JP6194520B1 - 物体認識装置、物体認識方法および自動運転システム - Google Patents
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Abstract
Description
特許文献1に記載の物体認識装置では、第1のセンサ、第2のセンサでそれぞれ物体を検出する。その後、第1のセンサの検出データを等速直線運動モデルで外挿して第2のセンサの検出時刻に時刻合わせを行い、時刻合わせが行われた各検出データの一致度を評価する。さらに、各検出データの一致度に基づいて第1のセンサの時刻合わせ後の検出データに対して運動補償を加算する運動モデルを設定しながら、第1のセンサに対する第2のセンサのバイアス誤差を推定する。この物体認識装置では、推定したバイアス誤差に基づき、第2のセンサのバイアス誤差を補正して、センサ間の座標のずれを解消することで、第1のセンサ、第2のセンサの両検出データを同一の物体のものとして認識している。
以下、本発明の実施の形態1について図面を用いて説明する。図1は、本発明の実施の形態における物体認識装置4を含む自動運転システムの構成を示すブロック図である。図1における自動運転システムは、複数のセンサとしての第1のセンサ1および第2のセンサ2、車両情報センサ3、物体認識装置4、物体認識装置4に内蔵されるデータ受信部5、相関処理部6および更新処理部7、さらに、表示部8ならびに車両制御部9を備える。このシステムが車両に搭載されており、これら構成について以下に詳述する。
データ受信部5は、第1のセンサ1からの第1のセンサの検出データ、第2のセンサ2からの第2のセンサの検出データ、および車両情報センサ3からの自車データを受信し、各検出データを観測データとして必要に応じて加工して、相関処理部6に所定の処理周期毎に出力する。
物体認識装置4は、所定の動作周期で以下の動作を繰り返し実行する。図2(図2A,図2B)は、ある処理周期tk(時刻tkから開始)における動作について示す。
これら2つの「第1のセンサの検出データを受信?」「第2のセンサの検出データを受信?」ステップ(ST103、ST105)がともにYesの場合は、さらに、「T1<T2?」ステップ(ST106)に進む。
以上のように、データ受信部5、相関処理部6、更新処理部7は、受信した検出データに対して、各センサ1、2の受信時刻の順番に基づいて処理を行う。
まず、「「物体データの予測値・相関基準値を設定」処理開始」ステップ(ST300)から、「ΔTn:=ΔTn+Δt、ΔTm:=ΔTm+Δt」ステップ(ST301)に移行し、相関処理部6は、選択した物体データについて、センサのそれぞれの観測データと最新に対応してからの経過時間ΔTn、ΔTmに、前回「第nのセンサの観測データで相関・更新」ステップまたは「第mのセンサの観測データで相関・更新」ステップが動作してからの経過時間Δtを加算する。経過時間Δtは、例えば、「第1のセンサの検出データを受信?」ステップ(ST103)、「第2のセンサの検出データを受信?」ステップ(ST105)がともにYesで、さらに「T1<T2?」ステップ(ST106)がYesであり、現在「第2のセンサの観測データで相関・更新」ステップ(ST112)を実行中であれば、Δt=T2−T1である。
x_p(t_old)=x_p(t)+(t_old−t)×v_p(t)、 v_p(t_old)=v_p(t) ・・・(1)
δ=z_old−x_p(t_old) ・・・(2)
x_pp(t)=x_p(t)+(z_old−x_p(t_old))、 v_pp(t)=v_p(t) ・・・(3)
x_s(t)=z、 v_s(t)=(z−z_old)/(t−t_old) ・・・(4)
この補正により、センサ間の検出データのずれが一定でない場合でも、観測データと物体データとが同一の物体のものであるとした対応可能性の判定精度を向上させ、センサシステム全体の認識精度を更に向上させることができる。
これにより、ある物体を検出し始めた直後において、観測データに用いられるセンサをより適切に選択し、センサシステム全体の認識精度を更に向上させることができる。
Claims (6)
- 自車周辺の物体を複数のセンサで検出し、前記物体の位置情報となる検出データを、それぞれの前記センサから入力する物体認識装置において、
前記複数のセンサからの前記検出データに応じて、前記センサごとの観測データを作成して出力するデータ受信部と、
前記データ受信部から入力された前記観測データと前回処理周期における物体データとの対応関係を示す相関データを、相関基準値に基づいて求めると共に、前記観測データと前記相関データとを出力する相関処理部と、
前記前回処理周期における物体データに含まれ、前記物体の前記位置情報に関する状態ベクトルを、前記相関処理部から入力された前記相関データに基づいて更新すると共に、前記観測データのうち最新に対応した前記観測データとなる最新相関データを前記センサごとに前記物体データに含めて更新し、更新された前記物体データを出力する更新処理部とを備え、
前記相関処理部は、今回処理周期における前記観測データと同じ前記センサの前記最新相関データを優先的に用いて、前記相関基準値を求める
ことを特徴とする物体認識装置。 - 前記相関処理部は、前記今回処理周期における前記状態ベクトルの予測値を用いて、前記物体データと過去の処理周期に対応した前記観測データが受信された時刻に遡って、その時刻における仮の前記状態ベクトルを算出し、前記仮の状態ベクトルとその時刻における前記観測データとの差分を補正量として、前記予測値を前記補正量に基づいて補正したものを前記相関基準値とすることを特徴とする請求項1記載の物体認識装置。
- 前記相関処理部は、前記物体データと過去の処理周期に対応したそれぞれの前記センサの前記観測データの検出回数が、前記センサごとに予め定めた整数以下であるときは、前記検出回数に応じて、前記状態ベクトルの予測値を求めるために用いられる前記センサを切り替えることを特徴とする請求項1乃至2記載の物体認識装置。
- 前記複数のセンサのうち少なくとも1つは、他の前記センサとは異種の前記センサを用いることを特徴とする請求項1乃至3記載の物体認識装置。
- 自車周辺の物体を複数のセンサで検出し、前記物体の位置情報となる検出データを、それぞれの前記センサから入力する第1のステップと、
前記複数のセンサからの前記検出データに応じて、前記センサごとの観測データを作成して出力する第2のステップと、
前記第2のステップで出力された前記観測データと前回処理周期における物体データとの対応関係を示す相関データを、相関基準値に基づいて求めると共に、前記観測データと前記相関データとを出力する第3のステップと、
前記前回処理周期における物体データに含まれ、前記物体の前記位置情報に関する状態ベクトルを、前記第3のステップで出力された前記相関データに基づいて更新すると共に、前記観測データのうち最新に対応した前記観測データとなる最新相関データを前記センサごとに前記物体データに含めて更新し、更新された前記物体データを出力する第4のステップとを備え、
前記第3のステップでは、今回処理周期における前記観測データと同じ前記センサの前記最新相関データを優先的に用いて、前記相関基準値を求める
ことを特徴とする物体認識方法。 - 自車周辺の物体を複数のセンサで検出し、前記物体の位置情報となる検出データを、それぞれの前記センサから入力する自動運転システムにおいて、
前記複数のセンサからの前記検出データに応じて、前記センサごとの観測データを作成して出力するデータ受信部と、
前記データ受信部から入力された前記観測データと前回処理周期における物体データとの対応関係を示す相関データを、相関基準値に基づいて求めると共に、前記観測データと前記相関データとを出力する相関処理部と、
前記前回処理周期における物体データに含まれ、前記物体の前記位置情報に関する状態ベクトルを、前記相関処理部から入力された前記相関データに基づいて更新すると共に、前記観測データのうち最新に対応した前記観測データとなる最新相関データを前記センサごとに前記物体データに含めて更新し、更新された前記物体データを出力する更新処理部と、
前記更新処理部から入力された前記更新された物体データに基づいて、前記自車の動作を制御する車両制御部とを備え、
前記相関処理部は、今回処理周期における前記観測データと同じ前記センサの前記最新相関データを優先的に用いて、前記相関基準値を求める
ことを特徴とする自動運転システム。
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