(57)【要約】【課題】路面の形状をより精確に推定する技術を提供する。【解決手段】路面形状推定装置の一例である路面勾配推定装置１０は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサとして機能するレーザレーダ２から、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部１２と、入力部１２に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部１４と、路面反射点抽出部１４により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部の一例である路面勾配推定部１６とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、
前記入力部に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、前記複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、
前記路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、
を備える、
路面形状推定装置。
【請求項２】
前記路面反射点抽出部は、路面で反射された反射点を基準として、反射点までの距離の差が所定の閾値未満である反射点を抽出する、
請求項１に記載の路面形状推定装置。
【請求項３】
前記入力部は、前記センサが複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測した複数の反射点の三次元位置を入力され、
前記路面反射点抽出部は、
前記複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、
前記複数の反射点までの距離に基づいて、前記分類部により分類された反射点を、前記光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを抽出するクラスタ抽出部と、
を含む、
請求項１又は２に記載の路面形状推定装置。
【請求項４】
前記クラスタ抽出部は、クラスタごとに、そのクラスタに属する反射点の高さの平均値を算出し、高さの平均値が最低であるクラスタを抽出する、
請求項３に記載の路面形状推定装置。
【請求項５】
前記路面形状推定部は、ロバスト推定アルゴリズムにより前記路面の形状を推定する、
請求項１から４のいずれかに記載の路面形状推定装置。
【請求項６】
前記路面形状推定部により推定された形状の路面からの距離が所定の閾値未満である反射点を前記入力部に入力された複数の反射点から除去し、残りの反射点を前記路面形状推定部に再び入力して、残りの反射点が属する路面の形状を推定させる複数路面形状推定部を更に備える、
請求項１から５のいずれかに記載の路面形状推定装置。
【請求項７】
コンピュータを、
移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部、
前記入力部に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、前記複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部、
前記路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部、
として機能させるための路面形状推定プログラム。
【請求項８】
移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサと、
前記移動体が移動する道路の路面の形状を推定する路面形状推定装置と、
前記路面形状推定装置により推定された路面の形状を利用して前記移動体を制御する制御部と、
を備え、
前記路面形状推定装置は、
前記センサから、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、
前記入力部に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、前記複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、
前記路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、
を備える、
移動体。
【請求項９】
移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測された複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、
前記入力部に入力された複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、
前記路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、
を備え、
前記路面反射点抽出部は、
前記複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、
前記分類部により分類された反射点を、前記光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを仰俯角ごとに抽出するクラスタ抽出部と、
を含み、
前記路面形状推定部は、仰俯角ごとに抽出されたクラスタに属する複数の反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する
、
路面形状推定装置。
【請求項１０】
コンピュータを、
移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測された複数の反射点の三次元位置を入力される入力部、
前記入力部に入力された複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部、
前記路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部、
として機能させ、
前記路面反射点抽出部は、
前記複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、
前記分類部により分類された反射点を、前記光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを仰俯角ごとに抽出するクラスタ抽出部と、
を含み、
前記路面形状推定部は、仰俯角ごとに抽出されたクラスタに属する複数の反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する
、
路面形状推定プログラム。
【請求項１１】
移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサと、
前記移動体が移動する道路の路面の形状を推定する路面形状推定装置と、
前記路面形状推定装置により推定された路面の形状を利用して前記移動体を制御する制御部と、
を備え、
前記路面形状推定装置は、
移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測された複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、
前記入力部に入力された複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、
前記路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、
を備え、
前記路面反射点抽出部は、
前記複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、
前記分類部により分類された反射点を、前記光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを仰俯角ごとに抽出するクラスタ抽出部と、
を含み、
前記路面形状推定部は、仰俯角ごとに抽出されたクラスタに属する複数の反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する
、
移動体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、路面形状推定技術に関し、とくに、移動体が移動する道路の路面の形状を推定する路面形状推定装置、路面形状推定プログラム、及びその路面形状推定装置を備える移動体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、運転者を支援するための様々な機能が車両に搭載されており、自律走行が可能な自動運転車の開発も進められている。利便性及び安全性の高い運転者支援機能や自動運転を実現するためには、車両の周囲の状況を高い精度で推定する技術が不可欠である。このような技術として、例えば特許文献１には、先行車や車線境界線等の特定物体が存在しない場合でも、前方道路の勾配を精度良く推定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２０１２−２２５８０６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明者らは、従来の道路勾配推定装置において利用されていたアルゴリズムを改良することにより、より精確に路面の形状を推定することを可能とする技術が必要とされていることを課題として認識した。
【０００５】
本開示はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、路面の形状をより精確に推定する技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記課題を解決するために、本開示のある態様の路面形状推定装置は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。
【０００７】
本開示の別の態様は、移動体である。この移動体は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサと、移動体が移動する道路の路面の形状を推定する路面形状推定装置と、路面形状推定装置により推定された路面の形状を利用して移動体を制御する制御部と、を備える。路面形状推定装置は、センサから、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。
【０００８】
本開示のさらに別の態様は、路面形状推定装置である。この装置は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測された複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。路面反射点抽出部は、複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、分類部により分類された反射点を、光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを仰俯角ごとに抽出するクラスタ抽出部と、を含む。路面形状推定部は、仰俯角ごとに抽出されたクラスタに属する複数の反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する。
【０００９】
本開示のさらに別の態様は、移動体である。この移動体は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサと、移動体が移動する道路の路面の形状を推定する路面形状推定装置と、路面形状推定装置により推定された路面の形状を利用して移動体を制御する制御部と、を備える。路面形状推定装置は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測された複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。路面反射点抽出部は、複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、分類部により分類された反射点を、光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを仰俯角ごとに抽出するクラスタ抽出部と、を含む。路面形状推定部は、仰俯角ごとに抽出されたクラスタに属する複数の反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する。
【００１０】
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本開示の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本開示の態様として有効である。
【発明の効果】
【００１１】
本開示によれば、路面の形状をより精確に推定する技術を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１の実施の形態に係る路面勾配推定装置を搭載した車両の構成を示す図である。
【図２】第１の実施の形態に係る、路面反射点を抽出する方法を説明するための図である。
【図３】第１の実施の形態に係る路面勾配推定方法の手順を示すフローチャートである。
【図４】第２の実施の形態に係る路面勾配推定装置を搭載した車両の構成を示す図である。
【図５】第２の実施の形態に係る、路面反射点を抽出する方法を説明するための図である。
【図６】第２の実施の形態に係る、路面反射点を抽出する方法を説明するための図である。
【図７】第２の実施の形態に係る路面勾配推定方法の手順を示すフローチャートである。
【図８】図７に示した路面勾配推定方法のＳ３０の詳細を示すフローチャートである。
【図９】第３の実施の形態に係る路面勾配推定装置を搭載した車両の構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下、図面を参照して本開示の実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、車両に搭載され、車両の前方の路面の勾配を推定する路面勾配推定装置に本開示を適用した例について説明する。
【００１４】
図１は、第１の実施の形態に係る路面勾配推定装置１０を搭載した車両１の構成を示す。車両１は、車両１の前方の路面の形状や、路上の物体の形状及び位置などを観測するためのレーザレーダ２と、路面の勾配を推定する路面勾配推定装置１０と、車両１を統括的に制御するＥＣＵ３とを備える。
【００１５】
路面勾配推定装置１０は、入力部１２と、路面反射点抽出部１４と、路面勾配推定部１６とを備える。これらの構成は、ハードウエア的には、任意のコンピュータのＣＰＵ、メモリ、その他のＬＳＩで実現でき、ソフトウエア的にはメモリにロードされたプログラムなどによって実現されるが、ここではそれらの連携によって実現される機能ブロックを描いている。したがって、これらの機能ブロックがハードウエアのみ、ハードウエアとソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できることは、当業者には理解されるところである。なお、路面勾配推定装置１０は、ＥＣＵ３の内部に備えられてもよいが、説明の便宜上、ＥＣＵ３とは独立した構成として示している。
【００１６】
レーザレーダ２は、車両１の前方の所定の視野角の範囲に向けてレーザ光を水平方向に走査しながら照射し、路面や物体などで反射した反射光をセンサにより受光する。レーザレーダ２は、レーザ光が車両１の前方の路面に照射されるような仰角又は俯角で車両１の前方に設置される。レーザレーダ２は、レーザ光を照射してから受光するまでの時間から算出される反射点までの距離と、レーザ光を照射した方向に基づいて、レーザ光の反射点の三次元位置を算出し、算出した複数の反射点の三次元位置を点群データとして出力する。反射点の三次元位置は、レーザレーダ２から各反射点までの距離及び方位角を示す極座標で表されてもよいし、レーザレーダ２を中心とする三次元直交座標系における座標で表されてもよい。
【００１７】
入力部１２は、レーザレーダ２により観測された点群データをレーザレーダ２から入力され、入力された点群データをメモリに保持する。路面反射点抽出部１４は、入力部１２に入力された点群データから、路面で反射された点を抽出する。路面勾配推定部１６は、路面反射点抽出部１４により抽出された路面反射点の三次元位置データを使用して、路面の勾配を推定する。路面勾配推定部１６による推定結果は、ＥＣＵ３などに出力されて、車両１の制御などのために使用される。推定結果は、路面勾配推定装置１０に備えられた図示しない別の機能のために内部的に出力されてもよいし、ＥＣＵ３に備えられた構成に出力されてもよいし、車両１に備えられたＥＣＵ３以外の構成に出力されてもよいし、車両１の外部に出力されてもよい。
【００１８】
図２は、第１の実施の形態に係る、路面反射点を抽出する方法を説明するための図である。図２（ａ）は、天頂図における座標系を示す。ｘ軸の正の方向を右方向、ｙ軸の正の方向を下方向、ｚ軸の正の方向を紙面手前方向とする。図２（ｂ）は、レーザレーダ２から照射されるレーザ光を上から見た天頂図である。レーザレーダ２から照射されたレーザ光のうち、ビーム（ａ）で示されるレーザ光は、路面で反射されてレーザレーダ２のセンサにより受光されるが、ビーム（ｂ）で示されるレーザ光は、路上に設置された輪止めｏ１で反射されてレーザレーダ２のセンサにより受光される。図２（ｃ）は、ビーム（ａ）を横から見た側面図である。ビーム（ａ）は、路面の反射点ｐ（ａ）で反射される。図２（ｄ）は、ビーム（ｂ）を横から見た側面図である。ビーム（ｂ）は、輪止めｏ１の反射点ｐ（ｂ）で反射される。
【００１９】
ここで、路面上の反射点を基準として、各反射点の高さ及び距離の変化量を、ｄｚ、ｄｒとすると、ビームの俯角θ＿ｉは十分小さいので、輪止めの反射点ｐ（ｂ）のｄｚ及びｄｒは、一般に、｜ｄｒ｜＞｜ｄｚ｜となる。
【００２０】
図２（ｅ）は、各反射点の高さ及び距離の変化量の関係を示す。Ｘ−Ｙ面内の方位角を横軸とし、ｄｚ及びｄｒの大きさを縦軸に描くと、路面の反射点では、ｄｚ＝ｄｒ＝０となるが、輪止めｏ１の反射点では、｜ｄｒ｜＞｜ｄｚ｜≧０となる。
【００２１】
このように、路面反射点と、路面以外の反射点との間の差は、高さよりも距離の方が大きい。上述した特許文献１には、各反射点の高さ情報を用いて路面反射点か否かを判定する技術が開示されているが、本実施の形態の路面勾配推定装置１０では、反射点までの距離に基づいて路面反射点を抽出するので、より精確に路面反射点のみを抽出することができる。
【００２２】
路面反射点抽出部１４は、まず基準となる路面反射点ｐ（ａ）を判定する。路面反射点ｐ（ａ）は、受光したレーザ光のパルス形状や信号強度、隣接する反射点との間の距離又は高さの連続性などに基づいて判定してもよい。特異点を除去した反射点のうち最も遠い反射点又は最も低い反射点を路面反射点ｐ（ａ）としてもよい。路面は一般的には平面であり、水平に走査したレーザ光による反射点は円弧状に観測されるため、円弧状に連続した点群に属する反射点を路面反射点ｐ（ａ）としてもよい。つづいて、路面反射点抽出部１４は、判定した路面反射点ｐ（ａ）までの距離を基準として、｜ｄｒ｜が所定の閾値の範囲内となる反射点を路面反射点として抽出する。高さではなく距離を基準として路面反射点と路面以外の反射点を分離することにより、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができる。これにより、路面の形状を高い精度で推定することができる。また、閾値設定の余裕度を高めることができるので、より安定的に路面の形状を推定することができる。
【００２３】
路面勾配推定部１６は、路面反射点抽出部１４により抽出された路面反射点の三次元位置データを使用して、路面の勾配を推定する。路面勾配推定部１６は、抽出された路面反射点の三次元位置データを、路面の形状を表現した路面モデルの式にフィッティングして、路面の勾配を推定する。路面勾配推定部１６は、最小二乗法など、既知の任意の技術を利用して路面の形状を推定し、推定された路面の勾配を算出してもよい。例えば、路面勾配推定部１６は、路面反射点の最小二乗平面を算出し、算出した最小二乗平面の法線ベクトルから路面の勾配を算出してもよい。
【００２４】
図３は、第１の実施の形態に係る路面勾配推定方法の手順を示すフローチャートである。入力部１２は、レーザレーダ２により観測された点群データをレーザレーダ２から入力される（Ｓ１０）。路面反射点抽出部１４は、入力部１２に入力された点群データから、路面で反射された点を抽出する（Ｓ１２）。路面勾配推定部１６は、路面反射点抽出部１４により抽出された路面反射点の三次元位置データを使用して、路面の勾配を推定する（Ｓ１４）。路面勾配推定部１６は、車両１の制御などのために、推定結果をＥＣＵ３などに出力する（Ｓ１６）。
【００２５】
［第２の実施の形態］
図４は、第２の実施の形態に係る路面勾配推定装置２０を搭載した車両４の構成を示す。図１に示した第１の実施の形態に係る車両１の構成と同様の構成には、同一の符号を付している。第１の実施の形態と異なる構成及び動作について主に説明する。
【００２６】
車両４は、車両４の前方の路面の形状や、路上の物体の形状及び位置などを観測するためのレーザレーダ５と、路面の勾配を推定する路面勾配推定装置２０と、車両４を統括的に制御するＥＣＵ３とを備える。
【００２７】
路面勾配推定装置２０は、入力部１２と、路面反射点抽出部３０と、路面勾配推定部２２と、複数路面勾配推定部２４とを備える。これらの構成も、ハードウエアのみ、ハードウエアとソフトウエアの組合せによっていろいろな形で実現できる。
【００２８】
レーザレーダ５は、車両１の前方の複数の仰俯角及び複数の方位角に向けてレーザ光を照射し、路面や物体などで反射した反射光を受光する。本実施の形態のレーザレーダ５は、所定の方位角の範囲で水平方向に走査しながらレーザ光を照射することが可能であるだけでなく、所定の仰俯角の範囲で垂直方向にも走査しながらレーザ光を照射することが可能である。レーザレーダ５は、ある仰俯角においてレーザ光を水平方向に走査して、１本分の水平走査ラインの反射点を観測した後、仰俯角を単位角度分だけ変更し、変更後の仰俯角においてレーザ光を水平方向に走査して、次の１本分の水平走査ラインの反射点を観測し、以降、同様にして、仰俯角を変更しながら水平走査ライン１本分ずつ反射点を観測する。レーザレーダ５は、反射点の三次元位置と仰俯角を点群データとして出力する。
【００２９】
入力部１２は、レーザレーダ５により観測された点群データをレーザレーダ５から入力され、入力された点群データをメモリに保持する。路面反射点抽出部３０は、入力部１２に入力された点群データから、路面で反射された点を抽出する。路面勾配推定部２２は、路面反射点抽出部３０により抽出された路面反射点の三次元位置データを使用して、路面の勾配を推定する。路面勾配推定部２２による推定結果は、ＥＣＵ３などに出力されて、車両１の制御などのために使用される。
【００３０】
路面反射点抽出部３０は、分類部３２、クラスタリング部３４、及びクラスタ抽出部３６を備える。分類部３２は、入力部１２に入力された点群データを、仰俯角ごとに分類する。クラスタリング部３４は、分類部３２により分類された仰俯角ごとの点群データを、レーザ光を反射した路面又は物体ごとに、複数のクラスタにクラスタ化する。クラスタ抽出部３６は、クラスタリング部３４によりクラスタ化されたクラスタの中から、路面で反射された反射点が属するクラスタを抽出する。
【００３１】
図５は、第２の実施の形態に係る、路面反射点を抽出する方法を説明するための図である。図５（ａ）は、レーザレーダ５から照射されるレーザ光の反射点群を上から見た天頂図である。図５（ｂ）は、レーザレーダ５から照射されるレーザ光を横から見た側面図である。分類部３２は、入力部１２に入力された点群データを、仰俯角ごとに分類する。図５（ａ）に示した例では、点群データが点群ｂ０と点群ｂ１に分類される。クラスタリング部３４は、仰俯角ごとの反射点群に属するそれぞれの反射点の三次元位置に基づいて、同じ路面又は物体により反射されたと推定される点群をクラスタ化する。図５（ａ）に示した例では、点群ｂ０が、点群ｂ０−ｃ０、点群ｂ０−ｃ１、及び点群ｂ０−ｃ２にクラスタ化されるとともに、点群ｂ１が、点群ｂ１−ｃ０、点群ｂ１−ｃ２、及び点群ｂ１−ｃ２にクラスタ化される。実際には、点群ｂ０−ｃ０、点群ｂ０−ｃ２、点群ｂ１−ｃ０、及び点群ｂ１−ｃ２は、路面による反射点群であり、点群ｂ０−ｃ１は、障害物ｏ２による反射点群であり、点群ｂ１−ｃ１は、輪止めｏ３による反射点群である。
【００３２】
クラスタリング部３４は、水平走査ラインごとの反射点群の三次元位置の連続性に基づいて反射点をクラスタ化してもよい。例えば、仰俯角ごとの点群データの三次元位置を走査し、隣接する反射点の座標値の差が閾値以上である場合に、その前後でクラスタを分割してもよい。クラスタリング部３４は、仰俯角ごとの点群データの高さ又は距離情報に基づいて反射点をクラスタ化してもよい。
【００３３】
クラスタ抽出部３６は、クラスタリング部３４によりクラスタ化されたクラスタのそれぞれについて高さの平均値を算出し、仰俯角ごとに高さの平均値が最低となるクラスタに属する反射点を路面反射点として抽出する。図５（ａ）に示した例では、点群ｂ０においては点群ｂ０−ｃ０の高さの平均値が最低となるので点群ｂ０−ｃ０が路面反射点のクラスタとして抽出され、点群ｂ１においては点群ｂ１−ｃ０の高さの平均値が最低となるので点群ｂ１−ｃ０が路面反射点のクラスタとして抽出される。クラスタ抽出部３６は、最も低い高さの平均値との差が所定の閾値未満となる高さの平均値を有するクラスタを更に抽出してもよい。この場合、図５（ａ）に示した例では、点群ｂ０においては点群ｂ０−ｃ０及び点群ｂ０−ｃ２が抽出され、点群ｂ１においては点群ｂ１−ｃ０及び点群ｂ１−ｃ２が抽出される。これにより、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。また、仰俯角の異なる複数の水平走査ラインの反射点の点群データを用いることができるので、路面の形状の推定に必要な点群データ数を確保することができ、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００３４】
図６は、第２の実施の形態に係る、路面反射点を抽出する方法を説明するための図である。図６に示したように、車両４が下り坂の終点の直前を走行中である場合や、車両４の前方に上り坂がある場合など、車両４の前方の路面が車両４の現在位置の路面に対して上方向に傾斜している場合は、路面反射点が属するクラスタの高さの平均値が最低とはならない場合がある。図６の例において、車両ｖが下り坂の終点の直前の斜面を走行中に、前方の平坦な路面上にある障害物ｏ４及びｏ５による反射点と、路面反射点とが観測されるが、路面反射点の高さｈ３は、障害物ｏ４による反射点の高さｈ１及び障害物ｏ５による反射点の高さｈ２よりも高い。このような場合には、クラスタに属する反射点が描く形状が円弧状であるクラスタが路面反射点として抽出されてもよいし、距離の平均値が最も遠いクラスタが路面反射点として抽出されてもよい。また、方位角が同一で仰俯角が異なる反射点の三次元位置に基づいて、それらの反射点が路面により反射されたのか路上の物体により反射されたのかが判定されてもよい。例えば、隣接する水平走査ラインの同じ方位角の反射点の間の距離が所定値よりも短い場合は、それらの反射点はレーザ光に略垂直な面により反射されたものであると推定されるので、路面反射点ではないと判定されてもよく、隣接する水平走査ラインの同じ方位角の反射点の間の距離が所定値よりも長い場合は、それらの反射点はレーザ光に略平行な面により反射されたものであると推定されるので、路面反射点であると判定されてもよい。反射点までの距離、反射点の三次元位置、同一の水平走査ラインにおける連続した複数の反射点群が描く形状又は長さ、方位角が同一で仰俯角が異なる反射点の三次元位置などを複合的に判定基準としてもよい。撮像装置による撮像画像や、車両に搭載されたジャイロセンサにより検知される車両の姿勢情報など、他の情報を更に基準として路面反射点が判定されてもよい。
【００３５】
車両４が上り坂の終点の直前を走行中である場合や、車両４の前方に下り坂がある場合など、車両４の前方の路面が車両４の現在位置の路面に対して下方向に傾斜している場合は、全ての仰角及び一部の俯角において路面反射点が観測されない場合がある。このような場合には、路面反射点が観測されなかった領域の路面の形状を推定するのは困難であるとしても、前方の路面が現在位置の路面よりも下方向に傾斜していることを推定することができる。
【００３６】
路面勾配推定部２２は、複数の仰俯角の水平走査ラインごとに抽出されたクラスタに属する路面反射点の三次元位置に基づいて路面の形状を推定し、推定された路面の勾配を出力する。路面勾配推定部２２は、ＲＡＮＳＡＣ（Random Sampling Consensus）やＭ推定などのロバスト推定アルゴリズムにより路面の形状を推定してもよい。この場合、路面勾配推定部２２は、抽出された反射点からランダムに３点を選択し、選択した３点を通る推定平面を規定するパラメータを算出し、推定平面と各反射点との間の距離が閾値未満である反射点を合意集合として出力する。以上の推定を複数回繰り返し、最良の合意集合が得られた推定平面を路面の形状として採用し、路面の勾配を算出して出力する。これにより、外れ値の影響を最小限に抑えることができる。
【００３７】
複数路面勾配推定部２４は、路面勾配推定部２２により推定された形状の路面からの距離が所定の閾値未満である反射点を、入力部１２に入力された複数の反射点から除去し、残りの反射点を路面勾配推定部２２に再び入力して、残りの反射点が属する路面の形状を推定させる。現実の路面は、単一の平面で表すことができるとは限らないので、複数の平面にフィッティングすることにより、より精確に路面の形状を表すことができる。
【００３８】
複数路面勾配推定部２４は、まず、路面反射点抽出部３０により抽出された最も低い路面反射点に基づいて路面勾配推定部２２により推定された路面を第１路面とする。複数路面勾配推定部２４は、第１路面からの距離が所定の閾値未満である反射点を第１路面点群とし、全点群から第１路面点群を除去する。第１路面に属さない残りの点群の数が所定値未満であれば、残りの点群は路面反射点ではないものとして無視する。残りの点群の数が所定値以上であれば、残りの点群に基づいて再び路面勾配推定部２２に路面の形状を推定させる。複数路面勾配推定部２４は、路面勾配推定部２２により推定された路面を第２路面とし、第２路面からの距離が所定の閾値未満である反射点を第２路面点群とし、第１路面点群が除去された残りの点群から更に第２路面点群を除去する。第１路面にも第２路面にも属さない残りの点群の数が所定値以下であれば、残りの点群は路面反射点ではないものとして無視する。残りの点群の数が所定値よりも多ければ、上記の路面推定を繰り返す。
【００３９】
図７は、第２の実施の形態に係る路面勾配推定方法の手順を示すフローチャートである。入力部１２は、レーザレーダ５により観測された点群データをレーザレーダ５から入力される（Ｓ２０）。路面反射点抽出部３０の分類部３２は、入力部１２に入力された点群データを、仰俯角ごとに分類する（Ｓ２２）。クラスタリング部３４は、分類部３２により分類された仰俯角ごとの点群データを、レーザ光を反射した路面又は物体ごとに、複数のクラスタにクラスタ化する（Ｓ２４）。クラスタ抽出部３６は、クラスタリング部３４によりクラスタ化されたクラスタのそれぞれについて高さの平均値を算出し（Ｓ２６）、仰俯角ごとに高さの平均値が最低となるクラスタを、路面で反射された反射点が属するクラスタとして抽出する（Ｓ２８）。路面勾配推定部２２は、路面反射点抽出部３０により抽出された路面反射点の三次元位置データを使用して、路面の勾配を推定する（Ｓ３０）。路面勾配推定部２２は、車両１の制御などのために、推定結果をＥＣＵ３などに出力する（Ｓ３２）。
【００４０】
図８は、図７に示した路面勾配推定方法のＳ３０の詳細を示すフローチャートである。路面勾配推定部２２は、ＲＡＮＳＡＣアルゴリズムにより路面を表すパラメータを推定し、路面の勾配を推定する（Ｓ４０）。初回の推定は、図７のＳ２８で抽出された路面反射点に基づいて行われ、第１路面の勾配が推定される。複数路面勾配推定部２４は、第１路面からの距離が所定の閾値未満である反射点を第１路面点群として、全点群から第１路面点群を除去する（Ｓ４２）。第１路面に属さない残りの点群の数が所定値以下であれば（Ｓ４２のＹ）、Ｓ３０を終了する。残りの点群の数が所定値よりも多ければ（Ｓ４２のＮ）、Ｓ４０に戻り、路面勾配推定部２２は、第２路面の勾配を推定する。以上の手順を、残りの点群の数が所定値以下となるまで続ける。
【００４１】
［第３の実施の形態］
図９は、第３の実施の形態に係る路面勾配推定装置４０を搭載した車両６の構成を示す。第３の実施の形態に係る路面勾配推定装置４０は、第１の実施の形態に係る路面勾配推定装置１０の特徴と、第２の実施の形態に係る路面勾配推定装置２０の特徴を合わせ持つものである。図１に示した第１の実施の形態に係る車両１、又は、図４に示した第２の実施の形態に係る車両４の構成と同様の構成には、同一の符号を付している。第１の実施の形態及び第２の実施の形態と異なる構成及び動作について主に説明する。
【００４２】
路面反射点抽出部４２のクラスタリング部４４は、第１の実施の形態に係る路面勾配推定装置１０の路面反射点抽出部１４と同様に、反射点までの距離に基づいて、分類部３２により仰俯角ごとに分類された反射点をクラスタ化する。クラスタリング部４４は、仰俯角ごとの点群データの三次元位置を走査し、隣接する反射点の間で、反射点までの距離の差が閾値以上である場合に、その前後でクラスタを分割してもよい。この場合は、図５（ａ）と同様に点群がクラスタ化される。クラスタリング部４４は、反射点までの距離が閾値の範囲内である反射点が同じクラスタになるように、点群をクラスタ化してもよい。この場合は、図５（ａ）に示した点群ｂ０−ｃ０と点群ｂ０−ｃ２は同じクラスタに属し、点群ｂ１−ｃ０と点群ｂ１−ｃ２は同じクラスタに属する。
【００４３】
第１の実施の形態で説明したように、路面反射点を抽出する際に、高さよりも距離を基準とした方が、より精確に路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００４４】
以上、本開示を実施例をもとに説明した。この実施例は例示であり、それらの各構成要素あるいは各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本開示の範囲にあることは当業者に理解されるところである。
【００４５】
実施の形態では、レーザレーダにより車両の周辺の複数の反射点の位置を観測する場合について説明したが、これに限定されるものではなく、ミリ波などの電磁波を用いてもよいし、測距機能を有するカメラなどを用いてもよい。
【００４６】
本開示の一態様の概要は、次の通りである。本開示のある態様の路面形状推定装置は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。
【００４７】
この態様によると、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００４８】
路面反射点抽出部は、路面で反射された反射点を基準として、反射点までの距離の差が所定の閾値未満である反射点を抽出してもよい。この態様によると、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００４９】
入力部は、センサが複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測した複数の反射点の三次元位置を入力され、路面反射点抽出部は、複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、複数の反射点までの距離に基づいて、分類部により分類された反射点を、光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを抽出するクラスタ抽出部と、を含んでもよい。この態様によると、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。また、仰俯角の異なる複数の水平走査ラインの反射点のデータを用いることができるので、路面の形状の推定に必要な点群データ数を確保することができ、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００５０】
クラスタ抽出部は、クラスタごとに、そのクラスタに属する反射点の高さの平均値を算出し、高さの平均値が最低であるクラスタを抽出してもよい。この態様によると、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００５１】
路面形状推定部は、ロバスト推定アルゴリズムにより路面の形状を推定してもよい。この態様によると、外れ値による影響を抑え、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００５２】
路面形状推定部により推定された形状の路面からの距離が所定の閾値未満である反射点を入力部に入力された複数の反射点から除去し、残りの反射点を路面形状推定部に再び入力して、残りの反射点が属する路面の形状を推定させる複数路面形状推定部を更に備えてもよい。この態様によると、より精確に路面の形状を表すことができる。
【００５３】
本開示の別の態様は、移動体である。この移動体は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサと、移動体が移動する道路の路面の形状を推定する路面形状推定装置と、路面形状推定装置により推定された路面の形状を利用して移動体を制御する制御部と、を備える。路面形状推定装置は、センサから、複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点までの距離に基づいて、複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。
【００５４】
この態様によると、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００５５】
本開示のさらに別の態様は、路面形状推定装置である。この装置は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測された複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。路面反射点抽出部は、複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、分類部により分類された反射点を、光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを仰俯角ごとに抽出するクラスタ抽出部と、を含む。路面形状推定部は、仰俯角ごとに抽出されたクラスタに属する複数の反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する。
【００５６】
この態様によると、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。また、仰俯角の異なる複数の水平走査ラインの反射点のデータを用いることができるので、路面の形状の推定に必要な点群データ数を確保することができ、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【００５７】
本開示のさらに別の態様は、移動体である。この移動体は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサと、移動体が移動する道路の路面の形状を推定する路面形状推定装置と、路面形状推定装置により推定された路面の形状を利用して移動体を制御する制御部と、を備える。路面形状推定装置は、移動体の周囲に光を照射し、反射光を受光することにより、光を反射した点の三次元位置を観測するセンサから、複数の仰俯角及び複数の方位角に向けて光を照射して観測された複数の反射点の三次元位置を入力される入力部と、入力部に入力された複数の反射点の中から路面で反射された反射点を抽出する路面反射点抽出部と、路面反射点抽出部により抽出された反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する路面形状推定部と、を備える。路面反射点抽出部は、複数の反射点を仰俯角ごとに分類する分類部と、分類部により分類された反射点を、光を反射したと推定される対象物ごとにクラスタ化するクラスタリング部と、クラスタリング部によりクラスタ化されたクラスタの中から路面で反射された反射点が属するクラスタを仰俯角ごとに抽出するクラスタ抽出部と、を含む。路面形状推定部は、仰俯角ごとに抽出されたクラスタに属する複数の反射点の三次元位置に基づいて、路面の形状を推定する。
【００５８】
この態様によると、より高い精度で路面反射点のみを抽出することができるので、路面の形状を高い精度で推定することができる。また、仰俯角の異なる複数の水平走査ラインの反射点のデータを用いることができるので、路面の形状の推定に必要な点群データ数を確保することができ、路面の形状を高い精度で推定することができる。
【符号の説明】
【００５９】
２  レーザレーダ、３  ＥＣＵ、４  車両、５  レーザレーダ、６  車両、１０  路面勾配推定装置、１２  入力部、１４  路面反射点抽出部、１６  路面勾配推定部、２０  路面勾配推定装置、２２  路面勾配推定部、２４  複数路面勾配推定部、３０  路面反射点抽出部、３２  分類部、３４  クラスタリング部、３６  クラスタ抽出部、４０  路面勾配推定装置、４２  路面反射点抽出部、４４  クラスタリング部。
【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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