JP5130959B2 - 車両周囲環境検出装置 - Google Patents
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Description
本発明の課題は、レーダを用いて物体の属性を高い精度で判別することである。
(第1の実施形態)
(構成)
第1の実施形態は、本発明を適用した車両である。図1は、その車両の構成を示す。
図1に示すように、車両は、レーザレーダ1、レーダ処理装置2、CCD(Charge Coupled Device)カメラ3、画像処理装置4、外界認識装置5、車速検出装置6、操舵角検出装置7、自動ブレーキ制御装置8、負圧ブレーキブースタ9及び警報ブザー10を備える。
図2に示すように、処理を開始すると、先ずステップS1において、外界認識装置5は、車速検出装置6及び操舵検出装置7から車速Vsp_z0(m/sec)及び操舵角Str_z0(rad)を読み込む。ここで、操舵角Str_z0は、右方向への操舵が正値になる。また、Vsp_z0、Str_z0の「_z0」は、今回のサンプリングにおける値を意味し、「_z1」であれば、前回のサンプリングにおける値を意味する。
G(Z)=(c・Z2−c)/(Z2−a・Z+b) ・・・(1)
ここで、Zは進み演算子である。また、a,b,cは正数であり、これらは所望の擬似微分特性を有するようにサンプリング周期100msecで離散化したものである。また、以下の説明中の相対速度の符号については、負値の縦方向相対速度は、自車両との接近方向の値を意味し、負値の横方向相対速度は、自車両進行方向に対して右側方向の値を意味する。
R1[i]=func1(rVy_z0[i]+Vsp_z0) ・・・(2)
ここで、関数func1(A)は、その変数Aに対して図3に示すような特性を有する。図3に示すように、変数Aが0となる値を中心として、ある値±A1の範囲内で、変数Aが0に近づくほど、第1歩行者確度R1[i]は大きくなる。そして、ある値±A2(|A2|<|A1|)の範囲内で、第1歩行者確度R1[i]は正値となる(R1[i]>0)。
R2[i]=func1(rVx_z0[i]) ・・・(3)
R3[i]=func3(L_av_z0[i]−func2(Py_z0[i])) ・・・(4)
ここで、関数func2(A)は、その変数Aに対して図4に示すような特性を有する。また、関数func3(A)は、その変数Aに対して図5に示すような特性を有する。なお、図4及び図5中、RefMaxは反射強度(受光強度)の最大値を示す。
なお、この実施形態では、受光強度の平均値L_av_z0[i]を用いた。これに代えて、前記ステップS2で読み込んだグルーピングした各反射地点の分散値L_dv_z0や受光強度の過去1秒間における時間的なバラツキL_sdv[i]を用いても良い。
tmp[i]=(R1[i]+R2[i])・R3[i]
if(tmp[i]<0) {R[i]=0}
else{R[i]=tmp[i]}
・・・(5)
(動作)
一連の動作は次のようになる。
車両走行中、レーザレーダ1が走査結果をレーダ処理装置2に出力し、レーダ処理装置2は、レーザレーダ1の走査結果を基に、歩行者候補物体を抽出する。その一方で、CCDカメラ3は、自車両前方の状況の撮像画像を画像処理装置4に出力し、画像処理装置4は、画像処理により歩行者の認識処理を実施する。そして、レーダ処理装置2及び画像処理装置4は、認識処理の結果を外界認識装置5に出力する。また、車速検出装置6及び操舵角検出装置7は、検出結果を外界認識装置5に出力する。外界認識装置5は、入力を基に、物体が人間である確度を算出する。すなわち、外界認識装置5は、車速検出装置6及び操舵検出装置7から車速Vsp_z0(m/sec)及び操舵角Str_z0(rad)を読み込む(前記ステップS1)。さらに、外界認識装置5は、レーザレーダ1が検出した各物体の情報として、左右位置Px_z0[i]、前後位置Py_z0[i]及び大きさobjW_z0[i]を読み込む(前記ステップS2)。
すなわち、この第1の実施形態では、画像処理等する特定の物体を人間としている。しかし、これに限定されるものではない。例えば、人間以外の他の物体を特定の物体とすることができる。この場合、特定の物体を認識する処理に対応して、図3の特性図等、処理内容を適宜変更する。
(1)検出用信号となるレーザの反射光を受光して、レーザレーダ1が検出した車両周囲の物体(歩行者候補物体)の動きと、レーザレーダ1の受光強度とを基に、レーザレーダ1が検出した物体が人間である確度を算出している。このように、レーザレーダ1の受光強度のみならず、車両周囲の物体(歩行者候補物体)の動きを基に、レーザレーダ1が検出した物体が人間である確度を算出している。これにより、レーザレーダ1による物体の属性の判別結果となる人間である確度の算出精度を高めることができる。これにより、この確度を画像処理装置4の処理(認識結果や実施タイミング等)に反映させることで、画像処理装置4の処理負荷の低減が可能となる。
(4)物体の動きの情報を横方向相対速度rVx_z0[i]及び縦方向相対速度rVy_z0[i]として得ている。これにより、簡単な処理により確度を算出できる。
(構成)
第2の実施形態も、本発明を適用した車両である。第2の実施形態の車両も、前記第1の実施形態と同様、図1に示すような構成となる。第2の実施形態では、前記第1の実施形態の処理動作(図2)を一部異ならせている。
図7は、第2の実施形態における処理動作を示す。図7に示すように、処理を開始すると、先ずステップS21において、画像処理装置4は、CCDカメラ3の入力画像を取り込む。
続いてステップS22において、外界認識装置5は、前記第1の実施形態のステップS1と同様に、車速検出装置6及び操舵検出装置7から車速Vsp_z0及び操舵角Str_z0を読み込む。
Row=1/((1+A・Vsp_z02・LWB)/Str_z0) ・・・(6)
ここで、Aは、車両固有の値であるスタビリティファクタ(車重、ホールベース長、重心位置、タイヤの横力で決まる定数とみなせる値)である。また、LWB(m)はホイールベース長である。
続いてステップS26において、外界認識装置5は、レーザレーダ1で検出した物体が自車両にとって注目すべき度合い(以下、注目必要度合いという。)At[i]を算出する。具体的には、外界認識装置5は、前記ステップS24で読み込んだ物体の左右位置Px_z0[i]及び物体の前後位置Py_z0[i]、並びに前記ステップS23で算出した値Rowを用いて、下記(7)式により注目必要度合いAt[i]を算出する。
At[i]=func4(Px_z0[i],Py_z0[i],Row) ・・・(7)
続いてステップS27において、外界認識装置5は、レーザレーダ1だけでなく画像処理で物体の冗長検知を行うための要求レベルReqIP[i]を算出する。具体的には、外界認識装置5は、前記ステップS26で算出した注目必要度合いAt[i]を用いて、下記(8)式により要求レベルReqIP[i]を算出する。
ReqIP[i]=func5(At[i]) ・・・(8)
続いてステップS31において、外界認識装置5は、第4歩行者確度R4[i]を算出する。具体的には、外界認識装置5は、下記(9)式により算出する。
Pv_T[i]=func6(Py_z0[i]/Vsp_z0)
Tmp1[i]=func4(Px_z0[i]+Pv_T[i]・rVx_z0[i],Py_z0[i],Row)
Tmp2[i]=R2[i]+0.5
R4[i]=Tmp1[i]・Tmp2[i]
・・・(9)
R[i]=func7(2・R1[i]・R3[i]・R4[i]) ・・・(10)
THR[i]=func8( R[i] ) ・・・(11)
続いてステップS34において、外界認識装置5は、前記ステップS27で算出した冗長検知を行う要求レベルReqIP[i]が、前記ステップS33で算出したしきい値THR[i]よりも大きいか否かを判定する。前述のように、外界認識装置5は、レーザレーダ1で検出した物体について、前記ステップS32において総歩行者確度R[i]を算出することで、該物体が歩行者である可能性を判別している。このような処理に加えて、該物体について画像処理により認識処理を実施するか否かを、このステップS34において判定する。ここで、外界認識装置5は、要求レベルReqIP[i]がしきい値THR[i]よりも大きい場合(ReqIP[i]>THR[i])、歩行者認識のための画像処理を実施するため、ステップS35に進み、そうでない場合(ReqIP[i]≦THR[i])、ステップS38に進む。
なお、前記ステップS35及びステップS36の処理を、外界認識装置5が行うこととしても良い。
(動作)
一連の動作は次のようになる。ここでは、第2の実施形態において特有の動作を説明する。
外界認識装置5は、自車両の将来の進路を予測し(前記ステップS23)、その予測進路を示す値Rowを基に、注目必要度合いAt[i]を算出する(前記ステップS26)。ここで、自車両の予測進路の近くに位置する物体について、その横位置が自車両に近くなるほど、注目必要度合いAt[i]は大きくなる。また、外界認識装置5は、レーザレーダ1だけでなく画像処理で、物体を冗長検知するための要求レベルReqIP[i]を算出する(前記ステップS27)。ここで、物体が自車両の予測進路の走路で、該自車両との横位置が近くなるほど、要求レベルReqIP[i]は大きくなる。また、外界認識装置5は、第4歩行者確度R4[i]を算出する(前記ステップS31)。ここで、検出した物体が自車両の予測進路の走路内に向かって移動する場合やその移動が歩行者らしい動きによるものである場合、第4歩行者確度R4[i]は大きくなる。また、外界認識装置5は、歩行者確度R1[i],R3[i],R4[i]を基に、総歩行者確度R[i]を算出する(前記ステップS32)。
なお、この第2の実施形態において、CCDカメラ3は、車両周囲を撮像する撮像手段を実現している。また、画像処理装置4又は外界認識装置5、或いは画像処理装置4と外界認識装置5とが協働して、前記撮像手段の撮像画像を画像処理して、車両周囲の物体を識別する物体識別手段を実現している。
(1)検出用信号となるレーザの反射光を受光して、レーザレーダ1が検出した車両周囲の物体(歩行者候補物体)の動きと、レーザレーダ1の受光強度とを基に、レーザレーダ1が検出した物体が人間である確度を算出している。そして、その確度を基に、歩行者認識のための画像処理の実施の可否を決めるしきい値THR[i]を算出している。すなわち、その確度を、歩行者認識のための画像処理に反映させている。これにより、歩行者認識のための画像処理の処理負荷の低減が可能となる。
(3)レーザレーダ1が検出した物体が人間である確度を基に、歩行者認識のための画像処理の実施の可否を決めるしきい値THR[i]を算出しているので、簡単な処理で、歩行者でない可能性が高い物体に対して、歩行者認識のための画像処理を実施してしまうのを防止できる。
(5)要求レベルReqIP[i]及び総歩行者確度R[i]をヒステリシスを考慮して得ている(前記図10、図13参照)。これにより、レーザレーダ1の物体の検出のばらつき等の影響を受けずに、それら値を得ることができる。
(構成)
第3の実施形態も、本発明を適用した車両である。第3の実施形態の車両も、前記第1の実施形態と同様、図1に示すような構成となる。第3の実施形態では、前記第2の実施形態の処理動作(図7)を一部異ならせている。
すなわち、前記ステップS31の後段にステップS51の処理を加えている。そのステップS51では、外界認識装置5は、第2及び第4歩行者確度R2[i],R4[i]を補正する。その補正手順は次のようになる。
Coeff_Trst=func9(Strt_Cnt) ・・・(12)
R2[i]=R2[i]・Coeff_Trst ・・・(13)
R4[i]=R4[i]・Coeff_Trst ・・・(14)
続いてステップS52において、外界認識装置5は、前記ステップS32で算出した総歩行者確度R[i]を用いて、下記(15)式により画像処理結果の歩行者判定用しきい値THR_IP[i]を算出する。
THR_IP[i]=func10(R[i]) ・・・(15)
前記第2の実施形態と同様に、ステップS37では、前記ステップS54の判定処理を満足する歩行者情報を後段へ伝え、ステップS38では、微分演算等で用いる変数の過去値を更新して終了する。
一連の動作は次のようになる。ここでは、第3の実施形態において特有の動作を説明する。
外界認識装置5は、操舵角速度Str_dot_z0[rad]の変動を基に、第2及び第4歩行者確度R2[i],R4[i]を補正する(前記ステップS51)。ここで、操舵角速度が小さく、かつその状態の継続時間が長くなるほど、第2及び第4歩行者確度R2[i],R4[i]は小さくなるように補正される。そして、外界認識装置5は、補正した第2及び第4歩行者確度R2[i],R4[i]を基に、総歩行者確度R[i]を算出する(前記ステップS32)。そして、外界認識装置5は、算出した総歩行者確度R[i]を基に、歩行者判定用しきい値THR_IP[i]を算出する(前記ステップS52)。ここで、物体が歩行者である可能性が高くなるほど、歩行者判定用しきい値THR_IP[i]は小さくなる。そして、外界認識装置5は、要求レベルReqIP[i]が、その要求レベルReqIP[i]に対応して設定してある所定のしきい値(固定値)よりも大きくなる判定条件を満たす場合、CCDカメラ3から取り込んだ画像に対して画像処理を実施する。すなわち、CCDカメラ3から取り込んだ画像中で、該判定条件を満たした物体[i]の位置に相当する画像領域に限定して、歩行者認識のための画像処理を実施する(前記ステップS53、ステップS35)。その実施した歩行者認識のための画像処理により、歩行者類似度合いSML[i]を算出する。そして、外界認識装置5は、歩行者類似度合いSML[i]が歩行者判定用しきい値THR_IP[i]よりも大きい場合、歩行者情報を後段へ伝える。これにより、自動ブレーキ制御装置8は、歩行者情報を基に、検出した物体[i](検出した物体[i]が複数であれば各物体)に対して自動制動制御や自動警報出力を実施する。
(1)検出用信号となるレーザの反射光を受光して、レーザレーダ1が検出した車両周囲の物体(歩行者候補物体)の動きと、レーザレーダ1の受光強度とを基に、レーザレーダ1が検出した物体が人間である確度を算出している。そして、その確度を基に、歩行者判定用しきい値THR_IP[i]を算出している。すなわち、その確度を、歩行者認識のための画像処理に反映させている。これにより、歩行者認識のための画像処理の処理負荷の低減が可能となる。
(4)操舵角速度が小さく、その状態の継続時間が長くなるほど、第2及び第4歩行者確度R2[i],R4[i]を小さくなるように補正している。ここで、操舵角速度が小さく、かつその状態の継続時間が長くなる場合には、車両安定度合いが低いことから、そのような補正をすることで、総歩行者確度R[i]を小さくする補正をしている。これにより、物体の動き情報の信頼性が高くなり、画像処理による誤認識を低減できる。
Claims (11)
- 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、
を備え、
前記確度算出手段は、進路予測手段が予測した車両の予測進路と、その予測進路における前記動き検出手段が検出した物体の動きとを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出することを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、
車両挙動の安定度合いを検出する車両安定度合い検出手段と、
を備え、
前記確度算出手段は、前記車両安定度合い検出手段が検出した車両挙動の安定度合いが高い場合、前記確度を高くすることを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
車両周囲を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像を画像処理して、車両周囲の物体を識別する物体識別手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、を備え、
前記確度算出手段は、進路予測手段が予測した車両の予測進路と、その予測進路における前記動き検出手段が検出した物体の動きとを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出し、
前記確度算出手段が算出した確度を、前記物体識別手段の処理に反映させることを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
車両周囲を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像を画像処理して、車両周囲の物体を識別する物体識別手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、
車両挙動の安定度合いを検出する車両安定度合い検出手段と、
を備え、
前記確度算出手段が算出した確度を、前記物体識別手段の処理に反映させ、
前記確度算出手段は、前記車両安定度合い検出手段が検出した車両挙動の安定度合いが高い場合、前記確度を高くすることを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
車両周囲を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像を画像処理して、車両周囲の物体を識別する物体識別手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、
前記確度算出手段が算出した確度を基に、前記物体識別手段による画像処理の実施の可否を判定する実施可否判定手段と、
を備え、
前記確度算出手段は、進路予測手段が予測した車両の予測進路と、その予測進路における前記動き検出手段が検出した物体の動きとを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出することを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
車両周囲を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像を画像処理して、車両周囲の物体を識別する物体識別手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、
前記確度算出手段が算出した確度を基に、前記物体識別手段による画像処理の実施の可否を判定する実施可否判定手段と、
車両挙動の安定度合を検出する車両安定度合検出手段と、
を備え、
前記確度算出手段は、前記車両安定度合い検出手段が検出した車両挙動の安定度合いが高い場合、前記確度を高くすることを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
車両周囲を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像を画像処理して、車両周囲の物体を識別する物体識別手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、
前記確度算出手段が算出した確度を基に、前記物体識別手段による画像処理の実施の可否を判定する実施可否判定手段と、
車両の進路を予測する進路予測手段と、
前記進路予測手段が予測した車両の予測進路と、前記動き検出手段が検出した物体の動きとを基に、該物体を画像処理すべき対象とするか否かを判定するための画像処理対象判定用値を算出し、その算出した画像処理対象判定用値と所定のしきい値との比較結果を基に、画像処理すべき対象とするか否かを判定する画像処理対象判定手段と、を備え、
前記実施可否判定手段は、前記確度算出手段が算出した確度を基に、前記所定のしきい値を補正することを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 検出用信号を出射し、その反射信号を受信して、車両周囲の物体を検出する物体検出手段と、
車両周囲を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段の撮像画像を画像処理して、車両周囲の物体を識別する物体識別手段と、
前記物体識別手段の物体識別結果を基に、該物体が特定の物体と類似しているか否かを判定する類似判定手段と、
前記物体検出手段が検出した物体の動きを検出する動き検出手段と、
前記物体検出手段における反射信号の受信状態を検出する受信状態検出手段と、
前記動き検出手段が検出した物体の動きと、前記受信状態検出手段が検出した受信状態とを基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出する確度算出手段と、を備え、
前記類似判定手段は、前記確度算出手段が算出した確度を基に、前記類似の判定結果を補正することを特徴とする車両周囲環境検出装置。 - 前記物体識別手段の物体識別結果を示す値と所定のしきい値との比較結果を基に、該物体が特定の物体と類似しているか否かを判定しており、前記確度算出手段が算出した確度を基に、前記所定のしきい値を補正することを特徴とする請求項8に記載の車両周囲環境検出装置。
- 前記動き検出手段は、車両の進路に対する物体の左右方向の運動と、車両の進路に対する物体の前後方向の運動とを検出しており、前記確度算出手段は、前記動き検出手段が検出した車両の進路に対する物体の左右方向の運動及び車両の進路に対する物体の前後方向の運動を基に、前記物体検出手段が検出した物体が特定の物体である確度を算出することを特徴とする請求項1〜9の何れか1項に記載の車両周囲環境検出装置。
- 前記特定の物体は人間であり、前記確度算出手段は、前記受信状態検出手段が検出した受信強度が強い場合、前記物体検出手段が検出した物体が人間である確度を低くすることを特徴とする請求項1〜10のいずれか1項に記載の車両周囲環境検出装置。
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