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OBJECT RECOGNITION DEVICE AND OBJECT RECOGNITION METHOD UPDATE_EN meetings

Patent code P180015054
File No. 17-18
Posted date May 29, 2018
Application number P2018-039126
Publication number P2019-153188A
Date of filing Mar 5, 2018
Date of publication of application Sep 12, 2019
Inventor
  • (In Japanese)伊東 敏夫
Applicant
  • Shibaura Institute of Technology
Title OBJECT RECOGNITION DEVICE AND OBJECT RECOGNITION METHOD UPDATE_EN meetings
Abstract PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an object recognition device and an object recognition method that make it possible to correctly recognize an object at a position far from a light source.
SOLUTION: The object recognition device of the present invention is an object recognition device for recognizing an object based on a plurality of distance measuring points at which distances are measured by a distance measuring device. The object recognition device includes: a noise adding unit that adds predetermined noise to the plurality of distance measuring points measured by the distance measuring device; a clustering unit that forms a cluster representing an object based on the noise-added distance measuring points; and a recognition unit that recognizes the object based on a feature quantity of the cluster formed by the clustering unit.
Outline of related art and contending technology (In Japanese)

近年、世界中の様々な企業が、車両の自動運転技術の開発に取り組んでいる。運転の自動化による、安全性、快適性等の各段の向上が期待されており、現在は実証実験が行われている段階にある。例えば、愛知県では、自動運転システムにより公道で運転席を監視して無人の車を走らせる実験が行われている。また、国土交通省では、中山間地域で自動運転の実験が行われている。他にも様々な実証実験が行われている。しかしながら、完全自動運転は、実用化に至っていない。

完全自動運転を実現するためには、4つの機能が必要となる。具体的には、自車がどの位置にいるのか把握するための自己位置推定、周りの環境を認識するための外界認識、総合的に判断して行動するための行動計画、ブレーキやステアリングなどを操作する車両制御、を行う機能が挙げられる。本発明者は、これらのうち外界認識を行う技術について着目し、研究を進めている。外界認識は、自車の周囲の障害物を検出し、歩行者などとの接触事故を防ぐ上で重要な技術である。

外界認識に用いるセンサとしては、点群(ポイントクラウド)データを出力するLiDAR(Light Detection and Ranging)、画像データを出力するカメラなどが挙げられる(非特許文献1参照)。LiDARは、主に、近赤外レーザビームを周囲に照射して走査を行う走査部、反射光を受ける受光部、照射してから受光するまでにかかった時間から距離を測定する信号処理部からなる。照射するレーザ光としては、近赤外光を用いることにより、可視光に起因する外乱を取り除くことができ、さらに、近赤外光に起因する外乱については、照射光をパルス変調してキャンセルすることが可能となる。よって、LiDARは、可視光を撮影するカメラと比べて優れている。LiDARでは、完全な暗闇や、カメラなら飽和してしまう明るい環境においても、反射光をが受けられる範囲であれば認識することができる。カメラの一種であるステレオカメラでは、基線長に対して測定方向の距離が長くなるにつれて測定誤差が大きくなるが、LiDARでは、遠方であっても測定誤差が大きくならない。

Field of industrial application (In Japanese)

本発明は、物体認識装置および物体認識方法に関する。

Scope of claims (In Japanese)
【請求項1】
 
測距装置によって距離が測定された複数の測距点に基づいて、物体を認識する物体認識装置であって、
前記測距装置によって測定された前記複数の測距点に対し、予め規定されたノイズを付加するノイズ付加部と、
前記ノイズが付加された測距点に基づいて、物体を表すクラスタを形成するクラスタリング部と、
前記クラスタリング部によって形成された前記クラスタの特徴量に基づいて前記物体を認識する認識部と、を備えることを特徴とする物体認識装置。

【請求項2】
 
前記ノイズ付加部は、前記測距装置によって測定された前記複数の測距点のうち、距離が予め規定された基準距離以上である測距点に対して前記ノイズを付加するものであることを特徴とする請求項1に記載の物体認識装置。

【請求項3】
 
前記ノイズは、前記測距点から水平方向に30cm以下、鉛直方向に40cm以下の範囲に付加されるものであることを特徴とする請求項1または2のいずれかに記載の物体認識装置。

【請求項4】
 
前記ノイズ付加部によって付加される前記ノイズは、ホワイトノイズであ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物体認識装置。

【請求項5】
 
物体毎に分散が異なるホワイトノイズを格納する格納部を更に備えており、
前記ノイズ付加部が、前記測距装置によって測定された前記複数の測距点に対して、分散が異なるホワイトノイズを順次付加し、
前記クラスタリング部及び前記認識部は、前記ノイズ付加部によってホワイトノイズが付加される度に、前記クラスタの形成及び前記物体の認識を行うものであることを特徴とする請求項4に記載の物体認識装置。

【請求項6】
 
測距装置によって距離が測定された複数の測距点に基づいて、物体を認識する物体認識方法であって、
前記測距装置によって測定された前記複数の測距点に対し、予め規定されたノイズを付加するノイズ付加ステップと、
前記ノイズが付加された測距点に基づいて、物体を表すクラスタを形成するクラスタリングステップと、
前記クラスタリングステップによって形成された前記クラスタの特徴量に基づいて前記物体を認識する認識ステップと、を有することを特徴とする物体認識方法。

【請求項7】
 
前記ノイズ付加ステップにおいて、前記測距点から水平方向に30cm以下、鉛直方向に40cm以下の範囲に、ノイズを付加することを特徴とする請求項6に記載の物体認識方法。
IPC(International Patent Classification)
F-term
Drawing

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JP2018039126thum.jpg
State of application right Published


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