CN114924277A - 障碍物检测装置以及方法 - Google Patents

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CN114924277A CN202210070703.6A CN202210070703A CN114924277A CN 114924277 A CN114924277 A CN 114924277A CN 202210070703 A CN202210070703 A CN 202210070703A CN 114924277 A CN114924277 A CN 114924277A
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Abstract

本发明涉及障碍物检测装置以及方法，其在即将与障碍物碰撞之前使门停止，在各种状况下避免向障碍物的碰撞。实施方式的障碍物检测装置具备：超声波传感器信号处理部，其基于利用超声波检测至规定的检测范围内的障碍物的距离并配置于车辆的门的超声波传感器的输出，检测至障碍物的距离以及障碍物的形状中的至少距离；照相机图像处理部，其基于拍摄包含车辆的门打开时的轨迹范围以及超声波传感器的检测范围在内的区域的车辆的照相机的输出，检测至障碍物的距离以及障碍物的形状；以及控制器，其基于超声波传感器信号处理部的检测结果以及照相机图像处理部的检测结果，进行门的打开动作控制。

Description

障碍物检测装置以及方法
技术领域
本发明的实施方式涉及障碍物检测装置以及方法。
背景技术
以往，公知有使用照相机或超声波传感器等检测车辆的门的周边的障碍物，并控制门(例如控制门的开度)以与检测到的障碍物不接触的技术。
专利文献1：日本特开2018－009386号公报
专利文献2：日本特开2005－076408号公报
例如，在使用单眼照相机进行门的控制的装置中，在单眼照相机不移动的状态下，无法掌握至障碍物的准确距离，因此无法进行在即将与障碍物碰撞之前使门停止那样的控制。
另外，存在如下担忧，即，即便是想仅凭借超声波传感器检测复杂形状的障碍物也无法检测有与门最初接触的担忧的部分、由于检测误差变大而门与障碍物碰撞。
发明内容
本发明是鉴于上述情况而产生的，目的在于提供能够在即将与障碍物碰撞之前使门停止，在各种状况下避免向障碍物的碰撞的障碍物检测装置以及方法。
实施方式的障碍物检测装置具备：
超声波传感器信号处理部，其基于利用超声波检测至规定的检测范围内的障碍物的距离并配置于车辆的门的超声波传感器的输出，检测至上述障碍物的距离以及上述障碍物的形状中的至少上述距离；
照相机图像处理部，其基于拍摄包含上述车辆的门打开时的轨迹范围以及上述超声波传感器的检测范围在内的区域的上述车辆的照相机的输出，检测至上述障碍物的距离以及上述障碍物的形状；以及
控制器，其基于上述超声波传感器信号处理部的检测结果以及上述照相机图像处理部的检测结果，进行上述门的打开动作控制。
根据上述结构，能够在即将与障碍物碰撞之前使门停止，在各种状况下避免向障碍物的碰撞。
另外，也可以上述超声波传感器信号处理部基于相对于一个上述门被配置有多个的上述超声波传感器的输出，检测至上述障碍物的距离以及上述障碍物的形状。
根据该结构，能够实现检测精度以及可靠性的进一步提高。
另外，也可以上述控制器在上述超声波传感器信号处理部以及上述照相机图像处理部的检测结果中，判断为至上述障碍物的距离被视为相同并且上述障碍物的形状也种类相同的情况下，允许上述门的打开控制。
根据上述结构，能够更可靠地进行打开控制。
另外，也可以上述控制器在上述超声波传感器信号处理部以及上述照相机图像处理部的检测结果中，至上述障碍物的距离被视为相同的情况下，允许上述门的打开控制直至上述障碍物的近前。
根据上述结构，能够基于测量精度更高的超声波传感器的检测结果进行开门控制。
另外，也可以上述控制器在上述车辆的外部处被输入使得进行上述门的打开动作的信号，并基于上述照相机图像处理部的检测结果而在上述轨迹范围的内部检测到人的情况下，在从上述人位于上述轨迹范围内变为上述人移动出的情况下，允许上述门的打开控制。
根据上述结构，能够抑制欲乘上车辆的人被作为障碍物对待，从而无法正常进行门的打开控制的情况。
也可以上述超声波传感器在上述门上被设置有一个，上述超声波传感器信号处理部基于在上述门的打开动作时得到的多个至上述障碍物的距离，检测至上述障碍物的距离。
根据上述结构，能够简化装置结构，并且能够在即将与障碍物碰撞之前使门停止，在各种状况下避免向障碍物的碰撞。
也可以上述照相机图像处理部基于上述照相机的拍摄区域的亮度，进行上述照相机所输出的拍摄图像的校正，上述控制器基于校正后的上述拍摄图像，取得上述拍摄图像所包含的上述障碍物的存在概率，并基于所取得的上述存在概率进行物体识别。
根据上述结构，能够抑制太阳等室外光线的影响，从而能够高精度地掌握障碍物，进而也高精度地掌握至障碍物的距离，由此能够进行开门控制。
并且，也可以上述控制器基于上述照相机的拍摄场所，取得上述障碍物的存在概率，并基于所取得的上述存在概率和测距传感器的测距结果，进行上述物体识别。
根据上述结构，基于拍摄场所而确定太阳等室外光线的位置，能够抑制室外光线的影响，从而能够高精度地掌握障碍物，进而也高精度地掌握至障碍物的距离，由此能够进行开门控制。
另外，上述照相机图像处理部为了去除上述车辆的朝向以及对象物的阴影的影响而进行上述拍摄图像的亮度校正作为上述校正，因此抑制图像的曝光过度或者曝光不足等的影响，从而高精度地掌握至障碍物的距离，由此能够进行开门控制。
实施方式的方法是由供来自利用超声波检测至规定的检测范围内的障碍物的距离并配置于车辆的门的超声波传感器的输出以及拍摄包含上述车辆的门打开时的轨迹范围以及上述超声波传感器的检测范围在内的区域的上述车辆的照相机的输出进行输入的障碍物检测装置执行的方法，其中，上述方法具备：第一过程，基于来自上述超声波传感器的输出，检测至上述障碍物的距离以及上述障碍物的形状中的至少上述距离；第二过程，基于上述照相机的输出，检测至上述障碍物的距离以及上述障碍物的形状；第三过程，基于上述第一过程以及上述第二过程的检测结果，进行上述门的打开动作控制。
根据上述结构，能够在即将与障碍物碰撞之前使门停止，在各种状况下避免向障碍物的碰撞。
附图说明
图1是第一实施方式的障碍物检测装置的简要结构框图。
图2是第一实施方式的障碍物检测装置车辆的俯视图。
图3是第一实施方式的障碍物检测装置车辆的右视图。
图4是对从车辆的后方观察的情况下的照相机的检测范围和超声波传感器的检测范围进行说明的图。
图5是对从车辆的上方观察的情况下的照相机的检测范围和超声波传感器的检测范围进行说明的图。
图6是第一超声波传感器的发送时的说明图。
图7是第二超声波传感器的发送时的说明图。
图8是障碍物的位置检测的说明图。
图9是障碍物为杆(柱)状的杆类的障碍物的情况的说明图。
图10是障碍物为壁状的壁类的障碍物的情况的说明图。
图11是未检测到有碰撞可能性的障碍物的情况的说明图。
图12是检测到有碰撞可能性的障碍物的情况的说明图。
图13是包含多个在门轨迹区域内检测到的障碍物的情况下的门控制的说明图。
图14是检测到多个障碍物的情况下的门控制的说明图。
图15是第一实施方式的动作流程图。
图16是障碍物为杆(杆类)的情况的说明图。
图17是障碍物为护栏(复杂形状的障碍物)的情况的说明图。
图18是在门的外部站立有欲乘车的人的情况的说明图。
图19是第二实施方式的障碍物检测装置车辆的右视图。
图20是超声波传感器的检测状态的说明图。
图21是检测距离比较的说明图。
图22是开门时的超声波传感器对杆类的障碍物位置检测的说明图。
图23是开门时的超声波传感器对壁类的障碍物位置检测的说明图。
图24是第一实施方式的障碍物检测装置的简要结构框图。
图25是第三实施方式的原理说明图。
图26是第三实施方式的处理流程图。
图27是距离重新计算处理的处理流程图。
图28是图像识别的处理流程图。
图29是第三实施方式的变形例的说明图。
附图标记说明：
10…障碍物检测装置；11－1～11－n…照相机；12－1～12－n…超声波传感器组；13…控制器；14A…开门开关；14B…开门开关；15…门驱动部；21…照相机图像处理部；22…超声波传感器信号处理部；23…综合控制部；24…门控制部；25…存储部；ADE…门轨迹区域；ANG…允许门开度；ARC…检测范围；ASN…检测范围；GR…护栏；HM…人；INF1…自己车位置信息；INF2…地图信息；INF3…时间信息；INF4…环境信息；INF5…门开度信息；OBJ…障碍物；OV…曲线；SN1…第一超声波传感器；SN2…第二超声波传感器；SN…超声波传感器；V…车辆。
具体实施方式
以下，公开了本发明的例示性的实施方式。以下所示的实施方式的结构、以及该结构所带来的作用、结果以及效果为一个例子。本发明也能够通过以下实施方式所公开的结构以外的结构进行实现，并且能够得到基于基础结构的各种效果或衍生效果中的至少一个效果。
[1]第一实施方式
图1是第一实施方式的障碍物检测装置的简要结构框图。
障碍物检测装置10具备多个照相机11－1～11－n、多个超声波传感器组12－1～12－n、控制器13、开门开关(车内)14A、开门开关(车外)14B以及门驱动部15。
多个照相机11－1～11－n分别配置于能够拍摄对应的门的位置。此外，照相机11－1～11－n的拍摄范围形成为能够进行从对应的门的关闭状态至全开状态为止的拍摄的范围。
在上述结构中，控制器13构成为所谓微型计算机，基于预先存储的控制程序控制障碍物检测装置10。
各超声波传感器组12－1～12－n分别具备在车辆的前后方向上配置的第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2。
控制器13对障碍物检测装置10整体进行控制。控制器13具备照相机图像处理部21、超声波传感器信号处理部22、综合控制部23以及门控制部24。
在上述结构中，照相机图像处理部21对多个照相机11－1～11－n所输出的照相机图像进行处理，并将处理结果输出至综合控制部23。在该情况下，照相机图像处理部21计算障碍物的有无判定、形状推断(物体检测)以及允许门开度。
超声波传感器信号处理部22对分别构成多个超声波传感器组12－1～12－n的第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2的输出信号进行处理并输出至综合控制部23。在该情况下，超声波传感器信号处理部22计算障碍物的有无判定、形状推断以及允许门开度。
综合控制部23对控制器13整体进行控制。而且，在开门开关(车内)14A或者开门开关(车外)14B***作的情况下，基于照相机图像处理部21以及超声波传感器信号处理部22的输出，经由门控制部24进行门的驱动控制。
门控制部24在综合控制部23的控制下控制门驱动部15进行门的驱动控制(门开度的控制等)。
开门开关(车内)14A配置于车厢内并乘坐人员在打开门的情况下进行操作。
开门开关(车外)14B配置于车外，供乘坐人员在打开门而欲乘上时等进行操作。
开门开关(车内)14A以及开门开关(车外)14B构成为机械开关、静电开关、遥控器开关。并且，还能够由软件构成，以通过照相机或无线电波传感器检测用户(乘坐人员)的位置、行动并将其作为触发进行动作。
门驱动部15在门控制部24的控制下进行门的开锁/上锁控制以及开闭控制。
图2是第一实施方式的障碍物检测装置车辆的俯视图。
图3是第一实施方式的障碍物检测装置车辆的右视图。
在图2中，为了便于理解，以配置有4台照相机11－1～11－4以及与这些照相机11－1～11－4分别对应的超声波传感器组12－1～12－4的情况为例进行说明。
另外，在图2中，上方向为车辆V的前方向，下方向为车辆V的后方向，右方向为车辆V的右方向，左方向为车辆V的左方向。在图3中，右方向为车辆V的前方向，左方向为车辆V的后方向。
如图2或者图3所示，在车辆V的右侧后视镜配置有拍摄右前门的照相机11－1。在车辆V的左侧后视镜配置有拍摄左前门的照相机11－2。并且，在车辆V的右中央支柱的上部配置有拍摄右后门的照相机11－3。在车辆V的左中央支柱的上部配置有拍摄左后门的照相机11－4。
在车辆V的右前门的例如下部的装饰件配置有超声波传感器组12－1。在车辆V的左前门的例如下部的装饰件配置有超声波传感器组12－2。在车辆V的右后门的例如下部的装饰件配置有超声波传感器组12－3。在车辆V的左后门的例如下部的装饰件配置有超声波传感器组12－4。
图4是对从车辆的后方观察的情况下的照相机的检测范围和超声波传感器的检测范围进行说明的图。
图5是对从车辆的上方观察的情况下的照相机的检测范围和超声波传感器的检测范围进行说明的图。
在图4以及图5中，为了便于理解，仅示出了照相机11－1和构成超声波传感器组12－1的第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2。
如图4以及图5所示，照相机11－1的检测范围ARC构成为包含构成超声波传感器组12－1的第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2的检测范围ASN。
这里，对超声波传感器的检测方法进行说明。
构成超声波传感器组12－1的第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2分别交替进行发送以及接收。
图6是第一超声波传感器的发送时的说明图。
在第一超声波传感器SN1发送了超声波的情况下，超声波被障碍物OBJ反射，第一超声波传感器SN1接收超声波T11，第二超声波传感器SN2接收超声波T12。
此时，第一超声波传感器SN1的发送时机与第一超声波传感器SN1的超声波T11的接收时机之差相当于第一超声波传感器SN1与障碍物OBJ之间的距离(的2倍)。
另外，第一超声波传感器SN1的发送时机与第二超声波传感器SN2的超声波T12的接收时机之差相当于第一超声波传感器SN1与经由了障碍物OBJ的第二超声波传感器SN2之间的距离。
图7是第二超声波传感器的发送时的说明图。
在第二超声波传感器SN2发送了超声波的情况下，超声波被障碍物OBJ反射，第一超声波传感器SN1接收超声波T21，第二超声波传感器SN2接收超声波T22。
此时，第二超声波传感器SN2的发送时机与第一超声波传感器SN1的超声波T21的接收时机之差相当于第二超声波传感器SN2与经由了障碍物OBJ的第一超声波传感器SN1之间的距离。
另外，第二超声波传感器SN2的发送时机与第一超声波传感器SN1的超声波T21的接收时机之差相当于第二超声波传感器SN2与障碍物OBJ之间的距离(的2倍)。
图8是障碍物的位置检测的说明图。
根据图6以及图7的检测结果，能够计算图8中的距离a以及距离b。并且，能够预先获知第一超声波传感器SN1与第二超声波传感器SN2之间的距离c，因此如图8所示能够根据三边测量原理计算距离x以及距离z。
接下来对超声波传感器对障碍物的形状推断进行说明。
图9是障碍物为杆(柱)状的杆类的障碍物的情况的说明图。
如图9所示，在第一超声波传感器SN1的发送时计算出的障碍物的坐标P1与在第二超声波传感器SN2的发送时计算出的障碍物的坐标P2接近的情况下，超声波传感器信号处理部22判断为杆类的障碍物。
图10是障碍物为壁状的壁类的障碍物的情况的说明图。
如图10所示，在第一超声波传感器SN1的发送时计算出的障碍物的坐标P1与在第二超声波传感器SN2的发送时计算出的障碍物的坐标P2分离的情况下，超声波传感器信号处理部22判断为壁类的障碍物。
接下来，对障碍物为杆类的情况下的开门时门有碰撞可能性的障碍物的检测方法进行说明。
在以下的说明中，举作为杆类的障碍物而检测到两个障碍物即障碍物OBJ1以及障碍物OBJ2的情况为例。
图11是未检测到有碰撞可能性的障碍物的情况的说明图。
超声波传感器信号处理部22在检测到两个障碍物即障碍物OBJ1以及障碍物OBJ2的情况下，如图11所示，在判断为在车辆V开门时的门轨迹区域ADE内未包含两个障碍物即障碍物OBJ1以及障碍物OBJ2的任一个的情况下，判断为无障碍物。
图12是检测到有碰撞可能性的障碍物的情况的说明图。
超声波传感器信号处理部22在检测到两个障碍物即障碍物OBJ1以及障碍物OBJ2的情况下，如图11所示，在判断为在车辆V开门时的门轨迹区域ADE内包含两个障碍物即障碍物OBJ1以及障碍物OBJ2中的至少任一个(在图12的例子中为障碍物OBJ2)的情况下，判断为有障碍物。
接下来，对超声波传感器进行障碍物检测时的门控制进行说明。
图13是包含多个在门轨迹区域内检测到的障碍物的情况下的门控制的说明图。
超声波传感器信号处理部22在包含多个在门轨迹区域内检测到的障碍物的情况下，计算与在将门从全闭状态进行了打开的情况下有最初碰撞的可能性的障碍物(在图13的情况下为障碍物OBJ1)不碰撞的最大的门开度作为允许门开度ANG＿AL。
由此，综合控制部23经由门控制部24控制门驱动部15，将门打开直至图13所示的允许门开度ANG＿AL。
图14是检测到多个障碍物的情况下的门控制的说明图。
图14的例子是检测到多个障碍物，但也包含门轨迹区域内未包含的障碍物的情况的例子。
在这种情况下，超声波传感器信号处理部22在用辨别用直线V＿OBJ连结检测到的障碍物，将门从全闭状态进行了打开的情况下，计算与该辨别用直线V＿OBJ不碰撞的最大的门开度作为允许门开度ANG＿AL。
由此，综合控制部23经由门控制部24控制门驱动部15，将门打开直至图15所示的允许门开度ANG＿AL。
接下来，对照相机图像处理部21中的处理的概要进行说明。
在照相机图像处理部21中，基于由照相机11－1～11－n拍摄到的拍摄图像并通过图像识别处理等进行物体检测，由此检测障碍物的种类(杆类、壁类、人等)以及障碍物的位置(在拍摄图像中最接近车辆V之处的位置)。
在该情况下，障碍物的检测处理除基于对障碍物本身进行物体检测的方法之外，也可以基于障碍物与地面之间的配置关系检测障碍物。
接下来，照相机图像处理部21根据障碍物的种类和位置判断门轨迹内有无障碍物。
然后，在判断为门轨迹内有障碍物的情况下，在将门从全闭状态进行了打开的情况下计算与该障碍物不碰撞的最大的门开度作为允许门开度。
接下来，对第一实施方式的动作进行说明。
图15是第一实施方式的动作流程图。
首先，综合控制部23在检测开门开关的打开状态(ON状态)时(步骤S11)，对开门开关(车内)14A是否为打开状态进行判断(步骤S12)。
在步骤S12的判断中，在开门开关(车内)14A为打开状态的情况下(步骤S12；是)，综合控制部23基于照相机图像处理部21的输出结果，对在门轨迹内是否有障碍物进行判断(步骤S13)。
在步骤S13的判断中，在门轨迹内有障碍物的情况下(步骤S13；是)，综合控制部23对与照相机图像处理部21的输出结果相对应的形状判定结果是否为在超声波传感器(在图中记载为声呐)SN1、SN2中能够高精度地进行检测的形状(杆类或者壁类的形状)进行判断(步骤S14)。
在步骤S14的判断中，在不为在超声波传感器SN1、SN2中能够高精度地进行检测的形状的情况下(步骤S14；否)，综合控制部23将处理转移至步骤S20。
在步骤S14的判断中，在为在超声波传感器SN1、SN2中能够高精度地进行检测的形状的情况下(步骤S14；是)，综合控制部23对直至与超声波传感器信号处理部22的输出结果相对应的障碍物为止的检测距离、与直至与照相机图像处理部21的输出结果相对应的障碍物为止的检测距离是否为大体相等的值(被视为相同的值)进行判断(步骤S15)。
在步骤S15的判断中，在不为检测距离大体相等的状态的情况下(步骤S15；否)，综合控制部23将处理转移至步骤S20。
在步骤S15的判断中，在为检测距离大体相等的状态的情况下(步骤S15；是)，综合控制部23向门控制部24通知允许打开动作，经由门控制部24控制门驱动部15并在由超声波传感器信号处理部22检测到的允许门开度内控制门并结束处理(步骤S16)。
这里，对照相机图像处理部21的检测结果、超声波传感器信号处理部22的检测结果以及综合控制部23的判定结果之间的关系进行说明。
图16是障碍物为杆(杆类)的情况的说明图。
如图16的(A)所示，在障碍物为杆(杆类)PL的情况下，照相机图像处理部21的检测结果是有障碍物，障碍物的形状为杆类。
另外，超声波传感器信号处理部22的检测结果也同样是有障碍物，障碍物的形状为杆类。
其结果是，综合控制部23的判定结果是允许车辆V的门的打开动作，在超声波传感器的允许门开度内控制门。
由此，如图16的(B)所示，能够进行直至门即将与障碍物碰撞之前的门的打开动作。
图17是障碍物为护栏(复杂形状的障碍物)的情况的说明图。
如图17所示，在障碍物为护栏GR的情况下，照相机图像处理部21的检测结果是有障碍物，障碍物的形状为护栏。
与此相对，超声波传感器信号处理部22的检测结果是第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2水平配置，因此根据护栏GR的设置状况，判断为无障碍物，或根据护栏GR的形状，检测误差增大。并且，在能够检测为有障碍物的情况下，障碍物的形状为壁类。
其结果是，综合控制部23判断为超声波传感器信号处理部22的检测结果不可信赖，从而限制门的打开动作，例如，以在车辆的侧后视镜的宽度的范围内(弹出位置)限制门的开度的打开动作限制状态控制门。
由此，如图16的(B)所示，能够进行直至门即将与障碍物碰撞之前的门的打开动作。
图18是在门的外部站立有欲乘车的人的情况的说明图。
在步骤S12的判断中，在开门开关(车内)14A为关闭状态的情况下，开门开关(车外)14B为打开状态，因此综合控制部23对用户的站立位置是否为开门时的轨迹范围外进行判断(步骤S18)。
如图18所示，在人HM在车外打开门的情况下，照相机图像处理部21的检测结果是有障碍物，障碍物为人。
另外，超声波传感器信号处理部22的检测结果是有障碍物，障碍物的形状为杆类或者壁类。
其结果是，综合控制部23的判定结果是，在检测到该人HM移动至开门时的轨迹范围外之后，再次基于照相机图像处理部21以及超声波传感器信号处理部22的检测结果进行门的打开动作控制。
即，在步骤S18的判断中，在作为用户的人HM的站立位置为开门时的轨迹范围外的情况下(步骤S18；是)，综合控制部23将处理转移至步骤S13，根据上述步骤，基于照相机图像处理部21以及超声波传感器信号处理部22的检测结果进行门的打开动作控制。
在步骤S18的判断中，在作为用户的人HM的站立位置为开门时的轨迹范围内的情况下(步骤S18；否)，对从开门开关(车外)14B成为打开状态起是否经过了规定时间进行判断(步骤S19)。
在步骤S19的判断中，在从开门开关(车外)14B成为打开状态起仍未经过规定时间的情况下(步骤S19；否)，综合控制部23将处理转移至步骤S18而成为待机状态。
在步骤S19的判断中，在从开门开关(车外)14B成为打开状态起经过了规定时间的情况下(步骤S；是)，综合控制部23判断为超声波传感器信号处理部22的检测结果的可靠性低，从而进行门的打开动作限制并进行门的打开动作控制并结束处理(步骤S20)。
并且，在步骤S13的判断中，在门轨迹内无障碍物的情况下(步骤S13；否)，综合控制部23判断为无障碍物而可以进行门的打开动作，从而经由门控制部24控制门驱动部15，进行开门动作并结束处理(步骤S17)。
如以上说明那样，根据本第一实施方式，在从使门进行打开动作的开门开关14A、14B输入了使得进行打开动作的信号的情况下开门时的门轨迹内的区域中，在与照相机图像处理部21以及超声波传感器信号处理部22的检测结果相对应的障碍物的有无以及障碍物的形状的推断结果一致的情况下，允许门的打开控制，因此即便是超声波传感器SN1、SN2不易检测的形状的障碍物，也能够避免门与障碍物碰撞。
另外，在利用照相机图像处理部21以及超声波传感器信号处理部22检测至障碍物的距离，检测结果大体相等的情况(被视为检测结果相同的情况)下，允许直至障碍物的近前为止的打开动作，因此即便是超声波传感器SN1、SN2不易检测的形状的障碍物，也能够避免门与障碍物碰撞。
此外，在从设置于车外的开门开关14B输入了使门进行打开动作的信号的情况下，在开门时的门轨迹内检测到人的情况下限制门的打开操作，在该人在规定时间以内移动至门轨迹外的情况下，如通常那样允许门的打开控制，因此能够防止欲乘上车辆V的人被判断为障碍物，门的打开动作没必要地被限制的情况。
[2]第二实施方式
在上述第一实施方式中，构成为作为超声波传感器组12－1～12－n而使用第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2这两个超声波传感器，但本第二实施方式是代替超声波传感器组12－1～12－n而在分别对应的门设置有一个超声波传感器SN的情况的实施方式。
在该情况下也一样，障碍物检测装置的结构与第一实施方式相同，因此适当地援用其说明。
图19是第二实施方式的障碍物检测装置车辆的右视图。
如图19所示，在门的下部分别设置有超声波传感器SN。
图20是超声波传感器的检测状态的说明图。
如图19所示，在仅设置有一个超声波传感器SN的情况下，如图20所示，能够计算至障碍物OBJ的距离，但如图20中虚线的曲线OV所示，仅能够判断为障碍物OBJ存在于圆周上的任一处。
即，在本第二实施方式的超声波传感器信号处理部22中，无法对障碍物是否处于在门全闭状态下开门时的门轨迹范围内进行判断，也无法辨别障碍物的形状。
图21是检测距离比较的说明图。
因此，在本第二实施方式中，对此不进行与照相机图像处理部21的检测结果的比较，如图21所示，对照相机图像处理部21的检测结果与超声波传感器信号处理部22的距离检测结果进行比较。
图22是开门时超声波传感器进行杆类的障碍物位置检测的说明图。
如图22所示，在开门时，车辆V停车，与门的打开状态相对应地超声波传感器SN与障碍物OBJ之间的距离缓缓变化，因此综合控制部23判断为与门的打开状态相对应地障碍物OBJ位于表现至障碍物OBJ的距离的曲线OV1与曲线OV2之间的交点，从而确定杆类的障碍物OBJ的位置，进行开门控制。
图23是开门时的超声波传感器对壁类的障碍物位置检测的说明图。
如图23所示，在开门时，车辆V停车，与门的打开状态相对应地超声波传感器SN与障碍物OBJ之间的距离保持大体恒定地推移。
因此，综合控制部23判断为与门的打开状态相对应地沿表现至障碍物OBJ的距离的曲线OV1以及曲线OV2的切线的延伸方向存在障碍物OBJ，从而确定壁类的障碍物OBJ的位置，进行开门控制。
如以上说明那样，根据本第二实施方式，利用照相机图像处理部21以及超声波传感器信号处理部22检测至障碍物的距离，在检测结果大体相等的情况(被视为检测结果相同的情况)下，允许进行直至障碍物的近前为止的打开动作，因此即便是超声波传感器SN1、SN2不易检测的形状的障碍物，也能够避免门与障碍物碰撞。
[3]第三实施方式
图24是第一实施方式的障碍物检测装置的简要结构框图。
在图24中，对于与图1的第一实施方式相同的部分，标注相同的附图标记，援用其详细的说明。
图24的障碍物检测装置10A与图1的障碍物检测装置10不同之处在于，具备存储被输入的车辆信息以及门控制部24所输出的门开度信息INF5的存储部25，在照相机图像处理部21中，进行用于提高检测灵敏度以及检测精度的图像处理。
在上述结构中，作为车辆信息，包括自己车位置信息INF1、地图信息INF2、时间信息INF3以及环境信息INF4。
自己车位置信息INF1例如是纬度·经度信息等GPS信息，是表示自己车辆的位置的信息。
地图信息INF2是用于取得为了掌握山的南坡等的与太阳的位置关系的地形信息的信息。
时间信息INF3包含当前时刻信息，是用于与车辆的位置信息一起掌握与太阳的位置关系的信息。
环境信息INF4例如包括多个照相机11－1～11－n各自的照度信息，并从照度传感器等被输入。
门开度信息INF5被使用于相对于车辆的朝向而校正设置于车辆的门的照相机的朝向。
图25是第三实施方式的原理说明图。
这里，参照图25对本第三实施方式的原理进行说明。
照相机11－1～11－n容易受到亮度的影响，即便是在基于机器学习的物体识别中也容易受到亮度的影响，这成为课题。例如，存在由于影子而无法准确地识别与物体之间的分界线等课题。
为此，在本第三实施方式中，根据车辆位置或车辆行进方向、时间而掌握光源(太阳、街灯(荧光灯)等。特别是太阳的影响较大)与车辆的位置之间的关系，由此调节照相机11－1～11－n的亮度，从而更容易地进行物体识别。
更具体而言，如图25所示，例如，车辆CAR被照射来自太阳SUN的太阳光。
在该情况下，在车辆的靠太阳侧的区域AR＿BR中，为被照射太阳光的状态，因此设置于该侧的照相机的入射光量增加。
与此相对，在车辆CAR的相对于太阳SUN而靠背后侧的区域AR＿SH中，为太阳光的光量降低的状态，因此设置于该侧的照相机的入射光量减少。
因此，在本第三实施方式中，基于照相机11－1～11－n相对于光源(太阳等)的位置关系以及周围环境的亮度(照度)而调节拍摄图像的亮度，由此在任一个照相机11－1～11－n中，都更容易进行物体识别。
接下来，对第三实施方式的动作进行说明。
图26是第三实施方式的处理流程图。
若检测开门开关的打开状态(步骤S31)，则对照度是否为规定的阈值以上，即，是否为太阳光等的照射状态进行判断(步骤S32)。
在步骤S32的判断中，在照度为阈值以上的情况下(步骤S32；是)，基于照相机的拍摄图像对在开门时的门轨迹内是否有障碍物进行判断(步骤S33)。
在步骤S33的判断中，在判断为在门轨迹内无障碍物的情况下(步骤S33；无)，基于超声波传感器的输出信号对在开门时的门轨迹内是否有障碍物进行判断(步骤S34)。
在步骤S34的判断中，在判断为在门轨迹内无障碍物的情况下(步骤S34；无)，首先将门打开至弹出位置，之后，使门全开(步骤S35)，结束处理。
在步骤S34的判断中，在判断为在门轨迹内有障碍物的情况下(步骤S34；有)，首先将门打开至弹出位置，并基于多个拍摄图像对至该对象物的距离进行重新计算(步骤S36)。
更详细而言，基于关门时的照相机的拍摄图像、在开门后一边将门朝向弹出位置缓缓打开一边利用照相机进行拍摄由此得到的一个或者多个拍摄图像，并通过立体照相机原理计算至障碍物的距离(照相机测距距离)(步骤S36)。
这里，对基于多个照相机的拍摄图像重新计算至该对象物的距离的处理更详细地进行说明。
图27是距离重新计算处理的处理流程图。
在重新计算处理中，基于照相机11－1～11－n相对于光源的位置关系而调节亮度，由此在任一个照相机11－1～11－n中，都为了更容易进行物体识别，而取得作为车辆信息的自己车位置信息INF1(相当于＝车辆位置)，车辆位置信息INF1的履历(相当于＝车辆行进方向信息)以及车高信息(步骤S51)。
接着，照相机图像处理部21基于在步骤S51中得到的信息进行照相机位置的校正(步骤S52)。
由此，综合控制部23基于由照相机图像处理部21输出的拍摄图像以及被校正后的照相机位置进行至作为对象物的障碍物的测距处理(步骤S53)。
然后，将从在步骤S36中得到的至障碍物的距离(照相机测距距离)减去为了确保安全性而预先设定的恒定值而得的位置作为最大门开度位置，将门打开直至障碍物的近前并使门停止并结束处理(步骤S37)。
另一方面，在步骤S33的判断中，在判断为在门轨迹内有障碍物的情况下(步骤S33；有)，基于超声波传感器的输出信号对在开门时的门轨迹内是否有障碍物进行判断(步骤S38)。
在步骤S38的判断中，在判断为在门轨迹内有障碍物的情况下(步骤S38；有)，基于照相机的拍摄图像对障碍物的形状推断结果是否为杆、壁等具有单纯形状的单纯障碍物进行判断(步骤S39)。
图28是图像识别的处理流程图。
然后，在步骤S39的判断中，进一步基于照相机11－1～11－n相对于光源的位置关系而调节亮度，由此在任一个照相机11－1～11－n中，都为了更容易进行物体识别，而取得作为车辆信息的自己车位置信息INF1(相当于＝车辆位置)、车辆位置信息INF1的履历(相当于＝车辆行进方向信息)以及时间信息INF3(相当于＝作为光源的太阳位置信息以及昼间/夜间的信息)(步骤S61)。
接着，照相机图像处理部21基于在步骤S61中得到的信息进行去除车辆的朝向、障碍物等对象物的影子的影响的图像修正(图像校正)(步骤S62)。
综合控制部23取得根据车辆位置和地图信息而预先设定的物体的存在概率(步骤S63)。
然后，综合控制部23利用在步骤S62中得到的考虑了来自光源的光的图像进行图像识别，并结合在步骤S63中取得的物体的存在概率进行物体识别(步骤S64)。
并且，也可以在为过去停过车辆的位置的情况下也使用过去的物体识别结果。
根据步骤S61～步骤S64的处理，活用时间信息、车辆进行信息去除太阳等光源的影响，从而能够容易准确地识别物体。
另外，活用车辆位置信息或者地图信息，根据车辆的当前位置(车辆现今在何处)，并参照物体的存在概率表，由此能够避免物体识别中的误识别。
在步骤S39的判断中，在基于照相机的拍摄图像进行的障碍物的形状推断结果为单纯障碍物的情况下(步骤S39；单纯障碍物)，超声波传感器的测距结果有可靠性，因此一边基于超声波传感器的输出信号测定至障碍物的距离一边进行开门控制，并结束处理(步骤S40)。
在步骤S39的判断中，在基于照相机的拍摄图像进行的障碍物的形状推断结果不为单纯障碍物的情况下(步骤S39；单纯障碍物以外)，超声波传感器的测距结果的可靠性低，因此将门打开至弹出位置，再次利用照相机拍摄至作为对象物的该对象物的距离并基于照相机的拍摄重新计算至作为对象物的障碍物的距离(步骤S41)。
在该情况下也一样，与步骤S36的情况同样，如图27所示，取得作为车辆信息的自己车位置信息INF1(相当于＝车辆位置)、车辆位置信息INF1的履历(相当于＝车辆行进方向信息)以及车高信息(步骤S51)，进行照相机位置的校正(步骤S52)。其结果是，综合控制部23基于由照相机图像处理部21输出的拍摄图像以及被校正后的照相机位置，进行至作为对象物的障碍物的测距处理(步骤S53)。
然后，将从在步骤S41中得到的至障碍物的距离(照相机测距距离)减去为了确保安全性而预先设定的恒定值而得的位置作为最大门开度位置，将门打开直至障碍物的近前并使门停止并结束处理(步骤S42)。
另一方面，在步骤S38的判断中，在判断为在门轨迹内无障碍物的情况下(步骤S38；无)，基于照相机的拍摄图像对障碍物的形状推断结果是否为杆、壁等具有单纯形状的单纯障碍物进行判断(步骤S43)。
在该情况下也一样，也可以进行图28所示的上述步骤S61～步骤S64的处理。
在步骤S43的判断中，在基于照相机的拍摄图像进行的障碍物的形状推断结果不为单纯障碍物的情况下(步骤S39；单纯障碍物以外)，将处理转移至后述步骤S46。
在步骤S43的判断中，在基于照相机的拍摄图像进行的障碍物的形状推断结果为单纯障碍物的情况下(步骤S39；单纯障碍物)，将门打开至弹出位置，在该状态下，对作为对象物的障碍物是否进入至超声波传感器的检测范围内进行判断(步骤S44)。
在步骤S44的判断中，在作为对象物的障碍物进入至超声波传感器的检测范围内的情况下(步骤S44；检测范围内)，超声波传感器的测距结果有可靠性，因此一边基于超声波传感器的输出信号测定至障碍物的距离一边进行开门控制，并结束处理(步骤S45)。
在步骤S44的判断中，在作为对象物的障碍物未进入至超声波传感器的检测范围内的情况下(步骤S44；检测范围外)，首先将门打开至弹出位置，基于多个照相机的拍摄图像重新计算至该对象物的距离(步骤S46)。
在步骤S46中，超声波传感器的测距结果的可靠性低，因此将门打开至弹出位置，再次利用照相机拍摄至作为对象物的该对象物的距离并基于照相机的拍摄重新计算至作为对象物的障碍物的距离。
这里，对基于多个照相机的拍摄图像重新计算至该对象物的距离的处理更详细地进行说明。
在该情况下，在步骤S46中也一样，与步骤S36的情况同样，如图27所示，取得作为车辆信息的自己车位置信息INF1(相当于＝车辆位置)、车辆位置信息INF1的履历(相当于＝车辆行进方向信息)以及车高信息(步骤S51)，进行照相机位置的校正(步骤S52)。
并且，也可以将步骤S52中的校正也使用于在步骤S33中进行门轨迹内判定时的校正。
其结果是，综合控制部23基于由照相机图像处理部21输出的拍摄图像以及被校正后的照相机位置，进行至作为对象物的障碍物的测距处理(步骤S53)。
在该情况下也一样，也可以进行图28所示的上述步骤S61～步骤S64的处理。
然后，将经由步骤S53，从在步骤S46中计算出的至障碍物的距离(照相机测距距离)减去为了确保安全性而预先设定的恒定值而得的位置作为最大门开度位置，将门打开至障碍物的近前之后使门停止并结束处理(步骤S47)。
另一方面，在步骤S32的判断中，在照度不足阈值的情况下(步骤S32；否)，综合控制部23对是否能够通过图像修正(例如亮度校正等)而进行物体识别/障碍物辨别进行判断(步骤S48)。
在步骤S48的判断中，在通过图像修正(例如亮度校正等)而能够进行物体识别/障碍物辨别的情况下(步骤S48；能够)，将处理转移至步骤S33，以与上述步骤相同的步骤进行开门控制。
在步骤S48的判断中，在即便是进行了图像修正也无法进行物体识别/障碍物辨别的情况(画面过暗而成为所谓曝光不足状态(黒つぶれ状態)的情况等)下，无法辨别障碍物或者计算至障碍物的距离，因此不可进行开门并结束处理(步骤S49)。
如以上说明那样，根据本第三实施方式，基于照相机11－1～11－n相对于光源(太阳等)的位置关系以及周围环境的亮度(照度)而调节拍摄图像的亮度，并基于以前的图像识别结果等掌握物体(障碍物等的对象物)的存在概率，测定至物体的距离，因此能够以更高精度掌握至障碍物的距离，从而能够更可靠地进行开门控制。
图29是第三实施方式的变形例的说明图。
在以上的说明中，在对在开门时的门轨迹内是否有障碍物进行判断时(步骤S33)，基于照相机的拍摄图像进行了上述判断，但照相机的拍摄情况由于车辆状态(车辆的倾斜)或道路状态而改变，从而存在门轨迹范围改变的担忧。
为此，如图29所示，取得车辆信息(车辆的倾斜)和车辆位置信息(车辆在斜坡上等)(步骤S71)，校正门轨迹范围(步骤S72)。
然后，基于校正后的门轨迹范围进行门轨迹内外判定(步骤S73)。
其结果是，能够更准确地进行门轨迹内外判定。
[4]实施方式的变形例
在上述实施方式中，障碍物检测装置10例如由一个控制器(ECU)13构成，但并不限定于此。障碍物检测装置10也可以由多个ECU构成。例如，也可以一个ECU承担照相机图像处理部21以及超声波传感器信号处理部22的功能，其他ECU承担综合控制部23以及门控制部24的功能。
在上述第一实施方式中，超声波传感器组12－1～12－n分别具备在车辆的前后方向上配置的第一超声波传感器SN1以及第二超声波传感器SN2，但并不限定于此。例如，也可以相对于一个门设置3个以上的超声波传感器。通过增加超声波传感器的数量，能以更高精度检测更大范围的物体。
另外，在以上说明中，对作为测距传感器而使用超声波传感器的情况进行了说明，但例如除了超声波传感器以外，也可以应用于无线电波传感器或红外线传感器等测距传感器。
以上，例示了本发明的实施方式，但上述实施方式以及变形例只不过是一个例子，其并不意在限定发明的范围。上述实施方式、变形例能够以其他各种方式进行实施，在不脱离发明的主旨的范围内能够进行各种省略、替换、组合、变更。另外，各实施方式、各变形例的结构、形状也能够局部替换地进行实施。

Claims (10)

1.一种障碍物检测装置，其中，具备：
超声波传感器信号处理部，其基于利用超声波检测至规定的检测范围内的障碍物的距离并配置于车辆的门的超声波传感器的输出，检测至所述障碍物的距离以及所述障碍物的形状中的至少所述距离；
照相机图像处理部，其基于拍摄包含所述车辆的门打开时的轨迹范围以及所述超声波传感器的检测范围在内的区域的所述车辆的照相机的输出，检测至所述障碍物的距离以及所述障碍物的形状；以及
控制器，其基于所述超声波传感器信号处理部的检测结果以及所述照相机图像处理部的检测结果，进行所述门的打开动作控制。
2.根据权利要求1所述的障碍物检测装置，其中，
所述超声波传感器信号处理部基于相对于一个所述门而被配置有多个的所述超声波传感器的输出，检测至所述障碍物的距离以及所述障碍物的形状。
3.根据权利要求2所述的障碍物检测装置，其中，
所述控制器在所述超声波传感器信号处理部以及所述照相机图像处理部的检测结果中，判断为至所述障碍物的距离被视为相同并且所述障碍物的形状也种类相同的情况下，允许所述门的打开控制。
4.根据权利要求1或2所述的障碍物检测装置，其中，
所述控制器在所述超声波传感器信号处理部以及所述照相机图像处理部的检测结果中，至所述障碍物的距离被视为相同的情况下，允许所述门的打开控制直至所述障碍物的近前。
5.根据权利要求1～4中的任一项所述的障碍物检测装置，其中，
所述控制器在所述车辆的外部处被输入使得进行所述门的打开动作的信号，并基于所述照相机图像处理部的检测结果而在所述轨迹范围的内部检测到人的情况下，在从所述人位于所述轨迹范围内变为所述人移动出的情况下，允许所述门的打开控制。
6.根据权利要求1所述的障碍物检测装置，其中，
所述超声波传感器在所述门上被设置有一个，
所述超声波传感器信号处理部基于在所述门的打开动作时得到的多个至所述障碍物的距离，检测至所述障碍物的距离。
7.根据权利要求1～6中的任一项所述的障碍物检测装置，其中，
所述照相机图像处理部基于所述照相机的拍摄区域的亮度，进行所述照相机所输出的拍摄图像的校正，
所述控制器基于校正后的所述拍摄图像，取得所述拍摄图像所包含的所述障碍物的存在概率，并基于所取得的所述存在概率进行物体识别。
8.根据权利要求7所述的障碍物检测装置，其中，
所述控制器基于所述照相机的拍摄场所，取得所述障碍物的存在概率，并基于所取得的所述存在概率和测距传感器的测距结果，进行所述物体识别。
9.根据权利要求7或8所述的障碍物检测装置，其中，
所述照相机图像处理部为了去除所述车辆的朝向以及对象物的阴影的影响而进行所述拍摄图像的亮度校正作为所述校正。
10.一种方法，其是由供来自利用超声波检测至规定的检测范围内的障碍物的距离并配置于车辆的门的超声波传感器的输出以及拍摄包含所述车辆的门打开时的轨迹范围以及所述超声波传感器的检测范围在内的区域的所述车辆的照相机的输出进行输入的障碍物检测装置执行的方法，其中，
所述方法具备：
第一过程，基于来自所述超声波传感器的输出，检测至所述障碍物的距离以及所述障碍物的形状中的至少所述距离；
第二过程，基于所述照相机的输出，检测至所述障碍物的距离以及所述障碍物的形状；以及
第三过程，基于所述第一过程以及所述第二过程的检测结果，进行所述门的打开动作控制。
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