JP2007298430A - Object detection device for vehicle - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は車両用物体検知装置に関し、より具体的にはレーダなどの出力から検知されたものが先行車などの物体なのか、あるいは回避する必要のない霧などなのかを検知するようにした装置に関する。 The present invention relates to an object detection apparatus for a vehicle, and more specifically, an apparatus that detects whether an object detected from an output of a radar or the like is an object such as a preceding vehicle or a mist that does not need to be avoided. About.
レーダを用いて車両進行方向の先行車などの物体を検知することは良く行われており、その例として下記の特許文献1記載の技術を挙げることができる。その従来技術においては、車幅方向と高さ方向の所定角度範囲にわたって送信波を照射し、その反射波に基づいて反射物体までの距離と車幅・高さ方向の角度に基づいて物体の高さ方向の位置を検出し、物体の中心の高さが4.0mより大きいか、あるいはほぼ0mである場合、車両ではないと判断する。また、検出された高さ方向位置が、通常の車両ではとりえない領域に所定時間内に少なくとも一度でも存在した場合も、その物体は車両ではないと判断している。
Detecting an object such as a preceding vehicle in the vehicle traveling direction using a radar is often performed. As an example, a technique described in
また、上記したような検知技術を備え、先行車などの物体が検知されたとき、警報装置やブレーキを自動的に作動させる衝突速度低減ブレーキ装置、先行車に追従して自動走行させるACC(Adaptive Cruise Control。追従走行制御)装置、あるいは車間警報装置も良く知られている。
ところで、自車の進行方向には霧などの不規則に形状が変化し、かつ自車が回避する必要のない気体状の物体も存在する。このような物体がレーダなどで検知されたとき、回避する必要のある先行車などと誤認すると、例えば衝突速度低減ブレーキ装置を搭載する車両にあっては、警報あるいは制動などが自動的になされ、運転者の認識と相違して運転の快適性を低下させる恐れがある。 By the way, there is a gaseous object whose shape changes irregularly such as fog in the traveling direction of the own vehicle and which the own vehicle does not need to avoid. When such an object is detected by a radar or the like, if it is mistaken as a preceding vehicle that needs to be avoided, for example, in a vehicle equipped with a collision speed reduction brake device, an alarm or braking is automatically performed, Unlike the driver's perception, the driving comfort may be reduced.
しかしながら、上記した従来技術にあっては、車両であるか否かの判別に予め設定される高さを必要とすることから、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体を判別することができなかった。 However, since the above-described prior art requires a predetermined height for determining whether or not the vehicle is a vehicle, it is possible to determine a gaseous object whose shape changes irregularly such as fog. I couldn't.
従って、この発明の目的は上記した課題を解決し、自車の進行方向に存在する物体が霧などの不規則に形状が変化し、自車が回避する必要のない気体状の物体か否か精度良く判別するようにした車両用物体検知装置を提供することにある。 Therefore, the object of the present invention is to solve the above-mentioned problems, and whether or not the object existing in the traveling direction of the own vehicle is a gaseous object whose shape changes irregularly, such as fog, and the own vehicle does not need to avoid. An object of the present invention is to provide a vehicle object detection device capable of accurately discriminating.
上記の目的を解決するために、請求項1に係る車両用物体検知装置にあっては、車両の進行方向に搬送波を送信し、前記進行方向に存在する物体に反射させて得た反射点に基づいて前記物体を検知する車両用物体検知装置において、前記反射点を2次元平面に投影して得た点群の分布を検出する点群分布検出手段と、予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレートと、前記投影して得た点群の分布と前記テンプレートの点群分布パターンとの相関値を算出し、前記算出された相関値に基づいて前記物体の形状の不規則度を表わす評価値を算出する評価値算出手段と、および前記算出された評価値に基づいて前記物体が回避する必要のない不規則形状物体か否か判別する物体判別手段とを備える如く構成した。
In order to solve the above object, in the vehicle object detection device according to
請求項2に係る車両用物体検知装置にあっては、前記点群分布パターンが異なるテンプレートを複数個備えると共に、前記評価値算出手段は前記投影して得た点群の分布と前記複数個のテンプレートの点群分布パターンとの相関値をそれぞれ算出し、算出された相関値を合計して前記評価値を算出すると共に、前記物体判別手段は、前記評価値が判別しきい値よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した。
In the vehicle object detection device according to
請求項3に係る車両用物体検知装置にあっては、前記評価値算出手段は所定時間ごとに前記評価値を算出すると共に、前記物体判別手段は前記評価値の累積値を算出し、前記算出された累積値が第2の判別しきい値よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した。
In the vehicle object detection device according to
請求項1に係る車両用物体検知装置にあっては、反射点を2次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、投影して得た点群の分布と予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレートの点群分布パターンとの相関値を算出し、それに基づいて物体の形状の不規則度を表わす評価値を算出し、その評価値に基づいて物体が回避する必要のない不規則形状物体か否か判別する如く構成したので、物体の形状の不規則度を正確に求めることができ、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体か否かを精度良く判別することができる。よって、例えば衝突速度低減ブレーキ装置を搭載する車両に用いられるときも、運転者の予期しない警報あるいは制動などが自動的になされることがないので、運転の快適性を低下させることがない。ACC装置あるいは車間警報装置を搭載する車両についても同様である。
In the vehicle object detection device according to
請求項2に係る車両用物体検知装置にあっては、点群分布パターンが異なるテンプレートを複数個備えると共に、投影して得た点群の分布と複数個のテンプレートの点群分布パターンとの相関値をそれぞれ算出し、算出された相関値を合計して評価値を算出すると共に、その評価値が判別しきい値よりも大きい場合、物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成したので、物体の形状の不規則度を一層正確に求めることができ、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体か否かを一層精度良く判別することができる。
In the vehicle object detection device according to
請求項3に係る車両用物体検知装置にあっては、所定時間ごとに評価値を算出すると共に、その評価値の累積値を算出し、累積値が第2の判別しきい値よりも大きい場合、物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成したので、時間の経過に伴って不規則形状物体と然らざる物体との評価値の差が大きくなり、従って累積値を算出することで、不規則形状物体ではないにも関わらず、たまたま評価値が高く算出されたような一過性の事象による影響を排除することができ、判別精度を一層向上させることができる。
In the vehicle object detection device according to
以下、添付図面に即してこの発明に係る車両用物体検知装置を実施するための最良の形態について説明する。 DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS The best mode for carrying out a vehicle object detection device according to the present invention will be described below with reference to the accompanying drawings.
図1は、この発明の第1実施例に係る車両用物体検知装置を全体的に示す概略図である。 FIG. 1 is a schematic view generally showing an object detection apparatus for a vehicle according to a first embodiment of the present invention.
図1において、符号10は車両を示し、その前部には4気筒の内燃機関(図1で「ENG」と示し、以下「エンジン」という)12が搭載される。エンジン12の出力は自動変速機(図1で「T/M」と示す)14に入力される。自動変速機14は前進5速、後進1速の有段式であり、エンジン12の出力はそこで適宜変速されて左右の前輪16に伝えられ、左右の前輪16を駆動しつつ、左右の後輪20を従動させて車両10を走行させる。
In FIG. 1,
車両10の運転席にはオーディオスピーカとインディケータからなる警報装置22が設けられ、音声と視覚によって運転者に警報する(後述)。車両10の運転席床面に配置されたブレーキペダル24は、マスタバック26、マスタシリンダ30およびブレーキ油圧機構32を介して左右の前輪16と後輪20のそれぞれに装着されたブレーキ(ディスクブレーキ)34に接続される。
The driver's seat of the
運転者がブレーキペダル24を操作すると(踏み込むと)、その踏み込み力(踏力)はマスタバック26で増力され、マスタシリンダ30は増力された踏み込み力で制動圧を発生し、ブレーキ油圧機構32を介して前輪16と後輪20のそれぞれに装着されたブレーキ34を動作させ、車両10を減速させる(制動する)。ブレーキペダル24の付近にはブレーキスイッチ36が配置され、運転者によってブレーキペダル24が操作されるとき、オン信号を出力する。
When the driver operates (depresses) the
ブレーキ油圧機構32は、リザーバに接続される油路に介挿された電磁ソレノイドバルブ群、油圧ポンプ、および油圧ポンプを駆動する電動モータ(全て図示せず)などを備える。電磁ソレノイドバルブ群は駆動回路(図示せず)を介してECU(電子制御ユニット)40に接続され、よって4個のブレーキ34は、運転者によるブレーキペダル24の操作とは別に、ECU40によって相互に独立して作動するように構成される。
The brake
車両10の前部にはレーダ(レーザスキャンレーダ)42が設けられる。レーダ42は車両10の進行方向に向けてレーザ光(電磁波(搬送波))を発射し、進行方向に存在する物体(先行車などの障害物)からのレーザ光の反射波を受信することにより、物体を検知する。符号42aは、検知領域(スキャン範囲)を示す。
A radar (laser scan radar) 42 is provided at the front of the
レーダ42の出力はマイクロコンピュータからなるレーダ出力処理ECU(電子制御ユニット)44に送られる。レーダ出力処理ECU44では、レーザ光を発射してから反射光を受信するまでの時間が測定されて物体までの相対距離が算出され、さらに相対距離量を微分することで物体までの相対速度が求められる。また、反射波の入射方向から物体の方位を検知し、物体の二次元情報を得る。
The output of the
レーダ出力処理ECU44の出力は、ECU(電子制御ユニット)40に送られる。図示は省略するが、ECU40は、CPU,RAM,ROM、入出力回路などからなるマイクロコンピュータから構成される。
The output of the radar
前輪16と後輪20の付近には車輪速センサ46がそれぞれ配置され、各車輪の所定回転角度ごとにパルス信号を出力する。車両10の運転席に設けられたステアリングホイール50の付近には操舵角センサ52が配置され、運転者によって入力されたステアリングホイール50の操舵角に比例する出力を生じる。
A
また、ステアリングホイール50の付近には、ACC(Adaptive Cruise Control追従走行制御)の実行、中止、再開などの一群の操作スイッチ54が配置される。
In the vicinity of the
また、エンジン12のクランクシャフト(図示せず)の付近にはクランク角センサ60が配置されてクランク角度信号などのパルス信号を出力すると共に、吸気管(図示せず)には絶対圧センサ62が配置され、吸気管内絶対圧(エンジン負荷)に応じた信号を出力する。また、スロットルバルブ(図示せず)の付近にはスロットル開度センサ64が配置され、スロットル開度に応じた信号を出力する。
A
上記したセンサ群の出力も、ECU40に送出される。ECU40は4個の車輪速センサ46の出力をカウントし、その平均値を算出するなどして車両10の走行速度を示す車速を検出すると共に、クランク角センサ60の出力をカウントしてエンジン回転数NEを検出する。また、ECU40は、操作スイッチ54の出力に応じ、ACC制御の実行、停止、再開などを行う。
The output of the sensor group described above is also sent to the
図2は、図1に示す装置の動作を示すフロー・チャートである。 FIG. 2 is a flowchart showing the operation of the apparatus shown in FIG.
図2の説明に入る前に、図3以降を参照して実施例に係る車両用物体検知装置の動作を説明する。 Prior to the description of FIG. 2, the operation of the vehicle object detection device according to the embodiment will be described with reference to FIG.
図3に示す如く、自車(車両)10が走行路100を走行するとき、レーダ42の検知領域42aでは、物体102はレーザの反射点として捉えられる。その反射点を自車10の進行方向(X方向)とそれに直交する方向(Y方向)からなる、スキャナデータ上の、2次元平面に投影した場合、物体102の反射点は複数個互いに近い位置に連続して分布するため、物体102は反射点の集合(点群)として表現される。
As shown in FIG. 3, when the host vehicle (vehicle) 10 travels on the
図3で符号102aは自車10が回避する必要のある、側方の走行路100から侵入しつつある車両(出会い頭車両。構造物体)を、102bは自車10が回避する必要のない霧などの気体状の不規則形状物体を示す。
In FIG. 3,
この実施例にあっては、構造物体102aと不規則形状物体102bを判別するため、予め設定された点群の分布パターンを備えるテンプレート104を複数個用意し、投影して得た点群の分布から算出したP(i,j)とテンプレート104の点群分布パターンとの相関を求める。
In this embodiment, in order to discriminate between the
図3に示す如く、P(i,j)は、検知された点群に外接する矩形を求め、次いでそれを9等分して図4に示すような座標で表現した場合の、ある座標が持つ値を表わす。その座標に反射点が存在すれば1、反射点が存在しなければ0となる。例えば、102aの座標(x-1,y-1)の場合、反射点が存在するので、P(x-1,y-1)=1となる。図5に示す如く、テンプレート104も3×3の9つの座標で表現され、各座標にあてはめられた値の合計が1となるように設定される。
As shown in FIG. 3, P (i, j) is obtained by obtaining a rectangle circumscribing the detected point group, then dividing it into nine equal parts and expressing them as coordinates shown in FIG. Represents the value it has. If there is a reflection point at that coordinate, it is 1, and if there is no reflection point, it is 0. For example, in the case of the coordinate (x-1, y-1) of 102a, since there is a reflection point, P (x-1, y-1) = 1. As shown in FIG. 5, the
それ故、物体102が構造物体102aであるときは特定のテンプレートとの相関が高くなる反面、不規則形状物体102bであるときは特定のテンプレートとの相関を持たない。従って、25個のテンプレート104とP(i,j)との相関値Tnをそれぞれ算出し、それを合計(合算)して評価値Eを後述の如く算出し、判別しきい値Egと比較することで物体102が不規則形状物体102bであるか否かを判別することができる。
Therefore, when the
上記を前提として図2フロー・チャートを説明する。 The flow chart of FIG. 2 will be described based on the above.
先ずS10においてレーダ出力処理ECU44の出力を入力してレーダ42の検知情報を取り込み、上記した如く、S12に進み、反射点を2次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、S14に進み、投影して得た点群の分布と25個のテンプレート104の点群分布パターンとの相関値Tnを算出し、S16に進み、算出された相関値Tnを合計して評価値Eを算出する。
First, in step S10, the output of the radar
より具体的には、S14においては、図示の式から相関値Tnを算出する。相関値Tnは、P(i,j)とn番目のテンプレート104であるMn(i,j)との相関値を示す。例えば、102aにおける3番目のテンプレートM3との相関値T3は、P(x+1,y+1)=1とM3(x+1,y+1)=1/2の積が1/2になり、それ以外の座標の組み合わせでは0になるため、各座標の合算値である相関値T3は、1/2となる。
More specifically, in S14, the correlation value Tn is calculated from the equation shown in the figure. The correlation value Tn indicates a correlation value between P (i, j) and Mn (i, j) that is the
S16においては、図示の如く、相関値Tnを合算して評価値Eを算出する。図6に相関値Tnと評価値の算出の具体例を示す。 In S16, as shown in the figure, the correlation value Tn is added to calculate the evaluation value E. FIG. 6 shows a specific example of the calculation of the correlation value Tn and the evaluation value.
次いでS18に進み、評価値Eを判別しきい値Egと比較し、評価値Eが判別しきい値Egより大きいか否か判断し、肯定されて評価値Eが判別しきい値Egより大きいと判断される場合、S20に進み、物体102は回避する必要のない不規則形状物体102bであると判別する。従って、ECU40は、警報装置22などを作動することはない。
Next, in S18, the evaluation value E is compared with the determination threshold value Eg to determine whether or not the evaluation value E is larger than the determination threshold value Eg. When it is determined, the process proceeds to S20, and it is determined that the
一方、S18で否定されるときはS22に進み、物体102は回避する必要のある構造物体102aと判別する。その結果、ECU40は、必要に応じて警報装置22を作動させて運転者に警報する、あるいはブレーキ油圧機構32を作動させてブレーキ34を作動させる。また、ECU40は、ACCが実行されるとき、必要に応じてブレーキ油圧機構32を作動させてブレーキ34を作動させる。
On the other hand, when the result in S18 is negative, the program proceeds to S22, in which the
この実施例は上記の如く、反射点を2次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、投影して得た点群の分布と予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレート104の点群分布パターンとの相関値Tnを算出し、それに基づいて物体102の形状の不規則度を表わす評価値Eを算出し、その評価値Eに基づいて物体102が回避する必要のない不規則形状物体102bか否か判別、より具体的には25個のテンプレート104の点群分布パターンとの相関値Tnをそれぞれ算出し、算出された相関値Tnを合計して評価値Eを算出すると共に、その評価値Eが判別しきい値Egよりも大きい場合、物体102が回避する必要のない不規則形状物体102bであると判別する如く構成したので、物体102の形状の不規則度を正確に求めることができ、霧などの不規則に形状が変化する気体状の物体か否かを精度良く判別することができる。
In this embodiment, as described above, a point group distribution obtained by projecting reflection points onto a two-dimensional plane is detected, and a
よって、例えば衝突速度低減ブレーキ装置を搭載する車両に用いられるときも、運転者の予期しない警報あるいは制動などが自動的になされることがないので、運転の快適性を低下させることがない。ACC装置を搭載する車両についても同様である。 Therefore, for example, when used in a vehicle equipped with a collision speed reduction brake device, the driver's unexpected warning or braking is not automatically performed, so that the driving comfort is not lowered. The same applies to a vehicle equipped with an ACC device.
図7は、この発明の第2実施例に係る車両用物体検知装置の動作を示す、図2と同様のフロー・チャートである。 FIG. 7 is a flowchart similar to FIG. 2 showing the operation of the vehicle object detection device according to the second embodiment of the present invention.
以下説明すると、S100においてレーダ出力処理ECU44の出力を入力してレーダ42の検知情報を取り込み、S102に進み、タイマカウンタTを1つインクリメントする。次いでS104に進み、反射点を2次元平面に投影して得た点群の分布を検出し、S106に進み、投影して得た点群の分布と25個のテンプレート104の点群分布パターンとの相関値Tnを算出し、S108に進み、算出された相関値Tnを合計して評価値Eを算出する。
In the following description, the output of the radar
次いでS110に進み、タイマカウンタの値が設定値Trefに達したか否か判断し、否定されるときはS100に戻って上記の処理を繰り返すと共に、肯定されるときはS112に進み、評価値Eの累積値(合算値)E’を図示の式から算出する。次いでS114に進み、累積値E’が第2の判別しきい値Eg2より大きいか否か判断し、肯定されるときはS116に進み、物体102は回避する必要のない不規則形状物体102bであると判別する一方、否定されるときはS118に進み、物体102は回避する必要のある構造物体102aと判別する。
Next, the process proceeds to S110, where it is determined whether or not the value of the timer counter has reached the set value Tref. When the result is negative, the process returns to S100 and the above processing is repeated. Is calculated from the formula shown in the figure. Next, the process proceeds to S114, where it is determined whether or not the accumulated value E ′ is greater than the second determination threshold value Eg2. On the other hand, when the result is NO, the process proceeds to S118, and the
第2実施例に係る車両用物体検知装置にあっては、所定時間ごとに評価値Eを算出すると共に、その評価値Eの累積値E’を算出し、累積値が第2の判別しきい値Eg2より大きい場合、物体102が回避する必要のない不規則形状物体102bであると判別する如く構成したので、時間の経過に伴って不規則形状物体と然らざる構造物体との評価値の差が大きくなり、従って累積値を算出することで、不規則形状物体ではないにも関わらず、たまたま評価値が高く算出されたような一過性の事象による影響を排除することができ、判別精度を一層向上させることができる。尚、残余の構成および効果は第1実施例と同様である。
In the vehicle object detection device according to the second example, the evaluation value E is calculated every predetermined time, the cumulative value E ′ of the evaluation value E is calculated, and the cumulative value is the second discrimination threshold. When the value is larger than the value Eg2, since the
第1および第2実施例は上記の如く、車両(自車)10の進行方向に搬送波を送信し、前記進行方向に存在する物体に反射させて得た反射点に基づいて前記物体を検知する車両用物体検知装置において、前記反射点を2次元平面に投影して得た点群の分布を検出する点群分布検出手段(ECU40,S12,S104)と、予め設定された点群分布パターンを備えるテンプレート104と、前記投影して得た点群の分布と前記テンプレートの点群分布パターンとの相関値Tnを算出し、前記算出された相関値Tnに基づいて前記物体の形状の不規則度を表わす評価値Eを算出する評価値算出手段(ECU40,S14,S16,S106,S108)、および前記算出された評価値に基づいて前記物体が回避する必要のない不規則形状物体か否か判別する物体判別手段(ECU40,S18からS22,S110からS118)とを備える如く構成した。
In the first and second embodiments, as described above, a carrier wave is transmitted in the traveling direction of the vehicle (own vehicle) 10, and the object is detected based on the reflection point obtained by reflecting the object on the traveling direction. In the vehicle object detection device, point cloud distribution detection means (
また、前記点群分布パターンが異なるテンプレート104を複数個備えると共に、前記評価値算出手段は前記投影して得た点群分布と前記複数個のテンプレートの点群分布パターンとの相関値Tnをそれぞれ算出し、算出された相関値Tnを合計して前記評価値Eを算出すると共に、前記物体判別手段は、前記評価値Eが判別しきい値Egよりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した。
In addition, a plurality of
また、第2実施例にあっては、前記評価値算出手段は所定時間ごとに前記評価値Eを算出すると共に(ECU40,S100からS110)、前記物体判別手段は前記評価値Eの累積値E’を算出し、前記算出された累積値E’が第2の判別しきい値Eg2よりも大きい場合、前記物体が回避する必要のない不規則形状物体であると判別する如く構成した(ECU40,S112からS118)。
In the second embodiment, the evaluation value calculation means calculates the evaluation value E every predetermined time (
尚、上記において、レーザレーダの出力から物体を検知するようにしたが、それに代え、あるいはそれに加え、ミリ波レーダを用いても良い。 In the above description, the object is detected from the output of the laser radar. However, instead of or in addition to this, a millimeter wave radar may be used.
10 車両(自車)、12 エンジン(内燃機関)、16 前輪、20 後輪、22 警報装置、34 ブレーキ、36 ブレーキスイッチ、40 ECU(電子制御ユニット)、42 レーザレーダ、44 レーダ出力処理ECU、46 車輪速センサ、50 ステアリングホイール、52 操舵角センサ、54 操作スイッチ、60 クランク角センサ、62 吸気管絶対圧センサ、64 スロットル開度センサ、100 走行路、102 物体、102a 構造物体、102b 不規則形状物体、104 テンプレート 10 vehicle (own vehicle), 12 engine (internal combustion engine), 16 front wheel, 20 rear wheel, 22 alarm device, 34 brake, 36 brake switch, 40 ECU (electronic control unit), 42 laser radar, 44 radar output processing ECU, 46 Wheel speed sensor, 50 Steering wheel, 52 Steering angle sensor, 54 Operation switch, 60 Crank angle sensor, 62 Intake pipe absolute pressure sensor, 64 Throttle opening sensor, 100 Travel path, 102 object, 102a Structure object, 102b Irregular Shape object, 104 templates
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