JP2012203806A

JP2012203806A - 物体認識装置

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Publication number: JP2012203806A
Application number: JP2011069999A
Authority: JP
Inventors: Toshiyuki Matsubara; 利之松原
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2011-03-28
Filing date: 2011-03-28
Publication date: 2012-10-22
Anticipated expiration: 2031-03-28
Also published as: JP5316572B2; DE112012001506T5; US10614322B2; CN103443838A; DE112012001506B4; WO2012133457A1; US9792510B2; US20180005056A1; US20140003671A1; CN103443838B

Abstract

【課題】物体の認識の精度を向上可能な物体認識装置を提供する。
【解決手段】物体認識装置１０においては、信頼度設定部３が、自車両の周辺エリアに対して、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を設定する。そして、グルーピング部７が、反射地点同士の間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、反射地点をグルーピングする。このため、例えば、２つの物体が近接していても、一方の物体の反射地点と他方の物体の反射地点との間のエリアにおける物体存在信頼度が低い場合に、２つの物体の反射地点を単一のグループでなく別々のグループとしてグルーピングすることが可能となる。その結果、複数の物体を単一の物体と誤認識することを避けることができるので、物体の認識精度を向上することが可能となる。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両に搭載された物体認識装置に関する。

上記技術分野の従来の物体認識装置として、例えば、特開２００８−２６９９７号公報に記載の歩行者認識装置が知られている。この歩行者認識装置は、まず、検知エリア内を走査するように複数の送信ビームを照射すると共に、反射物体によって反射ビームが生じたときにその反射ビームを受信する。続いて、送信ビームの照射及び反射ビームの受信の結果に基づいて、反射物体の座標位置を決定する。続いて、反射物体が移動物体であるか否かを判定する。さらに、反射物体が移動物体である場合に、２次元座標系において互いに近接する反射物体同士をグルーピングする。そして、グルーピングによって得られた反射物体の集合の大きさが所定範囲内であるときに、その反射物体の集合を歩行者であると認識する。

特開２００８−２６９９７号公報

特開２００８−２６９９７号公報に記載の歩行者認識装置は、上述したように、反射物体が移動物体である場合に、２次元座標系において互いに近接する反射物体同士をグルーピングすることにより、歩行者の認識の精度の向上を図っている。しかしながら、このような歩行者認識装置にあっては、例えば、複数の物体が互いに近接して移動している場合には、その複数の物体を単一のグループとしてグルーピングしてしまうので、各物体を正しく認識することができないことがある。

本発明は、そのような事情に鑑みてなされたものであり、物体の認識の精度を向上可能な物体認識装置を提供することを課題とする。

上記課題を解決するために、本発明の物体認識装置は、車両に搭載された物体認識装置であって、車両の周辺エリアに存在する物体を検出する物体検出手段と、物体検出手段による物体の検出地点の座標を特定する座標特定手段と、座標特定手段が特定した検出地点の座標に基づいて、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を周辺エリアに設定する信頼度設定手段と、検出地点同士の間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、検出地点をグルーピングするグルーピング手段と、を備えることを特徴とする。

この物体認識装置においては、信頼度設定手段が、車両の周辺エリアに対して、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を設定する。そして、グルーピング手段が、検出地点同士の間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、検出地点をグルーピングする。このため、例えば、２つの物体が近接していても、一方の物体の検出地点と他方の物体の検出地点との間のエリアにおける物体存在信頼度が低い場合等に、２つの物体の検出地点を単一のグループでなく別々のグループとしてグルーピングすることが可能となる。その結果、複数の物体を単一の物体と誤認識することを避けることができるので、物体の認識精度を向上することが可能となる。

本発明の物体認識装置においては、信頼度設定手段は、物体検出手段と検出地点との間のエリアにおける物体存在信頼度を、検出地点における物体存在信頼度よりも低く設定することができる。この場合、物体存在信頼度の設定を精度良く行うことが可能となる。

また、本発明の物体認識装置は、信頼度設定手段が設定した物体信存在頼度に基づいて、周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成する分布マップ作成手段をさらに備え、グルーピング手段は、分布マップ作成手段が作成した分布マップに基づいてグルーピングを行うことができる。この構成によれば、物体存在信頼度の分布マップを用いて、容易且つ確実に検出地点のグルーピングを行うことができる。

上記の場合において、グルーピング手段は、分布マップにおける物体存在信頼度が所定の閾値未満である領域には、物体が存在しないとみなしてグルーピングを行うことができる。この場合、複数の物体を単一の物体と誤認識することを確実に避けることができ、ひいては、物体の認識精度をさらに向上することが可能となる。

また、本発明の物体認識装置は、グルーピング手段によってグルーピングされた検出地点の座標に基づいて、物体存在信頼度が所定の閾値以上のエリアにおいて物体の形状を推定する形状推定手段をさらに備えることができる。この構成によれば、推定された形状に基づいて容易に物体の認識を行うことができる。

さらに、本発明の物体認識装置においては、物体検出手段は、周辺エリアにレーザ光を発信する発信手段と、発信手段から発信されたレーザ光の反射光を受信する受信手段とを有し、検出地点は、レーザ光の反射地点であるものとすることができる。

本発明によれば、物体の認識精度を向上可能な物体認識装置を提供することができる。

本発明の物体認識装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。図１に示された物体認識装置の動作を示すフローチャートである。物体存在信頼度の設定の様子を示す模式図である。分布マップの一例を示す図である。分布マップの一例を示す図である。分布マップの一例を示す図である。

以下、本発明に係る物体認識装置の好適な実施形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、図面の説明において、同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、本発明の物体認識装置の一実施形態の構成を示すブロック図である。図１に示されるように、物体認識装置１０は、センサ入力部（物体検出手段）１、座標特定部（座標特定手段）２、信頼度設定部（信頼度設定手段）３、分布マップ作成部（分布マップ作成手段）４、領域分割部５、点間距離計測部６、グルーピング部（グルーピング手段）７、及び物体認識部（形状推定手段）８を備えている。このような物体認識装置１０は、プリクラッシュセーフティシステムといった運転支援システムの一環として車両に搭載されている。以下では、物体認識装置１０を搭載した車両を自車両と称する。

センサ入力部１は、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出する。センサ入力部１は、例えば、ＬＩＤＡＲ（Light Detection And Ranging）、レーザレンジファインダ、及びカメラ（ステレオカメラ）等の任意のセンサとすることができるが、以下では、特にレーザ光を用いるセンサとする。

センサ入力部１は、自車両の周辺エリアをスキャンするように複数のレーザ光を発信するレーザ光発信部（発信手段）１１と、レーザ光発信部１１から発信されたレーザ光の反射光を受信する反射光受信部（受信手段）１２とを有している。センサ入力部１は、レーザ光発信部１１からのレーザ光の発信と、反射光受信部１２での反射光の受信とによって、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出する。

座標特定部２は、センサ入力部１の検出結果に基づいて、センサ入力部１による物体の検出地点の座標を特定する。本実施形態において、センサ入力部１による物体の検出地点は、レーザ光発信部１１から発信されたレーザ光の反射地点である。座標特定部２は、例えば、レーザ光発信部１１が２次元的に複数のレーザ光を発信する場合には、反射地点の座標を２次元の座標として特定する。

信頼度設定部３は、座標特定部２が特定した反射地点の座標に基づいて、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を、自車両の周辺エリアに設定する。物体存在信頼度は、例えば、物体が存在する可能性が高い「物体有り」、物体が存在する可能性が低い「物体無し」、及び、物体が存在する可能性が中程度の「不明」の３段階に設定することができる。

分布マップ作成部４は、信頼度設定部３が設定した物体存在信頼度に基づいて、自車両の周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成する。領域分割部５は、必要に応じて、分布マップ作成部４が作成した分布マップを複数の領域に分割する。

点間距離計測部６は、座標特定部２が特定した反射地点の座標に基づいて、反射地点同士の距離を示す点間距離を計測する。点間距離の計測は、例えば、分布マップ作成部４が作成した分布マップを利用して行うことができる。

グルーピング部７は、反射地点同士の間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、反射地点をグルーピングする。本実施形態においては、グルーピング部７は、特に、分布マップに基づいて反射地点をグルーピングする。その際、グルーピング部７は、所定の基準を満たす一群の反射地点を単一のグループとする。所定の基準は、例えば、互いに隣接する反射地点間の点間距離が所定の距離以下であること等とすることができる。

物体認識部８は、グルーピング部７によってグルーピングされた反射地点の座標に基づいて、そのグルーピングされた反射地点に対応する物体の形状を推定する。物体の形状の推定は、物体存在信頼度が所定の閾値（例えば、「不明」を示す物体存在信頼度）以上のエリアにおいて行われる。また、物体認識部８は、推定した形状に基づいて、物体を認識する。

なお、物体認識装置１０の座標特定部２〜物体認識部８は、ＣＰＵ、ＲＯＭ及びＲＡＭ等を含むコンピュータを主体として構成される。座標特定部２〜物体認識部８の各機能は、そのコンピュータにおいて所定のソフトウェアを実行することにより実現される。

次に、物体認識装置１０の動作について説明する。図２は、物体認識装置１０の動作を示すフローチャートである。図２に示されるように、物体認識装置１０においては、まず、センサ入力部１が、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出する（ステップＳ１）。より具体的には、レーザ光発信部１１が自車両の周辺エリアにレーザ光を発信すると共に、その反射光を反射光受信部１２が受信することによって、自車両の周辺エリアに存在する物体を検出する。

続いて、座標特定部２が、レーザ光の反射地点の座標を特定する（ステップＳ２）。続いて、信頼度設定部３が、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を、自車両の周辺エリアに設定する（ステップＳ３）。信頼度設定部３による物体存在信頼度の設定について具体的に説明する。

図３に示されるように、自車両Ｃ１のセンサ入力部１から発信されたレーザ光Ｌが、例えば前方の他車両Ｃ２の反射地点Ｐで反射された後にセンサ入力部１で受信された場合には、センサ入力部１と反射地点Ｐとの間のエリアＡ１における物体存在信頼度を「物体無し」と設定し、反射地点Ｐにおける物体存在信頼度を「物体有り」と設定し、反射地点Ｐよりも先のエリアＡ２における物体存在信頼度を「不明」と設定する。つまり、信頼度設定部３は、センサ入力部１と反射地点Ｐとの間のエリアＡ１における物体存在信頼度を、反射地点Ｐにおける物体存在信頼度よりも低く設定する。なお、レーザ光の反射が得られないエリアを「物体無し」と設定することもできる。

続いて、分布マップ作成部４が、信頼度設定部３が設定した物体存在信頼度に基づいて、自車両の周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成する（ステップＳ４）。図４は、分布マップ作成部４が作成した分布マップの一例を示す図である。図４に示されるように、分布マップ作成部４は、レーザ光発信部１１が２次元的に複数のレーザ光を発信する場合に、すなわち、自車両Ｃ１の周辺エリアＡにおいて反射地点が２次元的に配置される場合に、２次元のマップを作成する。図３においては、物体存在信頼度が高い領域ほど色が濃く設定されている。

上述したように、信頼度設定部３が、自車両Ｃ１のセンサ入力部１と反射地点Ｐとの間のエリアＡ１における物体存在信頼度を「物体無し」と設定し、反射地点Ｐにおける物体存在信頼度を「物体有り」と設定し、反射地点Ｐよりも先のエリアＡ２における物体存在信頼度を「不明」と設定している。分布マップには、その物体存在信頼度が反映されている。このため、分布マップにおいては、エリアＡ１に対応する領域、エリアＡ２に対応する領域、反射地点Ｐに対応する領域の順に色が濃く設定されている。

続いて、領域分割部５が、分布マップ作成部４が作成した分布マップを複数の領域に分割する（ステップＳ５）。より具体的には、図４に示されるように、分布マップを、例えば領域Ｒ１、領域Ｒ２、及び領域Ｒ３に分割する。これは、分布マップにおいて、物体存在信頼度が所定の閾値以上であって連続する部分を単一の領域とすることに相当する。このように、分布マップを複数の領域に予め分割しておくことにより、明らかに異なる物体を示す領域の間において、後述する点間距離の算出や、形状の推定等を行うことを避けることが可能となる。

続いて、点間距離計測部６が、座標特定部２が特定した反射地点の座標に基づいて、互いに隣接する２つの反射地点間の距離を示す点間距離を計測する（ステップＳ６）。この点間距離の計測について、より具体的に説明する。

図５は、分布マップ作成部４が作成した分布マップの一例を示す図である。この分布マップは、所定の間隔のグリッドに区切られている。また、この分布マップにおいては、灰色に設定された領域Ｒ４及Ｒ５は、物体存在信頼度が「不明」である領域であり、それ以外の領域Ｒ６は、物体存在信頼度が「物体無し」である領域である。また、この分布マップには、反射地点Ｐ１〜Ｐ７が配置されている。

点間距離計測部６は、例えばこの分布マップにおいて、隣接する２つの反射地点の点間距離を計測する。より具体的には、例えば、反射地点Ｐ１と反射地点Ｐ２との点間距離、反射地点Ｐ２と反射地点Ｐ３との点間距離と順に点間距離を計測していく。反射地点Ｐ３と反射地点Ｐ４との間には、物体存在信頼度が「物体無し」である領域Ｒ６が設定されている。このため、点間距離計測部６は、反射地点Ｐ３と反射地点Ｐ４との点間距離を、領域Ｒ４及び領域Ｒ５を辿りつつ反射地点Ｐ６及び反射地点Ｐ７を経由する経路Ｂの距離として計測する。このため、反射地点Ｐ３と反射地点Ｐ４との点間距離は、実際の距離Ｄよりも長く計測される。

このように、点間距離計測部６は、互いに隣接する２つの反射地点間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて（考慮して）、当該２つの反射地点間の点間距離を計測する。より具体的には、点間距離計測部６は、分布マップにおける物体信頼度が所定の閾値（例えば「不明」を示す物体信頼度）未満の領域には、物体が存在しないとみなして、当該２つの反射地点間の点間距離を計測する。なお、点間距離の計測には、例えば、Ａ＊探索アルゴリズムを用いることができる。

続いて、物体認識装置１０は、上記の点間距離の計測が、全ての反射地点について行われたか否かを判定する（ステップＳ７）。この判定の結果、点間距離の計測が全ての反射地点について行われていない場合、物体認識装置１０の処理は、ステップＳ６に移行する。

一方、ステップＳ７の判定の結果、点間距離の計測が全ての反射地点について行われた場合、グルーピング部７が、反射地点のグルーピングを行う（ステップＳ８）。このグルーピングは、点間距離計測部６が計測した点間距離に基づいて行うことができる。つまり、このグルーピングは、点間距離が所定の距離以下であることを基準として行うことができる。

例えば、図５に示されるように、反射地点Ｐ１〜Ｐ３は、互いに点間距離が小さいので、単一のグループＧ１とする。また、反射地点Ｐ４及び反射地点Ｐ５も、互いに点間距離が小さいので、単一のグループＧ２とする。一方で、反射地点Ｐ３と反射地点Ｐ４とは、その点間距離が経路Ｂの距離として計測されており、点間距離が大きくなくため、単一のグループとしない。

続いて、物体認識部８が、グルーピング部７によってグルーピングされた反射地点の座標に基づいて、そのグルーピングされた反射地点に対応する物体の形状を推定し、推定された形状に基づいて、物体を認識する（ステップＳ９）。

以上説明したように、物体認識装置１０においては、信頼度設定部３が、自車両の周辺エリアに対して、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を設定する。そして、グルーピング部７が、反射地点間のエリアにおける物体存在信頼度に基づいて、反射地点をグルーピングする。より具体的には、グルーピング部７は、点間距離計測部６が反射地点間のエリアにおける物体信頼度を考慮して計測した点間距離に基づいて、反射地点をグルーピングする。

このため、例えば、２つの物体が近接していても、一方の物体の反射地点と他方の物体の反射地点との間のエリアにおける物体存在信頼度が低い場合に、２つの物体の反射地点を単一のグループでなく別々のグループとしてグルーピングすることが可能となる。その結果、複数の物体を単一の物体と誤認識することを避けることができるので、物体の認識精度を向上することが可能となる。

また、物体認識装置１０においては、信頼度設定部３は、センサ入力部１と反射地点との間のエリアにおける物体存在信頼度を、反射地点における物体存在信頼度よりも低く設定する。このため、物体存在信頼度の設定の精度が向上される。

また、物体認識装置１０においては、分布マップ作成部４が、信頼度設定部３が設定した物体信存在頼度に基づいて自車両の周辺エリアにおける物体存在信頼度の分布マップを作成する。そして、グルーピング部７は、分布マップ作成部４が作成した分布マップに基づいてグルーピングを行う。より具体的には、グルーピング部７は、分布マップにおいて点間距離計測部６が計測した点間距離に基づいてグルーピングを行う。このため、分布マップを用いて容易且つ確実に反射地点のグルーピングを行うことができる。

また、物体認識装置１０においては、グルーピング部７は、分布マップにおける物体存在信頼度が所定の閾値未満である領域には、物体が存在しないとみなしてグルーピングを行う。より具体的には、グルーピング部７は、分布マップにおける物体信頼度が所定の閾値未満の領域に物体が存在しないとみなして点間距離計測部６が計測した点間距離に基づいて、グルーピングを行う。このため、複数の物体を単一の物体と誤認識することを確実に避けることができ、ひいては、物体の認識精度をさらに向上することが可能となる。

また、物体認識装置１０においては、物体認識部８が、グルーピング部７によってグルーピングされた反射地点の座標に基づいて、物体存在信頼度が所定の閾値以上のエリアにおいて物体の形状を推定する。このため、推定された形状に基づいて物体の認識を精度よく行うことができる。

以上の実施形態は、本発明に係る物体認識装置の一実施形態を説明したものであり、本発明に係る物体認識装置は、上記の物体認識装置１０に限定されるものではない。本発明に係る物体認識装置は、各請求項の要旨を変更しない範囲において、任意に物体認識装置１０を変形したものとすることができる。

例えば、点間距離計測部６における点間距離の計測は、以下のように行うことができる。すなわち、図６に示されるように、反射地点Ｐ３と反射地点Ｐ４との間に、物体存在信頼度が「物体無し」である領域Ｒ７がある場合、反射地点Ｐ３と反射地点Ｐ４との点間距離を測定しないものとする（例えば無効値を設定する）ことができる。この場合、点間距離を求める処理の負荷を低減することができる。

また、物体存在信頼度は、上述したように「物体無し」、「物体有り」、及び「不明」の３つの不連続な値でなく、連続した値であってもよい。

また、センサ入力部１としては、ＬＩＤＡＲを用いることが好適である。ＬＩＤＡＲは、従来のレーザレーダに比べて、２次元座標把握能力が大幅に高いので、センサ入力部１としてＬＩＤＡＲを用いれば、より精度良く物体認識が可能となる。

さらに、物体認識装置１０は、領域分割部５を有さない構成としてもよい。この場合には、簡単な構成で精度の良い物体の認識が可能となる。

１…センサ入力部（物体検出手段）、２…座標特定部（座標特定手段）、３…信頼度設定部（信頼度設定手段）、４…分布マップ作成部（分布マップ作成手段）、７…グルーピング部（グルーピング手段）、８…物体認識部（形状推定手段）、１０…物体認識装置、１１…レーザ光発信部（発信手段）、１２…反射光受信部（受信手段）。

Claims

車両に搭載された物体認識装置であって、
前記車両の周辺エリアに存在する物体を検出する物体検出手段と、
前記物体検出手段による物体の検出地点の座標を特定する座標特定手段と、
前記座標特定手段が特定した前記検出地点の座標に基づいて、物体が存在するか否かの信頼度を示す物体存在信頼度を前記周辺エリアに設定する信頼度設定手段と、
前記検出地点同士の間のエリアにおける前記物体存在信頼度に基づいて、前記検出地点をグルーピングするグルーピング手段と、
を備えることを特徴とする物体認識装置。
前記信頼度設定手段は、前記物体検出手段と前記検出地点との間のエリアにおける前記物体存在信頼度を、前記検出地点における前記物体存在信頼度よりも低く設定する、ことを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
前記信頼度設定手段が設定した前記物体信存在頼度に基づいて、前記周辺エリアにおける前記物体存在信頼度の分布マップを作成する分布マップ作成手段をさらに備え、
前記グルーピング手段は、前記分布マップ作成手段が作成した前記分布マップに基づいて前記グルーピングを行う、ことを特徴とする請求項１又は２に記載の物体認識装置。
前記グルーピング手段は、前記分布マップにおける前記物体存在信頼度が所定の閾値未満である領域には、物体が存在しないとみなして前記グルーピングを行う、ことを特徴とする請求項３に記載の物体認識装置。
前記グルーピング手段によってグルーピングされた前記検出地点の座標に基づいて、前記物体存在信頼度が所定の閾値以上のエリアにおいて物体の形状を推定する形状推定手段をさらに備える、ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか一項に記載の物体認識装置。
前記物体検出手段は、前記周辺エリアにレーザ光を発信する発信手段と、前記発信手段から発信された前記レーザ光の反射光を受信する受信手段とを有し、
前記検出地点は、前記レーザ光の反射地点である、ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか一項に記載の物体認識装置。