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公開番号2024102523
公報種別公開特許公報(A)
公開日2024-07-31
出願番号2023006463
出願日2023-01-19
発明の名称外界認識装置
出願人本田技研工業株式会社
代理人個人,個人
主分類G01S 17/931 20200101AFI20240724BHJP(測定;試験)
要約【課題】車両周囲の外界状況を認識する処理の負荷を軽減すること。
【解決手段】外界認識装置50は、第1方向および第1方向と交差する第2方向に電磁波を走査照射して自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器5と、車載検出器5の検出データに基づいて自車両が走行する道路の路面情報を取得する路面情報取得部11と、を備える。車載検出器5は、マトリクス状の複数の検出点毎の距離情報を含む3次元点群データを1フレームずつ取得し、路面情報取得部11は、3次元点群データに基づいて、フレーム毎の道路の路面および路上の立体物を路面情報として認識する認識部111と、認識対象としてあらかじめ定めた所定の立体物の大きさおよび自車両から所定の立体物までの距離に基づいて、認識部111で認識に用いる次フレームの3次元点群データの検出点の間隔を、電磁波の走査角度分解能として決定する決定部113と、を含む。
【選択図】図2
特許請求の範囲【請求項１】
第１方向および前記第１方向と交差する第２方向に電磁波を走査照射して自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、前記車載検出器の検出データに基づいて前記自車両が走行する道路の路面情報を取得する路面情報取得部と、を備える外界認識装置であって、
前記車載検出器は、マトリクス状の複数の検出点毎の距離情報を含む３次元点群データを１フレームずつ取得し、
前記路面情報取得部は、
前記３次元点群データに基づいて、フレーム毎の前記道路の路面および路上の立体物を前記路面情報として認識する認識部と、
認識対象としてあらかじめ定めた所定の立体物の大きさおよび前記自車両から前記所定の立体物までの距離に基づいて、前記認識部で認識に用いる次フレームの前記３次元点群データの検出点の間隔を、前記電磁波の走査角度分解能として決定する決定部と、
を含むことを特徴とする外界認識装置。
続きを表示（約 1,600 文字）【請求項２】
請求項１に記載の外界認識装置において、
前記車載検出器は、前記第１方向としての水平方向および前記第２方向としての鉛直方向に電磁波を走査照射して前記水平方向および前記鉛直方向に並ぶ複数の検出点毎の距離情報を含む前記３次元点群データを１フレームずつ取得し、
前記決定部は、前記認識部で認識に用いる次フレームの前記３次元点群データの前記鉛直方向の検出点の間隔に対応する前記電磁波の前記鉛直方向の走査角度分解能を、前記所定の立体物の前記鉛直方向の長さおよび前記自車両から前記所定の立体物までの距離に基づいて決定することを特徴とする外界認識装置。
【請求項３】
請求項２に記載の外界認識装置において、
前記決定部はさらに、前記自車両の車速に基づく必要距離における前記道路の路面および路上の前記所定の立体物に対応する次フレームの前記３次元点群データの前記鉛直方向の検出点の間隔を、前記電磁波の前記鉛直方向の第１の走査角度分解能として決定するとともに、前記自車両からの距離が前記必要距離よりも短い位置における前記道路の路面および路上の前記所定の立体物に対応する次フレームの前記３次元点群データの前記鉛直方向の検出点の間隔を、前記第１の走査角度分解能よりも粗い第２の走査角度分解能として決定することを特徴とする外界認識装置。
【請求項４】
請求項３に記載の外界認識装置において、
前記決定部はさらに、前記必要距離における前記道路の路面よりも上側に対応する次フレームの前記３次元点群データの前記鉛直方向の検出点の間隔を、前記第１の走査角度分解能よりも粗い第３の走査角度分解能として決定することを特徴とする外界認識装置。
【請求項５】
請求項２から４のいずれか一項に記載の外界認識装置において、
前記決定部は、前記認識部で認識に用いる次フレームの前記３次元点群データの前記鉛直方向の検出点の間隔が前記水平方向に並ぶ複数の検出点の間で一致するように、前記鉛直方向の前記第１の走査角度分解能、前記第２の走査角度分解能、または前記第３の走査角度分解能を決定することを特徴とする外界認識装置。
【請求項６】
請求項２に記載の外界認識装置において、
前記決定部は、前記認識部で認識に用いる次フレームの前記３次元点群データの前記水平方向の検出点の間隔に対応する前記電磁波の前記水平方向の走査角度分解能を、前記所定の立体物の前記水平方向の長さおよび前記自車両から前記所定の立体物までの距離に基づいて決定することを特徴とする外界認識装置。
【請求項７】
請求項１に記載の外界認識装置において、
前記路面情報取得部はさらに、前記認識部で認識された前記自車両の進行方向の路面の最遠距離が、前記自車両の車速に基づく必要距離よりも短い場合に、前記最遠距離から前記必要距離までの道路の勾配を予測する予測部と、
前記予測部で勾配が予測された道路の前記自車両から前記必要距離離れた路面および路上の前記所定の立体物に前記電磁波が走査照射されるように、前記電磁波の前記鉛直方向の照射角を設定する設定部と、
を含むことを特徴とする外界認識装置。
【請求項８】
請求項７に記載の外界認識装置において、
前記決定部はさらに、前記予測部で勾配が予測された道路の前記最遠距離から前記必要距離までの路面および路上の前記所定の立体物に対応する次フレームの前記３次元点群データの検出点の間隔を、前記所定の立体物の大きさおよび前記自車両から前記所定の立体物までの距離に基づいて、前記電磁波の走査角度分解能として決定することを特徴とする外界認識装置。
【請求項９】
請求項１から３および６から８のいずれか一項に記載の外界認識装置において、
前記車載検出器は、ライダであることを特徴とする外界認識装置。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、車両の外界状況を認識する外界認識装置に関する。
続きを表示（約 2,400 文字）【背景技術】
【０００２】
この種の装置として、ライダから照射するレーザ光の照射角度を、高さ方向と平行する第１軸および水平方向と平行する第２軸を中心にそれぞれ変化させてスキャンを行い、各検出点の位置情報に基づいて車両の外界を検出する装置が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特開２０２０－１４９０７９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記装置では、スキャンにより取得される検出点が多く、各検出点に基づいた位置情報を取得するための処理の負担が大きい。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の一態様である外界認識装置は、第１方向および第１方向と交差する第２方向に電磁波を走査照射して自車両の周囲の外界状況を検出する車載検出器と、車載検出器の検出データに基づいて自車両が走行する道路の路面情報を取得する路面情報取得部と、を備える外界認識装置であって、車載検出器は、マトリクス状の複数の検出点毎の距離情報を含む３次元点群データを１フレームずつ取得し、路面情報取得部は、３次元点群データに基づいて、フレーム毎の道路の路面および路上の立体物を路面情報として認識する認識部と、認識対象としてあらかじめ定めた所定の立体物の大きさおよび自車両から所定の立体物までの距離に基づいて、認識部で認識に用いる次フレームの３次元点群データの検出点の間隔を、電磁波の走査角度分解能として決定する決定部と、を含む。
【発明の効果】
【０００６】
本発明によれば、車両周囲の外界状況を認識する処理の負荷を軽減することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
車両が道路を走行する様子を示す図。
ライダによる検出データの一例を示す模式図。
車両制御装置の要部構成を概略的に示すブロック図。
３次元座標系を用いて３次元空間の点群データの位置を表す図。
３次元空間から２次元のＸ－Ｚ空間への点群データの写像を説明する図。
グリッド別に分けられた点群データを示す模式図。
奥行距離方向の路面勾配を示す模式図。
投光角度と奥行距離を示す模式図。
ライダで計測される距離を示す模式図。
奥行距離と鉛直方向の投光角度との関係の一例を示す模式図。
奥行距離と鉛直方向の角度分解能との関係の一例を示す模式図。
ライダの照射光がラスタ走査方式で照射される場合の照射点の一例を示す模式図。
ライダの照射光が検出領域内に格子状に配列した所定の格子点にのみ照射される場合の照射点の一例を示す模式図。
図６Ｂに例示した照射点へ照射光を照射する場合の照射順の一例を示す図。
路面勾配の予測結果の一例を示す図。
図２のコントローラのＣＰＵで実行される処理の一例を示すフローチャート。
図９のＳ２０の処理を説明するフローチャート。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
以下に、図面を参照して発明の実施の形態について説明する。
発明の実施の形態に係る外界認識装置は、自動運転機能を有する車両、すなわち自動運転車両に適用することができる。なお、本実施の形態に係る外界認識装置が適用される車両を、他車両と区別して自車両と呼ぶことがある。自車両は、内燃機関（エンジン）を走行駆動源として有するエンジン車両、走行モータを走行駆動源として有する電気自動車、エンジンと走行モータとを走行駆動源として有するハイブリッド車両のいずれであってもよい。自車両は、ドライバによる運転操作が不要な自動運転モードでの走行だけでなく、ドライバの運転操作による手動運転モードでの走行も可能である。
【０００９】
自動運転車両は、自動運転モードでの走行（以下、自動走行または自律走行と呼ぶ）時に、カメラやライダ（ＬｉＤＡＲ：Light Detection and Ranging）等の車載検出器の検出データに基づき自車両の周囲の外界状況を認識する。自動運転車両は、その認識結果に基づいて、現時点から所定時間より先の走行軌道（目標軌道）を生成し、目標軌道に沿って自車両が走行するように走行用アクチュエータを制御する。
【００１０】
図１Ａは、自動運転車両である自車両１０１が道路ＲＤを走行する様子を示す図である。図１Ｂは、自車両１０１に搭載され、自車両１０１の進行方向に向けられたライダにより得られた検出データの一例を示す模式図である。ライダによる計測点（検出点と呼んでもよい）は、照射したレーザが物体の表面のある１点で反射して戻ってくる点情報である。点情報は、レーザ源からその点までの距離と、反射して戻ってきたレーザの強度と、レーザ源とその点との相対速度とを含む。また、図１Ｂに示すような複数の検出点で構成されるデータを、点群データと呼ぶ。図１Ｂには、図１Ａの物体のうち、ライダの視野（Field of view；以下ＦＯＶと呼ぶ）に含まれる物体の表面の検出点に基づく点群データが示されている。ＦＯＶは、例えば、自車両１０１の水平方向（道路幅方向と呼んでもよい）に１２０ deg、鉛直方向（上下方向と呼んでもよい）に４０ degとしてもよい。ＦＯＶの値は、外界認識装置の仕様に基づいて適宜変更して構わない。自車両１０１は、図１Ｂに示すような点群データに基づいて車両周囲の外界状況、より具体的には車両周囲の道路構造および物体等を認識し、その認識結果に基づいて目標軌道を生成する。
（【００１１】以降は省略されています）

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