JPH10112000A

JPH10112000A - 障害物認識装置

Info

Publication number: JPH10112000A
Application number: JP8281761A
Authority: JP
Inventors: Kenji Mihashi; 研二三橋
Original assignee: Suzuki Motor Corp
Current assignee: Suzuki Motor Corp
Priority date: 1996-10-03
Filing date: 1996-10-03
Publication date: 1998-04-28
Anticipated expiration: 2016-10-03
Also published as: JP3564897B2

Abstract

(57)【要約】【課題】測定範囲内の全ての領域について障害物の存
在を判定すること。【解決手段】障害物までの距離を測定するセンサ部２
と、センサ部２から出力された障害物までの距離情報に
基づいてセンサ部２の計測範囲の各地点が「障害物有
り」，「障害物無し」及び「不明」の３領域の評価のう
ちいずれに属するかを判定する判定手段４と、この判定
手段４による判定結果と実際の障害物の有無との関係を
判定正答率として予め記憶した判定正答率記憶手段８
と、この判定正答率記憶手段８に格納された判定正答率
情報に基づいて判定手段４による「障害物有り」及び
「障害物無し」の判定結果の確からしさを算出する確率
算出手段６とを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、障害物認識装置に
係り、特に、測定結果を確率的に評価する障害物認識装
置に関する。障害物認識装置としては、自動車の外界環
境センサや、自律走行ロボットの障害物センサなどがあ
る。

【０００２】

【従来の技術】障害物認識装置（障害物センサ）は、障
害物を測定し、その結果を出力する。障害物センサの出
力データとしては、第１に、障害物の有無を出力するも
のと、第２に、障害物までの距離を出力するものと、第
３に、障害物の座標を出力するものとがある。

【０００３】このような障害物認識装置では、センサ種
類によって、センサ出力に電気的ノイズ、対象物の反射
特性、風、空気の不均一等のノイズが含まれる。

【０００４】これに対して、従来より、単一の障害物セ
ンサで複数回測定した場合には、その単純平均を算出す
ることで信頼性を向上させることが考えられている。ま
た、多種の障害物センサを用いた場合には、論理的な条
件分岐によって、障害物の有無の精度を向上させるよう
にしていた。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来例
では、ノイズによる判定エラーの発生率が考慮されてい
ないため、判定結果の信頼性を考慮したセンサ出力を得
ることができない、という不都合があった。特に、複数
のセンサ出力の信頼性を考慮した融合処理を行うことが
できない、という不都合があった。

【０００６】さらに、例えば、障害物有りと判定したと
きに実際には障害物が存在しない判定エラーの発生率
が、障害物無しと判定したときに実際には障害物がある
確率を大きく上回る場合には、障害物無しとの判定結果
の信頼性がより高いため、多数決的な判断とは結論が逆
となってしまう。

【０００７】例えば、３回の測定中、２回は障害物あり
と出力し、１回は障害物無しと出力した場合、従来例で
は、一般に多数決で判断しているため、障害物有りの出
力がほうが無しの出力よりも多いと、障害物ありという
結論となってしまう。

【０００８】また、距離センサであれば距離が出力され
るのみであり、測定範囲の障害物の配置がどのようにな
っているのかを全体的に知ることができない、という不
都合があった。特に、精度良く複数のセンサ出力の結果
を融合できないため、複数のセンサの測定範囲内のある
地点を特定してその地点に障害物が存在するか否かを知
るために良好な障害物認識装置はなかった。

【０００９】

【発明の目的】本発明は、係る従来例の有する不都合を
改善し、特に、測定範囲内の全ての領域について障害物
の存在を判定することのできる障害物認識装置を提供す
ることを、その目的とする。

【００１０】

【課題を解決するための手段】そこで、本発明では、障
害物までの距離を測定するセンサ部と、このセンサ部の
出力に基づいて障害物の有無を認識する認識部とを備え
てる。さらに、認識部は、センサ部から出力された障害
物までの距離情報に基づいてセンサ部の計測範囲の各地
点が「障害物有り」，「障害物無し」及び「不明」の３
領域の評価のうちいずれに属するかを判定する判定手段
と、この判定手段による判定結果と実際の障害物の有無
との関係を判定正答率として予め記憶した判定正答率記
憶手段と、この判定正答率記憶手段に格納された判定正
答率情報に基づいて判定手段による「障害物有り」及び
「障害物無し」の判定結果の確からしさを算出する確率
算出手段とを備えた、という構成を採っている。これに
より前述した目的を達成しようとするものである。

【００１１】判定正答率情報は、センサの特性を示す値
となる。これは、判定結果が「障害物有り」のときに実
際に障害物が存在する確率や、判定結果が「障害物無
し」のときに実際には障害物が存在する確率など、事前
の計測により求めた確率値である。従って、確率算出手
段は、判定手段によって３領域に区分された各領域毎
に、障害物が存在する確率や、障害物が存在しない確率
を求める。この確率は、事象Ｆが既に起こっているとい
う過程のもとで事象Ｅの起こる確率を示す条件付き確率
である。このように、確率算出手段によって、単一の距
離センサ出力に基づいて、センサの計測範囲全てについ
て、センサの特性を考慮した障害物の存在する確率が算
出される。

【００１２】複数のセンサの場合には、一旦このような
障害物存在確率を各センサ毎に算出しておいて、次いで
同一地点については各センサによる確率を融合する。こ
のため、各センサの特性に応じた複数のセンサ出力の融
合が行われる。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を参照して説明する。

【００１４】図１は、本発明による障害物認識装置の構
成を示すブロック図である。障害物認識装置は、障害物
までの距離を測定するセンサ部２と、このセンサ部２の
出力に基づいて障害物を認識する認識部とを備えてい
る。この認識部は、センサ部２から出力された障害物ま
での距離情報に基づいてセンサ部２の計測範囲の各地点
が「障害物有り」，「障害物無し」及び「不明」の３領
域の評価のうちいずれに属するかを判定する判定手段４
を備えている。

【００１５】さらに、認識部は、判定手段４による判定
結果と実際の障害物の有無との関係を判定正答率として
予め記憶した判定正答率記憶手段８と、この判定正答率
記憶手段８に格納された判定正答率情報に基づいて判定
手段４による「障害物有り」及び「障害物無し」の判定
結果の確からしさを算出する確率算出手段６とを備えて
いる。

【００１６】この図１に示す単一の距離センサを用いる
例では、この距離センサの特性に基づいて予め判定正答
率情報が作成されている。これは、「障害物有り」「障
害物無し」「障害物まで３ｍ」等の判定結果が実際の障
害物の有無やその距離と一致する確率を測定したもので
ある。本実施形態では、「障害物有り」と判定したとき
に実際に障害物が存在する確率と、「障害物無し」と判
定したときに実際に障害物が存在する確率とを一定間隔
毎に測定した確率値を判定正答率情報としている。この
判定正答率情報により、判定結果及び測距結果に応じ
て、障害物が存在する確率を算出することができる。

【００１７】一方、各判定結果に応じて障害物が存在し
ない確率を判定正答率情報とすると、判定結果及び測距
結果に応じて、障害物が存在しない確率を算出すること
ができる。さらに、風速センサ等を併設し、この風速セ
ンサ出力に応じた距離センサの正答率を判定正答率情報
とするようにしてもよい。

【００１８】判定手段４は、センサ部２から出力された
障害物までの距離情報に基づいてセンサ部２の前面から
当該障害物に至る範囲を「障害物無し」と判定する第１
の判定機能と、当該障害物近傍を「障害物有り」と判定
する第２の判定機能と、当該障害物以降の範囲を「不
明」と判定する第３の障害物判定機能とを備えている。
また、判定手段４は、障害物が発見されない場合には、
計測範囲全体を「障害物無し」と判定する第４の障害物
判定機能を備えている。

【００１９】このため、センサ部２の測定範囲全体につ
いて、「障害物無し」の領域と、「障害物有り」の領域
と、「不明」の領域とに区分される。この判定手段４
は、１つの障害物によって、当該障害物よりも遠方の障
害物の有無は不明となり、また、当該障害物が発見され
た以上、この測距を遮断するような他の障害物は当該障
害物よりも近接には存在しないという考えに基づいて領
域を区分する。この判定手段による区分の段階では、未
だ確率計算は行われていない。

【００２０】障害物が存在する確率を計測範囲について
求める場合を例とすると、判定正答率記憶手段８は、判
定手段４の「障害物有り」との判定結果のときに実際に
障害物が存在する第１の確率値を記憶した第１の記憶領
域と、判定手段４の「障害物無し」との判定結果のとき
に実際には障害物が存在する第２の確率値を記憶した第
２の記憶領域とを備える。

【００２１】さらに、確率算出手段６は、第１の記憶領
域に格納された第１の確率値に基づいて判定手段４によ
って「障害物有り」と判定された範囲に障害物が存在す
る確率を算出する第１の確率算出機能と、第２の記憶領
域に格納された第２の確率値に基づいて判定手段によっ
て「障害物無し」と判定された範囲に障害物が存在する
確率を算出する第２の確率算出機能を備える。

【００２２】このため、判定手段によって計測範囲が３
つの領域に区分された後、この確率算出手段６によって
各領域について障害物存在確率が算出される。この計測
範囲の各地点について障害物の存在確率が与えられたデ
ータを、ここでは、障害物地図という。図１に示す例で
は、単一のセンサによりこの障害物地図を生成する。こ
こでは、この単一のセンサによる障害物地図を第１の障
害物地図という。

【００２３】図２は複数の距離センサを備えた場合に障
害物地図を作成する構成を示すブロック図である。図２
に示すように、センサ部２は、一部重なる測定範囲の測
定結果を複数出力する同一又は複数の距離第１のセンサ
０を備えている。しかも、判定手段４が、センサ部２か
ら出力された複数の測定結果毎に３領域の評価のうちい
ずれに属するかを判定する測定結果別判定機能１２を備
えている。

【００２４】さらに、確率算出手段６が、測定結果別判
定機能１２によってそれぞれ判定された領域毎に判定正
答率記憶手段８に格納された判定正答率情報に基づいて
実際に障害物が存在する確率を障害物存在確率として算
出する測定結果別確率算出機能１４を備えている。そし
て、確率算出手段６に、測定結果別確率算出機能１４に
よって算出された同一地点についての複数の障害物存在
確率を融合する融合手段１６を併設している。

【００２５】しかも、融合手段１６に、当該融合手段１
６によって融合された障害物存在確率をセンサ部２の測
定範囲内に配置した障害物地図を生成する障害物地図生
成手段１８を併設している。

【００２６】この図２に示す例では、センサ部２は、複
数の測定結果を出力する。これは、複数の距離第１のセ
ンサ０によって一部重なる範囲を測定するようにしても
よいし、また、同一の距離センサで複数回測定すること
で複数の測定結果を出力するようにしてもよい。さら
に、同一又は複数の距離センサを一定角度で回動させる
ことにより測定範囲を変更し、測定範囲が一部重なる測
定結果を複数出力するようにしてもよい。

【００２７】測定結果別判定機能１２は、複数の測定結
果毎に第１乃至第３の判定機能を用いて各センサ出力毎
に３領域に区分する。さらに、測定結果別確率算出機能
１４は、判定正答率として予め定められた各センサの特
性に応じて、各センサ出力の各領域毎に障害物存在確率
を算出する。

【００２８】次いで、融合手段１６は、測定結果が重な
り合う部分について、測定結果別確率算出機能により各
センサ出力毎に算出された障害物存在確率を一定の算出
式を用いて融合する。例えば、第１の測定結果による障
害物が存在する確率が９６％であり、第２の測定結果に
よる障害物存在確率が９０％であれば、９３％に融合す
る。

【００２９】障害物地図生成手段１８は、このように算
出された障害物存在確率をセンサ部２を基点とした地図
に配置する。すなわち、元来測定対象外の部分と、障害
物が発見された部分よりも遠方を「不明（５０％）」と
したうえ、測定範囲が重なった部分については融合した
障害物存在確率を配置し、重ならない部分については測
定結果別確率算出機能によって算出された障害物存在確
率を配置する。

【００３０】このため、図２に示す例では、測定範囲を
重ね合わせることにより、複数のセンサ出力に基づいた
より信頼性の高い数値で障害物が存在する確率を出力す
ることができ、しかも、測定範囲について距離だけを出
力し座標を出力するものではない距離センサにあって
は、測定範囲を重ね合わせることにより空間上の分解能
を向上させることができる。しかも、障害物の有無を一
旦抽象的な確率値に変換した後、この確率値を融合する
ため、複数のセンサ出力があった場合の解釈をより正確
に行うことができ、さらに、判定正答率を用いて障害物
の有無の確率を算出するため、各センサの特性を考慮し
た値を出力することができ、従って、他種類のセンサ特
性の異なるセンサを用いた測定結果であっても、これを
精度良く融合することができる。

【００３１】図１及び図２に示す例では、単一又は複数
のセンサ出力に基づいて、この障害物認識装置を搭載し
た車両が右左折するときに、当該進行方向の障害物の存
在確率を第１の障害物地図から読み出してその適否を判
断するといった、ある地点を中心とした処理が可能とな
る。そして、一方の処理でこの障害物地図を逐次更新
し、他方の処理で必要に応じてこの障害物地図を参照す
る制御が可能となる。

【００３２】また、この障害物地図を一定時間毎に記憶
することで、当該障害物認識装置を備えた車両に生じた
事実の事後的な解析が可能となる。さらに、車両の遠隔
操作を行うシステムでは、障害物認識装置に通信制御装
置を併設し、障害物地図を逐次外部の操作装置に送信す
ることで、障害物の存在確率をディスプレイ等で確認し
ながら遠隔操作を良好に行うことが可能となる。

【００３３】以下、図３乃至図７を参照して本実施形態
を詳細に説明する。

【００３４】〔単一の距離センサを用いる実施形態〕セ
ンサ部２は、ある地点の障害物の有無を測定し出力す
る。センサ部２の構成例を図３を参照して説明する。図
３（Ａ）は、ＣＣＤカメラ２Ａを用いた障害物センサを
示す図である。図３（Ｂ）は、ステレオＣＣＤカメラ２
Ｂによる距離センサの例を示す図である。図３（Ｃ）は
レーザによるレーザによる三角測量を利用した距離セン
サの例を示す図であり、図３（Ｄ）は反射伝搬時間を利
用した距離センサを示す図である。さらに、図３（Ｅ）
に示すように、、超音波を利用した距離センサがある。
また、図３（Ｆ）に示すように、障害物まで直接ゲージ
で距離を測定する手法もある。

【００３５】ここでは、障害物センサからデータの出力
があるときには、空間的に広がりを持って障害物が存在
する確率が０．５（５０％）以上であることを示してい
ると解釈する。例えば、超音波距離センサの場合、ある
距離データが出力される。この出力から、その距離周辺
に障害物が存在しているだろうという判定をすることが
できる。

【００３６】図４は判定手段の制御内容を説明するため
の説明図である。例えば、図４（Ａ）に示すように、セ
ンサ部２として、最も近い障害物を検出して距離データ
を出力する距離センサを採用し、その測定距離範囲は１
０ｍで測定幅範囲は１ｍであるとする。このとき、３ｍ
の位置に障害物があるという出力があると、判定手段４
は、図４（Ｂ）に示すように当該出力データを次のよう
に解釈する。

【００３７】・センサの前面より３ｍまでは障害物がな
い。・３ｍの地点から障害物奥行き（例えば、０．５ｍ）に
障害物がある。・障害物奥行き（３．５ｍ）より遠方の障害物に関する
情報はない。

【００３８】しかし障害物センサはノイズを含む曖昧さ
があるため、「実際には障害物無しなのにあると判断」
したり、「実際には障害物有りなのに無しと判断」する
判定エラーが生じる。このように雑音の含まれた測定値
をしきい値によって判別するために、本実施形態では確
率的な考え方を導入する。

【００３９】図５に示すように、ある地点（ｘ，ｙ，
ｚ）での障害物があるという事象をＡ、障害物センサに
よって障害物があると判定する事象をＢとする。それぞ
れの余事象をＡc（障害物がない），Ｂc（障害物センサ
が障害物無しと判定する）とすると、次の４通りの条件
付き確率が考えられる。

【００４０】Ｐ（Ａ｜Ｂ） ... センサの判断が障害物
有りのときで、実際に障害物がある確率。Ｐ（Ａ^c｜Ｂ） ... センサの判断が障害物有りのとき
で、実際には障害物がない確率。Ｐ（Ａ｜Ｂ^c） ... センサの判断が障害物無しのとき
で、実際には障害物がある確率。Ｐ（Ａ^c｜Ｂ^c） ... センサの判断が障害物無しのとき
で、実際には障害物がない確率。

【００４１】これは、次式（１）で表される。

【数１】

【００４２】センサの判断の確率Ｐ（Ｂ）は直接求める
ことはできない。実験的に計測可能なのは、Ｐ（Ｂ｜
Ａ），Ｐ（Ｂ^c｜Ａ），Ｐ（Ｂ^c｜Ａ^c），Ｐ（Ｂ｜Ａ^c）
の４通りの確率である。

【００４３】図５に示すように、それぞれの事象の個数
を仮定すると、式（２）であらわされる。この式（２）
に示す関係より、センサ出力が障害物有りのときに実際
に障害物がある確率Ｐ（Ａ｜Ｂ）を示す次式（３）が導
かれる。さらに、センサ出力が障害物無しのとき、実際
には障害物がある確率Ｐ（Ａ｜Ｂ^c）は、次式（４）と
なる。

【００４４】

【数２】

【００４５】これらの式を一般化して表現すると、式
（５）のベイズの定理と呼ばれる式となる。

【００４６】

【数３】

【００４７】確率算出手段６は、図６に示す判定結果に
対して上述した確率計算を行う。すると、図７に示すよ
うに、センサ前面から３ｍまではＰ（Ａ｜Ｂc）とな
り、障害物の奥行きを０．５ｍとすると、３ｍから３．
５ｍまではＰ（Ａ｜Ｂ）となる。さらに、３．５ｍより
も遠方では不明（０．５）となる。さらに、計測範囲外
の領域についても、不明と判定する。

【００４８】このように本実施形態では、センサで測定
すると、センサの測定範囲の各座標に障害物が存在する
確率が書き込まれていき、これが、第１の障害物地図と
なる。

【００４９】〔複数の距離センサを用いる実施形態〕次
に、融合手段１６が、複数のセンサ出力を融合する手法
を説明する。これは、同種のセンサを複数配置した場合
や、単一のセンサの複数回の測定の障害物位置精度を向
上させるため、多種類の障害物センサの情報を融合し、
障害物位置情報を障害物地図として確率表現するもので
ある。

【００５０】ｎ個のセンサによって得られた出力をＢ_j
（j=1,2,3,... n）とする。これらの複数のセンサ出力
に対して障害物のある確率はＰ（Ａ｜Ｂ₁，Ｂ₂，
Ｂ₃，... Ｂ_n）と表される。

【００５１】２個のセンサ出力を融合するには、まず、
Ｐ（Ａ｜Ｂ₁）を次の演算を行う際のＰ（Ａ）としてＰ
（Ａ｜Ｂ₂）を計算する。これは、次式（６）で表され
る。式（６）では、Ｐ（Ａ｜Ｂ₁）とＰ（Ａ｜Ｂ₂）の計
算順を入れ替えても結果は同じである。さらに、これを
複数のセンサ出力がある場合とし、一般的に表すと、次
式（７）に示される。この式（７）によって計算された
確率を、ここでは第２の障害物存在確率という。また、
前提条件がない場合には、ある地点での障害物存在確率
の初期値Ｐ（Ａ）は０．５とする。

【００５２】

【数４】

【００５３】図８に示すような状態について、左端のセ
ンサ２１の出力が３ｍで、中央のセンサ２２の出力が
２．９ｍで、右端の第２の第３のセンサの出力が障害物
無しであるとすると、図９に示す如くの障害物地図とな
る。ハッチングで濃く表現している部分が障害物存在確
率の高い部分である。

【００５４】この図９に示す障害物地図は複数段階の確
率に分かれており、検査範囲でない部分は「不明」とな
る。そして、左端のセンサ２１及び中央のセンサ２２の
検査範囲内であるが、右端の第２の第３のセンサの検査
範囲内ではない部分で、かつ、障害物が検出された地点
よりも遠方についても、「不明」となる。

【００５５】そして、左端のセンサ２１及び中央のセン
サ２２が出力した距離の近傍は障害物存在確率が高くな
る。特に、この左端のセンサ２１及び中央のセンサ２２
の測定範囲が重なる部分が共に「障害物有り」と判定し
た領域については、障害物存在確率が高くなる。

【００５６】さらに、左端のセンサ２１及び中央のセン
サ２２の測定範囲内で、障害物が存在する位置までは、
「障害物無し」の確率が高くなる。さらに、右端の第３
のセンサは出力データが無いため、右端の第３のセンサ
の計測範囲については、判定手段によって「障害物無
し」と判定される。さらに、障害物よりも遠方の範囲
で、左端のセンサ２１の計測範囲と中央のセンサ２２の
出力が重なる領域については、「障害物無し」のときの
障害物存在確率と、初期設定である０．５とが融合さ
れ、ほぼ「障害物無し」に近い障害物存在確率が出力さ
れる。

【００５７】図９に示しセンサを超音波センサとする
と、複数のセンサの測定範囲の一部を重ねて、その出力
値を確率値に変換してから融合することで、超音波セン
サの分解能を高めることができる。

【００５８】

【実施例】次に、本発明の実施例を説明する。

【００５９】〔第１実施例の構成〕第１の実施例では、
超音波センサでの障害物地図（オブスタクルマップ）作
成する。まず、単一の超音波センサで、距離３ｍにある
障害物を１００回測定する。１００回の測定におけるセ
ンサ出力は障害物有りが９０回、障害無しが１０回であ
ったとする。次に、障害物を取り除き、同じく１００回
測定する。このときセンサ出力は障害物ありが１回障害
物無しが９９回であったとする。

【００６０】この測定により、ある距離ｘでの４通りの
確率は次式（８）の通りとなる。さらに、上述した式
（３）及び式（５）より、実際の計算上必要な確率を次
式（９）より求めることができる。この式（９）により
求めた確率が、本実施例の判定正答率である。

【００６１】

【数５】

【００６２】上述した測定値によると、３ｍの位置には
障害物がないとセンサが判断している場合、実際には障
害物がある確率は１０％となる。これらの確率を検査範
囲全ての座標について求めると、単一の超音波センサで
得られた距離出力をその座標における障害物存在確率で
表すことができる。実際には、検出範囲全ての確率を同
一としてもよい。

【００６３】同じ超音波センサ２個で、同一地点を測定
した場合、片方の第１のセンサは障害物有りと出力し、
もう片方の第２のセンサは障害物無しと判断したとす
る。この地点の障害物存在確率は次のように計算され
る。

【００６４】まず、第１のセンサの出力のみから、この
地点の障害物存在確率はＰ（Ｂ₁｜Ａ）＝９０／９１で
ある。また、第２のセンサの出力によると、この地点の
障害物存在確率はＰ（Ｂ₂｜Ａ）＝１０／１０９とな
る。上述した式（６）にこの値と初期値Ｐ（Ａ）＝０．
５を当てはめると、次式（１０）となる。

【００６５】

【数６】

【００６６】これは、センサ出力が障害物有りのときに
は９９％（第１の確率値）の確率で障害物があり、セン
サ出力が障害物無しのときには１０％（第２の確率値）
の確率で障害物があるという２つの確率を確率計算した
結果であり、ここでは、９０％の確率で障害物があると
結論することができる。このように、多数決や直感的処
理では結論づけられないような場合であっても、存在の
有無のどちらに近いのかが判定される。従って、多数決
では少なくとも３とのセンサが必要となるのに対し、本
実施例では、２つのセンサでより正確な測定が可能とな
る。

【００６７】さらに、この状況で３個目の超音波センサ
が同一地点を測定した結果、「障害物無し」と判定した
とする。すると、この地点の障害物存在確率は次式（１
１）で示される。

【００６８】

【数７】

【００６９】従来は多数決によって障害物無しとする
か、直感的に障害物有り３３％としていた。

【００７０】〔第１実施例の効果〕しかし、本実施例に
よる確率計算によると、３個のセンサの出力「有り」
「無し」「有り」は、４８％の確率で障害物があるとい
う結果となった。４８％というのは、障害物があるか無
いかが不明である５０％（初期値）と変わらない。

【００７１】このように、本実施例では、センサの検出
特性を考慮に入れない計算とを比較して、以下のような
相違を介してより的確な判定が可能となる。

【００７２】３個のセンサ出力には次のような組み合わ
せがある。「有り」「有り」「有り」 ... ａ「有り」「有り」「無し」 ... ｂ「有り」「無し」「無し」 ... ｃ「無し」「無し」「無し」 ... ｄ

【００７３】まず、障害物がある場面では、ａ，ｂ，
ｃ，ｄという測定結果がでる確率は次式（１２）で示さ
れる。

【００７４】ａの確率＝ 90/100 x 90/100 x 90/100 = 729000/1000000 ｂの確率＝ 90/100 x 90/100 x 10/100 x 3 = 243000/1000000 ｃの確率＝ 90/100 x 10/100 x 10/100 x 3 = 27000/1000000 ｄの確率＝ 10/100 x 10/100 x 10/100 = 1000/1000000 ...... 式（１２）

【００７５】次に、障害物が無い場面では、ａ，ｂ，
ｃ，ｄという測定結果がでる確率はそれぞれ以下のよう
になる。

【００７６】ａの確率＝ 1/100 x 1/100 x 1/100 = 1/1000000 ｂの確率＝ 1/100 x 1/100 x 99/100 x 3 = 297/1000000 ｃの確率＝ 1/100 x 99/100 x 99/100 x 3 = 29403/1000000 ｄの確率＝ 99/100 x 99/100 x 99/100 = 970299/1000000 ...... 式（１３）

【００７７】本実施例によるセンサ特性では、ｃという
出力が得られるのは、障害物無しでは約２．９４％、障
害物有りでは２．７０％である。つまり、ｃの「有り」
「無し」「有り」が出力される確率は、実際の障害物存
在確率にはさほど影響を受けず、常に３％程度であるこ
とが判る。つまり、ここでは、ｃの出力が得られても、
実際の障害物の有無は判定できないことを確認した。

【００７８】本実施例では、それぞれのセンサ出力の組
み合わせがあったときの障害物存在確率は次式（１４）
で示される。

【００７９】

【数８】

【００８０】このように、ａ，ｂ，ｃ，ｄの出力が得ら
れた場合は、障害物の有り無しが特定できるのに対し
て、ｃの出力では実際の障害物の存在を推定することが
できない。

【００８１】障害物があるときにａ，ｂ，ｃ，ｄの出力
が得られる確率を式１２に示した。本実施例では、ａの
出力が得られたときには障害物有りと結論する。このと
きの判断が間違っている確率は、実際には、障害物が無
いのにａの出力が得られてしまう確率である。これは式
１３のａの確率で、約０．００％である。

【００８２】同様に、ｂの出力が得られたときは、障害
物有りと結論する。このときの判断が間違っている確率
は、約０．０３％である。ｃの出力が得られた場合に
は、わからないと判断する。この判断には間違ってい
る、いないということはない。この出力となる確率は
２．７０％である。ｅの出力が得られた場合には、障害
物無しの判断する。この判断が間違っている確率はほぼ
２．９７％であり、この出力が得られる確率は０．１０
％しかない。

【００８３】これらを、障害物有りのときの間違い率と
して合計すると、わからないを間違いとして約３％とな
る。

【００８４】次に、障害物が無いときを考える。ａ，
ｂ，ｃ，ｄのセンサ出力が得られる確率を式１２に示し
た。本実施例では、ａの出力が得られたときは、障害物
有りと結論する。このときの判断が間違っている確率
は、実際には障害物がないのにａが出力される確率であ
る。この確率は式１２のａの確率で７２．９０％である
が、この出力が得られる確率は約０．００％である。

【００８５】同様に、ｂの出力が得られた場合には、障
害物有りと判断する。この判断が間違っている確率は２
４．３０％であるが、この出力が得られる確率は約０．
０３％である。ｃの出力が得られた場合には、わからな
いと判定する。この出力が得られる確率は約２．９４％
である。ｅの出力が得られた場合には、障害物無しと判
断する。この判断が間違っている確率は０．１０％であ
り、この出力が得られる確率は約９７．０３％である。

【００８６】これらを障害物無しのときの間違い率とし
て合計すると、わからないを間違いとしてやはり約３％
となる。

【００８７】本実施例では、センサ出力からの判断で、
障害物有りとしたときの間違い率はほぼ０％である。同
様に、障害物無しとしたときの間違い率も、ほぼ０％で
ある。わからないが３％程度出力されるにすぎない。こ
のように、本実施例では、判定不能な状態を正確に把握
し、障害物の有無はわからないと判定することができ
る。

【００８８】これを従来の多数決や直感的確率表現を行
うと、次のような結果となる。まず、多数決の場合は、
ａ，ｂのとき障害物ありとし、ｃ，ｄのときに障害物な
しと判断する。ｃのとき障害物なしと判断しているのに
実際には障害物なしという判断間違いが約１．５％生じ
る。このように、従来例では、実際には不確かな判断内
容を断定してしまう。

【００８９】次に、ａのときは障害物存在確率１００
％、ｂのとき６６％、ｃのとき３３％、ｄのとき０％と
判断する場合では、本来正確であるｂのときですら６６
％である。ｃでは、障害物があるのか無いのかわからな
いのに、無い方向に判断している。

【００９０】このように、本実施例によると、従来の感
覚的な判断より明らかな間違いが少ない。実際には障害
物が無いのに、障害物ありと判断したり、実際には障害
物があるのに障害物無しと判断したりすることは極めて
少ない。このように、本実施例では、実際の障害物の存
在を正確に判断できる。

【００９１】また、センサ毎に間違える確率が異なって
も、これを全て融合した判断を行うことができる。

【００９２】〔第２実施例〕次に、自動車の各種センサ
を用いて障害物地図を生成する実施例を図１０乃至図１
４を参照して説明する。

【００９３】図１０は車載用センサの搭載例を示す説明
図である。図１０に示すように、本実施例では、先行車
両との追突防止目的で設けられるフロントセンサ４２
と、右直事故や巻き込みなどの防止目的で設けられるコ
ーナセンサ４１，４２と、車線変更時や幅寄せ時の接触
回避目的で設けられるサイドセンサ４４と、車線変更時
などの死角監視目的で設けられる後側方センサ４５，４
６と、走行時の追突防止や後退時の衝突防止目的で設け
られる後方センサ４７及びバックセンサ４８，４９とを
備えている。

【００９４】フロントセンサ４２は、レーザセンサやＣ
ＣＤカメラを用い、広角で測定する。１２０度程度まで
は、レンズの変更などでＣＣＤカメラによっても撮像可
能である。また、レーザセンサをスウィープさせるよう
にしてもよい。

【００９５】コーナセンサ４１，４３は、超音波センサ
で構成し、広角検出する。サイドセンサは、超音波セン
サやレーザセンサで構成し、狭角の検出をする。後側方
センサ４５，４６は、超音波センサやＣＣＤステレオＣ
ＣＤカメラ等で構成し、広角検出する。

【００９６】後方センサ４７、バックセンサ４８，４９
は、ステレオＣＣＤカメラや、レーザセンサ、また超音
波センサで構成する。また、バックセンサ４８，４９
は、コーナセンサとして用いられることもある。

【００９７】これにより、夜間であればＣＣＤセンサに
よる判定正答率を低く設定するなど、各種センサ特性に
応じた障害物認識を行うことができる。

【００９８】図１１及び図１２センサの測定範囲の死角
の関係を示す説明図である。運転者５０から直視できる
範囲は、図１１のに示す範囲である。図１１及び図１
のに示す範囲はルームミラーによって目視可能であ
り、に示す範囲はサイドミラーによって目視可能であ
る。図１のに示す範囲は、運転者５０が首を動かすこ
とにより状況を確認する。本実施例では、このような死
角を考慮してセンサの配置を行う。特に、このような死
角部分については各センサの計測範囲を重ね合わせ、複
数種類のセンサ出力を融合することで、より精度の高い
障害物認識処理を行うと良い。

【００９９】図１３及び図１４は障害物地図の設定例を
示す説明図である。本実施例では、自車両の周辺を複数
の障害物地図に分割して管理する。これは、自車の運転
席の左右などもともとセンサの測定範囲ではない部分が
あることや、また、融合すべきセンサ出力は予め定まる
ため、計測範囲の重なるセンサを中心に障害物地図の生
成範囲を定めたものである。

【０１００】図１３に示す例では、自車の左側の範囲３
１と、右側の範囲３２と、前方３３と、後方３４とに分
割する。図１４に示す例では、前方３３と、進行方向に
「コ」字状となる範囲３６とに分割する。

【０１０１】

【発明の効果】本発明は以上のように構成され機能する
ので、これによると、判定手段が、センサ部から出力さ
れた障害物までの距離情報に基づいてセンサ部の計測範
囲の各地点を３領域に区分し、さらに、確率算出手段
が、判定正答率情報に基づいてこの判定結果の確からし
さを算出するため、センサ部の測定範囲全域について、
障害物が存在するか否かの確率を算出することができ、
しかも、判定正答率が、センサ部の特性に基づいて定め
られるため、センサ部の特性に応じて障害物の存在の確
率を算出することができ、このため、同一の地点につい
て複数の距離センサを用いた場合には、当該障害物存在
確率を一定の計算式により融合することが可能となり、
すると、センサ特性の異なる複数のセンサ出力を精度良
く正確に融合することができる。このように、測定範囲
内の全ての領域について障害物の存在を確率的に評価す
ることができる従来にない優れた障害物認識装置を提供
することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図で
ある。

【図２】複数のセンサ出力を用いた場合の詳細構成を示
すブロック図である。

【図３】図３（Ａ）〜（Ｆ）はセンサ部の一例を示す説
明図である。

【図４】図１に示した判定手段の判定例を示す説明図で
あり、図４（Ａ）はセンサの測距範囲及び距離を示す図
で、図４（Ｂ）はこの測距範囲での３領域への判定内容
を示す図である。

【図５】障害物の存在についての事象の各要素数を示す
説明図である。

【図６】単一のセンサによる障害物の認識処理の一例を
示す説明図である。

【図７】図６に示した状況から得られる障害物地図の一
例を示す説明図である。

【図８】複数のセンサによる障害物の認識処理の一例を
示す説明図である。

【図９】図８に示した状況から得られる障害物地図の一
例を示す説明図である。

【図１０】第２実施例によるセンサの配置例を示す平面
図である。

【図１１】図１０に示すセンサ配置と死角との関係を示
す平面図である。

【図１２】図１０に示すセンサ配置と死角との関係を示
す側面図である。

【図１３】第２実施例による障害物地図の形成範囲の一
例を示す説明図である。

【図１４】第２実施例による障害物地図の形成範囲の他
の例を示す説明図である。

【符号の説明】

２センサ部４判定手段６確率算出手段８判定正答率記憶手段１０複数の距離センサ１２測定結果別判定機能１４測定結果別確率算出機能１６融合手段１８障害物地図生成手段

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】障害物までの距離を測定するセンサ部
と、このセンサ部の出力に基づいて障害物の有無を認識
する認識部とを備えた障害物認識装置において、前記認識部が、前記センサ部から出力された障害物まで
の距離情報に基づいて前記センサ部の計測範囲の各地点
が「障害物有り」，「障害物無し」及び「不明」の３領
域の評価のうちいずれに属するかを判定する判定手段
と、この判定手段による判定結果と実際の障害物の有無
との関係を判定正答率として予め記憶した判定正答率記
憶手段とを備えると共に、前記判定手段に、前記判定正答率記憶手段に格納された
判定正答率情報に基づいて前記判定手段による「障害物
有り」及び「障害物無し」の判定結果の確からしさを算
出する確率算出手段を併設したことを特徴とする障害物
認識装置。
【請求項２】前記判定手段が、前記センサ部から出力
された前記障害物までの距離情報に基づいて前記センサ
部の前面から当該障害物に至る範囲を「障害物無し」と
判定する第１の判定機能と、当該障害物近傍を「障害物
有り」と判定する第２の判定機能と、当該障害物以降の
範囲を「不明」と判定する第３の障害物判定機能とを備
えたことを特徴とする請求項１記載の障害物認識装置。
【請求項３】前記判定正答率記憶手段が、前記判定手
段の「障害物有り」との判定結果のときに実際に障害物
が存在する第１の確率値を記憶した第１の記憶領域と、
前記判定手段の「障害物無し」との判定結果のときに実
際には障害物が存在する第２の確率値を記憶した第２の
記憶領域とを備え、前記確率算出手段が、前記第１の記憶領域に格納された
第１の確率値に基づいて前記判定手段によって「障害物
有り」と判定された範囲に障害物が存在する確率を算出
する第１の確率算出機能と、前記第２の記憶領域に格納
された第２の確率値に基づいて前記判定手段によって
「障害物無し」と判定された範囲に障害物が存在する確
率を算出する第２の確率算出機能を備えたことを特徴と
する請求項２記載の障害物認識装置。
【請求項４】前記センサ部が、一部重なる測定範囲の
測定結果を複数出力する同一又は複数の距離センサを備
え、前記判定手段が、前記センサ部から出力された複数の測
定結果毎に前記３領域の評価のうちいずれに属するかを
判定する測定結果別判定機能を備え、前記確率算出手段が、前記測定結果別判定機能によって
それぞれ判定された領域毎に前記判定正答率記憶手段に
格納された判定正答率情報に基づいて実際に障害物が存
在する確率を障害物存在確率として算出する測定結果別
確率算出機能を備え、前記確率算出手段に、前記測定結果別確率算出機能によ
って算出された同一地点についての複数の障害物存在確
率を融合する融合手段を併設したことを特徴とする請求
項１記載の障害物認識装置。
【請求項５】前記融合手段に、当該融合手段によって
融合された障害物存在確率を前記センサ部の測定範囲内
に配置した障害物地図を生成する障害物地図生成手段を
併設したことを特徴とする請求項４記載の障害物認識装
置。