(57)【要約】【課題】的確に歩行者を検出する歩行者検出装置を提供する。【解決手段】３次元位置情報取得部１１は、車両の周辺の３次元位置情報を時系列順に取得する。解析部１２は、各時刻における前記３次元位置情報を車両が位置する平面上の点群として表現し、時系列に沿ってその点群の分布変化の周期性を解析する。解析部１２により周期性があると判定された際には、その点群を歩行者として検出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両の周辺の３次元位置情報を時系列順に取得する３次元位置情報取得部と、
前記３次元位置情報を前記車両が位置する平面上の点群として表現し、前記時系列に沿って当該点群の分布変化の周期性を解析する解析部と、
前記解析部により周期性があると判定された際に前記点群を歩行者として検出することを特徴とする歩行者検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
車両に搭載される歩行者検出装置における歩行者検出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
上述のような歩行者検出装置として、赤外線カメラを用いて撮影した画像から人間特有の形状パターンを検出することにより、歩行者を検出する技術が知られている（特許文献１参照）。
【０００３】
この技術では、赤外線カメラにより撮影された画像から、前処理により定められた歩行者の候補領域を切り出す。この切り出した候補領域の赤外線強度のパターンと人間特有の赤外線パターン（温度パターン、形状パターン）との類似の度合により、その候補領域が歩行者であるか否かを判定している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００５−１５７７６５（段落番号０００７−００１１）
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の技術では、赤外線カメラを用いているため、人間以外の熱源が存在する場合には、望ましい赤外線画像を得ることができない。すなわち、日中等は使用することができない。また、赤外線強度のパターンは歩行者の被服等の状況により大きく異なるため、全ての状況をカバーするパターンを準備することは困難である。
【０００６】
本発明の目的は、的確に歩行者を検出する歩行者検出装置を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
前記課題を解決するために、本発明の歩行者検出装置は、車両の周辺の３次元位置情報を時系列順に取得する３次元位置情報取得部と、前記３次元位置情報を前記車両が位置する平面上の点群として表現し、前記時系列に沿って当該点群の分布変化の周期性を解析する解析部と、前記解析部により周期性があると判定された際に前記点群を歩行者として検出する。
【０００８】
この構成により、３次元位置情報取得部により取得された車両周辺の３次元位置情報が、車両が位置する平面上の点群に変換され、解析部は時系列に沿ってその点群の分布変化の周期性を解析する。歩行者の動きを上記平面上に投影すると、腕や脚の動きには周期性がある。上記構成は、この周期性を解析するためのものであり、解析部により周期性があると判定された点群は歩行者として検出される。
【０００９】
腕の動きは、荷物等の影響により周期性が解析できない場合もあるため、脚部の動きにより周期性を解析すると好適である。そのため、３次元位置情報は、人間の脚部付近に相当する高さのみを取得することが望ましい。このように３次元位置情報を取得する範囲を限定することにより、３次元位置情報の取得時間を低減することができると共に、歩行者の他の部位がノイズとなり、周期性解析の精度を低下させることを防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の歩行者検出装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の歩行者検出装置の処理の流れを表すフローチャートである。
【図３】歩行者の脚の動きを表す図である。
【図４】歩行者の脚を表す点群の分布変化を示す図である。
【図５】歩行者の脚を表す点群の分布変化を示す図である。
【図６】歩行者の脚を表す点群の分布変化を示す図である。
【図７】本発明における周期性解析の処理の流れを表すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下に図面を用いて、本発明の歩行者検出装置の実施形態を説明する。図１は、本発明の歩行者検出装置の各機能部を表す機能ブロック図、図２は歩行者検出処理の流れを表すフローチャートである。図に示すように、歩行者検出装置は、車両に搭載され、車両進行方向の歩行者を検出するために、車両の進行方向前方の距離データを取得する３次元位置情報取得部１１、３次元位置情報取得部１１により取得された距離データを解析することにより、車両前方の歩行者を検出する演算処理部Ａを備えている。
【００１２】
本実施形態では、３次元位置情報取得部１１は赤外線レーザレーダＬからの信号に基づき距離を測定している。上述したように、歩行者の脚部の動きの周期性が解析しやすいため、赤外線レーザレーダＬは歩行者の脚部の３次元位置情報が測定可能な位置に設置される。例えば、車両のバンパー付近に設置することができる。当然ながら、赤外線レーザレーダＬの設置方向を変更することにより、任意の方向の歩行者を検出することができる。なお、以下の説明では、車両の幅方向をｘ軸、車両の高さ方向をｙ軸、車両の進行方向をｚ軸とする。したがって、車両が位置する平面はｘｚ平面となる。
【００１３】
赤外線レーザレーダＬは、ポリゴンミラー等によりｘ軸方向に走査可能に、ｙ軸方向へは、０．８°刻みで４ライン投光するよう構成されている。また、所定時間間隔毎にレーザスキャンを実行するように構成されている。３次元位置情報取得部１１は、このように構成された赤外線レーザレーダＬからの信号に基づき、所定時間毎の車両前方の３次元位置情報を取得する（＃１１）。本実施形態では、所定時間は１００ｍｓとしている。この３次元位置情報は、ｘｚ平面上の点群｛Ｐti｝としてＲＡＭに記憶される。なお、ｔは距離データを取得した時刻、ｉは点データの番号を表すものとする。このとき、３次元位置情報取得部１１は、３次元位置情報を取得した旨を解析部１２に通知する。
【００１４】
解析部１２では、クラスタリング部１２ａがＲＡＭから点群データ｛Ｐti｝を取得し、ｘｚ平面上でのクラスタリングを行う（＃１２）。歩行者が存在する場合には、その歩行者を表す点群はｘｚ平面上において一定の形状のクラスタを形成すると考えられるためである。クラスタリングの方法は、Ｋ−Ｍｅａｎ法、ベクトル量子化等、公知の方法を用いることができる。このクラスタリングにより点群｛Ｐti｝は複数のクラスタ｛Ｃj｝に分類され、各々のクラスタＣjには、ｘｚ平面において近接する点群が属することとなる。
【００１５】
車両前方には歩行者だけでなく、様々な物体が存在しているため、歩行者を的確に検出するために、歩行者の脚部の点群から構成されるクラスタを選別する必要がある。そのため、クラスタリング部１２ａは、所定条件に基づき、歩行者の脚部の点群から構成される可能性のあるクラスタ（以下、歩行者候補クラスタと称する）のみを抽出する（＃１３）。本実施形態では、クラスタに属する点群の分布が直径１ｍの円内にあるクラスタを歩行者候補クラスタとして抽出する。具体的には、クラスタ内の点群のうち最小ｘ座標と最大ｘ座標の差が１ｍ以内、かつ最小ｚ座標と最大ｚ座標との差が１ｍ以内である場合に、そのクラスタを歩行者候補クラスタとする。ただし、この条件を満たしてもクラスタに属する点の数が極端に少ない場合には、以降の検証の精度が十分に得られないため、歩行者候補クラスタから除外する。
【００１６】
次に、解析部１２の周期性解析部１２ｂにより、歩行者候補クラスタの検証が行われる。すなわち、歩行者候補クラスタに属する点群が歩行者であるか否かを検証する。図３（ａ）から（ｃ）は車両前方を横切る歩行者の脚部の画像であり、図４（ａ）から（ｃ）はそれらの脚部を表す点群（一の歩行者候補クラスタに属する点群）をｘｚ平面にプロットした図である。図４は、クラスタに属する点群の中央値を原点としてｘｚ平面を４つの象限に分割して描いたものである。なお、本実施形態における中央値とは、最大値と最小値との平均値をいう。すなわち、歩行者候補クラスタに属する点群を｛Ｐt1（ｘ1，ｚ1），・・・，Ｐtn（ｘn，ｚn）｝とすると、中央値は（（ｍａｘ（｛ｘi｝）−ｍｉｎ（｛ｘi｝）），（ｍａｘ（｛ｚi｝）−ｍｉｎ（｛ｚi｝）））となる。
【００１７】
歩行者の脚は、図３の（ａ）→（ｂ）→（ｃ）→（ｂ）→（ａ）の動きを繰り返す。これに伴い、点群の変化も図４の（ａ）→（ｂ）→（ｃ）→（ｂ）→（ａ）を繰り返す。これらから明らかなように、歩行動作に伴って点群が分布する象限の変化は周期性を有している。
【００１８】
この周期性の変化は別の観点から見ることもできる。クラスタに属する点群は上述のようにｘｚ平面にプロットされているため、各点は中央値（原点）からの距離（動径）ｒおよび動径とｘ軸とのなす角θにより表現することができる（図４（ａ）参照）。このとき、横軸に角度θ、縦軸に動径ｒとする平面（以下、θｒ平面と称する）に各点をプロットすると図５のようになる。図５（ａ）から（ｃ）は、図４（ａ）から（ｃ）の点をθｒ平面にプロットした図である。ここで、θｒ平面を９０°毎の領域に分割する（分割された領域を角度順に第１象限から第４象限と称する）。図５（ａ）では、点は第２，４象限に集中しており、（ｃ）では第１，３象限に集中している。また（ｂ）では、各象限に分布している。したがって、歩行動作に伴ってθｒ平面上の点の分布変化も上述のような周期性を有する。
【００１９】
また、点群の分布の散らばり具合にも周期性を見ることができる。例えば、点群の分布の散らばり具合は式（１）により求まるような、歩行者候補クラスタに属する点群のｘｚ平面における中央値ｍからの距離の平均値（以下、単に分散度σと称する）として表現することができる。なお、ｄｉｓｔａｎｃｅ（）は２点間の距離を求める関数である。このとき、時刻ｔにおける歩行者候補クラスタに属する点群の分散度σtを求め、横軸に時間ｔ、縦軸を分散度σとする平面にプロットすると、図６のようにサインカーブに近い曲線を描く。そのため、この場合には解析的に周期性を求めることができる。したがって、本実施形態では、点群の分布の分散に着目した周期性解析を行うことにより、歩行者候補クラスタが歩行者であるか否かを検証する。
【数１】
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【００２０】
周期性解析部１２ｂは、上述のような歩行者の脚部を表す点群の分布変化の周期性を解析する（＃１４）。具体的には、図７のフローチャートの処理が行われる。
【００２１】
まず、周期性を解析するためには一定時間（例えば、１０秒）のデータ必要である。そのため、ＲＡＭに所定時間分の点群データが記憶されているか否かを判定し（＃２１）、一定時間分のデータが取得できていない場合には処理を終了し、メインルーチンに戻る（＃２１のNo分岐）。
【００２２】
一方、必要な時間分の点群がＲＡＭに記憶されている場合（＃２１のYes分岐）には、周期性の解析が開始される。ここで、ＲＡＭには時間ｔから時間ｔ＋ｎまでの点群が記録されており、各時間における歩行者候補クラスタは一つだけであるとする。複数の歩行者候補クラスタが存在する場合には、時間方向における歩行者候補クラスタの対応をとる必要がある。この場合には、時間ｔにおける歩行者候補クラスタのｘｚ平面上の中央値ｍと時間ｔ＋１における歩行者候補クラスタのｘｚ平面上の中央値ｍとの距離等を比較すれば、容易に時間方向における追跡を行うことができる。
【００２３】
まず、式（１）を用いて時間区間[ｔ，ｔ＋ｎ]の各時間における点群の分散度σを求め（＃２２）、分散度σtが極大となる時間（以下、極大時間と称する）｛Ｔi｝および極小となる時間（以下、極小時間と称する）｛Ｂi｝を求める（＃２３）。
【００２４】
これらの極大時間Ｔiおよび極小時間Ｂiにより、時間区間[ｔ，ｔ＋ｎ]は、複数の時間区間[ｔ，Ｔi]，[Ｔi，Ｂi]，[Ｂi，Ｔi+1]，[Ｔi+1，Ｂi+1]，・・・に分割することができる。以下、分割された時間区間を分割区間と称する。
【００２５】
次に、一の分割区間を選択し（＃２４）、選択した分割区間において、各時間間の分散度の差の総和Ｓを求める（＃２５）。すなわち、時間区間の始点をｔ、終点をｔ＋ｋとすると総和Ｓは式（２）により求められる。
【数２】
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【００２６】
このとき、Ｓが所定の閾値範囲外であれば（＃２６のNo分岐）、歩行者でないと判定すると共に処理を中断し、メインルーチンに戻る。総和Ｓは歩行者の歩幅に相当すると考えられるため、所定の閾値範囲は歩行者の歩幅がとり得る程度の範囲を設定しておくことが望ましい。
【００２７】
一方、総和Ｓが所定の閾値範囲内であれば（＃２６のYes分岐）、歩行者の可能性があるとして処理を継続する。未処理の分割区間があれば（＃２７のYes分岐）処理は＃２４に移行し、未処理の分割区間がなければ（＃２７のNo分岐）処理は＃２８に移行する。
【００２８】
以上の処理により、点群は歩行者の歩幅程度の分布変化をしていることとなる。したがって、次の処理では、変化の周期性を検証する（＃２８〜３１）。例えば、各分割区間の長さのばらつきに基づいて周期性を判定することができる。各分割区間の長さは歩行者の１歩の時間を表している。したがって、理想的な歩行者では、各分割区間の長さは一定となる。本実施形態では、この特性を用いる。すなわち、各分割区間の時間長さの分散を求め（＃２８）、その分散が所定の閾値よりも小さければ（＃２９のYes分岐）周期性ありと判断し（＃３０）、所定の閾値以上であれば（＃２９のNo分岐）周期性なしと判断する（＃３１）。上述したように、分割区間の長さは歩行者の一歩の時間すなわち歩行速度（ピッチ）を表しているため、歩行者が取り得る程度の歩行ピッチの範囲を設定して置き、分割区間の長さがその歩行ピッチの範囲を外れる場合に歩行者でないと判定しても構わない。これらの検証結果は、制御部１３に通知される。
【００２９】
なお、周期性解析部１２ｂの周期性解析方法は、上述の方法に限定されるものではなくフーリエ解析等、公知の方法を用いても構わない。
【００３０】
周期性の解析結果を受けた制御部１３は、周期性ありとの結果の場合（＃１５のYes分岐）には、歩行者がいる可能性が高いため、スピーカＳを介して運転者に警告音声や警告音を発する（＃１６）。一方、周期性なしとの結果であれば（＃１５のNo分岐）、上述の処理が繰り返される。
【００３１】
上述の実施形態では、車両前方を横断する歩行者の検出方法について説明したが、車両の進行方向に平行に歩行する歩行者等の歩行者も同様に検出することができる。
【産業上の利用可能性】
【００３２】
車両の進行方向の障害物の検出に用いることができる。
【符号の説明】
【００３３】
１１：３次元位置情報取得部
１２：解析部
【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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