(57)【要約】【課題】物体検出装置において、物体の過検知及び誤検知を抑制する。【解決手段】外部情報を取得する外部情報取得手段と、予め学習することにより得られる学習データを有すると共に上記外部情報及び上記学習データを用いるアルゴリズムに基づいて物体の有無を判定する複数の判定手段と、複数の上記判定手段の判定結果に基づいて、物体の有無を最終判定する最終判定手段とを備え、上記判定手段は、それぞれ異なる学習データまたは異なるアルゴリズムを有する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
外部情報を取得する外部情報取得手段と、
予め学習することにより得られる学習データを有すると共に前記外部情報及び前記学習データを用いるアルゴリズムに基づいて物体の有無を判定する複数の判定手段と、
複数の前記判定手段の判定結果に基づいて、物体の有無を最終判定する最終判定手段とを備え、
前記判定手段は、それぞれ異なる学習データまたは異なるアルゴリズムを有することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記外部情報取得手段として、電波または光の送受信を行う情報取得装置と撮像装置とを有し、
前記情報取得装置の情報から物体の有無を判定する情報判定手段を有し、
前記最終判定手段は、複数の前記判定手段の判定結果と、前記情報判定手段の判定結果とに基づいて、物体の有無を判定する
ことを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記最終判定手段は、前記判定手段の判定結果と前記情報判定手段の判定結果とが異なる場合に、前記情報取得装置の外部情報の取得条件を変更して前記情報取得装置に信号取得を再度行わせることを特徴とする請求項２記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記最終判定手段は、前記判定手段の判定結果がいずれも物体無しであり、前記情報判定手段の判定結果が物体有りである場合に、物体無しと判定することを特徴とする請求項２または３に記載の物体検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、物体検出装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
踏切や自動運転車両等には、レーダやカメラ等により取得された情報から障害物を検出する物体検出装置が設けられている。例えば、特許文献１には、２つの撮像装置により撮像された画像データを合成することにより、移動体（障害物）を判定する画像処理装置が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００９−３０１４９４号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述のような物体検出装置は、移動する物体を機械的に物体として検知し、車両を停止させる信号を発する。このため、例えば落ち葉や鳥、小動物等を物体として過検知してしまい、車両を停止させてしまう場合がある。このような過検知が頻発すると、車両の円滑な運行を行うことが難しい。
【０００５】
本発明は、上述する問題点に鑑みてなされたもので、物体検出装置において、物体の過検知及び誤検知を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、上記課題を解決するための第１の手段として、外部情報を取得する外部情報取得手段と、予め学習することにより得られる学習データを有すると共に上記外部情報及び上記学習データを用いるアルゴリズムに基づいて物体の有無を判定する複数の判定手段と、複数の上記判定手段の判定結果に基づいて、物体の有無を最終判定する最終判定手段とを備え、上記判定手段は、それぞれ異なる学習データまたは異なるアルゴリズムを有する、という構成を採用する。
【０００７】
第２の手段として、上記第１の手段において、上記外部情報取得手段として、電波または光の送受信を行う情報取得装置と撮像装置とを有し、上記情報取得装置の情報から物体の有無を判定する情報判定手段を有し、上記最終判定手段は、複数の上記判定手段の判定結果と、上記情報判定手段の判定結果とに基づいて、物体の有無を判定する、という構成を採用する。
【０００８】
第３の手段として、上記第２の手段において、上記最終判定手段は、上記判定手段の判定結果と上記情報判定手段の判定結果とが異なる場合に、上記情報取得装置の外部情報の取得条件を変更して上記情報取得装置に信号取得を再度行わせる、という構成を採用する。
【０００９】
第４の手段として、上記第２または第３の手段において、上記最終判定手段は、上記判定手段の判定結果がいずれも物体無しであり、上記情報判定手段の判定結果が物体有りである場合に、物体無しと判定する、という構成を採用する。
【発明の効果】
【００１０】
本発明によれば、それぞれ異なる学習データまたはそれぞれ異なるアルゴリズムに基づいて外部情報から物体の有無を判定する判定手段が複数設けられることにより、複数の判定結果を得ることができる。複数の判定結果に基づいて最終判断を行うことにより、外部情報からより正確に物体を検出することができる。したがって、物体の過検知及び誤検知を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本発明の一実施形態における障害物検出装置の機能ブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態における障害物検出装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の一実施形態における障害物検出装置の最終判定部の判定の一例を示す表である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して、本発明に係る障害物検出装置１（物体検出装置）の一実施形態について説明する。障害物検出装置１は、図１に示すように、レーダ部２（情報取得装置）と、カメラ部３（撮像装置）と、コンピュータ４とを備えている。
【００１３】
レーダ部２は、鉄道踏切近傍の構造物の上部に設置され、ミリ波レーダの発信部と受信部とを備える装置であり、ミリ波レーダを発信すると共に反射されたミリ波レーダを受信することにより、線路上の所定領域におけるレーダ受信データを取得し、レーダ受信データをコンピュータ４へと送信する。
【００１４】
カメラ部３は、鉄道踏切近傍の構造物の上部にレーダ部２と隣接して設置され、レーダ部２のレーダ照射範囲と等しい線路上の所定領域を撮像し、撮像画像をコンピュータ４へと送信する。なお、このようなレーダ部２及びカメラ部３は、本発明の外部情報取得手段に相当する。
【００１５】
コンピュータ４は、レーダ受信データ処理部４ａと、画像処理部４ｂと、レーダ判定部４ｃ（情報判定手段）と、第１判定部４ｄ（判定手段）と、第２判定部４ｅ（判定手段）と、最終判定部４ｆ（最終判定手段）とを有している。なお、コンピュータ４は、ＩＣチップやメモリ等のハードウェアと、メモリ等に記憶されるソフトウェアとを備えている。レーダ受信データ処理部４ａは、レーダ部２から取得したレーダ受信データを解析し、障害物の有無を判定する。画像処理部４ｂは、カメラ部３により撮像された画像を第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅが判定可能となるように加工する。
【００１６】
第１判定部４ｄは、予め繰り返し機械学習を行うことにより蓄積されたデータ群である学習データＡを有し、分類アルゴリズムに基づいて障害物の有無を判定するプログラムである。第１判定部４ｄは、画像処理部４ｂにより加工された加工画像を取得し、学習データＡに基づいて加工画像内の障害物の有無を判定する。
【００１７】
第２判定部４ｅは、予め繰り返し機械学習を行うことにより蓄積されたデータ群である学習データＢを有し、分類アルゴリズムに基づいて障害物の有無を判定するプログラムである。なお、学習データＢは、学習データＡとは異なるデータ群である。第２判定部４ｅは、画像処理部４ｂにより加工された加工画像を取得し、学習データＢに基づいて加工画像内の障害物の有無を判定する。
【００１８】
最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅより判定結果を取得し、それらを比較する。最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が同一である場合、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果を採用する。例えば、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃによる判定が「障害物有り」の場合に、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物無し」であると、最終判定として「障害物無し」と判定する。また、最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」であり、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物無し」である場合、レーダ部２の閾値を変更して再度レーダ受信データを取得する。
【００１９】
このような本実施形態における障害物検出装置１におけるコンピュータ４の動作を、図２を参照して説明する。
コンピュータ４は、初めに、レーダ受信データ処理部４ａにより、レーダ受信データの処理を行う（ステップＳ１）。ステップＳ１では、レーダ受信データ処理部４ａは、レーダ部２からレーダ受信データを取得し、レーダ判定部４ｃによる判定が可能となるように所定の処理を行う。さらに、レーダ受信データ処理部４ａは、レーダ部２によりレーダが発信される上記所定領域内に配置される物体の距離を計測する。
【００２０】
次に、コンピュータ４は、画像処理部４ｂにより、画像データの処理を行う（ステップＳ２）。ステップＳ２では、画像処理部４ｂは、カメラ部３より画像データを取得し、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅによる判定が可能となるように所定の処理を行う。
【００２１】
そして、コンピュータ４は、レーダ判定部４ｃにより、障害物の有無の判定を行う（ステップＳ３）。ステップＳ３では、レーダ判定部４ｃは、レーダ受信データ処理部４ａにより処理されたレーダ受信データを取得し、このレーダ受信データから物体の障害物の有無を判定する。
【００２２】
次に、コンピュータ４は、第１判定部４ｄにより、障害物の有無を判定する（ステップＳ４）。ステップＳ４では、第１判定部４ｄは、画像処理部４ｂにより処理された画像データを取得し、この画像データから物体の障害物の有無を判定する。
【００２３】
次に、コンピュータ４は、第２判定部４ｅにより、障害物の有無を判定する（ステップＳ５）。ステップＳ４では、第２判定部４ｅは、画像処理部４ｂにより処理された画像データを取得し、この画像データから物体の障害物の有無を判定する。なお、第２判定部４ｅは、第１判定部４ｄが取得する画像データと同一の画像データを画像処理部４ｂから取得する。
【００２４】
そして、コンピュータ４は、最終判定部４ｆにより、障害物の有無の最終判定を行う（ステップＳ６）。ステップＳ６では、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅから各判定結果を取得し、３つの判定結果に基づいて最終判定を行う。
【００２５】
具体的には、最終判定部４ｆは、図３に示すように、全ての判定結果が「障害物無し」の場合には、「障害物無し」と判断する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物無し」であり、第１判定部４ｄまたは第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」の場合、レーダ判定部４ｃの判定結果を優先し、「障害物無し」と判定する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃが「障害物無し」と判定し、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」の場合には、レーダ部２のレーダ検知閾値や、レーダ照射範囲等（取得条件）を変更してレーダ部２に再検知（信号取得）を指示する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物有り」であり、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物無し」の場合には、レーダ判定部４ｃの判定結果を誤判定として処理し、「障害物無し」と判定する。
また、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物有り」であり、第１判定部４ｄまたは第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」の場合、レーダ判定部４ｃの判定結果を優先し、「障害物無し」と判定する。
また、最終判定部４ｆは、全ての判定結果が「障害物有り」の場合には、「障害物有り」と判断する。
【００２６】
このような本実施形態における障害物検出装置１によれば、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの２つの機械学習プログラムにより、障害物の有無の判定を行い、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅが共に「障害物有り」と判定した場合に、障害物が有りと最終判定を行う。これにより、障害物検出装置１は、正確に障害物の有無を判定することができ、誤検知または過検知を抑制することができる。
【００２７】
また、本実施形態によれば、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果に基づいて障害物の有無を判定する。これにより、レーダ部２及びカメラ部３からの外部情報に基づいて障害物の有無を判定することができ、より正確に障害物の有無の判定を行うことができる。
【００２８】
また、本実施形態によれば、最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が「障害物有り」であり、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物無し」の場合に、レーダ部２の取得条件を変更してレーダ部２に再度検知処理を行わせる。これにより、従来においてはレーダ部２によって検知洩れしていた可能性のある障害物を検知することができる。
【００２９】
また、本実施形態によれば、最終判定部４ｆは、第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅの判定結果が双方共に「障害物無し」であり、レーダ判定部４ｃの判定結果が「障害物有り」の場合には、「障害物無し」と判定する。これにより、レーダ部２による過検知を防止することができる。
【００３０】
以上、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。上述した実施形態において示した各構成部材の諸形状や組み合わせ等は一例であって、本発明の趣旨から逸脱しない範囲において設計要求等に基づき種々変更可能である。
【００３１】
上記実施形態によれば、障害物検出装置１は、踏切装置に設けられ、踏切上の障害物を検出する装置としたが、本発明はこれに限定されない。障害物検出装置１は、例えば自動運転車両に設けられ、自動運転車両の周囲の障害物を検出するものとしてもよい。また、障害物検出装置１は、自動車道路上に設けられ、自動車を検出することで、自動車の渋滞情報を取得するものとしてもよい。
【００３２】
また、上記実施形態によれば、障害物検出装置１は、レーダ部２及びカメラ部３からの入力に基づいて障害物の検出を行うものとしたが、本発明はこれに限定されない。第１判定部４ｄ及び第２判定部４ｅは、レーダ部２から取得したレーダ受信データに基づいて判定処理を行うものとしてもよい。
【００３３】
また、障害物検出装置１が有するカメラ部３は、可視光を撮像する撮像装置に限定されるものではなく、例えば、赤外線カメラ等としても良い。
【００３４】
また、障害物検出装置１は、学習データＡ及び学習データＢと異なる学習データに基づく第３判定部をさらに有するものとしてもよい。この場合、最終判定部４ｆは、レーダ判定部４ｃ、第１判定部４ｄ、第２判定部４ｅ及び第３判定部の判定結果に基づいて最終判定を行うため、より判定の精度を向上させることができる。
【００３５】
また、上記実施形態においては、第１判定部４ｄと第２判定部４ｅとは学習データが異なるものとしたが、本発明はこれに限定されない。第１判定部４ｄと第２判定部４ｅとは、異なるアルゴリズムで機械学習を行うシステムとしても良い。
【００３６】
また、上記実施形態においては、レーダ部２により、電波を送受信することにより、外部情報を取得するものとしたが、本発明はこれに限定されない。障害物検出装置１は、レーダ部２の代わりに、外部情報取得手段として、レーザ光を送受信することにより外部の情報を取得するＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）を備えるものとしてもよい。この場合、コンピュータ４は、レーダ判定部４ｃの代わりに、レーザ情報判定部を備える。
【符号の説明】
【００３７】
１  障害物検出装置
２  レーダ部
３  カメラ部
４  コンピュータ
４ａ  レーダ受信データ処理部
４ｂ  画像処理部
４ｃ  レーダ判定部
４ｄ  第１判定部
４ｅ  第２判定部
４ｆ  最終判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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