(57)【要約】      （修正有）【課題】周辺で障害物となる立体物の高さが低い場合でも、立体物として検出する。【解決手段】立体物検出装置１０は、測距装置３が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、特定点が立体物に属するかを判定する判定部２３を備え、判定部が立体物に属すると判定した特定点と自車との位置関係に基づいて、警告部２４から警告を行う。【選択図】図２
2016120892.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
測距装置が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する判定部、
を備える立体物検出装置。
【請求項２】
前記複数の点と前記特定点との間のそれぞれの前記高さ変化量を合計した合計変化量を演算する演算部、を備え、
前記判定部は、前記合計変化量の絶対値が所定の閾値以上のときに、前記特定点が前記立体物に属すると判定する、
請求項１記載の立体物検出装置。
【請求項３】
前記測距装置は、前記測距データを所定間隔で取得し、
前記判定部は、時間的に連続する複数の測距データに含まれる３次元点群に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する、
請求項１または２記載の立体物検出装置。
【請求項４】
前記判定部は、前記特定点および前記複数の点のそれぞれについて、前記測距装置の座標系から置き換えられた３次元空間の座標系における水平面の座標と垂直方向の座標とに基づく傾きを前記高さ変化量とする、
請求項１乃至３のうち何れか１項に記載の立体物検出装置。
【請求項５】
前記複数の点は、前記測距装置の座標系における前記特定点の上下左右に隣接する４つの点である、
請求項１乃至４のうち何れか１項に記載の立体物検出装置。
【請求項６】
車両に搭載した撮影装置が撮影した映像を取得する映像取得部と、
前記判定部が立体物に属すると判定した特定点を前記映像に明示する処理を行う画像処理部と、
前記画像処理部が処理した映像を表示装置に表示する表示制御部と、
を備える請求項１乃至５のうち何れか１項に記載の立体物検出装置。
【請求項７】
前記画像処理部は、前記特定点と前記車両との距離が短くなるに応じて、前記特定点を段階的に強く強調する処理を行う、
請求項６記載の立体物検出装置。
【請求項８】
測距装置が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する、
処理をコンピュータが実行する立体物検出方法。
【請求項９】
測距装置が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する、
処理をコンピュータに実行させるための立体物検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、立体物検出装置、立体物検出方法および立体物検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
車両の周囲に存在する障害物を検出する技術がある。関連する技術として、障害物をその高さ方向に認識できる点を利用してデリニエータ群を判断することで、デリニエータ群とその近辺を走行する二輪車とを区別する技術が提案されている。また、レーザレーダで計測した３次元距離データ点群を蓄積したグリッドマップを生成して路面と立体物とを判定する技術が提案されている（例えば、特許文献１、２参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２００１−２８３３９２号公報
【特許文献２】特開２０１３−１４０５１５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述した技術では、高さの低い立体物を検出することが難しい。例えば、障害物を高さ方向に認識する場合、ある程度の勾配がある斜面と高さの低い立体物とを区別することが難しい。また、グリッドマップを利用する場合、立体物の高さが低いと、セルにおいて高さ方向の分布が少なくなり、立体物が路面として検出されることがある。
【０００５】
１つの側面として、本発明は、立体物の高さが低い場合でも、該立体物を検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
１つの態様では、立体物検出装置は、測距装置が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する判定部を備える。
【発明の効果】
【０００７】
１つの側面によれば、立体物の高さが低い場合でも、該立体物を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】車両の一例を示す図である。
【図２】立体物検出装置の一例を示す機能ブロック図である。
【図３】ＬＩＤＡＲの座標系の座標の一例を示す図（その１）である。
【図４】図３の座標系を車両座標系に置き換えた一例を示す図である。
【図５】判定処理の一例を示すフローチャートである。
【図６】ＬＩＤＡＲの座標系の座標の一例を示す図（その２）である。
【図７】高さ変化量の一例を説明する図である。
【図８】表示処理の一例を示すフローチャートである。
【図９】車両の映像の一例を示す図である。
【図１０】モニタに表示される映像の一例を示す図（その１）である。
【図１１】変形例１の表示処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】モニタに表示される映像の一例を示す図（その２）である。
【図１３】モニタに表示される映像の一例を示す図（その３）である。
【図１４】変形例２の警告処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】立体物検出装置のハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、実施形態について説明する。図１は、車両１の一例を示している。実施形態の車両１は、例えば自動車である。また、車両１は、自動車以外の車両であってもよい。例えば、車両１は、ダンプトラック等の運搬車両であってもよい。以下、車両１は、自車と称されることもある。
【００１０】
また、実施形態の立体物検出装置は立体物を検出する。立体物は、路面から垂直方向上方に突出している物体である。立体物検出装置は、立体物の高さが低い場合であっても、該立体物を適切に検出する。立体物の例としては、例えば、高さが１０ｃｍ程度の縁石等がある。なお、実施形態の立体物検出装置は、高い立体物も検出する。
【００１１】
実施形態の立体物検出装置は、例えば車両１の駐車支援に適用される。駐車場には複数の構造物が存在し、その中には高さの低い構造物（立体物）も存在する。この場合、立体物検出装置が高さの低い構造物を検出し、検出した構造物を車両１の運転者に認識させることで、駐車支援が行われる。
【００１２】
＜車両の一例＞
図１の例において、矢印の向きは車両１の前方である。図１の例の矢印の前方を基準として、反対方向を後方、左側を左側方、右側を右側方とする。図１の例に示すように、車両１は、前方を視野とするカメラ２Ｆ、後方を視野とするカメラ２Ｂ、左側方を視野とするカメラ２Ｌおよび右側方を視野とするカメラ２Ｒを搭載している。
【００１３】
以下、カメラ２Ｆ、２Ｂ、２Ｌおよび２Ｒをカメラ２と総称することもある。実施形態では、カメラ２は、水平面方向から下方を撮影している。この場合、各カメラ２が撮影する映像は、上方から下方に向けた視点に変換された画像に変換される。そして、各カメラ２が撮影した映像について、変換後の画像を合成することにより、車両１を上方から見下ろした俯瞰画像を得る。
【００１４】
実施形態では、車両１の映像は、俯瞰画像には限定されない。例えば、各カメラ２は、水平方向を撮影してもよい。この場合、車両１を中心とした周囲の映像が得られる。車両１に搭載されるカメラ２の台数は４台でなく、任意の台数であってもよい。例えば、車両１の上部に１台の全天周カメラが設置されていてもよい。
【００１５】
また、車両１の全周囲ではなく、一部の映像が取得されてもよい。例えば、車両１を運転する運転者にとって、死角となる車両１の後方の映像だけが撮影されてもよい。この場合、車両１に搭載されるカメラ２は後方を視野とするカメラ２Ｂだけであってもよい。
【００１６】
図１の例に示すように、車両１は、前方の環境を測距する測距装置３Ｆ、後方の環境を測距する測距装置３Ｂ、左側方の環境を測距する測距装置３Ｌおよび右側方の環境を測距する測距装置３Ｒを搭載している。測距装置３Ｆ、３Ｂ、３Ｌおよび３Ｒを測距装置３と総称する場合がある。
【００１７】
測距装置３は、距離の測定を行う装置である。実施形態では、各測距装置３は、Light Detection and Ranging(LIDAR)であるものとする。測距装置は、ＬＩＤＡＲには限定されない。例えば、測距装置は、ミリ波レーダー等であってもよい。
【００１８】
実施形態では、４台の測距装置３が車両１の全周囲の測距を行う。ただし、車両１に搭載される測距装置３の数は４台には限定されない。例えば、車両１の上部に１台の回転可能な測距装置３が搭載されていてもよい。すなわち、測距装置３が回転することで、測距装置３は、車両１の全周囲を測距してもよい。
【００１９】
＜立体物検出装置の一例＞
図２を参照して、立体物検出装置１０の一例について説明する。立体物検出装置１０には、カメラ２（２Ｆ、２Ｂ、２Ｌ、２Ｒ）と測距装置３（３Ｆ、３Ｂ、３Ｌ、３Ｒ）とモニタ１２とスピーカ１４とが接続されている。
【００２０】
モニタ１２は、表示装置である。例えば、車両１の運転席の近傍に設置されるカーナビゲーションの画面がモニタ１２であってもよい。スピーカ１４は、警告音を鳴動する。スピーカ１４は、例えば車両１に備えられるカーステレオのスピーカであってもよい。
【００２１】
立体物検出装置１０は、座標取得部２１と演算部２２と判定部２３と警告部２４と映像取得部２５と画像処理部２６と表示制御部２７とを備える。立体物検出装置１０の機能は、図２の例には限定されない。
【００２２】
各測距装置３は、所定範囲の環境を３次元点群として測距する。これにより、各測距装置３は、２次元の距離画像を取得する。この距離画像における３次元点群の座標は、計測方向における測距値を含む。
【００２３】
座標取得部２１は、距離画像に含まれる３次元点群のうち、判定対象とする特定点とその周囲の複数の点の座標を取得する。このときに、座標取得部２１が取得する特定点の座標および特定点の周囲の座標は、ＬＩＤＡＲにおける座標系を基準とした３次元座標である。この３次元座標は、測距装置３が測定した計測方向と測距値とに基づいて取得される。
【００２４】
演算部２２は、座標取得部２１が取得した座標を用いて、種々の演算を行う。測距装置３が取得する測距データには３次元点群が含まれる。判定部２３は、３次元点群の各点をそれぞれ特定点として、該特定点が立体物に属するかを判定する。
【００２５】
判定部２３は、特定点が立体物に属しないと判定したとき、該特定点は路面に属すると判定する。路面は、水平面であるか斜面であるかは問わない。判定部２３は、測距データに含まれる３次元点群の各特定点が立体物に属するか、または路面に属するかを判定する。よって、判定部２３は、３次元点群の各点を立体物と路面とに分離する分離部としての機能を有する。
【００２６】
警告部２４は、判定部２３が立体物に属すると判定した特定点と自車との位置関係に基づいて、スピーカ１４を制御して警告音を鳴動させる。警告部２４は、特定点と自車との位置関係に基づいて、警告音の音量を段階的に変化させてもよい。
【００２７】
映像取得部２５は、各カメラ２が撮影している映像を取得する。上述したように、実施形態では、前方、後方、左側方および右側方を視野とする４台のカメラ２が車両１に搭載されている。映像取得部２５は、４台のカメラ２が撮影している映像をそれぞれ取得する。
【００２８】
画像処理部２６は、取得した４つの映像に基づいて、車両１を含む俯瞰画像を生成する画像処理を行う。上述したように、車両１を含む映像は俯瞰画像でなくてもよい。例えば、画像処理部２６は、４台のカメラ２が水平方向に撮影した周囲の画像に対して画像処理を行ってもよい。
【００２９】
画像処理部２６は、俯瞰画像のうち判定部２３が立体物に属すると判定した特定点の部分に対して、該部分が立体物であることを明示する処理を行う。例えば、画像処理部２６は、俯瞰画像のうち、立体物に属すると判定された特定点を立体的に表示される処理を行ってもよい。
【００３０】
また、画像処理部２６は、立体物に属すると判定された特定点に対して発光表示や強調表示等を行ってもよい。強調表示を行う場合、画像処理部２６は、車両１と特定点との位置関係に基づいて、強調表示の態様を変化させてもよい。
【００３１】
例えば、画像処理部２６は、車両１と特定点との間の距離が短いときには、強調表示の態様を強くし、車両１と特定点との間の距離が長いときには、強調表示の態様を弱くしてもよい。
【００３２】
表示制御部２７は、画像処理部２６が画像処理を行った映像をモニタ１２に表示する。実施形態では、モニタ１２に表示される映像は、各カメラ２が撮影する映像に基づく動画であるものとする。ただし、モニタ１２に表示される映像は、ある時刻における静止画であってもよい。
【００３３】
＜ＬＩＤＡＲの座標系および車両座標系＞
図３は、ＬＩＤＡＲの座標系における立体物のうち２つの点の座標の一例を示している。実施形態におけるＬＩＤＡＲの座標系の点はｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ）として示す。図３の一例では、測距装置３は、ｕ軸とｖ軸との２軸の距離画像において、ｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ）とｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ−１）とは隣接した点になる。
【００３４】
図４は、図３のＬＩＤＡＲの座標系を車両座標系に置き換えた例を示している。車両座標系は、車両１に対して設定される座標系であり、例えば、車両１の中心を通る垂直方向上向きをＺ軸の正の方向とする。また、路面との接点を原点にした場合、接面はＸＹ平面としてもよい。例えば、Ｘ軸は、車両１の右方向とし、Ｙ軸は、車両１の前方向としてもよい。
【００３５】
測距装置３の取り付け位置をＴとし、測距装置３の姿勢をＲとしたときに、ＬＩＤＡＲ系の座標は、以下の式（１）により、車両座標系ｐ（ｕ、ｖ）に置き換えられる。座標取得部２１は、以下の式（１）に基づいて、ＬＩＤＡＲ系の座標を置き換えた車両座標系の座標を得る。
【００３６】
「ｐ（ｕ、ｖ）＝Ｒ×ｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ）＋Ｔ」・・・式（１）
【００３７】
＜特定点が立体物に属するかを判定する処理の一例＞
次に、図５のフローチャートを参照して、特定点が立体物に属するかを判定する処理（判定処理）の一例について説明する。各測距装置３は、それぞれ測距を行い、測距データを取得する（ステップＳ１）。各測距データには３次元点群の距離画像が含まれる。
【００３８】
上述したように、実施形態では、車両１は、測距装置３Ｆ、３Ｂ、３Ｌおよび３Ｒの４台の測距装置３を搭載している。従って、各測距装置３はそれぞれ測距方向が異なる測距データを取得する。
【００３９】
各測距装置３が取得する測距データは３次元点群を含むデータになっている。座標取得部２１は、３次元点群のうち、判定部２３が判定の対象とする１つの特定点の座標およびその周囲の複数の点の座標を取得する（ステップＳ２）。
【００４０】
図６は、特定点がｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ）である場合に、その周囲の４点の座標の一例を示している。図６の例は、特定点の周囲の４点は、特定点に対して上下左右に隣接する点を示している。
【００４１】
例えば、距離画像のｕ軸が上下方向であり、ｖ軸が左右方向であるとする。この場合、特定点の周囲の４点は、距離画像のｕ軸およびｖ軸のうち、ｕ軸方向に特定点に隣接する２点およびｖ軸方向に特定点に隣接する２点になる。
【００４２】
特定点の周囲の４点の座標は、図６の例に示されるように、ｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ−１）、ｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ＋１）、ｐＬＩＤＡＲ（ｕ−１、ｖ）およびｐＬＩＤＡＲ（ｕ＋１、ｖ）になる。従って、ＬＩＤＡＲの座標系において、特定点の周囲の４点は、特定点を中心として、それぞれ９０度の角度を形成している。
【００４３】
なお、特定点の周囲の点の数は、４つには限定されない。例えば、特定点の周囲の点の数は２つであってもよいし、８つであってもよい。特定点の周囲の点の数が２つの場合、例えば、特定点に対して、ｕ軸またはｖ軸に隣接する２つの点が特定点の周囲の点であってもよい。
【００４４】
また、特定点の周囲の点が８つの場合、例えば、特定点の周囲の点は、ｕ軸およびｖ軸において、特定点に隣接する全ての点であってもよい。演算部２２は、特定点の座標およびその周囲の点の座標を用いて、種々の演算を行う。
【００４５】
従って、演算部２２が演算を行う点の数が多いと、演算部２２の演算量が増えるため、立体物の検出結果を得る速度は遅くなる。ただし、多くの点に基づいて、立体物の検出が行われるため、検出精度は向上する。
【００４６】
一方、演算部２２が演算を行う点の数が少ないと、演算部２２の演算量が減るため、立体物の検出結果を得る速度は速くなる。ただし、少ない点に基づいて、立体物の検出が行われるため、検出精度は低下する。そこで、ある程度の検出精度を得つつ、ある程度速い速度で検出結果を得るために、実施形態では、特定点の周囲の点の数は４つとしている。
【００４７】
ここで、図６に示す座標系はＬＩＤＡＲの座標系であり、ＬＩＤＡＲの座標系の座標は、測距装置３が測距する方向と測距値とに基づく座標である。従って、ＬＩＤＡＲの座標系の座標は、実際の３次元空間における座標とは同一ではない。ただし、距離画像のｕ軸およびｖ軸において、隣接している点は、実際の３次元空間においても隣接している可能性が高い。
【００４８】
演算部２２は、３次元空間における座標系の座標を用いて演算を行い、判定部２３は、特定点が立体物に属するかを判定する。このとき、判定部２３は、特定点と該特定点に近い点との高さ変化量の変化に基づいて、特定点が立体物に属するかを判定する。
【００４９】
従って、判定に使用される点は、特定点に隣接していることが好ましい。従って、座標取得部２１は、ＬＩＤＡＲ系の座標においても、特定点と該特定点に隣接する周囲の４点の座標を取得する。
【００５０】
座標取得部２１は、上述の式（１）を用いて、特定点の座標およびその周囲の４点の座標をＬＩＤＡＲの座標系から車両座標系に変換する。これにより、ＬＩＤＲＡＲの座標系における特定点ｐＬＩＤＡＲ（ｕ、ｖ）は車両座標系におけるｐ（ｕ、ｖ）になる。また、特定点の周囲の座標は、ｐ（ｕ、ｖ−１）、ｐ（ｕ、ｖ＋１）、ｐ（ｕ−１、ｖ）およびｐ（ｕ＋１、ｖ）になる。
【００５１】
測距装置３は所定間隔で測距を行う。このため、座標取得部２１は、各測距装置３から所定のフレームレートで３次元点群を含む距離画像を取得する。座標取得部２１は、所定のフレームレートごとに上記の車両座標系における特定点およびその周囲の４点の座標を取得する。そして、座標取得部２１は、所定のフレームレートごとに、車両座標系における特定点およびその周囲の４点の座標を演算部２２に出力する。
【００５２】
演算部２２は、車両座標系における特定点およびその周囲の４点の座標に基づいて、種々の演算を行い、判定部２３は演算部２２の演算結果に基づいて、特定点が立体物に属するかの判定を行う。
【００５３】
このため、演算部２２は、１つのフレームｆではなく、時間的に連続した複数のフレームを用いて、種々の演算を行うことが好ましい。例えば、１回の測距では、低い高さの立体物に対して、測距装置３から発生されたビームがまばらに当たり、未計測となる点が増える可能性がある。
【００５４】
また、１回の測距で得られる距離画像に基づく演算では、計測誤差を生じる可能性もある。このため、演算部２２は、時間的に連続しているフレームを用いて演算を行うことが好ましい。
【００５５】
そこで、演算部２２は、特定点ｐ（ｕ、ｖ）を以下の式（２）を用いて、演算する。なお、以下の式（２）において、ｐ（ｕ、ｖ、ｆ−１）は、フレームｆの１フレーム前の特定点の座標である。ｐ（ｕ、ｖ、ｆ）は、フレームｆの特定点の座標である。ｐ（ｕ、ｖ、ｆ＋１）は、フレームｆの１フレーム後の特定点の座標である。
【００５６】
「ｐ（ｕ、ｖ）＝（ｐ（ｕ、ｖ、ｆ−１）＋ｐ（ｕ、ｖ、ｆ）＋ｐ（ｕ、ｖ、ｆ＋１））／３」・・・式（２）
【００５７】
従って、演算部２２は、フレームｆおよびその前後のフレームに基づく車両座標系における特定点を平均化する（ステップＳ３）。演算部２２は、特定点の周囲の４点についても、式（２）を用いた平均化を行う。
【００５８】
フレームｆおよびその前後のフレームは時間的に連続している。フレームレートが短時間である場合、自車と立体物との位置関係の変化は小さいと考えられる。従って、フレームｆにおける特定点およびその周囲の４点を前後のフレームで平均化することで、位置関係の変化に基づくずれが吸収される。従って、演算部２２が式（２）で特定点の座標およびその周囲の４点の座標を平均化することで、上述した未計測となる点が減少し、計測誤差が低減する。
【００５９】
演算部２２は、上述したように、式（２）を用いて平均化を行っている。ただし、未計測となる点を減少させ、計測誤差を低減させる手法は、上記の平均化には限定されない。例えば、時間的に連続しているフレームの特定点およびその周囲の点の座標を加算するだけでもよい。
【００６０】
式（２）で平均化を行った特定点の座標およびその周囲の４点の座標は、車両座標系の座標である。演算部２２は、車両座標系の座標を３次元空間の座標（３次元座標）に置き換える（ステップＳ４）。以下、特定点をｐ０（ｐゼロ）とし、特定点の周囲の４点をｐ０に近い順にｐ１〜ｐ４とする。
【００６１】
特定点ｐ０およびその周囲の４点ｐ１〜ｐ４は、以下のように示される。なお、以下において、ｘ、ｙ、ｚは、３次元座標を示す。
【００６２】
ｐ０＝ｐ（ｕ、ｖ）＝[ｘ（ｕ、ｖ）、ｙ（ｕ、ｖ）、ｚ（ｕ、ｖ）]
ｐ１＝ｐ（ｕ＋１、ｖ）＝[ｘ（ｕ＋１、ｖ）、ｙ（ｕ＋１、ｖ）、ｚ（ｕ＋１、ｖ）]
ｐ２＝ｐ（ｕ、ｖ＋１）＝[ｘ（ｕ、ｖ＋１）、ｙ（ｕ、ｖ＋１）、ｚ（ｕ、ｖ＋１）]
ｐ３＝ｐ（ｕ、ｖ−１）＝[ｘ（ｕ、ｖ−１）、ｙ（ｕ、ｖ−１）、ｚ（ｕ、ｖ−１）]
【００６３】
上記の各式は以下の式（３）のように示される。なお、以下の式（３）のｐｉは、ｐ１〜ｐ４を示す。
【００６４】
ｐｉ＝[ｘｉ、ｙｉ、ｚｉ]・・・式（３）
【００６５】
以上により、特定点ｐ０およびその周囲の４点ｐ１〜ｐ４は３次元座標で表される。次に、演算部２２は、特定点ｐ０とその周囲の４点ｐ１〜ｐ４とのそれぞれについて、座標の差分を演算する（ステップＳ５）。
【００６６】
座標の差分は、以下の式（４）のように示される。
【００６７】
Ｄｉ＝ｐｉ−ｐ０＝[Ｄｘｉ、Ｄｙｉ、Ｄｚｉ]＝[ｘｉ―ｘ０、ｙｉ―ｙ０、ｚｉ―ｚ０]・・・式（４）
【００６８】
実施形態の場合、演算部２２は、「Ｄ１＝ｐ１−ｐ０」、「Ｄ２＝ｐ２−ｐ０」、「Ｄ３＝ｐ３−ｐ０」および「Ｄ４＝ｐ４−ｐ０」を演算する。これにより、特定点ｐ０とその周囲の４点ｐ１〜ｐ４とのそれぞれの座標の差分が得られる。
【００６９】
次に、演算部２２は、特定点ｐ０から見たときの特定点ｐ０の周囲の４点ｐ１〜ｐ４までの水平距離をそれぞれ演算する（ステップＳ６）。水平距離の演算は、以下の式（５）により得られる。
【００７０】
【数１】
2016120892.tif 000003
【００７１】
式（５）により、特定点ｐ０の周囲の４点ｐ１〜ｐ４と特定点ｐ０との水平距離Ｌｉが得られる。つまり、式（５）により、ｐ０とｐ１との距離Ｌ１、ｐ０とｐ２との距離Ｌ２、ｐ０とｐ３との距離Ｌ３およびｐ０とｐ４との距離Ｌ４のそれぞれの距離Ｌｉが得られる。
【００７２】
次に、演算部２２は、特定点ｐ０から見たときの特定点ｐ０の周囲の４点ｐ１〜ｐ４の高さ変化量をそれぞれ演算する（ステップＳ７）。高さ変化量について説明する。高さ変化量は、特定点ｐ０とその周囲の４点ｐ１〜ｐ４との間の３次元空間における垂直方向の高さの差分になる。
【００７３】
従って、高さ変化量は「ｚｉ−ｚ０」としてもよい。ただし、座標ｚｉおよび座標ｚ０は、測距装置３が測距を行ったＬＩＤＡＲの座標系を３次元座標に置き換えた座標である。測距装置３が測距を行うときに、測距点の間隔は一定とは限らない。つまり、測距装置３が測距する場所によって、水平距離Ｌｉは異なる。
【００７４】
そこで、演算部２２は、特定点ｐ０から見た周囲の４点ｐ１〜ｐ４の傾きを高さ変化量Ａｉとする。これにより、測距装置３が測距する場所によって、水平距離Ｌｉが異なったとしても、演算部２２が傾きを用いて高さ変化量Ａｉを演算することで、正規化が行われる。正規化が行われた３次元座標において、測距点の間隔は一定間隔に近づく。
【００７５】
演算部２２は、高さ変化量Ａｉを以下の式（６）により演算する。
【００７６】
【数２】
2016120892.tif 000004
【００７７】
これにより、ｐ０から見た周囲の４点ｐ１〜ｐ４の高さ変化量Ａｉが得られる。高さ変化量Ａｉは、特定点ｐ０から見たときの周囲の４点ｐ１〜ｐ４のそれぞれの高さの変化量を示す。
【００７８】
高さ変化量Ａｉの絶対量が小さければ、特定点ｐ０と点ｐｉとの間の高さの変化は小さい。一方、高さ変化量Ａｉが大きければ、特定点ｐ０と点ｐｉとの間の高さの変化は大きい。図７は、高さ変化量Ａｉの一例を説明する図である。図７（Ａ）は、立体物の一例として縁石を示している。立体物の上面は平面であるとする。図中の３つの○の内、中央が特定点ｐ０であり、その左が点ｐ１、右が点ｐ２であるとする。また、図では、特定点ｐ０は立体物上の点である。
【００７９】
点ｐ１がｐ０と同じく立体物上の点である場合、特定点ｐ０と点ｐ１とはほぼ同じ高さになる。従って、特定点ｐ０と点ｐ１との間の高さ変化量Ａ１は、ほぼゼロになる。一方、点ｐ２が路面上の点である場合、特定点ｐ０とｐ２との高さ変化量Ａ２は、ある程度大きい値になる。このため、高さ変化量Ａ１とＡ２とが大きく異なることが分かる。
【００８０】
従って、特定点ｐ０は、例えば縁石等の立体物に属している可能性がある。一方、図７（Ｂ）は、特定点ｐ０と点ｐ１と点ｐ２とが斜面上にある場合の一例を示している。図７（Ｂ）の場合、特定点ｐ０と点ｐ１との間の高さ変化量Ａ１および特定点ｐ０と点ｐ２との間の高さ変化量Ａ２は、ある程度大きな値になる。ただし、高さ変化量Ａ１とＡ２との間の変化は少ない。  立体物の場合であっても、斜面であっても、特定点ｐ０とその周囲の４点の何れかの点ｐｉとの間の高さ変化量はある程度大きい。従って、実施形態では、判定部２３は、特定点ｐ０が立体物に属するかは高さ変化量の変化に基づいて判定する。
【００８１】
このために、演算部２２は、特定点ｐ０とその周囲の４点との間のそれぞれの高さ変化量Ａｉを合計する（ステップＳ８）。演算部２２は、以下の式（７）の演算を行う。
【００８２】
【数３】
2016120892.tif 000005
【００８３】
式（７）のうち、Ｖは特定点ｐ０と周囲の４点との間のそれぞれの高さ変化量Ａｉを合計した合計変化量である。演算部２２は、演算した合計変化量Ｖを判定部２３に出力する。判定部２３には、合計変化量Ｖを比較するための閾値ｔｈが予め設定されている。
【００８４】
判定部２３は、合計変化量Ｖの絶対値｜Ｖ｜が閾値ｔｈ未満であるかを判定する（ステップＳ９）。判定部２３は、合計変化量Ｖの絶対値｜Ｖ｜が閾値ｔｈ未満であると判定した場合（ステップＳ９でＹＥＳ）、特定点ｐ０が路面に属すると判定する（ステップＳ１０）。この場合、路面は、水平面である場合もあり、斜面である場合もある。
【００８５】
一方、判定部２３は、合計変化量Ｖの絶対値｜Ｖ｜が閾値ｔｈ以上であると判定した場合（ステップＳ９でＮＯ）、特定点ｐ０は立体物に属すると判定する（ステップＳ１１）。判定部２３は、特定点ｐ０が立体物に属するかを判定し、立体物に属する特定点ｐ０があると判定したときに、立体物検出装置１０は立体物の存在を検出する。
【００８６】
従って、立体物の高さが低い場合でも、該高さの低い立体物が検出される。また、判定部２３は、ステップＳ１０およびＳ１１において、判定部２３は、特定点が路面と立体物との何れに属するかを分離する。
【００８７】
図７の例を参照して、説明する。図７（Ａ）の場合、特定点ｐ０と点ｐ１との間の高さ変化量Ａ１は立体物の高さとほぼ等しくなっている。特定点ｐ０から見た点ｐ２の高さ変化量Ａ２は負の値になる。そして、高さ変化量Ａ２はある程度大きな値になる。
【００８８】
特定点ｐ０と点ｐ１とは立体物の上面にあるため、高さ変化量Ａ１はほぼゼロになる。よって、合計変化量Ｖの絶対値｜Ｖ｜は、ある程度大きな値になる。例えば、車両１が自動車の場合、高さ変化量Ａ２に基づく角度が４５度を超える角度となると、自動車にとっては、立体物が障害物となる。
【００８９】
この場合、判定部２３に設定される閾値ｔｈは「１」としてもよい。図７（Ａ）の例において、高さ変化量Ａ２に基づく角度が４５度を超えているものとする。この場合、合計変化量の絶対値｜Ｖ｜は閾値ｔｈである「１」以上になるため、判定部２３は、特定点ｐ０は立体物に属すると判定する。
【００９０】
一方、斜面の場合、高さ変化量Ａ１とＡ２とは両者ともある程度大きな値になる。特定点ｐ０、点ｐ１および点ｐ２は斜面にあるため、高さ変化量Ａ１は正の値になり、高さ変化量Ａ２は負の値になる。そして、特定点ｐ０、点ｐ１および点ｐ２は斜面にあるため、高さ変化量Ａ１とＡ２との絶対量はほぼ同じである。
【００９１】
よって、正負が逆であり、且つ絶対量がほぼ同じである高さ変化量Ａ１とＡ２とを合計すると、相互に値を打ち消しあうため、合計変化量の絶対値｜Ｖ｜はほぼゼロになる。従って、判定部２３は、合計変化量Ｖの絶対値｜Ｖ｜が閾値ｔｈ未満であるため、特定点ｐ０は路面に属すると判定する。
【００９２】
また、閾値ｔｈを「１」とすることで、路面に形成される緩やかな凹凸が立体物と判定されなくなる。路面の緩やかな凹凸は車両１にとって障害物にはならないため、判定部２３は、該凹凸を立体物と判定しないことが好ましい。緩やかな凹凸は、高さ変化量Ａｉが４５度以上にはならないため、閾値ｔｈが「１」であることにより、判定部２３は、緩やかな凹凸と立体物とを区別することができる。
【００９３】
合計変化量Ｖの絶対値｜Ｖ｜は、特定点ｐ０とその周囲の４点との間のそれぞれの高さ変化量Ａｉを合計した値の絶対値である。このため、判定部２３は、特定点ｐ０とその周囲の４点ｐ１〜ｐ４との高さ変化量Ａｉの変化に基づいて、特定点ｐ０が立体物に属するかが判定される。
【００９４】
高さが低い立体物であっても、特定点ｐ０とその周囲の４点ｐ１〜ｐ４との高さ変化量Ａｉには変化が生じている。従って、判定部２３は、立体物の高さが低い場合でも、高さ変化量Ａｉの変化に基づいて、高さの低い立体物に特定点ｐ０が属していることを検出できる。これにより、立体物検出装置１０は、高さの低い立体物を検出することができる。
【００９５】
また、斜面の場合、特定点ｐ０とその周囲の４点のうち、斜面に沿った２点については、高さに変化が生じている。ただし、高さ変化量Ａｉは一定であり、高さ変化量Ａｉに生じる変化は殆どない。このため、立体物検出装置１０は、斜面と立体物とを区別することができる。
【００９６】
測距装置３が測距した測距データは３次元点群を含んでいる。従って、図５の例のフローチャートの処理は、測距データに含まれる３次元点群の各点を特定点として行われる。これにより、３次元点群の各点が立体物に属しているかが判定される。
【００９７】
＜表示処理の一例＞
次に、図８のフローチャートを参照して、表示処理の一例について説明する。映像取得部２５は、４台のカメラ２からそれぞれ映像を取得する（ステップＳ２１）。取得した映像はそれぞれ同期がされているものとする。
【００９８】
画像処理部２６は、映像取得部２５が取得した映像を入力して、画像処理を行う（ステップＳ２２）。実施形態では、画像処理部２６は、４台のカメラ２から取得される映像に基づいて、俯瞰画像を生成する画像処理を行う。
【００９９】
例えば、図９に示すように、画像処理部２６は、４台のカメラ２から取得される映像を合成して、俯瞰画像を生成する。図９は、俯瞰画像３０の一例である。俯瞰画像３０のうち、前方の領域３１Ｆは、前方を視野とするカメラ２Ｆで撮影された映像であり、後方の領域３１Ｂは、後方を視野とするカメラ２Ｂで撮影された映像である。左側方の領域３１Ｌは、左側方を視野とするカメラ２Ｌで撮影された映像であり、右側方の領域３１Ｒは、右側方を視野とするカメラ２Ｒで撮影された映像である。
【０１００】
立体物検出装置１０が測距装置３から取得する測距データは３次元点群を含む。判定部２３は、３次元点群の各点を特定点ｐ０として、点群の各特定点ｐ０が立体物に属するかを判定する。画像処理部２６は、判定部２３が立体物に属すると判定した特定点ｐ０を取得する（ステップＳ２３）。
【０１０１】
ステップＳ２３で、画像処理部２６は、映像（俯瞰画像）のうち特定点ｐ０を強調する処理を行う（ステップＳ２４）。カメラ２と測距装置３との位置関係および姿勢は既知である。よって、画像処理部２６は、映像と特定点ｐ０と関連付けられる。
【０１０２】
測距装置３が測定した３次元点群のうち、立体物４０には、複数の点が属すると考えられる。従って、画像処理部２６が立体物４０に属する複数の点を強調することで、映像中の立体物４０が強調される。
【０１０３】
そして、画像処理部２６は、画像処理した映像を表示制御部２７に出力する。表示制御部２７はモニタ１２に映像を出力することで、図１０の例に示すような映像がモニタ１２に表示される（ステップＳ２５）。
【０１０４】
従って、縁石のように高さの低い立体物であっても、立体物がモニタ１２に特定されて表示されることから、車両１の運転者は、モニタ１２を視認することで、視覚的に高さの低い立体物を認識することができる。
【０１０５】
上述したように、実施形態の立体物検出装置１０は、例えば車両１の駐車を支援する場合に応用してもよい。駐車場に車両１を駐車する場合、駐車場には高さの低い立体物が多く存在する。この場合でも、実施形態では、各立体物を高い精度で判定することができ、モニタ１２は、判定された各立体物が明示して表示される。
【０１０６】
＜変形例１＞
次に、変形例１について説明する。図１１は、変形例１における表示処理のフローチャートの一例を示している。図１１のフローチャートにおいて、ステップＳ２１〜Ｓ２３およびＳ２５は、図８のフローチャートと同じ処理になる。
【０１０７】
画像処理部２６は、画像処理を行った映像に基づいて、自車と特定点との距離を認識する（ステップＳ２４−１）。そして、画像処理部２６は、自車と特定点との距離に基づいて、特定点を段階的に強調する（ステップＳ２４−２）。
【０１０８】
図１２は、モニタ１２に表示される映像の一例を示す。モニタ１２における立体物４０は段階的に強調表示される。立体物４０のうち、車両１に近い部分の特定点が強く強調表示がされ、遠い部分の特定点が弱く強調表示される。図１２の例では、強調表示の度合いが強くなるほど、網掛けの濃さが濃くなっている。
【０１０９】
これにより、車両１の運転者は、立体物４０のうち、何れの部分が車両１と最も接近しているかを視覚的に認識することができる。例えば、運転者が車両１を駐車させる状況の場合、運転者は立体物４０と車両１とが接触しないように、車両１を駐車させることができる。
【０１１０】
図１３は、モニタ１２に立体物４０（以下、第１の立体物４０と称する）に属する特定点と立体物４１（以下、第２の立体物４１と称する）に属する特定点とが表示されている例を示している。第１の立体物４０は、車両１に近い位置にあるため、特定点が強く強調表示がされる。
【０１１１】
従って、図１３の例のように、第１の立体物４０および第２の立体物４１は、高さの低い立体物であったとしても、立体物に属する特定点が強調表示されるため、運転者は第１の立体物４０および第２の立体物４１を認識し易くなる。
【０１１２】
特に、車両１に近い第１の立体物４０に属する特定点は強く表示され、車両１から離れた第２の立体物４１に属する特定点は弱く表示される。このため、車両１の運転者は、第１の立体物４０と第２の立体物４１とのうち何れが車両１に近いかを容易に認識することができる。
【０１１３】
＜変形例２＞
次に、変形例２について説明する。図１４は、変形例２の警告処理の例を示している。図１４のステップＳ２１〜Ｓ２４−１の各処理は、変形例１の処理と同じである。警告部２４は、判定部２３の判定結果に基づいて、自車と立体物との距離を認識する（ステップＳ２４−１）。
【０１１４】
警告部２４は、自車と立体物との距離に基づいて、段階的に警告音を鳴動するように制御を行う（ステップＳ２６）。例えば、自車と立体物との距離がそれほど近くなければ、警告部２４は、低い音量の警告音を鳴動するようにスピーカ１４を制御する。これにより、車両１の運転者は、縁石のような高さの低い立体物が存在することを認識できる。
【０１１５】
自車と立体物との距離が近い場合、警告部２４は、高い音量の警告音を鳴動するようにスピーカ１４を制御する。これにより、車両１の運転者は、縁石のような高さの低い立体物が車両１に近接した位置に存在することを認識できる。
【０１１６】
上述した各種の例では、モニタ１２に立体物を表示することにより、車両１の運転者に視覚的に高さの低い立体物を認識させていたが、変形例２のように、音により高さの低い立体物を認識させてもよい。
【０１１７】
＜運転支援装置のハードウェア構成の一例＞
次に、図１５の例を参照して、運転支援装置１１のハードウェア構成の一例を説明する。図１５の例に示すように、バス１００に対して、Central Processing Unit(CPU)１１１とRandom Access Memory(RAM)１１２とRead Only Memory(ROM)１１３と補助記憶装置１１４と媒体接続部１１５と入出力インタフェース１１６とが接続されている。
【０１１８】
ＣＰＵ１１１は任意の処理回路である。ＣＰＵ１１１はＲＡＭ１１２に展開されたプログラムを実行する。実行されるプログラムとしては、実施形態の処理を行うプログラムを適用してもよい。ＲＯＭ１１３はＲＡＭ１１２に展開されるプログラムを記憶する不揮発性の記憶装置である。立体物検出装置１０の各部の機能は、ＣＰＵ１１１により実現されてもよい。
【０１１９】
補助記憶装置１１４は、種々の情報を記憶する記憶装置であり、例えばハードディスクドライブや半導体メモリ等を補助記憶装置１１４に適用してもよい。媒体接続部１１５は、可搬型記録媒体１１８と接続可能に設けられている。入出力インタフェース１１６は、外部機器とデータの入出力を行うインタフェースである。外部機器としては、例えば、カメラ２やモニタ１２等がある。
【０１２０】
可搬型記録媒体１１８としては、可搬型のメモリや光学式ディスク（例えば、Compact Disk(CD)やDigital Versatile Disk(DVD)等）を適用してもよい。この可搬型記録媒体１１８に実施形態の処理のプログラムが記録されていてもよい。
【０１２１】
ＲＡＭ１１２、ＲＯＭ１１３および補助記憶装置１１４は、何れもコンピュータ読み取り可能な有形の記憶媒体の一例である。これらの有形な記憶媒体は、信号搬送波のような一時的な媒体ではない。
【０１２２】
＜その他＞
本実施形態は、以上に述べた実施の形態に限定されるものではなく、本実施形態の要旨を逸脱しない範囲内で種々の構成または実施形態を取ることができる。以上の実施形態について、さらに以下の付記を開示する。
（付記１）
測距装置が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する判定部、
を備える立体物検出装置。
（付記２）
前記複数の点と前記特定点との間のそれぞれの前記高さ変化量を合計した合計変化量を演算する演算部、を備え、
前記判定部は、前記合計変化量の絶対値が所定の閾値以上のときに、前記特定点が前記立体物に属すると判定する、
付記１記載の立体物検出装置。
（付記３）
前記測距装置は、前記測距データを所定間隔で取得し、
前記判定部は、時間的に連続する複数の測距データに含まれる３次元点群に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する、
付記１記載の立体物検出装置。
（付記４）
前記判定部は、前記特定点および前記複数の点のそれぞれについて、前記測距装置の座標系から置き換えられた３次元空間の座標系における水平面の座標と垂直方向の座標とに基づく傾きを前記高さ変化量とする、
付記１記載の立体物検出装置。
（付記５）
前記複数の点は、前記測距装置の座標系における前記特定点の上下左右に隣接する４つの点である、
付記１記載の立体物検出装置。
（付記６）
車両に搭載した撮影装置が撮影した映像を取得する映像取得部と、
前記判定部が立体物に属すると判定した特定点を前記映像に明示する処理を行う画像処理部と、
前記画像処理部が処理した映像を表示装置に表示する表示制御部と、
を備える付記１記載の立体物検出装置。
（付記７）
前記画像処理部は、前記特定点と前記車両との距離が短くなるに応じて、前記特定点を段階的に強く強調する処理を行う、
付記６記載の立体物検出装置。
（付記８）
前記特定点が前記立体物に属すると前記判定部が判定したときに、前記立体物と前記自車との位置関係に基づいて警告を行う警告部、
を備える立体物検出装置。
（付記９）
測距装置が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する、
処理をコンピュータが実行する立体物検出方法。
（付記１０）
測距装置が測距した測距データに含まれる３次元点群のうち、判定対象の特定点と該特定点の周囲の複数の点との間のそれぞれの高さ変化量の変化に基づいて、前記特定点が立体物に属するかを判定する、
処理をコンピュータに実行させるための立体物検出プログラム。
【符号の説明】
【０１２３】
１    車両
２    カメラ
３    測距装置
１０    立体物検出装置
１２    モニタ
１４    スピーカ
２１    座標取得部
２２    演算部
２３    判定部
２４    警告部
２５    映像取得部
２６    画像処理部
２７    表示制御部
１１１  ＣＰＵ
１１２  ＲＡＭ
１１３  ＲＯＭ
【図１】
2016120892.tif 000006
【図２】
2016120892.tif 000007
【図５】
2016120892.tif 000008
【図７】
2016120892.tif 000009
【図８】
2016120892.tif 000010
【図９】
2016120892.tif 000011
【図１１】
2016120892.tif 000012
【図１４】
2016120892.tif 000013
【図１５】
2016120892.tif 000014
【図３】
2016120892.tif 000015
【図４】
2016120892.tif 000016
【図６】
2016120892.tif 000017
【図１０】
2016120892.tif 000018
【図１２】
2016120892.tif 000019
【図１３】
2016120892.tif 000020