JP5163087B2 - Object detection device - Google Patents
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Description
本発明は、レーダによる検出点を用いて物体を検出する物体検出装置に関する。 The present invention relates to an object detection apparatus that detects an object using a detection point by a radar.
近年、衝突防止装置、車間制御装置などの運転支援装置が開発されている。これら運転支援装置では、自車両の前方を走行する車両を検出することが重要となる。物体検出装置には、レーザレーダなどのレーダで検出した多数の検出点のうち所定の条件を満たす検出点同士をグルーピングし、そのグルーピングした各グループの検出点群から物体の情報を求める(特許文献1参照)。
レーザレーダの検出領域内に存在する複数の物体が接近した場合(例えば、離れていた2人の歩行者が接近し、レーザレーダ側から見て重なるような場合)、その接近したときに検出された検出点だけでグルーピングを行うと、その複数の物体に対する各検出点群を1つのグループにグルーピングする場合がある。このような場合、複数の物体を1つの物体として検出してしまう。 Detected when two or more objects in the detection area of the laser radar approach (for example, two pedestrians who are far apart approach each other and overlap when viewed from the laser radar side) When the grouping is performed only with the detected points, the detection point groups for the plurality of objects may be grouped into one group. In such a case, a plurality of objects are detected as one object.
そこで、本発明は、レーダを用いた物体検出において物体を高精度に検出する物体検出装置を提供することを課題とする。 Therefore, an object of the present invention is to provide an object detection apparatus that detects an object with high accuracy in object detection using a radar.
本発明に係る物体検出装置は、物体の位置を検出するレーダ検出手段と、レーダ検出手段で今回検出された2個の検出点間の距離が閾値未満の場合には当該2個の検出点を同一のグループとすることによって、レーダ検出手段で検出された各検出点をグルーピングするグルーピング手段と、前回の複数のグループに基づいてグルーピング手段で今回グルーピングされたグループを複数のグループに分割する分割手段と、グルーピング手段又は分割手段で最終的に分けられたグループ毎に、グループに含まれる検出点を用いて物体を検出する物体検出手段と、前回のグループの情報に基づいて該前回のグループの今回の位置を推定する位置推定手段とを備え、位置推定手段は、物体検出手段が物体として検出した前回のグループ毎に、今回の位置を推定し、分割手段は、物体検出手段が2つ以上物体を前回検出した場合、今回グルーピングされたグループに含まれる検出点毎に位置推定手段により推定された各推定位置とレーダ検出手段が今回検出した検出点との距離をそれぞれ算出し、距離が予め設定した閾値未満の場合には検出点を最も近い推定位置に応じて分けて、グループを分割することを特徴とする。 The object detection apparatus according to the present invention includes a radar detection means for detecting the position of an object, and the two detection points when the distance between the two detection points detected this time by the radar detection means is less than a threshold value. Grouping means for grouping each detection point detected by the radar detection means by making the same group, and dividing means for dividing the group currently grouped by the grouping means into a plurality of groups based on a plurality of previous groups If, for each final divided was the group in the grouping means or dividing means, and object detecting means for detecting an object by using the detection points included in the group, of the previous groups based on the information of the previous group Position estimation means for estimating the current position, the position estimation means for each previous group detected by the object detection means as an object. When the object detecting unit previously detected two or more objects, the dividing unit determines whether the estimated position estimated by the position estimating unit for each detection point included in the currently grouped group and the radar detecting unit The distance from the detected detection point is calculated, and when the distance is less than a preset threshold, the detection point is divided according to the closest estimated position, and the group is divided.
この物体検出装置では、レーダ検出手段により電磁波を送信するとともにその反射してきた電磁波を受信し、その電磁波の送受信情報に基づいて物体に対する検出点を取得する。そして、物体検出装置では、グルーピング手段により今回取得した検出点を所定の条件に従ってグルーピングする。この際、2つ以上の物体が接近したために、その各物体に対する検出点群が1つのグループとしてグルーピングされている場合がある。しかし、接近する前、その2つ以上の物体は離れていたので、その各物体に対する検出点群は別々のグループとしてグルーピングされているはずである。そこで、前回のグルーピング結果を利用し、物体検出装置では、分割手段により前回の複数のグループ(前回検出された複数の物体に相当)に基づいて今回グルーピングされたグループを複数のグループに分割する。そして、物体検出装置では、物体検出手段によりグルーピングした各グループの検出点を用いて物体を検出する。このように、この物体検出装置では、前回のグルーピング結果(前回の物体検出結果に相当)を考慮してグループを再分割することができるので、物体を高精度に検出することができる。なお、前回のグルーピング結果(前回のグループ)として、直近の前時刻でのグルーピング結果だけでなく、前々時刻でのグルーピング結果などの前時刻以前の過去のグルーピング結果を用いてもよい。 In this object detection device, an electromagnetic wave is transmitted by the radar detection means and the reflected electromagnetic wave is received, and a detection point for the object is acquired based on transmission / reception information of the electromagnetic wave. In the object detection device, the detection points acquired this time by the grouping means are grouped according to a predetermined condition. At this time, since two or more objects approach each other, the detection point group for each object may be grouped as one group. However, since the two or more objects were separated before approaching, the detection point group for each object should be grouped as a separate group. Therefore, using the previous grouping result, the object detection apparatus divides the group grouped this time into a plurality of groups based on a plurality of previous groups (corresponding to a plurality of objects detected last time) by the dividing unit. And in an object detection apparatus, an object is detected using the detection point of each group grouped by the object detection means. As described above, in this object detection apparatus, the group can be subdivided in consideration of the previous grouping result (corresponding to the previous object detection result), so that the object can be detected with high accuracy. As the previous grouping result (previous group), not only the grouping result at the latest previous time but also the past grouping result before the previous time such as the grouping result at the previous time may be used.
この物体検出装置では、位置推定手段により前回のグループの情報(位置、速度、移動方向など)に基づいて前回のグループが今回の検出時までに移動した位置を推定する。そして、物体検出装置では、分割手段によりその前回のグループの推定位置と今回グルーピングされたグループの各検出点の位置との位置関係に基づいて前回検出されている物体に対する検出点であるか否かを判断し、今回グルーピングされたグループを複数のグループに分割する。このように、この物体検出装置では、前回のグループの今回推定位置に基づいてグループを再分割することにより、高精度に再分割を行うことができる。 In this object detection apparatus, the position estimation unit estimates the position where the previous group has moved up to the current detection based on the information (position, speed, movement direction, etc.) of the previous group. In the object detection device, whether or not it is a detection point for the previously detected object based on the positional relationship between the estimated position of the previous group and the position of each detection point of the group grouped this time by the dividing unit. The group grouped this time is divided into a plurality of groups. As described above, in this object detection apparatus, it is possible to perform subdivision with high accuracy by subdividing a group based on the current estimated position of the previous group.
本発明は、前回の結果を考慮してグループを再分割することにより、物体を高精度に検出することができる。 The present invention can detect an object with high accuracy by re-dividing a group in consideration of the previous result.
以下、図面を参照して、本発明に係る物体検出装置の実施の形態を説明する。 Hereinafter, an embodiment of an object detection device according to the present invention will be described with reference to the drawings.
本実施の形態では、本発明に係る物体検出装置を、車両に搭載される障害物検出装置に適用する。本実施の形態に係る障害物検出装置は、車両周辺の障害物(例えば、他車両、自転車、歩行者)を検出し、検出した障害物情報を車間制御装置、衝突防止装置などの運転支援装置に提供する。検出方向としては、車両の全周方向でもよいし、あるいは、前方、側方、後方などの目的に応じた方向だけでもよい。 In the present embodiment, the object detection device according to the present invention is applied to an obstacle detection device mounted on a vehicle. The obstacle detection device according to the present embodiment detects obstacles around the vehicle (for example, other vehicles, bicycles, and pedestrians), and uses the detected obstacle information as a driving support device such as an inter-vehicle control device or a collision prevention device. To provide. The detection direction may be the entire circumferential direction of the vehicle, or only the direction according to the purpose such as front, side, and rear.
図1〜図3を参照して、本実施の形態に係る障害物検出装置1について説明する。図1は、本実施の形態に係る障害物検出装置の構成図である。図2は、図1のECUにおけるグループ再分割手法の説明図である。図3は、グループ再分割の一例である。
With reference to FIGS. 1-3, the
障害物検出装置1は、レーザ光を利用したレーダによって検出点を取得し、その検出点をグルーピングし、グルーピングした各グループの検出点から障害物情報を求める。特に、障害物検出装置1では、グルーピング精度を向上させるために、現時刻でグルーピングしたグループを前時刻のグルーピング結果(障害物検出結果)を考慮して再分割する。そのために、障害物検出装置1は、レーザレーダ2及びECU[Electronic Control Unit]3を備えている。
The
なお、本実施の形態では、レーザレーダ2が特許請求の範囲に記載するレーザ検出手段に相当し、ECU3における各処理が特許請求の範囲に記載するグルーピング手段、分割手段、物体検出手段及び位置推定手段に相当する。
In the present embodiment, the
レーザレーダ2は、レーザ光を利用して物体を検出するレーダである。レーザレーダ2は、障害物の検出方向(検出領域)に応じて1個又は複数個設けられ、障害物の検出方向に応じて車両の所定の箇所(例えば、前端の中央)に取り付けられる。レーザレーダ2では、一定時間毎に、レーザ光を左右方向の所定角度毎に出射し、反射してきたレーザ光を受光する。レーザ光を受光する毎に、レーザレーダ2では、少なくとも、出射から受光までの時間に基づいて検出点(反射点)との相対距離を算出するとともにレーザ光の出射角度から検出点(反射点)との相対方向を算出する。そして、レーザレーダ2では、一定時間毎に、1回のスキャンで検出できた全ての検出点についての情報(相対距離、相対方向など)をレーダ信号としてECU3に送信する。
The
ECU3は、CPU[Central ProcessingUnit]、ROM[Read Only Memory]、RAM[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、障害物検出装置1を統括制御する。ECU3では、一定時間毎に、レーザレーダ2からレーダ信号を受信する。そして、ECU3では、一定時間毎に、レーダ信号に含まれる検出点の情報を用いて障害物検出処理を行い、障害物を検出できた場合にはその障害物の情報を障害物情報信号として運転支援装置に送信する。
The ECU 3 is an electronic control unit including a CPU [Central Processing Unit], a ROM [Read Only Memory], a RAM [Random Access Memory], and the like, and comprehensively controls the
障害物検出処理について説明する。ECU3では、検出点の情報を取得すると、通常のグルーピングを行う。このグルーピング手法としては、従来の手法を適用し、例えば、2個の検出点間の距離が閾値未満の場合にはその2個の検出点を同じグループとする。図2に示す例の場合、現時刻では、検出点P1,・・・,P12からなるグループG1と検出点P13,・・・,P19からなるグループG2がグルーピングされる。 The obstacle detection process will be described. When the ECU 3 acquires the detection point information, it performs normal grouping. As this grouping method, a conventional method is applied. For example, when the distance between two detection points is less than a threshold, the two detection points are set to the same group. In the case of the example shown in FIG. 2, at the current time, a group G1 composed of detection points P1,..., P12 and a group G2 composed of detection points P13,.
ECU3では、RAMの所定の領域から前時刻での障害物検出結果(グルーピング結果に相当)を読み出す。前時刻での障害物検出結果で2つ以上の障害物の情報がある場合、ECU3では、前時刻での障害物(前時刻でのグループに相当)毎に、前時刻の障害物の位置、速度、移動方向に基づいて現時刻までに移動した位置を推定する。図2に示す例の場合、前時刻の障害物検出結果として、3つの障害物O1,O2,O3がある。障害物O1は前時刻の位置Op1から現時刻ではOp1’まで移動したと推定され、障害物O2は前時刻の位置Op2から現時刻ではOp2’まで移動したと推定され、障害物O3は前時刻の位置Op3から現時刻ではOp3’まで移動したと推定される。このとき、推定現在位置Op1’と推定現在位置Op2’とはかなり接近しており、前時刻で離れた存在していた障害物O1と障害物O2とは現時刻で接近している。 The ECU 3 reads an obstacle detection result (corresponding to a grouping result) at a previous time from a predetermined area of the RAM. If there is information on two or more obstacles in the obstacle detection result at the previous time, the ECU 3 determines the position of the obstacle at the previous time for each obstacle at the previous time (corresponding to the group at the previous time), Based on the speed and direction of movement, the position moved by the current time is estimated. In the example shown in FIG. 2, there are three obstacles O1, O2, and O3 as the obstacle detection results at the previous time. The obstacle O1 is estimated to have moved from the position Op1 at the previous time to Op1 ′ at the current time, the obstacle O2 is estimated to have moved from the position Op2 at the previous time to Op2 ′ at the current time, and the obstacle O3 has been moved to the previous time. It is estimated that the current position has moved from position Op3 to Op3 ′ at the current time. At this time, the estimated current position Op1 'and the estimated current position Op2' are quite close, and the obstacle O1 and the obstacle O2 that existed apart at the previous time are close at the current time.
続いて、ECU3では、上記の通常のグルーピングでグルーピングされたグループを順次抽出し、全てのグループについて以下の処理を行う。ECU3では、グループに含まれる検出点毎に、検出点と前時刻の各障害物の推定現在位置との間の距離をそれぞれ算出する。そして、ECU3では、グループに含まれる全ての検出点を、最も近い前時刻のグループの推定現在位置に応じて分ける。この際、ECU3では、検出点と推定現在位置との間の距離が閾値以上の場合、前時刻の障害物とは関連がないと判断し、推定現在位置に応じて分けない。この閾値は、現時刻で検出された検出点が前時刻で検出された障害物に対する検出点であるか否かを判別するための閾値であり、実験などで予め設定される。図2に示す例では、現時刻でのグループG1の場合、検出点P1,・・・,P7は推定現在位置Op1’に最も近く、検出点P8,・・・,P12は推定現在位置Op2’に最も近いので、検出点P1,・・・,P7と検出点P8,・・・,P12とに分けられる。現時刻でのグループG2の場合、検出点P13,・・・,P19は推定現在位置Op3’に最も近いが、各検出点13,・・・,P19と推定現在位置Op3’との間の距離は閾値以上なので、障害物O3と関連がなく、分けられない。 Subsequently, the ECU 3 sequentially extracts the groups grouped by the above normal grouping, and performs the following processing for all the groups. The ECU 3 calculates the distance between the detection point and the estimated current position of each obstacle at the previous time for each detection point included in the group. The ECU 3 divides all detection points included in the group according to the estimated current position of the group at the nearest previous time. At this time, if the distance between the detection point and the estimated current position is greater than or equal to the threshold value, the ECU 3 determines that there is no relationship with the obstacle at the previous time, and does not divide according to the estimated current position. This threshold value is a threshold value for determining whether or not the detection point detected at the current time is a detection point for the obstacle detected at the previous time, and is set in advance by an experiment or the like. In the example shown in FIG. 2, in the case of the group G1 at the current time, the detection points P1, ..., P7 are closest to the estimated current position Op1 ', and the detection points P8, ..., P12 are the estimated current position Op2'. , P7 and detection points P8,..., P12. In the case of the group G2 at the current time, the detection points P13,..., P19 are closest to the estimated current position Op3 ′, but the distance between each detection point 13,..., P19 and the estimated current position Op3 ′. Is more than the threshold value, and is not related to the obstacle O3 and cannot be divided.
現時刻でのグループの検出点が分けられた場合、ECU3では、分けられた各検出点群を新たなグループとしてそれぞれ生成し、元のグループと置き換える。図2に示す例では、現時刻でのグループG1が検出点P1,・・・,P7と検出点P8,・・・,P12との2つの検出点群に分けられたので、検出点P1,・・・,P7でグループG11が生成され、検出点P8,・・・,P12でグループG12が生成され、グループG1が消去される。また、現時刻でのグループG2は、そのまま残る。したがって、現時刻での最終的なグルーピング結果としては、グループG11(検出点P1,・・・,P7)、グループG12(検出点P8,・・・,P12)、グループG2(検出点P13,・・・,P19)の3つのグループである。 When the detection points of the group at the current time are divided, the ECU 3 generates each divided detection point group as a new group and replaces the original group. In the example shown in FIG. 2, the group G1 at the current time is divided into two detection point groups, detection points P1,..., P7 and detection points P8,. .., P7 generates a group G11, detection points P8,..., P12 generate a group G12, and the group G1 is deleted. Further, the group G2 at the current time remains as it is. Therefore, the final grouping results at the current time include group G11 (detection points P1,..., P7), group G12 (detection points P8,..., P12), group G2 (detection points P13,. .., P19).
現時刻での全てのグループについての処理が終了すると、ECU3では、最終的に分けられたグループ毎に、グループに含まれる全ての検出点の相対位置、相対方向などからグループ(すなわち、障害物)の位置、大きさ、速度、移動方向などを算出し、これらの障害物検出結果をRAMの所定の領域に一時記憶する。速度や移動方向については、前時刻の障害物情報を利用し(前々時刻などの更に過去の障害物情報も利用してもよい)、前時刻の位置からの変化に基づいて算出される。なお、グループの検出点の数が所定数未満のグループについては、障害物とは認定せず、障害物の情報を算出しない。 When the processing for all the groups at the current time is completed, the ECU 3 determines, for each finally divided group, a group (that is, an obstacle) from the relative positions and relative directions of all the detection points included in the group. The position, size, speed, moving direction, and the like of this are calculated, and these obstacle detection results are temporarily stored in a predetermined area of the RAM. The speed and the moving direction are calculated based on the change from the position at the previous time using the obstacle information at the previous time (may also use past obstacle information such as the previous time). It should be noted that a group in which the number of detection points of the group is less than a predetermined number is not recognized as an obstacle and information on the obstacle is not calculated.
なお、前時刻で障害物が検出されていない場合又は1つしか障害物が検出されていない場合、前時刻での障害物検出結果に基づいてグループ再分割の処理を行わないので、通常のグルーピングの結果がそのまま用いられる。 If no obstacle is detected at the previous time, or if only one obstacle is detected, the group re-division process is not performed based on the obstacle detection result at the previous time. The result is used as it is.
図3に示す例は、前時刻での障害物検出で別々の障害物として検出されていた2人の歩行者W1,W2が現時刻で接近したために、現時刻での通常のグルーピングにおいて、2人の歩行者W1,W2に対する検出点P1,・・・,P15が1つのグループG1としてグルーピングされた場合である。歩行者W1は、前時刻の位置Wp1から現時刻では位置Wp1’まで移動したと推定される。歩行者W2は、前時刻の位置Wp2から現時刻では位置Wp2’まで移動したと推定される。グループ再分割処理により、検出点P1,・・・,P7は推定現在位置Wp1’に最も近く、検出点P8,・・・,P15は推定現在位置Wp2’に最も近いので、検出点P1,・・・,P7からなるグループG11と検出点P8,・・・,P12からなるグループG12とに分けられる。その結果、現時刻でも、グループG11とグループG12によって、2つの障害物(歩行者W1,W2)として検出できる。 In the example shown in FIG. 3, two pedestrians W1 and W2 that have been detected as separate obstacles in the obstacle detection at the previous time approached at the current time, so that in the normal grouping at the current time, 2 This is a case where detection points P1,..., P15 for human pedestrians W1, W2 are grouped as one group G1. It is estimated that the pedestrian W1 has moved from the position Wp1 at the previous time to the position Wp1 'at the current time. The pedestrian W2 is estimated to have moved from the position Wp2 at the previous time to the position Wp2 'at the current time. By the group subdivision process, the detection points P1,..., P7 are closest to the estimated current position Wp1 ′, and the detection points P8,..., P15 are closest to the estimated current position Wp2 ′. ... It is divided into a group G11 composed of P7 and a group G12 composed of detection points P8,. As a result, even at the current time, the group G11 and the group G12 can be detected as two obstacles (pedestrians W1 and W2).
図1を参照して、障害物検出装置1における動作について説明する。特に、ECU3における処理については図4のフローチャートに沿って説明する。図4は、図1のECUにおける処理の流れを示すフローチャートである。
With reference to FIG. 1, the operation | movement in the
レーザレーダ2では、一定時間毎に、左右方向の所定角度毎にレーザ光を出射するとともにその反射光を受光する。そして、レーザレーダ2では、各検出点についての情報を算出し、レーダ信号をECU3に送信する。
The
レーダ信号を受信する毎(一定時間毎)に、ECU3では、検出点の情報を取得する(S1)。そして、ECU3では、通常のグルーピングによって検出点をグルーピングする(S2)。 Every time a radar signal is received (every fixed time), the ECU 3 acquires information on detection points (S1). Then, the ECU 3 groups detection points by normal grouping (S2).
ECU3では、前時刻での全ての障害物(グループ)に対して、前時刻での位置、速度、移動方向から現時刻での位置をそれぞれ推定する(S3)。 The ECU 3 estimates the position at the current time from the position, speed, and moving direction at the previous time for all obstacles (groups) at the previous time (S3).
ECU3では、S2でグルーピングした現時刻でのグループを順次抽出する。そして、ECU3では、抽出したグループに含まれる全ての検出点を、最も近い前時刻の障害物の推定現在位置に応じて分ける(S4)。この際、近い推定現在位置がない場合には分けない。抽出したグループに含まれる検出点が幾つかに分けられた場合、ECU3では、分けられた検出点毎に新たにグループを生成し、その生成した複数のグループを元となったグループ(抽出されたグループ)と置き換える(S5)。 The ECU 3 sequentially extracts the groups at the current time grouped in S2. Then, the ECU 3 divides all detection points included in the extracted group according to the estimated current position of the obstacle at the nearest previous time (S4). At this time, when there is no close estimated current position, it is not divided. When the detection points included in the extracted group are divided into several groups, the ECU 3 generates a new group for each of the divided detection points, and the group based on the plurality of generated groups (extracted Replace with (Group) (S5).
ECU3では、S2でグルーピングした現時刻での全てのグループについての処理が終了したか否かを判定する(S6)。S6にて全てのグループについての処理が終了していないと判定した場合、ECU3では、S4に戻って、次のグループを抽出し、このグループについての処理を行う。 The ECU 3 determines whether or not the processing for all groups at the current time grouped in S2 is completed (S6). If it is determined in S6 that the process for all groups has not been completed, the ECU 3 returns to S4, extracts the next group, and performs the process for this group.
S6にて全てのグループについての処理が終了したと判定した場合、ECU3では、最終的に分けられたグループ毎に、各グループに含まれる検出点の情報に基づいて障害物の情報を算出する(S7)。そして、ECU3では、その障害物の情報を障害物情報信号として運転支援装置に送信する。 If it is determined in S6 that the processing for all the groups has been completed, the ECU 3 calculates obstacle information for each finally divided group based on the detection point information included in each group ( S7). Then, the ECU 3 transmits the obstacle information as an obstacle information signal to the driving support device.
この障害物検出装置1によれば、現時刻で通常のグルーピングの後にそのグルーピングしたグループを前時刻の障害物検出結果(前時刻の最終的なグルーピング結果)を考慮して再分割することにより、複数の障害物が1つのグループとしてグルーピングされた場合でも障害物個々に対応したグループに再分割することができる。その結果、適切なグルーピングを行うことができ、障害物を高精度に検出することができる。特に、障害物検出装置1では、前時刻の障害物の推定現在位置を算出し、現時刻で検出された検出点をその推定現在位置に応じて分けるので、高精度に再分割を行うことができる。
According to this
以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。 As mentioned above, although embodiment which concerns on this invention was described, this invention is implemented in various forms, without being limited to the said embodiment.
例えば、本実施の形態では車両に搭載される障害物検出装置に適用したが、衝突防止装置、車間制御装置などの運転支援装置や周辺監視装置などの他の装置にも適用可能である。また、検出対象としては、車両周辺の障害物以外にも、物体検出装置の使用用途に応じて様々な物体を検出することも可能である。また、搭載対象としては、車両以外にも、ロボットなどの他のものに搭載することも可能である。 For example, in the present embodiment, the present invention is applied to an obstacle detection device mounted on a vehicle. In addition to obstacles around the vehicle, various objects can be detected as detection targets according to the usage of the object detection device. In addition to the vehicle, the vehicle can be mounted on other objects such as a robot.
また、本実施の形態ではレーダ検出手段としてレーザレーダを用いる構成としたが、ミリ波レーダなどの他のレーダを用いてもよい。 In this embodiment, a laser radar is used as the radar detection means, but other radars such as a millimeter wave radar may be used.
また、本実施の形態では前時刻での障害物検出結果だけを用いる構成としたが、前々時刻での障害物検出結果やそれ以前の障害物検出結果も用いる構成としてもよい。 In the present embodiment, only the obstacle detection result at the previous time is used. However, the obstacle detection result at the previous time and the obstacle detection result before that may be used.
1…障害物検出装置、2…レーザレーダ、3…ECU
DESCRIPTION OF
Claims (1)
前記レーダ検出手段で今回検出された2個の検出点間の距離が閾値未満の場合には当該2個の検出点を同一のグループとすることによって、前記レーダ検出手段で検出された各検出点をグルーピングするグルーピング手段と、
前回の複数のグループに基づいて前記グルーピング手段で今回グルーピングされたグループを複数のグループに分割する分割手段と、
前記グルーピング手段又は前記分割手段で最終的に分けられたグループ毎に、グループに含まれる検出点を用いて物体を検出する物体検出手段と、
前回のグループの情報に基づいて該前回のグループの今回の位置を推定する位置推定手段とを備え、
前記位置推定手段は、前記物体検出手段が物体として検出した前回のグループ毎に、今回の位置を推定し、
前記分割手段は、前記物体検出手段が2つ以上物体を前回検出した場合、今回グルーピングされたグループに含まれる検出点毎に前記位置推定手段により推定された各推定位置と前記レーダ検出手段が今回検出した検出点との距離をそれぞれ算出し、前記距離が予め設定した閾値未満の場合には検出点を最も近い推定位置に応じて分けて、グループを分割することを特徴とする物体検出装置。 Radar detecting means for detecting the position of the object;
When the distance between the two detection points detected this time by the radar detection means is less than the threshold value, each detection point detected by the radar detection means is made by grouping the two detection points into the same group. Grouping means for grouping,
A dividing unit that divides the group grouped this time by the grouping unit based on a plurality of previous groups into a plurality of groups;
For each final divided was the group with the grouping unit or the dividing means, and object detecting means for detecting an object by using the detection points included in the group,
A position estimation means for estimating the current position of the previous group based on the information of the previous group;
The position estimation means estimates the current position for each previous group detected by the object detection means as an object,
When the object detection unit has previously detected two or more objects, the dividing unit determines whether the estimated position estimated by the position estimation unit for each detection point included in the currently grouped group and the radar detection unit An object detection apparatus that calculates a distance from each detected detection point and divides the group by dividing the detection point according to the closest estimated position when the distance is less than a preset threshold.
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Publications (2)
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