JP2009145123A

JP2009145123A - 物体検出装置

Info

Publication number: JP2009145123A
Application number: JP2007321103A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Nakamura; 弘中村
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2007-12-12
Filing date: 2007-12-12
Publication date: 2009-07-02
Anticipated expiration: 2027-12-12
Also published as: JP5163088B2

Abstract

【課題】レーダを用いた物体検出において物体を高精度に検出する物体検出装置を提供することを課題とする。
【解決手段】物体検出装置１であって、物体の位置を検出するレーダ検出手段２と、レーダ検出手段で今回検出された各検出点をグルーピングするグルーピング手段３と、前回のグループに基づいてグルーピング手段３で今回グルーピングされた複数のグループを統合する統合手段３と、各グループの検出点を用いて物体を検出する物体検出手段３とを備えることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、レーダによる検出点を用いて物体を検出する物体検出装置に関する。

近年、衝突防止装置、車間制御装置などの運転支援装置が開発されている。これら運転支援装置では、自車両の前方を走行する車両を検出することが重要となる。物体検出装置には、レーザレーダなどのレーダで検出した多数の検出点のうち所定の条件を満たす検出点同士をグルーピングし、そのグルーピングした各グループの検出点群から物体の情報を求める（特許文献１、特許文献２参照）。
特開２００３−３０７９２号公報特開２００３−２５５０４７号公報

レーザレーダではレーザ光を左右方向に所定角度毎に出射しているので、車両の側面の方向とレーザ光の出射方向とが近くなるほど（平行に近づくほど）、側面に当たるレーザ光の間隔が広くなり、検出点が観測され難くなる。そのため、１台の車両において、レーザ光が正対して当たる面に対しては検出点が密に観測されるが、レーザ光が正対しない他の面に対しては検出点が疎にしか観測されない場合がある。このような場合、検出点間の距離が大きくなり、１台の車両の検出点群を複数のグループにグルーピングし、複数の物体として検出してしまう。

そこで、本発明は、レーダを用いた物体検出において物体を高精度に検出する物体検出装置を提供することを課題とする。

本発明に係る物体検出装置は、物体の位置を検出するレーダ検出手段と、レーダ検出手段で今回検出された各検出点をグルーピングするグルーピング手段と、前回のグループに基づいてグルーピング手段で今回グルーピングされた複数のグループを統合する統合手段と、各グループの検出点を用いて物体を検出する物体検出手段とを備えることを特徴とする。

この物体検出装置では、レーダ検出手段により電磁波を送信するとともにその反射してきた電磁波を受信し、その電磁波の送受信情報に基づいて物体に対する検出点を取得する。そして、物体検出装置では、グルーピング手段により今回取得した検出点を所定の条件に従ってグルーピングする。この際、１つの物体に対する検出点群が複数のグループとしてグルーピングされている場合がある。そこで、前回のグルーピング結果を利用し、物体検出装置では、統合手段により前回のグループ（前回検出された物体に相当）に基づいて今回グルーピングされた複数のグループを１つに統合する。そして、物体検出装置では、物体検出手段によりグルーピングした各グループの検出点を用いて物体を検出する。このように、この物体検出装置では、前回のグルーピング結果（前回の物体検出結果に相当）を考慮して複数のグループを統合することができるので、物体を高精度に検出することができる。なお、前回のグルーピング結果（前回のグループ）として、直近の前時刻でのグルーピング結果だけでなく、前々時刻でのグルーピング結果などの前時刻以前の過去のグルーピング結果を用いてもよい。

本発明の上記物体検出装置では、前回のグループの情報に基づいて該前回のグループの今回の位置を推定する位置推定手段を備え、統合手段は、位置推定手段で推定した前回のグループの今回の推定位置とグルーピング手段で今回グルーピングされたグループの位置との位置関係に基づいて統合するか否かを判定する構成としてもよい。

この物体検出装置では、位置推定手段により前回のグループの情報（位置、速度、移動方向など）に基づいて前回のグループが今回の検出時までに移動した位置を推定する。そして、物体検出装置では、統合手段によりその前回のグループの推定位置と今回グルーピングされたグループの位置との位置関係に基づいて前回検出されている物体に対するグループか否かを判断し、今回グルーピングされた複数のグループを統合する。このように、この物体検出装置では、前回のグループの今回推定位置に基づいて複数のグループを統合することにより、高精度に統合を行うことができる。

本発明は、前回の結果を考慮して複数のグループを統合することにより、物体を高精度に検出することができる。

以下、図面を参照して、本発明に係る物体検出装置の実施の形態を説明する。

本実施の形態では、本発明に係る物体検出装置を、車両に搭載される障害物検出装置に適用する。本実施の形態に係る障害物検出装置は、車両周辺の障害物（例えば、他車両、自転車、歩行者）を検出し、検出した障害物情報を車間制御装置、衝突防止装置などの運転支援装置に提供する。検出方向としては、車両の全周方向でもよいし、あるいは、前方、側方、後方などの目的に応じた方向だけでもよい。

図１〜図３を参照して、本実施の形態に係る障害物検出装置１について説明する。図１は、本実施の形態に係る障害物検出装置の構成図である。図２は、図１のＥＣＵにおけるグループ統合手法の説明図である。図３は、グループ統合の一例である。

障害物検出装置１は、レーザ光を利用したレーダによって検出点を取得し、その検出点をグルーピングし、グルーピングした各グループの検出点から障害物情報を求める。特に、障害物検出装置１では、グルーピング精度を向上させるために、現時刻でグルーピングした複数のグループを前時刻のグルーピング結果（障害物検出結果）を考慮して統合する。そのために、障害物検出装置１は、レーザレーダ２及びＥＣＵ[Electronic Control Unit]３を備えている。

なお、本実施の形態では、レーザレーダ２が特許請求の範囲に記載するレーザ検出手段に相当し、ＥＣＵ３における各処理が特許請求の範囲に記載するグルーピング手段、統合手段、物体検出手段及び位置推定手段に相当する。

レーザレーダ２は、レーザ光を利用して物体を検出するレーダである。レーザレーダ２は、障害物の検出方向（検出領域）に応じて１個又は複数個設けられ、障害物の検出方向に応じて車両の所定の箇所（例えば、前端の中央）に取り付けられる。レーザレーダ２では、一定時間毎に、レーザ光を左右方向の所定角度毎に出射し、反射してきたレーザ光を受光する。レーザ光を受光する毎に、レーザレーダ２では、少なくとも、出射から受光までの時間に基づいて検出点（反射点）との相対距離を算出するとともにレーザ光の出射角度から検出点（反射点）との相対方向を算出する。そして、レーザレーダ２では、一定時間毎に、１回のスキャンで検出できた全ての検出点についての情報（相対距離、相対方向など）をレーダ信号としてＥＣＵ３に送信する。

ＥＣＵ３は、ＣＰＵ[Central ProcessingUnit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、障害物検出装置１を統括制御する。ＥＣＵ３では、一定時間毎に、レーザレーダ２からレーダ信号を受信する。そして、ＥＣＵ３では、一定時間毎に、レーダ信号に含まれる検出点の情報を用いて障害物検出処理を行い、障害物を検出できた場合にはその障害物の情報を障害物情報信号として運転支援装置に送信する。

障害物検出処理について説明する。ＥＣＵ３では、検出点の情報を取得すると、通常のグルーピングを行う。このグルーピング手法としては、従来の手法を適用し、例えば、２個の検出点間の距離が閾値未満の場合にはその２個の検出点を同じグループとする。図２に示す例の場合、現時刻では、検出点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３からなるグループＧ１、検出点Ｐ４，Ｐ５からなるグループＧ２、検出点Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８，Ｐ９からなるグループＧ３、検出点Ｐ１０，Ｐ１１からなるグループＧ４、検出点Ｐ１２，Ｐ１３からなるグループＧ５がグルーピングされる。

ＥＣＵ３では、ＲＡＭの所定の領域から前時刻での障害物検出結果（グルーピング結果に相当）を読み出す。前時刻での障害物検出結果で１つ以上の障害物の情報がある場合、ＥＣＵ３では、前時刻での障害物（前時刻でのグループに相当）毎に、前時刻の障害物の位置、速度、移動方向に基づいて現時刻までに移動した位置を推定する。図２に示す例の場合、前時刻の障害物検出結果として、２つの障害物Ｏ１，Ｏ２がある。障害物Ｏ１は、前時刻の位置Ｏｐ１から現時刻ではＯｐ１’まで移動したと推定される。障害物Ｏ２は、前時刻の位置Ｏｐ２から現時刻ではＯｐ２’まで移動したと推定される。

ＥＣＵ３では、前時刻での各障害物に対してそれぞれリスト配列をＲＡＭの所定の領域に確保し、リスト配列を初期化する。リスト配列は前時刻で検出されている障害物に対するグループ（検出点）であると判断されたグループを格納する配列であり、リスト配列に書き込まれた全てのグループが１つのグループ（障害物）となる。図２の例の場合、前時刻で２つの障害物Ｏ１，Ｏ２が検出されているので、障害物Ｏ１に対してｌｉｓｔ［１］が用意され、障害物Ｏ２に対してｌｉｓｔ［２］が用意される。

続いて、ＥＣＵ３では、上記の通常のグルーピングでグルーピングされたグループを順次抽出し、全てのグループについて以下の処理を行う。ＥＣＵ３では、抽出したグループの位置と前時刻の各障害物の推定現在位置との間の距離をそれぞれ算出する。この際、抽出したグループの位置は、グループに含まれる全ての検出点の位置から算出される。そして、ＥＣＵ３では、抽出したグループに最も近い前時刻の障害物の推定現在位置を求める。さらに、ＥＣＵ３では、抽出したグループが最も近い障害物に対するグループ（検出点）か否かを判断するために、抽出したグループの位置と最も近い前時刻の障害物の推定現在位置との間の距離がその最も近い前時刻の障害物の大きさよりも短いか否かを判定する。そして、ＥＣＵ３では、距離が障害物の大きさより短い場合にはその最も近い前時刻の障害物のリスト配列に抽出したグループを書き込む。

図２に示す例では、グループＧ１は前時刻の障害物Ｏ１の推定現在位置Ｏｐ１’に最も近く、グループＧ１の位置Ｇｐ１と推定現在位置Ｏｐ１’との間の距離が障害物Ｏ１の大きさｒ１より短いので、グループＧ１は障害物Ｏ１に対するリスト配列ｌｉｓｔ［１］に書き込まれる。グループＧ２は前時刻の障害物Ｏ１の推定現在位置Ｏｐ１’に最も近く、グループＧ２の位置Ｇｐ２と推定現在位置Ｏｐ１’との間の距離が障害物Ｏ１の大きさｒ１より短いので、グループＧ２は障害物Ｏ１に対するリスト配列ｌｉｓｔ［１］に書き込まれる。グループＧ３は前時刻の障害物Ｏ１の推定現在位置Ｏｐ１’に最も近く、グループＧ３の位置Ｇｐ３と推定現在位置Ｏｐ１’との間の距離が障害物Ｏ１の大きさｒ１より短いので、グループＧ３は障害物Ｏ１に対するリスト配列ｌｉｓｔ［１］に書き込まれる。グループＧ４は前時刻の障害物Ｏ２の推定現在位置Ｏｐ２’に最も近く、グループＧ４の位置Ｇｐ４と推定現在位置Ｏｐ２’との間の距離が障害物Ｏ２の大きさｒ２より長いので、グループＧ４は障害物Ｏ２に対するリスト配列ｌｉｓｔ［２］に書き込まれない。グループＧ５は前時刻の障害物Ｏ２の推定現在位置Ｏｐ２’に最も近く、グループＧ５の位置Ｇｐ５と推定現在位置Ｏｐ２’との間の距離が障害物Ｏ２の大きさｒ２より長いので、グループＧ５は障害物Ｏ２に対するリスト配列ｌｉｓｔ［２］に書き込まれない。したがって、障害物Ｏ１に対するリスト配列ｌｉｓｔ［１］＝｛Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３｝となり、障害物Ｏ２に対するリスト配列ｌｉｓｔ［２］＝｛｝となる。

続いて、ＥＣＵ３では、前時刻の各障害物に対するリスト配列を順次抽出し、全てのリスト配列について以下の処理を行う。ＥＣＵ３では、抽出したリスト配列に書き込まれたグループに含まれる検出点を全て読み出す。そして、ＥＣＵ３では、その読み出した全ての検出点を構成要素とする新たなグループを生成する。また、ＥＣＵ３では、抽出したリスト配列から読み出したグループを現時刻でのグループ群から削除する。また、ＥＣＵ３では、新たに生成したグループを現時刻でのグループ群に追加する。なお、リスト配列にグループが書き込まれていない場合、そのリスト配列についての処理は行われない。図２に示す例では、障害物Ｏ１に対するリスト配列ｌｉｓｔ［１］＝｛Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３｝であるので、グループＧ１の検出点Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３、グループＧ２の検出点Ｐ４，Ｐ５、グループＧ３の検出点Ｐ６，Ｐ７，Ｐ８，Ｐ９が読み出され、この検出点Ｐ１，・・・，Ｐ９からなる新たなグループＧ１２３が生成される。障害物Ｏ２に対するリスト配列ｌｉｓｔ［２］＝｛｝にはグループが書き込まれていないので、新たなグループは生成されない。したがって、現時刻でのグループ群は、新たに生成されたグループＧ１２３と通常のグルーピングでグルーピングされたグループＧ４，Ｇ５からなる。

全てのリスト配設についての処理が終了すると、ＥＣＵ３では、グループ群の中のグループ毎に、グループに含まれる全ての検出点の相対位置、相対方向などからグループ（すなわち、障害物）の位置、大きさ、速度、移動方向などを算出し、これらの障害物検出結果をＲＡＭの所定の領域に一時記憶する。速度や移動方向については、前時刻の障害物情報を利用し（前々時刻などの更に過去の障害物情報も利用してもよい）、前時刻の位置からの変化に基づいて算出される。なお、グループの検出点の数が所定数未満のグループについては、障害物とは認定せず、障害物の情報を算出しない。

なお、前時刻で障害物が検出されていない場合、前時刻での障害物検出結果に基づいてグループ統合の処理を行わないので、通常のグルーピングの結果がそのまま用いられる。

図３に示す例は、車両Ｖ１が前時刻での障害物検出で１つの障害物として検出されていたが、現時刻での通常のグルーピングにおいて、車両Ｖ１に対する検出点Ｐ１，・・・，Ｐ１０が２つのグループＧ１とグループＧ２としてグルーピングされた場合である。車両Ｖ１は、前時刻の位置Ｖｐ１から現時刻では位置Ｖｐ１’まで移動したと推定される。グループ統合処理により、グループＧ１の位置と推定現在位置Ｖｐ１’との距離が車両Ｖ１の大きさ未満であり、グループＧ２の位置と推定現在位置Ｖｐ１’との距離が車両Ｖ１の大きさ未満であるので、検出点Ｐ１，・・・，Ｐ７からなるグループＧ１と検出点Ｐ８，Ｐ９，Ｐ１０からなるグループＧ２とは１つのグループＧ１２に統合される。その結果、現時刻でも、グループＧ１２によって、１つの障害物（車両Ｖ１）として検出できる。

図１を参照して、障害物検出装置１における動作について説明する。特に、ＥＣＵ３における処理については図４のフローチャートに沿って説明する。図４は、図１のＥＣＵにおける処理の流れを示すフローチャートである。

レーザレーダ２では、一定時間毎に、左右方向の所定角度毎にレーザ光を出射するとともにその反射光を受光する。そして、レーザレーダ２では、各検出点についての情報を算出し、レーダ信号をＥＣＵ３に送信する。

レーダ信号を受信する毎（一定時間毎）に、ＥＣＵ３では、検出点の情報を取得する（Ｓ１）。そして、ＥＣＵ３では、通常のグルーピングによって検出点をグルーピングする（Ｓ２）。

ＥＣＵ３では、前時刻での全ての障害物（グループ）に対して、前時刻での位置、速度、移動方向から現時刻での位置をそれぞれ推定する（Ｓ３）。また、ＥＣＵ３では、前時刻での障害物の数分のリスト配列を用意し、初期化する（Ｓ４）。

ＥＣＵ３では、Ｓ２でグルーピングした現時刻でのグループを順次抽出する。そして、ＥＣＵ３では、抽出したグループと最も近い前時刻の障害物の推定現在位置を探索する（Ｓ５）。ＥＣＵ３では、抽出したグループと最も近い前時刻の障害物の推定現在位置との距離がその最も近い前時刻の障害物の大きさより小さい場合、その最も近い前時刻の障害物に対するリスト配列に抽出したグループを追加する（Ｓ６）。

ＥＣＵ３では、Ｓ２でグルーピングした現時刻での全てのグループについての処理が終了したか否かを判定する（Ｓ７）。Ｓ７にて全てのグループについての処理が終了していないと判定した場合、ＥＣＵ３では、Ｓ５に戻って、次のグループを抽出し、このグループについての処理を行う。

Ｓ６にて全てのグループについての処理が終了したと判定した場合、ＥＣＵ３では、前時刻の各障害物に対するリスト配列を順次抽出する。そして、ＥＣＵ３では、抽出したリスト配列に含まれるグループの持つ検出点を全て読み出し、その読み出したグループを現時刻でのグループ群から削除する（Ｓ８）。さらに、ＥＣＵ３では、読み出した全ての検出点を構成要素するグループを新たに作成し、その作成したグループを現時刻でのグループ群に追加する（Ｓ９）。

ＥＣＵ３では、全てのリスト配列についての処理が終了したか否かを判定する（Ｓ１０）。Ｓ１０にて全てのリスト配列についての処理が終了していないと判定した場合、ＥＣＵ３では、Ｓ８に戻って、次のリスト配列を抽出し、このリスト配列についての処理を行う。

Ｓ１０にて全てのリスト配列についての処理が終了したと判定した場合、ＥＣＵ３では、現時刻のグループ群に含まれるグループ毎に、各グループに含まれる検出点の情報に基づいて障害物の情報を算出する（Ｓ１１）。そして、ＥＣＵ３では、その障害物の情報を障害物情報信号として運転支援装置に送信する。

この障害物検出装置１によれば、現時刻で通常のグルーピングの後にそのグルーピングした複数のグループを前時刻の障害物検出結果（前時刻の最終的なグルーピング結果）を考慮して統合することにより、１つの障害物が複数のグループとしてグルーピングされた場合でもその１つの障害物に対応したグループに統合することができる。その結果、適切なグルーピングを行うことができ、障害物を高精度に検出することができる。特に、障害物検出装置１では、前時刻の障害物の推定現在位置を算出し、現時刻で検出されたグループと推定現在位置との間の距離と障害物の大きさとの大小関係に応じて統合するか否かを判断することにより、高精度に統合を行うことができる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、本実施の形態では車両に搭載される障害物検出装置に適用したが、衝突防止装置、車間制御装置などの運転支援装置や周辺監視装置などの他の装置にも適用可能である。また、検出対象としては、車両周辺の障害物以外にも、物体検出装置の使用用途に応じて様々な物体を検出することも可能である。また、搭載対象としては、車両以外にも、ロボットなどの他のものに搭載することも可能である。

また、本実施の形態ではレーダ検出手段としてレーザレーダを用いる構成としたが、ミリ波レーダなどの他のレーダを用いてもよい。

また、本実施の形態では前時刻での障害物検出結果だけを用いる構成としたが、前々時刻での障害物検出結果やそれ以前の障害物検出結果も用いる構成としてもよい。

本実施の形態に係る障害物検出装置の構成図である。図１のＥＣＵにおけるグループ統合手法の説明図であるグループ統合の一例である。図１のＥＣＵにおける処理の流れを示すフローチャートである。

符号の説明

１…障害物検出装置、２…レーザレーダ、３…ＥＣＵ

Claims

物体の位置を検出するレーダ検出手段と、
前記レーダ検出手段で今回検出された各検出点をグルーピングするグルーピング手段と、
前回のグループに基づいて前記グルーピング手段で今回グルーピングされた複数のグループを統合する統合手段と、
各グループの検出点を用いて物体を検出する物体検出手段と
を備えることを特徴とする物体検出装置。
前回のグループの情報に基づいて該前回のグループの今回の位置を推定する位置推定手段を備え、
前記統合手段は、前記位置推定手段で推定した前回のグループの今回の推定位置と前記グルーピング手段で今回グルーピングされたグループの位置との位置関係に基づいて統合するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載する物体検出装置。