JP6460822B2 - 移動物体追跡方法および移動物体追跡装置 - Google Patents
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Description
特許文献2は、先行車両のテールランプを検出し、検出したテールランプの重心に追跡エリアの中心を合致させることで先行車両のテールランプを追跡するテールランプ検出装置を提案している。
特許文献1および特許文献2でも開示されているように、特に車両の走行において、レーザーやカメラを用いて、移動物体を追跡することは従来から行われている。
しかし、車線変更や追い越しなどにより自車両が他車両の側方又は前方に位置することになったとしても他車両との間隔を制御し円滑に走行する自動運転を実現するためには、どの方位から他車両を観測しても、他車両の位置、走行方向および速度を正確に把握することが必要となるが、従来の手法では、それまでの追跡基準(重心位置など)に代えて新たな追跡基準を設定することができないか、または新たな追跡基準を設定できたとしてもその前の追跡基準との対応関係が不明なため、他車両の位置を正確に把握することができない。例えば、図6は従来の他車両追跡方法を説明する図である。従来の追跡方法は、重心位置(計測手段1が取得する点群データの平均値)を基準として他車両(検知対象車両A)を追跡するものである。計測手段1が、検知対象車両Aの後方に位置する状態(図6(a)の状態)からやや右に移動した状態(図6(b)の状態)になると、検知対象車両Aの重心位置がZ1からZ2に変更されるため、実際には検知対象車両Aは真直ぐ走行しているにも関わらず、右に方向転換したと誤認識してしまう。
請求項2記載の本発明は、請求項1に記載の移動物体追跡方法において、一時刻前の前記検知対象車両位置の算出に用いた前記基準点と、現在の前記検知対象車両位置の算出に用いた前記基準点とを比較する基準点比較ステップを有し、前記基準点比較ステップで前記基準点が異なると判断した場合には、前記矩形枠の枠長さのデータを用いて現在の前記検知対象車両位置の補正を行うことを特徴とする。
請求項3記載の本発明は、請求項1または請求項2に記載の移動物体追跡方法において、 前記矩形枠の一辺の中心点を、更に前記基準点の候補としたことを特徴とする。
請求項4記載の本発明の移動物体追跡装置は、移動する物体の位置を時系列的に計測する移動物体追跡装置であって、送受信センサーによって取得する三次元の点群データから、矩形枠によって前記物体の一部又は全体の形状を近似する近似部と、前記近似部で近似した前記矩形枠の角を基準点の候補として定義する基準点定義部と、前記物体について、少なくとも一時刻前の物体位置と現在の前記物体位置とから検知時刻での前記物体位置を予測する物体位置予測部と、前記物体位置予測部で予測した前記検知時刻での前記物体位置と、前記検知時刻での送受信センサー位置とから、前記基準点定義部で候補として定義した複数の前記基準点の中から、前記送受信センサーに最も近い位置となる前記基準点を選択する基準点確定部と、前記基準点確定部で選択した前記基準点を用いて前記検知時刻での前記物体位置を算出する物体位置算出部とを備えたことを特徴とする。
請求項5記載の本発明は、請求項4に記載の移動物体追跡装置において、前記送受信センサーを自車両に搭載したことを特徴とする。
請求項6記載の本発明は、請求項5に記載の移動物体追跡装置において、前記物体を、前記自車両周辺を走行する車両としたことを特徴とする。
請求項7記載の本発明は、請求項4から請求項6のいずれかに記載の移動物体追跡装置において、一時刻前の前記物体位置の算出に用いた前記基準点と、現在の前記物体位置の算出に用いた前記基準点とを比較する基準点比較部を備え、前記基準点比較部で前記基準点が異なると判断した場合には、前記矩形枠の枠長さのデータを用いて現在の前記物体位置の補正を行うことを特徴とする。
図1は本実施例による移動物体追跡装置を示す概略構成図である。
本実施例による移動物体追跡装置は、計測手段1、制御手段2、記憶手段3、物体情報出力手段4、および自車両走行手段5を備えている。
計測手段1は、三次元の点群データを取得するもので、観測点の距離と方向を計測でき観測点の位置を計測する。計測手段1には、例えば複数個のレーザーを内蔵して水平全方位と垂直視野が30度程度の三次元イメージングが可能なレーザー送受信センサーを用いることができる。
制御手段2は、計測手段1からの位置データを用いて自車両周辺を移動する物体の位置を時系列的に計測する。物体は、例えば自車両周辺を走行する車両である。
記憶手段3は、制御手段2で取り込んだ計測データや制御手段2で特定した物体に関するデータを記憶する。
物体情報出力手段4は、例えば自車両周辺を走行する車両の速度や走行方向を表示するなど、制御手段2で特定した物体に関するデータを自車両の運転をサポートする情報として出力する。
自車両走行手段5は、例えば駆動機構、減速機構、および操舵機構などの車両走行に必要な機構である。
近似部22では、計測データ読み込み部21で読み込まれた三次元の点群データから、物体の一側面、背面および前面の内、少なくとも一つの面を一辺とする矩形枠によって物体の一部又は全体の形状を近似する。
基準点定義部23では、近似部22で近似した矩形枠の四つの角を基準点の候補として定義する。
物体位置予測部26では、物体について、記憶手段3に記憶された少なくとも一時刻前の物体位置と現在の物体位置とから検知時刻での物体位置を予測する。なお、位置補正部25によって現在の物体位置が補正された場合は、補正前の現在の物体位置に代えて補正後の現在の物体位置を用いる。
なお、基準点比較部24および位置補正部25を省略し、一時刻前と現在の物体位置の算出に用いた基準点を比較および補正せずに、物体位置予測部26で検知時刻での物体位置予測をすることもできるが、本実施例のように基準点比較部24および位置補正部25を設け、一時刻前と現在とで物体の算出に用いた基準点が異なる場合には補正を行うことで、検知時刻での物体位置を精度良く予測することができる。
基準点確定部27では、物体位置予測部26で予測した検知時刻での物体位置と、検知時刻での計測手段1の位置とから、基準点定義部23で候補として定義した複数の基準点の中から、計測手段1に最も近い位置となる基準点を選択する。このように、計測手段1に最も近い基準点は、検知時刻での物体位置を予測してあらかじめ選択することができるので、その予測した基準点と検知時刻において取得した点群データから選択する基準点との対応付けを行うことで、より精度良く物体の位置、移動方向および速度を把握することができる。
基準点確定部27で選択された計測手段1に最も近い基準点は、記憶手段3に記憶された後、基準点比較部24に送出される。
物体位置算出部28で算出された検知時刻での物体位置は、記憶手段3に記憶されるとともに、物体情報出力手段4に送出される。
なお、計測手段1からは定期的に計測データが送出され、制御手段2におけるデータ処理も計測データが送出されるタイミングと同じタイミングで連続して行われる。
自車両走行制御部29では、物体位置算出部28で算出された検知時刻での物体位置に応じて自車両の走行制御を行う。自車両走行制御部29における走行制御データは自車両走行手段5に送出される。
本実施例による移動物体認識方法は、計測手段(送受信センサー)1によって定期的に三次元の点群データを取得し、計測データ読み込み部21ではこれらの位置データを取り込む(ステップ1)。
ステップ1のデータ取得ステップで取り込んだ位置データから、検知対象車両(物体)の一側面、検知対象車両の背面、および検知対象車両の前面の内、少なくとも一つの面を一辺とする矩形枠によって検知対象車両の一部または全体の形状を近似する(ステップ2)。
ステップ2で近似した矩形枠の角を基準点の候補として定義する(ステップ3)。
まず、矩形枠Xによる検知対象車両形状の近似方法を説明する。例えば図3(a)のように、計測手段1が後方から検知対象車両Aを計測する場合は、検知対象車両Aの背面の位置データα1、α2、α3、・・・αnが得られる。この位置データα1、α2、α3、・・・αnを用いて制御手段2の近似部22では、検知対象車両Aの背面部分の形状を矩形枠Xで近似する。矩形枠Xは、検知対象車両Aを上面視した状態で検知対象車両Aの背面を一辺とするものであり、検知対象車両Aの背面における車幅を長手方向とする細長い矩形枠Xである。
また、図3(b)のように、計測手段1が右(図3(b)において下側)斜め後方から検知対象車両Aを計測する場合は、検知対象車両Aの背面の位置データα1、α2、α3、・・・αnと、検知対象車両Aの右側面の位置データβ1、β2、β3、・・・βnが得られる。この位置データα1、α2、α3、・・・αn、β1、β2、β3、・・・βnを用いて近似部22では、検知対象車両Aの全体の形状を矩形枠Xで近似する。矩形枠Xは、検知対象車両Aを上面視した状態で検知対象車両Aの背面、前面、左側面および右側面を辺とするものであり、検知対象車両Aの外形全体に外接するように設定される。矩形枠Xの枠長さは、車幅方向は検知対象車両Aの全幅とほぼ同じであり、車長方向は検知対象車両Aの全長とほぼ同じである。
このように、計測手段1が検知対象車両Aの一つの面の位置データα1、α2、α3、・・・αnを計測できる場合は、その面を一辺とする細長い矩形枠Xによって当該部分を近似することができ、計測手段1が検知対象車両Aの隣接する二つの面の位置データα1、α2、α3、・・・αn、β1、β2、β3、・・・βnを計測できる場合は、それらの面の辺を含む矩形枠Xによって検知対象車両Aの全体の形状を近似することができる。
このように、候補となる基準点を角(Y1、Y2、Y3およびY4)だけでなく各辺の中心(Y5、Y6、Y7およびY8)にも設けることで、候補となる基準点が4箇所増えて合計8箇所となるので、基準点の移動を最小限に抑え、より安定して精度良く検知対象車両Aを追跡することができ、特に大型トラックなど全長の長い車両を追跡する際に有効である。
ステップ4で読み込んだ一時刻前の検知対象車両位置データを基に、一時刻前の検知対象車両位置の算出に用いた基準点と、現在の検知対象車両位置の算出に用いた基準点とを比較する(ステップ5)。ステップ5で両基準点が同じ場合には、検知対象車両Aについて、一時刻前の検知対象車両位置と現在の検知対象車両位置とから検知時刻での検知対象車両位置を予測する(ステップ6)。
ステップ5において両基準点が異なると判断した場合には、位置補正部25において矩形枠Xの枠長さのデータを用いて現在の検知対象車両位置の補正を行い(ステップ7)、その後にステップ6に移行する。例えば、一時刻前の検知対象車両位置の算出に用いた基準点がY1であり、現在の検知対象車両位置の算出に用いた基準点がY5であった場合には、Y5とY1との距離差の分だけ検知対象車両位置に誤差が生じるが、位置補正部25がその誤差を補正することで、正確に現在の検知対象車両位置を求めることができる。
ステップ6で予測した検知時刻での検知対象車両位置と、検知時刻での自車両位置とから、ステップ3で候補として定義した複数の基準点の中から、計測手段1に最も近い位置となる基準点を確定する(ステップ8)。
ステップ8で選択した基準点を用いて検知時刻での検知対象車両位置を算出する(ステップ9)。
自車両走行制御部29では、ステップ9で算出した検知時刻での検知対象車両位置に関するデータを取り込み、当該データに基いて自車両の走行制御を行う。
ステップ9で検知時刻での検知対象車両位置を算出した後は、ステップ1に戻る。
図4および図5では、検知対象車両Aおよび自車両Bは前進走行中である。
自車両Bは、上部に計測手段1を備えている。計測手段1は、複数の発信部からパルス状に発光するレーザー30を照射し、複数の受信部で散乱光を検出することによって、検知対象車両Aから三次元の点群データを取得する。
図4(b)は図4(a)の状態から自車両Bが右側の車線に移動しようとしている状態を示している。自車両Bは検知対象車両Aから十分離れた後方に位置するため、図4(a)の状態と同様に、検知対象車両Aの背面の位置データα1、α2、α3、・・・αnを用いて検知対象車両Aの背面部分の形状を矩形枠Xで近似する。この状態においても計測手段1に最も近い基準点はY1であるから、基準点Y1を基準として検知対象車両Aを追跡する。
図4(c)は図4(b)の状態から自車両Bが右側の車線への移動を完了し、検知対象車両A近くの右斜め後方を走行している状態を示している。自車両Bが検知対象車両A近くの右斜め後方に位置するため、計測手段1は、検知対象車両Aの背面の位置データα1、α2、α3、・・・αnと、検知対象車両Aの右側面の位置データβ1、β2、β3、・・・βnを取得する。この位置データβ1、β2、β3、・・・βnを用いて近似部22では、検知対象車両Aの全体の形状を矩形枠Xで近似する。この状態においても計測手段1に最も近い基準点はY1であるから、基準点Y1を基準として検知対象車両Aを追跡する。
図5(b)は図5(a)の状態から自車両Bが検知対象車両Aを少し追い越した状態を示している。自車両Bは図5(a)の状態と同様に、検知対象車両Aの右側面の位置データβ1、β2、β3、・・・βnを用いて検知対象車両Aの右側面部分の形状を細長の矩形枠Xで近似する。この状態においては、計測手段1に最も近い基準点はY5であるから、基準点Y5を基準として検知対象車両Aを追跡する。
図5(c)は図5(b)の状態から自車両Bが検知対象車両Aよりも更に前に出た状態を示している。自車両Bは図5(a)および(b)の状態と同様に、検知対象車両Aの右側面の位置データβ1、β2、β3、・・・βnを用いて検知対象車両Aの右側面部分の形状を細長の矩形枠Xで近似する。この状態においては、計測手段1に最も近い基準点はY2であるから、基準点Y2を基準として検知対象車両Aを追跡する。
2 制御手段
22 近似部
23 基準点定義部
24 基準点比較部
25 位置補正部
26 物体位置予測部
27 基準点確定部
28 物体位置算出部
Claims (7)
- レーザーを用いた送受信センサーを自車両に搭載し、前記自車両の周辺を走行する検知対象車両の位置を時系列的に計測する移動物体追跡方法であって、
前記送受信センサーによって三次元の点群データを取得するデータ取得ステップと、
前記データ取得ステップで取得した前記点群データから、前記検知対象車両の一側面、前記検知対象車両の背面、および前記検知対象車両の前面の内、少なくとも一つの面を一辺とする矩形枠によって前記検知対象車両の一部又は全体の形状を近似する近似ステップと、
前記近似ステップで近似した前記矩形枠の角を基準点の候補として定義する基準点定義ステップと、
前記検知対象車両について、少なくとも一時刻前の検知対象車両位置と現在の前記検知対象車両位置とから検知時刻での前記検知対象車両位置を予測する予測ステップと、
前記予測ステップで予測した前記検知時刻での前記検知対象車両位置と、前記検知時刻での自車両位置とから、前記基準点定義ステップで候補として定義した複数の前記基準点の中から、前記送受信センサーに最も近い位置となる前記基準点を選択する基準点確定ステップと、
前記基準点確定ステップで選択した前記基準点を用いて前記検知時刻での前記検知対象車両位置を算出する位置算出ステップと
を有することを特徴とする移動物体追跡方法。 - 一時刻前の前記検知対象車両位置の算出に用いた前記基準点と、現在の前記検知対象車両位置の算出に用いた前記基準点とを比較する基準点比較ステップを有し、
前記基準点比較ステップで前記基準点が異なると判断した場合には、前記矩形枠の枠長さのデータを用いて現在の前記検知対象車両位置の補正を行うことを特徴とする請求項1に記載の移動物体追跡方法。 - 前記矩形枠の一辺の中心点を、更に前記基準点の候補としたことを特徴とする請求項1または請求項2に記載の移動物体追跡方法。
- 移動する物体の位置を時系列的に計測する移動物体追跡装置であって、
送受信センサーによって取得する三次元の点群データから、矩形枠によって前記物体の一部又は全体の形状を近似する近似部と、
前記近似部で近似した前記矩形枠の角を基準点の候補として定義する基準点定義部と、
前記物体について、少なくとも一時刻前の物体位置と現在の前記物体位置とから検知時刻での前記物体位置を予測する物体位置予測部と、
前記物体位置予測部で予測した前記検知時刻での前記物体位置と、前記検知時刻での送受信センサー位置とから、前記基準点定義部で候補として定義した複数の前記基準点の中から、前記送受信センサーに最も近い位置となる前記基準点を選択する基準点確定部と、
前記基準点確定部で選択した前記基準点を用いて前記検知時刻での前記物体位置を算出する物体位置算出部と
を備えたことを特徴とする移動物体追跡装置。 - 前記送受信センサーを自車両に搭載したことを特徴とする請求項4に記載の移動物体追跡装置。
- 前記物体を、前記自車両周辺を走行する車両としたことを特徴とする請求項5に記載の移動物体追跡装置。
- 一時刻前の前記物体位置の算出に用いた前記基準点と、現在の前記物体位置の算出に用いた前記基準点とを比較する基準点比較部を備え、
前記基準点比較部で前記基準点が異なると判断した場合には、前記矩形枠の枠長さのデータを用いて現在の前記物体位置の補正を行うことを特徴とする請求項4から請求項6のいずれかに記載の移動物体追跡装置。
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