CN117647818A - 外界识别装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种外界识别装置(50)，具备：激光雷达(5)，其作为车载检测器向本车辆的周围照射电磁波，按照时序检测周围的外界状况；和运算部(11)，其作为路面信息取得部，基于由激光雷达(5)检测出的信息，取得本车辆所行驶的道路的路面信息。运算部(11)包括：识别部(111)，其分别在道路上的不同位置识别距离本车辆规定距离的道路上的第一区域的、表示预定的检测对象的信息；和映射部(114)，其根据本车辆的行进方向和行驶速度映射由识别部(111)识别出的表示检测对象的信息。

Description

外界识别装置

技术领域

本发明涉及一种识别车辆的外界状况的外界识别装置。

背景技术

作为这种装置，以往已知有如下装置：使从激光雷达照射出的激光的照射角度分别以与高度方向平行的第一轴和水平方向平行的第二轴为中心变化而进行扫描，根据各检测点的位置信息来检测车辆的外界(例如参照专利文献1)。

在上述装置中，通过扫描取得的检测点多，用于取得基于各检测点得到的位置信息的处理的负担较大。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本特开2020-149079号公报。

发明内容

本发明的一技术方案的外界识别装置为具备向本车辆的周围照射电磁波从而按时序检测周围的外界状况的车载检测器和根据由车载检测器检测出的信息取得本车辆所行驶的道路的路面信息的路面信息取得部的外界识别装置，路面信息取得部包括：识别部，其分别在道路上的不同位置识别距离本车辆规定距离的道路上的第一区域的、表示预定的检测对象的信息；映射部，其基于本车辆的行进方向和行驶速度映射由识别部识别出的表示检测对象的信息。

附图说明

本发明的目的、特征以及优点，通过与附图相关的以下实施方式的说明进一步阐明。

图1A是示出车辆在道路行驶的状况的图。

图1B示出图1A的地点的点云数据的一例的图。

图2是概略地示出车辆控制装置的主要部分结构的框图。

图3A是说明激光雷达的检测区域的图。

图3B是说明激光雷达的检测区域的图。

图4A是抽取了在图3B的视角下观察到的检测区域的图。

图4B是在二维图上示出了图4A的第一区域的图。

图5A是说明激光雷达的投射角的示意图。

图5B是说明第二区域和第三区域的图。

图6是由图2的控制器的CPU执行的处理的一例的流程图。

图7是说明图6的S10的处理的流程图。

图8是说明图6的S20的处理的流程图。

图9是说明图6的S30的处理的流程图。

具体实施方式

以下参照附图对发明的实施方式进行说明。

发明的实施方式的外界识别装置能够应用于具有自动驾驶功能的车辆，即自动驾驶车辆。需要说明的是，有时将应用本实施方式的外界识别装置的车辆与其他车辆区别而称为本车辆。本车辆可以是具有内燃机(发动机)作为行驶驱动源的发动机车辆、具有行驶电动机作为行驶驱动源的电动汽车、具有发动机和行驶电动机作为行驶驱动源的混合动力车辆中的任意一种。本车辆不仅能够以不需要驾驶员的驾驶操作的自动驾驶模式行驶，还能够以基于驾驶员的驾驶操作的手动驾驶模式行驶。

自动驾驶车辆在自动驾驶模式下行驶(以下称为自动行驶或自主行驶)时，根据相机、激光雷达(LiDAR：Light Detection and Ranging)等车载检测器的检测数据，识别本车辆的周围的外界状况。自动驾驶车辆根据该识别结果，生成从当前时间点开始经过规定时间为止的行驶轨迹(目标轨迹)，并控制行驶用执行器使本车辆沿着目标轨迹行驶。

图1A是示出作为自动驾驶车辆的本车辆101在道路RD上行驶的情况的图。图1B是示出由搭载于本车辆101的激光雷达得到的检测数据(测量点)的一例的图。激光雷达的测量点是照射出的激光在物体表面的某一点反射回来的点信息。从激光源到点的距离、反射回来的激光的强度、位于点的物体的相对速度等作为具体的点信息。另外，将由如图1B所示的多个测量点构成的数据称为点云数据。图1B中示出与图1A的地点对应的点云数据。本车辆101根据图1B所示的点云数据识别车辆周围的外界状况，更具体而言识别车辆周围的道路构造和物体等，并根据该识别结果生成目标轨迹。

然而，作为充分地识别车辆周围的外界状况的方法，可以考虑增加从激光雷达等车载检测器照射出的电磁波的照射点数量(换言之，提高电磁波的照射点密度从而提高点云数据的密度)。另一方面，当使照射点数量增加时，有可能用于控制车载检测器的处理负荷增加、由车载检测器得到的检测数据(点云数据)的容量增大而对于点云数据的处理负荷增加。尤其是，如图1B所示，在道路旁边存在较多物体(除树木外，人、建筑物等)的状况下，点云数据的容量进一步增大。另外，当要处理这样的问题时，有可能如增加激光数量等而使装置的规模增大。因此，考虑到这些点，在实施方式中如下构成车辆控制装置。

＜概要＞

实施方式的外界识别装置从在道路RD行驶的本车辆101的激光雷达5向本车辆101的行进方向间歇性地照射照射光(电磁波的一种)，并在道路RD上的不同位置离散地取得点云数据。从激光雷达5照射出的照射光的照射范围在与行进方向交叉的道路宽度方向上形成长带状，以使由激光雷达5基于上次的照射光取得的点云数据和由激光雷达5基于本次的照射光取得的点云数据在道路RD的行进方向上无间断地连接。

更具体而言，将在与本车辆101距离基于本车辆101的车速(行驶速度)的规定距离(对应后述深度距离)的道路RD上的位置、在上述的道路宽度方向上长带状的第一区域设定为照射范围，并针对该第一区域设定规定的照射点密度。然后，通过将针对第一区域以外的其他区域的照射点密度设定得比针对第一区域的照射点密度低、或停止针对其他区域的照射等来控制从激光雷达5照射出的照射点总数。也就是说，能够不使基于点云数据识别的物体等的位置(距离本车辆101的距离)、大小的识别精度降低而减少激光雷达5的照射点数量。

关于这样的外界识别装置，进一步详细说明。

＜车辆控制装置的结构＞

图2是示出包括外界识别装置的车辆控制装置100的主要部分结构的框图。该车辆控制装置100具有控制器10、通信单元1、定位单元2、内部传感器组3、相机4、激光雷达5、行驶用的执行器AC。另外，车辆控制装置100具有构成车辆控制装置100的一部分的外界识别装置50。外界识别装置50基于相机4、激光雷达5等车载检测器的检测数据来识别车辆周围的外界状况。

通信单元1经由包括以互联网、移动电话网等为代表的无线通信网的网络与未图示的各种服务器进行通信，并定期地或在任意时机从服务器取得地图信息、行驶记录信息以及交通信息等。网络不仅包含公共无线通信网，还包含对每个规定的管理地域设置的封闭的通信网，例如无线LAN、Wi-Fi(注册商标)、Bluetooth(注册商标)等。所取得的地图信息被输出到存储部12，地图信息被更新。定位单元(GNSS单元)2具有接收从定位卫星发送的定位用信号的定位传感器。定位卫星是GPS卫星、准天顶卫星等人造卫星。定位单元2利用定位传感器接收到的定位信息，测定本车辆101的当前位置(纬度、经度、高度)。

内部传感器组3是检测本车辆101的行驶状态的多个传感器(内部传感器)的总称。例如内部传感器组3包括检测本车辆101的车速的车速传感器、分别检测本车辆101的前后方向的加速度和左右方向的加速度(横向加速度)的加速度传感器、检测行驶驱动源的转速的转速传感器、检测本车辆101的重心绕铅垂轴旋转的旋转角速度的横摆率传感器等。检测手动驾驶模式下的驾驶员的驾驶操作，例如对加速踏板的操作、对制动踏板的操作、对方向盘的操作等的传感器也包含在内部传感器组3中。

相机4具有CCD(电荷耦合元件)、CMOS(互补金属氧化物半导体)等拍摄元件，拍摄本车辆101的周边(前方、后方以及侧方)。激光雷达5接收本车辆101的全方位的针对照射光的散射光，从而测定从本车辆101至周边的物体的距离、物体的位置、形状等。

执行器AC是用于控制本车辆101的行驶的行驶用执行器。在行驶驱动源是发动机的情况下，执行器AC包含调整发动机的节气门阀的开度(节气门开度)的节气门用执行器。在行驶驱动源是行驶电动机的情况下，行驶电动机包含在执行器AC中。使本车辆101的制动装置工作的制动用执行器和驱动转向装置的转向用执行器也包含在执行器AC中。

控制器10由电子控制单元(ECU)构成。更具体而言，控制器10包括具有CPU(微处理器)等运算部11、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)等存储部12、I/O接口等未图示的其他外围电路的计算机而构成。需要说明的是，能够分别设置发动机控制用ECU、行驶电动机控制用ECU、制动装置用ECU等功能不同的多个ECU，但在图2中，为了方便起见，将控制器10示出为这些ECU的集合。

在存储部12存储高精度的详细的地图信息(称为高精度地图信息)。高精度地图信息包括道路的位置信息、道路形状(曲率等)的信息、道路的坡度的信息、交叉路口和岔路口的位置信息、车道(行驶车道)数的信息、车道的宽度以及每条车道的位置信息(车道的中央位置、车道位置的分界线的信息)、作为地图上的标记的地标(信号机、标识、建筑物等)的位置信息、路面的凹凸等路面轮廓的信息。另外，在存储部12除了后述二维图信息之外，还存储关于各种控制的程序、程序所使用的阈值等信息的信息、对激光雷达5等车载检测器的设定信息(后述照射点信息等)。

运算部11具有识别部111、划定部112、设定部113、映射部114、行驶控制部115作为功能性结构。需要说明的是，如图2所示，识别部111、划定部112、设定部113以及映射部114包含在外界识别装置50中。如上所述，外界识别装置50根据相机4、激光雷达5等车载检测器的检测数据来识别车辆周围的外界状况。关于外界识别装置50中包含的识别部111、划定部112、设定部113以及映射部114，在后边详细进行叙述。

在自动驾驶模式下，行驶控制部115根据由外界识别装置50识别出的车辆周围的外界状况生成目标轨迹，并控制执行器AC使本车辆101沿着该目标轨迹行驶。需要说明的是，在手动驾驶模式下，行驶控制部115根据由内部传感器组3取得的来自驾驶员的行驶指令(转向操作等)对执行器AC进行控制。

＜激光雷达的检测区域＞

外界识别装置50针对激光雷达5设定检测区域。图3A和图3B是说明检测行进方向的道路RD上的立体物等情况的激光雷达5的检测区域的图。在实施方式中，包括路面的凹凸、台阶、起伏等路面形状、位于道路RD上的立体物(与道路RD相关的设备等(信号机、标识、沟渠、墙壁、栅栏、护栏等))、道路RD上的物体(包括其他车辆和路面的障碍物)、设置在路面的道路划线，包括这些在内称为立体物等。道路划线包括白线(包括黄色等颜色不同的线)、路缘石线、道钉等，还可以称为车道标识(Lane mark)。另外，将立体物等中预先设定为检测对象的物体称为检测对象。激光雷达5接收针对照射光的散射光，因此设定为照射光的照射范围的第一区域为检测区域。也就是说，实施方式的第一区域是照射范围，是检测区域。

图3A所示的区域RS是车辆101在图1A的道路RD行驶中由后述识别部111识别出的道路段。在实施方式中，将与由道路RD的分界线RL、RB所夹的道路RD对应的区域称为道路段。

图3A所示的检测区域BX与在距离本车辆101规定深度距离的道路RD上的地点设定为照射范围的第一区域对应。图3A的箭头线的长度表示深度距离L。如箭头线所示，在实施方式中，将从激光雷达5的设置位置到检测区域BX的下边中央为止的距离称为深度距离。深度距离基于本车辆101的车速设定为规定长度。

检测区域BX设定为包括在以自动驾驶模式行驶时应注视的区域。作为一例，还可以设定为检测区域BX在道路宽度方向上的中心位置与道路段在道路宽度方向上的中心位置重叠。另外，检测区域BX的宽度(道路宽度方向的长度)设定为比深度距离L上的道路宽度长。此外，检测区域BX的深度宽度(构成检测区域BX的带状区域的上下方向的宽度)根据本车辆101的车速设定为规定长度。

图3B是示意性地示出设定在距离本车辆101不同的深度距离的道路RD上的检测区域BX、检测区域BX1以及检测区域BX2的图。示例检测区域BX、BX1、BX2三个区域是用于说明其可变性。另外，图4A是抽取了在图3B的视角下观察到的检测区域BX、检测区域BX1以及检测区域BX2的图。检测区域BX对应在距本车辆101的深度距离例如为L＝180m的地点的道路RD上设定的第一区域。检测区域BX1对应在距离本车辆101的深度距离例如为L1＝100m的地点的道路RD上设定的第一区域。检测区域BX2对应在距离本车辆101的深度距离例如为L2＝10m的地点的道路RD设定的第一区域。

在实施方式中，外界识别装置50基于本车辆101的行驶速度设定第一区域。本车辆101的行驶速度越快则制动距离越长，因此为了避免碰撞，需要将深度距离设得较长从而识别远处的物体。因此，具有根据本车辆101的行驶速度改变检测区域BX的位置的功能。例如，在本车辆101处于停止中的情况下，在深度距离为L2＝10m的地点的道路RD上设定作为第一区域的检测区域BX2。另外，在本车辆101正以100km/h的车速行驶的情况下，在深度距离为L1＝100m的地点的道路RD上设定作为第一区域的检测区域BX1。此外，在本车辆101正以180km/h的车速行驶的情况下，在深度距离为L＝180m的地点的道路RD上设定作为第一区域的检测区域BX。

如图3B和图4A所示，当从激光雷达5的视角观察时，距离本车辆101的深度距离越远的检测区域BX，其大小越小。但是在随着深度距离变长而道路宽度变宽的情况下，有时第一区域随着深度距离变长而变大。

＜检测区域的大小＞

图4B是在二维图上示出图4A的各检测区域的图。在图4B中，从激光雷达5的视角观察，越小的检测区域，在二维图上表示时面积越大。其理由是因为距离本车辆101的深度距离L越远的检测区域BX，将深度宽度D设定得越大。更详细说明，在实施方式中，在本车辆101的车速越快则深度距离越远的位置设定作为第一区域的检测区域BX的点如上所述。因为当车速快时，在激光雷达5的测定间隔中的本车辆101的移动距离变长，所以为了在点云数据中不产生空白区间(换言之，不在行进方向产生间隙)，通过扩大作为第一区域的检测区域BX的深度宽度，扩大每一次测定的点云数据的取得区间。

＜照射光的投射角＞

图5A是说明激光雷达5的投射角θ0(相对于水平方向的照射光的角度)的示意图。外界识别装置50通过使投射角θ0变化，而使照射光的照射方向上下变化，调整被照射照射光的道路RD上的深度距离。

在图5A中，在照射光照射在深度距离L2为10m的地点的道路RD上的情况下，以入射角θ2照射路面。另外，在照射光照射在深度距离L1为100m的地点的道路RD上的情况下，以入射角θ1照射路面。此外，在照射光照射在深度距离L为180m的地点的道路RD上的情况下，以入射角θ照射路面。

通常，在行进方向的道路坡度为零的情况下，投射角θ0与照射光在路面的入射角一致。此时的深度距离L通过下式(1)计算。

L＝1/tanθ0×H (1)

需要说明的是，符号H表示路面的高度，更详细而言，表示从激光雷达5的设置位置到路面为止的垂直方向的距离。

外界识别装置50在想要使深度距离变长的情况下使投射角θ0变小，在想要使深度距离缩短的情况下使投射角θ0变大。例如，在从照射光照射在深度距离为70m的地点的状态使深度距离变为100m的情况下，外界识别装置50使投射角θ0变为比当前小，以使照射光照射在深度距离为100m的地点。另外，在例如道路RD为下行坡度等时照射光没有照射在道路RD上的情况下，外界识别装置50使投射角θ0变为比当前大，以使照射光照射在道路RD上。

＜照射光的照射点数＞

外界识别装置50计算在如上设定的检测区域BX1内照射激光雷达5的照射光的照射点。更具体而言，外界识别装置50根据基于预先指定的检测对象的最小尺寸(例如横竖均为15cm)和深度距离(例如L1(100m))计算出的角度分辨率来计算照射点。该情况下的角度分辨率在后述网格点的上下方向(也可以称为垂直方向)和左右方向(也可以称为道路宽度方向)上分别需要0.05度。需要说明的是，在检测比15cm小的尺寸的检测对象的情况下和在比L1(100m)长的深度距离设定检测区域的情况下，还可以增加检测区域内的照射点数，从而提高角度分辨率。

外界识别装置50计算例如在检测区域BX1内排列成网格状的照射点，并使网格点在上下方向和左右方向上的间隔与角度分辨率对应。在提高上下方向的角度分辨率的情况下，将检测区域BX1按照基于角度分辨率的数量在上下方向上分割，使上下方向的网格间隔变窄从而增加照射点数量。相反，在降低上下方向的角度分辨率的情况下，将检测区域BX1按照基于角度分辨率的数量在上下方向上分割，使上下方向的网格间隔变宽从而减少照射点数量。左右方向也同样。

外界识别装置50生成表示根据角度分辨率计算出的照射点的位置的信息(以下称为照射点信息)，并与表示本车辆101的当前行驶位置的位置信息建立对应关系地存储在存储部12。

外界识别装置50在本车辆101以自动驾驶模式行驶时从存储部12读出与本车辆101的当前行驶位置对应的照射点信息，按照该照射点信息在检测区域内设定激光雷达5的照射点。由此，来自激光雷达5的照射光向所设定的照射点照射。

需要说明的是，激光雷达5的照射光可以用光栅扫描方式照射，也可以用照射光仅照射在在检测区域内排列成了网格状的照射点的方式断断续续地照射照射光，还可以用其他方式照射。

＜外界识别装置的结构＞

关于外界识别装置50详细进行说明。

如上所述，外界识别装置50包括识别部111、划定部112、设定部113以及映射部114、激光雷达5。

＜识别部＞

识别部111基于由相机4拍摄到的图像信息或由激光雷达5测定出的检测数据，识别本车辆101所行驶的道路RD的行进方向的道路构造和行进方向的道路RD上的检测对象。道路构造是指例如直道、弯道、岔路、隧道的出入口等。

另外，识别部111例如通过对表示平坦的路面的数据实施亮度滤波处理等来检测道路划线。在该情况下，识别部111在亮度超过规定阈值的路面高度与未超过的路面高度大致相同的情况下，判定为是道路划线。

由后述划定部112划定第二区域和第三区域，由后述设定部113对激光雷达5，除了作为第一区域的检测区域BX1外，还设定作为第二区域的检测区域BY1和作为第三区域的检测区域BZ1的情况下，除了检测区域BX1之外，激光雷达5还向检测区域BY1和检测区域BZ1照射照射光。

识别部111使用由激光雷达5在检测区域BX1检测出的时序的检测数据(测量点)来生成三维点云数据，并使用由激光雷达5在检测区域BY1和检测区域BZ1分别检测出的时序的检测数据(测量点)来生成三维点云数据。

需要说明的是，在从激光雷达5仅向检测区域BX1照射照射光而取得检测数据的情况下，不需要生成检测区域BY1和检测区域BZ1中的三维点云数据。

＜道路构造的识别＞

进一步详细说明识别部111对道路构造的识别。识别部111将基于检测区域BX1生成的点云数据中所包含的、行进方向即前方的道路RD的路缘石、墙壁、沟渠、护栏或道路划线识别为道路RD的分界线RL、RB。在此基础上，识别由分界线RL、RB所示的行进方向上的道路构造。如上所述，道路划线包括白线(包括颜色不同的线)、路缘石线、道钉等，由这些道路划线表示的标示规定道路RD的行驶车道。在实施方式中，将由上述标示规定的道路RD的分界线RL、RB称为道路划线。

识别部111将由分界线RL、RB所夹的区域识别为与道路RD对应的区域(上述道路段)。需要说明的是，道路段的识别方法不限于此，还可以通过其他方法来识别。

另外，识别部111将基于检测区域BX1生成的点云数据所包含的、行进方向即前方的道路段中的道路RD的立体物等中的、例如超过15cm的凹凸、台阶、起伏等路面形状和例如横竖超过15cm的物体识别为检测对象。

＜检测对象的识别＞

进一步详细说明识别部111对检测对象的识别。在由后述划定部112划定第二区域和第三区域，且除了检测区域BX1之外，从激光雷达5还向与第二区域对应的检测区域BY1和与第三区域对应的检测区域BZ1照射照射光的情况下，识别部111识别基于检测区域BY1和检测区域BZ1生成的点云数据中所包含的、行进方向即前方的道路段中的道路RD的立体物等中的、例如100cm左右的路面形状和例如横竖100cm左右的物体作为检测对象。

需要说明的是，在由激光雷达5仅向检测区域BX1照射照射光而取得检测数据的情况下，识别部111还可以根据基于检测区域BX1生成的点云数据，识别行进方向前方的道路段中的道路RD的路面形状和检测对象。

＜划定部＞

划定部112划定上述第一区域，作为激光雷达5照射照射光的照射范围。更具体而言，如图4B所示，划定部112划定在行进方向上距离本车辆101规定距离(例如深度距离L1)的道路RD上的位置具有规定深度宽度D1的带状的第一区域。

如上所述，划定部112基于由内部传感器组3的车速传感器检测出的本车辆101的车速计算从本车辆101的当前位置至第一区域的深度距离L1和第一区域的深度宽度(构成第一区域的带状区域的宽度)D1。从本车辆101的当前位置至第一区域的深度距离L2和第一区域的深度宽度D2以及从本车辆101的当前位置至第一区域的深度距离L和第一区域的深度宽度D也同样。

因为这样构成，所以在激光雷达5从在道路RD上移动的本车辆101向与第一区域对应的检测区域BX1间歇性地照射了照射光的情况下，能够以激光雷达5基于上次的照射光检测出的点云数据和激光雷达5基于本次的照射光检测出的点云数据在行进方向上无间断地连接的方式划定第一区域。由此，能够取得在行进方向上不间断的激光雷达5的检测数据。

划定部112根据由识别部111识别出的道路构造计算构成第一区域(与检测区域BX1对应)的带状区域的道路宽度方向的长度W1。划定部112计算长度W1，使得长度W1足够比深度距离L1处的道路RD的道路宽度长。深度距离L2的地点处的长度W2和深度距离L的地点处的长度W也同样。

通过这样构成，激光雷达5的检测数据中包括道路RD的左右端(分界线RL、RB)。

另外，如图5B所示，划定部112还可以划定比与检测区域BX1对应的第一区域靠近本车辆101(换言之，距离本车辆101的距离比深度距离L1短)的道路RD上的第二区域和比第一区域距离本车辆101远(换言之，距离本车辆101的距离比深度距离L1+深度宽度D1长)的道路RD上的第三区域。

＜设定部＞

设定部113基于由划定部112划定出的第一区域，对于激光雷达5设定与第一区域对应的检测区域BX1。如上所述，在实施方式中，检测区域BX1对应照射光的照射范围。

另外，在由划定部112划定出第二区域和第三区域的情况下，设定部113基于第二区域和第三区域，对于激光雷达5分别设定与第二区域对应的检测区域BY1和与第三区域对应的检测区域BZ1。在实施方式中，检测区域BY1和BZ1也对应照射光的照射范围。

＜不同的角度分辨率＞

设定部113基于对激光雷达5所需的测定的角度分辨率，计算并设定与上述第一区域对应的检测区域BX1内的照射点数(换言之，照射点密度)。如上所述，计算在检测区域BX1内排列成网格状的照射点，并使网格点的上下方向和左右方向的间隔与角度分辨率对应。

另外，设定部113在对激光雷达5分别设定了与第二区域对应的检测区域BY1和与第三区域对应的检测区域BZ1的情况下，对检测区域BX1计算并设定第一分辨率用的照射点数，对检测区域BY1和检测区域BZ1计算并设定比第一分辨率密度低的第二分辨率用的照射点数。第一分辨率例如对应检测深度距离L1为100m的地点的道路RD上超过15cm的立体物等所需的照射点数。第二分辨率例如对应检测深度距离L1为100m的地点的道路RD上超过100cm的立体物等所需的照射点数。

＜映射部＞

映射部114将示出基于用激光雷达5实时测定出的时序的点云数据检测出的检测对象的位置(包括道路划线的位置)的数据映射(mapping)在例如与图4B相同的二维图上，生成一连串连续的位置数据。

更具体而言，映射部114取得在存储部12中存储的二维图上的全部立体物等(道路划线除外)的位置信息，根据本车辆101的移动速度和移动方向(例如方位角)将上述立体物等的相对位置以本车辆101的位置为中心进行坐标转换并计算。映射部114每当利用后述本测定(步骤S310)由激光雷达5取得点云数据，使基于所取得的点云数据的立体物等的相对位置以本车辆101的位置为中心进行坐标转换并记录在二维图上。

另外，映射部114取得在存储部12中存储的二维图上的全部道路划线的位置信息，根据本车辆101的移动速度和移动方向将上述道路划线的相对位置以本车辆101的位置为中心进行坐标转换并计算。映射部114每当利用后述本测定(步骤S310)取得点云数据，使基于所取得的点云数据的道路划线的相对位置以本车辆101的位置为中心进行坐标转换并记录在二维图上。

＜流程图的说明＞

图6是示出图2的控制器10的运算部11按照预定的程序执行的处理的一例的流程图。图6的流程图所示的处理例如在本车辆101在以自动驾驶模式行驶过程中以规定周期为单位反复实施。

首先，在步骤S10中，运算部11设定激光雷达5的照射光的垂直方向的照射范围。更具体而言，通过变更投射角θ0，使得在道路宽度方向上呈长带状的照射光照射在道路RD上的规定深度距离L1(例如100m)的地点，由此在垂直方向上调整照射光的照射范围，进入步骤S20。

通过步骤S10在垂直方向上调整照射光的照射范围，因此即使在照射光照射的深度距离因道路RD的路面的高度H、坡度而变化的情况下，也能够在后述步骤S30的本测定之前将照射光的照射范围在垂直方向上进行修正。后边参照图7详细说明步骤S10的处理。

在步骤S20中，运算部11设定激光雷达5的照射光的水平方向(道路宽度方向)的照射范围。更具体而言，将带状的照射范围的道路宽度方向的长度W1调整为比道路RD上的规定深度距离L1(例如100m)的地点的道路宽度长，以使照射光照射在左右道路端，进入步骤S30。

通过步骤S20在道路宽度方向上调整照射光的照射范围，因此即使在道路RD的左右端(分界线RL、RB)因道路RD的弯曲而从照射光的照射范围脱离的情况下，也能够在后述步骤S30的本测定之前将照射光的照射范围在在道路宽度方向上进行修正。后边参照图8详细说明步骤S20的处理。

在步骤S30中，运算部11根据由激光雷达5取得的点云数据，测定表示路面的凹凸等的路面信息。更具体而言，检测作为预定的检测对象的规定立体物等，进入步骤S40。后边参照图9详细说明步骤S30的处理。

在步骤S40中，运算部11通过将基于步骤S30测定出的点云数据的立体物等的相对位置映射到二维图上，生成二维的一连串连续的位置数据，进入步骤S50。

更具体而言，每当利用后述的本测定(步骤S310)由激光雷达5取得点云数据，运算部11的映射部114将基于所取得的点云数据的立体物等的相对位置以本车辆101的位置为中心进行坐标转换并记录在二维图上。

在步骤S50中，运算部11判定是否结束处理。运算部11在本车辆101继续以自动驾驶模式行驶中的情况下，判定步骤S50为否定(S50：否)，返回步骤S10，反复执行上述处理。返回到步骤S10，由此在本车辆101的行驶过程中周期性地反复进行基于点云数据的对立体物等的测定。另一方面，运算部11在本车辆101结束了以自动驾驶模式行驶的情况下，判定步骤S50为肯定(S50：是)，结束图6的处理。

图7是详细说明运算部11执行的步骤S10(图6)的处理的流程图。

在步骤S110中，运算部11使用由激光雷达5检测出的检测数据，取得三维的点云数据进入步骤S120。在步骤S110中为了取得点云数据而进行的激光雷达5的测定还可以称为第一预测定。第一预测定是用于判定激光雷达5的照射光是否照射深度距离L1(例如100m)的地点的道路RD上的检测区域BX1(对应第一区域)的测定。

在步骤S120中，运算部11进行分离处理，进入步骤S130。更具体而言，通过使用公知的方法等，根据在步骤S110中生成的点云数据检测并分离道路RD上的立体物等的数据，得到表示平坦的路面的点云数据。立体物等除了设置在道路RD的左右端的、例如路缘石、墙壁、沟渠、护栏等之外，还包括行驶中的二轮车等其他车辆。

在步骤S130中，运算部11判定在步骤S120得到的点云数据中是否有路面数据。作为一例，运算部11根据点云数据计算高度数据的直方图，在具有顶峰的山的全部点数为规定阈值以上的情况下判定为有路面数据。另外，运算部11根据具有顶峰的山的位置取得路面的高度H。还可以使用其他方法进行路面数据有无的判定和路面的高度H的取得。

运算部11在有路面数据(换言之，在道路宽度方向上存在比噪声电平高的值的平坦的数据)的情况下，判定步骤S130为肯定(S130：是)，进入步骤S140。运算部11在没有路面数据(换言之，仅存在噪声电平的数据)的情况下，判定步骤S130为否定(S130：否)，进入步骤S170。

在进入步骤S170的情况是因上述下行坡度等导致照射光未照射在道路RD上的情况。在步骤S170中，运算部11向激光雷达5发送使投射角θ0比当前增大的指示，以使照射光照射在道路RD上，返回到步骤S110，并反复进行上述处理。

进入步骤S140的情况是由于照射光照射在道路RD上所以激光雷达5接收散射光的情况。在步骤S140中，运算部11根据在步骤S120中得到的点云数据，如上计算路面的高度H，进入步骤S150。

在步骤S150中，运算部11将在步骤S140中计算出的路面的高度H和在激光雷达5所设定的投射角θ0代入上式(1)中计算深度距离，进入步骤S160。

在步骤S160中，运算部11在垂直方向(也可以称为深度方向)上调整激光雷达5的照射光的照射范围，结束图7的处理。更具体而言，关于对激光雷达5设定下次照射用的照射范围，通过改变投射角θ0，使照射光照射深度距离L1(例如100m)的地点的检测区域BX1(对应第一区域)。

图8是详细说明运算部11执行的步骤S20(图6)的处理的流程图。

在步骤S210中，运算部11使用由激光雷达5检测出的检测数据，取得三维点云数据，进入步骤S220。在步骤S210中为了取得点云数据进行的激光雷达5的测定还可以称为第二预测定。第二预测定是用于判定在激光雷达5的照射范围中是否包含深度距离L1(例如100m)的地点的道路RD上的道路端的测定。

在步骤S220中，运算部11进行分离处理，进入步骤S230。更具体而言，通过使用公知的方法等，根据在步骤S210中生成的点云数据检测道路RD上的立体物等的数据，进而从路面数据中分离，由此得到表示立体物等的点云数据。立体物等中除了上述路缘石、墙壁、沟渠、护栏等之外，还包括行驶中的二轮车等其他车辆。

在步骤S230中，运算部11判定分离出的点云数据中是否有表示立体物等的数据。在有表示立体物等的数据的情况下，运算部11判定步骤S230为肯定(S230：是)，进入步骤S240。在没有表示立体物等的数据(换言之，在与行进方向交叉的道路宽度方向上仅存在平坦的路面数据)的情况下，运算部11判定步骤S230为否定(S230：否)，进入步骤S250。

在步骤S240中，运算部11基于表示立体物等的点云数据提取表示道路端的数据，进入步骤S250。作为一例，提取表示与本车辆101的行进方向大致平行的、路缘石、墙壁、沟渠、护栏等的数据，另一方面，不提取表示与行进方向交叉的道路宽度方向的立体物等的数据。

在步骤S250中，运算部11在水平方向(道路宽度方向)上调整激光雷达5的照射光的照射范围，结束图8的处理。具体而言，关于对激光雷达5设定下次照射用的照射范围，通过将检测区域BX1(对应第一区域)在道路宽度方向上的长度W1设定得比深度距离L1的地点处的道路RD的道路宽度长，由此深度距离L1的地点的道路RD的左右端(分界线RL、RB)包含在下次的照射范围中。

例如在步骤S240中没有提取出表示左右端中的一者的数据的情况下，根据当前所设定的检测区域BX1(对应第一区域)的道路宽度方向上的两端位置和长度W1，设定为将下次照射用的检测区域BX1的道路宽度方向上的两端中的、没有提取出上述数据的一者的端部位置扩大规定量。

另外，在不存在表示立体物等的数据而判定步骤S230为否定(S230：否)的情况下(例如在与行进方向交叉的道路宽度方向上仅存在平坦的路面数据，不存在表示道路RD的左右端的数据)，运算部11在步骤S250中，根据当前设定的检测区域BX1(对应第一区域)的道路宽度方向上的两端位置和长度W1，将下次照射用的检测区域BX1的长度W1设定为从当前设定的检测区域BX1的两端位置向左右两侧分别以规定倍率扩大。

需要说明的是，在步骤S250中设定的检测区域BX1(对应第一区域)的道路宽度方向上的长度W1为了确保时序连续性，还可以进行状态空间模型、卡尔曼滤波器等的滤波处理。检测区域BX1在道路宽度方向上的位置(左端、右端的位置)还可以根据由定位单元2定位到的位置信息和存储在存储部12的高精度地图信息设定。

图9是详细说明运算部11执行的步骤S30(图6)的处理的流程图。

在步骤S310中，运算部11使用由激光雷达5检测出的检测数据，取得三维点云数据，进入步骤S320。在步骤S310中为了取得点云数据进行的激光雷达5的测定可以称为本测定。本测定是用于利用激光雷达5检测作为预定的检测对象的规定立体物等的测定。

在步骤S320中，运算部11进行分离处理，进入步骤S330。更具体而言，通过使用公知的方法等，从在步骤S310中生成的点云数据中检测道路RD上的立体物等的数据并将路面数据分离出来，由此得到表示立体物等的点云数据。立体物等除了超过例如15cm的路缘石、墙壁、沟渠、护栏等之外，还包括行驶中的二轮车等其他车辆。

在步骤S330中，运算部11判定在步骤S320中分离出的点云数据中是否有表示立体物等的数据。在有表示立体物等的数据的情况下，运算部11判定步骤S330为肯定(S330：是)，进入步骤S340。运算部11在没有表示立体物等的数据(换言之，在与行进方向交叉的道路宽度方向仅存在平坦的路面数据)的情况下，判定步骤S330为否定，返回到步骤S310。

在步骤S340中，运算部11根据表示立体物等的点云数据对表示规定检测对象的数据进行分离并结束图9的处理，进入图6的步骤S40。作为一例，分离并留下表示与本车辆101的行进方向交叉的朝向的立体物且离路面的高度包含在规定范围(例如小于100cm)中的物体等的数据。另外，关于与行进方向大致平行的朝向的立体物，作为其他数据分离并留下。此外，对于即使是与行进方向交叉的朝向的立体物，而高度不包含在规定范围的立体物，能够不留下表示该立体物的数据。

当进一步详细说明时，能够从与行进方向交叉的朝向的立体物，且高度包含在规定范围内的立体物中，限定并分离路面的凹凸、路面上的掉落物这样的静止且小的障碍物。另外，能够从与行进方向大致平行的朝向的立体物中限定并分离与如路缘石、墙壁、沟渠、护栏等道路端相关的立体物。

这是因为例如路面上的车辆、人这样的移动物体大多数是与行进方向交叉的朝向的立体物，且高度不包含在规定范围(例如小于100cm)。能够将数据进行分离并不留下数据的处理，以使这样的移动立体物不反映在以后的二维图上。

采用以上说明的实施方式，起到如下作用效果。

(1)外界识别装置50具备：激光雷达5，其作为车载检测器，向本车辆101的周围照射作为电磁波的照射光，并按照时序检测周围的外界状况；和运算部11，其作为路面信息取得部，根据由激光雷达5检测出的信息，取得本车辆101所行驶的道路RD的路面信息。运算部11包括：识别部111，其分别在道路RD上的不同位置识别距离本车辆101规定距离的道路RD上的第一区域(对应检测区域BX1)的表示预定的检测对象的信息；映射部114，其根据本车辆101的行进方向和行驶速度，映射由识别部111识别出的表示检测对象的信息。

因为构成为运算部11针对道路RD上的第一区域取得路面信息，所以与一次性取得道路RD的整个路面的路面信息的情况相比较，能够减少激光雷达5照射照射光的照射点数量。另外，映射部114根据本车辆101的行进方向和行驶速度映射由构成运算部11的识别部111识别到的信息，所以能够将本车辆101的行驶视为实质的扫描行驶。由此，即使第一区域不覆盖道路RD的行进方向上的整个路面，也能够网罗关于道路RD的整个路面的路面信息。

由上所述，能够不降低作为外界识别装置50的检测对象的物体等的位置、大小的识别精度地减少激光雷达5的照射点数。照射点数的减少也关系到运算部11的处理负荷的降低。

(2)在上述(1)的外界识别装置50中，识别部111还在道路RD上的不同位置分别识别表示比第一区域(对应检测区域BX1)靠近本车辆101的道路RD上的第二区域(对应检测区域BY1)和比第一区域距离本车辆101远的道路RD上的第三区域(对应检测区域BZ1)的、预定的检测对象的信息。

因为这样构成，所以与运算部11仅在道路RD上的第一区域(对应检测区域BX1)取得路面信息的情况相比较，能够在道路RD的行进方向上扩大取得路面信息的范围。即使在该情况下，与一次性取得道路RD的整个路面的路面信息的情况相比较，能够减少激光雷达5照射照射光的照射点数量。

例如，在飞来物突然落在本车辆101的行进路线上偏离检测区域BX1的位置的场景中，在落在检测区域BY1或BZ1的情况下，能够识别该飞来物。

(3)在上述(2)的外界识别装置50中，识别部111对第一区域(对应检测区域BX1)以第一分辨率识别表示检测对象的信息，对第二和第三区域(对应检测区域BY1和BZ1)以比第一分辨率低的第二分辨率识别表示检测对象的信息。

因为这样构成，所以能够在例如第一区域中确保较高的识别精度，同时在第二和第三区域中与第一区域相比降低识别精度，从而适当地减少激光雷达5照射照射光的照射点数量。

(4)上述(1)的外界识别装置50中，运算部11还包括划定部112，所述划定部112根据本车辆101的车速计算规定距离，并将在行进方向上距离本车辆101规定距离的道路RD上与道路RD交叉并具有基于车速的深度宽度而在道路宽度方向上形成的长带状区域划定为第一区域。

因为这样构成，所以划定部112能够以照射光照射在道路RD的左右道路端的方式划定第一区域(对应检测区域BX1)。划定部112在激光雷达5从在道路RD上移动的本车辆101向对应第一区域的检测区域BX1间歇性地照射照射光的情况下，还能够以由运算部11基于上次的照射光取得的路面信息和运算部11基于本次的照射光取得的路面信息在行进方向上无间断地连接的方式划定第一区域。

(5)在上述(4)的外界识别装置50中，运算部11还包括设定部113，所述设定部113对激光雷达5以能够检测至少在第一区域(对应检测区域BX1)的路面散射的照射光的方式设定照射光的照射方向(投射角θ0)。

因为这样构成，所以在例如因道路RD的路面的高度H、坡度导致照射光所照射的深度距离变化的情况下，能够修正照射光的照射范围。另外，在因道路RD的弯曲导致道路RD的左右端(分界线RL、RB)从照射光的照射范围脱离的情况下，也能够修正照射光的照射范围。

(6)在上述(5)的外界识别装置50中，识别部111还根据在激光雷达5的本测定前的预测定中检测出的信息来识别本车辆101的行进方向的路面数据，设定部113根据规定距离和路面数据，设定用于向道路RD上的第一区域照射照射光的垂直方向和道路宽度方向上的照射范围。

因为这样构成，所以能够在本测定之前在垂直方向和道路宽度方向上对照射光的照射范围进行修正。

(7)在上述(6)的外界识别装置50中，设定部113将激光雷达5的照射位置与基于作为第一分辨率的角度分辨率将第一区域(对应检测区域BX1)在道路宽度方向上分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

因为这样构成，所以能够适当地减少在检测区域BX1内激光雷达5照射照射光在道路宽度方向上的照射点数量。

(8)在上述(7)的外界识别装置50中，设定部113将激光雷达5的照射位置与基于作为第一分辨率的角度分辨率将第一区域(对应检测区域BX1)在垂直方向上进一步分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

因为这样构成，所以能够适当地减少在检测区域BX1内激光雷达5照射照射光在垂直方向上的照射点数量。

(9)在上述(8)的外界识别装置50中，设定部113将激光雷达5的照射位置与基于作为第二分辨率的角度分辨率将第二和第三区域(对应检测区域BY1和BZ1)在道路宽度方向上分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

因为这样构成，所以能够适当地减少在检测区域BY1和BZ1内激光雷达5照射照射光在道路宽度方向上的照射点数量。

(10)在上述(9)的外界识别装置50中，设定部113将激光雷达5的照射位置与基于作为第二分辨率的角度分辨率将第二和第三区域(对应检测区域BY1和BZ1)在垂直方向上进一步分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

因为这样构成，所以能够适当地减少在检测区域BY1和BZ1内激光雷达5照射照射光在垂直方向上的照射点数量。

上述实施方式能够变形成各种方式。以下对变形例进行说明。

(变形例1)

映射部114还可以将表示基于激光雷达5在道路RD上的不同位置取得的时序的点云数据检测出的路面的高度H的数据映射到一维图上而生成一连串连续的路面坡度数据。

更具体而言，映射部114根据本车辆101的移动速度和移动方向(例如方位角)将在各测定时的道路RD上的深度距离L1的地点的相对位置以本车辆101的位置为中心进行坐标转换并计算。映射部114每当通过本测定(步骤S310)由激光雷达5取得点云数据，将基于所取得的点云数据的深度距离L1的地点的路面的高度H记录在上述一维图上。一维图的信息还可以存储在存储部12。

(变形例2)

离本车辆101较远的路面由于对激光雷达5的照射光的反射强度较弱，有时无法检测出足够强度的反射光。将这种路面的反射强度降低到刚刚能够检测到的极限水平时的深度距离称为最大路面检测距离L′。

在变形例2中，在至根据本车辆101的车速计算出的检测区域BX为止的深度距离L超过最大路面检测距离L′的情况下(例如深度距离为L＝150m处、最大路面检测距离为L′＝110m的情况)，根据在基于由激光雷达5检测出的信息取得(计算)的最大路面检测距离L′的地点处的高度和道路坡度推定规定深度距离L的地点处的高度，并基于推定出的高度设定当时的检测区域BX。另外，也同时设定最大路面检测距离L′的地点的检测区域BX′。

需要说明的是，还可以扩大检测区域BX′的深度宽度，将检测区域BX′和检测区域BX作为连接成一个的检测区域。

采用变形例2，即使在由于处于远处而难以检测路面本身的状况下，也能够检测反射光的水平比路面反射光高的路面的凹凸、立体物等。

以上说明归根结底为一例，只要不破坏本发明的特征，上述实施方式和变形例就不限定本发明。既能够将上述实施方式与变形例的一个或多个任意组合，也能够将变形例彼此进行组合。

采用本发明，能够降低处理负荷，同时精确地识别车辆周围的外界状况。

上文结合优选实施方式对本发明进行了说明，但本领域技术人员应理解，在不脱离后述权利要求书的公开范围的情况下能够进行各种修改和变更。

Claims (12)

1.一种外界识别装置，其特征在于，为具备向本车辆的周围照射电磁波而按照时序检测周围的外界状况的车载检测器(5)和基于由所述车载检测器(5)检测出的信息取得所述本车辆所行驶的道路的路面信息的路面信息取得部(11)的外界识别装置(50)，

所述路面信息取得部(11)具有：

识别部(111)，其分别在所述道路上的不同位置识别距离所述本车辆规定距离的所述道路上的第一区域的、表示预定的检测对象的信息；和

映射部(114)，其根据所述本车辆的行进方向和行驶速度，映射由所述识别部(111)识别出的表示所述检测对象的信息。

2.根据权利要求1所述的外界识别装置，其特征在于，

所述识别部(111)还分别在所述道路上的不同位置识别比所述第一区域靠近所述本车辆的所述道路上的第二区域和比所述第一区域距离所述本车辆远的所述道路上的第三区域的、表示预定的检测对象的信息。

3.根据权利要求2所述的外界识别装置，其特征在于，

所述识别部(111)对于所述第一区域以第一分辨率识别表示所述检测对象的信息，对于所述第二区域和所述第三区域以比所述第一分辨率低的第二分辨率识别表示所述检测对象的信息。

4.根据权利要求1所述的外界识别装置，其特征在于，

所述路面信息取得部(11)还包括划定部(112)，所述划定部(112)根据所述本车辆的车速计算所述规定距离，并将在行进方向上距离所述本车辆所述规定距离的所述道路上与所述道路交叉并具有基于所述车速的深度宽度而在道路宽度方向上形成的长带状区域划定为所述第一区域。

5.根据权利要求4所述的外界识别装置，其特征在于，

所述路面信息取得部(11)还包括设定部(113)，所述设定部(113)对所述车载检测器(5)设定所述电磁波的照射方向，以检测至少在所述第一区域的路面散射的电磁波。

6.根据权利要求5所述的外界识别装置，其特征在于，

所述识别部(111)还根据在所述车载检测器(5)的本测定前的预测定中检测出的信息识别所述本车辆的行进方向上的路面数据，

所述设定部(113)根据所述规定距离和所述路面数据设定用于向所述道路上的所述第一区域照射电磁波的垂直方向和所述道路宽度方向上的照射范围。

7.根据权利要求6所述的外界识别装置，其特征在于，

所述设定部(113)将所述车载检测器(5)的照射位置与基于所述第一分辨率将所述第一区域在所述道路宽度方向上分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

8.根据权利要求7所述的外界识别装置，其特征在于，

所述设定部(113)将所述车载检测器(5)的照射位置与基于所述第一分辨率将所述第一区域在垂直方向上进一步分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

9.根据权利要求8所述的外界识别装置，其特征在于，

所述设定部(113)将所述车载检测器(5)的照射位置与基于所述第二分辨率将所述第二区域和所述第三区域在所述道路宽度方向上分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

10.根据权利要求9所述的外界识别装置，其特征在于，

所述设定部(113)将所述车载检测器(5)的照射位置与基于所述第二分辨率将所述第二区域和所述第三区域在垂直方向上进一步分割而得到的各网格点的位置建立对应关系。

11.根据权利要求6所述的外界识别装置，其特征在于，

所述设定部(113)，在基于所述本车辆的车速计算出所述规定距离超过所述车载检测器(5)的最大路面检测距离时，基于所述路面数据计算在行进方向上距离所述本车辆所述最大路面检测距离的地点的路面的高度和坡度，基于所计算出的该路面的高度和坡度推定在行进方向上距离所述本车辆所述规定距离的所述第一区域的路面高度，基于推定出的所述第一区域的路面的高度设定用于向所述第一区域照射电磁波的垂直方向和所述道路宽度方向上的照射范围，

所述最大路面检测距离为至所述车载检测器(5)能够检测出在路面散射的所述电磁波的该路面的最大距离。

12.根据权利要求1至11中任一项所述的外界识别装置，其特征在于，

所述车载检测器(5)为激光雷达。