JP6847336B2 - 計測装置、計測方法及び計測プログラム - Google Patents
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Description
この技術では、各センサによって検出された物体が同一の物体であるか否かを判定することがある。この判定では、各センサによって検出された物体についての各検出項目の値を要素とするベクトルが類似しているか否かを判定することにより、各センサによって検出された物体が同一の物体であるか否かが判定される。
この発明は、物体についての検出項目の検出値を適切に特定可能にすることを目的とする。
複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって物体が対象時刻に観測されて得られた前記物体の検出項目についての観測値に基づき、前記物体の前記検出項目についての前記対象時刻における検出値をカルマンフィルタを用いて計算する追尾部と、
前記複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって得られた前記観測値と、前記観測値に基づき前記検出値が前記追尾部によって計算された計算時に用いられた、前記対象時刻の前の時刻に予測された前記対象時刻における前記物体の前記検出項目の値である予測値との間のマハラノビス距離に加え、前記計算時に得られたカルマンゲインを用いて、前記対象のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値の信頼度を計算する信頼度計算部と、
前記複数のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値のうち、前記信頼度計算部によって計算された前記信頼度が高い前記検出値を選択する値選択部と
を備える。
***構成の説明***
図1を参照して、実施の形態1に係る計測装置10の構成を説明する。
計測装置10は、移動体100に搭載され、移動体100の周辺の物体についての検出値を計算するコンピュータである。実施の形態1では、移動体100は車両である。移動体100は、車両に限らず、船舶といった他の種類であってもよい。
計測装置10は、移動体100又は図示された他の構成要素と、一体化した形態又は分離不可能な形態で実装されても、あるいは、取り外し可能な形態又は分離可能な形態で実装されてもよい。
LiDAR用のECU31は、移動体100に搭載されたセンサであるLiDAR34と接続されており、LiDAR34によって得られたセンサデータから物体の観測値41を計算する装置である。Radar用のECU32は、移動体100に搭載されたセンサであるRadar35と接続されており、Radar35によって得られたセンサデータから物体の観測値42を計算する装置である。カメラ用のECU33は、移動体100に搭載されたセンサであるカメラ36と接続されており、カメラ36によって得られた画像データから物体の観測値43を計算する装置である。
ストレージ13には、計測装置10の各機能構成要素の機能を実現するプログラムが格納されている。このプログラムは、プロセッサ11によりメモリ12に読み込まれ、プロセッサ11によって実行される。これにより、計測装置10の各機能構成要素の機能が実現される。
図2及び図3を参照して、実施の形態1に係る計測装置10の動作を説明する。
実施の形態1に係る計測装置10の動作は、実施の形態1に係る計測方法に相当する。また、実施の形態1に係る計測装置10の動作は、実施の形態1に係る計測プログラムの処理に相当する。
追尾部21は、複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、対象のセンサによって移動体100の周辺に存在する物体が対象時刻に観測されて得られた物体の複数の検出項目それぞれについての観測値を取得する。そして、追尾部21は、観測値に基づき、物体の複数の検出項目それぞれについての対象時刻における検出値をカルマンフィルタを用いて計算する。
実施の形態1では、センサは、LiDAR34と、Radar35と、カメラ36とである。センサは、これらのセンサに限らず、音波センサといった他のセンサであってもよい。実施の形態1では、検出項目は、水平方向の位置Xと、奥行方向の位置Yと、水平方向の速度Xvと、奥行方向の速度Yvとである。検出項目は、これらの項目に限らず、水平方向の加速度と、奥行方向の加速度といった他の項目であってもよい。
融合部22は、各センサに基づく対象時刻における観測値間のマハラノビス距離を計算する。実施の形態1では、融合部22は、LiDAR34に基づく観測値とRadar35に基づく観測値との間のマハラノビス距離と、LiDAR34に基づく観測値とカメラ36に基づく観測値との間のマハラノビス距離と、Radar35に基づく観測値とカメラ36に基づく観測値との間のマハラノビス距離とを計算する。マハラノビス距離の計算方法は、ステップS11でのマハラノビス距離の計算方法と計算対象となるデータが異なるだけである。
融合部22は、マハラノビス距離が閾値以下の場合に、2つのセンサによって得られた観測値が同一の物体を観測して得られた観測値であるとして、2つのセンサによって得られた観測値を同じグループに分類する。
このような場合には、判定基準を事前に定めておき、融合部22は判定基準に従いどのセンサに基づく観測値が同一の物体を検出した観測値となるかを判定すればよい。例えば、判定基準は、いずれか1つのセンサに基づく観測値との関係から見た場合に同一の物体を検出した観測値となる場合には、同一の物体を検出した観測値とするといったものである。また、判断基準は、全てのセンサに基づく観測値との関係から見た場合に同一の物体を検出した観測値となる場合にのみ、同一の物体を検出した観測値とするといったものでもよい。
信頼度計算部23は、複数のセンサそれぞれを対象のセンサとし、複数の検出項目それぞれを対象の検出項目として、ステップS11で対象のセンサによる観測値に基づき計算された対象の検出項目の検出値の信頼度を計算する。
信頼度計算部23は、マハラノビス距離θtと、カルマンゲインKtとを用いて、対象のセンサによる観測値に基づき計算された対象の検出項目の検出値の信頼度を計算する。具体的には、信頼度計算部23は、数11に示すように、マハラノビス距離θtとカルマンゲインKtとを乗じて、対象のセンサによる観測値に基づき計算された対象の検出項目の検出値の信頼度を計算する。
値選択部24は、ステップS12で同一の物体を検出した観測値として設定された各観測値に基づき計算された複数の検出値のうち、ステップS13で計算された信頼度が最も高い検出値を選択する。信頼度が高いとは、マハラノビス距離とカルマンゲインとを乗じて得られた値が小さいという意味である。
LiDAR34によって得られたある観測値41である観測値Xと、Radar35によって得られたある観測値42である観測値Yとの間のマハラノビス距離が閾値以下であったとする。そのため、ステップS12で融合部22は、観測値Xと観測値Yとを、同一の物体を検出して得られたものとして、1つのグループ51に分類する。
観測値Xと観測値Yとが1つのグループ51に分類されたため、ステップS13で信頼度計算部23は、観測値Xの取得元のセンサであるLiDAR34を対象のセンサとして、各検出項目についての検出値Mの信頼度M’を計算する。同様に、信頼度計算部23は、観測値Yの取得元のセンサであるRadar35を対象のセンサとして、各検出項目についての検出値Nの信頼度N’を計算する。なお、図3では、マハラノビス距離とカルマンゲインとを乗じて得られた値を0以上1以下になるように正規化した上で、正規化した値を1から減算して、信頼度M’及び信頼度N’を計算している。そのため、図3では、値が大きいほど信頼度が高くなっている。
そして、ステップS14で値選択部24は、グループ51が表す物体について、検出項目毎に、信頼度M’と信頼度N’とを比較して、検出値Mと検出値Nとのうち信頼度が高い方を選択する。つまり、図3に示す信頼度M’及び信頼度N’の場合には、値選択部24は、水平方向の位置Xについては、検出値N“0.14”を選択し、奥行方向の位置Yについては、検出値M“20.0”を選択し、水平方向の速度Xvについては、検出値N“−0.12”を選択し、奥行方向の速度Yvについては、検出値M“−4.50”を選択する。
以上のように、実施の形態1に係る計測装置10は、マハラノビス距離とカルマンゲインとを用いて、検出値の信頼度を計算する。
マハラノビス距離は、過去の予測値と現在の観測値との間の一致度合を示す。また、カルマンゲインは、時系列での予測の正しさを示す。そのため、マハラノビス距離とカルマンゲインとを用いて信頼度を計算することにより、過去の予測値と現在の観測値との間の一致度合と、時系列での予測の正しさとの両方を考慮した信頼度を計算することが可能である。つまり、リアルタイムの情報と、過去の時系列の情報との両方を考慮した信頼度を計算することが可能である。
センサは、検出項目及び状況毎に、精度よく検出値が得られるか否かが変化する。そのため、あるセンサは、ある状況において、一部の検出項目については精度よく検出値が得られるが、他の検出項目については精度よく検出値が得られない場合がある。そのため、検出項目毎に、信頼度の高い検出値を選択することにより、全ての検出項目について精度のよい検出値を得ることが可能である。
<変形例1>
実施の形態1では、各機能構成要素がソフトウェアで実現された。しかし、変形例1として、各機能構成要素はハードウェアで実現されてもよい。この変形例1について、実施の形態1と異なる点を説明する。
各機能構成要素がハードウェアで実現される場合には、計測装置10は、プロセッサ11とメモリ12とストレージ13とに代えて、電子回路15を備える。電子回路15は、各機能構成要素と、メモリ12と、ストレージ13との機能とを実現する専用の回路である。
各機能構成要素を1つの電子回路15で実現してもよいし、各機能構成要素を複数の電子回路15に分散させて実現してもよい。
変形例2として、一部の各機能構成要素がハードウェアで実現され、他の各機能構成要素がソフトウェアで実現されてもよい。
実施の形態2は、検出された物体の検出値に基づき、移動体100を制御する点が実施の形態1と異なる。実施の形態2では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
図5を参照して、実施の形態2に係る計測装置10の構成を説明する。
計測装置10は、ハードウェアとして、制御インタフェース16を備える点が異なる。計測装置10は、制御インタフェース16を介して、制御用のECU37と接続されている。制御用のECU37は、移動体100に搭載されたブレーキアクチュエータといった機器38に接続されている。
また、計測装置10は、機能構成要素として、移動体制御部25を備える点が図1に示す計測装置10と異なる。
図6から図9を参照して、実施の形態2に係る計測装置10の動作を説明する。
実施の形態2に係る計測装置10の動作は、実施の形態2に係る計測方法に相当する。また、実施の形態2に係る計測装置10の動作は、実施の形態2に係る計測プログラムの処理に相当する。
(ステップS25:移動体制御処理)
移動体制御部25は、移動体100の周辺に存在する物体について、ステップS24で選択された各検出項目の検出値を取得する。そして、移動体制御部25は、移動体100を制御する。
具体的には、移動体制御部25は、移動体100の周辺に存在する物体についての各検出項目の検出値に応じて、移動体100に搭載されたブレーキ、ステアリングといった機器を制御する。
例えば、移動体制御部25は、移動体100の周辺に存在する物体についての各検出項目の検出値に基づき、移動体100が物体と衝突する可能性が高いか否かを判定する。移動体制御部25は、移動体100が物体と衝突する可能性が高いと判定した場合には、ブレーキを制御して移動体100を減速又は停止させる、あるいは、ステアリングを制御して物体を避けるように制御する。
移動体制御部25は、移動体100の周辺に存在する物体についての各検出項目の検出値に基づき、移動体100の予測進行路と物体とのラップ率と、衝突までの時間(以下、TTC)とを計算する。移動体制御部25は、基準割合(例えば50%)以上のラップ率がある物体に対して、基準時間(例えば1.6秒)以下のTTCである場合に、移動体100がその物体に衝突する可能性が高い判定する。そして、移動体制御部25は、制御インタフェース16を介して、ブレーキアクチュエータに対して制動の指令を出力し、ブレーキを制御することにより、移動体100を減速又は停止させる。ブレーキアクチュエータに対する制動の指令とは、具体的には、ブレーキ液圧値を指定することである。
移動体制御部25は、例えば、アッカーマンの軌道計算を用いて、移動体100の予測進行路を計算する。つまり、移動体制御部25は、車速V[メートル/秒]と、ヨーレートYw(角速度)[角度/秒]と、ホイールベースWb[メートル]と、操舵角St[角度]とした場合に、数12により予測軌道Rを計算する。予測軌道Rは、旋回半径Rの円弧である。
そこで、図8に示すように、移動体制御部25は、移動体100の全面を横方向に一定の区分毎に分割し、各区分が物体と重なるか否かを判定する。移動体制御部25は、重なる区分の数が基準数以上である場合に、ラップ率が基準割合以上であると判定する。これにより、判定結果をある程度安定させることが可能である。
以上のように、実施の形態2に係る計測装置10は、選択された物体の各検出項目の検出値に基づき、移動体100を制御する。実施の形態1で説明した通り、各検出項目の検出値は精度が高い。そのため、移動体100を適切に制御することが可能である。
実施の形態3は、信頼度の計算方法が実施の形態1と異なる。実施の形態3では、この異なる点を説明し、同一の点については説明を省略する。
実施の形態3では、図2のステップS13で信頼度計算部23は、マハラノビス距離θtとカルマンゲインKtとの一方を他方から得られる値に対する重みとして与えることにより信頼度を計算する。つまり、信頼度計算部23は、マハラノビス距離θtとカルマンゲインKtとを用いて数13又は数14のように信頼度Mを計算する。
正規化のため、マハラノビス距離θtの単調減少関数f(θt)として、ローレンツ関数と、ガウス関数と、指数関数と、べき乗関数といったマハラノビス距離θtの積分区間が無限大までの定積分が収束する被積分関数を採用してもよい。また、関数f(θt)には、計算に必要なパラメータが含まれてもよい。
以上のように、実施の形態3に係る計測装置10は、マハラノビス距離θtとカルマンゲインKtとの一方を他方から得られる値に対する重みとして与えることにより信頼度を計算する。
これにより、適切な信頼度が計算される。その結果、適切な検出値が採用される。
ここでは、LiDAR34によって得られた観測値と、Radar35によって得られた観測値とが同一グループであったとする。図10では、横軸が移動体100から周辺に存在する物体までの距離を示し、縦軸がそれぞれのセンサで得られた物体の相対的な奥行方向の位置Yに関するカルマンゲインを示している。図11では、横軸が移動体100から周辺に存在する物体までの距離を示し、縦軸がそれぞれのセンサで得られた物体の相対的な奥行方向の位置Yに関するマハラノビス距離を示している。
<変形例3>
なお、実施の形態3で計算された信頼度に基づき特定された検出値を用いて、実施の形態2で説明したように移動体100を制御してもよい。
Claims (9)
- 複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって物体が対象時刻に観測されて得られた前記物体の検出項目についての観測値に基づき、前記物体の前記検出項目についての前記対象時刻における検出値をカルマンフィルタを用いて計算する追尾部と、
前記複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって得られた前記観測値と、前記観測値に基づき前記検出値が前記追尾部によって計算された計算時に用いられた、前記対象時刻の前の時刻に予測された前記対象時刻における前記物体の前記検出項目の値である予測値との間のマハラノビス距離に加え、前記計算時に得られたカルマンゲインを用いて、前記マハラノビス距離と前記カルマンゲインとの一方を他方から得られる値に対する重みとして与えることにより、前記対象のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値の信頼度を計算する信頼度計算部と、
前記複数のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値のうち、前記信頼度計算部によって計算された前記信頼度が高い前記検出値を選択する値選択部と
を備える計測装置。 - 前記追尾部は、前記対象のセンサによって物体が対象時刻に観測されて得られた前記物体の複数の検出項目それぞれを対象の検出項目として、前記対象の検出項目についての観測値に基づき、前記物体についての前記対象の検出項目の検出値を計算し、
前記信頼度計算部は、前記複数の検出項目それぞれを対象の検出項目として、前記対象のセンサによって得られた前記対象の検出項目の前記観測値と、前記物体の前記対象の検出項目の予測値との間のマハラノビス距離に加え、前記計算時に得られたカルマンゲインを用いて、前記マハラノビス距離と前記カルマンゲインとの一方を他方から得られる値に対する重みとして与えることにより、前記対象のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記対象の検出項目の前記検出値の信頼度を計算し、
前記値選択部は、前記複数の検出項目それぞれを対象の検出項目として、前記対象の検出項目について前記複数のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値のうち、前記信頼度計算部によって計算された前記信頼度が高い前記検出値を選択する
請求項1に記載の計測装置。 - 前記信頼度計算部は、前記マハラノビス距離と前記カルマンゲインとを乗じて、前記信頼度を計算する
請求項1又は2に記載の計測装置。 - 前記信頼度計算部は、前記マハラノビス距離の単調減少関数と前記カルマンゲインとを乗じて、前記信頼度を計算する
請求項1又は2に記載の計測装置。 - 前記信頼度計算部は、前記マハラノビス距離のローレンツ関数とガウス関数と指数関数とべき乗関数とのいずれかと前記カルマンゲインとを乗じて、前記信頼度を計算する
請求項4に記載の計測装置。 - 前記計測装置は、さらに、
前記複数のセンサそれぞれによって得られた前記観測値間のマハラノビス距離を計算して、計算された前記マハラノビス距離が閾値以下の観測値を同一の物体を観測して得られた観測値として同じグループに分類する融合部
を備え、
前記値選択部は、前記融合部によって同じグループに分類された各観測値に基づき計算された前記検出値のうち、前記信頼度が高い前記検出値を選択する
請求項1から5までのいずれか1項に記載の計測装置。 - 前記物体は、移動体の周辺に存在する物体であり、
前記計測装置は、さらに、
前記値選択部によって選択された前記検出値に基づき、前記移動体を制御する移動体制御部
を備える請求項1から6までのいずれか1項に記載の計測装置。 - 追尾部が、複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって物体が対象時刻に観測されて得られた前記物体の検出項目についての観測値に基づき、前記物体の前記検出項目についての前記対象時刻における検出値をカルマンフィルタを用いて計算し、
信頼度計算部が、前記複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって得られた前記観測値と、前記観測値に基づき前記検出値が計算された計算時に用いられた、前記対象時刻の前の時刻に予測された前記対象時刻における前記物体の前記検出項目の値である予測値との間のマハラノビス距離に加え、前記計算時に得られたカルマンゲインを用いて、前記マハラノビス距離と前記カルマンゲインとの一方を他方から得られる値に対する重みとして与えることにより、前記対象のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値の信頼度を計算し、
値選択部が、前記複数のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値のうち、前記信頼度が高い前記検出値を選択する計測方法。 - 複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって物体が対象時刻に観測されて得られた前記物体の検出項目についての観測値に基づき、前記物体の前記検出項目についての前記対象時刻における検出値をカルマンフィルタを用いて計算する追尾処理と、
前記複数のセンサそれぞれを対象のセンサとして、前記対象のセンサによって得られた前記観測値と、前記観測値に基づき前記検出値が前記追尾処理によって計算された計算時に用いられた、前記対象時刻の前の時刻に予測された前記対象時刻における前記物体の前記検出項目の値である予測値との間のマハラノビス距離に加え、前記計算時に得られたカルマンゲインを用いて、前記マハラノビス距離と前記カルマンゲインとの一方を他方から得られる値に対する重みとして与えることにより、前記対象のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値の信頼度を計算する信頼度計算処理と、
前記複数のセンサにより得られた前記観測値に基づき計算された前記検出値のうち、前記信頼度計算処理によって計算された前記信頼度が高い前記検出値を選択する値選択処理と
を行う計測装置としてコンピュータを機能させる計測プログラム。
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