JP7259685B2 - 自動運転車両用の運転制御装置、停車用物標、運転制御システム - Google Patents

Description

本明細書では、自動運転車両用の運転制御装置、停車用物標、及び運転制御システムが開示される。

車両の操舵や速度を自動的に制御する自動運転車両が従来から知られている。自動運転車両には、自己位置の推定や、周辺環境の認識のために、種々のセンサが設けられる。

例えば自動運転車両には、周辺の障害物との距離を測定するセンサとして、ライダーセンサが設けられる。ライダー（ＬｉＤＡＲ，Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）センサは赤外線等のレーザー光を用いて周辺物体との距離を測定する。例えばライダーセンサが、３次元方向（水平方向及び垂直方向）に赤外線のレーザー光を走査することで、車両周辺の３次元点群データが得られる。

さらに自動運転車両には、自車周辺の画像を撮像するカメラが設けられる。カメラにより撮像された撮像画像は、例えばＳＳＤ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｈｏｔ Ｍｕｌｔｉｂｏｘ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）等のディープラーニング技術を用いて分析され、それにより、画像に含まれる各種の物体の属性（車両、通行人、構造物等）が認識される。

加えて、ライダーセンサの３次元点群データとカメラによる画像認識を組み合わせることで、どのような属性の物体が、自車からどれだけ離れているかを求めることができる。

例えばこのような自動運転車両が、乗合バス等の公共車両である場合には、特許文献１、２に記載されるように、バス停等の停車用物標の脇に車両を停車させる必要がある。このような停車制御は正着制御とも呼ばれる。正着制御では、車椅子等のスムーズな乗降を可能とするため、例えば縁石と車両の乗降ステップとの隙間が数ｃｍ以内に収まるような運転制御が求められる。この正着制御の実行に当たり、車両進行方向前方の停車用物標を認識する必要がある。

例えばカメラ画像にて停車用物標を認識することで、車両の正着制御が開始される。正着制御では、例えばライダーセンサの３次元点群データを用いて、認識された停車用物標の自車との距離が求められ、これに応じて操舵角や速度が制御される。

特開平１１－３４９５号公報 特開２０１７－１９６９６２号公報

ところで、カメラによる停車用物標の認識に加えて、カメラとは異なる手段にて、停車用物標の認識が可能であれば、停車用物標の検出精度の向上が期待できる。そこで本発明は、ライダーセンサを用いた停車用物標の認識が可能な、自動運転車両用の改良された運転制御装置、停車用物標、及び運転制御システムを提供することを目的とする。

本明細書で開示する自動運転車両用の運転制御装置は、ライダーセンサ、解析部、及び判定部を備える。ライダーセンサは、車外に向かって３次元方向にレーザー光を走査するとともにその反射光を受光する。解析部は、ライダーセンサにより取得された反射光の３次元点群をクラスタに分ける。判定部は、解析部により得られた少なくとも一つのクラスタと、停車用物標を表す参照クラスタとの、形状及び反射率分布とを比較して、少なくとも一つのクラスタに停車用物標が含まれるか否かを判定する。

上記構成によれば、ライダーセンサにより取得された３次元点群がクラスタに分けられ、そのクラスタの形状及び反射率分布を用いて、停車用物標の認識が可能となる。

また、上記構成において、参照クラスタは、レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備えてよい。

上記構成によれば、停車用物標が他の物体から区別し易くなり、停車用物標の認識の精度向上が図られる。

また、上記構成において、参照クラスタは、縞構造として、レーザー光に対する反射率が相対的に高い高反射率領域と、レーザー光に対する反射率が相対的に低い低反射率領域とが、交互に繰り返し配置されてよい。

上記構成によれば、縞構造が、高反射率領域と低反射率領域の２種類の帯から構成される。したがって、領域ごとの反射率の差を大きく（コントラストを強く）定めることが可能となり、遠方からの停車用物標の認識が容易になる。

また、上記構成において、参照クラスタは、縞構造として、ともに水平方向に延設される高反射率領域と低反射率領域とが、鉛直方向に交互に繰り返し配置される横縞構造を備えてよい。

一般的に停車用物標は、水平方向の寸法よりも鉛直方向の寸法が長い縦長構造が採られる。このような停車用物標及びこれに対応する参照クラスタを、鉛直方向に高反射率領域と低反射率領域とが交互に繰り返される横縞構造とすることで、一本の縞当たりの縞幅を広く（太く）取ることが可能となり、その分、遠方からの認識が容易となる。

また上記構成において、参照クラスタは、円柱側面の、０°から１８０°に至るまでの表面形状を備えてよい。

停車用物標を円柱形状とすることで、停車用物標の撮影角度（アングル）による投影面積の変動が抑制される。したがって、停車用物標に対応する参照クラスタは、円柱側面の０°から１８０°に至るまでの表面形状、言い換えると円柱側面の正面視時の表面形状のみで足り、例えば撮像角度ごとに参照クラスタの形状を変更する必要が無い。

また本明細書で開示する停車用物標は、車外に向かって３次元方向にレーザー光を走査するとともにその反射光を受光するライダーセンサを備える自動運転車両用の、停車用物標である。当該物標は、レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備える。

また本明細書で開示する運転制御システムは、停車用物標と、停車用物標の脇に停車する自動運転車両を備える。停車用物標は、レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備える。自動運転車両は、ライダーセンサ、解析部、及び判定部を備える。ライダーセンサは、車外に向かって３次元方向にレーザー光を走査するとともにその反射光を受光する。解析部は、ライダーセンサにより取得された反射光の３次元点群をクラスタに分ける。判定部は、解析部により得られた少なくとも一つのクラスタと、停車用物標を表す参照クラスタとの、形状及び反射率分布とを比較して、少なくとも一つのクラスタに停車用物標が含まれるか否かを判定する。

本明細書で開示する自動運転車両用の運転制御装置、停車用物標、及び運転制御システムによれば、ライダーセンサを用いた停車用物標の認識が可能となる。

車両の外観を例示する斜視図である。 車両の外観を例示する平面図である。 車両前面の、センサユニット周辺を拡大した斜視図である。 ライダーユニットの照射範囲を例示する図である。 本実施形態に係る自動運転車両用の運転制御装置の構成を例示するハードウェア構成図である。 制御部の機能ブロックを例示する図である。 本実施形態に係る停車用物標を例示する図である。 本実施形態に係る停車用物標に対応する参照クラスタを例示する図である。 本実施形態に係る停車用物標の別例を示す図である。 停車用物標のアングルによって、当該物標の投影面積が変化することを説明する図である。 本実施形態に係る停車用物標の別例を示す図である。 本実施形態に係る停車用物標の別例を示す図である。 本実施形態に係る自動運転車両用の運転制御装置による、正着制御開始判定フローを例示する図である。 カメラによる撮像画像を例示する図である。 図１４と同一の風景に対応する、ライダーセンサによる３次元点群データを例示する図である。 ３次元点群データのクラスタリングプロセスを例示する図である。 物体認識後の画像を例示する図である。 本実施形態に係る停車用物標の別例を示す図である。 本実施形態に係る停車用物標の別例を示す図である。

＜車両構造＞
以下、図面を参照して、本実施形態に係る運転制御装置が設けられた車両１０の構成について説明する。なお、図１－図４において、車体前後方向が記号ＦＲで表される軸で示され、車幅方向が記号ＬＨ（Ｌｅｆｔ Ｈａｎｄ）で表される軸で示される。また、車高方向が記号ＵＰで表される軸で示される。

前後軸ＦＲ及び車幅軸ＬＨはともに水平方向に延設される。車高軸ＵＰは鉛直方向に延設される。また車体前後軸ＦＲは車体前方方向を正方向とする。車幅軸ＬＨは車幅方向左側を正方向とする。車高軸ＵＰは上方向を正方向とする。これら３軸は互いに直交する。

なお以下では、特に注釈が必要である場合等を除き、車体前後方向の前方は単に前方と記載され、車体前後方向の後方は単に後方と記載される。また車高方向の上方は単に上方と記載され、車高方向の下方は単に下方と記載される。

図１には、車両１０の外観を表す斜視図が例示される。図１では、車両１０の前面（フロント）及び車両左側面が表された斜視図が例示される。

この車両１０は、自動運転機能を備える自動運転車両である。例えば米国の自動車技術会（ＳＡＥ）による基準に基づいて、車両１０は、レベル０（運転者がすべての操作を行う）からレベル５（完全運転自動化）までの運行が可能となっている。例えばレベル０からレベル３までは、少なくとも一部で運転者の操作が必要とされる。また例えばレベル４（高度自動運転）では、運転者の操作を必要としない完全自動運転が限定エリア内（例えばバス運行ルート内）で実行される。またレベル５では、あらゆる状況においても、運転者を不要とする自動運転（完全自動運転）が実行される。

車両１０は、例えば特定の敷地内において、規定のルートに沿って自動運転で走行しながら、車室内に乗客を乗せて走行する乗り合いバスとして利用される。また運行時には、自動運転のレベルは例えばレベル４に設定される。

この車両１０は、例えば回転電機を駆動源とする電気自動車である。車両１０には、この回転電機に電力を供給するためのメインバッテリ（図示せず）が搭載される。なお、車両１０は、電気自動車に限らない。例えば車両１０は、内燃機関（エンジン）および回転電機が駆動源として搭載された、ハイブリッド車両でもよい。

図１を参照して、車両１０の左側面中央に乗降ドア１２，１２が設けられる。乗降ドア１２，１２は、例えば、車両の前後方向にスライドして開閉する両開きスライドタイプのドアである。なおこの車両１０は、左側通行用の車両となっている。

車両の前面には一対のヘッドランプ１４，１４（前照灯）が設けられる。さらに一対のヘッドランプ１４，１４間に、車外表示器１６が設けられる。車外表示器１６には、例えば行き先や運転モード（自動運転中、手動運転中等）の文字が表示される。また、車外表示器１６には、例えば横断歩道前で車両１０が停車しているときには、お先にどうぞ（Ａｆｔｅｒ Ｙｏｕ）等の、通行人向けのメッセージが表示される。

また車両１０には、自動運転を可能とするために、複数のセンサが設けられる。図１、図２を参照して、車両の前面、後面、及び両側面には、センサユニット３０（３０Ａ～３０Ｄ）が設けられる。さらに車両の４隅には、クリアランスセンサ２０が設けられる。

クリアランスセンサ２０は、例えばソナーセンサであってよく、車両１０の周辺物体との距離を測定するセンサである。例えば後述するような正着制御を実行するに当たり、クリアランスセンサ２０により、車両１０と縁石との距離が測定される。

図３には、車両前面に設けられたセンサユニット３０Ａが例示される。なお、他のセンサユニット３０Ｂ～３０Ｄも、これと同様の構造を備える。センサユニット３０Ａは、車両前面から車両外側に、言い換えると車両前方に突出して設けられる。センサユニット３０は、カメラ３４、ライダーセンサ３６、及びこれらを収容するケーシング３２を含んで構成される。

ケーシング３２は、カメラ３４及びライダーセンサ３６の視界を確保しつつ、これらを風雨や障害物等から保護する。ケーシング３２は、例えば光透過性の樹脂材料から構成される。また例えばケーシング３２は、車両前面から車両外側（車両前方）に突出する、半円筒形状に構成される。

ライダーセンサ３６は、自動運転用のセンサユニットであり、ライダー、すなわちレーザー光を用いて周辺物体との距離を測定する技術が用いられる。ライダーセンサ３６は、赤外線のレーザー光を車外に向かって照射するエミッタ３６Ａ、その反射光を受光するレシーバ３６Ｂ、ならびにエミッタ３６Ａ及びレシーバ３６Ｂを回転させるモータ３６Ｃを含んで構成される。

例えば、エミッタ３６Ａの照射面及びレシーバ３６Ｂの受信面は平行であって、車幅方向及び車両前後方向において揃えられる。エミッタ３６Ａは車外、つまり車両１０より前方領域に向かって赤外線のレーザー光を照射する。エミッタ３６Ａは、例えば９０５ｎｍ付近のパルスレーザ光源を備えていてよい。エミッタ３６Ａから照射されたレーザー光が車両１０より前方の物体に当たると、その反射光がレシーバ３６Ｂに受信される。エミッタ３６Ａの照射からレシーバ３６Ｂの受光までに係る時間に基づいて、反射点とレシーバ３６Ｂとの距離が求められる。

モータ３６Ｃは、鉛直軸（ＵＰ軸）を回転軸とし、当該回転軸周りに、エミッタ３６Ａ及びレシーバ３６Ｂを回動させる。モータ３６Ｃは例えばサーボモータであってよい。モータ３６Ｃによってエミッタ３６Ａ及びレシーバ３６Ｂが水平方向に走査されることで、車両１０より前方領域の物体との距離を測定する測距データが水平方向に展開される。なお、モータ３６Ｃに代えて、電磁式のミラーを用いて水平方向の走査が行われてよい。

また、エミッタ３６Ａ及びレシーバ３６Ｂは、鉛直方向（上下方向）に延設されるラインセンサであってよい。例えばエミッタ３６Ａの光源（例えばレーザー素子）が鉛直方向に複数整列され、またレシーバ３６Ｂの受光素子も鉛直方向に複数整列される。例えば放射状にレーザー光を照射し、また反射光を受光できるように、エミッタ３６Ａ及びレシーバ３６Ｂは、鉛直方向に放射状に配列される。このような配置を採ることで、鉛直方向に走査された測距データを得ることが出来る。

このように、ライダーセンサ３６は車外に向かって、図４に例示されるように水平方向及び鉛直方向に、つまり３次元方向にレーザー光を走査するとともにその反射光を受光する。照射角度及び受光角度（水平方向及び鉛直方向の角度を含む）と、レーザー光の照射から受光までに係る時間とに基づけば、測距データとして、反射点の３次元情報、つまり自車から反射点までの離隔距離が３次元的に求められる。この、３次元情報を含む反射点が面的に求められると、図１５に例示されるような３次元点群が得られる。なおこの図では、反射点が丸印で示される。

また、各反射点には、３次元情報に加えてその反射率のデータも含まれる。後述するように、停車用物標７０の認識に当たり、クラスタ化された３次元点群の反射率分布が、停車用物標７０を表す参照クラスタ８０の反射率分布と比較される。

カメラ３４は、ライダーセンサ３６と同様の視野を撮像する。カメラ３４は、例えばＣＭＯＳセンサやＣＣＤセンサ等のイメージセンサを備える。カメラ３４が撮像した画像（撮像画像）は、自動運転制御に利用される。例えば後述するように、カメラ３４による撮像画像が分析され、画像に含まれる物体の検出及びその物体の属性認識が行われる。

図５には、本実施形態に係る、自動運転車両の運転制御装置が例示される。この運転制御装置は、カメラ３４、ライダーセンサ３６、ダイナミックマップ２２、ナビゲーションシステム２４、操舵機構２６、制動機構２７、駆動機構２８、及び制御部４０を含んで構成される。この運転制御装置は、車両１０に搭載される。

ダイナミックマップ２２は、３次元地図であって、例えば道路、歩道、周辺の構造物や、信号や停止線の位置や３次元構造等が記憶されている。またナビゲーションシステム２４は人工衛星によって測位を行うシステムであって、例えばＧＮＳＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｎａｖｉｇａｔｉｏｎ Ｓａｔｅｌｌｉｔｅ Ｓｙｓｔｅｍ）が用いられる。後述するように、ナビゲーションシステム２４及びダイナミックマップ２２を用いることで、人工衛星の測位誤差範囲内の精度で、自車位置の推定が可能となる。

操舵機構２６は、例えばステアリングを操作する機構であって、例えばステアリングモータを含んで構成される。このステアリングモータに制御部４０から操舵指令を与えることで、車両１０の操舵角が制御される。

制動機構２７は例えばブレーキ機構を操作する機構であって、例えばブレーキの油圧を制御する、マスターシリンダーのアクチュエータを含んで構成される。このアクチュエータに制御部４０から制動指令を与えることで、車両１０が減速される。

駆動機構２８は、車両１０の駆動源である回転電機の駆動力を制御する機構であって、例えば回転電機の駆動力を制御するインバータを含んで構成される。このインバータに制御部４０から駆動指令を与えることで、車両１０の駆動力が制御される。

制御部４０は、例えば車両１０の電子コントロールユニット（ＥＣＵ）であってよく、コンピュータから構成される。制御部４０は、データの入出力を制御する入出力コントローラ４１を備える。また制御部４０は、演算素子として、ＣＰＵ４２、ＧＰＵ４３（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）、及びＤＬＡ４４（Ｄｅｅｐ Ｌｅａｒｎｉｎｇ Ａｃｃｅｌｅｒａｔｏｒｓ）を備える。また制御部４０は、記憶部として、ＲＯＭ４５、ＲＡＭ４６、及びハードディスクドライブ４７（ＨＤＤ）を備える。これらの構成部品は内部バス４８に接続される。

記憶装置であるＲＯＭ４５及びハードディスク４７の少なくとも一方には、正着制御を含む自動運転制御を実行するためのプログラムが記憶されている。また、ＲＯＭ４５及びハードディスク４７の少なくとも一方には、図１３に例示されるような、正着制御開始判定フローを実行するためのプログラムも記憶されている。

自動運転制御及び正着制御開始判定フローのプログラムが実行されることで、制御部４０には、図６に示されるような機能ブロックが設けられる。この機能ブロックは、撮像データ解析部５０、ライダーデータ解析部５２、自己位置推定部５４、正着制御開始判定部５６、参照クラスタ記憶部５８、及び、自動運転制御部６０を含んで構成される。これらの各機能ブロックの働きについては後述する。

＜停車用物標＞
図７～図１２、図１８、図１９には、本実施形態に係る停車用物標７０及びこれに対応する参照クラスタ８０が例示される。停車用物標７０と車両１０に搭載された運転制御装置とによって、本実施形態に係る、自動運転車両用の運転制御システムが構築される。

図７、８、９、１１、１２、１８、１９には、鉛直軸Ｖ及び水平軸Ｈが示される。鉛直軸Ｖは車両の車高軸ＵＰと平行である。水平軸Ｈは前後軸ＦＲ及び車幅軸ＬＨと同一平面内（水平面内）で延設される。

図７を参照して、停車用物標７０はいわゆるバス停であり、車両１０の停車位置を示す物標である。停車用物標７０の外表面（露出面）は、レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備えてよい。

例えば、停車用物標７０の外表面（露出面）は、縞構造として、ライダーセンサ３６から照射された赤外線のレーザー光に対する反射率が相対的に高い高反射率領域７２と、同反射率が相対的に低い低反射率領域７４とが、繰り返し交互に配置される（言い換えると、高反射率領域７２及び低反射率領域７４のペアが複数配置される）。

縞構造が、高反射率領域７２と低反射率領域７４の２種類の帯から構成されることで、領域ごとの反射率の差を大きく（コントラストを強く）定めることが可能となる。その結果、遠方からの停車用物標の認識が容易になる。

例えば停車用物標７０の露出面は、横縞構造を備えてよい。つまり、高反射率領域７２及び低反射率領域７４がともに水平方向に延設され、さらにこれらの高反射率領域７２及び低反射率領域７４が、鉛直方向に交互に繰り返し配置される。

一般的にバス停は、図７に例示されるように、水平方向寸法Ｒ１よりも鉛直方向寸法Ｌ１が長く取られる。この長手方向に沿って縞パターンを展開させる横縞構造とすることで、短手方向に沿って縞パターンが展開される縦縞構造と比較して、縞のパターン数を多くすることができ、また縞一つ当たりの幅（縞幅）を広く取ることが出来る。

縞のパターン数が多くなることで、周辺の物体からの抽出が容易になる。また、縞幅が広く取られることで、遠くからの停車用物標７０の認識が可能となる。

縞幅は、ライダーセンサ３６（図６参照）の仕様及び正着制御の開始地点を考慮して定められる。例えば、ライダーセンサ３６の鉛直方向角度分解能θ、正着制御を開始する停車用物標７０に対する距離ｒを用いて、距離ｒにおけるレーザー光間の鉛直方向の隙間ｚは、ｚ＝２ｒ×ｔａｎ（θ／２）により求められる。

距離ｒから、停車用物標７０の高反射率領域７２及び低反射率領域７４の反射点を得るためには、縞幅の最小値ｗ_ｍｉｎがｚ以上であればよい。例えば鉛直方向角度分解能θが０．１°、正着制御を開始する停車用物標７０に対する車両１０（より詳しくはライダーセンサ３６）の距離ｒが１００ｍとすると、ｚ≒１７ｃｍとなる。このことから、縞幅の最小値ｗ_ｍｉｎは１７ｃｍとなる。なお、高反射率領域７２と低反射率領域７４の縞幅は等しくてよく、またパターン間の縞幅もそれぞれ等しくてよい。

また、縞幅の最大値Ｗ_ｍａｘは、停車用物標７０の露出面に縞構造を設けることのできるパターン面の高さＬ１と、高反射率領域７２及び低反射率領域７４のペアからなるパターンの繰り返し数ｍに基づいて定められる。例えば縞幅ｗ、パターン面高さＬ１及びパターン繰り返し数ｍは、２ｗ×ｍ≦Ｌ１の関係を有する。例えばパターンの繰り返し数を５回とし、またパターン面高さＬ１を２ｍとすると、ｗ≦２０ｃｍとなり、縞幅の最大値Ｗ_ｍａｘは２０ｃｍとなる。

なお、例えば、高反射率領域７２及び低反射率領域７４の縞幅は、高反射率領域７２及び低反射率領域７４のペアからなるパターンごとに代えてもよいし、全て等しい縞幅としてもよい。ただし、ライダーセンサ３６の分解能に起因して、縞幅の違いを認識するのが困難である場合には、高反射率領域７２及び低反射率領域７４の縞幅は全て等しくてよい。

停車用物標７０は例えば樹脂板から構成され、その樹脂板にテープ式反射材（反射テープ）が貼られる。樹脂板の代わりに樹脂製リフレクタ―が用いられてもよい。テープ式反射材が貼られた領域は高反射率領域７２となり、同反射材が貼られていない領域は低反射率領域７４となる。

高反射率領域７２及び低反射率領域７４の反射率は、例えば、正着制御を開始する停車用物標７０に対する距離ｒにおける、反射率の差に基づいて定められる。例えば距離ｒから停車用物標７０にライダーセンサ３６から赤外線レーザー光を照射したときに、隣り合う反射率領域における反射率の差、例えば図７の例では高反射率領域７２と低反射率領域７４の反射率の差が、１０％以上であればよい。

また、それぞれの反射率領域（図７の例では高反射率領域７２及び低反射率領域７４）は、非黒色であってよい。黒色は赤外線の吸収率が高いことが知られており、後述するライダーデータ解析部５２（図６参照）にて、反射率≒０％であると判定されると、停車用物標７０が複数のクラスタに分離されるおそれがある。例えば低反射率領域７４の反射率が０％近傍である場合に、各高反射率領域７２がそれぞれ別のクラスタに分けられる可能性がある。高反射率領域７２及び低反射率領域７４を非黒色とすることで、このような複数クラスタの分離が抑制できる。

図７に例示されるように、停車用物標７０は円柱形状であってよい。停車用物標７０を円柱形状することで、停車用物標７０の撮影角度（アングル）による投影面積の変動が抑制される。また、高反射率領域７２及び低反射率領域７４は、それぞれ、円柱側面の全周に亘り設けられてよい。

図８には、図７に例示される停車用物標７０に赤外線レーザーを照射したときの、反射率分布が例示される。これはライダーセンサ３６により３次元方向（水平方向及び鉛直方向）に赤外線レーザー光を走査したときの、停車用物標７０の形状、つまりライダーセンサ３６から見た正面の形状と、当該面の反射率分布とに対応する。この図に例示される反射率分布及び形状は、停車用物標を表す参照クラスタ８０として予め参照クラスタ記憶部５８（図６参照）に記憶される。

図８において、反射点は丸印で示される。またハッチングを掛けられていない丸印は相対的に反射率の高い反射点を示し、ハッチングが掛けられた丸印は、相対的に反射率の低い反射点を示す。参照クラスタ８０における高反射率領域８２は、停車用物標７０における高反射率領域７２に対応する。同様にして、参照クラスタ８０における低反射率領域８４は、停車用物標７０における低反射率領域７４に対応する。

したがって参照クラスタ８０においても、レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造が形成される。例えば図８では、高反射率領域８２及び低反射率領域８４が、交互に繰り返し配置される縞構造が形成される。より詳細には、参照クラスタ８０には、水平方向に延設される高反射率領域８２及び低反射率領域８４が、鉛直方向に交互に繰り返し配置される、横縞構造が形成される。

また、参照クラスタ８０は、図７に示される停車用物標７０に対応して、円柱側面を正面視したときの同側面の表面形状を備える。この、正面視したときの表面形状とは、例えば図７を参照して、領域Ａ１で示される、円柱側面の０°から１８０°に至るまでの表面形状を示している。

上述したように、停車用物標７０を円柱形状とすることで、停車用物標７０の撮影角度（アングル）による投影面積の変動が抑制される。したがって、停車用物標７０に対応する参照クラスタ８０は、円柱側面の０°から１８０°に至るまでの表面形状、言い換えると円柱側面の正面視時の表面形状のみで足り、例えば撮像角度ごとに参照クラスタ８０の形状を変更する必要が無い。

図９には、本実施形態の別例に係る停車用物標７０が例示される。この例では、停車用物標７０は角柱形状に形成される。例えばこの停車用物標７０は直方体であって、相対的に面積の広い面（軸Ｈ１に平行な面）が、車両１０と正対する面となる。

このような角柱形状の停車用物標７０が歩道に設置される場合、図１０に例示されるように、停車用物標７０に対するライダーセンサ３６のアングル（撮像角度）によっては、停車用物標７０の投影幅（Ｗ１，Ｗ２）が変動する。したがって例えば、撮像角度に応じて投影幅を変化させた複数種類の参照クラスタ８０が、参照クラスタ記憶部５８（図６参照）に記憶される。

図１１には、停車用物標７０に時刻表プレート７６が取り付けられた例が示される。時刻表プレート７６には、車両１０の到着予定時刻を示す時刻が示される。この時刻表プレート７６は、停車用物標７０の高反射率領域７２及び低反射率領域７４を避けて設置される。例えば歩道の延設方向に沿って、高反射率領域７２及び低反射率領域７４と時刻表プレート７６とが重ならないように、これらの配置が定められる。

図１２には、本実施形態に係る停車用物標７０の更なる別例が示される。この例では、停車用物標７０の高さ方向中央部に、その上下部分とは相対的に小径のくびれ部７８が形成される。このような特異な形状とすることで、周囲の構造物や通行人等との区別がつき易くなる。

また、例えば車両１０が停車用物標７０に接近した場合に、相対的に小径のくびれ部７８を基準にして、停車用物標７０の位置検出を行うことで、相対的な大径部分を基準にした位置検出と比較して、停車用物標７０の位置をより高い精度で検出可能となる。また例えばくびれ部７８は、車両１０のライダーセンサ３６と同等の高さに設置されていてよい。

なお、くびれ部７８の直径Ｒ２は、正着制御を開始する停車用物標７０に対する車両１０（より詳しくはライダーセンサ３６）の距離ｒと、ライダーセンサ３６の水平方向分解能αを用いて、Ｒ２≧２ｒ×ｔａｎ（α／２）となるように定められる。

また、図７、図９、図１１、図１２では、停車用物標７０の縞構造として、高反射率領域７２及び低反射率領域７４が形成され、これに対応して、参照クラスタ８０の縞構造として、高反射率領域８２及び低反射率領域８４が形成されていたが、この形態に限らない。

要するに、停車用物標７０及び参照クラスタ８０は、レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備えていればよいことから、例えば図１８に例示されるような、いわゆる３色ボーダーの縞構造を備えてもよい。この例では、停車用物標７０の縞構造として、高反射率領域７２及び低反射率領域７４の間に、中反射率領域７３が形成される。それぞれの反射率は、高反射率領域７２＞中反射率領域７３＞低反射率領域７４となる。またこれに対応して、参照クラスタ８０も、高反射率領域８２及び低反射率領域８４の間に、中反射率領域が設けられた縞構造を備える。

また、一つのパターンにおいて、一つの反射率領域を複数回用いてもよい。例えば図１９に例示されるように、高反射率領域７２→中反射率領域７３→低反射率領域７４→中反射率領域７３との４つの反射率領域からなるパターンを繰り返し配置した縞構造が停車用物標に形成されてもよい。またこれに対応して、参照クラスタ８０も、高反射率領域８２→中反射率領域→低反射率領域８４→中反射率領域との４つの反射率領域からなるパターンが繰り返し配置された縞構造が形成されてもよい。

＜自動運転制御＞
図６を用いて、車両１０の運転制御装置による自動運転制御について説明する。なお、自動運転制御については既知であるため、以下では特に、後述する正着制御開始判定フローに関連する事項が説明される。

３次元地図であるダイナミックマップ２２及びナビゲーションシステム２４を用いて、車両１０の自己位置推定が行われる。衛星測位システムであるナビゲーションシステム２４から自己位置推定部５４に、車両１０の緯度、経度情報が送られる。さらにダイナミックマップ２２から、車両１０の緯度、経度情報に対応する地点の地図データが送られる。これにより、衛星測位の誤差の範囲内（例えば±１０ｃｍ）での、車両１０の自己位置が推定される。

さらに自己位置推定部５４は、ライダーセンサ３６から車両１０の周辺の３次元点群データ（スキャンデータ）を取得する。３次元点群データの例が図１５に示される。この３次元点群データと、ダイナミックマップ２２の３次元地図データとをマッチングさせることで、衛星測位の誤差よりもより少ない誤差での、車両１０の自己位置推定が行われる。

撮像データ解析部５０は、カメラ３４が撮像した、図１４に例示されるような撮像画像を取得する。さらに教師有り学習を用いたＳＳＤ（Ｓｉｎｇｌｅ Ｓｈｏｔ Ｍｕｌｔｉｂｏｘ Ｄｅｔｅｃｔｏｒ）やＹＯＬＯ（Ｙｏｕ Ｏｎｌｙ Ｌｏｏｋ Ｏｎｃｅ）といった既知のディープラーニング手法により、画像内の物体が検出され、さらにその属性（車両、通行人、構造物等）が認識される。例えば図１７に例示されるように、撮像画像から、停車用物標７０、車両９０、車道面９２、及び車線９４が認識される。

ライダーデータ解析部５２は、ライダーセンサ３６から３次元点群データ（図１５参照）を取得する。さらにライダーデータ解析部５２は、３次元点群を少なくとも一つのクラスタに分けるクラスタリングを実行する。

図１５では、車両や構造物等に破線が施されているため、それぞれの点群がどの物体に対応するかが理解可能であるが、実際にはこのような破線は施されていない。そこでライダーデータ解析部５２は、３次元点群を任意の点群に切り分けてクラスタとする。クラスタリングの手法は既知のものを利用してよく、例えば各反射点のユークリッド距離を用いて同距離が近い点群をクラスタに纏める、ユークリディアンクラスタリングが用いられる。例えば図１６ではクラスタリングにより、３次元点群データがクラスタＣＬ１～ＣＬ１３に分けられる。

自動運転制御部６０では、撮像データ解析部５０により解析された撮像画像及びこれに含まれる物体情報、ライダーデータ解析部５２により解析されたクラスタリング済みの３次元点群データ、及び、自己位置推定部５４により推定された自己位置情報を用いて、車両１０の運転制御が行われる。

例えば撮像画像と３次元点群データが重ね合わせられることで、どのような属性の物体が、車両１０からどのような距離に存在するかといった情報が得られる。この重ね合わせ情報を用いて、自動運転制御部６０は、操舵機構２６、制動機構２７、及び駆動機構２８を制御する。

例えば正着制御においては、停車用物標７０の距離に基づいて、車両１０の操舵角や速度が定められ、これに応じた操舵指令、制動指令、及び駆動指令が、それぞれ操舵機構２６、制動機構２７、駆動機構２８に送信される。この制御を通して、最終的に停車用物標７０の脇に車両１０が停車可能となる。

＜正着制御開始判定フロー＞
図１３には、本実施形態に係る正着制御開始判定フローが例示される。車両の正着制御は、停車用物標７０の認識をトリガーとして実行される。このフローでは、停車用物標７０の認識有無に基づいて、正着制御の開始有無が判定される。

さらに後述するように、このフローでは、停車用物標７０の認識に当たり、カメラ３４の撮像画像を用いた画像認識とは異なり、ライダーセンサ３６による３次元点群データの解析を通して、停車用物標７０を認識する。

図１３に例示されるフローは、車両１０が、停車用物標７０の近傍エリアである、「バス停近傍エリア」に進入した時点で開始される。バス停近傍エリアは、例えば停車用物標７０の半径５００ｍ以内の領域であってよい。

例えば自動運転においては、目的地及びそこまでの経路が予め設定される。さらにダイナミックマップ２２を用いて経路沿いの停車用物標７０の位置が求められる。加えて、求められた停車用物標７０の位置（ダイナミックマップ上の位置）と、上述した自己位置推定とによって、車両１０の、停車用物標７０との離隔距離が推定できる。

ただし、この推定は、上述したようにダイナミックマップ２２の位置情報精度に基づく誤差や、衛星測位の誤差等を含む、粗目の位置推定であることから、例えば当該誤差よりも大きいオーダーでバス停近傍エリアが設定される。例えばダイナミックマップ２２や衛星測位の誤差が１０ｃｍオーダーである場合には、バス停近傍エリアはこのような誤差を無視できる程度の、１００ｍオーダーに定められる。

正着制御開始判定フローが実行されると、ライダーデータ解析部５２は、ライダーセンサ３６から３次元点群データを取得する（Ｓ１０）。さらにライダーデータ解析部５２は、取得した３次元点群データのクラスタリングを実行する（Ｓ１２）。クラスタリング処理済みの３次元点群データは、正着制御開始判定部５６に送られる。

正着制御開始判定部５６は、ライダーデータ解析部５２により得られた少なくとも一つのクラスタと、停車用物標７０を表す参照クラスタ８０との、形状及び反射率分布とを比較して、少なくとも一つのクラスタに、停車用物標７０が含まれるか否かを判定する。正着制御開始判定部５６は、求められたクラスタ数ｎを確認し（Ｓ１４）、複数のクラスタから最初のクラスタ（ｋ＝１）を抽出する（Ｓ１６）。例えば図１６のクラスタＣＬ１が抽出される。

正着制御開始判定部５６は、ｋ番目のクラスタＣＬ＿ｋと、参照クラスタ記憶部５８に記憶された参照クラスタ８０（図８参照）を比較して、両者が一致するか否かを判定する（Ｓ１８～Ｓ２４）。

この比較に基づく一致度の判定は、既知の手法を用いてよく、例えばテンプレートマッチングを用いて、一致度を判定してもよい。すなわち、テンプレートとして参照クラスタ８０が用いられる。

まず、クラスタＣＬ＿ｋと参照クラスタ８０との形状が比較される（Ｓ１８，Ｓ２０）。この比較及び後段の反射率分布の比較に当たり、参照クラスタ８０に補正が掛けられてもよい。例えば正着制御開始判定部５６は、３次元点群データ取得時の、クラスタＣＬ＿ｋとライダーセンサ３６との距離に基づいて参照クラスタ８０を拡大／縮小させる。またその際に参照クラスタ８０の高反射率領域８２及び低反射率領域８４の、それぞれの縞幅に含まれ得る反射点が増減される。

ステップＳ２０にて、クラスタＣＬ＿ｋと参照クラスタ８０との形状が一致しないと判定されると、当該クラスタＣＬ＿ｋは停車用物標７０には該当しないと判定される。つまり、クラスタカウンタｋが最大値ｎに至ったか否かが判定された（Ｓ２６）後、最大値ｎに至っていない場合にはクラスタカウンタｋがインクリメントされ（Ｓ２８）、次のクラスタが比較対象となる。

ステップＳ２０において、クラスタＣＬ＿ｋと参照クラスタ８０の形状が一致すると判定されると、さらに両者の２次元的な反射率分布が比較される（Ｓ２２，Ｓ２４）。例えばクラスタＣＬ＿ｋの相対的に高反射率の反射点領域と、相対的に低反射率の反射点領域の配置パターンと、参照クラスタ８０の高反射率領域８２及び低反射率領域８４の配置パターンとが比較される。

反射率分布の比較により、クラスタＣＬ＿ｋと参照クラスタ８０が一致していないと判定されると、当該クラスタＣＬ＿ｋは停車用物標７０には該当しないと判定される。つまり、クラスタカウンタｋが最大値ｎに至ったか否かが判定された（Ｓ２６）後、最大値ｎに至っていない場合にはクラスタカウンタｋがインクリメントされ（Ｓ２８）、次のクラスタが比較対象となる。

ステップＳ２４にて、クラスタＣＬ＿ｋと参照クラスタ８０の反射率分布が一致したと判定されると、正着制御開始判定部５６は、自動運転制御部６０に対して、正着制御の開始指令を出力する（Ｓ３４）。これにより車両１０の運転制御は、通常走行制御から停車用物標７０への正着制御に切り替えられる。

一方、ステップＳ２６において、３次元点群データ中のすべてのクラスタＣＬ＿１～ＣＬ＿ｎが、参照クラスタ８０と一致しないと判定されると、正着制御開始判定部５６は、車両１０がバス停近傍エリアを抜けたか否かを判定する（Ｓ３６）。この判定は、例えば上述した自己位置推定を用いて行われる。

ステップＳ３６にて、車両１０がバス停近傍エリアに留まると判定された場合、正着制御開始判定部５６は、クラスタ数ｎ及びクラスタカウンタｋをリセット（例えばｎ＝０、ｋ＝１）する（Ｓ３０）。さらに、ライダーデータ解析部５２は、ライダーセンサ３６から新規に３次元点群データを取得し、解析対象の３次元点群データを更新する（Ｓ３２）。更新された３次元点群データは上述したように、ライダーデータ解析部５２によりクラスタリングされる（Ｓ１２）。

ステップＳ３６にて、車両１０がバス停近傍エリアから抜けたと判定されると、バス停近傍エリアの全域に亘って、停車用物標７０が検出（認識）されなかったことになる。この場合、正着制御開始判定部５６は、異常時処理を実行する（Ｓ３８）。例えば正着制御開始判定部５６は、車内や遠隔地のオペレータに、停車用物標７０を認識できなかった旨のメッセージを通報する。

このように、本実施形態に係る運転制御装置においては、ライダーセンサ３６単独にて、言い換えるとカメラ３４による画像認識を用いることなく、停車用物標７０の認識が可能になる。

また、本実施形態に係る運転制御装置においては、カメラ３４による停車用物標７０の認識と、ライダーセンサ３６による停車用物標７０の認識が可能になる。そこで、図１３のようなライダーセンサ３６単独での停車用物標７０の認識に加えて、カメラ３４による停車用物標７０の認識を利用して、停車用物標７０の検出精度を高めてもよい。

例えばライダーセンサ３６による停車用物標７０の認識結果と、カメラ３４による停車用物標の認識結果を、ＡＮＤ条件で利用してもよいし、ＯＲ条件で利用してもよい。例えばＡＮＤ条件が用いられる場合、ライダーセンサ３６及びカメラ３４の少なくとも一方において停車用物標７０の認識ができなかった場合に、上述した異常時処理を実行してもよい。一方、ＯＲ条件が用いられる場合、ライダーセンサ３６及びカメラ３４の少なくとも一方において停車用物標７０の認識ができた場合に、正着制御が開始されるようにしてもよい。

なお、本実施形態では、停車用物標７０の露出面を横縞構造としたが、例えば横縞模様のいわゆるボーダーシャツ等を着用した通行人と停車用物標７０とが混同されるおそれがある。このような場合には、自動運転技術におけるクラスタトラッキングを用いて、停車用物標７０と認識されたクラスタの移動有無が判定される。判定の結果、移動が無い場合に上記クラスタが停車用物標７０と判定される。このようなトラッキングを用いた判定フローを、図１３の正着制御開始判定フローに追加してもよい。

また、停車用物標７０に加えて、歩道の縁石に沿って補助物標を設置してもよい。補助物標は、停車用物標７０と同様に、ライダーセンサ３６により認識可能な構造を備えてもよい。具体的に補助物標は、高反射率領域７２と低反射率領域７４とが鉛直方向に交互に繰り返し配置される横縞構造を備えていてよい。

縁石に沿って停車用物標７０及び補助物標を設置することで、両物標の認識により、歩道と車道の境界線の認識が可能となる。例えば停車用物標７０及び補助物標を直線で結ぶことで、歩道と車道の境界線である縁石の認識が可能となる。

１０ 車両、２２ ダイナミックマップ、２４ ナビゲーションシステム、２６ 操舵機構、２７ 制動機構、２８ 駆動機構、３０ センサユニット、３４ カメラ、３６ ライダーセンサ、３６Ａ エミッタ、３６Ｂ レシーバ、３６Ｃ モータ、４０ 制御部、５０ 撮像データ解析部、５２ ライダーデータ解析部、５４ 自己位置推定部、５６ 正着制御開始判定部、５８ 参照クラスタ記憶部、６０ 自動運転制御部、７０ 停車用物標、７２ 停車用物標の高反射率領域、７４ 停車用物標の低反射率領域、８０ 参照クラスタ、８２ 参照クラスタの高反射率領域、８４ 参照クラスタの低反射率領域。

Claims (7)

1. 自動運転車両用の運転制御装置であって、
   車外に向かって３次元方向にレーザー光を走査するとともにその反射光を受光するライダーセンサと、
   前記ライダーセンサにより取得された反射光の３次元点群をクラスタに分ける解析部と、
   前記解析部により得られた少なくとも一つの前記クラスタと、バス停留所の標柱を表す参照クラスタとの、形状及び反射率分布とを比較して、少なくとも一つの前記クラスタに前記標柱が含まれるか否かを判定する判定部と、
   を備える、
   自動運転車両用の運転制御装置。
2. 請求項１に記載の、自動運転車両用の運転制御装置であって、
   前記参照クラスタは、前記レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備える、
   自動運転車両用の運転制御装置。
3. 請求項２に記載の、自動運転車両用の運転制御装置であって、
   前記参照クラスタは、前記縞構造として、前記レーザー光に対する反射率が相対的に高い高反射率領域と、前記レーザー光に対する反射率が相対的に低い低反射率領域とが、交互に繰り返し配置される、
   自動運転車両用の運転制御装置。
4. 請求項３に記載の、自動運転車両用の運転制御装置であって、
   前記参照クラスタは、前記縞構造として、ともに水平方向に延設される前記高反射率領域と前記低反射率領域とが、鉛直方向に交互に繰り返し配置される横縞構造を備える、
   自動運転車両用の運転制御装置。
5. 請求項４に記載の、自動運転車両用の運転制御装置であって、
   前記参照クラスタは、円柱側面の、０°から１８０°に至るまでの表面形状を備える、
   自動運転車両用の運転制御装置。
6. 車外に向かって３次元方向にレーザー光を走査するとともにその反射光を受光するライダーセンサを備える自動運転車両用の、バス停留所の標柱であって、
   前記レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備える、
   バス停留所の標柱。
7. バス停留所の標柱と、前記標柱の脇に停車する自動運転車両を備える、
   運転制御システムであって、
   前記標柱は、レーザー光に対する反射率が隣同士で異なる複数の領域が配列されたパターンが繰り返し配置される縞構造を備え、
   前記自動運転車両は、
   車外に向かって３次元方向に前記レーザー光を走査するとともにその反射光を受光するライダーセンサと、
   前記ライダーセンサにより取得された反射光の３次元点群をクラスタに分ける解析部と、
   前記解析部により得られた少なくとも一つの前記クラスタと、前記標柱を表す参照クラスタとの、形状及び反射率分布とを比較して、少なくとも一つの前記クラスタに前記標柱が含まれるか否かを判定する判定部と、
   を備える、
   運転制御システム。

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