JP2015042952A - 障害物検知装置および電動車両 - Google Patents

Abstract

【課題】誤判定を防ぐことができる障害物検知装置を提供する。【解決手段】対象物を検出する障害物検知センサ部（３）と、障害物検知センサ部（３）によって検出された対象物までの距離を測定すると共に、この測定に基づいて距離マップを生成する制御部（１２）と、制御部（１２）によって生成された距離マップの距離パターンから、利用状況から現実に検知し得ないと判断される距離パターンを検知した場合に、この検知された部分が測定エラーであると判定する距離パターン認識部（１３）とを備える。【選択図】図４

Description

この発明は、障害物検知装置および電動車両に関する。

近年、高齢者向けに作られた三輪または四輪の一人乗り電動車両が普及してきており、電動車椅子、シニアカーとして知られている。電動車両は、自動車に較べ車体が小さいこと、また、高齢者が利用することが多いことから、段差等の障害物は、転倒の可能性がある危険な場所であり、障害物を事前に検知して運転者に報知することが望まれている。

従来より、ステレオカメラ画像等により、路上にある障害物を検知する技術が提案されている。特許第３８５５８１２号公報（特許文献１）には、複数のステレオ画像を用いた障害物の検知技術が開示され、特許第３５１１２２２号公報（特許文献２）には、対応付けミスを判断しその領域を判定から除外する距離計測技術が開示されている。

特許第３８５５８１２号公報 特許第３５１１２２２号公報

ところで、電動車椅子やシニアカー等の電動車両は、歩行者として取り扱われるため、屋外の歩道以外にも病院や店舗内の通路等、自動車が走行しない場所も通行する場合があり、幅広い状況下で使用を想定する必要がある。

上記特許文献１に開示された技術では、撮像されたステレオ画像の信頼度が所定の閾値よりも小さい領域に関しては、信頼度の高いステレオ画像が得られるまでカメラのパラメータを修正して撮像し直すという工程を繰返す必要があるので、リアルタイム処理をすることが著しく困難である。さらに、全領域にわたる距離画像を得られるまでにステレオカメラと周囲にある対象物とが相対的に動いてしまうと正しい距離画像を生成することは不可能となるため、継続的に動いていることが前提の電動車両では再撮像するたびに像が動いていくので、なおさらに適用することができない。

上記特許文献２に開示された技術では、ステレオカメラで撮像される２つの画像それぞれの画像に含まれる水平エッジおよび路面上白線のみを特徴点として抽出するため、前方の自動車など大きな対象物を認識することはできるが、撮像画像から明瞭な水平エッジを認識できない状況に対して、例えば、路面上の比較的小さな障害物や進行方向に垂直に走っている溝などに対して、誤判定を起こす確率が高い。また、特徴点として抽出した水平エッジを含む領域を２つの画像で対応付けすることによって算出した視差が、その周辺領域で同様に算出した視差と一定以上差がある場合には、対応付けミスとする過程を含むが、２つのステレオ画像上の障害物がある場所とない場所では、現実に大きな視差の差が出るため、上記過程により正しく検出された障害物を対応付けミスとして誤判定してしまう確率が大きくなる。

そこで、この発明の課題は、誤判定を防ぐことができる障害物検知装置、および、より安全に安心して利用可能な電動車両を提供することにある。

上記課題を解決するため、この発明の障害物検知装置は、
対象物を検出する障害物検知センサ部と、
上記障害物検知センサ部によって検出された上記対象物までの距離を測定すると共に、この測定に基づいて距離マップを生成する制御部と、
上記制御部によって生成された上記距離マップの距離パターンから、利用状況から現実に検知し得ないと判断される距離パターンを検知した場合に、この検知された部分が測定エラーであると判定する距離パターン認識部と
を備えることを特徴としている。

また、一実施形態の障害物検知装置では、
上記距離パターン認識部は、
上記障害物検知センサ部から水平距離Ｘａだけ離れた仮想路面上の領域Ａに対して測定した対象物までの距離Ｌ（Ｘａ）が、仮想路面上の上記領域Ａまでの仮想距離Ｌ０（Ｘａ）より大きい値である場合において、上記距離Ｌ（Ｘａ）が、上記領域Ａに対して上記障害物検知センサ部と反対側に位置し上記障害物検知センサ部から水平距離Ｘｂだけ離れた仮想路面上の領域Ｂに対して測定した対象物までの距離Ｌ（Ｘｂ）よりも任意の閾値を超えて大きい場合には、上記距離Ｌ（Ｘａ）は、誤判定によるものであると判断する。

また、一実施形態の障害物検知装置では、
上記距離パターン認識部は、
上記距離Ｌ（Ｘｂ）と、仮想路面上の上記領域Ｂまでの仮想距離Ｌ０（Ｘｂ）との差の絶対値が、閾値よりも大きい場合においては、上記距離Ｌ（Ｘａ）が誤判定によるものとは判断しない。

また、一実施形態の電動車両は、上記障害物検知装置を備える。

この発明の障害物検知装置によれば、上記距離パターン認識部を有するので、制御部により生成された距離マップの妥当性を確認することで、誤判定を防ぐことができる。

この発明の電動車両によれば、上記障害物検知装置を備えるので、より安全に運転を行える。

図１（ａ）は、本発明の第１実施形態の電動車両の後方斜視図であり、図１（ｂ）は、本発明の第１実施形態の電動車両の前方斜視図である。 障害物検知装置の障害物検知センサ部の斜視図である。 図３（ａ）は、障害物検知装置の報知部による危険のない状態の説明図であり、図３（ｂ）は、障害物検知装置の報知部による危険のある状態の説明図である。 障害物検知装置の構成を示すブロック図である。 障害物検知装置の動作を示すフロー図である。 図６（ａ）は、天井照明の床反射により誤判定が生じることを説明する説明図であり、図６（ｂ）は、天井照明の床反射による誤判定結果を現実の位置関係に再現した場合を説明する説明図である。 障害物の奥側に溝がある場合を説明する説明図である。 本発明の第２実施形態の障害物検知装置の障害物検知センサ部の斜視図である。 障害物検知装置の動作を示すフロー図である。 本発明の第３実施形態の障害物検知装置の障害物検知センサ部の斜視図である。 障害物検知装置の動作を示すフロー図である。

以下、この発明を図示の実施の形態により詳細に説明する。

（第１の実施形態）
図１（ａ）は、この発明の第１実施形態の電動車両を示す後方斜視図である。図１（ｂ）は、電動車両の前方斜視図である。図１に示すように、電動車両１は、障害物検知装置２を備える。障害物検知装置２は、障害物検知センサ部３と報知部４とを有する。

上記障害物検知センサ部３は、センサ固定部５により、電動車両１の進行方向の最前方部に取り付けられ、進行方向の障害物を検知する。上記報知部４は、運転者（利用者）が視認しやすい位置（例えば、ハンドル部）に取り付けられ、音、音声、あるいは発光表示により、障害物検知センサ部３での検知結果を運転者に報知する。

図２は、上記障害物検知センサ部３の斜視図である。図２に示すように、この障害物検知センサ部３としては、２台の第１カメラ６ａおよび第２カメラ６ｂを用いる。両カメラ６ａ，６ｂの視差からステレオカメラ方式により、障害物との距離、障害物の高さを測定している。センサーカバー７内には、カメラ６ａ，６ｂの信号から障害物との距離や障害物高さを算出するための制御部１２（図４参照）が配置されている。カメラ６ａ，６ｂの視差から障害物との距離や高さを算出する方法は、従来より既知の方法を用いることができる。

上記障害物検知センサ部３で障害物を検知した場合、上記報知部４により運転者に危険であることを報知する。報知部４としては、例えば、図３（ａ）に示すものを使用することができる。報知部４は、音や音声により運転者に報知するスピーカー部８と、光表示により運転者に報知するＬＥＤ表示部９と、報知部４の動作をｏｎ／ｏｆｆするためのスイッチ１０とを有する。ＬＥＤ表示部９は、危険のないとき、図３（ａ）のように全点灯し、危険のあるとき、図３（ｂ）のように部分的に点灯する。なお、図３では、ＬＥＤ表示部９の点灯をハッチングにて示している。

図４は、上記障害物検知装置２のブロック図である。図４に示すように、上記障害物検知装置２は、上記障害物検知センサ部３としての上記カメラ６ａ，６ｂと、上記制御部１２と、信頼度算出部１１と、距離パターン認識部１３と、上記報知部４とを有する。障害物検知センサ部３、制御部１２、信頼度算出部１１、距離パターン認識部１３および報知部４の動作は、図５にて、説明する。

図５は、上記障害物検知装置２の動作を示すフロー図である。図５に示すように、上記左右カメラ６ａ，６ｂは、対象物の画像を撮像し（ステップＳ１）、上記制御部１２は、上記左右カメラ６ａ，６ｂの視差から、対象物の高さと距離を算出し（ステップＳ２）、危険度を算出する（ステップＳ３）。危険度は、対象物との距離、高低、サイズから判断する。例えば、避けるべき障害物などが近距離にある場合は、危険度が大と判断し、遠距離にある場合は、危険度が小と判断する。

その後、上記信頼度算出部１１は、信頼度を算出する（ステップＳ４）。信頼度が閾値より大きくない場合（ステップＳ５）、報知部４は、信頼度の低い「走行注意」であることを報知する（ステップＳ６）。信頼度が閾値より大きい場合（ステップＳ５）、上記距離パターン認識部１３は、距離パターンの確認を行う（ステップＳ７）。

ここで、不自然なパターンであると認識される箇所については、障害物の誤判定であると判断し危険度の判定に用いない。不自然なパターンが閾値より多く検出された場合には（ステップＳ８）、信頼度が低いと判断し、利用者へ「走行注意」であることを報知する（ステップＳ９）。

不自然なパターンが閾値より多くない場合（ステップＳ８）、危険度が閾値より大きいと（ステップＳ１０）、報知部４は、障害物の検知結果を利用者に報知する（ステップＳ１２）。一方、危険度が閾値より大きくないと（ステップＳ１０）、障害物が検知されず、利用者への報知を行わない、もしくは「安全」であることを報知する（ステップＳ１１）。

上記制御部１２は、障害物検知センサ部３によって検出された対象物（障害物や路面）までの距離を測定すると共に、この測定に基づいて距離マップを生成する。ここで、距離マップとは、撮像画像全体を任意の領域に分割し、それぞれの画像領域についてその領域に映っている対象物までの測定距離を算出し、それを２次元的に表現した情報をいう。そして、この距離マップは、複数のカメラの画像から生成された視差マップと、カメラの設置角度や設置高さのパラメータとを利用して、生成される。

上記距離パターン認識部１３は、上記制御部１２によって生成された上記距離マップの距離パターンから、利用状況から現実に検知し得ないと判断される距離パターンを検知した場合に、この検知された部分が測定エラーであると判定する。

このように、上記距離パターン認識部１３は、上記制御部１２が生成した距離マップの妥当性を確認することで、誤判定を防ぐことができる。

例えば、図６（ａ）に示すように、屋内などで利用する場合、床面が反射しやすい材質である場合に、天井照明５０１が床面に映り込むと、その映り込んだ部分に対して、実際に床が存在するにもかかわらず、障害物検知装置２は、その床を反射して天井にぶつかるまで伸びる線の距離（誤判定結果物５０２）を検知するため、あたかもそこに溝が存在するかのような結果が得られる。

このようにして誤判定された場合を、そのまま立体的に再現するとすれば、電動車両と路面との関係が、図６（ｂ）に示すようになるが、電動車両が走行するような道路や建物の構造おいては、そのようなシチュエーションは現実ではあり得ないと考えることができる。このため、該当部分は実際の溝ではなく、天井の映り込みによる誤判定であると判断することができる。このようにして、誤判定を低減することが出来るようになり、装置自体の信頼性を向上させること出来るため、利用者により安全と安心を提供できる。

ステレオカメラ方式による障害物の検知は、簡易な構成で、比較的高精度に測定が可能なことから一般に使用されている。しかしながら、カメラ画像を用いる都合上、暗闇や逆光のような照明条件、雨天や霧等の天候条件によっては対象とする障害物の画像を正確に撮像することが困難となり、誤判定（障害物が有るのに無いと判定、もしくはその逆）を起こす場合がある。また、路面上の障害物を検知するには、路面を含めて撮像する必要があるが、路面が鏡面状の場合や濡れている場合に、周辺の景色や照明が写り込み、障害物と誤判定する場合がある。特に、ビル等の床としてによく使用されるリノリウムは映り込みが生じやすく、図６（ａ）に示すように、（蛍光灯などの）天井照明５０１が映り込み、障害物と誤判定するケースが多く考えられる。

ステレオカメラで誤判定の発生を除去するには、２つの画像の視差マップを計算する際に算出されるＳＳＤ／ＳＡＤ関数の最小値や、ＰＯＣの最大値を、信頼度を表すパラメータとして利用し、その値があらかじめ決められた閾値より大きいか小さいかで、測定した距離が誤判定によるものかそうでないかを判断することが一般的である。

しかしながら、上述したようなリノリウム床に天井照明が映り込むようなケースでは、映り込み画像がくっきりとしたものになり、このような状況では、上述の信頼度パラメータは、良好な値となり、床面の反射具合によっては、通常の（映り込みが生じていない）床面より良好となる場合も多い。このような映り込みが発生する状況では、原理的には、上述した信頼度パラメータにより、誤判定を除去することが出来ない。

このとき、天井照明が映り込んでいる場所のみ溝があるかのように誤判定をし、それ以外の路面は誤判定せずに距離を測定できるため、図６（ｂ）に示すように、通常、電動車両が路面を走行しているときには生じえないような不自然なパターンが得られる。そのため、このような場所において検出された障害物までの距離は、誤判定によるものと推定される。この方法により、信頼度パラメータにより除去できない障害物の誤判定を、除去することができる。

具体的に述べると、上記距離パターン認識部１３は、図６（ｂ）に示すように、上記障害物検知センサ部３から水平距離Ｘａだけ離れた仮想路面上の領域Ａに対して測定した対象物（この場合、誤判定結果物５０２）までの距離Ｌ（Ｘａ）が、仮想路面上の上記領域Ａまでの仮想距離Ｌ０（Ｘａ）より大きい値である場合において、上記距離Ｌ（Ｘａ）が、上記領域Ａに対して上記障害物検知センサ部３と反対側に位置し上記障害物検知センサ部３から水平距離Ｘｂだけ離れた仮想路面上の領域Ｂに対して測定した対象物（この場合、床面）までの距離Ｌ（Ｘｂ）よりも任意の閾値を超えて大きい場合には、上記距離Ｌ（Ｘａ）は、誤判定によるものであると判断する。

このように、上記距離パターン認識部１３は、距離マップ上で、領域の下部に床面よりも所定の値以上遠い距離であるとして検出されている領域がある場合に、この領域の検出結果は誤判定によるものとして処理をする。このような簡易な構成とすることで、安価なシステムにて、簡易に距離パターン認識部１３を構成することができる。

前記の手段では、路面より高い位置にある障害物５０３（図７参照）を検出している場合、障害物５０３の下部において向こう側が見える配置になっていると、実際に溝があるにもかかわらずそれを誤判定と判断する可能性が排除できない。しかし、上記Ｌ（Ｘｂ）が通常の路面である（すなわち、障害物ではない）条件を付加することにより、より誤判定除去を確実に行うことができる。

具体的には、上記距離パターン認識部１３は、図７に示すように、上記距離Ｌ（Ｘｂ）と、仮想路面上の上記領域Ｂまでの仮想距離Ｌ０（Ｘｂ）との差の絶対値が、閾値よりも大きい場合においては、上記距離Ｌ（Ｘａ）が誤判定によるものとは判断しない。

上記電動車両１は、上記障害物検知装置２を備えるので、より安全に運転を行える。さらに、電動車両１は、障害物検知装置２の検知結果に基づいて、電動車両１の動作を制御するようにしてもよい。つまり、信頼度が低い場合、電動車両の制御を行わないようにすることで、誤判定による制御間違いを防止できる。

（第２の実施形態）
図８は、この発明の第２実施形態の障害物検知装置を示す斜視図である。この第２の実施形態は、上記第１の実施形態とは、障害物検知センサ部の構成のみが相違する。この相違する構成のみを以下に説明する。なお、この第２の実施形態において、上記第１の実施形態と同一の符号は、上記第１の実施形態と同じ構成であるため、その説明を省略する。

図８に示すように、障害物検知センサ部１０３は、ステレオカメラである上記カメラ６ａ、６ｂに加え、信頼度検知センサ２０を有する。信頼度検知センサ２０としては、照度センサや超音波センサ等を使用することができる。

例えば、信頼度検知センサ２０に、照度センサを用いた場合、障害物検知センサ部１０３の周辺の照度を検出し、照度が一定値以上、もしくは一定値以下の場合に信頼度が低くなっていると判断する。照度が高い場合は、逆光や反射光の影響で、上記カメラ６ａ、６ｂでの検知信頼性が低くなっている可能性が高く、また、照度が低い場合は、夜間や暗所で、上記カメラ６ａ、６ｂでの検知信頼性が低くなっている可能性が高いと判断することができる。

信頼度検知センサ２０に超音波センサを用いた場合、天井までの距離を測定することで、屋内にいるのか、屋外にいるのかを判断する。屋内にいると判断される場合には、映り込みによる誤判定を起こす可能性が高いと判断することができるので、映り込みを検知した際に信頼度低下を報知するかを判定するための閾値を低くすることができる。

したがって、信頼度を算出するためのデータとして、上記カメラ６ａ、６ｂに加えて、信頼度検知センサ２０を併用することで、より確実な障害物の検知を行うことができる。

図９は、この第２実施形態の障害物検知装置の動作を示すフロー図である。ステレオカメラでの危険度算出（ステップＳ１０１〜ステップＳ１０３）と並行して、信頼度検知センサ２０でデータを取得し（ステップＳ１０４）、この出力結果によってステレオカメラの信頼度を判断する閾値を変更する（ステップＳ１０５）。

図９のステップＳ１０１〜ステップＳ１０３は、上記第１実施形態（図５）のステップＳ１〜ステップＳ３と同様であり、図９のステップＳ１０６〜ステップＳ１１３は、上記第１実施形態（図５）のステップＳ５〜ステップＳ１２と同様である。

（第３の実施形態）
図１０は、この発明の第３実施形態の障害物検知装置を示す斜視図である。この第３の実施形態は、上記第１の実施形態とは、障害物検知センサ部の構成のみが相違する。この相違する構成のみを以下に説明する。なお、この第３の実施形態において、上記第１の実施形態と同一の符号は、上記第１の実施形態と同じ構成であるため、その説明を省略する。

図１０に示すように、障害物検知センサ部２０３は、第１検知センサ３１と第２検知センサ３２とを有する。第１、第２の検知センサ３１，３２としては、レーダーや超音波、カメラ画像等のいわゆる距離センサを使用することができる。

例えば、上記第１検知センサ３１として、ステレオカメラを用い、上記第２検知センサ３２として、超音波センサを用いて、第１、第２検知センサ３１，３２として、異なる方式（検出原理）のセンサを組み合わせることが好ましい。これにより、より確実な障害物の検知を行うことができる。

図１１は、この第３実施形態の障害物検知装置の動作を示すフロー図である。第１検知センサ３１でデータを取得し（ステップＳ２０１）、このデータを元に制御部１２で危険度を算出する（ステップＳ２０２）。これと並行して、第２検知センサ３２でデータを取得し（ステップＳ２０４）、このデータを元に制御部１２で危険度を算出する（ステップＳ２０５）。

そして、第１検知センサ３１での危険度と第２検知センサ３２での危険度とから、信頼度を算出する（ステップＳ２０３）。この信頼度の算出方法としては、第１検知センサ３１での検知結果と第２検知センサ３２での検知結果が一致した場合、信頼度が高いと判断する。検知結果が一致しない場合は、それぞれの検知結果から算出した信頼度が高いほうの検知結果を、正しい結果として、選択する。なお、異なる方式の２つの検知センサで両者とも信頼度が十分でないと判断される場合は、信頼度が低いと判断して、利用者に知らせて注意を促すようにしてもよい。

図１１のステップＳ２０６〜ステップＳ２１３は、上記第１実施形態（図５）のステップＳ５〜ステップＳ１２と同様である。

なお、この発明は上述の実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で設計変更可能である。例えば、上記第１から上記第３の実施形態のそれぞれの特徴点を様々に組み合わせてもよい。

この発明の障害物検知装置（２）は、
対象物を検出する障害物検知センサ部（３，１０３，２０３）と、
上記障害物検知センサ部（３，１０３，２０３）によって検出された上記対象物までの距離を測定すると共に、この測定に基づいて距離マップを生成する制御部（１２）と、
上記制御部（１２）によって生成された上記距離マップの距離パターンから、利用状況から現実に検知し得ないと判断される距離パターンを検知した場合に、この検知された部分が測定エラーであると判定する距離パターン認識部（１３）と
を備えることを特徴としている。

この発明の障害物検知装置（２）によれば、上記距離パターン認識部（１３）を有するので、制御部（１２）により生成された距離マップの妥当性を確認することで、誤判定を防ぐことができる。

また、一実施形態の障害物検知装置（２）では、
上記距離パターン認識部（１３）は、
上記障害物検知センサ部（３）から水平距離Ｘａだけ離れた仮想路面上の領域Ａに対して測定した対象物までの距離Ｌ（Ｘａ）が、仮想路面上の上記領域Ａまでの仮想距離Ｌ０（Ｘａ）より大きい値である場合において、上記距離Ｌ（Ｘａ）が、上記領域Ａに対して上記障害物検知センサ部と反対側に位置し上記障害物検知センサ部から水平距離Ｘｂだけ離れた仮想路面上の領域Ｂに対して測定した対象物までの距離Ｌ（Ｘｂ）よりも任意の閾値を超えて大きい場合には、上記距離Ｌ（Ｘａ）は、誤判定によるものであると判断する。

この実施形態の障害物検知装置（２）によれば、簡易な構成とすることで、安価なシステムにて、簡易に距離パターン認識部（１３）を構成することができる。

また、一実施形態の障害物検知装置（２）では、
上記距離パターン認識部（１３）は、
上記距離Ｌ（Ｘｂ）と、仮想路面上の上記領域Ｂまでの仮想距離Ｌ０（Ｘｂ）との差の絶対値が、閾値よりも大きい場合においては、上記距離Ｌ（Ｘａ）が誤判定によるものとは判断しない。

この実施形態の障害物検知装置（２）によれば、誤判定除去を一層確実に行うことができる。

また、一実施形態の電動車両（１）は、上記障害物検知装置（２）を備える。

この実施形態の電動車両（１）によれば、上記障害物検知装置（２）を備えるので、より安全に運転を行える。

１ 電動車両
２ 障害物検知装置
３ 障害物検知センサ部
４ 報知部
５ センサ固定部
６ａ 第１カメラ
６ｂ 第２カメラ
７ センサーカバー
８ スピーカー部
９ ＬＥＤ表示部
１０ スイッチ
１１ 信頼度算出部
１２ 制御部
１３ 距離パターン認識部
２０ 信頼度検知センサ
３１ 第１検知センサ
３２ 第２検知センサ
１０３ 障害物検知センサ部
２０３ 障害物検知センサ部

Claims (4)

1. 対象物を検出する障害物検知センサ部と、
   上記障害物検知センサ部によって検出された上記対象物までの距離を測定すると共に、この測定に基づいて距離マップを生成する制御部と、
   上記制御部によって生成された上記距離マップの距離パターンから、利用状況から現実に検知し得ないと判断される距離パターンを検知した場合に、この検知された部分が測定エラーであると判定する距離パターン認識部と
   を備えることを特徴とする障害物検知装置。
2. 請求項１に記載の障害物検知装置において、
   上記距離パターン認識部は、
   上記障害物検知センサ部から水平距離Ｘａだけ離れた仮想路面上の領域Ａに対して測定した対象物までの距離Ｌ（Ｘａ）が、仮想路面上の上記領域Ａまでの仮想距離Ｌ０（Ｘａ）より大きい値である場合において、上記距離Ｌ（Ｘａ）が、上記領域Ａに対して上記障害物検知センサ部と反対側に位置し上記障害物検知センサ部から水平距離Ｘｂだけ離れた仮想路面上の領域Ｂに対して測定した対象物までの距離Ｌ（Ｘｂ）よりも任意の閾値を超えて大きい場合には、上記距離Ｌ（Ｘａ）は、誤判定によるものであると判断することを特徴とする障害物検知装置。
3. 請求項２に記載の障害物検知装置において、
   上記距離パターン認識部は、
   上記距離Ｌ（Ｘｂ）と、仮想路面上の上記領域Ｂまでの仮想距離Ｌ０（Ｘｂ）との差の絶対値が、閾値よりも大きい場合においては、上記距離Ｌ（Ｘａ）が誤判定によるものとは判断しないことを特徴とする障害物検知装置。
4. 請求項１から３の何れか一つに記載の障害物検知装置を備えることを特徴とする電動車両。

Images