(57)【要約】  物体検出装置（１０）において、分類部（２０）は、センサ（５１）から、センサ（５１）が照射した信号ごとの距離の計測結果を示すデータを取得する。分類部（２０）は、取得したデータを、距離が計測されなかったことを示す第１データと、１つ以上の障害物までの距離を示す第２データと、地面までの距離を示す第３データとに分類する。判定部（３０）は、第３データを参照して、第１データに対応する信号の照射先の領域である第１領域に地面が存在するかどうかを判定する。推定部（４０）は、判定部（３０）により第１領域に地面が存在すると判定され、かつ、第１領域と第２データに対応する信号の照射先の領域である第２領域とが隣接している場合、１つの障害物が第１領域と第２領域とに跨って存在すると推定する。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
互いに異なる領域に向かって照射された複数の信号の反射波を観測することで距離を計測するセンサから、信号ごとの距離の計測結果を示すデータを取得し、取得したデータを、距離が計測されなかったことを示す第１データと、１つ以上の障害物までの距離を示す第２データと、地面までの距離を示す第３データとに分類する分類部と、
前記第３データを参照して、前記第１データに対応する信号の照射先の領域である第１領域に前記地面が存在するかどうかを判定する判定部と、
前記判定部により前記第１領域に前記地面が存在すると判定され、かつ、前記第１領域と前記第２データに対応する信号の照射先の領域である第２領域とが隣接している場合、１つの障害物が前記第１領域と前記第２領域とに跨って存在すると推定する推定部と
を備える物体検出装置。
【請求項２】
前記推定部は、前記複数の信号の中に、前記第２データに対応する２つ以上の信号があり、前記第２領域として、１対の第２領域が前記第１領域の両側に隣接している場合、前記１つの障害物が前記第１領域と前記１対の第２領域とに跨って存在すると推定する請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記推定部は、前記第２データを利用して、前記１対の第２領域における前記１つの障害物の形状を算出し、前記１つの障害物の形状の算出結果から、前記第１領域における前記１つの障害物の形状を推定し、前記１つの障害物の形状の算出結果と推定結果とを結合する請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記第３データを利用して、前記複数の信号の照射先の領域全体における前記地面の形状を算出し、前記地面の形状の算出結果から、前記第１領域に前記地面が存在するかどうかを判定する請求項１から３のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記判定部は、周辺の構造物の位置情報を含む地図情報を記憶するメモリから、前記構造物の位置情報を取得し、取得した位置情報と前記センサの位置情報とに基づいて、前記第１領域に前記構造物が存在するかどうかを判定し、
前記推定部は、前記判定部により前記第１領域に前記構造物が存在すると判定され、かつ、前記第１領域と前記第２領域とが隣接している場合も、前記１つの障害物が前記第１領域と前記第２領域とに跨って存在すると推定する請求項１から４のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記センサと、
請求項１から５のいずれか１項に記載の物体検出装置と
を備える車両。
【請求項７】
センサが、互いに異なる領域に向かって照射された複数の信号の反射波を観測することで距離を計測し、
コンピュータが、前記センサから、信号ごとの距離の計測結果を示すデータを取得し、取得したデータを、距離が計測されなかったことを示す第１データと、１つ以上の障害物までの距離を示す第２データと、地面までの距離を示す第３データとに分類し、
前記コンピュータが、前記第３データを参照して、前記第１データに対応する信号の照射先の領域である第１領域に前記地面が存在するかどうかを判定し、
前記コンピュータが、前記第１領域に前記地面が存在すると判定され、かつ、前記第１領域と前記第２データに対応する信号の照射先の領域である第２領域とが隣接している場合、１つの障害物が前記第１領域と前記第２領域とに跨って存在すると推定する物体検出方法。
【請求項８】
コンピュータに、
互いに異なる領域に向かって照射された複数の信号の反射波を観測することで距離を計測するセンサから、信号ごとの距離の計測結果を示すデータを取得し、取得したデータを、距離が計測されなかったことを示す第１データと、１つ以上の障害物までの距離を示す第２データと、地面までの距離を示す第３データとに分類する分類処理と、
前記第３データを参照して、前記第１データに対応する信号の照射先の領域である第１領域に前記地面が存在するかどうかを判定する判定処理と、
前記判定処理により前記第１領域に前記地面が存在すると判定され、かつ、前記第１領域と前記第２データに対応する信号の照射先の領域である第２領域とが隣接している場合、１つの障害物が前記第１領域と前記第２領域とに跨って存在すると推定する推定処理と
を実行させる物体検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置、車両、物体検出方法および物体検出プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、探査波を照射しても検出点として検出されない箇所が物体上にあっても、同じ物体であると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２０１７−１０６８０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
パルス状に発光するレーザー照射に対する散乱光を測定し、遠距離にある対象までの距離およびその対象の性質を分析するＬｉＤＡＲのようなセンサを用いたとき、対象となる物体の特性または物体の面の向きによっては、実際に光を照射してもセンサ方向に光が返ってこない場合がある。「ＬｉＤＡＲ」は、Ｌａｓｅｒ  Ｉｍａｇｉｎｇ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇの略語である。【０００５】
上記のようなセンサで周囲の物体を検出する場合、実際に光を反射しにくい部分を含む物体があると、物体が分離して検出されてしまい、物体認識精度が低下してしまう。特許文献１に記載の技術では、今回の検出結果において検出点が検出された検出方向に隣接する隣接方向に検出点が検出されず、隣接方向に検出点が存在すると判定された場合、検出方向に今回検出された検出点が示す物体の検出点が隣接方向に存在するものとして物体を認識する。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、未検出点において隣接点の情報を利用し、物体が存在するものとして認識するため、実際に物体がなくて未検出点となった箇所も隣接方向に物体がある場合にはその物体の情報で必要以上に埋めてしまい、複数の物体がある場合にも１つの大きな物体が存在すると誤認識してしまう。【０００６】
本発明は、物体の検出精度の向上を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の一態様に係る物体検出装置は、
互いに異なる領域に向かって照射された複数の信号の反射波を観測することで距離を計測するセンサから、信号ごとの距離の計測結果を示すデータを取得し、取得したデータを、距離が計測されなかったことを示す第１データと、１つ以上の障害物までの距離を示す第２データと、地面までの距離を示す第３データとに分類する分類部と、
前記第３データを参照して、前記第１データに対応する信号の照射先の領域である第１領域に前記地面が存在するかどうかを判定する判定部と、
前記判定部により前記第１領域に前記地面が存在すると判定され、かつ、前記第１領域と前記第２データに対応する信号の照射先の領域である第２領域とが隣接している場合、１つの障害物が前記第１領域と前記第２領域とに跨って存在すると推定する推定部と
を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本発明では、距離が計測されなかった第１領域に地面が存在すると判定され、かつ、第１領域と障害物までの距離が計測された第２領域とが隣接している場合に、その障害物が第１領域と第２領域とに跨って存在すると推定される。そのため、センサで周囲の物体を検出する場合、実際に光を反射しにくい部分を含む物体があっても、物体が分離して検出されない。よって、本発明によれば、物体の検出精度が向上する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係る物体検出装置の構成を示すブロック図。
【図２】実施の形態１に係るセンサでの取得データの例を示す図。
【図３】実施の形態１に係る物体検出装置の動作を示すフローチャート。
【図４】実施の形態１に係るセンサからの地面に対する計測方向と計測距離との例を示す図。
【図５】実施の形態１に係る物体検出装置による計測データの分離方法の例を示す図。
【図６】実施の形態１に係るセンサでの距離データがない場合の分類の例を示す図。
【図７】実施の形態１に係る物体検出装置による非反射領域の定義方法の例を示す図。
【図８】実施の形態１に係る物体検出装置による物体の形状データの結合方法の例を示す図。
【図９】実施の形態１の変形例に係る物体検出装置の構成を示すブロック図。
【図１０】実施の形態２に係る物体検出装置の構成を示すブロック図。
【図１１】実施の形態２に係る物体検出装置の動作を示すフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について、図を用いて説明する。各図中、同一または相当する部分には、同一符号を付している。実施の形態の説明において、同一または相当する部分については、説明を適宜省略または簡略化する。なお、本発明は、以下に説明する実施の形態に限定されるものではなく、必要に応じて種々の変更が可能である。例えば、以下に説明する実施の形態のうち、２つ以上の実施の形態が組み合わせられて実施されても構わない。あるいは、以下に説明する実施の形態のうち、１つの実施の形態または２つ以上の実施の形態の組み合わせが部分的に実施されても構わない。
【００１１】
実施の形態１．
本実施の形態について、図１から図８を用いて説明する。
【００１２】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１を参照して、本実施の形態に係る物体検出装置１０の構成を説明する。
【００１３】
物体検出装置１０は、コンピュータである。物体検出装置１０は、本実施の形態では車載コンピュータであるが、クラウドサーバ等、遠隔地に設置されたサーバコンピュータでもよい。物体検出装置１０が搭載されている車両には、ＬｉＤＡＲ等のセンサ５１も搭載されている。物体検出装置１０は、センサ５１と有線または無線で接続されている。
【００１４】
物体検出装置１０は、プロセッサ１１を備えるとともに、メモリ１２および入出力インタフェース１３といった他のハードウェアを備える。プロセッサ１１は、信号線１４を介して他のハードウェアと接続され、これら他のハードウェアを制御する。
【００１５】
物体検出装置１０は、機能要素として、分類部２０と、判定部３０と、推定部４０とを備える。分類部２０は、データ取得部２１と、データ分類部２２と、データ格納部２３とを備える。判定部３０は、地面形状算出部３１と、領域判定部３２とを備える。推定部４０は、物体形状算出部４１と、物体結合処理部４２とを備える。分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能は、ソフトウェアにより実現される。具体的には、分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能は、物体検出プログラムにより実現される。物体検出プログラムは、分類部２０、判定部３０および推定部４０により行われる処理をそれぞれ分類処理、判定処理および推定処理としてコンピュータに実行させるプログラムである。物体検出プログラムは、コンピュータ読取可能な媒体に記録されて提供されてもよいし、記録媒体に格納されて提供されてもよいし、プログラムプロダクトとして提供されてもよい。
【００１６】
プロセッサ１１は、物体検出プログラムを実行する装置である。プロセッサ１１は、例えば、ＣＰＵである。「ＣＰＵ」は、Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔの略語である。
【００１７】
メモリ１２は、物体検出プログラムをあらかじめまたは一時的に記憶する装置である。メモリ１２は、例えば、ＲＡＭ、フラッシュメモリまたはこれらの組み合わせである。「ＲＡＭ」は、Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙの略語である。
【００１８】
入出力インタフェース１３は、物体検出プログラムに入力されるデータを受信するレシーバと、物体検出プログラムから出力されるデータを送信するトランスミッタとを備える。入出力インタフェース１３は、プロセッサ１１からの指示に従ってセンサ５１よりデータを取得する回路である。入出力インタフェース１３は、例えば、通信チップまたはＮＩＣである。「ＮＩＣ」は、Ｎｅｔｗｏｒｋ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ  Ｃａｒｄの略語である。
【００１９】
物体検出装置１０は、ハードウェアとして、入力機器と、ディスプレイとをさらに備えてもよい。
【００２０】
入力機器は、物体検出プログラムへのデータの入力のためにユーザにより操作される機器である。入力機器は、例えば、マウス、キーボード、タッチパネル、または、これらのうちいくつか、もしくは、すべての組み合わせである。
【００２１】
ディスプレイは、物体検出プログラムから出力されるデータを画面に表示する機器である。ディスプレイは、例えば、ＬＣＤである。「ＬＣＤ」は、Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙの略語である。
【００２２】
物体検出プログラムは、メモリ１２からプロセッサ１１に読み込まれ、プロセッサ１１によって実行される。メモリ１２には、物体検出プログラムだけでなく、ＯＳも記憶されている。「ＯＳ」は、Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍの略語である。プロセッサ１１は、ＯＳを実行しながら、物体検出プログラムを実行する。なお、物体検出プログラムの一部または全部がＯＳに組み込まれていてもよい。
【００２３】
物体検出プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置に記憶されていてもよい。補助記憶装置は、例えば、ＨＤＤ、フラッシュメモリまたはこれらの組み合わせである。「ＨＤＤ」は、Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅの略語である。物体検出プログラムおよびＯＳは、補助記憶装置に記憶されている場合、メモリ１２にロードされ、プロセッサ１１によって実行される。
【００２４】
物体検出装置１０は、プロセッサ１１を代替する複数のプロセッサを備えていてもよい。これら複数のプロセッサは、物体検出プログラムの実行を分担する。それぞれのプロセッサは、例えば、ＣＰＵである。
【００２５】
物体検出プログラムにより利用、処理または出力されるデータ、情報、信号値および変数値は、メモリ１２、補助記憶装置、または、プロセッサ１１内のレジスタまたはキャッシュメモリに記憶される。特に、入出力インタフェース１３で取得できるデータ、物体検出プログラムの算出結果、および、センサ設置情報２４は、メモリ１２に記憶される。センサ設置情報２４には、センサ５１の位置情報と姿勢情報とが含まれている。メモリ１２に記憶されたデータおよび情報は、プロセッサ１１からの要求に応じて入出力される。
【００２６】
物体検出装置１０は、１台のコンピュータで構成されていてもよいし、複数台のコンピュータで構成されていてもよい。物体検出装置１０が複数台のコンピュータで構成されている場合は、分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能が、各コンピュータに分散されて実現されてもよい。
【００２７】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１から図８を参照して、本実施の形態に係る物体検出装置１０およびセンサ５１の動作を説明する。物体検出装置１０の動作とセンサ５１の動作とを組み合わせることで、本実施の形態に係る物体検出方法が実現される。
【００２８】
センサ５１は、複数の信号を照射する。これら複数の信号は、互いに異なる領域に向かって照射される。センサ５１は、照射した複数の信号の反射波を観測することで距離を計測する。具体的には、センサ５１は、図２に示すように、センサ５１を中心として各角度（θ，ω）の障害物までの距離ｍを計測する。
【００２９】
センサ５１は、照射した信号ごとの距離の計測結果を示すデータを生成する。センサ５１は、生成したデータを物体検出装置１０に送信する。
【００３０】
図３は、物体検出装置１０の動作を示している。
【００３１】
ステップＳ１０１において、分類部２０は、センサ５１から、センサ５１が照射した信号ごとの距離の計測結果を示すデータを取得する。
【００３２】
具体的には、ステップＳ１０１において、データ取得部２１が、入出力インタフェース１３を介して、センサ５１で取得した各方向に対する物体までの距離情報を取得する。取得するデータは、図２に示すように、センサ５１を中心として各角度（θ，ω）の障害物までの距離ｍである。
【００３３】
ステップＳ１０２からステップＳ１０４において、分類部２０は、ステップＳ１０１で取得したデータを、距離が計測されなかったことを示す第１データと、１つ以上の障害物までの距離を示す第２データと、地面までの距離を示す第３データとに分類する。
【００３４】
具体的には、ステップＳ１０２において、データ取得部２１が、取得したデータについて、距離データの有無を調査する。調査結果により、距離データがあるデータはデータ分類部２２に送られ、距離データがないデータはデータ格納部２３に送られる。データ格納部２３は、距離データを取得できなかった方向を抽出し、抽出した方向を示す情報をメモリ１２に格納する。
【００３５】
そして、ステップＳ１０３において、データ分類部２２が、データ取得部２１で取得したデータのうち、物体までの距離が取得できたデータについて、地面の一部であるか、そうでないか判別する。より具体的には、データ分類部２２が、受け取ったデータが地面であるか物体であるかを判定する。地面であるか物体であるかの判定は、任意の方法で行われてよいが、本実施の形態では、図４に示すように、センサ５１の周囲が平面であったと仮定したとき、計測方向が分かっていれば、地面までの距離ｍを求めることで行われる。求められた距離データと実際の計測データとの差分に対して、閾値以内であったデータに対して、地面であると判定することができる。取得データから、点群との２乗距離の合計を最小にする平面を求め、求めた平面に対するデータの距離を求めて閾値による判定を行ってもよい。斜面に対応するために、隣接した点のデータで平面を求めることを複数回繰り返してもよい。
【００３６】
そして、ステップＳ１０４において、物体形状算出部４１が、データ分類部２２において、地面ではないと判別されたデータをメモリ１２に格納し、さらに点群の集合を個々の物体として切り分ける処理を行う。より具体的には、物体形状算出部４１が、受け取ったデータを物体ごとのデータに分類し、各物体がある位置を求める。物体ごとにデータを分類する方法としては、任意の方法を用いてよいが、本実施の形態では、図５に示すように、２次元平面上に格子を定義し、隣接する格子内にデータが存在する場合に、そのデータを１つの物体として認識する方法が用いられる。
【００３７】
なお、ステップＳ１０４の処理の前に、ステップＳ１０５からステップＳ１０７の一部または全部の処理が行われてもよい。
【００３８】
ステップＳ１０５からステップＳ１０７において、判定部３０は、第３データを参照して、第１データに対応する信号の照射先の領域である第１領域に地面が存在するかどうかを判定する。
【００３９】
本実施の形態では、判定部３０は、第３データを利用して、センサ５１が照射した複数の信号の照射先の領域全体における地面の形状を算出する。判定部３０は、地面の形状の算出結果から、第１領域に地面が存在するかどうかを判定する。
【００４０】
具体的には、ステップＳ１０５において、地面形状算出部３１が、データ分類部２２で地面として判定されたデータをメモリ１２に格納し、地面形状を算出する。より具体的には、地面形状算出部３１が、受け取ったデータを利用して、地面の形状を算出する。地面形状算出部３１は、地面のデータであると判定されたデータを利用し、地面の形状を算出することで、地面を計測していない領域についても周囲の計測データをもとに地面の位置を推定する。
【００４１】
そして、ステップＳ１０６において、領域判定部３２が、データ格納部２３によりメモリ１２に格納された、距離データを取得できなかった方向の情報に対して、地面形状算出部３１で算出された地面と交差するかを判定する。より具体的には、領域判定部３２が、距離情報のないデータについて、地面形状算出部３１で求めた地面形状データとセンサ設置情報２４に含まれるセンサ５１の位置情報とから、センサ５１から地面方向に向かう計測に対して、距離データがなかったデータを抽出する。図６に示すように、抽出したデータのセンシング方向が地面の方向Ｄ１であれば、地面に光が反射していないということは、光を低反射する物体があったと考えることができる。すなわち、地面の方向Ｄ１には、ＬｉＤＡＲの計測可能距離より近い領域に少なくとも地面が存在するから、計測値がない場合は、物体はあるが、光が反射して返ってこなかったと判定できる。一方で、抽出したデータのセンシング方向が地面以外の方向Ｄ２であれば、反射する物体が何もない場合がある。すなわち、地面以外の方向Ｄ２には、計測可能距離より近い領域に物体がない場合がある。
【００４２】
そして、ステップＳ１０７において、領域判定部３２が、データ格納部２３によりメモリ１２に格納された、距離データを取得できなかった方向の情報に対して、地面と交差する方向については、光を反射しない物体があると判定し、物体がある可能性がある領域を算出する。より具体的には、領域判定部３２が、ステップＳ１０６で抽出したデータと地面データとを利用して、非反射領域を推定する。非反射領域は、ステップＳ１０６で抽出した方向に対して、図７に示すように、距離データを取得できた検出点に囲まれる領域として定義できる。
【００４３】
ステップＳ１０８において、推定部４０は、判定部３０により第１領域に地面が存在すると判定され、かつ、第１領域と第２データに対応する信号の照射先の領域である第２領域とが隣接している場合、１つの障害物Ｘが第１領域と第２領域とに跨って存在すると推定する。
【００４４】
特に、推定部４０は、センサ５１が照射した複数の信号の中に、第２データに対応する２つ以上の信号があり、第２領域として、１対の第２領域が第１領域の両側に隣接している場合、障害物Ｘが第１領域と１対の第２領域とに跨って存在すると推定する。
【００４５】
本実施の形態では、推定部４０は、第２データを利用して、１対の第２領域における障害物Ｘの形状を算出する。推定部４０は、障害物Ｘの形状の算出結果から、第１領域における障害物Ｘの形状を推定する。推定部４０は、障害物Ｘの形状の算出結果と推定結果とを結合する。
【００４６】
具体的には、ステップＳ１０８において、物体結合処理部４２が、ステップＳ１０４で物体形状算出部４１が求めた物体が存在する領域に対して、領域判定部３２で算出された非反射領域が隣接するかどうかを確認し、隣接している場合は物体が存在している領域を広げ、分離している物体を結合させる。より具体的には、物体結合処理部４２が、物体形状算出部４１で求めた物体の形状データに関して、領域判定部３２で求めた非反射領域が隣接している場合に、物体の形状をつなぎ合わせる。図８に示すように、形状データＦａと形状データＦｂとが存在し、それらに隣接して非反射領域が存在する場合、物体結合処理部４２は、形状データＦａと形状データＦｂとを１つの物体として検出する。
【００４７】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態では、距離が計測されなかった第１領域に地面が存在すると判定され、かつ、第１領域と障害物Ｘまでの距離が計測された第２領域とが隣接している場合に、その障害物Ｘが第１領域と第２領域とに跨って存在すると推定される。そのため、センサ５１で周囲の物体を検出する場合、実際に光を反射しにくい部分を含む物体があっても、物体が分離して検出されない。よって、本実施の形態によれば、物体の検出精度が向上する。
【００４８】
本実施の形態では、センサ５１で取得した１フレーム分の全情報から地面の形状を算出した地面情報とセンサ５１の設置情報とから、地面方向の検出方向に対して距離が未検出であった場合について、未検出領域が定義される。周囲に物体が検出されている場合には、未検出領域を物体検出領域に結合させることにより、光を反射しにくい部分を持つ物体を検出する場合においても、検出データより物体の形状を求めた結果が分離することを防ぐことができる。地面方向ではない光線方向に対して距離が未検出であった場合には、未検出領域が定義されず、過剰に物体の検出領域を広げてしまうことを防ぐことができる。すなわち、物体として算出した結果が必要以上に結合されることを防ぎ、誤検出を減らすことができるようになる。
【００４９】
本実施の形態では、物体検出装置１０が、センサ５１が出力する情報から物体を検出する。具体的には、地面形状算出部３１が、センサ５１から各方向に対する障害物までの距離情報とセンサ設置情報２４とから地面形状を算出する。領域判定部３２が、検出できなかった光線方向のうち、地面形状算出部３１で算出された地面形状から求まった方向を抽出し、非反射領域を判定する。物体結合処理部４２が、物体のデータとして判別されたデータから物体ごとに塊として算出した領域に対して、領域判定部３２で算出された非反射領域が隣接している場合に、物体データを結合させる。
【００５０】
領域判定部３２は、距離データを取得することができなかった方向に対して、周囲の取得できた距離データより求めた地面形状とセンサ５１の設置情報とから、物体があるにも関わらず計測ができなかったことを利用して、反射特性の低い物体が存在する可能性がある非反射領域を特定する。
【００５１】
物体結合処理部４２は、距離データを取得することができたデータから求めた物体の形状データと、領域判定部３２で求めた非反射領域が隣接している場合、物体の形状をつなぎ合わせて、物体が分離して検出されることを防ぐ。
【００５２】
上記手法を用いることにより、光を反射しにくい部分を持つ物体を検出する場合においても、検出データより物体の形状を求めた結果が分離することを防ぐとともに、物体として算出した結果が必要以上に結合することを防ぎ、誤検出を減らすことができるようになる。
【００５３】
＊＊＊他の構成＊＊＊
本実施の形態では、分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能がソフトウェアにより実現されるが、変形例として、分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能がハードウェアにより実現されてもよい。この変形例について、主に本実施の形態との差異を説明する。
【００５４】
図９を参照して、本実施の形態の変形例に係る物体検出装置１０の構成を説明する。
【００５５】
物体検出装置１０は、電子回路１９および入出力インタフェース１３といったハードウェアを備える。
【００５６】
電子回路１９は、分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能を実現する専用のハードウェアである。電子回路１９は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、または、これらのうちいくつか、もしくは、すべての組み合わせである。「ＩＣ」は、Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。「ＧＡ」は、Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙの略語である。「ＦＰＧＡ」は、Ｆｉｅｌｄ−Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙの略語である。「ＡＳＩＣ」は、Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔの略語である。
【００５７】
図示していないが、センサ設置情報２４は、分類部２０のデータ格納部２３にあらかじめ記憶されている。データ格納部２３の機能は、電子回路１９の内蔵メモリによって実現される。
【００５８】
物体検出装置１０は、電子回路１９を代替する複数の電子回路を備えていてもよい。これら複数の電子回路は、全体として分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能を実現する。それぞれの電子回路は、例えば、単一回路、複合回路、プログラム化したプロセッサ、並列プログラム化したプロセッサ、ロジックＩＣ、ＧＡ、ＦＰＧＡ、ＡＳＩＣ、または、これらのうちいくつか、もしくは、すべての組み合わせである。
【００５９】
別の変形例として、分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能がソフトウェアとハードウェアとの組み合わせにより実現されてもよい。すなわち、分類部２０、判定部３０および推定部４０の機能の一部が専用のハードウェアにより実現され、残りがソフトウェアにより実現されてもよい。
【００６０】
プロセッサ１１および電子回路１９は、いずれも処理回路である。すなわち、物体検出装置１０の構成が図１および図９のいずれに示した構成であっても、分類部２０、判定部３０および推定部４０の動作は、処理回路により行われる。
【００６１】
実施の形態２．
本実施の形態について、主に実施の形態１との差異を、図１０および図１１を用いて説明する。
【００６２】
＊＊＊構成の説明＊＊＊
図１０を参照して、本実施の形態に係る物体検出装置１０の構成を説明する。
【００６３】
本実施の形態では、物体検出装置１０が搭載されている車両には、センサ５１のほかに、ＧＰＳ受信機５２も搭載されている。「ＧＰＳ」は、Ｇｌｏｂａｌ  Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍの略語である。物体検出装置１０は、ＧＰＳ受信機５２と有線または無線で接続されている。
【００６４】
判定部３０は、機能要素として、地面形状算出部３１と、領域判定部３２とのほかに、位置算出部３３を備える。
【００６５】
地図情報３４は、メモリ１２に記憶される。地図情報３４には、周辺の構造物の位置情報が含まれている。
【００６６】
＊＊＊動作の説明＊＊＊
図１０および図１１を参照して、本実施の形態に係る物体検出装置１０の動作を説明する。センサ５１の動作については、実施の形態１のものと同じであるため、説明を省略する。物体検出装置１０の動作とセンサ５１の動作とを組み合わせることで、本実施の形態に係る物体検出方法が実現される。
【００６７】
実施の形態１では、距離があるデータから求めた地面データを利用して、非反射領域が求められる。本実施の形態では、ＧＰＳより得られる車両の位置情報と、周囲の構造物の位置情報を含む地図情報３４とを用いて、地面データ以外に、周囲の構造物がある場合についても非反射領域が算出される。
【００６８】
図１１は、物体検出装置１０の動作を示している。
【００６９】
ステップＳ２０１からステップＳ２０５の処理については、実施の形態１におけるステップＳ１０１からステップ１０５の処理と同じであるため、説明を省略する。
【００７０】
ステップＳ２０６およびステップＳ２０７において、判定部３０は、メモリ１２から、メモリ１２に記憶された地図情報３４に含まれる、周辺の構造物の位置情報を取得する。判定部３０は、取得した位置情報と、センサ設置情報２４に含まれる、センサ５１の位置情報とに基づいて、第１領域に構造物が存在するかどうかを判定する。前述したように、第１領域は、第１データに対応する信号の照射先の領域である。第１データは、センサ５１から取得された、距離が計測されなかったことを示すデータである。
【００７１】
具体的には、ステップＳ２０６において、位置算出部３３が、ＧＰＳ受信機５２より得られた位置情報と地図情報３４とから、センサ５１が搭載された車両を中心とした周囲の構造物の位置データを作成し、メモリ１２に格納する。実施の形態１と同様に、領域判定部３２が、データ格納部２３によりメモリ１２に格納された、距離情報のないデータについて、地面形状算出部３１で求めた地面形状データとセンサ設置情報２４に含まれるセンサ５１の位置情報とから、センサ５１から地面方向に向かう計測に対して、距離データがなかったデータを抽出する。同時に、領域判定部３２が、距離情報のないデータについて、位置算出部３３によりメモリ１２に格納された構造物の位置データとセンサ設置情報２４に含まれるセンサ５１の位置情報とから、センサ５１から構造物方向に向かう計測に対して、距離データがなかったデータを抽出する。
【００７２】
そして、ステップＳ２０７において、領域判定部３２が、ステップＳ２０６で抽出したデータと地面データとを利用して、非反射領域を推定する。非反射領域は、ステップＳ２０６で抽出した方向に対して、図７に示すように、距離データを取得できた検出点に囲まれる領域として定義できる。
【００７３】
ステップＳ２０８において、推定部４０は、実施の形態１と同じように、判定部３０により第１領域に地面が存在すると判定され、かつ、第１領域と第２領域とが隣接している場合、障害物Ｘが第１領域と第２領域とに跨って存在すると推定する。推定部４０は、本実施の形態では、判定部３０により第１領域に構造物が存在すると判定され、かつ、第１領域と第２領域とが隣接している場合も、障害物Ｘが第１領域と第２領域とに跨って存在すると推定する。前述したように、第２領域は、第２データに対応する信号の照射先の領域である。第２データは、センサ５１から取得された、１つ以上の障害物までの距離を示すデータである。
【００７４】
＊＊＊実施の形態の効果の説明＊＊＊
本実施の形態によれば、構造物データを利用することにより、地面方向だけでなく、構造物がある方向についても非反射領域を定義することができ、検出データより物体の形状を求めた結果が分離することを防ぐとともに、物体として算出した結果が必要以上に結合することを防ぎ、誤検出を減らすことができるようになる。
【符号の説明】
【００７５】
１０  物体検出装置、１１  プロセッサ、１２  メモリ、１３  入出力インタフェース、１４  信号線、１９  電子回路、２０  分類部、２１  データ取得部、２２  データ分類部、２３  データ格納部、２４  センサ設置情報、３０  判定部、３１  地面形状算出部、３２  領域判定部、３３  位置算出部、３４  地図情報、４０  推定部、４１  物体形状算出部、４２  物体結合処理部、５１  センサ、５２  ＧＰＳ受信機。
【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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【国際調査報告】
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