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JP2001242934A - 障害物検出装置、障害物検出方法、及び障害物検出プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

障害物検出装置、障害物検出方法、及び障害物検出プログラムを記録した記録媒体

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Publication number
JP2001242934A
JP2001242934A JP2000052557A JP2000052557A JP2001242934A JP 2001242934 A JP2001242934 A JP 2001242934A JP 2000052557 A JP2000052557 A JP 2000052557A JP 2000052557 A JP2000052557 A JP 2000052557A JP 2001242934 A JP2001242934 A JP 2001242934A
Authority
JP
Japan
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obstacle
histogram
distance
object surface
binarizing
Prior art date
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Granted
Application number
JP2000052557A
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English (en)
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Inventor
Shinichi Matsunaga
慎一 松永
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Honda Motor Co Ltd
Original Assignee
Honda Motor Co Ltd
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Publication date
Application filed by Honda Motor Co Ltd filed Critical Honda Motor Co Ltd
Priority to JP2000052557A priority Critical patent/JP4233723B2/ja
Priority to US09/741,021 priority patent/US6470271B2/en
Publication of JP2001242934A publication Critical patent/JP2001242934A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4233723B2 publication Critical patent/JP4233723B2/ja
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    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
    • G05D1/02—Control of position or course in two dimensions
    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
    • G05D1/0231—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means
    • G05D1/0246—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles using optical position detecting means using a video camera in combination with image processing means
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05D—SYSTEMS FOR CONTROLLING OR REGULATING NON-ELECTRIC VARIABLES
    • G05D1/00—Control of position, course, altitude or attitude of land, water, air or space vehicles, e.g. using automatic pilots
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    • G05D1/021—Control of position or course in two dimensions specially adapted to land vehicles
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 ロボットや自動車が自律移動する際、安全に
移動するために必要な障害物検出を行うことができる障
害物検出装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 距離センサの前方視野内の物体表面の各
点の距離を測定して得られた物体表面の各点の３次元座
標値に基づいて距離画像を得る距離画像取得手段と、物
体表面上の測定点を所定の水平平面または鉛直平面にそ
れぞれ投影し、水平平面または鉛直平面内のそれぞれに
予め定義されたセンサの測定分解能より粗いグリッドセ
ル内の測定点の数を累積することによって、３次元ヒス
トグラムを作成するヒストグラム作成手段と、ヒストグ
ラムと所定のしきい値を用いてこのヒストグラムを２値
化する２値化手段と、２値データに対してクラスタリン
グ処理を施すことによって障害物を抽出し、距離センサ
と障害物の位置関係を定義した障害物マップを生成する
障害物マップ生成手段とを備える。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、距離画像を用いて
ロボットや自動車が移動する際に必要な障害物の検出を
行う障害物検出装置、障害物検出方法、及び障害物検出
プログラムを記録した記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術及び発明が解決しようとする課題】従来の
障害物検出は、検出対象の障害物の形状に対して幾つか
の制約条件を設定し、その制約条件の下における濃度画
像あるいは距離画像を用いて障害物を検出していた。し
かしながら、実際にロボットが走行する屋内環境や、自
動車の走行する一般道路には様々な形状を持った障害物
が存在しており、形状に関する制約条件を設定して障害
物を検出するのは現実的でないという問題がある。また
エレベーションマップと呼ばれる障害物マップのよう
に、２次元グリッドの各セル毎に物体の高さや存在確率
などの情報を載せているものがあるが、障害物回避など
の経路設定にはポテンシャルフィールドの手法を用いる
など複雑になるという問題もある。
【０００３】本発明は、このような事情に鑑みてなされ
たもので、ロボットや自動車が自律移動する際、安全に
移動するために必要な障害物検出を行うことができる障
害物検出装置、障害物検出方法、及び障害物検出プログ
ラムを記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、距離センサの前方視野内の物体表面の各点の距離を
測定して得られた物体表面の各点の３次元座標値に基づ
いて距離画像を得る距離画像取得手段（例えば、実施形
態における距離画像取得部１）と、前記物体表面上の測
定点を所定の水平平面または鉛直平面にそれぞれ投影
し、前記水平平面または前記鉛直平面内のそれぞれに予
め定義された前記センサの測定分解能より粗いグリッド
セル内の前記測定点の数を累積することによって、３次
元ヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段（例え
ば、実施形態におけるヒストグラム記憶部４及び画像処
理部３）と、前記ヒストグラム作成手段において作成さ
れたヒストグラムと所定のしきい値を用いてこのヒスト
グラムを２値化する２値化手段と、前記２値化手段によ
って得られた２値データに対してクラスタリング処理を
施すことによって障害物を抽出し、前記距離センサと障
害物の位置関係を定義した障害物マップを生成する障害
物マップ生成手段（例えば、実施形態における障害物マ
ップ記憶部６及び画像処理部３）とを備えたことを特徴
とする。
【０００５】請求項１に記載の発明によれば、距離画像
から１つないし２つの平面上に投影したヒストグラムを
作成し、このヒストグラムから障害物マップを生成する
ようにしたため、容易に障害物の検出を行うことがで
き、自己の周囲の環境認識を容易に行うことができると
いう効果が得られる。
【０００６】請求項２に記載の発明は、前記障害物検出
装置は、前記ヒストグラム作成手段によって得られた累
積値に対して距離に応じた補正を行う補正手段（例え
ば、実施形態におけるルックアップテーブル及び画像処
理部３）をさらに備えたことを特徴とする。
【０００７】請求項２に記載の発明によれば、物体まで
の距離に応じてデータの補正を行うようにしたため、障
害物マップの精度を向上させることができるという効果
が得られる。
【０００８】請求項３に記載の発明は、請求項１または
２のいずれかに記載の障害物検出装置を備えた車両走行
制御装置であって、前記車両走行制御装置は、車両の走
行の際に前記障害物マップを参照して、該障害物マップ
に定義されている障害物を避けて走行の制御を行う移動
制御手段（例えば、実施形態における移動制御部７）を
備えたことを特徴とする。
【０００９】請求項３に記載の発明によれば、障害物マ
ップを参照しながら車両の移動を制御する移動制御部を
備えたため、自己の周囲の環境認識を容易に行うことが
でき、精度よく車両の位置の制御を行うことができると
いう効果が得られる。
【００１０】請求項４に記載の発明は、請求項１または
２のいずれかに記載の障害物検出装置を備えた自律走行
ロボットであって、前記自律走行ロボットは、ロボット
の移動の際に前記障害物マップを参照して、該障害物マ
ップに定義されている障害物を避けて走行の制御を行う
移動制御手段（例えば、実施形態における移動制御部
７）を備えたことを特徴とする。
【００１１】請求項４に記載の発明によれば、障害物マ
ップを参照しながらロボットの移動を制御する移動制御
部を備えたため、自己の周囲の環境認識を容易に行うこ
とができ、精度よくロボットの位置の制御を行うことが
できるという効果が得られる。
【００１２】請求項５に記載の発明は、距離センサの前
方視野内の物体表面の各点の距離を測定して得られた物
体表面の各点の３次元座標値に基づいて距離画像を得る
距離画像取得過程（例えば、実施形態におけるステップ
Ｓ１）と、前記物体表面上の測定点を所定の水平平面ま
たは鉛直平面にそれぞれ投影し、前記水平平面または前
記鉛直平面内のそれぞれに予め定義された前記センサの
測定分解能より粗いグリッドセル内の前記測定点の数を
累積することによって、３次元ヒストグラムを作成する
ヒストグラム作成過程（例えば、実施形態におけるステ
ップＳ２〜Ｓ５）と、前記ヒストグラム作成手段におい
て作成されたヒストグラムと所定のしきい値を用いてこ
のヒストグラムを２値化する２値化過程（例えば、実施
形態におけるステップＳ７〜Ｓ１０）と、前記２値化手
段によって得られた２値データに対してクラスタリング
処理を施すことによって障害物を抽出し、前記距離セン
サと障害物の位置関係を定義した障害物マップを生成す
る障害物マップ生成過程（例えば、実施形態におけるス
テップＳ１１）とを有することを特徴とする。
【００１３】請求項５に記載の発明によれば、距離画像
から１つないし２つの平面上に投影したヒストグラムを
作成し、このヒストグラムから障害物マップを生成する
ようにしたため、容易に障害物の検出を行うことがで
き、自己の周囲の環境認識を容易に行うことができると
いう効果が得られる。
【００１４】請求項６に記載の発明は、前記障害物検出
方法は、前記ヒストグラム作成過程によって得られた累
積値に対して距離に応じた補正を行う補正過程（例え
ば、実施形態におけるステップＳ６）をさらに有するこ
とを特徴とする。
【００１５】請求項６に記載の発明によれば、物体まで
の距離に応じてデータの補正を行うようにしたため、障
害物マップの精度を向上させることができるという効果
が得られる。
【００１６】請求項７に記載の発明は、前方視野内の障
害物を検出する障害物検出プログラムを記録したコンピ
ュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記障害物検
出プログラムは、距離センサの前方視野内の物体表面の
各点の距離を測定して得られた物体表面の各点の３次元
座標値に基づいて距離画像を得る距離画像取得処理（例
えば、実施形態におけるステップＳ１）と、前記物体表
面上の測定点を所定の水平平面または鉛直平面にそれぞ
れ投影し、前記水平平面または前記鉛直平面内のそれぞ
れに予め定義された前記センサの測定分解能より粗いグ
リッドセル内の前記測定点の数を累積することによっ
て、３次元ヒストグラムを作成するヒストグラム作成処
理（例えば、実施形態におけるステップＳ２〜Ｓ５）
と、前記ヒストグラム作成手段において作成されたヒス
トグラムと所定のしきい値を用いてこのヒストグラムを
２値化する２値化処理（例えば、実施形態におけるステ
ップＳ７〜Ｓ１０）と、前記２値化手段によって得られ
た２値データに対してクラスタリング処理を施すことに
よって障害物を抽出し、前記距離センサと障害物の位置
関係を定義した障害物マップを生成する障害物マップ生
成処理（例えば、実施形態におけるステップＳ１１）と
をコンピュータに行わせることを特徴とする。
【００１７】請求項７に記載の発明によれば、距離画像
から１つないし２つの平面上に投影したヒストグラムを
作成し、このヒストグラムから障害物マップを生成する
ようにしたため、容易に障害物の検出を行うことがで
き、自己の周囲の環境認識を容易に行うことができると
いう効果が得られる。
【００１８】請求項８に記載の発明は、前記障害物検出
プログラムは、前記ヒストグラム作成処理によって得ら
れた累積値に対して距離に応じた補正を行う補正処理
（例えば、実施形態におけるステップＳ６）をさらにコ
ンピュータに行わせることを特徴とする。
【００１９】請求項８に記載の発明によれば、物体まで
の距離に応じてデータの補正を行うようにしたため、障
害物マップの精度を向上させることができるという効果
が得られる。
【００２０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態による
障害物検出装置を図面を参照して説明する。図１は同実
施形態の構成を示すブロック図である。この図におい
て、符号１は、ロボットや自動車が移動する際の移動方
向の視野内に存在する物体の距離画像を取得する距離画
像取得部である。この距離画像取得部１の距離センサ
は、２台のＣＣＤカメラや電磁波を用いたレーダ等で構
成される。符号２は、距離画像取得部１において得られ
た距離画像の１フレーム分を記憶する画像記憶部であ
る。符号３は、画像記憶部２に記憶された距離画像を処
理して障害物マップを生成する画像処理部である。符号
４は、距離画像を２値化する場合に用いられるヒストグ
ラムを記憶するヒストグラム記憶部である。符号５は、
ヒストグラムの補正を行うためのデータが定義されたル
ックアップテーブルである。符号６は、画像記憶部２に
記憶された距離画像に基づいて生成された障害物マップ
を記憶する障害物マップ記憶部である。符号７は、障害
物マップ記憶部６に記憶された障害物マップを参照して
ロボットや自動車等の移動を制御する移動制御部であ
る。ここでは、図１に示す障害物検出装置は屋内を移動
する自律走行のロボットに備えられているものとして説
明する。
【００２１】ここで、以下の説明において用いる座標系
を定義する。ロボットの前方の距離方向をＸ軸、ロボッ
トの左右方向をＹ軸、鉛直方向をＺ軸とし、これらの３
軸は互いに直交している。また、以下でいう距離とは、
距離取得部１から各物体までの直線距離である。したが
って、距離画像データは、距離画像取得部１の視野にお
ける物体表面の測定点の３次元座標値の集合である。
【００２２】次に、図２を参照して、図１に示す障害物
検出装置の動作を説明する。図２は、画像処理部３が距
離画像から障害物マップを生成する動作を示すフローチ
ャートである。まず、画像処理部３は、距離画像取得部
１に対して現時点における前方の距離画像の取得を指示
する（ステップＳ１）。これを受けて、距離画像取得部
１は、距離画像を取得し、そのデータをＡ／Ｄ変換して
各測定点毎に画像記憶部２へ格納する。図３に距離画像
の一例を示す。ここでは、一例として各測定点の距離を
８ビット（２５６階調）で表現するものとする。通常の
画像の画素は、センサの視野内における物体表面の輝度
を表現したものであるが、距離画像の画素は、センサの
視野内における物体表面までの距離を２５６階調で表現
したものである。したがって、距離画像中の画素の位置
によって、ＹＺ平面上の１点を特定することができ、さ
らにこの画素がもつ距離の情報によってＸ軸方向の位置
を特定することができるため、３次元空間に存在する物
体の表面上の１点を特定することができる。なお、より
精度が必要な場合には、レーダを併用するなどして精度
を向上させることもできる。さらに、距離データを２５
６階調で表現せずに、距離センサの出力値をそのまま使
用するようにしてもよい。
【００２３】次に、画像記憶部２に距離画像が格納され
た後に画像処理部３は、画素毎に距離データを読み出す
（ステップＳ２）。そして、読み出した距離データから
この画素に該当する測定点の座標値（Ｘ１，Ｙ１，Ｚ
１）を求める。続いて画像処理部３は、この測定点をＸ
Ｙ平面に投影する（ステップＳ３）。この投影処理は、
座標値Ｚ１を「０」に置き換えることによって行う。ま
たこのとき、測定点を投影するＸＹ平面には、距離セン
サの測定分解能より粗いグリッドセル（例えば５ｃｍ×
５ｃｍの正方形領域）が定義されており、投影された測
定点がどのグリッドセルに含まれるかを求める。画像処
理部３は、求めたグリッドセル毎に投影された測定点の
数を累積し、その結果をヒストグラム記憶部４に記憶す
る。また、画像処理部３は、この測定点（Ｘ１，Ｙ１，
Ｚ１）をＸＺ平面に投影する（ステップＳ４）。この投
影処理は、座標値Ｙ１を「０」に置き換えることによっ
て行い、ＸＹ平面と同様にＸＺ平面上のグリッドセル毎
の測定点の数を累積し、その結果をヒストグラム記憶部
４に記憶する。なお、環境条件により、ＸＹ平面のみ、
ＸＺ平面のみでも本発明の実施が可能となる。
【００２４】そして、全ての画素についてステップＳ
３、Ｓ４の処理を行ったか否かを判定し、処理していな
い画素があればステップＳ２へ戻り処理を繰り返す（ス
テップＳ５）。全ての画素について処理が終了した時点
で、ヒストグラム記憶部４には、ＸＹ平面上に測定点を
投影した場合の測定点の累積度数と、ＸＺ平面上に測定
点を投影した場合の測定点の累積度数とが記憶されてい
ることになる。図４にヒストグラム記憶部４に記憶され
るＸＹ平面のヒストグラムの一例を示す。
【００２５】次に、画像処理部３は、ルックアップテー
ブル５を参照して、先に得られた２つのヒストグラムの
累積度数を補正する（ステップＳ６）。距離センサにＣ
ＣＤカメラを用いる場合、その遠近法則の性質上、視点
から遠方にある物体ほど、ヒストグラムの累積が小さく
なる傾向がある（例えば、同じ大きさの物体でも遠方に
あるほど累積は小さい）。従って、カメラの視野画角や
処理範囲などパラメータから予め設定したヒストグラム
補正用のルックアップテーブル５を参照し、各グリッド
セル毎の補正値から累積値の補正を行うことによって、
遠方の物体も近傍の物体と同じレベルで累積が行わるよ
うになり、ノイズ成分を除去することが容易となる。ル
ックアップテーブル５の一例を図５に示す。画像処理部
３は、ルックアップテーブル５を参照して、該当するグ
リッドセルの補正値を取得し、この補正値を累積値に乗
算することによって累積値の補正を行う。この補正は、
全てのグリッドセルの累積値に対して行われる。ルック
アップテーブル５の作成方法は後述する。
【００２６】次に、画像処理部３は、ヒストグラム記憶
部４に記憶されているヒストグラムの累積値と予め決め
られたしきい値とを先に定義したグリッドセル毎に比較
をして（ステップＳ７）、累積値がしきい値より大きい
場合は該当するグリッドセルの値を「１」にして障害物
マップ記憶部６へ記録する（ステップＳ８）。一方、し
きい値より小さい場合は、該当するグリッドセルの値を
「０」にして障害物マップ記憶部６へ記憶する（ステッ
プＳ９）。このステップＳ７〜Ｓ９の処理を全てのグリ
ッドセルの累積値に対して行う（ステップＳ１０）。こ
れによって、障害物マップ６には、累積値がしきい値よ
り大きいグリッドセルが「１」であり、累積値がしきい
値より小さいグリッドセルが「０」となる２値データが
生成される。この処理は、ＸＹ平面上のグリッドセル及
びＸＺ平面上のグリッドセルに対して行う。なお、ステ
ップＳ７において、使用するしきい値は、距離画像取得
部１による計測データの誤差を考慮して、ノイズ成分が
除去できる値を設定すればよい。
【００２７】次に、画像処理部３は、障害物マップ６に
対して、クラスタリングの処理を施す（ステップＳ１
１）。ここでいうクラスタリング処理は、周知の技術で
あり、各グリッドセルの値が「１」であり、かつ隣り合
っているグリッドセルを１つの塊とする処理である。こ
の処理によって得られたそれぞれの塊が障害物となる。
このクラスタリング処理は、ＸＹ平面上及びＸＺ平面上
のグリッドセルについて行い、２つの平面から得られた
結果から障害物を抽出する。障害物を抽出した結果であ
る障害物マップの一例を図６に示す。距離画像取得部１
と障害物との相対的な位置関係は、グリッドセルの領域
サイズと位置とから算出する。
【００２８】クラスタリング処理が終了した時点で、ス
テップＳ１において得られた距離画像から障害物マップ
６を生成する処理が終了する。そして、画像処理部３は
再びステップＳ１〜Ｓ１１の処理を繰り返し、その都度
に障害物マップ６を更新する。一方、移動制御部７は、
時々刻々更新される障害物マップ６を参照しながら、移
動経路の設定をすることによって、ロボットの移動の制
御を行う。
【００２９】ここで、ルックアップテーブル５の作成方
法について、図７を参照して説明する。距離に応じた補
正値は、図７に示すように、同じ高さの物体を水平に取
り付けたカメラで撮影し、物体の占める角度（θ）の比
とする。図７の場合、高さｈ［ｍ］の物体を想定した場
合、視点より１［ｍ］先に置いた場合の撮像面に占める
垂直角度をθ１とし、これを基準とする。次に同じ高さ
ｈ［ｍ］の物体を視点よりｋ［ｍ］の地点に置いた場合
の撮像面に占める垂直角度をθｋとすると、視点からの
距離に応じてθ１／θｋを計算し、グリッドセルに合わ
せて離散化すればよい。このようにして図５のようなル
ックアップテーブルを設定することができる。
【００３０】このように、距離画像から２つの平面上に
投影したヒストグラムを作成し、このヒストグラムから
障害物マップを生成するようにしたため、容易に障害物
の検出を行うことができる。また、物体までの距離に応
じてデータの補正を行うようにしたため、障害物マップ
の精度を向上させることができる。さらに、障害物マッ
プを参照しながらロボットの移動を制御するようにした
ため、精度よくロボットの位置の制御を行うことができ
る。
【００３１】なお、前述した説明においては、累積値を
ルックアップテーブル５によって補正するようにした
が、累積値に乗ずる補正値を距離の値そのものにしても
よい。このようにすることによって、処理を簡単にでき
るとともに、ルックアップテーブル５を備える必要がな
くなる。また、ルックアップテーブル５を用いずに、ス
テップＳ７において用いるしきい値を距離に応じて変化
させるように処理してもよい。すなわち、距離が大きく
なるほど、しきい値を小さくすればよい。
【００３２】
【発明の効果】以上説明したように、請求項１、５、７
に記載の発明によれば、距離画像から２つの平面上に投
影したヒストグラムを作成し、このヒストグラムから障
害物マップを生成するようにしたため、容易に障害物の
検出を行うことができ、自己の周囲の環境認識を容易に
行うことができるという効果が得られる。
【００３３】また、請求項２、６、８に記載の発明によ
れば、物体までの距離に応じてデータの補正を行うよう
にしたため、障害物マップの精度を向上させることがで
きるという効果が得られる。
【００３４】また、請求項３に記載の発明によれば、障
害物マップを参照しながら車両の移動を制御する移動制
御部を備えたため、自己の周囲の環境認識を容易に行う
ことができ、精度よく車両の位置の制御を行うことがで
きるという効果が得られる。
【００３５】また、請求項４に記載の発明によれば、障
害物マップを参照しながらロボットの移動を制御する移
動制御部を備えたため、自己の周囲の環境認識を容易に
行うことができ、精度よくロボットの位置の制御を行う
ことができるという効果が得られる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施形態の構成を示すブロック図
である。
【図２】 図１に示す画像処理部３の動作を示すフロー
チャートである。
【図３】 図１に示す距離画像取得部１において得た距
離画像の一例を示す説明図である。
【図４】 図１に示すヒストグラム記憶部４に記憶され
るヒストグラムの一例を示す説明図である。
【図５】 図１に示すルックアップテーブル５の一例を
示す説明図である。
【図６】 図１に示す障害物マップ記憶部６に記憶され
る障害物マップの一例を示す説明図である。
【図７】 図５に示すルックアップテーブル５の作成方
法を示す説明図である。
【符号の説明】
１・・・距離画像取得部、 ２・・・画像記憶部、 ３・・・画像処理部、 ４・・・ヒストグラム記憶部、 ５・・・ルックアップテーブル、 ６・・・障害物マップ記憶部、 ７・・・移動制御部。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｇ０６Ｔ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/70 ３２５ Ｆターム(参考） 5H301 AA03 AA10 BB20 CC06 GG03 GG09 LL01 LL06 LL11 5J084 AA04 AA05 AC02 AD05 BA34 CA65 CA67 CA70 EA04 5L096 AA09 BA04 BA05 CA02 CA14 EA43 FA35 FA66 GA51 9A001 EE05 HH19 HH20 HH27 JJ77 KK56

Claims (8)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 距離センサの前方視野内の物体表面の各
    点の距離を測定して得られた物体表面の各点の３次元座
    標値に基づいて距離画像を得る距離画像取得手段と、 前記物体表面上の測定点を所定の水平平面または鉛直平
    面にそれぞれ投影し、前記水平平面または前記鉛直平面
    内のそれぞれに予め定義された前記センサの測定分解能
    より粗いグリッドセル内の前記測定点の数を累積するこ
    とによって、３次元ヒストグラムを作成するヒストグラ
    ム作成手段と、 前記ヒストグラム作成手段において作成されたヒストグ
    ラムと所定のしきい値を用いてこのヒストグラムを２値
    化する２値化手段と、 前記２値化手段によって得られた２値データに対してク
    ラスタリング処理を施すことによって障害物を抽出し、
    前記距離センサと障害物の位置関係を定義した障害物マ
    ップを生成する障害物マップ生成手段と、 を備えたことを特徴とする障害物検出装置。
  2. 【請求項２】 前記障害物検出装置は、 前記ヒストグラム作成手段によって得られた累積値に対
    して距離に応じた補正を行う補正手段をさらに備えたこ
    とを特徴とする請求項１に記載の障害物検出装置。
  3. 【請求項３】 請求項１または２のいずれかに記載の障
    害物検出装置を備えた車両走行制御装置であって、 前記車両走行制御装置は、 車両の走行の際に前記障害物マップを参照して、該障害
    物マップに定義されている障害物を避けて走行の制御を
    行う移動制御手段を備えたことを特徴とする車両走行制
    御装置。
  4. 【請求項４】 請求項１または２のいずれかに記載の障
    害物検出装置を備えた自律走行ロボットであって、 前記自律走行ロボットは、 ロボットの移動の際に前記障害物マップを参照して、該
    障害物マップに定義されている障害物を避けて走行の制
    御を行う移動制御手段を備えたことを特徴とする自律走
    行ロボット。
  5. 【請求項５】 距離センサの前方視野内の物体表面の各
    点の距離を測定して得られた物体表面の各点の３次元座
    標値に基づいて距離画像を得る距離画像取得過程と、 前記物体表面上の測定点を所定の水平平面または鉛直平
    面にそれぞれ投影し、前記水平平面または前記鉛直平面
    内のそれぞれに予め定義された前記センサの測定分解能
    より粗いグリッドセル内の前記測定点の数を累積するこ
    とによって、３次元ヒストグラムを作成するヒストグラ
    ム作成過程と、 前記ヒストグラム作成手段において作成されたヒストグ
    ラムと所定のしきい値を用いてこのヒストグラムを２値
    化する２値化過程と、 前記２値化手段によって得られた２値データに対してク
    ラスタリング処理を施すことによって障害物を抽出し、
    前記距離センサと障害物の位置関係を定義した障害物マ
    ップを生成する障害物マップ生成過程と、 を有することを特徴とする障害物検出方法。
  6. 【請求項６】 前記障害物検出方法は、 前記ヒストグラム作成過程によって得られた累積値に対
    して距離に応じた補正を行う補正過程をさらに有するこ
    とを特徴とする請求項５に記載の障害物検出方法。
  7. 【請求項７】 前方視野内の障害物を検出する障害物検
    出プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記
    録媒体であって、 前記障害物検出プログラムは、 距離センサの前方視野内の物体表面の各点の距離を測定
    して得られた物体表面の各点の３次元座標値に基づいて
    距離画像を得る距離画像取得処理と、 前記物体表面上の測定点を所定の水平平面または鉛直平
    面にそれぞれ投影し、前記水平平面または前記鉛直平面
    内のそれぞれに予め定義された前記センサの測定分解能
    より粗いグリッドセル内の前記測定点の数を累積するこ
    とによって、３次元ヒストグラムを作成するヒストグラ
    ム作成処理と、 前記ヒストグラム作成手段において作成されたヒストグ
    ラムと所定のしきい値を用いてこのヒストグラムを２値
    化する２値化処理と、 前記２値化手段によって得られた２値データに対してク
    ラスタリング処理を施すことによって障害物を抽出し、
    前記距離センサと障害物の位置関係を定義した障害物マ
    ップを生成する障害物マップ生成処理と、 をコンピュータに行わせることを特徴とする障害物検出
    プログラムを記録した記録媒体。
  8. 【請求項８】 前記障害物検出プログラムは、 前記ヒストグラム作成処理によって得られた累積値に対
    して距離に応じた補正を行う補正処理をさらにコンピュ
    ータに行わせることを特徴とする請求項７に記載の障害
    物検出プログラムを記録した記録媒体。
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