JP7347343B2

JP7347343B2 - 外界認識装置、外界認識方法、および外界認識プログラム

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Publication number: JP7347343B2
Application number: JP2020107108A
Authority: JP
Inventors: 文城林
Original assignee: Denso Corp
Current assignee: Denso Corp
Priority date: 2020-06-22
Filing date: 2020-06-22
Publication date: 2023-09-20
Anticipated expiration: 2040-06-22
Also published as: JP2022002041A

Description

この明細書における開示は、車両の外界を認識する技術に関する。

特許文献１には、車両の周辺の物体を認識する装置が開示されている。この装置は、カメラ、レーダ装置、およびＬｉＤＡＲの検出結果に対してセンサフュージョン処理を行って、物体の位置、種類、速度などを認識する。

特開２０１９‐９５８７５号公報

特許文献１の装置は、センサフュージョン処理に影響を及ぼす要因について考慮されていない。このため、センサフュージョン処理による認識結果の正確性が損なわれる虞があった。

開示される目的は、センサフュージョン処理によって外界をより正確に認識可能な外界認識装置、外界認識方法、および外界認識プログラムを提供することである。

この明細書に開示された複数の態様は、それぞれの目的を達成するために、互いに異なる技術的手段を採用する。また、特許請求の範囲およびこの項に記載した括弧内の符号は、ひとつの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示す一例であって、技術的範囲を限定するものではない。

開示された外界認識装置のひとつは、検出範囲が少なくとも一部重複する複数種類のセンサ（１０）を搭載した車両（Ａ）の外界を認識する外界認識装置であって、
複数種類のセンサからそれぞれ検出情報を取得する取得部（１１０）と、
検出範囲の重複部分に関する各検出情報に対して、車両の走行シーンに応じた重みを設定する設定部（１３０）と、
重みを設定された各検出情報を統合して外界の認識情報を生成する生成部（１４０）と、
を備え、
取得部は、カメラ、レーザレーダおよび電波レーダからの検出情報を取得し、
設定部は、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンにおいて、電波レーダによる検出情報の重みを最も小さく設定し、レーザレーダによる検出情報の重みをカメラによる検出情報の重みよりも大きく設定する。

開示された外界認識方法のひとつは、検出範囲が少なくとも一部重複する複数種類のセンサ（１０）を搭載した車両（Ａ）の外界を認識するために、プロセッサ（１０２）により実行される外界認識方法であって、
複数種類のセンサからそれぞれ検出情報を取得する取得プロセス（Ｓ１０）と、
検出範囲の重複部分に関する各検出情報に対して、車両の走行シーンに応じた重みを設定する設定プロセス（Ｓ３０）と、
重みを設定された各検出情報を統合して外界の認識情報を生成する生成プロセス（Ｓ４０）と、
を含み、
取得プロセスでは、カメラ、レーザレーダおよび電波レーダからの検出情報を取得し、
設定プロセスでは、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンにおいて、電波レーダによる検出情報の重みを最も小さく設定し、側壁カーブシーンにおいて、レーザレーダによる検出情報の重みをカメラによる検出情報の重みよりも大きく設定する。

開示された外界認識プログラムのひとつは、検出範囲が少なくとも一部重複する複数種類のセンサ（１０）を搭載した車両（Ａ）の外界を認識するために、記憶媒体（１０１）に格納され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む外界認識プログラムであって、
命令は、
複数種類のセンサからそれぞれ検出情報を取得させる取得プロセス（Ｓ１０）と、
検出範囲の重複部分に関する各検出情報に対して、車両の走行シーンに応じた重みを設定させる設定プロセス（Ｓ３０）と、
重みを設定された各検出情報を統合して外界の認識情報を生成させる生成プロセス（Ｓ４０）と、
を含み、
取得プロセスでは、カメラ、レーザレーダおよび電波レーダからの検出情報を取得させ、
設定プロセスでは、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンにおいて、電波レーダによる検出情報の重みを最も小さく設定させ、側壁カーブシーンにおいて、レーザレーダによる検出情報の重みをカメラによる検出情報の重みよりも大きく設定させる。
これらの開示によれば、複数種類のセンサから検出情報が取得されると、検出範囲の重複部分に関する各検出情報に対して車両の走行シーンに応じた重みが設定される。そして、重みの設定された各検出情報が統合されて、認識情報が生成される。故に、走行シーンを考慮したセンサフュージョン処理により、外界の認識情報が生成される。以上により、センサフュージョン処理によって外界をより正確に認識可能な外界認識装置、外界認識方法、および外界認識プログラムが提供され得る。

外界認識装置を含むシステムを示す図である。外界認識装置が有する機能の一例を示すブロック図である。車両に搭載された各センサの検出範囲を簡易的に示す図である。トンネル通過時の各走行シーンにおける重みの設定の一例を示す図である。外界認識装置が実行する外界認識方法の一例を示すフローチャートである。

（第１実施形態）
第１実施形態の外界認識装置１００について、図１～図５を参照しながら説明する。外界認識装置１００は、車両Ａに搭載された電子制御装置である。外界認識装置１００は、車両Ａの外界を認識する。外界認識装置１００は、周辺監視センサ１０、ロケータ２０、照度センサ３０、ボディＥＣＵ４０および自動運転ＥＣＵ５０と、通信バス等を介して接続されている。

周辺監視センサ１０は、車両Ａの周辺環境を監視する自律センサである。周辺監視センサ１０は、例えばカメラ１１、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging）１２およびミリ波レーダ１３を含んでいる。

カメラ１１は、検出範囲を撮像した画像データを検出情報として出力する。カメラ１１は、例えば図３にて点線で示すように、車両Ａの前方範囲、前側方範囲および後方範囲を検出範囲とするように複数設けられている。画像データは、検出範囲の外光の強度情報を少なくとも含んでいる。

ＬｉＤＡＲ１２は、レーザ光を照射し、その反射光を検出するレーザレーダである。ＬｉＤＡＲ１２は、反射光の受信データを解析することで、レーザ光が反射された各反射点までの距離および各反射点における反射強度の少なくとも一方を含む点群データを、検出情報として出力する。ＬｉＤＡＲ１２は、例えば、図３にて破線で示すように、車両Ａの周囲全周を検出範囲とする。したがって、ＬｉＤＡＲ１２の検出範囲は、カメラ１１および後述のミリ波レーダ１３の検出範囲と少なくとも一部重複する。

ミリ波レーダ１３は、ミリ波または準ミリ波を照射し、物体で反射された反射波を検出する電波レーダである。ミリ波レーダ１３は、反射波の受信データを解析することで、車両Ａに対する物体の位置および相対速度に関する情報を、検出情報として出力する。ミリ波レーダ１３は、水平方向位置、奥行方向位置、および高さ方向位置の三次元位置を検出可能であるとする。ミリ波レーダ１３は、例えば、図３にて一点鎖線で示すように、車両Ａの前側方範囲および後側方範囲を検出範囲とする。ミリ波レーダ１３の検出範囲は、カメラ１１およびＬｉＤＡＲ１２の検出範囲と、少なくとも一部重複する。

ロケータ２０は、複数の取得情報を組み合わせる複合測位により、自車位置情報等を生成する。ロケータ２０は、ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）受信機２１、慣性センサ２２、地図ＤＢ２３、およびロケータＥＣＵ２４を備えている。ＧＮＳＳ受信機２１は、複数の測位衛星からの測位信号を受信する。慣性センサ２２は、車両Ａに作用する慣性力を検出するセンサである。慣性センサは、例えばジャイロセンサおよび加速度センサを備える。

地図ＤＢ２３は、不揮発性メモリであって、リンクデータ、ノードデータ、道路形状、構造物等の地図データを格納している。地図データは、道路形状および構造物の特徴点の点群からなる三次元地図であってもよい。なお、三次元地図は、ＲＥＭ（Road Experience Management）によって撮像画像をもとに生成されたものであってもよい。また、地図データには、交通規制情報、道路工事情報、気象情報、および信号情報等が含まれていてもよい。地図ＤＢ２３に格納された地図データは、車載通信器にて受信される最新の情報に基づいて、定期的または随時に更新される。

ロケータＥＣＵ２４は、プロセッサ、メモリ、入出力インターフェース、およびこれらを接続するバス等を備えたマイクロコンピュータを主体として含む構成である。ロケータＥＣＵ２４は、ＧＮＳＳ受信機２１で受信する測位信号、地図ＤＢ２３の地図データ、および慣性センサ２２の計測結果を組み合わせることにより、車両Ａの位置（以下、自車位置）を逐次測位する。自車位置は、例えば緯度経度の座標で表される構成とすればよい。なお、自車位置の測位には、車両Ａに搭載された車速センサから逐次出力される信号から求めた走行距離を用いる構成としてもよい。地図データとして、道路形状および構造物の特徴点の点群からなる３次元地図を用いる場合、ロケータは、ＧＮＳＳ受信機を用いずに、この３次元地図と、周辺監視センサでの検出結果とを用いて、自車位置を特定する構成としてもよい。

照度センサ３０は、車両周辺の明るさ、特に照度を検出するセンサである。照度センサ３０は、検出した照度を、車両Ａ周辺の明るさ情報として、外界認識装置１００に逐次提供する。

ボディＥＣＵ４０は、車両Ａに搭載されたボディ系の車載機器を統合的に制御するＥＣＵである。ボディＥＣＵ４０は、ヘッドライト装置４１と通信可能に接続されている。ヘッドライト装置４１は、前照灯と、当該前照灯を制御する制御回路とを備えており、ボディＥＣＵ４０からの制御信号に応じて前照灯の点灯状態を制御する。

ボディＥＣＵ４０は、運転席乗員によるライトスイッチの操作や、照度センサ３０の検出値、または自動運転ＥＣＵからの指令に基づき、ヘッドライト装置４１の動作を制御する制御信号をヘッドライト装置４１に出力する。例えば、ボディＥＣＵ４０は、照度センサ３０の検出値が閾値を下回ると、前照灯の点灯を指示する制御信号を出力する。

自動運転ＥＣＵ５０は、プロセッサ、メモリ、入出力インターフェース、およびこれらを接続するバス等を備えたコンピュータを主体として含む構成である。自動運転ＥＣＵ５０は、外界認識装置１００からの認識情報等に基づいて、車両の走行軌道を生成し、車両Ａの自動運転を実行する。

外界認識装置１００は、上述の周辺監視センサ１０からの情報に基づき、車両Ａの外界、すなわち走行環境を認識する。外界認識装置１００は、メモリ１０１、プロセッサ１０２、入出力インターフェース、およびこれらを接続するバス等を備えたコンピュータを主体として含む構成である。プロセッサ１０２は、演算処理のためのハードウェアである。プロセッサ１０２は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）およびＲＩＳＣ（Reduced Instruction Set Computer）－ＣＰＵ等のうち、少なくとも一種類をコアとして含む。

メモリ１０１は、コンピュータにより読み取り可能なプログラムおよびデータ等を非一時的に格納または記憶する、例えば半導体メモリ、磁気媒体および光学媒体等のうち、少なくとも一種類の非遷移的実体的記憶媒体（non-transitory tangible storage medium）である。メモリ１０１は、後述の外界認識プログラム等、プロセッサ１０２によって実行される種々のプログラムを格納している。

プロセッサ１０２は、メモリ１０１に格納された外界認識プログラムに含まれる複数の命令を、実行する。これにより外界認識装置１００は、外界を認識するための機能部を、複数構築する。このように外界認識装置１００では、メモリ１０１に格納されたプログラムが複数の命令をプロセッサ１０２に実行させることで、複数の機能部が構築される。具体的に、外界認識装置１００には、図２に示すように、検出情報取得部１１０、走行シーン判定部１２０、重み設定部１３０および認識情報生成部１４０等の機能部が構築される。

検出情報取得部１１０は、周辺監視センサ１０から検出情報を取得する。具体的には、検出情報取得部１１０は、カメラ１１から検出範囲の撮像画像を検出情報として取得し、ＬｉＤＡＲ１２から点群データを検出情報として取得し、ミリ波レーダから物体の相対位置および相対速度に関するデータを検出情報として取得する。

走行シーン判定部１２０は、検出情報取得部１１０からの各検出情報、ロケータＥＣＵからの地図情報、ボディＥＣＵ４０からのヘッドライト装置４１の制御情報等に基づいて、車両Ａの走行シーンを判定する。具体的には、走行シーン判定部１２０は、現在の走行シーンが、各周辺監視センサ１０のうち特定センサの信頼度が低下する複数の特定シーンのいずれかに該当するか否かを判定する。

特定シーンには、明所領域から暗所領域へと進入した直後の重み調整期間を走行しているシーン（明るさ低下シーン）が含まれる。ここで、暗所領域は、明所領域よりも車両Ａ周囲の明るさ（照度）が小さいと推定される領域である。暗所領域には、トンネル内、高架下、地下道、山肌の近傍等、日射を遮る構造物である遮光構造物によって暗所となると推定される領域が含まれる。また、重み調整期間とは、例えば、暗所領域へと進入してからヘッドライト装置４１が点灯するまでの期間である。走行シーン判定部１２０は、ミリ波レーダ１３による構造物の検出情報に基づいて、暗所領域への進入を判断すればよい。例えば、走行シーン判定部１２０は、直上に遮光構造物が存在する領域を、暗所領域であると判断してもよいし、遮光構造物の構造および日射の進入等を考慮して暗所領域を推定してもよい。また、走行シーン判定部１２０は、ボディＥＣＵ４０によるヘッドライト装置４１の制御情報に基づいて、重み調整期間であるか否かを判定すればよい。

さらに、特定シーンには、暗所領域から明所領域へと進入した直後のシーン（明るさ上昇シーン）が含まれる。走行シーン判定部１２０は、明るさ低下シーンと同様に、ミリ波レーダ１３による構造物の検出情報に基づいて、明所領域への進入を判断すればよい。明るさ上昇シーンは、「明所進入シーン」の一例である。

また、特定シーンには、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンがさらに含まれる。ここで、側壁を設けられた道路とは、トンネル内の道路や地下道等である。走行シーン判定部１２０は、カメラ１１またはＬｉＤＡＲ１２の検出情報や、地図情報に基づいて、側壁カーブシーンであるか否かを判断すればよい。

さらに、特定シーンには、降雪シーンが含まれる。走行シーン判定部１２０は、例えば、ＬｉＤＡＲ１２からの検出情報に基づいて、積雪が有ると推定できる場合に降雪シーンであると判定すればよい。具体的には、走行シーン判定部１２０は、ＬｉＤＡＲ１２により走行区画線が検出されなくなった場合に、積雪が有ると推定する。なお、走行シーン判定部１２０は、他のセンサからの検出情報を複合して、積雪の有無を判定してもよい。例えば交通センタ等から配信される気象情報に基づいて、降雪シーンであるか否かを判断すればよい。

加えて、特定シーンには、電磁波の多重反射に関する特定の電磁波条件が成立する多重反射シーンが含まれる。ここで、電磁波条件は、ＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３の多重反射の度合が許容範囲外となる場合に成立する。例えば、走行シーン判定部１２０は、車両Ａの側方にガードレール等の金属製の構造物が存在し、且つ車両Ａの前方に他車両が存在する場合に、電磁波条件の成立判定を下す。

また、特定シーンには、外界の実景を映す反射物に関する特定の実景反射条件が成立する実景反射シーンが含まれる。実景反射条件は、カメラ１１の撮像範囲に、実景を映す反射物が存在すると推定される場合に成立する。実景を映す反射物は、建造物におけるガラス張りの外壁等である。走行シーン判定部１２０は、例えば、ＬｉＤＡＲ１２の点群データおよび地図情報に基づいて、反射物の有無を判断する。

走行シーン判定部１２０は、現在の走行シーンが以上に説明した複数の特定シーンのうちいずれかに該当するか否かを判定し、その判定結果を重み設定部１３０へと逐次提供する。

重み設定部１３０は、走行シーン判定部１２０での判定結果に基づいて、各検出情報に重みを設定する。重み設定部１３０は、走行シーンが特定シーンに該当すると判定されると、各周辺監視センサ１０の検出情報のそれぞれに対して、規定された大小関係の重みを設定する。

詳記すると、重み設定部１３０は、明るさ低下シーンにおいて、ＬｉＤＡＲ１２の検出情報の重みを、カメラ１１およびミリ波レーダ１３の検出情報の重みよりも大きく設定する（図４参照）。また、重み設定部１３０は、明るさ上昇シーンおよび降雪シーンにおいて、カメラ１１の検出情報の重みを、ＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３の検出情報の重みよりも小さく設定する（図４参照）。加えて、重み設定部１３０は、および降雪シーンにおいて、ＬｉＤＡＲ１２の検出情報の重みをミリ波レーダ１３の検出情報の重みよりも大きく設定する。

重み設定部１３０は、明るさ低下シーンまたは明るさ上昇シーンへの走行シーンの変化タイミングを、ミリ波レーダ１３からの検出情報に基づいて判断する。具体的には、重み設定部１３０は、明るさ低下シーンへの変化タイミングを、ミリ波レーダ１３により検出された遮光構造物の位置情報に基づく、当該遮光構造物の遮光範囲への進入タイミングとする。なお、重み設定部１３０は、遮光範囲を単に遮光構造物の存在領域としてもよいし、照度情報等の他の情報との組み合わせにより決定してもよい。そして、重み設定部１３０は、明るさ上昇シーンへの変化タイミングを、遮光構造物の遮光範囲からの退出タイミングとする。重み設定部１３０は、判断した変化タイミングにて、各検出情報に適用される重みを変更する。

また、重み設定部１３０は、降雪シーンへの走行シーンの変化を、ＬｉＤＡＲ１２からの検出情報に基づいて判断する。具体的には、重み設定部１３０は、ＬｉＤＡＲ１２による走行区画線の非検出範囲を、積雪により走行区画線が埋もれた積雪範囲と推定し、当該積雪範囲への進入タイミングを、降雪シーンへの変化タイミングとする。重み設定部１３０は、判断した変化タイミングにて、各検出情報に適用される重みを変更する。

なお、重み設定部１３０は、明るさ低下シーンおよび明るさ上昇シーンにおいて、各検出情報の重みの大きいさを、照度センサ３０からの照度情報に基づいて決定する。具体的には、重み設定部１３０は、明るさ低下シーンにおいて、明所領域と暗所領域との間の照度の差異が大きいほど、ＬｉＤＡＲ１２の検出情報の重みを、カメラ１１およびミリ波レーダ１３の検出情報の重みに対してより大きく設定する。また、重み設定部１３０は、明るさ上昇シーンにおいて、明所領域と暗所領域との間の照度の差異が大きいほど、カメラ１１の検出情報の重みを、ＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３の検出情報の重みに対してより小さく設定する。

さらに、重み設定部１３０は、側壁カーブシーンにおいて、検出情報の重みを、大きい順からＬｉＤＡＲ１２、カメラ１１、ミリ波レーダ１３と設定する。すなわち、側壁カーブシーンでは、ミリ波レーダ１３の検出情報の重みがカメラ１１およびＬｉＤＡＲ１２の検出情報の重みよりも小さく設定される（図４参照）。

重み設定部１３０は、多重反射シーンにおいて、カメラ１１の検出情報の重みを、ＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３の検出情報の重みよりも大きく設定する。加えて、重み設定部１３０は、多重反射シーンにおいて、ＬｉＤＡＲ１２の検出情報の重みを、ミリ波レーダ１３の検出情報の重みよりも大きく設定する。

また、重み設定部１３０は、実景反射シーンにおいて、カメラ１１の検出情報の重みを、ＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３の検出情報の重みよりも小さく設定する。

なお、重み設定部１３０は、特定センサの信頼度が低下するシーンのいずれにも現在の走行シーンが該当しないと判定された場合には、いずれの検出情報に対しても重みの設定を中止する。

認識情報生成部１４０は、重みを設定された各検出情報を統合するセンサフュージョン処理により、外界の認識情報を生成する。認識情報生成部１４０は、例えば、検出した各物体の種別、位置、形状、大きさ、相対速度等を、認識情報として生成する。認識情報生成部１４０は、生成した認識情報を、自動運転ＥＣＵ５０へと逐次提供する。

次に、機能ブロックの共同により、外界認識装置１００が実行する外界認識方法のフローを、図５に従って以下に説明する。なお、後述するフローにおいて「Ｓ」とは、プログラムに含まれた複数命令によって実行される、フローの複数ステップを意味する。

まずＳ１０では、検出情報取得部１１０が、各周辺監視センサ１０からの検出情報を取得する。次に、Ｓ２０では、走行シーン判定部１２０が、現在の走行シーンについて特定シーンのうちいずれかに該当するか否かを判定する。続くＳ３０では、重み設定部１３０が、判定結果に基づいて各検出情報の重みを設定する。さらに、Ｓ４０では、認識情報生成部１４０が、重みを設定された各検出情報を統合して認識情報を生成、出力した後、一連の処理を終了する。

なお、上述のＳ１０が「取得プロセス」、Ｓ３０が「設定プロセス」、Ｓ２０が「判定プロセス」、Ｓ４０が「生成プロセス」の一例である。

次に第１実施形態のもたらす作用効果について説明する。

第１実施形態によれば、複数種類の周辺監視センサ１０から検出情報が取得されると、検出範囲の重複部分に関する各検出情報に対して車両Ａの走行シーンに応じた重みが設定される。そして、重みの設定された各検出情報が統合されて、認識情報が生成される。故に、走行シーンを考慮したセンサフュージョン処理により、外界の認識情報が生成される。以上により、センサフュージョン処理によって外界をより正確に認識可能となる。

また、第１実施形態によれば、明所領域から暗所領域へと進入した直後の重み調整期間において、ＬｉＤＡＲ１２による検出情報の重みがカメラ１１による検出情報の重みよりも大きく設定される。故に、明所領域から暗所領域へと進入した直後において、明るさの変化によって信頼度が低下し得るカメラ１１の検出情報よりも、ＬｉＤＡＲ１２の検出情報の方が、認識情報の生成においてより重視され得る。したがって、センサフュージョン処理によって外界をより正確に認識可能となる。

さらに、第１実施形態によれば、暗所領域から明所領域へと進入した直後のシーンにおいて、カメラ１１による検出情報の重みがＬｉＤＡＲ１２による検出情報の重みよりも小さく設定される。この場合においても、明るさの変化によって信頼度が低下し得るカメラ１１の検出情報よりも、ＬｉＤＡＲ１２の検出情報の方が、認識情報の生成においてより重視され、センサフュージョン処理による外界認識が一層正確になり得る。

また、第１実施形態によれば、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンにおいて、ミリ波レーダ１３による検出情報の重みが最も小さく設定される。故に、ミリ波レーダ１３が側壁を移動体として誤検知し得る側壁カーブシーンにおいて、外界認識がより一層正確になり得る。

加えて、第１実施形態によれば、電磁波の多重反射に関する特定の電磁波条件が成立する走行シーンである場合には、カメラ１１による検出情報の重みが、ＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３による検出情報の重みよりも大きく設定される。故に、電磁波条件が成立する走行シーンにおいて、照射した電磁波の反射波による検出を行うＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３の検出情報よりも、カメラ１１の検出情報がより重視され得る。これにより、センサフュージョン処理によって外界を一層正確に認識可能となる。

また、第１実施形態によれば、外界の実景を映す反射物に関する特定の実景反射条件が成立する走行シーンである場合には、カメラ１１による検出情報の重みが、ＬｉＤＡＲおよびミリ波レーダ１３による検出情報の重みよりも小さく設定される。故に、実景反射条件が成立する走行シーンにおいて、撮像する実景の反射により誤検出が発生し得るカメラ１１の検出情報よりも、ＬｉＤＡＲおよびミリ波レーダ１３の検出情報がより重視され得る。したがって、実景反射条件が成立する走行シーンにおいて外界を一層正確に認識可能となる

（他の実施形態）
この明細書における開示は、例示された実施形態に制限されない。開示は、例示された実施形態と、それらに基づく当業者による変形態様を包含する。例えば、開示は、実施形態において示された部品および／または要素の組み合わせに限定されない。開示は、多様な組み合わせによって実施可能である。開示は、実施形態に追加可能な追加的な部分をもつことができる。開示は、実施形態の部品および／または要素が省略されたものを包含する。開示は、ひとつの実施形態と他の実施形態との間における部品および／または要素の置き換え、または組み合わせを包含する。開示される技術的範囲は、実施形態の記載に限定されない。開示されるいくつかの技術的範囲は、特許請求の範囲の記載によって示され、さらに特許請求の範囲の記載と均等の意味及び範囲内での全ての変更を含むものと解されるべきである。

上述の実施形態において、検出情報取得部１１０は、３種類の周辺監視センサ１０、すなわちカメラ１１、ＬｉＤＡＲ１２およびミリ波レーダ１３からの検出情報を取得するとした。これに代えて、検出情報取得部１１０は、上述したうちの２種類の検出情報のみを取得する構成であってもよい。

上述の実施形態において、走行シーン判定部１２０は、ミリ波レーダ１３にて検出された遮光構造物の検出情報に基づいて、走行シーンが明るさ低下シーンまたは明るさ上昇シーンであるか否かを判断するとした。これに代えて、走行シーン判定部１２０は、照度センサ３０にて検出された照度に基づいて、走行シーンが明るさ低下シーンまたは明るさ上昇シーンであるか否かを判断してもよい。例えば、走行シーン判定部１２０は、照度が許容範囲内から許容範囲を下回る値に低下した場合に、走行シーンが明るさ低下シーンであると判断してよい。また、走行シーン判定部１２０は、照度が許容範囲を下回る状態から許容範囲内へと上昇した場合に、走行シーンが明るさ上昇シーンであると判断してよい。

外界認識装置１００は、デジタル回路およびアナログ回路のうち少なくとも一方をプロセッサとして含んで構成される、専用のコンピュータであってもよい。ここで特にデジタル回路とは、例えば、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＳＯＣ（System on a Chip）、ＰＧＡ（Programmable Gate Array）、およびＣＰＬＤ（Complex Programmable Logic Device）等のうち、少なくとも一種類である。またこうしたデジタル回路は、プログラムを格納したメモリを、備えていてもよい。

外界認識装置１００は、１つのコンピュータ、またはデータ通信装置によってリンクされた一組のコンピュータ資源によって提供され得る。例えば、上述の実施形態における外界認識装置１００の提供する機能の一部は、他のＥＣＵによって実現されてもよい。

１０周辺監視センサ（センサ）、１００外界認識装置、１０１メモリ（記憶媒体）、１０２プロセッサ、１１０検出情報取得部（取得部）、１２０走行シーン判定部（判定部）、１３０重み設定部（設定部）、１４０認識情報生成部（生成部）、Ａ車両、Ｓ１０取得プロセス、Ｓ３０設定プロセス、Ｓ４０生成プロセス。

Claims

検出範囲が少なくとも一部重複する複数種類のセンサ（１０）を搭載した車両（Ａ）の外界を認識する外界認識装置であって、
複数種類の前記センサからそれぞれ検出情報を取得する取得部（１１０）と、
前記検出範囲の重複部分に関する各前記検出情報に対して、前記車両の走行シーンに応じた重みを設定する設定部（１３０）と、
重みを設定された各前記検出情報を統合して前記外界の認識情報を生成する生成部（１４０）と、
を備え、
前記取得部は、カメラ、レーザレーダおよび電波レーダからの前記検出情報を取得し、
前記設定部は、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンにおいて、前記電波レーダによる前記検出情報の重みを最も小さく設定し、前記レーザレーダによる前記検出情報の重みを前記カメラによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する外界認識装置。
前記設定部は、明所領域から前記明所領域よりも明るさの小さい暗所領域へと進入してからの重み調整期間において、前記レーザレーダによる前記検出情報の重みを前記カメラによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する請求項１に記載の外界認識装置。
前記設定部は、前記重み調整期間を、暗所領域へと進入してから前記車両の前照灯が点灯するまでの期間とする請求項２に記載の外界認識装置。
前記設定部は、暗所領域から前記暗所領域よりも明るさの大きい明所領域へと進入した直後の明所進入シーンにおいて、前記カメラによる前記検出情報の重みを前記レーザレーダによる前記検出情報の重みよりも小さく設定する請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の外界認識装置。
高さ方向の情報を検出可能な前記電波レーダにより検出された前記車両の周囲の構造物に関する前記検出情報に基づいて、前記走行シーンが前記明所進入シーンへと変化するタイミングを判定する判定部（１２０）をさらに備える請求項４に記載の外界認識装置。
前記設定部は、降雪シーンにおいて、前記カメラによる前記検出情報の重みを前記レーザレーダによる前記検出情報の重みよりも小さく設定する請求項１から請求項５のいずれか１項に記載の外界認識装置。
前記設定部は、前記降雪シーンにおいて、前記レーザレーダによる前記検出情報の重みを前記電波レーダによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する請求項６に記載の外界認識装置。
前記設定部は、電磁波の多重反射に関する特定の電磁波条件が成立する走行シーンである場合には、前記カメラによる前記検出情報の重みを、前記レーザレーダおよび前記電波レーダによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する請求項１から請求項７のいずれか１項に記載の外界認識装置。
前記設定部は、前記外界の実景を映す反射物に関する特定の実景反射条件が成立する走行シーンである場合には、前記カメラによる前記検出情報の重みを、前記レーザレーダおよび前記電波レーダによる前記検出情報の重みよりも小さく設定する請求項１から請求項８のいずれか１項に記載の外界認識装置。
検出範囲が少なくとも一部重複する複数種類のセンサ（１０）を搭載した車両（Ａ）の外界を認識するために、プロセッサ（１０２）により実行される外界認識方法であって、
複数種類の前記センサからそれぞれ検出情報を取得する取得プロセス（Ｓ１０）と、
前記検出範囲の重複部分に関する各前記検出情報に対して、前記車両の走行シーンに応じた重みを設定する設定プロセス（Ｓ３０）と、
重みを設定された各前記検出情報を統合して前記外界の認識情報を生成する生成プロセス（Ｓ４０）と、
を含み、
前記取得プロセスでは、カメラ、レーザレーダおよび電波レーダからの前記検出情報を取得し、
前記設定プロセスでは、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンにおいて、前記電波レーダによる前記検出情報の重みを最も小さく設定し、前記側壁カーブシーンにおいて、前記レーザレーダによる前記検出情報の重みを前記カメラによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する外界認識方法。
前記設定プロセスでは、明所領域から前記明所領域よりも明るさの小さい暗所領域へと進入してからの重み調整期間において、前記レーザレーダによる前記検出情報の重みを前記カメラによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する請求項１０に記載の外界認識方法。
前記設定プロセスでは、前記重み調整期間を、暗所領域へと進入してから前記車両の前照灯が点灯するまでの期間とする請求項１１に記載の外界認識方法。
前記設定プロセスでは、暗所領域から前記暗所領域よりも明るさの大きい明所領域へと進入した直後の明所進入シーンにおいて、前記カメラによる前記検出情報の重みを前記レーザレーダによる前記検出情報の重みよりも小さく設定する請求項１０から請求項１２のいずれか１項に記載の外界認識方法。
高さ方向の情報を検出可能な前記電波レーダにより検出された前記車両の周囲の構造物に関する前記検出情報に基づいて、前記走行シーンが前記明所進入シーンへと変化するタイミングを判定する判定プロセス（Ｓ２０）をさらに含む請求項１３に記載の外界認識方法。
前記設定プロセスでは、降雪シーンにおいて、前記カメラによる前記検出情報の重みを前記レーザレーダによる前記検出情報の重みよりも小さく設定する請求項１０から請求項１４のいずれか１項に記載の外界認識方法。
前記設定プロセスでは、前記降雪シーンにおいて、前記レーザレーダによる前記検出情報の重みを前記電波レーダによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する請求項１５に記載の外界認識方法。
前記設定プロセスでは、電磁波の多重反射に関する特定の電磁波条件が成立する走行シーンである場合には、前記カメラによる前記検出情報の重みを、前記レーザレーダおよび前記電波レーダによる前記検出情報の重みよりも大きく設定する請求項１０から請求項１６のいずれか１項に記載の外界認識方法。
前記設定プロセスでは、前記外界の実景を映す反射物に関する特定の実景反射条件が成立する走行シーンである場合には、前記カメラによる前記検出情報の重みを、前記レーザレーダおよび前記電波レーダによる前記検出情報の重みよりも小さく設定する請求項１０から請求項１７のいずれか１項に記載の外界認識方法。
検出範囲が少なくとも一部重複する複数種類のセンサ（１０）を搭載した車両（Ａ）の外界を認識するために、記憶媒体（１０１）に格納され、プロセッサ（１０２）に実行させる命令を含む外界認識プログラムであって、
前記命令は、
複数種類の前記センサからそれぞれ検出情報を取得させる取得プロセス（Ｓ１０）と、
前記検出範囲の重複部分に関する各前記検出情報に対して、前記車両の走行シーンに応じた重みを設定させる設定プロセス（Ｓ３０）と、
重みを設定された各前記検出情報を統合して前記外界の認識情報を生成させる生成プロセス（Ｓ４０）と、
を含み、
前記取得プロセスでは、カメラ、レーザレーダおよび電波レーダからの前記検出情報を取得させ、
前記設定プロセスでは、側壁を設けられた道路におけるカーブ区間を走行する側壁カーブシーンにおいて、前記電波レーダによる前記検出情報の重みを最も小さく設定させ、前記側壁カーブシーンにおいて、前記レーザレーダによる前記検出情報の重みを前記カメラによる前記検出情報の重みよりも大きく設定させる外界認識プログラム。