(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
障害物までの距離を測定するセンサ部と、このセンサ部の出力に基づいて障害物の有無を認識する認識部とを備えた障害物認識装置において、
前記認識部が、前記センサ部から出力された障害物までの距離情報に基づいて前記センサ部の計測範囲の各地点が「障害物有り」，「障害物無し」及び「不明」の３領域の評価のうちいずれに属するかを判定する判定手段と、この判定手段による判定結果と実際の障害物の有無との関係を判定正答率として予め記憶した判定正答率記憶手段とを備えると共に、
前記判定正答率は、前記判定手段による判定結果が「障害物有り」のときに実際に障害物が存在する確率、及び、前記判定手段による判定結果が「障害物無し」のときに実際には障害物が存在する確率、であって、事前の計測により求められた前記センサ部の特性を示す値であり、
前記判定手段に、前記判定正答率記憶手段に格納された判定正答率情報に基づいて前記判定手段による「障害物有り」及び「障害物無し」の判定結果の確からしさを算出する確率算出手段を併設したことを特徴とする障害物認識装置。
【請求項２】
前記判定手段が、前記センサ部から出力された前記障害物までの距離情報に基づいて前記センサ部の前面から当該障害物に至る範囲を「障害物無し」と判定する第１の判定機能と、当該障害物近傍を「障害物有り」と判定する第２の判定機能と、当該障害物以降の範囲を「不明」と判定する第３の障害物判定機能とを備えたことを特徴とする請求項１記載の障害物認識装置。
【請求項３】
前記判定正答率記憶手段が、前記判定正答率であって、前記判定手段の「障害物有り」との判定結果のときに実際に障害物が存在する第１の確率値を記憶した第１の記憶領域と、前記判定正答率であって、前記判定手段の「障害物無し」との判定結果のときに実際には障害物が存在する第２の確率値を記憶した第２の記憶領域とを備え、
前記確率算出手段が、前記第１の記憶領域に格納された第１の確率値に基づいて前記判定手段によって「障害物有り」と判定された範囲に障害物が存在する確率を算出する第１の確率算出機能と、前記第２の記憶領域に格納された第２の確率値に基づいて前記判定手段によって「障害物無し」と判定された範囲に障害物が存在する確率を算出する第２の確率算出機能を備えたことを特徴とする請求項２記載の障害物認識装置。
【請求項４】
前記センサ部が、一部重なる測定範囲の測定結果を複数出力する同一又は複数の距離センサを備え、
前記判定手段が、前記センサ部から出力された複数の測定結果毎に前記３領域の評価のうちいずれに属するかを判定する測定結果別判定機能を備え、
前記確率算出手段が、前記測定結果別判定機能によってそれぞれ判定された領域毎に前記判定正答率記憶手段に格納された判定正答率情報に基づいて実際に障害物が存在する確率を障害物存在確率として算出する測定結果別確率算出機能を備え、
前記確率算出手段に、前記測定結果別確率算出機能によって算出された同一地点についての複数の障害物存在確率を一定の算出式を用いて第２の障害物存在確率として算出する融合手段を併設したことを特徴とする請求項１記載の障害物認識装置。
【請求項５】
前記融合手段に、当該融合手段によって算出された障害物存在確率を前記センサ部を基点とした地図上に配置し、当該障害物の位置情報を確率表現した障害物地図を生成する障害物地図生成手段を併設したことを特徴とする請求項４記載の障害物認識装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、障害物認識装置に係り、特に、測定結果を確率的に評価する障害物認識装置に関する。障害物認識装置としては、自動車の外界環境センサや、自律走行ロボットの障害物センサなどがある。
【０００２】
【従来の技術】
障害物認識装置（障害物センサ）は、障害物を測定し、その結果を出力する。障害物センサの出力データとしては、第１に、障害物の有無を出力するものと、第２に、障害物までの距離を出力するものと、第３に、障害物の座標を出力するものとがある。
【０００３】
このような障害物認識装置では、センサ種類によって、センサ出力に電気的ノイズ、対象物の反射特性、風、空気の不均一等のノイズが含まれる。
【０００４】
これに対して、従来より、単一の障害物センサで複数回測定した場合には、その単純平均を算出することで信頼性を向上させることが考えられている。また、多種の障害物センサを用いた場合には、論理的な条件分岐によって、障害物の有無の精度を向上させるようにしていた。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来例では、ノイズによる判定エラーの発生率が考慮されていないため、判定結果の信頼性を考慮したセンサ出力を得ることができない、という不都合があった。特に、複数のセンサ出力の信頼性を考慮した融合処理を行うことができない、という不都合があった。
【０００６】
さらに、例えば、障害物有りと判定したときに実際には障害物が存在しない判定エラーの発生率が、障害物無しと判定したときに実際には障害物がある確率を大きく上回る場合には、障害物無しとの判定結果の信頼性がより高いため、多数決的な判断とは結論が逆となってしまう。
【０００７】
例えば、３回の測定中、２回は障害物ありと出力し、１回は障害物無しと出力した場合、従来例では、一般に多数決で判断しているため、障害物有りの出力がほうが無しの出力よりも多いと、障害物ありという結論となってしまう。
【０００８】
また、距離センサであれば距離が出力されるのみであり、測定範囲の障害物の配置がどのようになっているのかを全体的に知ることができない、という不都合があった。特に、精度良く複数のセンサ出力の結果を融合できないため、複数のセンサの測定範囲内のある地点を特定してその地点に障害物が存在するか否かを知るために良好な障害物認識装置はなかった。
【０００９】
【発明の目的】
本発明は、係る従来例の有する不都合を改善し、特に、測定範囲内の全ての領域について障害物の存在を判定することのできる障害物認識装置を提供することを、その目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
そこで、本発明では、障害物までの距離を測定するセンサ部と、このセンサ部の出力に基づいて障害物の有無を認識する認識部とを備えてる。さらに、認識部は、センサ部から出力された障害物までの距離情報に基づいてセンサ部の計測範囲の各地点が「障害物有り」，「障害物無し」及び「不明」の３領域の評価のうちいずれに属するかを判定する判定手段と、この判定手段による判定結果と実際の障害物の有無との関係を判定正答率として予め記憶した判定正答率記憶手段と、この判定正答率記憶手段に格納された判定正答率情報に基づいて判定手段による「障害物有り」及び「障害物無し」の判定結果の確からしさを算出する確率算出手段とを備えた、という構成を採っている。これにより前述した目的を達成しようとするものである。
【００１１】
判定正答率情報は、センサの特性を示す値となる。これは、判定結果が「障害物有り」のときに実際に障害物が存在する確率や、判定結果が「障害物無し」のときに実際には障害物が存在する確率など、事前の計測により求めた確率値である。従って、確率算出手段は、判定手段によって３領域に区分された各領域毎に、障害物が存在する確率や、障害物が存在しない確率を求める。この確率は、事象Ｆが既に起こっているという過程のもとで事象Ｅの起こる確率を示す条件付き確率である。このように、確率算出手段によって、単一の距離センサ出力に基づいて、センサの計測範囲全てについて、センサの特性を考慮した障害物の存在する確率が算出される。
【００１２】
複数のセンサの場合には、一旦このような障害物存在確率を各センサ毎に算出しておいて、次いで同一地点については各センサによる確率を融合する。このため、各センサの特性に応じた複数のセンサ出力の融合が行われる。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
【００１４】
図１は、本発明による障害物認識装置の構成を示すブロック図である。障害物認識装置は、障害物までの距離を測定するセンサ部２と、このセンサ部２の出力に基づいて障害物を認識する認識部とを備えている。この認識部は、センサ部２から出力された障害物までの距離情報に基づいてセンサ部２の計測範囲の各地点が「障害物有り」，「障害物無し」及び「不明」の３領域の評価のうちいずれに属するかを判定する判定手段４を備えている。
【００１５】
さらに、認識部は、判定手段４による判定結果と実際の障害物の有無との関係を判定正答率として予め記憶した判定正答率記憶手段８と、この判定正答率記憶手段８に格納された判定正答率情報に基づいて判定手段４による「障害物有り」及び「障害物無し」の判定結果の確からしさを算出する確率算出手段６とを備えている。
【００１６】
この図１に示す単一の距離センサを用いる例では、この距離センサの特性に基づいて予め判定正答率情報が作成されている。これは、「障害物有り」「障害物無し」「障害物まで３ｍ」等の判定結果が実際の障害物の有無やその距離と一致する確率を測定したものである。本実施形態では、「障害物有り」と判定したときに実際に障害物が存在する確率と、「障害物無し」と判定したときに実際に障害物が存在する確率とを一定間隔毎に測定した確率値を判定正答率情報としている。この判定正答率情報により、判定結果及び測距結果に応じて、障害物が存在する確率を算出することができる。
【００１７】
一方、各判定結果に応じて障害物が存在しない確率を判定正答率情報とすると、判定結果及び測距結果に応じて、障害物が存在しない確率を算出することができる。さらに、風速センサ等を併設し、この風速センサ出力に応じた距離センサの正答率を判定正答率情報とするようにしてもよい。
【００１８】
判定手段４は、センサ部２から出力された障害物までの距離情報に基づいてセンサ部２の前面から当該障害物に至る範囲を「障害物無し」と判定する第１の判定機能と、当該障害物近傍を「障害物有り」と判定する第２の判定機能と、当該障害物以降の範囲を「不明」と判定する第３の障害物判定機能とを備えている。また、判定手段４は、障害物が発見されない場合には、計測範囲全体を「障害物無し」と判定する第４の障害物判定機能を備えている。
【００１９】
このため、センサ部２の測定範囲全体について、「障害物無し」の領域と、「障害物有り」の領域と、「不明」の領域とに区分される。この判定手段４は、１つの障害物によって、当該障害物よりも遠方の障害物の有無は不明となり、また、当該障害物が発見された以上、この測距を遮断するような他の障害物は当該障害物よりも近接には存在しないという考えに基づいて領域を区分する。この判定手段による区分の段階では、未だ確率計算は行われていない。
【００２０】
障害物が存在する確率を計測範囲について求める場合を例とすると、判定正答率記憶手段８は、判定手段４の「障害物有り」との判定結果のときに実際に障害物が存在する第１の確率値を記憶した第１の記憶領域と、判定手段４の「障害物無し」との判定結果のときに実際には障害物が存在する第２の確率値を記憶した第２の記憶領域とを備える。
【００２１】
さらに、確率算出手段６は、第１の記憶領域に格納された第１の確率値に基づいて判定手段４によって「障害物有り」と判定された範囲に障害物が存在する確率を算出する第１の確率算出機能と、第２の記憶領域に格納された第２の確率値に基づいて判定手段によって「障害物無し」と判定された範囲に障害物が存在する確率を算出する第２の確率算出機能を備える。
【００２２】
このため、判定手段によって計測範囲が３つの領域に区分された後、この確率算出手段６によって各領域について障害物存在確率が算出される。この計測範囲の各地点について障害物の存在確率が与えられたデータを、ここでは、障害物地図という。図１に示す例では、単一のセンサによりこの障害物地図を生成する。ここでは、この単一のセンサによる障害物地図を第１の障害物地図という。
【００２３】
図２は複数の距離センサを備えた場合に障害物地図を作成する構成を示すブロック図である。図２に示すように、センサ部２は、一部重なる測定範囲の測定結果を複数出力する同一又は複数の距離第１のセンサ０を備えている。しかも、判定手段４が、センサ部２から出力された複数の測定結果毎に３領域の評価のうちいずれに属するかを判定する測定結果別判定機能１２を備えている。
【００２４】
さらに、確率算出手段６が、測定結果別判定機能１２によってそれぞれ判定された領域毎に判定正答率記憶手段８に格納された判定正答率情報に基づいて実際に障害物が存在する確率を障害物存在確率として算出する測定結果別確率算出機能１４を備えている。そして、確率算出手段６に、測定結果別確率算出機能１４によって算出された同一地点についての複数の障害物存在確率を融合する融合手段１６を併設している。
【００２５】
しかも、融合手段１６に、当該融合手段１６によって融合された障害物存在確率をセンサ部２の測定範囲内に配置した障害物地図を生成する障害物地図生成手段１８を併設している。
【００２６】
この図２に示す例では、センサ部２は、複数の測定結果を出力する。これは、複数の距離第１のセンサ０によって一部重なる範囲を測定するようにしてもよいし、また、同一の距離センサで複数回測定することで複数の測定結果を出力するようにしてもよい。さらに、同一又は複数の距離センサを一定角度で回動させることにより測定範囲を変更し、測定範囲が一部重なる測定結果を複数出力するようにしてもよい。
【００２７】
測定結果別判定機能１２は、複数の測定結果毎に第１乃至第３の判定機能を用いて各センサ出力毎に３領域に区分する。さらに、測定結果別確率算出機能１４は、判定正答率として予め定められた各センサの特性に応じて、各センサ出力の各領域毎に障害物存在確率を算出する。
【００２８】
次いで、融合手段１６は、測定結果が重なり合う部分について、測定結果別確率算出機能により各センサ出力毎に算出された障害物存在確率を一定の算出式を用いて融合する。例えば、第１の測定結果による障害物が存在する確率が９６％であり、第２の測定結果による障害物存在確率が９０％であれば、９３％に融合する。
【００２９】
障害物地図生成手段１８は、このように算出された障害物存在確率をセンサ部２を基点とした地図に配置する。すなわち、元来測定対象外の部分と、障害物が発見された部分よりも遠方を「不明（５０％）」としたうえ、測定範囲が重なった部分については融合した障害物存在確率を配置し、重ならない部分については測定結果別確率算出機能によって算出された障害物存在確率を配置する。
【００３０】
このため、図２に示す例では、測定範囲を重ね合わせることにより、複数のセンサ出力に基づいたより信頼性の高い数値で障害物が存在する確率を出力することができ、しかも、測定範囲について距離だけを出力し座標を出力するものではない距離センサにあっては、測定範囲を重ね合わせることにより空間上の分解能を向上させることができる。しかも、障害物の有無を一旦抽象的な確率値に変換した後、この確率値を融合するため、複数のセンサ出力があった場合の解釈をより正確に行うことができ、さらに、判定正答率を用いて障害物の有無の確率を算出するため、各センサの特性を考慮した値を出力することができ、従って、他種類のセンサ特性の異なるセンサを用いた測定結果であっても、これを精度良く融合することができる。
【００３１】
図１及び図２に示す例では、単一又は複数のセンサ出力に基づいて、この障害物認識装置を搭載した車両が右左折するときに、当該進行方向の障害物の存在確率を第１の障害物地図から読み出してその適否を判断するといった、ある地点を中心とした処理が可能となる。そして、一方の処理でこの障害物地図を逐次更新し、他方の処理で必要に応じてこの障害物地図を参照する制御が可能となる。
【００３２】
また、この障害物地図を一定時間毎に記憶することで、当該障害物認識装置を備えた車両に生じた事実の事後的な解析が可能となる。さらに、車両の遠隔操作を行うシステムでは、障害物認識装置に通信制御装置を併設し、障害物地図を逐次外部の操作装置に送信することで、障害物の存在確率をディスプレイ等で確認しながら遠隔操作を良好に行うことが可能となる。
【００３３】
以下、図３乃至図７を参照して本実施形態を詳細に説明する。
【００３４】
〔単一の距離センサを用いる実施形態〕
センサ部２は、ある地点の障害物の有無を測定し出力する。センサ部２の構成例を図３を参照して説明する。図３（Ａ）は、ＣＣＤカメラ２Ａを用いた障害物センサを示す図である。図３（Ｂ）は、ステレオＣＣＤカメラ２Ｂによる距離センサの例を示す図である。図３（Ｃ）はレーザによるレーザによる三角測量を利用した距離センサの例を示す図であり、図３（Ｄ）は反射伝搬時間を利用した距離センサを示す図である。さらに、図３（Ｅ）に示すように、、超音波を利用した距離センサがある。また、図３（Ｆ）に示すように、障害物まで直接ゲージで距離を測定する手法もある。
【００３５】
ここでは、障害物センサからデータの出力があるときには、空間的に広がりを持って障害物が存在する確率が０．５（５０％）以上であることを示していると解釈する。例えば、超音波距離センサの場合、ある距離データが出力される。この出力から、その距離周辺に障害物が存在しているだろうという判定をすることができる。
【００３６】
図４は判定手段の制御内容を説明するための説明図である。例えば、図４（Ａ）に示すように、センサ部２として、最も近い障害物を検出して距離データを出力する距離センサを採用し、その測定距離範囲は１０ｍで測定幅範囲は１ｍであるとする。このとき、３ｍの位置に障害物があるという出力があると、判定手段４は、図４（Ｂ）に示すように当該出力データを次のように解釈する。
【００３７】
・センサの前面より３ｍまでは障害物がない。
・３ｍの地点から障害物奥行き（例えば、０．５ｍ）に障害物がある。
・障害物奥行き（３．５ｍ）より遠方の障害物に関する情報はない。
【００３８】
しかし障害物センサはノイズを含む曖昧さがあるため、「実際には障害物無しなのにあると判断」したり、「実際には障害物有りなのに無しと判断」する判定エラーが生じる。このように雑音の含まれた測定値をしきい値によって判別するために、本実施形態では確率的な考え方を導入する。
【００３９】
図５に示すように、ある地点（ｘ，ｙ，ｚ）での障害物があるという事象をＡ、障害物センサによって障害物があると判定する事象をＢとする。それぞれの余事象をＡｃ（障害物がない），Ｂｃ（障害物センサが障害物無しと判定する）とすると、次の４通りの条件付き確率が考えられる。
【００４０】
Ｐ（Ａ｜Ｂ）  ．．．  センサの判断が障害物有りのときで、実際に障害物がある確率。
Ｐ（Ａｃ｜Ｂ）  ．．．  センサの判断が障害物有りのときで、実際には障害物がない確率。
Ｐ（Ａ｜Ｂｃ）  ．．．  センサの判断が障害物無しのときで、実際には障害物がある確率。
Ｐ（Ａｃ｜Ｂｃ）  ．．．  センサの判断が障害物無しのときで、実際には障害物がない確率。
【００４１】
これは、次式（１）で表される。
【数１】
0003564897.tif 000002
【００４２】
センサの判断の確率Ｐ（Ｂ）は直接求めることはできない。実験的に計測可能なのは、Ｐ（Ｂ｜Ａ），Ｐ（Ｂｃ｜Ａ），Ｐ（Ｂｃ｜Ａｃ），Ｐ（Ｂ｜Ａｃ）の４通りの確率である。
【００４３】
図５に示すように、それぞれの事象の個数を仮定すると、式（２）であらわされる。この式（２）に示す関係より、センサ出力が障害物有りのときに実際に障害物がある確率Ｐ（Ａ｜Ｂ）を示す次式（３）が導かれる。さらに、センサ出力が障害物無しのとき、実際には障害物がある確率Ｐ（Ａ｜Ｂｃ）は、次式（４）となる。
【００４４】
【数２】
0003564897.tif 000003
【００４５】
これらの式を一般化して表現すると、式（５）のベイズの定理と呼ばれる式となる。
【００４６】
【数３】
0003564897.tif 000004
【００４７】
確率算出手段６は、図６に示す判定結果に対して上述した確率計算を行う。すると、図７に示すように、センサ前面から３ｍまではＰ（Ａ｜Ｂｃ）となり、障害物の奥行きを０．５ｍとすると、３ｍから３．５ｍまではＰ（Ａ｜Ｂ）となる。さらに、３．５ｍよりも遠方では不明（０．５）となる。さらに、計測範囲外の領域についても、不明と判定する。
【００４８】
このように本実施形態では、センサで測定すると、センサの測定範囲の各座標に障害物が存在する確率が書き込まれていき、これが、第１の障害物地図となる。
【００４９】
〔複数の距離センサを用いる実施形態〕
次に、融合手段１６が、複数のセンサ出力を融合する手法を説明する。これは、同種のセンサを複数配置した場合や、単一のセンサの複数回の測定の障害物位置精度を向上させるため、多種類の障害物センサの情報を融合し、障害物位置情報を障害物地図として確率表現するものである。
【００５０】
ｎ個のセンサによって得られた出力をＢｊ（ｊ＝１，２，３，．．．  ｎ）とする。これらの複数のセンサ出力に対して障害物のある確率はＰ（Ａ｜Ｂ１，Ｂ２，Ｂ３，．．．  Ｂｎ）と表される。
【００５１】
２個のセンサ出力を融合するには、まず、Ｐ（Ａ｜Ｂ１）を次の演算を行う際のＰ（Ａ）としてＰ（Ａ｜Ｂ２）を計算する。これは、次式（６）で表される。式（６）では、Ｐ（Ａ｜Ｂ１）とＰ（Ａ｜Ｂ２）の計算順を入れ替えても結果は同じである。さらに、これを複数のセンサ出力がある場合とし、一般的に表すと、次式（７）に示される。この式（７）によって計算された確率を、ここでは第２の障害物存在確率という。また、前提条件がない場合には、ある地点での障害物存在確率の初期値Ｐ（Ａ）は０．５とする。
【００５２】
【数４】
0003564897.tif 000005
【００５３】
図８に示すような状態について、左端のセンサ２１の出力が３ｍで、中央のセンサ２２の出力が２．９ｍで、右端の第２の第３のセンサの出力が障害物無しであるとすると、図９に示す如くの障害物地図となる。ハッチングで濃く表現している部分が障害物存在確率の高い部分である。
【００５４】
この図９に示す障害物地図は複数段階の確率に分かれており、検査範囲でない部分は「不明」となる。そして、左端のセンサ２１及び中央のセンサ２２の検査範囲内であるが、右端の第２の第３のセンサの検査範囲内ではない部分で、かつ、障害物が検出された地点よりも遠方についても、「不明」となる。
【００５５】
そして、左端のセンサ２１及び中央のセンサ２２が出力した距離の近傍は障害物存在確率が高くなる。特に、この左端のセンサ２１及び中央のセンサ２２の測定範囲が重なる部分が共に「障害物有り」と判定した領域については、障害物存在確率が高くなる。
【００５６】
さらに、左端のセンサ２１及び中央のセンサ２２の測定範囲内で、障害物が存在する位置までは、「障害物無し」の確率が高くなる。さらに、右端の第３のセンサは出力データが無いため、右端の第３のセンサの計測範囲については、判定手段によって「障害物無し」と判定される。さらに、障害物よりも遠方の範囲で、左端のセンサ２１の計測範囲と中央のセンサ２２の出力が重なる領域については、「障害物無し」のときの障害物存在確率と、初期設定である０．５とが融合され、ほぼ「障害物無し」に近い障害物存在確率が出力される。
【００５７】
図９に示しセンサを超音波センサとすると、複数のセンサの測定範囲の一部を重ねて、その出力値を確率値に変換してから融合することで、超音波センサの分解能を高めることができる。
【００５８】
【実施例】
次に、本発明の実施例を説明する。
【００５９】
〔第１実施例の構成〕
第１の実施例では、超音波センサでの障害物地図（オブスタクルマップ）作成する。まず、単一の超音波センサで、距離３ｍにある障害物を１００回測定する。１００回の測定におけるセンサ出力は障害物有りが９０回、障害無しが１０回であったとする。次に、障害物を取り除き、同じく１００回測定する。このときセンサ出力は障害物ありが１回障害物無しが９９回であったとする。
【００６０】
この測定により、ある距離ｘでの４通りの確率は次式（８）の通りとなる。さらに、上述した式（３）及び式（５）より、実際の計算上必要な確率を次式（９）より求めることができる。この式（９）により求めた確率が、本実施例の判定正答率である。
【００６１】
【数５】
0003564897.tif 000006
【００６２】
上述した測定値によると、３ｍの位置には障害物がないとセンサが判断している場合、実際には障害物がある確率は１０％となる。これらの確率を検査範囲全ての座標について求めると、単一の超音波センサで得られた距離出力をその座標における障害物存在確率で表すことができる。実際には、検出範囲全ての確率を同一としてもよい。
【００６３】
同じ超音波センサ２個で、同一地点を測定した場合、片方の第１のセンサは障害物有りと出力し、もう片方の第２のセンサは障害物無しと判断したとする。この地点の障害物存在確率は次のように計算される。
【００６４】
まず、第１のセンサの出力のみから、この地点の障害物存在確率はＰ（Ｂ１｜Ａ）＝９０／９１である。また、第２のセンサの出力によると、この地点の障害物存在確率はＰ（Ｂ２｜Ａ）＝１０／１０９となる。上述した式（６）にこの値と初期値Ｐ（Ａ）＝０．５を当てはめると、次式（１０）となる。
【００６５】
【数６】
0003564897.tif 000007
【００６６】
これは、センサ出力が障害物有りのときには９９％（第１の確率値）の確率で障害物があり、センサ出力が障害物無しのときには１０％（第２の確率値）の確率で障害物があるという２つの確率を確率計算した結果であり、ここでは、９０％の確率で障害物があると結論することができる。このように、多数決や直感的処理では結論づけられないような場合であっても、存在の有無のどちらに近いのかが判定される。従って、多数決では少なくとも３とのセンサが必要となるのに対し、本実施例では、２つのセンサでより正確な測定が可能となる。
【００６７】
さらに、この状況で３個目の超音波センサが同一地点を測定した結果、「障害物無し」と判定したとする。すると、この地点の障害物存在確率は次式（１１）で示される。
【００６８】
【数７】
0003564897.tif 000008
【００６９】
従来は多数決によって障害物無しとするか、直感的に障害物有り３３％としていた。
【００７０】
〔第１実施例の効果〕
しかし、本実施例による確率計算によると、３個のセンサの出力「有り」「無し」「有り」は、４８％の確率で障害物があるという結果となった。４８％というのは、障害物があるか無いかが不明である５０％（初期値）と変わらない。
【００７１】
このように、本実施例では、センサの検出特性を考慮に入れない計算とを比較して、以下のような相違を介してより的確な判定が可能となる。
【００７２】
３個のセンサ出力には次のような組み合わせがある。
「有り」「有り」「有り」  ．．．  ａ
「有り」「有り」「無し」  ．．．  ｂ
「有り」「無し」「無し」  ．．．  ｃ
「無し」「無し」「無し」  ．．．  ｄ
【００７３】
まず、障害物がある場面では、ａ，ｂ，ｃ，ｄという測定結果がでる確率は次式（１２）で示される。
【００７４】
0003564897.tif 000009
【００７５】
次に、障害物が無い場面では、ａ，ｂ，ｃ，ｄという測定結果がでる確率はそれぞれ以下のようになる。
【００７６】
0003564897.tif 000010
【００７７】
本実施例によるセンサ特性では、ｃという出力が得られるのは、障害物無しでは約２．９４％、障害物有りでは２．７０％である。つまり、ｃの「有り」「無し」「有り」が出力される確率は、実際の障害物存在確率にはさほど影響を受けず、常に３％程度であることが判る。つまり、ここでは、ｃの出力が得られても、実際の障害物の有無は判定できないことを確認した。
【００７８】
本実施例では、それぞれのセンサ出力の組み合わせがあったときの障害物存在確率は次式（１４）で示される。
【００７９】
【数８】
0003564897.tif 000011
【００８０】
このように、ａ，ｂ，ｃ，ｄの出力が得られた場合は、障害物の有り無しが特定できるのに対して、ｃの出力では実際の障害物の存在を推定することができない。
【００８１】
障害物があるときにａ，ｂ，ｃ，ｄの出力が得られる確率を式１２に示した。本実施例では、ａの出力が得られたときには障害物有りと結論する。このときの判断が間違っている確率は、実際には、障害物が無いのにａの出力が得られてしまう確率である。これは式１３のａの確率で、約０．００％である。
【００８２】
同様に、ｂの出力が得られたときは、障害物有りと結論する。このときの判断が間違っている確率は、約０．０３％である。ｃの出力が得られた場合には、わからないと判断する。この判断には間違っている、いないということはない。この出力となる確率は２．７０％である。ｅの出力が得られた場合には、障害物無しの判断する。この判断が間違っている確率はほぼ２．９７％であり、この出力が得られる確率は０．１０％しかない。
【００８３】
これらを、障害物有りのときの間違い率として合計すると、わからないを間違いとして約３％となる。
【００８４】
次に、障害物が無いときを考える。ａ，ｂ，ｃ，ｄのセンサ出力が得られる確率を式１２に示した。本実施例では、ａの出力が得られたときは、障害物有りと結論する。このときの判断が間違っている確率は、実際には障害物がないのにａが出力される確率である。この確率は式１２のａの確率で７２．９０％であるが、この出力が得られる確率は約０．００％である。
【００８５】
同様に、ｂの出力が得られた場合には、障害物有りと判断する。この判断が間違っている確率は２４．３０％であるが、この出力が得られる確率は約０．０３％である。ｃの出力が得られた場合には、わからないと判定する。この出力が得られる確率は約２．９４％である。ｅの出力が得られた場合には、障害物無しと判断する。この判断が間違っている確率は０．１０％であり、この出力が得られる確率は約９７．０３％である。
【００８６】
これらを障害物無しのときの間違い率として合計すると、わからないを間違いとしてやはり約３％となる。
【００８７】
本実施例では、センサ出力からの判断で、障害物有りとしたときの間違い率はほぼ０％である。同様に、障害物無しとしたときの間違い率も、ほぼ０％である。わからないが３％程度出力されるにすぎない。このように、本実施例では、判定不能な状態を正確に把握し、障害物の有無はわからないと判定することができる。
【００８８】
これを従来の多数決や直感的確率表現を行うと、次のような結果となる。まず、多数決の場合は、ａ，ｂのとき障害物ありとし、ｃ，ｄのときに障害物なしと判断する。ｃのとき障害物なしと判断しているのに実際には障害物なしという判断間違いが約１．５％生じる。このように、従来例では、実際には不確かな判断内容を断定してしまう。
【００８９】
次に、ａのときは障害物存在確率１００％、ｂのとき６６％、ｃのとき３３％、ｄのとき０％と判断する場合では、本来正確であるｂのときですら６６％である。ｃでは、障害物があるのか無いのかわからないのに、無い方向に判断している。
【００９０】
このように、本実施例によると、従来の感覚的な判断より明らかな間違いが少ない。実際には障害物が無いのに、障害物ありと判断したり、実際には障害物があるのに障害物無しと判断したりすることは極めて少ない。このように、本実施例では、実際の障害物の存在を正確に判断できる。
【００９１】
また、センサ毎に間違える確率が異なっても、これを全て融合した判断を行うことができる。
【００９２】
〔第２実施例〕
次に、自動車の各種センサを用いて障害物地図を生成する実施例を図１０乃至図１４を参照して説明する。
【００９３】
図１０は車載用センサの搭載例を示す説明図である。図１０に示すように、本実施例では、先行車両との追突防止目的で設けられるフロントセンサ４２と、右直事故や巻き込みなどの防止目的で設けられるコーナセンサ４１，４２と、車線変更時や幅寄せ時の接触回避目的で設けられるサイドセンサ４４と、車線変更時などの死角監視目的で設けられる後側方センサ４５，４６と、走行時の追突防止や後退時の衝突防止目的で設けられる後方センサ４７及びバックセンサ４８，４９とを備えている。
【００９４】
フロントセンサ４２は、レーザセンサやＣＣＤカメラを用い、広角で測定する。１２０度程度までは、レンズの変更などでＣＣＤカメラによっても撮像可能である。また、レーザセンサをスウィープさせるようにしてもよい。
【００９５】
コーナセンサ４１，４３は、超音波センサで構成し、広角検出する。サイドセンサは、超音波センサやレーザセンサで構成し、狭角の検出をする。後側方センサ４５，４６は、超音波センサやＣＣＤステレオＣＣＤカメラ等で構成し、広角検出する。
【００９６】
後方センサ４７、バックセンサ４８，４９は、ステレオＣＣＤカメラや、レーザセンサ、また超音波センサで構成する。また、バックセンサ４８，４９は、コーナセンサとして用いられることもある。
【００９７】
これにより、夜間であればＣＣＤセンサによる判定正答率を低く設定するなど、各種センサ特性に応じた障害物認識を行うことができる。
【００９８】
図１１及び図１２センサの測定範囲の死角の関係を示す説明図である。運転者５０から直視できる範囲は、図１１の▲１▼に示す範囲である。図１１及び図１の▲２▼に示す範囲はルームミラーによって目視可能であり、▲３▼に示す範囲はサイドミラーによって目視可能である。図１の▲４▼に示す範囲は、運転者５０が首を動かすことにより状況を確認する。本実施例では、このような死角を考慮してセンサの配置を行う。特に、このような死角部分については各センサの計測範囲を重ね合わせ、複数種類のセンサ出力を融合することで、より精度の高い障害物認識処理を行うと良い。
【００９９】
図１３及び図１４は障害物地図の設定例を示す説明図である。本実施例では、自車両の周辺を複数の障害物地図に分割して管理する。これは、自車の運転席の左右などもともとセンサの測定範囲ではない部分があることや、また、融合すべきセンサ出力は予め定まるため、計測範囲の重なるセンサを中心に障害物地図の生成範囲を定めたものである。
【０１００】
図１３に示す例では、自車の左側の範囲３１と、右側の範囲３２と、前方３３と、後方３４とに分割する。図１４に示す例では、前方３３と、進行方向に「コ」字状となる範囲３６とに分割する。
【０１０１】
【発明の効果】
本発明は以上のように構成され機能するので、これによると、判定手段が、センサ部から出力された障害物までの距離情報に基づいてセンサ部の計測範囲の各地点を３領域に区分し、さらに、確率算出手段が、判定正答率情報に基づいてこの判定結果の確からしさを算出するため、センサ部の測定範囲全域について、障害物が存在するか否かの確率を算出することができ、しかも、判定正答率が、センサ部の特性に基づいて定められるため、センサ部の特性に応じて障害物の存在の確率を算出することができ、このため、同一の地点について複数の距離センサを用いた場合には、当該障害物存在確率を一定の計算式により融合することが可能となり、すると、センサ特性の異なる複数のセンサ出力を精度良く正確に融合することができる。このように、測定範囲内の全ての領域について障害物の存在を確率的に評価することができる従来にない優れた障害物認識装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の構成を示すブロック図である。
【図２】複数のセンサ出力を用いた場合の詳細構成を示すブロック図である。
【図３】図３（Ａ）〜（Ｆ）はセンサ部の一例を示す説明図である。
【図４】図１に示した判定手段の判定例を示す説明図であり、図４（Ａ）はセンサの測距範囲及び距離を示す図で、図４（Ｂ）はこの測距範囲での３領域への判定内容を示す図である。
【図５】障害物の存在についての事象の各要素数を示す説明図である。
【図６】単一のセンサによる障害物の認識処理の一例を示す説明図である。
【図７】図６に示した状況から得られる障害物地図の一例を示す説明図である。
【図８】複数のセンサによる障害物の認識処理の一例を示す説明図である。
【図９】図８に示した状況から得られる障害物地図の一例を示す説明図である。
【図１０】第２実施例によるセンサの配置例を示す平面図である。
【図１１】図１０に示すセンサ配置と死角との関係を示す平面図である。
【図１２】図１０に示すセンサ配置と死角との関係を示す側面図である。
【図１３】第２実施例による障害物地図の形成範囲の一例を示す説明図である。
【図１４】第２実施例による障害物地図の形成範囲の他の例を示す説明図である。
【符号の説明】
２  センサ部
４  判定手段
６  確率算出手段
８  判定正答率記憶手段
１０  複数の距離センサ
１２  測定結果別判定機能
１４  測定結果別確率算出機能
１６  融合手段
１８  障害物地図生成手段
【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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