JP7281289B2

JP7281289B2 - 演算装置

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Publication number: JP7281289B2
Application number: JP2019014740A
Authority: JP
Inventors: 浩平萬代; 健人緒方; 栄篤李
Original assignee: Clarion Co Ltd; Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Current assignee: Faurecia Clarion Electronics Co Ltd
Priority date: 2019-01-30
Filing date: 2019-01-30
Publication date: 2023-05-25
Anticipated expiration: 2039-01-30
Also published as: US11205081B2; CN111507173B; EP3690401A1; US20200242372A1; CN111507173A; JP2020123154A

Description

本発明は、演算装置に関する。

運転者への注意喚起や自動運転のために、センサが収集した情報を用いて壁などの車両が走行できない通路端を検出する技術が開発されている。センサにより壁面の詳細な情報が取得できることが理想的ではあるが、センサの空間分解能や壁面とセンサの位置関係によっては十分な情報を取得できないこともある。特許文献１には、鉱山の走行路を走行可能な走行装置と、前記走行装置に支持される車体と、前記車体の前部に設けられ、検出エリアの物体を非接触で検出可能であり、前記走行装置の走行において前記車体の前方の前記走行路及び前記走行路の傍らが前記検出エリアに配置される非接触センサと、前記非接触センサの出力信号に基づいて、前記車体の前方の前記走行路の障害物を検出する障害物検出部と、前記非接触センサの出力信号に基づいて、前記走行路の傍らの壁部との距離を検出する距離検出部と、前記障害物検出部及び前記距離検出部の少なくとも一方の検出結果に基づいて、前記走行装置を制御する走行制御部と、を備える鉱山機械が開示されている。

国際公開第２０１５／１０２０９６号

特許文献１に記載されている発明では、壁面の情報が十分に得られない場合の対応に改善の余地がある。

本発明の第１の態様による演算装置は、車両に搭載されて車両の周囲の情報をセンサ情報として収集するセンサから前記センサ情報を取得するセンサ情報取得部と、前記センサ情報を用いて物体の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部が抽出した前記特徴点の位置を空間座標で表し、物標点として検出する物標点検出部と、連続的に並ぶ前記物標点の間を通路端と推定する通路端推定部と、前記通路端推定部が推定した通路端を取り消すか否かを、前記センサ情報から得られる前記推定した通路端の背後の情報に基づき判定する閉塞判定部とを備え、前記通路端の背後とは、推定された前記通路端に対して前記センサとは逆側の領域である。

本発明によれば、壁面の情報が十分に得られない場合に簡易に推定した通路端の真偽を判断できる。

車両９のハードウエア構成図演算装置１の機能構成図車両９が走行している駐車場を上から見た図演算装置１による物標点の認識結果を示す図通路端推定部１１６による通路端の推定結果を示す図閉塞判定部１１８の第１の手法を説明する模式図閉塞判定部１１８の第１の手法を図５に示した通路端推定部１１６による通路端の推定結果に適用した結果を示す図閉塞判定部１１８の第３の手法を説明する模式図演算装置１による通路端の推定処理を示すフローチャート変形例４における第１の手法を説明する図図１０を異なる角度から見た図

―実施の形態―
以下、図１～図９を参照して、演算装置の実施の形態を説明する。

（ハードウエア構成）
図１は、演算装置１が搭載される車両９のハードウエア構成図である。車両９には、演算装置１と、表示装置２と、車両センサ３と、車両制御部４と、カメラ５と、レーザ６とが備えられる。なお以下では、車両９を他の車両と区別するために「自車両」９とも呼ぶ。

演算装置１は、中央演算装置であるＣＰＵ１１、読み出し専用の記憶装置であるＲＯＭ１２、および読み書き可能な記憶装置であるＲＡＭ１３を備え、ＣＰＵ１１がＲＯＭ１２に格納されるプログラムをＲＡＭ１３に展開して実行することで後述する複数の機能を実現する。演算装置１はカメラ５およびレーザ６の出力を用いて車両９の周囲に存在する壁を推定し、その壁の存在を表示装置２および車両制御部４に出力する。

ただし演算装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、およびＲＡＭ１３の組み合わせの代わりに書き換え可能な論理回路であるＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）や特定用途向け集積回路であるＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）により実現されてもよい。また演算装置１は、ＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、およびＲＡＭ１３の組み合わせの代わりに、異なる構成の組み合わせ、たとえばＣＰＵ１１、ＲＯＭ１２、ＲＡＭ１３とＦＰＧＡの組み合わせにより実現されてもよい。

表示装置２はたとえば液晶ディスプレイであり、演算装置１の動作指令に基づき映像を表示する。車両センサ３は車両９の動作を測定するセンサであり、たとえば車両９の速度を測定する速度計と、ステアリングホイールの回転角度を測定する角度計とを備える。ただし車両センサ３は、車両９の位置と姿勢を算出可能な情報が得られればよく、たとえばＧＰＳなどの衛星航法システムを構成する受信機と、姿勢角を測定するジャイロとから構成されてもよい。車両センサ３は測定して得られた情報を演算装置１に出力する。

車両制御部４は、車両９のエンジンやモータなどの動力源、制動装置、および操舵装置を制御する。ただし車両制御部４はユーザが明示した場合のみ有効に動作してもよいし、車両９に車両制御部４が備えられなくてもよい。車両制御部４は、演算装置１の出力を利用して車両９の周囲に存在する壁の存在に基づいて車両９を制御する。

カメラ５は、車両９の周囲を撮影して得られた画像を撮影画像として演算装置１に出力する。レーザ６はレーザーレンジファインダであり、少なくとも水平方向の複数の角度にレーザ光を照射し、角度ごとの障害物までの距離を障害物情報として演算装置１に出力する。なお以下では、撮影画像や障害物情報は「センサ情報」とも呼ぶ。

（機能構成）
図２は演算装置１の機能構成図である。演算装置１はその機能として、センサ情報取得部１１１と、車両運動量取得部１１２と、特徴点抽出部１１３と、物標点検出部１１５と、通路端推定部１１６と、路面推定部１１７と、閉塞判定部１１８と、出力制御部１１９とを備える。

センサ情報取得部１１１は、カメラ５およびレーザ６からセンサ情報を取得する。カメラ５の主なセンサ情報は、その前方の風景を撮影したカメラ画像である。レーザ６は、周囲に照射したレーザ光の反射から、レーザ光の照射方向にある物体の位置と反射強度を収集したレーザ情報を主なセンサ情報として取得する。車両運動量取得部１１２は、車両センサ３から車両の速度およびステアリング角度の情報を取得する。すなわち車両運動量取得部１１２は、自車両９の移動軌跡、時刻ごとの自車両９の位置や姿勢を特定できる。車両運動量取得部１１２は、自車両９の位置および姿勢をセンサ情報と照合可能なように不図示の記憶領域に保存する。たとえば車両運動量取得部１１２は、センサ情報にタイムスタンプが含まれる場合には自車両９の位置および姿勢を時刻情報とともに記録する。またセンサ情報に取得タイミングを示す通し番号が含まれる場合は、自車両９の位置および姿勢を時刻情報とともにその通し番号を記録する。

特徴点抽出部１１３は、カメラ５の撮影画像から特徴点を抽出する。特徴点とは画像における特徴的な箇所のことで、たとえば画像に映った物体のコーナー点などである。また、特徴点はその特徴によってある程度識別が可能となる。コーナー点ならコーナーの向きやその輪郭の強さがその特徴点の識別子となる。特徴点抽出部１１３はたとえば公知の技術であるハリスオペレータを適用することができる。ただし特徴点抽出部１１３は、レーザ６が出力する障害物情報をそのまま特徴点として利用してもよい。

物標点検出部１１５は、特徴点抽出部１１３が抽出した特徴点の空間座標を特定し、物標点として検出する。自車両９に付属するカメラ５ないしレーザ６の移動に対し、カメラ５の撮影画像ないしレーザ６のレーザ情報から抽出した特徴点の動きはその空間座標で決まる。そこで、物標点検出部１１５は、車両センサ３から取得される自車両９の移動量を参照し、特徴点抽出部１１３によって抽出された特徴点の動きを追跡することで、その特徴点の空間座標を導出し、この座標情報を付与した特徴点を物標点として出力する。なお、レーザ６は物体の空間座標をセンサ情報として取得可能なため、これを物標点に付与する空間座標としてもよい。ここで、物標点検出部１１５はたとえば、ある時刻における車両９の中心位置を原点とし、北をＹ軸、東をＸ軸、鉛直上方向をＺ軸とする空間座標系を定義する。そして特徴点抽出部１１３が特徴点を抽出するたびに、センサ情報取得部１１１が取得する車両９の位置および姿勢に応じてその特徴点の空間座標系における座標を特定する。

通路端推定部１１６は、物標点検出部１１５が検出した物標点を用いて通路端を推定する。通路端推定部１１６は、空間座標系において連続的に並ぶ複数の物標点の間を通路端と推定する。通路端推定部１１６は、一直線上に並ぶ複数の物標点だけでなく、直線から所定の距離が離れている場合でもそれらの物標点の間を通路端と推定する。なお所定の距離とは、固定値でも可変値でもよい。可変値の場合は、たとえばセンサの分解能に応じて設定してもよい。また物標点同士の間隔が車両９の横幅よりも広い場合であっても、それら物標点の間を通路端と推定してもよい。なお詳しくは後述するが、通路端推定部１１６による通路端の推定結果が閉塞判定部１１８により覆されることもある。

路面推定部１１７は、センサ情報を用いて路面領域を推定する。路面領域の推定には、色、模様、形状、および光反射率などを利用できる。路面推定部１１７は、カメラ５の撮影画像において、所定の色、および／または所定の模様と一致する領域を路面として推定してもよい。路面推定部１１７は、物標点の高さ情報に基づき、車両９のタイヤの底面と略同一の高さであり水平方向に広がる領域を路面と推定してもよい。路面推定部１１７は、レーザ６の出力するセンサ情報にレーザの反射率が含まれる場合には、反射率が所定の範囲である領域を路面として推定してもよい。

閉塞判定部１１８は、通路端推定部１１６が推定した通路端の閉塞性の真偽を判定する。言い換えると閉塞判定部１１８は、通路端推定部１１６が通路端と判断した物標点間が、本当に閉塞されているか否かを判定する。閉塞判定部１１８は、３つの手法により通路の閉塞を判断する。第１の手法は、推定された通路端の奥に別の物標点が検出される場合は、閉塞されていないと判断する手法である。第２の手法は、推定された通路端の平面の情報が自車両９の移動に伴い変化する場合には、閉塞されていないと判断する手法である。第３の手法は、路面推定部１１７による推定結果を利用するものであり、推定された通路端の手前と奥の両方が路面と推定されていればその通路端は閉塞されていないと判断する手法である。３つの手法は後に詳述する。

出力制御部１１９は、通路端推定部１１６が推定した通路端であって、閉塞判定部１１８により推定結果が覆されなかった通路端の情報を表示装置２および車両制御部４に出力する。たとえば通路端推定部１１６がある通路端の存在を推定しても、閉塞判定部１１８がその推定を誤りと判断した場合には、出力制御部１１９はその通路端の情報を出力しない。

（通路端推定部１１６の動作例）
図３～図５は、通路端推定部１１６の動作を表す模式図である。図３は自車両９が走行している駐車場を上から見た図であり、図４は演算装置１による物標点の認識結果であり、図５は通路端推定部１１６による通路端の推定結果である。

図３に示す駐車場には、壁ｈ１１～ｈ１７、柱ｈ２１～ｈ２５、車両ｈ３１～ｈ３４が存在する。なお柱ｈ２１～ｈ２５は存在を強調するために比較的大きめに示している。壁ｈ１１～ｈ１７は凹凸および模様のない均一な壁である。壁ｈ１１～ｈ１４は一直線上に並んでおり、柱２４を介して９０度曲がった先に壁ｈ１５と壁ｈ１６が存在する。自車両９は図３の下部中央に存在し、図示右方向に進行する。自車両９の前方には壁ｈ１７が存在し、その壁ｈ１７の前には車両ｈ３１～ｈ３４が壁ｈ１７に前方を向けて並んで停車している。なお車両ｈ３２の右側面は、壁ｈ１１～ｈ１４のおおよそ延長線上にある。なお以下では、「壁」と「通路端」は同じ意味で用いる。

図４に示すそれぞれの丸は、物標点検出部１１５が検出した物標点である。なお図４では図３との対応を示すために、物標点以外を破線で示している。また柱ｈ２１～ｈ２４のそれぞれからは複数の物標点が検出されうるが、ここでは簡潔に説明するために各柱からは１つの物標点が検出されたとして説明する。物標点Ｐ２１～Ｐ２４のそれぞれは、柱ｈ２１～ｈ２４のそれぞれに対応する。

柱ｈ２５および車両ｈ３１は、壁ｈ１４などの存在により自車両９からは認識できないので、破線で示されている。車両ｈ３２～ｈ３４は、少なくとも車両の後方の幅方向両端が物標点として認識される。具体的には車両ｈ３２は物標点Ｐ３２１およびＰ３２２が認識され、車両ｈ３３は物標点Ｐ３３１およびＰ３３２が認識され、車両ｈ３４は物標点Ｐ３４１およびＰ３４２が認識される。

図５において、通路端推定部１１６による通路端の推定結果は太線で示すものであり、破線は図３や図４との対応を示す。物標点はすべて破線で示している。通路端推定部１１６は、連続的に並ぶ複数の物標点を検出すると、それらの物標点の間を通路端と推定する。そのため、物標点Ｐ２１～Ｐ２４の間を通路端と推定するだけでなく、偶然に直線状に並んだ物標点Ｐ２４とＰ３２２の間も通路端ｈ９９と推定する。すなわち推定された通路端ｈ９９は実際には存在しない通路端であり、後述する閉塞判定部１１８の処理によりこの推定が取り消される。

（閉塞判定部１１８の動作）
閉塞判定部１１８が推定された通路端の真偽を推定する３つの手法を、図面を参照して説明する。なおいずれの手法も通路端の背後の情報を用いるものである。

第１の手法では閉塞判定部１１８は、通路端推定部１１６が推定した通路端の背後に物標点が存在する場合には、その通路端は閉塞されていない、すなわち通路端推定部１１６による推定が誤りであったと判断する。なお通路端の背後とは、推定された通路端に対してカメラ５やレーザ６とは逆側の領域である。また「通路端の背後」は、「通路端よりも奥」と言い替えることもできる。前述のように車両運動量取得部１１２は自車両９の位置および姿勢をセンサ情報と照合可能に保存するので、閉塞判定部１１８はそれぞれの物標点を取得した際の車両９の位置、すなわちカメラ５やレーザ６の位置を特定できる。

図６は、閉塞判定部１１８の第１の手法を説明する模式図である。図６において丸印は物標点検出部１１５が検出した物標点、太線は通路端推定部１１６が推定した通路端、一点鎖線は説明のための補助線を示す。車両９は図示下部を走行しており、ある時刻には位置９Ａ、別な時刻には位置９Ｂにいた。物標点検出部１１５によりＰ４１１～Ｐ４１４、およびＰ４２０の物標点が検出され、通路端推定部１１６がｈ９１～ｈ９３を通路端と推定した場合を想定する。

この場合に閉塞判定部１１８は、通路端推定部１１６が推定した通路端の背後に物標点Ｐ４２０が存在するので、通路端推定部１１６による通路端の推定に誤りがあると判断する。閉塞判定部１１８は、車両９が位置９Ａにおいて得たセンサ情報に基づき物標点Ｐ４２０を検出したと判断する場合は、そのときのカメラ５やレーザ６の位置と物標点Ｐ４２０とを結ぶ直線と交わる通路端である通路端ｈ９１の推定が誤りと判断する。また閉塞判定部１１８は、車両９が位置９Ｂにおいて得たセンサ情報に基づき物標点Ｐ４２０を検出したと判断する場合は、通路端ｈ９２の推定が誤りと判断する。

なお図６において車両９の左側面から補助線が出ているのは、車両９の左側の情報を取得するカメラ５やレーザ６は、車両９の左側面に取り付けられることを想定しているためである。仮に車両９の前方にカメラ５やレーザ６が取り付けられる場合は、補助線は車両９の前方から引かれる。

図７は、閉塞判定部１１８の第１の手法を図５に示した通路端推定部１１６による通路端の推定結果に適用した結果を示す図である。図３～図５に示した例では物標点Ｐ３２１が検出されており、物標点Ｐ３２１は通路端推定部１１６により推定された通路端ｈ９９の奥に存在する。図７では、車両９と物標点Ｐ３２１とを結ぶ線分が通路端ｈ９９と交差していることがわかる。そのため閉塞判定部１１８は、通路端推定部１１６による通路端ｈ９９に関する推定が誤りであると判断する。以上が第１の手法の説明である。

第２の手法では閉塞判定部１１８は、通路端推定部１１６が推定した通路端を路面に垂直に立つ平面と仮定して車両９の移動に基づくセンサ情報の変化を算出し、実際に得られるセンサ情報の変化との乖離に基づき通路端推定部１１６が推定した通路端の真偽を判定する。たとえば車両９の移動前に得た撮影画像における推定された通路端の平面の領域の画像を処理対象とし、車両９の移動後との位置関係、および姿勢関係に基づき移動後の位置において得られるその通路端の領域の画像を算出する。そして閉塞判定部１１８は、算出した画像と実際に得られた撮影画像とを比較し、両者の乖離が所定の閾値を超えると、推定され通路端は偽物、すなわちその通路端の推定は誤りと判断する。

第３の手法では閉塞判定部１１８は、路面推定部１１７による推定結果を利用するものである。閉塞判定部１１８は、推定された通路端の手前と奥の両方が路面推定部１１７により路面と推定されていれば、その通路端は閉塞されていないと判断する。

図８は、閉塞判定部１１８の第３の手法を説明する模式図である。図８に示す符号は図６と同様なので説明を省略する。ただし図８におけるハッチングは、路面推定部１１７により路面と推定された領域を示している。この場合に閉塞判定部１１８は、推定された通路端ｈ９２を挟んで手前および奥が路面推定部１１７により路面と推定されているので、推定された通路端ｈ９２は閉塞されていない、すなわち路面推定部１１７による推定が誤りと判断する。

（フローチャート）
図９は、演算装置１による通路端の推定処理を示すフローチャートである。この処理は通路端を推定するシーンで常時、繰返し実行される。以下に説明する各ステップの実行主体は、ＣＰＵ１１である。

Ｓ６０１では演算装置１は、まず、センサ情報取得部１１１でセンサ情報を取得する。つまり、カメラ５がカメラ画像を撮影し、レーザ６がレーザ情報を取得する。そして、特徴点抽出部１１３を用いてこれらカメラ画像やレーザ情報から特徴点を抽出する。つづいて、物標点検出部１１５を用いて特徴点の空間座標を導出し、物標点を検出する。そして通路端推定部１１６は、三次元空間上ないし高さを除く二次元平面上で連続的に並ぶ物標点を特定し（Ｓ６０２）、特定した物標点の間を通路端と推定する（Ｓ６０３）。演算装置１は、Ｓ６０３において通路端と推定した物標点間のすべてを処理対象とし、処理対象を１つずつ切り替えながらＳ６０５～Ｓ６１５の処理を実行する。たとえば演算装置１は、図５の例において初回は通路端ｈ１１を処理対象としてＳ６０５～Ｓ６１５の処理を実行し、次に通路端ｈ１２を処理対象としてＳ６０５～Ｓ６１５の処理を実行し、以下同様に全９つの通路端を処理対象とする。

Ｓ６０５では演算装置１は、処理対象の物標点間が自車両９の幅よりも広いか否かを判断し、自車両９の幅よりも広いと判断する場合はＳ６１１に進み、自車両９の幅以下であると判断する場合はＳ６２０に進む。Ｓ６１１では演算装置１は、物標点間の奥に別の物標点が存在するか否かを判断し、別の物標点が存在すると判断する場合はＳ６１５に進み、別の物標点が存在しないと判断する場合はＳ６１２に進む。Ｓ６１２では演算装置１は、推定された通路端を路面に垂直な平面と仮定し、また、前記センサ情報のうちこの通路端の方向に現れたものはこの平面上にあるものとして、車両９が移動した後のセンサ情報を車両移動量に基づいて算出する。その算出結果と実際のセンサ情報の乖離を評価する。乖離があれば、この通路端の方向にあるセンサ情報は通路端の平面上にないことなる。演算装置１は、両者の乖離が閾値よりも大きいと判断する場合はＳ６１５に進み、乖離が閾値以下と判断する場合はＳ６１３に進む。

Ｓ６１３では演算装置１は、路面推定部１１７による推定結果を利用し、処理対象の物標点間の手前と奥の両方が路面と推定されているか否かを判断する。演算装置１は、その両方が路面と推定されていると判断する場合はＳ６１５に進み、少なくとも一方が路面ではないと推定されていると判断する場合はＳ６２０に進む。Ｓ６１５では閉塞判定部１１８は、処理対象の物標点間について通路端とする通路端推定部１１６の推定を取り消してＳ６２０に進む。なお、Ｓ６１１、Ｓ６１２、およびＳ６１３のそれぞれは、閉塞判定部１１８の第１の手法、第２の手法、および第３の手法のそれぞれに対応する。

Ｓ６２０では演算装置１は、Ｓ６０３において通路端と推定されたすべての物標点間をＳ６０５～Ｓ６１５の処理対象としたか否かを判断する。演算装置１は未処理の物標点間が存在すると判断する場合は、処理対象を未処理の物標点間のいずれかに設定してＳ６０５に戻り、全ての物標点間を処理対象としたと判断する場合は図９に示す処理を終了する。

上述した実施の形態によれば、次の作用効果が得られる。
（１）演算装置１は、車両９に搭載されて車両９の周囲の情報をセンサ情報として収集するカメラ５およびレーザ６からセンサ情報を取得するセンサ情報取得部１１１と、センサ情報を用いて物体の特徴点を抽出する特徴点抽出部１１３と、特徴点抽出部１１３が抽出した特徴点の位置を空間座標で表し、物標点として検出する物標点検出部１１５と、連続的に並ぶ物標点の間を通路端と推定する通路端推定部１１６と、通路端推定部１１６が推定した通路端を取り消すか否かを、センサ情報から得られる推定した通路端の背後の情報に基づき判定する閉塞判定部１１８とを備える。通路端の背後とは、推定された通路端に対してセンサとは逆側の領域である。そのため、壁面の情報が十分に得られない場合に簡易に推定した通路端の真偽を判断できる。

（２）閉塞判定部１１８は第１の手法では、推定した通路端の背後に物標点が存在する場合は、推定された通路端を取り消すと判定する。そのため物標点と車両の位置関係を利用して通路端推定部１１６の推定を評価できる。

（３）閉塞判定部１１８は、図７に示す通路端ｈ９９のように通路端推定部１１６により推定された通路端から、物標点Ｐ３２１のように推定した通路端の背後に物標点までの領域を走行可能な領域として判定する。そのため閉塞判定部１１８は通路端の有無だけでなく車両９が走行可能な領域の情報も出力し、車両９の制御やドライバーへの情報提供に資することができる。

（４）演算装置１は、車両９の移動の方向および距離を車両移動量として取得する車両運動量取得部１１２を備える。閉塞判定部１１８は第２の手法では、推定した通路端を路面に垂直な平面と仮定し、センサ情報のうち当該通路端の方向に現れたものを当該平面上にあるものとして、車両移動量に基づき算出された車両移動後における当該平面上のセンサ情報と実際に得られたセンサ情報とに基づき通路端推定部が推定した通路端の真偽を判定する。そのため特徴点が得られない場合でも通路端を取り消すか否かを判定できる。

（５）演算装置１は、センサ情報に基づき車両の周辺における車両９が走行可能な路面の位置を推定する路面推定部１１７を備える。閉塞判定部１１８は、通路端推定部１１６が推定した通路端を挟んで手前および奥が路面推定部１１７により路面と推定される場合に、推定された通路端を取り消すと判定する。そのため路面推定技術を利用して通路端の真偽を判定できる。

（変形例１）
上述した実施の形態では閉塞判定部１１８は第１、第２、および第３の手法を備えた。しかし閉塞判定部１１８は少なくともいずれか１つの手法を備えていればよい。

（変形例２）
閉塞判定部１１８は、図９のＳ６１１～Ｓ６１３に示したように、第１～第３のいずれか１つの手法により通路端推定部１１６の推定が否定されると通路端推定部１１６の推定を取り消した。しかし２つ以上の手法により通路端推定部１１６の推定が否定された場合のみ通路端推定部１１６の推定を取りしてもよい。

（変形例３）
閉塞判定部１１８は第２の手法において、カメラ５の出力する撮影画像が、車両９の移動の前後で一致しない場合には通路端推定部１１６が推定する通路端が偽物、すなわち真の通路端ではないと判断してもよい。たとえば模様などがない一様な壁であれば、異なる角度から撮影しても同様の映像が得られると考えられるからである。

本変形例によれば次の作用効果が得られる。
（６）閉塞判定部１１８は、推定した通路端を路面に垂直な平面と仮定し、撮影画像のうち当該平面の方向にある画像は当該平面の空間座標上にあるものとして、車両移動量に基づいて車両移動後における当該平面上の画像を算出し、当該画像と車両の移動の前後で実際に車両移動後に撮影された撮影画像とに基づき推定された通路端を取り消すか否かを判定する。そのため閉塞判定部１１８は、推定された通路端の真偽を簡易に判断できる。

（変形例４）
上述した実施の形態では、閉塞判定部１１８の第１の手法において高さ方向を考慮していなかった。しかし閉塞判定部１１８は第１の手法において高さ方向を考慮してもよい。この場合にはまず、通路端推定部１１６が既知の手法により通路端の高さを推定する。そして閉塞判定部１１８は、車両９に搭載されるセンサと推定された通路端の奥に存在する物標点とを結ぶ直線が、推定された通路端と交わるか否かを判断する。閉塞判定部１１８は、両者が交わる場合には通路端推定部１１６による推定が誤りと判断し、両者が交わらない場合には通路端推定部１１６による推定が誤りとは判断しない。

図１０および図１１は、変形例４における閉塞判定部１１８の第１の手法を説明する図である。図１０は、実施の形態における図７を横から見た図に相当する。物標点Ｐ３２１が図示下部のＰ３２１Ａに示す位置の場合は、物標点Ｐ３２１とセンサとを結ぶ線分は通路端ｈ９９と交わるので、通路端推定部１１６による通路端ｈ９９の推定は誤りと判断される。物標点Ｐ３２１が図示上部のＰ３２１Ｂに示す位置の場合は、物標点Ｐ３２１とセンサとを結ぶ線分は通路端ｈ９９と交わらないので、通路端推定部１１６による通路端ｈ９９の推定は誤りではないと判断される。

図１１は図１０を異なる角度から見た図であり、カメラ５の撮影画像から物標点Ｐ３２１の周囲を切り取った画像に相当する。図１１に示すようにセンサとしてカメラ５を用いる場合には、撮影画像において、推定された通路端ｈ９９の領域と物標点Ｐ３２１の位置が重複するか否かを判断すればよい。

（変形例５）
車両９は、表示装置２および車両制御部４の少なくとも一方を備えなくてもよい。車両９はカメラ５およびレーザ６の少なくとも一方を備えなくてもよい。車両９はカメラ５およびレーザ６の代わりに他のセンサ、たとえば超音波センサなどを備えてもよい。

上述した各実施の形態および変形例は、それぞれ組み合わせてもよい。上記では、種々の実施の形態および変形例を説明したが、本発明はこれらの内容に限定されるものではない。本発明の技術的思想の範囲内で考えられるその他の態様も本発明の範囲内に含まれる。

１…演算装置
２…表示装置
３…車両センサ
４…車両制御部
５…カメラ
６…レーザ
９…車両
１１１…センサ情報取得部
１１２…車両運動量取得部
１１３…特徴点抽出部
１１４…特徴点追跡部
１１５…物標点検出部
１１６…通路端推定部
１１７…路面推定部
１１８…閉塞判定部
１１９…出力制御部

Claims

車両に搭載されて車両の周囲の情報をセンサ情報として収集するセンサから前記センサ情報を取得するセンサ情報取得部と、
前記センサ情報を用いて物体の特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
前記特徴点抽出部が抽出した前記特徴点の位置を空間座標で表し、物標点として検出する物標点検出部と、
連続的に並ぶ前記物標点の間を通路端と推定する通路端推定部と、
前記通路端推定部が推定した通路端を取り消すか否かを、前記センサ情報から得られる前記推定した通路端の背後の情報に基づき判定する閉塞判定部とを備え、
前記通路端の背後とは、推定された前記通路端に対して前記センサとは逆側の領域であり、
前記閉塞判定部は、前記推定した通路端の背後に前記物標点が存在する場合は、推定された前記通路端を取り消すと判定する演算装置。
請求項１に記載の演算装置において、
前記閉塞判定部は、推定された前記通路端から前記推定した通路端の背後の前記物標点までの領域を走行可能な領域として判定する演算装置。
請求項１に記載の演算装置において、
前記車両の移動の方向および距離を車両移動量として取得する車両運動量取得部をさらに備え、
前記閉塞判定部は、前記推定した通路端を路面に垂直な平面と仮定し、前記センサ情報のうち当該通路端の方向に現れたものを当該平面上にあるものとして、前記車両移動量に基づき算出された車両移動後における当該平面上の前記センサ情報と実際に得られた前記センサ情報と、に基づき前記通路端推定部が推定した通路端を取り消すか否かを判定する演算装置。
請求項１に記載の演算装置において、
前記車両の移動の方向および距離を車両移動量として取得する車両運動量取得部をさらに備え、
前記センサはカメラであり、
前記センサ情報は前記カメラが撮影して得られた撮影画像であり、
前記閉塞判定部は、前記推定した通路端を路面に垂直な平面と仮定し、前記撮影画像のうち当該平面の方向にある画像は当該平面の空間座標上にあるものとして、前記車両移動量に基づいて車両移動後における当該平面上の画像を算出し、当該画像と実際に車両移動後に撮影された前記撮影画像と、に基づき推定された前記通路端を取り消すか否かを判定する演算装置。
請求項１に記載の演算装置において、
前記センサ情報に基づき前記車両の周辺における前記車両が走行可能な路面の位置を推定する路面推定部をさらに備え、
前記閉塞判定部は、前記推定した通路端を挟んで手前および奥が前記路面推定部により前記路面と推定される場合に、推定された前記通路端を取り消す、と判定する演算装置。