JP7081098B2

JP7081098B2 - 走行環境認識装置、走行環境認識方法、プログラム

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Publication number: JP7081098B2
Application number: JP2017168536A
Authority: JP
Inventors: 一樹加藤
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2017-09-01
Filing date: 2017-09-01
Publication date: 2022-06-07
Anticipated expiration: 2037-09-01
Also published as: JP2019046147A

Description

本開示は、車両の走行環境を認識する技術に関する。

特許文献１には、車載カメラにより取得された撮像画像に基づいて生成されたグリッド状の平面マップにおいて、撮像画像に基づいて路面と特定されたグリッドである路面グリッドと、平面マップ上における路面グリッド間のグリッドと、を路面領域として検出する、という技術が提案されている。以下、特許文献１に記載の技術を従来技術という。

特開２０１６－１４６１１３号公報

しかしながら、従来技術では、路面グリッド間のグリッドも路面領域として検出するので、車載カメラの分解能が粗くなる遠方においては、上記路面領域のように路面グリッド間のグリッドを路面領域であると補間するため、車両が走行可能な領域である走行可能領域を平面マップ上で精度良く特定することが困難である、という問題が生じ得る。

本開示の一つの局面は、車両が走行する環境を認識する走行環境認識装置であって、車両から遠方における走行可能領域をマップ上で従来技術よりも精度よく特定する技術を提供する。

本開示の一つの局面は、走行環境認識装置（１０）であって、情報取得部（Ｓ１０）と、属性特定部（Ｓ４０）と、マップ生成部（Ｓ５０）と、を備える。情報取得部は、車両の周囲において車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得する。属性特定部は、検出情報に基づき、立体物が移動体であることを特定する。マップ生成部は、車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成する。マップ生成部は、マップにおいて、属性特定部で移動体であると特定された立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を走行可能領域として表す。

このような構成によれば、検出情報に基づいて遠方において移動体が検出された場合には該移動体を表す領域の少なくとも一部を含む領域が走行可能領域と特定されるので、遠方における走行可能領域をマップ上で従来技術よりも精度良く特定することができる。

本開示のもう一つの局面は、走行環境認識方法である。走行環境認識方法は、車両の周囲において車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得し、検出情報に基づき、立体物が移動体であることを特定し、車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成し、マップにおいて、属性特定部で移動体であると特定された立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を走行可能領域として表す。

このように構成された認識方法においても、遠方における走行可能領域をマップ上で従来技術よりも精度良く特定することができる。
本開示の更なるもう一つの局面は、コンピュータを機能させるプログラムであって、情報取得部（Ｓ１０）と、属性特定部（Ｓ４０）と、マップ生成部（Ｓ５０）として、コンピュータを機能させる。情報取得部は、車両の周囲において車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得する。属性特定部は、検出情報に基づき、立体物が移動体であることを特定する。マップ生成部は、車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成する。マップ生成部は、マップにおいて、属性特定部で移動体であると特定された立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を走行可能領域として表す。

このように構成されたプログラムにおいても、遠方における走行可能領域をマップ上で従来技術よりも精度良く特定することができる。
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本開示の技術的範囲を限定するものではない。

走行環境認識システム１の構成を示すブロック図。領域判定処理のフローチャート。１周期前の占有グリッドマップを補正する例を説明する説明図。マップ生成処理のフローチャート。センサモデルの例を示す説明図と、センサモデルに従って静止物が検出される例を説明する説明図と、センサモデルに従って移動立体物が検出される例を説明する説明図。ＬＩＤＡＲによる観測方位の例を説明する説明図。占有グリッドマップの生成を説明する説明図。占有グリッドマップの更新を説明する説明図。占有グリッドマップにおいて、走行可能領域を説明する図。自車両がレーンチェンジを行おうとする時の走行可能領域の例を示す説明図。自車両が左折を行おうとする時の走行可能領域の例を示す説明図。

以下、図面を参照しながら、本開示の実施形態を説明する。なお、以下でいう「同一」とは、厳密な意味での同一に限るものではなく、同様の効果を奏するのであれば厳密に同一でなくてもよい。

［１．構成］
図１に示す走行環境認識システム１は、車両に搭載されるシステムである。以下では、走行環境認識システム１が搭載される車両を自車両ともいう。走行環境認識システム１は、信号処理ＥＣＵ１０を備える。走行環境認識システム１は、周辺監視センサ２０、車速センサ３０、ヨーレートセンサ４０、車両制御装置５０、及び表示装置６０を備えていてもよい。なお、本実施形態では、走行環境認識システム１は、図１において点線で示されている無線通信機７０を備えてなくてもよい。走行環境認識システム１が無線通信機７０を備える例については、他の実施形態にて説明する。

周辺監視センサ２０は、車両の周囲に存在する立体物を検出するセンサを備える。ここでいう立体物とは、車両の走行の障害となる物体である。立体物には、例えば、人、車、固定物等が含まれ得る。周辺監視センサ２０は、例えば、ＬＩＤＡＲ（Laser Detection and Ranging）、レーダ、単眼カメラ、ステレオカメラ等であり得る。本実施形態では、周辺監視センサ２０は、ＬＩＤＡＲを備える。

ＬＩＤＡＲは、車両の前部に設けられ、発光部からパルス状のレーザ光を出射し、車両前方に存在する物体によって反射されたレーザ光を受光部で受光する。ここでいう車両前方に存在する物体には立体物だけでなく、例えば路面等といった車両の走行の障害にならない物体も含まれる。なお、以下でいう観測点とは、物体が観測された位置であり、本実施形態ではレーザ光の反射が観測された位置をいう。

ＬＩＤＡＲは、レーザ光の出射時刻と反射光の受光時刻との時間差、反射光強度、反射光が得られたレーザ光の照射角度を表す計測情報を信号処理ＥＣＵ１０へ出力する。信号処理ＥＣＵ１０は、計測情報に基づいて、周辺監視センサ２０の取付位置（以下、センサ位置）を座標原点とする３次元座標（ｘ、ｙ、ｚ）によって物体の検出結果を表わし、立体物を特定する。

車速センサ３０、ヨーレートセンサ４０は、車両の運動量を検出するためのセンサである。車速センサ３０は車両の走行速度を検出し、ヨーレートセンサ４０は車両に作用するヨーレートを検出する。信号処理ＥＣＵ１０は、車速センサ３０、ヨーレートセンサ４０からの検出信号に基づき、車両の運動量を算出する。具体的には、車両の進行方向及び変位量が運動量として算出される。

車両制御装置５０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備える電子制御装置であり、信号処理ＥＣＵ１０から出力される走行可能領域の認識結果に基づいて、車両が走行可能領域内を走行するように、車両の操舵やエンジン、ブレーキ等の制御を行う。走行可能領域とは、マップ上において、車両が走行可能な領域をいう。例えば、路面が走行可能領域に含まれる。

表示装置６０は、信号処理ＥＣＵ１０から出力される走行可能領域の認識結果に基づいて、例えば、走行可能領域を表す画像等を表示する装置である。表示装置６０は、例えば、ナビゲーション装置の画面や、ヘッドアップディスプレイであり得る。

信号処理ＥＣＵ１０は、ＣＰＵと、ＲＯＭ、ＲＡＭ、及びフラッシュメモリ等の半導体メモリ（以下、メモリ）と、を有するマイクロコンピュータ（以下、マイコン）を備える。信号処理ＥＣＵ１０が実現する各機能は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に格納されたプログラムを実行することにより実現される。この例では、半導体メモリが、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。また、このプログラムの実行により、プログラムに対応する方法が実行される。なお、信号処理ＥＣＵ１０を構成するマイコンの数は１つでも複数でもよい。

信号処理ＥＣＵ１０は、周辺監視センサ２０、車速センサ３０、ヨーレートセンサ４０から出力される検出信号に基づいて、車両の周辺の走行環境を認識する。本実施形態では、信号処理ＥＣＵ１０は、特に車両の前方の走行環境を認識する。ここでいう走行環境とは、道路環境のことであり、例えば、車両の走行の障害となる上記立体物の存在の有無によって表され得る。

具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、周辺監視センサ２０からの情報である検出情報に基づいて、車両に対する観測点の相対位置、すなわち車両に対する観測点の距離及び方位を判定し、該相対位置を絶対座標系における位置に変換して、点群データを生成する機能を有する。

ここでいう、点群データとは、周辺監視センサ２０としてのＬＩＤＡＲにて得られた各照射領域における３次元の観測点のデータの集合を示す。観測点のデータは、上記センサ
位置を原点とする、（ｘ、ｙ、ｚ）座標で表される。

上記絶対座標系は、車両の位置、つまりセンサ位置を原点としてＸ軸及びＹ軸を任意の向きに設定した独自の座標系であり、緯度経度座標に直接対応するものではない。本実施形態で用いる絶対座標系はセンサ位置を原点とするが、これに限定されるものでは無く、任意の地点を原点としてもよい。

なお、単眼カメラ、ステレオカメラが周辺監視センサ２０として用いられる場合は、単眼カメラ、ステレオカメラにより撮像された撮像画像を検出情報として、該検出情報に基づいて、点群データが生成されてもよい。

また、信号処理ＥＣＵ１０は、検出情報、すなわち点群データに基づいて、領域判定処理を実行することにより、車両周辺の走行環境を認識する機能を有する。
［２．処理］
［２－１．概要］
次に、本実施形態の走行環境認識システム１において実行される処理の概要について説明する。

この走行環境認識システム１では、車両周辺の走行環境を認識するためのマップとして占有グリッドマップ（以下、ＯＧＭ）を生成する。ＯＧＭとは、走行環境を確率で表現するマップであり、走行可能領域を表すマップである。走行可能領域は、該ＯＧＭ上において、車両が走行可能な領域を表す。

具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、ある時間ｔ＝０における車両の位置、つまりセンサ位置を原点に、車両左右方向をＸ軸、車両前後方向をＹ軸とした絶対座標系を基準単位でメッシュ状、つまりグリッド状に分割し、立体物の存在確率をグリッド毎に記憶することにより、ＯＧＭを生成する。

車両の走行の障害となる上記立体物の存在確率は、周辺監視センサ２０からの情報に基づき求められる。存在確率とは、立体物が存在する確率であって、立体物が存在する場合に立体物が存在しない場合よりも大きく設定される。ＯＧＭにおいて、立体物の存在確率が低い領域、つまり立体物の存在確率が低いグリッドが走行可能領域に相当する。

なお、グリッドサイズは任意あるいは周辺監視センサ２０の検出精度に応じて、最適なサイズに決定される。グリッドは、本実施形態では、１ｍ角の正方形グリッドであるものとする。
生成されたＯＧＭ、及びＯＧＭに基づく走行可能領域の認識結果は、車両制御装置５０において、例えば、アダプティブクルーズ制御やプリクラッシュセーフティ制御等といった前方監視制御を実現するための衝突系アプリケーションによって利用されても良い。

［２－２．処理手順］
信号処理ＥＣＵ１０は、図２に示す領域判定処理を実施する。領域判定処理は、例えば車両の電源が投入されると開始される処理であり、その後、一定の周期毎に繰り返し実施される処理である。

信号処理ＥＣＵ１０は、図２に示すように、まずＳ１０にて、各種センサ類からセンサデータを取得する。
具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、周辺監視センサ２０から検出情報を取得する。そして、信号処理ＥＣＵ１０は、本領域判定処理とは別処理によって該検出情報に基づいて上記点群データを生成し、生成された点群データを取得する。

また、信号処理ＥＣＵ１０は、車両の走行速度を車速センサ３０から取得し、車両に作用するヨーレートをヨーレートセンサ４０から取得する。
続いて、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ２０では、検出情報に基づいて生成された点群データを用いて、立体物の判定を行う。具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、点群データの高さ情報、すなわちｚ座標に基づいて、「立体物上の点」と「路面上の点」とを判定する。ここで、信号処理ＥＣＵ１０は、点群データの高さ情報が所定の路面高さ閾値以上である場合に、該点群データに対応する観測点が「立体物上の点」であると判断する。一方、信号処理ＥＣＵ１０は、点群データの高さ情報が路面高さ閾値未満である場合に、該点群データに対応する観測点が「路面上の点」であると判断する。路面高さ閾値は、実験等に基づいて予め定められており、メモリに予め記憶されている。路面高さの閾値は、例えば、数ｃｍ～数十ｃｍ程度であり得る。

次に、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ３０では、後述するＳ７０にて生成された占有グリッドマップであって、１周期前に生成された占有グリッドマップ（以下、ＯＧＭ_-1）を取得し、ＯＧＭ_-1の座標原点が現周期のセンサ位置となるように、１周期の間の座標原点の移動量をＯＧＭ_-1に加味して、ＯＧＭ_-1を補正する。

図３は、実際の走行環境（以下、実環境）であって１周期前の実環境において、自車両１００の前方に静止している立体物（以下、静止物）が存在し、自車両１００の左右に壁が存在する場合のＯＧＭ_-1を補正する例を示す。１周期の間における座標原点の移動量は、つまり周辺監視センサ２０の移動量は、１周期の間における自車両１００の運動量に基づいて算出される。図３では、１周期前の実環境における矢印が、自車両１００の運動量を表している。なお、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１０にて取得した車速及びヨーレートに基づいて、自車両１００の運動量を推定する。

続いて、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ４０では、点群データに基づき、Ｓ２０で判定された立体物が移動体であることを特定する。移動体とは、所定の速度以上の速度で移動している物体をいう。ここでいう所定の速度とは、例えば、歩行者の移動速度以上であってもよい。移動体には、例えば、車両、歩行者、自転車等が含まれ得る。

具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、移動体を検出するにあたり、まず、Ｓ２０にて「立体物上の点」として判定された、立体物上の観測点群をクラスタリングし、個々の立体物を認識する。つまり、信号処理ＥＣＵ１０は、立体物上の観測点群のうち、相互の距離が所定の閾値よりも短いもの同士をまとめたクラスタを生成し、そのクラスタを個々の立体物として認識する。

更に、信号処理ＥＣＵ１０は、トラッキングを行う。信号処理ＥＣＵ１０は、本実施形態では、現周期の点群データである最新の点群データと１周期前に取得された点群データとを用いて、クラスタを追跡する。但し、これに限定されるものでは無く、最新の点群データと直近の過去複数周期の間に取得された点群データを用いてトラッキングが行われてもよい。

具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、例えば、カルマンフィルタやパーティクルフィルタ等を用いて、クラスタの移動状態を監視し、移動の前後において大きさや形状が類似するクラスタを同じ立体物を表すものとして追跡する。

そして、信号処理ＥＣＵ１０は、追跡した立体物について、サイズや移動速度等を認識し、該サイズや移動速度等に基づいて、該立体物が移動体であることを特定し、更に該立体物の属性を特定する。例えば、車両、歩行者、自転車等といった、立体物の属性が特定
される。信号処理ＥＣＵ１０は、このようにして、立体物が移動体であることを判定し、移動体のサイズや移動速度を特定し、更にその属性を特定する。

なお、信号処理ＥＣＵ１０は、単眼カメラ、ステレオカメラが周辺監視センサ２０として用いられる場合は、単眼カメラ、ステレオカメラにより撮像された撮像画像に基づいて、教師データにより学習した識別器を用いて、立体物が移動体であることを判定し、移動体のサイズや移動速度を特定し、更にその属性を特定してもよい。

次に、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ５０では、マップ生成処理を実行する。マップ生成処理では、現周期における占有グリッドマップ（以下、ＯＧＭ₀）を生成する。なお、本実施形態では、Ｘ－Ｙ平面である２次元のマップを生成する。マップ生成処理の詳細を図４に示すフローチャートに基づいて説明する。

信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１１０では、Ｓ１０で検出情報に基づいて生成した点群データを用いて、観測点を含むグリッドにおける立体物の存在確率を算出する。図５は、周辺監視センサ２０としてのＬＩＤＡＲの発光部と観測点とを通る直線上の位置と、立体物の存在確率との対応関係を規定したセンサモデルである。信号処理ＥＣＵ１０は、図６に示すように、レーザ光が照射される複数の方位のうちの１方位毎に、センサモデルに従い、各グリッドに対する存在確率を計算する。

センサモデルでは、「立体物上の点」として観測された観測点における存在確率は、１に近い値（以下、存在確率α）に設定される。本実施形態では、存在確率αは１に設定される。また、センサモデルでは、「路面上の点」として観測された観測点における存在確率（以下、存在確率β）は、０に近い値に設定される。本実施形態では、存在確率βは０に設定される。

また、「立体物上の点」として観測された観測点よりも手前の位置であって立体物が存在しているか否かが不明である領域（以下、不明領域）の存在確率（以下、存在確率ε）は、０に近い値であって、存在確率βよりも大きく後述する存在確率Ｍよりも小さい値に設定される。また、該観測点よりも後ろの位置の存在確率（以下、存在確率Ｍ）は、αとβとの中間的な値に設定される。本実施形態では、存在確率Ｍは０．５に設定される。

これは、「立体物上の点」として観測された観測点よりも手前には立体物が存在しないと推測され、該観測点の後ろには立体物が存在するか否かが不明だからである。なお、センサモデルは、図５に示すものに限定されるものではなく、任意に設定され得る。

続いて、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１２０では、レーザ光が照射される複数の方位のうちの全方位においてそれぞれ存在確率を計算した後に、グリッド毎に存在確率を記憶させて、ＯＧＭ₀のベースとなるベースマップを生成する。図７に、自車両１００の前方に移動車両が存在し、自車両１００の左右に壁が存在する実環境に対応するベースマップの例を示す。図７において、立体物上の観測点は三角で示されている。特に移動立体物上の観測点は黒い三角で示されている。

次に、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１３０では、ベースマップにおいて、移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を、走行領域閾値未満の値に更新し、ＯＧＭ₀を生成する。移動立体物とは、上記Ｓ４０で移動体であると特定された立体物のことを表す。走行領域閾値とは、後述するＳ７０で実施される閾値判定で用いられる閾値を表す。走行領域閾値は、例えば、存在確率Ｍ未満の値であり得る。また、走行領域閾値は、例えば、存在確率Ｍ未満の値であり、且つ、存在確率ε未満であり得る。

本実施形態では、ＯＧＭ₀上において移動立体物を表す領域（以下、移動体領域）、つまり移動立体物を表すグリッドは、少なくとも１つのグリッドから成る。例えば、ＯＧＭ₀上において、移動立体物としての移動している車両（以下、移動車両）を表す領域（以下、移動車両領域）、つまり移動車両を表すグリッドは、複数のグリッドから成り、ＯＧＭ₀上における自車両１００の形状及び大きさと同一となるように、予め定められている。信号処理ＥＣＵ１０は、移動車両上の観測点を表すグリッドが含まれるように、移動車両領域を特定する。図７に、上記ベースマップに基づいて生成されたＯＧＭ₀の例を示す。図７に示すＯＧＭ₀では、６つのグリッドを含む領域Ｐが移動車両領域を表す。

なお、移動体領域の形状及び大きさは、移動体の属性毎に設定されていてもよい。または、移動体領域の形状及び大きさは、移動体の属性に関係なく、一定に設定されていてもよい。また、本実施形態では、上述のように、移動車両領域は、ＯＧＭ₀上における自車両１００の形状及び大きさと同一の大きさに設定されているが、これに限定されるものではない。

移動車両領域は、検出誤差を加味してＯＧＭ₀上における自車両１００よりも大きい領域としてもよいし、検出誤差を加味して小さい領域としてもよい。また、例えば、移動車両領域は、自車両１００の後ろ半分や自車両１００の後ろ四分の一といったように、ＯＧＭ₀上における自車両１００の前後方向における一部の形状及び大きさと同一に設定されてもよい。このように、移動体領域は、ＯＧＭ₀上における移動立体物そのものを表す領域の少なくとも一部を含む。

上記ベースマップにおいて、移動立体物を表すグリッドには、存在確率αまたは存在確率Ｍが存在確率として記憶されている。本Ｓ１３０では、信号処理ＥＣＵ１０は、移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を存在確率βに、すなわち０に、更新する。このようにして、ＯＧＭ₀が生成される。生成されたＯＧＭ₀は、メモリに記憶される。信号処理ＥＣＵ１０は、以上でマップ生成処理を終了し、処理をＳ６０へ移行させる。

図２に戻り、説明を続ける。信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ６０では、ＯＧＭの更新を行う。具体的には、図８に示すように、信号処理ＥＣＵ１０は、ＯＧＭ_-1とＯＧＭ₀とを重ね合わせたものを、新たなＯＧＭ₀としてメモリに記憶する。なお、図８に示す実環境では、自車両１００の前方に移動車両が存在し、該移動車両は時間ｔ_-1から時間ｔ₀の間に移動している。このため、補正後のＯＧＭ_-1では、移動車両の軌跡による領域に対応するグリッドに存在確率βが記憶される。該補正後のＯＧＭ_-1と、時間ｔ₀における実環境に対応するＯＧＭ₀とが重ね合わされて、更新後の新たなＯＧＭ₀が生成される。

続いて、信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ７０では、ＯＧＭ₀において、存在確率が走行領域閾値未満であるグリッドを走行可能領域として特定する。
これにより、図９に示すように、「路面上の点」として観測された観測点を含むグリッドが走行可能領域として特定される。更に、移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、具体的には移動車両領域が走行可能領域として特定される。

なお、信号処理ＥＣＵ１０は、ＯＧＭ₀において静止物を特定してもよい。具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、所定の静止物閾値以上である存在確率が記憶されたグリッドを、静止物を表す領域として特定する。静止物閾値は、存在確率Ｍより大きい値であり、且つ、存在確率α以上の値に設定され得る。また、信号処理ＥＣＵ１０は、ＯＧＭ₀において、走行可能領域及び静止物を表す領域以外の領域を不明領域である、と特定してもよい。以上で、信号処理ＥＣＵ１０は領域判定処理を終了する。

［３．効果］
以上詳述した実施形態によれば、以下の効果を奏する。
（３ａ）信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１０では、検出情報を取得する。信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ４０では、検出情報に基づき、立体物が移動立体物であることを特定する。信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ５０では、ＯＧＭを走行可能領域を表すマップとして生成し、該マップにおいて移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を走行可能領域として表す。

その結果、検出情報に基づいて遠方において移動立体物が検出された場合には該移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域が走行可能領域と特定されるので、遠方における走行可能領域を、走行可能領域を表すマップ上で従来技術よりも精度良く特定することができる。

ここで、信号処理ＥＣＵ１０と比較するための装置であって、立体物を静止物と移動立体物とに区別せず、立体物が存在する領域を走行可能領域として特定しないように構成された比較装置を想定する。該比較装置では、例えば図５に示すように、自車両前方の坂道上に移動立体物としての移動車両が存在する場合、移動車両を単に立体物として特定するので、該移動車両を表す領域、すなわち坂道上の領域を、マップ上における走行可能領域として特定することができない。

一方、信号処理ＥＣＵ１０は、立体物を静止物と移動立体物とに区別して移動立体物が存在する領域を走行可能領域として特定する。このため信号処理ＥＣＵ１０は、例えば図５に示すように、自車両前方の坂道上に移動立体物としての移動車両が存在する場合、該移動車両を表す領域、すなわち坂道上の領域を、マップ上における走行可能領域として特定することができる。

このように、信号処理ＥＣＵ１０は、自車両前方の坂道を、精度良く特定することができる。
（３ｂ）走行可能領域を表すマップは複数のグリッドを含む。信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１２０では、存在確率をグリッド毎に算出し、上記マップであって存在確率をグリッド毎に記憶したＯＧＭを生成する。信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１３０では、ＯＧＭにおいて、移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を、立体物が存在しない場合の存在確率に近い値であって所定の走行領域閾値未満の値に更新する。信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ７０では、ＯＧＭにおいて、存在確率が走行領域閾値未満であるグリッドを走行可能領域として特定する。

その結果、自車両の走行環境を確率で表すＯＧＭ上において走行可能領域を特定することができる。
（３ｃ）信号処理ＥＣＵ１０において、走行領域閾値は、立体物が存在する場合の存在確率αと、立体物が存在しない場合の存在確率βとの中間的な値Ｍよりも小さい値である。

その結果、走行領域閾値を用いた閾値判定によって、立体物が存在しない場合の存在確率により近い存在確率を表す領域を走行可能領域を特定することができる。
（３ｄ）信号処理ＥＣＵ１０は、Ｓ１３０では、占有グリッドマップにおいて、移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を、立体物が無いことを表す存在確率β、具体的には０、とするように構成されている。その結果、移動立体物を表すグリッドを、確実に、走行可能領域として特定することができる。

なお、上記実施形態において、信号処理ＥＣＵ１０が走行環境認識装置、情報取得部、属性特定部、マップ生成部、グリッドマップ部、更新部、領域特定部に相当し、周辺監視
センサ２０が検出装置に相当する。また、Ｓ１０が情報取得部としての処理に相当し、Ｓ４０が属性特定部としての処理に相当し、Ｓ５０がマップ生成部としての処理に相当し、Ｓ７０が領域特定部としての処理に相当する。Ｓ１２０がグリッドマップ部としての処理に相当し、Ｓ１３０が更新部としての処理に相当する。また、占有グリッドマップが、マップ、グリッドマップに相当する。

［４．変形例］
（４ａ）変形例１
信号処理ＥＣＵ１０では、更新部は、特定精度を取得し、移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を、前記特定精度が大きいほど小さく算出するように構成されていてもよい。特定精度とは、属性特定部が移動立体物を特定する正確さの度合いを表す値であって、正確であるほど大きい値で表される値である。

その結果、特定精度が大きいほど、移動立体物を表す領域が走行可能領域として特定され易くすることができる。
具体的には、信号処理ＥＣＵ１０では、情報取得部は、検出情報を繰り返し取得するように構成されていてもよい。更新部は、検出情報に基づいて移動立体物が連続して検出されている回数を特定し、移動立体物が連続して検出されている回数が多いほど特定精度を大きい値とするように構成されてもよい。そして、更新部は、該特定精度に基づいて、移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を算出するように構成されていてもよい。

その結果、移動立体物が連続して検出されている回数が多いほど特定精度が大きくなり、移動体を表すグリッドに記憶する存在確率が小さく算出される。つまり、移動立体物が連続して検出されている回数が多いほど、該移動立体物を表す領域が走行可能領域として特定され易くすることができる。

（４ｂ）変形例２
信号処理ＥＣＵ１０では、属性特定部は、移動立体物が、自車両と同一の大きさであることを特定するように構成されていてもよい。そして、更新部は、自車両と同一の大きさであると特定された移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を、自車両と同一の大きさであると特定されなかった移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率よりも小さくする、ように構成されてもよい。

その結果、自車両にとって大きすぎることが無く、また自車両にとって小さすぎることが無いように、ＯＧＭにおける自車両にとっての走行可能領域を精度よく特定することができる。

（４ｃ）変形例３
信号処理ＥＣＵ１０では、領域特定部は、占有グリッドマップを表す画像であって、占有グリッドマップ上に走行領域を表した画像、を生成し、生成した画像を表示装置６０に表示させるように構成されてもよい。また、信号処理ＥＣＵ１０では、領域特定部は、ＯＧＭ又はＯＧＭにおける走行可能領域の認識結果を車両制御装置５０に出力するように構成されてもよい。

（４ｄ）変形例４
信号処理ＥＣＵ１０では、複数の移動立体物、例えば図１０や図１１に示すように、自車両１００の周囲に複数の移動車両が存在する場合も、上記実施形態と同様にして、マップ上において走行可能領域を特定してもよい。具体的には、信号処理ＥＣＵ１０は、上記実施形態と同様にして、ベースマップを生成し、該ベースマップにおける複数の移動車両それぞれを表すグリッドに記憶する存在確率を更新してもよい。

その結果、例えば図１０に示すような自車両１００がレーンチェンジを行おうとする時や、例えば図１１に示すような自車両１００の左折時に、自車両１００の周囲に複数の移動車両が存在する場合においても、ＯＧＭ上における走行可能領域を特定することができる。

［５．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上述の実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。

（５ａ）上記実施形態では、ＯＧＭを走行可能領域を表すマップとして生成したが、走行可能領域を表すマップはこれに限定されるものではない。例えば、信号処理ＥＣＵ１０は、地図データに基づいて作成されたマップ上において移動立体物を表す領域を走行可能領域として特定したマップ、を上記マップとして生成してもよい。

（５ｂ）上記実施形態では、ＬＩＤＡＲが周辺監視センサ２０として用いられたが、これに限定されるものではない。例えば、レーダが周辺監視センサ２０として用いられてもよい。また例えば、単眼カメラやステレオカメラが、周辺監視センサ２０として用いられてもよい。

（５ｃ）上記実施形態では、信号処理ＥＣＵ１０は、自車両前方の走行可能領域を特定するよう構成されていたが、これに限定されるものではない。信号処理ＥＣＵ１０は、自車両後方、自車両右、自車両左等といった、自車両の周囲であって自車両に対する任意方向における移動立体物を特定し、走行可能領域を特定するように構成されてもよい。

（５ｄ）上記実施形態では、自車両に搭載された信号処理ＥＣＵ１０が、走行領域検出処理を実施し、マップ上における自車両１００の走行可能領域を特定する例を説明したが、これに限定されるものではない。図１にて点線で示すように、自車両に搭載された無線通信機７０と無線通信可能なサーバ９が、マップ上における自車両１００の走行可能領域を特定するように構成されてもよい。サーバ９は、自車両の外部に設置されており、ＣＰＵ、ＲＯＭやＲＡＭ等といったメモリ、を備える電子制御装置を備える。また、無線通信機７０と無線通信可能な通信機を備える。

この場合、サーバ９が、図２に示す走行領域検出処理と同様の処理を実施するように構成されてもよい。ここで、信号処理ＥＣＵ１０は、各種センサの検出結果を、無線通信機７０を介してサーバ９へ送信するように構成されてもよい。各種センサの検出結果には、例えば、周辺監視センサ２０からの検出情報に基づく点群データや、車速センサ３０及びヨーレートセンサ４０の検出結果が含まれる。

一方、サーバ９は、図２のＳ１０に代えて、受信した検出情報を取得するように構成されてもよい。また、サーバ９は、受信した検出情報に基づいて、図２のＳ２０－Ｓ７０の処理を実行し、ＯＧＭ上における走行可能領域を特定するように構成されてもよい。そして、サーバ９は、ＯＧＭ上における走行可能領域を表す情報を、無線通信機７０へ送信するように構成されてもよい。

信号処理ＥＣＵ１０は、サーバ９から無線通信機７０を介して、ＯＧＭ上における走行可能領域を表す情報を取得し、該情報に基づいて、車両制御装置５０や表示装置６０への指示を出力するように構成されてもよい。

（５ｅ）上記実施形態における１つの構成要素が有する複数の機能を、複数の構成要素
によって実現したり、１つの構成要素が有する１つの機能を、複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を、１つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される１つの機能を、１つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言から特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。

（５ｆ）上述した信号処理ＥＣＵ１０、走行環境認識システム１、サーバ９の他、信号処理ＥＣＵ１０を機能させるためのプログラム、サーバ９を機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した半導体メモリ等の非遷移的実態的記録媒体、走行環境認識方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１０信号処理ＥＣＵ、２０周辺環境センサ。

Claims

走行環境認識装置（１０）であって、
車両の周囲において前記車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得する情報取得部（Ｓ１０）と、
前記検出情報に基づき、前記立体物が移動体であることを特定する属性特定部（Ｓ４０）と、
前記車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成するマップ生成部であって、前記マップにおいて、前記属性特定部で前記移動体であると特定された前記立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を前記走行可能領域として表すマップ生成部（Ｓ５０）と、
を備え、
前記マップは複数のグリッドを含み、
前記マップ生成部は、
前記検出情報に基づき、前記立体物が存在する確率であって前記立体物が存在する場合に前記立体物が存在しない場合よりも大きく設定される存在確率を前記グリッド毎に算出し、前記マップであって前記存在確率を前記グリッド毎に記憶したグリッドマップ、を生成するグリッドマップ部（Ｓ１２０）と、
前記グリッドマップにおいて、前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する前記存在確率を、前記立体物が存在しない場合の存在確率に近い値に更新するように構成された更新部（Ｓ１３０）と、
を備え、
当該走行環境認識装置は、
前記グリッドマップにおいて、存在確率が走行領域閾値未満である前記グリッドを前記走行可能領域として特定する領域特定部（Ｓ７０）
を更に備え、
前記更新部は、前記属性特定部が前記移動立体物を特定する正確さの度合いを表す値であって正確であるほど大きい値で表される特定精度を取得し、前記移動立体物を表すグリ
ッドに記憶する存在確率を、前記特定精度が大きいほど小さく算出するように構成された走行環境認識装置。
請求項１に記載の走行環境認識装置であって、
前記走行領域閾値は、前記立体物が存在する場合の存在確率と、前記立体物が存在しない場合の存在確率との中間的な値よりも小さい値である
走行環境認識装置。
請求項１又は請求項２に記載の走行環境認識装置であって、
前記情報取得部は前記検出情報を繰り返し取得するように構成されており、
前記更新部は、前記検出情報に基づいて前記検出装置によって前記移動立体物が連続して検出されている回数を特定し、前記移動立体物が連続して検出されている回数が多いほど前記特定精度を大きい値とし、該特定精度に基づいて前記移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を算出するように構成された
走行環境認識装置。
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の環境認識装置であって、
前記属性特定部は、前記移動立体物が、前記車両と同一の大きさであることを特定するように構成されており、
前記更新部は、前記車両と同一の大きさであると特定された前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率を、前記車両と同一の大きさであると特定されなかった前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率よりも小さくするように構成された
走行環境認識装置。
走行環境認識装置（１０）であって、
車両の周囲において前記車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得する情報取得部（Ｓ１０）と、
前記検出情報に基づき、前記立体物が移動体であることを特定する属性特定部（Ｓ４０）と、
前記車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成するマップ生成部であって、前記マップにおいて、前記属性特定部で前記移動体であると特定された前記立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を前記走行可能領域として表すマップ生成部（Ｓ５０）と、
を備え、
前記マップは複数のグリッドを含み、
前記マップ生成部は、
前記検出情報に基づき、前記立体物が存在する確率であって前記立体物が存在する場合に前記立体物が存在しない場合よりも大きく設定される存在確率を前記グリッド毎に算出し、前記マップであって前記存在確率を前記グリッド毎に記憶したグリッドマップ、を生成するグリッドマップ部（Ｓ１２０）と、
前記グリッドマップにおいて、前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する前記存在確率を、前記立体物が存在しない場合の存在確率に近い値に更新するように構成された更新部（Ｓ１３０）と、
を備え、
当該走行環境認識装置は、
前記グリッドマップにおいて、存在確率が走行領域閾値未満である前記グリッドを前記走行可能領域として特定する領域特定部（Ｓ７０）
を更に備え、
前記属性特定部は、前記移動立体物が、前記車両と同一の大きさであることを特定するように構成されており、
前記更新部は、前記車両と同一の大きさであると特定された前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率を、前記車両と同一の大きさであると特定されなかった前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率よりも小さくするように構成された
走行環境認識装置。
請求項５に記載の走行環境認識装置であって、
前記走行領域閾値は、前記立体物が存在する場合の存在確率と、前記立体物が存在しない場合の存在確率との中間的な値よりも小さい値である
走行環境認識装置。
車両の周囲において前記車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得し、
前記検出情報に基づき、前記立体物が移動体であることを特定し、
前記車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成し、前記マップにおいて、前記移動体であると特定された前記立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を前記走行可能領域として表し、
前記マップは複数のグリッドを含み、
前記検出情報に基づき、前記立体物が存在する確率であって前記立体物が存在する場合に前記立体物が存在しない場合よりも大きく設定される存在確率を前記グリッド毎に算出し、前記マップであって前記存在確率を前記グリッド毎に記憶したグリッドマップ、を生成し、
前記グリッドマップにおいて、前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する前記存在確率を、前記立体物が存在しない場合の存在確率に近い値に更新し、
前記グリッドマップにおいて、存在確率が走行領域閾値未満である前記グリッドを前記走行可能領域として特定し、
前記移動立体物を特定する正確さの度合いを表す値であって正確であるほど大きい値で表される特定精度を取得し、前記移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を、前記特定精度が大きいほど小さく算出する
走行環境認識方法。
車両の周囲において前記車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得し、
前記検出情報に基づき、前記立体物が移動体であることを特定し、
前記車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成し、前記マップにおいて、前記移動体であると特定された前記立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を前記走行可能領域として表し、
前記マップは複数のグリッドを含み、
前記検出情報に基づき、前記立体物が存在する確率であって前記立体物が存在する場合に前記立体物が存在しない場合よりも大きく設定される存在確率を前記グリッド毎に算出し、前記マップであって前記存在確率を前記グリッド毎に記憶したグリッドマップ、を生成し、
前記グリッドマップにおいて、前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する前記存在確率を、前記立体物が存在しない場合の存在確率に近い値に更新し、
前記グリッドマップにおいて、存在確率が走行領域閾値未満である前記グリッドを前記走行可能領域として特定し、
前記移動立体物が、前記車両と同一の大きさであることを特定し、
前記車両と同一の大きさであると特定された前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率を、前記車両と同一の大きさであると特定されなかった前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率よりも小さくする
走行環境認識方法。
車両の周囲において前記車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得する情報取得部（Ｓ１０）と、
前記検出情報に基づき、前記立体物が移動体であることを特定する属性特定部（Ｓ４０）と、
前記車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成するマップ生成部であって、前記マップにおいて、前記属性特定部で前記移動体であると特定された前記立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を前記走行可能領域として表すマップ生成部（Ｓ５０）として、
コンピュータを機能させるプログラムであって、
前記マップは複数のグリッドを含み、
前記マップ生成部は、
前記検出情報に基づき、前記立体物が存在する確率であって前記立体物が存在する場合に前記立体物が存在しない場合よりも大きく設定される存在確率を前記グリッド毎に算出し、前記マップであって前記存在確率を前記グリッド毎に記憶したグリッドマップ、を生成するグリッドマップ部（Ｓ１２０）と、
前記グリッドマップにおいて、前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する前記存在確率を、前記立体物が存在しない場合の存在確率に近い値に更新するように構成された更新部（Ｓ１３０）と、
を備え、
当該プログラムは、更に、
前記グリッドマップにおいて、存在確率が走行領域閾値未満である前記グリッドを前記走行可能領域として特定する領域特定部（Ｓ７０）として前記コンピュータを機能させ、
前記更新部は、前記属性特定部が前記移動立体物を特定する正確さの度合いを表す値であって正確であるほど大きい値で表される特定精度を取得し、前記移動立体物を表すグリッドに記憶する存在確率を、前記特定精度が大きいほど小さく算出するように構成されたプログラム。
車両の周囲において前記車両の走行の障害となる物体を表す立体物を検出する検出装置（２０）からの情報を表す検出情報を取得する情報取得部（Ｓ１０）と、
前記検出情報に基づき、前記立体物が移動体であることを特定する属性特定部（Ｓ４０）と、
前記車両が走行可能な領域である走行可能領域を表すマップを生成するマップ生成部であって、前記マップにおいて、前記属性特定部で前記移動体であると特定された前記立体物である移動立体物を表す領域の少なくとも一部を含む領域、を前記走行可能領域として表すマップ生成部（Ｓ５０）として、
コンピュータを機能させるプログラムであって、
前記マップは複数のグリッドを含み、
前記マップ生成部は、
前記検出情報に基づき、前記立体物が存在する確率であって前記立体物が存在する場合に前記立体物が存在しない場合よりも大きく設定される存在確率を前記グリッド毎に算出し、前記マップであって前記存在確率を前記グリッド毎に記憶したグリッドマップ、を生成するグリッドマップ部（Ｓ１２０）と、
前記グリッドマップにおいて、前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する前記存在確率を、前記立体物が存在しない場合の存在確率に近い値に更新するように構成された更新部（Ｓ１３０）と、
を備え、
当該プログラムは、更に、
前記グリッドマップにおいて、存在確率が走行領域閾値未満である前記グリッドを前記
走行可能領域として特定する領域特定部（Ｓ７０）として前記コンピュータを機能させ、
前記属性特定部は、前記移動立体物が、前記車両と同一の大きさであることを特定するように構成されており、
前記更新部は、前記車両と同一の大きさであると特定された前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率を、前記車両と同一の大きさであると特定されなかった前記移動立体物を表す前記グリッドに記憶する存在確率よりも小さくするように構成された
プログラム。