JP3723835B2 - 道路上の障害物検出方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、高速道路など道路上の障害物を自律的に検出する障害物検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、道路上の障害物を原因とする交通渋滞や交通事故は頻発している。交通渋滞における無駄は膨大であり、また交通事故による被害も重大化している。センサ・情報処理・通信技術を有機的に結びつけ、それらを用いて、人・車・道路一体のシステムを構築することにより効率性・安全性を高め、無駄などを減らすことはきわめて重大なことである。
【０００３】
従来、前記のような道路上の障害物を検出するには、その検出装置等を走行車に取り付けていた。しかし、それでは走行車の近傍付近に存在する障害物しか検出することができず、例えば１km先や見通しの悪いカーブに存在する障害物を検出することができないという問題があった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
そこでこの発明は、前記のような従来の問題点を解決し、道路上の障害物をより広域にわたり検出することができ、道路の安全性・効率性を高めることができる障害物検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため、請求項１の発明は、路側に設置したミリ波センサを用いた道路上の障害物検出方法であって、ミリ波センサによるスキャンにより距離と速度と向いている方向の計測データを１スキャン分まとめて入力するデータ入力処理工程と、計測データの速度の値がしきい値を越えたものを取り除く速度マスク処理工程と、計測データから障害物のない背景データと一致する部分を取り除く背景差分処理工程と、計測データの距離、速度がほぼ一致するものをグループ化するセグメンテーション処理工程と、グループ化された計測データよりそれぞれのグループの重心位置、平均速度、幅を生成処理する属性生成処理工程と、セグメンテーション処理で得られたグループが以前にもあったかどうかを調べ、その調べた情報といつ出現したかの履歴を生成する履歴生成処理工程と、履歴を生成する際に入力された計測データと履歴の属性を比較して走行車が前にいて計測されていないものはいないかどうかを調べるオクルージョンチェック処理工程と、何回かのミリ波センサの計測で常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在したとして検出する障害物有無検出処理工程と、入力された計測データを用いて背景データを更新生成する背景データ生成処理工程と、を具え、前記背景データ生成処理工程で背景データを更新生成する際に測定できない走行車の移動の計測データの後方は、背景データの更新生成をしないことを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施の形態を図面を参照して説明する。図１に障害物検出アルゴリズムの全体処理フロー図を示す。障害物検出アルゴリズムは大きく分けて、12の処理工程からなっている。その全体処理の概要は次の通りである。すなわち、ミリ波センサより距離と速度と向いている方向の計測データが入力され、この計測データと障害物のない背景データとの差分から障害物候補を検出する。この処理を何回か繰り返し、常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在するとして検出する。これにより、見逃し率と誤報率を低減させている。また、障害物候補を検出する際、障害物の前に走行車等がないかを確認し、陰になることの影響に対応している。検出した後、計測データを用いて障害物の位置・速度・大きさを計測し、そのデータを警報装置などに伝送する。障害物の検出と並行して、計測データを用いて背景データを自動更新している。
【０００８】
図２に示すように、ここで用いるミリ波センサ１はミリ波センサ単体２、その駆動装置３、これらを載置する架台４、制御コンピュータ５からなっている。ミリ波センサ単体２からは距離、速度、方向の計測データが出力される。駆動装置３はミリ波センサ単体２を左右にスキャンする。制御コンピュータ５はミリ波センサ単体２からの距離、速度、方向の計測データを受け取るとともに、駆動装置３を制御する。このようにして計測データを受け取った制御コンピュータ５は該計測データと図１に示す障害物アルゴリズムを用いて障害物を検出する。
【０００９】
図３にアルゴリズムの動作状況を説明するためのシーンを示す。図３(Ａ)で示すようにこの道路にはガードレール11があり、車線は３車線であり、道路の路側にミリ波センサ１が設置されている。中央車線と右車線に走行車12ａ，12ｂがあり、障害物13ａ，13ｂが左車線に２個落ちている。走行車12ａ，12ｂは左から右に走行していくものとした。図３(Ｂ)，(Ｃ)はミリ波センサ１がスキャンするごとの状況の変化を描いたものであり、(Ａ)はスキャン回数がＮ−１回のシーン、(Ｂ)はＮ回のシーン、(Ｃ)はＮ＋１回のシーンとする。
太点線で表されるのはミリ波センサ１の計測範囲である。また、太線はミリ波センサ１で計測された距離であり、太矢印はミリ波センサ１で計測された速度である。図４は背景データの概要を表したものである。図５は図３からミリ波センサ１で計測された距離と速度だけを書き出したものである。
以下に、想定したシーンを用いて12の各処理工程の詳細について説明する。尚、この処理は全て制御コンピュータ５上で行う。
【００１０】
（１）データ入力処理工程
ミリ波センサ１の計測データが１スキャン分にまとめて入力される。計測データは図６に示すように１回のスキャンの計測で得られたアジマス角度（センサが向いている方向）、距離、速度が１グループになっている。
【００１１】
（２）速度マスク処理工程
速度マスク処理は速度をもつ計測点を取り除く処理、つまり、図５の計測データの速度の値がしきい値を越えたものを取り除く処理である。速度マスク処理を施すことにより、図５(Ａ)〜(Ｃ)に示すように走行車12ａ，12ｂの計測データが除去される。
【００１２】
（３）背景差分処理工程
背景差分処理は図５(Ａ)〜(Ｃ)に示されるミリ波センサ１の計測データから図４に示す背景データ（距離）と一致する部分を取り除く処理である。
【００１３】
（４）セグメンテーション処理工程
セグメンテーション処理はアジマス角度、距離、速度がほぼ一致する計測点をグループ化する処理である。そのグループに１，２，……といった名称を与えることをラベリングと呼び、名称をラベルと呼ぶ。セグメンテーション処理を行うことにより、図５(Ａ)では２つの障害物13ａ，13ｂの計測データが２つのグループに分割され、それぞれに１と２というラベルが与えられる。(Ｂ)では１つの障害物13ａが前を横切る走行車12ａにより計測できないため、もう１つの障害物13ｂのみがグループ化され、１というラベルが与えられる。(Ｃ)では(Ａ)と同様に２つの障害物13ａ，13ｂの計測データが２つのグループに分割され、それぞれに１と２というラベルが与えられる。
【００１４】
（５）属性生成処理工程
処理の概要を説明すると、属性生成処理はセグメンテーション処理でグループ化された計測データより、それぞれのグループの重心位置・平均速度・幅等を生成する処理である。生成された重心位置・平均速度・幅等を図７で示すような表を用意し、格納する。尚、重心位置・平均速度・幅等を属性と呼ぶ。
【００１５】
（６）履歴生成処理工程
履歴の生成処理はセグメンテーション処理で得られたグループが以前にもあったかどうかを調べる処理である。図８に示すように履歴データと呼ばれる縦軸を新たな履歴用ラベルとし、横軸をスキャンの回数にした仮想的な表および属性生成処理と同様な属性を格納する履歴用属性表を用意する。実際にはどちらの表もメモリの配列である。今までの処理によって属性まで得られた計測データのグループが以前のシーンに存在したかを調べる。存在したかどうかは過去の属性と現在の属性がほぼ一致するかどうかで調べる。存在しなければ、履歴データの新しい履歴ラベルの行の現在のスキャン回数の列にその計測データのグループのラベル番号を書き込む。
具体的に図５(Ａ)の場合で履歴データ生成処理を説明すると、ラベル１と呼ばれる障害物13ａの計測データのグループの属性を以前の属性と比較し、一致するものがないので、履歴ラベル１の行のＮ−１回の列にラベル１と書き込む。障害物13ｂに対しても同様に履歴ラベル２の行のＮ−１回の列にラベル２と書き込む。図５(Ｂ)の場合、障害物13ａは前に走行車12ａがいて、計測されないので、一切処理されない。ラベル１と呼ばれる障害物13ｂの計測データのグループの属性を以前の属性と比較すると、履歴ラベル２のものと一致するので、履歴ラベル２の行のＮ回の列にラベル１と書き込む。図５(Ｃ)の場合は図５(Ａ)と同様であり、履歴ラベル１の行のＮ＋１回の列にラベル１を、履歴ラベル２の行のＮ＋１回の列にラベル２を書き込む。
【００１６】
（７）オクルージョンチェック処理工程
オクルージョンチェック処理は入力された計測データと履歴の属性を比較して、走行車12ａ，12ｂ等が前にいて計測されていないものはないかを調べる処理である。計測データ１点１点と属性が一致するかどうかを調べる。もし、一致するものがあれば、履歴データ上のその履歴属性を持つ履歴ラベル行にフラグを書き込む。具体的には、図５(Ｂ)の障害物13ａがこの場合にあたり、履歴ラベル１行のＮ回列にＯＣというフラグを書き込んでいる。尚、オクルージョンとは走行車12ａ，12ｂ等が前にいて陰になり対象物が見えないことをいう。
【００１７】
（８）障害物有無検出処理工程
障害物有無検出処理は何回かのミリ波センサ１の計測で常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在したとして検出する処理である。図８に示すように履歴データ上を検索し、連続して存在する履歴ラベル名を抽出して、これが障害物であると認識する。
【００１８】
（９）障害物位置検出処理工程
障害物位置検出処理は障害物認識処理で得られたラベル名からそのラベルの属性の重心位置を読み出す処理である。
【００１９】
（10）障害物速度検出処理工程
障害物速度検出処理は位置検出と同様に障害物認識処理で得られたラベル名からそのラベルの属性の平均速度を読み出す処理である。
【００２０】
（11）障害物大きさ検出処理工程
障害物大きさ検出処理は位置検出と同様にラベルの属性の幅を読み出す処理である。
【００２１】
（12）背景データ生成処理工程
背景データ生成処理は入力された計測データを用いて背景データを更新生成する処理である。図９に示すように、第１に横軸アジマス角度、縦軸距離の仮想的なグラフを作り、入力されたデータを対応する座標にプロットする。実際にはメモリ上に配列を用意し、対応する座標にある数を書き込む。第２にそれをある大きさの領域に広げるぼかし処理を施す。実際には広がった領域すべてにある数を書き込む。これをぼかしデータＷと呼ぶ。このぼかし処理はアジマス角度と距離の計測誤差を吸収するために行う。第３に以前の背景データＭt-1とＷt-1の間で、ある演算を行い、新しい背景データＭtを得る。ここでは一例として以下の式で計算し、結果を新しい背景データＭtとする。
【００２２】
【数１】
Ｍt＝（１−α）Ｍt-1＋αＷt-1
ここでｆ：計測データ名、Ｍ：背景データ、Ｗ：ぼかしデータを表わし、添字上はスキャン回数、添字下はスキャン時のデータ数を表わす。
更新係数αが小さいと、図10に示すように１回に入力された計測データの影響は軽微である。つまり、αが小さければ、走行車等の移動しているものはほとんど背景データに影響を与えない。ただし、走行車の移動の計測データの後方（陰になっている部分）は、この更新処理を行わない。
【００２３】
（13）外部Ｉ/Ｆ伝送処理工程
障害物位置検出処理等で得られた結果を警報装置などに送る。
【００２４】
【発明の効果】
請求項１の発明は前記のようであって、ミリ波センサによるスキャンにより得られる計測データと障害物のない背景データとの差分から障害物候補を、背景差分処理工程をはじめとする各種処理工程により検出処理し、この処理を繰り返して常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在すると検出するので、道路上の障害物をより広域にわたり検出することができ、道路の安全性・効率性を高めることができるという優れた効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態を示す障害物検出アルゴリズムの全体処理フロー図である。
【図２】ミリ波センサの構成を示す図面である。
【図３】 (Ａ)ないし(Ｃ)はアルゴリズムの動作状況を説明するためのシーンと計測データの概念図である。
【図４】背景データの概念図である。
【図５】 (Ａ)ないし(Ｃ)は計測データの概念および各処理の概念図である。
【図６】計測データの概念図である。
【図７】属性表である。
【図８】 (Ａ)は履歴プレーン、(Ｂ)は履歴用属性表を示すそれぞれ概念図である。
【図９】背景データ生成処理の概念図である。
【図１０】背景データ更新部の詳細を示す図面である。
【符号の説明】
１ ミリ波センサ
２ ミリ波センサ単体
３ 駆動装置
４ 架台
５ 制御コンピュータ
11 ガードレール
12ａ，12ｂ 走行車
13ａ，13ｂ 障害物
【発明の属する技術分野】
この発明は、高速道路など道路上の障害物を自律的に検出する障害物検出装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
現在、道路上の障害物を原因とする交通渋滞や交通事故は頻発している。交通渋滞における無駄は膨大であり、また交通事故による被害も重大化している。センサ・情報処理・通信技術を有機的に結びつけ、それらを用いて、人・車・道路一体のシステムを構築することにより効率性・安全性を高め、無駄などを減らすことはきわめて重大なことである。
【０００３】
従来、前記のような道路上の障害物を検出するには、その検出装置等を走行車に取り付けていた。しかし、それでは走行車の近傍付近に存在する障害物しか検出することができず、例えば１km先や見通しの悪いカーブに存在する障害物を検出することができないという問題があった。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
そこでこの発明は、前記のような従来の問題点を解決し、道路上の障害物をより広域にわたり検出することができ、道路の安全性・効率性を高めることができる障害物検出装置を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため、請求項１の発明は、路側に設置したミリ波センサを用いた道路上の障害物検出方法であって、ミリ波センサによるスキャンにより距離と速度と向いている方向の計測データを１スキャン分まとめて入力するデータ入力処理工程と、計測データの速度の値がしきい値を越えたものを取り除く速度マスク処理工程と、計測データから障害物のない背景データと一致する部分を取り除く背景差分処理工程と、計測データの距離、速度がほぼ一致するものをグループ化するセグメンテーション処理工程と、グループ化された計測データよりそれぞれのグループの重心位置、平均速度、幅を生成処理する属性生成処理工程と、セグメンテーション処理で得られたグループが以前にもあったかどうかを調べ、その調べた情報といつ出現したかの履歴を生成する履歴生成処理工程と、履歴を生成する際に入力された計測データと履歴の属性を比較して走行車が前にいて計測されていないものはいないかどうかを調べるオクルージョンチェック処理工程と、何回かのミリ波センサの計測で常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在したとして検出する障害物有無検出処理工程と、入力された計測データを用いて背景データを更新生成する背景データ生成処理工程と、を具え、前記背景データ生成処理工程で背景データを更新生成する際に測定できない走行車の移動の計測データの後方は、背景データの更新生成をしないことを特徴とする。
【０００７】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施の形態を図面を参照して説明する。図１に障害物検出アルゴリズムの全体処理フロー図を示す。障害物検出アルゴリズムは大きく分けて、12の処理工程からなっている。その全体処理の概要は次の通りである。すなわち、ミリ波センサより距離と速度と向いている方向の計測データが入力され、この計測データと障害物のない背景データとの差分から障害物候補を検出する。この処理を何回か繰り返し、常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在するとして検出する。これにより、見逃し率と誤報率を低減させている。また、障害物候補を検出する際、障害物の前に走行車等がないかを確認し、陰になることの影響に対応している。検出した後、計測データを用いて障害物の位置・速度・大きさを計測し、そのデータを警報装置などに伝送する。障害物の検出と並行して、計測データを用いて背景データを自動更新している。
【０００８】
図２に示すように、ここで用いるミリ波センサ１はミリ波センサ単体２、その駆動装置３、これらを載置する架台４、制御コンピュータ５からなっている。ミリ波センサ単体２からは距離、速度、方向の計測データが出力される。駆動装置３はミリ波センサ単体２を左右にスキャンする。制御コンピュータ５はミリ波センサ単体２からの距離、速度、方向の計測データを受け取るとともに、駆動装置３を制御する。このようにして計測データを受け取った制御コンピュータ５は該計測データと図１に示す障害物アルゴリズムを用いて障害物を検出する。
【０００９】
図３にアルゴリズムの動作状況を説明するためのシーンを示す。図３(Ａ)で示すようにこの道路にはガードレール11があり、車線は３車線であり、道路の路側にミリ波センサ１が設置されている。中央車線と右車線に走行車12ａ，12ｂがあり、障害物13ａ，13ｂが左車線に２個落ちている。走行車12ａ，12ｂは左から右に走行していくものとした。図３(Ｂ)，(Ｃ)はミリ波センサ１がスキャンするごとの状況の変化を描いたものであり、(Ａ)はスキャン回数がＮ−１回のシーン、(Ｂ)はＮ回のシーン、(Ｃ)はＮ＋１回のシーンとする。
太点線で表されるのはミリ波センサ１の計測範囲である。また、太線はミリ波センサ１で計測された距離であり、太矢印はミリ波センサ１で計測された速度である。図４は背景データの概要を表したものである。図５は図３からミリ波センサ１で計測された距離と速度だけを書き出したものである。
以下に、想定したシーンを用いて12の各処理工程の詳細について説明する。尚、この処理は全て制御コンピュータ５上で行う。
【００１０】
（１）データ入力処理工程
ミリ波センサ１の計測データが１スキャン分にまとめて入力される。計測データは図６に示すように１回のスキャンの計測で得られたアジマス角度（センサが向いている方向）、距離、速度が１グループになっている。
【００１１】
（２）速度マスク処理工程
速度マスク処理は速度をもつ計測点を取り除く処理、つまり、図５の計測データの速度の値がしきい値を越えたものを取り除く処理である。速度マスク処理を施すことにより、図５(Ａ)〜(Ｃ)に示すように走行車12ａ，12ｂの計測データが除去される。
【００１２】
（３）背景差分処理工程
背景差分処理は図５(Ａ)〜(Ｃ)に示されるミリ波センサ１の計測データから図４に示す背景データ（距離）と一致する部分を取り除く処理である。
【００１３】
（４）セグメンテーション処理工程
セグメンテーション処理はアジマス角度、距離、速度がほぼ一致する計測点をグループ化する処理である。そのグループに１，２，……といった名称を与えることをラベリングと呼び、名称をラベルと呼ぶ。セグメンテーション処理を行うことにより、図５(Ａ)では２つの障害物13ａ，13ｂの計測データが２つのグループに分割され、それぞれに１と２というラベルが与えられる。(Ｂ)では１つの障害物13ａが前を横切る走行車12ａにより計測できないため、もう１つの障害物13ｂのみがグループ化され、１というラベルが与えられる。(Ｃ)では(Ａ)と同様に２つの障害物13ａ，13ｂの計測データが２つのグループに分割され、それぞれに１と２というラベルが与えられる。
【００１４】
（５）属性生成処理工程
処理の概要を説明すると、属性生成処理はセグメンテーション処理でグループ化された計測データより、それぞれのグループの重心位置・平均速度・幅等を生成する処理である。生成された重心位置・平均速度・幅等を図７で示すような表を用意し、格納する。尚、重心位置・平均速度・幅等を属性と呼ぶ。
【００１５】
（６）履歴生成処理工程
履歴の生成処理はセグメンテーション処理で得られたグループが以前にもあったかどうかを調べる処理である。図８に示すように履歴データと呼ばれる縦軸を新たな履歴用ラベルとし、横軸をスキャンの回数にした仮想的な表および属性生成処理と同様な属性を格納する履歴用属性表を用意する。実際にはどちらの表もメモリの配列である。今までの処理によって属性まで得られた計測データのグループが以前のシーンに存在したかを調べる。存在したかどうかは過去の属性と現在の属性がほぼ一致するかどうかで調べる。存在しなければ、履歴データの新しい履歴ラベルの行の現在のスキャン回数の列にその計測データのグループのラベル番号を書き込む。
具体的に図５(Ａ)の場合で履歴データ生成処理を説明すると、ラベル１と呼ばれる障害物13ａの計測データのグループの属性を以前の属性と比較し、一致するものがないので、履歴ラベル１の行のＮ−１回の列にラベル１と書き込む。障害物13ｂに対しても同様に履歴ラベル２の行のＮ−１回の列にラベル２と書き込む。図５(Ｂ)の場合、障害物13ａは前に走行車12ａがいて、計測されないので、一切処理されない。ラベル１と呼ばれる障害物13ｂの計測データのグループの属性を以前の属性と比較すると、履歴ラベル２のものと一致するので、履歴ラベル２の行のＮ回の列にラベル１と書き込む。図５(Ｃ)の場合は図５(Ａ)と同様であり、履歴ラベル１の行のＮ＋１回の列にラベル１を、履歴ラベル２の行のＮ＋１回の列にラベル２を書き込む。
【００１６】
（７）オクルージョンチェック処理工程
オクルージョンチェック処理は入力された計測データと履歴の属性を比較して、走行車12ａ，12ｂ等が前にいて計測されていないものはないかを調べる処理である。計測データ１点１点と属性が一致するかどうかを調べる。もし、一致するものがあれば、履歴データ上のその履歴属性を持つ履歴ラベル行にフラグを書き込む。具体的には、図５(Ｂ)の障害物13ａがこの場合にあたり、履歴ラベル１行のＮ回列にＯＣというフラグを書き込んでいる。尚、オクルージョンとは走行車12ａ，12ｂ等が前にいて陰になり対象物が見えないことをいう。
【００１７】
（８）障害物有無検出処理工程
障害物有無検出処理は何回かのミリ波センサ１の計測で常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在したとして検出する処理である。図８に示すように履歴データ上を検索し、連続して存在する履歴ラベル名を抽出して、これが障害物であると認識する。
【００１８】
（９）障害物位置検出処理工程
障害物位置検出処理は障害物認識処理で得られたラベル名からそのラベルの属性の重心位置を読み出す処理である。
【００１９】
（10）障害物速度検出処理工程
障害物速度検出処理は位置検出と同様に障害物認識処理で得られたラベル名からそのラベルの属性の平均速度を読み出す処理である。
【００２０】
（11）障害物大きさ検出処理工程
障害物大きさ検出処理は位置検出と同様にラベルの属性の幅を読み出す処理である。
【００２１】
（12）背景データ生成処理工程
背景データ生成処理は入力された計測データを用いて背景データを更新生成する処理である。図９に示すように、第１に横軸アジマス角度、縦軸距離の仮想的なグラフを作り、入力されたデータを対応する座標にプロットする。実際にはメモリ上に配列を用意し、対応する座標にある数を書き込む。第２にそれをある大きさの領域に広げるぼかし処理を施す。実際には広がった領域すべてにある数を書き込む。これをぼかしデータＷと呼ぶ。このぼかし処理はアジマス角度と距離の計測誤差を吸収するために行う。第３に以前の背景データＭt-1とＷt-1の間で、ある演算を行い、新しい背景データＭtを得る。ここでは一例として以下の式で計算し、結果を新しい背景データＭtとする。
【００２２】
【数１】
Ｍt＝（１−α）Ｍt-1＋αＷt-1
ここでｆ：計測データ名、Ｍ：背景データ、Ｗ：ぼかしデータを表わし、添字上はスキャン回数、添字下はスキャン時のデータ数を表わす。
更新係数αが小さいと、図10に示すように１回に入力された計測データの影響は軽微である。つまり、αが小さければ、走行車等の移動しているものはほとんど背景データに影響を与えない。ただし、走行車の移動の計測データの後方（陰になっている部分）は、この更新処理を行わない。
【００２３】
（13）外部Ｉ/Ｆ伝送処理工程
障害物位置検出処理等で得られた結果を警報装置などに送る。
【００２４】
【発明の効果】
請求項１の発明は前記のようであって、ミリ波センサによるスキャンにより得られる計測データと障害物のない背景データとの差分から障害物候補を、背景差分処理工程をはじめとする各種処理工程により検出処理し、この処理を繰り返して常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在すると検出するので、道路上の障害物をより広域にわたり検出することができ、道路の安全性・効率性を高めることができるという優れた効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施の形態を示す障害物検出アルゴリズムの全体処理フロー図である。
【図２】ミリ波センサの構成を示す図面である。
【図３】 (Ａ)ないし(Ｃ)はアルゴリズムの動作状況を説明するためのシーンと計測データの概念図である。
【図４】背景データの概念図である。
【図５】 (Ａ)ないし(Ｃ)は計測データの概念および各処理の概念図である。
【図６】計測データの概念図である。
【図７】属性表である。
【図８】 (Ａ)は履歴プレーン、(Ｂ)は履歴用属性表を示すそれぞれ概念図である。
【図９】背景データ生成処理の概念図である。
【図１０】背景データ更新部の詳細を示す図面である。
【符号の説明】
１ ミリ波センサ
２ ミリ波センサ単体
３ 駆動装置
４ 架台
５ 制御コンピュータ
11 ガードレール
12ａ，12ｂ 走行車
13ａ，13ｂ 障害物
Claims (1)
- 路側に設置したミリ波センサを用いた道路上の障害物検出方法であって、
ミリ波センサによるスキャンにより距離と速度と向いている方向の計測データを１スキャン分まとめて入力するデータ入力処理工程と、
計測データの速度の値がしきい値を越えたものを取り除く速度マスク処理工程と、
計測データから障害物のない背景データと一致する部分を取り除く背景差分処理工程と、
計測データの距離、速度がほぼ一致するものをグループ化するセグメンテーション処理工程と、
グループ化された計測データよりそれぞれのグループの重心位置、平均速度、幅を生成処理する属性生成処理工程と、
セグメンテーション処理で得られたグループが以前にもあったかどうかを調べ、その調べた情報といつ出現したかの履歴を生成する履歴生成処理工程と、
履歴を生成する際に入力された計測データと履歴の属性を比較して走行車が前にいて計測されていないものはいないかどうかを調べるオクルージョンチェック処理工程と、
何回かのミリ波センサの計測で常に障害物候補が存在する場合に障害物が存在したとして検出する障害物有無検出処理工程と、
入力された計測データを用いて背景データを更新生成する背景データ生成処理工程と、を具え、
前記背景データ生成処理工程で背景データを更新生成する際に測定できない走行車の移動の計測データの後方は、背景データの更新生成をしないことを特徴とする道路上の障害物検出方法。
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|---|---|---|---|
| JP34388098A JP3723835B2 (ja) | 1998-12-03 | 1998-12-03 | 道路上の障害物検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
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| JP34388098A JP3723835B2 (ja) | 1998-12-03 | 1998-12-03 | 道路上の障害物検出方法 |
Publications (2)
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| JP2000172980A JP2000172980A (ja) | 2000-06-23 |
| JP3723835B2 true JP3723835B2 (ja) | 2005-12-07 |
Family
ID=18364958
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP34388098A Expired - Lifetime JP3723835B2 (ja) | 1998-12-03 | 1998-12-03 | 道路上の障害物検出方法 |
Country Status (1)
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