JP2009168751A - Obstacle detection system and obstacle detection method - Google Patents

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整 山田
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亮暢 藤井
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an obstacle detection system capable of accurately detecting a floor, and a mobile robot. <P>SOLUTION: The obstacle detection system 100 includes a distance image sensor 1 generating distance image data, and a data processing part 2 for detecting an obstacle based on the distance image data. The data processing part 2 detects the obstacle based on the intensity of reflected light obtained from the distance image data generated by the distance image sensor 1, and a distance based on the distance image data generated by the distance image sensor 1. <P>COPYRIGHT: (C)2009,JPO&INPIT

Description

本発明は、障害物検出システム及び障害物検出方法に関し、特に床面にある障害物を検出するシステム及び検出方法に関する。   The present invention relates to an obstacle detection system and an obstacle detection method, and more particularly to a system and a detection method for detecting an obstacle on a floor surface.

例えば、移動ロボットには、移動する経路上の障害物を検出するために距離画像センサを備えている（例えば、特許文献１、２、３、４参照）。具体的に、特許文献１には、距離画像センサによって出力される距離画像に基づいて障害物を検出してその位置情報を出力する距離情報解析部が開示されている。また、特許文献２には、床面の基準となる平面とこれに平行な複数の平面群から得られた環境地図群により障害物が存在する環境を３次元的に把握し、これを利用して移動計画を作成する技術について開示されている。さらに、特許文献３には、距離画像生成部により生成された距離画像に基づいて平面パラメータを検出し、これを用いて床面に載っている点を選択し、この点に基づき障害物を認識する技術が開示されている。また、特許文献４には、距離画像の各画素毎の２次元座標位置データと３次元座標位置データを演算して面及び検出対象物体に対応する画素の３次元分布を生成して所定高さの対象物を判別する技術が開示されている。   For example, a mobile robot includes a distance image sensor for detecting an obstacle on a moving route (see, for example, Patent Documents 1, 2, 3, and 4). Specifically, Patent Document 1 discloses a distance information analysis unit that detects an obstacle based on a distance image output by a distance image sensor and outputs position information thereof. Further, in Patent Document 2, an environment where an obstacle exists is three-dimensionally grasped by using an environment map group obtained from a plane as a reference of a floor surface and a plurality of plane groups parallel to the plane, and this is used. Thus, a technique for creating a movement plan is disclosed. Further, Patent Document 3 detects a plane parameter based on a distance image generated by a distance image generation unit, selects a point on the floor using this, and recognizes an obstacle based on this point. Techniques to do this are disclosed. Further, in Patent Document 4, two-dimensional coordinate position data and three-dimensional coordinate position data for each pixel of a distance image are calculated to generate a three-dimensional distribution of pixels corresponding to the surface and the detection target object to obtain a predetermined height. A technique for discriminating an object is disclosed.

図３を用いて、距離画像センサを用いて障害物を検出する原理を説明する。図３に示す例では、床面１０に障害物２０が置かれた状態であり、床面１０から上方に離れた位置に距離画像センサ１がある。距離画像センサ１は、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式のセンサである。この方式を採用した距離画像センサ１は、まず、赤外光（レーザ光）を測定対象物に照射し、その反射光を受光して時間差を求める。そして、その時間差に基づいて距離画像センサ１から測定対象物までの距離を計算することができる。図３に示されるように、距離画像センサ１を用いて障害物２０を検出するためには、最初に、当該距離画像センサ１を斜め下方向に傾けて、床面を検出する。そして、距離画像から、検出された床面領域を除去することによって、障害物を検出することができる。   The principle of detecting an obstacle using a distance image sensor will be described with reference to FIG. In the example shown in FIG. 3, the obstacle 20 is placed on the floor surface 10, and the distance image sensor 1 is located at a position away from the floor surface 10. The distance image sensor 1 is a TOF (Time Of Flight) type sensor. The distance image sensor 1 employing this method first irradiates a measurement object with infrared light (laser light), receives the reflected light, and obtains a time difference. And the distance from the distance image sensor 1 to a measuring object can be calculated based on the time difference. As shown in FIG. 3, in order to detect the obstacle 20 using the distance image sensor 1, first, the distance image sensor 1 is inclined obliquely downward to detect the floor surface. An obstacle can be detected by removing the detected floor area from the distance image.

ここで、距離画像センサ１の設置高さと設置角度とが既知であれば、距離画像センサ１から床面までの距離は推定できる。従って、距離画像センサ１の測定によって得られた床面までの距離データと、推定によって得られた床面までの距離データとを比較すれば、床面かどうかを判定することができる。   Here, if the installation height and the installation angle of the distance image sensor 1 are known, the distance from the distance image sensor 1 to the floor surface can be estimated. Therefore, if the distance data to the floor obtained by the measurement of the distance image sensor 1 is compared with the distance data to the floor obtained by the estimation, it can be determined whether or not the floor surface.

特開２００６−２６０１０５号公報JP 2006-260105 A 特開２００５−９２８２０号公報JP 2005-92820 A 特開２００３−２６９９３７号公報JP 2003-269937 A 特開平１０−１４３６５９号公報Japanese Patent Laid-Open No. 10-143659

図４（ｂ）に示されるように、距離画像センサ１から離れた領域に障害物２２があれば、障害物２２において反射した光は距離画像センサ１に戻ってくるため距離を測定することが可能であるが、図４（ａ）に示されるように、距離画像センサ１から離れた領域に障害物２２がない場合には、床面１０で反射した光が距離画像センサ１に戻ってこない（図４の反射光の輝度画像３０１を参照）。このため、この領域においては、正しい距離データを算出することができなくなり、床面の一部を障害物として判定してしまう問題があった。   As shown in FIG. 4B, if there is an obstacle 22 in a region away from the distance image sensor 1, the light reflected by the obstacle 22 returns to the distance image sensor 1, so that the distance can be measured. Although it is possible, as shown in FIG. 4A, when there is no obstacle 22 in a region away from the distance image sensor 1, the light reflected by the floor surface 10 does not return to the distance image sensor 1. (See the reflected light luminance image 301 in FIG. 4). For this reason, in this area, correct distance data cannot be calculated, and a part of the floor surface is determined as an obstacle.

本発明は、かかる課題を解決するためになされたものであり、正確に障害物の検出を行うことが可能な障害物検出システム及び障害物検出方法を提供することを目的とする。   The present invention has been made to solve such a problem, and an object thereof is to provide an obstacle detection system and an obstacle detection method capable of accurately detecting an obstacle.

本発明にかかる障害物検出システムは、障害物を検出する障害物検出システムであって、距離画像データを生成する距離画像センサと、前記距離画像データに基づいて障害物を検出するデータ処理部とを備え、前記データ処理部は、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出するものである。   An obstacle detection system according to the present invention is an obstacle detection system that detects an obstacle, a distance image sensor that generates distance image data, and a data processing unit that detects an obstacle based on the distance image data; The data processing unit detects an obstacle based on a reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor and a distance based on the distance image data generated by the distance image sensor. Is.

ここで、前記データ処理部は、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定するものである。   Here, the data processing unit has a reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor equal to or greater than a threshold, and the distance based on the distance image data generated by the distance image sensor, When the difference value of the distance from the distance image sensor to the floor is greater than or equal to the threshold value, it is determined as an obstacle, and the reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor is less than the threshold value Alternatively, when the difference value between the distance based on the distance image data generated by the distance image sensor and the distance from the distance image sensor to the floor surface is less than the threshold value, the floor area is determined.

また、前記データ処理部は、距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することが望ましい。   The data processing unit may determine whether there is an obstacle for each pixel of the distance image.

好適な実施の形態における障害物検出システムは、移動ロボットに設けられている。   The obstacle detection system in a preferred embodiment is provided in a mobile robot.

本発明にかかる障害物検出方法は、障害物を検出する障害物検出方法であって、距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出するものである。   The obstacle detection method according to the present invention is an obstacle detection method for detecting an obstacle, the reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor, and the distance generated by the distance image sensor. The obstacle is detected based on the distance based on the image data.

本発明の他の観点による障害物検出方法は、障害物を検出する障害物検出方法であって、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定するものである。   An obstacle detection method according to another aspect of the present invention is an obstacle detection method for detecting an obstacle, wherein a reflected light intensity obtained from distance image data generated by the distance image sensor is a threshold value or more, and If the difference between the distance based on the distance image data generated by the distance image sensor and the distance from the distance image sensor to the floor is equal to or greater than a threshold value, the obstacle image is determined and generated by the distance image sensor. When the reflected light intensity obtained from the distance image data is less than the threshold, or the difference value between the distance from the distance image data generated by the distance image sensor and the distance from the distance image sensor to the floor is less than the threshold Is determined as a floor area.

また、前記データ処理部は、距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することが望ましい。   The data processing unit may determine whether there is an obstacle for each pixel of the distance image.

本発明によれば、正確に障害物の検出を行うことが可能な障害物検出システム及び障害物検出方法を提供することができる。   According to the present invention, an obstacle detection system and an obstacle detection method capable of accurately detecting an obstacle can be provided.

まず、図１を用いて、本発明の実施の形態にかかる障害物検出システムの概略構成について説明する。当該障害物検出システム１００は、例えば、移動ロボットに設けられている。   First, the schematic configuration of the obstacle detection system according to the embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The obstacle detection system 100 is provided in a mobile robot, for example.

障害物検出システム１００は、距離画像センサ１と、データ処理部２を備えている。距離画像センサ１は、移動ロボットの胴体部、腰部や頭部等に設けられ、例えば、ＴＯＦ（Time Of Flight）方式のセンサである。   The obstacle detection system 100 includes a distance image sensor 1 and a data processing unit 2. The distance image sensor 1 is provided on the body, waist, head, etc. of the mobile robot, and is, for example, a TOF (Time Of Flight) type sensor.

ここで、ＴＯＦ方式には、位相ＴＯＦ方式と、パルスＴＯＦ方式とがある。位相ＴＯＦ方式では、強度変調された測定光線を測定対象に照射して、対象物からの反射光を検出して、光電子変換を行い、変換された光電子を複数の蓄積手段のいずれかに時間的にずらして蓄積するようにしている。この方式によれば、測定対象が遠くにあればあるほど、複数の蓄積手段のうち時間的に後のタイミングで蓄積するようにした蓄積手段に、より多くの光電子が蓄積されることになる。つまり、測定対象までの距離に応じて、複数の蓄積手段のそれぞれに蓄積される光電子数の相対的な比率や差分が決定される。この比率や差分を求めることによって測定対象までの距離を求めることができる。   Here, the TOF method includes a phase TOF method and a pulse TOF method. In the phase TOF method, an intensity-modulated measurement light beam is irradiated onto a measurement object, reflected light from the object is detected, photoelectron conversion is performed, and the converted photoelectron is temporally transmitted to one of a plurality of storage means. It is trying to accumulate by shifting. According to this method, the farther the measurement target is, the more photoelectrons are stored in the storage means that is stored at a later timing in time among the plurality of storage means. That is, the relative ratio or difference of the number of photoelectrons stored in each of the plurality of storage units is determined according to the distance to the measurement target. The distance to the measurement object can be obtained by obtaining this ratio or difference.

パルスＴＯＦ方式は、パルス状の測定光線を測定対象物に照射して、測定対象物からの反射光と測定光線との位相差から距離を求める方式であって、測定光線を２次元的に走査し、各点で距離を測定して三次元の形状を測定するものである。   The pulse TOF method is a method for irradiating a measurement object with a pulsed measurement light beam and obtaining a distance from the phase difference between the reflected light from the measurement object and the measurement light beam, and scanning the measurement light beam two-dimensionally. Then, the distance is measured at each point to measure the three-dimensional shape.

距離画像センサ１は、移動ロボットの前方の床面を検出するように、傾斜して設けられている。移動ロボットには、距離画像センサ１に加えて姿勢角センサが設けられる場合もある。距離画像センサ１によって測定され、生成された距離画像データは、データ処理部２に出力される。   The distance image sensor 1 is provided to be inclined so as to detect the floor surface in front of the mobile robot. The mobile robot may be provided with a posture angle sensor in addition to the distance image sensor 1. The distance image data measured and generated by the distance image sensor 1 is output to the data processing unit 2.

データ処理部２は、ＲＯＭ、ＲＡＭに格納された制御プログラムや制御パラメータ、さらには距離画像センサ１より入力した距離画像データに基づいて、移動ロボット１の全体動作及び処理を実現するための制御を行うＣＰＵを備えている。本例にかかるデータ処理部２は、距離画像センサ１より入力した距離画像データに基づいて障害物検出処理を実行する。   The data processing unit 2 performs control for realizing the overall operation and processing of the mobile robot 1 based on the control program and control parameters stored in the ROM and RAM, and further on the distance image data input from the distance image sensor 1. CPU to perform is provided. The data processing unit 2 according to this example executes an obstacle detection process based on the distance image data input from the distance image sensor 1.

続いて、図２のフローチャートを用いて、本実施の形態にかかる障害物検出処理について説明する。   Next, the obstacle detection process according to the present embodiment will be described using the flowchart of FIG.

まず、データ処理部２は、距離画像センサ１より距離画像データを取得し、この距離画像データに含まれるピクセルｉの反射光強度を抽出する（Ｓ１０１）。データ処理部２は、抽出した反射光強度が、予め定めた閾値以上かどうかを判定する（Ｓ１０２）。   First, the data processing unit 2 acquires distance image data from the distance image sensor 1, and extracts the reflected light intensity of the pixel i included in the distance image data (S101). The data processing unit 2 determines whether or not the extracted reflected light intensity is greater than or equal to a predetermined threshold (S102).

データ処理部２は、反射光強度が閾値以上でない、即ち閾値よりも小さいと判定した場合には、そのピクセルｉの領域を床面領域であると判定する（Ｓ１０６）。他方、データ処理部２が、反射光強度が閾値以上であると判定した場合には、さらに、距離画像センサ１から床面までの距離の推定値と、距離画像センサ１の測定により得られた距離画像データにおける当該距離データとの差分計算を実行する（Ｓ１０３）。   If the data processing unit 2 determines that the reflected light intensity is not greater than or equal to the threshold, that is, smaller than the threshold, the data processing unit 2 determines that the area of the pixel i is a floor area (S106). On the other hand, when the data processing unit 2 determines that the reflected light intensity is greater than or equal to the threshold value, the data processing unit 2 is further obtained by the estimated value of the distance from the distance image sensor 1 to the floor and the measurement of the distance image sensor 1 Difference calculation with the distance data in the distance image data is executed (S103).

計算の結果得られた差分値が予め定められた閾値以上でない、即ち閾値よりも小さいと判定した場合には、そのピクセルｉの領域を床面領域であると判定する（Ｓ１０６）。他方、データ処理部２が、差分値が閾値以上であると判定した場合には、そのピクセルｉの領域を障害物であると判定する（Ｓ１０５）。   When it is determined that the difference value obtained as a result of the calculation is not equal to or greater than a predetermined threshold value, that is, smaller than the threshold value, the area of the pixel i is determined to be a floor area (S106). On the other hand, if the data processing unit 2 determines that the difference value is greater than or equal to the threshold value, it determines that the area of the pixel i is an obstacle (S105).

ステップＳ１０５及びステップＳ１０６の処理が完了すると、データ処理部２は、距離画像データの走査が完了し、全てのピクセルについて処理が終わったかどうかを判定する（Ｓ１０７）。判定の結果、データ処理部２が未だ全てのピクセルについて処理が終わっていないと判定した場合には、ｉ＝ｉ＋１として次のピクセルについてステップＳ１０１の処理を行う。他方で、データ処理部２が全てのピクセルについて処理が終わったと判定した場合には処理を終了する。   When the processing of step S105 and step S106 is completed, the data processing unit 2 determines whether the scanning of the distance image data is completed and the processing is completed for all the pixels (S107). As a result of the determination, if the data processing unit 2 determines that the processing has not been completed for all the pixels, i = i + 1 is set, and the process of step S101 is performed for the next pixel. On the other hand, if the data processing unit 2 determines that the processing has been completed for all the pixels, the processing ends.

続いて、図５を用いて、障害物の検出結果の例を説明する。図５のそれぞれにおいて下側が距離画像センサ１の近傍領域であり、上側にいくにつれて距離画像センサ１から離れた領域を示している。図５（ａ）は、距離画像データそのものを示している。そして、図５（ｂ）は、反射光強度の輝度画像を示している。図５（ｃ）は、距離画像データのみを用いて床部分を判定した結果を示している。図５（ｃ）に示されるように、２つの障害物が検出されている一方で、上部の領域において床面部分が障害物として誤判定されている。この誤判定された領域においては、距離画像センサ１から照射された光が距離画像センサ１側に戻ってこないため床面として認識できず、障害物として誤判定されている。   Next, an example of an obstacle detection result will be described with reference to FIG. In each of FIG. 5, the lower side is the vicinity region of the distance image sensor 1, and the region farther from the distance image sensor 1 is shown as it goes upward. FIG. 5A shows the distance image data itself. FIG. 5B shows a luminance image of the reflected light intensity. FIG. 5C shows the result of determining the floor portion using only the distance image data. As shown in FIG. 5C, while two obstacles are detected, the floor portion is erroneously determined as an obstacle in the upper region. In the erroneously determined region, the light emitted from the distance image sensor 1 does not return to the distance image sensor 1 side, and therefore cannot be recognized as a floor surface, and is erroneously determined as an obstacle.

図５（ｄ）は、距離画像データ及び反射光強度を用いて床部分を判定した結果を示すものであり、図２のフローチャートを用いて説明した、本実施の形態にかかる障害物検出処理による処理結果を示すものである。図５（ｄ）に示されるように、図５（ｃ）において障害物と誤判定された領域が床部分であるとして正しく判定されている。   FIG. 5D shows the result of determining the floor portion using the distance image data and the reflected light intensity, and is based on the obstacle detection process according to the present embodiment described with reference to the flowchart of FIG. The processing result is shown. As shown in FIG. 5D, the region erroneously determined as an obstacle in FIG. 5C is correctly determined as the floor portion.

なお、図２に示すフローチャートでは、反射光強度に関する比較処理（Ｓ１０２）を、差分値の比較処理（Ｓ１０４）よりも先に行っているが、順序を逆にしてもよい。   In the flowchart shown in FIG. 2, the comparison process (S102) regarding the reflected light intensity is performed prior to the difference value comparison process (S104), but the order may be reversed.

本発明にかかる障害物検出システムの概略構成を示すブロック図である。1 is a block diagram showing a schematic configuration of an obstacle detection system according to the present invention. 本発明にかかる障害物検出システムの処理の流れを示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the flow of a process of the obstruction detection system concerning this invention. 距離画像センサによる障害物検出の原理を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the principle of the obstacle detection by a distance image sensor. 従来の障害物検出システムにおいて生ずる問題点を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the problem which arises in the conventional obstacle detection system. 本発明にかかる障害物検出システムの処理結果例を示す説明図である。It is explanatory drawing which shows the example of a process result of the obstacle detection system concerning this invention.

符号の説明Explanation of symbols

１ 距離画像センサ
２ データ処理部
１０ 床面
２０，２１，２２ 障害物
１００ 障害物検出システム DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Distance image sensor 2 Data processing part 10 Floor surface 20,21,22 Obstacle 100 Obstacle detection system

Claims (7)

障害物を検出する障害物検出システムであって、
距離画像データを生成する距離画像センサと、
前記距離画像データに基づいて障害物を検出するデータ処理部とを備え、
前記データ処理部は、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出する障害物検出システム。 An obstacle detection system for detecting an obstacle,
A range image sensor for generating range image data;
A data processing unit for detecting an obstacle based on the distance image data,
The data processing unit
An obstacle detection system for detecting an obstacle based on a reflected light intensity obtained from distance image data generated by the distance image sensor and a distance based on distance image data generated by the distance image sensor. 前記データ処理部は、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定する請求項１記載の障害物検出システム。 The data processing unit
The reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor is greater than or equal to a threshold, and the distance by the distance image data generated by the distance image sensor and the distance from the distance image sensor to the floor surface If the difference value of is greater than or equal to the threshold, it is determined as an obstacle,
When the reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor is less than the threshold, or the distance based on the distance image data generated by the distance image sensor and the distance image sensor to the floor surface The obstacle detection system according to claim 1, wherein when the difference value of the distance is less than a threshold value, the obstacle detection system determines that the area is a floor area. 前記データ処理部は、距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することを特徴とする請求項１又は２記載の障害物検出システム。   The obstacle detection system according to claim 1, wherein the data processing unit determines the presence or absence of an obstacle for each pixel of the distance image. 移動ロボットに設けられた請求項１〜３いずれかに記載の障害物検出システム。   The obstacle detection system according to claim 1, wherein the obstacle detection system is provided in a mobile robot. 障害物を検出する障害物検出方法であって、
距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度と、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離に基づいて、障害物を検出する障害物検出方法。 An obstacle detection method for detecting an obstacle,
An obstacle detection method for detecting an obstacle based on a reflected light intensity obtained from distance image data generated by a distance image sensor and a distance based on distance image data generated by the distance image sensor. 障害物を検出する障害物検出方法であって、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値以上であり、かつ、距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値以上である場合に障害物であると判定し、
前記距離画像センサにより生成された距離画像データより得られる反射光強度が閾値未満である場合、又は、前記距離画像センサによって生成された距離画像データによる距離と、当該距離画像センサから床面までの距離の差分値が閾値未満である場合に床面領域であると判定する障害物検出方法。 An obstacle detection method for detecting an obstacle,
The reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor is greater than or equal to a threshold, and the distance from the distance image data generated by the distance image sensor and the distance from the distance image sensor to the floor surface If the difference value is greater than or equal to the threshold, it is determined as an obstacle,
When the reflected light intensity obtained from the distance image data generated by the distance image sensor is less than the threshold, or the distance based on the distance image data generated by the distance image sensor and the distance image sensor to the floor surface An obstacle detection method for determining a floor area when a distance difference value is less than a threshold value. 距離画像のピクセル毎に障害物の有無を判定することを特徴とする請求項５又は６記載の障害物検出方法。   The obstacle detection method according to claim 5 or 6, wherein presence or absence of an obstacle is determined for each pixel of the distance image.
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