(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
自車両に搭載され、自車両の姿勢を推定する車両姿勢推定装置（２）であって、
物体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で得られるそれぞれの物体との距離および反射強度を含む情報を測距点として、複数の測距点の集合を表す測距点群を取得する測距点群取得手段（Ｓ１１０）と、
前記測距点群から立体物を検出する立体物検出手段（Ｓ１１５）と、
前記測距点群から立体物に関する測距点を除外した立体物除外点群を生成する立体物除外点群生成手段（Ｓ２３５）と、
前記立体物除外点群を用いて各測距点が路面のものであるか否かを判定する路面判定手段（Ｓ１２０）と、
路面であると判定された測距点の距離に基づいて、自車両の姿勢角を演算する姿勢角演算手段（Ｓ１３０）と、
を備え、
前記路面判定手段は、前記測距点群のうちの前記水平方向に並ぶ複数の測距点をラインとして、少なくとも１つのラインにおいて、前記距離のばらつきが小さく、かつ隣接する測距点の反射強度の差が判定値以上となるエッジが検出された場合、道路標示が検出されたものとして、これらの測距点によって特定される領域を路面として判定することを特徴とする姿勢推定装置。
【請求項２】
請求項１に記載の姿勢推定装置において、
前記路面判定手段は、複数のラインについて、路面を推定すること
を特徴とする姿勢推定装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の姿勢推定装置において、
前記姿勢角演算手段は、前記路面と判定された測距点の少なくとも１つから得られる路面との距離、当該測距点を得るために照射したレーザ光の照射角、前記レーザ光の発光部の取付高さ、取付姿勢、を用いて自車両の前後方向の傾きを表すピッチ角を演算すること
を特徴とする姿勢推定装置。
【請求項４】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の姿勢推定装置において、
前記姿勢角演算手段は、前記路面と判定された測距点の少なくとも２つから得られる路面との距離、当該測距点を得るために照射したレーザ光の照射角、前記レーザ光の発光部の取付高さ、取付姿勢、を用いて自車両の前後方向の傾きを表すピッチ角、および自車両
の左右方向の傾きを表すロール角を演算すること
を特徴とする姿勢推定装置。
【請求項５】
請求項４に記載の姿勢推定装置において、
前記姿勢角演算手段は、ピッチ角に関する回転行列とロール角に関する回転行列との積を用いて表される連立方程式を解くことにより、前記ピッチ角および前記ロール角を演算すること
を特徴とする姿勢推定装置。
【請求項６】
請求項１〜請求項３の何れか１項に記載の姿勢推定装置において、
前記姿勢角演算手段は、レーザ出射パラメタと、路面判定された測距点の軌跡パラメタと、を用いて路面パラメタを求めることによって、自車両の前後方向の傾きを表すピッチ角および自車両の左右方向の傾きを表すロール角を演算すること
を特徴とする姿勢推定装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、自車両の姿勢を推定する姿勢推定装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
上記の姿勢推定装置として、自車両の真下の路面に向けて複数のレーザ光を照射し、それぞれの反射光にて得られる路面との距離に基づいて自車両の姿勢を推定するものが知られている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特表２０１１−５１１２６２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、上記姿勢推定装置は、路面を検出することが前提の装置であるため、障害物等の物体を検出することができないという問題点があった。
そこで、このような問題点を鑑み、自車両の姿勢を推定する姿勢推定装置において、物体を検出する構成と兼用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】
【０００５】
本発明の姿勢推定装置において、測距点群取得手段は、物体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で得られるそれぞれの距離および反射強度を含む測距点群を取得する。また、路面判定手段は、それぞれの測距点に基づいて各測距点が路面のものであるか否かを判定する。そして、姿勢角演算手段は、路面であると判定された測距点との距離に基づいて、自車両の姿勢角を演算する。
【０００６】
このような姿勢推定装置によれば、物体を検出する構成において路面を特定し、路面との位置関係に基づいて自車両の姿勢を推定することができる。よって、自車両の姿勢を推定する構成と物体を検出する構成と兼用することができる。
【０００７】
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】
【０００８】
【図１】本実施形態に係るシステム構成の概略を示すブロック図である。
【図２】鉛直方向においてレーザレーダ１が照射するレーザ光の照射方向を説明するための側面図である。
【図３】レーザレーダ１の路面上の測距点軌跡を示す鳥瞰図である。
【図４】ＥＣＵ２が実行する姿勢推定処理を示すフローチャートである。
【図５】ピッチ角の変化とともに路面との距離が変化する様子を示す概念図である。
【図６】路面判定処理を示すフローチャートである。
【図７】第１実施形態の姿勢角演算処理を示すフローチャートである。
【図８】第２実施形態の姿勢角演算処理を示すフローチャートである。
【図９】座標変換の定義を示す説明図である。
【図１０】第３実施形態の姿勢角演算処理を示すフローチャートである。
【図１１】レーザレーダ１により路面上に描かれる測距点軌跡と路面の傾きの関係を示す立体図である。
【図１２】モデルフィッティングの概念を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
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］
以下、本発明の実施形態の一例について図を用いて説明する。図１に、本発明が適用された物体検出システム１００の構成の一例を示す。図１に示す物体検出システム１００は、車両５（図２参照）に搭載され、車両５の左右前後など全方位に存在する物体との距離を検出する。物体検出システム１００は、レーザレーダ１およびＥＣＵ（電子制御装置）２を備えている。
【００１０】
また、図１中の運転支援システム３は、物体検出システム１００の検出結果を利用する機能の一例である。運転支援システム３は、物体検出システム１００の検出結果に基づいて、ドライバの運転を支援する種々の制御を実施する。ただし、運転支援システム３に限らず、車両に搭載される種々のシステムが、物体検出システム１００の検出結果を利用することができる。
【００１１】
レーザレーダ１は、モータなどからなる回転機構を備え、この回転機構を回転させることによって、車両周囲３６０°（すなわち、全方位）に向けてレーザ光を照射する。
ここで、レーザレーダ１の構成および作動について説明する前に、その取付位置や路面６に対するレーザレーダ１の姿勢（これを取付姿勢とする）について、センサ固定座標系を用いて説明する。
【００１２】
センサ固定座標系は、図２および図３に示すように、レーザレーダ１の取付位置の中心を、路面６に正射影した点を原点とし、車両左右方向にｘ軸を、車両前後方向にｙ軸を、鉛直方向にｚ軸を、それぞれ直交するように備えている。したがって、センサ固定座標系のｘｙ平面は、路面６に平行となる。
【００１３】
レーザレーダ１は、図２および図３に示すように、例えば車両ルーフの上面に、所定の取付姿勢となるように設置されている。ここでいう取付姿勢とは、レーザレーダ１のセンサ固定座標系に関するピッチ角α、ロール角β、ヨー角γ、および搭載高さＨを指す。搭載高さＨとは、路面６からのレーザレーダ１（厳密には発光部１１）との高さＨを指す。
【００１４】
ピッチ角とは、ｘ軸を中心とした回転角を指し、ロール角とは、ｙ軸を中心とした回転角を指す。また、ヨー角とは、ｚ軸を中心とした回転角を指す。
また、ピッチ角は、ｘｙ平面を０とし、ｙ軸方向からｚ軸方向への回転方向を正の値にとり、ロール角は、ｘｙ平面を０とし、ｚ軸方向からｘ軸方向への回転方向を正の値にとる。また、ヨー角は、ｙｚ平面を０とし、ｙ軸方向からｘ軸方向への回転方向を正の値とする。ここでは簡単のため、α＝β＝γ＝０とする。なお、センサ固定座標系における路面６は、ｚ＝−Ｈで表される。
【００１５】
再び図１に戻って、レーザレーダ１の構成および作動について説明する。レーザレーダ１は、発光部１１、受光部１２、およびＴＯＦ（Time Of Flight）算出部１３を備えている。
【００１６】
発光部１１は、レーザダイオードを備えており、ＥＣＵ２からの駆動信号に従って、回転軸方向において所定角度の範囲（これを回転軸方向照射範囲とする）で不連続にレーザ光を照射する。より具体的には、回転軸方向照射範囲をＬ個（Ｌは正の整数）の照射方向に分割してなるライン毎に、パルス状のレーザ光を照射する。
【００１７】
本実施形態において、発光部１１の回転軸方向照射範囲は、回転軸に垂直な方向（すなわち光軸の方向）に対して＋１０°から−３０°の範囲とし、当該回転軸方向照射範囲をＬ＝３２個のラインに分割してレーザ光を照射する。すなわちレーザ光は、ライン毎に、鉛直方向において１．２５°間隔で照射される。各ラインの番号は、回転軸方向において光軸と為す角度θｉが小さい順に１、２、…、３１、３２とする。
【００１８】
なお、回転軸方向においてレーザ光が光軸と為す角度（これを照射仰俯角とする）は、回転軸方向からｙ軸方向への回転角を正の値で表すものとする。照射仰俯角θｉは、ライン毎に定まっており、例えばライン１（ｉ＝１）であればθ1＝−１０°であり、ライン３２（ｉ＝３２）であれば、θ３２＝３０°である。
【００１９】
そして、発光部１１は、回転機構が一定角度（例えば０．１°）回転する毎に、各ラインのレーザ光を逐次照射することによって、レーザレーダ１は、ライン毎に、車両全方位に向けてレーザ光を掃引照射する。なお、各ラインの回転軸方向の照射角度の概念を図２に、また、３６０°スキャンした際に、各ラインの路面６上の測距点軌跡を図３に示している。測距点とは、レーザ光を反射した点であり、レーザレーダ１によって検出された点を指す。
【００２０】
レーザ光の照射角度とは、照射仰俯角θｉと、照射方位角φjで表される。照射仰俯角θｉは前述の通り、回転軸方向においてレーザ光が光軸と為す角度であって、ライン毎に定まっている。照射方位角φjとは、回転機構の中立位置からの回転角である。照射方位角φjは、図３に示すように時計回りの角度を正の値で表す。
【００２１】
ＥＣＵ２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、バックアップＲＡＭ等よりなるコンピュータを主体として構成され、入力される情報をもとに、ＲＯＭに記憶された各種の制御プログラムを実行することで各種の処理を実行する。このＥＣＵ２が、請求項の物体検出装置に相当する。より具体的にＥＣＵ２は、図１に示すように種々の処理を実施するための機能ブロックとして、記憶部２０、距離算出部２１、位置算出部２２、車両情報取得部２３、および車両姿勢推定部２４を備えている。
【００２２】
記憶部２０は、書き換え可能な不揮発性の記憶媒体で構成されている。記憶部２０には、レーザレーダ１の取付姿勢が登録されているとともに、後述する車両姿勢推定部２４で推定される車両姿勢など種々のデータを記憶する。
取付姿勢としての搭載高さＨは、予め設計されている値を用いる構成とする。
【００２３】
距離算出部２１は、ＴＯＦ算出部１３からＴＯＦ信号（つまり、レーザ光の出射時刻と反射光の受光時刻との時間差）が入力された場合、その時間差に基づいてレーザ光の反射点との距離ｒ（図３参照）を算出する。
【００２４】
位置算出部２２は、距離算出部２１が算出した距離ｒと反射光が得られたレーザ光の照射角度と、記憶部２０に記憶されている取付姿勢と、をもとにして、測距点の座標値（ｘ、ｙ、ｚ）を作成する。ここでの座標値は、前記センサ固定座標系で表される。
【００２５】
車両情報取得部２３は、自車両５の情報を検出するセンサ群からなる車両情報検出部４と、図示しない車内ＬＡＮで接続されている。車両情報検出部４は、例えば自車の走行速度を検出する車速センサ、自車に作用するヨーレートの大きさを検出するヨーレートセンサ、およびステアリングホイールの操舵角を検出する操舵角センサ（何れも図示略）を備えている。車両情報取得部２３は、これらのセンサからのセンサ信号を用いて、自車両５の走行速度、ヨーレートの大きさ、移動量などを算出する。
【００２６】
車両姿勢推定部２４は、レーザレーダ１の検出結果から、車両姿勢を推定する。この車両姿勢推定部２４の作動については、図４以下に示すフローチャートを用いて後で詳細に説明する。
【００２７】
運転支援システム３は、物体検出システム１００の検出結果に基づいて、例えば公知のＡＣＣ（Adaptive Cruise Control）や、ＡＥＢ（Autonomous Emergency Braking）、ＬＫＡ（Lane Keeping Assist）などを実施する。例えばＡＣＣであれば、物体検出システム１００が検出する先行車との距離に基づいて、車間距離を一定に保つように、駆動系および制動系システムを制御する。
【００２８】
また、本実施形態における運転支援システム３は、上述した機能に加えて、車両５を自動で走行させる自動運転機能や、駐車位置に車両５を自動で駐車させる自動駐車機能を実施する。
【００２９】
［本実施形態の処理］
このように構成された物体検出システム１００において、ＥＣＵ２（車両姿勢推定部２４）は、図４に示す姿勢推定処理を実施する。姿勢推定処理は、車両の姿勢（回転角）を推定する処理である。特に、本実施形態では、ピッチ角αのみを求める場合の例について説明する。
【００３０】
すなわち、図５に示すように、ピッチ角αが０である場合には、レーザレーダ１によって検出される路面との距離がライン番号によって決定される所定値となる（図５の上図参照）。これに対してピッチ角が０でない場合には、路面との距離が該所定値と異なる値をとる。例えば、正方向のピッチングが発生すると、路面との距離が大きくなる（図５の下図参照）。
【００３１】
本実施形態では、この原理を利用して、ピッチ角αを推定する。なお、説明を簡単にするため、ロール角βについては０であるものとする。
姿勢推定処理は、例えば、物体検出システム１００の電源が投入されると開始され、その後、周期的に繰り返し実施される処理である。姿勢推定処理では、図４に示すように、まず、測距点群を取得する（Ｓ１１０）。
【００３２】
測距点群とは、レーザレーダ１による１周期分の測距点の集合である。測距点群は、ライン数Ｌ、および方位数Ｂの積の数だけ、距離ｒ、反射強度Ｉの組みの集合である。
【００３３】
【数１】
0006453701.tif 000002
【００３４】
続いて、測距点群から立体物の検出を行う（Ｓ１１５）。立体物の検出には周知の処理を用いる。例えば、測距点群を構成する各測距点について、類似する距離を有する点をクラスタリングし、その形状が予め設定されたモデル（人物や車両の点群を表現するモデル）に近いものを立体物として検出する。立体物として検出された測距点は、フラグ等により識別可能とされる。
【００３５】
続いて、路面判定処理を実施する（Ｓ１２０）。路面判定処理は、測距点群に基づいて路面に相当する測距点を判別する処理である。路面判定処理では、図６に示すように、まず、ｉ＝１番目のラインを選択する（Ｓ２１０）。そして、路面判定フラグの初期化を行う（Ｓ２２０）。
【００３６】
【数２】
0006453701.tif 000003
【００３７】
ここでは、全てのラインｉについてのフラグＦをfalseにセットする。
続いて、選択されたラインが路面判定用ラインであるか否かを判定する（Ｓ２３０）。ここで、路面判定用ラインとしては、水平方向よりも下向きのラインを含む任意の１または複数のラインが設定されている。
【００３８】
選択されたラインが路面判定用ラインでなければ（Ｓ２３０：ＮＯ）、後述するＳ２９０の処理に移行する。また、選択されたラインが路面判定用ラインであれば（Ｓ２３０：ＹＥＳ）、測距点群のうちの選択中のラインのものから立体物を示す点を除外した立体物除外点群を生成する（Ｓ２３５）。
【００３９】
そして、生成した立体物除外点群に含まれる各測距点の距離についてのばらつきを求める（Ｓ２４０）。特に本実施形態では、距離の分散Ｖｒを算出する。なお、分散Ｖｒを求める際に算出される距離の平均値（平均路面距離）
【００４０】
【数３】
0006453701.tif 000004
【００４１】
を記憶部２０に格納しておく。
続いて、立体物除外点群に含まれる各測距点の反射強度についてのばらつきを求める（Ｓ２５０）。特に本実施形態では、反射強度の分散ＶＩを算出する。
【００４２】
続いて、立体物除外点群に含まれる各測距点のｚ座標のばらつきを求める（Ｓ２６０）。特に本実施形態では、各測距点のｚ座標の分散Ｖｚを算出する。
続いて、各分散と予め設定された閾値とを比較する（Ｓ２７０）。ここで、閾値は、それぞれの分散に対して実験的に求められた値がそれぞれ設定されており、各分散は、それぞれ対応する閾値と比較される。
【００４３】
各分散の全てが対応する閾値未満であれば（Ｓ２７０：ＹＥＳ）、このラインについての路面判定フラグを更新する（Ｓ２８０）。
【００４４】
【数４】
0006453701.tif 000005
【００４５】
すなわち、フラグＦをTrueにセットする。つまり、このラインが路面を示すものであると推定される。また、各分散の何れかが対応する閾値以上であれば（Ｓ２７０：ＮＯ）、Ｓ２９０の処理に移行する。
【００４６】
続いて、選択中のラインのライン番号iがライン数Ｌと一致するか否かを判定する（Ｓ２９０）。ライン番号iがライン数Ｌと一致しなければ（Ｓ２９０：ＮＯ）、ライン番号ｉをインクリメントし（Ｓ３００）、Ｓ２３０の処理に戻る。また、ライン番号iがライン数Ｌと一致すれば（Ｓ２９０：ＹＥＳ）、路面判定処理を終了する。
【００４７】
続いて、図４に戻り、姿勢角演算処理を実施する（Ｓ１３０）。姿勢角演算処理は、路面との距離に基づいて車両の姿勢角を演算する処理である。姿勢角演算処理では、図７に示すように、まず、路面距離の演算を行う（Ｓ４１０）。この処理では、路面と判定されたラインにおいて演算された平均路面距離をそのまま路面距離として利用する。
【００４８】
続いて、回転角の演算を行う（Ｓ４２０）。この処理では、次式を用いて路面と判定されたラインのそれぞれについて推定ピッチ角αｉを求める。
【００４９】
【数５】
0006453701.tif 000006
【００５０】
続いて、代表角の演算を行う（Ｓ４３０）。代表角の演算では、推定ピッチ角αｉから代表角αを算出する。例えば、推定ピッチ角αｉの平均値を推定ピッチ角αとする。
【００５１】
【数６】
0006453701.tif 000007
【００５２】
このような処理が終了すると、図４に戻り、姿勢の推定結果（回転角の値）を運転支援システム３等に出力し（Ｓ１４０）、姿勢推定処理を終了する。
［本実施形態による効果］
以上のように詳述した物体検出システム１００においてＥＣＵ２は、物体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で得られるそれぞれの距離および反射強度を含む測距点群を取得する。また、ＥＣＵ２は、測距点群に基づいて各測距点が路面のものであるか否かを判定する。そして、ＥＣＵ２は、路面であると判定された測距点の距離に基づいて、自車両の姿勢角を演算する。
【００５３】
このような物体検出システム１００によれば、物体を検出する構成において路面を特定し、路面との位置関係に基づいて自車両の姿勢を推定することができる。よって、自車両の姿勢を推定する構成と物体を検出する構成と兼用することができる。
【００５４】
また、上記物体検出システム１００においてＥＣＵ２は、測距点群のうちの水平方向に並ぶ複数の測距点をラインとして、少なくとも１つのラインにおいて、距離および反射強度のばらつきが基準値未満となる部位を路面として推定する。
【００５５】
このような物体検出システム１００によれば、路面においては距離および反射強度が概ね一様になる特性があることを鑑みて路面の判定を行うので、精度よく路面を判定することができる。
【００５６】
また、上記物体検出システム１００においてＥＣＵ２は、複数のラインについて、路面を判定する。
このような物体検出システム１００によれば、複数のラインでの路面の判定結果を利用して路面を判定するので、より精度よく路面を判定することができる。
【００５７】
また、上記物体検出システム１００においてＥＣＵ２は、測距点群から立体物を検出し、測距点群から立体物に関する測距点を除外した立体物除外点群を生成する。そして、立体物除外点群を用いて各測距点が路面のものであるか否かを判定する。
【００５８】
このような物体検出システム１００によれば、路面ではない立体物を検出できた場合、この立体物を除外した測距点を用いて路面を判定することができる。よって路面の判定精度を向上させることができる。
【００５９】
また、上記物体検出システム１００においてＥＣＵ２は、路面と判定された測距点の少なくとも１つから得られる路面との距離、当該測距点を得るために照射したレーザ光の照射角と、レーザ光の発光部の取付高さと、取付姿勢と、を用いて自車両のピッチ角を推定する。
【００６０】
このような物体検出システム１００によれば、自車両のピッチ角に応じて路面との距離が変化することを利用して自車両の姿勢を推定することができる。
［第２実施形態］
次に、別形態の物体検出システム１００について説明する。本実施形態（第２実施形態）では、第１実施形態の物体検出システム１００と異なる箇所のみを詳述し、第１実施形態の物体検出システム１００と同様の箇所については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００６１】
第２実施形態の物体検出システム１００では、姿勢推定処理にて、回転行列を用いてピッチ角αを演算する。詳細には、図７の姿勢角演算処理に代えて図８に示す姿勢角演算処理を実施する。
【００６２】
第２実施形態の姿勢角演算処理では、図８に示すように、まず、回転角を演算する（Ｓ５１０）。
まず、ピッチ角αを求める場合を考える。ピッチ角α回転を表現する回転行列をＲｘ（α）とおく。
【００６３】
【数７】
0006453701.tif 000008
【００６４】
すると、ピッチ角αを推定するためのピッチ推定方程式は次のようになる。
【００６５】
【数８】
0006453701.tif 000009
【００６６】
なお、極座標系と直交座標系との関係は、図９に示す通りである。また、ピッチ角αが充分に小さい値と仮定できる場合には、三角関数を多項式として近似して演算を行うとよい。
【００６７】
【数９】
0006453701.tif 000010
【００６８】
このように近似すれば、演算コストを低減できる。上記の回転行列を用いた連立方程式を解くことで、ピッチ角αを推定できる。
ここで、回転行列を用いる場合、ピッチ角αに加えてロール角βについても同時に推定することができる。ロール角β回転を表現する回転行列をＲｙ（β）とおく。
【００６９】
【数１０】
0006453701.tif 000011
【００７０】
ピッチ角αとロール角βを求める回転行列Ｒｘ、ｙ（α、β）は、回転行列Ｒｘ（α）と回転行列Ｒｙ（β）との行列の積で表現できる。
【００７１】
【数１１】
0006453701.tif 000012
【００７２】
この回転行列Ｒｘ、ｙ（α、β）を［数８］にて示したピッチ推定方程式における回転行列Ｒｘ（α）と置換すると、ピッチ角αとロール角βとを求めることができる。なお、ピッチ角αとロール角βとを求める際には、路面の測距点が２つ以上必要となる。
【００７３】
続いて、代表角の演算を行う（Ｓ５２０）。ここでは、求められたピッチ角αについて平均を求める。即ち、次式を用いる。
【００７４】
【数１２】
0006453701.tif 000013
【００７５】
ロール角βも求めた場合には、同様にロール角βについて平均値を求めればよい。
上記物体検出システム１００においてＥＣＵ２は、路面と判定された測距点群の少なくとも２つから得られる路面との距離、当該測距点群を得るために照射したレーザ光の照射角、レーザ光の発光部の取付高さ、を用いてピッチ角α、およびロール角βを推定できる。
【００７６】
このような物体検出システム１００によれば、ピッチ角αとともにロール角βについても推定することができる。
このような物体検出システム１００によれば、ピッチ角αおよびロール角βを同時推定することができる。
【００７７】
［第３実施形態］
次に、第３実施形態の物体検出システム１００について説明する。
第３実施形態の姿勢推定処理では、モデルフィッティング技術を用いて車両の姿勢を推定する。詳細には、図１０に示すように、まず、路面軌跡の楕円推定を実施する（Ｓ６１０）。
【００７８】
この処理では、例えば、ＲＡＮＳＡＣ（RANdom SAmple Consensus）等のロバスト推定を行う周知アルゴリズムを用いて、路面を示す点群（立体物除外点群）にて示される楕円を決定するためのパラメータ（軸傾きと楕円のアスペクト比）を推定する。
【００７９】
ここで、立体物除外点群にて示される図形は、ピッチ角αおよびロール角βが０である場合、図１１（Ａ）に示すように、円錐４１Ａが傾きのない平面４３Ａで切断された真円４２Ａとなる。また、立体物除外点群にて示される図形は、ピッチ角α又はロール角βが０でない場合、図１１（Ｂ）に示すように、円錐４１Ｂがピッチ角αおよびロール角βに応じて傾いた平面４３Ｂで切断された楕円４２Ｂとなる。
【００８０】
そこで、本実施形態では、既知であるレーザレーダの出射モデル（円錐４１Ａ又は４１Ｂ）と、観測図形（楕円４２Ａ又は４２Ｂ）とを用いて、逆算的にピッチ角αとロール角βとを演算する。
【００８１】
具体的には、図１２に示すように、レーザ光の射出角度から特定され、レーザ光の軌跡によって描かれる円錐の形状を特定する既知の円錐パラメタと、立体物除外点群から得られる楕円の形状を特定する楕円パラメタから、路面の位置と傾きを特定する平面パラメタを求める（Ｓ６２０）。そして、得られた平面パラメタからピッチ角αとロール角βとを求める（Ｓ６３０）。このとき、計算量削減のため、楕円パラメタに応じてピッチ角αとロール角βとを対応付けたマップを予め準備しておき、このマップを参照することによって、ピッチ角αおよびロール角βを求めてもよい。
【００８２】
このような物体検出システム１００によれば、観測した路面上の図形から自車両のピッチ角およびロール角を推定することにより、ノイズに影響され難い姿勢角推定が可能となる。
【００８３】
［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。
【００８４】
上述した物体検出システム１００の他、当該物体検出システム１００の構成要素となる装置、当該物体検出システム１００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、物体検出方法など、種々の形態で本発明を実現することもできる。
【００８５】
例えば、上記第１実施形態においては、距離や反射強度、或いはｚ座標のばらつきが小さい場合に路面であると推定したが、道路標示を検出し、道路標示がある位置を路面であると推定してもよい。
【００８６】
具体的には、物体検出システム１００においてＥＣＵ２は、少なくとも１つのラインにおいて、距離のばらつきが小さく、かつ隣接する部位との反射強度の差が判定値以上となるエッジが検出された場合、これらの測距点によって特定される領域を路面として推定するようにすればよい。
【００８７】
このような物体検出システム１００によれば、距離のばらつきが小さく、かつ反射強度のエッジを検出することで、白線等の道路標示を検出できる。道路標示は路面の表面に存在するものであるため、この測距点を路面として判定すればより精度よく路面を判定することができる。
【００８８】
［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、物体検出システム１００のＥＣＵ２は本発明でいう車両姿勢推定装置に相当する。また、ＥＣＵ２が実行する処理のうちのＳ１１０の処理は本発明でいう測距点群取得手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１２０の処理は本発明でいう路面判定手段に相当する。
【００８９】
さらに、上記実施形態におけるＳ１３０の処理は本発明でいう姿勢角演算手段に相当し、上記実施形態におけるＳ１１５の処理は本発明でいう立体物検出手段に相当する。また、上記実施形態におけるＳ２３５の処理は本発明でいう立体物除外点群生成手段に相当する。
【符号の説明】
【００９０】
１…レーザレーダ、２…ＥＣＵ、３…運転支援システム、４…車両情報検出部、５…車両、６…路面、１１…発光部、１２…受光部、１３…ＴＯＦ算出部、２０…記憶部、２１…距離算出部、２２…位置算出部、２３…車両情報取得部、２４…車両姿勢推定部、１００…物体検出システム。
【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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【図１２】
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