(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物までの距離を計測する距離計測装置と、
車両挙動を検出する車両情報検出装置と、
前記車両情報検出装置により検出した車両挙動に基づいて、前記距離計測装置により計測した対象物までの距離情報を対象物の位置情報に変換して記憶する位置情報変換記憶装置と、
前記位置情報変換記憶装置に記憶された複数の前記対象物の位置情報を対象物ごとに分類する分類装置と、
前記分類装置によって分類された位置情報に基づいて、ノイズ情報を除去するノイズ除去装置と、
前記ノイズ除去装置によってノイズ情報が除去された位置情報に基づいて障害物の地図を生成する障害物地図生成装置とを備えることを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の車両用障害物地図作成装置において、
前記距離計測装置の計測特性を記憶する距離計測特性記憶装置をさらに備え、
前記ノイズ除去装置は、前記車両情報検出装置により検出した車両挙動と、前記距離計測特性記憶装置に記憶された計測特性とに基づいて、前記ノイズ情報を除去することを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【請求項３】
請求項２に記載の車両用障害物地図作成装置において、
前記距離計測特性記憶装置が記憶する計測特性は、前記距離計測装置の最大検知距離、検知幅、検知角、距離分解能、計測周期のうちのいずれか、もしくはそれらの組み合わせであることを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載の車両用障害物地図作成装置において、
前記車両情報検出装置が検出する車両挙動は、前記車両の位置と向きと速度であることを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【請求項５】
請求項１〜４のいずれかに記載の車両用障害物地図作成装置において、
前記分類装置は、対象物の位置情報を対象物ごとに分類するために、前記距離計測装置の位置と最大検知距離の位置とに基づいて定められる探索領域に含まれる対象物の位置情報を検出することを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【請求項６】
請求項５に記載の車両用障害物地図作成装置において、
前記位置情報の探索領域の車両進行方向の幅を、前記車両の速度と前記距離計測装置の計測周期とに基づいて変化させることを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載の車両用障害物地図作成装置において、
前記分類装置は、対象物ごとに分類した複数の対象物の位置情報の中から、直線構造を有する対象物の位置情報を検出することにより、さらに対象物の位置情報を分類することを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載の車両用障害物地図作成装置において、
前記障害物地図生成装置は、前記分類された位置情報に基づいて対象物の存在する可能性に応じた複数の領域を設定し、前記設定した領域ごとに制御・警報レベル情報を含んだ障害物地図を生成することを特徴とする車両用障害物地図作成装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車両周囲に存在する障害物を検出して、障害物地図を作成する装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
特開平１０−１１２０００号公報に記載の障害物認識装置では、距離測定センサによって測定された障害物までの距離情報に基づいて、距離測定センサの計測範囲の各地点が「障害物あり」、「障害物無し」、「不明」のいずれの領域であるかを判定する。この判定結果と実際の障害物の有無との関係を判定正答率として予め記憶しておき、判定正答率に基づいて「障害物あり」と「障害物無し」の判定結果の確からしさを算出して障害物の地図を作成している。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上述した従来の障害物認識装置では、距離測定センサによる障害物の有無の判定正答率を予め算出しておく必要がある。また、この方法では、障害物認識装置を車両に搭載した場合に、車両の速度や方向の変化に対応して障害物を正確に認識することが難しいという問題があった。
【０００４】
本発明の目的は、距離測定装置の特性や車両挙動に基づいて、正確に障害物の構造や配置を把握することができる車両用障害物地図作成装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
（１）請求項１の発明は、対象物までの距離を計測する距離計測装置と、車両挙動を検出する車両情報検出装置と、車両情報検出装置により検出した車両挙動に基づいて、距離計測装置により計測した対象物までの距離情報を対象物の位置情報に変換して記憶する位置情報変換記憶装置と、前記位置情報変換記憶装置に記憶された複数の前記対象物の位置情報を対象物ごとに分類する分類装置と、前記分類装置によって分類された位置情報に基づいて、ノイズ情報を除去するノイズ除去装置と、前記ノイズ除去装置によってノイズ情報が除去された位置情報に基づいて障害物の地図を生成する障害物地図生成装置とを備えることにより、上記目的を達成する。
（２）請求項２の発明は、請求項１の車両用障害物地図作成装置において、距離計測装置の計測特性を記憶する距離計測特性記憶装置をさらに備え、ノイズ除去装置は、車両情報検出装置により検出した車両挙動と、距離計測特性記憶装置に記憶された計測特性とに基づいて、ノイズ情報を除去することを特徴とする。
（３）請求項３の発明は、請求項２の車両用障害物地図作成装置において、距離計測特性記憶装置が記憶する計測特性は、距離計測装置の最大検知距離、検知幅、検知角、距離分解能、計測周期のうちのいずれか、もしくはそれらの組み合わせであることを特徴とする。
（４）請求項４の発明は、請求項１〜３のいずれかの車両用障害物地図作成装置において、車両情報検出装置が検出する車両挙動は、車両の位置と向きと速度であることを特徴とする。
（５）請求項５の発明は、請求項１〜４のいずれかに記載の車両用障害物地図作成装置において、分類装置は、対象物の位置情報を対象物ごとに分類するために、距離計測装置の位置と最大検知距離の位置とに基づいて定められる探索領域に含まれる対象物の位置情報を検出することを特徴とする。
（６）請求項６の発明は、請求項５の車両用障害物地図作成装置において、位置情報の探索領域の車両進行方向の幅を、車両の速度と距離計測装置の計測周期とに基づいて変化させることを特徴とする。
（７）請求項７の発明は、請求項１〜６のいずれかの車両用障害物地図作成装置において、分類装置は、対象物ごとに分類した複数の対象物の位置情報の中から、直線構造を有する対象物の位置情報を検出することにより、さらに対象物の位置情報を分類することを特徴とする。
（８）請求項８の発明は、請求項１〜７のいずれかの車両用障害物地図作成装置において、障害物地図生成装置は、分類された位置情報に基づいて対象物の存在する可能性に応じた複数の領域を設定し、設定した領域ごとに制御・警報レベル情報を含んだ障害物地図を生成することを特徴とする。
【０００６】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように本発明によれば、次のような効果を奏する。
（１）請求項１〜７の発明によれば、対象物までの距離データを車両挙動に基づいて対象物の位置情報に変換した後に、対象物の位置情報を対象物ごとに分類し、分類した位置情報に基づいてノイズ情報を除去してから、障害物地図を作成するので、ノイズとなる距離データを排除することができ、障害物の構造や配置を正確に把握することができる。
（２）請求項２の発明によれば、距離計測装置の計測特性を記憶する距離計測特性記憶装置をさらに備え、分類装置は、車両情報検出装置により検出した車両挙動と、距離計測特性記憶装置に記憶された計測特性とに基づいて、ノイズ情報を除去するので、さらに正確に障害物の構造や配置を把握することができる。
（３）請求項３の発明によれば、計測特性は、距離計測装置の最大検知距離、検知幅、検知角、距離分解能、計測周期のうちのいずれか、もしくはそれらの組み合わせであるので、これらの計測特性に基づいて正確にノイズ情報を除去して対象物の位置情報を分類することができる。
（４）請求項４の発明によれば、車両挙動の情報は車両の位置、向き、速度であるので、正確に車両と対象物との位置関係を把握することができるとともに、正確に対象物の位置を分類することができる。
（５）請求項５の発明によれば、対象物の位置情報を分類するための領域を距離計測装置の位置と最大検知距離の位置とに基づいて定められる探索領域としているので、距離計測装置で検知不可能な領域に存在する情報を処理する必要が無く、処理時間を短縮することができる。
（６）請求項６の発明によれば、位置情報の探索領域の車両進行方向の幅を車両の速度と距離計測装置の計測周期とに基づいて変化させるので、位置情報を分類する際に車速や計測周期の変化の影響を受けることがない。
（７）請求項７の発明によれば、直線構造を有する対象物の位置情報を検出してさらに位置情報を分類することにより、さらに正確に障害物の位置・構造を把握することができる。
（８）請求項８の発明によれば、障害物地図には対象物の存在する可能性の領域に応じた制御・警報レベルが含まれているので、簡単かつ正確に車両と障害物との接触可能性を検出することができる。
【０００７】
【発明の実施の形態】
図１は、本発明による車両用障害物地図作成装置の一実施の形態の構成を示す図である。車両用障害物地図作成装置は、距離計測装置１０１と、車両情報検出装置２０１と、位置情報変換記憶装置３０１と、距離計測特性記憶装置４０１と、ノイズ除去装置５０１と、障害物地図生成装置６０１とを備える。距離計測装置１０１は、車両周囲に存在する障害物（対象物）までの距離を測定する装置であり、超音波センサやマイクロ波レーダ、レーザレーダ等を用いることができる。距離計測装置１０１は、車両の進行方向に対して横向きに、左右対象な位置に１つずつ車載される。本実施の形態では、図２に示すように、車両１の後輪の後方部に外側を向いて左右に１つずつ搭載されている。距離計測装置１０１による計測可能範囲は、図２に示す楕円１０２の範囲内である。
【０００８】
車両情報検出装置２０１は、図３に示すように、車速センサ２０１ａと操舵角センサ２０１ｂとを有し、車両１の位置や方向、速度などの車両挙動に関する情報を検出する。検出した車両挙動情報は、位置情報変換記憶装置３０１に送られる。位置情報変換記憶装置３０１は、車両情報検出装置２０１から送られる車両挙動情報に基づいて、距離計測装置１０１によって計測された障害物までの距離データを障害物の位置情報に変換して記憶する。
【０００９】
障害物の位置情報は、位置情報変換記憶装置３０１の記憶領域における座標上で表現される。図４（ａ）は、実空間の座標系における車両１と障害物２０６との位置関係を示す図であり、図４（ｂ）は、位置情報変換記憶装置３０１の記憶領域における座標系にて、車両１に対する相対的な障害物２０６の位置を示す図である。実空間の座標系における障害物２０６の位置は、車両１との相対的な位置を示す位置情報変換記憶装置３０１の記憶領域における座標上の点３１１で示される。また、図４（ａ）で符号２０４で示される距離計測装置１０１の位置は点３１０で示される。
【００１０】
実空間の座標系における障害物の位置を記憶領域の座標系での点に変換する方法について図４（ａ），（ｂ）を用いて説明する。予め、実空間座標系に基準となるＸ軸、Ｙ軸を定めておき、車両１の位置２０２と、Ｘ軸と車両の進行方向との成す角２０３とを検出する。車両の位置２０２と進行方向を示す角２０３は、車両情報検出装置３０１により検出する。具体的には、車両１の左右後輪を結ぶ軸とこの軸に直交して車両中心を通る軸を車両１の固定座標系と定め、ある時刻ｔ０における車両１の固定座標系を実空間座標系ＸＹに定める。時間変化Δｔごとの車両１の位置２０２と進行方向を示す角２０３とを車速センサ２０１ａ、操舵角センサ２０１ｂを用いて検出する。検出した車両の位置２０２と進行方向を示す角２０３とに基づいて、距離計測装置１０１の位置２０４と、２つの距離計測装置１０１を結ぶ軸（以下、計測軸と呼ぶ）２０５の方向とを算出する。図４（ｂ）に示す記憶領域の座標系では、算出した計測軸２０５上に、距離計測装置１０１により検出した距離データに相当する位置に、障害物２０６の位置情報である点３１１を定める。
【００１１】
従って、障害物２０６が検出されるまでは、位置情報変換記憶装置３０１の記憶領域におけるデータは０であり、障害物２０６を検出すると記憶領域における座標上に対応するデータが追加される。以後、車両の移動に伴い検出される障害物２０６の相対的な位置が、記憶領域の座標上のデータとして追加されていく。図４（ｂ）に示す記憶領域上の座標上の白丸３１２，３１３，３１４，３１５は３１１よりも以前に検出された障害物の位置を示すデータである。
【００１２】
ノイズ除去装置５０１は、距離計測特性記憶装置４０１に記憶されている距離計測装置１０１の検知範囲特性と、車両情報検出装置２０１によって検出される車速などの車両情報とに基づいて、位置情報変換記憶装置３０１に記憶された障害物位置情報を分類して、第１の障害物地図を作成する。障害物位置情報の分類方法について、図５を用いて説明する。
【００１３】
位置情報変換記憶装置３０１の記憶領域における座標系にて、障害物の位置情報を分類してノイズ情報を除去するための探索領域を定める。この探索領域は、距離計測装置１０１の位置３１０と計測軸上の最大検知距離位置３１６の２点を焦点とする楕円領域３１７とする。この探索領域３１７を距離計測特性と車速とに応じて変化させることにより、車速に依存することなく、障害物位置情報を分類することができる。
【００１４】
車両１の進行方向をｘ軸に取り、探索領域３１７の楕円の焦点位置の座標ＸをそれぞれＸ0，Ｘ1、車速をＶc、距離計測装置１０１の計測サンプリング周期をＴsとすると、探索領域３１７内に含まれる点の座標Ｘは、次式（１）を満たさなければならない。
｜Ｘ−Ｘ0｜＋｜Ｘ−Ｘ1｜＜Ｖc・Ｔs＋α  …（１）
ただし、αは補正項であり、楕円焦点座標Ｘ0，Ｘ1はそれぞれ、距離計測装置１０１，計測軸上の最大検知距離位置２０７の座標Ｘに相当する。図６（ａ）は、車速Ｖcが小さい場合の探索領域３１７を示す図であり、図６（ｂ）は、車速Ｖcが大きい場合の探索領域３１７を示す図である。図６（ａ）、（ｂ）から分かるように、車速Ｖcが小さい時は探索領域のｘ軸方向の幅は小さくなり、車速が高いときは探索領域３１７のｘ軸方向の幅は大きくなる。
【００１５】
ノイズ除去装置５０１は、図５を参照すると、探索領域３１７内に含まれる障害物位置３１１，３１２，３１３を検出し、検出した複数の障害物位置３１１，３１２，３１３により構成される直線３１８を、最小二乗法等を用いて算出する。式（１）で示すように、車速Ｖcとサンプリング周期Ｔsとに基づいて探索領域３１７の大きさを変えることにより、障害物の配置や構造を特定するために十分なサンプル数を確保することができる。これにより、近似直線３１８の精度を向上することができるので、後述する障害物位置情報を分類する精度を向上することができる。
【００１６】
続いて、探索領域３１７内に含まれる各障害物位置情報３１１，３１２，３１３から直線３１８までの距離（偏差）ついての分散値を求める。分散値は、距離計測装置１０１の分解能等に依存する。従って、分散値のしきい値は、距離計測装置１０１の分解能、測定誤差及び位置情報変換記憶装置３０１の分解能により決定する。求めた分散値が所定値のしきい値以下であるときは、各障害物位置３１１，３１２，３１３は同一のクラスタ（グループ）に属すると判定する。一方、求めた分散値が所定のしきい値より大きいときは、同一クラスタの終点を検出したと判定する。すなわち、分散値が所定のしきい値以下の値を示す点は同一クラスタに属し、所定のしきい値を越えた点は、ノイズ情報であるか別のクラスタに属する位置情報であると判定する。
【００１７】
また、探索領域３１７に包含される障害物位置情報の数が所定の数よりも少ないときも、クラスタの終点を検出したと判定する。このことを図７を用いて説明する。順次、クラスタの分類を行っていった場合に、探索領域３１７に包含される障害物位置情報の数が所定の数よりも少ない場合、図７に示すように、障害物位置情報３３０〜３３３は同一のクラスタに属する情報であるが、障害物位置情報３３４は他のクラスタに属するものである。すなわち、障害物位置情報３３０と障害物位置情報３３４との間に連続性が無いために、両者は別のクラスタに属するものと判定する。
【００１８】
図８を用いて、障害物位置情報を分類した結果に基づいて、ノイズ情報を除去して第１の障害物地図を得る方法について説明する。車両周囲に存在する障害物には、例えば駐車場における駐車車両や柱、壁、ガードレール等がある。車両が移動しながら、駐車車両やガードレールなどの障害物を距離計測装置１０１を用いて検出し、記憶領域の座標上に障害物位置を記憶していくと、比較的直線性の良い点列を構成することが分かる。しかし、上述した障害物位置の分類結果には、障害物の位置情報のバラツキや、距離計測装置１０１自身による計測誤差なども含まれている。従って、直線構造を有する障害物を正確に検出するために、測定結果の直線性の精度を向上させるための処理を施す必要がある。
【００１９】
上述した障害物位置情報を分類した各クラスタにおいて、直線構造を有する障害物を検出するための再探索領域３２０，３２１を定める。再探索領域３２０，３２１は、クラスタを構成する障害物位置情報を包含する最小の領域に基づいて規定する。再探索領域３２０，３２１を規定する際には、図８に示すｙ軸方向、すなわち計測軸方向の領域は、距離計測装置１０１の距離分解能、位置情報変換記憶装置３０１の記憶領域の距離分解能、障害物位置情報の測定結果のバラツキを考慮して拡大する。また、図８に示すｘ軸方向、すなわち車両１の進行方向の領域は、障害物位置情報の測定結果のバラツキ等を考慮したｙ軸方向の拡大分に加えて、車速Ｖcと距離計測装置１０１のサンプリング周期Ｔsとを考慮して拡大する。
【００２０】
このように、再探索領域３２０，３２１を拡大することにより、障害物位置情報を記憶する際、すなわちアナログデータをデジタルデータに変換して記憶する際の量子化誤差の影響を低減することができる。また、ノイズ情報として分類することができなかった障害物位置情報を障害物構造を規定するために用いることができるので、障害物地図としての正確性が向上する。
【００２１】
再探索領域３２０，３２１を定めると、再探索領域３２０，３２１に含まれる障害物位置情報の中から、後述する再探索条件を満たす障害物位置情報の点群を抽出する。すなわち、再探索領域３２０に含まれる障害物位置情報の任意の２点を焦点とする楕円領域内に含まれる障害物位置情報の点の数が最大となる楕円領域３２２を求め（図８参照）、この楕円領域内に含まれる障害物位置情報を抽出する。
【００２２】
具体的には、障害物位置情報の点の数が最大となる楕円領域３２２内に含まれる点の座標Ｙは、次式（２）を満たす必要がある。
｜Ｙ−Ｙ0｜＋｜Ｙ−Ｙ1｜＜β  …（２）
ただし、Ｙ0，Ｙ1は、再探索領域３２０に含まれる障害物位置情報の任意の２点の座標Ｙであり、楕円の焦点座標に相当する。βは所定の定数である。βが大きくなると、楕円３２２のｙ軸方向の領域が大きくなるので、楕円３２２内の点群の直線性は低くなる。逆にβが小さいと、楕円３２２のｙ軸方向の領域が小さくなるので、楕円３２２内の点群のｘ軸方向の直線性は高くなる。すなわち、楕円３２２内に含まれる点群により構成される直線と各障害物位置情報を示す点との偏差は小さくなる。
【００２３】
図８に示す再探索領域３２０では、障害物位置情報３２３は楕円３２２内に含まれない。従って、障害物位置情報３２３は、駐車車両の側面などの直線構造を有する障害物とは別の障害物情報であると判定される。上記式（２）の条件を満たす障害物位置情報を、第１の障害物地図として用いる。
【００２４】
障害物地図生成装置６０１は、第１の障害物地図に基づいて連続的な障害物地図を生成する。駐車支援のための車両制御システムや警報システムには、自車両の位置や予測軌道と障害物位置との情報に基づいてブレーキやハンドルを制御したり、障害物との接触可能性を判断して警報を発するものがある。車両と障害物との接触可能性を判断するためには、車両周囲に存在する障害物の地図を用いることができるが、障害物との接触可能性を随時計算するためには、多大なデータを扱うことができる高速演算処理装置を用いなければならない。このため、本実施の形態の車両用障害物地図作成装置では、障害物の地図自体に、制御目標値または警報レベルに相当するデータを含める。
【００２５】
図９は、図８に示す第１の障害物地図の各クラスタを構成する点群に基づいて、３段階の制御・警報レベルを割り当てた障害物地図である。すなわち、障害物位置情報に基づいて、信頼係数が９５％、９０％、８５％等の信頼区間を定めることにより、制御・警報レベルを割り当てる。信頼係数とは、その区間に障害物位置情報を示す点が含まれている確率であり、楕円３２２内に含まれる点群を含む中心領域の信頼係数が最も低く、中心領域から外側の領域になるほど信頼係数は大きくなる。
【００２６】
図９では、点群を含む中心の領域が制御・警報レベル３であり、制御・警報レベル３を取り囲む真ん中の領域の制御・警報レベルを２、最も外側の領域の制御・警報レベルを１としている。この場合、制御・警報レベルが３の領域は、障害物が存在する可能性が最も高いため、車両がこの領域に進入したときの車両と障害物との接触可能性は最も高い。レベル３に比べてレベル２，レベル２に比べてレベル１の領域については、車両と障害物との接触可能性は低くなる。障害物地図に障害物の位置情報とともに制御・警報レベルを含めることにより、車両と障害物との接触可能性を簡単に調べることができる。すなわち、障害物が存在する領域に車両が進入した時に、車両が進入した領域の制御・警報レベルを調べることにより、現在の車両の制御レベルまたは警報レベルを把握することができる。これにより、車両が進入した領域の制御・警報レベルに応じて、不図示のスピーカを用いて警報を発したり、ブレーキ（不図示）を用いて車両制御を行うことができる。
【００２７】
上述した障害物地図の作成手順について、図１０のフローチャートを用いて簡単に説明しておく。なお、各ステップの処理内容において、上述した説明の中で詳しく述べた部分については、その説明を省略する。ステップＳ１では、距離計測装置１０１により障害物２０６までの距離を計測する。距離を計測するとステップＳ２に進む。ステップＳ２では、車両情報検出装置２０１により車両の挙動を検出する。車両の挙動には、上述したように、車両の位置、進行方向、速度などが含まれる。車両の挙動を検出するとステップＳ３に進む。ステップＳ３では、ステップＳ１で検出した障害物までの距離情報を、ステップＳ２で検出した車両の挙動に基づいて障害物の位置情報に変換する。位置情報への変換は、位置情報変換記憶装置３０１により行われるが、変換方法は上述したのでここではその説明を省略する。ステップＳ４では、ステップＳ３で変換した位置情報を位置情報変換記憶装置３０１に記憶する。
【００２８】
以下、ステップＳ５〜Ｓ８で行われる処理は、ノイズ除去装置５０１により行われる。ステップＳ５では、ステップＳ４で記憶した障害物の位置情報をクラスタごとに分類するための探索領域を設定する。探索領域の設定方法も上述したので説明を省略する。次のステップＳ６では、ステップＳ５で設定した探索領域内に含まれる障害物の位置情報をクラスタごとに分類する。すなわち、上述したように、探索領域内に含まれる複数の障害物の位置情報が構成する直線を算出し、算出した直線と各障害物位置情報との距離についての分散値を求める。分散値が所定のしきい値以下であるときは同一のクラスタに属すると判定する。分散値がしきい値より大きいときはクラスタの終点を検出したと判定して、しきい値より大きい分散値の障害物位置情報は別のクラスタに属するかノイズ情報であると判定する。
【００２９】
ステップＳ７では、ステップＳ６で分類したクラスタ内に含まれる複数の障害物の位置情報の中から、直線構造を有する障害物を検出するための再探索領域を設定する。再探索領域の設定方法についても詳しい説明は省略する。ステップＳ８では、ステップＳ７で設定した再探索領域内の障害物の位置情報のうち、再探索条件を満たす点群を検出する。再探索条件を満たす点群とは、上述したように式（２）の条件を満たす障害物位置情報の集合であり、直線構造を有する障害物を示す。再探索条件を満たす点群を検出すると、ステップＳ９に進む。ステップＳ９では、ステップＳ８で検出した点群、すなわち障害物位置情報に基づいて、障害物地図生成装置により障害物地図を生成する。障害物地図は、上述したように障害物の配置や構造とともに、制御・警報レベルを含んだものである。障害物地図の作成方法も上述したので説明を省略する。
【００３０】
以上、本発明による車両用障害物地図作成装置によれば、障害物までの距離データを車両挙動に基づいて障害物の位置情報に変換するので、正確に車両と障害物との位置関係を把握することができる。また、障害物の位置情報を車両挙動と距離計測装置の計測特性とに基づいて分類し、さらに直線構造を有する障害物を検出して障害物地図を作成することにより、ノイズとなる距離データを排除することができ、障害物の構造や配置を正確に把握することができる。また、障害物地図に制御・警報レベルの情報を含めることにより、障害物が存在する領域に車両が進入した時に、車両が進入した領域の制御・警報レベルを調べることにより、現在の車両の制御レベルまたは警報レベルを把握することができる。
【００３１】
本発明は上述した実施の形態に限定されることはない。例えば、車両情報検出装置２０１は、車速センサ２０１ａと操舵角センサ２０１ｂとに基づいて、車両の位置と方向を検出したが、ジャイロ等を用いて検出してもよい。また、制御・警報レベルは３段階に限られず、好みの段階に分けることができる。上述した一実施の形態の説明では、制御・警報レベルの領域を信頼係数が９５％、９０％、８５％の信頼区間としたが、信頼係数もこれらの値に限定されることはない。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による車両用障害物地図作成装置の一実施の形態の構成を示す図
【図２】距離計測装置の車載位置と計測範囲を示す図
【図３】車両情報検出装置の構成を示す図
【図４】（ａ）は、実空間座標系において車両と障害物との位置関係を示す図、（ｂ）は、記憶領域の座標系において車両と障害物との位置関係を示す図
【図５】障害物位置情報を分類するための探索領域を示す図
【図６】（ａ）は、車両が低速で走行しているときの探索領域を示す図、（ｂ）は、車両が高速で走行しているときの探索領域を示す図
【図７】障害物位置情報の分類方法について説明するための図
【図８】再探索領域と再探索条件を満たす障害物位置情報群を示す図
【図９】制御・警報レベル情報を含む障害物地図を示す図
【図１０】障害物地図の一実施の形態の作成手順を示すフローチャート
【符号の説明】
１…車両、１０１…距離計測装置、１０２…計測範囲、２０１…車両情報検出装置、２０１ａ…車速センサ、２０１ｂ…操舵角センサ、２０２…車両の位置、２０３…Ｙ軸と車両の進行方向との成す角、２０４…距離計測装置の位置、２０５…計測軸、２０６…障害物、３０１…位置情報変換記憶装置、３１０…距離計測装置の位置、３１１，３１２，３１３，３１４，３１５，３２３，３３０，３３１，３３２，３３３，３３４…障害物の位置情報、３１６…最大検知距離の位置、３１７…探索領域、３１８…近似直線、３２０，３２１…再探索領域、３２２…再探索条件を満たす領域、４０１…距離計測特性記憶装置、５０１…ノイズ除去装置、６０１…障害物地図生成装置
【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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【図９】
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【図１０】
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