(57)【要約】【課題】車両に搭載されるセンサの軸ずれを素早く検出すること。【解決手段】センサは、カメラとライダーを含む。ライダーは、カメラとは別に設置され、カメラと視野が重なる。カメラとライダーの両方によって検出された統合物体の特徴部分が抽出される。第１特徴部分は、カメラ撮像情報に基づいて抽出される特徴部分である。一方、第２特徴部分は、ライダー計測情報に基づいて抽出される同じ特徴部分である。第１方向は、第１座標系における第１特徴部分の方向であり、第２方向は、同じ第１座標系における第２特徴部分の方向である。第１方向と第２方向との差が閾値を超えた場合、カメラとライダーの少なくとも一方の軸ずれが発生したと判定される。【選択図】図１０
2020020684.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されるセンサの軸ずれを検出する軸ずれ検出装置であって、
前記センサは、
カメラと、
前記カメラとは別に設置され、前記カメラと視野が重なるライダーと
を含み、
第１座標系は、前記カメラに固定された座標系であり、
第２座標系は、前記ライダーに固定された座標系であり、
基準関係は、前記軸ずれが発生していない基準状態における前記第１座標系と前記第２座標系との関係であり、
前記軸ずれ検出装置は、
前記カメラによる撮像結果を示すカメラ撮像情報に基づいて第１物体を検出する第１物体検出部と、
前記ライダーによる計測結果を示すライダー計測情報に基づいて第２物体を検出する第２物体検出部と、
前記第１物体と前記第２物体が同じ物体である場合、前記第１物体と前記第２物体を統合物体として統合するフュージョン部と、
前記カメラ撮像情報に基づいて、前記統合物体の特徴部分を第１特徴部分として抽出し、前記第１座標系における前記第１特徴部分の方向を第１方向として算出する第１方向算出部と、
前記ライダー計測情報に基づいて、前記統合物体の前記特徴部分を第２特徴部分として抽出し、更に前記基準関係を参照して、前記第１座標系における前記第２特徴部分の方向を第２方向として算出する第２方向算出部と、
前記第１方向と前記第２方向との差が閾値を超えている場合、前記カメラと前記ライダーの少なくとも一方の前記軸ずれが発生したと判定する軸ずれ判定部と
を備える
軸ずれ検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載されるセンサの軸ずれを検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１は、車両に搭載されるレーダ装置の軸ずれを判定する軸ずれ判定装置を開示している。軸ずれ判定装置は、加速度センサを用い、レーダ装置に加わる第１加速度と車体に加わる第２加速度をそれぞれ計測する。更に、軸ずれ判定装置は、第１加速度と第２加速度との差分を一定期間収集し、収集した差分の分布の平均値と標準偏差を算出する。平均値と基準値との差が閾値以上の場合、軸ずれ判定装置は、レーダ装置の軸ずれが発生したと判定する。
【０００３】
特許文献２は、車両に搭載されるレーダセンサの垂直面内での軸ずれを検出する軸ずれ検出装置を開示している。軸ずれ検出装置は、レーダセンサと画像センサを用いて先行車両を認識する。更に、軸ずれ検出装置は、「少なくとも画像センサで先行車両を認識した回数」に対する「レーダセンサと画像センサの双方で先行車両を認識した回数」の割合を算出する。軸ずれ検出装置は、算出した割合に基づいて、レーダセンサに生じた垂直面内での軸ずれを検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−１０５９１８号公報
【特許文献２】特開２０１６−５３５６３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
車両に搭載されるセンサは、車両の周囲の物体を認識するために用いられる。センサの「軸ずれ」とは、センサの姿勢が基準状態（初期状態）から変化することを意味する。センサの軸ずれが発生した場合、物体の認識精度が低下する。従って、センサの軸ずれを検出することが望まれる。
【０００６】
上記の特許文献１に開示された技術の場合、加速度を一定期間収集する必要がある。上記の特許文献２に開示された技術の場合、複数回にわたって先行車両を認識する必要がある。いずれの場合であっても、一定期間にわたるデータの収集及び蓄積が必要であるため、センサの軸ずれを検出するために長い時間がかかる。センサの軸ずれの検出が遅れると、物体認識精度が低下した状態のまま車両走行制御が継続してしまう。
【０００７】
本発明の１つの目的は、車両に搭載されるセンサの軸ずれを素早く検出することができる技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の１つの観点において、車両に搭載されるセンサの軸ずれを検出する軸ずれ検出装置が提供される。
前記センサは、
カメラと、
前記カメラとは別に設置され、前記カメラと視野が重なるライダーと
を含む。
第１座標系は、前記カメラに固定された座標系である。
第２座標系は、前記ライダーに固定された座標系である。
基準関係は、前記軸ずれが発生していない基準状態における前記第１座標系と前記第２座標系との関係である。
前記軸ずれ検出装置は、
前記カメラによる撮像結果を示すカメラ撮像情報に基づいて第１物体を検出する第１物体検出部と、
前記ライダーによる計測結果を示すライダー計測情報に基づいて第２物体を検出する第２物体検出部と、
前記第１物体と前記第２物体が同じ物体である場合、前記第１物体と前記第２物体を統合物体として統合するフュージョン部と、
前記カメラ撮像情報に基づいて、前記統合物体の特徴部分を第１特徴部分として抽出し、前記第１座標系における前記第１特徴部分の方向を第１方向として算出する第１方向算出部と、
前記ライダー計測情報に基づいて、前記統合物体の前記特徴部分を第２特徴部分として抽出し、更に前記基準関係を参照して、前記第１座標系における前記第２特徴部分の方向を第２方向として算出する第２方向算出部と、
前記第１方向と前記第２方向との差が閾値を超えている場合、前記カメラと前記ライダーの少なくとも一方の前記軸ずれが発生したと判定する軸ずれ判定部と
を備える。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、カメラとライダーの両方によって検出された統合物体の特徴部分が抽出される。第１特徴部分は、カメラ撮像情報に基づいて抽出される特徴部分である。一方、第２特徴部分は、ライダー計測情報に基づいて抽出される同じ特徴部分である。第１方向は、第１座標系における第１特徴部分の方向であり、第２方向は、同じ第１座標系における第２特徴部分の方向である。第１方向と第２方向との差が閾値を超えた場合、カメラとライダーの少なくとも一方の軸ずれが発生したと判定される。
【００１０】
本発明によれば、センサの軸ずれを検出するために、一定期間にわたってデータを収集、蓄積する必要はない。従って、センサの軸ずれを素早く検出することが可能である。軸ずれの発生を早期に検出することによって、物体認識精度が低い状態のまま車両走行制御が継続してしまうことを抑制することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の実施の形態に係る車両に搭載されるセンサを説明するための概念図である。
【図２】本発明の実施の形態におけるライダーの軸ずれを説明するための概念図である。
【図３】本発明の実施の形態におけるフュージョン処理を説明するための概念図である。
【図４】本発明の実施の形態に係るカメラ撮像情報に基づく特徴部分の方向の算出方法を説明するための概念図である。
【図５】本発明の実施の形態に係るカメラ撮像情報に基づく特徴部分の方向の算出方法を説明するための概念図である。
【図６】本発明の実施の形態に係るライダー計測情報に基づく特徴部分の方向の算出方法を説明するための概念図である。
【図７】本発明の実施の形態に係るライダー計測情報に基づく特徴部分の方向の算出方法を説明するための概念図である。
【図８】本発明の実施の形態における基準状態の場合の第１方向と第２方向の関係を説明するための概念図である。
【図９】本発明の実施の形態における軸ずれが発生した場合の第１方向と第２方向の関係を説明するための概念図である。
【図１０】本発明の実施の形態に係る軸ずれ検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図１１】本発明の実施の形態に係る軸ずれ判定処理に関連する機能構成例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の実施の形態に係る軸ずれ判定処理を示すフローチャートである。
【図１３】本発明の実施の形態に係る運転支援システムの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
添付図面を参照して、本発明の実施の形態を説明する。
【００１３】
１．概要
図１は、本実施の形態に係る車両１に搭載されるセンサを説明するための概念図である。センサは、カメラ１０とライダー（LIDAR: Laser Imaging Detection and Ranging）２０を含んでいる。これらセンサは、車両１の周囲の物体を認識するために用いられる。
【００１４】
カメラ１０は、車両１の周囲を撮像する。「カメラ撮像情報」は、カメラ１０による撮像結果を示す画像情報である。
【００１５】
「第１座標系」は、カメラ１０に固定されたセンサ座標系である。第１座標系は、互いに直交するＸ１軸、Ｙ１軸、及びＺ１軸で表される。例えば、Ｘ１軸は、カメラ１０の光軸であり、基準状態（初期状態）では水平方向と平行である。Ｚ１軸は、垂直方向である。Ｙ１軸は、Ｘ１軸及びＺ１軸と直交する。カメラ撮像情報は、第１座標系における撮像結果を示す。
【００１６】
ライダー２０は、レーザパルスを用いて物体の位置（距離及び方向）を計測するリモートセンシング装置である。より詳細には、ライダー２０は、複数の方向に向けてレーザパルスを順次出力（走査）する。レーザパルスが物体上の反射点で反射すると、レーザパルスの反射光がライダー２０に戻ってくる。ライダー２０は、反射光の受光状態から、反射点の距離及び方向を算出することができる。点群（point cloud）は、ライダー２０によって計測される反射点の集合である。「ライダー計測情報」は、ライダー２０による計測結果、つまり、点群の位置（距離及び方向）を示す情報である。
【００１７】
「第２座標系」は、ライダー２０に固定されたセンサ座標系である。第２座標系は、互いに直交するＸ２軸、Ｙ２軸、及びＺ２軸で表される。例えば、Ｘ２軸は、ライダー２０による走査の中心軸であり、基準状態では水平方向と平行である。Ｙ２軸は、水平走査面と平行である。Ｚ２軸は、垂直走査面と平行である。ライダー計測情報は、第２座標系における点群の位置を示す。
【００１８】
カメラ撮像情報とライダー計測情報の少なくとも一方に基づいて、車両１の周囲の物体を認識することができる。例えば、図１に示されるように、車両１の前方の先行車両２を認識することができる。物体の認識結果は、車両１の走行制御に利用される。
【００１９】
尚、本実施の形態では、カメラ１０とライダー２０は、一体ではなく、別々に設置されている。また、カメラ１０の視野とライダー２０の視野は、少なくとも部分的に重なっている。従って、カメラ１０とライダー２０の両方によって同一の物体が認識される場合もある。
【００２０】
次に、センサの「軸ずれ」について説明する。「基準状態（初期状態）」は、軸ずれが発生していない状態である。センサの軸ずれとは、センサの姿勢が基準状態から変化することを意味する。このような軸ずれは、経年変化、センサと物体との接触、等によって発生し得る。上述の通り、センサ座標系（第１座標系、第２座標系）は、各センサに固定されている座標系である。従って、センサの姿勢が基準状態から変化すると、センサ座標系も変化する。つまり、センサ座標系は、センサの軸ずれに応じて変動する変動座標系である。
【００２１】
図２は、一例として、ライダー２０の軸ずれが発生した場合を示している。ライダー２０の軸ずれが発生した場合、第２座標系が基準状態におけるものから変動する。その結果、第２座標系における“見た目の位置”が実際の位置から乖離する。このことは、物体の認識精度の低下を招く。
【００２２】
例えば、図２において、上方構造物３が車両１の高さよりも上方に存在している。そのような上方構造物３としては、標識、看板、高架物、オーバーブリッジ等が例示される。ピッチ方向の軸ずれにより、Ｘ２軸とＺ２軸が基準状態から変動している。この場合、第２座標系では、上方構造物３がＸ２軸方向に存在しているように見える。つまり、実際には車両１の高さよりも上方に存在している上方構造物３が、車両１と同じ高さに存在しているように誤認識される。このような誤認識は、認識結果に基づく車両走行制御の精度の低下を招き、好ましくない。
【００２３】
そこで、本実施の形態は、車両１に搭載されるセンサ（カメラ１０とライダー２０の少なくとも一方）の軸ずれを検出することができる技術を提供する。
【００２４】
まず、図３を参照して、「フュージョン（fusion）処理」について説明する。上述の通り、カメラ１０の視野とライダー２０の視野は、少なくとも部分的に重なっている。カメラ１０とライダー２０のそれぞれを用いて検出される２つの物体が所定の条件を満たす場合、それら２つの物体は同一の物体であると判定される。その場合、２つの物体は、「統合物体ＴＦ」として統合される。
【００２５】
次に、カメラ１０とライダー２０の両方によって検出された統合物体ＴＦの「特徴部分ＣＰ」に着目する。特徴部分ＣＰは、統合物体ＴＦのうち光学的に識別が容易な部分である。例えば、統合物体ＴＦが他車両である場合、特徴部分ＣＰとして、タイヤやリフレクタといった特定部品が例示される。本実施の形態によれば、カメラ撮像情報とライダー計測情報のそれぞれを用いることにより、同じ特徴部分ＣＰの“方向”が算出される。
【００２６】
図４は、カメラ撮像情報に基づく特徴部分ＣＰの方向の算出方法を説明するための概念図である。まず、カメラ撮像情報に基づいて、統合物体ＴＦの特徴部分ＣＰが抽出される。カメラ撮像情報に基づいて抽出される特徴部分ＣＰを、便宜上、「第１特徴部分ＣＰ１」と呼ぶ。第１座標系における第１特徴部分ＣＰ１の方向、すなわち、カメラ１０から見た第１特徴部分ＣＰ１の方向を、以下、「第１方向」と呼ぶ。
【００２７】
図４に示される例において、第１方向は、「第１角度θ１」で表されている。第１座標系の原点と第１特徴部分ＣＰ１の代表位置（例：中心位置）とを結ぶ線を考えたとき、その線とＸ１軸とのなす角度が第１角度θ１である。
【００２８】
図５を参照して、第１角度θ１の算出方法を説明する。図５には、カメラ１０により得られるカメラ撮像情報が概念的に示されている。図５に示される例では、統合物体ＴＦは他車両であり、特徴部分ＣＰはタイヤである。明暗に着目することによって、タイヤが第１特徴部分ＣＰ１として抽出される。中心線ＣＬは、Ｘ１−Ｙ１平面に相当する。第１特徴部分ＣＰ１の高さＶｈとカメラ１０の焦点距離ｆを用いて、第１角度θ１は、次の式（１）で表される。
【００２９】
【数１】
2020020684.tif 000003
【００３０】
図６は、ライダー計測情報に基づく特徴部分ＣＰの方向の算出方法を説明するための概念図である。まず、ライダー計測情報に基づいて、統合物体ＴＦの特徴部分ＣＰが抽出される。ライダー計測情報に基づいて抽出される特徴部分ＣＰを、便宜上、「第２特徴部分ＣＰ２」と呼ぶ。第２特徴部分ＣＰ２の実体は、第１特徴部分ＣＰ１と同じである。
【００３１】
ライダー計測情報から、第２座標系における第２特徴部分ＣＰ２の位置（距離及び方向）が分かる。本実施の形態によれば、第２座標系における第２特徴部分ＣＰ２の位置が、第１座標系における位置に座標変換される。座標変換のためには、第１座標系と第２座標系との関係が必要である。特に、本実施の形態では、軸ずれが発生していない基準状態における第１座標系と第２座標系との関係があらかじめ取得される。そのような基準状態における第１座標系と第２座標系との関係を、以下「基準関係」と呼ぶ。基準関係は既知情報である。
【００３２】
図７は、第２座標系から第１座標系への第２特徴部分ＣＰ２の座標変換を説明するための概念図である。ここでは、簡単のため、基準状態において第１座標系（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ１）と第２座標系（Ｘ２，Ｙ２，Ｚ２）が平行である場合を考える（但し、基準関係はそれに限定されない）。第１座標系における第２座標系の原点の位置、つまり、第１座標系から見た第２座標系のずれ量は、ΔＬ（Ｘ１方向）及びΔｈ（Ｚ１方向）である。また、第２座標系における第２特徴部分ＣＰ２の位置［ＸＣＰ２、ＺＣＰ２］は、ライダー計測情報から分かる。このとき、第１座標系における第２特徴部分ＣＰ２の位置［ＸＣＰ２＊、ＺＣＰ２＊］は、次の式（２）で表される。
【００３３】
【数２】
2020020684.tif 000004
【００３４】
第１座標系における第２特徴部分ＣＰ２の方向、すなわち、カメラ１０から見た第２特徴部分ＣＰ２の方向を、以下、「第２方向」と呼ぶ。図７に示される例において、第２方向は、「第２角度θ２」で表されている。第１座標系の原点と第２特徴部分ＣＰ２の代表位置（例：中心位置）とを結ぶ線を考えたとき、その線とＸ１軸とのなす角度が第２角度θ２である。この第２角度θ２は、次の式（３）で与えられる。
【００３５】
【数３】
2020020684.tif 000005
【００３６】
第１角度θ１と第２角度θ２との間の角度差Δθは、次の式（４）で与えられる。この角度差Δθは、第１方向と第２方向との差に相当する。
【００３７】
【数４】
2020020684.tif 000006
【００３８】
図８は、軸ずれが発生していない基準状態の場合の第１方向と第２方向の関係を示している。第１特徴部分ＣＰ１と第２特徴部分ＣＰ２は、同じ特徴部分ＣＰである。従って、同じ第１座標系で見た場合、第１特徴部分ＣＰ１の方向（第１方向）と第２特徴部分ＣＰ２の方向（第２方向）は一致する。すなわち、第１角度θ１と第２角度θ２は等しくなる（Δθ＝０）。
【００３９】
一方、図９は、ライダー２０の軸ずれが発生した場合の第１方向と第２方向の関係を示している。ライダー２０の軸ずれが発生すると、第２座標系は、基準状態におけるものからずれる。従って、軸ずれ発生後の第２座標系における第２特徴部分ＣＰ２の“見た目の位置”は、図８で示された基準状態の場合とは異なる位置となる。その結果、ライダー計測情報に基づいて算出される第２角度θ２も、図８で示された基準状態の場合とは異なる値となる。すなわち、第２角度θ２は、第１角度θ１と異なる値となる。つまり、第１方向と第２方向が一致しなくなる。
【００４０】
逆に言えば、第１方向と第２方向とを対比することによって、ライダー２０の軸ずれが発生しているか否かを判定することが可能である。この原理は、ライダー２０の軸ずれだけでなく、カメラ１０の軸ずれの判定にも同様に適用可能である。本実施の形態によれば、第１方向と第２方向との差が閾値を超えている場合、カメラ１０とライダー２０の少なくとも一方の軸ずれが発生したと判定される。例えば、上記の式（４）で与えられる角度差Δθが所定の角度閾値と対比される。角度差Δθが角度閾値を超えている場合、カメラ１０とライダー２０の少なくとも一方の軸ずれが発生したと判定される。角度差Δθは、軸ずれ量に相当する。
【００４１】
尚、カメラ１０とライダー２０の設置状況によっては、いずれか一方にだけ軸ずれが発生することも考えられる。例えば、カメラ１０は車両１の室内に設置され、ライダー２０は車両１の外側（例：バンパー）に取り付けられる場合を考える。この場合、車両１と物体との接触によって軸ずれが発生する可能性が高いのはライダー２０である。従って、軸ずれが発生するのはライダー２０であると仮定してもよい。
【００４２】
以上に説明されたように、本実施の形態によれば、カメラ１０とライダー２０の両方によって検出された統合物体ＴＦの特徴部分ＣＰが抽出される。第１特徴部分ＣＰ１は、カメラ撮像情報に基づいて抽出される特徴部分ＣＰである。一方、第２特徴部分ＣＰ２は、ライダー計測情報に基づいて抽出される同じ特徴部分ＣＰである。第１方向は、第１座標系における第１特徴部分ＣＰ１の方向であり、第２方向は、同じ第１座標系における第２特徴部分ＣＰ２の方向である。第１方向と第２方向との差が閾値を超えた場合、カメラ１０とライダー２０の少なくとも一方の軸ずれが発生したと判定される。
【００４３】
本実施の形態によれば、センサの軸ずれを検出するために、一定期間にわたってデータを収集、蓄積する必要はない。従って、センサの軸ずれを素早く検出することが可能である。軸ずれの発生を早期に検出することによって、物体認識精度が低い状態のまま車両走行制御が継続してしまうことを抑制することが可能となる。更に、センサの軸ずれを検出するために、特殊な機器や施設は不要である。車両１の実使用中に、センサの軸ずれを容易且つ素早く検出することが可能である。
【００４４】
以下、本実施の形態に係る軸ずれ検出技術について更に詳しく説明する。
【００４５】
２．軸ずれ検出装置
図１０は、本実施の形態に係る軸ずれ検出装置１００の構成例を示すブロック図である。軸ずれ検出装置１００は、カメラ１０による撮像結果とライダー２０による計測結果に基づいて、カメラ１０とライダー２０の少なくとも一方の軸ずれを検出する。典型的には、軸ずれ検出装置１００は、車両１に搭載される。但し、軸ずれ検出装置１００は、必ずしも車両１に搭載されていなくてもよい。カメラ１０による撮像結果とライダー２０による計測結果を受け取ることができる限り、軸ずれ検出装置１００による処理は実現可能である。
【００４６】
図１０に示されるように、軸ずれ検出装置１００は、プロセッサ１０１と記憶装置１０２を備えている。プロセッサ１０１は、コンピュータプログラムを実行することにより各種処理を行う。記憶装置１０２には、各種情報が格納される。
【００４７】
例えば、プロセッサ１０１は、カメラ１０からカメラ撮像情報Ｄ１０を取得し、カメラ撮像情報Ｄ１０を記憶装置１０２に格納する。カメラ撮像情報Ｄ１０は、カメラ１０による撮像結果を示す画像データであり、カメラ１０によって撮像された車両１の周囲の状況を示す。
【００４８】
また、プロセッサ１０１は、ライダー２０からライダー計測情報Ｄ２０を取得し、ライダー計測情報Ｄ２０を記憶装置１０２に格納する。ライダー計測情報Ｄ２０は、ライダー２０による計測結果を示す情報であり、ライダー２０によって計測される点群の第２センサ座標系における位置を示す。
【００４９】
センサ設置情報Ｄ３０は、基準状態におけるカメラ１０とライダー２０の各々に関する姿勢（ロール、ピッチ、ヨー）及び地面からの高さを示す。センサ設置情報Ｄ３０に基づいて、基準状態における第１座標系、第２座標系、及び第１座標系と第２座標系との関係（基準関係）を把握することができる。センサ設置情報Ｄ３０は、基準状態における第１座標系と第２座標系との関係（基準関係）そのものを示していてもよい。センサ設置情報Ｄ３０は、あらかじめ生成され、記憶装置１０２に格納される。
【００５０】
プロセッサ１０１は、カメラ撮像情報Ｄ１０、ライダー計測情報Ｄ２０、及びセンサ設置情報Ｄ３０に基づいて、軸ずれが発生しているか否かを判定する「軸ずれ判定処理」を行う。以下、本実施の形態に係る軸ずれ判定処理について詳しく説明する。
【００５１】
３．軸ずれ判定処理
図１１は、本実施の形態に係る軸ずれ判定処理に関連する機能構成例を示すブロック図である。軸ずれ検出装置１００（プロセッサ１０１）は、機能ブロックとして、第１物体検出部１１０、第２物体検出部１２０、フュージョン部１３０、第１方向算出部１４０、第２方向算出部１５０、軸ずれ判定部１６０、及び異常対応部１７０を備えている。これら機能ブロックは、プロセッサ１０１が記憶装置１０２に格納されたコンピュータプログラムを実行することにより実現される。
【００５２】
図１２は、本実施の形態に係る軸ずれ判定処理を示すフローチャートである。図１２に示される処理フローは、一定サイクル毎に繰り返し実行される。
【００５３】
３−１．ステップＳ１１０
第１物体検出部１１０は、カメラ撮像情報Ｄ１０に基づいて、車両１の周囲の物体を検出する。カメラ撮像情報Ｄ１０に基づく物体検出は、周知技術である。カメラ撮像情報Ｄ１０に基づいて検出される物体を、便宜上、「第１物体」と呼ぶ。
【００５４】
３−２．ステップＳ１２０
第２物体検出部１２０は、ライダー計測情報Ｄ２０に基づいて、車両１の周囲の物体を検出する。ライダー計測情報Ｄ２０に基づく物体検出は、周知技術である。ライダー計測情報Ｄ２０に基づいて検出される物体を、便宜上、「第２物体」と呼ぶ。
【００５５】
３−３．ステップＳ１３０
フュージョン部１３０は、フュージョン処理を行う（図３参照）。このフュージョン処理も周知技術である。例えば、フュージョン部１３０は、第１物体と第２物体の位置、速度等を対比することによって、第１物体と第２物体が同じ物体であるか否かを判定する。第１物体と第２物体が同じ物体であると判定した場合、フュージョン部１３０は、第１物体と第２物体を統合物体ＴＦとして統合する。
【００５６】
３−４．ステップＳ１４０
第１方向算出部１４０は、第１方向を算出する。まず、第１方向算出部１４０は、カメラ撮像情報Ｄ１０に基づいて、統合物体ＴＦの特徴部分ＣＰを第１特徴部分ＣＰ１として抽出する（図４参照）。
【００５７】
例えば、統合物体ＴＦが他車両である場合を考える。この場合、特徴部分ＣＰとして、タイヤやリフレクタといった特定部品が例示される。第１方向算出部１４０は、カメラ撮像情報Ｄ１０で示される画像の中から、タイヤやリフレクタを抽出する（図５参照）。タイヤは、中心線ＣＬよりも下で、且つ、周囲の領域よりも相対的に暗い部分である。リフレクタは、中心線ＣＬよりも下で、且つ、修理の領域よりも相対的に明るい部分である。リフレクタは赤色であるため、Ｒｅｄ値が相対的に高く、Ｂｌｕｅ／Ｇｒｅｅｎ値が相対的に低い部分を抽出してもよい。
【００５８】
第１特徴部分ＣＰ１を抽出した後、第１方向算出部１４０は、第１座標系における第１特徴部分ＣＰ１の方向を「第１方向」として算出する。例えば、第１方向は、第１角度θ１で表される（図４参照）。第１方向算出部１４０は、カメラ撮像情報Ｄ１０と上記式（１）に基づいて、第１角度θ１を算出することができる。
【００５９】
３−５．ステップＳ１５０
第２方向算出部１５０は、第２方向を算出する。まず、第２方向算出部１５０は、ライダー計測情報Ｄ２０に基づいて、統合物体ＴＦの特徴部分ＣＰを第２特徴部分ＣＰ２として抽出する（図６参照）。第２特徴部分ＣＰ２の実体は、第１特徴部分ＣＰ１と同じである。
【００６０】
例えば、タイヤは、点群の高さの平均値より下に位置し、且つ、反射強度が相対的に低い部分である。また、タイヤは統合物体ＴＦ（他車両）の後端よりも奥に存在するので、その後端からの奥行が大きい点に絞ってもよい。リフレクタは、点群の高さの平均値より下に位置し、且つ、反射強度が相対的に高い部分である。また、リフレクタは統合物体ＴＦの後端付近に存在するので、その後端からの奥行が小さい点に絞ってもよい。
【００６１】
第２特徴部分ＣＰ２を抽出した後、第２方向算出部１５０は、第１座標系における第２特徴部分ＣＰ２の方向を「第２方向」として算出する。具体的には、第２方向算出部１５０は、基準関係を参照して、第２座標系における第２特徴部分ＣＰ２の位置を第１座標系における位置に座標変換する。基準関係は、軸ずれが発生していない基準状態における第１座標系と第２座標系との関係であり、センサ設置情報Ｄ３０から得られる。座標変換後、第２方向算出部１５０は、第１座標系における第２特徴部分ＣＰ２の位置から第２方向を算出する。
【００６２】
例えば、図７で示されたように、第２方向は、第２角度θ２で表される。第２方向算出部１５０は、カメラ撮像情報Ｄ１０、センサ設置情報Ｄ３０、上記式（２）及び（３）に基づいて、第２角度θ２を算出することができる。
【００６３】
３−６．ステップＳ１６０
軸ずれ判定部１６０は、第１方向と第２方向との差を所定の閾値と比較する。例えば、軸ずれ判定部１６０は、上記式（４）で与えられる角度差Δθを所定の角度閾値と比較する。
【００６４】
尚、複数種類の特徴部分ＣＰ（例：タイヤとリフレクタ）が用いられる場合、それぞれの特徴部分ＣＰに関して角度差Δθが算出される。そして、算出された複数の角度差Δθは、重み付け平均により統合される。重みは、例えば、それぞれの特徴部分ＣＰの検出精度に基づいて決定される。検出精度は、各センサの方位分解能、距離分解能、検出アルゴリズムの検出誤差、等に基づいて算出される。
【００６５】
第１方向と第２方向との差が閾値を超えていない場合（ステップＳ１６０；Ｎｏ）、軸ずれ判定部１６０は、センサの軸ずれは発生していないと判定する。この場合、今回のサイクルにおける処理は終了する。
【００６６】
一方、第１方向と第２方向との差が閾値を超えている場合（ステップＳ１６０；Ｙｅｓ）、軸ずれ判定部１６０は、カメラ１０とライダー２０の少なくとも一方の軸ずれが発生したと判定する（ステップＳ１６１）。
【００６７】
３−７．ステップＳ１７０
軸ずれが発生したと判定された場合、異常対応部１７０は、異常対応処理を行ってもよい。例えば、異常対応部１７０は、カメラ１０とライダー２０の少なくとも一方の軸ずれが発生したことを車両１のドライバに通知する。また、異常対応部１７０は、カメラ１０とライダー２０に基づく認識処理を停止してもよい。
【００６８】
このように、本実施の形態によれば、１サイクルの物体検出処理によって、センサの軸ずれを検出することができる。センサの軸ずれを検出するために、一定期間にわたってデータを収集、蓄積する必要はない。従って、センサの軸ずれを素早く検出することが可能である。
【００６９】
４．運転支援制御
本実施の形態に係る軸ずれ検出装置１００は、車両１の運転を支援する「運転支援制御」に適用されてもよい。そのような運転支援制御として、追従走行制御や衝突回避制御が例示される。
【００７０】
追従走行制御は、設定された車間距離を保ちながら先行車両に追従するための制御である。先行車両との車間距離が設定値を下回った場合、車両１を減速させるために、制動装置が自動的に作動する。
【００７１】
衝突回避制御は、進路上の障害物（他車両、自転車、歩行者等）との衝突を回避するための制御である。障害物との衝突の可能性が高いと判断した場合、衝突を回避するために、制動装置及び／又は操舵装置が自動的に作動する。
【００７２】
追従走行制御と衝突回避制御のいずれの場合であっても、車両１の前方の障害物や先行車両を物標として認識する必要がある。但し、図２で説明されたように、ライダー２０の軸ずれが発生すると、上方構造物３が車両１の前方の物標として誤認識される可能性がある。上方構造物３が障害物や先行車両として誤認識されると、不必要な減速が発生する可能性がある。不要な減速（誤減速）は、ドライバに違和感や不安感を感じさせ、また、運転支援制御に対する信頼を低下させる。従って、運転支援制御を行う際には軸ずれが発生しているか否かを判定することが好適である。
【００７３】
図１３は、本実施の形態に係る運転支援システム２００の構成例を示すブロック図である。運転支援システム２００は、車両１に搭載され、車両１の運転を支援する運転支援制御を行う。この運転支援システム２００は、センサ群２１０、走行装置２２０、及び制御装置２３０を備えている。
【００７４】
センサ群２１０は、車両１の周囲の状況を検出する。例えば、センサ群２１０は、カメラ１０、ライダー２０、及びレーダ３０を含んでいる。センサ群２１０による検出結果を示す情報は、制御装置２３０に送られる。
【００７５】
走行装置２２０は、駆動装置、制動装置、及び操舵装置を含んでいる。駆動装置は、駆動力を発生させる動力源である。駆動装置としては、エンジン、電動機、インホイールモータが例示される。制動装置は、制動力を発生させる。操舵装置は、車両１の車輪を転舵する。例えば、操舵装置は、パワーステアリング（EPS: Electric Power Steering）装置を含んでいる。
【００７６】
制御装置２３０は、プロセッサ２４０及び記憶装置２５０を備えるマイクロコンピュータである。制御装置２３０は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）とも呼ばれる。記憶装置２５０には、制御プログラムが格納される。プロセッサ２４０が記憶装置２５０に格納された制御プログラムを実行することにより、制御装置２３０による各種処理が実現される。
【００７７】
例えば、制御装置２３０は、走行装置２２０の動作を制御することによって、車両走行制御を行う。車両走行制御は、駆動制御、制動制御、及び操舵制御を含んでいる。駆動制御は、駆動装置を通して行われる。制動制御は、制動装置を通して行われる。操舵制御は、操舵装置を通して行われる。
【００７８】
また、制御装置２３０は、運転支援制御を行う。より詳細には、制御装置２３０は、センサ群２１０から受け取る検出結果情報に基づいて、車両１の周囲の状況を認識する認識処理を行う。そして、制御装置２３０は、状況認識結果に基づいて上記の車両走行制御を適宜行うことにより、運転支援制御（追従走行制御、衝突回避制御）を行う。
【００７９】
更に、制御装置２３０は、本実施の形態に係る軸ずれ検出装置１００としても機能する。つまり、制御装置２３０は、図１０で示されたプロセッサ１０１及び記憶装置１０２を含んでいる。プロセッサ１０１とプロセッサ２４０は、共通であってもよいし、別々であってもよい。記憶装置１０２と記憶装置２５０は、共通であってもよいし、別々であってもよい。制御装置２３０は、図１２で示された軸ずれ判定処理を行う。
【００８０】
一例として、ライダー２０の軸ずれが発生した場合を考える。ライダー２０の軸ずれが発生していると判定した場合、制御装置２３０は、異常対応処理を行う（ステップＳ１７０）。例えば、制御装置２３０は、ライダー２０の軸ずれが発生したことをドライバに通知する。また、制御装置２３０は、軸ずれが発生したライダー２０を用いることなく、他のセンサを用いて運転支援制御を継続してもよい。つまり、制御装置２３０は、縮退状態で運転支援制御を継続してもよい。
【００８１】
このように、本実施の形態に係る運転支援システム２００は、軸ずれ検出装置１００の機能も有しており、ライダー２０の軸ずれを検出することができる。ライダー２０の軸ずれが検出された場合、運転支援制御においてライダー２０は使用されない。これにより、例えば、図２で説明されたような誤認識が抑制される。その結果、不要な減速の発生が抑制され、ドライバの違和感や不安感が軽減される。このことは、運転支援制御に対する信頼の向上に寄与する。
【符号の説明】
【００８２】
１    車両
１０    カメラ
２０    ライダー
１００    軸ずれ検出装置
１０１    プロセッサ
１０２    記憶装置
１１０    第１物体検出部
１２０    第２物体検出部
１３０    フュージョン部
１４０    第１方向算出部
１５０    第２方向算出部
１６０    軸ずれ判定部
１７０    異常対応部
２００    運転支援システム
２１０    センサ群
２２０    走行装置
２３０    制御装置
２４０    プロセッサ
２５０    記憶装置
Ｄ１０    カメラ撮像情報
Ｄ２０    ライダー計測情報
Ｄ３０    センサ設置情報
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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