JP2020160914A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】処理負荷を軽減すること。【解決手段】フォークリフトには、物体検出装置が搭載されている。物体検出装置は、ステレオカメラによる撮像が行われた画像から視差画像を取得し、視差画像からワールド座標系での物体の座標を導出する。物体検出装置は、操舵角情報及びフォークリフトの寸法情報からワールド座標系での進行予定領域を導出する。物体検出装置は、ワールド座標系で進行予定領域上に位置する物体を優先物体として抽出する。物体検出装置は、優先物体とは異なる物体よりも優先物体を優先して人か否かの判定を行う。【選択図】図４

Description

本発明は、物体検出装置に関する。

車両などの移動体には、人や障害物などの物体を検出するための物体検出装置が搭載されている。特許文献１に記載の物体検出装置は、撮像装置の画像を複数の領域に分割し、各領域を対象として識別処理対象画像を抽出している。物体検出装置は、識別処理対象画像に対して人検出処理を行う。識別処理対象画像の抽出は、輝度勾配や、ハフ変換などに基づき行われる。また、領域の設定は、旋回方向、旋回速度、走行方向及び走行速度の少なくとも１つに応じて設定される。

特開２０１７−１５１８１５号公報

特許文献１では、人検出処理を行う領域が大きく物体検出装置の処理負荷が大きい。
本発明の目的は、処理負荷を軽減することができる物体検出装置を提供することにある。

上記課題を解決する物体検出装置は、車両に搭載される物体検出装置であって、ステレオカメラによる撮像が行われた画像から各画素に視差が対応付けられた視差画像を取得する視差画像取得部と、前記視差画像から実空間上での座標系であるワールド座標系での物体の座標を導出する座標導出部と、前記車両の操舵角情報を取得する操舵角取得部と、前記操舵角情報及び前記車両の寸法情報から前記ワールド座標系での前記車両の進行予定領域を導出する進行予定領域導出部と、前記ワールド座標系で前記進行予定領域上に位置する物体である優先物体を抽出する抽出部と、前記優先物体とは異なる前記物体よりも前記優先物体を優先して、前記画像上での前記物体の座標に対して人検出処理を行う人判定部と、を備える。

進行予定領域導出部は、操舵角情報及び車両の寸法情報からワールド座標系での車両の進行予定領域を導出することができる。車両の進行の妨げとなるのは、進行予定領域に位置している人である。従って、進行予定領域上に位置する物体である優先物体が人か否かを優先物体とは異なる物体よりも優先して判定することで、進行の妨げとなる人を逸早く検出することができる。ステレオカメラを用いることで、画像上での物体の座標を導出し、その座標に対して人検出処理を行うことができる。従って、人検出処理を行う領域が少なく、物体検出装置の処理負荷を軽減することができる。

上記物体検出装置について、前記人判定部は、前記車両に最も近い前記優先物体を最も優先して前記画像上での前記物体の座標に対して前記人検出処理を行ってもよい。
車両に最も近い優先物体が人か否かを判定することができる。

上記物体検出装置について、前記進行予定経路導出部は、前記車両の速度が速いほど前記進行予定領域を前記車両の進行方向に対して長くしてもよい。
車両の速度が速いほど、車両と人との離間距離は短時間で短くなる。車両の速度が速い
ほど進行予定領域を長くすることで、車両と人との離間距離が過剰に短くなる前に人を検出することができる。

上記物体検出装置について、前記進行予定経路導出部は、前記車両の速度が遅いほど前記進行予定領域を前記車両の車幅方向に対して広くしてもよい。
車両の速度が遅いほど、車両は旋回しやすく、進行予定領域から離れやすい。車両の速度が遅いほど進行予定領域を車幅方向に広げることで、車両の速度に合わせて人の検出を行うことができる。

本発明によれば、処理負荷を軽減することができる。

物体検出装置が搭載されるフォークリフトの斜視図。 フォークリフト及び監視装置の概略構成図。 第１画像を示す図。 物体検出装置が行う処理を示すフローチャート。 ワールド座標系におけるＸＹ平面での物体の座標を示す図。 進行予定領域の導出方法を説明するための図。 ワールド座標系におけるＸＹ平面での物体と進行予定領域との位置関係を示す図。

以下、物体検出装置の一実施形態について説明する。
図１に示すように、車両としてのフォークリフト１０は、車体１１と、車体１１の前下部に配置された２つの駆動輪１２，１３と、車体１１の後下部に配置された２つの操舵輪１４と、荷役装置１６と、を備える。駆動輪１２，１３は、車幅方向に離間して配置されている。２つの操舵輪１４は、車幅方向に隣接して配置されている。２つの操舵輪１４は、車幅方向において、駆動輪１２，１３同士の間の中央位置に配置されている。隣接して配置された２つの操舵輪１４を１つの操舵輪１４とみなすと、フォークリフト１０は三輪式のフォークリフトとみなすことができる。車体１１は、運転席の上部に設けられたヘッドガード１５を備える。本実施形態のフォークリフト１０は、搭乗者による操作によって走行動作及び荷役動作が行われるものである。

図２に示すように、フォークリフト１０は、メインコントローラ２０と、走行用モータＭ１と、走行用モータＭ１を制御する走行制御装置２３と、車速センサ２４と、ディレクションセンサ２５と、操舵角センサ２６と、を備える。メインコントローラ２０は、走行動作及び荷役動作に関する制御を行う。メインコントローラ２０は、ＣＰＵ２１と、種々の制御を行うためのプログラムなどが記憶されたメモリ２２と、を備える。

ディレクションセンサ２５は、進行方向を指示するディレクションレバーの操作方向を検出する。ディレクションセンサ２５は、中立位置を基準として、前進を指示する方向にディレクションレバーが操作されているか、後進を指示する方向にディレクションレバーが操作されているかを検出する。ディレクションセンサ２５は、検出結果をメインコントローラ２０に出力する。操舵角センサ２６は、操舵輪１４の操舵角θ１を検出する。操舵角センサ２６は、検出結果をメインコントローラ２０に出力する。

メインコントローラ２０のＣＰＵ２１は、フォークリフト１０の車速が目標速度となるように走行制御装置２３に走行用モータＭ１の回転数の指令を与える。本実施形態の走行制御装置２３は、モータドライバである。本実施形態の車速センサ２４は、走行用モータ
Ｍ１の回転数を検出する回転数センサである。車速センサ２４は、走行用モータＭ１の回転数を走行制御装置２３に出力する。走行制御装置２３は、メインコントローラ２０からの指令に基づき、走行用モータＭ１の回転数が指令と一致するように走行用モータＭ１を制御する。メインコントローラ２０は、走行制御装置２３から車速センサ２４の検出結果を取得することができる。

フォークリフト１０には、監視装置３０が搭載されている。監視装置３０は、ステレオカメラ３１と、ステレオカメラ３１によって撮像された画像から物体の検出を行う物体検出装置４１と、を備える。図１に示すように、ステレオカメラ３１は、ヘッドガード１５に配置されている。ステレオカメラ３１は、フォークリフト１０の上方からフォークリフト１０の走行する路面を鳥瞰できるように配置されている。本実施形態のステレオカメラ３１は、フォークリフト１０の後方を撮像する。従って、物体検出装置４１で検出される物体は、フォークリフト１０の後方の物体となる。

図２に示すように、ステレオカメラ３１は、２つのカメラ３２，３３を備える。カメラ３２，３３としては、例えば、ＣＣＤイメージセンサや、ＣＭＯＳイメージセンサが用いられる。各カメラ３２，３３は、互いの光軸が平行となるように配置されている。本実施形態において、２つのカメラ３２，３３は、水平方向に並んで配置されている。２つのカメラ３２，３３のうち、一方を第１カメラ３２、他方を第２カメラ３３とする。第１カメラ３２によって撮像された画像を第１画像、第２カメラ３３によって撮像された画像を第２画像とすると、第１画像と第２画像では同一物体が横方向にずれて写ることになる。詳細にいえば、同一物体を撮像した場合、第１画像に写る物体と、第２画像に写る物体では、横方向の画素［ｐｘ］にカメラ３２，３３間の距離に応じたずれが生じることになる。第１画像及び第２画像は、画素数が同じであり、例えば、６４０×４８０［ｐｘ］＝ＶＧＡの画像が用いられる。第１画像及び第２画像は、ＲＧＢ信号で表される画像である。

物体検出装置４１は、ＣＰＵ４２と、ＲＡＭ及びＲＯＭ等からなる記憶部４３と、を備える。記憶部４３には、ステレオカメラ３１によって撮像された画像から物体を検出するための種々のプログラムが記憶されている。物体検出装置４１は、各種処理のうち少なくとも一部の処理を実行する専用のハードウェア、例えば、特定用途向け集積回路：ＡＳＩＣを備えていてもよい。物体検出装置４１は、コンピュータプログラムに従って動作する１つ以上のプロセッサ、ＡＳＩＣ等の１つ以上の専用のハードウェア回路、あるいは、それらの組み合わせを含む回路として構成し得る。プロセッサは、ＣＰＵ、並びに、ＲＡＭ及びＲＯＭ等のメモリを含む。メモリは、処理をＣＰＵに実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。メモリ、即ち、コンピュータ可読媒体は、汎用または専用のコンピュータでアクセスできるあらゆるものを含む。

物体検出装置４１は、ＣＡＮ：Controller Area NetworkやＬＩＮ：Local Interconnect Networkなどの車両用の通信プロトコルに従った通信を行うことで、メインコントロー
ラ２０とデータの送受信を行うことが可能である。

以下、物体検出装置４１により行われる物体検出処理について説明する。物体検出処理は、フォークリフト１０が起動状態のときであり、かつ、フォークリフト１０が後進するときに所定の制御周期で繰り返し行われる。起動状態とは、フォークリフト１０に走行動作及び荷役動作を行わせることが可能な状態である。フォークリフト１０が後進しているか否かは、ディレクションセンサ２５の検出結果から把握することができる。メインコントローラ２０は、フォークリフト１０の後進時に物体検出装置４１に指令を与えることで、物体検出装置４１に物体検出処理を行わせてもよい。物体検出装置４１は、メインコントローラ２０からディレクションセンサ２５の検出結果を取得することで、物体検出処理を行うか否かを自身で判定してもよい。

以下の説明では、一例として、図３に示す環境をステレオカメラ３１によって撮像した場合の物体検出処理について説明する。図３は、フォークリフト１０の後方を撮像することで得られた第１画像Ｉ１である。第１画像Ｉ１から把握できるように、フォークリフト１０の後方には、人や、人以外の物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが存在している。なお、説明の便宜上、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが存在する第１画像Ｉ１上の座標を枠で示しているが、実際の第１画像Ｉ１には枠は存在しない。

図４に示すように、ステップＳ１において、物体検出装置４１は、視差画像を取得する。視差画像は、画素に対して視差［ｐｘ］を対応付けた画像である。視差は、第１画像Ｉ１と、第２画像とを比較し、各画像に写る同一特徴点について第１画像Ｉ１と第２画像の画素数の差を算出することで得られる。なお、特徴点とは、物体のエッジなど、境目として認識可能な部分である。特徴点は、輝度情報などから検出することができる。

物体検出装置４１は、ステレオカメラ３１によって撮像されている映像から同一フレームの第１画像Ｉ１及び第２画像を取得する。物体検出装置４１は、各画像を一時的に格納するＲＡＭを用いて、ＲＧＢからＹＣｒＣｂへの変換を行う。なお、物体検出装置４１は、歪み補正、エッジ強調処理などを行ってもよい。物体検出装置４１は、第１画像Ｉ１の各画素と第２画像の各画素との類似度を比較して視差を算出するステレオ処理を行う。なお、ステレオ処理としては、画素毎に視差を算出する手法を用いてもよいし、各画像を複数の画素を含むブロックに分割してブロック毎の視差を算出するブロックマッチング法を用いてもよい。物体検出装置４１は、第１画像Ｉ１を基準画像、第２画像を比較画像として視差画像を取得する。物体検出装置４１は、第１画像Ｉ１の画素毎に、最も類似する第２画像の画素を抽出し、第１画像Ｉ１の画素と、当該画素に最も類似する画素の横方向の画素数の差を視差として算出する。これにより、基準画像である第１画像Ｉ１の各画素に視差が対応付けられた視差画像を取得することができる。視差画像とは、必ずしも表示を要するものではなく、視差画像における各画素に視差が対応付けられたデータのことを示す。なお、物体検出装置４１は、視差画像から路面の視差を除去する処理を行ってもよい。ステップＳ１の処理を行うことで、物体検出装置４１は、視差画像取得部として機能する。

次に、ステップＳ２において、物体検出装置４１は、ワールド座標系における特徴点の座標を導出する。まず、物体検出装置４１は、カメラ座標系における特徴点の座標を導出する。カメラ座標系は、光軸をＺ軸とし、光軸に直交する２つの軸のそれぞれをＸ軸、Ｙ軸とする３軸直交座標系である。カメラ座標系における特徴点の座標は、カメラ座標系におけるＺ座標Ｚｃ、Ｘ座標Ｘｃ及びＹ座標Ｙｃで表わすことができる。Ｚ座標Ｚｃ、Ｘ座標Ｘｃ及びＹ座標Ｙｃは、それぞれ、以下の（１）式〜（３）式を用いて導出することができる。

（１）式〜（３）式におけるＢは基線長［ｍｍ］、ｆは焦点距離［ｍｍ］、ｄは視差［ｐｘ］である。ｘｐは視差画像中の任意のＸ座標であり、ｘ’は視差画像の中心座標のＸ座標である。ｙｐは視差画像中の任意のＹ座標であり、ｙ’は視差画像の中心座標のＹ座標である。

ｘｐを視差画像中の特徴点のＸ座標とし、ｙｐを視差画像中の特徴点のＹ座標とし、ｄを特徴点の座標に対応付けられた視差とすることで、カメラ座標系における特徴点の座標が導出される。

ここで、フォークリフト１０の進行方向に延びる軸をＹ軸、鉛直方向に延びる軸をＺ軸、Ｙ軸及びＺ軸に直交する軸をＸ軸とする３軸直交座標系を実空間上での三次元座標系であるワールド座標系とする。ワールド座標系での特徴点の座標は、ワールド座標系におけるＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗで表わすことができる。

物体検出装置４１は、以下の（４）式を用いてカメラ座標をワールド座標に変換するワールド座標変換を行う。

ここで、（４）式におけるＨはワールド座標系におけるステレオカメラ３１の設置高さ［ｍｍ］であり、θはカメラ３２，３３の光軸と、水平面とがなす角＋９０°の角度である。

ワールド座標変換で得られたワールド座標のうちＸ座標Ｘｗは、フォークリフト１０の左右方向に対するフォークリフト１０から特徴点までの距離を示す。Ｙ座標Ｙｗは、フォークリフト１０の進行方向に対するフォークリフト１０から特徴点までの距離を示す。Ｚ座標Ｚｗは、路面から特徴点までの高さを示す。

次に、ステップＳ３において、物体検出装置４１は、ワールド座標系における水平面を表す座表面であるＸＹ平面での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗを導出する。ＸＹ平面での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗは、種々の手法で導出することができる。例えば、物体検出装置４１は、ステップＳ２で導出された特徴点のワールド座標から、所定範囲内に位置する特徴点を１つの点群とみなすクラスタ化を行う。物体検出装置４１は、クラスタ化された点群を１つの物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅとみなす。物体検出装置４１は、クラスタ化された点群を構成する特徴点のＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗから物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗを把握する。例えば、クラスタ化された点群のうち端に位置する複数の特徴点のＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗを物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗとしてもよいし、点群の中心となる特徴点のＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗを物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗとしてもよい。図５に示すように、物体検出装置４１は、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗをワールド座標系のＸＹ平面に投影することで、ワールド座標系におけるＸＹ平面での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗを導出す
る。即ち、物体検出装置４１は、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標ＺｗからＺ座標Ｚｗを除去することで、水平方向における物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗを導出する。ステップＳ３の処理を行うことで、物体検出装置４１は、座標導出部として機能する。

次に、図４、図６及び図７に示すように、ステップＳ４において、物体検出装置４１は、フォークリフト１０の進行予定領域ＡＰを導出する。進行予定領域ＡＰとは、ステップＳ４の処理を行う時点での操舵角θ１でフォークリフト１０が走行を続けた場合に、フォークリフト１０が通過すると予測される領域を示すものである。物体検出装置４１は、メインコントローラ２０から操舵角センサ２６の検出結果を取得する。物体検出装置４１は、メインコントローラ２０から車速センサ２４の検出結果を取得する。操舵角センサ２６の検出結果は操舵角情報である。車速センサ２４の検出結果は速度情報である。従って、物体検出装置４１は、操舵角取得部及び速度取得部として機能する。

フォークリフト１０の進行予定領域ＡＰは、操舵角θ１及びフォークリフト１０の寸法情報から導出される。まず、物体検出装置４１は、操舵角θ１及びフォークリフト１０の寸法情報から進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌを導出する。フォークリフト１０の寸法情報には、駆動輪１２，１３の中心軸線から車体１１の後端までの寸法Ｌ１［ｍｍ］、ホイールベースＬ２［ｍｍ］、及び車幅Ｗ［ｍｍ］が含まれる。フォークリフト１０の寸法情報は、メインコントローラ２０のメモリ２２、あるいは、物体検出装置４１の記憶部４３に記憶されている。メモリ２２にフォークリフト１０の寸法情報が記憶されている場合、物体検出装置４１は、メインコントローラ２０からフォークリフト１０の寸法情報を取得する。

図６から把握できるように、進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌは、旋回中心Ｐｒからの旋回半径として導出される。進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌは、車体１１の左端の進行予定経路Ｒｒｌと、車体１１の右端の進行予定経路Ｒｒｒとで個別に導出される。旋回中心Ｐｒは、駆動輪１２，１３の中心軸線を延長した仮想的な線分Ｌ３と、操舵輪１４の中心軸線を延長した仮想的な線分Ｌ４との交点である。物体検出装置４１は、以下の（５）式及び（６）式から進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌを導出する。

（５）式及び（６）式により導出される進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌと、線分Ｌ３からの旋回角度Φと、に基づき進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌのワールド座標系でのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗを導出することができる。なお、ＸＹ平面の原点Ｏは、駆動輪１２，１３同士の間の中心位置である。旋回角度Φは、操舵角θ１を維持したままフォークリフト１０が現在位置から移動した場合の現在位置での線分Ｌ３と、移動先の位置での線分Ｌ３とのなす角である。旋回角度Φにより、現在位置からどの程度先までの進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌを導出するかが定められる。即ち、旋回角度Φによってフォークリフト１０の進行方向に対する進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌの長さが定まる。

図７に示すように、物体検出装置４１は、進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌ同士の間の第１領域Ａ１に進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌよりもフォークリフト１０の車幅方向の外側の第２領域Ａ２を加えた領域を進行予定領域ＡＰの幅とする。進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌよりも車幅方向の外側の第２領域Ａ２は、マージンである。なお、進行予定領域ＡＰにおけるフォークリフト１０の車幅方向の外側とは、フォークリフト１０の現在位置を基準とした車幅方向ではなく、フォークリフト１０が進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌに位置しているときの当該位置を基準とした車幅方向の外側である。フォークリフト１０の進行方向に対する進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌの長さと、フォークリフト１０の進行方向に対する進行予定領域ＡＰの長さとは同一である。従って、フォークリフト１０の進行方向に対する進行予定領域ＡＰの長さは、旋回角度Φにより定まる。

本実施形態では、フォークリフト１０の速度に応じて旋回角度Φ及び進行予定領域ＡＰの幅を変更している。物体検出装置４１は、フォークリフト１０の速度が速いほど、旋回角度Φを大きくする。物体検出装置４１の記憶部４３には、フォークリフト１０の速度と旋回角度Φとの関係を対応付けたマップや関係式が記憶されており、物体検出装置４１はフォークリフト１０の速度から旋回角度Φを導出する。マップや関係式は、例えば、ステップＳ４の処理を行う時点での速度で制御周期に亘ってフォークリフト１０が走行した場合の旋回角度の予測値よりも大きな値が導出されるように設定されている。旋回角度Φが大きくなると、進行予定領域ＡＰは、フォークリフト１０の進行方向に対して長くなる。

物体検出装置４１は、フォークリフト１０の速度が遅いほど、第２領域Ａ２を広くする。物体検出装置４１の記憶部４３には、フォークリフト１０の速度と第２領域Ａ２との関係を対応付けたマップや関係式が記憶されており、物体検出装置４１はフォークリフト１０の速度から第２領域Ａ２の広さを導出する。第２領域Ａ２が広くなると、進行予定領域ＡＰはフォークリフト１０の車幅方向に対して広くなる。ステップＳ４の処理を行うことで、物体検出装置４１は、進行予定領域導出部として機能する。

次に、図４に示すように、ステップＳ５において、物体検出装置４１は、進行予定領域ＡＰ上に位置する物体Ａ，Ｂ，Ｃである優先物体Ａ，Ｂ，Ｃを抽出する。ステップＳ３でワールド座標系での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗを導出しており、ステップＳ４でワールド座標系での進行予定領域ＡＰのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗを導出している。従って、物体検出装置４１は、両者の位置関係を把握することができる。

図７には、ワールド座標系のＸＹ平面上での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標と、進行予定領域ＡＰの座標との関係を示す。図７から把握できるように、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃが進行予定領域ＡＰ上に位置していることを把握できる。なお、「物体が進行予定領域ＡＰ上に位置している」とは、ワールド座標系におけるＸＹ平面で物体の少なくとも一部が進行予定領域ＡＰと同一座標に位置することを意味する。ステップＳ５の処理を行うことで、物体検出装置４１は、抽出部として機能する。

次に、図４に示すように、ステップＳ６において、物体検出装置４１は、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅに優先度を設定する。物体検出装置４１は、フォークリフト１０から物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅまでの距離を導出する。フォークリフト１０から物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅまでの距離とは、原点Ｏから物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標までのユークリッド距離である。物体検出装置４１は、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうちフォークリフト１０からの距離が近い順に優先度を高くする。物体検出装置４１は、優先物体Ｂの優先度を最も高くし、優先物体Ｃを２番目、優先物体Ａを３番目の優先度とする。また、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃとは異なる物体Ｄ，Ｅについては、優先度を設定してもよいし、優先度を設定しなくてもよい。優先度を設定する場合、フォークリフト１０から距離が近い順に優先度を高くしてもよい
し、進行予定領域ＡＰに近い順に優先度を高くしてもよい。即ち、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃ以外の物体の取り扱いについては、任意である。

次に、ステップＳ７において、物体検出装置４１は、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か否かの判定を行う人検出処理を行う。物体検出装置４１は、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂを最も優先して人か否かの判定を行う。その後、物体検出装置４１は、制御周期内で、その他の物体Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅに対して人検出処理を行う。物体検出装置４１は、優先順位に従って、優先物体Ｂ→優先物体Ｃ→優先物体Ａの順に人検出処理を行うことになる。なお、制御周期内であれば、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃ以外の物体Ｄ，Ｅについても人検出処理を行ってもよい。物体検出装置４１は、制御周期が経過すると、物体検出処理を終了する。物体検出装置４１は、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂ以外の物体Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅについては、人検出処理が行われていない場合であっても制御周期の経過を契機として物体検出処理を終了する。

上記したように、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃは、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃとは異なる物体Ｄ，Ｅよりも優先して人か否かの判定が行われる。「優先」とは、上記したように、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃとは異なる物体Ｄ，Ｅよりも先に優先物体Ａ，Ｂ，Ｃが人か否かを判定する態様を含む。

物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か否かの判定は、以下の処理によって行うことができる。まず、物体検出装置４１は、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのワールド座標をカメラ座標に変換する。ワールド座標からカメラ座標への変換は、以下の（７）式を用いて行うことができる。

（７）式のＸ座標Ｘｗ、Ｙ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗを物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのワールド座標とすることで、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのカメラ座標を導出することができる。なお、本実施形態では、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのワールド座標をＸＹ平面での座標としているため、Ｚ座標Ｚｗは０となる。

次に、物体検出装置４１は、以下の（８）式及び（９）式を用いて、カメラ座標から第１画像Ｉ１上の物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標を導出する。

（８）式及び（９）式のＸ座標Ｘｃ、Ｙ座標Ｙｃ及びＺ座標Ｚｃを物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのカメラ座標とすることで、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの第１画像Ｉ１上の座標を導出することができる。

物体検出装置４１は、第１画像Ｉ１上での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標に対して人検出処理を行うことで、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か否かを判定する。なお、第１画像Ｉ１上での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標とは、（８）式及び（９）式で導出された座標に加えて、当該座標の周辺の座標を含んでいてもよい。人検出処理は、第１画像Ｉ１から特徴量を抽出する特徴量抽出法により行われ、例えば、HOG：Histograms of Oriented Gradientsや、SIFT：Scale Invariant Feature Transformを用いて行われる。これにより、物体検出装置４１は、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か人以外の物体かを判定することができる。なお、フォークリフト１０と物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅとの位置関係は、ステップＳ３で導出しているため、物体検出装置４１は、フォークリフト１０と物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅとの位置関係を把握することができる。ステップＳ７の処理を行うことで、物体検出装置４１は、人判定部として機能する。

上記したように、物体検出装置４１は、機能要素として、視差画像取得部、座標導出部、操舵角取得部、進行予定領域導出部、抽出部、人判定部及び速度取得部を備えているといえる。

本実施形態の作用について説明する。
物体検出装置４１は、操舵角情報及びフォークリフト１０の寸法情報からワールド座標系でのフォークリフト１０の進行予定領域ＡＰを導出する。物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのうちフォークリフト１０の進行の妨げとなる物体は、進行予定領域ＡＰ上に位置する優先物体Ａ，Ｂ，Ｃである。ワールド座標系で、進行予定領域ＡＰ上に位置する優先物体Ａ，Ｂ，Ｃを抽出し、第１画像Ｉ１上での優先物体Ａ，Ｂ，Ｃの座標に対して物体Ｄ，Ｅの座標よりも優先して人検出処理を行うことで、進行の妨げとなる人を逸早く検出することができる。

フォークリフト１０では、検出した物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人の場合、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人以外の場合とは異なる処理が行われる場合がある。例えば、監視装置３０によって人が検出されると、メインコントローラ２０は搭乗者に対して近くに人がいる旨の報知を行う。報知は、表示によって報知を行う表示器や、音によって報知を行うブザー等を用いて行われる。また、メインコントローラ２０は、フォークリフト１０の周辺の人に対して、フォークリフト１０が近くにいることを認識させるための報知を行ってもよい。

ここで、物体検出処理は、所定の制御周期毎に繰り返し行われる。物体検出処理のうち物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か否かを判定する人検出処理は、処理負荷が大きい。第１画像Ｉ１の全ての領域に対して人検出処理を行うと処理負荷が大きくなる。フォークリフト１０は、乗用車に比べて急旋回が行われる頻度が多く、乗用車に搭載されるステレオカメラよりも画角の広いステレオカメラ３１が用いられることが多い。従って、フォークリフト１０に搭載される物体検出装置４１は人検出処理を行う領域が特に多くなりやすく、処理負荷が大きくなりやすい。

処理負荷が大きいと、制御周期内に全ての物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅに対して人検出処理を行えない場合がある。仮に、進行予定領域ＡＰを考慮せずに、フォークリフト１０に近い物体から順に人検出処理を行う場合、進行の妨げとなる物体よりも先に進行の妨げとならない物体に対して人検出処理が行われることが生じ得る。すると、制御周期内に進行の妨げとなる物体に対して人検出処理を行うことができず、進行の妨げとなる人を検出できなかったり、進行の妨げとなる人の検出が遅くなる場合がある。制御周期を維持したまま第１画像Ｉ１上の全ての物体に対して人検出処理を行おうとすると、処理能力の高い物体検出装置４１を用いる必要があり、製造コストの増加を招く。また、物体検出装置４１の処理能力を維持したまま制御周期内に全ての物体に対して人検出処理を行おうとすると、
制御周期を長くする必要があり、進行の妨げとなる人の検出が遅くなる。

本実施形態では、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃが人か否かを優先的に判定している。また、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうちフォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂは最優先で人か否かの判定が行われる。最もフォークリフト１０に近い優先物体Ｂが人か否かは制御周期内で必ず判定されることになる。フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂは、進行予定領域ＡＰ上に位置する優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうち、直近で進行の妨げとなるおそれがある物体である。これに対し、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうちフォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂとは異なる優先物体Ａ，Ｃは、最も近い優先物体Ｂよりもフォークリフト１０から離れていることに加えて、フォークリフト１０の走行によって優先物体Ｂを通過した後には、フォークリフト１０に最も近い優先物体になり得る。従って、優先物体Ａ，Ｃについては、フォークリフト１０の進行の妨げとなる場合、次回以降の制御周期で人検出処理が行われることになり、最も近い優先物体Ｂに比べれば人検出処理を行う優先度は低い。また、進行予定領域ＡＰ上に位置しない物体Ｄ，Ｅについては、優先物体Ａ，Ｃよりも進行の妨げとなる可能性が低い。仮に、フォークリフト１０の操舵角θ１の変更、フォークリフト１０や物体Ｄ，Ｅの移動等により物体Ｄ，Ｅが進行の妨げとなる位置になれば、次回以降の制御周期で当該物体Ｄ，Ｅは優先物体となる。従って、進行予定領域ＡＰに位置しない物体Ｄ，Ｅについて人検出処理を行う優先度は低い。このように、制御周期毎に繰り返し行われる物体検出処理では、少なくとも、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂが人か否かを判定することができれば、実用上の支障は来さないと考えられる。また、制御周期内であれば、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂとは異なる優先物体Ａ，Ｃが人か否かを判定することで、更に適切にフォークリフト１０を運用することができる。

物体検出装置４１では、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂが人か否かを判定すればよいため、全ての物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅに対して人検出処理を行う場合に比べて処理負荷が小さくなる。また、制御周期は、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂが人か否かを判定できるように設定すればよいため、全ての物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅに対して人検出処理を行う場合に比べて制御周期が長くなることを抑制することができる。

本実施形態の効果について説明する。
（１）物体検出装置４１は、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃとは異なる物体Ｄ，Ｅよりも優先物体Ａ，Ｂ，Ｃを優先して人か否かの判定を行っている。従って、進行の妨げとなる人を逸早く検出することができる。また、ステレオカメラ３１で撮像された画像を用いて人検出処理を行っている。仮に、単眼カメラで撮像された画像から人検出処理を行う場合、画像のうち進行予定領域ＡＰと重なる全領域に対して人検出処理を行った後に、人が検出された領域の実空間上での座標を導出する。人検出処理を行う領域が大きく、物体検出装置４１の処理負荷が大きくなる。これに対し、ステレオカメラ３１で撮像された画像を用いる場合、人検出処理を行う前に物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの第１画像Ｉ１上での座標を導出することができる。人検出処理を行う領域は、単眼カメラで撮像された画像を用いる場合に比べて小さくなる。ステレオカメラ３１を用いることで、単眼カメラを用いる場合に比べて、物体検出装置４１の処理負荷を軽減することができる。また、単眼カメラを用いる場合、単眼カメラの取付位置や、レンズに応じて人物が写る位置を事前に把握する必要がある。ステレオカメラ３１を用いることで、人物が写る位置を事前に把握する必要がなくなる。

（２）優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうちフォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂを最も優先して、人か否かの判定を行っている。第１画像Ｉ１に写る人のうちフォークリフト１０に近い人ほど逸早く検出することが好ましい。優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうちフォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂを最も優先することで、進行の妨げとなる人であり、かつ、フォークリフト１０に最も近い人を逸早く検出することができる。

（３）物体検出装置４１は、フォークリフト１０の速度が速いほど、進行予定領域ＡＰを長くしている。フォークリフト１０の速度が速いほどフォークリフト１０と人との離間距離は短時間で短くなり、１回の制御周期の間にフォークリフト１０と人とが近付く。フォークリフト１０の速度が速いほど進行予定領域ＡＰを長くすることで、フォークリフト１０と人との離間距離が過剰に短くなる前に人を検出することができる。

（４）物体検出装置４１は、フォークリフト１０の速度が遅いほど、進行予定領域ＡＰを車幅方向に対して広くしている。フォークリフト１０の速度が遅いほど、フォークリフト１０は旋回しやすく、進行方向の変更により、次回以降の制御周期で進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌより離れた位置に移動しやすい。フォークリフト１０の速度が遅いほど進行予定領域ＡＰを車幅方向に広げることで、フォークリフト１０の速度に合わせて人の検出を行うことができる。詳細にいえば、操舵角θ１の変更によりフォークリフト１０の進行方向が変わりやすい場合に、進行予定領域ＡＰを車幅方向に広げることで、フォークリフト１０が進行する可能性のある位置にいる人を逸早く検出することができる。

実施形態は、以下のように変更して実施することができる。実施形態及び以下の変形例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせて実施することができる。
○旋回角度Φは、フォークリフト１０の速度によって変更しなくてもよい。即ち、旋回角度Φは、固定値であってもよい。この場合、旋回角度Φとしては、例えば、フォークリフト１０の到達し得る最高速度や、制御周期に応じて設定され、制御周期に亘ってフォークリフト１０が最高速度で走行した場合の旋回角度よりも大きい値が旋回角度Φとして設定される。

○進行予定領域ＡＰの車幅方向に対する広さは、フォークリフト１０の速度によって変更しなくてもよい。即ち、進行予定領域ＡＰの車幅方向に対する広さは、固定値であってもよい。この場合、進行予定領域ＡＰの車幅方向に対する広さは、例えば、制御周期に応じて設定される。制御周期が長いほど進行予定領域ＡＰの車幅方向に対する広さを広く、制御周期が短いほど進行予定領域ＡＰの車幅方向に対する広さを狭くしてもよい。制御周期が長いほど、物体検出処理を行っている間に、フォークリフト１０と物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅとの相対位置は変化するため、広い範囲に亘って進行の妨げとなる物体を検出するようにしてもよい。

○進行予定領域ＡＰは、少なくとも第１領域Ａ１を含む範囲であればよく、マージンである第２領域Ａ２は省いてもよい。
○物体検出装置４１は、操舵角情報として、ハンドル角センサの検出結果を用いてもよい。ハンドル角センサは、ハンドルの角度を検出して、検出結果をメインコントローラ２０に出力する。操舵角は、ハンドル角センサの検出結果に応じて制御されるため、ハンドル角センサの検出結果から操舵角を検出することができる。

○物体検出装置４１は、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃの全てについて人か否かの判定を行う一方で、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃとは異なる物体については人か否かの判定を行わなくてもよい。即ち、「優先」とは、優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのみに対して人か否かを判定する態様を含む。

○物体検出装置４１は、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂが人か否かの判定を行えればよく、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂが人か否かの判定を行った後は、制御周期内であっても、その他の物体Ａ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か否かの判定を行わなくてもよい。即ち、複数の優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうちフォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂのみが優先されるようにしてもよい。

○物体検出装置４１は、複数の物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅに対して同時に人か否かの判定を行ってもよい。この場合、最初に判定を行う複数の物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅには、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂが含まれるようにする。

○物体検出装置４１は、フォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂを最も優先して人か否かの判定を行わなくてもよい。例えば、複数の優先物体Ａ，Ｂ，Ｃのうちフォークリフト１０に最も近い優先物体Ｂを２番目に優先して人か否かの判定を行ってもよい。

○監視装置３０は、フォークリフト１０の前方の人を検出するものであってもよい。この場合、ステレオカメラ３１は、フォークリフト１０の前方を撮像するように配置される。物体検出装置４１は、フォークリフト１０が前進するときに物体検出処理を行う。また、監視装置３０は、フォークリフト１０の前方及び後方の両側の物体を検出するものであってもよい。この場合、ステレオカメラ３１は、フォークリフト１０の前方を撮像するものと、フォークリフト１０の後方を撮像するものの両方が設けられる。物体検出装置４１は、フォークリフト１０の進行方向に応じた方向の物体を検出する。

○物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か否かの判定は、教師有り学習モデルによる機械学習を行った人判定部を用いて行ってもよい。人判定部としては、例えば、サポートベクタマシン、ニューラルネットワーク、ナイーブベイズ、ディープラーニング、決定木等の教師有り学習器を採用することが可能である。機械学習に用いる教師データとしては、画像から抽出された人の形状要素や、外観要素などの画像固有成分が用いられる。形状要素として、例えば、人の大きさや輪郭などが挙げられる。外観要素としては、例えば、光源情報、テクスチャ情報、カメラ情報などが挙げられる。光源情報には、反射率や、陰影等に関する情報が含まれる。テクスチャ情報には、カラー情報等が含まれる。カメラ情報には、画質、解像度、画角等に関する情報が含まれる。

○実施形態では、ワールド座標系のＸＹ平面の物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標から物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが優先物体Ａ，Ｂ，Ｃか否かを判定したが、３軸直交座標系の座標から物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが優先物体Ａ，Ｂ，Ｃか否かを判定してもよい。３軸直交座標系での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標は、Ｚ座標Ｚｗを含む。進行予定領域ＡＰの座標はＸ座標ＸｗとＹ座標Ｙｗとして導出される。この場合、物体検出装置４１は、進行予定領域ＡＰのＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗと、物体のＸ座標Ｘｗ及びＹ座標Ｙｗから物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが進行予定領域ＡＰ上に位置しているかを判定する。即ち、３軸直交座標系の物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標から物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが優先物体Ａ，Ｂ，Ｃか否かを判定する場合、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＺ座標Ｚｗを考慮せずに、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが優先物体Ａ，Ｂ，Ｃか否かを判定すればよい。

○視差画像を取得する領域は、フォークリフト１０の操舵角θ１に応じて変更してもよい。例えば、フォークリフト１０の操舵角θ１から、フォークリフト１０が左方に旋回していると把握できる場合、第１画像Ｉ１及び第２画像を横方向に３等分した範囲のうち、左方２つの範囲について視差を取得してもよい。即ち、ステレオカメラ３１によって撮像された画像において優先物体が存在しない領域については、視差を算出しなくてもよい。これにより物体検出装置４１の処理負荷を更に軽減することができる。

○フォークリフト１０としては、自動で走行動作及び荷役動作が行われるものであってもよい。この場合、フォークリフト１０が前進しているか後進しているかの情報は、メインコントローラ２０から取得することができる。また、自動で走行動作及び荷役動作が行われるフォークリフト１０の場合、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人か否かで、走行経路や車速を変更してもよい。例えば、メインコントローラ２０は、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの回避を行う場合、人以外の場合に比べて、人の場合のほうが回避距離を大きくしたり、物体
Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人の場合の方が近くを走行するときの車速を低くしてもよい。また、フォークリフト１０は、自動での操作と手動での操作とを切り替えられるものでもよい。

○フォークリフト１０が前進しているか後進しているかは、車速センサ２４の検出結果から判定してもよい。
○ワールド座標系は、直交座標系に限られず、極座標系としてもよい。

○ステレオカメラ３１によって撮像された画像のうち第２画像から人を検出するようにしてもよい。物体検出装置４１は、第２画像上での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標を導出するが、第２画像は比較画像であるため、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅのワールド座標から画像上での物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅの座標を導出すると、基線長に応じたずれが生じる。このため、物体検出装置４１は、基線長に応じて第２画像上での物体の座標を補正し、補正した座標に対して人検出処理を行う。

○物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅから人候補を抽出し、人候補にのみ人検出処理を行ってもよい。物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅが人候補か否かは、例えば、物体Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，ＥのＸＹ平面での寸法から判定することができる。

○視差画像取得部、座標導出部、進行予定領域導出部、抽出部及び人判定部は、それぞれ、個別の制御装置によって構成されていてもよい。
○カメラ座標からワールド座標への変換はテーブルデータによって行われてもよい。テーブルデータは、Ｙ座標ＹｃとＺ座標Ｚｃの組み合わせにＹ座標Ｙｗを対応させたテーブルデータと、Ｙ座標ＹｃとＺ座標Ｚｃとの組み合わせにＺ座標Ｚｗを対応させたテーブルデータである。これらのテーブルデータを物体検出装置４１のＲＯＭなどに記憶しておくことで、カメラ座標系におけるＹ座標ＹｃとＺ座標Ｚｃから、ワールド座標系におけるＹ座標Ｙｗ及びＺ座標Ｚｗを求めることができる。同様に、ワールド座標からカメラ座標への変換についてもテーブルデータによって行われてもよい。

○第１カメラ３２と第２カメラ３３は、鉛直方向に並んで配置されていてもよい。
○第１画像Ｉ１の画素数と第２画像の画素数とは異なっていてもよい。例えば、比較画像である第２画像の画素数を視差画像の画素数と同一とし、基準画像である第１画像Ｉ１の画素数を第２画像の画素数よりも多くしてもよい。

○ステレオカメラ３１は、３つ以上のカメラを備えていてもよい。
○フォークリフト１０は、エンジンの駆動によって走行するものでもよい。この場合、走行制御装置は、エンジンへの燃料噴射量などを制御する装置となる。

○フォークリフト１０は、四輪式のフォークリフトであってもよい。この場合、物体検出装置４１は、四輪式のフォークリフトの進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌを導出する式から進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌを導出する。即ち、進行予定経路Ｒｒｒ，Ｒｒｌを導出する式は、車両の種類によって変更される。

○フォークリフト１０は、横移動モードや平行移動モードなど複数の走行モードから任意の走行モードを選択できるフォークリフトであってもよい。この場合、監視装置３０は、各走行モードでの進行方向を向くステレオカメラを備える。物体検出装置４１は、走行モード毎に、進行予定経路を導出する式を記憶部４３に記憶しておき、走行モードに対応する式から進行予定経路を導出する。この場合、物体検出装置４１は、走行モードの変更情報をメインコントローラ２０から取得し、走行モードに合わせて進行予定領域ＡＰを導出する。

○物体検出装置４１は、建設機械、自動搬送車、トラックなどフォークリフト１０以外の産業車両や乗用車などの車両に搭載されていてもよい。

１０…車両としてのフォークリフト、３１…ステレオカメラ、４１…視差画像取得部、座標導出部、操舵角取得部、進行予定領域導出部、抽出部、及び人判定部として機能する物体検出装置。

Claims (4)

1. 車両に搭載される物体検出装置であって、
   ステレオカメラによる撮像が行われた画像から各画素に視差が対応付けられた視差画像を取得する視差画像取得部と、
   前記視差画像から実空間上での座標系であるワールド座標系での物体の座標を導出する座標導出部と、
   前記車両の操舵角情報を取得する操舵角取得部と、
   前記操舵角情報及び前記車両の寸法情報から前記ワールド座標系での前記車両の進行予定領域を導出する進行予定領域導出部と、
   前記ワールド座標系で前記進行予定領域上に位置する物体である優先物体を抽出する抽出部と、
   前記優先物体とは異なる前記物体よりも前記優先物体を優先して、前記画像上での前記物体の座標に対して人検出処理を行う人判定部と、を備える物体検出装置。
2. 前記人判定部は、前記車両に最も近い前記優先物体を最も優先して前記画像上での前記物体の座標に対して前記人検出処理を行う請求項１に記載の物体検出装置。
3. 前記進行予定領域導出部は、前記車両の速度が速いほど前記進行予定領域を前記車両の進行方向に対して長くする請求項１又は請求項２に記載の物体検出装置。
4. 前記進行予定領域導出部は、前記車両の速度が遅いほど前記進行予定領域を前記車両の車幅方向に対して広くする請求項１〜請求項３のうちいずれか一項に記載の物体検出装置。