专利名称：道路形状推测装置以及道路形状推测方法
技术领域：
本发明涉及推测移动体所处的道路的形状的道路形状推测装置。
背景技术：
有根据监视移动体的行进方向的照相机、雷达等的观测结果来推测道路形状的装置。在道路的边缘中例如存在道路标线、护栏等静止物体，相对与此在道路上不存在静止物体。因此，如果得知静止物的位置，则可以推测道路的形状。专利文献1日本特开2001-250197号公报专利文献2日本特开2007-66047号公报
发明内容
雷达等观测装置由于噪声、多通道等的影响，有时观测到实际上不存在的物体。另外，在道路上有时存在先行车辆等移动物体，所以需要判别静止物体和移动物体。在判别的精度低的情况下，有可能将移动物体错误地判定为静止物体。本发明是为了解决例如上述那样的课题而完成的，其目的在于，排除误检测、误判定的影响，提高对道路形状进行近似的近似曲线的可靠性。本发明提供一种道路形状推测装置，其特征在于，具有相对位置取得部、静止物体判定部、物体相关部、以及近似曲线计算部，所述相对位置取得部取得针对移动体的周边中存在的物体，对以所述移动体为基准的所述物体的相对位置进行反复观察的周边物体观测装置观测到的观测结果，所述静止物体判定部根据所述相对位置取得部取得的观测结果，判定所述周边物体观测装置观测到相对位置的物体是否静止，所述物体相关部，根据所述相对位置取得部取得的观测结果，从所述周边物体观测装置观测到的多个相对位置中，判定针对同一物体由所述周边物体观测装置观测到的多个相对位置，所述近似曲线计算部根据所述静止物体判定部判定的判定结果、和所述物体相关部判定的判定结果，计算对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线。根据本发明的道路形状推测装置，根据静止物体判定部的判定结果、和物体相关部的判定结果，计算近似曲线，所以可以排除误检测、误判定的影响，提高所计算的近似曲线的可靠性。
图1是示出实施方式1中的道路形状辨别装置100的结构的框图。图2是用于说明实施方式1中的静止物的追踪处理的图。图3是实施方式1中的道路近似曲线虚拟计算部140的一个例子(一并处理)的框图。
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图4是实施方式1中的道路近似曲线虚拟计算部140的处理流程图。图5是实施方式1中的道路近似曲线虚拟计算部140的另一例子(逐次处理)的框图。图6是实施方式1中的由道路边缘判定部150进行的道路边缘判定的说明图。图7是实施方式1中的道路近似曲线主计算部160的框图。图8是实施方式1中的道路近似曲线主计算部160的追踪滤波器A163的框图。图9是实施方式1中的近似曲线选择部170的框图。图10是实施方式1中的近似曲线选择部170的近似曲线选择流程图。图11是用于说明每个道路边缘的相关静止物的差异的图。图12是用于说明实施方式1中的曲线质量计算部172中的弯曲质量值计算方式的一个例子的图。图13是用于说明实施方式1中的曲线质量计算部172中的弯曲质量值计算方式的另一例子的图。图14是示出实施方式2中的道路近似曲线虚拟计算部140的结构的框图。图15是示出实施方式3中的近似曲线选择部170的结构的框图。图16是用于说明近似曲线的选择问题的说明图。图17是示出实施方式4中的道路形状推测装置200的硬件结构的一个例子的硬件结构图。图18是示出实施方式4中的道路形状推测装置200的功能模块的结构的一个例子的模块结构图。图19是用于说明移动体801的移动速度、与物体701、702相对移动体801的相对速度的关系的图。图20是用于说明物体相对移动体的相对速度的观测时刻781 783、与移动体的移动速度的观测时刻791 799的关系的图。图21是用于说明移动体801的移动轨迹751、与物体703 708相对移动体801 的相对位置的轨迹761 766的关系的图。图22是用于说明实施方式4中的物体相关部230的动作的图。图23是示出物体相对移动体801的相对位置743a 743c与近似曲线750的关系的一个例子的图。图24是示出实施方式4中的道路形状推测处理S500的流程的一个例子的流程图。图25是示出实施方式4中的观测结果取得工序S510的流程的一个例子的流程图。图26是示出实施方式4中的静止判定工序S520的流程的一个例子的流程图。图27是示出实施方式4中的物体相关工序S530的流程的一个例子的流程图。图28是示出实施方式4中的近似曲线计算工序S550的流程的一个例子的流程图。图29是示出实施方式5中的道路形状推测系统800的整体结构的一个例子的系统结构图。
图30是用于说明物体相关部230在相关处理中使用的平行移动量以及旋转角度、 与移动体801的移动量的关系的图。图31是用于说明实施方式5中的初始值计算部250的动作的说明图。图32是示出实施方式5中的近似曲线计算部240计算的近似曲线的一个例子的图。图33是示出实施方式5中的道路形状推测处理S500的流程的一个例子的流程图。图34是示出实施方式6中的道路形状辨别装置100的整体结构的框图。图35是示出直线路的一个例子的图。图36是示出弯曲跟前的一个例子的图。图37是示出弯曲路的一个例子的图。图38是示出弯曲出口的一个例子的图。图39是示出实施方式6中的本车行驶路的状态迁移模型的一个例子的状态迁移图。图40是用于说明实施方式6中的弯曲跟前判定条件的一个例子的图。图41是实施方式6中的从直线路(状态0)向弯曲跟前(状态1)的判定流程图。图42是实施方式6中的从弯曲跟前(状态1)向弯曲路(状态2)以及弯曲出口 (状态3)的判定流程图。图43是通过偏航率(Yaw Rate)得到的弯曲路判定条件的说明图。图44是通过偏航率得到的短弯曲判定条件的说明图。图45是实施方式6中的从弯曲路(状态2)向弯曲出口(状态3)的判定流程图。图46是通过道路近似曲线得到的弯曲出口判定条件的说明图。图47是实施方式6中的从弯曲出口(状态3)向直线路(状态0)以及弯曲跟前 (状态1)的判定流程图。图48是通过道路近似曲线得到的弯曲结束判定条件的说明图。图49是通过道路近似曲线得到的弯曲连续判定条件的说明图。图50是示出实施方式7中的道路形状辨别装置100的结构的一部分的一个例子的框图。图51是道路近似曲线的正误判定方式的一个例子的说明图。图52是道路近似曲线的初始化方式的一个例子的说明图。图53是示出实施方式8中的道路形状推测系统800的整体结构的一个例子的系统结构图。(符号说明)100 道路形状辨别装置；110 雷达；120 车速传感器；125 偏航率传感器；1 道路曲率变换部；130 静止物识别部；135 前方车追踪部；140 道路近似曲线虚拟计算部；141 静止物分群部；143 追踪滤波器；144,164 相关部；145,165 平滑部；146,166 预测部；147,167 延迟部；148 相关数据积蓄部；149 近似曲线推测部；150 道路边缘判定部；160 道路近似曲线主计算部；161 初始值设定部；162 分组处理部；163 追踪滤波器A ;170 近似曲线选择部；171 有效性判定部；172 曲线质量计算部；173 选择部；174 校正部；175 平滑部；176 系数推测值积蓄部；180 本车行驶路判定部；190 推测值选择部；200 道路形状推测装置；211 相对位置取得部；212 移动速度取得部；213 角速度取得部；220 静止物体判定部；230 物体相关部；235 前方移动物体追踪部；240 近似曲线计算部；245 :曲率计算部；M6 曲率恒定曲线计算部；250 初始值计算部；255 近似曲线交叉判定部；256 近似曲线初始化部；260 可靠度计算部；270 近似曲线选择部；275 近似曲线综合部；800 道路形状推测系统；811 周边物体观测装置；821 移动速度观测装置；831 角速度观测装置；901 输出装置；902 输入装置；911 处理装置；914 存储装置。
具体实施例方式道路形状辨别装置(道路形状推测装置)在使用车辆中搭载的雷达装置来监视车辆前方时，辨别车辆前方的道路形状。车辆用前方监视装置搭载于车辆中，以车辆前方的规定角度照射光波/毫米波等发送波，并接收其反射波，从而辨别在本车辆的前方行驶的车辆、本车辆的前方的障碍物。 车辆用前方监视装置需要从所检测出的物体中，选择在与本车辆相同的车道上行驶的先行车辆。此时，为了选择与本车相比远距离地在前方行驶的先行车辆，需要正确地辨别本车辆所行驶的道路形状。作为辨别道路形状的方式，有使用操舵角传感器、偏航率传感器来计算道路曲率的方式。但是，通过该方式得到的道路曲率是本车辆的行驶位置附近处的曲率，所以例如本车虽然在道路的直线部分中行驶，但当道路在远距离前方成为弯曲，而先行车辆在弯曲部分上行驶的情况下，无法正确地选择先行车辆。另外，易于受到操舵的摇晃、横风等的影响。 因此，根据道路边缘的静止物辨别道路形状。例如，通过将道路形状视为半径R的圆而连结与根据静止物的位置和速度预测出的X轴(相对本车行进方向相当于横向的轴)的交叉点和当前位置，而辨别道路形状。但是，在实际的道路行驶环境中作为静止物有时观测到由于多通道波引起的不需要的信号， 由此有可能误辨别道路形状。另外，由于在静止物的雷达检测位置中产生观测误差，所以由于所述观测误差，道路形状的精度劣化。另外，例如，将左右道路形状视为相同，使用在各时刻得到的多个静止物观测值通过最小二乘法推测近似曲线的系数，从而辨别道路形状。但是，由于以左右道路形状相同为前提，所以在如分支路等那样道路形状左右不同的情况中无法正确地推测形状。另外，在将近似曲线系数的时序列数据输入到追踪滤波器，而对系数进行平滑化的情况下，难以定义系数的观测误差，无法正确地求出系数。以下说明的道路形状推测装置从包含不需要的信号的静止物中抽出在时间方向上具有连续性的正确的静止物，并计算近似曲线系数，从而即使在不需要的信号环境下也可以稳定地推测道路形状。进而，通过将所述近似曲线系数作为初始值向追踪滤波器直接输入所有静止物的位置，并推测近似曲线系数，所述曲线系数的推测精度进一步提高。实施方式1.使用图1 图13说明实施方式1。图1是示出该实施方式中的道路形状辨别装置100的结构的框图。道路形状辨别装置100例如具有雷达110、车速传感器120、静止物识别部130、道
9路近似曲线虚拟计算部140、道路边缘判定部150、道路近似曲线主计算部160、以及近似曲线选择部170。雷达110 (周边物体观测装置)向车辆前方的规定角度范围内照射雷达波，并接收被物体反射的雷达波，而检测该物体的位置以及相对速度。车速传感器120 (移动速度观测装置)检测车辆的速度。静止物识别部130(静止物体判定部)根据由雷达110检测出的物体的相对速度、 和由车速传感器120检测出的车辆的速度，识别该物体是否为静止物体。静止物识别部130 输出静止物(的位置)等。道路近似曲线虚拟计算部140(初始值计算部)从由静止物识别部130识别为静止物体的多个静止物中通过追踪滤波器抽出在时间方向上具有相关的有效静止物，使用有效静止物的时序列数据推测有效近似曲线系数。道路近似曲线虚拟计算部140输出有效近似曲线系数、有效静止物的推测位置、速度、相关计数器Cnt等。道路边缘判定部150根据有效近似曲线的X方向(车轴方向)截距(intercut) 将有效近似曲线向该道路边缘的分配。道路边缘判定部150输出有效近似曲线系数、有效静止物的推测位置、速度、道路边缘识别标志等。道路近似曲线主计算部160(近似曲线计算部)使用以通过道路边缘判定部150 向该道路边缘分配的有效静止物的有效近似曲线系数为初始值的追踪滤波器，将由静止物识别部130识别为静止物体的所有静止物作为输入，更新(推测)近似曲线系数。道路近似曲线主计算部160输出近似曲线系数的推测值、相关静止物(的位置)等。近似曲线选择部170使用由道路近似曲线主计算部160计算出的各道路边缘的近似曲线和与该近似曲线取得了相关的静止物，最终计算前车判定中使用的近似曲线系数推测值。近似曲线选择部170输出近似曲线系数的推测值、校正用系数初始值等。接下来，说明动作。图2是用于说明该实施方式中的静止物的追踪处理的图。在道路近似曲线虚拟计算部140中，如该图所示，通过追踪滤波器(Kalman滤波器、α-β (-γ)滤波器等公知的滤波器)从多个静止物中抽出在时间方向上取得相关的有效的静止物。该图示出在时刻tl t4在时间方向上连续地取得了相关的静止物711 714的样子。其中，存在相关数据越多道路的近似精度越提高，但直到辨别道路为止所需的时间变大这样的折衷，所以道路近似曲线虚拟计算部140使用预定的次数Cn量、取得了相关的所述有效静止物711 714来推测道路近似曲线720。另外，作为推测所述近似曲线 720的方法，也可以使用最小二乘法、Hough变换等公知的技术。近似曲线720也可以设成 2次、3次以上的高次的曲线、圆、回旋曲线等。图3是该实施方式中的道路近似曲线虚拟计算部140的一个例子(一并处理)的框图。道路近似曲线虚拟计算部140例如具有追踪滤波器143、相关数据积蓄部148、以及近似曲线推测部149。追踪滤波器143具有相关部144、平滑部145、预测部146、以及延迟部147。道路近似曲线虚拟计算部140的相关部144取静止物的相关。道路近似曲线虚拟计算部140的平滑部145对取得了相关的静止物的位置、速度进行平滑，而推测静止物的位置、速度。道路近似曲线虚拟计算部140的近似曲线推测部149积蓄某静止物的时序列数据，根据时序列数据，使用最小二乘法推测既定近似曲线的系数。图4是该实施方式中的道路近似曲线虚拟计算部140的处理流程图。道路近似曲线虚拟计算部140如该图的处理流程所示，通过追踪滤波器在存在有相关的静止物的情况下使相关计数器Cnt递增1，在超过了阈值Cn的时刻，使用所积蓄的有效静止物的位置来推测有效近似曲线系数。另外，道路近似曲线虚拟计算部140也可以在不依赖于相关计数器Cnt的值，而从移动体至静止物的距离比规定的阈值近的情况下，针对该静止物使用所积蓄的位置来推测有效近似曲线系数。或者，道路近似曲线虚拟计算部140也可以在相关计数器Cnt的值是否超过阈值Cru和从移动体至静止物的距离是否比阈值近中的任意一方中满足了条件的情况下，针对该静止物使用所积蓄的位置来推测有效近似曲线系数。图5是该实施方式中的道路近似曲线虚拟计算部140的另一例子(逐次处理)的框图。道路近似曲线虚拟计算部140例如具有相关部144、平滑部145、预测部146、以及延迟部147。道路近似曲线虚拟计算部140通过利用扩展Kalman滤波器的逐次处理，同时推测近似曲线的系数和静止物的位置、速度。如该图所示，可以通过逐次处理推测有效近似曲线的系数，所以可以减少保存数据的存储器的大小。以后，为便于说明，将近似曲线假设为2次曲线。例如，如式⑴所示将近似曲线设成斜率a、X截距b的2次曲线，用式(2) (5)定义扩展Kalman滤波器的观测模型。X = ay2+b(1)zok = h (Xk) + υ k (2)Xk= [χ y X y a b]T(3)Zok = [xok yok]T (4)h(Xk) - ay2 + b(5)
y J此处，x、y意味着以本车雷达为原点、以车轴方向为X轴、以行进方向为Y轴的相对坐标系中的静止物的位置。另外，状态矢量&由静止物的位置x、y和速度χ点(dot)(在 χ上为点。以下，相同)、y点、2次曲线的系数a、b构成。z。k是静止物的观测位置、h(Xk)是静止物的真正的位置、Vk是观测杂音矢量。于是，在每时刻，状态矢量&的推测值被更新， 所以可以计算有效近似曲线的系数a、b。所述道路近似曲线虚拟计算部140将所述有效静止物的最新时刻的推测位置/速度和所述有效近似曲线的系数(和相关计数器Cnt)输出到道路边缘判定部150。图6是该实施方式中的由道路边缘判定部150进行的道路边缘判定的说明图。道路边缘判定部150从根据有效静止物计算出的近似曲线的X方向(车轴方向)
截距和车道宽度向该道路边缘进行分配。例如，在道路边缘判定部150中，将所述有效近似
11曲线系数作为输入，使用与该近似曲线的X轴的交叉位置(X截距b)向该道路边缘分类。作为分类方法，最初考虑本车的宽度，近似曲线的X截距b进入到从本车位置(原点)起阈值 THc以内的情况下，去除该近似曲线。然后，如该图所示，考虑车道宽度THw而进行分类。THc < b < THw (6)THw ^ b < THwX2 (7)例如，对该图的Rl的道路边缘分配的近似曲线的系数b满足式(6)。向R2的道路边缘分配的近似曲线的系数b满足式(7)。例如，在满足式(6)的情况下将道路边缘识别标志设定为R1、在满足式(7)的情况下设定为R2。在道路边缘判定部150中，将所述有效静止物的推测位置/速度、所述有效近似曲线系数、该道路边缘识别标志输出到道路近似曲
线主计算单元。
权利要求
1.一种道路形状推测装置，其特征在于，具有相对位置取得部，取得周边物体观测装置观测到的观测结果，该周边物体观测装置反复观测移动体的周边存在的物体而对以所述移动体为基准的所述物体的相对位置进行测定；静止物体判定部，根据所述相对位置取得部取得的观测结果，判定所述周边物体观测装置观测到的物体是否静止；物体相关部，根据所述相对位置取得部取得的多个观测结果，从所述周边物体观测装置测定出的多个相对位置中，判定所述周边物体观测装置对同一物体进行观测而测定出的相对位置的组；以及近似曲线计算部，根据所述静止物体判定部判定的判定结果、和所述物体相关部判定的判定结果，计算对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线。
2.根据权利要求1所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述近似曲线计算部使用追踪滤波器，推测表示所述近似曲线的函数的系数，该追踪滤波器将表示所述近似曲线的规定的函数的系数作为状态量，并且将针对所述相对位置取得部取得的观测结果中的、所述静止物体判定部判定为静止的物体由所述周边物体观测装置进行观测而测定出的相对位置作为观测量。
3.根据权利要求2所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述近似曲线计算部在所述周边物体观测装置测定出的相对位置与所述近似曲线之间的距离比规定的阈值短的情况下，将所述相对位置作为观测量而进行所述追踪滤波器的更新处理。
4.根据权利要求2所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述道路形状推测装置还具有初始值计算部，该初始值计算部用表示所述近似曲线的规定的函数，近似所述物体相关部判定为所述周边物体观测装置对同一物体进行观测而测定出的相对位置的组中所属的多个相对位置的轨迹，计算对所述多个相对位置的轨迹进行近似的函数的系数，所述近似曲线计算部将所述初始值计算部计算出的系数设定为所述追踪滤波器的状态量的推测值的初始值。
5.根据权利要求4所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述初始值计算部根据所述物体相关部判定为所述周边物体观测装置对同一物体进行观测而测定出的多个相对位置的多个相对位置的组中的、相对位置的数量比规定的阈值多的组中所属的多个相对位置，计算对所述多个相对位置的轨迹进行近似的函数的系数。
6.根据权利要求4所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述初始值计算部根据所述物体相关部判定为所述周边物体观测装置对同一物体进行观测而测定出的多个相对位置的相对位置的组中的、至少某一个相对位置与所述移动体之间的距离比规定的阈值接近的组中所属的多个相对位置，计算对所述多个相对位置的轨迹进行近似的函数的系数。
7.根据权利要求1所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述道路形状推测装置还具有计算所述近似曲线计算部计算出的近似曲线的可靠度的可靠度计算部，所述近似曲线计算部在所述可靠度计算部计算出的可靠度比规定的阈值低的情况下， 废弃所计算出的近似曲线。
8.根据权利要求1所述的道路形状推测装置，其特征在于， 所述近似曲线计算部计算多个近似曲线，所述道路形状推测装置还具有可靠度计算部，计算所述近似曲线计算部计算出的多个近似曲线各自的可靠度；以及近似曲线选择部，根据所述可靠度计算部计算出的可靠度，从所述近似曲线计算部计算出的多个近似曲线中，选择将采用的近似曲线。
9.根据权利要求7所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述可靠度计算部计算所述近似曲线计算部在所述近似曲线的计算中使用的多个相对位置中的各个相对位置与所述移动体之间的距离的分散度，所计算出的分散度越大，使可靠度越高。
10.根据权利要求1所述的道路形状推测装置，其特征在于， 所述道路形状推测装置还具有移动速度取得部，取得对所述移动体的移动速度进行观测的移动速度观测装置观测到的观测结果；角速度取得部，取得对所述移动体的角速度进行观测的角速度观测装置观测到的观测结果；曲率计算部，根据所述移动速度取得部取得的观测结果、和所述角速度取得部取得的观测结果，作为所述移动体的轨迹的曲率，计算将所述移动体的角速度除以所述移动体的移动速度而得到的商；曲率恒定曲线计算部，根据所述曲率计算部计算出的曲率，作为对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线，计算曲率恒定的曲率恒定曲线；以及近似曲线选择部，从所述近似曲线计算部计算出的近似曲线和所述曲率恒定曲线计算部计算出的曲率恒定曲线中，选择作为对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线采用的近似曲线。
11.根据权利要求10所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述近似曲线选择部从至少分类为直线路、曲线路跟前、曲线路以及曲线路出口这4 个种类的道路形状类别中，判定所述移动体所处的道路的形状的道路形状类别，在所判定出的道路形状类别是曲线路的情况下，将所述曲率恒定曲线计算部计算出的曲率恒定曲线选择为对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线。
12.根据权利要求1所述的道路形状推测装置，其特征在于， 所述道路形状推测装置还具有移动速度取得部，取得对所述移动体的移动速度进行观测的移动速度观测装置观测到的观测结果；角速度取得部，取得对所述移动体的角速度进行观测的角速度观测装置观测到的观测结果；曲率计算部，根据所述移动速度取得部取得的观测结果、和所述角速度取得部取得的观测结果，作为所述移动体的轨迹的曲率，计算将所述移动体的角速度除以所述移动体的移动速度而得到的商；曲率恒定曲线计算部，根据所述曲率计算部计算出的曲率，作为对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线，计算曲率恒定的曲率恒定曲线；以及近似曲线综合部，计算针对所述近似曲线计算部计算出的近似曲线的权重、和针对所述曲率恒定曲线计算部计算出的曲率恒定曲线的权重，根据所计算出的权重，对所述近似曲线计算部计算出的近似曲线和所述曲率恒定曲线计算部计算出的曲率恒定曲线进行综合，而计算对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线。
13.根据权利要求12所述的道路形状推测装置，其特征在于，所述近似曲线综合部从至少分类为直线路、曲线路跟前、曲线路以及曲线路出口这4 个种类的道路形状类别中，判定所述移动体所处的道路的形状的道路形状类别，在所判定出的道路形状类别是曲线路的情况下，增加针对所述曲率恒定曲线计算部计算出的曲率恒定曲线的权重。
14.根据权利要求1所述的道路形状推测装置，其特征在于， 所述道路形状推测装置还具有前方移动物体追踪部，根据所述相对位置取得部取得的观测结果，追踪在所述移动体的前方在与所述移动体大致相同的方向上移动的物体；近似曲线交叉判定部，在所述近似曲线计算部计算出多个近似曲线的情况下，判定所述多个近似曲线是否交叉；以及近似曲线初始化部，在所述近似曲线交叉判定部判定为所述多个近似曲线交叉的情况下，针对所述近似曲线交叉判定部判定为交叉的多个近似曲线中的各个近似曲线，根据与所述前方移动物体追踪部追踪了的物体的位置关系，判定所述多个近似曲线中的各个近似曲线是否正确，对判定为不正确的近似曲线进行初始化。
15.根据权利要求1所述的道路形状推测装置，其特征在于，通过计算机执行计算机程序，来实现所述相对位置取得部、所述静止物体判定部、所述物体相关部和所述近似曲线计算部。
16.一种对移动体所处的道路的形状进行推测的道路形状推测方法，其特征在于，取得周边物体观测装置观测到的观测结果，该周边物体观测装置反复观测移动体的周边中存在的物体而对以所述移动体为基准的所述物体的相对位置进行测定，根据所取得的观测结果，判定所述周边物体观测装置观测到的物体是否静止， 根据所取得的观测结果，从所述周边物体观测装置观测到的多个相对位置中，判定所述周边物体观测装置对同一物体进行观测而测定出的相对位置的组，根据与所述物体的静止性相关的判定结果、和与所述相对位置的组相关的判定结果， 计算对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线。
17.如权利要求16所述的道路形状推测方法，其特征在于， 由计算机执行计算机程序，该计算机程序具有取得周边物体观测装置观测到的观测结果的步骤，其中，该周边物体观测装置反复观测移动体的周边存在的物体而对以所述移动体为基准的所述物体的相对位置进行测定； 根据所取得的观测结果，判定所述周边物体观测装置观测到的物体是否静止的步骤； 根据所取得的观测结果，从所述周边物体观测装置观测到的多个相对位置中，判定所述周边物体观测装置对同一物体进行观测而测定出的相对位置的组的步骤；以及根据与所述物体的静止性相关的判定结果、和与所述相对位置的组相关的判定结果， 计算对所述移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线的步骤。
全文摘要
本发明涉及道路形状推测装置和道路形状推测方法。排除物体的误检测、静止判定的误判定的影响，推测道路形状。雷达(110)(周边物体观测装置)针对移动体的周边中存在的物体，反复观测以移动体为基准的物体的相对位置。静止物识别部(130)(静止物体判定部)判定雷达观测到相对位置的物体是否静止。道路近似曲线虚拟计算部(140)(物体相关部)从雷达(110)观测到的多个相对位置中，判定针对同一物体由雷达观测到的多个相对位置。道路近似曲线主计算部(160)(近似曲线计算部)根据静止物识别部(130)的判定结果、和道路近似曲线虚拟计算部(140)的判定结果，计算对移动体所处的道路的形状进行近似的近似曲线。
文档编号G01B21/20GK102288148SQ20111012488
公开日2011年12月21日 申请日期2011年5月16日 优先权日2010年5月26日
发明者亀田洋志, 小幡康, 松崎贵史, 高林佑树 申请人:三菱电机株式会社