JP7338455B2

JP7338455B2 - 物体検出装置

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Publication number: JP7338455B2
Application number: JP2019233828A
Authority: JP
Inventors: 一樹加藤
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2019-12-25
Filing date: 2019-12-25
Publication date: 2023-09-05
Anticipated expiration: 2039-12-25
Also published as: JP2021103101A

Description

本開示は、物体検出装置に関する。

近年、車両の衝突回避や運転支援のため、車両に撮像カメラ、ミリ波レーダ、レーザレーダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Rangingとも呼ばれる）等のセンサが搭載され、かかるセンサの検出結果に基づき、車両制御、例えば、駆動力制御、操舵制御、制動制御等を行う技術が提案されている。特許文献１には、レーダによる自車前方の探査と、カメラによる自車前方の撮影とのセンサフュージョンの認識処理により、自車前方の先行車等の障害物を認識する技術が開示されている。

特開２００５－３２９７７９号公報

上記のようにレーダ等のセンサにより物体を高精度に検出すためには、センサの分解能が高く、センサによって取得されるデータの表す画像の解像度が高いことが好ましい。しかしながら、分解能が高く高解像度であるほど取得されるデータ量は多くなり、取得されるデータの処理に要する時間が長くなる。一方、センサの分解能が低く、取得される画像の解像度が低ければ、取得されるデータ量は少なくなり、取得されるデータの処理に要する時間は短くなる。しかしながら、この場合には、高精度な物体の検出が困難となり、例えば、近接する複数の異なる物体を識別することができず、複数の異なる物体を１つの物体と認識してしまう場合がある。このため、高精度な物体の検出を可能とするとともに、物体の検出のための処理時間の向上を可能とする技術が望まれている。

本開示は、以下の形態として実現することが可能である。

本開示の一形態として、車両に搭載される物体検出装置（５０）が提供される。この物体検出装置は、測定範囲に対して照射光を照射する発光部（１１０）と、前記測定範囲からの反射光を含む入射光を受光可能な複数の受光要素（１２４）を有し、予め設定された前記受光要素の集まりを一画素として、各画素に含まれる前記受光要素の受光状態に応じた受光値を各画素の画素値として出力する受光部（１２０）と、前記各画素の画素値で表される画像から、前記測定範囲内に存在する物体を識別する識別部（２３０）と、前記識別部における識別結果からシーンに関する情報を取得し、取得した前記情報に従って前記シーンを判定するシーン判定部（２４０）と、前記シーンの判定結果に応じて、前記受光部における前記一画素を構成する前記受光要素の集まりの数を決定し、前記各画素の分解能を決定する解像度決定部（２５０）と、を備える。

上記形態の物体検出装置によれば、例えば、高分解能とすべききシーンでは各画素の分解能を高くして高精度な物体の検出を可能とするとともに、高分解能とすべきシーンでなければ各画素の分解能を低くして物体の検出のための処理時間の向上を図ることが可能である。

本開示は、物体検出装置以外の種々の形態で実現することも可能である。例えば、物体検出装置を備える車両、物体検出方法、これらの装置および方法を実現するためのコンピュータプログラム、かかるコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体等の形態で実現することができる。

本開示の一実施形態としての物体検出装置を搭載した車両の概略構成を示す説明図。第１実施形態における物体検出装置の機能的構成を示すブロック図。受光素子の構成を模式的に示す説明図。物体検出処理の手順を示すフローチャート。第１シーンの例を示す説明図。第２シーンの例を示す説明図。第２シーンの他の例を示す説明図。第３シーンの例を示す説明図。第２実施形態における検出部の機能的構成を示すブロック図。第２実施形態における物体検出処理の手順を示すフローチャート。

Ａ．第１実施形態：
Ａ１．装置構成：
図１に示すように、本実施形態の物体検出装置５０は、車両５００に搭載され、車両５００の設定した範囲に存在する物体、例えば、他の車両や歩行者や建物等を検出する。検出結果は、例えば、車両５００の駆動力制御、制動制御、操舵制御等の運転制御に利用される。

物体検出装置５０は、照射光Ｌｚを照射して、対象物からの反射光を受光する。図１では、照射光Ｌｚの射出中心位置を原点とし、車両５００の前方方向をＹ軸とし、原点を通り車両５００の幅方向左から右の方向をＸ軸とし、原点を通り鉛直上方をＺ軸として表わしている。図１に示すように、照射光Ｌｚは、Ｚ軸方向に縦長の光であり、１回の照射により、縦長の所定範囲Ａｒに照射される。また、照射光Ｌｚは、Ｘ－Ｙ平面と平行な方向の一次元走査により所定の測定範囲ＭＲ全体に照射される。物体検出装置５０は、対象物からの照射光Ｌｚの反射光に加えて、反射光以外の光、例えば、日光、街灯の光、他車両の前照灯など（以下、「背景光」と呼ぶ）を受光する。

物体検出装置５０は、受光した光から背景光を除いた光を対象物からの反射光として特定し、照射光Ｌｚを照射してから反射光を受光するまでの時間、すなわち、光の飛行時間ＴＯＦ（Time of Flight）を特定する。物体検出装置５０は、かかる飛行時間ＴＯＦを、車両５００と対象物との間を光が往復する時間であるものとして、対象物までの距離を算出する。従って、物体検出装置５０は、照射光Ｌｚの反射光の受光強度（「受光値」とも呼ぶ）を各画素の画素値とする反射強度画像と、背景光の受光強度を各画素の画素値とする背景光画像と、物体までの距離を表す距離画像と、を取得し、これら３つの画像を利用して物体を検出する。

図２に示すように、物体検出装置５０は、センサ装置１０と、処理装置２０と、を備える。センサ装置１０は、後述するように、照射光Ｌｚを照射し、照射光Ｌｚの反射光を含む入射光の受光値を画素ごとに取得して、画素ごとの画素値として出力する。処理装置２０は、後述するように、センサ装置１０を制御して、センサ装置１０から出力される各画素の画素値を取得し、取得した各画素の画素値を利用して物体を検出する。センサ装置１０は、例えば、車両に搭載されるＬｉＤＡＲである。

センサ装置１０は、照射光Ｌｚを照射する発光部１１０と、照射光Ｌｚの反射光を含む入射光の受光強度を画素ごとに取得して、画素ごとの画素値として出力する受光部１２０と、照射光Ｌｚを所定の測定範囲ＭＲ内で走査させる走査部１３０と、を備える。

発光部１１０は、発光素子１１１及び発光制御部１１２を備える。発光素子１１１は、半導体レーザダイオードにより構成されており、発光制御部１１２の制御に従って、パルス状のレーザ光を照射光Ｌｚとして所定周期ごとに射出する。例えば、所定周期は、照射光Ｌｚが照射されて測定範囲ＭＲ内の対象物ＯＢからの反射光がセンサ装置１０において受光されるまでに要する期間以上の期間として予め実験等により求めて設定されている。なお、発光素子１１１から射出された照射光Ｌｚは、図示しない光学系により図１に示すような縦長の照射光Ｌｚに形成される。発光制御部１１２は、処理装置２０の制御に従って、上述したように発光素子１１１を駆動する。発光素子１１１は１つでも複数であっても良い。なお、発光素子１１１として、半導体レーザダイオードに代えて、固体レーザ等の他の任意の種類のレーザ発光素子を用いても良い。

走査部１３０は、いわゆる一次元スキャナによって構成される。走査部１３０は、発光部１１０から射出された照射光Ｌｚを反射するミラー１３１と、ミラー１３１の中心軸に沿って固定された回転軸１３２と、回転軸１３２を回転駆動するアクチュエータ１３３と、アクチュエータ１３３を制御するアクチュエータ制御部１３４と、を備える。アクチュエータ１３３は、例えば、ロータリソレノイドであり、アクチュエータ制御部１３４の制御に従って、予め定められた角度範囲（以下、「画角範囲」とも呼ぶ）内で正転および反転を繰り返す。この結果、走査部１３０は、回転軸１３２を中心にミラー１３１を回動させることによって、照射光Ｌｚの一次元走査を、測定範囲ＭＲ（図１参照）の水平方向の一方端から他方端までの全体に亘って行なうことができる。測定範囲ＭＲは、照射光Ｌｚの走査範囲に相当する。なお、アクチュエータ１３３は、ロータリソレノイドに限定されるものではなく、ブラシレスモータを始めとする種々の電動モータを用いても良い。また、所定の画角範囲内で正転および反転を繰り返すことに限定されず、同一方向に回転し続ける回転型であり、その一定範囲で受発光するものであっても良い。

走査部１３０によって照射光Ｌｚの一次元走査が行われることにより、発光部１１０は、車両５００前方の測定範囲ＭＲ(図１参照）に対して、照射光Ｌｚを照射する方位を変更しながら照射光Ｌｚを照射する。なお、照射光Ｌｚは、横長でも良く、走査は二次元走査でも良い。また、走査部１３０を省略して、発光部１１０から測定範囲ＭＲ内の全体に亘って照射光を照射するとともに、受光部１２０で測定範囲ＭＲ内の全体に亘る反射光を含む光を受光するようにしても良い。

発光部１１０により照射された照射光Ｌｚは、測定範囲ＭＲ内の対象物ＯＢにより反射される。対象物ＯＢにより反射された反射光及び背景光を含む光は、走査部１３０のミラー１３１に戻り、受光部１２０の受光素子１２１により受光される。

受光部１２０は、受光素子１２１及び受光制御部１２２を備える。受光素子１２１は、図３に示すように、受光面１２３に複数の受光要素１２４が面状に二次元配列された受光素子アレイである。受光要素１２４は、例えば、シングルフォトンアバランシェダイオード（ＳＰＡＤ：Single Photon Avalanche Diode）により構成される。但し、受光要素１２４としては、ＰＩＮフォトダイオードやＡＰＤ等の他の種類の受光素子により構成されていてもよい。

受光制御部１２２は、受光面１２３（図３参照）に配列された複数の受光要素１２４を、水平方向の数Ｈ及び垂直方向の数Ｖの受光要素１２４の集まりを一画素として、二次元配列された複数の画素Ｐｓに区分し、各画素Ｐｓに含まれる［Ｈ×Ｖ］個の受光要素１２４の受光結果を、それぞれ、各画素Ｐｓの画素値として出力する。Ｈ及びＶはそれぞれ１以上の整数である。１つの画素Ｐｓを構成する受光要素１２４の数［Ｈ×Ｖ］を、「画素サイズ」とも呼ぶ。この画素サイズが小さいほど、受光部１２０で取得される照射光Ｌｚの反射光を含む光を検出する画素の分解能は大きく、取得される画像の解像度は大きくなる。

１つの画素Ｐｓの画素サイズ、すなわち、受光要素１２４の数［Ｈ×Ｖ］は、受光制御部１２２によって変えることができる。受光制御部１２２は、処理装置２０からの制御に従って設定された画素サイズ、すなわち、分解能で、各画素Ｐｓに含まれる［Ｈ×Ｖ］個の受光要素１２４の受光値を、それぞれ、各画素Ｐｓの画素値として処理装置２０へ出力する。なお、図３の一点鎖線枠で示す画素Ｐｓ＿ｔは、Ｈ＝Ｖ＝８の画素サイズに設定された低分解能な画素の一例を示し、図３の破線枠で示す画素Ｐｓ＿ｈは、Ｈ＝Ｖ＝４の画素サイズに設定された高分解能な画素の一例を示している。なお、低分解能画素Ｐｓ＿ｔ及び高分解能画素Ｐｓ＿ｈの画素サイズは一例であって、これに限定されるものではなく、任意の値に設定が可能である。

処理装置２０（図２参照）は、例えば、マイクロコンピュータで構成され、ＣＰＵが予め用意されたプログラムを実行することで、物体の検出に必要な各種処理を実行する。処理装置２０は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）や、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等の集積回路にＣＰＵやメモリを備える態様であってもよい。処理装置２０は、センサ装置１０の制御を含む物体検出装置５０全体の制御を行なう制御部２１０の他、測距部２２０、識別部２３０、シーン判定部２４０、解像度決定部２５０を備える。

測距部２２０は、受光部１２０から出力される各画素の画素値から、背景光画像、反射強度画像、及び距離画像を取得する。背景光画像、距離画像及び反射強度画像は、発光部１１０が１回の走査を行う周期ごとに取得される。この走査が行われる周期はフレーム期間とも呼ばれ、取得された距離画像、背景光画像及び反射強度画像は、距離のフレーム画像、背景光のフレーム画像及び反射強度のフレーム画像とも呼ばれる。

背景光画像とは、背景光の受光強度を示す画像を意味する。背景光画像は、対象物ＯＢから反射光を受けると推定される方位に対応する画素を除くその他の画素の画素値に基づいて取得される画像である。距離画像とは、受光面１２３の各画素について算出された対象物ＯＢまでの距離を画素値として示す画像を意味する。距離画像は、各画素について、照射光を照射してから反射光を受光するまでの時間、すなわち、光の飛行時間ＴＯＦから、対象物ＯＢまでの距離を算出し、算出した距離を画素値として示す画像である。反射強度画像とは、照射光Ｌｚを照射した領域、すなわち、図１に示す所定範囲Ａｒから受光した光の各画素における強度（以下、「反射強度」と呼ぶ）を画素値とする画像を意味する。反射強度画像は、受光部１２０から出力される各画素の画素値から、対応する背景光の値を除去した画素値で構成されても良い。

識別部２３０は、反射強度画像及び距離画像から、測定範囲ＭＲ内に存在する、他の車両や歩行者や建物等の物体を識別する。シーン判定部２４０は、識別部２３０による識別結果から測定範囲ＭＲにおけるシーンを判別する。解像度決定部２５０は、シーンの判別結果に従って、１フレーム期間で取得するフレーム画像の一画素の分解能、すなわち、フレーム画像の解像度を決定する。なお、シーン判定部２４０によるシーンの判別及び解像度決定部２５０による分解能の決定については、後述する。

Ａ２．物体検出処理：
車両５００（図１参照）の起動スイッチがオンとなると、物体検出装置５０において図４に示す物体検出処理が繰り返し実行される。なお、車両５００において、物体検出処理の開始および終了のユーザによる指示を受け付けるインターフェイス、例えば、物理的なボタンやモニタに表示されるメニュー画面を、インストルメントパネルに予め設けて置き、ボタンやメニュー画面の操作により処理開始指示を受け付けた場合に、物体検出処理が開始されてもよい。物体検出処理に含まれる後述のステップＳ１１０～Ｓ１８０は、フレーム期間ごとに繰り返し実行される。

図４に示すように、制御部２１０（図２参照）は、発光部１１０を制御して、発光素子１１１の発光、すなわち、照射光Ｌｚの照射を行ない（ステップＳ１１０）、受光部１２０を制御して、受光素子１２１の受光、すなわち、設定された分解能の各画素で受光を行ない、受光制御部１２２から各画素の受光値を各画素の画素値として取得する（ステップＳ１２０）。そして、制御部２１０は、測距部２２０により、測距処理を行い（ステップＳ１３０）、設定された分解能の背景光、距離及び反射強度のフレーム画像を取得する（ステップＳ１４０）。なお、以下では、背景光、距離及び反射強度のフレーム画像を単に「フレーム画像」とも呼ぶ。そして、制御部２１０は、識別部２３０により、測距部２２０で取得したフレーム画像から、測定範囲ＭＲ内に存在する、他の車両や歩行者や建物等の対象物ＯＢを識別する（ステップＳ１５０）。また、制御部２１０は、シーン判定部２４０により、測距部２２０で取得したフレーム画像のシーン判定を行い（ステップＳ１６０）、解像度決定部２５０により、シーンの判別結果に従って、以降の１フレーム期間で取得するフレーム画像の一画素の分解能、すなわち、フレーム画像の解像度を決定する（ステップＳ１７０）。そして、制御部２１０は、決定した解像度に対応するように、１フレーム期間における発光部１１０の発光制御条件及び受光部１２０の受光制御条件を設定し（ステップＳ１８０）、一端処理を終了する。

Ａ３．シーン判定：
上記したシーン判定部２４０によるシーン判定では、具体的には、予め設定されたシーンに該当するか可能性があるか否かの判定が行なわれる。そして、予め設定されたシーンに該当しないと判定した場合には、取得するフレーム画像の一画素の分解能を、例えば、図３に示した低分解能画素Ｐｓ＿ｔのような低分解能とする。一方、予め設定されたシーンに該当する可能性があると判定した場合には、取得するフレーム画像の一画素の分解能を、例えば、図３に示した高分解能画素Ｐｓ＿ｈのような高分解能とする。あらかじめ設定されたシーンとしては、以下に示す第１～第３シーンが例示される。

（１）第１シーン
第１シーンは例えば以下の場合が考えられる。
（１ａ）自車の進行方向に、一定以上の高さを持つ物体が存在した場合（図５の領域１ａ参照）
（１ｂ）自車の進行方向に、路面から連続する一定以上の高さを持つ物体が存在した場合（図５の領域１ｂ参照）

上空の物体、例えば、看板やトンネル、高架、歩道橋等が存在する場合、これらの下の空間や、その空間を通過する車両を正しく識別するために、上空の物体が存在しそうな領域を検出し、その領域から少なくとも縦方向が高分解能なフレーム画像を取得することが望ましい。そこで、上記の第１シーンに該当する可能性があると判定した場合には、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも縦方向の分解能を高分解能とすることが望ましい。

第１シーンに該当する可能性の判定は、例えば、以下のように実行することができる。取得した低解像度のフレーム画像（以下、「低解像度画像」とも呼ぶ）を構成する複数の低解像度画素（以下、「低解像度画素群」とも呼ぶ）に含まれる物体の存在を示す低解像度画素のうち、路面からの高さＨｉ（ｉは画素の位置を示す番号である）があらかじめ定めた高さ閾値Ｈｔｈ以上である低解像度画素の数Ｎを求める。そして、求めた数Ｎが予め定めた一定の画素数閾値Ｎｔｈ以上であった場合に、第１シーンに該当する可能性があると判定し、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも縦方向の分解能を高分解能とする。なお、高さ閾値Ｈｔｈとしては、道路法等の法規で定められる種々の高さ制限に基づいて設定すれば良い。画素数閾値Ｎｔｈとしては、上空の物体の存在を想定し得る数に設定すれば良い。

なお、上記説明では、取得するフレーム画像の全体を高分解能化するものとして説明したが、高さ閾値Ｈｔｈの上下方向の周辺の領域のみ、すなわち、一定以上の高さを持つ物体が存在する領域、あるいは、路面から連続する一定以上の高さを持つ物体が存在する領域およびその周辺領域のみを高分解能化するようにしてもよい。

（２）第２シーン
第２シーンは例えば以下の場合が考えられる。
（２ａ）先行車両が一定距離以内に存在しない場合、すなわち、先行車両と自車との間に車両がいない領域が存在する場合（図６の領域２ａ参照）
（２ｂ）取得されたフレーム画像で路面と判定された方位が存在する場合（図７の領域２ｂ参照）

路面上に存在する低背物が存在する場合、その低背物を検出するためには、低背物が存在している可能性の有る領域、すなわち、通常の低解像度の状態において、路面と判定される領域（以下、「路面領域」とも呼ぶ）を検出し、その領域から少なくとも縦方向の分解能が高分解能なフレーム画像を取得することが望ましい。そこで、第２シーンに該当する可能性があると判定した場合には、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも縦方向の分解能を高分解能とすることが望ましい。

第２シーンに該当する可能性の判定は、例えば、以下のように実行することができる。取得した低解像度画像に存在する物体を識別し、先行車両あるいは路面を検出した場合に、第２シーンに該当する可能性があると判定し、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも縦方向の分解能を高分解能とする。なお、先行車両の検出は、低解像度画像から識別された物体の形状が「車両」の可能性があるか否かを判定することにより実行される。また、路面の検出は、低解像度画像から識別された物体のうち、予め定められた路面閾値Ｒｔｈ以下の物体の領域を路面の領域と判定することにより実行される。なお、路面閾値Ｒｔｈとしては、道路法等の法規で定められる種々の高さ制限に基づいて設定すれば良い。

なお、上記説明では、取得するフレーム画像の全体を高分解能化するものとして説明したが、路面閾値Ｒｔｈの上下方向の周辺の領域、すなわち、車両がいない領域と判定された領域、あるいは、路面と判定された領域と、その周辺領域のみを高分解能化するようにしてもよい。

（３）第３シーン
第３シーンは例えば以下の場合が考えられる。
（３ａ）右折待ちの停止車両等の停止物体の左横に自車が通り抜けられそうな空間が存在する場合（図８の領域３ａ）

右折待ちの停止車両等の停止物体の左横に存在する空間が存在する場合、その空間を通り抜け可能であるか否か判断するために、進行方向の右側の停止物体及びその左横の空間の領域を検出し、その空間の領域の横幅を高精度に測定可能な少なくとも横方向が高分解能なフレーム画像を取得することが望ましい。そこで、第３シーンに該当する可能性があると判定した場合には、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも横方向の分解能を高分解能とすることが望ましい。

第３シーンに該当する可能性の判定は、例えば、以下のように実行することができる。取得した低解像度画像に存在する物体を識別し、進行方向の路面の右側に存在する停止物体を検出し、その左横方向に路面を検出した場合に、第３シーンに該当する可能性があると判定し、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも横方向の分解能を高分解能とする。

なお、上記説明では、取得するフレーム画像の全体を高分解能化するものとして説明したが、停止物体の左横の空間及びその周辺領域のみを高分解能化するようにしてもよい。

上記３つのシーンは一例であって、これら３つのシーンのみに限定されるものではない。通常の低分解能ではなく高分解能で画像を取得して物体の識別を行なうことが望ましいと判断される種々のシーンを予め設定されたシーンとしても良い。また、上記３つのシーンやそれ以外の種々のシーンの全てを予め設定されたシーンとしても良く、これらのうちの１つ、あるいは、１つ以上のシーンを予め設定されたシーンとしても良い。

以上説明したように、上記物体検出装置では、通常は低分解能で物体検出を行い、高分解能で物体検出を行なうべきシーンの場合に、高分解能で物体の検出を行なうことができる。これにより、高精度な物体の検出を可能とするとともに、物体の検出のための処理時間の向上を図ることができる。

Ｂ．第２実施形態：
図９に示す第２実施形態の物体検出装置５０は、自己位置検出装置３０を備える点が第１実施形態の物体検出装置５０（図２参照）と異なる。また、第２実施形態の物体検出装置５０は、自己位置検出装置３０と、処理装置２０の制御部２１０、測距部２２０、識別部２３０、シーン判定部２４０、及び解像度決定部２５０と、による物体検出処理の手順が、図１０に示すように、第１実施形態の物体検出処理の手順（図４参照）と異なる。そこで、以下では、物体検出処理の手順に関係する内容についてのみ説明を加える。

図１０に示すように、制御部２１０（図９参照）は、物体検出処理を開始すると、まず、自己位置検出装置３０から自車が存在する位置の周囲情報を取得し、取得した周囲情報から、シーン判定部２４０により、シーン判定を行う（ステップＳ１０２）。自己位置検出装置３０には、例えば、車両に搭載されるナビゲーション装置が利用される。シーン判定部２４０は、自己位置検出装置３０で検出される自車が存在する位置（「以下、自己位置」とも呼ぶ）から一定距離以内の地図情報や交通情報等として、シーンの判定に必要な情報を取得して、取得した情報からシーン判定を行なう。

そして、制御部２１０は、解像度決定部２５０により、シーンの判別結果に従って、１フレーム期間で取得するフレーム画像の一画素の分解能、すなわち、フレーム画像の解像度を決定する（ステップＳ１０４）。そして、制御部２１０は、決定した解像度に対応するように、１フレーム期間における発光部１１０の発光制御条件及び受光部１２０の受光制御条件を設定する（ステップＳ１０６）。そして制御部２１０は、発光部１１０の制御による照射光Ｌｚの照射（ステップＳ１１０）、受光部１２０の制御による受光素子１２１の受光（ステップＳ１２０）、測距部２２０による測距処理（ステップＳ１３０）、フレーム画像の取得（ステップＳ１４０）、識別部２３０による測定範囲ＭＲ内に存在する対象物ＯＢの識別（ステップＳ１５０）を行い、一旦処理を終了する。

自己位置検出装置３０から取得される情報によって判定されるシーンとしては、以下に示す第１～第３シーンが例示される。

（１）第１シーン
第１シーンは例えば以下の場合が考えられる。
（１ｃ）自己位置検出装置から取得される情報から、看板やトンネル、高架、歩道橋等の一定以上の高さの物体（図５の領域１ａ，１ｂ参照）が存在する付近を通過することが想定される場合

上記第１シーンに該当する可能性の判断は、自己位置検出装置３０から、自己位置から自車が進行する方向の一定距離以内に、上記の看板やトンネル、高架、歩道橋等の一定以上の高さの物体が存在する情報を取得した場合に、第１シーンに該当する可能性があると判定し、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも縦方向の分解能を高分解能とする。

（２）第２シーン
第２シーンは例えば以下の場合が考えられる。
（２ｃ）自己位置検出装置から取得される情報から、低背物（図６の領域２ａ，図７の領域２ｂ参照）が存在する付近を通過することが想定される場合

上記第２シーンに該当する可能性の判断は、自己位置検出装置３０から、自己位置から自車が進行する方向の一定距離以内に、低背物が落下していることを示す情報を取得した場合に、第２シーンに該当する可能性があると判定し、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも縦方向の分解能を高分解能とする。

（３）第３シーン
第３シーンは例えば以下の場合が考えられる。
（３ｂ）路面上に右折車両等の停止物体（図８の領域３ａ参照）が存在する付近を通過することが想定される場合

上記第３シーンに該当する可能性の判断は、自己位置検出装置３０から、自己位置から自車が進行する方向の一定距離以内に、停止物体が存在していることを示す情報を取得した場合に、第３シーンに該当する可能性があると判定し、取得するフレーム画像の一画素の少なくとも横方向の分解能を高分解能とする。

なお、自己位置検出装置３０から取得される情報から高分解能化すべきシーンとして判定されるシーンは、上記第１シーン～第３シーンに限定されるものではない。通常の低分解能ではなく高分解能で画像を取得して物体の識別を行なうことが望ましいと判断される種々のシーンとして、自己位置検出装置３０から取得される情報に基づいて判定できる種々のシーンを予め設定されたシーンとすることも可能である。

以上説明したように、上記物体検出装置では、通常は低分解能で物体の識別を行い、高分解能で物体の識別を行なうべきシーンと判定された場合に、高分解能で物体の識別を行なうことができる。これにより、高精度な物体の検出を可能とするとともに、高精度な物体の検出のための処理時間の向上を可能とすることができる。

Ｃ．他の実施形態：
（１）第１実施形態では、取得したフレーム画像に基づいて高解像度化すべきシーン判定を行う物体検出装置について説明し、第２実施形態では、自己位置検出装置から取得した情報に基づいて高解像度すべきシーン判定を行なう物体検出装置について説明した。物体検出装置としては、いずれか一方の判定に限定する必要はなく、取得したフレーム画像に基づくシーン判定と自己位置検出装置から取得した情報に基づくシーン判定の両方を備える構成としても良い。

本開示に記載の物体検出装置５０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、本開示に記載の物体検出装置５０及びその手法は、一つ以上の専用ハードウエ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、本開示に記載の物体検出装置５０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エ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いてもよい。

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した形態中の技術的特徴に対応する各実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。

１０…センサ装置、２０…処理装置、３０…自己位置検出装置、５０…物体検出装置、１１０…発光部、１１１…発光素子、１１２…発光制御部、１２０…受光部、１２１…受光素子、１２２…受光制御部、１２３…受光面、１２４…受光要素、１３０…走査部、１３１…ミラー、１３２…回転軸、１３３…アクチュエータ、１３４…アクチュエータ制御部、２０１…受光要素、２１０…制御部、２２０…測距部、２３０…識別部、２４０…シーン判定部、２５０…解像度決定部、５００…車両、Ａｒ…所定範囲、Ｌｚ…照射光、ＭＲ…測定範囲、ＯＢ…対象物、Ｐｓ…画素、Ｐｓ＿ｈ…高分解能画素、Ｐｓ＿ｔ…低分解能画素

Claims

車両に搭載される物体検出装置（５０）であって、
測定範囲に対して照射光を照射する発光部（１１０）と、
前記測定範囲からの前記照射光の反射光を含む入射光を受光可能な複数の受光要素（１２４）を有し、予め設定された前記受光要素の集まりを一画素として、各画素に含まれる前記受光要素の受光状態に応じた受光値を各画素の画素値として出力する受光部（１２０）と、
前記各画素の画素値で表される画像から、前記測定範囲内に存在する物体を識別する識別部（２３０）と、
前記識別部における識別結果からシーンに関する情報を取得し、取得した前記情報に従って前記シーンを判定するシーン判定部（２４０）と、
前記シーンの判定結果に応じて、前記受光部における前記一画素を構成する前記受光要素の集まりの数を決定し、前記各画素の分解能を決定する解像度決定部（２５０）と、
を備える、物体検出装置。
請求項１に記載の物体検出装置であって、
前記シーン判定部は、前記シーンが、前記車両が通行する路面に対して予め定められる第１の高さ以上の高さを有する物体が存在し得る第１シーンであるか否かを判定し、
前記解像度決定部は、前記シーンが前記第１シーンであった場合に、前記受光部から出力される前記各画素の分解能を、少なくとも前記測定範囲の高さ方向について高くする、物体検出装置。
請求項１または請求項２に記載の物体検出装置であって、
前記シーン判定部は、前記シーンが、前記車両が通行する路面に対して予め定められる第２の高さ以下の高さを有する物体が存在し得る第２シーンであるか否か判定し、
前記解像度決定部は、前記シーンが前記第２シーンであった場合に、前記受光部から出力される前記各画素の分解能を、少なくとも前記測定範囲の高さ方向について高くする、物体検出装置。
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の物体検出装置であって、
前記シーン判定部は、前記シーンが、前記車両が通行する路面上に停止物体が存在し得る第３シーンであるか否か判定し、
前記解像度決定部は、前記シーンが前記第３シーンであった場合に、前記受光部から出力される前記各画素の分解能を、少なくとも前記測定範囲の横方向について高くする、物体検出装置。
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の物体検出装置であって、
前記受光要素は、前記受光状態に応じた受光値を出力するＳＰＡＤを有する、物体検出装置。