JP5979020B2 - 物体認識装置 - Google Patents
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Description
[1.第1実施形態]
[1−1.構成]
図1に示す車両制御システム1は、車両に搭載され、自車両(当該車両制御システム1が搭載された車両)の前方に存在する物体を検出し、検出した物体に基づく車両制御を実現するためのシステムである。車両制御システム1は、レーザレーダ装置10と、車両制御ECU50と、を備える。
次に、車両制御ECU50のCPU51が実行する物体認識処理について、図3のフローチャートを用いて説明する。なお、この物体認識処理は、レーザレーダ装置10にて1回のスキャン処理が終了するごと、つまり、スキャン周期ごとに起動される。
続くS12で、CPU51は、距離画像を高分解能化するための処理である高分解能化処理を実行する。なお、高分解能化処理の詳細については後述する。
物体の種類を高精度に認識するためには、物体の種類に応じた詳細な形状情報とのマッチングが必要である。従来、物体認識は撮像装置(カメラ)による撮像画像を用いて行うことが一般的であり、例えば図4(A)に示すように、撮像装置により得られる撮像画像は比較的分解能が高いため(この例では660×90画素)、物体認識に適している。一方、例えば図4(B)に示すように、レーザレーダ装置10により得られる距離画像は、撮像装置による撮像画像と比較して分解能が低い(この例では401×6セル)。具体的には、本実施形態のようにレーザ光を水平方向に走査する構成の場合、水平方向の測距値は比較的細かく得られるが、鉛直方向の測距値が粗くなってしまう。
高分解能化処理において、CPU51は、距離画像を構成するN×M個のセルのうちの1つを、順に注目セルとして選択し、セルごとに処理を実行する。このため、CPU51は、後述するS21〜S28の処理を、鉛直方向における位置m(1≦m≦M)の値がMから1になるまで繰り返すループ処理(鉛直方向ループ処理)を実行する。さらに、CPU51は、S21〜S28の処理及び鉛直方向ループ処理を、水平方向における位置n(1≦n≦N)の値が1からNになるまで繰り返すループ処理(水平方向ループ処理)を実行する。
CPU51は、S21で注目セルにセカンドエコーが存在しないと判定すると、処理をS22へ移行させ、注目セルに対して第1の分割処理を行う。CPU51は、第1の分割処理を行うことで、現在の注目セルに対する処理を終了し、次の未処理の(まだ注目セルとして選択されていない)セルを注目セルとして選択する。
以上詳述した第1実施形態によれば、以下の効果が得られる。
(1A)車両制御ECU50は、複数の測距値が対応付けられたセル(セカンドエコーが存在するセル)を、第2の分割処理の対象とするセル(第1の対象セル)として選択する。そして、車両制御ECU50は、鉛直方向における一側において第1の対象セルに隣接するセルである隣接セル(下方隣接セル又は上方隣接セル)の測距値に応じて、第1の対象セルに対応付けられた2つの測距値(第1の測距値及び第2の測距値)を、第1の対象セルを鉛直方向において分割した2つのセル(上側分割セル及び下側分割セル)に割り当てる(S24,S28)。したがって、第1実施形態によれば、セカンドエコーが存在するセル(物体の境界を含む可能性が高いセル)を、異なる測距値が対応付けられた複数のセルに分割することができ、レーザレーダ装置10による入力情報である距離画像の高分解能化を実現することができる。図12(A)及び(B)は、マルチエコーに基づく高分解能化結果の一例である。高分解能化された距離画像は、ファーストエコーの距離画像と比較して、例えば歩行者の輪郭が鮮明になるなど、物体を認識しやすい画像となる。
[2−1.第1実施形態との相違点]
第2実施形態は、基本的な構成は第1実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
第2実施形態では、前述した物体認識処理(図3)のS12で実行される高分解能化処理として、前述した図7に示す高分解能化処理(以下「第1の高分解能化処理」という。)の後に、図14に示す第2の高分解能化処理を実行する。
以上詳述した第2実施形態によれば、前述した第1実施形態と同様の効果に加え、以下の効果が得られる。
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は、上記実施形態に限定されることなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
(7)上記第2実施形態では、距離条件を満たすセルを対象としてパルス幅条件を満たすか否かを判定したが、これに代えて、パルス幅条件を満たすセルを対象として距離条件を満たすか否かを判定してもよい。つまり、距離条件の判定処理(S32)とパルス幅条件の判定処理(S33)とは、処理順序が逆であってもよい。
Claims (8)
- レーザ光を照射してその反射光を受光することにより物体までの距離を測定するレーザレーダ装置(10)から、複数の測距点についての測距値を示す距離画像を取得する取得手段(S11,51)と、
前記距離画像に対して処理を行う処理手段(S12,51)と、
を備え、
前記距離画像は、第1の方向及び前記第1の方向と直交する第2の方向のそれぞれにおいて前記測距点単位で平面を区分した各区画であるセルと、当該セルが表す前記測距点での測距値と、が対応付けられた画像であり、
前記処理手段は、複数の測距値が対応付けられたセルを第1の対象セルとして選択し、前記第2の方向における一側において前記第1の対象セルに隣接するセルである隣接セルの測距値に応じて、前記第1の対象セルに対応付けられた前記複数の測距値を、前記第1の対象セルを前記第2の方向において分割した複数のセルに割り当てる(S24,S28)
ことを特徴とする物体認識装置。 - 請求項1に記載の物体認識装置であって、
前記処理手段は、前記第1の対象セルを前記第2の方向において分割した複数のセルのうち、前記隣接セルに隣接しないセルに第1の測距値を割り当て、前記隣接セルに隣接するセルに、前記第1の測距値と比較して前記隣接セルの測距値に近い第2の測距値を割り当てる
ことを特徴とする物体認識装置。 - 請求項1又は請求項2に記載の物体認識装置であって、
前記処理手段は、前記第1の対象セルとして選択されなかったセルを第2の対象セルとして選択し、前記反射光に基づき特定される前記第2の対象セルについての反射面積の大きさを示す指標値が所定値未満であることを第1の必要条件として、前記第2の対象セルの測距値と、前記第2の方向における一側において前記第2の対象セルに隣接するセルである隣接セルの測距値と、を前記第2の対象セルを前記第2の方向において分割した複数のセルに割り当てる(S31,S33,S34)
ことを特徴とする物体認識装置。 - 請求項3に記載の物体認識装置であって、
前記処理手段は、前記第2の対象セルについての測定値であって反射面積の大きさに応じた値を示す測定値を、前記第2の対象セルを含む領域であって同一物体を表す領域内の複数のセルについての当該測定値の平均値で割った値を、前記指標値とする
ことを特徴とする物体認識装置。 - 請求項3又は請求項4に記載の物体認識装置であって、
前記処理手段は、前記第2の方向における両側から前記第2の対象セルに隣接する2つのセルのそれぞれの測距値のうち、一方が前記第2の対象セルの測距値に近い値であり、他方が前記第2の対象セルの測距値から遠い値であることを第2の必要条件として、前記第2の対象セルの測距値と前記隣接セルの測距値とを、前記第2の対象セルを前記第2の方向において分割した複数のセルに割り当てる
ことを特徴とする物体認識装置。 - 請求項5に記載の物体認識装置であって、
前記処理手段は、
前記第2の方向における一側において前記第2の対象セルに隣接する第1の隣接セルの測距値と、前記第2の対象セルの測距値と、の類似度を表す第1の類似度と、前記第2の方向における他側において前記第2の対象セルに隣接する第2の隣接セルの測距値と、前記第2の対象セルの測距値と、の類似度を表す第2の類似度と、を算出し、
前記第1の類似度が第1のしきい値を上回りかつ前記第2の類似度が第2のしきい値を上回らないこと、又は、前記第1の類似度が第1のしきい値を上回らずにかつ前記第2の類似度が第2のしきい値を上回ること、を前記第2の必要条件とする
ことを特徴とする物体認識装置。 - 請求項1から請求項6までのいずれか1項に記載の物体認識装置であって、
前記レーザレーダ装置は、前記レーザ光を前記第1の方向へ走査する
ことを特徴とする物体認識装置。 - 請求項1から請求項7までのいずれか1項に記載の物体認識装置であって、
前記距離画像に基づいて物体の種類を判別する判別手段(S13,51)と、
前記判別手段により判別された物体の種類に応じて、物体を回避する進路を決定する決定手段(S14,51)と、
を更に備えることを特徴とする物体認識装置。
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