(57)【要約】      （修正有）【課題】車両に搭載される周囲認識センサの設置状態を高精度に検知する。【解決手段】車両周囲認識センサ検査システム１は、周囲認識センサＥによって認識されるターゲット部１０と、車両停車予定領域１５に停車される車両を測定する車両測定装置２０と、周囲認識センサＥの出力を取得するセンサ出力取得装置４０と、計算装置６０を備えて構成される。更に、計算装置６０は、車両測定データに基づいて車両Ｄの車軸Ｆを算出する車軸取得処理部と、センサ出力データを利用してターゲット部１０の方角を取得するセンサ認識角度取得処理部と、停車基準軸Ｊに対する車軸Ｆの角度のずれ量を算出する車軸角度ずれ量算出処理部と、ターゲット方角値と車軸角度ずれ量から、周囲認識センサＥのセンサ基準軸Ｒの角度のずれ量を算出するセンサ軸ずれ量算出処理部を備える。【選択図】図１
2019074398.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に搭載されて該車両の周囲に存在する物体の方位を認識可能な周囲認識センサの設置状態を検査する車両周囲認識センサ検査システムであって、
車両停車予定領域の周囲に予め位置決めされた状態で設置され、前記周囲認識センサによって認識されるターゲット部と、
前記車両停車予定領域に停車される車両を測定する車両測定装置と、
前記周囲認識センサに接続されて、該周囲認識センサからのセンサ出力を取得するセンサ出力取得装置と、
前記車両測定装置と前記センサ出力取得装置に接続される計算装置と、を備え、
前記計算装置は、
前記車両測定装置から得られる車両測定データに基づいて、前記車両の車軸を算出する車軸取得処理部と、
前記センサ出力取得装置から得られるセンサ出力データを利用して、前記周囲認識センサが認識する前記ターゲット部の方角に関する値（以下、ターゲット方角値）を取得するセンサ認識角度取得処理部と、
前記停車予定領域の停車基準軸に対する前記車軸の角度のずれ量（以下、車軸角度ずれ量）を算出する車軸角度ずれ量算出処理部と、
少なくとも前記ターゲット方角値と前記車軸角度ずれ量から、前記周囲認識センサのセンサ基準軸の角度のずれ量（以下、センサ角度ずれ量）を算出するセンサ軸ずれ量算出処理部と、
を有することを特徴とする、
車両周囲認識センサ検査システム。
【請求項２】
前記計算装置は、前記周囲認識センサのオフセットによって生じる前記ターゲット部の方位角変動量（以下、オフセット要因角度ずれ量）を算出するオフセット要因角度ずれ量算出処理部を備え、
前記センサ軸ずれ量算出処理部は、前記ターゲット方角値と前記車軸角度ずれ量と前記オフセット要因角度ずれ量から、前記センサ角度ずれ量を算出することを特徴とする、
請求項１に記載の車両周囲認識センサ検査システム。
【請求項３】
前記車軸取得処理部は、前記車両測定データの中から、前記車軸を算出するための特徴値を含む特徴領域データを抽出する特徴領域抽出処理部を有し、前記特徴領域データを利用して、前記車軸を算出することを特徴とする、
請求項１又は２に記載の車両周囲認識センサ検査システム。
【請求項４】
前記車両測定データは、前記車両の平面視における輪郭データを含み、
前記特徴領域データには、前記車両のサイドミラー領域を含むことを特徴とする、
請求項３に記載の車両周囲認識センサ検査システム。
【請求項５】
前記車軸取得処理部は、前記車両測定データの中から、前記車軸を算出するための特徴点を判定する特徴値判定処理部を有し、前記特徴点を利用して、前記車軸を算出することを特徴とする、
請求項１乃至３のいずれかに記載の車両周囲認識センサ検査システム。
【請求項６】
前記車両測定データは、前記車両の平面視における輪郭データを含み、
前記特徴点には、前記車両のサイドミラーにおける輪郭の変化点を含むことを特徴とする、
請求項５に記載の車両周囲認識センサ検査システム。
【請求項７】
前記車両測定データには、前記車両を平面視した際の全周囲の輪郭形状を含み、
前記車軸取得処理部は、前記全周囲の輪郭形状に基づいて、前記車軸を算出することを特徴とする、
請求項１乃至６のいずれかに記載の車両周囲認識センサ検査システム。
【請求項８】
車両に搭載されて該車両の周囲に存在する物体の方位を認識可能な周囲認識センサの設置状態を検査する車両周囲認識センサ検査方法であって、
車両停車予定領域の周囲にターゲット部を予め位置決めされた状態で設置し、前記周囲認識センサによって前記ターゲット部を認識させるようにし、
前記車両停車予定領域に停車される車両を車両測定装置で測定し、
前記周囲認識センサからのセンサ出力を取得し、
前記車両測定装置から得られる車両測定データに基づいて、前記車両の車軸を算出し、
前記センサ出力取得装置から得られるセンサ出力データを利用して、前記周囲認識センサが認識する前記ターゲット部の方角に関する値（以下、ターゲット方角値）を取得し、
前記停車予定領域の停車基準軸に対する前記車軸の角度のずれ量（以下、車軸角度ずれ量）を算出し、
少なくとも前記ターゲット方角値と前記車軸角度ずれ量から、前記周囲認識センサのセンサ基準軸の角度のずれ量（以下、センサ角度ずれ量）を算出することを特徴とする、
車両周囲認識センサ検査方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両に搭載される周囲認識センサの設置姿勢を検査するための検査システム等に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、自動車等の車両は、衝突回避や自動運転を目的とした自動ブレーキを備えるものが普及してきている。車両は、対向車両や道路環境などの車両周囲の状況を、ミリ波レーダ等の車載センサで検知し、ブレーキを作動させている。車載センサの照射軸（センサ軸）は、車両に対して適切な方向（通常は中央の真正面）へ照射されることが前提となっており、このセンサ軸がずれると、対向車両等を誤検知する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかし、事故等によって、車両が変形したり、歪んだりすると、車載センサのセンサ軸がずれてしまう場合がある。しかし、修理工場では、このセンサ軸のずれを正確に検知することが難しいという問題があった。同様に、車検場においても、センサ軸のずれを正確に検知することが難しいため、検査基準を設けることが困難となっていた。
【０００４】
本発明は、斯かる実情に鑑み、車両に搭載される周囲認識センサの設置状態を高精度に検知するシステム等を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上記目的を達成する本発明は、車両に搭載されて該車両の周囲に存在する物体の方位を認識可能な周囲認識センサの設置状態を検査する車両周囲認識センサ検査システムであって、車両停車予定領域の周囲に予め位置決めされた状態で設置され、前記周囲認識センサによって認識されるターゲット部と、前記車両停車予定領域に停車される車両を測定する車両測定装置と、前記周囲認識センサに接続されて、該周囲認識センサからのセンサ出力を取得するセンサ出力取得装置と、前記車両測定装置と前記センサ出力取得装置に接続される計算装置と、を備え、前記計算装置は、前記車両測定装置から得られる車両測定データに基づいて、前記車両の車軸を算出する車軸取得処理部と、前記センサ出力取得装置から得られるセンサ出力データを利用して、前記周囲認識センサが認識する前記ターゲット部の方角に関する値（以下、ターゲット方角値）を取得するセンサ認識角度取得処理部と、前記停車予定領域の停車基準軸に対する前記車軸の角度のずれ量（以下、車軸角度ずれ量）を算出する車軸角度ずれ量算出処理部と、少なくとも前記ターゲット方角値と前記車軸角度ずれ量から、前記周囲認識センサのセンサ基準軸の角度のずれ量（以下、センサ角度ずれ量）を算出するセンサ軸ずれ量算出処理部と、を有することを特徴とする、車両周囲認識センサ検査システムである。
【０００６】
上記車両周囲認識センサ検査システムに関連して、前記計算装置は、前記周囲認識センサのオフセットによって生じる前記ターゲット部の方位角変動量（以下、オフセット要因角度ずれ量）を算出するオフセット要因角度ずれ量算出処理部を備え、前記センサ軸ずれ量算出処理部は、前記ターゲット方角値と前記車軸角度ずれ量と前記オフセット要因角度ずれ量から、前記センサ角度ずれ量を算出することを特徴とする。
【０００７】
上記車両周囲認識センサ検査システムに関連して、前記車軸取得処理部は、前記車両測定データの中から、前記車軸を算出するための特徴値を含む特徴領域データを抽出する特徴領域抽出処理部を有し、前記特徴領域データを利用して、前記車軸を算出することを特徴とする。
【０００８】
上記車両周囲認識センサ検査システムに関連して、前記車両測定データは、前記車両の平面視における輪郭データを含み、前記特徴領域データには、前記車両のサイドミラー領域を含むことを特徴とする。
【０００９】
上記車両周囲認識センサ検査システムに関連して、前記車軸取得処理部は、前記車両測定データの中から、前記車軸を算出するための特徴点を判定する特徴値判定処理部を有し、前記特徴点を利用して、前記車軸を算出することを特徴とする。
【００１０】
上記車両周囲認識センサ検査システムに関連して、前記車両測定データは、前記車両の平面視における輪郭データを含み、前記特徴点には、前記車両のサイドミラーにおける輪郭の変化点を含むことを特徴とする。
【００１１】
上記車両周囲認識センサ検査システムに関連して、前記車両測定データには、前記車両を平面視した際の全周囲の輪郭形状を含み、前記車軸取得処理部は、前記全周囲の輪郭形状に基づいて、前記車軸を算出することを特徴とする。
【００１２】
上記目的を達成する本発明は、車両に搭載されて該車両の周囲に存在する物体の方位を認識可能な周囲認識センサの設置状態を検査する車両周囲認識センサ検査方法であって、車両停車予定領域の周囲にターゲット部を予め位置決めされた状態で設置して、前記周囲認識センサによって前記ターゲット部を認識させるようにし、前記車両停車予定領域に停車される車両を車両測定装置で測定し、前記周囲認識センサからのセンサ出力を取得し、
【００１３】
前記車両測定装置から得られる車両測定データに基づいて、前記車両の車軸を算出し、  前記センサ出力取得装置から得られるセンサ出力データを利用して、前記周囲認識センサが認識する前記ターゲット部の方角に関する値（以下、ターゲット方角値）を取得し、前記停車予定領域の停車基準軸に対する前記車軸の角度のずれ量（以下、車軸角度ずれ量）を算出し、少なくとも前記ターゲット方角値と前記車軸角度ずれ量から、前記周囲認識センサのセンサ基準軸の角度のずれ量（以下、センサ角度ずれ量）を算出することを特徴とする、車両周囲認識センサ検査方法である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、車両に搭載される周囲認識センサの設置状態を高精度に検知できるという優れた効果を奏し得る。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態に係る車両周囲認識センサ検査システムの全体構成を示す（Ａ）正面図、（Ｂ）平面部分断面図、（Ｃ）側面部分断面図である。
【図２】同車両周囲認識センサ検査システムの撮像部を拡大して示す（Ａ）正面図、（Ｂ）側面図である。
【図３】同車両周囲認識センサ検査システムの計算装置の機能構成を示すブロック図である。
【図４】同車両周囲認識センサ検査システムの撮像部で撮像された三次元データを示す図である。
【図５】（Ａ）は同三次元データの特徴領域を抽出した図であり、（Ｂ）は特徴点の解析手法を示す図である。
【図６】（Ａ）乃至（Ｃ）は、同車両周囲認識センサ検査システムの計算装置で実行される計算手法を解説する為の説明図である。
【図７】（Ａ）乃至（Ｃ）は、同車両周囲認識センサ検査システムの計算装置で実行される計算手法の変形例を解説する為の説明図である。
【図８】（Ａ）乃至（Ｃ）は、同車両周囲認識センサ検査システムの計算装置で実行される計算手法の変形例を解説する為の説明図である。
【図９】両周囲認識センサ検査システムの校正手法を示す平面図である。
【図１０】両周囲認識センサ検査システムの変形例を示す平面図である。
【図１１】両周囲認識センサ検査システムの変形例を示す平面図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を、添付図面を参照して説明する。
【００１７】
＜全体構成＞
図１は、本実施形態の車両周囲認識センサ検査システム（以下、検査システム）１の全体構成を示す。検査システム１は、車両Ｄに搭載される周囲認識センサＥの設置状態を検査する。この検査システム１は、ターゲット部１０と、車両測定装置２０と、センサ出力取得装置４０と、計算装置６０を備える。なお、ここでは、車両に搭載される周囲認識センサとして、前方を走行している車両を検知するミリ波レーダの場合を想定しているが、カメラ式の前方検知センサや、その他のセンサにも適用可能である。
【００１８】
ターゲット部１０は、周囲認識センサＥによって認識させる目標物であり、車両Ｄを停車させる車両停車予定領域１５の周囲に予め位置決めされた状態で設置される。なお、本実施形態では、車両停車予定領域１５には、車両の前後方向に延びる基準軸Ｊが設定されており、基準軸Ｊの所定の位置に原点Ｏも設定される。この基準軸Ｊに沿って、車両先端から、例えば５ｍ前方にターゲット部１０が設置される。なお、ターゲット部１０は、例えば三角錐状の窪みを有するコーナリフレクタであり、車両Ｄから照射されるレーダ波を効率よく反射できる。車両停車予定領域１５への車両Ｄの停車位置は、できる限り車軸（車両中心線）Ｆと基準軸Ｊが一致し、かつ、車両Ｄの左右のサイドミラー（ドアミラー）近傍の前後方向位置が、原点Ｏと一致するようにする。運転席からの視認性の観点から、左右のドアミラーの位置は互いにずれている車両Ｄも存在するが、仮に、左右ドアミラーの前後方向位置が互いに完全一致する場合（つまり、完全に左右対称なドアミラーの場合）は、ドアミラー同士を結ぶ線分Ｗが、原点Ｏを通るようにすればよい。しかし、詳細は後述するように、ある程度の車両Ｄの停車誤差は許容される。なお、ここでいう車軸Ｆとは、車両Ｄの幅方向中央において前後方向に延びる中心線を意味する。
【００１９】
また、本実施形態では、ターゲット部１０が、基準軸Ｊの線状に配置される場合を例示しているが、本発明はこれに限定されない。車両停車予定領域１５に正確に停車された車両Ｄを仮定し、その車両Ｄの周囲認識センサＥのセンサ基準軸（これは、様々な方向を取り得る）の延長線上に配置することができる。この延長線を、ターゲット部１０を配置するためのターゲット用基準軸と定義する。基準軸Ｊとターゲット用基準軸が、平行移動（オフセット）していたり、所定の角度差を有していたりしても良い。
【００２０】
車両測定装置２０は、車両停車予定領域１５に停車される車両Ｄを測定する。この測定は、車両Ｄの停車ずれ量を検知することを目的としている。修理工場や車検場の現場では、車両Ｄを高精度に停車させることは困難であり、それを要求すると、セッティングに長時間を要してしまう。従って、この車両測定装置２０によって、車両Ｄの停車位置のずれを許容したまま、検査を実行できるようにしている。車両測定装置２０は、車両Ｄの上方に設置されて、車両Ｄの姿勢データを取得する撮像部２２と、撮像部２２を保持する支柱やバーで構成されるフレーム部３８を有する。なお、検査空間に予め建屋の天井が存在する場合は、フレーム部３８を省略して、天井に撮像部２２を直接固定しても良い。
【００２１】
図２に拡大して示すように、撮像部２２は、基台２４と、三次元スキャン装置２６と、基台２４と三次元スキャン装置２６の間に介在して、三次元スキャン装置２６を回転させるテーブル装置２８と、基台２４に設置されるカメラ３０を有する。
【００２２】
三次元スキャン装置２６は、レーザ照射によって物体の形状（三次元上の位置）を測定できるものである。ここでは、3D-LiDAR（Light Detection and Ranging）を採用し、具体的には、Quanergy Systems社の製品Ｍ８−１を用いている。三次元スキャン装置２６は、カメラと比較すると、太陽光などの外部環境の影響を受けにくいという利点がある。なお、この3D-LiDARは、全周回転式のラインスキャナであり、図２（Ａ）に示すように、三次元スキャン装置２６の内部のレーザ（図示省略）が回転することで、車両Ｄの幅方向にスキャン可能となっている。更に、本実施形態では、図２（Ｂ）に示すように、三次元スキャン装置２６全体を、テーブル装置２８を利用して車両Ｄの前後方向に回転させることで、車両Ｄの全体をスキャン可能にしている。
【００２３】
カメラ３０は、三次元スキャン装置２６と同様に、車両Ｄを上から視た状態の映像を取得する。本実施形態では、主として三次元スキャン装置２６のデータを利用して、各種データ処理を行うようにしている。従って、カメラ３０の映像は、三次元スキャン装置２６の校正や、使用者（検査者）が視覚的に車両Ｄの状態を確認する場合等に併用される。しかし、本発明の撮像部２２は、三次元スキャン装置２６に限られず、二次元スキャナ、距離センサ、カメラ等、様々な手法を採用できる。
【００２４】
三次元スキャン装置２６は、図１に示すように、原点０の真上に設置される。設置高さは、車両Ｄの天井（ルーフ）などにレーザ光が阻まれることなく、車両側面から前後端までの輪郭を測定できる場所が好ましく、例えば、３ｍ以上の高さとし、ここでは約４ｍとしている。なお、撮像部２２（三次元スキャン装置２６）を複数台用意しておき、これらを前後方向や車幅方向に離れた位置にそれぞれ設置することで、広範囲の測定を実現しても良い。形状的な特徴領域・特徴点（詳細は後述）に対して、その真上近傍に撮像部２２を配置することも好ましい。また例えば、フレーム装置２０を改良することで、三次元スキャン装置２６を車両Ｄの前後方向（又は幅方向）にスライド（移動）できるようにすると、比較的低い位置に撮像装置２２を設置しても、車両の全周囲の輪郭をスキャン可能となる。
【００２５】
センサ出力取得装置４０は、車両Ｄに搭載される周囲認識センサＥに電気的に接続されて、周囲認識センサＥからのセンサ出力を取得する。この出力は、例えば、水平方向の角度データとなっており、周囲認識センサＥにとってのセンサ基準軸Ｒ上の対象物を検知する場合が０度となり、水平方向右側に向かって正角度、水平方向左側に向かって負角度の角度値となる。このセンサ出力は、計算装置６０に送信される。なお、本実施形態では、センサ出力取得装置４０として、例えば、インターサポート社製のデータスキャンツールＧ−Ｓｃａｎ２を採用しており、これを車両Ｄに接続してセンサ出力を取得する。なお、ここでは、センサ基準軸Ｒが、車両Ｄの車軸Ｆと一致す場合を例示しているが、車軸Ｆと平行（オフセット）となる場合もある。また、例えば車両の側方物体を検知する周囲認識センサＥ等の場合は、車軸Ｆに対してセンサ基準軸Ｒが予め設定された角度を有する場合もある。また、このセンサ基準軸Ｒは、周囲認識センサＥにおいて出力データが０度となる観点から設定されるソフトウエア上の主軸のことを意味しており、このソフトウエア上の主軸と周囲認識センサＥのハードウエアの配置が異なる場合もある。
【００２６】
計算装置６０は、いわゆるコンピュータであり、車両測定装置２０とセンサ出力取得装置４０に接続される。計算装置６０は、ＣＰＵ、ＲＡＭおよびＲＯＭ、ハードディスク等の記憶装置などから構成される。ＣＰＵは中央演算処理装置であり、検査プログラムが実行されて様々な機能を実現する。ＲＡＭはＣＰＵの作業領域、記憶領域として使用され、ＲＯＭや記憶装置はＣＰＵで実行されるオペレーティングシステムやプログラムを記憶する。記憶装置には、各種データが蓄積される。
【００２７】
＜検査処理＞
次に、この検査システム１による検査処理の流れについて、計算装置６０の機能構成を含めて説明する。図３に示すように、計算装置６０は、機能構成として、車軸取得処理部６２、センサ認識角度取得処理部７０、車軸角度ずれ量算出処理部７４、センサ軸ずれ量算出処理部７６、オフセット要因角度ずれ量算出処理部７８、車種別特徴データベース部８０を有する。
【００２８】
＜車種別特徴情報の登録＞
車種別特徴データベース部８０には、記憶装置で実現されており、車種別の特徴情報データが蓄積される。例えば特徴情報データには、平面視した際の車両の輪郭や形状データの中で、車両の左右又は前後方向に離れた位置に存在する形状的特徴を有する特徴領域又は特徴点の位置情報が含まれる。車両Ｄの少なくとも二か所に固有点が存在すれば、その二点を基準にして、車軸を特定できるからである。
【００２９】
従って、特徴情報データには、この複数の特徴領域又は特徴点を基準とした車軸Ｆの相対位置又は相対角度関係に関する情報（車軸情報）を有することも好ましい。左右対称な位置に特徴領域又は特徴点を設定できない車両Ｄの場合であっても、この車軸情報を参照すれば、複数の特徴点に基づいて車軸Ｆを算出可能になる。なお、本実施形態では、具体的な特徴領域データとして、左右サイドミラーを包含する左右領域データが蓄積されており、具体的には、車種別に、車両の前後方向の指定範囲及び左右方向の指定範囲（つまり、サイドミラー近辺の範囲）が設定される。また本実施形態では、具体的な特徴点データとして、左右サイドミラーの中でも、形状的に判別しやすい特徴点（凹凸）に関するデータが蓄積されており、具体的には、車種別に、車両の前後方向及び左右方向の特定位置となる。また本実施形態では、サイドミラーの特徴点に基づく車軸情報が車種別に登録される。従って、特徴情報データを参照して、測定データを抽出（解析）すれば、サイドミラーのデータ領域を自動的に抽出できる。また、サイドミラーのデータ領域の中から特徴点の検出ができれば、上記車軸情報に基づいて車軸Ｆを算出することが可能となる。
【００３０】
なお、車種によっては、左右サイドミラーよりも、他の部位の方が形状的な特徴点が抽出しやすい場合がある。即ち、本発明は、サイドミラーに限ることなく、他の特徴領域の範囲を設定しても良い。例えば、左右テールランプの領域や、左右ドアノブ領域、車両の四隅のコーナ領域等であっても良い。更に、複数の特徴領域に限られず、例えば、窓枠の境界線や、ボンネットの周囲の線分、ボディーの周囲の線分、ルーフの周縁の線分、トランクの周囲の線分、ボディー表面に創出されるデザイン線など、所定の長さや面積自体に形状的な特徴を有する場合は、単一の特徴領域であっても良い。これを基準として車軸を算出できるからである。
【００３１】
また、他の情報として、上記特徴点（例えばサイドミラーの二か所の特徴点）からの周囲認識センサの位置情報、上記特徴点からの車両中心の位置情報、車両中心からの周囲認識センサの位置情報等を車種別に蓄積しても良い。また、周囲認識センサの軸ずれ量の許容値（合否判定基準）を蓄積しても良い。車種ごとに許容される軸ずれ量が異なるからである。更に他の情報として、周囲認識センサにセッティングされているセンサ基準軸（これを「理想センサ基準軸」と定義する）が、車軸Ｆに対して平行（オフセット）する場合や、車軸Ｆに対して角度を有する場合は、この理想センサ基準軸に関する情報（例えば、相対角度やオフセット量）を蓄積しても良い。例えば、特徴点や特徴領域に基づいて「理想センサ基準軸」を算出するための情報が登録されていても良い。同様に、検査する周囲認識センサセンサ毎に、検査用のターゲット部の置位置を意味するターゲット基準軸に関する情報を蓄積しても良い。例えば、特徴点や特徴領域に基づいて「ターゲット基準軸」を算出するための情報が登録されていても良い。また、「理想センサ基準軸」と「ターゲット基準軸」の相対差（オフセット値や角度差）に関する情報を蓄積しても良い。
【００３２】
＜車軸取得処理＞
車軸取得処理部６２は、車両測定装置２０から得られる車両測定データに基づいて、車両Ｄの車軸Ｆを算出する。具体的に、この車軸取得処理部６２は、特徴領域抽出処理部６４と、特徴値判定処理部６６を有する。特徴領域抽出処理部６４は、車両測定データの中から、車軸Ｆを算出するための特徴値を含む特徴領域データを抽出する。
【００３３】
図４は、車両測定装置２０から得られる車両測定データを可視化したものである。この車両測定データは、車両を情報から視た際の、車両の表面形状の立体データ（三次元データ）となり、車両Ｄの平面視における輪郭（外縁）データを含む。特徴領域抽出処理部６４は、例えば図５（Ａ）（Ｂ）に示すように、車両測定データの中から、左右サイドミラー領域近辺の立体データを抽出する。例えば、車種別特徴データベース部８０に蓄積される左右サイドミラーの位置情報を参照し、車両測定データの中から指定範囲（サイドミラー近辺の範囲）を抽出すればよい。なお、車両Ｄは、車両停車予定領域１５内に、多少の誤差はあるものの、ある程度の精度で停車されることから、車種別特徴データベース部８０に登録されるサイドミラー領域を広めに設定しておけば、抽出エラーが生じることは無い。なお、計算装置６０は、カメラ３０によって撮影される映像と、特徴領域抽出処理部６４によって抽出されたデータ領域をモニターによって重畳（又は対比）表示する比較表示処理部を有することが好ましい。結果、測定者が、カメラ３０によって撮影される映像をモニターで確認し、明らかに、車両Ｄの停車位置が大幅にずれることで、抽出されたデータ領域がずれている場合は、モニター上で測定者が、車両Ｄの映像を確認しながら、抽出領域を範囲選択し、この選択指示を特徴領域抽出処理部６４が受け付けることで、左右サイドミラー領域近辺の立体データを再抽出するようにしても良い。なお、ここでは例えば、車種別特徴データベース部８０のデータを利用する場合を例示したが、特徴領域抽出処理部６４が機械学習機能を備えるようにし、様々な車種の車両測定データと左右サイドミラーの範囲を学習させることで、左右サイドミラーの位置等の特徴領域や特徴点を自動抽出できるようにしても良い。
【００３４】
特徴値判定処理部６６は、車両測定データの中から抽出されたサイドミラー領域を参照して、車軸Ｆを算出するための形状的な特徴点（特異点）を判定する。例えば、図５（Ｂ）の実線矢印に示すように、サイドミラー領域の最も幅方向外側に位置する点群を一方向になぞっていき、連続する点を結ぶ進行ベクトルの方向が、途中で、急激に変化した点を、特徴点Ｔとしても良い。この特徴点Ｔの判定手法は特に限定されないが、左右サイドミラーで、同じ特徴点Ｔを抽出できることが、正確な車軸Ｆの算出にとって重要である。従って、サイドミラーの形状特性を考慮して、確実に特徴点Ｔを判別可能な手法を採用すべきである。例えば、点線矢印に示すように、サイドミラーの付け根の特徴点Ｔ２を採用しても良い。既に述べたように、サイドミラー以外の場所の特徴点を採用しても良い。
【００３５】
なお、計算装置６０は、比較表示処理部によって、カメラ３０によって撮影される映像と、特徴値判定処理部６６によって判定された特徴点Ｔをモニターによって重畳（又は対比）表示することが好ましい。特徴値判定処理部６６によって判定された特徴点Ｔに明らかに誤りが含まれる場合は、モニター上で測定者が、車両Ｄの映像を確認して、特徴点Ｔを手動指定し、この指定指示を特徴値判定処理部６６が受け付けることで、特徴点Ｔとすることができる。
【００３６】
以上のステップを経て、左右サイドミラーから一対の特徴点Ｔを認識した後、車軸取得処理部６２が、車種別特徴データベース部８０の車軸情報を参照して、特徴点Ｔの位置に基づいて車軸Ｆを算出する。なお、左右サイドミラーの形状が、完全に左右対称となっている場合は、Ｔ−Ｔを結ぶ線分によって車幅線Ｗを決定し、更に、この車幅線Ｗの垂直二等分線を車軸Ｆに決定しても良い（図５（Ａ）参照）。
【００３７】
＜センサ認識角度取得処理＞
センサ認識角度取得処理部７０は、図６（Ａ）に示すように、センサ出力取得装置４０から得られるセンサ出力データを利用して、周囲認識センサＥが認識するターゲット部１０の方角に関する値（ターゲット方角値γ）を取得する。
【００３８】
＜車軸角度ずれ量算出処理＞
車軸角度ずれ量算出処理部７４は、図６（Ａ）に示すように、停車予定領域１５の停車基準軸Ｊに対する車軸Ｆの角度のずれ量（車軸角度ずれ量α）を算出する。車両測定装置２０は、予め、停車基準軸Ｊを利用してデータ校正されていることから、車両測定データにおいて、停車基準軸Ｊとの角度ずれ量αを判別できる。従って、車軸角度ずれ量算出処理部７４は、車軸取得処理部６２によって得られる車軸Ｆのデータと、既知の停車基準軸Ｊを比較することで、車軸角度ずれ量αを算出する。
【００３９】
＜センサ軸ずれ量算出処理の基本概念＞
センサ軸ずれ量算出処理部７６は、少なくともターゲット方角値γと車軸角度ずれ量αから、理想センサ基準軸Ｉ（本実施形態では車軸Ｆと一致）に対する周囲認識センサＥのセンサ基準軸Ｒの角度のずれ量（以下、センサ角度ずれ量Ｃ）を算出する。図６（Ａ）では、理想センサ基準軸Ｉ（車軸Ｆ）とセンサ基準軸Ｒが一致している場合（センサ角度ずれ量Ｃが０の場合）を例示しているが、図６（Ｂ）（Ｃ）のように、車軸角度ずれ量αが変わらない場合であっても、理想センサ基準軸Ｉ（車軸Ｆ）とセンサ基準軸Ｒがずれると、そのずれ角が、ターゲット方角値γに反映されることが分かる。
【００４０】
＜オフセット要因角度ずれ量を考慮したセンサ軸ずれ量算出＞
より高精度にセンサ角度ずれ量Ｃを算出するに当たっては、まず、オフセット要因角度ずれ量算出処理部７８が、周囲認識センサＥとターゲット部１０を結ぶ線分Ｕと、ターゲット基準軸Ｖ（本実施形態では停車基準軸Ｊと一致）との間に生じる角度差βを算出する。この角度差βを「オフセット要因角度ずれ量β」と定義する。このオフセット要因角度ずれ量は、ターゲット基準軸Ｖ（停車基準軸Ｊ）に対する周囲認識センサＥのオフセット量（センサオフセット量）Ｇのみに起因して生じる、周囲認識センサＥからターゲット部１０の方位角の変動量となる。なお、既に述べたように、ここでいう「周囲認識センサＥの位置」とは、ハードウエアとしての位置に限定されず、周囲認識センサＥのプログラム上で設定された周囲認識センサＥのソフトウエア上の仮想位置の場合を含む。
【００４１】
なお、本実施形態では、周囲認識センサＥが、車軸Ｆ上における車両の前端に存在する場合を例示している。従って、車軸Ｆと車両Ｄの前端縁が交差する位置を算出すれば、周囲認識センサＥの位置を直接判定できる。従って、周囲認識センサＥの位置と、ターゲット部１０の位置から、両者結ぶ線分Ｕを幾何学的に算出し、この線分Ｕと、停車基準軸Ｊが交わる角度を算出することで、オフセット要因角度ずれ量βを得る。なお、周囲認識センサＥの位置の判定方法は、車種別特徴データベース部８０に登録されている特徴点Ｔからの周囲認識センサＥの相対位置情報を参照し、実際の車両測定データの特徴点Ｔから実際の周囲認識センサＥの位置を直接算出しても良い。更に、これらの判定方法に限定されず、例えば、車種別特徴データベース部８０に、車軸Ｆや車両中心Ｌ等を基準とした周囲認識センサＥの位置情報を登録しておき、このデータを参照して、車両測定データから周囲認識センサＥの位置を直接算出しても良い。勿論、車両測定データの車両前端のラインを抽出して、そのラインを基準にして周囲認識センサＥの位置を算出しても良い。勿論、ターゲット基準軸Ｖや理想センサ基準軸Ｉも、車種別特徴データベース部８０を参照して、特徴点Ｔ等から算出することができる。
【００４２】
図６（Ａ）のように、センサ角度ずれ量Ｃが０、即ち、理想センサ基準軸Ｉ（車軸Ｆ）とセンサ基準軸Ｒが一致している場合は、原点Ｏ、周囲認識センサＥ、ターゲット部１０を結ぶ三角形の余弦定理から、以下の（式１）が成立する。
（式１）γ＝α＋β
【００４３】
次に、図６（Ｂ）の通り、理想センサ基準軸Ｉ（車軸Ｆ）に対してセンサ基準軸Ｒが、センサ角度ずれ量Ｃだけ、ずれている状態を想定する。この際、ターゲット方角値γの出力値に、センサ角度ずれ量Ｃが余分に反映される（含まれる）結果となるので、以下の（式２）が成立する。
（式２）γ−Ｃ＝α＋β
【００４４】
従って、実際のセンサ角度ずれ量Ｃは、（式２）を変換した以下（式３）になる。
（式３）Ｃ＝γ−（α＋β）
【００４５】
以上の通り、センサ軸ずれ量算出処理部７６は、ターゲット方角値γと、車軸角度ずれ量αと、オフセット要因角度ずれ量βに基づいて、センサ角度ずれ量Ｃを算出することができる。このように、オフセット要因角度ずれ量βを考量して、センサ角度ずれ量Ｃを算出すると、車両Ｄの停車位置精度が悪くても、センサ角度ずれ量Ｃの算出精度が飛躍的に向上する。しかし、作業者による車両Ｄの停車位置精度が高く、結果、オフセット要因角度ずれ量βを常に小さく抑えることが可能な場合は、このオフセット要因角度ずれ量βを省略することもできる。
【００４６】
＜車両中心がオフセットする場合の検証＞
実際の計測現場では、図６（Ｃ）に示すように、車両中心Ｌが、ターゲット基準軸Ｖ（ここでは停車基準軸Ｊ）に対して直交方向にオフセットした状態で車両Ｄが停車する場合がある。この車両中心Ｌのオフセット量（車両中心オフセット量）Ｚは、センサオフセット量Ｇに内在する。言い換えると、オフセット要因角度ずれ量算出処理部７８は、車両中心オフセット量Ｚを含んだ、センサオフセット量Ｇを算出していることになる。
【００４７】
車両中心オフセット量Ｚが大きくなると、その分だけセンサオフセット量Ｇが大きくなり、結果、オフセット要因角度ずれ量βが大きくなると同時に、周囲認識センサＥによって検出されるターゲット方角値γも大きくなる。つまり、車両中心オフセット量Ｚの増減に起因して、オフセット要因角度ずれ量βやターゲット方角値γが同じ分だけ増減するので、上記（式３）で相殺される。結局、図６（Ｃ）のように車両中心Ｌがオフセットする場合であっても、（式３）によって実際のセンサ角度ずれ量Ｃを算出できる。
【００４８】
＜ターゲット基準軸Ｖと停車基準軸Ｊや、理想センサ基準軸Ｉと車軸Ｆが異なる場合＞
図７に、ターゲット基準軸Ｖと停車基準軸Ｊが異なると共に、理想センサ基準軸Ｉと車軸Ｆ異なる場合の算定例を図示する。図７（Ａ）〜（Ｃ）で理解できる様に、計算装置６０において、ターゲット基準軸Ｖと理想センサ基準軸Ｉを設定できれば、図６と完全に同様の手順で、センサ角度ずれ量Ｃを算出できることが分かる。なお、図６及び図７では、基本ターゲット基準軸Ｖと理想センサ基準軸Ｉが元来一致しており、停車基準軸Ｊと車軸Ｆの間に車軸角度ずれ量αが生じると、これに連動して、基本ターゲット基準軸Ｖと理想センサ基準軸Ｉの間に、同じ車軸角度ずれ量αが生じる場合を例示している。しかし、本発明はこれに限定されず、例えば、図８に示すように、基本ターゲット基準軸Ｖと理想センサ基準軸Ｉの初期設定値に相対角度ｘ（初期角度差ｘ）を有する場合もあり得る。この場合は、上記式１〜式３における、車軸角度ずれ量αに初期角度差ｘを加算したものを、この車軸角度ずれ量αに置き換えれば良い。つまり、上記式１、２、３は、以下の式４、５、６に置換できる。この式４、５、６は、例えば、検査スペースの関係上、理想センサ基準軸Ｉの延長線上にターゲット部１０を配置できないような場合等に必要となる。
（式４）γ＝（α＋ｘ）＋β
（式５）γ−Ｃ＝（α＋ｘ）＋β
（式６）Ｃ＝γ−（α＋ｘ＋β）
【００４９】
＜合否判定＞
【００５０】
なお、ここでは機能構成として特に図示しないが、計算装置６０は、合否判定処理部を備えていても良い。合否判定処理部は、センサ角度ずれ量Ｃが、所定の閾値を超えているか否かによって合否判定を行う。この閾値は、車種によって異なる可能性があるため、車種別特徴データベース部８０を参照して、車種別の閾値を採用することも好ましい。
【００５１】
＜初期設定又は校正＞
【００５２】
検査システム１の初期設定又は校正について説明する。図９に示すように、車両停車予定領域１５の基準軸Ｊの前後・左右方向や原点０に、車両測定装置２０でスキャン可能な校正部Ｐを配置する。撮像部２２が三次元スキャン装置２６の場合、この校正部Ｐは立体物であることが好ましく、例えば支柱などが好ましい。撮像部２２がカメラの場合は、画像認識によって位置を特定できるマーカ等が好ましい。この状態で、車両測定装置２０によって、校正部Ｐを検知させれば、基準軸Ｊの新規設定又は校正を簡単に行うことができる。なお、ターゲット基準軸が、基準軸Ｊに対してオフセット又は角度を有する場合は、このターゲット基準軸についても、同様に校正することが望ましい。
【００５３】
以上の通り、本実施形態の検査システム１によれば、修理工場や車検場等において、簡単な作業で、極めて高精度にセンサ角度ずれ量Ｃを算出でき、その場で、周囲認識センサＥの設置姿勢を調整することが可能となる。特に、車両Ｄの停車位置に関して、角度誤差やオフセット誤差を許容することができるので、測定者の負担が大幅に軽減できる。特に、あらゆる車両に存在し、形状的な特徴点が含まれやすいサイドミラーに着目して、その解析から車軸Ｆを算出しているので、多様な車種の車軸Ｆを、高い精度で得ることが可能となる。
【００５４】
なお、上記実施形態では、撮像部が三次元スキャナであり、立体形状から車軸Ｆを算出する場合を例示したが、本発明はこれに限定されず、カメラ等による二次元画像によって、車軸Ｆを算出しても良い。この際、例えば図１０に示すように、車両Ｄに対して、接着や磁石等によってマーカＭを固定して起き、このマーカＭを画像認識させることで、車軸Ｆを算出しても良い。この思想は三次元スキャナにも適用可能であり、形状特異点を後発的に創出する立体マーカＭを、車両Ｄの前後方向や、サイドミラーの上に設置することで、三次元スキャナで立体マーカＭを認識させて、車軸Ｆを算出しても良い。つまり、特徴点は、車両Ｄ自体のものに限られず、事後的に付加された特徴点であっても良い。更に、このマーカＭは、車両Ｄの上面に付加される場合に限られず、例えば、図１１に示すように、車両Ｄの周囲形状を利用して正確に位置決めしやすい場所であって、車両Ｄの側面に接するようにマーカＭを配置しても良い。ここでは、サイドミラーの付根と車両Ｄの側面によって構成される隅部（凹部）に接するように、鉛直方向に延びる支柱地面から立設し、この支柱の上端をマーカＭとする場合を示している。このようなマーカＭも、車両Ｄにとっての形状的な特徴点となる。
【００５５】
更に、上記実施形態では、車両Ｄの左右対称位置に存在する形状的な特徴点に基づいて、車軸Ｆを算出する場合を例示したが、本発明はこれに限定されない。例えば、全周囲の輪郭形状（面積情報を含む）を総合的に判定して、車軸を算出することもできる。この際、コンピュータによる機械学習機能（例えば、ディープラーニング）を用いても良い。また、例えば、車両Ｄの平面視の映像から、前後方向の重心や、幅方向の重心、全体的な重心を算出して、これらの重心情報から、車軸Ｆを算出しても良い。車両Ｄを、側面や前後面、底面側から測定することも可能である。
【００５６】
また更に、上記実施形態では、車両Ｄの前方の車両を計測するセンサの軸ずれを検査する場合を例示したが、本発明はこれに限定されず、側方センサや後方センサにも適用できる。また、複数のセンサを同時に検査することも可能である。
【００５７】
尚、本発明の検査システムは、上記した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変更を加え得ることは勿論である。
【符号の説明】
【００５８】
１    車両周囲認識センサ検査システム
１０    ターゲット部
２０    車両測定装置
４０    センサ出力取得装置
６０    計算装置
６２    車軸取得処理部
７０    センサ認識角度取得処理部
７４    車軸角度ずれ量算出処理部
７６    センサ軸ずれ量算出処理部
７８    車軸オフセット算出処理部
８０    車種別特徴データベース部
【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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【図１０】
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【図１１】
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