JP7254664B2 - 演算装置 - Google Patents

Description

本発明は、演算装置に関する。

車両にセンサを搭載し、車両の周囲に存在する障害物を検出する技術が知られている。たとえば特許文献１には、移動体に設けられた複数個の距離センサを用いて、該移動体の外部に存在する障害物を検知する障害物検知装置において、送信用の前記距離センサが送信した探索波が前記障害物で反射して受信用の前記距離センサに伝搬するまでの伝搬距離を用いて、前記探索波が反射した位置の候補を示す障害物候補点を算出する候補点算出部と、前記候補点算出部が算出した複数の前記障害物候補点を前記距離センサの探索エリアを含む２次元マップ上にマッピングして度数分布を評価することで、前記障害物が存在する障害物存在領域を推定するマップ処理部と、を備えることを特徴とする障害物検知装置が開示されている。

国際公開第２０１６／１０３４６４号

ところで、自動車の自動運転システムや運転支援システムでは、あらかじめ取得した地図情報とセンサなどが取得する外界情報との２種類の情報を使うことで、安全性を高めることが要求されている。しかし、地図情報と外界情報とが一致しない場合に、それぞれが誤っている可能性があるため、外界情報の採否判断が容易ではない。
外界情報の採否

本発明の第１の態様による演算装置は、センサと接続され前記センサがセンシングして得られた出力であるセンシング情報を受信する受信部と、地図情報を格納する記憶部と、前記センサの仕様および前記地図情報を用いて、得られると期待される前記センサの出力である推定出力を推定する推定部と、前記推定出力と、前記センシング情報に基づく情報とを比較して、前記センシング情報の採否を判断する判定部とを備え、前記センシング情報および前記推定出力には特徴を有する点である特徴点の位置情報が含まれ、前記判定部は、所定のエリアにおける前記センシング情報の前記特徴点の数と、前記所定のエリアにおける前記推定出力の前記特徴点の数とを比較して前記センシング情報の採否を判断する。

本発明によれば、地図情報と外界情報とが一致しない場合に外界情報の採否を判断できる。

演算装置を含む車両のハードウエア構成図 センサの出力を説明する概念図 第１の実施の形態における演算装置の機能構成図 地図情報の一例を示す図 ノードとエリアの一例を示す図 第１の実施の形態における演算装置の動作を示すフローチャート 外界認識履歴の一例を示す図 第３の実施の形態における演算装置の動作を示すフローチャート 第４の実施の形態における演算装置の機能構成図

―第１の実施の形態―
以下、図１～図６を参照して、本発明に係る演算装置の第１の実施の形態を説明する。

図１は、本発明に係る演算装置１を含む車両９のハードウエア構成図である。車両９は、演算装置１と、センサ８と、自己位置推定装置７と、通信部６とを備える。演算装置１は、中央演算装置であるＣＰＵ１１、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ１２、読み書き可能な記憶装置であるＲＡＭ１３、不揮発性の記憶装置である記憶部１４、およびインタフェース１５とを備える。ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２に格納されるプログラムをＲＡＭ１３に展開して実行することで後述する複数の機能を実現する。

ただし演算装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、およびＲＡＭ１３の組み合わせの代わりに書き換え可能な論理回路であるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や特定用途向け集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）により実現されてもよい。また演算装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、およびＲＡＭ１３の組み合わせの代わりに、異なる構成の組み合わせ、たとえばＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３とＦＰＧＡの組み合わせにより実現されてもよい。インタフェース１５は、車両９に搭載される他の装置と情報を授受する通信インタフェースであり、たとえばＣＡＮ（登録商標）やＩＥＥＥ８０２．３などの通信規格に対応する。

センサ８は、たとえばカメラやレーザレンジファインダやレーダやソナーである。センサ８は、単一のセンサ素子を搭載してもよいし、複数のセンサ素子を搭載してもよい。またセンサ８は、センシングして得られた情報に演算処理を施して特徴的な情報を有する特徴点を抽出し、センシング情報として演算装置１に出力する。センシング情報には、少なくとも車両９と特徴点の位置関係の情報が含まれる。ただしセンサ８の出力は仕様により異なる。詳しくは後述する。

自己位置推定装置７は、衛星航法システムを構成する複数の衛星から電波を受信し、その電波に含まれる信号を解析することで車両９の位置、すなわち緯度と経度を算出する。自己位置推定装置７は算出した緯度と経度を演算装置１に出力する。通信部６は、無線通信により車両９の外部と通信を行う。

（センサ８の出力）
本実施の形態におけるセンサ８は様々なセンサ素子を用いることができる。また、同一種類のセンサ素子であっても、物理的な仕様やソフトウエアの仕様によりその出力は大きく異なる。なお、物理的な仕様やソフトウエアの仕様を複数切り替えることができる場合であっても、本実施の形態ではセンサの仕様の一形態として扱う。すなわち本実施の形態における「仕様」の概念には、任意に変更可能な「設定」も含まれる。

たとえばセンサ８にカメラが含まれる場合に、センサ８は車両９の周囲を撮影して得られた撮影画像を対象として物体を検出し、検出した物体の名称と車両９との相対位置を演算装置１に出力する。この際にセンサ８は、物体のコーナー特徴点を検出してそれぞれのコーナー特徴点の位置をその物体の位置として出力してもよい。さらにセンサ８は、検出した物体の重心を推定して重心の位置をその物体の特徴点の位置として出力してもよい。検出した物体が道路外側線などのいわゆる白線の場合には、検出した白線の位置の情報を仕様に定められた条件で出力する。

図２は、センサ８の出力を説明する概念図である。図２（ａ）はセンサ８がセンシングにより取得した撮影画像である。センサ８は、図２（ａ）に示す撮影画像が得られた場合に、その仕様により図２（ｂ）に示す出力をする場合もあるし、図２（ｃ）に示す出力を行う場合もある。図２（ｂ）に示す出力例は、１本の白線について特徴点を１点のみ設定する例である。図２（ｃ）に示す出力例は、１本の白線について所定の間隔で複数の特徴点を設定する例である。なおこの「所定の間隔」の具体的な値も使用により設定される。

（機能構成）
図３は、演算装置１の機能構成図である。ただし図３には、記憶部１４に格納される情報も記載している。演算装置１はその機能として受信部１１１と、推定部１１２と、判定部１１３と、センサ利用部１１４とを備える。なお、受信部１１１、推定部１１２、判定部１１３、およびセンサ利用部１１４のいずれもＣＰＵ１１を用いて実現されるが、少なくとも受信部１１１は、インタフェース１５も用いて実現される。

受信部１１１は、センサ８がセンシングして得られた出力であるセンシング情報、および自己位置推定装置７が算出する緯度および経度を受信する。推定部１１２は、後述する地図情報１４１およびセンサ仕様１４２を用いて、得られると期待されるセンサ８の出力である推定出力を推定する。判定部１１３は、推定出力とセンシング情報とを比較して、センシング情報の採否を判断する。判定部１１３は、採用すると判断したセンシング情報のみをセンサ利用部１１４に出力し、採用しないと判断したセンシング情報を破棄する。センサ利用部１１４は、センサ８が出力するセンシング情報を利用する任意のアプリケーションである。センサ利用部１１４はたとえば、センシング情報を用いて車両９の操舵および制動を制御する。ただしセンサ利用部１１４はセンシング情報をそのまま演算装置１の外部に出力してもよい。

記憶部１４には、地図情報１４１およびセンサ仕様１４２が格納される。地図情報１４１とは、あらかじめ作成された道路地図データベースであり、地形上の代表点であるノードの緯度と経度、ノード同士を接続する道路の幅の情報などが含まれる。地図情報１４１は、車両の経路検索に用いられる、いわゆるカーナビ用の地図を用いることもできるし、より高精度な地図を用いることもできる。また地図情報１４１は、「地形の特徴情報」と言い換えることもできる。詳しくは後述するが、地図情報１４１を用いて道路の特徴点を算出できる。センサ仕様１４２とは、センサ８の仕様であり、少なくともセンサ８が出力するセンシング情報の出力条件が含まれる。

（地図情報）
図４は、地図情報１４１の一例を示す図である。地図情報１４１は複数のレコードから構成され、各レコードは、ノード名、緯度、経度、方位、および道路幅のフィールドを有する。ノード名は、地形上の代表点であるノードの識別情報である。ノードは、たとえば、ノード順の指定で自動車の走行経路が指定できるように、交差点の進行方向の候補ごとに設けられてもよい。緯度および経度は、同一のレコードに名称が記載されたノードの緯度および経度である。方位は、同一のレコードに名称が記載されたノードから車線が伸びていく方向を示す。方位は、たとえば北を０度、西を９０度とした０度～３６０度の角度で設定してもよいし、方位を「北西」などの名称で設定してもよい。道路幅は、同一のレコードに名称が記載されたノードから次のノードへの道幅を示す。

（ノードとエリアの例）
図５は、動作例の説明に用いるノードとエリアの一例を示す図である。図５に例示する道路は格子状であり、格子の交点にＮ１～Ｎ１２のノードが設定されている。本実施の形態では、それぞれのノード間を評価エリアとする。たとえば、ノードＮ１とノードＮ２の間が評価エリアＡ１２である。また、ノードＮ１とノードＮ５の間が評価エリアＡ１５である。図５では、評価エリアＡ１２の一部と評価エリアＡ１５の一部が重複しているが、このように評価エリア同士の一部が重複してもよいし、評価エリアはそれぞれが重複しないように設定されてもよい。

（フローチャート）
図６は、演算装置１の動作を示すフローチャートである。なお、本フローチャートの動作は、たとえば、予め決められた所定の周期で実行される。まずステップＳ３０１では、受信部１１１は、センサ８からセンシング情報を受信し、自己位置推定装置７から車両９の緯度・経度・方位の情報を受信する。続くステップＳ３０２では推定部１１２は、評価する評価エリアを特定してステップＳ３０３に進む。たとえば推定部１１２は、車両９が存在する評価エリアを評価対象の評価エリアとする。ただし推定部１１２は、車両９が存在する評価エリアに加えて、車両９の進行方向前方に存在する評価エリアや車両９の左右の評価エリアを評価対象の評価エリアとしてもよい。

ステップＳ３０３では推定部１１２は、ステップＳ３０２において決定した評価エリアから１つの評価エリアを処理対象として決定する。後述するようにステップＳ３０３以降はステップＳ３０２において決定した評価エリアの数だけ繰り返し実行されるので、最終的にはステップＳ３０２において決定した評価エリアは全て処理対象となる。処理対象とする評価エリアは、評価エリアの名称の辞書順でもよいしランダムでもよい。ただし推定部１１２は、ステップＳ３０３における処理では、すでに処理対象として決定された評価エリアは、処理対象から除外する。

続くステップＳ３０４では推定部１１２は、処理対象の評価エリアの推定出力を推定する。なお前述のとおり、この推定出力は地図情報とセンサの仕様に基づき算出される。続くステップＳ３０５では判定部１１３は、処理対象の評価エリアにおいて、ステップＳ３０１において受信した特徴点の数とステップＳ３０４において推定した推定出力の特徴点の数が略同一であるか否かを判断する。判定部１１３は、センサ出力の特徴点の数と推定出力の特徴点の数が略同一であると判断すると、ステップＳ３１０においてセンサ出力を採用してステップＳ３０９に進む。

なお判定部１１３は、採用を決定したセンサ出力を即座にセンサ利用部１１４に出力してもよいし、図６に示すフローチャートの最後の処理としてまとめてセンサ利用部１１４に出力してもよい。判定部１１３は、センサ出力の特徴点の数と推定出力の特徴点の数が略同一ではないと判断するとステップＳ３０６に進む。たとえば、センサ出力の特徴点の数が推定出力の特徴点の数の０．８倍～１．２倍の場合はステップＳ３０５が肯定判断される。

ステップＳ３０６では判定部１１３は、推定出力の特徴点の数がセンサ出力の特徴点の数よりも十分に多いか否かを判断する。判定部１１３は、推定出力の特徴点の数がセンサ出力の特徴点の数よりも十分に多いと判断する場合は、ステップＳ３１１において道路が廃止されたことを記憶部１４に記録してステップＳ３０９に進む。たとえば、センサ出力の特徴点の数が推定出力の特徴点の数の０．２倍以下の場合にステップＳ３０６は肯定判断される。なおステップＳ３１１では処理対象の評価エリアにおけるセンサ出力は破棄される。判定部１１３は、推定出力の特徴点の数がセンサ出力の特徴点の数よりも十分に多くはないと判断する場合は、ステップＳ３０７に進む。

ステップＳ３０７では判定部１１３は、推定出力の特徴点の数がセンサ出力の特徴点の数よりも十分に少ないか否かを判断する。判定部１１３は、推定出力の特徴点の数がセンサ出力の特徴点の数よりも十分に少ないと判断する場合は、ステップＳ３１２において道路が新設されたことを記憶部１４に記録して、さらにセンサ出力を採用してステップＳ３０９に進む。たとえば、センサ出力の特徴点の数が推定出力の特徴点の数の５倍以上の場合はステップＳ３０７が肯定判断される。判定部１１３は、推定出力の特徴点の数がセンサ出力の特徴点の数よりも十分に少なくないと判断する場合は、ステップＳ３０８に進む。

ステップＳ３０８では判定部１１３は、センサ出力を採用し、センサの出力にノイズが含まれていることからセンサが汚れていることを記憶部１４に記録してステップＳ３０９に進む。ステップＳ３０９では判定部１１３は、全エリアを処理したか否か、すなわちステップＳ３０２において決定した全ての評価エリアを処理対象としたか否かを判断する。推定部１１２は、全エリアを処理していないと判断する場合はステップＳ３０３に戻り、全エリアを処理したと判断する場合は図６に示す処理を終了する。

上述した第１の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）演算装置１は、センサ８と接続されセンサ８がセンシングして得られた出力であるセンシング情報を受信する受信部１１１と、地図情報１４１を格納する記憶部１４と、センサ８の仕様および地図情報１４１を用いて、得られると期待されるセンサ８の出力である推定出力を推定する推定部１１２と、推定出力と、センシング情報とを比較して、センシング情報の採否を判断する判定部１１３とを備える。そのため地図情報１４１と外界情報とが一致しない場合に外界情報の採否を判断できる。

（２）センシング情報および推定出力には特徴を有する点である特徴点の位置情報が含まれる。判定部１１３は、所定のエリアにおけるセンシング情報の特徴点の数と、所定のエリアにおける推定出力の特徴点の数とを比較してセンシング情報の採否を判断する。そのため、特徴点の１つずつを比較するのではなく、定められた領域における特徴点の数、すなわち特徴点の密度を用いて簡易に判断ができる。

（３）判定部１１３は、所定のエリアにおいて、センシング情報の特徴点の数と推定出力の特徴点の数とが略同一の場合（図６のステップＳ３０６：ＹＥＳ）、およびセンシング情報の特徴点の数が推定出力の特徴点の数よりも十分に多い場合（図６のステップＳ３０７：ＹＥＳ）にセンシング情報を採用する。そのため、地図情報１４１が正しく、かつセンサ８の出力が妥当な場合（図６のステップＳ３０６：ＹＥＳ）だけでなく、新設された道路が地図情報１４１に反映されていない場合であってもセンサ８のノイズでは確率論的に説明できないほど特徴点が多い場合（図６のステップＳ３０７：ＹＥＳ）にも、センサ８の出力を採用できる。

（変形例１）
上述した第１の実施の形態では、センサ８は車両９に搭載された。しかしセンサ８が路上に設置され、センサ８と演算装置１が無線通信、いわゆるＶ２Ｘ通信により接続されてもよい。この場合であってもセンサ８と演算装置１との相対的な位置および向きの関係がわかれば、路上に設置されたセンサ８の出力を車両９を原点とする座標系に変換することができる。

（変形例２）
評価エリアは、含まれる特徴点の数が特定できればより狭く設定してもよい。たとえば、地図情報を用いて特徴点の位置を詳細に特定可能であれば、評価エリアをたとえば１ｍ角の格子状の領域としてもよい。この変形例２によれば、ノードの間隔よりも狭い範囲でセンサ８のセンシング情報の採否を決定できる。

（変形例３）
演算装置１は、図６のステップＳ３０８、Ｓ３１１、およびＳ３１２において記憶部１４に記録する代わりに通信部６を用いて車両９の外部に通知してもよいし、記憶部１４に記録しかつ通信部６を用いて車両９の外部に通知してもよい。

（変形例４）
センサ８は、センシングして得られた情報をそのまま演算装置１に出力し、演算装置１がセンシングして得られた情報を用いて特徴点の抽出を行ってもよい。すなわち本変形例では、演算装置１が演算することで「センシング情報に基づく情報」を生成し、判定部１１３は、推定出力と「センシング情報に基づく情報」とを比較する。なおこの場合には、演算装置１による特徴点を抽出する処理に用いられる演算パラメータもセンサ仕様１４２に含まれる。

（変形例５）
図４に示した地図情報１４１は一例に過ぎない。たとえば道路幅のフィールドの代わりに、レーン数、白線の有無、白線の種類などのフィールドを設けてもよい。

―第２の実施の形態―
本発明に係る演算装置の第２の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、推定出力の算出において車両９と評価エリアの位置関係をさらに考慮する点で、第１の実施の形態と異なる。

本実施の形態では推定部１１２は、それぞれの評価エリアについて、車両９との位置関係をさらに考慮して推定出力を推定する。具体的には推定部１１２は、評価エリアと車両９との距離および視界をさらに考慮する。評価エリアと車両９との距離が遠いほど、センサが取得可能な評価エリアの情報が減少し、センサが出力する特徴点の数も減少すると考えられるためである。また、車両９と評価エリアとの間に障害物が存在する場合は、センサは障害物に遮られて評価エリアの情報を取得できなくなり、センサが出力する特徴点の数も減少すると考えられるためである。なお障害物には、地面に固定された建物などの静的な障害物だけでなく、車両や歩行者などの動的な障害物も含まれる。

たとえば推定部１１２は、車両９と評価エリアとの距離を、５ｍ未満、５ｍ～１０ｍ、１０～２０ｍ、２０ｍ以上の４つの区分に分類し、推定出力における特徴点の数をそれぞれ１倍、０．８倍、０．６倍、０．２倍に補正する。たとえばある評価エリアと車両９との距離が８ｍの場合には、推定部１１２は推定出力における特徴点の数を第１の実施の形態における手法により算出した数の０．８倍とする。

たとえば推定部１１２は、車両９と評価エリアとの間に障害物が存在する場合は、障害物によりセンサが測定不可能な評価エリアの面積を算出し、評価エリアの全体面積との比率で推定出力における特徴点の数を減じる。たとえばある評価エリアと車両９の間に障害物が存在し、その障害物によりその評価エリアの３０％が測定不可能な場合は、推定部１１２は推定出力における特徴点の数を第１の実施の形態における手法により算出した数の０．７倍、すなわち３０％減とする。

さらに例示すると、ある評価エリアと車両９との距離が８ｍであり、さらに車両９と評価エリアとの間に障害物がありその障害物によりその評価エリアの３０％が測定不可能な場合は、推定部１１２は次のように算出する。すなわち推定部１１２は、０．８倍と０．７倍とをかけあわせると０．５６倍なので、推定出力における特徴点の数を第１の実施の形態における手法により算出した数の０．５６倍とする。

上述した第２の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（４）演算装置１は車両９に搭載される。推定部１１２は、センサ８と評価エリアとの位置関係を用いて推定出力を推定する。そのため、誤検知や不検知の誤判定率を低減する効果がある。

―第３の実施の形態―
図７～図８を参照して、本発明に係る演算装置の第３の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、センサ出力の履歴を記録し、センサ出力の履歴を有する評価エリアでは、推定出力の代わりにセンサ出力を用いる点で、第１の実施の形態と異なる。

第３の実施の形態では、記憶部４に外界認識履歴１４３がさらに格納される。また、推定部１１２の動作が後述するように第１の実施の形態と異なる。

（外界認識履歴１４３）
図７は、外界認識履歴１４３の一例を示す図である。外界認識履歴１４３は、１または複数のレコードから構成される。外界認識履歴１４３の各レコードは、ノードペアと履歴のフィールドを有する。ノードペアのフィールドには、評価エリアを特定するノードの組合せ情報が格納される。ただしノードの組合せの代わりに、評価エリアの名称、たとえば「Ａ１２」などが格納されてもよい。履歴のフィールドには、ノードペアのフィールドの値で特定される評価エリアにおいて直前に測定された特徴点の数が格納される。すなわち履歴のフィールドにはゼロ以上の整数が格納される。

（フローチャート）
図８は、第３の実施の形態における演算装置１の動作を示すフローチャートである。図８は、第１の実施の形態における図６との相違点を主に記載している。図８において記載が省略されているステップＳ３０１、Ｓ３０２、Ｓ３０６、Ｓ３０７、Ｓ３１０～Ｓ３１２の処理は第１の実施の形態と同様であり、記載が省略されているステップ間の遷移も第１の実施の形態と同様である。

本実施の形態では、ステップＳ３０３の次にステップＳ３２１が実行される。ステップＳ３２１では推定部１１２は、処理対象の評価エリアの情報が外界認識履歴１４３に記録されているか否かを判断する。推定部１１２は、処理対象の評価エリアの情報が外界認識履歴１４３に記録されていると判断する場合はステップＳ３２２に進み、処理対象の評価エリアの情報が外界認識履歴１４３に記録されていないと判断する場合はステップＳ３０４に進む。ステップＳ３２２では推定部１１２は、外界認識履歴１４３に記録されている履歴を処理対象の推定出力として読み込んでステップＳ３０５に進む。ステップＳ３０４およびステップＳ３０５の処理は第１の実施の形態と同様なので説明を省略する。

ステップＳ３０９の直前にステップＳ３２３が追加される。ステップＳ３２３では判定部１１３は、ステップＳ３０１において受信したセンサ出力における処理対象の評価エリア内の特徴点の数を履歴として外界認識履歴１４３に記録してステップＳ３０９に進む。なお判定部１１３は、外界認識履歴１４３に処理対象の評価エリアの履歴が記録されている場合には履歴を上書きし、外界認識履歴１４３に処理対象の評価エリアの履歴が記録されていない場合には新たなレコードを作成して履歴を記録する。ステップＳ３０９以降の処理は第１の実施の形態と同様なので説明を省略する。

上述した第３の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（５）判定部１１３は、センシング情報に含まれる特定のエリアの特徴点の数を特定のエリアと関連付けて外界認識履歴１４３として記憶部１４に格納する。推定部１１２は、推定出力の算出対象であるエリアが外界認識履歴１４３に含まれる場合は、推定出力の算出対象であるエリアに関連付けられた特徴点の数を推定出力とする。そのため、センシング情報の採否をより高精度に判断できる。

（第３の実施の形態の変形例）
第３の実施の形態では、ステップＳ３０５～Ｓ３０７の判断基準は処理対象の履歴の有無によらず一定であった。しかしステップＳ３０５～Ｓ３０７の判断基準は処理対象の履歴の有無により変更してもよい。たとえば、ステップＳ３２１において肯定判断する場合には、従前のセンサの出力を評価対象とするので、ステップＳ３０５の判断基準を厳しめに設定してもよい。

具体的には、ステップＳ３２１において否定判断された場合には、ステップＳ３０５においてセンサ出力の特徴点の数が推定出力の特徴点の数の０．８倍～１．２倍のであることを条件として肯定判断する。その一方で、ステップＳ３２１において否定判断された場合には、ステップＳ３０５においてセンサ出力の特徴点の数が推定出力の特徴点の数の０．９倍～１．１倍のであることを条件として肯定判断してもよい。

―第４の実施の形態―
図９を参照して、本発明に係る演算装置の第４の実施の形態を説明する。以下の説明では、第１の実施の形態と同じ構成要素には同じ符号を付して相違点を主に説明する。特に説明しない点については、第１の実施の形態と同じである。本実施の形態では、主に、センサが環境から受ける影響を考慮する点で、第１の実施の形態と異なる。第４の実施の形態のハードウエア構成は第１の実施の形態と同様なので説明を省略する。

（機能構成）
図９は、本実施の形態における演算装置１の機能構成図である。演算装置１は、その機能として車両９の周囲環境の状態を検出する環境検出部１１５をさらに有する。環境検出部１１５は、車両９に搭載される照度センサや温度センサが検出する情報を取得してもよいし、無線通信により車両９の外部から天気や温度の情報を取得してもよいし、車両９の動作を検出して周囲環境の状態を間接的に検出してもよい。たとえば環境検出部１１５は、車両９の前照灯が点灯された場合に周囲が暗くなったことを間接的に検出してもよいし、車両９のワイパーが動作された場合に雨が降っていることを間接的に検出してもよい。

センサ８は採用するセンサ素子の種類により様々な周囲環境の影響を受ける。たとえばカメラは、光量が少ない夜には得られる情報が減少することやノイズが増えやすいことが知られている。カメラやレーザレンジファインダやソナーは、雨や霧によりセンシング可能な範囲が狭まる。また温度変化により歪みが増加して検出の精度が低下するセンサ素子も存在する。なお、波長の違いはあるが、カメラ、レーザレンジファインダ、およびソナーのいずれも反射波を検知するセンサである。また以下では、カメラ、レーザレンジファインダ、およびソナーをまとめて「カメラ等」と呼ぶ。

本実施の形態では推定部１１２は、センサ仕様１４２および地図情報１４１に加えて、環境検出部１１５の出力を用いて推定出力を推定する。たとえば推定部１１２は、環境検出部１１５が車両９のワイパーの動作を検出すると、センサ８に含まれるカメラ等の検出範囲が狭まることからセンサ８の推定出力に含まれる特徴点の数を減少させる。たとえば推定部１１２は、センサ仕様１４２を参照して雨の影響によりカメラ等の検出範囲が狭まる領域を特定し、その領域の特徴点をゼロと見積もることで推定出力に含まれる特徴点の数を減少させる。

上述した第４の実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（６）演算装置１は、センサ８の周囲環境の状態を検出する環境検出部１１５を備える。推定部１１２は、環境検出部１１５が検出するセンサ８の周囲環境の状態を用いて推定出力を推定する。そのため演算装置１は、周囲環境の影響を受けるセンサ８の出力を精度よく見積もることができる。

（７）センサ８には降雨の影響で検出範囲が狭まるセンサが含まれる。推定部１１２は、環境検出部１１５が演算装置１を搭載する車両９のワイパーの動作を検出すると、推定出力に含まれる特徴点の数を減少させる。なお、降雨の影響で検出範囲が狭まるセンサとは、反射波を検知するセンサ、すなわちカメラ等が含まれる。

上述した各実施の形態および変形例において、機能ブロックの構成は一例に過ぎない。別々の機能ブロックとして示したいくつかの機能構成を一体に構成してもよいし、１つの機能ブロック図で表した構成を２以上の機能に分割してもよい。また各機能ブロックが有する機能の一部を他の機能ブロックが備える構成としてもよい。

上述した各実施の形態および変形例において、プログラムはＲＯＭ１２に格納されるとしたが、プログラムは記憶部１４に格納されていてもよい。また必要なときにインタフェース１５を介して、他の装置から媒体を介してプログラムが読み込まれてもよい。ここで媒体とは、たとえば入出力インタフェースに着脱可能な記憶媒体、または通信媒体、すなわち有線、無線、光などのネットワーク、または当該ネットワークを伝搬する搬送波やディジタル信号、を指す。また、プログラムにより実現される機能の一部または全部がハードウエア回路やＦＰＧＡにより実現されてもよい。

上述した各実施の形態および変形例は、それぞれ組み合わせてもよい。上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１…演算装置
４…記憶部
６…通信部
８…センサ
９…車両
１１１…受信部
１１２…推定部
１１３…判定部
１１４…センサ利用部
１１５…環境検出部
１４１…地図情報
１４２…センサ仕様
１４３…外界認識履歴

Claims (8)

1. センサと接続され前記センサがセンシングして得られた出力であるセンシング情報を受信する受信部と、
   地図情報を格納する記憶部と、
   前記センサの仕様および前記地図情報を用いて、得られると期待される前記センサの出力である推定出力を推定する推定部と、
   前記推定出力と、前記センシング情報に基づく情報とを比較して、前記センシング情報の採否を判断する判定部とを備え、
   前記センシング情報および前記推定出力には特徴を有する点である特徴点の位置情報が含まれ、
   前記判定部は、所定のエリアにおける前記センシング情報の前記特徴点の数と、前記所定のエリアにおける前記推定出力の前記特徴点の数とを比較して前記センシング情報の採否を判断する演算装置。
2. 請求項１に記載の演算装置において、
   前記判定部は、前記所定のエリアにおいて、前記センシング情報の前記特徴点の数と前記推定出力の前記特徴点の数とが略同一の場合、および前記センシング情報の前記特徴点の数が前記推定出力の前記特徴点の数よりも十分に多い場合に前記センシング情報を採用する演算装置。
3. 請求項１に記載の演算装置において、
   前記演算装置は車両に搭載され、
   前記推定部はさらに、前記センサと前記所定のエリアとの位置関係を用いて前記推定出力を推定する演算装置。
4. 請求項１に記載の演算装置において、
   前記判定部は、前記センシング情報に含まれる特定のエリアの前記特徴点の数を前記特定のエリアと関連付けて外界認識履歴として前記記憶部に格納し、
   前記推定部は、前記推定出力の算出対象であるエリアが前記外界認識履歴に含まれる場合は、前記推定出力の算出対象であるエリアに関連付けられた前記特徴点の数を前記推定出力とする演算装置。
5. 請求項１に記載の演算装置において、
   前記センサの周囲環境の状態を検出する環境検出部をさらに備え、
   前記推定部はさらに、前記環境検出部が検出する前記センサの周囲環境の状態を用いて前記推定出力を推定する演算装置。
6. 請求項５に記載の演算装置において、
   前記センサには降雨の影響で検出範囲が狭まるセンサが含まれ、
   前記推定部は、前記環境検出部が前記演算装置を搭載する車両のワイパーの動作を検出すると、前記推定出力に含まれる前記特徴点の数を減少させる演算装置。
7. 請求項６に記載の演算装置において、
   前記降雨の影響で検出範囲が狭まるセンサには反射波を検知するセンサが含まれる演算装置。
8. 請求項７に記載の演算装置において、
   前記反射波を検知するセンサにはカメラが含まれる演算装置。

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