JP2014055778A

JP2014055778A - 周辺監視装置

Info

Publication number: JP2014055778A
Application number: JP2012199112A
Authority: JP
Inventors: Takashi Hirano; 敬平野; Jun Ishii; 純石井; Satoru Inoue; 井上　　悟
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2012-09-11
Filing date: 2012-09-11
Publication date: 2014-03-27

Abstract

【課題】監視対象物の位置が超音波センサがカバーする観測領域の左右端に近い場合や、監視対象物の位置が超音波センサから遠い場合に、開口合成処理の結果に誤差が含まれる場合があり、監視対象物の位置の検出精度が低下するという問題があった。
【解決手段】複数個の超音波センサが受信した受信信号に基づいて、監視対象物が存在する可能性が高い領域を算出する開口合成処理部と、上記複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係に対応した誤差関数に基づいて、上記領域の誤差量を推定する誤差推定部と、上記誤差量に応じて、上記領域を修正する誤差修正処理部とを備える。
【選択図】図１

Description

この発明は、超音波センサの受信信号に基づいて、超音波センサの周辺を監視する周辺監視装置に関するものである。

従来、観測領域に向けて複数個の超音波センサで超音波の発信受信を行い、超音波センサが受信した受信信号を開口合成処理することで、観測領域内に存在する監視対象物の位置を特定する技術が存在する。例えば、特許文献１には、開口合成処理により物体の位置を検出する技術が開示されている。

特開平８−０６２１９１号公報

しかしながら、監視対象物の位置が超音波センサがカバーする観測領域の左右端に近い場合や、監視対象物の位置が超音波センサから遠い場合に、開口合成処理の結果に誤差が含まれる場合があり、監視対象物の位置の検出精度が低下するという問題があった。

この発明は上記のような問題点を解決するためになされたもので、監視対象物の位置の検出制度の高い周辺監視装置を得ることを目的とする。

この発明にかかる周辺監視装置は、複数個の超音波センサが受信した受信信号に基づいて、監視対象物が存在する可能性が高い領域を算出する開口合成処理部と、上記複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係に対応した誤差関数に基づいて、上記領域の誤差量を推定する誤差推定部と、上記誤差量に応じて、上記領域を修正する誤差修正処理部とを備えたものである。

この発明の周辺監視装置によれば、複数個の超音波センサが受信した受信信号に基づいて、監視対象物が存在する可能性が高い領域を算出する開口合成処理部と、上記複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係に対応した誤差関数に基づいて、上記領域の誤差量を推定する誤差推定部と、上記誤差量に応じて、上記領域を修正する誤差修正処理部とを備えたことにより、監視対象物の位置が超音波センサがカバーする観測領域の左右端に近い場合や、監視対象物の位置が超音波センサから遠い場合に、開口合成処理の結果に含まれる誤差を除去することができ、監視対象物の位置の検出精度低下を抑えることができる。

周辺監視装置の構成の例を示すブロック図である。超音波センサと観測領域との関係を示す説明図である。超音波センサによる受信信号の例を示す説明図である。開口合成処理の計算例を説明する説明図である。距離情報の例を示す説明図である。監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の例を示す説明図である。超音波センサ及び監視対象物の位置関係を示す説明図である。開口合成処理の例を示す説明図である。監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の例を示す説明図である。誤差関数の例を示す説明図である。距離情報と誤差関数との畳み込みの例を示す説明図である。特徴量の抽出方法を説明する説明図である。周辺領域削除による誤差抑制を説明する説明図である。

以下、本発明の実施の形態を説明する。なお、以下の実施の形態は、本発明の一例であり、本発明は以下の実施の形態に限定されるものではない。

実施の形態１．
図１は、この発明の一実施の形態による周辺監視装置の構成を示すブロック図である。
図１において、超音波センサ１０１は、複数個備えられており、少なくとも１つの超音波センサ１０１が超音波を発信し、監視対象物に反射した超音波を複数個の超音波センサ１０１が受信する。監視対象物の位置や発信した超音波の強さ等の環境によって、設置された全ての超音波センサ１０１が反射した超音波を受信できる場合もあるが、いくつかの超音波センサ１０１が反射した超音波を受信でない場合もある。

超音波センサ制御部１０２は、複数個の超音波センサ１０１の超音波の発信受信を制御するとともに、各超音波センサ１０１が受信した受信信号を出力する。

開口合成処理部１０３は、超音波センサ制御部１０２から出力された複数個の超音波センサ１０１が受信した受信信号に基づいて、超音波センサ１０１の周辺に存在する監視対象物が存在する可能性が高い領域を算出する。

誤差推定部１０４は、複数個の超音波センサ１０１及び監視対象物の位置関係に対応した誤差関数に基づいて、監視対象物が存在する可能性が高い領域の誤差量を推定する。誤差関数は、複数個の超音波センサ１０１及び監視対象物の位置関係に基づいて予め複数用意しておき、記憶装置等に記憶しておいても良い。この場合、誤差推定部１０４は、例えば、複数個の超音波センサ１０１と監視対象物との距離に応じて用いる誤差関数を切り替える。

誤差修正処理部１０５は、誤差推定部１０４で推定された誤差量に応じて、開口合成処理部１０３で算出された領域を修正する。

以下、動作について説明する。

まず、図１の超音波センサ制御部１０２の制御に従って、複数個の超音波センサ１０１のうち、１個の超音波センサが信号を発信する。次に発信後一定期間の間、全ての超音波センサ１０１が受信を行う。この時、監視対象物に反射した超音波が超音波センサ１０１で受信される。その後、超音波センサ制御部１０２は、超音波センサ１０１が受信した受信信号を開口合成処理部１０３へ出力する。

次に、開口合成処理部１０３は、超音波センサ制御部１０２から出力された複数個の超音波センサ１０１が受信した受信信号を用いて開口合成処理を行い、超音波センサ１０１の周辺に存在する監視対象物が存在する可能性が高い領域を算出する。

開口合成処理について説明する。
図２は、超音波センサと観測領域との関係を示す説明図である。
図２において、超音波センサ２０１〜２０４は互いに独立した４個の超音波センサであり、監視対象物２０５は、観測領域２０６内に存在する。超音波センサ２０１が発信した超音波２０７は、監視対象物２０５で反射し、点線の経路２０８を通って各超音波センサ２０１〜２０４で受信される。

図３は、超音波センサによる受信信号の例を示す説明図である。
グラフ３０１〜３０４は、各々が超音波センサ２０１〜２０４の受信信号である。グラフの横軸は超音波を発信した時刻を0とした経過時間、縦軸は受信信号の波高値である。図３において監視対象物２０５からの反射波は高い波高値として現れる。例えばグラフ３０１において、時刻t1に波高値v1の反射波が観測される。同様にグラフ３０２では時刻t2に波高値v2、グラフ３０３では時刻t3に波高値v3、グラフ３０４では時刻t4に波高値v4を持つ反射波が観測される。音速を一定と考えた場合、時刻t1は超音波を発信した超音波センサ２０１から監視対象物２０５までの往復距離に比例する。また時刻t2は超音波を発信した超音波センサ２０１から監視対象物２０５までの距離と、監視対象物２０５から超音波センサ２０２までの距離の合計に比例する。

図４は、開口合成処理の計算例を説明する説明図である。
開口合成処理は、複数の異なる位置に配置した超音波センサで得られた反射波の到達時刻の差から、監視対象物の存在する位置を推定する方法である。例えば、超音波センサ２０１では時刻t1に反射波が検出されたことから、図４において曲線４０１上に監視対象物があることが分かる。同様に、超音波センサ２０２の反射波検出時刻t2から曲線４０２、超音波センサ２０３の反射波検出時刻t3から曲線４０３、超音波センサ２０４の反射波検出時刻t4から曲線４０４上に監視対象物があると分かる。その結果、曲線４０１〜４０４が交差した領域４０５付近に、監視対象物があると推定できる。

具体的な計算手順を以下に示す。
ここで観測領域内の各座標点(x, y)は、そこに監視対象物が存在する可能性の度合いを示す評価値V(x, y)を持つ。この観測領域内に存在する複数の座標点で求めた評価値V(x, y)の集合を距離情報と呼ぶ。すなわち、距離情報は、各座標点(x, y)において、上記監視対象物が存在する可能性の度合いを示す評価値V(x, y)で表されており、監視対象物がどの位置に存在する可能性が高いかを示す。
まず最初は評価値V(x, y)=0で初期化しておく。次に曲線４０１が通る座標点(x, y)に対し、曲線４０１が持つ波高値v1（図３の３０１を参照）を評価値V(x, y)に加算する。同様に曲線４０２〜４０４に対しても、同じ処理を行う。その結果、曲線が交差した領域４０５で評価値V(x, y)の値が大きくなる。最後に、距離情報の中から、評価値V(x, y)の値が所定の閾値を用いた条件を満たす座標点(x, y)に基づいて監視対象物が存在する可能性が高い領域を得る。例えば、ある閾値以上である座標値を取り出し、それを監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）と判定する。

例えば、図５は領域４０５の周辺領域に対する距離情報の例を示す説明図である。
また、図６は、監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の例を示す説明図である。
図中の距離情報５０１の各升目は１個の座標点に対応する。升目内の数値は、その座標点(x, y)における評価値V(x, y)の値である（数値がない升目はV(x, y)=0である）。ここでv1=5、v2=5、v3=5、v4=5であった場合、曲線４０１〜４０５が全て重なった座標点ではV(x, y)=20、１個の曲線のみが通る座標点ではV(x, y)=5となる。この結果に対して所定の閾値として閾値=10を適用すると、曲線が重なりあった部分が残り、図６に示す監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）６０１が得られる。

なお、ここでは評価値V(x, y)が高いほど、監視対象物が存在する可能性が高い場合について説明したが、上記評価値V(x, y)は、その値が低いほど、監視対象物が存在する可能性が高いものであっても良い。また、波高値を評価値V(x, y)に加算する場合について説明したが、波高値に任意の係数を乗じた値を評価値V(x, y)に加算しても良い。例えば、超音波センサ毎に異なる係数を用いても良い。

次に、図１の誤差推定部１０４は、複数個の超音波センサ１０１及び監視対象物の位置関係に対応した誤差関数に基づいて、開口合成処理部１０３で算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域の誤差量を推定する。

ここで、複数個の超音波センサ１０１及び監視対象物の位置関係と誤差関数との対応について説明する。

図７は、超音波センサ及び監視対象物の位置関係を示す説明図である。
図７において、超音波センサ２０１〜２０４の観測領域２０６の右端に監視対象物７０１が配置されている。超音波センサ２０４から発信された超音波７０２は、監視対象物７０１に反射し、その反射波７０３はそれぞれ超音波センサ２０３、２０４に到達する。一方、超音波センサは指向性を持つため、監視対象物７０１からの反射波は、左右方向に位置が離れた超音波センサ２０１や２０２に到達しない。同様な理由で、超音波センサ２０１や２０２から発信された超音波も監視対象物７０１に到達しない。

図８は、監視対象物７０１に対する開口合成処理の例を示す説明図である。
図９は、監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の例を示す説明図である。
前述の通り、指向性の影響で監視対象物７０１を観測可能な超音波センサは超音波センサ２０３と超音波センサ２０４の２個である。そのため、受信信号を解析して得られる監視対象物７０１の存在位置を示す曲線も曲線８０１と曲線８０２のみとなる。さらに、超音波センサの配置と監視対象物との位置関係の幾何学的な関係により、曲線同士の交差角度θが、監視対象物が中央に位置する場合に比べて相対的に小さくなる。交差角度θが小さい場合、曲線同士が一点で交差せず、ある大きさの領域８０３で交差する。そのため、抽出した監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）は、図９の領域９０１に示すように、実際の監視対象物よりも大きくなる。この開口合成処理により算出される監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）と実際の監視対象物の存在する領域との相違が誤差である。本実施の形態では、特にこのような誤差を除去することにより監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の抽出精度低下を抑える。

開口合成処理により算出される監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）が実際の監視対象物よりも大きくなる現象は、監視対象物が観測領域の左右中央（超音波センサ２０２と超音波センサ２０３との間）に存在した場合でも、監視対象物の位置が超音波センサから遠くなると発生する。これは、監視対象物の位置が遠くなるに従い、曲線同士の交差角度θが小さくなるためである。

このように、開口合成処理により算出される監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）と実際の監視対象物の存在する領域との誤差は、複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係に対応している。具体的には、例えば、曲線８０１は、超音波が発信された位置（超音波センサ２０４の位置）と発信された超音波が監視対象物７０１に反射して超音波センサに受信された位置（超音波センサ２０３の位置）とを焦点とし、超音波が発信されてから受信されるまでの経過時間に基づく監視対象物７０１が存在する位置を通る楕円曲線である。また、曲線８０２は、超音波が発信された位置（超音波センサ２０４の位置）と発信された超音波が監視対象物７０１に反射して超音波センサに受信された位置（超音波センサ２０４の位置）とを焦点とし、超音波が発信されてから受信されるまでの経過時間に基づく監視対象物７０１が存在する位置を通る楕円曲線である。なお、曲線８０２は、超音波が発信された位置と受信された位置とが同じため円となる。

このように、曲線８０１及び曲線８０２は、複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係に対応している。また、曲線８０１と曲線８０２との交差角度θも複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係に対応している。さらに、交差角度θと誤差との関係は、交差角度θが小さいほど誤差が大きいという関係がある。また、楕円曲線の数が多いほど確度の高い領域が得られる可能性が高くなるので、監視対象物に反射した超音波を受信した上記超音波センサの数が少ないほど誤差が大きくなるという関係がある。

そこで、複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係と誤差との関係を誤差関数として設定しておき、この誤差関数に基づいて、誤差推定部１０４は、開口合成処理部１０３で算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域の誤差量を推定する。

本実施の形態では、誤差推定部１０４は、誤差関数に基づいて得られ、誤差が含まれていた場合に監視対象物が存在すると判断される可能性のある誤差領域と、開口合成処理部１０３で算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域とを比較して、その領域の誤差量を推定する。

図１０は、誤差関数の例を示す説明図である。
図１０において、点線１００１で囲まれた曲線は、それぞれ監視対象物をx2のライン上に置いた場合の誤差関数、点線１００２で囲まれた曲線は、それぞれ監視対象物をx1のライン上に置いた場合の誤差関数を示す。観測領域２０６の右端部分（座標値x2）に監視対象物がある場合、その誤差関数は右下方向に凸な円弧状の形状を持つ（図１０の点線１００１で囲まれた曲線）。また観測領域２０６の中央部分（座標値x1）に監視対象物がある場合、誤差関数は下方向に凸な円弧状の形状を持つ（図１０の点線１００２で囲まれた曲線）。

図１１は、距離情報と誤差関数との畳み込みの例を示す説明図である。
１１０１は開口合成処理部１０３で算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）部分を含む任意の領域内の距離情報、１１０２は誤差関数から作成したフィルタであり、誤差関数に基づいて得られ、各座標点(x, y)において、誤差が含まれていた場合に監視対象物が存在すると判断される可能性の度合いを示す誤差評価値Ve(x, y)が設定されている。ここでは、誤差が含まれていた場合に監視対象物が存在すると判断される可能性のある誤差領域に対応して、誤差領域内の升目（各座標点(x, y)）には値1が設定されている。距離情報１１０１とフィルタ１１０２において各升目内の数字が記載されていない部分は値0を持つ。

本実施の形態では、誤差推定部１０４は、図１１に示す距離情報と誤差関数との畳み込みで実現する。すなわち、開口合成処理部１０３で算出された領域を含む任意の領域の距離情報に対して誤差領域に基づくフィルタを畳み込んで、その畳み込み結果の値を誤差量とすることで、誤差領域と開口合成処理部１０３で算出された領域とを比較して、上記領域の誤差量を推定する。例えば、距離情報１１０１と誤差関数から作成したフィルタ１１０２の形状が類似していると、畳み込み結果は大きな値となる。そのため、誤差量も大きいと判断される。

次に、誤差修正処理部１０５は、誤差推定部１０４で得られた誤差量が基準値を超えた場合、開口合成処理部１０３で算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）を修正する。

本実施の形態では、まず開口合成処理部１０３で算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）を含む任意の領域内の距離情報を２次元フーリエ変換した結果G(u,v)と、誤差関数から作成したフィルタ１１０２誤差関数のフィルタ１１０２を２次元フーリエ変換した結果H(u,v)を求める。このu、vはそれぞれx座標とy座標方向の空間周波数である。次に、式１により、G(u,v)にH(u,v)の逆フィルタを畳み込み、その結果を逆フーリエ変換することで、誤差を除去した距離情報F(u,v)を得る。

誤差を除去した距離情報F(u,v)において、評価値V(x, y)の値が所定の閾値を用いた条件を満たす座標点(x, y)に基づいて得られる領域が修正された領域となる。

以上のように本実施の形態によれば、複数個の超音波センサ及び監視対象物の位置関係に対応した誤差関数に基づいて、開口合成処理部で算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域の誤差量を推定し、その誤差量に応じて上記領域を修正することにより、監視対象物の位置が超音波センサがカバーする観測領域の左右端に近い場合や、監視対象物の位置が超音波センサから遠い場合に、開口合成処理の結果に含まれる誤差を除去することができ、監視対象物の位置の検出精度低下を抑えることができる。

また、超音波が発信された位置と当該発信された超音波が監視対象物に反射して超音波センサに受信された位置とを焦点とし、監視対象物が存在する位置を通る複数の楕円曲線同士の交差角度が小さいほど誤差が大きくなるように設定された誤差関数に基づいて誤差量を推定することにより、監視対象物の位置が超音波センサがカバーする観測領域の左右端に近い場合や、監視対象物の位置が超音波センサから遠い場合に、開口合成処理の結果に含まれる誤差量を精度よく推定することができる。

また、監視対象物に反射した超音波を受信した超音波センサの数が少ないほど誤差が大きくなるように設定された誤差関数に基づいて誤差量を推定することにより、監視対象物の位置が超音波センサがカバーする観測領域の左右端に近い場合や、監視対象物の位置が超音波センサから遠い場合に、開口合成処理の結果に含まれる誤差量を精度よく推定することができる。

また、誤差関数に基づいて得られ、誤差が含まれていた場合に監視対象物が存在すると判断される可能性のある誤差領域と、開口合成処理部で算出された領域とを比較して、領域の誤差量を推定することにより、監視対象物の位置が超音波センサがカバーする観測領域の左右端に近い場合や、監視対象物の位置が超音波センサから遠い場合に、開口合成処理の結果に含まれる誤差量を精度よく推定することができる。

また、開口合成処理部で算出された領域を含む任意の領域の距離情報に対して誤差領域に基づくフィルタを畳み込んで、誤差領域と上記開口合成処理部で算出された領域とを比較して、領域の誤差量を推定することにより、簡易に誤差量を推定することができる。

また、開口合成処理部で算出された領域を含む任意の領域の距離情報を２次元フーリエ変換した結果に対して、誤差関数に基づいて得られ、各座標点(x, y)において、誤差が含まれていた場合に監視対象物が存在すると判断される可能性の度合いを示す誤差評価値Ve(x, y)で成るフィルタを２次元フーリエ変換した結果の逆フィルタを畳み込むことで、領域を修正することにより、簡易に監視対象物が存在する可能性が高い領域を修正することができる。

実施の形態２．
実施の形態１では、開口合成処理部で算出された領域を含む任意の領域の距離情報に対して誤差領域に基づくフィルタを畳み込んで、領域の誤差量を推定する場合について説明したが、監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の形状を表現する領域特徴量と誤差が含まれていた場合に上記監視対象物が存在すると判断される可能性のある誤差領域の形状を表現する誤差領域特徴量とを比較することで、誤差量の推定を行うようにしても良い。

本実施の形態において、図１に示す誤差推定部１０４以外の動作は、前述の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

図１２は、特徴量の抽出方法を説明する説明図である。図中の領域１２０１は監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）である。ここでは評価値V(x,y)がある閾値以上を持つ座標点(x,y)を灰色で塗りつぶして表現している。

誤差推定部１０４は、まず監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）内から任意の座標値(xp,yp)を選択し、これを基準点とする。そして、基準点から複数の任意の方向（図１２の例では、上下方向、右斜め60度方向、右斜め30度方向、左右方向の４種類）に対して領域の端まで走査を行う。例えば、走査は距離情報の評価値V(x,y)がある閾値以下となるまで続ける。そして、この際に得られた走査した座標点の長さ（連続長）に応じた量を領域特徴量とする。例えば図１２では、上下方向の長さがL0、右斜め60度方向の長さがL1、右斜め30度方向の長さがL2、左右方向の長さがL3となる。この特徴量L0、L1、L2、L3は監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の粗い形状を表す。

同様に、誤差が含まれていた場合に上記監視対象物が存在すると判断される可能性のある誤差領域内の任意の座標点(xp, yp)から任意の方向に向けて上記誤差領域の端まで走査を行う。そして、この際に得られた走査した座標点の長さ（連続長）に応じた量を誤差領域特徴量とし、誤差関数からも特徴量Le0、Le1、Le2、Le3を求める。

最後に、監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）から求めた領域特徴量L0、L1、L2、L3と、誤差関数から求めた特徴量Le0、Le1、Le2、Le3との内積を計算する。監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の形状と誤差が含まれていた場合に上記監視対象物が存在すると判断される可能性のある誤差領域の形状とが一致する場合は内積値が0、類似性が低いと内積値は大きな値を取る。そのため、この内積値の逆数を誤差量とする。

以上のように本実施の形態によれば、開口合成処理部で算出された領域内の任意の座標点(xp, yp)から任意の方向に向けて領域の端まで走査した座標の連続長に応じた領域特徴量と、記誤差領域内の任意の座標点(xp, yp)から任意の方向に向けて誤差領域の端まで走査した座標の連続長に応じた誤差領域特徴量と比較し、領域の誤差量を推定することにより、少ない計算量で誤差量を推定することができる。

なお、基準点としては監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の重心位置や、中心位置等を用いることができる。また複数個の基準点を設けて複数個の特徴量を求め、最も誤差量が大きくなった特長量を選択しても良い。

実施の形態３．
実施の形態１では、開口合成処理部で算出された領域を含む任意の領域の距離情報を２次元フーリエ変換した結果に対して、誤差関数に基づいて得られ、各座標点(x, y)において、誤差が含まれていた場合に監視対象物が存在すると判断される可能性の度合いを示す誤差評価値Ve(x, y)で成るフィルタを２次元フーリエ変換した結果の逆フィルタを畳み込むことで、領域を修正する場合について説明したが、開口合成処理において用いる所定の閾値の値を変更し、変更された閾値を用いた条件を満たす座標点(x, y)に基づいて領域を修正するようにしても良い。

本実施の形態において、図１に示す誤差修正処理部１０５以外の動作は、前述の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

誤差修正処理部１０５は、誤差推定部１０４で得た誤差量が基準値よりも大きい場合に監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）を修正する。基準値以下の場合は、修正を行わない。領域（像）を修正する場合、まず監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）を含む任意の領域の距離情報に対して、領域（像）を抽出するために用いた閾値の値を変更し、変更された閾値を用いた条件を満たす座標点(x, y)に基づいて領域を修正する。

例えば、領域（像）を抽出するために用いた閾値の値を大きくし、その閾値よりも大きい評価値V(x,y)を持つ座標点(x, y)に基づいて領域を修正する。具体的には、例えば、領域（像）を抽出するために用いた閾値の値を大きくし、その閾値よりも小さい評価値V(x,y)の値を0にし、評価値V(x,y)が0以外の座標点(x, y)に基づいて監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）を抽出する。例えば、図１１の１１０１は監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）を含む任意の領域の距離情報の例である。この１１０１に閾値=5を適用した場合は、大きなサイズの領域（像）が得られる。しかし閾値=15とすると、１１０１の中心部分のみが領域（像）として抽出され、領域（像）に含まれる誤差が抑制される。

以上のように本実施の形態によれば、閾値を変更し、当該変更された閾値を用いた条件を満たす座標点(x, y)に基づいて監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）を修正することにより、領域（像）に含まれる誤差を抑制することができる。

また、閾値の変更量は、誤差量に対応して変動させても良い。これにより、誤差量に応じて、誤差の抑制量を変更することができる。

実施の形態４．
監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の周辺領域を削除することで、誤差を抑制するようにしても良い。

本実施の形態において、図１に示す誤差修正処理部１０５以外の動作は、前述の実施の形態１〜３と同様であるので、説明を省略する。

図１３は、周辺領域削除による誤差抑制を説明する説明図である。
領域１３０１は、開口合成処理により算出された監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）であり、誤差を含む領域（像）である。領域１３０２は領域１３０１を含む任意の領域である。

以降、図１３を用いて本処理の内容を説明する。
まず誤差修正処理部１０５は、誤差推定部１０４で得た誤差量が基準値よりも大きい場合に距離情報を修正する。基準値以下の場合は、修正を行わない。距離情報を修正する場合、領域１３０１を内包した領域１３０２の距離情報を取り出す。次に領域１３０２内を走査して、領域１３０１の重心位置 Gx, Gyを求める。次に重心位置Gx,Gyを中心として領域１３０１に内接した円を求め、その半径をR0とする。次にR0の値から、それよりも小さい半径R1を決める。ここでR0-R1の値は、誤差量の大きさに比例し大きくする。その後、半径R1の外にある監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）に対応した距離情報の値を小さくする。これにより監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の大きさがR1に制限され、誤差が抑制される。

以上のように本実施の形態によれば、監視対象物が存在する可能性が高い領域（像）の周辺領域を削除することにより、領域（像）に含まれる誤差を抑制することができる。

また、領域（像）を削除する量を誤差量に対応して変動させることに、誤差量に応じて、誤差の抑制量を変更することができる。

１０１超音波センサ、１０２超音波センサ制御部、１０３開口合成処理部、１０４誤差推定部、１０５誤差修正処理部、２０１〜２０４超音波センサ、２０５監視対象物、２０６観測領域、２０７超音波、２０８経路、３０１〜３０４グラフ、４０１〜４０４曲線、４０５領域、５０１距離情報、６０１領域（像）、７０１監視対象物、７０２超音波、７０３反射波、８０１、８０２曲線、８０３領域、９０１領域、１１０１距離情報、１１０２フィルタ、１２０１領域、１３０１、１３０２領域。

Claims

複数個の超音波センサが受信した受信信号に基づいて、監視対象物が存在する可能性が高い領域を算出する開口合成処理部と、
上記複数個の超音波センサ及び上記監視対象物の位置関係に対応した誤差関数に基づいて、上記領域の誤差量を推定する誤差推定部と、
上記誤差量に応じて、上記領域を修正する誤差修正処理部と
を備えたことを特徴とする周辺監視装置。
上記誤差関数は、超音波が発信された位置と当該発信された超音波が上記監視対象物に反射して上記超音波センサに受信された位置とを焦点とし、上記監視対象物が存在する位置を通る複数の楕円曲線同士の交差角度が小さいほど誤差が大きくなるように設定された関数であることを特徴とする請求項１に記載の周辺監視装置。
上記誤差関数は、上記監視対象物に反射した超音波を受信した上記超音波センサの数が少ないほど誤差が大きくなるように設定された関数であることを特徴とする請求項１に記載の周辺監視装置。
上記誤差推定部は、上記誤差関数に基づいて得られ、誤差が含まれていた場合に上記監視対象物が存在すると判断される可能性のある誤差領域と、上記開口合成処理部で算出された領域とを比較して、上記領域の誤差量を推定することを特徴とする請求項１に記載の周辺監視装置。
上記開口合成処理部は、上記複数個の超音波センサが受信した受信信号に基づいて、各座標点(x, y)において上記監視対象物が存在する可能性の度合いを示す評価値V(x, y)の集合で成る距離情報を算出し、上記評価値V(x, y)が所定の閾値を用いた条件を満たす上記座標点(x, y)に基づいて上記領域を算出し、
上記誤差推定部は、上記開口合成処理部で算出された領域を含む任意の領域の上記距離情報に対して上記誤差領域に基づくフィルタを畳み込んで、上記誤差領域と上記開口合成処理部で算出された領域とを比較して、上記領域の誤差量を推定することを特徴とする請求項４に記載の周辺監視装置。
上記誤差推定部は、上記開口合成処理部で算出された領域内の任意の座標点(xp, yp)から任意の方向に向けて上記領域の端まで走査した座標の連続長に応じた領域特徴量と、上記誤差領域内の任意の座標点(xp, yp)から任意の方向に向けて上記誤差領域の端まで走査した座標の連続長に応じた誤差領域特徴量と比較し、上記領域の誤差量を推定することを特徴とする請求項４に記載の周辺監視装置。
上記開口合成処理部は、上記複数個の超音波センサが受信した受信信号に基づいて、各座標点(x, y)において上記監視対象物が存在する可能性の度合いを示す評価値V(x, y)の集合で成る距離情報を算出し、上記評価値V(x, y)が所定の閾値を用いた条件を満たす上記座標点(x, y)に基づいて上記領域を算出し、
上記誤差修正処理部は、上記開口合成処理部で算出された領域を含む任意の領域の上記距離情報を２次元フーリエ変換した結果に対して、上記誤差関数に基づいて得られ、各座標点(x, y)において、誤差が含まれていた場合に上記監視対象物が存在すると判断される可能性の度合いを示す誤差評価値Ve(x, y)で成るフィルタを２次元フーリエ変換した結果の逆フィルタを畳み込むことで、上記領域を修正することを特徴とする請求項１に記載の周辺監視装置。
上記開口合成処理部は、上記複数個の超音波センサが受信した受信信号に基づいて、各座標点(x, y)において上記監視対象物が存在する可能性の度合いを示す評価値V(x, y)の集合で成る距離情報を算出し、上記評価値V(x, y)が所定の閾値を用いた条件を満たす上記座標点(x, y)に基づいて上記領域を算出し、
上記誤差修正処理部は、上記所定の閾値を変更し、当該変更された閾値を用いた条件を満たす上記座標点(x, y)に基づいて上記領域を修正することを特徴とする請求項１に記載の周辺監視装置。
上記誤差修正処理部は、上記誤差量が大きいほど領域が狭くなるように、上記領域を修正することを特徴とする請求項１に記載の周辺監視装置。