JP2012242246A

JP2012242246A - 物体検知装置

Info

Publication number: JP2012242246A
Application number: JP2011112841A
Authority: JP
Inventors: Yoji Sasabuchi; 洋治笹渕; Atsuo Eguchi; 敦央江口
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2011-05-19
Filing date: 2011-05-19
Publication date: 2012-12-10
Anticipated expiration: 2031-05-19
Also published as: JP5698600B2

Abstract

【課題】画像処理による負荷を極力増大させることなく歩行者等の存在を検知できる物体検知装置を提供する。
【解決手段】物体検知装置は、強度が第１閾値以上である反射波の方向の範囲を物体が存在する物体範囲として、物体の幅を算出する物体幅算出手段３３と、物体の幅が所定幅以上である幅広の物体に係る反射波の強度等が特定の状況にある場合、第１閾値よりも大きな第２閾値により、幅広の物体に係る物体範囲を分割する物体範囲分割手段３６と、その物体範囲の分割後の各範囲に対応する画像データに基づき、目的物を検出する処理を行う目的物検出手段３９とを備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、レーダ方式の探知手段と撮像手段とを用いて目的物を検知する物体検知装置に関する。

従来、車両の安全運行確保等のために、車両前方の歩行者等を検出する装置が知られている。このような装置として、レーダで物体をスキャンして得られるデータと、撮像手段により得られる画像データとに基づいて歩行者等を検出することにより、検出精度の向上を図ったものが知られている。

このような装置においては、例えば、車両に搭載されたレーダ装置により車両前方の物体についての反射強度と車両からの距離が検出され、反射強度が車両との距離に応じて設定された抽出範囲内である物体が歩行者候補物体として抽出される。そして、別途取得した画像データにおけるその歩行者候補物体の画像部分に基づいて、その歩行者候補物体が歩行者であるか否かが判定される（例えば、特許文献１参照）。

特開２００９−２６４９４７号公報

しかしながら、上述の車両に搭載されたレーダ装置で歩行者候補物体を検知する場合、デリニエータなどの比較的反射強度の高い高反射物体が、漏光の影響などにより、実際の幅よりも広い幅で検知される場合がある。また、雨天時にレーダ装置の表面が濡れることにより、物体が幅広に検知される場合もある。

このような場合、幅広に検知される物体の近傍に歩行者が存在すると、幅広に検知された物体の強度情報中に歩行者の強度情報が埋もれてしまい、歩行者の検知が困難となることがある。これを回避するために、幅広に検知された物体の存在範囲全体に対応する画像データを処理して歩行者の存在の有無を検出することも考えられる。しかしその場合、画像処理による負荷が増大する。

本発明の目的は、かかる従来技術の問題点に鑑み、画像処理による負荷を極力増大させることなく歩行者等の存在を検知できる物体検知装置を提供することにある。

本発明に係る物体検知装置は、所定の探知領域内に探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度並びに各反射波の反射位置までの距離を出力する探知手段と、前記探知領域と重複する範囲を撮像する撮像手段と、前記探知手段の出力に基づき、強度が第１閾値以上である前記反射波の方向の範囲を物体が存在する物体範囲として、該物体の幅を算出する物体幅算出手段と、前記物体幅算出手段により得られた前記物体の幅が所定幅以上であるか否かを判定する物体幅判定手段と、前記物体幅判定手段により前記所定幅以上であると判定された幅広の物体に係る前記反射波の強度が所定値以上であるか又は前記探知手段による反射波の受信が雨天下で行われている特定状況にあるか否かを判定する状況判定手段と、前記状況判定手段により前記特定状況にあると判定された場合、前記第１閾値よりも大きな第２閾値を適用することにより、前記幅広の物体に係る前記物体範囲の分割を試行する物体範囲分割手段と、前記物体範囲分割手段が前記幅広の物体の物体範囲を分割できた場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該分割後の各範囲に対応する画像部分に対して、検知対象である目的物を検出する処理を行う目的物検出手段とを具備することを特徴とすることを特徴とする。

この構成において、物体幅算出手段により算出された物体の幅が所定幅以上ではないと物体幅判定手段により判定された場合、その物体は歩行者等の目的物である可能性がある。この場合には、従来のように、その物体の撮像画像に対して、目的物の検出処理を行うことができる。

一方、物体幅判定手段により物体の幅が所定幅以上であると判定され、さらに状況判定手段により前記特定状況にあると判定された場合には、その幅広の物体からの強度の高い反射波による漏光の影響により、又は雨天で探知手段の表面が濡れていることにより、算出された物体の幅が、実際の幅よりも広くなっている可能性がある。

このとき、このように、算出された幅が実際の幅よりも広くなっている幅広の物体の近傍に目的物が存在する場合には、その物体範囲に目的物の物体範囲が融合している可能性もある。すなわち、強度が第１閾値以上の反射波の範囲内に、目的物からの反射波の範囲が含まれており、幅広の物体に係る反射波の強度のピークと、目的物に係る反射波の強度のピークとが存在している可能性がある。

そこでこの場合、強度が第１閾値以上の反射波の方向の範囲である物体範囲を、第１閾値よりも大きな第２閾値を用いてピーク毎に分割する試みが物体範囲分割手段によって行われる。これにより、可能な場合には、その物体範囲を、幅広の物体の本来のものに近い物体範囲と、目的物の物体範囲とに分割することができる。この場合、目的物検出手段により、分割後の各物体範囲に対応する撮像画像に基づき、目的物の有無が検出される。

これによれば、反射波に基づく物体範囲が特定の状況下で拡大されるような物体の近傍に歩行者等の目的物が存在する場合でも、目的物の物体範囲を、探知手段の出力に基づいて極力分離して特定し、その後、特定された目的物の物体範囲に対応する撮像画像に基づいて目的物の有無を検出することができる。したがって、本発明によれば、画像処理による負荷を極力増大させることなく、目的物の有無を検出することができる。

本発明において、前記目的物検出手段は、前記物体範囲分割手段が、前記幅広の物体の物体範囲を分割できなかった場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該物体範囲に対応する画像部分に対して、前記目的物を検出する処理を行い、該目的物が存在することを検出した場合には、該目的物の位置を、該幅広の物体の位置に基づいて決定するものであってもよい。

これによれば、存在位置が幅広の物体に極めて近く、第２閾値を用いたとしても別個の物体範囲のものとして分割できないような目的物であっても、その存在を撮像画像に基づいて確実に検出することができる。

その場合、目的物からの反射波の範囲が特定できず、目的物の位置を決定することができないおそれがある。しかし、目的物は幅広の物体の近傍に位置する可能性が高い。そこで、目的物の位置を幅広の物体の位置に基づいて決定するようにしている。これにより、目的物の位置を支障なく特定することができる。

本発明の一実施形態に係る物体検知装置の構成を示すブロック図である。図１の装置のレーダによる探知領域を示す図である。図１の装置の処理部による物体検知処理を示すフローチャートである。図１の装置において物体幅の算出に用いられる反射波の方向に対する反射強度の変化の一例を示す図である。図１の装置において特定の状況にある場合に生じ得る不都合を示す図である。図１の装置における各探知領域と交差する路面が存在する場合に、各探知領域における物体範囲をイメージ的に例示する図である。

以下、図面を用いて本発明の実施形態を説明する。図１は、本発明の一実施形態に係る物体検知装置の構成を示すブロック図である。この物体検知装置は、車両に搭載され、車両前方の目的物を検知するものである。

この物体検知装置は、図１に示すように、車両前方の物体を探知するレーダ１と、車両の前方を撮像するカメラ２と、レーダ１及びカメラ２からの情報に基づいて車両前方における目的物の有無を検出する処理部３と、処理部３における処理結果を出力するための出力部４とを備える。

レーダ１は、車両前方の探知領域に探知波を照射してその反射波を受信するスキャン動作を行い、各反射波の方向及び強度並びに各反射位置までの距離等の情報を出力する。レーダ１は本発明における探知手段に相当する。

図２はレーダ１による探知領域を示す。図２に示すように、レーダ１は、探知時の仰俯角が異なる３つの探知領域５ａ〜５ｃを順次スキャンする。この探知領域５ａ〜５ｃにわたるスキャン動作は、例えば１００ｍｓｅｃ毎に行われる。１つの探知領域５ａ、５ｂ又は５ｃのスキャンには、例えば３ｍｓｅｃ程度を要する。レーダ１としては、ミリ波レーダやレーザレーダを用いることができる。

カメラ２は、探知領域５ａ〜５ｃと重複する範囲を、レーダ１による探知領域５ａ〜５ｃのスキャン動作に同期して撮像し、画像データを処理部３に供給する。カメラ２は、本発明における撮像手段に相当する。カメラ２としては、ＣＣＤカメラや赤外線カメラを用いることができる。

処理部３は、マイクロコンピュータ等により構成される。処理部３は、スキャン動作に同期してレーダ１が出力する各反射波の方向及び強度並びに各反射位置までの距離を記憶するメモリ３１と、レーダ１のスキャン動作に同期してカメラ２が出力する画像データを記憶する画像メモリ３２とを備える。

また、処理部３は、メモリ３１内の情報に基づいて物体の幅や位置を算出する物体幅・位置算出手段３３と、算出された物体幅が所定幅以上であるか否かを判定する物体幅判定手段３４と、物体の反射強度又は天候についての特定状況にあるか否かを判定する状況判定手段３５と、所定幅以上の物体が存在する物体範囲を分割する物体範囲分割手段３６とを備える。物体範囲は、レーダ１が受信する強度が所定値以上である反射波の方向の範囲として認識される。

さらに、処理部３は、車両前方の路面が坂道等であるか否かを判定する路面判定手段３７と、車両前方の路面が坂道等である場合に物体の物体範囲が分離しているか否かを判定する分離判定手段３８と、物体範囲分割手段３６による分割後の各範囲や、分離判定手段３８により分離していることが判明した物体範囲の分離部分に対応する画像データに基づき、目的物の有無を検出する目的物検出手段３９とを備える。

図３は、処理部３による物体検知処理を示すフローチャートである。この処理は例えば１００ｍｓｅｃ毎に実行される。この処理では、目的物として、歩行者が検知される。

処理を開始すると、処理部３は、まず、ステップＳ１において、レーダ１によりスキャン動作を行い、得られるスキャン情報を取得する。また、カメラ２により画像データを取得する。

すなわち、レーダ１は、各探知領域５ａ〜５ｃ内の各方向に順次探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度、各反射波の反射位置までの距離等の情報を処理部３のメモリ３１に出力する。これと同時に、カメラ２は、探知領域５ａ〜５ｃと重複する領域を撮像し、得られる画像データを処理部３の画像メモリ３２に出力する。

次に、ステップＳ２において、ステップＳ１で得たレーダ１からの情報に基づき、物体幅・位置算出手段３３により、強度が第１閾値ａ以上である反射波の方向の範囲を、物体が存在する物体範囲として、その物体の幅及び位置を算出する。この算出は、各探知領域５ａ〜５ｃ毎に行われる。第１閾値ａは、歩行者等の一般の物体の物体範囲を抽出するために定められたものである。

なお、物体幅判定手段３４に供する物体の幅については、各探知領域５ａ〜５ｃについての反射波の強度情報を加算して平均したものと第１閾値ａとを比較して物体範囲を抽出し、物体幅を算出するようにしてもよい。

図４は、この物体幅の算出に用いられる反射波の方向に対する反射強度の変化の一例を示す。横軸はレーダ１が受信する反射波の方向、すなわちスキャン方向であり、縦軸は受信する反射波の強度である。この場合、強度が第１閾値ａ以上である反射波の方向の範囲すなわち物体範囲は、方向ｄ１から方向ｄ６までの範囲となる。

この場合、物体の幅は、例えば方向ｄ１及びｄ６の反射波の反射位置までの距離と方向に基づいて算出することができる。物体の位置は、例えば物体の方向と物体までの距離により特定される。この場合、物体の方向は、図４の例では、例えば方向ｄ１及びｄ６の中間の方向として特定することができる。物体までの距離は、方向ｄ１及びｄ６の反射波の反射位置までの距離の平均距離として特定することができる。

次に、ステップＳ３において、ステップＳ２で算出した物体の幅が所定幅ｗ以上であるか否かを、物体幅判定手段３４により判定する。これにより、所定幅ｗ以上ではないと判定された場合、物体の幅が、歩行者の幅に該当し、物体が歩行者である可能性がある。したがってこの場合、ステップＳ４において、所定幅ｗ以上ではないと判定された物体の物体範囲を、歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップＳ１５へ進む。

ステップＳ３で所定幅ｗ以上であると判定した場合には、ステップＳ５において、物体の反射強度や天候が特定状況にあるか否かを状況判定手段３５により判定する。特定状況とは、幅が所定幅ｗ以上であると判定された幅広の物体からの反射波の強度の最大値が所定値以上である状況、又は物体検知装置が雨天下で用いられている状況が該当する。物体検知装置が雨天下で用いられているかどうかは、車両のワイパのスイッチや雨滴センサからの信号Ｓに基づいて判定することができる。

所定幅ｗ以上であると判定された物体の反射波強度の最大値が所定値以上である場合、その物体は反射波の強度が高い高反射物である。この場合、その物体の物体範囲は、漏光の影響により、その物体の実際の物体範囲よりも広くなる。したがって、ステップＳ２で算出される幅は、その物体の実際の幅よりも大きい。

また、物体検知装置が雨天下で用いられている状況においては、レーダ１の表面が濡れていることの影響により、反射光に基づいて認識される物体の物体範囲は、その物体の実際の物体範囲よりも広い可能性がある。したがって、その物体のステップＳ２で算出される幅は、その物体の実際の幅よりも広い可能性がある。

図５は、このような特定状況にある場合に生じ得る不都合を示す。この特定状況下において、図５（ａ）のように、ステップ２で算出される幅が実際の幅よりも大きい幅広物体５１の近傍に歩行者５２が存在する場合には、図５（ｂ）のように、幅広物体５１の物体範囲５３に歩行者５２の物体範囲５４が融合している可能性もある。

すなわち、図４で例示されるように、強度が第１閾値ａ以上である反射波の方向の範囲ｄ１〜ｄ６内に、歩行者５２からの反射波の方向の範囲が融合しており、幅広物体５１に係る反射波の強度のピークＰ１と、歩行者に係る反射波の強度のピークＰ２とが存在する可能性がある。

そこで、ステップＳ５で特定の状況にあると判定した場合には、ステップＳ６において、物体範囲分割手段３６により、物体範囲の分割を試みる。すなわち、ステップＳ１で取得した反射波の方向及び強度に基づき、第１閾値ａよりも大きな第２閾値ｂを適用し、強度が第２閾値ｂ以上である反射波の方向の範囲を抽出する。

これにより、可能な場合には、例えば図４で示すように、幅広物体の物体範囲ｄ１〜ｄ６を、ピークＰ１及びＰ２毎に、その幅広物体の本来の物体範囲に近い物体範囲ｄ２〜ｄ３と、歩行者の物体範囲ｄ４〜ｄ５とに分割することができる。

次に、ステップＳ７において、ステップＳ６で物体範囲を分割できた場合には、分割後の各物体範囲を歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップＳ１５へ進む。物体範囲を分割できなかった場合には、その物体範囲の物体の極めて近くに歩行者が存在することにより分割できなかった可能性もある。したがってこの場合、分割できなかった物体範囲を歩行者の有無の検出範囲に決定し、ステップＳ１５へ進む。

一方、ステップＳ５で特定の状況にはないと判定した場合には、ステップＳ８において、路面判定手段３７により、物体検知装置の前方に各探知領域５ａ〜５ｃと交差する路面が存在するか否かを判定する。この路面としては、例えば下り坂の前方の水平な路面や、水平な路面の前方の上り坂が該当する。

この判定は、ステップＳ２で得られた各探知領域５ａ〜５ｃにおける物体の幅及び位置に基づいて行われる。すなわち、各探知領域５ａ〜５ｃと交差する路面が存在する場合、ステップＳ２では路面を物体としてその幅及び位置が算出される。そして、算出される幅は水平方向に長く、算出される位置は、仰俯角が大きな探知領域の物体ほど遠い。かかる状況を考慮して、ステップＳ８の判定が行われる。

図６は、各探知領域５ａ〜５ｃと交差する路面が存在する場合に、各探知領域５ａ〜５ｃにおける物体範囲をイメージ的に例示する。図６（ａ）においては、図６（ｂ）のように、探知領域５ｃと交差する路面上に歩行者５２が存在する場合が示されている。図６（ｃ）においては、図６（ｄ）のように、探知領域５ａと交差する路面上に歩行者５２が存在する場合が示されている。

図６（ａ）及び（ｃ）のように、各探知領域５ａ〜５ｃの物体範囲６１ａ、６１ｂ及び６１ｃは、路面からの反射波により形成されるので、水平方向に長く、仰俯角が大きな探知領域のものほど遠くに位置する。

このとき、図６（ｂ）のように、探知領域５ｃと交差する路面上に歩行者５２が存在すると、図６（ａ）のように、路面による物体範囲６１ｃ中に歩行者５２の物体範囲６１ｐが含まれてしまうので、歩行者５２の物体範囲６１ｐを区別することができず、歩行者５２の検出に支障を来たす。

一方、図６（ｄ）のように、探知領域５ａと交差する路面上に歩行者５２が存在すると、図６（ｃ）のように、探知領域５ａにおける物体範囲６１ａから、歩行者５２の物体範囲６１ｐを区別することはできない。しかし、探知領域５ｂ及び５ｃの物体範囲６１ｂ及び６１ｃは、手前に歩行者５２が存在し、歩行者５２が存在する部分の距離が物体範囲６１ｂ及び６１ｃの部分とは異なるので、歩行者５２が存在する部分によって分離される。

そこで、ステップＳ８で各探知領域５ａ〜５ｃと交差する路面が存在すると判定した場合には、ステップＳ９〜Ｓ１２において、分離判定手段３８により、各探知領域５ａ〜５ｃの物体範囲が分離しているか否かを判定する。

すなわち、仰俯角が最も小さい探知領域を１番目（ｎ＝１）、仰俯角が最も大きい探知領域をＮ番目（ｎ＝Ｎ）の探知領域とすると、１番目から順次Ｎ−１番目までの探知領域について物体範囲が分離しているか否かを判定する（ステップＳ９〜Ｓ１２）。なお、本実施形態ではＮ＝３である。

そして、ｎ番目の探知領域における物体範囲が分離していると判定した場合には（ステップＳ１１）、ステップＳ１３において、そのｎ番目の探知領域の物体範囲の分離部分に対応する範囲を歩行者有無の検出範囲に決定する。その分離部分に対応する範囲としては、分離していないｎ−１番目の探知領域の物体範囲におけるその部分に対応する範囲が該当する。

Ｎ−１番目までの探知領域についての判定が完了すると（ステップＳ１０)、ステップＳ１４において、最後のＮ番目の探知領域の物体範囲を歩行者有無の検出範囲に決定し、ステップＳ１５へ進む。

ステップＳ１５では、ステップＳ２で取得した画像データのうち、ステップＳ４、ステップＳ７、又はステップＳ１３及びＳ１４で決定された検出範囲に対応する部分に基づき目的物としての歩行者の有無を検出する。この検出は、周知のパターンマッチングにより行うことができる。歩行者が存在することが検出された場合には、出力部４により、その旨の表示や、報知を行う。その後、物体検知処理を終了する。

このとき、ステップＳ４又はＳ１４で決定された検出範囲において歩行者が検出された場合、その検出範囲に対応する物体範囲に対して歩行者の物体範囲が融合又は含有されていることに起因して歩行者からの反射波の範囲が特定できず、歩行者の位置を決定することができないおそれがある。しかし、歩行者はその検出範囲に対応する物体の近傍に位置する可能性が高い。そこで、歩行者の位置はその物体の位置に基づいて決定される。

以上のように、本実施形態によれば、物体の幅が所定幅ｗ以上であると判定され、さらに特定の状況にあると判定された場合には、物体範囲を第１閾値ａよりも大きな第２閾値ｂを用いて分割し、分割後の各物体範囲に対応する画像データに基づき、歩行者の有無を検出するようにしたため、画像処理による負荷を極力増大させることなく、歩行者の有無を検出することができる。

また、物体範囲を分割できなかった場合には、その物体範囲に対応する画像データに基づき、歩行者の有無の検出を行い、歩行者が存在することを検出した場合には、歩行者の位置を、その物体範囲の物体の位置に基づいて決定するようにしたため、歩行者が高反射物や、雨天の影響で幅広に認識される物体の極めて近傍に存在する場合でも、確実に歩行者の存在を検出し、その位置を支障なく特定することができる。

なお、本発明は上述実施形態に限定されない。例えば上述において、ステップＳ６では物体範囲を水平方向に分割するようにしているが、探知領域の数が多い場合や仰俯角方向にもスキャンする場合には、仰俯角方向についても物体範囲を分割し、高反射率の上方看板等から目的物を分離して目的物の有無を検出できるようにしてもよい。

１…レーダ（探知手段）、２…カメラ（撮像手段）、３３…物体幅・位置算出手段、３４…物体幅判定手段、３５…状況判定手段、３６…物体範囲分割手段、３７…路面判定手段、３８…分離判定手段、３９…目的物検出手段。

Claims

所定の探知領域内に探知波を照射してその反射波を受信し、各反射波の方向及び強度並びに各反射波の反射位置までの距離を出力する探知手段と、
前記探知領域と重複する範囲を撮像する撮像手段と、
前記探知手段の出力に基づき、強度が第１閾値以上である前記反射波の方向の範囲を物体が存在する物体範囲として、該物体の幅を算出する物体幅算出手段と、
前記物体幅算出手段により得られた前記物体の幅が所定幅以上であるか否かを判定する物体幅判定手段と、
前記物体幅判定手段により前記所定幅以上であると判定された幅広の物体に係る前記反射波の強度が所定値以上であるか又は前記探知手段による反射波の受信が雨天下で行われている特定状況にあるか否かを判定する状況判定手段と、
前記状況判定手段により前記特定状況にあると判定された場合、前記第１閾値よりも大きな第２閾値を適用することにより、前記幅広の物体に係る前記物体範囲の分割を試行する物体範囲分割手段と、
前記物体範囲分割手段が前記幅広の物体の物体範囲を分割できた場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該分割後の各範囲に対応する画像部分に対して、検知対象である目的物を検出する処理を行う目的物検出手段とを具備することを特徴とする物体検知装置。
前記目的物検出手段は、前記物体範囲分割手段が、前記幅広の物体の物体範囲を分割できなかった場合、前記撮像手段の撮像画像のうち、該物体範囲に対応する画像部分に対して、前記目的物を検出する処理を行い、該目的物が存在することを検出した場合には、該目的物の位置を、該幅広の物体の位置に基づいて決定することを特徴とする請求項１に記載の物体検知装置。