特許 7505381 物体検出装置および物体検出方法

(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】2024-06-17

(45)【発行日】2024-06-25

(54)【発明の名称】物体検出装置および物体検出方法

(51)【国際特許分類】

   G08G 1/16 20060101AFI20240618BHJP

   G06T 7/00 20170101ALI20240618BHJP

   G06T 7/60 20170101ALI20240618BHJP

【ＦＩ】

G08G1/16 C

G06T7/00 650A

G06T7/60 200G

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2020190234

(22)【出願日】2020-11-16

(65)【公開番号】P2022079198

(43)【公開日】2022-05-26

【審査請求日】2023-06-14

(73)【特許権者】

【識別番号】000004260

【氏名又は名称】株式会社デンソー

(74)【代理人】

【識別番号】110000028

【氏名又は名称】弁理士法人明成国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】柴田 直樹

【審査官】宮本 礼子

(56)【参考文献】

【文献】特開２００９－０７５６３８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－０３２０７４（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２００４－２７１５１３（ＪＰ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０８Ｇ １／００－９９／００

Ｇ０６Ｔ ７／００

Ｇ０６Ｔ ７／６０

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

物体検出装置（１００）であって、
物体を表す複数の点を含む点群情報と、前記点群情報を用いて算出され前記物体を直線で表す線情報と、を取得する取得部（１１１）と、
前記点群情報を用いて、前記物体を前記物体検出装置の検出方向から見た前記直線の左端と右端とを決定する決定部であって、前記点群情報のうち前記直線からの最短距離が予め定められた閾値距離以下の点のうち、最も左に位置する点である最左点を用いて前記左端を決定し、最も右に位置する点である最右点を用いて前記右端を決定する決定部（１１２）と、を備える、物体検出装置。

【請求項2】

請求項１に記載の物体検出装置であって、
前記決定部は、
前記最左点と前記直線とが垂直に交わる位置を前記左端に決定し、
前記最右点と前記直線とが垂直に交わる位置を前記右端に決定する、物体検出装置。

【請求項3】

請求項１または請求項２に記載の物体検出装置であって、
前記決定部は、前記直線が水平になるように前記点群情報の座標を回転させてから前記最短距離を求める、物体検出装置。

【請求項4】

物体検出方法であって、
物体を表す複数の点を含む点群情報と、前記点群情報を用いて算出され前記物体を直線で表す線情報と、を取得する工程と、
前記点群情報を用いて、前記物体を検出する方向から見た前記直線の左端と右端とを決定する工程であって、
前記点群情報のうち前記直線からの最短距離が予め定められた閾値距離以下の点において、最も左に位置する点である最左点を用いて前記左端を決定する工程と、
前記点群情報のうち前記直線からの最短距離が予め定められた閾値距離以下の点のうち、最も右に位置する点である最右点を用いて前記右端を決定する工程と、を備える、物体検出方法。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本開示は、物体検出装置および物体検出方法に関する。

【背景技術】

【0002】

物体を検出する技術として占有グリッドマッピング（Ｏｃｃｕｐａｎｃｙ Ｇｒｉｄ Ｍａｐｐｉｎｇ（ＯＧＭ））が知られている。特許文献１には、電波レーダによってガードレール等の路側物の位置を点群で検出し、検出した点群を用いて近似曲線を算出する技術が記載されている。特許文献１は、この近似曲線を用いて、道路形状を認識する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２００７－１６１１６２号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

ＯＧＭによって連続している物体を線分として検出する場合、対象物体とは異なる物体の点を用いて線分の端点を決定する場合がある。この場合、線分が表す物体が、実際の物体と乖離する恐れがある。そのため、精度良く物体を線分として検出できる技術が望まれていた。

【課題を解決するための手段】

【0005】

本開示の一形態によれば、物体検出装置（１００）が提供される。この物体検出装置は、物体を表す複数の点を含む点群情報と、前記点群情報を用いて算出され前記物体を直線で表す線情報と、を取得する取得部（１１１）と、前記点群情報を用いて、前記物体を前記物体検出装置の検出方向から見た前記直線の左端と右端とを決定する決定部であって、前記点群情報のうち前記直線からの最短距離が予め定められた閾値距離以下の点のうち、最も左に位置する点である最左点を用いて前記左端を決定し、最も右に位置する点である最右点を用いて前記右端を決定する決定部（１１２）と、を備える。

【0006】

この物体検出装置によれば、決定部は、点群情報のうち直線からの最短距離が閾値距離以下の点を用いて、直線の左端と右端とを決定する。そのため、精度良く物体を線分として検出できる。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】物体検出装置の構成の概要を示す説明図である。

【図2】物体検出処理の一例を示したフローチャートである。

【図3】物体の一例を示す説明図である。

【図4】点群情報の一例を示す説明図である。

【図5】直線と点群情報とを回転させる一例を示す説明図である。

【図6】直線から閾値距離の範囲の一例を示す説明図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

Ａ．第１実施形態：
図１に示すように、本実施形態において、物体検出装置１００は、車両１０に搭載される。車両１０は、物体検出装置１００と、カメラ１２２と、物体センサ１２４とを備える。

【0009】

カメラ１２２は、車両１０の前方を撮像して画像を生成する。カメラ１２２が撮像した画像である撮像画像は、点群である複数の画素データによって構成される。

【0010】

物体センサ１２４は、検知範囲に存在する複数の物体との距離を測定する。物体センサ１２４として、例えば、ＬｉＤＡＲ（Ｌｉｇｈｔ Ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｎｄ Ｒａｎｇｉｎｇ）、ミリ波レーダ、超音波センサ等の反射波を利用した物体センサが挙げられる。物体センサ１２４は、３次元の座標として物体を検出する。検出した物体の位置の情報である位置情報から点群を取得する。

【0011】

物体検出装置１００は、物体を線分として検出する。「物体」とは、ある単体の物だけでなく、互いの距離が予め定められた距離以内である複数の物体からなる連続構造物を含む概念である。物体には、例えば、ガードレールや家等の建造物、ブロック塀等の壁面が含まれる。物体は、車両や歩行者等の移動体を含まないことが好ましい。また、空き缶や雑誌等の予め定められた高さよりも小さい物体も含まないことが好ましい。予め定められた高さとは、例えば、車両が乗り越えることが出来る大きさである。本実施形態において、物体検出装置１００は、中央処理装置（ＣＰＵ）や、ＲＡＭ、ＲＯＭにより構成されたマイクロコンピュータ等からなり、予めインストールされたプログラムをマイクロコンピュータが実行することによって、取得部１１１と、決定部１１２と、して機能する。ただし、これらの各部の機能の一部又は全部をハードウエア回路で実現してもよい。

【0012】

取得部１１１は、物体を表す複数の点を含む点群情報と、点群情報を用いて算出され物体を直線で表す線情報と、を取得する。本実施形態において、取得部１１１は、カメラ１２２が撮像した撮像画像および物体センサ１２４が検出した位置情報から点群情報を取得する。例えば、取得部１１１は、セマンティックセグメンテーション等の画像解析技術を用いて、撮像画像から物体を抽出し、その物体の輪郭を検出して２５ｃｍ毎に点を設定した点群情報を取得する。取得部１１１は、例えば、最小二乗法や最小メジアン法（Ｌｅａｓｔ Ｍｅｄｉａｎ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｓ（ＬＭｅｄＳ）を用いて、取得部１１１によって取得された点群情報から算出される線情報を取得する。本実施形態において、取得部１１１は、取得した点群情報から線情報を算出し、取得する。

【0013】

決定部１１２は、点群情報を用いて線情報における直線の左端と右端とを決定する。左右端の決定の詳細については後述する。

【0014】

図２に示す物体検出処理は、物体検出装置１００が物体を検出する一連の処理である。より具体的には、物体を線分として検出する処理である。この処理において、物体検出装置１００は、線情報が表す直線の左端と右端とを決定する。この処理は車両１０の走行中、物体検出装置１００により繰り返し実行される処理であり、例えば、１００ｍｓ毎に繰り返し実行される処理である。

【0015】

ステップＳ１００で、取得部１１１は、点群情報を取得する。より具体的には、取得部１１１は、カメラ１２２が撮影した撮像画像や、物体センサ１２４が検出した物体の位置情報から、点群情報を取得する。

【0016】

ステップＳ１１０で、取得部１１１は、線情報を取得する。より具体的には、取得部１１１は、ステップＳ１００で取得した点群情報から線情報を取得する。

【0017】

図３に示すように、車両１０の前方には物体２０がある。物体２０は、中央分離帯である。図４に示すように、物体２０を表す複数の点群情報から、物体２０を表す直線ＬＮが算出される。

【0018】

ステップＳ１２０で、決定部１１２は、カウンタ変数ｎを１に設定する。

【0019】

ステップＳ１３０で、決定部１１２は、第ｎ最短距離ｄｎ（ｎは自然数）を算出する。「第ｎ最短距離」とは、ステップＳ１００で取得した点群情報におけるｎ番目の点からステップＳ１１０で取得した線情報における直線ＬＮまでの最短距離である。点群情報における何番目の点において最短距離を求めるかは、ステップＳ１２０で設定したカウンタ変数ｎを用いて決定する。

【0020】

図５に示すように、本実施形態において、決定部１１２は、直線ＬＮが水平になるように、直線ＬＮと点群情報におけるｎ番目の点の座標とを回転させてから第ｎ最短距離ｄｎを求める。例えば、決定部１１２は、水平方向に対する直線ＬＮの傾きを求め、回転行列を用いて直線ＬＮとｎ番目の点の座標を変換する。図５は、ｎ＝１の場合を示している。決定部１１２は、直線ＬＮが水平になるように、直線ＬＮと点群情報における１番目の点Ｐ１である点Ｐ１との座標を回転させて、最短距離ｄ１を求める。

【0021】

ステップＳ１４０で、決定部１１２は、ステップＳ１３０で算出した第ｎ最短距離ｄｎが予め定められた閾値距離ｄｔｈ以下か否かを判定する。つまり、
ｎ番目の点が、直線ＬＮから予め定められた範囲の中にあるか否かを判定する。閾値距離ｄｔｈは、例えば４ｍである。図６において、直線ＬＮから閾値距離ｄｔｈ以下の範囲はハッチングを付している。ステップＳ１４０において、決定部１１２は、ｎ番目の点がハッチングが付された領域内に位置するか否かを判定している。第ｎ最短距離ｄｎが閾値距離ｄｔｈ以下の場合（ステップＳ１４０：ＹＥＳ）、すなわち、ｎ番目の点がハッチングが付された領域内に位置する場合、ステップＳ１５０の処理に進む。一方、第ｎ最短距離ｄｎが閾値距離ｄｔｈより大きい場合（ステップＳ１４０：ＮＯ）、すなわちｎ番目の点がハッチングが付された領域外に位置する場合、ステップＳ１７０の処理に進む。

【0022】

ステップＳ１５０で、決定部１１２は、左端を決定する。本実施形態において、決定部１１２は、最も左に位置する点である最左点とステップＳ１１０で取得した線情報における直線ＬＮとが垂直に交わる位置を左端に決定する。「最左点」とは、車両１０から見て最も左側に位置する点である。本実施形態において、決定部１１２は、物体検出処理において、今まで最短距離を算出した点群情報における点のうち最も左側に位置する点を最左点とする。そのため、最左点は、ステップＳ１５０の処理の度に更新されうる。より具体的には、決定部１１２は、ｎ番目の点が最左点であるか否かを判定し、最左点である場合、左端を更新する。一方、ｎ番目の点が最左点でない場合、左端を更新しない。

【0023】

例えばカウンタ変数ｎ＝１の場合、決定部１１２は、点群情報における１番目の点を最左点であると判定し、左端を更新する。カウンタ変数ｎ＝２の場合、決定部１１２は、最左点である点群情報における１番目の点と、点群情報における２番目と、を比較する。点群情報における１番目の点の方が、点群情報における２番目の点よりも左側に位置する場合、決定部１１２は、左端を更新しない。

【0024】

ステップＳ１６０で、決定部１１２は、右端を決定する。本実施形態において、決定部１１２は、最も右に位置する点である最右点とステップＳ１１０で取得した線情報における直線とが垂直に交わる位置を右端に決定する。「最右点」とは、車両１０から見て最も右側に位置する点である。本実施形態において、決定部１１２は、物体検出処理において、今まで最短距離を算出した点群情報における点のうち最も右側に位置する点を最右点とする。そのため、最右点は、ステップＳ１６０の処理の度に更新されうる。より具体的には、決定部１１２は、ｎ番目の点が最右点であるか否かを判定し、最右点である場合、右端を更新する。一方、ｎ番目の点が最右点でない場合、右端を更新しない。なお、ステップＳ１５０とＳ１６０とはこの順に限らず、任意の順で行うことができ、並行して行ってもよい。

【0025】

ステップＳ１７０で、決定部１１２は、ステップＳ１００で取得した点群情報における全点において最短距離の算出が完了したか否か判別する。最短距離の算出が完了した場合、つまりｎが点群情報における点の数と等しい場合（ステップＳ１７０：ＹＥＳ）、ステップＳ１８０の処理に進む。一方、最短距離の算出が完了していない場合、つまりｎが点群情報における点の数より小さい場合（ステップＳ１７０：ＮＯ）、ステップＳ１７５においてｎを１インクリメントし、ステップＳ１３０の処理に戻る。すなわち、全最短距離の算出が完了するまで、ステップＳ１３０～Ｓ１７０の処理を繰り返す。

【0026】

ステップＳ１８０で、物体検出装置１００は、物体検出装置１００の検出結果を用いて処理を行う装置に、ステップＳ１１０で取得した線情報とステップＳ１５０で決定した左端とステップＳ１６０で決定した右端とを含む情報を出力する。

【0027】

以上で説明した本実施形態の物体検出装置１００によれば、決定部１１２は、点群情報のうち、点群情報を用いて生成された直線ＬＮからの最短距離が閾値距離ｄｔｈ以下の点を用いて、直線ＬＮの左端と右端とを決定する。そのため、決定部１１２は、直線ＬＮから予め定められた範囲の中にある点群情報を用いて物体２０を線分として検出できる。そのため、精度良く物体２０を線分として検出できる。

【0028】

また、決定部１１２は、最左点と直線ＬＮとが垂直に交わる位置を左端に決定し、最右点と直線ＬＮとが垂直に交わる位置を右端に決定する。そのため、線分の傾きに応じて左右端を定めることが出来る。

【0029】

また、決定部１１２は、直線ＬＮが水平になるように点群情報におけるｎ番目の点の座標を回転させてから第ｎ最短距離ｄｎを求める。そのため、煩雑な演算を用いることなく、第ｎ最短距離ｄｎを求めることができる。

【0030】

Ｂ．他の実施形態：
（Ｂ１）上記実施形態において、取得部１１１は、カメラ１２２が撮像した画像や物体センサ１２４が検出した測距情報から点群情報を取得している。また、点群情報から直線情報を取得している。この代わりに、取得部１１１は、カメラ１２２や物体センサ１２４から、直接点群情報および直線情報を取得してもよい。

【0031】

（Ｂ２）上記実施形態において、決定部１１２は、ステップＳ１７０（図２）において、点群情報における全点において最短距離の算出が完了したか否か判別している。この代わりに、決定部１１２は、予め定められた範囲にある点のみを、最短距離を算出する対象としてもよい。例えば、車両１０の走行予定経路上における点のみを対象としてもよい。

【0032】

（Ｂ３）上記実施形態において、決定部１１２は、最左点と直線ＬＮとが垂直に交わる位置を左端に決定し、最右点と直線ＬＮとが垂直に交わる位置を右端に決定している。この代わりに、決定部１１２は、最左点から垂直に下ろした線と直線ＬＮとが交わる位置を左端に決定し、最右点から垂直に下ろした線と直線ＬＮとが交わる位置を右端に決定してもよい。

【0033】

本開示は、上述の実施形態に限られるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲において種々の構成で実現することができる。例えば発明の概要の欄に記載した各形態中の技術的特徴に対応する実施形態中の技術的特徴は、上述した課題を解決するために、あるいは上述の効果の一部又は全部を達成するために、適宜、差し替えや組み合わせを行うことが可能である。また、その技術的特徴が本明細書中に必須なものとして説明されていなければ、適宜削除することが可能である。

【0034】

本開示に記載の制限部及びその手法は、コンピュータプログラムにより具体化された一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリーを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。あるいは、本開示に記載の取得部及び決定部、その手法は、一つ以上の専用ハードウエア論理回路によってプロセッサを構成することによって提供された専用コンピュータにより、実現されてもよい。もしくは、本開示に記載の制限部及びその手法は、一つ乃至は複数の機能を実行するようにプログラムされたプロセッサ及びメモリーと一つ以上のハードウエア論理回路によって構成されたプロセッサとの組み合わせにより構成された一つ以上の専用コンピュータにより、実現されてもよい。また、コンピュータプログラムは、コンピュータにより実行されるインストラクションとして、コンピュータ読み取り可能な非遷移有形記録媒体に記憶されていてもよい。

【符号の説明】

【0035】

１０…車両、２０…物体、１００…物体検出装置、１１１…取得部、１１２…決定部、１２２…カメラ、１２４…物体センサ

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】