(57)【要約】【課題】道路に沿って設置された壁状物体を移動物体として誤認することを低減することができる物体識別装置を提供する。【解決手段】自車両の前方に存在する物体の測距データを取得し（Ｓ２）、取得した測距データをクラスタリングし（Ｓ３）、クラスタリングより物標化された測距点群の自車両の進行方向に対する傾きを計算する（Ｓ４）。また、自車両の前方を撮影した撮影画像に対する白線認識処理によって道路境界を認識し（Ｓ１）、認識した道路境界の自車両の進行方向に対する傾きを計算する（Ｓ５）。そして、測距点群の傾きと道路境界の傾きとを比較し（Ｓ６）、それらの差が予め設定した閾値以内である場合、物標化された測距点群は道路に沿って設置された壁状の物体であると判断する（Ｓ７）。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両の前方に存在する物体の測距データを取得する測距データ取得手段と、
前記測距データ取得手段が取得した測距データをクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段により物標化された測距点群の幾何学的特徴量を計算する第１の幾何学的特徴量計算手段と、
前記自車両が走行している道路の地図情報と前記自車両の位置情報とに基づいて前記自車両の前方における道路境界を認識するか、或いは、前記自車両の前方を撮影した撮影画像に対する白線認識処理によって前記道路境界を認識する道路境界認識手段と、
前記道路境界認識手段で認識された前記道路境界の幾何学的特徴量を計算する第２の幾何学的特徴量計算手段と、
前記第１の幾何学的特徴量計算手段により計算された幾何学的特徴量と、前記第２の幾何学的特徴量計算手段により計算された幾何学的特徴量との差が予め設定した閾値以内である場合、前記クラスタリング手段により物標化された測距点群は道路に沿って設置された壁状の物体であると判断する判断手段と、
を備えることを特徴とする物体識別装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自動運転システムに用いて好適な物体識別装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、クラスタを構成する測距点群の自車両の進行方向に対する傾きが予め設定した閾値以内であれば、当該クラスタが表す物標は、移動物体ではなく、道路に沿って設置された壁状物体であると判断する方法が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−３６９７８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
道路の曲率が大きいカーブ出入り口などにおいては、道路に沿って設置された壁状物体の自車両の進行方向に対する傾きは大きくなる。この場合、上記方法では、自車両の進行方向に対する測距点群の傾きが閾値を超えてしまうために、壁状物体であるにもかかわらず壁状物体ではないと誤判断してしまうおそれがある。
【０００５】
本発明は、上述のような課題に鑑みてなされたものであり、道路に沿って設置された壁状物体を移動物体として誤認することを低減することができる物体識別装置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】
【０００６】
上記の目的を達成するため、本発明に係る物体識別装置は、
自車両の前方に存在する物体の測距データを取得する測距データ取得手段と、
前記測距データ取得手段が取得した測距データをクラスタリングするクラスタリング手段と、
前記クラスタリング手段により物標化された測距点群の幾何学的特徴量を計算する第１の幾何学的特徴量計算手段と、
前記自車両が走行している道路の地図情報と前記自車両の位置情報とに基づいて前記自車両の前方における道路境界を認識するか、或いは、前記自車両の前方を撮影した撮影画像に対する白線認識処理によって前記道路境界を認識する道路境界認識手段と、
前記道路境界認識手段で認識された前記道路境界の幾何学的特徴量を計算する第２の幾何学的特徴量計算手段と、
前記第１の幾何学的特徴量計算手段により計算された幾何学的特徴量と、前記第２の幾何学的特徴量計算手段により計算された幾何学的特徴量との差が予め設定した閾値以内である場合、前記クラスタリング手段により物標化された測距点群は道路に沿って設置された壁状の物体であると判断する判断手段と、
を備えることを特徴とする。
【０００７】
前記第１の幾何学的特徴量計算手段は、前記クラスタリング手段により物標化された測距点群の物標サイズが閾値未満である場合、前記測距点群を幾何学的特徴量の計算の対象から除外するように構成されてもよい。このような構成によれば、トラックやバスのような長尺車両が道路に進入している場合であっても、長尺車両を壁状物体と誤認することを低減することができる。
【０００８】
前記判断手段は、前記第１の幾何学的特徴量計算手段により計算された幾何学的特徴量と、前記第２の幾何学的特徴量計算手段により計算された幾何学的特徴量との差が前記閾値より大きい場合であっても、前記クラスタリング手段により物標化された測距点群が前記道路境界の形状に沿って所定時間、所定速度以上の速さで移動していない場合、前記測距点群は道路に沿って設置された壁状の物体であると判断するように構成されてもよい。このような構成によれば、壁状物体を移動物体として誤認することをより低減することができる。
【０００９】
前記クラスタリング手段は、前回フレームで物標化された測距点群の位置及び速度に基づいて今回フレームでの前記測距点群の位置を推定し、前回フレームでの前記測距点群の高さが閾値以下であった場合、今回フレームにおいて前記測距点群が位置すると推定される範囲に含まれる測距データをクラスタリングの対象から除外するように構成されてもよい。このような構成によれば、縁石のような壁状物体ではない静止物体を識別対象から除外して、物体識別に掛かる演算量を低減することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明に係る物体識別装置によれば、物標化された測距点群の幾何学的特徴量と、道路境界の幾何学的特徴量とを比較するので、道路の曲率が物体の識別結果に影響することを抑えることができる。つまり、この発明によれば、道路の曲率が大きいカーブ出入り口などにおいても、道路に沿って設置された壁状物体の識別精度を正しく壁状物体として識別することが可能であり、壁状物体を移動物体として誤認することを低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に係る自動運転システムの構成を示すブロック図である。
【図２】測距データ取得部の機能について説明する図である。
【図３】クラスタリング部の機能について説明する図である。
【図４】第１の幾何学的特徴量計算部の機能について説明する図である。
【図５】道路境界認識部の機能について説明する図である。
【図６】第２の幾何学的特徴量計算部の機能について説明する図である。
【図７】判断部の機能について説明する図である。
【図８】実施の形態１に係る物体識別処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】実施の形態２に係る道路境界認識部の機能について説明する図である。
【図１０】実施の形態２に係る物体識別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１１】壁状物体と長尺車両との誤認を防ぐ方法を説明する図である。
【図１２】実施の形態３に係る物体識別処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】実施の形態４に係る物体識別処理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】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の実施の形態について説明する。ただし、以下に示す実施の形態において各要素の個数、数量、量、範囲等の数に言及した場合、特に明示した場合や原理的に明らかにその数に特定される場合を除いて、その言及した数に、この発明が限定されるものではない。また、以下に示す実施の形態において説明する構造は、特に明示した場合や明らかに原理的にそれに特定される場合を除いて、この発明に必ずしも必須のものではない。
【００１３】
実施の形態１
図１は、実施の形態１に係る自動運転システムの構成を示す図である。自動運転システムは、それが搭載される車両の自動運転を実行する。自動運転システム１は、物体識別装置として機能する制御装置１０と、自律認識センサであるライダー（LIDAR：Laser Imaging Detection and Ranging）２、レーダー３及びカメラ４を備える。これらの自律認識センサは、直接、或いは、車両内に構築されたＣＡＮ（Controller Area Network）等の通信ネットワークを介して制御装置１０に接続されている。制御装置１０は、自律認識センサで得られた物体情報より、車両の略全周囲の状況を把握することができる。
【００１４】
自動運転システム１は、さらに、ＧＰＳ（Global Positioning System）受信機５、地図データベース６、ナビゲーションシステム７、ＨＭＩ（Human Machine Interface）８及びアクチュエータ９を備える。ＧＰＳ受信機５は、ＧＰＳ衛星が発信する信号に基づいて自車両の位置を示す位置情報を取得する手段である。地図データベース６は、例えば、車両に搭載されたＨＤＤやＳＳＤ等のストレージ内に形成されている。地図データベース６が有する地図情報には、道路の位置情報、道路形状の情報、交差点及び分岐点の位置情報、道路のレーン情報等が含まれる。ナビゲーションシステム７は、ＧＰＳ受信機５によって測定された自車両の位置情報と地図データベース６の地図情報とに基づいて、自車両の走行するルートを算出し、算出したルートの情報をＨＭＩ８を介して運転者に伝達するとともに、制御装置１０へ出力する。ＨＭＩ８は、乗員と制御装置１０との間で情報の出力及び入力をするためのインターフェイスである。アクチュエータ９は、制御装置１０からの操作信号に応じて動作し、その動作によって車両の走行状態を変化させる装置である。アクチュエータ９は、例えば、駆動系、制動系、操舵系のそれぞれに設けられている。これら以外にも、例えば、車速センサや加速度センサ等の自車両の走行状態に関する情報を得るための内部センサが自動運転システム１には備えられる。
【００１５】
制御装置１０は、少なくとも１つのＣＰＵ、少なくとも１つのＲＯＭ、少なくとも１つのＲＡＭを有するＥＣＵ（Electronic Control Unit）である。ＲＯＭには、自動運転のための各種のプログラムやマップを含む各種のデータが記憶されている。ＲＯＭに記憶されているプログラムがＲＡＭにロードされ、ＣＰＵで実行されることで、制御装置１０には様々な機能が実現される。なお、制御装置１０は、複数のＥＣＵから構成されていてもよい。
【００１６】
図１には、制御装置１０が有する自動運転のための機能のうち、特に、物体識別に関係する機能がブロックで表現されている。制御装置１０が有する自動運転のためのその他の機能についての図示は省略されている。
【００１７】
制御装置１０は、自車両の周辺に存在する物体を認識し、道路に沿って設置された壁状物体と移動物体とを判別する機能を有する。この機能は、制御装置１０が備える測距データ取得部１１、クラスタリング部１２、第１の幾何学的特徴量計算部１３、道路境界認識部１４、第２の幾何学的特徴量計算部１５、及び判断部１６により実現される。ただし、これらの部１１，１２，１３，１４、１５、１６は、制御装置１０内にハードウェアとして存在するものではなく、ＲＯＭに記憶されたプログラムがＣＰＵで実行されたときにソフトウェア的に実現される。
【００１８】
測距データ取得部１１は、自車両の周囲に存在する物体の測距データを自律認識センサより取得する。測距データには、測距点までの距離に関する情報、測距点の高さに関する情報、及び測距点の方向に関する情報が含まれる。測距データ取得部１１は、ライダー２で得た情報を用いること、レーダー３で得た情報を用いること、カメラ４で得た情報を用いること、センサフュージョンによって複数種類の自律認識センサの情報を組み合わせて用いること、のうち少なくとも１つの方法による測距データの取得が可能である。測距データ取得部１１は、取得した測距データに基づき、各測距点の走行面内での位置を特定する。図２には、自車両に対する前方方向の距離をＸ軸にとり、横方向の位置をＹ軸にとった平面（以下、ＸＹ平面という）上での測距点の分布の一例が示されている。
【００１９】
クラスタリング部１２は、測距データ取得部１１が取得した測距データをクラスタリングする。クラスタリングは、各測距点のＸ平面上での位置と高さとに基づいて行われる。また、前回フレームでのクラスタリングの結果との連続性を保つように行われる。クラスタリング部１２によるクラスタリングの具体的な方法には特に限定はない。公知のクラスタリング方法を用いることができる。図３には、ＸＹ平面上に分布する測距点をクラスタリングによって物標化した結果の一例が示されている。長方形の枠は物標を示し、長方形の枠で囲まれた測距点群が物標化された測距点群である。
【００２０】
第１の幾何学的特徴量計算部１３は、クラスタリング部１２により物標化された測距点群の幾何学的特徴量を計算する。幾何学的特徴量には、物標化された測距点群を最小二乗法等のフィッティング手法を用いて直線で近似した場合の、自車両の進行方向に対する直線の傾きが含まれる。また、幾何学的特徴量には、物標化された測距点群を最小二乗法等のフィッティング手法を用いて曲線で近似した場合の、曲線の曲率或いは曲率変化率が含まれる。第１の幾何学的特徴量計算部１３は、傾き、曲率、曲率変化率のうちの少なくとも１つを計算する。図４には、物標化された測距点群を近似した直線が点線で描かれている。図４に示す例では、Ｘ軸に対する測距点群の傾き、具体的には、測距点群を近似した直線がＸ軸に対してなす角度が、第１の幾何学的特徴量として算出される。
【００２１】
道路境界認識部１４は、自車両の前方を撮影した撮影画像に対する白線認識処理によって道路境界を認識する。白線認識処理は、カメラ４の画像からのエッジ点の検出、エッジ線分の検出、エッジ線分のペアリング、そして、白線境界の選択の順で行われる。図５には、カメラ４の画像からエッジ点を検出する方法が示されている。カメラ４の画像を水平方向に左から右へ走査して、画素が黒から白へと変化するエッジ点と、画素が白から黒へと変化するエッジ点が探索される。この処理を垂直方向に上から下へ行うことで、エッジ点が直線上に並ぶエッジ線分が検出される。エッジ線分が白線のものであるなら、白線の両縁に対応して２本一組のエッジ線分が得られる。エッジ線分のペアリングは、白線のものではないエッジ線分を除外し、白線の可能性のあるエッジ線分を選択するために行われる。ペアリングにより選択されたエッジ線分の位置と過去の白線検出位置とが比較される。両者の間に連続性がある場合、選択されたエッジ線分は白線、つまり、道路境界として認識される。
【００２２】
第２の幾何学的特徴量計算部１５は、道路境界認識部１４で認識された道路境界をＸＹ平面に写像し、ＸＹ平面上での道路境界の幾何学的特徴量を計算する。道路境界認識部１４で計算される幾何学的特徴量には、道路境界の点列データを最小二乗法等のフィッティング手法を用いて直線で近似した場合の、自車両の進行方向に対する直線の傾きと、道路境界の点列データを最小二乗法等のフィッティング手法を用いて曲線で近似した場合の、曲線の曲率或いは曲率変化率が含まれる。第２の幾何学的特徴量計算部１５は、傾き、曲率、曲率変化率のうち、第１の幾何学的特徴量計算部１３で計算される幾何学的特徴量と同種の幾何学的特徴量を計算する。また、第２の幾何学的特徴量計算部１５による幾何学的特徴量の計算は、クラスタリング部１２により設定された物標を示す枠内の道路境界に対して行われる。図６には、物標内の道路境界を近似した直線が実線で描かれている。図６に示す例では、Ｘ軸に対する道路境界の傾き、具体的には、道路境界を近似した直線がＸ軸に対してなす角度が、第２の幾何学的特徴量として算出される。
【００２３】
判断部１６は、第１の幾何学的特徴量計算部１３により計算された第１の幾何学的特徴量と、第２の幾何学的特徴量計算部１５により計算された第２の幾何学的特徴量との差を物標ごとに計算する。例えば、幾何学的特徴量として傾きと曲率が計算された場合、判断部１６は、傾きの差と曲率の差をそれぞれ計算する。図７には、物標化された測距点群を近似した直線が点線で描かれ、物標内の道路境界を近似した直線が実線で描かれている。図７に示す例では、Ｘ軸に対する測距点群の傾きと道路境界の傾きとの差、具体的には、測距点群を近似した直線と道路境界を近似した直線とがなす角度が算出される。
【００２４】
第１の幾何学的特徴量と第２の幾何学的特徴量との間に差がない場合、或いは、その差が微少である場合、クラスタリング部１２により物標化された測距点群は道路に沿って設置された壁状の物体である可能性が高い。判断部１６は、差の絶対値が予め設定した閾値以内である場合、物標化された測距点群は道路に沿って設置された壁状の物体であると判断する。判断部１６は、この判断結果に応じて、物標化された測距点群をトラッキング処理の対象に含めるか、或いは、トラッキング処理の対象から除外するかを決定する。
【００２５】
上記の各部１１，１２，１３，１４、１５、１６の機能により、制御装置１０は物体識別装置として機能する。図８は、本実施の形態に係る物体識別処理の流れを示すフローチャートである。物体識別装置としての制御装置１０は、このフローチャートに示す処理を所定の周期で繰り返し実施している。
【００２６】
まず、ステップＳ１では、カメラ４の画像に対する白線認識処理によって自車両の前方における道路境界が認識される。また、ステップＳ１の処理と平行して、ステップＳ２及びＳ３の処理が行われる。ステップＳ２では、ライダー２或いはレーダー３により自車両の周囲に存在する物体の測距データが取得される。ステップＳ３では、ステップＳ２で取得された測距データがクラスタリングされ、測距点群が物標化される。
【００２７】
ステップＳ４では、物標毎に、ステップＳ３で物標化された測距点群の幾何学的特徴量が計算される。ここでは、測距点群の幾何学的特徴量として、測距点群の傾きが計算されるとする。また、ステップＳ５では、物標毎に、ステップＳ１で認識された道路境界の幾何学的特徴量が計算される。ここで計算される幾何学的特徴量は、ステップＳ４で計算される幾何学的特徴量と同じく傾きである。
【００２８】
ステップＳ６では、ステップＳ４で計算された測距点群の傾きと、ステップＳ５で計算された道路境界の傾きとが比較される。そして、それらの差の絶対値が計算される。ステップＳ７では、ステップＳ６で計算された測距点群の傾きと道路境界の傾きとの差（絶対値）が閾値以内かどうか判定される。傾きの差が閾値以内である場合、次の処理としてステップＳ８が選択され、傾きの差が閾値より大きい場合、次の処理としてステップＳ９が選択される。
【００２９】
ステップＳ８では、ステップＳ３で物標化された測距点群がトラッキング処理から除外される。測距点群の傾きと道路境界の傾きとの間に明確な差がない場合、その測距点群は道路に沿って設置された壁状の物体である可能性が高いからである。逆に、ステップＳ９では、ステップＳ３で物標化された測距点群がトラッキング処理の対象とされる。そして、その測距点群に係る物標情報が出力される。物標情報には、物標の位置、速度、加速度等の情報が含まれる。物標情報は、車間距離制御やレーン変更制御等の車両の運転制御に用いられる。
【００３０】
以上の手順で行われる物体識別処理によれば、物標化された測距点群の幾何学的特徴量と、道路境界の幾何学的特徴量とを比較するので、道路の曲率が物体の識別結果に影響することを抑えることができる。ゆえに、本実施の形態に係る自動運転システムによれば、道路の曲率が大きいカーブ出入り口などにおいても、道路に沿って設置された壁状物体の識別精度を正しく壁状物体として識別することが可能であり、壁状物体を移動物体として誤認することを低減することができる。
【００３１】
実施の形態２
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図１に示す構成を有する。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、道路境界認識部１４による道路境界の認識方法にある。
【００３２】
本実施の形態では、道路境界認識部１４は、カメラ４の画像と地図情報とを用いた自己位置推定によって道路境界を認識する。図９には、自己位置推定の方法が示されている。まず、自車両の位置が中心となるようにカメラ４の画像が平面上に投影される。また、ＧＰＳ受信機５により特定した自車両の位置に基づいて、自車両の周囲の地図画像が地図データベース６から検索される。そして、平面上に投影したカメラ画像と地図画像とが照合される。地図画像より道路境界のおおよその位置がわかるので、２つの画像を照合することにより、カメラ画像から道路境界の点列データを抽出することができる。
【００３３】
図１０は、本実施の形態に係る物体識別処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係る物体識別処理では、実施の形態１のステップＳ１の処理に代えて、ステップＳ１′の処理が行われる。ステップＳ１′では、カメラ４の画像と地図情報とを用いた自己位置推定によって道路境界が認識される。ステップＳ２からステップＳ１０までの残りの処理については、実施の形態１からの変更はない。なお、道路境界の認識方法として、カメラ４の画像と地図情報とを用いた自己位置推定による道路境界の認識と、白線認識処理による道路境界の認識とを併用することも可能である。
【００３４】
実施の形態３
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図１に示す構成を有する。本実施の形態に係る自動運転システムでは、トラックやバスのような長尺車両と壁状物体とを誤認しないための新たな機能が、第１の幾何学的特徴量計算部１３と判断部１６とに与えられている。
【００３５】
本実施の形態では、第１の幾何学的特徴量計算部１３は、クラスタリング部１２により物標化された測距点群の物標サイズを計算する。物標サイズとは、物標を示す長方形の枠の横幅、長さ、それらの比率のうちの少なくとも一つである。物標サイズに対しては、壁状物体と長尺車両とを判別するための閾値が設定されている。物標サイズが閾値未満である場合、第１の幾何学的特徴量計算部１３は、その物標が示す測距点群を幾何学的特徴量の計算の対象から除外する。除外された測距点群は、壁状物体ではない移動物体である可能性が高い。ゆえに、判断部１６は、第１の幾何学的特徴量計算部１３で除外された測距点群をトラッキング処理の対象に含め、その測距点群に係る物標情報を出力する。
【００３６】
また、本実施の形態では、判断部１６は、物標化された測距点群が道路境界の形状に沿って所定時間、所定速度以上の速さで移動しているかどうかによって、長尺車両と壁状物体とを判別する。具体的には、判断部１６は、所定閾値以上の速度が所定時間以上継続していること（条件Ａ）と、各時刻の物標位置のレーン中心位置に対する横位置誤差が所定時間以上継続していること（条件Ｂ）の両方が満足されているかどうか判定する。図１１に示す例では、時刻Ｔ−２，Ｔ−１，Ｔにおける物標の位置の変化から、物標化された測距点群の速度が計算されて閾値速度と比較されるとともに、レーン中心位置に対する物標位置の横位置誤差が計算される。なお、レーン中心位置は左右の白線の位置から計算される。条件Ａと条件Ｂのいずれか一方でも満たされていない場合、判断部１６は、その測距点群は長尺車両である可能性が高いと判断し、その測距点群に係る物標情報の出力を中止する。
【００３７】
図１２は、本実施の形態に係る物体識別処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係る物体識別処理では、実施の形態１或いは実施の形態２に係る物体識別処理に加えて、ステップＳ１０１の処理が行われる。ステップＳ１０１の処理は、ステップＳ３の処理の後、ステップＳ４の処理の前に行われる。ステップＳ１０１では、ステップＳ３で物標化された測距点群の物標サイズが閾値以上かどうか判定される。物標サイズが閾値以上である場合、ステップＳ４に進んで測距点群の幾何学的特徴量（例えば傾き）が算出される。しかし、物標サイズが閾値未満である場合、ステップＳ４からステップＳ７までをスキップしてステップＳ９に進み、ステップＳ３で物標化された測距点群はトラッキング処理の対象とされる。ステップＳ１０１の処理が加えられたことにより、トラックやバスのような長尺車両を壁状物体と誤認することは抑えられる。
【００３８】
さらに、本実施の形態に係る物体識別処理では、実施の形態１或いは実施の形態２に係る物体識別処理に加えて、ステップＳ１０２の処理が行われる。ステップＳ１０２の処理は、ステップＳ９の処理の後、ステップＳ１０の処理の前に行われる。ステップＳ１０２では、ステップＳ１で得られた白線情報を用いて、トラッキング処理の対象となっている物標の過去の移動履歴が解析される。そして、前述の条件Ａと条件Ｂの両方が満たされていれば、ステップＳ１０に進んで物標情報が出力される。しかし、前述の条件Ａと条件Ｂの一方でも満たされていない場合、物標情報の出力は中止される。ステップＳ１０２の処理が行われることにより、壁状物体をトラックやバスのような長尺車両と誤認することは抑えられる。
【００３９】
実施の形態４
本実施の形態に係る自動運転システムは、実施の形態１に係る自動運転システムと同じく、図１に示す構成を有する。本実施の形態に係る自動運転システムと実施の形態１に係る自動運転システムとの相違は、クラスタリング部１２に与えられた物体識別に掛かる演算量を低減する機能にある。
【００４０】
本実施の形態では、物体識別に掛かる演算量を低減する方法として、測距点を間引いてクラスタリングすることが行われる。測距点を間引く方法には次の２つの方法がある。まず、第１の方法と第２の方法に共通の手順として、前回フレームで物標化された測距点群の位置及び速度を利用して、今回フレームでの物標の位置が推定される。そして、物体は剛体であるとの仮定により、前回フレームと同じ高さ・横幅・長さの物標枠が今回フレームでの物標の枠として用いられる。
【００４１】
第１の方法では、今回フレームでの物標の枠に入る測距点について、一定間隔で測距点を間引くか、或いは、距離の大きさに応じて間引き量を変えて間引く（例えば距離が近いほど間引く量を大きくする）ことが行われる。第２の方法では、前回フレームの物標枠のサイズ、特に高さが閾値以下であった場合、今回フレームでの物標の枠に入る全ての測距点をクラスタリングの対象から除外する。このような方法を実施することにより、物体識別に掛かる演算量を低減することができる。特に、第２の方法を実施することにより、縁石のような壁状物体ではない静止物体を識別対象から除外して、物体識別に掛かる演算量を低減することができる。
【００４２】
図１３は、本実施の形態に係る物体識別処理の流れを示すフローチャートである。本実施の形態に係る物体識別処理では、実施の形態１或いは実施の形態２に係る物体識別処理に加えて、ステップＳ２０１の処理が行われる。ステップＳ２０１の処理は、ステップＳ２の処理の後、ステップＳ３の処理の前に行われる。ステップＳ２０１では、ステップＳ２で取得された測距点から上記の第１の方法と第２の方法のいずれか一つ方法にて測距点が間引かれる。そして、ステップＳ３では、間引かれた測距点に対してクラスタリングが行われる。ステップＳ４以降の内容には実施の形態１或いは実施の形態２から変更はないので、フローチャートへの記載は省略されている。
【符号の説明】
【００４３】
１  自動運転システム
２  ライダー
３  レーダー
４  カメラ
５  ＧＰＳ受信機
６  地図データベース
７  ナビゲーションシステム
８  ＨＭＩ
９  アクチュエータ
１０  制御装置（物体識別装置）
１１  測距データ取得部（測距データ取得手段）
１２  クラスタリング部（クラスタリング手段）
１３  第１の幾何学的特徴量計算部（第１の幾何学的特徴量計算手段）
１４  道路境界認識部（道路境界認識手段）
１５  第２の幾何学的特徴量計算部（第２の幾何学的特徴量計算手段）
１６  判断部（判断手段）
【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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