JP4941265B2 - 障害物判定装置 - Google Patents

Description

本発明は、車両の走行支援を行うために当該車両の周囲の障害物の有無を判定する障害物判定装置に関するものである。

従来の障害物判定装置としては、例えば特許文献１に記載されているように、レーダと画像認識といった方式の異なる２つの物体検出手段を備え、一方の物体検出手段のみで障害物を検出した場合には、両方の物体検出手段で障害物を検出した場合と比較して走行支援を抑制するものが知られている。
特開２００５−２３９１１４号公報

しかしながら、上記従来技術は、一方の物体検出手段が障害物を誤検出した場合には、他方の物体検出手段が障害物を検出しなかった場合であっても、障害物が非存在であるとは判断しない。このため、障害物が存在しない場合であっても、走行支援が実施されることがある。

そこで、本発明の課題は、車両の走行支援を行うために障害物の有無を判定するに際し、無用な走行支援を防止できる障害物判定装置を提供することにある。

本発明は、車両の周囲の障害物の有無を判定する障害物判定装置であって、車両の周囲の物体を検出する第１の物体検出手段と、第１の物体検出手段により物体が検出されたときに、物体を検出する第２の物体検出手段と、第２の物体検出手段により検出された物体の検出情報に基づいて、物体が障害物か否かを判定する判定手段とを備えることを特徴とするものである。

本発明に係る障害物判定装置においては、第１の物体検出手段により車両の周囲の物体が検出されると、第２の物体検出手段により当該物体を検出する。そして、第２の物体検出手段による検出結果に基づいて、当該物体が障害物か否か判定する。これにより、第１の物体検出手段が物体を誤検出した場合であっても、障害物は非存在であると適切に判定されるので、無用な走行支援を防止できる。なお、ここでいう物体及び障害物には、人、自転車等が含まれる。

好ましくは、物体の検出情報は、物体の大きさに関する情報、車両から物体までの距離に関する情報及び物体が静止物であるか否かの属性情報のうちの少なくとも一つを含むことを特徴とする。この場合には、物体が存在することの確からしさに基づき物体が障害物であるか否かを適切に判定できる。

また、好ましくは、判定手段は、第１の物体検出手段により取得された車両から物体までの距離及び車両から見た物体の方位に基づき、物体の検出情報の信頼度の重み付けを行い、その情報に基づき物体が障害物か否かを判定することを特徴とする。この場合には、第２の物体検出手段により検出される物体の検出情報の信頼度が重み付けされて得られた情報に基づいて、当該物体が障害物であるか否かの判定を行うので、障害物の有無の判定精度が向上する。

さらに、好ましくは、第１の物体検出手段及び第２の物体検出手段の一方は、レーダにより車両の周囲の物体を検出するレーダセンサであり、第１の物体検出手段及び第２の物体検出手段の他方は、画像認識により車両の周囲の物体を検出する画像認識センサであることを特徴とする。この場合には、レーダセンサにより物体を誤検出した場合であっても、画像認識センサにより得られる物体の検出情報により、障害物の誤検出をキャンセルできる。また、画像認識センサにより障害物を誤検出した場合であっても、レーダセンサより得られる物体の検出情報により、障害物の誤検出をキャンセルできる。

本発明によれば、車両の走行支援を行うために障害物の有無を判定するに際し、無用な走行支援を防止できる。その結果、より有効な車両の走行支援を行うことが可能となる。

以下、図面を参照して、本発明に係る障害物判定装置の実施形態について詳細に説明する。なお、全図中、同一又は相当部分には同一符号を付すこととする。

図１は、本発明に係る障害物判定装置の第１の実施形態を示す概略構成図である。図１に示す通り、本実施形態の障害物判定装置２は、車両用走行支援装置１の一部を構成する。車両用走行支援装置１は、障害物判定装置２、制御ＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）１４、各種センサ１５及び各種走行支援装置１６を備える。制御ＥＣＵ１４は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよび入出力インターフェース等により構成されている。障害物判定装置２の一部は、制御ＥＣＵ１４の一機能として実現されている。

車両用走行支援装置１は、障害物判定装置２が検出した障害物に関する情報及び各種センサ１５が検出した車両の挙動に関する情報に基づいて、各種走行支援装置１６を制御する。各種センサ１５は、例えばヨーレートセンサ、車速センサ及び加速度センサ等である。各種走行支援装置１６は、例えばエアバッグ制御装置、シートベルト巻取装置、ステアリング制御装置及びバンパ制御装置等である。

障害物判定装置２は、レーダセンサとしてのミリ波レーダ１０と、画像認識センサとしてのカメラ１１及び画像処理ＥＣＵ１２と、判定部１３とを備える。

ミリ波レーダ１０は、車両前方に電波を照射し、物体の表面で反射された電波を受信し、受信信号の周波数変化から物体の有無、車両から見た物体の方位、車両から物体までの距離、物体の大きさ及び車両に対する物体の相対速度等の情報を取得する。また、ミリ波レーダ１０は、検出した物体に関する各種情報を判定部１３に送出する。

カメラ１１は、車両前方を撮像し、車両前方の撮像画像を取得する。また、カメラ１１は取得した車両前方の撮像画像を画像処理ＥＣＵ１２に送出する。なお、カメラ１１は、ステレオカメラであることが好ましい。

画像処理ＥＣＵ１２は、カメラ１１から送出された撮像画像を取得する。また、画像処理ＥＣＵ１２は、エッジ抽出やパターン認識処理といった画像認識によって取得した撮像画像から物体を抽出し、物体の有無、物体の大きさ、物体までの距離、物体が静止物であるか否かといった情報を検出情報として取得する。カメラ１１にステレオカメラを採用した場合は、画像処理ＥＣＵ１２は、左右の取得画像中における物体の位置の違いを基にして三角測量方式により物体との距離および方位を求めることができる。また、画像処理ＥＣＵ１２は、前時刻の画像から求めた距離に対する変化量から相対速度を求めることができる。カメラ１１にステレオカメラを採用しない場合には、画像処理ＥＣＵ１２は、画像中の物体の位置を基にして距離及び方位の推定を行うことができる。また、画像処理ＥＣＵ１２は、取得した検出情報を判定部１３に送出する。この画像処理ＥＣＵ１２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭおよび入出力インターフェース等により構成されている。なお、画像処理ＥＣＵ１２は、本実施形態においては制御ＥＣＵ１４とは別のＥＣＵとして構成されているが、制御ＥＣＵ１４と一体として構成されるとしても良い。

判定部１３は、ミリ波レーダ１０から送出された物体に関する各種情報及び画像処理ＥＣＵ１２から送出された物体の検出情報を取得する。また、判定部１３は、物体に関する各種情報及び物体の検出情報に基づいて、車両前方に検出した物体が障害物であるか否かを判定する。なお、判定部１３は、本実施形態においては制御ＥＣＵ１４の一機能部として構成したが、例えば独立したハードウエアとして構成しても良い。

図２は、障害物判定装置２が実行する処理手順を示したフローチャートである。

まず、ステップＳ２１において、ミリ波レーダ１０は、車両前方に電波を照射し、反射波を受信し、受信信号の周波数変化から物体を検出する。ここで物体を検出した場合には、ミリ波レーダ１０は、車両から見た物体の方位、車両から物体までの距離及び物体の大きさ等の情報を取得し、これらの情報を制御ＥＣＵ１４の判定部１３に送出する。物体を検出しなかった場合には、ミリ波レーダ１０は、所定の時間間隔で電波を照射し、物体の検出を試みる。

ステップ２１において物体を検出した場合には、ステップＳ２２に進む。ステップＳ２２において、画像処理ＥＣＵ１２は、ミリ波レーダ１０が取得した物体に関する各種情報を制御ＥＣＵ１４から取得し、その情報に基づいて物体が存在する蓋然性が高い範囲を抽出し、この範囲をカメラ１１に撮像させる。

続いて、ステップＳ２３において、画像処理ＥＣＵ１２は、カメラ１１からの撮像画像を取得し、取得した撮像画像から画像認識によって物体を検出する。画像処理ＥＣＵ１２は、物体の検出結果を検出情報として判定部１３に送出する。判定部１３は、画像処理ＥＣＵ１２から送出された検出情報に基づいて物体の有無を判定する。

物体が有ると判定された場合には、ステップＳ２４に進む。ステップＳ２４において、判定部１３は、車両前方に障害物が存在すると判定する。

一方、物体が無いと判定された場合には、ステップＳ２５に進む。ステップＳ２５において、判定部１３は、車両前方に障害物が存在しないと判定する。

こうして、障害物判定装置２は、車両の周囲の障害物の有無を判定するための処理を終了する。

以上において、ミリ波レーダ１０は、車両の周囲の物体を検出する第１の物体検出手段を構成する。カメラ１１及び画像処理ＥＣＵ１２は、第１の物体検出手段により物体が検出されたときに、物体を検出する第２の物体検出手段を構成する。判定部１３は、第２の物体検出手段により検出された物体の検出情報に基づいて、物体が障害物か否かを判定する判定手段を構成する。

ところで、ミリ波レーダ１０は、物体の横位置及び横幅を精度良く検出することができないことがある。このため、路上の鉄板や高架橋等を障害物として検出することがある。精度良く車両の走行支援を行うためには、これらの障害物に関する情報は不要である。一方、画像認識による物体検出の物体の横位置及び横幅の検出精度は、ミリ波レーダ１０よりも優れている。

そこで、第１の実施形態にあっては、ミリ波レーダ１０により車両の周囲の物体が検出されると、カメラ１１で撮像した画像の画像認識により当該物体の検出を行う。ここで、画像認識により物体が検出されなかった場合には、判定部１３は、障害物は存在しないと判定する。制御ＥＣＵ１４は、判定部１３により判定された障害物の有無の判定結果に基づいて、車両の走行支援を行う。従って、ミリ波レーダ１０が物体を誤検出した場合であっても、判定部１３により障害物は存在しないと判定されるので、無用な走行支援を防止することが可能となる。

次に、本発明の第２の実施形態について説明する。第２の実施形態に係る障害物判定装置の概略構成は、第１の実施形態と同様であり、図１に示される。

図３は、障害物判定装置２が実行する処理手順を示したフローチャートである。

ステップＳ３１〜Ｓ３２の処理は、図２に示す第１の実施形態に係る処理手順のステップＳ２１〜Ｓ２２の処理と共通である。

続いて、ステップＳ３３において、画像処理ＥＣＵ１２は、カメラ１１からの撮像画像を取得し、取得した撮像画像から画像認識によって物体を検出する。また、画像処理ＥＣＵ１２は、物体の有無に加えて、（Ａ）物体の大きさ、（Ｂ）物体までの距離、（Ｃ）物体が静止物であるか否かといった情報を検出情報として取得する。さらに、画像処理ＥＣＵ１２は、物体の検出情報を判定部１３に送出する。

次に、ステップＳ３４において、判定部１３は、物体の検出情報に含まれる各情報の信頼度を取得する。この信頼度は、画像認識による物体検出の特性に基づいている。各情報の信頼度は、車両から物体までの距離及び画像内における物体の横位置に基づいて重み付けされる。車両から物体までの距離は、ミリ波レーダ１０により取得される。また、画像内における物体の横位置は、ミリ波レーダ１０により取得された、車両から見た物体の方位に関する情報から求められる。以下に各情報の信頼度の重み付けの例を示す。

車両から物体までの距離が遠く、画像内の物体の横位置が中心から離れている場合には、各情報の信頼度の順位は、（Ｃ）＞（Ａ）＞（Ｂ）とする。

車両から物体までの距離が近く、画像内の物体の横位置が中心から離れている場合には、各情報の信頼度の順位は、（Ｃ）＞（Ｂ）＞（Ａ）とする。

車両から物体までの距離が遠く、画像内の物体の横位置が中心付近である場合には、各情報の信頼度の順位は、（Ａ）＞（Ｂ）＞（Ｃ）とする。

車両から物体までの距離が近く、画像内の物体の横位置が中心付近である場合には、各情報の信頼度の順位は、（Ｂ）＞（Ａ）＞（Ｃ）とする。

ステップＳ３５において、判定部１３は、検出情報の信頼度が所定以上であるか否かを判定する。検出情報に含まれる情報とミリ波レーダ１０により取得した情報とが一致する場合には、検出した物体が障害物である可能性は高い。そこで、例えば、以下の場合に検出情報の信頼度が所定以上であると判定することができる。
・信頼度１位の検出情報がミリ波レーダ１０により取得した情報と一致した場合
・信頼度１位の検出情報はミリ波レーダ１０により取得した情報と一致しないが、信頼度２位及び３位の検出情報がミリ波レーダ１０により取得した情報と一致した場合

上記の例によれば、例えば、車両から物体までの距離が遠く、画像内の物体の横位置が中心から離れている場合には、（Ａ）物体の大きさ及び（Ｂ）物体までの距離が、ミリ波レーダ１０により取得した物体の大きさ及び物体までの距離と一致すれば、検出情報の信頼度は所定以上である。なお、検出情報の信頼度が所定以上であるか否かの判定基準は、特に上記のものに限られず、適宜設定することが可能である。

以上のように判定を行った結果、検出情報の信頼度が所定以上である場合にはステップＳ３６に進む。ステップＳ３６において、判定部１３は、車両前方に障害物が存在すると判定する。

一方、検出情報の信頼度が所定以上でない場合にはステップＳ３７に進む。ステップＳ３７において、判定部１３は、車両前方に障害物が存在しないと判定する。

こうして、障害物判定装置２は、車両の周囲の障害物の有無を判定するための処理を終了する。

以上のように、第２の実施形態にあっては、画像認識により検出された物体について、物体の大きさ、物体までの距離、物体が静止物であるか否かといった情報を検出情報として取得し、取得した各情報に信頼度の重み付けを行う。このように重み付けした検出情報に基づいて、判定部１３は物体が障害物であるか否かの判定を行うので、判定精度が向上する。従って、無用な走行支援を一層防止することが可能となる。

なお、第１及び第２の実施形態では、ミリ波レーダ１０により車両の周囲の物体が検出されると、画像認識により当該物体を検出し、その結果、物体が検出されなかった場合には、当該物体が障害物でないと判定する態様としているが、この態様には限られない。例えば、画像認識により車両の周囲の物体が検出されると、ミリ波レーダ１０により当該物体を検出し、その結果、物体が検出されなかった場合には、当該物体が障害物でないと判定する態様とすることもできる。この場合には、画像認識により障害物を誤検出した場合であっても、ミリ波レーダ１０より得られる検出情報により、障害物の誤検出を防止できる。

本発明に係る障害物判定装置の一実施形態を示す概略構成図である。 第１の実施形態に係る障害物判定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施形態に係る障害物判定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

２…障害物判定装置、１０…ミリ波レーダ（レーダセンサ、第１の物体検出手段）、１１…カメラ（画像認識センサ、第２の物体検出手段）、１２…画像処理ＥＣＵ（画像認識センサ、第２の物体検出手段）、１３…判定部（判定手段）。

Claims (2)

1. 車両の周囲の障害物の有無を判定する障害物判定装置であって、
   前記車両の周囲の物体を検出する第１の物体検出手段と、
   前記第１の物体検出手段により物体が検出されたときに、前記物体を検出する第２の物体検出手段と、
   前記第２の物体検出手段により検出された前記物体の検出情報に基づいて、前記物体が前記障害物か否かを判定する判定手段とを備え、
   前記物体の検出情報は、前記物体の大きさに関する情報、前記車両から前記物体までの距離に関する情報及び前記物体が静止物であるか否かの属性情報のうちの少なくとも一つを含み、
   前記判定手段は、前記第１の物体検出手段により取得された前記車両から物体までの距離及び前記車両から見た物体の方位に基づき、前記物体の検出情報の信頼度の重み付けを行い、その情報に基づき前記物体が前記障害物か否かを判定する、
   障害物判定装置。
2. 前記第１の物体検出手段及び前記第２の物体検出手段の一方は、レーダにより前記車両の周囲の物体を検出するレーダセンサであり、
   前記第１の物体検出手段及び前記第２の物体検出手段の他方は、画像認識により前記車両の周囲の物体を検出する画像認識センサであることを特徴とする請求項１に記載の障害物判定装置。

Images