JP7195447B2 - 障害物検知装置 - Google Patents

Description

この発明は、障害物検知装置に関するものである。

以下の２つの理由から、車両の周辺にある障害物の高さを検知するための技術が求められている。
（１）車両進退時に、障害物が車両のバンパに衝突する高い障害物か、バンパに衝突しない低い障害物か否かを判別し、低い障害物に対する不必要な警報又はブレーキを抑制するため
（２）車両駐車時に、バンパに衝突しない低い障害物に対して車両を適切なクリアランスで駐車し、乗員の乗り降りを容易にするため

特許文献１に係る物体検知装置は、超音波センサを用いて車両が物体に接近したときの反射波強度の時間変化を観測し、接近時に反射波強度が増加から減少に変化した場合に低い物体と判定していた。

特開２０１６－８０６３９号公報

特許文献１に係る物体検知装置は以上のように構成されているので、車両が障害物に正対して接近していかないとこの障害物の高さを判別できないという課題があった。そのため、例えば駐車時、物体検知装置を搭載した車両が駐車スペース内に進入していかないと、当該駐車スペースに存在する駐車車両、壁、縁石、輪留め、及び段差といった高さの異なる障害物を判別することができない。

この発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、障害物の種別を判別するために車両が障害物に正対して接近していく必要がない障害物検知装置を提供することを目的とする。

この発明に係る障害物検知装置は、車両に設けられている測距センサが、車両が走行している最中に、反射波を受信したか否かを検知する検知部と、検知部により検知された反射波を、基準障害物で反射した基準反射波グループ、又は種別を判別する対象となる対象障害物で反射した対象反射波グループに分類する認識部と、対象反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値を、基準反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値に基づいて正規化する正規化部と、対象反射波グループに分類された複数の反射波の、正規化後の大きさに相関のある値を用いて２つの特徴量を算出し、当該２つの特徴量に基づいて対象障害物の種別を判別する判別部と、判別部により判別された対象障害物の種別を示す情報を出力する出力部とを備え、認識部は、基準反射波グループにおける車両の進行方向の長さが予め定められた範囲内である場合、基準障害物の識別を、駐車スペースに駐車している駐車車両の側面と認識し、対象障害物は、駐車スペースを区画している奥側の障害物である。
また、この発明に係る障害物検知装置は、車両に設けられている測距センサが、車両が走行している最中に、反射波を受信したか否かを検知する検知部と、検知部により検知された反射波を、基準障害物で反射した基準反射波グループ、又は種別を判別する対象となる対象障害物で反射した対象反射波グループに分類する認識部と、対象反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値を、基準反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値に基づいて正規化する正規化部と、対象反射波グループに分類された複数の反射波の、正規化後の大きさに相関のある値を用いて２つの特徴量を算出し、当該２つの特徴量に基づいて対象障害物の種別を判別する判別部と、判別部により判別された対象障害物の種別を示す情報を出力する出力部とを備え、認識部は、基準反射波グループにおける車両の進行方向の長さが予め定められた範囲外である場合、基準障害物の識別を、駐車スペースを区画している段差と認識し、対象障害物は、駐車スペースを区画している奥側の障害物である。

この発明によれば、対象反射波グループに分類された複数の反射波の、正規化後の大きさに相関のある値を用いて２つの特徴量を算出し、当該２つの特徴量に基づいて対象障害物の種別を判別するようにしたので、障害物の種別を判別するために車両が障害物に正対して接近していく必要がない障害物検知装置を提供することができる。

実施の形態１に係る障害物検知装置の構成例を示すブロック図である。 実施の形態１の検知部による障害物の検知方法を示すグラフである。 図３Ａは、路面の表面粗さが滑らかである場合の探査波と反射波の様子を示す図であり、図３Ｂは、路面反射波と障害物反射波の反射レベルを示すグラフである。 図４Ａは、路面の表面粗さが粗い場合の探査波と反射波の様子を示す図であり、図４Ｂは、路面反射波と障害物反射波の反射レベルを示すグラフである。 図５Ａ、図５Ｂ、及び図５Ｃは、路面の状態を考慮しない場合の、判別部による障害物の種別判別方法を示すグラフである。 駐車スペース及び反射波グループの一例を示す平面図である。 図６の駐車スペースをＸ軸方向から見た図である。 駐車スペース及び反射波グループの別の例を示す平面図である。 図８の駐車スペースをＸ軸方向から見た図である。 駐車スペース及び反射波グループの一例を示す平面図である。 駐車スペース及び反射波グループの一例を示す平面図である。 路面の状態を考慮した場合の、判別部による障害物の種別判別方法を示すグラフである。 実施の形態１に係る障害物検知装置の動作例を示すフローチャートである。 実施の形態１に係る障害物検知装置のハードウェア構成の一例を示す図である。 実施の形態１に係る障害物検知装置のハードウェア構成の別の例を示す図である。

以下、この発明をより詳細に説明するために、この発明を実施するための形態について、添付の図面に従って説明する。
実施の形態１．
図１は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の構成例を示すブロック図である。車両には、障害物検知装置１、測距センサ２、送受信部３、及び自動駐車装置４が搭載されている。障害物検知装置１には、送受信部３及び自動駐車装置４が接続されており、送受信部３には、測距センサ２が接続されている。

車両には、例えば車両の側方へ向けて探査波を送信する測距センサ２が設けられている。測距センサ２は、ＴＯＦ（Ｔｉｍｅ ｏｆ Ｆｌｉｇｈｔ）方式のセンサであり、超音波、光、又は電波等の「探査波」を送信し、探査波が車両周辺で反射した「反射波」を受信する。

送受信部３は、測距センサ２に送信信号を出力し、送信信号に応じた探査波を測距センサ２から送信させる。また、送受信部３は、測距センサ２が受信した反射波を受信信号に変換し、障害物検知装置１へ出力する。

障害物検知装置１は、検知部１１、認識部１２、正規化部１３、判別部１４、及び出力部１５を備える。
この障害物検知装置１は、車両の周辺にある障害物を検知し、検知した障害物の高さに対応する障害物の種別を判別する。ここでは、障害物の種別は、「走行障害物」、「路上障害物」、及び「路面障害物」の３つであるものとする。障害物のうち、車両のバンパに接触する程度に高い高さを有する障害物を「走行障害物」という。走行障害物は、壁又は駐車中の他車両等である。また、障害物のうち、車両のバンパに接触しない程度に低い高さを有し、かつ、車両が乗り越えられない程度に高い高さを有する障害物を「路上障害物」という。路上障害物は、縁石又は輪留め等である。また、障害物のうち、車両のバンパに接触しない程度に低い高さを有し、かつ車両が乗り越えられる程度に低い高さを有する障害物を「路面障害物」という。路面障害物は、段差等である。すなわち、走行障害物は路上障害物よりも高い高さを有する障害物であり、路上障害物は路面障害物よりも高い高さを有する障害物である。

検知部１１は、測距センサ２が受信した反射波の大きさ（つまり、反射レベル）と、予め定められた閾値Ｔｈ１とを比較し、測距センサ２が反射波を受信したか否かを検知する。

図２は、実施の形態１の検知部１１による障害物の検知方法を示すグラフである。グラフの横軸は測距センサ２から送信された探査波が車両周辺の障害物で反射して測距センサ２で受信されるまでの伝搬距離であり、縦軸は送受信部３から出力された受信信号の大きさ、すなわち反射レベルである。検知部１１は、反射波の反射レベルが予め定められた閾値Ｔｈ１を超えている場合、当該反射波を検知する。また、検知部１１は、反射レベルが閾値Ｔｈ１を超えたときの伝搬距離に基づいて、測距センサ２と当該反射波が反射した反射点との距離を算出し、反射点の２次元座標位置を算出する。
なお、検知部１１は、測距センサ２が探査波を１回送信した場合に、最初に検知した閾値Ｔｈ１以上の反射レベルの反射波を「第１反射波」とし、次に検知した閾値Ｔｈ１以上の反射レベルの反射波を「第２反射波」とする。

また、検知部１１は、反射波の反射レベルが閾値Ｔｈ１を超えている部位の幅を「波幅」として検知する。または、検知部１１は、反射波の反射レベルが閾値Ｔｈ１を超えている部位の波形面積を「面積」として検知してもよい。または、検知部１１は、反射波の反射レベルの最大値を「波高値」として検知してもよい。または、検知部１１は、反射波の反射レベルが最大値になった時点から閾値Ｔｈ１を下回る時点までを「応答時間」として検知してもよい。波幅、面積、波高値、及び応答時間は、反射波の大きさに相関する値である。なお、反射波の大きさに相関する値は、上記の波幅等に限定されない。検知部１１は、反射波の波形における立下りの傾き、又は反射波の波形における時定数等を、反射波の大きさに相関する値として検知してもよい。

検知部１１は、検知した反射波の大きさに相関する値及び反射点の位置の情報を認識部１２へ出力する。反射点の位置は、２次元座標で表される情報である。

図３Ａは、路面５１の表面粗さが滑らかである場合の探査波５２と反射波５３の様子を示す図であり、矢印２１１は探査波の主な伝搬経路を示す。図３Ｂは、路面反射波５４の反射レベルを示すグラフである。図４Ａは、路面６１の表面粗さが粗い場合の探査波６２と反射波６３の様子を示す図であり、矢印２１２は探査波の主な伝搬経路を示す。図４Ｂは、路面反射波６４の反射レベルを示すグラフである。図３Ｂ及び図４Ｂにおいて、グラフの縦軸は、反射波の大きさ（つまり反射レベル）、横軸は、測距センサ２から送信された探査波が障害物で反射して反射波として測距センサ２で受信されるまでの伝搬距離である。路面５１の表面粗さがコンクリート路面のように滑らかな平坦である場合（図３Ａ）、路面５１で反射した反射波５３、すなわち路面反射波５４の反射レベルは小さい（図３Ｂ）。これに対し、路面６１の表面粗さがアスファルト路面のように粗い場合（図４Ａ）、路面６１で反射した反射波６３、すなわち路面反射波６４の反射レベルは大きい（図４Ｂ）。

図３Ａに矢印２１１で示されるように、探査波５２の一部は、滑らかな路面５１で鏡面反射した後、障害物５５で反射して測距センサ２へ戻る。図４Ａに矢印２１２で示されるように、探査波６２の一部は、粗い路面６１で拡散反射した後、拡散反射した反射波の一部が障害物６５で反射して測距センサ２へ戻る。図４Ａのように路面６１が粗い場合、路面６１で探査波６２が拡散するため、障害物６５で反射した反射波６３、すなわち障害物反射波６６の反射レベルは、障害物５５で反射した反射波５３、すなわち障害物反射波５６の反射レベルに比べて著しく低下する。このように、同一の高さの障害物５５，６５で反射した反射波５３，６３の反射レベルは、路面５１，６１の表面粗さ（つまり外乱）によって変化する。そのため、障害物検知装置１が反射波の大きさに相関する値を用いて障害物の種別を判別する場合、外乱に弱く、障害物の種別を精度よく判別することが困難である。そこで、実施の形態１では、路面の状態を考慮することで、外乱に強い、高精度に障害物の種別を判別可能な障害物検知装置１を実現する。

ここで、路面の状態を考慮しない場合の、判別部１４による障害物の種別判別方法を説明する。
路面の状態を考慮しない場合、判別部１４は、反射波の大きさに相関する値を用いて２つの特徴量を算出し、算出した２つの特徴量を２軸に持った特徴量空間上で、予め定められた第１閾値及び第２閾値に基づいて障害物の種別を判別する。反射波の大きさに相関する値は、上述のように、波高値、波幅、面積、又は応答時間等である。特徴量は、測距センサ２による複数回の探査により得られた、複数の反射波の大きさに相関する値の統計値であり、平均値、分散値、又は標準偏差等である。判別部１４は、例えば、第１特徴量として、反射波の大きさに相関のある値の平均値を用いる。また、判別部１４は、第２特徴量として、反射波の大きさに相関のある値の標準偏差を用いる。ここでは、背の高い障害物は背の低い障害物に比べ、第１特徴量及び第２特徴量ともに大きいものとする。

図５Ａ、図５Ｂ、及び図５Ｃは、路面の状態を考慮しない場合の、判別部１４による障害物の種別判別方法を示すグラフである。判別部１４が種別を判別する対象となる障害物を「対象障害物」と呼ぶ。図５Ｂのグラフは、基準路面上の対象障害物に関する特徴量空間を示す。図５Ａのグラフは、基準路面よりも表面が粗い路面上の対象障害物に関する特徴量空間を示す。図５Ｃのグラフは、基準路面よりも表面が滑らかな路面上の対象障害物に関する特徴量空間を示す。グラフの横軸は第１特徴量、縦軸は第２特徴量である。判別部１４には、第１特徴量と第２特徴量との組み合わせに応じた第１閾値Ｔｈ１１と第２閾値Ｔｈ１２とが、予め定められている。判別部１４は、第１閾値Ｔｈ１１と、第１閾値Ｔｈ１１より大きい第２閾値Ｔｈ１２とにより、対象障害物が路面障害物、路上障害物、又は走行障害物のいずれであるかを判別する。判別部１４は、第１特徴量及び第２特徴量が第１閾値Ｔｈ１１より小さい範囲に、対象障害物の特徴量が含まれる場合、この対象障害物を路面障害物と判別する。また、判別部１４は、第１特徴量及び第２特徴量が第１閾値Ｔｈ１１以上かつ第２閾値Ｔｈ１２より小さい範囲に、対象障害物の特徴量が含まれる場合、この対象障害物を路上障害物と判別する。また、判別部１４は、第１特徴量及び第２特徴量が第２閾値Ｔｈ１２以上である範囲に、対象障害物の特徴量が含まれる場合、この対象障害物を走行障害物と判別する。

反射波の大きさに相関する値、並びに、反射波の大きさに相関する値から算出された第１特徴量及び第２特徴量は、路面の状態に依存する。そのため、判別部１４が、基準路面でチューニングされた第１閾値Ｔｈ１１及び第２閾値Ｔｈ１２を用いて、基準路面よりも表面が粗い路面に存在する対象障害物の種別を判別する場合、反射波の大きさに相関する値並びに第１特徴量及び第２特徴量が想定よりも小さくなり、図５Ａのように背の高い対象障害物を背の低い対象障害物であると誤判別してしまう。逆に、判別部１４が、基準路面でチューニングされた第１閾値Ｔｈ１１及び第２閾値Ｔｈ１２を用いて、基準路面よりも表面が滑らかな路面に存在する対象障害物の種別を判別する場合、反射波の大きさに相関する値並びに第１特徴量及び第２特徴量が想定よりも大きくなり、図５Ｃのように背の低い物体を背の高い物体であると誤判別してしまう。

そこで、実施の形態１の障害物検知装置１では、正規化部１３が、対象障害物が存在する路面と表面粗さが同一の路面に存在する既知物体（つまり基準障害物）の反射波の大きさに相関する値を用いて、当該対象障害物の反射波の大きさに相関する値を正規化することにより、判別部１４における路面の影響をキャンセルする。基準障害物は、例えば、駐車シーンにおいて駐車車両（つまり走行障害物）、又は段差（路面障害物）である。

認識部１２は、反射波の大きさに相関する値及び反射点の位置の情報を、検知部１１から受け取る。認識部１２は、反射点の位置に基づいて反射波をグループ化する。認識部１２は、グループ化した反射波に基づいて、このグループに含まれる反射波が基準障害物で反射したものであるか否かを認識する。認識部１２は、基準障害物であると認識したグループの反射波の位置に基づいて、基準障害物の種別を認識する。また、認識部１２は、基準障害物であると認識したグループの反射波の大きさに相関する値に基づいて、基準値Ｐｒｅｆを算出する。認識部１２は、基準障害物の種別、基準値Ｐｒｅｆ、及び基準値Ｐｒｅｆを算出できたことを示すフラグの情報を、正規化部１３へ出力する。

図６は、駐車スペース２２及び反射波グループＧ１，Ｇ２の一例を示す平面図である。図７は、図６の駐車スペース２２をＸ軸方向から見た図である。図６及び図７に示される例は、測距センサ２が設けられた自車両２０が、駐車車両２３と駐車車両２４の間の駐車スペース２２に縦列駐車しようとしている場面である。ここでは、自車両２０の進行方向をＸ軸方向、Ｘ軸方向に直交する方向をＹ軸方向とする。駐車スペース２２の奥側は、路上障害物である縁石２１により区画されている。この例において、障害物検知装置１は、駐車車両２３を基準障害物として用いて、駐車スペース２２を区画している奥側の対象障害物の種別を判別する。図６及び図７の例では対象障害物が路上障害物である縁石２１であるが、対象障害物の種別はこれに限定されない。

自動駐車モードを開始した自車両２０が矢印に示される方向へ走行している最中、例えば、測距センサ２が１１回探査波を送信し、測域２ａで反射した反射波を受信する。検知部１１は、１１回の探査結果を用いて、白丸（○）で示される１１個の第１反射波の反射点の位置を算出する。検知部１１は、１１回の探査で得られた各反射波の大きさに相関する値と、１１個の反射点の位置とを認識部１２へ出力する。認識部１２は、隣接する２つの反射点間のＸ軸方向の距離及びＹ軸方向の距離が予め定められた距離以下である場合、当該２つの反射点を同一の反射波グループと判定する。このようにして、認識部１２は、上記１１個の反射点を反射波グループＧ１と反射波グループＧ２にグループ化する。そして、認識部１２は、反射波グループＧ１，Ｇ２のうちのより自車両２０に近い側の反射波グループＧ２を基準反射波グループと認識し、当該反射波グループＧ２のＸ軸方向の長さが予め定められた範囲内である場合、当該反射波グループＧ２の基準障害物の種別を駐車車両２３と認識する。この予め定められた範囲は、車両の側面の長さに相当する。認識部１２は、基準障害物が駐車車両２３であると認識した場合、反射波グループＧ２に含まれる６個の反射波の大きさに相関する値（例えば、波高値）の平均値を算出し、算出した平均値を基準値Ｐｒｅｆとする。また、認識部１２は、基準値Ｐｒｅｆを算出できた場合、算出できたことを示すフラグを設定する。

なお、上記例では、認識部１２は、基準障害物の反射波グループＧ２の長さと予め定められた範囲とを比較することにより、基準障害物が駐車車両２３であるか否かを認識したが、認識方法はこの方法に限定されない。
例えば、認識部１２は、測距センサ２による１回の探査で得られた反射波の数に基づいて、基準障害物が駐車車両２３であるか否かを認識してもよい。測距センサ２が探査波を１回送信し、検知部１１が第１反射波のみ検知した場合、認識部１２は、第１反射波が反射した反射点に相当する基準障害物が、当該反射点よりも奥の物体を探査することができない背の高い障害物、つまり駐車車両２３であると認識する。一方、測距センサ２が探査波を１回送信し、検知部１１が第１反射波の検知に続き第２反射波を検知した場合、認識部１２は、第１反射波が反射した反射点に相当する基準障害物が、当該反射点よりも奥の物体を探査することができる背の低い障害物、つまり駐車車両２３ではないと認識する。
また、例えば、認識部１２は、車両で反射した反射点群の形状を機械学習した学習器を用いて、基準障害物が駐車車両２３であるか否かを認識してもよい。

図８は、駐車スペース２２及び反射波グループＧ１１，Ｇ１２の別の例を示す平面図である。図９は、図８の駐車スペース２２をＸ軸方向から見た図である。図８及び図９に示される例は、図６及び図７に示される例と同様に、測距センサ２が設けられた自車両２０が、駐車車両２３と駐車車両２４の間の駐車スペース２２に縦列駐車しようとしている場面である。ただし、図８及び図９に示される駐車スペース２２は、手前側が路面障害物である段差３０により区画され、奥側が路上障害物である縁石２１により区画された、２段縁石の構造である。この例において、障害物検知装置１は、段差３０を基準障害物として用いて、駐車スペース２２を区画している奥側の対象障害物の種別を判別する。図８及び図９の例では対象障害物が路上障害物である縁石２１であるが、対象障害物の種別はこれに限定されない。

自動駐車モードを開始した自車両２０が矢印に示される方向へ走行している最中、例えば、測距センサ２が１１回探査波を送信し、測域２ａで反射した反射波を受信する。検知部１１は、１１回の探査結果を用いて、白丸（〇）で示される１１個の第１反射波の反射点の位置を算出する。検知部１１は、１１回の探査で得られた各反射波の大きさに相関する値と、１１個の反射点の位置とを認識部１２へ出力する。認識部１２は、隣接する２つの反射点間のＸ軸方向の距離及びＹ軸方向の距離が予め定められた距離以下である場合、当該２つの反射点を同一の反射波グループと判定する。このようにして、認識部１２は、上記１１個の反射点を反射波グループＧ１１にグループ化する。そして、認識部１２は、反射波グループＧ１１のＸ軸方向の長さが、予め定められた範囲外である場合、当該反射波グループＧ１１を基準反射波グループと認識し、当該反射波グループＧ１１の基準障害物の種別を段差３０と認識する。この予め定められた範囲は、車両の側面の長さに相当する。認識部１２は、基準障害物が段差３０であると認識した場合、反射波グループＧ１１に含まれる１１個の反射波の大きさに相関する値（例えば、波高値）の平均値を算出し、算出した平均値を基準値Ｐｒｅｆとする。また、認識部１２は、基準値Ｐｒｅｆを算出できた場合、算出できたことを示すフラグを設定する。

なお、上記例では、認識部１２は、基準障害物の反射波グループＧ１１の長さと予め定められた範囲とを比較することにより、基準障害物が段差３０であるか否かを認識したが、認識方法はこの方法に限定されない。
例えば、認識部１２は、測距センサ２による１回の探査で得られた反射波の数に基づいて、基準障害物が段差３０であるか否かを認識してもよい。測距センサ２が探査波を１回送信し、検知部１１が第１反射波及び第２反射波を検知した場合、認識部１２は、第１反射波が反射した反射点に相当する基準障害物が、当該反射点よりも奥の物体を探査することができる背の低い障害物、つまり段差３０であると認識する。
また、例えば、認識部１２は、段差で反射した反射点群の形状を機械学習した学習器を用いて、基準障害物が段差３０であるか否かを認識してもよい。

図８及び図９に示される例において、障害物検知装置１は、駐車車両２３を基準障害物として用いて、駐車スペース２２を区画している奥側の対象障害物（つまり、路上障害物である縁石２１）を判別してもよい。この場合、検知部１１は、１１回の探査結果を用いて、白丸（○）で示される１１個の第１反射波の反射点の位置と、白三角（△）で示される７個の第２反射波の反射点の位置を算出する。認識部１２は、第１反射波に対してグループ化の判定を行い、反射波グループＧ１１にグループ化する。同様に、認識部１２は、第２反射波に対してグループ化の判定を行い、反射波グループＧ１２にグループ化する。そして、認識部１２は、図６及び図７に示される認識方法を用いて、第２反射波の反射波グループＧ１２の基準障害物が駐車車両２３であるか否かを認識する。認識部１２は、基準障害物が駐車車両２３であると認識した場合、反射波グループＧ１２に含まれる６個の反射波の大きさに相関する値（例えば、波高値）の平均値を算出し、算出した平均値を基準値Ｐｒｅｆとする。また、認識部１２は、基準値Ｐｒｅｆを算出できた場合、算出できたことを示すフラグを設定する。

認識部１２は、基準障害物の認識終了後、対象障害物の種別を判別するために、反射波の大きさに相関する値及び反射点の位置の情報を、検知部１１から受け取る。認識部１２は、反射点の位置に基づいて反射波をグループ化する。認識部１２は、グループ化した反射波に基づいて、このグループに含まれる反射波が対象障害物で反射したか否かを認識する。認識部１２は、対象障害物であると認識したグループの反射波の大きさに相関する値の情報を、正規化部１３へ出力する。

正規化部１３は、基準障害物の種別、基準値Ｐｒｅｆ、及び基準値Ｐｒｅｆを算出できたことを示すフラグの情報を、認識部１２から受け取る。また、正規化部１３は、対象障害物で反射した反射波の大きさに相関する値を、検知部１１から受け取る。正規化部１３は、基準値Ｐｒｅｆを算出できたことを示すフラグを受け取った場合、対象障害物で反射した反射波の大きさに相関する値（例えば、波高値）を、基準値Ｐｒｅｆ（例えば、波高値の平均値）で正規化し、正規化後の対象障害物で反射した反射波の大きさに相関する値、及び上記フラグの情報を判別部１４へ出力する。一方、正規化部１３は、上記フラグを受け取っていない場合、対象障害物で反射した反射波の大きさに相関する値を、正規化せずに判別部１４へ出力する。

図１０は、駐車スペース２２及び反射波グループＧ３１の一例を示す平面図である。図１０に示される駐車スペース２２は、図６及び図７に示される駐車スペース２２と同じである。自動駐車装置４が自動駐車モードを開始し認識部１２における基準障害物の認識期間が経過した後、自車両２０が矢印に示される方向へ走行している最中に、例えば、測距センサ２が６回探査波を送信し、測域２ａで反射した反射波を受信する。この例において、認識部１２が、白丸（○）で示される６個の第１反射波の反射点を、反射波グループＧ３１にグループ化し、当該反射波グループＧ３１を対象反射波グループと認識したとする。正規化部１３は、基準対象物である駐車車両２３が存在する路面粗さと、対象障害物が存在する路面粗さとが同じであるものと仮定する。そして、正規化部１３は、対象障害物の反射波グループＧ３１に含まれる６個の反射波の大きさに相関する値Ｗ１～Ｗ６を、それぞれ、基準対象物の反射波から算出された基準値Ｐｒｅｆで正規化する。下式において、Ｗ１´～Ｗ６´は、反射波の大きさに相関する値Ｗ１～Ｗ６の正規化後の値である。

Ｗ１´＝Ｗ１／Ｐｒｅｆ
Ｗ２´＝Ｗ２／Ｐｒｅｆ
・・・・
Ｗ６´＝Ｗ６／Ｐｒｅｆ

図１１は、駐車スペース２２及び反射波グループＧ４１，Ｇ４２の一例を示す平面図である。図１１に示される駐車スペース２２は、図８及び図９に示される駐車スペース２２と同じである。自動駐車装置４が自動駐車モードを開始し認識部１２における基準障害物の認識期間が経過した後、自車両２０が矢印に示される方向へ走行している最中に、例えば、測距センサ２が６回探査波を送信し、測域２ａで反射した反射波を受信する。この例において、認識部１２が、白丸（○）で示される６個の第１反射波の反射点を反射波グループＧ４１に、白三角（△）で示される６個の第２反射波の反射点を反射波グループＧ４２にグループ化したとする。そして、認識部１２は、反射波グループＧ４１，Ｇ４２のうちのより自車両２０から遠い側の反射波グループＧ４２を、対象反射波グループと認識する。正規化部１３は、基準対象物である駐車車両２３が存在する路面粗さと、対象障害物が存在する路面粗さとが同じであるものと仮定する。そして、正規化部１３は、対象障害物の反射波グループＧ４２に含まれる６個の反射波の大きさに相関する値を、それぞれ、基準対象物の反射波から算出された基準値Ｐｒｅｆで正規化する。

なお、基準障害物が背の高い駐車車両２３である場合の基準値Ｐｒｅｆと背の低い縁石２１である場合の基準値Ｐｒｅｆとは異なるため、正規化後の値Ｗ１´～Ｗ６´も基準障害物の種別によって異なる。そこで、正規化部１３は、複数の種別の基準障害物を用いる前提である場合、基準障害物の種別に応じた補正値を用いて、正規化後の値Ｗ１´～Ｗ６´のそれぞれを補正すればよい。基準障害物の種別に応じた補正値は、正規化部１３に予め設定されているものとする。

判別部１４は、正規化後の対象障害物の反射波の大きさに相関する値Ｗ１´～Ｗ６´、及び基準値Ｐｒｅｆを算出できたことを示すフラグの情報を、正規化部１３から受け取る。判別部１４は、正規化後の対象障害物の反射波の大きさに相関する値Ｗ１´～Ｗ６´を用いて２つの特徴量を算出し、算出した２つの特徴量を２軸に持った特徴量空間上で、予め定められた第１閾値Ｔｈ１１及び第２閾値Ｔｈ１２に基づいて対象障害物の種別を判別する。特徴量は、平均値、分散値、又は標準偏差等である。判別部１４は、例えば、第１特徴量として、正規化後の対象障害物の反射波の大きさに相関する値Ｗ１´～Ｗ６´の平均値を算出し、第２特徴量として正規化後の対象障害物の反射波の大きさに相関する値Ｗ１´～Ｗ６´の標準偏差を算出する。

図１２は、路面の状態を考慮した場合の、判別部１４による障害物の種別判別方法を示すグラフである。判別部１４は、図１２に示される正規化された特徴量空間に、対象障害物の正規化された特徴量４０をプロットする。判別部１４は、第１閾値Ｔｈ１１以上かつ第２閾値Ｔｈ１２より小さい範囲に特徴量４０が含まれるため、この対象障害物を路上障害物と判別する。出力部１５は、対象障害物が路上障害物であることを示す情報を自動駐車装置４へ出力する。

自動駐車装置４は、対象障害物の種別を示す情報を出力部１５から受け取り、この情報を用いて自車両２０を駐車スペース２２に駐車する。その際、自動駐車装置４は、自車両２０が駐車スペース２２に進入する前に、駐車スペース２２の奥側に存在する障害物が、自車両２０のバンパに接触する程度に高い走行障害物か、バンパに接触しない程度に低い路上障害物かを判別することができるので、自車両２０を制御する際の誘導経路の最適化、及び駐車位置の最適化等が可能となる。また、自動駐車装置４は、駐車スペース２２が図８及び図９に示されるような２段縁石の構造になっている場合でも、対象障害物の情報を用いて駐車スペース２２を正確に検知することができる。

次に、障害物検知装置１の動作を説明する。
図１３は、実施の形態１に係る障害物検知装置１の動作例を示すフローチャートである。ステップＳＴ１において、送受信部３は、測距センサ２による測距を開始する。

ステップＳＴ２において、検知部１１は、自動駐車装置４が自動駐車モードを開始したことの通知を受け取ると（ステップＳＴ２“ＹＥＳ”）、ステップＳＴ３において、送受信部３から受け取る送受信結果を用いて反射波を検知する。認識部１２は、検知部１１が検知した反射波のうち、基準障害物で反射した反射波を認識して当該反射波を基準反射波グループに分類する。一方、自動駐車モードでない場合（ステップＳＴ２“ＮＯ”）、障害物検知装置１の動作は終了する。

ステップＳＴ４において、認識部１２は、基準反射波グループに分類した複数の反射波の大きさに相関する値を用いて基準値を算出する。

ステップＳＴ５において、検知部１１は、探査波の送受信結果を用いて反射波を検知する。認識部１２は、検知部１１が検知した反射波のうち、対象障害物で反射した反射波を認識して当該反射波を対象反射波グループに分類する。
認識部１２は、例えば、自動駐車モードが開始された時点から予め定められた時間が経過した場合に、又は測距センサ２が予め定められた回数の探査を行った場合に、このステップＳＴ５の動作を開始する。

ステップＳＴ６において、正規化部１３は、認識部１２により算出された基準値を用いて、対象反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関する値を正規化する。

ステップＳＴ７において、判別部１４は、対象反射波グループに分類された複数の反射波の、正規化された大きさに相関する値を用いて、第１特徴量及び第２特徴量を算出する。判別部１４は、算出した第１特徴量及び第２特徴量を２軸に持った特徴量空間上で、第１閾値Ｔｈ１１及び第２閾値Ｔｈ１２に基づいて対象障害物の種別を判別する。

ステップＳＴ８において、出力部１５は、判別部１４により判別された対象障害物の種別を示す情報を、自動駐車装置４へ出力する。

次に、実施の形態１に係る障害物検知装置１のハードウェア構成を説明する。
図１４及び図１５は、実施の形態１に係る障害物検知装置１のハードウェア構成例を示す図である。障害物検知装置１における検知部１１、認識部１２、正規化部１３、判別部１４、及び出力部１５の機能は、処理回路により実現される。即ち、障害物検知装置１は、上記機能を実現するための処理回路を備える。処理回路は、専用のハードウェアとしての処理回路１００であってもよいし、メモリ１０２に格納されるプログラムを実行するプロセッサ１０１であってもよい。

図１４に示されるように、処理回路が専用のハードウェアである場合、処理回路１００は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）、ＦＰＧＡ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ）、又はこれらを組み合わせたものが該当する。検知部１１、認識部１２、正規化部１３、判別部１４、及び出力部１５の機能を複数の処理回路１００で実現してもよいし、各部の機能をまとめて１つの処理回路１００で実現してもよい。

図１５に示されるように、処理回路がプロセッサ１０１である場合、検知部１１、認識部１２、正規化部１３、判別部１４、及び出力部１５の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、又はソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェア又はファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ１０２に格納される。プロセッサ１０１は、メモリ１０２に格納されたプログラムを読みだして実行することにより、各部の機能を実現する。即ち、障害物検知装置１は、プロセッサ１０１により実行されるときに、図１３のフローチャートで示されるステップが結果的に実行されることになるプログラムを格納するためのメモリ１０２を備える。また、このプログラムは、検知部１１、認識部１２、正規化部１３、判別部１４、及び出力部１５の手順又は方法をコンピュータに実行させるものであるとも言える。

ここで、プロセッサ１０１とは、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、処理装置、演算装置、又はマイクロプロセッサ等のことである。
メモリ１０２は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＥＰＲＯＭ（Ｅｒａｓａｂｌｅ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ ＲＯＭ）、又はフラッシュメモリ等の不揮発性若しくは揮発性の半導体メモリであってもよいし、ハードディスク又はフレキシブルディスク等の磁気ディスクであってもよいし、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）又はＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｃ）等の光ディスクであってもよい。

なお、検知部１１、認識部１２、正規化部１３、判別部１４、及び出力部１５の機能について、一部を専用のハードウェアで実現し、一部をソフトウェア又はファームウェアで実現するようにしてもよい。このように、障害物検知装置１における処理回路は、ハードウェア、ソフトウェア、ファームウェア、又はこれらの組み合わせによって、上述の機能を実現することができる。

以上のように、実施の形態１に係る障害物検知装置１は、検知部１１、認識部１２、正規化部１３、判別部１４、及び出力部１５を備える。検知部１１は、自車両２０に設けられている測距センサ２が反射波を受信したか否かを検知する。認識部１２は、検知部１１により検知された反射波を、基準障害物で反射した基準反射波グループ、又は種別を判別する対象となる対象障害物で反射した対象反射波グループに分類する。正規化部１３は、対象反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値を、基準反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値に基づいて正規化する。判別部１４は、対象反射波グループに分類された複数の反射波の、正規化後の大きさに相関のある値を用いて２つの特徴量を算出し、当該２つの特徴量に基づいて対象障害物の種別を判別する。出力部１５は、判別部１４により判別された対象障害物の種別を示す情報を出力する。判別部１４が対象障害物で反射した反射波の大きさに相関のある値を用いて算出した２つの特徴量に基づいて当該対象障害物の種別を判別するようにしたので、対象障害物の種別を判別するために自車両２０が対象障害物に正対して接近していく必要がない障害物検知装置１を提供することができる。また、正規化部１３が対象反射波グループの反射波の大きさに相関のある値を基準反射波グループの反射波の大きさに相関のある値で正規化するようにしたので、外乱に強い、高精度に対象障害物の種別を判別可能な障害物検知装置１を提供することができる。

なお、本発明はその発明の範囲内において、実施の形態の任意の構成要素の変形、又は実施の形態の任意の構成要素の省略が可能である。

この発明に係る障害物検知装置は、障害物の種別を判別するようにしたので、自動駐車装置等に用いる障害物検知装置に適している。

１ 障害物検知装置、２ 測距センサ、２ａ 測域、３ 送受信部、４ 自動駐車装置、１１ 検知部、１２ 認識部、１３ 正規化部、１４ 判別部、１５ 出力部、２０ 自車両、２１ 縁石（対象障害物）、２２ 駐車スペース、２３ 駐車車両（基準障害物）、２４ 駐車車両、３０ 段差（基準障害物）、４０ 特徴量、５１，６１ 路面、５２，６２ 探査波、５３，６３ 反射波、５４，６４ 路面反射波、５５，６５ 障害物、５６，６６ 障害物反射波、１００ 処理回路、１０１ プロセッサ、１０２ メモリ、２１１，２１２ 矢印、Ｇ１，Ｇ２，Ｇ１１，Ｇ１２，Ｇ３１，Ｇ４１，Ｇ４２ 反射波グループ、Ｔｈ１ 閾値、Ｔｈ１１ 第１閾値、Ｔｈ１２ 第２閾値。

Claims (2)

1. 車両に設けられている測距センサが、前記車両が走行している最中に、反射波を受信したか否かを検知する検知部と、
   前記検知部により検知された反射波を、基準障害物で反射した基準反射波グループ、又は種別を判別する対象となる対象障害物で反射した対象反射波グループに分類する認識部と、
   前記対象反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値を、前記基準反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値に基づいて正規化する正規化部と、
   前記対象反射波グループに分類された複数の反射波の、正規化後の大きさに相関のある値を用いて２つの特徴量を算出し、当該２つの特徴量に基づいて前記対象障害物の種別を判別する判別部と、
   前記判別部により判別された前記対象障害物の種別を示す情報を出力する出力部とを備え、
   前記認識部は、前記基準反射波グループにおける前記車両の進行方向の長さが予め定められた範囲内である場合、前記基準障害物の識別を、駐車スペースに駐車している駐車車両の側面と認識し、
   前記対象障害物は、前記駐車スペースを区画している奥側の障害物である
   ことを特徴とする障害物検知装置。
2. 車両に設けられている測距センサが、前記車両が走行している最中に、反射波を受信したか否かを検知する検知部と、
   前記検知部により検知された反射波を、基準障害物で反射した基準反射波グループ、又は種別を判別する対象となる対象障害物で反射した対象反射波グループに分類する認識部と、
   前記対象反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値を、前記基準反射波グループに分類された複数の反射波の大きさに相関のある値に基づいて正規化する正規化部と、
   前記対象反射波グループに分類された複数の反射波の、正規化後の大きさに相関のある値を用いて２つの特徴量を算出し、当該２つの特徴量に基づいて前記対象障害物の種別を判別する判別部と、
   前記判別部により判別された前記対象障害物の種別を示す情報を出力する出力部とを備え、
   前記認識部は、前記基準反射波グループにおける前記車両の進行方向の長さが予め定められた範囲外である場合、前記基準障害物の識別を、駐車スペースを区画している段差と認識し、
   前記対象障害物は、前記駐車スペースを区画している奥側の障害物である
   ことを特徴とする障害物検知装置。

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