JP7130580B2 - 路面検出装置 - Google Patents

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Description

本発明は、自車両が走行する道路の路面を検出する路面検出装置に関する。
特許文献1には、LiDARによって得られた3次元点群のクラスタリングを行い、地面および壁面を検出する装置が開示される。
特開2017-223511号公報
特許文献1の装置は道路に設けられる溝を検出の対象外とするものである。車両の自律走行において路面の形状の情報は重要であることから、路面の形状、例えば、溝の有無や溝の位置を高い精度で検出することが望まれる。
本発明はこのような課題を考慮してなされたものであり、溝を高い精度で検出することができる路面検出装置を提供することを目的とする。
本発明の態様は、
自車両が走行する道路の路面を検出する路面検出装置であって、
前記路面を含むレイヤをスキャンすることにより各検出点の3次元の位置情報を検出するセンサと、
前記レイヤに含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた2次元の位置情報を演算し、2次元の位置情報に基づいて2次元の座標面における各検出点の点列を演算し、前記点列の変移状態に応じて前記路面に存在する溝を検出する外界認識部と、を備える。
本発明によれば、溝を高い精度で検出することができる。
図1は路面検出装置が設けられる車両制御装置のブロック図である。 図2は演算装置の機能ブロック図である。 図3A、図3Bは平坦な路面をスキャンする状況を示す模式図である。 図4A、図4Bは溝が存在する路面をスキャンする状況を示す模式図である。 図5は第1実施形態で行われる路面検出処理の流れを示すフローチャートである。 図6は第1座標面に投影された検出点の点列とカーネルを示す模式図である。 図7は第2実施形態で行われる路面検出処理の流れを示すフローチャートである。 図8は第2座標面に投影された最大微分値の比の点列を示す模式図である。 図9は第3実施形態の説明に関わる模式図である。
以下、本発明に係る路面検出装置について、好適な実施形態を挙げ、添付の図面を参照して詳細に説明する。
[1.第1実施形態]
以下で説明する第1実施形態では、自車両80(図3A等)の車両制御装置10に用いられる路面検出装置76(図1)を想定する。自車両80は、走行制御(加速、減速、操舵の車両制御)を乗員が行う手動運転と走行制御の少なくとも一部を自動で行う自動運転との切り替えが可能である。
[1.1.車両制御装置10の構成]
図1を用いて車両制御装置10の構成を説明する。車両制御装置10は、制御部12と、制御部12に対して各種情報を入力する入力装置群と、制御部12から出力される各種情報に基づいて自車両80を動作させる出力装置群と、を有する。入力装置群には、外界センサ14と、ナビゲーション装置16と、測位部18と、通信部20と、車体挙動センサ22と、操作センサ24と、が含まれる。出力装置群には、駆動力出力装置28と、制動装置30と、操舵装置32と、HMI34と、が含まれる。
[1.1.1.入力装置群の構成]
外界センサ14には、1以上のカメラ40と、1以上のレーダ42と、1以上のLiDAR44と、が含まれる。カメラ40は、自車両80の周辺環境を撮影し、画像情報を制御部12に出力する。レーダ42は、自車両80の周辺の物標を検出し、検出情報を制御部12に出力する。LiDAR44は、自車両80の周辺の物標および道路90を検出し、検出情報を制御部12に出力する。
ナビゲーション装置16は、GPS等で自車両80の位置を特定し、第1地図46の地図情報を参照して自車両80の位置から乗員が指定する目的地までの走行経路を生成し、走行経路情報を制御部12に出力する。
測位部18は、GNSS48とIMU50により特定される自車両80の位置を示す位置情報と、第2地図52の地図情報を制御部12に出力する。なお、第2地図52は、第1地図46よりも高精度かつ詳細な地図情報を有しており、例えば、道路90(図3B等)に含まれるレーン数、レーン位置、レーン幅等の情報を含む。
通信部20は、放送局が放送する情報を受信する通信機器と、道路90に設置される路側機が送信する情報を受信する通信機器と、自車両80以外の車両が送信する情報を受信する通信機器と、を有し、受信した各種情報を制御部12に出力する。
車体挙動センサ22は、自車両80の挙動を測定する各種センサ、例えば、自車両80の走行速度を検出する車速センサ、自車両80のヨーレートを検出するヨーレートセンサ等を有する。車体挙動センサ22は、検出した各種情報を制御部12に出力する。
操作センサ24は、乗員が行う操作を検出する各種のスイッチやセンサ、例えば、自動運転と手動運転の切り替えを指示する自動運転スイッチ、ウインカの点滅方向を指示するウインカスイッチ、アクセルペダルの操作量を検出するアクセルペダルセンサ、ブレーキペダルの操作量を検出するブレーキペダルセンサ、ステアリングホイールの操舵角を検出する舵角センサ、ステアリングホイールに設けられる接触センサ等を有する。操作センサ24は、検出した各種情報を制御部12に出力する。
[1.1.2.制御部12の構成]
制御部12は、ECUにより構成される。制御部12は、入出力装置56と、演算装置58と、記憶装置60と、を有する。入出力装置56は、A/D変換回路、通信インターフェース、ドライバ等により構成される。演算装置58は、例えばCPU等を備えるプロセッサにより構成される。演算装置58は、記憶装置60に記憶されるプログラムを実行することにより各種機能を実現する。演算装置58の各種機能については下記[1.1.4.]で説明する。記憶装置60は、RAM、ROM等のメモリにより構成される。記憶装置60は、各種プログラムと、演算装置58が行う処理で使用される数値情報等を記憶する。
[1.1.3.出力装置群の構成]
駆動力出力装置28は、駆動力出力ECUと、駆動力出力ECUの制御対象であるアクチュエータ(駆動モータ、スロットルバルブ等を含む)と、を有する。駆動力出力装置28は、乗員が行うアクセルペダルの操作または制御部12から出力される指示情報(駆動指示)に応じて駆動力を調整する。
制動装置30は、制動ECUと、制動ECUの制御対象であるアクチュエータ(ブレーキアクチュエータ等を含む)と、を有する。制動装置30は、乗員が行うブレーキペダルの操作または制御部12から出力される指示情報(制動指示)に応じて制動力を調整する。
操舵装置32は、電動パワーステアリング(EPS)ECUと、EPSECUの制御対象であるアクチュエータ(EPSアクチュエータ等を含む)と、を有する。操舵装置32は、乗員が行うステアリングホイールの操作または制御部12から出力される指示情報(操舵指示)に応じて舵角を調整する。
HMI34は、ディスプレイ装置と、スピーカ装置と、を有する。ディスプレイ装置とスピーカ装置は、制御部12から出力される指示情報(報知指示)に応じて画像や音声を出力する。
[1.1.4.演算装置58の各種機能]
図2を用いて演算装置58が実現する各種機能について説明する。演算装置58は、外界認識部66と、自車位置認識部68と、行動計画部70と、車両制御部72と、報知制御部74として機能する。
外界認識部66は、カメラ40から出力される画像情報を用いた画像処理と、レーダ42およびLiDAR44の検出情報を用いた物体認識と、を行い、自車両80の周囲の状態を認識する。自車位置認識部68は、ナビゲーション装置16または測位部18から出力される位置情報と第1地図46と第2地図52の少なくとも一方の地図情報に基づいて自車両80の位置を認識する。
行動計画部70は、外界認識部66の認識結果と自車位置認識部68の認識結果に基づいて自車両80の周辺の静的情報と動的情報を含むローカルマップ(ダイナミックマップ)を生成する。そして、行動計画部70は、ローカルマップと自車両80の状態(走行速度、舵角、位置)とに基づいて最適な行動を判断し、その行動を実現するための走行速度(または加減速度)を演算するとともに走行軌道を生成する。
車両制御部72は、行動計画部70により演算された走行速度で自車両80を動作させるための加減速度と、行動計画部70により生成された走行軌道に沿って自車両80を走行させるための舵角と、を演算する。車両制御部72は、加減速度と舵角を指示する指示情報を、入出力装置56を介して駆動力出力装置28と制動装置30と操舵装置32に出力する。
報知制御部74は、行動計画部70により決められた動作に伴い報知が必要である場合に、報知内容を示す指示情報を、入出力装置56を介してHMI34に出力する。
[1.1.5.路面検出装置76の構成]
路面検出装置76は、LiDAR44と制御部12により構成される。路面検出装置76の演算処理は、主に制御部12の外界認識部66が行う。路面検出装置76の検出結果は、制御部12の行動計画部70で使用される。
[1.2.路面検出装置76で行われる処理]
図3Aに示されるように、LiDAR44は、高さ方向と平行する第1軸82を中心にしてレーザ光88の照射角度θ1を変化させて単一のレイヤ86内でスキャンを行う。更に、図3Bに示されるように、LiDAR44は、水平方向と平行する第2軸84を中心にしてレーザ光88の照射角度θ2を変化させて複数のレイヤ86でスキャンを行い、各検出点の位置情報(距離情報)を検出する。LiDAR44は、レーザ光88を道路90の路面92に向けて照射することにより、路面92の位置情報を検出することができる。
LiDAR44により検出される各検出点の位置情報は、3次元の情報を含む。ここで、路面92の検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた2次元の位置情報を、2次元の座標面に投影することを想定する。例えば、図3A、図4Aに示されるように、2次元の座標面として、車長方向と平行する軸をy軸とし車幅方向と平行する軸をx軸とする2次元の第1座標面100を想定する。自車両80が直線の道路90を走行する場合、第1座標面100のy軸は道路90の進行方向と平行し、x軸は道路90の幅方向と平行する。第1座標面100においてx軸およびy軸の原点は、LiDAR44の位置である。
路面92が平坦である場合、図3Aに示されるように、第1座標面100において、検出点の点列102は、LiDAR44を中心とする略一定曲率の円弧形状となる。なお、本明細書では点列102(および後述する点列112)を、各検出点を結ぶ線とみなす。一方、道路90の端に溝94が存在する場合、第1座標面100において、図4Aに示されるように、検出点の点列102は、略一定曲率の円弧形状にならない。
路面92が平坦である場合、図3Bに示されるように、単一のレイヤ86で検出されるLiDAR44から路面92までの距離は略一定である。対して、道路90に溝94が存在する場合、図4Bに示されるように、単一のレイヤ86で検出されるLiDAR44から路面92までの距離とLiDAR44から溝94までの距離が異なる。このため、図4Aに示されるように、第1座標面100において、検出点の点列102が、溝94の位置で変移する。第1実施形態は、この変移の有無を判断することで溝94の有無を判断し、この変移位置を検出することで溝94の位置を検出する。
ここで、図5、図6を用いて第1実施形態に係る路面検出装置76が行う路面検出処理を説明する。以下で説明する一連の処理は、LiDAR44が1つのレイヤ86をスキャンした後に行われる。
ステップS1において、外界認識部66は、レイヤ86に含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた2次元の位置情報を演算し、演算後の位置情報に基づいて2次元の第1座標面100における各検出点の点列102を演算する。
ステップS2において、外界認識部66は、点列102の中から所定数(m個)の連続する一部点列を抽出する処理を行う。本明細書では、この一部点列をカーネル104(図6)と称する。このとき、外界認識部66は、カーネル104の抽出を、点列102の一端から他端に向かって順に行う。カーネル104は、下記式1で表される。
Figure 0007130580000001
ステップS3において、外界認識部66は、抽出したカーネル104の最大微分値を演算する。最大微分値は、下記式2により演算される。
Figure 0007130580000002
ステップS4において、外界認識部66は、最大微分値の逆数を演算する。最大微分値の逆数は、下記式3により演算される。
Figure 0007130580000003
ステップS5において、外界認識部66は、カーネル104の抽出が終了したか否かを判定する。カーネル104の抽出が終了した場合、すなわちカーネル104の抽出位置が点列102の他端に達した場合(ステップS5:YES)、処理はステップS6に移行する。一方、カーネル104の抽出が終了していない場合(ステップS5:NO)、すなわちカーネル104の抽出位置が点列102の他端に達していない場合、処理はステップS2に戻る。ステップS2に戻ると、外界認識部66は、カーネル104の位置を、点列102の他端側に特定数の検出点分だけずらす処理を行う。
ステップS6において、外界認識部66は、カーネル104毎に演算した最大微分値の逆数に、所定値以下となる最大微分値の逆数が存在するか否かを判断する。このとき、外界認識部66は、道路90の幅方向における自車両80の位置よりも右方向または左方向の範囲を、最大微分値の逆数の判断対象位置とする。例えば、第1座標面100のx<-wv、wv<xの範囲を判断対象位置とし、-wv≦x≦wvの範囲を判断対象位置から除外する。-wv≦x≦wvの範囲は、道路90の幅方向における自車両80の範囲に相当する。なお、所定値は予め設定されており、記憶装置60に記憶されている。所定値以下となる最大微分値の逆数がある場合(ステップS6:YES)、処理はステップS7に移行する。一方、所定値以下となる最大微分値の逆数がない場合(ステップS6:NO)、処理はステップS8に移行する。
ステップS7において、外界認識部66は、所定値以下の最大微分値の逆数が演算されたカーネル104の位置に溝94が存在すると判断する。点列102において、この位置で点列102の間隔は所定間隔以上となる。図2に示される行動計画部70は、溝94の位置情報を静的情報としてローカルマップを生成する。
ステップS8において、外界認識部66は、路面92に溝94が存在しないと判断する。図2に示される行動計画部70は、溝94がないローカルマップを生成する。
[2.第2実施形態]
第2実施形態の構成は、図1、図2に示される第1実施形態の構成と同じである。第2実施形態は、第1実施形態を応用したものである。
[2.1.路面検出装置76で行われる処理]
図7、図8を用いて第2実施形態に係る路面検出装置76が行う路面検出処理を説明する。以下で説明する一連の処理は、LiDAR44が1つのレイヤ86をスキャンした後に行われる。なお、図7に示されるステップS11~ステップS15の処理は、図5に示されるステップS1~ステップS5の処理と同じであるため、その説明を省略する。
ステップS16において、外界認識部66は、最大微分値の逆数を2次元の座標面にプロットする。ここでは、図8に示されるように、道路90の幅方向におけるカーネル104の位置を表す第1座標軸と、最大微分値の逆数を表す第2座標軸と、を有する2次元の第2座標面110を想定する。第2座標面110において第1座標軸の原点は、LiDAR44の位置である。
ステップS17において、外界認識部66は、第2座標面110にプロットされた最大微分値の逆数の点列112に、ゼロの方向に大きく凸形状となる位置があるか否かを判定する。より具体的には、外界認識部66は、所定深さdt以上の深さdかつ所定幅wt以下の幅wである凸形状があるか否かを判定する。所定深さdtと所定幅wtのそれぞれの値は予め設定されており、記憶装置60に記憶されている。この条件によりノイズを除去することができる。大きく凸形状となる位置がある場合(ステップS17:YES)、処理はステップS18に移行する。一方、大きく凸形状となる位置がない場合(ステップS17:NO)、処理はステップS19に移行する。
ステップS18において、外界認識部66は、最大微分値の逆数の点列112が凸形状となる位置に溝94が存在すると判断する。第1実施形態と同様に、点列112において、この位置で点列112の間隔は所定間隔以上となる。図2に示される行動計画部70は、溝94の位置情報を静的情報としてローカルマップを生成する。
ステップS19において、外界認識部66は、路面92に溝94が存在しないと判断する。図2に示される行動計画部70は、溝94がないローカルマップを生成する。
[3.第3実施形態]
第1実施形態および第2実施形態において、外界認識部66は、単一のレイヤ86のスキャン結果に基づいて溝94の有無と位置を判断する。更に、外界認識部66は、複数のレイヤ86で点列102の変移状態が同じとなった場合に、溝94が存在すると判断してもよい。
例えば、図9に示されるように、外界認識部66は、2次元の第1座標面100において、個々のレイヤ86で検出される変移位置が、幅方向の同じ位置に存在する場合に溝94が存在すると判断する。また、外界認識部66は、各レイヤ86の変移位置を連結して、溝94の延在位置を判断することもできる。
[4.実施形態から得られる技術的思想]
上記実施形態から把握しうる技術的思想について、以下に記載する。
本発明の態様は、
自車両80が走行する道路90の路面92を検出する路面検出装置76であって、
前記路面92を含むレイヤ86をスキャンすることにより各検出点の3次元の位置情報を検出するセンサ(LiDAR44)と、
前記レイヤ86に含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた2次元の位置情報を演算し、2次元の位置情報に基づいて2次元の座標面(第1座標面100)における各検出点の点列102を演算し、前記点列102の変移状態に応じて前記路面92に存在する溝94を検出する外界認識部66と、を備える。
上記構成によれば、溝94特有の変移が現れる2次元の点列102に応じて溝94を検出するため、溝94を高い精度で検出することができる。
本発明の態様において、
前記外界認識部66は、前記検出点の位置が急激に変化する位置を前記溝94が存在する位置と判断してもよい。
本発明の態様において、
前記外界認識部66は、前記道路90の幅方向における前記自車両80の位置よりも右方向または左方向の範囲で、互いに隣接する前記検出点に所定間隔以上の間隔が生じる位置が存在する場合に、前記自車両80の位置よりも右方向または左方向に前記溝94が存在すると判断してもよい。
上記構成によれば、自車両80の位置よりも左右の範囲を溝94の検出範囲とするため、溝94をより高い精度で検出することができる。
本発明の態様において、
前記外界認識部66は、複数の前記レイヤ86で前記点列の変移状態が同じとなった場合に、前記溝94が存在すると判断してもよい。
上記構成によれば、溝94の検出精度がより高くなる。また、溝94の延在位置を検出することもできる。
本発明の態様において、
前記外界認識部66は、
前記点列から所定数分の一部点列(カーネル104)を抽出する処理と、
前記一部点列(カーネル104)の最大微分値および前記最大微分値の逆数を演算する処理と、
を前記一部点列(カーネル104)の抽出範囲を前記点列に沿ってずらしつつ行い、
前記最大微分値の逆数が小さくなる位置を前記溝94の位置と判断してもよい。
本発明の態様において、
前記外界認識部66は、前記道路90の幅方向における前記一部点列(カーネル104)の位置を示す第1座標軸と、前記一部点列(カーネル104)の前記最大微分値の逆数を示す第2座標軸と、を有し、前記座標面(第1座標面100)とは別の座標面(第2座標面110)において、前記最大微分値の逆数がゼロの方向に凸形状となる前記道路90の幅方向の位置を前記溝94の位置と判断してもよい。
本発明の態様において、
前記外界認識部66は、前記最大微分値の逆数が、所定深さdt以上の深さdかつ所定幅wt以下の幅wである前記凸形状となる前記道路90の幅方向の位置を前記溝94の位置と判断してもよい。
上記構成によれば、ノイズを除去することができるため、溝94をより高い精度で検出することができる。
なお、本発明に係る路面検出装置は、上述の実施形態に限らず、本発明の要旨を逸脱することなく、種々の構成を採り得ることはもちろんである。
44…LiDAR(センサ) 66…外界認識部
76…路面検出装置 80…自車両
86…レイヤ 88…レーザ光
90…道路 92…路面
94…溝 100…第1座標面(座標面)
102…点列 104…カーネル(一部点列)
110…第2座標面(座標面)

Claims (6)

  1. 自車両が走行する道路の路面を検出する路面検出装置であって、
    前記路面を含むレイヤをスキャンすることにより各検出点の3次元の位置情報を検出するセンサと、
    前記レイヤに含まれる各検出点の位置情報から高さ方向の位置情報を除いた2次元の位置情報を演算し、2次元の位置情報に基づいて2次元の座標面における各検出点の点列を演算し、前記点列の変移状態に応じて前記路面に存在する溝を検出する外界認識部と、
    を備え
    前記外界認識部は、
    前記点列から所定数分の一部点列を抽出する処理と、
    前記一部点列の最大微分値および前記最大微分値の逆数を演算する処理とを、
    前記一部点列の抽出範囲を前記点列に沿ってずらしつつ行い、
    前記最大微分値の逆数が小さくなる位置を前記溝の位置と判断する、路面検出装置。
  2. 請求項1に記載の路面検出装置であって、
    前記外界認識部は、前記検出点の位置が急激に変化する位置を前記溝が存在する位置と判断する、路面検出装置。
  3. 請求項1に記載の路面検出装置であって、
    前記外界認識部は、前記道路の幅方向における前記自車両の位置よりも右方向または左方向の範囲で、互いに隣接する前記検出点に所定間隔以上の間隔が生じる位置が存在する場合に、前記自車両の位置よりも右方向または左方向に前記溝が存在すると判断する、路面検出装置。
  4. 請求項1~3のいずれか1項に記載の路面検出装置であって、
    前記外界認識部は、複数の前記レイヤで前記点列の変移状態が同じとなった場合に、前記溝が存在すると判断する、路面検出装置。
  5. 請求項に記載の路面検出装置であって、
    前記外界認識部は、前記道路の幅方向における前記一部点列の位置を示す第1座標軸と、前記一部点列の前記最大微分値の逆数を示す第2座標軸と、を有し、前記座標面とは別の座標面において、前記最大微分値の逆数がゼロの方向に凸形状となる前記道路の幅方向の位置を前記溝の位置と判断する、路面検出装置。
  6. 請求項に記載の路面検出装置であって、
    前記外界認識部は、前記最大微分値の逆数が、所定深さ以上の深さかつ所定幅以下の幅である前記凸形状となる前記道路の幅方向の位置を前記溝の位置と判断する、路面検出装置。
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