JP7283417B2

JP7283417B2 - 物標認識装置

Info

Publication number: JP7283417B2
Application number: JP2020028459A
Authority: JP
Inventors: 雅成高木
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2020-02-21
Filing date: 2020-02-21
Publication date: 2023-05-30
Anticipated expiration: 2040-02-21
Also published as: US20220392230A1; WO2021166893A1; JP2021135512A

Description

本開示は物標認識装置に関する。

特許文献１に路側物認識装置が開示されている。路側物認識装置はレーダーとカメラとを備える。路側物認識装置は、レーダーを用いて反射点群を取得する。路側物認識装置は、カメラの画像を用いて、路側物の反射点ではない可能性が高い反射点を特定する。路側物認識装置は、反射点群から、路側物の反射点ではない可能性が高い反射点を除外する。路側物認識装置は、除外後の反射点群を用いて、路側物を認識する。

特開２０１９－１０６０２２号公報

特許文献１に記載の路側物認識装置は、路側物を認識するために、レーダーとカメラとを必要とする。本開示の１つの局面では、必ずしも２種類のセンサを使用しなくても、路側物を認識できる物標認識装置を提供することが好ましい。

本開示の１つの局面は、車両（３）の速度及びヨーレートに基づき、前記車両の将来の走行軌跡（４１）を推測するように構成された走行軌跡推測ユニット（９）と、センサ（３１）を用いて前記車両の前方に存在する物標（４７）を検出するように構成された物標検出ユニット（１１）と、前記物標検出ユニットが検出した前記物標が、路側物の特徴を有しているか否かを判断するように構成された路側物判断ユニット（１３）と、前記路側物の特徴を有していると判断された前記物標の横方向における座標を算出するように構成された座標算出ユニット（１５）と、前記横方向における座標に基づき、道路境界（５１Ｒ、５１Ｌ）を推定するように構成された道路境界推定ユニット（１７）と、前記物標検出ユニットが検出した前記物標が、固定物の特徴を有しているか否かを判断するように構成された固定物判断ユニット（１９）と、前記固定物の特徴を有していると判断された前記物標から、前記道路境界推定ユニットが推定した前記道路境界までの距離を算出するように構成された距離算出ユニット（２１）と、前記距離が予め設定された閾値以下であることを条件として、前記物標が路側物である尤度を増加させるように構成された尤度増加ユニット（２３）と、を備える物標認識装置（１）である。

本開示の１つの局面である物標認識装置は、必ずしも２種類のセンサを使用しなくても、路側物を認識できる。

物標認識装置の構成を表すブロック図である。物標認識装置の機能的構成を表すブロック図である。物標認識装置が実行する処理を表すフローチャートである。物標認識装置が実行する路側物判断処理を表すフローチャートである。走行軌跡、物標、道路境界等を表す説明図である。標準偏差が小さいヒストグラムを表す説明図である。標準偏差が大きいヒストグラムを表す説明図である。道路の形状に沿った走行軌跡と、道路の形状に沿っていない走行軌跡とを表す説明図である。

本開示の例示的な実施形態について図面を参照しながら説明する。
＜第１実施形態＞
１．物標認識装置１の構成
物標認識装置１の構成を、図１及び図２に基づき説明する。図１に示すように、物標認識装置１は車両３に搭載されている。物標認識装置１は、ＣＰＵ５と、例えば、ＲＡＭ又はＲＯＭ等の半導体メモリ（以下、メモリ７とする）と、を有するマイクロコンピュータを備える。

物標認識装置１の各機能は、ＣＰＵ５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、メモリ７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、このプログラムが実行されることで、プログラムに対応する方法が実行される。なお、物標認識装置１は、１つのマイクロコンピュータを備えてもよいし、複数のマイクロコンピュータを備えてもよい。

物標認識装置１は、図２に示すように、走行軌跡推測ユニット９と、物標検出ユニット１１と、路側物判断ユニット１３と、座標算出ユニット１５と、道路境界推定ユニット１７と、固定物判断ユニット１９と、距離算出ユニット２１と、尤度増加ユニット２３と、出力ユニット２５と、を備える。

物標認識装置１は、車両３が備える様々な部材と接続している。物標認識装置１と接続している部材として、図１に示すように、物標検出センサ３１と、車速センサ３３と、ヨーレートセンサ３５と、運転支援装置３７と、がある。

物標検出センサ３１は、車両３の前方に存在する物標を検出するために使用されるセンサである。第１実施形態において物標検出センサ３１はレーザレーダである。車速センサ３３は、車両３の車速を検出する。ヨーレートセンサ３５は車両３のヨーレートを検出する。運転支援装置３７は、後述する路側物尤度を用いて車両３の運転支援を行う。

２．物標認識装置１が実行する処理
物標認識装置１が所定時間ごとに繰り返し実行する処理を、図３～図８に基づき説明する。図３に示す処理を１回実行することを、１サイクルとする。図３のステップ１では、走行軌跡推測ユニット９が、車速センサ３３を用いて車両３の車速を測定する。また、走行軌跡推測ユニット９は、ヨーレートセンサ３５を用いて車両３のヨーレートを測定する。走行軌跡推測ユニット９は、車両３の車速及びヨーレートに基づき、車両３の将来の走行軌跡を推測する。

図５に示すように、車両３の将来の走行軌跡４１は、車両３の前端のうち、幅方向における中心４３が、将来通過すると予測される軌跡である。
ステップ２では、物標検出ユニット１１が、物標検出センサ３１を用いて、車両３の前方に存在する物標を検出する処理を行う。なお、物標検出センサ３１の検出結果は、例えば、複数の測距点を含む。各測距点は、レーザーの１つの反射点である。物標検出ユニット１１は、同一の物標に由来する可能性が高い複数の測距点をまとめて、１つの物標として検出する。

ステップ３では、物標検出ユニット１１が、物標の番号であるｉを初期化し、１とする。なお、物標の番号とは、前記ステップ２の処理で検出された物標に付された１連の番号である。ここでは、前記ステップ２の処理において、Ｎ個の物標が検出されたとする。Ｎは自然数である。各物標には、１、２、３・・・Ｎのうちのいずれかの番号が付されている。各物標に付された番号は物標ごとに異なる。

ステップ４では、番号がｉである物標（以下ではｉ番目の物標とする）は、路側物の特徴を有しているか否かを、路側物判断ユニット１３が判断する。路側物とは、道路境界の付近に存在し、静止している物標である。道路境界とは、道路と、道路以外の領域との境界である。車両３は、道路境界を通過することはできない。路側物として、例えば、デリニエータ、ラバーポール等が挙げられる。

路側物の特徴を有するとは、例えば、以下のＪＡ１～ＪＡ４の条件を全て充足することをいう。
ＪＡ１：物標が高反射点を含む。高反射点とは、レーザーの反射強度が閾値以上である測距点である。

ＪＡ２：物標のサイズが閾値以下である。
ＪＡ３：物標の絶対速度が閾値以下である。
ＪＡ４：物標の高さが閾値以上である。

なお、路側物判断ユニット１３は、物標のうち、最も高い部分から到来する反射波の角度に基づき、物標の高さを算出することができる。キャッツアイは道路境界に存在しないので、路側物ではない。物標がキャッツアイである場合、ＪＡ１～ＪＡ３の条件を充足することがある。しかしながら、キャッツアイはＪＡ４の条件を充足しない。よって、路側物判断ユニット１３は、キャッツアイを路側物であると判断することを抑制できる。

ｉ番目の物標が路側物の特徴を有する場合、本処理はステップ５に進む。ｉ番目の物標が路側物の特徴を有さない場合、本処理はステップ７に進む。
ステップ５では、座標算出ユニット１５が、ｉ番目の物標の横方向座標を算出する。横方向座標とは、図５に示す座標軸４５での座標である。座標軸４５は、前記ステップ１で推定した走行軌跡４１に直交し、ｉ番目の物標を通る。横方向座標は、走行軌跡４１の上では０である。横方向座標の絶対値は、ｉ番目の物標４７と、走行軌跡４１との距離である。

ステップ６では、道路境界推定ユニット１７が、ｉ番目の物標の横方向座標を、ヒストグラムに投票する。ヒストグラムとは、図６に示すように、横方向座標のビンごとに、そのビンに属する横方向座標の度数を示すものである。ｉ番目の物標の横方向座標をヒストグラムに投票することは、ヒストグラムを作成することに対応する。

ステップ７では、番号ｉがＮに等しいか否かを、物標検出ユニット１１が判断する。番号ｉがＮ未満である場合、本処理はステップ８に進む。番号ｉがＮに等しい場合、本処理はステップ９に進む。番号ｉがＮに等しいということは、前記ステップ２の処理で検出された全ての物標について前記ステップ４～６の処理が終了し、ヒストグラムが完成したことを意味する。

ステップ８では、番号ｉを１だけ増加させる。その後、本処理はステップ４に進む。
ステップ９では、完成したヒストグラムが以下の条件ＪＢ１及びＪＢ２を充足するか否かを、道路境界推定ユニット１７が判断する。

ＪＢ１：ヒストグラムの標準偏差が閾値以下である。
ＪＢ２：度数が極大であるビンの度数が閾値以上である。
なお、標準偏差は、ヒストグラムのばらつきの程度を表す指標に対応する。ＪＢ１及びＪＢ２を充足する場合、本処理はステップ１０に進む。ＪＢ１又はＪＢ２を充足しない場合、本処理は終了する。

前記ステップ１において、図８に示す走行軌跡４１Ａのように、道路４９の形状に沿った走行軌跡４１を推定できた場合、図６に示すように、ヒストグラムの標準偏差は小さくなり、条件ＪＢ１を充足し易い。前記ステップ１において、図８に示す走行軌跡４１Ｂのように、道路４９の形状に沿っていない走行軌跡４１を推定した場合、図７に示すように、ヒストグラムの標準偏差は大きくなり、条件ＪＢ１を充足し難い。走行軌跡４１Ｂは、例えば、車両３が車線境界線５０を横切って車線変更をしているときの走行軌跡４１である。

ステップ１０では、道路境界推定ユニット１７が、ヒストグラムに基づき、図５に示す道路境界５１Ｒ、５１Ｌを推定する。道路境界５１Ｒ、５１Ｌを推定する方法は以下のとおりである。
図６に示すように、ヒストグラムは、度数が極大である２つのビンＢＲ、ＢＬを有する。ビンＢＲは、走行軌跡４１よりも右側にある。ビンＢＲに属する横方向座標は、走行軌跡４１よりも右側にある物標の横方向座標に対応する。なお、右側とは、車両３の前方を向いたドライバにとっての右側である。左側とは、車両３の前方を向いたドライバにとっての左側である。

ビンＢＬは、走行軌跡４１よりも左側にある。ビンＢＬに属する横方向座標は、走行軌跡４１よりも左側にある物標の横方向座標に対応する。
道路境界５１Ｒは、走行軌跡４１よりも右側にある。道路境界５１Ｒ上の任意の点は、走行軌跡４１から、ＤＲだけ離れている。ＤＲは、ビンＢＲの中央値の絶対値である。

道路境界５１Ｌは、走行軌跡４１よりも左側にある。道路境界５１Ｌ上の任意の点は、走行軌跡４１から、ＤＬだけ離れている。ＤＬは、ビンＢＬの中央値の絶対値である。
例えば、前記ステップ１で推定した走行軌跡４１が、中心点Ｃを中心とする、半径がＲの円弧であるとする。また、走行軌跡４１は、ドライバから見て、左に曲がっているとする。道路境界５１Ｒは、中心点Ｃを中心とする、半径が（Ｒ＋ＤＲ）の円弧である。道路境界５１Ｌは、中心点Ｃを中心とする、半径が（Ｒ－ＤＬ）の円弧である。

ステップ１１では、路側物判断処理を実行する。路側物判断処理は、図４に示す処理である。図４のステップ２１では、物標の番号であるｉを初期化し、１とする。
ステップ２２では、ｉ番目の物標は、固定物の特徴を有しているか否かを、固定物判断ユニット１９が判断する。固定物とは、道路に対し移動しない物標である。路側物は固定物に該当する。固定物の特徴を有しているとは、以下のＪＣ１～ＪＣ３の条件を全て充足することをいう。

ＪＣ１：ｉ番目の物標のサイズが閾値以下である。
ＪＣ２：ｉ番目の物標の累積走行距離が閾値以下である。
ＪＣ３：ｉ番目の物標の縦位置の変化量が閾値以下である。

累積走行距離とは、ｉ番目の物標を初めて検出した時刻から、現時刻までに、ｉ番目の物標が走行した距離である。なお、物標認識装置１は、各サイクルの間で物標のトラッキングを行うことで、過去のサイクルで検出されたｉ番目の物標と、最新のサイクルで検出されたｉ番目の物標とを関連付けることができる。よって、物標認識装置１は、過去のサイクルにおけるｉ番目の物標の位置を特定できる。ｉ番目の物標を初めて検出した時刻とは、ｉ番目の物標を、過去のサイクルで初めて検出した時刻である。

縦位置とは、車両３の位置を基準とする、道路の走行方向における相対的な位置である。ｉ番目の物標が車両３の前方にあり、ｉ番目の物標と車両３との距離が広がっている場合、縦位置の変化量は正の値であり、時間の経過とともに縦位置の変化量は増加する。縦位置の変化量とは、例えば、ｉ番目の物標を初めて検出したときの縦位置と、現時刻における縦位置との変化量である。

ｉ番目の物標が固定物の特徴を有する場合、本処理はステップ２３に進む。ｉ番目の物標が固定物の特徴を有していない場合、本処理はステップ２６に進む。
ステップ２３では、距離算出ユニット２１が、道路境界５１Ｒ、５１Ｌのうち、ｉ番目の物標に近い方の道路境界を選択する。次に、距離算出ユニット２１は、ｉ番目の物標から、選択した道路境界までの距離を算出する。距離とは、さらに詳しくは、ｉ番目の物標における基準点から、選択した道路境界までの距離である。基準点とは、ｉ番目の物標のうち、車両３に近い側の端部の中心である。

ステップ２４では、前記ステップ２３で算出した距離は閾値以下であるか否かを、尤度増加ユニット２３が判断する。閾値は、例えば０．５ｍである。距離が閾値以下である場合、本処理はステップ２５に進む。距離が閾値を超える場合、本処理はステップ２６に進む。

ステップ２５では、尤度増加ユニット２３が、ｉ番目の物標について、物標が路側物である尤度（以下では路側物尤度とする）を、現時点での路側物尤度よりも増加させる。路側物尤度とは、物標が路側物である確からしさである。路側物尤度の増加量は、適宜設定することができる。
ｉ番目の物標を最新のサイクルで初めて検出した場合、又は、過去のサイクルではｉ番目の物標の路側物尤度を増加させていなかった場合、現時点での路側物尤度は、デフォルトの値である。過去のサイクルで、ｉ番目の物標の路側物尤度を増加させていた場合、現時点での路側物尤度は、過去のサイクルで増加させた後の路側物尤度である。
なお、物標認識装置１は、各サイクルの間で物標のトラッキングを行うことで、過去のサイクルで検出されたｉ番目の物標と、最新のサイクルで検出されたｉ番目の物標とを関連付けることができる。また、物標認識装置１は、ｉ番目の物標の路側物尤度が、過去のサイクルにおいてどのように変化してきたかを認識することができる。

ステップ２６では、番号ｉがＮに等しいか否かを、物標検出ユニット１１が判断する。番号ｉがＮ未満である場合、本処理はステップ２７に進む。番号ｉがＮに等しい場合、本処理はステップ２８に進む。番号ｉがＮに等しいということは、前記ステップ２の処理で検出された全ての物標について前記ステップ２２～２５の処理が終了したことを意味する。

ステップ２７では、番号ｉを１だけ増加させる。その後、本処理はステップ２２に進む。
ステップ２８では、Ｎ個の物標のそれぞれについて、路側物尤度を、出力ユニット２５が運転支援装置３７へ出力する。なお、運転支援装置３７は、路側物尤度を用いて運転支援を行うことができる。例えば、運転支援装置３７は、路側物尤度が閾値以上である物標の方向へ操舵することを禁止する。この場合、車両３が路側物に過度に接近することを抑制できる。

３．物標認識装置１が奏する効果
（１Ａ）物標認識装置１は、必ずしも２種類のセンサを使用しなくても、路側物を認識することができる。

（１Ｂ）物標認識装置１は、ヒストグラムが条件ＪＢ１及びＪＢ２を充足することを条件として、道路境界５１Ｒ、５１Ｌを推定する。そのため、物標認識装置１は、道路境界５１Ｒ、５１Ｌを正確に推定することができる。物標認識装置１は、正確に推定された道路境界５１Ｒ、５１Ｌを用いて、物標の路側物尤度を増加させるか否かを判断する。そのため、物標認識装置１は、物標の路側物尤度を適切に算出することができる。

（１Ｃ）物標認識装置１は、固定物の特徴を有していないと判断した物標については、路側物尤度を増加させない。そのため、固定物でない物標について、路側物尤度を増加させてしまうことを抑制できる。
（１Ｄ）道路境界の周辺に、ポール等の路側物が一定間隔で複数設置されていることがある。このような物標を、以下では特定物標とする。従来技術では、エイリアシング等のために、特定物標を、移動している物標と認識してしまうことがあった。特定物標は、道路境界５１Ｒ、５１Ｌに近い。そのため、特定物標が物標ｉである場合、前記ステップ２４で肯定判断され、路側物尤度が増加する。よって、物標認識装置１は、特定物標を路側物として認識することができる。
（１Ｅ）道路境界に沿って、反射強度が低い側壁が設けられていることがある。従来技術では、このような側壁と、車両３と並走する車両（以下では並走車両とする）とを区別することが困難であった。側壁は、道路境界５１Ｒ、５１Ｌに近い。そのため、側壁が物標ｉである場合、前記ステップ２４で肯定判断され、路側物尤度が増加する。一方、並走車両は、側壁に比べて、道路境界５１Ｒ、５１Ｌから遠い。そのため、並走車両が物標ｉである場合、前記ステップ２４で否定判断され、路側物尤度は増加しない。よって、物標認識装置１を用いれば、側壁と、並走車両とを区別することができる。
＜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。

（１）物標検出センサ３１は、レーザレーダ以外のセンサであってもよい。
（２）路側物の特徴を有するか否かの判断に使用する条件は、ＪＡ１～ＪＡ４以外の条件であってもよい。また、ＪＡ１～ＪＡ４の全部ではなく一部を用いてもよい。

（３）固定物の特徴を有するか否かの判断に使用する条件は、ＪＣ１～ＪＣ３以外の条件であってもよい。また、ＪＣ１～ＪＣ３の全部ではなく一部を用いてもよい。
（４）ＪＢ１は、ヒストグラムのばらつきの程度を表す指標として、標準偏差以外の指標を使用する条件であってもよい。

（５）本開示に記載の物標認識装置１及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の物標認識装置１及びその手法は、一つ以上の専用ハードウェア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の物標認識装置１及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリと一つ以上のハードウェア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されてもよい。物標認識装置１に含まれる各部の機能を実現する手法には、必ずしもソフトウェアが含まれている必要はなく、その全部の機能が、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現されてもよい。

（６）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。

（７）上述した物標認識装置１の他、当該物標認識装置１を構成要素とするシステム、当該物標認識装置１としてコンピュータ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、物標認識方法、路側物判定方法等、種々の形態で本開示を実現することもできる。

１…物標認識装置、３…車両、９…走行軌跡推測ユニット、１１…物標検出ユニット、１３…路側物判断ユニット、１５…座標算出ユニット、１７…道路境界推定ユニット、１９…固定物判断ユニット、２１…距離算出ユニット、２３…尤度増加ユニット、３１…物標検出センサ、４１…走行軌跡、４５…座標軸、４７…物標、５１Ｒ、５１Ｌ…道路境界

Claims

車両（３）の速度及びヨーレートに基づき、前記車両の将来の走行軌跡（４１）を推測するように構成された走行軌跡推測ユニット（９）と、
センサ（３１）を用いて前記車両の前方に存在する物標（４７）を検出するように構成された物標検出ユニット（１１）と、
前記物標検出ユニットが検出した前記物標が、道路と、道路以外の領域との境界である道路境界（５１Ｒ、５１Ｌ）の付近に存在して静止している前記物標である路側物の特徴を有しているか否かを判断するように構成された路側物判断ユニット（１３）と、
前記路側物の特徴を有していると判断された前記物標の横方向における座標を算出するように構成された座標算出ユニット（１５）と、
前記横方向における座標に基づき、前記道路境界を推定するように構成された道路境界推定ユニット（１７）と、
前記物標検出ユニットが検出した前記物標が、道路に対し移動しない前記物標である固定物の特徴を有しているか否かを判断するように構成された固定物判断ユニット（１９）と、
前記固定物の特徴を有していると判断された前記物標から、前記道路境界推定ユニットが推定した前記道路境界までの距離を算出するように構成された距離算出ユニット（２１）と、
前記距離が予め設定された閾値以下であることを条件として、前記物標が前記路側物である尤度を増加させるように構成された尤度増加ユニット（２３）と、
を備える物標認識装置（１）。
請求項１に記載の物標認識装置であって、
前記道路境界推定ユニットは、前記横方向における座標のヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムのばらつきの程度が予め設定された閾値以下であり、且つ、度数が極大であるビンの度数が予め設定された閾値以上であることを条件として、前記度数が極大であるビンに属する前記横方向における座標に前記道路境界が存在すると推定するように構成された物標認識装置。