JP2024056151A

JP2024056151A - 外界認識装置

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Publication number: JP2024056151A
Application number: JP2022162298A
Authority: JP
Inventors: 俊介小西; 良太奥津
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 2022-10-07
Filing date: 2022-10-07
Publication date: 2024-04-23
Anticipated expiration: 2042-10-07
Also published as: CN117849826A; JP7467562B1

Abstract

【課題】処理負荷を低減しつつ、車両周囲の外界状況を精度よく認識すること。
【解決手段】外界認識装置５０は、アクチュエータＡＣの動作を制御する走行制御部１１５を有する自車両の周囲に電磁波を照射して反射波に基づき自車両の周囲の外界状況を検出するライダ５と、反射波が得られる物体の表面の計測点の位置情報を含む点群データを取得するデータ取得部１１１と、データ取得部１１１により取得された点群データに基づき自車両の前方の物体を認識するとともに、自車両と物体との位置関係に基づいて、物体に対応する計測点の中から走行制御部１１５で用いられる着目点を決定する決定部１１３と、を備える。データ取得部１１１は、決定部１１３により決定された着目点の周囲の点群データの密度が大きくなるように点群データを取得する。
【選択図】図２

Description

本発明は、車両の外界状況を認識する外界認識装置に関する。

この種の装置として、ライダのレーザ光を動的に操縦して不均一な密度のレーザパルスパターンを視野角内の特定の領域で生成する装置が知られている（例えば特許文献１参照）。特許文献１記載の装置では、物体の境界線の検出精度を高めるように、物体が存在すると推定される領域に対して高密度なレーザパルスパターンを生成する。

特許第６８６０６５６号公報

しかしながら、特許文献１記載の装置のように、領域単位でレーザパルスを粗密制御したのでは、計測点数を必要以上に増大させるおそれがある。

本発明の一態様である外界認識装置は、走行用アクチュエータの動作を制御する走行制御部を有する自車両の周囲に電磁波を照射して反射波に基づき自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、反射波が得られる物体の表面の計測点の位置情報を含む点群データを取得するデータ取得部と、データ取得部により取得された点群データに基づき自車両の前方の物体を認識するとともに、自車両と物体との位置関係に基づいて、物体に対応する計測点の中から走行制御部で用いられる着目点を決定する決定部と、を備える。データ取得部は、決定部により決定された着目点の周囲の点群データの密度が大きくなるように点群データを取得する。

本発明によれば、処理負荷を低減しつつ、車両周囲の外界状況を精度よく認識できる。

自車両の前方の外界状況の一例を示す図。ライダの角度分解能を説明するための図。車両制御装置の要部構成を示すブロック図。図２のコントローラのＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャート。計測点を模式的に示す図。クラスタリングされた点群データの一例を示す図。最近傍点の抽出方法を説明するための図。最近傍点の抽出方法を説明するための図。対象クラスタの決定方法を説明するための図。最近傍点の進行中央線に対する角度を説明するための図。最遠点の一例を示す図。追加照射位置の算出方法を説明するための図。追加照射位置の算出方法を説明するための図。

以下に、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。本発明の実施の形態に係る外界認識装置は、自動運転機能を有する車両、すなわち自動運転車両に適用することができる。なお、本実施形態に係る外界認識装置が適用される車両を、他車両と区別して自車両と呼ぶことがある。自車両は、内燃機関（エンジン）を走行駆動源として有するエンジン車両、走行モータを走行駆動源として有する電気自動車、エンジンと走行モータとを走行駆動源として有するハイブリッド車両のいずれであってもよい。自車両は、ドライバによる運転操作が不要な自動運転モードでの走行だけでなく、ドライバの運転操作による手動運転モードでの走行も可能である。

自動運転車両は、自動運転モードでの走行（以下、自動走行または自律走行と呼ぶ）時、カメラやライダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）等の車載検出器の検出データに基づき自車両の周囲の外界状況を認識する。自動運転車両は、その認識結果に基づいて、現時点から所定時間先の走行軌道（目標軌道）を生成し、目標軌道に沿って自車両が走行するように走行用アクチュエータを制御する。

図１Ａは、自動運転車両である自車両の前方の外界状況の一例を示す図である。自車両は左側通行の片側二車線（車線ＬＮ１，ＬＮ２）の道路ＲＤの車線ＬＮ２を走行中であり、自車両の前方を他車両１０２～１０６が走行中である。他車両１０３，１０６は、車線ＬＮ１を走行中であり、他車両１０２，１０４，１０５は、車線ＬＮ２を走行中である。他車両１０２，１０４，１０５は、二輪車両である。自車両に搭載されたライダにより照射された電磁波（レーザ光など）が物体の表面のある１点（計測点）で反射して返ってくることで、レーザ源からその点までの距離、反射して返ってきた電磁波の強度、その計測点に位置する物体の相対速度、などが計測される。自車両が走行する道路ＲＤに対して水平方向と垂直方向とにレーザを走査することで、自車両前方の他車両１０２～１０６の位置や相対速度を認識できる。図１Ｂは、ライダの角度分解能を説明するための図である。図１Ｂの丸印ＩＰはライダの照射位置を模式的に表し、照射位置の左右方向の間隔が水平方向の角度分解能に相当し、照射位置の上下方向の間隔が垂直方向の角度分解能に相当する。自車両１０１は、ライダによって所定の時間間隔（ライダのフレームレートにより定まる時間間隔）で取得された計測点の情報（点群データ）に基づいて自車両の周囲の外界状況、より具体的には自車両前方の交通参加者や構造物等の物体を認識し、その認識結果に基づいて走行制御を行う。

ところで、図１Ａにおいて自車両１０１が前方を走行する他車両（例えば他車両１０２）を追い抜くとき、他車両や他車両の陰（奥側）から飛び出してくる他の交通参加者（車両や人、自転車など）との衝突や擦りを回避するために、他車両の相対位置（距離や角度）を精度よく計測する必要がある。他車両等の立体物の相対位置を精度よく認識する方法として、ライダ等の車載検出器から照射する電磁波の照射点の数を増やす（換言すると、電磁波の照射点密度を高めて点群データの密度を高くする）ことが考えられる。一方で、照射点の数を増やすと、車載検出器を制御するための処理負荷が増えたり、車載検出器により得られる検出データの容量が増大することで検出データの処理負荷が増えたりするおそれがある。また、装置の規模を増大させるおそれがある。そこで、これらの点を考慮して、実施の形態では以下のように外界認識装置を構成する。

本実施形態に係る外界認識装置は、道路ＲＤを走行する自車両のライダから自車両の進行方向に所定の角度分解能で電磁波を間欠的に照射し、道路ＲＤ上の異なる位置で離散的に点群データを取得する。このような外界認識装置について、さらに詳細に説明する。

図２は、外界認識装置を含む車両制御装置１００の要部構成を示すブロック図である。この車両制御装置１００は、コントローラ１０と、通信ユニット１と、測位ユニット２と、内部センサ群３と、カメラ４と、ライダ５と、走行用のアクチュエータＡＣとを有する。また、車両制御装置１００は、車両制御装置１００の一部を構成する外界認識装置５０を有する。外界認識装置５０は、カメラ４やライダ５等の車載検出器の検出データに基づいて、車両周囲の外界状況を認識する。

通信ユニット１は、インターネット網や携帯電話網等に代表される無線通信網を含むネットワークを介して図示しない各種サーバと通信し、地図情報、走行履歴情報および交通情報等を定期的に、あるいは任意のタイミングでサーバから取得する。ネットワークには、公衆無線通信網だけでなく、所定の管理地域毎に設けられた閉鎖的な通信網、例えば無線ＬＡＮ、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等も含まれる。取得した地図情報は、記憶部１２に出力され、地図情報が更新される。測位ユニット（ＧＮＳＳユニット）２は、測位衛星から送信された測位用の信号を受信する測位センサを有する。測位衛星は、ＧＰＳ衛星や準天頂衛星等の人工衛星である。測位ユニット２は、測位センサが受信した測位情報を利用して、自車両の現在位置（緯度、経度、高度）を測定する。

内部センサ群３は、自車両の走行状態を検出する複数のセンサ（内部センサ）の総称である。例えば内部センサ群３には、自車両の車速を検出する車速センサ、自車両の前後方向の加速度および左右方向の加速度（横加速度）をそれぞれ検出する加速度センサ、走行駆動源の回転数を検出する回転数センサ、自車両の重心の鉛直軸回りの回転角速度を検出するヨーレートセンサ等が含まれる。手動運転モードでのドライバの運転操作、例えばアクセルペダルの操作、ブレーキペダルの操作、ステアリングホイールの操作等を検出するセンサも内部センサ群３に含まれる。

カメラ４は、ＣＣＤやＣＭＯＳ等の撮像素子を有して自車両の周辺（前方、後方および側方）を撮像する。ライダ５は、自車両の進行方向に所定の角度分解能で電磁波を間欠的に照射し、物体の表面で反射した電磁波（反射波）を受信して、自車両から周辺の物体までの距離、物体の位置、形状等を測定する。

アクチュエータＡＣは、自車両の走行を制御するための走行用アクチュエータである。走行駆動源がエンジンである場合、アクチュエータＡＣには、エンジンのスロットルバルブの開度（スロットル開度）を調整するスロットル用アクチュエータが含まれる。走行駆動源が走行モータである場合、走行モータがアクチュエータＡＣに含まれる。自車両の制動装置を作動するブレーキ用アクチュエータと転舵装置を駆動する転舵用アクチュエータもアクチュエータＡＣに含まれる。

コントローラ１０は、電子制御ユニット（ＥＣＵ）により構成される。より具体的には、コントローラ１０は、ＣＰＵ（マイクロプロセッサ）等の演算部１１と、ＲＯＭ、ＲＡＭ等の記憶部１２と、Ｉ／Ｏインターフェース等の図示しないその他の周辺回路とを有するコンピュータを含んで構成される。なお、エンジン制御用ＥＣＵ、走行モータ制御用ＥＣＵ、制動装置用ＥＣＵ等、機能の異なる複数のＥＣＵを別々に設けることができるが、図２では、便宜上、これらＥＣＵの集合としてコントローラ１０が示される。

記憶部１２には、高精度の詳細な地図情報（高精度地図情報と呼ぶ）が記憶される。高精度地図情報には、道路の位置情報、道路形状（曲率等）の情報、道路の勾配の情報、交差点や分岐点の位置情報、車線（走行レーン）数の情報、車線の幅員および車線毎の位置情報（車線の中央位置や車線位置の境界線の情報）、地図上の目印としてのランドマーク（信号機、標識、建物等）の位置情報、路面の凹凸等の路面プロファイルの情報が含まれる。また、記憶部１２には、各種制御のプログラム、プログラムで用いられる閾値等の情報、ライダ５等の車載検出器に対する設定情報（後述する照射位置情報等）も記憶される。

演算部１１は、機能的構成として、データ取得部１１１と、認識部１１２と、決定部１１３と、設定部１１４と、走行制御部１１５とを有する。なお、図２に示すように、データ取得部１１１、認識部１１２、決定部１１３、および設定部１１４は外界認識装置５０に含まれる。外界認識装置５０は、上述したように、ライダ５の車載検出器の検出データに基づいて車両周囲の外界状況を認識する。外界認識装置５０に含まれるデータ取得部１１１、認識部１１２、決定部１１３、および設定部１１４の詳細については後述する。

走行制御部１１５は、自動運転モードにおいて、外界認識装置５０で認識された車両周囲の外界状況に基づいて目標軌道を生成し、その目標軌道に沿って自車両１０１が走行するようにアクチュエータＡＣを制御する。なお、手動運転モードでは、走行制御部１１５は、内部センサ群３により取得されたドライバからの走行指令（ステアリング操作等）に応じてアクチュエータＡＣを制御する。

外界認識装置５０の詳細について説明する。上述したように、外界認識装置５０は、データ取得部１１１、認識部１１２、決定部１１３、および設定部１１４を含む。外界認識装置５０は、ライダ５を含む。

データ取得部１１１は、ライダ５の反射波が得られる物体の表面の計測点の位置情報を含む点群データ（検出データ）を取得する。

認識部１１２は、データ取得部１１１により取得された点群データに基づき自車両周囲の外界状況を認識する。具体的には、認識部１１２は、データ取得部１１１により取得された点群データに基づき自車両前方の他車両等の物体を認識する。

決定部１１３は、自車両と認識部１１２により認識された物体との位置関係に基づいて、物体に対応する計測点（計測点の集合）の中から走行制御部１１５で用いられる着目点を決定する。以下、各物体に対応する計測点の集合をクラスタと呼ぶ。決定部１１３は、自車両が前方の物体を追い抜いたり前方の物体と並走したりするときにその物体と衝突したり擦り等の接触をしたりしないように着目点を決定する。具体的には、決定部１１３は、物体に対応する計測点のうち、自車両からの距離が最も短い点（以下、最近傍点と呼ぶ。）と、進行方向において自車両から最も離れた点（以下、最遠点と呼ぶ。）と、を着目点として決定する。

設定部１１４は、ライダ５の照射位置（照射ポイント）を設定する。より詳細には、設定部１１４は、決定部１１３により決定された着目点の周囲の点群データの密度が大きくなるように記憶部１２に記憶された照射位置情報を更新する。これにより、ライダ５の次回測定時（次フレーム取得時）、ライダ５からの照射光が、設定された照射位置に向けて照射される。その結果、ライダ５の次回測定時にデータ取得部１１１により着目点周囲の点群データが高分解能で取得される。走行制御部１１５は、このようにして高分解能で取得された着目点周囲の情報（位置情報等）に基づいて、認識部１１２により認識された物体との衝突や接触を回避するように自車両の走行動作を制御する。より詳細には、走行制御部１１５は、アクチュエータＡＣを制御して、アクセル開度を調整したり、制動装置や転舵装置を駆動したりする。なお、ライダ５の照射光は、ラスタ走査方式で照射されてもよいし、設定部１１４により設定された照射ポイントにのみ電磁波が照射されるように断続的に電磁波が照射されてもよいし、その他の態様で照射されてもよいものとする。

図３は、あらかじめ定められたプログラムに従い図２のコントローラ１０の演算部１１が実行する処理の一例を示すフローチャートである。図３のフローチャートに示す処理は、例えば、自車両１０１が自動運転モードで走行中に所定周期毎、より詳細には、ライダ５のフレームレートに従った周期毎に繰り返される。

まず、ステップＳ１１で、ライダ５に照射指令を送信し、照射指令に応じてライダ５から照射された電磁波の反射波が得られた計測点の位置情報を含む点群データ（検出データ）を取得する。ステップＳ１２で、ステップＳ１１で取得された点群データに基づき、自車両前方で物体、より詳細には他の交通参加者（他車両や自転車、歩行車）を認識したか否かを判定する。ステップＳ１２で否定されると、処理を終了する。ステップＳ１２で肯定されると、ステップＳ１３で、ステップＳ１１で取得された点群データをクラスタリングする。具体的には、ステップＳ１２で認識された物体ごとに、ステップＳ１１で取得された点群データの中から対応する計測点（クラスタ）を認識する。ステップＳ１４で、自車両とステップＳ１２で認識された物体との位置関係に基づいて、該物体に対応するクラスタの中から最近傍点を抽出する。最近傍点の抽出方法については後述する。ステップＳ１２で複数の物体が認識されたときは、各物体に対応するクラスタごとに、クラスタを構成する計測点の中から最近傍点を抽出する。ステップＳ１５で、ステップＳ１４で抽出された各クラスタの最近傍点に基づいて、対象クラスタを決定する。対象クラスタは、ステップＳ１２で認識された物体のうち自車両との衝突や接触の可能性が他の物体よりも高い物体に対応するクラスタである。対象クラスタの決定方法については後述する。ステップＳ１６で、ステップＳ１５で決定した対象クラスタを構成する計測点の中から、最遠点を抽出する。最遠点の抽出方法については後述する。ステップＳ１７で、ステップＳ１４で抽出された最近傍点と、ステップＳ１６で抽出された最遠点とに基づいて、照射点を追加する位置（以下、追加照射位置と呼ぶ。）を算出する。追加照射位置の算出方法については後述する。

ステップＳ１８で、ライダ５の次回測定時（次フレーム取得時）にステップＳ１７で算出された追加照射位置に電磁波が照射されるように、ライダ５の設定情報（照射位置情報）を更新する。

図４Ａ～図９Ｂを参照して、外界認識装置５０の動作をさらに詳細に説明する。自車両が図１Ａの道路ＲＤの車線ＬＮ２を走行中であるとき、ライダ５の発光部（不図示）から電磁波が照射されると、自車両前方の物体の表面で反射した電磁波（反射波）がライダ５の受光部（不図示）によって検出される。これにより、図４Ａに示すような計測点の情報（点群データ）が取得される（Ｓ１１）。図４Ａは、計測点を模式的に示す図である。図４Ａの丸印は計測点を表し、太線で描かれた丸印ＤＰは、他車両１０２～１０５に対応する計測点、すなわち、他車両１０２～１０５の表面で反射した電磁波（反射波）が検出された位置を表す。なお、道路ＲＤの縁石や中央分離帯、街路樹等の表面で反射した電磁波（反射波）もライダ５の受光部で検出されるが、説明および図面の簡略化のため、それらに対応する反射波は検出されていないものとする。

次いで、認識部１１２は、データ取得部１１１により取得された点群データに基づき、自車両前方の物体を認識する（Ｓ１２）。物体の認識には、路面除去のためにＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）が用いられてもよいし、その他の手法が用いられてもよい。決定部１１３は、認識部１１２の認識結果に基づき、データ取得部１１１により取得された点群データ（計測点ＤＰ）をクラスタリングする（Ｓ１３）。クラスタリングには、ＤＢＳＣＡＮ（Density-based spatial clustering of applications with noise）やＫ－ｍｅａｎｓ法など、いずれの手法が用いられてもよい。図４Ｂは、クラスタリングされた点群データの一例を示す図である。図４Ｂに示すように、決定部１１３は、データ取得部１１１により取得された点群データ（３次元点群データ）をＸＹ平面（進行方向（Ｘ方向）と道路幅方向（Ｙ方向）とに延在する平面）にプロットして得られる２次元データ（２次元点群データ）に対してクラスタリングを行う。図４ＢのクラスタＣＬ１～ＣＬ５はそれぞれ、他車両１０２～１０６に対応する。図４Ｂの破線の矩形はそれぞれ、クラスタＣＬ１～ＣＬ５に対応する他車両１０２～１０６を簡易的に表している。なお、決定部１１３は、３次元点群データを２次元点群データに変換することなく、３次元点群データに対してクラスタリングを行ってもよい。

次いで、決定部１１３は、クラスタＣＬ１～ＣＬ５のそれぞれから最近傍点を抽出する（Ｓ１４）。ここで、最近傍点の抽出方法を説明する。図５Ａおよび図５Ｂは、最近傍点の抽出方法を説明するための図である。図５Ａには、図４ＢのクラスタＣＬ１から抽出された最近傍点ＭＮ１が示されている。図５Ａに示すように、最近傍点ＭＮ１は、クラスタＣＬ１を構成する計測点のうち、ライダ５の受光部（不図示）とのＸＹ平面上における距離Ｄｘｙが最も短い計測点である。決定部１１３は同様に、クラスタＣＬ２～ＣＬ５から最近傍点を抽出する。図５Ｂの計測点ＭＮ１～ＭＮ５はそれぞれ、他車両１０２～１０６に対応するクラスタＣＬ１～ＣＬ５から抽出された最近傍点である。

次いで、決定部１１３は、対象クラスタを決定する（Ｓ１５）。ここで、対象クラスタの決定方法を説明する。図６は、対象クラスタの決定方法を説明するための図である。決定部１１３は、図６に示すように、クラスタＣＬ１～ＣＬ５のうち、自車両１０１と最近傍点との進行方向（図６における上下方向）における距離が閾値ＴＨｙ未満であり、かつ、自車両１０１と最近傍点との道路幅方向（図６における左右方向）における距離が閾値ＴＨｘ未満であるクラスタを対象クラスタとして決定する。図６に示す例では、クラスタＣＬ１～ＣＬ３が対象クラスタとして決定される。決定部１１３は、クラスタＣＬ１～ＣＬ３のうち、所定の条件を満たさないクラスタを対象クラスタから除外する。以下、対象クラスタから除外されるクラスタを除外クラスタと呼ぶ。また、除外クラスタに対応する物体を除外対象物体と呼ぶ。

ここで、除外クラスタの決定方法について説明する。まず、決定部１３は、対象クラスタの最近傍点の進行中央線ＭＬに対する角度θを計算する。より詳細には、決定部１３は、ライダ５の受光部と対象クラスタの最近傍点とを結んだ直線と進行中央線ＭＬとがなす角度θを計算する。進行中央線ＭＬは、自車両１０１が走行する車線の中央線である。なお、進行中央線ＭＬは、ライダ５の受光部から自車両１０１の進行方向に延在する直線であってもよいし、自車両１０１の車幅中央から進行方向に延在する直線であってもよい。図７は、対象クラスタの最近傍点の進行中央線ＭＬに対する角度θを説明するための図である。図７に示すように、決定部１１３は、対象クラスタＣＬ１～ＣＬ３のそれぞれの角度θ（θ１～θ３）を算出する。決定部１１３は、進行中央線ＭＬの左側に位置する対象クラスタ同士を比較して、最近傍点が他の対象クラスタよりも遠方にありかつ角度θ（絶対値）が該他の対象クラスタよりも大きい対象クラスタを除外クラスタとして決定する。同様に、決定部１１３は、進行中央線の右側に位置する対象クラスタから除外クラスタを決定する。図７に示す例では、進行中央線ＭＬの左側に対象クラスタＣＬ１，ＣＬ２が存在し、最近傍点ＭＮ２が最近傍点ＭＮ１よりも遠方にあり、かつ、角度θ２の絶対値が角度θ１の絶対値よりも大きいので、対象クラスタＣＬ２が除外クラスタに決定される。一方、進行中央線ＭＬの右側には対象クラスタＣＬ３のみしか存在しないため、除外クラスタの決定は行われない。

決定部１１３は、除外クラスタを決定すると、除外クラスタ以外の対象クラスタＣＬ１，ＣＬ３から最遠点を抽出する（Ｓ１６）。ここで、最遠点の抽出方法を説明する。図８は、最遠点の一例を示す図である。図８には、対象クラスタＣＬ１から抽出された最遠点ＭＦ１が示されている。図８に示すように、最遠点ＭＦ１は、対象クラスタＣＬ１を構成する計測点のうち、ライダ５の受光部（不図示）との進行方向の距離Ｄｙが最も長い計測点であって、かつ、最近傍点ＭＮ１よりも進行中央線ＭＬ側にある計測点である。決定部１１３は同様に、対象クラスタＣＬ３に対しても最遠点の抽出を行う。ただし、図４Ｂの例では、対象クラスタＣＬ３が最近傍点ＭＮ３以外の計測点を含まないため、最遠点は抽出されない。

決定部１１３は、以上のようにして抽出した最近傍点および最遠点を、走行制御部１１５で用いられる着目点として決定する。設定部１１４は、決定部１１３により決定された着目点に基づいて、ライダ５の追加照射位置を算出する（Ｓ１７）。

ここで、設定部１１４によるライダ５の追加照射位置の算出について説明する。設定部１１４は、データ取得部１１１により取得される点群データの着目点（最近傍点と最遠点）の周囲の密度を大きくするように、すなわち、着目点の周囲における照射点の水平方向（Ｘ方向およびＹ方向）および垂直方向（Ｚ方向）の間隔を小さくするように、ライダ５の追加照射位置を算出する。

図９Ａおよび図９Ｂは、追加照射位置の算出方法を説明するための図である。図９Ａに示す点ＡＰは、水平方向（Ｘ方向およびＹ方向）の追加照射位置を表す。点ＡＰは、着目点から水平方向（Ｘ方向およびＹ方向）に指定点数だけ指定角度分解能で設定される。より詳細には、点ＡＰは、最近傍点からＸ方向に指定点数だけ指定角度分解能で設定される。また、点ＡＰは、最遠点からＹ方向に指定点数だけ指定角度分解能で設定される。指定点数は、着目点と該着目点に隣接する計測点（隣接計測点）間の長さと、指定角度分解能とに基づき決定されてもよいし、ユーザ等により予め決定されてもよい。なお、最近傍点においてＸ方向に照射位置を追加するとき、設定部１１４は、最近傍点よりも進行中央線から離れる位置に照射位置を追加しない。その理由は、最近傍点からＸ方向に離れた位置で自車両１０１と他車両１０３とが衝突または接触する可能性は極めて低いためである。なお、クラスタを構成する計測点数が少ない（例えば、数個以下の）立体物については、最近傍点周辺で点群データが高分解能で取得されるように、進行中央線から離れる位置にも照射位置を追加してもよい。一方、最遠点においてＹ方向に照射位置を追加するとき、設定部１１４は、最遠点よりも自車両１０１側に照射位置を追加しない。最遠点の周囲への照射位置の追加は、他車両１０３の奥側から図９Ａに示すように飛び出してくる物体（交通参加者等）ＴＰをより精度よく検知することを目的として行われる。したがって、最遠点よりも奥側（図９Ａの上側）に照射位置が追加される。

設定部１１４は、着目点に対する水平方向の追加照射位置を算出すると、その着目点において垂直方向の追加照射位置を算出する。まず、設定部１１４は、対象クラスタを構成する計測点の位置情報に基づき、着目点における対象クラスタの高さを算出する。具体的には、設定部１１４は、対象クラスタを構成する計測点の位置情報から、着目点における計測点の垂直方向（Ｚ方向）の最大値および最小値を取得する。設定部１１４は、取得した最大値と最小値に基づき着目点における対象クラスタの高さ（最大値と最小値との差）を算出する。次いで、設定部１１４は、算出した高さが所定高さ以下であるとき、着目点に、最小値と最大値とで示される垂直方向の範囲に指定角度分解能で照射位置を追加する。一方、算出した高さが所定高さより大きいとき、着目点に、最小値から所定高さの範囲に指定角度分解能で照射位置を追加する。設定部１１４は、対象クラスタの着目点ごとに、上記のような垂直方向の追加照射位置の算出を行う。なお、ステップＳ１４～Ｓ１７の処理は、垂直方向（Ｚ方向）の角度分解能に基づき規定されるＺ方向の各位置に対応したＸＹ平面のそれぞれに対して実行される。この結果、図９Ｂの点ＡＰで示すように、水平方向および垂直方向にライダ５の照射位置が追加される。図９Ｂには、角度分解能を２倍にするように照射位置が追加された例が示されている。

設定部１１４は、算出した水平方向および垂直方向の追加照射位置に基づいて、記憶部１２に記憶されたライダ５の照射位置情報を更新する（Ｓ１８）。これにより、ライダ５の次回測定時（次フレーム取得時）に、追加照射位置に電磁波が照射される。

以上説明した実施の形態によれば、以下のような作用効果を奏する。
（１）外界認識装置５０は、走行用のアクチュエータＡＣの動作を制御する走行制御部１１５を有する自車両１０１の周囲に電磁波を照射して反射波に基づき自車両１０１の周囲の外界状況を検出するライダ５と、反射波が得られる物体の表面の計測点の位置情報を含む点群データを取得するデータ取得部１１１と、データ取得部１１１により取得された点群データに基づき自車両１０１の前方の物体を認識するとともに、自車両１０１と物体との位置関係に基づいて、物体に対応する計測点の中から走行制御部１１５で用いられる着目点を決定する決定部１１３と、を備える。データ取得部１１１は、決定部１１３により決定された着目点の周囲の点群データの密度が大きくなるように点群データを取得する。また、データ取得部１１１は、物体に対応する計測点のうち自車両１０１との距離が最も短い第１計測点（最近傍点）と進行方向において自車両から最も離れた第２計測点（最遠点）とを、着目点として決定する。このように、高分解能域を、ライダ５の視野角（ＦＯＶ：Field of View）全域ではなく、自車両が衝突や接触をする可能性がある前方の物体（他車両等）の外縁部に限定することで、点群データのデータ量を削減しつつ、前方の物体を精度よく認識することが可能となる。また、点群データの粗密制御を点単位で行うので、点群データの粗密制御を領域単位で行う従来の方法と比較して点群データのデータ量をより確実に削減できる。

（２）決定部１１３は、データ取得部１１１により取得された点群データに基づき自車両１０１の前方に複数の物体（図６の他車両１０２～１０６）が認識されたとき、最近傍点が自車両１０１から進行方向に第１所定距離（図６の閾値ＴＨｙ）以上離れていて且つ最近傍点が自車両１０１から車幅方向に第２所定距離（図６の閾値ＴＨｘ）以上離れている物体（図６の他車両１０５，１０６）を除外対象物体として決定し、複数の物体から除外対象物体を除いた物体（図６の他車両１０２～１０４）の、最近傍点と最遠点とを着目点として決定する。このように、自車両との衝突や接触を十分に回避可能な物体を高分解能域の対象から除外することで、自車両の走行時の安全性を低下させることなく、点群データのデータ量を削減でき、演算部１１におけるデータ計算量を低減できる。

（３）決定部１１３はさらに、複数の物体から除外対象物体を除いた物体（図７の他車両１０２～１０４）に第１物体（他車両１０３）と第２物体（他車両１０２）とが含まれ、第１物体（他車両１０３）に対応する最近傍点（図７の計測点ＭＮ２）が第２物体（他車両１０２）の最近傍点（図７の計測点ＭＮ１）よりも進行方向かつ車幅方向において遠方にあるとき、第１物体（他車両１０３）を除外対象物体として決定する。これにより、自車両との衝突や接触のリスクが限りなく低い物体を高分解能域の対象から除外することができ、自車両の走行時の安全性を低下させることなく、点群データのデータ量をさらに削減できる。

（４）外界認識装置５０は、着目点の周囲の点群データの密度が大きくなるようにライダ５の照射位置を設定する設定部１１４をさらに備える。このように、点群データの粗密制御を点単位で行うことで、自車両前方の自動二輪車のハンドルや該自動二輪車の運転者の腕など、物体の細部まで精度よく認識でき、自動二輪車等に対して追い越し走行や、追い抜き走行、オフセット走行等するときの安全性を向上できる。

上記実施の形態は、種々の形態に変形することができる。以下、変形例について説明する。上記実施形態では、車載検出器が、点群データの粗密領域を可変可能なライダである場合を例にした。しかしながら、上記実施形態は、点群データの粗密領域を可変できないライダにも適用可能である。この場合、データ取得部１１１は、ライダ５により照射された電磁波の反射波が得られた物体の表面の計測点の位置情報を含む点群データ（第１点群データ）を取得する第１データ取得部として機能するとともに、第１点群データのデータを間引いて該第１点群データよりもデータ密度が小さい第２点群データを取得する第２データ処理部として機能する。決定部１１３は、データ取得部１１１により取得された第２点群データに基づき自車両１０１の前方の物体を認識するとともに、自車両１０１と物体との位置関係に基づいて、物体に対応する計測点の中から着目点を決定する。走行制御部１１５は、決定部１１３により決定された着目点の周囲の第１点群データと、第２点群データとを用いて、走行用のアクチュエータＡＣの動作を制御する。これにより、車載検出器が点群データの粗密領域を可変できないライダであるときでも、前方の物体の認識精度を低下させることなく、データ計算量を低減できる。

また、上記実施形態では、照射位置の追加（Ｓ１６～Ｓ１８）を、ステップＳ１５で決定された対象クラスタに対してのみ、すなわち、自車両１０１と衝突または接触する可能性がある物体に対応するクラスタに対してのみ行うようにした。しかしながら、ステップＳ１２で認識されたすべての物体に対応するクラスタに対して、ステップＳ１６～Ｓ１８の処理を行うようにしてもよい。

また、上記実施形態では、決定部１１３が、自車両１０１の前方に複数の物体が認識されたとき、最近傍点が自車両から進行方向に閾値ＴＨｙ以上離れていて且つ最近傍点が自車両１０１から車幅方向に閾値ＴＨｘ以上離れている物体を除外対象物体として決定するようにした。しかしながら、閾値ＴＨｙおよび閾値ＴＨｘは、自車両１０１の走行速度に応じて変更してもよい。例えば、自車両１０１の走行速度が大きいほど、閾値ＴＨｙを大きくしてもよい。

また、上記実施形態では、走行制御部１１５が、高分解能で取得された着目点周囲の情報に基づいて、認識部１１２により認識された物体との衝突や接触を回避するように自車両の走行制御を行うようにした。しかしながら、演算部は、高分解能で取得された着目点周囲の情報に基づいて、車両制御装置１００が備える不図示のディスプレイやスピーカを介して、認識部１１２により認識された物体との衝突や接触に関する注意喚起の情報（映像情報や音声情報）を自車両の乗員に報知してもよい。

さらに、上記実施形態では、外界認識装置５０を自動運転車両に適用したが、外界認識装置５０は、自動運転車両以外の車両にも適用可能である。例えば、ＡＤＡＳ（Advanced driver-assistance systems）を備える手動運転車両にも外界認識装置５０を適用することができる。

以上の説明はあくまで一例であり、本発明の特徴を損なわない限り、上述した実施の形態および変形例により本発明が限定されるものではない。上記実施の形態と変形例の一つまたは複数を任意に組み合わせることも可能であり、変形例同士を組み合わせることも可能である。

１通信ユニット、２測位ユニット、３内部センサ群、４カメラ、５ライダ、１０コントローラ、１１演算部、１２記憶部、１１１データ取得部、１１２認識部、１１３決定部、１１４設定部、５０外界認識装置、１００車両制御装置、１１５走行制御部、ＡＣアクチュエータ

本発明の一態様である外界認識装置は、走行用アクチュエータの動作を制御する走行制御部を有する自車両の周囲に電磁波を照射して反射波に基づき自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、反射波が得られる物体の表面の計測点の位置情報を含む点群データを取得するデータ取得部と、データ取得部により取得された点群データに基づき自車両の前方の物体を認識するとともに、自車両と物体との位置関係に基づいて、物体に対応する計測点の中から走行制御部で用いられる着目点を決定する決定部と、を備える。決定部は、物体に対応する計測点のうち自車両との距離が最も短い第１計測点と進行方向において自車両から最も離れた第２計測点とを、着目点として決定する。データ取得部は、決定部により決定された着目点の周囲の点群データの密度が大きくなるように点群データを取得する。

Claims

走行用アクチュエータの動作を制御する走行制御部を有する自車両の周囲に電磁波を照射して反射波に基づき前記自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、
前記反射波が得られる物体の表面の計測点の位置情報を含む点群データを取得するデータ取得部と、
前記データ取得部により取得された前記点群データに基づき前記自車両の前方の前記物体を認識するとともに、前記自車両と前記物体との位置関係に基づいて、前記物体に対応する前記計測点の中から前記走行制御部で用いられる着目点を決定する決定部と、を備え、
前記データ取得部は、前記決定部により決定された前記着目点の周囲の前記点群データの密度が大きくなるように前記点群データを取得することを特徴とする外界認識装置。
請求項１に記載の外界認識装置において、
前記決定部は、前記計測点のうち前記自車両との距離が最も短い第１計測点と進行方向において前記自車両から最も離れた第２計測点とを、前記着目点として決定することを特徴とする外界認識装置。
請求項２に記載の外界認識装置において、
前記決定部は、前記データ取得部により取得された前記点群データに基づき前記自車両の前方に複数の物体が認識されたとき、前記第１計測点が前記自車両から進行方向に第１所定距離以上離れていて且つ前記第１計測点が前記自車両から車幅方向に第２所定距離以上離れている前記物体を除外対象物体として決定し、前記複数の物体から前記除外対象物体を除いた前記物体の、前記第１計測点と前記第２計測点とを前記着目点として決定することを特徴とする外界認識装置。
請求項３に記載の外界認識装置において、
前記決定部はさらに、前記複数の物体から前記除外対象物体を除いた前記物体に第１物体と第２物体とが含まれ、前記第１物体の前記第１計測点が前記第２物体の前記第１計測点よりも進行方向かつ車幅方向において遠方にあるとき、前記第１物体を前記除外対象物体として決定することを特徴とする外界認識装置。
請求項１から４のうちのいずれか１項に記載の外界認識装置において、
前記車載検出器は、ライダであることを特徴とする外界認識装置。
請求項５に記載の外界認識装置において、
前記着目点の周囲の前記点群データの密度が大きくなるように前記車載検出器の照射位置を設定する設定部をさらに備えることを特徴とする外界認識装置。
請求項５に記載の外界認識装置において、
前記データ取得部は、第１データ取得部であり、
前記点群データは、第１点群データであり、
前記第１データ取得部により取得された前記第１点群データのデータを間引いて前記第１点群データよりもデータ密度が小さい第２点群データを取得する第２データ処理部をさらに備え、
前記決定部は、前記第２データ処理部により取得された前記第２点群データに基づき前記自車両の前方の前記物体を認識するとともに、前記自車両と前記物体との位置関係に基づいて、前記物体に対応する前記計測点の中から前記着目点を決定し、
前記走行制御部は、前記第２点群データと、前記決定部により決定された前記着目点の周囲の前記第１点群データとを用いて、前記走行用アクチュエータの動作を制御することを特徴とする外界認識装置。