(57)【要約】【課題】車載カメラのような他のセンサをさらに備えることなく低コストに、車載レーダが受信した反射点群のパターンから認識対象の物体を認識できるようにする。【解決手段】レーザレーダ２が受信した反射点群のパターンの自車両１に対して反対方向に屈曲したＬ字状部分を分離処理部６により分離し、分離処理部６が分離したＬ字状部分が一部を構成する矩形に基づき、物体属性推定部８により認識対象の物体を認識する。【選択図】図１
2012173230.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車載レーダが受信した反射点群のパターンに基づいて物体を認識する物体認識装置であって、
前記パターンから自車両に対して反対方向に屈曲したＬ字状部分を分離する分離手段と、
前記分離手段により分離された前記Ｌ字状部分が一部を構成する矩形から物体を認識する認識手段とを備えた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】
この発明は、車載レーダが受信した反射点群のパターンから車両、自転車、人（歩行者）等の物体を認識する物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の分野においては、様々な予防安全技術の研究開発が行われており、前方衝突被害軽減システムや後側方警報システムなどの種々の予防安全システムが実用化されつつある。
【０００３】
これらのシステムにおいて、レーザレーダに代表される車載レーダが受信した反射点群のパターンから車両、自転車、歩行者等の物体を区別して認識することができれば、安価に予防安全システムの適用範囲が広がる。
【０００４】
そして、車載レーダとしてのレーザレーダが受信した反射点群のパターンが、設定したＬ、Ｉ、Ｏの３種類のパターンのいずれに属するかによって、物体を区別して認識することが提案されている（例えば、非特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００５】
【非特許文献１】ステファン  ウェンダー（Ｓｔｅｆａｎ  Ｗｅｎｄｅｒ）、他３名、「クラシフィケーション  オブ  レーザースキャナー  メジャーメンツ  アット  インターセクション  シナリオズ  ウイズ  オートマティク  パラメータ  オプティマイゼーション（Ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ  ｏｆ  Ｌａｓｅｒｓｃａｎｎｅｒ  Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ  ａｔ  Ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ  Ｓｃｅｎａｒｉｏｓ  ｗｉｔｈ  Ａｕｔｏｍａｔｉｃ  Ｐａｒａｍｅｔｅｒ  Ｏｐｔｉｍｉｚａｔｉｏｎ）」、Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ  Ｖｅｈｉｃｌｅｓ  Ｓｙｍｐｏｓｉｕｍ，２００５．Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．ＩＥＥＥ、ＩＥＥＥ、２００５年６月、ｐ．９４−９９
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１に記載のようにレーザレーダ受信した反射点群のパターンから物体を区別して認識する場合、認識対象の物体である車両、モータバイク、自転車、歩行者等を矩形とみなし、前記反射点群のパターンが矩形の一部を形成するとして、その矩形が車両、モータバイク、自転車、歩行者のいずれの矩形に属するかを推定（属性推定）し、物体を認識することが考えられる。
【０００７】
図７は上記の属性推定による物体認識の一例を示す。この場合、自車両１００のレーザレーダ１０１により前方をスキャンし、レーザレーダ１０１からパルス出力されたレーザが前方の認識対象の車両２００、モータバイク３００それぞれの一部（図７では左側および後端部）のエッジで反射することにより、これらのエッジに沿った車両２００、モータバイク３００それぞれの各反射点ｒがレーザレーダ１０１に受信されて検出される。そして、各反射点ｒはクラスタリング処理により近いもの同士が１つのクラスタにまとめられて反射点群を形成する。
【０００８】
このとき、自車両１００からみて車両２００とモータバイク３００が離れていれば、車両２００の反射点群とモータバイク３００の反射点群とは別個のクラスタＣａ、クラスタＣｂの反射点群となり、クラスタＣａ、Ｃｂそれぞれの反射点群のＬ字状のパターンに基づく矩形Ｒａ、Ｒｂの属性推定から、自車１００の前方の車両２００、モータバイク３００を認識できる。
【０００９】
しかしながら、車両２００とモータバイク３００とが自車１００からみて接近していると、つぎに説明するように、属性推定が困難になって車両２００およびモータバイク３００を認識できなくなる。
【００１０】
図８は属性推定が困難になる一例を示す。この場合は、自車両１００からみて車両２００とモータバイク３００が接近し、車両２００の各反射点ｒとモータバイク３００の各反射点ｒとが連続して繋がったようになり、それらの反射点ｒは１つのクラスタＣｃの反射点群のパターンにまとめられる。このとき、クラスタＣｃの反射点群のパターンに基づく矩形Ｒｃは車両、モータバイク、自転車、歩行者のいずれの矩形にも該当しないため、矩形Ｒｃからの認識対象の物体の属性推定が困難になり、車両２００およびモータバイク３００を認識できなくなる。
【００１１】
そして、上記のように認識対象の物体の属性推定が困難になって認識できなくなる事態は、認識対象の複数の物体が接近している場合だけでなく、例えば認識対象の物体と他の物体（例えばガードレール等）とが接近し、それらの反射点が連続して繋がったようになる場合にも生じる。
【００１２】
なお、自車両１００に車載カメラのような他のセンサをさらに備え、このセンサにより認識対象の各物体を検出し、レーザレーダ１０１が受信した反射点群をクラスタリング処理する際に認識対象の物体毎に別個のクラスタの反射点群としてまとめるようにして、認識対象の複数の物体が接近している場合や、認識対象の物体と他の物体とが接近している場合にもそれらの物体の認識が行なえるようにすることが考えられるが、この場合は、車載カメラのような他のセンサをさらに備える必要があり、高価になって実用的でない。
【００１３】
本発明は、車載カメラのような他のセンサをさらに備えることなく低コストに、車載レーダが受信した反射点群のパターンから認識対象の物体を認識できるようにすることを目的とする。なお、本発明において、「Ｌ字状部分」には自車両からみてＬ字の部分および、Ｌ字を左右反転した逆Ｌ字の部分を含む。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記した目的を達成するために、本発明の物体認識装置は、車載レーダが受信した反射点群のパターンに基づいて物体を認識する物体認識装置であって、前記パターンから自車両に対して反対方向に屈曲したＬ字状部分を分離する分離手段と、前記分離手段により分離された前記Ｌ字状部分が一部を構成する矩形から物体を認識する認識手段とを備えたことを特徴としている（請求項１）。
【発明の効果】
【００１５】
請求項１の発明によれば、車載レーダが受信した反射点群のパターンにおける認識対象の物体の部分は、自車両と反対方向に屈曲したＬ字状になることに着目して、分離手段により車載レーダが受信した反射点群のパターンから該当するＬ字状部分が分離される。さらに、車両、モータバイク、自転車、歩行者等の物体を矩形とみなし、分離された各Ｌ字状部分が一部を構成する矩形に基づき、認識手段によって認識対象の各物体を認識することができる。
【００１６】
この場合、前記反射点群のパターンに認識対象の複数の物体の反射点が含まれていても、各物体の反射点は異なるＬ字状部分を形成するので、これらのＬ字状部分を分離することで、各Ｌ字状部分のパターンに基づいて認識対象の各物体を一物体（同一物体）として誤認識することなく確実に認識できる。
【００１７】
また、前記反射点群のパターンに認識対象の物体と認識対象外の他の物体の反射点が含まれていても、認識対象の物体の反射点を前記反射点群のパターンからＬ字状部分として分離することができ、分離したＬ字状部分のパターンに基づいて認識対象の物体を確実に認識することができる。
【００１８】
したがって、車載カメラのような他のセンサをさらに備えることなく低コストに、車載レーダが受信した反射点群のパターンから認識対象の物体の部分を確実に分離してその物体を確実に認識することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】本発明の物体認識装置の一実施形態のブロック図である。
【図２】図１の認識処理の説明図である。
【図３】図１の動作説明用のフローチャートである。
【図４】図１のクラスタリング処理部から分離処理部に送られる反射点群のパターンの一例の説明図である。
【図５】（ａ）は図１のクラスタリング処理部から分離処理部に送られる反射点群のパターンの他の例の説明図、（ｂ）はその一部の拡大図である。
【図６】図１のクラスタリング処理部から分離処理部に送られる反射点群のパターンのさらに他の例の分離、認識の説明図である。
【図７】認識対象の複数の物体それぞれの反射点群のパターンが得られる場合の認識処理の説明図である。
【図８】認識対象の複数の物体を含む反射点群の１つのパターンが得られる場合の従来の認識処理の説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本発明の物体認識装置の一実施形態について、図１〜図６を参照して説明する。
【００２１】
図１は自車両１が備える物体認識装置の構成を示し、この物体認識装置は車載レーダとしてのレーザレーダ２を備える。レーザレーダ２は、自車両１の前方の所定範囲（例えばほぼ１８０°の範囲）を探査する広角の測距レーダであり、近赤外線を利用すること等により、自転車や歩行者などの反射も得られる。そして、レーザレーダ２は、例えば自車両１のフロントバンパーに取り付けられ、自車両１の前方を例えば８０ｍｓ秒間隔のフレーム毎に探査しつつレーザパルスを出力し、前方の他の車両（自動車）、モータバイク、自転車、歩行者（人）等の物体での反射を受信して各反射点の位置データ（自車両１からの距離および左右方向の位置のデータ）を受信処理部３に出力する。なお、レーザレーダ２は、実際には前方を上下左右に走査するが、ここでは、説明を簡単にするため、レーザレーダ２は左右方向に探査するものとする。
【００２２】
受信処理部３は、レーザレーダ２の各反射点の位置データを受け取ってマイクロコンピュータ構成の認識処理部４のクラスタリング処理部５に送る。
【００２３】
図２は物体認識装置の物体認識の処理過程を模式的に示し、図７、図８で説明した場合と同様に、自車両１のレーザレーダ２から自車両１の前方をスキャンしつつパルス出力されたレーザが前方の認識対象の物体である車両２００、モータバイク３００それぞれの一部（図２では左側および後部）のエッジで反射し、これらのエッジでの反射がレーザレーダ２に受信されて車両２００、モータバイク３００それぞれのエッジに沿った各反射点ｒが検出され、受信処理部３は各反射点ｒの位置データを図１のクラスタリング処理部５に送る。
【００２４】
クラスタリング処理部５は、各反射点ｒの位置データに基づき、例えば周知のモルフォロジー演算を用いて近傍の各反射点ｒを連結し、近傍の反射点ｒ同士をかたまり（反射点群のクラスタ）にまとめてクラスタリング処理する。このクラスタリング処理により形成される図２のクラスタＣ１の反射点群のパターンＰ１が、本発明の車載レーダが受信した反射点群のパターンである。
【００２５】
そして、図２の反射点群のパターンＰ１は、障害物となる認識対象の車両２００、モータバイク３００が自車両１からみて接近しているため、それらの反射点ｒがクラスタＣ１の反射点群として連結されて含まれる。なお、車両２００、モータバイク３００が自車両１からみて離れている場合には、図７で説明したように、クラスタリング処理によって車両２００の反射点群のパターンと、モータバイク３００の反射点群のパターンとが別個に形成される。
【００２６】
つぎに、クラスタリング処理部５の前記反射点群のパターンＰ１は、本発明の分離手段を形成する図１の分離処理部６に送られる。分離処理部６はパターンＰ１から自車両１に対して反対方向に屈曲したＬ字状部分Ｌ１、Ｌ２を分離する。
【００２７】
すなわち、パターンＰ１に車両２００、モータバイク３００のような認識対象の複数の物体が含まれる場合、通常、自車両１は各物体を右手前方（または左手前方）に検出することになり、各物体でのレーザの反射点はＬ字（または左右反転した逆Ｌ字）の２辺のエッジの反射点になる。この場合、各物体の反射点群はパターンＰ１のＬ字状部分Ｌ１、Ｌ２のような自車両１に対して反対方向に屈曲したＬ字状部分を形成する。そこで、分離処理部６は、パターンＰ１のＬ字状部分Ｌ１、Ｌ２を、それぞれ物体の反射点群のパターン（図２のパターンＰ１１、Ｐ１２）であるとして分離する。この分離の手法は後述する。なお、パターンＰ１が認識対象の１つの物体のパターンであれば、Ｌ字状部分が１つだけになるので分離後のパターンも１つになる。
【００２８】
分離処理部６で分離されたパターンＰ１１、Ｐ１２は、設定された複数フレームに亘って追跡するため識別ラベルが付されてＲＡＭやフラッシュメモリ等からなる図１の記憶部７に書き込まれて保持されるとともに、本発明の認識手段を形成する図１の物体属性推定部８に送られる。
【００２９】
物体属性推定部８は、外乱等による誤った分離結果を排除するため、その間の自車両１と前方の各物体の相対的な移動等を考慮して複数フレームに亘ってパターンＰ１１、Ｐ１２を追跡し、前記複数フレームに亘って同じパターンＰ１１、Ｐ１２が検出されること等を条件に、パターンＰ１１、Ｐ１２がそれぞれ認識対象の物体のパターンであることを判断し、パターンＰ１１、Ｐ１２それぞれをＬ字状（または逆Ｌ字状）の２辺（一部）とする図２の矩形Ｒ１１、Ｒ１２を作図して形成する。さらに、例えば、形成した矩形Ｒ１１、Ｒ１２と車両、モータバイク、自転車、歩行者等の認識対象の物体毎の設定された矩形とのパターンマッチングにより、矩形Ｒ１１、Ｒ１２がどの物体の矩形に属するかを判定して矩形Ｒ１１、Ｒ１２の物体の属性（車両、モータバイク、自転車、歩行者等のいずれに属するか）を推定して認識する。そして、推定結果を図１の運転支援部９に送る。
【００３０】
運転支援部９は、物体属性推定部８の認識結果から、自車両１の前方に車両２００、モータバイク３００が障害物として存在することを把握し、認識結果に応じた予防安全の運転支援を行う。
【００３１】
図３のステップＳ１〜Ｓ６は上記物体認識装置の概略の処理手順を示し、まず、受信処理部３によりレーザレーダ２の各反射点ｒの位置データを取得し（ステップＳ１）、そのデータに基づき、クラスタリング処理部５により各反射点ｒをクラスタリングする（ステップＳ２）。
【００３２】
つぎに、分離処理部部６により、クラスタリング処理部５の処理結果の反射点群のパターンＰ１から自車両１に対して反対方向に屈曲したＬ字状部分Ｌ１、Ｌ２を分離する。
【００３３】
そして、物体属性推定部８により、Ｌ字状部分Ｌ１、Ｌ２のパターンＰ１１、Ｐ１２を複数フレームに亘って追跡し（ステップＳ４）、この追跡によりＬ字状部分Ｌ１、Ｌ２のパターンＰ１１、Ｐ１２が認識対象の物体のパターンであることを確認すると、Ｌ字状部分Ｌ１、Ｌ２のパターンＰ１１、Ｐ２の矩形Ｒ１１、Ｒ１２の物体の属性を推定してその物体を認識する（ステップＳ５）。
【００３４】
さらに、物体属性推定部８の認識結果に基づき、運転支援部９により必要な運転支援を行なう。
【００３５】
つぎに、分離処理部６の分離手法について説明する。
【００３６】
前記したパターンＰ１の各Ｌ字状部分Ｌ１、Ｌ２をそれぞれ物体（車両２００、モータバイク３００）の反射点群のパターン（図２のパターンＰ１１、Ｐ１２）に分離する場合、例えばＬ字状の基準パターンを用いたパターンマッチングで行なうことも考えられるが、本実施形態では、パターンＰ１の各Ｌ字状部分Ｌ１、Ｌ２のつなぎ部分（図２に破線で囲んだ部分）が自車両１からみて凹んだ凹部分αになり、パターンＰ１のいずれかの端から反射点ｒをたどると、Ｌ字状部分Ｌ１またはＬ字状部分Ｌ２の折曲点の凸部分（図２に１点破線で囲んだ部分）βを通って凹部分αに到達することに着目し、つぎに説明するようにしてパターンＰを凹部分（つなぎ部分）αで切断してパターンＰ１１、Ｐ１２に分離する。
【００３７】
すなわち、認識対象の物体が矩形であるという前提のもとでは、レーザレーダ２の反射点群のクラスタＣ１のパターンＰ１は、１つの物体（例えば車両２００またはモータバイク３００）のパターンであれば凹部分αは存在しないが、接近した複数の物体（例えば車両２００とモータバイク３００）を含むパターンであれば各物体のパターン（例えばパターンＰ１１、Ｐ１２）の境界に凹部分αが存在し、その前にＬ字（または逆Ｌ字）の折曲の凸部分βが存在する。
【００３８】
そこで、分離処理部６は、パターンＰ１の一端または他端から反射点ｒをたどり、その軌跡の向きが所定角度以上変わって前記軌跡が自車両１の反対側に屈曲する部分を凸部分βの候補位置β＊として検出し、それからさらに反射点ｒをたどって軌跡が所定角度以上変化して屈曲する部分を凹部分αの候補位置α＊として検出する。
【００３９】
図４は接近した車両２００とモータバイク３００のパターンＰ１における候補位置α＊、β＊を示し、パターンＰ１の一端側（例えば図４の上側の端部）と凹部分αの候補位置α＊との間にモータバイク３００の凸部分βの候補位置β＊があり、パターンＰ１の他端側（例えば図４の下側の端部）と凹部分αの候補位置α＊との間に車両２００の凸部分βの候補位置β＊がある。この場合、検出した車両２００の凸部分βの候補位置β＊またはモータバイク３００の凸部分βの候補位置β＊から前記軌跡をたどり、所定角度以上変化して折曲する部分が凹部分αの候補位置α＊として検出される。
【００４０】
さらに、図４に示すように、検出した候補位置β＊から反射点ｒをたどって到達する凹部分αの候補位置α＊までの直線距離（長さ）をＷｘとし、設定され判定しきい値の長さをＷ０とすると、Ｗｘ≧Ｗ０であることを条件に、検出した候補位置α＊を凹部αの位置として確定し、パターンＰ１を凹部分αの位置で切断してパターンＰ１１、Ｐ１２に分離する。
【００４１】
そして、パターンＰ１が車両２００のパターンＰ１１とモータバイク３００のパターンＰ１２に分離されることにより、１つのパターンＰ１に認識対象の複数の物体（車両２００とモータバイク３００）の反射点ｒが含まれていても、パターンＰ１を各物体のパターンＰ１１、Ｐ１２に分離し、各物体をそれぞれの矩形Ｒ１１、Ｒ１２の属性推定に基づいて個別に認識することができる。
【００４２】
なお、１つのパターンＰ１に認識対象の３個以上の物体の反射点ｒが含まれている場合にも、同様にして各物体の境界の凹部分αを検出し、パターンＰ１を各凹部分αで分離することにより、分離された各物体のパターンを得てそれぞれの矩形を求め、各矩形の物体の属性推定に基づいて認識対象の各物体を個別に認識することができる。
【００４３】
そして、Ｗｘ≧Ｗ０であることを条件とするのは、例えばパターンＰ１が車両２００のドアミラー等の膨らんだ部分を含むと、その部分でもパターンＰ１に同じような凹部や凸部が生じるので、これらの部分では分離しないようにするためである。
【００４４】
図５（ａ）はクラスタリング処理部５の反射点群のパターンが単独の車両２００の前端および右側のエッジの反射点群のパターンＰ２である場合を示し、このとき、パターンＰ２が車両２００のドアミラー２００ａの部分で微小ではあるが突出しているとすると、パターンＰ２のドアミラー２００ａの部分を拡大した同図（ｂ）に示すように、パターンＰ２の反射点ｒをたどる軌跡がドアミラー２００ａの突出端部（図中の破線γで囲んだ部分）で所定角度以上変化して折曲し、この部分を凸部分βとして誤検出する可能性がある。さらに、この誤検出に基づき、反射点ｒをたどって前記軌跡がつぎに所定角度以上変化して折曲する部分（図中の破線δで囲んだ２個所のずれかの部分）を凹部分αとして誤検出すると、破線δの部分でパターンＰ２が誤って分離される。
【００４５】
ここで、図５（ｂ）の破線γの部分と破線δの部分との直線距離ωｘは、図４の凸部分βの候補位置β＊から反射点ｒをたどる方向に到達する凹部分αの候補位置α＊までの直線距離Ｗｘに比して十分小さい。
【００４６】
そこで、前記した判定しきい値Ｗ０を、Ｗ０＞ωｘに設定し、認識対象の物体にドアミラー２００ａのような突出した部分がある場合に、図５（ｂ）の破線δのその部分を凹部分αとして誤検出しないようにする。
【００４７】
つぎに、レーザレーダ２の反射点群のパターンが認識対象の１つの物体の反射点のパターンであっても、そのパターンに例えば路側のガードレール等の認識対象外の反射点が含まれるような場合には、パターンの分離が必要になる。
【００４８】
図６は自車両１が進む方向にガードレール４００に接近して認識対象の車両２００が停車している場合を示し、この場合、反射点ｒのクラスタリング処理によって車両２００とガードレール４００の反射点ｒを含む反射点群のパターンＰ３が得られる。このパターンＰ３には、車両２００の前端と左側のエッジの反射点ｒに基づくＬ字状部分Ｌ３の折曲の凸部分βと、車両２００とガードレール４００の境界の凹部分αとが存在する。
【００４９】
そして、分離処理部６は、上記した分離の処理により、パターンＰ３の反射点ｒを車両２００側の端部からたどって凸部分βの候補位置を検出し、さらに、パターンＰ３の反射点ｒをたどって凹部分αの候補位置を検出し、この候補位置を凹部分αに確定して凹部分αでパターンＰ３を切断し、図６に示すように、前記パターンＰ１１と同様の車両２００のパターンＰ３１と、ガードレール４００のパターンＰ３２とに分離する。なお、図６の凸部分βと凹部分αの直線距離ＷｙもＷｙ＞Ｗ０である。また、パターンＰ３の反射点ｒをガードレール４００側の端部からたどると、凸部βを検出したとしても、それに続く凹部分αは検出できないので、このような場合には、パターンＰ３の反射点ｒを車両２００側の端部までたどった後、パターンＰ３の反射点ｒを車両２００側の端部から再びたどって凸部βおよびそれに続く凹部分αを検出して凹部分αを確定する。
【００５０】
したがって、パターンＰ３に認識対象の物体（例えば車両２００）と他の物体（例えばガードレール）の反射点が含まれている場合にも、認識対象の物体のパターンＰ３１を分離し、その物体を矩形Ｒ３１の属性推定に基づいて認識することができる。
【００５１】
以上説明したように、本実施形態によれば、レーザレーダ２が受信した反射点群のパターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３に複数の物体が含まれている場合や認識対象の物体と他の物体とが含まれている場合にも、パターンＰ１、Ｐ２、Ｐ３から認識対象の各物体のＬ字状部分Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３を個別のパターンＰ１１、Ｐ１２、Ｐ３１に分離し、車載カメラのような他のセンサをさらに備えて検出することなく、低コストに属性推定を行なって認識対象の各物体を確実に認識することができる。
【００５２】
そして、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行なうことが可能であり、例えば、本発明の車載レーダは、レーザレーダに限るものではなく、ミリ波レーダ、超音波レーダ等であってもよいのは勿論である。また、車載レーダの探査範囲はどのようであってもよく、車載レーダは、自車両１の後方や左右側を探査するものであってもよく、自車両１の全周を探査するものであってもよい。そして、例えば車載レーダにより自車両の後方を探査し、自車両の後方の物体を認識する場合等にも本発明を同様に適用することができる。
【００５３】
つぎに、認識対象の物体は、前記した車両、モータバイク、自転車、歩行者等の一部であってもよく、それら以外の物体であってもよい。
【００５４】
つぎに、分離処理部６により分離されたパターンに基づく物体属性推定部８の属性推定手法はどのようであってもよく、前記実施形態の推定手法に限るものではない。
【００５５】
そして、本発明は、車載レーダを備えた種々の車両の物体認識装置に適用することができる。
【符号の説明】
【００５６】
１    自車両
２    レーザレーダ
３    受信処理部
４    認識処理部
５    クラスタリング処理部
６    分離処理部
８    物体属性推定部
Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３    Ｌ字状部分
Ｐ１、Ｐ２、Ｐ３、Ｐ１１、Ｐ１２、Ｐ３１、Ｐ３２    パターン
Ｒ１１、Ｒ１２、Ｒ３１    矩形
ｒ    反射点
【図１】
2012173230.tif 000003
【図２】
2012173230.tif 000004
【図３】
2012173230.tif 000005
【図４】
2012173230.tif 000006
【図５】
2012173230.tif 000007
【図６】
2012173230.tif 000008
【図７】
2012173230.tif 000009
【図８】
2012173230.tif 000010