(57)【要約】  第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、第２のセンサから第２のセンサ情報を受信する受信部（１１０）と、第１のセンサ情報を用いて、第１のセンサで検出された物体の位置を算出する移動情報抽出部（１１１）と、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する時系列判定部（１１５）と、第２のセンサ情報を用いて属性情報を生成する物体属性検知部（１１２）と、時系列判定部（１１５）で管理される物体の位置情報と、属性情報と、を物体単位で統合して管理する情報統合部（１１３）と、統合された物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の到達範囲を推定する物体位置推定部（１１４）と、を備え、時系列判定部（１１５）は、移動情報抽出部（１１１）で第１の位置が算出された物体のうち、到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する。
2019239471.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから第２のセンサ情報を受信する受信部と、
前記第１のセンサ情報を用いて、前記第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する移動情報抽出部と、
前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する時系列判定部と、
前記第２のセンサ情報を用いて、前記第２のセンサで検出された前記物体のサイズ、前記物体の位置である第２の位置、および前記物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する物体属性検知部と、
前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報と、前記属性情報と、を物体単位で統合して管理する情報統合部と、
前記情報統合部で統合された物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における前記物体の到達範囲を推定する物体位置推定部と、
を備え、
前記時系列判定部は、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、前記到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、
ことを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記第１のセンサ情報には、前記第１のセンサから前記物体までの距離、および前記第１のセンサの指向方向に対する前記物体の方向を示す角度が含まれ、さらに、前記物体の速度または前記物体の進行方向のうち少なくとも１つが含まれる、
ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記第２のセンサ情報に含まれる前記画像情報は、静止画像または動画像である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記物体属性検知部は、前記静止画像または前記動画像を用いて、前記物体を検出した時刻、前記第２の位置、および前記物体の種別を判定し、さらに前記物体のサイズとして前記物体の全幅、および前記物体の全長を判定し、前記属性情報を生成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記物体位置推定部は、前記物体のサイズ、前記物体の種別、および前記物体の速度に基づいて、前記到達範囲の大きさを設定する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記物体位置推定部は、前記物体の種別に基づいて、前記到達範囲の形状を設定する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記情報統合部は、前記属性情報に含まれる前記第２の位置と、前記時系列判定部で管理されている前記物体の位置とを比較し、位置の差分が規定された閾値以下の場合、位置を比較した物体同士は同一物体と判定する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記情報統合部は、前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報、または統合した物体単位の情報を用いて、配信する位置情報を生成し、
前記運転支援装置は、さらに、
前記情報統合部から取得した前記位置情報を記憶する記憶部と、自動運転車に対して前記位置情報を送信する送信部と、を有する情報配信部、
を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１つに記載の運転支援装置と、
レーダを用いた第１のセンサと、
画像情報を取得する第２のセンサと、
を備えることを特徴とする運転支援システム。
【請求項１０】
受信部が、レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから第２のセンサ情報を受信する第１のステップと、
移動情報抽出部が、前記第１のセンサ情報を用いて、前記第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する第２のステップと、
時系列判定部が、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する第３のステップと、
物体属性検知部が、前記第２のセンサ情報を用いて、前記第２のセンサで検出された前記物体のサイズ、前記物体の位置である第２の位置、および前記物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する第４のステップと、
情報統合部が、前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報と、前記属性情報と、を物体単位で統合して管理する第５のステップと、
物体位置推定部が、前記情報統合部で統合された物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における前記物体の到達範囲を推定する第６のステップと、
を含み、
前記第１のステップから前記第６のステップまでを繰り返し実施する場合、前記第３のステップにおいて、前記時系列判定部は、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、前記到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、
ことを特徴とする運転支援方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動運転車に対して運転支援を行う運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
昨今注目を浴びている高度運転支援システム、自動運転システムなどでは、自動運転車は、自車が備えるセンサから取得した情報から周辺状況を把握して自車の運転を制御している。また、自動運転車は、道路脇などの路側に設置されたセンサから周辺の走行車の情報を取得し、周辺状況を把握して自車の運転を制御することも可能である。自動運転車は、自車が備えるセンサから情報を取得する場合、または路側に設置されたセンサから情報を取得する場合のいずれの場合も、複数のセンサの検出結果を利用することで障害物の誤検出を低減し、不要な急停止などを回避することができる。一方で、自動運転車は、複数のセンサの検出結果を個別に取得しても、各センサの検出結果を複合的に用いて周辺状況を正確に把握するためには処理負荷がかかる。【０００３】
このような問題に対して、特許文献１に記載の物体検出装置は、ミリ波レーダおよびステレオカメラから取得した情報を用いて、レーダ検出物と画像検出物とが同一の物体か否かを判定し、同一の物体と判定した物体の情報を車両の走行制御に利用する技術が開示されている。特許文献１に記載の物体検出装置は、レーダ検出物と画像検出物とが同一の物体か否かを判定する際、ミリ波レーダの反射波の受信強度に基づいてレーダ検出物に対応する物体の種類を推定し、物体の種類に応じてレーダ検出物に対応する画像検出物を探索するための範囲を設定することで、処理負荷を低減しつつ、高精度に物体を検出する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００７−１３２７４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、特許文献１に記載の物体検出装置は、物体の種類ごとに該物体を含むようにあらかじめ探索範囲を定めておき、ミリ波レーダの反射波の受信強度に基づいて推定された物体の種類に対応する探索範囲を選択している。そのため、探索範囲が実際の物体の大きさと著しく異なる場合、探索領域が適切に設定されず検出精度が劣化する可能性がある、という問題があった。この問題は、物体検出装置が、自動運転車に搭載される場合も、路側に設置される場合のいずれの場合にも該当する。【０００６】
本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、処理負荷を抑制しつつ、物体の検出精度を向上可能な運転支援装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の運転支援装置は、レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから第２のセンサ情報を受信する受信部と、第１のセンサ情報を用いて、第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する移動情報抽出部と、移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する時系列判定部と、を備える。また、運転支援装置は、第２のセンサ情報を用いて、第２のセンサで検出された物体のサイズ、物体の位置である第２の位置、および物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する物体属性検知部と、時系列判定部で管理される物体の位置情報と、属性情報と、を物体単位で統合して管理する情報統合部と、情報統合部で統合された物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の到達範囲を推定する物体位置推定部と、を備える。時系列判定部は、移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、ことを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
本発明にかかる運転支援装置は、処理負荷を抑制しつつ、物体の検出精度を向上できる、という効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】運転支援システムの構成例を示す図
【図２】運転支援装置の構成例を示すブロック図
【図３】運転支援装置が位置情報を配信する動作を示すフローチャート
【図４】物体位置推定部が推定した物体の位置の例を示す図
【図５】物体位置推定部が推定した物体の到達範囲の第１の例を示す図
【図６】物体位置推定部が推定した物体の到達範囲の第２の例を示す図
【図７】物体位置推定部が推定した物体の到達範囲の第３の例を示す図
【図８】運転支援装置のハードウェア構成の例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の実施の形態に係る運転支援装置、運転支援システムおよび運転支援方法を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施の形態によりこの発明が限定されるものではない。
【００１１】
実施の形態．
図１は、本発明の実施の形態１に係る運転支援システム４００の構成例を示す図である。運転支援システム４００は、運転支援装置１００と、センサ１０１と、センサ１０２と、無線通信装置１０３と、を備える。本実施の形態では、運転支援システム４００を交差点周辺に設置した交通システムに適用する場合について説明するが、一例であり、駐車場など図１に示す状況以外にも適用することが可能である。交差点周辺には、車両２０１，２０２，２０３、自転車２０４、および歩行者２０５，２０６，２０７が存在していることを想定している。車両２０１〜２０３のうち少なくとも車両２０１を自動運転車とする。車両２０１にとって、交差点を右折する車両２０３、交差点を横断中の自転車２０４、および歩行者２０５が障害物となり得る。なお、自転車２０４には、自転車２０４に乗った人が含まれるものとする。
【００１２】
運転支援装置１００は、センサ１０１およびセンサ１０２からセンサ情報を取得する。運転支援装置１００は、センサ１０１およびセンサ１０２から取得したセンサ情報に基づいて、交差点周辺の障害物すなわち物体の位置を示す位置情報を生成し、無線通信装置１０３に送信する。無線通信装置１０３は、運転支援装置１００から受信した位置情報を、車両２０１〜２０３へ配信する。
【００１３】
センサ１０１は、例えば、レーダを用いたセンサである。センサ１０１は、センサ１０１から本線を走行する車両２０１〜２０３までの距離、センサ１０１の指向方向に対する車両２０１〜２０３の方向を示す角度などを周期的に検出する機能を有する。センサ１０１は、さらに、車両２０１〜２０３の速度または車両２０１〜２０３の進行方向のうち少なくとも１つを検出してもよい。センサ１０１は、検出した物体の情報をセンサ情報として運転支援装置１００に送信する。センサ１０２は、例えば、カメラである。センサ１０２は、物体の画像情報を周期的に取得する機能を有する。画像情報は、例えば、静止画像または動画像である。センサ１０２は、撮影可能な範囲において移動する物体を検出した場合のみ、物体の画像情報を取得してもよい。センサ１０２は、検出した物体の画像情報をセンサ情報として運転支援装置１００に送信する。以降の説明において、センサ１０１を第１のセンサと称し、センサ１０２を第２のセンサと称することがある。また、センサ１０１が送信するセンサ情報を第１のセンサ情報と称し、センサ１０２が送信するセンサ情報を第２のセンサ情報と称することがある。
【００１４】
運転支援装置１００の構成について説明する。図２は、本実施の形態に係る運転支援装置１００の構成例を示すブロック図である。運転支援装置１００は、受信部１１０と、移動情報抽出部１１１と、物体属性検知部１１２と、情報統合部１１３と、物体位置推定部１１４と、時系列判定部１１５と、情報配信部１１６と、を備える。
【００１５】
受信部１１０は、センサ１０１から、センサ１０１で検出された物体に関する情報であるセンサ情報を受信する。受信部１１０がセンサ１０１から取得するセンサ情報には、例えば、物体までの距離、角度、速度、進行方向などが含まれる。また、受信部１１０は、センサ１０２から、センサ１０２で検出された物体に関する情報であるセンサ情報を受信する。受信部１１０がセンサ１０２から取得するセンサ情報は、例えば、センサ１０２の撮影可能な範囲に存在する車両２０２、自転車２０４、歩行者２０５の画像情報である。本実施の形態では、受信部１１０は、センサ１０１から数十ｍｓの周期で第１のセンサ情報を受信し、センサ１０２からは、第１のセンサ情報を受信する周期よりも長い周期または長い時間間隔で第２のセンサ情報を受信することを想定しているが、受信部１１０がセンサ情報を受信する頻度はこれに限定されない。
【００１６】
移動情報抽出部１１１は、受信部１１０で受信されたセンサ情報のうちセンサ１０１から取得した第１のセンサ情報を抽出する。移動情報抽出部１１１は、第１のセンサ情報を抽出するごとに、センサ１０１で検出された物体について、第１のセンサ情報に含まれる物体までの距離、角度などを用いて物体の位置を算出し、物体の位置情報を生成する。位置情報は、緯度経度で表現してもよいし、道路の起点からの距離で表現してもよいし、物体の位置が一意に特定できれば表現方法は限定されない。移動情報抽出部１１１で算出された物体の位置を第１の位置と称することがある。移動情報抽出部１１１は、位置情報と第１のセンサ情報の受信時刻とを関連付けて、位置情報を識別するための反射点ＩＤ（IDentification）を付与して管理する。移動情報抽出部１１１は、第１のセンサ情報に速度の情報が含まれている場合、位置情報に物体の速度の情報を含めて管理する。
【００１７】
時系列判定部１１５は、移動情報抽出部１１１から、反射点ＩＤが付与された位置情報を取得し、位置情報を受信時刻順に並べて時系列で管理する。時系列判定部１１５は、受信時刻、物体の位置、物体の速度などに基づいて、同一の物体と判定できる物体の位置情報を統合して管理する。すなわち、時系列判定部１１５は、移動情報抽出部１１１で位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する。例えば、時系列判定部１１５は、反射点ＩＤが付与された位置情報のうち、同じ受信時刻のもので、位置が近く同じ速度で移動しているものを同一物体に由来する位置情報とする。または、時系列判定部１１５は、反射点ＩＤが付与された位置情報のうち、異なる受信時刻のもので、一定の方向に等速度で移動しているものを同一物体に由来する位置情報とする。時系列判定部１１５は、同一物体とみなされた物体に軌道ＩＤを付与し、当該物体と関連する反射点ＩＤが付与された位置情報と紐付けて、軌道ＩＤが付与された物体の位置を管理する。なお、時系列判定部１１５は、反射点ＩＤに速度の情報が含まれていない場合、軌道ＩＤが付与された物体の位置情報のうち、時刻の異なる位置情報で示される位置の差分と、時刻の差分とから物体の速度を算出する。
【００１８】
物体属性検知部１１２は、受信部１１０で受信されたセンサ情報のうちセンサ１０２から取得した第２のセンサ情報を抽出する。物体属性検知部１１２は、第２のセンサ情報すなわち画像情報を用いて、物体の属性を示す属性情報を生成する。具体的には、物体属性検知部１１２は、画像情報に対して画像解析を行って物体を認識し、物体を検出した時刻、物体の全幅、物体の全長、物体の位置、および物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する。物体属性検知部１１２で判定された物体の位置を第２の位置と称することがある。物体の種別としては、車両、自転車、または歩行者などを想定している。物体の全幅および物体の全長を併せて物体のサイズとしてもよい。物体属性検知部１１２は、物体を検出した時刻、物体のサイズ、物体の位置、および物体の種別の情報を組み合わせて物体の属性情報を生成し、属性情報を識別するための物体属性ＩＤを付与して管理する。物体を検出した時刻については、車線上に設定された位置が既知の仮想的な線に物体が重なった瞬間の時刻を画像解析から求めたものであってもよいし、第２のセンサ情報の受信時刻であってもよい。
【００１９】
情報統合部１１３は、時系列判定部１１５で管理されている物体の位置情報と、物体属性検知部１１２で管理されている属性情報とを、物体単位で統合して管理する。具体的には、情報統合部１１３は、属性情報に含まれる時刻および物体の位置と、軌道ＩＤで管理されている物体の時系列の位置情報とに基づいて、物体属性ＩＤで示される属性情報の物体と軌道ＩＤで示される物体とが同一物体か否かを判定する。情報統合部１１３は、同一物体と判定した物体に物体ＩＤを付与し、当該物体に関連する軌道ＩＤと物体属性ＩＤとを紐づけ、当該物体に関連する情報を統合して管理する。情報統合部１１３は、物体属性検知部１１２において新規に物体属性ＩＤを検知すると、例えば、属性情報に含まれる物体の位置と、時系列判定部１１５で管理されている物体の位置とを比較し、位置の差分が規定された閾値以下の場合、位置を比較した物体同士は同一物体と判定する。なお、情報統合部１１３は、属性情報で示される時刻と、軌道ＩＤによって時系列に保持されている時刻とが異なる場合、軌道ＩＤで管理されている異なる時刻の物体の位置の平均をとるなどの方法で、物体属性ＩＤの時刻に相当する位置を算出する。また、情報統合部１１３は、時系列判定部１１５で管理される物体の位置情報、または統合した物体単位の情報を用いて、情報配信部１１６から無線通信装置１０３に配信する位置情報を生成する。情報統合部１１３は、例えば、時系列判定部１１５で管理される物体の位置情報に基づいて、情報配信部１１６が次に無線通信装置１０３に位置情報を出力する時刻における物体の位置を算出する。情報統合部１１３は、算出した物体の位置を車両２０１〜２０３に対して配信する位置情報とし、情報配信部１１６に出力する。配信する位置情報は、物体の中央であってもよいし、物体の進行方向の先頭中央であってもよい。
【００２０】
物体位置推定部１１４は、情報統合部１１３で統合された物体単位の情報を用いて、センサ１０１から次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻において、物体ＩＤが付与された物体が存在すると予想される位置を推定する。物体が存在すると予想される位置を到達範囲とする。到達範囲は、物体の速度、物体の属性などによって範囲が変化する。情報統合部１１３で統合された物体単位の情報は、物体ＩＤに紐づけられた軌道ＩＤで示される物体の位置情報および物体属性ＩＤで示される属性情報である。物体位置推定部１１４は、時系列判定部１１５に対して、到達範囲の情報を通知する。
【００２１】
情報配信部１１６は、情報統合部１１３から取得した物体の位置情報を無線通信装置１０３に出力する。情報配信部１１６は、無線通信装置１０３を介して、車両２０１〜２０３に対して周期的に位置情報を配信する。位置情報を配信する送信周期は、例えば、自動運転システムの動作周期に合わせるものとし、典型的には１００ｍｓであるが、これに限定されない。情報配信部１１６は、情報統合部１１３から取得した位置情報を記憶する記憶部１１７と、車両２０１〜２０３に対して位置情報を送信する送信部１１８と、を有する。
【００２２】
つづいて、運転支援装置１００が周期的に位置情報を配信する動作について説明する。図３は、本実施の形態に係る運転支援装置１００が位置情報を配信する動作を示すフローチャートである。まず、運転支援装置１００において、受信部１１０は、センサ１０１またはセンサ１０２からセンサ情報を受信したか否かを判定する（ステップＳ１０１）。受信部１１０は、センサ情報を受信していない場合（ステップＳ１０１：Ｎｏ）、センサ情報を受信するまで待機する。受信部１１０がセンサ情報を受信し（ステップＳ１０１：Ｙｅｓ）、かつ、センサ情報が第１のセンサ情報であった場合（ステップＳ１０２：Ｙｅｓ）、移動情報抽出部１１１は、第１のセンサ情報を用いて物体の位置を算出し、物体の位置情報を生成する（ステップＳ１０３）。移動情報抽出部１１１は、位置情報に反射点ＩＤを付与して管理する。時系列判定部１１５は、移動情報抽出部１１１から位置情報を取得し、同一物体に由来する複数の物体の位置情報を統合する（ステップＳ１０４）。時系列判定部１１５は、位置情報を統合した物体に軌道ＩＤを付与して管理する。受信部１１０で受信されたセンサ情報が第１のセンサ情報ではなかった場合（ステップＳ１０２：Ｎｏ）、運転支援装置１００は、ステップＳ１０３およびステップＳ１０４の動作を省略する。
【００２３】
受信部１１０で受信されたセンサ情報が第２のセンサ情報であった場合（ステップＳ１０５：Ｙｅｓ）、物体属性検知部１１２は、第２のセンサ情報を用いて物体の属性情報を生成する（ステップＳ１０６）。物体属性検知部１１２は、属性情報に物体属性ＩＤを付与して管理する。受信部１１０で受信されたセンサ情報が第２のセンサ情報ではなかった場合（ステップＳ１０５：Ｎｏ）、運転支援装置１００は、ステップＳ１０６の動作を省略する。
【００２４】
情報統合部１１３は、時系列判定部１１５で統合された物体の位置情報が管理され、かつ、物体属性検知部１１２で属性情報が生成されている場合（ステップＳ１０７：Ｙｅｓ）、時系列判定部１１５で管理されている物体の位置情報と、物体属性検知部１１２で管理されている属性情報とを統合する（ステップＳ１０８）。情報統合部１１３は、同一物体と推定された物体に物体ＩＤを付与する。なお、情報統合部１１３は、物体属性検知部１１２で属性情報が生成されていればよく、統合に使用する属性情報が前回統合したときに使用した属性情報と同じものであってもよい。
【００２５】
物体位置推定部１１４は、情報統合部１１３で物体ＩＤに紐づけられた軌道ＩＤで示される物体の位置情報および物体属性ＩＤで示される属性情報に基づいて、センサ１０１から次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻において、物体ＩＤが付与された物体が存在すると予想される位置である到達範囲を推定する（ステップＳ１０９）。
【００２６】
運転支援装置１００は、情報配信部１１６が次に位置情報を配信するまで規定された期間がある場合（ステップＳ１１０：Ｙｅｓ）、ステップＳ１０１の処理に戻る。規定された期間は、運転支援装置１００において前述のステップＳ１０１からステップＳ１０９までの処理期間よりも長い期間とする。情報配信部１１６が次に位置情報を配信するまで規定された期間がない場合（ステップＳ１１０：Ｎｏ）、情報統合部１１３は、情報配信部１１６が次に無線通信装置１０３に位置情報を送信する配信時刻における物体の位置を算出する（ステップＳ１１１）。情報統合部１１３は、例えば、等速直線運動をモデルとして、現在、時系列判定部１１５で管理されている最新の位置情報を、配信時刻における物体の位置に補正、すなわち算出する。情報統合部１１３は、算出した物体の位置を位置情報として情報配信部１１６に出力する。情報配信部１１６は、配信時刻になってから、情報統合部１１３から取得した位置情報を配信する（ステップＳ１１２）。運転支援装置１００は、その後、ステップＳ１０１の処理に戻る。
【００２７】
情報統合部１１３は、時系列判定部１１５で位置情報が統合された物体の位置情報が管理されている、または、物体属性検知部１１２で属性情報が生成されている、の条件のうち少なくとも１つを満たしていない場合（ステップＳ１０７：Ｎｏ）、時系列判定部１１５で位置情報が統合された物体の位置情報が管理されているか否かを判定する（ステップＳ１１３）。運転支援装置１００は、時系列判定部１１５で位置情報が統合された物体の位置情報が管理されている場合（ステップＳ１１３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１１０の処理を行う。以降の処理は前述の通りである。運転支援装置１００は、時系列判定部１１５で位置情報が統合された物体の位置情報が管理されていない場合（ステップＳ１１３：Ｎｏ）、ステップＳ１０１の処理に戻る。
【００２８】
ここで、物体位置推定部１１４が推定する物体の到達範囲について説明する。図４は、本実施の形態に係る物体位置推定部１１４が推定した物体の位置の例を示す図である。物体位置推定部１１４は、情報統合部１１３で統合された情報、具体的には、物体属性検知部１１２で管理されていた属性情報に含まれる物体のサイズから、到達範囲を推定する対象の物体のサイズを認識することができる。図４に示すように、到達範囲を推定する対象の物体の全長をＬ１、全幅をＷ１と認識する。また、物体位置推定部１１４は、属性情報に含まれる物体の種別から、物体が車両３００と認識する。また、物体位置推定部１１４は、情報統合部１１３で統合された情報、具体的には、時系列判定部１１５で管理されていた物体の速度を用いて、センサ１０１から次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の位置を推定する。なお、車両３００の位置については、車両３００の中央でもよいし、車両３００の進行方向先頭の中央であってもよい。図４では、車両３００の進行方向先頭の中央を現在の車両の位置３０１、すなわち基準位置とする。物体位置推定部１１４は、例えば、等速直線運動をモデルとして、センサ１０１から次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の位置３０１ａを推定する。なお、物体位置推定部１１４は、物体の位置を物体の中央で表す場合は物体のサイズすなわち物体の全幅および物体の全長の情報を使用し、物体の位置を物体の進行方向先頭の中央で表す場合は物体のサイズのうち物体の全幅の情報を使用し、物体の全長の情報は使用しなくてもよい。
【００２９】
物体位置推定部１１４は、物体の位置３０１ａと、前述の物体の種別とを用いて、物体の種別に応じて設定される加速度変化範囲および進路変更角度θから、位置３０１ａの周囲に台形のエリアを設定し、設定したエリアを前述の到達範囲とする。図５は、本実施の形態に係る物体位置推定部１１４が推定した物体の到達範囲の第１の例を示す図である。物体位置推定部１１４は、例えば、物体すなわち車両３００の全幅Ｗ１に進路変更範囲を考慮して到達範囲の幅Ｗ２を設定し、最大の加速度、進路変更角度などから算出して到達範囲の幅Ｗ３を設定する。また、物体位置推定部１１４は、例えば、物体の種別すなわち車両の加速度の範囲から距離Ｌ２を算出する。
【００３０】
物体位置推定部１１４は、物体の種別に応じて到達範囲の大きさ、および到達範囲の形状を変えてもよい。図６は、本実施の形態に係る物体位置推定部１１４が推定した物体の到達範囲の第２の例を示す図である。図６では、物体の種別が自転車であることを想定している。物体の種別が自転車の場合、車両よりも負の加速度変化範囲が大きく、進路変更角度も広いことが想定される。そのため、物体位置推定部１１４は、物体の基準位置すなわち現在の自転車の位置３０２の場合に、センサ１０１から次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の位置３０２ａを推定し、幅Ｗ２１、幅Ｗ２２および距離Ｌ２０で示される台形の到達範囲を推定する。
【００３１】
図７は、本実施の形態に係る物体位置推定部１１４が推定した物体の到達範囲の第３の例を示す図である。図７では、物体の種別が歩行者であることを想定している。物体の種別が歩行者の場合、加速度変化範囲は車両および自転車よりも小さいが、進路変更角度は車両および自転車よりも大きいため、物体位置推定部１１４は、円状の到達範囲を設定する。そのため、物体位置推定部１１４は、物体の基準位置すなわち現在の歩行者の位置３０３の場合に、センサ１０１から次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の位置３０３ａを推定し、幅Ｗ３０および距離Ｌ３０で示される円状の到達範囲を推定する。物体位置推定部１１４は、物体の種別の他、現在の物体の速度も考慮して、到達範囲の形状を設定してもよい。このように、物体位置推定部１１４は、物体のサイズ、物体の種別、および物体の速度に基づいて到達範囲の大きさを設定することができ、物体の種別に基づいて到達範囲の形状を設定することができる。
【００３２】
図３に示すフローチャートの処理を繰り返し実施するなかで、時系列判定部１１５は、物体位置推定部１１４によって物体ＩＤが付与された物体の到達範囲が推定されている場合（ステップＳ１０９）、物体位置推定部１１４で推定された到達範囲を用いて、同一物体に由来する複数の物体の位置情報を統合する処理を行う（ステップＳ１０４）。すなわち、時系列判定部１１５は、到達範囲において、移動情報抽出部１１１で位置が算出された物体が到達範囲を推定された物体と同一か否かを判定する。具体的には、時系列判定部１１５は、移動情報抽出部１１１から取得した、反射点ＩＤが付与された位置情報に対して、物体位置推定部１１４で推定された到達範囲を閾値として、判定に使用する位置情報に対してフィルタ処理を行う。時系列判定部１１５は、フィルタ処理の結果得られた位置情報を同一物体の位置情報と識別し、もっとも距離が近いものから順に位置の更新処理を行う。時系列判定部１１５は、位置の更新処理において、位置の平均値を算出して求めてもよいし、カルマンフィルタ等を用いて位置を推定してもよい。このように、時系列判定部１１５は、移動情報抽出部１１１で位置が算出された物体のうち、到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する。これにより、時系列判定部１１５は、センサ１０１において広範囲で物体が検出された場合に、処理対象の領域を到達範囲に限定することで、必要な物体の位置情報のみを効率的に選択し、処理負荷を低減することができる。また、時系列判定部１１５は、到達範囲が予測されていることから、物体の移動による位置の変化にも追随することが可能となる。
【００３３】
時系列判定部１１５は、物体位置推定部１１４で到達範囲が推定されていない場合、例えば、等速直線運動をモデルとして、前回の受信時刻での物体の位置、速度などを用いて今回の受信時刻での物体の位置を推定し、推定した物体の位置と実際の物体の位置との差分が規定された閾値以内の場合、同一物体と推定してもよい。時系列判定部１１５は、カルマンフィルタ等を用いて今回の受信時刻での物体の位置を推定してもよい。時系列判定部１１５は、位置の差分が規定された閾値より大きい場合、位置を比較した物体は異なる物体であると判定する。
【００３４】
なお、本実施の形態において、情報配信部１１６は、車両２０１〜２０３に対して位置情報を配信していたが、位置情報とともに、物体位置推定部１１４で推定された到達範囲、物体属性検知部１１２で生成された属性情報などを配信してもよい。
【００３５】
また、本実施の形態において、時系列判定部１１５は、情報統合部１１３と同じ処理周期で処理を行ってもよいし、移動情報抽出部１１１から位置情報を取得するたびに処理を行ってもよい。
【００３６】
また、本実施の形態において、運転支援システム４００は路側に設置されることを想定しているが、運転支援システム４００のうち、運転支援装置１００およびセンサ１０１，１０２については自動運転車に搭載してもよい。運転支援装置１００は、搭載された自動運転車の位置情報を生成する。
【００３７】
つづいて、運転支援装置１００のハードウェア構成について説明する。図８は、本実施の形態に係る運転支援装置１００のハードウェア構成の例を示す図である。運転支援装置１００は、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）４０、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）４１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）４２、センサＩＦ（Interface）４３、通信ＩＦ４４、およびメモリ４５から構成され、各構成部がバス４６によってそれぞれ接続されている。ＣＰＵ４０は、運転支援装置１００全体の制御を司る。ＲＯＭ４１は、ブートプログラム、通信プログラム、データ解析プログラム等のプログラムを格納する。ＲＡＭ４２は、ＣＰＵ４０のワーク領域として使用される。センサＩＦ４３は、レーダ、ライダ等の各種センサと接続され、各種センサとＣＰＵ４０とのインターフェースとして機能する。通信ＩＦ４４は、無線を介して自動運転車に接続され、自動運転車とＣＰＵ４０とのインターフェースとして機能する。センサＩＦ４３と各種センサとの間、および、通信ＩＦ４４と自動運転車との間には、ＬＡＮ（Local  Area  Network）などの通信ネットワークが存在していてもよい。また、センサＩＦ４３および通信ＩＦ４４のいずれかまたは両方は、インターネットなどの通信ネットワークにも接続され、通信ネットワークとＣＰＵ４０とのインターフェースとしても機能する。
【００３８】
また、受信部１１０、移動情報抽出部１１１、物体属性検知部１１２、情報統合部１１３、物体位置推定部１１４、時系列判定部１１５の機能は、ソフトウェア、ファームウェア、またはソフトウェアとファームウェアとの組み合わせにより実現される。ソフトウェアまたはファームウェアはプログラムとして記述され、メモリ４５に格納される。ＣＰＵ４０は、メモリ４５に記憶されたプログラムを読み出して実行することにより、各部の機能を実現する。
【００３９】
以上説明したように、本実施の形態によれば、運転支援装置１００は、レーダを用いたセンサ１０１で検出され位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理し、当該位置情報と、画像情報を取得するセンサ１０２で検出された物体の属性情報とを統合する。運転支援装置１００は、統合した情報を用いて、次にセンサ１０１から第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の到達範囲を推定し、到達範囲においてセンサ１０１で検出された物体を処理対象にすることとした。これにより、運転支援装置１００は、処理負荷を抑制しつつ、運転支援装置１００の周辺に存在する物体の検出精度を向上することができる。
【００４０】
以上の実施の形態に示した構成は、本発明の内容の一例を示すものであり、別の公知の技術と組み合わせることも可能であるし、本発明の要旨を逸脱しない範囲で、構成の一部を省略、変更することも可能である。
【符号の説明】
【００４１】
１００  運転支援装置、１０１，１０２  センサ、１０３  無線通信装置、１１０  受信部、１１１  移動情報抽出部、１１２  物体属性検知部、１１３  情報統合部、１１４  物体位置推定部、１１５  時系列判定部、１１６  情報配信部、１１７  記憶部、１１８  送信部、２０１〜２０３，３００  車両、２０４  自転車、２０５〜２０７  歩行者、４００運転支援システム。
【図１】
2019239471.tif 000003
【図２】
2019239471.tif 000004
【図３】
2019239471.tif 000005
【図４】
2019239471.tif 000006
【図５】
2019239471.tif 000007
【図６】
2019239471.tif 000008
【図７】
2019239471.tif 000009
【図８】
2019239471.tif 000010
【手続補正書】
【提出日】平成30年11月12日(2018.11.12)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから第２のセンサ情報を受信する受信部と、
前記第１のセンサ情報を用いて、前記第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する移動情報抽出部と、
前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する時系列判定部と、
前記第２のセンサ情報を用いて、前記第２のセンサで検出された前記物体のサイズ、前記物体の位置である第２の位置、および前記物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する物体属性検知部と、
前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報と、前記属性情報と、を物体単位で統合して管理する情報統合部と、
前記情報統合部で統合され、前記物体の種別を含む物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における前記物体の到達範囲を推定する物体位置推定部と、
を備え、
前記時系列判定部は、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、前記到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、
ことを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記第１のセンサ情報には、前記第１のセンサから前記物体までの距離、および前記第１のセンサの指向方向に対する前記物体の方向を示す角度が含まれ、さらに、前記物体の速度または前記物体の進行方向のうち少なくとも１つが含まれる、
ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記第２のセンサ情報に含まれる前記画像情報は、静止画像または動画像である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記物体属性検知部は、前記静止画像または前記動画像を用いて、前記物体を検出した時刻、前記第２の位置、および前記物体の種別を判定し、さらに前記物体のサイズとして前記物体の全幅、および前記物体の全長を判定し、前記属性情報を生成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記物体位置推定部は、前記物体のサイズ、前記物体の種別、および前記物体の速度に基づいて、前記到達範囲の大きさを設定する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記物体位置推定部は、前記物体の種別に基づいて、前記到達範囲の形状を設定する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記情報統合部は、前記属性情報に含まれる前記第２の位置と、前記時系列判定部で管理されている前記物体の位置とを比較し、位置の差分が規定された閾値以下の場合、位置を比較した物体同士は同一物体と判定する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記情報統合部は、前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報、または統合した物体単位の情報を用いて、配信する位置情報を生成し、
前記運転支援装置は、さらに、
前記情報統合部から取得した前記位置情報を記憶する記憶部と、自動運転車に対して前記位置情報を送信する送信部と、を有する情報配信部、
を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１つに記載の運転支援装置と、
レーダを用いた第１のセンサと、
画像情報を取得する第２のセンサと、
を備えることを特徴とする運転支援システム。
【請求項１０】
受信部が、レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから第２のセンサ情報を受信する第１のステップと、
移動情報抽出部が、前記第１のセンサ情報を用いて、前記第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する第２のステップと、
時系列判定部が、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する第３のステップと、
物体属性検知部が、前記第２のセンサ情報を用いて、前記第２のセンサで検出された前記物体のサイズ、前記物体の位置である第２の位置、および前記物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する第４のステップと、
情報統合部が、前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報と、前記属性情報と、を物体単位で統合して管理する第５のステップと、
物体位置推定部が、前記情報統合部で統合され、前記物体の種別を含む物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における前記物体の到達範囲を推定する第６のステップと、
を含み、
前記第１のステップから前記第６のステップまでを繰り返し実施する場合、前記第３のステップにおいて、前記時系列判定部は、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、前記到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、
ことを特徴とする運転支援方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の運転支援装置は、レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから第２のセンサ情報を受信する受信部と、第１のセンサ情報を用いて、第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する移動情報抽出部と、移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する時系列判定部と、を備える。また、運転支援装置は、第２のセンサ情報を用いて、第２のセンサで検出された物体のサイズ、物体の位置である第２の位置、および物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する物体属性検知部と、時系列判定部で管理される物体の位置情報と、属性情報と、を物体単位で統合して管理する情報統合部と、情報統合部で統合され、物体の種別を含む物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の到達範囲を推定する物体位置推定部と、を備える。時系列判定部は、移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、ことを特徴とする。
【手続補正書】
【提出日】平成31年1月25日(2019.1.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから前記第１のセンサ情報を受信する周期よりも長い周期または長い時間間隔で第２のセンサ情報を受信する受信部と、
前記第１のセンサ情報を用いて、前記第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する移動情報抽出部と、
前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する時系列判定部と、
前記第２のセンサ情報を用いて、前記第２のセンサで検出された前記物体のサイズ、前記物体の位置である第２の位置、および前記物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する物体属性検知部と、
前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報と、前記属性情報と、を物体単位で統合して管理する情報統合部と、
前記情報統合部で統合され、前記物体の種別を含む物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における前記物体の到達範囲を推定する物体位置推定部と、
を備え、
前記時系列判定部は、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、前記到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、
ことを特徴とする運転支援装置。
【請求項２】
前記第１のセンサ情報には、前記第１のセンサから前記物体までの距離、および前記第１のセンサの指向方向に対する前記物体の方向を示す角度が含まれ、さらに、前記物体の速度または前記物体の進行方向のうち少なくとも１つが含まれる、
ことを特徴とする請求項１に記載の運転支援装置。
【請求項３】
前記第２のセンサ情報に含まれる前記画像情報は、静止画像または動画像である、
ことを特徴とする請求項１または２に記載の運転支援装置。
【請求項４】
前記物体属性検知部は、前記静止画像または前記動画像を用いて、前記物体を検出した時刻、前記第２の位置、および前記物体の種別を判定し、さらに前記物体のサイズとして前記物体の全幅、および前記物体の全長を判定し、前記属性情報を生成する、
ことを特徴とする請求項３に記載の運転支援装置。
【請求項５】
前記物体位置推定部は、前記物体のサイズ、前記物体の種別、および前記物体の速度に基づいて、前記到達範囲の大きさを設定する、
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項６】
前記物体位置推定部は、前記物体の種別に基づいて、前記到達範囲の形状を設定する、
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項７】
前記情報統合部は、前記属性情報に含まれる前記第２の位置と、前記時系列判定部で管理されている前記物体の位置とを比較し、位置の差分が規定された閾値以下の場合、位置を比較した物体同士は同一物体と判定する、
ことを特徴とする請求項１から６のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項８】
前記情報統合部は、前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報、または統合した物体単位の情報を用いて、配信する位置情報を生成し、
前記運転支援装置は、さらに、
前記情報統合部から取得した前記位置情報を記憶する記憶部と、自動運転車に対して前記位置情報を送信する送信部と、を有する情報配信部、
を備えることを特徴とする請求項１から７のいずれか１つに記載の運転支援装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１つに記載の運転支援装置と、
レーダを用いた第１のセンサと、
画像情報を取得する第２のセンサと、
を備えることを特徴とする運転支援システム。
【請求項１０】
受信部が、レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから前記第１のセンサ情報を受信する周期よりも長い周期または長い時間間隔で第２のセンサ情報を受信する第１のステップと、
移動情報抽出部が、前記第１のセンサ情報を用いて、前記第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する第２のステップと、
時系列判定部が、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する第３のステップと、
物体属性検知部が、前記第２のセンサ情報を用いて、前記第２のセンサで検出された前記物体のサイズ、前記物体の位置である第２の位置、および前記物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する第４のステップと、
情報統合部が、前記時系列判定部で管理される前記物体の位置情報と、前記属性情報と、を物体単位で統合して管理する第５のステップと、
物体位置推定部が、前記情報統合部で統合され、前記物体の種別を含む物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における前記物体の到達範囲を推定する第６のステップと、
を含み、
前記第１のステップから前記第６のステップまでを繰り返し実施する場合、前記第３のステップにおいて、前記時系列判定部は、前記移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、前記到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、
ことを特徴とする運転支援方法。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明の運転支援装置は、レーダを用いた第１のセンサから第１のセンサ情報を受信し、画像情報を取得する第２のセンサから第１のセンサ情報を受信する周期よりも長い周期または長い時間間隔で第２のセンサ情報を受信する受信部と、第１のセンサ情報を用いて、第１のセンサで検出された物体の位置である第１の位置を算出する移動情報抽出部と、移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、同一物体に由来する複数の物体を１つの物体として位置情報を管理する時系列判定部と、を備える。また、運転支援装置は、第２のセンサ情報を用いて、第２のセンサで検出された物体のサイズ、物体の位置である第２の位置、および物体の種別を判定し、判定結果を含む属性情報を生成する物体属性検知部と、時系列判定部で管理される物体の位置情報と、属性情報と、を物体単位で統合して管理する情報統合部と、情報統合部で統合され、物体の種別を含む物体単位の情報を用いて、次に第１のセンサ情報を受信する受信時刻における物体の到達範囲を推定する物体位置推定部と、を備える。時系列判定部は、移動情報抽出部で第１の位置が算出された物体のうち、到達範囲内の物体を対象にして位置情報を管理する、ことを特徴とする。
【国際調査報告】
2019239471.tif 000011
2019239471.tif 000012
2019239471.tif 000013
2019239471.tif 000014