以及基于预先给出的条件(存在能够进行图案匹配的信号、道路标示等)的识别，并对双方进行评分而综合地评价”来实现。由此，确保自动驾驶的可靠性。
识别部430基于从相机310、雷达装置312及激光雷达314经由物体识别装置316而输入的信息，来识别处于车辆M的周边的物体的位置、速度、加速度等状态。物体的位置例如被识别为以车辆M的代表点(重心、驱动轴中心等)为原点的绝对坐标上的位置，并使用于控制。物体的位置可以由该物体的重心、角部等代表点表示，也可以由表现出的区域表示。物体的“状态”也可以包含物体的加速度、加加速度、或者“行动状态”(例如是否正在进行车道变更或正要进行车道变更)。
另外，识别部430例如识别车辆M行驶着的车道(行驶车道)。例如，识别部430通过将从第二地图信息362得到的道路划分线的图案(例如实线与虚线的排列)与根据由相机310拍摄到的图像识别出的车辆M的周边的道路划分线的图案进行比较，来识别行驶车道。识别部430不限于识别道路划分线，也可以通过识别道路划分线、包括路肩、缘石、中央隔离带、护栏等在内的行驶路边界(道路边界)来识别行驶车道。在该识别中，也可以考虑从导航装置350取得的车辆M的位置、由INS处理的处理结果。另外，识别部430识别暂时停止线、障碍物、红灯、收费站、其他道路现象。
识别部430在识别行驶车道时，识别车辆M相对于行驶车道的位置、姿态。识别部430例如也可以识别车辆M的基准点从车道中央的偏离、以及车辆M的行进方向相对于将车道中央相连的线所成的角度，来作为车辆M相对于行驶车道的相对位置及姿态。代替于此，识别部430也可以识别车辆M的基准点相对于行驶车道的任意侧端部(道路划分线或道路边界)的位置等，来作为车辆M相对于行驶车道的相对位置。
行动计划生成部440以原则上在由推荐车道决定部361决定的推荐车道上行驶、而且能够应对车辆M的周边状况的方式，生成车辆M自动地(不依赖于驾驶员的操作地)将来行驶的目标轨道。目标轨道例如包含速度要素。例如，目标轨道表现为将车辆M应该到达的地点(轨道点)依次排列而成的轨道。轨道点是按沿途距离计每隔规定的行驶距离(例如数[m]程度)的车辆M应该到达的地点，有别于此，每隔规定的采样时间(例如零点几[sec]程度)的目标速度及目标加速度作为目标轨道的一部分而生成。另外，轨道点也可以是每隔规定的采样时间的、在该采样时刻下车辆M应该到达的位置。在该情况下，目标速度、目标加速度的信息由轨道点的间隔表现。
行动计划生成部440在生成目标轨道时，可以设定自动驾驶的事件。在自动驾驶的事件中，存在定速行驶事件、低速追随行驶事件、车道变更事件、分支事件、汇合事件、接管事件等。行动计划生成部440生成与起动了的事件相应的目标轨道。
第二控制部460控制行驶驱动力输出装置500、制动装置510及转向装置520，以使车辆M按照预定的时刻通过由行动计划生成部440生成的目标轨道。
这样，行动计划生成部440基于识别部430的识别结果来控制车辆的速度或转向。并且，行动计划生成部440基于由具有与第一或第二实施方式中所说明的识别装置同样的功能的物体识别装置316或识别部430判定出的激光雷达314的检测点是否为路面，来生成目标轨道。由此，能够生成更适当的目标轨道。
上述说明的实施方式可以通过以下方式表现。
识别装置构成为具备：
存储装置，其存储有程序；以及
硬件处理器，
所述硬件处理器通过执行存储于所述存储装置的程序而进行如下处理：
从搭载于车辆且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器中，取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及
基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方、且左右方向的检测方向与所述着眼点相同的点。
上述说明的实施方式可以也如以下那样表现。
识别装置，其构成为具备：
存储装置，其存储有程序；以及
硬件处理器，
所述硬件处理器通过执行存储于所述存储装置的程序而进行如下处理：
从搭载于车辆且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器中，取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；
在从所述物体检测传感器到所述检测点所包含的着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定。
以上使用实施方式说明了本发明的具体实施方式，但本发明丝毫不被这样的实施方式限定，在不脱离本发明的主旨的范围内能够施加各种变形及替换。

Claims (12)

1.一种识别装置，其中，
所述识别装置具备：
取得部，其与搭载于车辆且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，且从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及
判定部，其基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系，来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方的点。
2.根据权利要求1所述的识别装置，其中，
所述判定部进行如下处理：
基于从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离、所述着眼点与所述基准点之间的检测方向的差量、以及设定路面坡度，来算出基准距离；
在从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离为所述基准距离以上的情况下，判定为所述着眼点是检测了路面的检测点；以及
在从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离小于所述基准距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点。
3.根据权利要求1所述的识别装置，其中，
所述判定部进行如下处理：
在将所述着眼点与所述基准点连结的直线相对于设定水平面所成的角度为设定路面坡度以下的情况下，判定为所述着眼点是检测了路面的检测点；以及
在将所述着眼点与所述基准点连结的直线相对于设定水平面所成的角度超过所述设定路面坡度的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点。
4.根据权利要求2所述的识别装置，其中，
所述判定部将从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的在三维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离来进行处理，
所述判定部将从所述物体检测传感器到所述基准点为止的在三维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离来进行处理。
5.根据权利要求2所述的识别装置，其中，
所述判定部将从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的在从三维空间投影得到的二维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离来进行处理，
所述判定部将从所述物体检测传感器到所述基准点为止的在从三维空间投影得到的二维空间中的距离作为从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离来进行处理。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的识别装置，其中，
所述判定部进行第一阶段的判定处理，所述第一阶段的判定处理是指，在从所述物体检测传感器到所述着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定，
所述判定部进行第二阶段的处理，所述第二阶段的处理是指，在所述第一阶段的判定处理中没有判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点的情况下，基于从所述物体检测传感器到着眼点为止的距离、和从所述物体检测传感器到所述基准点为止的距离之间的关系，来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点。
7.一种识别装置，其中，
所述识别装置具备：
取得部，其与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，且从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及
判定部，其在从所述物体检测传感器到所述检测点所包含的着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定。
8.一种识别系统，其中，
所述识别系统具备：
权利要求1至7中任一项所述的识别装置；以及
所述物体检测传感器。
9.一种识别方法，其中，
计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，
所述识别方法使所述计算机进行如下处理：
从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及
基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方的点。
10.一种存储介质，其存储有程序，其中，
计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，
所述程序使所述计算机进行如下处理：
从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及
基于所述检测点中的着眼点与基准点之间的关系来判定所述着眼点是否为检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述基准点是上下方向的检测方向比所述着眼点靠下方的点。
11.一种识别方法，其中，
计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，
所述识别方法使所述计算机进行如下处理：
从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及
在从所述物体检测传感器到所述检测点所包含的着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定。
12.一种存储介质，其存储有程序，其中，
计算机与搭载于车辆、且能够在上下方向和左右方向上分别变更检测方向的物体检测传感器连接，
所述程序使所述计算机进行如下处理：
从所述物体检测传感器取得包含检测点的三维的位置信息在内的检测结果；以及
在从所述物体检测传感器到所述检测点所包含的着眼点为止的距离小于下限距离的情况下，判定为所述着眼点不是检测了路面的检测点，并输出判定结果，所述下限距离基于所述着眼点的上下方向的检测方向、设定路面坡度、以及所述物体检测传感器的安装位置来确定。
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