CN1704719A - 障碍物识别装置以及障碍物识别方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提供一种可以识别出适当障碍物的障碍物识别装置。通过雷达(3)测知车辆周围存在物体，通过照相机等摄像部(2)拍摄车辆周围的物体，当根据所拍摄图像的图像信息判断出障碍物存在的可能性高时设定低的判断阈值(S22)，当判断出障碍物存在的可能性低时设定高的判断阈值(S24)，利用上述阈值，根据雷达(3)的输出，在车辆行驶过程中进行障碍物的检测。

Description

障碍物识别装置以及障碍物识别方法
技术领域
本发明涉及一种在车辆行驶过程中进行障碍物的识别的障碍物识别装置以及障碍物识别方法。
背景技术
以往，作为障碍物识别装置，公知的是具有毫米波雷达和图像获取设备的障碍物识别装置，如特开2001-296357公报所述。该装置根据由毫米波雷达输出的功率规定图像识别范围，限定在所规定的图像识别区域内实行用于检测物体的图像处理，从而缩短图像处理时间。
发明内容
但是，在这种装置中，存在无法识别出适当的障碍物的问题。例如，在存在电波反射小的物体的情况下，无法通过毫米波雷达对物体进行正确识别。相反，即使存在电波反射大的物体，当该物体如道路上的金属断坡等几乎不对车辆行驶构成障碍物时，却难以识别出适当的障碍物。
因此，本发明的目的在于提供一种可以识别出适当障碍物的障碍物识别装置以及障碍物识别方法。
即，本发明的障碍物识别装置，包括：雷达，用于检测车辆周围物体的存在；摄像设备，用于拍摄上述物体；障碍物检测设备，根据上述雷达的输出检测出车辆行驶过程中的障碍物；以及判断基准改变设备，根据上述摄像器所拍摄图像的图像信息，改变上述障碍物检测设备在障碍物检测过程中的判断基准值。
本发明的障碍物识别装置，其特征在于，包括障碍物推测设备，该障碍物推测设备根据上述图像信息推测上述障碍物的存在；上述判断基准值改变设备，根据由上述障碍物推测设备所推测出的障碍物存在的可能性改变上述判断基准值。
本发明的障碍物识别装置，其特征在于，上述障碍物推测发备，根据上述雷达的输出在上述图像内设定检测区域，并根据上述图像信息推测上述检测区域内的上述障碍物的存在。
本发明的障碍物识别装置，其特征在于，上述障碍物推测设备的上述检测区域是根据从上述车辆到上述物体的距离以及上述物体相对于上述车辆的相对位置而设定的。
本发明的障碍物识别装置，其特征在于，上述障碍物推测设备，根据对上述图像进行图像处理而得到的边缘浓度分布，来推测上述障碍物的存在。
本发明的障碍物识别装置，其特征在于，上述障碍物推测设备，根据对上述图像的规定区域进行图像处理而得到的所有边缘数据计算上述障碍物不存在的可能性，根据从上述所有边缘数据中减去车道标示的边缘部分的边缘数据计算上述障碍物存在的可能性，并根据上述障碍物不存在的可能性以及上述障碍物存在的可能性推测上述障碍物的存在。
本发明的障碍物识别装置，其特征在于，上述判断基准值改变设备，以根据上述图像信息推测出上述障碍物不存在的可能性越高越难以检测出上述障碍物的方式改变上述判断基准值。
本发明的障碍物识别装置，其特征在于，上述判断基准值改变元件，以根据上述图像信息推测出上述障碍物存在的可能性越高越易于检测出上述障碍物的方式改变上述判断基准值。
本发明的障碍物识别方法，包括：判断基准值改变步骤，根据拍摄车辆周围的摄像器所拍摄图像的图像信息改变障碍物检测过程中的判断基准值；和障碍物检测步骤，根据利用在上述判断基准值设定步骤中设定的判断基准值而测知上述物体存在的雷达的输出来检测出车辆行驶过程中的障碍物。
本发明的障碍物识别方法，其特征在于，包括障碍物推测步骤，根据上述图像信息推测出上述障碍物的存在；在上述判断基准值改变步骤中，根据由上述障碍物推测步骤所推测出的障碍物存在的可能性改变上述判断基准值。
本发明的障碍物识别方法，其特征在于，上述障碍物推测步骤，根据上述雷达的输出在上述图像内设定检测区域，并根据上述图像信息推测出上述检测区域内的上述障碍物的存在。
本发明的障碍物识别方法，其特征在于，上述障碍物推测步骤中的上述检测区域是根据从上述车辆到上述物体的距离以及上述物体相对于上述车辆的相对位置而设定的。
本发明的障碍物识别方法，其特征在于，上述障碍物推测步骤，根据对上述图像进行图像处理而得到的边缘浓度分布来推测上述障碍物的存在。
本发明的障碍物识别方法，其特征在于，上述障碍物推测步骤，根据对上述图像的规定区域进行图像处理而得到的所有边缘数据计算上述障碍物不存在的可能性，根据从上述所有边缘数据中减去车道标示的边缘部分的边缘数据计算上述障碍物存在的可能性，并根据上述障碍物不存在的可能性和上述障碍物存在的可能性推测上述障碍物的存在。
本发明的障碍物识别方法，其特征在于，上述判断基准值改变步骤，以根据上述图像信息推测上述障碍物不存在的可能性越高越难以检测出上述障碍物的方式改变上述判断基准值。
本发明的障碍物识别方法，其特征在于，上述判断基准值改变步骤，以根据上述图像信息推测出上述障碍物存在的可能性越高越易于检测出上述障碍物的方式改变上述判断基准值。
根据上述发明，由于根据图像信息改变障碍物检测过程中的判断基准值，从而在根据雷达输出进行障碍物检测时，当根据图像信息推测出障碍物不存在的可能性高时，可以改变判断基准值使得难以检测出障碍物，当障碍物存在的可能性高时，可以改变判断基准值使得易于检测出障碍物。因此，当障碍物存在的可能性低时可以防止不必要的系统动作，当障碍物存在的可能性高时可以更为可靠地使系统进行动作。由此，可以进行适当的系统动作。
而且，本发明的障碍物识别装置，包括碰撞回避减轻设备，用于回避与上述障碍物的碰撞或减轻碰撞影响；当利用上述障碍物推测设备推测出上述障碍物存在的可能性高时，与推测出上述障碍物存在的可能性不高时相比，上述碰撞回避减轻设备提前进行碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。
此外，本发明的障碍物识别方法，其特征在于，包括碰撞回避减轻步骤，回避与上述障碍物的碰撞或减轻碰撞影响；当通过上述障碍物推测步骤推测出上述障碍物存在的可能性高时，与推测出上述障碍物存在的可能性不高时相比，在上述碰撞回避减轻步骤中提前进行碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。
根据本发明，当障碍物存在的可能性高时，提前进行回避与该障碍物的碰撞或减轻碰撞影响的动作，从而可以提高回避与障碍物的碰撞的可能性，可以减轻碰撞影响。
根据本发明，采用图像信息由雷达进行障碍物检测，从而可以识别出适当的障碍物。
附图说明
图1是本发明实施方式中的障碍物识别装置的构成概略图；
图2是表示图1中的障碍物识别装置的动作以及障碍物识别方法的流程图；
图3是表示利用图1中的障碍物识别装置的摄像部2所拍摄的拍摄图像的图；
图4是图2的流程图的控制处理内容的说明图；
图5是图2的流程图的控制处理内容的说明图；
图6是图2的流程图的控制处理内容的说明图；
图7是图2的流程图的控制处理内容的说明图。
具体实施方式
下面，参照附图详细说明本发明的实施方式。另外，在附图说明中，对于相同的元件标注相同的标号，并省略重复说明。
图1是本发明实施方式中的障碍物识别装置的构成概略图。
如图1所示，本实施方式中的障碍物识别装置1为装载于车辆5上的装置，用于检测车辆5前方的障碍物。该障碍物识别装置1具有摄像部2。摄像部2作为拍摄车辆周围的物体的摄像设备而发挥作用，例如将其设置得可以拍摄到车辆5的前方。作为该摄像部2例如可以采用CCD(电荷耦合器)照相机或C-MOS(互补金属氧化物半导体)照相机。
而且，障碍物识别装置1具有雷达3。雷达3用于检测车辆周围物体的存在，例如将其设置为可以测知车辆5前方物体的存在。作为该雷达3，可以采用向检测区域发送电磁波并接收其反射波从而测知检测区域内的物体的雷达，例如可以采用接发毫米波的毫米波雷达。另外，作为雷达3，也可以采用接发除电磁波以外的信号来测知物体的雷达，例如有时也采用接发激光的激光雷达、接发声波的声波雷达等。
摄像部2和雷达3连接在ECU(Electronic Control Unit：电子控制单元)4上。ECU4对整个装置进行控制，例如由CPU、ROM、RAM、输入信号电路、输出信号电路、电源电路等构成。该ECU4作为障碍物检测设备而发挥作用，读入由摄像部2输出的图像信息和由雷达3输出的雷达信息，在车辆行驶过程中进行障碍物的检测。并且，ECU4还作为判断基准调整设备而发挥作用，根据摄像部2的图像信息调整障碍物检测处理过程中的判断基准值。此外，ECU4还作为障碍物推测设备而发挥作用，根据图像信息推测障碍物的存在。
最好采用该障碍物识别装置1作为用于回避车辆碰撞的车辆驾驶支援系统的一部分。在这种车辆驾驶支援系统中，根据利用障碍物识别装置1所检测出的障碍物检测信息实行向车辆驾驶员的警告处理、用于回避碰撞的制动准备处理以及用于回避碰撞的制动控制的一部分或全部。通过实行上述处理，可以回避与障碍物的碰撞或减轻与障碍物发生碰撞的影响。
并且，最好与关于车道保持的车辆驾驶支援系统并用，将障碍物识别装置1设置在车辆上。在这种情况下，可以将利用摄像部2所获得的图像信息中的车道标示的图像信息用于车道保持控制，并将除车道标示之外的图像信息用于障碍物检测，从而可以毫不浪费地利用图像信息。即，可以有效利用在车道保持控制中所不需要的除车道标示之外的图像信息，从而可以高效进行障碍物检测处理。
接着，对本实施方式中的障碍物识别装置的动作以及障碍物识别方法进行说明。
图2是表示本实施方式中的障碍物识别装置的动作以及障碍物识别方法的流程图。图3～图6是图2的控制处理中的拍摄图像和计算处理等的说明图。通过ECU4以预设的规定周期反复实行图2中的控制处理。
首先，如图2中的S10所示，读入雷达信息。该雷达信息的读入，是通过读入根据雷达3的检测信号所检测出的物体信息而进行的。基于雷达3的检测信号的物体信息为，例如车辆与物体的相对距离、相对速度以及物体方向的信息。由雷达3实行根据雷达3的检测信号获得上述物体信息的处理。另外，也可以由ECU4实行获得上述物体信息的处理。例如，可以将雷达3的检测信号输入给ECU4，根据该检测信号由ECU4计算得出车辆与物体的相对距离、相对速度以及物体方向的信息。
之后，移至S12，读入图像信息。该图像信息的读入是通过读入根据摄像部2的拍摄图像所检测出的物体信息而进行的。基于摄像部2的拍摄图像的物体信息为，例如对拍摄图像进行边缘处理所得到的纵边缘信息。具体而言，是拍摄图像的规定区域内的纵向的边缘浓度分布信息。获得该纵边缘信息的处理由摄像部2实行。另外，获得该纵边缘信息的处理也可以由ECU4实行。例如，可以将摄像部2的拍摄图像输入给ECU4，对该拍摄图像进行图像处理从而由ECU4得到纵边缘信息。
之后，移至S14，判断利用图像信息进行的障碍物判断是否有效。在该有效判断处理中，例如，当判断为图像信息无效，或从摄像部2输入失效信号，或与摄像部2的通讯发生错误，或车辆在规定速度以下时等，判断为利用图像信息进行的障碍物判断无效。这样，当判断为障碍物判断无效时，终止控制处理。
另一方面，当在S14中判断为障碍物判断有效时，利用图像信息进行障碍物推测处理(S16)。该障碍物推测处理是利用图像信息推测道路上存在障碍物的可能性，例如进行无障碍物标志计算和有障碍物标志计算，根据上述无障碍物标志和有障碍物标志的有无或标志设定数等推测出障碍物存在的可能性。
无障碍物标志计算是，根据对摄像部2的拍摄图像进行纵向的边缘处理而得出的边缘点计算无障碍物标志的处理。无障碍物标志根据图像信息显示道路上不存在障碍物的可能性。该无障碍标志设定得越多，意味着不存在障碍物的可能性越高。
例如，如图3所示，在摄像部2的拍摄图像30中设定规定的图像处理区域31，在该整个图像处理区域31上进行纵向的边缘处理。之后，如图4所示，根据由边缘处理所得到的边缘点作成纵向的边缘浓度分布。该边缘浓度分布沿横向排列边缘点而形成柱状图。在该图4中，柱状图化的边缘点，包括拍摄图像30的车道表示32和车辆33的部分等所有边缘点。该图4的边缘浓度分布的横向与图3的拍摄图像30的横向对应。而且，车辆33为在本车辆5前方行驶的另一车辆，在本车行驶过程中可以构成障碍物。
在图4的边缘浓度分布中设定规定的阈值41。在边缘点的柱状图42未超过阈值41时设定无障碍物标志43。这时，作为无障碍物标志43的检测区域44，最好预先设定可以根据雷达3的输出推测出车辆存在的区域，而不是与整个图像处理区域31对应的区域。这样，通过预先限定检测区域44，可以降低计算处理量和缩短计算处理时间。此外，最好根据从车辆5到物体(另一车辆)的距离以及物体相对于车辆5的相对位置设定该检测区域44。
将该检测区域44分割成多个分割区域(在图4中，以纵虚线分割的区域)。例如，在检测区域44上设定12个分割区域。之后，在每个分割区域上判断柱状图42是否超过阈值41，在柱状图42未超过阈值41的分割区域内设定无障碍物标志43。
另一方面，无障碍物标志计算是，根据对摄像部2的拍摄图像进行纵向的边缘处理而得到的边缘点计算无障碍物标志的处理。无障碍物标志根据图像信息显示道路上存在障碍物的可能性。该有障碍物标志设定得越多，意味着存在障碍物的可能性越高。
例如，从上述利用无障碍物标志计算得到的边缘点中去除关于车道标示32的边缘点，选出障碍物边缘点。关于该车道标示32的边缘点的去除处理，可以通过从利用无障碍物标志计算得到的边缘点中去除上边缘与下边缘成对的边缘点而进行。
如图5所示，关于障碍物边缘点可以作成边缘浓度分布。该边缘浓度分布沿横向排列障碍物边缘点而形成柱状图。该图5的边缘浓度分布的横向与图3的拍摄图像30的横向对应。
在图5的边缘浓度分布中，设定规定的阈值45。当障碍物边缘点的柱状图46超过阈值45时，设定有障碍物标志47。这时，作为有障碍物标志47的检测区域48，与图4中的检测区域44相同地，最好预先设定可根据雷达3的输出推测车辆存在的区域，而不是与整个图像处理区域31对应的区域。通过这样限定检测区域48，可以降低计算处理量和缩短计算处理时间。
作为该检测区域48，例如，可以设定分割成多个的区域。之后，在所分割成的每个区域上判断柱状图46是否超过阈值45，在柱状图46超过阈值45的分割区域设定有障碍物标志47。
之后，移至图2中的S18，判断是否设定无障物标志。该判断，例如，在S16的图像边缘计算处理中，根据是否在所有的分割区域上设定图4的无障碍物标志43进行判断。在图4中，由于未在所有的分割区域上设定无障碍物标志43，所以，在S18的判断处理中判断为未设定无障碍物标志。另一方面，当在所有的分割区域上设定无障碍物标志43时，在S18的判断处理中判断为设定无障碍物标志。
当在S18中设定无障碍物标志时，判断为障碍物不存在的可能性高，进行阈值升高处理(S24)。该阈值升高处理，在根据雷达3的输出在车辆行驶过程中检测出障碍物的障碍物检测处理中，将用于确定有无障碍物的判断阈值(判断基准值)设定得较高，使得难以将道路上的物体判断为障碍物。
例如，对雷达3的输出设定判断阈值，当其输出超过判断阈值而判断为有障碍物时，将判断阈值切换为低值的判断阈值，使得难以将道路上的物体判断为障碍物。
当在S18中未设定无障碍物标志时，判断为障碍物不存在的可能性高，判断是否设定有障碍物标志(S20)。该判断，例如，在S16的图像边缘计算处理中，根据是否在规定数量以上的分割区域上设定图5的有障碍物标志47进行判断。其中，作为规定数量，最好设定成两个。在这种情况下，由于在两个分割区域上设定有障碍物标志47，所以在S20的判断处理中判断成设定有障碍物标志。另一方面，当在两个以上的分割区域上未设定有障碍物标志47时，在S20的判断处理中判断为未设定有障碍物标志。
当在S20中未设定有障碍物标志时，判断为障碍物存在的可能性低，终止控制处理。另一方面，当在S20中设定有障碍物标志时，判断为障碍物存在的可能性高，进行阈值降低处理(S22)。该阈值降低处理，在根据雷达3的输出在车辆行驶过程中检测出障碍物的障碍物检测处理中，将用于确定有无障碍物的判断阈值(判断基准值)较低，使得易于将道路上的物体判断为障碍物。
例如，当对雷达3的输出设定高的判断阈值时，将阈值切换为低的判断阈值。由此，易于将道路上的物体判断为障碍物。
举例进行具体说明，如图6所示，有时在本车5的道路前方有转弯，另一车辆33行驶在该转弯处，需要判断另一车辆33是否在本车车道上。在这种情况下，如图7所示，虽然起初另一车辆33处于本车车道上的判断概率低，但是随着接近另一车辆33概率升高。这时，对于雷达3的输出设定高的判断基准值62。由于难以通过雷达3检测出前方障碍物的宽度，所以为避免不必要的系统动作，而在确切状态下进行判断。另一方面，当根据图像信息推测出存在两个边缘并根据其宽度推测出大小而预测存在车辆等时，将高的判断基准值62改变成低的判断基准值63。由此，易于将道路上的物体判断为障碍物。
之后，移至图2的S26，进行障碍物检测处理。该障碍物检测处理，根据雷达3的输出在车辆行驶过程中检测出障碍物。例如，如图6所示，根据雷达3的输出61是否超过在S22或S24中所设定的判断阈值62或64检测出是否存在障碍物。即，当设定低的判断阈值62作为判断阈值时，在雷达3的输出61超过判断阈值62的情况下，判断为障碍物存在。另一方面，当雷达3的输出61未超过判断阈值62时，判断为障碍物不存在。
之后，移至S28，进行碰撞回避减轻处理。碰撞回避减轻处理为避免车辆5与障碍物发生碰撞或减轻其碰撞影响的处理。即，在该碰撞回避减轻处理中，当检测出存在障碍物时，与检测出不存在障碍物时相比，提前进行碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。例如，当检测出存在障碍物时，在为回避碰撞而进行自动制动的制动控制或为回避碰撞而进行自动转向的转向控制中，使该控制系统提前开始动作。而且，当检测出存在障碍物时，在为减轻碰撞影响而进行的自动系紧安全带的安全带控制、自动移动座椅的座椅控制、自动移动脚踏板的脚踏板控制或自动改变悬挂性能的悬挂控制中，使该控制系统提前开始动作。
并且，作为S28的碰撞回避减轻处理，也可以进行警告车辆5的驾驶员障碍物存在的警告处理。例如，最好在使上述自动制动等开始动作之前借助于亮灯、发声等通过视觉、听觉或触觉等向驾驶员发出车辆前方存在障碍物的警告。
如上所述，根据本实施方式中的障碍物识别装置和障碍物识别方法，当根据图像信息改变障碍物检测过程中的判断阈值，从而根据雷达3的输出进行障碍物检测时，根据图像信息在障碍物存在可能性低的情况下可以将判断基准值设定得较高，在障碍物存在可能性高的情况下可以将判断基准值设定得较低。因此，可以防止在障碍物存在可能性低的情况下进行不必要的系统动作，并可以在障碍物存在可能性高的情况下更为可靠地使系统进行动作。由此，可以进行适当的系统动作。
而且，可以防止在障碍物存在可能性低的情况下发生障碍物的误测，在障碍物存在可能性高的情况下可靠地检测出障碍物。由此，可以识别出适当的障碍物。
例如，当车辆前方的道路上存在金属断坡等时，雷达3可能将其作为障碍物检测出来。即，假定在车辆前方的规定范围内不存在另一车辆等，当根据图像信息在车辆前方设定雷达3的检测区域时，则雷达3将道路上的金属断坡或金属板识别为障碍物的可能性高。
相对于此，根据本实施方式的障碍物识别装置和障碍物识别方法，当根据图像信息判断为障碍物存在的可能性低时，将雷达3的障碍物检测的判断阈值设定得较高。因此，可以防止将不会构成车辆行驶过程中的障碍物的金属断坡等作为障碍物检测出来，可以可靠地检测出车辆行驶过程中的障碍物，从而可以检测出适当的障碍物。
另外，根据本实施方式的障碍物识别装置和障碍物识别方法，当检测出障碍物时提前进行与该障碍物的碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。由此，可以提高回避与障碍物的碰撞的可能性，并可以减轻碰撞影响。
另外，在本实施方式中，虽然说明了以根据图像信息推测障碍物不存在的可能性越高越难以检测出障碍物的方式来改变判断基准值，以根据图像信息推测障碍物存在的可能性越高越易于检测出障碍物的方式来改变判断基准值的情形，但是，当根据图像信息推测出障碍物存在的可能性高时，与推测出障碍物存在的可能性低时相比，可以提前进行碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。例如，在图2的流程图中，与在S18中判断为设定无障碍物标志的情形相比，当在S20中判断为设定有障碍物标志时，提前进行碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。由此，可以提高回避与障碍物的碰撞的可能性，并可以减轻碰撞影响。

Claims (18)

1.一种障碍物识别装置，包括：
雷达，用于检测车辆周围物体的存在；
摄像器，用于拍摄所述物体；
障碍物检测元件，根据所述雷达的输出检测出车辆行驶过程中的障碍物；以及
判断基准改变元件，根据所述摄像器所拍摄图像的图像信息，改变所述障碍物检测元件在障碍物检测过程中的判断基准值。
2.如权利要求1所述的障碍物识别装置，其特征在于，
包括障碍物推测元件，该障碍物推测元件根据所述图像信息推测所述障碍物的存在；
所述判断基准值改变元件，根据由所述障碍物推测元件所推测出的障碍物存在的可能性改变所述判断基准值。
3.如权利要求2所述的障碍物识别装置，其特征在于，所述障碍物推测元件，根据所述雷达的输出在所述图像内设定检测区域，并根据所述图像信息推测所述检测区域内的所述障碍物的存在。
4.如权利要求3所述的障碍物识别装置，其特征在于，所述障碍物推测元件的所述检测区域是根据从所述车辆到所述物体的距离以及所述物体相对于所述车辆的相对位置而设定的。
5.如权利要求2～4中任一项所述的障碍物识别装置，其特征在于，所述障碍物推测元件，根据对所述图像进行图像处理而得到的边缘浓度分布来推测所述障碍物的存在。
6.如权利要求2～5中任一项所述的障碍物识别装置，其特征在于，所述障碍物推测元件，根据对所述图像的规定区域进行图像处理而得到的所有边缘数据计算所述障碍物不存在的可能性，根据从所述所有边缘数据中减去车道标示的边缘部分的边缘数据计算所述障碍物存在的可能性，根据所述障碍物不存在的可能性以及所述障碍物存在的可能性推测所述障碍物的存在。
7.如权利要求1～6中任一项所述的障碍物识别装置，其特征在于，所述判断基准值改变元件，以根据所述图像信息推测出所述障碍物不存在的可能性越高越难以检测出所述障碍物的方式改变所述判断基准值。
8.如权利要求1～7中任一项所述的障碍物识别装置，其特征在于，所述判断基准值改变元件，以根据所述图像信息推测出所述障碍物存在的可能性越高越易于检测出所述障碍物的方式改变所述判断基准值。
9.如权利要求2～8中任一项所述的障碍物识别装置，其特征在于，
包括碰撞回避减轻元件，用于回避与所述障碍物的碰撞或减轻碰撞影响；
当利用所述障碍物推测元件推测出所述障碍物存在的可能性高时，与推测出所述障碍物存在的可能性不高时相比，所述碰撞回避减轻元件提前进行碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。
10.一种障碍物识别方法，包括：
判断基准值改变步骤，根据拍摄车辆周围的摄像器所拍摄图像的图像信息改变障碍物检测过程中的判断基准值；和
障碍物检测步骤，根据利用在所述判断基准值设定步骤中设定的判断基准值测知所述物体存在的雷达的输出，检测出车辆行驶过程中的障碍物。
11.如权利要求10所述的障碍物识别方法，其特征在于，
包括障碍物推测步骤，根据所述图像信息推测出所述障碍物的存在；
在所述判断基准值改变步骤中，根据由所述障碍物推测步骤所推测出的障碍物存在的可能性改变所述判断基准值。
12.如权利要求11所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物推测步骤，根据所述雷达的输出在所述图像内设定检测区域，并根据所述图像信息推测所述检测区域内的所述障碍物的存在。
13.如权利要求12所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物推测步骤中的所述检测区域是根据从所述车辆到所述物体的距离以及所述物体相对于所述车辆的相对位置而设定的。
14.如权利要求11～13中任一项所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物推测步骤，根据对所述图像进行图像处理而得到的边缘浓度分布来推测所述障碍物的存在。
15.如权利要求11～14中任一项所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述障碍物推测步骤，根据对所述图像的规定区域进行图像处理而得到的所有边缘数据计算所述障碍物不存在的可能性，根据从所述所有边缘数据中减去车道标示的边缘部分的边缘数据计算所述障碍物存在的可能性，并根据所述障碍物不存在的可能性和所述障碍物存在的可能性推测所述障碍物的存在。
16.如权利要求10～15中任一项所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述判断基准值改变步骤，以根据所述图像信息推测所述障碍物不存在的可能性越高越难以检测出所述障碍物的方式改变所述判断基准值。
17.如权利要求10～16中任一项所述的障碍物识别方法，其特征在于，所述判断基准值改变步骤，以根据所述图像信息推测所述障碍物存在的可能性越高越易于检测出所述障碍物的方式改变所述判断基准值。
18.如权利要求11～17所述的障碍物识别方法，其特征在于，
包括碰撞回避减轻步骤，回避与所述障碍物的碰撞或减轻碰撞影响；
当通过所述障碍物推测步骤推测出所述障碍物存在的可能性高时，与推测出所述障碍物存在的可能性不高时相比，在所述碰撞回避减轻步骤中提前进行碰撞回避或碰撞影响减轻的动作。
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