JP6256531B2

JP6256531B2 - 物体認識処理装置、物体認識処理方法および自動運転システム

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Publication number: JP6256531B2
Application number: JP2016116285A
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Inventors: 智広秋山
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Publication date: 2018-01-10
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Description

この発明は、物体認識処理装置、物体認識処理方法および自動運転システムに関するものである。

従来から、自動車の自動運転技術、予防安全運転技術では、物体認識処理装置が車載用測距装置を備えている。当該車載用測距装置が自己の車両（以下、自車両という）と自車両の周辺物体との距離などを測定する。当該測定の値は、自車両が前方の物体に衝突した際の被害を軽減する衝突被害軽減ブレーキシステム、自車両が前方の車両に追従するアダプティブクルーズコントロールシステム、および自車両が自動で駐車スペースに駐車する自動駐車システムなどで、活用されている。つまり、当該車載用測距装置は、自車両の運転の安全および自車両の快適な運転を向上させるためのものであり、車両用アプリケーションで活用されている。

当該車載用測距装置では、複数のセンサを搭載しており、自車両の周辺物体のセンシング性能を向上する技術としては、複数のセンサを統合するセンサ融合技術がある。例えば、特許文献１では、観測の精度が異なる複数のセンサが測定する値を使用して、自車両と自車両の周辺物体との距離を測定するとともに、当該周辺物体の位置を測定する。

当該特許文献１の当該センサ融合技術では、自車両が前方の車両を追尾中において、複数のセンサのうち、高精度であるセンサが自車両の前方の車両を検知し（高精度であるセンサが自車両の周辺物体を検出せず）、低精度であるセンサが、自車両の周辺物体を検出し、自車両と周辺物体との距離を測定する。当該車載用測距装置は、当該測定された距離を用いて、一定の時間ごとに当該周辺物体の位置の変遷の履歴（以下、航跡という）を生成する。

特許第５８９６８２３号公報

当該特許文献１の当該センサ融合技術では、例えば、高精度であるセンサが自車両の周辺物体を検出するともに、低精度であるセンサも自車両の周辺物体を検出した場合、複数のセンサが、同一対象の物体（当該周辺物体）を検出することになる。つまり、精度の異なるセンサが、同一対象の物体を検知することになる。この結果、高精度であるセンサで測定された距離と低精度であるセンサで測定された距離とは、異なる値となり得る。従って、高精度であるセンサで測定された距離に基づいて生成された航跡と、低精度であるセンサで測定された距離に基づいて生成された航跡と、２つ航跡が生成される。この結果、特許文献１のセンサ融合技術では、一つの対象の物体に対し、複数の航跡が発生してしまう問題がある。

この発明は、上記課題を解決するためになされたもので、従来の物体認識処理装置と比べて、自車両と周辺物体との距離および当該周辺物体の位置を正確に認識することができる物体認識処理装置を提供する。

この発明の物体認識処理装置は、複数の物体検出部で検出した車両周辺の物体の検出情報信号を融合し、物体融合信号として出力する物体融合処置部と、物体融合信号の組合せのため、物体融合信号の候補を選択する同一物体融合結果組合せ候補選択処理部と、選択された物体融合信号の組合せが、同一の物体のものであるか否かを判定する同一物体融合結果組合せ判定処理部と、その判定結果に基づいて、車両周辺の物体を認識する同一物体融合組合せ統合処理部とを備えるものである。

この発明によれば、従来の物体認識処理装置と比べて、自車両と周辺物体との距離および当該周辺物体の位置を正確に認識することができる。

この発明の実施の形態１に係る物体認識処理装置を示すブロック図である。この発明の実施の形態１に係る物体認識処理を示すフローチャート（前半）である。この発明の実施の形態１に係る物体認識処理を示すフローチャート（後半）である。

実施の形態１．
この発明の実施の形態１では、複数センサの出力の融合信号の組合せが同一対象の融合信号であるか否かを判定し、同一物体と判定された融合信号の組合せを統合する処理を有する物体認識処理装置および物体認識処理方法を説明する。
当該複数のセンサの出力は、周辺物体の自車両に対する相対位置、周辺物体の自車両に対する相対速度、周辺物体の識別情報（車、人など）、センサ検出精度、センサ識別信頼度などがある。複数のセンサの周辺物体の自車両に対する相対位置を組み合わせる場合は、センサの検出精度によりそれぞれの相対位置に重みづけをして和をとった値が、認識結果の相対位置となる。複数のセンサの周辺物体の識別情報を組み合わせる場合は、センサ識別信頼度の大きいセンサの識別情報が認識結果の識別結果となる。以上のとおり、融合とは、複数のセンサの出力を上述のとおり組み合わせることをいうものとする。

以下、この発明の実施の形態１に係る物体認識処理装置を図１、図２Ａ、図２Ｂに基づいて説明する。図１は、この発明の実施の形態１に係る物体認識処理装置１を車両制御部２とともに示すブロック構成図である。なお、図１中の矢印は、信号の流れを示すものとする。

この発明に係る物体認識処理装置１が搭載される車両は、複数のセンサとして、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４を備えており、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４は、例えば、ミリ波レーダ、レーザレーダ、カメラ、超音波センサ、車車間通信機器（複数の自動車間での通信機器をいう）などの装置で構成されるものである。第１の物体検出部３および第２の物体検出部４は、自車両とその周辺物体との距離、および相対位置をそくていするものであり、測定された距離、相対位置は、距離信号、相対位置信号として、物体ロスト検出部５へ出力される。なお、物体検出情報は、距離信号、相対位置信号で構成されるものとする。さらにまた、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４の出力である物体検出情報には、距離信号および相対位置信号に加えて、物体識別情報、速度情報も付加されている。

なお、ここで自車両に搭載される第１の物体検出部３と第２の物体検出部４は、両方がミリ波レーダというようにそれぞれ同じ種類の装置を用いても良く、また、第１の物体検出部３がミリ波レーダであり、第２の物体検出部４がカメラというように異なる種類の装置を用いても良い。さらにまた、第１の物体検出部３と第２の物体検出部４とが、同じセンシング精度を有するものであっても良く、異なるセンシング精度を有するものであっても良い。

物体ロスト検出部５は、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４での周辺物体の検出ミス（以下、ロストという）を検出し、その回数を計数する処理部である。

物体融合処理部６は、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４の出力である物体検出情報および物体ロスト検出部５で検出された物体検出ロスト回数を入力する。また、物体融合処理部６では、第１の物体検出部３の物体検出情報と、第２の物体検出部４の物体検出情報との融合を行う。

同一物体融合結果組合せ候補選択処理部７は、物体融合処理部６で融合された物体融合結果から同一物体の融合結果の組合せ候補を選択する処理部である。つまり、融合結果の組み合わせ候補を選択する。この処理は、後述する図２ＡのステップＳ１０１からステップＳ１１１が該当する。

高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部８は、同一物体の融合結果の組合せ候補から物体検出情報の検出信頼度が高い融合結果組合せを抽出する処理部である。この処理は、後述する図２Ａ、図２ＢのステップＳ１２１からステップＳ１２２およびステップＳ１０４が該当する。

物体検出回数カウンタ９は、物体融合処理部６で融合された物体検知回数の和を算出する処理部である。

同一物体融合結果組合せ判定処理部１０は、高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部８からの信号が、同一物体の融合信号であるか否かを判定する処理部である。この処理は、後述する図２ＢのステップＳ１３１からステップＳ１３４およびステップＳ１０４に該当する。

同一物体融合組合せ統合処理部１１は、同一物体の融合信号の組合せと判定された組合せを統合する処理部である。この処理は、後述する図２ＢのステップＳ１４１およびステップＳ１０４に該当する。

最後に、車両制御部２は、物体認識処理装置１の認識結果に基づき、自車両のヨーレート、操舵角、自車速度等、自車両の運動を制御するものである。

以上のとおり、図１に示す物体認識処理装置は、物体ロスト検出部５が、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４の物体のロストを検出し、物体ロスト信号として出力し、これを受けた物体融合処理部６が、複数の物体検出部で検出された複数の当該物体の検出情報信号を融合して物体融合信号として出力する。同一物体融合組合せ候補選択処理部７が、当該物体融合信号の組合せのため、当該物体融合信号の候補を選択し、高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部８が、この候補から物体検出情報の検出信頼度が高い融合結果組合せを選択する。物体検出回数カウンタ９は、物体融合処理部６で融合された物体検知回数の和を算出する。同一物体融合結果組合せ判定処理部１０は、選択された当該物体の融合信号の組合せが同一の物体のものであるか否かを判定し、同一物体融合組合せ統合処理部１１が、当該判定結果に基づいて当該車両周辺の物体を認識するものである。

異常説明した図１の各構成の動作について、以下、更に詳細に説明する。

同一物体融合結果組合せ候補選択処理部７は、物体運動諸元差条件に基づき、物体融合信号の組合せのため、当該物体融合信号の候補を選択する。
ここで、物体運動諸元差条件とは、物体融合処理部６における処理による複数物体の融合の結果について、（１）当該物体の位置の相違、（２）当該物体の速度の相違、（３）当該物体の加速度の相違のうち、少なくとも１つを含むものであり、物体融合処理部６が物体融合信号に物体特徴情報信号を付加して出力する場合、同一物体融合結果組合せ候補選択処理部７は、当該物体識別情報に基づき物体運動諸元差条件を変更することもできる。

物体融合処理部６が、物体融合信号に物体特徴情報信号（後述する）を付加して出力する場合、同一物体融合結果組合せ候補選択処理部７は、物体融合処理部６から入力する物体特徴情報信号に基づき、物体融合信号の組合せのため、当該物体融合信号の候補を選択する。なお、当該物体特徴情報信号は、当該物体の向き、当該物体の識別情報、当該物体の色彩、当該物体の受信レベルのうち、少なくとも１つを含むものである。

高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部８は、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４から入力する検出信頼度条件信号（後述する）に基づき、当該検出信頼度条件信号に含まれる検出信頼度条件を包含する物体融合信号の組合せのため、同一物体の融合結果の組合せ候補の絞り込みを行う。

ここで、検出信頼度条件とは、（１）物体融合処理部６が物体の検出情報信号を融合できない回数（換言すれば物体融合信号のロスト回数）、（２）当該物体の検出位置、（３）当該物体の検出信頼度、（４）当該物体の検出の推定誤差のうち、少なくとも１つを含むものである。

同一物体融合結果組合せ判定処理部１０は、最新のｎ処理周期分（ｎは自然数）の選択された物体融合信号の組合せにおいて、最新のｎ処理周期分の物体の融合に用いた当該物体検出の個数が同一物体融合結果組合せ判定閾値以上の場合、同一物体融合結果組合せと判定する。なお、同一物体融合結果組合せ判定処理部１０は、最新のｎ処理周期分の物体の融合に用いた複数の当該物体の検出情報信号が全て同一の物体検出部で（すなわち、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４のいずれか一方のみで）検出されている場合、同一の物体のものであるか否かを判定せず、また、物体融合信号の組合せ候補を生成した物体検出部（すなわち、第１の物体検出部３および第２の物体検出部４のいずれか一方）が同一タイミングにて同一物体融合結果組合せ候補を検出していた場合、同一の物体のものであるか否かを判定しない。

同一物体融合組合せ統合処理部１１は、複数の物体の融合信号の平均値、中央値、最頻値、最短縦位置、または、物体の融合信号の推定誤差を考慮した重みづけして統合した値のうち、少なくとも１つの値に基づいて、当該車両周辺の物体を認識する。

また、同一物体融合組合せ統合処理部１１は、当該物体の融合信号に付加された当該物体識別情報に基づき、複数の物体の融合信号に含まれる相対位置、相対速度、及び相対加速度の平均値、中央値、最頻値、最短縦位置、または、物体融合信号の推定誤差を考慮した重みづけして統合した値のうち、少なくとも１つの値を決定して、決定した値に基づいて当該自車両周辺の物体を認識することもできる。例えば、平均値を用いて認識結果を演算する場合、複数の物体の融合信号を航跡１、航跡２として、航跡１の相対位置ｘ１、航跡２の相対位置ｘ２のとき、物体の認識信号の相対位置は（ｘ１＋ｘ２）／２となる。

また、物体融合結果の推定誤差を考慮し、重みづけして統合する方法については、物体認識結果の横位置を例に説明すると、以下の式の通りである。なお、ａ（ただし、０≦ａ≦１）は航跡１及び航跡２の推定誤差によって決まる。
航跡１の横位置の推定誤差が航跡２の横位置の推定誤差より大きい場合は、ａは０．５より小さな値となり、航跡１の横位置の推定誤差が航跡２の横位置の推定誤差より小さい場合は、ａは０．５より大きな値となる。
物体認識結果の横位置＝ａ×航跡１の横位置＋（１−ａ）×航跡２の横位置
なお、縦位置、横速度、縦速度においても物体の融合信号の推定誤差を考慮した重みづけして統合する方法は同様である。
以上のように、同一物体融合組合せ統合処理部１１は、最新のｎ処理周期分の物体融合信号を用いて、自車両周辺の物体を認識する。

次に、実施の形態１の物体認識処理装置１の動作処理につき、図２Ａおよび図２Ｂを用いて詳細に説明する。図２Ａおよび図２Ｂは、物体認識処理装置１の動作処理を示すフローチャートである

図１および図２Ａおよび図２Ｂに示すとおり、同一物体融合結果組合せ候補選択処理部７への入力は、全ての物体の融合信号の中から選択された２つの物体の融合信号であり、それぞれ航跡１、航跡２とする。ここで、航跡とは、一定の時間ごとに当該周辺物体の位置の変遷の履歴をいう。

まず、ステップＳ１０１では、航跡１、航跡２の両方に物体識別情報があるか否かを判定する。ステップＳ１０１において、航跡１、航跡２両方に物体識別情報があると判定された場合（ステップＳ１０１がＹｅｓ）、ステップＳ１０２に進んで航跡１、航跡２が同じ物体識別信号であるか否か判定する。

ステップＳ１０２において、航跡１、航跡２が同じ物体の識別信号であると判定された場合（ステップＳ１０２がＹｅｓ）、ステップＳ１０３にて物体運動諸元閾値として物体運動諸元差閾値１を設定する。

ステップＳ１０２において、航跡１、航跡２が同じ物体の識別信号でないと判定された場合（ステップＳ１０２がＮｏ）、ステップＳ１０４に進んで航跡１、航跡２の組合せは同一物体の融合信号の統合処理対象外と判定し、本処理を終了する。

これは、ステップＳ１０２の判定にて、航跡１、航跡２の物体の識別信号が異なっていると判定されると、航跡１、航跡２が異なる対象の融合結果の可能性が高いと判断し、同一物体の融合信号の統合処理対象外とするものであり、このことにより、異なる物体の融合信号の誤統合の可能性を低くすることができる。

ステップＳ１０１において、航跡１、航跡２両方ともには物体識別情報がないと判定された場合（ステップＳ１０１がＮｏ）、ステップＳ１０５に進んで航跡１、航跡２いずれか一方に物体識別情報があるか否かを判定する。

ステップＳ１０５において、航跡１、航跡２いずれか一方に物体識別情報ありと判定された場合（ステップＳ１０５がＹｅｓ）、ステップＳ１０６に進んで物体運動諸元閾値として物体運動諸元差閾値２を設定する。

また、ステップＳ１０５において、航跡１、航跡２いずれも物体識別情報なしと判定された場合（ステップＳ１０６がＮｏ）、ステップＳ１０７に進んで物体運動諸元閾値として物体運動諸元差閾値３を設定する。

なお、ここで、物体運動諸元閾値の設定については、例えば、航跡１、航跡２が同じ物体識別情報となった場合（ステップｓ１０２がＹｅｓ）に設定する物体運動諸元閾値は、航跡１、航跡２のいずれか一方に物体識別情報がある場合（ステップＳ１０５がＹｅｓ）、または両方の物体識別情報を持っていない場合（ステップＳ１０５がＮｏ）に設定する物体運動諸元閾値と比べて低くする。
これにより、物体の識別信号が同じである場合、同一物体である可能性が高いため、閾値を高くし、同一物体判定基準を緩くし、異なる物体識別情報である可能性がある場合の物体運動諸元差閾値を厳しくすることとなり、異なる物体の融合信号の誤統合の可能性を低くすることができる。

また、ステップＳ１０１、ステップＳ１０２およびステップＳ１０５では上述のように物体識別情報に基づいて判定したが、物体の向き、色彩、受信レベルを用いてもよく、物体識別情報に基づく判定と同様に、航跡１、航跡２の物体の向き、色彩、受信レベルが大きく異なる場合には、航跡１、航跡２の組合せは同一物体融合結果統合処理対象外と判定する。

続いて、ステップＳ１１１において、最新のｎ処理周期の航跡１、航跡２において、それぞれの周期で航跡１、航跡２の横位置差、縦位置差、横速度差、縦速度差の全てが、ステップＳ１０３、ステップＳ１０６、またはステップＳ１０７で決定した物体運動諸元差閾値以下の場合（ステップＳ１１１がＹｅｓ）、ステップＳ１２１へ進む。

逆に、ステップＳ１１１において、最新のｎ処理周期の航跡１、航跡２において、それぞれの周期で航跡１、航跡２の横位置差、縦位置差、横速度差、縦速度差が、ひとつでもステップＳ１０３、ステップＳ１０６、またはステップＳ１０７で決定した物体運動諸元差閾値より大きい場合（ステップＳ１１１がＮｏ）、ステップＳ１０４へ進んで航跡１、航跡２の組合せは同一物体の融合信号の統合処理対象外と判定し、本処理を終了する。

なお、ステップＳ１１１では、例えば、以下の数式のようにそれぞれの運動諸元の値に重みづけをした運動諸元差評価値を設定し、運動諸元差評価値が一定閾値未満の場合は同一の融合信号統合処理対象とし、一定閾値以上の場合は同一物体の融合信号統合処理対象外としてもよい。
運動諸元差評価値＝ｃ×横位置差＋ｄ×縦位置差＋ｅ×横速度差＋ｆ×縦速度差
ただし、（ｃ，ｄ，ｅ，ｆは任意の値）

以上のとおり、組合せ抽出において、航跡１、航跡２の物体運動諸元差が物体運動諸元差閾値以下の場合、同一物体の融合信号の組合せ候補とすることにより、異なる物体の融合信号の誤統合が起こる可能性を低くすることができる。

次に、ステップＳ１２１において、最新のｎ処理周期の航跡１、航跡２において、同一周期で航跡１、航跡２ともに物体検出部の検出情報との相関が取れなかった回数（つまり、物体ロスト検出部５で検出された物体検出ロスト回数）が、所定値（例えばｎ／３回）以下の場合（ステップｓ１２１がＹｅｓ）、ステップＳ１２２に進んで航跡１、航跡２は同一物体の融合信号組合せ候補であると判定し、ステップＳ１３１に進む。

逆に、ステップＳ１２１において、最新のｎ処理周期分の航跡１、航跡２において、航跡１、航跡２を生成した物体ロスト検出部５で算出された物体検出ロスト回数がｎ／３回より多い場合（ステップＳ１２１がＮｏ）、ステップＳ１０４に進んで航跡１、航跡２の組合せは同一物体の融合信号の統合処理対象外と判定し、本処理を終了する。

つまり、最新のｎ処理周期中において、航跡１、航跡２を生成した物体ロスト検出部５で算出された物体検出のロスト回数がｎ／３回より多い場合、航跡１、航跡２の一方または両方の検出信頼度が低いと判断し、航跡１、航跡２の組合せは同一物体の融合信号の統合処理対象外とすることで、異なる物体の融合信号の誤統合の可能性を低くすることができる。

ここで、航跡１、航跡２の検出位置、推定誤差をもとに、検出信頼度が低い組合せを同一物体の融合信号の統合処理対象外としてもよい。また、航跡１、航跡２が検出信頼度情報を有している場合は、そのまま検出信頼度情報を利用して検出信頼度が低い組合せを同一物体の融合信号の統合処理対象外としてもよい。

なお、上述のステップＳ１２１およびステップＳ１２２の処理は、ステップＳ１０１からステップＳ１１１の処理（すなわち、同一物体融合結果組合せ候補選択処理部７）により選択された組合せの中から、例えば、物体検出部の検出信頼度が高いもののように、より信頼性の高い組合せを抽出する処理であり、これらの処理を省略しても問題ない。

続いて、ステップＳ１３１において、最新のｎ処理周期中で複数の物体検出部の検出情報を用いて航跡１、航跡２を生成している場合（ステップＳ１３１がＹｅｓ）、ステップＳ１３２に進む。

逆に、ステップＳ１３１において、最新のｎ処理周期中で同一物体検出部の検出情報を用いて航跡１、航跡２を生成している場合（ステップＳ１３１がＮｏ）、ステップＳ１０４に進んで航跡１、航跡２の組合せは同一物体の融合信号の統合処理対象外と判定し、本処理を終了する。

つまり、最新のｎ処理周期中で同一物体検出部の検出情報のみを用いて航跡１、航跡２を生成している場合は、異なる対象の融合結果である可能性が高いと判断し、同一物体の融合信号の統合処理対象外とした。このことにより、異なる物体の融合信号の誤統合の可能性を低くすることができる。

続いて、ステップＳ１３２において、最新のｎ処理周期中全て、同一周期かつ同一物体検出部の検出情報で航跡１、航跡２を生成していない場合（ステップＳ１３２がＹｅｓ）、ステップＳ１３３に進む。

逆に、ステップＳ１３２において、最新のｎ処理周期中において、同一周期かつ同一物体検出部の検出情報で航跡１、航跡２を生成している場合（ステップＳ１３２がＮｏ）、ステップＳ１０４に進んで航跡１、航跡２の組合せは同一物体の融合信号の統合処理対象外と判定し、本処理を終了する。

続いて、ステップＳ１３３において、最新のｎ処理周期で航跡１、航跡２の生成に用いた物体検出回数カウンタ９で算出した物体検出回数の和が所定の検知回数閾値、例えば、３×（２×ｎ）／５以下の場合（ステップＳ１３３がＹｅｓ）、ステップＳ１３４に進んで同一物体融合結果組合せ判定処理部１０が航跡１、航跡２の組合せが同一物体の融合信号の組合せであると判定する。

逆に、ステップＳ１３３において、最新のｎ処理周期で航跡１、航跡２の生成に用いた物体検出回数カウンタ９で算出した物体検出回数の和が所定の検知回数閾値、例えば、３×（２×ｎ）／５より多い場合（ステップＳ１３３がＮｏ）、ステップＳ１０４に進んで航跡１、航跡２の組合せは同一物体の融合信号の統合処理対象外と判定し、本処理を終了する。

つまり、航跡１、航跡２が異なる物体の融合信号の場合と比べ、同じ物体の融合信号の場合は、最新のｎ処理周期で航跡１、航跡２の生成に利用した物体検出回数の和は低くなると判断し、最新のｎ処理周期で航跡１、航跡２の生成に用いた物体検出回数の和が所定の検知回数閾値、例えば、３×（２×ｎ）／５より大きい場合は航跡１、航跡２は同一物体の融合信号の統合処理対象外とする。このことにより、異なる物体の融合信号の誤統合の可能性を低くすることができる。

続いて、ステップＳ１４１において、航跡１、航跡２の各運動諸元の平均値で新規航跡を生成し、今回の航跡１、航跡２を削除し、この処理を終了する。この一連の処理を全ての物体の融合信号の組合せで実施する。

ここでは、航跡１、航跡２の各運動諸元の平均値としたが、中央値、最頻値、最短縦位置、または、航跡１、航跡２それぞれの推定誤差を考慮した重みづけで新規航跡を生成してもよい。

加えて、複数の航跡の統合方法は物体の融合信号の物体識別情報に基づき決定してもよい。

また、過去ｍ処理周期分（ｍは自然数）の航跡１、航跡２のデータを用いて、平均値、中央値、最頻値、最短縦位置、または航跡１、航跡２それぞれの推定誤差を考慮した重みづけで新規航跡を生成するようにしてもよい。

なお、本実施の形態では全ての物体の融合信号の中から選択された２つの物体の融合信号としているが、３つ以上の物体の融合信号を選択して実施してもよい。

車両制御部２は、物体認識処理装置１より得られた自車両と自車両の周辺物体との距離、当該周辺物体の位置などの情報を用いて、自車両が前方の物体に衝突した際の被害を軽減する衝突被害軽減ブレーキシステム、前方の車両に追従するアダプティブクルーズコントロールシステムの制御などを行う。つまり、当該物体認識処理装置１による物体の認識結果に基づき、自車両の自動運転を行うことができるものである。

以上のように、この発明は、従来のものと比べて物体の認識の精度が更に向上したので、物体を認識するための物体認識装置、物体認識方法に適している。

１物体認識処理装置
２車両制御部
３第１の物体検出部
４第２の物体検出部
５物体ロスト検出部
６物体融合処理部
７同一物体融合結果組合せ候補選択処理部
８高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部
９物体検出回数カウンタ
１０同一物体融合結果組合せ判定処理部
１１同一物体融合組合せ統合処理部

Claims

車両周辺の物体を複数の物体検出部で検出し、当該物体の検出情報をそれぞれの当該物体検出部から入力する物体認識処理装置において、
前記複数の物体検出部で検出された前記複数の物体の検出情報信号を融合し、物体融合信号として出力する物体融合処理部と、
前記物体融合信号の組合せのため、当該物体融合信号の候補を選択する同一物体融合結果組合せ候補選択処理部と、
この選択された前記物体融合信号の組合せが、同一の物体のものであるか否かを判定する同一物体融合結果組合せ判定処理部と、
前記同一物体融合結果組合せ判定処理部の判定結果に基づいて、前記車両周辺の物体を認識する同一物体融合組合せ統合処理部とを備えたことを特徴とする物体認識処理装置。
前記同一物体融合結果組合せ候補選択処理部によって選択された候補から物体検出情報の検出信頼度が高い前記物体融合信号の組合せを抽出する高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部をさらに備え、
前記同一物体融合結果組合せ判定処理部が、前記高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部によって抽出された前記物体融合信号の組合せが同一の物体のものであるか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の物体認識処理装置。
前記高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部は、前記物体検出部から入力する検出信頼度条件信号に基づき、物体融合信号の組合せのため、前記物体融合信号の候補を選択することを特徴とする請求項２に記載の物体認識処理装置。
前記高信頼度同一物体融合結果組合せ候補抽出処理部は、前記物体検出部から入力する検出信頼度条件信号に含まれる前記検出信頼度条件を包含する物体融合信号を候補として選択することを特徴とする請求項３に記載の物体認識処理装置。
前記検出信頼度条件とは、前記物体融合処理部が物体の検出情報信号を融合できない回数、当該物体の検出位置、当該物体の検出信頼度および当該物体の検出の推定誤差のうち、少なくとも１つを含むものであることを特徴とする請求項３または請求項４に記載の物体認識処理装置。
前記同一物体融合結果組合せ候補選択処理部は、物体運動諸元差条件に基づき、物体融合信号の組合せのため、当該物体融合信号の候補を選択することを特徴とする請求項１に記載の物体認識処理装置。
前記物体運動諸元差条件とは、前記物体融合処理部での複数の物体の融合の結果、当該物体の位置の相違、当該物体の速度の相違および当該物体の加速度の相違のうち、少なくとも１つを含むものであることを特徴とする請求項６に記載の物体認識処理装置。
前記物体融合処理部が、前記物体融合信号に物体特徴情報信号を付加して出力する場合、物体識別情報に基づき前記物体運動諸元差条件を変更することを特徴とする請求項６に記載の物体認識処理装置。
前記物体融合処理部が、前記物体融合信号に前記物体特徴情報信号を付加して出力する場合、前記同一物体融合結果組合せ候補選択処理部は、前記物体融合処理部から入力する前記物体特徴情報信号に基づき、前記物体融合信号の組合せのため、前記物体融合信号の候補を選択することを特徴とする請求項８に記載の物体認識処理装置。
前記物体特徴情報信号は、当該物体の向き、当該物体の識別情報、当該物体の色彩および当該物体の受信レベルのうち、少なくとも１つを含むものであることを特徴とする請求項８または請求項９に記載の物体認識処理装置。
前記同一物体融合結果組合せ判定処理部は、最新のｎ処理周期分（ｎは自然数）の選択された前記物体融合信号の組合せにおいて、最新のｎ処理周期分の物体の融合に用いた前記物体検出の個数が同一物体融合信号の組合せ判定閾値以上の場合、同一物体信号の融合結果組合であると判定することを特徴とする請求項１に記載の物体認識処理装置。
前記同一物体融合結果組合せ判定処理部は、最新のｎ処理周期分（ｎは自然数）の選択された前記物体融合信号の組合せにつき、最新のｎ処理周期分の物体の融合に用いた複数の当該物体の検出情報信号が全て同一の物体検出部で検出されている場合、同一の物体のものであるか否かを判定しないことを特徴とする請求項１に記載の物体認識処理装置。
前記同一物体融合結果組合せ判定処理部は、前記物体融合信号の組合せ候補を生成した当該物体検出部が同一タイミングにて同一物体信号の融合結果組合せ候補を検出していた場合、同一の物体のものであるか否かを判定しないことを特徴とする請求項１に記載の物体認識処理装置。
前記同一物体融合組合せ統合処理部は、複数の前記物体融合信号の平均値、または物体融合信号の推定誤差値に基づいて、当該車両周辺の物体を認識することを特徴とする請求項１に記載の物体認識処理装置。
前記同一物体融合組合せ統合処理部は、前記物体融合信号に付加された物体識別情報に基づき、複数の物体融合信号の平均値、または物体融合信号の推定誤差値を決定し、決定した値に基づいて当該車両周辺の物体を認識することを特徴とする請求項１に記載の物体認識処理装置。
前記同一物体融合組合せ統合処理部は、最新のｎ処理周期分の前記物体融合信号を用いて、当該車両周辺の物体を認識することを特徴とする請求項１４または請求項１５に記載の物体認識処理装置。
車両周辺の物体を複数の物体検出部で検出し、当該物体の検出情報をそれぞれの当該物体検出部から入力する第１のステップと、
前記複数の物体検出部で検出された前記複数の当該物体の検出情報信号を融合し、物体融合信号として出力する第２のステップと、
前記物体融合信号の組合せのため、当該物体融合信号の候補を選択する第３のステップと、
この選択された前記物体融合信号の組合せが、同一の物体のものであるか否かを判定する第４のステップと、
当該判定結果に基づいて、当該車両周辺の物体を認識する第５のステップを備えたことを特徴とする物体認識方法。
車両周辺の物体を複数の物体検出部で検出し、当該物体の検出情報をそれぞれの当該物体検出部から入力する物体認識処理装置において、
前記複数の物体検出部で検出された前記複数の物体の検出情報信号を融合し、物体融合信号として出力する物体融合処理部と、
前記物体融合信号の組合せのため、当該物体融合信号の候補を選択する同一物体融合結果組合せ候補選択処理部と、
この抽出された前記物体融合信号の組合せが、同一の物体のものであるか否かを判定する同一物体融合結果組合せ判定処理部と、
前記同一物体融合結果組合せ判定処理部の判定結果に基づいて、前記車両周辺の物体を認識する同一物体融合組合せ統合処理部と
前記同一物体融合組合せ統合処理部の認識結果に基づいて、前記車両の動作を制御する車両制御部を備えたことを特徴とする自動運転システム。