JP6930394B2 - 物体認識装置 - Google Patents

Description

本発明は、物体認識装置に関する。

特許第５８１２０６４号公報には、ミリ波レーダーから検出した第１の物体の位置を中心とする領域と、車載カメラの撮像画像に基づいて検出した第２の物体の位置を中心とする領域とが重複する場合、第１の物体と第２の物体が同一の物体であると判定する物体認識装置が開示されている。

特許第５８１２０６４号公報

上記物体認識装置では、第１の物体の位置を中心とする領域に、ミリ波レーダーの特性に基づいた誤差が考慮されている。また、第２の物体の位置を中心とする領域に、車載カメラの特性に基づいた誤差が考慮されている。しかし、これらの領域は検出物体の相対方向に固定されていることから、カーブレーンにおいて検出された異なる物体を同一の物体であると誤判定する可能性がある。

具体的には、上記物体認識装置を搭載した車両の前方のカーブレーンを走行する先行車両（第１の物体）と、その隣のカーブレーンを走行する他の先行車両（第２の物体）とが同一の相対方向に検出されたときには、これらを同一の物体であると誤判定する可能性がある。カーブレーンを走行する先行車両（第１の物体）と、その傍のガードレールや擁壁などの路側物（第２の物体）とが同一の相対方向に検出されたときも同様である。故に、このような誤判定を防ぐための改良が要求される。

本発明は、上述した課題に鑑みてなされたものであり、カーブレーンにおいて検出された異なる物体を同一の物体であると誤判定するのを防ぐことのできる技術を提供することを目的とする。

第１の発明は、上述した課題を解決するための物体認識装置であり次の特徴を有する。
前記物体認識装置は、第１検出装置と、第２検出装置と、物体統合部と、を備える。
前記第１検出装置は、自車両の周囲の第１物体に関する情報を第１情報として検出する。
前記第２検出装置は、前記自車両の周囲の第２物体に関する情報を第２情報として検出する。
前記物体統合部は、前記第１情報および前記第２情報に基づいて、前記第１物体と前記第２物体が同一物体であるか否かの判定処理を行う。
前記物体認識装置は、更に、地図データベースを備える。
前記地図データベースは、レーンの形状および位置に関するレーン情報を含む。
前記物体統合部は、レーン傾き角度推定部と、判定領域設定部と、を備えている。
前記レーン傾き角度推定部は、前記自車両の進行方向に対するレーンの傾き角度の推定処理を行う。
前記判定領域設定部は、前記判定処理に使用する判定領域を設定する設定処理を行う。 前記推定処理は、
前記第１情報から得られる前記第１物体の検出位置と、前記レーン情報と、に基づいて、前記第１物体の検出位置での前記進行方向に対するレーンの第１傾き角度を推定する処理、および、
前記第２情報から得られる前記第２物体の検出位置と、前記レーン情報と、に基づいて、前記第２物体の検出位置での前記進行方向に対するレーンの第２傾き角度を推定する処理の少なくとも一方の処理である。
前記設定処理は、
前記第１傾き角度および前記第２傾き角度のうちの一方が推定された場合、前記第１物体の検出位置を含む第１所定範囲、および、前記第２物体の検出位置を含む第２所定範囲を、前記推定された第１傾き角度および前記第２傾き角度のうちの一方と同じ角度だけそれぞれ回転させて、前記判定領域として設定し、
前記第１傾き角度および前記第２傾き角度の両方が推定された場合、前記推定された第１所定範囲を前記第１傾き角度と同じ角度だけ回転させ、且つ、前記推定された第２所定範囲を前記第２傾き角度と同じ角度だけ回転させて、前記判定領域として設定する処理である。

第２の発明は、第１の発明において次の特徴を有する。
前記地図データベースには、路側物に関する路側物情報が含まれる。
前記物体認識装置は、路側物判定部を更に備える。
前記路側物判定部は、自車両の位置および前記路側物情報に基づいて、前記自車両が走行するレーンに隣接する隣接路側帯に路側物が存在するか否かを判定する。
前記判定領域設定部は、前記隣接路側帯に路側物が存在すると判定された場合、前記設定処理において前記第１所定範囲および前記第２所定範囲を回転させる前に、前記第１所定範囲および前記第２所定範囲の前記隣接路側帯側の幅を狭くする。

第１の発明によれば、判定領域設定部による設定処理において、第１所定範囲および第２所定範囲が、レーン傾き角度推定部により推定された第１傾き角度または第２傾き角度に基づいて回転させられる。具体的に、第１傾き角度および第２傾き角度のうちの一方が推定された場合、第１所定範囲および第２所定範囲が、推定された一方の角度だけ回転させられる。第１および第２傾き角度の両方が推定された場合、第１所定範囲は第１傾き角度だけ回転させられ、第２所定範囲は第２傾き角度だけ回転させられる。第１傾き角度は、第１物体の検出位置での自車両の進行方向に対するレーンの傾き角度である。第２傾き角度は、第２物体の検出位置での自車両の進行方向に対するレーンの傾き角度である。そのため、第１傾き角度または第２傾き角度に基づいて第１所定範囲および第２所定範囲を回転させれば、第１物体の検出位置と第２物体の検出位置がカーブレーン上にある場合に、第１所定範囲または第２所定範囲が、自車両の走行レーンを越えて設定されるのを抑えることができる。従って、カーブレーンにおいて検出された異なる物体を同一の物体であると誤判定するのを防ぐことができる。

第２の発明によれば、隣接路側帯に路側物が存在すると判定された場合、第１所定範囲および第２所定範囲を回転させる前に、第１所定範囲および第２所定範囲の隣接路側帯側の幅が狭くされる。従って、カーブレーンに隣接する路側帯に存在する路側物を、カーブレーン上の第１物体または第２物体と同一の物体であると誤判定するのを防ぐことができる。

本発明の実施の形態１に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。 レーン形状・位置推定部による推定処理の一例を説明する図である。 レーン傾き推定部による推定処理の一例を説明する図である。 グルーピングエリア設定部による設定処理の一例を説明する図である。 同一物判定部による判定処理の一例を説明する図である。 本発明の実施の形態１に係る物体認識装置による第１の効果を説明する図である。 本発明の実施の形態１に係る物体認識装置による第２の効果を説明する図である。 本発明の実施の形態１に係る物体認識装置による第３の効果を説明する図である。 本発明の実施の形態２に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。 グルーピングエリア設定部によるグルーピングエリアＧＡの設定処理の一例を説明する図である。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造やステップ等は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。

実施の形態１．
先ず、図１乃至図８を参照して本発明の実施の形態１について説明する。

１．物体認識装置の構成
図１は、本発明の実施の形態１に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。図１に示す物体認識装置１は、車両に搭載されて、当該車両の前方、側方および後方に存在する立体物を認識するものである。認識対象である立体物は、例えば、歩行者、自転車、自動車などの移動物、および、樹木、電柱、建物、道路構造物などの固定物である。道路構造物には、例えば、ガードレール、道路看板、擁壁、防音壁といった路側帯に設置される構造物（以下、「路側物」ともいう。）が含まれる。本明細書において、この物体認識装置１が搭載された車両を「自車両ＯＶ」ともいう。

図１に示すように、物体認識装置１は、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機１１、地図データベース１２、ミリ波レーダー１３、ライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）１４、カメラ１５、およびＥＣＵ（Electric Control Unit）１０を備えている。ミリ波レーダー１３、ライダー１４およびカメラ１５のそれぞれの台数は、少なくとも１である。ミリ波レーダー１３、ライダー１４およびカメラ１５は、「自律認識センサ」と総称される装置である。以下、ミリ波レーダー１３、ライダー１４またはカメラ１５を指す場合は、「自律認識センサ」ともいう。

ＧＰＳ受信機１１は、３個以上のＧＰＳ衛星からの信号を受信することにより、自車両ＯＶの現在位置（例えば、自車両ＯＶの緯度および経度）を測定する。ＧＰＳ受信機１１は、測定した自車両ＯＶの現在位置情報をＥＣＵ１０に送信する。

地図データベース１２は、高精度地図情報を備えるデータベースである。地図データベース１２は、例えば、自車両ＯＶに搭載されたＨＤＤ（Hard Disk Drive）内に形成されている。高精度地図情報には、例えば、レーンを区画する区画線（以下、「レーン区画線」ともいう。）の位置情報（例えば、緯度および経度）、レーンの形状情報（例えば、カーブレーン、直線レーンの種別、カーブレーンの曲率等）、交差点および分岐点の位置情報が含まれる。高精度地図情報には、また、固定物の位置情報（例えば、緯度および経度）や、スタイル情報（例えば、高さ、幅、奥行き）に関する情報が含まれる。

ミリ波レーダー１３は、自車両ＯＶの周囲にミリ波（電磁波の一例）を発射し、そのミリ波が立体物で反射した反射波を受信することで、立体物を検出する。ミリ波レーダー１３によれば、ミリ波を発射してから、反射波を受信するまでの時間に基づき、自車両ＯＶに対する立体物の相対速度を推定することができる。ミリ波レーダー１３によれば、反射波が自車両ＯＶに飛来する方向に基づき、自車両ＯＶに対する立体物の相対位置を推定することもできる。ミリ波レーダー１３は、相対速度および相対位置からなる相対状態量を、立体物情報としてＥＣＵ１０に送信する。

ライダー１４は、自車両ＯＶの周囲にパルス状に発光するレーザーを照射し、立体物からの反射レーザー光を受信することで、立体物を検出する。ミリ波レーダー１３同様、ライダー１４によれば、自車両ＯＶに対する立体物の相対速度、および自車両ＯＶに対する立体物の相対位置（つまり、相対状態量）を推定することができる。これに加え、ライダー１４によれば、立体物の外形（例えば、高さ、幅）を認識することもできる。ライダー１４は、相対状態量や、立体物の外形を立体物情報としてＥＣＵ１０に送信する。

カメラ１５は、自車両ＯＶの外部状況を撮像する。カメラ１５は、例えば、自車両ＯＶのフロントガラスの裏側に設けられている。カメラ１５は、単眼カメラであってもよく、ステレオカメラであってもよい。ステレオカメラは、例えば、両眼視差を再現するように配置された二つの撮像部を有している。ステレオカメラの撮像情報には、奥行き方向の情報も含まれている。カメラ１５は、撮像情報をＥＣＵ１０に送信する。ＥＣＵ１０においてこの撮像情報が解析されると、立体物の相対状態量や立体物の外形に関する立体物情報を得ることができる。カメラ１５において撮像情報が解析され、立体物情報がＥＣＵ１０に送信されてもよい。

ＥＣＵ１０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制御ユニットである。ＥＣＵ１０では、例えば、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。ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。

２．ＥＣＵ１０の構成
次に、ＥＣＵ１０の機能的構成について説明する。ＥＣＵ１０は、自車両ＯＶの周囲に存在する物体を認識する機能を有している。この機能は、ＥＣＵ１０が備えるレーン形状・位置推定部１６、および立体物統合部１７により実現される。レーン形状・位置推定部１６、および立体物統合部１７は、ＥＣＵ１０内にハードウェアとして存在するものではなく、ＲＯＭに記憶されたプログラムがＣＰＵで実行されたときにソフトウェア的に実現される。

レーン形状・位置推定部１６は、自車両ＯＶの周囲のレーンの形状および位置を推定する推定処理を行う。処理負荷を軽減するため、この推定処理では、自車両ＯＶが走行するレーン（以下、「自レーン」ともいう。）の形状および位置に限った推定が行われてもよい。図２は、レーン形状・位置推定部１６による推定処理の一例を説明する図である。図２に示す推定処理では、先ず、ＧＰＳ受信機１１からの現在位置情報に基づいて、自車両ＯＶの周囲のレーン区画線の位置情報が地図データベース１２から読み出され、この位置情報が平面直角座標系に変換される（Ｓｔｅｐ １）。続いて、この平面直角座標系が、自車両ＯＶの基準点を原点とする基準座標系に変換される（Ｓｔｅｐ ２）。この基準座標系のＹ軸は自車両ＯＶの進行方向（車長方向）に一致し、Ｘ軸は自車両ＯＶの横方向（車幅方向）に一致している。なお、本発明に適用可能なレーンの形状および位置の推定手法に特に限定はなく、公知の手法を適用することができる。

立体物統合部１７は、ミリ波レーダー１３、ライダー１４およびカメラ１５で別々に検出した立体物の統合処理を行う。ミリ波レーダー１３およびライダー１４から立体物統合部１７へは、自車両ＯＶの周囲に存在する複数の立体物に関する立体物情報が連続的に送信されてくる。立体物統合部１７には、カメラ１５からの撮像情報の解析に基づいて作成された立体物情報も連続的に送信されてくる。統合処理では、これらの立体物情報に基づいて、ある自律認識センサ（例えば、ミリ波レーダー１３）で検出された立体物が、それとは異なる自律認識センサ（例えば、ライダー１４）で検出された立体物と同一物であるか否かが判定される。なお、同一種類の自律認識センサ（例えば、３台のミリ波レーダー１３）が自車両ＯＶの異なる位置（例えば、自車両ＯＶの前方左、前方中央および前方右）に搭載されている場合、判定処理では、これらの自律認識センサでそれぞれ検出された立体物が、同一物であるか否かが判定される。

立体物統合部１７は、統合処理を実現するための機能として、レーン傾き推定部１７ａと、グルーピングエリア設定部１７ｂと、同一物判定部１７ｃと、を備えている。レーン傾き推定部１７ａは、自律認識センサで検出した立体物の検出位置でのレーンの傾き角度θを推定する推定処理を行う。グルーピングエリア設定部１７ｂは、同一物判定部１７ｃでの判定処理において使用するグルーピングエリアＧＡを設定する設定処理を行う。同一物判定部１７ｃは、グルーピングエリアＧＡに基づいて、ある自律認識センサで検出された立体物が、それとは異なる自律認識センサで検出された立体物と同一物であるか否かを判定する判定処理を行う。

図３は、レーン傾き推定部１７ａによる推定処理の一例を説明する図である。なお、説明の便宜上、図３の基準座標系には、自レーン上の先行車両ＬＶ１、自レーンに隣接するレーン（以下、「隣接レーン」ともいう。）上の先行車両ＬＶ２、および、自レーンの左方に位置する擁壁ＲＷ１が、立体物として描かれている。図３において、先行車両ＬＶ１の立体物情報は、「Ｓｅｎｓｏｒ １」によって検出されている。先行車両ＬＶ１および擁壁ＲＷ１の立体物情報は、「Ｓｅｎｓｏｒ ２」によって検出されている。先行車両ＬＶ２の立体物情報は、「Ｓｅｎｓｏｒ ３」によって検出されている。「Ｓｅｎｓｏｒ １」、「Ｓｅｎｓｏｒ ２」および「Ｓｅｎｓｏｒ ３」は、自律認識センサである。

レーン傾き推定部１７ａによる推定処理では、先ず、基準座標系における立体物の各検出位置に最も近いレーン区画線（以下、「最寄りの区画線」ともいう。）が特定される。例えば、「Ｓｅｎｓｏｒ １」からの立体物情報に基づく検出位置（Ｓ１，１）の最寄りの区画線は、自レーンと隣接レーンを区画する線（境界線ＢＬ）である。この境界線ＢＬは、「Ｓｅｎｓｏｒ ２」からの立体物情報に基づく検出位置（Ｓ２，１）の最寄りの区画線でもあり、また、「Ｓｅｎｓｏｒ ３」からの立体物情報に基づく検出位置（Ｓ３，１）の最寄りの区画線でもある。「Ｓｅｎｓｏｒ ２」からの立体物情報に基づく検出位置（Ｓ２，２）の最寄りの区画線は、自レーンと路側帯を区画する線（左側線ＬＬ）である。なお、検出位置（Ｓｘ，ｙ）のｘは自律認識センサの番号（ｘ＝１〜３）を表し、ｙはその自律認識センサが検出した立体物の通し番号を表すものとする。

レーン傾き推定部１７ａによる推定処理では、続いて、最短投影位置が特定される。「最短投影位置」とは、立体物の検出位置を最寄りの区画線上に投影したときに、立体物の検出位置からの距離が最も短くなる当該最寄りの区画線上の位置を指す。例えば、検出位置（Ｓ１，１）の最短投影位置は、境界線ＢＬ上の位置ＮＰ（Ｓ１，１）となる。検出位置（Ｓ２，１）のおよび検出位置（Ｓ３，１）の最短投影位置も境界線ＢＬ上である。検出位置（Ｓ２，１）の最短投影位置は位置ＮＰ（Ｓ２，１）となり、検出位置（Ｓ３，１）の最短投影位置は位置ＮＰ（Ｓ３，１）となる。検出位置（Ｓ２，２）の最短投影位置は、左側線ＬＬ上の位置ＮＰ（Ｓ２，２）となる。

レーン傾き推定部１７ａによる推定処理では、続いて、最短投影位置における接線と、自レーンの中央線ＣＬとのなす角度θが算出される。中央線ＣＬは、レーン形状・位置推定部１６による推定処理に際して読み出されたレーン区画線の中央を通る線として特定されるものである。境界線ＢＬの位置ＮＰ（Ｓ１，１）における接線ＴＬ（Ｓ１，１）と、中央線ＣＬとのなす角度θ（Ｓ１，１）が、検出位置（Ｓ１，１）でのレーンの傾き角度θである。他の検出位置でのレーンの傾き角度θは、傾き角度θ（Ｓ１，１）と同様にして算出される。なお、処理負荷を軽減するため、この推定処理では、代表的な検出位置（例えば、検出位置（Ｓ１，１））でのレーンの傾き角度θｒに限って算出し、他の検出位置でのレーンの傾き角度θの算出を省略してもよい。

図４は、グルーピングエリア設定部１７ｂによるグルーピングエリアＧＡの設定処理の一例を説明する図である。なお、説明の便宜上、図４の基準座標系には、立体物の各検出位置でのレーンの傾き角度θの内、検出位置（Ｓ１，１）でのレーンの傾き角度θ（Ｓ１，１）のみを示す。グルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）は、検出位置（Ｓ１，１）を略中心とする所定面積の領域である。

図４には、横方向の幅がＷ１＋Ｗ１で、長手方向の幅がＬ１＋Ｌ２の矩形領域ＲＡが描かれている。矩形領域ＲＡの長手方向は、自車両ＯＶの進行方向と一致している。グルーピングエリアＧＡの設定処理では、このような矩形領域ＲＡが、検出位置（Ｓ１，１）を回転中心として傾き角度θ（Ｓ１，１）だけ回転させられる。矩形領域ＲＡを角度θ（Ｓ１，１）だけ回転させた後の領域が、検出位置（Ｓ１，１）に対応するグルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）である。グルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）と同様、グルーピングエリアＧＡの設定処理では、他の検出位置に対応するグルーピングエリアＧＡも、それぞれの検出位置でのレーンの傾き角度θだけ矩形領域ＲＡを回転させられる。なお、代表的な傾き角度θｒのみを算出した場合、他の検出位置に対応するグルーピングエリアＧＡは、他の検出位置をそれぞれ回転中心として当該傾き角度θｒだけ回転させられる。

なお、矩形領域ＲＡの横方向と進行方向には、自律認識センサの特性に応じて予め設定した誤差分の幅が追加されていてもよい。また、矩形領域ＲＡは一例に過ぎず、グルーピングエリアＧＡの設定処理において、矩形領域ＲＡの代わりに、楕円形領域、台形領域や多角形領域が設定されてもよい。

図５は、同一物判定部１７ｃによる判定処理の一例を説明する図である。図５に示すＧＡ（Ｓ１，１）、ＧＡ（Ｓ２，１）、ＧＡ（Ｓ２，２）およびＧＡ（Ｓ３，１）は、立体物の各検出位置に対応するグルーピングエリアＧＡである。同一物判定部１７ｃによる判定処理では、異なる２つのグルーピングエリアＧＡの間に重複部が存在する場合、異なる２つの自律認識センサで検出された立体物が同一物であると判定する。図５では、グルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）とグルーピングエリアＧＡ（Ｓ２，１）に重複部が存在する。そのため、同一物判定部１７ｃによる判定処理では、検出位置（Ｓ１，１）の立体物が、検出位置（Ｓ２，１）の立体物と同一物であると判定される。

これに対し、グルーピングエリアＧＡ（Ｓ２，２）には、他のグルーピングエリアＧＡとの間に重複部が存在しない。そのため、同一物判定部１７ｃによる判定処理では、検出位置（Ｓ２，２）の立体物と同一物であると判定される立体物がないと判定される。また、グルーピングエリアＧＡ（Ｓ３，１）には、他のグルーピングエリアＧＡとの間に重複部が存在しない。そのため、同一物判定部１７ｃによる判定処理では、検出位置（Ｓ３，１）の立体物と同一物であると判定される立体物がないと判定される。

立体物統合部１７による統合処理では、同一物判定部１７ｃによる判定処理において同一物であると判定された立体物の相対状態量が統合される。相対状態量の統合手法に特に限定はなく、公知の手法を適用することができる。例えば、判定処理において同一物であると判定された立体物の相対状態量の平均値を求める手法でもよいし、自律認識センサの特性に応じた重み付けを行う手法でもよい。カルマンフィルタ等を用いた確率的推定手法を統合処理に適用してもよい。

３．実施の形態１に係る物体認識装置による効果
図６乃至図８を参照して、実施の形態１に係る物体認識装置による効果について説明する。図６は、レーンの形状および位置の推定処理の後、レーン傾き推定部１７ａによる推定処理が行われることなくグルーピングエリアＧＡが設定される場合の問題点を説明する図である。レーン傾き推定部１７ａによる推定処理が行われない場合は、図４で説明した矩形領域ＲＡが立体物の各検出位置にそのまま設定されることになる。そのため、グルーピングエリアＧＡの長手方向が、自車両ＯＶの進行方向と一致することになる。図６に示すグルーピングエリアＧＡ’（Ｓ１，１）は、検出位置（Ｓ１，１）を略中心とする矩形領域ＲＡに相当する。グルーピングエリアＧＡ’（Ｓ３，１）は、検出位置（Ｓ３，１）を略中心とする矩形領域ＲＡに相当する。グルーピングエリアＧＡ’（Ｓ１，１）およびグルーピングエリアＧＡ’（Ｓ３，１）の長手方向は共に、自車両ＯＶの進行方向と一致している。

また、図６に示すように、グルーピングエリアＧＡ’（Ｓ１，１）とグルーピングエリアＧＡ’（Ｓ３，１）の間には重複部が存在している。そのため、同一物判定部１７ｃによる判定処理では、検出位置（Ｓ１，１）の立体物が、検出位置（Ｓ３，１）の立体物と同一物であると判定されてしまう。検出位置（Ｓ１，１）の立体物（先行車両ＬＶ１）と検出位置（Ｓ３，１）の立体物（先行車両ＬＶ２）は実際には同一物でない。つまり、同一物判定部１７ｃによる判定処理において、判定に誤りが生じている。

この点、実施の形態１に係る物体認識装置によれば、レーン傾き推定部１７ａによる推定処理により、傾き角度θが推定される（図３参照）。また、グルーピングエリアＧＡの設定処理により、立体物の各検出位置に設定される矩形領域ＲＡが、傾き角度θに応じて回転させられる（図４，図５参照）。従って、図６で説明した誤判定の発生を防ぐことが可能になる。

図７は、レーン形状・位置推定部１６による推定処理の後に、自レーンの推定位置と推定形状を基準としてグルーピングエリアＧＡが設定された場合の問題点を説明する図である。自レーンの推定位置と推定形状を基準としてグルーピングエリアＧＡが設定される場合は、立体物の各検出位置でのレーンの方向を考慮することができる。しかし、図７に一点鎖線で示すレーンの推定位置の、同図に破線で示すレーンの実際の位置からの誤差がある場合、グルーピングエリアＧＡの位置が、立体物の検出位置から離れることになる。

図７に示すグルーピングエリアＧＡ’’（Ｓ１，１）は、検出位置（Ｓ１，１）での自レーンの推定形状を基準として設定された領域である。図７に示すように、検出位置（Ｓ１，１）と、グルーピングエリアＧＡ’’（Ｓ１，１）の中心位置との間には隔たりがある。そのため、自レーンの推定位置の実際の位置からの誤差が大きい場合には、この隔たりが大きくなるので、グルーピングエリアＧＡ’’（Ｓ１，１）から検出位置（Ｓ１，１）が外れてしまう。そして、グルーピングエリアＧＡ’’（Ｓ１，１）から検出位置（Ｓ１，１）が外れた場合には、検出位置（Ｓ１，１）の立体物が、自レーン外の立体物として処理されてしまう。

この点、実施の形態１に係る物体認識装置によれば、立体物の検出位置を回転中心として傾き角度θだけ矩形領域ＲＡを回転させることで、この検出位置に対応するグルーピングエリアＧＡが設定される。従って、自レーンの推定位置の実際の位置からの誤差が大きい場合であっても、検出位置を略中心としてグルーピングエリアＧＡが設定される。具体的には、図７に破線で示すグルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）を、検出位置（Ｓ１，１）を略中心として設定することができる。よって、検出位置（Ｓ１，１）と、グルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）の中心位置との間に隔たりが生じるのを防ぐことができる。

図８は、実施の形態１に係る物体認識装置による第３の効果を説明する図である。説明の便宜上、図８の基準座標系には、先行車両ＬＶ１の前方を走行する先行車両ＬＶ３が立体物として描かれている。図８において、先行車両ＬＶ１および先行車両ＬＶ３の立体物情報は、「Ｓｅｎｓｏｒ １」によって検出されている。先行車両ＬＶ１および擁壁ＲＷ１の立体物情報は、「Ｓｅｎｓｏｒ ２」によって検出されている。

図８に示す「Ｓｅｎｓｏｒ １」および「Ｓｅｎｓｏｒ ２」は、ミリ波レーダー１３またはライダー１４である。ミリ波レーダー１３またはライダー１４によれば、ミリ波や光の回折等により、先行車両ＬＶ３をカメラ１５で直接的に捉えることができない場合でも、先行車両ＬＶ３の立体物情報を得ることができる。

実施の形態１に係る物体認識装置では、レーン形状・位置推定部１６による推定処理が地図データベース１２に基づいて行われる。そのため、ライダー１４からの立体物情報やカメラ１５の撮像情報に基づいた推定に比べて、自車両ＯＶの周囲のレーンの形状および位置の推定の精度を高めることができる。自車両ＯＶの周囲のレーンの形状および位置の推定の精度が高くなれば、同一物判定部１７ｃによる判定処理において、異なるレーンを走行する２つの立体物が同一物と誤判定されるのを抑えることが可能になる。

また、実施の形態１に係る物体認識装置では、レーン形状・位置推定部１６での推定処理の後、ミリ波レーダー１３またはライダー１４からの立体物情報が一旦得られれば、レーン傾き推定部１７ａおよびグルーピングエリア設定部１７ｂでの処理によって、グルーピングエリアＧＡの設定が行われる。具体的に、レーン傾き推定部１７ａによる推定処理が行われることで、図８に示す境界線ＢＬ上の位置ＮＰ（Ｓ１，２）が検出位置（Ｓ１，２）の最短投影位置として特定される。また、境界線ＢＬの位置ＮＰ（Ｓ１，２）における接線ＴＬ（Ｓ１，２）と、中央線ＣＬとのなす角度θ（Ｓ１，２）が、検出位置（Ｓ１，２）でのレーンの傾き角度θとして算出される。そして、グルーピングエリア設定部１７ｂによるグルーピングエリアＧＡの設定処理が行われることで、検出位置（Ｓ１，２）を略中心とするグルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，２）が設定される。従って、検出位置（Ｓ１，２）の立体物（先行車両ＬＶ３）の統合処理が可能になる。

なお、上記実施の形態１においては、異なる２種類の自律認識センサ、または、同一種類の２つの自律認識センサが、上記第１の発明の「第１検出装置」および「第２検出装置」に相当している。また、自律認識センサからＥＣＵ１０に送信される情報（より具体的には、ミリ波レーダー１３またはライダー１４からの立体物情報、または、カメラ１５からの撮像情報）が、上記第１の発明の「第１情報」または「第２情報」に相当している。また、立体物統合部１７が上記第１の発明の「物体統合部」に相当している。また、グルーピングエリア設定部１７ｂが、上記第１の発明の「判定領域設定部」に相当している。また、矩形領域ＲＡ（自律認識センサの特性に応じて誤差分の幅を追加した場合は、追加後の矩形領域ＲＡ）が、上記第１の発明の「第１所定範囲」および「第２所定範囲」に相当している。また、グルーピングエリアＧＡが、上記第１の発明の「判定領域」に相当している。

実施の形態２．
次に、図９乃至図１０を参照して本発明の実施の形態２について説明する。

１．物体認識装置の構成
図９は、本発明の実施の形態２に係る物体認識装置の構成を示すブロック図である。図９に示す物体認識装置２の構成は、図１に示した物体認識装置１の構成と基本的に共通する。共通構成の説明については省略する。本明細書においては、図１に示した物体認識装置１が搭載された車両と同様に、図９に示す物体認識装置２が搭載された車両を「自車両ＯＶ」ともいう。

図１に示した物体認識装置１と異なり、図９に示す物体認識装置２は、路側物判定部１８を備えている。路側物判定部１８は、ＥＣＵ２０が自車両ＯＶの周囲に存在する物体を認識する機能を実現するための構成である。路側物判定部１８は、ＥＣＵ２０内にハードウェアとして存在するものではなく、ＲＯＭに記憶されたプログラムがＣＰＵで実行されたときにソフトウェア的に実現される。

路側物判定部１８は、自レーンに隣接する路側帯（以下、「隣接路側帯」ともいう。）に路側物が存在するか否かを判定する判定処理を行う。路側物判定部１８による判定処理では、先ず、ＧＰＳ受信機１１からの現在位置情報に基づいて、自車両ＯＶの周囲の道路構造物の位置情報が地図データベース１２から読み出される。続いて、道路構造物の位置情報に基づいて、隣接路側帯に路側物が存在するか否かを判定する。路側物の存在の判定範囲は、自車両ＯＶよりも前方の所定距離に限定する。但し、この所定距離は、自車両ＯＶの走行速度や自律認識センサの特性に応じて延長または短縮してもよい。

隣接路側帯に路側物が存在すると判定された場合、グルーピングエリア設定部１７ｂは、矩形領域ＲＡの面積を狭くする処理を行ってグルーピングエリアＧＡを設定する。図１０は、グルーピングエリア設定部１７ｂによるグルーピングエリアＧＡの設定処理の一例を説明する図である。なお、説明の便宜上、図１０の基準座標系には、検出位置（Ｓ１，１）に対応するグルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）のみを示す。

図１０に示す例では、自レーンの左側に路側物（擁壁ＲＷ１）があると判定されている。そのため、グルーピングエリアＧＡの設定処理では、横方向の幅がＷ１＋Ｗ２で、長手方向の幅がＬ１＋Ｌ２の矩形領域ＲＡｍが設定される。図４に示した矩形領域ＲＡと比較すると分かるように、矩形領域ＲＡｍの左方向の幅Ｗ２は、右方向の幅Ｗ１よりも狭くなっている。この理由は、路側物があると判定された方向（つまり、左方向）の幅を狭くしたためである。設定処理では、このような矩形領域ＲＡｍが、検出位置（Ｓ１，１）を回転中心として傾き角度θ（Ｓ１，１）だけ回転させられる。矩形領域ＲＡｍを角度θ（Ｓ１，１）だけ回転させた後の領域が、検出位置（Ｓ１，１）に対応するグルーピングエリアＧＡ（Ｓ１，１）である。グルーピングエリアＧＡの設定処理では、他の検出位置に対応するグルーピングエリアＧＡが、何れも矩形領域ＲＡｍに基づいて設定される。

幅Ｗ２は、例えば、自レーンの推定幅の半分と所定幅の内の小さい方とする。自レーンの推定幅は、レーン形状・位置推定部１６による推定処理により得られる自レーンの推定形状に基づいて算出される。路側物の位置から当該路側物の位置に最も近いレーン区画線までの距離と、自レーンの推定幅の和の半分と上記所定幅の内の小さい方を幅Ｗ２とすることもできる。

３．実施の形態２に係る物体認識装置による効果
以上説明した実施の形態２に係る物体認識装置によれば、地図データベース１２から読み出した道路構造物の位置情報に基づいて、隣接路側帯に路側物が存在するか否かが判定される。そして、隣接路側帯に路側物が存在すると判定された場合は、その路側物の存在方向における矩形領域ＲＡの面積が狭くされる。従って、同一物判定部１７ｃによる判定処理での誤判定の発生を防いで、立体物統合部１７による統合処理の精度を高めることができる。

１，２ 物体認識装置
１１ ＧＰＳ受信機
１２ 地図データベース
１３ ミリ波レーダー
１４ ライダー
１５ カメラ
１６ レーン形状・位置推定部
１７ 立体物統合部
１７ａ レーン傾き推定部
１７ｂ グルーピングエリア設定部
１７ｃ 同一物判定部
１８ 路側物判定部
ＧＡ グルーピングエリア
ＬＶ１，ＬＶ２，ＬＶ３ 先行車両
ＯＶ 自車両
ＲＡ，ＲＡｍ 矩形領域
ＲＷ１ 擁壁
ＴＬ 接線
θ 傾き角度

Claims (2)

1. 自車両の周囲の第１物体に関する情報を第１情報として検出する第１検出装置と、
   前記自車両の周囲の第２物体に関する情報を第２情報として検出する第２検出装置と、
   前記第１情報および前記第２情報に基づいて、前記第１物体と前記第２物体が同一物体であるか否かの判定処理を行う物体統合部と、
   を備える物体認識装置であって、
   レーンの形状および位置に関するレーン情報を含む地図データベースを更に備え、
   前記物体統合部が、前記自車両の進行方向に対するレーンの傾き角度の推定処理を行うレーン傾き角度推定部と、前記判定処理に使用する判定領域を設定する設定処理を行う判定領域設定部と、を備え、
   前記推定処理が、
   前記第１情報から得られる前記第１物体の検出位置と、前記レーン情報と、に基づいて、前記第１物体の検出位置での前記進行方向に対するレーンの第１傾き角度を推定する処理、および、
   前記第２情報から得られる前記第２物体の検出位置と、前記レーン情報と、に基づいて、前記第２物体の検出位置での前記進行方向に対するレーンの第２傾き角度を推定する処理の少なくとも一方の処理であり、
   前記設定処理が、
   前記第１傾き角度および前記第２傾き角度のうちの一方が推定された場合、前記第１物体の検出位置を含む第１所定範囲、および、前記第２物体の検出位置を含む第２所定範囲を、前記推定された第１傾き角度および前記第２傾き角度のうちの一方と同じ角度だけそれぞれ回転させて、前記判定領域として設定し、
   前記第１傾き角度および前記第２傾き角度の両方が推定された場合、前記推定された第１所定範囲を前記第１傾き角度と同じ角度だけ回転させ、且つ、前記推定された第２所定範囲を前記第２傾き角度と同じ角度だけ回転させて、前記判定領域として設定する処理であることを特徴とする物体認識装置。
2. 前記地図データベースには、路側物に関する路側物情報が含まれ、
   前記自車両の位置および前記路側物情報に基づいて、前記自車両が走行するレーンに隣接する隣接路側帯に路側物が存在するか否かを判定する路側物判定部を更に備え、
   前記判定領域設定部が、前記隣接路側帯に路側物が存在すると判定された場合、前記設定処理において前記第１所定範囲および前記第２所定範囲を回転させる前に、前記第１所定範囲および前記第２所定範囲の前記隣接路側帯側の幅を狭くすることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。

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