(57)【要約】【課題】複数の測距点からノイズとなるノイズ点を除去するノイズ除去方法において、より正確にノイズを除去できるようにする。【解決手段】運転支援システムにおいて、ターゲットを検出する検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した照射領域毎にレーザ光を照射し、それぞれの照射領域にてレーザ光の反射光を受光することによって、照射領域毎に得られるターゲットの座標を表す複数の測距点を取得する（Ｓ１１０）。複数の測距点のうちの判定対象とする複数の対象測距点のそれぞれについて、対象測距点が示す距離と、対象測距点に近接する照射領域における複数の測距点である複数の近接測距点のそれぞれが示す距離との連続性が低いほど、対象測距点がノイズ点である可能性を高く評価する（Ｓ１３０，Ｓ１４０）。複数の測距点からノイズ点である可能性が評価閾値よりも高く評価されたノイズ点を除去する（Ｓ１５０、Ｓ１６０）。【選択図】図４
2019105654.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の測距点からノイズとなるノイズ点を除去するノイズ除去方法であって、
ターゲットを検出する検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した照射領域毎にレーザ光を照射し、それぞれの照射領域にて前記レーザ光の反射光を受光することによって、前記照射領域毎に得られるターゲットの座標を表す複数の測距点を取得する測距点取得工程（Ｓ１１０）と、
前記複数の測距点のうちの判定対象とする複数の対象測距点のそれぞれについて、前記対象測距点が示す距離と、前記対象測距点に近接する照射領域における複数の測距点である複数の近接測距点のそれぞれが示す距離との連続性が低いほど、前記対象測距点がノイズ点である可能性を高く評価するノイズ評価工程（Ｓ１３０，Ｓ１４０）と、
前記複数の測距点からノイズ点である可能性が評価閾値よりも高く評価されたノイズ点を除去するノイズ除去工程（Ｓ１５０、Ｓ１６０）と、
を実施することを特徴とするノイズ除去方法。
【請求項２】
請求項１に記載のノイズ除去方法において、
前記ノイズ評価工程では、前記複数の対象測距点のそれぞれについて、前記対象測距点が示す距離と、前記近接測距点のそれぞれが示す距離との差分に基づいた散乱値を算出し、算出した散乱値と散乱閾値との比較によって、前記ノイズ点である可能性を評価すること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項３】
請求項１又は請求項２に記載のノイズ除去方法において、
前記ノイズ評価工程では、前記水平方向に沿った距離の連続性である水平連続性が低いほど前記ノイズ点である可能性を高く評価すること
を特徴とするノイズ除去方法
【請求項４】
請求項３に記載のノイズ除去方法において、
前記ノイズ評価工程では、前記対象測距点が示す距離と、前記水平方向に沿って隣接する照射領域における前記近接測距点のそれぞれが示す距離との連続性が低いほど前記ノイズ点である可能性を高く評価すること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項５】
請求項１〜請求項４の何れか１項に記載のノイズ除去方法において、
前記ノイズ評価工程では、前記鉛直方向に沿った距離の連続性である垂直連続性が低いほど前記ノイズ点である可能性を高く評価すること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項６】
請求項５に記載のノイズ除去方法において、
前記ノイズ評価工程では、前記対象測距点が示す距離と、前記鉛直方向に沿って隣接する照射領域における前記近接測距点のそれぞれが示す距離との連続性が低いほど前記ノイズ点である可能性を高く評価すること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項７】
請求項３又は４に記載のノイズ除去方法において、
前記ノイズ評価工程では、前記対象測距点が示す距離と、前記水平方向に沿って隣接する隣接する照射領域における前記近接測距点のそれぞれが示す距離との差分に基づいた水平散乱値を算出し、算出した水平散乱値と水平散乱閾値との比較によって、前記ノイズ点である可能性を評価すること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項８】
請求項５又は６に記載のノイズ除去方法において、
前記ノイズ評価工程では、前記対象測距点が示す距離と、前記鉛直方向に沿って隣接する隣接する照射領域における前記近接測距点のそれぞれが示す距離との差分に基づいた垂直散乱値を算出し、算出した垂直散乱値と垂直散乱閾値との比較によって、前記ノイズ点である可能性を評価すること
を特徴とするノイズ除去方法。
【請求項９】
ターゲットとなる物体を認識する物体認識装置であって、
ターゲットの座標を表す複数の測距点を取得する測距点取得手段（Ｓ１１０）と、
前記複数の測距点からノイズを除去するノイズ除去手段（Ｓ１２０〜Ｓ１６０）と、
前記複数の測距点からノイズが除去されたものを用いて物体を認識する物体認識手段（Ｓ１７０）と、
を備え、
前記ノイズ除去手段は、当該物体認識装置が請求項１〜請求項８の何れか１項に記載のノイズ除去方法を実施することによってノイズを除去すること
を特徴とする物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の測距点からノイズとなるノイズ点を除去するノイズ除去方法、およびノイズ点を除去して物体を認識する物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記の物体認識装置として、自車両に搭載されたレーザレーダによる測距点を繰り返し取得し、測距点のうちの、受光レベルがある閾値を超えるものだけをカウントし、ある回数以上カウントされた測距点のみを用いて物体を認識するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。つまり、ある回数だけカウントされなかった点をノイズとして除去するノイズ除去方法を採用している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０００−００９８４１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記ノイズ除去方法では、自車両との相対速度が大きくなると、同じ物体であっても同じ距離での測距点とならないため、同じ距離の測距点としてカウントされにくくなる。このため、本来ノイズでない測距点がノイズとして除去されてしまうという問題点があった。
【０００５】
また、光を反射しにくい物体についても、受光レベルが閾値未満となりやすくなるため、カウントされにくくなる。このため、同様にノイズでないものが除去されてしまうという問題点があった。
【０００６】
そこで、このような問題点を鑑み、複数の測距点からノイズとなるノイズ点を除去するノイズ除去方法において、より正確にノイズを除去できるようにすることを本発明の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明のノイズ除去方法において、測距点取得工程では、ターゲットを検出する検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した照射領域毎にレーザ光を照射し、それぞれの照射領域にてレーザ光の反射光を受光することによって、照射領域毎に得られるターゲットの座標を表す複数の測距点を取得する。また、ノイズ評価工程では、複数の測距点のうちの判定対象とする複数の対象測距点のそれぞれについて、対象測距点が示す距離と、対象測距点に近接する照射領域における複数の測距点である複数の近接測距点のそれぞれが示す距離との連続性が低いほど、対象測距点がノイズ点である可能性を高く評価する。そして、ノイズ除去工程では、複数の測距点からノイズ点である可能性が評価閾値よりも高く評価されたノイズ点を除去する。
【０００８】
このようなノイズ除去方法によれば、隣接する照射領域における測距点が示す距離は連続的になることが一般的であり、近接する照射領域における測距点が不連続となれば、ノイズ点である可能性が高い、という特性を利用して、ノイズ除去することができる。
【０００９】
なお、各請求項の記載は、可能な限りにおいて任意に組み合わせることができる。この際、一部構成を除外してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】運転支援システム１の概略構成を示す説明図である。
【図２】実施形態において、レーザ光を照射する領域を示す模式図である。
【図３】マルチエコーの概要を示す説明図である。
【図４】レーダ制御部１１が実行する物体認識処理を示すフローチャートである。
【図５】同一直線規則の評価処理を示すフローチャートである。
【図６】２点間の角度の求め方の概要を示す鳥瞰図である。
【図７】ノイズの可能性が高い点が存在しない場合の測距点の分布例を示す鳥瞰図である。
【図８】ノイズの可能性が高い点が存在する場合の測距点の分布例を示す鳥瞰図である。
【図９】水平散乱規則の評価処理を示すフローチャートである。
【図１０】垂直散乱規則の評価処理を示すフローチャートである。
【図１１】実施形態の最終判断処理を示すフローチャートである。
【図１２】時系列による評価処理の概要を示す説明図である。
【図１３】時系列による評価処理を示すフローチャートである。
【図１４】実施形態の効果を示す説明図である。
【図１５】その他の実施形態の最終判断処理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】
【００１１】
以下に本発明にかかる実施の形態を図面と共に説明する。
［第１実施形態］
［本実施形態の構成］
図１は本実施形態の運転支援システム１の概略構成を示す説明図、図２はレーザ光を照射する領域を示す模式図である。運転支援システム１は、例えば乗用車等の車両（以下「自車両」ともいう。）に搭載されており、図１に示すように、レーダ装置１０と、車両制御部３０と、を備えている。
【００１２】
レーダ装置１０は、レーダ制御部１１と、走査駆動部１２と、光学ユニット１３とを備えている。
レーダ制御部１１は、ＣＰＵ１８と、ＲＯＭ，ＲＡＭ等のメモリ１９と、を備えた周知のコンピュータとして構成されている。ＣＰＵ１８は、メモリ１９に記憶されたプログラムに従って、後述する物体認識処理等の各種処理を実施する。なお、レーダ制御部１１は、回路等によるハードウェアで構成してもよい。
【００１３】
走査駆動部１２は、例えばモータ等のアクチュエータとして構成されており、レーダ制御部１１からの指令を受けて、光学ユニット１３を水平方向および鉛直方向の任意の方向に向けることができるよう構成されている。なお、走査駆動部１２は、レーダ制御部１１からの走査開始信号を受ける度に、レーザ光を照射すべき全ての領域から反射光を得る、１サイクル分の走査ができるように光学ユニット１３を駆動する。
【００１４】
光学ユニット１３は、レーダ制御部１１からの指令に応じてレーザ光を射出する発光部１４と、発光部１４からのレーザ光（図１では実線の矢印で示す）が物体５０に反射したときの反射光（図１では破線の矢印で示す）を受光する受光部１５と、を備えている。
【００１５】
なお、走査駆動部１２は、結果として発光部１４によるレーザ光の射出方向が受光部１５により反射光を受光可能な方向と同じ方向となるよう変化させられる構成であればよい。例えば、走査駆動部１２は、光学ユニット１３に換えて、光学ユニット１３に備えられたレーザ光および反射光を任意の方向に反射させるミラーを駆動するよう構成されていてもよい。
【００１６】
この場合には、複数の反射面を有するミラーを走査駆動部１２で回転させることによって水平方向にレーザ光を走査し、反射面の角度をそれぞれ異なる角度に設定することによって、鉛直方向にもレーザ光を振りつつ走査する構成を採用すればよい。また、１つの反射面を有するミラーを任意の方向に向ける機構を採用してもよい。
【００１７】
また、走査駆動部１２は、受光部１５のみの方向を変化させる構成でもよい。この場合、発光部１４は、発光部１４の方向を変化させることなく、受光部１５が走査される領域の一部または全体にレーザ光を照射可能な構成にされていてもよい。
【００１８】
上述のようにレーダ装置１０は、自車両周囲の任意の方向（本実施形態では自車両の進行方向である前方）の所定領域に対して、走査しつつ間欠的に電磁波であるレーザ光を照射し、その反射光をそれぞれ受信することによって、自車両前方の物体を各測距点として検出するレーザレーダとして構成されている。
【００１９】
ここで、本実施形態のレーダ装置１０においてレーダ制御部１１は、前述のように走査駆動部１２を利用して、光学ユニット１３から照射されるレーザ光を所定の領域内において走査させるが、詳細には図２に示すように、この領域の左上隅から右上隅に水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲を変化させつつ間欠的に等間隔（等角度）でレーザ光を照射させ、レーザ光が右上隅に到達すると、左上隅よりも所定角度だけ下方の領域から水平方向右側にレーザ光を照射させる範囲を変化させつつ再びレーザ光を照射させる。
【００２０】
特に、本実施形態では、水平方向には４０１の方向（４０１方位）、鉛直方向の上下にそれぞれ４方向（合計８ライン）分、レーザ光を照射させる。この作動を繰り返すことによってレーダ装置１０は、所定領域の全域に順次レーザ光を照射させることになる。そしてレーダ装置１０は、反射光を検出したタイミングとレーザ光を照射した方向とに基づいて、レーザ光を照射する度に物体（測距点）の位置を検出する。
【００２１】
なお、レーザ光の出射方向については、レーザ光を照射する全領域をレーザ光が照射される領域毎にマトリクス状に区切り、各領域に番号を付すことによって特定できるようにしておく。例えば、図２に示すように、水平方向については左から順に番号を付し、この番号を方位番号と呼ぶ。また、鉛直方向については上から順に番号を付し、この番号をライン番号と呼ぶ。
【００２２】
また、本実施形態のレーダ装置１０においては、マルチエコーに対応している。すなわち、図３に示すように、１回に照射されるレーザ光が複数の物体（物体１，２，３）にて反射されると、それぞれの物体を示す複数の信号（複数のエコー）が検出される場合がある。このような場合、レーダ装置１０では距離が近い順に３つまで反射強度および測距点の位置が記録される。以降、距離が近い順に番号を付し、この番号をエコー番号と呼ぶ。
【００２３】
次に、車両制御部３０においては、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等からなる周知のコンピュータとして構成されており、ＲＯＭ等に記憶されたプログラムに従って、自車両の挙動を制御する処理や、運転者に対する報知を行う等の各種処理を実施する。例えば、車両制御部３０は、自車両の挙動を変更するような（或いは挙動の変更を促すような）運転支援を行う旨の指令をレーダ装置１０から受けると、この指令に応じた制御信号を表示装置、音声出力装置、制動装置、操舵装置等の何れかに出力するようにすればよい。
【００２４】
［本実施形態の処理］
このような運転支援システム１では、例えば、以下の処理が実施される。
図４に示す物体認識処理は、光学ユニット１３を用いて得られた測距点からノイズとなるノイズ点を除去し、ノイズ点を除去した後の測距点を用いて、物体の種別や形状を認識する処理である。なお、ノイズ点とは、測距点のうちの雨や雪等、測距の目的とするもの以外を示す点をいう。
【００２５】
また、物体認識処理は、例えば、１サイクル分の測距点のデータが得られる度に起動される。詳細には図４に示すように、まず、測距点群データを取得する（Ｓ１１０）。測距点群データとは、レーザ光の照射領域毎に得られるターゲットの座標を表す１サイクル分の測距点のデータであり、測距点の座標と反射強度の情報とが含まれる。
【００２６】
続いて、ノイズを除去するための処理を実施する（Ｓ１２０〜Ｓ１６０）。ノイズを除去するための処理では、まず、同一直線規則の評価処理を実施する（Ｓ１２０）。
同一直線規則の評価処理は、ノイズ点とターゲットの測距点に同一直線性があるという特徴を利用して、各測距点に対してノイズ点であるか否かを評価するための評価値を設定する処理である。同一直線性とは、ある２つの測距点のうちの１の測距点と、ある基準点（ここでは光学ユニット１３（発光部または受光部））とを通過する直線に、他の測距点が接近している程度を表す。なお、同一直線規則の評価処理は、ラインｉ（１≦ｉ≦８）毎に、全方位ｊ（１≦j≦４０１）、エコーｋ（１≦ｋ≦３）毎に実施される。
【００２７】
同一直線規則の評価処理では、図５に示すように、まず、照射領域毎の測距点のデータのうちの予め設定された順序にて決定される２点を取得する（Ｓ２１０）。これらの２点を、ｐ（ｉ，ｊ１，ｋ１）＝（ｘ１，ｙ１，ｚ１）、ｐ（ｉ，ｊ２，ｋ２）＝（ｘ２，ｙ２，ｚ２）とする。これらの２点は、本処理を繰り返す度に組み合わせが変更され、全ての組み合わせが選択されると本処理の繰り返しを終了する。
【００２８】
なお、後述する処理において、ある測距点の近傍に他の測距点が存在しているか否かについては、ある測距点を中心とする半径ｒの球内に他の測距点が存在するか否かによって判定する。その際、以下の定義による。
【００２９】
【数１】
2019105654.tif 000003
処理を簡素化するために、同一のラインＩ内のみについて２つの測距点が近接しているか否かを判定する水平近傍、または同一の方位Ｊ内のみについて２つの測距点が近接しているか否かを判定する垂直近傍を採用することもできる。
【００３０】
【数２】
2019105654.tif 000004
続いて、測距点が存在するか否かを判定する（Ｓ２２０）。すなわち、物体によってレーザ光が反射された場合にはｙが上限値（Ｄｍａｘ）未満の値となるが、物体によってレーザ光が反射されなかった場合には、ｙが上限値をとる。すなわち、ｙ１＜Ｄｍａｘかつｙ２＜Ｄｍａｘの場合、２点が存在すると判定する。
【００３１】
測距点が存在していなければ（Ｓ２２０：ＮＯ）、これら２点についての評価値（index1）を−３に設定する（Ｓ２３０）。
測距点が存在していれば（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、選択した２点についての角度を評価する（Ｓ２４０）。この処理では、図６に示すように、基準点である光学ユニット１３（受光部１５）とそれぞれの測距点とを通過するそれぞれの直線とのなす角を求める。この際、１つ目の測距点ａ、２つ目の測距点ｂにおいて、以下の式を用いてなす角angle(a, b)を求める。
【００３２】
【数３】
2019105654.tif 000005
このなす角が予め設定された閾値δよりも大きければ（Ｓ２４０：ＹＥＳ）、これらの測距点がノイズ点である可能性が低いものとして、選択した２点のそれぞれの評価値（index1）を−１に設定する（Ｓ２５０）。一方、なす角が閾値δ以下であれば（Ｓ２４０：ＮＯ）、これらの測距点がノイズ点である可能性が高いものとして、選択した２点のそれぞれの評価値（index1）を＋１に設定する（Ｓ２６０）。
【００３３】
このような処理を終了すると、同一直線規則の評価処理を終了する。続いて、図４に戻り、水平散乱規則の評価処理を実施する（Ｓ１３０）。ここで、複数の測距点がノイズ点でない場合には、例えば、図７に示すように、注目する測距点が示す距離は、左右の何れか（近接する方位番号）のものと概ね近い値なる。しかし、図８に示すように、ノイズ点においては、隣接する測距点が示す距離とかけ離れた値になることが分かる。
【００３４】
そこで、水平散乱規則の評価処理および垂直散乱規則の評価処理では、隣接する照射領域における測距点が示す距離は連続的になることが一般的であり、近接する照射領域における測距点が不連続となれば、ノイズ点である可能性が高い、という特性を利用する。
【００３５】
特に、水平散乱規則の評価処理では、水平方向（方位）においての評価を行う。なお、水平散乱規則の評価処理においても、ラインｉ（１≦ｉ≦８）毎に、全方位ｊ（１≦j≦４０１）、エコーｋ（１≦ｋ≦３）毎に実施される。
【００３６】
本処理を実施するに当たり、各測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）に対する水平散乱値ｌｕｘ（ｉ，ｊ，ｋ）等、各種値を以下のように定義する。
【００３７】
【数４】
2019105654.tif 000006
ただし、［数４］中の各文字列は以下のように定義する。
・ＮＨ（ｉ，ｊ，ｋ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）における同ライン上の半径Ｒ近傍点の集合（ただし中心点は含まない）
・Ｎ（ｉ，ｊ，ｋ）：ＮＨ（ｉ，ｊ，ｋ）の総数
・Ｄ（ｉ，ｊ，ｋ）：ＮＨ（ｉ，ｊ，ｋ）の各点と測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）との距離値の集合
・Ｏｒｄ（Ｘ）：実数の有限部分集合Ｘの昇順ソート番号集合
・ＤＯ（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：「距離順序」、Ｄ（ｉ，ｊ，ｋ）のｌ番目の元の昇順ソート番号  
・ＢＤ（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：「方位差分」、Ｄ（ｉ，ｊ，ｋ）のｌ番目の測距点ｐ（ｉ，ｊ’（ｌ），ｋ’（ｌ））と測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）との方位番号の差分
・ＭＳＥｈ：ノイズ判定閾値（＞０）、小さいと判定が厳しくなるもの
・ｌｕｘ（ｉ，ｊ，ｋ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）における水平散乱値、｜ＤＯ（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）−ＢＤ（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）｜が大きくなるにつれてノイズの可能性が大きくなる。
【００３８】
水平散乱規則の評価処理では、図９に示すように、まず、選択した測距点に近接して他の測距点が存在するか否かを判定する（Ｓ３１０）。すなわち、Ｎ（ｉ，ｊ，ｋ）≠０であれば、近接する他の測距点が存在し、Ｎ（ｉ，ｊ，ｋ）＝０であれば、近接する他の測距点が存在しないことを示す。なお、ここでは、［数２］に示す水平近傍を用いて他の測距点が存在するか否かを判定する。
【００３９】
近接する他の測距点が存在しなければ（Ｓ３１０：ＮＯ）、選択した測距点の評価値（index2）を−２に設定する。ここで、評価値が−２である場合には、フレーム内での孤立点である可能性が高いため、水平散乱規則の評価処理での評価は行わず、後述する時系列処理による評価処理において評価を行う。以降、評価値が−２の点をフレーム孤立点と呼ぶ。
【００４０】
また、近接する他の測距点が存在すれば（Ｓ３１０：ＹＥＳ）、水平散乱値ｌｕｘ（ｉ，ｊ，ｋ）を演算する（Ｓ３３０）。水平散乱値は下記式により求める。
【００４１】
【数５】
2019105654.tif 000007
続いて、水平散乱値と予め設定された閾値δｘとを比較する（Ｓ３４０）。水平散乱値ｌｕｘが閾値δｘより大きければ（Ｓ３４０：ＹＥＳ）、ノイズ点である可能性が低いものとして、評価値（index2）を−１に設定する（Ｓ３５０）。また、水平散乱値ｌｕｘが閾値δｘ以下であれば（Ｓ３４０：ＮＯ）、ノイズ点である可能性が高いものとして、評価値（index2）を＋１に設定する（Ｓ３６０）。
【００４２】
このような処理を終了すると、水平散乱規則の評価処理を終了する。
なお、本処理において、より処理負荷を軽減するためには、ノイズ判定を行う対象領域ＲＯＩを設定し、対象領域内に処理を限定するようにしてもよい。
【００４３】
【数６】
2019105654.tif 000008
また、測距点までの距離（ｙの値）に応じて半径ｒを可変としてもよい。例えば、下記のように、遠距離である場合に半径ｒをより大きくしてもよい。
【００４４】
【数７】
2019105654.tif 000009
続いて、図４に戻り、垂直散乱規則の評価処理を実施する（Ｓ１４０）。垂直散乱規則の評価処理では鉛直方向において評価を行う。本処理を実施するに当たり、各測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）に対する垂直散乱値ｌｕｙ（ｉ，ｊ，ｋ）等、各種値を以下のように定義する。
【００４５】
【数８】
2019105654.tif 000010
ただし、［数８］中の各文字列は以下のように定義する。
・ＮＨ（ｉ，ｊ，ｋ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）における同方位上の半径Ｒ近傍点の集合（ただし中心点は含まない）
・Ｎ（ｉ，ｊ，ｋ）：ＮＨ（ｉ，ｊ，ｋ）の総数
・Ｄ（ｉ，ｊ，ｋ）：ＮＨ（ｉ，ｊ，ｋ）の各点と測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）との距離値の集合
・ＤＯ（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：「距離順序」、Ｄ（ｉ，ｊ，ｋ）のｌ番目の元の昇順ソート番号  
・ＢＤ（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：「方位差分」、Ｄ（ｉ，ｊ，ｋ）のｌ番目の測距点ｐ（ｉ，ｊ’（ｌ），ｋ’（ｌ））と測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）との方位番号の差分
・ＭＳＥｖ：ノイズ判定閾値（＞０）、小さいと判定が厳しくなるもの
・ｌｕｙ（ｉ，ｊ，ｋ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）における垂直散乱値
すると、水平散乱規則の評価処理と同様の処理を実施することによって、ノイズ判定を行うことができる。ただし、評価値についてはindex3として記録し、垂直散乱値ｌｕｙ（ｉ，ｊ，ｋ）は下記式を用いて求める。
【００４６】
【数９】
2019105654.tif 000011
なお、鉛直方向の解像度が水平方向の解像度に対して低い場合には、選択した測距点の上下２ライン分、特に、上下２ライン分の測距点のうちの最も近いものだけを用いて水平散乱値ｌｕｙ（ｉ，ｊ，ｋ）を求めてもよい。
【００４７】
【数１０】
2019105654.tif 000012
ただし、［数１０］中の各文字列は以下のように定義する。
・ＮＨ（ｉ，ｊ，ｋ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）における直上及び直下ライン上の半径Ｒ近傍点の集合（ただし中心点は含まない）
・ｐ−（ｉ，ｊ，ｋ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）の直上ライン内での最近傍点
・ｐ＋（ｉ，ｊ，ｋ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）の直下ライン内での最近傍点
・ＤＯ−（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）の直上距離順序
・ＤＯ＋（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）の直下距離順序
・ＢＤ−（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）の直上方位差分
・ＢＤ＋（ｉ，ｊ，ｋ；ｌ）：測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）の直下方位差分
垂直散乱規則の評価処理の一例を図１０に示す。垂直散乱規則の評価処理では、図１０に示すように、まず、選択した測距点に近接して他の測距点が存在するか否かを判定する（Ｓ４１０）。すなわち、Ｎ（ｉ，ｊ，ｋ）≠０であれば、近接する他の測距点が存在し、Ｎ（ｉ，ｊ，ｋ）＝０であれば、近接する他の測距点が存在しないことを示す。なお、ここでは、［数２］に示す垂直近傍を用いて他の測距点が存在するか否かを判定する。
【００４８】
近接する他の測距点が存在しなければ（Ｓ４１０：ＮＯ）、選択した測距点の評価値（index3）を−２に設定する。また、近接する他の測距点が存在すれば（Ｓ４１０：ＹＥＳ）、垂直散乱値ｌｕｙ（ｉ，ｊ，ｋ）を演算する（Ｓ４３０）。
【００４９】
【数１１】
2019105654.tif 000013
続いて、垂直散乱値と予め設定された閾値δｙとを比較する（Ｓ４４０）。垂直散乱値ｌｕｙが閾値δｙより大きければ（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、ノイズ点である可能性が低いものとして、評価値（index3）を−１に設定する（Ｓ４５０）。また、垂直散乱値ｌｕｙが閾値δｙ以下であれば（Ｓ４４０：ＮＯ）、ノイズ点である可能性が高いものとして、評価値（index3）を＋１に設定する（Ｓ４６０）。
【００５０】
このような処理を終了すると、垂直散乱規則の評価処理を終了する。
なお、垂直散乱規則の評価処理においても、水平散乱規則の評価処理と同様に、ノイズ判定を行う対象領域ＲＯＩを設定し（数６）、対象領域内に処理を限定するようにしてもよい。
【００５１】
このような処理が終了すると、垂直散乱規則の評価処理を終了する。続いて、図４に戻り、最終判断処理を実施する（Ｓ１５０）。最終判断処理は、各測距点についての評価値（index1,index2,index3）を用いて各測距点がノイズ点であるか否かを評価し、ノイズ点である測距点を削除する処理である。この最終判断処理においても、ラインｉ（１≦ｉ≦８）、方位ｊ（１≦j≦４０１）、エコーｋ（１≦ｋ≦３）毎に実施される。
【００５２】
詳細には、図１１に示すように、まず、各測距点についての全ての評価値において＋１に評価されたか否かを判定する（Ｓ５１０）。全ての評価値において＋１に評価されていれば（Ｓ５１０：ＹＥＳ）、この測距点を削除して（Ｓ５２０）、最終判断処理を終了する。また、何れかの評価値において＋１以外に評価されていれば（Ｓ５１０：ＮＯ）、直ちに最終判断処理を終了する。
【００５３】
このような処理が終了すると、図４に戻り、時系列処理による評価処理を実施する（Ｓ１６０）。時系列処理による評価処理は、過去のサイクル（過去のフレーム）において取得された測距点群データを用いて、今回のサイクルにて取得された測距点が過去において検出されていたかによって、今回取得された測距点がノイズ点であるか否かを推定する処理である。
【００５４】
詳細には、図１２に示すように、現在におけるフレーム孤立点（index＝−２のもの）について、過去の２フレームにおいて近傍点が存在するか否かを判定する。そして、過去の２フレームにおいて近傍点が存在しない測距点について、ノイズである旨の判定をする。
【００５５】
なお、時系列処理による評価処理においても、ラインｉ（１≦ｉ≦８）、方位ｊ（１≦j≦４０１）、エコーｋ（１≦ｋ≦３）毎に実施される。時系列処理による評価処理では、図１３に示すように、選択された測距点がフレーム孤立点であるか否かを判定する（Ｓ６１０）。
【００５６】
すなわち、下記の条件を満たす場合、フレーム孤立点であると判定する。
【００５７】
【数１２】
2019105654.tif 000014
測距点がフレーム孤立点でなければ（Ｓ６１０：ＮＯ）、時系列処理による評価処理を終了する。また、測距点がフレーム孤立点であれば（Ｓ６１０：ＹＥＳ）、孤立点用に近傍領域を設定する（Ｓ６２０）。この処理では、例えば、中心座標を一定値ｐｔ（ｉ，ｊ，ｋ）とし、半径を車両の移動速度ｖに応じて変更させる場合、下記のように設定する。
【００５８】
【数１３】
2019105654.tif 000015
また、例えば、中心座標を車両の移動速度ｖに応じて変更し、半径を一定ｒ０とする場合、下記のように設定する。
【００５９】
【数１４】
2019105654.tif 000016
続いて、過去２フレームの少なくとも何れかにおいて近傍点が存在するか否かを判定する（Ｓ６３０）。例えば、下記の条件を満たす場合、過去２フレームにおいて共に近傍点が存在しないと判定する。
【００６０】
【数１５】
2019105654.tif 000017
過去２フレームにおいて共に近傍点が存在しなければ（Ｓ６３０：ＮＯ）、選択した測距点が孤立点であるものとしてこの測距点を削除し（Ｓ６４０）、時系列処理による評価処理を終了する。
【００６１】
また、過去２フレームにおいて少なくとも何れかに近傍点が存在すれば（Ｓ６３０：ＹＥＳ）、直ちに時系列処理による評価処理を終了する。
このような処理が終了すると、図４に戻り、物体認識を実施する（Ｓ１７０）。物体認識では、例えば、測距点をクラスタリングし、クラスタリングした測距点群の形状と予め準備されたモデルとを比較するパターンマッチング等を行うことで物体の種別や大きさ等を認識する。なお、物体認識の処理は、上記手法以外にも、周知の手法を採用できる。
【００６２】
このような処理が終了すると、物体認識処理を終了する。
［本実施形態による効果］
以上のように詳述した運転支援システム１において、レーダ制御部１１（測距点データについての処理を行うデータ処理装置）は、ターゲットを検出する検出領域を予め水平方向および鉛直方向に格子状に区分した照射領域毎にレーザ光を照射し、それぞれの照射領域にてレーザ光の反射光を受光することによって、照射領域毎に得られるターゲットの座標を表す複数の測距点を取得する。また、ある基準点から、複数の測距点のうちの判定対象とする複数の対象測距点を見たときの複数の対象測距点間の角度方向の近接度合い、および複数の対象測距点間の距離方向の近接度合い、のうちの少なくとも何れかに基づいて、該複数の対象測距点のうちの少なくとも何れかがノイズ点である旨を特定する。そして、複数の測距点からノイズ点を除去する。
【００６３】
このような運転支援システム１によれば、複数の測距点のうちの判定対象とする複数の対象測距点を見たときの角度差や複数の対象測距点間の距離差に、ノイズ点としての特徴があることに基づいてノイズ点を特定し、除去することができる。よって、正確にノイズ点を除去することができる。
【００６４】
特に、図１４（Ａ）に示すように、雪道を走行中の車両に搭載されたレーダ装置１０では、図１４（Ｂ）に示すように、自車両にごく近い位置に、降雪をノイズ点として検出しやすくなる（破線で囲った領域参照）。しかし、本実施形態によるノイズ除去方法を実施すれば、図１４（Ｃ）に示すように、降雪をノイズ点として除去できることが分かる（破線で囲った領域参照）。
【００６５】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、複数の対象測距点のうちの１の対象測距点と、ある基準点とを通過する直線に、他の対象測距点が接近している程度を表す同一直線性を求め、該同一直線性が所定値以上である場合に、該複数の対象測距点のうちの少なくとも何れかがノイズ点の可能性が高いと判定する。
【００６６】
このような運転支援システム１によれば、同一直線性を用いて複数の対象測距点間の角度方向の近接度合いを判定するので、ノイズ点に同一直線性があるという特徴を利用してノイズ点を判定することができる。
【００６７】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、基準点とそれぞれの対象測距点とを通過するそれぞれの直線とのなす角を求め、該なす角が小さくなるほど同一直線性が高いと判定する。
【００６８】
すなわち、基準点とそれぞれの対象測距点とを通過するそれぞれの直線とのなす角を求めることで複数の対象測距点を見たときの複数の対象測距点間の角度方向の近接度合いを得る。このような運転支援システム１によれば、簡素な処理で複数の対象測距点間の角度方向の近接度合いを演算することができる。
【００６９】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、複数の対象測距点のうちの近接する照射領域における測距点が示す距離の連続性に基づいて該複数の対象測距点のうちの少なくとも何れかがノイズ点の可能性が高いと判定する。
【００７０】
すなわち、隣接する照射領域における測距点が示す距離は連続的になり、近接する照射領域における測距点が不連続となれば、ノイズ点である可能性が高いという特性を利用する。このような運転支援システム１によれば、より精度よくノイズ除去をすることができる。
【００７１】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、水平方向に沿った距離の連続性である水平連続性に基づいて判定を行う。
このような運転支援システム１によれば、水平方向に沿って距離の連続性を判定することができる。
【００７２】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、水平方向に沿って隣接する照射領域における測距点が示す距離の連続性に基づいて判定を行う。
このような運転支援システム１によれば、水平方向に隣接する測距点の距離の連続性を用いることで、より近くの点同士の連続性を判定することができる。
【００７３】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、鉛直方向に沿った距離の連続性である垂直連続性に基づいて判定を行う。
このような運転支援システム１によれば、鉛直方向に沿って距離の連続性を判定することができる。
【００７４】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、鉛直方向に沿って隣接する照射領域における測距点が示す距離の連続性に基づいて判定を行う。
このような運転支援システム１によれば、鉛直方向に隣接する測距点の距離の連続性を用いることで、より近くの点同士の連続性を判定することができる。
【００７５】
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、対象測距点から予め設定された基準距離内に、過去において取得された測距点が存在するか否かも判定し、基準距離内に過去において取得された対象測距点が存在しない場合に、該対象測距点がノイズ点の可能性が高いと判定する。
【００７６】
このような運転支援システム１によれば、突然出現した対象測距点をノイズ点とすることができる。
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、ノイズ点である確からしさを表す評価値を求め、評価値が閾値以上である測距点をノイズ点として除去する。
【００７７】
このような運転支援システム１によれば、評価値と閾値とを比較することでノイズ点を除去することができる。
また、上記の運転支援システム１においてレーダ制御部１１は、複数の測距点からノイズが除去されたものを用いて物体を認識する。
【００７８】
このような運転支援システム１によれば、ノイズを良好に除去できるので、良好に物体を認識することができる。
［その他の実施形態］
本発明は、上記の実施形態によって何ら限定して解釈されない。また、上記の実施形態の説明で用いる符号を特許請求の範囲にも適宜使用しているが、各請求項に係る発明の理解を容易にする目的で使用しており、各請求項に係る発明の技術的範囲を限定する意図ではない。上記実施形態における１つの構成要素が有する機能を複数の構成要素として分散させたり、複数の構成要素が有する機能を１つの構成要素に統合させたりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の一部を、課題を解決できる限りにおいて省略してもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加又は置換してもよい。なお、特許請求の範囲に記載した文言のみによって特定される技術思想に含まれるあらゆる態様が本発明の実施形態である。
【００７９】
上述した運転支援システム１の他、当該運転支援システム１を構成要素とする制御装置、当該運転支援システム１としてコンピュータを機能させるためのプログラム、このプログラムを記録した媒体、運転支援方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。
【００８０】
例えば、上記実施形態においては、時系列処理による評価処理を測距点単位で実施したが、クラスタ単位で実施してもよい。すなわち、上記の運転支援システムにおいてレーダ制御部１１は、現在における対象測距点を複数集めた現在クラスタから基準距離内に、過去において取得された測距点を複数集めた過去クラスタが存在するか否かを判定し、過去クラスタが存在しない場合に、該現在クラスタがノイズ点の可能性が高いと判定するとよい。
【００８１】
この場合、時系列処理による評価処理の実施前にクラスタリングを行い、クラスタ単位で過去のフレームに近傍クラスタが存在するか否かを判定すればよい。このような運転支援システムによれば、クラスタ単位でノイズ点を特定することができる。
【００８２】
また、上記の運転支援システムにおいてレーダ制御部１１は、１または複数の評価値を求め、評価値の重み付き総和が閾値以上である測距点をノイズ点として除去するようにしてもよい。この場合、例えば、図１５に示す最終判断処理を実施する。
【００８３】
その他の実施形態における最終判断処理では、indexのようなフラグ値ではなく、基準点である光学ユニット１３とそれぞれの測距点とを通過するそれぞれの直線とのなす角、水平散乱値、垂直散乱値等の演算値を評価値として用いる。すなわち、最終判断処理では、図１５に示すように、評価値の重み付き総和Ｓ（ｉ，ｊ，ｋ）を求める（Ｓ７１０）。
【００８４】
評価値の総和は、例えば以下の式を用いて求める。
【００８５】
【数１６】
2019105654.tif 000018
ただし、上記式中のＷＡＮＧＬＥ、ＷＬＵＸ、ＷＬＵＹの値は、任意の係数である。これらの係数は、各評価値の重みを決定づけるものであり、実験的に求められるべき値である。
【００８６】
総和Ｓ（ｉ，ｊ，ｋ）が閾値δｓ以下であれば（Ｓ７１０：ＮＯ）、ノイズ点として測距点ｐ（ｉ，ｊ，ｋ）を削除し（Ｓ７２０）、最終判断処理を終了する。また、総和Ｓ（ｉ，ｊ，ｋ）が閾値δｓよりも大きければ（Ｓ７１０：ＹＥＳ）、直ちに最終判断処理を終了する。
【００８７】
このような最終判断処理を実施する運転支援システムによれば、複数の評価値の総和を用いてノイズ点を特定するため、より高精度な判定が可能となる。
［実施形態の構成と本発明の手段との対応関係］
上記実施形態において、レーダ制御部１１が実施する物体認識処理は本発明でいうノイズ除去方法に相当する。また、上記実施形態において物体認識処理のうちのＳ１１０の処理は本発明でいう測距点取得工程および測距点取得手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１２０〜Ｓ１６０の処理は本発明でいうノイズ除去手段に相当する。
【００８８】
また、上記実施形態におけるＳ１２０〜Ｓ１４０の処理は本発明でいうノイズ特定工程に相当し、上記実施形態におけるＳ１５０、Ｓ１６０の処理は本発明でいうノイズ除去工程に相当する。また、上記実施形態におけるＳ１７０の処理は本発明でいう物体認識手段に相当する。
【符号の説明】
【００８９】
１…運転支援システム、１０…レーダ装置、１１…レーダ制御部、１２…走査駆動部、１３…光学ユニット、１４…発光部、１５…受光部、１８…ＣＰＵ、１９…メモリ、３０…車両制御部。
【図１】
2019105654.tif 000019
【図２】
2019105654.tif 000020
【図３】
2019105654.tif 000021
【図４】
2019105654.tif 000022
【図５】
2019105654.tif 000023
【図６】
2019105654.tif 000024
【図７】
2019105654.tif 000025
【図８】
2019105654.tif 000026
【図９】
2019105654.tif 000027
【図１０】
2019105654.tif 000028
【図１１】
2019105654.tif 000029
【図１２】
2019105654.tif 000030
【図１３】
2019105654.tif 000031
【図１４】
2019105654.tif 000032
【図１５】
2019105654.tif 000033