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公開番号2025074716
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-05-14
出願番号2023185721
出願日2023-10-30
発明の名称対象物検出方法、プログラム、対象物検出装置、及び自律移動体
出願人国立大学法人金沢大学
代理人個人
主分類G08G 1/16 20060101AFI20250507BHJP(信号)
要約【課題】対象物を精度良く検出する。
【解決手段】対象物検出方法は、所定の対象物を検出する対象物検出方法であって、第一センサ10によって取得される第一情報に基づく疑似画像を作成する疑似画像作成ステップS12と、第二センサ20によって取得される第二情報に基づいて地図を作成する地図作成ステップS22と、疑似画像と地図とが統合された統合図を作成する統合ステップS30と、統合図から対象物を検出する検出ステップS50とを含み、第一情報は、複数の距離測定点である第一点群を含む。
【選択図】図9
特許請求の範囲【請求項１】
所定の対象物を検出する対象物検出方法であって、
第一センサによって取得される第一情報に基づく疑似画像を作成する疑似画像作成ステップと、
第二センサによって取得される第二情報に基づいて地図を作成する地図作成ステップと、
前記疑似画像と前記地図とが統合された統合図を作成する統合ステップと、
前記統合図から前記対象物を検出する検出ステップとを含み、
前記第一情報は、複数の距離測定点である第一点群を含む
対象物検出方法。
続きを表示（約 900 文字）【請求項２】
前記第二センサは、カメラを含み、
前記地図は、前記対象物の存在確率の分布を示す確率地図である
請求項１に記載の対象物検出方法。
【請求項３】
前記地図は、前記第二情報に基づいて検出された前記対象物の推定位置を中心とし、当該推定位置の誤差を示す誤差楕円を含む
請求項１又は２に記載の対象物検出方法。
【請求項４】
前記誤差楕円の長径方向は、前記第二センサと、前記第二情報に基づいて検出された前記対象物とを結ぶ方向である
請求項３に記載の対象物検出方法。
【請求項５】
前記統合ステップにおいて、前記疑似画像から抽出される、前記疑似画像の各画素における特徴量と、前記地図から抽出される、前記地図の各画素における特徴量とを重ね合わせることで前記統合図を作成する
請求項１又は２に記載の対象物検出方法。
【請求項６】
前記検出ステップにおいて、前記統合図に含まれる特徴量に基づいて、前記対象物の位置、及び、クラスを推定する
請求項５に記載の対象物検出方法。
【請求項７】
前記統合図に含まれる特徴量は、学習済みの機械学習モデルを用いて抽出される
請求項６に記載の対象物検出方法。
【請求項８】
前記機械学習モデルの学習において、前記地図の教師データとして、前記第一点群を用いる
請求項７に記載の対象物検出方法。
【請求項９】
前記第二情報は、複数の距離測定点である第二点群を含み、
前記地図は、前記第二点群に基づいて作成されたオルソ地図である
請求項１に記載の対象物検出方法。
【請求項１０】
前記統合ステップにおいて、前記疑似画像から抽出される、前記疑似画像の各画素における特徴量と、前記オルソ地図から抽出される、前記オルソ地図の各画素における特徴量とを重ね合わせて前記統合図を作成する
請求項９に記載の対象物検出方法。
（【請求項１１】以降は省略されています）
発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物検出方法、プログラム、対象物検出装置、及び自律移動体に関する。
続きを表示（約 1,100 文字）【背景技術】
【０００２】
従来、自動車等の移動体の自動運転に関する研究が活発に進められている。移動体の自動運転に必要な技術の一つに周辺環境認識があり、自動運転車は、ＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）などのセンサを用いて、周辺環境の認識を行う。周辺環境の認識において、自車両以外の車両などの検出が特に重要である。
【０００３】
自車両以外の車両などの検出対象物を精度良く検出するために、二つの異なるセンサを用いる技術が知られている（例えば、特許文献１、２など）。
【０００４】
特許文献１、２に記載された技術では、ＬｉＤＡＲから得られる３Ｄ点群と、カメラ画像とを融合することで、対象物の検出精度を高めようとしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
韓国特許第１０－２１６８７５３号公報
韓国公開特許第１０－２０１９－００９５５９２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献１、２に記載された技術によっても誤検出を十分に低減できない。
【０００７】
そこで、本発明は、対象物を精度良く検出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る対象物検出方法は、所定の対象物を検出する対象物検出方法であって、第一センサによって取得される第一情報に基づく疑似画像を作成する疑似画像作成ステップと、第二センサによって取得される第二情報に基づいて地図を作成する地図作成ステップと、前記疑似画像と前記地図とが統合された統合図を作成する統合ステップと、前記統合図から前記対象物を検出する検出ステップとを含み、前記第一情報は、複数の距離測定点である第一点群を含む。
【０００９】
また、上記目的を達成するために、本発明の一態様に係るプログラムは、上記対象物検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
【００１０】
また、上記目的を達成するために、本発明の一態様に係る対象物検出装置は、所定の対象物を検出する対象物検出装置であって、第一センサによって取得される第一情報に基づく疑似画像を作成する疑似画像作成部と、第二センサによって取得される第二情報に基づいて地図を作成する地図作成部と、前記疑似画像と前記地図とが統合された統合図を作成する統合部と、前記統合図から前記対象物を検出する検出部とを含み、前記第一情報は、複数の距離測定点である第一点群を含む。
（【００１１】以降は省略されています）

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