JP2023041436A - 物体認識装置 - Google Patents

Abstract

【課題】物体の形状を適正に認識することができる物体認識装置を提供すること。【解決手段】物体認識装置１０は、物体を検出する物体検出センサ２１，２２を有する車両に適用され、車両の走行中において、物体検出センサにより検出された物体の検出点として、対象物体の外表面に沿って検出された複数の検出点を取得し、その複数の検出点に基づいて対象物体を認識する。物体認識装置１０は、対象物体の外表面に沿って検出された検出点ごとに物体検出センサの検出方向を判定し、判定された検出方向に基づいて、対象物体の外表面の向きを特定し、特定された対象物体の外表面の向きに基づいて、当該対象物体を認識する。【選択図】 図１

Description

本発明は、自車両周辺の物体を認識する物体認識装置に関する。

従来、例えばカメラやソナーを用いて自車両周辺の物体を検出し、その検出結果に基づいて物体を認識する装置が知られている。例えば特許文献１の装置は、自車両の走行中に自車両周辺の対象物体をカメラ及びソナーにより検出し、カメラにより検出された対象物体の方位と、ソナーにより検出された対象物体までの距離とに基づいて、対象物体の位置を認識する。

特開２０２０－６４５４４号公報

車両の走行時においては、対象物体の外表面に沿った複数の検出点が検出され、それらの検出点に基づいて対象物体の形状が認識される。ここで、対象物体の形状によっては対象物体の外表面に対して多重に検出点が検出されることがあり、かかる場合には、対象物体の外表面が誤って認識され、認識精度が低下することが懸念される。

本発明は上記課題に鑑みたものであり、物体の形状を適正に認識することができる物体認識装置を提供することを目的とする。

上記課題を解決する手段は、物体を検出する物体検出センサを有する車両に適用され、車両の走行中において、前記物体検出センサにより検出された物体の検出点として、対象物体の外表面に沿って検出された複数の検出点を取得し、その複数の検出点に基づいて前記対象物体を認識する物体認識装置であって、前記対象物体の外表面に沿って検出された前記検出点ごとに前記物体検出センサの検出方向を判定する方向判定部と、前記方向判定部により判定された前記検出方向に基づいて、前記対象物体の外表面の向きを特定する特定部と、前記特定部により特定された前記対象物体の外表面の向きに基づいて、当該対象物体を認識する認識部と、を備える。

車両の走行時には、車両周囲に様々な物体が存在し、その物体が物体検出センサにより検出される。この場合、一般に物体検出センサにより検出された物体の検出点として、対象物体の外表面に沿って検出された複数の検出点が取得され、それら各検出点に基づいて対象物体が認識される。ここで、対象物体の形状によっては対象物体の外表面に対して多重に検出点が検出されることがあり、かかる場合には、対象物体の外表面が誤って認識され、認識精度が低下することが懸念される。

上記構成では、対象物体の外表面に沿って検出された検出点ごとに物体検出センサの検出方向を判定し、その検出方向に基づいて、対象物体の外表面の向きを特定するようにした。これにより、仮に対象物体の形状によって多重に検出点が検出されたとしても、その多重の要因を把握することが可能となり、対象物体の形状を適正に認識することができる。

走行制御システムの全体構成図。 特定の外表面に対して多重に検出された検出点を示す図。 互いに異なる外表面に対してそれぞれ検出された検出点を示す図。 運転支援処理の処理手順を示すフローチャート。 検出方向の判定の手順を示す図。 物体までの距離と検出精度との関係を示すグラフ。 被検出面の認識方法を説明する図。 運転支援処理における物体認識の一例を示す図。

以下、本発明に係る物体認識装置を、車載の走行制御システム１００に適用した実施形態について、図面を参照しつつ説明する。走行制御システム１００は、自車両周辺に存在する物体を認識するとともに、その認識結果に基づいて、自車両５０の運転支援制御（運転アシスト）を実施する。

図１に示すように、本実施形態に係る走行制御システム１００は、物体認識装置としてのＥＣＵ１０と、センサ類２０と、被制御装置３０とを備えている。センサ類２０としては、例えば、画像センサとしてのカメラセンサ２１、ソナーセンサ２２、ヨーレートセンサ２３、車速センサ２４等が備えられている。

カメラセンサ２１は、例えば単眼カメラであり、自車両周辺を撮像する。本実施形態では、自車両５０は、カメラセンサ２１として、フロントカメラ、リアカメラ、右サイドカメラ、左サイドカメラを有している。フロントカメラは、自車両５０のフロントガラスの上端付近等に設置されており、自車両前方の所定領域を撮像する。リアカメラは、自車両５０の後面（例えばトランク付近）に取り付けられており、自車両後方の所定領域を撮像する。右サイドカメラは、自車両５０の右側面（例えばドアミラー付近）に取り付けられており、自車両右側方の所定領域を撮像する。左サイドカメラは、自車両５０の左側面（例えばドアミラー付近）に取り付けられており、自車両左側方の所定領域を撮像する。各カメラにより撮像された画像はＥＣＵ１０へ出力される。

ソナーセンサ２２は、自車両周辺に探査波を送信し、その探査波の反射波を受信することで自車両周辺に存在する物体の距離情報を取得する測距センサである。本実施形態では、自車両５０は、ソナーセンサ２２として、フロントソナー、リアソナー、右サイドソナー、左サイドソナーを有している。フロントソナーは、自車両５０の前面においてその送信方向が自車両前方を向くように取り付けられている。リアソナーは、自車両５０の後面においてその送信方向が自車両後方を向くように取り付けられている。右サイドソナーは、自車両５０の右側面においてその送信方向が自車両右側方を向くように取り付けられている。左サイドソナーは、自車両５０の左側面においてその送信方向が自車両左側方を向くように取り付けられている。

各ソナーは、規定時間毎に探査波である超音波を送信するとともに、物体の表面で反射された反射波を複数のアンテナにより受信することで物体までの距離、物体の方位、及び物体の自車両５０に対する相対速度等を距離情報として取得する。各ソナーは、探査波の送信時刻と反射波の受信時刻とにより、物体までの距離を算出して取得する。また、各ソナーは、複数のアンテナが受信した反射波の位相差により、物体の方位を算出して取得する。さらに、各ソナーは、物体の表面で反射された反射波の、ドップラー効果により変化した周波数により、物体の相対速度を算出して取得する。各ソナーにより撮像された距離情報はＥＣＵ１０へ出力される。なお、本実施形態において、カメラセンサ２１及びソナーセンサ２２が「物体検出センサ」に相当する。

ヨーレートセンサ２３は、自車両５０の旋回角速度を検出する周知のヨーレートセンサとして構成される。車速センサ２４は、車輪の回転速度、つまりは自車両５０の走行速度を検出する。これらのセンサ２３，２４による検出結果は、ＥＣＵ１０に出力される。

ＥＣＵ１０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ，フラッシュメモリ等からなる周知のマイクロコンピュータを備えた制御装置である。ＥＣＵ１０は、自車両周辺の物体の検出点を取得する。ＥＣＵ１０は、カメラセンサ２１から取得される画像に基づいて物体の外表面に沿って検出された複数の検出点を取得するとともに、ソナーセンサ２２から取得される距離情報に基づいて物体の外表面に沿って検出された複数の検出点を取得する。

詳細には、ＥＣＵ１０は、カメラセンサ２１から取得される画像に対して、テンプレートマッチング（パターン認識）等の周知の画像処理を行うことにより、画像内に存在する物体を検出する。本実施形態では、物体を特定するためのテンプレートとして、物体ごとの特徴をパターン化した全身辞書が記憶されている。ＥＣＵ１０は、辞書に記憶された物体の実寸法と、画像上の物体の大きさである画像寸法との比に基づいて物体までの距離を算出する。また、ＥＣＵ１０は、画像の下端部中央を原点として、原点に対する画像上の物体の方位を算出する。ＥＣＵ１０は、画像から算出した物体までの距離及び物体の方位により物体の相対位置及び存在領域等を算出し、これらの情報を各検出点の情報として取得する。

また、ＥＣＵ１０は、ソナーセンサ２２から取得される距離情報に含まれる物体までの距離及び物体の方位により物体の相対位置及び存在領域等を算出し、これらの情報を各検出点の情報として取得する。

ＥＣＵ１０は、取得した複数の検出点に基づいて、自車両周辺に存在する対象物体の形状を認識し、被制御装置３０を用いて自車両５０の駆動力及び制動力を調整することで、自車両５０の運転支援制御を実施する。被制御装置３０は、加速装置であるアクセル装置３１と減速装置であるブレーキ装置３２と操舵装置３３とを有する。アクセル装置３１は、ドライバのアクセル操作又はＥＣＵ１０からの制御指令により、自車両５０に駆動力を付与する。ブレーキ装置３２は、ドライバのブレーキ操作又はＥＣＵ１０からの制御指令により、自車両５０に制動力を付与する。操舵装置３３は、ドライバのハンドル操作又はＥＣＵ１０からの制御指令により、自車両５０の操舵を制御する。

ところで、自車両５０の進行方向前方に第１対象物体Ｂ１が存在する場合、第１対象物体Ｂ１の自車両５０側の外表面ＰＡに対して多重に検出点が検出されることがある。例えば、図２（Ａ）に示すように、同一のソナーセンサ２２（フロントソナー）により異なるタイミング（ｔ１，ｔ２）で検出点が検出されることにより、多重に検出点（白丸、黒丸）が検出される。また、図２（Ｂ）に示すように、異なるセンサであるカメラセンサ２１（フロントカメラ）とソナーセンサ２２（フロントソナー）により同一のタイミングで検出点が検出されることにより、多重に検出点（白丸、白三角）が検出される。なお、本実施形態の各図において、黒丸の検出点は、ソナーセンサ２２により遠距離から検出した検出点を示しており、白丸の検出点は、ソナーセンサ２２により近距離から検出した検出点を示しており、白三角の検出点は、カメラセンサ２１により近距離から検出した検出点を示している。

また、薄い壁状の第２対象物体Ｂ２が存在しており、自車両５０が第２対象物体Ｂ２の周りを走行する場合、第２対象物体Ｂ２の一対の両側の外表面ＰＢ，ＰＣに対してそれぞれ検出点が検出される。具体的には、図３に示すように、自車両５０が第２対象物体Ｂ２の周りを左回りに走行することで、ソナーセンサ２２（左サイドソナー）により第２対象物体Ｂ２の各外表面ＰＢ，ＰＣの検出点（白丸）が時系列で検出される。この場合、各外表面ＰＢ，ＰＣの検出点は、第２対象物体Ｂ２の厚み方向に重なって検出される。

つまり、図２，図３に示す例では、いずれも多重に検出点が検出される。図２に示す例では、多重の検出点のうちから１つの検出点が、対象物体の形状認識に用いる検出点として選択される。しかしながら、黒丸の検出点や白三角の検出点など、第１対象物体Ｂ１の外表面ＰＡから離間した位置座標を示す検出点が選択されると、第１対象物体Ｂ１の外表面ＰＡの形状の認識精度が低下することが懸念される。一方、図３に示す例では、多重の検出点の全てが、対象物体の形状認識に用いる検出点として選択される。しかしながら、図３に示す例において、多重の検出点が、同一の外表面に対して検出されたものであると誤認識され、多重の検出点のうちから１つの検出点が選択されると、本来有効な検出点の情報が失われ、第２対象物体Ｂ２の形状の認識精度が低下することが懸念される。これらの場合、認識した対象物体の形状に基づいて運転支援制御を行っても、自車両５０を適正に運転支援制御することができない。

そこで、本実施形態では、対象物体の外表面に沿って検出された検出点ごとにカメラセンサ２１及びソナーセンサ２２の検出方向θを判定する。ここで、検出方向θは、各検出点とその検出点が検出された際のカメラセンサ２１又はソナーセンサ２２の位置との結ぶベクトルの方向を示す。例えば、互いに直交する第１方向Ｄ１及び第２方向Ｄ２における上記ベクトルの方向を示す。そして、判定した検出方向θに基づいて、その検出点が検出された外表面の向きを特定するようにした。これにより、仮に対象物体の形状によって多重に検出点が検出されたとしても、その多重の要因を把握することが可能となり、対象物体の形状を適正に認識することができる。

図４に、本実施形態の運転支援処理のフローチャートを示す。ＥＣＵ１０は、自車両５０の起動中において、所定周期ごとに運転支援処理を繰り返し実施する。

運転支援処理を開始すると、ステップＳ１１では、カメラセンサ２１及びソナーセンサ２２により対象物体を検出する。運転支援処理が繰り返し実施されることで、ステップＳ１１の処理が繰り返し実施される。その結果、自車両５０の走行中において、対象物体が第１対象物体Ｂ１である場合に、外表面ＰＡの検出点を複数回に亘って検出することが可能となり、検出対象が第２対象物体Ｂ２である場合に、各外表面ＰＢ，ＰＣの検出点を時系列で検出することが可能となる。

ステップＳ１２では、ステップＳ１１で取得された検出点が多重であるか否かを判定する。例えば、第１センサの検出点を含む第１検出点群と第２センサタの検出点を含む第２検出点群とに分けた場合に、それら各群の検出点が多重であるか否かを判定する。検出点が多重である場合には、ステップＳ１３に進む。一方、検出点が多重でない場合には、ステップＳ２５に進む。図５（Ａ）に示す例では、対象物体に対して、白丸、白三角、及び黒丸の検出点が多重に取得されている。

ステップＳ１３では、取得された検出点を格子状の区画に割り当てる。自車両５０周辺の空間には、互いに直交する第１方向Ｄ１及び第２方向Ｄ２における各々所定間隔で座標位置が設定されている。具体的には、図５（Ｂ）に示すように、自車両５０周辺の空間が、第１方向Ｄ１に延びる複数の格子線と、第２方向Ｄ２に延びる複数の格子線により、格子状の区画に区分されており、各区分に座標位置が設定されている。ステップＳ１３では、各検出点の相対位置の情報に基づいて、各検出点に対応する区画を抽出し、その検出点を抽出された区画に割り当てる。なお、１つの区画に複数の検出点が割り当てられる場合には、それらの検出点から１つの検出点を選択する。これにより、各区分に対応する座標位置ごとに検出点が割り当てられる。本実施形態において、ステップＳ１３の処理が「検出点取得部」に相当する。

なお、第１方向Ｄ１及び第２方向Ｄ２は、自車両５０の進行方向によらず所定の俯瞰座標における軸方向に設定されている。例えば、自車両５０のナビゲーションシステムのマップ情報における東西方向を第１方向Ｄ１とし、南北方向を第２方向Ｄ２としてもよい。また、自車両５０が起動した際の左右の後輪を結ぶ直線の方向を第１方向Ｄ１とし、その方向に直交する方向を第２方向Ｄ２としてもよい。

ステップＳ１４では、ステップＳ１３で検出点が割り当てられた区画の並び方向（以下、単に区画の並び方向）が第２方向Ｄ２であるか否かを判定する。図５（Ｂ）に示すように、区画の並び方向は、同種の検出点（白丸，白三角，黒丸）が割り当てられた区画が並ぶ方向を示しており、図５（Ｂ）に示す例では、区画の並び方向は第２方向Ｄ２となる。区画の並び方向と第２方向Ｄ２との間の角度が４５度よりも小さく、区画の並び方向が第２方向Ｄ２である場合には、ステップＳ１５に進む。一方、区画の並び方向と第２方向Ｄ２との間の角度が４５度よりも大きく、区画の並び方向が第１方向Ｄ１である場合には、ステップＳ１７に進む。

ステップＳ１５では、探索方向を第１方向Ｄ１に設定する。続くステップＳ１６では、各検出点の検出方向θが第１方向Ｄ１（探索方向）における正負の方向のいずれであるかを判定する。図５（Ｃ）に示すように、各検出点の情報には検出方向θが含まれている。ステップＳ１６では、検出方向θを第１方向成分と第２方向成分とに分解し、検出方向θの第１方向成分が第１方向Ｄ１と同一方向であるか否かを判定する。検出方向θの第１方向成分が第１方向Ｄ１と同一方向である場合、検出方向θが第１方向Ｄ１における正方向であると判定し、検出方向θの第１方向成分が第１方向Ｄ１と反対方向である場合、検出方向θが第１方向Ｄ１における負方向であると判定する。

ステップＳ１６の判定は、対象物体の外表面に沿って検出された検出点ごとに、詳細には区画に割り当てられた検出点ごとに行われる。例えば、図５（Ｂ）に示すように、検出点が割り当てられた区画が、第１方向Ｄ１においてｍ列（ｍは２以上の自然数）の範囲に存在し、第２方向Ｄ２においてｎ列（ｎは２以上の自然数）の範囲に存在する場合、第１方向Ｄ１に並ぶｍ個の区画列を第１座標列Ｈ１に設定する。そして、第１座標列Ｈ１を第２方向Ｄ２に走査しつつ、当該第１座標列Ｈ１に含まれる区画に割り当てられた検出点ごとに、検出方向θが第１方向Ｄ１における正負の方向のいずれであるかを判定する。なお、本実施形態において、ステップＳ１６の処理が「第１判定処理」に相当する。

ステップＳ１７では、探索方向を第２方向Ｄ２に設定する。続くステップＳ１８では、各検出点の検出方向θが第２方向Ｄ２（探索方向）における正負の方向のいずれであるかを判定する。ステップＳ１８では、検出方向θの第２方向成分が第２方向Ｄ２と同一方向である場合に、検出方向θが第２方向Ｄ２における正方向であるか否かを判定する。検出方向θの第２方向成分が第２方向Ｄ２と同一方向である場合、検出方向θが第２方向Ｄ２における正方向であると判定し、検出方向θの第２方向成分が第２方向Ｄ２と反対方向である場合、検出方向θが第２方向Ｄ２における負方向であると判定する。

ステップＳ１８の判定は、対象物体の外表面に沿って検出された検出点ごとに行われる。具体的には、検出点が割り当てられた区画が、第１方向Ｄ１においてｍ列の範囲に存在し、第２方向Ｄ２においてｎ列の範囲に存在する場合、第２方向Ｄ２に並ぶｎ個の区画列を第２座標列Ｈ２に設定する。そして、第２座標列Ｈ２を第１方向Ｄ１に走査しつつ、第２座標列Ｈ２に含まれる区画に割り当てられた検出点ごとに検出方向θが探索方向における正負の方向のいずれであるかを判定する。なお、本実施形態において、ステップＳ１８の処理が「第２判定処理」に相当し、ステップＳ１６，Ｓ１８の処理が「方向判定部」に相当する。

ステップＳ１９～Ｓ２１では、ステップＳ１６，Ｓ１８における判定結果に基づいて、対象物体の外表面のうち、検出点が検出された外表面である被検出面の向きを特定する。具体的には、ステップＳ１９では、ステップＳ１６，Ｓ１８で設定された複数の座標列Ｈ１，Ｈ２のうち、判定結果に正負の方向が混在している座標列Ｈ１，Ｈ２の割合が所定割合よりも高いか否かを判定する。正負の方向が混在している座標列Ｈ１，Ｈ２の割合が所定割合よりも低い場合、ステップＳ２０に進む。ステップＳ２０では、被検出面が１面であると特定するとともに、その被検出面の向きを特定し、ステップＳ２３に進む。例えば、図５（Ｃ）に示すように、判定結果に正負の方向が混在していない第１座標列Ｈ１の過半数において、それらの第１座標列Ｈ１に含まれる検出点の判定結果が正方向である場合、被検出面は第１方向Ｄ１の負方向を向いていると特定される。

一方、正負の方向が混在している座標列Ｈ１，Ｈ２の割合が所定割合よりも高い場合、ステップＳ２１に進む。ステップＳ２１では、対象物体の被検出面が２面であると特定する。この場合、２面の被検出面は、第１方向Ｄ１又は第２方向Ｄ２において互いに反対方向を向いていると特定される。なお、本実施形態において、ステップＳ１９～Ｓ２１の処理が「特定部」に相当する。

ステップＳ２２では、２面の被検出面のうち、少なくとも一方の被検出面において、多重に検出点を検出しているか否かを判定する。少なくとも一方の被検出面において、多重に検出点を検出している場合には、ステップＳ２３に進む。一方、いずれの被検出面においても、多重に検出点を検出していない場合には、ステップＳ２５に進む。

ステップＳ２３では、検出点ごとに、物体検出の精度情報を取得する。具体的には、各検出点の情報に含まれる物体までの距離の情報と検出したセンサの情報とに基づいて精度情報を取得する。なお、本実施形態において、ステップＳ２３の処理が「精度取得部」に相当する。

図６に示すように、近距離におけるソナーセンサ２２の検出精度は、近距離におけるカメラセンサ２１の検出精度よりも高い。カメラセンサ２１及びソナーセンサ２２の検出精度は、物体までの距離が長くなるほど低下し、その低下度合は、カメラセンサ２１よりもソナーセンサ２２のほうが大きい。そのため、遠距離におけるソナーセンサ２２の検出精度は、近距離におけるカメラセンサ２１の検出精度よりも低い。したがって、カメラセンサ２１及びソナーセンサ２２の相互において各検出点までの距離に応じた検出精度は、近距離におけるソナーセンサ２２（白丸）、近距離におけるカメラセンサ２１（白三角）、遠距離におけるカメラセンサ２１、遠距離におけるソナーセンサ２２（黒丸）の順に低くなる。ステップＳ２３では、上記の検出精度の優劣の情報を、検出点ごとの精度情報として取得する。

ステップＳ２４では、ステップＳ２３で取得された検出点ごとの精度情報に基づいて、対象物体の形状認識に用いる検出点を選択する。例えば、同一の第１座標列Ｈ１において検出方向θが第１方向Ｄ１における正負の同じ方向となる検出点が２以上含まれる場合には、それら正負の同じ方向となる検出点のうち、検出精度が高い検出点を選択する。また、同一の第２座標列Ｈ２において検出方向θが第２方向Ｄ２における正負の同じ方向となる検出点が２以上含まれる場合には、それら正負の同じ方向となる検出点のうち、検出精度が高い検出点を選択する。なお、本実施形態において、ステップＳ２４の処理が「選択部」に相当する。

ステップＳ２５では、検出点に基づいて対象物体の形状を認識する。具体的には、ステップＳ１２において、検出点が多重に取得されていないと判定された場合には、ステップＳ１１で取得された検出点に基づいて、対象物体の形状を認識する。また、ステップＳ１２において、検出点が多重に取得されていると判定された場合には、ステップＳ２０，Ｓ２１で特定された被検出面の向きに基づいて、対象物体の形状を認識する。この場合に、ステップＳ２４において、検出点が選択されている場合には、選択された検出点に基づいて、対象物体の形状を認識する。なお、本実施形態において、ステップＳ２５の処理が「認識部」に相当する。

ステップＳ２６では、ステップＳ２５で認識した対象物体の形状に基づいて、自車両５０の運転支援制御を実施し、本処理を一旦終了する。

続いて、図７に、運転支援処理におけるステップＳ１５～Ｓ２４の処理を具体化した検出点の選択方法について説明する。以下では、図７に示す第１座標列Ｈ１を用いて、被検出面の形状認識に用いる検出点の選択方法を説明する。図７に示す第１座標列Ｈ１では、第１方向Ｄ１に連続して並ぶ４つの区画に、第１～第４検出点Ｐ１～Ｐ４がこの順に割り当てられている。

検出点の選択方法において、ＥＣＵ１０は、まず、第１～第４検出点Ｐ１～Ｐ４の検出方向θを用いて、各検出点Ｐ１～Ｐ４の検出方向θが第１方向Ｄ１における正負の方向のいずれであるかを判定する（ステップＳ１５，Ｓ１６に対応）。図７に示すように、第１～第４検出点Ｐ１～Ｐ４のうち、第１～第３検出点Ｐ１～Ｐ３は、検出方向θの第１方向成分が第１方向Ｄ１と同一方向の検出点であり、第４検出点Ｐ４は、検出方向θの第１方向成分が第１方向Ｄ１と反対方向の検出点である。つまり、第１～第３検出点Ｐ１～Ｐ３の判定結果は、正方向となり、第４検出点Ｐ４の判定結果は、負方向となる。そのため、対象物体に第１方向Ｄ１の正方向を向いている被検出面が存在する場合には、その被検出面の形状認識に用いる検出点として、第４検出点Ｐ４が選択される。

一方、対象物体に第１方向Ｄ１の負方向を向いている被検出面が存在する場合には、その被検出面の形状認識に用いる検出点は、第１～第３検出点Ｐ１～Ｐ３から選択される（ステップＳ２３，Ｓ２４に対応）。この場合、ＥＣＵ１０は、第１～第３検出点Ｐ１～Ｐ３の精度情報を用いて、被検出面の形状認識に用いる検出点を選択する。図７に示す例では、第１検出点Ｐ１は黒丸の検出点であり、第２検出点Ｐ２は白三角の検出点であり、第３検出点Ｐ３は白丸の検出点である。つまり、第１～第３検出点Ｐ１～Ｐ３のうち、第３検出点Ｐ３の検出精度が最も高い。そのため、対象物体に第１方向Ｄ１の正方向を向いている被検出面が存在する場合には、その被検出面の形状認識に用いる検出点として、第３検出点Ｐ３が選択される。

図８に、検出点の選択方法において、検出方向θ及び精度情報を用いて検出点を選択する効果について説明する。図８（Ａ）に示すように、対象物体が第１対象物体Ｂ１であり、第１対象物体Ｂ１の被検出面である外表面ＰＡに対して多重に検出点が検出された場合、検出点ごとの精度情報が取得されないと、検出精度が低い検出点により外表面ＰＡの形状が認識されることがあり、この場合、外表面ＰＡの形状の認識精度が低下する。本実施形態では、検出点ごとの精度情報に基づいて検出点が選択されるため、検出精度が高い検出点により外表面ＰＡの形状を適正に認識することができる。

また、図８（Ｂ）に示すように、対象物体が第２対象物体Ｂ２であり、第２対象物体Ｂ２の被検出面である外表面ＰＢ，ＰＣの検出点が検出された場合、検出点ごとの検出方向θが取得されないと、これらの検出点が同一の外表面に対して検出されたものであると誤認識され、外表面ＰＢ，ＰＣの検出点のうちから１つの検出点が選択されると、本来有効な検出点の情報が失われ、第２対象物体Ｂ２の形状の認識精度が低下する。本実施形態では、検出点ごとの検出方向θに基づいて検出点が選択されるため、２つの外表面ＰＢ，ＰＣの形状を適正に認識することができる。

以上詳述した本実施形態によれば、以下の効果が得られるようになる。

対象物体の外表面に沿って検出された検出点ごとに検出方向θを判定し、その検出方向θに基づいて、対象物体の外表面の向きを特定するようにした。これにより、仮に対象物体の形状によって多重に検出点が検出されたとしても、その多重の要因を把握することが可能となり、対象物体の形状を適正に認識することができる。

互いに直交する第１方向Ｄ１及び第２方向Ｄ２において各々所定間隔で区分される区画に検出点を割り当てておき、割り当てられた検出点ごとに、検出方向θが第１方向Ｄ１における正負の方向のいずれであるかの判定と、検出方向θが第２方向Ｄ２における正負の方向のいずれであるかの判定とを実施する。そして、その判定結果に基づいて、対象物体の外表面の向きを特定するようにした。これにより、対象物体の外表面の向きを効率良くかつ適正に認識することができる。

具体的には、第１方向Ｄ１に並ぶｍ列の座標列をそれぞれ第１座標列Ｈ１とし、第１座標列Ｈ１を第２方向Ｄ２に走査しつつ、当該第１座標列Ｈ１に含まれる各区画に割り当てられた検出点ごとに、検出方向θが第１方向Ｄ１における正負の方向のいずれであるかを判定する処理を実施するようにした。又は、第２方向Ｄ２に並ぶｎ列の座標列をそれぞれ第２座標列Ｈ２とし、第２座標列Ｈ２を第１方向Ｄ１に走査しつつ、当該第２座標列Ｈ２に含まれる各区画に割り当てられた検出点ごとに、検出方向θが第２方向Ｄ２における正負の方向のいずれであるかを判定する処理を実施するようにした。これにより、第１座標列Ｈ１又は第２座標列Ｈ２ごとに、対象物体の外表面の向きを適正に認識することができる。

同一の第１座標列Ｈ１において検出方向θが第１方向Ｄ１における正負の同じ方向となる検出点が２以上含まれる場合、又は同一の第２座標列Ｈ２において検出方向θが第２方向Ｄ２における正負の同じ方向となる検出点が２以上含まれる場合には、検出点ごとに精度情報を取得し、この精度情報が示す検出点の検出精度に基づいて、物体認識に用いる検出点を選択するようにした。これにより、検出精度のよい検出点を用いて、対象物体の外表面の形状を精度よく認識することができる。

カメラセンサ２１及びソナーセンサ２２により対象物体を検出する場合、対象物体までの距離に応じて、各センサ２１，２２の検出精度の優劣が変わる。そこで、カメラセンサ２１及びソナーセンサ２２の相互において各検出点までの距離に応じた検出精度の優劣の情報を、検出点ごとの精度情報として取得するようにした。これにより、物体までの距離に応じた各センサの特性を考慮して、対象物体の外表面の形状を精度よく認識することができる。

（その他の実施形態）
上記各実施形態は、以下のように変更して実施してもよい。

・上記実施形態では、運転支援処理において、検出点ごとの検出方向θ及び精度情報を用いて検出点を選択する例を示したが、検出方向θ及び精度情報のうち、検出方向θのみを用いて検出点を選択するようにしてもよい。これにより、仮に対象物体が薄い壁状の形状であることによって多重に検出点が検出されたとしても、その多重の要因を把握することが可能となり、対象物体の形状を適正に認識することができる。

・上記実施形態では、運転支援処理において、検出方向θが探索方向における正負の方向のいずれであるかの判定処理、及び検出面の選択処理を、第１方向Ｄ１及び第２方向Ｄ２の両方で実施する例を示したが、第１方向Ｄ１及び第２方向Ｄ２のいずれか一方のみで実施するようにしてもよい。

この場合、第１方向Ｄ１及び第２方向Ｄ２のいずれか一方である直線状の所定方向において所定間隔で区分される区画に検出点を割り当てておき、割り当てられた検出点ごとに、検出方向θが所定方向における正負の方向のいずれであるかの判定を実施する。そして、その判定結果に基づいて、対象物体の外表面の向きを特定する。これにより、所定方向における対象物体の外表面の向きを効率良くかつ適正に認識することができる。

・撮像装置は、単眼カメラに限られず、ステレオカメラであってもよい。送信波及び反射波を用いる装置は、ソナーセンサ２２に限られず、レーダセンサであってもよい。

・本開示に記載の物体認識装置及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の物体認識装置及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の物体認識装置及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

１０…ＥＣＵ、２１…カメラセンサ、２２…ソナーセンサ。

Claims (6)

1. 物体を検出する物体検出センサ（２１，２２）を有する車両に適用され、車両の走行中において、前記物体検出センサにより検出された物体の検出点として、対象物体の外表面に沿って検出された複数の検出点を取得し、その複数の検出点に基づいて前記対象物体を認識する物体認識装置（１０）であって、
   前記対象物体の外表面に沿って検出された前記検出点ごとに前記物体検出センサの検出方向を判定する方向判定部と、
   前記方向判定部により判定された前記検出方向に基づいて、前記対象物体の外表面の向きを特定する特定部と、
   前記特定部により特定された前記対象物体の外表面の向きに基づいて、当該対象物体を認識する認識部と、
   を備える物体認識装置。
2. 直線状の所定方向において所定間隔で座標位置を割り当てておき、その座標位置ごとに前記検出点を取得する検出点取得部を備え、
   前記方向判定部は、前記各座標位置における前記検出点ごとに、前記検出方向が前記所定方向における正負の方向のいずれであるかの判定を実施し、
   前記特定部は、前記検出方向が前記所定方向における正負の方向のいずれであるかの判定結果に基づいて、前記対象物体の外表面の向きを特定する、請求項１に記載の物体認識装置。
3. 互いに直交する第１方向及び第２方向における各々所定間隔で座標位置を割り当てておき、その座標位置ごとに前記検出点を取得する検出点取得部を備え、
   前記方向判定部は、前記各座標位置における前記検出点ごとに、前記検出方向が前記第１方向における正負の方向のいずれであるかの判定と、前記検出方向が前記第２方向における正負の方向のいずれであるかの判定とを実施し、
   前記特定部は、前記検出方向が前記第１方向における正負の方向のいずれであるかの判定結果と、前記検出方向が前記第２方向における正負の方向のいずれであるかの判定結果とに基づいて、前記対象物体の外表面の向きを特定する、請求項１に記載の物体認識装置。
4. 前記第１方向及び前記第２方向に並ぶ前記各座標位置について、前記第１方向に並ぶｍ列の座標列をそれぞれ第１座標列とする一方、前記第２方向に並ぶｎ列の座標列をそれぞれ第２座標列としており、
   前記方向判定部は、
   前記第１座標列を前記第２方向に走査しつつ、当該第１座標列に含まれる前記各座標位置における前記検出点ごとに、前記検出方向が前記第１方向における正負の方向のいずれであるかを判定する第１判定処理と、
   前記第２座標列を前記第１方向に走査しつつ、当該第２座標列に含まれる前記各座標位置における前記検出点ごとに、前記検出方向が前記第２方向における正負の方向のいずれであるかを判定する第２判定処理とを実施する、請求項３に記載の物体認識装置。
5. 前記検出点ごとに、物体検出の精度情報を取得する精度取得部と、
   前記方向判定部による判定結果として、同一の前記第１座標列において前記検出方向が前記第１方向における正負の同じ方向となる前記検出点が２以上含まれる場合と、同一の前記第２座標列において前記検出方向が前記第２方向における正負の同じ方向となる前記検出点が２以上含まれる場合との少なくともいずれかにおいて、前記精度取得部により取得された前記検出点ごとの精度情報に基づいて、前記認識部での物体認識に用いる前記検出点を選択する選択部と、
   を備える請求項４に記載の物体認識装置。
6. 車両は、前記物体検出センサとして、物体を撮像する画像センサ（２１）と、送信波及び受信波により物体までの距離を測定する測距センサ（２２）とを有しており、
   前記精度取得部は、前記画像センサ及び前記測距センサの相互において前記各検出点までの距離に応じた検出精度の優劣を含む情報を、前記検出点ごとの精度情報として取得する、請求項５に記載の物体認識装置。

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