JP6919410B2 - Object detector - Google Patents

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本発明は、物体検出装置に関するものである。 The present invention relates to an object detection device.

踏切や自動運転車両等には、レーダやカメラ等により取得された情報から障害物を検出する物体検出装置が設けられている。例えば、特許文献１には、２つの撮像装置により撮像された画像データを合成することにより、移動体（障害物）を判定する画像処理装置が開示されている。 Railroad crossings, autonomous vehicles, and the like are provided with an object detection device that detects obstacles from information acquired by radar, cameras, and the like. For example, Patent Document 1 discloses an image processing device that determines a moving object (obstacle) by synthesizing image data captured by two imaging devices.

特開２００９−３０１４９４号公報Japanese Unexamined Patent Publication No. 2009-301494

上述のような物体検出装置は、移動する物体を機械的に物体として検知し、車両を停止させる信号を発する。このため、例えば落ち葉や鳥、小動物等を物体として過検知してしまい、車両を停止させてしまう場合がある。このような過検知が頻発すると、車両の円滑な運行を行うことが難しい。 The object detection device as described above mechanically detects a moving object as an object and emits a signal to stop the vehicle. Therefore, for example, fallen leaves, birds, small animals, etc. may be over-detected as objects and the vehicle may be stopped. If such over-detection occurs frequently, it is difficult to operate the vehicle smoothly.

本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、物体検出装置において、物体の過検知及び誤検知を抑制することを目的とする。 The present invention has been made in view of the above-mentioned problems, and an object of the present invention is to suppress over-detection and false detection of an object in an object detection device.

本発明は、上記課題を解決するための第１の手段として、外部情報を取得する外部情報取得手段と、予め学習することにより得られる学習データを有すると共に上記外部情報及び上記学習データを用いるアルゴリズムに基づいて物体の有無を判定する複数の判定手段と、複数の上記判定手段の判定結果に基づいて、物体の有無を最終判定する最終判定手段とを備え、上記判定手段は、それぞれ異なる学習データまたは異なるアルゴリズムを有する、という構成を採用する。 The present invention has an external information acquisition means for acquiring external information, learning data obtained by learning in advance, and an algorithm using the external information and the learning data as a first means for solving the above problems. A plurality of determination means for determining the presence or absence of an object based on the above, and a final determination means for finally determining the presence or absence of an object based on the determination results of the plurality of determination means, each of the determination means has different learning data. Or adopt a configuration that has a different algorithm.

第２の手段として、上記第１の手段において、上記外部情報取得手段として、電波または光の送受信を行う情報取得装置と撮像装置とを有し、上記情報取得装置の情報から物体の有無を判定する情報判定手段を有し、上記最終判定手段は、複数の上記判定手段の判定結果と、上記情報判定手段の判定結果とに基づいて、物体の有無を判定する、という構成を採用する。 As the second means, in the first means, the external information acquisition means includes an information acquisition device and an imaging device for transmitting and receiving radio waves or light, and determines the presence or absence of an object from the information of the information acquisition device. The final determination means adopts a configuration in which the presence or absence of an object is determined based on the determination results of the plurality of determination means and the determination results of the information determination means.

第３の手段として、上記第２の手段において、上記最終判定手段は、上記判定手段の判定結果と上記情報判定手段の判定結果とが異なる場合に、上記情報取得装置の外部情報の取得条件を変更して上記情報取得装置に信号取得を再度行わせる、という構成を採用する。 As a third means, in the second means, when the determination result of the determination means and the determination result of the information determination means are different, the final determination means sets the acquisition condition of the external information of the information acquisition device. A configuration is adopted in which the information acquisition device is changed to acquire the signal again.

第４の手段として、上記第２または第３の手段において、上記最終判定手段は、上記判定手段の判定結果がいずれも物体無しであり、上記情報判定手段の判定結果が物体有りである場合に、物体無しと判定する、という構成を採用する。 As a fourth means, in the second or third means, when the final determination means has no object and the determination result of the information determination means has an object. , Adopt a configuration that determines that there is no object.

本発明によれば、それぞれ異なる学習データまたはそれぞれ異なるアルゴリズムに基づいて外部情報から物体の有無を判定する判定手段が複数設けられることにより、複数の判定結果を得ることができる。複数の判定結果に基づいて最終判断を行うことにより、外部情報からより正確に物体を検出することができる。したがって、物体の過検知及び誤検知を抑制することができる。 According to the present invention, a plurality of determination results can be obtained by providing a plurality of determination means for determining the presence or absence of an object from external information based on different learning data or different algorithms. By making a final judgment based on a plurality of judgment results, it is possible to detect an object more accurately from external information. Therefore, over-detection and false detection of an object can be suppressed.

本発明の一実施形態における障害物検出装置の機能ブロック図である。It is a functional block diagram of the obstacle detection apparatus in one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態における障害物検出装置の動作を示すフローチャートである。It is a flowchart which shows the operation of the obstacle detection apparatus in one Embodiment of this invention. 本発明の一実施形態における障害物検出装置の最終判定部の判定の一例を示す表である。It is a table which shows an example of the determination of the final determination part of the obstacle detection apparatus in one Embodiment of this invention.

以下、図面を参照して、本発明に係る障害物検出装置１（物体検出装置）の一実施形態について説明する。障害物検出装置１は、図１に示すように、レーダ部２（情報取得装置）と、カメラ部３（撮像装置）と、コンピュータ４とを備えている。 Hereinafter, an embodiment of the obstacle detection device 1 (object detection device) according to the present invention will be described with reference to the drawings. As shown in FIG. 1, the obstacle detection device 1 includes a radar unit 2 (information acquisition device), a camera unit 3 (imaging device), and a computer 4.

レーダ部２は、鉄道踏切近傍の構造物の上部に設置され、ミリ波レーダの発信部と受信部とを備える装置であり、ミリ波レーダを発信すると共に反射されたミリ波レーダを受信することにより、線路上の所定領域におけるレーダ受信データを取得し、レーダ受信データをコンピュータ４へと送信する。 The radar unit 2 is a device that is installed on the upper part of a structure near a railroad crossing and includes a transmission unit and a reception unit of a millimeter-wave radar, and transmits the millimeter-wave radar and receives the reflected millimeter-wave radar. Acquires radar reception data in a predetermined area on the railroad crossing, and transmits the radar reception data to the computer 4.

カメラ部３は、鉄道踏切近傍の構造物の上部にレーダ部２と隣接して設置され、レーダ部２のレーダ照射範囲と等しい線路上の所定領域を撮像し、撮像画像をコンピュータ４へと送信する。なお、このようなレーダ部２及びカメラ部３は、本発明の外部情報取得手段に相当する。 The camera unit 3 is installed adjacent to the radar unit 2 on the upper part of the structure near the railroad crossing, images a predetermined area on the track equal to the radar irradiation range of the radar unit 2, and transmits the captured image to the computer 4. do. The radar unit 2 and the camera unit 3 correspond to the external information acquisition means of the present invention.

コンピュータ４は、レーダ受信データ処理部４ａと、画像処理部４ｂと、レーダ判定部４ｃ（情報判定手段）と、第１判定部４ｄ（判定手段）と、第２判定部４ｅ（判定手段）と、最終判定部４ｆ（最終判定手段）とを有している。なお、コンピュータ４は、ＩＣチップやメモリ等のハードウェアと、メモリ等に記憶されるソフトウェアとを備えている。レーダ受信データ処理部４ａは、レーダ部２から取得したレーダ受信データを解析し、障害物の有無を判定する。画像処理部４ｂは、カメラ部３により撮像された画像を第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅが判定可能となるように加工する。 The computer 4 includes a radar reception data processing unit 4a, an image processing unit 4b, a radar determination unit 4c (information determination means), a first determination unit 4d (determination means), and a second determination unit 4e (determination means). It has a final determination unit 4f (final determination means). The computer 4 includes hardware such as an IC chip and a memory, and software stored in the memory or the like. The radar reception data processing unit 4a analyzes the radar reception data acquired from the radar unit 2 and determines the presence or absence of an obstacle. The image processing unit 4b processes the image captured by the camera unit 3 so that the first determination unit 4d and the second determination unit 4e can determine.

第１判定部４ｄは、予め繰り返し機械学習を行うことにより蓄積されたデータ群である学習データＡを有し、分類アルゴリズムに基づいて障害物の有無を判定するプログラムである。第１判定部４ｄは、画像処理部４ｂにより加工された加工画像を取得し、学習データＡに基づいて加工画像内の障害物の有無を判定する。 The first determination unit 4d is a program that has learning data A, which is a data group accumulated by repeatedly performing machine learning in advance, and determines the presence or absence of obstacles based on a classification algorithm. The first determination unit 4d acquires the processed image processed by the image processing unit 4b, and determines the presence or absence of an obstacle in the processed image based on the learning data A.

第２判定部４ｅは、予め繰り返し機械学習を行うことにより蓄積されたデータ群である学習データＢを有し、分類アルゴリズムに基づいて障害物の有無を判定するプログラムである。なお、学習データＢは、学習データＡとは異なるデータ群である。第２判定部４ｅは、画像処理部４ｂにより加工された加工画像を取得し、学習データＢに基づいて加工画像内の障害物の有無を判定する。 The second determination unit 4e is a program that has learning data B, which is a data group accumulated by repeatedly performing machine learning in advance, and determines the presence or absence of obstacles based on a classification algorithm. The learning data B is a data group different from the learning data A. The second determination unit 4e acquires the processed image processed by the image processing unit 4b, and determines the presence or absence of an obstacle in the processed image based on the learning data B.

最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅより判定結果を取得し、それらを比較する。最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が同一である場合、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果を採用する。例えば、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃによる判定が「障害物有り」の場合に、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物無し」であると、最終判定として「障害物無し」と判定する。また、最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」であり、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物無し」である場合、レーダ部２の閾値を変更して再度レーダ受信データを取得する。 The final determination unit 4f acquires determination results from the radar determination unit 4c, the first determination unit 4d, and the second determination unit 4e, and compares them. When the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e are the same, the final determination unit 4f adopts the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e. For example, the final determination unit 4f makes a final determination that the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e are "no obstacles" when the determination by the radar determination unit 4c is "with obstacles". It is judged as "no obstacle". Further, in the final determination unit 4f, when the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e are "with obstacles" and the determination result of the radar determination unit 4c is "no obstacles", the radar unit Change the threshold value of 2 and acquire the radar reception data again.

このような本実施形態における障害物検出装置１におけるコンピュータ４の動作を、図２を参照して説明する。
コンピュータ４は、初めに、レーダ受信データ処理部４ａにより、レーダ受信データの処理を行う（ステップＳ１）。ステップＳ１では、レーダ受信データ処理部４ａは、レーダ部２からレーダ受信データを取得し、レーダ判定部４ｃによる判定が可能となるように所定の処理を行う。さらに、レーダ受信データ処理部４ａは、レーダ部２によりレーダが発信される上記所定領域内に配置される物体の距離を計測する。 The operation of the computer 4 in the obstacle detection device 1 in the present embodiment will be described with reference to FIG.
The computer 4 first processes the radar reception data by the radar reception data processing unit 4a (step S1). In step S1, the radar reception data processing unit 4a acquires radar reception data from the radar unit 2 and performs predetermined processing so that the radar determination unit 4c can make a determination. Further, the radar reception data processing unit 4a measures the distance of an object arranged in the predetermined area where the radar is transmitted by the radar unit 2.

次に、コンピュータ４は、画像処理部４ｂにより、画像データの処理を行う（ステップＳ２）。ステップＳ２では、画像処理部４ｂは、カメラ部３より画像データを取得し、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅによる判定が可能となるように所定の処理を行う。 Next, the computer 4 processes the image data by the image processing unit 4b (step S2). In step S2, the image processing unit 4b acquires image data from the camera unit 3 and performs predetermined processing so that the first determination unit 4d and the second determination unit 4e can make a determination.

そして、コンピュータ４は、レーダ判定部４ｃにより、障害物の有無の判定を行う（ステップＳ３）。ステップＳ３では、レーダ判定部４ｃは、レーダ受信データ処理部４ａにより処理されたレーダ受信データを取得し、このレーダ受信データから物体の障害物の有無を判定する。 Then, the computer 4 determines the presence or absence of an obstacle by the radar determination unit 4c (step S3). In step S3, the radar determination unit 4c acquires the radar reception data processed by the radar reception data processing unit 4a, and determines the presence or absence of an obstacle of the object from the radar reception data.

次に、コンピュータ４は、第１判定部４ｄにより、障害物の有無を判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４では、第１判定部４ｄは、画像処理部４ｂにより処理された画像データを取得し、この画像データから物体の障害物の有無を判定する。 Next, the computer 4 determines the presence or absence of an obstacle by the first determination unit 4d (step S4). In step S4, the first determination unit 4d acquires the image data processed by the image processing unit 4b, and determines the presence or absence of an obstacle in the object from the image data.

次に、コンピュータ４は、第２判定部４ｅにより、障害物の有無を判定する（ステップＳ５）。ステップＳ４では、第２判定部４ｅは、画像処理部４ｂにより処理された画像データを取得し、この画像データから物体の障害物の有無を判定する。なお、第２判定部４ｅは、第１判定部４ｄが取得する画像データと同一の画像データを画像処理部４ｂから取得する。 Next, the computer 4 determines the presence or absence of an obstacle by the second determination unit 4e (step S5). In step S4, the second determination unit 4e acquires the image data processed by the image processing unit 4b, and determines the presence or absence of an obstacle in the object from the image data. The second determination unit 4e acquires the same image data as the image data acquired by the first determination unit 4d from the image processing unit 4b.

そして、コンピュータ４は、最終判定部４ｆにより、障害物の有無の最終判定を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６では、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅから各判定結果を取得し、３つの判定結果に基づいて最終判定を行う。 Then, the computer 4 makes a final determination of the presence or absence of an obstacle by the final determination unit 4f (step S6). In step S6, the final determination unit 4f acquires each determination result from the radar determination unit 4c, the first determination unit 4d, and the second determination unit 4e, and makes a final determination based on the three determination results.

具体的には、最終判定部４ｆは、図３に示すように、全ての判定結果が「障害物無し」の場合には、「障害物無し」と判断する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物無し」であり、第１判定部４ｄまたは第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」の場合、レーダ判定部４ｃの判定結果を優先し、「障害物無し」と判定する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃが「障害物無し」と判定し、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」の場合には、レーダ部２のレーダ検知閾値や、レーダ照射範囲等（取得条件）を変更してレーダ部２に再検知（信号取得）を指示する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物有り」であり、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物無し」の場合には、レーダ判定部４ｃの判定結果を誤判定として処理し、「障害物無し」と判定する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物有り」であり、第１判定部４ｄまたは第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」の場合、レーダ判定部４ｃの判定結果を優先し、「障害物有り」と判定する。
また、最終判定部４ｆは、全ての判定結果が「障害物有り」の場合には、「障害物有り」と判断する。 Specifically, as shown in FIG. 3, the final determination unit 4f determines that there are no obstacles when all the determination results are "no obstacles".
Further, in the final determination unit 4f, when the determination result of the radar determination unit 4c is "no obstacle" and the determination result of the first determination unit 4d or the second determination unit 4e is "there is an obstacle", the radar determination unit 4f. Priority is given to the determination result of 4c, and it is determined that there is no obstacle.
Further, in the final determination unit 4f, when the radar determination unit 4c determines that there is no obstacle and the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e are "there is an obstacle", the radar unit 2 The radar detection threshold value, radar irradiation range, etc. (acquisition conditions) are changed to instruct the radar unit 2 to re-detect (signal acquisition).
Further, in the final determination unit 4f, when the determination result of the radar determination unit 4c is "with obstacles" and the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e are "no obstacles", the radar The determination result of the determination unit 4c is processed as an erroneous determination, and it is determined that there is no obstacle.
Further, in the final determination unit 4f, when the determination result of the radar determination unit 4c is "with obstacles" and the determination result of the first determination unit 4d or the second determination unit 4e is "with obstacles", the radar determination unit 4f Priority is given to the determination result of 4c, and it is determined that there is an obstacle .
Further, the final determination unit 4f determines that "there is an obstacle" when all the determination results are "there is an obstacle".

このような本実施形態における障害物検出装置１によれば、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの２つの機械学習プログラムにより、障害物の有無の判定を行い、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅが共に「障害物有り」と判定した場合に、障害物が有りと最終判定を行う。これにより、障害物検出装置１は、正確に障害物の有無を判定することができ、誤検知または過検知を抑制することができる。 According to the obstacle detection device 1 in the present embodiment, the presence or absence of an obstacle is determined by the two machine learning programs of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e, and the first determination unit 4d and the second determination unit 4e When both of the second determination units 4e determine that there is an obstacle, the final determination is made that there is an obstacle. As a result, the obstacle detection device 1 can accurately determine the presence or absence of an obstacle, and can suppress erroneous detection or over-detection.

また、本実施形態によれば、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果に基づいて障害物の有無を判定する。これにより、レーダ部２及びカメラ部３からの外部情報に基づいて障害物の有無を判定することができ、より正確に障害物の有無の判定を行うことができる。 Further, according to the present embodiment, the final determination unit 4f determines the presence or absence of an obstacle based on the determination results of the radar determination unit 4c, the first determination unit 4d, and the second determination unit 4e. Thereby, the presence / absence of an obstacle can be determined based on the external information from the radar unit 2 and the camera unit 3, and the presence / absence of an obstacle can be determined more accurately.

また、本実施形態によれば、最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」であり、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物無し」の場合に、レーダ部２の取得条件を変更してレーダ部２に再度検知処理を行わせる。これにより、従来においてはレーダ部２によって検知洩れしていた可能性のある障害物を検知することができる。 Further, according to the present embodiment, in the final determination unit 4f, the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e are "with obstacles", and the determination result of the radar determination unit 4c is "no obstacles". In the case of "", the acquisition condition of the radar unit 2 is changed so that the radar unit 2 performs the detection process again. As a result, it is possible to detect an obstacle that may have been missed by the radar unit 2 in the past.

また、本実施形態によれば、最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が双方共に「障害物無し」であり、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物有り」の場合には、「障害物無し」と判定する。これにより、レーダ部２による過検知を防止することができる。 Further, according to the present embodiment, in the final determination unit 4f, the determination results of the first determination unit 4d and the second determination unit 4e are both "no obstacles", and the determination result of the radar determination unit 4c is "obstacle". If there is an object, it is determined that there is no obstacle. As a result, over-detection by the radar unit 2 can be prevented.

以上、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。上述した実施形態において示した各構成部材の諸形状や組み合わせ等は一例であって、本発明の趣旨から逸脱しない範囲において設計要求等に基づき種々変更可能である。 Although the preferred embodiment of the present invention has been described above with reference to the drawings, the present invention is not limited to the above embodiment. The various shapes and combinations of the constituent members shown in the above-described embodiment are examples, and can be variously changed based on design requirements and the like without departing from the spirit of the present invention.

上記実施形態によれば、障害物検出装置１は、踏切装置に設けられ、踏切上の障害物を検出する装置としたが、本発明はこれに限定されない。障害物検出装置１は、例えば自動運転車両に設けられ、自動運転車両の周囲の障害物を検出するものとしてもよい。また、障害物検出装置１は、自動車道路上に設けられ、自動車を検出することで、自動車の渋滞情報を取得するものとしてもよい。 According to the above embodiment, the obstacle detection device 1 is provided in the railroad crossing device and is a device for detecting an obstacle on the railroad crossing, but the present invention is not limited thereto. The obstacle detection device 1 may be provided in, for example, an autonomous driving vehicle and may detect obstacles around the autonomous driving vehicle. Further, the obstacle detection device 1 may be provided on an automobile road and may acquire traffic congestion information of the automobile by detecting the automobile.

また、上記実施形態によれば、障害物検出装置１は、レーダ部２及びカメラ部３からの入力に基づいて障害物の検出を行うものとしたが、本発明はこれに限定されない。第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅは、レーダ部２から取得したレーダ受信データに基づいて判定処理を行うものとしてもよい。 Further, according to the above embodiment, the obstacle detection device 1 detects obstacles based on the inputs from the radar unit 2 and the camera unit 3, but the present invention is not limited to this. The first determination unit 4d and the second determination unit 4e may perform the determination process based on the radar reception data acquired from the radar unit 2.

また、障害物検出装置１が有するカメラ部３は、可視光を撮像する撮像装置に限定されるものではなく、例えば、赤外線カメラ等としても良い。 Further, the camera unit 3 included in the obstacle detection device 1 is not limited to the image pickup device that captures visible light, and may be, for example, an infrared camera or the like.

また、障害物検出装置１は、学習データＡ及び学習データＢと異なる学習データに基づく第３判定部をさらに有するものとしてもよい。この場合、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ、第２判定部４ｅ及び第３判定部の判定結果に基づいて最終判定を行うため、より判定の精度を向上させることができる。 Further, the obstacle detection device 1 may further have a third determination unit based on learning data different from the learning data A and the learning data B. In this case, since the final determination unit 4f makes the final determination based on the determination results of the radar determination unit 4c, the first determination unit 4d, the second determination unit 4e, and the third determination unit, the accuracy of the determination is further improved. Can be done.

また、上記実施形態においては、第１判定部４ｄと第２判定部４ｅとは学習データが異なるものとしたが、本発明はこれに限定されない。第１判定部４ｄと第２判定部４ｅとは、異なるアルゴリズムで機械学習を行うシステムとしても良い。 Further, in the above embodiment, the learning data is different between the first determination unit 4d and the second determination unit 4e, but the present invention is not limited to this. The first determination unit 4d and the second determination unit 4e may be systems that perform machine learning with different algorithms.

また、上記実施形態においては、レーダ部２により、電波を送受信することにより、外部情報を取得するものとしたが、本発明はこれに限定されない。障害物検出装置１は、レーダ部２の代わりに、外部情報取得手段として、レーザ光を送受信することにより外部の情報を取得するＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）を備えるものとしてもよい。この場合、コンピュータ４は、レーダ判定部４ｃの代わりに、レーザ情報判定部を備える。 Further, in the above embodiment, external information is acquired by transmitting and receiving radio waves by the radar unit 2, but the present invention is not limited to this. The obstacle detection device 1 may include LIDAR (Laser Imaging Detection and Ranging) for acquiring external information by transmitting and receiving laser light as an external information acquisition means instead of the radar unit 2. In this case, the computer 4 includes a laser information determination unit instead of the radar determination unit 4c.

１ 障害物検出装置
２ レーダ部
３ カメラ部
４ コンピュータ
４ａ レーダ受信データ処理部
４ｂ 画像処理部
４ｃ レーダ判定部
４ｄ 第１判定部
４ｅ 第２判定部
４ｆ 最終判定部 1 Obstacle detection device 2 Radar unit 3 Camera unit 4 Computer 4a Radar reception data processing unit 4b Image processing unit 4c Radar judgment unit 4d 1st judgment unit 4e 2nd judgment unit 4f Final judgment unit

Claims (3)

電波または光の送受信を行う情報取得装置と、
撮像装置と、
前記情報取得装置の情報から物体の有無を判定する情報判定手段と、
予め学習することにより得られる学習データを有すると共に前記外部情報及び前記学習データを用いるアルゴリズムに基づいて物体の有無を判定する複数の判定手段と、
複数の前記判定手段の判定結果に基づいて、物体の有無を最終判定する最終判定手段とを備え、
前記判定手段は、それぞれ異なる学習データまたは異なるアルゴリズムを有し、
前記最終判定手段は、複数の前記判定手段の判定結果と、前記情報判定手段の判定結果とに基づいて、物体の有無を判定することを特徴とする物体検出装置。 An information acquisition device that sends and receives radio waves or light,
Imaging device and
An information determination means for determining the presence or absence of an object from the information of the information acquisition device,
A plurality of determination means having learning data obtained by learning in advance and determining the presence or absence of an object based on the external information and an algorithm using the learning data.
A final determination means for finally determining the presence or absence of an object based on the determination results of the plurality of determination means is provided.
Said determining means, have a different training data, or different algorithms respectively,
The final determination means is an object detection device that determines the presence or absence of an object based on the determination results of the plurality of determination means and the determination results of the information determination means. 前記最終判定手段は、前記判定手段の判定結果がいずれも物体有りであり、前記情報判定手段の判定結果が物体無しである場合に、前記情報取得装置の外部情報の取得条件を変更して前記情報取得装置に信号取得を再度行わせることを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。 When the determination result of the determination means has an object and the determination result of the information determination means has no object, the final determination means changes the acquisition condition of the external information of the information acquisition device. The object detection device according to claim 1, wherein the information acquisition device is made to perform signal acquisition again. 前記最終判定手段は、前記判定手段の判定結果がいずれも物体無しであり、前記情報判定手段の判定結果が物体有りである場合に、物体無しと判定することを特徴とする請求項１または２に記載の物体検出装置。 Claim 1 or 2 is characterized in that the final determination means determines that there is no object when the determination result of the determination means is that there is no object and the determination result of the information determination means is that there is an object. object detection apparatus according to.
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