JP3636150B2 - 走路上反射物の物体種類判定方法 - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両前方に存在する物体が道路構造物であるか、或いは走行物体であるかを判定する走路上反射物の物体種類判定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
スキャニングレーザレーダを用いて、自車両の前方に存在する物体を検出し、更に、この物体が車両であるか、或いは道路構造物であるか区別し、且つ、密集している道路構造物反射点と車両との誤判定を防止するようにした方法として、従来より、特開平１１−４５３９６号公報に記載されたものが知られている。
【０００３】
この方法は、スキャニングレーザレーダで検出された物体の相対速度の変化を求め、この相対速度の変化が所定の値より大きい場合には、物体が密集していることにより物体の動きの判定ができず相対速度が正しく求められないものと判定する。そして、このような速度変化の大きい物体が観測されたものについては、これが路側に設置されるセンターポールやキャッツアイ等の道路構造物による反射点密集部分であると判定する。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前述した従来例の方法では、相対速度変化のみを用いてキャッツアイ等の密集した反射物群の物体種類の判定を行っているため、速度を頻繁に変更する他車両を、道路構造物として誤判定する可能性がある。また、反射点を側面に多く備えつけたトラックなどは、キャッツアイ同様反射点が道路に沿う形で密集して検出されることがあり、このようなトラックを道路構造物として誤判定してしまうという問題が生じる。
【０００５】
この発明は、このような従来の課題を解決するためになされたものであり、その目的とするところは、誤判定の発生を低減することのできる走路上反射物の物体種類判定方法を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本願請求項１に記載の発明は、車両に搭載され、該車両前方をスキャニングして前方に存在する物体までの距離、及び方向を計測する計測手段を用いて、前方物体の種類を判定する走路上反射物の物体種類判定方法であって、前記スキャニングにより計測された各計測点のうち、互いに近接して存在する測定点の集団を時系列的にグルーピングする第１の工程と、前記グルーピングされた各測定点の集団を物体と見なし、当該物体と自車両との間の時系列的な距離データに基づき、自車両と前記各物体との相対速度を求める第２の工程と、前記第２の工程により検出された各物体に対し、当該物体が過去に判定された種類やグルーピングの結果から求められる大きさに基づいて、道路構造物である可能性があるかどうかを判定する第３の工程と、前記第３の工程にて、道路構造物の可能性があると判定された物体に係る各測定点が、自車両に対する奥行き方向に密集している度合いを判定する第４の工程と、前記第４の工程にて、密集度が高いと判定された物体に対し、この物体の領域を設定する第５の工程と、前記第５の工程にて密集度が高いと判定された領域に対応する物体は、その相対速度に関係なく道路構造物であると判定する第６の工程と、前記第６の工程で道路構造物であると判定された物体以外の物体に対し、この物体の相対速度、位置、及び過去に検出された種類に基づいて、当該物体の種類を判定する第７の工程と、を有することを特徴とする。
【０００７】
また、前記第６の工程及び第７の工程により検出された物体の種類を記憶する第８の工程と、前記第８の工程にて記憶されたデータから、道路構造物であると判定された物体のデータのみを抽出し、このデータを用いて再度密集度の高い物体の領域を設定する第９の工程と、前記第９の工程にて設定された領域を記憶する第１０の工程と、を有し、前記第９の工程は、今回の前記第５の工程で設定された密集度の高い領域と、前回の処理で設定された密集度の高い領域とを重ね合わせることにより、密集度の高い領域の設定を行うことを特徴とする。
【０００８】
請求項２に記載の発明は、前記第９の工程は、前回の処理で密集度の高い領域にあり、且つ、道路構造物であると判定された物体を、今回の処理で得られたグルーピング結果に検出物体として加えた上で、密集度の高い領域を設定することを特徴とする。
【０００９】
請求項３に記載の発明は、前記第９の工程は、過去の物体種類の判定処理により、密集度が高い領域以外の領域にて走行物体であると判定された物体は、当該物体が今回の物体種類の判定により、密集度の高い領域内にて検出された場合であっても、この物体を走行物体であると判定することを特徴とする。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、自車両が走行する走行レーンの、前方の形状を求め、前記第５の工程にて、道路構造物と判定された領域内に存在する物体の中から、前記走行レーンの外側に存在する所定幅以下の物体のみを抽出し、この所定幅以下の物体を、当該領域内に属する同一の道路構造物として選択する第１１の工程と、前記第１１の工程にて選択された物体の個数が、所定の個数以上である場合には、当該各物体から前記走行レーンまでの距離を演算し、且つ、演算された各距離の重心を求める第１２の工程と、前記第９の工程における物体判定後の領域を、前記走行レーンから前記第１２の工程で求められた重心となる距離分だけ外側に移動した位置に設定する第１３の工程と、を有することを特徴とする。
【００１１】
請求項５に記載の発明は、前記第１３の工程で設定された領域が、走行レーンの形状に沿って設定されている場合には、この領域における物体の密集度が所定値よりも大きい場合に、この密集した物体の集団を、路上設置型反射板の並びであると判定し、この路上設置型反射板が検出された点を結ぶ線を、自車両前方の道路形状であると判定することを特徴とする。
【００１２】
【発明の効果】
本願請求項１の発明では、車両に搭載され前方に存在する物体までの距離と方位を計測するレーザレーダなどの位置計測装置を用い、その装置で検知・位置計測した点のうち、同じ距離にあり互いに近い位置にある点の集団を同一物体上の点としてある一定の時間間隔毎にグルーピングする。
【００１３】
そして、その所定の時間間隔毎に連続的に検出された物体の位置よりグルーピングにより検出された各物体の相対速度を求め、そのグルーピングによる物体検出結果より、過去の情報や大きさに基づき、道路構造物である可能性を残している物体を選択し、その道路構造物である可能性のあるすべての物体の位置関係からそれらの物体の配置を奥行き方向または進行方向の並びとして見たときの物体の密集度合いを求める。
【００１４】
その後、密集度が高いと判定された物体群が存在する場合は、この物体が検出されている領域を道路構造物が高密集度で存在する領域として設定し、その領域内で判定された物体は、相対速度を誤計測していることが高いと判定した上で相対速度とグルーピング等により得られた物体の位置・大きさなどのデータを用いて、物体の種類を判定する。そして、その物体判定の際、道路構造物である可能性を残していると判定された物体のうち、密集度が高いと判定された領域内で検出された物体は、その物体の相対速度に関係なく、道路構造物であると判定する構成としている。
【００１５】
これにより、相対速度だけに頼った物体の種類判定が原因でおこる走行物体と道路構造物の誤判定を防ぐことができる。特に、反射点密集地帯では、相対速度の誤計測が発生し易く、このような場面において有効である。
【００１６】
更に、グルーピングにより検出された物体の種類を毎回記憶し、物体種類判定後に道路構造物と判定された物体だけを抽出した上で、その物体の位置より再度物体の密集度とその領域を求める。そして、その領域を毎回記憶して、次の処理において、再度物体のグルーピング直後の情報を利用した密集領域の設定を行う際、グルーピング直後の情報を利用した領域設定と１回前に記憶した領域とを重ね合わせた領域を密集領域として設定する構成とした。
【００１７】
これにより、排気ガスによる汚れや、道路構造物より手前に位置する走行車両との位置関係等に起因して、見え隠れや非検知が発生し、実際には物体が密集しているにもかかわらず密集度合いが正しく求められないような環境下においても、物体が密集していることを判定することができ、物体の種類の誤判定を防ぐことができる。
【００１８】
請求項２の発明では、グルーピング直後に行う密集度算出の際、その時点でのグルーピング結果と、その直前で密集領域にあり、かつ、道路構造物であると判定された物体の両方を用いて領域を設定する構成とした。これにより、請求項２と同様、実際には物体が密集しているが密集度合いが正しく求められないために起こる相対速度の誤計測による種類の誤判定を防ぐことができる。
【００１９】
請求項３の発明では、過去の物体種類判定において密集度が高い領域以外で連続して走行物体であると判定されていた物体は信頼度が高く車両であると判定し、物体判定の際はその信頼度を考慮し、信頼度の高い車両と判定される物体が密集度が高い領域で検出された場合は、車両であると判定する構成とした。
【００２０】
これにより、密集度が高い領域内に、車両が近づいた場合も、道路構造物と間違えることなく、車両を正しく判定することができる。また、密集領域の設定は、車長より長いことなどの条件を加えることで、反射物を多数取り付けた車両と密集した道路構造物を誤判定することを防止することができ、大型車のように反射物を多数取り付けた車両が道路構造物脇を走行する場合でも、道路構造物判定による車両ロストなどの悪影響なく、道路構造物の中に車両があることを確実に判定することができる。
【００２１】
請求項４の発明では、前方の自車レーンの形状を求める手段を加え、その手段で求めた前方レーン形状と密集度が高いと判定された各領域に存在する道路構造物と判定された幅の小さな物体だけを抽出し、そのうち、一つの領域内に存在する幅の小さな道路構造物の全てについて、自車レーン中心までの距離、及び距離の重心を求める。
【００２２】
そして、自車レーンの中心からその距離分だけ平行移動した領域をレーンに沿って設置されている道路構造物のための多くの物体が検出される物体密集度の高い領域として設定する構成とした。
【００２３】
これにより、道路脇に道路に沿って設置されているデリニエータすべてをその間隔や求められた相対速度に関わらず、車両と間違えることなく正しく判定できるようになる。また、例えば、遠方と近傍では物体が密集して検出されているが、見え隠れやデリニエータの汚れなどにより、実際には物体があるにもかかわらず、中間距離付近では、物体が広い間隔で検出されてしまい密集度合いが正しく求められない場合でも、その領域はデリニエータの並びの列と判定することで、相対速度の誤計測に関係なく、正しく道路構造物であることを判定することができる。
【００２４】
請求項５の発明では、領域がレーン形状に沿う形で設定されている場合において、その密集度が所定の値より高い場合、その密集した物体群を路上設置型反射板の並びであると判定し、その反射点を結ぶ線を前方の道路形状であると判定する構成とした。これにより通常レーザレーダは画像処理より遠方までの距離が可能であることから、画像処理などによるレーン形状検出より、遠方までの情報を用いたレーン形状測定が可能となる。
【００２５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。本実施形態では、車両に搭載され、道路面の水平方向に一次元でスキャニングするスキャニングレーザレーダ（計測手段）を用いた場合を例として説明する。
【００２６】
図１は、本実施形態に係る物体種類判別方法が適用される前方車両測定装置の構成を示すブロック図、図２は、スキャニングレーザレーダ１を搭載した車両の、検出対象物標の位置を表すための基準座表系の説明図である。以下の説明は全て、図２に示すようにスキャニングレーザレーダ１によるスキャニングの中心軸を車両の中心とし、且つ、自車両の直進方向と平行な向き、位置で取り付けた場合を前提とする。
【００２７】
但し、この発明は、中心軸が車両の直進方向でない場合や、その取り付け位置が車両の中心軸からずれている場合であっても、その角度、位置を幾何学計算時に考慮すれば、全て以下の説明で成り立つ。また、自車両に対する検知物体の位置や自車両に対する自車レーンの位置は、図示の基準座標系ＸＹＺ軸（横位置はＸ軸、路面に対して鉛直な方向をＹ軸、距離をＺ軸）で述べる。
【００２８】
図１に示すように、前方車両測定装置１０は、自車両前方にレーザを照射し、前方反射物にて反射したレーザを検出することにより、前方物体までの距離、及び方向を計測するスキャニングレーザレーダ（計測手段）１と、物体検出処理部２と、物体種類判別部３と、を具備している。
【００２９】
物体検出処理部２は、スキャニングレーザレーダ（以下、単に「レーザレーダ」と略す）１によるスキャン角度内に存在する物体までの距離、及び方向のデータを保存するメモリ、及びこのデータに基づいて前方に存在する物体を検出する処理部（いずれも図示省略）とを有している。
【００３０】
物体種類判別部３は、前方に検出した物体の過去の検出結果、及び設定された領域（詳しい内容は後述する）の大きさに基づいて、前方物体の種類、即ち、道路構造物であるか前方走行車両であるかを判定する。
【００３１】
以下、本発明の第１の実施形態について、図３に示すフローチャートを参照しながら説明する。第１の実施形態は、本願の請求項１に関するものである。
【００３２】
まず、レーザレーダ１を用いて、前方車両を検出し、その前方車両までの距離（ｚ座標）と横位置（ｘ座標）を計測する。レーザレーダ１を用いた車両検出、及びその位置の算出手順は、例えば、特開２０００−３１７８１５号公報や、特開２０００−３１７８２１号公報等に開示されているように、スキャニングレーザレーダ１により検出された検出点をグルーピングすることによる物体検出方法を適用することができる。
【００３３】
即ち、レーザレーダ１を用いて検出される各検出点のうち、近接したものどうしをグルーピングすることにより、これらを同一の物体であると判断して、前方物体の存在を検出する（図３の、ステップＳ１０１；第１の工程）。
【００３４】
次に、ステップＳ１０１で検出された物体の、自車両に対する相対速度を求める（ステップＳ１０２；第２の工程）。
【００３５】
相対速度の算出は、例えば、毎回のグルーピング結果を保存し、前回（時刻ｔ−Δｔ）の物体の検出結果と、今回（時刻ｔ）の検出結果を照らし合わせ、物体の大きさが同程度で、且つ検出位置が時刻ｔとｔ−Δｔとの間で近いものを、同一の物体と見なし、それらの検出位置の動きに基づいて計測することができる。
【００３６】
図４〜図６は、自車両と検出物体との間の、相対速度を算出する手順を示す説明図であり、図４は、前回（時刻ｔ−Δｔ）のスキャニング時に検出された検出点を示し、図５は、今回（時刻ｔ）のスキャニング時に検出された検出点を示している。また、図６は、時刻ｔ−Δｔ（前回）の検出点と時刻ｔ（今回）の検出点とを照らし合わせた様子を示しており、同図より、時刻ｔで検出された物体Ａは、時刻ｔ−Δｔで検出された物体Ａ′であることが理解される。そして、この物体Ａの相対速度は、時間Δｔ当たりの距離変化から、｛ｚA（ｔ）−ｚA（ｔ−Δｔ）｝／Δｔとして計算することができる。但し、ｚA（ｔ）は、時刻ｔにおける物体ＡのＺ座標、ｚA（ｔ−Δｔ）は、時刻ｔ−Δｔにおける物体ＡのＺ座標を示す。
【００３７】
同様に、物体Ｂ′〜Ｅ′と物体Ｂ〜Ｅとの位置関係から各物体の相対速度を求めることができる。
【００３８】
次に、グルーピングにより検出された物体より道路構造物の可能性のある物体を選択する（図３の、ステップＳ１０３；第３の工程）。
【００３９】
ここでは、まず、道路構造物の可能性のある物体を抽出する処理を行う。そのため、道路構造物を選択するのではなく、確実に車両であると判定される物体を取り除くことで、道路構造物の可能性のある物体を残す処理を行う。
【００４０】
ここで、グルーピングで検出された物体のうち、長い時間に亘って連続して検出され、かつ、安定して走行車両と判定されている物体、即ち、前述の処理で測定された相対速度から、明らかに車両と想定できるものは、車両と判定してよい。この判定で車両であると判定されたもの以外は、この時点では、とりあえず道路構造物の可能性を残した物体である判定する。
【００４１】
次いで、この道路構造物の可能性のある物体の位置分布より、奥行き方向（車両から見た奥行き方向）、或いは車両の進行方向に沿った道路構造物の密集度を求める（ステップＳ１０４；第４の工程）。
【００４２】
図７，図８は、道路構造物の密集度を求める手順の一例を示す説明図である。まず、上述の処理で、道路構造物の可能性有りと判定された各物体を基準として、奥行き方向や車両の進行方向の向きを示す線を、ある幅Ｗ（例えば、各物体より広い幅でＷ＝１ｍ程度）を持たせながら、所望の長さの線を引く。
【００４３】
即ち、図７に示す如くの物体Ａ〜Ｈのうち、道路構造物の可能性有りと判定された物体Ｃ〜Ｈの６個の物体に対して、それぞれ、奥行き方向に幅Ｗを持った線を引く。その結果、図８に示すように、物体Ｃ〜Ｈのそれぞれに対して、線Ｍ1〜Ｍ6が設定される。
【００４４】
そして、奥行き方向に、同一となる並びに属する物体は、同一の線上（幅Ｗを持った線上）に乗るので、この同一の線上の物体を奥行き方向で同一方向に並ぶ物体であると判定する。つまり、物体Ｃ〜Ｈは、同一方向に並ぶ物体であると判定される。
【００４５】
次に、同一方向に並ぶ物体を振り分けた後、それぞれの並びにおける密集度を算出する。密集度は、同一線上に存在し、且つ、連続して密集していると判定された物体のうち、最短距離の物体（自車両から最も近い物体であり図７の例では物体Ｃ）と最長距離の物体（自車両から最も遠い物体であり、図７の例では物体Ｈ）との距離差を、その間に存在する物体の個数で除することにより求めることができる。
【００４６】
但し、同一線上であっても、隣り合う物体との距離差が、所定の値（例えば、大型車の車長）よりも長く、図９（ａ）に示す物体Ｅ、物体Ｆ間のように、間隔が空いている場合には、その物体間距離の長い物体の間で領域を区切る。そして、図９（ｂ）に示すように、区切られた各領域を、それぞれ異なる物体として認識し、それぞれ別個に、前述と同様の手順により、物体の密集度を算出する。
【００４７】
図７〜図９に示す例では、自車両が直進状態であるので、物体の奥行き方向と、車両の進行方向とが一致しているが、走行路がカーブ路の場合は、ジャイロや操舵角より車両の運動方程式に基づき、進行方向算出すれば同様の方法で密集度を計算することができる。そして、この処理により、ある所定の値以上の密集度が求められた場合、その領域を設定する（図３の、ステップＳ１０５；第５の工程）。
【００４８】
領域の設定は、上述した密集度の計算時に用いた最短距離と最長距離に存在する物体でくくられる範囲とすればよい。その結果、図９（ｂ）に示すように、物体Ｃ，Ｄ，Ｅが一つの領域として認識され、物体Ｆ，Ｇ，Ｈが一つの領域として認識されることになる。
【００４９】
但し、密集度が高いと判定された領域のうち、最長位置（自車両から最も遠くの位置）に存在する物体と、最短位置（自車両に最も近くの位置）の物体との距離差が、通常の車長以下で、且つ、最短距離にある物体の幅が車幅程度の物体である場合は、それらは道路構造物ではなく、その領域内に入る物体すべてが１台の車両上の反射点である可能性もある。
【００５０】
即ち、例えば図１０に示す物体Ａ、及び物体Ｉが検出された場合には、これらの間隔は、車長程度であり、且つ、該物体Ａ、Ｉの幅は車幅程度であるので、この物体は車両である可能性がある。
【００５１】
従って、過去の情報（前回、或いはそれ以前の計測により得られた情報）に基づき、その物体（図１０に示す物体Ａ，Ｉ）が過去に車両と判定されていた物体であるかどうかを確認し、過去に車両と判定されている場合には、その領域は車両であると判定する。よって、この領域については、道路構造物の密集領域の設定は行わない。
【００５２】
そして、上述の処理にて道路構造物の密集領域を設定した後、領域であると検出された物体が持つ情報、及びその信頼性を考慮した上で、物体の種類判定を行う（ステップＳ１０６）。
【００５３】
検出物体の種類を判定する処理は、例えば以下に示す手順にて行うことができる。まず、前述したとおり、過去に確実に車両と判定されている物体は車両であると判定する。次に、残りの物体の判定方法を説明する。
【００５４】
通常の走行物体（車両）であるか、停止物体（道路構造物）であるかの判定は、その物体の自車両に対する相対速度に基づいて判定することができる。つまり、相対速度が自車両の走行速度に近い場合は、その物体は停止物体である可能性が高く、相対速度が小さい場合には、走行物体である可能性が高い（第７の工程）。
【００５５】
ここで、道路構造物の可能性がある物体が密集している領域においては、その相対速度を誤計測する可能性が高い。以下、これを図１１〜図１３に示す説明図を参照しながら説明する。
【００５６】
図１１〜図１３は、物体が密集している場面で、図４〜図６にて説明した相対速度判定を適用した場合における物体の相対速度を誤計測する例を示す説明図である。
【００５７】
図１１は、時刻ｔ−Δｔにおいて検出された物体Ａ′〜Ｈ′を示し、図１２は、時刻ｔにおいて検出された物体Ａ〜Ｉを示している。また、図１３は、図１１及び図１２を重ね合わせた図であり、同図から理解されるように、時間Δｔの経過により、自車両を基準とした各物体の位置が変化している。なお、図１２において、物体Ｃは、レーザレーダ１によるスキャニング領域外となっている。
【００５８】
そして、物体Ｄ〜Ｉ（図１２）と、物体Ｃ′〜Ｈ′（図１１）は、両者を重ね合わせた際に（図１３）、物体Ｄ，Ｅ間に物体Ｄ′が入り込む、といったように、密集した状態となっている。従って、時刻ｔで検出された物体が、時刻ｔ−Δｔで検出された物体の、どの物体が動いたものであるかの対応がとれなくなる。つまり、本来物体Ｄは、物体Ｄ′が移動したものであるが、各物体が密集していることや、検知角外となってしまう物体があることにより、この関係が分からなくなってしまう。
【００５９】
このため、相対速度の誤計測が生じる。従って、このような問題を回避するためには、密集領域以外では従来と同様の相対速度に基づいた物体判定を行い、物体が密集していると判定された領域では、信頼性高く車両であると判定されている物体を除き、その相対速度に関係なく道路構造物であると判定すればよい（第６の工程）。
【００６０】
本実施形態では、図７〜図９にて示した如くの、密集領域を設定する処理を行うことにより、相対速度の誤計測が起こりやすい道路構造物が密集している地帯であっても、これを車両と間違えることなく、道路構造物として判定することができる。
【００６１】
このようにして、本実施形態にかかる走路上反射物の物体種類判定方法では、レーザレーダ１にて検出される物体のうち、密集して存在するものを一つの領域として設定し、この領域の動き（相対速度の変化）に基づいて、該領域に対応する物体が道路構造物であるか、或いは車両であるかを判断するので、高精度な物体種別の判定が可能となる。
【００６２】
即ち、相対速度のみを用いて物体の種類を判定したことに起因して生じる、走行物体と道路構造物の誤判定を防ぐことができる。特に、誤判定が発生し易い、反射点密集地帯において、効果的な物体判定が可能となる。
【００６３】
次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態は、本発明の請求項２に係るものである。
【００６４】
図１４は、第２の実施形態に係る走路上反射物の物体種類判定方法の処理手順を示すフローチャートである。システム構成は、図１と同一であるので、その説明を省略する。以下、第２の実施形態の効果が現れる状況について説明する。
【００６５】
道路構造物は、前方車両より放出される排気ガスや、構造物手前の車両との位置関係等により、検知・非検知が繰り返される場合がある。図１５は、このような状況を示す説明図であり、時刻ｔ−Δｔにおいては、同図（ａ）に示すように、物体Ａ〜物体Ｇの７個の物体が検出されているのに対し、時間Δｔが経過した時刻ｔでは、物体Ｃ、及び物体Ｆの２つのみが検出されている。
【００６６】
従って、時刻ｔにおいて検出された物体Ｆと時刻ｔ−Δｔにおいてもっとも近い位置となるのは、物体Ｅということになる。そのため、物体Ｆは相対速度が誤計測され（即ち、物体Ｅの位置から物体Ｆの位置へ移動したものと判断され）、あたかも等速で動く物体があるかのように検出される。
【００６７】
また、物体Ｆは、時刻ｔにおいてその前後の物体が検出されていないため（即ち、物体Ｄ，Ｅ，Ｇが検出されていないため）、該物体Ｆは密集度が低いと判定されてしまい、高精度な領域設定ができなくなってしまう。第２の実施形態（請求項２）は、このような状況に対応するために行われるものである。
【００６８】
本実施形態では、まず、見え隠れが起こるために密集度が安定して求められなくなる状況を回避するため、一旦物体密集度が高いと判定された領域は、その直後も密集度が高いはずであるので、１回前（時間Δｔ前）に設定された道路構造物の密集領域を、今回においても利用できるようにする。
【００６９】
従って、前回検出時における検出精度が、今回検出時の検出精度に影響することになり、本実施形態では、以下に示す手順を用いることにより、検出精度の向上を図っている。
【００７０】
即ち、本実施形態では、第１の実施形態で示した物体種類判定（図３のステップＳ１０６）に基づき（第８の工程）、最終結果として道路構造物と判定された物体のみを用いて、再度、道路構造物密集領域を設定する（図１４のステップＳ１０７）。この設定は、最終段階で道路構造物と判定された物体だけを用いて、前述した、図８，図９にて示した方法と同様の方法を用いることで、物体の密集度と領域の設定を行えばよい（第９の工程）。
【００７１】
最終段（図１４のステップＳ１０８）では、この方法によって設定された道路構造物密集領域を保存し（第１０の工程）、次回に利用できるようにする。
【００７２】
保存するデータは、例えば、図１６に示すように、各物体名（Ａ〜Ｋ）と、これらに対応する距離、横位置、相対速度、密集領域、種類、といったデータとすることができる。
【００７３】
次いで、上記の操作にて保存された領域の前回データを用いた、今回の領域設定方法について説明する。図１７は、その方法を説明する図である。まず、前述した図８，図９にて示した方法と同様の方法で、道路構造物の可能性のある物体をもとに、時刻ｔでの領域を設定する（領域Ｑ２）。
【００７４】
次いで、ステップＳ１０５の処理における領域設定の際、時刻ｔで検出した物体に基づき図８，図９に示した方法で設定した領域と、前回設定された領域（領域Ｑ１）を重ね合わせた領域を、ステップＳ１０６の処理で用いる道路構造物密集領域として設定する。
【００７５】
これにより、時刻ｔ−Δｔでは物体が密集されて検出されたが、時刻ｔでは実際には存在するにもかかわらず、物体が検出されなかった場合でも、実際に物体が存在する道路構造物密集領域として維持することができる。
【００７６】
つまり、図１５（ａ）に示したように、実際には道路構造物が密集しており、時刻ｔ−Δｔでは、これらの道路構造物が検出されているにも関わらず、レーザレーダ１による検出が安定しないことに起因して、同図（ｂ）に示すように、密集領域であると検出されないような場合であっても、確実にこれらの道路構造物の相対速度を求めることができる。
【００７７】
また、ステップＳ１０８の処理で保存される道路構造物領域のデータは、最終段階のステップＳ１０７の処理で、時刻ｔで検出され、最終的に道路構造物と判定された物体に基づき、その密集領域を設定し直すので、実際に物体が検知角外（レーザレーダ１によるスキャニングの範囲外）となった場合は、その次の処理ではこの物体の領域は無いものと判定される。
【００７８】
つまり、図１５（ａ）に示す時刻ｔ−Δｔにおいて検出された物体Ａは、図１５（ｂ）に示す時刻ｔでは、レーザレーダ１の検知角外となっているが、時刻ｔでは、この物体Ａは存在しないものとして判断される。従って、道路構造物領域のデータを保持することにより、実際に物体がない領域に密集領域が設定されるといった問題は発生せず、前述した第１の実施形態に示した効果を維持することができる。
【００７９】
このようにして、第２の実施形態に係る走路上反射物の物体種別判定方法では、排気ガスによる汚れや、道路脇の道路構造物の手前側に存在する走行車両との位置関係等により、道路構造物の見え隠れ、或いは非検知が発生する環境下であっても、過去の判定結果（時刻ｔ−Δｔ以前に判定された結果）に基づいて、物体の密集状況を検出することができる。従って、道路構造物の検知、非検知が発生した場合であっても、確実に物体の道路構造物領域の相対速度を求めることができ、検出精度を向上させることができる。
【００８０】
次に、本発明の第３の実施形態に係る走路上反射物の物体種類判定方法について説明する。該第３の実施形態は、本発明の請求項３に関するものである。
【００８１】
第３の実施形態についても、前述した第２の実施形態と同様に、図１５に示したのように、安定して検出されない道路構造物の密集領域の側方を自車両が走行する場合において第１の実施形態の効果と同様の効果を維持するためのものである。
【００８２】
前述した第２の実施形態では、物体種類判定直前に利用するための密集領域の設定を、前回の（時間Δｔ前の）密集領域を考慮することで求める構成とした。しかし、例えば、図１５（ａ）に示すように、時刻ｔ−Δｔにて多数の道路構造物Ａ〜Ｇが検出され、同図（ｂ）に示すように、時刻ｔでは道路構造物が１つ、或いは２つといったように、まばらにしか検出されない場合には、時刻ｔの検出結果を利用しての物体密集領域を設定することができない。このような状況下では、時刻ｔの検出結果を活かすことができず、物体密集領域が１回前の領域と同一のものとなってしまう。
【００８３】
そこで、本実施形態では、図１４に示したステップＳ１０３における道路構造物密集領域設定の際に、時刻ｔでの検出結果のみならず、時刻ｔ−Δｔの時点での道路構造物密集領域の中に存在する物体（道路構造物であると判定された物体）をも用いるようにする。
【００８４】
即ち、図１８に示すように、時刻ｔ−Δｔにて、物体Ａ′〜Ｇ′が検出され、図１９に示すように、時刻ｔにて、物体Ｃ、物体Ｆの２つのみが検出された場合には、時刻ｔ−Δｔにおける検出データと、時刻ｔにおける検出データの双方を用いて、次回の物体密集領域の検出に用いるデータを作成する。
【００８５】
従って、図２０に示すように、物体Ａ′〜物体Ｇ′のデータが得られることになり（但し、時刻ｔと時刻ｔ−Δｔで重複する物体については、時刻ｔで検出された物体を用いる）、このデータに基づいて、図１６に示した如くの対応データを作成する。
【００８６】
このように、本実施形態では、レーザレーダ１にて検出された物体をグルーピングした直後に行う密集度算出の際に、その時点でのグルーピングにより検出された物体と、その直前（時間Δｔ前）で密集領域にあり、かつ、道路構造物であると判定された物体と、の双方用いて、次回以降の処理で用いる密集領域（図１６に示した対応データ）を設定する構成とした。その結果、前述した第２の実施形態と同様に、道路構造物の検知、非検知が発生した場合であっても、確実に物体の道路構造物領域の相対速度を求めることができ、検出精度を向上させることができる。
【００８７】
次に、本発明の第４の実施形態に係る走路上反射物の物体種類判定方法について説明する。該第４の実施形態は、本発明の請求項４に関するものである。
【００８８】
まず、第４の実施形態の効果が現れる状況について、図２１を参照して説明する。図２１は、道路構造物密集領域が設定されている場所を、トラック等の大型車両が通過する場面を示している。同図において、符号Ａ，Ｂ，Ｃに示す物体がトラックである。
【００８９】
このような場合、グルーピングの結果のみを用いて領域設定を行うと、トラックの反射点を含む部分（Ａ，Ｂ，Ｃ）が道路構造物密集領域として設定される場合が生じる。本実施形態では、このような場合においても高精度な道路構造物の検出ができるように、過去の処理にて、物体の密集度が高い領域以外で、連続して走行物体であると判定されていた物体には、信頼度が高く車両であると判定する。
【００９０】
その後、この物体が密集度の高い領域で検出された場合には、この物体は車両であるものと判断することにより、道路構造物として誤検出することを防止する。この際、図１０にて説明したように、同一の車両で反射物が複数あり、図３に示したステップＳ１０１の、物体検出及びグルーピング処理の段階で、同一車両上に存在する点が複数の物体として検出される場合もある。
【００９１】
このような場合は、図１０を用いて既に説明したように、検出された物体の自車両からの最長位置、及び最短位置までの距離差と、密集度とに基づいて、この物体が車両であることを判定することができる。そして、車両上で検出されるすべての点を、車両として再グルーピングしておく。
【００９２】
グルーピングされた結果のうち、どの結果がどの種類に属するかは、図１６に示した如くの、対応データにより確認することができる。従って、この情報をも用いた上で、車両上の検出点が道路構造物領域内に存在する場合であっても（即ち、図２１に示す如くの状況下であっても）、これを確実に車両であると判定することができる。これにより、道路構造物と車両を高精度に区別することが可能となる。
【００９３】
このようにして、第４の実施形態に係る走路上反射物の物体種類判定方法では、過去の物体種類判定において密集度が高い領域以外で連続して走行物体であると判定されていた物体は、信頼度が高く車両であると判定し、物体判定の際はその信頼度を考慮するようにした。即ち、この物体が密集度が高い領域で検出された場合は、車両であると判定するようにした。
【００９４】
従って、物体の密集度が高い領域内に、トラック等の大型車両が接近した場合であっても、これを道路構造物と間違えることなく、車両の存在を正確に判定することができる。また、密集領域の設定は、車長より長いことなどの条件を加えることで、反射物を多く取り付けた車両が密集した道路構造物である、といった誤判定を引き起こすことを防止することができる。これにより、車両であることを正確に判定することができるので、大型車のように反射物を多く取り付けた車両が道路構造物の側方を走行する場合であっても、道路構造物判定による車両ロストなどの悪影響なく、道路構造物の中に車両が存在することを確実に認識することができる。
【００９５】
次に、本発明の第５の実施形態について説明する。該第５の実施形態は、本発明の請求項５に関するものである。
【００９６】
図２２は、第５の実施形態に係る走路上反射物の物体判定方法が適用される前方車両測定装置の構成図である。
【００９７】
同図に示すように、この前方車両測定装置２０は、自車両前方にレーザを照射し、前方反射物にて反射したレーザを検出することにより、前方物体までの距離、及び方向を計測するスキャニングレーザレーダ（計測手段）１と、物体検出処理部２と、物体種類判別部３と、を具備している。更に、自車両の周囲の映像を撮影するカメラ４と、該カメラ４にて撮影された画像データを画像処理する画像処理部５と、を具備している。
【００９８】
物体検出処理部２は、スキャニングレーザレーダ（以下、「レーザレーダ」と略す）１によるスキャン角度内に存在する物体までの距離、及び方向のデータを保存するメモリ、及びこのデータに基づいて前方に存在する物体を検出する処理部とを有している。
【００９９】
物体種類判別部３は、前方に検出した物体の過去の検出結果、及び設定された領域の大きさに基づいて、前方物体の種類、即ち、道路構造物であるか前方走行車両であるかを判定する。
【０１００】
図２３は、第５の実施形態に係る方法が適用される状況を示す説明図である。
【０１０１】
同図に示す符号Ｌ１〜Ｌ５は、同一の領域に属する道路構造物（物体Ａ〜Ｅ）から、自車レーンの中心線までの距離を示している。通常、デリニエータやセンターポール、側壁等の道路設置型反射物は、走路の形状に沿うようにして配置されている。この道路構造物の領域設定は、前述した図８、図９に示した方法で行うことができる（第１１の工程）。
【０１０２】
そして、道路構造物がこの自車レーンに沿うように設置されているかどうかについては、図２３の符号Ｌ１〜Ｌ５に示したように、道路構造物と判定された各物体Ａ〜Ｅから、自車レーン中心を描く線に引いた垂線、つまり自車レーンまでの距離を求め、この距離の分散に基づいて判定することができる。即ち、分散が小さい場合には、これらの道路構造物は、自車レーンに沿っていると判定することができる。
【０１０３】
また、分散が小さいと判定された場合には、そのときの距離の重心を、この道路構造物群と自車レーン中心との間の距離とすればよい（第１２の工程）。重心とする理由は、この中に、走路に沿うものではない看板等の反射物が含まれている場合に、その個数の少ない物体の影響を受けて、位置がずれないようにするためである。また、予め大きさの小さい物体のみを抽出した上で（即ち、看板等の大きな物体を除去した上で）自車レーン中心までの距離を求めても良い。
【０１０４】
そのため、まず、道路構造物密集領域が設定された場合には、上記の方法により、この領域が自車レーンに沿っているかどうかを判定し、走路に沿っていると判定された場合は、この密集領域を走路に沿うよう延長することで、第２，第３の実施形態と同様に、検知が安定しない道路構造物の側方を自車両が走行中の場合でも、道路構造物が存在する領域を設定することができる。
【０１０５】
こうして、自車両がカーブ路を走行している場合でも、確実に道路構造物の存在を検知することができるのである。
【０１０６】
また、ある距離の範囲内で密集領域が設定されていない場合でも、その手前や奥行き側で、走路に沿う形状で密集領域が設定されている場合には、その領域を走路に沿って延長した領域に、デリニエータやセンターポール等、走路形状を描くための反射物が設置されている場合が多い。
【０１０７】
これを図２４に示す説明図を用いて説明する。同図に示すように、カーブ路にて道路構造物Ａ〜Ｉが検出された場合で、且つ、構造物ＥとＦとの間に間隔がある場合には、２つの密集領域Ｐ１、Ｐ２が検出される。従って、このままでは、密集領域Ｐ１，Ｐ２は、それぞれ異なる物体であると判定されてしまう。そこで、本実施形態では、以下に示す処理を行うことにより、これらが同一の物体であると判定する。
【０１０８】
まず、構造物Ａ〜Ｅと自車レーンの中心線までの距離Ｌ１〜Ｌ５から、この密集領域Ｐ１と自車レーン中心線までの距離Ｌを算出し、同様に、構造物Ｆ〜Ｉと自車レーンの中心線までの距離Ｌ６〜Ｌ９から、この密集領域Ｐ２と自車レーンの中心線までの距離Ｌ′を求める。そして、距離ＬとＬ′の大きさを比較し、略同一である場合には、これらは同一構造物であると見なし（即ち、領域Ｐ１と領域Ｐ２は同一の構造物であると見なし）、各領域Ｐ１、Ｐ２間を結ぶように領域を補間する（領域Ｐ１２）。そして、この補間領域、及び領域Ｐ１，Ｐ２で、一つの領域として設定する。
【０１０９】
従って、走行路がカーブにさしかかった場合であっても、確実に道路構造物として判定することができる。
【０１１０】
また、上記の処理において、自車レーンの形状（カーブの度合い）は、ジャイロや操舵角の値を用いることによる自動車の運動方程式にあてはめることで求めることができる。また、カメラ搭載型の車両であれば、画像処理による白線検出により求めることもできる。
【０１１１】
そして、このような方法でレーン中心からデリニエータや側壁等の、走行路に沿って配設された道路構造物の並びまでの距離を求める。この値に基づいた距離の設定は、手前方向と奥行き方向で同じ距離が求められた場合には、その間を補間する等の手法により、領域を設定しなおすことで、反射点の検出が不安定な場合でも確実に道路構造物の並びの領域を設定できるようになる。
【０１１２】
また、図２５に示すように、自車レーンに沿った密集領域が検出された場合には、この自車レーンに沿った方向に延長した領域を密集領域として設定し直すことにより、より高精度な構造物の検出が可能となる。
【０１１３】
即ち、同図の符号Ｐ３に示す如くの、自車レーンに沿った領域Ｐ３が得られた際には、この自車レーンに沿うように、領域Ｐ３を延長することにより、例えば、図２６に示すように、自車レーン中心から、距離Ｌだけ平行移動した地点に、道路構造物の密集領域Ｐ４を設定することができる（第１３の工程）。
【０１１４】
このようにして、第５の実施形態に係る走路上反射物の物体判定方法では、走行路の側方に沿って配設されたデリニエータ等の構造物の全てを、その間隔や求められた相対速度に関わらず、車両と間違えることなく正しく判定することができるようになる。
【０１１５】
また、例えば、自車両の遠方と近傍では物体が密集して存在することが検出されているが、中間距離の近傍にて検出されない場合、即ち、デリニエータの汚れや、障害物による見え隠れ等に起因して中間距離の近傍にて密集した物体が検出されない場合であっても、その領域はデリニエータ等の構造物の並びの列として判定することができるので、前述と同様に、相対速度の誤計測に関係なく、正しく道路構造物であることを判定することができる。
【０１１６】
次に、本発明の第６の実施形態について説明する。該第６の実施形態は、本発明の請求項６に関するものである。
【０１１７】
ここでは、前述したように、走行路の形状に沿うようにして設置された道路構造物が存在すると判定された場合に、その構造物の密集度が予め設定した所定の値（密集度値）より高い場合に限り、その道路構造物と判定された物体を結ぶ線を、前方の道路形状であると判定する。密集度値は、例えば、それらの値を用いることで残差の小さい形状を示す線が描ける程度の個数を基準とすればよい。
【０１１８】
物体がレーンに沿う形であるかどうかの判定は、前述した第５の実施形態までに説明した方法を適用すればよい。これにより、通常、レーダなどの距離計測装置は、画像処理より遠方までの物体が検出できるため、精度よく遠方までの道路形状を求めることができる。
【０１１９】
このようにして、第６の実施形態では、画像処理等におけるレーン形状より遠方までの形状がわかるレーン形状測定が可能となるという効果がある。また、レーンの形状をレーザレーダ１で計測することができることから、この点の位置関係を求めることで、他の物体のレーン内外が判定できるようになる。例えば、遠方において走路形状がわからないカーブ路などで、デリニエータより外側の物体をレーン上の物体と誤判定することを防ぐことにも効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１〜第４の実施形態に係る走路上反射物の物体種類判定方法が適用される前方車両測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２】スキャニングレーザレーダの車両への搭載位置と座標系を示す説明図である。
【図３】第１の実施形態に係る物体種別判定方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図４】時刻ｔ−Δｔにてグルーピングされた物体を示す説明図である。
【図５】時刻ｔにてグルーピングされた物体を示す説明図である。
【図６】時刻ｔ−Δｔの時点で検出された物体と、時刻ｔの時点で検出された物体から、各物体の相対速度を求める様子を示す説明図である。
【図７】スキャニングレーザレーダにより、グルーピングされた物体を示す説明図である。
【図８】奥行き方向に並ぶ物体を、同一の物体であると判定する処理を示す説明図である。
【図９】物体の密集度に基づいて、領域設定する様子を示す説明図である。
【図１０】奥行き方向の並ぶ物体のうち、車両であると判断される物体を除去する様子を示す説明図である。
【図１１】時刻ｔ−Δｔにおいてグルーピングされる密集した物体の様子を示す説明図である。
【図１２】時刻ｔにおいてグルーピングされる密集した物体の様子を示す説明図である。
【図１３】時刻ｔ−Δｔ、及び時刻ｔのそれぞれにおいてグルーピングされる密集した物体を重ね合わせた様子を示す説明図である。
【図１４】本発明の第５の実施形態に係る物体種別判定方法の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】時刻ｔ−Δｔで検出され、時刻ｔで検出されない物体が存在するときの様子を示す説明図である。
【図１６】グルーピングされた物体と、該物体の種類との対応データを示す説明図である。
【図１７】時刻ｔ−Δｔの時点で得られた物体と、時刻ｔの時点で得られた物体とに基づいて領域を設定する様子を示す説明図である。
【図１８】時刻ｔにおいてグルーピングされる物体の様子を示す説明図である。
【図１９】時刻ｔ−Δｔにおいてグルーピングされる物体の様子を示す説明図である。
【図２０】時刻ｔ−Δｔの時点で構造物と判定された物体と、時刻ｔの時点で構造物と判定された物体とに基づいて、密集度の高い領域を設定する様子を示す説明図である。
【図２１】密集度の高い領域の近傍を大型車両が通過したときの、グルーピングされる物体を示す説明図である。
【図２２】本発明の第５、第６の実施形態に係る走路上反射物の物体種類判定方法が適用される前方車両測定装置の構成を示すブロック図である。
【図２３】グルーピングにより、カーブ路に沿って検出された物体と、自車レーンの中心線との位置関係を示す説明図である。
【図２４】カーブ路に沿って検出された密集度の高い２つの領域の間を補間する様子を示す説明図である。
【図２５】カーブ路に沿って検出された密集度の高い領域を延長することにより、路側に存在する構造物の領域を設定する様子を示す説明図である。
【図２６】カーブ路に沿って検出された密集度の高い領域を延長することによって設定される領域を示す説明図である。
【符号の説明】
１ スキャニングレーザレーダ（計測手段）
２ 物体検出処理部
３ 物体種類判別部
４ カメラ
５ 画像処理部

Claims (5)

1. 車両に搭載され、該車両前方をスキャニングして前方に存在する物体までの距離、及び方向を計測する計測手段を用いて、前方物体の種類を判定する走路上反射物の物体種類判定方法であって、
   前記スキャニングにより計測された各計測点のうち、互いに近接して存在する測定点の集団を時系列的にグルーピングする第１の工程と、
   前記グルーピングされた各測定点の集団を物体と見なし、当該物体と自車両との間の時系列的な距離データに基づき、自車両と前記各物体との相対速度を求める第２の工程と、
   前記第２の工程により検出された各物体に対し、当該物体が過去に判定された種類やグルーピングの結果から求められる大きさに基づいて、道路構造物である可能性があるかどうかを判定する第３の工程と、
   前記第３の工程にて、道路構造物の可能性があると判定された物体に係る各測定点が、自車両に対する奥行き方向に密集している度合いを判定する第４の工程と、
   前記第４の工程にて、密集度が高いと判定された物体に対し、この物体の領域を設定する第５の工程と、
   前記第５の工程にて密集度が高いと判定された領域に対応する物体は、その相対速度に関係なく道路構造物であると判定する第６の工程と、
   前記第６の工程で道路構造物であると判定された物体以外の物体に対し、この物体の相対速度、位置、及び過去に検出された種類に基づいて、当該物体の種類を判定する第７の工程と、
   前記第６の工程及び第７の工程により検出された物体の種類を記憶する第８の工程と、
   前記第８の工程にて記憶されたデータから、道路構造物であると判定された物体のデータのみを抽出し、このデータを用いて再度密集度の高い物体の領域を設定する第９の工程と、
   前記第９の工程にて設定された領域を記憶する第１０の工程と、を有し、
   前記第９の工程は、今回の前記第５の工程で設定された密集度の高い領域と、前回の処理で設定された密集度の高い領域とを重ね合わせることにより、密集度の高い領域の設定を行うことを特徴とする走路上反射物の物体種類判定方法。
2. 前記第９の工程は、前回の処理で密集度の高い領域にあり、且つ、道路構造物であると判定された物体を、今回の処理で得られたグルーピング結果に検出物体として加えた上で、密集度の高い領域を設定することを特徴とする請求項１に記載の走路上反射物の物体種類判定方法。
3. 前記第９の工程は、過去の物体種類の判定処理により、密集度が高い領域以外の領域にて走行物体であると判定された物体は、当該物体が今回の物体種類の判定により、密集度の高い領域内にて検出された場合であっても、この物体を走行物体であると判定することを特徴とする請求項１または請求項２のいずれかに記載の走路上反射物の物体種類判定方法。
4. 自車両が走行する走行レーンの、前方の形状を求め、前記第５の工程にて、道路構造物と判定された領域内に存在する物体の中から、前記走行レーンの外側に存在する所定幅以下の物体のみを抽出し、この所定幅以下の物体を、当該領域内に属する同一の道路構造物として選択する第１１の工程と、
   前記第１１の工程にて選択された物体の個数が、所定の個数以上である場合には、当該各物体から前記走行レーンまでの距離を演算し、且つ、演算された各距離の重心を求める第１２の工程と、
   前記第９の工程における物体判定後の領域を、前記走行レーンから前記第１２の工程で求められた重心となる距離分だけ外側に移動した位置に設定する第１３の工程と、
   を有することを特徴とする請求項１〜請求項３のいずれか１項に記載の走路上反射物の物体種類判定方法。
5. 前記第１３の工程で設定された領域が、走行レーンの形状に沿って設定されている場合には、この領域における物体の密集度が所定値よりも大きい場合に、この密集した物体の集団を、路上設置型反射板の並びであると判定し、この路上設置型反射板が検出された点を結ぶ線を、自車両前方の道路形状であると判定することを特徴とする請求項４に記載の走路上反射物の物体種類判定方法。

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