TOP特許意匠商標
特許ウォッチ DM通知 Twitter
公開番号2019179495
公報種別公開特許公報(A)
公開日20191017
出願番号2018069731
出願日20180330
発明の名称センサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラム
出願人パナソニックIPマネジメント株式会社
代理人特許業務法人北斗特許事務所
主分類G05D 1/02 20060101AFI20190920BHJP(制御;調整)
要約【課題】障害物検知の精度をより高めることができるセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムを提供する。
【解決手段】センサ処理システム1は、測距センサ20が検知した結果を取得する取得部101と、出力部106とを備える。出力部106は、測距センサ20が検知した結果から除外する除外対象物の高さのデータを含む地図情報に基づいて、測距センサ20が検知した結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項1】
測距センサが検知した結果を取得する取得部と、
前記測距センサが検知した結果から除外する除外対象物の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する出力部とを備える
ことを特徴とするセンサ処理システム。
続きを表示(約 1,100 文字)【請求項2】
前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を生成する物体検知部を、さらに備え、
前記物体検知部は、前記除去対象物の高さ方向に除去対象外の物体が存在する場合には、前記物体が存在しない場合と比較して、前記除去対象物の高さ方向における除去量を少なくする
ことを特徴とする請求項1に記載のセンサ処理システム。
【請求項3】
前記地図情報は、前記測距センサの現在位置の情報を含む
ことを特徴とする請求項1又は2に記載のセンサ処理システム。
【請求項4】
前記地図情報において、前記測距センサを含む領域が複数の区分に分割され、区分ごとに前記除去対象物の高さ方向における除去量が設定されている
ことを特徴とする請求項1〜3のいずれか一項に記載のセンサ処理システム。
【請求項5】
前記検知結果としての第1検知結果と、前記測距センサが前記第1検知結果を検知したときから所定時間過去に遡って前記測距センサが検知した結果から除去対象物を除いた第2検知結果とを比較して、前記測距センサの検知対象の領域に存在する物体を追跡する追跡処理部を、さらに備える
ことを特徴とする請求項1〜4のいずれか一項に記載のセンサ処理システム。
【請求項6】
複数の物体の特徴をそれぞれ表す複数のモデルデータを用いて、前記検知結果に含まれる1つ以上の物体を識別する物体識別部を、さらに備える
ことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一項に記載のセンサ処理システム。
【請求項7】
請求項1〜6のいずれか一項に記載のセンサ処理システムと、
前記測距センサとを備える
ことを特徴とする測距システム。
【請求項8】
請求項7に記載の測距システムと、
本体部とを備える
ことを特徴とする移動体。
【請求項9】
測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、
前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する出力ステップとを含む
ことを特徴とするセンサ処理方法。
【請求項10】
コンピュータシステムに、
測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、
前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する出力ステップと、を実行させるための
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【0001】
本開示は、一般にセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムに関し、より詳細には障害物を検知するセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムに関する。
続きを表示(約 8,700 文字)【背景技術】
【0002】
従来、目的地まで自律して移動する自律移動ロボットが知られている(例えば、特許文献1)。
【0003】
特許文献1の自律移動ロボットは、周囲に存在する障害物の有無を検知可能なセンシング手段と、移動する範囲内の地図を記憶するための記憶手段とを備えている。特許文献1の自律移動ロボットは、センシング手段の検知結果から移動方向に障害物がないことを確認しつつ記憶手段で記憶された地図上で指示された目的地まで移動する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0004】
特開2006−321001号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0005】
センシング手段の検知結果を基に障害物の有無を判別するシステム(センサ処理システム)において、障害物を回避しながら自律移動ロボット(例えば車両等の移動体)を目的地まで移動させるためには、障害物を検知する精度を上げることが重要となる。
【0006】
本開示は上記課題に鑑みてなされ、障害物検知の精度をより高めることができるセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【0007】
本開示の一態様に係るセンサ処理システムは、測距センサが検知した結果を取得する取得部と、出力部とを備える。前記出力部は、前記測距センサが検知した結果から除外する除外対象物の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【0008】
本開示の一態様に係る測距システムは、前記センサ処理システムと、前記測距センサとを備える。
【0009】
本開示の一態様に係る移動体は、前記測距システムと、本体部とを備える。
【0010】
本開示の一態様に係るセンサ処理方法は、測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、出力ステップとを含む。前記出力ステップは、前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【0011】
本開示の一態様に係るプログラムは、コンピュータシステムに、測距センサが検知した結果を取得する取得ステップと、出力ステップと、を実行させるためのプログラムである。前記出力ステップは、前記測距センサの検知対象である物体の高さのデータを含む地図情報に基づいて、前記測距センサが検知した前記結果から除去対象物を除いた検知結果を出力する。
【発明の効果】
【0012】
本開示によると、障害物検知の精度をより高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【0013】
図1は、本開示の一実施形態に係る測距システムの構成を示すブロック図である。
図2A,図2Bは、同上の測距システムの測距センサの適用例を説明する図である。
図3は、同上の測距システムにおいて、障害物とみなす範囲を説明する図である。
図4は、同上の測距システムが備える検知装置の動作を説明する流れ図である。
図5は、同上の検知装置が行う追跡処理に含まれる特徴量を比較する処理について説明する図である。
図6は、同上の検知装置が行う追跡処理に含まれる重心位置を比較する処理について説明する図である。
図7は、同上の検知装置が行う物体識別処理に含まれる特徴量を比較する処理について説明する図である。
図8は、同上の検知装置が行う物体検知処理に含まれる地面を除外する処理について説明する流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【0014】
以下に説明する実施形態及び変形例は、本開示の一例に過ぎず、本開示は、実施形態及び変形例に限定されない。この実施形態及び変形例以外であっても、本開示に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能である。
【0015】
(実施形態)
本実施形態に係るセンサ処理システム、測距システム、移動体、センサ処理方法及びプログラムについて、図1〜図8を用いて説明する。
【0016】
(1)概要
本実施形態のセンサ処理システム1及び測距システム5は、測距センサ(例えば、LIDAR(Light Detection and Ranging))及びGPS(Global Positioning System)等により周囲の環境を認識して自動運転により走行する移動体(例えば、車両6)に備えられる。
【0017】
センサ処理システム1は、測距システム5に備えられ、車両6の周囲に存在する障害物(物体)を検知する。障害物は、例えば人、他の車両等である。車両6が備える運転制御部40(図1参照)は、センサ処理システム1が検知した障害物の位置、形状、大きさ等に基づいて走行速度の減速若しくは加速、又は障害物の回避等を判断して自動走行の制御を行う。
【0018】
(2)構成
以下、測距システム5の構成について説明する。
【0019】
測距システム5は、車両6に設けられ、センサ処理システム1としての検知装置10と、測距センサ20と、記憶部30とを有する。
【0020】
検知装置10は、例えばプロセッサ及びメモリを有するマイクロコンピュータを有している。そして、プロセッサがメモリに格納されているプログラムを実行することにより、マイクロコンピュータが検知装置10として機能する。プロセッサが実行するプログラムは、ここではマイクロコンピュータのメモリに予め記録されているが、メモリカード等の記録媒体に記録されて提供されてもよいし、インターネット等の電気通信回線を通じて提供されてもよい。
【0021】
測距センサ20は、例えばLIDARであり、車両6の本体部61に備えられ、100msecごとにレーザR1を出力する。測距センサ20は、レーザR1を車両6の上下方向を軸として回転させながら出力する(図2A参照)。さらに測距センサ20は、レーザR1を車両の前方及び後方において左右方向を軸として回転に移動させながら出力する(図2B参照)。測距センサ20は、出力したレーザR1に対して物体で反射した反射波を受信する。これにより、測距センサ20が水平方向及び垂直方向においてレーザR1を照射するたびに反射波を受信するので、測距システム5は、複数の反射位置を点群として取得することができる。
【0022】
記憶部30は、ROM(Read Only Memory)、RAM(Random Access Memory)、又はEEPROM(Electrically Erasable Programmable Read Only Memory)等から選択されるデバイスで構成される。
【0023】
記憶部30は、地図情報を記憶している。地図情報は、車両6が走行する際の経路を検索したり、現在位置を確認したりするために用いられる。地図情報は、センサ処理システム1(検知装置10)が障害物を検知する際に障害物とみなさない物体(例えば、地面、縁石等)の高さ情報を含む。例えば、地図情報は、特定の地点ごとに、当該地点から1m先の地面(道路)の高さ(所定の基準点からの差分)、10m先の地面の高さ、20m先の地面の高さ等を含む。これにより、車両6は、特定の地点に存在する場合には、当該地点から1m先の地面(道路)の高さ、10m先の地面の高さ、20m先の地面の高さを知ることができる。
【0024】
記憶部30は、検知装置10の検知結果を履歴として記憶する。さらに、記憶部30は、人、車両等のモデルデータを予め記憶する。
【0025】
検知装置10は、図1に示すように、取得部101、物体検知部102、特徴量抽出部103、追跡処理部104、物体識別部105及び出力部106を有している。
【0026】
取得部101は、測距センサ20の検知結果を取得する。具体的には、取得部101は、測距センサ20の検知結果を、車両6の周囲の空間(水平方向、垂直方向、前後方向)の点群として取得する。例えば、取得部101は、点群のデータとして、各点の3次元の座標点、つまり測距センサ20を基準とする水平方向の座標値、垂直方向の座標値、及び測距センサ20から前後方向における座標値(測距センサ20からの距離)を取得する。
【0027】
取得部101は、車両6のGPSによる測定結果に基づく車両6の現在位置を含む地図情報を記憶部30から取得する。例えば、取得部101は、車両6の現在位置を中心とし、半径50m以内の領域を含む地図情報を取得する。
【0028】
物体検知部102は、障害物とみなさない物体(除外対象物)を取得部101が取得した検知結果から除外する。具体的には、まず、物体検知部102は、点群のデータを、垂直方向における複数のグリッドに分割する。すなわち、垂直方向を回転軸として所定角度の範囲内の点群のデータを1つのグリッドとする。物体検知部102は、除去対象の高さαを第1の値α1として、複数のグリッドに対して高さが第1の値α1以下である1つ以上の点のデータ(観測データ)を除去する。その後、物体検知部102は、垂直方向における物体の有無に応じて除去対象の高さαを変更し、複数のグリッドに対して高さα以下の1つ以上の観測データを除去する。
【0029】
物体検知部102は、複数のグリッドに対して高さβ以上である1つ以上の観測データを除外する。これにより、物体検知部102は、複数のグリッドについて、高さがαより大きくβより小さい範囲の物体のみを抽出することができる(図3参照)。つまり物体検知部102は、高さがαより大きくβより小さい範囲の物体を障害物とみなすことができる。
【0030】
物体検知部102は、高さがαより大きくβより小さい範囲のグリッドのうち車両6が走行可能なエリアに属するグリッドを抽出する。
【0031】
物体検知部102は、走行可能なエリアに属するグリッドについて、1つ以上のグループ(クラスタ)に分類する。具体的には、物体検知部102は、測距センサ20からの距離が同一であり、水平方向に連続する1つ以上のグリッドを1つのクラスタとする。ここで、「距離が同一である」とは、完全同一だけでなく、差分が所定の範囲内である場合も含む。本実施形態では、抽出された各クラスタが検知された物体とみなす。
【0032】
特徴量抽出部103は、物体検知部102が抽出された1つ以上のクラスタに対して、特徴量を抽出する。具体的には、特徴量抽出部103は、クラスタに含まれる複数の観測データに基づいて、当該複数の点で表される物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。例えば、特徴点の並びが直線であるか曲線であるか、又は分散しているかに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。
【0033】
追跡処理部104は、検知された物体の動きの有無を判別し、動きがある場合にはその速度を求める。追跡処理部104は、現時点で測距センサ20が検知した結果(第1結果)に含まれる全てのクラスタの特徴量と、測距センサ20が検知した結果(第2結果)に含まれる全てのクラスタの特徴量とを比較する。追跡処理部104は、第1結果に含まれる全てのクラスタの重心位置と、第2結果に含まれる全てのクラスタの重心位置とを比較する。追跡処理部104は、特徴量の比較結果と重心位置の比較結果とを用いて、第1結果に含まれる全てのクラスタと第2結果に含まれる全てのクラスタとのマッチング処理を行う。ここで、重心位置の比較とは、測距センサ20から物体の重心までの距離の比較である。
【0034】
追跡処理部104は、マッチング処理により第1結果及び第2結果に同一の種類のクラスタ(同一の障害物に対応するクラスタ)が含まれると判断した場合には、当該クラスタの移動方向、移動距離及び移動速度を求める。追跡処理部104は、第2結果には含まれず第1結果に含まれるクラスタが存在する場合には、新たに検知されたクラスタと判別する。
【0035】
物体識別部105は、測距センサ20が検知した結果に含まれる各クラスタに対応する障害物が何であるかを識別する。物体識別部105は、記憶部30が記憶する各モデルデータの特徴量を求める。各モデルデータの特徴量についても、上述したように、モデルデータが表す物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、特徴点を数値化する。物体識別部105は、各モデルデータの特徴量のヒストグラムと、特徴量抽出部103が作成したヒストグラムとを比較する。物体識別部105は、比較結果に基づいて、比較対象のクラスタが表す物体を、特徴量抽出部103が作成したヒストグラムと最も類似度が高いモデルデータが表す物体と識別する。
【0036】
出力部106は、物体検知部102が除外対象物を測距センサ20の検知結果から除外した結果、追跡処理部104が求めた各クラスタの移動の有無、移動がある場合にはその移動方向、移動距離及び移動速度を出力する。さらに、出力部106は、物体識別部105が識別した物体の情報(物体名)を、運転制御部40に出力する。物体検知部102が除外対象物を測距センサ20の検知結果から除外した結果として、例えば、物体検知部102が検知した各クラスタの位置情報である。
【0037】
運転制御部40は、各クラスタの位置情報、各クラスタの移動の有無、移動がある場合にはその移動方向、移動距離及び移動速度、さらには、各クラスタの物体名を用いて、走行速度の減速若しくは加速、又は障害物の回避等を判断して自動走行の制御を行う。
【0038】
(3)動作
(3.1)全体動作
ここでは、測距システム5の動作について、図4を用いて説明する。なお、検知装置10は、車両6の位置を含む領域の地図情報を予め記憶部30から取得していることを前提とする。
【0039】
取得部101は、測距センサ20の検知結果を、車両6の周囲の空間(3次元)の点群として取得する(ステップS1)。
【0040】
物体検知部102は、物体検知処理を行う(ステップS2)。物体検知部102は、まず地面除外処理を行う。地面除外処理の詳細は後述する。物体検知部102は、地面除外処理が行われた複数のグリッドに対して、高さβ以上である1つ以上の観測データを除外する。物体検知部102は、高さがαより大きくβより小さい範囲のグリッドのうち車両6が走行可能なエリアに属するグリッドを抽出する。物体検知部102は、走行可能なエリアに属するグリッドについて、1つ以上のクラスタに分類する。
【0041】
特徴量抽出部103は、特徴量抽出処理を行う(ステップS3)。特徴量抽出部103は、特徴量抽出部103は、クラスタに含まれる複数の観測データに基づいて、当該複数の点で表される物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、例えば特徴点の並びが直線であるか曲線であるか、又は分散しているかに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。これにより、クラスタが表す物体が丸みを帯びた形状であるか、丸みがない平べったい形状であるかを識別することができる。
【0042】
追跡処理部104は、追跡処理を行う(ステップS4)。
【0043】
まず、追跡処理部104は、測距センサ20が、今回検知した結果(第1結果)に含まれる1つ以上の全てのクラスタの特徴量と、測距センサ20が前回検知した結果(第2結果)に含まれる1つ以上の全てのクラスタの特徴量とを比較する。具体的には、図5に示すように、第1結果に含まれるクラスタが表す物体B1の特徴量を基に生成されたヒストグラムH1と、第2結果に含まれるクラスタが表す物体B11の特徴量を基に生成されたヒストグラムH11とを比較し、特徴量の一致度を求める。
【0044】
次に、追跡処理部104は、第1結果に含まれる1つ以上の全てのクラスタの重心位置と、第2結果に含まれる1つ以上の全てのクラスタの重心位置とを比較する。具体的には、追跡処理部104は、測距センサ20から第1結果に含まれるクラスタの重心までの第1距離、及び測距センサ20から第2結果に含まれるクラスタの重心までの第2距離を求める。追跡処理部104は、第1距離と第2距離とを比較して、第1距離と第2距離との差分が小さくなるにつれて、値が大きくなるように比較結果を設定する。例えば、図6に示すように、前回の検知結果として物体(クラスタ)B21が検出され、今回の検出結果として物体(クラスタ)B2,B3,B4が検出されたとする。この場合、追跡処理部104は、物体B21,B2〜B4のそれぞれの重心を求める。追跡処理部104は、物体B21,B2〜B4の観測データから、測距センサ20から重心までの距離を求める。追跡処理部104は、物体B21に対する距離と、物体B2〜B4に対する距離との比較結果に応じた値を、物体B21,B2〜B4の各々に設定する。物体B21には、B2〜B4の各々との比較結果が設定される。
【0045】
次に、追跡処理部104は、特徴量の比較結果と重心位置の比較結果とを用いて、第1結果に含まれる全てのクラスタと第2結果に含まれる全てのクラスタとのマッチング処理を行う。追跡処理部104は、例えば、数式“類似度 = ω×d1 + (1−ω)×d2”を用いて、マッチング処理を行う。ここで、ωは重み係数であり、d1は、特徴量の比較結果(一致度)であり、d2は重心位置の比較結果(評価値)である。第1結果に含まれる各クラスタと、第2結果に含まれる各クラスタとのうち、類似度が高いクラスタ同士を同一の物体をみなす。なお、類似度が所定値以下である場合には、対応するクラスタは、今回新たに検知されたクラスタ、又は前回検知されたが今回検知されなかったクラスタとみなす。
【0046】
物体識別部105は、物体識別処理を行う(ステップS5)。物体識別部105は、今回検出されたすべてのクラスタに対して以下の処理を行う。
【0047】
まず、物体識別部105は、記憶部30が記憶する各モデルデータの特徴量を求める。物体識別部105は、各モデルデータの特徴量について、モデルデータが表す物体の角、エッジ等の複数の特徴点を抽出し、複数の特徴点の並びに応じて、特徴点を数値化し、ヒストグラムを生成する。
【0048】
物体識別部105は、特徴量抽出部103が生成したすべてのクラスタのヒストグラムの各々と、すべてのモデルデータのヒストグラムとを比較して、すべてのモデルデータとの一致度を求める。物体識別部105は、求めた各一致度に重み係数を乗算して類似度を算出する。例えば、物体識別部105は、今回検出されたクラスタ(物体)B31のヒストグラムH31と、モデルデータのヒストグラムH32とを比較する(図7参照)。物体識別部105は、ヒストグラムH31とヒストグラムH32とを比較結果(一致度)に重み係数を乗算して、ヒストグラムH32が表す物体に対する今回検出されたクラスタ(物体)B31の類似度を算出する。
【0049】
物体識別部105は、特徴量抽出部103が生成したすべてのクラスタのヒストグラムの各々について、すべてのモデルデータのうち類似度が最も高いモデルデータが表す物体と識別する。
【0050】
出力部106は、出力処理を行う(ステップS6)。出力部106は、物体検知部102が除外対象物を測距センサ20の検知結果から除外した結果、追跡処理部104が求めた各クラスタの移動の有無、移動がある場合にはその移動方向、移動距離及び移動速度を出力する。さらに、出力部106は、物体識別部105が識別した物体の情報(物体名)を、運転制御部40に出力する。
(【0051】以降は省略されています)

関連特許

パナソニックIPマネジメント株式会社
床材
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
支持脚
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
冷蔵庫
パナソニックIPマネジメント株式会社
飾り板
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
飾り板
パナソニックIPマネジメント株式会社
センサ
パナソニックIPマネジメント株式会社
包装箱
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
電動機
パナソニックIPマネジメント株式会社
洗濯機
パナソニックIPマネジメント株式会社
配線器具
パナソニックIPマネジメント株式会社
燃料電池
パナソニックIPマネジメント株式会社
便器装置
パナソニックIPマネジメント株式会社
機能部材
パナソニックIPマネジメント株式会社
電子部品
パナソニックIPマネジメント株式会社
噴霧装置