JP7020353B2 - 物体検出装置 - Google Patents

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Description

本発明は、自車両の周囲の物体を検出する物体検出装置に関する。
例えば、特許文献１には、自車両の周囲のカメラ画像に基づいて物体を検出すると共に、自車両の周囲の物体を検出するレーダセンサの検出結果に基づいて物体を検出する装置が記載されている。このような装置では、自車両を原点とする絶対位置座標を用い、カメラ画像に基づいて検出された物体の絶対位置と、レーダセンサを用いて検出された物体の絶対位置とを比較することによって、両物体の同一判定を行っている。
特開２０１６－０６６１８２号公報
例えば、広角レンズを用いたこと等によるカメラ画像の歪み等により、カメラ画像に基づく物体の絶対位置の検出精度（距離精度）が低下することがある。この場合、カメラ画像に基づいて検出された物体とレーダセンサによって検出された物体との同一判定を精度良く行うことができない。このため、本技術分野では、カメラ画像に基づいて検出された物体とレーダセンサを用いて検出された物体との同一判定を精度良く行うことが望まれている。
本発明の一側面は、自車両の周囲の物体を検出する物体検出装置であって、自車両の周囲を撮像するカメラと、カメラで撮像されたカメラ画像に基づいて、カメラ画像中の第１物体を検出すると共に、自車両に対する第１物体が存在する方向を示す第１相対角度、及びカメラ画像中の道路構造物に対する第１物体の相対位置である第１相対位置を検出する第１物体検出部と、自車両の地図上の位置を認識する車両位置認識部と、道路構造物の地図上の位置を含む地図情報を記憶する地図データベースと、自車両の周囲に電波又は光を照射し、照射した電波又は光の反射波を受信するレーダセンサと、レーダセンサの受信結果に基づいて、自車両の周囲の第２物体を検出すると共に、自車両に対する第２物体が存在する方向を示す第２相対角度、及び自車両と第２物体との相対距離を検出する第２物体検出部と、地図情報に含まれる道路構造物の地図上の位置、車両位置認識部で認識された自車両の地図上の位置、並びに、第２物体検出部で検出された第２相対角度及び相対距離に基づいて、道路構造物に対する第２物体の相対位置である第２相対位置を推定する第２物***置推定部と、第１物体検出部で検出された第１物体及び第２物体検出部で検出された第２物体に基づいて、自車両の周囲の物体を認識する物体認識部と、を備え、物体認識部は、第１物体についての第１相対角度及び第１相対位置と、第２物体についての第２相対角度及び第２相対位置とに基づいて、第１物体及び第２物体の同一判定を行い、同一である場合に第１物体と第２物体とを同一物体として認識する。
この物体検出装置では、カメラ画像に基づいて検出される第１物体について、第１物体が存在する方向を示す第１相対角度と、道路構造物に対する第１物体の第１相対位置とが検出される。また、レーダセンサの受信結果に基づいて検出される第２物体について、第２物体が存在する方向を示す第２相対角度が検出され、道路構造物に対する第２物体の第２相対位置が地図情報等に基づいて推定される。そして、物体検出装置は、第１物体についての第１相対角度及び第１相対位置と、第２物体についての第２相対角度及び第２相対位置とに基づいて同一判定を行う。これにより、物体検出装置は、カメラ画像に基づく第１物体の絶対位置の検出精度（距離精度）が低い場合であっても、道路構造物に対する相対位置である第１相対位置及び第２相対位置等を用いて、同一判定を行うことができる。このように、物体検出装置は、カメラ画像に基づいて検出された物体（第１物体）とレーダセンサを用いて検出された物体（第２物体）との同一判定を精度良く行うことができる。
物体検出装置において、物体認識部は、同一判定を行う際に、第１相対角度と第２相対角度との差が予め定められた相対角度基準値以内の場合に、第１物体と第２物体とが同一であると判定してもよい。この場合、物体検出装置は、第１相対角度と第２相対角度との差が相対角度基準値以内であるか否かに基づいて、同一判定を行うことができる。
物体検出装置において、物体認識部は、同一判定を行う際に、第１相対位置と第２相対位置との差が予め定められた相対位置基準値以内の場合に、第１物体と第２物体とが同一であると判定してもよい。この場合、物体検出装置は、第１相対位置と第２相対位置との差が相対位置基準値以内であるか否かに基づいて、同一判定を行うことができる。
本発明の一側面によれば、カメラ画像に基づいて検出された物体とレーダセンサを用いて検出された物体との同一判定を精度良く行うことができる。
実施形態に係る物体検出装置の概略構成を示す図である。 カメラ画像に基づいて検出された第１検出車両と自車両との位置関係を示す模式平面図である。 レーダセンサを用いて検出された第２検出車両と自車両との位置関係を示す模式平面図である。 第１物体検出部で行われる第１検出車両についての第１相対角度及び第１相対位置の検出処理の流れを示すフローチャートである。 第２物体検出部及び第２物***置推定部で行われる第２検出車両についての第２相対角度の検出及び第２相対位置の推定処理の流れを示すフローチャートである。 物体認識部で行われる物体認識処理の流れを示すフローチャートである。
以下、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。なお、図面の説明において同一の要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
図１に示されるように、物体検出装置１００は、自動運転が可能な乗用車等の自車両Ｖに搭載され、自車両Ｖの周囲の物体を検出する。自動運転とは、予め設定された目標ルートに沿って自車両Ｖを自動で走行させる車両制御である。自動運転では、運転者が運転操作を行う必要がなく、自車両Ｖが自動で走行する。物体検出装置１００が検出する自車両Ｖの周囲の物体には、例えば、自車両Ｖの周囲の他車両、歩行者、固定障害物等が含まれる。以下では、物体検出装置１００が自車両Ｖの周囲の他車両を検出する場合を例に説明する。
物体検出装置１００は、カメラ１、レーダセンサ２、ＧＰＳ受信部３、地図データベース４、及び物体検出ＥＣＵ１０を備えている。物体検出ＥＣＵ１０は、装置を統括的に制御する。物体検出ＥＣＵ１０には、カメラ１、レーダセンサ２、ＧＰＳ受信部３、及び地図データベース４が接続されている。
物体検出ＥＣＵ[Electronic Control Unit]１０は、ＣＰＵ[Central Processing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]等を有する電子制御ユニットである。物体検出ＥＣＵ１０では、例えば、ＲＯＭに記憶されているプログラムをＲＡＭにロードし、ＲＡＭにロードされたプログラムをＣＰＵで実行することにより各種の機能が実現される。物体検出ＥＣＵ１０は、複数の電子制御ユニットから構成されていてもよい。また、以下に説明する物体検出ＥＣＵ１０の機能の一部は、自車両Ｖと通信可能な情報管理センター等の施設のコンピュータにおいて実行されてもよい。
カメラ１は、自車両Ｖの周囲の外部状況を撮像する撮像機器である。カメラ１は、自車両Ｖの周囲を撮像可能に設けられている。カメラ１は、撮像したカメラ画像を物体検出ＥＣＵ１０へ送信する。カメラ１は、自車両Ｖの周囲を撮像できるように、複数のカメラによって構成されていてもよい。自車両Ｖの周囲を撮像できれば、カメラ１の種類は特に限定されない。
レーダセンサ２は、電波（例えばミリ波）又は光を利用して自車両Ｖの周辺の障害物を検出する検出機器である。レーダセンサ２には、例えば、ミリ波レーダ又はライダー［LIDAR：Light Detection and Ranging］が含まれる。レーダセンサ２は、自車両Ｖの周囲に電波又は光を照射し、照射した電波又は光の反射波を受信することで物体を検出する。レーダセンサ２は、電波又は光の受信結果を物体検出ＥＣＵ１０へ送信する。レーダセンサ２で検出される物体には、ガードレール、建物等の固定障害物の他、歩行者、自転車、他車両等の移動障害物が含まれる。
ＧＰＳ受信部３は、３個以上のＧＰＳ衛星から信号を受信することにより、自車両Ｖの位置（例えば自車両Ｖの緯度及び経度）を測定する。ＧＰＳ受信部３は、測定した自車両Ｖの位置情報を物体検出ＥＣＵ１０へ送信する。
地図データベース４は、地図情報を記憶するデータベースである。地図データベース４は、例えば、自車両Ｖに搭載されたＨＤＤ［Hard Disk Drive］内に形成されている。地図情報には、道路（車線）の位置情報（地図上の位置）、道路形状（車線形状）の情報（例えばカーブ、直線部の種別、カーブの曲率等）、及び道路構造物の位置情報等が含まれる。なお、地図データベース４は、自車両Ｖと通信可能なサーバーに記憶されていてもよい。ここで、道路構造物とは、道路に設置された物であり、道路に設けられた車線、車線を区画する区画線（白線等）、及びガードレール等が含まれる。なお、道路に設けられた車線は、区画線の位置情報によって定められ得る。
物体検出ＥＣＵ１０は、機能的には、第１物体検出部１１、車両位置認識部１２、第２物体検出部１３、第２物***置推定部１４、及び物体認識部１５を備えている。
第１物体検出部１１は、カメラ１で撮像されたカメラ画像に基づいて、カメラ画像中の他車両（第１物体）を検出する。以下、カメラ画像に基づいて第１物体検出部１１によって検出される他車両を「第１検出車両」と称する。また、第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、自車両Ｖに対する第１検出車両が存在する方向を示す第１相対角度、及びカメラ画像中の道路構造物に対する第１検出車両の相対位置である第１相対位置を検出する。
なお、第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づく第１検出車両の検出を、周知の画像処理技術等を用いて行うことができる。第１物体検出部１１は、例えば、画像のパターンマッチングによって、第１検出車両Ｖ１を検出してもよい。また、第１物体検出部１１は、第１相対角度及び第１相対位置を、カメラ画像及びカメラ１の設置の向き等に基づいて周知の画像処理技術等を用いて行うことができる。
ここで、第１相対角度及び第１相対位置の検出の具体的な一例について説明する。例えば、図２に示されるように、第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、自車両Ｖの左斜め前方を走行する第１検出車両Ｖ１を検出したとする。ここで、自車両Ｖが走行する車線を車線Ｒ１とし、車線Ｒ１から左側に向かって順に車線Ｒ２，Ｒ３及びＲ４が隣接しているとする。また、第１検出車両Ｖ１は、車線Ｒ３と車線Ｒ４とを区画する区画線Ｌを跨ぐ位置を走行しているとする。
第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、自車両Ｖに対する第１検出車両Ｖ１の第１相対角度を検出する。一例として、本実施形態において第１物体検出部１１は、図２に示されるように、自車両Ｖの前端の中央位置を原点Ｐ０とし、原点Ｐ０から見た場合に第１検出車両Ｖ１が存在する方向を第１相対角度として検出する。一例として、本実施形態において第１物体検出部１１は、第１相対角度として、原点Ｐ０から前方に向かう方向を０°とし、第１検出車両Ｖ１の存在する角度範囲を第１相対角度として検出する。一例として、本実施形態において第１物体検出部１１は、図２に示されるように、第１検出車両Ｖ１の前端の右側の角部Ｐ１と、後端の右側角部Ｐ２とを含む角度Ａ１～Ｂ１［°］を第１検出車両Ｖ１の第１相対角度として検出する。
但し、上述した第１相対角度の検出方法は一例である。例えば、第１相対角度を検出するための原点Ｐ０は、自車両Ｖの前端の中央位置に限定されず、自車両Ｖの中央位置（前後左右の中央位置）、又はカメラ１の設置位置等、予め定められた他の位置であってもよい。また、原点Ｐ０から前方に向かう方向以外の方向を０°としてもよい。また、第１物体検出部１１は、自車両Ｖの前端の左右の角部間を含む角度範囲、又は後端の左右の角部間を含む角度範囲を、第１検出車両Ｖ１が存在する方向を示す第１相対角度として検出してもよい。また、第１物体検出部１１は、第１相対角度として、第１検出車両Ｖ１の存在する角度範囲を用いることに限定されない。例えば、第１物体検出部１１は、原点Ｐ０から見て、第１検出車両Ｖ１の中央位置（前後左右の中央位置）等の予め定められた位置を通る方向を、第１相対角度として検出してもよい。このように、第１物体検出部１１は、自車両Ｖに対する第１検出車両Ｖ１が存在する方向を示すことができれば、第１相対角度として周知の種々の特定方法を採用できる。
次に、第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、カメラ画像中の道路構造物に対する第１検出車両Ｖ１の相対位置である第１相対位置を検出する。具体的には、第１物体検出部１１は、道路構造物として、カメラ画像中において第１検出車両Ｖ１の近傍に存在する物体を用いる。本実施形態において第１物体検出部１１は、道路構造物として、道路の車線を用いる。ここでは、第１物体検出部１１は、道路構造物として用いる車線として、第１検出車両Ｖ１の周囲の車線のうち、第１検出車両Ｖ１がオーバーラップしている車線を用いる。第１物体検出部１１は、周知の画像処理技術等により、カメラ画像に含まれる区画線Ｌを検出し、カメラ画像中における区画線Ｌ及び第１検出車両Ｖ１の位置に基づいて、第１検出車両Ｖ１がオーバーラップしている車線Ｒ３及びＲ４を検出することができる。なお、ここでは、図２に示されるように、第１検出車両Ｖ１の右端を含む部分が車線Ｒ３にオーバーラップし、第１検出車両Ｖ１の左端を含む部分が車線Ｒ４にオーバーラップしている。
また、第１物体検出部１１は、第１相対位置として、道路構造物として検出した車線Ｒ３及びＲ４に対する第１検出車両Ｖ１のそれぞれのオーバーラップ率を用いる。例えば、車線Ｒ３に対するオーバーラップ率とは、車線Ｒ３に対し、車線幅方向において第１検出車両Ｖ１がオーバーラップしている割合である。すなわち、車線Ｒ３に対するオーバーラップ率とは、車線Ｒ３の車線幅Ｗを１００％としたときに、車線幅方向において車線Ｒ３内を第１検出車両Ｖ１が占める割合である。第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、図２に示されるように、車線Ｒ３に対する第１検出車両Ｖ１のオーバーラップ率Ｃ１［％］と、車線Ｒ４に対する第１検出車両Ｖ１のオーバーラップ率Ｄ１［％］とを検出する。第１物体検出部１１は、オーバーラップ率の検出を、カメラ画像中における区画線Ｌ及び第１検出車両Ｖ１の位置に基づいて検出できる。
なお、第１相対位置として用いられるオーバーラップ率には、どの車線に対するオーバーラップ率であるかを特定する情報が対応付けられている。すなわち、図２に示される例では、オーバーラップ率Ｃ１［％］には、車線Ｒ３に対するオーバーラップ率であることが対応付けられ、オーバーラップ率Ｄ１［％］には、車線Ｒ４に対するオーバーラップ率であることが対応付けられている。
車両位置認識部１２は、ＧＰＳ受信部３の位置情報及び地図データベース４の地図情報に基づいて、自車両Ｖの地図上の位置を認識する。また、車両位置認識部１２は、地図データベース４の地図情報に含まれた電柱等の固定障害物の位置情報及び自車両Ｖの外部状況を検出する外部センサの検出結果を利用して、ＳＬＡＭ［Simultaneous Localization and Mapping］技術により自車両Ｖの位置を認識する。車両位置認識部１２は、その他、周知の手法により自車両Ｖの地図上の位置を認識してもよい。
第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づいて、自車両Ｖの周囲の他車両（第２物体）を検出する。以下、レーダセンサ２の受信結果に基づいて第２物体検出部１３によって検出される他車両を「第２検出車両」と称する。また、第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づいて、自車両Ｖに対する第２検出車両が存在する方向を示す第２相対角度、及び自車両Ｖと第２検出車両との相対距離を検出する。
なお、第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づく第２検出車両の検出を、周知の方法を用いて行うことができる。また、第２物体検出部１３は、第２相対角度及び相対距離を、電波等の照射方向、及び電波等を照射してから反射波が受信されるまでの時間等に基づいて周知の方法を用いて行うことができる。
ここで、第２相対角度の検出の具体的な一例について説明する。例えば、図３に示されるように、第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づいて、自車両Ｖの左斜め前方を走行する第２検出車両Ｖ２を検出したとする。ここで、自車両Ｖが走行する車線を車線Ｒ１とし、車線Ｒ１から左側に向かって順に車線Ｒ２，Ｒ３及びＲ４が隣接しているとする。また、第２検出車両Ｖ２は、車線Ｒ３と車線Ｒ４とを区画する区画線Ｌを跨ぐ位置を走行しているとする。
第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づいて、自車両Ｖに対する第２検出車両Ｖ２の第２相対角度を検出する。第２物体検出部１３は、第１相対角度と同様に、図３に示されるように、第２検出車両Ｖ２の前端の右側の角部Ｐ１と、後端の右側角部Ｐ２とを含む角度Ａ２～Ｂ２［°］を第２検出車両Ｖ２の第２相対角度として検出する。ここで、物体認識部１５において、第１相対角度と第２相対角度とが比較される。このため、第２物体検出部１３は、第１相対角度と比較可能なように、第１相対角度と同じ角度の特定方法によって、第２相対角度を検出すればよい。
第２物***置推定部１４は、地図情報に含まれる道路構造物の地図上の位置、車両位置認識部１２で認識された自車両Ｖの地図上の位置、並びに、第２物体検出部１３で検出された第２相対角度及び相対距離に基づいて、道路構造物に対する第２検出車両Ｖ２の相対位置である第２相対位置を推定する。
ここで、第２物***置推定部１４は、第１相対位置と同様に、道路構造物として車線を用いる。ここでは、第２物***置推定部１４は、道路構造物として用いる車線として、第２検出車両Ｖ２の周囲の車線のうち、第２検出車両Ｖ２がオーバーラップしている車線を用いる。また、第２物***置推定部１４は、第１相対位置と同様に、道路構造物として用いられる車線に対する第２検出車両Ｖ２のオーバーラップ率を、第２相対位置として用いる。
なお、第２相対位置として用いられるオーバーラップ率には、第１相対位置のオーバーラップ率と同様に、どの車線に対するオーバーラップ率であるかを特定する情報が対応付けられている。
具体的には、第２物***置推定部１４は、図３に示されるように、地図情報に含まれる区画線Ｌの位置情報、自車両Ｖの地図上の位置、並びに、第２物体検出部１３で検出された第２検出車両Ｖ２の第２相対角度及び相対距離に基づいて、各車線に対する第２検出車両Ｖ２の位置関係を推定する。そして、第２物***置推定部１４は、第２検出車両Ｖ２がオーバーラップしている車線Ｒ３及びＲ４を推定する。
第２物***置推定部１４は、第２相対位置として、推定した車線Ｒ３に対する第２検出車両Ｖ２のオーバーラップ率Ｃ２［％］と、推定した車線Ｒ４に対する第２検出車両Ｖ２のオーバーラップ率Ｄ２［％］とを推定する。第２物***置推定部１４は、オーバーラップ率の推定を、推定した車線Ｒ３及びＲ４の位置情報（区画線Ｌの位置情報）、自車両Ｖの地図上の位置、並びに、第２物体検出部１３で検出された第２検出車両Ｖ２の第２相対角度及び相対距離を用いて、各部の位置関係に基づいて推定できる。
物体認識部１５は、第１物体検出部１１で検出された第１検出車両Ｖ１と第２物体検出部１３で検出された第２検出車両Ｖ２とに基づいて、自車両Ｖの周囲の他車両を認識する。物体認識部１５は、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とが同一であるか否かを判定する同一判定を行い、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とが同一であると判定した場合に、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とは同一の他車両（同一物体）として認識する。物体認識部１５は、同一判定によって、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とが同一ではないと判定した場合に、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とは別々の他車両であると認識する。
以下、同一判定について説明する。物体認識部１５は、第１検出車両Ｖ１についての第１相対角度及び第１相対位置と、第２検出車両Ｖ２についての第２相対角度及び第２相対位置とに基づいて、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２との同一判定を行う。
ここでは、物体認識部１５は、同一判定を行う際に、第１相対角度と第２相対角度との差が予め定められた相対角度基準値以内の場合に、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とが同一であると判定することができる。例えば、物体認識部１５は、第１相対角度及び第２相対角度として角度範囲を用いている場合、角度の範囲のずれ量（２つの角度範囲が重複しない範囲）を、第１相対角度と第２相対角度との差として用いていもよい。これに限定されず、物体認識部１５は、第１相対角度の角度範囲の中間値と第２相対角度の角度範囲の中間値との差を、第１相対角度と第２相対角度との差として用いていもよい。このように、物体認識部１５は、第１相対角度及び第２相対角度として角度範囲を用いている場合であっても、第１相対角度と第２相対角度との差を表すことができれば、第１相対角度と第２相対角度との差として種々の特定方法を用いることができる。
また、物体認識部１５は同一判定を行う際に、第１相対位置と第２相対位置との差が予め定められた相対位置基準値以内の場合に、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とが同一であると判定することができる。ここでは、物体認識部１５は、第１相対位置としてのオーバーラップ率と、第２相対位置としてのオーバーラップ率との差が相対位置基準値以内である場合に、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とが同一の他車両であると判定する。
一例として、物体認識部１５は、第１相対位置として、第１検出車両Ｖ１が最もオーバーラップしている車線についてのオーバーラップ率を用いてもよい。同様に、物体認識部１５は、第２相対位置として、第２検出車両Ｖ２が最もオーバーラップしている車線についてのオーバーラップ率を用いてもよい。例えば、図２及び図３に示される例では、第１相対位置及び第２相対位置として、車線Ｒ３についてのオーバーラップ率Ｃ１及びＣ２が用いられる。この場合、物体認識部１５は、オーバーラップ率Ｃ１及びＣ２の差が相対位置基準値以内であるか否かに基づいて、同一判定を行うことができる。なお、物体認識部１５は、第１検出車両Ｖ１及び第２検出車両Ｖ２が最もオーバーラップしている車線についてのオーバーラップ率を用いる場合、第１検出車両Ｖ１が最もオーバーラップしている車線と第２検出車両Ｖ２が最もオーバーラップしている車線とが互いに異なる車線である場合、物体認識部１５は、第１検出車両Ｖ１と第２検出車両Ｖ２とが同一ではないと判定してもよい。
但し、物体認識部１５は、上述したように、第１相対位置等として、第１検出車両Ｖ１等が最もオーバーラップしている車線についてのオーバーラップ率を用いることに限定されない。例えば、物体認識部１５は、第１検出車両Ｖ１がオーバーラップしている複数の車線のそれぞれのオーバーラップ率と、第２検出車両Ｖ２がオーバーラップしている複数の車線のそれぞれのオーバーラップ率とに基づいて、同一判定を行ってもよい。
また、自車両Ｖには、自動運転装置２００が搭載されている。自動運転装置２００は、自車両Ｖの運転者による自動運転の開始の指示等に基づいて、自車両Ｖにおける自動運転制御を実行する。自動運転装置２００は、物体検出装置１００で検出された自車両Ｖの周囲の物体の検出結果を用いて、自動運転制御を実行する。自動運転装置２００は、周知の方法によって、自車両Ｖの自動運転制御を実行することができる。
次に、物体検出装置１００で実行される物体検出処理の流れについて説明する。まず、第１物体検出部１１で行われる第１検出車両についての第１相対角度及び第１相対位置の検出処理の流れについて、図４を用いて説明する。なお、図４に示される処理は、例えば、自車両Ｖの状態が走行開始状態になると共に開始される。また、図４に示される処理は、例えば、処理がエンドに至った後、所定時間経過後に再びスタートから処理が開始される。
図４に示されるように、第１物体検出部１１は、カメラ１からカメラ画像を取得し、取得したカメラ画像に基づいて第１検出車両の検出処理を行う（Ｓ１０１）。第１検出車両が検出されない場合（Ｓ１０１：ＮＯ）、第１物体検出部１１は、今回の処理を終了し、所定時間経過後に再びスタートから処理を開始する。
第１検出車両が検出された場合（Ｓ１０１：ＹＥＳ）、第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、自車両Ｖに対する第１検出車両が存在する方向を示す第１相対角度を検出する（Ｓ１０２）。第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、第１検出車両が走行する車線を道路構造物として検出する（Ｓ１０３）。第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて、道路構造物として検出した車線に対する第１検出車両のオーバーラップ率を、第１相対位置として検出する（Ｓ１０４）。
なお、上述したステップＳ１０２の処理と、ステップＳ１０３及びＳ１０４の処理とは、図４に示される順序で実行されることに限定されず、図４に示される順序とは逆の順序で実行されてもよく、同時に実行されてもよい。
次に、第２物体検出部１３及び第２物***置推定部１４で行われる第２検出車両についての第２相対角度及び第２相対位置の検出及び推定処理の流れについて、図５を用いて説明する。なお、図５に示される処理は、例えば、自車両Ｖの状態が走行開始状態になると共に開始される。また、図４に示される処理は、例えば、処理がエンドに至った後、所定時間経過後に再びスタートから処理が開始される。
図５に示されるように、第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果を取得し、取得した受信結果に基づいて第２検出車両の検出処理を行う（Ｓ２０１）。第２検出車両が検出されない場合（Ｓ２０１：ＮＯ）、第２物体検出部１３は、今回の処理を終了し、所定時間経過後に再びスタートから処理を開始する。
第２検出車両が検出された場合（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づいて、自車両Ｖに対する第２検出車両が存在する方向を示す第２相対角度を検出する（Ｓ２０２）。第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づいて、自車両Ｖと第２検出車両との相対距離を検出する（Ｓ２０３）。
第２物***置推定部１４は、地図情報に含まれる区画線Ｌの位置情報等に基づいて、第２検出車両が走行する車線を道路構造物として推定する（Ｓ２０４）。第２物***置推定部１４は、地図情報に含まれる区画線Ｌの位置情報等に基づいて、道路構造物として推定した車線に対する第２検出車両のオーバーラップ率を、第２相対位置として推定する（Ｓ２０５）。
なお、上述したステップＳ２０２の処理と、ステップＳ２０３の処理とは、図５に示される順序で実行されることに限定されず、図５に示される順序とは逆の順序で実行されてもよく、同時に実行されてもよい。
次に、物体認識部１５で行われる物体認識処理の流れについて、図６を用いて説明する。なお、図６に示される処理は、例えば、カメラ１における撮像処理及びレーダセンサ２における検出処理が開始されると共に開始される。また、図６に示される処理は、例えば、処理がエンドに至った後、所定時間経過後に再びスタートから処理が開始される。
物体認識部１５は、第１物体検出部１１における第１検出車両の検出結果、及び第２物体検出部１３における第２検出車両の検出結果を取得する。ここでは、第１物体検出部１１及び第２物体検出部１３において繰り返し実行される検出結果のうち、例えば、最新の検出結果をそれぞれ取得する。物体認識部１５は、取得した検出結果に基づいて、第１検出車両及び第２検出車両がそれぞれ検出されているか否かを判定する（Ｓ３０１）。第１検出車両及び第２検出車両の両方が検出されていない場合、又は、いずれか一方しか検出されていない場合（Ｓ３０１：ＮＯ）、物体認識部１５は、今回の処理を終了し、所定時間経過後に再びスタートから処理を開始する。
第１検出車両及び第２検出車両の両方が検出されている場合（Ｓ３０１：ＹＥＳ）、物体認識部１５は、第１物体検出部１１で検出された第１相対角度と第２物体検出部１３で検出された第２相対角度との差が、予め定められた相対角度基準値以内であるか否かを判定する（Ｓ３０２）。相対角度の差が相対角度基準値以内ではない場合（Ｓ３０２：ＮＯ）、物体認識部１５は、第１検出車両と第２検出車両とは同一ではないと判定し、第１検出車両と第２検出車両とを別々の他車両として認識する（Ｓ３０３）。
相対角度の差が相対角度基準値以内である場合（Ｓ３０２：ＹＥＳ）、物体認識部１５は、第１物体検出部１１で検出された第１相対位置と第２物***置推定部１４で推定された第２相対位置とにおけるオーバーラップ率の差が、予め定められた相対位置基準値以内であるか否かを判定する（Ｓ３０４）。相対位置（オーバーラップ率）の差が相対位置基準値以内ではない場合（Ｓ３０４：ＮＯ）、物体認識部１５は、第１検出車両と第２検出車両とは同一ではないと判定し、第１検出車両と第２検出車両とを別々の他車両として認識する（Ｓ３０５）。
相対位置（オーバーラップ率）の差が相対位置基準値以内である場合（Ｓ３０４：ＹＥＳ）、物体認識部１５は、第１検出車両と第２検出車両とが同一であると判定し、第１検出車両と第２検出車両とを同一の他車両として認識する（Ｓ３０６）。
以上のように、物体検出装置１００では、カメラ画像に基づいて検出された第１検出車両について、第１検出車両が存在する方向を示す第１相対角度と、道路構造物（車線）に対する第１検出車両の第１相対位置とが検出される。また、レーダセンサ２の受信結果に基づいて検出される第２検出車両について、第２検出車両が存在する方向を示す第２相対角度が検出され、道路構造物（車線）に対する第２検出車両の第２相対位置が地図情報等に基づいて推定される。そして、物体検出装置１００は、第１検出車両についての第１相対角度及び第１相対位置と、第２検出車両についての第２相対角度及び第２相対位置とに基づいて同一判定を行う。これにより、物体検出装置１００は、カメラ画像に基づく第１検出車両の絶対位置の検出精度（距離精度）が低い場合であっても、道路構造物に対する相対位置である第１相対位置及び第２相対位置等を用いて、第１検出車両及び第２検出車両の同一判定を行うことができる。このように、物体検出装置１００は、カメラ画像に基づいて検出された第１検出車両とレーダセンサ２を用いて検出された第２検出車両との同一判定を精度良く行うことができる。
また、物体検出装置１００は、第１相対角度と第２相対角度との差が相対角度基準値以内であるか否かに基づいて、第１検出車両及び第２検出車両の同一判定を行うことができる。同様に、物体検出装置１００は、第１相対位置と第２相対位置とにおけるオーバーラップ率の差が相対位置基準値以内であるか否かに基づいて、第１検出車両及び第２検出車両の同一判定を行うことができる。
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ものではない。例えば、第１相対位置を検出及び第２相対位置を認識する際に、道路構造物として車線が用いられる場合を例に説明したが、道路構造物として車線以外の物が用いられてもよい。例えば、道路構造物として、道路に設置されたガードレール、道路脇等に設置された側壁、及び路面に付された路面ペイント等が用いられてもよい。
例えば、道路構造物の位置情報は、予め地図情報として地図データベース４に記憶されていることに限定されない。例えば、物体検出装置１００は、カメラ１のカメラ画像等に基づいて道路構造物の位置情報を検出し、検出した道路構造物の位置情報を地図情報として地図データベース４に記憶させてもよい。この場合、例えば、物体検出装置１００は、過去に撮像された複数のカメラ画像を自車両Ｖの挙動に応じてつなぎ合わせ、白線等の道路構造物を認識する。ここでの自車両Ｖの挙動として、例えば、ヨーレートセンサで検出された自車両Ｖのヨーレート、及び車速センサで検出された自車両Ｖの車速等が用いられ得る。そして、物体検出装置１００は、車両位置認識部１２で認識された自車両Ｖの地図上の位置に基づいて、白線等の道路構造物の地図上の位置を検出してもよい。このようにして検出された道路構造物の位置情報が、第２物***置推定部１４が第２検出車両の第２相対位置を推定する際に用いられてもよい。
例えば、第１相対位置及び第２相対位置として、車線に対するオーバーラップ率が用いられることに限定されない。例えば、第１物体検出部１１は、第１相対位置として、第１検出車両が走行する車線内における第１検出車両の位置（例えば、第１検出車両の車幅方向の中央位置）を検出してもよい。すなわち、第１物体検出部１１は、第１相対位置として、第１検出車両が走行する車線（道路構造物）に対する第１検出車両の相対位置を検出してもよい。同様に、第２物***置推定部１４は、第２相対位置として、第２検出車両が走行する車線内における第２検出車両の位置（例えば、第２検出車両の車幅方向の中央位置）を認識してもよい。すなわち、第２物***置推定部１４は、第２相対位置として、第２検出車両が走行する車線（道路構造物）に対する第２検出車両の相対位置を推定してもよい。この場合、物体認識部１５は、同一判定を行う際に、上述したオーバーラップ率に代えて、第１相対位置として検出された車線内における第１検出車両の位置と、第２相対位置として認識された車線内における第２検出車両の位置との差が、予め定められた基準値以内である場合に第１検出車両と第２検出車両Ｖ２とが同一であると判定してもよい。
また、他の例として、物体認識部１５は、第１検出車両及び第２検出車両の絶対位置と、上述した走行車線内における第１検出車両及び第２検出車両の位置とに基づいて、同一判定を行ってもよい。この場合、第１物体検出部１１は、カメラ画像に基づいて周知の方法によって第１検出車両の絶対位置を検出すればよい。同様に、第２物体検出部１３は、レーダセンサ２の受信結果に基づいて周知の方法によって第２検出車両の絶対位置を検出すればよい。
また、物体検出装置１００における自車両Ｖの周囲の物体の検出結果は、自動運転装置２００において用いられることに限定されない。物体検出装置１００における検出結果は、自車両Ｖの運転支援等、他の用途に用いられてもよい。
１…カメラ、２…レーダセンサ、４…地図データベース、１１…第１物体検出部、１２…車両位置認識部、１３…第２物体検出部、１４…第２物***置推定部、１５…物体認識部、１００…物体検出装置、Ｒ３，Ｒ４…車線（道路構造物）、Ｖ…自車両、Ｖ１…第１検出車両（第１物体）、Ｖ２…第２検出車両（第２物体）。

Claims (3)

  1. 自車両の周囲の物体を検出する物体検出装置であって、
    前記自車両の周囲を撮像するカメラと、
    前記カメラで撮像されたカメラ画像に基づいて、前記カメラ画像中の第１物体を検出すると共に、前記自車両に対する前記第１物体が存在する方向を示す第１相対角度、及び前記カメラ画像中の道路構造物に対する前記第１物体の相対位置である第１相対位置を検出する第１物体検出部と、
    前記自車両の地図上の位置を認識する車両位置認識部と、
    前記道路構造物の地図上の位置を含む地図情報を記憶する地図データベースと、
    前記自車両の周囲に電波又は光を照射し、照射した前記電波又は前記光の反射波を受信するレーダセンサと、
    前記レーダセンサの受信結果に基づいて、前記自車両の周囲の第２物体を検出すると共に、前記自車両に対する前記第２物体が存在する方向を示す第２相対角度、及び前記自車両と前記第２物体との相対距離を検出する第２物体検出部と、
    前記地図情報に含まれる前記道路構造物の地図上の位置、前記車両位置認識部で認識された前記自車両の地図上の位置、並びに、前記第２物体検出部で検出された前記第２相対角度及び前記相対距離に基づいて、前記道路構造物に対する前記第２物体の相対位置である第２相対位置を推定する第２物***置推定部と、
    前記第１物体検出部で検出された前記第１物体及び前記第２物体検出部で検出された前記第２物体に基づいて、前記自車両の周囲の前記物体を認識する物体認識部と、
    を備え、
    前記物体認識部は、前記第１物体についての前記第１相対角度及び前記第１相対位置と、前記第２物体についての前記第２相対角度及び前記第２相対位置とに基づいて、前記第１物体及び前記第２物体の同一判定を行い、同一である場合に前記第１物体と前記第２物体とを同一物体として認識する、物体検出装置。
  2. 前記物体認識部は、前記同一判定を行う際に、前記第１相対角度と前記第２相対角度との差が予め定められた相対角度基準値以内の場合に、前記第１物体と前記第２物体とが同一であると判定する、請求項１に記載の物体検出装置。
  3. 前記物体認識部は、前記同一判定を行う際に、前記第１相対位置と前記第２相対位置との差が予め定められた相対位置基準値以内の場合に、前記第１物体と前記第２物体とが同一であると判定する、請求項１又は２に記載の物体検出装置。
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