JP7325296B2 - 物体認識方法及び物体認識システム - Google Patents
物体認識方法及び物体認識システム Download PDFInfo
- Publication number
- JP7325296B2 JP7325296B2 JP2019194692A JP2019194692A JP7325296B2 JP 7325296 B2 JP7325296 B2 JP 7325296B2 JP 2019194692 A JP2019194692 A JP 2019194692A JP 2019194692 A JP2019194692 A JP 2019194692A JP 7325296 B2 JP7325296 B2 JP 7325296B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- detection
- detected
- road
- stationary object
- vehicle
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
Description
本発明は、物体認識方法及び物体認識システムに関する。
特許文献１には、駐車車両の駐車位置を特定する駐車車両検出装置が開示されている。駐車車両検出装置は、自車両に載置された撮像装置により撮像された画像に含まれる他の車両を検出し、検出した他の車両の位置を算出し、算出した位置を含む他の車両の情報を記憶し、他の車両の情報に基づいて、他の車両が駐車車両である可能性が高いか否か判定する。
しかしながら、静止物体とその背景とを区別して認識することが困難なことがある。例えば、撮像画像から静止物体を認識する場合、静止物体の色彩と背景の色彩とが似ていると静止物体と背景とが同化してしまい、これらの区別が困難になることがある。
また例えば、レーザレーダ等の測距装置で静止物体を検出する場合には、測距誤差のために静止物体と背景の静止物体との区別が困難になることがある。
本発明は、道路上の静止物体が存在する領域の推定精度を向上することを目的とする。
また例えば、レーザレーダ等の測距装置で静止物体を検出する場合には、測距誤差のために静止物体と背景の静止物体との区別が困難になることがある。
本発明は、道路上の静止物体が存在する領域の推定精度を向上することを目的とする。
本発明の一態様による物体認識方法では、道路上の観測点から、道路に沿って延在する物標を検出し、物標の観測点から検出された部分が存在する区間である検出区間を検出し、複数の観測点でそれぞれ検出した複数の異なる検出区間の端点の位置に基づいて、道路上に静止物体が存在する領域である静止物体存在領域を推定する。
本発明によれば、道路上の静止物体が存在する領域の推定精度を向上できる。
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を説明する。図面の記載において、同一又は類似の部分には同一又は類似の符号を付し、重複する説明を省略する。各図面は模式的なものであり、現実のものとは異なる場合が含まれる。以下に示す実施形態は、本発明の技術的思想を具体化するための装置や方法を例示するものであって、本発明の技術的思想は、下記の実施形態に例示した装置や方法に特定するものでない。本発明の技術的思想は、特許請求の範囲に記載された技術的範囲内において、種々の変更を加えることができる。
（第１実施形態）
（構成）
図１を参照する。第１実施形態の物体認識システム１００は、第１車両１に搭載された外部センサ１０と、測位装置１１と、通信装置１２と、コンピュータ１５、１６及び１７を備える。第１車両１には、さらに車載装置１３と、アクチュエータ１４とが設けられている。
外部センサ１０は、第１車両１の周囲の物体を検出する複数の異なる種類のセンサを備える。外部センサ１０は、特許請求の範囲に記載の「物体検出手段」の一例である。
（構成）
図１を参照する。第１実施形態の物体認識システム１００は、第１車両１に搭載された外部センサ１０と、測位装置１１と、通信装置１２と、コンピュータ１５、１６及び１７を備える。第１車両１には、さらに車載装置１３と、アクチュエータ１４とが設けられている。
外部センサ１０は、第１車両１の周囲の物体を検出する複数の異なる種類のセンサを備える。外部センサ１０は、特許請求の範囲に記載の「物体検出手段」の一例である。
例えば外部センサ１０は、第１車両１に搭載されたカメラを備える。外部センサ１０は、例えば第１車両１の周囲を撮像する１又は複数のカメラを備える。外部センサ１０は、例えば、第１車両１の前方を撮像する画角９０度の４Ｋ解像度カメラと、第１車両１の後方を撮像する画角９０度の４Ｋ解像度カメラと、第１車両１の左側方を撮像する画角１８０度の４Ｋ解像度カメラと、第１車両１の右側方を撮像する画角１８０度の４Ｋ解像度カメラを備えてよい。
外部センサ１０は、これらのカメラを同期させながら各々のカメラの撮像画像を取得することで、第１車両１の周囲３６０度の範囲を撮像する。
また例えば外部センサ１０は、レーザレーダやミリ波レーダ、LIDAR（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）などの測距センサを備え、第１車両１の前方、後方又は側方の物体や道路白線、路面の位置データ又はポイントクラウドデータを取得してもよい。
また例えば外部センサ１０は、レーザレーダやミリ波レーダ、LIDAR（Light Detection and Ranging、Laser Imaging Detection and Ranging）などの測距センサを備え、第１車両１の前方、後方又は側方の物体や道路白線、路面の位置データ又はポイントクラウドデータを取得してもよい。
測位装置１１は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して、現在時刻と、第１車両１の現在位置及び進行方向を測定する。ＧＮＳＳ受信機は、例えば地球測位システム（ＧＰＳ）受信機等であってよい。測位装置１１は、例えば慣性航法装置であってもよく、オドメトリによって第１車両１の現在位置及び進行方向を測定してもよい。
通信装置１２は、測位装置１１から得られる現在時刻情報に基づいて外部センサ１０に対して基準時刻を配信する。また、通信装置１２は、コンピュータ１５、１６及び１７の通信手段１５ａ、１６ａ及び１７ａを介して、それぞれ区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂとの間でデータの授受を行う。
車載装置１３は、第１車両１の走行を制御する電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。例えば車載装置１３は、第１車両１の現在位置と周囲環境に基づいて、運転者が関与せずに第１車両１を自動で運転する自動走行制御を行う。
車載装置１３は、第１車両１の走行を制御する電子制御ユニット（ＥＣＵ：Electronic Control Unit）である。例えば車載装置１３は、第１車両１の現在位置と周囲環境に基づいて、運転者が関与せずに第１車両１を自動で運転する自動走行制御を行う。
また例えば車載装置１３は、周囲環境に基づいて第１車両１の操舵または加減速のみを制御する運転支援制御を行う。
車載装置１３は、プロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含む。プロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。記憶装置は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
車載装置１３は、プロセッサと、記憶装置等の周辺部品とを含む。プロセッサは、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）やＭＰＵ（Micro-Processing Unit）であってよい。記憶装置は、半導体記憶装置や、磁気記憶装置、光学記憶装置等を備えてよい。記憶装置は、レジスタ、キャッシュメモリ、主記憶装置として使用されるＲＯＭ（Read Only Memory）及びＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリを含んでよい。
アクチュエータ１４は、車載装置１３からの制御信号に応じて、第１車両１のステアリングホイール、アクセル開度及びブレーキ装置を操作して、第１車両１の車両挙動を発生させる。アクチュエータ１４は、ステアリングアクチュエータと、アクセル開度アクチュエータと、ブレーキ制御アクチュエータを備える。ステアリングアクチュエータは、第１車両１のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。アクセル開度アクチュエータは、第１車両１のアクセル開度を制御する。ブレーキ制御アクチュエータは、第１車両１のブレーキ装置の制動動作を制御する。
コンピュータ１５～１７は、それぞれ通信手段１５ａ～１７ａを備え、後述する区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ、及び領域推定手段１７ｂとして動作する。コンピュータ１５～１７は、それぞれ別個のハードウエアとして実装されてもよく、共通のハードウエアに統合してもよい。
また例えば、コンピュータ１５～１７は、第１車両１に実装されてもよい。この場合、通信装置１２及び通信手段１５ａ～１７ａは、有線又は無線の通信手段によりデータを授受してよい。例えば、通信装置１２及び通信手段１５ａ～１７ａは、例えばＣＳＭＡ／ＣＡ方式の多重通信（ＣＡＮ：Controller Area Network）やフレックスレイ（Flex Ray）等の車載通信ネットワーク（車載ＬＡＮ）を備えてもよい。
また例えば、コンピュータ１５～１７は、第１車両１に実装されてもよい。この場合、通信装置１２及び通信手段１５ａ～１７ａは、有線又は無線の通信手段によりデータを授受してよい。例えば、通信装置１２及び通信手段１５ａ～１７ａは、例えばＣＳＭＡ／ＣＡ方式の多重通信（ＣＡＮ：Controller Area Network）やフレックスレイ（Flex Ray）等の車載通信ネットワーク（車載ＬＡＮ）を備えてもよい。
コンピュータ１５～１７は、第１車両１以外の場所に実装されてもよい。この場合、例えば通信装置１２及び通信手段１５ａ～１７ａは、車車間通信、公衆携帯電話網、路車間通信、衛星通信等の無線通信手段を介して、互いにデータを授受する。コンピュータ１５～１７は、例えば、他車両、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバに実装されてもよい。
続いて、第１実施形態の物体認識システム１００による物体認識方法の概要について説明する。
図２Ａに示すように、第１車両１が道路２００上を走行し、道路２００に沿って延在する又は道路２００沿いに連なって存在する物標２０２が存在する場合を想定する。例えば物標２０２は、道路２００に沿って延在する道路構造物（ガードレールや縁石など）や、道路境界に描かれた道路白線などの道路２００に沿って延在する路面ペイント、又は道路２００の路面であってよい。また、物標２０２は、道路沿いに連なって存在する（道路２００に沿って延在する）建物であってもよい。
道路２００上には静止物体２０１が存在しており、道路２００の一部を占有している。静止物体２０１は例えば駐車車両であってよい。
図２Ａに示すように、第１車両１が道路２００上を走行し、道路２００に沿って延在する又は道路２００沿いに連なって存在する物標２０２が存在する場合を想定する。例えば物標２０２は、道路２００に沿って延在する道路構造物（ガードレールや縁石など）や、道路境界に描かれた道路白線などの道路２００に沿って延在する路面ペイント、又は道路２００の路面であってよい。また、物標２０２は、道路沿いに連なって存在する（道路２００に沿って延在する）建物であってもよい。
道路２００上には静止物体２０１が存在しており、道路２００の一部を占有している。静止物体２０１は例えば駐車車両であってよい。
まず、図２Ｂに示すように、地点Ｐ１（観測点）において物標２０２を検出する。参照符号Ｓｄ１１及びＳｄ１２は、物標２０２のうち地点Ｐ１から検出される部分が存在する区間（以下「検出区間」と表記する）を示す。
図２Ｂの例では、静止物体２０１によって物標２０２の一部分が地点Ｐ１からの見通し外の領域となる。このため、この部分は外部センサ１０によって検出できず、検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ１２は不連続な検出区間として検出される。
このように不連続部分を挟んで隣接する一対の検出区間のうち、地点Ｐ１により近い検出区間Ｓｄ１１を「第１検出区間」と表記する。また、地点Ｐ１からより遠い他方の検出区間Ｓｄ１２を「第２検出区間」と表記する。
図２Ｂの例では、静止物体２０１によって物標２０２の一部分が地点Ｐ１からの見通し外の領域となる。このため、この部分は外部センサ１０によって検出できず、検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ１２は不連続な検出区間として検出される。
このように不連続部分を挟んで隣接する一対の検出区間のうち、地点Ｐ１により近い検出区間Ｓｄ１１を「第１検出区間」と表記する。また、地点Ｐ１からより遠い他方の検出区間Ｓｄ１２を「第２検出区間」と表記する。
また、第１検出区間Ｓｄ１１の両端のうち第２検出区間Ｓｄ１２により近い一端の位置Ｐｅ１１を第１検出区間Ｓｄ１１の「終点」と表記する。
第２検出区間Ｓｄ１２の両端のうち第１検出区間Ｓｄ１１により近い一端の位置Ｐｓ１２（すなわち、第２検出区間Ｓｄ１２の両端のうち地点Ｐ１により近い一端の位置Ｐｓ１２）を第２検出区間Ｓｄ１２の「始点」と表記する。
さらに、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２の間の区間を、物標２０２のうち地点Ｐ１から検出されない部分が存在する区間である非検出区間Ｓｕ１として推定する。
第２検出区間Ｓｄ１２の両端のうち第１検出区間Ｓｄ１１により近い一端の位置Ｐｓ１２（すなわち、第２検出区間Ｓｄ１２の両端のうち地点Ｐ１により近い一端の位置Ｐｓ１２）を第２検出区間Ｓｄ１２の「始点」と表記する。
さらに、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２の間の区間を、物標２０２のうち地点Ｐ１から検出されない部分が存在する区間である非検出区間Ｓｕ１として推定する。
図２Ｃを参照する。次に、地点Ｐ１から所定距離離れた地点Ｐ２（観測点）から物標２０２を検出する。検出区間Ｓｄ２１及びＳｄ２２は、物標２０２のうち地点Ｐ２から検出される部分が存在する第１検出区間及び第２検出区間である。図２Ｃにおいて、第１検出区間Ｓｄ２１の終点Ｐｅ２１と、第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２が図示されている。また、物標２０２のうち地点Ｐ２から検出されない部分が存在する区間である非検出区間Ｓｕ２を推定する。
次に、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との差異を検出する。具体的には、第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２との差異を検出する。
道路上の静止物体２０１によって、第１検出区間Ｓｄ１１と第２検出区間Ｓｄ１２とが寸断され、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２とが寸断されている場合、図２Ｂ及び図２Ｃに示すように、始点Ｐｓ２２は始点Ｐｓ１２から移動する。
道路上の静止物体２０１によって、第１検出区間Ｓｄ１１と第２検出区間Ｓｄ１２とが寸断され、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２とが寸断されている場合、図２Ｂ及び図２Ｃに示すように、始点Ｐｓ２２は始点Ｐｓ１２から移動する。
一方で、静止物体２０１が存在せず、物標２０２自体が単に途切れている場合には、どの地点から見ても始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２は一致する。
そこで始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異が存在する場合には、静止物体２０１が存在すると判定する。始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異がない場合には、静止物体２０１が存在しないと判定する。
そこで始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異が存在する場合には、静止物体２０１が存在すると判定する。始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異がない場合には、静止物体２０１が存在しないと判定する。
図２Ｄを参照する。静止物体２０１が存在すると判定した場合、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２が検出されない区間を「物体存在可能性区間」として推定する。物体存在可能性区間は、静止物体が存在する可能性がある区間である。
例えば、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２の間の区間（終点Ｐｅ２１から始点Ｐｓ２２までの道路２００の区間）を物体存在可能性区間として推定する。
例えば、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２の間の区間（終点Ｐｅ２１から始点Ｐｓ２２までの道路２００の区間）を物体存在可能性区間として推定する。
なお、物体２０１が静止している場合、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と第１検出区間Ｓｄ２１の終点Ｐｅ１２は一致して共通の終点Ｐｅとなる。一方で、物体２０１が静止している場合、終点Ｐｅ１１と終点Ｐｅ１２は一致しない。
したがって、始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異が存在することに加えて、終点Ｐｅ１１と終点Ｐｅ１２が変化しない場合に、静止物体２０１が存在すると判定してもよい。これにより移動物体を静止物体２０１と誤検出することを防止できる。
したがって、始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異が存在することに加えて、終点Ｐｅ１１と終点Ｐｅ１２が変化しない場合に、静止物体２０１が存在すると判定してもよい。これにより移動物体を静止物体２０１と誤検出することを防止できる。
最後に、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域を推定する。図２Ｅを参照する。
例えば、地点Ｐ２と始点Ｐｓ２２とを結ぶ線分を「見通し境界線２０３」として算出する。見通し境界線は、静止物体２０１により見通し範囲外となる領域と見通し可能な領域との境界線を、観測点である地点Ｐ２まで延長した線分である。
例えば、共通の終点Ｐｅで第１検出区間Ｓｄ２１と直角に交わる垂線２０４と、見通し境界線２０３との交点Ｐｖを求める。終点Ｐｅと交点Ｐｖとの間隔の長さに基づき静止物体存在領域の幅Ｗを算出し、終点Ｐｅから始点Ｐｓ２２に亘って幅Ｗを有する領域２０５を静止物体存在領域として推定する。
例えば、地点Ｐ２と始点Ｐｓ２２とを結ぶ線分を「見通し境界線２０３」として算出する。見通し境界線は、静止物体２０１により見通し範囲外となる領域と見通し可能な領域との境界線を、観測点である地点Ｐ２まで延長した線分である。
例えば、共通の終点Ｐｅで第１検出区間Ｓｄ２１と直角に交わる垂線２０４と、見通し境界線２０３との交点Ｐｖを求める。終点Ｐｅと交点Ｐｖとの間隔の長さに基づき静止物体存在領域の幅Ｗを算出し、終点Ｐｅから始点Ｐｓ２２に亘って幅Ｗを有する領域２０５を静止物体存在領域として推定する。
また、例えば、終点Ｐｅと交点Ｐｖを結ぶ線分と、交点Ｐｖと始点Ｐｓ２２を結ぶ線分と、始点Ｐｓ２２と終点Ｐｅとを結ぶ線分に囲まれる領域を静止物体存在領域として推定してもよい。
以上のようにして、物体認識システム１００は、道路に沿った物標２０２の一部分が静止物体２０１によって観測点から遮蔽されている場合には、観測点から検出される物標２０２の一部分の端点が観測点の変化に伴って変化することを利用して、静止物体２０１の存在領域を推定する。これにより、道路上の静止物体が存在する領域の推定精度を向上できる。
以上のようにして、物体認識システム１００は、道路に沿った物標２０２の一部分が静止物体２０１によって観測点から遮蔽されている場合には、観測点から検出される物標２０２の一部分の端点が観測点の変化に伴って変化することを利用して、静止物体２０１の存在領域を推定する。これにより、道路上の静止物体が存在する領域の推定精度を向上できる。
次に、物体認識システム１００の機能構成について説明する。図３は、第１実施形態の物体認識システム１００の機能構成の一例のブロック図である。
物体認識システム１００は、外部センサ１０、測位装置１１、区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂ及びアクチュエータ１４に加えて、軌道生成手段１１０と、走行制御手段１１１を備える。第１車両１の車載装置１３は、軌道生成手段１１０及び走行制御手段１１１として動作する。
物体認識システム１００は、外部センサ１０、測位装置１１、区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂ及びアクチュエータ１４に加えて、軌道生成手段１１０と、走行制御手段１１１を備える。第１車両１の車載装置１３は、軌道生成手段１１０及び走行制御手段１１１として動作する。
外部センサ１０は、第１車両１の周囲の物体を検出する。例えば、外部センサ１０は、車載カメラにより、第１車両の周囲の水平角度３６０度の見通し範囲で、５０ｍ程度の道路白線を撮影し、道路２００に沿って延在する物標２０２として検出する。
測位装置１１は、所定の座標を基準とする共通座標系（例えば世界座標系や地図座標系）における第１車両１の現在位置を測定する。
測位装置１１は、所定の座標を基準とする共通座標系（例えば世界座標系や地図座標系）における第１車両１の現在位置を測定する。
区間検出手段１５ｂは、地点Ｐ１における外部センサ１０による検出結果に基づいて、第１検出区間Ｓｄ１１及び第２検出区間Ｓｄ１２を検出し、非検出区間Ｓｕ１を推定する。また、地点Ｐ１から所定距離Ｄだけ離れた地点Ｐ２における外部センサ１０による検出結果に基づいて、第１検出区間Ｓｄ２１及び第２検出区間Ｓｄ２２を検出し、非検出区間Ｓｕ２を推定する。
地点Ｐ１及びＰ２の間の所定距離Ｄは、外部センサ１０による物標２０２の位置の検出誤差範囲に応じて決定してよい。
例えば、物標２０２が第１車両１から５０ｍ離れており、外部センサ１０が１０％程度の誤差を含む場合、地点Ｐ１と地点Ｐ２が十分離れていることを満たすために＋１０％のマージンを付与して、５０ｍ×２０％＝１０ｍと所定距離Ｄとして定める。
例えば、物標２０２が第１車両１から５０ｍ離れており、外部センサ１０が１０％程度の誤差を含む場合、地点Ｐ１と地点Ｐ２が十分離れていることを満たすために＋１０％のマージンを付与して、５０ｍ×２０％＝１０ｍと所定距離Ｄとして定める。
差異検出手段１６ｂは、区間検出手段１５ｂの検出結果と、測位装置１１による第１車両１の現在位置の測定結果とに基づいて、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との差異を検出する。
具体的には、第１車両１の現在位置に基づいて区間検出手段１５ｂが検出した検出区間の座標系を共通座標系に変換し、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２とを共通座標系上で比較する。
具体的には、第１車両１の現在位置に基づいて区間検出手段１５ｂが検出した検出区間の座標系を共通座標系に変換し、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２とを共通座標系上で比較する。
例えば、第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２との差異を検出する。差異検出手段１６ｂは検出結果を領域推定手段１７ｂに送信する。
領域推定手段１７ｂは、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異が存在する場合に、静止物体２０１が存在すると判定する。
第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異がない場合、静止物体２０１が存在しないと判定する
領域推定手段１７ｂは、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異が存在する場合に、静止物体２０１が存在すると判定する。
第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異がない場合、静止物体２０１が存在しないと判定する
また領域推定手段１７ｂは、始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異が存在することに加えて、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と第１検出区間Ｓｄ２１の終点Ｐｅ２１が変化しない場合に、静止物体２０１が存在すると判定してもよい。
静止物体２０１が存在すると判定した場合、領域推定手段１７ｂは、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２が検出されない区間（例えば、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２の間の区間）を物体存在可能性区間として推定する。
すなわち、領域推定手段１７ｂは、物標２０２のうち地点Ｐ１から検出されない部分が存在する非検出区間Ｓｕ１と、物標２０２のうち地点Ｐ２から検出されない部分が存在する区間である非検出区間Ｓｕ２の重複領域を、物体存在可能性区間として推定する。
すなわち、領域推定手段１７ｂは、物標２０２のうち地点Ｐ１から検出されない部分が存在する非検出区間Ｓｕ１と、物標２０２のうち地点Ｐ２から検出されない部分が存在する区間である非検出区間Ｓｕ２の重複領域を、物体存在可能性区間として推定する。
さらに、領域推定手段１７ｂは、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域を推定する。領域推定手段１７ｂは、推定した静止物体存在領域の位置情報を車載装置１３に出力する。
静止物体存在領域の位置情報は、例えば、静止物体存在領域の頂点の緯度経度などの座標とこれらの座標を結ぶリンク情報を含んでよい。静止物体存在領域の位置情報は、地図データベース上のレーンの識別情報と道のり距離によって静止物体存在領域が存在する区間を表現してもよく、道路リンクの識別情報と座標情報によって静止物体存在領域が存在する区間を表現してもよい。
静止物体存在領域の位置情報は、例えば、静止物体存在領域の頂点の緯度経度などの座標とこれらの座標を結ぶリンク情報を含んでよい。静止物体存在領域の位置情報は、地図データベース上のレーンの識別情報と道のり距離によって静止物体存在領域が存在する区間を表現してもよく、道路リンクの識別情報と座標情報によって静止物体存在領域が存在する区間を表現してもよい。
車載装置１３の軌道生成手段１１０は、第１車両１の自動走行制御又は運転支援制御において、第１車両１を走行させる目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。
領域推定手段１７ｂが、第１車両１の進路の前方の静止物体存在領域を推定した場合、軌道生成手段１１０は、静止物体存在領域を回避するように目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。
領域推定手段１７ｂが、第１車両１の進路の前方の静止物体存在領域を推定した場合、軌道生成手段１１０は、静止物体存在領域を回避するように目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。
走行制御手段１１１は、軌道生成手段１１０が生成した速度プロファイルに従う速度で第１車両１が目標走行軌道を走行するようにアクチュエータ１４を駆動する。これによりアクチュエータ１４は、例えば、第１車両１が静止物体存在領域を回避するように、第１車両１のステアリングの操舵方向及び操舵量を制御する。
またアクチュエータ１４は、第１車両１が静止物体存在領域の手前で減速又は停車するように、第１車両１のブレーキ装置を制御する。
またアクチュエータ１４は、第１車両１が静止物体存在領域の手前で減速又は停車するように、第１車両１のブレーキ装置を制御する。
これにより、静止物体２０１の認識や大きさの判別が難しい状況において、静止物体２０１の周辺の物体を観測した結果に基づいて、その静止物体存在領域を予め推定できる。この結果、静止物体２０１の認識や大きさの判別を待たずに余裕を持って静止物体２０１を避ける車両挙動を発生できる。
また、車載装置１３は、静止物体存在領域の存在やその位置情報を、第１車両１の運転者や乗員に、音声情報や視覚情報として通知してもよい。
また、車載装置１３は、静止物体存在領域の存在やその位置情報を、第１車両１の運転者や乗員に、音声情報や視覚情報として通知してもよい。
（動作）
次に、図４を参照して第１実施形態の物体認識方法の一例を説明する。
ステップＳ１において外部センサ１０は、地点Ｐ１から見通し範囲内にある物標２０２を検出する。区間検出手段１５ｂは、第１検出区間Ｓｄ１１とその終点Ｐｅ１１、及び第２検出区間Ｓｄ１２とその始点Ｐｓ１２を検出する。
次に、図４を参照して第１実施形態の物体認識方法の一例を説明する。
ステップＳ１において外部センサ１０は、地点Ｐ１から見通し範囲内にある物標２０２を検出する。区間検出手段１５ｂは、第１検出区間Ｓｄ１１とその終点Ｐｅ１１、及び第２検出区間Ｓｄ１２とその始点Ｐｓ１２を検出する。
ステップＳ２において測位装置１１は、第１車両１が地点Ｐ１から所定距離Ｄ離れた地点Ｐ２に到達したことを検出する。外部センサ１０は、地点Ｐ２から見通し範囲内にある物標２０２を検出する。区間検出手段１５ｂは、第１検出区間Ｓｄ２１とその終点Ｐｅ２１、及び第２検出区間Ｓｄ２２とその始点Ｐｓ２２を検出する。
ステップＳ３において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との相違を判定する。
ステップＳ３において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との相違を判定する。
第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２に差異がある場合（ステップＳ３：Ｙ）に、処理はステップＳ４へ進む。第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２に差異がない場合（ステップＳ３：Ｎ）に、物体存在可能性区間を推定せずに処理を終了する。
ステップＳ４において領域推定手段１７ｂは、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２が検出されない区間を物体存在可能性区間として推定する。
ステップＳ４において領域推定手段１７ｂは、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２が検出されない区間を物体存在可能性区間として推定する。
（第１実施形態の効果）
（１）外部センサ１０は、道路２００上の観測点Ｐ１、Ｐ２から、道路２００に沿って延在する又は道路沿いに存在する物標２０２を検出する。区間検出手段１５ｂは、物標２０２の観測点Ｐ１及びＰ２から検出された部分が存在する区間である検出区間Ｓｄ１１、Ｓｄ１２、Ｓｄ２１及びＳｄ２２をそれぞれ検出する。差異検出手段１６ｂ、及び領域推定手段１７ｂは、複数の観測点Ｐ１及びＰ２でそれぞれ検出した複数の異なる検出区間Ｓｄ１１、Ｓｄ１２、Ｓｄ２１及びＳｄ２２の端点の位置に基づいて、道路２００上に静止物体２０１が存在する領域である静止物体存在領域を推定する。
（１）外部センサ１０は、道路２００上の観測点Ｐ１、Ｐ２から、道路２００に沿って延在する又は道路沿いに存在する物標２０２を検出する。区間検出手段１５ｂは、物標２０２の観測点Ｐ１及びＰ２から検出された部分が存在する区間である検出区間Ｓｄ１１、Ｓｄ１２、Ｓｄ２１及びＳｄ２２をそれぞれ検出する。差異検出手段１６ｂ、及び領域推定手段１７ｂは、複数の観測点Ｐ１及びＰ２でそれぞれ検出した複数の異なる検出区間Ｓｄ１１、Ｓｄ１２、Ｓｄ２１及びＳｄ２２の端点の位置に基づいて、道路２００上に静止物体２０１が存在する領域である静止物体存在領域を推定する。
これにより、道路２００上の静止物体２０１が存在する領域の推定精度を向上できる。
また、静止物体２０１の認識や大きさの判別が難しい状況において、静止物体２０１の周辺の物標を観測した結果に基づいて、その静止物体存在領域を予め推定できる。この結果、静止物体２０１の認識や大きさの判別を待たずに余裕を持って静止物体２０１を避ける車両挙動を発生できる。
また、静止物体２０１の認識や大きさの判別が難しい状況において、静止物体２０１の周辺の物標を観測した結果に基づいて、その静止物体存在領域を予め推定できる。この結果、静止物体２０１の認識や大きさの判別を待たずに余裕を持って静止物体２０１を避ける車両挙動を発生できる。
（２）区間検出手段１５ｂは、物標２０２の観測点Ｐ１、Ｐ２から検出されない部分が存在する区間である非検出区間Ｓｕ１及びＳｕ２を、複数の観測点Ｐ１及びＰ２についてそれぞれ推定する。領域推定手段１７ｂは、非検出区間Ｓｕ１及びＳｕ２の重複部分に基づいて静止物体存在領域を推定する。
これにより、観測点Ｐ１から物標２０２が検出されない区間と、観測点Ｐ２から物標２０２が検出されない区間の両方に基づいて静止物体存在領域を推定するので、静止物体存在領域を限定できる。
これにより、観測点Ｐ１から物標２０２が検出されない区間と、観測点Ｐ２から物標２０２が検出されない区間の両方に基づいて静止物体存在領域を推定するので、静止物体存在領域を限定できる。
（３）観測点Ｐ１で不連続な複数の検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ１２が検出され、観測点Ｐ２で不連続な複数の検出区間Ｓｄ２１及びＳｄ２２が検出される場合に、区間検出手段１５ｂは、不連続部分を挟んで隣接する一対の検出区間のうち、観測点Ｐ１及びＰ２に比較的近い第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１と、観測点Ｐ１及びＰ２から比較的遠い第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２と、を検出する。領域推定手段１７ｂは、第１検出区間の両端のうち第２検出区間に近い一方の端点Ｐｅ１１及びＰｅ２１の位置が、複数の観測点Ｐ１及びＰ２から検出しても変化しない場合に、静止物体が存在すると判定する。
これによって、道路２００上の移動物体を静止物体として誤検出するのを防止できる。
これによって、道路２００上の移動物体を静止物体として誤検出するのを防止できる。
（変形例）
（１）予め既知の物標２０２の位置情報を有する地図情報に基づいて、観測点から外部センサ１０が検出した物標２０２の検出位置（特に道幅方向位置）を補正してもよい。例えば、外部センサ１０の検出位置に最も近い地図上の物標２０２の位置に、検出位置を補正してもよい。これにより、より正確な検出区間の位置を検出することができる。以下に説明する第２実施形態～第４実施形態においても同様である。
（１）予め既知の物標２０２の位置情報を有する地図情報に基づいて、観測点から外部センサ１０が検出した物標２０２の検出位置（特に道幅方向位置）を補正してもよい。例えば、外部センサ１０の検出位置に最も近い地図上の物標２０２の位置に、検出位置を補正してもよい。これにより、より正確な検出区間の位置を検出することができる。以下に説明する第２実施形態～第４実施形態においても同様である。
（２）区間検出手段１５ｂは、道路２００の道路境界線より外側の物標を、道路２００に沿って延在する又は道路２００沿いに連なって存在する物標として検出してもよい。例えば区間検出手段１５ｂは、道路境界線の位置情報を地図データベースから取得し、観測点と外部センサ１０の検出位置とを結ぶ線分が道路境界線を横切る場合に、外部センサ１０が検出した物標を、道路２００に沿って延在する又は道路２００沿いに連なって存在する物標として検出してもよい。これにより、道路２００上の静止物体２０１により遮蔽される物標を選択することができる。以下に説明する第２実施形態～第４実施形態においても同様である。
（３）物体認識システム１００は、外部センサ１０の検出信号に基づいて、道路２００上の移動物体を検出する移動物体検出手段を備えてもよい。領域推定手段１７ｂは、道路２００上で移動物体が検出されない領域において、静止物体存在領域を推定してもよい。
上記のとおり、移動物体は静止物体よりも検出しやすい。移動物体が検出されない領域において静止物体存在領域を推定することにより、道路２００上の移動物体を静止物体として誤検出するのを防止できる。以下に説明する第２実施形態～第４実施形態においても同様である。
上記のとおり、移動物体は静止物体よりも検出しやすい。移動物体が検出されない領域において静止物体存在領域を推定することにより、道路２００上の移動物体を静止物体として誤検出するのを防止できる。以下に説明する第２実施形態～第４実施形態においても同様である。
（第２実施形態）
（構成）
次に、第２実施形態を説明する。第２実施形態の物体認識システム１００は、第１実施形態の物体認識システム１００と同様の機能構成を有しており、同一の構成要素には同じ参照符号を付する。
図５Ａ～図５Ｅを参照して、第２実施形態の物体認識方法を説明する。
まず、図５Ａに示すように、外部センサ１０は、地点Ｐ１から第１車両１の周囲の物体を検出する。
（構成）
次に、第２実施形態を説明する。第２実施形態の物体認識システム１００は、第１実施形態の物体認識システム１００と同様の機能構成を有しており、同一の構成要素には同じ参照符号を付する。
図５Ａ～図５Ｅを参照して、第２実施形態の物体認識方法を説明する。
まず、図５Ａに示すように、外部センサ１０は、地点Ｐ１から第１車両１の周囲の物体を検出する。
区間検出手段１５ｂは、外部センサ１０による検出結果に基づいて、第１検出区間Ｓｄ１１及び第２検出区間Ｓｄ１２を検出する。
差異検出手段１６ｂは、測位装置１１による第１車両１の現在位置の測定結果に基づいて、区間検出手段１５ｂの検出結果の座標系を共通座標系に変換し、第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２と地点Ｐ１とを結んだ線分を見通し境界線２１０として算出する。
差異検出手段１６ｂは、測位装置１１による第１車両１の現在位置の測定結果に基づいて、区間検出手段１５ｂの検出結果の座標系を共通座標系に変換し、第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２と地点Ｐ１とを結んだ線分を見通し境界線２１０として算出する。
図５Ｂを参照する。測位装置１１は、第１車両１が地点Ｐ１から所定距離Ｄ離れた地点Ｐ２に到達したことを検出する。
外部センサ１０は、地点Ｐ２から第１車両１の周囲の物体を検出する。区間検出手段１５ｂは、外部センサ１０による検出結果に基づいて、第１検出区間Ｓｄ２１及び第２検出区間Ｓｄ２２を検出する。
外部センサ１０は、地点Ｐ２から第１車両１の周囲の物体を検出する。区間検出手段１５ｂは、外部センサ１０による検出結果に基づいて、第１検出区間Ｓｄ２１及び第２検出区間Ｓｄ２２を検出する。
差異検出手段１６ｂは、測位装置１１による第１車両１の現在位置の測定結果に基づいて、区間検出手段１５ｂの検出結果の座標系を共通座標系に変換し、第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２と地点Ｐ２とを結んだ線分を見通し境界線２１１として算出する。
差異検出手段１６ｂは、見通し境界線２１０及び見通し境界線２１１に基づいて、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異があるか否かを判定する。
差異検出手段１６ｂは、見通し境界線２１０及び見通し境界線２１１に基づいて、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異があるか否かを判定する。
道路上の静止物体２０１によって、第１検出区間Ｓｄ１１と第２検出区間Ｓｄ１２とが寸断され、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２とが寸断されている場合、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の間に差異が生じ、その結果、図５Ｂに示すように、見通し境界線２１０及び見通し境界線２１１は唯一の交点Ｐｃを有する。交点Ｐｃの位置は、静止物体２０１の頂点の１つの位置と一致する。
一方で、静止物体２０１が存在せず、物標２０２自体が単に途切れている場合には、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の間に差異が生じず、見通し境界線２１０及び見通し境界線２１１の交点は存在しない。
一方で、静止物体２０１が存在せず、物標２０２自体が単に途切れている場合には、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の間に差異が生じず、見通し境界線２１０及び見通し境界線２１１の交点は存在しない。
そこで、差異検出手段１６ｂは、見通し境界線２１０及び見通し境界線２１１は唯一の交点Ｐｃを有する場合に、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の間に差異があると判定する。具体的には、第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２との間に差異があると判定する。見通し境界線２１０及び見通し境界線２１１に唯一の交点Ｐｃがない場合、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２の間に差異がないと判定する。
図５Ｃを参照する。領域推定手段１７ｂは、第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異が存在する場合に、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２を検出できない区間（すなわち、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２の間の区間）を、物体存在可能性区間として推定する。第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異がない場合、静止物体２０１が存在しないと判定する。
領域推定手段１７ｂは、始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異が存在することに加えて、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と第１検出区間Ｓｄ２１の終点Ｐｅ２１が変化しない場合に、静止物体２０１が存在すると判定してもよい。
領域推定手段１７ｂは、始点Ｐｓ１２と始点Ｐｓ２２との間に差異が存在することに加えて、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と第１検出区間Ｓｄ２１の終点Ｐｅ２１が変化しない場合に、静止物体２０１が存在すると判定してもよい。
領域推定手段１７ｂは、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域を推定する。図５Ｄを参照する。例えば領域推定手段１７ｂは、第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２と、第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１の共通の終点Ｐｅとを結ぶ線分と、共通の終点Ｐｅと交点Ｐｃとを結ぶ線分と、交点Ｐｃと始点Ｐｓ２２とを結ぶ線分に囲まれる領域を静止物体存在領域として推定してもよい。
図５Ｅを参照する。例えば領域推定手段１７ｂは、共通の終点Ｐｅで第１検出区間Ｓｄ２１と直角に交わる垂線２０４と、見通し境界線２１１との交点Ｐｖを求める。領域推定手段１７ｂは、終点Ｐｅと交点Ｐｖを結ぶ線分と、交点Ｐｖと始点Ｐｓ２２を結ぶ線分と、始点Ｐｓ２２と終点Ｐｅとを結ぶ線分に囲まれる領域を静止物体存在領域として推定してもよい。
（動作）
次に、図６を参照して第２実施形態の物体認識方法の一例を説明する。
ステップＳ１０の処理は、図４のステップＳ１の処理と同様である。
ステップＳ１１において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１と第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２を結ぶ見通し境界線２１０を算出する。
次に、図６を参照して第２実施形態の物体認識方法の一例を説明する。
ステップＳ１０の処理は、図４のステップＳ１の処理と同様である。
ステップＳ１１において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１と第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２を結ぶ見通し境界線２１０を算出する。
ステップＳ１２の処理は、図４のステップＳ２の処理と同様である。
ステップＳ１３において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ２と第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２を結ぶ見通し境界線２１１を算出する。
ステップＳ１４において差異検出手段１６ｂは、境界線２１０及び２１１の唯一の交点Ｐｃを算出できるか否かに応じて、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との相違があるか否かを判定する。
ステップＳ１３において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ２と第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２を結ぶ見通し境界線２１１を算出する。
ステップＳ１４において差異検出手段１６ｂは、境界線２１０及び２１１の唯一の交点Ｐｃを算出できるか否かに応じて、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との相違があるか否かを判定する。
第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２に差異がある場合（ステップＳ１４：Ｙ）に、処理はステップＳ１５へ進む。第２検出区間Ｓｄ１２と第２検出区間Ｓｄ２２に差異がない場合（ステップＳ１４：Ｎ）に、物体存在可能性区間を推定せずに処理を終了する。
ステップＳ１５の処理は、図４のステップＳ４と同様である。
ステップＳ１６において領域推定手段１７ｂは、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域を推定する。その後に処理は終了する。
ステップＳ１５の処理は、図４のステップＳ４と同様である。
ステップＳ１６において領域推定手段１７ｂは、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域を推定する。その後に処理は終了する。
次に、図７を参照し、物体認識システム１００におけるデータ授受シーケンスの一例を説明する。
時刻ｔ１において外部センサ１０は、地点Ｐ１において第１車両１の周囲の物体を検出する。また測位装置１１は第１車両１の現在位置を計測する。外部センサ１０と測位装置１１は、外部センサ１０のセンサ信号（例えば車載カメラによる撮像データ）と、地点Ｐ１の位置データ、計測時刻データに、データ送信時刻情報を付加して、区間検出手段１５ｂへ送信する。時刻ｔ２において区間検出手段１５ｂはこれらのデータを受信する。
時刻ｔ１において外部センサ１０は、地点Ｐ１において第１車両１の周囲の物体を検出する。また測位装置１１は第１車両１の現在位置を計測する。外部センサ１０と測位装置１１は、外部センサ１０のセンサ信号（例えば車載カメラによる撮像データ）と、地点Ｐ１の位置データ、計測時刻データに、データ送信時刻情報を付加して、区間検出手段１５ｂへ送信する。時刻ｔ２において区間検出手段１５ｂはこれらのデータを受信する。
区間検出手段１５ｂは、時刻ｔ３までに、第１検出区間Ｓｄ１１と第２検出区間Ｓｄ１２を検出する。
時刻ｔ３において区間検出手段１５ｂは、計測時刻と、地点Ｐ１の位置データと、第１検出区間Ｓｄ１１と第２検出区間Ｓｄ１２のデータ（各区間内で始点終点を含む２つ以上の点群をリンクで結合したデータ）を、差異検出手段１６ｂへ送信する。
時刻ｔ３において区間検出手段１５ｂは、計測時刻と、地点Ｐ１の位置データと、第１検出区間Ｓｄ１１と第２検出区間Ｓｄ１２のデータ（各区間内で始点終点を含む２つ以上の点群をリンクで結合したデータ）を、差異検出手段１６ｂへ送信する。
時刻ｔ４において差異検出手段１６ｂはこれらのデータを受信する。差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１と第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２を結ぶ見通し境界線２１０を算出する。
時刻ｔ５において、測位装置１１は第１車両１が地点Ｐ２に到達したことを検出する。
時刻ｔ６において外部センサ１０は、地点Ｐ２において第１車両１の周囲の物体を検出する。外部センサ１０と測位装置１１は、外部センサ１０のセンサ信号（例えば車載カメラによる撮像データ）と、地点Ｐ２の位置データ、計測時刻データに、データ送信時刻情報を付加して、区間検出手段１５ｂへ送信する。
時刻ｔ５において、測位装置１１は第１車両１が地点Ｐ２に到達したことを検出する。
時刻ｔ６において外部センサ１０は、地点Ｐ２において第１車両１の周囲の物体を検出する。外部センサ１０と測位装置１１は、外部センサ１０のセンサ信号（例えば車載カメラによる撮像データ）と、地点Ｐ２の位置データ、計測時刻データに、データ送信時刻情報を付加して、区間検出手段１５ｂへ送信する。
時刻ｔ７において区間検出手段１５ｂはこれらのデータを受信する。
区間検出手段１５ｂは、時刻ｔ８までに、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２を検出する。
時刻ｔ８において区間検出手段１５ｂは、計測時刻と、地点Ｐ２の位置データと、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２のデータ（各区間内で始点終点を含む２つ以上の点群をリンクで結合したデータ）を、差異検出手段１６ｂへ送信する。
区間検出手段１５ｂは、時刻ｔ８までに、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２を検出する。
時刻ｔ８において区間検出手段１５ｂは、計測時刻と、地点Ｐ２の位置データと、第１検出区間Ｓｄ２１と第２検出区間Ｓｄ２２のデータ（各区間内で始点終点を含む２つ以上の点群をリンクで結合したデータ）を、差異検出手段１６ｂへ送信する。
時刻ｔ９において差異検出手段１６ｂはこれらのデータを受信する。差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ２と第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２を結ぶ見通し境界線２１１を算出する。
時刻ｔ１０において差異検出手段１６ｂは、計測時刻、地点Ｐ２の位置データ、第２検出区間Ｓｄ２２のデータと、見通し境界線２１０及び２１１のデータ（始点終点を含む２つ以上の点群をリンクで結合したデータ）と、共通の終点Ｐｅの位置データを領域推定手段１７ｂへ送信する。
時刻ｔ１０において差異検出手段１６ｂは、計測時刻、地点Ｐ２の位置データ、第２検出区間Ｓｄ２２のデータと、見通し境界線２１０及び２１１のデータ（始点終点を含む２つ以上の点群をリンクで結合したデータ）と、共通の終点Ｐｅの位置データを領域推定手段１７ｂへ送信する。
静止物体存在領域をより限定するために、第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１のデータ（各区間内で始点終点を含む２つ以上の点群をリンクで結合したデータ）を追加で送信してもよい。
時刻ｔ１１において領域推定手段１７ｂはこれらのデータを受信して、静止物体存在領域を推定する。
時刻ｔ１１において領域推定手段１７ｂはこれらのデータを受信して、静止物体存在領域を推定する。
なお、外部センサ１０のセンサ信号が遠方の物体の画像データを含む場合（例えば道路境界線を表現する為の点群のうち１つ以上が30m以上にある等）は非圧縮あるいは可逆圧縮処理を行ったデータを送信し、それ以外の画像領域は圧縮画像を復調用識別情報付きで送信してよい。また、位置座標はＧＮＳＳで扱われる緯度経度や、最寄り交差点からの道のり距離、平面直角座標系（平成１４年国土交通省告示第９号等で指定されるもの）を用いて表現してよい。時刻情報はＧＮＳＳから配信される時刻情報を用いてよい。
（第２実施形態の効果）
（１）差異検出手段１６ｂは、第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２の両端のうち観測点Ｐ１及びＰ２に近い一方の端点Ｐｓ１２及びＰｓ２２と観測点Ｐ１及びＰ２とを結ぶ線分である見通し境界線２１０及び２１１を、複数の観測点Ｐ１及びＰ２についてそれぞれ算出する。差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂは、複数の観測点Ｐ１及びＰ２で算出した見通し境界線２１０及び２１１に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
このように、複数の観測点Ｐ１及びＰ２から第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２を検出することにより生じる見通し境界線２１０及び２１１の変化に基づいて静止物体存在領域を推定することにより、静止物体存在領域の推定精度を向上できる。
（１）差異検出手段１６ｂは、第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２の両端のうち観測点Ｐ１及びＰ２に近い一方の端点Ｐｓ１２及びＰｓ２２と観測点Ｐ１及びＰ２とを結ぶ線分である見通し境界線２１０及び２１１を、複数の観測点Ｐ１及びＰ２についてそれぞれ算出する。差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂは、複数の観測点Ｐ１及びＰ２で算出した見通し境界線２１０及び２１１に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
このように、複数の観測点Ｐ１及びＰ２から第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２を検出することにより生じる見通し境界線２１０及び２１１の変化に基づいて静止物体存在領域を推定することにより、静止物体存在領域の推定精度を向上できる。
（２）差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂは、複数の観測点Ｐ１及びＰ２で算出した見通し境界線２１０及び２１１の交点Ｐｃに基づいて、静止物体存在領域を推定する。交点Ｐｃにより静止物体２０１の頂点の１つの位置を求めることができるので、静止物体存在領域の推定精度をさらに向上できる。
（３）区間検出手段１５ｂは、観測点Ｐ１及びＰ２の各々で不連続な複数の検出区間が検出される場合に、不連続部分を挟んで隣接する一対の検出区間のうち、観測点に比較的近い第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１と、観測点から比較的遠い第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２を検出する。領域推定手段１７ｂは、第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１の両端のうち第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２に近い一方の端点Ｐｅで第１検出区間Ｓｄ２１と直角に交わる垂線２０４と、見通し境界線２１１との交点Ｐｖに基づいて、静止物体存在領域を推定する。
これにより、観測点Ｐ１と静止物体２０１との間に観測点Ｐ２がある場合、第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１の終点Ｐｅ１１及びＰｅ２１が共通の終点Ｐｅとなり、終点Ｐｅに基づいて静止物体２０１の端点を決定することができる。また、垂線２０４と見通し境界線２１１との交点Ｐｖを求めることにより、静止物体２０１の他の端点の近傍点を決定できる。これにより静止物体２０１の推定存在領域をより限定できる。
（変形例）
上述の第１実施形態の変形例と同様に、予め既知の物標２０２の位置情報を有する地図情報に基づいて、観測点から外部センサ１０が検出した物標２０２の検出位置（特に道幅方向位置）を補正してもよい。これにより、地図情報に基づいて見通し境界線２１０及び２１１を補正できる。
これにより、より正確な検出区間の位置を検出することができる。以下に説明する第３実施形態及び第４実施形態においても同様である。
上述の第１実施形態の変形例と同様に、予め既知の物標２０２の位置情報を有する地図情報に基づいて、観測点から外部センサ１０が検出した物標２０２の検出位置（特に道幅方向位置）を補正してもよい。これにより、地図情報に基づいて見通し境界線２１０及び２１１を補正できる。
これにより、より正確な検出区間の位置を検出することができる。以下に説明する第３実施形態及び第４実施形態においても同様である。
（第３実施形態）
（構成）
次に、第３実施形態を説明する。第３実施形態の物体認識システム１００では、複数の車両に搭載されたセンサにより、複数の地点から、道路に沿って延在する又は道路沿いに連なって存在する同一物体を検出する。複数の車両に搭載されたセンサの各々は、同一時刻に同一物体を検出してもよく、異なる時刻に同一物体を検出してもよい。
（構成）
次に、第３実施形態を説明する。第３実施形態の物体認識システム１００では、複数の車両に搭載されたセンサにより、複数の地点から、道路に沿って延在する又は道路沿いに連なって存在する同一物体を検出する。複数の車両に搭載されたセンサの各々は、同一時刻に同一物体を検出してもよく、異なる時刻に同一物体を検出してもよい。
図８を参照する。第３実施形態の物体認識システム１００は、図１に示す第１実施形態の物体認識システム１００の構成に加えて、第２車両２に搭載された外部センサ２０と、測位装置２１と、通信装置２２を備える。
外部センサ２０は、第２車両２の周囲の物体を検出する複数の異なる種類のセンサを備える。測位装置２１は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して、現在時刻と、第２車両２の現在位置及び進行方向を測定する。
外部センサ２０は、第２車両２の周囲の物体を検出する複数の異なる種類のセンサを備える。測位装置２１は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して、現在時刻と、第２車両２の現在位置及び進行方向を測定する。
外部センサ２０は、例えば第１車両１の外部センサ１０と同様の構成を有してよく、測位装置２１は、例えば第１車両１の測位装置１１と同様の構成を有してよい。
通信装置２２は、測位装置２１から得られる現在時刻情報に基づいて外部センサ２０に対して基準時刻を配信する。また、通信装置２２は、コンピュータ１５、１６及び１７の通信手段１５ａ、１６ａ及び１７ａを介して、それぞれ区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂとの間でデータの送受信を行う。
通信装置２２は、測位装置２１から得られる現在時刻情報に基づいて外部センサ２０に対して基準時刻を配信する。また、通信装置２２は、コンピュータ１５、１６及び１７の通信手段１５ａ、１６ａ及び１７ａを介して、それぞれ区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂとの間でデータの送受信を行う。
なお、コンピュータ１５～１７が、第２車両２に実装されてもよい。この場合、通信装置２２及び通信手段１５ａ～１７ａは、有線又は無線の通信手段によりデータを授受してよい。例えば、通信装置２２及び通信手段１５ａ～１７ａは、例えばＣＳＭＡ／ＣＡ方式の多重通信（ＣＡＮ：Controller Area Network）やフレックスレイ（Flex Ray）等の車載通信ネットワーク（車載ＬＡＮ）を備えてもよい。
コンピュータ１５～１７は、第２車両２以外の場所に実装されてもよい。この場合、例えば通信装置２２及び通信手段１５ａ～１７ａは、車車間通信、公衆携帯電話網、路車間通信、衛星通信等の無線通信手段を介して、互いにデータを授受する。
コンピュータ１５～１７は、例えば、第１車両１等の他車両、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバに実装されてもよい。
コンピュータ１５～１７は、例えば、第１車両１等の他車両、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバに実装されてもよい。
第１車両１及び第２車両２により複数の地点から同時に観測する場合、第１車両１の通信装置１２と第２車両２の通信装置２２とは、低遅延の通信無線で直接接続してもよい。無線方式は、例えばＩＥＥＥ８０２．１１ｐで規定されるＤＳＲＣ方式もしくは３ＧＰＰ Ｒｅｌｅａｓｅ１４以降で規定されるセルラＶ２Ｘ方式を用い、第１車両１と第２車両２との間で通信接続を確立してよい。
図９を参照する。第３実施形態の物体認識システム１００は、第１実施形態及び第２実施形態の物体認識システム１００と同様の機能構成を有しており、同一の構成要素には同じ参照符号を付する。
物体認識システム１００は、第１実施形態及び第２実施形態の区間検出手段１５ｂと同様の機能を備える区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２を、それぞれ第１車両１及び第２車両２に実装する。また物体認識システム１００は、地図データベース１８ａと道路構造補正手段１８ｂを備える。図９において地図データベースを「地図ＤＢ」と表記する。地図データベース１８ａ及び道路構造補正手段１８ｂは、第１車両１や第２車両２に実装されてもよく、その他の車両や、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバのいずれかに実装されてもよい。
物体認識システム１００は、第１実施形態及び第２実施形態の区間検出手段１５ｂと同様の機能を備える区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２を、それぞれ第１車両１及び第２車両２に実装する。また物体認識システム１００は、地図データベース１８ａと道路構造補正手段１８ｂを備える。図９において地図データベースを「地図ＤＢ」と表記する。地図データベース１８ａ及び道路構造補正手段１８ｂは、第１車両１や第２車両２に実装されてもよく、その他の車両や、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバのいずれかに実装されてもよい。
外部センサ１０及び２０は、それぞれ第１車両１及び第２車両２の周囲の物体を検出する。測位装置１１及び２１は、第１車両１及び第２車両２のそれぞれの現在位置を測定する。
図１０Ａを参照する。第１車両１は地点Ｐ１に位置し、第２車両２は地点Ｐ２に位置する。第２車両２は、例えば第１車両１の対向車両又は交差車両であってよい。第１車両１の「交差車両」とは、第１車両１の進路と交差する進路上を走行する車両を意味する。
第３実施形態の物体認識システム１００は、第１車両１及び第２車両２が位置する地点Ｐ１及びＰ２の間に存在する静止物体存在領域を推定する。
図１０Ａを参照する。第１車両１は地点Ｐ１に位置し、第２車両２は地点Ｐ２に位置する。第２車両２は、例えば第１車両１の対向車両又は交差車両であってよい。第１車両１の「交差車両」とは、第１車両１の進路と交差する進路上を走行する車両を意味する。
第３実施形態の物体認識システム１００は、第１車両１及び第２車両２が位置する地点Ｐ１及びＰ２の間に存在する静止物体存在領域を推定する。
第１車両１の区間検出手段１５ｂ１は、地点Ｐ１における外部センサ１０による検出結果に基づいて、第１検出区間Ｓｄ１１、第２検出区間Ｓｄ１２、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１、第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２を検出し、非検出区間Ｓｕ１を推定する。第１車両１の通信装置１２は、これらのデータを差異検出手段１６ｂへ送信する。
第２車両２の区間検出手段１５ｂ２は、地点Ｐ２における外部センサ２０による検出結果に基づいて、第１検出区間Ｓｄ２１、第２検出区間Ｓｄ２２、第１検出区間Ｓｄ２１の終点Ｐｅ２１、第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２を検出し、非検出区間Ｓｕ２を推定する。第２車両２の通信装置１２は、これらのデータを差異検出手段１６ｂへ送信する。
差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１で検出した第２検出区間Ｓｄ１２と、地点Ｐ２で検出した第１検出区間Ｓｄ２１との差異を検出する。例えば、第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２と、第１検出区間Ｓｄ２１の終点Ｐｅ２１との差異を検出する。
または、地点Ｐ１で検出した第１検出区間Ｓｄ１１と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との差異を検出する。例えば、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と、第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２との差異を検出する。
または、地点Ｐ１で検出した第１検出区間Ｓｄ１１と、地点Ｐ２で検出した第２検出区間Ｓｄ２２との差異を検出する。例えば、第１検出区間Ｓｄ１１の終点Ｐｅ１１と、第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２との差異を検出する。
さらに、差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１と第２検出区間Ｓｄ１２の始点Ｐｓ１２とを結ぶ見通し境界線２１０を算出する。また、地点Ｐ２と第２検出区間Ｓｄ２２の始点Ｐｓ２２とを結ぶ見通し境界線２１１を算出する。
差異検出手段１６ｂは、検出区間の差異の検出結果、及び算出した見通し境界線２１０及び２１１を領域推定手段１７ｂに送信する。
差異検出手段１６ｂは、検出区間の差異の検出結果、及び算出した見通し境界線２１０及び２１１を領域推定手段１７ｂに送信する。
領域推定手段１７ｂは、第２検出区間Ｓｄ１２と第１検出区間Ｓｄ２１との間に差異が存在する場合に、地点Ｐ１及びＰ２の間に静止物体２０１が存在すると判定する。または、第１検出区間Ｓｄ１１と第２検出区間Ｓｄ２２との間に差異が存在する場合に、地点Ｐ１及びＰ２の間に静止物体２０１が存在すると判定する。
図１０Ｂを参照する。静止物体２０１が存在すると判定した場合、領域推定手段１７ｂは、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２が検出されない区間を物体存在可能性区間として推定する。例えば、第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１の終点Ｐｅ１１及びＰｅ２１の間の区間（すなわち、非検出区間Ｓｕ１と非検出区間Ｓｕ２の重複領域）を、物体存在可能性区間として推定する。
図１０Ｃを参照する。領域推定手段１７ｂは、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域２１８を推定する。
図１０Ｃを参照する。領域推定手段１７ｂは、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域２１８を推定する。
例えば領域推定手段１７ｂは、終点Ｐｅ１１で第１検出区間Ｓｄ１１と直角に交わる垂線２１６と、見通し境界線２１１との交点Ｐｖ１を求める。また、終点Ｐｅ２１で第１検出区間Ｓｄ２１と直角に交わる垂線２１７と、見通し境界線２１０との交点Ｐｖ２を求める。終点Ｐｅ１１と交点Ｐｖ１を結ぶ線分、交点Ｐｖ１と交点Ｐｖ２を結ぶ線分、交点Ｐｖ２と終点Ｐｅ２１を結ぶ線分、及び終点Ｐｅ２１と終点Ｐｅ１１を結ぶ線分に囲まれる領域を、静止物体存在領域として推定する。
図９を参照する。静止物体存在領域が推定されると、道路構造補正手段１８ｂは、静止物体存在領域が存在する区間における物標２０２の位置情報を、地図データベース１８ａから読み出す。
地図データベース１８ａは、道路形状や、地物、ランドマーク等の物標の位置や、物標が存在する区間情報などの地図情報を記憶している。地図データベース１８ａに記憶される物標には、道路２００に沿って延在する又は道路２００沿いに連なって存在する物標２０２が含まれる。地図データベース１８ａとして、例えば、自律走行用の地図として好適な高精度地図データを記憶してよい。
地図データベース１８ａは、道路形状や、地物、ランドマーク等の物標の位置や、物標が存在する区間情報などの地図情報を記憶している。地図データベース１８ａに記憶される物標には、道路２００に沿って延在する又は道路２００沿いに連なって存在する物標２０２が含まれる。地図データベース１８ａとして、例えば、自律走行用の地図として好適な高精度地図データを記憶してよい。
道路構造補正手段１８ｂは、地図データベース１８ａから読み出した物標２０２の位置情報に基づいて、道路形状や道路の構造に起因して地点Ｐ１又はＰ２から物標２０２が検出されない範囲である検出不可範囲を算出する。
このような範囲では、領域推定手段１７ｂは、誤って静止物体存在領域を推定する恐れがある。したがって、道路構造補正手段１８ｂは、検出不可範囲において静止物体存在領域の推定を行わないように、静止物体存在領域の推定結果を補正する。具体的には、静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。
このような範囲では、領域推定手段１７ｂは、誤って静止物体存在領域を推定する恐れがある。したがって、道路構造補正手段１８ｂは、検出不可範囲において静止物体存在領域の推定を行わないように、静止物体存在領域の推定結果を補正する。具体的には、静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。
図１１Ａを参照する。例えば道路に沿って延在する物標２２０としてガードレールや縁石を検出し、地点Ｐ１に位置する第１車両１の進路の前方にカーブ区間がある場合を想定する。このような場合には、カーブ区間の物標２２０の一部が地点Ｐ１から見て死角に入る。線分２２１は、地点Ｐ１から見たカーブ区間での見通し可能範囲と見通し外範囲との境界線を示している。
道路構造補正手段１８ｂは、カーブ区間において外部センサ１０により検出されない物標２２０の範囲を検出不可範囲として算出する。静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。
道路構造補正手段１８ｂは、カーブ区間において外部センサ１０により検出されない物標２２０の範囲を検出不可範囲として算出する。静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。
図１１Ｂを参照する。例えば道路に沿って延在する物標２３０として道路壁を検出し、地点Ｐ１に位置する第１車両１の進路の前方に交差点がある場合を想定する。交差点内には物標２３０が存在せず、また、交差道路に沿った物標２３０の一部が地点Ｐ１から見て死角に入る。線分２３１は、地点Ｐ１から見た交差点での見通し可能範囲と見通し外範囲との境界線を示している。
道路構造補正手段１８ｂは、交差点において外部センサ１０により検出されない物標２２０の範囲を検出不可範囲として算出する。静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。例えば、静止物体存在領域の位置と地図上の交差点の位置が等しく、静止物体存在領域の長さが交差道路の幅に近い場合に、静止物体存在領域の推定を取り消す。
道路構造補正手段１８ｂは、交差点において外部センサ１０により検出されない物標２２０の範囲を検出不可範囲として算出する。静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。例えば、静止物体存在領域の位置と地図上の交差点の位置が等しく、静止物体存在領域の長さが交差道路の幅に近い場合に、静止物体存在領域の推定を取り消す。
図１１Ｃを参照する。例えば道路に沿って延在する物標２４０として道路の路面を検出し、地点Ｐ１に位置する第１車両１の進路の前方に道路の高低差（凹部）がある場合を想定する。このような場合には、路面の凹部の一部が地点Ｐ１から見て死角に入る。
道路構造補正手段１８ｂは、道路の高低差により外部センサ１０により検出されない路面２４０の範囲を検出不可範囲として算出する。静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。
図９を参照する。軌道生成手段１１０は、領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域のうち、道路構造補正手段１８ｂにより取り消されなかった静止物体存在領域を回避するように目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。
道路構造補正手段１８ｂは、道路の高低差により外部センサ１０により検出されない路面２４０の範囲を検出不可範囲として算出する。静止物体存在領域に検出不可範囲が含まれる場合には、静止物体存在領域の推定を取り消す。
図９を参照する。軌道生成手段１１０は、領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域のうち、道路構造補正手段１８ｂにより取り消されなかった静止物体存在領域を回避するように目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。
なお、区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、道路に沿って延在する物標として道路白線を検出する場合、破線の道路白線、または周期的な欠落部を有する道路白線の端点を、第１検出区間又は第２検出区間の端点と検出しないように、道路白線の端点の検出結果を補正してよい。
図１１Ｄを参照する。道路白線２５０の端点の間隔が一定間隔Ｔである場合、区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、これら一定間隔Ｔで存在する道路白線の端点を、第１検出区間又は第２検出区間の端点として検出することを禁止する。区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、道路白線の端点２５１及び２５２の間隔Ｌと一定間隔Ｔとの差が所定閾値よりも大きい場合に、端点２５１及び２５２を第１検出区間及び第２検出区間の端点として検出する。
図１１Ｄを参照する。道路白線２５０の端点の間隔が一定間隔Ｔである場合、区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、これら一定間隔Ｔで存在する道路白線の端点を、第１検出区間又は第２検出区間の端点として検出することを禁止する。区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、道路白線の端点２５１及び２５２の間隔Ｌと一定間隔Ｔとの差が所定閾値よりも大きい場合に、端点２５１及び２５２を第１検出区間及び第２検出区間の端点として検出する。
（動作）
次に、図１２を参照して第３実施形態の物体認識方法の一例を説明する。
ステップＳ３０～Ｓ３３の処理は、図６におけるステップＳ１０～Ｓ１３の処理と同様である。
ステップＳ３４において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１で検出した検出区間と、地点Ｐ２で検出した検出区間との相違を判定する。
次に、図１２を参照して第３実施形態の物体認識方法の一例を説明する。
ステップＳ３０～Ｓ３３の処理は、図６におけるステップＳ１０～Ｓ１３の処理と同様である。
ステップＳ３４において差異検出手段１６ｂは、地点Ｐ１で検出した検出区間と、地点Ｐ２で検出した検出区間との相違を判定する。
地点Ｐ１で検出した検出区間と地点Ｐ２で検出した検出区間に差異がある場合（ステップＳ３４：Ｙ）に、処理はステップＳ３５に進む。差異がない場合（ステップＳ３４：Ｎ）に、物体存在可能性区間を推定せずに処理を終了する。
ステップＳ３５において領域推定手段１７ｂは、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２が検出されない区間を物体存在可能性区間として推定する。
ステップＳ３５において領域推定手段１７ｂは、地点Ｐ１及びＰ２のいずれからも物標２０２が検出されない区間を物体存在可能性区間として推定する。
ステップＳ３６において領域推定手段１７ｂは、物体存在可能性区間を道幅方向に制限して静止物体存在領域を推定する。
ステップＳ３７において道路構造補正手段１８ｂは、領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域内に、道路形状や道路の構造に起因して物標２０２が検出されない範囲である検出不可範囲が存在するか否かを判定する。
ステップＳ３７において道路構造補正手段１８ｂは、領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域内に、道路形状や道路の構造に起因して物標２０２が検出されない範囲である検出不可範囲が存在するか否かを判定する。
静止物体存在領域内に検出不可範囲が存在する場合（ステップＳ３７：Ｙ）に処理はステップＳ３９に進む。静止物体存在領域内に検出不可範囲が存在しない場合（ステップＳ３７：Ｎ）に処理はステップＳ３８に進む。
ステップＳ３８において道路構造補正手段１８ｂは、静止物体存在領域内に静止物体が存在すると判定する。軌道生成手段１１０は、目標走行軌道を走行する第１車両１が静止物体存在領域と干渉するか否かを判断し、静止物体存在領域か回避するように第１車両１の走行制御を実施する必要があるか否かを判定する。
ステップＳ３８において道路構造補正手段１８ｂは、静止物体存在領域内に静止物体が存在すると判定する。軌道生成手段１１０は、目標走行軌道を走行する第１車両１が静止物体存在領域と干渉するか否かを判断し、静止物体存在領域か回避するように第１車両１の走行制御を実施する必要があるか否かを判定する。
静止物体存在領域か回避する場合に軌道生成手段１１０は、静止物体存在領域か回避するための目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。その後に処理は終了する。
一方、ステップＳ３９に道路構造補正手段１８ｂは、静止物体存在領域内に静止物体が存在すると判定する。領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域を取り消して、処理を終了する。
一方、ステップＳ３９に道路構造補正手段１８ｂは、静止物体存在領域内に静止物体が存在すると判定する。領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域を取り消して、処理を終了する。
（第３実施形態の効果）
（１）道路構造補正手段１８ｂは、道路に沿った物標の位置情報を有する地図情報に基づいて、観測点Ｐ１、Ｐ２から物標が検出されない範囲である検出不可範囲を算出する。道路構造補正手段１８ｂは、検出不可範囲における静止物体存在領域の推定を禁止する。
これにより、静止物体の有無に関わらず道路に沿った物標を検出できない区間を、静止物体存在領域として誤検出することを防止できる。
（１）道路構造補正手段１８ｂは、道路に沿った物標の位置情報を有する地図情報に基づいて、観測点Ｐ１、Ｐ２から物標が検出されない範囲である検出不可範囲を算出する。道路構造補正手段１８ｂは、検出不可範囲における静止物体存在領域の推定を禁止する。
これにより、静止物体の有無に関わらず道路に沿った物標を検出できない区間を、静止物体存在領域として誤検出することを防止できる。
（２）外部センサ１０及び２０は、道路に沿って延在する物標として道路区画線２５０を検出する。区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、一定間隔で存在する道路区画線２５０の端点を、検出区間の端点として検出しない。
これにより、破線の道路白線または周期的な欠落部を有する道路白線が描かれている区間において、静止物体存在領域を誤検出することを防止できる。
これにより、破線の道路白線または周期的な欠落部を有する道路白線が描かれている区間において、静止物体存在領域を誤検出することを防止できる。
（３）第１車両１の外部センサ１０は、複数の観測点の一つである地点Ｐ１から物標２０２を検出し、第１車両１の対向車両又は交差車両である第２車両２の外部センサ２０は、複数の観測点の他の一つである地点Ｐ２から物標を検出する。
これにより死角をなくして静止物体存在領域をより高精度に検出できる。
これにより死角をなくして静止物体存在領域をより高精度に検出できる。
（４）第１車両１の外部センサ１０は、複数の観測点の一つである地点Ｐ１から物標２０２を検出し、第１車両１の対向車両又は交差車両である第２車両２の外部センサ２０は、複数の観測点の他の一つである地点Ｐ２から物標を検出する。
地点Ｐ１及びＰ２の各々で不連続な複数の検出区間が検出される場合に、区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、不連続部分を挟んで隣接する一対の検出区間のうち、地点Ｐ１及びＰ２に比較的近い第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１と、地点Ｐ１及びＰ２から比較的遠い第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２と、第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１の両端のうち第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２に近い一方の端点である第１検出区間端点Ｐｅ１１及びＰｅ２１とを検出する。
領域推定手段１７ｂは、第１車両１及び第２車両２で各々検出した第１検出区間端点Ｐｅ１１及びＰｅ２１に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
これにより、静止物体２０１の両端の位置を特定できるため、静止物体存在領域をより高精度に検出できる。
地点Ｐ１及びＰ２の各々で不連続な複数の検出区間が検出される場合に、区間検出手段１５ｂ１及び１５ｂ２は、不連続部分を挟んで隣接する一対の検出区間のうち、地点Ｐ１及びＰ２に比較的近い第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１と、地点Ｐ１及びＰ２から比較的遠い第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２と、第１検出区間Ｓｄ１１及びＳｄ２１の両端のうち第２検出区間Ｓｄ１２及びＳｄ２２に近い一方の端点である第１検出区間端点Ｐｅ１１及びＰｅ２１とを検出する。
領域推定手段１７ｂは、第１車両１及び第２車両２で各々検出した第１検出区間端点Ｐｅ１１及びＰｅ２１に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
これにより、静止物体２０１の両端の位置を特定できるため、静止物体存在領域をより高精度に検出できる。
（変形例）
区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂは、第１実施形態及び第２実施形態の物体認識方法と同様の方法で、第２車両２が複数の異なる地点から検出した第１検出区間及び第２検出区間に基づいて静止物体存在領域を推定してもよい。領域推定手段１７ｂは、推定した静止物体存在領域を第１車両１に送信してもよい。第１車両１は、例えば第２車両２よりも静止物体存在領域から遠くに位置する車両であってよい。
これにより、第２車両２によって推定した静止物体存在領域の情報に基づいて、後続の第１車両１の走行制御を実施することができる。
区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂは、第１実施形態及び第２実施形態の物体認識方法と同様の方法で、第２車両２が複数の異なる地点から検出した第１検出区間及び第２検出区間に基づいて静止物体存在領域を推定してもよい。領域推定手段１７ｂは、推定した静止物体存在領域を第１車両１に送信してもよい。第１車両１は、例えば第２車両２よりも静止物体存在領域から遠くに位置する車両であってよい。
これにより、第２車両２によって推定した静止物体存在領域の情報に基づいて、後続の第１車両１の走行制御を実施することができる。
（第４実施形態）
（構成）
次に、第４実施形態を説明する。第４実施形態の物体認識システム１００では、同じ領域の異なる時刻における静止物体存在領域を推定し、異なる時刻の静止物体存在領域どうしを比較する。静止物体存在領域が経時変化しない場合に、静止物体存在領域に静止物体が存在すると判定する。静止物体存在領域が経時変化する場合には、一時的に停車している車列が静止物体存在領域に存在していると判定する。
（構成）
次に、第４実施形態を説明する。第４実施形態の物体認識システム１００では、同じ領域の異なる時刻における静止物体存在領域を推定し、異なる時刻の静止物体存在領域どうしを比較する。静止物体存在領域が経時変化しない場合に、静止物体存在領域に静止物体が存在すると判定する。静止物体存在領域が経時変化する場合には、一時的に停車している車列が静止物体存在領域に存在していると判定する。
図１３を参照する。第４実施形態の物体認識システム１００は、図８に示す第３実施形態の物体認識システム１００の構成に加えて、第３車両３に搭載された外部センサ３０と、測位装置３１と、通信装置３２を備える。
外部センサ３０は、第３車両３の周囲の物体を検出する複数の異なる種類のセンサを備える。測位装置３１は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して、現在時刻と、第３車両３の現在位置及び進行方向を測定する。
外部センサ３０は、第３車両３の周囲の物体を検出する複数の異なる種類のセンサを備える。測位装置３１は、全地球型測位システム（ＧＮＳＳ）受信機を備え、複数の航法衛星から電波を受信して、現在時刻と、第３車両３の現在位置及び進行方向を測定する。
外部センサ３０は、例えば第２車両２の外部センサ２０と同様の構成を有してよく、測位装置３１は、例えば第２車両２の測位装置２１と同様の構成を有してよい。
通信装置３２は、測位装置３１から得られる現在時刻情報に基づいて外部センサ３０に対して基準時刻を配信する。また、通信装置３２は、コンピュータ１５、１６及び１７の通信手段１５ａ、１６ａ及び１７ａを介して、それぞれ区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂとの間でデータの送受信を行う。
通信装置３２は、測位装置３１から得られる現在時刻情報に基づいて外部センサ３０に対して基準時刻を配信する。また、通信装置３２は、コンピュータ１５、１６及び１７の通信手段１５ａ、１６ａ及び１７ａを介して、それぞれ区間検出手段１５ｂ、差異検出手段１６ｂ及び領域推定手段１７ｂとの間でデータの送受信を行う。
なお、コンピュータ１５～１７が、第３車両３に実装されてもよい。この場合、通信装置３２及び通信手段１５ａ～１７ａは、有線又は無線の通信手段によりデータを授受してよい。例えば、通信装置３２及び通信手段１５ａ～１７ａは、例えばＣＳＭＡ／ＣＡ方式の多重通信（ＣＡＮ：Controller Area Network）やフレックスレイ（Flex Ray）等の車載通信ネットワーク（車載ＬＡＮ）を備えてもよい。
コンピュータ１５～１７は、第３車両３以外の場所に実装されてもよい。この場合、例えば通信装置３２及び通信手段１５ａ～１７ａは、車車間通信、公衆携帯電話網、路車間通信、衛星通信等の無線通信手段を介して、互いにデータを授受する。
コンピュータ１５～１７は、例えば、第１車両１や第２車両２等の他車両、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバに実装されてもよい。
コンピュータ１５～１７は、例えば、第１車両１や第２車両２等の他車両、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバに実装されてもよい。
図１４を参照する。第４実施形態の物体認識システム１００は、第１実施形態及び第２実施形態の物体認識システム１００と同様の機能構成を有しており、同一の構成要素には同じ参照符号を付する。
物体認識システム１００は、第１実施形態及び第２実施形態の区間検出手段１５ｂと同様の機能を備える区間検出手段１５ｂ２及び１５ｂ３を、それぞれ第２車両２及び第３車両３に実装する。
物体認識システム１００は、第１実施形態及び第２実施形態の区間検出手段１５ｂと同様の機能を備える区間検出手段１５ｂ２及び１５ｂ３を、それぞれ第２車両２及び第３車両３に実装する。
また物体認識システム１００は停車車列判定手段１９を備える。停車車列判定手段１９は、第１車両１～第３車両３に実装されてもよく、その他の車両や、携帯電話/自営網上のモバイルエッジコンピュータ、路側に設置された道路交通インフラサーバもしくはインターネット上のクラウドサーバのいずれかに実装されてもよい。
外部センサ２０及び３０は、それぞれ第２車両２及び第３車両３の周囲の物体を検出する。測位装置２１及び３１は、第２車両２及び第３車両３のそれぞれの現在位置を測定する。
区間検出手段１５ｂ２と、差異検出手段１６ｂと、領域推定手段１７ｂは、第２車両２の外部センサ２０による検出結果と測位装置２１の測定結果に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
区間検出手段１５ｂ３と、差異検出手段１６ｂと、領域推定手段１７ｂは、第３車両３の外部センサ３０による検出結果と測位装置３１の測定結果に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
区間検出手段１５ｂ２と、差異検出手段１６ｂと、領域推定手段１７ｂは、第２車両２の外部センサ２０による検出結果と測位装置２１の測定結果に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
区間検出手段１５ｂ３と、差異検出手段１６ｂと、領域推定手段１７ｂは、第３車両３の外部センサ３０による検出結果と測位装置３１の測定結果に基づいて、静止物体存在領域を推定する。
図１５Ａ及び図１５Ｂは、異なる時刻に同一の領域を通過した第２車両２と第３車両３から測定した測定結果に基づいて推定した静止物体存在領域をそれぞれ示す。第３車両３は、所定時間ｔ（例えば３０秒）遅れて第２車両２と同じ領域を通過している。
白抜きの矩形は、道路に沿った物標を表す。ハッチングが施された領域ｒ１～ｒ４は静止物体存在領域を表す。
なお、外部センサ２０及び３０として第２車両２及び第３車両３の側方の物標を検出する側方センサを設けて、第２車両２及び第３車両３が通過する際に側方センサが道路に沿った物標を検出しない領域を、静止物体存在領域として推定してもよい。
白抜きの矩形は、道路に沿った物標を表す。ハッチングが施された領域ｒ１～ｒ４は静止物体存在領域を表す。
なお、外部センサ２０及び３０として第２車両２及び第３車両３の側方の物標を検出する側方センサを設けて、第２車両２及び第３車両３が通過する際に側方センサが道路に沿った物標を検出しない領域を、静止物体存在領域として推定してもよい。
停車車列判定手段１９は、異なる時刻において同じ領域にて推定された静止物体存在領域どうしを比較し、静止物体存在領域が経時変化するか否かを判定する。静止物体存在領域が経時変化しない場合に、静止物体存在領域に静止物体が存在すると判定する。静止物体存在領域が経時変化する場合には、一時的に停車している車列が静止物体存在領域に存在していると判定する。
図１５Ａ及び図１５Ｂに示す例では、所定時間ｔが経過しても静止物体存在領域ｒ１の位置の変化がない。また、静止物体存在領域ｒ１とｒ２の間の区間ｓ１は延長しており、静止物体存在領域ｒ２の位置が変化している。同様にｒ３及びｒ４の位置の変化が変化しており、静止物体存在領域ｒ２とｒ３の間の区間ｓ２、静止物体存在領域ｒ３とｒ４の間の区間ｓ３も延長している。
停車車列判定手段１９は、特定の領域で検出された静止物体存在領域ｒ１～ｒ４とその間の区間ｓ１～ｓ３の一つ以上で経時変化が生じた場合に、これらの静止物体存在領域ｒ１～ｒ４は、停車車列であると判定し、領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域を取り消す。
静止物体存在領域ｒ１～ｒ４と区間ｓ１～ｓ３の何れも経時変化しない場合に、静止物体存在領域ｒ１～ｒ４に静止物体が存在すると判定し、静止物体存在領域ｒ１～ｒ４の位置情報を第１車両１の車載装置１３へ送信する。
静止物体存在領域ｒ１～ｒ４と区間ｓ１～ｓ３の何れも経時変化しない場合に、静止物体存在領域ｒ１～ｒ４に静止物体が存在すると判定し、静止物体存在領域ｒ１～ｒ４の位置情報を第１車両１の車載装置１３へ送信する。
車載装置１３の軌道生成手段１１０は、停車車列判定手段１９から送信された静止物体存在領域ｒ１～ｒ４を回避するように目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。
第１車両１は、例えば第２車両２や第３車両３よりも静止物体存在領域ｒ１～ｒ４から遠くに位置する車両であってよい。これにより、第２車両２及び第３車両３によって推定した静止物体存在領域の情報に基づいて、後続の第１車両１の走行制御を実施することができる。
第１車両１は、例えば第２車両２や第３車両３よりも静止物体存在領域ｒ１～ｒ４から遠くに位置する車両であってよい。これにより、第２車両２及び第３車両３によって推定した静止物体存在領域の情報に基づいて、後続の第１車両１の走行制御を実施することができる。
（動作）
次に、図１６を参照して第４実施形態の物体認識方法の一例を説明する。ステップＳ４０～Ｓ４６の処理は、図６に示した第２実施形態のステップＳ１０～Ｓ１６と同様であり、複数の車両（例えば第２車両２及び第３車両３）毎に実行する。
ステップＳ４７において停車車列判定手段１９は、異なる時刻において複数の車両が同じ領域にて推定された静止物体存在領域どうしを比較し、静止物体存在領域が経時変化するか否かを判定する。
次に、図１６を参照して第４実施形態の物体認識方法の一例を説明する。ステップＳ４０～Ｓ４６の処理は、図６に示した第２実施形態のステップＳ１０～Ｓ１６と同様であり、複数の車両（例えば第２車両２及び第３車両３）毎に実行する。
ステップＳ４７において停車車列判定手段１９は、異なる時刻において複数の車両が同じ領域にて推定された静止物体存在領域どうしを比較し、静止物体存在領域が経時変化するか否かを判定する。
静止物体存在領域が経時変化する場合（ステップＳ４７：Ｙ）に処理はステップＳ４９へ進む。静止物体存在領域が経時変化しない場合（ステップＳ４７：Ｎ）に処理はステップＳ４８へ進む。
ステップＳ４８において停車車列判定手段１９は、静止物体存在領域内に静止物体が存在すると判定する。軌道生成手段１１０は、目標走行軌道を走行する第１車両１が静止物体存在領域と干渉するか否かを判断し、静止物体存在領域か回避するように第１車両１の走行制御を実施する必要があるか否かを判定する。
ステップＳ４８において停車車列判定手段１９は、静止物体存在領域内に静止物体が存在すると判定する。軌道生成手段１１０は、目標走行軌道を走行する第１車両１が静止物体存在領域と干渉するか否かを判断し、静止物体存在領域か回避するように第１車両１の走行制御を実施する必要があるか否かを判定する。
静止物体存在領域か回避する場合に軌道生成手段１１０は、静止物体存在領域か回避するための目標走行軌道と速度プロファイルを生成する。その後に処理は終了する。
ステップＳ４９において停車車列判定手段１９は、静止物体存在領域に存在するのは停車車列であると判定し、領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域を取り消す。その後に処理は終了する。
ステップＳ４９において停車車列判定手段１９は、静止物体存在領域に存在するのは停車車列であると判定し、領域推定手段１７ｂが推定した静止物体存在領域を取り消す。その後に処理は終了する。
（第４実施形態の効果）
停車車列判定手段１９は、異なる時刻における静止物体存在領域を各々推定し、静止物体存在領域に経時変化がない場合に、前記静止物体存在領域に静止物体が存在すると判定する。これにより、一時的に停止している物体、例えば停車車両を静止物体と誤検出することを防止できる。
停車車列判定手段１９は、異なる時刻における静止物体存在領域を各々推定し、静止物体存在領域に経時変化がない場合に、前記静止物体存在領域に静止物体が存在すると判定する。これにより、一時的に停止している物体、例えば停車車両を静止物体と誤検出することを防止できる。
１…第１車両、２…第２車両、３…第３車両、１０…外部センサ、１１…測位装置、１２…通信装置、１３…車載装置、１４…アクチュエータ、１５…コンピュータ、１５ａ…通信手段、１５ｂ、１５ｂ１～１５ｂ３…区間検出手段、１６…コンピュータ、１６ｂ…差異検出手段、１７…コンピュータ、１７ａ…通信手段、１７ｂ…領域推定手段、１８ａ…地図データベース、１８ｂ…道路構造補正手段、１９…停車車列判定手段、２０…外部センサ、２１…測位装置、２２…通信装置、３０…外部センサ、３１…測位装置、３２…通信装置、１００…物体認識システム、１１０…軌道生成手段、１１１…走行制御手段
Claims (14)
- 道路上の観測点から、前記道路に沿って延在する物標をセンサで検出し、
コンピュータが、
前記物標の前記観測点から検出された部分が存在する区間である検出区間を検出し、
複数の前記観測点でそれぞれ検出した複数の異なる前記検出区間の端点の位置に基づいて、前記検出区間の両端のうち前記観測点に近い一方の端点と前記観測点とを結ぶ線分である見通し境界線を、前記複数の観測点についてそれぞれ算出し、
前記複数の観測点で算出した前記見通し境界線に基づいて、前記道路上に静止物体が存在する領域である静止物体存在領域を推定する、
ことを特徴とする物体認識方法。 - 前記コンピュータは、前記複数の観測点で算出した前記見通し境界線の交点に基づいて、前記静止物体存在領域を推定することを特徴とする請求項１に記載の物体認識方法。
- 前記コンピュータは、
前記物標の前記観測点から検出されない部分が存在する区間である非検出区間を、前記複数の観測点についてそれぞれ推定し、
前記非検出区間の重複部分に基づいて、前記静止物体存在領域を推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の物体認識方法。 - 前記コンピュータは、
前記観測点の各々で不連続な複数の前記検出区間が検出される場合に、不連続部分を挟んで隣接する一対の前記検出区間のうち、前記観測点に比較的近い第１検出区間と、前記観測点から比較的遠い第２検出区間と、を検出し、
前記第１検出区間の両端のうち前記第２検出区間に近い一方の端点で前記第１検出区間と直角に交わる垂線と、前記第２検出区間の両端のうち前記観測点に近い一方の端点と前記観測点とを結んだ前記見通し境界線との交点に基づいて、前記静止物体存在領域を推定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の物体認識方法。 - 前記コンピュータは、前記物標の位置情報を有する地図情報に基づいて、前記観測点から検出した前記物標の検出位置を補正することにより、前記見通し境界線を補正することを特徴とする請求項１又は４に記載の物体認識方法。
- 前記コンピュータは、
前記物標の位置情報を有する地図情報に基づいて、前記観測点から前記物標が検出されない範囲である検出不可範囲を算出し、
前記検出不可範囲において前記静止物体存在領域の推定を行わない、
ことを特徴とする請求項１～４のいずれか一項に記載の物体認識方法。 - 前記物標は、前記道路に沿って延在する道路区画線であり、一定間隔で存在する前記道路区画線の端点を、前記検出区間の端点として検出しないことを特徴とする請求項１～６のいずれか一項に記載の物体認識方法。
- 前記道路の道路境界線より外側の物標を、前記物標として前記センサで検出することを特徴とする請求項１～７のいずれか一項に記載の物体認識方法。
- 道路上の観測点から、前記道路に沿って延在する物標をセンサで検出し、
コンピュータが、
前記物標の前記観測点から検出された部分が存在する区間である検出区間を検出し、
複数の前記観測点でそれぞれ検出した複数の異なる前記検出区間の端点の位置に基づいて、前記道路上に静止物体が存在する領域である静止物体存在領域を推定し、
前記複数の観測点の一つにおいて第１車両から前記物標を検出し、前記複数の観測点の他の一つにおいて前記第１車両の対向車両又は交差車両である第２車両から前記物標を検出することを特徴とする物体認識方法。 - 道路上の観測点から、前記道路に沿って延在する物標をセンサで検出し、
コンピュータが、
前記物標の前記観測点から検出された部分が存在する区間である検出区間を検出し、
複数の前記観測点でそれぞれ検出した複数の異なる前記検出区間の端点の位置に基づいて、前記道路上に静止物体が存在する領域である静止物体存在領域を推定し、
前記複数の観測点の一つにおいて第１車両から前記物標を検出し、前記複数の観測点の他の一つにおいて前記第１車両の対向車両である第２車両から前記物標を検出し、
前記観測点の各々で不連続な複数の前記検出区間が検出される場合に、不連続部分を挟んで隣接する一対の前記検出区間のうち、前記観測点に比較的近い第１検出区間と、前記観測点から比較的遠い第２検出区間と、前記第１検出区間の両端のうち前記第２検出区間に近い一方の端点である第１検出区間端点と、を検出し、
前記第１車両及び前記第２車両で各々検出した第１検出区間端点に基づいて、前記静止物体存在領域を推定する、
ことを特徴とする物体認識方法。 - 前記コンピュータは、
異なる時刻における前記静止物体存在領域を各々推定し、
前記静止物体存在領域に経時変化がない場合に、前記静止物体存在領域に静止物体が存在すると判定する、
ことを特徴とする請求項１～９のいずれか一項に記載の物体認識方法。 - 道路上の観測点から、前記道路に沿って延在する物標をセンサで検出し、
コンピュータが、
前記物標の前記観測点から検出された部分が存在する区間である検出区間を検出し、
複数の前記観測点でそれぞれ検出した複数の異なる前記検出区間の端点の位置に基づいて、前記道路上に静止物体が存在する領域である静止物体存在領域を推定し、
前記観測点の各々で不連続な複数の前記検出区間が検出される場合に、不連続部分を挟んで隣接する一対の前記検出区間のうち、前記観測点に比較的近い第１検出区間と、前記観測点から比較的遠い第２検出区間と、を検出し、
前記第１検出区間の両端のうち前記第２検出区間に近い一方の端点の位置が、前記複数の観測点から検出しても変化しない場合に、静止物体が存在すると判定することを特徴とする物体認識方法。 - 前記コンピュータは、前記道路上で移動物体が検出されない領域において、前記静止物体存在領域を推定することを特徴とする請求項１～１２のいずれか一項に記載の物体認識方法。
- 道路上の観測点から、前記道路に沿って延在する又は前記道路沿いに存在する物標を検出するセンサと、
前記物標の前記観測点から検出された部分が存在する区間である検出区間を検出し、複数の前記観測点でそれぞれ検出した複数の異なる前記検出区間の端点の位置に基づいて、前記検出区間の両端のうち前記観測点に近い一方の端点と前記観測点とを結ぶ線分である見通し境界線を、前記複数の観測点についてそれぞれ算出し、前記複数の観測点で算出した前記見通し境界線に基づいて、前記道路上に静止物体が存在する領域である静止物体存在領域を推定するコンピュータと、
を備えることを特徴とする物体認識システム。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019194692A JP7325296B2 (ja) | 2019-10-25 | 2019-10-25 | 物体認識方法及び物体認識システム |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2019194692A JP7325296B2 (ja) | 2019-10-25 | 2019-10-25 | 物体認識方法及び物体認識システム |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2021068316A JP2021068316A (ja) | 2021-04-30 |
| JP7325296B2 true JP7325296B2 (ja) | 2023-08-14 |
Family
ID=75637347
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2019194692A Active JP7325296B2 (ja) | 2019-10-25 | 2019-10-25 | 物体認識方法及び物体認識システム |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP7325296B2 (ja) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007257449A (ja) | 2006-03-24 | 2007-10-04 | Toyota Motor Corp | 道路区画線検出装置 |
| WO2013038818A1 (ja) | 2011-09-12 | 2013-03-21 | 日産自動車株式会社 | 立体物検出装置 |
| JP2016218539A (ja) | 2015-05-15 | 2016-12-22 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の走路認識装置 |
| JP2017076276A (ja) | 2015-10-15 | 2017-04-20 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 静止物検出装置、及びプログラム |
| JP2018120303A (ja) | 2017-01-23 | 2018-08-02 | 株式会社Ｓｏｋｅｎ | 物体検出装置 |
| JP2018206328A (ja) | 2017-05-31 | 2018-12-27 | 株式会社Ｓｏｋｅｎ | 車両制御装置、及び車両制御方法 |
| JP2019112007A (ja) | 2017-12-26 | 2019-07-11 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH11345392A (ja) * | 1998-06-02 | 1999-12-14 | Nissan Motor Co Ltd | 障害物検出装置及び障害物検出方法 |
-
2019
- 2019-10-25 JP JP2019194692A patent/JP7325296B2/ja active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007257449A (ja) | 2006-03-24 | 2007-10-04 | Toyota Motor Corp | 道路区画線検出装置 |
| WO2013038818A1 (ja) | 2011-09-12 | 2013-03-21 | 日産自動車株式会社 | 立体物検出装置 |
| JP2016218539A (ja) | 2015-05-15 | 2016-12-22 | トヨタ自動車株式会社 | 車両の走路認識装置 |
| JP2017076276A (ja) | 2015-10-15 | 2017-04-20 | 株式会社日本自動車部品総合研究所 | 静止物検出装置、及びプログラム |
| JP2018120303A (ja) | 2017-01-23 | 2018-08-02 | 株式会社Ｓｏｋｅｎ | 物体検出装置 |
| JP2018206328A (ja) | 2017-05-31 | 2018-12-27 | 株式会社Ｓｏｋｅｎ | 車両制御装置、及び車両制御方法 |
| JP2019112007A (ja) | 2017-12-26 | 2019-07-11 | 本田技研工業株式会社 | 車両制御装置、車両制御方法、およびプログラム |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2021068316A (ja) | 2021-04-30 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| EP3137850B1 (en) | Method and system for determining a position relative to a digital map | |
| JP5761162B2 (ja) | 車両位置推定装置 | |
| JP6219312B2 (ja) | 道路の車線の車線交通路内の車両の位置を決定する方法、並びに２つの車両間の整列及び衝突リスクを検知する方法 | |
| WO2015087502A1 (ja) | 自車位置検出装置 | |
| US10917808B2 (en) | Extra-vehicular communication device, onboard device, onboard communication system, communication control method, and communication control program | |
| JP2021099793A (ja) | インテリジェント交通管制システム及びその制御方法 | |
| CN114127822B (zh) | 信息处理装置、信息处理方法以及信息处理程序 | |
| JP2019168432A (ja) | 自車位置推定装置 | |
| US11987245B2 (en) | Method for controlling vehicle and vehicle control device | |
| JP6989284B2 (ja) | 車両位置推定装置及びプログラム | |
| US11650321B2 (en) | Apparatus and method for detecting tilt of LiDAR apparatus mounted to vehicle | |
| JP7043765B2 (ja) | 車両走行制御方法及び装置 | |
| JP2020047210A (ja) | 物体検出装置 | |
| CN112689241B (zh) | 一种车辆定位校准方法及装置 | |
| JP2023118759A (ja) | 測定装置、測定方法およびプログラム | |
| KR102630991B1 (ko) | 차량의 위치 결정 방법, 위치 결정 장치 및 주행 제어 시스템 | |
| US20200118424A1 (en) | Map information system | |
| JP7325296B2 (ja) | 物体認識方法及び物体認識システム | |
| JP2018185156A (ja) | 物標位置推定方法及び物標位置推定装置 | |
| EP3835724B1 (en) | Self-location estimation method and self-location estimation device | |
| JP2021068315A (ja) | 車線状態の推定方法及び推定システム | |
| JP7487713B2 (ja) | 車両用表示制御装置、車両用表示装置、車両用表示制御方法およびプログラム | |
| JP7241582B2 (ja) | 移動***置検出方法及び移動***置検出システム | |
| US20230031485A1 (en) | Device and method for generating lane information | |
| JP7468075B2 (ja) | 管制制御システム |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20220802 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20230419 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230509 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230522 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20230606 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20230616 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20230704 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20230801 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 7325296 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |