JP2017116445A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】路面を追跡対象として誤検知することを抑制する。【解決手段】物体認識装置は、レーザーセンサの計測点の位置又は反射強度に基づいて、路面上の物体を計測した計測点である物体判定点、又は路面を計測した計測点である路面判定点に分類する点群分類部と、物体判定点を第１クラスタにクラスタリングする第１判定部と、物体判定点近傍の路面判定点と物体判定点とを第２クラスタにクラスタリングする第２判定部と、路面判定点を第３クラスタにクラスタリングする第３判定部と、第１クラスタと既知の物体候補とを対応付けし、第１クラスタに対応付けできない物体候補と第２クラスタとを対応付けし、第１クラスタ及び第２クラスタに対応付けできない物体候補と第３クラスタとを対応付けする対応部と、対応付けられた第１クラスタ、第２クラスタ及び第３クラスタを物体候補として出力する出力部とを備える。【選択図】図１

Description

本開示は、物体検出装置に関する。

特許文献１には、レーザーセンサによって計測された物体による反射の計測点が少ない場合、複数フレームにおける物体による反射の計測点を合成することにより、追跡対象の認識精度を向上する装置が記載されている。

特開２０１１−１９１２２７号公報

ところで、レーザーセンサによって計測された計測点は、物体による反射の計測点の他に、路面による反射の計測点を含む。例えば、レーン境界線などの路面ペイントが存在する場合には、路面による反射の計測点が取得される。特許文献１記載の装置は、合成対象に路面の計測点を含んだ場合、路面を追跡対象として誤検知するおそれがある。

本技術分野においては、路面を追跡対象として誤検知することを抑制することが望まれている。

本発明に係る物体検出装置は、レーザーセンサにより計測された複数の計測点に基づいて、物体の候補である物体候補を出力する物体検出装置であって、レーザーセンサによって計測された計測点の位置又は反射強度に基づいて、計測点を、路面上の物体を計測した計測点である物体判定点、又は、路面を計測した計測点である路面判定点の何れかに分類する点群分類部と、複数の物体判定点の位置に基づいて、複数の物体判定点を１又は複数の第１クラスタにクラスタリングする第１判定部と、物体判定点の位置との距離が所定値以下となる路面判定点の位置、及び物体判定点の位置に基づいて、物体判定点の位置との距離が所定値以下となる路面判定点と物体判定点とを１又は複数の第２クラスタにクラスタリングする第２判定部と、複数の路面判定点の位置に基づいて、複数の路面判定点を１又は複数の第３クラスタにクラスタリングする第３判定部と、第１クラスタと前回の処理において出力された物体候補とを対応付けし、第１クラスタに対応付けできない物体候補と第２クラスタとを対応付けし、第１クラスタ及び第２クラスタに対応付けできない物体候補と第３クラスタとを対応付けする対応部と、対応部によって対応付けられた第１クラスタ、第２クラスタ及び第３クラスタを物体候補として出力する出力部と、を備える。

本発明によれば、追跡対象の正検出割合を向上させながら路面を追跡対象として誤検知することを抑制することができる。

実施形態に係る物体検出装置の構成を説明するブロック図である。 物体判定点及び路面判定点の一例を示す図である。 物体判定点に基づくクラスタの一例を示す図である。 路面判定点に基づくクラスタの一例を示す図である。 条件付きのクラスタリングの説明図である。 条件付きのクラスタリングの変形例の説明図である。 条件付きのクラスタリングよるクラスタの一例を示す図である。 クラスタ及び既知の物体候補を示す図である。 従来のクラスタリングを説明する図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態について説明する。なお、以下の説明において、同一又は相当要素には同一符号を付し、重複する説明を省略する。

図１は、実施形態に係る物体検出装置１の構成を説明するブロック図である。物体検出装置１は、レーザーセンサ１０を備える車両（乗用車など）に搭載される。物体検出装置１は、レーザーセンサ１０により計測された複数の計測点に基づいて、物体の候補である物体候補を出力する。

レーザーセンサ１０は、車両の周囲環境を検出する検出器である。周囲環境には、路面及び物体が含まれる。物体は、有体物であり、静止物、移動物などを含む。レーザーセンサ１０は、電磁波の発信回路、受信回路、各種演算を行う演算回路及び記憶部を備えている。電磁波は、例えばレーザ光やミリ波である。レーザーセンサ１０は、車両の周囲の設定検知角度の範囲に亘って電磁波を発信し、物体又は路面が反射した反射波を受信する。レーザーセンサ１０は、反射波の検出角度（受信角度）と、発信から受信までに要する電磁波の伝搬時間から求まる検出距離とに基づいて、物体又は路面の位置を検出する。位置とは、三次元の位置であり、高さを含む。なお、検出距離は反射波の強度から求めてもよい。レーザーセンサ１０は、発信ごとに、電磁波を反射した位置を計測点として複数取得する。つまり、計測点とは、電磁波を反射した位置の観測点である。

物体検出装置１は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）１１を備えている。レーザーセンサ１０及びＥＣＵ１１は、ＣＡＮ（Controller Area Network）通信回路を用いて通信するネットワークにそれぞれ接続され、相互通信を行うことができる。

ＥＣＵ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＣＡＮ通信回路などを有する電子制御ユニットである。ＥＣＵ１１は、ＣＰＵが出力する信号に基づいてハードウェアを制御し、後述する構成要素の機能を実現する。より具体的な動作の一例としては、ＥＣＵ１１は、ＣＡＮ通信回路を動作させてデータを入出力し、入力データをＲＡＭに記憶し、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムを実行する。

ＥＣＵ１１は、点群分類部２０、クラスタリング部３０、対応部４００及び追跡候補出力部（出力部）５０を備える。

点群分類部２０は、レーザーセンサ１０によって計測された計測点の位置又は反射強度に基づいて、計測点を、路面上の物体を計測した計測点である物体判定点、又は、路面を計測した計測点である路面判定点の何れかに分類する。物体判定点は、物体からの反射による計測点と推定した点である。路面判定点は、路面からの反射による計測点と推定した点である。これらの判定は、反射強度が不安定な場合などにおいて、路面からの反射による計測点を物体判定点と推定したり、物体からの反射による計測点を路面判定点と推定したりする場合がある。

点群分類部２０は、レーザーセンサ１０によって計測された高さ情報が第１閾値以上の計測点は、物体判定点に分類する。第１閾値は、高さ情報によって物体か路面かを分類するための閾値である。点群分類部２０は、レーザーセンサ１０によって計測された高さ情報が第１閾値以上でない計測点は、路面判定点であると分類する。点群分類部２０は、高さ情報及び反射強度を複合させて、物体判定点又は路面判定点の何れかに分類してもよい。例えば、点群分類部２０は、レーザーセンサ１０によって計測された高さ情報が第１閾値を含む所定範囲に含まれ、かつ、反射強度が第２閾値以下となる計測点を、路面判定点と分類してもよい。

図２は、物体判定点及び路面判定点の一例を示す図である。図２には、図示しないカメラセンサからの前方画像Ｇ１と、車両の周囲を俯瞰するように座標変換したマップ画像Ｇ２とが示されている。図２では、一台の先行車両と二台の後続車両が存在する場合を示している。図２に示されるように、マップ画像Ｇ２には、物体判定点２１（白円）及び路面判定点２２（黒円）が示されている。マップ画像Ｇ２上において、前方画像Ｇ１に示された先行車両Ｈに対応する位置には、物体判定点２１が集中している。また、マップ画像Ｇ２上において、前方画像Ｇ１に示されたレーン境界線Ｌに対応する位置には、路面判定点２２が集中している。路面からの反射は、レーン境界線や路面ペイントの部分で反射が強くなったり乱れたりする。このため、前方画像Ｇ１に示されたレーン境界線Ｌに対応する位置に、路面判定点２２及び物体判定点２１が混在している。さらに、二台の後続車両の計測点が不足しており、マップ画像Ｇ２では正確に確認できていない例を示している。

クラスタリング部３０は、物体クラスタリング部（第１判定部）３０１、条件クラスタリング部（第２判定部）３０２及び路面クラスタリング部（第３判定部）３０３を備える。物体クラスタリング部３０１は、複数の物体判定点２１の位置に基づいて、複数の物体判定点２１を１又は複数の第１クラスタＣ１にクラスタリングする。クラスタとは、複数の計測点を纏めて総称するものであり、１つのグループである。クラスタリングとは、複数の計測点をグループ化することである。物体クラスタリング部３０１は、近接する物体判定点２１を同一の第１クラスタとして抽出する。具体的な一例として、物体クラスタリング部３０１は、物体判定点２１を二次元平面へ投影する。次に、物体クラスタリング部３０１は、投影された点群をクラスタ用グリッド地図へ変換する。次に、物体クラスタリング部３０１は、クラスタ用グリッド地図の各列を探索し、連結したグリッドに同一のクラスタ番号を付与する。これにより、物体クラスタリング部３０１は、連結したグリッドに対応した物体判定点２１を同一の第１クラスタにクラスタリングする。

図３は、物体判定点２１に基づく第１クラスタＣ１の一例を示す図である。図３は、図２に示された物体判定点２１及び路面判定点２２について、第１クラスタＣ１にクラスタリングした結果を示す。図３に示されるように、近接した物体判定点２１は、１つの第１クラスタＣ１にクラスタリングされる。

路面クラスタリング部３０３は、複数の路面判定点２２の位置に基づいて、複数の路面判定点２２を１又は複数の第３クラスタＣ３にクラスタリングする。路面クラスタリング部３０３のクラスタリングの手法は、クラスタリングの対象が路面判定点２２である点を除き、物体クラスタリング部３０１のクラスタリング手法と同一である。

図４は、路面判定点２２に基づく第３クラスタＣ３の一例を示す図である。図４は、図２に示された物体判定点２１及び路面判定点２２について、第３クラスタＣ３にクラスタリングした結果を示す。図４に示されるように、近接した路面判定点２２は、１つの第３クラスタＣ３にクラスタリングされる。

条件クラスタリング部３０２は、物体判定点２１の位置との距離が所定値以下となる路面判定点２２の位置、及び物体判定点２１の位置に基づいて、物体判定点２１の位置との距離が所定値以下となる路面判定点２２と物体判定点２１とを１又は複数の第２クラスタＣ２にクラスタリングする。図４に示されるように、全ての路面判定点２２をクラスタリングした場合には、実際の路面又はレーン境界線なども追跡候補となるため、誤検知が発生する可能性が高くなる。一例として、条件クラスタリング部３０２は、クラスタリングの対象の路面判定点２２を、物体判定点２１の近傍の路面判定点２２のみに限定する。図５は、条件付きのクラスタリングの説明図である。路面判定点２２（２２Ａ）と物体判定点２１との距離Ｌ１は所定値以下である。路面判定点２２（２２Ｂ）と物体判定点２１との距離Ｌ２は所定値より大きい。図５に示されるように、路面判定点２２のうち、物体判定点２１の位置との距離が所定値以下となる路面判定点２２（２２Ａ）のみがクラスタリングの対象となり、物体判定点２１の位置との距離が所定値以下とならない路面判定点２２（２２Ｂ）は、クラスタリングの対象とならない。条件クラスタリング部３０２は、対象となった路面判定点２２と物体判定点２１とを第２クラスタＣ２（Ｃ２１）としてクラスタリングする。条件クラスタリング部３０２のクラスタリングの手法は、対象となった路面判定点２２及び物体判定点２１についてクラスタリングする点を除き、物体クラスタリング部３０１のクラスタリング手法と同一である。

図６は、条件付きのクラスタリングの変形例の説明図である。条件クラスタリング部３０２は、時系列追跡モデルを用いてクラスタをさらにクラスタリングしてもよい。時系列追跡モデルとは、前回の処理において出力された物体候補の位置、速度、方向なら大きさ（長さ及び幅）を用いて今回の処理における物体候補の位置を推定するモデルである。図６の（Ａ）は、一台の車両の計測結果であり、左右両端が物体判定点２１、中央部分が路面判定点２２である。図６の（Ａ）に示されるように、条件クラスタリング部３０２は、上述した手法により、物体判定点２１の近傍の路面判定点２２と、当該物体判定点２１とを第２クラスタＣ２にクラスタリングする。この場合、実際には一台の車両であっても、２つのクラスタに分離する。条件クラスタリング部３０２は、物体候補の位置、速度、方向及び大きさ（長さと幅）に基づいて今回の処理において物体候補Ｂを推定し、今回の処理において物体候補Ｂが存在する範囲内にクラスタが含まれる場合には、１つの第２クラスタＣ２（Ｃ２２）としてクラスタリングする。

図７は、条件付きのクラスタリングよる第２クラスタＣ２の一例を示す図である。図６は、図２に示された物体判定点２１及び路面判定点２２について、第２クラスタＣ２にクラスタリングした結果を示す。図６に示されるように、物体判定点２１の位置との距離が所定値以下である路面判定点２２と物体判定点２１とは、１又は複数の第２クラスタＣ２（Ｃ２１）にクラスタリングされる。これにより、図４と比較して、誤検出の原因となる不要なクラスタが少なくなるとともに、物体判定点２１と路面判定点２２とが混在して従来ではクラスタリングできない場合でもクラスタリングすることができる。また、条件付きのクラスタリングの変形例を適用することで、一台の車両を２つにクラスタリングすることも防ぐことができる（第２クラスタＣ２（Ｃ２２））。このため、後述する対応部４００が誤って対応付けすることを回避することができる。

さらに、クラスタリング部３０は、後段の対応部４００の処理のために、各クラスタに確信度を設定する。クラスタリング部３０は、第１クラスタＣ１の確信度を、第２クラスタＣ２及び第３クラスタＣ３の確信度よりも高く設定する（確信度高）。クラスタリング部３０は、第２クラスタＣ２の確信度を、第１クラスタＣ１の確信度よりも低く、第３クラスタＣ３の確信度よりも高く設定する（確信度中）。つまり、クラスタリング部３０は、第３クラスタＣ３の確信度を、第１クラスタＣ１及び第２クラスタＣ２の確信度よりも低く設定する（確信度低）。このように、クラスタリング部３０は、第１クラスタＣ１、第２クラスタＣ２及び第３クラスタＣ３の順に、確信度が低くなるように確信度を設定する。

対応部４００は、第１クラスタＣ１と前回の処理において出力された物体候補とを対応付けし、第１クラスタＣ１に対応付けできない物体候補と第２クラスタＣ２とを対応付けし、第１クラスタＣ１及び第２クラスタＣ２に対応付けできない物体候補と第３クラスタＣ３とを対応付けする。対応部４００は、各クラスタに設定された確信度に基づいて上記処理を行う。

対応部４００は、確信度が高い順に物体候補との対応付けを行う。対応部４００は、第１対応部４０、第２対応部４１及び第３対応部４２を備えている。第１対応部４０は、最初に第１クラスタＣ１（確信度高）と前回の処理において出力された物体候補とを対応付けする。対応付けは、例えばユークリッド距離やマハラノビス距離などを用いた公知の手法で行われる。第１対応部４０は、対応付けられた追跡候補と第１クラスタＣ１との情報を追跡候補出力部５０へ出力する。第１対応部４０は、全ての追跡候補と対応付けできない第１クラスタＣ１を追跡候補出力部５０へ出力する。第１対応部４０は、全ての第１クラスタＣ１について対応付け判定が終了した場合、対応付かない追跡候補を第２対応部４１へ出力する。

第２対応部４１は、第２クラスタＣ２（確信度中）と、第１対応部４０が対応付けなかった追跡候補とを対応付けする。第２対応部４１は、対応付けられた追跡候補と第２クラスタＣ２との情報を追跡候補出力部５０へ出力する。また、第２対応部４１は、全ての追跡候補と対応付けできない第２クラスタＣ２を追跡候補出力部５０へ出力する。第２対応部４１は、全ての第２クラスタＣ２について対応付け判定が終了した場合、対応付かない追跡候補を第３対応部４２へ出力する。

第３対応部４２は、第３クラスタＣ３（確信度低）と、第１対応部４０及び第２対応部４１が対応付けなかった追跡候補とを対応付けする。第３対応部４２は、対応付けられた追跡候補と第３クラスタＣ３との情報を追跡候補出力部５０へ出力する。第３対応部４２は、全ての第３クラスタＣ３について対応付け判定が終了した場合、対応付かないクラスタは破棄する。

追跡候補出力部５０は、対応部４００によって対応付けられた第１クラスタＣ１、第２クラスタ及び第３クラスタを物体候補として出力する。また、追跡候補出力部５０は、対応付けされていない第１クラスタＣ１及び第２クラスタについては、新規の物体候補として出力する。

図８は、クラスタ及び既知の物体候補を示す図である。図８に示されるように、ある時刻ｔにおいて、自車両２の周囲に確信度が付与されたクラスタＣ１０〜Ｃ６０が観測されたとする。前回の処理（時刻ｔ−１）において、追跡候補Ｔ１〜Ｔ３は車両であるとする。

時刻ｔ−１における追跡候補Ｔ１と、時刻ｔにおけるクラスタＣ１０及びクラスタＣ２０の対応付けについて説明する。クラスタＣ１０は、第１クラスタ（確信度高）である。クラスタＣ２０は、第２クラスタ（確信度低）である。ユークリッド距離ではクラスタＣ２０の方が近い。しかし、確信度を考慮して追跡候補Ｔ１とクラスタＣ１０とが対応付けられる。

時刻ｔ−１における追跡候補Ｔ２と、時刻ｔにおけるクラスタＣ３０及びクラスタＣ４０の対応付けについて説明する。クラスタＣ３０は、第３クラスタ（確信度中）である。クラスタＣ４０は、第２クラスタ（確信度低）である。ユークリッド距離ではクラスタＣ４０の方が近い。しかし、確信度を考慮して追跡候補Ｔ２とクラスタＣ３０とが対応付けられる。

時刻ｔ−１における追跡候補Ｔ３と、時刻ｔにおけるクラスタＣ５０及びクラスタＣ６０の対応付けについて説明する。クラスタＣ５０及びクラスタＣ６０は、第２クラスタ（確信度低）である。周囲に確信度が高いクラスタが存在しないため、追跡候補Ｔ２とユークリッド距離が近いクラスタＣ５０が対応付けられ、クラスタＣ６０は破棄される。

以上、本実施形態に係る物体検出装置１によれば、第１クラスタＣ１、第２クラスタＣ２及び第３クラスタＣ３の順、つまり確信度の高い順に、前回の処理において出力された物体候補と対応付けされる。このため、確信度の低いクラスタが追跡候補と対応付けられる可能性が低くなる。よって、路面を追跡対象として誤検知することを抑制することができる。その結果、追跡対象の正検出割合も向上させることができる。

また、本実施形態に係る物体検出装置１によれば、従来では安定に追跡できなかった対象を安定に追跡できる。まず、本実施形態に係る物体検出装置１の効果と対比説明するために、従来のクラスタリングについて説明する。図９は、従来のクラスタリングを説明する図である。図９では、後方車両Ｈ１の時刻ｔ〜ｔ３までの計測点を平面視して示している。従来のクラスタリングでは、路面判定点２２として判定された場合、クラスタリングの対象とはならない。このため、時刻ｔ，ｔ＋１及びｔ＋３の計測点のように、同一対象を計測している場合であっても、微小なクラスタａ〜ｄを検出するだけであったり、時刻ｔ＋２の計測点のように、全くクラスタが計測されなかったりする事象が発生していた。このため、追跡対象と対応付けすることが困難であったり、追跡対象をロストしたりするおそれがあった。

これに対して、本実施形態に係る物体検出装置１によれば、レーザーセンサ１０による計測点がクラスタリング部３０によって第１クラスタＣ１、第２クラスタＣ２及び第３クラスタＣ３にクラスタリングされる。物体判定点２１及び路面判定点２２をクラスタリングした第３クラスタＣ３を採用することで、時刻ｔにおいて微小なクラスタａ，ｂから第３クラスタＣ３を生成して追跡対象とすることができる。これにより、従来では安定に追跡できなかった対象を安定に追跡できる。

さらに、本実施形態に係る物体検出装置１によれば、複数フレームを合成する従来の場合に比べて合成処理を行わない分、処理を速くすることができる。このため、時間的な検出遅れを抑制することができる。また、疎なレーザーセンサ１０を車両の低い取り付け位置に取り付けた場合、物体判定点２１と路面判定点２２との分類が困難になるおそれがある。このような場合であっても、本実施形態に係る物体検出装置１は、物体判定点２１及び路面判定点２２をクラスタリングした第３クラスタＣ３を採用することで、適切に追跡対象を出力することができる。

本発明は、上述した実施形態に基づいて、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。

１…物体検出装置、２…自車両、１０…レーザーセンサ、２０…点群分類部、２１…物体判定点、２２…路面判定点、３０…クラスタリング部、４０…第１対応部、４１…第２対応部、４２…第３対応部、５０…追跡候補出力部、３０１…物体クラスタリング部（第１判定部）、３０２…条件クラスタリング部（第２判定部）、３０３…路面クラスタリング部（第３判定部）、４００…対応部。

Claims (1)

1. レーザーセンサにより計測された複数の計測点に基づいて、物体の候補である物体候補を出力する物体検出装置であって、
   前記レーザーセンサによって計測された前記計測点の位置又は反射強度に基づいて、前記計測点を、路面上の物体を計測した計測点である物体判定点、又は、路面を計測した計測点である路面判定点の何れかに分類する点群分類部と、
   複数の物体判定点の位置に基づいて、前記複数の物体判定点を１又は複数の第１クラスタにクラスタリングする第１判定部と、
   前記物体判定点の位置との距離が所定値以下となる前記路面判定点の位置、及び前記物体判定点の位置に基づいて、前記物体判定点の位置との距離が所定値以下となる前記路面判定点と前記物体判定点とを１又は複数の第２クラスタにクラスタリングする第２判定部と、
   複数の路面判定点の位置に基づいて、前記複数の路面判定点を１又は複数の第３クラスタにクラスタリングする第３判定部と、
   前記第１クラスタと前回の処理において出力された物体候補とを対応付けし、前記第１クラスタに対応付けできない物体候補と前記第２クラスタとを対応付けし、前記第１クラスタ及び前記第２クラスタに対応付けできない物体候補と前記第３クラスタとを対応付けする対応部と、
   前記対応部によって対応付けられた前記第１クラスタ、前記第２クラスタ及び前記第３クラスタを物体候補として出力する出力部と、
   を備える物体検出装置。

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