JP2000075032A - Method for detecting and estimating presence of obstacle on traveling path - Google Patents
Method for detecting and estimating presence of obstacle on traveling pathInfo
- Publication number
- JP2000075032A JP2000075032A JP10248477A JP24847798A JP2000075032A JP 2000075032 A JP2000075032 A JP 2000075032A JP 10248477 A JP10248477 A JP 10248477A JP 24847798 A JP24847798 A JP 24847798A JP 2000075032 A JP2000075032 A JP 2000075032A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- reference line
- distance
- road surface
- distance data
- surface reference
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 42
- 238000005259 measurement Methods 0.000 claims description 91
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 49
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 28
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 20
- 238000013075 data extraction Methods 0.000 claims description 5
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 4
- YTAHJIFKAKIKAV-XNMGPUDCSA-N [(1R)-3-morpholin-4-yl-1-phenylpropyl] N-[(3S)-2-oxo-5-phenyl-1,3-dihydro-1,4-benzodiazepin-3-yl]carbamate Chemical compound O=C1[C@H](N=C(C2=C(N1)C=CC=C2)C1=CC=CC=C1)NC(O[C@H](CCN1CCOCC1)C1=CC=CC=C1)=O YTAHJIFKAKIKAV-XNMGPUDCSA-N 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 14
- 238000005096 rolling process Methods 0.000 description 7
- 101100099284 Arabidopsis thaliana THH1 gene Proteins 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012937 correction Methods 0.000 description 1
- 238000013480 data collection Methods 0.000 description 1
- 230000000994 depressogenic effect Effects 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 239000011435 rock Substances 0.000 description 1
- 238000004904 shortening Methods 0.000 description 1
- 230000006641 stabilisation Effects 0.000 description 1
- 238000011105 stabilization Methods 0.000 description 1
- 239000003381 stabilizer Substances 0.000 description 1
- 238000012876 topography Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Optical Radar Systems And Details Thereof (AREA)
- Geophysics And Detection Of Objects (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は移動ロボットや自律
走行車両などの車両による走行路上に存在する各種の障
害物、例えば凹凸地形や岩石、倒木、飛来する移動体な
どを検出する方法及びその存否の推定方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method for detecting various obstacles existing on a traveling path of a vehicle such as a mobile robot or an autonomous vehicle, for example, uneven terrain, rocks, fallen trees, flying moving objects, and the like. The estimation method.
【０００２】[0002]
【従来の技術】前述の車両が自律走行もしくは半自律走
行するためには、前方の地形の凹凸を認識しなければな
らない。そのためには、車両から凹凸地形までの距離や
高さとその方向を測定する必要がある。従来、これらの
地上の障害物を認識するための装置としてレーザレンジ
ファインダやステレオカメラを使用したものが知られて
いる。従来の検出システムは、これらの装置を用いて、
地面を二次元的に計測して地形の詳細な凹凸地図を作成
し、障害物を検出している。2. Description of the Related Art In order for the above-mentioned vehicle to run autonomously or semi-autonomously, it is necessary to recognize unevenness of the terrain ahead. For that purpose, it is necessary to measure the distance and height from the vehicle to the uneven terrain and its direction. Conventionally, as a device for recognizing these obstacles on the ground, a device using a laser range finder or a stereo camera is known. Conventional detection systems use these devices,
It measures the ground two-dimensionally, creates a detailed uneven map of the terrain, and detects obstacles.
【０００３】以下に、レーザ光を二次元に走査させて障
害物までの距離や高さ、その範囲を精密に検出するレー
ザレンジファインダを使用する場合について簡単に説明
する。図１４は二次元走査式のレーザ距離測定装置の概
略を示している。同図によると、レーザ距離測定装置
は、目標物に向けて出射したレーザ光が反射して戻って
くるまでの時間から目標物までの距離を測定する装置で
ある。このとき、レーザ発振器１００から発せられたレ
ーザ光（送信光）を、回転多面鏡１０１とガルバノミラ
ー１０２を用いて二次元に走査することで、次々と距離
データを検出して、センシングエリア内の各ポイントま
での距離を測定する。A case will be briefly described below in which a laser range finder for scanning a laser beam two-dimensionally to accurately detect the distance, height, and range to an obstacle is used. FIG. 14 schematically shows a two-dimensional scanning laser distance measuring apparatus. According to the figure, the laser distance measurement device is a device that measures the distance from the time until the laser light emitted toward the target is reflected back to the target. At this time, the laser light (transmitted light) emitted from the laser oscillator 100 is two-dimensionally scanned using the rotating polygon mirror 101 and the galvanometer mirror 102, so that the distance data is detected one after another, and the distance data within the sensing area is detected. Measure the distance to each point.
【０００４】車両上から、この測定を行おうとするとき
は、レーザ光を二次元に走査し、車両が走行しようとす
るエリア全体にわたってセンシングを繰り返し、各ポイ
ントの距離データと方位から地形の凹凸（高度）を記し
た正確な地図（高度地図）を作成し、車両が走行不可能
な領域（障害物領域）を検出し、走行経路の計画を行
う。When this measurement is to be performed from above the vehicle, the laser beam is scanned two-dimensionally, sensing is repeated over the entire area in which the vehicle is to travel, and the topography of the terrain is determined from the distance data and azimuth of each point. An accurate map (altitude map) describing the altitude is created, an area where the vehicle cannot travel (an obstacle area) is detected, and a travel route is planned.
【０００５】一般に前記高度地図を作成するには、図１
５において各測定ポイントの座標（位置：Ｘ，Ｙ，Ｚ）
を、レーザ距離測定装置と測定ポイントの幾何学的拘束
条件（測定ポイントに対する俯角ｔｈ、方向角ａｌｐ、
測定装置の高さＨｓ、測定距離Ｌ）から算出することに
よりなされる。このとき、各測定ポイントの座標位置
（Ｘ，Ｙ，Ｚ）は、車両のピッチング及びローリングの
影響をうける。その影響をうけないための対策として、
車両を停止させるか極低速にする、傾斜角センサ等
により車体のピッチング、ローリングをセンシングし、
位置データを座標変換する、センサをジンバル等を用
いて空間に安定させる、車輪半径を大きくする、ホ
イールベース（車軸間距離）を長くする、トレッド
（輪距）を広くする、ホイールベース及びトレッドの
中央にセンサを設置するなどの配慮が必要である。[0005] Generally, to create the altitude map, FIG.
In 5, the coordinates of each measurement point (position: X, Y, Z)
Are determined by using the laser distance measurement device and the geometric constraint conditions of the measurement point (the depression angle th with respect to the measurement point, the direction angle alp,
This is performed by calculating from the height Hs of the measuring device and the measuring distance L). At this time, the coordinate position (X, Y, Z) of each measurement point is affected by pitching and rolling of the vehicle. As a measure to avoid the influence,
Stop the vehicle or make it extremely low speed, sensing the pitching and rolling of the vehicle body with an inclination sensor etc.,
Coordinate conversion of position data, stabilization of sensor in space using gimbal, etc., increase of wheel radius, increase of wheelbase (distance between axles), increase of tread (wheel distance), increase of wheelbase and tread Consideration such as installing a sensor in the center is necessary.
【０００６】[0006]
【発明が解決しようとする課題】しかるに、これらの検
出システムでは、データ数が極めて多くなるため、その
取得時間及び分析時間が長くなり、更には計測にあたっ
て車両のローリング及びピッチングの影響を受けるた
め、走行しながら障害物を高精度に検出することは困難
であった。その結果、車両を一旦停止もしくは極低速で
走行させながら障害物の検出を実施した後、通常走行を
再開せざるを得ず、俊敏な行動をとることは不可能であ
った。However, in these detection systems, since the number of data is extremely large, the acquisition time and the analysis time are long, and the measurement is affected by rolling and pitching of the vehicle. It was difficult to detect obstacles with high accuracy while running. As a result, after detecting the obstacle while the vehicle is temporarily stopped or running at an extremely low speed, it is necessary to resume the normal running, and it is impossible to take an agile action.
【０００７】従って、本発明の目的は、高精度な高度地
図を作成することなく、データ量を少なくすることで、
データ取得時間及び分析時問を大幅に短縮すると共に、
信頼性の高いデータ処理を行い、通常の走行中に走行路
上に存在する、或いは走行路上を飛来してくる障害物を
確実に検出することを可能にした障害物の検出方法及び
その存否推定方法を提供することにある。Accordingly, an object of the present invention is to reduce the amount of data without creating a highly accurate altitude map,
While significantly shortening the data acquisition time and analysis time,
Obstacle detection method and method for performing reliable data processing and enabling reliable detection of obstacles that are present on the traveling path during normal traveling or that fly on the traveling path Is to provide.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段及び作用効果】本発明は、
従来のごとく二次元に走査をせずに、且つ高精度な高度
地図を作成せず、路面上にレーザ光もしくは超音波、ミ
リ波を一次元に走査しながら、一回の走査ごとに車両の
通行できないような走行路上の障害物の存否を検出す
る。すなわち、かかる障害物が存在すると、そのエリア
における路面の凹凸の振幅が他のエリアの振幅よりも大
きくなることに着目し、その振幅の変化をもって、障害
物の有無及び大まかな距離、方向を検出する。本件請求
項１〜１７に係る発明によれば、次のような構成を備え
ており、上述の目的が達成される。Means for Solving the Problems and Effects of the Invention
Without scanning in two dimensions as in the past, and without creating a highly accurate altitude map, while scanning laser light, ultrasonic waves, and millimeter waves on the road surface in one dimension, the vehicle is scanned every time. It detects the presence or absence of an obstacle on the traveling road that cannot be passed. In other words, focusing on the fact that when such an obstacle is present, the amplitude of the unevenness of the road surface in that area becomes larger than the amplitude of other areas, and the presence or absence of the obstacle and the approximate distance and direction are detected based on the change in the amplitude. I do. According to the present invention, the following configuration is provided, and the above object is achieved.
【０００９】請求項１に係る発明は、走行する車両上に
設置された距離測定装置を一次元に走査させること、一
回の走査ごとの全測定ポイントの距離データ母集団Ａか
ら、演算装置の基準線算出部にて統計処理的演算により
一部又は全部の距離データを抽出し路面基準線データ集
団Ｃ1 を抽出すること、抽出された前記距離データを用
い、所定の演算式に基づき、第１ステップのデータ演算
を行って路面基準線ＢＬK.1 を基準線算出部にて決定す
ること、前記距離データ母集団Ａの一部又は全部の距離
データと、その各測定ポイントに対応する第ｊ−１ステ
ップの路面基準線ＢＬK.j-1 （ｊ：２からまでのステッ
プ数）上の距離値とを比較することで新たに距離データ
集団Ｃj を抽出し、更に新たに抽出された距離データ集
団Ｃj （ｊ：２からｎまでのステップ数）の距離データ
に基づき第ｊステップの路面基準線ＢＬK.j を基準線算
出部にて算出すること、これを第ｎステップまで繰り返
して最終的な路面基準線ＢＬK.n を基準線算出部にて決
定すること、及び演算装置の比較部にて前記距離データ
母集団Ａの一部又は全部の距離データとその各測定ポイ
ントに対応する路線基準線ＢＬK.n 上の距離値とを比較
して走行路上の障害物を検出し、次回以降の走査に移行
する。ここで、障害物検出のための比較判断の閾値は固
定の値でもよく、或いはその値を補正する必要が生じた
場合には、後述するように適宜補正することもできる。According to the first aspect of the present invention, a distance measuring device installed on a running vehicle is scanned one-dimensionally. A part or all of the distance data is extracted by a statistical processing operation in a reference line calculation unit to extract a road surface reference line data group C 1, and the extracted distance data is used, based on a predetermined arithmetic expression, A one-step data operation is performed to determine the road surface reference line BL K.1 by the reference line calculation unit, and a part or all of the distance data of the distance data population A and a second corresponding to each measurement point. A new distance data group C j is extracted by comparing with a distance value on the road reference line BL Kj-1 (j: the number of steps from 2) of j−1 steps, and further newly extracted distances data group C j (j: 2 from n Road base line BL Kj j-th step based on the distance data of the number of steps) to calculate at the reference line calculating unit, a reference line the final road surface base line BL Kn Repeat this until the n step calculated in And the comparison unit of the arithmetic unit compares the distance data of part or all of the distance data population A with the distance value on the route reference line BL Kn corresponding to each measurement point. To detect an obstacle on the traveling road, and shift to the next and subsequent scans. Here, the threshold value for the comparison judgment for obstacle detection may be a fixed value, or when it becomes necessary to correct the value, the threshold value may be appropriately corrected as described later.
【００１０】すなわち、走行する車両上から一次元的に
複数回の走査を繰り返しながら、各走査ごとに得られる
距離データに基づいて、信頼性の高い路面の基準線を設
定する。この路面基準線の設定にあたって、各走査ごと
の第１ステップとして、走査により得られる前記距離デ
ータのうちから所望のデータを抽出して路面基準線デー
タ集団Ｃ1 とし、この抽出された距離データ集団Ｃ1 の
距離データに基づき第１ステップの路面基準線を算出
し、第２ステップとして距離データ母集団Ａの距離デー
タと第１ステップの算出した路面基準線上の測定ポイン
トに対応する距離値とを比較し、その比較値が閾値の範
囲に入る距離データを距離データ母集団Ａの全て又は所
要の走査範囲から改めて抽出して距離データ集団Ｃ2 と
し、この抽出された距離データ集団Ｃ2 の距離データに
基づき第２ステップの路面基準線を算出する。こうした
操作を第ｎステップまで繰り返し、最終的な路面基準線
ＢＬK.n を導き出す。このときのステップ数ｎは周辺の
状況を考慮して適宜決定される。That is, while repeating one-dimensionally multiple scans from a running vehicle, a highly reliable road surface reference line is set based on distance data obtained for each scan. In setting this road reference line, as a first step for each scan, and extract the desired data from among the distance data obtained by scanning a road surface reference line data group C 1, the extracted distance data population calculating a road surface reference line of the first step on the basis of the distance data C 1, and a distance value corresponding to the distance data and the measuring points of the calculated road surface reference line of the first step of the distance data population a as a second step The distance data whose comparison value falls within the range of the threshold value is extracted again from the entire distance data population A or the required scanning range to obtain a distance data group C 2, and the distance of the extracted distance data group C 2 A road surface reference line in the second step is calculated based on the data. These operations are repeated up to the n-th step to derive a final road surface reference line BL Kn . The number n of steps at this time is appropriately determined in consideration of the surrounding situation.
【００１１】請求項２に係る発明は、請求項１に係る発
明にあって、前記距離データ母集団Ａから、走行予定方
向の所定の路幅内にある全てもしくは一部の距離データ
を抽出して距離比較データ集団Ｅとすること、前記距離
データ母集団Ａから、走行予定方向の所定の路幅近傍に
ある全てもしくは一部の距離データを抽出して路面基準
線データ集団ＣO とすること、各ステップごとの演算
で、前記距離データ母集団Ａの代わりに前記路面基準線
データ集団ＣO から抽出した距離データ集団Ｃj（ｊ：
１からｎまでのステップ数）から路面基準線ＢＬK.j を
演算装置にて決定すること、比較回路にて比較する際
に、前記距離比較データ集団Ｅに属する距離データとそ
の測定ポイントに対応する前記最終路面基準線ＢＬK.n
上の距離値とを演算装置の比較部にて比較することを含
むものである。According to a second aspect of the present invention, in the first aspect, all or a part of the distance data within a predetermined road width in the scheduled traveling direction is extracted from the distance data population A. A distance comparison data group E, and extracting, from the distance data population A, all or a part of distance data in the vicinity of a predetermined road width in the planned traveling direction to obtain a road surface reference line data group C O. The distance data group C j (j: j) extracted from the road surface reference line data group C O instead of the distance data group A in the calculation for each step.
Determining the road surface reference line BL Kj from the (number of steps from 1 to n) by an arithmetic device, and comparing the road surface reference line BL Kj with the distance data belonging to the distance comparison data group E and the measurement points when comparing by the comparison circuit. Final road surface reference line BL Kn
This includes comparing the above distance value with the comparing unit of the arithmetic unit.
【００１２】この発明によれば、請求項１における路面
基準線データ集団Ｃj （ｊ：１からｎまでのステップ
数）の他に、走行予定方向の所定の路幅内にある全ての
距離データを抽出して距離比較データ集団Ｅとし、走行
予定方向の所定の路幅近傍にある全ての若しくは一部の
距離データを抽出して路面基準線データ集団ＣO とし、
前記路面基準線データ集団ＣO を、路面基準線データ集
団Ｃj （ｊ：１からｎまでのステップ数）を抽出すると
きの距離データの母集団として扱い、前記距離比較デー
タ集団Ｅの全ての距離データを上記演算装置の比較部に
て比較するときの測定データとしている。これは、比較
値の信頼性を確保するためであり、周辺状況により請求
項１の発明と本発明とを使い分ける。According to the present invention, in addition to the road surface reference line data group C j (j: the number of steps from 1 to n) according to the present invention, all the distance data within a predetermined road width in the scheduled traveling direction are provided. Is extracted as a distance comparison data group E, and all or a part of the distance data in the vicinity of a predetermined road width in the planned traveling direction is extracted as a road surface reference line data group C O ,
The road surface reference line data group C O is treated as a population of distance data when the road surface reference line data group C j (j: the number of steps from 1 to n) is extracted, and all of the distance comparison data group E The distance data is used as measurement data when compared by the comparison unit of the arithmetic device. This is to ensure the reliability of the comparison value, and the invention of claim 1 and the present invention are selectively used depending on the surrounding situation.
【００１３】請求項３に係る発明は、前記演算装置の比
較部にて比較する値を、各測定ポイントｉの距離データ
と前記路面基準線ＢＬK.n 上の対応する距離値との差
を、その路面基準線ＢＬK.n 上の対応する距離値で除し
た偏差率とするものであり、信頼性の高い検出結果が得
られる。According to a third aspect of the present invention, the difference between the distance data at each measurement point i and the corresponding distance value on the road surface reference line BL Kn is calculated by comparing the value to be compared by the comparison unit of the arithmetic unit. This is the deviation rate divided by the corresponding distance value on the road surface reference line BL Kn , and a highly reliable detection result can be obtained.
【００１４】請求項４〜請求項７に係る発明は、各ステ
ップごとに前記距離データの抽出にあたって、路面基準
線を導出するための多様な距離データの抽出手法を規定
しており、請求項４に係る発明にあっては、第ｊステッ
プにおける前記距離データ集団Ｃj （ｊ：１からｎまで
の任意のステップ数）の抽出を、各走査の最初に設定さ
れる標準路面基準線ＬSTに基づき、前記距離データ母集
団Ａ又は路面基準線データ集団Ｃ0 の各測定ポイントの
距離データと前記標準路面基準線ＬST上の対応する距離
値との偏差又は偏差率を求めて、その閾値内にある距離
データを抽出することにより行う。The invention according to claim 4 to claim 7 defines various distance data extraction methods for deriving a road surface reference line in extracting the distance data for each step. In the invention according to the first aspect, the extraction of the distance data group C j (j: any number of steps from 1 to n) in the j-th step is performed on the standard road surface reference line L ST set at the beginning of each scan. based, said distance data population a or a deviation or fractional deviation of the corresponding distance value on the distance data and the standard road reference line L ST of each measurement point in the road surface reference line data group C 0, in that the threshold value By extracting the distance data in
【００１５】請求項５に係る発明は、第ｊステップにお
ける前記距離データ集合Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意
のステップ数）の抽出を、ｓステップ前のデータ演算に
より得られた路面基準線ＢＬK.j-s に基づき、前記距離
データ母集団Ａ又は路面基準線データ集団Ｃ0 の各測定
ポイントの距離データと前記路面基準線ＢＬK.j-s 上の
対応する距離値との偏差又は偏差率を求めて、その閾値
内にある距離データを抽出することにより行う。According to a fifth aspect of the present invention, the extraction of the distance data set C j (j: an arbitrary number of steps from 1 to n) in the j-th step is performed based on a road surface reference obtained by a data operation before s steps. based on the line BL Kj-s, deviation or fractional deviation of the corresponding distance value on the distance data population the a or the road surface reference line distance data for each measurement point in the data population C 0 road reference line BL Kj-s And extracting the distance data within the threshold value.
【００１６】請求項６に係る発明は、第ｊステップにお
ける前記距離データ集団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意
のステップ数）の抽出を、ｑ回前（前回も含む）の走査
より算出された路面基準線ＢＬK-q.n に基づき、前記距
離データ母集団Ａ又は路面基準線データ集団Ｃ0 の各測
定ポイントの距離データと前記路面基準線ＢＬK-q.n上
の対応する距離値との偏差又は偏差率を求めて、その閾
値内にある距離データを抽出することにより行う。According to a sixth aspect of the present invention, the extraction of the distance data group C j (j: any number of steps from 1 to n) in the j-th step is calculated from the q-th previous (including the previous) scans. Based on the obtained road surface reference line BL Kq.n , the distance data of each measurement point of the distance data population A or the road surface reference line data group C 0 and the corresponding distance value on the road surface reference line BL Kq.n This is performed by obtaining a deviation or a deviation rate and extracting distance data within the threshold value.
【００１７】請求項７に係る発明は、第ｊステップにお
ける前記距離データ集団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意
のステップ数）の抽出を、ｑ回前（前回も含む）の走査
により算出された路面基準線ＢＬK-q.n とｑ回前の走査
で得た距離データとから算出される偏差又は偏差率に基
づき、その閾値内にある今回（Ｋ回目）の走査による前
記距離データ母集団Ａ又は距離比較データ集団Ｅの各測
定ポイントに対応する距離データを抽出することにより
行う。According to a seventh aspect of the present invention, the extraction of the distance data group C j (j: any number of steps from 1 to n) at the j-th step is calculated by scanning q times before (including the previous time). Based on the deviation or deviation rate calculated from the obtained road surface reference line BL Kq.n and the distance data obtained in the q-th previous scan, the distance data population by the current (K-th) scan within the threshold value This is performed by extracting distance data corresponding to each measurement point of A or the distance comparison data group E.
【００１８】請求項８に係る発明は、前記請求項６又は
７に係る発明にあって、前記一次元で走査した範囲を複
数の領域に分割し、各領域における閾値の値を異ならせ
て設定することを規定している。そして、請求項９に係
る発明のように前記距離データ集団Ｃj （ｊ：１からｎ
までの任意のステップ数）の抽出を請求項４〜７のいず
れかに記載の抽出方法の組み合わせにより行うこともあ
り得ることを規定している。The invention according to claim 8 is the invention according to claim 6 or 7, wherein the range scanned in one dimension is divided into a plurality of regions, and the threshold value in each region is set to be different. Stipulates that Then, as in the invention according to claim 9, the distance data group C j (j: 1 to n
(Arbitrary number of steps up to) may be extracted by a combination of the extraction methods according to any one of claims 4 to 7.
【００１９】請求項１０〜請求項１５は、上記路面基準
線ＢＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）の
算出手法を規定しており、請求項１０に係る発明にあっ
ては、第ｊステップにおける前記路面基準線ＢＬ
K.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）を、各測
定ポイントごとの距離データと求める路面基準線ＢＬ
K.j との偏差ｄi の絶対値のｍ乗の総和を最小とするよ
うに算出することにより行い、請求項１１に係る発明に
あっては、測定ポイントの位置に関わらず前記標準路面
基準線ＬSTから一定量だけオフセットした線として算出
している。The tenth to fifteenth aspects define a method of calculating the road surface reference line BL Kj (j: any number of steps from 1 to n). , The road surface reference line BL in the j-th step
Kj (j: an arbitrary number of steps from 1 to n) is calculated as distance data for each measurement point and the road surface reference line BL to be obtained.
The calculation is performed so as to minimize the sum of the m-th power of the absolute value of the deviation di from Kj. In the invention according to claim 11, the standard road surface reference line L ST is independent of the position of the measurement point. Is calculated as a line offset by a fixed amount from.
【００２０】また、請求項１２に係る発明は、第ｊステ
ップにおける前記路面基準線ＢＬK. j （ｊ：１からｎま
での任意のステップ数）を、各測定ポイントごとに前記
標準路面基準線ＬSTから所定のオフセット量をもってオ
フセットして得られる線として算出するものである。[0020] The invention according to claim 12, wherein the road surface reference line BL K. j in the j step: a (j any number of steps from 1 to n), the standard road reference line for each measurement point from L ST with a predetermined offset amount and calculates as a line obtained by offset.
【００２１】請求項１３及び請求項１４に係る発明は、
前記路面基準線ＢＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のス
テップ数）を、測定ポイントの位置に関わらずｑ回前
（前回も含む）の走査により算出された前記路面基準線
ＢＬK-q.n から一定量だけオフセットした線として算出
するか、或いは測定ポイントごとにｑ回前（前回も含
む）の走査により算出された前記路面基準線ＢＬK-q.n
から所定のオフセット量をもってオフセットした線とし
て算出することを規定している。The invention according to claim 13 and claim 14 is:
The road surface reference line BL Kq.n is calculated by scanning the road surface reference line BL Kj (j is an arbitrary number of steps from 1 to n) q times (including the previous time) regardless of the position of the measurement point. The road surface reference line BL Kq.n is calculated as a line offset by a fixed amount from the distance , or calculated by scanning q times (including the previous time) for each measurement point.
Is calculated as a line offset by a predetermined offset amount from.
【００２２】請求項１５に係る発明は、上述したように
車両上の距離測定装置から測定ポイントまでの距離のみ
を測定することに代えて、距離測定装置のピッチ角及び
／又はロール角、並びに距離測定装置の高さをも考慮し
て測定するものであり、前記路面基準線ＢＬK.j （ｊ：
１からｎまでの任意のステップ数）が、距離測定装置の
ピッチ角及び／又はロール角、並びに距離測定装置の高
さから、幾何学的拘束条件に基づいて直線として導出す
ることを規定している。According to a fifteenth aspect of the present invention, instead of measuring only the distance from the distance measuring device on the vehicle to the measuring point as described above, the pitch angle and / or roll angle of the distance measuring device and the distance are measured. The measurement is performed in consideration of the height of the measuring device, and the road surface reference line BL Kj (j:
Any number of steps from 1 to n) is derived from the pitch and / or roll angles of the distance measuring device and the height of the distance measuring device as a straight line based on geometric constraints. I have.
【００２３】以上の検出対象は、地上に存在する障害物
であることが一般的であるが、請求項１６に係る発明
は、障害物が移動体である場合があることを規定してお
り、特にそのおおよその移動速度と方向を検出するに好
適な手法を挙げている。勿論、上述の発明と同様の手法
によっても、その移動と位置を検出し得ることは理解で
きよう。請求項１６によれば、請求項１記載の発明にあ
って車両が第１及び第２の前記距離測定装置を有してお
り、各距離測定装置を異なる俯角をもってそれぞれ一次
元的に走査させること、第１及び第２の各距離測定装置
の走査時に前記比較回路により距離データの一部に閾値
外の距離データの存在が確認されると、その対応する各
距離データの走査ポイント及び同ポイント間の検出時間
差から移動体の移動速度と移動方向とを検出することを
含んでいる。The above detection target is generally an obstacle existing on the ground, but the invention according to claim 16 stipulates that the obstacle may be a moving object. Particularly, a method suitable for detecting the approximate moving speed and direction is described. Of course, it can be understood that the movement and the position can be detected by the same method as the above-described invention. According to claim 16, in the invention according to claim 1, the vehicle has the first and second distance measuring devices, and each of the distance measuring devices is one-dimensionally scanned with a different depression angle. , When the first and second distance measuring devices scan, when the existence of distance data outside the threshold is confirmed in a part of the distance data by the comparison circuit, the scanning points of the corresponding distance data and the distance between the scanning points and the corresponding points are determined. Detecting the moving speed and moving direction of the moving object from the detection time difference of the moving object.
【００２４】請求項１７に係る発明は、上述のごとく一
回の走査のたびにステップ数ｎをもって距離データの抽
出とデータ演算を繰り返し行うことなく、例えば第１ス
テップ目の距離データの抽出とデータ演算により得られ
る路面基準線によって、その走査では障害物が存在しな
いとする検出結果が出たときは、以降のステップによる
距離データの抽出とデータ演算を行うことなく、次回の
走査に移行し、第１ステップの検出結果により障害物が
存在する可能性のある結果が出たときは、第２〜第ｎス
テップの距離データの抽出とデータ演算を行い、障害物
の有無を確定したのちに、次回のスキャニングに移行す
る、障害物の存否推定方法を規定している。According to a seventeenth aspect of the present invention, for example, the distance data extraction and data calculation in the first step can be performed without repeating the distance data extraction and data calculation with the number of steps n for each scan. When the road surface reference line obtained by the calculation gives a detection result indicating that there is no obstacle in the scan, the process proceeds to the next scan without performing distance data extraction and data calculation in subsequent steps, When the result of the detection of the first step indicates that there is a possibility that an obstacle is present, extraction of distance data and data calculation in the second to n-th steps are performed, and after the presence or absence of the obstacle is determined, It defines a method for estimating the presence or absence of obstacles, which will shift to the next scanning.
【００２５】すなわち、走行する車両上に設置された距
離測定装置を一次元的にスキャンさせること、一回のス
キャンごとに全測定ポイントの距離データ母集団Ａ又は
ある所定の路幅内の路面基準線データ集団ＣO から統計
処理的演算により抽出された一部又は全部の距離データ
を抽出すること、ステップｊにおける距離データ集団Ｃ
j を抽出する前に障害物の有無の推定を実施すること、
障害物が無いと推定したときは、Ｃj の抽出処理を省略
して次の走査に移行すること、有りと推定したときは、
Ｃj の抽出処理を行う。That is, one-dimensional scanning of the distance measuring device installed on the traveling vehicle is performed, and the distance data population A of all the measuring points or the road surface reference within a certain predetermined road width is obtained each time scanning is performed. Extracting part or all of the distance data extracted by statistical processing from the line data group C O;
estimating the presence or absence of obstacles before extracting j ;
If it is estimated that there is no obstacle, skip the extraction process of C j and proceed to the next scan.
An extraction process of C j is performed.
【００２６】[0026]
【発明の実施形態】以下、本発明方法の好適な実施の形
態を、図面を参照しながら具体的に説明する。図１は本
実施例におけるレーザ光を使った距離測定装置の概略構
成を示している。同図によればレーザ発振器１からのレ
ーザ光をハーフミラー２を介して回転多面鏡３により一
次元に走査させ、その反射光を前記ハーフミラー２で反
射させて検出し、その測定データを図示せぬ演算装置に
入力し、各種の統計的処理及び比較演算処理を行って、
以下に説明するように走行路上にある障害物を検出す
る。なお、ここで言う走査とは、水平方向に限らず、垂
直方向、或いは水平に対して所要の角度をもって走査す
る場合をも含んでいる。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Preferred embodiments of the method of the present invention will be specifically described below with reference to the drawings. FIG. 1 shows a schematic configuration of a distance measuring device using laser light in the present embodiment. According to FIG. 1, a laser beam from a laser oscillator 1 is one-dimensionally scanned by a rotating polygon mirror 3 through a half mirror 2, and the reflected light is reflected and detected by the half mirror 2, and the measured data is shown in FIG. Input to an arithmetic unit (not shown), perform various statistical processing and comparison arithmetic processing,
As described below, an obstacle on the traveling path is detected. The term “scanning” used herein includes not only horizontal scanning but also vertical scanning or scanning at a required angle with respect to horizontal.
【００２７】図２は、車両１０に設置した距離測定装置
１１による走行時の障害物検出の態様を略示している。
同図において、符号１２は走行路上にある障害物であ
り、距離測定装置１１からのレーザ光１３をセンシング
ライン上に走査している途中の測定ポイントｉの位置に
前記障害物１２の一部が存在することを検出している状
態を示している。図３は本発明による障害物の検出方法
の基本的なフローを示しており、図４は本発明の第１実
施例による障害物検出時の路面基準線の導出例を示して
いる。FIG. 2 schematically shows an aspect of obstacle detection during traveling by the distance measuring device 11 installed on the vehicle 10.
In the figure, reference numeral 12 denotes an obstacle on a traveling road, and a part of the obstacle 12 is located at a measurement point i in the middle of scanning a laser beam 13 from a distance measuring device 11 on a sensing line. This shows a state in which the presence of the object is detected. FIG. 3 shows a basic flow of an obstacle detection method according to the present invention, and FIG. 4 shows an example of deriving a road surface reference line at the time of obstacle detection according to the first embodiment of the present invention.
【００２８】いま、図２に示すように走行する車両１０
上に設置された距離測定装置１１を一次元に走査させ、
その一回の走査ごとの全測定ポイントの距離データ母集
団Ａから、一部又は全部の距離データ集団Ｃ1 を抽出す
る。この距離データ集団Ｃ1の抽出は、図４に示すよう
に前記距離データ母集団Ａの測定ポイントｉにおける測
定距離値ＬK.i と走査ごとに最初に設定される標準路面
基準線ＬST上の測定ポイントに対応する距離値ＬST.iと
の偏差（ＬST.i−ＬK.i ）を算出し、上下の閾値ＴＨＬ
１，ＴＨＨ１の範囲内にある距離データを抽出すること
により行う。このとき、前記各測定距離値ＬK.i と距離
値ＬST.iとの偏差に代えて、次式による偏差率によって
抽出することもできる。なお、前記標準路面基準線ＬST
の設定は、図６に示すような平坦と仮定した路面と走行
面との交線、つまり幾何学的拘束条件に基づき単純に求
まる走査線、又は後述するような多様な手法をもって前
回の走査で最終的に求められた路面基準線ＢＬK-1.n を
そのまま使ってなされる。なお、幾何学的拘束条件（対
地ピッチ角θ、ロール角φ、高さＨS ）は走行中に都度
測定する場合もあり得る。 ＴＨＬ２≦（ＬST.i−ＬK.i ）／ＬST.i≦ＴＨＨ２ ここで、ＴＨＬ２は下側閾値、ＴＨＨ２は上側閾値であ
る。Now, the vehicle 10 traveling as shown in FIG.
The distance measuring device 11 installed above is scanned one-dimensionally,
From the distance data population A total measuring points per scanning of the single extracts a part or all of the distance data group C 1. Extract the distance data group C 1 is measured on a standard road reference line L ST which is initially set for each scan and the measured distance value L Ki at the measurement point i of the distance data population A as shown in FIG. 4 A deviation (L ST.i -L Ki ) from the distance value L ST.i corresponding to the point is calculated, and the upper and lower threshold values THL are calculated.
1, by extracting distance data within the range of THH1. At this time, instead of the deviation between each of the measured distance values L Ki and the distance value L ST.i , the distance value can be extracted by a deviation rate according to the following equation. The standard road surface reference line L ST
Is set as the intersection line between the road surface and the traveling surface, which is assumed to be flat as shown in FIG. 6, that is, a scanning line simply obtained based on geometric constraint conditions, or a previous scanning using various methods described later. This is performed using the road surface reference line BL K-1.n finally obtained as it is. Note that the geometric constraint conditions (the ground pitch angle θ, the roll angle φ, and the height H S ) may be measured each time the vehicle is traveling. THL2 ≦ (L ST.i −L Ki ) / L ST.i ≦ THH2 Here, THL2 is a lower threshold, and THH2 is an upper threshold.
【００２９】このようにして得られた距離データ集合Ｃ
1 に属する各測定距離値ＬK.i と曲線との偏差の絶対値
の２乗の総和を最小にする曲線を求め、この曲線を第１
ステップの路面基準線ＢＬK.1 とする。The distance data set C thus obtained
A curve that minimizes the sum of the squares of the absolute values of the deviations between the measured distance values L Ki belonging to 1 and the curve is determined.
The road surface reference line BL K.1 of the step is used.
【００３０】次に、この路面基準線ＢＬK.1 を上記標準
路面基準線ＬSTに代えて使い、前述の手順に従って同様
に測定ポイントｉにおける測定距離値ＬK.i と前記路面
基準線ＢＬK.1 上の測定ポイントｉに対応する距離値Ｂ
ＬK.1.i との偏差或いは偏差率を求めて距離データ集団
Ａから距離データ集団Ｃ2 を抽出し、第２ステップの路
面基準線ＢＬK.2 を求める。この演算操作を数回（ｎ
回）繰り返し、第ｎステップの最終的な路面基準線ＢＬ
K.n を求める。本実施例では、第２ステップにて最終的
な路面基準線ＢＬK.2 を決定している。Next, this road surface reference line BL K.1 is used in place of the standard road surface reference line L ST, and the measured distance value L Ki at the measurement point i and the road surface reference line BL K. Distance value B corresponding to measurement point i on 1
A deviation or deviation ratio from L K.1.i is determined to extract a distance data group C 2 from the distance data group A, and a road surface reference line BL K.2 in the second step is determined. This operation is repeated several times (n
Times) repetition, the final road surface reference line BL of the n-th step
Ask for Kn . In the present embodiment, the final road surface reference line BL K.2 is determined in the second step.
【００３１】この路面基準線ＢＬK.2 を求めたのちに、
上記距離データ母集団Ａに属する各測定ポイントｉにお
ける各測定距離値ＬK.i と、前記距離基準線ＢＬK.2 上
の測定ポイントｉに対応する距離値ＢＬK.2.i との偏差
率を求め、その偏差率が上下の閾値内に有るか否かを比
較回路にて比較し、閾値の範囲にあるときは障害物なし
と判断して、走行路を変更することなく、次の走査に移
行して、同様の手順で走行を続ける。もし、障害物あり
と判断したときは、その信号がコンピュータの記憶部に
記憶されるとともに、走行路を変更する指示がなされ
る。After obtaining the road surface reference line BL K.2 ,
The deviation rate between each measurement distance value L Ki at each measurement point i belonging to the distance data population A and the distance value BL K.2.i corresponding to the measurement point i on the distance reference line BL K.2. A comparison circuit compares whether the deviation rate is within the upper and lower thresholds, and judges that there is no obstacle when the deviation rate is within the range of the threshold. Shift and continue running in the same procedure. If it is determined that there is an obstacle, the signal is stored in the storage unit of the computer, and an instruction to change the traveling path is issued.
【００３２】なお、本実施例にあっては、上記標準路面
基準線ＬSTに代えて、前回又はｑ回前の走査により得ら
れた路面基準線ＢＬK-q.n を使うこともできる。また、
本実施例では第２ステップまで演算して路面基準線ＢＬ
K.2 を求めたが、第１ステップにより得られた路面基準
線ＢＬK.1 により、直ちに前述の障害物の判断を行うよ
うにしてもよい。[0032] Incidentally, in the present embodiment, instead of the standard road reference line L ST, it is also possible to use the road base line BL Kq.N obtained by scanning before last, or q times. Also,
In the present embodiment, the calculation is performed up to the second step and the road surface reference line BL
Although K.2 has been determined, the above-described obstacle may be immediately determined based on the road surface reference line BL K.1 obtained in the first step.
【００３３】次に、本発明の更に合理的な第２実施例を
図５のフロー及び障害物検出時の路面基準線の導出例を
参照しつつ説明すると、先ず前記距離データ母集団Ａの
うち、走査範囲にある全ての測定ポイントにおける距離
データを使わなくとも、走行予定方向のある一定の路幅
近傍にある全てもしくは一部の測定ポイントの距離デー
タだけを抽出すればよい場合が多い。そこで、本実施例
では前記距離データ母集団Ａのうち、走行予定方向のあ
る一定の路幅内にある測定ポイントの距離比較データ集
団Ｅ を抽出し、さらに、前記距離データ母集団Ａのう
ち、走行予定方向のある一定の路幅近傍にある測定ポイ
ントの路面基準線データ集団Ｃ0 を抽出している。Next, a more rational second embodiment of the present invention will be described with reference to the flowchart of FIG. 5 and an example of deriving a road reference line at the time of detecting an obstacle. In many cases, only the distance data of all or some of the measurement points near a certain road width in the planned traveling direction need be extracted without using the distance data at all the measurement points in the scanning range. Therefore, in the present embodiment, a distance comparison data group E 1 of the measurement points within a certain road width in the planned traveling direction is extracted from the distance data population A. It is extracted road reference line data population C 0 of the measuring points in the predetermined road width vicinity of the planned travel direction.
【００３４】そして、前記路幅近傍の路面基準線データ
集団Ｃ0 から上述のようにして抽出された前記距離デー
タ集団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）に
基づき、第ｎステップまでデータ演算を繰り返して各ス
テップごとの路面基準線ＢＬK.j を算出し、最終的な路
面基準線ＢＬK.n を導き出す。次いで、距離比較データ
集団Ｅの全測定ポイントの各距離データとその各測定ポ
イントに対応する前記路面基準線ＢＬK.n 上の距離値と
が演算装置の比較部にて比較され、障害物の有り無しを
判断する。Then, based on the distance data group C j (j: any number of steps from 1 to n) extracted from the road surface reference line data group C 0 near the road width as described above, The data calculation is repeated until the step, the road surface reference line BL Kj for each step is calculated, and the final road surface reference line BL Kn is derived. Next, each distance data of all the measurement points of the distance comparison data group E and the distance value on the road surface reference line BL Kn corresponding to each of the measurement points are compared by the comparison unit of the arithmetic unit, and the presence or absence of an obstacle is determined. Judge.
【００３５】なお、Ｋ回目の走査による障害物の検出に
あたり、前回又はｑ回前の走査により得られた路面基準
線ＢＬK-q.n を使い、距離データ集団Ｃj （ｊ：１から
ｎまでの任意のステップ数）を抽出する上下の閾値を決
めたり、前回又はｑ回前の走査により得られた路面基準
線ＢＬK-q.n を使って演算装置の比較部の上下の閾値を
決めたりして、障害物の有無を検出することもあり得
る。When detecting an obstacle by the K-th scan, the road surface reference line BL Kq.n obtained by the previous scan or the q-th scan is used to detect the distance data group C j (j: 1 to n). Upper and lower thresholds for extracting the arbitrary number of steps), or upper and lower thresholds of the comparison unit of the arithmetic unit by using the road surface reference line BL Kq.n obtained by the previous or q previous scanning. Alternatively, the presence or absence of an obstacle may be detected.
【００３６】次に、上記路面基準線ＢＬK.j の導出方法
の他の手法としては、第ｊステップの距離データ集団Ｃ
j に基づいて、各走査の最初に設定される準路面基準線
ＬSTを、測定ポイントの位置に関わらず一定量だけオフ
セットした線を路面基準線とすることもできる。Next, as another method of deriving the road surface reference line BL Kj , a distance data group C of the j-th step is used.
Based on j , a line that is offset by a fixed amount from the quasi-road reference line LST set at the beginning of each scan, regardless of the position of the measurement point, may be used as the road reference line.
【００３７】このときのオフセット量( y ) は、次式に
より決める。 y＝｛Σ（ＬST.i−ＬK.i ）｝／num ここで、 ＬST.i ：標準路面基準線から求まる測定ポイントｉに
対応する路面までの距離値 ＬK.i ：Ｋ回目の走査により取得した測定ポイントｉ
における測定距離値である距離データ集団Ｃj の要素 num ：距離データ集団Ｃj の距離データ数 なお、上記手法にて算出した路面基準線ＢＬK.j 上の測
定ポイントｉに対応する距離値は次式により決まる。 ＢＬK.j.i ＝ＬST.i―ｙ
。The offset (y) at this time is determined by the following equation. y = {(L ST.i -L Ki )} / num where, L ST.i : distance value to the road surface corresponding to the measurement point i obtained from the standard road surface reference line L Ki : acquired by the Kth scan Measurement point i
Elements of the distance data group C j is the measured distance value at num: Distance Distance data number of the data population C j The distance value corresponding to the measurement points i on the road surface base line BL Kj calculated in the above method the following formula Is determined by BL Kji = L ST.i -y
.
【００３８】また、上記距離データ集団Ｃj に基づい
て、各走査の最初に設定される標準路面基準線ＬSTを、
測定ポイントの位置に応じてオフセット量を変更してオ
フセットした線を路面基準線とする。このとき、測定ポ
イントｉにおけるオフセット量は次式により求める。 y i ＝［Σ｛（ＬST.i−ＬK.i ）／ＬST.i｝］×ＬST.i
／num ここで、 ＬST.i：標準路面基準線から求まる測定ポイントｉに対
応する路面までの距離値 ＬK.i ：Ｋ回目の走査により取得した測定ポイントｉに
おける測定距離値である距離データ集団Ｃj の要素 num ：距離データ集団Ｃj の距離データ数 なお、上記手法にて算出した路面基準線ＢＬK.j 上の測
定ポイントｉに対応する距離値は次式により決まる。 ＢＬK.j.i ＝ＬST.i―ｙi
。Further, based on the distance data group Cj , a standard road surface reference line LST set at the beginning of each scan is calculated as follows:
A line offset by changing the offset amount according to the position of the measurement point is set as a road surface reference line. At this time, the offset amount at the measurement point i is obtained by the following equation. y i = [{(L ST.i −L Ki ) / L ST.i ｝] × L ST.i
/ Num where, L ST.i : a distance value to the road surface corresponding to the measurement point i obtained from the standard road surface reference line L Ki : a distance data group C which is a measurement distance value at the measurement point i obtained by the K-th scan j elements num: distance distance data number of the data population C j the distance value corresponding to the measurement points i on the road surface base line BL Kj calculated in the above method is determined by the following equation. BL Kji = L ST.i -y i
.
【００３９】更に、本発明にあって上記路面基準線ＢＬ
K.j の導出方法の他の手法としては、第ｊステップの距
離データ集団Ｃj に基づいて、前回又はｑ回前（Ｋ−ｑ
回目）の走査で算出した路面基準線ＢＬK-q.n を、測定
ポイントｉの位置に関わらず一定量だけ上記式により算
出したオフセット量をオフセットした線を基準線とする
か、或いは第ｊステップの距離データ集団Ｃj に基づい
て、前回又はｑ回前（Ｋ−ｑ回目）の走査で算出した路
面基準線ＢＬK-q.n を、測定ポイントｉの位置に応じて
上記式により算出したオフセット量を変更してオフセッ
トした線を基準線とすることもできる。Further, according to the present invention, the road surface reference line BL
As another method of deriving Kj , the previous or q times (K−q) based on the distance data group C j at the j-th step
The road surface reference line BL Kq.n calculated by the (second) scan is set to a line obtained by offsetting the offset amount calculated by the above equation by a fixed amount regardless of the position of the measurement point i, or the j-th step. distance based on the data population C j, the road base line BL Kq.N calculated in the scanning of the previous or q times before (K-q th), the offset amount calculated by the above equation depending on the position of the measuring point i The changed and offset line may be used as the reference line.
【００４０】ところで、通常は上記手法にて走行路上の
障害物を検出することで十分であるが、走行車両のピッ
チング及びローリングが無視できず、或いはより正確な
検出精度を確保しようとする場合には、これらの条件を
同時に加味することも可能である。図６は前記走行車両
のピッチ角θ、ロール角φ及び地上から距離測定装置ま
での高さＨｓを考慮して導出される路面基準線ＢＬK.j
を示している。By the way, it is usually sufficient to detect an obstacle on the traveling road by the above-mentioned method. However, when the pitching and rolling of the traveling vehicle cannot be ignored, or when it is intended to secure more accurate detection accuracy. It is also possible to take these conditions into account at the same time. FIG. 6 shows a road surface reference line BL Kj derived in consideration of the pitch angle θ, the roll angle φ, and the height Hs from the ground to the distance measuring device of the traveling vehicle.
Is shown.
【００４１】すなわち、既述した車両上の距離測定装置
から測定ポイントまでの距離のみを測定することに代え
て、距離測定装置の対地ピッチ角θ及び／又はロール角
φ、並びに高さＨｓを測定し、路面を平面と仮定して、
この路面と距離測定装置の走査面との交線、つまり図６
に示す幾何学的拘束条件から求まる直線を路面基準線Ｂ
ＬK.j として導出することもできる。この場合、距離測
定装置をスタビライザを介して車両に取り付けたり、或
いは図６に示すように車両走行時に検出される距離測定
装置の対地ピッチ角θ及び／又はロール角φ、並びに高
さＨｓに基づき障害物の有無を判定するにあたり、比較
部に予め設定されている上記閾値を補正する必要性が生
じることもある。That is, instead of measuring only the distance from the above-described distance measuring device on the vehicle to the measuring point, the ground pitch angle θ and / or the roll angle φ and the height Hs of the distance measuring device are measured. And assuming that the road surface is flat,
The line of intersection between this road surface and the scanning surface of the distance measuring device, ie, FIG.
A straight line obtained from the geometric constraint condition shown in FIG.
L Kj can also be derived. In this case, the distance measuring device is attached to the vehicle via a stabilizer, or as shown in FIG. 6, based on the ground pitch angle θ and / or the roll angle φ and the height Hs of the distance measuring device detected during traveling of the vehicle. In determining the presence or absence of an obstacle, it may be necessary to correct the threshold set in the comparison unit in advance.
【００４２】図７はローリング時の走行車両からの距離
測定態様を示している。同図からも理解できるように、
（路面基準線上の測定ポイントｉに対応する距離値ＢＬ
K.n. i ）から（前記障害物上の点までの測定距離値Ｌ
K.i ）の差は偏差ｄｉとなり、ローリング及びピッチン
グ時における障害物の高さＨi は、ｄｉ／ＢＬ
K.n.i （偏差率）に比例することが理解できることか
ら、図７に示すように偏差率の値が上下の閾値から外れ
たときは、回避すべき高さをもつ障害物があると判断で
きる。FIG. 7 shows a mode of measuring the distance from the traveling vehicle during rolling. As you can see from the figure,
(Distance value BL corresponding to measurement point i on the road surface reference line
Kn i ) to the measured distance L from the point on the obstacle
Ki ) is the deviation di, and the height H i of the obstacle during rolling and pitching is di / BL
Since it can be understood that it is proportional to Kni (deviation rate), when the value of the deviation rate deviates from the upper and lower thresholds as shown in FIG. 7, it can be determined that there is an obstacle having a height to be avoided.
【００４３】また、本発明によれば走行路上に越えるこ
とのできない陥没部があった場合にも、その陥没部を検
出することが可能である。ここで、車両が越えることの
できない陥没部とは、凹陥部の幅Ｗに依存する。図８は
走行路上に陥没部があるときの検出態様を示している。
いま、車両はＶの平均速度で走行しており、距離測定装
置による一次元の走査がＫ回なされたとする。Further, according to the present invention, even if there is a depression which cannot be crossed on the traveling road, it is possible to detect the depression. Here, the depression that cannot be crossed by the vehicle depends on the width W of the depression. FIG. 8 shows a detection mode when a depression is present on the traveling path.
Now, it is assumed that the vehicle is traveling at an average speed of V, and one-dimensional scanning by the distance measurement device has been performed K times.
【００４４】前記通過不能な陥没部を検出するには、測
定ポイントｉにおいてａ回前（Ｋ−ａ回）の走査からＫ
回目までの走査の全てについて、連続して凹の障害物と
して検出し、かつＴＨＬＥＮ＜Ｖ×ａ／ｆを満たす場合
に、測定ポイントｉを越壕不可能な陥没部と判断する。
ここで、ｆは距離測定装置の走査レート（Ｈｚ）、ＴＨ
ＬＥＮは閾値であり、Ｖ×ａ／ｆは陥没部の幅Ｗに略等
しい。In order to detect the above-mentioned impervious depression, a scan is performed at a measurement point i from a scan a-times ago (K-a times).
In all of the scans up to the first time, when the detection is continuously performed as a concave obstacle and THLEN <V × a / f is satisfied, the measurement point i is determined to be a depressed portion that cannot be buried.
Here, f is the scanning rate (Hz) of the distance measuring device, TH
LEN is a threshold value, and V × a / f is substantially equal to the width W of the depression.
【００４５】以上の演算は全て図９に示すような演算装
置１４により行われる。この演算装置１４は、内部に、
距離測定装置１１により取得した距離データ母集団Ａか
ら路面基準線データ集団ＣO 及び距離比較データ集団Ｅ
を抽出する前処理部、前記距離データ母集団Ａ又は前記
路面基準線データ集団ＣO から路面基準線を導出する基
準線演算部、同基準線演算部にて導出した路面基準線と
前記距離データ母集団Ａ又は距離比較データ集団Ｅの各
距離データとから算出する偏差もしくは偏差率を用いて
障害物の存否を判断する比較部、距離測定装置から距離
データを受信すると共に車両コントロール装置に障害物
データ（方向、距離、高さ）を送信するＩ／Ｆ部、及び
同Ｉ／Ｆ部のデータ送受信をコントロールするコントロ
ール部とを備えている。The above calculations are all performed by the calculation device 14 as shown in FIG. This arithmetic unit 14 has
From the distance data population A obtained by the distance measurement device 11, the road surface reference line data population C O and the distance comparison data population E
A reference processing unit for extracting a road reference line from the distance data population A or the road reference line data collection C O , a road reference line derived by the reference line calculation unit and the distance data A comparing unit that determines the presence or absence of an obstacle by using a deviation or a deviation rate calculated from each distance data of the population A or the distance comparison data group E; An I / F unit for transmitting data (direction, distance, height) and a control unit for controlling data transmission and reception of the I / F unit are provided.
【００４６】ここで、前記路面基準線データ集団ＣO と
は、距離測定装置の１回の走査により得られる全ての距
離データ集団である距離データ母集団Ａから抽出された
全距離データ又は一部の距離データからなるデータ集団
であって、第ｊステップの路面基準線ＢＬK.j を導出す
るときの、基本となるデータ集団をいう。また、前記距
離比較データ集団Ｅとは、距離測定装置の１回の走査に
より得られる全距離データのうち、走行予定方向の所定
の路幅内にある全て又は一部の距離データからなるデー
タ集団であって、上記比較回路において障害物の存否を
判断するときに使われるデータ集団である。Here, the road surface reference line data group C O is the total distance data extracted from the distance data group A, which is all the distance data groups obtained by one scan of the distance measuring device, or a part thereof. And a basic data group for deriving the road surface reference line BL Kj in the j-th step. The distance comparison data group E is a data group consisting of all or a part of the distance data within a predetermined road width in the scheduled traveling direction among all the distance data obtained by one scan of the distance measuring device. This is a data group used when the comparison circuit determines whether an obstacle exists.
【００４７】一方、本発明による障害物の検出方法に
は、上述のようにして各種のデータ処理を行わずとも、
更に簡単なデータ処理、或いは障害物の有無を推定すれ
ば足りる場合をも包含している。すなわち、障害物の上
記第１及び第２実施例による検出方法のフローに対し、
第１ステップの距離データ集団Ｃ1 を抽出する前に、路
面基準線データ集団Ｃ0 を用いて障害物の有無を推定
し、障害物“無し”と推定した場合には、距離データ集
団Ｃ1 の抽出以降の処理を省略し、次の走査に移行する
ことで、更に処理速度の改善が図れる。On the other hand, the obstacle detection method according to the present invention does not need to perform various data processing as described above.
Further, a simple data processing or a case where it is sufficient to estimate the presence or absence of an obstacle is included. That is, with respect to the flow of the method for detecting an obstacle according to the first and second embodiments,
Before extracting the distance data group C 1 in the first step, the presence / absence of an obstacle is estimated using the road surface reference line data group C 0, and if it is estimated that the obstacle is “absent”, the distance data group C 1 By omitting the processing after the extraction of and moving to the next scan, the processing speed can be further improved.
【００４８】図１０はその第１の障害物有無の推定方法
のフロー及びその路面基準線ＢＬK. n を示している。上
記路面基準線データ集団Ｃ0 において、隣合う測定ポイ
ント（ｉ−１，ｉ）若しくは一定間隔の測定ポイント間
の距離値の差ｄＬｉ（＝ＬK. i-p −ＬK.i ）が全てある
範囲以内にあれば障害物無しと推定する。一方、その範
囲以内にないものが存在するときは、障害物有りと判断
し、上記第２実施例の距離データ集団Ｃj の抽出処理に
移行する。[0048] Figure 10 shows a flow and road base line BL K. n estimation method of the first obstacle existence. In the road surface reference line data group C 0, adjacent measuring points (i-1, i) or the difference between the distance value between the measurement points at regular intervals dLi (= L K. ip -L Ki ) is within range of all If there is, it is estimated that there is no obstacle. On the other hand, when there is an object that is not within the range, it is determined that there is an obstacle, and the processing shifts to the extraction processing of the distance data group Cj of the second embodiment.
【００４９】この場合、路面基準線データ集団Ｃ0 にお
いて、隣り合う測定ポイントもしくは一定間隔のポイン
ト間の距離値の比ｒＬi （＝ＬK.i-p / ＬK.i ）をもっ
て、障害物の有無を推定することもできる。また、路面
基準線データ集団Ｃ0 において、隣り合う測定ポイント
もしくは一定間隔の測定ポイント間の検出距離の差 dＬ
i ( ＝ＬK.i-p −ＬK.i ）或いは比 rＬi(＝ＬK.i-p /
ＬK.i ）からなる集団を構成し、これらの集団のばらつ
き（標準偏差、分散）により障害物の有無を推定する。
更には、前述の方法を複数個組み合わせ、その論理演算
（論理積、論理和）によりデータ修正を判断することも
ある。In this case, in the road surface reference line data group C 0 , the presence / absence of an obstacle is estimated by the ratio rLi (= L Ki-p / L Ki ) of the distance value between adjacent measurement points or points at fixed intervals. You can also. In the road surface reference line data group C 0 , the difference dL in the detection distance between adjacent measurement points or measurement points at a fixed interval.
i (= L Ki-p −L Ki ) or the ratio rLi (= L Ki-p /
L Ki ), and the presence or absence of an obstacle is estimated based on the variation (standard deviation, variance) of these groups.
Furthermore, a combination of a plurality of the above-described methods may be used to determine data correction based on a logical operation (logical product, logical sum).
【００５０】図１１は第２の障害物の有無の推定方法の
フロー及びその路面基準線ＢＬK.nを示しており、前述
の第１の障害物有無の推定方法に対し、距離データ集団
Ｃ1を抽出する前に、路面基準線データ集団Ｃ0 を用い
て算出した路面基準線ＢＬK. 0 を利用して障害物の有無
を推定し、障害物“無し”と推定した場合には、距離デ
ータ集団Ｃ１の抽出以降の処理を省略し、次の走査に移
行することで処理速度の改善を図っている。[0050] Figure 11 shows a flow and road base line BL Kn estimation method of the presence or absence of the second obstacle, to a method of estimating the first obstacle presence of the foregoing, the distance data group C 1 Before the extraction, the presence / absence of an obstacle is estimated using the road surface reference line BL K. 0 calculated using the road surface reference line data group C 0, and if it is estimated that the obstacle is “absent”, the distance data The processing after extraction of the group C1 is omitted, and the processing speed is improved by shifting to the next scan.
【００５１】距離測定装置により測定して取得した各測
定ポイントの全ての距離データからなる距離データ母集
団Ａの全部もしくは一部からなる路面基準線データ集団
ＣOと同路面基準線データ集団Ｃ0 から上記手法にて算
出した路面基準線ＢＬK.0 との相関性を調べ、その相関
性が高い場合には障害物無しと推定する。一方、そうで
ない場合には障害物有りと判断し、前記第２実施例の距
離データ集団Ｃj の抽出処理に移行する。The road reference line data group C O and the road reference line data group C 0 , which are all or a part of the distance data population A composed of all distance data of each measurement point measured and acquired by the distance measuring device. From the road surface reference line BL K.0 calculated by the above method, and if the correlation is high, it is estimated that there is no obstacle. On the other hand, otherwise, it is determined that there is an obstacle, and the processing shifts to the processing of extracting the distance data group Cj in the second embodiment.
【００５２】また、上記相関性を用いた障害物の有無を
推定する手法の他に、以下の方法がある。前記路面基準
線ＢＬK.0 上の測定ポイントｉに対応する距離値ＢＬ
K.0.iと測定ポイントｉにおける測定距離値ＬK.i （Ｌ
K.i ∈Ｅ）との偏差di（ＢＬK. 0.i −ＬK.i ）、又はそ
の偏差diを距離値ＢＬK.0.i で除した偏差率di/ ＢＬK.
0.i が全て所定の範囲以内にあれば障害物なしと推定す
る。一方、そうでない場合には障害物有りと判断し、前
記第２実施例の、距離データ集団Ｃj の抽出処理に移行
する。In addition to the method of estimating the presence or absence of an obstacle using the above-described correlation, there is the following method. The distance value BL corresponding to the measurement point i on the road surface reference line BL K.0
K.0.i and the measurement distance value L Ki (L
Ki [epsilon] E) the deviation between the di (BL K. 0.i -L Ki) , or divided by percentage deviation di / BL K. The deviation di distance value BL K.0.I
If all 0.i are within the predetermined range, it is estimated that there is no obstacle. On the other hand, otherwise, it is determined that there is an obstacle, and the processing shifts to the processing of extracting the distance data group Cj in the second embodiment.
【００５３】更には、前記路面基準線ＢＬK.0 上の測定
ポイントｉに対応する距離値ＢＬK. 0.i と測定ポイント
ｉにおける測定距離値ＬK.i （ＬK.i ∈Ｅ）との偏差ｄ
ｉ（＝ＢＬK.0.i - ＬK.i ）からなる集団Ｂ３を構成
し、この集団Ｂ３のばらつき（標準偏差、分散）がある
値以下にあれば障害物なしと推定する。一方、そうでな
い場合には障害物有りと判断し、前記第２実施例の、距
離データ集団Ｃj の上記抽出処理に移行する。[0053] Furthermore, the deviation d between the road surface reference line BL measured distance values in the distance value BL K. 0.I the measurement points i corresponding to the measurement points i on K.0 L Ki (L Ki ∈E)
A group B3 composed of i (= BL K.0.i -L Ki ) is formed, and if the variation (standard deviation, variance) of this group B3 is below a certain value, it is estimated that there is no obstacle. On the other hand, otherwise, it is determined that there is an obstacle, and the processing shifts to the above-described extraction processing of the distance data group Cj in the second embodiment.
【００５４】或いは前記路面基準線ＢＬK.0 上の測定ポ
イントｉに対応する距離値ＢＬK.0. i と測定ポイントｉ
における測定距離値ＬK.i （ＬK.i ∈Ｅ）との偏差ｄｉ
（＝ＢＬK.0.i - ＬK.i ）を、距離値ＢＬK.0.i で除し
た偏差率ｄｉ／ＢＬK.0.i からなる集団Ｂ４を構成し、
この集団Ｂ４のばらつき（標準偏差、分散）がある値以
下にあれば障害物なしと推定する。一方、そうでない場
合には障害物有りと判断し、前記第２実施例の、距離デ
ータ集団Ｃj の抽出処理に移行する。また、これらの推
定方法を複数個組み合わせた方法もある。[0054] Alternatively distance value BL K.0 corresponding to the measurement points i on the road surface base line BL K.0. I and the measurement point i
Deviation from measured distance L Ki (L Ki ∈E) at
(= BL K.0.i -L Ki ) divided by the distance value BL K.0.i to form a group B4 having a deviation ratio di / BL K.0.i ,
If the variation (standard deviation, variance) of the group B4 is below a certain value, it is estimated that there is no obstacle. On the other hand, otherwise, it is determined that there is an obstacle, and the processing shifts to the processing of extracting the distance data group Cj in the second embodiment. There is also a method in which a plurality of these estimation methods are combined.
【００５５】更に、本発明における障害物の検出方法
は、地上に存在する障害物の検出に限らず、例えば本発
明に係る検出方法によれば、移動体を検出車両の走行位
置に到達する以前に十分に検出が可能なため、検出車両
が走行中に移動体のおおよその位置及び大きさをも検出
することが可能である。Further, the method for detecting an obstacle according to the present invention is not limited to the detection of an obstacle present on the ground. For example, according to the detection method according to the present invention, a moving object is detected before reaching the traveling position of the detected vehicle. , It is possible to detect the approximate position and size of the moving body while the detected vehicle is traveling.
【００５６】図１２は、移動体の飛来に対する車両上の
本発明に係る距離測定装置による検出時を模式的に示し
ている。すなわち、同図に示すように距離測定装置１１
を所定の俯角θをもって一次元に走査させる。ここでい
う移動体１２０の速度を３００ｍ／ｓｅｃとして、前記
距離測定装置１１、例えばレーザ距離センサによる距離
測定限度は３００ｍであるとすると、距離測定装置１１
により計測し、発見するまでに要する処理速度は５０ｍ
ｓｅｃ以内、例えば移動体１２０がミサイルであれば、
発見してから迎撃指令が発せられて迎撃するまでの時間
は２０ｍｓｅｃ以内でなし得ることから、 (50msec ＋20msec) ×300m/sec( ＝21m)＜300m となり、十分な余裕をもって前記移動体１２０の飛来に
対して対処することが可能である。FIG. 12 schematically shows a case where a moving object is detected by the distance measuring device according to the present invention on the vehicle. That is, as shown in FIG.
Is one-dimensionally scanned at a predetermined depression angle θ. Assuming that the speed of the moving body 120 is 300 m / sec and the distance measurement limit by the distance measuring device 11, for example, a laser distance sensor is 300 m, the distance measuring device 11
The processing speed required for measurement and discovery is 50m
Within seconds, for example, if the moving body 120 is a missile,
Since the time from discovery to interception after an intercept command is issued can be made within 20 msec, (50 msec + 20 msec) × 300 m / sec (= 21 m) <300 m. It is possible to deal with.
【００５７】図１３は、本発明の距離測定装置１１によ
り前記移動体１２０のおおよその速度ベクトル（速度、
飛翔方向）を検出するときの模式図である。この例によ
れば、図示するように前記距離測定装置１１−１，１１
−２を２組使用し、それぞれを異なる俯角θ1 及びθ2
（θ1 ＜θ2 ）をもって一次元的に走査させる。俯角θ
1 で走査する距離測定装置１１−１により移動体１２０
が検出されたのちに、俯角θ2 をもって走査する距離測
定装置１１−２により同移動体１２０が検出される。こ
の両距離測定装置１１−１，１１−１による検出時の各
距離測定装置１１−１，１１−１の走査方向の検出角度
をα１，α２、その時間差をΔＴとすると、これらの値
から移動体１２０のおおよその速度ベクトル（速度、飛
翔方向）を検出するが可能である。FIG. 13 shows an approximate velocity vector (velocity, velocity) of the moving body 120 by the distance measuring device 11 of the present invention.
It is a schematic diagram when detecting (flying direction). According to this example, as shown, the distance measuring devices 11-1 and 11-1
-2 in two sets, each having a different depression angle θ 1 and θ 2
One-dimensional scanning is performed with (θ 1 <θ 2 ). Depression angle θ
The moving body 120 is moved by the distance measuring device 11-1 that scans at 1.
There the after being detected, the mobile 120 is detected by the distance measuring apparatus 112 for scanning with a depression angle theta 2. Assuming that the detection angles in the scanning direction of the distance measuring devices 11-1 and 11-1 at the time of detection by the distance measuring devices 11-1 and 11-1 are α1 and α2 and the time difference is ΔT, movement from these values is performed. The approximate velocity vector (velocity, flight direction) of the body 120 can be detected.
【図１】本発明の障害物検出方法の代表的なレーザ光を
使った距離測定装置の一次元の走査による測定機構例を
示す機構図である。FIG. 1 is a mechanism diagram showing an example of a measurement mechanism by one-dimensional scanning of a distance measuring device using a typical laser beam in an obstacle detection method of the present invention.
【図２】本発明方法による距離測定時の態様を模式的に
示す全体斜視図である。FIG. 2 is an overall perspective view schematically showing an aspect at the time of distance measurement by the method of the present invention.
【図３】本発明の第１実施例による基本的検出方法の手
順を示すフロー図である。FIG. 3 is a flowchart showing a procedure of a basic detection method according to the first embodiment of the present invention.
【図４】図３のフローに従って得られる路面基準線と障
害物検出状態の説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram of a road surface reference line and an obstacle detection state obtained according to the flow of FIG. 3;
【図５】本発明の第２実施例による基本的検出フローと
それにより得られる路面基準線と障害物検出状態の説明
図である。FIG. 5 is an explanatory diagram of a basic detection flow according to a second embodiment of the present invention, a road reference line obtained thereby, and an obstacle detection state.
【図６】距離測定装置のロール角、ピッチ角及び高さを
測定要素としたときの路面基準線の算出説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of calculation of a road surface reference line when a roll angle, a pitch angle, and a height of the distance measuring device are used as measurement elements.
【図７】車両のローリング状態とそのときの検出態様を
模式的に示す説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram schematically showing a rolling state of a vehicle and a detection mode at that time.
【図８】前方に凹陥部が存在するときの同凹陥部の検出
態様を模式的に示す説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram schematically showing a detection mode of the concave portion when the concave portion exists in the front.
【図９】本発明の障害物検出方法における各種のデータ
処理を自動的になすための演算装置の説明図である。FIG. 9 is an explanatory diagram of an arithmetic unit for automatically performing various data processing in the obstacle detection method of the present invention.
【図１０】本発明の障害物の存否推定方法の第１実施例
を示すフローとそれにより得られる路面基準線と障害物
検出状態の説明図である。FIG. 10 is a flowchart showing a first embodiment of the method for estimating the presence or absence of an obstacle according to the present invention, and an explanatory diagram of a road reference line and an obstacle detection state obtained by the flow.
【図１１】本発明の障害物の存否推定方法の第２実施例
を示すフローとそれにより得られる路面基準線と障害物
検出状態の説明図である。FIG. 11 is a flow chart showing a second embodiment of the method for estimating the presence or absence of an obstacle according to the present invention, and an explanatory diagram of a road surface reference line and an obstacle detection state obtained by the flow.
【図１２】本発明に係る距離測定装置による移動体の検
出態様の概念図である。FIG. 12 is a conceptual diagram of a detection mode of a moving object by the distance measuring device according to the present invention.
【図１３】本発明に係る距離測定装置による移動体の他
の検出態様の概念図である。FIG. 13 is a conceptual diagram of another detection mode of the moving object by the distance measuring device according to the present invention.
【図１４】従来の二次元走査のレーザ距離測定装置によ
る走査の態様を示す測定機構例を示す機構図である。FIG. 14 is a mechanism diagram showing an example of a measuring mechanism showing a mode of scanning by a conventional two-dimensional scanning laser distance measuring apparatus.
【図１５】距離測定装置と測定ポイントの幾何学的拘束
条件により定まる測定ポイント位置の算出説明図であ
る。FIG. 15 is an explanatory diagram of calculation of a measurement point position determined by a distance measuring device and a geometric constraint condition of the measurement point.
１ レーザ発振器 ２ ハーフミラー ３ 回転多面鏡 １０ 車両 11,11-1,11-2 距離測定装置 １２ 障害物 １３ レーザ光 １４ 演算装置 １００ レーザ発振器 １０１ 回転多面鏡 １０２ ガルバノミラー １２０ 移動体 θ 測定装置のピッチ角（俯角） α 測定方向角 φ ロール角 Ｋ 走査回数 ｊ 走査ごとの演算ステップ数 Ｈｓ 測定装置の高さ Ｌ 測定距離 ＬK.i Ｋ回目の走査により取得した
測定ポイントｉにおける測定距離 Ａ 距離データ母集団 Ｅ 予設定範囲内の距離データ集
団（Ｅ⊆Ａ） Ｃo 予設定範囲内の距離データ集
団（Ｃo ⊆Ａ） Ｃj 第ｊステップの距離データ集
団 ＬST 標準路面基準線 ＢＬK.j Ｋ回目走査の第ｊステップの
路面基準線 ＬST.i 標準路面基準線から求まる測
定ポイントｉに対応する距離値 ＢＬK.j.i Ｋ回目走査の第ｊステップ
の路面基準線上の測定ポイントｉに対応する距離値 num 距離データ集団Ｃj のデータ
数 Ｗ 凹陥部の幅 Ｖ 車両の平均速度 ｆ 距離測定装置の走査レート ａ 連続して凹の障害物として検
出した走査回数 ｔｈ 測定ポイントに対する俯角 ａｌｐ 測定ポイントに対する方向角DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Laser oscillator 2 Half mirror 3 Rotating polygon mirror 10 Vehicle 11,11-1,11-2 Distance measuring device 12 Obstacle 13 Laser light 14 Arithmetic device 100 Laser oscillator 101 Rotating polygon mirror 102 Galvano mirror 120 Moving body θ Measurement device Pitch angle (depression angle) α Measurement direction angle φ Roll angle K Number of scans j Number of calculation steps per scan Hs Height of measurement device L Measurement distance L Ki Measurement distance at measurement point i obtained by Kth scan A Distance data mother distance data population in the population E preset range (E⊆A) C o pre distance data population within the setting range (C o ⊆A) C j distance data population L ST standard road reference line of the j-step BL Kj K th Road surface reference line at j-th step of scanning L ST.i Distance value corresponding to measurement point i obtained from standard road surface reference line BL Kji Road surface reference at j-th step of K-th scan Distance value num distance data population C j scan rate a continuous number of scans was detected as concave obstacle th average speed f distance measuring apparatus of the width V vehicle data number W recess of which corresponds to the measuring point i on the line Depression angle to measurement point alp Direction angle to measurement point
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０５Ｄ 1/02 Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２４Ｅ Ｇ０１Ｖ 9/04 Ｑ Ｆターム(参考） 5H180 AA01 CC03 CC12 LL01 5H301 AA01 BB20 CC03 CC06 DD05 DD16 DD17 FF06 FF10 FF15 LL01 LL08 LL11 LL14 5J084 AA01 AA05 AA07 AA09 AA10 AA13 AB05 AB17 AC02 AC07 AD01 AD06 BA03 BA11 BA32 BA49 BB26 BB28 CA25 CA32 CA80 DA01 DA09 EA05 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI Theme coat ゛ (Reference) // G05D 1/02 B60R 21/00 624E G01V 9/04 Q F term (Reference) 5H180 AA01 CC03 CC12 LL01 5H301 AA01 BB20 CC03 CC06 DD05 DD16 DD17 FF06 FF10 FF15 LL01 LL08 LL11 LL14 5J084 AA01 AA05 AA07 AA09 AA10 AA13 AB05 AB17 AC02 AC07 AD01 AD06 BA03 BA11 BA32 BA49 BB26 BB28 CA25 CA32 CA05 DA01 DA09 EA
Claims (17)
置を一次元に走査させること、 一回の走査ごとの全測定ポイントの距離データ母集団Ａ
から、演算装置の基準線算出部にて統計処理的演算によ
り一部又は全部の距離データを抽出し路面基準線データ
集団Ｃ1 を抽出すること、 抽出された前記距離データを用い、所定の演算式に基づ
き、第１ステップのデータ演算を行って路面基準線ＢＬ
K.1 を基準線算出部にて決定すること、 前記距離データ母集団Ａの一部又は全部の距離データ
と、その各測定ポイントに対応する第ｊ−１ステップの
路面基準線ＢＬK.j-1 （ｊ：２からｎまでのステップ
数）上の距離値とを比較することで新たに距離データ集
団Ｃj を抽出し、更に新たに抽出された距離データ集団
Ｃj （ｊ：２からｎまでのステップ数）の距離データに
基づき第ｊステップの路面基準線ＢＬK.j を算出するこ
と、 これを第ｎステップまで繰り返して最終的な路面基準線
ＢＬK.n を基準線算出部にて決定すること、及び演算装
置の比較部にて前記距離データ母集団Ａの一部又は全部
の距離データとその各測定ポイントに対応する路線基準
線ＢＬK.n 上の距離値とを比較して走行路上の障害物を
検出し、さらに次回以降の走査に移行すること、を含む
ことを特徴とする走行路上の障害物の検出方法。1. A one-dimensional scanning of a distance measuring device installed on a traveling vehicle, a distance data population A of all measuring points for each scanning.
From extracting extracting the road surface reference line data group C 1 part or all of the distance data by statistical processing manner calculated by reference line calculation of the operational device, using the extracted said distance data, predetermined calculation Based on the formula, the data calculation of the first step is performed to obtain the road surface reference line BL
K.1 is determined by the reference line calculation unit, a part or all of the distance data of the distance data population A, and the road surface reference line BL Kj-1 of the j-1 step corresponding to each measurement point thereof. extract the new distance data population C j by: (j 2 number of steps n) is compared with the distance value, further newly extracted distance data population C j (j: 2 from to n Calculating the road surface reference line BL Kj of the j-th step based on the distance data of the (number of steps), repeating this up to the n-th step, and determining the final road surface reference line BL Kn by the reference line calculation unit; And comparing the distance data of part or all of the distance data population A with the distance value on the route reference line BL Kn corresponding to each measurement point in the comparison unit of the arithmetic unit to determine an obstacle on the traveling road. Detection, and then proceed to the next and subsequent scans. And detecting an obstacle on the traveling path.
方向の所定の路幅内にある全てもしくは一部の距離デー
タを抽出して距離比較データ集団Ｅとすること、 前記距離データ母集団Ａから、走行予定方向の所定の路
幅近傍にある全てもしくは一部の距離データを抽出して
路面基準線データ集団ＣO とすること、 各ステップごとの演算で、前記距離データ母集団Ａの代
わりに前記路面基準線データ集団ＣO から抽出した距離
データ集団Ｃj から路面基準線ＢＬK.j を演算装置の基
準線算出部にて決定すること、 演算装置の比較部にて比較する際に、前記距離比較デー
タ集団Ｅに属する全距離データと各測定ポイントに対応
する前記最終路面基準線ＢＬK.n 上の距離値とを比較す
ること、を含む請求項１記載の障害物の検出方法。2. A distance comparison data group E by extracting all or a part of distance data within a predetermined road width in a planned traveling direction from the distance data population A. From the above, all or a part of the distance data in the vicinity of the predetermined road width in the planned traveling direction is extracted to obtain the road surface reference line data group C O. In each step, instead of the distance data population A, Determining the road reference line BL Kj from the distance data group C j extracted from the road reference line data group C O by the reference line calculation unit of the arithmetic unit; 2. The obstacle detection method according to claim 1, further comprising comparing all distance data belonging to the distance comparison data group E with distance values on the final road surface reference line BL Kn corresponding to each measurement point.
を、各測定ポイントの距離データと前記最終路面基準線
ＢＬK.n 上の対応する距離値との差を、その路面基準線
ＢＬK.n 上の対応する距離値で除した偏差率とする請求
項１又は２記載の障害物の検出方法。3. The difference between the distance data of each measurement point and the corresponding distance value on the final road surface reference line BL Kn is calculated by comparing the value to be compared by the comparison unit of the arithmetic unit with the corresponding distance value on the final road surface reference line BL Kn . The obstacle detection method according to claim 1, wherein the deviation rate is a deviation rate divided by a corresponding distance value.
団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）の抽出
を、各走査の最初に設定される標準路面基準線ＬSTに基
づき、前記距離データ母集団Ａ又は路面基準線データ集
団ＣO の各測定ポイントの距離データと前記標準路面基
準線ＬST上の対応する距離値との偏差又は偏差率を求め
て、その閾値内にある距離データを抽出することにより
行う請求項２又は３記載の障害物の検出方法。4. The extraction of the distance data group C j (j: any number of steps from 1 to n) in the j-th step is performed based on the standard road surface reference line L ST set at the beginning of each scan. The deviation or deviation rate between the distance data of each measurement point in the distance data population A or the road surface reference line data group C O and the corresponding distance value on the standard road surface reference line LST is determined, and the distance within the threshold value is obtained. The obstacle detection method according to claim 2, wherein the obstacle detection method is performed by extracting data.
団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）の抽出
を、ｓステップ前のデータ演算により得られた路面基準
線ＢＬK.j-s に基づき、前記距離データ母集団Ａ又は路
面基準線データ集団ＣO の各測定ポイントの距離データ
と前記路面基準線ＢＬK.j-s 上の対応する距離値との偏
差又は偏差率を求めて、その閾値内にある距離データを
抽出することにより行う請求項２又は３記載の障害物の
検出方法。5. The extraction of the distance data group C j (j: an arbitrary number of steps from 1 to n) in the j-th step is performed by a road surface reference line BL Kj-s obtained by a data operation s steps before. Based on the distance data population A or the road surface reference line data group C O to determine the deviation or deviation ratio between the distance data of each measurement point and the corresponding distance value on the road surface reference line BL Kj-s , The obstacle detection method according to claim 2 or 3, wherein the method is performed by extracting distance data within a threshold value.
団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）の抽出
を、ｑ回前（前回も含む）の走査より算出された路面基
準線ＢＬK-q.n に基づき、前記距離データ母集団Ａ又は
路面基準線データ集団ＣO の各測定ポイントの距離デー
タと前記路面基準線ＢＬK-q.n 上の対応する距離値との
偏差又は偏差率を求めて、その閾値内にある距離データ
を抽出することにより行う請求項２又は３記載の障害物
の検出方法。6. The extraction of the distance data group C j (j: any number of steps from 1 to n) in the j-th step is performed by a road surface reference line BL calculated q times (including the previous time) scanning. based on Kq.N, a deviation or fractional deviation of the corresponding distance value on the distance data population a or the road surface reference line data group C the road reference line as the distance data for each measurement point in the O BL Kq.n The obstacle detection method according to claim 2 or 3, wherein the method is performed by extracting distance data within the threshold value.
団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）の抽出
を、ｑ回前（前回も含む）の走査により算出された路面
基準線ＢＬK-q.n とｑ回前の走査で得た距離データとか
ら算出される偏差又は偏差率に基づき、その閾値内にあ
る今回（Ｋ回目）の走査による前記距離データ母集団Ａ
又は路面基準線データ集団ＣO の各測定ポイントに対応
する距離データを抽出することにより行う請求項２又は
３記載の障害物の検出方法。7. The extraction of the distance data group C j (j: an arbitrary number of steps from 1 to n) in the j-th step is performed by the road surface reference line BL calculated by q times (including the previous time) scanning. Based on the deviation or deviation rate calculated from Kq.n and the distance data obtained in the q-th previous scan, the distance data population A by the current (K-th) scan within the threshold value,
The obstacle detection method according to claim 2 or 3, wherein the method is performed by extracting distance data corresponding to each measurement point of the road surface reference line data group CO .
に分割し、各領域におけるデータ抽出の閾値の値を異な
らせる請求項６又は７記載の障害物の検出方法。8. The obstacle detection method according to claim 6, wherein the one-dimensionally scanned range is divided into a plurality of regions, and a threshold value for data extraction in each region is made different.
団Ｃj （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）の抽出
を請求項４〜７のいずれかに記載の抽出方法の組み合わ
せにより行う走行路上の障害物の検出方法。9. A method for extracting a distance data group C j (j: an arbitrary number of steps from 1 to n) in a j-th step on a traveling road by a combination of the extraction methods according to any one of claims 4 to 7. Obstacle detection method.
ＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）を、各
測定ポイントごとの距離データと求める路面基準線ＢＬ
K.j との偏差ｄi の絶対値のｍ乗の総和を最小とするよ
うに算出して決定する請求項１〜３のいずれかに記載の
障害物の検出方法。10. The road surface reference line B in a j-th step
L Kj (j: any number of steps from 1 to n) is calculated as distance data for each measurement point and the road surface reference line BL to be obtained.
The obstacle detection method according to any one of claims 1 to 3, wherein the calculation is performed so as to minimize the sum of the m-th power of the absolute value of the deviation di from Kj .
ＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）を、測
定ポイントの位置に関わらず前記標準路面基準線ＬSTか
ら一定量だけオフセットした線として算出することによ
り決定する請求項１〜３のいずれかに記載の障害物の検
出方法。11. The road surface reference line B in a j-th step
Lkj (j: any number of steps from 1 to n) is determined by calculating as a line offset by a fixed amount from the standard road surface reference line LST regardless of the position of the measurement point. The method for detecting an obstacle according to any one of the above.
ＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）を、各
測定ポイントごとに前記標準路面基準線ＬSTから所定の
オフセット量をもってオフセットして得られる線として
算出することにより決定する請求項１〜３のいずれかに
記載の障害物の検出方法。12. The road surface reference line B in the j-th step
L Kj (j: any number of steps from 1 to n) is determined by calculating a line obtained by offsetting the standard road surface reference line L ST with a predetermined offset amount for each measurement point. The method for detecting an obstacle according to any one of claims 1 to 3.
ＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）を、測
定ポイントの位置に関わらずｑ回前（前回も含む）の走
査により算出された前記路面基準線ＢＬK-q.n から一定
量だけオフセットした線として算出することをにより決
定する請求項１〜３のいずれかに記載の障害物の検出方
法。13. The road surface reference line B in a j-th step.
L Kj (j: any number of steps from 1 to n) is determined by a fixed amount from the road surface reference line BL Kq.n calculated by scanning q times (including the previous time) regardless of the position of the measurement point. The obstacle detection method according to any one of claims 1 to 3, wherein the method is determined by calculating as an offset line.
ＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）を、測
定ポイントごとにｑ回前（前回も含む）の走査により算
出された前記路面基準線ＢＬK-q.n から所定のオフセッ
ト量をもってオフセットして得られる線として算出する
請求項１〜３のいずれかに記載の障害物の検出方法。14. The road surface reference line B in a j-th step.
L Kj (j: any number of steps from 1 to n) is offset by a predetermined offset amount from the road surface reference line BL Kq.n calculated by scanning q times (including the previous time) for each measurement point. The obstacle detection method according to any one of claims 1 to 3, wherein the calculation is performed as a line obtained by performing the calculation.
ＬK.j （ｊ：１からｎまでの任意のステップ数）が、距
離測定装置のピッチ角及び／又はロール角、並びに距離
測定装置の高さから、幾何学的拘束条件に基づき導出さ
れる直線である請求項１〜３のいずれかに記載の障害物
の検出方法。15. The road surface reference line B in a j-th step
L Kj (j: any number of steps from 1 to n) is a straight line derived from the pitch angle and / or roll angle of the distance measuring device and the height of the distance measuring device based on geometric constraints. An obstacle detection method according to any one of claims 1 to 3.
第２の前記距離測定装置を有してなり、 各距離測定装置を異なる俯角をもってそれぞれ一次元的
に走査させること、 第１及び第２の各距離測定装置の走査時に前記比較回路
により距離データの一部に閾値外の距離データの存在が
確認されると、その対応する各距離データの走査ポイン
ト及び同ポイント間の検出時間差から移動体の移動速度
と移動方向とを検出することを含んでなる請求項１記載
の障害物の検出方法。16. An obstacle is a moving body, a vehicle has first and second distance measuring devices, and each distance measuring device is one-dimensionally scanned at a different depression angle. And when the presence of distance data outside the threshold is confirmed in a part of the distance data by the comparison circuit during scanning of each of the second distance measuring devices, the corresponding scanning point of each distance data and the detection time difference between the points. 2. The obstacle detecting method according to claim 1, further comprising detecting a moving speed and a moving direction of the moving object from the moving object.
置を一次元に走査させること、 一回の走査ごとの全測定ポイントの距離データ母集団Ａ
又はそのうちの路幅内の路面基準線データ集団ＣO から
抽出したデータ集団を用いて統計処理的演算によりステ
ップｊ−１における路面基準線を算出すること、 ステップｊにおける距離データ集団Ｃj を抽出する前に
障害物の有無の推定を実施し、”無し”の場合には、Ｃ
j の抽出処理を省略して次の走査に移行し、”有り”の
場合にはＣj の抽出処理をなすことを特徴とする走行路
上の障害物の存否推定方法。17. A one-dimensional scanning of a distance measuring device installed on a traveling vehicle, a distance data population A of all measuring points for each scanning.
Or calculating the road surface reference line in step j-1 by statistical processing using a data group extracted from the road surface reference line data group C O within the road width, and extracting the distance data group C j in step j Estimation of the presence or absence of an obstacle is performed before
A method for estimating the presence / absence of an obstacle on a traveling road, characterized by omitting the extraction processing of j and proceeding to the next scan, and performing the extraction processing of C j when "existing".
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10248477A JP2000075032A (en) | 1998-09-02 | 1998-09-02 | Method for detecting and estimating presence of obstacle on traveling path |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10248477A JP2000075032A (en) | 1998-09-02 | 1998-09-02 | Method for detecting and estimating presence of obstacle on traveling path |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000075032A true JP2000075032A (en) | 2000-03-14 |
Family
ID=17178741
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10248477A Pending JP2000075032A (en) | 1998-09-02 | 1998-09-02 | Method for detecting and estimating presence of obstacle on traveling path |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000075032A (en) |
Cited By (24)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004028728A (en) * | 2002-06-25 | 2004-01-29 | Fuji Heavy Ind Ltd | Topography recognition device and topography recognition method |
| JP2004272842A (en) * | 2003-03-12 | 2004-09-30 | Omron Corp | Apparatus and method for detecting vehicle |
| WO2005080914A1 (en) * | 2004-02-25 | 2005-09-01 | The University Of Tokyo | Shape measurement device and method thereof |
| US7170548B2 (en) | 2001-11-26 | 2007-01-30 | Denso Corporation | Obstacle monitoring device using one-dimensional signal |
| JP2007206805A (en) * | 2006-01-31 | 2007-08-16 | Secom Co Ltd | Mobile robot |
| JP2009229394A (en) * | 2008-03-25 | 2009-10-08 | Ihi Corp | Apparatus and method for determining traveling area of mobile robot |
| JP2010133901A (en) * | 2008-12-08 | 2010-06-17 | Denso Corp | Alerting device |
| JP2010256179A (en) * | 2009-04-24 | 2010-11-11 | Hokuyo Automatic Co | Distance measurement method and onboard distance measuring apparatus |
| JP2011145156A (en) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Ihi Aerospace Co Ltd | Apparatus and method for determining traveling area of mobile robot |
| WO2011090053A1 (en) * | 2010-01-21 | 2011-07-28 | クラリオン株式会社 | Obstacle detection warning device |
| JP2011524515A (en) * | 2008-05-09 | 2011-09-01 | オムロン サイエンティフィック テクノロジーズ， インコーポレイテッド | Method and apparatus for zone selection in an area monitoring device |
| JP2011242277A (en) * | 2010-05-19 | 2011-12-01 | Ihi Aerospace Co Ltd | Travel area determination device and travel area determination method of mobile robot |
| US8527141B2 (en) | 2008-12-25 | 2013-09-03 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Sensor calibration device, and sensor calibration method |
| JP2014062795A (en) * | 2012-09-20 | 2014-04-10 | Sumitomo (Shi) Construction Machinery Co Ltd | Periphery monitoring device for operating machine |
| JP2014062794A (en) * | 2012-09-20 | 2014-04-10 | Sumitomo (Shi) Construction Machinery Co Ltd | Periphery monitoring device for operating machine |
| JP2015007572A (en) * | 2013-06-25 | 2015-01-15 | 東京航空計器株式会社 | Vehicle speed meter |
| JP2015203600A (en) * | 2014-04-11 | 2015-11-16 | 五洋建設株式会社 | object detection system |
| JP2018105822A (en) * | 2016-12-28 | 2018-07-05 | 株式会社三井Ｅ＆Ｓホールディングス | Obstacle detection system and obstacle detection method |
| KR20180076843A (en) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 한화지상방산 주식회사 | Cruise control system and cruise control method thereof |
| WO2019176116A1 (en) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | 株式会社三井Ｅ＆Ｓマシナリー | Obstacle sensing system and obstacle sensing method |
| CN111543908A (en) * | 2020-05-15 | 2020-08-18 | 弗徕威智能机器人科技（上海）有限公司 | Method and device for planning travelling path and intelligent equipment travelling path |
| WO2020193858A1 (en) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | Konecranes Global Oy | Crane anti-collision system, method, program, and manufacturing method |
| EP4187346A1 (en) | 2021-11-30 | 2023-05-31 | Ricoh Company, Ltd. | Traveling body, method for controlling traveling body, and carrier medium |
| WO2024194750A1 (en) | 2023-03-23 | 2024-09-26 | Ricoh Company, Ltd. | Obstacle detection apparatus, traveling body, obstacle detection method, and recording medium |
-
1998
- 1998-09-02 JP JP10248477A patent/JP2000075032A/en active Pending
Cited By (33)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7170548B2 (en) | 2001-11-26 | 2007-01-30 | Denso Corporation | Obstacle monitoring device using one-dimensional signal |
| JP2004028728A (en) * | 2002-06-25 | 2004-01-29 | Fuji Heavy Ind Ltd | Topography recognition device and topography recognition method |
| JP2004272842A (en) * | 2003-03-12 | 2004-09-30 | Omron Corp | Apparatus and method for detecting vehicle |
| JP4565348B2 (en) * | 2004-02-25 | 2010-10-20 | 国立大学法人 東京大学 | Shape measuring apparatus and method |
| WO2005080914A1 (en) * | 2004-02-25 | 2005-09-01 | The University Of Tokyo | Shape measurement device and method thereof |
| JPWO2005080914A1 (en) * | 2004-02-25 | 2008-01-10 | 国立大学法人 東京大学 | Shape measuring apparatus and method |
| JP2007206805A (en) * | 2006-01-31 | 2007-08-16 | Secom Co Ltd | Mobile robot |
| JP2009229394A (en) * | 2008-03-25 | 2009-10-08 | Ihi Corp | Apparatus and method for determining traveling area of mobile robot |
| JP2011524515A (en) * | 2008-05-09 | 2011-09-01 | オムロン サイエンティフィック テクノロジーズ， インコーポレイテッド | Method and apparatus for zone selection in an area monitoring device |
| JP2010133901A (en) * | 2008-12-08 | 2010-06-17 | Denso Corp | Alerting device |
| US8527141B2 (en) | 2008-12-25 | 2013-09-03 | Toyota Jidosha Kabushiki Kaisha | Sensor calibration device, and sensor calibration method |
| JP2010256179A (en) * | 2009-04-24 | 2010-11-11 | Hokuyo Automatic Co | Distance measurement method and onboard distance measuring apparatus |
| JP2011145156A (en) * | 2010-01-14 | 2011-07-28 | Ihi Aerospace Co Ltd | Apparatus and method for determining traveling area of mobile robot |
| WO2011090053A1 (en) * | 2010-01-21 | 2011-07-28 | クラリオン株式会社 | Obstacle detection warning device |
| JP2011149810A (en) * | 2010-01-21 | 2011-08-04 | Clarion Co Ltd | Obstacle detection alarm device |
| JP2011242277A (en) * | 2010-05-19 | 2011-12-01 | Ihi Aerospace Co Ltd | Travel area determination device and travel area determination method of mobile robot |
| JP2014062795A (en) * | 2012-09-20 | 2014-04-10 | Sumitomo (Shi) Construction Machinery Co Ltd | Periphery monitoring device for operating machine |
| JP2014062794A (en) * | 2012-09-20 | 2014-04-10 | Sumitomo (Shi) Construction Machinery Co Ltd | Periphery monitoring device for operating machine |
| JP2015007572A (en) * | 2013-06-25 | 2015-01-15 | 東京航空計器株式会社 | Vehicle speed meter |
| JP2015203600A (en) * | 2014-04-11 | 2015-11-16 | 五洋建設株式会社 | object detection system |
| KR102286005B1 (en) | 2016-12-28 | 2021-08-04 | 한화디펜스 주식회사 | Cruise control system and cruise control method thereof |
| KR20180076843A (en) * | 2016-12-28 | 2018-07-06 | 한화지상방산 주식회사 | Cruise control system and cruise control method thereof |
| JP2018105822A (en) * | 2016-12-28 | 2018-07-05 | 株式会社三井Ｅ＆Ｓホールディングス | Obstacle detection system and obstacle detection method |
| WO2019176116A1 (en) * | 2018-03-16 | 2019-09-19 | 株式会社三井Ｅ＆Ｓマシナリー | Obstacle sensing system and obstacle sensing method |
| US11977164B2 (en) | 2018-03-16 | 2024-05-07 | Mitsul E&S Co., Ltd. | Obstacle sensing system and obstacle sensing method |
| WO2020193858A1 (en) * | 2019-03-27 | 2020-10-01 | Konecranes Global Oy | Crane anti-collision system, method, program, and manufacturing method |
| CN113614017A (en) * | 2019-03-27 | 2021-11-05 | 科尼起重机全球公司 | Crane collision prevention system, method, program, and manufacturing method |
| EP3947241A4 (en) * | 2019-03-27 | 2023-01-11 | Konecranes Global OY | Crane anti-collision system, method, program, and manufacturing method |
| CN113614017B (en) * | 2019-03-27 | 2024-04-26 | 科尼起重机全球公司 | Crane anti-collision system, method, program and manufacturing method |
| CN111543908A (en) * | 2020-05-15 | 2020-08-18 | 弗徕威智能机器人科技（上海）有限公司 | Method and device for planning travelling path and intelligent equipment travelling path |
| CN111543908B (en) * | 2020-05-15 | 2021-09-07 | 汇智机器人科技(深圳)有限公司 | Method and device for planning travelling path and intelligent equipment travelling path |
| EP4187346A1 (en) | 2021-11-30 | 2023-05-31 | Ricoh Company, Ltd. | Traveling body, method for controlling traveling body, and carrier medium |
| WO2024194750A1 (en) | 2023-03-23 | 2024-09-26 | Ricoh Company, Ltd. | Obstacle detection apparatus, traveling body, obstacle detection method, and recording medium |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2000075032A (en) | Method for detecting and estimating presence of obstacle on traveling path | |
| WO2018221453A1 (en) | Output device, control method, program, and storage medium | |
| CN104950313B (en) | Extract and identification of road grade method on a kind of road surface | |
| CN101793528B (en) | System and method of lane path estimation using sensor fusion | |
| US11898855B2 (en) | Assistance control system that prioritizes route candidates based on unsuitable sections thereof | |
| CN104793202B (en) | The object emerging system of more radar imagery sensors | |
| US10901421B2 (en) | Method and device for detecting road boundary | |
| KR100257592B1 (en) | Lane detection sensor and navigation system employing the same | |
| EP3391084A2 (en) | Negative obstacle detector | |
| JP7046218B2 (en) | Information processing equipment, information processing methods and programs | |
| KR102456626B1 (en) | Apparatus and method for traffic lane recognition in automatic steering control of vehilcles | |
| JP2021113816A (en) | Output device, control method, program, and storage medium | |
| CN113490973B (en) | Information processing device and mobile robot | |
| JP2000181541A (en) | Self-traveling type vehicle | |
| CN106338285A (en) | Marching auxiliary method and system, and robot | |
| WO2018180247A1 (en) | Output device, control method, program, and storage medium | |
| JP6923750B2 (en) | Self-position estimation device, self-position estimation method, program and storage medium | |
| JP2021060944A (en) | Roadside edge detection method and roadside edge detection device | |
| JP7114867B2 (en) | AUTONOMOUS DRIVING SYSTEM, VEHICLE INCLUDING THE SAME, AND AUTONOMOUS DRIVING METHOD | |
| KR102539363B1 (en) | Method and system for estimating the geographic location of a target | |
| US12140697B2 (en) | Self-position estimation device, self-position estimation method, program, and recording medium | |
| US20240053440A1 (en) | Self-position estimation device, self-position estimation method, program, and recording medium | |
| JP7275973B2 (en) | position estimator | |
| US20240077573A1 (en) | Location measuring system | |
| JP2023551248A (en) | road marking detection |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040830 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060403 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060808 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20061205 |