JP2023006815A - 障害物認識装置及び障害物認識方法 - Google Patents

Abstract

【課題】車両の周囲に所在する物体を精度よく認識すること。【解決手段】車両に搭載され、前記車両の走行に係る障害物を認識する障害物認識装置であって、前記車両の周囲の物体を点群データとして検知するセンサと、前記センサを用いて得られた前記点群データの分布を評価する分布評価部と、前記点群データの分布特性に基づいて前記車両の周囲に存在する障害物の種別を判定する種別判定部と、前記種別判定部による判定結果を出力する出力部と、を備え、前記分布評価部は、路面からの高さに対して複数の高さ範囲を設定し、各高さ範囲に属する点群データの数を求め、前記種別判定部は、同一の高さ範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、棒状の物体が存在すると認識することを特徴とする。【選択図】図１

Description

本発明は、障害物認識装置及び障害物認識方法に関する。

背景技術として、特開２０１５－１３５３０１（以下、特許文献１と呼ぶ。）がある。特許文献１には、「車両に搭載され、車両の周辺の監視を行う車両周辺監視システムであって、それぞれ超音波パルスを送受信するように構成され、検知距離が拡大された遠距離超音波センサを一つ以上含んで構成された複数の超音波センサと、超音波センサによる超音波パルスの送受信により障害物を検知する障害物検知手段と、障害物検知手段の検知結果に応じて、車両の運動状態を制御するための制御指示を出力する車両制御指示手段とを備え、障害物検知手段は、遠距離超音波センサの送信した超音波パルスが障害物で反射された反射波を複数の超音波センサが受信し、この受信した反射波から車両の周辺の所定検知エリアに存在する障害物を検知する」と記載されている。

特開２０１５－１３５３０１号公報

従来の技術では、遮断機や料金所のゲート等で車両の進入抑止に用いられる棒状の物体を認識することが困難であった。超音波パルスの送受信では、細長い物体からの反射波はノイズとして処理される可能性が高いためである。また、障害物の認識に画像を用いる構成でも細長い物体は認識が困難であることに加え、画像認識では車両に対する相対位置を精度よく特定することができない。
棒状の物体は、車両が停止すべき位置を示すなど、車両の走行に関する通知として用いられることがあるため、棒状の物体を含めて車両周辺の物体を精度よく認識することは、車両の走行支援において重要な課題となっている。

そこで、本発明では、車両の周囲に所在する物体を精度よく認識することを目的とする。

本発明による障害物認識装置は、車両に搭載され、前記車両の走行に係る障害物を認識する障害物認識装置であって、前記車両の周囲の物体を点群データとして検知するセンサと、前記センサを用いて得られた前記点群データの分布を評価する分布評価部と、前記点群データの分布特性に基づいて前記車両の周囲に存在する障害物の種別を判定する種別判定部と、前記種別判定部による判定結果を出力する出力部と、を備え、前記分布評価部は、路面からの高さに対して複数の高さ範囲を設定し、各高さ範囲に属する点群データの数を求め、前記種別判定部は、同一の高さ範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、棒状の物体が存在すると認識する。

本発明によれば、車両の周囲に所在する物体を精度よく認識することができる。

本発明の実施形態に係る障害物認識の説明図 車両に搭載される障害物認識装置の構成図 車両の処理動作を示すフローチャート 障害物認識装置の処理手順を示すフローチャート 点群データのＸＹ分布についての説明図 点群データのＸＺ分布についての説明図

以下、図面を用いて本発明の実施形態について説明する。

図１は、本発明の実施形態に係る障害物認識の説明図である。まず、車両Ｃ１の車幅方向をＸ方向、路面に対する高さ方向をＹ方向、車両Ｃ１の進行方向である車長方向をＺ方向とする。また、図１では、車両Ｃ１の前方にゲート装置があり、ゲート装置のバーＢ１が下がった状態で車両Ｃ１の進路を阻んでいる。

車両Ｃ１は、自車両の周囲、特に進路である前方に超音波パルスを照射し、反射波を受信することで、周囲の物体を検知する超音波センサを備えている。超音波センサは、走査型のセンサであり、その検知結果は三次元の位置情報を示す点群データとして得られる。

車両Ｃ１は、超音波センサによる検知結果として点群データを取得し（ステップＳ１０１）、点群データのＸＹ分布を評価し（ステップＳ１０２）、棒状の物体であるバーを検知する（ステップＳ１０３）。また、車両Ｃ１は、点群データのＸＺ分布を評価し（ステップＳ１０４）、バーまでの距離を特定する（ステップＳ１０５）。バーの検知結果とバーまでの距離は、車両Ｃ１の制御（ステップＳ１０６）に用いることができる。

具体的には、自車両Ｃ１の前方に、車幅方向に渡ってバーＢ１が存在することを検知し、バーＢ１までの距離を特定すれば、車両Ｃ１を減速させてバーＢ１の手前で停止させたり、車両Ｃ１の発進を抑制することが可能となる。そして、停止後にバーＢ１が上がり、自車両Ｃ１の進路にバーＢ１が存在しなくなったならば、発進の抑制解除や、自動発進などを行えばよい。

図２は、車両に搭載される障害物認識装置の構成図である。障害物認識装置１０は、超音波センサ１１、プロセッサ１２、メモリ１３及び出力部１４を有する。
超音波センサ１１は、既に説明したように、自車両の周囲に超音波パルスを照射し、反射波を受信することで、周囲の物体の点群データを取得する走査型のセンサである。得られた点群データには、３次元情報が含まれている。３次元情報は、一例として超音波センサを基準とした極座標系データ（距離ｒ，垂直偏角θ，水平偏角φ）である。この極座標系データは、図１に示した車両Ｃ１に対する直交座標系に変換可能であり、車幅方向の位置（Ｘ）、路面からの高さ（Ｙ）、車長方向の距離（Ｚ）を得ることができる。なお、超音波センサ１１の出力自体は車両Ｃ１の形状に依存しないため、物体までの距離は車長方向に限らず任意の水平方向で求めることができるのであるが、本実施形態では特に車両Ｃ１の進路上に所在するバーを検知するため、車長方向の距離（Ｚ）を採用している。

プロセッサ１２は、所定のプログラムを実行することで各種機能を実現する。プロセッサ１２が実現する機能には、分布評価部１２ａ及び種別判定部１２ｂとしての機能が含まれる。
メモリ１３は、障害物認識装置１０の動作に係る各種データを記憶する。メモリ１３が記憶するデータには、点群データ１３ａ、分布評価データ１３ｂ及び障害物データ１３ｃが含まれる。
出力部１４は、プロセッサ１２による処理結果を外部に出力するインタフェースである。

プロセッサ１２は、超音波センサ１１による検知結果である点群データ１３ａを適宜メモリ１３に格納する。
分布評価部１２ａは、点群データ１３ａの分布を評価し、分布評価データ１３ｂとしてメモリ１３に格納する。具体的には、分布評価部１２ａは、路面からの高さに対して複数の高さ範囲を設定し、各高さ範囲に属する点群データの数を求めることで、高さのヒストグラムを生成する。また、分布評価部１２ａは、所定の高さ範囲に属する複数の点群データについて、車長方向の距離のヒストグラムを生成することができる。

種別判定部１２ｂは、分布評価データ１３ｂに示された点群データの分布特性に基づいて車両Ｃ１の周囲に存在する障害物の種別を判定する。具体的には、種別判定部１２ｂは、同一の高さ範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、車両の車幅方向に延在する棒状の物体（バー）を認識する。このとき、所定数以上の点群データが所定値以上の分散で所在する高さ範囲よりも路面側に、所定数未満の点群データが属する高さ範囲が存在することを条件としてもよい。

また、種別判定部１２ｂは、車両Ｃ１の進路上であって、車両が乗り越えることができず、かつ潜り抜けることができない高さの範囲について棒状の物体の認識を行うことが望ましい。識別対象として想定されるのは、車両の進入を抑制するために意図的に配置されたバー（例えば、踏切に設置されている遮断機、駐車場の出入り口に設置されているバーなど）であり、このようなバーは、乗り越えや潜り抜けが生じないように位置決めされるからである。

さらに、種別判定部１２ｂは、バーが存在すると認識した場合に、対応する高さ範囲に属する複数の点群データの距離の分布からバーまでの距離を特定する。種別判定部１２ｂは、バーの存在を認識した場合には、バーが存在する旨の認識結果とバーまでの距離を障害物データ１３ｃとしてメモリ１３に格納する。また、種別判定部１２ｂは、バー以外の障害物を検知した場合には、障害物が存在する旨と障害物の位置（方向及び距離）を障害物データ１３ｃとしてメモリ１３に格納する。
種別判定部１２ｂは、メモリ１３に格納した障害物データ１３ｃを適宜、車両制御装置３０に出力することができる。

車両制御装置３０は、障害物認識装置１０が出力した障害物データ１３ｃを取得する。さらに車両制御装置３０は、車速センサ２１、ステアリングセンサ２２、地図データ２３などから、車両の走行に関する各種データを取得し、衝突判定を行うことができる。また、車両制御装置３０は、ブレーキ４１などに制御データを送出することで、走行制御を行うことできる。走行制御には、減速、停止、発進の抑制が含まれる。また、加速、発進、ステアリング制御、灯火系の制御などを含めることもできる。

図３は、車両Ｃ１の処理動作を示すフローチャートである。まず、車両制御装置３０は、衝突判定設定を行う（ステップＳ２０１）。衝突判定設定では、車両Ｃ１が乗り越えられる高さの閾値Ｔｈ（Ｌ）と潜り抜けられる高さの閾値Ｔｈ（Ｈ）が設定される。また、障害物までの距離について、車両Ｃ１を減速させるべき距離の閾値Ｔｈ（Ｄ）と車両Ｃ１を停止させるべき距離の閾値Ｔｈ（Ｓ）が設定される。車両制御装置３０は、これらの閾値を障害物認識装置１０に提供する。

ステップＳ２０１の後、障害物認識装置１０は超音波センサ１１を起動し（ステップＳ２０２）、障害物認識結果の出力を開始する。車両制御装置３０は、障害物認識装置１０の出力や車両の走行に関する各種データを用いて、衝突判定処理（ステップＳ２０３）と車両制御（ステップＳ２０４）を繰り返す。

図４は、障害物認識装置の処理手順を示すフローチャートである。図４の処理は、車両Ｃ１のシステムが動作している間、繰り返し実行される。処理が開始されると、超音波センサ１１が車両Ｃ１周辺の点群データを取得する（ステップＳ３０１）。その後、分布評価部１２ａは、ＸＹ分布評価を行う（ステップＳ３０２）。ＸＹ分布評価では、路面からの高さ（Ｙ）に対して複数の高さ範囲を設定し、各高さ範囲に属する点群データの数を求めることで、高さのヒストグラムを生成する。また、各高さ範囲について、その高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向（Ｘ）の分散を求める。

種別判定部１２ｂは、ＸＹ分布評価の結果を用いてバーの検知を行う（ステップＳ３０３）。種別判定部１２ｂは、同一の高さ範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、その高さにバーが存在すると判定する（ステップＳ３０３；Ｙｅｓ）。このとき、所定数以上の点群データが所定値以上の分散で所在する高さ範囲よりも路面側に、所定数未満の点群データが属する高さ範囲が存在することを、バーが存在すると判定する条件としてもよい。また、バーの検知を行う高さの範囲は、閾値Ｔｈ（Ｌ）から閾値Ｔｈ（Ｈ）の間とする。

種別判定部１２ｂによりバーが存在すると判定されたならば（ステップＳ３０３；Ｙｅｓ）、分布評価部１２ａは、バーが存在すると判定された高さ範囲に属する複数の点群データについて、車長方向の距離（Ｚ）のヒストグラムを生成するＸＺ分布評価を行う（ステップＳ３０４）。この距離のヒストグラムは、少なくとも閾値Ｔｈ（Ｄ）と閾値Ｔｈ（Ｓ）を識別可能となるように距離範囲を設定して行う。

ステップＳ３０４の後、種別判定部１２ｂは、ＸＺ分布評価の結果を用いてバーの距離を特定する（ステップＳ３０５）。種別判定部１２ｂは、同一の距離範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の距離範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、その距離にバーが存在すると判定する。

ステップＳ３０５の後、種別判定部１２ｂは、バーが存在する旨とバーまでの距離を出力するバー検知出力を行って（ステップＳ３０６）、処理を終了する。

種別判定部１２ｂによりバーが存在すると判定されない場合（ステップＳ３０３；Ｎｏ）、種別判定部１２ｂは、バー以外の障害物が存在するか否かを判定する（ステップＳ３０７）。障害物が存在しないならば（ステップＳ３０７；Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。障害物が存在するならば（ステップＳ３０７；Ｙｅｓ）、種別判定部１２ｂは、点群データ１３ａから障害物の位置（方向及び距離）を特定する（ステップＳ３０８）。

ステップＳ３０８の後、種別判定部１２ｂは、障害物が存在する旨と障害物の位置を出力する障害物検知出力を行って（ステップＳ３０９）、処理を終了する。

図５は、点群データのＸＹ分布についての説明図である。超音波センサ１１から得られた点群データは、例えば現在～過去数秒分が用いられる。点群データは、路面からの高さ（Ｙ）と車幅（Ｘ）でプロットされている。

閾値Ｔｈ（Ｌ）以下は、車両Ｃ１が乗り越えられる範囲となる。閾値Ｔｈ（Ｈ）以上は、車両Ｃ１の上を通過する範囲となる。したがって、車両Ｃ１が衝突するのは、閾値Ｔｈ（Ｌ）から閾値Ｔｈ（Ｈ）までの範囲であり、遮断機などのバーもこの範囲内に位置することになる。

分布評価部１２ａは、ＸＹ分布から高さのヒストグラムを生成する。ヒストグラムの度数（点群データの数）が一定以上であれば、種別判定部１２ｂは、その高さにバーや障害物が存在するとする。度数が低い場合はノイズとして無視する。

バーが存在するならば、点群データは車幅方向（Ｘ方向）に広く分布することになる。そこで、種別判定部１２ｂは、分散に閾値を設けてバー検知を行う。バー以外の障害物の場合は、分散が小さくなるため、バーとバー以外の障害物を区別することができる。

また、バーが存在するならば、バーより下は障害物の無い空間となる。そこで、度数と分散が大きい高さ範囲をバーの候補として、その下に度数が小さい高さ範囲（障害物のない空間）があるときに、バー検知との出力を行う。

図６は、点群データのＸＺ分布についての説明図である。種別判定部１２ｂは、バーがあると判定された高さ範囲に属する点群データからバーまでの位置を特定する。ここでは点群データのうち、最も車両Ｃ１に近いＺ成分を適用し、減速すべき距離閾値Ｔｈ（Ｄ）以下、もしくは停止すべき距離閾値Ｔｈ（Ｓ）に入っているか判定する。

ここで、仮にＸＹ分布において分散の大きいヒストグラムが得られても、ＸＺ分布では距離に差があるケースが考えられる。例えば、車両Ｃ１の向きがバーに対して直交していない場合や、短めのバーと手前あるいは奥の物体がＸＹ分布で同一物体とみなされた場合などである。
そこで、ＺＸ平面においてもヒストグラム作成し、分散を求めることでバーまでの距離を特定することができる。車両Ｃ１の向きに直交してバーが存在するならば、バーまでの距離に対応する距離範囲において、点群データの車幅方向（Ｘ方向）の分散が大きくなる。そこで、度数と分散が大きい距離範囲をバーまでの距離とするのである。

上述してきたように、本実施形態によれば、車両に搭載され、前記車両の走行に係る障害物を認識する障害物認識装置１０は、前記車両の周囲の物体を点群データとして検知するセンサとしての超音波センサ１１と、前記センサを用いて得られた点群データの分布を評価する分布評価部１２ａと、前記点群データの分布特性に基づいて前記車両の周囲に存在する障害物の種別を判定する種別判定部１２ｂと、前記種別判定部による判定結果を出力する出力部１４と、を備え、前記分布評価部１２ａは、路面からの高さに対して複数の高さ範囲を設定し、各高さ範囲に属する点群データの数を求め、前記種別判定部１２ｂは、同一の高さ範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、棒状の物体が存在すると認識する。
かかる構成及び動作により、障害物認識装置１０は、車両の車幅方向に延在する棒状の物体を含めて車両周辺の物体を精度よく認識することができる。

また、前記種別判定部１２ｂは、前記所定数以上の点群データが前記所定値以上の分散で所在する高さ範囲よりも前記路面側に、所定数未満の点群データが属する高さ範囲が存在することを条件として、前記棒状の物体が存在すると認識する。
このような条件を用いることで、路面から浮かせた状態で延在する棒状の物体を選択的に検知することができる。

また、前記種別判定部１２ｂは、前記車両が乗り越えることができず、かつ潜り抜けることができない高さの範囲について前記棒状の物体の認識を行う。
このため、車両の進入を止めるために意図的に配置された棒状の物体を精度よく検知することができる。

また、前記種別判定部１２ｂは、前記棒状の物体が存在すると認識した場合に、対応する高さ範囲に属する複数の点群データの車長方向の距離の分布から前記棒状の物体までの距離を特定する。
このため、棒状の物体までの距離を精度よく特定することができる。

なお、本発明は上述した実施の形態に限定されるものではなく、構成及び動作を適宜変形して実施することができる。

例えば、上述の実施形態では、センサとして超音波センサを例示したが、例えばＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）など、点群データを取得する任意のセンサを用いることができる。
また、上述の実施形態では、超音波センサにより取得した点群データの分布特性を用いて物体の種別を識別する構成を例示したが、画像認識と併用することも可能である。

また、上述の実施形態では、バーの検知処理を行った後、他の障害物の有無を判定する動作を例示したが、障害物の有無を判定した後、バーの検知を行う動作として実施することも可能である。
また、高さ方向と距離方向のヒストグラムの双方で度数及び分散が高いことを条件にバーを検知するよう構成してもよい。
また、ＸＹ分布でバーの候補を決定した後、ＸＺ分布で距離を特定し、特定した距離における乗り越え可否及び潜り抜け可否の判定を行って、バーを認識する構成としてもよい。

また、高さや距離のヒストグラムを生成する場合に、高さや距離の範囲を重複させて設定してもよい。範囲を重複させることで、複数の範囲を跨いでバーが所在するときに度数が複数の範囲に分散して投票され、度数不足による検知漏れが生じる事態を回避できる。他の例として、複数の範囲を重複させずに設定し、隣接する範囲の度数を合計してバーの検知を行うことでも、複数の範囲を跨ぐバーを検知できる。

１０：障害物認識装置、１１：超音波センサ、１２：プロセッサ、１２ａ：分布評価部、１２ｂ：種別判定部、１２ｂ：種別判定部、１３：メモリ、１３：適宜メモリ、１３ａ：点群データ、１３ｂ：分布評価データ、１３ｃ：障害物データ、１４：出力部、２１：車速センサ、２２：ステアリングセンサ、２３：地図データ、３０：車両制御装置、４１：ブレーキ、Ｂ１：バー、Ｃ１：車両

Claims (5)

1. 車両に搭載され、前記車両の走行に係る障害物を認識する障害物認識装置であって、
   前記車両の周囲の物体を点群データとして検知するセンサと、
   前記センサを用いて得られた前記点群データの分布を評価する分布評価部と、
   前記点群データの分布特性に基づいて前記車両の周囲に存在する障害物の種別を判定する種別判定部と、
   前記種別判定部による判定結果を出力する出力部と、
   を備え、
   前記分布評価部は、路面からの高さに対して複数の高さ範囲を設定し、各高さ範囲に属する点群データの数を求め、
   前記種別判定部は、同一の高さ範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、棒状の物体が存在すると認識する
   ことを特徴とする障害物認識装置。
2. 前記種別判定部は、前記所定数以上の点群データが前記所定値以上の分散で所在する高さ範囲よりも前記路面側に、所定数未満の点群データが属する高さ範囲が存在することを条件として、前記棒状の物体が存在すると認識することを特徴とする請求項１に記載の障害物認識装置。
3. 前記種別判定部は、前記車両が乗り越えることができず、かつ潜り抜けることができない高さの範囲について前記棒状の物体の認識を行うことを特徴とする請求項１に記載の障害物認識装置。
4. 前記種別判定部は、前記棒状の物体が存在すると認識した場合に、対応する高さ範囲に属する複数の点群データの車長方向の距離の分布から前記棒状の物体までの距離を特定することを特徴とする請求項１に記載の障害物認識装置。
5. 車両に搭載された車載装置が、前記車両の走行に係る障害物を認識する障害物認識方法であって、
   前記車両の周囲の物体を点群データとして検知する検知ステップと、
   前記点群データの分布を評価する分布評価ステップと、
   前記点群データの分布特性に基づいて前記車両の周囲に存在する障害物の種別を判定する種別判定ステップと、
   前記種別判定ステップによる判定結果を出力する出力ステップと、
   を含み、
   前記分布評価ステップは、路面からの高さに対して複数の高さ範囲を設定し、各高さ範囲に属する点群データの数を求め、
   前記種別判定ステップは、同一の高さ範囲に所定数以上の点群データが所在し、かつ当該同一の高さ範囲に属する複数の点群データの車幅方向の分散が所定値以上である場合に、棒状の物体が存在すると認識する
   ことを特徴とする障害物認識方法。
   

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