(57)【要約】【課題】測距センサで測定する物体までの距離に基づいて抽出される物体の候補点に基づいて、極力少ない処理負荷で物体を検出する技術を提供する。【解決手段】本開示の物体検出装置１０は、複数の測距センサ２が測定結果として少なくとも測定する物体までの距離に基づいて物体の位置を検出し、結果取得部１２と候補点抽出部１４と候補点判定部１８と物体検出部２０とを備えている。結果取得部は、複数の測距センサから測定結果を取得する。候補点抽出部は、結果取得部が取得する測定結果のうち物体までの距離に基づいて、物体の位置を表す候補点を抽出する。候補点判定部は、候補点抽出部が抽出した候補点が物体の実像または虚像のいずれであるかを判定する。物体検出部は、候補点から候補点判定部が虚像と判定した候補点を除去した実像の候補点の位置に基づいて、物体の位置を検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の測距センサ（２）が測定結果として少なくとも測定する物体（１００、１０２、１１０、４１０、４１２）までの距離に基づいて前記物体の位置を検出する物体検出装置（１０、３０）であって、
前記複数の測距センサから前記測定結果を取得するように構成された結果取得部（１２）と、
前記結果算出部が取得する前記測定結果のうち前記物体までの距離に基づいて、前記物体の位置を表す候補点を抽出ように構成された候補点抽出部（１４）と、
前記候補点抽出部が抽出した前記候補点が前記物体の実像または虚像のいずれであるかを判定するように構成された候補点判定部（１８）と、
前記候補点から前記候補点判定部が前記虚像と判定した候補点を除去した前記実像の前記候補点の位置に基づいて、前記物体の位置を検出するように構成された物体検出部（２０）と、
を備える物体検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体検出装置であって、
前記候補点判定部は、前記測距センサの検出範囲（２００）に存在しない前記候補点を前記虚像と判定するように構成されている、
物体検出装置。
【請求項３】
請求項１または２に記載の物体検出装置であって、
前記測距センサは３個以上搭載されており、
３個以上の前記測距センサが検出する前記物体までの距離の交点が表す複数の前記候補点の密集度を算出するように構成されている密集度算出部（１６）を備え、
前記候補点判定部は、前記密集度算出部が算出する前記密集度に基づいて、前記候補点が前記実像であるか前記虚像であるかを判定するように構成されている、
物体検出装置。
【請求項４】
請求項１から３のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
前記測距センサはレーダであり、
前記結果取得部は、前記測定結果として前記物体検出装置に対する前記物体の相対速度を取得するように構成されている、
物体検出装置。
【請求項５】
請求項４に記載の物体検出装置であって、
前記候補点のそれぞれについて、複数の前記測距センサから前記結果取得部が取得する前記相対速度の差を算出するように構成されている速度差算出部（３２）を備え、
前記候補点判定部は、前記速度差算出部が算出する前記相対速度の差が所定値以上の前記候補点を前記虚像であると判定するように構成されている、
物体検出装置。
【請求項６】
請求項４または５に記載の物体検出装置であって、
前記候補点のそれぞれについて、複数の前記測距センサから前記結果取得部が取得する前記相対速度から前記候補点の絶対速度を算出するように構成されている速度算出部（３４）を備え、
前記候補点判定部は、前記速度算出部が算出する前記絶対速度が所定速度以上の前記候補点を前記虚像であると判定するように構成されている、
物体検出装置。
【請求項７】
請求項４から６のいずれか１項に記載の物体検出装置であって、
前記候補点判定部は、前記候補点のそれぞれについて、複数の前記測距センサのそれぞれから前記結果取得部が取得する前記相対速度と、前記相対速度の方向とに基づいて、前記候補点の移動方向を算出するように構成された方向算出部（３６）を備え、
前記移動方向が周囲の前記候補点の前記移動方向と関連性が高い前記候補点を前記実像と判定し、前記移動方向が周囲の前記候補点の前記移動方向と関連性が低い前記候補点を前記虚像と判定するように構成されている、
物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、複数の測距ンサにより物体の位置を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
複数のセンサにより物体の位置を検出する技術として、例えば特許文献１には、３つ以上のセンサのうち２組の異なるセンサの組み合わせのそれぞれにおいて、物体からの電波の到達時間の差を測定し、各組の到達時間差がセンサと物体との距離の差により生じることに基づいて物体の位置を検出する技術が記載されている。
【０００３】
各組のセンサが測定する到達時間の差に基づいて物体の位置を検出する場合、複数の信号が混信したり、センサを有する受信機に雑音が発生したりするために、各組のセンサにより複数の異なる到達時間差が測定されることがある。
【０００４】
そこで、特許文献１に記載の技術では、各組のセンサにより複数の異なる到達時間差が測定されると、基準となるセンサに対し他のセンサが受信した電波信号をそれぞれの到達時間差だけシフトし、シフトした電波信号同士の内積を算出する。正しい到達時間差同士の電波信号であれば、電波信号を到達時間差だけシフトすると、各組のセンサにとって同じ時刻に到達する電波信号になるので、他の到達時間差同士の電波信号同士の内積よりも大きい値になる。
【０００５】
そして、特許文献１に記載の技術では、内積の値が大きく相関の高い組み合わせの電波信号の到達時間差に基づいて、物体の位置を検出しようとしている。
また、物体までの距離を複数の測距センサで測定し、それぞれの測距センサを中心とし、測定した距離を半径とする円の交点を物体の位置として検出することが知られている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１４−４４１６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
しかしながら、発明者の詳細な検討の結果、特許文献１に記載の技術では、相関の高い電波信号の組み合わせを求めるために、各組のセンサが受信する受信信号のすべての組み合わせについて内積を計算する必要があるので、処理負荷が大きいという課題が見出された。
【０００８】
また、物体までの距離を半径とする円の交点を物体の位置を表す候補点として抽出し、抽出した候補点に対して物体の検出処理を行う場合、すべての候補点に対して物体の検出処理を実行すると、検出処理の負荷が大きいという課題が見出された。
【０００９】
本開示の１つの局面は、測距センサで測定する物体までの距離に基づいて抽出される物体の候補点に基づいて、極力少ない処理負荷で物体を検出する技術を提供することが望ましい。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本開示の１つの態様による物体検出装置（１０、３０）は、複数の測距センサ（２）が測定結果として少なくとも測定する物体（１００、１０２、１１０、４１０、４１２）までの距離に基づいて物体の位置を検出し、結果取得部（１２）と、候補点抽出部（１４）と、候補点判定部（１８）と、物体検出部（２０）と、を備えている。
【００１１】
結果取得部は、複数の測距センサから測定結果を取得する。候補点抽出部は、結果取得部が取得する測定結果のうち物体までの距離に基づいて、物体の位置を表す候補点を抽出する。
【００１２】
候補点判定部は、候補点抽出部が抽出した候補点が物体の実像または虚像のいずれであるかを判定する。物体検出部は、候補点から候補点判定部が虚像と判定した候補点を除去した実像の候補点の位置に基づいて、物体の位置を検出する。
【００１３】
このような構成によれば、測距センサで測定した物体までの距離に基づいて物体の候補点を抽出し、候補点から物体の虚像を除去するので、除去した虚像の候補点を物体の位置を検出する処理の対象から除去できる。これにより、虚像の候補点を除去してから実像の候補点の位置に基づいて、極力少ない処理負荷で物体の位置を検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１実施形態の物体検出装置を示すブロック図。
【図２】測定距離に基づく候補点の抽出を示す模式図。
【図３】測定距離に基づく物体の検出過程を示す模式図。
【図４】第２実施形態の物体検出装置を示すブロック図。
【図５】測定距離と相対速度とから物体の速度と移動方向とを算出する過程を示す説明図。
【図６】車両の周囲を示す模式図。
【図７】測定距離に基づいて抽出された候補点を示す模式図。
【図８】物体の検出結果を示す模式図。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、本開示の実施形態を図に基づいて説明する。
［１．第１実施形態］
［１−１．構成］
図１に示す物体検出装置１０は、例えば車両等の移動体に搭載され、移動体の周囲に存在する物体の位置を検出する。物体検出装置１０は、複数のミリ波レーダ２から、ミリ波レーダ２と物体との距離情報を取得する。尚、図１では、３個以上のミリ波レーダ２が車両に搭載されている。
【００１６】
物体検出装置１０は、ＣＰＵと、ＲＡＭ、ＲＯＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリと、入出力インターフェースと、を備えるマイクロコンピュータを中心に構成されている。以下、半導体メモリを単にメモリとも言う。物体検出装置１０は１つのマイクロコンピュータを搭載してもよいし、複数のマイクロコンピュータを搭載してもよい。
【００１７】
物体検出装置１０の各種機能は、ＣＰＵが非遷移的実体的記録媒体に記憶されているプログラムを実行することにより実現される。この例では、メモリが、プログラムを格納した非遷移的実体的記録媒体に該当する。このプログラムをＣＰＵが実行することで、プログラムに対応する方法が実行される。
【００１８】
物体検出装置１０は、ＣＰＵがプログラムを実行することで実現される機能の構成として、結果取得部１２と候補点抽出部１４と密集度算出部１６と候補点判定部１８と物体検出部２０とを備えている。
【００１９】
物体検出装置１０を構成するこれらの要素を実現する手法はソフトウェアに限るものではなく、その一部または全部の要素について、一つあるいは複数のハードウェアを用いて実現してもよい。例えば、上記機能がハードウェアである電子回路によって実現される場合、その電子回路は多数の論理回路を含むデジタル回路、またはアナログ回路、あるいはこれらの組合せによって実現してもよい。
【００２０】
結果取得部１２は、ミリ波レーダ２から、物体までの距離と物体の相対速度とを測定結果として取得する。図２に示すように、候補点抽出部１４は、ミリ波レーダ２を中心とし、結果取得部１２がミリ波レーダ２から取得する物体までの距離を半径とする円の交点を、物体を表す候補点として抽出する。
【００２１】
図２において、実線の円は、各ミリ波レーダ２を中心とし、物体１００までの距離を半径とする円である。点線の円は、各ミリ波レーダ２を中心とし、物体１０２までの距離を半径とする円である。物体１００、１０２は四角で表され、候補点は黒点で表されている。
【００２２】
候補点の中には、実際の物体１００、１０２とは異なる、物体１００、１０２の虚像を表す１点鎖線で囲まれた候補点３００、３０２が抽出される。
密集度算出部１６は、候補点の位置の分散等に基づいて、候補点の密集度を算出する。候補点判定部１８は、ミリ波レーダ２の検出範囲２００と、密集度算出部１６が算出する候補点の密集度とに基づいて、候補点が実像であるか虚像であるかを判定する。各ミリ波レーダ２の検出範囲は、例えば、ミリ波レーダ２の搭載位置と搭載角度とに基づいて設定される。
【００２３】
物体検出部２０は、候補点から、候補点判定部１８が虚像であると判定した候補点を除いた実像の候補点の位置に基づいて、物体の位置を検出する。
［１−２．物体検出処理］
以下、物体検出装置１０が候補点から物体を検出する処理について説明する。
【００２４】
図３の中段に示すように、候補点判定部１８は、ミリ波レーダ２の検出範囲２００の外側に存在する候補点３００を虚像であると判定し、図３の上段に示す候補点から除去する。
次に、図３の下段に示すように、候補点判定部１８は、他の候補点から離れており、周囲に他の候補点が存在する度合いを示す密集度の低い候補点３０２を虚像であると判定し、図３の中段に示す候補点から除去する。図３の下段において、実線で囲まれた黒点が示す候補点３０４が、虚像を除去された実像の候補点である。
【００２５】
物体検出部２０は、実像を表す候補点３０４の位置の重心、あるいは候補点３０４の距離に基づく最小２乗法、あるいはｋ−ｍｅａｎｓ法等のクラスタリングアルゴリズムを用いる検出処理により、実際の物体１００、１０２の位置を検出する。
【００２６】
［１−３．効果］
以上説明した第１実施形態では、ミリ波レーダ２を中心とし、ミリ波レーダ２が検出する物体までの距離を半径とする円の交点を、物体を表す候補点として抽出する。そして、ミリ波レーダ２の検出範囲２００内に存在しない候補点３００、ならびに検出範囲２００内に存在するが周囲に存在する候補点の密集度が低い候補点３０２を、虚像であると判定して候補点から除去した。
【００２７】
これにより、候補点抽出部１４により円の交点として抽出されたすべての候補点に対してではなく、すべての候補点から虚像を除去された実像の候補点３０４に対して検出処理を行い、物体１００、１０２の位置を検出できる。したがって、物体を検出するための処理負荷を低減し、物体を検出するための処理時間を低減できる。
【００２８】
上記第１実施形態では、ミリ波レーダ２が測距センサに対応する。
［２．第２実施形態］
［２−１．第１実施形態との相違点］
第２実施形態の基本的な構成は第１実施形態と同様であるため、相違点について以下に説明する。尚、第１実施形態と同じ符号は、同一の構成を示すものであって、先行する説明を参照する。
【００２９】
図４に示す物体検出装置３０は、結果取得部１２と候補点抽出部１４と密集度算出部１６と候補点判定部１８と物体検出部２０とに加え、速度差算出部３２と速度算出部３４と方向算出部３６とを備えている点で、第１実施形態の物体検出装置１０と異なっている。
【００３０】
速度差算出部３２は、候補点のそれぞれについて、複数のミリ波レーダ２から結果取得部１２が取得する相対速度の差を算出する。相対速度の差は、例えば最大と最小の相対速度の差である。
【００３１】
速度算出部３４は、候補点のそれぞれについて、複数のミリ波レーダ２から結果取得部１２が取得する相対速度に基づいて、候補点が表す物体の絶対速度を算出する。速度算出部３４が物体の絶対速度を算出する例を図５に示す。
【００３２】
図５では、２個のミリ波レーダ２のそれぞれが、点Ａで表される物体１１０の相対速度Ｖｂと物体１１０までの距離Ｒ１、物体１１０の相対速度Ｖｃと物体１１０までの距離Ｒ２を検出する。ミリ波レーダ２が検出する物体１１０の相対速度Ｖｂ、Ｖｃは、車両に対する物体１１０の相対速度Ｖをベクトル分解したときの物体１１０と各ミリ波レーダ２とを結ぶ方向の成分として検出される。
【００３３】
２個のミリ波レーダ２が車両に搭載されている位置は既知である。物体１１０の位置は、２個のミリ波レーダ２から取得される距離を半径とし、２個のミリ波レーダ２の位置を中心とした円の交点で表される。図５において、２個のミリ波レーダ２の検出範囲外の虚像の候補点は除去されている。
【００３４】
速度算出部３４は、物体１１０が一定時間（Ｔ）経過後に点Ａとミリ波レーダ２のそれぞれとを結ぶ直線上で、相対速度Ｖｂ、Ｖｃで移動した場合の座標の点をＢ、Ｃとする。また、実際の相対速度Ｖで物体１１０が一定時間（Ｔ）経過後に点Ａから移動した場合の座標をＰとする。
【００３５】
∠ＰＢＡ、∠ＰＣＡは直角であるから、線分ＡＰは三角形ＡＢＣの外接円１２０の直径である。したがって、∠ＢＡＣをαとすると、正弦定理から次式（１）が成立する。
ＡＰ＝Ｖ×Ｔ＝ＢＣ／ｓｉｎα      ・・・（１）
式（１）において、Ｔ、ＢおよびＣの座標、αは既知であるから、速度算出部３４は、式（１）から物体１００の車両に対する実際の相対速度Ｖを算出できる。速度算出部３４は、物体１１０の相対速度Ｖと車両の車速とに基づいて、物体１１０の実際の移動速度である絶対速度を算出する。
【００３６】
図５では、速度算出部３４は、２個のミリ波レーダ２の測定結果から物体１１０の相対速度Ｖを算出した。速度算出部３４は、ミリ波レーダ２が３個以上であっても、例えば、２個のミリ波レーダ２の組み合わせから算出される相対速度の平均を物体１１０の相対速度として算出する。
【００３７】
方向算出部３６は、候補点のそれぞれについて、複数のミリ波レーダ２から結果取得部１２が取得する相対速度と、相対速度の方向とに基づいて、候補点の移動方向を算出する。方向算出部３６が候補点の移動方向を算出する例を図５に基づいて説明する。
【００３８】
図５において、∠ＡＢＣをβ、∠ＢＣＡをγ、点Ａのベクトルをａ、点Ｂのベクトルをｂ、点Ｃのベクトルをｃ、外接円１２０の中心Ｏのベクトルをｏとすると、余弦定理およびヘロンの公式から、次式（２）が成立する。
【００３９】
ｏ＝（ａ×ｓｉｎ２α＋ｂ×ｓｉｎ２β＋ｃ×ｓｉｎ２γ）
／（ｓｉｎ２α＋ｓｉｎ２β＋ｓｉｎ２γ）        ・・・（２）
式（２）において、α、β、γ、ａ、ｂ、ｃは既知であるから、方向算出部３６は、式（２）からベクトルｏを算出できる。
【００４０】
そして、車幅方向に対する物体１１０の移動方向は、車幅方向に対してベクトル（ｏ−ａ）が形成する図５に示されている角度φで表される。そこで、方向算出部３６は、ベクトルｏの座標を（ｏｘ、ｏｙ）、ベクトルａの座標を（ａｘ、ａｙ）として、角度φを次式（３）から算出する。
φ＝ａｒｃｔａｎ（（ｏｙ−ａｙ）／（ｏｘ−ａｘ））      ・・・（３）
【００４１】
図５では、方向算出部３６は、２個のミリ波レーダ２の測定結果から物体１１０の移動方向を算出した。方向算出部３６は、ミリ波レーダ２が３個以上であっても、例えば、２個のミリ波レーダ２の組み合わせから算出される移動方向の平均を物体１１０の移動方向として算出する。
【００４２】
［２−２．物体検出処理］
図６に示すように、路側にガードレール４１０が設置されている道路を車両４００が走行する場合に、物体検出装置３０がガードレール４１０を検出する処理について以下に説明する。
【００４３】
第２実施形態では、車両４００の前方および左右側方に、合計８個のミリ波レーダ２が搭載されているものとする。ミリ波レーダ２は、ガードレール４１０の支柱４１２を物体として検出する。
【００４４】
図７において、矢印の根本である矢印の始点が、ミリ波レーダ２が測定する測定距離に基づいて抽出された物体の候補点を表している。尚、図７は、候補点判定部１８により、ミリ波レーダ２の検出範囲内に存在しない虚像の候補点が除去された状態を示している。
【００４５】
矢印の長さは、移動速度の速さを表している。前述したように、物体の実際の移動速度は、速度算出部３４により算出される。矢印の向きは、物体の実際の移動方向を表している。前述したように、物体の移動方向は、方向算出部３６により算出される。
【００４６】
候補点判定部１８は、他の候補点から離れており、周囲に他の候補点が存在する密集度の低い１点鎖線で囲まれた候補点３０２を、虚像であると判定し候補点から除去する。
候補点判定部１８は、候補点のそれぞれについて、速度差算出部３２が算出する相対速度の差が所定値以上の場合、虚像であると判定する。
【００４７】
相対速度の差と比較する所定値には、例えば、ミリ波レーダ２の搭載位置の違いとミリ波レーダ２の測定誤差とにより生じる相対速度の差の最大値が設定される。実像であれば、候補点において、複数のミリ波レーダ２が検出する相対速度の速度差は所定値未満のはずである。
候補点判定部１８は、実際の移動速度が道路を移動している物体として考えられる所定速度以上である場合、該当する候補点を虚像であると判定する。
【００４８】
候補点判定部１８は、２点鎖線で囲まれた候補点３１０を、相対速度の差が所定値以上であるか、あるいは移動速度が所定速度以上であるとして、候補点から除去する。
候補点判定部１８は、移動方向が周囲の候補点の移動方向と関連性の低い、点線で囲まれた候補点３２０を虚像であるとして、候補点から除去する。移動方向が周囲の候補点の移動方向と関連性の低い候補点は、例えば、移動方向が周囲の候補点の移動方向とは逆方向の候補点である。
【００４９】
候補点判定部１８により虚像を除去された、実線で囲まれた黒丸で示す候補点３３０を図８に示す。物体検出部２０は、黒丸で示された候補点３３０に対して第１実施形態で説明した検出処理を行い、ガードレール４１０の支柱４１２の位置を検出する。
第２実施形態のガードレール４１０、支柱４１２は物体に対応する。
【００５０】
［２−３．効果］
以上説明した第２実施形態では、第１実施形態の効果に加え、以下の効果を得ることができる。
【００５１】
密集度算出部１６に加え、速度差算出部３２と速度算出部３４と方向算出部３６のそれぞれが算出する情報に基づいて、候補点判定部１８は、どの候補点が虚像であるかをより高精度に判定できる。これにより、物体の位置の検出精度が向上する。
【００５２】
［３．他の実施形態］
以上、本開示の実施形態について説明したが、本開示は上記実施形態に限定されることなく、種々変形して実施することができる。
【００５３】
（１）上記実施形態では、物体までの距離を測定する測距センサとしてミリ波レーダ２を使用した。ミリ波以外にも、探査波を照射して物体までの距離を測定する測距センサであれば、ソナー等を使用してもよい。
【００５４】
（２）上記実施形態では、物体検出装置が搭載される移動体として車両以外に、自転車、車椅子、ロボット等の移動体に物体検出装置を搭載してもよい。
（３）物体検出装置は移動体に限らず、静止物体等の固定位置に設置されてもよい。
【００５５】
（４）上記実施形態における一つの構成要素が有する複数の機能を複数の構成要素によって実現したり、一つの構成要素が有する一つの機能を複数の構成要素によって実現したりしてもよい。また、複数の構成要素が有する複数の機能を一つの構成要素によって実現したり、複数の構成要素によって実現される一つの機能を一つの構成要素によって実現したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。尚、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本開示の実施形態である。
【００５６】
（５）上述した物体検出装置１０、３０の他、当該物体検出装置１０、３０を構成要素とするシステム、当該物体検出装置１０、３０としてコンピュータを機能させるための物体検出プログラム、この物体検出プログラムを記録した記録媒体、物体検出方法など、種々の形態で本開示を実現することもできる。
【符号の説明】
【００５７】
２：ミリ波レーダ（測距センサ）、１０、３０：物体検出装置、１２：結果取得部、１４：候補点抽出部、１６：密集度算出部、１８：候補点判定部、２０：物体検出部、３２：速度差算出部、３４：速度算出部、３６：方向算出部、１００、１０２、１１０：物体、２００：検出範囲、３００、３０２、３１０、３２０：候補点（虚像）、３０４、３３０：候補点（実像）、４００：車両、４１０：ガードレール（物体）、４１２：支柱（物体）
【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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