JP2016004019A - Object detection apparatus and object detection method - Google Patents
Object detection apparatus and object detection method Download PDFInfo
- Publication number
- JP2016004019A JP2016004019A JP2014126233A JP2014126233A JP2016004019A JP 2016004019 A JP2016004019 A JP 2016004019A JP 2014126233 A JP2014126233 A JP 2014126233A JP 2014126233 A JP2014126233 A JP 2014126233A JP 2016004019 A JP2016004019 A JP 2016004019A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- shape
- image
- measurement
- polarization component
- vertical polarization
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Length-Measuring Devices Using Wave Or Particle Radiation (AREA)
- Radar Systems Or Details Thereof (AREA)
Abstract
Description
本発明は、物体から放射される電磁波を検知して物体を検出する物体検出装置及びその方法に関する。 The present invention relates to an object detection apparatus and method for detecting an object by detecting electromagnetic waves radiated from the object.
従来、物体から放射される電磁波を利用して地平面上に存在する立体物や路面を検出するための技術として、特許文献１が開示されている。 Conventionally, Patent Document 1 is disclosed as a technique for detecting a three-dimensional object or road surface existing on the ground plane using electromagnetic waves radiated from an object.
特許文献１に開示された物体検出装置では、物体から放射される電磁波の水平偏波成分と垂直偏波成分とを利用して、計測対象物とアンテナ観測面との間の相対角度を計測していた。 In the object detection device disclosed in Patent Document 1, the relative angle between the measurement object and the antenna observation plane is measured using the horizontal polarization component and the vertical polarization component of the electromagnetic wave radiated from the object. It was.
しかしながら、上述した従来の物体検出装置では、計測対象物とアンテナ観測面との間の相対角度を計測しているので、計測対象物が立体物であるのか、地平面であるのかを判別できるだけで、物体の形状を検出することはできなかった。 However, since the conventional object detection apparatus described above measures the relative angle between the measurement object and the antenna observation surface, it can only determine whether the measurement object is a three-dimensional object or a ground plane. The shape of the object could not be detected.
そこで、本発明は、上述した実情に鑑みて提案されたものであり、立体物である計測対象物の形状を判定することのできる物体検出装置及びその方法を提供することを目的とする。 Therefore, the present invention has been proposed in view of the above-described circumstances, and an object thereof is to provide an object detection apparatus and method that can determine the shape of a measurement object that is a three-dimensional object.
上述した課題を解決するために、本発明の一態様に係る物体検出装置及びその方法は、計測対象物から放射される電磁波の水平偏波成分及び垂直偏波成分を受信して水平偏波画像と垂直偏波画像を生成する。そして、水平偏波成分と垂直偏波成分との間の相対的な関係を示す相対値を算出し、この相対値に基づいて計測対象物が立体物であるか否かを識別し、相対値の変化に基づいて計測対象物の形状を判定する。 In order to solve the above-described problem, an object detection apparatus and method according to one aspect of the present invention receives a horizontal polarization component and a vertical polarization component of an electromagnetic wave radiated from a measurement target, and receives a horizontal polarization image. And generate a vertically polarized image. Then, a relative value indicating a relative relationship between the horizontal polarization component and the vertical polarization component is calculated, and whether or not the measurement object is a three-dimensional object is identified based on the relative value. The shape of the object to be measured is determined based on the change.
本発明によれば、水平偏波成分と垂直偏波成分との間の相対的な関係を示す相対値を利用して計測対象物が立体物であるか否かを識別することができ、さらに立体物であると識別された計測対象物の形状を判定することができる。 According to the present invention, it is possible to identify whether the measurement target is a three-dimensional object using a relative value indicating a relative relationship between the horizontal polarization component and the vertical polarization component, The shape of the measurement object identified as a three-dimensional object can be determined.
以下、本発明を適用した第１〜第３実施形態について図面を参照して説明する。 Hereinafter, first to third embodiments to which the present invention is applied will be described with reference to the drawings.
［第１実施形態］
［物体形状検出装置の構成］
図１は本実施形態に係る物体検出装置の構成を示すブロック図である。図１に示すように、本実施形態に係る物体検出装置１は、電波受信部３と、物体識別部５と、物体形状判定部７と、立体物形状記憶部９と、物体位置判定部１１と、自己位置推定部１３とを備えている。
[First Embodiment]
[Configuration of Object Shape Detection Device]
FIG. 1 is a block diagram showing the configuration of the object detection apparatus according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the object detection apparatus 1 according to the present embodiment includes a radio wave reception unit 3, an object identification unit 5, an object shape determination unit 7, a three-dimensional object shape storage unit 9, and an object position determination unit 11. And a self-position estimation unit 13.
ここで、本実施形態に係る物体検出装置１は、例えば車両等の移動体に搭載され、車両前方の道路状況や障害物を検出するために、物体から放射される電磁波を検知して物体を検出する。また、物体検出装置１は、計測対象物の位置についても検出することができ、さらに搭載された自車両６１の自己位置を推定することも可能である。本実施形態では、物体検出装置１を車両に搭載した場合について説明する。 Here, the object detection device 1 according to the present embodiment is mounted on a moving body such as a vehicle, for example, and detects an electromagnetic wave radiated from the object in order to detect a road condition or an obstacle ahead of the vehicle. To detect. Moreover, the object detection apparatus 1 can also detect the position of the measurement object, and can also estimate the self-position of the mounted vehicle 61. In the present embodiment, a case where the object detection device 1 is mounted on a vehicle will be described.
電波受信部３は、計測対象物から放射される電磁波の水平偏波成分を他の偏波成分よりも高感度に受信する水平偏波アンテナと、計測対象物から放射される電磁波の垂直偏波成分を他の偏波成分よりも高感度に受信する垂直偏波アンテナとを備えている。そして、これらのアンテナで受信した水平偏波成分及び垂直偏波成分から水平偏波画像と垂直偏波画像を生成する。 The radio wave receiving unit 3 includes a horizontal polarization antenna that receives the horizontal polarization component of the electromagnetic wave radiated from the measurement object with higher sensitivity than other polarization components, and the vertical polarization of the electromagnetic wave radiated from the measurement object. And a vertically polarized antenna that receives the component with higher sensitivity than the other polarized components. Then, a horizontal polarization image and a vertical polarization image are generated from the horizontal polarization component and the vertical polarization component received by these antennas.
物体識別部５は、電波受信部３で生成された水平偏波画像及び垂直偏波画像の各画像上の位置において、水平偏波成分の強度と垂直偏波成分の強度との比を示す偏波比を算出する。この偏波比は、水平偏波成分と垂直偏波成分との間の相対的な関係を示す相対値である。そして、物体識別部５は、算出した偏波比に基づいて計測対象物が立体物であるか否かを識別する。具体的に説明すると、物体識別部５は、水平偏波成分の強度と垂直偏波成分の強度とで表されたマップを予め備えており、このマップ上に計測対象物の種類に応じた領域（図４参照）を設定し、画素間の偏波比がどの物体種類の領域にマッピングされたかによって、同一種類の物体を識別して、立体物であるか否かを判定する。 The object identification unit 5 is a bias indicating a ratio between the intensity of the horizontal polarization component and the intensity of the vertical polarization component at a position on each image of the horizontal polarization image and the vertical polarization image generated by the radio wave reception unit 3. Calculate the wave ratio. This polarization ratio is a relative value indicating a relative relationship between the horizontal polarization component and the vertical polarization component. Then, the object identification unit 5 identifies whether the measurement target is a three-dimensional object based on the calculated polarization ratio. More specifically, the object identification unit 5 is provided with a map represented by the intensity of the horizontal polarization component and the intensity of the vertical polarization component in advance, and an area corresponding to the type of the measurement object on this map. (See FIG. 4) is set, and based on which object type region the polarization ratio between pixels is mapped to, the same type of object is identified to determine whether it is a three-dimensional object.
物体形状判定部７は、物体識別部５にて、画素間で同一種類の物体を識別して立体物であると識別された計測対象物の形状を、各画像上の位置の間での偏波比の変化に基づいて判定する。具体的な判定方法については後述する。 The object shape determination unit 7 discriminates the shape of the measurement object identified by the object identification unit 5 as a three-dimensional object by identifying the same type of object between pixels between positions on each image. Judgment is made based on the change of the wave ratio. A specific determination method will be described later.
立体物形状記憶部９は、地図情報上に存在する立体物、例えば建物やガードレール等の立体形状を予めデータとして記憶しているデータベースである。特に、立体物形状記憶部９は、立体物の面と面が接する角部の位置について記憶している。 The three-dimensional object shape storage unit 9 is a database in which three-dimensional objects existing on the map information, for example, three-dimensional shapes such as buildings and guardrails, are stored as data in advance. In particular, the three-dimensional object shape storage unit 9 stores the position of the corner where the surface of the three-dimensional object contacts.
物体位置判定部１１は、自車両６１の位置等の自らの位置を示す位置情報をＧＰＳ等から取得し、この位置情報に基づいて周囲に存在している立体物の形状を立体物形状記憶部９から取得する。そして、取得した立体物の形状と物体形状判定部７で判定された計測対象物の形状とを比較して、これらの形状が一致すれば、計測対象物の位置は地図情報上の立体物が存在する位置であると判定する。 The object position determination unit 11 obtains position information indicating its own position such as the position of the host vehicle 61 from the GPS or the like, and based on this position information, the shape of a three-dimensional object existing around the three-dimensional object shape storage unit 9 is obtained. Then, the acquired shape of the three-dimensional object is compared with the shape of the measurement object determined by the object shape determination unit 7, and if these shapes match, the position of the measurement object is determined by the three-dimensional object on the map information. It is determined that the position exists.
自己位置推定部１３は、物体位置判定部１１で判定された計測対象物の位置と水平偏波画像及び垂直偏波画像に撮像された計測対象物の画像とを用いて自己位置を推定する。具体的には、自己位置推定部１３は、電波画像に撮像された計測対象物の画像を用いて自車両６１から計測対象物までの距離や方向等の相対的な位置関係を求め、この相対的な位置関係を用いて地図上における計測対象物の角部の位置から自車両６１の位置を推定する。 The self-position estimation unit 13 estimates the self-position using the position of the measurement target determined by the object position determination unit 11 and the image of the measurement target captured in the horizontal polarization image and the vertical polarization image. Specifically, the self-position estimation unit 13 obtains a relative positional relationship such as a distance and a direction from the own vehicle 61 to the measurement object using the image of the measurement object captured in the radio wave image, and the relative The position of the host vehicle 61 is estimated from the position of the corner of the measurement object on the map using a typical positional relationship.
ここで、物体検出装置１は、マイクロコンピュータ、マイクロプロセッサ、ＣＰＵを含む汎用の電子回路と周辺機器から構成されている。そして、特定のプログラムを実行することにより、物体検出装置１は、電波受信部３、物体識別部５、物体形状判定部７、立体物形状記憶部９、物体位置判定部１１及び自己位置推定部１３として動作する。 Here, the object detection apparatus 1 includes a general-purpose electronic circuit including a microcomputer, a microprocessor, and a CPU, and peripheral devices. Then, by executing a specific program, the object detection apparatus 1 includes a radio wave reception unit 3, an object identification unit 5, an object shape determination unit 7, a three-dimensional object shape storage unit 9, an object position determination unit 11, and a self position estimation unit. It operates as 13.
［自己位置推定処理の手順］
次に、本実施形態に係る物体検出装置１による自己位置推定処理の手順を図２のフローチャートを参照して説明する。尚、本実施形態では、自己位置を推定する場合について説明するが、物体の形状または物体の形状と位置を判定するだけでもよい。
[Self-position estimation process]
Next, the procedure of self-position estimation processing by the object detection apparatus 1 according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG. In this embodiment, the case where the self position is estimated will be described. However, the object shape or the object shape and position may be determined only.
図２に示すように、まずステップＳ１０１において、電波受信部３は、計測対象物から放射される電磁波の水平偏波成分と垂直偏波成分を受信して水平偏波画像と垂直偏波画像を生成する。例えば、電波受信部３は、図３に示すような水平偏波画像と垂直偏波画像を生成する。図３の電波画像には、空３０と、アスファルト等の平坦な路面３１と、コンクリート等の四角い立体物の建物３３が撮像されている。 As shown in FIG. 2, first, in step S101, the radio wave receiving unit 3 receives the horizontal polarization component and the vertical polarization component of the electromagnetic wave radiated from the measurement object, and generates a horizontal polarization image and a vertical polarization image. Generate. For example, the radio wave receiver 3 generates a horizontally polarized image and a vertically polarized image as shown in FIG. In the radio wave image of FIG. 3, the sky 30, a flat road surface 31 such as asphalt, and a square three-dimensional object building 33 such as concrete are captured.
ステップＳ１０２において、物体識別部５は、電波受信部３で生成された水平偏波画像及び垂直偏波画像の各画素において水平偏波成分と垂直偏波成分との比を示す偏波比を算出する。この偏波比は、垂直偏波成分の強度に対する水平偏波成分の強度の割合を示したものであり、
偏波比＝水平偏波成分の強度／垂直偏波成分の強度 （１）
として表される。
In step S102, the object identification unit 5 calculates a polarization ratio indicating a ratio between the horizontal polarization component and the vertical polarization component in each pixel of the horizontal polarization image and the vertical polarization image generated by the radio wave reception unit 3. To do. This polarization ratio shows the ratio of the intensity of the horizontal polarization component to the intensity of the vertical polarization component,
Polarization ratio = Intensity of horizontal polarization component / Intensity of vertical polarization component (1)
Represented as:
例えば、図３に示す水平偏波画像及び垂直偏波画像では、走査線１００上の各画素において、水平偏波成分の強度と垂直偏波成分の強度とを検出し、上記の式（１）によって偏波比を算出する。そして、走査線１００上の各画素（画像上の位置）について偏波比を算出したら、次の走査線に移動して偏波比を算出し、最終的に水平偏波画像及び垂直偏波画像のすべての画素について偏波比を算出する。 For example, in the horizontal polarization image and the vertical polarization image shown in FIG. 3, the intensity of the horizontal polarization component and the intensity of the vertical polarization component are detected in each pixel on the scanning line 100, and the above equation (1) is obtained. To calculate the polarization ratio. Then, after calculating the polarization ratio for each pixel (position on the image) on the scanning line 100, it moves to the next scanning line to calculate the polarization ratio, and finally the horizontal polarization image and the vertical polarization image The polarization ratio is calculated for all the pixels.
こうして偏波比を算出すると、物体識別部５は、算出した偏波比に基づいて計測対象物が立体物であるか否かを識別する。具体的に、物体識別部５は、図４に示すようなマップを予め備えており、このマップ上に偏波比をマッピングすることによって、複数の画素間で同一の物体種類を捉えているか識別して、計測対象物が立体物であるか否かを識別する。 When the polarization ratio is calculated in this way, the object identification unit 5 identifies whether the measurement target is a three-dimensional object based on the calculated polarization ratio. Specifically, the object identification unit 5 has a map as shown in FIG. 4 in advance, and by mapping the polarization ratio on this map, it is identified whether the same object type is captured among a plurality of pixels. Thus, it is identified whether or not the measurement object is a three-dimensional object.
図４は、黒体から放射される電磁波の強度を１００とした場合の垂直偏波成分の強度の割合を横軸、水平偏波成分の強度の割合を縦軸にして表したマップであり、このマップ上にはさまざまな計測対象物から放射される電磁波に応じた領域がそれぞれ設定されている。図４では、計測対象物の種類として道路、金属、空、自然物、建物、動物の領域が設定されている。そして、物体識別部５は、算出した偏波比が建物や金属の領域にマッピングされると立体物であると識別し、それ以外の領域にマッピングされると立体物ではないと識別する。 FIG. 4 is a map in which the horizontal axis represents the intensity ratio of the vertical polarization component when the intensity of the electromagnetic wave radiated from the black body is 100, and the vertical axis represents the intensity ratio of the horizontal polarization component. On this map, areas corresponding to electromagnetic waves radiated from various measurement objects are set. In FIG. 4, roads, metals, sky, natural objects, buildings, and animal areas are set as the types of measurement objects. Then, the object identification unit 5 identifies a three-dimensional object when the calculated polarization ratio is mapped to a building or metal region, and identifies that it is not a three-dimensional object when mapped to another region.
ステップＳ１０３において、物体形状判定部７は、物体識別部５で立体物であると識別された計測対象物の形状を画像上の位置の間での偏波比の変化に基づいて判定する。 In step S103, the object shape determination unit 7 determines the shape of the measurement target identified as a three-dimensional object by the object identification unit 5 based on the change in the polarization ratio between the positions on the image.
ここで、図３に示す電波画像の走査線１００上において算出した偏波比と垂直偏波成分の強度（黒体輻射換算）との関係を示すマップを図５に示す。図５には、計測対象物から放射される電磁波に応じて図４と同様に予め領域が設定されており、道路から放射される電磁波が対応する道路の領域５１と、建物から放射される電磁波が対応する建物の領域５３が設定されている。また、図５のＡ〜Ｅの丸印は図３のＡ〜Ｅの各画素（画像上の位置）の偏波比を示している。 Here, a map showing the relationship between the polarization ratio calculated on the scanning line 100 of the radio wave image shown in FIG. 3 and the intensity (converted to black body radiation) of the vertical polarization component is shown in FIG. In FIG. 5, areas are set in advance in the same manner as in FIG. 4 according to the electromagnetic waves radiated from the measurement object, and the road areas 51 corresponding to the electromagnetic waves radiated from the road and the electromagnetic waves radiated from the building The area 53 of the building corresponding to is set. Further, circles A to E in FIG. 5 indicate polarization ratios of the respective pixels (positions on the image) of A to E in FIG.
図３に示すように、画素Ａは路面３１上にあるので、その偏波比は図５に示すように道路の領域５１にマッピングされている。そして、画素Ｂは図３の建物３３上にあるので、画素Ｂの偏波比は図５の建物の領域５３にマッピングされる。同様に、画素Ｃ、Ｄの偏波比は建物の領域５３にマッピングされ、画素Ｅの偏波比は道路の領域５１にマッピングされる。 As shown in FIG. 3, since the pixel A is on the road surface 31, its polarization ratio is mapped to a road area 51 as shown in FIG. Since the pixel B is on the building 33 in FIG. 3, the polarization ratio of the pixel B is mapped to the region 53 of the building in FIG. Similarly, the polarization ratio of the pixels C and D is mapped to the building area 53, and the polarization ratio of the pixel E is mapped to the road area 51.
ここで、画素Ｂ、Ｃ、Ｄの偏波比は、図５の建物の領域５３の中で位置が変化しており、特に画素Ｃと画素Ｄとの間の偏波比が大きく変化している。これは、図３に示すように、画素Ｂ、Ｃは建物３３の手前側の面に位置しているのに対して、画素Ｄは建物３３の側面に位置しているためである。すなわち、画素Ｃと画素Ｄの間には面と面が接する角部があるために偏波比が大きく変化する。したがって、建物の領域５３の中にマッピングされている偏波比が大きく変化している場合には、その部分に面と面が接する角部があると判断することができる。 Here, the positions of the polarization ratios of the pixels B, C, and D change in the building region 53 of FIG. 5, and in particular, the polarization ratio between the pixels C and D changes greatly. Yes. This is because, as shown in FIG. 3, the pixels B and C are located on the front surface of the building 33, whereas the pixel D is located on the side surface of the building 33. That is, since there is a corner where the surface is in contact between the pixel C and the pixel D, the polarization ratio changes greatly. Therefore, when the polarization ratio mapped in the building region 53 is greatly changed, it can be determined that there is a corner where the surface is in contact with the surface.
そこで、物体形状判定部７は、建物の領域５３の中で偏波比が所定値以上変化している場合には、その部分に建物の角部が存在していると判定する。閾値となる所定値としては、建物の角部における変化を検出できる程度の値に設定されていればよく、例えば、ノイズレベルの５倍、すなわち偏波比の誤差の５倍に設定しておけばよい。 Therefore, when the polarization ratio changes by a predetermined value or more in the building region 53, the object shape determination unit 7 determines that the corner of the building exists in that portion. The predetermined value as the threshold may be set to a value that can detect a change in the corner of the building. For example, it may be set to 5 times the noise level, that is, 5 times the error of the polarization ratio. That's fine.
ここで、物体検出装置１を搭載した自車両６１と図３の建物３３との間の位置関係を表した図を図６に示す。図６に示すように、自車両６１に対して図３の建物３３は左寄りの位置にあり、点線６３と点線６５との間の範囲が図３において建物３３が撮像されている範囲である。そして、物体形状判定部７によって検出された角部は図６のＰの位置となる。 Here, the figure showing the positional relationship between the own vehicle 61 carrying the object detection apparatus 1 and the building 33 of FIG. 3 is shown in FIG. As shown in FIG. 6, the building 33 in FIG. 3 is located on the left side with respect to the host vehicle 61, and the range between the dotted line 63 and the dotted line 65 is the range in which the building 33 is imaged in FIG. And the corner | angular part detected by the object shape determination part 7 becomes a position of P of FIG.
このようにして物体形状判定部７は計測対象物の形状を判定し、特に計測対象物の角部を検出する。 In this way, the object shape determination unit 7 determines the shape of the measurement object, and particularly detects the corner of the measurement object.
ステップＳ１０４において、物体位置判定部１１は、自車両６１の位置を示す位置情報をＧＰＳ等から取得し、この位置情報に基づいて周囲に存在している立体物の形状を立体物形状記憶部９から取得する。そして、取得した立体物の形状とステップＳ１０３で判定した計測対象物の形状とを比較して、これらの形状が一致すれば、計測対象物の位置は地図上の立体物の位置であると判定する。特に、本実施形態では計測対象物の角部の位置を電波画像上で特定しているので、地図上の立体物の角部の位置と計測対象物の角部の位置とを一致させることで、計測対象物の地図上における正確な位置を判定することができる。これに対して、従来では計測対象物の角部の位置を検出することはできなかったので、計測対象物である建物の幅が広い場合には、地図情報と照合する際に正確な位置を特定することはできなかった。 In step S104, the object position determination unit 11 acquires position information indicating the position of the host vehicle 61 from the GPS or the like, and based on the position information, the shape of a three-dimensional object existing around is obtained as a three-dimensional object shape storage unit 9. Get from. Then, the acquired shape of the three-dimensional object is compared with the shape of the measurement object determined in step S103, and if these shapes match, the position of the measurement object is determined to be the position of the three-dimensional object on the map. To do. In particular, in this embodiment, since the position of the corner of the measurement object is specified on the radio wave image, the position of the corner of the three-dimensional object on the map matches the position of the corner of the measurement object. The accurate position of the measurement object on the map can be determined. On the other hand, since the position of the corner of the measurement object could not be detected conventionally, if the width of the building that is the measurement object is wide, an accurate position is determined when collating with the map information. Could not be identified.
ステップＳ１０５において、自己位置推定部１３は、物体位置判定部１１で判定された計測対象物の位置と水平偏波画像及び垂直偏波画像に撮像された計測対象物の画像とを用いて自己位置を推定する。まず、自己位置推定部１３は、電波画像に撮像された計測対象物の画像を用いて自車両６１から計測対象物までの距離や方向等の相対的な位置関係を求める。例えば、電波画像に撮像されている計測対象物の大きさによって計測対象物までの距離を求めることができ、また電波画像上における計測対象物の位置によって計測対象物の方向を求めることができる。そして、自己位置推定部１３は、この距離や方向等の相対的な位置関係を用いて地図上における計測対象物の角部の位置から自車両６１の位置を推定する。これにより、自己位置推定部１３は、ＧＰＳ等で取得できる位置情報よりも正確な自車両６１の自己位置を推定できるとともに、自車両６１の方向や姿勢角についても推定することができる。 In step S105, the self-position estimation unit 13 uses the position of the measurement target determined by the object position determination unit 11 and the image of the measurement target captured in the horizontal polarization image and the vertical polarization image. Is estimated. First, the self-position estimation unit 13 obtains a relative positional relationship such as a distance and a direction from the own vehicle 61 to the measurement object using an image of the measurement object captured in the radio wave image. For example, the distance to the measurement object can be obtained from the size of the measurement object captured in the radio wave image, and the direction of the measurement object can be obtained from the position of the measurement object on the radio wave image. Then, the self-position estimating unit 13 estimates the position of the host vehicle 61 from the position of the corner of the measurement target on the map using the relative positional relationship such as the distance and the direction. Accordingly, the self-position estimating unit 13 can estimate the self-position of the own vehicle 61 more accurately than the position information that can be acquired by GPS or the like, and can also estimate the direction and the attitude angle of the own vehicle 61.
こうして自車両６１の自己位置が推定できると、本実施形態に係る自己位置推定処理を終了する。 When the self-position of the host vehicle 61 can be estimated in this way, the self-position estimation process according to the present embodiment is terminated.
［第１実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る物体検出装置１によれば、計測対象物から放射される電磁波の水平偏波成分と垂直偏波成分との間の相対的な関係を示す相対値を利用して計測対象物が立体物であるか否かを識別することができる。さらに、立体物であると識別された計測対象物の形状を判定することができる。
[Effect of the first embodiment]
As described above in detail, according to the object detection device 1 according to the present embodiment, a relative indicating a relative relationship between the horizontal polarization component and the vertical polarization component of the electromagnetic wave radiated from the measurement object. Whether or not the measurement object is a three-dimensional object can be identified using the value. Furthermore, the shape of the measurement object identified as a three-dimensional object can be determined.
また、本実施形態に係る物体検出装置１では、地図情報上に存在する立体物の形状を記憶しておき、自車両６１の位置情報に基づいて周囲に存在している立体物の形状を取得し、取得した立体物の形状と計測対象物の形状とを比較して計測対象物の位置を判定する。これにより、計測対象物の地図上における位置を正確に特定することができる。 Further, in the object detection device 1 according to the present embodiment, the shape of the three-dimensional object existing on the map information is stored, and the shape of the three-dimensional object existing around is acquired based on the position information of the own vehicle 61. The position of the measurement object is determined by comparing the acquired shape of the three-dimensional object with the shape of the measurement object. Thereby, the position on the map of a measurement target object can be specified correctly.
さらに、本実施形態に係る物体検出装置１では、判定された計測対象物の位置と水平偏波画像及び垂直偏波画像に撮像された計測対象物の画像とを用いて自己位置を推定する。これにより、物体検出装置１を搭載した車両の自己位置を推定することが可能となる。 Furthermore, in the object detection apparatus 1 according to the present embodiment, the self position is estimated using the determined position of the measurement object and the image of the measurement object captured in the horizontal polarization image and the vertical polarization image. Thereby, it is possible to estimate the self-position of the vehicle on which the object detection device 1 is mounted.
また、本実施形態に係る物体検出装置１では、相対値として水平偏波成分と垂直偏波成分との比を示す偏波比を用いる。偏波比は計測対象物の形状による面の向きに応じて値が変化するので、偏波比を用いることによって計測対象物の形状を検出することができる。 Further, in the object detection device 1 according to the present embodiment, a polarization ratio indicating a ratio between a horizontal polarization component and a vertical polarization component is used as a relative value. Since the value of the polarization ratio changes according to the orientation of the surface depending on the shape of the measurement object, the shape of the measurement object can be detected by using the polarization ratio.
さらに、本実施形態に係る物体検出装置１では、水平偏波成分の強度と垂直偏波成分の強度との関係から複数の領域を設定し、偏波比が位置する領域に応じて立体物であるか否かを判定する。これにより、計測対象物が立体物であるか否かを容易に判定することができる。 Furthermore, in the object detection device 1 according to the present embodiment, a plurality of regions are set based on the relationship between the intensity of the horizontal polarization component and the intensity of the vertical polarization component, and a three-dimensional object is used according to the region where the polarization ratio is located. It is determined whether or not there is. Thereby, it can be easily determined whether or not the measurement object is a three-dimensional object.
［第２実施形態］
次に、本発明の第２実施形態に係る物体検出装置について図面を参照して説明する。ただし、本実施形態に係る物体検出装置の構成は第１実施形態と同一なので詳細な説明は省略する。
[Second Embodiment]
Next, an object detection apparatus according to a second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. However, since the configuration of the object detection apparatus according to the present embodiment is the same as that of the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
［自己位置推定処理の手順］
本実施形態に係る物体検出装置による自己位置推定処理の手順を説明する。ただし、フローチャートは第１実施形態と同一なので、図２のフローチャートを参照して説明し、第１実施形態と同一の処理が行われるステップについては詳細な説明は省略する。
[Self-position estimation process]
A procedure of self-position estimation processing by the object detection apparatus according to the present embodiment will be described. However, since the flowchart is the same as that of the first embodiment, it will be described with reference to the flowchart of FIG.
上述した第１実施形態では、計測対象物が四角い建物である場合に建物の角部を検出することを説明したが、本実施形態では計測対象物が円柱状の建物で角部がない場合について説明する。 In the first embodiment described above, it has been described that the corner of the building is detected when the measurement target is a square building. However, in the present embodiment, the measurement target is a cylindrical building and has no corner. explain.
ステップＳ１０３において、物体形状判定部７は、計測対象物が円柱状の建物で角部がない場合でも第１実施形態と同様に、画像上の位置の間での偏波比の変化に基づいて計測対象物の形状を判定する。 In step S103, the object shape determination unit 7 is based on the change in the polarization ratio between the positions on the image, as in the first embodiment, even when the measurement target is a cylindrical building and has no corners. The shape of the measurement object is determined.
まず、計測対象物が円柱状の建物で角部がない場合には、ステップＳ１０１において図７に示すような電波画像が生成されている。そして、図７に示す電波画像の走査線２００上において算出した偏波比と垂直偏波成分の強度（黒体輻射換算）との関係を示したマップは図８となる。 First, when the measurement object is a cylindrical building and has no corners, a radio wave image as shown in FIG. 7 is generated in step S101. A map showing the relationship between the polarization ratio calculated on the scanning line 200 of the radio wave image shown in FIG. 7 and the intensity of the vertical polarization component (converted to blackbody radiation) is shown in FIG.
図７に示すように、画素Ａは路面３１上にあるので、その偏波比は図８に示すように道路の領域５１にマッピングされている。そして、画素Ｂは図７の建物３５上にあるので、画素Ｂの偏波比は図８の建物の領域５３にマッピングされる。同様に、画素Ｃ、Ｄの偏波比は建物の領域５３にマッピングされ、画素Ｅの偏波比は道路の領域５１にマッピングされる。 As shown in FIG. 7, since the pixel A is on the road surface 31, the polarization ratio is mapped to a road area 51 as shown in FIG. And since the pixel B exists on the building 35 of FIG. 7, the polarization ratio of the pixel B is mapped to the area | region 53 of the building of FIG. Similarly, the polarization ratio of the pixels C and D is mapped to the building area 53, and the polarization ratio of the pixel E is mapped to the road area 51.
ここで、画素Ｂ、Ｃ、Ｄの偏波比は、図８の建物の領域５３の中で位置が変化しており、特に画素Ｃの偏波比の値は最も小さくなっている。これは、図７に示すように、画素Ｃが建物３５の側面の最も手前側に位置しているためである。したがって、建物の領域５３の中にマッピングされている偏波比のうちで最も小さな値となる画素が、建物３５の側面の中で自車両６１に最も近い位置であると判断することができる。よって、画素（画像上の位置）の間での偏波比の変化から円筒状の建物の形状を判定することができる。 Here, the positions of the polarization ratios of the pixels B, C, and D change in the building region 53 of FIG. 8, and in particular, the value of the polarization ratio of the pixel C is the smallest. This is because the pixel C is located on the most front side of the side surface of the building 35 as shown in FIG. Therefore, it can be determined that the pixel having the smallest value among the polarization ratios mapped in the building area 53 is the position closest to the host vehicle 61 in the side surface of the building 35. Therefore, the shape of the cylindrical building can be determined from the change in the polarization ratio between pixels (positions on the image).
ここで、物体検出装置１を搭載した自車両６１と図７の建物３５との間の位置関係を表した図を図９に示す。図９に示すように、自車両６１に対して図７の建物３５は左寄りの位置にあり、点線６３と点線６５との間の範囲が図７において建物３５が撮像されている範囲である。そして、物体形状判定部７によって自車両６１に最も近い位置であると判定された画素Ｃの位置は図９のＰの位置となる。 Here, FIG. 9 shows a diagram showing the positional relationship between the host vehicle 61 on which the object detection device 1 is mounted and the building 35 of FIG. As shown in FIG. 9, the building 35 in FIG. 7 is located on the left side with respect to the host vehicle 61, and the range between the dotted line 63 and the dotted line 65 is the range in which the building 35 is imaged in FIG. Then, the position of the pixel C determined by the object shape determination unit 7 as the position closest to the host vehicle 61 is the position P in FIG.
このようにして物体形状判定部７は計測対象物の形状を判定し、特に計測対象物の自車両６１に最も近い位置を検出することができる。 In this way, the object shape determination unit 7 can determine the shape of the measurement object, and in particular, can detect the position of the measurement object closest to the host vehicle 61.
ステップＳ１０４において、物体位置判定部１１は、自車両６１の位置を示す位置情報をＧＰＳ等から取得し、この位置情報に基づいて周囲に存在している立体物の形状を立体物形状記憶部９から取得する。そして、取得した立体物の形状とステップＳ１０３で判定した計測対象物の形状とを比較して、これらの形状が一致すれば、計測対象物の位置は地図上の立体物の位置であると判定する。特に、本実施形態では計測対象物の自車両６１に最も近い位置を電波画像上で特定しているので、地図上の立体物の自車両６１に最も近い位置と計測対象物の自車両６１に最も近い位置とを一致させることで、計測対象物の地図上における正確な位置を判定することができる。これに対して、従来では計測対象物の自車両６１に最も近い位置を検出することはできなかったので、計測対象物が電柱や円柱状をした建物である場合には、地図情報と照合する際に正確な位置を特定することはできなかった。 In step S104, the object position determination unit 11 acquires position information indicating the position of the host vehicle 61 from the GPS or the like, and based on the position information, the shape of a three-dimensional object existing around is obtained as a three-dimensional object shape storage unit 9. Get from. Then, the acquired shape of the three-dimensional object is compared with the shape of the measurement object determined in step S103, and if these shapes match, the position of the measurement object is determined to be the position of the three-dimensional object on the map. To do. In particular, in the present embodiment, since the position closest to the subject vehicle 61 of the measurement object is specified on the radio wave image, the position closest to the subject vehicle 61 of the three-dimensional object on the map and the subject vehicle 61 of the measurement object are determined. By matching the closest position, the exact position of the measurement object on the map can be determined. On the other hand, conventionally, since the position closest to the subject vehicle 61 of the measurement object could not be detected, when the measurement object is a utility pole or a columnar building, it is checked against map information. The exact position could not be specified.
［第２実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る物体検出装置では、計測対象物が角部のない円柱状の立体物であっても、計測対象物の自車両６１に最も近い位置を検出することができる。これにより、地図情報と照合して計測対象物の地図上における正確な位置を判定することができる。
[Effects of Second Embodiment]
As described above in detail, the object detection device according to the present embodiment detects the position of the measurement target closest to the host vehicle 61 even if the measurement target is a cylindrical solid object having no corners. be able to. Thereby, it can collate with map information and can determine the exact position on the map of a measuring object.
［第３実施形態］
次に、本発明の第３実施形態に係る物体検出装置について図面を参照して説明する。ただし、本実施形態に係る物体検出装置の構成は第１実施形態と同一なので詳細な説明は省略する。
[Third Embodiment]
Next, an object detection apparatus according to a third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings. However, since the configuration of the object detection apparatus according to the present embodiment is the same as that of the first embodiment, detailed description thereof is omitted.
［自己位置推定処理の手順］
本実施形態に係る物体検出装置による自己位置推定処理の手順を説明する。ただし、フローチャートは第１実施形態と同一なので、図２のフローチャートを参照して説明し、第１実施形態と同一の処理が行われるステップについては詳細な説明は省略する。
[Self-position estimation process]
A procedure of self-position estimation processing by the object detection apparatus according to the present embodiment will be described. However, since the flowchart is the same as that of the first embodiment, it will be described with reference to the flowchart of FIG.
上述した第１及び第２実施形態では、計測対象物が四角や円柱状の建物である場合について説明したが、本実施形態では計測対象物がガードレールの場合について説明する。 In the first and second embodiments described above, the case where the measurement object is a square or columnar building has been described, but in the present embodiment, the case where the measurement object is a guard rail will be described.
ステップＳ１０３において、物体形状判定部７は、計測対象物がガードレールの場合でも第１実施形態と同様に、画像上の位置の間での偏波比の変化に基づいて計測対象物の形状を判定する。 In step S103, the object shape determination unit 7 determines the shape of the measurement object based on the change in the polarization ratio between the positions on the image, as in the first embodiment, even when the measurement object is a guardrail. To do.
まず、計測対象物がガードレールの場合には、ステップＳ１０１において図１０に示すような電波画像が生成されている。そして、図１０に示す電波画像の走査線３００上において算出した偏波比と垂直偏波成分の強度（黒体輻射換算）との関係を示したマップは図１１となる。 First, when the measurement target is a guard rail, a radio wave image as shown in FIG. 10 is generated in step S101. A map showing the relationship between the polarization ratio calculated on the scanning line 300 of the radio wave image shown in FIG. 10 and the intensity of the vertical polarization component (converted to blackbody radiation) is shown in FIG.
図１０に示すように、画素Ａ、Ｂは路面３１上にあるので、その偏波比は図１１に示すように道路の領域５１にマッピングされている。そして、画素Ｃは図１０のガードレール３７上にあるので、画素Ｃの偏波比は図１１の金属の領域５５にマッピングされる。同様に、画素Ｄ、Ｅの偏波比は金属の領域５５にマッピングされ、画素Ｆの偏波比は道路の領域５１にマッピングされる。 As shown in FIG. 10, since the pixels A and B are on the road surface 31, their polarization ratios are mapped to a road area 51 as shown in FIG. Since the pixel C is on the guard rail 37 in FIG. 10, the polarization ratio of the pixel C is mapped to the metal region 55 in FIG. Similarly, the polarization ratio of the pixels D and E is mapped to the metal region 55, and the polarization ratio of the pixel F is mapped to the road region 51.
ここで、画素Ｃ、Ｄ、Ｅの偏波比は、図１１の金属の領域５５の中で位置が激しく変化している。これは、図１０に示すように、ガードレール３７に凹凸があるためである。したがって、金属の領域５５の中で偏波比が激しく変化している場合、例えば各画素の偏波比が第１実施形態で説明した所定値以上変化している場合には、計測対象物をガードレールであると判断する。そして、計測対象物がガードレールであると判断すると、電波受信部３はより高密度な電波画像を生成する。 Here, the positions of the polarization ratios of the pixels C, D, and E change drastically in the metal region 55 of FIG. This is because the guard rail 37 is uneven as shown in FIG. Therefore, when the polarization ratio changes drastically in the metal region 55, for example, when the polarization ratio of each pixel changes more than the predetermined value described in the first embodiment, the measurement object is Judged as a guardrail. When it is determined that the measurement object is a guard rail, the radio wave receiving unit 3 generates a higher-density radio wave image.
ここで、物体検出装置１を搭載した自車両６１と図１０のガードレール３７との間の位置関係を表した図を図１２に示す。図１２に示すように、自車両６１に対して図１０のガードレール３７は右寄りの位置にあり、実線６７と実線６９との間の範囲が図１０においてガードレール３７が撮像されている範囲である。ガードレール３７の両端の位置は図１０に示す電波画像と図１１に示す偏波比の変化とを考慮して特定することができ、図１２のＰ１、Ｐ２の位置となる。例えば、図１１において画素Ｂと画素Ｃの間で道路の領域５１から金属の領域５５へ偏波比が変化し、画素Ｅと画素Ｆの間で金属の領域５５から道路の領域５１へ偏波比が変化している。そこで、画素Ｂと画素Ｃの間、または画素Ｅと画素Ｆの間のいずれかがガードレールの端部であると考えられるが、図１０の電波画像を考慮して画素Ｅと画素Ｆの間がガードレールの端部であると判断する。 Here, the figure showing the positional relationship between the own vehicle 61 carrying the object detection apparatus 1 and the guardrail 37 of FIG. 10 is shown in FIG. As shown in FIG. 12, the guard rail 37 in FIG. 10 is located to the right of the host vehicle 61, and the range between the solid line 67 and the solid line 69 is the range in which the guard rail 37 is imaged in FIG. The positions of both ends of the guardrail 37 can be specified in consideration of the radio wave image shown in FIG. 10 and the change in the polarization ratio shown in FIG. 11, and are the positions of P1 and P2 in FIG. For example, in FIG. 11, the polarization ratio changes between the pixel region B and the pixel C from the road region 51 to the metal region 55, and between the pixel E and the pixel F, the polarization region changes from the metal region 55 to the road region 51. The ratio is changing. Therefore, it is considered that either the pixel B and the pixel C or between the pixel E and the pixel F is an end of the guardrail. However, in consideration of the radio wave image of FIG. Judged as the end of the guardrail.
このようにして物体形状判定部７は計測対象物の形状を判定し、特に計測対象物がガードレールである場合にその両端の位置を検出することができる。 In this way, the object shape determination unit 7 can determine the shape of the measurement object, and can detect the positions of both ends particularly when the measurement object is a guardrail.
ステップＳ１０４において、物体位置判定部１１は、自車両６１の位置を示す位置情報をＧＰＳ等から取得し、この位置情報に基づいて周囲に存在している立体物の形状を立体物形状記憶部９から取得する。そして、取得した立体物の形状とステップＳ１０３で判定した計測対象物の形状とを比較して、これらの形状が一致すれば、計測対象物の位置は地図上の立体物の位置であると判定する。特に、本実施形態では計測対象物がガードレールである場合にその両端の位置を特定しているので、地図上のガードレールの両端の位置と、検出したガードレールの両端の位置とを一致させれば、計測対象物の地図上における正確な位置を判定することができる。 In step S104, the object position determination unit 11 acquires position information indicating the position of the host vehicle 61 from the GPS or the like, and based on the position information, the shape of a three-dimensional object existing around is obtained as a three-dimensional object shape storage unit 9. Get from. Then, the acquired shape of the three-dimensional object is compared with the shape of the measurement object determined in step S103, and if these shapes match, the position of the measurement object is determined to be the position of the three-dimensional object on the map. To do. In particular, in the present embodiment, when the measurement object is a guard rail, the positions of both ends thereof are specified, so if the positions of both ends of the guard rail on the map coincide with the positions of both ends of the detected guard rail, The exact position of the measurement object on the map can be determined.
［第３実施形態の効果］
以上詳細に説明したように、本実施形態に係る物体検出装置では、計測対象物がガードレールの場合でも、ガードレールの両端の位置を検出することができる。これにより、地図情報と照合して計測対象物の地図上における正確な位置を判定することができる。
[Effect of the third embodiment]
As described above in detail, the object detection device according to the present embodiment can detect the positions of both ends of the guard rail even when the measurement target is the guard rail. Thereby, it can collate with map information and can determine the exact position on the map of a measuring object.
なお、上述の実施形態は本発明の一例である。このため、本発明は、上述の実施形態に限定されることはなく、この実施形態以外の形態であっても、本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計などに応じて種々の変更が可能であることは勿論である。 The above-described embodiment is an example of the present invention. For this reason, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and even if it is a form other than this embodiment, as long as it does not depart from the technical idea of the present invention, it depends on the design and the like. Of course, various modifications are possible.
１ 物体検出装置
３ 電波受信部
５ 物体識別部
７ 物体形状判定部
９ 立体物形状記憶部
１１ 物体位置判定部
１３ 自己位置推定部
３０ 空
３１ 路面
３３、３５ 建物
３７ ガードレール
６１ 自車両
５１ 道路の領域
５３ 建物の領域
５５ 金属の領域
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Object detection apparatus 3 Radio wave reception part 5 Object identification part 7 Object shape determination part 9 Three-dimensional object shape memory | storage part 11 Object position determination part 13 Self-position estimation part 30 Sky 31 Road surface 33, 35 Building 37 Guardrail 61 Own vehicle 51 Road area 53 Building area 55 Metal area
Claims (6)
計測対象物から放射される電磁波の水平偏波成分及び垂直偏波成分を受信して水平偏波画像と垂直偏波画像を生成する電波受信部と、
前記電波受信部で生成された水平偏波画像及び垂直偏波画像の各画像上の位置において、前記水平偏波成分と前記垂直偏波成分との間の相対的な関係を示す相対値を算出し、前記相対値に基づいて前記計測対象物が立体物であるか否かを識別する物体識別部と、
前記物体識別部で立体物であると識別された計測対象物の形状を、前記各画像上の位置の間での前記相対値の変化に基づいて判定する物体形状判定部と
を備えたことを特徴とする物体検出装置。 An object detection device for detecting an object by detecting electromagnetic waves radiated from an object,
A radio wave receiver that receives a horizontal polarization component and a vertical polarization component of an electromagnetic wave radiated from a measurement object, and generates a horizontal polarization image and a vertical polarization image;
Calculates a relative value indicating a relative relationship between the horizontal polarization component and the vertical polarization component at a position on each image of the horizontal polarization image and the vertical polarization image generated by the radio wave reception unit. And an object identification unit for identifying whether the measurement object is a three-dimensional object based on the relative value;
An object shape determination unit that determines the shape of the measurement object identified as a three-dimensional object by the object identification unit based on a change in the relative value between positions on the images. A featured object detection device.
地図情報上に存在する立体物の形状を記憶する立体物形状記憶部と、
前記移動体の位置情報に基づいて周囲に存在している立体物の形状を前記立体物形状記憶部から取得し、取得した立体物の形状と前記物体形状判定部で判定された計測対象物の形状とを比較して前記計測対象物の位置を判定する物体位置判定部と
をさらに備えたことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。 The radio wave receiver is mounted on a moving body,
A three-dimensional object shape storage unit for storing the shape of a three-dimensional object existing on map information;
Based on the position information of the moving body, the shape of a three-dimensional object existing around is acquired from the three-dimensional object shape storage unit, and the shape of the acquired three-dimensional object and the measurement object determined by the object shape determination unit The object detection apparatus according to claim 1, further comprising: an object position determination unit that compares the shape and determines the position of the measurement object.
前記物体検出装置は、
計測対象物から放射される電磁波の水平偏波成分及び垂直偏波成分を受信して水平偏波画像と垂直偏波画像を生成し、
生成された前記水平偏波画像及び前記垂直偏波画像の各画像上の位置において、前記水平偏波成分と前記垂直偏波成分との間の相対的な関係を示す相対値を算出し、前記相対値に基づいて前記計測対象物が立体物であるか否かを識別し、
立体物であると識別された前記計測対象物の形状を、前記各画像上の位置の間での前記相対値の変化に基づいて判定する
ことを特徴とする物体検出方法。 An object detection method by an object detection device for detecting an object by detecting electromagnetic waves radiated from an object,
The object detection device includes:
Receives the horizontal and vertical polarization components of the electromagnetic wave radiated from the measurement object, generates a horizontal polarization image and a vertical polarization image,
At a position on each image of the generated horizontal polarization image and the vertical polarization image, a relative value indicating a relative relationship between the horizontal polarization component and the vertical polarization component is calculated, Identifying whether the measurement object is a three-dimensional object based on a relative value,
An object detection method comprising: determining a shape of the measurement object identified as a three-dimensional object based on a change in the relative value between positions on the images.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014126233A JP6424488B2 (en) | 2014-06-19 | 2014-06-19 | Object detection apparatus and object detection method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2014126233A JP6424488B2 (en) | 2014-06-19 | 2014-06-19 | Object detection apparatus and object detection method |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2016004019A true JP2016004019A (en) | 2016-01-12 |
| JP6424488B2 JP6424488B2 (en) | 2018-11-21 |
Family
ID=55223375
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2014126233A Active JP6424488B2 (en) | 2014-06-19 | 2014-06-19 | Object detection apparatus and object detection method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP6424488B2 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018084535A (en) * | 2016-11-25 | 2018-05-31 | 日産自動車株式会社 | Road surface determination method and road surface determination device |
| WO2019163216A1 (en) * | 2018-02-23 | 2019-08-29 | 株式会社村田製作所 | Object shape detection device, vehicle provided with same, and object shape detection method |
Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040016870A1 (en) * | 2002-05-03 | 2004-01-29 | Pawlicki John A. | Object detection system for vehicle |
| JP2007328738A (en) * | 2006-06-09 | 2007-12-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Object detection system, and object detection method |
| JP2011150687A (en) * | 2009-12-25 | 2011-08-04 | Ricoh Co Ltd | Three-dimensional object identifying apparatus, moving body control apparatus equipped with the same, and information providing apparatus |
| JP2012073221A (en) * | 2010-08-30 | 2012-04-12 | Nissan Motor Co Ltd | Object detection device and object detection method |
| JP2013190417A (en) * | 2012-02-13 | 2013-09-26 | Ricoh Co Ltd | Imaging unit and installation method thereof |
| WO2014024763A1 (en) * | 2012-08-08 | 2014-02-13 | 日産自動車株式会社 | Road surface state detection device and road surface state detection method |
-
2014
- 2014-06-19 JP JP2014126233A patent/JP6424488B2/en active Active
Patent Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20040016870A1 (en) * | 2002-05-03 | 2004-01-29 | Pawlicki John A. | Object detection system for vehicle |
| JP2007328738A (en) * | 2006-06-09 | 2007-12-20 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Object detection system, and object detection method |
| JP2011150687A (en) * | 2009-12-25 | 2011-08-04 | Ricoh Co Ltd | Three-dimensional object identifying apparatus, moving body control apparatus equipped with the same, and information providing apparatus |
| JP2012073221A (en) * | 2010-08-30 | 2012-04-12 | Nissan Motor Co Ltd | Object detection device and object detection method |
| JP2013190417A (en) * | 2012-02-13 | 2013-09-26 | Ricoh Co Ltd | Imaging unit and installation method thereof |
| WO2014024763A1 (en) * | 2012-08-08 | 2014-02-13 | 日産自動車株式会社 | Road surface state detection device and road surface state detection method |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2018084535A (en) * | 2016-11-25 | 2018-05-31 | 日産自動車株式会社 | Road surface determination method and road surface determination device |
| WO2019163216A1 (en) * | 2018-02-23 | 2019-08-29 | 株式会社村田製作所 | Object shape detection device, vehicle provided with same, and object shape detection method |
| JPWO2019163216A1 (en) * | 2018-02-23 | 2020-09-17 | 株式会社村田製作所 | Object shape detection device, vehicle equipped with it, and object shape detection method |
| US11885909B2 (en) | 2018-02-23 | 2024-01-30 | Murata Manufacturing Co., Ltd. | Object shape detection apparatus, vehicle including the same, and object shape detection method |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP6424488B2 (en) | 2018-11-21 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP6667065B2 (en) | Position estimation device and position estimation method | |
| US20110199462A1 (en) | Parallax calculation method and parallax calculation device | |
| US10482615B2 (en) | Image processing device and image processing method | |
| Nienaber et al. | A comparison of low-cost monocular vision techniques for pothole distance estimation | |
| US9297653B2 (en) | Location correction apparatus and method | |
| US10348961B2 (en) | Camera modeling system | |
| JP6561670B2 (en) | Step detecting device and step detecting method | |
| US10410070B2 (en) | Step detection device and step detection method | |
| EP4136614A1 (en) | Integrated fiducial marker for simultaneously calibrating sensors of different types | |
| JPWO2018212292A1 (en) | Information processing apparatus, control method, program, and storage medium | |
| JP6834401B2 (en) | Self-position estimation method and self-position estimation device | |
| JP6424488B2 (en) | Object detection apparatus and object detection method | |
| JP2018084960A (en) | Self-position estimation method and self-position estimation device | |
| RU2667026C1 (en) | Bench detection device and a bench detection method | |
| CN110986887B (en) | Monocular camera-based distance measurement method, storage medium and monocular camera | |
| JP6477340B2 (en) | Road boundary detection device, self-position estimation device, and road boundary detection method | |
| JP6686776B2 (en) | Step detection method and step detection apparatus | |
| JP6485280B2 (en) | Step detecting device and step detecting method | |
| JP6789440B2 (en) | Object identification device | |
| WO2018212290A1 (en) | Information processing device, control method, program and storage medium |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20170330 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20180228 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20180306 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20180427 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20180925 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20181008 |
|
| R151 | Written notification of patent or utility model registration |
Ref document number: 6424488 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151 |