JPH0991595A - 障害物認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 複数のセンサを用いて車両周囲の障害物を信
頼性良く、且つ確実に認識できる障害物認識装置を提供
する。 【解決手段】 複数のセンサにより各々検出された障害
物情報を相互に比較し、所定のまとまり毎に障害物候補
として認識するグループ化手段(２ａ)と、グループ化さ
れた各障害物候補にラベルを付して分類する共に、分類
された各障害物候補毎に自車に対する位置と相対移動速
度とを求めるラベリング手段(２ｂ)と、更にラベル付け
された各障害物候補毎に重み係数を付与する重み係数設
定手段(２ｃ)とを備え、これらの各障害物候補に付した
重み係数に応じて自車周囲の障害物を認識する。更にラ
ベル付けされた障害物候補を追尾し、その追尾状況に応
じて各障害物候補に付与した重み係数を可変（増減）し
ながら障害物を認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は車両の周囲環境、特
に車両周囲の障害物を信頼性良く認識することのできる
障害物認識装置に関する。

【０００２】

【関連する背景技術】近時、車両の周囲環境、例えば自
車の近傍を走行している他車や道路上の落下物等の異物
を障害物として認識し、これを運転者に提示するシステ
ムが種々提唱されている。これらの障害物は、専ら車両
に搭載された走査型のレーザレーダやマルチラインセン
サにて障害物を検出したり、或いは車両搭載カメラにて
撮像入力される車両周囲の画像を解析（画像処理）する
ことにより認識される。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら従来のシ
ステムにあっては車両に搭載された各種センサのセンシ
ング能力が一定しておらず、またそのセンシング範囲も
個々に異なる。これ故、複数のセンサにてそれぞれ検出
された障害物の情報が別個の障害物として認識された
り、折角検出した情報を信頼性が低いと誤判定して廃棄
する虞があった。このようなことから、これらの各種セ
ンサによりそれぞれ検出された障害物の情報を効率良く
統合し、且つ総合的に判断して本来的に必要な障害物情
報を信頼性良く確実に運転者に提示することのできるシ
ステムの開発が強く望まれている。

【０００４】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たもので、その目的は、各種センサにより検出される車
両周囲の障害物の情報を信頼性良く、且つ確実に認識す
ることのできる障害物認識装置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明は上述した目的を
解決するべく、車両に搭載された複数のセンサによりそ
れぞれ検出された障害物情報を相互に比較し、所定のま
とまり毎にグループ化して障害物候補として認識するグ
ループ化手段と、このグループ化手段にてグループ化さ
れた各障害物候補にラベルを付して分類する共に、分類
された各障害物候補毎に自車に対する位置と相対移動速
度とを求めるラベリング手段と、更にラベル付けされた
各障害物候補毎に重み係数を付与する重み係数設定手段
とを具備し、これらの各障害物候補の重み係数に応じて
自車周囲の障害物を認識するようにしたことを特徴とす
るものである。

【０００６】つまりグループ化によって各種センサによ
り検出された障害物情報を統合し、これらをラベル付け
して分類した上で重み係数を付与することで、そのラベ
ルと重み係数に基づく障害物の統合的な管理を可能なら
しめ、これによって車両周囲の障害物を信頼性良く確実
に認識し得るようにしたことを特徴としている。また請
求項２に示すように、重み係数設定手段においてはラベ
ル付けされた障害物候補を追尾し、その追尾状況に応じ
て各障害物候補に付与した重み係数を可変（増減）する
ことを特徴としている。

【０００７】つまりラベル付けされた各障害物候補の追
尾状況に応じてその重み係数をすることで、障害物検出
エラーに起因する不本意な情報消失を防ぎ、認識信頼性
を確保したことを特徴としている。

【０００８】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施例に係る障
害物認識装置について、図面を参照しながらその実施の
形態を説明する。図１は実施例装置の概略的なシステム
構成図で、全体的には車両の各部に設けられた複数のセ
ンサ１と、これらの各センサ１によりそれぞれ検出され
た障害物検出情報に従って当該車両周囲の障害物を認識
する障害物認識処理手段２，およびこの障害物認識処理
手段２により認識された障害物の情報を運転者に提示す
る表示装置（図示せず）により構成される。

【０００９】上記各センサ１は、例えば走査型のレーザ
レーダ１ａやマルチラインセンサ１ｂ等の所謂アクティ
ブ型のセンサや、後方ステレオカメラ１ｃや後側方ステ
レオカメラ１ｄ等からなり、これらのカメラにて撮像入
力される画像を認識処理して車両周囲の障害物を認識す
る所謂パッシブ型のセンサからなる。その他にも超音波
や電磁波等を利用したセンサを適宜採用可能なことは言
うまでもない。

【００１０】しかして上記各センサ１によってそれぞれ
検出される障害物の情報に基づいて車両周辺の障害物を
認識する障害物認識処理手段２は、大略的にはグループ
化処理手段２ａ，ラベリング処理手段２ｂ，および重み
係数処理手段２ｃにより構成され、例えばこれらの一連
の処理を実行するマイクロプロセッサを主体として実現
される。上記グループ化処理手段２ａは、前記各センサ
１にて各々検出された障害物情報を相互に比較して所定
のまとまり毎に統合し、そのまとまりをそれぞれ１つの
障害物候補として認識するものである。また前記ラベリ
ング処理手段２ｂは、グループ化処理手段２ａにてグル
ープ化された障害物候補毎にラベルを付して分類し、更
にラベル付けした各障害物候補毎に自車に対する位置と
相対移動速度とを求める役割を担う。

【００１１】また重み係数処理手段２ｃは、基本的には
上述した如くラベル付けされた各障害物候補にそれぞれ
重み係数を付与して各障害物候補を管理しながら、この
重み係数に応じて車両周囲の障害物を認識する。特にこ
こでは後述するように各障害物候補をラベルに従って追
尾し、その追尾状態に応じて各障害物候補に付与した重
み係数を可変（増減）しながら、その重み係数に従って
自車周囲の障害物を認識するものとなっている。

【００１２】図２は上記障害物認識処理手段２における
概略的な処理手順を示す図である。この処理手順に従っ
て本発明における特徴的な障害物認識処理のアルゴリズ
ムについて更に詳しく説明すると、この処理は先ず所定
のセンシング周期毎に前記各センサ１にてそれぞれ検出
される車両周囲の障害物の情報を入力することから始め
られる（ステップＳ１）。しかして各センサ１からの検
出情報が入力されるとグループ化処理手段２ａが起動さ
れ、各検出情報に対するグループ化処理が行われる（ス
テップＳ２）。

【００１３】このグループ化処理は、図３にその処理概
念を示すように各センサ１にてそれぞれ検出される図中
黒点で示す障害物の情報（検出位置）を相互に比較し、
例えば車両の進行方向（Ｘ方向）に２メートル以内で、
且つ車両の横方向（Ｙ方向）に１メートル以内の範囲に
おいて互いに近接しているものを１つのグループとして
まとめる処理からなる。この処理によって複数のセンサ
１によりそれぞれ別個に検出された障害物の情報が、図
３中Ｇ1，〜Ｇ5として示すように或るまとまり毎にグル
ープ化される。このグループ化処理によって、仮に或る
１つの障害物を複数のセンサ１により個別に検出した
際、各センサ１のセンシング能力の違いに起因してその
検出位置にずれが生じる結果、これらを別異の障害物と
して認識される虞がある場合でも、互いに近接している
と言う所定の条件下において１つの障害物候補として統
合される。

【００１４】このグループ化処理によって障害物候補が
求められると、次にラベリング処理手段２ｂが起動さ
れ、例えば図４に示すように各障害物候補に対して一連
のラベルＬ1，〜Ｌ4が付される（ステップＳ３）。この
ラベル付けにより前記各障害物候補が分類管理され、更
に各障害物候補毎にその検出位置が特定される。尚、障
害物候補の検出位置の特定は、例えばグループ化により
まとめられた障害物の情報（検出位置）を平均化した
り、或いは検出位置精度の最も高いセンサからの検出位
置を以てその障害物候補の検出位置とする等して行われ
る。

【００１５】以上のラベリング処理が済むと次に重み係
数処理手段１ｃが起動され、前述した如くラベル付けさ
れた各障害物候補に対して重み係数が付与される。この
重み係数の付与は上述したラベリング処理と協動して進
められ、後述するようにラベル付けされた各障害物候補
の時間的な位置変位、つまり車両の走行に伴う障害物の
変位を追尾しながら行われる。

【００１６】即ち、障害物候補がラベル付けされて求め
られると、先ず各ラベルによって示される障害物候補の
それぞれについて、先回までに既に求められ、追尾対象
として管理されている障害物と一致するか否かが判定さ
れる（ステップＳ４）。その上で一致検出されなかった
ものについて、そのラベルが今回新たに検出された障害
物候補を示しているか否か、或いは逆に既に追尾対象と
して管理されている障害物が今回のセンシングにて障害
物候補として検出されなかったか否かが判定される（ス
テップＳ５）。

【００１７】具体的には図５にその処理概念を示すよう
に、今回、新たに求められてラベルＬ1，〜Ｌ4が付され
た障害物候補が、先回までに求められて既に追尾対象と
してラベルＯ1，〜Ｏ4が付されて管理されている障害物
と一致するか否か、つまり障害物の図中破線円で示す予
測領域内に障害物候補が存在するか否かを個々に調べる
ことによってなされる。即ち、ラベルＯ1，〜Ｏ4が付さ
れて追尾対象として管理されている障害物については、
車速等の車両挙動情報や自車との相対速度等の情報に従
って次のセンシング時、つまり１センシング周期後にど
の位置に変位しているかを予測することができる。そこ
で予測された障害物の位置と、現時点において検出され
た障害物候補の位置とを相互に比較することで、その障
害物候補が既に追尾対象として管理されている障害物で
或るか否かの判定が行われる。

【００１８】図５に示す例では、ラベルＬ1が付された
障害物候補が、ラベルＯ1として管理されている障害物
の移動予測位置の範囲（破線円）内に存在するので、こ
のラベルＬ1はラベルＯ1と同一対象を示していると判断
される。またラベルＬ2が付された障害物候補について
は、既に管理されている障害物の移動予測位置の範囲の
いずれにも含まれないので、これに対応する障害物が存
在していない、つまり新たに検出された障害物であると
判断される。更にラベルＯ3，Ｏ4として管理されている
障害物については、その移動予測位置の範囲内に新たな
障害物候補が存在しないので、今回のセンシングおいて
は該当する障害物候補が求められなかったとして判断さ
れる。

【００１９】このようなラベル比較処理により一致検出
されたものについては、例えばその障害物候補を既に求
められている障害物であると看做し、その障害物に対し
て既に付されている重み係数を増大させる（ステップＳ
６）。具体的には当該障害物に付されている重み係数
（前回値）をインクリメント［＋１］する。これに対し
てラベルの一致が検出されなかった障害物候補について
は、これを新たに検出された障害物であると認識し、こ
の障害物に対して重み係数を初期設定する（ステップＳ
７）。この重み係数の初期値は、例えば［５］として与
えられる。

【００２０】一方、ラベルの一致が検出されなかった既
存の障害物に対しては、それに付与されている重み係数
を減少させる（ステップＳ８）。具体的には当該障害物
に付与している重み係数（前回値）をデクリメント［−
１］する。その後、その重み係数が［０］となったか否
かを判定し（ステップＳ９）、［０］となった場合に
は、当該障害物をこれ以上追尾する必要がない、つまり
一時的に検出されただけの障害物である、或いは車両の
走行に伴って自車から離れてしまった障害物であるとし
てそのラベルを破棄する（ステップＳ１０）。

【００２１】以上のようにしてラベル付けされた各障害
物についてラベルの一致判定に基づく重み係数処理を施
した後、これらの各障害物についてそれぞれその相対速
度を計算し（ステップＳ１１）し、その計算結果に基づ
いて各障害物が次のセンシング時に検出されると予測さ
れる位置を算出する（ステップＳ１２）。この相対速度
計算や位置の予測は、自車の速度および走行方向の変位
等からなる車両挙動情報や、障害物の検出位置の履歴等
の情報に基づいて行われる。

【００２２】しかる後、追尾対象となっている全ての障
害物に関して、つまり前述したように重み係数が［０］
となって廃棄されたラベルの障害物を除き、また新たに
追尾対象として認識された障害物を加えて、例えば自車
からの距離が近いものから順に並べ直す等のソーティン
グ処理を施した後、各障害物に付与するラベルを更新す
る（ステップＳ１３）。このラベル更新処理は、次にセ
ンシングされる障害物候補に対するラベルの一致判定処
理の容易化と、障害物の追尾管理の簡略化の為に行われ
る。

【００２３】以上のラベル比較と重み係数処理について
図６を参照して更に説明すると、既に追尾対象としてラ
ベルＯ1，〜Ｏ4が付された障害物が求められている時点
において、新たに障害物候補がラベルＬ1，〜Ｌ4を付さ
れて求められると、図５に示したようにそれらのラベル
が相互に比較される。このラベル比較により、この例で
は［Ｏ1＝Ｌ1］，［Ｏ2＝Ｌ3］としてその一致が検出さ
れ、［Ｏ3］，［Ｏ4］は該当するものなし、また［Ｌ
2］，［Ｌ4］は新規なものとして検出される。

【００２４】次にこれらのラベル比較結果に基づく重み
係数処理が行われる。具体的には一致検出したラベルＯ
1（＝Ｌ1）およびラベルＯ2（＝Ｌ3）の各重み係数がそ
れぞれ［前回値＋１］として更新される。また該当する
障害物候補が検出されたなかったラベルＯ3およびラベ
ルＯ4の各重み係数は［前回値−１］として更新され、
新たな障害物として認識されたラベルＬ2およびラベル
Ｌ4については重み係数の初期値［５］がそれぞれ与え
られる。この内、例えば［前回値−１］として更新され
た上記ラベルＯ4の重み係数が［０］となった場合に
は、そのラベルＯ4は破棄される。

【００２５】しかる後、上述した如く重み係数処理が施
されたラベルについて、これらを所定の管理条件の下で
並べ直し、新たに追尾管理用のラベルをＯ1，〜Ｏ5とし
て付与することによりラベルの更新処理が終了する。以
上のようにしてラベルの更新処理が終了した後には、図
２に示す処理手続きに戻って、次に未だ車両が走行中で
障害物認識を継続する必要があるか否かの判定が行われ
る（ステップＳ１４）。そして障害物認識処理を継続す
る必要がある場合には前述したステップＳ１からの処理
手順が繰り返し実行される。

【００２６】かくして上述した如く複数のセンサ１にて
それぞれ検出された障害物の情報をグループ化して所定
のまとまり毎に統合し、グループ化した障害物候補毎に
ラベルを付してこれを分類管理し、これらの障害物候補
に付与した重み係数に従って障害物を認識する本装置に
よれば、例えば複数のセンサ１のセンシング能力の異な
りに起因して１つの障害物が複数の異なった情報として
検出されるような場合であっても、これを所定のまとま
り毎に統合して同じ対象物である看做して認識処理する
ことができる。また個々のセンサ１から得られる障害物
情報の信頼性が低い場合であっても、グループ化により
これらの情報を統合することにより、これを信頼性の高
い障害物情報として認識することができるので、各セン
サ１のセンシング能力を差異を互いに補完して、その全
体的な検出能力（信頼性）を効果的に高め得る。

【００２７】その上で各障害物候補に付したラベルと、
追尾対象とした障害物のラベルとを比較しながら、その
比較判定結果に基づいて各障害物に対して上述した重み
係数処理を実行し、その重み係数に従って障害物認識を
行うので、仮に或るセンシングタイミングにて障害物の
検出エラーが生じたとしても、これが障害物認識におい
て重大なミスとなることがない。特に重み係数が［０］
となってそのラベルが破棄されるまで当該ラベルが付さ
れた障害物を継続して追尾するので、一時的な検出漏れ
等に影響されることなしに車両周辺の障害物を的確に捉
え、これを信頼性良く認識することができる。

【００２８】尚、本発明は上述した実施例に限定される
ものではない。例えばグループ化の条件は各種センサの
センシング能力や車両の挙動等に応じて可変設定可能な
ことは勿論のことである。また重み係数についても、そ
の初期値や増減の程度を、例えば車両の走行環境に応じ
て変えるようにしても良い。更に重み係数に上限値を設
定しておき、その値が不本意に大きくなることを防ぐよ
うにしておくことで、例えば一定の車間距離を保って併
走した他車が遠ざかった後にも、これを重み係数が
［０］でないとの理由だけで継続して追尾するような不
具合を避けることも有用である。その他、本発明はその
要旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することがで
きる。

【００２９】

【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、車
両に搭載された複数のセンサによりそれぞれ検出された
障害物情報を相互に比較し、所定のまとまり毎にグルー
プ化して障害物候補として認識するグループ化した後、
グループ化された各障害物候補にラベルを付して分類
し、更にラベル付けされた各障害物候補毎に重み係数を
付与し、これらの各障害物候補の重み係数に応じて自車
周囲の障害物を認識するようにしている。従って各種セ
ンサにより各々検出された障害物情報を所定のまとまり
毎に統合した障害物候補として効率的に管理することが
できる。しかもこれらの障害物候補をラベルと重み係数
に基づいて統合的に管理するので、車両周囲の障害物を
信頼性良く確実に認識し得る。

【００３０】また請求項２に示すように、ラベル付けさ
れた障害物を追尾し、その追尾状況に応じて各障害物に
付与した重み係数を可変（増減）しながら障害物を認識
するので、一時的な障害物検出エラーに起因する不本意
な情報消失を防ぎ、認識信頼性を十分に確保しながら車
両周辺の障害物を認識することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係る障害物認識装置の概略
的なシステム構成図。

【図２】実施例装置における概略的な処理手順を示す
図。

【図３】実施例装置におけるグループ化処理の概念を模
式的に示す図。

【図４】実施例装置におけるラベリング処理の概念を模
式的に示す図。

【図５】実施例装置におけるラベルの比較処理の概念を
示す図。

【図６】ラベル比較と重み係数処理の概念を示す図。

【符号の説明】

１ センサ ２ 障害物認識処理手段 ２ａ グループ化処理手段 ２ｂ ラベリング処理手段 ２ｃ 重み係数処理手段

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｇ０１Ｓ 13/93 Ｚ (72)発明者 菅原 正 東京都港区芝五丁目33番８号 三菱自動車 工業株式会社内 (72)発明者 井上 紀夫 東京都港区芝五丁目33番８号 三菱自動車 工業株式会社内

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 車両に搭載されて該車両周囲の障害物を
   検出する複数のセンサと、これらのセンサによりそれぞ
   れ検出された障害物情報を相互に比較し、所定のまとま
   り毎にグループ化して障害物候補として認識するグルー
   プ化手段と、上記グループ化された各障害物候補にラベ
   ルを付すと共に、各障害物候補の自車に対する位置と相
   対移動速度とを求めるラベリング手段と、ラベル付けさ
   れた各障害物候補毎に重み係数を付与する重み係数設定
   手段と、上記各障害物候補の重み係数に応じて自車周囲
   の障害物を認識する手段とを具備したことを特徴とする
   障害物認識装置。
2. 【請求項２】 上記重み係数設定手段は、ラベル付けさ
   れた障害物候補を追尾する手段を備え、その追尾状況に
   応じて各障害物候補に付与した重み係数を可変すること
   を特徴とする請求項１に記載の障害物認識装置。