JP2023115057A - 測定装置、測定方法、及び、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】１つの地物に対する１周期中のスキャンにより移動体の速度を算出することが可能な測定装置を提供する。
【解決手段】測定装置は、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する。また、測定装置は、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する。そして、測定装置は、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する。
【選択図】図７

Description

本発明は、移動体の速度を測定する技術に関する。

ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）等の測定装置により、周辺物体との距離及び相対速度を測定し、その結果から自車両の速度を推定する手法が知られている（例えば特許文献１参照）。

特開２０１４－８９６８６号公報

特許文献１に記載の手法では、車と周辺物体の複数グループについて相対速度を取得し、その中で一番信頼度の高いデータを採用している。このため、センサによる複数回のスキャンが必要となり、また、対象のグループ数が減ると精度が低下するという課題がある。

本発明が解決しようとする課題としては、上記のものが例として挙げられる。本発明は、１つの地物に対する１周期中のスキャンにより移動体の速度を算出することが可能な測定装置を提供することを目的とする。

請求項に記載の発明は、測定装置であって、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得部と、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得部と、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出部と、を備え、前記第１領域は前記地物の一端であり、前記第２領域は前記地物の他端であることを特徴とする。

請求項に記載の発明は、測定装置により実行される測定方法であって、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得工程と、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得工程と、前記第１取得工程及び前記第２取得工程の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出工程と、を備え、前記第１領域は前記地物の一端であり、前記第２領域は前記地物の他端であることを特徴とする。

請求項に記載の発明は、コンピュータを備える測定装置によって実行されるプログラムであって、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得部、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得部、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出部、として前記コンピュータを機能させ、前記第１領域は前記地物の一端であり、前記第２領域は前記地物の他端であることを特徴とする。

車両が移動する場合にＬｉＤＡＲにより地物を検出する様子を示す。 地物の検出時間における地物の検出座標を説明する図である。 地物の検出時間における車両の移動量の計算例である。 地物である標識の横幅が既知の場合に車体速度を計算する例を示す。 １つの標識から高さの異なる複数の横データ列を取得する例を示す。 実施例に係る測定装置の構成を示す。 車体速度算出処理のフローチャートである。

本発明の好適な実施形態では、測定装置は、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得部と、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得部と、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出部と、を備える。

上記の測定装置は、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する。また、測定装置は、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する。そして、測定装置は、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する。これにより、１つの地物に対する１周期中のスキャンにより移動体の速度を算出することが可能となる。

上記の測定装置の一態様は、前記第１領域についての前記距離及び前記角度に基づき前記移動体の位置を中心とした前記第１領域の座標である第１座標を算出するとともに、前記第２領域についての前記距離及び前記角度に基づき前記移動体の位置を中心とした前記第２領域の座標である第２座標を算出する座標算出部を備え、前記速度算出部は、前記第１座標と、前記第２座標と、前記地物の幅と、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間とに基づき前記移動体の速度を算出する。この態様では、地物の第１領域に対応する第１座標と、第２領域に対応する第２座標を利用して、移動体の速度を算出する。

好適な例では、前記第１座標を（ｘ_１，ｙ_１）、前記第２座標を（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）、前記地物の幅をＷ、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間をΔＴとしたとき、前記速度算出部は

により前記移動体の速度Ｖを算出する。

上記の測定装置の他の一態様は、前記一の地物について、前記第１領域と前記第２領域の異なる複数の組み合わせについて前記速度算出部が算出した前記移動体の速度を平均した平均速度を算出する平均速度算出部を備える。この態様では、一の地物についての第１領域及び第２領域の複数の組み合わせ毎に移動体の速度を算出し、それらを平均化することにより精度を高めることができる。

本発明の他の実施形態では、測定装置により実行される測定方法は、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得工程と、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得工程と、前記第１取得工程及び前記第２取得工程の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出工程と、を備える。この方法によっても、１つの地物に対する１周期中のスキャンにより移動体の速度を算出することが可能となる。

本発明の他の好適な実施形態では、コンピュータを備える測定装置によって実行されるプログラムは、移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得部、前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得部、前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出部、として前記コンピュータを機能させる。このプログラムをコンピュータで実行することにより上記の測定装置の実現することができる。このプログラムは記憶媒体に記憶して取り扱うことができる。

以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。

［原理説明］
水平方向にスキャンするタイプのＬｉＤＡＲの場合、対象とする地物の左端と右端を検出する時刻が異なるので、その時間内に車両自身が移動すると、検出の基準位置と基準方位が異なることになる。図１（Ａ）は、ＬｉＤＡＲにより１つの地物を検出する間に車両が移動する様子を示す。地物の左端を検出するときには車両は位置Ｐ_１にあり、地物の右端を検出するときには車両は位置Ｐ_ｎに移動している。

図１（Ｂ）は、図１（Ａ）の例においてＬｉＤＡＲで検出した地物上の点の座標（ｒ、θ）を、車両の位置を原点とした（ｘ，ｙ）座標に変換したものを示す。車両の移動に伴って地物までの距離と方向が変化するため、地物の平面が歪んだものとなってしまう。その結果、地物の中心（又は重心）座標と法線ベクトルとがずれてしまう。

図２（Ａ）に示すように、水平スキャン型のＬｉＤＡＲのスキャン周期がＴ［ｓ］の場合、スキャン角周波数ω［ｒａｄ／ｓ］は、ω＝２π／Ｔとなり、ｒ［ｍ］先でのビームが移動する速度はｒω［ｍ／ｓ］となる。そこに幅Ｗ［ｍ］の道路標識があった場合、その道路標識を検出（スキャン）する時間ΔＴは以下となる

つまり、図２（Ａ）のようにＬｉＤＡＲのスキャンが時計回りであるとすると、道路標識の左端と右端の検出にΔＴの時間差があることになる。仮に、ＬｉＤＡＲのスキャン周期が１００［ｍｓ］の場合、１０［ｍ］先の６０［ｃｍ］幅の道路標識をビームが検出する時間は、式（１）にＴ＝０．１、ｒ＝１０、Ｗ＝０．６を代入して、ΔＴ＝０．９５５［ｍｓ］と求められる。車両の速度が１００［ｋｍ／ｈ］の時を想定すると、ΔＴ＝０．９５５［ｍｓ］の間に、車両は２．６５［ｃｍ］進むことになる。また、仮に道路標識がもっと近く、２［ｍ］先の位置にあるとすると、ｒ＝２を代入して、ΔＴ＝４．７７５［ｍｓ］となり、車両は１３．２６［ｃｍ］進むことになる。

従って、車両の速度が速いほど、また対象の地物が近いほど、地物の検出時間内における車両の移動距離が長くなる。

上記の考察で見積もりした道路標識の計測時間は数ｍｓ程度であり、その時間内では車両の速度やヨーレートの変化はほぼ無いとみなすことができるので、道路標識を計測する時間内では車両速度とヨーレートは一定値と近似できる。よって、一定の車両速度とヨーレートの値を用いて地物の検出座標を求めてみる。

例えば、図２（Ｂ）において、Ｐ_ｋ点で計測した地物の座標を、Ｐ_１点の座標系を用いた値に変換する。そのため、座標の回転角度と移動ベクトルを求めて座標変換を行う。順番としては、まずＰ_ｋ点において破線で示す座標軸へと座標を回転させ、その後、ｘ方向とｙ方向の位置の差分（Δｘ_ｋ，Δｙ_ｋ）を加算する。

まず、Ｐ_ｋ点で計測した距離ｒ_ｋと角度θ_ｋから、以下のようにＰ_ｋ点を原点とするｘｙ座標系の値（ｘ_ｋ，ｙ_ｋ）が得られているものとする

ヨーレートΨ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}が一定という前提があるため、Ｐ_１点からＰ_ｋ点までのΔｔ_ｋ間の方向の変化量Ψ_ｋは次式となる

また、仮想的な中心点Ｏからの回転半径Ｒを想定すると

となるため、Δｘ_ｋとΔｙ_ｋは以下のように表すことができる

よって、Ｐ_ｋ点で計測する地物の座標は、Ｐ_１点を基準位置にすると、以下で計算される

ここで、地物の検出時間ΔＴ＝４．７７５［ｍｓ］の場合に、どのくらい車体が移動するかを式（３）、（４）を用いて計算した結果を図３に示す。なお、通常の走行においては、ヨーレート値は１０数［ｄｅｇ／ｓ］以下が普通である。

図３に示す結果から、ヨーレートが大きくても、横方向の移動量は非常に少ないことがわかる。また、縦方向の移動距離は、ヨーレートΨ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}によらず、車体速度Ｖのみに関係することがわかる。この理由は、ΔＴの値が小さいため、Ψ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}ΔＴの値も小さく、Ψ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}＝９０［ｄｅｇ／ｓ］の場合でも、Ψ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}ΔＴ＝０．４３［ｄｅｇ／ｓ］程度にしかならず、Ψ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}ΔＴ＝０［ｄｅｇ／ｓ］の直進走行とほとんど変わらないからである。これは、回転半径Ｒが大きな円における短い円弧に相当する。従って、ΔＴが小さいときは、ヨーレートΨ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}＝０とみなすことができる。即ち、地物座標は、式（５）を簡略化した以下の式（６）で示すことができる

なお、これが言えるのは、車体速度は大きな値に成り得るが、ヨーレート値は大きな値とならないからである。つまり並進速度に比べると旋回速度が大きくない自動車運動の特有の性質のためである。

ここで、高度化地図情報を参照することにより、対象とする地物の形状と横幅が予め判っているとする。例えば、対象とする地物を参照した結果、その地物が破損や変形のない平面形状の道路標識であり、横幅がＷ［ｍ］であることが事前に把握できているとする。この場合、地物の検出データの最初は道路標識の左端に対応し、検出データの最後は道路標識の右端に対応する。

この関係を利用すると、道路標識の左端の点（ｘ_１，ｙ_１）と右端の点（ｘ’_ｎ，ｙ’_ｎ）の間の距離はＷであるため

となる。これに式（６）を代入し

となる。よって

が得られる。従って、以下の式（７）により車体速度Ｖを求めることができる

即ち、対象とする地物の横幅Ｗと、その地物を検出した際の左端の点の座標（以下、「左端座標」と呼ぶ。）（ｘ_１，ｙ_１）と、右端の点の座標（以下、「右端座標」と呼ぶ。）（ｘ’_ｎ，ｙ’_ｎ）と、その２点の時間間隔である検出時間ΔＴを用いて、車体速度Ｖを計算することができる。ここで算出される速度は、ＬｉＤＡＲによる１回のスキャン中の地物検出の間に計算されるため、瞬時的な速度である。従って、車両が加速中や減速中であっても、その瞬間の速度を求めることが可能となる。ＬｉＤＡＲの次のスキャンにおいて同様の速度計算を行うことで、スキャン周期ごとの速度変化も算出できるため、移動体の加速度を把握することもできる。

なお、上記の道路標識の左端及び右端は本発明における部分領域の一例であり、左端は本発明の第１領域の一例であり、右端は本発明の第２領域の一例である。また、ＬｉＤＡＲ１２により道路標識の左端を検出する時刻は本発明の第１時刻の一例であり、右端を検出する時刻は本発明の第２時刻の一例である。さらに、左端座標は本発明の第１座標の一例であり、右端座標は本発明の第２座標の一例である。

次に、図４を参照して、上記の式（７）による数値計算例を示す。いま、車両がＶ＝１００［ｋｍ/ｈ］、ヨーレートΨ_{＿ｄｏｔ（ｔ）}＝－９０［ｄｅｇ／ｓ］で走行し、横幅Ｗ＝６０［ｃｍ］の平面形状の道路標識を検出したとする。自車位置を中心とした座標における地物の検出座標は、道路標識の左端座標が（１．６０，１．２０）、右端座標が（２．００８５，０．９０）であった。また、道路標識の左端から右端までの検出時間ΔＴは４．０［ｍｓ］であった。この検出結果を基に、式（７）を用いて車体速度Ｖを算出する。

式（７）に、ｘ_１＝１．６０、ｙ_１＝１．２０、ｘ_ｎ＝２．００８５、ｙ_ｎ＝０．９０、ΔＴ＝０．００４、Ｗ＝０．６を代入すると、Ｖ＝１００［ｋｍ/ｈ］が得られる。よって、真値と同じ速度が算出された。

但し、この数値計算例においては、ＬｉＤＡＲの計測精度の誤差が極めて少ないものとしている。実際には、ＬｉＤＡＲの計測精度は１ｃｍ程度であるため、検出される右端座標はｘ_ｎ＝２．０１となる。この値を用いて計算しなおすと、Ｖ＝９８．７［ｋｍ/ｈ］となり、誤差が大きくなる。

しかし、四角形状の道路標識の場合は、図５に例示するように通常は高さ位置が変わっても横幅は同じであるため、いくつかの高さの横データ列に対して同じ計算を行い、その平均をとることで、算出される車体速度Ｖの精度を上げることができる。例えば、垂直方向に複数ラインをスキャンするタイプのＬｉＤＡＲであれば、図５に示すように、同一の道路標識についてｍ本の横データ列が取得できた場合には、各横データ列に基づいて式（７）により算出されたｍ個の車体速度Ｖの合計をｍで除算して平均速度Ｖ_ａｖｅを求めることができる。

［装置構成］
図６は、実施例に係る測定装置の構成を示す。測定装置１０は、高度化地図ＤＢ１１と、ＬｉＤＡＲ１２と、演算部１３とを備える。高度化地図ＤＢ１１は、地物毎に高度化地図情報を記憶している。高度化地図情報は、地図上におけるその地物の位置と、その地物の形状及び横幅を含む属性情報とを含む。なお、高度化地図ＤＢ１１を測定装置１０の内部に設ける代わりにサーバなどに設け、測定装置１０が通信によりサーバ経由で高度化地図ＤＢ１１にアクセスするように構成してもよい。

ＬｉＤＡＲ１２は、対象となる地物までの距離ｒと、車両から見た地物の方向と車両の進行方向とのなす角度θとを測定し、演算部１３へ供給する。また、ＬｉＤＡＲ１２は、地物の左端から右端までスキャンする間の時間、即ち検出時間ΔＴを計測し、演算部１３へ供給する。

演算部１３は、高度化地図ＤＢ１１から、対象となる地物の形状及び横幅Ｗを取得する。また、演算部１３は、ＬｉＤＡＲ１２から前述の距離ｒ及び角度θを取得し、これらに基づいて自車位置を中心とした地物の座標を算出する。そして、演算部１３は、算出された地物の座標のうちの左端座標（ｘ_１，ｙ_１）及び右端座標（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と、検出時間ΔＴと、地物の幅Ｗとを用いて、前述の式（７）により車体速度Ｖを算出する。また、同一の地物について、図５に例示するように高さの異なる複数の横データ列が取得できた場合には、演算部１３は、各横データに基づいて算出した複数の車体速度Ｖを平均化して上記の平均速度Ｖ_ａｖｅを算出する。

上記の構成において、ＬｉＤＡＲ１２は本発明の第１取得部の一例であり、演算部１３は本発明の第２取得部、速度算出部、座標算出部及び平均速度算出部の一例である。

［車体速度算出処理］
次に、測定装置１０により行われる車体速度算出処理について説明する。図７は、車体速度算出処理のフローチャートである。この処理は、測定装置１０の演算部１３を構成するコンピュータが、予め用意されたプログラムを実行することにより実現される。なお、このフローチャートは、前述の平均速度Ｖ_ａｖｅを算出する処理の例である。

まず、演算部１３は、高度化地図ＤＢ１１に記憶された高度化地図情報から、自車付近に存在する平面形状の道路標識である地物Ａを選択する（ステップＳ１１）。次に、演算部１３は、高度化地図情報から地物Ａの形状と横幅Ｗを取得する（ステップＳ１２）。次に、演算部１３は、自車位置から地物Ａまでの距離ｒ、及び、自車位置から見た地物Ａの方向と車両の進行方向との角度θをＬｉＤＡＲ１２から取得する（ステップＳ１３）。

次に、演算部１３は、ＬｉＤＡＲ１２が地物Ａをスキャンした際の高さ違いのデータ列の本数ｍをＬｉＤＡＲ１２から取得する（ステップＳ１４）。次に、演算部１３は、距離ｒと角度θを、自車位置を中心とした座標（ｘ，ｙ）に変換する（ステップＳ１５）。次に、演算部１３は、ＬｉＤＡＲ１２が地物Ａを検出した際の左端座標から右端座標までの検出時間ΔＴをＬｉＤＡＲ１２から取得する（ステップＳ１６）。

次に、演算部１３は、地物Ａの左端座標（ｘ_１，ｙ_１）及び右端座標（ｘ_ｎ，ｙ_ｎ）と、検出時間ΔＴと、地物の幅Ｗとを用いて、前述の式（７）により車体速度Ｖを算出する(ステップＳ１７）。さらに、演算部１３は、ｍ本の横データ列分の車体速度Ｖを平均化して平均速度Ｖ_ａｖｅを求める（ステップＳ１８）。そして、処理は終了する。

１０ 測定装置
１１ 高度化地図データベース
１２ ＬｉＤＡＲ
１４ 演算部

Claims (9)

1. 移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得部と、
   前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得部と、
   前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出部と、
   を備え、
   前記第１領域は前記地物の一端であり、前記第２領域は前記地物の他端であることを特徴とする測定装置。
2. 前記第１領域及び前記第２領域は、移動中の路面に水平な方向における前記地物の端部であることを特徴とする請求項１に記載の測定装置。
3. 前記第１領域についての前記距離及び前記角度に基づき前記移動体の位置を中心とした前記第１領域の座標である第１座標を算出するとともに、前記第２領域についての前記距離及び前記角度に基づき前記移動体の位置を中心とした前記第２領域の座標である第２座標を算出する座標算出部を備え、
   前記速度算出部は、前記第１座標と、前記第２座標と、前記地物の幅と、前記第１時刻から前記第２時刻までの時間とに基づき前記移動体の速度を算出することを特徴とする請求項１又は２に記載の測定装置。
4. 前記一の地物について、前記第１領域と前記第２領域の異なる複数の組み合わせについて前記速度算出部が算出した前記移動体の速度を平均した平均速度を算出する平均速度算出部を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の測定装置。
5. 前記第２取得部は、前記地図情報から前記長さ情報を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の測定装置。
6. 前記第２取得部は、前記地図情報から地物情報を取得し、当該地物の種類に基づいて前記長さ情報を取得することを特徴とする請求項１乃至４のいずれか一項に記載の測定装置。
7. 測定装置により実行される測定方法であって、
   移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得工程と、
   前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得工程と、
   前記第１取得工程及び前記第２取得工程の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出工程と、
   を備え、
   前記第１領域は前記地物の一端であり、前記第２領域は前記地物の他端であることを特徴とする測定方法。
8. コンピュータを備える測定装置によって実行されるプログラムであって、
   移動体から一の地物の部分領域までの距離及び前記部分領域を前記移動体からみた方向と前記移動体の進行方向とがなす角度を、第１時刻における前記部分領域である第１領域及び第２時刻における前記第１領域と異なる前記部分領域である第２領域について取得する第１取得部、
   前記地物の幅を含む長さ情報を取得する第２取得部、
   前記第１取得部及び前記第２取得部の取得結果に基づき前記第１時刻から前記第２時刻における移動体の速度を算出する速度算出部、
   として前記コンピュータを機能させ、
   前記第１領域は前記地物の一端であり、前記第２領域は前記地物の他端であることを特徴とするプログラム。
9. 請求項８に記載のプログラムを記憶した記憶媒体。

Images