JP2012230604A - データ処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】自車両周辺の障害物の検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷等を低減することができるデータ処理装置の提供。
【解決手段】自車両の状態を検出する状態検出手段と、自車両周辺に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、障害物検出手段で取得された位置データに対して所定の処理を施すデータ処理手段と、データ処理手段で所定の処理が行われる前に、状態検出手段で検出された自車両の状態に基づき、障害物検出手段の検出結果について処理対象の領域制限を行う制限手段とを備え、領域制限された検出結果が、データ処理手段の処理対象とされ、状態検出手段は、自車両の少なくとも車速を検出し、制限手段は、車速が高いほど、処理対象領域が幅方向に狭くなるように領域制限を行うことを特徴とする。
【選択図】図６

Description

本発明はデータ処理装置に関し、より詳しくは、自車両周辺の障害物を検出し、その検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷やメモリに記憶される情報量を不必要に増大させることがなく、当該処理負荷等を低減することができるデータ処理装置に関する。

近年、車載カメラ等により自車両前方の走行環境を検出し、この走行環境データに基づいて先行車両を検出して、先行車両に衝突するのを防止する制御や、先行車両との車間距離を一定以上に保つ制御を行う走行制御装置が実用化されている。

例えば、特許文献１には、車載カメラの撮像画像に基づいて自車両前方の立体物を検出し、車速、操舵角、ヨーレート等の車両状態に基づいて上記立体物が先行車両であるかどうかを判定するための判定領域を設定し、当該判定領域における上記立体物の存在状態に基づいて当該立体物が先行車両であるかどうかを判定する車外監視装置が開示されている。

特許文献１において、立体物の検出領域は、上記判定領域より広い領域である。判定領域は、自車両の車速が大きいほど、車幅方向に大きくなるように設定される。このように設定することで、車速が大きい場合でも、前方立体物の中から先行車を確実に検出することができる。

特開２００４−９８７１７号公報

しかしながら、上記した特許文献１に記載の技術には、以下のような課題があった。
すなわち、特許文献１に記載の技術では、先行車か否かを判断する際に車速に応じて判定領域の幅を変化させているが、その変化はＣＰＵの処理負荷の増大やメモリに記憶される情報量の増大を考慮したものではないため、それら処理負荷や情報量を不必要に増大させる虞がある。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたもので、自車両周辺の障害物を検出し、その検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷やメモリに記憶される情報量を不必要に増大させることがなく、当該処理負荷等を低減することができるデータ処理装置の提供を目的とする。

上記課題を解決するため、本願発明は以下の手段を採用した。すなわち、
第１の発明は、
自車両周辺に存在する障害物を検出し、その検出結果に対して所定の処理を施すデータ処理装置であって、
自車両の状態を検出する状態検出手段と、
自車両周辺に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、
上記障害物検出手段で取得された位置データに対して上記所定の処理を施すデータ処理手段と、
上記データ処理手段で上記所定の処理が行われる前に、上記状態検出手段で検出された上記自車両の状態に基づき、上記障害物検出手段の検出結果について処理対象の領域制限を行う制限手段とを備え、
上記領域制限がなされた検出結果が、上記データ処理手段の処理対象とされ、
上記状態検出手段は、上記自車両の少なくとも車速を検出し、
上記制限手段は、上記車速が高いほど、処理対象領域が幅方向に狭くなるように上記領域制限を行うことを特徴とする、データ処理装置である。

第１の発明によれば、車速が高いほど、処理対象領域が幅方向に狭くなるように処理対象の領域制限が行われるので、自車両周辺の障害物を検出し、その検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷やメモリに記憶される情報量を不必要に増大させることがなく、当該処理負荷等を低減することができる。なお、本発明における「幅方向」には、自車両の進行方向と直交する方向、自車両の車幅方向が含まれる。

第２の発明は、第１の発明において、
上記制限手段は、上記車速が高いほど、上記車速が低い場合に比べて上記処理対象領域が上記幅方向と直交する方向に広くなるように上記領域制限を行うことを特徴とする。

第２の発明によれば、車速が高いほど、処理対象領域が上記幅方向と直交する方向に広くなるので、車速が高いほど、遠方の障害物の検出結果を用いて種々の処理を行うことができる。なお、本発明における「幅方向と直交する方向」には、自車両の進行方向、自車両の車長方向が含まれる。

第３の発明は、第１または第２の発明において、
上記障害物検出手段は、一つ以上のセンサで構成され、
上記データ処理手段は、上記障害物検出手段で取得された位置データを上記センサの外へ送信する処理であることを特徴とする。

第３の発明によれば、送信対象の領域制限が行われた後、送信処理が行われるので、通信トラフィックを低減することができる。

第４の発明は、第１乃至第３いずれかの発明において、
上記障害物検出手段は、一つ以上のセンサで構成され、
上記データ処理手段は、上記障害物検出手段で取得された位置データに基づいて、上記自車両が上記障害物に衝突する可能性の判断、または、上記自車両と上記障害物の間隔制御、の少なくともいずれか一方の処理を行うことを特徴とする。

第４の発明によれば、衝突可能性判断等の処理対象の領域制限が行われた後、当該処理が行われるので、衝突可能性判断等の処理負荷および当該処理の際に記憶される情報量を低減することができる。

第５の発明は、第１乃至第４いずれかの発明において、
上記データ処理手段は、環境マップ上に上記障害物の位置を特定する処理であり、上記障害物検出手段により取得された時系列の位置データまたは複数の上記障害物検出手段により取得された位置データに基づく投票を上記環境マップ上に行うことにより、上記位置の特定を行うことを特徴とする。

第５の発明によれば、環境マップ作成処理の際、処理対象の領域制限が行われた後、当該処理が行われるので、環境マップ作成処理の処理負荷および当該処理の際に記憶される情報量を低減することができる。

第６の発明は、第１乃至第５いずれかの発明において、
上記障害物検出手段は、レーダまたはカメラの少なくともいずれか一方であることを特徴とする。

第６の発明によれば、レーダまたはカメラの少なくともいずれか一方を用いて障害物を検出し、その検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷やメモリに記憶される情報量を不必要に増大させることがなく、当該処理負荷等を低減することができる。

本発明によれば、自車両周辺の障害物を検出し、その検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷やメモリに記憶される情報量を不必要に増大させることがなく、当該処理負荷等を低減することができる。

本発明の実施形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図 本発明の実施形態における環境マップのイメージを示す図 本発明の実施形態における環境マップのイメージを示す図 本発明の実施形態における環境マップのイメージを示す図 本発明の実施形態における環境マップの生成過程を示すフローチャート 本発明の実施形態における制限手段の動作を示す図 本発明の実施形態における制限手段の動作を示すフローチャート

（実施形態）
本発明の実施形態について、図面を参照しつつ説明する。
図１は、本発明の実施形態に係るデータ処理装置の構成を示すブロック図である。

本実施形態に係るデータ処理装置１は、状態検出手段２と、障害物検出手段３と、制限手段４と、データ処理手段５とを備えている。

データ処理装置１は、自車両６に搭載され、当該自車両６周辺に存在する障害物を検出し、その検出結果に対して所定の処理を施す装置である。

状態検出手段２は、自車両６の車速、移動距離、移動方向等、自車両６の状態を検出する。状態検出手段２は、例えば、車速を検出する車速センサ、ヨーレートを検出するヨーレートセンサ、ステアリングの操舵角度を検出するステアリングセンサ等を含む。

障害物検出手段３は、自車両６周辺に存在する障害物を検出する。障害物検出手段３の種類は特に限定されないが、例えば、レーダまたはカメラの少なくともいずれか一方を備えた構成とすることができる。レーダであれば、例えばレーザレーダ、ミリ波レーダとすることができる。また、カメラであれば、例えば、イメージセンサを備えたデジタルカメラとすることができる。障害物検出手段３は、レーダとカメラの双方を備えた構成としてもよい。また、レーダ、カメラの個数も特に限定されず、それぞれの個数が一または複数のいずれであってもよい。

データ処理手段５は、障害物検出手段３で取得された位置データに対して所定の処理を施す。データ処理手段５が行う処理内容は特に限定されるものではないが、例えば、障害物検出手段３を構成するレーダやカメラで取得された位置データを、当該レーダやカメラの外へ送信する処理とすることができる。

また、データ処理手段５が行う処理内容は、障害物検出手段３で取得された位置データに基づいて、自車両が障害物に衝突する可能性の判断、または、自車両６と障害物の間隔制御、の少なくともいずれか一方の処理とすることもできる。自車両６が障害物に衝突する可能性の判断は、従来公知の処理を採用することができる。例えば、状態検出手段２および障害物検出手段３の各検出結果に基づいて、自車両６と障害物の距離、自車両６と障害物の相対速度を求め、これら距離および相対速度から衝突までの時間（Time To Collision；TTC）を求める。このＴＴＣと閾値の大小関係から衝突の可能性を判断することができる。

また、データ処理手段５が行う処理内容は、環境マップ上に障害物の位置を特定する処理とすることができる。環境マップとは、自車両６の周辺環境の認識結果（障害物の存在確率等）を電子的にマップ化したものである。この処理内容は、障害物検出手段３により取得された時系列の位置データまたは複数の障害物検出手段３により取得された位置データ、に基づく投票を環境マップ上に行うことにより、障害物の位置を特定する処理である。データ処理手段５は、マイクロコンピュータ等で構成されている。ＲＯＭに記憶された所定のプログラムをマイクロコンピュータが実行することにより、当該処理が行われる。

ここで、障害物検出手段３により取得された時系列の位置データに基づく投票を環境マップ上に行うことにより、障害物の位置を特定する処理について説明する。図２〜４は、本実施形態における環境マップのイメージを示す図である。図２の（Ａ）は、時刻ｔ１における自車両６、停車車両７、先行車両８、対向車両９の位置関係を道路上に示し、（Ｂ）は、時刻ｔ１における環境マップＭ１を示している。図３の（Ａ）は、時刻ｔ１後の時刻ｔ２における自車両６、停車車両７、先行車両８、対向車両９の位置関係を示し、（Ｂ）は、時刻ｔ２における環境マップＭ２を示している。図４の（Ａ）は、時刻ｔ２後の時刻ｔ３における自車両６、停車車両７、先行車両８、対向車両９の位置関係を示し、（Ｂ）は、時刻ｔ３における環境マップＭ３を示している。

環境マップの生成は、マイクロコンピュータにより行われる。環境マップは、障害物検出手段３により取得された時系列の位置データに基づき、例えば１００ミリ秒毎に生成される。図５は、本実施形態における環境マップの生成過程を示すフローチャートである。

具体的には、図５に示されるように、まず、障害物検出手段３で取得された自車両周辺に存在する障害物の位置情報（自車両に対する障害物の相対座標）が、制限手段４を介して取得される（ステップＳ１）。後述するように、制限手段４は、障害物検出手段３の検出結果について、処理対象（ここでは環境マップの生成対象データ）の領域制限を行う。次いで、状態検出手段２により自車両の移動量（移動距離、移動方向の情報）情報が取得される（ステップＳ２）。次いで、ステップＳ１、Ｓ２で取得された情報に基づき、障害物の絶対座標が取得される（ステップＳ３）。ステップＳ３においては、ステップＳ１で取得された相対座標からステップＳ２で取得された自車両の移動量を減算することにより、障害物の絶対座標を求めることができる。次いで、ステップＳ１〜Ｓ３の処理が所定回数（例えば５回）行われたかどうかが判定される（ステップＳ４）。ステップＳ４においてＮＯと判定された場合にはステップＳ１に戻って処理を継続し、ステップＳ４においてＹＥＳと判定された場合にはステップＳ５に処理を進める。ステップＳ５においては、ステップＳ３で取得された障害物の絶対座標に対応する環境マップのグリッドに、障害物存在点Ｐを投票する（図２（Ｂ）参照）。投票は、直近の上記所定回数（例えば５回）分の絶対座標について行われる。障害物存在点Ｐは、障害物検出手段３により障害物が存在すると認識された点である。障害物検出手段３がレーダである場合には、障害物存在点Ｐはレーダ波が反射された点である。

次いで、環境マップの各グリッドに障害物の存在確率が付与される（ステップＳ６、図２（Ｂ）参照）。図２〜４において、グリッド中に記載されている数字は存在確率を示している。存在確率は０以上１以下の値として付与される。なお、環境マップ生成開始時には、環境マップの各グリッドには一律の存在確率が初期値（例えば０．５）として付与されている。上記ステップＳ５において障害物存在点Ｐが投票されたグリッドでは、ステップＳ６で存在確率が所定ポイント（例えば０．１）加算される（パターンＡ）。一方、上記ステップＳ５において投票された障害物存在点Ｐと自車両の基準点Ｋ（障害物検出手段３の位置）を結ぶ線分が通るグリッドでは、存在確率が所定ポイント（例えば０．１〜０．２）減算される（パターンＢ）。パターンＡ，Ｂのいずれにも該当しないグリッドでは、上記初期値に近づくように存在確率が変更される（パターンＣ）。ステップＳ１〜Ｓ６により、１回分の環境マップ（例えば時刻ｔ１に対応する環境マップＭ１）が生成される。１回分の環境マップが生成されると、ステップＳ７に移行し、環境マップの生成処理の終了指示が行われたかどうかが判断される。終了指示が行われていない場合はステップＳ１に戻り、次回分の環境マップ（例えば時刻ｔ２分の環境マップＭ２、その次は時刻ｔ３分の環境マップＭ３）の生成が開始される。一方、終了指示が行われた場合は処理を終了する。

環境マップを生成することにより、自車両６周辺に障害物が存在する確率がグリッド毎に取得される。この環境マップを用いて自車両が障害物（例えば他車両）に衝突する可能性を判断し、必要に応じてブレーキ制御、操舵制御による衝突回避動作を行うことができる。

なお、複数の障害物検出手段３により取得された位置データに基づく投票を環境マップ上に行う場合には、複数の障害物検出手段３で同時期に取得した位置データに基づいて各グリッドでの障害物の存在確率を求めればよい。すなわち、各障害物検出手段３で同じ位置に障害物が検出されれば、その位置に対応するグリッドでの存在確率が高くなる。

図１に戻って、制限手段４は、データ処理手段５で上記所定の処理が行われる前に、状態検出手段２で検出された自車両６の状態に基づき、障害物検出手段３の検出結果について処理対象の領域制限を行う。具体的には、制限手段４は、自車両６の車速が高いほど、データ処理手段５における処理対象領域が幅方向に狭くなるように、障害物検出手段３の検出結果について領域制限を行う。「幅方向」は、自車両６の進行方向と直交する方向、自車両６の車幅方向のいずれであってもよい。また、制限手段４は、車速が高いほど、処理対象領域が上記幅方向と直交する方向に広くなるように領域制限を行う。「幅方向と直交する方向」は、自車両６の進行方向、自車両６の車長方向のいずれであってもよい。車速が低速、中速、高速いずれの場合でも、領域制限前よりは処理対象領域の大きさが小さくなるように領域制限が行われる。領域制限は、処理対象領域の大きさが、車速の変化に応じて連続的に変化するように行ってもよいし、或いは段階的に変化するように行ってもよい。

図６は、制限手段４の動作を示す図である。図６の（Ａ）は、領域制限前の処理対象領域Ｒ１を示す図である。図６の（Ｂ）は、領域制限後の処理対象領域Ｒ２を示す図であり、自車両６の車速が低速である場合の状態を示している。図６の（Ｃ）は、領域制限後の処理対象領域Ｒ３を示す図であり、自車両６の車速が中速である場合の状態を示している。図６の（Ｄ）は、領域制限後の処理対象領域Ｒ４を示す図であり、自車両６の車速が高速である場合の状態を示している。

以下の説明では、処理対象領域についての自車両６の進行方向の長さを「進行方向長さ」と呼称し、処理対象領域についての自車両６の進行方向と直交する方向の長さを「直交方向長さ」と呼称する。また、処理対象領域についての自車両６の車長方向の長さを「車長方向長さ」と呼称し、処理対象領域についての自車両６の車幅方向の長さを「車幅方向長さ」と呼称する。

まず、低車速の場合について、図６の（Ｂ）を参照しつつ説明する。図６の（Ｂ）に示す処理対象領域Ｒ２の進行方向長さ（または車長方向長さ）ｄ２は、（Ａ）に示す領域Ｒ１の進行方向長さ（または車長方向長さ）ｄ１に比べて短く設定される。これは以下の理由による。車速が低速の場合には自車両が遠方に到達する可能性は低いため、処理対象領域Ｒ２の進行方向長さ（または車長方向長さ）ｄ２を（Ａ）の場合に比べて短く設定しても問題はない。ｄ２を短く設定することにより、処理対象領域Ｒ２が（Ａ）に比べて小さくなるため、データ処理手段５における処理の負荷および当該処理のために記憶する情報量を低減することができる。なお、ドライバによる操舵の操作量は、中車速の場合（Ｃ）、高車速の場合（Ｄ）に比べると相対的に大きいと考えられるため、車幅方向長さｗ２は（Ａ）の場合の長さｗ１に比べて小さくするとしても、中車速の場合（Ｃ）、高車速の場合（Ｄ）に比べて大きめに設定される。

次に、中車速の場合について、図６の（Ｃ）を参照しつつ説明する。図６の（Ｃ）に示す処理対象領域Ｒ３の進行方向長さ（または車長方向長さ）ｄ３は、（Ａ）に示す領域Ｒ１の進行方向長さ（または車長方向長さ）ｄ１に比べて短く設定されるが、（Ｂ）に示す領域Ｒ２の進行方向長さ（または車長方向長さ）ｄ２に比べて長く設定される。これは以下の理由による。車速が中速の場合には自車両が遠方に到達する可能性は低いため、処理対象領域Ｒ３の進行方向長さ（または車長方向長さ）ｄ３を（Ａ）の場合に比べて短く設定しても問題はないからである。また、（Ｂ）の場合よりは遠くに到達する可能性が高いからである。ｄ３を（Ａ）の場合よりも短く設定することにより、処理対象領域Ｒ３が（Ａ）の場合に比べて小さくなるため、データ処理手段５における処理の負荷および当該処理のために記憶する情報量を低減することができる。なお、ドライバによる操舵の操作量は、低車速（Ｂ）の場合に比べると相対的に小さいと考えられるため、直交方向長さ（または車幅方向長さ）ｗ３は（Ｂ）の場合の長さｗ２に比べて小さく設定される。

次に、高車速の場合について、図６の（Ｄ）を参照しつつ説明する。図６の（Ｄ）に示す処理対象領域Ｒ４の直交方向長さ（または車幅方向長さ）ｗ４は、（Ａ）の場合の車幅方向長さｗ１、（Ｂ）の場合の車幅方向長さｗ２、（Ｃ）の場合の車幅方向長さｗ３に比べて短く設定される。これは以下の理由による。車速が高速の場合にはドライバによる操舵の操作量は、低車速（Ｂ）、中車速（Ｃ）の場合に比べると相対的に小さいと考えられるため、処理対象領域Ｒ４の車幅方向長さｄ４を（Ａ）〜（Ｃ）の場合に比べて短く設定しても問題はない。ｗ４を短く設定することにより、処理対象領域Ｒ４が（Ａ）に比べて小さくなるため、データ処理手段５における処理の負荷および当該処理のために記憶する情報量を低減することができる。なお、車速が高速の場合には（Ｂ）（Ｃ）の場合よりも自車両６が遠くに到達する可能性が高いため、低車速（Ｂ）、中車速（Ｃ）の場合に比べて大きめに設定される。

次に、制限手段４の動作の一例について、図７を用いて説明する。図７は、制限手段４の動作を示すフローチャートである。

図７に示されるように、まず、障害物検出手段３で取得された自車両６周辺に存在する障害物の位置情報（自車両に対する障害物の相対座標）が入力される（ステップＳ１）。次いで、状態検出手段２で取得された自車両６の車速情報が入力される（ステップＳ２）。次いで、ステップＳ３において、制限手段４は、自車両６の車速が高いほど、データ処理手段５における処理対象領域が自車両６の進行方向と直交する方向に狭くなるように（または自車両６の車幅方向に狭くなるように）、障害物検出手段３の検出結果について領域制限を行う（図６参照）。また、ステップＳ３において、制限手段４は、車速が高いほど、処理対象領域が自車両６の進行方向に広くなるように（または自車両６の車長方向に広くなるように）領域制限を行う。
以上が、制限手段４の処理である。なお、制限手段４で領域制限されたデータは、データ処理手段５へ出力される。

本実施形態によれば、車速が高いほど、処理対象領域が自車両６の進行方向と直交する方向に狭くなるようにまたは自車両６の車幅方向に狭くなるように処理対象の領域制限が行われる。よって、自車両６周辺の障害物を検出し、その検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷やメモリに記憶される情報量を不必要に増大させることがなく、当該処理負荷等を低減することができる。

本発明は、自車両周辺の障害物を検出し、その検出結果を用いて種々の処理を行う際に、ＣＰＵの処理負荷やメモリに記憶される情報量を不必要に増大させることがなく、当該処理負荷等を低減することができるデータ処理装置等に利用可能である。

１ データ処理装置
２ 状態検出手段
３ 障害物検出手段
４ 制限手段
５ データ処理手段
６ 自車両
７ 停止車両
８ 先行車両
９ 対向車両

Claims (6)

1. 自車両周辺に存在する障害物を検出し、その検出結果に対して所定の処理を施すデータ処理装置であって、
   自車両の状態を検出する状態検出手段と、
   自車両周辺に存在する障害物を検出する障害物検出手段と、
   前記障害物検出手段で取得された位置データに対して前記所定の処理を施すデータ処理手段と、
   前記データ処理手段で前記所定の処理が行われる前に、前記状態検出手段で検出された前記自車両の状態に基づき、前記障害物検出手段の検出結果について処理対象の領域制限を行う制限手段とを備え、
   前記領域制限がなされた検出結果が、前記データ処理手段の処理対象とされ、
   前記状態検出手段は、前記自車両の少なくとも車速を検出し、
   前記制限手段は、前記車速が高いほど、処理対象領域が幅方向に狭くなるように前記領域制限を行うことを特徴とする、データ処理装置。
2. 前記制限手段は、前記車速が高いほど、前記処理対象領域が前記幅方向と直交する方向に広くなるように前記領域制限を行うことを特徴とする、請求項１に記載のデータ処理装置。
3. 前記障害物検出手段は、一つ以上のセンサで構成され、
   前記データ処理手段は、前記障害物検出手段で取得された位置データを前記センサの外へ送信する処理であることを特徴とする、請求項１または２に記載のデータ処理装置。
4. 前記障害物検出手段は、一つ以上のセンサで構成され、
   前記データ処理手段は、前記障害物検出手段で取得された位置データに基づいて、前記自車両が前記障害物に衝突する可能性の判断、または、前記自車両と前記障害物の間隔制御、の少なくともいずれか一方の処理を行うことを特徴とする、請求項１乃至３いずれか１項に記載のデータ処理装置。
5. 前記データ処理手段は、環境マップ上に前記障害物の位置を特定する処理であり、前記障害物検出手段により取得された時系列の位置データまたは複数の前記障害物検出手段により取得された位置データに基づく投票を前記環境マップ上に行うことにより、前記位置の特定を行うことを特徴とする、請求項１乃至４いずれか１項に記載のデータ処理装置。
6. 前記障害物検出手段は、レーダまたはカメラの少なくともいずれか一方であることを特徴とする、請求項１乃至５いずれか１項に記載のデータ処理装置。

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