本发明涉及一种搭载于车辆的物体识别装置。
背景技术：
日本特开2012-145444号公报公开了一种针对通过激光雷达(lidar:laserimagingdetectionandranging，即激光成像探测与测距)检测到的数据点组而实施聚类处理的物体识别装置。数据点组由多个检测点的三维位置数据(即，x、y以及z位置数据)构成。在聚类处理中，在检测点之间实施三维位置数据的比较等，对能够视为一个物体的多个检测点进行归组。
现有技术文献
专利文献
专利文献1：日本特开2012-145444号公报；
专利文献2：日本特开2018-048949号公报。
技术实现要素：
发明要解决的问题
激光雷达根据激光的飞行时间(tof：timeofflight)而生成z位置数据(即，飞行时间数据)。因此，在未对飞行时间进行测量的情况下，不能够获得z位置数据。在不能够获得z位置数据的情况下，在数据点组产生空白区域。在该情况下，空白区域不成为聚类处理的对象。
未对飞行时间进行测量的情况，包括在激光的照射处不存在反射激光的物体的情况、以及在照射处存在吸收激光的低反射物体(例如黑色系的物体)的情况。因此，在后者的情况下，有可能未正确地实施聚类处理而错误地进行低反射物体的识别。
本发明的一个目的在于提供一种能够对吸收从激光雷达照射的激光的低反射物体进行识别的物体识别装置。
解决问题的技术手段
第一方式为用于解决上述问题的物体识别装置，具有如下的特征。
所述物体识别装置具有激光雷达、处理装置。
所述激光雷达向车辆的周围照射激光，对在所述周围反射的激光进行检测。
所述处理装置基于包括所述激光的飞行时间数据的各检测点的三维位置数据，实施所述激光雷达的检测点组的聚类处理。
所述物体识别装置还具有颜色图像获取部。
所述颜色图像获取部获取所述周围的颜色图像。
在所述聚类处理中，所述处理装置在通过所述三维位置数据而表现的距离图像上的第一坐标以及第二坐标满足链接条件的情况下，对与所述第一坐标对应的第一检测点和与所述第二坐标对应的第二检测点建立关联。
满足所述链接条件的情形为，在所述第一坐标以及所述第二坐标之间的距离为规定距离以上、在所述第一检测点以及所述第二检测点之间的所述飞行时间数据的差小于规定差、且满足坐标条件。
满足所述坐标条件的情形为，表示位于所述第一坐标以及所述第二坐标之间的路径上的坐标的路径坐标属于未实施所述飞行时间数据的计算的未测出坐标、表示与所述路径坐标的位置一致的所述颜色图像上的坐标的像素值的颜色像素值全部属于规定的黑色系像素值。
第二方式为，在第一方式中进一步具有如下的特征。
所述处理装置在实施所述聚类处理之前，实施插值处理。
所述插值处理为对所述未测出坐标的飞行时间数据进行插值的处理。
在所述插值处理中，采用条件被满足的情况下，所述处理装置将插值用数据采用为所述未测出坐标的飞行时间数据。
满足所述采用条件的情形为，与插值后的所述未测出坐标的位置一致的所述颜色像素值属于所述规定的黑色系像素值。
第三方式为，在第二方式中进一步具有如下的特征。
所述插值用数据为在所述距离图像的纵轴负方向距所述未测出坐标的距离最短的坐标的所述飞行时间数据。
第四方式为，在第二方式中，进一步具有如下的特征。
所述物体识别装置还具有位置信息获取部、数据库。
所述位置信息获取部获取所述车辆的位置信息。
所述数据库存储有地形信息。
在所述插值处理中，所述处理装置基于所述位置信息以及所述地形信息，从所述距离图像上的坐标中，确定表示与路面相当的坐标的路面坐标。
所述插值用数据为在所述距离图像的纵轴负方向距所述未测出坐标的距离最短的所述路面坐标的所述飞行时间数据。
发明的效果
根据第一方式，在链接条件被满足的情况下，对第一检测点和第二检测点建立关联。通过链接条件，即使在第一坐标以及第二坐标之间存在未测出坐标的情况下，也能够对第一检测点和第二检测点建立关联。于是，易于将这些检测点在聚类处理中归组为同一聚类。因此，能够抑制低反射物体的错误识别。
根据第二方式，在实施聚类处理之前实施插值处理。在插值处理中，在采用条件被满足的情况下，插值用数据作为未测出坐标的飞行时间数据被采用。因此，能够减少聚类处理的计算负担。
根据第三方式，在距离图像的纵轴负方向距未测出坐标的距离最短的坐标的飞行时间数据作为插值用数据被采用。因此，提高聚类处理的精度。
根据第四方式，在距离图像的纵轴负方向距未测出坐标的距离最短的路面坐标的飞行时间数据作为插值用数据被采用。因此，能够提高聚类处理的精度。
附图说明
图1为对本申请的前提进行说明的图。
图2为示意性地表示前方车辆的车身颜色为白色系的情况下的前方车辆的后部的图像的图。
图3为示意性地表示前方车辆的车身颜色为黑色系的情况下的前方车辆的后部的图像的图。
图4为对坐标条件进行说明的图。
图5为对坐标条件进行说明的图。
图6为表示实施方式1涉及的物体识别装置的构成例的框图。
图7为对在处理装置中执行的处理的一个示例进行说明的流程图。
图8为对实施方式2涉及的插值处理的第二例进行说明的图。
图9为表示实施方式2涉及的物体识别装置的构成例的框图。
图10为对在处理装置中执行的处理的一个示例进行说明的流程图。
图11为对实施方式3涉及的插值处理进行说明的图。
图12为表示实施方式3涉及的物体识别装置的构成例的框图。
具体实施方式
以下，参照附图，对本发明的实施方式进行说明。只是，在以下所示的实施方式中提及各要素的个数、数量、量、范围等的数字的情况下，除了特别明确表示的情况、在原理上明确地确定为该数字的情况之外，该提及的数字并不限定本发明。此外，关于以下所示的实施方式中说明的结构、步骤等，除了特别明确表示的情况、在原理上明确地确定为该结构或步骤的情况之外，本发明不一定是必须如此的。
1.实施方式1
首先，参照图1至7，对实施方式1进行说明。
1.1前提
图1为对本申请的前提进行说明的图。在图1中，示出了车辆m1。在车辆m1搭载激光雷达ld。激光雷达ld向车辆m1的周围照射激光，并对在该周围反射的激光进行检测。在通过激光雷达ld检测出激光时，获得数据点组。数据点组由多个检测点的三维位置数据(即，x、y以及z位置数据)构成。也可以向数据点组添加三维位置数据的获取时刻以及在该获取时刻的激光雷达ld的位置数据(即，纬度以及经度数据)。
车辆m1具有处理装置pu。处理装置pu实施物体识别处理。物体识别处理包括聚类处理。聚类处理为基于三维位置数据而将数据点组归组为多个聚类的处理。本申请的特征点在于，在该聚类处理中实施对至少两个数据点进行建立关联的处理。基于聚类的物体识别处理无特别限定，适用公知的技术。
在图1中，示出了车辆m1行驶的路面rs。在路面rs反射的激光被激光雷达ld检测出时，获得路面rs上的多个检测点的三维位置数据。图1示出了在车辆m1的前方还有车辆m2。车辆m2可以在移动，也可以静止。车辆m2也可以为与车辆不同的移动物体，也可以为静止物体。在车辆m2反射的激光被激光雷达ld检测出时，获得车辆m2上的多个检测点的三维位置数据。图1所示的数据点dp示意性地表示路面rs以及车辆m2的检测点。
1.2聚类处理中的问题点
如上述，激光雷达ld不能够测量出飞行时间tof的情况，包括在照射处不存在反射激光的物体的情况、以及在照射处存在吸收激光的低反射物体的情况。关于后者的情况下的问题点，参照图2以及图3进行说明。
在这些图中，分别示意性地示出两种图像。两种图像为车辆m2的后部rem2的颜色图像cimg以及距离图像dimg。颜色图像cimg为从摄相机或图像传感器获取的rgb图像。在rgb图像中，二维坐标的像素值由rgb值表示。也就是说，颜色图像cimg中的坐标cc(x，y)的像素值ic(x，y)由rgb值表示。另外，像素值ic(x，y)相当于本申请中的“颜色像素值”。颜色图像cimg也可以使用cmy值、cmyk值、hsv值或hls值来表示。
距离图像dimg是由三维位置数据表现的图像。距离图像dimg的各坐标通过与基于数据点dp的z位置数据(即，飞行时间数据)对应的像素值来表示。具体而言，距离图像dimg中的坐标cd(x，y)的像素值id(x，y)通过与飞行时间tof对应的像素值来表示。例如飞行时间tof越短，则像素值id(x，y)以越小的像素值表示，飞行时间tof越长，则像素值id(x，y)以越大的像素值表示。
图2示出车辆m2的车身颜色为白色系的情况下的后部rem2的图像。如该图的距离图像dimg所示，在白色系的车身颜色的情况下，在后部rem2的表面激光容易反射。因此，获得大量与后部rem2的检测点相当的数据点dp。因此，在该情况下，在聚类处理中，易于将这些数据点dp归组为相同的聚类。
图3表示在车辆m2的车身颜色为黑色系的情况下的后部rem2的图像。如该图的距离图像dimg所示，在黑色系的车身颜色的情况下，仅在尾灯tl、后保险杠rb这样的后部rem2的一部分的区域能够获得数据点dp。其原因为，由于激光被后部rem2吸收而不反射，不能够测量出飞行时间tof。
图3示出了未获得z位置数据的区域(以下，称为“未测出区域”)br1～br3。构成未测出区域br的坐标cd(x，y)称为未测出坐标cdbr(x，y)。于是，未测出坐标cdbr(x，y)的像素值idbr(x，y)均由黑色系的rgb值表示。这种未测出坐标cdbr(x，y)被包含在距离图像dimg中意味着在数据点组存在空白区域。当空白区域存在时，由于该空白区域而使与后部rem2的检测点相当的数据点dp隔开。于是，难以将这些数据点dp归组为同一聚类。
1.3实施方式1涉及的物体识别处理的特征
以此方式，在照射处存在吸收激光的低反射物体的情况下，有可能聚类处理未正确地实施而错误地进行物体的识别。因此，在实施方式1涉及的聚类处理中，作为对距离图像dimg上的任意的两个数据点dp建立关联的条件(链接条件)设定基本条件以及特殊条件。以下，为了便于说明，将这些数据点dp称为“第一数据点dp1”以及“第二数据点dp2”。
1.3.1基本条件
基本条件为用于对第一数据点dp1和第二数据点dp2建立关联而常规性使用的条件。基本条件由与第一坐标cddp1(x，y)以及第二坐标cddp2(x，y)相关的如下的条件(i)以及(ii)构成。第一坐标cddp1(x，y)为与第一数据点dp1对应的坐标cd(x，y)。第二坐标cddp2(x，y)为与第二数据点dp2对应的坐标cd(x，y)。
(i)第一坐标cddp1(x，y)与第二坐标cddp2(x，y)之间的距离dc小于规定距离dcth；
(ii)飞行时间数据tddp1(x，y)与飞行时间数据tddp2(x，y)之间的差dt小于规定差dtth。
规定距离dcth是以通常的车辆的车宽(2m左右)为基准设定的阈值。规定差dtth是飞行时间tof被认为是同等程度的阈值。飞行时间数据tddp1(x，y)为第一数据点dp1的z位置数据。飞行时间数据tddp2(x，y)为第二数据点dp2的z位置数据。在同时满足条件(i)以及(ii)的情况下，基本条件被满足。
1.3.2特殊条件
特殊条件是用于对根据基本条件不能够建立关联的第一数据点dp1与第二数据点dp2建立关联而使用的条件。特殊条件由与第一坐标cddp1(x，y)以及第二坐标cddp2(x，y)相关的以下的条件(iii)～(v)构成：
(iii)距离dc为规定距离dcth以上；
(iv)差dt小于规定差dtth；
(v)满足坐标条件。
在同时满足条件(iii)、(iv)以及(v)的情况下，特殊条件被满足。另外，条件(iv)与条件(ii)相同。
条件(v)所示的坐标条件由如下的条件(v1)以及(v2)构成：
(v1)路径坐标cdl(x，y)属于未测出坐标cdbr(x，y)；
(v2)在将距离图像dimg与颜色图像cimg的位置对准的情况下，与路径坐标cdl(x，y)的位置一致的坐标cc(x，y)的像素值ic(x，y)全部属于规定的黑色系像素值。
路径坐标cdl(x，y)为位于第一坐标cddp1(x，y)与第二坐标cddp2(x，y)之间的路径上的坐标cd(x，y)。路径坐标cdl(x，y)的数量为至少一个。作为“规定的黑色系像素值”例如为黑色系的rbg值。“黑色系的rbg值”指的是，rbg值的各值为小于规定值(例如，在以256个灰度等级表现rgb值的情况下，分别为50左右)的rgb值。在同时满足条件(v1)以及(v2)的情况下，坐标条件被满足。在颜色图像cimg以与rgb值不同的色彩系统的值(例如，cmyk值)表示的情况下，“规定的黑色系像素值”指的是该色彩系统中的黑色系的值。
图4为对条件(v1)进行说明的图。图4示意性地示出了距离图像dimg的一部分的区域。在图4所示的示例中，为了便于说明，以白色、灰色或黒色表现坐标cd(x，y)。以白色或灰色表现的坐标cd(x，y)(例如，坐标cd(i 2，j 1)以及(i 2，j 4))与数据点dp对应。以黒色表现的坐标cd(x，y)(例如，坐标cd(i 2，j 2)以及(i 6，j 2))属于未测出坐标cdbr(x，y)。
路径坐标cdl(x，y)根据将第一坐标cddp1(x，y)与第二坐标cddp2(x，y)连结的最短路径sl来确定。考虑第一坐标cddp1(x，y)为坐标cd(i，j)，第二坐标cddp2(x，y)为坐标cd(i 2，j)的情形。在该情形下确定的最短路径sl为路径l1。路径坐标cdl(x，y)则为坐标cd(i 1，j)。在此，坐标cd(i 1，j)属于未测出坐标cdbr(x，y)。因此，坐标cd(i，j)与坐标cd(i 2，j)的组合满足条件(v1)。
有时最短路径sl也存在多个。在该情况下，只要这些最短路径sl中的任一个满足条件(v1)，则条件(v1)被满足。考虑第一坐标cddp1(x，y)为坐标cd(i 2，j 1)，第二坐标cddp2(x，y)为坐标cd(i 1，j 4)的情形。该情形下的最短路径sl为路径l2或l3。包括坐标cd(i 2，j 4)的路径l3不满足条件(v1)。另一方面，坐标(i 1，j 1)、(i 1，j 2)以及(i 1，j 3)属于未测出坐标cdbr(x，y)。因此，路径l2满足条件(v1)。因此，根据坐标cd(i 2，j 1)与坐标cd(i 1，j 4)的组合，条件(v1)被满足。
图5为对条件(v2)进行说明的图。图5示出图3说明的距离图像dimg以及颜色图像cimg。图5还示出了在位置对准之后将颜色图像cimg投影在距离图像dimg而成的投影图像pimg。如该投影图像pimg所示，后部rem2的玻璃投影在未测出区域br1。在此，玻璃的像素值ic(x，y)不属于规定的黑色系像素值。因此，与路径坐标cdl(x，y)的位置一致的坐标cc(x，y)的像素值ic(x，y)为黑色系以外的rbg值。因此，该情况不满足条件(v2)。
后部rem2的尾灯tl以及车身涂装面投影在未测出区域br2。在此，尾灯tl的像素值ic(x，y)不属于规定的黑色系像素值。因此，与尾灯tl对应的路径坐标cdl(x，y)的位置一致的坐标cc(x，y)的像素值ic(x，y)不满足条件(v2)。另一方面，车身涂装面的像素值ic(x，y)属于规定的黑色系像素值。由此，与车身涂装面对应的路径坐标cdl(x，y)的位置一致的坐标cc(x，y)的像素值ic(x，y)，满足条件(v2)。
车身涂装面投影在未测出区域br3。由此，得出与投影在未测出区域br2的车身涂装面相同的结论。
1.4效果
根据上述特征，基于基本条件与特殊条件的组合，实施聚类处理。特别地，根据特殊条件，即使在第一数据点dp1与第二数据点dp2之间存在未测出坐标cdbr(x，y)的情况下，也能够对这些数据点dp1以及dp2建立关联。因此，这些数据点dp1以及dp2在聚类处理中易于被归组为同一聚类。因此，能够抑制低反射物体的错误识别。
1.5物体识别装置的构成例
图6为表示实施方式1涉及的物体识别装置1的构成例的框图。如图6所示，物体识别装置1具有颜色图像获取部10、距离图像获取部20、处理装置30。
颜色图像获取部10获取颜色图像cimg。颜色图像获取部10例如为摄相机或图像传感器。颜色图像获取部10也可以为与摄相机或图像传感器分开的图像处理装置。颜色图像获取部10将颜色图像cimg发送至处理装置30。
距离图像获取部20获取距离图像dimg。距离图像获取部20例如为图1所示的激光雷达ld。距离图像获取部20也可以为与激光雷达ld分开的图像处理装置。距离图像获取部20将距离图像dimg发送至处理装置30。
处理装置30为图1所示的处理装置pu。处理装置30是具有处理器、存储器以及输入输出接口的微型计算机。处理装置30经由输入输出接口接收各种信息。然后，处理装置30基于接收到的信息进行物体识别处理。
处理装置30具有作为实施物体识别处理的功能的位置对准部31、特殊坐标确定部32、聚类部33。图6所示的这些功能块通过处理装置30的处理器执行存储在存储器的控制程序来实现。
位置对准部31实施颜色图像cimg与距离图像dimg的位置对准。位置对准例如使用如下的信息(i)～(iii)高精度地实施：
(i)摄相机(或图像传感器)与激光雷达ld的校准参数；
(ii)颜色图像cimg的获取时刻tcimg与距离图像dimg的获取时刻tdimg；
(iii)在获取时刻tcimg的摄相机(或图像传感器)的位置以及在获取时刻tdimg的激光雷达ld的位置。
特殊坐标确定部32将颜色图像cimg投影在位置对准后的距离图像dimg。特殊坐标确定部32在投影了颜色图像cimg的距离图像dimg(即，投影图像pimg)上确定特殊坐标cppe(x，y)。特殊坐标cppe(x，y)为满足如下的(i)以及(ii)的条件的投影图像pimg上的坐标cp(x，y)：
(i)距离图像dimg上，属于未测出坐标cdbr(x，y)；
(ii)在颜色图像cimg上，像素值ic(x，y)为规定的黑色系像素值。
特殊坐标确定部32在特殊坐标cppe(x，y)被确定了的情况下，将特殊坐标cppe(x，y)发送至聚类部33。
聚类部33实施聚类处理。在聚类处理中，实施对至少两个数据点dp建立关联的处理。在该建立关联处理中，针对距离图像dimg上的第一数据点dp1以及第二数据点dp2，对是否满足基本条件或特殊条件进行判断。另外，关于构成特殊条件的坐标条件的判断，根据特殊坐标cppe(x，y)和路径坐标cdl(x，y)来实施。在特殊坐标cppe(x，y)属于路径坐标cdl(x，y)的情况下，坐标条件被满足。在基本条件或特殊条件被满足的情况下，对第一数据点dp1以及第二数据点dp2建立关联。
1.6具体的处理
图7为对在处理装置30中执行的处理的一个示例进行说明的流程图。该图所示的规程以规定的控制周期反复执行。
首先，在步骤s11中，获取颜色图像cimg。接着，在步骤s12中，获取距离图像dimg。接着，在步骤s13中，颜色图像cimg投影在距离图像dimg。在颜色图像cimg的投影之前，实施颜色图像cimg与距离图像dimg的位置对准。
在步骤s14中，对是否满足基本条件进行判断。在步骤s15中，对是否满足特殊条件进行判断。在步骤s14或s15的判断结果为肯定的情况下，在步骤s16中，对这些数据点建立关联。在步骤s14以及s15的判断结果均为否定的情况下，在步骤s17中，这些数据点不建立关联。基本条件或特殊条件的判断对象为距离图像dimg上的全部的数据点dp。也就是说，反复实施步骤s14～s17的判断处理，直至获得全部的数据点dp的判断结果为止。
2.实施方式2
接着，参照图8至10，对实施方式2进行说明。另外，适当省略与上述实施方式1的说明重复的说明。
2.1实施方式2涉及的物体识别处理的特征
实施方式2涉及的物体识别处理包括插值处理。插值处理为对未测出坐标cdbr(x，y)处的未测出的z位置数据进行插值的处理。插值处理在实施聚类处理之前实施。在插值处理中，还基于采用条件，对是否采用未测出坐标cdbr(x，y)处的未测出的z位置数据进行了插值的距离图像dimg进行判断。
以下，为了便于说明，将未测出坐标cdbr(x，y)处的未测出的z位置数据称为“未测出数据”。此外，将用于对未测出数据进行插值的z位置数据称为“插值用数据”。此外，将通过对未测出数据进行了插值的三维位置数据而表现的距离图像dimg称为“插值图像iimg”。此外，将未测出数据被插值后的未测出坐标cdbr(x，y)称为“插值坐标cdin(x，y)”。此外，还将与插值坐标cdin(x，y)对应的数据点dp称为“插值数据点dpi”。
对未测出数据的插值方法进行说明。在第一例中，与未测出坐标cdbr(x，y)相邻的坐标cd(x，y)的z位置数据适用为插值用数据。在与“未测出坐标cdbr(x，y)相邻的坐标cd(x，y)”中，不仅包括与数据点dp对应的坐标cd(x，y)，还包括插值坐标cdin(x，y)。根据第一例，能够将全部的未测出坐标cdbr(x，y)置换为插值坐标cdin(x，y)。另外，这种插值方法是公知的。
参照图8，对第二例进行说明。图8示出了插值前后的距离图像dimg。插值前的距离图像dimg与图3所示的距离图像dimg相同。在第二例中，在未测出区域br的y轴负方向(即，纵轴负方向)，实施数据点dp的探索。然后，通过在最先发现的数据点dp的z位置数据，对未测出数据进行插值。“最先发现的数据点dp”指的是在y轴负方向距未测出区域br的距离最短的数据点dp。以此方式，在第二例中，最先发现的数据点dp的z位置数据为插值用数据。
在图8所示的例中，未测出区域br1的全部的未测出数据根据数据点dp的z位置数据(z1)而被插值。未测出区域br2的全部的未测出数据根据数据点dp的z位置数据(z2)而被插值。未测出区域br3的全部的未测出数据根据数据点dp的z位置数据(z3)而被插值。
数据点dp(z1)实际为车辆m2的正下方的路面rs的z位置数据。因此，在该情况下，获得确保了z位置数据的精度的插值数据点dpi。另一方面，数据点dp(z2)以及dp(z3)实际为车身涂装面的z位置数据。因此，在该情况下，易于对未测出区域br2(或未测出区域br3)的周围的数据点dp与插值数据点dpi建立关联。
在插值处理中，还对是否将插值用数据采用于插值图像iimg进行判断。该判断基于如下的采用条件而实施。
采用条件：在进行了距离图像dimg与颜色图像cimg的位置对准的情况下，与插值坐标cdin(x，y)的位置一致的像素值ic(x，y)属于规定的黑色系像素值。
在采用条件被满足的情况下，插值用数据被采用于插值图像iimg。在不满足的情况下，放弃插值用数据。
2.2效果
根据上述的特征，通过插值处理对未测出数据进行插值。因此，能够减少在插值处理之后实施的聚类处理的计算负担。此外，根据插值方法的第二例，能够最终获得车辆m2的正下方的路面rs的z位置数据。因此，通过确保了z位置数据的精度的插值数据点dpi，能够提高聚类处理的精度。
2.3物体识别装置的结构例
图9为表示实施方式2涉及的物体识别装置2的构成例的框图。如图9所示，物体识别装置2具有颜色图像获取部10、距离图像获取部20、处理装置40。
处理装置40的硬件构成与图6说明的处理装置30的相同。处理装置40具有的用于实施物体识别处理的功能也与处理装置30的相同。处理装置40具有未测出数据插值部41作为用于实施插值处理的构成。图9所示的这些功能块通过处理装置40的处理器执行存储在存储器的控制程序来实现。
未测出数据插值部41实施插值处理。在插值处理中，通过上述的插值方法，对未测出数据进行插值。在插值处理中，还对是否将插值用数据采用于插值图像iimg进行判断。该判断基于特殊坐标cppe(x，y)和采用条件来实施。通过特殊坐标确定部32确定特殊坐标cppe(x，y)的处理如上所述。在插值坐标cdin(x，y)属于特殊坐标cppe(x，y)的情况下，采用条件被满足。
2.4具体的处理
图10为对在处理装置40中执行的插值处理的一个示例进行说明的流程图。该图所示的规程以规定的控制周期反复执行。
步骤s21以及s22的处理与图7说明的步骤s11以及s12的处理相同。在步骤s23中，对未测出数据进行插值。插值方法如上所述。步骤s24的处理与图7说明的步骤s13的处理相同。
在步骤s25中，对采用条件是否被满足进行判断。在步骤s25的判断结果为肯定的情况下，在步骤s26中，将插值用数据采用于插值图像iimg。在步骤s25的判断结果为否定的情况下，在步骤s27中，放弃插值用数据。采用条件的判断对象为插值图像iimg上的全部的插值数据点dpi。也就是说，反复实施步骤s25～s27的判断处理，直至获得全部的插值数据点dpi的判断结果。
3.实施方式3
接下来，参照图11以及12，对实施方式3进行说明。另外，适当省略与上述实施方式1或2的说明重复的说明。
3.1实施方式3涉及的物体识别处理的特征
与上述实施方式2涉及的物体识别处理同样地，实施方式3涉及的物体识别处理包括插值处理。只是，在实施方式3涉及的插值处理中，根据车辆m1的位置信息以及地形信息，确定与车辆m2的正下的路面rs相当的坐标cd(x，y)的z位置数据。也就是说，实施方式3的插值处理的插值方法与上述实施方式2的不同。
以下，为了便于说明，将与路面rs相当的坐标cd(x，y)称为“路面坐标cdrs(x，y)”。
参照图11，对实施方式3涉及的插值处理进行说明。图11示出了插值前后的距离图像dimg。插值前的距离图像dimg与图3所示的距离图像dimg相同。在图11所示的例中，在未测出区域br的y轴负方向实施数据点dp的探索，直至最终获得与路面rs对应的数据点dp。“与路面rs对应的数据点dp”指的是在y轴负方向距未测出区域br的距离最短的数据点dp。然后，根据与路面rs对应的数据点dp的z位置数据，对未测出数据进行插值。以此方式，在实施方式3中，与路面rs对应的数据点dp的z位置数据适用为插值用数据。
在图11所示的例中，与路面rs对应的数据点dp的z位置数据为z4。由此，在该例中，未测出区域br1～3的全部的未测出数据根据同一个z位置数据(z4)而被插值。
3.2效果
根据上述的特征，获得与上述实施方式2的特征相同的效果。即，能够减少在插值处理之后实施的聚类处理的计算负担。此外，基于在车辆m2的正下方的路面rs的z位置数据实施插值，因此通过确保了z位置数据的精度的插值数据点dp而能够提高聚类处理的精度。
3.3物体识别装置的构成例
图12为表示实施方式3涉及的物体识别装置3的构成例的框图。如图12所示，物体识别装置3具有颜色图像获取部10、距离图像获取部20、位置信息获取部50、数据库60、处理装置70。
位置信息获取部50获取车辆m1的位置信息。位置信息获取部50为例如gnss(globalnavigationsatellitesystem：全球导航卫星系统)接收器。位置信息获取部50接收来自三个以上的人工卫星的信号。位置信息获取部50根据接收的信号，对车辆m1的位置信息进行计算。位置信息获取部50将位置信息发送至处理装置70。
数据库60为存储有地形信息的数据库。地形信息为与地形(terrain)相关的地图信息。地形信息包括在地图上的位置[x，y]的路面rs的高度z的信息。
处理装置70的硬件构成与图6说明的处理装置30的硬件构成相同。处理装置70具有的用于实施物体识别处理的功能也与处理装置30的相同。处理装置70具有未测出数据插值部71作为用于实施插值处理的构成。图12所示的这些功能块通过处理装置70的处理器执行存储在存储器的控制程序来实现。
未测出数据插值部71实施插值处理。未测出数据插值部71实施的插值处理的内容与图9说明的未测出数据插值部41的基本相同。即，在插值处理中，通过上述的插值方法对未测出数据进行插值。在插值处理中，还对是否将z位置数据(zrs)采用于插值图像iimg进行判断。
附图标记说明
1、2、3物体识别装置；
10颜色图像获取部；
20距离图像获取部；
30、40、70处理装置；
31位置对准部；
32特殊坐标确定部；
33聚类部；
41、71未测出数据插值部；
br未测出区域；
cimg颜色图像；
dimg距离图像；
dp数据点；
ld激光雷达；
m1、m2车辆。
1.一种物体识别装置，具有：
激光雷达，其向车辆的周围照射激光，对在所述周围反射的激光进行检测；
处理装置，其基于包括所述激光的飞行时间数据的各检测点的三维位置数据，实施所述激光雷达的检测点组的聚类处理，
所述物体识别装置还具有颜色图像获取部，所述颜色图像获取部获取所述周围的颜色图像，
在所述聚类处理中，所述处理装置在通过所述三维位置数据而表现的距离图像上的第一坐标以及第二坐标满足链接条件的情况下，对与所述第一坐标对应的第一检测点和与所述第二坐标对应的第二检测点建立关联，
满足所述链接条件的情形为：所述第一坐标以及所述第二坐标之间的距离为规定距离以上，所述第一检测点以及所述第二检测点之间的所述飞行时间数据的差小于规定差，且满足坐标条件，
满足所述坐标条件的情形为：表示位于所述第一坐标以及所述第二坐标之间的路径上的坐标的路径坐标属于未实施所述飞行时间数据的计算的未测出坐标，表示与所述路径坐标的位置一致的所述颜色图像上的坐标的像素值的颜色像素值全部属于规定的黑色系像素值。
2.根据权利要求1所述的物体识别装置，其特征在于，
所述处理装置在实施所述聚类处理之前，实施对所述未测出坐标的飞行时间数据进行插值的插值处理，
在所述插值处理中，在满足采用条件的情形下，所述处理装置将插值用数据采用作为所述未测出坐标中的飞行时间数据，
满足所述采用条件的情形为，与插值后的所述未测出坐标的位置一致的所述颜色像素值属于所述规定的黑色系像素值。
3.根据权利要求2所述的物体识别装置，其特征在于，
所述插值用数据为在所述距离图像的纵轴负方向距所述未测出坐标的距离最短的坐标的所述飞行时间数据。
4.根据权利要求2所述的物体识别装置，其特征在于，
还具有：
位置信息获取部，其获取所述车辆的位置信息；
数据库，其存储有地形信息，
在所述插值处理中，所述处理装置基于所述位置信息以及所述地形信息，从所述距离图像上的坐标中，确定表示与路面相当的坐标的路面坐标，
所述插值用数据为在所述距离图像的纵轴负方向距所述未测出坐标的距离最短的所述路面坐标的所述飞行时间数据。
技术总结