JP2009199154A - 水溜まり検出装置、無人走行車両及び水溜まり検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】夜間など、環境光が存在しない場合にも使用可能であって、車両に搭載する場合のように、外界環境や照明条件、環境との相対的位置関係や、センサから見る路面の角度が刻々とまた大きく変化する条件下においても、平坦な路面と水溜まりとの区別を安定して判別することができる水溜まり検出装置を提供する。
【解決手段】遠方を計測する第１のＬＲＦ（レーザレンジファインダ）及び第１のＬＲＦよりも近傍を計測する第２のＬＲＦからなるＬＲＦ３と、各ＬＲＦ３からの計測結果に基づく演算を行う制御手段２とを備え、制御手段２は、第１のＬＲＦにより計測できなかった領域が、この第１のＬＲＦによる計測方向に移動したときに、第２のＬＲＦにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する。
【選択図】図１

Description

本発明は、レーザレンジファインダを用いて水溜まりを検出する水溜まり検出装置及び水溜まり検出方法に関し、また、このような水溜まり検出装置を搭載した無人走行車両に関する。

従来、制御装置を搭載し、この制御装置によって制御されて自律走行を行う無人走行車両が提案されている。この無人走行車両は、予め地図情報に対応されて指定された走行ルート上を走行し、または、走行ルートを指定する遠隔操作信号に基づいて、指定された走行ルート上を走行する。

このような無人走行車両における制御装置は、無人走行車両を目的地に到達させるために、外界の障害物の有無をセンサにより計測し、走行の可否を判断して、走行ルートを修正する必要がある。すなわち、制御装置は、指定された走行ルートを辿りつつも、走行ルート上に障害物が存在する場合には、この障害物を回避するために一旦は指定された走行ルートを外れ、障害物を回避した後に、指定された走行ルートに戻るという制御を行う必要がある。

このような無人走行車両において、走行ルート上の障害物の有無を計測するには、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）や、ステレオ画像処理などを用いて、形状情報から障害物の判定が行われていた。これにより、障害物を回避しながらの自律走行が可能となる。

ところで、路面上に水等の液体による濡れが存在すると、摩擦係数が低下するためスリップを生ずる危険があり、また、水溜まりが存在すると、その内部にどのような障害があるかを遠方から判断しづらいため、あらかじめ遠方からそれらの存在を検出しておく必要がある。

しかし、水面は、その光学的性質により、光学的な非接触センサによって検出することが困難であった。従来、光学的センサを用いて路面上の濡れや水溜まりを検出する装置としては、特許文献１に、路面上において表面が平坦な領域を水溜まりであると判断する装置が記載されている。

また、特許文献２には、カラー画像に基づいて、学習機能を用いて路面状態の判別を行う技術が記載されている。この技術においては、監視用の固定カメラを用いて、機械学習のための教師データに基づいて、その監視領域において発生する条件を学習させることにより、精度の高い判別を行っている。

特許文献３には、水面からの反射光の偏光特性を利用し、路面上にて全反射を生ずる領域は水面であることを利用し、各偏光方向にて取得した画像中から得られる受光強度の比より、全反射を生ずる領域を検出して水面と判断するようにした車両用路面状態検出装置が記載されている。

特許文献４には、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）を用いて水面を検出する技術として、地物環境状況提供方法及びそのプログラムが記載されている。

この技術は、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）の測距データのうち、特に反射強度を用いて、閾値をもって他の領域と区別している。この技術は、航空機において使用されることを前提としている。レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）の光源として近赤外光を用いた場合、水が存在する場合には、水中での光の吸収率が高いため、反射強度が一様に低下する。よって、水面を上空から計測する場合、水平な水面とそれ以外の領域とは、反射強度の区別により安定して判別することが可能である。

特許第２６４２９７７号公報 特許第３７４７０５６号公報 特開２００４−２９９４４３号公報 特開２００６−２５２５２９号公報

ところで、特許文献１に記載の技術には、表面が平坦な領域を水溜まりであると判断する条件のみでは、例えば舗装路等において、平坦な路面と水溜まりとの区別がつかないという問題がある。

特許文献２に記載の技術には、精度の高い分類を行うには、固定カメラを用いることを前提とする必要があるため、車両に搭載する場合のように、外界環境や照明条件などが刻々と変化する条件下においては、安定した状態判別が困難であるという問題がある。

特許文献３に記載の技術は、パッシブ式であるため、夜間など、環境光が存在しない場合には使用不可能であるという問題がある。

特許文献４に記載の技術には、車両に搭載する場合のように、環境との相対的位置関係や、センサから見る路面の角度が刻々とまた大きく変化する場合には、同一物体を計測した場合にも反射率は大きく異なるため、単純な閾値処理では物体の属性の区別が困難であるという問題がある。

そこで、本発明は、前記の実情に鑑みてなされたものであり、夜間など、環境光が存在しない場合にも使用可能であって、車両に搭載する場合のように、外界環境や照明条件、環境との相対的位置関係や、センサから見る路面の角度が刻々とまた大きく変化する条件下においても、平坦な路面と水溜まりとの区別を安定して判別することができる水溜まり検出装置及び水溜まり検出方法を提供し、また、このような水溜まり検出装置を搭載した無人走行車両を提供することを目的とする。

前述の課題を解決し、前記目的を達成するため、本発明は、以下の構成のいずれか一を有するものである。

〔構成１〕
本発明に係る水溜まり検出装置は、遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダと、各レーザレンジファインダからの計測結果に基づく演算を行う制御手段ととを備え、第１のレーザレンジファインダによる計測を行った後に該第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域であって第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった領域がある場合には、制御手段は、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断することを特徴とするものである。

〔構成２〕
本発明に係る無人走行車両は、走行可能となされた無人車と、無人車に搭載されこの無人車の進行方向の遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、無人車に搭載され第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダと、無人車に搭載されこの無人車の走行を制御するとともに各レーザレンジファインダからの計測結果に基づく演算を行う制御手段ととを備え、制御手段は、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、無人車の進行に応じて、第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断することを特徴とするものである。

〔構成３〕
本発明に係る水溜まり検出方法は、遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダとを用いて、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、この第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断することを特徴とするものである。

構成１を有する本発明に係る水溜まり検出装置においては、第１のレーザレンジファインダによる計測を行った後に該第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域であって第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった領域がある場合には、制御手段は、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する。

したがって、この水溜まり検出装置においては、遠方から非接触で、安定して水濡れや水溜まりを検出することが可能となり、無人走行車両に搭載すれば、無人走行車両の不慮のスリップや脱輪、スタックを未然に防ぐことが可能である。

構成２を有する本発明に係る無人走行車両においては、制御手段は、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、無人車の進行に応じて、第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する。

したがって、この無人走行車両においては、遠方から非接触で、安定して水濡れや水溜まりを検出することが可能であり、不慮のスリップや脱輪、スタックを未然に防ぐことが可能である。

構成３を有する本発明に係る水溜まり検出方法においては、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、この第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する。

したがって、この水溜まり検出方法においては、遠方から非接触で、安定して水濡れや水溜まりを検出することが可能であり、無人走行車両において実施すれば、無人走行車両の不慮のスリップや脱輪、スタックを未然に防ぐことが可能である。

すなわち、本発明は、夜間など、環境光が存在しない場合にも使用可能であって、車両に搭載する場合のように、外界環境や照明条件、環境との相対的位置関係や、センサから見る路面の角度が刻々とまた大きく変化する条件下においても、平坦な路面と水溜まりとの区別を安定して判別することができる水溜まり検出装置及び水溜まり検出方法を提供し、また、このような水溜まり検出装置を搭載した無人走行車両を提供することができるものである。

以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。

〔本発明の原理〕
本発明は、複数のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）の光軸配置を工夫し、取得データ（測距距離及び反射率）の処理により、路面上の濡れ領域及び水溜まり領域を簡素なシステムでより確実に検出できるようにしたものである。

一般に、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）による計測は、光源から照射されたレーザ光が計測対象物体に当たり、拡散反射した反射光を受光部で受信し、その光の飛行時間や位相差をもとに、対象までの距離の計測を行う。また、その受光強度を取得することも可能である。

拡散反射強度は、簡単な近似として、以下のランベルトの法則により推測される。
Ｉ＝ρcos（φ）

ここで、Ｉは拡散反射強度、ρは正対した場合の反射率、φは入射角である。この式は、表面が粗い場合や、また、光源の入射角が大きな場合は成立しないことが多い。一般に、アスファルトや砂利など、表面が粗い場合には、入射角度の依存性が少なくなる。よって、計測対象に対する入射角が大きな場合でも、測距が可能であることが多い。

しかし、たとえばコンクリートとアスファルトなど、色の違いによって反射強度は異なるため、反射強度のみで計測対象の属性を分類することは一般的に困難である。

物体表面に水が付着した状態、もしくは、水溜まりのような状態では、表面において、以下のフレネルの法則に従い、全反射が発生する。

図１は、フレネルの法則を説明する図である。

ここで，Ｒｓ，Ｒｐは、図１に示すように、それぞれの偏光方向における全反射率、ψは水面の入射角、ψ´は水中の屈折角である。これは、特に入射角が大きな場合に強い全反射を示すことを示している。

図２は、水面への入射角と反射率との関係を示すグラフである。

この結果、図２に示すように、入射角が大きい場合には、拡散反射に寄与する光の強度が低下し、受光強度が極端に低下する。また、入射角度が小さい場合には、その影響は少ない。

無人走行車両に搭載したレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）から前方の路面を計測する際、レーザレンジファインダの高さは２ｍ程度である。また、高速に走行するためには、より遠方までの計測を行う必要がある。例えば、２０ｍ遠方を計測しようとすると、レーザ光の入射角は、路面法線に対し８５°程度と大きくなる。

このような遠方においては、路面が乾燥している場合には安定して測距可能であっても、濡れや水溜まりが存在する場合には５０％以上の光量が全反射し、結果として拡散反射強度が半分程度に低下し、ほぼ確実に測距が不可能となる。

反射率の低下により、計測が不可能となるかどうかの定量値は、使用するレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）の設計に依存するが、一般に、より遠方まで計測することを目的とすると、路面が乾燥した状態で計測可能限界に近い領域に光軸を合わせる。その結果、計測対象に濡れがあると、測距が出来なくなる。

しかし、フレネルの法則においては、光の入射角が小さな場合では全反射は１０％程度であり、濡れた路面、浅い水溜まりや懸濁した水溜まりなどは測距が可能である。

よって、遠方及び近傍をそれぞれ計測する複数のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）を配置し、遠方を計測する第１のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）にて測距できなかった領域が、近傍を計測する第２のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）にて計測可能となった場合には、その領域は水濡れ、または、水溜まりである可能性が高いと判断できる。

また、そのような領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである可能性が高いと判断できる。

すなわち、本発明に係る水溜まり検出方法は、遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダとを用いて、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、この第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する。

また、本発明に係る水溜まり検出装置は、遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダと、各レーザレンジファインダからの計測結果に基づく演算を行う制御手段ととを備え、制御手段は、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、この第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する。

そして、本発明に係る無人走行車両は、本発明に係る水溜まり検出装置を搭載した無人走行車両であって、走行可能となされた無人車と、無人車に搭載されこの無人車の進行方向の遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、無人車に搭載され第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダと、無人車に搭載されこの無人車の走行を制御するとともに各レーザレンジファインダからの計測結果に基づく演算を行う制御手段ととを備え、制御手段は、第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、無人車の進行に応じて、第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する。

〔水溜まり検出装置及び無人走行車両の構成〕
図３は、本発明に係る水溜まり検出装置を搭載した本発明に係る無人走行車両の外観構成を示す斜視図である。

この無人走行車両は、図３に示すように、走行可能となされた無人車（ＵＧＶ）１と、この無人車１に搭載された制御手段（自律制御用コンピュ−タ）２とを備えている。無人車１は、制御手段２によって制御される。この制御手段２は、地図情報に基づいて、無人車１の自律走行を可能とする。

無人車１には、水溜まり検出装置を構成する外界計測のための第１及び第２のレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）３、自己位置計測のためのＧＰＳ受信装置４、オドメータ、姿勢計測のためのバーチカルジャイロ等が搭載されている。

図４は、本発明に係る水溜まり検出装置におけるレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置の例を示す側面図であって、２台のラインスキャンＬＲＦを用いて構成したものである。

レーザレンジファインダ３の光軸配置は、図４に示すように、第１及び第２のレーザレンジファインダ３として第１及び第２のラインスキャンＬＲＦを用いた場合においては、各ラインスキャンＬＲＦのスキャン方向を水平方向とし、各ラインスキャンＬＲＦのスキャン領域を俯角が互いに異なる角度となるよう設定する。

無人車１の進行方向に水濡れ、または、水溜まりが存在する場合、この水濡れ、または、水溜まりの領域は、無人車１から遠い領域をスキャンする第１のラインスキャンＬＲＦによっては、入射角が大きいために反射光の検出がされない。そして、無人車１の走行に応じて、無人車１から近い領域をスキャンする第２のラインスキャンＬＲＦのスキャン領域に水濡れ、または、水溜まりの領域が入ると、入射角が小さいため、この水濡れ、または、水溜まりからの反射光が検出される。このようにして、水濡れ、または、水溜まりの領域を判別することができ、さらに、表面が平坦である場合には、水溜まりであると判断する。

図５は、本発明に係る水溜まり検出装置におけるレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置の例を示す側面図であって、１台の３Ｄ−ＬＲＦを用いて構成したものである。

また、レーザレンジファインダ３としては、図５に示すように、１台の３Ｄ−ＬＲＦを用いて、第１及び第２のレーザレンジファインダの機能を持たせることができる。

無人車１の進行方向に水濡れ、または、水溜まりが存在する場合、この水濡れ、または、水溜まりの領域は、無人車１から遠い領域を計測しているときには、入射角が大きいために反射光の検出がされない。そして、無人車１の走行に応じて、無人車１から近い領域に水濡れ、または、水溜まりの領域が入ると、無人車１から遠い領域を計測しているときに、入射角が小さいため、この水濡れ、または、水溜まりからの反射光が検出される。このようにして、水濡れ、または、水溜まりの領域を判別することができ、さらに、表面が平坦である場合には、水溜まりであると判断する。

図６は、本発明に係る水溜まり検出装置におけるレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置の例を示す側面図であって、１台のラインスキャンＬＲＦ及び１台の３Ｄ−ＬＲＦを用いて構成したものである。

さらに、レーザレンジファインダ３は、図６に示すように、第１のレーザレンジファインダとして１台のラインスキャンＬＲＦを用い、第２のレーザレンジファインダとして１台の３Ｄ−ＬＲＦ（ショートレンジ）を用いて構成することができる。

無人車１の進行方向に水濡れ、または、水溜まりが存在する場合、この水濡れ、または、水溜まりの領域は、ラインスキャンＬＲＦにより無人車１から遠い領域を計測しているときには、入射角が大きいために反射光の検出がされない。そして、無人車１の走行に応じて、無人車１から近い領域に水濡れ、または、水溜まりの領域が入ると、無人車１から遠い領域を計測している３Ｄ−ＬＲＦにより、入射角が小さいため、この水濡れ、または、水溜まりからの反射光が検出される。このようにして、水濡れ、または、水溜まりの領域を判別することができ、さらに、表面が平坦である場合には、水溜まりであると判断する。

図７は、本発明に係る無人走行車両における制御ハードウェア構成を示すブロック図である。

この無人走行車両の制御手段２は、図７に示すように、センサデータ入力コンピュータ２ａ、走行可否領域判定／地図生成コンピュータ２ｂ及び機体制御処理コンピュータ２ｃからなる。各コンピュータ２ａ，２ｂ，２ｃは、ＬＡＮ１０で接続されており、それぞれの処理結果の通信を行う。

この制御手段２のセンサデータ入力コンピュータ２ａには、外界計測デバイス５及び自己位置計測デバイス６からのデータが、データバス８を通じて入力される。走行可否領域判定／地図生成コンピュータ２ｂは、センサデータ入力コンピュータ２ａに入力されたデータ及び地図情報に基づき、予め設定された走行ルートの走行が可能か否かを判定する。機体制御処理コンピュータ２ｃは、バス９を通じて、モータドライバやＤ／Ａコンバータに接続され、ハンドルアクチュエータ及びブレーキ・アクセル・バイワイヤ等からなる車体制御デバイス７を制御して、無人車１の走行の制御を行う。

図８は、本発明に係る無人走行車両における制御ソフトウェア構成を示すブロック図である。

この無人走行車両の制御手段２における制御ソフトウェア構成においては、複数のセンサデータＩ／Ｏモジュール、すなわち、ＬＲＦデータＩ／Ｏモジュール１１、自己位置データＩ／Ｏモジュール１２及び機体制御Ｉ／Ｏモジュール１３を有している。これらセンサデータＩ／Ｏモジュールにおいては、レーザレンジファインダ（ＬＲＦ）については座標変換、自己位置についてはデータ統合などの前処理を行う。自己位置情報生成モジュール１４は、無人車１の自己位置の情報を生成する。

そして、地図生成モジュール１５は、移動しながら得られたレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）からのデータに基づく走行可否情報を、一枚の格子状の地図上にマッピングする。この際に、水溜まり検出モジュール１８から提供される水溜まり検出のアルゴリズムを適用する。

走行経路生成モジュール１７は、作成した地図に基づいて、走行経路を生成する。また、機体制御モジュール１６は、決定された走行経路に沿った走行を行うため、各アクチュエータの動作量を決定する。

〔水溜まり検出方法〕
図９は、本発明に係る水溜まり検出方法における検出アルゴリズムを示すフローチャートであって、図４及び図６に示したレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置において使用する検出アルゴリズムを示すフローチャートである。

本発明に係る水溜まり検出方法の実行手順は、図９に示すように、ステップｓｔ１でスタートすると、ステップｓｔ２では、ＬＲＦデータを新規に入力し、地図上の位置（ｉ，ｊ）に対応させる。（ｉ，ｊ）は、地面と垂直方向をｚとした場合の、ＬＲＦで計測した計測点の３次元位置（ｘ，ｙ，ｚ）について、ｘ，ｙをそれぞれ地図上の格子位置のインデックスとしたものである。ステップｓｔ３では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）を取り出す。

次に、ステップｓｔ４では、取得したデータが近距離領域を計測するＬＲＦからのデータか否かを判別する。近距離領域を計測するＬＲＦからのデータであれば、ステップｓｔ５に進み、近距離領域を計測するＬＲＦからのデータでなければステップｓｔ６に進む。

ステップｓｔ６では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）に最新のデータ（距離値、高さ、入射角度、反射強度、データを取得したＬＲＦのＩＤ）を代入し、ステップｓｔ２に戻る。

ステップｓｔ５では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）が過去に計測された場所であったかを判別する。過去に計測された場所であったならばステップｓｔ６に進み、過去に計測された場所でなかったならばステップｓｔ７に進む。
ステップｓｔ７では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）における高さデータが、近傍位置の高さと比較し水平に近いか否かを判別する。高さデータが水平でないならば、ステップｓｔ８に進み、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）に水濡れ領域を示すフラグを立て、ステップｓｔ６に進む。高さデータが水平に近いならば、ステップｓｔ９に進み、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）に水溜まり領域を示すフラグを立て、ステップｓｔ６に進む。
図１０は、本発明に係る水溜まり検出方法における検出アルゴリズムを示すフローチャートであって、図５及び図６に示したレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置において使用する検出アルゴリズムを示すフローチャートである。

また、本発明に係る水溜まり検出方法の実行手順は、３Ｄスキャンタイプのレーザレンジファインダを用いる場合には、図１０に示すように、ステップｓｔ１１でスタートすると、ステップｓｔ１２では、ＬＲＦデータを新規に入力し、地図上の位置（ｉ，ｊ）に対応させる。ステップｓｔ１３では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）を取り出す。

次に、ステップｓｔ１４では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）が過去に計測された場所であったかを判別する。過去に計測された場所であったならばステップｓｔ１５に進み、過去に計測された場所でなかったならばステップｓｔ１６に進む。

ステップｓｔ１６では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）に最新のデータ（距離値、入射角度、反射強度、データを取得したＬＲＦのＩＤ）を代入し、ステップｓｔ１２に戻る。

ステップｓｔ１５では、同一領域についての過去の計測と今回の計測とを比較し、光軸の俯角の差がθｔ以上であるか否かを判別する。俯角の差がθｔ以上でなければ、ステップｓｔ１６に進み、俯角の差がθｔ以上であれば、ステップｓｔ１７に進む。

ステップｓｔ１７では、同一領域についての過去の計測と今回の計測とを比較し、反射強度の差がＩｔ以上であるか否かを判別する。強度の差がＩｔ以上でなければ、ステップｓｔ１６に進み、強度の差がＩｔ以上であれば、ステップｓｔ１８に進む。

ステップｓｔ１８では、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）における高さデータが水平に近いか否かを判別する。高さデータが水平でないならば、ステップｓｔ１９に進み、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）に水濡れ領域を示すフラグを立て、ステップｓｔ１６に進む。高さデータが水平に近いならば、ステップｓｔ２０に進み、地図上の位置データ（ｉ，ｊ）に水溜まり領域を示すフラグを立て、ステップｓｔ１６に進む。

このように、３Ｄスキャンタイプのレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）を用いる場合には、任意の俯角での計測が可能となるため、同一地点を複数回計測したデータから、入射角の差に対して水面の全反射によりどの程度の反射率の低下があるかを、あらかじめ閾値θｔ，Ｉｔとして決定しておくことにより、水溜まりや濡れの検出を行う。

図１１は、本発明に係る水溜まり検出装置における計測結果の一例を示す図であり、（ａ）は水溜まりの様子を示し、（ｂ）は計測結果を示す。

本発明に係る水溜まり検出装置によれば、図１１中の（ａ）に示すように、例えば、砂利道の中の水溜まりの検出が可能であった。図１１中の（ｂ）は、計測結果を上からみた地図として表現したものであり、グレーが未計測領域、白色が水溜まり以外、黒色が検出された水溜まり領域を示している。

このような水溜まり領域のデータが得られた場合には、制御手段２は、その領域を回避可能であれば回避する制御を行う。また、周りに障害物が存在し、水溜まり領域を回避できない場合においては、制御手段２は、最徐行でアプローチを行い、車体の大きな揺れやタイヤ空転を監視しながら走行させる制御を行う。

なお、本発明において、水濡れ領域、または、水溜まり領域の検出には、画像処理や偏光状態の検出を併用するようにしてもよい。また、機械学習法を併用することにより、さらに計測対象の属性判断を行うようにしてもよい。さらに、無人車１の近傍の領域については、接触センサを用いて、直接的に水を検出することも可能である。

フレネルの法則を説明する図である。 水面への入射角と反射率との関係を示すグラフである。 本発明に係る水溜まり検出装置を搭載した本発明に係る無人走行車両の外観構成を示す斜視図である。 本発明に係る水溜まり検出装置におけるレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置の例を示す側面図であって、２台のラインスキャンＬＲＦを用いて構成したものである。 本発明に係る水溜まり検出装置におけるレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置の例を示す側面図であって、１台の３Ｄ−ＬＲＦを用いて構成したものである。 本発明に係る水溜まり検出装置におけるレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置の例を示す側面図であって、１台のラインスキャンＬＲＦ及び１台の３Ｄ−ＬＲＦを用いて構成したものである。 本発明に係る無人走行車両における制御ハードウェア構成を示すブロック図である。 本発明に係る無人走行車両における制御ソフトウェア構成を示すブロック図である。 本発明に係る水溜まり検出方法における検出アルゴリズムを示すフローチャートであって、図４及び図６に示したレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置において使用する検出アルゴリズムを示すフローチャートである。 本発明に係る水溜まり検出方法における検出アルゴリズムを示すフローチャートであって、図５及び図６に示したレーザレンジファインダ（ＬＲＦ）光軸配置において使用する検出アルゴリズムを示すフローチャートである。 本発明に係る水溜まり検出装置における計測結果の一例を示す図であり、（ａ）は水溜まりの様子を示し、（ｂ）は計測結果を示す。

符号の説明

１ 無人車
２ 制御手段
３ レーザレンジファインダ
４ ＧＰＳ受信装置

Claims (3)

1. 遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、
   前記第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダと、
   前記各レーザレンジファインダからの計測結果に基づく演算を行う制御手段と
   とを備え、
   前記第１のレーザレンジファインダによる計測を行った後に、該第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、前記第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域であって前記第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった領域がある場合には、前記制御手段は、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する
   ことを特徴とする水溜まり検出装置。
2. 走行可能となされた無人車と、
   前記無人車に搭載され、この無人車の進行方向の遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、
   前記無人車に搭載され、前記第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダと、
   前記無人車に搭載され、この無人車の走行を制御するとともに、前記各レーザレンジファインダからの計測結果に基づく演算を行う制御手段と
   とを備え、
   前記制御手段は、前記第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、前記無人車の進行に応じて、前記第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する
   ことを特徴とする無人走行車両。
3. 遠方を計測する第１のレーザレンジファインダと、
   前記第１のレーザレンジファインダよりも近傍を計測する第２のレーザレンジファインダとを用いて、
   前記第１のレーザレンジファインダにより計測できなかった領域が、この第１のレーザレンジファインダによる計測方向に移動したときに、前記第２のレーザレンジファインダにより計測可能となった場合には、その領域を水濡れ、または、水溜まりであると判断し、その領域が平面で構成されている場合には、水溜まりである判断する
   ことを特徴とする水溜まり検出方法。

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