(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
レーザ測距センサによる計測結果を用いて物体を認識する物体認識装置であって、
前記レーザ測距センサによる計測結果を取得する取得部、
前記計測結果を時系列に沿って配列することにより前記計測結果の時系列データを作成する時系列データ作成部、
前記時系列データが記述している前記計測結果をグルーピングすることにより前記計測結果が表す物体の位置とサイズを認識する認識部、
を備え、
前記時系列データ作成部は、前記時系列データが記述している各前記計測結果を所定時間保持するとともに、前記所定時間以上連続して更新しなかった前記計測結果を削除することにより、前記時系列データを作成し、
前記物体認識装置はさらに、前記認識部が認識した前記物体の位置とサイズの信頼度を算出する信頼度算出部を備え、
前記時系列データ作成部は、前記信頼度にしたがって、前記時系列データ上に前記計測結果を保持する時間を変更する
ことを特徴とする物体認識装置。
【請求項２】
前記時系列データ作成部は、空間上の座標を表す格子状のセルに対して前記計測結果を時系列に沿って対応付けることにより、前記時系列データとして、前記計測結果の時系列マップを作成し、
前記時系列データ作成部は、前記セルに前記計測結果を所定時間保持させるとともに、前記所定時間以上連続して前記計測結果を対応付けなかった前記セルが保持している前記計測結果を削除することにより、前記時系列マップを作成する
ことを特徴とする請求項１記載の物体認識装置。
【請求項３】
前記時系列データ作成部は、前記信頼度が信頼度閾値以上であるときは、前記信頼度が前記信頼度閾値未満であるときと比較して、前記セルが前記計測結果を保持する時間を短くする
ことを特徴とする請求項２記載の物体認識装置。
【請求項４】
前記時系列データ作成部は、前記信頼度が高いほど、前記セルが前記計測結果を保持する時間を短くする
ことを特徴とする請求項２記載の物体認識装置。
【請求項５】
前記時系列データ作成部は、前記信頼度が前記信頼度閾値以上に達した後、前記信頼度が前記信頼度閾値未満になった場合は、前記セルが前記計測結果を保持する時間を改めて延長する
ことを特徴とする請求項３記載の物体認識装置。
【請求項６】
前記信頼度算出部は、前記認識部が認識した前記物体の位置とサイズの分散値を前記信頼度として算出し、
前記時系列データ作成部は、前記分散値が小さいほど前記信頼度が高いものとして取り扱う
ことを特徴とする請求項１記載の物体認識装置。
【請求項７】
前記認識部は、前回実施した前記認識の結果を用いて前記物体の位置とサイズについての第１認識結果を求めるとともに、前記計測結果を用いて前記物体の位置とサイズについての第２認識結果を求め、
前記認識部は、前記第１認識結果と前記第２認識結果を合成して第３認識結果を求めることにより、前記物体の位置とサイズを認識し、
前記信頼度算出部は、前記第３認識結果の分散値を前記信頼度として算出する
ことを特徴とする請求項６記載の物体認識装置。
【請求項８】
前記認識部は、前記計測結果を保持しておりかつ隣接している前記セルをグルーピングすることにより、前記物体の範囲を推定し、
前記認識部は、前記推定した物体の範囲を用いて、前記物体の位置とサイズを認識する
ことを特徴とする請求項２記載の物体認識装置。
【請求項９】
前記時系列データ作成部は、前記時系列マップのうち前記グルーピングにより同じグループに属することとなった前記セルが前記計測結果を保持する時間を、前記グループに対応する前記信頼度にしたがって変更する
ことを特徴とする請求項２記載の物体認識装置。
【請求項１０】
前記物体認識装置はさらに、前記物体の位置、前記物体のサイズ、および前記信頼度を出力する出力部を備える
ことを特徴とする請求項１記載の物体認識装置。
【請求項１１】
前記時系列データ作成部は、前記時系列マップを、直交座標系または極座標系によって作成する
ことを特徴とする請求項２記載の物体認識装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーザ測距センサによる計測結果を用いて物体を認識する物体認識装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、レーザ測距センサによる計測結果を用いて、周辺物体の位置とサイズを推定する技術が存在する。例えば車両の前方に存在する他車両などの物体の位置とサイズを推定する際に、レーザ測距センサを用いることができる。【０００３】
下記特許文献１は、車両周辺の物体をレーザセンサによって検出する技術を記載している。同文献は、『路上に反射率が低い黒い物体などが存在する場合でも、これを検出する精度を向上させることができるようにした物体検出装置および物体検出プログラムを提供する。』ことを課題として、『制御装置は、レーザレーダなどの３次元距離検出部により自車両前方の距離情報を取得し（Ｓ２）、鳥瞰グリッドにマッピングする（Ｓ３）。制御装置は、点群情報から立体物が存在するセルを検出し（Ｓ４、Ｓ５）、そのセルよりも近い位置のセルについて路面を検出する（Ｓ６、Ｓ７）。制御装置は、無点セルについて、推定立体物を式（Ａ）により算出し（Ｓ８、Ｓ９）、推定重み設定をする（Ｓ１０）。制御装置は、鳥瞰グリッドのデータを静止グリッドに変換し（Ｓ１１）、自車両の移動後に同様の処理をすることで、立体物確率を加算する（Ｓ１２）。これにより、無点セルであっても、立体物確率が増加していれば立体物が存在することを判定できる。』という技術を開示している（要約参照）。【０００４】
下記特許文献２は、人の存在を認識する技術について記載している。同文献は、『管理対象領域における人の在不在を正確に判断することができる、在不在管理システムを提供すること。』を課題として、『在不在管理システム１は、管理対象領域における人の在不在を管理するシステムであって、管理対象領域の所定の複数の検知領域の各々における人の在不在を検知する人感センサ１０と、人感センサ１０による複数の検知領域の各々における検知結果に基づいて、管理対象領域に設定された算定領域であって、複数の検知領域とは異なる領域として設定された複数の算定領域の各々における人の存在確率を算定する算定部１１ａとを備える。』という技術を開示している（要約参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１７−１６６９７１号公報
【特許文献２】特開２０１２−２３３８９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１記載のように、レーザ測距センサによる計測結果をグリッドと対応付けることにより物体を認識する手法は、占有グリッドマップなどと呼ばれる場合がある。グリッド上で近接する計測結果をグルーピングすることにより、物体の位置とサイズを認識することができる。【０００７】
占有グリッドマップにおいては、グリッド対して計測結果を対応付ける際に、計測結果に含まれるノイズを平滑化する場合がある。具体的には、グリッドに対して対応付けた計測結果を所定時間連続して保持させる。これにより、瞬時的なノイズの影響を抑制することができる。ただしこの場合、物体の真のサイズとは異なるサイズを認識する可能性がある。【０００８】
特許文献２において、人感センサ１０は人の動きを検出することにより人の存在を検出するので、人が動かなかった場合はその存在を検出することが難しい。そこで同文献においては、人が存在する確率を時間経過にともなって減少させることとしている。これにより、人が動かなかった場合であっても、存在確率がある程度残ることになるので、その場所に人が留まっている可能性を考慮することができる。さらに同文献においては、存在確率が継続して一定値以上であるエリアにおいては、時間が経過しても存在確率を急激に減少させないこととしている。これにより、人が移動しない場合であっても確実に人の存在を検出することができると考えられる。【０００９】
占有グリッドマップにおいて、グリッドが計測結果を所定時間連続して保持することにともなう誤認識を解消するためには、グリッドが計測結果を保持する時間を調整する必要があると考えられる。例えば特許文献２記載のように、物体が存在する確率が一定値以上であるグリッドについては、存在確率の変化率が他のグリッドとは異なるようにすることが考えられる。【００１０】
占有グリッドマップは、近接する計測結果をグルーピングすることにより物体を認識する手法であり、同じグループに属する計測結果は同じ物体を表している。したがって、同じグループに属するグリッドのうち一部が、他のグリッドとは異なる存在確率を表すということになれば、物体の部位ごとにその物体が存在する確率が異なることになるので、物体認識が正しく機能しない可能性がある。換言すると、特許文献２記載の技術は、計測結果をグルーピングすることにより物体を認識するものではないので、これを前提とした占有グリッドマップに対して適用することは困難である。【００１１】
本発明は、上記のような課題に鑑みてなされたものであり、レーザ測距センサによる計測結果のノイズを平滑化するとともに、計測結果に基づく物体の位置とサイズの誤認識を抑制することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明に係る物体認識装置は、レーザ測距センサによる計測結果をグルーピングすることにより物体を認識するとともに、その認識結果の信頼度を算出し、前記信頼度に応じて計測結果を連続保持する時間を変更する。
【発明の効果】
【００１３】
本発明に係る物体認識装置によれば、レーザ測距センサによる計測結果をグルーピングすることにより物体を認識する際に、計測結果のノイズを平滑化するとともに、計測結果に基づく物体の位置とサイズの誤認識を抑制することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】レーザ測距センサにより得られる計測結果を例示する概念図である。
【図２】レーザ測距センサによる計測結果をグルーピングした結果を示す図である。
【図３】実施形態１に係る物体認識装置１００の構成図である。
【図４】信頼度の経時変化を例示する模式図である。
【図５】認識部１３０による認識結果の分散と信頼度の関係を例示するグラフである。
【図６】認識部１３０による認識結果の信頼度レベルに応じて、グリッドが計測結果を保持する時間を変更する例を示す図である。
【図７】物体認識装置１００の動作を説明するフローチャートである。
【図８】実施形態２において物体認識装置１００が作成する時系列データの例である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
＜レーザ測距センサによる物体認識の原理と課題＞
以下では本発明の理解を容易にするため、まずはレーザ測距センサによる計測結果を用いて物体の位置とサイズを認識する基本原理について説明するとともに、その課題について説明する。その後、本発明の実施形態について説明する。
【００１６】
図１は、レーザ測距センサにより得られる計測結果を例示する概念図である。レーザ測距センサから物体（図１においては車両）に対してレーザ光を照射すると、物体からレーザ光が反射される。レーザ測距センサはその反射光を検出することにより、レーザ測距センサから反射点までの距離と、レーザ測距センサから反射点に対する方向とを計測することができる。例えば所定周期ごとに計測を実施することにより、物体の位置とサイズの経時変化を推定することができる。
【００１７】
図２は、レーザ測距センサによる計測結果をグルーピングした結果を示す図である。レーザ測距センサによる計測結果を座標空間上のグリッドに対して対応付けることにより、各グリッドは計測結果を保持することになる。近接する計測結果をグルーピングすることにより、図２の太線に示すようなグリッド領域を形成することができる。太線で囲んだグリッド領域内に物体が存在すると仮定することにより、物体の位置とサイズを推定することができる。
【００１８】
レーザ測距センサによる計測結果は、ノイズを多く含んでいることが多い。これはレーザ光が物体から反射される際に、反射が一様でないことに起因する。このような計測結果をそのままグリッドに対して対応付けると、計測結果が時刻毎に大きく変化して安定しない。そこで占有グリッドマップにおいては一般に、計測結果をグリッドと対応付けた後、そのグリッドは所定時間連続して計測結果を保持する。すなわち次の時刻においてそのグリッドに対して計測結果を対応付けない場合であっても、所定時間が経過するまではその計測結果を保持させる。これにより計測結果のノイズを平滑化することを図る。
【００１９】
図２におけるグリッド内の数字は、当該グリッドが計測結果を保持している時間を、当該グリッドの世代として表している。時刻ｔ＋１において２×３グリッドを物体としてグルーピングした後、物体は図面上方向に向かって進行するので、時間経過にともなってグリッドグループも同じ方向に進行する。本来であれば２×３グリッドがそのまま移動することが望ましいが、上記平滑化のため、いったん計測結果を割り当てたグリッドはその計測結果を所定時間連続して保持する。ここでは３時刻単位にわたって計測結果を保持することとした。
【００２０】
例えば時刻ｔ＋２において、太線で囲んだグリッドのうち下側の２つは、時刻ｔ＋１において計測結果を割り当てたグリッドである。時刻ｔ＋３においてもこの計測結果が保持されている。時刻ｔ＋４において、これら２つのグリッドの計測結果を破棄する。その他のグリッドについても同様に、計測結果を保持または破棄する。
【００２１】
以上のようにノイズを平滑化する結果として、時刻ｔ＋１においては２×３グリッドであった認識結果が、時刻ｔ＋３以降は２×５グリッドになっている。したがって物体の本来のサイズよりも大きい物体が認識されることとなる。本発明はこのような誤認識を抑制することを図る。
【００２２】
＜実施の形態１＞
図３は、本発明の実施形態１に係る物体認識装置１００の構成図である。物体認識装置１００は、レーザ測距センサ２００による計測結果を用いて、物体の位置とサイズを認識する装置である。物体認識装置１００は、計測結果取得部１１０、時系列データ作成部１２０、認識部１３０、信頼度算出部１４０、出力部１５０を備える。
【００２３】
計測結果取得部１１０は、レーザ測距センサ２００による計測結果を取得する。時系列データ作成部１２０は、計測結果を用いて、計測時刻ごとの占有グリッドマップを作成する。認識部１３０は、グリッド上で近接する計測結果をグルーピングすることにより、物体の位置とサイズを認識する。信頼度算出部１４０は、認識部１３０が認識した物体の位置とサイズの信頼度を算出する。信頼度の具体例とその用途については後述する。出力部１５０は認識結果と信頼度を出力する。
【００２４】
図４は、信頼度の経時変化を例示する模式図である。認識部１３０は、計測結果をグルーピングした結果に基づき、物体の位置とサイズを認識する。このとき用いる手法として例えばカルマンフィルタを用いることができる。カルマンフィルタは、以下の２種類の認識結果を合成することにより、最終的な認識結果を得るものである：（ａ）前の時刻における認識結果に対して入力値（例えば車両の車速や加速度）を与えることにより、次の時刻における認識結果を演算する；（ｂ）計測結果そのものを用いて認識結果を求める。例えば近接する計測結果をグルーピングする。
【００２５】
認識部１３０がカルマンフィルタを用いて物体の位置とサイズを認識する場合、その認識結果はある範囲にわたって分散を有する。この分散値は、時間経過にともなって減少する傾向がある。時間経過にともなって計測結果が蓄積されるので、認識精度が向上するからである。図４の楕円はこの分散値を模式的に表している。信頼度算出部１４０は、この分散値を、認識部１３０による認識結果の信頼度として算出することができる。
【００２６】
認識部１３０による認識結果が十分信頼できる場合、レーザ測距センサ２００の計測結果に含まれるノイズの影響は考慮する必要がない。そこで時系列データ作成部１２０は、認識結果の信頼度が上がるにつれて、グリッドが計測結果を保持する時間を短くする。具体的には、グリッドが計測結果を保持すべき時間としてあらかじめ定められている時間が経過する前に、計測結果を破棄する。
【００２７】
図５は、認識部１３０による認識結果の分散と信頼度の関係を例示するグラフである。時間経過にともなって、認識部１３０による認識結果の信頼度は向上する。例えば分散値について閾値を設けておき、分散値が閾値未満になるごとに信頼度レベルを１段階上げることができる。ここでは信頼度レベルを４段階に区分した例を示した。
【００２８】
図６は、認識部１３０による認識結果の信頼度レベルに応じて、グリッドが計測結果を保持する時間を変更する例を示す図である。ここでは時刻ｔ＋１とｔ＋２における信頼度レベルが１、時刻ｔ＋３とｔ＋４における信頼度レベルが２、時刻ｔ＋５における信頼度レベルが３であるものとする。
【００２９】
信頼度レベルが１のとき、グリッドは３時刻単位にわたって計測結果を保持する。したがって時刻ｔ＋２において２×４グリッドがグルーピングされている。信頼度レベルが２のとき、グリッドは２時刻単位にわたって計測結果を保持する。したがって時刻ｔ＋３〜ｔ＋４において、グループに属するグリッドのうち３時刻単位にわたって保持している計測結果が破棄される。信頼度レベルが３のとき、グリッドは１時刻単位のみ計測結果を保持する。したがって時刻ｔ＋５において、グループに属するグリッドのうち２時刻単位にわたって保持している計測結果が破棄される。
【００３０】
以上の手順により、時刻ｔ＋５においては、時刻ｔ＋１と同じ２×３グリッドが物体の存在する範囲として認識されることになるので、物体の本来のサイズよりも大きく物体を誤認識することを抑制できる。さらに計測結果を破棄するのは認識結果の信頼度が十分高まった段階なので、レーザ測距センサ２００の計測結果に含まれるノイズの影響も抑制することができる。
【００３１】
計測結果を保持する時間を変更するグリッドは、計測結果をグルーピングすることにより物体を認識したグリッドのみである。その他グリッドには、信頼度レベルが異なる別の物体が存在する可能性があるからである。
【００３２】
図７は、物体認識装置１００の動作を説明するフローチャートである。物体認識装置１００は、例えば所定周期ごとに（図６などに示す時刻単位ごとに）本フローチャートを実施する。以下図７の各ステップについて説明する。
【００３３】
（図７：ステップＳ７０１）
計測結果取得部１１０は、レーザ測距センサ２００による計測結果を取得する。計測結果は例えば、レーザ光を照射した方向と計測した光強度、またはこれらに基づき算出した反射箇所の座標である。以下では記載の便宜上、レーザ光が反射された箇所の座標を計測結果として取り扱う。したがって計測結果は、図２で例示したグリッド上の座標に対応する点群データである。
【００３４】
（図７：ステップＳ７０２）
時系列データ作成部１２０は、計測結果を時系列に配列した時系列データを作成する。例えば図４などで説明した占有グリッドマップを、時系列データとして作成する。以下では占有グリッドマップを作成することを前提とする。
【００３５】
（図７：ステップＳ７０３）
認識部１３０は、時系列データが記述している計測結果をグルーピングすることにより物体の位置とサイズを認識する。さらにカルマンフィルタを用いる場合は、前の時刻における認識結果を用いて次の時刻における認識結果を演算し、計測結果のみを用いて認識した結果と合成することにより、最終的な認識結果を得る。
【００３６】
（図７：ステップＳ７０４〜Ｓ７０７）
信頼度算出部１４０は、認識部１３０が物体の位置とサイズを認識した結果の信頼度を算出し、その信頼度に応じて信頼度レベルをセットする（Ｓ７０４）。時系列データ作成部１２０は、図６で説明した手順にしたがって、信頼度レベルに応じて、グリッドが保持している計測結果を破棄する（Ｓ７０５〜Ｓ７０７）。
【００３７】
（図７：ステップＳ７０４〜Ｓ７０７：補足）
認識部１３０による認識結果の信頼度が、時間経過にともなって上がっている場合であっても、何らかの原因により信頼度が下がる可能性もある。この場合もその低下した信頼度に応じて計測結果を破棄することになるので、信頼度の値によっては、グリッドが計測結果を保持する時間を延長する場合もあり得る。
【００３８】
（図７：ステップＳ７０８〜Ｓ７０９）
認識部１３０は、計測結果を破棄した後において各グリッドが保持している計測結果を用いて、物体の位置とサイズを再度グループ化する（Ｓ７０８）。認識部１３０はその結果に基づき物体の位置とサイズを再度認識する（Ｓ７０９）。
【００３９】
＜実施の形態１：まとめ＞
本実施形態１に係る物体認識装置１００は、レーザ測距センサ２００による計測結果をグルーピングすることにより物体を認識するとともに、その認識結果の信頼度を算出し、信頼度レベルに応じて計測結果を保持する時間を変更する。これにより、レーザ測距センサ２００による計測結果に含まれるノイズの影響を抑制するとともに、物体の位置とサイズを精度よく認識することができる。
【００４０】
＜実施の形態２＞
図８は、本発明の実施形態２において物体認識装置１００が作成する時系列データの例である。実施形態１においては直交座標系で記述した占有グリッドマップを例示したが、図８に示すように極座標系で占有グリッドマップを記述することもできる。いずれの場合であっても物体認識装置１００の動作手順は同じである。
【００４１】
＜本発明の変形例について＞
本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、様々な変形例が含まれる。例えば、上記実施形態は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施形態の構成の一部を他の実施形態の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施形態の構成に他の実施形態の構成を加えることも可能である。また、各実施形態の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
【００４２】
上記の各構成、機能、処理部、処理手段等は、それらの一部又は全部を、例えば集積回路で設計する等によりハードウェアで実現してもよい。また、上記の各構成、機能等は、プロセッサがそれぞれの機能を実現するプログラムを解釈し、実行することによりソフトウェアで実現してもよい。各機能を実現するプログラム、テーブル、ファイル等の情報は、メモリや、ハードディスク、ＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ  Ｓｔａｔｅ  Ｄｒｉｖｅ）等の記録装置、または、ＩＣカード、ＳＤカード等の記録媒体に置くことができる。また、制御線や情報線は説明上必要と考えられるものを示しており、製品上必ずしも全ての制御線や情報線を示しているとは限らない。実際には殆ど全ての構成が相互に接続されていると考えてもよい。
【００４３】
以上の実施形態においては、レーザ測距センサ２００による計測結果を保持する時系列データとして、占有グリッドマップを例示した。これ以外のデータ形式によって計測結果を時系列に配列することもできる。その場合であっても同様に、信頼度レベルに応じて、計測結果を保持する時間を調整することにより、以上の実施形態と同様の効果を発揮することができる。
【００４４】
以上の実施形態においては、カルマンフィルタを用いて物体を認識したときの認識結果の分散値を、信頼度として取り扱う例を説明した。認識結果の信頼度を算出することができるのであれば、カルマンフィルタ以外の構成を採用することもできる。
【００４５】
以上の実施形態においては、レーザ測距センサ２００による計測結果を用いて物体の位置とサイズを認識することを説明したが、レーザ測距センサ２００と併用して、その他タイプのセンサを用いてもよい。例えばレーダを用いて物体の位置とサイズを認識し、レーザ測距センサ２００による認識結果と対比することにより、認識精度を向上させることが考えられる。
【符号の説明】
【００４６】
１００：物体認識装置
１１０：計測結果取得部
１２０：時系列データ作成部
１３０：認識部
１４０：信頼度算出部
１５０：出力部
２００：レーザ測距センサ
【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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