JP6984355B2 - 物体情報取得装置 - Google Patents

Description

本発明は、複数のセンサを用いて車両外部の物体の情報を取得する物体情報取得装置に関する。

特開２００５−０３２０６３号公報には、センシング範囲が重複しない複数のセンサを用いて車両外部に存在する物体を検出する障害物検出装置が開示されている。この公報に開示された障害物検出装置は、１つのセンサのセンシング範囲内に存在する物体の挙動を観測し、観測した挙動に基づいて、１つのセンサと隣接する他のセンサとの間の死角内での物体の挙動を予測する。そして、物体が他のセンサのセンシング範囲内に入ってきたとき、予測に基づく物体の位置と、他のセンサで検出された物体の位置との間に差が生じている場合には、予測に用いるパラメータを補正する。

特開２００５−０３２０６３号公報 特開２００７−２４０３８４号公報 特開２０１７−０４０５３０号公報 特開２００６−０９０９５７号公報

上記公報に開示された障害物検出装置は、物体が１つのセンサのセンシング範囲と死角内とを移動し、他のセンサのセンシング範囲内に入ってきた後、予測結果との差を評価する。一般的に、物体がセンサのセンシング範囲内に進入した直後は、検出結果の精度が安定しない。十分な精度を得るためには、物体が他のセンサのセンシング範囲へ進入した後の数フレームの検出結果を取得してから、他のセンサの検出結果を用いる必要がある。このため、上記公報に開示された障害物検出装置では、異なるセンサのセンシング範囲間を物体が移動するとき、当該物体の情報を精度よく得ることができないおそれがある。

本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、複数のセンサを用いて車両外部の物体を観測する場合において、異なるセンサのセンシング範囲間を物体が移動するとき、当該物体の情報を精度よく安定して得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。

本発明に係る物体情報取得装置は、複数のセンサを用いて車両外部の物体の情報を取得する物体情報取得装置であって、第一観測部と、第二観測部と、信頼度取得部と、物体情報取得部とを備える。第一観測部は、第一センサのセンシング範囲内に存在する物体の少なくとも位置と速度とに関する第一物体情報を取得するように構成される。第二観測部は、第一センサのセンシング範囲と隣接する第二センサのセンシング範囲内に存在する物体の少なくとも位置と速度とに関する第二物体情報を取得するように構成される。信頼度取得部は、第一物体情報と第二物体情報のそれぞれの信頼度を取得するように構成される。物体情報取得部は、信頼度取得部で取得された信頼度に基づいて、信頼度のより高い情報が支配的になるように第一物体情報と第二物体情報とを合成し、第一物体情報と第二物体情報とが合成された１つの物体情報を取得するように構成される。

本発明に係る物体情報取得装置によれば、物体が第一センサのセンシング範囲と第二センサのセンシング範囲に跨って存在する場合や、物体が第一センサのセンシング範囲と第二センサのセンシング範囲との重複範囲に存在する場合、第一センサから得られる第一物体情報と第二センサから得られる第二物体情報とのうち信頼度のより高い方を支配的にして第一物体情報と第二物体情報とを合成することにより、物体が第二センサのセンシング範囲に進入した直後から、高い精度で安定した物体情報の取得が可能となる。

本発明の実施の形態に係る物体情報取得装置の構成を示す図である。 障害物情報算出部の内部処理の詳細を示すフローチャートである。 自車両に対して障害物となる車両が自車両の側方から前方へ追い越す事例を示す図である。 障害物情報算出部による障害物速度の算出の一例を示す図である。 障害物情報算出部による障害物速度の算出の別例を示す図である。 障害物情報算出部による障害物形状と障害物の位置の算出を模式図で説明する図である。 障害物情報算出部による障害物形状のうちの面積と障害物の位置の算出の詳細を示すフローチャートである。

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。

本発明の実施の形態に係る物体情報取得装置は、自動運転車両に用いられる。自動運転車両は複数の自律センサを備え、自律センサから得た車両外部の物体に関する情報に基づいて自律走行する。自律センサには、例えば、ミリ波レーダ、ライダー、カメラが含まれる。本明細書におけるセンサとは、これら自律センサを意味する。車両には複数のセンサが搭載されているが、ここでは、センシング範囲が隣接する二つのセンサに着目する。二つのセンサのうち、相対的に車両の前方をセンシングするセンサを第一センサと呼び、相対的に車両の後方をセンシングするセンサを第二センサと呼ぶものとする。第一センサと第二センサとは同一種類のセンサでもよいし異なる種類のセンサでもよい。

自動運転車両は、プロセッサとメモリとを備えるＥＣＵを備える。メモリに記憶されているプログラムがプロセッサで実行されることで、ＥＣＵには様々な機能が実現される。その機能の１つが物体情報取得装置としての機能である。図１は、本実施の形態に係る物体情報取得装置の構成を示す図である。この図に示すように、物体情報取得装置１０は、障害物第一観測部１８０と、障害物第二観測部１９０と、障害物情報演算装置１００とを備える。

障害物第一観測部１８０は、第一センサに接続されている。障害物第二観測部１９０は、第二センサに接続されている。障害物第一観測部１８０は、第一センサから出力される信号を用いて第一センサのセンシング範囲内に存在する障害物を観測する。障害物第一観測部１８０は、第二センサから出力される信号を用いて第二センサのセンシング範囲内に存在する障害物を観測する。なお、障害物第一観測部１８０は、請求項に規定された「第一観測部」に相当し、障害物第二観測部１９０は、請求項に規定された「第二観測部」に相当する。

障害物情報演算装置１００は、障害物第一観測部１８０で得られた第一センサのセンシング範囲内に存在する障害物に関する情報と、障害物第二観測部１９０で得られた第二センサのセンシング範囲内に存在する障害物に関する情報とを取得し、それら二つの情報に基づいて自動運転に用いる障害物情報を演算する。障害物情報演算装置１００は、障害物観測結果第一取得部１１０、障害物観測結果第二取得部１２０、障害物情報算出部１３０、及び障害物情報出力部１４０から構成される。

障害物観測結果第一取得部１１０は、障害物第一観測部１８０による障害物の観測結果を障害物情報として取得する。障害物観測結果第二取得部１２０は、障害物第二観測部１９０による障害物の観測結果を障害物情報として取得する。障害物情報とは、障害物に関する特徴量であって、障害物の位置、形状、面積、速度、加速度といった障害物の観測値と、それら観測値の信頼度とが含まれる。観測値の信頼度は、観測回数に読み替えることができる。なお、障害物観測結果第一取得部１１０で取得される障害物情報は、請求項における「第一物体情報」に相当し、障害物観測結果第二取得部１２０で取得される障害物情報は、請求項における「第二物体情報」に相当する。

障害物観測結果第一取得部１１０及び障害物観測結果第二取得部１２０で取得された各障害物情報は、障害物情報算出部１３０に入力される。ここでは、障害物はまず障害物第二観測部１９０で観測され、第二センサのセンシング範囲端に移動し、第一センサのセンシング範囲に進入することによって障害物第一観測部１８０でも観測されるようになったとの前提のもとで、障害物情報算出部１３０の機能に関する説明を行う。

障害物情報算出部１３０は、障害物第一観測部１８０で観測されたばかりの障害物に関する障害物情報と、障害物第二観測部１９０で観測されてきた障害物に関する障害物情報とを比較する。そして、二つの障害物情報の観測値間の偏差が所定の偏差範囲に入っている場合には、二つの障害物情報は互いに同一の障害物から得られた情報である、と判断する。最も簡易的な同一障害物の判断方法としては、障害物第二観測部１９０で観測されてきた複数の障害物の中で、障害物第一観測部１８０で観測されたばかりの障害物との相対距離が最も小さいものを同一障害物とみなすことが挙げられる。

障害物情報算出部１３０は、同一障害物から得られたと判断された二つの障害物情報の観測値の信頼度に応じて、出力用の障害物情報を算出する。例えば、障害物が第二センサのセンシング範囲と第一センサのセンシング範囲とに跨る場合、障害物第一観測部１８０で観測されたばかりの障害物に関する障害物情報よりも、障害物第二観測部１９０で観測されてきた障害物に関する障害物情報をより支配的に用いて、それら２つの障害物情報から出力用の障害物情報を算出する。障害物情報算出部１３０で算出された障害物情報は、障害物情報出力部１４０に入力されて障害物情報演算装置１００の出力値となる。障害物情報算出部１３０は、請求項に規定された「信頼度取得部」として機能するとともに、請求項に規定された「物体情報取得部」としても機能する。また、出力用の障害物情報は、請求項における「合成された１つの物体情報」に相当する。

図２は、障害物情報算出部１３０の内部処理の詳細を示すフローチャートである。ステップＳ２０１では、現時刻において観測されている障害物に関する障害物情報を障害物観測結果第一取得部１１０及び障害物観測結果第二取得部１２０から取り込む。ここでは解説の都合上、第一センサのセンシング範囲に存在する障害物が観測されたものとする。

続いてステップＳ２０２では、ステップＳ２０１で観測された障害物が過去に観測されたか否かを判定する。障害物第一観測部１８０による障害物の観測回数が１であれば、第一センサのセンシング範囲に初めて現れた障害物と考えることが可能である。もし過去に観測されたことがない新規障害物であれば、ステップＳ２０３に進み、過去に観測されたことのある障害物であれば、ステップＳ２０７に進む。

ステップＳ２０３では、障害物第二観測部１９０で観測された障害物のうち、障害物第一観測部１８０で観測された新規障害物との相対距離を探索し、最も近傍のものを近傍障害物として選択する。続いてステップＳ２０４では、近傍障害物が第二センサのセンシング範囲端に存在するか否か障害物の位置から判定する。もし近傍障害物が第二センサのセンシング範囲端にいなければ、障害物観測結果第一取得部１１０と障害物観測結果第二取得部１２０で取得された二つの障害物情報は異なる障害物によるものとして処理を終了する。

一方、近傍障害物が第二センサのセンシング範囲端に存在すれば、障害物観測結果第一取得部１１０と障害物観測結果第二取得部１２０で取得された二つの障害物情報は同一の障害物によるものとして処理Ａを実施し、出力用の障害物情報を算出する。処理Ａには、ステップＳ２０５の処理とステップＳ２０６の処理とが含まれる。ステップＳ２０５では、二つの障害物情報のそれぞれの信頼度に基づき、出力用の障害物情報のうち障害物の位置及び速度を算出する。その具体例については追って図４及び図５を用いて説明する。ステップＳ２０６では、出力用の障害物情報のうち障害物の形状を算出する。その具体例については追って図６及び図７を用いて説明する。

ステップＳ２０７では、前時刻で処理Ａを実施したか否か判定する。前時刻で処理Ａを実施している場合、ステップＳ２０８に進み、前時刻で処理Ａを実施していない場合には、処理を終了する。ステップＳ２０８では、障害物第一観測部１８０と障害物第二観測部１９０とで観測された同一障害物に対して、現時刻における障害物情報を入力として用いて処理Ａを実施する。

障害物情報算出部１３０による内部処理について、具体的な事例を用いて説明する。図３は、自車両４３０に対して障害物となる車両４４０が自車両４３０の側方から前方へ追い越す事例を示す図である。図３（ａ）、図３（ｂ）、図３（ｃ）、図３（ｄ）の順に時系列に並んでいる。ここでは、第一センサのセンシング範囲４００は自車両４３０の前方に設定され、第二センサのセンシング範囲４１０は自車両４３０の側方に設定されているとする。

図３（ａ）では、障害物４４０は第二センサのセンシング範囲４１０を移動している。障害物第一観測部１８０で観測される障害物情報は、障害物４４０の形状を表す矩形４５０と障害物速度４６０とで表される。障害物４４０の障害物情報は第二センサのセンシング範囲４１０において十分な信頼度をもって観測されている。

図３（ｂ）では、障害物４４０がさらに移動して、第二センサのセンシング範囲４１０の端にかかっている。障害物情報としては図３（ａ）に示す場合と同じく十分な信頼度をもっており、観測された矩形４５１及び障害物速度４６１は高い精度で安定したものである。

図３（ｃ）では、障害物４４０がさらに移動して、両センシング範囲４１０，４００を跨いでいる。第一センサのセンシング範囲４００では、障害物４４０の障害物情報として矩形４５３及び障害物速度４６３が得られる。矩形４５３及び障害物速度４６３は、障害物第一観測部１８０における観測回数は少なく、精度も安定性も低いためにその信頼度は低い。このため、自車両４３０が自らを操舵及び制動するための制御対象として、障害物第一観測部１８０で得られた障害物情報のみを利用することは困難である。

一方、第二センサのセンシング範囲４１０では、障害物４４０の障害物情報として矩形４５２と障害物速度４６２とが得られる。矩形４５２及び障害物速度４６２は、障害物第二観測部１９０でこれまでに観測されてきた障害物情報であるので、矩形４５３及び障害物速度４６３に比べて信頼度は高い。矩形４５３及び障害物速度４６３は第一センサのセンシング範囲４００にて観測されたばかりの状態であると判定されると、隣接する第二センサのセンシング範囲４１０で観測された障害物情報のうち、最も近傍の矩形４５２を矩形４５３と同一の障害物とする。このとき、障害物情報算出部１３０で算出される出力用の障害物速度は、障害物速度４６３より障害物速度４６２のほうが支配的な割合として合成される。

図３（ｄ）では、障害物４４０がさらに移動して、障害物４４０の障害物情報は第一センサのセンシング範囲４００のみで観測されている。図３（ｃ）に示す場合に比較して、障害物第一観測部１８０で得られた障害物情報の信頼度は高く、観測された矩形４５４及び障害物速度４６４は高い精度で安定したものである。障害物情報算出部１３０で算出される出力用の障害物速度としては、障害物速度４６４が参照される。

次に、障害物情報算出部１３０による障害物速度の算出について具体例を用いて説明する。図４は、障害物情報算出部１３０による障害物速度の算出の一例を示す図である。ここでは解説の都合上、移動する障害物が、あらかじめ障害物第二観測部１９０で速度を観測され、第二センサのセンシング範囲端に移動し、第一センサのセンシング範囲に進入した後、第一センサのセンシング範囲内を移動していくものとする。

図４において、ｗは障害物第一観測部１８０によって観測された障害物情報の信頼度を正規化した値である。ｗは信頼度の変化に応じて一次的に増加する関数を用いてもよいし、シグモイド曲線のような連続的で滑らかに増加する関数を用いてもよい。信頼度は、例えば、簡易的に観測回数を用いてもよいものとする。移動する障害物が障害物第二観測部１９０のみによって速度を観測されている状態ではｗ＝０であるため、障害物第二観測部１９０によって観測された障害物速度と、障害物情報算出部１３０で算出される出力用の障害物速度とは等しい。

移動する障害物が第二センサのセンシング範囲端に移動し、第一センサのセンシング範囲に進入したばかりのときは、ｗは１（正規化）に対して小さい値となる。この場合、障害物第一観測部１８０によって観測された障害物速度より、障害物第二観測部１９０によって観測された障害物速度のほうが支配的な割合として、二つの障害物速度が合成される。時系列的にｗが増加するに従い、二つの障害物速度から合成される障害物速度において、障害物第一観測部１８０によって観測された障害物速度のほうがより支配的な割合となる。障害物第一観測部１８０によって観測された障害物情報の信頼度が所定の値を超えたら、ｗ＝１となり、障害物第一観測部１８０によって観測された障害物速度と、障害物情報算出部１３０で算出される出力用の障害物速度とは等しくなる。

図５は、障害物情報算出部１３０による障害物速度の算出の別例を示す図である。図５に示す例では、前時刻に障害物情報算出部１３０で算出された出力用の障害物速度と、現時刻に障害物第一観測部１８０によって観測された障害物速度とがｗに応じて合成される。図５に示す例によれば、図４に示す例に対して、障害物情報算出部１３０で算出される障害物速度を障害物第一観測部１８０によって観測された障害物速度により滑らかに近づけることができる。

次に、障害物情報算出部１３０による障害物形状と位置の算出について具体例を用いて説明する。図６は、障害物情報算出部１３０による障害物の形状と障害物の位置の算出を模式図で説明する図である。ここでは解説の都合上、障害物は第一センサのセンシング範囲と第二センサのセンシング範囲とに跨って存在しているとする。つまり、障害物と二つのセンシング範囲とは前掲の図３（ｃ）に示す位置関係にあるとする。

図６では、障害物第二観測部１９０によって観測された障害物情報を以下のように表記している。なお、x2_sizeは第二センサのセンシング範囲に残っている障害物の大きさを表す矩形のｘ軸方向の長さ、y2_sizeは同矩形のｙ軸方向の長さである。
面積値: object_box_size(x2_size,y2_size)
中心座標: object_box_center(x2,y2)
方位角: yaw2

また、図６では、障害物第一観測部１８０によって観測された障害物情報を以下のように表記している。なお、x1_sizeは第一センサのセンシング範囲に進入した障害物の大きさを表す矩形のｘ軸方向の長さ、y1_sizeは同矩形のｙ軸方向の長さである。
面積値: object_box_size(x1_size,y1_size)
中心座標: object_box_center(x1,y1)
方位角: yaw1

障害物情報算出部１３０は、上記の情報を用いて、出力用の障害物情報とする障害物形状を算出する。まず、障害物形状のうち、方位角の算出について説明する。二つの障害物情報のそれぞれの中心座標(x1,y1)，(x2,y2)を用いると、障害物の方位角f_yawは、以下の式で表すことができる。
f_yaw = atan(√(x2-x1)²/√(y2-y1)²)

二つの障害物情報のそれぞれの信頼度を考慮することにより、二つの障害物情報のそれぞれの方位角yaw1，yaw2を相補的に用いて、方位角を算出することもできる。障害物第一観測部１８０によって観測された障害物情報の信頼度をｗとした場合、障害物の方位角f_yawは、以下の式で表すことができる。なお、ｗは信頼度の変化に応じて一次的に増加する関数を用いてもよいし、シグモイド曲線のような連続的で滑らかに増加する関数を用いてもよい。
f_yaw = w*yaw1 + (1-w)*yaw2

次に、障害物形状のうちの面積と障害物の位置の算出について説明する。図７は、障害物情報算出部１３０による障害物形状のうちの面積と障害物の位置の算出の詳細を示すフローチャートである。まず、ステップＳ３０１―Ｓ３０３では、障害物面積に係る横大きさf_y_sizeを算出する。横大きさf_y_sizeは、y1_sizeとy2_sizeの大小関係に従って選択する。具体的に説明すると、ステップＳ３０１では、y1_sizeがy2_sizeよりも大きいか否かを判定する。y1_sizeがy2_sizeよりも大きい場合、ステップＳ３０２において、y1_sizeを横大きさf_y_sizeとする。y1_sizeがy2_sizeよりも大きくない場合、ステップＳ３０３において、y2_sizeを横大きさf_y_sizeとする。

次に、ステップＳ３０４では、障害物面積に係る奥行に相当する縦大きさf_x_sizeを算出する。縦大きさf_x_sizeは、以下の式で表すことができる。ただし、length_of_object_box_centersは、図６に示す通り、二つの障害物情報の中心座標(x1,y1)，(x2,y2)間の距離と定義される。縦大きさf_x_sizeと横大きさf_y_sizeとの積が障害物面積となる。
f_x_size=length_of_object_box_centers + (x1_size + x2_size)/2

次に、ステップＳ３０５では、障害物の位置を表す障害物の中心座標を算出する。二つの障害物情報のそれぞれの中心座標(x1,y1)，(x2,y2)を用いると、障害物の中心座標f_object_center(x,y)は、以下の式で表すことができる。
(x,y) = ((x1+x2)/2,(y1+y2)/2)

なお、障害物面積の他の算出例として、二つの障害物情報のそれぞれのobject_box_sizeを包含する最小面積を障害物面積として算出してもよい。

１０ 物体情報取得装置
１００ 障害物情報演算装置
１１０ 障害物観測結果第一取得部
１２０ 障害物観測結果第二取得部
１３０ 障害物情報算出部
１４０ 障害物情報出力部
１８０ 障害物第一観測部
１９０ 障害物第二観測部

Claims (2)

1. 複数のセンサを用いて車両外部の物体の情報を取得する物体情報取得装置であって、
   第一センサのセンシング範囲内に存在する物体の少なくとも位置と速度とに関する第一物体情報を取得する第一観測部と、
   前記第一センサのセンシング範囲と隣接するが前記第一センサのセンシング範囲とは重ならない第二センサのセンシング範囲内に存在する物体の少なくとも位置と速度とに関する第二物体情報を取得する第二観測部と、
   前記第一物体情報と前記第二物体情報のそれぞれの信頼度を取得する信頼度取得部と、
   前記信頼度取得部で取得された信頼度に基づいて、信頼度のより高い情報が支配的になるように前記第一物体情報と前記第二物体情報とを合成し、前記第一物体情報と前記第二物体情報とが合成された１つの物体情報を取得する物体情報取得部と、
   を備えることを特徴とする物体情報取得装置。
2. 前記信頼度取得部は、前記第一センサのセンシング範囲と前記第二センサのセンシング範囲との境界付近において前記第一物体情報と前記第二物体情報とが取得される場合、前記第一物体情報と前記第二物体情報のうち観測回数の多い方の信頼度を高く観測回数が少ない方の信頼度を低くする
   ことを特徴とする請求項１に記載の物体情報取得装置。

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