(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
予め定められた走路を走行する移動体に搭載される障害物検出装置において、
前記障害物検出装置から前記移動体の前方の物体までの距離情報を検出する距離情報検出部と、
前記距離情報を基に前記移動体の前方の３次元情報を生成する３次元情報生成部と、
予め定められた位置からの前記移動体の位置に応じた走路位置情報が記憶された記憶部と、
前記走路上における前記移動体の位置を推定する位置推定部と、
前記走路位置情報を基に、前記３次元情報内における走路上の３次元情報を抽出する走路上３次元情報抽出部と、
抽出された、走路上の前記３次元情報を基に障害物を検出する障害物検出部とを備え、
前記走路位置情報は前記距離情報と前記移動体の水平方向の座標情報により特定される
障害物検出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の障害物検出装置において、
走路上の前記障害物が人であるか否かを判定する人判定部を備える
障害物検出装置。
【請求項３】
請求項２に記載の障害物検出装置において、
前記走路位置情報を基に、走路に隣接する予め定められた領域である拡張走路領域における３次元情報を抽出する拡張領域３次元情報抽出部を備え、
前記障害物検出部は、前記拡張走路領域上においても障害物を検出し、
前記人判定部は、前記拡張走路領域内で検出された前記障害物が人であるか否かを判定する
障害物検出装置。
【請求項４】
請求項１に記載の障害物検出装置において、
前記走路位置情報を基に、走路に隣接する予め定められた領域である拡張走路領域における３次元情報を抽出する拡張領域３次元情報抽出部と、
前記拡張走路領域内において前記３次元情報を基に人を検出する人検出部を備える
障害物検出装置。
【請求項５】
予め定められた走路を走行する移動体に搭載される障害物検出装置において、
前記障害物検出装置から前記移動体の前方の物体までの距離情報を検出する距離情報検出部と、
前記距離情報を基に前記移動体の前方の３次元情報を生成する３次元情報生成部と、
予め定められた位置からの前記移動体の位置に応じて前記３次元情報上の走路を特定する走路位置情報が記憶された記憶部と、
前記走路上における前記移動体の位置を推定する位置推定部と、
推定された前記位置と前記走路位置情報により前記３次元情報における走路を特定する走路特定部と、
前記３次元情報を基に障害物を検出する障害物検出部と、
検出された前記障害物が、特定された前記走路上にあるか否かを判定する判定部とを備え、
前記走路位置情報は前記距離情報と前記移動体の水平方向の座標情報により特定される
障害物検出装置。
【請求項６】
請求項５に記載の障害物検出装置において、
走路上にあると判定された前記障害物が人であるか否かを判定する人判定部を備える
障害物検出装置。
【請求項７】
請求項６に記載の障害物検出装置において、
前記特定された走路に対して隣接する予め定められた領域である拡張走路領域を特定する領域特定部を備え、
前記判定部は、検出された前記障害物が、特定された前記拡張走路領域上にあるか否かを判定し、
前記人判定部は、拡張走路領域上にあると判定された前記障害物が人であるか否かを判定する
障害物検出装置。
【請求項８】
請求項５に記載の障害物検出装置において、
前記特定された走路に対して隣接する予め定められた領域である拡張走路領域を特定する領域特定部と、
特定された前記拡張走路領域内において人を検出する人検出部を備える
障害物検出装置。
【請求項９】
請求項１から８のいずれか１つに記載の障害物検出装置において、
前記位置推定部は前記走路上における前記移動体の位置を予め定められた位置からの移動距離により推定する
障害物検出装置。
【請求項１０】
請求項１から９のいずれか１つに記載の障害物検出装置において、
前記距離情報検出部はステレオカメラを有し、
前記３次元情報は視差画像である
障害物検出装置。
【請求項１１】
請求項１から１０のいずれか１つに記載の障害物検出装置において、
前記距離情報検出部はレーダーを有する
障害物検出装置。
【請求項１２】
請求項１から１１のいずれか１つに記載の障害物検出装置を備える移動体。
【請求項１３】
請求項１２に記載の移動体において、
前記走路上に前記障害物が検出されると警告を発する警報器を備える移動体。
【請求項１４】
請求項１２または１３に記載の移動体において、
前記走路上に前記障害物が検出されると前記移動体を減速または停止させる速度制御部を備える移動体。
【請求項１５】
請求項３、４、７、８のいずれか１つに記載の障害物検出装置を備える移動体において、
前記走路上の検出された障害物に対して前記移動体の減速または停止させる速度制御部と、
前記拡張走路領域上の検出された人に対して警告を発する警報器と
を備える移動体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、障害物検出装置およびそれを備えた移動体に関する。
【背景技術】
【０００２】
ゴルフ場内の予め定められた走路を走行するゴルフカートには自律走行機能を有しているものがある。自律走行は電磁誘導線から発生する磁界を検出することで行われる。また、ゴルフ場の走路には、作業車や走路を横切る人がゴルフカートの障害物として存在する。運転者無しで自律走行する場合、これらの障害物を検出する必要がある。そこで、ゴルフカートの前面に、超音波などを利用した障害物センサを設けて、ゴルフカート前方の障害物を検出する障害物検出装置を備えるものもある。
【０００３】
従来の障害物検出装置は走路上にない物体を障害物として検出し、その結果、ゴルフカートを減速制御することがある。そこで、特許文献１の技術では障害物が走路上に存在するか否かを判定している。これにより、走路上にはない障害物により停止制御するのを抑制している。
【０００４】
特許文献１の技術
特許文献１には、全体座標系として得られた移動体の座標位置と、全体座標系として得られた走行路沿いの各点の座標位置データとから移動体座標系における走行路の座標位置データを取得し、移動体座標系における３次元画像内の走行路面を特定し、検出した障害物が走行路面上に有るか否かを判定することが記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−１４１９５４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、３次元画像内の走行路面を３次元データを用いて特定するので、障害物検出装置のＣＰＵに演算負荷がかかり、また、演算時間を要する。演算時間が多くなれば、移動体は走行しているので、障害物との距離が近くなり接触する可能性が高くなる。また、ゴルフ場の走路のように、木々の間の間際を通り抜ける車両向けの装置としては、推定した現在位置の誤差が大きければ、走路周辺の木々を走路内の障害物として判定し停止してしまうケースが発生する。したがって、現在位置を高精度に推定できなければならない。特許文献１では移動体の現在位置に３次元位置座標を使用しているが、３次元で高精度に現在位置を推定しようとすると、高価なＧＰＳ、センサなどが必要となる上、それらが車両台数分必要となる。
【０００７】
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであって、走路上の障害物を演算量を低減して検出する障害物検出装置およびそれを備えた移動体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明は次のような構成をとる。
すなわち、本発明の第１の発明は、予め定められた走路を走行する移動体に搭載される障害物検出装置において、前記障害物検出装置から前記移動体の前方の物体までの距離情報を検出する距離情報検出部と、前記距離情報を基に前記移動体の前方の３次元情報を生成する３次元情報生成部と、予め定められた位置からの前記移動体の位置に応じた走路位置情報が記憶された記憶部と、前記走路上における前記移動体の位置を推定する位置推定部と、前記走路位置情報を基に、前記３次元情報内における走路上の３次元情報を抽出する走路上３次元情報抽出部と、抽出された、走路上の前記３次元情報を基に障害物を検出する障害物検出部とを備え、前記走路位置情報は前記距離情報と前記移動体の水平方向の座標情報により特定される。
【０００９】
この発明によれば、距離情報検出部が、障害物検出装置から移動体の前方の物体までの距離情報を検出する。３次元情報生成部は、検出された距離情報を基に移動体の前方の３次元情報を生成する。記憶部には、予め定められた位置からの移動体の位置に応じて３次元情報上の走路を特定する走路位置情報が記憶されている。位置推定部は、走路上における移動体の位置を推定する。走路上３次元情報抽出部は、推定された位置と走路位置情報により３次元情報における走路上の３次元情報を抽出する。障害物検出部は、走路上の３次元情報を基に障害物を検出する。
【００１０】
走路上の３次元情報の抽出に用いられる走路位置情報は、距離情報と移動体の水平方向の座標情報との２次元の情報であるので、３次元の情報量を用いて特定していた従来よりも扱う情報量を少なくすることができ、演算負荷を軽減することができる。これにより、演算時間を短くすることができ、障害物から距離が確保された時点で障害物が走路上にあるか否かを判定することができ、障害物との接触回避を向上させることができる。
【００１１】
また、走路上の前記障害物が人であるか否かを判定する人判定部を備えることが好ましい。または、走路上にあると判定された前記障害物が人であるか否かを判定する人判定部を備えることが好ましい。人検出を走路上の障害物に絞ることで、人検出の処理時間を短縮することができる。また、移動体から遠方にいるような接触の可能性の無い人を検出しないので、移動体はスムーズな走行をすることができる。
【００１２】
また、前記走路位置情報を基に、走路に隣接する予め定められた領域である拡張走路領域における３次元情報を抽出する拡張領域３次元情報抽出部を備え、前記障害物検出部は、前記走路拡張領域上においても障害物を検出し、前記人判定部は、前記走路拡張領域内で検出された前記障害物が人であるか否かを判定することが好ましい。これにより、走路周辺の木々と混同しやすい走路の幅方向両端付近の領域にいる人に対して検出率を向上することができる。
【００１３】
また、前記走路位置情報を基に、走路に隣接する予め定められた領域である拡張走路領域における３次元情報を抽出する拡張領域３次元情報抽出部と、前記走路拡張領域内において前記３次元情報を基に人を検出する人検出部を備えてもよい。特定された走路に予め定められた領域だけ広い範囲内で人検出をすることで、人検出の処理時間を短縮することができる。さらには、走路付近にいる人を検出することができるので、走路内に入ろうとする人も検出することができる。これにより、人との接触回避を向上させることができる。また、障害物検出部と人検出部とをそれぞれ別体として備えるので、接触可能性の高い走路上の障害物に対してと、接触可能性の判断が難しく、かつ走路周辺の木々と混同しやすい走路の幅方向両端付近の領域にいる人に対して異なる処理をすることができる。
【００１４】
また、本発明の第２の発明は、予め定められた走路を走行する移動体に搭載される障害物検出装置において、前記障害物検出装置から前記移動体の前方の物体までの距離情報を検出する距離情報検出部と、前記距離情報を基に前記移動体の前方の３次元情報を生成する３次元情報生成部と、予め定められた位置からの前記移動体の位置に応じて前記３次元情報上の走路を特定する走路位置情報が記憶された記憶部と、前記走路上における前記移動体の位置を推定する位置推定部と、推定された前記位置と前記走路位置情報により前記３次元情報における走路を特定する走路特定部と、前記３次元情報を基に障害物を検出する障害物検出部と、検出された前記障害物が、特定された前記走路上にあるか否かを判定する判定部とを備え、前記走路位置情報は前記距離情報と前記移動体の水平方向の座標情報により特定される。
【００１５】
本発明によれば、距離情報検出部が、障害物検出装置から移動体の前方の物体までの距離情報を検出する。３次元情報生成部は、検出された距離情報を基に移動体の前方の３次元情報を生成する。記憶部には、予め定められた位置からの移動体の位置に応じて３次元情報上の走路を特定する走路位置情報が記憶されている。位置推定部は、走路上における移動体の位置を推定する。走路特定部は、推定された位置と走路位置情報により３次元情報における走路を特定する。障害物検出部は、３次元情報を基に障害物を検出する。判定部は、検出された障害物が、特定された走路上にあるか否かを判定する。
【００１６】
３次元情報上の走路を特定する走路位置情報は、距離情報と移動体の水平方向の座標情報との２次元の情報であるので、３次元の情報量を用いて特定していた従来よりも扱う情報量を少なくすることができ、演算負荷を軽減することができる。これにより、演算時間を短くすることができ、障害物から距離が確保された時点で障害物が走路上にあるか否かを判定することができ、障害物との接触回避を向上させることができる。
【００１７】
また、前記特定された走路に対して隣接する予め定められた領域である拡張走路領域を特定する領域特定部を備え、前記判定部は、検出された前記障害物が、特定された前記拡張走路領域上にあるか否かを判定し、前記人判定部は、拡張走路領域上にあると判定された前記障害物が人であるか否かを判定することが好ましい。これにより、走路周辺の木々と混同しやすい走路の幅方向両端付近の領域にいる人に対して検出率を向上することができる。
【００１８】
また、前記特定された走路に対して隣接する予め定められた領域である拡張走路領域を特定する領域特定部と、特定された前記拡張走路領域内において人を検出する人検出部を備えてもよい。特定された走路に予め定められた領域だけ広い範囲内で人検出をすることで、人検出の処理時間を短縮することができる。さらには、走路付近にいる人を検出することができるので、走路内に入ろうとする人も検出することができる。これにより、人との接触回避を向上させることができる。また、前記障害物検出部と前記人検出部とをそれぞれ別体として備えるので、接触可能性の高い走路上の障害物に対してと、接触可能性の判断が難しく、かつ走路周辺の木々と混同しやすい走路の幅方向両端付近の領域にいる人に対して異なる処理をすることができる。
【００１９】
また、前記位置推定部は前記走路上における前記移動体の位置を予め定められた位置からの移動距離により推定することが好ましい。移動体は予め定められた走路を走行するので、予め定められた位置からの移動距離で走路上の移動体の位置を特定することができる。位置推定部が走路上における移動体の位置を予め定められた位置からの移動距離により推定するので、全体座標系を用いなくても車両座標系だけで移動体の位置を推定することができる。さらに、移動距離は１次元のデータ量であるので扱うデータ量を格段に低減することができる。
【００２０】
また、前記距離情報検出部はステレオカメラを有し、前記３次元情報は視差画像でもよい。距離情報検出部としてステレオカメラを用いることで、視差画像を３次元情報として用いることができる。これにより、視差画像中の走路の判定および障害物の検出を適切に実施することができる。また、１次元スキャンのレーザーレーダでは、路面のアップダウンにより、路面を障害物として検出しやすいが、ステレオカメラを用いることで、より路面のうねりの影響を受けにくく障害物を検出することができる。
【００２１】
また、前記距離情報検出部はレーダーを有してもよい。距離情報検出部としてレーダーを用いることで、３次元情報を適切に取得することができる。ステレオカメラを用いるよりも、特に遠方で精度良く距離計測をすることができ、３次元情報中の走路の判定および障害物の検出を適切に実施することができる。
【００２２】
また、本発明に係る移動体は、上記障害物検出装置を備える移動体である。上記障害物検出装置を備えるので、走路上に障害物が存在するか否かを演算量を低減して判定することができる。
【００２３】
また、移動体は、前記走路上に前記障害物が検出されると警告を発する警報器を備えることが好ましい。走路上に存在する歩行者、動物、他の移動体の運転者等に警告を発することで、これらの障害物との接触回避を向上させることができる。また、警告が発せられることで自己の移動体の運転者にも注意喚起を図ることができる。
【００２４】
また、移動体は、前記走路上に前記障害物が検出されると前記移動体を減速または停止させる速度制御部を備えることが好ましい。走路上に存在する障害物が人や動物でない場合や、移動体の運転者がいない自律走行の場合でも、障害物との接触回避を向上させることができる。
【００２５】
また、移動体は、前記走路上の検出された障害物に対して前記移動体の減速または停止させる速度制御部と、前記拡張走路領域上の検出された人に対して警告を発する警報器とを備えることが好ましい。これにより、人を含め障害物が走路上にある場合、これを検出することにより移動体の減速または停止が実施される。また、拡張走路領域に人がいる場合、これを検出することにより、警報器より警告が発される。この警告により、拡張走路領域にいる人が走路内へ進入するのを防止することができ、この結果、移動体の不要な減速または停止を抑制することができる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明によれば、走路上の障害物を演算量を低減して検出する障害物検出装置およびそれを備えた移動体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】実施例に係る車両の前面図である。
【図２】実施例１に係る車両の構成を示すブロック図である。
【図３】実施例１に係る障害物検出装置の構成を示すブロック図である。
【図４】実施例１に係るステレオカメラと距離情報の向きとの関係を示す説明図である。
【図５】実施例に係る車両が走行する走路の一例を示す説明図である。
【図６】実施例１に係る視差画像において走路の特定を説明する説明図である。
【図７】実施例１に係る視差画像において走路上の障害物を示す説明図である。
【図８】実施例１に係る障害物検出の流れを示すフローチャートである。
【図９】実施例２に係る車両の構成を示すブロック図である。
【図１０】実施例３に係る車両の構成を示すブロック図である。
【図１１】実施例３に係る視差画像において拡張走路領域を示す説明図である。
【図１２】実施例４に係る車両の構成を示すブロック図である。
【図１３】実施例４に係る視差画像において走路上の障害物を示す説明図である。
【図１４】実施例４に係る視差画像において拡張走路領域を示す説明図である。
【図１５】実施例４に係る障害物検出の流れ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】
【実施例１】
【００２８】
以下、図面を参照して本発明の実施例１を説明する。本発明における移動体の実施形態として、自律走行するゴルフカートを挙げる。本発明における移動体はゴルフカートに限られず、工場や果樹園で走行する無人搬送車も含まれる。また、本発明における移動体は４輪車に限られず、３輪車でもよいし、モノレール型でもよい。なお、以下の説明で、前後および左右とは移動体の前進する方向を基準としている。
【００２９】
１．車両の概略構成
図１を参照する。図１は、実施例に係る車両１の前面図である。車両１はゴルフ場内を自律走行するゴルフカートである。車両１は、走路に埋め込まれた誘導線から発せられる電磁波に誘導されて自律走行することができる。車両１の前面中央部にステレオカメラ３が設けられている。
【００３０】
また、車両１は、ハンドル４の回転により操舵される右前輪５および左前輪６を備える。車両１の下部には、走路Ｔｒ上に予め埋設された定点Ｆｐ（図５）を読み取る読み取り部７が設けられている。定点Ｆｐはスタート位置Ｓｏ以外にも走路Ｔｒ上に複数個埋設されている。定点Ｆｐは複数の磁石の磁極の組み合わせで構成されている。読み取り部７は、このような磁場情報を定点Ｆｐから読み取る磁力センサである。磁場情報には、スタート位置Ｓｏ、または、ある特定位置を示す位置情報と、一旦停止や車速の増減速等の速度制御情報とが含まれる。なお、定点Ｆｐは磁石だけでなく、ＲＦＩＤ（radio frequency identifier）で用いられるＲＦタグでもよい。
【００３１】
右前輪５には、右前輪５の回転角を検出する回転角センサ８および右前輪５の回転速度を検出する車輪速センサ９が備えられている。また、ハンドル４の近傍には種々の情報を表示するタッチパネルディスプレイ１２が設置されている。回転角センサ８は、車輪の回転角を検出するもので、例えば、ロータリーエンコーダである。なお、回転角センサ８および車輪速センサ９は、右前輪５の代わりに左前輪６または後輪に備えてもよい。
【００３２】
次に、図２を参照する。図２は車両１の構成を示す機能ブロック図である。車両１には、走路上の障害物を検出する障害物検出装置１４と、車両１が誘導線に沿って自律走行するのを制御する自律走行制御部１５と、自律走行および障害物の検出により車速の加減速の制御をする車速制御部１６と、障害物の検出により車両前方および搭乗者に警告を発する警報器１７とを備える。自律走行制御部１５は従来の自律走行の制御方法を用いるので、ここでの説明は省略する。警報器１７は、車両１の前面に設けられ、音により車両１が接近しているのを周囲に報知することができる。
【００３３】
２．障害物検出装置の構成
次に図３を参照して車両１に備えられた障害物検出装置１４の構成を説明する。図３は、障害物検出装置１４の構成を示すブロック図である。
【００３４】
障害物検出装置１４は、車両１の前方の物体までの距離情報を検出する距離情報検出部２１と、車両１の前方の視差画像を生成する視差画像生成部２３と、スタート位置Ｓｏからの車両１の位置に応じて視差画像上の走路を特定する走路位置情報が記憶された走路位置情報記憶部２５と、走路上における車両１の位置を推定する位置推定部２７と、推定された位置と走路位置情報により視差画像における走路を特定する走路特定部２９と、視差画像を基に障害物を検出する障害物検出部３１と、検出された障害物が特定された走路上にあるか否かを判定する判定部３３と、視差情報から距離情報を算出する距離算出部３４と検出された障害物が人であるか否かを判定する人判定部３５とを備える。
【００３５】
距離情報検出部２１は、車両１の前方の画像を撮影するステレオカメラ３と、ステレオカメラ３により撮影された画像を一時的に保管するバッファ４１とを備える。
【００３６】
ステレオカメラ３は、左画像センサ３ａと右画像センサ３ｂとの２個の画像センサで構成される。左画像センサ３ａおよび右画像センサ３ｂはＣＣＤやＣＭＯＳなど一般的な可視光センサである。左画像センサ３ａ、右画像センサ３ｂは予め定められた幾何条件の下で車両１に設置されている。実施例１では、左画像センサ３ａ、右画像センサ３ｂは水平方向に一定距離を保たれて設置されている。すなわち、左画像センサ３ａおよび右画像センサ３ｂはそれぞれ平行ステレオの位置関係で配置されている。
【００３７】
左画像センサ３ａ、右画像センサ３ｂは、それぞれ撮影された画像の各行の位置が一致するように、すなわち、エピポーラ線が一致するように配置されている。左画像センサ３ａで撮影された画像を左画像とし、右画像センサ３ｂで撮影された画像を右画像とする。実施例１では左画像センサ３ａを基準カメラとし、左画像を基準画像とする。なお、ステレオカメラ３が備える画像センサの数は２個に限られず３個以上でもよい。また、右画像を基準画像としてもよい。
【００３８】
図４を参照して、撮像センサ３ａ、３ｂの座標系を説明する。ステレオカメラ３の横方向（左右方向）にＸ軸が設けられ、ステレオカメラ３の縦方向（上下方向）にＹ軸が設けられ、ステレオカメラ３の前方向（奥行き方向）にＺ軸が設けられている。なお、Ｘ軸およびＹ軸は左画像および右画像の座標軸である。左画像および右画像との視差情報が障害物検出装置１４から車両１の前方の物体までの距離情報となる。
【００３９】
図３に戻って説明する。バッファ４１は、ステレオカメラ３から送られる画像、すなわち、画像センサ３ａ、３ｂから送られる各画像を一時的に保管する。バッファ４１は、メモリ、フラッシュメモリ、ハードディスク（ＨＤＤ）などを用いる。なお、図３上ではバッファ４１は画像センサ３ａ、３ｂのそれぞれに対応して設けられているが、１つのバッファでもよい。なお、保管される各画像は、補正パラメータを用いてレンズ歪み、焦点距離のばらつき等が補正された画像が好ましい。このような補正により、画像センサの光軸に対して垂直な面のテクスチャが画像投影面に対しても同様に投影される。
【００４０】
視差画像生成部２３は、入力される各画像から視差画像を生成する。すなわち、バッファ４１に保管されている左画像および右画像を基に視差画像を生成する。視差画像は例えばＳＡＤ等のステレオマッチングにより生成することができる。ステレオマッチングの方法は、他にも、面積相関法や、Census transformが挙げられる。ここでの視差は複数画像間の画素のずれ量を示す。実施例１において、視差は、左画像に対する右画像の横方向の画素のずれ量である。なお、視差画像上のＸ座標およびＹ座標は基準画像上のＸ座標およびＹ座標と同じである。生成された視差画像は障害物検出部３１および走路特定部２９へ出力される。
【００４１】
走路位置情報記憶部２５には、走路のスタート位置Ｓｏからの距離に応じて、視差画像上の視差値とＸ座標値により走路を特定する位置情報が記憶されている。図５に示すように、走路Ｔｒ上のスタート地点Ｓｏから、例えば等距離間隔ごとに、各地点Ｓ１〜Ｓｎにおける視差画像上の走路の視差値とＸ座標値とが予め測定されて記憶されている。なお、図５において、地点の表示を途中省略している。
【００４２】
図６を参照して説明する。図６は、例えば、図５におけるスタート位置Ｓｏから距離Ｌａの地点Ｓａにおける視差画像Ｐ１を示している。走路位置情報記憶部２５には、この視差画像Ｐ１における走路ＴｒのＸ座標値が視差値と関連づけて予め記憶されている。すなわち、地点Ｓａの走路位置情報として、視差値ｄａに対してＸ座標領域Ｘ１−Ｘ１０、視差値ｄｂに対してＸ座標領域Ｘ２−Ｘ９、視差値ｄｃに対してＸ座標領域Ｘ３−Ｘ８、視差値ｄｄに対してＸ座標領域Ｘ４−Ｘ７、視差値ｄｅに対してＸ座標領域Ｘ５−Ｘ６が走路位置情報記憶部２５に保管されている。なお、視差値ｄａ〜ｄｇの関係は、ｄａ＞ｄｂ＞ｄｃ＞ｄｄ＞ｄｅ＞ｄｆ＞ｄｇである。
【００４３】
このように、走路位置情報記憶部２５は、地点Ｓ１〜Ｓｎごとに、その地点における視差画像において、走路ＴｒのＸ座標値と視差値とが関連づけて保管されている。走路位置情報記憶部２５は、メモリ、フラッシュメモリ、ハードディスク（ＨＤＤ）などを用いる。
【００４４】
図３に戻って説明する。位置推定部２７は、読み取り部７、回転角センサ８、および、位置算出部４３を備える。読み取り部７、および、回転角センサ８の各検出値は位置算出部４３へ出力される。
【００４５】
位置算出部４３は、入力される各検出値を基に、簡易化されたオドメトリの方法を用いて、スタート位置Ｓｏからの車両１の現在位置を算出する。すなわち、スタート位置Ｓｏ、又は、各定点Ｆｐの位置情報が読み取り部７から位置算出部４３へ入力される。また、スタート位置Ｓｏ、又は、各定点Ｆｐからの移動距離は、回転角センサ８の検出値をカウントすることで位置算出部４３が算出することができる。算出された車両１の位置情報は走路位置情報記憶部２５へ出力され、車両１の位置情報と対応する走路位置情報が読み出される。読み出された走路位置情報は走路特定部２９へ出力される。
【００４６】
車両１は予め定められた走路Ｔｒを走行するので、予め定められた位置であるスタート位置Ｓｏ、又は、各定点Ｆｐからの移動距離で走路Ｔｒ上の車両１の位置を特定することができる。このように、位置推定部２７が走路Ｔｒ上における車両１の位置を、スタート位置Ｓｏ、又は、各定点Ｆｐからの移動距離により推定するので、全体座標系を用いなくても車両座標系だけで車両１の位置を推定することができる。さらに、移動距離は１次元のデータ量であるので、車両位置の特定に扱うデータ量を格段に低減することができる。また、位置推定部２７は、スタート位置Ｓｏ以外の位置に埋設された定点Ｆｐの磁場情報を読み取ることで、算出された位置の誤差を修正することができる。これにより、車両１の現在位置を高精度に推定することができる。
【００４７】
走路特定部２９は、入力される走路位置情報を基に、視差画像生成部２３により生成された視差画像上における走路Ｔｒを特定する。走路の特定は、予め記憶されているＸ座標値と対応する視差値により特定される。図７に示される視差画像Ｐ２は、図６に示される視差画像Ｐ１と同一の地点のものである。図７において、走路位置情報における視差値ｄｅのＸ座標領域はＸ５−Ｘ６であるが、障害物Ｏｂ４により、Ｘ座標がＸ５の視差値ｄｅの領域は無い。この場合、Ｘ座標領域がＸ５−Ｘ６間で視差値ｄｅの範囲が走路として特定される。特定された走路領域は判定部３３へ出力される。
【００４８】
障害物検出部３１は、視差画像において、Ｘ方向に異なる視差値と接し、かつ、同じ視差値の領域が予め定められた値以上のＹ方向の画素数を有する領域、言い換えると、同じ視差値であって予め定められた高さを有する領域を障害物として検出する。図６および図７において、領域Ｏｂ１、Ｏｂ２、Ｏｂ３、Ｏｂ４が障害物として検出される。検出された障害物の領域Ｏｂ１〜Ｏｂ４が判定部３３へ出力される。なお、障害物の領域として同じ視差値に限られず、ある視差値を基準として予め定められた範囲の視差値の領域を一纏めにする処理をすることで、複数の視差値を有する障害物の領域を特定してもよい。
【００４９】
判定部３３は、検出された障害物が走路Ｔｒ上に存在するか否かを判定する。判定部３３は、入力された障害物の領域の下端のＸ座標値の範囲が走路の各視差のＸ座標の範囲内に含まれるかどうかで判定する。これにより、例えば、図７に示される障害物Ｏｂ１〜Ｏｂ４のうち、障害物Ｏｂ４だけが走路Ｔｒ上にあると判定される。
【００５０】
なお、判定部３３は、障害物の領域を囲む矩形領域が走路領域と重なるか判定した後で、走路領域と重なる矩形領域を有する障害物に対して、上述した判定をする２段階の判定を実施してもよい。この２段階判定により、より高速に障害物が走路上に存在するか否かを判定することができる。なお、矩形の下端のＹ座標値（高さ）が予め定められた高さよりも大きい場合は、走路上空にかかる橋や枝等の木の一部として障害物ではないと判定することで、障害物判定の精度を向上させることもできる。
【００５１】
距離算出部３４は、走路Ｔｒ上に障害物が存在すると判定されると、障害物の領域の視差情報を基に、障害物までの実空間上の距離を算出する。視差画像から距離を算出する方法は、従来から利用されている平行ステレオ法を用いる。算出された距離は車速制御部１６へ出力される。車速制御部１６は、障害物までの距離に応じて車両１の車速を減速または停止する。車両１と障害物との距離が近い程、減速が大きくなされる。これにより、車両１と障害物との接触回避を向上させることができる。
【００５２】
人判定部３５は、視差画像において走路上に存在する障害物の領域と対応する、基準画像上の領域が人であるか否かを判定する。人判定の方法は、画像局所特徴量（ＨＯＧ特徴量）と統計的学習手法との組み合わせた方法を用いる。また、この他にも、予め用意されたテンプレートを用いたマッチングにより、人判定を実施してもよい。基準画像において、障害物の領域が人であると判定されると、タッチパネルディスプレイ１２に人が車両１の前方にいることを搭乗者に注意喚起する。また、警報器１７から警笛が鳴らされて車両１の前方にいる人に対して警告する。基準画像において、障害物の領域が人でないと判定された場合、走路の前方に障害物が存在することをタッチパネルディスプレイ１２から搭乗者に注意喚起する。
【００５３】
視差画像生成部２３、走路特定部２９，障害物検出部３１、判定部３３、距離算出部３４、人判定部３５、および、位置算出部４３はマイクロプロセッサまたはＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array;再構成可能なゲートアレイ）で構成される。
【００５４】
次に、図８を参照して、実施例１における障害物検出の動作を説明する。図８は距離推定の処理手順を示すフローチャートである。
【００５５】
車両１が走路Ｔｒのスタート地点Ｓｏから移動開始すると、位置推定部２７が車両１の走路Ｔｒ上の現在位置を推定する（ステップＳ０１）。また、予め定められた時間間隔でステレオカメラ３が車両１の前方の画像を撮影する。このように複数の画像を撮影することで視差情報（距離情報）を取得する。また、視差画像生成部２３が、複数の撮影画像を基に視差画像を生成することで３次元情報を生成する（ステップＳ０２）。次に、走路特定部２９が、車両１の現在位置と対応する走路位置情報を基に、視差画像における走路Ｔｒを特定する（ステップＳ０３）。また、障害物検出部３１が、生成された視差画像内において、障害物を検出する（ステップＳ０４）。次に、判定部３３は、検出された障害物が走路Ｔｒ上にあるか否かの障害物判定をする（ステップＳ０５）。
【００５６】
障害物判定において、走路Ｔｒ上に障害物が無いと判定されると（ステップＳ０６のＮｏ）、障害物検出の動作を終了し、ステップＳ０１からの処理が開始される。障害物判定において、走路Ｔｒ上に障害物があると判定されると（ステップＳ０６のＹｅｓ）、人判定部３５は、障害物が人か否かを判定する（ステップＳ０７）。障害物が人でない場合（ステップＳ０８のＮｏ）、車速制御部１６が障害物との距離に応じて車両１をブレーキ制動も含めた減速または停止制御する（ステップＳ１０）。障害物が人であると判定された場合（ステップＳ０８）、車両１の警報器１７から車両前方に、車両１が接近していることを警告する音が発せられる（ステップＳ０９）。また、車速制御部１６が人との距離に応じて車両１をブレーキ制動も含めた減速または停止制御する（ステップＳ１０）。
【００５７】
このように、実施例１によれば、３次元情報上の走路Ｔｒを特定する走路位置情報は、距離情報である視差値と車両１の水平方向の座標情報であるＸ座標値との２次元の情報であるので、３次元の情報量を用いて特定していた従来よりも扱う情報量を少なくすることができ、演算負荷を軽減することができる。これにより、演算時間を短くすることができ、障害物から距離が確保された時点で障害物が走路上にあるか否かを判定することができ、障害物との接触回避を向上させることができる。
【００５８】
また、障害物の判定を走路Ｔｒ上に限定することで、走路脇にある木などの立体物を障害物として判定しないので、車両１の誤停止を防止し、スムーズに走行することができる。このように、接触可能性の高い走路Ｔｒ上の障害物に対して、車両１を、確実に、減速および停止することができる。
【００５９】
また、距離情報検出部２１がステレオカメラ３を有することで、視差画像を３次元情報として用いることができる。これにより、視差画像中の走路Ｔｒの判定および障害物の検出を適切に実施することができる。また、１次元スキャンのレーザーレーダを用いると、路面のアップダウンにより路面を障害物として検出しやすいが、ステレオカメラ３を用いることで、より路面のうねりの影響を受けにくく障害物を検出することができる。
【００６０】
また、現在位置推定の精度をさらに向上させたい場合、誤差を補正する間隔を短くすればよい。例えば、走路に埋設する定点Ｆｐの数を増やすだけでよい。このようにすることで、高価なＧＰＳやセンサを車両ごとに搭載する必要がないので、安価で高精度な現在位置推定が可能となる。
【実施例２】
【００６１】
次に、図９を参照して実施例２に係る障害物検出装置について説明する。図９は実施例２における障害物検出装置の構成を示すブロック図である。実施例２において、実施例１に示した符号と同一の符号で示した部分は、実施例１と同様の構成であるのでここでの説明は省略する。また、以下に記載した以外の車両および障害物検出装置の構成は実施例１と同様である。
【００６２】
実施例２の障害物検出装置１４’の特徴は、実施例１における障害物検出装置１４の距離情報検出部２１としてステレオカメラ３の代わりに距離測定器２１’を用いる点である。実施例１ではステレオカメラ３の２台の画像センサを用いて視差情報を得ることで距離情報を検出していた。実施例２では距離測定器２１’を用いることで、直接、障害物検出装置１４’から車両１の前方の物体までの距離情報を検出する。したがって、実施例２では、実施例１の視差値に代えて距離情報の実測値が用いられる。
【００６３】
実施例２における障害物検出装置１４は、ステレオカメラ３の代わりに距離測定器２１’備えられた構成である。距離測定器２１’は、例えば、距離測定用レーダーやレーザーレーダー（ＬＩＤＡＲ）である。レーダースキャンにより、極座標における距離情報を得ることができる。したがって、実施例２では、実施例１のＸ座標値に代えてスキャン角度θが用いられる。また、実施例１の視差画像生成部２３に代えて、実施例２では距離画像生成部２３’が備えられている。距離画像生成部２３’は、横軸がスキャン角度θで、縦軸がＹ軸で、画素値が距離情報である距離画像を生成する。なお、Ｙ座標値は少なくとも２点以上であることが好ましい。また、実施例２における走路位置情報記憶部２５’は、地点Ｓ１〜Ｓｎごとに、その地点における距離画像において、走路Ｔｒのθ値と距離値ｒとが関連づけて保管されている。
【００６４】
このように、実施例２によれば、距離情報検出部として距離測定用レーダーを用いることで、スキャン角度θに対する距離情報ｒを適切に取得することができる。ステレオカメラ３を用いるよりも、特に遠方で精度良く距離計測をすることができ、３次元情報中の走路Ｔｒの判定および障害物の検出を適切に実施することができる。
【実施例３】
【００６５】
次に、図１０を参照して実施例３に係る障害物検出装置について説明する。図１０は実施例３における障害物検出装置の構成を示すブロック図である。実施例３において、実施例１に示した符号と同一の符号で示した部分は、実施例１と同様の構成であるのでここでの説明は省略する。また、以下に記載した以外の車両および障害物検出装置の構成は実施例１と同様である。
【００６６】
実施例１において、走路Ｔｒ上にあると判定された障害物に対して人であるか否かを判定することで、人を検出していた。これに対して、実施例３の障害物検出装置５４の特徴は、走路Ｔｒを含む走路Ｔｒよりも広い範囲内に存在する障害物に対して人であるか否かを判定することで、人を検出する点である。このように人を検出する場合、特定された走路Ｔｒ領域よりも、走路幅方向に実距離で例えば１ｍほど広げた範囲において、人を検出することが好ましい。これにより、走路Ｔｒ領域に体の一部だけがあるような人も検出することができるので、早期に回避行動をとることができる。
【００６７】
実施例３の障害物検出装置５４は、実施例１における障害物検出装置１４の構成に走路拡張領域特定部６４を備えている点である。実施例１では、判定部３３により障害物が有るか否かを判定していたのは、走路特定部２９により特定された走路内においてであった。実施例３では、これに加えて、図１１に示すように、走路Ｔｒから幅方向外側に予め定められた範囲だけ拡張された領域を走路拡張領域Ｔｒ’として走路拡張領域特定部６４が特定する。この走路拡張領域Ｔｒ’において、障害物の判定および人の判定を実施する。拡張される予め定められた範囲は、走路幅方向に実距離で例えば１ｍほど広げた範囲である。すなわち、１ｍに対応する視差に応じた画素数分だけ、図６で示される特定された走路幅よりも外側へ拡張される。
【００６８】
実施例３の判定部３３’は実施例１の判定部３３の機能に加えて、障害物検出部３１にて検出された障害物が、走路拡張領域特定部６４により特定された走路拡張領域Ｔｒ’に存在するか否かを判定する。さらに、実施例３の人判定部３５’は実施例１の人判定部３５の機能に加えて、走路拡張領域特定部６４により特定された走路拡張領域Ｔｒ’に存在すると判定された障害物が人であるか否かを判定する。
【００６９】
以上の構成により、判定部３３’および人判定部３５’において、走路Ｔｒ上および走路拡張領域Ｔｒ’上における障害物判定および人判定のそれぞれの処理頻度を変えることができる。すなわち、処理時間がかかり、かつ、検出結果を速度制御に用いない走路周辺の人検出の処理頻度を少なくすることができる。したがって、走路Ｔｒ上の障害物検出処理のフレームレートを確保することができる。この結果、障害物の誤検出を避けることができ、車両１の安定した停止が可能となる。１フレームの検出結果だけを用いるより、複数フレームの検出結果を用いる方が誤検出による誤停止を抑制できるので、走路Ｔｒ上の障害物検出処理のフレームレートは高い方がよい。
【００７０】
このように、接触可能性の高い走路Ｔｒ上の障害物に対して、車両１を、確実に、減速および停止することができる。また、走路の幅方向端部付近にいる人は、走路周辺の木々等の静止物と混同しやすい。さらに、このような人の手等の体の一部が、車両１に接触してしまう接触可能性の判断は難しい。このような人に対しても、人を検出することで、警報を発することができ、走路から離れた位置に移動してもらうことで、接触率低減と、不快な誤停止の回避との両立を可能とすることができる。
【実施例４】
【００７１】
次に、図１２を参照して実施例４に係る障害物検出装置について説明する。図１２は実施例４における障害物検出装置の構成を示すブロック図である。実施例４において、実施例１に示した符号と同一の符号で示した部分は、実施例１と同様の構成であるのでここでの説明は省略する。また、以下に記載した以外の車両および障害物検出装置の構成は実施例１と同様である。
【００７２】
実施例１において、生成した視差画像全体の中から障害物を検出し、検出された障害物が走路上にあるか否かを判定していた。これに対して、実施例４では、生成した視差画像の中から、走路上の視差画像を抽出し、抽出された走路上視差画像の中から障害物を検出する。これにより、障害物を検出する領域が小さくなるので、演算負荷をより軽減することができる。
【００７３】
実施例４の走路上視差画像抽出部６６は、視差画像生成部２３により生成された視差画像に対して、走路位置情報記憶部２５に記憶されている走路位置情報を基に、走路上の視差画像のみを抽出する。例えば、図７に示す視差画像を視差画像生成部２３が生成したとする。走路上視差画像抽出部６６は走路位置情報から、走路Ｔｒ領域の視差画像および視差領域ごとに同一の視差値を有する走路ＴｒよりＹ方向上の視差画像を抽出する。図１３は、抽出された走路上視差画像Ｐ３を示す。
【００７４】
領域Ｏｂ４は視差値ｄｃを有する。領域Ｏｂ４は、走路Ｔｒ上の視差値ｄｃを有するＸ座標領域Ｘ３−Ｘ８間の走路ＴｒよりＹ方向上方向にある視差画像として抽出される。また、領域Ｏｂ１’は、走路Ｔｒ上の視差値ｄｅを有するＸ座標領域Ｘ５−Ｘ６間の走路ＴｒよりＹ方向上方向にある視差画像として抽出される。走路Ｔｒ上の視差画像だけを抽出するので、走路Ｔｒが特定されるだけでなく、実施例１の図７の視差画像と比べて、Ｏｂ２、Ｏｂ３が削除されており、走路Ｔｒ外の障害物を検出しなくてよい。
【００７５】
抽出された走路上視差画像は障害物検出部３１’に送られる。障害物検出部３１’は走路上視差画像Ｐ３内から実施例１と同様に障害物を検出する。この結果、領域Ｏｂ４が障害物として検出される。領域Ｏｂ１’は、そのＹ座標値の最小値が走路Ｔｒより離れているので障害物として検出されない。人判定部３５は検出された障害物Ｏｂ４が人であるか否かを判定する。また、障害物検出装置５６は拡張領域抽出部６４を備えてもよい。拡張領域抽出部６４は、図１４に示すように、抽出された走路Ｔｒから幅方向外側に予め定められた範囲だけ拡張された走路拡張領域Ｔｒ’の視差情報を抽出する。図１４は、例えば、図６に示す視差画像Ｐ１を視差画像生成部２３が生成した場合に抽出される走路Ｔｒおよび走路拡張領域Ｔｒ’上の視差画像Ｐ４を示す。障害物検出部３１’は、この抽出された走路拡張領域Ｔｒ’上においても障害物を検出する。走路拡張領域Ｔｒ’において障害物が検出されると、人判定部３５が検出された障害物に対して人であるか否かの判定を実施する。これにより、実施例３における走路拡張領域特定部６４を備えた場合と同様の効果を得ることができる。
【００７６】
次に、図１５を参照して、実施例４における障害物検出の動作を説明する。図１５は障害物検出の処理手順を示すフローチャートである。なお、ステップＳ０１、Ｓ０２は実施例１と同様であるので説明を省略する。
【００７７】
走路上視差画像抽出部６６が、車両１の現在位置と対応する走路位置情報を基に、視差画像の中から走路上の視差画像を抽出する（ステップＳ０３）。次に、障害物検出部３１’が、抽出された走路上の視差画像内において障害物検出を開始する（ステップＳ０４）。走路上視差画像内にて障害物が検出されないと（ステップＳ０６のＮｏ）、障害物検出の動作を終了し、ステップＳ０１からの処理が開始される。障害物検出において、走路Ｔｒ上に障害物が検出されると（ステップＳ０６のＹｅｓ）、人判定部３５は、障害物が人か否かを判定する（ステップＳ０７）。なお、ステップＳ０７以降の処理は実施例１と同様であるので説明を省略する。
【００７８】
このように、実施例４によれば、走路外の静止物を障害物として検出しなくなるので、演算負荷を軽減することができる。例えば、走路外の塀などにもたれかかる人を検出する場合、塀と人とが一体で障害物として検出されるので、この一体物を人として検出するのは困難であった。しかしながら、実施例４によれば、走路外の塀は視差画像上において除去されるので、走路内の人だけを障害物として検出することができ、障害物の検出精度を向上させることができる。なお、ステレオカメラの代わりにレーダーを用いる場合は、走路上範囲外のデータをマスクすればよい。
【００７９】
本発明は、上記実施例のものに限らず、次のように変形実施することができる。
【００８０】
（１）実施例３において、走路上にあると判定された障害物に対して人であるか否かを判定することで人を検出していた。これに限らず、障害物の検出と並行して、走路Ｔｒを含む走路Ｔｒよりも広い範囲内において人を検出する人検出部を備えてもよい。これにより、走路Ｔｒ領域に体の一部だけがあるような人も検出することができるので、早期に回避行動をとることができる。また、障害物検出部３１とは別体の人検出部を備えることで、それぞれ異なる処理を並行してすることができる。すなわち、接触可能性の高い走路上の障害物に対してと、接触可能性の判断が難しく、かつ走路周辺の木々と混同しやすい走路の幅方向両端付近の領域にいる人に対して異なる処理をすることができる。
【００８１】
（２）実施例１から４において、それぞれの構成の組み合わせにより得られる障害物検出装置を構成してもよい。
【００８２】
（３）上記実施例において、障害物検出装置１４は車両１に備えられていたがこれに限られない。他にも、例えば、自律走行するロボット用のビジョンシステムや視覚障害者の支援システムなどに採用してもよい。
【符号の説明】
【００８３】
１  …  車両
３  …  ステレオカメラ
３ａ  …  左画像センサ
３ｂ  …  右画像センサ
１４、５６  …  障害物検出装置
２１  …  距離情報検出部
２１’  …  距離測定器
２３  …  ３次元情報生成部
２５  …  走路位置情報記憶部
２７  …  位置推定部
２９  …  走路特定部
３１、３１’  …  障害物検出部
３３  …  判定部
３５  …  人判定部
６６  …  走路上視差画像抽出部
【要約】
【課題】走路上の障害物を演算量を低減して検出する障害物検出装置およびそれを備えた移動体を提供する。
【解決手段】
車両１の前方の物体までの距離情報を検出する距離情報検出部２１と、車両１の前方の視差画像を作成する視差画像生成部２３と、スタート位置Ｓｏからの車両１の位置に応じて視差画像上の走路Ｔｒを特定する走路位置情報が記憶された走路位置情報記憶部２５と、走路Ｔｒ上における車両１の位置を推定する位置推定部２７と、推定された位置と走路位置情報により走路Ｔｒ上の視差画像を抽出する走路上視差画像抽出部６６と、走路上の
視差画像を基に障害物を検出する障害物検出部３１’とを備え、走路位置情報は距離情報と車両１の水平方向の座標情報により特定される障害物検出装置５６である。
【選択図】図１２【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】
0005947938.tif 000009
【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】
0005947938.tif 000014
【図１４】
0005947938.tif 000015
【図１５】
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