特開 2024-75139 物体検知装置及び物体検知方法

(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】P2024075139

(43)【公開日】2024-06-03

(54)【発明の名称】物体検知装置及び物体検知方法

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/162 20170101AFI20240527BHJP

   G06T 7/521 20170101ALI20240527BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240527BHJP

   G01S 17/04 20200101ALI20240527BHJP

   G08G 1/16 20060101ALI20240527BHJP

【ＦＩ】

G06T7/162

G06T7/521

G06T7/00 650A

G01S17/04

G08G1/16 A

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2022186354

(22)【出願日】2022-11-22

(71)【出願人】

【識別番号】390010054

【氏名又は名称】コイト電工株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100134832

【弁理士】

【氏名又は名称】瀧野 文雄

(74)【代理人】

【識別番号】100165308

【弁理士】

【氏名又は名称】津田 俊明

(74)【代理人】

【識別番号】100115048

【弁理士】

【氏名又は名称】福田 康弘

(72)【発明者】

【氏名】山本 悠樹

(72)【発明者】

【氏名】高岡 直実

【テーマコード（参考）】

5H181

5J084

5L096

【Ｆターム（参考）】

5H181AA01

5H181AA21

5H181BB04

5H181CC03

5H181CC14

5H181LL01

5H181LL04

5J084AA02

5J084AA03

5J084AA04

5J084AA05

5J084AA13

5J084AA14

5J084AB01

5J084AB07

5J084BA03

5J084BA48

5J084CA45

5J084CA53

5J084CA70

5J084EA02

5L096BA02

5L096BA04

5L096CA27

5L096FA19

5L096FA66

5L096FA74

5L096MA07

(57)【要約】

【課題】複雑な構造物に対応できるようにするとともに、自動的に背景領域を検出し、物体を検知することができる物体検知装置及び物体検知方法を提供する。
【解決手段】物体検知装置１０は、地上に設置され、光を間欠的に照射して走査範囲を走査し、当該光の反射光を受光して当該反射光に基づく点群情報を取得するＬｉＤＡＲ２から点群情報が入力され、所定時間の間に複数回入力された点群情報に基づいて所定の空間Ｓ内で静止物の領域である背景領域を検出する立方体処理部１１ａと、立方体処理部１１ａが検出した背景領域以外の領域に含まれる点群情報に基づいて所定の空間Ｓにおける物体の検知を行う検知部１１ｂと、を備えている。そして、立方体処理部１１ａは、所定の空間Ｓを八分木により分割された複数の立方体領域のそれぞれにおける点群の検出状態に基づいて背景領域を検出する。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

地上に設置され、光を間欠的に照射して所定の空間を走査し、当該光の反射光を受光して当該反射光に基づく点群情報を取得するセンサから前記点群情報が入力される入力部と、
所定時間の間に前記入力部に複数回入力された前記点群情報に基づいて前記所定の空間内で静止物の領域である背景領域を検出する検出部と、
前記検出部が検出した前記背景領域以外の領域に含まれる前記点群情報に基づいて前記所定の空間における物体の検知を行う物体検知部と、を備え、
前記検出部は、前記所定の空間を八分木により分割された複数の立方体状の領域のそれぞれにおける点群の検出状態に基づいて前記背景領域を検出する、
ことを特徴とする物体検知装置。

【請求項2】

前記検出部は、前記立方体状の領域における前記所定時間内の前記点群の検出回数が所定閾値以上である場合に、当該立方体状の領域を前記背景領域と判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検知装置。

【請求項3】

前記検出部は、八分木構造の親ノードに連なる子ノードのうち所定数以上が前記背景領域と検出された場合は、前記親ノードの示す領域すべてを前記背景領域とすることを特徴とする請求項１に記載の物体検知装置。

【請求項4】

前記検出部は、前記立方体状の領域について前記背景領域として検出された回数をカウントするカウンタを備え、
前記検出部は、前記カウンタのカウント回数に応じて前記背景領域を分類する、
ことを特徴とする請求項１に記載の物体検知装置。

【請求項5】

前記検出部は、前記所定の空間内であって、水平面及び高さ方向の範囲が限定された領域を設定し、前記限定された領域内で前記背景領域を検出する、
ことを特徴とする請求項１に記載の物体検知装置。

【請求項6】

前記検出部は、前記所定の空間内における前記センサからの距離が遠くなるにしたがって前記立方体状の領域の大きさが大きくなるように分割することを特徴とする請求項１に記載の物体検知装置。

【請求項7】

前記八分木による分割の回数の上限は、前記センサによる観測点の幅方向の間隔に基づいて定められていることを特徴とする請求項６に記載の物体検知装置。

【請求項8】

地上に設置され、光を間欠的に照射して所定の空間を走査し、当該光の反射光を受光して当該反射光に基づく点群情報を取得するセンサを備える物体検知装置で実行される物体検知方法であって、
前記センサから前記点群情報が入力される入力工程と、
所定時間の間に前記入力工程に複数回入力された前記点群情報に基づいて前記所定の空間内で静止物の領域である背景領域を検出する検出工程と、
前記検出工程で検出した前記背景領域以外の領域に含まれる前記点群情報に基づいて前記所定の空間における物体の検知を行う物体検知工程と、を備え、
前記検出工程は、前記所定の空間を八分木により分割された複数の立方体状の領域のそれぞれにおける点群の検出状態に基づいて前記背景領域を検出する、
ことを特徴とする物体検知方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、例えば道路上の物体を検知する物体検知装置及び物体検知方法に関する。

【背景技術】

【0002】

例えば道路上の物体を検知する物体検知装置として、ＬｉＤＡＲ（Light Detection And Ranging）により検出された点群をクラスタリングすることにより生成されたクラスタを用いて物体を検出する方法が知られている。

【0003】

例えば特許文献１には、環境光画像から検出された画像物標と、点群をクラスタリングしたクラスタに基づいて、クラスタが過結合していると判定した場合過結合クラスタを分割し、クラスタが過分割していると判定した場合画像物標に対応する点群における部分に存在する２以上のクラスタを結合することで、高精度に物体を正しい単位で検出することが記載されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２１－１３１３８５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

特許文献１に記載された方法のように、過結合を検出することで、家屋や壁等の静止物（背景領域）による影響を除去することは可能であるが、処理が複雑化してしまうという問題がある。

【0006】

そこで、予め背景領域を検出し、その背景領域に含まれる点群は除外することで動く物体のみを検知する方法がある。しかし、例えば樹木のある領域を背景領域として平面的に定義してしまうと、樹木の枝の下を通行する歩行者等が検出されなくなってしまう場合がある。

【0007】

また、背景領域となる静止物等は、壁等の比較的単純な形状に限られない。例えば植生は、元々複雑な形状であるのに加えて、成長や季節による葉の有無など形状が変化する。また、道路工事や雪の吹き溜まりなどの環境の変化もある。このような環境の変化は、従来は人手で確認や背景領域の再測定等を行っていたが、非常に手間がかかることから自動化が望まれる。

【0008】

そこで、本発明は、複雑な構造物に対応できるようにするとともに、自動的に背景領域を検出し、物体を検知することができる物体検知装置及び物体検知方法を提供することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記課題を解決するためになされた請求項１に記載された発明は、地上に設置され、光を間欠的に照射して所定の空間を走査し、当該光の反射光を受光して当該反射光に基づく点群情報を取得するセンサから前記点群情報が入力される入力部と、所定時間の間に前記入力部に複数回入力された前記点群情報に基づいて前記所定の空間内で静止物の領域である背景領域を検出する検出部と、前記検出部が検出した前記背景領域以外の領域に含まれる前記点群情報に基づいて前記所定の空間における物体の検知を行う物体検知部と、を備え、前記検出部は、前記所定の空間を八分木により分割された複数の立方体状の領域のそれぞれにおける点群の検出状態に基づいて前記背景領域を検出する、ことを特徴とする物体検知装置である。

【発明の効果】

【0010】

本発明によれば、所定の空間を八分木により分割された複数の立方体状の空間のそれぞれにおける点群の検出状態に基づいて背景領域を検出するので、背景領域の形状が複雑であっても立方体の組み合わせにより近似させることができる。また、点群情報を入力することで、背景領域を自動的に検出することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】本発明の一実施形態にかかる物体検知装置の設置例である。

【図2】図１に示された物体検知装置のブロック図である。

【図3】図２に示された物体検知装置の動作のフローチャートである。

【図4】多角形閉領域の説明図である。

【図5】所定の空間の分割の例の説明図である。

【図6】八分木構造の説明図である。

【図7】ｘ－ｙ平面におけるセンサの設置位置と観測点との関係を示した図である。

【図8】最短距離となる頂点がセンサの基準点から立方体領域への最短距離とならないケースの説明図である。

【図9】センサからの距離に応じた立方体領域サイズの変化の説明図である。

【図10】背景判定しきい値の説明図である。

【図11】子ノードの統合についての説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の一実施形態を、図１～図１１を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態にかかる物体検知装置の設置例である。

【0013】

図１に示した物体検知装置１０は、例えば交差点の近傍等に固定された支柱Ｐに設置される。そして、物体検知装置１０は交差点を通行する歩行者や車両等の移動体を検知する。即ち、物体検知装置１０は、地上に設置されている。この地上に設置されているとは、直接的又は間接的を問わずに地上に固定されていること、つまり、車両等の移動体ではなく建造物等の地上に固定的に設置されている物体へ設置されることを意味している。

【0014】

物体検知装置１０は、本体部１と、ＬｉＤＡＲ２と、を備えている。本体部１は、支柱Ｐの下部に制御ボックス等として設けられる。本体部１は、図２のブロック図に示すように、制御部１１と、通信部１２と、を備えている。

【0015】

制御部１１は、例えばコンピュータ等で構成されている。制御部１１は、物体検知装置１０の全体制御を司る。図１では、制御部１１は、立方体処理部１１ａと、検知部１１ｂと、を機能的に備えている。

【0016】

立方体処理部１１ａは、ＬｉＤＡＲ２が取得した点群情報について、後述するように、所定の空間を複数の立方体領域に分割して、各立方体領域について背景領域とするか検知対象領域とするか判別する。背景領域とは、車両や歩行者等の移動体以外の静止物であって、検知部１１ｂによる物体の検知対象外とする領域である。検知部１１ｂは、立方体処理部１１ａにより定義された背景領域に基づいて物体の検知をする。

【0017】

通信部１２は、制御部１１で検知された物体に関する情報を外部へ出力する。通信部１２は、例えば無線通信装置として構成すればよい（有線通信装置でもよい）。物体に関する情報としては、物体の種別や移動方向、移動速度などが挙げられる。また、出力先の具体例としては、支柱Ｐの近隣を通行する車両等の移動体や、交通管制センター等が挙げられる。

【0018】

ＬｉＤＡＲ２は、レーザ光を間欠的に照射して所定の空間を走査し、当該光の反射光を受光して当該反射光に基づく点群情報（３次元点群情報）を取得するセンサである。ＬｉＤＡＲ２は、照射したレーザ光の反射光により、照射範囲の空間に存在する物体までの距離を離散的に測定し、当該物体の位置や形状を３次元の点群として認識する。ＬｉＤＡＲ２は、本実施形態では、図１に示したように、支柱Ｐの上部に設置され、所定の空間として路面Ｒ上（路面Ｒ及びその上方の空間）を走査する。

【0019】

次に、上述した構成の物体検知装置の動作について図３のフローチャートを参照して説明する。まず、制御部１１は、ＬｉＤＡＲ２から観測点を取得する（ステップＳ１）。つまり、制御部１１は、ＬｉＤＡＲ２が取得した点群情報を取得する。即ち、制御部１１は、ＬｉＤＡＲ２から点群情報が入力される入力部として機能する。

【0020】

次に、立方体処理部１１ａは、観測点が多角形閉領域内か判断する（ステップＳ２）。多角形閉領域について図４を参照して説明する。図４左側は多角形閉領域ＣＬを含む所定の空間Ｓを示す図である。本実施形態では、後述するように、ＬｉＤＡＲ２が走査可能な空間を含む立方体形状の所定の空間Ｓを定義し、その所定の空間Ｓを八分木により複数の立方体領域に分割し、それを再帰的に繰り返す。しかしながら、ＬｉＤＡＲ２の現実的な使用環境においては、特に道路を想定して遠方の車両等を検知対象とする場合、奥行き方向に対して幅・高さ方向に余剰な空間を広く有することになる。この余剰な空間をあらかじめ背景領域として定義し、後述する背景領域を検出する処理の対象外とする。

【0021】

具体的には、幅（ｘ）－奥行き（ｙ）平面において複数の頂点座標（ｘ, ｙ）により平面多角形を定義する（図４右上）。次に、平面多角形を高さ（ｚ）方向にｚ_min～ｚ_maxの範囲で拡張し、３次元閉領域を定義する（図４右下）。観測点について、閉領域の内部であれば後述する立方体領域分割および同領域を用いた背景領域内外判定の対象とし、閉領域の外部であれば背景領域として以後の処理から除外する。図４に示した多角形閉領域ＣＬは図３のフローチャート実行前にあらかじめ制御部１１に設定する。

【0022】

なお、図３では多角形として四角形としているが四角形に限らない。ただし、立方体領域に分割する都合上四角形状である方が好ましい。また、上記した平面多角形やｚ_min～ｚ_maxについては、物体検知装置１０の設置位置において人手等で測定した結果に基づいて決定すればよい。即ち、立方体処理部１１ａは、所定の空間Ｓ内であって、水平面及び高さ方向の範囲が限定された領域を設定し、その限定された領域内で背景領域を検出している。

【0023】

次に、立方体処理部１１ａは、立方体領域が未生成か判定する（ステップＳ３）。立方体領域が未生成である場合は（ステップＳ３；ＹＥＳ）、立方体領域のサイズを決定する（ステップＳ４）。一方、立方体領域が未生成でない場合は（ステップＳ３；ＮＯ）、後述するステップＳ６に進む。

【0024】

ここで、本実施形態における空間分割について図５及び図６を参照して説明する。なお、図５では、説明を簡単にするために、ステップＳ２の処理を行っていない立方体状の所定の空間Ｓで説明するが、実際は、上記した多角形閉領域内について以下の処理を行うものである。

【0025】

図５は、本実施形態における所定の空間Ｓの分割の例の説明図である。図５に示した所定の空間Ｓは、ＬｉＤＡＲ２が走査可能な空間を含むものである。そして、本実施形態では、所定の空間Ｓを立方体状に定義し、その立方体を八分木により分割する。八分木によって再帰的に分割することで、所定の空間Ｓは例えば１０ｃｍ四方等の微小な立方体領域に分割することが可能となる。

【0026】

図６は、八分木構造を示す図である。八分木は、周知のように１つの親ノードが８つの子ノードを有する木構造である。そして、八分木構造は、モートン順序（モートンオーダー）といった周知の方法により任意のノード（立方体領域）を高速に参照することができる。この八分木構造は制御部１１のメモリ等に形成され、各ノードには、そのノード（立方体領域）が背景領域か否かを示す情報や後述する各種カウンタの値等が保存される。

【0027】

ステップＳ３においては、ステップＳ４、Ｓ５で実行される処理により立方体領域が既に生成されているか判定する。

【0028】

次に、ステップＳ４の処理について図７及び図８を参照して説明する。ＬｉＤＡＲ２の空間分解能は距離の増加に応じて減少するため、図７に示したようにＬｉＤＡＲ２の近傍に適した立方体領域のサイズをＬｉＤＡＲ２の遠方において適用すると過剰な領域分割となる。

【0029】

図７は、ｘ－ｙ平面におけるＬｉＤＡＲ２の設置位置と観測点との関係を示した図である。図７において、符号ＬはＬｉＤＡＲの設置位置、符号Ｐ₁₁、Ｐ₁₂はＬｉＤＡＲ２の設置位置Ｌからの距離ｌ₁における観測点、符号Ｐ₂₁、Ｐ₂₂は、ＬｉＤＡＲ２の設置位置Ｌからの距離ｌ₂（ｌ₁＜ｌ₂）における観測点をそれぞれ示す。そして、観測点Ｐ₁₁、Ｐ₁₂と観測点Ｐ₂₁、Ｐ₂₂はそれぞれ互いに隣接する観測点（連続するパルス光）とする。ここで、立方体領域として符号Ｃａ１やＣｂ１に示したサイズで分割したとすると、距離ｌ₁では立方体領域Ｃａ１、Ｃｂ１に観測点Ｐ₁₁、Ｐ₁₂が観測される場合があるが、距離ｌ₂では同じサイズの立方体領域Ｃａ２、Ｃｂ２に観測点Ｐ₂₁、Ｐ₂₂が観測されることはない。つまり、距離ｌ₂では立方体領域が過剰に分割されることになる。

【0030】

そこで、本実施形態ではＬｉＤＡＲ２から立方体領域までの距離により八分木による再帰的な分割の回数を変更する。具体的には、対象とする立方体領域ついて、ＬｉＤＡＲ２の基準点（設置位置）から最短距離となる頂点までの距離を計算し、その位置における幅方向の観測点間距離を算出する。観測点間距離は、例えばレーザ光の照射間隔やミラー等の走査手段の動作速度（周波数）等から算出可能である。

【0031】

図７の場合、基準点はＬｉＤＡＲ２の設置位置Ｌ、最短距離となる頂点は立方体領域Ｃａ１、Ｃｂ１の境界となる頂点のうち設置位置Ｌに近い頂点Ｐｖ、幅方向の観測点間距離は、頂点Ｐｖにおけるｘ方向の観測点の間隔ｌｘがそれぞれ該当する。

【0032】

なお、図７の場合は、設置位置Ｌと頂点Ｐｖとを結ぶ直線とｘ軸とがなす角度がほぼ直角である（ほぼ最短距離である）ため、設置位置Ｌと頂点Ｐｖとの距離をそのまま利用できるが、図８に示したように、最短距離となる頂点がセンサの基準点から立方体領域への最短距離とならないケースもある。この場合は、最短距離となる頂点およびセンサの基準点から立方体領域への最短距離となる交点Ｐ₃を求め、観測点間距離の算出に用いればよい。

【0033】

次に、幅方向の観測点間距離の半分の値を立方体領域のサイズのしきい値として設定する。このしきい値は、立方体領域のサイズ変更による観測点と立方体の中心の位置ずれを抑制するため、本実施形態では幅方向の観測点間距離の半分の値としている。

【0034】

次に、立方体領域のサイズがしきい値以下で最も大きなサイズとなるように立方体領域の分割回数を決定する。このように立方体領域の分割回数を決定することで、図９に示したように、センサ（ＬｉＤＡＲ２）から離れる（遠くなる）にしたがって立方体領域のサイズが大きくなる。即ち、八分木による分割の回数の上限は、センサによる観測点の幅方向の間隔に基づいて定められている。

【0035】

図９は、横軸にセンサと立方体領域との間の距離、縦軸に立方体領域のサイズを示したグラフである。破線は幅方向における最短観測点間距離×１／２の変化を示している。また、実線は立方体領域の一辺の長さを示している。ｄは最小立方体領域サイズを示すものである。ｄは、後述するように立方体領域のサイズが微小になり過ぎないようにするために定めた値であり図９に示したように立方体領域の一辺の長さで定義される。

【0036】

立方体領域のサイズのしきい値があらかじめ定めた立方体領域の最小サイズより小さくなった場合、あらかじめ定めた最小サイズとなる分割回数を用いる。これは、あらかじめ立方体領域の最小サイズを設定しておき、そのサイズ以下には分割しないようにするものである。上記した分割方法の場合、ＬｉＤＡＲ２に近づくほど立方体領域が微小になるが、検知対象となる物体に対して微小になりすぎるのも過剰な領域分割である。そこで最小サイズをあらかじめ設定することで過剰な領域分割を抑制する。

【0037】

図３の説明に戻り、立方体処理部１１ａは、立方体領域を生成する（ステップＳ５）。ステップＳ５では、上記した方法により立方体領域を生成する。

【0038】

次に、立方体処理部１１ａは、該当する立方体領域を特定する（ステップＳ６）。ステップＳ６においては、ステップＳ１で取得した点群情報に含まれる各点が、図５のように再帰的に分割された末端のノードとなる立方体領域のうちのどれに含まれるか特定する。つまり、点の示す座標をその範囲に含む末端ノードの立方体領域を特定する。

【0039】

次に、立方体処理部１１ａは、ステップＳ２で特定された立方体領域（末端ノード）の観測回数を加算（＋１）する（ステップＳ７）。加算した結果は、例えば制御部１１のメモリ等に保存される。

【0040】

次に、立方体処理部１１ａは、所定時間が経過したか判定する（ステップＳ８）。所定時間が経過しない場合は（ステップＳ８；ＮＯ）、ステップＳ１に戻る。ステップＳ８は、観測回数の加算期間を判定するものであり、所定時間としては、点群取得間隔等に応じて複数回観測点（点群情報）が取得できるような期間を適宜設定すればよい。

【0041】

一方、所定時間が経過した場合は（ステップＳ８；ＹＥＳ）、立方体処理部１１ａは、ステップＳ３で加算した観測回数がしきい値以上か判定する（ステップＳ９）。観測回数がしきい値（観測回数しきい値）以上である場合は（ステップＳ９；ＹＥＳ）、立方体処理部１１ａは、現在注目している立方体領域を背景領域として定義（検出）する（ステップＳ１０）。

【0042】

次に、立方体処理部１１ａは、背景判定回数を加算する（ステップＳ１１）。背景判定回数とは、ステップＳ１０で背景領域として定義された回数をカウントするものである。

【0043】

次に、立方体処理部１１ａは、背景判定回数がしきい値以上か判定する（ステップＳ１２）。背景判定回数がしきい値（背景判定しきい値）以上である場合は（ステップＳ１２；ＹＥＳ）、立方体処理部１１ａは、ステップＳ１０で背景領域と定義された立方体領域の分類を更新する（ステップＳ１３）。一方、背景判定回数がしきい値未満である場合は（ステップＳ１２；ＮＯ）、ステップＳ１３を実行せずに後述するステップＳ１４に進む。

【0044】

即ち、立方体処理部１１ａは、所定時間の間に入力部に複数回入力された点群情報に基づいて所定の空間内で静止物の領域である背景領域を検出する検出部として機能し、所定の空間を八分木により分割された複数の立方体状の領域のそれぞれにおける点群の検出状態に基づいて背景領域を検出している。さらに、立方体処理部１１ａは、立方体状の領域における所定時間内の点群の検出回数が所定閾値以上である場合に、当該立方体状の領域を背景領域と判定している。

【0045】

ステップＳ１１～Ｓ１３について説明する。ステップＳ９のような判定基準で背景領域を判定すると、例えば駐車車両や道路工事のように、一時的に背景領域として判定される物体がある一方で、建造物のように、常時背景領域として判定される物体も存在する。そこで、ステップＳ１３により背景領域として判定された物体の分類を行う。

【0046】

例えば、図１０に示したように、背景判定しきい値を複数設定し、それらのしきい値に応じてどのような物体か分類する。図１０では、０．背景外、１．移動物、２．静止物（駐停車車両などの短時間残留物）、３．静止物（工事現場における器具や車両などの中時間残留物）、４．静止物（建造物など長時間残留物）といった分類をし、各分類の境界となるしきい値として、しきい値１、しきい値Ｔ₁₂、しきい値Ｔ₂₃、しきい値Ｔ₃₄を設定する。なお、背景判定しきい値の説明では駐車車両等と記載したが、あくまで背景領域の分類例を示したものであり、車両等の物体の特定を行うものではない。したがって、ステップＳ１１～Ｓ１３は、後述するクラスタリング等の物体検知処理とは異なるものである。

【0047】

判定対象の立方体領域についての背景判定回数カウンタが０の場合は分類を０（背景外）とし、カウンタが１となると分類が１（移動物）となる。以降、カウンタがしきい値Ｔ₁₂，Ｔ₂₃，Ｔ₃₄以上になると、分類がそれぞれ１→２，２→３，３→４と遷移する。しきい値Ｔ₁₂，Ｔ₂₃，Ｔ₃₄は変数であり物体検知装置１０の設置環境に応じて適宜設定すればよい。即ち、立方体処理部１１ａは、立方体状領域について背景領域として検出された回数をカウントするカウンタを備え、そのカウンタのカウント回数に応じて背景領域を分類している。

【0048】

次に、立方体処理部１１ａは、観測回数、経過時間をリセットする（ステップＳ１４）。立方体処理部１１ａは、ステップＳ９でカウントしている観測回数及びステップＳ８で判定する経過時間をリセットする。

【0049】

一方、ステップＳ９の判定において、観測回数がしきい値以上でない場合は（ステップＳ９；ＮＯ）、立方体処理部１１ａは、現在注目している立方体領域を検知対象領域として定義する（ステップＳ１５）。検知対象領域とは、後述するように点群をクラスタリングして物体検知する対象の領域とするものである。

【0050】

次に、立方体処理部１１ａは、現在注目している立方体領域の分類が“０”以外か判定する（ステップＳ１６）。ステップＳ１６では、図１０に示した０～４の分類のうち“０”以外、すなわち背景外でないか判定する。分類が“０”以外であった場合は、立方体処理部１１ａは、保持回数より長く検知対象領域と判定されたか判定する（ステップＳ１７）。保持回数より長く検知対象領域と判定された場合は（ステップＳ１７；ＹＥＳ）、背景判定回数カウンタをリセットする（ステップＳ１８）。保持回数より長く検知対象領域と判定されない場合は（ステップＳ１７；ＮＯ）、ステップＳ１８を実行せずにステップＳ１４へ進む。

【0051】

ステップＳ１６～Ｓ１８について説明する。ある立方体領域の背景判定回数カウンタが１以上の場合に当該立方体領域が検知対象領域と判定されると、基本的に背景判定回数カウンタは０にリセットする。ただし、分類ごとにカウンタの保持回数を設定し、その保持回数までは検知対象領域と判定されても背景判定回数カウンタや分類をリセットしない。例えば、パーキングメータなどで、駐車車両が頻繁に入れ替わる場合は、短期的には分類“２”の短時間残留物となるが、長期的に見れば分類“３”の中期間残留物として扱うのが適切な場合もある。そこで、保持回数を設定することで、車両が移動した際などにより分類が“０”にリセットされることを防止できる。

【0052】

ステップＳ９～Ｓ１８は、全ての立方体領域について個々に実行される。つまり、立方体領域の数分繰り返す。例えば、立方体領域が４０９６個ある場合は４０９６回繰り返す。

【0053】

次に、立方体処理部１１ａは、子ノードのうち一定数が背景領域となっている親ノードがあるか判定する（ステップＳ１９）。ステップＳ１９における一定数は、例えば過半数が挙げられる。

【0054】

子ノードのうち一定数が背景領域となっている親ノードがある場合は（ステップＳ１９；ＹＥＳ）、立方体処理部１１ａは、当該親ノードを有する子ノードを統合する（ステップＳ２０）。ステップＳ１９及びステップＳ２０について図１１を参照して説明する。図１１左側は、所定の空間Ｓにおいて、背景領域と判定された立方体領域ｃを示した図である。また、図１１左側において、複数の立方体領域ｃ１が同じ親ノードを有する子ノードであり、複数の立方体領域ｃ２が同じ親ノードを有する子ノードであるとする。

【0055】

この場合に、一定数以上の子ノードが背景領域となっているとして親ノードの立方体領域全体を背景領域とする。つまり、背景領域と判定された子ノード以外の子ノードも背景領域とする。図１１右側は、立方体領域ｃ１、ｃ２の親ノードを背景領域としたものである。図１１右側の符号ｃｂ１が立方体領域ｃ１の親ノードを示す領域、符号ｃｂ２が立方体領域ｃ２の親ノードを示す領域である。即ち、立方体処理部１１ａは、八分木構造の親ノードに連なる子ノードのうち所定数以上が背景領域と判定された場合は、親ノードの示す領域すべてを前記背景領域とする。

【0056】

図３の説明に戻って、検知部１１ｂは、ステップＳ５において特定された立方体領域は検知対象領域か判定する（ステップＳ２１）。このステップＳ２１は、ステップＳ２０までを実行して所定の空間Ｓにおける背景領域の定義が少なくとも１回は完了した後に実行される。つまり、ステップＳ１で取得した観測点（点群情報）は、ステップＳ７～Ｓ２０の処理と別処理としてステップＳ２１以降の処理も実行される。

【0057】

特定された立方体領域が検知対象領域である場合は（ステップＳ２１；ＹＥＳ）、検知部１１ｂは、観測点を物体検知処理対象に追加する（ステップＳ２２）。

【0058】

ステップＳ２２で物体検知対象になった観測点は、検知部１１ｂにより、例えばクラスタリング処理を行い、生成されたクラスタについて検知ターゲットの判別処理を行う。検知ターゲットとは、クラスタの形状や大きさ等から歩行者や車両などの移動体の種別を判別する処理である。検知ターゲットが判別されると、検知部１１ｂは、例えば、当該ターゲットについて追跡処理等を行い、所定の空間Ｓ内における移動等を監視する。即ち、検知部１１ｂは、検出部が検出した背景領域以外の領域に含まれる点群情報に基づいて所定の空間における物体の検知を行う物体検知部として機能する。

【0059】

以上の説明から明らかなように、ステップＳ１が入力工程、ステップＳ２～Ｓ２０が検出工程、ステップＳ２１、Ｓ２２が物体検知工程としてそれぞれ機能する。

【0060】

本実施形態によれば、物体検知装置１０は、地上に設置され、光を間欠的に照射して走査範囲を走査し、当該光の反射光を受光して当該反射光に基づく点群情報を取得するＬｉＤＡＲ２から点群情報が入力され、所定時間の間に複数回入力された点群情報に基づいて所定の空間Ｓ内で静止物の領域である背景領域を検出する立方体処理部１１ａと、立方体処理部１１ａが検出した背景領域以外の領域に含まれる点群情報に基づいて所定の空間Ｓにおける物体の検知を行う検知部１１ｂと、を備えている。そして、立方体処理部１１ａは、所定の空間Ｓを八分木により分割された複数の立方体領域のそれぞれにおける点群の検出状態に基づいて背景領域を検出する。

【0061】

物体検知装置１０が上記のように構成されることにより、背景領域の形状が複雑であっても立方体の組み合わせにより近似させることができる。また、点群情報を入力することで、背景領域を自動的に検出することが可能となり、手動で設定する必要が無くなる。さらに、背景領域を一定時間毎に自動で更新することが可能となり、植生や道路工事、雪の吹き溜まりといった周囲環境の変化に対応することが可能となる。

【0062】

また、立方体処理部１１ａは、立方体領域における所定時間内の点群の検出回数が所定閾値以上である場合に、当該立方体領域を背景領域と判定する。このようにすることにより、点群がある程度の期間連続して検出されていることによって、静止物があると見做すことができる。

【0063】

また、立方体処理部１１ａは、八分木構造の親ノードに連なる子ノードのうち所定数以上が背景領域と検出された場合は、当該親ノードの示す領域すべてを背景領域としている。このようにすることにより、例えば子ノードの大半が背景領域と判定された場合は親ノードの領域を背景領域と見なすことで、背景領域を特定する際に、子ノードまで辿る必要が無い。そのため、背景領域を高速に参照することが可能となる。

【0064】

また、立方体処理部１１ａは、立方体領域について背景判定回数をカウントするカウンタを備え、当該カウンタのカウント回数に応じて背景領域を分類している。このようにすることにより、静止物が取り除かれた際の応答を分類ごとに変更することが可能となる。例えば、短期的に観測された静止物であれば環境変化に早く応答し、長期的に観測された静止物であれば確認のため応答を遅くすることが可能となる。

【0065】

また、立方体処理部１１ａは、所定の空間Ｓ内の領域であって、水平面及び高さ方向の範囲が限定された多角形閉領域を設定し、前記多角形閉領域内で背景領域を検出している。このようにすることにより、ＬｉＤＡＲ２の現実的な使用環境において、奥行き方向に対して幅・高さ方向に余剰な空間をあらかじめ背景として定義することができる。したがって、立方体領域の生成数を削減できる。

【0066】

また、立方体処理部１１ａは、所定の空間Ｓ内におけるセンサからの距離が遠くなるにしたがって立方体領域の大きさが大きくなるように分割している。このようにすることにより、過剰な領域分割を防止し、ＬｉＤＡＲ２の空間分解能に応じて適切な分割とすることができる。

【0067】

また、八分木による分割の回数の上限は、ＬｉＤＡＲ２による観測点の幅方向の間隔に基づいて定められているので、過剰な領域分割を抑制することができる。

【0068】

なお、本発明は上記実施形態に限定されるものではない。即ち、当業者は、従来公知の知見に従い、本発明の骨子を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。かかる変形によってもなお本発明の物体検知装置及び物体検知方法の構成を具備する限り、勿論、本発明の範疇に含まれるものである。

【符号の説明】

【0069】

１ 本体部
２ ＬｉＤＡＲ（センサ）
１０ 物体検知装置
１１ 制御部
１１ａ 立方体処理部
１１ｂ 検知部
Ｓ 所定の領域
Ｃ 立方体領域

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】

【図10】

【図11】