特許 7567738 障害物検出装置

(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】2024-10-07

(45)【発行日】2024-10-16

(54)【発明の名称】障害物検出装置

(51)【国際特許分類】

   G05D 1/43 20240101AFI20241008BHJP

【ＦＩ】

G05D1/43

【請求項の数】 4

(21)【出願番号】P 2021158220

(22)【出願日】2021-09-28

(65)【公開番号】P2023048741

(43)【公開日】2023-04-07

【審査請求日】2023-12-18

(73)【特許権者】

【識別番号】000003218

【氏名又は名称】株式会社豊田自動織機

(74)【代理人】

【識別番号】100105957

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 誠

(74)【代理人】

【識別番号】100068755

【弁理士】

【氏名又は名称】恩田 博宣

(72)【発明者】

【氏名】関 聡史

【審査官】渡邊 捷太郎

(56)【参考文献】

【文献】特開２０２１－１２４７８１（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－１８４３５８（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－０８３９１９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１７－２２７５２９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１８－１２４２０９（ＪＰ，Ａ）

【文献】特開２０１９－１３９３０４（ＪＰ，Ａ）

【文献】米国特許出願公開第２０１７／０２１７４３３（ＵＳ，Ａ１）

【文献】中国特許出願公開第１１２０９９４８１（ＣＮ，Ａ）

(58)【調査した分野】(Int.Cl.，ＤＢ名)

Ｇ０５Ｄ １／４３

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

移動体に搭載される障害物検出装置であって、
物体の一部を表す点までの距離及び方向を検出するセンサと、
前記センサから検出結果を取得する取得部と、
前記検出結果から前記物体の位置を検出する検出部と、
前記検出部の検出結果に基づいて、前記物体の将来の予測位置を予測する予測部と、
前記予測位置と、前記検出部の検出結果とに基づいて、前記物体が障害物であるか否かを判定する判定部と、
を備え、
前記予測部は、移動している前記物体の移動先を予測する場合には、複数の前記検出部の検出結果に基づいて、前記予測位置を予測し、
前記判定部は、前記検出部の検出結果が、前記予測位置から所定の距離までの予測範囲内に前記物体が存在することを示す場合、前記物体を障害物と判定する、障害物検出装置。

【請求項2】

前記予測部は、停止している前記物体の移動先を予測する場合には、前記移動体の移動に基づいて、前記予測位置を予測し、
前記判定部は、前記検出部の検出結果が、前記予測位置に前記物体が存在することを示す場合、前記物体を障害物と判定する、
請求項１に記載の障害物検出装置。

【請求項3】

前記検出部は、前記物体を検出する処理を、所定の時間間隔毎に行い、
前記予測部は、前記所定の時間間隔が長い程、前記予測範囲の広さを広くする、
請求項１又は２に記載の障害物検出装置。

【請求項4】

前記判定部は、前記物体が障害物であるか否かの判定を複数回行い、複数回の判定のうち、所定回数以上、前記物体が障害物であると判定された場合、前記物体を障害物と判定する、
請求項１から３のうちいずれか一項に記載の障害物検出装置。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、障害物検出装置に関する。

【背景技術】

【0002】

車両等の移動体には、移動体の進行の妨げとなる障害物を検出するための障害物検出装置が搭載される場合がある。障害物検出装置は、例えば、センサとして、レーザー距離計、ステレオカメラ、ミリ波レーダー等を用いて、物体の一部を表す点までの距離及び方向を導出し、導出結果に基づいて、障害物を検出するものが知られている（例えば、特許文献１）。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【文献】特開２０１４－１０６６０４号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

特許文献１に開示の障害物検出装置では、雨滴、虫、又は埃等の移動体の進行の妨げにならない物体を障害物として検出することに伴い、移動体の走行が妨げられる場合があった。

【課題を解決するための手段】

【0005】

上記目的を達成する障害物検出装置は、移動体に搭載される障害物検出装置であって、物体の一部を表す点までの距離及び方向を検出するセンサと、前記センサから検出結果を取得する取得部と、前記検出結果から前記物体の位置を検出する検出部と、前記検出部の検出結果に基づいて、前記物体の将来の予測位置を予測する予測部と、前記予測位置と、前記検出部の検出結果とに基づいて、前記物体が障害物であるか否かを判定する判定部と、を備えることを特徴とする。

【0006】

かかる構成によれば、障害物検出装置は、予測位置に物体が存在するか否かに基づいて、移動体の進行の妨げにならない物体を障害物として判定することに伴い、移動体の走行が妨げられることを抑制することができる。

【0007】

上記障害物検出装置において、前記予測部は、停止している前記物体の移動先を予測する場合には、前記移動体の移動に基づいて、前記予測位置を予測し、前記判定部は、前記検出部の検出結果が、前記予測位置に前記物体が存在することを示す場合、前記物体を障害物と判定してもよい。

【0008】

かかる構成によれば、障害物検出装置は、移動体の移動に応じた予測位置に前記物体が存在しない場合には、移動体の進行の妨げになる障害物が存在しないと判定する。これにより、障害物検出装置は、移動体の進行の妨げにならない物体を障害物として判定することに伴い、移動体の走行が妨げられることを抑制することができる。

【0009】

上記障害物検出装置において、前記予測部は、移動している前記物体の移動先を予測する場合には、複数の前記検出部の検出結果に基づいて、前記予測位置を予測し、前記判定部は、前記検出部の検出結果が、前記予測位置から所定の距離までの予測範囲内に前記物体が存在することを示す場合、前記物体を障害物と判定してもよい。

【0010】

かかる構成によれば、障害物検出装置は、予測範囲に物体が存在しない場合には、移動体の進行の妨げになる物体が存在しないと判定する。これにより、障害物検出装置は、移動体の進行の妨げにならない物体を障害物として判定することに伴い、移動体の走行が妨げられることを抑制することができる。

【0011】

上記障害物検出装置において、前記検出部は、前記物体を検出する処理を、所定の時間間隔毎に行い、前記予測部は、前記所定の時間間隔が長い程、前記予測範囲の広さを広くしてもよい。

【0012】

上記障害物検出装置において、前記判定部は、前記物体が障害物であるか否かの判定を複数回行い、複数回の判定のうち、所定回数以上、前記物体が障害物であると判定された場合、前記物体を障害物と判定してもよい。

【0013】

かかる構成によれば、判定部は、精度よく障害物の存在の有無を判定することができる。

【発明の効果】

【0014】

本発明によれば、障害物検出装置は、予測位置に物体が存在するか否かに基づいて、移動体の進行の妨げにならない物体を障害物として判定することに伴い、移動体の走行が妨げられることを抑制することができる。

【図面の簡単な説明】

【0015】

【図1】障害物検知装置が搭載されるフォークリフトの一例を示す概略平面図である。

【図2】障害物検知装置の構成の一例を示す図である。

【図3】第１実施形態に係る予測処理、及び判定処理の説明に用いられる図である。

【図4】第１実施形態に係る予測処理、及び判定処理の説明に用いられる図である。

【図5】第１実施形態に係るフォークリフト１０の動作の一例を示すフローチャートである。

【図6】第２実施形態に係る予測処理、及び判定処理の説明に用いられる図である。

【図7】第２実施形態に係るフォークリフト１０の動作の一例を示すフローチャートである。

【図8】予測処理、及び判定処理の他の例の説明に用いられる図である。

【図9】予測処理、及び判定処理の他の例の説明に用いられる図である。

【発明を実施するための形態】

【0016】

＜第１実施形態＞
以下、図面を参照し、障害物検出装置を具体化した第１実施形態について説明する。図１に示すように、移動体としてのフォークリフト１０は、車体１１と、車体１１の前下部に配置された駆動輪１２と、車体１１の後下部に配置された操舵輪１３と、荷役装置１４と、を備える。フォークリフト１０は、荷役装置１４によって支持した荷を搬送する産業車両である。フォークリフト１０としては、自動で動作するものであってもよいし、人による操作によって動作するものであってもよいし、自動での動作と人による操作での動作とを切り替えられるものであってもよい。

【0017】

図２に示すように、フォークリフト１０は、駆動機構２１と、制御装置２２と、センサ３１と、障害物検出装置４０とを備える。駆動機構２１は、フォークリフト１０を走行動作させるための部材であり、駆動輪１２を駆動させるための走行用モータや、操舵輪１３を操舵させるための操舵機構を含む。

【0018】

制御装置２２は、フォークリフト１０の走行に関する制御を行う。制御装置２２は、駆動機構２１を制御することで、フォークリフト１０を走行させる。制御装置２２は、ハードウェアとしてプロセッサと、記憶部と、を備える。プロセッサとしては、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、又はＤＳＰ（Digital Signal Processor）が用いられる。記憶部は、ＲＡＭ（Random access memory）及びＲＯＭ（Read Only Memory）を含む。記憶部は、処理をプロセッサに実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。記憶部、即ち、コンピュータ可読媒体は、汎用または専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。制御装置２２は、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェア回路によって構成されていてもよい。処理回路である制御装置２２は、コンピュータプログラムに従って動作する１つ以上のプロセッサ、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の１つ以上のハードウェア回路、或いは、それらの組み合わせを含み得る。

【0019】

センサ３１は、フォークリフト１０の周囲に存在する物体を検出するためのものである。センサ３１としては、点までの距離及び方向を測定可能なものが用いられる。本実施形態では、センサ３１としてレーザー距離計を用いている。レーザー距離計は、ＬＩＤＡＲ（Laser Imaging Detection and Ranging）又はレーザーレンジファインダと称されることもある。センサ３１は、レーザーを照射し、レーザーが当たった点から反射された反射光を受光することで周辺環境を認識可能な距離計である。レーザーは、物体に当たることで反射されるため、点は物体の表面の一部を表しているといえる。なお、ここでいう物体は、フォークリフト１０の進行の妨げとなる障害物、及びフォークリフト１０の進行の妨げとならない物体を含む。フォークリフト１０の進行の妨げとならない物体は、雨滴、虫、埃、及び雪片を含む。本実施形態では、フォークリフト１０の進行の妨げとならない物体として雨滴を例に挙げて説明を行う。

【0020】

図１に示すように、センサ３１は、検出可能範囲ＴＡ内でレーザーの照射角度を変更しながらレーザーを照射する。検出可能範囲ＴＡは、例えば、レーザーを照射可能な照射可能角度θとレーザーの到達可能距離Ｌ１とで定まる扇形の範囲である。本実施形態のセンサ３１は、照射可能角度θ内で一方向への照射角度を角度分解能に応じた一定角度θ１で変更しながらレーザーを照射する。照射角度は、例えば、照射可能角度θの中央を基準、即ち、０度とした場合の角度である。センサ３１は、照射角度が変更される方向が水平方向となるように取り付けられている。これにより、センサ３１は、水平方向への照射角度を変更しながらレーザーを照射する。

【0021】

センサ３１は、レーザーの照射から反射光の受光までに要した時間から、レーザーが当たった点までの距離を測定できる。レーザーを照射した照射角度は、センサ３１から点への方向を示しているといえる。センサ３１は、水平方向への照射角度を変更しながらレーザーを照射するため、照射角度は、水平方向に対する点の方向を示しているといえる。レーザーを照射したにも関わらず反射光を受光できない場合には、当該レーザーの照射角度にはレーザーを反射する物体が存在しないといえる。センサ３１は、点までの距離と照射角度とを対応付けた情報を検出する。点までの距離及び照射角度を用いることで、センサ３１を原点とする座標系での点の座標を導出することができる。この座標は、水平方向を表す座標平面での座標を表しているといえる。センサ３１の検出結果は、センサ３１と点との水平方向に対する位置関係を表すものであればよい。本実施形態において、センサ３１の検出結果は、点の座標を示す情報と、当該点を検出した際の照射角度を示す情報とを含む。

【0022】

センサ３１は複数設けられている。複数のセンサ３１は、フォークリフト１０の前方の物体を検出するために設けられた３つのセンサ３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃを含む。センサ３１Ａは、フォークリフト１０の前方が検出可能範囲ＴＡとなるように車体１１に取り付けられている。センサ３１Ａは、例えば、車体１１の前部に取り付けられている。センサ３１Ｂは、フォークリフト１０の前方及びフォークリフト１０の左側方が検出可能範囲ＴＡとなるように車体１１に取り付けられている。センサ３１Ｃは、フォークリフト１０の前方及びフォークリフト１０の右側方が検出可能範囲ＴＡとなるように車体１１に取り付けられている。センサ３１Ａは、例えば、車体１１の前方に取り付けられている。２つのセンサ３１Ｂ，３１Ｃは、例えば、左右に分かれて取り付けられている。なお、図１では、センサ３１Ａの検出可能範囲ＴＡのみを示しているが、２つのセンサ３１Ｂ，３１Ｃについてもセンサ３１Ａと同様の検出可能範囲ＴＡを備える。

【0023】

上記したようにセンサ３１を配置することで、水平方向に対するフォークリフト１０の周囲のうち、少なくとも前方がいずれかのセンサ３１の検出可能範囲ＴＡに含まれる。フォークリフト１０の前方と、左右とのいずれの位置に物体が存在している場合であっても、いずれかのセンサ３１の検出可能範囲ＴＡに物体は位置するといえる。なお、３つのセンサ３１は、互いの検出可能範囲ＴＡが一部重なり合うように配置されていてもよいし、互いの検出可能範囲ＴＡが重ならないように配置されていてもよい。

【0024】

図２に示すように、障害物検出装置４０は、ハードウェアとして制御部１００と、記憶部２００と、を備える。制御部１００としては、例えば、ＣＰＵ、ＧＰＵ、又はＤＳＰが用いられる。記憶部２００は、ＲＡＭ及びＲＯＭを含む。記憶部２００は、処理を制御部１００に実行させるように構成されたプログラムコードまたは指令を格納している。記憶部２００、即ち、コンピュータ可読媒体は、汎用または専用のコンピュータでアクセスできるあらゆる利用可能な媒体を含む。制御部１００は、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等のハードウェア回路によって構成されていてもよい。処理回路である制御部１００は、コンピュータプログラムに従って動作する１つ以上のプロセッサ、ＡＳＩＣやＦＰＧＡ等の１つ以上のハードウェア回路、或いは、それらの組み合わせを含み得る。

【0025】

制御部１００は、記憶部２００に記憶されたプログラムを実行することで機能する機能要素として取得部１０１と、検出部１０２と、予測部１０３と、判定部１０４とを備える。

【0026】

取得部１０１は、センサ３１から検出結果を示す情報を取得する。
検出部１０２は、取得部１０１により取得された検出結果に基づいて、物体の位置を検出する。センサ３１の検出結果は、複数の点を示す情報である。前述したように、点は、水平方向を表す座標平面での座標を表している。センサ３１が複数設けられる場合、それぞれのセンサ３１で原点の位置が異なる。また、センサ３１が複数設けられる場合、それぞれのセンサ３１で座標軸の向きが異なる場合がある。検出部１０２は、３つのセンサ３１の検出結果をマージして、３つのセンサ３１により得られた点の座標を同一の座標系の座標とした後に、この座標を用いて物体の位置の検出を行う。検出部１０２は、例えば、所定の時間間隔毎に検出処理を行う。

【0027】

本実施形態では、説明の便宜上、フォークリフト１０が水平面に位置している状態で、当該水平面上においてフォークリフト１０を基準として規定した座標系での座標を、３つのセンサ３１から取得したとして説明を行う。この座標系において、水平方向のうちフォークリフト１０の車幅方向に延びる軸をＸ軸とし、水平方向のうちＸ軸に直交する軸をＹ軸とする。この座標系の座標は、水平方向での点の位置を示しているといえる。

【0028】

予測部１０３は、検出部１０２の検出結果に基づいて、物体の将来の位置を予測する。以下、予測部１０３が予測した物体の将来の位置を「予測位置」と記載する。
判定部１０４は、予測部１０３により予測された予測位置と、検出部１０２の検出結果とに基づいて、物体が存在するか否かを判定する。詳しくは、判定部１０４は、検出部１０２により検出された物体の位置が、予測部１０３により予測された予測位置である場合、物体が存在すると判定する。また、判定部１０４は、予測位置と、検出部１０２の検出結果とに基づいて、存在すると判定した物体が障害物であるか否かを判定する。

【0029】

［予測処理、及び判定処理の詳細について］
以下、図３～図４を用いて、予測部１０３の処理と、判定部１０４の処理との詳細について説明する。本実施形態の予測部１０３は、停止している物体について、フォークリフト１０の移動に基づいて、予測位置を予測する。

【0030】

図３では、検出部１０２は、停止している物体Ｐ１を検出する。上述したように、検出部１０２は、所定の時間間隔毎に検出処理を行う。予測部１０３は、検出部１０２が物体Ｐ１を検出してから次の検出処理のタイミングまでに、フォークリフト１０が移動する移動量に基づいて、物体Ｐ１の予測位置ＦＰを予測する。詳しくは、予測部１０３は、フォークリフト１０の＋Ｘ軸方向の変位が移動量Δｘである場合、検出部１０２により検出された物体Ｐ１のＸ座標から移動量Δｘを差し引いた座標を予測位置ＦＰのＸ座標とする。予測部１０３は、フォークリフト１０の－Ｘ軸方向の変位が移動量Δｘである場合、検出部１０２により検出された物体Ｐ１のＸ座標に移動量Δｘを足し合わせた座標を予測位置ＦＰのＸ座標とする。また、予測部１０３は、フォークリフト１０の＋Ｙ軸方向の変位が移動量Δｙである場合、検出部１０２により検出された物体Ｐ１のＹ座標から移動量Δｙを差し引いた座標を予測位置ＦＰのＹ座標とする。

【0031】

次の検出タイミングにおいて、検出部１０２は、物体Ｐ２を検出する。判定部１０４は、検出部１０２によって検出された物体Ｐ２の位置が、予測部１０３によって予測された予測位置ＦＰと合致すると判定する。この場合、判定部１０４は、物体Ｐ１がフォークリフト１０の移動に伴い物体Ｐ２の位置に変位したものとして、物体を障害物と判定する。

【0032】

図４では、判定部１０４は、検出部１０２によって検出された物体Ｐ２の位置が、予測部１０３によって予測された予測位置ＦＰと合致しないと判定する。この場合、判定部１０４は、停止している物体Ｐ１がフォークリフト１０の移動に伴い物体Ｐ２の位置に変位したのではなく、物体Ｐ１と物体Ｐ２とは、別の物体であるものとして判定する。つまり、判定部１０４は、物体Ｐ１と物体Ｐ２とを進行の妨げにならない物体として判定し、障害物が存在しないと判定する。

【0033】

ここで、物体Ｐ１と、物体Ｐ２とが別の物体である場合、先に検出部１０２が物体Ｐ１を検出したタイミングにおいて、物体Ｐ２も検出されるはずである。一方で、先に検出部１０２が物体Ｐ１を検出したタイミングにおいて、物体Ｐ２は、検出されていない。また、後に検出部１０２が物体Ｐ２を検出したタイミングにおいて、物体Ｐ１は、検出されていない。これより、検出部１０２により検出された物体Ｐ１や物体Ｐ２は、フォークリフト１０の進行の妨げとならない雨滴等である可能性が高く、判定部１０４は、障害物が存在しないと判定する。

【0034】

図３～図４に示すように、検出可能範囲ＴＡ内には、監視範囲ＳＡが設けられる。監視範囲ＳＡは、例えば、予め指定された水平面上の範囲であって、フォークリフト１０の前方に設けられる四角形の範囲である。監視範囲ＳＡを示す情報は、例えば、記憶部２００に記憶される。監視範囲ＳＡを示す情報とは、例えば、検出可能範囲ＴＡにおける監視範囲ＳＡの頂点の座標を示す情報である。監視範囲ＳＡ内に、雨滴、虫、又は埃等の移動体の進行の妨げにならない物体以外の物体が存在する場合、当該物体は、フォークリフト１０の走行の妨げとなる障害物である。判定部１０４は、監視範囲ＳＡを示す情報を参照し、存在すると判定した物体の位置が監視範囲ＳＡ内である場合、監視範囲ＳＡに当該物体が障害物であることを示す情報を含む検出結果を制御装置２２に出力する。

【0035】

制御装置２２は、障害物検出装置４０から取得した検出結果に応じてフォークリフト１０の制御を行う。例えば、制御装置２２は、監視範囲ＳＡに障害物が存在している場合には、駆動機構２１を制御することでフォークリフト１０を停止、又は減速させる。フォークリフト１０の減速は、例えば、車速上限値を設定することで行われる。制御装置２２は、フォークリフト１０の車速が車速上限値を上回らないようにフォークリフト１０を走行させる。したがって、フォークリフト１０の車速が車速上限値未満であれば、監視範囲ＳＡに障害物が存在している場合であってもフォークリフト１０の減速が行われないことが生じ得る。車速上限値は、予め定められた一定値であってもよいし、障害物がフォークリフト１０に近いほど低くなる変動値であってもよい。

【0036】

［動作フロー］
以下、図５を参照し、第１実施形態に係るフォークリフト１０の動作の詳細について説明する。図５のフローチャートが示す処理は、所定の時間間隔毎に繰り返し実行される。まず、取得部１０１は、各センサ３１から検出結果を取得する（ステップＳ１００）。次に、検出部１０２は、ステップＳ１００において取得された検出結果に基づいて、検出可能範囲ＴＡに存在する物体を検出し、物体の位置を特定する（ステップＳ１０２）。次に、予測部１０３は、ステップＳ１０２において検出部１０２により特定された物体の位置に基づいて、当該物体の予測位置ＦＰを予測する（ステップＳ１０４）。次に、取得部１０１は、各センサ３１から検出結果を取得する（ステップＳ１０６）。次に、検出部１０２は、ステップＳ１０６において取得された検出結果に基づいて、検出可能範囲ＴＡに存在する物体を検出し、物体の位置を特定する（ステップＳ１０８）。

【0037】

判定部１０４は、予測部１０３により予測された予測位置ＦＰと、ステップＳ１０８において特定された物体の位置とに基づいて、物体が予測位置ＦＰに存在するか否かを判定する（ステップＳ１１０）。判定部１０４は、ステップＳ１０８において特定された物体の位置と、予測位置ＦＰとが合致する場合、物体が障害物であると判定し、ステップＳ１０８において特定された物体の位置と、予測位置ＦＰとが合致しない場合、物体が障害物ではないと判定する。

【0038】

障害物であると判定した場合、判定部１０４は、障害物が監視範囲ＳＡに存在するか否かを判定する（ステップＳ１１２）。判定部１０４により監視範囲ＳＡに障害物が存在すると判定された場合、判定部１０４は、制御装置２２に検出結果を出力する。検出結果には、監視範囲ＳＡに障害物が存在していることを示す情報が含まれる。制御装置２２は、障害物検出装置４０から、監視範囲ＳＡに障害物が存在していることを示す情報を含む検出結果を取得した場合、フォークリフト１０を停止、又は減速させる（ステップＳ１１４）。

【0039】

障害物が存在しないと判定した場合、又は物体が障害物であるものの当該障害物が監視範囲ＳＡに存在しないと判定した場合、判定部１０４は、制御装置２２に検出結果を出力する。検出結果には、障害物が存在しない、又は物体が障害物であるものの当該障害物が監視範囲ＳＡに存在しないことを示す情報が含まれる。制御装置２２は、障害物検出装置４０から、障害物が存在しない、又は物体が障害物であるものの当該障害物が監視範囲ＳＡに存在しないことを示す情報を含む検出結果を取得した場合、フォークリフト１０の走行を継続させる（ステップＳ１１６）。次に、予測部１０３は、ステップＳ１０８において検出部１０２により特定された物体の位置に基づいて、当該物体の予測位置ＦＰを予測し（ステップＳ１１８）、処理をステップＳ１０６に進める。

【0040】

［第１実施形態の障害物検出装置４０にかかる効果について］
（１－１）本実施形態の判定部１０４は、予測部１０３により予測された予測位置ＦＰと、検出部１０２の検出結果とに基づいて、物体が障害物であるか否かを判定する。詳しくは、予測部１０３は、停止している物体の移動先を予測する場合には、フォークリフト１０の移動に基づいて、予測位置ＦＰを予測する。判定部１０４は、検出部１０２の検出結果が、予測位置ＦＰに物体が存在することを示す場合、物体を障害物と判定する。

【0041】

ここで、検出部１０２は、フォークリフト１０の進行の妨げとならない雨滴、虫、埃、及び雪片等の物体を検出する場合がある。一方で、フォークリフト１０の進行の妨げとならない雨滴、虫、埃、及び雪片等の進行の妨げにならない物体は、検出部１０２により検出された場合であっても、予測位置ＦＰにおいて、再度検出されない可能性が高い。本実施形態の判定部１０４は、検出部１０２により検出された物体が、予測位置ＦＰに存在する場合に、フォークリフト１０の進行の妨げとなる障害物であると判定する。つまり、判定部１０４は、フォークリフト１０の進行の妨げとなる障害物が存在するか否かを判定することができる。

【0042】

一般に、制御装置２２が、フォークリフト１０の進行の妨げとならない雨滴、虫、埃、及び雪片等の進行の妨げにならない物体の存在に基づいて、フォークリフト１０を停止、又は減速させる場合、フォークリフト１０は、適切に走行できない場合がある。本実施形態の障害物検出装置４０は、物体を検出しつつ、且つ当該物体がフォークリフト１０の進行の妨げとなる障害物であるか否かを判定する。したがって、障害物検出装置４０は、フォークリフト１０の進行の妨げにならない物体を障害物として判定することに伴い、フォークリフト１０の走行が妨げられることを抑制することができる。

【0043】

＜第２実施形態＞
以下、図面を参照し、障害物検出装置を具体化した第２実施形態について説明する。上述した実施形態では、予測部１０３が、停止している物体について、予測位置を予測する場合について説明した。第２実施形態では、予測部１０３が、移動している物体について、予測位置を予測する場合について説明する。

【0044】

予測部１０３は、移動している物体の移動先を予測する場合には、複数の検出部１０２の検出結果に基づいて、予測位置ＦＰを予測する。以下、本実施形態の予測部１０３の処理の詳細について説明する。

【0045】

図６に示すように、検出部１０２は、ある検出タイミングにおいて、物体Ｐ１を検出する。そして、検出部１０２は、次の検出タイミングにおいて、物体Ｐ２を検出する。予測部１０３は、ｎ回目の検出タイミングの検出結果と、ｎ＋１回目の検出タイミングの検出結果とに基づいて、予測位置ＦＰを予測する。ｎは、自然数である。この場合、予測部１０３は、物体Ｐ１の検出結果と、物体Ｐ２の検出結果とに基づいて、予測位置ＦＰを予測する。詳しくは、予測部１０３は、物体Ｐ１のＸ座標から物体Ｐ２のＸ座標を差し引いた値を、Ｘ軸方向の移動量Δｘ１として導出し、物体Ｐ１のＹ座標から物体Ｐ２のＹ座標を差し引いた値を、Ｙ軸方向の移動量Δｙ１として導出する。予測部１０３は、移動量Δｘ１と、移動量Δｙ１とに基づいて、予測位置ＦＰを予測する。予測部１０３は、例えば、物体Ｐ２のＸ座標に移動量Δｘ１を足し合わせた座標を予測位置ＦＰのＸ座標とし、物体Ｐ２のＹ座標に移動量Δｙ１を足し合わせた座標を予測位置ＦＰのＹ座標とする。

【0046】

次の検出タイミングにおいて、検出部１０２は、物体Ｐ３を検出する。判定部１０４は、検出部１０２によって検出された物体Ｐ３の位置が、予測部１０３によって予測された予測位置ＦＰと合致する、又は予測位置ＦＰから所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡ内であるか否かを判定する。所定距離Ｄは、例えば、物体が移動に伴って、予測位置ＦＰから変位する可能性のある距離である。したがって、予測範囲ＦＡは、例えば、物体の移動の傾向に反して物体が移動し得る範囲である。

【0047】

図６では、判定部１０４は、検出部１０２によって検出された物体Ｐ３の位置と、予測部１０３によって予測された予測位置ＦＰとが合致しないと判定する。一方で、判定部１０４は、検出部１０２によって検出された物体Ｐ３の位置が、予測範囲ＦＡ内であると判定する。この場合、判定部１０４は、物体Ｐ２が移動に伴い物体Ｐ３の位置に変位したものとして、物体が存在すると判定する。なお、判定部１０４は、検出部１０２によって検出された物体Ｐ３の位置が、予測位置ＦＰと合致せず、且つ予測範囲ＦＡ内ではない場合には、物体Ｐ２と物体Ｐ３とは、別の物体であるものとして判定する。つまり、判定部１０４は、物体Ｐ１と物体Ｐ２とを進行の妨げにならない物体として判定し、障害物が存在しないと判定する。

【0048】

［動作フロー］
以下、図７を参照し、第２実施形態に係るフォークリフト１０の動作の詳細について説明する。図７のフローチャートが示す処理は、所定の時間間隔毎に繰り返し実行される。また、図７に示す処理のうち、図５に示す処理と同様の処理については、同一のステップ符号を付して説明を省略する。

【0049】

本実施形態では、取得部１０１は、ステップＳ１０２の処理の後、各センサ３１から検出結果を取得する（ステップＳ２００）。次に、検出部１０２は、ステップＳ２００において取得された検出結果に基づいて、検出可能範囲ＴＡに存在する物体を検出し、物体の位置を特定する（ステップＳ２０２）。次に、予測部１０３は、ステップＳ１０２において検出部１０２により特定された物体の位置と、ステップＳ２０２において検出部１０２により特定された物体の位置とに基づいて、予測位置ＦＰを予測し（ステップＳ２０４）、処理をステップＳ１０６に進める。予測部１０３は、例えば、ステップＳ１０２において特定された物体の座標から、ステップＳ２０２において特定された物体の座標までの、Ｘ軸方向の移動量Δｘ１と、Ｙ軸方向の移動量Δｙ１とを導出する。予測部１０３は、移動量Δｘ１と、移動量Δｙ１とに基づいて、予測位置ＦＰを予測する。

【0050】

判定部１０４は、予測位置ＦＰと、予測位置ＦＰから所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡと、ステップＳ１０８において特定された物体の位置とに基づいて、物体が予測位置ＦＰ、又は予測範囲ＦＡ内に存在するか否かを判定する（ステップＳ２０６）。判定部１０４は、ステップＳ１０８において特定された物体の位置が、予測位置ＦＰと合致する、又は予測範囲ＦＡ内である場合には、物体が障害物であると判定し、処理をステップＳ１１２に進める。判定部１０４は、ステップＳ１０８において特定された物体の位置が、予測位置ＦＰと合致しない、且つ予測範囲ＦＡ内ではない場合には、障害物が存在しないと判定し、処理をステップＳ１１６に進める。

【0051】

［第２実施形態の障害物検出装置４０にかかる効果について］
（２－１）本実施形態の予測部１０３は、複数の検出部１０２の検出結果に基づいて、予測位置ＦＰを予測する。詳しくは、予測部１０３は、例えば、検出部１０２により特定された複数の物体の座標から、Ｘ軸方向の移動量Δｘ１と、Ｙ軸方向の移動量Δｙ１とを導出する。予測部１０３は、移動量Δｘ１と、移動量Δｙ１とに基づいて、予測位置ＦＰを予測する。判定部１０４は、検出部１０２により特定された物体の位置が、予測位置ＦＰと合致する、又は予測範囲ＦＡ内である場合には、物体が障害物であると判定し、予測位置ＦＰと合致しない、且つ予測範囲ＦＡ内ではない場合には、物体が障害物ではないと判定する。

【0052】

予測部１０３は、複数の検出部１０２の検出結果に基づいて、予測位置ＦＰを予測することにより、物体の移動の傾向に基づいて、予測位置ＦＰを予測することができる。一方で、予測部１０３が、物体の移動の傾向に基づいて、予測位置ＦＰを予測した場合であっても、物体が移動している場合、移動の傾向に反して、物体が予測位置ＦＰに移動せず、予測位置ＦＰの近傍に移動する場合がある。本実施形態の判定部１０４は、検出部１０２により特定された物体の位置が予測位置ＦＰから所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡ内である場合には、物体を障害物と判定する。上述したように、予測範囲ＦＡは、例えば、物体の移動の傾向に反して物体が移動し得る範囲である。これにより、判定部１０４は、物体が移動している場合であっても、当該物体がフォークリフト１０の進行の妨げとなる障害物であるか否かを判定することができる。したがって、障害物検出装置４０は、フォークリフト１０の進行の妨げにならない物体を障害物として判定することに伴い、フォークリフト１０の走行が妨げられることを抑制することができる。

【0053】

上記各実施形態は以下のように変更してもよい。なお、上記実施形態および以下の各別例は、技術的に矛盾しない範囲で互いに組み合わせてもよい。
〇上述では、判定部１０４が、検出部１０２によって検出された物体の位置が、予測位置ＦＰと合致する、又は予測範囲ＦＡ内である場合に、物体が存在すると判定したが、これに限られない。判定部１０４は、物体が存在するか否かの判定を複数回行い、複数回の判定のうち、所定回数以上、物体が存在すると判定された場合、物体を障害物と判定してもよい。この一例では、判定部１０４は、連続２回以上、物体が存在すると判定された場合、物体を障害物であると判定する場合について説明する。

【0054】

図８では、予測部１０３は、ｎ回目の検出タイミングの検出結果と、ｎ＋１回目の検出タイミングの検出結果とに基づいて、予測位置ＦＰを予測する。この場合、予測部１０３は、検出部１０２により検出された物体Ｐ１と、物体Ｐ２との検出結果に基づいて、予測位置ＦＰ１を予測する。判定部１０４は、検出部１０２により検出された物体Ｐ３の位置が、予測位置ＦＰ１から所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡ１内であるため、物体を障害物と判定する。次に、予測部１０３は、ｎ＋１回目の検出タイミングの検出結果と、ｎ＋２回目の検出タイミングの検出結果とに基づいて、予測位置ＦＰを予測する。この場合、予測部１０３は、検出部１０２により検出された物体Ｐ２と、物体Ｐ３との検出結果に基づいて、予測位置ＦＰ２を予測する。判定部１０４は、検出部１０２により検出された物体Ｐ４の位置が、予測位置ＦＰ２から所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡ２内であるため、物体を障害物と判定する。

【0055】

ここで、物体Ｐ４の位置は、監視範囲ＳＡ内の位置である。この一例では、判定部１０４は、監視範囲ＳＡ内に物体が存在し、且つその物体が連続して２回障害物であると判定された場合に、監視範囲ＳＡ内に物体が存在することを示す情報を含む検出結果を、制御装置２２に出力する。上述したように、判定部１０４は、物体Ｐ３にかかる判定と、物体Ｐ４にかかる判定との連続２回とも、物体が障害物であると判定した。このため、判定部１０４は、監視範囲ＳＡ内に物体が存在することを示す情報を含む検出結果を、制御装置２２に出力する。

【0056】

ここで、状況によっては、フォークリフト１０の進行の妨げとならない物体が、偶然、予測位置ＦＰと合致する位置、又は予測範囲ＦＡ内において検出される場合がある。一方で、フォークリフト１０の進行の妨げとならない物体が、複数回に亘って、予測位置ＦＰと合致する位置、又は予測範囲ＦＡ内において検出される可能性は低い。かかる構成によれば、判定部１０４は、１回のみの判定に比して、精度よく障害物の存在の有無を判定することができる。

【0057】

なお、物体が障害物である判定された所定回数は、２回に限られず、３回以上であってもよい。また、判定部１０４は、ある物体について、障害物であると判定された回数の合計が、所定回数以上である場合に、物体を障害物と判定してもよい。

【0058】

〇上述では、予測部１０３が、検出部１０２により検出された１つの物体について、予測位置ＦＰを予測する場合について説明したが、これに限られない。検出部１０２により検出された物体が複数存在する場合、予測部１０３は、複数の物体のそれぞれについて、予測位置ＦＰを予測してもよい。

【0059】

図９では、検出部１０２が、物体Ｐ１を検出し、次の検出タイミングにおいて、物体Ｐ２、物体Ｑ１、及び物体Ｒ１の３つの物体を検出する。予測部１０３は、物体Ｐ１の検出結果と、物体Ｐ２の検出結果とに基づいて、予測位置ＦＰ１を予測する。また、予測部１０３は、物体Ｐ１の検出結果と、物体Ｑ１の検出結果とに基づいて、予測位置ＦＱ１を予測する。また、予測部１０３は、物体Ｐ１の検出結果と、物体Ｒ１の検出結果とに基づいて、予測位置ＦＲ１を予測する。

【0060】

判定部１０４は、予測位置ＦＰ１の位置と、予測位置ＦＰ１から所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡ－１と、検出部１０２の検出結果とに基づいて、物体が障害物であるか否かを判定する。また、判定部１０４は、予測位置ＦＱ１の位置と、予測位置ＦＱ１から所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡ－２と、検出部１０２の検出結果とに基づいて、物体が障害物であるか否かを判定する。また、判定部１０４は、予測位置ＦＲ１の位置と、予測位置ＦＲ１から所定距離Ｄまで離れた位置までの予測範囲ＦＡ－３と、検出部１０２の検出結果とに基づいて、物体が障害物であるか否かを判定する。

【0061】

図９では、検出部１０２が、次の検出タイミングにおいて、物体Ｐ３、物体Ｑ２、及び物体Ｒ２を検出する。また、これらの物体は、いずれも、予測範囲ＦＡ－１～ＦＡ－３内に存在する。したがって、判定部１０４は、物体Ｐ３、物体Ｑ２、及び物体Ｒ２のそれぞれについて、物体を障害物と判定する。

【0062】

かかる構成によれば、検出部１０２により複数の物体が検出された場合であっても、判定部１０４は、物体のそれぞれについて、障害物であるか否かを判定することができる。
〇なお、上述では、予測位置から所定距離Ｄまで離れた位置までの範囲を予測範囲ＦＡとする場合について説明したが、これに限られない。判定部１０４は、例えば、検出部１０２が検出処理を行う所定の時間間隔の長さに応じて、予測範囲ＦＡの広さを変更してもよい。詳しくは、判定部１０４は、所定の時間間隔の長さが長い程、予測範囲ＦＡの広さを広くする。

【0063】

ここで、物体が移動している場合、検出部１０２が検出処理を行う所定の時間間隔が長い程、物体が移動する可能性のある範囲が広くなる。かかる構成によれば、判定部１０４は、検出部１０２の検出処理を行う所定の時間間隔の長さに応じて予測範囲ＦＡの広さを決定することにより、物体の移動に応じて、障害物の判定を行うことができる。

【0064】

〇上述では、監視範囲ＳＡが四角形の範囲である場合について説明したが、これに限られない。障害物が存在することによってフォークリフト１０の妨げになる範囲であれば、いずれの形状の範囲であってもよい。例えば、監視範囲ＳＡは、検出可能範囲ＴＡと同一の形状であってもよい。

【0065】

〇予測部１０３は、直近の検出部１０２の検出処理において検出された物体の座標から移動量Δｘ、及び移動量Δｙを差し引いた座標を予測位置ＦＰの座標とする場合について説明したが、これに限られない。予測部１０３は、例えば、フォークリフト１０が移動する移動量に基づいて、移動量Δｘと、移動量Δｙとを補正してもよい。詳しくは、予測部１０３は、フォークリフト１０の移動量の増加の程度を算出する。増加の程度は、例えば、ｎ＋１回目の検出タイミングとｎ＋２回目の検出タイミングとの間にフォークリフト１０が移動した移動量を、ｎ回目の検出タイミングとｎ＋１回目の検出タイミングとの間にフォークリフト１０が移動した移動量により除した値である。かかる構成によれば、予測部１０３は、物体が移動している場合であって、且つフォークリフト１０が定速で移動していない場合であっても、物体の移動、及び、又はフォークリフト１０の移動量に応じた予測位置ＦＰを予想することができる。

【0066】

○センサ３１としては、ステレオカメラ、ＴｏＦ（Time of Flight）カメラ、又はミリ波レーダーを用いてもよい。ステレオカメラは、互いに離間して配置された２つのカメラを備え、両カメラによって撮像された画像に写る同一物体の画素差を用いて物体の座標を導出するためのものである。センサ３１としてステレオカメラを用いる場合、障害物検出装置４０は、２つのカメラによって撮像された画像から視差画像を取得する。視差画像は、画素に対して視差［ｐｘ］を対応付けたものである。視差は、ステレオカメラの備える２つのカメラによって撮像された画像を比較し、各画像に写る同一特徴点について画像間の画素数の差を導出することで得られる。特徴点とは、物体のエッジなど、境目として認識可能な部分である。特徴点は、輝度情報などから検出することができる。障害物検出装置４０は、ステレオカメラの基線長、ステレオカメラの焦点距離、及び視差画像からカメラ座標系における特徴点の座標を導出する。障害物検出装置４０は、カメラ座標系における特徴点の座標を実空間上の座標系の座標に変換する。特徴点は物体の一部を表す点である。このため、実空間上の座標系における特徴点の座標は、物体の一部を表す点までの距離及び方向を表しているといえる。センサ３１としてステレオカメラを用いる場合、視差画像において水平方向に対応する方向に並ぶ画素に連続して視差が対応付けられている場合に、水平方向に連続して点が検出されているといえる。例えば、水平方向と画像の横方向とが一致するように撮像が行われている場合、画像の横方向に隣り合う画素同士に視差が対応付けられていれば、水平方向に連続して点が検出されているといえる。

【0067】

ＴｏＦカメラは、カメラと、光を照射する光源と、を備え、光源から照射された光の反射光を受光するまでの時間からカメラによって撮像された画像の画素毎に奥行き方向の距離を導出するものである。ＴｏＦカメラを用いることで、画素に奥行き方向の距離が対応付けられた距離画像を得ることができる。ステレオカメラを用いる場合と同様に、障害物検出装置４０は、実空間上の座標系における点の座標を導出することができる。ＴｏＦカメラを用いる場合、物体の一部を表す点とは、光が当たった箇所である。センサ３１としてＴｏＦカメラを用いる場合、距離画像において水平方向に対応する方向に並ぶ画素に連続して距離が対応付けられている場合に、水平方向に連続して点が検出されているといえる。

【0068】

ミリ波レーダーとは、所定の周波数帯域の電波を周囲に照射することで周辺環境を認識可能なセンサである。ミリ波レーダーを用いる場合、物体の一部を表す点とは、電波が当たった点となる。ミリ波レーダーは、レーザーに代えて電波を用いた点がレーザー距離計とは異なる。ミリ波レーダーは、レーザー距離計と同様の機能を備える。

【0069】

センサ３１としては、レーザー距離計とステレオカメラ等、複数のセンサを組み合わせたものであってもよい。
○センサ３１としては、３次元計測を行えることができるものを用いてもよい。３次元計測は、点のＸ座標、Ｙ座標及びＺ座標を計測することである。Ｚ座標は、鉛直方向の点の位置を示す。３次元計測を行うことができるセンサ３１としては、水平方向に加えて鉛直方向に対して照射角度を変更できるレーザー距離計、ステレオカメラ、ＴｏＦカメラ、及びミリ波レーダーを挙げることができる。センサ３１として３次元計測を行えるものを用いる場合、障害物検出装置４０は、水平方向に連続して検出された点の数が閾値以上であり、かつ、鉛直方向に連続して検出された点の数が閾値以上の点群を物体として検出してもよい。即ち、点の鉛直方向の位置を検出できる場合には、鉛直方向の位置を含めて物体の検出を行ってもよい。鉛直方向に連続して検出された点の数に設定される閾値は、水平方向に連続して検出された点の数に設定される閾値と同一の値であってもよいし、異なる値であってもよい。

【0070】

○センサ３１は、単数であってもよい。この場合、予め定められた範囲Ａは、センサ３１の検出可能範囲ＴＡ内で設定すればよい。
○障害物検出装置４０が障害物を検出した後に制御装置２２が行う処理は任意である。例えば、音を発生させたり、ランプを点灯させることでフォークリフト１０の搭乗者に障害物が存在することの報知を行ったりしてもよい。フォークリフト１０が自動で走行するフォークリフト１０であれば、障害物を回避するように経路を生成してもよい。

【0071】

○障害物検出装置４０は、任意の移動体に搭載することができる。例えば、トーイングトラクタ等のフォークリフト１０以外の産業車両、乗用車、又はドローン等の飛行体に障害物検出装置４０は搭載されてもよい。

【符号の説明】

【0072】

１０…フォークリフト、１１…車体、１２…駆動輪、１３…操舵輪、１４…荷役装置、２１…駆動機構、２２…制御装置、３１，３１Ａ，３１Ｂ，３１Ｃ…センサ、４０…障害物検出装置、１００…制御部、１０１…取得部、１０２…検出部、１０３…予測部、１０４…判定部、２００…記憶部、ＦＡ，ＦＡ１，ＦＡ－１，ＦＡ２，ＦＡ－２，ＦＡ－３…予測範囲、ＦＰ，ＦＰ１，ＦＰ２，ＦＱ１，ＦＲ１…予測位置、ＳＡ…監視範囲、ＴＡ…検出可能範囲。

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】

【図9】