(57)【要約】【課題】センサフュージョン手法において、センサ装置の検出漏れ又は誤検出の確率を低減させる、改善された環境地図生成装置、環境地図生成方法、及び環境地図生成プログラムの提供【解決手段】環境地図生成装置は、第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置における物体の測定値及び第２のセンサ装置により識別された第１の位置の特徴に応じて、第１の位置の第１の占有確率を計算する第１の確率計算回路と、第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成する地図生成回路と、を備える。【選択図】図１
2019178971.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算する第１の確率計算回路と、
前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成する地図生成回路と、
を備える、
環境地図生成装置。
【請求項２】
前記第２のセンサ装置は、撮像装置が撮像した画像に基づいて前記特徴を識別する、請求項１に記載の環境地図生成装置。
【請求項３】
前記特徴は、前記第１の位置を占有する物体の種別である、
請求項１又は２に記載の環境地図生成装置。
【請求項４】
前記種別は、歩行者、買い物カート、マンホール、又は降雪を含む、
請求項３に記載の環境地図生成装置。
【請求項５】
前記第１のセンサ装置は、レーダ又はソナーである、
請求項４に記載の環境地図生成装置。
【請求項６】
前記種別が歩行者又は買い物カートである場合、前記第１の確率計算回路は、前記第１の位置の占有確率を増加させる、
請求項５に記載の環境地図生成装置。
【請求項７】
前記種別がマンホール又は降雪である場合、前記第１の確率計算回路は、前記第１の位置の占有確率を減少させる、
請求項４から６のいずれか一項に記載の環境地図生成装置。
【請求項８】
前記地図は、グリッドマップである、
請求項１から７のいずれか一項に記載の環境地図生成装置。
【請求項９】
第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算し、
前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成する、
環境地図生成方法。
【請求項１０】
コンピュータに、
第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算させ、
前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成させる、
環境地図生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、環境地図生成装置、環境地図生成方法、及び環境地図生成プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車の自動運転技術等の運転補助技術の発展に伴い、自動車の置かれた状況を把握するための車載カメラ、車載ソナー、及び車載レーダといった様々な車載センサ装置の需要が高まっている。車載センサ装置には、様々な種類があり、その種類により動作原理及び動作特性が異なる。したがって、１つの車載センサ装置で車両の置かれる様々な状況に万能に対応することは困難である。そこで、車両の置かれる様々な状況に対応するために、複数の車載センサ装置が得意とする状況に応じて、それらの測定結果を融合するセンサフュージョン手法が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−０４８６４２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の一態様は、センサフュージョン手法において、センサ装置の検出漏れ又は誤検出の確率を低減させる、改善された環境地図生成装置、環境地図生成方法、及び環境地図生成プログラムの提供に資する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様に係る環境地図生成装置は、第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び、第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算する第１の確率計算回路と、前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成する地図生成回路と、を備える構成を採る。
【０００６】
本開示の一態様に係る環境地図生成方法は、第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算し、前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成する構成を採る。
【０００７】
本開示の一態様に係る環境地図生成プログラムは、コンピュータに、第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算させ、前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成させる構成を採る。
【０００８】
なお、これらの包括的又は具体的な態様は、システム、方法、集積回路、コンピュータプログラム、又は、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてもよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一態様によれば、センサフュージョン手法において、センサ装置の検出漏れ又は誤検出の確率を低減させる、改善された環境地図生成装置、環境地図生成方法、及び環境地図生成プログラムの提供に資する。
【００１０】
本開示の一態様における更なる利点及び効果は、明細書及び図面から明らかにされる。かかる利点及び／又は効果は、いくつかの実施の形態並びに明細書及び図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つ又はそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示に係る環境地図生成システムのブロック図である。
【図２】本開示に係る環境地図生成装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【図４】ソナーの観測値に基づいて推定される区画の占有確率の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
［本開示に至った経緯］
まず、センサフュージョン手法で用いられる環境地図について説明する。
【００１３】
＜環境地図＞
環境地図（ＯＧＭ：Occupancy Grid Map）とは、自車両が観測する周辺領域を格子状に分割し、格子状に区分されて生成された各区画（以下、単に区画と称する）に対して、自車両が回避すべき物体によって当該区画が占有される確率をマップして得られる地図である。
【００１４】
事象Ｘを、離散時刻１〜ｔの自車両の位置がｘ１：ｔ（＝（ｘ１，ｘ２，…，ｘｔ））であり、離散時刻１〜ｔ−１のセンサ測定値がＺ１：ｔ-１（＝（Ｚ１，Ｚ２，…，Ｚｔ-１））である時、離散時刻ｔのセンサ測定値がＺｔである事象とする。事象Ａを、離散時刻１〜ｔの自車両の位置がｘ１：ｔであり、離散時刻１〜ｔ−１のセンサ測定値がＺ１：ｔ−１である時、回避すべき物体によって区画ｍが占有される事象とする。なお、本開示において、センサ測定値は、スカラ値及びベクトル値のいずれであってもよい。
【００１５】
次の式（１）：
【数１】
2019178971.tif 000003
で表されるベイズの定理を用いると、次の式（２）：
【数２】
2019178971.tif 000004
が得られる。ここで、回避すべき物体によって区画ｍが占有される事象を、同じ記号ｍ（事象ｍ）で表す。
【００１６】
確率変数Ｚｔは、確率変数ｘ１：ｔ−１及びＺ１：ｔ−１と独立であるとすると、次の式（３）：
【数３】
2019178971.tif 000005
が得られる。上述の式（２）に式（３）を代入すると、次の式（４）：
【数４】
2019178971.tif 000006
が得られる。事象ｍの余事象についても、同様にして次の式（５）：
【数５】
2019178971.tif 000007
が得られる。上述の式（４）及び式（５）より、次の式（６）：
【数６】
2019178971.tif 000008
が得られる。
【００１７】
ここで、事象ｘに対し、オッズＯｄｄｓ（ｘ）を次の式（７）：
【数７】
2019178971.tif 000009
で定義する。上述の式（７）をＰ（ｘ）について解くことにより、確率Ｐ（ｘ）とオッズＯｄｄｓ（ｘ）とは、相互に変換可能であることがわかる。上述の式（６）及び式（７）より、次の式（８）：
【数８】
2019178971.tif 000010
が得られる。ここで、センサ測定値などの情報がない時、区画ｍの事前占有確率は０．５とし、即ち、Ｐ（ｍ）＝０．５とおくと、ｌｏｇＯｄｄｓ（ｍ）＝０となる。これを上述の式（８）に代入すると、次の式（９）：
【数９】
2019178971.tif 000011
が得られる。
【００１８】
以下、離散時刻ｔに回避すべき物体によって区画ｍが占有される確率を、区画ｍの占有確率と称する。上述の式（９）は、離散時刻ｔにおける区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ）が、離散時刻ｔ−１における区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ−１，Ｚ１：ｔ−１）＝Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ−１）と、離散時刻ｔにおける自車両の位置及びセンサ測定値がそれぞれｘｔ及びＺｔである場合の区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔ）とから求められることを示している。即ち、離散時刻ｔにおける環境地図は、離散時刻ｔ−１における環境地図と、離散時刻ｔにおける自車両の位置及びセンサ測定値がそれぞれｘｔ及びＺｔである条件下における区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔ）とから求められる。言い換えると、離散時刻ｔにおける環境地図は、離散時刻１〜ｔまでの、センサ測定値に基づく区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｉ，Ｚｉ），ｉ＝１〜ｔから求められる。
【００１９】
＜センサ測定値に基づく占有確率＞
例えば、センサ測定値Ｚｔがソナーの測定値Ｚｔｕｓｓである場合を考察する。ソナーは、観測領域に向けて音波信号を発射し、反射波を検出し、測定値Ｚｔｕｓｓを出力する。測定値Ｚｔｕｓｓは、観測領域にある物体の位置情報と反射波の強度情報を含む。測定値Ｚｔｕｓｓに基づいて、区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）が推定される。区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）は、あらかじめ実験を通じて得られた値に基づいて推定する。推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）は、通常、検出された反射波の強度が反映された値である。反射波の強度が大きいほど、推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）も大きくなる。
【００２０】
図４は、ソナーＳの観測値Ｚｔｕｓｓに基づいて推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）の説明図である。
【００２１】
通常、ソナーＳによる反射波の測定値Ｚｔｕｓｓには、方位及び距離の検出誤差が含まれる。図４に示される説明図において、ソナーＳが発射した音波信号は、例えば、物体Ｔに反射する。ソナーＳは、物体Ｔによる反射波を検出する。グリッドマップＧの区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）には、方位及び距離の検出誤差が反映させる。例えば、区画ｍがソナー測定値の位置情報成分及び誤差範囲で決められた扇型領域Ｒ１に含まれるとき、推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）は、Ｐ（但し、０．５＜Ｐ≦１）となる。また、区画ｍが扇型領域Ｒ２に含まれるとき、推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）は、１−Ｐとなる。区画ｍがその他の領域に含まれるとき（即ち、ソナーの測定範囲外の区画）、推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）は０．５となる。なお、Ｐの値は、反射強度が大きければ大きいほど、大きい数値をとる。例えば、Ｐの値は、以下の式で計算される。
【数１０】
2019178971.tif 000012
ここで、ａ，ｂは定数の係数であり、Ｚｔｕｓｓ［１］はソナーＳが測定値した反射波強度成分であって、測定された距離で正規化された反射波強度成分である。
【００２２】
ソナーＳを、車両が回避すべき物体Ｔの検出に用いる場合を考える。車両が回避すべき物体Ｔとして、例えば、路上の歩行者、駐車場に放置された買い物用のカートが挙げられる。しかしながら、歩行者の皮膚や被服は、音波信号を反射しにくく、ソナーＳが検出する反射波の強度も弱くなる。また、買い物用のカートは、網で構成される場合が多く、音波信号を反射する面積が小さいため、ソナーＳが検出する反射波の強度が弱くなる。したがって、推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜Ｚｔｕｓｓ）が小さくなり、ソナーＳは、歩行者、買い物用のカートの検出漏れを起こす可能性がある。
【００２３】
一方、車両が回避すべきでない物体Ｔとして、例えば、降雪が挙げられる。車両の進行方向に降雪があっても、通常は、車両は降雪を回避すべきでない。しかしながら、雪がソナーＳに付着する等の理由により、ソナーＳが強度の大きい反射波を検出した場合、推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜Ｚｔｕｓｓ）が大きくなり、ソナーＳは、降雪を回避すべき物体であると誤検出する可能性がある。一方、雪が音を吸収する性質により、雪が積もった物体の表面は、雪が積もってない場合と比較して反射波が弱くなることがあり、ソナーＳは、回避すべき物体の検出漏れを起こす可能性がある。
【００２４】
したがって、検出漏れや誤検出を回避するために、センサフュージョン手法を用いて、ソナーが測定する対象の種別を、ソナーとは異なるセンサを用いて識別し、識別結果を用いて、推定される区画ｍの占有確率Ｐ（ｍ｜Ｚｔｕｓｓ）を補正することが考えられる。
【００２５】
特許文献１に記載の走行環境認識装置は、レーザレーダ、通信機及び地図データベース等のセンサ類ごとに占有グリッドマップ（環境地図）を作成し、自車両の走行の障害となるものの占有確率を計算する（段落［００２８］、図２）。しかしながら、センサ類毎に占有グリッドマップを生成して融合計算を行っても、検出される物体の種別ごとに適切な占有確率を計算することは、困難である。
【００２６】
そこで、検出される物体の種別ごとに適切な占有確率を計算するために、本開示に至った。
【００２７】
［実施の形態１］
以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。なお、実施の形態において、同一の構成要素には同一の符号を付し、その説明は重複するので省略する。
【００２８】
なお、以下に説明する実施の形態は一例であり、本開示は以下の実施の形態により限定されるものではない。
【００２９】
図１は、本開示に係る環境地図生成システム１のブロック図である。
【００３０】
環境地図生成システム１は、車両測位センサ１１０と、ソナー１２０と、レーダ１３０と、撮像装置１４０と、物体識別装置（第２のセンサ装置）１５０と、環境地図生成装置２００と、を備える。
【００３１】
車両測位センサ１１０は、自車両の位置及び向きを測定し、測位情報を出力する。車両測位センサ１１０は、例えば、ＧＰＳ端末装置、Ｗｉ−Ｆｉ端末装置、又はＥＴＣ２．０車載器である。
【００３２】
ソナー１２０は、観測領域に向けて音波を発射し、物体によって反射された反射波を受信する。次いで、ソナー１２０は、受信した反射波に基づいて、物体の位置、大きさ、又は方位を検出し、観測領域内の各位置に対する測定値Ｚｔｕｓｓを出力する。
【００３３】
レーダ１３０は、観測領域に向けてレーダ波を発射し、物体によって反射された反射波を受信する。次いで、レーダ１３０は、受信した反射波に基づいて、物体の位置、大きさ、又は方位を検出し、観測領域内の各位置に対する測定値Ｚｔｒａｄａｒを出力する。レーダ１３０は、例えば、ミリ波又はマイクロ波を用いる、パルス圧縮レーダ又は連続波レーダである。
【００３４】
撮像装置１４０は、撮像領域を撮像する。撮像領域は、例えば、車両前方、車両側方、車両後方といった、車両の外部である。撮像装置１４０は、例えば、車載単眼カメラ、車載ステレオカメラである。
【００３５】
ソナー１２０と、レーダ１３０と、撮像装置１４０とは、観測領域又は撮像領域（第１の領域）内の各位置（第１の位置）を測定するセンサ装置（第１のセンサ装置）として機能する。
【００３６】
物体識別装置１５０は、撮像装置１４０が撮像した画像から、物体の種別を識別し、識別結果を出力する。物体の種別は、例えば、歩行者、電柱、看板、買い物用のカート、降雪、マンホールである。例えば、撮像装置１４０が車載ステレオカメラである場合、物体識別装置１５０は、物体の種別に加えて、物体の位置を識別してもよい。物体識別装置１５０は、画像内に含まれる第１の位置の特徴を識別するセンサ装置（第２のセンサ装置）として機能する。
【００３７】
環境地図生成装置２００は、車両位置推定回路２１０と、第１の確率計算回路２２０と、第２の確率計算回路２３０と、第３の確率計算回路２４０と、環境地図グリッド占有確率計算回路２５０と、環境地図出力回路２６０と、を備える。
【００３８】
車両位置推定回路２１０は、自車両の位置ｘｔ及び向きを推定する。例えば、車両位置推定回路２１０は、車両測位センサ１１０から測位情報を入力し、測位情報に基づいて自車両の位置ｘｔ及び向きを推定する。
【００３９】
第１の確率計算回路２２０は、ソナー１２０から測定値Ｚｔｕｓｓを入力し、物体識別装置１５０から識別結果Ｚｔｃａｍを入力する。次いで、第１の確率計算回路２２０は、測定値Ｚｔｕｓｓ及び識別結果Ｚｔｃａｍに基づいて、区画ｍの占有オッズＯ１を計算する。計算の内容の詳細については、図２を参照して後述される。
【００４０】
第２の確率計算回路２３０は、レーダ１３０から測定値Ｚｔｒａｄａｒを入力し、物体識別装置１５０から識別結果Ｚｔｃａｍを入力する。次いで、第２の確率計算回路２３０は、測定値Ｚｔｒａｄａｒ及び識別結果Ｚｔｃａｍに基づいて、区画ｍの占有オッズＯ２を計算する。計算の内容の詳細については、図２を参照して後述される。
【００４１】
第３の確率計算回路２４０は、撮像装置１４０から撮像画像Ｚｔｃａｍ’を入力し、物体識別装置１５０から識別結果Ｚｔｃａｍを入力する。次いで、第３の確率計算回路２４０は、撮像画像Ｚｔｃａｍ’及び識別結果Ｚｔｃａｍに基づいて、区画ｍの占有オッズＯ３を計算する。計算の内容の詳細については、図２を参照して後述される。
【００４２】
環境地図グリッド占有確率計算回路２５０は、占有オッズＯ１〜Ｏ３の区画ｍを、センサ座標系から自車両の座標系に、続いて自車両の座標系から環境地図座標系に変換する。次いで、環境地図グリッド占有確率計算回路２５０は、占有オッズＯ１〜Ｏ３に基づいて、グリッドマップの各区画ｍに対して融合占有確率Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ）を更新する。計算の内容の詳細については、図２を参照して後述される。
【００４３】
環境地図出力回路２６０は、更新された融合占有確率Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ）に基づいて、グリッドマップの各区画（位置）ｍに対して、区画ｍが占有されている占有確率を示す環境地図を更新し、出力する。環境地図グリッド占有確率計算回路２５０と、環境地図出力回路２６０とは、第１の確率計算回路２２０、第２の確率計算回路２３０、第３の確率計算回路２４０の少なくとも１つが計算した占有確率に基づいて、グリッドマップ（第２の領域）内の各区画ｍに対して、融合占有確率（第２の占有確率）Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ）を示す地図（環境地図）を生成する地図生成回路として動作する。
【００４４】
図２は、本開示に係る環境地図生成装置２００の動作を示すフローチャートである。
【００４５】
例えば、初期値として、グリッドマップの全ての区画ｍに対し、Ｐ（ｍ｜ｘ0，Ｚ0）＝Ｐ（ｍ｜ｘ0）＝０．５に設定する。次いで、所定の時間間隔で、図２のステップＳ１１０からＳ１７０を実行することにより、融合占有確率Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ）が更新され、環境地図も更新される。
【００４６】
ステップＳ１１０において、車両位置推定回路２１０は、自車両の位置及び向きを推定する。例えば、車両位置推定回路２１０は、車両測位センサ１１０から測位情報を入力し、測位情報に基づいて自車両の位置ｘｔ及び向きを推定する。
【００４７】
ステップＳ１２０において、第１の確率計算回路２２０、第２の確率計算回路２３０、及び第３の確率計算回路２４０は、センサの測定値を受け取る。例えば、第１の確率計算回路２２０は、ソナー１２０から測定値Ｚｔｕｓｓを受け取る。第２の確率計算回路２３０は、レーダ１３０から測定値Ｚｔｒａｄａｒを受け取る。第３の確率計算回路２４０は、撮像装置１４０から撮像画像Ｚｔｃａｍ’を受け取る。
【００４８】
ステップＳ１３０において、第１の確率計算回路２２０、第２の確率計算回路２３０及び第３の確率計算回路２４０は、物体識別装置１５０から、撮像画像に含まれる物体の識別結果Ｚｔｃａｍを受け取る。識別結果Ｚｔｃａｍは、例えば、区画ｍにある物体の種別を含む。
【００４９】
ステップＳ１４０において、第１の確率計算回路２２０、第２の確率計算回路２３０、及び第３の確率計算回路２４０は、測定値及び識別結果に基づいて、例えば、占有オッズＯ１〜Ｏ３の形式で占有確率を計算する。
【００５０】
例えば、第１の確率計算回路２２０は、次の式（１０）：
【数１１】
2019178971.tif 000013
を用いて占有オッズＯ１の形式で占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ，Ｚｔｃａｍ）（第１の占有確率）を計算する。占有オッズＯ１は、ソナー１２０の測定値Ｚｔｕｓｓに加えて、物体識別装置１５０による識別結果Ｚｔｃａｍに依存する。
【００５１】
一例において、区画ｍに歩行者が存在すると物体識別装置１５０が識別した場合、例え、物体識別装置１５０の出力Ｚｔｃａｍは、歩行者が存在する確率を表すとすれば、第１の確率計算回路２２０は、次の式（１１）：
【数１２】
2019178971.tif 000014
を用いて占有オッズＯ１を計算する。ここで、ｆ１は、次の式（１２）：
【数１３】
2019178971.tif 000015
で定められる関数であり、αは、ある正の数である。また、Ｒαは、区画ｍに歩行者が存在する場合に、ｌｏｇＯｄｄｓ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）がとる値の範囲である。即ち、上述の式（１１）を用いて計算された占有オッズＯ１は、区画ｍに歩行者が存在する場合に正方向に補正され、ソナーによる歩行者の検出が容易になるように、ソナーが検出した弱い反射が補正される。
【００５２】
また、他の一例において、区画ｍに降雪が存在すると物体識別装置１５０が識別した場合、物体識別装置１５０の出力Ｚｔｃａｍは、降雪が存在する確率を表すとすれば、第１の確率計算回路２２０は、次の式（１３）：
【数１４】
2019178971.tif 000016
を用いて占有オッズＯ１を計算する。ここで、ｆ２は、次の式（１４）：
【数１５】
2019178971.tif 000017
で定められる関数であり、βは、ある正の数である。また、Ｒβは、区画ｍに降雪が存在する場合に、ｌｏｇＯｄｄｓ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｕｓｓ）がとる値の範囲である。即ち、上述の式（１４）を用いて計算された占有オッズＯ１は、区画ｍに降雪が存在する場合に負方向に補正され、ソナーが検出した降雪による反射の影響が除去されるように補正される。
【００５３】
例えば、第２の確率計算回路２３０は、次の式（１５）：
【数１６】
2019178971.tif 000018
を用いて占有オッズＯ２の形式で占有確率Ｐ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｒａｄａｒ，Ｚｔｃａｍ）を計算する。占有オッズＯ２は、レーダ１３０の測定値Ｚｔｒａｄａｒに加えて、物体識別装置１５０による識別結果Ｚｔｃａｍに依存する。
【００５４】
一例において、区画ｍに買い物用のカートが存在すると物体識別装置１５０が識別した場合、物体識別装置１５０の出力Ｚｔｃａｍは、買い物用のカートが存在する確率を表すとすれば、第２の確率計算回路２３０は、次の式（１６）：
【数１７】
2019178971.tif 000019
を用いて占有オッズＯ２を計算する。ここで、ｆ３は、次の式（１７）：
【数１８】
2019178971.tif 000020
で定められる関数であり、γは、ある正の数である。また、Ｒγは、区画ｍに買い物用のカートが存在する場合に、ｌｏｇＯｄｄｓ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｒａｄａｒ）がとる値の範囲である。即ち、上述の式（１６）を用いて計算された占有オッズＯ２は、区画ｍに買い物用のカートが存在する場合に正方向に補正され、レーダによる買い物用のカートの検出が容易になるように、レーダが検出した弱い反射が補正される。
【００５５】
また、他の一例において、区画ｍにマンホールが存在すると物体識別装置１５０が識別した場合、物体識別装置１５０の出力Ｚｔｃａｍは、区画ｍにマンホールが存在する確率を表すとすれば、第２の確率計算回路２３０は、次の式（１８）：
【数１９】
2019178971.tif 000021
を用いて占有オッズＯ２を計算する。ここで、ここで、ｆ４は、次の式（１９）：
【数２０】
2019178971.tif 000022
で定められる関数であり、δは、ある正の数である。また、Ｒδは、区画ｍにマンホールが存在する場合にｌｏｇＯｄｄｓ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｒａｄａｒ）がとる値の範囲である。即ち、上述の式（１８）を用いて計算された占有オッズＯ２は、区画ｍにマンホールが存在する場合に負方向に補正され、レーダが検出したマンホールによる強い反射波の占有確率への影響が除去されるように補正される。
【００５６】
例えば、第３の確率計算回路２３０は、次の式（２０）：
【数２１】
2019178971.tif 000023
を用いて占有オッズＯ３の形式でＰ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔｃａｍ’，Ｚｔｃａｍ）を計算する。占有オッズＯ３は、撮像装置１４０による撮像画像Ｚｔｃａｍ’に加えて、物体識別装置１５０による識別結果Ｚｔｃａｍに依存する。
【００５７】
ステップＳ１５０において、環境地図グリッド占有確率計算回路２５０は、各センサ装置が測定した位置を、センサ座標系から自車両の座標系に、続いて自車両の座標系からマップ座標に変換する。例えば、環境地図グリッド占有確率計算回路２５０は、必要に応じて、各センサ装置の設置情報（車両のおける位置及び向き）を用いて、占有オッズＯ１〜Ｏ３の区画ｍのセンサ座標系における座標を、自車両の座標系に変換する。次いで、環境地図グリッド占有確率計算回路２５０は、離散時間ｔに応じて変化する自車両の位置ｘｔおよび向きに基づき、区画ｍの自車両の座標系における座標を、マップ座標に変換する。
【００５８】
ステップＳ１６０において、環境地図グリッド占有確率計算回路２５０は、次の式（２１）：
【数２２】
2019178971.tif 000024
を用いて、環境地図（グリッドマップ）の区画ｍの融合占有確率（第２の占有確率）Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ）を更新する。ここで、ｌｏｇＯｄｄｓ（ｍ｜ｘｔ，Ｚｔ）＝ｌｏｇＯ１＋ｌｏｇＯ２＋ｌｏｇＯ３である。
【００５９】
ステップＳ１７０において、環境地図出力回路２６０は、各区画ｍに対して、融合占有確率Ｐ（ｍ｜ｘ１：ｔ，Ｚ１：ｔ）が更新された環境地図を出力する。出力された環境地図の各区画の情報は、ログオッズから変換された占有確率か、占有確率を閾値で切り上げ、各区画に物体存在するかしないかを二値で表してもよい、例えば、区画ｍの占有確率が閾値以上なら１を出力し、閾値以下なら０を出力する。所定の時間間隔で、ステップＳ１１０〜Ｓ１７０が繰り返される。
【００６０】
図３は、コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００６１】
上述した各実施の形態および各変形例における各部の機能は、コンピュータ２１００が実行するプログラムにより実現される。
【００６２】
図３に示すように、コンピュータ２１００は、上述の各種センサ装置、入力ボタン、タッチパッド等の入力装置２１０１、ディスプレイ、スピーカ等の出力装置２１０２、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０３、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１０４、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１０５を備える。また、コンピュータ２１００は、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）等の記憶装置２１０６、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）等の情報を読み取る読取装置２１０７、ネットワークを介して通信を行う送受信装置２１０８を備える。上述した各部は、バス２１０９により接続される。なお、各種センサ装置はＵＳＢを通じてコンピュータ２１００と接続してもよい。
【００６３】
そして、読取装置２１０７は、上記各部の機能を実現するためのプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムを読み取り、記憶装置２１０６に記憶させる。あるいは、送受信装置２１０８が、ネットワークに接続されたサーバ装置と通信を行い、サーバ装置からダウンロードした上記各部の機能を実現するためのプログラムを記憶装置２１０６に記憶させる。
【００６４】
そして、ＣＰＵ２１０３が、記憶装置２１０６に記憶されたプログラムをＲＡＭ２１０５にコピーし、そのプログラムに含まれる命令をＲＡＭ２１０５から順次読み出して実行することにより、上記各部の機能が実現される。また、プログラムを実行する際、ＲＡＭ２１０５又は記憶装置２１０６には、各実施の形態で述べた各種処理で得られた情報が記憶され、適宜利用される。
【００６５】
本開示の実施の形態１によれば、センサ装置が測定する対象の種別に応じて、他のセンサ装置の測定値に基づいて計算された占有確率が補正される。したがって、例えば、他のセンサ装置が測定を苦手とする対象に絞って他のセンサ装置の測定値に基づく占有確率を調節することができ、他のセンサ装置の測定値の精度の悪化に起因する、回避すべき物体の検出漏れ、又は回避すべきでない物体の誤検出を低減できる。
【００６６】
［他の実施の形態］
実施の形態１においては、センサ装置として、車両測位センサ１１０、ソナー１２０、レーダ１３０、撮像装置１４０、物体識別装置１５０を用いている。これらに加えて、又はこれらに代えて、他のセンサ装置、例えば、Lidar、照度センサ、車速センサ、ジャイロスコープを用いる実施の形態も考えられる。
【００６７】
実施の形態１においては、式（１０）、式（１５）、及び式（２０）に示されるように、占有オッズＯ１の値が測定値Ｚｔｕｓｓ及び識別結果Ｚｔｃａｍに、占有オッズＯ２の値が測定値Ｚｔｒａｄａｒ及び識別結果Ｚｔｃａｍに、占有オッズＯ３の値が撮像画像Ｚｔｃａｍ’及び識別結果Ｚｔｃａｍに、それぞれ依存する。実施に当たり、追加で他のセンサ測定情報を使って補正しても良い。例えば、夜間は、昼間に比べて撮像装置１４０の画像が不鮮明になり、物体識別装置１５０の識別の精度も悪化する。したがって、例えば、照度センサが外光の強さを検出し、外光の強さがある閾値よりも小さい場合、占有オッズＯ３の値が測定値Ｚｔｕｓｓ及びＺｔｒａｄａｒに依存する実施の形態も考えられる。さらに、車両の置かれた状況において信頼度が高いセンサ装置が判明している場合、信頼度が低いセンサ装置の測定値に基づく占有オッズを、信頼度が高いセンサ装置の測定値に基づいて補正する実施の形態も考えられる。
【００６８】
図１に示される環境地図生成システム１においては、物体の種別を識別する物体識別装置１５０は、環境地図生成装置２００と別体として設けられている。これに代えて、物体識別装置１５０を、例えば、環境地図生成装置２００の第３の確率計算回路２４０に統合する実施の形態も考えられる。
【００６９】
以上、図面を参照しながら各種の実施の形態について説明したが、本開示はかかる例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例又は修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。また、開示の趣旨を逸脱しない範囲において、上記実施の形態における各構成要素を任意に組み合わせてもよい。
【００７０】
［本開示のまとめ］
本開示の環境地図生成装置は、第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算する第１の確率計算回路と、前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成する地図生成回路と、を備える。
【００７１】
本開示の環境地図生成装置において、前記第２のセンサ装置は、撮像装置が撮像した画像に基づいて前記特徴を識別する。
【００７２】
本開示の環境地図生成装置において、前記特徴は、前記第１の位置を占有する物体の種別である。
【００７３】
本開示の環境地図生成装置において、前記種別は、歩行者、買い物カート、マンホール、又は降雪を含む。
【００７４】
本開示の環境地図生成装置において、前記第１のセンサ装置は、レーダ又はソナーである。
【００７５】
本開示の環境地図生成装置において、前記種別が歩行者又は買い物カートである場合、前記第１の確率計算回路は、前記第１の位置の占有確率を増加させる。
【００７６】
本開示の環境地図生成装置において、前記種別が降雪、或いはマンホールである場合、前記第１の確率計算回路は、前記第１の位置の占有確率を減少させる。
【００７７】
本開示の環境地図生成装置において、前記地図は、グリッドマップである。
【００７８】
本開示の環境地図生成方法は、第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算し、前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成する。
【００７９】
本開示の環境地図生成プログラムは、コンピュータに、第１のセンサ装置による第１の領域内の第１の位置の測定値及び第２のセンサ装置により識別された前記第１の位置の特徴に応じて、前記第１の位置における物体が存在する第１の占有確率を計算させ、前記第１の占有確率に基づいて、第２の領域内の各位置に対して物体が存在する第２の占有確率を示す地図を生成させる。
【産業上の利用可能性】
【００８０】
本開示は、環境地図を利用する運転補助技術に好適である。
【符号の説明】
【００８１】
１  環境地図生成システム
１１０  車両測位センサ
１２０  ソナー
１３０  レーダ
１４０  撮像装置
１５０  物体識別装置
２００  環境地図生成装置
２１０  車両位置推定回路
２２０  第１の確率計算回路
２３０  第２の確率計算回路
２４０  第３の確率計算回路
２５０  環境地図グリッド占有確率計算回路
２６０  環境地図出力回路
【図１】
2019178971.tif 000025
【図２】
2019178971.tif 000026
【図３】
2019178971.tif 000027
【図４】
2019178971.tif 000028