(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物を検出する検出部と、
前記検出部で取得した前記対象物の検出データに基づいて、前記対象物が支障物である可能性を示す確信度を設定する確信度設定部と、
検出時刻が異なる複数の前記検出データが同一の前記対象物に対するものであるか否かを判定する追跡処理を実行する追跡処理部と、
前記追跡処理部で、複数の前記検出データが前記同一の対象物に対するものであると判定した場合に、前記同一の対象物に関連する前記検出データを用いて、当該対象物の前記確信度を更新する確信度更新部と、を備え、
前記検出部は、３次元レーザレーダを含む複数種類の検出部を備え、
前記対象物の検出データは、前記対象物に当たって反射したレーザの点数、レーザが当たった複数の点である点群の重心位置、及び前記点群の分散の少なくとも一つに関する情報を含み、
前記確信度更新部は、各検出部で取得した前記対象物の検出データに基づいて、それぞれ、各確信度を設定し、前記各確信度を用いた重み付き平均を算出することによって前記対象物の前記確信度を更新する支障物検知システム。
【請求項２】
前記対象物の検出データは、前記対象物の明度に関する情報を含み、
前記確信度設定部は、前記対象物と当該対象物の周囲との明度差が大きい場合に、前記明度差が小さい場合と比較して、前記確信度を高く設定する請求項１に記載の支障物検知システム。
【請求項３】
前記対象物の検出データは、前記対象物の色相に関する情報を含み、
前記確信度設定部は、前記対象物と当該対象物の周囲との色相差が大きい場合に、前記色相差が小さい場合と比較して、前記確信度を高く設定する請求項１又は２に記載の支障物検知システム。
【請求項４】
前記対象物の検出データは、前記対象物の外形寸法に関する情報を含み、
前記確信度設定部は、前記対象物の外形寸法が大きい場合に、前記対象物の外形寸法が小さい場合と比較して、前記確信度を高く設定する請求項１〜３の何れか一項に記載の支障物検知システム。
【請求項５】
前記対象物の検出データは、前記検出部から前記対象物まで距離に関する情報を含み、
前記確信度設定部は、前記対象物までの距離が近い場合に、前記対象物までの距離が遠い場合と比較して、前記確信度を高く設定する請求項１〜４の何れか一項に記載の支障物検知システム。
【請求項６】
前記更新された前記確信度が判定閾値以上であるか否かを判定し、前記確信度が判定閾値以上である場合に、前記対象物を前記支障物であると判定する支障物判定部を更に備える請求項１〜５の何れか一項に記載の支障物検知システム。
【請求項７】
前記確信度更新部は、前記検出部の種別に応じて、前記重み付き平均における重みを変更して、前記対象物の前記確信度を更新する請求項１〜６の何れか一項に記載の支障物検知システム。
【請求項８】
前記確信度更新部は、前記追跡処理部で前記対象物が追跡判定されなかった場合に、当該対象物の前記確信度を低下させる請求項１〜７の何れか一項に記載の支障物検知システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、支障物検知システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、センサによって対象物を検出し、検出された対象物について危険であるか否かを判定する物体認識装置がある（例えば、特許文献１参照）。特許文献１の物体認識装置は、車両に搭載され、レーザを照射して車両前方の対象物を探知し、衝突の可能性がある物体を検出している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１０−１８１２４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、例えば、先行車よりも前方に存在する物体については、誤検出された物体と定義することで、危険であるか否かの判定対象から除外していた。また、従来技術では、センサによって数多くの対象物候補を検出してしまう場合があった。そのため、危険な対象物である支障物を精度良く認識することは容易ではなかった。
【０００５】
本発明は、支障物を精度良く検知することが可能な支障物検知システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の支障物検知システムは、対象物を検出する検出部と、当該検出部で取得した対象物の検出データに基づいて、対象物が支障物である可能性を示す確信度を設定する確信度設定部と、検出時刻が異なる複数の検出データが同一の対象物に対するものであるか否かを判定する追跡処理を実行する追跡処理部と、当該追跡処理部で、複数の検出データが同一の対象物に対するものであると判定した場合に、同一の対象物に関連する検出データを用いて、当該対象物の確信度を更新する確信度更新部と、を備える。
【０００７】
この支障物検知システムでは、追跡処理を行い複数の検出データが同一の対象物のものであると判定された場合に対象物の確信度を更新するので、検出時刻が異なる複数の検出データを用いて確信度を適切に更新することができる。これにより、更新された確信度に応じて精度良く支障物を検知することができる。
【０００８】
また、対象物の検出データは、対象物の明度に関する情報を含み、確信度設定部は、対象物と当該対象物の周囲との明度差が大きい場合に、当該明度差が小さい場合と比較して、確信度を高く設定することができる。対象物とその周囲との明度差が大きい場合には、対象物とその周囲との明度差が小さい場合と比較して、誤検出の可能性が低いので、対象物とその周囲との明度差が大きい場合について、対象物の確信度を高く設定し、対象物とその周囲との明度差が小さい場合について、対象物の確信度を低く設定することで、支障物を精度良く検知する。
【０００９】
また、対象物の検出データは、対象物の色相に関する情報を含み、確信度設定部は、対象物と当該対象物の周囲との色相差が大きい場合に、当該色相差が小さい場合と比較して、確信度を高く設定することができる。対象物とその周囲との色相差が大きい場合には、対象物とその周囲との色相差が小さい場合と比較して、誤検出の可能性が低いので、対象物とその周囲との色相差が大きい場合について、対象物の確信度を高く設定し、対象物とその周囲との色相差が小さい場合について、対象物の確信度を低く設定することで、支障物を精度良く検知する。
【００１０】
また、対象物の検出データは、対象物の外形寸法に関する情報を含み、確信度設定部は、対象物の外形寸法が大きい場合に、対象物の外形寸法が小さい場合と比較して、確信度を高く設定することができる。対象物が大きい場合には、対象物が小さい場合と比較して、誤検出の可能性が低いので、対象物が大きい場合について、対象物の確信度を高く設定し、対象物が小さい場合について、対象物の確信度を低く設定することで、支障物を精度良く検知する。
【００１１】
また、対象物の検出データは、検出部から対象物まで距離に関する情報を含み、確信度設定部は、対象物までの距離が近い場合に、対象物までの距離が遠い場合と比較して、確信度を高く設定することができる。検出部からの距離が近い位置で検出された対象物は、検出部からの距離が遠い位置で検出された対象物と比較して、誤検出の可能性が低いので、対象物までの距離が近い場合について対象物の確信度を高く設定し、対象物までの距離が遠い場合について対象物の確信度を低く設定することで、支障物を精度良く検知する。
【００１２】
また、更新された確信度が判定閾値以上であるか否かを判定し、確信度が判定閾値以上である場合に、対象物を支障物であると判定する支障物判定部を更に備える構成でもよい。これにより、確信度が判定閾値に満たない場合に、対象物が支障物として検知されることが防止される。
【００１３】
また、確信度更新部は、複数の検出データの重み付き平均を算出して対象物の確信度を更新する構成でもよい。複数の検出データについて重み付き平均を用いて、対象物の確信度を適切に更新することができる。
【００１４】
また、確信度更新部は、複数種類の検出部を備え、確信度更新部は、検出部の種別に応じて、重み付き平均における重みを変更して、対象物の確信度を更新する構成でもよい。これにより、検出部の種別によって異なる検出精度を考慮して、対象物の確信度を適切に更新することができる。
【００１５】
また、確信度更新部は、追跡処理部で対象物が追跡判定されなかった場合に、当該対象物の確信度を低下させる構成でもよい。これにより、検出部によって検出された対象物が、その後検出されない場合には追跡判定されないので、次第にその確信度が低下する。そのため、検出されなくたった対象物が支障物として検知される可能性が減ることになる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明の支障物検知システムによれば、支障物を精度良く検知することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施形態に係る支障物検知装置を搭載する車両が高速道路を走行する状態を示す斜視図である。
【図２】本発明の実施形態に係る支障物検知装置を示すブロック構成図である。
【図３】確信度の変化の例を示すグラフである。
【図４】確信度の変化の例を示すグラフである。
【図５】画像処理部及び３ＤＬＲ処理部における処理手順を示すフローチャートである。
【図６】統合処理部における処理手順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】
【００１８】
以下、本発明の好適な実施形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、各図において同一部分又は相当部分には同一の符号を付し、重複する説明は省略する。
【００１９】
図１及び図２に示される支障物検知装置１は、例えば、車両Ｍに搭載されて、車両前方の対象物（例えば落下物Ｂ）を検出するものである。支障物検知装置１は、カメラ２、３ＤＬＲ（３次元レーザレーダ）３、車輪速センサ４及び支障物検知ユニット５を備えている。
【００２０】
支障物検知装置１は、検出された対象物を追跡し、追跡された対象物の中で、確信度が高いものを、支障物として判定する。「支障物」とは、車両の走行の妨げになるおそれがある対象物であり、当該対象物を回避するように走行を変更したり、停止して取り除くことが必要となるものである。また、「確信度」とは、対象物が支障物であることの確からしさを示す指標である。確信度が高い場合には、対象物が支障物である可能性が高く、確信度が低い場合には、対象物が支障物である可能性が低い。
【００２１】
カメラ２（検出部）は、車両前方を撮影し、道路及び対象物等の画像情報（検出データ）を取得する。カメラ２で取得された画像情報は、支障物検知ユニット５に入力される。
【００２２】
３ＤＬＲ（検出部）３は、車両前方にレーザを照射して、路上の対象物で反射した反射レーザを受信する。３ＤＬＲ３で受信した反射レーザに関する情報（検出データ）は、支障物検知ユニット５に入力される。
【００２３】
車輪速センサ４は、車両Ｍの車輪の回転角度に関する情報を取得するセンサである。車輪速センサ４は、例えばエンコーダを備え、このエンコーダは、車輪の回転パルスを計測する。車輪の回転パルスに関する信号は、支障物検知ユニット５に入力される。
【００２４】
支障物検知ユニット５は、画像処理部６、３ＤＬＲ処理部７、線形計算部８、統合処理部９及びシステム統括部１０を備えている。支障物検知ユニット５は、演算処理を行うＣＰＵ、記憶部となるＲＯＭ及びＲＡＭ、入力信号回路、出力信号回路、電源回路などを備える。
【００２５】
システム統括部１０は、支障物検知ユニット５の全体の制御を司り、画像処理部６、３ＤＬＲ処理部７、線形計算部８及び統合処理部９のブロックの生成及び機能の停止を管理する。また、システム統括部１０は、後述する表示部１５、操作部１６及び車両制御部１７とのデータの入出力を管理する。
【００２６】
画像処理部６は、カメラ２から入力したセンサデータについて画像処理を行う。画像処理部６は、画像処理として、例えば２値化処理を行い、対象物に関する情報、道路の白線に関する情報を検知する。また、カメラ２から入力したセンサデータには、対象物の色相に関する情報、対象物の明度に関する情報、対象物のサイズ（外形寸法）に関する情報、及び対象物の位置に関する情報が含まれる。
【００２７】
また、画像処理部６は、検知された対象物について確信度を設定する確信度設定部として機能する。画像処理部６は、センサデータに基づいて、対象物の位置（左右方向の位置、車両の進行方向における位置）、対象物のサイズ（幅方向のサイズ、高さ方向のサイズ）、対象物の色相及び明度を算出する。また、画像処理部６は、対象物の周囲の色相及び明度を算出する。
【００２８】
画像処理部６は、対象物のセンサデータに基づいて、対象物の色相及び当該対象物の周囲の色相について判定し、対象物と当該対象物の周囲との色相差が大きい場合に、色相差が小さい場合と比較して確信度を高く設定する。画像処理部６は、検知された対象物の平均色相が高いと判定した場合に、平均色相が低いと判定した場合と比較して確信度を高く設定する。
【００２９】
画像処理部６は、対象物のセンサデータに基づいて、対象物の明度及び当該対象物の周囲の明度について判定し、対象物と当該対象物の周囲との明度差が大きい場合に、明度差が小さい場合と比較して確信度を高く設定する。画像処理部６は、検知された対象物の平均明度が高いと判定した場合に、平均明度が低いと判定した場合と比較して確信度を高く設定する。
【００３０】
画像処理部６は、対象物のセンサデータに基づいて、対象物のサイズについて判定し、対象物のサイズ（実際のサイズ）が大きい場合に、対象物のサイズが小さい場合と比較して確信度を高く設定する。画像処理部６は、画像内のピクセルサイズに対して、画角などのカメラパラメータ及び経路の線形情報を照合して、対象物の実際のサイズを算出し判定する。
【００３１】
画像処理部６は、対象物のセンサデータに基づいて、対象物の位置について判定し、車両Ｍと対象物との距離が近い場合に、車両Ｍと対象物との距離が遠い場合と比較して確信度を高く設定する。
【００３２】
画像処理部６は、例えば、下記式（１）を用いて確信度を算出する。
ＣＣＡＭ＝ｆ（Intensity，Size，Dist）…（１）
なお、ＣＣＡＭは、カメラ２によって取得されたセンサデータに基づく確信度である。式（１）において、「Intensity」は対象物の色相または明度であり、「Size」は対象物の外形寸法であり、「Dist」は車両と対象物との距離であり、ｆは確信度を算出するための関数である。
【００３３】
３ＤＬＲ処理部７は、３ＤＬＲ３から入力したセンサデータについてデータ処理を行う。また、３ＤＬＲから入力したセンサデータには、対象物の位置（左右方向の位置、車両の進行方向における位置、上下方向の位置）、対象物のサイズ（幅方向のサイズ、高さ方向のサイズ、奥行き方向のサイズ）、対象物に当たって反射したレーザの反射強度、対象物に当たって反射したレーザの点数（計測点数）、レーザが当たった複数の点である点群の重心位置（左右方向の重心、車両の進行方向の重心、上下方向の重心）、点群の分散に関する情報が含まれる。
【００３４】
３ＤＬＲ処理部７は、３ＤＬＲ３で検知された対象物について確信度を設定する確信度設定部として機能する。３ＤＬＲ処理部７は、センサデータに基づいて、対象物の位置（左右方向の位置、車両の進行方向における位置、上下方向の位置）、対象物のサイズ（幅方向のサイズ、高さ方向のサイズ、奥行き方向のサイズ）、対象物に当たって反射したレーザの反射強度、対象物に当たって反射したレーザの点数（計測点数）、レーザが当たった複数の点である点群の重心位置（左右方向の重心、車両の進行方向の重心、上下方向の重心）、点群の分散を算出する。
【００３５】
３ＤＬＲ処理部７は、対象物のセンサデータに基づいて、対象物のサイズについて判定し、対象物のサイズ（実際のサイズ）が大きい場合に、対象物のサイズが小さい場合と比較して確信度を高く設定する。
【００３６】
３ＤＬＲ処理部７は、対象物のセンサデータに基づいて、対象物に当たって反射したレーザの反射強度について判定し、レーザの反射強度が強い場合に、レーザの反射強度が弱い場合と比較して確信度を高く設定する。
【００３７】
３ＤＬＲ処理部７は、対象物のセンサデータに基づいて、対象物に当たって反射したレーザの点数について判定し、対象物に当たって反射したレーザの点数が多い場合に、対象物に当たって反射したレーザの点数が少ない場合と比較して確信度を高く設定する。
【００３８】
３ＤＬＲ処理部７は、対象物のセンサデータに基づいて、複数のレーザが当たった点群の重心位置について判定し、点群の重心の位置が車両から近い場合に、点群の重心の位置が車両から遠い場合と比較して確信度を高く設定する。また、３ＤＬＲ処理部７は、点群の重心の位置が経路中心に近い場合に、点群の重心の位置が経路中心から遠い場合と比較して確信度を高く設定する。
【００３９】
３ＤＬＲ処理部７は、対象物のセンサデータに基づいて、点群の分布について判定し、点群の分散の信頼区間の大きさが対象物の外形サイズと同等である場合に、点群の分散の信頼区間の大きさが対象物の外形サイズと大きく異なる場合と比較して確信度を高く設定する。
【００４０】
３ＤＬＲ処理部７は、例えば、下記式（２）を用いて確信度を算出する。
Ｃ３ＤＬＲ＝ｇ（Num of Spots,Trace）…（２）
なお、Ｃ３ＤＬＲは、３ＤＬＲ３によって取得されたセンサデータに基づく確信度である。式（２）において、「Num of Spots」は、反射したレーザの点数であり、「Trace」は、３ＤＬＲ３自体が判定した追跡成否結果を示す係数であり、ｇは確信度を算出するための関数である。３ＤＬＲ処理部７による処理結果は、統合処理部９に出力される。
【００４１】
線形計算部８は、記憶部に記憶されている経路の線形情報と、車輪速センサ４で取得された車速とを用いて、車両の移動距離を算出する。「経路の線形情報」は、経路の起点となる位置からの距離に対応した経路の３次元の形状に関する情報であり、道路におけるカーブの水平方向の曲率に関する情報、坂道における上下方向の勾配に関する情報を含むものである。線形計算部８は、経路の線形情報及び車速に基づいて、車両の起点から位置を示す自車位置情報を算出する。
【００４２】
統合処理部９は、複数のセンサから取得された対象物のセンサデータを統合する統合処理を行う。統合処理部９は、追跡処理及び支障物判定処理に適したデータとするために、時間的に異なる複数のセンサデータを時間的に連続するデータとして統合する。
【００４３】
また、統合処理部９は、追跡処理部１１、確信度更新部１２、支障物判定部１３、及びマスク処理部１４を備えている。
【００４４】
追跡処理部１１は、例えばカルマンフィルタを用いて、対象物の追跡処理（トラッキング）を行う。時間的に前後するデータフレーム間で、同一の対象物に関するセンサデータについて関連付けを行う追跡処理を行う。これにより、一度検知された対象物について時間を追って認識することができる。追跡処理部１１は、センサの種別ごとに追跡処理を行う。追跡処理部１１は、カメラ２によって取得されたセンサデータを用いた追跡処理と、３ＤＬＲ３によって取得されたセンサデータを用いた追跡処理とを別々に行う。
【００４５】
確信度更新部１２は、追跡処理部１１において、追跡判定された場合に、センサデータに基づく確信度を更新する。例えば、時刻ｔ＝１のセンサデータＤＳ１と、時刻ｔ＝２のセンサデータＤＳ２とが同じ対象物であると追跡判定された場合（合致した場合）には、センサデータＤＳ１，ＤＳ２に付随する確信度に基づいて、対象物の確信度を更新する。例えば、センサデータＤＳ１，ＤＳ２に付随する確信度を平均することで、確信度を更新してもよく、重み付き平均を用いて確信度を更新してもよい。
【００４６】
確信度更新部１２は、下記式（３）を用いて重み付き平均を算出して対象物の確信度を更新する。
Ｃｋ＋１＝ｗＣｋ＋ｗｓＣｋＳ…（３）
ただし、Ｃｋ＋１は、時刻ｋ＋１における確信度、Ｃｋは、時刻ｋにおける確信度、ＣｋＳは、上記（１）または（２）のセンサデータに基づいて設定された確信度であり、ｗは現在値に対する重み係数であり、ｗｓは計測値に対する重み係数（センサの種別に応じた重み係数）である。
【００４７】
また、カメラ２によるセンサデータに基づく確信度ＣＳに対する重み係数ｗｓと、３ＤＬＲ３によるセンサデータに基づく確信度ＣＳに対する重み係数ｗｓとを同じ値としてもよく、異なる値としてもよい。例えば、センサによる検出精度が高い場合には、センサによる検出精度が低い場合と比較して、センサの種別に応じた重み係数を高く設定する。
【００４８】
また、確信度更新部１２は、追跡処理部１１で対象物が追跡判定できなかった場合に、当該対象物の確信度を減少させるように確信度を更新する。例えば、現在の確信度を一定の割合で減少させてもよく、一定の値を差し引いてもよい。
【００４９】
図３及び図４は、確信度の変化の例を示すグラフである。図３及び図４では、横軸にセンサデータのパラメータ（色相、明度、大きさ、または距離に関する値）を示し、縦軸に確信度を示している。図３（ａ）は、パラメータが増加しても確信度が一定である場合を示している。図３（ｂ）は、パラメータの増加に比例して確信度が増加する場合（線形変化）を示している。
【００５０】
図３（ｃ）は、確信度の上限値及び下限値の範囲内において、パラメータの増加に伴って確信度が増加する場合を示している。例えば、パラメータがＰ１以下である場合には、確信度は下限値で一定である。パラメータがＰ１以上であり、Ｐ２以下である場合には、確信度は、パラメータの増加に比例して増加する（線形変化）。パラメータがＰ２以上である場合には、確信度は上限値で一定である。
【００５１】
図３（ｄ）は、パラメータの増加に伴って確信度が非線形変化して増加する場合を示している。例えば、確信度の増加率は、パラメータの増加に伴って増大する。
【００５２】
図４（ａ）は、確信度の上限値及び下限値の範囲内において、パラメータの増加に伴って確信度が増加する場合を示している。例えば、パラメータがＰ１以下である場合には、確信度は下限値で一定である。パラメータがＰ１以上であり、Ｐ２以下である場合には、確信度は、パラメータの増加に伴って増加する（非線形変化）。例えば、この非線形変化の区間における確信度の増加率は、パラメータの増加に伴って増大する。パラメータがＰ２以上である場合には、確信度は上限値で一定である。
【００５３】
図４（ｂ）は、パラメータの増加に伴って確信度が非線形変化して増加する場合を示している。例えば、確信度の増加率は、パラメータの増加に伴って減少する。
【００５４】
図４（ｃ）は、パラメータの増加に伴って確信度がステップ状に変化して増加する場合を示している。例えば、パラメータがＰ１１以上Ｐ１２未満である場合には、確信度はＣ１１で一定であり、パラメータがＰ１２以上Ｐ１３未満である場合に、確信度はＣ１２（Ｃ１１＜Ｃ１２）で一定である。
【００５５】
図４（ｄ）に示す場合は、走行路の幅方向の中心から対象物までの距離に応じて、確信度が異なっている。例えば、パラメータの増加に比例して確信度が増加するように、確信度の変化のモデルを複数（例えば４つ）設定する。そして、走行路の幅方向の中心から対象物までの距離が近い場合には、走行路の幅方向の中心から対象物までの距離が遠い場合と比較して、確信度が高く、且つ、確信度の増加率が高くなっている。
【００５６】
マスク処理部１４は、センサデータに基づいて検知された対象物が、所定の条件を満足する場合に、その対象物は支障物ではないと判定する。これにより、統合処理部９における計算負荷を軽減する。所定の条件としては、例えば、検知された対象物の危険度が低く、車両の走行に影響を与えないものと判定できる条件が設定される。
【００５７】
支障物判定部１３は、確信度に基づいて、カメラ２又は３ＤＬＲ３で検知された対象物が支障物であるか否かを判定する。支障物判定部１３は、確信度が閾値以上である場合に、センサで検知された対象物は支障物であると判定する。統合処理部９による処理結果は、システム統括部１０に出力される。
【００５８】
また、支障物検知ユニット５には、表示部１５及び操作部１６が電気的に接続されている。表示部１５は、例えば、液晶表示装置であり、カメラ２で取得した画像を表示する。また、支障物検知ユニット５から出力された情報に基づいて、支障物である対象物を強調表示することで、運転者に報知する。
【００５９】
また、操作部１６は、例えば、液晶表示装置のタッチパネルであり、運転者の操作入力に基づく信号をシステム統括部１０に出力する。運転者は、例えば、支障物ではないと確認された対象物について入力操作する際に、操作部１６を操作する。
【００６０】
また、支障物検知装置１には、車両Ｍの制御を司る車両制御部１７が電気的に接続されている。車両制御部１７には、例えば警報器１８及びブレーキ１９が電気的に接続されている。車両制御部１７は、システム統括部１０からの信号に基づいて、警報器１８を制御して警報音を発することができる。また、車両制御部１７は、システム統括部１０からの信号に基づいて、ブレーキ１９を作動させて、車両を減速させることができる。
【００６１】
次に、支障物検知装置１の動作について説明する。図５及び図６に示すフローチャートに沿って説明する。図５は、画像処理部６及び３ＤＬＲ処理部７における処理手順を示すフローチャートである。図６は、統合処理部９における処理手順を示すフローチャートである。
【００６２】
まず、図５のフローチャートを参照して、支障物検知ユニット５における確信度の設定について説明する。図５に示される確信度を設定する処理（ステップＳ１〜Ｓ４）は、画像処理部６及び３ＤＬＲ処理部７において、別々に実行される。
【００６３】
ここでは、画像処理部６における処理について説明した後に、３ＤＬＲ処理部７における処理について説明する。
【００６４】
画像処理部６はカメラ２で取得したセンサデータとして画像情報を取得する（ステップＳ１）。このセンサデータには、対象物の色相、明度、サイズ、及び位置に関する情報が含まれている。なお、複数のセンサ（カメラ２、３ＤＬＲ３）において、要求されている検出性能は以下の通りである。例えば、「夜間、対象物の静止状態において、車両の前方５０ｍ以上４５０ｍ以下の区間に存在し、標準値程度の反射率であり、サッカーボールや小型のボストンバック程度の大きさの物体を検出できること」である。
【００６５】
次に、画像処理部６は、線形計算部８から自車位置情報を取得する（ステップＳ２）。線形計算部８は、車輪速センサ４から車両Ｍの車速を算出して、当該車速及び経路の線形情報に基づいて起点からの車両Ｍの移動距離を算出して、自車位置情報を算出する。算出された自車位置情報は、画像処理部６に出力される。
【００６６】
続いて、画像処理部６は、センサデータ及び自車位置情報に基づいて、対象物の確信度を設定する（ステップＳ３）。画像処理部６は、上述したように、対象物の色相、対象物の明度、対象物のサイズ、車両Ｍから対象物までの距離を判定して、対象物の確信度を設定する。画像処理部６は、例えば、確信度を算出するための数式を用いて確信度を算出してもよく、マップを用いて確信度を算出してもよい。確信度を算出するためのマップでは、対象物の色相、対象物の明度、対象物のサイズ、及び対象物までの距離と、確信度とが関係付けられている。確信度を算出するためのマップは、例えば、支障物検知ユニット５の記憶部に記憶されている。
【００６７】
そして、画像処理部６は、各種データとして、センサデータ、及び設定された確信度に関するデータを、統合処理部９に出力する（ステップＳ４）。
【００６８】
次に、３ＤＬＲ処理部７における処理について説明する。ステップＳ１では、３ＤＬＲ処理部７は３ＤＬＲ３で取得したセンサデータとして、対象物に当たって反射したレーザに関する情報を取得する。このセンサデータには、対象物の位置、対象物のサイズ、対象物に当たって反射したレーザの反射強度、対象物に当たって反射したレーザの点数、レーザが当たった複数の点である点群の重心位置、点群の分散に関する情報が含まれる。
【００６９】
次に、３ＤＬＲ処理部７は、ステップＳ２に進み、線形計算部８から自車位置情報を取得した後、ステップＳ３に進み、センサデータ及び自車位置情報に基づいて、対象物の確信度を設定する。
【００７０】
３ＤＬＲ処理部７は、上述したように、対象物のサイズ、車両Ｍから対象物までの距離、対象物に当たって反射したレーザの反射強度、対象物に当たって反射したレーザの点数、レーザが当たった複数の点である点群の重心位置、点群の分散を判定して、対象物の確信度を設定する。３ＤＬＲ処理部７は、例えば、確信度を算出するための数式を用いて、確信度を算出してもよく、マップを用いて確信度を算出してもよい。
【００７１】
そして、画像処理部６は、各種データとして、センサデータ、及び設定された確信度に関するデータを、統合処理部９に出力する（ステップＳ４）。
【００７２】
次に、図６のフローチャートを参照して、統合処理部９における処理手順について説明する。
【００７３】
まず、統合処理部９は、画像処理部６及び３ＤＬＲ処理部７から出力された各種データを入力する（ステップＳ１１）。統合処理部９は、適宜、各種データを統合する。
【００７４】
続く、ステップＳ１２では、統合処理部９の追跡処理部１１は、センサデータを取得したセンサ（カメラ２または３ＤＬＲ３）を判別する。センサデータには、取得したセンサを示す識別信号が含まれている。追跡処理部１１は、この識別信号を読み取り、当該センサデータを取得したセンサを判別する。
【００７５】
次に、ステップＳ１３では、追跡処理部１１は、センサごとに、当該センサによって取得されたセンサデータを用いて、追跡処理（追跡計算）を実行する。追跡処理部１１は、時間的に前後するデータフレーム間で、同一の対象物に関するセンサデータについて関連付けを行う。複数のデータフレーム間で同一の対象物の存在を確認できた場合には、当該対象物を追跡できたと判定する（追跡判定）。
【００７６】
追跡処理部１１では、例えば最大１００個程度の対象物を周期１００ｍｓで、追跡計算する。また、追跡処理部１１では、対象物は地面に対して静止しており、センサによる観測の変化は、車両の運動のみに依存すると仮定する。更に、追跡処理部１１では、計算負荷を低減するために、対象物同士の位置の相関について計算せず、対象物ごとに追跡計算する。例えば、従来の追跡処理の計算方法では、誤合致による誤差が発生した場合には、カルマンゲインを介してその誤差が複数の対象物に対する追跡処理に分散する。しかし、追跡処理部１１では、象物同士の位置の相関について計算せず、対象物について個別に追跡処理を行うので、他の対象物の追跡処理への誤差の影響が防止される。
【００７７】
対象物を追跡できた場合（追跡判定できた場合、Ｓ１４；ＹＥＳ）には、ステップＳ１５に進み、対象物を追跡できなかった場合（追跡判定できなかった場合、Ｓ１４；ＮＯ）には、ステップＳ１６に進む。
【００７８】
ステップＳ１５では、確信度更新部１２は、複数のセンサデータに紐付く確信度を用いて確信度の更新を行う。ここでは、対象物の追跡判定の際に関連付けられた複数のセンサデータに紐付く確信度を用いて、当該対象物の確信度を更新する。確信度更新部１２は、複数のセンサデータに紐付く確信度について、例えば、重み付き平均を用いて新たな確信度を設定することで更新する。
【００７９】
ステップＳ１６では、確信度更新部１２は、追跡判定できなかった対象物の確信度を減らすように確信度の更新を行う。例えば、現在の確信度を一定の割合で減少させてもよく、一定の値を差し引いてもよい。
【００８０】
次に、ステップＳ１７では、支障物判定部１３は、対象物の確信度が判定閾値以上であるか否かを判定する。確信度が判定閾値以上である場合（ステップＳ１７；ＹＥＳ）には、対象物は支障物であると判定し、ステップＳ１８に進み、確信度が判定閾値に満たない場合（ステップＳ１７；ＮＯ）には、ここでの処理は終了する。
【００８１】
また、マスク処理部１４は、対象物が所定の条件に合致する場合には、対象物は支障物ではないと判断することができる。これにより、支障物判定部１３による判定処理を回避することができると共に、不要な警告や、回避動作を抑制することができるので、支障物検知ユニット５及び車両制御部１７における負荷を低減することができる。
【００８２】
続く、ステップＳ１８では、統合処理部９は、システム統括部１０に対して、支障物判定部１３による判定結果をシステム統括部１０に出力し、システム統括部１０は、ステップＳ１７において支障物であると判定された対象物を運転者に報知する。具体的には、表示部１５において、カメラ２による画像を表示する際に、該当する対象物が支障物であると強調表示（警報）する。強調表示としては、例えば、支障物を赤枠で囲むなどする。また、対象物の近傍に確信度の数値を表示してもよい。
【００８３】
また、支障物であることが報知された場合には、運転者は、目視により支障物を確認し、実際に支障物であると確認した場合に、車両を停止させたり、ハンドル操作を行って進路を変更したりすることで、支障物との接触を回避することができる。
【００８４】
また、運転者が目視により支障物ではないと判断した場合には、操作部１６を用いて操作入力を行い、当該対象物をキャンセル物体（支障物ではない対象物）とする。
【００８５】
支障物検知ユニット５は、ステップＳ１８の処理を実行した後、図６における処理を終了して、ステップＳ１に戻り、同様の処理を繰り返す。
【００８６】
この支障物検知装置１によれば、追跡処理を行って追跡判定できた場合に、対象物の確信度を更新するので、検出時刻が異なる複数のセンサデータを用いて確信度を適切に更新することができる。これにより、更新された確信度に応じて精度良く支障物を検知することができる。
【００８７】
また、確信度更新部１２は、追跡処理部１１で対象物が追跡判定されなかった場合に、当該対象物の確信度を低下するように更新している。これにより、カメラ２または３ＤＬＲ３によって検出された対象物が、その後検出されない場合には追跡判定されないので、次第にその確信度が低下する。そのため、検出されなくたった対象物が支障物として検知される可能性が減ることになる。その結果、誤検出の可能性が高い対象物が支障物として検知されるおそれを減らすことができる。
【００８８】
また、支障物検知装置１では、対象物とその周囲との明度差に応じて確信度を設定し、この設定された確信度を用いて、確信度を更新することができる。これにより、センサデータに含まれる対象物の明度に関するデータを考慮して、対象物の確信度を更新することで、誤検知を低減して、支障物を検知する精度を向上させることができる。
【００８９】
また、支障物検知装置１では、対象物とその周囲との色相差に応じて確信度を設定し、この設定された確信度を用いて、確信度を更新することができる。これにより、センサデータに含まれる対象物の色相に関するデータを考慮して、対象物の確信度を更新することで、誤検知を低減して、支障物を検知する精度を向上させることができる。
【００９０】
また、支障物検知装置１では、対象物の外形サイズに応じて確信度を設定し、この設定された確信度を用いて、確信度を更新することができる。これにより、センサデータに含まれる対象物の外形サイズに関するデータを考慮して、対象物の確信度を更新することで、誤検知を低減して、支障物を検知する精度を向上させることができる。
【００９１】
また、支障物検知装置１では、車両Ｍから対象物までの距離に応じて確信度を設定し、この設定された確信度を用いて、確信度を更新することができる。これにより、センサデータに含まれる対象物までの距離に関するデータを考慮して、対象物の確信度を更新することで、誤検知を低減して、支障物を検知する精度を向上させることができる。
【００９２】
また、車両Ｍから支障物までの距離が近い場合には、支障物を回避するための時間や支障物を確認するための時間が短いため、早急に対策を取る必要がある。支障物検知装置１では、車両Ｍから対象物までの距離が近い場合に、対象物の確信度を高く設定して、当該対象物が支障物として検知される可能性を高くし、運転者への報知を早く確実に行うことができる。その結果、運転者は、ブレーキ操作を早めて支障物との衝突を確実に回避することができる。
【００９３】
また、確信度更新部１２は、センサの種別に応じて、複数のセンサデータの重み付き平均を算出して対象物の確信度を更新するので、センサの種別に基づくセンサデータの重要度を反映させて、対象物の確信度を適切更新することができる。これにより、誤検知を一層低減して、支障物を検知する精度を向上させることができる。
【００９４】
また、支障物判定部１３は、確信度が判定閾値以上である場合に、対象物を支障物であると判定するので、確信度が判定閾値に満たない場合に、対象物が支障物として検知されることが防止される。その結果、支障物を検知する精度を向上することができる。
【００９５】
また、従来技術の物体認識装置では、要求された仕様を満たすためにセンサによって数多くの対象物候補を検出する傾向にあった。また、従来の物体認識装置では、センサによる単回の検出結果を用いて危険な対象物であるのか否かを判定するために、多数の検出結果が得るおそれがあった。本実施形態の支障物検知装置１では、複数の検出データを統合して確信度を更新することができるので、支障物判定部１３において演算に使用されるデータ数を削減することができる。支障物検知装置１では、１つの対象物に対して複数の検出データを用いることで支障物を検知する精度（確度）を高めることができる。
【００９６】
本発明は、前述した実施形態に限定されず、本発明の要旨を逸脱しない範囲で下記のような種々の変形が可能である。
【００９７】
上記実施形態では、センサとしてカメラ２及び３ＤＬＲ３を備える構成としているが、センサはこれらに限定されず、例えば、検出範囲が異なる複数種類のカメラ（遠距離カメラ、近距離カメラ）を備える構成でもよい。また、上記実施形態では、複数種類のセンサを備える構成としているが、１種類のセンサを備えるものでもよい。
【００９８】
また、上記実施形態では、対象物の明度に関する情報、対象物の色相に関する情報、対象物の外形寸法に関する情報、対象物までの距離に関する情報に基づいて確信度を設定しているが、明度に関する情報のみ、色相に関する情報のみ、外形寸法に関する情報のみ、対象物までの距離に関する情報のみに基づいて、確信度を設定してもよく、複数の情報を用いて確信度を設定してもよい。
【００９９】
また、対象物の検出データは、対象物の明るさに関する情報を含み、確信度設定部は、対象物の明るさが明るい場合に、対象物の明るさが暗い場合と比較して、確信度を高く設定してもよい。対象物が明るい場合には、対象物が暗い場合と比較して、誤検出の可能性が低いので、対象物が明るい場合について、対象物の確信度を高く設定し、対象物が暗い場合について、対象物の確信度を低く設定することで、支障物を精度良く検知する。
【０１００】
また、上記実施形態では、確信度更新部１２において、重み付き平均を用いて対象物の確信度を更新しているが、重み付き平均を用いないで確信度を更新してもよい。例えば、複数の確信度に基づいて、その他の数式やマップを用いて確信度を更新してもよい。
【０１０１】
また、上記実施形態では、確信度更新部１２は、センサの種別に応じて、重み付き平均における重みを変更して、対象物の確信度を更新しているが、センサの種別以外のその他の条件に応じて、重み付き平均における重みを変更してもよい。例えば、対象物である物体の種別に応じて、その物体がその場所に存在する確率に基づいて、重み付け平均における重みを変更してもよい。物体の存在確率が高い場合には、物体の存在確率が低い場合と比較して、重み係数を大きくする。これにより、対象物である物体の存在確率を考慮して、対象物の確信度を変更することができる。なお、支障物検知装置１では、センサデータに基づいて、対象物の物体の種別を判定してもよい。また、物体の存在確率に関するデータは、例えば、統合処理部９の記憶部に格納されている。
【０１０２】
また、上記実施形態では、追跡処理部１１で追跡判定できなかった場合（ステップＳ１４；ＮＯ）に、確信度を減少させている（ステップＳ１６）が、確信度を減少させずに確信度を維持してもよい。
【０１０３】
また、上記実施形態では、支障物検知システムを車両に搭載した場合について説明しているが、支障物検知システムを車両以外の移動体に搭載してもよい。例えば、ロボット、飛行機、船舶、鉄道などに、支障物検知システムを搭載してもよい。また、支障物検知システムは、移動体に搭載せずに、その他の場所や物に設置してもよい。例えば、工場、店舗、病院、空港、駅、走行路周辺の建築物などに、支障物検知システムを設置して、危険のおそれがある対象物を支障物として検知してもよい。なお、対象物は静止物に限定されず、移動する物、人、動物でもよい。また、支障物は、危険な対象物に限定されず、障害となる対象物、特定の条件に合致する対象物でもよい。
【符号の説明】
【０１０４】
１  支障物検知装置（支障物検知システム）
２  カメラ（検出部）
３  ３ＤＬＲ（検出部）
５  支障物検知ユニット
６  画像処理部（確信度設定部）
７  ３ＤＬＲ処理部（確信度設定部）
９  統合処理部
１１  追跡処理部
１２  確信度更新部
１３  支障物判定部
Ｂ  落下物（対象物、支障物）
【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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