(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
被検知物に対する検知波を送波し、該被検知物からの反射波を受波して、該被検知物までの検知距離を測定する測距センサと、
前記測距センサの測距結果に基づいて、前記検知波が送波された検知範囲における前記被検知物の有無を示す検知画像を生成する検知画像生成部と、
前記検知画像内の前記被検知物のうち、離散的に位置する孤立点の有無に基づいて、前記検知範囲が降雨状態であるか否かの降雨判定をする降雨判定部と、
前記検知画像から前記孤立点を除去する雨除去処理を行う雨除去処理部と、
前記検知画像に基づいて、前記被検知物が障害物であるか否かの障害物判定をする障害物判定部とを備え、
前記障害物判定部は、前記降雨判定部によって前記降雨状態であると判定された場合、前記雨除去処理部によって前記雨除去処理された検知画像に基づいて、前記障害物判定を実施すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項２】
請求項１に記載の障害物検知装置であって、
前記検知範囲は、立体空間とされており、
前記検知画像生成部は、前記検知画像として、立体空間とされた検知範囲に対応する３次元画像を生成し、
前記降雨判定部は、前記３次元画像に対して、前記降雨判定を行うこと
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の障害物検知装置であって、
前記降雨判定部は、前記降雨判定の際に、前記検知画像における前記被検知物の分散値を算出すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項４】
請求項１または請求項２に記載の障害物検知装置であって、
前記降雨判定部は、前記降雨判定の際に、前記検知画像における前記被検知物の周囲との前記検知距離の差を算出すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４までのいずれか１つに記載の障害物検知装置であって、
前記検知画像生成部は、予め設定された生成周期毎に前記検知画像を周期的に生成すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項６】
請求項１から請求項５までのいずれか１つに記載の障害物検知装置であって、
前記雨除去処理部は、メディアンフィルタを用いて前記雨除去処理を行うこと
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項７】
請求項１から請求項６までのいずれか１つに記載の障害物検知装置であって、
前記降雨判定部は、前記検知画像と、該検知画像に対しメディアンフィルタを用いて前記孤立点を除去したメディアン処理画像とを比較して、前記降雨判定を行うこと
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項８】
請求項５に記載の障害物検知装置であって、
前記降雨判定部は、それぞれ異なる生成周期において生成された２つの検知画像を比較して、前記降雨判定を行うこと
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項９】
請求項５または請求項８に記載の障害物検知装置であって、
前記降雨判定部は、複数の前記生成周期毎に前記降雨判定を行うこと
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１０】
請求項５、請求項８、または請求項９に記載の障害物検知装置であって、
前記降雨判定部は、複数の前記生成周期で前記降雨判定を行い、複数回連続して同じ判定をした際に、該降雨判定の結果を出力すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１１】
請求項５、請求項８、請求項９、または請求項１０に記載の障害物検知装置であって、
前記雨除去処理部は、前記検知画像に対し、複数の前記生成周期毎の前記検知距離を比較して、前記孤立点を除去すること
を特徴とする障害物検知装置。
【請求項１２】
請求項１から請求項１１までのいずれか１つに記載の障害物検知装置を備え、走行面を走行する移動体。
【請求項１３】
請求項１２に記載の移動体であって、
前記走行面で走行する走行速度を制御する走行制御部を備え、
前記走行制御部は、前記降雨判定部によって前記降雨状態であると判定された場合、前記走行速度を減速させる制御をすること
を特徴とする移動体。
【請求項１４】
被検知物に対する検知波を送波し、該被検知物からの反射波を受波して、該被検知物までの検知距離を測定する測距センサを備えた障害物検知装置における障害物検知方法であって、
検知画像生成部に、前記測距センサの測距結果に基づいて、前記検知波が送波された検知範囲における前記被検知物の有無を示す検知画像を生成させる検知画像生成ステップと、
降雨判定部に、前記検知画像内の前記被検知物のうち、離散的に位置する孤立点の有無に基づいて、前記検知範囲が降雨状態であるか否かの降雨判定をさせる降雨判定ステップと、
雨除去処理部に、前記検知画像から前記孤立点を除去する雨除去処理を行わせる雨除去処理ステップと、
障害物判定部に、前記検知画像に基づいて、前記被検知物が障害物であるか否かの障害物判定をさせる障害物判定ステップとを含み、
前記障害物判定ステップは、前記降雨判定ステップで前記降雨状態であると判定された場合、前記雨除去処理ステップで前記雨除去処理された検知画像に基づいて、前記障害物判定を実施すること
を特徴とする障害物検知方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の各ステップをコンピュータに実行させるための障害物検知プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、被検知物までの距離を測定する測距センサを備えた障害物検知装置および移動体、並びに、その障害物検知方法および障害物検知プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、走行面を自律走行するシステムでは、センサなどで障害物を検知して、動作を制御していた。例えば、自動車などの車両においては、運転者を補佐するシステムとして、障害物との接触回避を支援する車両の接触回避支援装置が開発されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
また、移動ロボットでは、遠隔操作によって指示した方向へ移動させ、センサによって検知した障害物との距離に基づいて、移動速度を算出させることで、障害物との接触を防止する方法が提案されている（例えば、特許文献２参照。）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００８−４９９３２号公報
【特許文献２】特開２００６−２８５５４８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１に記載の車両の接触回避支援装置は、前方障害物センサによって車両前方の障害物までの距離を検知しており、障害物までの距離に応じて車両の目標速度を算出し、目標速度に基づいて制動力を制御して、車速を自動制動により減速している。従って、接触回避支援装置では、運転者による車両の操作状態に応じて目標速度を補正し、運転者の自発的な接触回避操作を支援することで、運転者に違和感を与えずに、障害物との接触回避を促している。
【０００６】
また、特許文献２に記載の移動ロボットは、移動方向前方の障害物を検出する検出部を備え、障害物までの距離を算出しており、監視センタから通信によって移動する方向や速度が指示される。移動ロボットは、自律移動モードにおいて、前方の障害物を検出した際に、異常信号を監視センタに送信する。監視センタでは、管制員によって移動ロボットに対する遠隔操作が行われる。そして、移動ロボットは、遠隔操作モードにおいて、監視センタからの指示に応じて、障害物に接触する前に停止可能な走行速度で移動する。このように遠隔操作を用いた移動ロボットでは、伝送遅延による指示の遅れに対応できるように、障害物の回避を考慮した移動速度とされている。
【０００７】
ところで、移動ロボットや車両などの自律走行を用いたシステムは、屋内に留まらず、屋外でも使用されており、様々な環境に対応することが求められている。屋外においては天候の変化が考慮され、降雨の際の雨粒などを障害物として誤検知してしまう問題がある。上述した特許文献１および特許文献２には、雨粒などによって障害物を誤検知することが考慮されておらず、接触を回避すべき障害物と移動を妨げない雨粒等とを区別できないという課題がある。また、雨粒などを障害物と誤検知しないように、検知結果に対してノイズなどを取り除く処理が提案されているが、このような処理を通常時に実施すると、小さい障害物などを見落とす虞がある。
【０００８】
本発明は、上記の課題を解決するためになされたものであり、降雨中には、雨粒を障害物として誤検知することを避けることができる障害物検知装置、移動体、障害物検知方法、および障害物検知プログラ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】
【０００９】
本発明に係る障害物検知装置は、被検知物に対する検知波を送波し、該被検知物からの反射波を受波して、該被検知物までの検知距離を測定する測距センサと、前記測距センサの測距結果に基づいて、前記検知波が送波された検知範囲における前記被検知物の有無を示す検知画像を生成する検知画像生成部と、前記検知画像内の前記被検知物のうち、離散的に位置する孤立点の有無に基づいて、前記検知範囲が降雨状態であるか否かの降雨判定をする降雨判定部と、前記検知画像から前記孤立点を除去する雨除去処理を行う雨除去処理部と、前記検知画像に基づいて、前記被検知物が障害物であるか否かの障害物判定をする障害物判定部とを備え、前記障害物判定部は、前記降雨判定部によって前記降雨状態であると判定された場合、前記雨除去処理部によって前記雨除去処理された検知画像に基づいて、前記障害物判定を実施することを特徴とする。
【００１０】
本発明に係る障害物検知装置では、前記検知範囲は、立体空間とされており、前記検知画像生成部は、前記検知画像として、立体空間とされた検知範囲に対応する３次元画像を生成し、前記降雨判定部は、前記３次元画像に対して、前記降雨判定を行う構成としてもよい。
【００１１】
本発明に係る障害物検知装置では、前記降雨判定部は、前記降雨判定の際に、前記検知画像における前記被検知物の分散値を算出する構成としてもよい。
【００１２】
本発明に係る障害物検知装置では、前記降雨判定部は、前記降雨判定の際に、前記検知画像における前記被検知物の周囲との前記検知距離の差を算出する構成としてもよい。
【００１３】
本発明に係る障害物検知装置では、前記検知画像生成部は、予め設定された生成周期毎に前記検知画像を周期的に生成する構成としてもよい。
【００１４】
本発明に係る障害物検知装置では、前記雨除去処理部は、メディアンフィルタを用いて前記雨除去処理を行う構成としてもよい。
【００１５】
本発明に係る障害物検知装置では、前記降雨判定部は、前記検知画像と、該検知画像に対しメディアンフィルタを用いて前記孤立点を除去したメディアン処理画像とを比較して、前記降雨判定を行う構成としてもよい。
【００１６】
本発明に係る障害物検知装置では、前記降雨判定部は、それぞれ異なる生成周期において生成された２つの検知画像を比較して、前記降雨判定を行う構成としてもよい。
【００１７】
本発明に係る障害物検知装置では、前記降雨判定部は、複数の前記生成周期毎に前記降雨判定を行う構成としてもよい。
【００１８】
本発明に係る障害物検知装置では、前記降雨判定部は、複数の前記生成周期で前記降雨判定を行い、複数回連続して同じ判定をした際に、該降雨判定の結果を出力する構成としてもよい。
【００１９】
本発明に係る障害物検知装置では、前記雨除去処理部は、前記検知画像に対し、複数の前記生成周期毎の前記検知距離を比較して、前記孤立点を除去する構成としてもよい。
【００２０】
本発明に係る移動体は、本発明に係る障害物検知装置を備え、走行面を走行することを特徴とする。
【００２１】
本発明に係る移動体では、前記走行面で走行する走行速度を制御する走行制御部を備え、前記走行制御部は、前記降雨判定部によって前記降雨状態であると判定された場合、前記走行速度を減速させる制御をする構成としてもよい。
【００２２】
本発明に係る障害物検知方法は、被検知物に対する検知波を送波し、該被検知物からの反射波を受波して、該被検知物までの検知距離を測定する測距センサを備えた障害物検知装置における障害物検知方法であって、検知画像生成部に、前記測距センサの測距結果に基づいて、前記検知波が送波された検知範囲における前記被検知物の有無を示す検知画像を生成させる検知画像生成ステップと、降雨判定部に、前記検知画像内の前記被検知物のうち、離散的に位置する孤立点の有無に基づいて、前記検知範囲が降雨状態であるか否かの降雨判定をさせる降雨判定ステップと、雨除去処理部に、前記検知画像から前記孤立点を除去する雨除去処理を行わせる雨除去処理ステップと、障害物判定部に、前記検知画像に基づいて、前記被検知物が障害物であるか否かの障害物判定をさせる障害物判定ステップとを含み、前記障害物判定ステップは、前記降雨判定ステップで前記降雨状態であると判定された場合、前記雨除去処理ステップで前記雨除去処理された検知画像に基づいて、前記障害物判定を実施することを特徴とする。
【００２３】
本発明に係る障害物検知プログラムは、本発明に係る障害物検知方法の各ステップをコンピュータに実行させることを特徴とする。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によると、降雨中には、検知画像に雨除去処理を施すことで、障害物だけを示す検知画像とすることができ、雨粒を障害物として誤検知することを避けることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の第１実施形態に係る移動体の外観図である。
【図２】図１に示す移動体の構成図である。
【図３Ａ】検知画像生成部によって生成された第１検知画像を示す説明図である。
【図３Ｂ】検知画像生成部によって生成された第２検知画像を示す説明図である。
【図３Ｃ】検知画像生成部によって生成された第３検知画像を示す説明図である。
【図４Ａ】雨除去処理部によって雨除去処理された第４検知画像を示す説明図である。
【図４Ｂ】雨除去処理部によって雨除去処理された第５検知画像を示す説明図である。
【図５】本発明の第１実施形態に係る障害物検知装置の障害物検知方法の処理フローを示すフロー図である。
【図６】本発明の第１実施形態における降雨判定処理１の処理フローを示すフロー図である。
【図７】本発明の第１実施形態における雨除去処理１の処理フローを示すフロー図である。
【図８】本発明の第２実施形態における検知画像生成部で生成された第６検知画像を示す説明図である。
【図９】本発明の第３実施形態における検知画像生成部で生成された第７検知画像を示す説明図である。
【図１０】第１検知画像と第７検知画像とを比較した差分画像を示す説明図である。
【図１１】本発明の第３実施形態における降雨判定処理２の処理フローを示すフロー図である。
【図１２】本発明の第４実施形態における生成周期と降雨判定周期との関係を示す説明図である。
【図１３】本発明の第４実施形態に係る障害物検知装置の障害物検知方法の処理フローを示すフロー図である。
【図１４】本発明の第５実施形態における降雨判定の繰り返しと判定結果の出力との関係を示す説明図である。
【図１５】本発明の第５実施形態に係る障害物検知装置の障害物検知方法の処理フローを示すフロー図である。
【図１６】本発明の第５実施形態における連続判定処理の処理フローを示すフロー図である。
【図１７Ａ】検知距離を示す第１距離データの説明図である。
【図１７Ｂ】検知距離を示す第２距離データの説明図である。
【図１８Ａ】検知画像生成部によって生成された第９検知画像を示す説明図である。
【図１８Ｂ】検知画像生成部によって生成された第１０検知画像を示す説明図である。
【図１９】本発明の第３実施形態における降雨判定処理３の処理フローを示すフロー図である。
【図２０Ａ】第１フレームでの第３距離データを示す説明図である。
【図２０Ｂ】第２フレームでの第４距離データを示す説明図である。
【図２０Ｃ】第３フレームでの第５距離データを示す説明図である。
【図２０Ｄ】検知距離の最大値を取得した第６距離データを示す説明図である。
【図２１】本発明の第７実施形態における雨除去処理２の処理フローを示すフロー図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
（第１実施形態）
以下、本発明の第１実施形態に係る障害物検知装置および移動体について、図面を参照して説明する。
【００２７】
図１は、本発明の第１実施形態に係る移動体の外観図であって、図２は、図１に示す移動体の構成図である。
【００２８】
本発明の第１実施形態に係る移動体１は、被検知物５０に対する検知波を送波し、被検知物５０からの反射波を受波して、被検知物５０までの検知距離ＫＬを測定する測距センサ１１が設けられた障害物検知装置１０を備え、走行面１００を走行する。具体的に、移動体１は、予め設定された経路に沿って移動する四輪の車両であって、測距センサ１１、駆動部２０、およびＣＰＵ３０を備えた構成とされている。
【００２９】
駆動部２０は、４つの車輪とモータ等の駆動源とによって構成されている。なお、駆動部２０は、これに限定されず、車輪の数を変更したり、ベルト等を用いたりしてもよく、移動体１を走行させ、適宜走行する速度を調整できる構成とされていればよい。駆動部２０は、走行制御部３０ｅによって、走行する速度や方向が制御される。
【００３０】
測距センサ１１は、ＬＩＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ  Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ  ａｎｄ  Ｒａｎｇｉｎｇ）を用いた光学センサであって、検知波であるレーザ光を広範囲に照射し、物体からの反射光（反射波）を受光している。それによって、測距センサ１１は、被検知物５０の位置や被検知物５０までの距離を検知している。なお、測距センサ１１の検知結果については、後述する図３Ａないし図３Ｃを参照して、詳細に説明する。
【００３１】
ＣＰＵ３０は、検知画像生成部３０ａ、降雨判定部３０ｂ、雨除去処理部３０ｃ、障害物判定部３０ｄ、および走行制御部３０ｅを予め組み込まれたプログラムとして記憶しており、記憶したプログラムを実行することにより、後述する処理を実行する。なお、ＣＰＵ３０は、移動体１と障害物検知装置１０とで共通に用いられている。また、図２では、省略されているが、移動体１には、測距センサ１１の検知結果や、走行速度等の各種設定を記憶させるための記憶装置が設けられていてもよい。
【００３２】
図１では、雨が降っている降雨状態において、走行している移動体１を示している。測距センサ１１は、移動体１の進行方向に沿って検知範囲ＫＨが設定されており、検知範囲ＫＨ内の障害物５１に加えて、雨粒５２も被検知物５０として検知する。
【００３３】
図３Ａは、検知画像生成部によって生成された第１検知画像を示す説明図であって、図３Ｂは、検知画像生成部によって生成された第２検知画像を示す説明図であって、図３Ｃは、検知画像生成部によって生成された第３検知画像を示す説明図である。
【００３４】
測距センサ１１は、検知範囲ＫＨにおける被検知物５０の位置を出力する構成とされており、検知画像生成部３０ａは、測距センサ１１の測距結果に基づいて、検知範囲ＫＨにおける被検知物５０の有無を示す検知画像（例えば、第１検知画像ＧＺ１）を生成する。検知画像は、検知範囲ＫＨにおける被検知物５０の有無と、被検知物５０の位置とを関連付けた画像とされている。本実施の形態において、検知画像は、移動体１の進行方向に対し直交する平面を示し、矩形状とされている。検知画像では、被検知物５０が位置に応じた座標（画素）に反射点として配置され、被検知物５０が有る画素（反射点）を「１」とし、被検知物５０が無い画素を「０」として示しており、２値化された画像データとみなされる。なお、以下に示す検知画像（第１検知画像ＧＺ１ないし第１０検知画像ＧＺ１０）では、水平な方向を横方向Ｘとし、横方向Ｘに対して垂直な方向を縦方向Ｙとして示している。また、以下では説明の簡略化のため、被検知物５０が無い画素（反射点では無い画素）を空白点と呼ぶ。
【００３５】
検知画像生成部３０ａは、予め設定された生成周期ＳＣ（後述する図１２参照）毎に検知画像を周期的に生成する構成とされている。つまり、検知画像生成部３０ａは、生成周期ＳＣとして予め設定された時間が経過するたびに、検知画像を生成している。屋外においては、時間の経過によって降雨状態が変化するため、周期的に検知画像を生成して、雨が降っているかどうかを判定している。なお、測距センサ１１が検知波を送波するタイミングについては、特に限定されておらず、常に検知波を送波してもよいし、生成周期ＳＣに応じて、定期的に送波して測距を行う構成としてもよい。以下では説明のために、生成周期ＳＣとして設定された時間をフレームと呼ぶことがある。例えば、検知画像を生成した生成周期ＳＣに対して２つ前の周期を、２フレーム前とのように呼ぶことがある。
【００３６】
図３Ａは、降雨状態で雨粒５２が検知された第１検知画像ＧＺ１を示しており、反射点ＨＫ１の数は「１１」である。反射点ＨＫ１は、第１検知画像ＧＺ１内に離散的に位置しており、それぞれ独立している。つまり、降雨中には、検知範囲ＫＨ内に多数の雨粒５２が存在しており、多数の雨粒５２は、それぞれサイズが小さいため、１つの画素で示されている。
【００３７】
図３Ｂは、細長い障害物５１が検知された第２検知画像ＧＺ２を示しており、反射点ＨＫ２の数は「１１」である。なお、第２検知画像ＧＺ２は、降雨状態ではないため、雨粒５２による反射点は存在しない。反射点ＨＫ２は、縦方向Ｙに並んで位置しており、横方向Ｘでの座標が全て同じである。第２検知画像ＧＺ２では、測距センサ１１によって棒状の障害物５１が検知されている。障害物５１のようにサイズが大きい塊は、複数の連続した画素で示される。
【００３８】
図３Ｃは、降雨状態で雨粒５２と障害物５１とが検知された第３検知画像ＧＺ３を示しており、反射点の総数は「２６」である。なお、第３検知画像ＧＺ３に示された反射点のうち、雨粒５２に対応する反射点ＨＫ３の数は「１２」であって、障害物５１に対応する反射点ＨＫ４は「１４」である。そして、雨粒５２に対応する反射点ＨＫ３は、第３検知画像ＧＺ３内に離散的に位置しており、障害物５１に対応する反射点ＨＫ４は、第３検知画像ＧＺ３の中央に集まって位置している。なお、図３Ｃでは、実線で示した反射点ＨＫ３との違いを明確にするために、反射点ＨＫ４を太線で示しているが、いずれも画像データでは、「１」として扱われ、両者に違いは無い。
【００３９】
障害物判定部３０ｄは、検知画像に基づいて、被検知物５０が障害物５１であるか否かの障害物判定をする。具体的には、予め反射点の数に関する障害物閾値が設定されており、障害物判定部３０ｄは、検知画像内の反射点の数が障害物閾値を超えていると、被検知物５０が障害物５１であると判定する。
【００４０】
例えば、反射点閾値が「１０」に設定されていた場合、第１検知画像ＧＺ１ないし第３検知画像ＧＺ３は、全て被検知物５０が障害物５１であると判定される。しかしながら、第１検知画像ＧＺ１では、小さな雨粒５２が検知されているだけであって、第２検知画像ＧＺ２および第３検知画像ＧＺ３と同様に、障害物５１であると判定されるのは好ましくない。そこで、障害物検知装置１０では、雨除去処理部３０ｃによって、検知画像に対し雨粒５２による反射点を除去して、雨を誤検知することを回避している。
【００４１】
具体的に、雨除去処理部３０ｃは、検知画像から孤立点を除去する雨除去処理を行っており、本実施の形態において、雨除去処理では、メディアンフィルタ（メディアン処理）を用いている。一般的に、メディアン処理は、各画素の値を周辺画素の中央値に置き換える処理である。これによって、確実に孤立点を検知画像から除去することができる。以下では、第１検知画像ＧＺ１ないし第３検知画像ＧＺ３に対して、メディアン処理を行った検知画像を参照して、メディアン処理を説明する。
【００４２】
図４Ａは、雨除去処理部によって雨除去処理された第４検知画像を示す説明図であって、図４Ｂは、雨除去処理部によって雨除去処理された第５検知画像を示す説明図である。
【００４３】
図４Ａは、第１検知画像ＧＺ１および第２検知画像ＧＺ２に対して、メディアン処理を行った第４検知画像ＧＺ４を示しており、反射点の数は「０」である。
【００４４】
先ず、第１検知画像ＧＺ１（図３Ａ参照）において、反射点ＨＫ１は、それぞれ独立しており、周囲を空白点に囲まれているので、全ての反射点ＨＫ１が、空白点に置き換えられる。その結果、第１検知画像ＧＺ１は、反射点が存在しない第４検知画像ＧＺ４とされる。
【００４５】
次に、第２検知画像ＧＺ２（図３Ｂ参照）では、反射点ＨＫ２が連続しているが、反射点ＨＫ２の周囲には、空白点が多く存在しており、メディアン処理を行うと、反射点ＨＫ２が空白点に置き換えられる。その結果、第２検知画像ＧＺ２は、第１検知画像ＧＺ１と同様に、反射点が存在しない第４検知画像ＧＺ４とされる。
【００４６】
図４Ｂは、第３検知画像ＧＺ３に対して、メディアン処理を行った第５検知画像ＧＺ５を示しており、反射点ＨＫ４の数は「１４」である。第３検知画像ＧＺ３（図３Ｃ参照）では、雨粒５２に対応する反射点ＨＫ３と障害物５１に対応する反射点ＨＫ４とが存在していたが、雨粒５２に対応する反射点ＨＫ３は、第１検知画像ＧＺ１と同様にして、全て空白点に置き換えられる。これに対し、障害物５１に対応する反射点ＨＫ４は、位置（座標）が集中しており、周囲に多くの反射点ＨＫ４が存在するため、メディアン処理を行っても、空白点に置き換えられず、反射点ＨＫ４として残る。その結果、第３検知画像ＧＺ３は、雨粒５２に対応する反射点ＨＫ３だけが除去されて、障害物５１に対応する反射点ＨＫ４だけが存在する第５検知画像ＧＺ５とされる。
【００４７】
ところで、第２検知画像ＧＺ２については、細長い障害物５１を検知した画像であるため、被検知物５０が障害物５１であると判定されることが望ましい。しかしながら、第２検知画像ＧＺ２は、メディアン処理が行われると、第４検知画像ＧＺ４とされるが、第４検知画像ＧＺ４を対象として障害物判定を行うと、反射点が存在しないため、被検知物５０が障害物５１であると判定されない。従って、降雨中には、雨粒５２を除去するために雨除去処理を行うことが望ましいが、降雨していないときには、雨除去処理を行わないことが望ましく、状況に応じて、雨除去処理を行うか否かを選択することが望ましい。そこで、障害物検知装置１０では、降雨判定部３０ｂによって、降雨状態であるか否かを判定し、状態に応じて、雨除去処理の要否を指示している。
【００４８】
具体的に、降雨判定部３０ｂは、検知画像内の被検知物５０のうち、離散的に位置する孤立点の有無に基づいて、検知範囲ＫＨが降雨状態であるか否かの降雨判定をしている。本実施の形態では、降雨判定の際に、検知画像における被検知物５０の分散値を算出する構成とされている。
【００４９】
例えば、第１検知画像ＧＺ１に対して、降雨判定を行う場合、先ず、第１検知画像ＧＺ１にメディアン処理が行われ、上述した第４検知画像ＧＺ４（メディアン処理画像）が生成される。
【００５０】
次に、第１検知画像ＧＺ１とメディアン処理画像との差分を算出した差分画像が生成される。ここで、第４検知画像ＧＺ４は、全て空白点であるため、第１検知画像ＧＺ１との差分は、第１検知画像ＧＺ１と略同じとなる。つまり、第１検知画像ＧＺ１における差分画像は、第１検知画像ＧＺ１に相当し、図面を省略する。
【００５１】
そして、差分画像に対して、横方向Ｘと縦方向Ｙとのそれぞれでの分散値が算出される。降雨判定では、予め分散値の数に関する分散閾値が設定されており、降雨判定部３０ｂは、算出した分散値が分散閾値を超えていると、降雨状態であると判定する。なお、本実施の形態では、横方向Ｘでの横分散値Ｖｘに対して、横方向Ｘの横分散閾値Ｔｈｘが設定されており、縦方向Ｙでの縦分散値Ｖｙに対して、縦方向Ｙの縦分散閾値Ｔｈｙが設定されている。さらに、降雨判定において、「Ｖｘ＞Ｔｈｘ」、且つ「Ｖｙ＞Ｔｈｙ」である場合に、降雨状態であると判定される。つまり、横方向Ｘと縦方向Ｙとのいずれかの分散値が、対応する分散閾値を超えていない場合には、降雨状態ではない（通常状態である）と判定される。
【００５２】
第１検知画像ＧＺ１の場合には、反射点ＨＫ１がそれぞれ独立しており、１箇所に集まらずにばらついているため、分散値は分散閾値を超えるような大きな値となる。従って、第１検知画像ＧＺ１は、降雨状態であると判定される。
【００５３】
上述したように、降雨判定部３０ｂは、検知画像と、検知画像に対しメディアンフィルタを用いて孤立点を除去したメディアン処理画像とを比較して、降雨判定を行っている。従って、障害物５１と雨粒５２との両方が検知された場合であっても、メディアンフィルタを用いて雨粒５２を抽出し、雨粒５２だけを降雨判定の対象とすることができる。
【００５４】
ところで、第２検知画像ＧＺ２に対して降雨判定を行うと、第２検知画像ＧＺ２における差分画像は、第２検知画像ＧＺ２と略同じとなる。そして、第２検知画像ＧＺ２での分散値を算出した場合、反射点ＨＫ２は、縦方向Ｙに並んでおり、それぞれの反射点ＨＫ２で縦方向Ｙの座標が異なるため、縦分散値Ｖｙは大きな値となる。これに対し、横方向Ｘでは、反射点ＨＫ２の座標が同じであるため、横分散値Ｖｘが横分散閾値Ｔｈｘより小さい値となる。その結果、第２検知画像ＧＺ２は、降雨状態ではないと判定される。
【００５５】
上述したように、分散値を算出して、反射点のばらつきを把握することで、被検知物５０が離散的に位置する孤立点であるかどうかを判別することができる。
【００５６】
次に、障害物検知装置１０（移動体１）における障害物検知方法の処理フローについて、図面を参照して説明する。
【００５７】
図５は、本発明の第１実施形態に係る障害物検知装置の障害物検知方法の処理フローを示すフロー図である。
【００５８】
移動体１は、処理開始時において、予め設定された走行速度で走行面１００を走行している状態とされている。
【００５９】
ステップＳ１０１では、検知画像生成部３０ａによって、検知画像が生成される。検知画像は、例えば、記憶装置などに一次保存しておく構成とし、複数フレームの検知画像を蓄積させてもよい。
【００６０】
ステップＳ１０２では、降雨判定部３０ｂによって、後述する降雨判定処理（図６参照）が行われる。
【００６１】
ステップＳ１０３では、降雨判定部３０ｂによって、降雨状態であると判定されたかどうかが判断される。つまり、降雨判定部３０ｂから出力された結果が、降雨状態であるか否かで判断される。その結果、降雨状態であると判定された場合（ステップＳ１０３：Ｙｅｓ）には、ステップＳ１０４へ進む。一方、降雨状態ではないと判定された場合（ステップＳ１０３：Ｎｏ）には、ステップＳ１０６へ進む。
【００６２】
ステップＳ１０４では、走行制御部３０ｅによって、徐行走行へ切り換えられる。つまり、走行制御部３０ｅは、駆動部２０に対し、走行速度を減速させる指示をする。走行制御部３０ｅでは、予め徐行走行に対応する徐行速度が設定されていてもよいし、通常時の走行速度に対して、所定の数値だけ減算した走行速度としてもよい。なお、既に、徐行走行にして減速されている場合には、設定を変更する必要は無い。
【００６３】
ステップＳ１０５では、雨除去処理部３０ｃによって、後述する雨除去処理（図７参照）が行われ、ステップＳ１０８へ進む。
【００６４】
ステップＳ１０６では、走行制御部３０ｅによって、通常走行へ切り換えられる。つまり、移動体１の走行速度が、徐行速度のように減速されている場合には、処理開始時の走行速度へ戻す。また、通常走行とされており、初期の走行速度とされている場合には、設定を変更する必要は無い。
【００６５】
ステップＳ１０７では、雨除去処理部３０ｃによって、雨除去処理が停止される。つまり、前のフレームで雨除去処理を行っていた場合には、雨除去処理を停止し、ステップＳ１０１で生成した検知画像に対して、雨除去処理を行わずに出力する。
【００６６】
ステップＳ１０８では、障害物判定部３０ｄによって、障害物判定処理が行われる。障害物判定処理では、検知画像に対して障害物判定が行われるが、ステップＳ１０５で雨除去処理を行った場合には、雨除去処理された処理済画像に対して障害物判定を行う。
【００６７】
ステップＳ１０９では、障害物判定部３０ｄによって、障害物５１があると判定されたかどうかが判断される。つまり、検知画像内の被検知物５０が障害物５１であるかどうかによって判断される。その結果、障害物５１がないと判定された場合（ステップＳ１０９：Ｎｏ）には、ステップＳ１１０へ進む。一方、障害物５１があると判定された場合（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）には、ステップＳ１１１へ進む。
【００６８】
ステップＳ１１０では、検知画像生成部３０ａによって、次の生成周期まで待機した後、ステップＳ１０１へ戻る。つまり、障害物検知装置１０は、１フレーム経過するのを待ち、ステップＳ１０１ないしステップＳ１０９に示す処理を繰り返す。なお、移動体１は、１フレーム経過する間、待機せずに走行し続けている。従って、移動体１が走行している状態で、障害物検知装置１０は、周期的に障害物の検知を行っている。また、処理の途中で走行速度を変更した場合には、変更された速度を、再度変更されるまで維持する。
【００６９】
ステップＳ１１１では、走行制御部３０ｅによって、走行が停止され、処理を終了する。つまり、検知範囲ＫＨ内に障害物５１があると判定された場合、移動体１は、停止して指示を待つ。
【００７０】
次に、ステップＳ１０２における降雨判定処理について、詳細に説明する。なお、本発明では、降雨判定および雨除去処理として複数の方法を用いることができる。そこで、複数の降雨判定処理および雨除去処理を区別するため、本発明の第１実施形態における降雨判定処理および雨除去処理を、降雨判定処理１および雨除去処理１と呼ぶ。
【００７１】
図６は、本発明の第１実施形態における降雨判定処理１の処理フローを示すフロー図である。
【００７２】
ステップＳ２０１では、降雨判定部３０ｂによって、メディアン処理画像が生成される。つまり、ステップＳ１０１で生成された検知画像に対して、メディアン処理を施し、メディアン処理画像とする。
【００７３】
ステップＳ２０２では、降雨判定部３０ｂによって、検知画像とメディアン処理画像とを比較した差分画像が生成される。
【００７４】
ステップＳ２０３では、降雨判定部３０ｂによって、差分画像の分散値が分散閾値を超えているかどうかが判断される。つまり、差分画像における横分散値Ｖｘおよび縦分散値Ｖｙを算出して、横分散閾値Ｔｈｘおよび縦分散閾値Ｔｈｙと比較する。その結果、分散値が分散閾値を超えている場合（ステップＳ２０３：Ｙｅｓ）には、ステップＳ２０４へ進む。一方、分散値が分散閾値を超えていない場合（ステップＳ２０３：Ｎｏ）には、ステップＳ２０５へ進む。
【００７５】
なお、分散値と分散閾値とを比較する前に、差分画像における反射点の数に対して、予め設定された反射点閾値と比較して、反射点の数が反射点閾値を超えていない場合には、分散値に拘わらず、ステップＳ２０５へ進んでもよい。つまり、反射点が少ないと、分散値の精度が低くなり、実際に反射点がばらついているかどうかを判断するのが困難なためである。また、反射点が少なければ、雨が降っていたとしても、雨除去処理を要する程度の大雨では無いと推測できるためである。
【００７６】
ステップＳ２０４では、降雨判定部３０ｂによって、降雨状態であると判定され、降雨判定処理１を終了する。
【００７７】
ステップＳ２０５では、降雨判定部３０ｂによって、降雨状態ではないと判定され、降雨判定処理１を終了する。
【００７８】
図７は、本発明の第１実施形態における雨除去処理１の処理フローを示すフロー図である。
【００７９】
ステップＳ３０１では、雨除去処理部３０ｃによって、検知画像にメディアン処理をする。なお、上述した降雨判定処理（例えば、ステップＳ２０１）において、メディアン処理画像が生成されていれば、これを用いることができ、新たな画像を生成する必要は無いため、処理時間を短縮することができる。
【００８０】
ステップＳ３０２では、雨除去処理部３０ｃによって、メディアン処理した検知画像を処理済画像に指定し、処理を終了する。つまり、上述した障害物判定は、ここで指定された処理済画像に対して行われる。
【００８１】
本実施の形態では、上述した処理をしており、以下では、具体例として、ステップＳ１０１で第１検知画像ＧＺ１ないし第３検知画像ＧＺ３が生成された場合について、それぞれ説明する。
【００８２】
第１検知画像ＧＺ１が生成された場合、ステップＳ１０２の降雨判定処理では、降雨状態であると判定される（図６のステップ２０４）。その結果、移動体１は、徐行走行とされ、第１検知画像ＧＺ１に対して雨除去処理（図５のステップ１０５）が行われる。雨除去処理の結果、第１検知画像ＧＺ１は、反射点ＨＫ１が除去された第４検知画像ＧＺ４とされ、第４検知画像ＧＺ４に対して障害物判定が行われる。第４検知画像ＧＺ４は、障害物５１がないと判定されるので、ステップＳ１１０へ進む。その後、移動体１は、徐行走行した状態で、再度、検知画像が生成され、障害物５１の検知が行われる。
【００８３】
第２検知画像ＧＺ２が生成された場合、降雨判定処理では、降雨状態ではないと判定される（図６のステップ２０５）。その結果、移動体１は、通常走行とされ、雨除去処理は実施されない。障害物判定では、第２検知画像ＧＺ２を対象とし、障害物５１があると判定される（図５のステップＳ１１１）。そして、移動体１は、走行を停止する。
【００８４】
第３検知画像ＧＺ３が生成された場合、降雨判定処理では、降雨状態であると判定される。そして、第３検知画像ＧＺ３は、雨除去処理がされ、障害物判定の対象が第５検知画像ＧＺ５とされる。障害物判定では、障害物５１があると判定され、移動体１を停止させる。
【００８５】
上述したように、測距センサ１１の測距結果では、雨粒５２と障害物５１とがいずれも被検知物５０とみなされてしまい、両者を区別することができない。そこで、降雨中には、検知画像に雨除去処理を施すことで、障害物５１だけを示す検知画像とすることができ、雨粒５２を障害物５１として誤検知することを避けることができる。
【００８６】
また、走行制御部３０ｅは、降雨判定部３０ｂによって降雨状態であると判定された場合、走行速度を減速させる制御をする構成とされている。従って、降雨中には、雨除去処理などによって処理に要する時間が長くなることを考慮し、移動体１を減速させることで、障害物５１等に近接するまでの時間を長くして、障害物５１等との衝突を回避することができる。例えば、降雨状態において、図３Ｂに示すような細長い障害物５１が存在する場合、雨除去処理によって、障害物５１が除去される可能性があるが、移動体１を減速させることで、障害物５１に近接するまでに、再度、障害物判定が行われる。その結果、近接してから検知することで、検知画像内で障害物５１が占める範囲が大きくなり、雨除去処理によって障害物５１が除去されず、障害物５１があると判定できる。
【００８７】
本発明に係る障害物検知方法は、被検知物５０に対する検知波を送波し、被検知物５０からの反射波を受波して、被検知物５０までの検知距離ＫＬを測定する測距センサ１１を備えた障害物検知装置１０における障害物検知方法であって、検知画像生成部３０ａに、測距センサ１１の測距結果に基づいて、検知波が送波された検知範囲ＫＨにおける被検知物５０の有無を示す検知画像を生成させる検知画像生成ステップと、降雨判定部３０ｂに、検知画像内の被検知物５０のうち、離散的に位置する孤立点の有無に基づいて、検知範囲ＫＨが降雨状態であるか否かの降雨判定をさせる降雨判定ステップと、雨除去処理部３０ｃに、検知画像から孤立点を除去する雨除去処理を行わせる雨除去処理ステップと、障害物判定部３０ｄに、検知画像に基づいて、被検知物５０が障害物５１であるか否かの障害物判定をさせる障害物判定ステップとを含んでいる。障害物判定ステップは、降雨判定ステップで降雨状態であると判定された場合、雨除去処理ステップで雨除去処理された検知画像に基づいて、障害物判定を実施する。
【００８８】
（第２実施形態）
次に、本発明の第２実施形態に係る障害物検知装置および移動体について、図面を参照して説明する。なお、第２実施形態は、第１実施形態に対して、略同様の形状とされているので、外観図や構成図を省略し、第１実施形態と機能が実質的に等しい構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００８９】
図８は、本発明の第２実施形態における検知画像生成部で生成された第６検知画像を示す説明図である。
【００９０】
第２実施形態は、第１実施形態に対して、検知画像生成部３０ａで生成される検知画像の形式が異なる。具体的に、検知画像は、第１実施形態において、２次元で示された平面的な画像であったのに対し、第２実施形態では、３次元で示された立体的な画像とされている。つまり、検知画像生成部３０ａは、検知画像として、立体空間とされた検知範囲に対応する３次元画像（例えば、第６検知画像ＧＺ６）を生成する。
【００９１】
図８は、第２実施形態において生成された第６検知画像ＧＺ６であって、立体的な空間に反射点ＨＫ５を配置した画像とされている。第６検知画像ＧＺ６は、横方向Ｘおよび縦方向Ｙに加えて、両者と直交する奥行方向Ｚが示されている。反射点ＨＫ５を配置する際には、被検知物５０の検知距離ＫＬに基づいて、奥行方向Ｚでの位置を決めればよい。第６検知画像ＧＺ６は、降雨中に検知された雨粒５２を反射点ＨＫ５として示しており、反射点ＨＫ５は、横方向Ｘおよび縦方向Ｙでそれぞれ離間しているのに加えて、奥行方向Ｚでも離間している。
【００９２】
第２実施形態では、第１実施形態と同様の障害物検知方法が実施される。降雨判定では、第６検知画像ＧＺ６に対し、横方向Ｘおよび縦方向Ｙと伴に、奥行方向Ｚでも分散値が算出される。算出された分散値において、横方向Ｘ、縦方向Ｙ、および奥行方向Ｚのうちのいずれかで、対応する分散閾値を超えていない場合には、降雨状態ではない（通常状態である）と判定される。従って、立体空間に対して雨を検知する処理を行うことで、より確実に雨が降っているかどうかを判定することができる。つまり、複数の反射点ＨＫ５が隣接して大きな障害物５１のような形状となっている場合でも、それぞれの反射点ＨＫ５までの距離を比較することで、互いに離間した位置関係であることが把握できる。
【００９３】
検知画像生成部３０ａは、第６検知画像ＧＺ６を生成する際、３次元画像だけでなく、検知結果を平面に示した画像（例えば、第１検知画像ＧＺ１）を生成してもよい。雨除去処理や障害物判定は、平面的な検知画像を対象として実施することで、画像処理を簡略化し、処理時間を短縮することができる。また、３次元画像を対象として、障害物判定などをした場合では、被検知物５０の形状をより正確に把握できるので、判定の精度を向上させることができる。
【００９４】
（第３実施形態）
次に、本発明の第３実施形態に係る障害物検知装置および移動体について、図面を参照して説明する。なお、第３実施形態は、第１実施形態と略同様であるので、外観図や構成図を省略すし、第１実施形態および第２実施形態と機能が実質的に等しい構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【００９５】
図９は、本発明の第３実施形態における検知画像生成部で生成された第７検知画像を示す説明図であって、図１０は、第１検知画像と第７検知画像とを比較した差分画像を示す説明図である。
【００９６】
第３実施形態は、第１実施形態に対して、降雨判定に用いられている方法が異なる。第１実施形態では、検知画像に対してメディアン処理をしたメディアン処理画像との差分を算出していたが、第３実施形態において、降雨判定部３０ｂは、それぞれ異なる生成周期ＳＣにおいて生成された２つの検知画像を比較して、降雨判定を行う構成とされている。
【００９７】
図９は、降雨状態で雨粒５２が検知された第７検知画像ＧＺ７を示しており、反射点ＨＫ６の数は「１０」である。反射点ＨＫ６は、第７検知画像ＧＺ７内に離散的に位置しており、それぞれ独立している。また、第７検知画像ＧＺ７は、第１検知画像ＧＺ１の１フレーム前に生成された検知画像とされている。つまり、設置された障害物５１は、移動しないため、時間が経過しても位置が変わらないが、雨粒５２は、時間の経過によって移動するため、検知範囲ＫＨ内での位置が変化する。そのため、第７検知画像ＧＺ７は、第１検知画像ＧＺ１に対して、反射点ＨＫ６（雨粒５２）の配置が異なっている。なお、図９および図１０では、実線で示した反射点ＨＫ１との違いを明確にするために、反射点ＨＫ６を破線で示しているが、いずれも画像データでは、「１」として扱われ、両者に違いは無い。
【００９８】
図１０は、第１検知画像ＧＺ１と第７検知画像ＧＺ７との差分を算出した第８検知画像ＧＺ８（差分画像）を示しており、第１検知画像ＧＺ１の反射点ＨＫ１と第７検知画像ＧＺ７の反射点ＨＫ６とが示されている。なお、差分画像において、重複した反射点は除去される。第３実施形態において、降雨判定は、第８検知画像ＧＺ８を対象として実施され、第８検知画像ＧＺ８での分散値に基づいて、降雨しているかどうかが判定される。このように、生成周期ＳＣが異なる検知画像を比較することで、時間の経過によって移動した雨粒を把握できる。また、検知画像に対する画像処理等が行われないので、小さな障害物などを除去することなく、降雨判定を行うことができる。
【００９９】
次に、第３実施形態での障害物検知方法の処理フローについて、図面を参照して説明する。第３実施形態では、第１実施形態に対して、降雨判定処理が異なっているが、その他は、同様の処理がされる。つまり、第３実施形態では、上述した図５に示す処理フローが実施され、ステップＳ１０２において、以下に示す降雨判定処理２が実施される。
【０１００】
図１１は、本発明の第３実施形態における降雨判定処理２の処理フローを示すフロー図である。
【０１０１】
ステップＳ４０１では、降雨判定部３０ｂによって、前の生成周期で生成された検知画像が比較検知画像として指定される。つまり、１フレーム前のステップＳ１０１で生成された検知画像を比較検知画像とする。
【０１０２】
ステップＳ４０２では、降雨判定部３０ｂによって、検知画像と比較検知画像とを比較した差分画像が生成される。つまり、第１検知画像ＧＺ１が検知画像とされ、第７検知画像ＧＺ７が比較検知画像とされた場合は、差分画像として第８検知画像ＧＺ８が生成される。
【０１０３】
ステップＳ４０３ないしステップＳ４０５の処理については、上述したステップＳ２０３ないしステップＳ２０５と同様であるので、説明を省略する。
【０１０４】
（第４実施形態）
次に、本発明の第４実施形態に係る障害物検知装置および移動体について、図面を参照して説明する。なお、第４実施形態は、第１実施形態と略同様であるので、外観図や構成図を省略すし、第１実施形態ないし第３実施形態と機能が実質的に等しい構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１０５】
図１２は、本発明の第４実施形態における生成周期と降雨判定周期との関係を示す説明図である。
【０１０６】
第４実施形態は、第１実施形態に対して、降雨判定を行う周期が異なる。第１実施形態では、検知画像を生成した生成周期ＳＣ毎に降雨判定を行っていたが、第４実施形態では、複数の生成周期ＳＣ毎に降雨判定を行っている。
【０１０７】
図１２は、時間の経過に応じて、降雨判定を行うタイミングを示している。図１２において、時間Ｔ１ないし時間Ｔ１１は、検知画像を生成した時間を示しており、例えば、時間Ｔ１と時間Ｔ２との間隔が、１つの生成周期ＳＣ（１フレーム）に相当する。
【０１０８】
時間の経過に沿って説明すると、先ず、時間Ｔ１において、検知画像を生成し、降雨判定がされる。次に、時間Ｔ２および時間Ｔ３において、検知画像は生成されるが、降雨判定はされない。そして、時間Ｔ４では、検知画像を生成すると伴に、降雨判定がされる。その後、降雨判定は、時間Ｔ７および時間Ｔ１０にのみ実施され、他のフレームでは実施されない。このように、検知画像が毎フレーム生成されるのに対し、降雨判定は、３フレーム毎に実施され、時間Ｔ１０以降は、同様の処理が繰り返される。
【０１０９】
上述したように、降雨判定部３０ｂは、複数の生成周期ＳＣ毎に降雨判定を行っており、降雨判定を行う間隔は、予め降雨判定周期ＫＣとして設定されている。本実施の形態において、降雨判定周期ＫＣは３フレームとされているが、これに限定されず、降雨判定を行う間隔は、適宜変更してもよい。このように、時間をあけて降雨判定を行うことで、降雨判定による処理時間の増加を必要最小限に抑えることができる。つまり、障害物検知装置１０では、障害物５１に素早く対応できるように、生成周期ＳＣが短く設定されているが、天候の変化は、障害物５１等と比較すると緩やかである。そのため、降雨判定の頻度を下げて、過剰な処理を抑制してもよい。
【０１１０】
次に、第４実施形態での障害物検知方法の処理フローについて、図面を参照して説明する。第４実施形態では、第１実施形態と略同様の処理がされるので、異なる点について詳細に説明し、他の点については説明を省略する。
【０１１１】
図１３は、本発明の第４実施形態に係る障害物検知装置の障害物検知方法の処理フローを示すフロー図である。
【０１１２】
移動体１は、第１実施形態と同様に、処理開始時に走行速度で走行面１００を走行している状態とされている。
【０１１３】
ステップＳ５０１では、第１実施形態と同様に、検知画像生成部３０ａによって、検知画像が生成される。
【０１１４】
ステップＳ５０２では、降雨判定部３０ｂによって、降雨判定周期ＫＣに到達したかどうかが判断される。ここでは、前に降雨判定を実施してから、降雨判定周期ＫＣとして設定された時間を経過したかどうかが判断される。その結果、降雨判定周期ＫＣに到達した場合（ステップＳ５０２：Ｙｅｓ）には、ステップＳ５０３へ進む。一方、降雨判定周期ＫＣに到達していない場合（ステップＳ５０２：Ｎｏ）には、ステップＳ５０９へ進む。
【０１１５】
ステップＳ５０３ないしステップＳ５１２の処理については、上述したステップＳ１０２ないしステップＳ１１１と同様とされているので、具体的な説明は省略する。つまり、降雨判定周期ＫＣに到達した場合には、ステップＳ１０２に相当するステップＳ５０３において、降雨判定処理が実施される。一方、降雨判定周期ＫＣに到達していない場合には、ステップＳ１０８に相当するステップＳ５０９において、障害物判定処理が実施される。従って、降雨判定周期ＫＣに到達したかどうかによって、降雨判定の要否が判断される。なお、ステップＳ５０３の降雨判定処理では、図６に示す降雨判定処理１を適用してもよいし、図１１に示す降雨判定処理２を適用してもよい。
【０１１６】
（第５実施形態）
次に、本発明の第５実施形態に係る障害物検知装置および移動体について、図面を参照して説明する。なお、第５実施形態は、第１実施形態と略同様であるので、外観図や構成図を省略すし、第１実施形態ないし第４実施形態と機能が実質的に等しい構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１１７】
図１４は、本発明の第５実施形態における降雨判定の繰り返しと判定結果の出力との関係を示す説明図である。
【０１１８】
第５実施形態は、第４実施形態に対して、降雨判定を繰り返してから判定結果を出力する点で異なる。第４実施形態では、降雨判定を行った判定結果を直ぐに出力していたが、第５実施形態では、同じ判定結果が連続した際に、判定結果を出力している。
【０１１９】
図１４は、図１２と同様に、時間の経過に応じて、降雨判定を行うタイミングを示している。図１４では、図１２と同じように、３フレーム毎に降雨判定が行われており、時間Ｔ１、時間Ｔ４、時間Ｔ７、および時間Ｔ１０で降雨判定が行われている。降雨判定の結果、時間Ｔ１では、降雨していないと判定され、時間Ｔ４、時間Ｔ７、および時間Ｔ１０では、降雨していると判定されている。本実施の形態では、同じ判定が３回連続した際に、判定結果を出力する構成とされており、時間Ｔ１０において、降雨状態であるとの判定結果が出力される。なお、具体的な処理については、図１５および図１６に示す処理フローと併せて説明する。
【０１２０】
次に、第５実施形態での障害物検知方法の処理フローについて、図面を参照して説明する。第５実施形態では、第４実施形態と略同様の処理がされるので、異なる点について詳細に説明し、他の点については説明を省略する。
【０１２１】
図１５は、本発明の第５実施形態に係る障害物検知装置の障害物検知方法の処理フローを示すフロー図であって、図１６は、本発明の第５実施形態における連続判定処理の処理フローを示すフロー図である。
【０１２２】
ステップＳ６０１ないしステップＳ６０３の処理は、上述したステップＳ５０１ないしステップＳ５０３と同様とされており、ステップＳ６０５ないしステップＳ６１３の処理は、上述したステップＳ５０４ないしステップＳ５１２と同様とされており、具体的な説明は省略する。つまり、第５実施形態は、第４実施形態に対し、ステップＳ６０３の後、ステップＳ６０４として図１６に示す連続判定処理を実施する点で異なる。そこで、図１６を参照して、連続判定処理について説明する。
【０１２３】
ステップＳ７０１では、降雨判定部３０ｂによって、降雨判定処理（ステップＳ６０３）での判定結果が、前回の降雨判定処理での判定結果と同じかどうかが判断される。例えば、図１４の時間Ｔ４での降雨判定であれば、時間Ｔ１での降雨判定に対して、判定結果を比較する。その結果、判定結果が前回と同じである場合（ステップＳ７０１：Ｙｅｓ）には、ステップＳ７０２へ進む。一方、判定結果が前回と異なる場合（ステップＳ７０１：Ｎｏ）には、ステップＳ７０３へ進む。
【０１２４】
ステップＳ７０２では、降雨判定部３０ｂによって、判定回数を１回増加する。本実施の形態では、降雨判定の結果を判定回数として数えて記憶する構成とされている。例えば、判定回数が１回として記憶されている場合には、ステップＳ７０２を経ることで、２回として記憶される。
【０１２５】
ステップＳ７０３では、降雨判定部３０ｂによって、判定回数をリセットする。ここでは、記憶されている判定回数に拘わらず、判定回数を１回として記憶させる。
【０１２６】
ステップＳ７０４では、降雨判定部３０ｂによって、判定回数が規定値を超えたかどうかが判断される。規定値は、予め３回に設定されており、判定回数が３回となったとき、規定値を超えたと判断される。その結果、判定回数が規定値を超えた場合（ステップＳ７０４：Ｙｅｓ）には、ステップＳ７０５へ進む。一方、判定回数が規定値を超えていない場合（ステップＳ７０４：Ｎｏ）には、ステップＳ７０６へ進む。なお、本実施の形態では、規定値を３回に設定していたが、規定値は適宜設定すればよい。
【０１２７】
ステップＳ７０５では、降雨判定部３０ｂによって、今回の生成周期ＳＣでの判定結果を出力し、処理を終了する。
【０１２８】
ステップＳ７０６では、降雨判定部３０ｂによって、前回出力した判定結果を出力し、処理を終了する。
【０１２９】
連続判定処理の後、ステップＳ６０５では、降雨判定部３０ｂによって、出力された判定結果が降雨状態であるかどうかが判断される。つまり、ステップＳ６０５では、ステップＳ５０４と同様の処理がされ、降雨状態であれば、ステップＳ６０６へ進み、移動体１の徐行走行等の対処がされる。また、降雨状態でなければ、ステップＳ６０８へ進み、移動体１に通常走行をさせる。
【０１３０】
本実施の形態では、上述した処理をしており、以下では、連続判定処理について、図１４に示す場合を具体例として説明する。なお、時間Ｔ１以前では、降雨状態ではないとの判定結果が連続して出力されていると想定する。
【０１３１】
時間Ｔ１では、降雨状態ではないと判定されており、判定結果が前回と同じであるので、判定回数が１回増加される（ステップＳ７０２）。そして、判定回数が規定値を超えており、降雨状態ではないとの判定結果が出力される（ステップＳ７０５）。
【０１３２】
時間Ｔ４では、降雨状態であると判定され、前回の判定結果と異なるので、判定回数がリセットされる（ステップＳ７０３）。そして、判定回数は１回となり、規定値を超えていないので、時間Ｔ１と同じ判定結果（降雨状態ではない）が出力される（ステップＳ７０６）。
【０１３３】
時間Ｔ７では、降雨状態であると判定され、判定結果が前回と同じであるので、判定回数は、１回増加されて２回となる。そして、判定回数は、規定値を超えていないので、時間Ｔ４と同じ判定結果が出力される。
【０１３４】
時間Ｔ１０では、降雨状態であると判定され、判定結果が前回と同じであるので、判定回数は、１回増加されて３回となる。その結果、判定回数は、規定値を超え、時間Ｔ１０での判定結果（降雨状態である）が出力される（ステップＳ７０５）。
【０１３５】
上述したように、時間Ｔ４において、降雨していると判定されるが、その前の時間Ｔ１において、降雨していないと判定されているため、同じ判定が連続しておらず、降雨状態であるとの判定結果は出力されない。そして、時間Ｔ７でも降雨していると判定されるが、判定が連続した回数が２回であるため、判定結果は出力されない。さらに、時間Ｔ１０で降雨していると判定された際、判定が連続した回数が３回となり、降雨状態であるとの判定結果が出力される。降雨判定を繰り返した場合、雨などは、ある程度継続して降るため、同じ結果が連続するが、一時的なノイズであれば異なる結果となる。同じ結果が連続した場合に、雨か否かを判断することで、検知画像のノイズなどを雨粒であると誤検知することを防止することができる。
【０１３６】
なお、第５実施形態では、複数フレーム毎に降雨判定を行う構成としたが、これに限定されず、第１実施形態と同様に、１フレーム毎に降雨判定を行う構成としてもよい。
【０１３７】
（第６実施形態）
次に、本発明の第６実施形態に係る障害物検知装置および移動体について、図面を参照して説明する。なお、第６実施形態は、第１実施形態と略同様であるので、外観図や構成図を省略すし、第１実施形態ないし第５実施形態と機能が実質的に等しい構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１３８】
図１７Ａは、検知距離を示す第１距離データの説明図であって、図１７Ｂは、検知距離を示す第２距離データの説明図である。なお、図１７Ａおよび図１７Ｂでは、一部を強調するために、ハッチングしている。
【０１３９】
第６実施形態において、降雨判定部３０ｂは、降雨判定の際に、検知画像における被検知物５０の周囲との検知距離ＫＬの差を算出する構成とされている。そして、降雨判定では、周囲との検知距離ＫＬの差が大きい測定点（画素）を孤立点とし、孤立点の数に基づいて、降雨しているかどうかを判定する。
【０１４０】
本実施の形態では、検知画像を生成する際、座標毎の検知距離ＫＬを示す距離データを生成する構成とされている。図１７Ａおよび図１７Ｂに示す第１距離データＤＴ１および第２距離データＤＴ２は、生成された距離データの一部を拡大して示した具体例である。距離データは、行列によって座標が示されており、座標と検知距離ＫＬとが関連付けられている。第１距離データＤＴ１および第２距離データＤＴ２は、「３×３」の行列とされている。横方向Ｘでは、「１列」、「２列」、および「３列」が並んでおり、縦方向Ｙでは、「Ａ行」、「Ｂ行」、および「Ｃ行」が並んでいる。以下では、説明の簡略化のため、行と列とを併せて座標を示している。例えば、左上段（１行１列目）の座標であれば、「Ａ１」と呼び、右中段（２行３列目）の座標であれば、「Ｂ３」と呼ぶ。なお、第１距離データＤＴ１および第２距離データＤＴ２は、距離データの一部を拡大して示した図面であって、距離データは「３×３」より多い行と列とで構成されていてもよい。
【０１４１】
図１７Ａに示す第１距離データＤＴ１における検知距離ＫＬは、「Ｂ２」が１ｍ（メートル）であって、その他の座標は、１０〜１３ｍである。具体的には、検知距離ＫＬの差に関する距離閾値が予め設定されており、本実施の形態において、距離閾値は、５ｍとされている。そして、「Ｂ２」と周囲の座標とにおける検知距離ＫＬを比較した際、検知距離ＫＬの差が距離閾値を超えているため、「Ｂ２」が孤立点であると判定される。
【０１４２】
図１７Ｂに示す第２距離データＤＴ２における検知距離ＫＬは、「Ｂ２」が１ｍであって、「Ｂ２」に隣接する「Ｂ１」の検知距離ＫＬが４ｍであり、その他の座標は、１０〜１３ｍである。第２距離データＤＴ２において、「Ｂ２」と「Ｂ１」との検知距離ＫＬの差が距離閾値を超えていないため、「Ｂ２」および「Ｂ１」は、孤立点ではないと判定される。
【０１４３】
図１８Ａは、検知画像生成部によって生成された第９検知画像を示す説明図であって、図１８Ｂは、検知画像生成部によって生成された第１０検知画像を示す説明図である。
【０１４４】
検知画像生成部３０ａでは、上述した孤立点を反射点として示した検知画像を生成する。つまり、画像データにおいて、孤立点に対応する画素が「１」として示され、それ以外の画素が「０」として示される。具体的に、図１８Ａに示す第９検知画像ＧＺ９では、反射点ＨＫ７は、第９検知画像ＧＺ９内に離散的に位置しており、数は「１３」である。また、図１８Ｂに示す第１０検知画像ＧＺ１０では、反射点ＨＫ８は、第１０検知画像ＧＺ１０内に離散的に位置しており、数は「４」である。降雨判定において、孤立点の数に関する孤立点閾値が予め設定されており、本実施の形態において、孤立点閾値は、「１０」とされている。つまり、第９検知画像ＧＺ９は、反射点ＨＫ７（孤立点）の数が孤立点閾値を超えているため、降雨状態であると判定され、第１０検知画像ＧＺ１０は、反射点ＨＫ８の数が孤立点閾値を超えていないため、降雨状態ではないと判定される。なお、距離閾値および孤立点閾値については、適宜設定すればよい。
【０１４５】
次に、第６実施形態での障害物検知方法の処理フローについて、図面を参照して説明する。第６実施形態では、第１実施形態に対して、降雨判定処理が異なっているが、その他は、同様の処理がされる。つまり、第６実施形態では、上述した図５に示す処理フローが実施され、ステップＳ１０２において、以下に示す降雨判定処理３が実施される。
【０１４６】
図１９は、本発明の第３実施形態における降雨判定処理３の処理フローを示すフロー図である。
【０１４７】
ステップＳ８０１では、検知画像生成部３０ａによって、被検知物５０毎の検知距離ＫＬを示した距離データ（例えば、第１距離データＤＴ１および第２距離データＤＴ２）を生成する。
【０１４８】
ステップＳ８０２では、降雨判定部３０ｂによって、距離データにおける孤立点の数をカウントする。孤立点については、距離閾値に基づいて判定される。ここで、距離データにおける孤立点を数えてもよいし、距離データに対応する検知画像の反射点を数えてもよい。
【０１４９】
ステップＳ８０３では、降雨判定部３０ｂによって、孤立点の数が孤立点閾値を超えているかどうかが判断される。その結果、孤立点の数が孤立点閾値を超えている場合（ステップＳ８０３：Ｙｅｓ）には、ステップＳ８０４へ進む。一方、孤立点の数が孤立点閾値を超えていない場合（ステップＳ８０３：Ｎｏ）には、ステップＳ８０５へ進む。
【０１５０】
ステップＳ８０４では、降雨判定部３０ｂによって、降雨状態であると判定され、降雨判定処理３を終了する。
【０１５１】
ステップＳ８０５では、降雨判定部３０ｂによって、降雨状態ではないと判定され、降雨判定処理３を終了する。
【０１５２】
上述したように、検知距離ＫＬに基づいて比較することで、離散的に位置している雨粒５２かどうかを判断することができる。また、障害物５１が存在するなどして、被検知物５０が局所的に集中している場合でも、統計的な偏りに影響されることなく、検知距離ＫＬの差を把握することができる。
【０１５３】
（第７実施形態）
次に、本発明の第７実施形態に係る障害物検知装置および移動体について、図面を参照して説明する。なお、第７実施形態は、第１実施形態と略同様であるので、外観図や構成図を省略すし、第１実施形態ないし第６実施形態と機能が実質的に等しい構成要素については、同一の符号を付して説明を省略する。
【０１５４】
図２０Ａは、第１フレームでの第３距離データを示す説明図であって、図２０Ｂは、第２フレームでの第４距離データを示す説明図であって、図２０Ｃは、第３フレームでの第５距離データを示す説明図であって、図２０Ｄは、検知距離の最大値を取得した第６距離データを示す説明図である。なお、図２０Ａないし図２０Ｄでは、一部を強調するために、ハッチングしている。
【０１５５】
第７実施形態は、第１実施形態に対して、雨除去処理に用いられている方法が異なる。第７実施形態において、雨除去処理部３０ｃは、検知画像に対し、複数の生成周期ＳＣ毎の検知距離ＫＬを比較して、孤立点を除去する構成とされている。本実施の形態では、検知画像を生成したフレームに対して、１フレーム前と２フレーム前とを併せた３フレームで、検知距離ＫＬを比較している。なお、以下では説明のため、３つの連続したフレームを時間の経過に沿って、第１フレーム、第２フレーム、および第３フレームと呼ぶ。
【０１５６】
第３距離データＤＴ３、第４距離データＤＴ４、および第５距離データＤＴ５は、それぞれ第１フレーム、第２フレーム、および第３フレームでの検知画像に対応する距離データの一部とされており、第１距離データＤＴ１と同様に、「３×３」の行列とされている。なお、第３距離データＤＴ３、第４距離データＤＴ４、および第５距離データＤＴ５は、検知範囲ＫＨにおいて、同じ座標を示している。
【０１５７】
第３距離データＤＴ３の検知距離ＫＬは、「Ａ１」が２ｍ、「Ａ２」が１０ｍ、「Ａ３」が９ｍ、「Ｂ１」が１３ｍ、「Ｂ２」が１０ｍ、「Ｂ３」が２ｍ、「Ｃ１」が１２ｍ、「Ｃ２」が４ｍ、「Ｃ３」が９ｍである。
【０１５８】
第４距離データＤＴ４の検知距離ＫＬは、「Ａ１」が８ｍ、「Ａ２」が１ｍ、「Ａ３」が６ｍ、「Ｂ１」が４ｍ、「Ｂ２」が２ｍ、「Ｂ３」が２ｍ、「Ｃ１」が１３ｍ、「Ｃ２」が６ｍ、「Ｃ３」が３ｍである。
【０１５９】
第５距離データＤＴ５の検知距離ＫＬは、「Ａ１」が７ｍ、「Ａ２」が１５ｍ、「Ａ３」が３ｍ、「Ｂ１」が４ｍ、「Ｂ２」が１０ｍ、「Ｂ３」が２ｍ、「Ｃ１」が８ｍ、「Ｃ２」が１１ｍ、「Ｃ３」が５ｍである。
【０１６０】
雨除去処理では、それぞれの測定点において最大となる検知距離ＫＬを取得し、測定点毎の最大値を示す最大値データを生成する。例えば、「Ａ１」の場合には、第４距離データＤＴ４の８ｍを最大値として取得する。他の座標も同様に最大値が取得され、第３距離データＤＴ３、第４距離データＤＴ４、および第５距離データＤＴ５の最大値データとして、図２０Ｄに示す第６距離データＤＴ６が生成される。
【０１６１】
第６距離データＤＴ６の検知距離ＫＬは、「Ａ１」が８ｍ、「Ａ２」が１５ｍ、「Ａ３」が９ｍ、「Ｂ１」が１３ｍ、「Ｂ２」が１０ｍ、「Ｂ３」が２ｍ、「Ｃ１」が１３ｍ、「Ｃ２」が１１ｍ、「Ｃ３」が９ｍである。
【０１６２】
このようにして生成された最大値データに対して、障害物判定を行う場合には、検知距離ＫＬに関して予め設定された閾値を基準として、反射点かどうかを判断すればよい。例えば、閾値が５ｍとされていた場合、第６距離データＤＴ６では、「Ｂ３」が被検知物５０に対応する反射点であると判断される。そして、距離データにおける反射点の数と障害物閾値とを比較して、被検知物５０が障害物５１であると判定される。
【０１６３】
第３距離データＤＴ３ないし第５距離データＤＴ５の検知距離について、「Ｂ３」以外では、閾値より小さい座標も存在しており、障害物５１と雨粒５２とのいずれかを判別できない。しかしながら、他のフレームと比較すると、検知距離ＫＬが変動している。これに対し、「Ｂ３」では、いずれのフレームでも２ｍとなっており、検知距離ＫＬが変わらない。このように、生成周期ＳＣ毎の検知距離ＫＬを比較して、同じ箇所に位置しているものと、雨粒５２のように高速で動くものとを区別することができる。雨粒５２等が存在する座標については、検知距離ＫＬの最大値を取得することで、障害物検知の妨げとなるノイズを除去することができる。また、検知距離ＫＬを比較するといった簡素な演算を用いた処理とされているので、処理の高速化を図ることができる。
【０１６４】
次に、第７実施形態での障害物検知方法の処理フローについて、図面を参照して説明する。第７実施形態では、第１実施形態に対して、雨除去判定処理が異なっているが、その他は、同様の処理がされる。つまり、第７実施形態では、上述した図５に示す処理フローが実施され、ステップＳ１０５において、以下に示す雨除去処理２が実施される。
【０１６５】
図２１は、本発明の第７実施形態における雨除去処理２の処理フローを示すフロー図である。
【０１６６】
ステップＳ９０１では、検知画像生成部３０ａによって、被検知物５０毎の検知距離ＫＬを示した距離データ（例えば、第３距離データＤＴ３ないし第５距離データＤＴ５）を生成する。なお、雨除去処理を実施するフレームでの距離データだけを生成し、生成した距離データを記憶させる構成としてもよい。つまり、前のフレームにおける距離データは、記憶された距離データを参照すればよい。
【０１６７】
ステップＳ９０２では、雨除去処理部３０ｃによって、複数の生成周期ＳＣにおける距離データのうち、測定点毎の最大値を取得する。本実施の形態では、３フレームでの最大値を取得する構成としたが、これに限定されず、比較するフレームの数は適宜設定すればよい。
【０１６８】
ステップＳ９０３では、雨除去処理部３０ｃによって、測定点毎の最大値を示す最大値データ（例えば、第６距離データＤＴ６）を生成し、処理を終了する。その後の障害物判定は、最大値データを対象として実施される。
【０１６９】
第６実施形態および第７実施形態では、図５に示す処理フローが実施される構成としたが、これに限定されず、図１３または図１５に示す処理フローを実施し、複数フレーム毎に降雨判定を行う構成としてもよい。
【０１７０】
なお、今回開示した実施の形態は全ての点で例示であって、限定的な解釈の根拠となるものではない。従って、本発明の技術的範囲は、上記した実施の形態のみによって解釈されるものではなく、特許請求の範囲の記載に基づいて画定される。また、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内での全ての変更が含まれる。
【符号の説明】
【０１７１】
１  移動体
１０  障害物検知装置
１１  測距センサ
２０  駆動部
３０  ＣＰＵ
３０ａ  検知画像生成部
３０ｂ  降雨判定部
３０ｃ  雨除去処理部
３０ｄ  障害物判定部
３０ｅ  走行制御部
５０  被検知物
５１  障害物
５２  雨粒
１００  走行面
ＫＬ  検知距離
ＫＨ  検知範囲
【図１】
0006418961.tif 000002
【図２】
0006418961.tif 000003
【図３Ａ】
0006418961.tif 000004
【図３Ｂ】
0006418961.tif 000005
【図３Ｃ】
0006418961.tif 000006
【図４Ａ】
0006418961.tif 000007
【図４Ｂ】
0006418961.tif 000008
【図５】
0006418961.tif 000009
【図６】
0006418961.tif 000010
【図７】
0006418961.tif 000011
【図８】
0006418961.tif 000012
【図９】
0006418961.tif 000013
【図１０】
0006418961.tif 000014
【図１１】
0006418961.tif 000015
【図１２】
0006418961.tif 000016
【図１３】
0006418961.tif 000017
【図１４】
0006418961.tif 000018
【図１５】
0006418961.tif 000019
【図１６】
0006418961.tif 000020
【図１７Ａ】
0006418961.tif 000021
【図１７Ｂ】
0006418961.tif 000022
【図１８Ａ】
0006418961.tif 000023
【図１８Ｂ】
0006418961.tif 000024
【図１９】
0006418961.tif 000025
【図２０Ａ】
0006418961.tif 000026
【図２０Ｂ】
0006418961.tif 000027
【図２０Ｃ】
0006418961.tif 000028
【図２０Ｄ】
0006418961.tif 000029
【図２１】
0006418961.tif 000030