物体検出装置
【課題】 レーダを用いた物体検出において物体を正確に検出する物体検出装置を提供する。
【解決手段】 本発明に係る物体検出装置１の物体検出部４は、複数の検出点データから一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングするグルーピング手段４１と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する部分探索手段４２と、レーダ検出部から、部分探索手段により検出された一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する直線算出手段４３と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データのうち、直線算出手段により算出された２本の直線よりも内側の検出点データを、検出対象物体の一部分に対応する検出点データとして抽出する検出点抽出手段４４とを有する。
【解決手段】 本発明に係る物体検出装置１の物体検出部４は、複数の検出点データから一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングするグルーピング手段４１と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する部分探索手段４２と、レーダ検出部から、部分探索手段により検出された一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する直線算出手段４３と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データのうち、直線算出手段により算出された２本の直線よりも内側の検出点データを、検出対象物体の一部分に対応する検出点データとして抽出する検出点抽出手段４４とを有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダによる検出点を利用して物体を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の衝突防止システム等において、先行車両や対向車両等の他車両との衝突を回避するために、他車両の位置及び向きを算出する物体検出装置が用いられている。この物体検出装置は、レーダ等を用いて他車両を検出し、車両の安全走行に必要な情報を得るものである。
【０００３】
例えば、特許文献１には、検出対象物体ごとに反射波をグループ化し、グループ化された反射箇所のうち、自車両から最も近い反射箇所を自車両の進行の安全に関する判定点として抽出し、反射箇所の配列から物体の輪郭を構成する線分を抽出するレーダ装置が記載されている。
【特許文献１】特開２０００−２０６２４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術によれば、レーダによって物体を検出する際、同一物体の検出点であると推定される複数の検出点をグルーピングし、グルーピングされた検出点を基に当該物体を検出していた。しかし、グルーピングされた検出点の夫々が当該物体のどの部分に対応するかについては考慮されておらず、物体を正確に検出するという点で改善の余地があった。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、レーダを用いた物体検出において物体を正確に検出する物体検出装置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】
【０００６】
本発明に係る物体検出装置は、所定範囲を撮像して画像データを得る画像撮像部と、所定範囲内の複数の異なる方向に電磁波を照射して、当該電磁波が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを得るレーダ検出部と、画像撮像部により撮像された画像データとレーダ検出部により検出された複数の検出点データとに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部と、を備え、物体検出部は、複数の検出点データから一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングするグルーピング手段と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する部分探索手段と、レーダ検出部から、部分探索手段により検出された一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する直線算出手段と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データのうち、直線算出手段により算出された２本の直線よりも内側の検出点データを、検出対象物体の一部分に対応する検出点データとして抽出する検出点抽出手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
上記構成の物体検出装置によれば、画像撮像部が所定範囲を撮像した画像データを取得すると共に、レーダ検出部が同範囲内の複数の異なる方向についての検出点データを取得する。そして、物体検出部が、画像データ及び検出点データを処理することにより、検出対象物体の所定の一部分に対応する検出点データを抽出する。この物体検出部の処理においては、先ず、レーダ検出部により取得された複数の検出点データから、一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングする処理が行われる。次に、グルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する処理が行われる。次に、レーダ検出部から一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する処理が行われる。次に、２本の直線よりも内側の検出点データを、検出対象物体の一部分に対応する検出点データとして抽出する処理が行われる。以上の一連の処理により、検出対象物体における一部分に対応する検出点データを精度良く切り分けて抽出することによって、検出対象物体をより正確に検出することができる。
【０００８】
本発明に係る物体検出装置の物体検出部は、検出点抽出手段により抽出された複数の検出点データに基づいて、検出対象物体の一部分を構成する直線を算出し、当該直線と直線算出手段により算出された２本の直線との交点を、検出対象物体の一部分の端点として推定する端点推定手段を、更に有することが好ましい。この構成によれば、検出対象物体の一部分に対応する検出点データに基づいて直線を算出することにより、検出対象物体における一部分の輪郭を精度良く算出できる。そして、当該直線と、レーダ検出部から一部分の両端へ延びる直線との交点を求めることにより、当該一部分の端点を正確に検出することができる。
【０００９】
本発明に係る物体検出装置の物体検出部は、端点推定手段により推定された端点に基づいて、検出対象物体の位置および向きを推定する状態推定手段を、更に有することが好ましい。この構成によれば、端点推定手段によって求められた検出対象物体における一部分の端点に基づいて、検出対象物体の位置および向きを推定することにより、検出対象物体の状態を正確に検出することができる。
【００１０】
本発明に係る物体検出装置において、検出対象物体は車両であり、検出対象物体の一部分は当該車両の前面、側面、後面のいずれかであることが好ましい。この構成によれば、物体検出装置を設置した位置の周辺に存在する車両の前面、側面、後面のいずれかの面に対応する検出点データを抽出することで、当該車両を正確に検出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る物体検出装置によれば、レーダを用いた物体検出において物体を正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図１は、本発明の好適な実施形態に係る衝突防止装置を示すブロック構成図である。本実施形態の衝突防止装置１０は、自車両に搭載されて前方を走行する他車両との衝突を防止する装置であり、物体検出装置１と制動部５とを備えて構成される。物体検出装置１は、自車両の前方を走行する他車両を検出する装置であり、カメラ２とレーザレーダ３と物体検出ＥＣＵ４とを備える。
【００１３】
カメラ２は、自車両の前部に取り付けられた、自車両の前方の画像を撮影する画像撮像部である。カメラ２は、所定時間ごとに自車両前方の所定範囲を撮像して画像データを生成し、生成した画像データを物体検出ＥＣＵ４へ逐次出力する。
【００１４】
レーザレーダ３は、自車両前部のカメラ２近傍に取り付けられた、自車両の前方の物体を検出するレーダ検出部である。レーザレーダ３は、カメラ２が撮像する自車両前方の所定範囲と同一範囲においてレーザ光を左右方向及び上下方向に走査して、その反射光を検出することにより、当該範囲内に存在する物体までの距離データを含む検出点データを取得する。すなわち、レーザレーダ３は、上記撮像範囲内の複数の異なる方向にレーザ光を照射して、当該レーザ光が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを取得する。レーザレーダ３は、所定時間ごとに検出点データを取得し、取得した検出点データを物体検出ＥＣＵ４へ逐次出力する。なお、本実施形態ではレーダ検出部としてレーザレーダ３を用いているが、レーダ検出部は他の波長の電磁波を照射するものでもよく、例えばレーダ検出部としてミリ波レーダを用いてもよい。
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【００１５】
"ＭＳ 明朝"'> 図２は、カメラ２が画像データを取得する状況、及びレーザレーダ３が検出点データを取得する状況を示す平面図である。カメラ２は、自車両２０前方の範囲Ａの画像データを生成して取得する。他方、レーザレーダ３は、上記範囲Ａにおいて複数のレーザ光Ｂを照射することにより、自車両２０の前方に存在する物体を検出する。図２に示す一例のように、他車両２１が自車両２０に対向して走行する状況では、カメラ２により取得される画像には他車両２１の画像部分が含まれ、レーザレーダ３により取得される検出点データには他車両２１に対応する複数の検出点データが含まれる。
【００１６】
再び図１に戻り、物体検出ＥＣＵ４は、自車両に搭載された、画像データ及び検出点データに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部である。物体検出ＥＣＵ４は、カメラ２及びレーザレーダ３に接続されており、カメラ２から出力される画像データを取得すると共に、レーザレーダ３から出力される検出点データを取得する。物体検出ＥＣＵ４は、画像データ及び検出点データを処理することにより、自車両の前方に存在する検出対象物体（他車両、障害物等）を検出する。本実施形態では特に、物体検出ＥＣＵ４は、レーザレーダ３から取得した複数の検出点データから他車両の前面に対応する検出点データを抽出し、抽出した検出点データを用いて他車両の中心位置及び向きを検出する処理を行う。なお、物体検出ＥＣＵ４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成される。
【００１７】
なお、図１に示すように、物体検出ＥＣＵ４は、グルーピング手段４１、部分探索手段４２、直線算出手段４３、検出点抽出手段４４、端点推定手段４５、及び状態推定手段４６を備えている。これらの手段４１〜４６の夫々は、物体検出ＥＣＵ４の処理の一部を、物体検出ＥＣＵ４の構成として示したものである。これらの手段４１〜４６については、後述する物体検出ＥＣＵ４の動作説明において説明する。
【００１８】
制動部５は、ブレーキ（図示せず）を制御して、自車両に制動力を与える制動制御を行うものである。つまり、制動部５は、他車両の中心位置及び向きに基づき、自車両がこの他車両と衝突するか否かを判断する。そして、制動部５は、自車両が他車両と衝突すると判断すると、ブレーキに制動力を与えて自車両を減速させる。
【００１９】
次に、物体検出ＥＣＵ４の動作について説明する。図３は、物体検出ＥＣＵ４による処理を示すフローチャートである。なお、以下の処理は、エンジンが始動されてからエンジンが停止されるまでの間、繰り返し実行される。
【００２０】
先ず、ステップＳ１において、物体検出ＥＣＵ４は、カメラ２からの画像データを取得すると共に、レーザレーダ３からの検出点データを取得する。例えば、図２に示すように他車両２１が自車両２０の斜め前方を走行する状況では、物体検出ＥＣＵ４は、図４に示される画像データＧをカメラ２から取得する。この画像データＧは、他車両２１の画像部分を含んでおり、より詳しくは他車両２１の前面及び片側側面の画像部分を含んでいる。
【００２１】
また、ステップＳ１において物体検出ＥＣＵ４が取得する検出点データは、レーザレーダ３の走査範囲Ａ内に存在する物体からの反射波を受光して得られた多数の検出点データである。検出点データの夫々は、レーザ光が照射された方向のデータと、レーザレーダ３から物体までの距離のデータとで構成される。なお、以下の説明では、複数の検出点データを「点群」とも呼ぶ。
【００２２】
次に、ステップＳ２において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ１で取得した点群を、各検出対象物体ごとにグルーピングする。図５は、グルーピングされた点群の一例を示す図である。図５に示す一例では、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ１で取得した点群を、３つのグループにグルーピングしている。すなわち、物体検出ＥＣＵ４は、検出点データｐ１，ｐ２，ｐ３より夫々構成される点群Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を得る。物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ２でグルーピングした点群Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３ごとに、以下の各ステップの処理を実行する。なお、ステップＳ２は、グルーピング手段４１に相当する。
【００２３】
次に、ステップＳ３において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ２でグルーピングした点群を、ステップＳ１で取得した画像Ｇ上の対応位置に座標変換する。図６は、図５の点群Ｐ１を画像Ｇ上に座標変換した図である。図６に示すように、物体検出ＥＣＵ４は、画像Ｇ上にグルーピングした点群Ｐ１を座標変換している。図６の画像Ｇでは、点群Ｐ１は、他車両２１上に位置している。
【００２４】
次に、ステップＳ４において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ３で座標変換した点群を含む矩形領域を生成して画像Ｇ上に設定する。ここで設定される矩形領域は、他車両の画像を探索するための探索枠である。図７は、グルーピングされた点群Ｐ１に対して生成された矩形領域Ｅを示す図である。図７に示すように、物体検出ＥＣＵ４は、点群Ｐ１を含むような矩形領域Ｅを生成して画像Ｇ上に設定する。
【００２５】
次に、ステップＳ５において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ４で生成した探索枠Ｅの範囲内において画像認識処理を行い、車両の前面の画像部分を探索する。物体検出ＥＣＵ４は、例えば、予め用意された車両の前面の画像テンプレートを用いてパターンマッチング処理を行えばよい。物体検出ＥＣＵ４は、探索枠Ｅの範囲内に車両の前面の画像部分が存在した場合には、点群Ｐ１に対応する位置に他車両が存在することを認識する。なお、ステップＳ３〜ステップＳ５は、部分探索手段４２に相当する。
【００２６】
図８は、ステップＳ５で探索された車両の前面の画像部分Ｆを示す図である。物体検出ＥＣＵ４の画像認識処理により、他車両２１の前面を含む矩形領域Ｆが探索される。この矩形領域Ｆは、車両の前面の上端を横方向に延びる直線と、車両の前面の右端を縦方向に延びる直線ａ１と、車両の前面の左端を縦方向に延びる直線ａ２と、車両の前面の下端を横方向に延びる直線とにより包囲された領域である。
【００２７】
次に、ステップＳ６において、物体検出ＥＣＵ４は、矩形領域Ｆの左右端へ延びる直線ａ１，ａ２の横方向位置を求める。そして、物体検出ＥＣＵ４は、当該左右端の直線ａ１，ａ２の位置を、レーザレーダ３の座標系において、座標軸の原点を含む水平面上の対応位置に座標変換する（図９参照）。なお、レーザレーダ３の座標系における原点は、レーザレーダ３の照射部Ｏが配置された位置であるため、原点を含む水平面上には他車両などの障害物が存在する。
【００２８】
図９には、座標変換された左右端の直線ａ１，ａ２の位置ａ１１，ａ１２が示されている。図９に示されるように、ステップＳ６における物体検出ＥＣＵ４の座標変換処理は、画像Ｇが、自車両２０と他車両２１との間であって、カメラ２の倍率設定等により定まる所定位置に配置されたものとして行われる。なお、図９では、理解を容易にするために、画像データＧを立体的に傾斜させて示している。
【００２９】
次に、ステップＳ７において、物体検出ＥＣＵ４は、座標軸の原点であるレーザレーダ３の照射部Ｏから、ステップＳ６で座標変換した左右端の位置ａ１１，ａ１２へ延びる２直線を、方位直線α１，α２として算出する。２本の方位直線α１，α２は、座標軸の原点を含む水平面上において、レーザレーダ３の照射部Ｏ及び他車両２１の前面の左右端ａ１１，ａ１２を通過する直線となる。なお、ステップＳ６及びステップＳ７は、直線算出手段４３に相当する。
【００３０】
次に、ステップＳ８において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ２でグルーピングした点群Ｐ１を、レーザレーダ３の座標系における水平面上に投影する。すなわち、物体検出ＥＣＵ４は、点群Ｐ１に属する検出点データｐ１の夫々から水平面に垂線を下ろし、垂線が水平面と交わる位置を、投影された検出点データｐ１の位置とする。
【００３１】
次に、ステップＳ９において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ８で水平面上に投影した検出点データｐ１のうち、ステップＳ７で算出した２本の方位直線α１，α２よりも内側の点群Ｑのみを抽出する（図９参照）。ステップＳ７で算出された方位直線α１，α２は、他車両２１の前面の左右端を通る方位直線であるから、このようにして抽出された点群Ｑは、他車両２１の前面に対応する点群であると見做すことができる。なお、ステップＳ８及びステップＳ９は、検出点抽出手段４４に相当する。
【００３２】
ステップＳ９では、レーザレーダ３によって検出された点群Ｐ１のうち、他車両２１の前面に対応する点群Ｑのみを抽出することができる。従来は、グルーピングされた点群Ｐ１の夫々が、他車両２１のどの面に対応するかについては考慮されていなかったが、本実施形態の処理によれば、車両の前面に対応する点群と側面に対応する点群を精度良く切り分けて抽出できるので、他車両２１を正確に検出することが可能となる。
【００３３】
次に、ステップＳ１０において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ９で抽出した点群Ｑに基づいて車両輪郭直線を算出する。図１０には、物体検出ＥＣＵ４により算出された車両輪郭直線βが示されている。車両輪郭直線βは、他車両２１の前面に相当する点群Ｑに基づいて算出したものであるから、実際の他車両２１の前面の輪郭にほぼ一致している。
【００３４】
次に、ステップＳ１１において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ９で算出した２本の方位直線α１，α２と、ステップＳ１０で算出した車両輪郭直線βとが、水平面上において交差する交点ｘ１，ｘ２を算出する（図１０参照）。そして、物体検出ＥＣＵ４は、この交点ｘ１，ｘ２を他車両２１の前面における左右端点として推定する。ステップ１１では、他車両２１の前面における左右の端点を精度良く推定することができる。なお、ステップＳ１０及びステップＳ１１は、端点推定手段４５に相当する。
【００３５】
次に、ステップＳ１２において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ１１で算出した交点ｘ１，ｘ２を端点とした矩形を当てはめることにより、他車両２１の中心位置及び向きを算出する。図１１は、車両の位置及び向きの算出処理を示す平面図である。ここで、物体検出ＥＣＵ４は、一般的な車両の形状に対応した矩形のテンプレートを備えている。そして、物体検出ＥＣＵ４は、この矩形のテンプレートを、他車両２１の前面の横幅寸法（２つの交点ｘ１，ｘ２間の距離）に応じて拡大又は縮小して当てはめ、当てはめた矩形Ｘの中心位置及び向きを、他車両２１の中心位置及び向きとして算出する。なお、ステップＳ１２は、状態推定手段４６に相当する。
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【００３６】
"ＭＳ 明朝"'> 上述のように、本実施形態によれば、正確に検出された他車両２１の左右端点に基づいて、他車両２１の中心位置及び向きを求めるため、車両の状態を精度良く検出することができる。よって、本実施形態によれば、車両の安全走行を判定するために重要な情報を精度良く検出することが可能となる。
style='font-family:"ＭＳ 明朝"'>
【００３７】
"ＭＳ 明朝"'> 上述の処理を経て、物体検出装置１により他車両２１の中心位置及び向きが算出されると、制動部５は、制動制御を行う。つまり、制御部は、物体検出装置１により算出された他車両２１の中心位置及び向きから、他車両２１との衝突可能性を判定する。制御部は、その結果、他車両２１との衝突可能性があると判定すると、ブレーキを制御することにより、自車両に制動力を与え、他車両２１との接触を回避する。
【００３８】
以上、本発明の好適な実施形態について詳述したが、本発明の物体検出装置１は、上記の実施形態に限定されるものではない。上記の実施形態では、他車両２１の前面を検出する場合を示したが、画像データ及び検出点データから得られる所定の一部分であれば如何なる部分でもよく、例えば、他車両２１の側面や後面を検出することも可能である。また、上記の実施形態では、他車両２１を検出する場合を示したが、他の実施形態では、他車両２１以外の検出対象物体を検出してもよい。
【００３９】
上記の実施形態では、他車両２１の前面の左右端へ延びる２本の方位直線α１，α２を算出し、２本の方位直線α１，α２よりも内側の点群Ｑを抽出した。但し、物体検出装置１の用途によっては、検出対象物体の上下端へ延びる２本の方位直線を算出し、２本の方位直線よりも内側の点群を抽出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の好適な実施形態に係る衝突防止装置を示すブロック構成図である。
【図２】本実施形態における、車両の位置関係の例を示す平面図である。
【図３】物体検出ＥＣＵによる処理を示すフローチャートである。
【図４】物体検出ＥＣＵによって取得された画像データを示す図である。
【図５】物体検出ＥＣＵによってグルーピングされた点群を示す図である。
【図６】グルーピングされて画像上に座標変換された点群を示す図である。
【図７】グルーピングされた点群に対して生成された矩形領域を示す図である。
【図８】他車両の前面の探索及び検出処理を示す図である。
【図９】方位直線の算出処理並びに検出点の抽出処理を示す平面図である。
【図１０】車両輪郭直線の算出処理並びに端点の推定処理を示す平面図である。
【図１１】車両の位置及び向きの算出処理を示す平面図である。
【符号の説明】
【００４１】
１・・・物体検出装置、２・・・カメラ（画像撮像部）、３・・・レーザレーダ（レーダ検出部）、４・・・物体検出ＥＣＵ（物体検出部）、４１・・・グルーピング手段、４２・・・部分探索手段、４３・・・直線算出手段、４４・・・検出点抽出手段、４５・・・端点推定手段、４６・・・状態推定手段、１０・・・衝突防止装置、２０・・・自車両、２１・・・他車両、Ｇ・・・画像データ、ｐ１，Ｐ１，Ｑ・・・検出点データ、α１，α２・・・方位直線、β・・・車両輪郭直線、ｘ１，ｘ２・・・交点、Ｘ・・・車両テンプレート
【技術分野】
【０００１】
本発明は、レーダによる検出点を利用して物体を検出する物体検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、車両の衝突防止システム等において、先行車両や対向車両等の他車両との衝突を回避するために、他車両の位置及び向きを算出する物体検出装置が用いられている。この物体検出装置は、レーダ等を用いて他車両を検出し、車両の安全走行に必要な情報を得るものである。
【０００３】
例えば、特許文献１には、検出対象物体ごとに反射波をグループ化し、グループ化された反射箇所のうち、自車両から最も近い反射箇所を自車両の進行の安全に関する判定点として抽出し、反射箇所の配列から物体の輪郭を構成する線分を抽出するレーダ装置が記載されている。
【特許文献１】特開２０００−２０６２４１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来の技術によれば、レーダによって物体を検出する際、同一物体の検出点であると推定される複数の検出点をグルーピングし、グルーピングされた検出点を基に当該物体を検出していた。しかし、グルーピングされた検出点の夫々が当該物体のどの部分に対応するかについては考慮されておらず、物体を正確に検出するという点で改善の余地があった。
【０００５】
本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、レーダを用いた物体検出において物体を正確に検出する物体検出装置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】
【０００６】
本発明に係る物体検出装置は、所定範囲を撮像して画像データを得る画像撮像部と、所定範囲内の複数の異なる方向に電磁波を照射して、当該電磁波が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを得るレーダ検出部と、画像撮像部により撮像された画像データとレーダ検出部により検出された複数の検出点データとに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部と、を備え、物体検出部は、複数の検出点データから一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングするグルーピング手段と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する部分探索手段と、レーダ検出部から、部分探索手段により検出された一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する直線算出手段と、グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データのうち、直線算出手段により算出された２本の直線よりも内側の検出点データを、検出対象物体の一部分に対応する検出点データとして抽出する検出点抽出手段と、を有することを特徴とする。
【０００７】
上記構成の物体検出装置によれば、画像撮像部が所定範囲を撮像した画像データを取得すると共に、レーダ検出部が同範囲内の複数の異なる方向についての検出点データを取得する。そして、物体検出部が、画像データ及び検出点データを処理することにより、検出対象物体の所定の一部分に対応する検出点データを抽出する。この物体検出部の処理においては、先ず、レーダ検出部により取得された複数の検出点データから、一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングする処理が行われる。次に、グルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する処理が行われる。次に、レーダ検出部から一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する処理が行われる。次に、２本の直線よりも内側の検出点データを、検出対象物体の一部分に対応する検出点データとして抽出する処理が行われる。以上の一連の処理により、検出対象物体における一部分に対応する検出点データを精度良く切り分けて抽出することによって、検出対象物体をより正確に検出することができる。
【０００８】
本発明に係る物体検出装置の物体検出部は、検出点抽出手段により抽出された複数の検出点データに基づいて、検出対象物体の一部分を構成する直線を算出し、当該直線と直線算出手段により算出された２本の直線との交点を、検出対象物体の一部分の端点として推定する端点推定手段を、更に有することが好ましい。この構成によれば、検出対象物体の一部分に対応する検出点データに基づいて直線を算出することにより、検出対象物体における一部分の輪郭を精度良く算出できる。そして、当該直線と、レーダ検出部から一部分の両端へ延びる直線との交点を求めることにより、当該一部分の端点を正確に検出することができる。
【０００９】
本発明に係る物体検出装置の物体検出部は、端点推定手段により推定された端点に基づいて、検出対象物体の位置および向きを推定する状態推定手段を、更に有することが好ましい。この構成によれば、端点推定手段によって求められた検出対象物体における一部分の端点に基づいて、検出対象物体の位置および向きを推定することにより、検出対象物体の状態を正確に検出することができる。
【００１０】
本発明に係る物体検出装置において、検出対象物体は車両であり、検出対象物体の一部分は当該車両の前面、側面、後面のいずれかであることが好ましい。この構成によれば、物体検出装置を設置した位置の周辺に存在する車両の前面、側面、後面のいずれかの面に対応する検出点データを抽出することで、当該車両を正確に検出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明に係る物体検出装置によれば、レーダを用いた物体検出において物体を正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。図１は、本発明の好適な実施形態に係る衝突防止装置を示すブロック構成図である。本実施形態の衝突防止装置１０は、自車両に搭載されて前方を走行する他車両との衝突を防止する装置であり、物体検出装置１と制動部５とを備えて構成される。物体検出装置１は、自車両の前方を走行する他車両を検出する装置であり、カメラ２とレーザレーダ３と物体検出ＥＣＵ４とを備える。
【００１３】
カメラ２は、自車両の前部に取り付けられた、自車両の前方の画像を撮影する画像撮像部である。カメラ２は、所定時間ごとに自車両前方の所定範囲を撮像して画像データを生成し、生成した画像データを物体検出ＥＣＵ４へ逐次出力する。
【００１４】
レーザレーダ３は、自車両前部のカメラ２近傍に取り付けられた、自車両の前方の物体を検出するレーダ検出部である。レーザレーダ３は、カメラ２が撮像する自車両前方の所定範囲と同一範囲においてレーザ光を左右方向及び上下方向に走査して、その反射光を検出することにより、当該範囲内に存在する物体までの距離データを含む検出点データを取得する。すなわち、レーザレーダ３は、上記撮像範囲内の複数の異なる方向にレーザ光を照射して、当該レーザ光が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを取得する。レーザレーダ３は、所定時間ごとに検出点データを取得し、取得した検出点データを物体検出ＥＣＵ４へ逐次出力する。なお、本実施形態ではレーダ検出部としてレーザレーダ３を用いているが、レーダ検出部は他の波長の電磁波を照射するものでもよく、例えばレーダ検出部としてミリ波レーダを用いてもよい。
style='font-family:"ＭＳ 明朝"'>
【００１５】
"ＭＳ 明朝"'> 図２は、カメラ２が画像データを取得する状況、及びレーザレーダ３が検出点データを取得する状況を示す平面図である。カメラ２は、自車両２０前方の範囲Ａの画像データを生成して取得する。他方、レーザレーダ３は、上記範囲Ａにおいて複数のレーザ光Ｂを照射することにより、自車両２０の前方に存在する物体を検出する。図２に示す一例のように、他車両２１が自車両２０に対向して走行する状況では、カメラ２により取得される画像には他車両２１の画像部分が含まれ、レーザレーダ３により取得される検出点データには他車両２１に対応する複数の検出点データが含まれる。
【００１６】
再び図１に戻り、物体検出ＥＣＵ４は、自車両に搭載された、画像データ及び検出点データに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部である。物体検出ＥＣＵ４は、カメラ２及びレーザレーダ３に接続されており、カメラ２から出力される画像データを取得すると共に、レーザレーダ３から出力される検出点データを取得する。物体検出ＥＣＵ４は、画像データ及び検出点データを処理することにより、自車両の前方に存在する検出対象物体（他車両、障害物等）を検出する。本実施形態では特に、物体検出ＥＣＵ４は、レーザレーダ３から取得した複数の検出点データから他車両の前面に対応する検出点データを抽出し、抽出した検出点データを用いて他車両の中心位置及び向きを検出する処理を行う。なお、物体検出ＥＣＵ４は、例えば、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭを含むコンピュータを主体として構成される。
【００１７】
なお、図１に示すように、物体検出ＥＣＵ４は、グルーピング手段４１、部分探索手段４２、直線算出手段４３、検出点抽出手段４４、端点推定手段４５、及び状態推定手段４６を備えている。これらの手段４１〜４６の夫々は、物体検出ＥＣＵ４の処理の一部を、物体検出ＥＣＵ４の構成として示したものである。これらの手段４１〜４６については、後述する物体検出ＥＣＵ４の動作説明において説明する。
【００１８】
制動部５は、ブレーキ（図示せず）を制御して、自車両に制動力を与える制動制御を行うものである。つまり、制動部５は、他車両の中心位置及び向きに基づき、自車両がこの他車両と衝突するか否かを判断する。そして、制動部５は、自車両が他車両と衝突すると判断すると、ブレーキに制動力を与えて自車両を減速させる。
【００１９】
次に、物体検出ＥＣＵ４の動作について説明する。図３は、物体検出ＥＣＵ４による処理を示すフローチャートである。なお、以下の処理は、エンジンが始動されてからエンジンが停止されるまでの間、繰り返し実行される。
【００２０】
先ず、ステップＳ１において、物体検出ＥＣＵ４は、カメラ２からの画像データを取得すると共に、レーザレーダ３からの検出点データを取得する。例えば、図２に示すように他車両２１が自車両２０の斜め前方を走行する状況では、物体検出ＥＣＵ４は、図４に示される画像データＧをカメラ２から取得する。この画像データＧは、他車両２１の画像部分を含んでおり、より詳しくは他車両２１の前面及び片側側面の画像部分を含んでいる。
【００２１】
また、ステップＳ１において物体検出ＥＣＵ４が取得する検出点データは、レーザレーダ３の走査範囲Ａ内に存在する物体からの反射波を受光して得られた多数の検出点データである。検出点データの夫々は、レーザ光が照射された方向のデータと、レーザレーダ３から物体までの距離のデータとで構成される。なお、以下の説明では、複数の検出点データを「点群」とも呼ぶ。
【００２２】
次に、ステップＳ２において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ１で取得した点群を、各検出対象物体ごとにグルーピングする。図５は、グルーピングされた点群の一例を示す図である。図５に示す一例では、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ１で取得した点群を、３つのグループにグルーピングしている。すなわち、物体検出ＥＣＵ４は、検出点データｐ１，ｐ２，ｐ３より夫々構成される点群Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３を得る。物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ２でグルーピングした点群Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３ごとに、以下の各ステップの処理を実行する。なお、ステップＳ２は、グルーピング手段４１に相当する。
【００２３】
次に、ステップＳ３において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ２でグルーピングした点群を、ステップＳ１で取得した画像Ｇ上の対応位置に座標変換する。図６は、図５の点群Ｐ１を画像Ｇ上に座標変換した図である。図６に示すように、物体検出ＥＣＵ４は、画像Ｇ上にグルーピングした点群Ｐ１を座標変換している。図６の画像Ｇでは、点群Ｐ１は、他車両２１上に位置している。
【００２４】
次に、ステップＳ４において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ３で座標変換した点群を含む矩形領域を生成して画像Ｇ上に設定する。ここで設定される矩形領域は、他車両の画像を探索するための探索枠である。図７は、グルーピングされた点群Ｐ１に対して生成された矩形領域Ｅを示す図である。図７に示すように、物体検出ＥＣＵ４は、点群Ｐ１を含むような矩形領域Ｅを生成して画像Ｇ上に設定する。
【００２５】
次に、ステップＳ５において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ４で生成した探索枠Ｅの範囲内において画像認識処理を行い、車両の前面の画像部分を探索する。物体検出ＥＣＵ４は、例えば、予め用意された車両の前面の画像テンプレートを用いてパターンマッチング処理を行えばよい。物体検出ＥＣＵ４は、探索枠Ｅの範囲内に車両の前面の画像部分が存在した場合には、点群Ｐ１に対応する位置に他車両が存在することを認識する。なお、ステップＳ３〜ステップＳ５は、部分探索手段４２に相当する。
【００２６】
図８は、ステップＳ５で探索された車両の前面の画像部分Ｆを示す図である。物体検出ＥＣＵ４の画像認識処理により、他車両２１の前面を含む矩形領域Ｆが探索される。この矩形領域Ｆは、車両の前面の上端を横方向に延びる直線と、車両の前面の右端を縦方向に延びる直線ａ１と、車両の前面の左端を縦方向に延びる直線ａ２と、車両の前面の下端を横方向に延びる直線とにより包囲された領域である。
【００２７】
次に、ステップＳ６において、物体検出ＥＣＵ４は、矩形領域Ｆの左右端へ延びる直線ａ１，ａ２の横方向位置を求める。そして、物体検出ＥＣＵ４は、当該左右端の直線ａ１，ａ２の位置を、レーザレーダ３の座標系において、座標軸の原点を含む水平面上の対応位置に座標変換する（図９参照）。なお、レーザレーダ３の座標系における原点は、レーザレーダ３の照射部Ｏが配置された位置であるため、原点を含む水平面上には他車両などの障害物が存在する。
【００２８】
図９には、座標変換された左右端の直線ａ１，ａ２の位置ａ１１，ａ１２が示されている。図９に示されるように、ステップＳ６における物体検出ＥＣＵ４の座標変換処理は、画像Ｇが、自車両２０と他車両２１との間であって、カメラ２の倍率設定等により定まる所定位置に配置されたものとして行われる。なお、図９では、理解を容易にするために、画像データＧを立体的に傾斜させて示している。
【００２９】
次に、ステップＳ７において、物体検出ＥＣＵ４は、座標軸の原点であるレーザレーダ３の照射部Ｏから、ステップＳ６で座標変換した左右端の位置ａ１１，ａ１２へ延びる２直線を、方位直線α１，α２として算出する。２本の方位直線α１，α２は、座標軸の原点を含む水平面上において、レーザレーダ３の照射部Ｏ及び他車両２１の前面の左右端ａ１１，ａ１２を通過する直線となる。なお、ステップＳ６及びステップＳ７は、直線算出手段４３に相当する。
【００３０】
次に、ステップＳ８において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ２でグルーピングした点群Ｐ１を、レーザレーダ３の座標系における水平面上に投影する。すなわち、物体検出ＥＣＵ４は、点群Ｐ１に属する検出点データｐ１の夫々から水平面に垂線を下ろし、垂線が水平面と交わる位置を、投影された検出点データｐ１の位置とする。
【００３１】
次に、ステップＳ９において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ８で水平面上に投影した検出点データｐ１のうち、ステップＳ７で算出した２本の方位直線α１，α２よりも内側の点群Ｑのみを抽出する（図９参照）。ステップＳ７で算出された方位直線α１，α２は、他車両２１の前面の左右端を通る方位直線であるから、このようにして抽出された点群Ｑは、他車両２１の前面に対応する点群であると見做すことができる。なお、ステップＳ８及びステップＳ９は、検出点抽出手段４４に相当する。
【００３２】
ステップＳ９では、レーザレーダ３によって検出された点群Ｐ１のうち、他車両２１の前面に対応する点群Ｑのみを抽出することができる。従来は、グルーピングされた点群Ｐ１の夫々が、他車両２１のどの面に対応するかについては考慮されていなかったが、本実施形態の処理によれば、車両の前面に対応する点群と側面に対応する点群を精度良く切り分けて抽出できるので、他車両２１を正確に検出することが可能となる。
【００３３】
次に、ステップＳ１０において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ９で抽出した点群Ｑに基づいて車両輪郭直線を算出する。図１０には、物体検出ＥＣＵ４により算出された車両輪郭直線βが示されている。車両輪郭直線βは、他車両２１の前面に相当する点群Ｑに基づいて算出したものであるから、実際の他車両２１の前面の輪郭にほぼ一致している。
【００３４】
次に、ステップＳ１１において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ９で算出した２本の方位直線α１，α２と、ステップＳ１０で算出した車両輪郭直線βとが、水平面上において交差する交点ｘ１，ｘ２を算出する（図１０参照）。そして、物体検出ＥＣＵ４は、この交点ｘ１，ｘ２を他車両２１の前面における左右端点として推定する。ステップ１１では、他車両２１の前面における左右の端点を精度良く推定することができる。なお、ステップＳ１０及びステップＳ１１は、端点推定手段４５に相当する。
【００３５】
次に、ステップＳ１２において、物体検出ＥＣＵ４は、ステップＳ１１で算出した交点ｘ１，ｘ２を端点とした矩形を当てはめることにより、他車両２１の中心位置及び向きを算出する。図１１は、車両の位置及び向きの算出処理を示す平面図である。ここで、物体検出ＥＣＵ４は、一般的な車両の形状に対応した矩形のテンプレートを備えている。そして、物体検出ＥＣＵ４は、この矩形のテンプレートを、他車両２１の前面の横幅寸法（２つの交点ｘ１，ｘ２間の距離）に応じて拡大又は縮小して当てはめ、当てはめた矩形Ｘの中心位置及び向きを、他車両２１の中心位置及び向きとして算出する。なお、ステップＳ１２は、状態推定手段４６に相当する。
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【００３６】
"ＭＳ 明朝"'> 上述のように、本実施形態によれば、正確に検出された他車両２１の左右端点に基づいて、他車両２１の中心位置及び向きを求めるため、車両の状態を精度良く検出することができる。よって、本実施形態によれば、車両の安全走行を判定するために重要な情報を精度良く検出することが可能となる。
style='font-family:"ＭＳ 明朝"'>
【００３７】
"ＭＳ 明朝"'> 上述の処理を経て、物体検出装置１により他車両２１の中心位置及び向きが算出されると、制動部５は、制動制御を行う。つまり、制御部は、物体検出装置１により算出された他車両２１の中心位置及び向きから、他車両２１との衝突可能性を判定する。制御部は、その結果、他車両２１との衝突可能性があると判定すると、ブレーキを制御することにより、自車両に制動力を与え、他車両２１との接触を回避する。
【００３８】
以上、本発明の好適な実施形態について詳述したが、本発明の物体検出装置１は、上記の実施形態に限定されるものではない。上記の実施形態では、他車両２１の前面を検出する場合を示したが、画像データ及び検出点データから得られる所定の一部分であれば如何なる部分でもよく、例えば、他車両２１の側面や後面を検出することも可能である。また、上記の実施形態では、他車両２１を検出する場合を示したが、他の実施形態では、他車両２１以外の検出対象物体を検出してもよい。
【００３９】
上記の実施形態では、他車両２１の前面の左右端へ延びる２本の方位直線α１，α２を算出し、２本の方位直線α１，α２よりも内側の点群Ｑを抽出した。但し、物体検出装置１の用途によっては、検出対象物体の上下端へ延びる２本の方位直線を算出し、２本の方位直線よりも内側の点群を抽出してもよい。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本発明の好適な実施形態に係る衝突防止装置を示すブロック構成図である。
【図２】本実施形態における、車両の位置関係の例を示す平面図である。
【図３】物体検出ＥＣＵによる処理を示すフローチャートである。
【図４】物体検出ＥＣＵによって取得された画像データを示す図である。
【図５】物体検出ＥＣＵによってグルーピングされた点群を示す図である。
【図６】グルーピングされて画像上に座標変換された点群を示す図である。
【図７】グルーピングされた点群に対して生成された矩形領域を示す図である。
【図８】他車両の前面の探索及び検出処理を示す図である。
【図９】方位直線の算出処理並びに検出点の抽出処理を示す平面図である。
【図１０】車両輪郭直線の算出処理並びに端点の推定処理を示す平面図である。
【図１１】車両の位置及び向きの算出処理を示す平面図である。
【符号の説明】
【００４１】
１・・・物体検出装置、２・・・カメラ（画像撮像部）、３・・・レーザレーダ（レーダ検出部）、４・・・物体検出ＥＣＵ（物体検出部）、４１・・・グルーピング手段、４２・・・部分探索手段、４３・・・直線算出手段、４４・・・検出点抽出手段、４５・・・端点推定手段、４６・・・状態推定手段、１０・・・衝突防止装置、２０・・・自車両、２１・・・他車両、Ｇ・・・画像データ、ｐ１，Ｐ１，Ｑ・・・検出点データ、α１，α２・・・方位直線、β・・・車両輪郭直線、ｘ１，ｘ２・・・交点、Ｘ・・・車両テンプレート
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定範囲を撮像して画像データを得る画像撮像部と、
前記所定範囲内の複数の異なる方向に電磁波を照射して、当該電磁波が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを得るレーダ検出部と、
前記画像撮像部により撮像された画像データと前記レーダ検出部により検出された複数の検出点データとに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部と、
を備え、
前記物体検出部は、
前記複数の検出点データから一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングするグルーピング手段と、
前記グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、前記検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する部分探索手段と、
前記レーダ検出部から、前記部分探索手段により検出された前記一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する直線算出手段と、
前記グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データのうち、前記直線算出手段により算出された２本の直線よりも内側の検出点データを、前記検出対象物体の前記一部分に対応する検出点データとして抽出する検出点抽出手段と、
を有することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記物体検出部は、前記検出点抽出手段により抽出された複数の検出点データに基づいて、前記検出対象物体の前記一部分を構成する直線を算出し、当該直線と前記直線算出手段により算出された前記２本の直線との交点を、前記検出対象物体の前記一部分の端点として推定する端点推定手段を、更に有することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体検出部は、前記端点推定手段により推定された端点に基づいて、前記検出対象物体の位置および向きを推定する状態推定手段を、更に有することを特徴とする請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記検出対象物体は車両であり、前記検出対象物体の前記一部分は、当該車両の前面、側面、後面のいずれかであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【請求項１】
所定範囲を撮像して画像データを得る画像撮像部と、
前記所定範囲内の複数の異なる方向に電磁波を照射して、当該電磁波が照射された方向の夫々について、当該方向に存在する物体までの距離データを含む検出点データを得るレーダ検出部と、
前記画像撮像部により撮像された画像データと前記レーダ検出部により検出された複数の検出点データとに基づいて所定の検出対象物体を検出する物体検出部と、
を備え、
前記物体検出部は、
前記複数の検出点データから一つの物体に対応する複数の検出点データをグルーピングするグルーピング手段と、
前記グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データに対応する画像部分から、前記検出対象物体の所定の一部分を探索して検出する部分探索手段と、
前記レーダ検出部から、前記部分探索手段により検出された前記一部分の両端へ延びる２本の直線を算出する直線算出手段と、
前記グルーピング手段によりグルーピングされた検出点データのうち、前記直線算出手段により算出された２本の直線よりも内側の検出点データを、前記検出対象物体の前記一部分に対応する検出点データとして抽出する検出点抽出手段と、
を有することを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記物体検出部は、前記検出点抽出手段により抽出された複数の検出点データに基づいて、前記検出対象物体の前記一部分を構成する直線を算出し、当該直線と前記直線算出手段により算出された前記２本の直線との交点を、前記検出対象物体の前記一部分の端点として推定する端点推定手段を、更に有することを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記物体検出部は、前記端点推定手段により推定された端点に基づいて、前記検出対象物体の位置および向きを推定する状態推定手段を、更に有することを特徴とする請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記検出対象物体は車両であり、前記検出対象物体の前記一部分は、当該車両の前面、側面、後面のいずれかであることを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の物体検出装置。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【公開番号】特開２０１０−３２４２９（Ｐ２０１０−３２４２９Ａ）
【公開日】平成２２年２月１２日（２０１０．２．１２）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００８−１９６６３４（Ｐ２００８−１９６６３４）
【出願日】平成２０年７月３０日（２００８．７．３０）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年２月１２日（２０１０．２．１２）
【国際特許分類】
【出願日】平成２０年７月３０日（２００８．７．３０）
【出願人】（０００００３２０７）トヨタ自動車株式会社 (59,920)
【Ｆターム（参考）】
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