特開 2024-52107 走行制御システム、走行制御方法およびコンピュータプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024052107

(43)【公開日】2024-04-11

(54)【発明の名称】走行制御システム、走行制御方法およびコンピュータプログラム

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/43 20240101AFI20240404BHJP

   A01B 69/00 20060101ALI20240404BHJP

【ＦＩ】

G05D1/02 J

G05D1/02 S

A01B69/00 303D

A01B69/00 303J

【審査請求】未請求

【請求項の数】14

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022158586

(22)【出願日】2022-09-30

(71)【出願人】

【識別番号】000010076

【氏名又は名称】ヤマハ発動機株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100101683

【弁理士】

【氏名又は名称】奥田 誠司

(74)【代理人】

【識別番号】100139930

【弁理士】

【氏名又は名称】山下 亮司

(72)【発明者】

【氏名】増田 正樹

【テーマコード（参考）】

2B043

5H301

【Ｆターム（参考）】

2B043AA04

2B043AB19

2B043BA02

2B043BA09

2B043BB01

2B043BB20

2B043DA17

2B043EA08

2B043EA37

2B043EB16

2B043EB18

2B043EC12

2B043EC14

5H301AA01

5H301BB01

5H301BB02

5H301CC03

5H301CC06

5H301CC10

5H301GG08

5H301GG14

5H301GG16

5H301LL02

5H301LL08

5H301LL11

(57)【要約】

【課題】ＬｉＤＡＲセンサなどの距離センサを用いる車両の利便性を高める。
【解決手段】ある実施形態に係る車両の走行を制御する走行制御システムは、車両に設けられ、車両の周辺の環境をセンシングしてセンサデータを出力するセンサと、センサデータに基づいて車両の周辺に位置する物体を検出し、物体の検出結果に応じて車両の走行を制御する制御装置とを備える。センサデータは３次元点群データを含む。制御装置は、３次元点群データから複数の点のデータを取得し、車両の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する点の個数をカウントし、カウントした点の個数に応じて、車両を走行停止状態にする制御を行う。
【選択図】図１８

【特許請求の範囲】

【請求項1】

車両の走行を制御する走行制御システムであって、
車両に設けられ、前記車両の周辺の環境をセンシングして、センサデータを出力するセンサと、
前記センサデータに基づいて前記車両の周辺に位置する物体を検出し、前記物体の検出結果に応じて前記車両の走行を制御する制御装置と、
を備え、
前記センサデータは３次元点群データを含み、
前記制御装置は、
前記３次元点群データから複数の点のデータを取得し、
前記車両の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記点の個数をカウントし、
カウントした前記点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、走行制御システム。

【請求項2】

前記制御装置は、
カウントした前記点の個数が第１所定個数未満となる前記所定角度範囲のエリアを検出し、
検出した前記エリアが第２所定個数以上連続して存在する前記エリアのグループを検出し、
検出した一つ以上の前記グループに含まれる前記エリアの総数が第３所定個数以上である場合、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、請求項１に記載の走行制御システム。

【請求項3】

前記制御装置は、検出した一つの前記グループに含まれる前記エリアの総数が前記第３所定個数以上である場合、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、請求項２に記載の走行制御システム。

【請求項4】

前記制御装置は、検出した二つ以上の前記グループに含まれる前記エリアの総数が前記第３所定個数以上である場合、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、請求項２に記載の走行制御システム。

【請求項5】

前記制御装置は、前記グループが検出されない場合、カウントした前記点の個数に応じた前記車両を走行停止状態にする制御を行わない、請求項２または３に記載の走行制御システム。

【請求項6】

前記制御装置は、検出した全ての前記グループに含まれる前記エリアの総数が前記第３所定個数未満である場合、カウントした前記点の個数に応じた前記車両を走行停止状態にする制御を行わない、請求項２または３に記載の走行制御システム。

【請求項7】

前記制御装置は、
前記複数の点のデータとして、前記３次元点群データが示す複数の計測点のデータを取得し、
前記平面視における前記所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記計測点の個数をカウントし、
カウントした前記計測点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、請求項１または２に記載の走行制御システム。

【請求項8】

前記制御装置は、
前記３次元点群データが示す複数の計測点が分布する空間を複数のボクセルで区切り、
内部に一つ以上の計測点が属する前記ボクセル毎に代表点を決定し、
前記複数の点のデータとして、複数の前記代表点のデータを取得し、
前記平面視における前記所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記代表点の個数をカウントし、
カウントした前記代表点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、請求項１または２に記載の走行制御システム。

【請求項9】

前記センサは、ＬｉＤＡＲセンサである、請求項１または２に記載の走行制御システム。

【請求項10】

請求項１または２に記載の走行制御システムを備える車両。

【請求項11】

前記車両は移動型の農業機械である、請求項１０に記載の車両。

【請求項12】

前記車両を走行させる走行装置を備え、
前記制御装置は、前記走行装置の動作を制御し、前記車両を自動運転させる、請求項１０に記載の車両。

【請求項13】

車両の走行を制御する走行制御方法であって、
車両の周辺の環境をセンシングするセンサが出力したセンサデータは３次元点群データを含んでおり、
前記３次元点群データから複数の点のデータを取得すること、
前記車両の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記点の個数をカウントすること、
カウントした前記点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行うこと、
を実行する走行制御方法。

【請求項14】

車両の走行を制御する処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
車両の周辺の環境をセンシングするセンサが出力したセンサデータは３次元点群データを含んでおり、
前記コンピュータプログラムは、
前記３次元点群データから複数の点のデータを取得すること、
前記車両の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記点の個数をカウントすること、
カウントした前記点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行うこと、
を前記コンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、走行制御システム、走行制御方法およびコンピュータプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

近年、圃場で使用される作業車両の自動化および無人化に向けた研究開発が進められている。ＧＮＳＳ（Global Navigation Satellite System）などの測位システムを利用して自動運転により走行する作業車両が実用化されている。ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）センサなどの距離センサを用いて周囲の物体を検出しながら走行する作業車両の開発も進められている。例えば特許文献１は、ＬｉＤＡＲセンサを利用して圃場における作物列の間を自動走行する作業車両を開示している。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０１９－１５４３７９号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ＬｉＤＡＲセンサなどの距離センサを用いる車両の利便性を高めることが求められている。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本明細書は、以下の項目に記載の走行制御システム、走行制御方法およびコンピュータプログラムを開示している。

【0006】

［項目１］
車両の走行を制御する走行制御システムであって、
車両に設けられ、前記車両の周辺の環境をセンシングして、センサデータを出力するセンサと、
前記センサデータに基づいて前記車両の周辺に位置する物体を検出し、前記物体の検出結果に応じて前記車両の走行を制御する制御装置と、
を備え、
前記センサデータは３次元点群データを含み、
前記制御装置は、
前記３次元点群データから複数の点のデータを取得し、
前記車両の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記点の個数をカウントし、
カウントした前記点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、走行制御システム。

【0007】

センサの近傍には、物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない不感帯が存在する場合がある。そのような不感帯に物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の点のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0008】

本発明のある実施形態によれば、所定角度範囲毎に点の個数をカウントし、カウントした点の個数に応じて車両を走行停止状態にする制御を行う。例えば、点の個数が少ない場合は走行を許可せず、車両の走行を停止させる。車両が停止中の場合は停止状態を維持する。

【0009】

これにより、車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0010】

［項目２］
前記制御装置は、
カウントした前記点の個数が第１所定個数未満となる前記所定角度範囲のエリアを検出し、
検出した前記エリアが第２所定個数以上連続して存在する前記エリアのグループを検出し、
検出した一つ以上の前記グループに含まれる前記エリアの総数が第３所定個数以上である場合、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、項目１に記載の走行制御システム。

【0011】

点の個数が少ない所定角度範囲のエリアが連続する個数に着目することにより、ノイズ等に起因してそのようなエリアがわずかな個数だけ連続して存在する場合に、車両を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0012】

点の個数が少ない所定角度範囲のエリアの総数が第３所定個数以上の場合は車両を走行停止状態にする制御を行うことで、不感帯に存在する物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0013】

［項目３］
前記制御装置は、検出した一つの前記グループに含まれる前記エリアの総数が前記第３所定個数以上である場合、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、項目２に記載の走行制御システム。

【0014】

点の個数が少ない所定角度範囲のエリアが第３所定個数以上連続して存在する場合は車両を走行停止状態にする制御を行うことで、不感帯に存在する物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0015】

［項目４］
前記制御装置は、検出した二つ以上の前記グループに含まれる前記エリアの総数が前記第３所定個数以上である場合、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、項目２に記載の走行制御システム。

【0016】

点の個数が少ない所定角度範囲のエリアの総数に着目することにより、物体の形状および姿勢等に起因して、そのようなエリアが二つ以上のグループに分かれて存在する場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0017】

［項目５］
前記制御装置は、前記グループが検出されない場合、カウントした前記点の個数に応じた前記車両を走行停止状態にする制御を行わない、項目２から４のいずれかに記載の走行制御システム。

【0018】

これにより、ノイズ等に起因して、点の個数が少ないエリアが単独で存在または僅かな個数だけ連続して存在した場合に、車両を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0019】

［項目６］
前記制御装置は、検出した全ての前記グループに含まれる前記エリアの総数が前記第３所定個数未満である場合、カウントした前記点の個数に応じた前記車両を走行停止状態にする制御を行わない、項目２から５のいずれかに記載の走行制御システム。

【0020】

これにより、ノイズ等に起因して点の個数が少ないエリアが少数だけ存在した場合に、車両を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0021】

［項目７］
前記制御装置は、
前記複数の点のデータとして、前記３次元点群データが示す複数の計測点のデータを取得し、
前記平面視における前記所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記計測点の個数をカウントし、
カウントした前記計測点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、項目１から６のいずれかに記載の走行制御システム。

【0022】

車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0023】

［項目８］
前記制御装置は、
前記３次元点群データが示す複数の計測点が分布する空間を複数のボクセルで区切り、
内部に一つ以上の計測点が属する前記ボクセル毎に代表点を決定し、
前記複数の点のデータとして、複数の前記代表点のデータを取得し、
前記平面視における前記所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記代表点の個数をカウントし、
カウントした前記代表点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行う、項目１から６のいずれかに記載の走行制御システム。

【0024】

車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0025】

［項目９］
前記センサは、ＬｉＤＡＲセンサである、項目１から８のいずれかに記載の走行制御システム。

【0026】

車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がＬｉＤＡＲセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0027】

［項目１０］
項目１から９のいずれかに記載の走行制御システムを備える車両。

【0028】

車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0029】

［項目１１］
前記車両は移動型の農業機械である、項目１０に記載の車両。

【0030】

圃場内での作業中において、車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0031】

［項目１２］
前記車両を走行させる走行装置を備え、
前記制御装置は、前記走行装置の動作を制御し、前記車両を自動運転させる、項目１０または１１に記載の車両。

【0032】

自動運転を行う車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0033】

［項目１３］
前記所定角度範囲は、１度以上２度以下の角度範囲である、項目１から１２のいずれかに記載の走行制御システム。

【0034】

比較的狭い角度範囲毎に点の個数をカウントすることで、点の個数が少ない範囲を精度良く特定することができる。

【0035】

［項目１４］
前記第１所定個数は、２個以上５個以下である、項目２から６のいずれかに記載の走行制御システム。

【0036】

これにより、点の個数が少ない所定角度範囲のエリアを検出することができる。

【0037】

［項目１５］
前記第２所定個数は、２個以上５個以下である、項目２から６、１４のいずれかに記載の走行制御システム。

【0038】

これにより、ノイズ等に起因して、点の個数が少ない所定角度範囲のエリアがわずかな個数だけ連続して存在する場合に、車両を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0039】

［項目１６］
前記第３所定個数は、６個以上である、項目２から６、１４、１５のいずれかに記載の走行制御システム。

【0040】

点の個数が少ない所定角度範囲のエリアの総数に応じて車両を走行停止状態にする制御を行うことで、不感帯に存在する物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0041】

［項目１７］
車両の走行を制御する走行制御方法であって、
車両の周辺の環境をセンシングするセンサが出力したセンサデータは３次元点群データを含んでおり、
前記３次元点群データから複数の点のデータを取得すること、
前記車両の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記点の個数をカウントすること、
カウントした前記点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行うこと、
を実行する走行制御方法。

【0042】

センサの近傍には、物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない不感帯が存在する場合がある。そのような不感帯に物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の点のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0043】

本発明のある実施形態によれば、所定角度範囲毎に点の個数をカウントし、カウントした点の個数に応じて車両を走行停止状態にする制御を行う。例えば、点の個数が少ない場合は走行を許可せず、車両の走行を停止させる。車両が停止中の場合は停止状態を維持する。

【0044】

これにより、車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【0045】

［項目１８］
車両の走行を制御する処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
車両の周辺の環境をセンシングするセンサが出力したセンサデータは３次元点群データを含んでおり、
前記コンピュータプログラムは、
前記３次元点群データから複数の点のデータを取得すること、
前記車両の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、前記所定角度範囲内に属する前記点の個数をカウントすること、
カウントした前記点の個数に応じて、前記車両を走行停止状態にする制御を行うこと、
を前記コンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。

【0046】

センサの近傍には、物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない不感帯が存在する場合がある。そのような不感帯に物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の点のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0047】

本発明のある実施形態によれば、所定角度範囲毎に点の個数をカウントし、カウントした点の個数に応じて車両を走行停止状態にする制御を行う。例えば、点の個数が少ない場合は走行を許可せず、車両の走行を停止させる。車両が停止中の場合は停止状態を維持する。

【0048】

これにより、車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【発明の効果】

【0049】

車両の周辺の環境をセンシングするセンサの近傍には、物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない不感帯が存在する場合がある。そのような不感帯に物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の点のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0050】

本発明のある実施形態によれば、所定角度範囲毎に点の個数をカウントし、カウントした点の個数に応じて車両を走行停止状態にする制御を行う。例えば、点の個数が少ない場合は走行を許可せず、車両の走行を停止させる。車両が停止中の場合は停止状態を維持する。

【0051】

これにより、車両の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサの不感帯に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両が走行し続けることを抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【0052】

【図1】本発明の実施形態に係る車両１を示す左側面図である。

【図2】本発明の実施形態に係る車両１の動作を管理する管理システム１００を示す図である。

【図3】本発明の実施形態に係る車両１の構成例を示すブロック図である。

【図4】本発明の実施形態に係る車両１が走行する圃場４０の例を示す図である。

【図5】本発明の実施形態に係るＬｉＤＡＲセンサ２２がセンシングするセンシング範囲１２０の例を示す図である。

【図6】本発明の実施形態に係るＬｉＤＡＲセンサ２２がセンシングするセンシング範囲１２０の例を示す図である。

【図7】本発明の実施形態に係る車両１の前方に広がる環境の例を示す図である。

【図8】本発明の実施形態に係る３次元点群データが示す複数の計測点の例を示す図である。

【図9】本発明の実施形態に係る複数のボクセル５２で区切られた３次元空間５０の例を示す図である。

【図10】本発明の実施形態に係る演算した複数の代表点５３の例を示す図である。

【図11】本発明の実施形態に係る演算した複数の代表点５３それぞれの法線ベクトル５４の例を示す図である。

【図12】本発明の実施形態に係る比較的平坦な地面に対応する代表点５３を除去した後に残った複数の代表点５３の例を示す図である。

【図13】本発明の実施形態に係るバウンディングボックスの例を示す図である。

【図14】本発明の実施形態に係る車両１の高さ方向から見た平面視における不感帯１２１の例を示す図である。

【図15】本発明の実施形態に係る車両１の左右方向に平行な方向から見た側面視における不感帯１２１の例を示す図である。

【図16】本発明の実施形態に係る十分な個数の計測点５１のデータが得られない範囲１２２の例を示す図である。

【図17】本発明の実施形態に係る所定角度範囲の例を示す図である。

【図18】本発明の実施形態に係るカウントした計測点５１の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御の例を示すフローチャートである。

【図19】本発明の実施形態に係る検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である状態の例を示す図である。

【図20】本発明の実施形態に係る十分な個数の計測点５１のデータが得られない範囲１２２の別の例を示す図である。

【図21】本発明の実施形態に係る検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である状態の別の例を示す図である。

【図22】本発明の実施形態に係るカウントした代表点５３の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御の例を示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0053】

以下、図面を参照しながら本発明の実施形態を説明する。同様の構成要素には同様の参照符号を付し、重複する場合にはその説明を省略する。なお、以下の実施形態は例示であり、本発明は以下の実施形態に限定されない。

【0054】

（車両およびその走行制御）
図１は、本発明の実施形態に係る車両１を示す左側面図である。図１に示す例では、車両１は、圃場の収穫物を運搬する運搬車である。車両１は、運搬車に限定されず、圃場で使用されるトラクタおよび収穫機等の移動型の農業機械であってもよい。また、車両１は、ゴルフカート等のカートであってもよいし、一般車両であってもよい。以下では、車両１が圃場の収穫物を運搬する運搬車である場合の例を説明する。

【0055】

本実施形態の車両１は、手動運転モードと自動運転モードの両方で動作することができる。自動運転モードにおいて、車両１は無人で走行することができる。

【0056】

図１に示すように、車両１は、車体２、前輪３、後輪４、原動機３１、変速装置３２を備える。前輪３、後輪４、原動機３１、変速装置３２は車体２に設けられている。前輪３および後輪４の一方または両方は、タイヤ付き車輪ではなく、無限軌道を装着した複数の車輪（クローラ）、多脚歩行式移動装置であってもよい。

【0057】

車体２の上部には、乗員が着座するシート５が設けられている。シート５の後方には、荷物を載せる荷台６が設けられている。図１に示す例では、荷台６には収穫物を収容するカゴ７が載せられている。車体２の前部には、ヘッドライト８が設けられている。

【0058】

車両１は、車両１の周辺の環境をセンシングするＬｉＤＡＲセンサ２１、ＬｉＤＡＲセンサ２２、カメラ２３を備える。図１に示す例では、ＬｉＤＡＲセンサ２１、ＬｉＤＡＲセンサ２２、カメラ２３は車体２の前部に設けられている。

【0059】

カメラ２３は、車両１の周辺の環境を撮影し、画像データを生成する。カメラ２３が生成した画像データは、車両１の制御装置１１（図３）によって処理される。

【0060】

ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２は、３Ｄ－ＬｉＤＡＲセンサであり得る。ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２は、車両１の周辺の環境をセンシングして、センサデータを出力する。ＬｉＤＡＲセンサ２２は、周辺の環境に存在する物体の各計測点までの距離および方向、または各計測点の３次元の座標値を示すセンサデータを繰り返し出力する。ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２から出力されたセンサデータは、制御装置１１によって処理される。

【0061】

車体２の上部には、測位装置２５が設けられている。測位装置２５は、地理座標系における車両１の位置（地理座標）を検出する。

【0062】

原動機３１は、例えば内燃機関である。内燃機関に代えて電動モータが使用されてもよい。変速装置３２は、変速によって車両１の推進力および移動速度を変化させることができる。変速装置３２は、車両１の前進と後進とを切り換えることもできる。原動機３１が発生させた回転は、変速装置３２を介して前輪３に伝達される。原動機３１が発生させた回転は、後輪４に伝達されてもよいし、前輪３および後輪４の両方に伝達されてもよい。

【0063】

車両１に設けられた操舵装置３３は、ステアリングホイールと、ステアリングホイールに接続されたステアリングシャフトと、ステアリングホイールによる操舵を補助するパワーステアリング装置とを含む。前輪３は操舵輪であり、その操舵角（切れ角）を変化させることにより、車両１の走行方向を変化させることができる。前輪３の操舵角は、ステアリングホイールを操作することによって変化させることができる。パワーステアリング装置は、前輪３の操舵角を変化させるための補助力を供給する油圧装置または電動モータを含む。自動操舵が行われるときには、制御装置１１からの制御により、油圧装置または電動モータの力によって操舵角が自動で調整される。

【0064】

車両１は、有人運転が可能であるが、無人運転のみに対応していてもよい。その場合には、シート５およびステアリングホイール等の、有人運転にのみ必要な構成要素は、車両１に設けられていなくてもよい。無人の車両１は、自律走行、またはユーザによる遠隔操作によって走行することができる。

【0065】

図２は、車両１の動作を管理する管理システム１００を示す図である。管理システム１００では、車両１、サーバコンピュータ１１１、端末装置１１２が、通信ネットワーク１１０を介して互いに通信することができる。

【0066】

サーバコンピュータ１１１は、車両１の動作を管理するコンピュータである。サーバコンピュータ１１１は、例えば、車両１の作業計画を作成し、その作業計画に従って、車両１に圃場内での作業を実行させる。サーバコンピュータ１１１は、例えば、ユーザが端末装置１１２または他のデバイスを用いて入力した情報に基づいて圃場内の目標経路を生成する。サーバコンピュータ１１１は、車両１等がＬｉＤＡＲセンサなどのセンシング装置を用いて収集したデータに基づいて、環境地図の生成および編集を行ってもよい。サーバコンピュータ１１１は、生成した作業計画、目標経路、および環境地図のデータを車両１に送信し、車両１はそれらのデータに基づいて移動および作業を自動で行ってもよい。

【0067】

端末装置１１２は、車両１から離れた場所にいるユーザが使用するコンピュータである。端末装置１１２は、スマートフォンまたはタブレットコンピュータなどのモバイル端末またはラップトップコンピュータである。端末装置１１２は、デスクトップＰＣ（Personal Computer）などの据え置き型のコンピュータであってもよい。端末装置１１２は、車両１の作業計画を作成するために必要な情報をユーザが入力するための設定画面をディスプレイに表示する。ユーザが設定画面上で必要な情報を入力し送信の操作を行うと、端末装置１１２は、入力された情報をサーバコンピュータ１１１に送信する。サーバコンピュータ１１１は、その情報に基づいて作業計画を作成する。端末装置１１２は、さらに、目標経路を設定するために必要な情報をユーザが入力するための設定画面をディスプレイに表示する機能を備えていてもよい。また、端末装置１１２は、車両１を遠隔監視したり、車両１を遠隔操作したりするために用いられ得る。例えば、端末装置１１２は、車両１が備えるカメラが撮影した映像をディスプレイに表示させることができる。

【0068】

上記の作業計画、目標経路、環境地図の生成は、端末装置１１２が行ってもよいし、車両１が備えるプロセッサが行ってもよい。作業計画、目標経路、環境地図の生成は、車両１、サーバコンピュータ１１１、端末装置１１２のうちの二つ以上が分担して行ってもよい。

【0069】

図３は、車両１の構成例を示すブロック図である。図３に例示する車両１は、制御装置１１、通信装置１７、ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２、カメラ２３、測位装置２５、慣性計測装置（ＩＭＵ）２６、駆動装置３０、操舵角センサ３５、速度センサ３６を備える。これらの構成要素は、バスを介して相互に通信可能に接続される。図３には、車両１の自動運転の動作との関連性が相対的に高い構成要素が示されており、それ以外の構成要素の図示は省略されている。車両１の走行を制御する走行制御システム１０は、制御装置１１、ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２、カメラ２３、測位装置２５、ＩＭＵ２６、操舵角センサ３５、速度センサ３６を備え得る。

【0070】

制御装置１１は、プロセッサ１２、ＲＡＭ（Random Access Memory）１３、ＲＯＭ（Read Only Memory）１４、記憶装置１５、電子制御ユニット（ＥＣＵ）１６を備える。

【0071】

プロセッサ１２は、例えば中央演算処理装置（ＣＰＵ）を含む半導体集積回路であり得る。プロセッサ１２は、マイクロプロセッサまたはマイクロコントローラによって実現され得る。あるいは、プロセッサ１２は、ＣＰＵを搭載したＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＡＳＳＰ（Application Specific Standard Product）、または、これら回路の中から選択される二つ以上の回路の組み合わせによっても実現され得る。プロセッサ１２は、ＲＯＭ１４に格納された、一つ以上の処理を実行するための命令群を記述したコンピュータプログラムを逐次実行し、所望の処理を実現する。

【0072】

ＲＯＭ１４は、例えば、書き込み可能なメモリ（例えばＰＲＯＭ）、書き換え可能なメモリ（例えばフラッシュメモリ）、または読み出し専用のメモリである。ＲＯＭ１４は、プロセッサ１２の動作を制御するプログラムを記憶する。ＲＡＭ１３は、ＲＯＭ１４に格納された制御プログラムをブート時に一旦展開するための作業領域を提供する。

【0073】

記憶装置１５は、フラッシュメモリまたは磁気ディスクなどの一つ以上の記憶媒体を含む。記憶装置１５は、ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２、カメラ２３、測位装置２５、および制御装置１１等が生成する各種のデータを記憶する。記憶装置１５が記憶するデータには、車両１が走行する環境内の地図データ（環境地図）、および自動運転のための目標経路のデータが含まれ得る。環境地図は、車両１が作業を行う圃場の情報を含む。

【0074】

記憶装置１５は、プロセッサ１２、ＥＣＵ１６に、各種の動作を実行させるコンピュータプログラムも記憶する。そのようなコンピュータプログラムは、記憶媒体（例えば半導体メモリまたは光ディスク等）または電気通信回線（例えばインターネット）を介して車両１に提供され得る。そのようなコンピュータプログラムが、商用ソフトウェアとして販売されてもよい。

【0075】

駆動装置３０は、原動機３１、変速装置３２、操舵装置３３、ブレーキ装置等の車両１の走行のための各種の装置を含む。操舵角センサ３５は、操舵輪である前輪３の操舵角を計測する。操舵角センサ３５の出力信号は、制御装置１１による操舵制御に利用される。速度センサ３６は、前輪３または後輪４に接続された車軸の回転速度、すなわち単位時間あたりの回転数を計測する。速度センサ３６の出力信号は、制御装置１１による走行速度制御に利用される。

【0076】

ＥＣＵ１６は、一つ以上のプロセッサを含む処理回路を備える。ＥＣＵ１６は、駆動装置３０に含まれる原動機３１、変速装置３２、操舵装置３３、ブレーキ装置等を制御することによって車両１の走行速度および旋回動作を制御する。ＥＣＵ１６は、制御装置１１とは別ユニットとして車両１に設けられていてもよい。

【0077】

通信装置１７は、サーバコンピュータ１１１および端末装置１１２と通信を行う。通信装置１７は、ネットワーク１１０を介したデータの送受信を、サーバコンピュータ１１１および端末装置１１２のそれぞれの通信装置との間で実行するためのアンテナおよび通信回路を含み得る。ネットワーク１１０は、例えば、３Ｇ、４Ｇもしくは５Ｇなどのセルラー移動体通信網およびインターネットを含み得る。通信装置１７は、車両１の近くにいる監視者が使用する端末装置と通信する機能を備えていてもよい。その場合、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、セルラー移動体通信、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の、任意の無線通信規格に準拠した通信が行われ得る。

【0078】

測位装置２５は、車両１の地理座標を検出する。測位装置２５は、複数のＧＮＳＳ衛星から送信される衛星信号を受信し、衛星信号に基づいて測位を行う。ＧＮＳＳは、ＧＰＳ（Global Positioning System）、ＱＺＳＳ（Quasi-Zenith Satellite System、例えばみちびき）、ＧＬＯＮＡＳＳ、Ｇａｌｉｌｅｏ、およびＢｅｉＤｏｕなどの衛星測位システムの総称である。測位方法は、必要な精度の位置情報が得られる任意の方法であってよい。測位方法は、例えば、干渉測位法または相対測位法が採用されてもよい。

【0079】

慣性計測装置（ＩＭＵ）２６は、加速度センサ、角加速度センサおよび磁気センサを備え、移動量、向きおよび姿勢を示す信号を出力する。ＩＭＵ２６は、モーションセンサとして機能し、車両１の加速度、速度、変位、向きおよび姿勢などの諸量を示す信号を出力する。制御装置１１は、測位装置２５の出力信号に加えてＩＭＵ２６から出力された信号に基づいて、車両１の位置および向きをより高い精度で推定することができる。測位装置２５とＩＭＵ２６とが一体化されて、一つのユニットとして車両１に設けられてもよい。

【0080】

プロセッサ１２は、測位装置２５、ＩＭＵ２６、カメラ２３、ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２から出力されたデータに基づいて、自動運転を実現するための演算および制御を行う。プロセッサ１２は、測位装置２５およびＩＭＵ２６の出力データに基づいて車両１の位置および向きを特定する。

【0081】

本実施形態では、プロセッサ１２は、ＬｉＤＡＲセンサ２１が出力するセンサデータを用いて自己位置推定および環境地図の生成を行い、ＬｉＤＡＲセンサ２２が出力するセンサデータを用いて、車両１の周辺に存在する障害物などの物体の検出を行う。プロセッサ１２は、ＬｉＤＡＲセンサ２１が出力するセンサデータと、環境地図とのマッチングにより、車両１の自己位置推定を行うことができる。プロセッサ１２は、例えばＳＬＡＭ（Simultaneous Localization and Mapping）などのアルゴリズムを利用して、環境地図を生成または編集してもよい。

【0082】

なお、ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２の一方が出力するセンサデータを用いて、自己位置推定、環境地図の生成、および障害物の検出を行ってもよい。その場合は、車両１は、ＬｉＤＡＲセンサ２１および２２の一方のみを備えていてもよい。

【0083】

プロセッサ１２は、測位装置２５による測位結果に加えて、カメラ２３および／またはＬｉＤＡＲセンサ２１などのセンシング装置が取得したセンサデータを測位に利用してもよい。カメラ２３および／またはＬｉＤＡＲセンサ２１が取得したデータを用いて、衛星信号に基づく位置データを補正または補完することで、より高い精度で車両１の位置を特定できる。車両１の周囲の地形および樹木等により衛星信号が得られない場合は、ＬｉＤＡＲセンサ２１および／またはカメラ２３から出力されたセンサデータと、環境地図とのマッチングによって、車両１の位置が推定され得る。

【0084】

プロセッサ１２は、記憶装置１５に記憶された作業計画に基づいて車両１の移動先を決定し、車両１の移動の開始地点から目的地点までの目標経路を決定してもよい。

【0085】

ＥＣＵ１６は、車両１の位置および目標経路のデータに基づいて、車両１が目標経路に沿って走行するように駆動装置３０を制御する。これにより、車両１を目標経路に沿って走行させることができる。

【0086】

図４は、車両１が走行する圃場４０の一例を示す図である。この例では、圃場４０は、ぶどう園などの果樹園である。圃場４０には、複数の樹木４２が並んだ樹木列４１が複数個存在している。車両１は、樹木列４１の間に設定された目標経路４６に沿って走行しながら、収穫物の運搬を行う。車両１は、ある樹木列４１の間を走行した後、旋回して別の樹木列４１の間を走行してもよい。上空が枝および葉で遮られ、ＧＮＳＳを用いた自動走行が難しい場合は、車両１は、事前に作成された環境地図とセンサデータとのマッチングによって自己位置推定を行いながら走行する。

【0087】

上述したように、本実施形態では、ＬｉＤＡＲセンサ２２が出力するセンサデータを用いて、車両１の周辺に存在する障害物などの物体の検出を行う。ＬｉＤＡＲセンサ２２は、車両１の前部に配置されており、主に車両１の前方に広がる周辺環境をセンシングする。

【0088】

図５および図６は、ＬｉＤＡＲセンサ２２がセンシングするセンシング範囲１２０の例を示す図である。図５は、車両１が水平な地面に位置している状態における、鉛直方向から見た平面視におけるセンシング範囲１２０を示している。図６は、車両１の左右方向に平行な方向から見た側面視におけるセンシング範囲１２０を示している。

【0089】

図５に示すように、センシング範囲１２０は、車両１の主に前方および／または側方に広がる周辺環境をセンシングできるように、平面視においてＬｉＤＡＲセンサ２２から角度θ_１の範囲で広がっている。角度θ_１は例えば９０度以上２２０度以下であるが、その値に限定されない。図６に示すように、センシング範囲１２０は、車両１の斜め上方向から斜め下方向に広がる周辺環境をセンシングできるように、側面視においてＬｉＤＡＲセンサ２２から角度θ_２の範囲で広がっている。角度θ_２は例えば１５度以上４５度以下であるが、その値に限定されない。

【0090】

ＬｉＤＡＲセンサ２２は、レーザビームのパルス（以下「レーザパルス」と略記する。）を、出射方向を変えながら次々と出射し、出射時刻と各レーザパルスの反射光を取得した時刻との時間差から各反射点の位置までの距離を計測することができる。「反射点」は、車両１の周辺の環境に位置する物体であり得る。

【0091】

ＬｉＤＡＲセンサ２２は、任意の方法により、ＬｉＤＡＲセンサ２２から物体までの距離を計測し得る。ＬｉＤＡＲセンサ２２の計測方法としては、例えば機械回転方式、ＭＥＭＳ方式、フェーズドアレイ方式がある。これらの計測方法は、それぞれレーザパルスを出射する方法（スキャンの方法）が異なっている。例えば、機械回転方式のＬｉＤＡＲセンサは、レーザパルスの出射およびレーザパルスの反射光の検出を行う筒状のヘッドを回転させて、回転軸の周囲３６０度全方位の周辺環境をスキャンする。ＭＥＭＳ方式のＬｉＤＡＲセンサは、ＭＥＭＳミラーを用いてレーザパルスの出射方向を揺動させ、揺動軸を中心とした所定の角度範囲内の周辺環境をスキャンする。フェーズドアレイ方式のＬｉＤＡＲセンサは、光の位相を制御して光の出射方向を揺動させ、揺動軸を中心とした所定の角度範囲内の周辺環境をスキャンする。

【0092】

センシング範囲１２０のセンシングは、１個のＬｉＤＡＲセンサ２２で行ってもよいし、車両１が複数のＬｉＤＡＲセンサ２２を備え、それら複数のＬｉＤＡＲセンサ２２が分担してセンシング範囲１２０のセンシングを行ってもよい。

【0093】

プロセッサ１２は、ＬｉＤＡＲセンサ２２が出力したセンサデータに基づいて、センシング範囲１２０に位置する物体を検出する。

【0094】

ＬｉＤＡＲセンサ２２が出力する３次元点群データは、複数の計測点の位置に関する情報および光検出器の受信強度などの情報（属性情報）を含んでいる。複数の計測点の位置に関する情報は、例えば、点に対応するレーザパルスの出射方向と、ＬｉＤＡＲセンサと点との間の距離の情報である。また例えば、複数の計測点の位置に関する情報は、ローカル座標系における点の座標の情報である。ローカル座標系は、車両１とともに移動する座標系であり、センサ座標系とも称される。点に対応するレーザパルスの出射方向と、ＬｉＤＡＲセンサと点との間の距離とから、各点の座標を算出することができる。ローカル座標系の単位として、例えば長さのＳＩ単位が用いられており、任意の二点の座標が分かればその二点間の長さ（メートル）を演算することができる。

【0095】

図７は、車両１の前方に広がる環境の例を示す図である。図７に示す例では、車両１は圃場４０内に位置しており、樹木列４１の間に設定された目標経路４６（図４）に沿って地面４３を走行している。車両１の前方には人間４５が存在している。ＬｉＤＡＲセンサ２２から出射されたレーザパルスは、樹木列４１、地面４３、人間４５等に到達して反射され、反射光を検出することで３次元点群データが得られる。

【0096】

図８は、３次元点群データが示す複数の計測点の例を示す図である。図８では、３次元空間５０に分布する複数の計測点５１を示している。車両１の周辺の環境に存在する計測対象物（樹木列４１、地面４３、人間４５等）と複数の計測点５１との関係を分かりやすく説明するために、図８では、複数の計測点５１と計測対象物とを重ねて示している。

【0097】

本実施形態では、複数の計測点５１が分布する３次元空間５０を複数のボクセルで区切る処理を行う。図９は、複数のボクセル５２で区切られた３次元空間５０の例を示す図である。本実施形態のボクセル５２は、立方体形状を有するが、立方体以外の形状を有していてもよい。立方体の一辺の長さは例えば３ｃｍ以上１５ｃｍ以下であるが、その値に限定されない。プロセッサ１２（図３）は、３次元空間５０を複数のボクセル５２に区切る処理を行う。

【0098】

プロセッサ１２は、複数のボクセル５２の中から、内部に一つ以上の計測点５１が属するボクセル５２を抽出する。プロセッサ１２は、抽出した一つのボクセル５２内に属する一つ以上の計測点５１の代表点５３を決定する。例えば、プロセッサ１２は、一つのボクセル５２内に属する一つ以上の計測点５１の重心を演算し、その重心をそのボクセル５２の代表点５３とする。演算した重心の座標が代表点５３の座標となる。プロセッサ１２は、抽出した複数のボクセル５２のそれぞれについて代表点５３を決定する。

【0099】

図１０は、演算した複数の代表点５３の例を示す図である。図１０では、３次元空間５０に分布する複数の代表点５３を示している。複数の代表点５３と計測対象物との関係を分かりやすく説明するために、図１０では、複数の代表点５３と計測対象物とを重ねて示している。後述する図１１－図１３においても同様に複数の代表点５３と計測対象物とを重ねて示している。

【0100】

本実施形態では、演算した複数の代表点５３を用いて、車両１の周辺に存在する障害物などの物体の検出を行う。３次元点群データが示す複数の計測点５１の総数よりも、複数の代表点５３の総数の方が少なくなる。複数の計測点５１ではなく複数の代表点５３を用いて物体を検出する処理を行うことにより、演算量を低減させることができる。演算量が小さくなることにより、短時間で物体を検出することができる。

【0101】

プロセッサ１２は、複数の代表点５３それぞれの法線ベクトルを演算する。図１１は、演算した複数の代表点５３それぞれの法線ベクトル５４の例を示す図である。法線ベクトルの演算方法として、例えば、ある第１の代表点５３から所定の長さの範囲内にある二つ以上の第２の代表点５３を抽出する。所定の長さは、例えば２０ｃｍ以上４０ｃｍ以下であるが、その値に限定されない。プロセッサ１２は、第１の代表点５３および第２の代表点５３がフィットする平面を演算し、その平面の法線ベクトルを第１の代表点５３の法線ベクトルとする。平面は、例えば最小二乗法を用いて演算することができる。

【0102】

次に、プロセッサ１２は、比較的平坦な地面に対応する代表点５３を除去する処理を行う。図１２は、比較的平坦な地面に対応する代表点５３を除去した後に残った複数の代表点５３の例を示す図である。代表点５３は主に障害物の検出のために用いる。障害物と扱わない比較的平坦な地面に対応する代表点５３を除去することで、演算量を減らすことができる。

【0103】

プロセッサ１２は、例えば、鉛直上向き方向の所定ベクトルと法線ベクトル５４とがなす角度が所定の閾値以下となる代表点５３は、比較的平坦な地面に対応する代表点５３であるとして除去する。鉛直上向き方向の所定ベクトルと法線ベクトル５４とがなす角度が所定の閾値より大きい代表点５３は除去しない。所定の閾値は、例えば２０度以上３５度以下であるが、その値に限定されない。車両１の傾きは、例えばＩＭＵ２６の出力信号から演算することができる。プロセッサ１２は、ＩＭＵ２６の出力信号に基づいて、鉛直上向き方向を決定することができる。鉛直上向き方向の所定ベクトルと法線ベクトル５４とがなす角度は、例えばベクトルの内積の定義に基づいて演算することができる。

【0104】

次に、プロセッサ１２は、比較的平坦な地面に対応する代表点５３を除去した後に残った複数の代表点５３のクラスタリングを行う。プロセッサ１２は、互いに隣接する二つの代表点５３の法線ベクトル５４同士のなす角度が所定の角度以下となる場合、その二つの代表点５３を同じグループとして分類する。互いに隣接する二つの代表点５３の法線ベクトル５４同士のなす角度が所定角度より大きい場合、その二つの代表点５３は互いに異なるグループとして分類する。所定角度は、例えば０度以上３０度以下であるが、その値に限定されない。

【0105】

プロセッサ１２は、同じグループに属する代表点５３を囲う３次元のバウンディングボックスを生成する。例えば、プロセッサ１２は、バウンディングボックスの各辺の方向を示す三つの固有ベクトルを演算してバウンディングボックスを生成する。バウンディングボックスの生成方法は公知であるため、ここでは詳細な説明は省略する。図１３は、バウンディングボックスの例を示す図である。図１３に示す例では、樹木列４１に対応するバウンディングボックス５５ａおよび５５ｂ、人間４５に対応するバウンディングボックス５５ｃが生成されている。バウンディングボックス５５のそれぞれにはＩＤ（識別情報）が付与される。

【0106】

プロセッサ１２は、所定の時間（例えば１００ミリ秒）毎に、３次元点群データからバウンディングボックスを生成する処理を繰り返す。プロセッサ１２は、前回生成した一つ以上のバウンディングボックスと、今回生成した一つ以上のバウンディングボックスとを比較し、位置が互いに近いバウンディングボックスには同じＩＤを付与し、トラッキングを行う。これにより、バウンディングボックスに対応する物体の移動方向および移動速度を推定することができる。プロセッサ１２は、車両１に相対的に近づいてくる物体を監視し、車両１と接触する可能性が高いと判断した場合は、車両１の走行速度の減速、走行の停止、物体との接触を回避するための操舵等の制御を行い得る。また、プロセッサ１２は、車両１の前方の所定の距離以内の位置に物体を検出した場合は、車両１の走行速度の減速、走行の停止、物体との接触を回避するための操舵等の制御を行い得る。

【0107】

（不感帯に物体が存在する場合の制御）
上述したように、ＬｉＤＡＲセンサ２２が出力した３次元点群データを用いて、センシング範囲１２０に位置する物体を検出することができる。一方で、ＬｉＤＡＲセンサからの距離が数十ｃｍ程度のセンサ近傍の領域には、物体の検出に十分な個数の計測点５１のデータが得られない不感帯（Dead zone）が存在する場合がある。例えば、ＬｉＤＡＲセンサからの距離が５０ｃｍ未満の領域では、物体の検出に十分な個数の計測点５１のデータが得られない場合がある。

【0108】

図１４は、車両１の高さ方向から見た平面視における不感帯１２１の例を示す図である。図１５は、車両１の左右方向に平行な方向から見た側面視における不感帯１２１の例を示す図である。そのような不感帯１２１に人間４５等の物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の計測点５１のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0109】

不感帯１２１に物体が存在した場合、ＬｉＤＡＲセンサ２２からその物体の方向に出射されたレーザパルスはその物体表面で反射はするが、計測点５１の検出ができない若しくは僅かな個数の計測点５１しか検出できない。ＬｉＤＡＲセンサ２２から見てその物体の背後に存在する物体にはレーザパルスは到達しないため、センシング範囲１２０の中に十分な個数の計測点５１のデータが得られない範囲が発生することになる。図１６は、十分な個数の計測点５１のデータが得られない範囲１２２の例を示す図である。図１６に示す例では、人間４５の足が不感帯１２１に位置することにより、人間４５の足が存在する角度の範囲では十分な個数の計測点５１のデータが得られない。十分な個数の計測点５１のデータが得られないことは、十分な個数の代表点５３が得られないことを意味する。不感帯１２１に物体が存在した場合に、ＬｉＤＡＲセンサ２２が出力する３次元点群データを用いてその物体を検出することは困難である。

【0110】

本実施形態では、不感帯１２１に物体が存在した場合に、十分な個数の計測点５１のデータが得られない範囲１２２が発生することを逆手に取り、そのような範囲１２２が発生していることを検出すると、車両１を走行停止状態にする制御を行う。これにより、車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がＬｉＤＡＲセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の計測点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0111】

プロセッサ１２は、３次元点群データから複数の計測点５１のデータを取得する。プロセッサ１２は、その複数の計測点５１を、車両１の前後左右方向に平行な平面に投影した二次元データを生成する。プロセッサ１２は、生成した二次元データを用いて、計測点５１が存在しない若しくは僅かな個数しか存在しない範囲１２２が存在するか否か判断する。

【0112】

プロセッサ１２は、車両１の高さ方向４７から見た平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する計測点５１の個数をカウントする。図１７は、所定角度範囲の例を示す図である。プロセッサ１２は、上記の複数の計測点５１を投影した平面を複数の所定角度範囲のエリア１３０に分割し、エリア１３０毎に計測点５１の個数をカウントする。各エリア１３０の所定角度θ_３は例えば１度以上２度以下であるが、その値に限定されない。比較的狭い角度範囲毎に計測点５１の個数をカウントすることで、計測点５１の個数が少ない範囲を精度良く特定することができる。

【0113】

図１８は、カウントした計測点５１の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御の例を示すフローチャートである。

【0114】

プロセッサ１２は、エリア１３０毎に計測点５１の個数をカウントし、カウントした計測点５１の個数が第１所定個数未満となるエリア１３０を検出する（ステップＳ１１）。第１所定個数は、例えば２個以上５個以下であるが、その値に限定されない。

【0115】

次に、プロセッサ１２は、計測点５１の個数が第１所定個数未満となるエリア１３０が第２所定個数以上連続して存在する場合、その連続する第２所定個数以上のエリア１３０をグループ１３５として検出する（ステップＳ１２）。第２所定個数は、例えば２個以上５個以下であるが、その値に限定されない。そのようなエリア１３０が第２所定個数以上連続して存在しない場合は、グループ１３５は検出されない。

【0116】

次に、プロセッサ１２は、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上であるか判断する（ステップＳ１３）。グループ１３５を複数個検出した場合は、その全てのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上であるか判断する。閾値である第３所定個数は、例えば６個以上１０個以下であるが、その値に限定されない。例えば第３所定個数は１０個より多くてもよい。総数が第３所定個数未満である場合、ステップＳ１１の処理に戻る。ステップＳ１２の処理でグループ１３５が検出されなかった場合は、エリア１３０の総数はゼロとして扱い、ステップＳ１１の処理に戻る。プロセッサ１２は、ステップＳ１１からＳ１３の処理を繰り返し実行する。

【0117】

プロセッサ１２は、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上であった場合は、車両１を走行停止状態にする制御を行う（ステップＳ１４）。

【0118】

図１９は、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である状態の例を示す図である。図１９に示す例では、検出した一つのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上となっている。

【0119】

例えば、第３所定個数が８個である場合、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が８個以上であった場合は、車両１を走行停止状態にする制御を行う。一人の人間がＬｉＤＡＲセンサ２２の極近距離に存在していたり、複数の人間が不感帯１２１に存在していたりする場合は、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が数十個から数百個になり得る。この場合も、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上となるため、車両１を走行停止状態にする制御を行う。

【0120】

検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である場合、プロセッサ１２は、車両１を走行停止状態にする指令をＥＣＵ１６に送信する。指令を受け取ったＥＣＵ１６は、駆動装置３０の原動機３１およびブレーキ装置の動作を制御して車両１を走行停止状態にする。車両１が走行中である場合は、車両１を停止させる。車両１が停止している場合は、その停止状態を維持する。

【0121】

上述のように、本実施形態では、所定角度範囲毎に計測点５１の個数をカウントし、カウントした計測点５１の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御を行う。これにより、車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がＬｉＤＡＲセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の計測点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0122】

図２０は、十分な個数の計測点５１のデータが得られない範囲１２２の別の例を示す図である。図２１は、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である状態の別の例を示す図である。図２０に示す例では、人間４５の左右の足の間の空間をレーザパルスが通過し、ＬｉＤＡＲセンサ２２から人間４５の左右の足の間の空間を通って延びるエリアでは、十分な個数の計測点５１のデータが得られている。人間４５の右足が存在する角度範囲および左足が存在する角度範囲では十分な個数の計測点５１のデータが得られない。人間４５の片足の横幅の大きさでは、図２１に示すように、一つのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数未満となる場合がある。

【0123】

本実施形態では、一つのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数未満である場合でも、二つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である場合は、車両１を走行停止状態にする制御を行う。これにより、人間４５の左右の足の間の空間をレーザパルスが通過する状態であっても、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0124】

上述したように、ステップＳ１２の処理では、計測点５１の個数が第１所定個数未満となるエリア１３０が第２所定個数以上連続して存在するエリア１３０のグループ１３５を検出する。これにより、ノイズ等に起因して、計測点５１の個数が第１所定個数未満となるエリア１３０が一つまたは僅かな数だけ連続して存在した場合に、車両１を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0125】

ステップＳ１３の処理では、プロセッサ１２は、検出した全てのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である場合、車両１を走行停止状態にする制御を行う。検出した全てのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数未満である場合は、車両１を走行停止状態にする制御を行わない。これにより、ノイズ等に起因して、計測点５１の個数が第１所定個数未満となるエリア１３０が少数だけ存在した場合に、車両１を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0126】

ステップＳ１４において車両１を走行停止状態にする制御を行った後、プロセッサ１２は、ステップＳ１１からＳ１３の処理を繰り返し実行する。検出した全てのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上となる状態が継続する間は、車両１の走行停止状態を維持する。検出した全てのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数未満となった場合は、車両１を走行停止状態にする制御を終了し、車両１の走行を再開する制御を行う。

【0127】

なお、図１８に示す処理とは別の処理に応じて車両１を走行停止状態にする必要がある場合は、車両１を走行させないことは言うまでもない。

【0128】

上述したように、本実施形態では、不感帯１２１に存在する物体の検出に十分な個数の計測点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0129】

次に、カウントした代表点５３の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御を説明する。上述した処理では、カウントした計測点５１の個数に応じて車両１を走行停止状態にしていたが、カウントした代表点５３の個数に応じて車両１を走行停止状態にしてもよい。

【0130】

図９および図１０を用いて説明したように、プロセッサ１２は、３次元点群データを用いて複数の代表点５３を取得する。プロセッサ１２は、その複数の代表点５３を、車両１の前後左右方向に平行な平面に投影した二次元データを生成する。プロセッサ１２は、生成した二次元データを用いて、代表点５３が存在しない若しくは僅かな個数しか存在しない範囲１２２が存在するか否か判断する。

【0131】

この例では、プロセッサ１２は、車両１の高さ方向４７から見た平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する代表点５３の個数をカウントする。図１７を用いて説明したように、プロセッサ１２は、上記の複数の代表点５３を投影した平面を複数の所定角度範囲のエリア１３０に分割する。プロセッサ１２は、エリア１３０毎に代表点５３の個数をカウントする。

【0132】

図２２は、カウントした代表点５３の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御の例を示すフローチャートである。

【0133】

プロセッサ１２は、エリア１３０毎に代表点５３の個数をカウントし、カウントした代表点５３の個数が第１所定個数未満となるエリア１３０を検出する（ステップＳ２１）。第１所定個数は、例えば２個以上５個以下であるが、その値に限定されない。

【0134】

次に、プロセッサ１２は、代表点５３の個数が第１所定個数未満となるエリア１３０が第２所定個数以上連続して存在する場合、その連続する第２所定個数以上のエリア１３０をグループ１３５として検出する（ステップＳ２２）。

【0135】

次に、プロセッサ１２は、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上であるか判断する（ステップＳ２３）。総数が第３所定個数未満である場合、ステップＳ２１の処理に戻る。

【0136】

プロセッサ１２は、検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上であった場合は、車両１を走行停止状態にする制御を行う（ステップＳ２４）。

【0137】

この例では、所定角度範囲毎に代表点５３の個数をカウントし、カウントした代表点５３の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御を行う。これにより、車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がＬｉＤＡＲセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の計測点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0138】

本実施形態の走行制御システム１０は、それらの機能を有しない車両１に後から取り付けることもできる。そのようなシステムは、車両１とは独立して製造および販売され得る。そのようなシステムで使用されるコンピュータプログラムも、車両１とは独立して製造および販売され得る。コンピュータプログラムは、例えばコンピュータが読み取り可能な非一時的な記憶媒体に格納されて提供され得る。コンピュータプログラムは、電気通信回線（例えばインターネット）を介したダウンロードによっても提供され得る。

【0139】

走行制御システム１０においてプロセッサ１２が実行する処理の一部または全部は、他の装置によって実行されてもよい。そのような他の装置は、サーバコンピュータ１１１のプロセッサおよび端末装置１１２のプロセッサの少なくとも一つであってもよい。その場合、そのような他の装置のプロセッサが走行制御システム１０の制御装置に含まれ得る。

【0140】

上述の実施形態の説明では、ＬｉＤＡＲセンサの不感帯に物体が存在する場合の制御について説明したが、本実施形態の制御は、ＬｉＤＡＲセンサ以外の車両の周辺の環境をセンシングするセンサにも適用可能である。

【0141】

以上、本発明の例示的な実施形態を説明した。本明細書は、以下の項目に記載の走行制御システム、走行制御方法およびコンピュータプログラムを開示している。

【0142】

［項目１］
車両１の走行を制御する走行制御システム１０であって、
車両１に設けられ、車両１の周辺の環境をセンシングして、センサデータを出力するセンサ２２と、
センサデータに基づいて車両１の周辺に位置する物体を検出し、物体の検出結果に応じて車両１の走行を制御する制御装置１１と、
を備え、
センサデータは３次元点群データを含み、
制御装置１１は、
３次元点群データから複数の点５１のデータを取得し、
車両１の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する点５１の個数をカウントし、
カウントした点５１の個数に応じて、車両１を走行停止状態にする制御を行う、走行制御システム１０。

【0143】

センサ２２の近傍には、物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない不感帯１２１が存在する場合がある。そのような不感帯１２１に物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の点５１のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0144】

本発明のある実施形態によれば、所定角度範囲毎に点５１の個数をカウントし、カウントした点５１の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御を行う。例えば、点５１の個数が少ない場合は走行を許可せず、車両１の走行を停止させる。車両１が停止中の場合は停止状態を維持する。

【0145】

これにより、車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0146】

［項目２］
制御装置１１は、
カウントした点５１の個数が第１所定個数未満となる所定角度範囲のエリア１３０を検出し、
検出したエリア１３０が第２所定個数以上連続して存在するエリア１３０のグループ１３５を検出し、
検出した一つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である場合、車両１を走行停止状態にする制御を行う、項目１に記載の走行制御システム１０。

【0147】

点５１の個数が少ない所定角度範囲のエリア１３０が連続する個数に着目することにより、ノイズ等に起因してそのようなエリア１３０がわずかな個数だけ連続して存在する場合に、車両１を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0148】

点５１の個数が少ない所定角度範囲のエリア１３０の総数が第３所定個数以上の場合は車両１を走行停止状態にする制御を行うことで、不感帯１２１に存在する物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0149】

［項目３］
制御装置１１は、検出した一つのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である場合、車両１を走行停止状態にする制御を行う、項目２に記載の走行制御システム１０。

【0150】

点５１の個数が少ない所定角度範囲のエリア１３０が第３所定個数以上連続して存在する場合は車両１を走行停止状態にする制御を行うことで、不感帯１２１に存在する物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0151】

［項目４］
制御装置１１は、検出した二つ以上のグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数以上である場合、車両１を走行停止状態にする制御を行う、項目２に記載の走行制御システム１０。

【0152】

点５１の個数が少ない所定角度範囲のエリア１３０の総数に着目することにより、物体の形状および姿勢等に起因して、そのようなエリア１３０が二つ以上のグループ１３５に分かれて存在する場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0153】

［項目５］
制御装置１１は、グループ１３５が検出されない場合、カウントした点５１の個数に応じた車両１を走行停止状態にする制御を行わない、項目２から４のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0154】

これにより、ノイズ等に起因して、点５１の個数が少ないエリア１３０が単独で存在または僅かな個数だけ連続して存在した場合に、車両１を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0155】

［項目６］
制御装置１１は、検出した全てのグループ１３５に含まれるエリア１３０の総数が第３所定個数未満である場合、カウントした点５１の個数に応じた車両１を走行停止状態にする制御を行わない、項目２から５のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0156】

これにより、ノイズ等に起因して点５１の個数が少ないエリア１３０が少数だけ存在した場合に、車両１を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0157】

［項目７］
制御装置１１は、
複数の点のデータとして、３次元点群データが示す複数の計測点５１のデータを取得し、
平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する計測点５１の個数をカウントし、
カウントした計測点５１の個数に応じて、車両１を走行停止状態にする制御を行う、項目１から６のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0158】

車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0159】

［項目８］
制御装置１１は、
３次元点群データが示す複数の計測点５１が分布する空間を複数のボクセル５２で区切り、
内部に一つ以上の計測点５１が属するボクセル５２毎に代表点５３を決定し、
複数の点のデータとして、複数の代表点５３のデータを取得し、
平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する代表点５３の個数をカウントし、
カウントした代表点５３の個数に応じて、車両１を走行停止状態にする制御を行う、項目１から６のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0160】

車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0161】

［項目９］
センサ２２は、ＬｉＤＡＲセンサである、項目１から８のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0162】

車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がＬｉＤＡＲセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0163】

［項目１０］
項目１から９のいずれかに記載の走行制御システム１０を備える車両１。

【0164】

車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0165】

［項目１１］
車両１は移動型の農業機械である、項目１０に記載の車両１。

【0166】

圃場内での作業中において、車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0167】

［項目１２］
車両１を走行させる走行装置３０を備え、
制御装置１１は、走行装置３０の動作を制御し、車両１を自動運転させる、項目１０または１１に記載の車両１。

【0168】

自動運転を行う車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0169】

［項目１３］
所定角度範囲は、１度以上２度以下の角度範囲である、項目１から１２のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0170】

比較的狭い角度範囲毎に点５１の個数をカウントすることで、点５１の個数が少ない範囲を精度良く特定することができる。

【0171】

［項目１４］
第１所定個数は、２個以上５個以下である、項目２から６のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0172】

これにより、点５１の個数が少ない所定角度範囲のエリア１３０を検出することができる。

【0173】

［項目１５］
第２所定個数は、２個以上５個以下である、項目２から６、１４のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0174】

これにより、ノイズ等に起因して、点５１の個数が少ない所定角度範囲のエリア１３０がわずかな個数だけ連続して存在する場合に、車両１を走行停止状態にしてしまうことを抑制できる。

【0175】

［項目１６］
第３所定個数は、６個以上である、項目２から６、１４、１５のいずれかに記載の走行制御システム１０。

【0176】

点５１の個数が少ない所定角度範囲のエリア１３０の総数に応じて車両１を走行停止状態にする制御を行うことで、不感帯１２１に存在する物体の検出に十分な個数の点のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0177】

［項目１７］
車両１の走行を制御する走行制御方法であって、
車両１の周辺の環境をセンシングするセンサ２２が出力したセンサデータは３次元点群データを含んでおり、
３次元点群データから複数の点５１のデータを取得すること、
車両１の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する点５１の個数をカウントすること、
カウントした点５１の個数に応じて、車両１を走行停止状態にする制御を行うこと、
を実行する走行制御方法。

【0178】

センサ２２の近傍には、物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない不感帯１２１が存在する場合がある。そのような不感帯１２１に物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の点５１のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0179】

本発明のある実施形態によれば、所定角度範囲毎に点５１の個数をカウントし、カウントした点５１の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御を行う。例えば、点５１の個数が少ない場合は走行を許可せず、車両１の走行を停止させる。車両１が停止中の場合は停止状態を維持する。

【0180】

これにより、車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【0181】

［項目１８］
車両１の走行を制御する処理をコンピュータに実行させるコンピュータプログラムであって、
車両１の周辺の環境をセンシングするセンサ２２が出力したセンサデータは３次元点群データを含んでおり、
コンピュータプログラムは、
３次元点群データから複数の点５１のデータを取得すること、
車両１の高さ方向から見た平面視における所定角度範囲毎に、所定角度範囲内に属する点５１の個数をカウントすること、
カウントした点５１の個数に応じて、車両１を走行停止状態にする制御を行うこと、
をコンピュータに実行させる、コンピュータプログラム。

【0182】

センサ２２の近傍には、物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない不感帯１２１が存在する場合がある。そのような不感帯１２１に物体が存在したときに、その物体が存在する範囲の点５１のデータが得られない、もしくは僅かしか得られず、その物体を検出することが困難な場合がある。

【0183】

本発明のある実施形態によれば、所定角度範囲毎に点５１の個数をカウントし、カウントした点５１の個数に応じて車両１を走行停止状態にする制御を行う。例えば、点５１の個数が少ない場合は走行を許可せず、車両１の走行を停止させる。車両１が停止中の場合は停止状態を維持する。

【0184】

これにより、車両１の近傍に物体が存在しているが、その物体がセンサ２２の不感帯１２１に存在しているために、その物体の検出に十分な個数の点５１のデータが得られない場合でも、車両１が走行し続けることを抑制することができる。

【産業上の利用可能性】

【0185】

本開示の技術は、車両の走行制御の分野において特に有用である。

【符号の説明】

【0186】

１：車両（運搬車）、 ２：車体、 ３：前輪、 ４：後輪、 ５：シート、 ６：荷台、 ７：カゴ、 ８：ヘッドライト、 １０：走行制御システム、 １１：制御装置、 １２：プロセッサ、 １３：ＲＡＭ、 １４：ＲＯＭ、 １５：記憶装置、 １６：ＥＣＵ、 １７：通信装置、 １８：操作端末、 ２１：ＬｉＤＡＲセンサ、 ２２：ＬｉＤＡＲセンサ、 ２３：カメラ、 ２５：測位装置（ＧＮＳＳユニット）、 ２６：慣性計測装置（ＩＭＵ）、 ３０：駆動装置、 ３１：原動機（エンジン）、 ３２：変速装置（トランスミッション）、 ３３：ステアリング装置、 ３５：操舵角センサ、 ３６：速度センサ、 ４０：圃場、 ４１：樹木列、 ４２：樹木、 ４３：地面、 ４５：人間、 ４６：目標経路、 ４７：高さ方向、 ５０：３次元空間、 ５１：点、 ５２：ボクセル、 ５３：代表点、 ５４：法線ベクトル、 １００：管理システム、 １１０：ネットワーク、 １１１：サーバコンピュータ、 １１２：端末装置、 １２０：センシング範囲、 １２１：不感帯、 １２２：代表点が得られにくい範囲、 １３０：所定角度範囲のエリア、 １３５：グループ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】

【図12】

【図13】

【図14】

【図15】

【図16】

【図17】

【図18】

【図19】

【図20】

【図21】

【図22】