JP7070307B2 - Detection device, mobile system, and detection method - Google Patents
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Description
本開示は、移動体から周辺の物体を検知する検知装置、検知装置を備えた移動体システム、及び検知方法に関する。 The present disclosure relates to a detection device for detecting a peripheral object from a moving body, a moving body system provided with the detecting device, and a detection method.
自動車又はAGV(自動搬送車)などの移動体に搭載され、移動体の周辺を監視する技術が提案されている(例えば特許文献1,2)。
A technique for mounting on a moving body such as an automobile or an AGV (automated guided vehicle) and monitoring the periphery of the moving body has been proposed (for example,
特許文献1は、自車両前方の障害物を認識する障害物認識装置を含んだ運転支援装置を開示している。特許文献1の障害物認識装置は、自車両に対する死角から出現する障害物を認識するために、自車両に対する死角領域を検出している。運転支援装置は、障害物認識装置の検出結果に基づき障害物に対する危険度を推定し、障害物に対する危険度が所定値よりも低いときは、障害物を回避誘導するための警告等を通知し、危険度が所定値よりも高いときは自車両を自動走行させるといった制御を行っている。
特許文献2は、自車両周辺の走行環境を的確に推定することを目的とした車両環境推定装置を開示している。特許文献2の車両環境推定装置は、自車両の周辺の他車両の挙動を検出し、当該車両の挙動に基づいて、自車両からの死角領域を走行する別の車両の存在を推定している。このような死角領域についての推定結果を、例えば自車両から先行する他車両の車速等の予測に用いることにより、自車両の運転制御が行われている。
特許文献1では、死角領域の検出結果に基づき推定された危険度が、所定値よりも高いか低いかの判定によって、運転支援の各種制御が行われている。危険度を判定する基準が死角外の周辺環境に拘わらず所定値であり、従来技術では、死角中の物体が自車両の走行の障害となり難いと考えられる周辺環境の状況下であっても、過剰な運転制御を生じる危険度の誤判定を招来していた。
In
本開示の目的は、移動体の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる検知装置、検知方法及び移動体システムを提供することにある。 An object of the present disclosure is a detection device, a detection method, and a moving body system capable of suppressing an excessive misjudgment of a degree of danger when detecting an object against a blind spot in the surrounding environment of the moving body and determining the degree of danger. Is to provide.
本開示の一態様に係る検知装置は、移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する装置である。検知装置は、検出部と、制御部とを備える。検出部は、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。制御部は、検出部を制御する。制御部は、検出部の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域を検知し、死角領域の検知結果に基づいて、死角領域に関する危険度を判定する。制御部は、検知された死角領域と移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、危険度の判定基準を緩和する。 The detection device according to one aspect of the present disclosure is a device that detects an object in the surrounding environment including the path of a moving body. The detection device includes a detection unit and a control unit. The detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment. The control unit controls the detection unit. The control unit detects a blind spot area indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit, and determines the degree of danger regarding the blind spot area based on the detection result of the blind spot area. When the object exists at the confluence point where the detected blind spot area and the path of the moving object meet, the control unit relaxes the criterion for determining the degree of danger.
本開示の一態様に係る移動体システムは、上記の検知装置と、移動体に搭載され、検知装置による危険度の判定結果に応じた動作を実行する制御装置とを備える。 The mobile body system according to one aspect of the present disclosure includes the above-mentioned detection device and a control device mounted on the mobile body and executing an operation according to a determination result of a degree of danger by the detection device.
本開示の一態様に係る検知方法は、移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する装置である。本方法は、検出部が、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップと、制御部が、検出部の検出結果に基づき、周辺環境における死角を示す死角領域を検知するステップと、制御部が、死角領域の検知結果に基づいて、死角領域に関する危険度を判定するステップとを含む。さらに、本方法は、死角領域と移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、制御部は、危険度の判定基準を緩和するステップを含む。 The detection method according to one aspect of the present disclosure is a device for detecting an object in the surrounding environment including the path of a moving body. In this method, the detection unit detects the distance information indicating the distance from the moving object to the surrounding environment, and the control unit detects the blind spot area indicating the blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit. And the step that the control unit determines the degree of danger regarding the blind spot area based on the detection result of the blind spot area. Further, the present method includes a step in which the control unit relaxes the criterion for determining the degree of danger when the object is present at the confluence where the blind spot region and the path of the moving body meet.
本開示に係る検知装置、移動体システム、及び検知方法によると、移動体の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。 According to the detection device, the moving body system, and the detection method according to the present disclosure, it is possible to suppress an excessive misjudgment of the degree of danger when detecting an object against a blind spot in the surrounding environment of the moving body and determining the degree of danger. Can be done.
以下、添付の図面を参照して本開示に係る検知装置及び方法、並びに移動体システムの実施の形態を説明する。なお、以下の各実施形態において、同様の構成要素については同一の符号を付している。 Hereinafter, the detection device and method according to the present disclosure, and the embodiment of the mobile system will be described with reference to the accompanying drawings. In each of the following embodiments, the same reference numerals are given to the same components.
(適用例)
本開示に係る検知装置及び方法、並びに移動体システムが適用可能な一例について、図1,2を用いて説明する。図1は、本開示に係る検知装置1の適用例を説明するための図である。図2は、本適用例における合流地点に物体が存在する場合を例示する図である。
(Application example)
The detection device and method according to the present disclosure, and an example to which the mobile system can be applied will be described with reference to FIGS. 1 and 2. FIG. 1 is a diagram for explaining an application example of the
本開示に係る検知装置1は、例えば車載用途に適用可能であり、自動車等の移動体において移動体システムを構成する。図1では、検知装置1が搭載された車両2の走行状態を例示している。本適用例に係る移動体システムは、例えば、検知装置1を用いて走行中の自車両2の周りで移り変わる周辺環境を監視する。周辺環境は、例えば自車両2周辺に存在する建物及び電柱などの構造物、並びに歩行者及び他車両などの動体といった各種物体を含む。
The
図1の例では、交差点3近傍における構造物の壁31によって、自車両2から監視可能な範囲が遮られ、死角が生じている。死角は、自車両2等の移動体から、周辺環境に応じて幾何学的に直接視できない場所を示す。本例において、自車両2から死角となる領域である死角領域R1には、横道から交差点3に接近する別の車両4が存在している。上記のような場合、死角からの車両4と自車両2とが、出会い頭に衝突するような事態が懸念される。
In the example of FIG. 1, the
そこで、本実施形態の検知装置1は、例えば車両4のように死角領域R1に内在する物体(以下「死角物体」という場合がある)の検知を実行して、死角物体4の検知結果に基づき危険度を判定する。危険度は、例えば自車両2と死角物体4とが衝突を起こす可能性に関する。検知装置1は、危険度の判定結果に基づいて、出会い頭の衝突等を回避させる警告のための運転支援或いは運転制御の各種制御を行うことができる。
Therefore, the
図2は、図1と同様の周辺環境において前方車両5が存在する場合を例示している。前方車両5は、自車両2が進行する進路において、自車両2よりも前方を走行し、交差点3に位置している。交差点3においては、死角領域R1を含む横道が自車両2の進路に合流し、前方車両5の位置は、死角領域R1の真横になっている。本適用例において、交差点3は合流地点の一例であり、前方車両5は同地点に存在する物体の一例である。
FIG. 2 illustrates a case where the vehicle in
以上のような前方車両5は、例えば死角領域R1中の車両4の運転者に視認される結果として、死角物体(車両)4に注意喚起を促すこととなる。このことから、自車両2と死角物体4との出会い頭の衝突する危険度、或いは死角物体4が自車両の走行の障害になる可能性は、前方車両5がない場合(図1参照)よりも低いと考えられる。このような場合に前方車両5がない場合と同様の危険度の判定基準を用いると、実際には警告が不要な状況であっても上記制御が為されるといった、過剰な警告等を招来してしまうことが考えられる。
As a result of the above-mentioned
そこで、本実施形態の検知装置1は、前方車両5のように、死角領域R1と自車両2との合流地点である交差点3に位置する物体が存在する場合に、危険度の判定基準を緩和する。これにより、自車両2の周辺環境の状況に応じて危険度の誤判定を抑制して、過剰な警告等を回避でき、自車両2の運転を円滑にすることができる。
Therefore, the
(構成例)
以下、検知装置1を備えた移動体システムの構成例としての実施形態を説明する。
(Configuration example)
Hereinafter, an embodiment as a configuration example of a mobile system including the
(実施形態1)
実施形態1に係る移動体システムの構成および動作について、以下説明する。
(Embodiment 1)
The configuration and operation of the mobile system according to the first embodiment will be described below.
1.構成
本実施形態に係る移動体システムの構成を、図3を用いて説明する。図3は、本システムの構成を例示するブロック図である。
1. 1. Configuration The configuration of the mobile system according to the present embodiment will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a block diagram illustrating the configuration of this system.
本システムは、図3に例示するように、検知装置1と、車両制御装置20とを備える。本実施形態の検知装置1は、レーダ11と、カメラ12と、制御部13とを備える。また、例えば検知装置1は、記憶部14と、ナビゲーション機器15と、車載センサ16とを備える。車両制御装置20は、自車両2に搭載された各種の車載機器を含み、例えば運転支援又は自動運転に用いられる。本実施形態において、レーダ11及びカメラ12は、それぞれ距離情報を検出する検出部の一例である。
As illustrated in FIG. 3, this system includes a
検知装置1において、レーダ11は、例えば、送信機11aと、受信機11bと、レーダ制御回路11cとを備える。レーダ11は、例えば自車両2の走行方向における前方(図1参照)に向けて信号の送受信を行うように、自車両2のフロントグリル又はフロントガラス等に設置される。
In the
送信機11aは、例えば可変指向性を有するアンテナ(フェイズドアレイアンテナ等)、及び当該アンテナに物理信号Saを外部送信させる送信回路などを含む。物理信号Saは、例えばミリ波、マイクロ波、ラジオ波、及びテラヘルツ波のうちの少なくとも1つを含む。
The
受信機11bは、例えば可変指向性を有するアンテナ、及び当該アンテナにより外部から波動信号Sbを受信する受信回路などを含む。波動信号Sbは、物理信号Saの反射波を含むように、物理信号Saと同様の波長帯に設定される。なお、送信機11aと受信機11bとは、例えば共用のアンテナを用いてもよく、一体的に構成されてもよい。
The
レーダ制御回路11cは、送信機11a及び受信機11bによる信号の送受信を制御する。レーダ制御回路11cは、例えば制御部13からの制御信号により、レーダ11による信号の送受信を開始したり、送信機11aから物理信号Saを放射する方向を制御したりする。また、レーダ制御回路11cは、送信機11aから周辺環境に物理信号Saを放射させ、受信機11bの受信結果において、物理信号Saの反射波を示す波動信号Sbを検出する。
The
レーダ11は、例えばCW(連続波)方式またはパルス方式などの変調方式に従って動作し、外部の物体の距離、方位および速度等の計測を行う。CW方式は、2波CW方式、FM-CW方式及びスペクトル拡散方式などを含む。パルス方式は、パルスドップラー方式であってもよいし、チャープ信号のパルス圧縮或いはPN系列のパルス圧縮を用いてもよい。レーダ11は、例えばコヒーレントな位相情報制御を用いる。レーダ11は、インコヒーレントな方式を用いてもよい。
The
カメラ12は、例えば自車両2においてレーダ11から物理信号Saを放射可能な範囲と重畳する範囲を撮像可能な位置に設置される。例えば、カメラ12は、例えば自車両2前方(図1参照)に向けて、自車両2フロントガラス等に設置される。検知装置1における死角は、カメラ12の設置位置を幾何学的な基準としてもよいし、レーダ11の設置位置を基準としてもよい。
The
カメラ12は、設置位置から外部の画像を撮像して、撮像画像を生成する。カメラ12は、撮像画像を示す画像データを制御部13に出力する。カメラ12は、例えばRGB-Dカメラ、ステレオカメラ、又は距離画像センサである。カメラ12は、本実施形態における測距部(或いは監視部)の一例である。
The
制御部13は、CPU、RAM及びROM等を含み、情報処理に応じて各構成要素の制御を行う。制御部13は、例えば、ECU(電子制御ユニット)により構成される。制御部13は、記憶部14に格納されたプログラムをRAMに展開し、RAMに展開されたプログラムをCPUにより解釈及び実行する。このように実現されるソフトウェアモジュールとして、例えば、制御部13は、死角推定部131、死角物体計測部132および危険度判定部133を実現する。各部131~133については後述する。
The
記憶部14は、制御部13で実行されるプログラム、及び各種のデータ等を記憶する。例えば、記憶部14は、後述する構造情報D1を記憶する。記憶部14は、例えば、ハードディスクドライブ又はソリッドステートドライブを含む。また、RAM及びROMは、記憶部14に含まれてもよい。
The
上記のプログラム等は、可搬性を有する記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体は、コンピュータその他装置、機械等が記録されたプログラム等の情報を読み取り可能なように、当該プログラム等の情報を、電気的、磁気的、光学的、機械的又は化学的作用によって蓄積する媒体である。検知装置1は、当該記憶媒体からプログラム等を取得してもよい。
The above programs and the like may be stored in a portable storage medium. The storage medium stores the information of the program or the like by electrical, magnetic, optical, mechanical or chemical action so that the information of the program or the like recorded by the computer or other device, the machine or the like can be read. It is a medium. The
ナビゲーション機器15は、例えば地図情報を格納するメモリ、及びGPS受信機を含む測距部(監視部)の一例である。車載センサ16は、自車両2に搭載された各種センサであり、例えば車速センサ、加速度センサ、及びジャイロセンサなどを含む。車載センサ16は、自車両2の速度、加速度および角速度などを検出する。
The
以上のような構成は一例であり、検知装置1は上記の構成に限られない。例えば、検知装置1は、ナビゲーション機器15及び車載センサ16を備えなくてもよい。また、検知装置1の制御部13は、上記各部131~133を別体で実行する複数のハードウェア資源で構成されてもよい。制御部13は、CPU、MPU、GPU、マイコン、DSP、FPGA、ASIC等の種々の半導体集積回路で構成されてもよい。
The above configuration is an example, and the
車両制御装置20は、本実施形態における移動体システムの制御装置の一例である。車両制御装置20は、例えば、車両駆動部21、及び報知器22を含む。車両駆動部21は、例えばECUで構成され、自車両2の各部を駆動制御する。例えば、車両駆動部21は、自車両2のブレーキを制御し、自動ブレーキを実現する。
The
報知器22は、画像又は音などにより、ユーザに各種情報を報知する。報知器22は、例えば自車両2に搭載された液晶パネル又は有機ELパネルなどの表示装置である。報知器22は、警報等を音声出力する音声出力装置であってもよい。
The
2.動作
以上のように構成される移動体システム及び検知装置1の動作について、以下説明する。
2. 2. Operation The operation of the mobile system and the
本実施形態に係る移動体システムは、例えば自車両2の運転中に、周辺環境を監視するように、検知装置1を動作させる。本システムの車両制御装置20は、検知装置1による検知結果に基づき、自車両2の運転支援又は自動運転等のための各種制御を行う。
The mobile system according to the present embodiment operates the
本実施形態の検知装置1は、例えばカメラ12において自車両2周辺の画像を撮像して、自車両2の周辺環境を監視する。検知装置1の死角推定部131は、例えば監視結果の各種距離を示す距離情報などに基づき、現在の周辺環境において死角が推定される領域の有無を逐次、検知する。
The
検知装置1において、死角推定部131により死角が発見されると、死角物体計測部132は、レーダ11を用いて死角領域R1の内部状態を計測する。自車両2のレーダ11から放射される物理信号Saは、波動的な性質を有することから、多重の反射或いは回折等を起こして死角領域R1中の死角物体4に到り、さらに自車両2にまで戻って来るという伝搬を生じ得ると考えられる。本実施形態の検知方法は、上記のように伝搬する波を活用して、死角物体4を検知する。
When the blind
本実施形態の危険度判定部133は、死角物体計測部132の計測結果に基づいて、死角領域R1に内在し得る死角物体4についての危険度を判定する。危険度判定部133は、危険度の判定基準となるしきい値を動的に変更可能である。危険度は、例えば死角物体4と自車両2間の衝突等の可能性が考えられる程度を示す。
The danger
例えば、警告を要すると考えられる危険度が検知装置1において判定されると、本システムは、報知器22によって運転者等に報知したり、車両駆動部21によって自動ブレーキ等の安全性を高めるための車両制御を実行したりすることができる。本システムにおける検知装置1の動作の詳細を、以下説明する。
For example, when the
2-1.検知装置の動作
本実施形態に係る検知装置1の動作について、図4~7を用いて説明する。
2-1. Operation of Detection Device The operation of the
図4は、本実施形態に係る検知装置1の動作を説明するためのフローチャートである。図4のフローチャートに示す各処理は、検知装置1の制御部13によって実行される。本フローチャートは、例えば車両2の運転中に、所定の周期で開始される。
FIG. 4 is a flowchart for explaining the operation of the
まず、制御部13は、カメラ12から1又は複数フレームの撮像画像を取得する(S1)。ステップS1において、制御部13は、撮像画像として距離画像を取得してもよいし、取得した撮像画像に基づき距離画像を生成してもよい。距離画像は、周辺環境を監視するための各種距離を示す距離情報の一例である。
First, the
次に、制御部13は、取得した撮像画像に画像解析を行って(S2)、現在の自車両2の周辺環境に関する構造情報D1を生成する。構造情報D1は、周辺環境における種々の物体構造を示す情報であり、例えば、各種構造物までの距離を含む。また、制御部13は、ステップS2において死角推定部131としても動作し、取得した撮像画像において死角を検知するための画像解析も行う。図5に、ステップS2の解析対象の画像を例示する。
Next, the
図5は、例えば距離画像として自車両2から撮像されており(S1)、交差点3近傍で複数の構造物による壁31,32を映している。本例では、自車両2近傍の壁31の遮蔽により、当該壁31よりも奥側に死角領域R1が存在している。また、死角領域R1よりも奥側の壁32が、自車両2に対向している。以下、壁31を「遮蔽壁」といい、壁32を「対向壁」という。遮蔽壁31と対向壁32との間には、死角領域R1と外部との境界が形成される(図1参照)。
FIG. 5 is taken from the
ステップS2において、制御部13は、例えば構造情報D1として距離画像における各種壁31,32の距離値を画素毎に抽出し、記憶部14に保持する。図5の場合の距離値は、方向d1に沿って自車両2側から遮蔽壁31の分、連続的に変化しながら、遮蔽壁31の端部から対向壁32に到ると不連続に変化することとなる。制御部13は、上記のような距離値の変化を解析して、死角領域R1の存在を推定できる。
In step S2, the
図4に戻り、死角推定部131としての制御部13は、例えば画像解析による推定結果に従って、現在の自車両2の周辺環境に、死角領域R1が検知されたか否かを判断する(S3)。制御部13は、死角領域R1が検知されなかったと判断すると(S3でNO)、例えば周期的にステップS1~S3の処理を繰り返す。
Returning to FIG. 4, the
制御部13は、死角領域R1が検知されたと判断すると(S3でYES)、死角物体計測部132としての処理を実行する(S4~S6)。本実施形態では、レーダ11の波動信号Sbにおける多重反射波を活用して、死角領域R1中の死角物体4を計測する死角物体計測部132の処理例を以下、説明する。
When the
死角物体計測部132としての制御部13は、まず、死角領域R1に向けて物理信号Saを放射するように、レーダ11を制御する(S4)。図6(a),(b)に、それぞれ死角物体4がない場合とある場合におけるステップS4の物理信号Saの伝搬経路を例示する。
The
ステップS4において、制御部13は、例えば図5の解析結果に基づいて、レーダ11から死角領域R1の境界近傍の対向壁32に物理信号Saを放射させる。図6(a)の例において、自車両2のレーダ11からの物理信号Saは、横道の死角領域R1を介して対向壁32と反対側の壁35との間で反射を繰り返し、多重反射波として伝搬している。図6(a)の例では、死角物体4がないことに対応して、多重反射波は自車両2に向かって来ない。
In step S4, the
一方、図6(b)の例では、死角物体4が存在することから、レーダ11からの物理信号Saは、各々の壁32,33に加えて死角物体4でも反射して、自車両2に向かう多重反射波Rb1となり得る。よって、レーダ11で受信される波動信号Sbには、死角物体4の情報を有する多重反射波Rb1の信号成分が含まれることとなる。
On the other hand, in the example of FIG. 6B, since the
ステップS4において、レーダ11は、物理信号Saを放射すると共に波動信号Sbを受信して、物理信号Saの反射波に基づく各種計測を行う。制御部13は、レーダ11から計測結果を取得する(S5)。
In step S4, the
制御部13は、レーダ11の計測結果に基づいて、死角物体の検知処理を行う(S6)。多重反射波Rb1(図6(b))の信号成分は、ドップラーシフト、位相及び伝搬時間により、反射元の死角物体4の速度および伝搬経路の長さに応じた情報を有している。死角物体の検知処理(S6)は、このような信号成分を解析することにより、多重反射波Rb1を反射した死角物体4の速度及び位置等を検知する。ステップS6の処理の詳細については後述する。
The
次に、制御部13は危険度判定部133として動作し、死角物体4の検知結果(S6)に基づいて危険度の判定処理を行う(S7)。危険度の判定処理は、例えば、検知された位置及び速度等から死角物体4が自車両2に接近することに対する警告の要否を決定するための危険度を判定する。
Next, the
本実施形態における危険度の判定処理(S7)は、例えば前方車両5が存在する場合(図2)には危険度の判定基準を緩和するように、判定に用いるしきい値を動的に調整する。ステップS6において死角物体4の動き、距離、種類及び形状等の情報が検知される場合、ステップS7ではこれらの情報を用いて危険度が判定されてもよい。ステップS7の処理の詳細については後述する。
In the danger degree determination process (S7) in the present embodiment, for example, when the vehicle in
次に、制御部13は、危険度の判定結果(S7)に応じて、車両制御装置20に各種の制御信号を出力する(S8)。例えば、ステップS7において警告を要すると判定された場合、制御部13は、報知器22に警告を報知させたり、車両駆動部21を制御したりするための制御信号を生成する。
Next, the
制御部13は、例えば制御信号を出力する(S8)と、図4のフローチャートに示す処理を終了する。
When, for example, the
以上の処理によると、検知装置1は自車両2の周辺監視を行いながら(S1~S3)、死角が発見されると(S3でYES)、死角物体4についての危険度を判定し(S7)、各種のアクションを行うことができる(S8)。
According to the above processing, the
以上の処理では、周辺監視にカメラ12を用いたが、ナビゲーション機器15を用いてもよい。本変形例を図7に示す。ナビゲーション機器15は、例えば図7に示すように、自車両2の周辺環境の地図情報D2において、自車両2までの各種距離を計算し、自車両2の現在位置を監視する。制御部13は、以上のようなナビゲーション機器15の監視結果を、図4の各種処理に用いることができる。制御部13は、ナビゲーション機器15の監視結果に基づいて、例えば地図情報D2中の構造物30に基づき、構造情報D1を取得したり、死角領域R1を検知したりすることができる(S2)。また、制御部13は、図4の処理において適宜、車載センサ16の検出結果を用いてもよい。
In the above processing, the
2-2.死角物体の検知処理
死角物体の検知処理(図4のS6)について、図8~10を用いて説明する。
2-2. Blind spot object detection process The blind spot object detection process (S6 in FIG. 4) will be described with reference to FIGS. 8 to 10.
図8は、死角物体の検知処理の実験を説明するための図である。図8(a)は、本実験の実験環境の構造情報D1を示す。図8(b)は、死角物体4がない場合のレーダ11の計測結果を示す。図9は、図8の実験において死角物体がある場合を例示する図である。図9(a)は、死角物体4がある場合のレーダ11の計測結果を示す。図9(b)は、死角物体4から推定される多重反射波の伝搬経路を例示する。
FIG. 8 is a diagram for explaining an experiment of detection processing of a blind spot object. FIG. 8A shows the structural information D1 of the experimental environment of this experiment. FIG. 8B shows the measurement result of the
本実験は、図8(a)に示すように、交差点を有する通路において行われた。図8(b),8(a)における濃淡は、淡いほどレーダ11で得られた信号強度が強いことを示している。
This experiment was performed in a passage having an intersection, as shown in FIG. 8 (a). The shades in FIGS. 8 (b) and 8 (a) indicate that the lighter the color, the stronger the signal strength obtained by the
本実験においては、死角物体4がない状態では、図8(b)に示すように、4m付近に強いピークP1が確認された。ピークP1は、レーダ11に対向する対向壁P1からの反射波を示している。また、図8(b)では、その他各壁32,33からの反射波によるピークP2,P3がそれぞれ確認できる。
In this experiment, in the absence of the
一方、死角物体4を置いた状態では、図9(a)に示すように、対向壁32よりも遠い7m付近に、強いピークP4が現れた。同ピークP4の方位は、レーダ11から対向壁32の奥側に見える。以上の距離と方位から、当該ピークP4が、対向壁32による反射を経て死角物体4から反射した成分が主となっていることが分かる(図9(b)参照)。即ち、レーダ11の計測結果におけるピークP4までの距離と方位に基づいて、死角物体4を波源とするピークP4を検知できることが確認された。
On the other hand, in the state where the
以上のような死角物体4の信号成分の解析は、周辺環境の構造情報を用いることにより、死角物体4の有無及び位置等をより精度良く検知できる。以下、本実施形態における死角物体の検知処理の一例を、図10を用いて説明する。
In the analysis of the signal component of the
図10は、本実施形態における死角物体の検知処理を例示するフローチャートである。図10のフローチャートによる処理は、図4のステップS6において、死角物体計測部132として動作する制御部13によって実行される。
FIG. 10 is a flowchart illustrating the blind spot object detection process in the present embodiment. The process according to the flowchart of FIG. 10 is executed by the
まず、制御部13は、図4のステップS5において取得したレーダ11の計測結果の信号から、死角物体の解析対象とする信号成分を抽出するために、周辺環境からの反射波を示す環境成分を除去する(S11)。ステップS11の処理は、例えばステップS2で取得された構造情報を用いて行われる。
First, the
例えば、図8(b)の例の各ピークP1,P2,P3は、通路の構造情報D1(図8(b))において各々対応する壁31,32,33からの反射波を示す環境成分として、予め推定可能である。制御部13は、構造情報D1を参照して各種構造物での反射波を予測して、レーダ11の計測結果(例えば図9(a))から予測結果の環境成分を差し引く(S11)。これにより、通路等の環境下の構造物による反射波の影響を低減し、死角の物体の信号成分のみを強調し易くできる。
For example, each peak P1, P2, P3 in the example of FIG. 8B is an environmental component showing reflected waves from the corresponding
次に、制御部13は、環境成分の除去により得られた信号成分に基づいて、死角物体4を検知するための信号解析を行う(S12)。ステップS12の信号解析は、周波数解析、時間軸上の解析、空間分布および信号強度等の各種の解析を含んでもよい。
Next, the
制御部13は、信号解析の解析結果に基づいて、例えば死角の対向壁32の向こう側に波源が観測されるか否かを判断し(S13)、これによって、死角物体4の有無を検知する。例えば、図9(a)の例においてピークP4は、対向壁32よりも通路の奥側を波源としており、通路の構造から環境成分として予測されない位置にある。このことから、当該ピークP4は、死角内を波源とする波が、多重反射したことに起因すると推定できる。つまり、制御部13は、検知済みの死角の方位に、対向壁32を超える距離で反射波が観測される場合、死角物体4があると判定できる(ステップS13でYES)。
Based on the analysis result of the signal analysis, the
制御部13は、死角の対向壁32の向こう側に波源が観測されると判断した場合(S13でYES)、多重反射による屈曲が推定される伝搬経路に応じて、死角物体4までの距離および速度といった各種の状態変数を計測する(S14)。例えば、制御部13は、構造情報D1において死角部分の道幅(死角領域R1の幅)を示す情報を用いることによって、例えば図9(b)に示すように、信号成分から分かる死角物体4までの経路長を折り返すように補正して、より実際の位置に近い死角物体4の位置を算出することができる。
When the
制御部13は、死角物体4の測量を行うと(S14)、図4のステップS6の処理を終了する。その後、制御部13は、検知された死角物体4についての危険度の判定処理(図4のS7)を実行する。
When the
また、制御部13は、死角の対向壁32の向こう側に波源が観測されないと判断した場合(S13でNO)、特に測量を行わずに、本処理を終了する。この場合、制御部13は、図4のステップS7以降の処理を省略してもよい。
Further, when the
以上の処理によると、レーダ11の物理信号Saにおける多重反射の性質に基づき死角領域R1内部で生じた信号成分を利用して、死角物体4を検知することができる。
According to the above processing, the
ここで、死角物体4の情報を有する信号成分は微弱であり、死角外の見えている物体からの反射波も存在する中で検出することとなるため、検出及び推定が難しいと考えられる。また、死角物体4までの実際の距離と信号の伝搬経路の長さが異なるため、実際の距離を推定し難いとも考えられる。これに対して、周辺環境の構造情報D1を用いることにより、受信波を解析する前提条件を絞り込んだり(S11)、推定精度を高めたりすることができる(S14)。
Here, the signal component having the information of the
例えば、ステップS11において、制御部13は、構造情報D1における死角近傍の交差点までの距離を参照して、交差点との直線距離に対する信号の往復伝搬時間以下で得られる受信波の信号成分を除去する。このような受信波は直接反射波(即ち反射1回の波)であり、死角物体4の情報を含まないことから、解析対象から除外することができる。また、制御部13は、自車両2から見た死角の方位角に基づいて、死角から到来する反射波と他の角度から到来する反射波とを分離することもできる。
For example, in step S11, the
ステップS11の処理は、必ずしも周辺環境の構造情報D1を用いなくてもよい。例えば、制御部13は、時間軸に沿って得た信号から、自車両2の位置変化を差し引いて、解析対象を動体に制限してもよい。本処理は、ステップS12の信号解析において行われてもよい。
The process of step S11 does not necessarily have to use the structural information D1 of the surrounding environment. For example, the
以上のステップS12において、制御部13は、解析対象の信号成分において、動体に反射したことによるドップラーシフト、或いは人間や自転車など特有の所作の揺らぎといった、特定の物体の所作により現れる特徴があるか否かを解析してもよい。また、制御部13は、空間的に広がりを持った面計測の信号分布が、自動車、自転車、人間などの特有の分布を持っているか、或いは反射強度により自動車大の金属体による反射が含まれるか等を解析してもよい。以上のような解析は、適宜組み合わせて行われてもよいし、個々を明示的に解析する代わりに、機械学習を用いて多次元の特徴量として解析されてもよい。
In step S12 above, does the
2-3.危険度の判定処理
本実施形態における危険度の判定処理(図4のS7)は、死角領域R1の検出結果に基づいて、死角物体4が検知されることにより、死角物体4についての危険度を判定する。この際、前方車両5(図2)等の周辺環境の状況に応じて、危険度のしきい値が動的に調整される。ステップS7の処理の詳細を、図11~12を用いて説明する。
2-3. Danger level determination process The risk level determination process (S7 in FIG. 4) in the present embodiment determines the risk level of the
図11は、危険度の判定処理を例示するフローチャートである。図12は、危険度の判定処理を説明するための図である。図11のフローチャートによる処理は、図4のステップS7において、危険度判定部133として動作する制御部13によって実行される。
FIG. 11 is a flowchart illustrating the risk determination process. FIG. 12 is a diagram for explaining a risk degree determination process. The process according to the flowchart of FIG. 11 is executed by the
まず、制御部13は、ステップS6における死角物体4の検知結果に基づいて、危険度指数Dを算出する(S21)。危険度指数Dは、検知された死角物体4と自車両2との間の衝突に関する危険度を判定するための指標を示す。例えば図12に示すように、死角物体4が自車両2に近付く速度v1が、危険度指数Dに設定できる。
First, the
また、制御部13は、自車両2の周辺環境において死角領域R1が合流する合流地点に、物体が存在するか否かを判断する(S22)。ステップS22の処理は、例えば図4のステップS2の解析結果に基づき行われる。例えば、制御部13は、距離画像あるいは構造情報D1において交差点3等の合流地点を特定し、特定した合流地点に動体が位置するか否かを検知することにより、ステップS22の判断を行う。
Further, the
例えば、図1に例示する状況では、自車両2の進路と死角領域R1との合流地点である交差点3に、前方車両5のような他の車両等は特に存在していない(図2参照)。このような状況では、制御部13は、死角の合流地点に物体が存在しないと判断する(S22でNO)。一方、図2に例示する状況では、死角の合流地点である交差点3に、前方車両5が位置していることから、制御部13は、死角の合流地点に物体が存在すると判断する(S22でYES)。
For example, in the situation illustrated in FIG. 1, other vehicles such as the vehicle in
制御部13は、死角の合流地点に物体が存在しないと判断すると(S22でNO)、危険度を判定するためのしきい値Vaを、通常レベルに設定する(S23)。しきい値Vaの通常レベルは、例えば注意喚起が特に為されていない通常の状態の死角物体4に関して警告が必要となる危険度指数Dの大きさを考慮して設定される。
When the
制御部13は、算出した危険度指数Dが、設定したしきい値Vaを超えるか否かを判断する(S25)。例えば、D=v1の場合に危険度指数Dがしきい値Vaを上回ると、制御部13は、ステップS25で「YES」に進む。
The
制御部13は、危険度指数Dがしきい値Vaを超えると判断したとき(S25でYES)、危険度の判定結果として、例えば警告フラグを「ON」に設定する(S26)。警告フラグは、死角物体4に関する警告の有無を「ON/OFF」で管理するフラグであり、記憶部14に記憶される。
When the
一方、制御部13は、危険度指数Dがしきい値Vaを超えないと判断したとき(S25でNO)、警告フラグを「OFF」に設定する(S27)。
On the other hand, when the
また、制御部13は、死角の合流地点に物体が存在すると判断すると(S22でYES)、しきい値Vaを、通常レベルではなく緩和レベルに設定する(S24)。しきい値Vaの緩和レベルは、死角物体4が注意喚起された状態であることから、例えば死角物体4に関する警告が必要となる判定基準を、通常レベルよりも緩和するレベルである。
Further, when the
例えばD=v1の場合、しきい値Vaの緩和レベルは、しきい値Vaの通常レベルよりも大きい値に設定される。この場合、制御部13は、死角物体4の速度v1が、通常レベルよりも大きいしきい値Vaを上回るか否かに応じて危険度を判定し(S25)、警告フラグを「ON」又は「OFF」に設定する(S26,S27)。
For example, when D = v 1 , the relaxation level of the threshold value Va is set to a value larger than the normal level of the threshold value Va. In this case, the
制御部13は、以上のように警告フラグを設定すると(S26,S27)、危険度の判定処理(図4のS7)を終了して、ステップS8の処理に進む。
When the warning flag is set as described above (S26, S27), the
以上の処理によると、死角物体4が自車両2或いは交差点3に近付く危険度が、対応する危険度指数Dに応じて判定される。例えば、警告フラグに応じた2値判定が行われる。警告フラグが「ON」のとき、制御部13は、報知器22に警告させたり、車両駆動部21に特定の制御を行わせたりすることができる(図4のS8)。
According to the above processing, the risk of the
この際、前方車両5のように死角の合流地点に物体が存在する状況になると、しきい値Vaが通常レベルから緩和レベルに変更される(S22~S24)。これにより、前方車両5等によって死角物体4には注意喚起が為されている影響を考慮して、死角物体4の速度が通常レベルよりも大きくても緩和レベルよりも小さい場合を、警告せずに許容することができる。なお、ステップS22~S24の処理の実行時は特に限定されず、例えばステップS21以前にステップS22~S24が行われてもよい。
At this time, when an object exists at the confluence of blind spots such as the vehicle in
また、危険度の判定処理は2値判定に限らず、例えば警告の不要時に注意喚起の有無を判定する3値判定が行われてもよい。例えば、自車両2に対する注意喚起用のしきい値Vb(<Va)を用いて、制御部13が、ステップS25で「NO」に進んだときにD>Vbか否かを判断してもよい。
Further, the risk determination process is not limited to the binary determination, and for example, a three-value determination for determining the presence or absence of a warning when a warning is unnecessary may be performed. For example, using the threshold value Vb (<Va) for calling attention to the
以上の処理において、危険度指数Dは速度v1に限らず、死角物体4に関する種々の状態変数により設定可能であり、例えば速度v1の代わりに加速度dv1/dtに設定されてもよい。
In the above processing, the risk index D is not limited to the velocity v1 and can be set by various state variables related to the
また、危険度指数Dは、自車両2と死角物体4との間の距離Lに設定されてもよい。距離Lは、小さいほど自車両2と死角物体4間の衝突に関する危険度が高いと考えられる。そこで、例えばステップS25において、制御部13は、危険度指数D(=L)がしきい値Vaを下回るときに「YES」に進み、下回らないときには「NO」に進んでもよい。
Further, the risk index D may be set to the distance L between the
上記の場合、しきい値Vaの緩和レベルは、例えば通常レベルよりも小さい値に設定される。これにより、前方車両5等が存在する場合に死角物体4には注意喚起が為されている影響を考慮して、緩和レベルよりも大きい範囲内で死角物体4までの距離Lが通常レベルよりも小さい場合を許容でき、警告等を省略することができる。
In the above case, the relaxation level of the threshold value Va is set to a value smaller than, for example, a normal level. As a result, the distance L to the
また、危険度指数Dは、各種の状態変数の組み合わせによって設定されてもよい。このような一例の危険度指数Dを次式(1)に示す。
D=|(L1-v1Δt)+(L0-v0Δt)| …(1)
上式(1)において、L1は、基準位置P0から死角物体4までの距離である(図12)。基準位置P0は、例えば交差点の中心など、死角物体4と自車両2との衝突が想定される位置に設定される。Δtは、所定の時間幅であり、例えば自車両2が基準位置P0に到達するまでにかかることが予測される時間幅の近傍に設定される。L0は、基準位置P0から自車両2までの距離である。v0は、自車両2の速度であり、車載センサ16等から取得可能である。
Further, the risk index D may be set by a combination of various state variables. The risk index D of such an example is shown in the following equation (1).
D = | (L 1 − v 1 Δt) + (L 0 − v 0 Δt) |… (1)
In the above equation (1), L 1 is the distance from the reference position P0 to the blind spot object 4 (FIG. 12). The reference position P0 is set to a position where a collision between the
上式(1)の危険度指数Dは、時間幅Δtの経過後に推定される、死角物体4と基準位置P0間の距離と、基準位置P0と自車両2間の距離との総和である(図12)。上式(1)によると、危険度指数Dが所定値よりも小さくなると、自車両2と死角物体4とが同時に基準位置P0に到達する可能性が充分に高いといった推定が行える。このような推定に対応する危険度の判定として、上式(1)の場合、制御部13はD=Lの場合と同様に、危険度指数Dがしきい値Vaを下回るときステップS25で「YES」に進み、下回らないとき「NO」に進んでもよい。このような危険度指数Dに対してしきい値Vaを動的に調整することにより、危険度の判定を精度良くすることができる。
The risk index D in the above equation (1) is the sum of the distance between the
また、危険度指数Dは、以下の式(2)又は式(2’)のように設定されてもよい。
D=L1-v1Δt …(2)
D=|L1-v1Δt| …(2’)
上記の各式(2),(2’)では、例えばΔt=L0/v0に設定される。時間幅Δtは、自車両2の速度v0の変動或いは基準位置P0の見積誤差などを考慮した許容範囲内で設定されてもよい。
Further, the risk index D may be set as the following equation (2) or equation (2').
D = L 1 − v 1 Δt… (2)
D = | L 1 -v 1 Δt | ... (2')
In each of the above equations (2) and (2'), for example, Δt = L 0 / v 0 is set. The time width Δt may be set within an allowable range in consideration of the fluctuation of the speed v0 of the own vehicle 2 or the estimation error of the reference position P0.
式(2)の危険度指数Dが所定値よりも小さいとき(負値を含む)、自車両2が基準位置P0に到達する前に死角物体4が自車両2前方を横切る可能性が充分に高いと推定できる。また、式(2’)の危険度指数D(式(2)の場合の絶対値)が所定値よりも小さいとき、自車両2と死角物体4とが同時に基準位置P0に存在する可能性が充分に高いと推定できる。以上のような推定に対応して、制御部13は、式(2)又は式(2’)の危険度指数Dを用いて、式(1)の場合と同様に危険度の判定を行うことができる。
When the risk index D of the equation (2) is smaller than a predetermined value (including a negative value), there is a sufficient possibility that the
また、以上のような危険度の判定処理において、しきい値Vaの緩和レベル及び通常レベルは、例えば自車両2及び死角物体4の状態に応じて、動的に変更されてもよい。例えば、上述したL0が小さかったり、dv0/dt又はdv1/dtが大きかったり、或いは死角物体4が人間と推定される場合、危険度の判定をより厳格に行うべきと考えられる。そこで、このような場合が検知されると、制御部13は、例えば上式(1)の危険度指数Dに対して、しきい値Vaを大きくしてもよい。
Further, in the above-mentioned risk determination process, the relaxation level and the normal level of the threshold value Va may be dynamically changed according to, for example, the states of the
3.まとめ
以上のように、本実施形態に係る検知装置1は、移動体の一例である自車両2の周辺環境における物体を検知する。検知装置1は、検出部としてのレーダ11及びカメラ12と、制御部13とを備える。検出部11,12は、自車両2から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。制御部13は、検出部11,12を制御して、検出結果を解析する。制御部13は、検出部11,12の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域R1を検知し、死角領域R1の検知結果に基づいて、死角領域R1に関する危険度を判定する(S7)。制御部13は、検知された死角領域R1と自車両2の進路とが合流する合流地点(例えば交差点3)に物体(例えば前方車両5)が存在する場合、危険度の判定基準を緩和する(S24)。
3. 3. Summary As described above, the
以上の検知装置1によると、死角の合流地点に物体が存在する場合には危険度の判定基準を緩和することにより、自車両2の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。
According to the
本実施形態の検知装置1において、制御部13は、検出部の検出結果に基づいて、死角領域R1の中の物体を検知し(S6)、死角領域R1の中の死角物体4の検知結果に応じて、危険度を判定する(S7)。これにより、死角物体4に応じた危険度を判定することができる。
In the
本実施形態の検知装置1において、レーダ11は、自車両2から周辺環境に、波の特性を有する物理信号Saを放射して、放射した物理信号Saの反射波に応じて距離情報を検出する。制御部13は、レーダ11の検出結果において、死角領域R1から到達する波の成分を含んだ波動信号Sbに基づいて、死角物体4を検知する。これにより、レーダ11からの物理信号Saにおける波の特性を活用して、自車両2から周辺環境における死角の中に存在する物体を検知することができる。活用する波は多重反射波に限らず、回折波或いは透過波を含んでもよい。
In the
本実施形態の検知装置1において、制御部13は、周辺環境において死角領域R1を検知したとき、検知した死角領域R1に向けて物理信号Saを放射するように、レーダ11を制御する(S4)。これにより、死角領域R1近傍に物理信号Saを集中させ、死角領域R1の中の死角物体4から多重反射波Rb1等を得やすくすることができる。なお、レーダ11からの物理信号Saは必ずしも死角領域Raに集中させなくてもよく、例えば、レーダ11が検出可能な範囲に適時、物理信号Saを放射してもよい。
In the
本実施形態の検知装置1は、周辺環境の物体構造を示す構造情報D1を記憶する記憶部14をさらに備える。制御部13は、構造情報D1を参照し、レーダ11の検出結果において死角領域R1から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、死角物体4を検知する(S6)。構造情報D1を用いることにより、死角物体4の検知を精度良くすることができる。
The
本実施形態の検知装置1において、制御部13は、カメラ12の検出結果に基づき構造情報D1を生成して、記憶部14に保持する(S2)。構造情報D1を逐次、生成して、死角物体4を精度良く検知することができる。
In the
本実施形態の検知装置1において、制御部13は、死角物体4の検知結果に基づいて、危険度に対応する危険度指数Dを算出し(S21)、算出した危険度指数Dとしきい値Vaとを比較して、危険度を判定する(S25)。制御部13は、交差点3等の合流地点に物体が存在する場合、危険度の判定基準を緩和するようにしきい値Vaを調整する(S22,S24)。しきい値Vaの調整により、過剰な危険度の誤判定を簡単に抑制できる。
In the
本実施形態の検知装置1において、制御部13は、検出部の検出結果に基づいて、合流地点に物体が存在するか否かを判断し(S22)、合流地点に物体が存在すると判断したとき(S22でYES)、危険度の判定基準を緩和する(S24)。当該判断により、過剰な危険度の誤判定を適確に抑制できる。
In the
本実施形態の検知装置1において、検出部は、カメラ12、レーダ11、及びナビゲーション機器15のうちの少なくとも一つを含む。各種検出部によって距離情報を検出し、自車両2の周辺監視を行うことができる。
In the
本実施形態に係る移動体システムは、検知装置1と、車両制御装置20とを備える。車両制御装置20は、自車両2に搭載され、検知装置1による危険度の判定結果に応じた動作を実行する。移動体システムは、検知装置1により、自車両2の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。
The mobile system according to the present embodiment includes a
本実施形態に係る検知方法は、自車両2等の移動体の進路を含む周辺環境における物体を検知する方法である。本方法は、検出部が、移動体から周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップS1,S2を含む。本方法は、制御部13が、検出部の検出結果に基づいて、周辺環境における死角を示す死角領域R1を検知するステップS3~S6と、死角領域R1の検知結果に基づいて、死角領域R1に関する危険度を判定するステップS7とを含む。さらに、本方法は、死角領域R1と移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、制御部13は、危険度の判定基準を緩和するステップS24を含む。
The detection method according to the present embodiment is a method for detecting an object in the surrounding environment including the path of a moving body such as the
本実施形態において、以上の検知方法を制御部13に実行させるためのプログラムが提供される。本実施形態の検知方法によると、自車両2等の移動体の周辺環境における死角に対して物体を検知して危険度を判定する際に過剰な危険度の誤判定を抑制することができる。
In the present embodiment, a program for causing the
(他の実施形態)
上記の実施形態1では、死角物体4の検知に多重反射波を活用したが、多重反射波に限らず、例えば回折波が活用されてもよい。本変形例について、図13を用いて説明する。
(Other embodiments)
In the above-described first embodiment, the multiple reflected wave is utilized for detecting the
図13では、レーダ11からの物理信号Saが遮蔽壁31において回折し、死角物体4に到達している。また、死角物体4における反射波は、遮蔽壁31において回折し、回折波Sb2として自車両2に戻って来ている。例えば、本実施形態の制御部13は、図4のステップS4において、遮蔽壁31で回り込みを生じるように、レーダ11からの放射する物理信号Saの波長および方位を制御する。
In FIG. 13, the physical signal Sa from the
例えば可視光よりも波長が大きい物理信号Saを用いることによって、直進性の高い可視光等では各種の遮蔽物の存在により幾何学的に到達し得ない領域にも、信号を到達させることができる。また、死角物体4となり得る車両や人間などは通常丸みを帯びた形状をしていること等から、当該信号は完全反射的な経路だけではなく、放射された自車両2が存在する方向へも反射する。このような反射波が遮蔽壁31に対して回折現象を起こして伝搬することにより、解析対象の信号成分として回折波Sb2をレーダ11に受信させることができる。
For example, by using a physical signal Sa having a wavelength larger than that of visible light, it is possible to make the signal reach a region that cannot be geometrically reached due to the presence of various obstacles such as visible light having high straightness. .. In addition, since vehicles and humans that can be
回折波Sb2の信号成分は死角物体4までの伝搬経路の情報と移動速度に応じたドップラー情報を有している。よって、同信号成分を信号解析することにより、実施形態1と同様に、信号成分の伝搬時間、位相及び周波数の情報から死角物体4の位置及び速度を計測可能である。この際、回折波Sb2の伝搬経路も、遮蔽壁31までの距離或いは各種の構造情報D1により、推定可能である。また、多重反射と回折が組み合わされた伝搬経路も適宜、推定でき、このような波の信号成分が解析されてもよい。
The signal component of the diffracted wave Sb2 has information on the propagation path to the
上記の各実施形態では、レーダ11とカメラ12等とにより検出部及び測距部が別体で構成される例を説明したが、検出部及び測距部は、一体的に構成されてもよい。本変形例について、図14を用いて説明する。
In each of the above embodiments, an example in which the detection unit and the distance measuring unit are separately configured by the
図14は、検知装置1の変形例を説明するためのフローチャートである。実施形態1の検知装置1は、カメラ12により周辺監視を行った(図4のS1~S3)。本変形例の検知装置1は、レーダ11によって、図4のS1~S3と同様の周辺監視を行う(S1A~S3A)。
FIG. 14 is a flowchart for explaining a modification of the
また、本変形例において死角が発見されると(S3AでYES)、制御部13は、例えばレーダ11の帯域を切替え制御し、死角で回り込みし易い帯域を用いる(S4A)。この場合、ステップS6では回折波を活用した信号解析が行われる。一方、ステップS1A~S3Aでは、直線性が高い帯域を用いて、レーダ11の周辺監視における解像度を良くすることができる。
Further, when a blind spot is found in this modification (YES in S3A), the
また、上記の各実施形態では、検出部の一例をしてレーダ11、カメラ12及びナビゲーション機器15を説明した。本実施形態の検出部はこれらに限らず、例えばLIDARであってもよい。検出部から放射する物理信号Saは、例えば赤外線であってもよい。また、検出部は、ソナーであってもよく、物理信号Saとして超音波を放射してもよい。これらの場合、検出部が受信する波動信号Sbは、対応する物理信号Saと同様に設定される。
Further, in each of the above embodiments, the
また、上記の各実施形態では、レーダ11及びカメラ12が自車両2前方に向けて設置される例を説明したが、レーダ11等の設置位置は特に限定されない。例えば、レーダ11等は、自車両2後方に向けて配置されてもよく、例えば移動体システムは駐車支援に用いられてもよい。
Further, in each of the above embodiments, the example in which the
また、上記の各実施形態において、検知装置1は、検出部からの物理信号Saによる波の特性を活用して、死角物体4の検知を行った。本実施形態において、死角物体4を検知する方法は、必ずしも上記の方法に限らず、各種の方法を採用してもよい。死角領域R1の中の物体4が各種の情報に基づき推定されてもよい。この場合であっても、推定結果に対して危険度の判定処理を、上記各実施形態と同様に行うことができる。
Further, in each of the above embodiments, the
また、上記の各実施形態において、検知装置1は、死角物体4の検知を行った。本実施形態の検知装置1は、死角物体4の検知を行わずに、死角に関する危険度の判定を行ってもよい。例えば、危険度の判定処理は、死角領域R1の検出結果を用いて行われてもよく、検出された死角領域R1のサイズ、形状あるいは位置関係などの各種情報に基づき適宜、危険度指数Dが算出されてもよい。この場合であっても、死角の合流地点における物体の存在に応じて危険度の判定基準を緩和することにより、危険度の誤判定を抑制できる。例えば、特に検知されていない死角物体4が仮に存在したとしても、前方車両5等により注意喚起された状態を結果的に反映して、過剰な警告等を回避できる。
Further, in each of the above embodiments, the
また、上記の各実施形態では、移動体の一例として自動車を例示した。検知装置1が搭載される移動体は、特に自動車に限定されず、例えばAGVであってもよい。例えば、検知装置1は、AGVの自動走行時に周辺監視を行い、死角中の物体を検知してもよい。
Further, in each of the above embodiments, an automobile is exemplified as an example of a moving body. The moving body on which the
(付記)
以上のように、本開示の各種実施形態について説明したが、本開示は上記の内容に限定されるものではなく、技術的思想が実質的に同一の範囲内で種々の変更を行うことができる。以下、本開示に係る各種態様を付記する。
(Additional note)
As described above, the various embodiments of the present disclosure have been described, but the present disclosure is not limited to the above contents, and various changes can be made within substantially the same technical idea. .. Hereinafter, various aspects of the present disclosure will be added.
本開示に係る第1の態様は、移動体(2)の進路を含む周辺環境における物体を検知する検知装置である。前記検知装置は、検出部(11,12)と、制御部(13)とを備える。前記検出部は、前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する。前記制御部は、前記検出部を制御する。前記制御部は、前記検出部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知し(S3)、前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域に関する危険度を判定する(S7)。前記制御部は、検知された死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、前記危険度の判定基準を緩和する(S24)。 The first aspect according to the present disclosure is a detection device that detects an object in the surrounding environment including the path of the moving body (2). The detection device includes a detection unit (11, 12) and a control unit (13). The detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment. The control unit controls the detection unit. The control unit detects a blind spot region indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit (S3), and determines the degree of danger regarding the blind spot region based on the detection result of the blind spot region. (S7). When the object exists at the confluence point where the detected blind spot region and the path of the moving body meet, the control unit relaxes the criterion for determining the degree of danger (S24).
第2の態様では、第1の態様の検知装置において、前記制御部は、前記検出部の検出結果に基づいて、前記死角領域の中の物体を検知し(S6)、前記死角領域の中の物体の検知結果に応じて、前記危険度を判定する(S7)。 In the second aspect, in the detection device of the first aspect, the control unit detects an object in the blind spot region based on the detection result of the detection unit (S6), and the control unit in the blind spot region. The degree of danger is determined according to the detection result of the object (S7).
第3の態様では、第2の態様の検知装置において、前記検出部は、前記移動体から前記周辺環境に、波の特性を有する物理信号を放射して、放射した物理信号の反射波に応じて前記距離情報を検出する。前記制御部は、前記検出部の検出結果において、前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号に基づいて、前記死角領域の中の物体を検知する。 In the third aspect, in the detection device of the second aspect, the detection unit radiates a physical signal having wave characteristics from the moving body to the surrounding environment, and responds to the reflected wave of the radiated physical signal. The distance information is detected. The control unit detects an object in the blind spot region based on a wave signal including a wave component arriving from the blind spot region in the detection result of the detection unit.
第4の態様では、第3の態様の検知装置において、前記制御部は、前記周辺環境において前記死角領域を検知したとき、検知した死角領域に向けて前記物理信号を放射するように、前記検出部を制御する(S4)。 In the fourth aspect, in the detection device of the third aspect, when the control unit detects the blind spot area in the surrounding environment, the detection unit emits the physical signal toward the detected blind spot area. The unit is controlled (S4).
第5の態様では、第3又は第4の態様の検知装置において、前記周辺環境の物体構造を示す構造情報(D1)を記憶する記憶部(14)をさらに備える。前記制御部は、前記構造情報を参照し、前記検出部の検出結果において前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、前記死角領域中の物体を検知する(S6)。 In the fifth aspect, the detection device of the third or fourth aspect further includes a storage unit (14) for storing structural information (D1) indicating the object structure of the surrounding environment. The control unit refers to the structural information, analyzes a wave signal including a wave component arriving from the blind spot region in the detection result of the detection unit, and detects an object in the blind spot region (S6). ..
第6の態様では、第2~第5のいずれかの態様の検知装置において、前記制御部は、前記死角領域の中の物体の検知結果に基づいて、前記危険度に対応する危険度指数(D)を算出し(S21)、算出した危険度指数としきい値とを比較して、前記危険度を判定する(S25)。前記制御部は、前記合流地点に物体が存在する場合、前記危険度の判定基準を緩和するように前記しきい値を調整する(S22,S24)。 In the sixth aspect, in the detection device according to any one of the second to fifth aspects, the control unit has a risk index (a risk index corresponding to the risk level) based on the detection result of an object in the blind spot region. D) is calculated (S21), and the calculated risk index is compared with the threshold value to determine the risk (S25). When an object is present at the confluence, the control unit adjusts the threshold value so as to relax the criterion for determining the degree of danger (S22, S24).
第7の態様では、第1~第6のいずれかの態様の検知装置において、前記制御部は、前記検出部の検出結果に基づいて、前記合流地点に物体が存在するか否かを判断し、前記合流地点に物体が存在すると判断したとき、前記危険度の判定基準を緩和する。 In the seventh aspect, in the detection device of any one of the first to sixth aspects, the control unit determines whether or not an object exists at the confluence point based on the detection result of the detection unit. When it is determined that an object exists at the confluence, the criterion for determining the degree of danger is relaxed.
第8の態様では、第1~第7のいずれかの態様の検知装置において、前記検出部は、カメラ、レーダ、LIDAR、及びナビゲーション機器のうちの少なくとも一つを含む。 In the eighth aspect, in the detection device of any one of the first to seventh aspects, the detection unit includes at least one of a camera, a radar, a lidar, and a navigation device.
第9の態様は、第1~第8のいずれかの態様の検知装置と、制御装置(20)とを備える移動体システムである。前記制御装置は、前記移動体に搭載され、前記検知装置による前記危険度の判定結果に応じた動作を実行する。 A ninth aspect is a mobile system including the detection device according to any one of the first to eighth aspects and the control device (20). The control device is mounted on the moving body and executes an operation according to the determination result of the degree of danger by the detection device.
第10の態様は、移動体(2)の進路を含む周辺環境における物体を検知する検知方法である。本方法は、検出部が、前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップ(S1,S2)を含む。本方法は、制御部(13)が、前記検出部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域(R1)を検知するステップ(S3)と、前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域に関する危険度を判定するステップ(S7)とを含む。さらに、本方法は、前記死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に物体が存在する場合、前記制御部は、前記危険度の判定基準を緩和するステップ(S24)を含む。 A tenth aspect is a detection method for detecting an object in the surrounding environment including the path of the moving body (2). The method includes steps (S1, S2) in which the detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment. In this method, the control unit (13) is based on the step (S3) of detecting the blind spot region (R1) indicating the blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit, and the detection result of the blind spot region. The step (S7) for determining the degree of danger with respect to the blind spot region is included. Further, in the present method, when an object exists at a confluence point where the blind spot region and the path of the moving body meet, the control unit includes a step (S24) of relaxing the determination criterion of the degree of danger.
第11の態様は、第10の態様の検知方法を制御部に実行させるためのプログラムである。 The eleventh aspect is a program for causing the control unit to execute the detection method of the tenth aspect.
1 検知装置
11 レーダ
12 カメラ
13 制御部
14 記憶部
15ナビゲーション機器
2 自車両
20 車両制御装置
1
Claims (11)
前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出する検出部と、
前記検出部を制御する制御部とを備え、
前記制御部は、
前記検出部の検出結果に基づいて、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知し、
前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域の中に位置する第1物体に関する危険度を判定し、
前記制御部は、検知された死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に位置する第2物体が存在する場合、前記第1物体に関する前記危険度の判定基準を、前記第2物体が存在しない場合よりも緩和する
検知装置。 A detection device that detects objects in the surrounding environment, including the path of a moving object.
A detection unit that detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment, and
A control unit that controls the detection unit is provided.
The control unit
Based on the detection result of the detection unit, the blind spot area indicating the blind spot in the surrounding environment is detected.
Based on the detection result of the blind spot area , the degree of danger regarding the first object located in the blind spot area is determined.
When there is a second object located at the confluence where the detected blind spot region and the path of the moving body meet, the control unit determines the degree of danger of the first object as the second object. A detector that relaxes more than if it does not exist .
前記検出部の検出結果に基づいて、前記死角領域の中の前記第1物体を検知し、
前記死角領域の中の前記第1物体の検知結果と、前記合流地点における前記第2物体の有無に応じた前記判定基準とに基づいて、前記第1物体に関する前記危険度を判定する
請求項1に記載の検知装置。 The control unit
Based on the detection result of the detection unit, the first object in the blind spot region is detected.
Claim 1 for determining the degree of danger of the first object based on the detection result of the first object in the blind spot region and the determination criteria according to the presence or absence of the second object at the confluence. The detection device described in.
前記制御部は、前記検出部の検出結果において、前記死角領域から到達する波の成分を含んだ波動信号を解析して、前記死角領域の中の前記第1物体を検知する
請求項2に記載の検知装置。 The detection unit radiates a physical signal having wave characteristics from the moving body to the surrounding environment, and detects the distance information according to the reflected wave of the radiated physical signal.
The second aspect of the present invention, wherein the control unit analyzes a wave signal including a wave component arriving from the blind spot region in the detection result of the detection unit to detect the first object in the blind spot region. Detection device.
請求項3に記載の検知装置。 The detection device according to claim 3, wherein the control unit controls the detection unit so as to radiate the physical signal toward the detected blind spot region when the blind spot region is detected in the surrounding environment.
前記制御部は、前記構造情報を参照し、前記波動信号において前記物体構造における反射及び/又は回折を介して前記死角領域から到達する波の成分を解析して、前記死角領域中の前記第1物体を検知する
請求項3又は4に記載の検知装置。 Further, a storage unit for storing structural information indicating the object structure of the surrounding environment is provided.
The control unit refers to the structural information, analyzes the component of the wave arriving from the blind spot region via reflection and / or diffraction in the object structure in the wave signal , and analyzes the component of the wave arriving from the blind spot region, and the first unit in the blind spot region. 1 The detection device according to claim 3 or 4, which detects an object.
前記死角領域の中の前記第1物体の検知結果に基づいて、前記危険度に対応する危険度指数を算出し、
算出した危険度指数としきい値とを比較して、前記危険度を判定し、
前記制御部は、前記合流地点に前記第2物体が存在する場合、前記危険度の判定基準を緩和するように前記しきい値を調整する
請求項2~5のいずれか1項に記載の検知装置。 The control unit
Based on the detection result of the first object in the blind spot region, the risk index corresponding to the risk is calculated.
The calculated risk index is compared with the threshold value to determine the risk, and the risk is determined.
The detection according to any one of claims 2 to 5, wherein the control unit adjusts the threshold value so as to relax the determination criterion of the degree of danger when the second object is present at the confluence. Device.
前記合流地点に前記第2物体が存在しないと判断したとき、前記危険度の判定基準を緩和せず、
前記合流地点に前記第2物体が存在すると判断したとき、前記危険度の判定基準を緩和する
請求項1~6のいずれか1項に記載の検知装置。 The control unit determines whether or not the second object exists at the confluence based on the detection result of the detection unit.
When it is determined that the second object does not exist at the confluence, the criteria for determining the degree of danger are not relaxed.
The detection device according to any one of claims 1 to 6, wherein when it is determined that the second object exists at the confluence, the criterion for determining the degree of danger is relaxed.
請求項1~7のいずれか1項に記載の検知装置。 The detection device according to any one of claims 1 to 7, wherein the detection unit includes at least one of a radar, a lidar, a camera, and a navigation device.
前記移動体に搭載され、前記検知装置による前記危険度の判定結果に応じた動作を実行する制御装置と
を備える移動体システム。 The detection device according to any one of claims 1 to 8, and the detection device.
A moving body system including a control device mounted on the moving body and performing an operation according to a determination result of the degree of danger by the detection device.
検出部が、前記移動体から前記周辺環境までの距離を示す距離情報を検出するステップと、
制御部が、前記検出部の検出結果に基づき、前記周辺環境における死角を示す死角領域を検知するステップと、
前記制御部が、前記死角領域の検知結果に基づいて、前記死角領域の中に位置する第1物体に関する危険度を判定するステップとを含み、さらに
前記死角領域と前記移動体の進路とが合流する合流地点に位置する第2物体が存在する場合、前記制御部は、前記第1物体に関する前記危険度の判定基準を、前記第2物体が存在しない場合よりも緩和するステップを含む
検知方法。 It is a detection method that detects an object in the surrounding environment including the course of a moving object.
A step in which the detection unit detects distance information indicating the distance from the moving body to the surrounding environment, and
A step in which the control unit detects a blind spot area indicating a blind spot in the surrounding environment based on the detection result of the detection unit.
The control unit includes a step of determining the degree of danger of a first object located in the blind spot region based on the detection result of the blind spot region, and further, the blind spot region and the course of the moving body merge. When there is a second object located at the confluence, the control unit includes a step of relaxing the criterion for determining the degree of danger of the first object as compared with the case where the second object does not exist .
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Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006349456A (en) | 2005-06-15 | 2006-12-28 | Denso Corp | Vehicle-borne radar device and vehicle control system |
WO2012033173A1 (en) | 2010-09-08 | 2012-03-15 | 株式会社豊田中央研究所 | Moving-object prediction device, virtual-mobile-object prediction device, program, mobile-object prediction method, and virtual-mobile-object prediction method |
JP2013156794A (en) | 2012-01-30 | 2013-08-15 | Hitachi Consumer Electronics Co Ltd | Collision risk prediction device for vehicle |
JP2015230566A (en) | 2014-06-04 | 2015-12-21 | トヨタ自動車株式会社 | Driving support device |
JP2018101295A (en) | 2016-12-20 | 2018-06-28 | トヨタ自動車株式会社 | Object detection device |
WO2019008716A1 (en) | 2017-07-06 | 2019-01-10 | マクセル株式会社 | Non-visible measurement device and non-visible measurement method |
WO2019044185A1 (en) | 2017-08-28 | 2019-03-07 | 株式会社デンソー | Video output device, video generation program, and non-transitory tangible computer-readable medium |
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Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006349456A (en) | 2005-06-15 | 2006-12-28 | Denso Corp | Vehicle-borne radar device and vehicle control system |
WO2012033173A1 (en) | 2010-09-08 | 2012-03-15 | 株式会社豊田中央研究所 | Moving-object prediction device, virtual-mobile-object prediction device, program, mobile-object prediction method, and virtual-mobile-object prediction method |
JP2013156794A (en) | 2012-01-30 | 2013-08-15 | Hitachi Consumer Electronics Co Ltd | Collision risk prediction device for vehicle |
JP2015230566A (en) | 2014-06-04 | 2015-12-21 | トヨタ自動車株式会社 | Driving support device |
JP2018101295A (en) | 2016-12-20 | 2018-06-28 | トヨタ自動車株式会社 | Object detection device |
WO2019008716A1 (en) | 2017-07-06 | 2019-01-10 | マクセル株式会社 | Non-visible measurement device and non-visible measurement method |
WO2019044185A1 (en) | 2017-08-28 | 2019-03-07 | 株式会社デンソー | Video output device, video generation program, and non-transitory tangible computer-readable medium |
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