(57)【要約】【課題】クラスタリング処理の処理負荷の増加および応答性の低下を抑制する。【解決手段】物体認識装置１０は、物体認識装置の周囲に存在する物体ＯＢ１、ＯＢ２の点群を取得する点群取得部２２と、取得された点群のうち各点間の距離が予め定められた距離閾値以下である点群を統合して、複数のクラスタＣ１、Ｃｎ−１、Ｃｎ、Ｃｘ、Ｃｙ、Ｃｚを作成するクラスタ作成部２３と、各クラスタを構成する構成点の特徴量を算出し、算出された特徴量が近似するクラスタ同士を結合するクラスタ結合部２４と、を備える。【選択図】図２
2020198006.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
物体認識装置（１０）であって、
前記物体認識装置の周囲に存在する物体（ＯＢ１、ＯＢ２）の点群を取得する点群取得部（２２）と、
取得された前記点群のうち各点間の距離が予め定められた距離閾値以下である点群を統合して、複数のクラスタ（Ｃ１、Ｃｎ−１、Ｃｎ、Ｃｘ、Ｃｙ、Ｃｚ）を作成するクラスタ作成部（２３）と、
各前記クラスタを構成する構成点の特徴量を算出し、算出された特徴量が近似するクラスタ同士を結合するクラスタ結合部（２４）と、
を備える、物体認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載の物体認識装置であって、
前記特徴量は、各前記構成点の座標値に対する主成分分析により得られる値である、
物体認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ結合部は、
各前記クラスタのうち一のクラスタを基準クラスタ（Ｃｋ）とし、該基準クラスタに対する主成分分析により得られる第１基準主成分軸（ＡＸｋ１）、第２基準主成分軸（ＡＸｋ２）、および第３基準主成分軸（ＡＸｋ３）を算出し、
前記基準クラスタと、前記基準クラスタと結合する対象のクラスタである対象クラスタと、を仮に結合した仮結合クラスタ（Ｃｃｎ）に対する主成分分析により得られる第１仮結合主成分軸（ＡＸｃｎ１）、第２仮結合主成分軸（ＡＸｃｎ２）、および第３仮結合主成分軸（ＡＸｃｎ３）を算出し、
前記特徴量は、各前記基準主成分軸の傾きと、各前記仮結合主成分軸の傾きとが近い主成分軸同士をペアにしたときの、前記基準主成分軸における分散と前記仮結合主成分軸における分散との変化量である、
物体認識装置。
【請求項４】
請求項２に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ結合部は、
各前記クラスタのうち一のクラスタを基準クラスタ（Ｃｋ）とし、該基準クラスタに対する主成分分析により得られる第１基準主成分軸（ＡＸｋ１）、第２基準主成分軸（ＡＸｋ２）、および第３基準主成分軸（ＡＸｋ３）における分散をそれぞれ算出し、
前記基準クラスタと、前記基準クラスタと結合する対象のクラスタである対象クラスタ（Ｃｍ）と、を仮に結合した仮結合クラスタ（Ｃｃｎ）の各前記基準主成分軸における分散をそれぞれ算出し、
前記特徴量は、前記基準クラスタの各前記分散と、前記仮結合クラスタの各前記分散との変化量である、
物体認識装置。
【請求項５】
請求項３または請求項４に記載の物体認識装置であって、
前記基準クラスタは、一のクラスタと、他の一のクラスタと、のうち、前記構成点の数がより多いクラスタ、または、クラスタの面積とクラスタの体積とのうちのいずれか一方がより大きなクラスタ、または、クラスタの一辺の長さがより長いクラスタである、
物体認識装置。
【請求項６】
請求項３から請求項５までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記特徴量は、前記分散の比である、
物体認識装置。
【請求項７】
請求項３から請求項６までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記基準クラスタは、各前記クラスタのうち、一のクラスタと、他の一のクラスタと、のうち、前記構成点の数がより多いクラスタ、または、クラスタの面積とクラスタの体積とのうちのいずれか一方がより大きなクラスタであり、
前記クラスタ結合部は、
前記基準クラスタの構成点であって、前記対象クラスタから予め定められた距離内に存在する構成点を抽出し、
抽出された前記構成点からなる抽出クラスタの前記特徴量と、前記一のクラスタと前記他の一のクラスタとのうち前記基準クラスタとは異なるクラスタの前記特徴量とを用いて、前記一のクラスタと、前記他の一のクラスタとを結合するか否かを判定する、
物体認識装置。
【請求項８】
請求項３から請求項７までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記特徴量は、前記第３基準主成分軸と、前記対象クラスタに対する主成分分析により得られる第３主成分軸との間の角度（θ２）である、
物体認識装置。
【請求項９】
請求項８に記載の物体認識装置であって、
前記特徴量は、第３主成分軸における座標値の最大値と最小値との差である、
物体認識装置。
【請求項１０】
請求項１から請求項９までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ結合部は、クラスタ間の距離が予め定められた距離以下である場合にのみ、クラスタの結合処理を実行する、
物体認識装置。
【請求項１１】
請求項１から請求項１０までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ結合部は、
各前記クラスタのうち、前記構成点の数が最も多いクラスタ、または、クラスタの面積とクラスタの体積とのうちのいずれか一方が最も大きなクラスタを基点とし、該基点のクラスタから予め定められた方向に、前記構成点の数が多い順、または、前記面積と前記体積とのうちのいずれか一方が大きな順に各前記クラスタを並び替え、
前記基点のクラスタと結合する対象のクラスタを、前記予め定められた方向に沿って選択する、
物体認識装置。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ結合部は、各前記クラスタのうち、前記構成点の数が予め定められた構成点数閾値以上であるクラスタ、または、前記クラスタの面積と体積とのうちのいずれか一方が予め定められた大きさ閾値以上であるクラスタのみを対象にクラスタの結合処理を実行する、
物体認識装置。
【請求項１３】
請求項１２に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ結合部は、各前記クラスタのうち、前記構成点の数が前記予め定められた構成点数閾値以上であるクラスタ、または、前記クラスタの面積と体積とのうちのいずれか一方が前記予め定められた大きさ閾値以上であるクラスタの前記結合処理を実行した後、前記結合処理を実行していない残りのクラスタの前記結合処理を実行する、
物体認識装置。
【請求項１４】
請求項１２または請求項１３に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ結合部は、前記物体認識装置の分解能と、前記物体認識装置から前記物体までの距離と、前記物体認識装置の周囲の環境と、のうちの少なくとも一つを用いて、前記予め定められた構成点数閾値と、前記予め定められた大きさ閾値とを変化させる、
物体認識装置。
【請求項１５】
請求項１から請求項１４までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ作成部は、前記物体認識装置の分解能と、前記物体認識装置から前記物体までの距離と、前記物体認識装置の周囲の環境と、のうちの少なくとも一つを用いて、前記予め定められた距離閾値を変化させる、
物体認識装置。
【請求項１６】
請求項１から請求項１５までのいずれか一項に記載の物体認識装置であって、
前記クラスタ作成部は、作成する予定のクラスタの大きさが予め定められた大きさよりも大きくなる場合、新たにクラスタを作成する、
物体認識装置。
【請求項１７】
物体認識方法であって、
物体認識装置（１０）の周囲に存在する物体（ＯＢ１、ＯＢ２）の点群を取得し、
取得された前記点群のうち各点間の距離が予め定められた距離閾値以下である点群を統合して、複数のクラスタ（Ｃ１、Ｃｎ−１、Ｃｎ、Ｃｘ、Ｃｙ、Ｃｚ）を作成し、
各前記クラスタを構成する構成点の特徴量を算出し、算出された特徴量が近似するクラスタ同士を結合する、
物体認識方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、物体を認識する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、クラスタを作成する際の閾値を動的に変化させてクラスタの候補を複数作成し、作成されたクラスタの候補と、過去に作成されたクラスタとを比較して、形状が最も近い組合せとなるクラスタを一つの物体として認識する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２２８２５９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に記載の技術は、閾値を動的に変化させて多数回クラスタを作成するので、処理負荷が増加するおそれがある。また、過去に作成されたクラスタの履歴が必要なので、履歴を得るまでに時間を要し、応答性が低下するおそれがある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示は、以下の形態として実現することが可能である。
【０００６】
本開示の一実施形態によれば、物体認識装置（１０）が提供される。この物体認識装置は、前記物体認識装置の周囲に存在する物体（ＯＢ１、ＯＢ２）の点群を取得する点群取得部（２２）と、取得された前記点群のうち各点間の距離が予め定められた距離閾値以下である点群を統合して、複数のクラスタ（Ｃ１、Ｃｎ−１、Ｃｎ、Ｃｘ、Ｃｙ、Ｃｚ）を作成するクラスタ作成部（２３）と、各前記クラスタを構成する構成点の特徴量を算出し、算出された特徴量が近似するクラスタ同士を結合するクラスタ結合部（２４）と、を備える。
【０００７】
この形態の物体認識装置によれば、周囲に存在する物体の点群を取得し、取得された点群のうち各点間の距離が予め定められた距離閾値以下である点群を統合して、複数のクラスタを作成し、各クラスタを構成する構成点の特徴量を算出し、算出された特徴量が近似するクラスタ同士を結合するので、複数のクラスタを多数回作成する構成に比べて、処理負荷を低減できる。また、過去に作成されたクラスタの履歴を要しないので、応答性の低下を抑制できる。
【０００８】
本開示は、種々の形態で実現することも可能である。例えば、測距装置、測距方法、物体認識方法、これらの装置や方法を実現するためのコンピュータプログラム、かかるコンピュータプログラムを記憶した記憶媒体等の形態で実現することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】本開示の一実施形態としての物体認識装置を搭載した車両と照射光の照射範囲を示す説明図である。
【図２】物体認識装置の概略構成を示すブロック図である。
【図３】物体認識処理が実行される場面の一例を模式的に示す説明図である。
【図４】物体認識処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図５】クラスタ作成処理の概要を説明するための説明図である。
【図６】クラスタ作成処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図７】距離閾値を説明するための説明図である。
【図８】作成されたクラスタの一例を模式的に示す説明図である。
【図９】クラスタ結合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１０】クラスタ結合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１１】基準主軸および仮結合主軸の一例を模式的に示す説明図である。
【図１２】基準主軸および仮結合主軸の他の例を模式的に示す説明図である。
【図１３】第３基準主軸と第３仮結合主軸との間の角度を模式的に示す説明図である。
【図１４】第２実施形態におけるクラスタ結合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１５】第２実施形態におけるクラスタ結合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１６】第３実施形態におけるクラスタ結合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【図１７】第３実施形態におけるクラスタ結合処理の処理手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
Ａ．第１実施形態：
Ａ１．装置構成：
図１に示すように本実施形態の物体認識装置１０は、車両１００に搭載され、車両１００の前方の周囲に存在する物体、例えば、他の車両や歩行者や建物等までの距離を測定し、測定された距離に基づいて物体を認識する。本実施形態では、物体認識装置１０は、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）により構成されている。物体認識装置１０は、照射光Ｌｚを照射して、物体からの反射光を受光する。図１では、照射光Ｌｚの射出中心位置を原点とし、車両１００の前後方向をＹ軸とし、原点を通り車両１００の幅方向をＸ軸とし、原点を通り鉛直方向をＺ軸として表している。なお、車両１００の前方を＋Ｙ方向、車両１００の後方を−Ｙ方向とし、車両１００の右方向を＋Ｘ方向、車両１００の左方向を−Ｘ方向とし、鉛直上方を＋Ｚ方向、鉛直下方を−Ｚ方向とする。照射光Ｌｚは、Ｘ−Ｙ平面と平行な方向の一次元走査により照射される。図１の実線の太い矢印で示すように、照射光Ｌｚは、車両１００の前方方向に向かって左から右側に走査しながら、細い実線の各マス目に照射される。照射光Ｌｚは、物体認識装置１０の分解能θ１に応じた角度で照射される。分解能θ１とは、レーザの照射軸がＹ−Ｚ平面においてＹ軸となす角度を意味する。
【００１１】
物体認識装置１０は、照射光Ｌｚを照射してから反射光を受光するまでの時間、すなわち、光の飛行時間ＴＯＦ（Time of Flight）を特定し、飛行時間ＴＯＦを物体までの距離として算出することによって、物体を測距点群として検出する。測距点とは、物体認識装置１０が測距可能な範囲において、反射光によって特定される物体の少なくとも一部が存在し得る位置を示す点を意味し、例えば、物体の代表点に相当する。また、測距点群とは、所定期間における測距点の集合を意味し、物体の測距点の３次元座標により表される。物体認識装置１０は、検出された測距点群に対してクラスタリングを行って、測距点群を複数のクラスタに分類することにより、物体を認識する。
【００１２】
図２に示すように、物体認識装置１０は、ＣＰＵ２０と、メモリ３０と、入出力インターフェース１１とを備える。ＣＰＵ２０、メモリ３０、および入出力インターフェース１１は、バス１５を介して双方向に通信可能に接続されている。メモリ３０は、ＲＯＭ、ＲＡＭ、およびＥＥＰＲＯＭを含む。入出力インターフェース１１には、発光制御部４１および受光制御部５１がそれぞれ制御信号線を介して接続されている。発光制御部４１に対しては発光制御信号が送信され、受光制御部５１からは受光制御信号が受信される。
【００１３】
発光制御部４１は、入出力インターフェース１１を介して制御部２１から入力される発光制御信号に応じたタイミングで照射光Ｌｚを照射するよう発光素子４２を駆動する。発光素子４２は、例えば、赤外レーザダイオードであり、照射光Ｌｚとして赤外レーザ光を出射する。発光素子４２は１つでもよく複数であってもよく、発光素子４２がＺ軸方向に複数設けられている場合は、例えば、Ｚ軸方向への走査を省略できる。
【００１４】
受光制御部５１は、受光素子５２に入射された入射光量または入射光強度を受光制御信号として出力する。受光素子５２は、平板状の光センサに複数の画素が縦横方向に配列された構成を有し、例えば、ＳＰＡＤ（Single Photon Avalanche Diode）、その他のフォトダイオードにより構成される。受光制御部５１は、受光素子５２に入射された入射光量または入射光強度に応じて発生する電流を電圧に変換し、例えば、輝度値や明度を示す画素値を受光制御信号として制御部２１へ出力する。
【００１５】
ＣＰＵ２０は、メモリ３０に記憶されたプログラムを展開して実行することにより、制御部２１と、点群取得部２２と、クラスタ作成部２３と、クラスタ結合部２４と、物体認識部２５として機能する。
【００１６】
制御部２１は、物体認識装置１０全体の動作を制御する。本実施形態では、制御部２１は、後述の物体認識処理を実行する。
【００１７】
点群取得部２２は、入出力インターフェース１１を介して受光制御部５１から入力される受光制御信号を用いて、測距点群を取得する。具体的には、点群取得部２２は、受光制御信号により示される画素値から測距点の位置を検出することにより、測距点群を取得する。測距点群は、３次元座標として取得される。なお、測距点群は、３次元座標に代えて、２次元座標で表されてもよい。また、点群取得部２２は、物体認識装置１０とは異なる外部装置を介して測距点群を取得してもよい。
【００１８】
クラスタ作成部２３は、取得された測距点群に対してクラスタリングを行うことにより、互いに近接する複数の測距点を統合して１つのグループ（クラスタ）を作成する。具体的には、クラスタ作成部２３は、取得された測距点群について、３次元空間における各測距点間の距離を求め、かかる距離が予め定められた距離閾値以下である測距点（群）、すなわち、近い位置にある測距点同士をまとめて同一のクラスタに集約することにより、測距点群を複数のクラスタに分類する。なお、距離閾値は、予め実験等により算出されて、メモリ３０に格納されている。
【００１９】
クラスタ結合部２４は、クラスタを構成する構成点、すなわち、クラスタに含まれる測距点群の分布を示す特徴量に基づき、クラスタを結合する。本実施形態では、特徴量として、構成点の各座標値に対して主成分分析を行うことによって得られる主成分軸における分散値を用いる。具体的には、クラスタ結合部２４は、一のクラスタにおいて、構成点の位置を示す座標値を主成分分析して３つの主成分軸を求め、各主成分軸における分散値を算出する。また、クラスタ結合部２４は、当該一のクラスタと、他の一のクラスタとを仮に結合させた場合に得られるクラスタ（後述の仮結合クラスタ）において、同様に、各主成分軸における分散値を算出する。そして、クラスタ結合部２４は、一のクラスタにおける各分散値と、仮結合クラスタにおける各分散値との変化量が所定の閾値以下である場合、両クラスタの特徴量が近似しているとして、これら２つのクラスタを結合して１つのクラスタにまとめる。なお、主成分分析は、図１に示すＸＹ平面の２次元解析により行われてもよい。
【００２０】
物体認識部２５は、結合後のクラスタを用いて、物体を認識する。
【００２１】
Ａ２．物体認識処理：
本実施形態では、図３に示す走行シーンにおいて物体認識処理が実行されているとして、物体認識処理の処理手順を説明する。図３に示すように、車両１００は、道路Ｌｎを前方方向ＦＤに走行している。道路Ｌｎには、道路Ｌｎと平行な壁ＯＢ１が設置された歩道ＲＳが設けられており、壁ＯＢ１沿いに歩行者ＯＢ２が前方方向ＦＤに歩いている。物体認識装置１０では、後述の物体認識処理が実行されており、車両１００の前方方向ＦＤに存在する壁ＯＢ１や、歩行者ＯＢ２等の物体が認識され得る。
【００２２】
図４に示す物体認識処理は、車両１００全体を制御する上位のＥＣＵからイグニッションスイッチがオフからオンに切り替わったことを示す信号が物体認識装置１０に入力されると、開始される。物体認識処理は、イグニッションスイッチがオンからオフに切り替えられるまでの間、繰り返し実行される。点群取得部２２は、測距点群を取得する（ステップＳ１０５）。クラスタ作成部２３は、取得された測距点群に対してクラスタリングを行って、クラスタを作成する（ステップＳ１１０）。クラスタ結合部２４は、作成された各クラスタの特徴量にしたがってクラスタの結合可否を判定し、クラスタを結合する（ステップＳ１１５）。物体認識部２５は、結合後のクラスタに基づき物体を認識する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０の実行後、物体認識処理は終了し、所定のインターバルが経過した後、ステップＳ１０５が実行される。なお、所定のインターバルは、例えば、１００ミリ秒から２００ミリ秒の範囲の任意の時間としてもよい。
【００２３】
このような物体認識処理を実現するために、クラスタ作成部２３により実行されるクラスタ作成処理、およびクラスタ結合部２４により実行されるクラスタ結合処理の具体的な処理内容を順次説明する。
【００２４】
Ａ３．クラスタ作成処理：
図５を用いて、クラスタ作成処理の概要を説明する。図５には、点群取得部２２により取得された測距点群の一部の測距点Ｐ１〜Ｐ７を模式的に示している。クラスタ作成処理では、或る測距点を基準とし、当該測距点と他の各測距点との距離をそれぞれ算出し、距離が近い場合に当該測距点と他の測距点とを一つのグループ（クラスタ）にまとめる。
【００２５】
図５に示す例において、まず、点Ｐ１を基準点とし、点Ｐ１と、各点Ｐ２、点Ｐ３、点Ｐ４、点Ｐ５、点Ｐ６、点Ｐ７および点Ｐ８との距離ｒ１、距離ｒ２、距離ｒ３、距離ｒ４、距離ｒ５、距離ｒ６および距離ｒ７がそれぞれ算出される。次に、算出された距離ｒ１、距離ｒ２、距離ｒ３、距離ｒ４、距離ｒ５、距離ｒ６および距離ｒ７が距離閾値以下となる点同士が一つのクラスタとして作成される。図５に示す例では、破線で囲んで示すように、点Ｐ１と点Ｐ２と点Ｐ８とが同じクラスタに属するようにクラスタが作成される。これに対して、点Ｐ１との距離が距離閾値以上である点は、それぞれ別のクラスタに属するようにクラスタが作成される。図５に示す例では、二点鎖線で囲んで示すように、点Ｐ３、点Ｐ４、点Ｐ５、点Ｐ６および点Ｐ７は、点Ｐ１、点Ｐ２および点Ｐ８が属するクラスタとは別のクラスタに属するようにクラスタが作成される。クラスタの作成処理では、取得された全ての測距点が順次基準点とされる。例えば、点Ｐ２が基準点となる場合には、点Ｐ２と、点Ｐ３、点Ｐ４、点Ｐ５、点Ｐ６、点Ｐ７および点Ｐ８との距離がそれぞれ算出され、算出された距離に基づいてクラスタの作成が行なわれる。以下、クラスタ作成処理の詳細な処理手順を説明する。
【００２６】
図６に示すように、クラスタ作成部２３は、現在の処理対象の測距点を示すインデックス値ｉおよびｊに「１」を設定する（ステップＳ２０５、Ｓ２１０）。なお、以降の説明では、処理対象の測距点を点Ｐｉ、点Ｐｊと呼ぶ。クラスタ作成部２３は、点Ｐｉと点Ｐｊとが異なる測距点であるか否かを判定する（ステップＳ２１５）。
【００２７】
点Ｐｉと点Ｐｊとが異なる測距点であると判定された場合（ステップＳ２１５：ＹＥＳ）、クラスタ作成部２３は、点Ｐｉと点Ｐｊとの間の距離を算出し（ステップＳ２２０）、算出された２点間の距離が予め定められた距離閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ２２５）。具体的には、図７に示すように、点Ｐｉの３次元座標値（Ｘ座標値、Ｙ座標値、Ｚ座標値）がＸ１、Ｙ１およびＺ１であり、点Ｐｊの３次元座標値（Ｘ座標値、Ｙ座標値、Ｚ座標値）がＸ２、Ｙ２およびＺ２であるとして説明する。なお、図７に示す角度θ１は、物体認識装置１０の分解能である。
【００２８】
クラスタ結合部２４は、各座標値の差を算出する。具体的には、クラスタ結合部２４は、各ＸＹＺ座標値から２点間の距離を算出し、算出された各距離がいずれも予め定められた閾値Ｔｈ１以下であるか否かを判定する。本実施形態において、「予め定められた距離閾値Ｔｈ１」は、物体認識装置１０から点Ｐｉまでの距離Ｄｓ１と、物体認識装置１０から点Ｐｊまでの距離Ｄｓ２とのうち、より大きな距離（図７に示す例では距離Ｄｓ２）と、分解能θ１とを乗じた値の２倍の値に設定されている。なお、距離閾値は、距離Ｄｓ１と距離Ｄｓ２とのうちのより大きな距離と分解能θ１とを乗じた値としてもよい。また、距離Ｄｓ１と距離Ｄｓ２とのうちのより大きな距離に乗じる値として、雨や霧などの天候、外乱光の強さ等の車両１００の周囲の環境に応じた任意の値を採用してもよい。また、車両１００の周囲の環境によって点群の取得精度が低下している場合には、距離閾値を通常時に比べて大きく設定してもよい。なお、上述のステップＳ２２０において、２点間の距離は、図１に示すＸＹ平面の２次元座標値（Ｘ座標値、Ｙ座標値）を用いて算出されてもよい。
【００２９】
点Ｐｉおよび点Ｐｊ間の距離が距離閾値Ｔｈ１以下であると判定された場合（ステップＳ２２５：ＹＥＳ）、クラスタ作成部２３は、点Ｐｉがクラスタに属するか否かを判定する（ステップＳ２３０）。具体的には、クラスタ作成部２３は、既に作成済みのクラスタが存在する場合には、作成済みのクラスタを順に探索し、点Ｐｉが含まれるクラスタの有無を判定する。なお、クラスタ作成処理が初回に実行される場合を除いては、ステップＳ２３０の実行時に少なくとも１つのクラスタが作成されている。
【００３０】
点Ｐｉがクラスタに属さないと判定された場合（ステップＳ２３０：ＮＯ）、クラスタ作成部２３は、クラスタを新たに作成し（ステップＳ２３５）、作成されたクラスタに点Ｐｉおよび点Ｐｊを追加する（ステップＳ２４０）。これに対して、点Ｐｉがクラスタに属すると判定された場合（ステップＳ２３０：ＹＥＳ）、クラスタ作成部２３は、点Ｐｉが属するクラスタに点Ｐｊを追加する（ステップＳ２４５）。このとき、点Ｐｉが属するクラスタに点Ｐｊを追加することによってクラスタの大きさが予め定められた大きさよりも大きくなる場合には、クラスタ作成部２３は、クラスタを新たに作成し、作成されたクラスタに点Ｐｊを追加してもよい。「予め定められた大きさ」とは、トラック等の大きな物体と認識され得る物体よりも大きな大きさを意味し、例えば、クラスタの一辺の長さが１０メートル以上の大きさとしてもよい。
【００３１】
上述のステップＳ２４０の実行後、または、上述のステップＳ２４５の実行後、または、上述のステップＳ２２５において点Ｐｉおよび点Ｐｊ間の距離が距離閾値Ｔｈ１以下でないと判定された場合（ステップＳ２２５：ＮＯ）、または、上述のステップＳ２１５において点Ｐｉと点Ｐｊとが異なる測距点でないと判定された場合（ステップＳ２１５：ＮＯ）、クラスタ作成部２３は、インデックス値ｊが構成点数に達したか否かを判定する（ステップＳ２５０）。インデックス値ｊが構成点数に達していない場合（ステップＳ２５０：ＮＯ）、クラスタ作成部２３は、インデックス値ｊに「１」を加算し（ステップＳ２６０）、上述のステップＳ２１５を実行する。他方、インデックス値ｊが構成点数に達している場合には（ステップＳ２５０：ＹＥＳ）、インデックス値ｉが構成点数に達しているか否かを判定する（ステップＳ２５５）。インデックス値ｉが構成点数に達していない場合（ステップＳ２５５：ＮＯ）、クラスタ作成部２３は、インデックス値ｉに「１」を加算し（ステップＳ２６５）、上述のステップＳ２１０を実行する。他方、インデックス値ｉが構成点数に達している場合には（ステップＳ２５５：ＹＥＳ）、クラスタ作成処理は終了する。
【００３２】
図８には、図３に示す走行シーンにおいて取得され得る壁ＯＢ１および歩行者ＯＢ２の測距点群の一部と、上述のクラスタ作成処理を実行することによって作成されるクラスタとを模式的に示している。図８において、測距点群をハッチング付きの丸で示し、クラスタを実線で示している。図８に示す例では、壁ＯＢ１の測距点群は、複数のクラスタＣ１、Ｃｎ−１、ＣｎおよびＣｘに分類され、歩行者ＯＢ２の測距点群は、右足部分に相当するクラスタＣｙと、右足部分を除く身体の部位に相当するクラスタＣｚとに分類されるとしている。なお、図示の便宜上、歩行者ＯＢ２の測距点群の図示を省略し、クラスタＣｙおよびＣｚにハッチングを付している。壁ＯＢ１のクラスタＣ１〜ＣｎおよびＣｘは、壁ＯＢ１の長手方向において、前方方向ＦＤに向かうにしたがって、すなわち、物体認識装置１０から離れるにしたがって、バラバラに分散されるとともにクラスタ間の距離が離れている。具体的には、物体認識装置１０に近い側（図８の左側）では、測距点間の距離が小さいために、測距点がある程度まとまったクラスタＣ１が作成され、物体認識装置１０から遠い側（図８の右側）では、測距点間の距離が大きくなるために、より少ない構成点数のクラスタが作成される。
【００３３】
Ａ４．クラスタ結合処理：
クラスタ結合処理では、概括的には以下の処理が行われる。
（１）作成された各クラスタを順に基準のクラスタとして固定し、基準のクラスタと他のクラスタとを結合させるか否かを判定する。なお、以降の説明において、基準のクラスタを基準クラスタと呼び、結合対象となる他のクラスタを対象クラスタと呼ぶ。
（２）結合の可否の判定においては、クラスタにおける構成点（測距点群）の分布を示す特徴量として、クラスタに対する主成分分析によって得られる主成分軸の分散値を用いる。
（３）同じ物体のクラスタであれば、クラスタを結合させた場合の分散の変化が少ないことから、基準クラスタの特徴量と、両クラスタを結合させたクラスタの特徴量とが近い値である場合には、基準クラスタと対象クラスタとを結合する。
以下、詳細に説明する。
【００３４】
図９に示すように、クラスタ結合部２４は、基準クラスタを示すインデックス値ｋ、および対象クラスタを示すインデックス値ｍにそれぞれ「１」を設定する（ステップＳ３０５、Ｓ３１０）。なお、以降の説明では、基準クラスタをクラスタＣｋ、対象クラスタをクラスタＣｍと表す。クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとが異なるクラスタであるか否かを判定する（ステップＳ３１５）。具体的には、クラスタ結合部２４は、インデックス値ｋとインデックス値ｍとが一致するか否かを判定する。
【００３５】
基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとが異なるクラスタであると判定された場合（ステップＳ３１５：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋを主成分分析し（ステップＳ３２０）、各主成分軸における分散を算出する（ステップＳ３２５）。具体的には、クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋにおける構成点の各座標値（Ｘ座標、Ｙ座標およびＺ座標）に対する主成分分析を行い、主成分分析により得られる第１、第２および第３の主成分軸における分散値をそれぞれ算出する。第１主成分軸は、クラスタＣｋにおいて分散が最も大きい固有ベクトルである。第２主成分軸は、第１主成分軸に直交し、クラスタＣｋにおいて分散が２番目に大きい固有ベクトルである。第３主成分軸は、第１主成分軸および第２主成分軸の双方に直交し、クラスタＣｋにおいて分散が３番目に大きい固有ベクトルである。以降の説明では、基準クラスタＣｋの各主成分軸を基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３と呼ぶ。
【００３６】
クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとを仮結合した仮結合クラスタＣｃｎを主成分分析し（ステップＳ３３０）、図１０に示すように、各主成分軸における分散を算出する（ステップＳ３３５）。具体的には、クラスタ結合部２４は、まず、クラスタＣｋとクラスタＣｍとを結合して一つのクラスタ（以下、「仮結合クラスタ」と呼ぶ）Ｃｃｎを作成する。次に、クラスタ結合部２４は、作成された仮結合クラスタＣｃｎの構成点、すなわち、基準クラスタＣｋの構成点と対象クラスタＣｍの構成点との各座標値に対する主成分分析を行う。そして、クラスタ結合部２４は、主成分分析により得られる第１、第２および第３の主成分軸における分散値をそれぞれ算出する。なお、以降の説明では、仮結合クラスタＣｃｎの各主成分軸を仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３と呼ぶ。
【００３７】
図１１では、歩行者ＯＢ２を構成するクラスタＣｙおよびＣｚ（図８）が結合されたクラスタを基準クラスタＣｋとし、壁ＯＢ１の一部を構成するクラスタＣｘ（図８）を対象クラスタＣｍとした場合において、基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３と、クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとを仮結合した仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３とをそれぞれ例示している。図１１に示すように、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとがそれぞれ異なる物体を構成している場合、仮結合前と仮結合後とでは、構成点の分布（ばらつき）が大きくなる。
【００３８】
図１２では、歩行者ＯＢ２の一部（上半身および左足）を構成するクラスタＣｚ（図８）を基準クラスタＣｋとし、歩行者ＯＢ２の他の一部（右足）を構成するクラスタＣｙ（図８）を対象クラスタＣｍとした場合において、基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３と、クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとを仮結合した仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３とをそれぞれ例示している。図１２に示すように、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとがいずれも同じ物体を構成している場合には、仮結合前と仮結合後とでは、構成点の分布（ばらつき）が小さくなる。
【００３９】
クラスタ結合部２４は、各基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３と、仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３とで傾きが近い主成分軸同士をペアリングする（ステップＳ３４０）。具体的には、クラスタ結合部２４は、各主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２、ＡＸｋ３、ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３の傾きを算出し、基準クラスタＣｋの３つの主成分軸の傾きと、仮結合クラスタＣｃｎの３つの主成分軸の傾きとを対比して、傾きが近い主成分軸同士をペアにする。例えば、図１１に示す例では、第１基準主成分軸ＡＸｋ１の傾きは、第２仮結合主成分軸ＡＸｃｎ２および第３仮結合主成分軸ＡＸｃｎ３に比べて、第１仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１の傾きと近似するため、第１基準主成分軸ＡＸｋ１と第１仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１とがペアになる。同様に、第２基準主成分軸ＡＸｋ２と第２仮結合主成分軸ＡＸｃｎ２とが、第３基準主成分軸ＡＸｋ３と第３仮結合主成分軸ＡＸｃｎ３とが、それぞれペアになる。
【００４０】
クラスタ結合部２４は、各ペアにおける分散比を算出する（ステップＳ３４５）。具体的には、クラスタ結合部２４は、ペアごとに、基準主成分軸の分散の仮結合主成分軸の分散に対する変化率を分散比として算出する。クラスタ結合部２４は、算出された分散比が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３５０）。具体的には、クラスタ結合部２４は、上述のステップＳ３４５において算出された各ペアの分散比がいずれも閾値以下であるか否かを判定する。
【００４１】
算出された分散比が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ３５０：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋの第３主成分軸（第３基準主成分軸）ＡＸｋ３と対象クラスタＣｍの第３主成分軸ＡＸｍ３との間の角度が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３５５）。具体的には、図１３に示すように、クラスタＣｋおよびＣｍが１つの連続した壁ＯＢ３を構成する一部のクラスタである場合、基準クラスタＣｋの第３主成分軸（第３基準主成分軸）ＡＸｋ３と対象クラスタＣｍの第３主成分軸ＡＸｍ３との間の角度θ２は、面の法線に相当するため、所定の閾値よりも小さくなる。このため、２つのクラスタＣｋおよびＣｍの第３主成分軸ＡＸｋ３およびＡＸｍ３の間の角度を判定することにより、本来は同じ１つの物体（壁ＯＢ３）を構成するクラスタ同士であるにもかかわらず、誤って別の物体を構成するクラスタであると認識されることを抑制できる。
【００４２】
上述のステップＳ３５５において基準クラスタＣｋの第３主成分軸ＡＸｋ３と対象クラスタＣｍの第３主成分軸ＡＸｍ３との間の角度が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３５５：ＹＥＳ）、または、上述のステップＳ３５０において分散比が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３５０：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとを結合する（ステップＳ３６０）。
【００４３】
ステップＳ３６０の実行後、または、上述のステップＳ３５５において基準クラスタＣｋの第３主成分軸ＡＸｋ３と対象クラスタＣｍの第３主成分軸ＡＸｍ３との間の角度が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ３５５：ＮＯ）、または、上述のステップＳ３１５において基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとが異なるクラスタでないと判定された場合（ステップＳ３１５：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、対象クラスタを示すインデックス値ｍがクラスタ数に達しているか否かを判定する（ステップＳ３６５）。インデックス値ｍがクラスタ数に達していない場合（ステップＳ３６５：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、インデックス値ｍに「１」を加算し（ステップＳ３８０）、上述のステップＳ３１５に戻る。他方、インデックス値ｍがクラスタ数に達している場合には（ステップＳ３６５：ＹＥＳ）、基準クラスタを示すインデックス値ｋがクラスタ数に達しているか否かを判定する（ステップＳ３７０）。
【００４４】
インデックス値ｋがクラスタ数に達していない場合（ステップＳ３７０：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、インデックス値ｋに「１」を加算し（ステップＳ３７５）、上述のステップＳ３１０に戻る。他方、インデックス値ｋがクラスタ数に達している場合（ステップＳ３７０：ＹＥＳ）には、クラスタ結合処理は終了する。
【００４５】
以上の構成を有する第１実施形態の物体認識装置１０によれば、物体認識装置１０の周囲に存在する物体ＯＢ１、ＯＢ２の点群を取得し、取得された点群のうち各点間の距離が予め定められた距離閾値Ｔｈ１以下である点群を統合して、複数のクラスタＣ１、Ｃｎ−１、Ｃｎ、Ｃｘ、Ｃｙ、Ｃｚを作成し、各クラスタを構成する構成点の特徴量を算出し、算出された特徴量が近似するクラスタ同士を結合するので、複数のクラスタを多数回作成する構成に比べて、物体認識処理に要する負荷を低減できる。また、過去に作成されたクラスタの履歴を要しないので、応答性の低下を抑制できる。
【００４６】
加えて、特徴量は、各構成点の座標値に対する主成分分析により得られる値であるので、各クラスタにおける構成点の分布を容易に算出できる。また、クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋに対する主成分分析により得られる基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３を算出し、仮結合クラスタＣｃｎに対する主成分分析により得られる仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３を算出し、特徴量は、各基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３の傾きと、各仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３の傾きとが近い主成分軸同士をペアにしたときの、基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３における分散と仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３における分散との変化量であるので、基準クラスタと仮結合クラスタとの分散の変化量を精度よく算出できる。
【００４７】
また、特徴量は、基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３における分散と、仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３における分散との比であるので、結合前のクラスタと結合後のクラスタとにおける構成点の分布の変化を容易に検出できる。加えて、特徴量は、基準第３主成分軸ＡＸｋ３と、対象クラスタＣｍに対する主成分分析により得られる第３主成分軸ＡＸｍ３との間の角度θ２であるので、基準クラスタＣｋおよび対象クラスタＣｍが壁や曲面等の面で構成される物体の一部であることを容易に検出できる。この結果、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとを結合できるので、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとが別の物体として認識されることを抑制できる。
【００４８】
加えて、クラスタ作成部２３は、物体認識装置１０の分解能θ１と、物体認識装置１０から測距点Ｐｊまでの距離Ｄｓ２とを用いて、距離閾値Ｔｈ１の値を変化させるので、測距点の検出誤差が生じた場合であっても、クラスタを精度よく作成できる。また、クラスタ作成部２３は、作成する予定のクラスタの大きさが予め定められた大きさよりも大きくなる場合に新たにクラスタを作成するので、クラスタの大きさを予め定められた大きさ以下にそろえることができる。この結果、各クラスタの特徴量を精度よく算出できるので、クラスタの誤結合の発生を抑制できる。
【００４９】
Ｂ．第２実施形態：
Ｂ１．装置構成：
第２実施形態における物体認識装置１０は、図２に示す第１実施形態における物体認識装置１０と同様であるので、その詳細な説明は省略する。
【００５０】
Ｂ２．物体認識処理：
第２実施形態における物体認識処理は、クラスタ結合処理の手順において第１実施形態におけるクラスタ結合処理と異なり、他の処理手順は第１実施形態と同じである。
【００５１】
第２実施形態のクラスタ結合処理は、結合可否の判定の対象となる２つのクラスタのうち、一のクラスタＣｋと、他の一のクラスタＣｍとのうち構成点数の大きなクラスタを基準クラスタとし、結合可否の判定に用いる特徴量として、仮結合クラスタＣｃｎの仮結合主成分軸における分散に代えて、仮結合クラスタＣｃｎの基準クラスタの主成分軸における分散を用いる。以下、詳細に説明する。
【００５２】
図１４および図１５に示す第２実施形態のクラスタ結合処理は、ステップＳ３２０に代えてステップＳ３２０ａを実行する点と、ステップＳ３２５に代えてステップＳ３２５ａを実行する点と、ステップＳ３３０を省略する点と、ステップＳ３３５に代えてステップＳ３３５ａを実行する点と、ステップＳ３４０を省略する点と、ステップＳ３４５に代えてステップＳ３４５ａを実行する点と、ステップＳ３５０に代えてステップＳ３５０ａを実行する点と、ステップＳ３６０に代えてステップＳ３６０ａを実行する点とにおいて、図９および図１０に示す第１実施形態のクラスタ結合処理と異なる。第２実施形態のクラスタ結合処理におけるその他の手順は、第１実施形態のクラスタ結合処理と同じであるので、同一の手順には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００５３】
図１４に示すように、クラスタＣｋとクラスタＣｍとが異なるクラスタであると判定されると（ステップＳ３１５：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋとクラスタＣｍとのうち、構成点数が多いクラスタＣｔを主成分分析し（ステップＳ３２０ａ）、各主成分軸における分散を算出する（ステップＳ３２５ａ）。具体的には、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋの構成点数と、クラスタＣｍの構成点数とをそれぞれ算出し、構成点数がより多いクラスタを基準クラスタＣｔとして特定する。次に、クラスタ結合部２４は、特定された基準クラスタＣｔにおける構成点の各座標値に対する主成分分析を行い、主成分分析により得られる第１、第２および第３の主成分軸における分散値をそれぞれ算出する。なお、以降の説明では、基準クラスタＣｔの各主成分軸を基準主成分軸ＡＸｔ１、ＡＸｔ２およびＡＸｔ３と呼ぶ。
【００５４】
図１５に示すように、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋとクラスタＣｍとを仮結合した仮結合クラスタＣｃｎの、基準クラスタＣｔの各基準主成分軸ＡＸｔ１、ＡＸｔ２およびＡＸｔ３における分散を算出する（ステップＳ３３５ａ）。具体的には、クラスタ結合部２４は、仮結合クラスタＣｃｎに対して基準主成分軸ＡＸｔ１、ＡＸｔ２およびＡＸｔ３を適用し、基準主成分軸ＡＸｔ１、ＡＸｔ２およびＡＸｔ３における分散をそれぞれ求める。すなわち、クラスタ結合部２４は、仮結合クラスタＣｃｎに対しては主成分分析を行わず、基準クラスタＣｔと仮結合クラスタＣｃｎとにおいて、いずれも基準主成分軸ＡＸｔ１、ＡＸｔ２およびＡＸｔ３を用いて分散値を算出する。
【００５５】
本実施形態において、仮結合クラスタＣｃｎの分散を基準主成分軸ＡＸｔ１、ＡＸｔ２およびＡＸｔ３を用いて算出するのは、以下の理由による。すなわち、クラスタＣｋとクラスタＣｍとが異なる物体である場合、２つのクラスタＣｋおよびＣｍの結合前と結合後とでは、主成分軸が大きく変化する。このため、クラスタＣｋおよびＣｍを結合させる前の主成分軸に固定して分散を算出すると、分散比はより大きくなるので、結合前と結合後とにおける分散の変化をより精度よく検出できる。この結果、クラスタＣｋとクラスタＣｍとを容易に分離できることになる。
【００５６】
クラスタ結合部２４は、分散比を算出する（ステップＳ３４５ａ）。具体的には、クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｔの分散の仮結合クラスタＣｃｎの分散に対する変化率を、分散比として算出する。より具体的には、クラスタ結合部２４は、第１基準主成分軸ＡＸｔ１について、基準クラスタＣｔの第１基準主成分軸ＡＸｔ１における分散の、仮結合クラスタＣｃｎの第１基準主成分軸ＡＸｔ１における分散に対する変化率を算出する。同様に、クラスタ結合部２４は、第２基準主成分軸ＡＸｔ２について、基準クラスタＣｔの第２基準主成分軸ＡＸｔ２における分散の、仮結合クラスタＣｃｎの第２基準主成分軸ＡＸｔ２における分散に対する変化率を算出し、第３基準主成分軸ＡＸｔ３について、基準クラスタＣｔの第３基準主成分軸ＡＸｔ３における分散の、仮結合クラスタＣｃｎの第３基準主成分軸ＡＸｔ３における分散に対する変化率を算出する。
【００５７】
クラスタ結合部２４は、分散比の最大値が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３５０ａ）。具体的には、クラスタ結合部２４は、上述のステップＳ３４５ａにおいて算出された３つの分散比のうち最大値を求め、かかる最大値と閾値とを対比する。閾値は、上述の第１実施形態のステップＳ３５０の閾値と同じ値が設定されていてもよいし、他の任意の値が設定されていてもよい。
【００５８】
分散比の最大値が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３５０ａ：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋとクラスタＣｍとを結合する（ステップＳ３６０ａ）。ステップＳ３６０ａの実行後、上述のステップＳ３６５が実行される。他方、上述のステップＳ３５０ａにおいて分散比の最大値が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ３５０ａ：ＮＯ）、上述のステップＳ３５５が実行される。
【００５９】
以上の構成を有する第２実施形態の物体認識装置１０によれば、クラスタ結合部２４は、一のクラスタを基準クラスタＣｋとし、該基準クラスタＣｋに対する主成分分析により得られる第１基準主成分軸ＡＸｋ１、第２基準主成分軸ＡＸｋ２、および第３基準主成分軸ＡＸｋ３における分散をそれぞれ算出し、基準クラスタＣｋと、基準クラスタＣｋと結合する対象の対象クラスタＣｍと、を仮に結合した仮結合クラスタＣｃｎの各基準主成分軸ＡＸｋ１、ＡＸｋ２およびＡＸｋ３における分散をそれぞれ算出する。また、特徴量は、基準クラスタＣｋの各分散と、仮結合クラスタＣｃｎの各分散との変化量である。したがって、主成分軸を仮結合前の基準主成分軸ＡＸｔ１、ＡＸｔ２およびＡＸｔ３に固定して、基準クラスタＣｋの分散および仮結合クラスタＣｃｎの分散をそれぞれ算出することによって、仮結合前のクラスタと仮結合後のクラスタとにおける分散の変化をより精度よく検出できる。この結果、基準クラスタＣｋと対象クラスタＣｍとの結合可否を容易に判定できる。
【００６０】
また、基準クラスタＣｋは、一のクラスタと、他の一のクラスタと、のうち、構成点の数がより多いクラスタなので、構成点の数が少ない方のクラスタを基準クラスタＣｋに設定する構成に比べて、クラスタの結合可否の判定に要する処理負荷を低減できる。
【００６１】
Ｃ．第３実施形態：
Ｃ１．装置構成：
第３実施形態における物体認識装置１０は、図２に示す第１実施形態における物体認識装置１０と同様であるので、その詳細な説明は省略する。
【００６２】
Ｃ２．物体認識処理：
第３実施形態における物体認識処理は、クラスタ結合処理の手順において第１実施形態におけるクラスタ結合処理と異なり、他の処理手順は第１実施形態と同じである。
【００６３】
第３実施形態のクラスタ結合処理は、作成された複数のクラスタを構成点数が多い順に並び替えて、構成点数が所定数以上となる比較的大きなクラスタ同士を先に結合させ、その後、構成点数が所定数よりも少ない比較的小さなクラスタを、先に結合されたクラスタに結合させる。小さなクラスタを介して大きなクラスタ同士が結合されることを抑制するためである。以下、詳細に説明する。
【００６４】
図１６および図１７に示す第３実施形態のクラスタ結合処理は、ステップＳ３０１、ステップＳ３０３、ステップＳ３１６、ステップＳ３１７、ステップＳ３１８、ステップＳ３１９、ステップＳ３５１、ステップＳ３８５、およびステップＳ３９０を追加して実行する点と、ステップＳ３１５に代えてステップＳ３１５ａを実行する点と、ステップＳ３２０に代えてステップＳ３２０ｂを実行する点と、ステップＳ３２５に代えてステップＳ３２５ｂを実行する点と、ステップＳ３３０に代えてステップＳ３３０ａを実行する点と、ステップＳ３４０に代えてステップＳ３４０ａを実行する点と、ステップＳ３６０に代えてステップＳ３６０ａを実行する点とにおいて、図９および図１０に示す第１実施形態のクラスタ結合処理と異なる。第３実施形態のクラスタ結合処理におけるその他の手順は、第１実施形態のクラスタ結合処理と同じであるので、同一の手順には同一の符号を付し、その詳細な説明は省略する。
【００６５】
図１６に示すように、クラスタ結合処理が開始されると、クラスタ結合部２４は、構成点数が最大のクラスタを基点として構成点数の多い順にクラスタを並び替える（ステップＳ３０１）。具体的には、クラスタ結合部２４は、作成された各クラスタの構成点数を算出し、算出された構成点数が多い順にクラスタのインデックス値を振り直す。すなわち、クラスタ結合部２４は、構成点数が最も多いクラスタのインデックス値を「１」に設定し、構成点数が少なくなるにしたがってインデックス値が増加するように、各クラスタのインデックス値を設定する。次に、構成点数が最も多いクラスタを基点として、かかる基点から予め定められた方向にインデックス値の順に各クラスタを並び替える。したがって、本実施形態では、結合の対象となるクラスタが、予め定められた方向に沿って順に選択される。上述の「予め定められた方向」は、時計回りの方向に設定されている。なお、予め定められた方向は、時計回りに限らず、他の任意の方向に設定されていてもよい。
【００６６】
クラスタ結合部２４は、フラグＬｏｏｐの値を「１」に設定する（ステップＳ３０３）。後述するように、フラグＬｏｏｐが「１」である場合、比較的大きなクラスタを対象に結合可否が判定され、フラグＬｏｏｐが「２」である場合には、比較的小さなクラスタを対象に結合可否が判定される。
【００６７】
上述のステップＳ３０５およびステップＳ３１０の実行後、クラスタ結合部２４は、或る一のクラスタＣｋと他の一のクラスタＣｍとが異なるクラスタであり、かつ、クラスタＣｋとクラスタＣｍとの距離が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３１５ａ）。具体的には、クラスタ結合部２４は、まず、インデックス値ｋおよびｍの値が一致するか否かを判定する。次に、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋとクラスタＣｍとの間の距離を算出し、算出された距離が閾値以下であるか否かを判定する。「クラスタＣｋとクラスタＣｍとの間の距離」とは、互いのクラスタに対する最近傍の点の間の距離を意味する。なお、クラスタＣｋとクラスタＣｍとの間の距離は、クラスタＣｋおよびクラスタＣｍの各重心位置との間の距離としてもよい。
【００６８】
クラスタＣｋとクラスタＣｍとが異なるクラスタであり、かつ、クラスタＣｋとクラスタＣｍとの距離が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３１５ａ：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋの構成点数とクラスタＣｍの構成点数とがいずれも予め定められた構成点数閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ３１６）。本実施形態において、「予め定められた構成点数閾値」は、１０点を意味する。なお、構成点数閾値は、１０点に代えて、５点としてもよいし、他の任意の点数としてもよい。また、物体認識装置１０からの距離に応じて、構成点数閾値を変化させてもよい。この場合、例えば、物体認識装置１０からの距離が長くなるにしたがって、構成点数が少なくなるように閾値を設定してもよい。また、物体認識装置１０からの距離に代えて、天候、外乱光の強さといった車両１００の周囲の環境や、分解能θ１に応じて、構成点数閾値を変化させてもよい。また、物体認識装置１０からの距離と、車両１００の周囲の環境と、分解能θ１とに応じて、構成点数閾値を変化させてもよい。
【００６９】
クラスタＣｋの構成点数とクラスタＣｍの構成点数とがいずれも構成点数閾値以上であると判定された場合（ステップＳ３１６：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、フラグＬｏｏｐの値が「１」であるか否かを判定する（ステップＳ３１８）。他方、クラスタＣｋの構成点数とクラスタＣｍの構成点数とのうちのいずれか一方が構成点数閾値より小さいと判定された場合（ステップＳ３１６：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、フラグＬｏｏｐの値が「２」であるか否かを判定する（ステップＳ３１７）。
【００７０】
上述のステップＳ３１７においてフラグＬｏｏｐの値が「２」であると判定された場合（ステップＳ３１７：ＹＥＳ）、または、上述のステップＳ３１８においてフラグＬｏｏｐの値が「１」であると判定された場合（ステップＳ３１８：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋとクラスタＣｍとのうち、構成点数の多いクラスタを基準クラスタとし、一部の範囲の構成点を抽出する（ステップＳ３１９）。具体的には、クラスタ結合部２４は、各クラスタＣｋおよびＣｍの構成点数を比較し、構成点数がより多いクラスタを基準クラスタに設定する。次に、クラスタ結合部２４は、基準クラスタにおける予め定められた範囲内の構成点を抽出する。
【００７１】
本実施形態において、基準クラスタから一部の範囲の構成点を抽出するのは、比較している２つのクラスタＣｋおよびＣｍの分散比を精度よく算出するためである。すなわち、比較している２つのクラスタＣｋおよびＣｍの構成点数の差が大きい場合、構成点数が多いクラスタの分散値と構成点数が少ないクラスタの分散値との乖離が大きくなり、分散比を算出する際、構成点数が少ないクラスタの分散値が分散比に寄与しないおそれがある。このため、本実施形態では、基準クラスタから一部の範囲の構成点を抽出することによって、分散比を精度よく算出できる。この結果、クラスタが過剰に結合されることを抑制できる。ステップＳ３１９において、「予め定められた範囲」とは、クラスタＣｋおよびＣｍのうち基準クラスタではない他方のクラスタ（以下、「対象クラスタ」と呼ぶ）の重心位置を中心とする所定の半径の円によって囲まれる領域を意味する。なお、予め定められた範囲は、各クラスタＣｋおよびＣｍの構成点数に応じて他の任意の範囲が設定されていてもよい。
【００７２】
クラスタ結合部２４は、抽出された点群により構成されるクラスタ（以下、「抽出クラスタ」と呼ぶ）Ｃｐを主成分分析し（ステップＳ３２０ｂ）、抽出クラスタＣｐの各主成分軸における分散を算出する（ステップＳ３２５ｂ）。ステップＳ３２０ｂおよびステップＳ３２５ｂの処理手順は、上述のステップＳ３２０およびステップＳ３２５と同じであるので、詳細な説明は省略する。なお、以降の説明では、抽出クラスタＣｐの各主成分軸を抽出主成分軸ＡＸｐ１、ＡＸｐ２およびＡＸｐ３と呼ぶ。
【００７３】
クラスタ結合部２４は、抽出クラスタＣｐと対象クラスタとを仮結合した仮結合クラスタＣｃｎを主成分分析し（ステップＳ３３０ａ）、各主成分軸における分散を算出する（ステップＳ３３５）。ステップＳ３３０ａの処理手順は、上述のステップＳ３３０と同じであるので、詳細な説明は省略する。
【００７４】
上述のステップＳ３３５が実行されると、クラスタ結合部２４は、各抽出主成分軸ＡＸｐ１、ＡＸｐ２およびＡＸｐ３と、仮結合主成分軸ＡＸｃｎ１、ＡＸｃｎ２およびＡＸｃｎ３とで傾きが近い主成分軸同士をペアリングする（ステップＳ３４０ａ）。ステップＳ３４０ａの処理内容は、上述のステップＳ３４０と同じであるので、詳細な説明は省略する。
【００７５】
各ペアにおける分散比が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ３５０：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、第３主成分軸ＡＸｋ３、ＡＸｍ３における座標の最大値と最小値との差が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３５１）。具体的には、クラスタ結合部２４は、各第３主成分軸ＡＸｋ３およびＡＸｍ３において、座標が最大となる点、および最小となる点をそれぞれ特定し、最大値と最小値との差を算出する。例えば、図１３に示すように、第３主成分軸ＡＸｋ３における座標の最大値と最小値との差は、クラスタＣｋの面の厚みｄ１となる。次に、クラスタ結合部２４は、算出した各差がいずれも閾値以下であるか否かを判定する。算出した各差、すなわち、各クラスタＣｋ、Ｃｍの面の厚みが所定の閾値以下であれば、クラスタＣｋおよびＣｍが連続した面を構成するクラスタであると判定できる。第３主成分軸ＡＸｋ３、ＡＸｍ３の座標の最大値と最小値との差が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３５１：ＹＥＳ）、上述のステップＳ３５５が実行される。
【００７６】
上述のステップＳ３５０において各ペアにおける分散比が閾値以下であると判定された場合（ステップＳ３５０：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、クラスタＣｋとクラスタＣｍとを結合する（ステップＳ３６０ａ）。
【００７７】
上述のステップＳ３６０ａの実行後、または、上述のステップＳ３５１において第３主成分軸ＡＸｋ３、ＡＸｍ３の座標の最大値と最小値との差が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ３５１：ＮＯ）、または、上述のステップＳ３１５ａにおいてクラスタＣｋとクラスタＣｍとが同じクラスタである、あるいはクラスタＣｋとクラスタＣｍとの距離が閾値より大きいと判定された場合（ステップＳ３１５ａ：ＮＯ）、または、上述のステップＳ３１７においてフラグＬｏｏｐが「２」でないと判定された場合（ステップＳ３１７：ＮＯ）、または、上述のステップＳ３１８においてフラグＬｏｏｐが「１」でないと判定された場合（ステップＳ３１８：ＮＯ）、上述のステップＳ３６５が実行される。
【００７８】
上述のステップＳ３７０においてインデックス値ｋがクラスタ数に達している場合（ステップＳ３７０：ＹＥＳ）、クラスタ結合部２４は、フラグＬｏｏｐの値が「２」であるか否かを判定する（ステップＳ３８５）。フラグＬｏｏｐの値が「２」でない場合（ステップＳ３８５：ＮＯ）、クラスタ結合部２４は、フラグＬｏｏｐの値に「１」を加算する（ステップＳ３９０）。ステップＳ３９０の実行後、上述のステップＳ３０５が実行される。他方、上述のステップＳ３８５において、フラグＬｏｏｐの値が「２」である場合（ステップＳ３８５：ＹＥＳ）には、クラスタ結合処理は終了する。
【００７９】
以上の構成を有する第３実施形態の物体認識装置１０によれば、第１実施形態と同様な効果を奏する。加えて、基準クラスタは、一のクラスタと他の一のクラスタとのうち、構成点の数がより多いクラスタＣｋであり、クラスタ結合部２４は、基準クラスタＣｋの一部の範囲の構成点を抽出し、抽出された構成点からなる抽出クラスタの特徴量と、一のクラスタと他の一のクラスタとのうち基準クラスタとは異なるクラスタＣｍの特徴量とを用いて、一のクラスタと他の一のクラスタとを結合するか否かを判定するので、一のクラスタと他の一のクラスタとで構成点の数に大きな乖離がある場合であっても、特徴量を精度よく検出できる。このため、一のクラスタと他の一のクラスタとの結合可否を容易に判定できる。
【００８０】
また、特徴量は、基準クラスタＣｋの第３主成分軸ＡＸｋ３と対象クラスタＣｍの第３主成分軸ＡＸｍ３における最大値と最小値との差なので、クラスタＣｋおよびＣｍが連続した面を構成するクラスタであるか否かを容易に判定できる。この結果、壁等の面で構成される物体のクラスタと、歩行者や車両等の物体のクラスタとが結合されることを抑制できる。加えて、クラスタ結合部２４は、クラスタ間の距離が予め定められた距離以下である場合にのみ、クラスタ結合処理を実行するので、離れた位置に存在するクラスタ同士が結合されることを抑制できる。
【００８１】
加えて、クラスタ結合部２４は、構成点の数が最も多いクラスタを基点とし、該基点のクラスタから予め定められた方向に構成点の数が多い順に各クラスタを並び替え、基点のクラスタと結合する対象のクラスタを予め定められた方向に沿って選択するので、構成点の数が多いクラスタから順にクラスタの結合可否を判定できる。このため、構成点の数が小さいクラスタから順にクラスタの結合可否を判定する構成に比べて、クラスタの結合可否の判定に要する処理負荷を低減できる。
【００８２】
また、クラスタ結合部２４は、各クラスタのうち、構成点の数が予め定められた構成点数閾値以上であるクラスタのみを対象にクラスタ結合処理を実行するので、構成点の数が予め定められた構成点数閾値よりも小さいクラスタ同士が結合されていくことによって全てのクラスタが結合されることを抑制できる。また、クラスタ結合部２４は、各クラスタのうち、構成点の数が予め定められた構成点数閾値以上であるクラスタの結合処理を実行した後、結合処理を実行していない残りのクラスタの結合処理を実行するので、結合処理の対象となるクラスタの取りこぼしの発生を抑制できる。また、クラスタ結合部２４は、物体認識装置１０からの距離に応じて構成点数閾値を変化させるので、測距点の検出誤差が生じた場合であっても、クラスタの大きさを精度よく判定できる。
【００８３】
Ｄ．他の実施形態：
（１）上記各実施形態においては、クラスタ作成処理において、点Ｐｉとは異なる全ての測距点を対象にクラスタの作成等の処理（ステップＳ２２０〜ステップＳ２５５）が実行されていたが、点Ｐｉから所定の矩形範囲内に存在する測距点のみを対象として、ステップＳ２２０〜ステップＳ２５５の処理を実行してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００８４】
（２）上記各実施形態においては、クラスタの結合可否の判定に用いる特徴量は、基準クラスタＣｋにおける分散と仮結合クラスタＣｃｎにおける分散との比（分散の変化率）に代えて、基準クラスタＣｋにおける分散と仮結合クラスタＣｃｎにおける分散との差（分散の変化量）であってもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００８５】
（３）上記各実施形態においては、基準クラスタＣｋおよび仮結合クラスタＣｃｎを主成分分析する際に３つの主成分軸（第１主成分軸、第２主成分軸および第３主成分軸）を算出していたが、第３主成分軸の算出を省略してもよいし、第３主成分軸に加えて第２主成分軸の算出を省略してもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００８６】
（４）上記各実施形態において、クラスタの結合可否の判定に用いる特徴量は、主成分分析により得られる分散に代えて、標準偏差であってもよいし、反射強度であってもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００８７】
（５）上記第２実施形態においては、基準クラスタＣｋは、一のクラスタと他の一のクラスタとのうち、構成点数がより大きなクラスタであったが、クラスタの体積がより大きなクラスタを基準クラスタとしてもよい。また、点群が２次元座標で取得される構成においては、クラスタの面積がより大きなクラスタを基準クラスタとしてもよい。また、クラスタの一辺の長さがより長いクラスタを基準クラスタとしてもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００８８】
（６）上記第３実施形態においては、ステップＳ３１６において、クラスタＣｋおよびＣｍの構成点数が構成点数閾値以上であるか否かを判定していたが、構成点数に代えて、クラスタＣｋおよびＣｍの大きさが予め定められた大きさ閾値以上であるか否かを判定してもよい。クラスタの大きさとしては、クラスタの一辺の長さ、クラスタの体積、あるいはクラスタの面積を採用できる。例えば、各座標軸における最大値と最小値との差を算出し、算出された各差がいずれも２０センチメートル以上であるか否かを判定してもよい。また、例えば、点群が３次元座標で取得される構成においては、クラスタの体積を算出し、算出された体積が大きさ閾値以上であるか否かを判定してもよい。また、例えば、点群が２次元座標で取得される構成においては、クラスタの面積を算出し、算出された面積が大きさ閾値以上であるか否かを判定してもよい。なお、ステップＳ３１６の判定に大きさ閾値を用いる構成においても、構成点数閾値と同様に、物体認識装置１０からの距離と、天候、外乱光の強さといった車両１００の周囲の環境と、分解能θ１と、のうちの少なくとも１つを用いて、大きさ閾値を変化させてもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００８９】
（７）上記各実施形態においては、物体認識装置１０は、ＬｉＤＡＲにより構成されていたが、ＬｉＤＡＲに代えて、単眼カメラや、ステレオカメラ等の撮像装置や、点群を取得可能な他の任意のセンサにより構成されていてもよい。このような構成においても、上記各実施形態と同様な効果を奏する。
【００９０】
上記各実施形態において、ソフトウェアによって実現された機能及び処理の一部又は全部は、ハードウェアによって実現されてもよい。また、ハードウェアによって実現された機能及び処理の一部又は全部は、ソフトウェアによって実現されてもよい。ハードウェアとしては、例えば、集積回路、ディスクリート回路、または、それらの回路を組み合わせた回路モジュールなど、各種回路を用いてもよい。また、本開示の機能の一部または全部がソフトウェアで実現される場合には、そのソフトウェア（コンピュータプログラム）は、コンピュータ読み取り可能な記録媒体に格納された形で提供することができる。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスクやＣＤ−ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種のＲＡＭやＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスク等のコンピュータに固定されている外部記憶装置も含んでいる。すなわち、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、データパケットを一時的ではなく固定可能な任意の記録媒体を含む広い意味を有している。
【００９１】
本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば、発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述の課題の一部又は全部を解決するために、あるいは、上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや、組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜、削除することが可能である。
【符号の説明】
【００９２】
１０…物体認識装置、２２…点群取得部、２３…クラスタ作成部、２４…クラスタ結合部、Ｃ１、Ｃｎ−１、Ｃｎ、Ｃｘ、Ｃｙ、Ｃｚ…クラスタ、ＯＢ１…壁、ＯＢ２…歩行者
【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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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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