JP2023181415A - 情報処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】車両速度を精度良く取得することができる情報処理装置を提供する。【解決手段】制御部１５は、車両Ｃの周辺の地物を検出するライダ２１の検出結果のうち、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷ内における白線Ｄ１の検出結果を、Δｔの時間間隔で連続的に取得し、これら複数の検出結果から、白線Ｄ１の一端部の車両Ｃの移動方向におけるラインの位置を検出する。そして、検出ラインの位置の時間的な変化に基づいて、車両Ｃの平均速度ｖを算出する。【選択図】図１

Description

本発明は、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果に基づいて所定の処理を行
う情報処理装置に関する。

例えば、近年開発が進められている自動走行システムは、車両周辺に存在する物体の認
識による状況把握を行い、最適な目標軌道を生成し、その目標軌道に沿って走行するよう
に車両の制御を行う。この時、もし車両の自己位置推定精度が悪いと、実走行軌道が目標
軌道から逸脱する可能性が生じ自動走行の安全性を低下させてしまう。自動走行の安全性
を確保するためには、精度の良い自己位置推定は重要な要素のひとつである。

従来のカーナビゲーションシステムにおける自己位置推定はＧＮＳＳ（Global Navigat
ion Satellite System）を用いることが多い。そのため、トンネル内などの受信不能な場
所やビルの谷間などのマルチパスが多発する環境下では精度が悪化するという問題があっ
た。

そこで、車両の走行状態（例えば車両速度及びヨーレート）に基づいて車両位置を推定
するいわゆるデッドレコニング技術が知られている。そして、デッドレコニングによる車
両位置の推定精度を向上させるためには、上記した車両速度等の車両の走行状態を精度良
く取得する必要がある。

車両速度を精度良く取得する技術としては、例えば特許文献１に記載されているような
車速パルスを補正することが知られている。特許文献１は、２つの地物間でカウントされ
た車輪速センサの出力パルスのカウント値Ｃｐと、２つの地物間距離Ｄとの関係に基づい
て、走行速度を求める際の演算式を補正することが記載されている。

特開２００８‐８７８３号公報

特許文献１に記載の発明では、２つの地物間距離Ｄに基づいて演算式を補正しているた
め、２つの地物間距離Ｄの精度が低いと演算式の補正の精度も低下する場合がある。その
ため、算出される車両速度の精度も低下することがある。

本発明が解決しようとする課題としては、上述したような車両速度を精度良く取得する
ことが一例として挙げられる。

上記課題を解決するためになされた請求項１に記載の発明は、移動体の周辺の地物を検
出する検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前
記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得部と、前記取得された複数
の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向に
おける位置情報を抽出する抽出部と、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前
記移動体の速度を算出する算出部と、を備えることを特徴としている。

また、請求項９に記載の発明は、移動体の周辺の地物を検出する検出部と、前記検出部
の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出
結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得部と、前記取得された複数の検出結果か
ら、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置情
報を抽出する抽出部と、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速
度を算出する算出部と、を備えることを特徴としている。

また、請求項１０に記載の発明は、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果に
基づいて所定の処理を行う情報処理装置で実行される情報処理方法であって、前記検出部
の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する所定検出領域内における前記地物の検出
結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得工程と、前記取得された複数の検出結果
から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前記移動体の移動方向における位置
情報を抽出する抽出工程と、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体
の速度を算出する算出工程と、を含むことを特徴としている。

また、請求項１１に記載の発明は、請求項１０に記載の情報処理方法を、コンピュータ
により実行させることを特徴としている。

本発明の第１の実施例にかかる情報処理装置を有する検出装置の構成である。 図１に示された検出装置の白線の検出について説明図である。 図１に示された検出装置における計測値の座標変換の説明図である。 図１に示されたライダにおけるスキャン角度についての説明図である。 図１に示されたライダにおけるスキャン間隔についての説明図である。 図１に示されたライダにおける垂直角についての説明図である。 図１に示された制御部における速度算出方法についての説明図である。 図１に示された制御部における速度算出方法についての説明図である。 図７に示された速度算出方法のフローチャートである。 図９に示された速度計算処理のフローチャートである。 図８に示された速度算出方法のフローチャートである。 本発明の第２の実施例にかかる制御部における速度算出方法についての説明図である。 本発明の第２の実施例にかかる制御部における速度算出方法についての説明図である。 図１２に示された速度算出方法のフローチャートである。 図１３に示された速度算出方法のフローチャートである。 本発明の第３の実施例にかかる白線の検出について説明図である。 図１６に示された制御部における速度算出方法についての説明図である。 図１７に示された速度算出方法のフローチャートである。 図１６に示された制御部における他の速度算出方法についての説明図である。 図１９に示された速度算出方法のフローチャートである。

以下、本発明の一実施形態にかかる情報処理装置を説明する。本発明の一実施形態にか
かる情報処理装置は、取得部が、移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果のうち
、移動体とともに移動する所定検出領域内における地物の検出結果を、所定の時間間隔で
連続的に取得し、抽出部が、取得手段により取得された複数の検出結果から、検出領域内
における地物の特徴部分の移動体の移動方向における位置情報を抽出する。そして、算出
部が、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、移動体の速度を算出する。このよ
うにすることにより、例えばライダ等の検出部の検出領域内における道路標示等の地物の
境界部分などの特徴部分の位置情報に基づいて速度を算出することが可能となり、移動体
の速度を精度良く算出して取得することができる。

また、地物の特徴部分は、当該地物の一端部であってもよい。このようにすることによ
り、地物の一端部という１か所における特徴部分の検出によって速度を検出することが可
能となる。したがって、他の地物との距離の精度考慮する必要がなくなり、移動体の速度
を精度良く算出することができる。

また、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の検出開始から検出終了までの経過時間で
あってもよい。このようにすることにより、特徴部分が検出されていた時間により移動体
の速度を算出することができる。

また、当該地物の移動体の移動方向に対応する長さが既知であって、地物の特徴部分は
、当該地物の一端部と他端部であってもよい。このようにすることにより、地物の移動方
向に対応する長さが既知である場合に、当該長さに基づいて移動体の速度を検出すること
ができる。

また、位置情報の時間的な変化は、一端部の検出開始から他端部の検出開始までの経過
時間、あるいは一端部の検出終了から他端部の検出終了までの経過時間であってもよい。
このようにすることにより、特徴部分が検出されていた時間により移動体の速度を算出す
ることができる。

また、検出領域は、移動体の移動方向の前後に所定距離を隔てて２箇所であり、地物の
特徴部分は、当該地物の一端部であってもよい。このようにすることにより、所定距離が
既知であるので、移動方向に対応する長さが既知でない地物であっても移動体の速度を算
出することができる。

また、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の前側の検出領域での検出終了から後側の
検出領域での検出開始までの経過時間であってもよい。このようにすることにより、特徴
部分が検出されていた時間により移動体の速度を算出することができる。

また、検出領域は、検出部の検出可能範囲内に設定された矩形状の領域であってもよい
。このようにすることにより、地物を検出する可能性がある部分のみを検出領域とするこ
とができる。そのため、例えば検出を想定している対象物以外の地物等の物体の検出によ
るノイズによって速度算出の精度低下を防止することができる。

また、本発明の一実施形態にかかる検出装置は、移動体の周辺の地物を検出する検出部
を備えている。そして、取得部が、移動体とともに移動する所定検出領域内における地物
の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得し、抽出部が、取得手段により取得された
複数の検出結果から、検出領域内における地物の特徴部分の移動体の移動方向における位
置情報を抽出する。そして、算出部が、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、
移動体の速度を算出する。このようにすることにより、例えばライダ等の検出部を備える
検出装置において、検出領域内における道路標示等の地物の境界部分などの特徴部分の位
置情報を検出することにより速度を算出することが可能となり、移動体の速度を精度良く
算出して取得することができる。

また、本発明の一実施形態にかかる情報処理方法は、取得工程で、移動体の周辺の地物
を検出する検出部の検出結果のうち、移動体とともに移動する所定検出領域内における地
物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得し、抽出工程で、取得工程において取得
された複数の検出結果から、検出領域内における地物の特徴部分の移動体の移動方向にお
ける位置情報を抽出する。そして、算出工程で、抽出された位置情報の時間的な変化に基
づいて、移動体の速度を算出する。このようにすることにより、例えばライダ等の検出部
の検出領域内における道路標示等の地物の境界部分などの特徴部分の位置情報を検出する
ことにより速度を算出することが可能となり、移動体の速度を精度良く算出して取得する
ことができる。

また、上述した情報処理方法をコンピュータにより実行させる情報処理プログラムとし
てもよい。このようにすることにより、コンピュータを用いて、検出部の検出領域内にお
ける道路標示等の地物の境界部分などの特徴部分の位置情報を検出することにより速度を
算出することが可能となり、移動体の速度を精度良く算出して取得することができる。

本発明の第１の実施例にかかる情報処理装置を図１～図１１を参照して説明する。本実
施例にかかる情報処理装置は検出装置１に含まれ、移動体としての車両と共に移動する。

本実施形態にかかる検出装置１の概略ブロック構成を図１に示す。検出装置１は、セン
サ群１１と、記憶部１２と、制御部１５と、出力部１６と、を備えている。

センサ群１１は、ライダ２１、車速センサ２２、加速度センサ２３、ジャイロセンサ２
４と、傾斜センサ２５と、温度センサ２６と、ＧＰＳ受信機２７と、を備えている。

検出部としてのライダ２１は、パルス状にレーザ光を出射することで、外界に存在する
物体までの距離を離散的に測定する。ライダ２１は、レーザ光が反射された物体までの距
離と、当該レーザ光の出射角度との組により示された計測点の点群を出力する。本実施例
では、ライダ２１は、車両の周辺に存在する地物の検出に用いられる。地物とは、地上に
存在する天然または人工のあらゆる物体を含む概念である。地物の例としては、車両の経
路（即ち道路）上に位置する経路上地物と、道路の周辺に位置する周辺地物と、が含まれ
る。経路上地物の例としては、道路標識や信号機、ガードレール、歩道橋等が挙げられ、
道路そのものも含まれる。即ち、路面に描写された文字や図形、及び、道路の形状（道幅
や曲率）も経路上地物に含まれる。また、周辺地物の例としては、道路に沿って位置する
建築物（住宅、店舗）や看板等が挙げられる。

車速センサ２２は、車両の車輪の回転に伴って発生されているパルス信号からなるパル
ス（「車軸回転パルス」とも呼ぶ。）を計測し、車速を検出する。加速度センサ２３は、
車両の進行方向における加速度を検出する。ジャイロセンサ２４は、車両の方向変換時に
おける車両の角速度を検出する。傾斜センサ２５は、車両の水平面に対するピッチ方向で
の傾斜角（「勾配角」とも呼ぶ。）を検出する。温度センサ２６は、加速度センサ２３の
周辺での温度を検出する。ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機２７は、複数の
ＧＰＳ衛星から、測位用データを含む電波を受信することで、車両の絶対的な位置を検出
する。センサ群１１の各センサの出力は、制御部１５に供給される。

記憶部１２は、制御部１５が実行する情報処理プログラムや、制御部１５が所定の処理
を実行するのに必要な情報等を記憶する。本実施例では、記憶部１２は、道路データ及び
地物の情報を含む地図データベース（ＤＢ）１０を記憶する。なお、地図ＤＢ１０は、定
期的に更新されてもよい。この場合、例えば、制御部１５は、図示しない通信部を介し、
地図情報を管理する外部のサーバ装置から、自車位置が属するエリアに関する部分地図情
報を受信し、地図ＤＢ１０に反映させる。なお、記憶部１２が地図ＤＢ１０を記憶する代
わりに、検出装置１と通信可能なサーバ装置が地図ＤＢ１０を記憶してもよい。この場合
、制御部１５は、外部のサーバ装置と通信を行うことにより、地図ＤＢ１０から必要な地
物の情報等を取得する。

出力部１６は、例えば、制御部１５で算出された速度情報を、自動運転の制御装置や、
メータ等の他の車載機器に出力する。

制御部１５は、プログラムを実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含み
、検出装置１の全体を制御する。制御部１５は、取得部１５ａと、抽出部１５ｂと、算出
部１５ｃと、を備えている。本実施例では、制御部１５は、ライダ２１で検出された地物
に基づいて車両の速度を算出する。

取得部１５ａは、ライダ２１が検出した地物の検出結果のうち、後述するウィンドウに
おける検出結果を所定の時間間隔で連続的に取得する。

抽出部１５ｂは、取得部１５ａが取得した検出結果から、ウィンドウ内における地物の
特徴部分の車両の移動方向における位置情報を抽出する。

算出部１５ｃは、抽出部１５ｂで抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、車両
の速度を算出する。

そして、上述した構成の検出装置１のうち制御部１５が本実施例にかかる情報処理装置
として機能する。

次に、上述した構成の検出装置１の制御部１５（情報処理装置）における速度検出の方
法について説明する。以下の説明では地物として破線状の車線境界線（いわゆる白線）を
利用して行う。白線は再帰性反射材が塗布されているため、反射強度が高くライダによる
検出が容易である。

本実施例における白線の検出について図２を参照して説明する。図２において車両Ｃは
、図中左から右へ向かって走行しているとする。そして、車両Ｃの前方部左側にはライダ
２１Ｌが設置され、同様に車両Ｃの前方部右側にはライダ２１Ｒが設置されている。

そして、ライダ２１Ｌ、２１Ｒの検出範囲をＡとすると、その検出範囲Ａに矩形状の領
域であるウィンドウＷが設定される。このウィンドウＷは、検出範囲Ａの中で白線Ｄ１及
び白線Ｄ２が検出し易い位置に設定される。このウィンドウＷが本実施例における移動体
とともに移動する検出領域となる。なお、本実施例では、車両Ｃの前方に設置したライダ
２１により説明するが、車両Ｃの後方に設置したライダであってもよい。さらに、ライダ
２１Ｌ、２１Ｒのいずれかのみであってもよい。

次に、ライダ２１による計測値の座標変換について図３を参照して説明する。ライダ２
１は、上述したように物体までの距離と、レーザ光の出射角度を出力する。つまり、計測
対象までの距離と、計測対象の水平角度及び垂直角度を出力する。ここで、図３左側に示
したように、車両Ｃの前後方向の軸をｘｂ、車両Ｃの左右方向の軸をｙｂ、車両Ｃの垂直
方向の軸をｚｂとする。このとき、図３右側に示したように、車両Ｃの重心位置から計測
対象までの距離をｒ、計測対象までの水平角度をα、計測対象までの垂直角度をβとする
と、計測対象の位置Ｚ（ｉ）は次の（１）式によって表される。

次に、ライダ２１のスキャン間隔について説明する。本実施例におけるライダ２１は、
水平方向の一方から他方に沿って順次パルス光を発光することにより物体をスキャンする
。そのため、図４の上段に示したように、上から見るとスキャン軌跡がライン状になる。
したがって、取得部１５ａは、このスキャンされたラインの間隔でライダ２１から情報を
取得する。即ち、取得部１５ａは、地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得し
ている。

また、一般的なライダとして、水平方向にスキャンするビームを垂直方向に上下動させ
て複数のラインを得るものや、水平方向にスキャンする光学系を垂直方向に複数個並べて
複数のラインを得るものがある。このようなタイプのライダのスキャン間隔は、車両Ｃか
らみて離れるにしたがって広がることが知られている（図５も参照）。これは、ライダ２
１と地物（路面）との角度が車両Ｃからみて離れるにしたがって浅くなるためである。

ここで、図５に示すように、ウィンドウＷ内のスキャンのラインを車両Ｃから離れた位
置から近づくにしたがってＳ_１、Ｓ_２、…、Ｓ_１０とし、各ラインの間隔をｄ_１、ｄ_２、
…、ｄ_９とする。また、図６に示すように、各ラインの垂直角度がβ（ｉ）、β（ｉ＋１
）、β（ｉ＋２）、β（ｉ＋３）、出射点から各ラインまでの距離がｒ（ｉ）、ｒ（ｉ＋
１）、ｒ（ｉ＋２）、ｒ（ｉ＋３）としたときのラインの間隔ｄ（ｉ）、ｄ（ｉ＋１）、
ｄ（ｉ＋２）は、次の（２）～（４）式のように表される。

そして、このウィンドウＷの範囲を白線が通過したことにより当該白線である破線を構
成する一の線の一端部が検出されることに基づいて車両Ｃの速度を算出する。以下、図５
に示したラインの符号及びラインの間隔の符号を用いて説明する。

まず、図７上段に示したように、ラインＳ_１、Ｓ_２が白線Ｄ１の一端部を検出したとす
る。そして、図７中段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ_１～Ｓ_４が白線Ｄ１を
検出したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ）は次の（５）式で表され、このときの車両
Ｃの速度ｖ（ｋ）は（６）式で表される。ここで、（５）式（６）式におけるｄ_２／２、
ｄ_４／２等は、図７のように白線Ｄ１の端部の位置がスキャンの間にある場合には、正確
な位置が不明のためスキャン間隔の１／２と見做しているのである。そのため、スキャン
間隔が密になるほどこの１／２と実際の位置との誤差が小さくなる。

次に、図７下段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ_１～Ｓ_７が白線Ｄ１を検出
したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ＋１）は次の（７）式で表され、このときの車両
Ｃの速度ｖ（ｋ＋１）は（８）式で表される。

したがって、上記速度ｖ（ｋ）と速度ｖ（ｋ＋１）を平均した速度ｖは次の（９）式で
表される。

なお、図７では、白線Ｄ１の車両Ｃに近い方の端部の検出で速度を算出していたが、図
８に示したように、白線Ｄ１の車両Ｃから遠い方の端部の検出で速度を算出することもで
きる。

まず、図８上段に示したように、ラインＳ_３～Ｓ_１０が白線Ｄ１を検出したとする。そ
して、図８中段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ_５～Ｓ_１０が白線Ｄ１を検出
したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ）は次の（１０）式で表され、このときの車両Ｃ
の速度ｖ（ｋ）は（１１）式で表される。

次に、図８下段に示したように、時間Δｔ経過後にラインＳ_８～Ｓ_１０が白線Ｄ１を検
出したとする。このときの移動距離ｘ（ｋ＋１）は次の（１２）式で表され、このときの
車両Ｃの速度ｖ（ｋ＋１）は（１３）式で表される。

したがって、上記速度ｖ（ｋ）と速度ｖ（ｋ＋１）を平均した速度ｖは次の（１４）式
で表される。

次に、上述した構成の制御部１５（情報処理装置）の動作（情報処理方法）について図
９～図１１のフローチャートを参照して説明する。また、これらのフローチャートは制御
部１５がＣＰＵ等を有するコンピュータとして構成することで、コンピュータで実行され
る情報処理プログラムとして構成することができる。

まず、図７で説明した速度算出処理について図９のフローチャートを参照して説明する
。ステップＳ１０１において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の始端を検出し
たか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した場
合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ１０２において速度計算処理を行う。白線Ｄ１の始端の
検出とは、例えば図７上段のような状態を示す。なお、速度計算処理については後述する
。即ち、図７の場合においては白線Ｄ１の始端（一端部）が地物の特徴部分となる。なお
、この白線Ｄ１の始端とは、上述したように、破線を構成する一の線の始まりである。

次に、ステップＳ１０３において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の始端の
検出が無くなったか否かを判断し、始端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）はステ
ップＳ１０２に戻り、始端の検出が無くなった場合（Ｙｅｓの場合）は白線Ｄ１の端部の
検出が終了したとして速度算出処理を終了する。ウィンドウＷ内で白線Ｄ１の始端の検出
が無くなった状態とは、例えば図７下段から更に時間が経過してウィンドウＷ内において
白線Ｄ１の一端部が検出できなくなった状態をいう。この状態では、白線Ｄ１の特徴部分
である一端部が検出できないので速度算出処理を終了させる。即ち、ステップＳ１０１及
びＳ１０３において、取得部１５ａが取得した複数の検出結果から、ウィンドウＷ（検出
領域）内における地物の特徴部分の車両Ｃ（移動体）の移動方向における位置情報を抽出
している。

次に、図９の速度計算処理（ステップＳ１０２）について図１０のフローチャートを参
照して説明する。このフローチャートは算出部１５ｃで実行される。まず、ステップＳ２
０１において、１周期前のライン番号と、今回のライン番号から移動距離ｘ（ｋ）を計算
する。１周期前のライン番号とは、例えば図７上段のラインＳ_２であり、今回のライン番
号とは、例えば図７中段のラインＳ_４である。したがって、ラインＳ_２～Ｓ_４までの移動
距離である（５）式のとおりとなる。また、１周期とは、時間Δｔ間隔で速度を算出する
場合のΔｔを示す。

次に、ステップＳ２０２において、移動距離ｘ（ｋ）とスキャン周期Δｔから速度ｖ（
ｋ）を算出する。

そして、ステップＳ２０３において、ｋ個の速度を平均して速度ｖを求める。図１０に
示した速度計算処理は、図９のフローチャートで説明したように、ステップＳ１０３の判
断によって複数回実行されるため、ステップＳ２０１、Ｓ２０２は実質的に複数回実行さ
れることとなり、実行される度にステップＳ２０３で平均化される。即ち、図１０のフロ
ーチャート（ステップＳ１０２）が、抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、車
両Ｃ（移動体）の速度を算出している。また、速度計算処理は、ステップＳ１０３でＮｏ
と判断されるまで繰り返されることで、最終的に算出される速度ｖは、位置情報の時間的
な変化が、特徴部分の検出開始から検出終了までの経過時間に基づいて算出されることと
なる。

即ち、ステップＳ１０１が取得工程、抽出工程として機能し、ステップＳ１０２が算出
工程として機能し、ステップＳ１０３が抽出工程として機能する。

次に、図８で説明した速度算出処理について図１１のフローチャートを参照して説明す
る。ステップＳ３０１において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の終端を検出
したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出した
場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ３０２において速度計算処理を行う。白線Ｄ１の終端
とは、例えば図８上段のような状態を示す。速度計算処理は図１０のフローチャートに示
した処理である。即ち、図８の場合においては白線Ｄ１の終端（一端部）が地物の特徴部
分となる。

次に、ステップＳ３０３において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の終端の
検出が無くなったか否かを判断し、終端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）はステ
ップＳ３０２に戻り、終端の検出が無くなった場合（Ｙｅｓの場合）は白線Ｄ１の端部の
検出が終了したとして速度算出処理を終了する。ウィンドウＷ内から白線Ｄ１の終端の検
出が無くなった状態とは、例えば図８下段から更に時間が経過してウィンドウＷから白線
Ｄ１が検出されなくなった状態をいう。この状態では、白線Ｄ１の特徴部分である一端部
が検出できないので速度算出処理を終了させる。

本実施例によれば、制御部１５は、車両Ｃの周辺の地物を検出するライダ２１の検出結
果のうち、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷ内における白線Ｄ１の検出結果を、Δｔ
の時間間隔で連続的に取得し、これらの検出結果から、白線Ｄ１の一端部の車両Ｃの移動
方向におけるライダ２１のスキャンのライン位置を検出する。そして、検出されたスキャ
ンのラインの位置の時間的な変化に基づいて、車両Ｃの速度ｖを算出する。このようにす
ることにより、例えばライダ等の検出部に設定したウィンドウＷ内における白線Ｄ１等の
地物の境界部分といった特徴部分の位置に基づいて速度を算出することが可能となる。ま
た、特徴部分が検出されていた時間により移動体の速度を算出することができる。よって
、移動体の速度を精度良く算出して取得することができる。

また、白線Ｄ１の地物の一端部という１か所における特徴部分の検出によって速度を検
出することが可能となる。したがって、他の地物との距離の精度を考慮する必要がなくな
る。

また、検出領域は、ライダ２１の検出範囲Ａ内に設定された矩形状のウィンドウＷとし
ている。このようにすることにより、白線Ｄ１を検出する可能性がある部分のみを検出領
域とすることができる。そのため、例えば検出を想定している白線Ｄ１以外の物体の検出
によるノイズによって速度算出の精度低下を防止することができる。

次に、本発明の第２の実施例にかかる検出装置及び情報処理装置を図１２～図１５を参
照して説明する。なお、前述した第１の実施例と同一部分には、同一符号を付して説明を
省略する。

本実施例は、構成は図１と同様であるが、白線となる破線を構成する一の線の長さが既
知である場合の車両Ｃの速度算出方法である。この一の線の長さ（以下、白線の長さとい
う）は、道路の種類によって法令等で定められていることが多い。そこで、その既知の情
報である白線の長さを利用することで、速度を算出することができる。本実施例において
は、白線の長さは地図ＤＢ１０に含まれているものとする。

次に、速度算出の具体例を図１２及び図１３を参照して説明する。図１２は、車両Ｃと
ともに移動するウィンドウＷが白線Ｄ１を検出する状態を示したものである。図１２にお
いては、第１の実施例と同様に例えばΔｔ間隔でスキャンを行って白線Ｄ１の検出を行っ
ているものとする。このときの、白線Ｄ１の始端を最初に検出したときの検出部分の長さ
をａ１、各時刻間（Δｔあたり）の移動距離をｘ_１～ｘ_８、白線Ｄ１の終端を最初に検出
したときの未検出部分の長さをｂ１、白線Ｄの長さをＬとすると、次の（１５）式が成立
する。即ち、本実施例では、地物の特徴部分は、当該地物の一端部（白線Ｄ１の始端）と
他端部（白線Ｄ１の終端）となっている。

ここで、ａ１は例えば図７に示したＳ_１～Ｓ_２が白線Ｄ１を検出したとすると、ｄ_１＋
ｄ_２／２となる。また、ｂ１も同様に例えば図８に示したＳ_３～Ｓ_１０が白線Ｄ１を検出
したとすると、ｄ_１＋ｄ_２／２となる。

（１５）式を変形すると次の（１６）式となる。

したがって、（１６）式は８回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｌ－ａ１＋
ｂ１を８回分のスキャン時間で除算する次の（１７）式により速度ｖを算出することがで
きる。（１７）式においてＮはスキャン回数を示している。即ち、位置情報の時間的な変
化は、一端部（白線Ｄ１の始端）の検出開始から他端部（白線Ｄ１の終端）の検出開始ま
での経過時間となっている。また、このようにして速度ｖを求めることで毎スキャンの移
動距離ｘ（ｋ）等を求める必要がなくなる。

なお、ａ１を白線Ｄ１の始端の検出直後の長さとしたが、少し後の検出値でも良い。ま
たｂ１を白線Ｄ１の終端の検出直後の長さとしたが、少し後の検出値でも良い。例えば、
白線Ｄ１の始端の検出直後から１時刻経過後の長さを検出してａ１とした場合、ａ１は大
きな値となるが、スキャン回数Ｎが１回減るために、結果として同様の値が計算される。
また、例えばｂ１を白線Ｄ１の終端の検出直後から１時刻経過後の長さとした場合、ｂ１
は大きな値となるが、スキャン回数が１回増えるために、結果として同様の値が計算され
る。

図１３は、ウィンドウＷから白線Ｄ１が抜けていく場合の例である。この場合も図１２
と同様の考え方により速度を算出することができる。つまり、白線Ｄ１の始端を最後に検
出したときの白線未検出部分の長さをａ２、各時刻間の移動距離をｘ_１～ｘ_８、白線Ｄ１
の終端を最後に検出したときの検出部分の長さをｂ２、白線Ｄの長さをＬとすると、次の
（１８）式が成立する。

ここで、ａ２やｂ２は図１２で説明したのと同様に、図７や図８で説明したことに基づ
いて算出することができる。

（１８）式を変形すると次の（１９）式となる。

したがって、（１９）式は８回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｌ＋ａ２－
ｂ２を８回分のスキャン時間で除算する次の（２０）式により速度ｖを算出することがで
きる。（２０）式においてＮはスキャン回数を示している。また、図１３の場合、ウィン
ドウの後方（車両Ｃに近い方）ではラインの間隔が密であるため（図５を参照）、ａ２や
ｂ２の算出（計測）精度が高くなり、結果として速度ｖの精度が向上する。

なお、この場合も、ａ２やｂ２は最後に検出した値ではなく、１時刻前の値であっても
良い。ａ２やｂ２が大きな値となっても、スキャン回数が増減されるため、同様の結果が
計算される。

次に、図１２で説明した速度算出処理について図１４のフローチャートを参照して説明
する。まず、ステップＳ４０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期
化する。次に、ステップＳ４０２において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内の白線Ｄ１の
始端を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し
、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ４０３において、算出部１５ｃが白線Ｄ１
の始端を最初に検出したときの検出部分の長さａ１を求める。白線Ｄ１の始端を検出した
とは、例えば図１２の上から２段目のように白線Ｄ１の車両に近い側の一端部が検出され
た状態を示す。

次に、ステップＳ４０４において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし
、ステップＳ４０５において、抽出部１５ｂがウィンドウ内で白線Ｄ１の終端を検出した
か否かを判断し、白線Ｄ１の終端を検出しない場合はステップＳ４０４に戻り、白線Ｄ１
の終端を検出した場合はステップＳ４０６において、算出部１５ｃが白線Ｄ１の終端を最
初に検出したときの未検出部分の長さｂ１を求める。白線Ｄ１の終端を検出したとは、例
えば図１２の最下段のように白線Ｄ１の車両に遠い側の一端部が検出された状態を示す。

そして、ステップＳ４０７において、算出部１５ｃが地図ＤＢ１０から白線の長さ（白
線Ｄ１の長さ）Ｌを取得し、ステップＳ４０８において、算出部１５ｃが速度ｖを（１７
）式により算出する。

次に、図１３で説明した速度算出処理について図１５のフローチャートを参照して説明
する。まず、ステップＳ５０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期
化する。次に、ステップＳ５０２において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１を
検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、検出
した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ５０３に進む。白線Ｄ１を検出したとは、例えば
図１３の最上段のようにウィンドウＷ内において１以上のスキャンのラインが白線Ｄ１を
検出している状態を示す。

次に、ステップＳ５０３において、抽出部１５ｂが白線Ｄ１の始端の検出が無くなった
か否かを判断し、始端の検出が無くならない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し
、始端の検出が無くなった場合はステップＳ５０４において、算出部１５ｃが直前の白線
未検出部分の長さａ２を求める。白線Ｄ１の始端の検出が無くなったとは、例えば図１３
の上から２段目のように、ウィンドウＷ内から白線Ｄ１の車両側に近い側の一端部分が検
出されていない状態を示す。

次に、ステップＳ５０５において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし
、ステップＳ５０６において、抽出部１５ｂがウィンドウＷ内で白線Ｄ１の終端の検出が
無くなったか否かを判断し、終端の検出が無くならない場合はステップＳ５０５に戻り、
終端の検出が無くなった場合はステップＳ５０７において、算出部１５ｃ直前の白線Ｄ１
の検出部分の長さｂ２を求める。白線Ｄ１の終端の検出が無くなったとは、例えば図１３
の最下段から更に時間が経過してウィンドウＷから白線Ｄ１が検出されなくなった状態を
いう。

そして、ステップＳ５０８において、算出部１５ｃが地図ＤＢ１０から破線の長さ（白
線Ｄ１の長さ）Ｌを取得し、ステップＳ５０９において、算出部１５ｃが速度ｖを（２０
）式により算出する。

本実施例によれば、破線（白線Ｄ１）の移動方向に対応する長さが既知であって、地物
の特徴部分は、白線Ｄ１の一端部と他端部である。このようにすることにより、白線Ｄ１
の移動方向に対応する長さが既知である場合に、当該長さに基づいて車両Ｃの速度を検出
することができる。

また、位置情報の時間的な変化は、一端部の検出開始から他端部の検出開始までの経過
時間、あるいは一端部の最後の検出から他端部の最後の検出までの経過時間、即ちＮ回分
のスキャン時間である。このようにすることにより、特徴部分が検出されていた時間によ
り車両Ｃの速度を算出することができる。

次に、本発明の第３の実施例にかかる検出装置及び情報処理装置を図１６～図２０を参
照して説明する。なお、前述した第１、第２の実施例と同一部分には、同一符号を付して
説明を省略する。

本実施例は、構成は図１と同様である。上述した第１、第２の実施例ではウィンドウＷ
は車両Ｃの前方又は後方のみに設定されていたが、本実施例は、図１６に示したように、
前側ウィンドウＷＦと後側ウィンドウＷＲとが設定されている。即ち、移動体の移動方向
の前後に所定距離を隔てて２箇所設定されている。

本実施例では、車両Ｃの前方部左側にはライダ２１ＦＬが設置され、同様に車両Ｃの前
方部右側にはライダ２１ＦＲが設置されている。さらに、車両Ｃの後方部左側にはライダ
２１ＲＬが設置され、同様に車両Ｃの後方部右側にはライダ２１ＲＲが設置されている。
なお、本実施例では、車両の左右にライダが設置されているが右側又は左側のみに設置さ
れていてもよい。

そして、ライダ２１ＦＬ、２１ＦＲの検出範囲をＡＦとすると、その検出範囲ＡＦにウ
ィンドウＷＦを設定する。さらに、ライダ２１ＲＬ、２１ＲＲの検出範囲をＡＲとすると
、その検出範囲ＡＲにウィンドウＷＲを設定する。これらのウィンドウＷＦ、ＷＲは検出
範囲Ａの中で白線Ｄ１及び白線Ｄ２が検出し易い位置に設定される。

次に、速度算出の具体例を図１７を参照して説明する。図１７は、車両Ｃとともに移動
するウィンドウＷＦ、ＷＲが白線Ｄ１を検出する状態を示したものである。図１７におい
ては、第１の実施例と同様に例えばΔｔ間隔でスキャンを行って白線Ｄ１の検出を行って
いるものとする。このときの、前側ウィンドウＷＦ内の白線Ｄ１の終端を最後に検出した
部分の長さをａ３、各時刻間（Δｔあたり）の移動距離をｘ_１～ｘ_１０、後側ウィンドウ
内の白線Ｄ１の終端を最初に検出した時の未検出部分の長さをｂ３、前側ウィンドウＷＦ
と後側ウィンドウＷＲとのギャップ（間隔）をＧとすると、次の（２１）式が成立する。
なお、ギャップＧは、各ライダの設置位置やライダの検出範囲等から予め求めることがで
きる値である。

ここで、ａ３やｂ３は図１２で説明したのと同様に、図７や図８で説明したことに基づ
いて算出することができる。即ち、本実施例では、地物の特徴部分は、当該地物の一端部
（白線の終端）となっている。

（２１）式を変形すると次の（２２）式となる。

したがって、（２２）式は１０回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｇ＋ａ３
＋ｂ３を１０回分のスキャン時間で除算する次の（２３）式により速度ｖを算出すること
ができる。（２３）式においてＮはスキャン回数を示している。即ち、位置情報の時間的
な変化は、特徴部分の前側の検出領域（ウィンドウＷＦ）での最後の検出から後側の検出
領域（ウィンドウＷＲ）での検出開始までの経過時間となっている。また、本実施例の場
合、破線（白線）の長さが既知でない場合も対象にして速度ｖを算出することができる。

なお、前側の検出領域での最後より手前の検出から処理を開始しても良く、また、後側
の検出領域での最初より後段までを処理してもよい。その場合はａ３やｂ３が大きな値と
なるが、スキャンカウント数Ｎも増加するので、結果としては同様の値が計算される。

次に、図１７で説明した速度算出処理について図１８のフローチャートを参照して説明
する。まず、ステップＳ６０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期
化する。次に、ステップＳ６０２において、抽出部１５ｂが前側ウィンドウＷＦ内で白線
Ｄ１を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し
、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ６０３において、抽出部１５ｂが前側ウィ
ンドウＷＦ内で白線Ｄ１の終端の検出が無くなったか否かを判断し、終端の検出が無くな
らない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、終端の検出が無くなった場合はステ
ップＳ６０４において、算出部１５ｃが直前の白線検出部分の長さａ３を求める。ここで
、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の終端を検出したとは、図１７の最上段のような前側
ウィンドウＷＦ内において１以上のスキャンのラインが白線Ｄ１を検出している状態を示
す。また、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の終端の検出が無くなったとは、図１７の上
から２段目以降のような前側ウィンドウＷＦ内において全てのスキャンのラインが白線Ｄ
１の車両に遠い側の一端部を検出しなくなった状態を示す。

次に、ステップＳ６０５において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし
、ステップＳ６０６において、抽出部１５ｂが後側ウィンドウＷＲ内で白線Ｄ１の終端を
検出したか否かを判断し、白線Ｄ１の終端を検出しない場合はステップＳ６０５に戻り、
白線Ｄ１の終端を検出した場合はステップＳ６０７において、算出部１５ｃが白線Ｄ１の
未検出部分の長さｂ３を求める。白線Ｄ１の終端を検出したとは、例えば図１７の最下段
のように白線Ｄ１の車両に近い側の一端部が検出された状態を示す。

そして、ステップＳ６０８において、算出部１５ｃが前側ウィンドウＷＦと後側ウィン
ドウＷＲとのギャップＧを取得し、ステップＳ６０９において、算出部１５ｃが速度ｖを
（２２）式により算出する。

次に、本実施例における速度検出の他の具体例を図１９を参照して説明する。図１９は
、車両Ｃとともに移動するウィンドウＷＦ、ＷＲが白線Ｄ１を検出する状態を示したもの
であることは図１７と同様である。また、図１９においても、第１の実施例と同様に例え
ばΔｔ間隔でスキャンを行って白線Ｄ１の検出を行っているものとする。このときの、前
側ウィンドウＷＦ内の白線Ｄ１の始端を最後に検出したときの白線未検出部分の長さをａ
４、各時刻間（Δｔあたり）の移動距離をｘ_１～ｘ_１０、後側ウィンドウ内の白線Ｄ１の
始端を最初に検出した時の検出部分の長さをｂ４、前側ウィンドウＷＦと後側ウィンドウ
ＷＲとのギャップ（間隔）をＧとすると、次の（２４）式が成立する。なお、ギャップＧ
は、各ライダの設置位置やライダの検出範囲等から予め求めることができる値である。

ここで、ａ４やｂ４は図１２で説明したのと同様に、図７や図８で説明したことに基づ
いて算出することができる。即ち、本実施例では、地物の特徴部分は、当該地物の一端部
（白線の始端）となっている。

（２４）式を変形すると次の（２５）式となる。

したがって、（２５）式は１０回分のスキャン移動量を示している。よって、Ｇ＋ａ４
＋ｂ４を１０回分のスキャン時間で除算する次の（２６）式により速度ｖを算出すること
ができる。（２６）式においてＮはスキャン回数を示している。即ち、位置情報の時間的
な変化は、特徴部分の前側の検出領域（ウィンドウＷＦ）での最後の検出から後側の検出
領域（ウィンドウＷＲ）での検出開始までの経過時間となっている。また、本例の場合、
破線（白線）の長さが既知でない場合も対象にして速度ｖを算出することができる。

なお、前側の検出領域での最後より手前の検出から処理を開始しても良く、また、後側
の検出領域での最初より後段までを処理してもよい。その場合はａ４やｂ４が大きな値と
なるが、スキャンカウント数Ｎも増加するので、結果としては同様の値が計算される。

次に、図１９で説明した速度算出処理について図２０のフローチャートを参照して説明
する。まず、ステップＳ７０１において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎを“０”に初期
化する。次に、ステップＳ７０２において、抽出部１５ｂが前側ウィンドウＷＦ内で白線
Ｄ１を検出したか否かを判断し、検出しない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し
、検出した場合（Ｙｅｓの場合）はステップＳ７０３において、抽出部１５ｂが前側ウィ
ンドウＷＦ内で白線Ｄ１の始端の検出が無くなったか否かを判断し、始端の検出が無くな
らない場合（Ｎｏの場合）は本ステップを繰り返し、始端の検出が無くなった場合はステ
ップＳ７０４において、算出部１５ｃが直前の白線未検出部分の長さａ４を求める。ここ
で、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の始端を検出したとは、図１９の最上段のような前
側ウィンドウＷＦ内において１以上のスキャンのラインが白線Ｄ１を検出している状態を
示す。また、前側ウィンドウＷＦ内で白線Ｄ１の始端の検出が無くなったとは、図１９の
上から２段目以降のような前側ウィンドウＷＦ内において全てのスキャンのラインが白線
Ｄ１の車両に近い側の一端部を検出しなくなった状態を示す。

次に、ステップＳ７０５において、抽出部１５ｂがスキャン回数Ｎをカウントアップし
、ステップＳ７０６において、抽出部１５ｂが後側ウィンドウＷＲ内で白線Ｄ１の始端を
検出したか否かを判断し、白線Ｄ１の始端を検出しない場合はステップＳ７０５に戻り、
白線Ｄ１の始端を検出した場合はステップＳ７０７において、算出部１５ｃが白線Ｄ１の
検出部分の長さｂ４を求める。白線Ｄ１の始端を検出したとは、例えば図１９の最下段の
ように白線Ｄ１の車両に近い側の一端部が検出された状態を示す。

そして、ステップＳ７０８において、算出部１５ｃが前側ウィンドウＷＦと後側ウィンド
ウＷＲとのギャップＧを取得し、ステップＳ７０９において、算出部１５ｃが速度ｖを（
２６）式により算出する。

本実施例によれば、検出領域は、車両Ｃの移動方向の前後にギャップＧを隔てて２箇所
であり、地物の特徴部分は、白線Ｄ１の一端部である。このようにすることにより、ギャ
ップＧが既知であるので、移動方向に対応する長さが既知でない地物であっても車両Ｃの
速度を算出することができる。

また、位置情報の時間的な変化は、特徴部分の前側の検出領域での最後の検出から後側
の検出領域での検出開始までの経過時間、即ちＮ回分のスキャン時間である。このように
することにより、前側ウィンドウ、後側ウィンドウともにライン間隔が密で精度の高い部
分検出することができ、特徴部分が検出されていた時間により車両Ｃの速度を算出するこ
とができる。

なお、上述した実施例を組み合わせてもよい。車両は走行する路面の状況により上下振
動、ピッチング、ローリングが生じるため１つの実施例の方法のみでは誤差を含んでいる
。そこで、例えば各実施例の方法で算出した速度を平均して最終的な速度としてもよい。
また、ライン間隔が密な方が算出される速度の精度が高くなるため、ライン間隔が密な部
分を用いて算出した速度の重み付けを大きくするようにしてもよい。

なお、上述した説明では、車線区画線の破線（白線）で説明したが、第１及び第３の実
施例の場合は、他の道路標示や標識等の地物であってもよい。さらに、上述した説明では
、検出部としてライダで説明したが、車載カメラであってもよい。

また、本発明は上記実施例に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知
見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる
変形によってもなお本発明の情報処理装置の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に
含まれるものである。

１ 検出装置
１５ 制御部（情報処理装置）
１５ａ 取得部
１５ｂ 抽出部
１５ｃ 算出部
２１ ライダ（検出部）
Ｓ１０１ ウィンドウ内で白線の始端を検出（取得工程、抽出工程）
Ｓ１０２ 速度計算処理（算出工程）
Ｓ１０３ ウィンドウ内全てが白線（抽出工程）

Claims (1)

1. 移動体の周辺の地物を検出する検出部の検出結果のうち、前記移動体とともに移動する
   所定検出領域内における前記地物の検出結果を、所定の時間間隔で連続的に取得する取得
   部と、
   前記取得された複数の検出結果から、前記検出領域内における前記地物の特徴部分の前
   記移動体の移動方向における位置情報を抽出する抽出部と、
   抽出された位置情報の時間的な変化に基づいて、前記移動体の速度を算出する算出部と
   、
   を備えることを特徴とする情報処理装置。

Images