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公開番号2025164451
公報種別公開特許公報(A)
公開日2025-10-30
出願番号2024068441
出願日2024-04-19
発明の名称ヒッチ角推定装置、ヒッチ角推定方法及びプログラム
出願人トヨタ自動車株式会社,株式会社デンソー
代理人個人,個人,個人,個人,個人,個人
主分類G06T 7/60 20170101AFI20251023BHJP(計算;計数)
要約【課題】センサ、マーカ等が含まれない学習用トレーラの画像をヒッチ角の推定に用いられるモデルの学習に用いる。
【解決手段】ヒッチ角推定装置14は、トレーラ2を牽引する車両1に搭載されたカメラ11によって撮影されたトレーラ2の画像を取得する取得部3Aと、学習用トレーラを牽引する学習用車両に搭載された学習用カメラによって撮影された学習用トレーラの画像と学習用トレーラのヒッチ角を示すラベルとのデータセットである学習データを用いた学習を行うことによって得られたモデルを用いることにより、取得部3Aによって取得されたトレーラ2の画像に基づいて、トレーラ2のヒッチ角を推定する推論部3Bとを備え、学習用トレーラのヒッチ角として、学習用車両の方位と、学習用トレーラの方位との差が用いられる。
【選択図】図1
特許請求の範囲【請求項１】
トレーラを牽引する車両に搭載されたカメラによって撮影された前記トレーラの画像を取得する取得部と、
学習用トレーラを牽引する学習用車両に搭載された学習用カメラによって撮影された前記学習用トレーラの画像と前記学習用トレーラのヒッチ角を示すラベルとのデータセットである学習データを用いた学習を行うことによって得られたモデルを用いることにより、前記取得部によって取得された前記トレーラの画像に基づいて、前記トレーラのヒッチ角を推定する推論部とを備え、
前記学習用トレーラのヒッチ角として、前記学習用車両に搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用車両の方位と、前記学習用トレーラに搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用トレーラの方位との差が用いられる、
ヒッチ角推定装置。
続きを表示（約 840 文字）【請求項２】
ヒッチ角推定装置が、トレーラを牽引する車両に搭載されたカメラによって撮影された前記トレーラの画像を取得する取得ステップと、
前記ヒッチ角推定装置が、学習用トレーラを牽引する学習用車両に搭載された学習用カメラによって撮影された前記学習用トレーラの画像と前記学習用トレーラのヒッチ角を示すラベルとのデータセットである学習データを用いた学習を行うことによって得られたモデルを用いることにより、前記取得ステップにおいて取得された前記トレーラの画像に基づいて、前記トレーラのヒッチ角を推定する推論ステップとを備え、
前記学習用トレーラのヒッチ角として、前記学習用車両に搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用車両の方位と、前記学習用トレーラに搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用トレーラの方位との差が用いられる、
ヒッチ角推定方法。
【請求項３】
プロセッサに、
トレーラを牽引する車両に搭載されたカメラによって撮影された前記トレーラの画像を取得する取得ステップと、
学習用トレーラを牽引する学習用車両に搭載された学習用カメラによって撮影された前記学習用トレーラの画像と前記学習用トレーラのヒッチ角を示すラベルとのデータセットである学習データを用いた学習を行うことによって得られたモデルを用いることにより、前記取得ステップにおいて取得された前記トレーラの画像に基づいて、前記トレーラのヒッチ角を推定する推論ステップとを実行させるためのプログラムであって、
前記学習用トレーラのヒッチ角として、前記学習用車両に搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用車両の方位と、前記学習用トレーラに搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用トレーラの方位との差が用いられる、
プログラム。

発明の詳細な説明【技術分野】
【０００１】
本開示は、ヒッチ角推定装置、ヒッチ角推定方法及びプログラムに関する。
続きを表示（約 2,100 文字）【背景技術】
【０００２】
特許文献１には、ＤＮＮ（ディープニューラルネットワーク）が牽引車両の前後軸とトレーラの前後軸との間の角度差を計算可能である旨が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
特表２０２０－５３５０７７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、特許文献１には、ＤＮＮの学習時に画像とセットでＤＮＮに学習データとして入力する必要がある学習用トレーラのヒッチ角を得るための手法について記載されていない。仮に、学習用トレーラのヒッチ角を得るためのセンサ、マーカ等が、ＤＮＮの学習に用いられる画像に含まれると、ＤＮＮの学習が不適切になり、その結果、推論時に、ＤＮＮが、センサ、マーカ等を含まない画像に基づいて、トレーラのヒッチ角を適切に推定できないおそれがある。
【０００５】
上述した点に鑑み、本開示は、センサ、マーカ等が含まれない適切な学習用トレーラの画像を、ヒッチ角の推定に用いられるモデルの学習に用いることができるヒッチ角推定装置、ヒッチ角推定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
である。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
（１）本開示の一態様は、トレーラを牽引する車両に搭載されたカメラによって撮影された前記トレーラの画像を取得する取得部と、学習用トレーラを牽引する学習用車両に搭載された学習用カメラによって撮影された前記学習用トレーラの画像と前記学習用トレーラのヒッチ角を示すラベルとのデータセットである学習データを用いた学習を行うことによって得られたモデルを用いることにより、前記取得部によって取得された前記トレーラの画像に基づいて、前記トレーラのヒッチ角を推定する推論部とを備え、前記学習用トレーラのヒッチ角として、前記学習用車両に搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用車両の方位と、前記学習用トレーラに搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用トレーラの方位との差が用いられる、ヒッチ角推定装置である。
【０００７】
（２）本開示の一態様は、ヒッチ角推定装置が、トレーラを牽引する車両に搭載されたカメラによって撮影された前記トレーラの画像を取得する取得ステップと、前記ヒッチ角推定装置が、学習用トレーラを牽引する学習用車両に搭載された学習用カメラによって撮影された前記学習用トレーラの画像と前記学習用トレーラのヒッチ角を示すラベルとのデータセットである学習データを用いた学習を行うことによって得られたモデルを用いることにより、前記取得ステップにおいて取得された前記トレーラの画像に基づいて、前記トレーラのヒッチ角を推定する推論ステップとを備え、前記学習用トレーラのヒッチ角として、前記学習用車両に搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用車両の方位と、前記学習用トレーラに搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用トレーラの方位との差が用いられる、ヒッチ角推定方法である。
【０００８】
（３）本開示の一態様は、プロセッサに、トレーラを牽引する車両に搭載されたカメラによって撮影された前記トレーラの画像を取得する取得ステップと、学習用トレーラを牽引する学習用車両に搭載された学習用カメラによって撮影された前記学習用トレーラの画像と前記学習用トレーラのヒッチ角を示すラベルとのデータセットである学習データを用いた学習を行うことによって得られたモデルを用いることにより、前記取得ステップにおいて取得された前記トレーラの画像に基づいて、前記トレーラのヒッチ角を推定する推論ステップとを実行させるためのプログラムであって、前記学習用トレーラのヒッチ角として、前記学習用車両に搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用車両の方位と、前記学習用トレーラに搭載されたＧＰＳ受信機が受信したＧＰＳ信号に基づいて算出された前記学習用トレーラの方位との差が用いられる、プログラムである。
【発明の効果】
【０００９】
本開示によれば、センサ、マーカ等が含まれない適切な学習用トレーラの画像を、ヒッチ角の推定に用いられるモデルの学習に用いることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
第１実施形態のヒッチ角推定装置が適用された車両の一例を示す図である。
図１に示す車両とトレーラとの関係の一例を示す図である。
推論部によって用いられるモデルを得るために用いられる学習用車両及び学習用トレーラの一例を示す図である。
第１実施形態のヒッチ角推定装置において実行される処理の一例を説明するためのフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
（【００１１】以降は省略されています）

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