JP6555132B2 - Moving object detection device - Google Patents
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Description
本発明は、移動物体検出装置に関する。 The present invention relates to a moving object detection apparatus.
従来、移動物体の検出に関する技術文献として、特開2003−270348号公報が知られている。この公報には、レーダセンサにより計測された各計測点のうち互いに近接する計測点をグルーピング(クラスタリング)し、グルーピングした領域の形状や大きさから車両であるか道路構造物であるかを判定する方法が記載されている。 Conventionally, JP-A-2003-270348 is known as a technical document relating to detection of a moving object. In this publication, measurement points that are close to each other among the measurement points measured by the radar sensor are grouped (clustered), and it is determined whether the vehicle is a road structure or the shape and size of the grouped area. A method is described.
しかしながら、グルーピングした計測点の形状や大きさだけでは移動物体と静止物体を精度良く判別することは難しく、道路構造物を他車両と誤検出する可能性がある。このため、移動物体の検出の確信度を演算することが求められている。 However, it is difficult to accurately distinguish a moving object and a stationary object only from the shape and size of the grouped measurement points, and there is a possibility that a road structure is erroneously detected as another vehicle. For this reason, it is required to calculate the certainty of detection of a moving object.
そこで、本技術分野では、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる移動物体検出装置を提供することが望まれている。 Therefore, in this technical field, it is desired to provide a moving object detection apparatus that can appropriately calculate the certainty of detection of a moving object.
本発明は、車両に搭載されたレーダセンサの計測した計測点に基づいて、計測点のクラスタリングにより車両の周囲の移動物体を検出する移動物体検出装置であって、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、移動物体の後方に移動物体の痕跡領域を設定する痕跡領域設定部と、痕跡領域におけるレーダセンサの計測点に基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する確信度演算部と、を備え、確信度演算部は、痕跡領域にレーダセンサの計測点が存在する場合、痕跡領域にレーダセンサの計測点が存在しない場合と比べて、移動物体の検出の確信度を低い値として演算する。 The present invention relates to a moving object detection device that detects a moving object around a vehicle by clustering of measurement points based on measurement points measured by a radar sensor mounted on the vehicle, the measurement points measured by the radar sensor being Based on the trace area setting unit that sets the trace area of the moving object behind the moving object, and the certainty calculation unit that calculates the certainty of detection of the moving object based on the measurement points of the radar sensor in the trace area, The confidence factor calculation unit calculates the certainty of detection of moving objects when the radar sensor measurement point is present in the trace area as compared to when the radar sensor measurement point is not present in the trace area. To do.
本発明に係る移動物体検出装置においては、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、車両の周囲に占有領域及び不可視領域を設定する領域設定部を更に備え、確信度演算部は、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重なる場合、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重ならない場合と比べて、移動物体の検出の確信度を低い値として演算してもよい。 The moving object detection device according to the present invention further includes an area setting unit that sets an occupied area and an invisible area around the vehicle based on the measurement points measured by the radar sensor, and the certainty factor calculating unit includes the occupied area or the invisible area. When the invisible area overlaps with the trace area, the certainty of detection of the moving object may be calculated as a lower value than when the occupied area or invisible area does not overlap with the trace area.
本発明によれば、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。 According to the present invention, the certainty of detection of a moving object can be calculated appropriately.
以下、本発明の実施形態について図面を参照して説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一符号を付し、重複する説明を省略する。 Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. In addition, in each figure, the same code | symbol is attached | subjected to the same or an equivalent part, and the overlapping description is abbreviate | omitted.
[第1の実施形態]
図1に示すように、第1の実施形態に係る移動物体検出装置1は、乗用車等の車両に搭載され、車両の周囲の移動物体を検出する。移動物体とは、他車両(四輪車、二輪車)、自転車、歩行者等である。
[First Embodiment]
As shown in FIG. 1, a moving
〈第1の実施形態に係る移動物体検出装置の構成〉
図1に示すように、移動物体検出装置1は、装置を統括的に制御するECU2を備えている。ECU2は、CPU[Central Processing Unit]、ROM[Read Only Memory]、RAM[Random Access Memory]、CAN[Controller Area Network]通信回路等を有する電子制御ユニットである。ECU2では、ROMに記憶されているプログラムをRAMにロードし、RAMにロードされたプログラムをCPUで実行することにより各種の機能を実現する。ECU2は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。ECU2は、レーダセンサ3と接続されている。
<Configuration of Moving Object Detection Device According to First Embodiment>
As shown in FIG. 1, the moving
レーダセンサ3は、電波(例えばミリ波)又は光を利用して車両Mの周辺の計測点を計測するセンサである。レーダセンサ3は、例えば、電波を車両Mの周辺に送信し、物体に反射された電波を受信することで物体に関する計測点を検出する。レーダセンサ3は、計測された計測点の情報をECU2へ送信する。
The
次に、ECU2の機能的構成について説明する。ECU2は、移動物体検出部11、痕跡領域設定部12、痕跡領域スコア計算部13、及び確信度演算部14を有している。
Next, the functional configuration of the
移動物体検出部11は、レーダセンサ3の計測した計測点に基づいて、車両の周囲の移動物体を検出する。移動物体検出部11は、レーダセンサ3の計測した計測点に基づいてクラスタリング処理を行うことにより移動物体を検出する。
The moving
ここで、図2(a)は、車両Mの前方に複数の計測点Pを計測した状況を示す平面図である。移動物体検出部11は、レーダセンサ3の計測した複数の計測点Pを認識する。図2(b)は、複数の計測点Pをクラスタリング(グループ化)した状況を示す平面図である。図2(b)に、複数の計測点Pを包含するクラスタNiを示す。移動物体検出部11は、車両Mから一定距離内に存在する複数の計測点Pについて、互いに近接する計測点PをひとまとめのクラスタNiとして設定するクラスタリング処理を行う。
Here, FIG. 2A is a plan view showing a situation where a plurality of measurement points P are measured in front of the vehicle M. FIG. The moving
図2(c)は、クラスタNiの移動を観測した状態を示す平面図である。移動物体検出部11は、レーダセンサ3の計測した計測点Pの時間変化に基づいて、クラスタNiの移動を観測する。移動物体検出部11は、ある時刻tにおけるクラスタNiに対して、時刻t−1におけるクラスタと比較を行い、同一の移動物体から得られたクラスタであるか判定する対応付け処理を行う。移動物体検出部11は、例えば、時刻tのクラスタNiと時刻t−1におけるクラスタの距離が一定範囲内であったら同一の移動物体とみなして対応付ける。
FIG. 2C is a plan view showing a state where the movement of the cluster Ni is observed. The moving
図2(d)は、移動物体として他車両Nを検出した状況を示す平面図である。移動物体検出部11は、対応付けられたクラスタNiに基づいて周知の手法により他車両Nを検出する。移動物体検出部11は、対応付けられたクラスタ同士の情報から、他車両N(追跡対象)の状態量(例えば、位置、速度、大きさ、向き等)を推定する。図2(d)に示す矢印Vは、他車両Nの向き(移動方向)である。移動物体検出部11は、レーダセンサの計測した計測点に基づいて、移動物体の検出及び移動物体の状態量の推定を周知の手法により行うことができる。
FIG. 2D is a plan view showing a situation where another vehicle N is detected as a moving object. The moving
痕跡領域設定部12は、移動物体の痕跡領域を設定する。痕跡領域とは、移動物体の後方に設定される領域である。痕跡領域は、移動物体が所定時間内に通過したとみなすことのできる領域に相当する。
The trace
図3(a)は、痕跡領域の一例を示す図である。図3(a)において、時刻毎の代表的な計測点Pt−1〜Pt−5、及び痕跡領域Ft−1〜Ft−5を示す。痕跡領域Ft−1〜Ft−5は、それぞれ時刻t−1〜時刻t−5における計測点である。痕跡領域設定部12は、移動物体検出部11の検出した過去の他車両Nの位置及び大きさに基づいて、時刻t−1〜時刻t−5において他車両Nが占めた領域を痕跡領域Ft−1〜Ft−5として設定する。
FIG. 3A is a diagram illustrating an example of a trace area. In FIG. 3A, representative measurement points P t-1 to P t-5 and trace areas F t-1 to F t-5 for each time are shown. The trace areas F t-1 to F t-5 are measurement points at time t-1 to time t-5, respectively. Based on the past position and size of the other vehicle N detected by the moving
図3(b)は、痕跡領域の他の例を示す図である。図3(b)に示すように、痕跡領域設定部12は、他車両Nの後方に延びる直線状の領域を痕跡領域F1として設定してもよい。痕跡領域F1は、他車両Nから矢印Vと反対方向に延在する。痕跡領域F1の幅は、他車両Nの車幅と同じである。痕跡領域設定部12は、時刻tにおける他車両Nの速度vtに所定の時刻差分Δtを乗じた長さの痕跡領域F1を設定する。図3(c)は、痕跡領域の更に他の例を示す図である。図3(c)に示すように、痕跡領域設定部12は、他車両Nの速度に関わらず、他車両Nの後方に直線状に延びる一定の長さCの痕跡領域F2を設定してもよい。
FIG. 3B is a diagram illustrating another example of the trace area. As shown in FIG. 3 (b), trace
痕跡領域スコア計算部13は、レーダセンサ3の計測した計測点Pと、痕跡領域設定部12の設定した移動物体の痕跡領域とに基づいて、痕跡領域スコアを計算する。痕跡領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために痕跡領域に与えられる評価値である。
The trace area
痕跡領域スコア計算部13は、移動物体の痕跡領域毎に痕跡領域スコアを計算する。同一の移動物体(他車両N)に関する痕跡領域Ft−1〜Ft−5は一つの痕跡領域として扱う。移動物体が所定時間内に通過したとみなすことのできる痕跡領域では他の物体が存在する可能性が低いと考えられることから、痕跡領域に計測点が存在する場合にはレーダセンサ3が誤検出している可能性があると言える。このため、痕跡領域スコア計算部13は、例えば、移動物体の痕跡領域に計測点が存在する場合、痕跡領域に計測点が存在しない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。これにより、痕跡領域スコアを用いて移動物体の検出の確信度を演算することが可能になる。
The trace area
ここで、図4及び図5を用いて痕跡領域スコアを説明する。図4は、移動物体の正検出の場合と誤検出の場合を説明するための平面図である。図4に、グリッドG、正検出(正しく検出)された他車両NA、他車両NAの向きVA、他車両NAの痕跡領域FAt−1〜FAt−5、誤検出された他車両NB、他車両NBの向きVB、他車両NBの痕跡領域FBt−1〜FBt−5を示す。グリッドGは、平面視した車両Mの周囲を格子状に区切る区画線である。痕跡領域スコア計算部13は、例えば、グリッドGで区切られた領域毎に計測点Pの数をカウントする。
Here, the trace area score will be described with reference to FIGS. 4 and 5. FIG. 4 is a plan view for explaining the case of positive detection and the case of false detection of a moving object. In FIG. 4, the grid G, the other vehicle NA that has been correctly detected (correctly detected), the direction VA of the other vehicle NA, the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA, the other vehicle NB that has been erroneously detected, The direction VB of the other vehicle NB and the trace areas FB t-1 to FB t-5 of the other vehicle NB are shown. The grid G is a lane marking that divides the periphery of the vehicle M in a plan view. The trace area
図4では、車両Mの両側に道路に沿って配置された壁が存在しており、壁に沿って計測点Pが計測されている。図4は、移動物体検出部11が誤って壁を他車両NBと検出してしまった状況を示している。図4において、正検出された他車両NAの痕跡領域FAt−1〜FAt−5には、計測点Pが含まれない。一方で、誤検出された他車両NBの痕跡領域FBt−1〜FBt−5には、多数の計測点P(壁に起因する計測点P)が含まれる。この場合、痕跡領域スコア計算部13は、他車両NAの痕跡領域FAt−1〜FAt−5に関する痕跡領域スコアと比べて、他車両NBの痕跡領域FBt−1〜FBt−5に関する痕跡領域スコアを高い値として計算する。
In FIG. 4, there are walls arranged along the road on both sides of the vehicle M, and measurement points P are measured along the walls. FIG. 4 shows a situation where the moving
図5(a)は、正検出された他車両NAの痕跡領域スコアを示すグラフである。図5(a)の縦軸は痕跡領域スコア、横軸は時間である。図5(a)に、期待痕跡領域スコアSc1、痕跡領域スコアSc2、ペナルティ領域PLを示す。期待痕跡領域スコアとは、移動物体の検出の確信度が十分な場合に痕跡領域スコアとして期待できる評価値である。期待痕跡領域スコアは、設定値である。期待痕跡領域スコアは、例えば、時刻が経過するほど低くなる値として予め設定されている。 FIG. 5A is a graph showing a trace area score of the other vehicle NA that is positively detected. In FIG. 5A, the vertical axis represents the trace area score, and the horizontal axis represents time. FIG. 5A shows an expected trace area score Sc1, a trace area score Sc2, and a penalty area PL. The expected trace area score is an evaluation value that can be expected as a trace area score when the certainty of detection of a moving object is sufficient. The expected trace area score is a set value. The expected trace area score is set in advance as a value that decreases as time elapses, for example.
痕跡領域スコア計算部13は、例えば、他車両NAの痕跡領域FAt−1〜FAt−5に計測点Pが全く含まれない場合、期待痕跡領域スコアSc1と同じ曲線を描くように痕跡領域スコアSc2を設定する。図5(a)に示すように、痕跡領域スコア計算部13は、他車両NAの痕跡領域FAt−1〜FAt−5に対して、期待痕跡領域スコアSc1及び痕跡領域スコアSc2を設定する。ペナルティ領域PLとは、期待痕跡領域スコアSc1及び痕跡領域スコアSc2の間の領域である。ここでは説明のため、期待痕跡領域スコアSc1と痕跡領域スコアSc2に差異を設けてペナルティ領域PLを形成している。正検出の場合には、ペナルティ領域PLは狭い領域となる。或いは、期待痕跡領域スコアSc1と痕跡領域スコアSc2が一致する場合にはペナルティ領域PLは存在しない。
For example, when the measurement area P is not included in the trace areas FA t-1 to FA t-5 of the other vehicle NA, the trace area
図5(b)は、誤検出された他車両NBの痕跡領域スコアを示すグラフである。図5(b)の縦軸は痕跡領域スコア、横軸は時間である。図5(b)において、痕跡領域スコア計算部13は、他車両NBの痕跡領域FBt−1〜FBt−5に計測点Pが多く含まれることから、痕跡領域スコアSc2を高い値として計算する。その結果、図5(b)におけるペナルティ領域PLは、図5(a)と比べて広い領域となる。
FIG. 5B is a graph showing the trace area score of the mis-detected other vehicle NB. In FIG. 5B, the vertical axis represents the trace area score, and the horizontal axis represents time. In FIG. 5B, the trace area
確信度演算部14は、移動物体検出部11による移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部14は、痕跡領域スコア計算部13の計算した痕跡領域スコアを用いて確信度を演算する。具体的に、確信度演算部14は、痕跡領域スコア計算部13の計算した痕跡領域スコアと期待痕跡領域スコアとの差分に基づいて、確信度を演算する。確信度演算部14は、図5(a)に示すようにペナルティ領域PLが狭いほど、確信度を高い値として演算する。確信度演算部14は、図5(b)に示すようにペナルティ領域PLが広いほど、確信度を低い値として演算する。なお、確信度の演算にペナルティ領域PLの計算は必須ではない。確信度演算部14は、移動物体検出部11による移動物体の検出結果毎に演算した確信度を対応付ける。
The certainty
移動物体検出装置1は、移動物体の検出結果及び検出結果に対応付けられた確信度を他の車載システム(例えば運転支援システム、自動運転システム)へ出力する。移動物体検出装置1は、確信度が閾値以下の場合には、移動物体の検出結果を誤検出として出力しない態様であってもよい。
The moving
〈第1の実施形態に係る移動物体検出装置の制御〉
次に、第1の実施形態に係る移動物体検出装置1の制御について説明する。図6は、第1の実施形態に係る移動物体検出装置1の制御を示すフローチャートである。図6に示すフローチャートは、車両Mのエンジンが始動した場合に開始される。
<Control of Moving Object Detection Device According to First Embodiment>
Next, control of the moving
図6に示すように、移動物体検出装置1のECU2は、S10において、レーダセンサ3による計測点Pの計測を行う。レーダセンサ3は、計測した計測点Pの情報をECU2に送信する。なお、レーダセンサ3が計測点Pを計測しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びS10から処理を開始する。
As shown in FIG. 6, the
続いて、S12において、ECU2は、移動物体検出部11によるクラスタリング及び移動物体の検出を行う。移動物体検出部11は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、車両Mから一定距離内に存在する複数の計測点Pに基づいてクラスタNiを設定する。移動物体検出部11は、レーダセンサ3の計測した計測点Pの時間変化に基づいて、時刻を跨いでクラスタを対応付けることにより移動物体を検出する。なお、移動物体検出部11が移動物体を検出しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びS10から処理を開始する。
Subsequently, in S12, the
次に、S14において、ECU2は、痕跡領域設定部12により移動物体の痕跡領域を設定する。痕跡領域設定部12は、例えば、移動物体検出部11の検出した過去の他車両Nの位置及び大きさに基づいて、時刻t−1〜時刻t−5において他車両Nが占めた領域を痕跡領域Ft−1〜Ft−5として設定する。
Next, in S <b> 14, the
S16において、ECU2は、痕跡領域スコア計算部13により痕跡領域スコアを計算する。痕跡領域スコア計算部13は、レーダセンサ3の計測した計測点Pと、痕跡領域設定部12の設定した移動物体の痕跡領域とに基づいて、痕跡領域スコアを計算する。
In S <b> 16, the
S18において、ECU2は、確信度演算部14により移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部14は、痕跡領域スコア計算部13の計算した痕跡領域スコアに基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する。
In S <b> 18, the
〈第1の実施形態に係る移動物体検出装置の作用効果〉
以上説明した第1の実施形態に係る移動物体検出装置1によれば、移動物体の痕跡領域に物体が存在する可能性が低いことから、移動物体の痕跡領域に計測点Pが存在する場合には、移動物体検出部11による移動物体の検出の確信度が低い値として演算するので、移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。このため、移動物体検出装置1は、移動物体の検出結果を確信度と対応付けて出力することができ、誤検出の結果をそのまま出力することが避けられる。
<Operational Effect of Moving Object Detection Device According to First Embodiment>
According to the moving
[第2の実施形態]
次に、第2の実施形態に係る移動物体検出装置21について図面を参照して説明する。図7は、第2の実施形態に係る移動物体検出装置21を示すブロック図である。第1の実施形態と同様の構成については同じ符号を付し、重複する説明を省略する。
[Second Embodiment]
Next, the moving
図7に示す第2の実施形態に係る移動物体検出装置21は、第1の実施形態と比べて、占有領域及び不可視領域を利用して移動物体の検出の確信度を演算する点が異なっている。移動物体検出装置21は、占有領域、不可視領域、及び痕跡領域の整合性に基づいて確信度を演算する。占有領域及び不可視領域について詳しくは後述する。
The moving
図7に示すように、移動物体検出装置21のECU22は、GPS受信部4と接続されている。GPS受信部4は、車両Mに搭載され、車両Mの位置を測定する位置測定部として機能する。GPS受信部4は、3個以上のGPS衛星から信号を受信することにより、車両Mの位置(例えば車両Mの緯度及び経度)を測定する。GPS受信部4は、測定した車両Mの位置の情報をECU22へ送信する。
As shown in FIG. 7, the ECU 22 of the moving
ECU22は、移動物体検出部11、痕跡領域設定部12、自車位置推定部23、領域設定部24、領域スコア計算部25、及び確信度演算部26を有している。移動物体検出部11及び痕跡領域設定部12は、第1の実施形態と同じであるため説明を省略する。
The ECU 22 includes a moving
自車位置推定部23は、GPS受信部4の測定した車両Mの位置の情報に基づいて、車両Mの位置を推定する。自車位置推定部23は、いわゆるSLAM(Simultaneous Localization and Mapping)に利用される。自車位置推定部23の推定した車両Mの位置は、例えば、レーダセンサ3の計測した計測点に基づく車両Mの周囲のマップ生成において、マップ間の整合を取るために用いられる。なお、地図データベースは必須ではない。
The own vehicle position estimation unit 23 estimates the position of the vehicle M based on the position information of the vehicle M measured by the
領域設定部24は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、車両Mの周囲に占有領域及び不可視領域を設定する。占有領域とは、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、何らかの物体が存在すると判定された領域である。占有領域には、例えば、壁や建物、駐車車両等が含まれる。不可視領域とは、占有領域に存在する物体に遮られ、レーダセンサ3により観測できない領域である。領域設定部24は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、占有領域及び不可視領域を設定する。領域設定部24は、グリッドGで区分けされた領域毎に占有領域及び不可視領域の設定を行う。占有領域及び不可視領域の設定について詳しくは後述する。
The area setting unit 24 sets an occupied area and an invisible area around the vehicle M based on the measurement point P measured by the
領域スコア計算部25は、占有領域スコア、不可視領域スコア、及び痕跡領域スコアを計算する。占有領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために占有領域に与えられる評価値である。不可視領域スコアとは、移動物体の検出の確信度を演算するために不可視領域に与えられる評価値である。痕跡領域スコアは第1の実施形態と同様である。
The area
ここで、図8は、占有領域及び不可視領域を説明するための平面図である。図8に、占有領域D1、D2、不可視領域W1,W2、誤検出された他車両NC、他車両NCの向きVC、他車両NCの痕跡領域FCt−1〜FCt−5を示す。 Here, FIG. 8 is a plan view for explaining the occupied area and the invisible area. FIG. 8 shows occupied areas D1, D2, invisible areas W1, W2, misdetected other vehicle NC, direction VC of other vehicle NC, and trace areas FC t-1 to FC t-5 of other vehicle NC.
図8では、車両Mの左右に壁が存在する状況を示している。図8に示す状況において、移動物体検出部11は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、他車両NA、他車両NCを検出する。他車両NAは正しく検出された移動物体、他車両NCは誤検出された移動物体である。痕跡領域設定部12は、第1の実施形態と同様にして、他車両NAの痕跡領域FAt−1〜FAt−5、他車両NCの痕跡領域FCt−1〜FCt−5を設定する。
FIG. 8 shows a situation in which walls exist on the left and right of the vehicle M. In the situation shown in FIG. 8, the moving
また、図8に示す状況において、領域設定部24は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、車両Mの左右に占有領域D1,D2を設定する。占有領域D1は車両Mの左側の壁に対応する領域、占有領域D2は車両Mの右側の壁に対応する領域である。領域設定部24は、例えば、グリッドGの領域のうち計測点Pを含む領域を占有領域として設定する。領域設定部24は、設定した占有領域D1,D2に基づいて、車両Mから見て占有領域D1の向こう側の領域を不可視領域W1、車両Mから見て占有領域D2の向こう側の領域を不可視領域W2として設定する。
Further, in the situation shown in FIG. 8, the area setting unit 24 sets the occupied areas D <b> 1 and D <b> 2 on the left and right sides of the vehicle M based on the measurement point P measured by the
領域スコア計算部25は、レーダセンサ3の計測点Pの時間変化に基づいて、占有領域スコア及び不可視領域スコアを計算する。占有領域では時間が経過しても計測点Pが計測されると考えられることから、占有領域で計測点Pが計測されない場合はレーダセンサ3が誤検出している可能性があると言える。このため、領域スコア計算部25は、占有領域で計測点Pが計測されない場合、占有領域で計測点Pが計測された場合と比べて、占有領域スコアを高い値として計算する。
The area
また、不可視領域では車両Mが十分に移動に移動しない限り、計測点Pが計測されないと考えられることから、不可視領域で計測点Pが計測された場合はレーダセンサ3が誤検出している可能性があると言える。このため、領域スコア計算部25は、不可視領域で計測点Pが計測された場合、不可視領域で計測点Pが計測された場合と比べて、不可視領域スコアを高い値として計算する。
In addition, since it is considered that the measurement point P is not measured unless the vehicle M sufficiently moves in the invisible region, the
続いて、図9及び図10を参照して移動物体の占有領域及び不可視領域について説明する。図9(a)は、正検出された他車両NDについて期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図9(a)に、他車両ND、他車両NDの痕跡領域FDt−1,FDt−2、期待される占有領域Da、期待される不可視領域Waを示す。図9(b)は、正検出された他車両NDの周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図9(b)に、占有領域DA、不可視領域WAを示す。図9(a)及び図9(b)では、他車両NDの左下に車両Mが位置すると仮定している。 Subsequently, the occupied area and the invisible area of the moving object will be described with reference to FIGS. 9 and 10. FIG. 9A is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area expected for the other vehicle ND that is positively detected. FIG. 9A shows the other vehicle ND, the trace areas FD t-1 and FD t-2 of the other vehicle ND, the expected occupied area Da, and the expected invisible area Wa. FIG. 9B is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area set around the other vehicle ND that is positively detected. FIG. 9B shows the occupied area DA and the invisible area WA. In FIG. 9A and FIG. 9B, it is assumed that the vehicle M is located at the lower left of the other vehicle ND.
領域設定部24は、移動物体検出部11が検出した他車両NDに対して、期待される占有領域Da及び期待される不可視領域Waを設定する。領域設定部24は、例えば、移動物体検出部11が検出した他車両NDの状態量に基づいて、期待される占有領域Da及び期待される不可視領域Waを設定する。領域設定部24は、グリッドGで区分けされた領域毎に、期待される占有領域Da又は期待される不可視領域Waを設定する。領域設定部24は、他車両NDの車両M側に、期待される占有領域Daを設定すると共に、期待される占有領域Daに遮られて車両Mから観測できない領域に、期待される不可視領域Waを設定する。
The area setting unit 24 sets an expected occupied area Da and an expected invisible area Wa for the other vehicle ND detected by the moving
領域設定部24は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、占有領域DA及び不可視領域WAを設定する。他車両NDが正しく計測できた場合には、図9(b)のように他車両NDの周りに占有領域DA、占有領域DAに遮られて車両Mから観測できない領域に不可視領域WAが設定される。図9(a)及び図9(b)に示すように、他車両NDが正しく計測できた場合には、期待される占有領域Daと占有領域DAの差異は小さい。同様に、期待される不可視領域Waと不可視領域WAの差異も小さくなる。
The area setting unit 24 sets the occupied area DA and the invisible area WA based on the measurement point P measured by the
領域スコア計算部25は、期待される占有領域Daのグリッドと占有領域DAのグリッドが一致した場合、期待と一致したグリッド数(グリッドGで区切られた領域の数)をカウントする。領域スコア計算部25は、例えば、期待と一致したグリッド数を期待される占有領域Daのグリッド数で除した値が小さいほど、占有領域スコアを高い値として計算する。
When the grid of the expected occupied area Da and the grid of the occupied area DA match, the area
また、領域スコア計算部25は、期待される不可視領域Waのグリッドと不可視領域WAのグリッドが一致した場合、期待と一致したグリッド数をカウントする。領域スコア計算部25は、例えば、期待と一致したグリッド数を期待される不可視領域Waのグリッド数で除した値が小さいほど、不可視領域スコアを高い値として計算する。
Further, when the expected grid of the invisible area Wa and the grid of the invisible area WA match, the area
図10(a)は、誤検出された他車両NEについて期待される占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図10(a)に、誤検出された他車両NE、他車両NEの痕跡領域FEt−1,FEt−2、期待される占有領域De、期待される不可視領域Weを示す。図10(b)は、誤検出された他車両NEの周囲に設定された占有領域及び不可視領域の状態を示す平面図である。図10(b)に、占有領域DE、不可視領域WEを示す。図10(a)及び図10(b)においても、他車両NEの左下に車両Mが位置すると仮定している。 FIG. 10A is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area expected for the misdetected other vehicle NE. FIG. 10A shows the misdetected other vehicle NE, the trace areas FE t-1 and FE t-2 of the other vehicle NE, the expected occupied area De, and the expected invisible area We. FIG. 10B is a plan view showing the state of the occupied area and the invisible area set around the mis-detected other vehicle NE. FIG. 10B shows the occupied area DE and the invisible area WE. 10 (a) and 10 (b), it is assumed that the vehicle M is located at the lower left of the other vehicle NE.
領域設定部24は、移動物体検出部11が検出した他車両NEに対して、期待される占有領域De及び期待される不可視領域Weを設定する。領域設定部24は、グリッドGで区分けされた領域毎に、期待される占有領域De又は期待される不可視領域Weを設定する。領域設定部24は、他車両NEの車両M側に、期待される占有領域Deを設定すると共に、期待される占有領域Deに遮られて車両Mから観測できない領域に、期待される不可視領域Weを設定する。
The area setting unit 24 sets an expected occupied area De and an expected invisible area We for the other vehicle NE detected by the moving
領域設定部24は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、占有領域DE及び不可視領域WEを設定する。他車両NEは誤検出であるため、図10(b)のように、他車両NEと周りだけではなく、痕跡領域FEt−1,FEt−2にも占有領域DEが設定される。図10(a)及び図10(b)に示すように、他車両NEが誤検出である場合には、期待される占有領域Deと占有領域DEの差異が大きい。同様に、期待される不可視領域Weと不可視領域WEの差異も大きくなる。
The area setting unit 24 sets the occupied area DE and the invisible area WE based on the measurement point P measured by the
領域スコア計算部25は、期待される占有領域Deと占有領域DEの一致したグリッド数を期待される占有領域Deのグリッド数で除した値を占有領域スコアとして計算する。また、領域スコア計算部25は、期待される不可視領域Weと不可視領域WEの一致したグリッド数を期待される不可視領域Weのグリッド数で除した値を不可視領域スコアとして計算する。これにより、図9(b)に示す他車両NDが正検出された場合と、図10(b)に示す他車両NEが誤検出された場合とでは、占有領域スコア及び不可視領域スコアが大きく相違する。
The area
また、領域スコア計算部25は、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重なる場合、占有領域又は不可視領域が痕跡領域と重ならない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。移動物体の痕跡領域では他の物体が存在する可能性が低いと考えられることから、痕跡領域と占有領域が重複する場合にはレーダセンサ3が誤検出している可能性があると言える。領域スコア計算部25は、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複するグリッド数が多いほど、痕跡領域スコアを高い値としてもよい。なお、領域スコア計算部25は、第1の実施形態に係る痕跡領域スコア計算部13の機能も備えている。
The area
確信度演算部26は、 移動物体検出部11による移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部26は、占有領域スコア、不可視領域スコア、及び痕跡領域スコアを用いて、確信度を演算する。確信度演算部26は、移動物体の誤検出が生じた場合に、確信度が低くなるように演算する。確信度演算部26は、例えば、占有領域スコア又は不可視領域スコアが高い値であるほど、確信度を高い値として演算する。確信度演算部26は、痕跡領域スコアが高い値であるほど(予め設定された期待痕跡領域スコアとの差分が大きくなるほど)、確信度を高い値として演算する。
The certainty
〈第2の実施形態に係る移動物体検出装置の制御〉
次に、第2の実施形態に係る移動物体検出装置21の制御について説明する。図11は、第2の実施形態に係る移動物体検出装置21の制御を示すフローチャートである。図11に示すフローチャートは、車両Mのエンジンが始動した場合に開始される。
<Control of Moving Object Detection Device According to Second Embodiment>
Next, control of the moving
図11に示すように、移動物体検出装置21のECU22は、S20において、レーダセンサ3による計測点Pの計測を行う。なお、レーダセンサ3が計測点Pを計測しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びS20から処理を開始する。
As shown in FIG. 11, the ECU 22 of the moving
続いて、S22において、ECU22は、移動物体検出部11によるクラスタリング及び移動物体の検出を行う。なお、移動物体検出部11が移動物体を検出しない場合には、今回の制御を終了する。その後、再びS20から処理を開始する。
Subsequently, in S22, the ECU 22 performs clustering and detection of the moving object by the moving
次に、S24において、ECU22は、痕跡領域設定部12により移動物体の痕跡領域を設定すると共に、領域設定部24により車両Mの周囲の占有領域及び不可視領域を設定する。痕跡領域設定部12は、例えば、移動物体検出部11の検出した過去の他車両Nの位置及び大きさに基づいて、時刻t−1〜時刻t−5において他車両Nが占めた領域を痕跡領域Ft−1〜Ft−5として設定する。領域設定部24は、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて、車両Mの周囲に占有領域及び不可視領域を設定する。
Next, in S <b> 24, the ECU 22 sets a trace area of the moving object by the trace
S26において、ECU22は、領域スコア計算部25により痕跡領域スコア、占有領域スコア、及び不可視領域スコアを計算する。領域スコア計算部25は、痕跡領域、占有領域、及び不可視領域の整合性に基づいて、各スコアを計算する。領域スコア計算部25は、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複した場合、占有領域又は不可視領域と痕跡領域が重複しない場合と比べて、痕跡領域スコアを高い値として計算する。
In S <b> 26, the ECU 22 calculates the trace area score, the occupied area score, and the invisible area score by the area
S28において、ECU22は、確信度演算部26により移動物体の検出の確信度を演算する。確信度演算部26は、領域スコア計算部25の計算した痕跡領域スコア、占有領域スコア、及び不可視領域スコアに基づいて、移動物体の検出の確信度を演算する。確信度とは、移動物体の検出の信頼性を示す指標である。
In S28, the ECU 22 calculates the certainty factor of detection of the moving object by the certainty
〈第2の実施形態に係る移動物体検出装置の作用効果〉
以上説明した第2の実施形態に係る移動物体検出装置21によれば、レーダセンサ3の計測した計測点Pに基づいて占有領域及び不可視領域を設定し、占有領域、不可視領域、及び痕跡領域の整合性に基づいて確信度を演算するので、占有領域及び不可視領域を利用して移動物体の検出の確信度を適切に演算することができる。このため、移動物体検出装置21は、移動物体の検出結果を確信度と対応付けて出力することができ、誤検出の結果をそのまま出力することが避けられる。
<Operational Effect of Moving Object Detection Device According to Second Embodiment>
According to the moving
以上、本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態に限定されるものではない。本発明は、上述した実施形態を始めとして、当業者の知識に基づいて種々の変更、改良を施した様々な形態で実施することができる。 As mentioned above, although preferred embodiment of this invention was described, this invention is not limited to embodiment mentioned above. The present invention can be implemented in various forms including various modifications and improvements based on the knowledge of those skilled in the art including the above-described embodiments.
例えば、第1の実施形態に係る痕跡領域スコア計算部13は、必ずしも期待痕跡領域スコアを計算(設定)する必要はない。確信度演算部14は、痕跡領域スコアから直接的に確信度を演算してもよい。また、第2の実施形態において、占有領域スコア及び不可視領スコアを必ずしも計算する必要はない。第2の実施形態に係る確信度演算部26は、期待される占有領域Daと設定された占有領域DAの一致したグリッド数を期待される占有領域Daのグリッド数で除した値と、期待される不可視領域Waと設定された不可視領域WAの一致したグリッド数を期待される不可視領域Waのグリッド数で除した値との和を確信度係数として演算してもよい。この場合、確信度演算部26は、第1の実施形態の手法で演算された確信度に確信度係数を乗算して、最終的な確信度を演算することができる。
For example, the trace area
1,21…移動物体検出装置、3…レーダセンサ、4…GPS受信部、11…移動物体検出部、12…痕跡領域設定部、13…痕跡領域スコア計算部、14,26…確信度演算部、23…自車位置推定部、24…領域設定部、25…領域スコア計算部、W1,W2…不可視領域、D1,D2…占有領域、FA−FE…痕跡領域、G…グリッド、M…車両、N,NA−NE…他車両、Ni…クラスタ、P…計測点、PL…ペナルティ領域。
DESCRIPTION OF
Claims (2)
前記レーダセンサの計測した計測点に基づいて、前記移動物体の後方に前記移動物体の痕跡領域を設定する痕跡領域設定部と、
前記痕跡領域における前記レーダセンサの計測点に基づいて、前記移動物体の検出の確信度を演算する確信度演算部と、
を備え、
前記確信度演算部は、前記痕跡領域に前記レーダセンサの計測点が存在する場合、前記痕跡領域に前記レーダセンサの計測点が存在しない場合と比べて、前記移動物体の検出の前記確信度を低い値として演算する、移動物体検出装置。 A moving object detection device that detects a moving object around the vehicle by clustering the measurement points based on measurement points measured by a radar sensor mounted on the vehicle,
A trace area setting unit that sets a trace area of the moving object behind the moving object based on the measurement point measured by the radar sensor;
Based on the measurement points of the radar sensor in the trace area, a certainty factor calculation unit for calculating the certainty factor of detection of the moving object;
With
The certainty factor calculation unit calculates the certainty factor of the detection of the moving object when the measurement point of the radar sensor is present in the trace region as compared with the case where the measurement point of the radar sensor is not present in the trace region. Moving object detection device that calculates as a low value
前記確信度演算部は、前記占有領域又は前記不可視領域が前記痕跡領域と重なる場合、前記占有領域又は前記不可視領域が前記痕跡領域と重ならない場合と比べて、前記移動物体の検出の前記確信度を低い値として演算する、請求項1に記載の移動物体検出装置。 An area setting unit that sets an occupied area and an invisible area around the vehicle based on the measurement points measured by the radar sensor,
The certainty factor calculation unit, when the occupied area or the invisible area overlaps the trace area, compared to the case where the occupied area or the invisible area does not overlap the trace area, the certainty factor of the detection of the moving object The moving object detection device according to claim 1, wherein is calculated as a low value.
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