WO2021172535A1

WO2021172535A1 - 物体検知装置

Info

Publication number: WO2021172535A1
Application number: PCT/JP2021/007429
Authority: WO
Inventors: 嘉紀早川; 真澄福万; 明宏貴田
Original assignee: 株式会社デンソー; トヨタ自動車株式会社
Priority date: 2020-02-27
Filing date: 2021-02-26
Publication date: 2021-09-02
Also published as: JP7459560B2; JP2021135191A

Abstract

第１物体認識部（３１ａ）で、測距センサ（１０）のセンシング情報に含まれる物体が検知された位置を示す検知座標と対応するグリッドである主グリッドに所定の投票数を設定することで、自車の周囲に存在する物体の位置を示した第１グリッドマップを作成する。第２物体認識部（３１ｂ）で、車載カメラ（２０）のセンシング情報に含まれる物体が検知された位置を示す検知座標と対応するグリッドである主グリッドに所定の投票数を設定することで、自車の周囲に存在する物体の位置を示した第２グリッドマップを作成する。物体統合部（３２）で、第１グリッドマップと第２グリッドマップとを統合した統合グリッドマップを作成する。そして、物体特定部（３３）にて、統合グリッドマップ中における投票数の合計値が所定の閾値を超えるグリッドを物体の存在するグリッドとして特定する。

Description

物体検知装置

関連出願への相互参照

　本出願は、２０２０年２月２７日に出願された日本特許出願番号２０２０－０３２１１５号に基づくもので、ここにその記載内容が参照により組み入れられる。

　本開示は、自身の車両（以下、自車という）の周辺に存在する物体を検知する物体検知装置に関するものである。

　従来より、ソナーなどを用いて自車の周辺に存在する物体を検知し、その検知結果を自動駐車などの車両制御に用いている。例えば、物体検知装置として、特許文献１に提案されているものがある。

　この装置には、投票数算出部、クラスター設定部、グリッド判別部および移動物体判別部が備えられている。投票数算出部は、レーダセンサなどの測距センサによる検出点の検出結果に基づいて、グリッドマップのグリッド毎に、測距センサの検出点が含まれる数である投票数を算出する。クラスター設定部は、測距センサによる検出点の検出結果に基づいて、検出点のクラスタリングにより、検知対象の物体であるクラスターをグリッドマップ上に設定する。グリッド判別部は、複数回算出されたグリッド毎の投票数の合計値に基づいて、クラスターが占有するグリッドから静止グリッドと移動グリッドとを判別する。移動物体判定部は、クラスターが占有するグリッドに含まれる静止グリッドおよび移動グリッドの配置に基づいて、クラスターが移動物体であるか静止物体であるか判定する。これらを用いて、自車の周辺に存在する物体を検知すると共に、検知対象の物体であるクラスターが移動物体であるか静止物体であるかを判定できるようにしている。

特開２０１７－１８７４２２号公報

　しかしながら、レーダセンサなどの測距センサのみを用いた物体検知では、精度良い物体検知が行えない。具体的には、測距センサは、測距センサから物体までの直線距離（以下、単に物体までの距離という）の測定は得意であるが、物体幅の測定は不得意である。このため、物体幅を的確に測定することができず、精度良い物体検知が行えない。
　本開示は、より精度良い物体検知を行うことが可能な物体検知装置を提供することを目的とする。

　本開示の１つの観点においては、自車の周囲を複数のグリッドに分割したグリッドマップを用いて自車の周囲に存在する物を検知する物体検知装置であって、探査波を出力すると共に該探査波が物体で反射してきた反射波を取得することで物体の位置を測定する測距センサのセンシング情報を入力し、グリッドマップを用いて、測距センサのセンシング情報に含まれる物体が検知された位置を示す検知座標と対応するグリッドである主グリッドに所定の投票数を設定することで、自車の周囲に存在する物体の位置を示した第１グリッドマップを作成する第１物体認識部と、自車の周囲を撮像する車載カメラのセンシング情報を入力し、グリッドマップを用いて、車載カメラのセンシング情報に含まれる物体が検知された位置を示す検知座標と対応するグリッドである主グリッドに所定の投票数を設定することで、自車の周囲に存在する物体の位置を示した第２グリッドマップを作成する第２物体認識部と、第１グリッドマップにおけるグリッド毎の投票数と第２グリッドマップにおけるグリッド毎の投票数とを統合した統合グリッドマップを作成する物体統合部と、統合グリッドマップ中における投票数の合計値が所定の閾値を超えるグリッドを物体の存在するグリッドとして特定する物体特定部と、を有している。

　このように、第１物体認識部および第２物体認識部にて、測距センサと車載カメラのセンシング情報に基づいて第１グリッドマップおよび第２グリッドマップを作成している。そして、物体統合部にて第１グリッドマップと第２グリッドマップを統合することで統合グリッドマップを作成している。つまり、測距センサが不得意としている物体幅の測定が十分でない可能性のある第１グリッドマップと、物体幅の測定を得意とする車載カメラのセンシング情報に基づく第２グリッドマップとを組み合わせてセンサフュージョンを行っている。このように、多種類のセンサの特性を考慮した統合グリッドマップを作成することで、物体の検知精度を高めることが可能となり、１つの測距センサのみで物体検知を行う場合のような誤検知を抑制することが可能となる。

　なお、各構成要素等に付された括弧付きの参照符号は、その構成要素等と後述する実施形態に記載の具体的な構成要素等との対応関係の一例を示すものである。

第１実施形態にかかる車両制御システムのブロック図である。自車の前方に円柱形状の物体が存在する場合のソナーと車載カメラでの物体検知のイメージを示した図である。ソナーでの物体の検知座標をグリッドマップに変換した第１グリッドマップの模式図である。車載カメラでの物体の検知座標をグリッドマップに変換した第２グリッドマップの模式図である。第１グリッドマップと第２グリッドマップを統合した統合グリッドマップの模式図である。物体検知処理のフローチャートである。

　以下、本開示の実施形態について図に基づいて説明する。なお、以下の各実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、同一符号を付して説明を行う。

　（第１実施形態）
　本実施形態にかかる物体検知装置が備えられた車両制御システムについて説明する。ここでは、車両制御として、自動駐車を行う駐車支援制御を実行するものを例に挙げて説明するが、物体検知装置での物体検知結果に基づいて車両制御を行うものであれば、他の制御を行うものであっても構わない。

　図１に示すように、車両制御システム１は、ソナー１０、車載カメラ２０、物体検知装置を構成する電子制御装置（以下、ＥＣＵという）３０、各種アクチュエータ４０および表示器５０を備えた構成とされている。

　ソナー１０は、測距センサに相当するものである。ソナー１０は、所定のサンプリング周期毎に、探査波として超音波を出力すると共にその反射波を取得することで得られた物標との相対速度や相対距離および物標が存在する方位角などの位置の測定結果をセンシング情報としてＥＣＵ３０へ逐次出力する。ソナー１０は、物体を検知した場合には、その検知した位置の座標である検知座標をセンシング情報に含めて出力している。物体の検知座標については、移動三角測量法を用いて特定しており、自車の移動に伴って物体までの距離が変化することから、サンプリング周期毎の測定結果の変化に基づいて特定している。

　ここではソナー１０を１つのみ図示しているが、実際には、車両に対して複数箇所に備えられる。ソナー１０としては、例えば前後のバンパーに車両左右方向に複数個並べて配置されたフロントソナーや、車両の側方位置に配置されたサイドソナーが挙げられる。ソナー１０のサンプリング周期は、ソナー１０の配置場所に応じて設定されており、例えばフロントソナーでは第１周期、サイドソナーでは第１周期以下の第２周期とされている。

　なお、ここでは測距センサとしてソナー１０を例に挙げるが、測距センサとしては、ミリ波レーダやＬＩＤＡＲ（Light Detectionand Ranging）なども挙げられる。ミリ波レーダは、探査波としてミリ波を用いた測定、ＬＩＤＡＲは、探査波としてレーザ光を用いた測定を行うものであり、共に、例えば車両の前方などの所定範囲内に探査波を出力し、その出力範囲内において測定を行う。

　車載カメラ２０は、自車周囲の所定範囲を撮像する周辺監視カメラであり、自車の周辺画像を撮影し、その撮像データを解析し、物体を検知した場合には、その検知座標をセンシング情報に含めてＥＣＵ３０へ出力する。車載カメラ２０としては、自車の前方を撮影する前方カメラの他、自車の後方、左右側方の画像を撮影する後方カメラ、左側方カメラ、右側方カメラなどがあるが、これらに限るものではない。車載カメラ２０の画像取込みの周期であるサンプリング周期は、例えば第１周期以上の第３周期とされている。車載カメラ２０においても、物体の検知座標については、移動三角測量法を用いて特定している。

　ＥＣＵ３０は、物体の検知を行うと共に自動駐車を行うための駐車支援制御を実現するための各種制御を行うものであり、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、Ｉ／Ｏなどを備えたマイクロコンピュータによって構成されている。具体的には、ＥＣＵ３０は、ソナー１０や車載カメラ２０のセンシング情報に基づいてグリッドマップを作成することで自車の周囲に存在する物体を検知し、その物体の検知座標を選定する。さらに、本実施形態の場合には、ＥＣＵ３０は、物体の検知結果に基づいて駐車支援制御を行い、駐車支援制御に基づいて各種アクチュエータ４０を制御して自動駐車を行わせる。具体的には、ＥＣＵ３０は、各種制御を実行する機能部として、第１物体認識部３１ａ、第２物体認識部３１ｂ、物体統合部３２、出力選定部３３および制御部３４を備えた構成とされている。

　以下、ＥＣＵ３０を構成する各機能部の詳細について説明するが、第１物体認識部３１ａ、第２物体認識部３１ｂ、物体統合部３２については、物体が存在する状況を想定して、各部が作成するグリッドマップを参照して説明する。自車の近傍に物体が存在する場合の一例として、図２に示すように、自車Ｖの前方に円柱形状の物体１００が存在している場合を想定する。図２中のＯ印はソナー１０による物体１００の検知の様子、図２中のＸ印は車載カメラ２０での物体１００の検知の様子を示している。図３Ａ～図３Ｃは、図２に示す状況において、第１物体認識部３１ａ、第２物体認識部３１ｂ、物体統合部３２それぞれで作成されるグリッドマップの一部を示している。

　第１物体認識部３１ａは、ソナー１０から入力されるセンシング情報に基づき、図３Ａに示すように、自車Ｖの周辺を複数のグリッドＧに分割したグリッドマップＭａｐを用いて自車Ｖの周辺の物体１００の位置を示したグリッドマップＭ１を作成する。グリッドマップＭ１は、平面視で自車Ｖの周囲を格子状に区分けして複数のグリッドＧに分割したマップである。図３Ａでは一部のみしか示していないが、第１物体認識部３１ａは、例えば自車Ｖを中心として自車Ｖよりも大きな数ｍ×数ｍの範囲のグリッドマップＭ１を作成している。第１物体認識部３１ａは、例えば数～十数ｃｍの正方形を１つのグリッドＧ、つまり１単位領域として、自車Ｖの前後方向および自車Ｖの左右方向において格子状に区分けしたグリッドマップＭ１を作成している。そして、第１物体認識部３１ａは、ソナー１０からセンシング情報が入力されると、グリッドマップＭａｐ上の各グリッドＧに投票数を設定し、ソナー１０のセンシング情報に含まれる検知座標を反映したグリッドマップＭ１を作成している。投票数は物体１００の存在確率を示す指標となる値であり、ここでは投票数が大きい値であるほど物体１００の存在確率が高いことを示している。なお、以下の説明では、第１物体認識部３１ａが作成するグリッドマップＭ１のことを第１グリッドマップＭ１という。

　具体的には、図３Ａに示すように、ソナー１０からのセンシング情報に含まれる検知座標と対応するグリッドＧを主グリッドＧｍ、主グリッドＧｍに隣接して物体１００の幅方向に位置するグリッドＧを幅方向グリッドＧｗとしている。また、主グリッドＧｍおよび幅方向グリッドＧｗの後方、つまりソナー１０から遠い側に位置するグリッドＧを後方グリッドＧｂ、主グリッドＧｍや幅方向グリッドＧｗおよび後方グリッドＧｂ以外を他グリッドＧｏとしている。そして、主グリッドＧｍについては第１投票数、幅方向グリッドＧｗや後方グリッドＧｂについては第１投票数より少ない第２投票数、他グリッドＧｏについては第２投票数より少ない第３投票数として、各グリッドＧの投票数を設定する。例えば、第１投票数については正の投票数、ここでは＋１を設定している。第２投票数については０を設定している。第３投票数については負の投票数、ここでは－１を設定している。

　幅方向グリッドＧｗに他グリッドＧｏよりも多い投票数を設定するのは、ソナー１０が物体幅の測定が不得意のためである。ソナー１０での検知座標から幅方向にずれて物体１００が存在している可能性がある。これを想定して、主グリッドＧｍを基準とした幅方向に位置する幅方向グリッドＧｗを設け、幅方向グリッドＧｗについて、物体１００の存在確率が低い他グリッドＧｏよりも多い投票数としている。後方グリッドＧｂに他グリッドＧｏよりも多い投票数を設定するのは、ソナー１０が主グリッドＧｍよりも後方位置を測定できず、物体１００が存在している可能性があるためである。この場合にも、後方グリッドＧｂに物体１００が存在している可能性があることを想定し、主グリッドＧｍを基準とした後方に位置する後方グリッドＧｂについて、物体１００の存在確率が低い他グリッドＧｏよりも多い投票数としている。

　第２物体認識部３１ｂは、車載カメラ２０から入力されるセンシング情報に基づき、自車Ｖの周辺を複数のグリッドＧに分割したグリッドマップＭａｐを用いて自車Ｖの周辺の物体１００の位置を示したグリッドマップＭ２を作成する。図３Ｂでは一部のみしか示していないが、グリッドマップＭ２の全体のサイズや各グリッドＧのサイズについては、第１物体認識部３１ａで作成される第１グリッドマップＭ１と同様である。第２物体認識部３１ｂも、車載カメラ２０からセンシング情報が入力されると、グリッドマップＭａｐ上の各グリッドＧに投票数を設定し、車載カメラ２０のセンシング情報に含まれる検知座標を反映したグリッドマップＭ２を作成している。なお、以下の説明では、第２物体認識部３１ｂが作成するグリッドマップＭ２のことを第２グリッドマップＭ２という。

　具体的には、ソナー１０の場合と同様、車載カメラ２０のセンシング情報に含まれる検知座標と対応するグリッドＧを主グリッドＧｍ、主グリッドＧｍの後方、つまり車載カメラ２０から遠い側に位置するグリッドＧを後方グリッドＧｂとしている。加えて、主グリッドＧｍの前方、つまり車載カメラ２０から近い側位置するグリッドＧを前方グリッドＧｆとしている。また、主グリッドＧｍや前方グリッドＧｆおよび後方グリッドＧｂ以外を他グリッドＧｏとしている。そして、主グリッドＧｍについては第４投票数、前方グリッドＧｆや後方グリッドＧｂについては第４投票数より少ない第５投票数、他グリッドＧｏについては第５投票数より少ない第６投票数として、各グリッドＧの投票数を設定する。例えば、第４投票数については正の投票数、ここでは＋１を設定している。第５投票数については、ここでは０を設定している。第６投票数については負の投票数、ここでは－１を設定している。

　前方グリッドＧｆに他グリッドＧｏよりも多い投票数を設定するのは、車載カメラ２０が物体１００までの距離の測定が不得意のためである。車載カメラ２０での検知座標から前方にずれて物体１００が存在している可能性がある。これを想定して、主グリッドＧｍを基準とした前方に位置する前方グリッドＧｆを設け、前方グリッドＧｆについて、物体１００の存在確率が低い他グリッドＧｏよりも多い投票数としている。後方グリッドＧｂに他グリッドＧｏよりも多い投票数を設定するのは、車載カメラ２０が主グリッドＧｍよりも後方位置を撮影できず、物体１００が存在している可能性があるためである。この場合にも、後方グリッドＧｂに物体１００が存在している可能性があることを想定し、主グリッドＧｍを基準とした後方に位置する後方グリッドＧｂについて、物体１００の存在確率が低い他グリッドＧｏよりも多い投票数としている。

　なお、ソナー１０や車載カメラ２０の解像度は高く、グリッドマップＭａｐをより細かいグリッドＧで構成することも可能であるが、メモリ容量や処理負荷の低減のために、グリッドサイズを大きくとることでデータを間引いて粗くしてもよい。

　物体統合部３２は、図３Ｃに示すように、第１物体認識部３１ａで作成された第１グリッドマップＭ１と第２物体認識部３１ｂで作成された第２グリッドマップＭ２を統合したグリッドマップ（以下、統合グリッドマップという）Ｍｃを作成する。第１グリッドマップＭ１と第２グリッドマップＭ２の全体のサイズやグリッド数が同じにされているため、同じ位置のグリッドＧの投票数を加算することで、１つの統合グリッドマップＭｃとする。統合グリッドマップＭｃにおける各グリッドＧの投票数は、第１グリッドマップＭ１と第２グリッドマップＭ２それぞれにおける同じ位置のグリッドＧの投票数の合計値となる。

　出力選定部３３は、物体特定部に相当し、物体統合部３２で作成された統合グリッドマップＭｃから物体の存在するグリッドＧｅを特定し、そのグリッドＧｅに存在すると検知された物体１００の検知座標を制御部３４に出力する。例えば、出力選定部３３は、投票数の閾値を記憶しており、統合グリッドマップＭｃ中の各グリッドＧの投票数が閾値未満であれば物体１００は存在しないグリッドＧｎと判定し、閾値以上であれば物体１００が存在するグリッドＧｅと判定する。ここでは、閾値を１に設定しており、投票数の合計値が１以上になったグリッドＧを物体１００が存在しているグリッドＧｅと特定し、合計値が１未満のグリッドＧを物体１００が存在しているグリッドＧｎと特定している。そして、第１グリッドマップＭ１もしくは第２グリッドマップＭ２のうち、ここで物体１００が存在すると判定されたグリッドＧｅに含まれる物体１００の検知座標を実際の物体１００の検知座標として制御部３４に出力する。

　このとき、物体１００の存在するグリッドＧｅの座標を制御部３４に出力することもできる。しかしながら、ここではグリッドＧｅに存在すると検知された物体１００の検知座標についてはソナー１０や車載カメラ２０のセンシング情報が示す検知座標をそのまま出力している。このようにすれば、物体１００の存在するグリッドＧｅの座標を作成する必要がなくなり、ＥＣＵ３０のメモリ容量および処理負荷の低減を図ることができる。また、ソナー１０や車載カメラ２０の解像度が高く、グリッドマップＭａｐのデータの方が粗いため、ソナー１０や車載カメラ２０のセンシング情報が示す検知座標をそのまま出力した方が、より詳細なデータとなる。

　制御部３４は、自動駐車を行うための駐車支援制御を行う。駐車支援制御では、現在位置から駐車予定位置までの駐車経路生成や、生成した駐車経路に沿って自車Ｖを移動させる経路追従制御、駐車支援制御に関する表示制御を実行している。駐車経路生成は、出力選定部３３から伝えられる物体１００の検知座標に基づいて行われる。例えば、制御部３４は、物体１００の検知座標を避けるように駐車経路を生成する。経路追従制御は、駐車経路生成によって生成された駐車経路に沿って自車Ｖを移動させるために、加減速制御や操舵制御などの車両運動制御を行う制御である。また、制御部３４は、駐車支援制御中に新たに駐車経路中に物体１００が検知された場合には、駐車経路を再生成したり、その物体１００が移動するまで経路追従制御での自車Ｖの移動を停止させることで、物体１００との接触が避けられるようにしている。

　表示制御は、駐車支援制御に係わる表示を行うことでドライバに駐車支援制御中であることを伝えたり、駐車経路や自車Ｖの様子、例えば駐車経路中のどの位置を移動中であるかなどの表示を制御するものである。制御部３４は、表示制御として表示器５０を制御している。

　なお、本実施形態では、ＥＣＵ３０を１つで構成し、そのＥＣＵ３０内に各機能部を備えた構成としているが、複数のＥＣＵを組み合わせた構成としても良い。例えば、第１物体認識部３１ａや第２物体認識部３１ｂをそれぞれ個別のＥＣＵとし、第１物体認識部３１ａについてはソナー１０とユニット化されたもの、第２物体認識部３１ｂについては車載カメラ２０とユニット化されたものとしても良い。また、制御部３４だけを１つもしくは複数のＥＣＵで構成したものとしても良い。制御部３４を複数のＥＣＵで構成する場合の各種ＥＣＵとしては、例えば、操舵制御を行う操舵ＥＣＵ、加減速制御を行うパワーユニット制御ＥＣＵおよびブレーキＥＣＵ等が挙げられる。

　具体的には、制御部３４は、図示しないが、自車Ｖに搭載されたアクセルポジションセンサ、ブレーキ踏力センサ、舵角センサ、シフトポジションセンサ等の各センサから出力される検出信号を取得している。そして、制御部３４は、取得した検出信号より各部の状態を検出し、駐車経路に追従して自車Ｖを移動させるべく、各種アクチュエータ４０に対して制御信号を出力する。

　各種アクチュエータ４０は、自車Ｖの走行や停止に係わる各種走行制御デバイスであり、電子制御スロットル４１、ブレーキアクチュエータ４２、ＥＰＳ（Electric PowerSteering）モータ４３、トランスミッション４４等がある。これら各種アクチュエータ４０が制御部３４からの制御信号に基づいて制御され、自車Ｖの走行方向や舵角、制駆動トルクが制御される。それにより、駐車経路に従って自車Ｖを移動させて駐車予定位置に駐車させるという経路追従制御を含む駐車支援制御が実現される。

　表示器５０は、ナビゲーションシステムにおけるディスプレイ（以下、ナビディスプレイという）５１やメータに備えられるディスプレイ（以下、メータディスプレイという）５２などで構成される。ここでは、駐車支援制御中に、ナビディスプレイ５１やメータディスプレイ５２に駐車経路や駐車経路中のどの位置に自車Ｖが移動中であるかの表示を行うようにしている。

　以上のようにして、本実施形態にかかる車両制御システム１が構成されている。次に、本実施形態にかる車両制御システム１の作動について説明する。なお、車両制御システム１のＥＣＵ３０で行われる駐車支援制御としては、駐車経路生成、経路追従制御、表示制御を行っているが、これらについては上記の通りであるため、説明を省略する。ここでは、駐車経路生成に用いるグリッドマップ作成や物体の検知座標の出力を含む物体検知について、図４を参照して説明する。図４は、ＥＣＵ３０が実行する物体検知処理のフローチャートである。この物体検知処理は、イグニッションスイッチなどの自車Ｖの起動スイッチがオンされている際に、所定の制御周期毎、例えばソナー１０や車載カメラ２０のサンプリング周期よりも短い周期毎に実行される。ＥＣＵ３０のうちの第１物体認識部３１ａ、第２物体認識部３１ｂ、物体統合部３２および出力選定部３３が処理部として機能して、この物体検知処理を行っている。

　まず、所定の制御周期毎にステップＳ１００の処理とステップＳ１０５の処理が並列的に行われる。ステップＳ１００では、ソナー認識が行われたか否か、つまりソナー１０から出力されるセンシング情報に物体１００が認識されたことを示す情報が含まれているか否かが判定される。そして、ソナー１０のセンシング情報に物体１００が認識されたことを示す情報が含まれていなければ、ステップＳ１００の処理が繰り返され、含まれていればステップＳ１１０に進む。

　一方、ステップＳ１０５では、車載カメラ認識が行われたか否か、つまり車載カメラ２０から出力されるセンシング情報に物体１００が認識されたことを示す情報が含まれているか否かが判定される。そして、車載カメラ２０のセンシング情報に物体１００が認識されたことを示す情報が含まれていればステップＳ１２５に進み、含まれていなければステップＳ１０５の処理を繰り返す。

　ソナー１０や車載カメラ２０で物体１００が検知されたら、それに基づいて第１グリッドマップＭ１もしくは第２グリッドマップＭ２を作成し、統合グリッドマップＭｃを更新して、物体１００の検知座標を制御部３４に伝える必要がある。このため、ステップＳ１００、Ｓ１０５において、ソナー１０と車載カメラ２０のいずれかで物体１００が検知されたことの判定を行っている。

　そして、ソナー１０で物体１００が検知された場合には、ステップＳ１１０～Ｓ１２０の各処理を実行する。ステップＳ１１０では、ソナー１０のセンシング情報に含まれる検知座標と対応するグリッドＧを検索する。このグリッドＧが今回の制御周期における主グリッドＧｍになる。ステップＳ１１５では、ステップＳ１１０で検索した主グリッドＧｍの投票数を加算する。つまり、先の制御周期までに作成していた第１グリッドマップＭ１に対して、今回の制御周期における主グリッドＧｍの投票数を加算する。ここでは、投票数を＋１加算している。ステップＳ１２０では、主グリッドＧｍの前方を含む他グリッドＧｏ、つまり第１グリッドマップ中における主グリッドＧｍや幅方向グリッドＧｗおよび後方グリッドＧｂ以外の他グリッドＧｏに投票数を加算する。ここでは投票数を－１加算している。上記したように、ソナー１０は物体幅の測定が不得意であるため、ステップＳ１２０では幅方向グリッドＧｗについては０加算、つまり変化させないようにしている。このようにして、第１グリッドマップＭ１が更新される。

　一方、車載カメラ２０で物体が検知された場合には、ステップＳ１２５～Ｓ１３５の各処理を実行する。ステップＳ１２５～Ｓ１３５では、車載カメラ２０のセンシング情報に含まれる検知座標に基づいて、ステップＳ１１０～Ｓ１２０と同様の処理を行う。ただし、ステップＳ１３５では、主グリッドＧｍの側方を含む他グリッドＧｏ、つまり第２グリッドマップＭ２に対して主グリッドＧｍや前方グリッドＧｆおよび後方グリッドＧｂ以外の他グリッドＧｏに投票数を－１加算する。上記したように、車載カメラ２０が物体１００までの距離の測定が不得意であるため、ステップＳ１３５では前方グリッドＧｆについては０加算、つまり変化させないようにしている。このようにして、第２グリッドマップＭ２が更新される。

　続いて、ステップＳ１４０に進み、第１グリッドマップＭ１と第２グリッドマップＭ２を統合して統合グリッドマップＭｃを作成する。これにより、統合グリッドマップＭｃが更新される。その後、ステップＳ１４５に進む。

　ステップＳ１４５では、出力選定処理を行う。すなわち、ステップＳ１４０で作成した統合グリッドマップＭｃから物体１００の存在するグリッドＧｅを特定し、そのグリッドＧｅに存在すると検知された物体１００の検知座標を制御部３４に出力する。具体的には、統合グリッドマップＭｃの中から投票数の合計値が閾値以上、ここでは１以上のグリッドＧを物体１００が存在しているグリッドＧｅと特定する。そして、ソナー１０および車載カメラ２０のセンシング情報に含まれていた検知座標のうち、物体１００が存在しているグリッドＧｅと特定されたものと対応する検知座標を制御部３４に出力する。

　このようにして、駐車経路生成に用いるグリッドマップ作成や物体１００の検知座標の出力を含む物体検知が完了し、制御部３４に物体１００の検知座標が伝えられる。なお、ここで説明した各処理のうち、ステップＳ１００、Ｓ１１０～Ｓ１２０の処理は第１物体認識部３１ａ、ステップＳ１０５、Ｓ１２５～Ｓ１３５の処理は第２物体認識部３１ｂによって実行される。また、ステップＳ１４０の処理は物体統合部３２、ステップＳ１４５の処理は出力選定部３３によって実行される。

　そして、制御部３４に物体１００の検知座標が伝えられると、制御部３４において、駐車支援制御として、駐車経路生成、経路追従制御、表示制御が実行される。これにより、物体１００を避けるようにして駐車経路が作成されたのち、各種アクチュエータ４０が制御されて駐車経路に追従した自動駐車が行われると共に、表示器５０にて駐車経路や駐車経路中のどの位置に自車Ｖが移動中であるかの表示が行われる。

　以上説明したように、本実施形態の車両制御システム１では、第１物体認識部３１ａおよび第２物体認識部３１ｂにて、ソナー１０と車載カメラ２０のセンシング情報に基づいて第１グリッドマップＭ１および第２グリッドマップＭ２を作成している。そして、物体統合部３２にて第１グリッドマップＭ１と第２グリッドマップＭ２を統合することで統合グリッドマップＭｃを作成している。つまり、物体幅の測定が不得意なソナー１０のセンシング情報に基づく第１グリッドマップＭ１と、物体幅の測定を得意とする車載カメラ２０のセンシング情報に基づく第２グリッドマップＭ２とを組み合わせてセンサフュージョンを行っている。このように、多種類のセンサの特性を考慮した統合グリッドマップＭｃを作成することで、物体１００の検知精度を高めることが可能となり、１つの測距センサのみで物体検知を行う場合のような誤検知を抑制することが可能となる。

　具体的に、上記した図２に示す状況、つまり自車Ｖの前方に円柱形状の物体１００が存在している場合を想定してみる。

　図２中にＯ印で示したように、ソナー１０によって円柱形状の物体１００を検知した場合、ソナー１０が物体幅の測定が不得意であることから、ソナー１０での検知座標は物体１００の実際の幅と対応しないものになり得る。図２中では、ソナー１０での検知座標が物体１００の幅方向においてずれ、各検知座標が物体１００の実際の幅よりも広範囲に広がった場合を示してある。ただし、ソナー１０の物体までの距離の検知精度は高い。このため、ソナー１０での検知座標は、物体までの距離についてはほぼ正しくなる。

　また、図２中にＸ印で示したように、車載カメラ２０によって円柱形状の物体１００を検知した場合、車載カメラ２０が物体幅の測定が得意であることから、車載カメラ２０での検知座標は物体１００の実際の幅とほぼ対応したものになる。ただし、車載カメラ２０は、物体１００までの距離の測定は不得意である。このため、車載カメラ２０での検知座標は、物体１００までの距離については対応しないものになり得る。図２中では、車載カメラ２０での検知座標が実際の物体１００までの距離よりも短くなった場合を示してある。

　したがって、第１物体認識部３１ａがソナー１０のセンシング情報に含まれる検知座標に基づいて第１グリッドマップＭ１を作成すると、図３Ａに示すようなマップになる。第１グリッドマップＭ１は、投票数が＋１になっている部分を見ると、物体１００までの距離は正確だが物体１００の幅方向についてはあまり正確ではないマップになっている。また、第２物体認識部３１ｂが車載カメラ２０のセンシング情報に含まれる検知座標に基づいて第２グリッドマップを作成すると、図３Ｂに示すようなマップになる。第２グリッドマップＭ２は、投票数が＋１になっている部分を見ると、物体１００の幅方向については正確だが物体１００までの距離は正確ではないマップになっている。

　一方、このようにして作成される第１グリッドマップＭ１および第２グリッドマップＭ２が物体統合部３２で統合されると、図３Ｃに示すような統合グリッドマップＭｃになる。統合グリッドマップＭｃは、投票数が＋１になっている部分を見ると、物体１００までの距離についても、物体１００の幅方向についても、共に正確なマップになっている。つまり、ソナー１０が得意としている物体１００までの距離が正確な第１グリッドマップＭ１と車載カメラ２０が得意としている物体１００の幅方向が正確な第２グリッドマップＭ２が統合されたものとなる。

　このように、多種類のセンサの特性を考慮した統合グリッドマップＭｃを作成することで、物体の検知精度を高めることが可能となり、１つの測距センサのみで物体検知を行う場合のような誤検知を抑制することが可能となる。

　（他の実施形態）
　本開示は、上記した実施形態に準拠して記述されたが、当該実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例や均等範囲内の変形をも包含する。加えて、様々な組み合わせや形態、さらには、それらに一要素のみ、それ以上、あるいはそれ以下、を含む他の組み合わせや形態をも、本開示の範疇や思想範囲に入るものである。

　（１）例えば、上記第１実施形態で説明した投票数や物体１００と検知する際に用いる所定の閾値の数値については一例を示したに過ぎず、任意に設定可能である。例えば、第１投票数や第４投票数を＋１、第２投票数や第５投票数を０、第３投票数や第６投票数を－１としたが、第１投票数や第４投票数を＋５、第２投票数や第５投票数を＋１、第３投票数や第６投票数を０などとしても良い。また、物体が存在しているグリッドと判定する閾値についても、投票数に対応した値にすれば良く、例えば第１投票数を＋５とする場合には、閾値を＋２０に設定するなどとしても良い。

　（２）また、第１実施形態では、ソナー１０のセンシング情報に基づいて作成する第１グリッドマップＭ１に適用される投票数と車載カメラ２０のセンシング情報に基づいて作成する第２グリッドマップＭ２に適用される投票数を等しくした。すなわち、第１投票数と第４投票数が同じ、第２投票数と第５投票数が同じ、第３投票数と第６投票数が同じとなるようにした。これは、ソナー１０と車載カメラ２０の重みづけを等しくしたという意味であり、重みづけを異ならせることもできる。つまり、第１投票数と第４投票数が異なり、第２投票数と第５投票数が異なり、第３投票数と第６投票数が異なっていても良い。その場合、例えば信頼度の高さ、つまり検知座標と実際の物体１００の存在位置との誤差に応じて重みづけを変化させるようにし、信頼度が高い方の重みづけが高くなるようにすることができる。また、センシング周期に応じて重みづけを変化させるように、例えばセンシング周期が短い方の重みづけを低くしたりしても良い。その場合、少なくとも第１投票数と第４投票数を重みに応じて異ならせた値にすれば良い。

　（３）また、上記第１実施形態では、主グリッドＧｍ、幅方向グリッドＧｗ、前方グリッドＧｆおよび後方グリッドＧｂ以外を他グリッドＧｏとしたが、他グリッドＧｏとする範囲を限定しても良い。例えば、ソナー１０などの測距センサや車載カメラ２０の検出可能範囲が平面視で所定角度範囲であったとすると、その角度範囲の水平方向両側の所定角度ずつの範囲に限定して他グリッドＧｏとする。その場合、測距センサや車載カメラ２０の検出可能範囲およびその両側の所定角度を超える位置と対応するグリッドＧについては、投票数を０として投票数の合計値を変化させないようにすれば良い。

　（３）上記第１実施形態では、自車Ｖの起動スイッチがオンされている際に図３に示した物体検知処理が実行されるようにしたが、起動スイッチがオンされている際に常に実行されなくても良い。例えば、駐車支援制御の実行を指示する図示しないスイッチがオンされた際に、物体検知処理が実行されるようにしても良い。つまり、物体検知処理の結果が用いられる制御の実行が指示された際に、物体検知処理も実行されるようにすれば良い。

　（４）なお、本開示に記載の処理部及びその手法は、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ー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、本開示に記載の処理部及びその手法は、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、本開示に記載の処理部及びその手法は、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ー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。

Claims

　自車（Ｖ）の周囲を複数のグリッド（Ｇ）に分割したグリッドマップ（Ｍａｐ）を用いて前記自車の周囲に存在する物体（１００）を検知する物体検知装置であって、
　探査波を出力すると共に該探査波が前記物体で反射してきた反射波を取得することで前記物体の位置を測定する測距センサ（１０）のセンシング情報を入力し、前記グリッドマップを用いて、前記測距センサのセンシング情報に含まれる前記物体が検知された位置を示す検知座標と対応するグリッドである主グリッド（Ｇｍ）に所定の投票数を設定することで、前記自車の周囲に存在する前記物体の位置を示した第１グリッドマップ（Ｍ１）を作成する第１物体認識部（３１ａ）と、
　前記自車の周囲を撮像する車載カメラ（２０）のセンシング情報を入力し、前記グリッドマップを用いて、前記車載カメラのセンシング情報に含まれる前記物体が検知された位置を示す検知座標と対応するグリッドである主グリッドに所定の投票数を設定することで、前記自車の周囲に存在する前記物体の位置を示した第２グリッドマップ（Ｍ２）を作成する第２物体認識部（３１ｂ）と、
　前記第１グリッドマップにおけるグリッド毎の投票数と前記第２グリッドマップにおけるグリッド毎の投票数とを統合した統合グリッドマップ（Ｍｃ）を作成する物体統合部（３２）と、
　前記統合グリッドマップ中における前記投票数の合計値が所定の閾値を超えるグリッドを前記物体の存在するグリッドとして特定する物体特定部（３３）と、を有している物体検知装置。
　前記第１物体認識部は、前記測距センサでの前記検知座標と対応する前記主グリッドに第１投票数、前記主グリッドに隣接して前記物体の幅方向に位置するグリッドを幅方向グリッド（Ｇｗ）、前記主グリッドおよび前記幅方向グリッドの後方に位置するグリッドを後方グリッド（Ｇｂ）として、前記幅方向グリッドおよび前記後方グリッドに前記第１投票数よりも少ない第２投票数、前記主グリッドと前記幅方向グリッドおよび前記後方グリッドと異なるグリッドを他グリッド（Ｇｏ）として、前記他グリッドに前記第２投票数よりも少ない第３投票数、をそれぞれ設定し、
　前記第２物体認識部は、前記車載カメラでの前記検知座標と対応する前記主グリッドに第４投票数、前記主グリッドに隣接して前記物体の前方に位置するグリッドを前方グリッド（Ｇｆ）、前記主グリッドおよび前記前方グリッドの後方に位置するグリッドを後方グリッドとして、前記前方グリッドおよび前記後方グリッドに前記第４投票数よりも少ない第５投票数、前記主グリッドと前記前方グリッドおよび前記後方グリッドと異なるグリッドを他グリッドとして、前記他グリッドに前記第５投票数よりも少ない第６投票数、をそれぞれ設定し、
　前記物体統合部は、前記第１グリッドマップにおけるグリッド毎の投票数と前記第２グリッドマップにおけるグリッド毎の投票数とを加算することで前記統合グリッドマップを作成する、請求項１に記載の物体検知装置。
　前記第１投票数と前記第４投票数が同じ、前記第２投票数と前記第５投票数が同じ、前記第３投票数と前記第６投票数が同じになっている、請求項２に記載の物体検知装置。
　前記第１投票数と前記第４投票数が異なり、前記第２投票数と前記第５投票数が異なり、前記第３投票数と前記第６投票数が異なっている、請求項２に記載の物体検知装置。
　前記第１物体認識部は、前記測距センサの検出可能範囲の水平方向両側の所定角度ずつの範囲のグリッドについて、前記主グリッドと前記幅方向グリッドおよび前記後方グリッドと異なるグリッドを前記他グリッドとし、
　前記第２物体認識部は、前記車載カメラの検出可能範囲の水平方向両側の所定角度ずつの範囲のグリッドについて、前記主グリッドと前記前方グリッドおよび前記後方グリッドと異なるグリッドを前記他グリッドとする、請求項２ないし４のいずれか１つに記載の物体検知装置。