JP7260358B2 - 推定装置および推定方法 - Google Patents

Description

本発明は、推定装置および推定方法に関する。

従来、例えば、自車両に搭載されたレーダ装置によって計測された計測点に基づいて、各計測点をグルーピング化し、物標の種別を推定する技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００３－２７０３４８号公報

しかしながら、従来技術では、検出対象となる対象物が路面に占める占有領域を迅速に推定するうえで改善の余地があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象物の占有領域を迅速に推定することができる推定装置および推定方法を提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、実施形態に係る推定装置は、取得部と、統計処理部と、推定部とを備える。前記取得部は、計測点に関する計測データを取得する。前記統計処理部は、前記取得部によって取得された計測データについて分割領域毎に所定の統計処理により統計値を算出する。前記推定部は、前記統計処理部によって算出された分割領域毎の統計値の結果を統合して、検出対象となる対象物が路面を占有する占有領域を推定する。

本発明によれば、対象物の占有領域を迅速に推定することができる。

図１Ａは、推定装置の搭載例を示す図である。 図１Ｂは、推定方法の概要を示す図である。 図２は、推定装置のブロック図である。 図３は、統計処理部のブロック図である。 図４Ａは、クラスタリング枠の具体例を示す図（その１）である。 図４Ｂは、クラスタリング枠の具体例を示す図（その２）である。 図５Ａは、分割領域の具体例を示す図（その１）である。 図５Ｂは、分割領域の具体例を示す図（その２）である。 図６は、計測点の分布状態と、計測点との距離関係を示す図である。 図７Ａは、占有領域の具体例を示す図（その１）である。 図７Ｂは、占有領域の具体例を示す図（その２）である。 図７Ｃは、占有領域の具体例を示す図（その３）である。 図８は、推定装置が実行する処理手順を示すフローチャートである。

以下、添付図面を参照して、実施形態に係る推定装置および推定方法について説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。また、以下では、推定装置が車両に搭載される場合を例に挙げて説明するが、車両に限定されるものではない。また、以下では、検出対象となる対象物が他車両である場合を例に挙げて説明する。

まず、図１Ａおよび図１Ｂを用いて実施形態に係る推定装置および推定方法の概要について説明する。図１Ａは、推定装置の搭載例を示す図である。図１Ｂは、推定方法の概要を示す図である。なお、図１Ｂでは、Ｘ軸方向を自車両Ｃの車幅方向とし、Ｙ軸方向を自車両Ｃの進行方向であるものとする。また、図１Ｂに示す座標系の原点は、自車両Ｃであるものとする。なお、図１Ｂに示す座標系は、他の図面においても用いる場合がある。

図１Ａに示すように、実施形態に係る推定装置１は、自車両Ｃに搭載され、自車両Ｃに搭載されたレーダ装置５ａ～５ｄに接続される。推定装置１は、レーダ装置５ａ～５ｄの計測結果である計測データに基づいて、他車両が路面に占める占有領域を推定する。

例えば、自車両Ｃは、推定装置１によって推定された占有領域に基づいて、走行経路を設定することができる。

レーダ装置５ａ～５ｄは、自車両Ｃの周囲に存在する物標を計測する装置である。図１Ａに示すように、レーダ装置５ａ～５ｄは、自車両Ｃの周縁部にそれぞれ設けられ、それぞれの計測範囲で自車両Ｃの全周囲がカバーされるように設けられる。

レーダ装置５ａ～５ｄは、それぞれ所定周期で送信波を送信し、計測点で反射した反射波に基づいて、計測点の計測データを生成する。レーダ装置５ａ～５ｄは、生成した計測データを推定装置１へ出力する。

計測データには、自車両Ｃから計測点までの距離、自車両Ｃと計測点との相対速度、自車両Ｃに対する計測点の角度、計測点の反射強度に関する情報等が含まれる。なお、以下では、レーダ装置５ａ～５ｄを区別する必要がない場合、レーダ装置５と記載する。

ところで、計測点から他車両を識別する手法として、計測点と所定のテンプレートを用いたマッチング処理が考えられる。この場合、例えば、他車両の占有領域を示す矩形状のテンプレートを用いることで、他車両の占有領域を推定することが可能である。

しかしながら、例えば、他車両が車線を変更する場合や、他車両がカーブを走行する場合など、自車両Ｃと他車両との進行方向が一致しない場合には、テンプレートの角度をずらしながらマッチング処理を行う必要がある。このため、他車両が路面に占める占有領域を推定するまでに多くの時間を割く恐れがあった。

そこで、実施形態に係る推定方法では、テンプレートを用いることなく、占有領域を推定することで、他車両の占有領域を推定することとした。

具体的には、図１Ｂに示すように、実施形態に係る推定方法では、各レーダ装置５ａ～５ｄによって計測された計測点Ｐについて、短冊状に分割した分割領域Ｒｄ毎に統計処理を行う（ステップＳ１）。図１Ｂの例では、Ｙ軸に長い矩形状の分割領域Ｒｄである場合を示す。

実施形態に係る推定方法では、分割領域Ｒｄ毎に各計測点Ｐを反射強度に応じた重み付けし、平均位置を算出するとともに、各分割領域Ｒｄにおける計測点Ｐの標準偏差を求めることで、統計値Ｓを分割領域Ｒｄ毎に求める。例えば、統計値Ｓは、平均位置を基準とし、標準偏差に基づく範囲の楕円として求まる。

続いて、実施形態に係る推定方法では、統計値Ｓに基づいて、他車両が路面に占める占有領域を推定する推定処理を行う（ステップＳ２）。例えば、実施形態に係る推定方法では、所定の反射強度を超える計測点Ｐが含まれる統計値Ｓを抽出し、抽出した統計値Ｓに基づいて線分Ｌを得る。

具体的には、所定の反射強度を超える計測点Ｐが含まれる統計値Ｓに基づいて、各統計値Ｓに含まれる計測点Ｐを再度配置し、かかる計測点Ｐに基づく統計処理を再度行うことで、各統計値Ｓを統合した統合統計値Ｓｉを算出する。図１Ｂに示すように、統合統計値Ｓｉも統計値Ｓと同様に楕円形状となる。

実施形態に係る推定方法では、統合統計値Ｓｉの長径を線分Ｌとして得るとともに、線分Ｌに基づいて占有領域を推定する。すなわち、他車両の占有領域を矩形状であると仮定した場合、線分Ｌは、占有領域の手前側の１辺を構成することとなる。

つまり、実施形態に係る推定方法では、自車両Ｃから見て、線分Ｌの奥行方向に他車両の占有領域があると推定することができる。なお、ここでは、１つの線分Ｌが得られる場合について示したが、線分Ｌと略直交する他の線分Ｌが得られる場合もあるが、かかる場合の処理の具体例については、図７Ｃを用いて後述する。

このように、実施形態に係る推定方法では、分割領域Ｒｄ毎に統計処理を行うとともに、各分割領域Ｒｄの統計値Ｓを統合して、占有領域を推定する。つまり、実施形態に係る推定方法では、他車両の占有領域を構成する少なくとも１つの辺を推定し、推定した辺に基づいて占有領域を推定する。

これにより、実施形態に係る推定方法によれば、他車両の占有領域を迅速に推定することができる。

次に、図２を用いて、実施形態に係る推定装置１の構成例について説明する。図２は、推定装置１のブロック図である。なお、図２には、レーダ装置５および車両制御ＥＣＵ（Electronic Control Unit）５０を併せて示す。車両制御ＥＣＵ５０は、推定装置１の推定結果に基づいて自車両Ｃを制御するＥＣＵである。

図２に示すように、実施形態に係る推定装置１は、制御部２と、記憶部３とを備える。制御部２は、取得部２１と、統計処理部２２と、推定部２３とを備える。記憶部３は、計測点情報３１と、統計値情報３２とを記憶する。

ここで、制御部２は、たとえば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、入出力ポートなどを有するコンピュータや各種の回路を含む。

コンピュータのＣＰＵは、たとえば、ＲＯＭに記憶されたプログラムを読み出して実行することによって、制御部２の取得部２１、統計処理部２２および推定部２３として機能する。

また、記憶部３は、たとえば、ＲＡＭやＨＤＤに対応する。ＲＡＭやＨＤＤは、計測点情報３１、統計値情報３２、各種プログラムの情報等を記憶することができる。なお、推定装置１は、有線や無線のネットワークで接続された他のコンピュータや可搬型記録媒体を介して上記したプログラムや各種情報を取得することとしてもよい。

計測点情報３１は、各レーダ装置５による計測結果である計測点Ｐに関する情報である。統計値情報３２は、計測点Ｐの分割領域Ｒｄ毎の統計値Ｓに関する情報である。

制御部２は、各レーダ装置５から計測点Ｐに関する計測データを取得し、計測データに基づいて分割領域Ｒｄ毎に統計値Ｓを算出するとともに、各分割領域Ｒｄの統計値Ｓを統合して、他車両の占有領域を推定する。

取得部２１は、各レーダ装置５から計測点Ｐに関する計測データを取得し、計測点情報３１として、記憶部３に格納する。なお、取得部２１は、例えば、各レーダ装置５から入力される計測データが、各レーダ装置５を基準とする座標系である場合、自車両Ｃを基準とする座標系（図１Ｂ参照）へ変換する処理を行う。

統計処理部２２は、取得部２１によって取得された計測データについて短冊状に分割した分割領域Ｒｄ毎に所定の統計処理を行う。すなわち、統計処理部２２は、分割領域Ｒｄ毎に各計測点Ｐに対する統計値Ｓを算出する。

図３は、統計処理部２２のブロック図である。図３に示すように、統計処理部２２は、第１設定部２２ａ、第２設定部２２ｂおよび算出部２２ｃを備える。第１設定部２２ａは、計測点Ｐの分布形状に基づいて、計測点Ｐをクラスタリングしたクラスタリング枠を設定する。

図４Ａおよび図４Ｂは、クラスタリング枠の具体例を示す図である。図４Ａに示すように、クラスタリング枠Ｆは、例えば、他車両の計測点Ｐと推定される計測点Ｐを囲う枠である。

図４Ａの例では、他車両の進行方向と、自車両Ｃの進行方向とが略平行である場合を示す。また、図４Ｂの例では、他車両の進行方向と、自車両Ｃの進行方向とが所定角（例えば、３０°）ずれている場合を示す。

図４Ａおよび図４Ｂの例において、第１設定部２２ａは、自車両Ｃの進行方向に沿う矩形状のクラスタリング枠Ｆを設定する。すなわち、他車両の進行方向を考慮せずにクラスタリング枠Ｆを設定することで、クラスタリング枠Ｆを設定する際の処理負荷を抑制することができる。

図３の説明に戻り、第２設定部２２ｂについて説明する。第２設定部２２ｂは、第１設定部２２ａによって設定されたクラスタリング枠Ｆに基づいて、分割領域Ｒｄを設定する。図５Ａおよび図５Ｂは、分割領域Ｒｄの具体例を示す図である。

図５Ａに示すように、分割領域Ｒｄは、自車両Ｃの進行方向を長辺とする短冊状の領域である。各分割領域Ｒｄの長辺（Ｙ軸方向の辺）は、例えば、クラスタリング枠Ｆの長辺よりも長く、各分割領域Ｒｄの短辺は、例えば、レーダ装置５の分解能の２～３倍（例えば、３０ｃｍ）程度に設定する。

このように、クラスタリング枠Ｆを設定することで、１つの他車両に絞って占有領域を推定することができるので、占有領域の推定精度を向上させることができる。また、クラスタリング枠Ｆに応じて、分割領域Ｒｄを設定することで、分割領域Ｒｄ毎に統計値Ｓを算出する。これにより、分割領域Ｒｄ毎に算出される各統計値Ｓの精度を向上させることができる。

また、図５Ａの例では、各分割領域Ｒｄによって、クラスタリング枠Ｆ全体を覆うこととなる。なお、図５Ｂに示すように、各分割領域Ｒｄは、Ｘ軸を長辺とする短冊状の領域であってもよいし、Ｘ軸およびＹ軸の双方にマトリクス状に分割した領域であってもよい。つまり、分割領域Ｒｄの大きさや形状は、要求される占有領域の推定精度に応じて、任意に設定することが可能である。例えば、高い精度で占有領域の推定精度が求められるほど、分割領域Ｒｄを細かく設定する。

また、分割領域Ｒｄは、クラスタリング枠Ｆ内において全てが同一である必要はなく、例えば、異なる形状や大きさであってもよい。この場合、例えば、クラスタリング枠Ｆにおいて、手前側（紙面下側）の分割領域Ｒｄを奥行側（紙面上側）の分割領域Ｒｄに比べて、細かく設定することにしてもよい。

図３の説明に戻り、算出部２２ｃについて説明する。算出部２２ｃは、分割領域Ｒｄ毎に統計値Ｓを算出する。具体的には、算出部２２ｃは、各分割領域Ｒｄに含まれる計測点Ｐの反射強度に基づいて各計測点Ｐに重みを付与する。すなわち、重み付けによって、反射強度が大きい計測点Ｐほど、重みが大きくなるようになる。

続いて、算出部２２ｃは、重み付けした計測点Ｐに基づいて、分割領域Ｒｄ毎に計測点Ｐの平均位置および、分割領域Ｒｄ毎に各計測点Ｐの標準偏差を算出する。平均位置は、複数の計測点Ｐを考慮した場合において、他車両が存在する確率が最も高い位置である。なお、平均位置は、１つの分割領域に複数存在する場合もある。

算出部２２ｃは、平均位置を基準とした、標準誤差に基づく範囲を統計値Ｓとして算出し、算出結果を統計値情報３２として記憶部３に格納する(図２参照)。

図２の説明に戻り、推定部２３について説明する。推定部２３は、統計処理部２２による分割領域Ｒｄ毎の統計結果に基づいて、他車両が路面に占める占有領域を推定する。本実施形態において、推定部２３は、自車両Ｃと、統計値Ｓ（計測点Ｐ）との距離に基づいて、占有領域の推定方法を決定する。

図６は、計測点Ｐの分布状態と、計測点Ｐとの距離関係を示す図である。図６のＡに示すように、例えば、自車両Ｃが他車両の後方であり、かつ自車両Ｃと、他車両との距離が比較的離れた遠距離である場合、自車両Ｃからは、他車両のリアバンパやトランクなどに対応する計測点Ｐが計測されることになる。

つまり、図６のＡに示すように、自車両Ｃが他車両の後方遠距離に存在する場合において、計測点Ｐは、他車両の後端Ｌｂを示すため、線分Ｌ（図１Ｂ参照）を後端Ｌｂと仮定して占有領域を推定する。

また、図６のＢに示すように、自車両Ｃが他車両の後方に位置し、かつ、他車両との距離が中距離である場合、上述の後端Ｌｂに基づく計測点Ｐに加えて、他車両の側端Ｌｓに対応する計測点Ｐが計測される。

この場合、線分Ｌを、後端Ｌｂおよび側端Ｌｓのいずれかと仮定して、占有領域を推定する。なお、後述するように、この場合においては、後端Ｌｂおよび側端Ｌｓにそれぞれ対応する２本の線分Ｌが求まる場合もある。

さらに、図６のＣに示すように、自車両Ｃが他車両の真横に位置し、自車両Ｃと他車両との距離が近い場合には、他車両の側端Ｌｓに対応する計測点Ｐが計測され、後端Ｌｂに対応する計測点Ｐは計測され難い。

したがって、この場合においては、線分Ｌを側端Ｌｓと仮定して占有領域を推定することができる。このように、推定部２３は、各線分Ｌを後端Ｌｂや側端Ｌｓとして仮定し、占有領域を推定することで、占有領域を容易、かつ、精度よく推定することができる。

次に、図７Ａ～図７Ｃを用いて、占有領域の具体例について説明する。図７Ａ～図７Ｃは、占有領域の具体例を示す図である。まず、図７Ａを用いて、他車両が近距離（図６のＣに対応）に位置する場合について説明する。

図７Ａに示すように、推定部２３は、各統計値Ｓのうち、所定条件を満たす統計値Ｓを抽出し、抽出した統計値Ｓに基づく計測点Ｐを配置する。ここで、所定条件とは、統計値Ｓに、反射強度が所定値を超える計測点Ｐが含まれることである。

つまり、この段階で、反射強度が弱い計測点Ｐのみで構成される統計値Ｓや、統計値Ｓの外にある計測点Ｐが除かれることになる。したがって、不要な統計値Ｓおよび計測点Ｐを容易に除去することが可能となる。

続いて、推定部２３は、抽出した統計値Ｓの計測点Ｐ全体を統合した統合統計値Ｓｉを算出する。推定部２３は、抽出した統計値Ｓの計測点Ｐを反射強度に応じて重み付けし、平均位置および標準誤差を求めることで、統合統計値Ｓｉを算出することができる。

すなわち、統合統計値Ｓｉとは、抽出した統計値Ｓの計測点Ｐ全体の平均位置を基準とする標準誤差の範囲に相当する。図７Ａに示すように、統合統計値Ｓｉは、楕円形状であり、統合統計値Ｓｉの長軸が線分Ｌとなる。

続いて、推定部２３は、線分Ｌに基づいて、占有領域Ｒを推定する。図７Ａに示す例において、他車両が近距離であることから、線分Ｌは、他車両の側端Ｌｓ（図６参照）であると推定することができる。

ここで、多くの車両ではそのおおよその形状・大きさがいくつかのパターンで区分けできることから、後端長は側端Ｌｓ長によりある程度予測でき、また車両走行制御・周辺監視で重要となる情報はこの場合に他車両の側端Ｌｓとなることから、占有領域Ｒは他車両側端Ｌｓ長とその位置、側端Ｌｓ長から推定される他車両後端長により推定すれば多くの制御上では支障のない精度で占有領域Ｒを推定することができることとなる。

したがって、推定部２３は、自車両Ｃから見て、線分Ｌの奥行方向に線分Ｌに沿って他車両が進行していると仮定し、占有領域Ｒを推定する。

続いて、図７Ｂを用いて、自車両Ｃが他車両の後方遠距離（図６のＡに対応）に位置する場合について説明する。図７Ｂにおいても、線分Ｌを求めるまでの処理は、図７Ａと同様であるため、ここでの説明は省略する。

図７Ｂの例においては、推定部２３は、線分Ｌを他車両の後端Ｌｂとして、占有領域Ｒを推定することになる。ここで、側端長は後端Ｌｂ長によりある程度予測でき、また車両走行制御・周辺監視で重要となる情報はこの場合に他車両の後端Ｌｂとなることから、占有領域Ｒは他車両後端Ｌｂ長とその位置、後端Ｌｂ長から推定される他車側端長により推定すれば多くの制御上では支障のない精度で占有領域Ｒを推定することができることとなる。

続いて、図７Ｃを用いて、自車両Ｃが他車両の後方中距離（図６のＢに対応）に位置する場合について説明する。図６のＢにて既に説明したように、自車両Ｃが他車両の後方中距離に位置する場合、他車両の後端Ｌｂおよび側端Ｌｓが計測できる場合がある。

したがって、この場合、推定部２３は、まず、後端Ｌｂおよび側端Ｌｓに対応する交点を算出する。具体的には、図７Ｃに示すように、推定部２３は、各統計値Ｓの平均位置Ｓａを繋いでいき、角度が所定角になる平均位置Ｓａを交点Ｐｉとして求める。

ここで、所定角とは、例えば、略直角（例えば、９０°±１０°）であるが、単に鈍角であってもよい。すなわち、平均位置Ｓａを繋いで、かかる平均位置Ｓａが鋭角であれば、次の平均位置Ｓａをさらに繋いで、交点Ｐｉを探索することになる。

推定部２３は、交点Ｐｉを求めると、交点Ｐｉに基づいて統合統計値Ｓｉ１および統合統計値Ｓｉ２をそれぞれ求め、統合統計値Ｓｉ１および統合統計値Ｓｉ２に基づいて線分Ｌ１および線分Ｌ２を求める。

続いて、推定部２３は、線分Ｌ１および線分Ｌ２に基づいて占有領域Ｒを推定する。ここで、例えば、推定部２３は、線分Ｌ１および線分Ｌ２のうち、長さが長い線分Ｌを側端Ｌｓ、他方を後端Ｌｂと仮定して、占有領域Ｒを推定することができる。

このように、推定部２３は、統合統計値Ｓｉを算出し、かかる統合統計値Ｓｉの長軸に対応する線分Ｌを用いて、占有領域Ｒを推定する。上述のように、線分Ｌは、占有領域Ｒの輪郭部に対応することから、推定部２３は、線分Ｌに基づいて、占有領域Ｒを推定することで、占有領域Ｒを迅速かつ、精度よく推定することが可能となる。

次に、図８を用いて、実施形態に係る推定装置１が実行する処理手順について説明する。図８は、実施形態に係る推定装置１が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、以下に示す処理手順は、制御部２によって繰り返し実行される。

図８に示すように、推定装置１は、まず、レーダ装置５から計測データを取得すると（ステップＳ１０１）、計測データに含まれる計測点Ｐに基づいてクラスタリング枠Ｆを設定する（ステップＳ１０２）。

続いて、推定装置１は、クラスタリング枠Ｆに基づいて分割領域Ｒｄを設定し（ステップＳ１０３）、分割領域Ｒｄ毎に統計値Ｓを算出する（ステップＳ１０４）。続いて、推定装置１は、自車両Ｃが他車両の後方中距離であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。

推定装置１は、自車両Ｃが他車両の後方中距離である場合（ステップＳ１０５）、各統計値Ｓの平均位置Ｓａに基づいて交点Ｐｉを決定する（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）。一方、推定装置１は、自車両Ｃが他車両の後方中距離以外である場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、ステップＳ１０５の処理を省略する。

続いて、推定装置１は、統計値Ｓに基づく計測点Ｐに基づいて、統合統計値Ｓｉを算出し（ステップＳ１０７）、統合統計値Ｓｉに基づいて線分Ｌを算出する（ステップＳ１０８）。

続いて、推定装置１は、線分Ｌに基づいて他車両の占有領域Ｒを推定して（ステップＳ１０９）、処理を終了する。

上述したように、実施形態に係る推定装置１は、取得部２１と、統計処理部２２と、推定部２３とを備える。取得部２１は、計測点Ｐに関する計測データを取得する。統計処理部２２は、取得部２１によって取得された計測データについて分割領域Ｒｄ毎に所定の統計処理により統計値Ｓを算出する。

推定部２３は、統計処理部２２によって算出された分割領域Ｒｄ毎の統計値Ｓの結果を統合して、検出対象となる対象物が路面を占有する占有領域Ｒを推定する。したがって、実施形態に係る推定装置１によれば、対象物の占有領域を迅速に推定することができる。

ところで、上述した実施形態では、対象物が他車両である場合について示したが、これに限定されるものではない。すなわち、対象物は、他車両以外の障害物であってもよい。この場合、対象物の種別に応じて、占有領域Ｒの形状を変更することにしてもよい。

また、上述した実施形態では、推定装置１が複数のレーダ装置５に接続される場合について示したが、レーダ装置５は１つであってもよい。また、上述した実施形態では、推定装置１が、車両に搭載される場合について示したが、車両に限定されず、船舶などであってもよい。

さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な様態は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲および、その均等物によって定義される統括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変化が可能である。

１ 推定装置
２１ 取得部
２２ 統計処理部
２２ａ 第１設定部
２２ｂ 第２設定部
２２ｃ 算出部
２３ 推定部
Ｓ 統計値
Ｓｉ 統合統計値
Ｒ 占有領域
Ｒｄ 分割領域

Claims (10)

1. 路面上に存在する検出対象となる対象物が前記路面を占有する占有領域を推定する推定装置であって、
   前記対象物の計測点に関するデータである計測データを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記計測データについて所定の分割領域毎に所定の統計処理により統計値を算出する統計処理部と、
   前記統計処理部によって算出された前記分割領域毎の前記統計値の結果を統合し、当該統合した結果に基づいて、前記対象物が前記路面を占有する前記占有領域を推定する推定部と、
   を備えた、
   推定装置。
2. 計測点に関する計測データを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記計測データについて分割領域毎に所定の統計処理により統計値を算出する統計処理部と、
   前記統計処理部によって算出された前記分割領域毎の前記統計値の結果を統合して、検出対象となる対象物が路面を占有する占有領域を推定する推定部と、
   を備え、
   前記統計処理部は、
   前記計測点の反射強度に基づいて前記計測点毎に重み付けすることで、前記分割領域毎に前記統計値を算出する算出部を備え、
   前記推定部は、
   所定の条件を満たす前記統計値を抽出して、前記抽出した統計値に基づいて前記占有領域を推定するように構成された、
   推定装置。
3. 前記推定部は、
   前記抽出した統計値に基づく前記計測点を所定の条件に基づいて繋いだ線分に基づいて前記占有領域を推定するように構成された、
   請求項２に記載の推定装置。
4. 計測点に関する計測データを取得する取得部と、
   前記取得部によって取得された前記計測データについて分割領域毎に所定の統計処理により統計値を算出する統計処理部と、
   前記統計処理部によって算出された前記分割領域毎の前記統計値の結果を統合して、検出対象となる対象物が路面を占有する占有領域を推定する推定部と、
   を備え、
   前記推定部は、
   所定の条件を満たす前記統計値を抽出して、前記抽出した統計値に基づいて前記占有領域を推定する構成を有するとともに、
   前記推定の際には、前記抽出した統計値に基づく前記計測点を所定の条件に基づいて繋いだ線分に基づいて前記占有領域を推定するように構成された、
   推定装置。
5. 前記占有領域は、
   矩形形状であって、
   前記推定部は、
   前記占有領域の２辺に対応する前記線分を推定する場合に、当該２辺の交点を求めたうえで、当該交点を基準として前記線分を推定するように構成された、
   請求項３または４に記載の推定装置。
6. 前記統計処理部は、
   前記計測点の分布形状に基づいて、前記計測点をクラスタリングしたクラスタリング枠を設定する第１設定部と、
   前記第１設定部によって設定された前記クラスタリング枠を分割した前記分割領域を設定する第２設定部と、
   を備えた、
   請求項１から請求項５までのいずれか１項に記載の推定装置。
7. 前記推定部は、
   前記対象物との距離及び前記対象物の方向に基づいて、前記占有領域を推定するように構成された、
   請求項１から請求項６までのいずれか１項に記載の推定装置。
8. 路面上に存在する検出対象となる対象物が前記路面を占有する占有領域を推定する推定方法であって、
   前記対象物の計測点に関するデータである計測データを取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された前記計測データについて所定の分割領域毎に所定の統計処理により統計値を算出する統計処理工程と、
   前記統計処理工程によって算出された前記分割領域毎の前記統計値の結果を統合し、当該統合した結果に基づいて、前記対象物が前記路面を占有する前記占有領域を推定する推定工程と、
   を含む、
   推定方法。
9. 計測点に関する計測データを取得する取得工程と、
   前記取得工程によって取得された前記計測データについて分割領域毎に所定の統計処理により統計値を算出する統計処理工程と、
   前記統計処理工程による前記分割領域毎の前記統計値の結果を統合して、検出対象となる対象物が路面を占有する占有領域を推定する推定工程と、
   を含み、
   前記統計処理工程は、
   前記計測点の反射強度に基づいて前記計測点毎に重み付けすることで、前記分割領域毎に前記統計値を算出する算出工程を含み、
   前記推定工程は、
   所定の条件を満たす前記統計値を抽出して、前記抽出した統計値に基づいて前記占有領域を推定するように構成された、
   推定方法。
10. 計測点に関する計測データを取得する取得工程と、
    前記取得工程によって取得された前記計測データについて分割領域毎に所定の統計処理により統計値を算出する統計処理工程と、
    前記統計処理工程によって算出された前記分割領域毎の前記統計値の結果を統合して、検出対象となる対象物が路面を占有する占有領域を推定する推定工程と、
    を含み、
    前記推定工程は、
    所定の条件を満たす前記統計値を抽出して、前記抽出した統計値に基づいて前記占有領域を推定する構成を有するとともに、
    前記推定の際には、前記抽出した統計値に基づく前記計測点を所定の条件に基づいて繋いだ線分に基づいて前記占有領域を推定するように構成された、
    推定方法。

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