(57)【要約】【課題】周辺の物体に対する認識精度を向上させる物体認識装置およびこれを用いた車両制御装置並びに物体認識方法およびこれを用いた車両制御方法を提供する。【解決手段】周辺の物体を検出する第１のセンサ１から、物体の状態値である物体データをデータ受信部２が受信し、低分解能状態判定部５により、予測処理部３が過去の周期で算出された認識データに基づき、物体の状態値を予測した予測データと、データ受信部２が受信した物体データとを比較し、物体データが、低分解能状態のデータであるか否かを判定して、その判定結果に応じて、認識処理部６が、物体データおよび予測データを用いて物体の状態値を算出して、この物体の認識データとすることにより、物体の認識精度を上げるようにした。【選択図】図１
2020063934.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周辺の物体を検出するセンサから、上記物体の状態値である物体データを受信するデータ受信部、
過去に算出された認識データに基づいて上記物体の状態値の変化を予測し、予測データとする予測処理部、
この予測処理部により予測された予測データと上記物体データとを比較し、上記物体データが、複数の上記物体を分離できない低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う低分解能状態判定部、
上記予測データと上記物体データを用いて認識データを生成する認識処理部を備え、
上記認識処理部は、上記物体データが、上記低分解能状態判定部により低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成することを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
上記予測データと上記物体データが同一物体であるか否かの相関関係を判定し、判定結果を相関データとする相関処理部を備え、
上記低分解能状態判定部は、上記相関処理部による上記相関データに基づき、上記低分解能状態のデータであるか否かを判定するとともに、
上記物体データとの相関のとれない上記予測データが存在する場合に、上記相関のとれない予測データについて、上記相関処理部により、上記物体データとの相関関係の判定を再度行い、上記物体データが重複して判定された場合に、当該物体データが低分解能状態のデータであると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項３】
上記低分解能状態判定部は、所定の範囲の上記物体データの個数と上記所定の範囲に対応する上記予測データの個数とを比較し、上記物体データの個数が上記予測データの個数より少ない場合に、上記物体データが低分解能状態のデータであると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
【請求項４】
上記認識処理部は、上記物体データおよび上記予測データに重み付けを行なって、上記物体の状態値の算出を行なうとともに、
上記物体データが低分解能状態であると判定された場合には、当該物体データの重み付け値を小さくして、上記物体の状態値の算出を行なうことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の物体認識装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の物体認識装置を備え、
上記物体認識装置は、車両に搭載されていることを特徴とする車両制御装置。
【請求項６】
車両に搭載され、上記認識処理部の出力する認識データを表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項５に記載の車両制御装置。
【請求項７】
車両に搭載され、上記認識処理部の出力する認識データに基づき、上記車両を制御する車両制御部を備えたことを特徴とする請求項５または請求項６に記載の車両制御装置。
【請求項８】
周辺の物体を検出するセンサから、データ受信部が上記物体の状態値である物体データを受信する第１のステップ、
過去に算出された認識データに基づいて上記物体の状態値の変化を予測し、予測データとする第２のステップ、
上記第２のステップで出力された上記予測データと上記第１のステップで受信された物体データとを比較し、上記物体データが、低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う第３のステップ、
上記予測データと上記物体データを用いて認識データを生成する第４のステップを含み、
上記第４のステップは、上記物体データが、上記第３のステップにより低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成することを特徴とする物体認識方法。
【請求項９】
相関処理部により、上記予測データと上記物体データが同一物体であるか否かの相関関係を判定し、判定結果を相関データとする第５のステップを含み、
上記第４のステップは、上記第５のステップによる上記相関データに基づき、上記物体データが低分解能状態のデータであるか否かを判定することを特徴とする請求項８に記載の物体認識方法。
【請求項１０】
上記第４のステップは、所定の範囲の上記物体データの個数と上記所定の範囲に対応する上記予測データの個数との比較結果に基づいて、上記物体データが低分解能状態のデータであるか否かを判定することを特徴とする請求項８に記載の物体認識方法。
【請求項１１】
車両周辺の物体の認識に用いられる、請求項８から請求項１０のいずれか一項に記載の物体認識方法、
および上記物体認識方法により出力される上記認識データを表示部に表示するステップを含むことを特徴とする車両制御方法。
【請求項１２】
車両周辺の物体の認識に用いられる、請求項８から請求項１０のいずれか一項に記載の物体認識方法、
および上記物体認識方法により出力される上記認識データを用いて、車両制御部により上記車両を制御するステップを含むことを特徴とする車両制御方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本願は、周辺の物体を認識する物体認識装置およびこれを用いた車両制御装置並びに物体認識方法およびこれを用いた車両制御方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来の物体認識装置（例えば、特許文献１参照）では、自車に搭載した第１のセンサおよび第２のセンサの出力を受信し、受信された第１のセンサおよび第２のセンサの出力から、それぞれ第１の観測値および第２の観測値を同期させて検出する。
続いて、検出された第１の観測値および第２の観測値をグラフ・ネットワーク上に投影し、第１の観測値および第２の観測値を、グラフ・ネットワーク上において軌跡を有する目標物に対して関連付ける。そして、センサ特性に基づいて第１の観測値および第２の観測値のいずれかを選択することで、目標物の現在位置を推定する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第６２２４３７０号公報（第５〜９頁、第１図）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の物体認識装置において、例えば、第１のセンサを電波レーダとした場合の問題点について説明する。
例えば、自車前方に並走している他車が存在し、自車と一方の他車とを結ぶ直線と自車ともう一方の他車とを結ぶ直線のなす角度が小さい場合において、電波レーダの仕様上の角度分解能より小さい角度では、並走車両を分離できない。
つまり、自車の近傍では並走している車両であっても、上記角度が大きいため分離でき、遠方の場合では上記角度が小さいため車両を分離できない。
遠方において並走他車を分離できない場合において、複数の車両を一つの物体データとして電波レーダは検出結果を出力する。
【０００５】
上記のとおり、自車と並走他車との位置関係により、電波レーダで前回周期では並走他車を分離できており、今回周期では並走他車を分離できない場合がある。
また、角度分解能が悪く、複数物体の車両を分離できない場合は、角度精度が悪くなる。すなわち、横位置の分解能が悪くなる。電波レーダで複数の物体を分離できないような横位置の精度が低下している出力を用いて、前回周期の電波レーダ検出結果と今回周期の電波レーダの検知結果の出力を一対一で対応付ける場合、その認識精度が物体認識装置の出力結果に反映され、物体認識装置の出力横位置の認識精度が低くなるという問題がある。
【０００６】
次に、従来の物体認識装置において、例えば、第１のセンサを電波レーダ、第２のセンサをカメラとした場合についての問題について説明する。
電波レーダは、上述のように、自車から遠方で並走する他の複数の車両を、１つの物体データとしてレーダ検出結果を出力する場合がある。
【０００７】
一方、カメラは、電波レーダと比べて角度分解能（横位置の分解能）が高いため、自車から遠方で並走する他の複数の車両を分離できない場合が少ない。カメラは、自車から遠方で並走する他の複数の車両を、１つの物体データとして出力する場合が少なく、複数の物体に対応するカメラ検出結果を出力する。
このように、カメラは、カメラの横位置の認識精度が一般的に高いと言われている。しかしながら、カメラは、電波レーダと比べてカメラの縦位置の認識精度が一般的に低いと言われている。
【０００８】
複数のセンサ情報を統合するセンサフュージョンを行う物体認識装置においては、これら二つのセンサ（電波レーダとカメラ）の出力を一対一で対応付ける場合、分解能の低い電波レーダの横位置の認識精度が物体認識装置の出力結果に反映され、物体認識装置の出力横位置の認識精度が低くなる。
また、カメラの２つの検出結果の出力を、電波レーダの検出結果の出力と対応付けることができない場合に、物体認識装置において、縦位置の認識精度を高めることができない。すなわち、縦位置の認識精度が低くなる。
【０００９】
このように、従来の物体認識装置において、縦位置の認識精度を高めることができないという問題があった。
また、横位置の認識精度が低下するため、自車の周辺の物体に対する認識精度が低下するという問題もあった。
【００１０】
本願は、上記のような課題を解決するための技術を開示するものであり、周辺の物体に対する認識精度を向上させる物体認識装置およびこれを用いた車両制御装置並びに物体認識方法およびこれを用いた車両制御方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本願に開示される物体認識装置は、周辺の物体を検出するセンサから、物体の状態値である物体データを受信するデータ受信部、過去に算出された認識データに基づいて物体の状態値の変化を予測し、予測データとする予測処理部、この予測処理部により予測された予測データと物体データとを比較し、物体データが、複数の物体を分離できない低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う低分解能状態判定部、予測データと物体データを用いて認識データを生成する認識処理部を備え、認識処理部は、物体データが、低分解能状態判定部により低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成するようにしたものである。
【発明の効果】
【００１２】
本願に開示される物体認識装置によれば、周辺の物体に対する認識精度を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１３】
【図１】実施の形態１による物体認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１による物体認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】実施の形態１による物体認識装置の物体検出の例を説明する図である。
【図４】実施の形態２による物体認識装置の構成を示すブロック図である。
【図５】実施の形態２による物体認識装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】実施の形態２による物体認識装置の物体検出の例を説明する図である。
【図７】実施の形態１および実施の形態２による物体認識装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１４】
実施の形態１．
実施の形態１は、物体認識装置に入力されるセンサ情報が１つの場合の例を示すものである。
図１は、実施の形態１による物体認識装置の構成を示すブロック図である。
図１において、物体認識装置１０は、後述するデータ受信部２、予測処理部３、相関処理部４、低分解能状態判定部５、および認識処理部６を有する。
車両制御装置は、物体認識装置１０に加えて、後述する表示部７または車両制御部８を有するものである。
【００１５】
第１のセンサ１は、所定の検出範囲で自車の周辺に存在する物体を検出し、物体認識装置１０に出力する。
第１のセンサ１は、自車のボディーの前部、側部、または後部などに設けられる。
第１のセンサ１は、所定の検出範囲で自車の周辺に存在する物体に関する１つ以上の検出データ、すなわち、この物体の状態値を物体データとして検出する。第１のセンサ１は、その検出した物体データを物体認識装置１０のデータ受信部２に送信する。
物体データには、例えば、自車から物体までの縦位置の相対距離、横位置の相対距離、物体の相対速度、物体の相対加速度等の情報が含まれる。
【００１６】
一般的に、第１のセンサ１の検出可能な検出範囲に１つの物体が存在する場合、物体データには１つの検出データが含まれ、また、検出範囲に複数の物体が存在する場合、物体データには複数の検出データが含まれる。
実施の形態１では、第１のセンサ１によって検出された物体データを第１の物体データと以下に称する。
【００１７】
第１のセンサ１は、物体に光または電磁波を照射し、その物体から反射した光または電磁波を受信する。受信された光または電磁波に基づいて、その物体に係わる物体の状態値を第１の物体データとして検出する。
第１のセンサ１は、例えば、物体から反射された光または電磁波等を受信し、受信した信号の信号処理等を行なうことにより、その物体に係わる物体の状態値である第１の物体データを検出する。
この第１のセンサ１としては、例えば、ミリ波レーダを用いる
【００１８】
物体認識装置１０は、第１のセンサ１から受信した第１の物体データから物体の状態値を推定、生成するようになっている。
物体認識装置１０は、例えば、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）等の処理によって実現される。
【００１９】
物体認識装置１０は、次のように構成されている。
データ受信部２は、第１のセンサ１から第１の物体データを受信する。
予測処理部３は、物体の状態値を、後述する過去の認識データから予測し、その予測された状態値を予測データとして生成する。また、予測処理部３は、生成された予測データを相関処理部４に出力する。
【００２０】
相関処理部４は、データ受信部２から出力された第１の物体データと、予測処理部３によって出力された予測データとを入力して、第１の物体データと予測データが同一物体であるか否かの相関関係を決定し、決定した相関関係を相関データとして出力する。
相関関係の決定方法として、ユークリッド距離、マハラノビス距離などを用いて、例えば第１の物体データと予測データのそれらの距離がしきい値より短く、最短の関係にあるデータを相関関係のある相関データとする。
また、上記距離の情報に加えて、第１の物体データと予測データの種別などが同一である場合に相関を決定する方法を用いてもよい。
低分解能状態判定部５は、予測処理部３から出力された予測データとデータ受信部２から出力された第１の物体データとの比較に基づいて、第１の物体データが、複数の物体を分離できない低分解能状態であるか否かの判定を行う。
【００２１】
認識処理部６は、第１の物体データ、予測処理部３から出力される予測データ、相関処理部４で相関関係を決定、出力した相関データ、および低分解能状態判定部５による低分解能状態であるか否かの判定結果に基づいて、物体の状態値を認識データとして生成する。
また、認識処理部６は、認識データを予測処理部３、表示部７および車両制御部８へ出力する。
【００２２】
予測処理部３は、上述のとおり、認識処理部６から出力された過去の周期の認識データを使って、今回の周期の第１の物体データ（物体の状態値）を予測し、その予測された状態値を予測データとして出力する。
【００２３】
表示部７は、認識データが入力されると、物体の位置、速度等を画面上に表示する（認識データを表示部に表示するステップ）。
車両制御部８は、認識データが入力されると、この認識データに基づいて、自車の走行を制御する（認識データを用いて、車両制御部により車両を制御するステップ）。
自車の走行の制御には、例えば、自車の加減速、操舵等の制御がある。
なお、物体認識装置１０および表示部７で構成されたものを第１の車両制御装置とする。また、物体認識装置１０および車両制御部８で構成されたものを第２の車両制御装置とする。
【００２４】
認識処理部６は、第１の物体データ（物体の状態値）と予測データとを、予め定めた加重平均値による物体の状態値を認識データとして生成、出力する。
認識処理部６は、カルマンフィルタ等を用いて、物体の状態値を更新する方法を用いてもよい。
【００２５】
図３は、実施の形態１による物体認識装置の物体検出の例を説明する図である。
図３において、自車５０に物体認識装置１０が搭載されている。他車Ａ６０と他車Ｂ７０は自車５０の前方を走行する車両である。
図３（ａ）は、第１のセンサ１による検出結果８０の一例を示す図、図３（ｂ）は、第１のセンサ１による今回周期での他車Ａ６０と他車Ｂ７０の検出結果８０と、前回周期での他車Ａ６０の検出結果８１と、他車Ｂ７０の検出結果８２との一例を示す図である。
【００２６】
図３（ａ）では、自車５０から遠方で他車Ａ６０と他車Ｂ７０とが並走している走行シーンにおいて、第１のセンサ１は、遠方において並走他車を分離できずに一つの検出結果８０のみを、並走車両の中央付近に出力している例を示している。
図３（ｂ）では、自車５０の前方を並走する他車Ａ６０と他車Ｂ７０とを、前回周期では検出結果８１と検出結果８２とに分離できていたにも拘らず、今回周期では検出結果８０のみの出力で分離できていない例を示している。
【００２７】
次に、動作について説明する。
以下に、実施の形態１の物体認識装置１０の動作について、図２を用いて説明する。
なお、図２のフローチャートは、１周期の処理を示し、予め定めた処理周期で繰り返し実行される。
【００２８】
ステップＳ１０１（第１のステップ）は、データ受信部２の処理を示す。このステップＳ１０１においては、データ受信部２が、第１のセンサ１からの第１の物体データを受信する。
【００２９】
ステップＳ１０２（第２のステップ）は、予測処理部３の処理を示す。ステップＳ１０２においては、予測処理部３が、特定の周期に対して過去の周期（例えば１周期前）に、データ受信部２で受信された第１の物体データに基づき認識処理部６が生成した認識データを使って、特定の周期（例えば今回の周期）での物体の状態値を予測する。
すなわち、予測処理部３は、物体の状態値を、過去の認識データから予測し、その予測された状態値を予測データとして生成する。また、予測処理部３は、生成された予測データを相関処理部４、低分解能状態判定部５および認識処理部６に出力する。
【００３０】
ステップＳ１０３（第５のステップ）は、相関処理部４の処理の一つを示す。ステップＳ１０４において、相関処理部４は、ステップＳ１０２で予測処理部３が生成した予測データと、第１のセンサ１の第１の物体データとの一対一の相関を行い、相関関係を決定する。
【００３１】
ステップＳ１０４（第３のステップ）は、低分解能状態判定部５の処理の一つを示す。ステップＳ１０４において、低分解能状態判定部５は、第１のセンサ１の第１の物体データが、低分解能状態であるか否かを判定する。
ステップＳ１０４における低分解能状態判定部５は、ステップＳ１０３において相関のとれない予測データが存在する場合、相関のとれない予測データに対して、再度、第１の物体データとの相関を行う。ここで、一対一の相関のとれた第１の物体データと重複した第１の物体データが存在する場合には、低分解能状態であると判定する。（図３（ｂ）の例）
【００３２】
他の判定方法として、例えば、次の二つの方法がある。
（１）ステップＳ１０４における低分解能状態判定部５は、その他の方法として、予め定めた範囲の第１の物体データの個数と、この範囲に対応する範囲で生成した予測データの個数とを比較する。
低分解能状態判定部５は、第１の物体データの個数が、予測データの個数より少ない場合、低分解能状態であると判定する。
【００３３】
（２）ステップＳ１０４における低分解能状態判定部５は、その他の方法として、第１のセンサ１によって検出された第１の物体データに係わる縦方向の距離が、予め定めた距離以上である場合、且つ、複数ある予測データ同士の横位置を比較し、その相対位置が、第１のセンサ１の分解能以下である場合には、低分解能状態であると判定してもよい。
【００３４】
ステップＳ１０４における低分解能状態判定部５は、上記（１）（２）の方法で、低分解能状態であると判定された場合には、低分解能状態であると判定された第１の物体データと予測データとの対応付けを行い、相関関係を決定する。
ステップＳ１０４において、第１のセンサ１の第１の物体データが低分解能状態ではない場合、ステップＳ１０６へと進む。
【００３５】
認識処理部６は、ステップＳ１０６（第４のステップ）において、低分解能状態でない第１の物体データと予測データから認識データを生成、出力する。
具体的には、認識処理部６は、第１のセンサ１の第１の物体データと予測データとを予め定めた重みを使った加重平均により、認識データを生成する。
ここで、加重平均を例として挙げたが、カルマンフィルタ等を用いて、同様の効果を得られるように物体の状態値を生成する方法を用いてもよい。
【００３６】
ステップＳ１０４において、第１のセンサ１の第１の物体データが低分解能状態である場合、ステップＳ１０５へと進む。
【００３７】
ステップＳ１０５（第４のステップ）において、認識処理部６は、第１のセンサ１の検出結果である第１の物体データが低分解能状態であるため、反映度合を低下させるべく、第１の物体データの加重平均の重み付け値を変更する。
例えば、第１のセンサ１の横位置の精度が低い場合に、第１のセンサ１の検出結果である第１の物体データの横位置の重み付け値を小さくして、加重平均する。
または、第１のセンサ１の検出結果である第１の物体データの横位置の重み付け値を０として、加重平均を行うことにより、認識データを生成し、処理を終了する。
ここで、加重平均を例として挙げたが、カルマンフィルタ等を用いて、同様の効果を得られるように物体の状態値を生成する方法を用いてもよい。
また、第１のセンサ１の物体データの他の状態値の精度が低い場合も同様に、第１の物体データの当該状態値の重み付け値を小さくして、反映度合を低下させればよい。
【００３８】
実施の形態１によれば、低分解能状態である場合の物体データの加重平均の重み付け値を小さくして、すなわち反映度合を低下させて、認識することにより、自車の周辺の物体に対する認識精度を従来のものと比べて更に向上させることができる。
【００３９】
実施の形態２．
実施の形態２では、物体認識装置に入力されるセンサ個数が複数の場合の例であり、代表例として、センサ個数が２つの場合を示す。
【００４０】
図４は、実施の形態２による物体認識装置の構成を示すブロック図である。
図４において、物体認識装置２０に第１のセンサ１１と第２のセンサ１２の出力が入力される。
車両制御装置は、物体認識装置２０に表示部１８を備えたもの、または物体認識装置２０に車両制御部１９を備えたものである。
【００４１】
第１のセンサ１１および第２のセンサ１２は、自車のボディーの前部、側部、または後部に設けられる。第１のセンサ１１および第２のセンサ１２は、所定の検出範囲で自車の周辺に存在する物体に関する１つ以上の検出データを、物体データとして検出する。
そして、第１のセンサ１１および第２のセンサ１２は、その物体データを物体認識装置２０のデータ受信部１３に送信する。
【００４２】
物体データには、例えば、自車から物体までの縦位置の相対距離、横位置の相対距離、物体の相対速度、物体の相対加速度等の情報が含まれる。
一般的に、第１のセンサ１１および第２のセンサ１２の各センサは、検出可能な検出範囲に１つの物体が存在する場合、物体データには１つの検出データが含まれ、検出範囲に複数の物体が存在する場合、物体データには複数の検出データが含まれる。
以下では、実施の形態２での第１のセンサ１１によって検出された物体データを第１の物体データ、第２のセンサ１２によって検出された物体データを第２の物体データとして説明する。
【００４３】
第１のセンサ１１および第２のセンサ１２は、物体から放射された光または電磁波等の検出波を受信し、受信した検出波に対して信号処理または画像処理等の処理が行われることで、その物体の状態値を第１の物体データおよび第２の物体データとして検出する。
【００４４】
第１のセンサ１１および第２のセンサ１２としては、例えば、ミリ波レーダ、レーザレーダ、超音波センサ、赤外線センサ、または光学カメラ等が用いられる。
この実施の形態２では、第１のセンサ１１として、ミリ波レーダ。第２のセンサ１２として光学カメラを用いた場合を例として説明する。
【００４５】
第１のセンサ１１および第２のセンサ１２から検出した第１の物体データおよび第２の物体データから物体の状態値を推定、生成することが、物体認識装置２０の特徴的な動作処理の１つである。
【００４６】
物体認識装置２０は、例えば、メモリに記憶されたプログラムを実行するＣＰＵ等の処理によって実現される。
【００４７】
物体認識装置２０は、次のように構成されている。
データ受信部１３は、第１のセンサ１１から第１の物体データ、第２のセンサ１２から第１の物体データを受信する。
予測処理部１４は、物体の状態値を、後述する過去の認識データから予測し、その予測された状態値を予測データとして生成する。また、予測処理部１４は、生成された予測データを相関処理部１５に出力する。
【００４８】
相関処理部１５は、データ受信部１３から出力された第１の物体データと、第２の物体データと、予測処理部１４によって出力された予測データとを入力して、第１の物体データ（物体の状態値）と予測データの相関関係および第２の物体データと予測データの相関関係を決定して、相関処理部１５は、決定した相関関係を相関データとして出力する。
相関関係の決定方法として、ユークリッド距離、マハラノビス距離などを用いて、例えば第１の物体データと予測データのそれらの距離がしきい値より短く、最短の関係にあるデータを相関関係のある相関データとする。
また、上記距離の情報に加えて、第１の物体データと予測データの種別などが同一である場合に相関を決定する方法を用いてもよい。
【００４９】
低分解能状態判定部１６は、予測処理部１４から出力された予測データと、データ受信部１３から出力された第１の物体データとの比較結果に基づいて、第１の物体データが低分解能状態であるか否かの判定を行う。
【００５０】
認識処理部１７は、第１の物体データ、第２の物体データ、予測処理部１４から出力される予測データ、相関処理部１５で相関関係を決定、出力した相関データ、および低分解能状態判定部１６での低分解能状態であるか否かの判定結果に基づいて、物体の状態値を認識データとして生成する。
また、認識処理部１７は、認識データを予測処理部１４、表示部１８および車両制御部１９へ出力する。
【００５１】
物体データ、前回周期の認識データ、予測データの相関から新たな認識データを生成する方法の一例を示す。例えば、前回周期の認識データは、自車の前方に２台の他車を認識し、今回周期の物体データが１台の先行車両と認識することで、低分解能状態になったとする。その際に、前回周期の認識データの自車前方の２台の車間距離を算出する。次に、今回周期の物体データは、自車前方の２台の他車を結ぶ直線上の中心に検出されたと仮定し、且つ、前回周期の認識データの車間距離を維持していると仮定して、今回周期の１つの物体データの両側で、前回周期の認識データの車間距離の２分の１だけ離れた位置に仮想点を設定し、仮想点と予測データの中心に新たな認識データを生成することが出来る。
また、前回周期の認識データの反射強度の比率から、今回周期の物体データは自車前方の２台の他車を結ぶ直線上の中心ではなく、反射強度の強い側にオフセットして検出されたと仮定して新たな認識データを生成しても良い。
また、自車前方の２台の車間距離は、複数の過去の認識データの平均値としても良い。
【００５２】
予測処理部１４は、上述のとおり、認識処理部１７から出力された過去の周期の（例えば１周期前の）認識データを使って、今回の周期の第１の物体データ（物体の状態値）を予測し、その予測された状態値を予測データとして出力する。
【００５３】
表示部１８は、認識データが入力されると、物体の位置、速度等を画面上に表示する。
車両制御部１９は、認識データが入力されると、この入力された認識データに基づいて、自車の走行を制御する。自車の走行の制御には、例えば、自車の加減速、操舵等の制御がある。
なお、物体認識装置２０および表示部１８で構成されたものを第１の車両制御装置とする。また、物体認識装置２０および車両制御部１９で構成されたものを第２の車両制御装置とする。
【００５４】
認識処理部１７は、第１の物体データ（物体の状態値）と第２の物体データ（物体の状態値）と予測データを予め定めた加重平均値により、物体の状態値を認識データとして生成、出力する。
認識処理部１７は、カルマンフィルタ等を用いて、物体の状態値を更新する方法を用いてもよい。
【００５５】
図６は、実施の形態２による物体認識装置の物体検出の例を説明する図である。
図６において、自車５０の遠方を他車Ａ６０と他車Ｂ７０とが並走している走行シーンにおいて、第１のセンサ１１は、ミリ波レーダであり、角度分解能（横位置の分解能）が低いため、自車５０から遠方で並走する他車Ａ６０と他車Ｂ７０とを分離できない場合があり、検出結果８０のみを出力している。
一方、第２のセンサ１２は、光学カメラであり、第１のセンサ１１と比べて角度分解能（横位置の分解能）が高いため、自車５０から遠方で並走する他の複数の車両を分離できない場合が少ない。要するに、カメラは、自車から遠方で並走する他車Ａ６０と他車Ｂ７０とを１つの物体データとして出力する場合が少なく、それぞれに対応する検出結果９１、９２を出力している。
【００５６】
次に、動作について説明する。
以下に、実施の形態２の物体認識装置２０の動作について、図５を用いて説明する。
なお、図５のフローチャートは１周期の処理を示し、予め定めた処理周期で繰り返し実行される。
【００５７】
ステップＳ２０１（第１のステップ）は、データ受信部１３の処理を示す。ステップＳ２０１において、データ受信部１３は、第１のセンサ１１から第１の物体データと、第２のセンサ１２から第２の物体データとを受信する。
【００５８】
ステップＳ２０２（第２のステップ）は、予測処理部１４の処理を示す。ステップＳ２０２において、予測処理部１４は、特定の周期に対して過去の周期（例えば１周期前）に、データ受信部１３で受信された第１の物体データ（物体の状態値）および第２の物体データ（物体の状態値）に基づいて認識処理部１７が生成した認識データを使って、特定の周期での物体の状態値を予測する。
つまり、予測処理部１４は、物体の状態値を、過去の認識データから予測し、その予測された状態値を予測データとして生成する。また、予測処理部１４は、生成された予測データを相関処理部１５、低分解能状態判定部１６および認識処理部１７に出力する。
【００５９】
ステップＳ２０３（第５のステップ）は、相関処理部１５の処理の一つを示す。ステップＳ２０３において、相関処理部１５は、ステップＳ２０２での予測処理部１４が生成した予測データと、第１のセンサ１の第１の物体データとの一対一の相関を行い、相関関係を決定する。
【００６０】
ステップＳ２０４（第５のステップ）は、相関処理部１５の処理の一つを示す。ステップＳ２０４において、相関処理部１５は、ステップＳ２０２での予測処理部１４が生成した予測データと、第２のセンサ１２の第２の物体データとの一対一の相関を行い、相関関係を決定する。
【００６１】
ここで、ステップＳ２０３において、第１のセンサの物体データと予測データの相関関係が決定され、ステップＳ２０４において、第２のセンサの物体データの相関関係が決定されることにより、第１のセンサの物体データと第２のセンサの物体データの相関関係が決定されることになる。
【００６２】
ステップＳ２０５（第３のステップ）は、低分解能状態判定部１６の処理の一つを示す。ステップＳ２０５において、低分解能状態判定部１６は、第１のセンサ１の第１の物体データ（物体の状態値と同意）が、低分解能状態であるか否かを判定する。
【００６３】
ステップＳ２０５においての低分解能状態判定部１６は、ステップＳ２０３において相関のとれない予測データが存在する場合、相関のとれない予測データに対して、再度、第１の物体データとの相関を行う。ここで、一対一の相関のとれた第１の物体データと重複した第１の物体データが存在する場合には、低分解能状態であると判定する。
【００６４】
他の判定方法として、例えば、次の二つの方法がある。
（１）ステップＳ２０５においての低分解能状態判定部１６は、その他の方法として、予め定めた範囲の第１の物体データの個数と、この範囲に対応する範囲で生成した予測データの個数とを比較する。
低分解能状態判定部１６は、第１の物体データの個数が、予測データの個数より少ない場合、低分解能状態であると判定する。
【００６５】
（２）ステップＳ２０５においての低分解能状態判定部１６は、その他の方法として、第１のセンサ１によって検出された第１の物体データに係わる縦方向の距離が、予め定めた距離以上である場合、且つ、複数ある予測データ同士の横位置を比較し、その相対位置が、第１のセンサ１の分解能以下である場合には、低分解能状態であると判定してもよい。
【００６６】
ステップＳ２０５においての低分解能状態判定部１６は、上記（１）（２）の方法で、低分解能状態であると判定した場合には、低分解能状態であると判定された第１の物体データと予測データとの対応付けを行い、相関関係を決定する。
【００６７】
ステップＳ２０５において、第１のセンサ１１の第１の物体データが低分解能状態ではない場合、ステップＳ２０７へと進む。
【００６８】
ステップＳ２０７（第４のステップ）は、認識処理部１７の処理を示す。
認識処理部１７は、ステップＳ２０７において、低分解能状態でない第１の物体データと第２の物体データと予測データから認識データを生成、出力する。
具体的には、認識処理部１７は、第１のセンサ１１の第１の物体データと第２のセンサ１２の第２の物体データと予測データとを予め定めた重みを使った加重平均により、認識データを生成する。ここで、カルマンフィルタ等を用いて、同様の効果を得られるように物体の状態値を生成する方法を用いてもよい。
【００６９】
ステップＳ２０５において、第１のセンサ１１の第１の物体データが低分解能状態である場合（図６の例）、ステップＳ２０６へと進む。
【００７０】
ステップＳ２０６（第４のステップ）において、認識処理部１７は、第１のセンサ１の検出結果である第１の物体データが低分解能状態であるため、反映度合を低下させるべく、第１の物体データの加重平均の重み付け値を変更する。
例えば、第１のセンサ１１の横位置の精度が低い場合に、第１のセンサ１の検出結果である第１の物体データの横位置の重み付け値を小さくして、加重平均する。
すなわち、第１のセンサ１１の第１の物体データと第２のセンサ１２の第２の物体データと予測データとを予め定めた重みを使った加重平均を行なう場合に、第１の物体データの横位置の重み付け値を小さくして加重平均し、認識データを生成する。
または、第１のセンサ１の検出結果である第１の物体データの横位置の重みを０として、加重平均を行うことにより、認識データを生成し、出力し処理を終了する。
【００７１】
ここで、加重平均を例として挙げたが、カルマンフィルタ等を用いて、第１のセンサ１１の横位置の観測雑音を大きく変更することにより、同様の効果を得られるように物体の状態値を生成する方法を用いてもよい。
【００７２】
実施の形態２によれば、複数のセンサからの入力がある場合についても、自車の周辺の物体に対する認識精度を従来のものと比べて更に向上させることができる。なお、上述の実施の形態では、第１の物体データの横位置の精度が低い場合について述べたが、第１の物体データの他の状態値の精度が低い場合についても同様に、当該状態値の重み付け値を小さくして、反映度合を低下させればよい。
【００７３】
なお、物体認識装置１０、２０は、ハードウェアの一例を図７に示すように、プロセッサ１００と記憶装置１０１から構成される。記憶装置は図示していないが、ランダムアクセスメモリ等の揮発性記憶装置と、フラッシュメモリ等の不揮発性の補助記憶装置とを具備する。また、フラッシュメモリの代わりにハードディスクの補助記憶装置を具備してもよい。プロセッサ１００は、記憶装置１０１から入力されたプログラムを実行する。この場合、補助記憶装置から揮発性記憶装置を介してプロセッサ１００にプログラムが入力される。また、プロセッサ１００は、演算結果等のデータを記憶装置１０１の揮発性記憶装置に出力してもよいし、揮発性記憶装置を介して補助記憶装置にデータを保存してもよい。
【００７４】
本開示は、様々な例示的な実施の形態及び実施例が記載されているが、１つ、または複数の実施の形態に記載された様々な特徴、態様、及び機能は特定の実施の形態の適用に限られるのではなく、単独で、または様々な組み合わせで実施の形態に適用可能である。
従って、例示されていない無数の変形例が、本願明細書に開示される技術の範囲内において想定される。例えば、少なくとも１つの構成要素を変形する場合、追加する場合または省略する場合、さらには、少なくとも１つの構成要素を抽出し、他の実施の形態の構成要素と組み合わせる場合が含まれるものとする。
【符号の説明】
【００７５】
１  第１のセンサ、２  データ受信部、３  予測処理部、４  相関処理部、
５  低分解能状態判定部、６  認識処理部、７  表示部、８  車両制御部、
１０  物体認識装置、１１  第１のセンサ、１２  第２のセンサ、１３  データ受信部、
１４  予測処理部、１５  相関処理部、１６  低分解能状態判定部、１７  認識処理部、
１８  表示部、１９  車両制御部、２０  物体認識装置、５０  自車、６０  他車Ａ、
７０  他車Ｂ、８０〜８２  検出結果、９１  検出結果、９２  検出結果、
１００  プロセッサ、１０１  記憶装置
【図１】
2020063934.tif 000003
【図２】
2020063934.tif 000004
【図３】
2020063934.tif 000005
【図４】
2020063934.tif 000006
【図５】
2020063934.tif 000007
【図６】
2020063934.tif 000008
【図７】
2020063934.tif 000009
【手続補正書】
【提出日】令和1年11月8日(2019.11.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
周辺の物体を検出するセンサから、上記物体の状態値である物体データを受信するデータ受信部、
過去に算出された認識データに基づいて上記物体の状態値の変化を予測し、予測データとする予測処理部、
この予測処理部により予測された予測データと上記物体データとを比較し、上記物体データが、複数の上記物体を分離できない低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う低分解能状態判定部、
上記予測データと上記物体データが同一物体であるか否かの相関関係を判定し、判定結果を相関データとする相関処理部、
上記予測データと上記物体データを用いて認識データを生成する認識処理部を備え、
上記低分解能状態判定部は、上記相関処理部による上記相関データに基づき、上記物体データとの相関のとれない上記予測データが存在する場合に、上記相関のとれない予測データについて、上記相関処理部により、上記物体データとの相関関係の判定を再度行い、上記物体データが重複して判定された場合に、当該物体データが低分解能状態のデータであると判定し、
上記認識処理部は、上記物体データが、上記低分解能状態判定部により低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成することを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
周辺の物体を検出するセンサから、上記物体の状態値である物体データを受信するデータ受信部、
過去に算出された認識データに基づいて上記物体の状態値の変化を予測し、予測データとする予測処理部、
この予測処理部により予測された予測データと上記物体データとを比較し、上記物体データが、複数の上記物体を分離できない低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う低分解能状態判定部、
上記予測データと上記物体データを用いて認識データを生成する認識処理部を備え、
上記低分解能状態判定部は、所定の範囲の上記物体データの個数と上記所定の範囲に対応する上記予測データの個数とを比較し、上記物体データの個数が上記予測データの個数より少ない場合に、上記物体データが低分解能状態のデータであると判定し、
上記認識処理部は、上記物体データが、上記低分解能状態判定部により低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成することを特徴とする物体認識装置。
【請求項３】
上記認識処理部は、上記物体データおよび上記予測データに重み付けを行なって、上記物体の状態値の算出を行なうとともに、
上記物体データが低分解能状態であると判定された場合には、当該物体データの重み付け値を小さくして、上記物体の状態値の算出を行なうことを特徴とする請求項１または請求項２に記載の物体認識装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の物体認識装置を備え、
上記物体認識装置は、車両に搭載されていることを特徴とする車両制御装置。
【請求項５】
車両に搭載され、上記認識処理部の出力する認識データを表示する表示部を備えたことを特徴とする請求項４に記載の車両制御装置。
【請求項６】
車両に搭載され、上記認識処理部の出力する認識データに基づき、上記車両を制御する車両制御部を備えたことを特徴とする請求項４または請求項５に記載の車両制御装置。
【請求項７】
周辺の物体を検出するセンサから、データ受信部が上記物体の状態値である物体データを受信する第１のステップ、
過去に算出された認識データに基づいて上記物体の状態値の変化を予測し、予測データとする第２のステップ、
上記第２のステップで出力された上記予測データと上記第１のステップで受信された物体データとを比較し、上記物体データが、低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う第３のステップ、
上記予測データと上記物体データを用いて認識データを生成する第４のステップ、
相関処理部により、上記予測データと上記物体データが同一物体であるか否かの相関関係を判定し、判定結果を相関データとする第５のステップを含み、
上記第３のステップは、上記第５のステップによる上記相関データに基づき、上記物体データとの相関のとれない上記予測データが存在する場合に、上記相関のとれない予測データについて、上記第５のステップにより、上記物体データとの相関関係の判定を再度行い、上記物体データが重複して判定された場合に、当該物体データが低分解能状態のデータであると判定し、
上記第４のステップは、上記物体データが、上記第３のステップにより低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成することを特徴とする物体認識方法。
【請求項８】
周辺の物体を検出するセンサから、データ受信部が上記物体の状態値である物体データを受信する第１のステップ、
過去に算出された認識データに基づいて上記物体の状態値の変化を予測し、予測データとする第２のステップ、
上記第２のステップで出力された上記予測データと上記第１のステップで受信された物体データとを比較し、上記物体データが、低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う第３のステップ、
上記予測データと上記物体データを用いて認識データを生成する第４のステップを含み、
上記第３のステップは、所定の範囲の上記物体データの個数と上記所定の範囲に対応する上記予測データの個数との比較結果に基づいて、上記物体データが低分解能状態のデータであるか否かを判定し、
上記第４のステップは、上記物体データが、上記第３のステップにより低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成することを特徴とする物体認識方法。
【請求項９】
車両周辺の物体の認識に用いられる、請求項７または請求項８に記載の物体認識方法、
および上記物体認識方法により出力される上記認識データを表示部に表示するステップを含むことを特徴とする車両制御方法。
【請求項１０】
車両周辺の物体の認識に用いられる、請求項７または請求項８に記載の物体認識方法、
および上記物体認識方法により出力される上記認識データを用いて、車両制御部により上記車両を制御するステップを含むことを特徴とする車両制御方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
本願に開示される物体認識装置は、周辺の物体を検出するセンサから、物体の状態値である物体データを受信するデータ受信部、過去に算出された認識データに基づいて物体の状態値の変化を予測し、予測データとする予測処理部、この予測処理部により予測された予測データと物体データとを比較し、物体データが、複数の物体を分離できない低分解能状態のデータであるか否かの判定を行う低分解能状態判定部、予測データと物体データが同一物体であるか否かの相関関係を判定し、判定結果を相関データとする相関処理部、予測データと物体データを用いて認識データを生成する認識処理部を備え、低分解能状態判定部は、相関処理部による相関データに基づき、物体データとの相関のとれない予測データが存在する場合に、相関のとれない予測データについて、相関処理部により、物体データとの相関関係の判定を再度行い、物体データが重複して判定された場合に、当該物体データが低分解能状態のデータであると判定し、認識処理部は、物体データが、低分解能状態判定部により低分解能の状態であると判定された際には、当該低分解能であると判定された物体データの反映度合を低下させて認識データを生成するようにしたものである。