JP5386850B2 - 物体情報取得装置 - Google Patents

Description

本発明は、物体情報を取得する物体情報取得装置に関するものである。

従来、２次元の地図情報内の物体情報を取得する装置として、例えば物体の高さを取得するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の装置は、対象となる建造物を含む所定領域内の高さを航空機からレーザ計測により事前に取得し、取得した所定領域内の高さと２次元地図情報を対応付けて、対象となる建造物の高さを取得するものである。この２次元地図情報には、例えば手作業等により建造物や高速道路等の種別（属性）が予め付与されている。
特開２００４−１３３０９４号公報

しかしながら、従来の物体情報取得装置にあっては、例えば高さの計測精度や計測点の密度が計測器の性能や天候等により変動するため、高さの取得に必要なコストが増加するおそれがある。また、属性が付与された２次元地図情報は手動処理を介して構築されるため、例えば高さと２次元地図情報を正確に対応付けすることができない場合がある。このため、高さや属性等の物体情報の精度にばらつきが生じるおそれがある。

そこで、本発明はこのような技術課題を解決するためになされたものであって、２次元地図情報及び高さ情報に基づいて、物体情報を安定した精度で効率良く取得することができる物体情報取得装置を提供することを目的とする。

すなわち本発明に係る物体情報取得装置は、２次元の地図情報内の物体情報を取得する物体情報取得装置であって、地図情報を所定の大きさの領域に分割する分割手段と、領域内に静止物が存在するか否かを判定する判定手段と、領域内に点在する所定箇所での高さを取得する取得手段と、所定箇所での高さに基づいて領域の高さを推定する第１の推定手段及び第２の推定手段と、判定手段による判定結果に基づいて、第１の推定手段及び第２の推定手段を動作させる推定方法判定手段と、を備え、推定方法判定手段は、判定手段により領域内に静止物が存在すると判定した場合には、第１の推定手段を動作させて領域の高さを推定して物体情報とし、判定手段により領域内に静止物が存在しないと判定した場合には、第２の推定手段を動作させて領域の高さを推定して物体情報とすることを特徴として構成される。

この発明では、地図情報を所定の大きさの領域に分割し、物体情報として分割した所定領域の高さを取得する。このため、属性が付与された地図情報に基づいて処理対象の属性を判定する必要がないので、効率的に高さを取得することができるとともに、高さと２次元地図情報との対応が不正確となり物体情報の精度にばらつきが生じることを抑制することができる。よって、領域の高さを安定した精度で効率良く取得することができる。

また、この発明では、分割した領域内の静止物の存在状況を判定し、判定結果に基づいて領域の高さの推定方法を変更する。ここで、静止物が存在しない領域は高さの大きさのばらつきが比較的小さい傾向にあり、静止物が存在する領域は高さのばらつきが比較的大きい傾向にある。このため、静止物の存在状況に応じて適切に推定方法を変更することで、領域の高さを安定した精度で効率良く取得することができる。

ここで、第１の推定手段は、所定箇所での高さに基づいて高さの累積確率を求め、所定値よりも大きい累積確率を有する高さのうち、絶対値が最も大きい高さを領域の高さと推定し、第２の推定手段は、所定箇所での高さの平均値を領域の高さと推定することが好適である。

このように、静止物が存在する場合には、領域の中において特徴的な高さのうち絶対値が最も大きい高さを領域の高さとし、静止物が存在しない場合には、平均値を領域の高さとすることができるので、領域の特徴に応じて誤差の少ない推定手段を選択することができる。これにより、領域内に点在する所定箇所（測定点）の密度が少ない場合であっても、物体情報を安定した精度で効率良く取得することができる。

また、分割した領域の中から、移動体の走行軌跡と重なる走行領域を選択する走行領域選択手段と、判定手段により静止物が存在しないと判定された領域の中から、走行領域に隣接する隣接領域を選択する隣接領域取得手段と、走行領域の高さと隣接領域の高さとの差が所定範囲内である場合には隣接領域を路面であると判定する路面判定手段とを備えることが好適である。

このように構成することで、移動体が移動する走行領域を路面とみなし、走行領域を基準にして隣接領域の物体情報を評価することができる。このため、隣接領域が路面であるか否かを効率良く推定することができる。

さらに、領域内に点在する所定箇所での高さに基づいて高さの累積確率を求め、累積確率に基づいて領域の種別を推定する属性判定手段を備えることが好適である。属性ごとに高さ分布の特徴は異なるため、対象領域の高さの分布の特徴に基づいて、例えば建造物や高速道路等であるという物体情報（種別）を推定することができる。

本発明によれば、２次元地図情報及び高さ情報に基づいて、物体情報を安定した精度で効率良く取得することができる。

以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

（第１実施形態）
第１実施形態に係る物体情報取得装置は、物体情報を取得する装置であって、運転支援、自動走行等、３次元地理情報を利用する車両制御システムを搭載した車両に好適に採用されるものである。物体情報には、物体の外観形状や、大きさ、高さ等を含む寸法、又は、建築物、路面といった種別を示す属性等が含まれる。本実施形態に係る物体取得装置は、特に物体情報として物体の高さを取得する場合に好適に用いられるものである。

最初に、本実施形態に係る物体情報取得装置（物体情報取得部）の構成を説明する。図１は本発明の実施形態に係る物体情報取得部１を備えた車両の構成を示すブロック図である。

図１に示す車両は、地図情報ＤＢ２０、位置検出センサ２１、測距センサ２２、各領域高さＤＢ３０及びＥＣＵ（Electronic Control Unit）１０を備えている。ここで、ＥＣＵとは、電子制御する自動車デバイスのコンピュータであり、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random AccessMemory）、および入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。

地図情報ＤＢ２０は、２次元の電子地図情報を含むデータベースであって、例えば建築物等の立体物を平面形状として表現したものである。この地図情報ＤＢ２０は、例えば、上空から撮像した写真等に基づいて外観形状のみを切り出して作成されたものであり、切り出した外観形状の種別情報（例えば、路面、建築物、ガードレール、溝等）や高さ情報は付与されていない。そして、地図情報ＤＢ２０は、ＥＣＵ１０から参照可能に構成されている。なお、地図情報ＤＢ２０は、車両に必ず備える必要は無く、例えば車両が有するナビゲーションシステム等を介して提供されてもよい。

位置検出センサ２１は、車両の絶対位置情報を取得する機能を有しており、例えばＧＰＳ（Global Positioning System）受信機が用いられる。ここで、ＧＰＳとは、衛星を用いた計測システムのことであり、車両の絶対位置の把握に好適に用いられるものである。さらに、位置検出センサ２１は、車両の姿勢状態を取得する機能を有している。例えば、位置検出センサ２１として、ＧＰＳ受信機とＩＭＵ（Inertial Measuring Unit）を組み合わせたものが用いられる。ここで、ＩＭＵとは、３次元の角速度と加速度を検出する計測器である。また、位置検出センサ２１は、取得した絶対位置情報、車両姿勢情報をＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。

測距センサ２２は、物体を検知する機能、及び車両に対する３次元相対位置情報を計測する機能を有している。測距センサ２２は、例えば車両の前部に配置され、車両の前方に存在する物体を検知するとともに、車両に対する相対距離や相対高さを計測する機能を有している。測距センサ２２として、例えばレーザセンサやレーダセンサが用いられる。また、測距センサ２２は、物体検知情報をＥＣＵ１０へ出力する機能を有している。

ＥＣＵ１０は、物体情報取得部１を備えており、物体情報取得部１は、領域分割部（分割手段）１１、静止物判定部（判定手段）１２、高さ取得部（取得手段）１３、推定方法判定部１４、第１推定部（第１の推定手段）１５及び第２推定部（第２の推定手段）１６を含んで構成されている。

領域分割部１１は、地図情報ＤＢ２０を参照して地図情報を入力し、入力した地図情報を所定の大きさの小領域に分割する機能、すなわちメッシュ分割機能を有している。所定の大きさは、例えば、物体情報装部１の出力する物体情報に基づいて動作する後続のアプリケーションがある場合、当該アプリケーションが要求する空間分解能を満たす大きさとされる。メッシュサイズとして、例えば、１０cm×１０cmのものが用いられる。また、領域分割部１１は、分割した領域の中から処理対象とする領域を選択する機能を有している。処理対象とする領域は、例えば、物体情報取得部１の出力する物体情報に基づいて動作する後続のアプリケーションがある場合、当該アプリケーションが要求する範囲の領域が選択される。さらに、領域分割部１１は、分割した領域に関する地図情報を静止物判定部１２及び高さ取得部１３へ出力する機能を有している。

静止物判定部１２は、領域分割部１１が分割した領域内の静止物の有無を判定する機能を有している。静止物判定部１２は、例えば測距センサ２２が出力した物体検知情報に基づいて、物体を検出した場合には検出物体が静止物か否かを判定する機能を有している。検出物体が静止物か否かを判定する機能は、例えば検出物体の時空間占有状態を確認することにより行なうことができる。例えば、測距センサ２２、位置検出センサ２１により検出された車両に対する相対位置、車両の絶対位置を入力し、車両に対する相対位置及び車両の絶対位置に基づいて検出物体の絶対位置を演算する演算機能と、検出物体の絶対位置及び検出時間をＥＣＵ１０に備わるメモリに記録する記録機能と、検出物体の絶対位置における占有回数を所定時間内で累計演算したものに基づいて静止物か否かを判定する判定機能とによって実現される。また、静止物判定部１２は、例えば静止物の判定結果に基づいて、領域分割部１１が入力した地図情報の静止物の分布を示す２次元静止物分布データを生成する機能を有している。２次元静止物分布データは、例えば、静止物が存在すると判定した場合には１、静止物が存在しないと判定した場合には０を各領域に対して付与することにより生成された配列データである。この２次元静止物分布データは、推定方法判定部１４から参照可能に構成されている。

高さ取得部１３は、測定点の絶対位置及び測定点での高さを参照できる測定点分布データを取得する機能を有している。高さ取得部１３は、例えば、領域分割部１１が入力した地図情報内に点在する測定点での高さを収集し、測定点分布データを生成する機能を有している。この分布データとしては、例えば一つの分割領域において数十〜数百個の測定点が含まれたものが用いられる。また、測定点分布データは、推定方法判定部１４から参照可能に構成されている。

推定方法判定部１４は、静止物判定部１２が生成した２次元静止物分布データ、高さ取得部１３が生成した測定点分布データの中から、例えば絶対位置情報に基づいて、領域分割部１１が選択した領域に対応する情報を特定して、入力する機能を有している。また、入力した測定点分布データに基づいて、高さごとの頻度を示す頻度分布データを生成する機能を有している。さらに、入力した２次元静止物分布データに基づいて、対象領域に静止物が存在するか否かを判定する機能を有している。そして、判定結果に基づいて第１推定部１５、第２推定部１６に対して動作させる命令、及び生成した頻度分布データを出力する機能を有している。

第１推定部１５は、対象領域の高さを推定する機能を有している。例えば、領域の中において特徴的な高さのうち最も絶対値が大きい高さを当該領域の高さと推定する機能を有している。具体的には、推定方法判定部１４が生成した頻度分布データに基づき、全度数に対して所定高さの累積頻度が占める割合（累積確率）を算出し、所定値以上の累積確率の高さを領域の特徴的な高さとし、さらに、その中で最大となる高さのものを当該領域の高さと推定する機能を有している。また、第１推定部１５は、推定結果を各領域高さＤＢ３０へ出力する機能を有している。

第２推定部１６は、対象領域の高さを推定する機能を有している。例えば、領域の中の測定点での高さを平均した平均値を、当該領域の高さと推定する機能を有している。具体的には、推定方法判定部１４が生成した頻度分布データに基づいて、所定値以上の頻度となる高さを抽出し、それらを平均したものを当該領域の高さと推定する機能を有している。また、第２推定部１６は、推定結果を各領域高さＤＢ３０へ出力する機能を有している。なお、各領域高さＤＢ３０は、領域ごとの高さが格納されたデータベースであり、後続のアプリケーションから参照可能に構成されている。

次に、物体情報取得部１の制御処理において使用する２次元静止物分布データ及び測定点分布データの取得動作について説明する。

２次元静止物体分布データは、例えば静止物判定部１２により取得される。静止物判定部１２は、図２に示す制御処理が開始される前、又はＳ１４の処理が開始される前に、例えば、位置検出センサ２１の検出結果に基づいて、車両の位置、姿勢、方位角を演算し、測距センサ２２の検出結果に基づいて車両に対する物体の相対位置を取得する。そして、車両の位置、姿勢、方位角、及び相対位置をＥＣＵ１０のメモリ等に記憶する。そして、位置検出センサ２１の検出結果に基づいて自車両の絶対位置を入力し、入力した絶対位置と記録した物体の相対位置とに基づいて物体の絶対位置を取得し、演算した絶対位置及び演算した時刻をＥＣＵ１０のメモリ等に記憶する。そして、絶対位置における占有回数の累計を演算し、累積結果に基づいて静止物か否か判定する。例えば、同一位置に所定時間継続して検出した場合には、検出物体を静止物と判定し、当該領域の静止物を示す静止物フラグ（初期値：０）を１に変更する。静止物判定部１２は、例えば、物体情報取得部１が処理対象とする地図情報の範囲において上述した判定処理を行い、静止物が存在する場合は０、静止物が存在しない場合には１が格納された配列データからなる２次元静止物分布データを取得する。

一方、測定点分布データは、例えば高さ取得部１３により取得される。高さ取得部１３は、図２の制御処理が開始される前、又はＳ１４の処理が開始される前に、例えば、位置検出センサ２１の検出結果に基づいて、車両の位置、姿勢、方位角を演算し、測距センサ２２の検出結果に基づいて車両に対する物体の３次元の相対位置を取得する。そして、車両の位置、姿勢、方位角、及び３次元相対位置をＥＣＵ１０のメモリ等に記憶する。そして、位置検出センサ２１の検出結果に基づいて自車両の絶対位置を入力し、入力した絶対位置と記録した物体の３次元相対位置とに基づいて、特定位置（測定点）の高さを取得する。高さ取得部１３は、例えば、物体情報取得部１が処理対象とする地図情報の範囲において上述した取得処理を行い、測定点の絶対位置と測定点での高さを示す測定点分布データを生成する。

次に、本実施形態に係る物体情報取得部１の動作について説明する。図２は、本実施形態に係る物体情報取得部１の動作を示すフローチャートである。図２に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。

図２に示す制御処理が開始されると、物体情報取得部１は領域分割処理から開始する（Ｓ１０）。Ｓ１０の処理は、領域分割部１１が実行し、地図情報ＤＢ２０から地図情報を入力し、所定の大きさの領域に分割する処理である。領域分割部１１は、入力した地図情報を、例えば後続のアプリケーションが要求する空間分解能を満たす大きさ（例えば１０cm×１０cm）に分割する。なお、この分割領域内には、高さを取得した測定点が例えば数十〜数百個程度含まれており、十分な高さの評価が可能なものであるとする。Ｓ１０の処理が終了すると、対象領域選択処理へ移行する（Ｓ１２）。

Ｓ１２の処理は、領域分割部１１が実行し、高さを求める対象領域を選択する処理である。領域分割部１１は、Ｓ１０の処理で分割した小領域の中から、例えば後続のアプリケーションが要求する領域と一致する範囲に含まれるものを選択する。Ｓ１２の処理が終了すると、情報入力処理へ移行する（Ｓ１４）。

Ｓ１４の処理は、推定方法判定部１４が実行し、Ｓ１２の処理で選択した領域に対応する２次元静止物分布データ及び測定点分布データを入力する処理である。推定方法判定部１４は、例えば、領域分割部１１が選択した領域に対応する２次元静止物分布データ及び測定点分布データを、静止物判定部１２及び高さ取得部１３が取得した２次元静止物分布データ及び測定点分布データからそれぞれ入力する。Ｓ１４の処理が終了すると、頻度分布生成処理へ移行する（Ｓ１６）。

Ｓ１６の処理は、推定方法判定部１４が実行し、Ｓ１４の処理で入力した測定点分布データに基づいて高さごとの頻度分布データを生成する処理である。推定方法判定部１４は、例えば、Ｓ１４の処理で測定点分布データの中から、領域内の全ての測定点での高さを入力して高さごとに頻度を演算する。例えば、測定点１〜６において、それぞれ測定した高さがＡ、Ａ、Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｃであるとすると、高さＡの頻度は３、高さＢの頻度は１、高さＣの頻度は２とする。そして、演算した頻度に基づいて、横軸を頻度、縦軸を高さとする頻度分布データを生成する。Ｓ１６の処理が終了すると、推定方法判定処理へ移行する（Ｓ１８）。

Ｓ１８の処理は、推定方法判定部１４が実行し、Ｓ１２の処理で選択した領域に静止物が存在するか否かを判定する処理である。推定方法判定部１４は、例えば、Ｓ１４の処理で入力した２次元静止物分布データに基づいて、対象領域の静止物フラグの値が１であれば対象領域に静止物が存在すると判定し、他方、対象領域の静止物フラグの値が０であれば対象領域に静止物が存在しないと判定する。そして、推定方法判定部１４は、対象領域に静止物が存在すると判定した場合には、第１推定処理へ移行する（Ｓ２０）。

Ｓ２０の処理は、第１推定部１５が実行し、静止物が存在する領域の高さを推定する処理である。対象領域に静止物が存在する場合には、対象領域における各測定点での高さの大きさには、比較的ばらつきが大きくなる傾向になる。また、連続する位置において高さの大きさが不連続的となり変位が大きい傾向となる。このため、推定方法判定部１４は、対象領域に静止物が存在する場合には、当該領域において特徴となりうる高さを特定して、特定した高さの中から対象領域の高さを決定する手法を用いることで、単純に平均化する手法に比べて安定した精度を確保できる。

ここで、図３を用いて第１推定処理を具体的に説明する。図３は、第１推定処理を説明するための概要図である。図３（ａ）の上図は対象領域の上面図であり、Ｓ１６の処理で入力した測定点分布データ及び地図情報を２次元で表示しているものである。一方、図３（ａ）の下図は上図のＱ−Ｑ断面図、図３（ｂ）は対象領域の各高さの累積確率を示すグラフである。

図３（ａ）に示すように、対象領域に静止物Ｘ１，Ｘ２が存在する場合を説明する。この場合、測定点Ｒｎ（ｎ：整数）が静止物Ｘ１の上面にある場合には高さＡ、測定点Ｒｎが静止物Ｘ２の上面にある場合には高さＣ、測定点Ｒｎが静止物Ｘ１，Ｘ２の下面側にある場合には高さＢが主に測定される。よって、Ｓ１６の処理で生成した頻度分布データにおいては、高さＡ、Ｂ、Ｃの値の頻度が大きいものとなる。ここで、測定点Ｒｎの全頻度をＨ_Ａｌｌ、Ｓ１６の処理で生成した頻度を高さごとに累積した値をＨとすると、各高さにおける頻度の全体の割合（累積確率Ｕ）は、以下式（１）で表すことができる。

Ｕ＝Ｈ／Ｈ_Ａｌｌ…（１）

第１推定部１５は、式（１）により累積確率Ｕを算出する。算出結果として、例えば、横軸を累積確率Ｕ、縦軸を高さとして図３（ｂ）に示すグラフとなる。そして、第１推定部１５は、所定の累積確率Ｕ１より大きい累積確率Ｕを有する高さを抽出する。例えば、図３（ｂ）に示すように高さＡ、Ｂ、Ｃが抽出される。これらの高さは対象領域の中で特徴となる高さである。そして、第１推定部１５は、抽出した高さＡ、Ｂ、Ｃのうち絶対値が最大となる高さＡを対象領域の高さと推定する。Ｓ２０の処理が終了すると、出力処理へ移行する（Ｓ２２）。

一方、Ｓ１８の処理において、対象領域に静止物が存在しないと判定した場合には、第２推定処理へ移行する（Ｓ２４）。Ｓ２４の処理は、第２推定部１６が実行し、静止物が存在しない領域の高さを推定する処理である。対象領域に静止物が存在しない場合には、対象領域における各測定点での高さの大きさには、比較的ばらつきが小さくなる傾向になる。また、連続する位置において高さの大きさが連続的となり変位が小さい傾向となる。このため、推定方法判定部１４は、対象領域に静止物が存在しない場合には、対象領域の高さを、例えば全体の測定点での平均値とすることで、効率良く安定した精度を担保することができる。

ここで、図４を用いて第２推定処理を具体的に説明する。図４は、第２推定処理を説明するための概要図である。図４（ａ）の上図は対象領域の上面図であり、Ｓ１６の処理で入力した測定点分布データ及び地図情報を２次元で表示しているものである。一方、図４（ａ）の下図は上図のＰ−Ｐ断面図、図４（ｂ）は対象領域の各高さの頻度分布データを示すグラフである。

図４（ａ）に示すように、対象領域に静止物が存在しない場合には、測定点Ｒｎは勾配に沿った高さが測定される。よって、Ｓ１６の処理で生成した頻度分布データは、例えば図４（ｂ）に示すように、所定地点における高さの累積値がほぼ同一である。このため、第２推定部１６は、所定の累積値Ｋ以上測定された高さの平均値を算出し、算出した平均値を対象領域の高さと推定する。例えば、所定の累積値以上測定された高さの平均値をＣとすると、対象領域の高さをＣと推定する。Ｓ２４の処理が終了すると、出力処理へ移行する（Ｓ２２）。

Ｓ２２の処理は、ＥＣＵ１０が実行し、Ｓ２０またはＳ２４の処理において推定した領域の高さを各領域高さＤＢ３０へ出力する処理である。Ｓ２２の処理が終了すると、図２に示す制御処理は終了する。

以上、第１実施形態に係る物体情報取得部１によれば、地図情報を所定の大きさの領域に分割し、物体情報として所定領域の高さを取得するため、属性が付与された地図情報に基づいて処理対象の属性を判定する必要がない。このため、地図情報の属性の誤入力等により高さと２次元地図情報との対応が不正確となり物体情報の精度にばらつきが生じることを抑制することができる。よって、領域の高さを安定した精度で効率良く取得することができる。また、手動処理を介さずに機械的に高さ情報を処理するため、処理の高速化を図ることができる。

また、第１実施形態に係る物体情報取得部１によれば、静止物が存在する場合には、領域の中において特徴的な高さのうち絶対値が最も大きい高さを領域の高さとし、静止物が存在しない場合には、平均値を領域の高さとすることができるので、領域の特徴に応じて誤差の少ない推定手段を選択することができる。これにより、領域内に点在する所定箇所（測定点）の密度が少ない場合であっても、物体情報を安定した精度で効率良く取得することができる。

（第２実施形態）
第２実施形態に係る物体情報取得装置（物体情報取得部）２は、第１実施形態に係る物体情報取得部１とほぼ同様に構成されるものであって、物体情報取得部１と比べて、走行領域選択部（走行領域選択手段）１７、隣接領域選択部（隣接領域選択手段）１８及び路面判定部（路面判定手段）１９を備える点で相違する。本実施形態に係る物体情報取得部２は、物体情報として属性情報を取得する装置であって、特に領域が路面であるという属性を取得する場合に好適に採用されるものである。なお、第２実施形態においては、第１実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。

最初に、本実施形態に係る物体情報取得部２の構成について図５を用いて説明する。図５は、第２実施形態に係る物体情報取得部２を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図５に示すように、本実施形態に係る物体情報取得部２は、走行領域選択部１７、隣接領域選択部１８及び路面判定部１９を備えている。

走行領域選択部１７は、車両の走行軌跡に基づいて、車両の走行軌跡と重なる領域を選択する機能を有している。例えば、ナビゲーションシステム等により提供される車両の走行軌跡を格納した走行軌跡データ２３を入力し、地図情報ＤＢ２０から車両の走行軌跡と重なる領域を走行可能領域として入力する機能を有している。また、走行領域選択部１７は、選択した情報を隣接領域選択部１８及び路面判定部１９へ出力する機能を有している。

隣接領域選択部１８は、走行可能領域に隣接する領域を選択する機能を有している。例えば、走行領域選択部１７が選択した走行可能領域に隣接する領域を地図情報ＤＢ２０から入力する機能を有している。また、隣接領域選択部１８は、選択した情報を路面判定部１９へ出力する機能を有している。

路面判定部１９は、処理対象の領域が路面に属するか否かを判定する機能を有している。例えば、路面判定部１９は、走行領域選択部１７が選択した走行可能領域、及び、隣接領域選択部１８が選択した隣接領域の位置情報を入力するとともに、各領域高さＤＢ３０を参照して、走行可能領域及び隣接領域の高さを入力する機能を有している。そして、入力した高さの差に基づいて路面か否かを判定する機能を有している。また、路面判定部１９は、判定結果を属性ＤＢ３１へ出力する機能を有している。属性ＤＢ３１は、判定結果が記録されたデータベースである。

次に、第２実施形態に係る物体情報取得部２の動作について説明する。図６は、第２実施形態に係る物体情報取得部２の動作を示すフローチャートである。図６に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。

図６に示す制御処理が開始されると、物体情報取得部２は高さ算出処理から開始する（Ｓ３０）。Ｓ３０の処理は、図２に示す制御処理と同様であり、各領域の高さを求めて各領域高さＤＢ３０を更新する処理である。Ｓ３０の処理が終了すると、走行領域選択処理へ移行する（Ｓ３２）。

Ｓ３２の処理は、走行領域選択部１７が実行し、車両の走行領域を選択する処理である。走行領域選択部１７は、例えば、走行軌跡データ２３と重なる領域を地図情報ＤＢ２０から入力することにより、車両走行領域の位置情報を選択する。Ｓ３２の処理が終了すると、隣接領域選択処理へ移行する（Ｓ３４）。

Ｓ３４の処理は、隣接領域選択部１８が実行し、Ｓ３４の処理で特定した走行領域に隣接する隣接領域を選択する処理である。隣接領域選択部１８は、例えば、Ｓ３４の処理で選択した走行領域の位置情報に基づいて隣接する領域を選択する。隣接領域は、例えば走行領域に最も隣接する領域のみであってもよいが、幾つか領域を介して隣接する領域までを含んで選択する。この隣接領域は、例えば静止物が存在しないと判定された領域の中から選択される。Ｓ３４の処理が終了すると、閾値設定処理へ移行する（Ｓ３６）。

Ｓ３６の処理は、路面判定部１９が実行し、後述する路面判定処理に用いる閾値を設定する処理である。一般的に、路肩には縁石や側溝等が設けられており、領域と路面の高さとの偏差が１０〜１５cm程度存在する。このため、閾値として例えば±１０cmを設定する。Ｓ３６の処理が終了すると、比較領域選択処理へ移行する（Ｓ３８）。

Ｓ３８の処理は、路面判定部１９が実行し、処理対象となる領域を選択する処理である。路面判定部１９は、例えば、Ｓ３４の処理で選択した隣接領域の中から処理対象となる領域を一つ選択するとともに、当該隣接領域に隣接している走行領域を、Ｓ３２の処理で選択した走行領域の中から選択する。Ｓ３８の処理が終了すると、高さ入力処理へ移行する（Ｓ４０）。

Ｓ４０の処理は、路面判定部１９が実行し、処理対象となる領域の高さを入力する処理である。路面判定部１９は、各領域高さＤＢ３０から処理対象となる隣接領域及び走行領域の高さを入力する。Ｓ４０の処理が終了すると、判定処理へ移行する（Ｓ４２）。

Ｓ４２の処理は、路面判定部１９が実行し、隣接領域の高さと走行領域高さの偏差が閾値範囲内となるか否かを判定する処理である。路面判定部１９は、例えば、Ｓ３８の処理で入力した隣接領域の高さと走行領域の高さの偏差を演算し、その偏差がＳ３６の処理で設定した閾値の範囲内か否かを判定する。Ｓ４２の処理において、偏差が閾値の範囲内でないと判定する場合には、走行領域と隣接領域との間、すなわち走行可能領域（路面）と隣接領域との間に、路面と推定できる範囲よりも大きな高さの差が存在している。このため、隣接領域は路面ではないと推定して全範囲実施確認処理へ移行する（Ｓ４６）。

一方、Ｓ４２の処理において、偏差が閾値の範囲内であると判定した場合には、路面情報出力処理へ移行する（Ｓ４４）。Ｓ４４の処理は、路面判定部１９が実行し、処理対象の属性情報を属性ＤＢ３１に出力する処理である。路面判定部１９は、走行可能領域（路面）の高さと隣接領域の高さの偏差が、路面と推定できる範囲であるので、隣接領域は路面であると推定する。そして、属性ＤＢ３１に処理対象の領域は路面であるという属性情報を出力する。Ｓ４２の処理が終了すると、実施確認処理へ移行する（Ｓ４６）。

Ｓ４６の処理は、路面判定部１９が実行し、Ｓ３４の処理で選択した隣接領域の全てについてＳ４２の判定処理を実行したか否かを判定する処理である。Ｓ４６の処理において、隣接領域とした領域の全てに対して判定処理が実行されていない場合には、比較領域選択処理へ再度移行する（Ｓ３８）。Ｓ３８の処理では、走行領域に隣接する、又は、比較領域において路面と推定した領域に隣接する対象領域が新たに選択され、路面判定処理の対象となる。このように、全ての隣接領域の判定処理が完了するまで、繰り返し比較領域を設定して判定処理を行う。また、判定処理の対象領域は、走行距離と重なる領域から道路境界方向に順次選択するようにする。このようにすることで、路肩に存在する縁石や側溝を適切に判定し、縁石や側溝が出現するまでの領域を路面とすることができる。一方、Ｓ４６の処理において、隣接領域とした領域の全てに対して判定処理を実行した場合には、図６に示す制御処理を終了する。

以上、第２実施形態に係る物体情報取得部２によれば、走行軌跡データ２３と地図情報とが重なる領域を路面とみなし、走行領域の高さを基準にして隣接する領域の高さを比較することにより、隣接領域の物体情報を評価することができる。このため、隣接領域が路面であるか否かを効率良く推定することができる。これにより、例えば、地図情報に属性が割当てられていない場合であっても、２次元の地図情報と高さ情報があれば路面であるか否か推定することができる。

（第３実施形態）
第３実施形態に係る物体情報取得装置（物体情報取得部）３は、第１実施形態に係る物体情報取得部１とほぼ同様に構成されるものであって、物体情報取得部１と比べて、属性判定部（属性判定手段）３３を備える点で相違する。本実施形態に係る物体情報取得部３は、物体情報を取得する装置であって、特に属性情報を取得する場合に好適に採用されるものである。なお、第３実施形態においては、第１実施形態と重複する部分は説明を省略し、相違点を中心に説明する。

最初に、本実施形態に係る物体情報取得部３の構成について図７を用いて説明する。図７は、第３実施形態に係る物体情報取得部３を備える車両の構成概要を示すブロック図である。図７に示すように、本実施形態に係る物体情報取得部３は、属性判定部３３を備えている。

属性判定部３３は、２次元地図情報に対応する各領域高さＤＢ３０を参照して、高さの分布を入力する機能を有している。また、入力した高さの分布に基づいて処理対象の領域の高さに関する特徴を抽出する機能を有している。そして、抽出した対象領域の高さに関する特徴と同一又は類似の特徴を有する属性を、特徴ＤＢ３２を参照して選択する機能を有している。さらに、属性判定部３３は、選択した属性を処理対象の領域の属性として属性ＤＢ３１へ出力する機能を有している。

次に、第３実施形態に係る物体情報取得部３の動作について説明する。図８は、第３実施形態に係る物体情報取得部３の動作を示すフローチャートである。図８に示す制御処理は、例えばイグニッションオンされてから所定のタイミングで繰り返し実行される。

図８に示す制御処理が開始されると、物体情報取得部３は高さ算出処理から開始する（Ｓ５０）。Ｓ５０の処理は、図２に示す制御処理と同様であり、各領域の高さを求めて各領域高さＤＢ３０を更新する処理である。Ｓ５０の処理が終了すると、特徴抽出処理へ移行する（Ｓ５２）。

Ｓ５２の処理は、属性判定部３３が実行し、対象領域の高さに係る特徴を抽出する処理である。例えば、属性判定部３３は、図２に示すＳ２０の処理と同様に、対象領域の累積確率を算出する。そして、属性判定部３３は、例えば累積確率に基づいて頻度分布の特徴を対象領域の特徴として抽出する。例えば、所定範囲内にある特徴点の数を示す空間密度分布、所定範囲内にある特徴点の周期的な繰り返しの回数を示す空間周波数、特徴点の分散、統計処理における特徴量、相関値、乖離等を特徴とする。Ｓ５２の処理が終了すると、マッチング処理へ移行する（Ｓ５４）。

Ｓ５４の処理は、属性判定部３３が実行し、対象領域の高さに係る特徴を探索キーとして、特徴ＤＢ３２の中から同一又は類似の特徴を有する属性を探索する処理である。ここで、説明理解の容易性を考慮し、特徴ＤＢ３２の情報として、段差のない緩やかなスロープの情報が格納されている場合と、段差（静止物）のある路面の情報が格納されている場合とを例に説明する。図４は舗装されたスロープに関する説明図、図９は段差のある路面に関する説明図である。図９（ａ）の上図は対象領域の上面図であり、図２のＳ１６の処理で入力した測定点分布データ及び地図情報を２次元で表示しているものである。一方、図９（ａ）の下図は上図のＭ−Ｍ断面図、図９（ｂ）は対象領域の各高さの累積確率を示すグラフである。

図４（ｂ）に示すように、スロープの場合には累積確率は比較的一様に分布し、ピーク性を有しない傾向にある。また、舗装されている結果、グラフ形状が比較的滑らかとなる特徴がある。同様に、図９（ｂ）に示すように、段差Ｘ３のある路面の場合には累積確率において頻度のピークが幾つか存在するという特徴がある。また、図示しないが、細かい舗装、粗い舗装、非舗装、砂利、ベルジャン等によってもそれぞれ路面の材質、表面粒度や凹凸が異なるため、累積確率はそれぞれ異なる特徴を有している。特徴ＤＢ３２には、こうした特徴が数値化されて属性に対応させて格納されている。このため、属性判定部３３は、累積確率の特徴に基づいて特徴ＤＢ３２内の情報を探索することで、対象領域の種別を示す属性を推定することが可能となる。そして、表面の舗装状態や材質等の情報を取得することができる。Ｓ５４の処理が終了すると、出力処理へ移行する（Ｓ５６）。

Ｓ５６の処理は、属性判定部３３が実行し、Ｓ５６の処理で判定した属性を、対象領域の属性として属性ＤＢ３１に出力する処理である。Ｓ５６の処理が終了すると、図８に示す制御処理は終了する。

以上、第３実施形態に係る物体情報取得部３によれば、分類した高さの頻度分布やばらつきに基づいて、路面、建造物等の物体情報を推定することができる。さらに、高さの頻度分布を表面形状、凹凸等に基づいてより細かく分類することで、物体情報をより精度良く推定することが可能となる。

なお、上述した各実施形態は本発明に係る物体情報取得装置の一例を示すものである。本発明に係る物体情報取得装置は、各実施形態に係る物体情報取得装置に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で、各実施形態に係る物体情報取得装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。

例えば、上述した実施形態では車両に搭載される例を説明したが、車両に搭載されない場合であってもよい。また、上述した実施形態に係る物体情報取得装置は、車両システム以外にも、例えば地図データベースの構築、活用や、環境保全や防災等の都市計画において好適に採用することができる。

また、上述した実施形態において、高さの累積確率を用いた例を説明したが、対象領域が例えばガードレールのように複雑な形状を有する立体物を含む場合には、同一の２次元位置に複数の高さの累積確率分布を持つため、このような場合には最大値を代表的な値として設定してもよい。同様に、複雑な側溝が対象となる場合には最小値を代表的な値として設定してもよい。なお、累積確率が所定値（例えば３０％）以上の場合に代表値とするように設定することで、対象領域の代表高さがノイズ等に影響されることを回避できる。

また、第１実施形態において静止物判定部１２が２次元静止分布データを演算により取得する例を説明したが、２次元静止分布データは他のシステム等から提供されるものであってもよい。また、高さ取得部１３が測定点分布データを演算により取得する例を説明したが、測定点分布データは他のシステム等から提供されるものであってもよい。

また、第２実施形態において走行軌跡に基づいて走行領域を選択する例を説明したが、走行軌跡は自車両であっても他車両であってもよい。

また、第３実施形態において特徴ＤＢ３２に格納された属性の例として路面である場合を説明したが、例えばガードレール、支柱、標識、建物などの立体物等であっても、類似する高さ分布に基づいて、対象領域の属性を推定することができる。

さらに、第３実施形態において、対象領域の特徴を抽出してマッチングする例を説明したが、対象領域の特徴を抽出できない場合、例えば、静止物が存在する領域で特徴となりうる累積確率が一意に決定することができない場合には、静止物の高さが一意に決めることができない領域として分類し、このような累積確率に特徴のない領域を学習等により認識しておくことにより、属性を適切に推定することができる。

第１実施形態に係る物体情報取得部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。 図１の物体情報取得部の動作を示すフローチャートである。 図１の物体情報取得部の動作を説明する概要図である。 図１の物体情報取得部の動作を説明する概要図である。 第２実施形態に係る物体情報取得部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。 図５の物体情報取得部の動作を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る物体情報取得部を備える車両の構成概要を示すブロック図である。 図７の物体情報取得部の動作を示すフローチャートである。 図７の物体情報取得部の動作を説明する概要図である。

符号の説明

１，２，３…物体情報取得部（物体情報取得装置）、１０…ＥＣＵ、１１…領域分割部（分割手段）、１２…静止物判定部（判定手段）、１３…高さ取得部（取得手段）、１５…第１推定部（第１推定手段）、１６…第２推定部（第２推定手段）、１７…走行領域取得部（走行領域取得手段）、１８…隣接領域取得部（隣接領域取得手段）、１９…路面判定部（路面判定手段）、３３…属性判定部（属性判定手段）。

Claims (4)

1. ２次元の地図情報内の物体情報を取得する物体情報取得装置であって、
   前記地図情報を所定の大きさの領域に分割する分割手段と、
   前記領域内に静止物が存在するか否かを判定する判定手段と、
   前記領域内に点在する所定箇所での高さを取得する取得手段と、
   前記所定箇所での高さに基づいて前記領域の高さを推定する第１の推定手段及び第２の推定手段と、
   前記判定手段による判定結果に基づいて、前記第１の推定手段及び前記第２の推定手段を動作させる推定方法判定手段と、
   を備え、
   前記推定方法判定手段は、前記判定手段により前記領域内に前記静止物が存在すると判定した場合には、前記第１の推定手段を動作させて前記領域の高さを推定して前記物体情報とし、前記判定手段により前記領域内に前記静止物が存在しないと判定した場合には、前記第２の推定手段を動作させて前記領域の高さを推定して前記物体情報とすること、
   を特徴とする物体情報取得装置。
2. 前記第１の推定手段は、前記所定箇所での高さに基づいて高さの累積確率を求め、所定値よりも大きい累積確率を有する高さのうち、絶対値が最も大きい高さを前記領域の高さと推定し、
   前記第２の推定手段は、前記所定箇所での高さの平均値を前記領域の高さと推定する請求項１に記載の物体情報取得装置。
3. 分割した前記領域の中から、移動体の走行軌跡と重なる走行領域を選択する走行領域選択手段と、
   前記判定手段により静止物が存在しないと判定された前記領域の中から、前記走行領域に隣接する隣接領域を選択する隣接領域取得手段と、
   前記走行領域の高さと前記隣接領域の高さとの差が所定範囲内である場合には前記隣接領域を路面であると判定する路面判定手段と、
   を備える請求項１又は２に記載の物体情報取得装置。
4. 前記領域内に点在する所定箇所での高さに基づいて高さの累積確率を求め、前記累積確率に基づいて前記領域の種別を推定する属性判定手段を備える請求項１〜３の何れか一項に記載の物体情報取得装置。