JP7466611B2 - オブジェクト検知システム、オブジェクト検知方法、及びオブジェクト検知プログラム - Google Patents

Description

本発明は、車両に設けられた複数のセンサによるセンサ情報に基づいて、オブジェクトを検知する技術に関する。

複数のセンサから得られた検知結果を用いてオブジェクト検知を行う技術として、複数の検知結果を合成（フュージョン）した合成情報を用いて障害物を認識する技術が知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１には、「障害物の検知結果を合成した合成検知結果を出力し，比較結果を用いて障害物を認識する」と記載されている。

また、レーダのオブジェク検知レベルによって、フュージョン対象の画像検知結果を限定して物体の検出精度を向上させる技術も知られている（例えば、特許文献２参照）。特許文献２には、「レーダの受信波の強度に応じて設定された所定の横幅の範囲内にある画像物標情報のみを用いて、レーダ物標情報と画像物標情報とをフュージョンさせる」と記載されている。

特開２０１２－８８２８５号公報 特開２０１１－５３１３９号公報

特許文献１に記載の技術では、障害物が検出された場合において、すべての検出された障害物を対象にフュージョン処理を実施する。このため、障害物検出に使用する障害物検出手段や検知した障害物が増加すると、障害物検知時間が増大してしまう。

特許文献２に記載の技術では、レーダによるオブジェクト検知精度が低下する環境下が考慮されていない。そのため、レーダのオブジェクト検知精度が一定以上の環境下で、物体の検出精度が向上するという効果に留まる。

本発明は、上記事情に鑑みなされたものであり、その目的は、オブジェクト検知の精度を向上することのできる技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するため、一観点に係るオブジェクト検知システムは、複数のセンサにより計測されたセンサ情報に基づいて、車両の周囲のオブジェクトを検出するオブジェクト検知システムであって、各センサのセンサ情報に基づいて判定された、各センサ情報中のオブジェクトの種別の情報又はオブジェクトの位置の情報との少なくとも一方を含むオブジェクト検知情報を受け付ける受付部と、受付部により受け付けたオブジェクト検知情報に基づいて、センサで計測対象とすべきオブジェクトの種別又は計測対象とすべき範囲の少なくとも一方を特定する計測対象特定部と、特定した計測対象とすべきオブジェクトの種別又は範囲の少なくとも一方を含むフィードバック情報を、センサに関する設定を行うセンサ設定部に出力するフィードバック処理部と、を有し、センサ設定部は、対象のオブジェクトを計測するようにセンサを調整する処理、センサ情報からオブジェクトを検知するための処理を設定する処理、又は対象範囲を計測するようにセンサを調整する処理の少なくともいずれか１つの処理を実行する。

本発明によれば、オブジェクト検知の精度を向上することができる。

図１は、実施例１に係る障害物検知システムの構成図である。 図２は、実施例１に係る障害物検知システムの機能構成図である。 図３は、実施例１に係るオブジェクト閾値テーブルの構成図である。 図４は、実施例１に係る走行環境閾値テーブルの構成図である。 図５は、実施例１に係る障害物検知全体処理のフローチャートである。 図６は、実施例１に係るオブジェクト検知処理のフローチャートである。 図７は、実施例１に係る障害物検知処理のフローチャートである。 図８は、実施例１に係る障害物検出範囲の限定の一例を説明する図である。 図９は、実施例１に係るオブジェクトを検出する検出閾値の設定の一例を説明する図である。 図１０は、実施例２に係る障害物検知システムの構成図である。 図１１は、実施例２に係るオブジェクト閾値テーブル群の構成図である。 図１２は、実施例２に係る走行環境閾値テーブル群の構成図である。 図１３は、実施例２に係る走行路線閾値設定処理のフローチャートである。

いくつかの実施例について、図面を参照して説明する。なお、以下に説明する実施例は特許請求の範囲に係る発明を限定するものではなく、また実施例の中で説明されている諸要素及びその組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。

ここで、以下の説明において、障害物とは、ドライバ運転支援、車両走行制御、車両・地上設備の保守メンテナンスといった様々なアプリケーションにおいて使用するために、車両に設けられた複数のセンサによるセンサ情報を基に「オブジェクト」として認識されるものを指す。「オブジェクト」の例として、レール、電車、人、自動車、自転車、バイク、動物、置石などの地上落下物に加え、水溜り、倒木、土砂、火、煙といった不定形のもの、更には、標識や信号、踏切りといった地上に設置された設備を想定する。

図１は、実施例１に係る障害物検知システムの構成図である。

障害物検知システム１０３は、軌道１０２を走行する車両１０１に搭載されている。障害物検知システム１０３は、車両１０１の進行方向の軌道１０２及びその周辺における物体（オブジェクト）を検知するための複数種類（本実施例では、４種類）のセンサ（１１１１～１１１４）を備えるセンサ部１１１と、センサ出力処理部１１２と、車両制御装置１１３と、オブジェクト検出閾値テーブル１１４と、センサフィードバック情報伝送路１１５とを有する。

センサ部１１１は、単眼カメラ１１１１、ステレオカメラ１１１２、Ｌｉｄａｒ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）１１１３、及びミリ波レーダ１１１４を有している。なお、本実施例では、センサを４種類としているが、本発明はこれに限られず、センサは、２種類以上でよく、また、センサの種類は、これらと異なる種類であってもよい。

単眼カメラ１１１１、ステレオカメラ１１１２、Ｌｉｄａｒ１１１３、及びミリ波レーダ１１１４は、それぞれ、コントローラ（１１１１ａ、１１１２ａ、１１１３ａ、１１１４ａ）を備える。コントローラは、センサ設定部の一例であり、センサにより測定されたセンサ情報に基づいて、検知範囲中のオブジェクトの種別、オブジェクトの位置等を含むオブジェクト検知情報を生成し、センサ出力処理部１１２に出力する。また、コントローラは、オブジェクト検出閾値テーブル１１４からオブジェクトの検出に用いる閾値（検出閾値）を取得し、処理に使用するオブジェクト検出閾値及びセンサによるオブジェクトの検出範囲をキャリブレーションする。

センサ出力処理部１１２は、センサ部１１１が出力したオブジェクト検知情報を受信し、オブジェクト検知情報を解析して、車両１０１の走行停止を判定する処理や、センサ部１１１に対するフィードバック情報を出力する処理を実行する。

車両制御装置１１３は、センサ出力処理部１１２の解析処理の結果、走行停止判定がなされることにより出力される走行停止命令を受信し、車両１０１を安全に停止させる処理を実施する。

オブジェクト検出閾値テーブル１１４は、各センサのオブジェクト検出閾値及び走行環境閾値を保持する。本実施例では、オブジェクト検出閾値テーブル１１４は、例えば、試験走行やシミュレータ学習などから算出された静的な閾値を保有しているが、最適な閾値を学習し、動的に設定してもよい。なお、本実施例では、設定値の一例である閾値をテーブルとして格納する例をしめしているが、閾値ではなく、センサに設定するための他の設定値をオブジェクト種別や走行環境に対応付けて記憶するテーブルを備えるようにしてもよい。センサフィードバック情報伝送路１１５は、センサ出力処理部１１２からのフィードバック情報をセンサ部１１１に伝達する。

次に、障害物検知システム１０３について詳細に説明する。

図２は、実施例１に係る障害物検知システムの機能構成図である。

障害物検知システム１０３は、センサ個別出力判定部１１２１と、センサフュージョン処理部１１２２と、走行警告・停止判定部１１２３と、走行環境判定部１１２４と、オブジェクト優先度判定部１１２５と、センサ検出条件算出部１１２６と、地図情報１１２７とを備える。ここで、センサ個別出力判定部１１２１は、受付部、計測対象特定部、及びフィードバック処理部の一例であり、センサフュージョン処理部１１２２は、合成処理部、計測対象特定部、及びフィードバック処理部の一例であり、走行環境判定部１１２４は、取得部の一例であり、オブジェクト優先度判定部１１２５は、計測対象特定部の一例であり、センサ検出条件算出部１１２６は、計測対象特定部及びフィードバック処理部の一例である。なお、障害物検知システム１０３を、例えば、プロセッサ（ＣＰＵ）やメモリ等を備えるコンピュータにより構成してもよく、処理を実行する各機能部をプロセッサがプログラム（障害物検知プログラム）を実行することにより構成し、情報を記憶する機能部をメモリにより実現するようにしてもよい。また、障害物検知プログラムは、プログラムソースからインストールされてよい。プログラムソースは、プログラム配布サーバ又は記憶メディア（例えば可搬型の不揮発性の記録メディア）であってもよい。

センサ個別出力判定部１１２１は、各種センサ（単眼カメラ１１１１、ステレオカメラ１１１２、Ｌｉｄａｒ１１１３、ミリ波レーダ１１１４）からのそれぞれのオブジェクト検知情報を受信し、それぞれのオブジェクト検知情報及び走行環境判定部１１２４から受信した、後述するセンサ信頼性データに基づいて、いずれかのセンサに対して調整するためのフィードバックが必要であるか否かを判定する。例えば、センサのオブジェクト検知情報中のオブジェクト種別に対する精度が低い（例えば、所定の閾値よりも低い）場合には、フィードバックが必要であると判定する。また、センサ個別出力判定部１１２１は、フィードバックが必要であると判定した場合には、フィードバック情報伝達路１１５を使用してセンサ部１１１へフィードバック情報（例えば、オブジェクト種別）を送信する。また、センサ個別出力判定部１１２１は、受信したすべてのオブジェクト検知情報をセンサフュージョン処理部１１２２へ送信する。

センサフュージョン処理部１１２２は、センサ個別出力判定部１１２１から、複数のセンサによるオブジェクト検知情報を受信し、複数（すべて又は一部）のオブジェクト検知情報を合成することにより、合成障害物検知情報を出力する。また、センサフュージョン処理部１１２２は、地図情報１１２７から車両１０１の走行地点の地図情報を取得し、この地図情報に基づいて合成障害物検知情報についてセンサに対するフィードバックが必要であるか否かを判定する。例えば、地図情報に走行環境（例えば、霧、雨等の気候情報や、草が多い等）が含まれている場合であって、走行環境がセンサに対して影響を及ぼすものである場合には、フィードバックが必要であると判定する。センサフュージョン処理部１１２２は、合成障害物検知情報に基づくセンサ部１１１へのフィードバックが必要であると判定した場合には、フィードバック情報伝達路１１５を使用してセンサ部１１１へフィードバック情報を送信する。また、センサフュージョン処理部１１２２は、合成障害物検知情報に走行地点の地図情報を含めて、走行環境判定部１１２４、オブジェクト優先度判定部１１２５、走行警告・停止判定部１１２３に送信する。

走行警告・停止判定部１１２３は、センサフュージョン処理部１１２２から合成障害物検知情報を受信し、合成障害物検知情報に基づいて、走行警告が必要であるか否かの判定及び走行停止が必要であるか否かの判定を行い、走行警告が必要であると判定した場合には、合成障害物検知情報をオブジェクト優先度判定部１１２５に送信し、走行停止が必要と判定された場合には、走行停止命令を車両制御装置１１３に送信する。ここで、走行警告が必要であるか否かと、走行停止が必要であるか否かの判定は、合成障害物検知情報に含まれるオブジェクトの種別と、オブジェクトの位置とに基づいて、車両１０１の性能上、直ちに停止しなければ接触してしまう可能性がある場合には、走行停止が必要と判定し、今後の状況によっては接触してしまう可能性があれば走行警告が必要と判定する。

走行環境判定部１１２４は、センサフュージョン処理部１１２２から地図情報を含む合成障害物検知情報を受信し、走行地点の走行環境を判定し、走行環境の判定結果（走行環境判定結果）をオブジェクト優先度判定部１１２５及びセンサ検出条件算出部１１２６に送信し、走行環境判定結果に基づくセンサの信頼性を示すデータ（センサ信頼性データ）をセンサ個別出力判定部１１２１に送信する。なお、走行環境におけるセンサの信頼性については、各センサについての走行環境毎のセンサ信頼性データをテーブル等に記憶しておき、そのテーブルからセンサ信頼性データを取得するようにしてもよい。

オブジェクト優先度判定部１１２５は、センサフュージョン処理部１１２２から取得した合成障害物検知情報と、走行警告・停止判定部１１２３から取得した走行警告が必要と判定された合成障害物検知情報と、走行環境判定部１１２４から取得した走行環境判定結果とから、センサ部１１１によるオブジェクト検知処理において優先して検知すべき（計測対象とすべき）オブジェクト（優先オブジェクト）を判定し、この判定結果（オブジェクト優先度判定結果）をセンサ検出条件算出部１１２６に送信する。優先オブジェクトは、例えば、車両１０１に近いもの、衝突可能性が高いもの、衝突してはいけない度合いが高いもの等のいずれか１つ以上の観点に基づいて決定してもよい。また、優先オブジェクトの数は、複数であってもよく、複数の場合には、優先オブジェクトと、優先オブジェクトの優先度とを判定すればよい。

センサ出力条件算出部１１２６は、走行環境判定部１１２４から取得した走行環境判定結果及びオブジェクト優先度判定部１１２５から取得したオブジェクト優先度判定結果に基づいて、センサ部１１１の各センサが物体検知を行う際の優先オブジェクト及び物体検出範囲を算出し、フィードバック情報として、センサ部１１１へ送信する。地図情報１１２７は、車両１０１が走行する地図データを記憶する。地図データには、例えば、各位置における、例えば、踏切、トンネル、草、天候等の環境の情報が含まれている。

オブジェクト検出閾値テーブル１１４は、設定値記憶部の一例であり、オブジェクト閾値テーブル１１４１と、走行環境閾値テーブル１１４２とを格納する。オブジェクト閾値テーブル１１４１は、オブジェクト毎設定値情報の一例であり、センサによって検出されるオブジェクトの種別ごとの検出閾値を格納する。走行環境閾値テーブル１１４２は、走行環境毎設定値情報の一例であり、車両１０１が走行する、踏切、トンネル、天候などの環境（地図情報１１２７の地図データに含まれる環境等）に起因するオブジェクトに対する各センサの検出閾値を格納する。

図３は、実施例１に係るオブジェクト閾値テーブルの構成図である。

オブジェクト閾値テーブル１１４１は、センサ部１１１に含まれる各センサ、すなわち、単眼カメラ１１１１、ステレオカメラ１１１２、Ｌｉｄａｒ１１１３、ミリ波レーダ１１１４がそれぞれオブジェクト検出を行う際の、人、車、列車などのオブジェクトの種別に対する検出閾値を保有している。なお、本実施例では、使用する４つのセンサについての検出閾値を保有しているが、その他のセンサを用いる場合には、そのセンサに対応する検出閾値を保有するようにすればよい。また、本実施例におけるオブジェクト閾値テーブル１１４１は、試験走行やシミュレータ学習などで取得したデータに基づいて静的に定義されるが、営業走行中にオブジェクト閾値テーブルを動的に新規作成あるいは既存データを更新するようにしてもよい。

図４は、実施例１に係る走行環境閾値テーブルの構成図である。

走行環境閾値テーブル１１４２は、センサ部１１１に含まれる各センサ、すなわち、単眼カメラ１１１１、ステレオカメラ１１１２、Ｌｉｄａｒ１１１３、ミリ波レーダ１１１４がオブジェクト検出を行う際の、踏切、トンネル、天候などの走行環境種別に対する検出閾値を保有している。なお、本実施例では、使用する４つのセンサについての検出閾値を保有しているが、その他のセンサを用いる場合には、そのセンサに対応する検出閾値を保有するようにすればよい。また、本実施例における走行環境閾値テーブル１１４２は、試験走行やシミュレータ学習などで取得したデータに基づいて静的に定義されるが、営業走行中にオブジェクト閾値テーブルを動的に新規作成あるいは既存データを更新してもよい。

図５は、実施例１に係る障害物検知全体処理のフローチャートである。

障害物検知全体処理は、例えば、車両１０１が走行中において、一定周期で繰り返し実施される。まず、センサ部１１１に存在する各センサによるオブジェクト検知処理（図６参照）を実行する（Ｓ１０１）。各センサのコントローラは、オブジェクト検知処理により検出されたオブジェクト検知情報をセンサ出力部１１２へ送信する(Ｓ１０２)。

オブジェクト検知情報を受信したセンサ出力処理部１１２は、障害物検知処理（図７参照）を実施する（Ｓ１０３）。

次いで、センサ出力処理部１１２は、障害物検知処理の結果、走行停止処理が必要であるか否かを判定する（Ｓ１０４）。この結果、走行停止処理が必要であると判断した場合（Ｓ１０４：有）、センサ出力処理部１１２は、車両制御装置１１３に走行停止命令を送信し（Ｓ１０５）、走行停止命令を受信した車両制御装置１１３は、走行停止処理を実施する（Ｓ１０６）。これにより、障害物への車両１０１の接触を適切に防止することができる。

一方、走行停止処理が不要と判断した場合（Ｓ１０４：無）、センサ出力処理部１１２は、センサ部１１１に送信すべきフィードバック情報の有無を確認する（Ｓ１０７）。

この結果、フィードバック情報が存在する場合（Ｓ１０７：有）、センサ出力処理部１１２は、センサ部１１１に対してセンサフィードバック情報伝送路１１５経由で各センサの優先オブジェクト、オブジェクト検出範囲、及び走行環境を含むフィードバック情報を送信する（Ｓ１０８）。各センサ１１１１～１１１４のコントローラ（１１１１ａ、１１１２ａ、１１１３ａ、１１１４ａ）は、センサ出力処理部１１２から受信したフィードバック情報に基づき、各センサのオブジェクトの検出範囲を設定し（Ｓ１０９）、またオブジェクト検出閾値テーブル１１４からフィードバック情報のオブジェクト種別に対応するオブジェクト閾値及び走行環境に対応する走行環境閾値を取得し、取得したオブジェクト閾値及び走行環境閾値を各センサで測定されたセンサ情報からオブジェクト検出を行う処理に対して設定し（Ｓ１１０）、処理を終了する。

一方、フィードバック情報が存在しない場合（Ｓ１０７：無）、センサ出力処理部１１２は、センサ部１１１へフィードバック情報を送信しないで処理を終了する。

次に、各センサによるオブジェクト検知処理（図５のＳ１０１）について説明する。

図６は、実施例１に係るオブジェクト検知処理のフローチャートである。

オブジェクト検知処理では、各センサの挙動を管理するコントローラ（１１１１ａ、１１１２ａ、１１１３ａ、１１１４ａ）は、センサ出力処理部１１２（具体的には、センサ個別出力判定部１１２１、センサフュージョン処理部１１２２、及びセンサ検出条件算出部１１２６）からのセンサの検出範囲を含むフィードバック情報の有無を確認する（Ｓ１０１０）。

この結果、検出範囲を含むフィードバック情報が存在する場合（Ｓ１０１０：有）は、コントローラは、フィードバック情報に基づいて、対応するセンサの検出範囲をキャリブレーションするキャリブレーション処理を実行する（Ｓ１０２０）。一方、検出範囲を含むフィードバック情報が存在しない場合（Ｓ１０１０：無）、あるいはＳ１０２０のキャリブレーション処理を実施した後、コントローラは、優先オブジェクトが含まれているフィードバック情報の有無を確認する（Ｓ１０３０）。

この結果、優先オブジェクトを含むフィードバック情報が存在する場合（Ｓ１０３０：有）、フィードバック情報と、対応するセンサにおける優先オブジェクトの設定とを比較し（Ｓ１０４０）、センサの優先オブジェクトの設定に更新が必要であるか否かを判定する（Ｓ１０５０）。

この結果、センサの優先オブジェクトの設定に更新が必要な場合（Ｓ１０５０：有）、すなわち、センサの優先オブジェクトの設定が、フィードバック情報中の優先オブジェクトと異なる場合には、コントローラは、オブジェクト閾値テーブル１１４１から優先オブジェクトの種別に対応する検出閾値を取得し、対応するセンサに対して取得した検出閾値を設定し（Ｓ１０６０）、設定した検出閾値によるオブジェクト検知処理が可能になるようにキャリブレーション処理を実施する（Ｓ１０７０）。

一方、優先オブジェクトが含まれるフィードバック情報が存在しない場合（Ｓ１０３０：無）、優先オブジェクトの設定に更新が不要である場合（Ｓ１０５０：無）、及びキャリブレーション処理（Ｓ１０７０）を実施後、センサ部１１１のコントローラは、オブジェクト検知処理を実施する（Ｓ１０８０）。

次に、センサ出力に基づく障害物検知処理（図５のＳ１０３）について説明する。

図７は、実施例１に係る障害物検知処理のフローチャートである。

障害物検知処理は、センサ出力部１１２によって実行される。

まず、センサ出力部１１２のセンサ個別出力判定部１１２１は、センサ部１１１からのオブジェクト検知情報を受信し（Ｓ１０３１）、走行環境判定部１１２４から受信したセンサ信頼性データに基づき、受信したオブジェクト検知情報のうち、個別判定から除外するオブジェクト検知情報を除外する（Ｓ１０３２）。ここで、センサ信頼性データは、走行環境におけるセンサ部１１１に含まれる各センサが出力するオブジェクト検知情報を採用するか否かを判定した結果であり、各センサに対する採用・不採用の情報である。

次いで、センサ個別出力判定部１１２１は、ステップＳ１０３２で残った全てのオブジェクト検知情報から、衝突可能性のあるオブジェクトについてのオブジェクト検知情報が存在するか否かを判定し（Ｓ１０３３）、衝突可能性のあるオブジェクトのオブジェクト検知情報が存在する場合（Ｓ１０３３：有）は、センサ部１１１へそのオブジェクトの位置に基づく検出範囲（例えば、センサの検出可能範囲の一部の範囲）を含むフィードバック情報を送信する（Ｓ１０３４）。

一方、衝突可能性のあるオブジェクトのオブジェクト検知情報が存在しない場合（Ｓ１０３３：無）、及びステップＳ１０３４の処理を実行した場合には、センサ個別出力判定部１１２１は、センサフュージョン処理部１１２２へオブジェクト検知情報を送信し、センサフュージョン処理部１１２２は、受信したオブジェクト検知情報及び地図情報１１２７が保有する車両１０１の走行地点の地図情報を用いて、複数のセンサのオブジェクト検知情報を合成するためのフュージョン処理を実施して合成障害物検知情報を作成する（Ｓ１０３５）。

次いで、センサフュージョン処理部１１２２は、作成した合成障害物検知情報から衝突可能性のあるオブジェクトの情報の有無を判定し（Ｓ１０３６）、衝突可能性のあるオブジェクトの情報が存在する場合（Ｓ１０３６：有）は、センサ部１１１へそのオブジェクトの位置に基づく検知範囲のフィードバック情報を送信する（Ｓ１０３７）。

一方、衝突可能性のあるオブジェクトの情報が存在しない場合（Ｓ１０３６：無）、またはステップＳ１０３７の処理の実施後、センサフュージョン処理部１２２は、走行警告・停止判定部１１２３、走行環境判定部１１２４、及びオブジェクト優先度判定部１１２５に合成障害物検知情報を送信する（Ｓ１０３８）。

合成障害物検知情報を受信した走行警告・停止判定部１１２３は、受信した合成障害物検知情報について、車両１０１の走行停止をする必要があるか否かの判定（走行停止判定）と、走行を警告する必要があるか否かの判定（走行警告判定）とを実施する（Ｓ１０３９）。次いで、走行警告・停止判定部１２３は、走行停止と判定された合成障害物検知情報の有無を判定し（Ｓ１０３１０）、走行停止と判定された合成障害物検知情報が存在する場合（Ｓ１０３１０：有）には、車両制御装置１１３へ走行停止命令を送信し（Ｓ１０３１１）、障害物検知処理を終了する。

一方、走行停止と判定された合成障害物検知情報が存在しない場合（Ｓ１０３１０：無）には、走行警告・停止判定部１１２３は、走行警告判定の結果をオブジェクト優先度判定部１１２５に送信する（Ｓ１０３１２）。また、走行環境判定部１１２４は、受信した合成障害物検知情報に対して走行地点での走行環境の判定を実施し、走行環境の判定結果（走行環境判定結果）をオブジェクト優先度判定部１１２５及びセンサ検出条件算出部１１２６に送信し（Ｓ１０３１３）、走行環境判定結果に基づいてセンサ信頼性データを作成し、センサ個別出力判定部１１２１に送信する（Ｓ１０３１４）。

オブジェクト優先度判定部１１２５は、センサフュージョン処理部１１２２から受信した合成障害物検知（Ｓ１０３８）、走行警告・停止判定部１１２３から受信した走行警告判定結果（Ｓ１０３１０）、及び走行環境判定部１１２４から受信した走行環境判定結果（Ｓ１０３１３）に基づいて、オブジェクト検知処理において優先して検出すべきオブジェクト種別（優先オブジェクト種別）を判定し、優先オブジェクト種別と、優先オブジェクト種別のオブジェクトの位置情報とをセンサ検出条件算出部１１２６に送信する（Ｓ１０３１５）。

センサ検出条件算出部１１２６は、走行環境判定部１１２４から受信した走行環境判定結果（Ｓ１０３１３）及びオブジェクト優先度判定部１１２５から受信した優先オブジェクト種別とオブジェクトの位置情報（Ｓ１０３１５）から、センサの検出条件、すなわち、各センサがオブジェクト検知処理を実施する際における優先して検出すべきオブジェクトと、各センサの検出範囲とを算出し、これらを含むフィードバック情報を作成する（Ｓ１０３１６）。なお、ステップＳ１０３９～Ｓ１０３１４は、独立して実行可能な処理であるため、並列に実行してもよい。また、ステップＳ１０３５のフュージョン処理において、走行環境・停止判定部１１２３が作成するセンサ信頼性データを取得し、フュージョン処理においてオブジェクト検知情報の合成ロジックを変更し、精度の高い合成障害物検知情報を作成するようにしてもよい。

次に、フィードバック情報によるセンサの障害物検出範囲を限定について説明する。

図８は、実施例１に係る障害物検出範囲の限定の一例を説明する図である。

センサによってオブジェクト検知を実施しながら軌道１０２を走行している車両１０１において、センサ部１１１のセンサが軌道１０２付近に人が存在することを検知した場合、センサ出力処理部１１２は、障害物検知処理において、オブジェクト検知情報に含まれる人の位置情報に基づく検出範囲を、人を検知したセンサへのフィードバック情報に含めて送信する。

検出範囲を限定可能（調整可能）であるセンサの場合は、フィードバック情報をこのセンサのコントローラが受信すると、センサに対して検出範囲を限定する（例えば、人を含む一部の角度範囲に限定する）キャリブレーションを実施する。これにより、センサによるオブジェクト検出時間が短縮されるとともに、障害物検知処理時に優先度の高い障害物にフォーカスして障害物検知を実施でき、障害物検知精度が向上する。一方、検出範囲を限定できないセンサの場合は、フィードバック情報をこのセンサのコントローラが受信すると、センサ部１１１からセンサ出力処理部１１２へオブジェクト検知情報を送信する際に、検出範囲内のオブジェクト検知情報のみを送信する。これにより、送信するデータ量を低減できるとともに、障害物検知処理時に優先度の高い障害物にフォーカスして障害物検知を実施でき、障害物検知精度が向上する。

次に、オブジェクトを検出する検出閾値の設定について説明する。

図９は、実施例１に係るオブジェクトを検出する検出閾値の設定の一例を説明する図である。

センサによってオブジェクト検知を実施しながら軌道１０２を走行している車両１０１において、センサ部１１１のセンサが人、石、及び車が存在することを検知した場合、センサ出力処理部１１２は、障害物検知処理において、優先して検出すべきオブジェクト種別を、これらを検知したセンサへのフィードバック情報に含めて送信する。

検出範囲毎にオブジェクト検出閾値を設定可能なセンサの場合は、フィードバック情報をこのセンサのコントローラが受信すると、フィードバック情報に基づいて、各オブジェクトの検出範囲毎に、そのオブジェクト種別に対応するオブジェクト検出閾値に従ってセンサのキャリブレーションを実施する。一方、検出範囲毎にオブジェクト検出閾値を設定できないセンサの場合は、フィードバック情報をこのセンサのコントローラが受信すると、もっとも優先度の高いオブジェクト種別のオブジェクト検出閾値に従ってセンサのキャリブレーションを実施する。これにより、障害物検知処理時に優先オブジェクトを検出するために最適なオブジェクト閾値によるオブジェクト検知を実施でき、障害物検知精度が向上する。このように、センサ出力処理部１１２がセンサ部１１１からのオブジェクト検知情報に基づく障害物検知処理時に、オブジェクト検知情報と車両の走行地点での環境情報とから、センサ部１１１の各センサに適用するオブジェクト種別と検出範囲とを含むフィードバック情報を生成し、センサ部１１１の各センサの挙動を管理するコントローラが、受信したフィードバック情報に基づく各センサのキャリブレーションを実施することで、刻一刻と変化する環境下における障害物検知精度を向上できる。

次に、実施例２に係る障害物検知システムについて説明する。

図１０は、実施例２に係る障害物検知システムの構成図である。以下、本実施例において、実施例１と同様の構成には同じ番号を付与して説明を省略する。

実施例２に係る障害物検知システム１０３Ａは、実施例１に係る障害物検知システム１０３において、オブジェクト検出閾値テーブル１１４に代えて、車両１０１が走行する路線ごとに最適化されたオブジェクト閾値テーブル群（２１４１Ａ、Ｂ、Ｃ・・・、図１１参照）及び走行環境閾値テーブル群（２１４２Ａ、Ｂ、Ｃ・・、図１２参照）を保持するオブジェクト検出閾値テーブル２１４を備えるようにするとともに、手動又は自動で障害物検知処理に使用するオブジェクト閾値テーブル２１４１及び走行環境閾値テーブル２１４２を設定するようにしたシステムである。

障害物検知ステム１０３Ａは、走行計画情報２１７と、閾値テーブル設定部２１６とを有する。閾値テーブル設定部２１６は、障害物検知処理時に適用するオブジェクト閾値テーブル２１４１及び走行環境閾値テーブル２１４２をオブジェクト検出閾値テーブル２１４から選択して設定する。走行計画情報２１７は、走行予定の路線情報を保有する。

図１１は、実施例２に係るオブジェクト閾値テーブル群の構成図である。

オブジェクト検出閾値テーブル２１４には、複数のオブジェクト閾値テーブル２１４１（２１４１Ａ、２１４１Ｂ、２１４１Ｃ、・・・）が格納されている。各オブジェクト閾値テーブル２１４１に格納されるデータは、図３に示すオブジェクト閾値テーブル１１４１と同様である。各オブジェクト閾値テーブル２１４１は、車両１０１が走行する路線ごとに対応付けられており、オブジェクト閾値テーブル２１４１に設定されているオブジェクト種別の各センサに対応する検出閾値は、対応する路線に対して最適化されている。

図１２は、実施例２に係る走行環境閾値テーブル群の構成図である。

オブジェクト検出閾値テーブル２１４には、複数の走行環境閾値テーブル２１４２（２１４２Ａ、２１４２Ｂ、２１４２Ｃ、・・・）が格納されている。各走行環境閾値テーブル２１４２に格納されるデータは、図４に示す走行環境閾値テーブル１１４２と同様である。各走行環境閾値テーブル２１４２は、車両１０１が走行する路線ごとに対応付けられており、走行環境閾値テーブル２１４２に設定されている走行環境種別の各センサに対応する検出閾値は、対応する路線に対して最適化されている。

次に、走行路線閾値設定処理について説明する。

図１３は、実施例２に係る走行路線閾値設定処理のフローチャートである。

走行路線閾値設定処理は、例えば、車両１０１の走行開始時に実行される。まず、閾値テーブル設定部２１６は、車両１０１が走行予定の路線情報を走行計画情報２１７から取得する（Ｓ２０１）。次いで、閾値テーブル設定部２１６は、取得した走行予定の路線情報に基づき、走行予定の路線用のオブジェクト閾値テーブル２１４１を障害物検知処理で使用するオブジェクト閾値テーブルに設定する（Ｓ２０２）。次いで、閾値テーブル設定部２１６は、取得した走行予定の路線情報に基づき、走行予定の路線用の走行環境閾値テーブル２１４２を障害物検知処理で使用する走行環境閾値テーブルに設定する（Ｓ２０３）。

これにより、路線ごとに最適化されたオブジェクト閾値テーブル２１４１および走行環境閾値テーブル２１４２を障害検知処理に適用できるため、路線ごとの障害物検知精度を向上できる。

なお、本発明は、上述の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で、適宜変形して実施することが可能である。

例えば、実施例１では、図５に示す障害物検知全体処理を一回行う毎に、センサ出力処理部１１２がセンサ部１１１へフィードバック情報を送信する可能性のある回数は、センサ個別出力判定部１１２１、センサフュージョン処理部１１２２、及びセンサ検出条件算出部１１２６のそれぞれの処理時における３回であるが、本発明はこれに限られない。

また、実施例２では、閾値テーブル設定部２１６が、走行計画情報より走行予定の路線情報を取得し、路線情報に基づいて適用する各閾値テーブルを自動で設定しているが、運転士や指令員が適用する各閾値テーブルが設定可能となるようなユーザインターフェースを閾値テーブル設定部２１６に実装し、手動で設定するようにしてもよい。また，実施例２では走行開始時に走行路線閾値設定処理を実行するようにしているが、車両１０１が走行する任意のタイミングで走行路線閾値設定処理を実行して適用する各閾値テーブルの設定を変更するようにしてもよい。

また、上記実施例では、フィードバック情報が生成されると、センサ部１１１に逐次送信するようにしていたが、本発明はこれに限られず、例えば、過去に送った内容と異なったフィードバック情報が生成された場合に、フィードバック情報を送信するようにしてもよい。

また、上記実施例では、センサ内部に、センサの設定やセンサ情報からオブジェクト検知情報を生成するコントローラを備えるようにしていたが、本発明はこれに限られず、コントローラを、センサ部１１１の外側、例えば、センサ出力処理部１１２に設けるようにしてもよい。この場合には、フィードバック情報は、センサに対応するコントローラに送信すればよい。

また、上記実施例２では、車両１０１の路線ごとに、オブジェクト閾値テーブル及び走行環境閾値テーブルを備えるようにしていたが、本発明はこれに限られず、例えば、路線よりも広い領域（例えば、或る鉄道会社の複数の路線の領域、又は或る支社が管轄する複数の路線の領域）ごとに、オブジェクト閾値テーブル又は走行環境閾値テーブルの少なくとも一方を備えるようにしてもよく、また、路線よりも狭い領域（例えば、路線における一部の区間）ごとに、オブジェクト閾値テーブル又は走行環境閾値テーブルの少なくとも一方を備えるようにしてもよい。

１０１…車両、１０３…障害物検知システム、１１１…センサ部、１１２…センサ出力処理部、１１４…オブジェクト検出閾値テーブル、１１２１…センサ個別出力判定部、１１２２…センサフュージョン処理部、１１２６…センサ検出条件算出部、１１４１…オブジェクト閾値テーブル、１１４２…走行環境閾値テーブル

Claims (3)

1. 複数のセンサにより計測されたセンサ情報に基づいて、車両の周囲のオブジェクトを検出するオブジェクト検知システムであって、
   各センサのセンサ情報に基づいて判定された、各センサ情報中のオブジェクトの種別の情報を含むオブジェクト検知情報を受け付ける受付部と、
   前記受付部により受け付けたオブジェクト検知情報に含まれるオブジェクトのうち、前記センサで優先して計測対象とすべき１以上のオブジェクトの種別を特定する計測対象特定部と、
   特定した計測対象とすべきオブジェクトの種別を含むフィードバック情報を、前記センサに関する設定を行うセンサ設定部に出力するフィードバック処理部と、
   オブジェクトの種別ごとの前記複数のセンサのそれぞれに関する検出処理に用いる検出閾値を含むオブジェクト毎設定値情報を記憶する設定値記憶部と、
   を有し、
   前記複数のセンサは、検出閾値を所定の範囲毎に設定できる第１種センサと、検出閾値を限定した範囲に設定できない第２種センサとを含み、
   前記センサ設定部は、前記計測対象のオブジェクトを計測するように前記複数のセンサのそれぞれを調整する処理を実行し、
   前記計測対象特定部は、前記受付部により受け付けた複数のセンサのセンサ情報に基づくオブジェクト検知情報に含まれるオブジェクトのうち、前記複数のセンサで優先して計測対象とすべき複数のオブジェクトと、それらオブジェクトの優先度とを特定し、
   前記センサ設定部は、前記第１種センサについて、前記オブジェクトの検出範囲毎に、前記オブジェクトの種別の前記検出閾値に従って設定し、前記第２種センサについて、もっとも優先度の高いオブジェクトの種別の前記検出閾値に従って設定する
   オブジェクト検知システム。
2. 複数のセンサにより計測されたセンサ情報に基づいて、車両の周囲のオブジェクトを検出するオブジェクト検知システムによるオブジェクト検知方法であって、
   前記複数のセンサは、検出閾値を所定の範囲毎に設定できる第１種センサと、検出閾値を限定した範囲に設定できない第２種センサとを含み、
   オブジェクトの種別ごとの前記複数のセンサのそれぞれに関する検出処理に用いる検出閾値を含むオブジェクト毎設定値情報を記憶し、
   各センサのセンサ情報に基づいて判定された、各センサ情報中のオブジェクトの種別の情報を含むオブジェクト検知情報を受け付け、
   受け付けたオブジェクト検知情報に含まれるオブジェクトのうち、前記センサで優先して計測対象とすべき１以上のオブジェクトの種別を特定し、
   特定した計測対象とすべきオブジェクトの種別を含むフィードバック情報を、前記センサに関する設定を行うセンサ設定部に出力し、
   前記センサ設定部は、前記計測対象のオブジェクトを計測するように前記複数のセンサのそれぞれを調整する処理を実行し、
   前記オブジェクトの種別の特定において、前記受け付けた複数のセンサのセンサ情報に基づくオブジェクト検知情報に含まれるオブジェクトのうち、前記複数のセンサで優先して計測対象とすべき複数のオブジェクトと、それらオブジェクトの優先度とを特定し、
   前記センサ設定部は、前記第１種センサについて、前記オブジェクトの検出範囲毎に、前記オブジェクトの種別の前記検出閾値に従って設定し、前記第２種センサについて、もっとも優先度の高いオブジェクトの種別の前記検出閾値に従って設定する
   オブジェクト検知方法。
3. 複数のセンサにより計測されたセンサ情報に基づいて、車両の周囲のオブジェクトを検出するオブジェクト検知システムを構成するコンピュータに実行されるオブジェクト検知プログラムであって、
   前記複数のセンサは、検出閾値を所定の範囲毎に設定できる第１種センサと、検出閾値を限定した範囲に設定できない第２種センサとを含み、
   前記コンピュータを、
   各センサのセンサ情報に基づいて判定された、各センサ情報中のオブジェクトの種別の情報を含むオブジェクト検知情報を受け付ける受付部と、
   前記受付部により受け付けたオブジェクト検知情報に含まれるオブジェクトのうち、前記センサで優先して計測対象とすべき１以上のオブジェクトの種別を特定する計測対象特定部と、
   特定した計測対象とすべきオブジェクトの種別を含むフィードバック情報を、前記第１種センサについて、前記オブジェクトの検出範囲毎に、前記オブジェクトの種別の前記検出閾値に従って設定し、前記第２種センサについて、もっとも優先度の高いオブジェクトの種別の検出閾値に従って前記複数のセンサを設定するセンサ設定部に出力するフィードバック処理部と、して機能させ、
   前記計測対象特定部を、前記受付部により受け付けた複数のセンサのセンサ情報に基づくオブジェクト検知情報に含まれるオブジェクトのうち、前記複数のセンサで優先して計測対象とすべき複数のオブジェクトと、それらオブジェクトの優先度とを特定するように機能させる
   オブジェクト検知プログラム。