特許 7342907 検知装置および積載率推定システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】

(24)【登録日】2023-09-04

(45)【発行日】2023-09-12

(54)【発明の名称】検知装置および積載率推定システム

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/00 20170101AFI20230905BHJP

   E05F 7/00 20060101ALI20230905BHJP

   B60J 5/00 20060101ALI20230905BHJP

【ＦＩ】

G06T7/00 650Z

E05F7/00 F

B60J5/00 H

【請求項の数】 7

(21)【出願番号】P 2021049744

(22)【出願日】2021-03-24

(65)【公開番号】P2022148167

(43)【公開日】2022-10-06

【審査請求日】2022-06-24

(73)【特許権者】

【識別番号】000000170

【氏名又は名称】いすゞ自動車株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002952

【氏名又は名称】弁理士法人鷲田国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】松下 真矢

(72)【発明者】

【氏名】下沢 智啓

(72)【発明者】

【氏名】水師 由佳

【審査官】小池 正彦

(56)【参考文献】

【文献】米国特許第１０７６２３３１（ＵＳ，Ｂ１）

【文献】特開２０１７－０３２４３２（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０６９６１３（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０６０９６０（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０２０－０６０４５１（ＪＰ，Ａ）

【文献】国際公開第２０１５／１９４１１８（ＷＯ，Ａ１）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｅ０５Ｆ ７／００

Ｂ６０Ｊ ５／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

開閉自在の扉が設けられた荷室の内部のカラー画像を取得し、前記カラー画像に含まれる複数の画素の色情報に基づいて、判定用値を算出する算出部と、
前記判定用値が予め定められた閾値より大きい場合、前記扉が開状態であると判定し、前記判定用値が前記閾値以下である場合、前記扉が閉状態であると判定する判定部と、を有する、
検知装置。

【請求項2】

前記算出部は、
前記カラー画像において部分的に設定された判定用領域を認識し、
前記判定用領域に含まれる前記複数の画素の色情報に基づいて、前記判定用値を算出する、
請求項１に記載の検知装置。

【請求項3】

前記判定用値は、前記色情報としてのＲＧＢ値に基づく統計量である、
請求項１または２に記載の検知装置。

【請求項4】

前記扉が閉状態であると判定された場合に、前記荷室を備えた車両の積載率を推定する積載率推定部をさらに有する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の検知装置。

【請求項5】

前記判定部は、
前記扉が閉状態であると判定した場合、前記扉が閉状態である旨を示す情報を、前記荷室を備えた車両の積載率を推定する積載率推定装置へ送信する、
請求項１から３のいずれか１項に記載の検知装置。

【請求項6】

前記カラー画像は、
前記荷室の内部に設けられたカメラで撮影される画像であり、
前記積載率は、
前記カメラと一体化された深度センサの検知結果に基づいて推定される、
請求項４または５に記載の検知装置。

【請求項7】

開閉自在の扉が設けられた荷室の内部のカラー画像を取得し、前記カラー画像に含まれる複数の画素の色情報に基づいて、判定用値を算出する算出部と、
前記判定用値が予め定められた閾値より大きい場合、前記扉が開状態であると判定し、前記判定用値が前記閾値以下である場合、前記扉が閉状態であると判定する判定部と、を備えた検知装置と、
前記判定部によって前記扉が閉状態であると判定された場合に、前記荷室を備えた車両の積載率を推定する積載率推定装置と、を有する、
積載率推定システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、荷室を備えた車両で用いられる検知装置および積載率推定システムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、荷物が積み込まれる荷室を備えた車両が知られている。また、荷室の開口部に設けられた扉（以下、荷室扉ともいう）の開閉状態を検知するセンサが知られている（例えば、特許文献１、２参照）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開平４－２９２７７２号公報

【文献】特開平７－３３１９６０号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかしながら、上述したセンサは、荷室扉が開閉されたときに衝撃を受けやすい位置（例えば、荷室扉周辺）に限定して設けられるため、センサ自体やセンサに接続される配線の耐久性および安定性が低下するおそれがある。また、センサが荷室扉周辺に設けられると、荷室扉周辺の設計の自由度が低下する。

【0005】

本開示の一態様の目的は、耐久性高く荷室扉の開閉状態を安定的に検知できるとともに、荷室扉周辺の設計自由度の低下を抑制できる検知装置および積載率推定システムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

本開示の一態様に係る検知装置は、開閉自在の扉が設けられた荷室の内部のカラー画像を取得し、前記カラー画像に含まれる複数の画素の色情報に基づいて、判定用値を算出する算出部と、前記判定用値が予め定められた閾値より大きい場合、前記扉が開状態であると判定し、前記判定用値が前記閾値以下である場合、前記扉が閉状態であると判定する判定部と、を有する。

【0007】

本開示の一態様に係る積載率推定システムは、開閉自在の扉が設けられた荷室の内部のカラー画像を取得し、前記カラー画像に含まれる複数の画素の色情報に基づいて、判定用値を算出する算出部と、前記判定用値が予め定められた閾値より大きい場合、前記扉が開状態であると判定し、前記判定用値が前記閾値以下である場合、前記扉が閉状態であると判定する判定部と、を備えた検知装置と、前記判定部によって前記扉が閉状態であると判定された場合に、前記荷室を備えた車両の積載率を推定する積載率推定装置と、を有する。

【発明の効果】

【0008】

本開示によれば、耐久性高く荷室扉の開閉状態を安定的に検知できるとともに、荷室扉周辺の設計自由度の低下を抑制できる。

【図面の簡単な説明】

【0009】

【図1】本開示の実施の形態に係る車両および荷室内を模式的に示す図

【図2】本開示の実施の形態に係る積載率推定システムの構成の一例を示すブロック図

【図3】本開示の実施の形態に係る荷室内画像の一例を示す図

【図4】本開示の実施の形態に係る判定用領域の構成の一例を模式的に示す図

【図5】本開示の実施の形態に係る検知装置の動作の一例を示すフローチャート

【発明を実施するための形態】

【0010】

以下、本開示の実施の形態について、図面を参照しながら説明する。なお、各図において共通する構成要素については同一の符号を付し、それらの説明は適宜省略する。

【0011】

まず、本実施の形態の車両Ｖについて、図１を用いて説明する。図１は、車両Ｖおよび荷室内を模式的に示す側面図である。

【0012】

図１に示すように、車両Ｖは、キャブ１および荷室２を備えたトラックである。なお、車両Ｖは、トラックに限定されず、他の車種であってもよい。

【0013】

荷室２は、例えば箱型であり、その後方側面に開口部（図示略。以下同様）を有する。その開口部を介して、荷物の積み込みや荷下ろしが行われる。図１では例として、複数の積み荷５が、荷室２の内壁面６（具体的には、荷室２の前方に位置する側壁の内壁面）の近傍に配置されている状態を示している。

【0014】

荷室２の後方には、開口部の位置に対応するように、開閉自在な扉３が設けられている。扉３としては、例えば、開口部の左右の端部を軸に、開口部の中央から左右に回転して開く扉（いわゆる観音開きタイプの扉）が挙げられるが、これに限定されない。

【0015】

荷室２の後方には、荷室２の内部（ただし、扉３および開口部を除く）を撮影可能なカメラ４が設けられている。カメラ４は、撮影により得られた荷室２内の画像（以下、荷室内画像という）を、後述する判定装置１００（図２参照）へ送信する。なお、図１では例として、カメラ４が荷室２の天井に設置される場合を図示したが、カメラ４の設置位置は、これに限定されない。

【0016】

荷室内画像は、それを構成する画素毎に色情報を有するカラー画像である。本実施の形態では、カラー画像がＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）の要素を有するＲＧＢ画像であり、かつ、色情報がＲＧＢ値である場合を例に挙げて説明する。荷室内画像の詳細については、図３、図４を用いて後述する。

【0017】

また、カメラ４は、深度センサ（図示略）と一体的に構成されている。深度センサは、それ自身から人や物体までの距離を二次元的に計測可能なセンサである。深度センサの検知結果は、後述する積載率推定装置１００（図２参照）へ出力される。

【0018】

図１では図示は省略するが、車両Ｖには、さらに、後述する検知装置１００および積載率推定装置２００（図２参照）が搭載されている。

【0019】

以上、車両Ｖについて説明した。

【0020】

次に、本実施の形態の積載率推定システムＳについて、図２を用いて説明する。図２は、積載率推定システムＳの構成例を示すブロック図である。

【0021】

図２に示す積載率推定システムＳは、図１に示した車両Ｖに搭載される。

【0022】

図示は省略するが、検知装置１００および積載率推定装置２００は、それぞれ、ハードウェアとして、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、コンピュータプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access Memory）を有する。以下に説明する各装置の機能は、ＣＰＵがＲＯＭから読み出したコンピュータプログラムをＲＡＭにて実行することにより実現される。例えば、検知装置１００および積載率推定装置２００は、ＥＣＵ（Electronic Control Unit）で実現されてもよい。

【0023】

検知装置１００は、カメラ４から取得した荷室内画像に基づいて、判定用値（詳細は後述）を算出し、その判定用値と閾値との比較により、扉３が開状態であるかまたは閉状態であるかを判定する装置である。

【0024】

図２に示すように、検知装置１００は、算出部１１０および判定部１２０を有する。

【0025】

算出部１１０は、カメラ４から荷室内画像を取得する。

【0026】

ここで、図３を用いて、カメラ４により撮影された荷室内画像の一例について説明する。図３は、荷室内画像の一例を示す図である。

【0027】

図３に示すように、荷室内画像には、図１に示した積み荷５や内壁面６を示す画像が含まれている。

【0028】

また、図３に示すように、荷室内画像には、複数の画素を含む判定用領域７が設定される。ここでは例として、判定用領域７は、荷室内画像の中央部分（より詳細には、内壁面６の中央部分を示す画像）に設定されているとする。

【0029】

判定用領域７の設定（変更も含む）は、例えば、事前にコンピュータプログラムによって行われる。その設定には、ユーザ（例えば、車両Ｖの乗員、または、荷積みや荷下ろしを行う作業者等）の使い方や求められる精度などが考慮される。

【0030】

以上、荷室内画像の一例について説明した。

【0031】

続いて、図４を用いて、図３に示した判定用領域７について説明する。図４は、判定用領域７の構成例を模式的に示す図である。

【0032】

図４に示すように、判定用領域７は、画素Ａ、画素Ｂ、画素Ｃ、画素Ｄを含む。

【0033】

また、図４に示すように、画素Ａ～Ｄは、それぞれ、ＲＧＢ値を有する。画素ＡのＲＧＢ値は、例えば（２３，１１，１）である。画素ＢのＲＧＢ値は、例えば（１８，１２，１）である。画素ＣのＲＧＢ値は、例えば（１９，１３，０）である。画素ＤのＲＧＢ値は、例えば（２０，１２，２）である。

【0034】

以上、判定用領域７について説明した。

【0035】

以下、図２の説明に戻る。

【0036】

算出部１１０は、図３に示した荷室内画像において判定用領域７を認識し、その判定用領域７に含まれる画素Ａ～ＤそれぞれのＲＧＢ値に基づいて、判定用値を算出する。

【0037】

判定用値とは、予め定められた閾値と比較される値であり、例えば、複数の画素における統計量(平均、分散、合計など)である。

【0038】

例えば、判定用値は、画素Ａ～ＤにおけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれの平均値であってもよい。または、例えば、判定用値は、画素Ａ～Ｄ毎のＲＧＢ合計値（Ｒ値とＧ値とＢ値の合計値）の平均値であってもよい。または、例えば、判定用値は、画素Ａ～ＤにおけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれの中央値であってもよい。または、例えば、画素Ａ～ＤにおけるＲ値、Ｇ値、Ｂ値それぞれの合計値であってもよい。

【0039】

閾値は、扉３が閉状態であるとみなすことができる値であり、予め実施された実験またはシミュレーション等の結果に基づいて設定される。

【0040】

判定部１２０は、算出部１１０により算出された判定用値と、予め定められた閾値とを比較する。

【0041】

判定用値が閾値より大きい場合、判定部１２０は、扉３が開状態であると判定する。

【0042】

判定用値が閾値以下である場合、判定部１２０は、扉３が閉状態であると判定する。さらに、この場合、判定部１２０は、扉３が閉状態である旨を示す判定結果情報を、積載率推定装置２００へ送信（出力）する。

【0043】

積載率推定装置２００は、検知装置１００（具体的には、判定部１２０）から扉３が閉状態である旨を示す判定結果情報を受け取った場合に、深度センサの検知結果に基づいて、積載率の推定を行う装置である。積載率とは、車両Ｖの最大積載体積に対する、荷室２内に配置された積み荷５の体積の割合である。

【0044】

積載率推定装置２００で行われる積載率の推定方法は、公知の技術を適用できる。公知の技術としては、例えば、特開２００３－３５５２７号公報、＜URL：https://creanovo.de/portfolio/wabco-cargocam/＞、＜URL：https://www.ncos.co.jp/news/news_210113.html＞等に開示された方法が挙げられるが、それらに限定されない。

【0045】

また、積載率推定システムＳおよび検知装置１００の構成について説明した。

【0046】

次に、検知装置１００の動作について、図５を用いて説明する。図５は、検知装置１００の動作例を示すフローチャートである。図５のフローは、例えば、車両Ｖの停車時に開始され、車両Ｖの停車中繰り返し行われる。

【0047】

まず、算出部１１０は、カメラ４から荷室内画像を取得する（ステップＳ１）。

【0048】

次に、算出部１１０は、荷室内画像（例えば、図３に示した荷室内画像）中の判定用領域７に含まれる複数の画素（例えば、図４に示した画素Ａ～Ｄ）それぞれのＲＧＢ値に基づいて、判定用値を算出する（ステップＳ２）。なお、判定用値は、上述したいずれの態様であってもよい。

【0049】

次に、判定部１２０は、算出された判定用値が閾値以下であるか否かを判定する（ステップＳ３）。

【0050】

判定用値が閾値以下ではない場合（ステップＳ３：ＮＯ）、フローはステップＳ１へ戻る。

【0051】

判定用値が閾値以下である場合（ステップＳ３：ＹＥＳ）、判定部１２０は、扉３が閉状態であると判定する（ステップＳ４）。

【0052】

次に、判定部１２０は、扉３が閉状態である旨を示す判定結果情報を積載率推定装置２００へ送信する（ステップＳ５）。この判定結果情報を受け取った積載率推定装置２００は、積載率の推定を行う。

【0053】

以上、検知装置１００の動作について説明した。

【0054】

ここまで詳述したように、本実施の形態の検知装置１００は、カラーの荷室内画像を取得し、その荷室内画像に含まれる複数の画素の色情報（例えば、ＲＧＢ値）に基づいて、判定用値を算出し、判定用値が閾値より大きい場合には扉３が開状態であると判定し、判定用値が閾値以下である場合には、扉３が閉状態であると判定することを特徴とする。

【0055】

よって、本実施の形態の検知装置１００は、例えば特許文献１、２のような荷室扉周辺に設置されるセンサを用いる必要なく、扉３の開閉状態を検知できる。したがって、耐久性高く荷室扉の開閉状態を安定的に検知できるとともに、荷室扉周辺の設計自由度の低下を抑制できる。

【0056】

また、本実施の形態の積載率推定システムＳは、検知装置１００によって扉３が閉状態であると判定された場合に、積載率推定装置２００が積載率の推定を行うことを特徴とする。

【0057】

作業者が荷室２内にいるときに積載率を推定すると、作業者も積み荷５と同様に扱われ、積載率の推定精度が低下してしまう。本実施の形態の積載率推定システムＳでは、扉３が閉状態であるとき（すなわち、作業者が荷室２内にいない状態のとき）に、積載率を推定するため、推定精度を向上させることができる。

【0058】

また、本実施の形態の積載率推定システムＳでは、カメラ４と深度センサとが一体化されているため、構成をシンプルにすることができる。

【0059】

なお、本開示は、上記実施の形態の説明に限定されず、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の変形が可能である。以下、変形例について説明する。

【0060】

［変形例１］
実施の形態では、検知装置１００と積載率推定装置２００とを別体で設ける場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。

【0061】

例えば、検知装置１００は、積載率推定装置２００の機能（積載率推定部と言ってもよい）を有してもよい。その場合、カメラ４と検知装置１００とを合わせて、積載率推定システムと呼んでもよい。

【0062】

また、実施の形態では、検知装置１００および積載率推定装置２００が車両Ｖに搭載される場合を例に挙げて説明したが、これに限定されない。例えば、検知装置１００および積載率推定装置２００が、車両Ｖの外部に設置されるコンピュータ（例えば、サーバ等）で実現されてもよい。その場合、例えば、車両Ｖに搭載された通信装置（図示略）が、荷室内画像や判定結果情報を上記コンピュータへ送信してもよい。

【0063】

［変形例２］
実施の形態では、図３に示したように、長方形状の判定用領域７が荷室内画像の中央部分に１つだけ設定されている場合を例に挙げて説明したが、判定用領域７の位置、形状、大きさ、数は、図３の図示に限定されない。ただし、判定用領域７は、荷室内画像において扉３の開閉によって明暗の差が出やすい領域であることが好ましい。

【0064】

例えば、判定用領域７は、荷室内画像全体であってもよい。

【0065】

または、例えば、判定用領域７は、扉３が開いたときに荷室２内において最初に光が当たる部分に相当する領域であってもよい。その場合では、扉３が少しでも開いていれば、開状態であると判定できるので、より判定速度を向上させることができる。

【0066】

［変形例３］
実施の形態において、判定部１２０は、扉３が開状態であるかまたは閉状態であるかを示す判定結果情報を積載率推定装置２００以外の装置へ送信してもよい。

【0067】

例えば、判定部１２０は、扉３の開状態または閉状態のいずれかを示す判定結果情報を、キャブ１内に設けられた報知装置（図示略。例えば、ディスプレイ、スピーカ等）に送信してもよい。その場合、報知装置は、開状態または閉状態のいずれかを示す画像表示や音声出力等を行う。これにより、ユーザ（例えば、車両Ｖの乗員、または、荷積みや荷下ろしを行う作業者等）は、扉３の開閉状態を認識することができる。

【0068】

以上、変形例について説明した。なお、上記変形例は、適宜組み合わせてもよい。

【産業上の利用可能性】

【0069】

本開示の検知装置および積載率推定システムは、荷室を備えた車両に有用である。

【符号の説明】

【0070】

１ キャブ
２ 荷室
３ 扉
４ カメラ
５ 積み荷
６ （前方側壁の）内壁面
１００ 検知装置
１１０ 算出部
１２０ 判定部
２００ 積載率推定装置
Ｓ 積載率推定システム
Ｖ 車両

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】