JP2006515699A - 車両周囲の少なくとも１つの物体を分類する装置 - Google Patents

Abstract

本発明は、周囲センシング機構（１０）を用いて車両周囲における少なくとも１つの物体を分類する装置に関する。この装置は、少なくとも１つの物体をその形状と寸法に基づき分類し、周囲センシング機構（１０）により寸法が求められる。

Description

従来の技術
本発明は、独立請求項の上位概念に記載の車両周囲の少なくとも１つの物体を分類する装置に関する。

DE 100 25 678 A1により、カメラに基づくプリクラッシュ識別システムが知られている。この場合、潜在的な事故対象が単色画像カメラの画像データにおいてマーキングされ、ついでそれらの距離ならびに相対速度が求められ、それによって危険な対象物に対し所期のようにリアルタイムでタイプ分類を行うことができるようになる。このような方法によって、カメラ画像において道路使用物体すなわち道路を使用する車両や人あるいは障害物の存在する領域が識別される。上述のようにこの識別は、識別すべき道路使用物体と障害物に合わせてトレーニングされたクラシフィケータないしは分類装置を用いて行われる。この場合、対応する識別された領域がマーキングされ、距離測定センサにより観測体からの距離が測定される。ついで、道路使用物体または障害物の種類を精確に求めるため、選択領域がタイプ分類装置へ送られる。

発明の利点
これに対し、独立請求項の特徴部分に記載された車両周囲の少なくとも１つの物体を分類する本発明による装置のもつ利点とは、物体が少なくともその３次元形状と３次元寸法に基づき分類されることである。この場合、車両周囲に対するセンシング機構は、それによって形状と寸法を求めることができるよう構成されている。形状と寸法は、潜在的な事故対象を明確に識別するのに重要なパラメータである。この場合、それらに依存して保護措置あるいはその他の車両機能を起動させることができる。分類動作を向上させたことにより、このような起動がいっそう的確に行われるようになる。

従属請求項に記載の構成により、車両周囲の少なくとも１つの物体を周囲センシング機構を用いて分類するための、独立請求項記載の装置に関する有利な実施形態が可能である。

殊に有利であるのは、分類に際して本発明による装置によって少なくとも１つの物体の速度が付加的に考慮されることである。このようにすれば、物体の形状と寸法と速度とをいっしょに考慮することにより一義的な識別を行うことができるようになる。データベースのデータに基づきこれらのパラメータをベースにして、個々の形状と寸法とが個々の速度を伴ってそもそも既知の物体の特徴を表し得るのか、といった分類の妥当性チェックも行うことができる。これに加えて、物体の方向もしくはその配向を求めることによって分類を行うこともできる。これにより物体寸法の判定が下される。その理由は、物体が観測体に対しどのように配向されているかにより、物体の目に見える寸法が決定されるからである。

さらに有利であるのは、本発明による装置を少なくとも１つの車両システムと組み合わせて、本発明による装置がその少なくとも１つの車両システムを分類に依存して駆動制御することである。このようにすればたとえばアクティブな走行介入制御のような保護措置をとる場合に、そのようにして分類された物体の挙動を介入操作というかたちで考慮する目的で考慮することができる。

有利には車両システムをＥＳＰのような保護システムとすることができるし、あるいは制動アシスタントまたは乗員保護システムとすることができ、これにはたとえば歩行者保護手段なども含めることができる。さらに車両システムにドライバアシスタントシステムを含めることもでき、これはたとえばレーン逸脱アラームなどであって、物体分類に基づきレーン逸脱の発生した可能性があるときに用いられる。

周囲センシング機構は、寸法ならびに３次元形状を捕捉するためたとえば立体カメラを有している。とはいえ、運動ステレオを備えたモノカメラであってもよい。これに対する代案として挙げられるのはライダー（Lidar）、走査型レーダセンサあるいはその他のステレオ対応センサである。

図面
次に、図面を参照しながら実施例に基づき本発明について詳しく説明する。

図１は本発明による装置のブロック図、図２はフローチャート、図３は分類の一例を示す図である。

実施例
周囲を知覚するための今日の大量生産システムにはたとえば駐車支援が含まれており、これは超音波センサを用いて物体に対する距離を識別し、測定された距離が過度に近くなると警告を発する。さらにいわゆる適応形クルーズコントロール（Adaptive-Cruise-Control ACC）も大量生産されており、これは間隔および速度を求めるレーダテクノロジーを用いて実行される。これにより、設定速度を一定に維持する速度装置の機能を拡張することができる。したがって設定速度の制御にあたり付加的に、望ましい車間距離を遵守させることができる。

今日、センサを備えた周囲知覚システムが開発されており、それらのセンサとしてはたとえばビデオ、レーダ、近赤外線、遠赤外線、超音波、ライダーまたは距離画像カメラ、ならびにそれらのセンサの組み合わせなどがある。このようなシステムを用いるならば、従来よりもいっそう高い信頼性で物体が識別されるはずであり、新たな適用の可能性が開かれるはずである。適用の可能性としてたとえば位置と運動と物体寸法を求めるようにした物体の識別、あるいはたとえば車線逸脱アラームを実現するための車線識別などが挙げられる。このようなシステムは、安全性および快適性の適用分野で使用するために開発される。

さらに別の重要なテーマは物体の分類である。ここで分類とは、まえもって定義されたクラスに物体を配分することである。検出された物体に関するこのような付加的な情報を用いることで殊に、車両の安全システムおよび快適性システムを改善することができる。殊に、事故が発生するようなクリティカルな状況においては、物体分類により安全システムの使用をいっそう細分化および効率化することができる。

車両周囲の物体の分類に関して可能な適用事例は以下の通りである：
安全性の機能：
−車両乗員保護
−相手側の保護、これは他の道路使用物体の保護
−事故関与物体間のクラッシュ適合性の改善
−警告機能
快適性機能：
−オートクルーズコントロール機能の拡張
多くの将来の安全性機能に関しては、車両周囲に関して信頼性のある記述が必要とされる。乗員保護手段を制御することなく車両制御を介在制御するならば、それが誤って行われてしまうと、関係する物体に関するデータはオートクルーズコントロールのような装置においてたとえばレーダセンサなどから取得され、それらのデータはたいていの場合、ポジションなどの幾何学的情報と速度に制限される。どのような物体の種類であるかの詳細な情報は存在しない。ただし、特定のエラー誘発あるいは現在のシステムの他の欠点を取り除くには、車両周囲に関する詳細な記述ならびに情報のいっそう高い信頼性が必要とされる。物体を検出するだけでなく物体の種類も求める場合、多種多様な措置が考えられる。

車両周囲における物体分類の重要な適用分野は相手側の保護である。たとえば、歩行者との衝突が起こりそうなことを検出したときに車両前面に設けられた歩行者用エアバッグをトリガすることができるし、あるいはエンジンフードもしくはフロントフードを持ち上げることができる。これによって車両に対する歩行者の衝突が減衰され、フロントフードの下に存在するエンジンブロックに対する衝突が回避される。ただし歩行者センシング機構は、たいていは衝突検出用の接触センサによって動作する。この場合、エラー誘発のおそれがある。その理由は、このような接触センサは、たとえば車両が誘導標に対して走行しているときにもトリガされる可能性があるからである。

物体分類を用いれば、このようなエラー誘発を避けることができる。これにより殊に、たとえばエアバッグのような不可逆的な乗員保護システムが起動されたときに生じるような修理コストを節約することができる。

物体分類を使用することによりさらに、先を見越してこの種のシステムをトリガすることができる。迫りつつある歩行者との衝突を早期に検出することにより、接触センサによる検出を必要とせずにエアバックを起動させることができる。接触センサをベースとしたトリガ判定を、分類システムの結果によっていっそう確実に下すことができる。これによりシステムのロバストネスを高めることができるし、それどころか接触センサを省いてしまうことすらできる。

殊にいわゆるスポーツユーティリティービークルＳＵＶ Sport-Utility-Vehicle の場合、ＳＵＶのフロントが高くなっていることに起因してそれよりも小さい車両に対する衝突の危険が、両方のフロントが同じ高さにある場合よりも著しく高い。物体分類を用いることによって、分類システムを装備したＳＵＶと小さい車両との間近に迫った衝突が検出されれば、そのフロント部分をたとえば空気ばねなどを用いて下げることができる。

他のＳＵＶまたは同様のサイズクラスの他の車両との衝突の場合であれば、このようにフロント部分が下げられることはない。このように分類を用いれば、最大限に可能なクラッシュ適合性を確実に形成することができる。これにより事故の重大さを軽減できるようになる。

これに代わるクラッシュ適合性の整合は、事故関与物体の高さなど幾何学的な物体データに基づいてしか行えない。その信頼性は十分に高くはなく、それというのも、たとえば自転車走行者の高さがＳＵＶと同じ可能性があるからである。既述の措置は信頼性のある分類を行うことでしか実現できない。

周囲の知覚に物体の分類を用いるのは、自動緊急制動または自動回避操作などの機能にとって非常に役に立つ可能性がある。その際、道路使用物体すなわち道路を使用する車両や人など保護する価値のある物体と、視線誘導標やガードレールのように保護する価値の少ない物体とを区別できるようにするのが有利である。歩行者との間近に迫った不可避の衝突が検出されたならば、緊急制動を実行すべきである。検出された物体がたとえば視線誘導標や小さい木であるならば、緊急制動または回避操作により生じる損害たとえば追従する交通車両を危険に晒すことの方が有効性よりも高くなる可能性がある。保護する価値のない物体のときに走行中のダイナミックな特性を介入制御するシステムがこのように不所望にトリガされてしまうことは、分類を行うことによってしか回避できない。

さらに物体分類の情報を用いながら回避操作の計算を行えば、迂回すべき物体が起こす可能性のある挙動を考慮することができる。たとえば歩行者は車両よりも速く１８０゜方向転換することができる。ただし歩行者は同じ向きのままそれほど速くは加速できないので、物体分類に関する情報は回避コースの信頼性のある決定に必要となる。

分類の付加的な可能性は、物体入力データをそれらの妥当性についてのチェックに利用することである。たとえば測定誤差に起因して起こる可能性があるのは、たとえば、１．６５ｍ幅の車両が過度に狭い幅で１ｍしかないと測定されてしまうことである。このような幅の車両は今日存在しておらず、したがってその結果は妥当性がないのではということになる。それにもかかわらず小型の乗用車であると分類されたならば、幅に関する妥当性チェックを行うことができる。分類を行うことによって、物体の幅を小型乗用車の幅に合わせて訂正することが可能となる。たとえば自動回避機構のようなシステムは物体の幅が１ｍであるときに、アクションが必要とされるのにいかなるアクションも起こさない場合がある。このような事例の場合、分類結果に基づくならば望ましいアクションが起こされることになる。

ここでは幅は本当の値を表す。物体の配向が既知であるので、測定により幅をいつでも導出することができる。したがってこれにより物体の幅が得られる。

物体の分類を行うことで、警告システムたとえば車線逸脱アラームを支援することもできる。このようなシステムの場合、自身の車両が位置している車線が識別される。たとえばドライバの疲労現象により車両の走行方向がゆっくりと横に流れるなどして、車両がこの車線を逸脱すると、アラームが発せられる。このようなシステムを物体の分類によって支援することができる。雪、雨、汚れあるいは老化に起因して車線側縁を明確には識別できないが、誘導標やガードレールが車線の端で分類されたならば、支援というかたちでそれを車線経過の推定に利用することができる。

分類を評価することによって、システムを実際の周囲状況に整合させることができる。道路上にいる一人の歩行者を、さらに別の歩行者が予期されることについてのヒントとすることができる。このような状況では注意を高める必要がある。

快適性機能によって、いっそうリラックスしたつまりはいっそう安全な走行が行えるよう、車両のドライバの負担を軽減することができる。先行する物体のクラスに関する情報を用いることで、オートクルーズコントロールの拡張により調整パラメータを自動的に整合させることができる。たとえば先行車両の様々な加速性能や制動性能を考慮することができる。

車両周囲を捕捉するために、様々な種類のセンサあるいは多種多様なセンサの組み合わせを利用することができる。捕捉された周囲において物体が検出され、たとえば位置、形状、寸法、動きなどによってその物体を記述することができる。本発明によれば、ここでは物体の形状と寸法が第１のパラメータとして分類に利用される。実施形態によれば、物体の速度が物体の分類に利用されるように構成されている。観測体までの距離により分類の品質が決定される。すなわち遠く離れた物体は、測定精度と分解能ゆえに近距離を対象とする場合のようにはうまく分類できない。小型乗用車と大型乗用車との幅の差はｄｍ程度にすぎない。横方向で約５０ｍの測定精度はほぼこの領域に位置している。ここでは分解能も重要である。対象物がたとえば１ｍしか離れていなければ、１つの画像ピクセルによりたとえば１×１ｃｍが表され、物体が５０ｍ離れていれば、１つのピクセルによりたとえば５０×５０ｃｍが表される。なお、ここでは数値は説明の都合上選択したものである。

レーダのような周囲センサによれば、物体速度をダイレクトに測定することができる。他のシステムであれば、時間的にずらされた少なくとも２つの位置決定から速度を導出しなければならない。物体データつまりセンサ固有の物体の記述が、物体分類のための入力データとして用いられる。分類の役割は、事前に定義されたクラスに物体をグループ分けすることである。車両周囲の知覚を行う場合、これらのクラスをたとえばトラック、自動車、二輪車ならびに歩行者とすることができる。さらに細かく区別して、大型自動車と小型自動車あるいはステーションワゴン、ノッチバックの乗用車、スポーツユーティリティービークルＳＵＶといった別のクラスも可能である。各クラスは固有の特性を有しており、それによれば自身のクラスに関する特徴あるいは他のクラスとの相違点が記述される。オプションとして、この種の特性をデータベースとして構築することができる。物体を記述する特性として寸法を挙げることができる。実施形態として、その場合に可能な速度範囲も考慮される。たとえばある物体が時速７５ｋｍの速度で移動しているならば、その特性ゆえに、それが歩行者である可能性は非常に低い。

図１には本発明による装置のブロック図が示されている。周囲センシング機構１０によって信号準備処理装置１１へ周囲センサデータが送られ、信号準備処理装置１１は準備処理した信号を制御装置１２へ送る。制御装置１２はプロセッサ１３を有しており、これによってセンサデータが処理され、データベースとすることのできる記憶装置１４を利用してセンサデータに基づき物体の分類が行われる。ついで制御装置１２は分類結果を、たとえば乗員拘束システムなどそこに図示されている車両システム１５へ伝送する。その後、物体分類に基づき車両システム１５の挙動が決定される。

プロセッサ１３は、センサデータから個々の物体の形状ならびに寸法を求める。これに加えてセンサデータから、個々の物体に関する速度が求められる。これを所定の速度範囲と比較することができる。ここではセンシング機構１０はビデオセンサ装置である。ただし、付加的にレーダセンサ機構たとえば７７ＧＨｚ付近のレーダセンサ機構を使用することも可能である。近距離領域のために、超音波センサ機構を付加的に用いることも可能である。

ステレオビデオセンサを用いて、物理的な物体に対する３次元の点群が求められる。次にこの点群は、分類システムにおいて１つの物体としてまとめられる（クラスタリング）。つまり点群は周囲を取り囲むボックス（Bounding Box）により記述され、それらのディメンションは物理的な物体の寸法に対応する。寸法を求めるためのさらに別の可能性として挙げられるのは、画像の解析である。この場合、たとえば車両のエッジを求め、（既知であるかぎり）配向を用いてディメンションを計算することができる。

図２には、物体を分類する様子を描いたフローチャートが示されている。ステップ２００において、センサ機構により周囲の物体が求められる。次に制御装置１２のための信号を準備処理する評価装置１１により物体データが生成され、これらの物体データは制御装置１２へ、ひいてはプロセッサ１３へ伝送される。このことはステップ２０１において行われる。ついでプロセッサ１３はステップ２０２において物体の分類を実行する。このためにプロセッサは、関連する物体クラスについてまえもって定められた格納されている定義を利用し、つまり物体の形状、寸法ならびに速度を用い、その際、プロセッサはデータベース２０４へアクセすることができる。データベース２０４には、測定結果に基づき明確な分類を実施できるよう分類特性が格納されている。

分類結果は時間に関してフィルタリングされる。したがってある１つの物体がすでに１０回たとえば小型乗用車として分類されており、今度は小型乗用車あるいは歩行者であるかもしれないとして分類されることになるのであれば（この測定では同じ特性）、その物体は時間に関するフィルタリングによって引き続き小型乗用車として分類される。さらに拒否クラスも存在する。そこには、（モデルデータベース内のいかなるクラス特性とも一致しない理由で）いかなるクラスにも割り当てることのできなかったすべての物体が分類される。

適用事例によっては、明確な結果を得るには不十分な場合もあり得る。たとえばある物体が大型車両としてあるいは小型車両として分類されており、適用事例が歩行者保護に合わせて設計されたものであるならば、これらの多義性は重要ではなくなる。

次に物体分類は、ステップ２０５において車両システム１５へ導かれる。ついでステップ２０６において、この車両システム１５は物体分類に依存して制御される。

図３には分類の一例が描かれている。画像３００には、車両により観測される走行路の概観が示されている。この場合、略示されているクラシフィケータにより物体が分類される。物体が矩形により捕捉され、それに対しそれぞれ１つのクラシフィケータが与えられる。クラシフィケータ３０２により一人の歩行者が示されている。クラシフィケータ３０３により大型乗用車が示されている。

クラシフィケータ３１４により街灯の支柱が示されている。クラシフィケータ３０４によってもクラシフィケータ３０５によっても小型乗用車が示されており、他方、すでに観測領域外にあるクラシフィケータ３０６により小型トラックが示されている。これらのほか凡例３０７に記されているように、視線誘導標、自転車、オートバイならびに大型トラックも分類することができる。画像３０１には、車両内のビデオカメラがシーンを観測して分類する様子が描かれている。クラシフィケータ３０８により表されている画像左端の歩行者には、ここではオブジェクト配向も付けられており、これは凡例によれば、歩行者３０８は図示されているように配向なしの状態であることを表し、道路脇に立っている状態でもある。街灯３０９もこの目印が付されており、配向なしの状態である。分類３１０は乗用車であり、これは観測体の前を走行しており、前方方向の配向状態にある。そのほかトラック３１１も前方方向の配向状態にあり、乗用車３１１もさらに別の乗用車も同様である。物体分類は距離にも依存する。

本発明による装置のブロック図 本発明を示すフローチャート 分類の一例を示す図

Claims (8)

1. 周囲センシング機構（１０）により車両周囲における少なくとも１つの物体を分類する装置において、
   該装置は、少なくとも１つの物体を該物体の３次元形状および寸法に基づき分類し、
   前記周囲センシング機構（１０）により前記の形状および寸法が求められることを特徴とする装置。
2. 請求項１記載の装置において、
   分類を行うときに値および／または方向に従い少なくとも１つの物体の速度が付加的に考慮されることを特徴とする装置。
3. 請求項１または２記載の装置において、
   分類を行うときに少なくとも１つの物体の配向が付加的に考慮されることを特徴とする装置。
4. 請求項１から３のいずれか１記載の装置において、
   データベースのデータに基づき分類の妥当性チェックが実行されることを特徴とする装置。
5. 請求項１から４のいずれか１項記載の装置において、
   少なくとも１つの車両システム（１５）と結合されており、該少なくとも１つの車両システム（１５）を分類に依存して駆動制御することを特徴とする装置。
6. 請求項５記載の装置において、
   前記車両システム（１５）は保護システムであることを特徴とする装置。
7. 請求項５記載の装置において、
   前記車両システム（１５）はドライバ支援システムであることを特徴とする装置。
8. 請求項１から７のいずれか１項記載の装置において、
   前記周囲センシング機構（１０）は、ステレオカメラおよび／または動きステレオセンサを備えたモノカメラおよび／またはライダーセンサおよび／または走査型レーダセンサを有することを特徴とする装置。

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