JP2011048641A - Object detection device and driving support device - Google Patents

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Hideaki Hayashi
秀昭 林
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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To suppress that an alarm is executed as to an object not to become an alarm target. <P>SOLUTION: An object detection device for detecting a vehicle in the rear side of the own vehicle by a radar includes: an acquisition means to acquire the lane where the own vehicle runs when the own vehicle runs in a road that has two or more lanes in traveling direction of own vehicle; and a recognition condition change means which changes conditions when the target detected by the radar is recognized as the vehicle, based on the lane acquired by the acquisition means. <P>COPYRIGHT: (C)2011,JPO&INPIT

Description

本発明は、物体検出装置及び運転支援装置に関する。   The present invention relates to an object detection device and a driving support device.

後側方物体に対する警報システムでは、ある程度高い相対速度で接近してくる接近車両と相対速度が比較的低いまま並走し続ける死角車両が警報対象となる。そのため、対象となる車両を判定するためには、相対速度を精度良く検出することが重要となる。ここで、走行速度に応じて右側及び左側において各々独立して設定された領域を対象に接近物体の検出を行う技術が知られている(例えば、特許文献1参照。)。   In the warning system for the rear side object, an approaching vehicle that approaches at a relatively high relative speed and a blind spot vehicle that continues to run parallel with a relatively low relative speed are targeted for warning. Therefore, in order to determine the target vehicle, it is important to accurately detect the relative speed. Here, a technique is known in which an approaching object is detected in regions set independently on the right side and the left side according to the traveling speed (see, for example, Patent Document 1).

しかし、自車両の後側方に位置する例えばガードレール等を他車両として検出する虞がある。例えば、自車両が追い越し車線を走行中に、本来ならば警報対象とならないセンターライン上のガードレールをレーダが検出した場合、運転者に対して不要な警報を行なう虞がある。また、自車両が左折中に、本来ならば警報対象とならない路肩にある電柱をレーダが検出した場合にも、運転者に対して不要な警報を行なう虞がある。これらは、自車両の情報のみを用いて警報対象を判定していることに原因がある。   However, there is a possibility that, for example, a guard rail or the like located on the rear side of the host vehicle is detected as another vehicle. For example, if the radar detects a guard rail on the center line that is not normally subject to warning while the host vehicle is traveling in an overtaking lane, there is a risk of giving an unnecessary warning to the driver. Further, even when the radar detects a utility pole on the road shoulder that is not normally a warning target while the host vehicle is making a left turn, an unnecessary warning may be given to the driver. These are caused by determining the alarm target using only the information of the own vehicle.

特開2003−118523号公報JP 2003-118523 A 特開2002−225657号公報JP 2002-225657 A

本発明は、上記したような問題点に鑑みてなされたものであり、警報対象とはならない物体に対して警報が行なわれることを抑制できる技術の提供を目的とする。   The present invention has been made in view of the above-described problems, and an object of the present invention is to provide a technique capable of suppressing an alarm from being performed on an object that is not an alarm target.

上記課題を達成するために本発明による物体検出装置は、以下の手段を採用した。すなわち、本発明による物体検出装置は、
レーダで自車両の後側方の車両を検出する物体検出装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
前記レーダにより検出される物標を車両として認識するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する認識条件変更手段と、
を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the object detection apparatus according to the present invention employs the following means. That is, the object detection device according to the present invention is
In an object detection device that detects a vehicle behind the host vehicle with a radar,
An acquisition means for acquiring a lane in which the host vehicle is traveling when traveling on a road having a plurality of lanes in the traveling direction of the host vehicle;
Recognition condition changing means for changing a condition for recognizing a target detected by the radar as a vehicle based on a lane acquired by the acquiring means;
It is characterized by providing.

自車両の進行方向に複数の車線を有する道路とは、片側に複数の車線を有する道路であり、自車両と同じ進行方向に車両が走行するための車線が複数ある道路である。   A road having a plurality of lanes in the traveling direction of the host vehicle is a road having a plurality of lanes on one side and a plurality of lanes for the vehicle to travel in the same traveling direction as the host vehicle.

ここで、自車両の進行方向に複数の車線を有する道路では、例えば右端の車線を走行中では、右側の後側方に他車両が走行している可能性は低い。そうすると、レーダにより右側の後側方に物標が検出されたとしても、その物標は、ガードレール等の路側物である可能性が高い。一方、右端の車線を走行中では、レーダにより左後側方に物標が検出された場合には、該物標が道路上に存在している他車両である可能性が高い。同様に、左端の車線を走行中では、レーダにより左側の後側方に物標が検出されたとしても、その物標は、ガードレール等の路側物である可能性が高く、右側の後側方に物標が検出された場合には
、他車両である可能性が高い。このように、レーダにより物標が検出されたとしても、自車両が走行している車線及び自車両のどちら側の後側方であるのかによって、その物標が他車両である確率が異なる。そこで、自車両が走行している車線に応じて、検出される物標を車両として認識するときの条件を変更すれば、路側物等を車両として認識することを抑制できる。これにより、誤警報が行なわれることを抑制できる。
Here, on a road having a plurality of lanes in the traveling direction of the host vehicle, for example, when traveling in the rightmost lane, it is unlikely that another vehicle is traveling to the rear side of the right side. Then, even if the target is detected on the right rear side by the radar, the target is highly likely to be a roadside object such as a guardrail. On the other hand, when the target is detected on the left rear side by the radar while traveling in the rightmost lane, there is a high possibility that the target is another vehicle existing on the road. Similarly, while driving in the leftmost lane, even if a target is detected on the left rear side by the radar, the target is likely to be a roadside object such as a guardrail, and the right rear side If a target is detected, the possibility of another vehicle is high. Thus, even if the target is detected by the radar, the probability that the target is another vehicle differs depending on which side of the lane the host vehicle is traveling on or the rear side of the host vehicle. Therefore, if the conditions for recognizing the detected target as a vehicle are changed according to the lane in which the host vehicle is traveling, it is possible to suppress recognition of a roadside object or the like as a vehicle. Thereby, it can suppress that a false alarm is performed.

そして、本発明においては、前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端又は右端の車線であるときには、自車両の右後側方と左後側方とで前記条件を変更することができる。   In the present invention, the recognition condition changing means changes the condition between the right rear side and the left rear side of the host vehicle when the lane acquired by the acquiring means is the left lane or the right lane. can do.

すなわち、右端及び左端の車線を走行中には、右後側方と左後側方とで他車両が存在する確率が夫々異なる。この確率に応じて前記条件を変更することにより、精度良く他車両を認識することができる。また、右端及び左端以外の車線を走行しているときには、右後側方と左後側方とで、前記条件を同じとして良く、また、右端までの車線数と左端までの車線数とに応じて前記条件を変更しても良い。   In other words, when traveling in the right and left lanes, the probability that another vehicle is present differs between the right rear side and the left rear side. By changing the condition according to this probability, the other vehicle can be recognized with high accuracy. Also, when traveling in lanes other than the right and left ends, the above conditions may be the same for the right rear side and the left rear side, and depending on the number of lanes to the right end and the number of lanes to the left end. The conditions may be changed.

また、本発明においては、前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が右端の車線であるときには、左後側方で検出される物標よりも右後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することができる。   In the present invention, when the lane acquired by the acquiring unit is a rightmost lane, the recognition condition changing unit is detected on the right rear side of the target detected on the left rear side. The condition can be changed so that the target is not easily recognized as a vehicle.

また、本発明においては、前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端の車線であるときには、右後側方で検出される物標よりも左後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することができる。   In the present invention, when the lane acquired by the acquiring unit is a leftmost lane, the recognition condition changing unit is detected on the left rear side rather than the target detected on the right rear side. The condition can be changed so that the target is not easily recognized as a vehicle.

ここで、車両として認識され難くなるとは、物標が検出されたときに、それが車両であると認識される条件が厳しくなることをいう。前述のように、右端の車線を走行中には、さらに右側に後側方物体が存在する確率は低い。従って、右後側方に物標を検出したとしても、それは警報の対象とならない確率が高い。そして、右後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなれば、誤警報が行なわれることを抑制できる。左後側方についても同様である。   Here, “being difficult to be recognized as a vehicle” means that when a target is detected, conditions for recognizing it as a vehicle become severe. As described above, while traveling in the rightmost lane, there is a low probability that a rear side object exists on the right side. Therefore, even if a target is detected on the right rear side, it is highly probable that the target will not be alarmed. And if the target detected in the right rear side becomes difficult to recognize as a vehicle, it can control that a false alarm is performed. The same applies to the left rear side.

本発明においては、前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記閾値を変更することができる。
In the present invention, storage means for storing the number of times the target is detected by the radar for each lane;
Recognizing means for recognizing the target as a vehicle when the number of times stored by the storage means is equal to or greater than a threshold value in a specified period;
With
The recognition condition changing means can change the threshold value.

すなわち、レーダにより物標が検出されただけでは、それが車両であるとは認識されず、規定期間で閾値以上の物標が検出されて初めて、それが車両であると認識される。これにより、誤警報が行なわれること抑制している。   That is, if a target is detected only by the radar, it is not recognized that it is a vehicle, and it is recognized that it is a vehicle only when a target that is equal to or greater than the threshold value is detected within a specified period. Thereby, it is suppressed that a false alarm is performed.

前記閾値を大きくした場合、物標が検出される回数がより多くならないと物標が車両であると認識されない。すなわち、閾値を大きくするほど、物標が車両として認識され難くなる。このようにして、条件を厳しくすれば、警報対象が存在する確率が低い側で不必要な警報がなされることを抑制できる。   When the threshold value is increased, the target is not recognized as a vehicle unless the target is detected more frequently. That is, the larger the threshold value, the more difficult the target is recognized as a vehicle. In this way, if the conditions are made stricter, it is possible to suppress an unnecessary alarm from being made on the side where the probability that an alarm target exists is low.

ここで、規定期間とは、物標を車両として認識するのに要する期間であり、時間を基準として設定しても良く、演算周期を基準として設定しても良い。閾値は、物標が車両として認識されるために必要となる検出回数である。   Here, the specified period is a period required for recognizing a target as a vehicle, and may be set based on time or may be set based on a calculation cycle. The threshold value is the number of detections necessary for the target to be recognized as a vehicle.

また、本発明においては、前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記記憶手段に前記回数を実際とは異なる値で記憶させることで前記条件を変更することができる。
In the present invention, storage means for storing the number of times the target is detected by the radar for each lane;
Recognizing means for recognizing the target as a vehicle when the number of times stored by the storage means is equal to or greater than a threshold value in a specified period;
With
The recognition condition changing unit can change the condition by causing the storage unit to store the number of times with a value different from an actual value.

すなわち、閾値を大きくする代わりに、物標が検出された回数を少なくしても良い。物標が検出された回数を実際よりも少なくして記憶することにより、該回数が閾値以上となるまでに、より多くの物標が検出されなければならないので、物標が車両として認識され難くなる。このようにして、条件を厳しくすれば、警報対象が存在する確率が低い側で不必要な警報がなされることを抑制できる。   That is, instead of increasing the threshold value, the number of times the target is detected may be decreased. By storing the number of times the target has been detected smaller than the actual number, it is difficult for the target to be recognized as a vehicle because more targets must be detected before the number of times exceeds the threshold. Become. In this way, if the conditions are made stricter, it is possible to suppress an unnecessary alarm from being made on the side where the probability that an alarm target exists is low.

なお、本発明においては、道路の車線の情報を取得する取得手段を備え、
前記取得手段は、前記レーダにより得られる路側物と自車両の走行軌跡との距離から自車両の走行位置を演算し、該走行位置と前記取得手段が取得する車線の情報と、から自車両が走行している車線を取得することができる。
In the present invention, an acquisition means for acquiring road lane information is provided,
The acquisition means calculates a travel position of the host vehicle from a distance between a roadside object obtained by the radar and a travel locus of the host vehicle, and the host vehicle determines from the travel position and lane information acquired by the acquisition means. The traveling lane can be acquired.

取得手段は、例えば、道路の車線数や車線の幅の情報を予め記憶しておいても良く、外部からの信号により得ても良い。また、カメラで得られた画像を解析することにより道路の車線の情報を取得しても良い。路側物は、道路の車線の外側で静止している物体であり、レーダにより検知される。この路側物の位置と自車両の走行軌跡との距離から、自車両が道路のどの位置を走行しているのか分かる。このときにレーダで検出される路側物までの距離をそのまま用いずに、自車両の走行軌跡からの距離として算出するのは、カーブを走行しているときに自車両の進行方向が変化することによる横位置のずれを補正するためである。このようにして得られる距離を、車線数及び車線幅と照らし合わせることで、自車両が走行している車線を得ることができる。   For example, the acquisition unit may store in advance information on the number of lanes on the road and the width of the lane, or may be obtained from an external signal. Moreover, you may acquire the information of the road lane by analyzing the image obtained with the camera. Roadside objects are objects that are stationary outside the road lane and are detected by the radar. From the distance between the position of the roadside object and the travel locus of the host vehicle, it can be determined which position on the road the host vehicle is traveling. The distance to the roadside object detected by the radar at this time is not used as it is, but it is calculated as the distance from the traveling locus of the own vehicle that the traveling direction of the own vehicle changes when traveling on a curve. This is to correct the deviation of the lateral position due to. By comparing the distance obtained in this way with the number of lanes and the lane width, the lane in which the host vehicle is traveling can be obtained.

上記課題を達成するために本発明による運転支援装置は、以下の手段を採用した。すなわち、本発明による運転支援装置は、
レーダによる自車両の後側方物体の検出結果に応じて自車両の走行を支援する運転支援装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
自車両を支援するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する支援条件変更手段と、
を備えることを特徴とする。
In order to achieve the above object, the driving support apparatus according to the present invention employs the following means. That is, the driving support apparatus according to the present invention is
In the driving support device that supports the traveling of the host vehicle according to the detection result of the rear side object of the host vehicle by the radar,
An acquisition means for acquiring a lane in which the host vehicle is traveling when traveling on a road having a plurality of lanes in the traveling direction of the host vehicle;
Support condition changing means for changing the conditions for supporting the host vehicle based on the lane acquired by the acquiring means;
It is characterized by providing.

例えば、車両が存在する確率が低い場合には、高い場合と比較して、運転支援の作動条件が厳しくされる。すなわち、物標が検出されたとしても、それは路側物等である確率が高いため、運転支援が行われ難いようにしている。これは、車両が存在する確率が低い場合には、物標を検出し難くしても良い。また、物標を検出した回数に応じて運転を支援する場合には、物標が検出される回数がより多くなければ運転を支援しないようにしても良い。これにより、不必要な運転支援が行なわれることを抑制できる。なお、運転支援には、警報を行なうこと、またはブレーキやエンジンを制御することによる速度調整等を含む。   For example, when the probability that a vehicle exists is low, the operating conditions for driving assistance are made stricter than when the probability is high. That is, even if a target is detected, it is highly probable that the target is a roadside object or the like, so that driving assistance is difficult to be performed. This may make it difficult to detect the target when the probability that the vehicle is present is low. When driving is supported according to the number of times the target is detected, driving may not be supported unless the number of times the target is detected is larger. Thereby, it can suppress that unnecessary driving assistance is performed. Driving assistance includes speed adjustment by issuing an alarm or controlling a brake or an engine.

本発明によれば、警報対象とはならない物体に対して警報が行なわれることを抑制できる。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, it can suppress that a warning is performed with respect to the object which is not used as a warning object.

実施例に係る物体検出装置を示すブロック図である。It is a block diagram which shows the object detection apparatus which concerns on an Example. 物標の分類について説明するための図である。It is a figure for demonstrating classification | category of a target. 座標系を説明するための図である。It is a figure for demonstrating a coordinate system. 自車両の走行位置について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the traveling position of the own vehicle. 自車両の走行車線について説明するための図である。It is a figure for demonstrating the driving lane of the own vehicle. 認識判定フラグをONとするための判定条件を説明するための図である。It is a figure for demonstrating the determination conditions for making a recognition determination flag ON. 実施例に係る物体検出装置が作動するときのフローを示したフローチャートである。It is the flowchart which showed the flow when the object detection apparatus based on an Example operate | moves.

以下、本発明に係る物体検出装置及び運転支援装置の具体的な実施態様について図面に基づいて説明する。   Hereinafter, specific embodiments of the object detection device and the driving support device according to the present invention will be described with reference to the drawings.

図1は、本実施例に係る物体検出装置1及び運転支援装置100を示すブロック図である。本実施例に係る物体検出装置1は、道路を走行する自車両に搭載されて、自車両の後側方に存在する他車両等の後側方物体を検出する装置である。また、運転支援装置100は、後側方物体が所定の状態であるときに運転者に警報を行なう装置である。なお、本実施例では、左側通行の場合について説明するが、右側通行の場合や一方通行の場合であっても同様に適用することができる。   FIG. 1 is a block diagram illustrating an object detection device 1 and a driving support device 100 according to the present embodiment. The object detection apparatus 1 according to the present embodiment is an apparatus that is mounted on a host vehicle traveling on a road and detects a rear side object such as another vehicle that is present on the rear side of the host vehicle. The driving support device 100 is a device that warns the driver when the rear side object is in a predetermined state. In the present embodiment, the case of left-hand traffic will be described, but the present invention can be similarly applied to right-hand traffic and one-way traffic.

物体検出装置1は、ミリ波レーダ2、レーダECU3、操舵角センサ4、ヨーレートセンサ5、車輪速センサ6、ナビゲーションシステム7、システムECU8を備えて構成されている。運転支援装置100は、物体検出装置1及び作動デバイス9を備えて構成されている。   The object detection device 1 includes a millimeter wave radar 2, a radar ECU 3, a steering angle sensor 4, a yaw rate sensor 5, a wheel speed sensor 6, a navigation system 7, and a system ECU 8. The driving support device 100 includes the object detection device 1 and the operation device 9.

ミリ波レーダ2は、自車両の後部に設けられて、自車両の後側方に存在する後側方物体の自車両からの方向及び距離を検出するものである。ミリ波レーダ2は、自車両の後側方の所定範囲においてミリ波を走査して、その反射波を受信することにより、反射波を検出した夫々の方向について、後側方物体までの距離を検出する。このミリ波レーダ2による検出は所定時間毎に行われる。ミリ波レーダ2は、検出した方向及び距離に応じた信号をレーダECU3に逐次出力する。   The millimeter wave radar 2 is provided at the rear portion of the host vehicle, and detects the direction and distance from the host vehicle of a rear side object existing on the rear side of the host vehicle. The millimeter wave radar 2 scans the millimeter wave in a predetermined range on the rear side of the host vehicle and receives the reflected wave, thereby determining the distance to the rear side object in each direction in which the reflected wave is detected. To detect. Detection by the millimeter wave radar 2 is performed every predetermined time. The millimeter wave radar 2 sequentially outputs a signal corresponding to the detected direction and distance to the radar ECU 3.

レーダECU3は、自車両の後側方に存在する後側方物体の自車両に対する位置を演算するものであり、例えばCPU、ROM、RAMを含むコンピュータを主体として構成される。レーダECU3は、他車両相対距離演算部31及び他車両相対速度演算部32を備えている。   The radar ECU 3 calculates the position of a rear side object existing behind the host vehicle with respect to the host vehicle, and is configured mainly by a computer including a CPU, a ROM, and a RAM, for example. The radar ECU 3 includes an other vehicle relative distance calculation unit 31 and an other vehicle relative speed calculation unit 32.

他車両相対距離演算部31は、ミリ波レーダ2から出力される信号を逐次取得し、この信号に基づいて自車両の後側方に存在する他車両を検出する。また、他車両相対距離演算部31は、検出した他車両の自車両に対する距離を演算する。他車両相対距離演算部31は、この演算結果に応じた信号をシステムECU8へ出力する。   The other vehicle relative distance calculation unit 31 sequentially acquires signals output from the millimeter wave radar 2 and detects other vehicles existing behind the host vehicle based on the signals. Moreover, the other vehicle relative distance calculation part 31 calculates the distance with respect to the own vehicle of the detected other vehicle. The other vehicle relative distance calculation unit 31 outputs a signal corresponding to the calculation result to the system ECU 8.

他車両相対速度演算部32は、検出した他車両の自車両に対する速度を演算する。他車両相対速度演算部32は、この演算結果に応じた信号をシステムECU8へ出力する。   The other vehicle relative speed calculation unit 32 calculates the speed of the detected other vehicle relative to the host vehicle. The other vehicle relative speed calculation unit 32 outputs a signal corresponding to the calculation result to the system ECU 8.

なお、ミリ波レーダ2及びレーダECU3は、他車両の情報を取得する手段として機能する。   The millimeter wave radar 2 and the radar ECU 3 function as means for acquiring information on other vehicles.

操舵角センサ4は、自車両のステアリングシャフトに設けられて、自車両のステアリングの操舵角を検出するセンサである。操舵角センサ4は、ロータリエンコーダ等を備えており、自車両の運転者が入力した操舵角の方向及び大きさを検出する。また、操舵角センサ4は、検出した操舵角の方向及び大きさに応じた操舵角信号をシステムECU8へ出力する。   The steering angle sensor 4 is a sensor that is provided on the steering shaft of the host vehicle and detects the steering angle of the steering of the host vehicle. The steering angle sensor 4 includes a rotary encoder and the like, and detects the direction and magnitude of the steering angle input by the driver of the host vehicle. The steering angle sensor 4 outputs a steering angle signal corresponding to the detected direction and magnitude of the steering angle to the system ECU 8.

ヨーレートセンサ5は、自車両の一部に設けられ、自車両のヨーレートを検出するセンサである。ヨーレートセンサ5は、自車両のヨーレートを検出し、検出したヨーレートに応じた信号をシステムECU8へ出力する。   The yaw rate sensor 5 is a sensor that is provided in a part of the host vehicle and detects the yaw rate of the host vehicle. The yaw rate sensor 5 detects the yaw rate of the host vehicle and outputs a signal corresponding to the detected yaw rate to the system ECU 8.

車輪速センサ6は、各車輪に設けられて、車輪速パルスを検出するセンサである。車輪速センサ6は、各車輪における車輪速パルスを夫々検出し、検出した車輪速パルスに応じた車輪速パルス信号をシステムECU8へ出力する。   The wheel speed sensor 6 is a sensor that is provided on each wheel and detects a wheel speed pulse. The wheel speed sensor 6 detects a wheel speed pulse at each wheel, and outputs a wheel speed pulse signal corresponding to the detected wheel speed pulse to the system ECU 8.

なお、操舵角センサ4、ヨーレートセンサ5、車輪速センサ6は、自車両の情報を取得する手段として機能する。   The steering angle sensor 4, the yaw rate sensor 5, and the wheel speed sensor 6 function as means for acquiring information on the host vehicle.

ナビゲーションシステム7は、人工衛星からの信号により自車両の現在位置を算出するシステムである。ナビゲーションシステム7は、道路の車線数を記憶している。このナビゲーションシステム7にはGPS装置が接続されており、宇宙空間に配置された複数の人工衛星からの信号をGPS装置により受信して現在位置を算出することができる。   The navigation system 7 is a system that calculates the current position of the host vehicle based on a signal from an artificial satellite. The navigation system 7 stores the number of road lanes. A GPS device is connected to the navigation system 7, and signals from a plurality of artificial satellites arranged in outer space can be received by the GPS device to calculate the current position.

システムECU8は、自車両の走行車線を演算し、この演算結果に基づいて、レーダにより検知された後側方物体に対し警報を行なうか否か判定するものであり、例えばCPU、ROM、RAMを含むコンピュータを主体として構成されている。システムECU8は、レーダECU3、操舵角センサ4、ヨーレートセンサ5、車輪速センサ6、ナビゲーションシステム7の夫々から出力される信号を取得し、取得した各信号に基づいて所定の処理を実行することにより、自車両の走行車線を演算すると共に、警報を行なうか否か判定する。このシステムECU8は、自車両走行車線演算部81、認識閾値演算部82、及び認識判定フラグ演算部83を備えている。   The system ECU 8 calculates the traveling lane of the host vehicle, and determines whether or not to warn the rear side object detected by the radar based on the calculation result. For example, the CPU, the ROM, and the RAM It is composed mainly of the computer that contains it. The system ECU 8 acquires signals output from the radar ECU 3, the steering angle sensor 4, the yaw rate sensor 5, the wheel speed sensor 6, and the navigation system 7, and executes predetermined processing based on the acquired signals. Then, the travel lane of the host vehicle is calculated and it is determined whether or not an alarm is issued. The system ECU 8 includes a host vehicle travel lane calculation unit 81, a recognition threshold value calculation unit 82, and a recognition determination flag calculation unit 83.

自車両走行車線演算部81は、ミリ波レーダ2により得られる路側物情報と、自車両の走行軌跡とから自車両が路側物に対してどれだけ離れているか演算する。詳細については後述する。   The own vehicle traveling lane calculation unit 81 calculates how far the own vehicle is from the roadside object from the roadside object information obtained by the millimeter wave radar 2 and the traveling locus of the own vehicle. Details will be described later.

認識閾値演算部82は、自車両の走行車線に応じて、後側方物体に対し警報を行なう閾値又は後側方物体を車両として認識する閾値を演算する。そして、認識閾値演算部82は、自車両が右端または左端の車線を走行しているときに、さらにその外側に対して警報を行なうときの条件又はその外側の物標が車両として認識される条件が厳しくなるように閾値を演算する。すなわち、警報が行われ難くなるように、又は物標が車両として認識され難くなるように閾値を演算する。詳細については後述する。   The recognition threshold value calculation unit 82 calculates a threshold value for warning the rear side object or a threshold value for recognizing the rear side object as a vehicle according to the traveling lane of the host vehicle. Then, the recognition threshold value calculation unit 82 is a condition when an alarm is given to the outside when the host vehicle is traveling on the right end or the left end lane, or a condition under which the outside target is recognized as a vehicle. The threshold value is calculated so that becomes severe. That is, the threshold value is calculated so that the warning is difficult to be performed or the target is not easily recognized as a vehicle. Details will be described later.

認識判定フラグ演算部83は、認識閾値演算部82での演算結果及び他の所定の条件に基づいて、運転者に対して警報を行うのか否か演算し、警報を行う場合には認識判定フラグをONとし、警報を行わない場合には認識判定フラグをOFFとする。詳細については後述する。   The recognition determination flag calculation unit 83 calculates whether or not to issue a warning to the driver based on the calculation result of the recognition threshold value calculation unit 82 and other predetermined conditions. Is turned on, and the recognition determination flag is turned off when no alarm is given. Details will be described later.

そして、認識判定フラグがONとなると、システムECU8は、作動デバイス9に信号を出力する。作動デバイス9は、例えばLED91又は音による警報装置92である。そして、自車両と他車両とが所定の状態であるときに運転者に対して警告する。また、ブレーキやエンジンを制御することも作動デバイス9に含むことができる。   When the recognition determination flag is turned on, the system ECU 8 outputs a signal to the operation device 9. The operation device 9 is, for example, an LED 91 or an alarm device 92 using sound. Then, the driver is warned when the host vehicle and the other vehicle are in a predetermined state. The actuating device 9 can also include controlling the brake and engine.

次に、自車両走行車線演算部81について説明する。まず、ミリ波レーダ2により路側物情報を取得する。通常、ミリ波レーダ2からは、静止物や移動物等ごとに、複数の物標情報が出力される。その複数の物標情報のうち、路側物と推定されるものを抽出する。例えば、ガードレール等の路側物は、反射強度が高いため、複数の物標として検出される場合が多い。   Next, the host vehicle travel lane calculation unit 81 will be described. First, roadside object information is acquired by the millimeter wave radar 2. Normally, the millimeter wave radar 2 outputs a plurality of target information for each stationary object, moving object, and the like. Among the plurality of target information, what is estimated to be a roadside object is extracted. For example, roadside objects such as guardrails are often detected as a plurality of targets because of their high reflection intensity.

そこで、例えば全ての物標に対して以下の処理を行ない、「路側物」または「路側物以外」の2つに分類する。なお、以下の説明では、自車両の左側に位置する路側物をミリ波レーダ2が検出した場合について説明するが、自車両の右側に位置する路側物または右側と左側との両方に位置する路側物であっても同様に適用可能である。   Therefore, for example, the following processing is performed on all targets and classified into “roadside objects” or “other than roadside objects”. In the following description, a case where the millimeter wave radar 2 detects a roadside object located on the left side of the own vehicle will be described. However, a roadside object located on the right side of the own vehicle or a roadside located on both the right side and the left side is described. Even if it is a thing, it is applicable similarly.

図2は、物標の分類について説明するための図である。矢印は自車両10に対する相対速度の方向を示している。ここでは、路側物11、離反車両12、接近車両13の物標情報を抽出している。路側物11は、例えばガードレール等であって、走行車線の左側に存在している。離反車両12は、自車両10よりも速度が遅いために、該自車両10から離反する車両である。接近車両13は、自車両10よりも速度が速いために、該自車両10へ接近する車両である。   FIG. 2 is a diagram for explaining the classification of the target. The arrow indicates the direction of relative speed with respect to the host vehicle 10. Here, the target information of the roadside object 11, the separated vehicle 12, and the approaching vehicle 13 is extracted. The roadside object 11 is a guard rail or the like, for example, and is present on the left side of the traveling lane. The separated vehicle 12 is a vehicle that is separated from the host vehicle 10 because the speed is slower than that of the host vehicle 10. The approaching vehicle 13 is a vehicle that approaches the host vehicle 10 because the speed is higher than that of the host vehicle 10.

ここで、本実施例で用いる座標系を図3に示す。図3は、座標系を説明するための図である。自車両10の進行方向で距離Yが正の値となり、自車両10の進行方向で相対速度Vが正の値となり、自車両10の右側で横位置Xが正の値となる。すなわち、図2では、自車両10に対し路側物11及び離反車両12の相対速度Vは負の値となり、接近車両13の相対速度Vは正の値となる。また、図2では、路側物11、離反車両12、接近車両13の何れも、距離Yは負の値となる。自車両10の走行軌跡からの横位置(走行軌跡と物標との距離が最も近くなる位置)は、図2では、路側物11及び離反車両12が負の値となり、接近車両13が正の値となっている。   Here, the coordinate system used in this embodiment is shown in FIG. FIG. 3 is a diagram for explaining the coordinate system. The distance Y is a positive value in the traveling direction of the host vehicle 10, the relative speed V is a positive value in the traveling direction of the host vehicle 10, and the lateral position X is a positive value on the right side of the host vehicle 10. That is, in FIG. 2, the relative speed V of the roadside object 11 and the separating vehicle 12 with respect to the host vehicle 10 is a negative value, and the relative speed V of the approaching vehicle 13 is a positive value. In FIG. 2, the distance Y is a negative value for any of the roadside object 11, the separation vehicle 12, and the approaching vehicle 13. In FIG. 2, the lateral position from the traveling locus of the host vehicle 10 (the position where the distance between the traveling locus and the target is closest) is a negative value for the roadside object 11 and the separation vehicle 12, and the approaching vehicle 13 is positive. It is a value.

そして、ミリ波レーダ2で検出された物標において以下の2つの条件が共に成立した場合に「路側物」と分類し、何れか一方または両方の条件が成立しなかった場合に「路側物以外」と分類する。   When the following two conditions are both satisfied in the target detected by the millimeter wave radar 2, it is classified as “roadside object”, and when one or both of the conditions are not satisfied, “other than roadside object” is classified. ".

1つ目の条件は、自車両10に対する物標の相対速度の絶対値が自車両10の絶対速度と略等しいことである。例えば、以下の式を満たすときに、1つ目の条件が成立する。
(自車両の速度)+(−5km/h)≦|物標の相対速度|≦(自車両の速度)+(5km/h)
The first condition is that the absolute value of the relative speed of the target with respect to the host vehicle 10 is substantially equal to the absolute speed of the host vehicle 10. For example, the first condition is satisfied when the following expression is satisfied.
(Vehicle speed) + (− 5 km / h) ≦ | Target relative speed | ≦ (Vehicle speed) + (5 km / h)

すなわち、路側物11は静止しているため、物標が路側物11であるとすると、実際には自車両10と物標との相対速度の絶対値が、自車両10の速度と同じになる。これに5km/hの誤差を考慮している。この値は、ミリ波レーダ2の搭載位置またはミリ波レーダ2の走査範囲等によって異なるため、実験等により最適値を求めても良い。なお、離反車両12や接近車両13は、夫々速度を持って移動しているため、第1の条件は成立し難い。   That is, since the roadside object 11 is stationary, if the target is the roadside object 11, the absolute value of the relative speed between the host vehicle 10 and the target is actually the same as the speed of the host vehicle 10. . This takes into account an error of 5 km / h. Since this value varies depending on the mounting position of the millimeter wave radar 2, the scanning range of the millimeter wave radar 2, or the like, the optimum value may be obtained through experiments or the like. In addition, since the separation vehicle 12 and the approaching vehicle 13 are moving at speeds, the first condition is difficult to be satisfied.

2つ目の条件は、物標が規定の範囲に複数存在することである。例えば、以下の式を満たすときに、2つ目の条件が成立する。
|(一の物標の横位置)−(他の物標の横位置)|≦1mとなる他の物標数が3以上
The second condition is that there are a plurality of targets within a specified range. For example, the second condition is satisfied when the following expression is satisfied.
| (Horizontal position of one target)-(Horizontal position of another target) |

すなわち、一の物標を中心として、距離Y方向で1mの範囲内に3つ以上の他の物標が検出されると、2つ目の条件が成立する。ここで、路側物11は反射強度が高いものが多いので、1つの路側物11であっても、複数の点が物標として検出される。すなわち、ガードレール等の路側物11では、自車両10からの実際の横位置が殆ど同じ範囲で複数の物標が検出されることになる。そうすると、複数の物標の横位置の差が夫々小さい場合には、1つの路側物11であると推定することができる。このときの横位置の差は1mとし、検出される物標数は3以上としているが、これらは一例であり、ミリ波レーダ2の搭載位置またはミリ波レーダ2の走査範囲等によって最適値は異なるため、実験等によりこれらの値を決定しても良い。なお、離反車両12や接近車両13は、四隅の反射強度が高いため、他車両における反射点が常に自車両10に最も近い側の頂点となるので、殆どの場合、1つの物標しか検出されない。   That is, when three or more other targets are detected within a range of 1 m in the distance Y direction around the one target, the second condition is satisfied. Here, since there are many roadside objects 11 with high reflection intensity, even if it is one roadside object 11, a plurality of points are detected as targets. That is, in the roadside object 11 such as a guardrail, a plurality of targets are detected in the range where the actual lateral position from the own vehicle 10 is almost the same. If it does so, it can be estimated that it is one roadside object 11 when the difference of the horizontal position of a some target is small respectively. The difference in lateral position at this time is 1 m, and the detected target is 3 or more. However, these are merely examples, and the optimum value depends on the mounting position of the millimeter wave radar 2, the scanning range of the millimeter wave radar 2, or the like. Since they are different, these values may be determined by experiments or the like. Since the separated vehicle 12 and the approaching vehicle 13 have high reflection strength at the four corners, the reflection point in the other vehicle is always the apex closest to the host vehicle 10, and in most cases, only one target is detected. .

以上の2つの条件が何れも成立している場合には、「路側物」と分類し、それ以外の場合には、「路側物以外」と分類する。   If both of the above two conditions are satisfied, the vehicle is classified as “roadside object”, and otherwise, it is classified as “other than roadside object”.

次に、自車両10の走行位置を演算する。図4は、自車両10の走行位置について説明するための図である。過去の自車両10の走行軌跡と、現在の路側物11までの距離と、から過去における自車両10が路側物11からどれだけ離れていたかを自車両の走行位置として求める。ここで、ミリ波レーダ2で検出される横位置をそのまま利用せずに、自車両10の走行軌跡を利用するのは、自車両10がカーブを走行中、すなわち進行方向が変化している最中では横位置が変化するため、精度良く走行位置を推定することが困難となるためである。すなわち、直線道路を走行中には、ミリ波レーダ2で検出される横位置をそのまま利用しても良い。   Next, the traveling position of the host vehicle 10 is calculated. FIG. 4 is a diagram for explaining the travel position of the host vehicle 10. Based on the past travel locus of the host vehicle 10 and the current distance to the roadside object 11, the distance from the past vehicle 11 to the roadside object 11 is obtained as the travel position of the host vehicle. Here, the use of the travel locus of the host vehicle 10 without using the lateral position detected by the millimeter wave radar 2 as it is is when the host vehicle 10 is traveling on a curve, that is, when the traveling direction is changing. This is because it is difficult to accurately estimate the traveling position because the lateral position changes. That is, while traveling on a straight road, the lateral position detected by the millimeter wave radar 2 may be used as it is.

自車両10の走行位置を求めるために、まず上述のようにして求めた路側物11における物標の位置(X、Y)の全てを平均して、平均位置(X、Y)を算出する。次に、平均位置(X、Y)と自車両10の走行軌跡と、から両者のX方向の差を算出し、これを自車両10の走行位置とする。なお、自車両10の走行軌跡は、常に記憶しておく。なお、走行軌跡を連続的に記憶していても良く、所定の時間または距離毎の自車両10の位置を記憶することで走行軌跡としても良い。例えば、車輪速センサ6により得られる車輪速、及びヨーレートセンサ5により得られるヨーレート等から演算された演算周期毎の離散値を用いる。   In order to obtain the travel position of the host vehicle 10, all the target positions (X, Y) in the roadside object 11 obtained as described above are first averaged to calculate the average position (X, Y). Next, a difference in the X direction between the average position (X, Y) and the traveling locus of the host vehicle 10 is calculated and used as the traveling position of the host vehicle 10. The travel locus of the host vehicle 10 is always stored. The travel locus may be stored continuously, or the travel locus may be stored by storing the position of the host vehicle 10 for each predetermined time or distance. For example, discrete values for each calculation cycle calculated from the wheel speed obtained by the wheel speed sensor 6 and the yaw rate obtained by the yaw rate sensor 5 are used.

次に、ナビゲーションシステム7により現在走行中の道路の車線情報を取得する。まず、GPS装置等から求まる自車両10の位置情報と、ナビゲーションシステム7に記憶されている道路情報と、から現在走行中の道路及び該道路の車線数を検索する。この道路の車線数に基づいて、自車両10の走行車線を演算する。なお、車線数はカメラから得られる画像を解析することにより得ても良く、外部からの信号を受信することにより得ても良い。   Next, the lane information of the currently traveling road is acquired by the navigation system 7. First, the currently traveling road and the number of lanes of the road are searched from the position information of the host vehicle 10 obtained from the GPS device or the like and the road information stored in the navigation system 7. Based on the number of lanes on the road, the traveling lane of the host vehicle 10 is calculated. The number of lanes may be obtained by analyzing an image obtained from the camera, or may be obtained by receiving an external signal.

図5は、自車両の走行車線について説明するための図である。自車両10の走行車線は、上述のように、自車両10の走行位置と、ナビゲーションシステム7から得られる車線数と、に基づいて演算する。図5は、3つの車線を有する道路の左から2番目の車線を自車両10が走行している場合を示している。   FIG. 5 is a diagram for explaining the travel lane of the host vehicle. The travel lane of the host vehicle 10 is calculated based on the travel position of the host vehicle 10 and the number of lanes obtained from the navigation system 7 as described above. FIG. 5 shows a case where the host vehicle 10 is traveling in the second lane from the left of a road having three lanes.

まず、左端の走行車線から、自車両10が走行している車線までが何番目に相当するのか算出する。上述のようにして演算した自車両10の走行位置は、路側物からの距離であるため、この距離には車線の外側の路肩等も含まれている。この車線の外側を例えば1m
とすると、(|自車両の走行位置|−1m)が道路の左端から自車両10までの距離となる。
First, the order from the leftmost travel lane to the lane in which the host vehicle 10 is traveling is calculated. Since the traveling position of the host vehicle 10 calculated as described above is a distance from the roadside object, this distance includes a shoulder on the outside of the lane. 1m outside this lane
Then, (| traveling position of own vehicle | -1 m) is the distance from the left end of the road to the own vehicle 10.

次に、自車両10に搭載されているカメラで得られる画像から1車線当たりの車線幅を得る。なお、ナビゲーションシステム7に記憶されている情報又は外部から受信する信号により車線幅を得ても良い。これらから車線幅を得られない場合には、自車両10の速度に応じた一般的な車線幅を用いるようにしても良い。そして、1車線当たりの車線幅と、自車両10の走行位置と、から、自車両10が左から何番目の車線を走行しているのか算出することができる。   Next, a lane width per lane is obtained from an image obtained by a camera mounted on the host vehicle 10. Note that the lane width may be obtained from information stored in the navigation system 7 or a signal received from the outside. If the lane width cannot be obtained from these, a general lane width corresponding to the speed of the host vehicle 10 may be used. Then, from the lane width per lane and the travel position of the host vehicle 10, it is possible to calculate the lane in which the host vehicle 10 is traveling from the left.

そして、自車両10が走行している車線と、ナビゲーションシステム7から得られる車線数と、から自車両10の走行車線を3つに分類する。すなわち、左端の車線を走行中の場合には「左側」、右端の車線を走行中の場合には「右側」、それ以外の車線を走行中には「中央」と分類する。   Then, the traveling lane of the host vehicle 10 is classified into three from the lane in which the host vehicle 10 is traveling and the number of lanes obtained from the navigation system 7. That is, the vehicle is classified as “left side” when traveling in the left lane, “right” when traveling in the right lane, and “center” during traveling in other lanes.

なお、ナビゲーションシステム7のなかには自車両10の走行車線を検出する機能を有するものもあるため、該機能を用いて分類を行なっても良い。また、このような機能と上記手法とを組み合わせれば、さらに検出精度を向上させることができる。なお、本実施例においては自車両走行車線演算部81が、本発明における取得手段に相当する。   Since some navigation systems 7 have a function of detecting the travel lane of the host vehicle 10, classification may be performed using the function. Moreover, if such a function is combined with the above method, the detection accuracy can be further improved. In the present embodiment, the host vehicle travel lane calculation unit 81 corresponds to the acquisition means in the present invention.

次に、認識閾値演算部82について説明する。認識閾値演算部82は、自車両10が走行している車線が、3つに分類された車線のどれに該当するのかにより、認識閾値を変更する。ここで、認識判定フラグ演算部83では、演算周期で10周期分の物標の検出数を車線毎に積算しつつ記憶している。つまり、自車両10の左後側方、右後側方の夫々で検出された物標数を、過去の10周期分積算する。この積算された物標数が認識閾値以上となったときに、警報対象となり得る物標が存在していると認識する。   Next, the recognition threshold value calculation part 82 is demonstrated. The recognition threshold value calculation unit 82 changes the recognition threshold value depending on which of the three lanes classified into the lane in which the host vehicle 10 is traveling. Here, the recognition determination flag calculation unit 83 stores the number of detected targets for 10 cycles in the calculation cycle while accumulating for each lane. That is, the target numbers detected on the left rear side and the right rear side of the host vehicle 10 are accumulated for the past 10 cycles. When the integrated target number is equal to or greater than the recognition threshold, it is recognized that there is a target that can be an alarm target.

そして、認識閾値を大きくすることで、検出された物標が警報対象と認識され難くなる。すなわち、物標が検出されたとしても、演算周期で10周期分の検出数が認識閾値未満の場合には、例えば路側物11であると認識される。この認識閾値は、自車両10の左後側方及び右後側方で夫々設定する。   And it becomes difficult to recognize the detected target as a warning object by enlarging the recognition threshold. That is, even if a target is detected, if the number of detections for 10 cycles in the calculation cycle is less than the recognition threshold, the roadside object 11 is recognized, for example. This recognition threshold is set on each of the left rear side and the right rear side of the host vehicle 10.

自車両10の走行車線の分類が「左側」の場合には、左後側方に他車両が存在する確率は低いため、左後側方の認識閾値(以下、左認識閾値という。)を例えば9とし、右後側方の認識閾値(以下、右認識閾値という。)を例えば7とする。そうすると、演算周期の10周期のうち左後側方で9回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、左後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の10周期のうち右後側方で7回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、右後側方に他車両が存在すると認識される。このように、自車両10の走行車線の分類が「左側」の場合には、右認識閾値よりも左認識閾値を大きくする。これにより、右後側方よりも左後側方のほうが、より多くの物標が検出されなければ警報対象となる他車両が存在すると認識されない。   When the classification of the traveling lane of the host vehicle 10 is “left side”, since there is a low probability that another vehicle exists on the left rear side, a left rear side recognition threshold (hereinafter referred to as a left recognition threshold) is used, for example. 9 and a right rear side recognition threshold (hereinafter referred to as a right recognition threshold) is set to 7, for example. Then, when the target is detected nine times or more on the left rear side in the 10 calculation cycles, the target is recognized as another vehicle. That is, it is recognized that there is another vehicle on the left rear side. Moreover, when a target is detected seven times or more in the right rear side in the 10 calculation cycles, the target is recognized as another vehicle. That is, it is recognized that there is another vehicle on the right rear side. Thus, when the classification of the traveling lane of the host vehicle 10 is “left side”, the left recognition threshold value is set larger than the right recognition threshold value. As a result, if more targets are not detected on the left rear side than on the right rear side, it is not recognized that there is another vehicle to be alarmed.

また、自車両10の走行車線の分類が「右側」の場合には、右後側方に他車両が存在する確率は低いため、右認識閾値を例えば9とし、左認識閾値を例えば7とする。そうすると、演算周期の10周期のうち右後側方で9回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、右後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の10周期のうち左後側方で7回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、左後側方に他車両が存在すると認識される。このように、自車両10の走行車線の分類が「右側」の場合には、左認識閾値よりも右認識閾値
を大きくする。これにより、左後側方よりも右後側方のほうが、より多くの物標が検出されなければ警報対象となる他車両が存在すると認識されない。
Further, when the traveling lane classification of the host vehicle 10 is “right side”, the probability of the presence of another vehicle on the right rear side is low, so the right recognition threshold is set to 9, for example, and the left recognition threshold is set to 7, for example. . Then, when the target is detected nine times or more on the right rear side in the 10 calculation cycles, the target is recognized as another vehicle. That is, it is recognized that there is another vehicle on the right rear side. Moreover, when a target is detected seven times or more on the left rear side in the 10 calculation cycles, the target is recognized as another vehicle. That is, it is recognized that there is another vehicle on the left rear side. Thus, when the classification of the traveling lane of the host vehicle 10 is “right side”, the right recognition threshold value is set larger than the left recognition threshold value. As a result, if more targets are not detected on the right rear side than on the left rear side, it is not recognized that there is another vehicle to be alarmed.

さらに、自車両10の走行車線の分類が「中央」の場合には、右後側方と左後側方とで他車両が存在する確率は等しいとする。このため、右認識閾値を例えば7とし、左認識閾値を例えば7とする。そうすると、演算周期の10周期のうち右後側方で7回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、右後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の10周期のうち左後側方で7回以上物標が検出された場合に、その物標が他車両であると認識される。すなわち、左後側方に他車両が存在すると認識される。このように、自車両10の走行車線の分類が「中央」の場合には、左後側方と右後側方とで、他車両が存在すると認識される条件が同じになる。   Furthermore, when the traveling lane classification of the host vehicle 10 is “center”, it is assumed that the probability that another vehicle exists on the right rear side and the left rear side is equal. For this reason, the right recognition threshold is set to 7, for example, and the left recognition threshold is set to 7, for example. Then, when the target is detected seven times or more on the right rear side in the 10 calculation cycles, the target is recognized as another vehicle. That is, it is recognized that there is another vehicle on the right rear side. Moreover, when a target is detected seven times or more on the left rear side in the 10 calculation cycles, the target is recognized as another vehicle. That is, it is recognized that there is another vehicle on the left rear side. Thus, when the traveling lane classification of the host vehicle 10 is “center”, the condition for recognizing that another vehicle exists is the same for the left rear side and the right rear side.

このように、物標を車両として認識するときの条件を、車線に基づいて変更している。また、これにより、作動デバイス9が作動する条件が変わるため、自車両10を支援するときの条件を、車線に基づいて変更しているといえる。なお、本実施例では演算周期を10周期としているが、これは他の値であっても良い。また、認識閾値も9や7以外の値であっても良い。これらは、例えばミリ波レーダ2の搭載位置等によって変わるため、実験等により最適値を求めても良い。なお、車線毎の物標の積算数を以下、レーン確率という。すなわち、レーン確率が認識閾値以上のときに物標が車両であると認識される。この認識は、認識判定フラグ演算部83にて行なわれる。   Thus, the conditions for recognizing a target as a vehicle are changed based on the lane. Moreover, since the conditions for operating the operating device 9 are changed, it can be said that the conditions for assisting the host vehicle 10 are changed based on the lane. In this embodiment, the calculation cycle is 10 cycles, but other values may be used. Also, the recognition threshold value may be a value other than 9 or 7. Since these vary depending on, for example, the mounting position of the millimeter wave radar 2, optimal values may be obtained through experiments or the like. The cumulative number of targets for each lane is hereinafter referred to as lane probability. That is, the target is recognized as a vehicle when the lane probability is greater than or equal to the recognition threshold. This recognition is performed by the recognition determination flag calculation unit 83.

また、本実施例では、自車両10の走行車線に応じて認識閾値を変更しているが、これに代えて、自車両10の走行車線に応じて、検出された物標の数を変更して積算しても良い。この場合、認識閾値は何れの車線を走行していても一定で同じ値とする。また、これらを組み合わせても良い。   In this embodiment, the recognition threshold value is changed according to the traveling lane of the host vehicle 10, but instead, the number of detected targets is changed according to the traveling lane of the host vehicle 10. May be accumulated. In this case, the recognition threshold value is constant and the same value regardless of which lane the vehicle is traveling on. Moreover, you may combine these.

例えば、自車両10の走行車線の分類が「左側」の場合には、左認識閾値及び右認識閾値を7とする。そして、物標が検出されたときに、右後側方で検出された場合には、そのまま1の物標として積算し、左後側方で検出された場合には、例えば0.78の物標として積算する。すなわち、演算周期の10周期のうち左後側方で9回以上物標が検出された場合に、左後側方の積算数が7以上となるため、左後側方に他車両が存在すると認識される。また、演算周期の10周期のうち右後側方で7回以上物標が検出された場合に、右後側方に他車両が存在すると認識される。   For example, when the traveling lane classification of the host vehicle 10 is “left side”, the left recognition threshold and the right recognition threshold are set to 7. And when the target is detected, if it is detected on the right rear side, it is integrated as one target as it is, and if it is detected on the left rear side, for example 0.78 Accumulate as a mark. That is, when the target is detected nine times or more in the left rear side of the 10 calculation cycles, the accumulated number in the left rear side is 7 or more, so that there is another vehicle on the left rear side. Be recognized. In addition, when a target is detected seven times or more in the right rear side of the ten calculation cycles, it is recognized that another vehicle exists on the right rear side.

すなわち、自車両10の走行車線の分類が「左側」の場合には、右後側方よりも左後側方のほうが、より多くの物標が検出されなければ他車両が存在すると認識されない。なお、自車両10の走行車線の分類が「右側」及び「中央」の場合であっても同様に考えることができる。なお、本実施例においては認識閾値演算部82が、本発明における認識条件変更手段又は支援条件変更手段に相当する。   That is, when the traveling lane classification of the host vehicle 10 is “left side”, it is not recognized that there is another vehicle unless more targets are detected on the left rear side than on the right rear side. The same can be considered even when the traveling lane classification of the host vehicle 10 is “right” and “center”. In this embodiment, the recognition threshold value calculation unit 82 corresponds to the recognition condition changing means or the support condition changing means in the present invention.

次に、認識判定フラグ演算部83について説明する。認識判定フラグ演算部83は、夫々の車線毎に積算しつつ記憶した物標数及び認識閾値を利用して、認識判定フラグの演算を行なう。この認識判定フラグの演算には、その他に、例えばISOで規定されている判定条件が利用される。ここで、左認識判定フラグは、左後側方に警報対象となる他車両が存在するときにONとなり、存在しないときにOFFとなるフラグである。同様に、右認識判定フラグは、右後側方に警報対象となる他車両が存在するときにONとなり、存在しないときにOFFとなるフラグである。例えば、左後側方の積算数が左認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに左認識判定フラグをONとする。また、右後側方の積算数が右認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに右認識判定フラグをONとする。右認識判定フラグと左認識判定フラグとを区別しないときには、単に認識判定フラグと
いう。認識判定フラグがONとなると、作動デバイス9が作動する。なお、本実施例においては認識判定フラグ演算部83が、本発明における記憶手段及び認識手段に相当する。
Next, the recognition determination flag calculation unit 83 will be described. The recognition determination flag calculation unit 83 calculates the recognition determination flag by using the target number and the recognition threshold stored while integrating for each lane. In addition, for example, a determination condition defined by ISO is used for the calculation of the recognition determination flag. Here, the left recognition determination flag is a flag that is turned on when there is another vehicle to be alarmed on the left rear side, and is turned off when there is no vehicle. Similarly, the right recognition determination flag is a flag that is turned on when there is another vehicle to be alarmed on the right rear side, and is turned off when there is no vehicle. For example, the left recognition determination flag is turned ON when the cumulative number of the left rear side is greater than or equal to the left recognition threshold and other determination conditions are satisfied. Further, the right recognition determination flag is set to ON when the cumulative number on the right rear side is equal to or greater than the right recognition threshold value and other determination conditions are satisfied. When the right recognition determination flag and the left recognition determination flag are not distinguished, they are simply referred to as a recognition determination flag. When the recognition determination flag is turned ON, the operation device 9 operates. In this embodiment, the recognition determination flag calculation unit 83 corresponds to the storage unit and the recognition unit in the present invention.

ここで、図6は、認識判定フラグをONとするための判定条件を説明するための図である。本実施例では、上述のレーン確率の他に以下の6つの判定条件を利用している。   Here, FIG. 6 is a diagram for explaining a determination condition for turning on the recognition determination flag. In this embodiment, the following six determination conditions are used in addition to the above lane probability.

1つめの判定条件は、他車両20の前面が自車両10の後端に到達するまでの時間(以下、TTCという。)である。TTCは、相対距離及び相対速度に基づいて演算される。このTTCは、他車両20が接近しているか否かの判断に利用され、例えば閾値以下になったときに認識判定フラグがONとなり得る。この閾値は、例えばISOで規定される値とする。   The first determination condition is the time until the front surface of the other vehicle 20 reaches the rear end of the host vehicle 10 (hereinafter referred to as TTC). The TTC is calculated based on the relative distance and the relative speed. This TTC is used to determine whether or not the other vehicle 20 is approaching. For example, the recognition determination flag can be turned ON when the vehicle is below a threshold value. This threshold value is a value defined by ISO, for example.

2つめの判定条件は、自車両10と他車両20との相対距離である。これには、他車両相対距離演算部31により演算される値が用いられる。この相対距離は、死角に車両が存在するか否かの判断に利用され、例えば閾値以下になったときに認識判定フラグがONとなり得る。閾値は、例えばISOで規定される値とする。   The second determination condition is a relative distance between the host vehicle 10 and the other vehicle 20. For this, a value calculated by the other vehicle relative distance calculation unit 31 is used. This relative distance is used to determine whether or not there is a vehicle in the blind spot. For example, the recognition determination flag can be turned ON when the vehicle is below a threshold value. The threshold value is a value defined by ISO, for example.

3つめの判定条件は、自車両10と他車両20との相対速度の自車両10の進行方向成分である。これは、ミリ波レーダ2の相対速度情報及び距離情報の2つを用いて算出される。そして、相対速度の自車両10の進行方向成分が閾値以上となったときに認識判定フラグがONとなり得る。   The third determination condition is a traveling direction component of the host vehicle 10 of the relative speed between the host vehicle 10 and the other vehicle 20. This is calculated using two of the relative speed information and distance information of the millimeter wave radar 2. Then, the recognition determination flag can be turned ON when the traveling direction component of the host vehicle 10 having a relative speed is equal to or greater than a threshold value.

4つめの判定条件は、他車両20の横位置である。ここでいう横位置は、他車両20と自車両10の走行軌跡との距離である。例えば、保存されている自車両10の過去の走行位置と他車両20の絶対位置とから横位置を求める。すなわち、自車両10の走行履歴から走行軌跡を求め、この走行軌跡から他車両20までの距離を求める。この横位置が閾値以下になったときに認識判定フラグがONとなり得る。他車両20の絶対位置は、他車両相対距離演算部31による演算結果に基づいて得ることができる。   The fourth determination condition is the lateral position of the other vehicle 20. The lateral position here is the distance between the other vehicle 20 and the traveling locus of the host vehicle 10. For example, the lateral position is obtained from the saved past travel position of the host vehicle 10 and the absolute position of the other vehicle 20. That is, a travel locus is obtained from the travel history of the host vehicle 10, and a distance from the travel locus to the other vehicle 20 is obtained. The recognition determination flag can be turned ON when the lateral position is less than or equal to the threshold value. The absolute position of the other vehicle 20 can be obtained based on the calculation result by the other vehicle relative distance calculation unit 31.

5つめの条件は、存在確率である。存在確率は、ミリ波レーダ2のターゲット補足状況の連続性を数値化したものである。これは、どの程度の確率で物体が存在するかを示すものとすることができる。物標が検出される回数が多いほど、存在確率は高くなる。そして、ミリ波レーダ2の判定閾値、外挿有無等により一定値を加減する。例えば、外挿があるときには、ないときよりも、確率の上げ幅が小さくなる。存在確率が閾値以上となった場合に、認識判定フラグがONとなり得る。   The fifth condition is existence probability. The existence probability is obtained by quantifying the continuity of the target supplement status of the millimeter wave radar 2. This can indicate how much the object is present. The greater the number of times the target is detected, the higher the existence probability. Then, the fixed value is adjusted depending on the determination threshold of the millimeter wave radar 2, the presence / absence of extrapolation, and the like. For example, when there is extrapolation, the probability increase is smaller than when there is no extrapolation. When the existence probability is equal to or higher than the threshold, the recognition determination flag can be turned ON.

6つめの判定条件は、自車両10の速度である。自車両10の速度が閾値以上となったときに認識判定フラグがONとなり得る。閾値は、例えば60km/hであり、実験等により求める。自車両10の速度は、車輪速センサ6からの出力される車輪速パルス信号に基づいて算出する。   The sixth determination condition is the speed of the host vehicle 10. The recognition determination flag can be turned ON when the speed of the host vehicle 10 exceeds a threshold value. The threshold value is 60 km / h, for example, and is obtained by experiments or the like. The speed of the host vehicle 10 is calculated based on the wheel speed pulse signal output from the wheel speed sensor 6.

これらの判定条件は全て成立する必要はない。例えば、相対距離は、死角に入って並走する車両が存在するか否か判定するものであり、TTCは、接近車両が存在するか否か判定するものであるため、両方の条件が成立する必要は無い。すなわち、相対距離またはTTCの何れか一方の条件が成立し且つ他の条件が全て成立したときに認識判定フラグをONとし、そうでないときには認識判定フラグをOFFとする。   All of these determination conditions do not need to be satisfied. For example, the relative distance is used to determine whether or not there is a vehicle running parallel in the blind spot, and the TTC is used to determine whether or not an approaching vehicle is present, so both conditions are satisfied. There is no need. That is, the recognition determination flag is set to ON when any one of the relative distance or TTC is satisfied and all the other conditions are satisfied, and otherwise the recognition determination flag is set to OFF.

次に、図7は、本実施例に係る物体検出装置1が作動するときのフローを示したフローチャートである。本ルーチンは所定の時間毎に繰り返し実行される。   Next, FIG. 7 is a flowchart showing a flow when the object detection apparatus 1 according to this embodiment operates. This routine is repeatedly executed every predetermined time.

ステップS101では、路側物情報が取得される。本ステップでは、全ての物標に対して、「路側物」または「路側物以外」の分類を行なう。   In step S101, roadside object information is acquired. In this step, all road targets are classified as “roadside objects” or “other than roadside objects”.

ステップS102では、自車両10の走行位置が演算される。自車両10が路側物からどれだけ離れているかに基づいて自車両10の走行位置が演算される。   In step S102, the traveling position of the host vehicle 10 is calculated. The travel position of the host vehicle 10 is calculated based on how far the host vehicle 10 is from the roadside object.

ステップS103では、車線情報が取得される。本ステップでは、ナビゲーションシステム7により現在走行中の道路の車線情報を取得する。これには、車線数及び車線幅の情報が含まれる。自車両10の位置情報から現在走行中の道路を検出し、この情報とナビゲーションシステム7に記憶されている道路の車線数及び車線幅の情報に照らし合わせて、自車両10が走行中の道路の車線数及び車線幅を取得する。   In step S103, lane information is acquired. In this step, the lane information of the currently traveling road is acquired by the navigation system 7. This includes information on the number of lanes and the lane width. The road on which the host vehicle 10 is traveling is detected from the position information of the host vehicle 10 and the information on the number of lanes and the lane width of the road stored in the navigation system 7 is compared with the information on the road on which the host vehicle 10 is traveling. Get the number of lanes and lane width.

ステップS104では、自車両10の走行車線が演算される。自車両10の走行車線は、自車両10の走行位置と、ナビゲーションシステム7から得られる車線数及び車線幅と、に基づいて演算する。   In step S104, the travel lane of the host vehicle 10 is calculated. The travel lane of the host vehicle 10 is calculated based on the travel position of the host vehicle 10 and the number of lanes and the lane width obtained from the navigation system 7.

ステップS105では、認識判定条件が演算される。本ステップでは、夫々の車線で積算された物標数及び認識閾値以外の他の判定条件が演算される。例えばTTC、相対距離等である。   In step S105, a recognition determination condition is calculated. In this step, determination conditions other than the target number and the recognition threshold value integrated in each lane are calculated. For example, TTC, relative distance, etc.

ステップS106では、自車両の走行車線が「左側」に分類されるか否か判定される。ステップS106で肯定判定がなされた場合にはステップS107へ進み、否定判定がなされた場合にはステップS108へ進む。   In step S106, it is determined whether or not the traveling lane of the host vehicle is classified as “left side”. If an affirmative determination is made in step S106, the process proceeds to step S107, and if a negative determination is made, the process proceeds to step S108.

ステップS107では、左認識閾値を右認識閾値と比較して大きくする。すなわち、左認識閾値及び右認識閾値を自車両10の走行車線が「左側」に分類されたときの値とする。例えば、左認識閾値を9とし、右認識閾値を7とする。   In step S107, the left recognition threshold is increased compared with the right recognition threshold. That is, the left recognition threshold value and the right recognition threshold value are values when the travel lane of the host vehicle 10 is classified as “left side”. For example, the left recognition threshold is 9 and the right recognition threshold is 7.

ステップS108では、自車両の走行車線が「右側」に分類されるか否か判定される。ステップS108で肯定判定がなされた場合にはステップS109へ進み、否定判定がなされた場合にはステップS110へ進む。   In step S108, it is determined whether or not the traveling lane of the host vehicle is classified as “right”. If an affirmative determination is made in step S108, the process proceeds to step S109, and if a negative determination is made, the process proceeds to step S110.

ステップS109では、右認識閾値を左認識閾値と比較して大きくする。すなわち、左認識閾値及び右認識閾値を自車両10の走行車線が「右側」に分類されたときの値とする。例えば、右認識閾値を9とし、左認識閾値を7とする。   In step S109, the right recognition threshold is increased compared to the left recognition threshold. That is, the left recognition threshold value and the right recognition threshold value are values when the traveling lane of the host vehicle 10 is classified as “right side”. For example, the right recognition threshold is 9 and the left recognition threshold is 7.

ステップS110では、右認識閾値と左認識閾値とを同じ値とする。すなわち、左認識閾値及び右認識閾値を自車両の走行車線が「中央」に分類されたときの値とする。例えば、右認識閾値を7とし、左認識閾値を7とする。   In step S110, the right recognition threshold and the left recognition threshold are set to the same value. That is, the left recognition threshold value and the right recognition threshold value are values when the traveling lane of the host vehicle is classified as “center”. For example, the right recognition threshold is 7 and the left recognition threshold is 7.

ステップS111では、認識判定フラグが演算される。左後側方の積算数が左認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに左認識判定フラグをONとする。また、右後側方の積算数が右認識閾値以上で且つ他の判定条件が成立したときに右認識判定フラグをONとする。そして、左認識判定フラグまたは右認識判定フラグがONとされると、それに合わせて作動デバイス9を作動させ、警報を行なう。   In step S111, a recognition determination flag is calculated. The left recognition determination flag is set to ON when the number of integrations on the left rear side is equal to or greater than the left recognition threshold and other determination conditions are satisfied. Further, the right recognition determination flag is set to ON when the cumulative number on the right rear side is equal to or greater than the right recognition threshold value and other determination conditions are satisfied. Then, when the left recognition determination flag or the right recognition determination flag is turned ON, the operation device 9 is operated in accordance with it and an alarm is given.

以上説明したように本実施例によれば、自車両が走行している車線に応じて左後側方と右後側方とで物標を車両として認識する条件または警報を行なう条件を変えるため、路側物等による誤った警報が行なわれることを抑制できる。   As described above, according to the present embodiment, the condition for recognizing a target as a vehicle or the condition for performing an alarm is changed between the left rear side and the right rear side according to the lane in which the host vehicle is traveling. It is possible to suppress erroneous warnings caused by roadside objects and the like.

1 物体検出装置
2 ミリ波レーダ
3 レーダECU
4 操舵角センサ
5 ヨーレートセンサ
6 車輪速センサ
7 ナビゲーションシステム
8 システムECU
9 作動デバイス
10 自車両
11 路側物
12 離反車両
13 接近車両
20 他車両
31 他車両相対距離演算部
32 他車両相対速度演算部
81 自車両走行車線演算部
82 認識閾値演算部
83 認識判定フラグ演算部
91 LED
92 警報装置
100 運転支援装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Object detection apparatus 2 Millimeter wave radar 3 Radar ECU
4 Steering angle sensor 5 Yaw rate sensor 6 Wheel speed sensor 7 Navigation system 8 System ECU
DESCRIPTION OF SYMBOLS 9 Actuation device 10 Own vehicle 11 Roadside object 12 Separation vehicle 13 Approaching vehicle 20 Other vehicle 31 Other vehicle relative distance calculation part 32 Other vehicle relative speed calculation part 81 Own vehicle travel lane calculation part 82 Recognition threshold value calculation part 83 Recognition determination flag calculation part 91 LED
92 Alarm device 100 Driving support device

Claims (7)

レーダで自車両の後側方の車両を検出する物体検出装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
前記レーダにより検出される物標を車両として認識するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する認識条件変更手段と、
を備えることを特徴とする物体検出装置。
In an object detection device that detects a vehicle behind the host vehicle with a radar,
An acquisition means for acquiring a lane in which the host vehicle is traveling when traveling on a road having a plurality of lanes in the traveling direction of the host vehicle;
Recognition condition changing means for changing a condition for recognizing a target detected by the radar as a vehicle based on a lane acquired by the acquiring means;
An object detection apparatus comprising:
前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端又は右端の車線であるときには、自車両の右後側方と左後側方とで前記条件を変更することを特徴とする請求項1に記載の物体検出装置。   The recognition condition changing means changes the condition between the right rear side and the left rear side of the host vehicle when the lane acquired by the acquiring means is a left lane or a right lane. Item 4. The object detection apparatus according to Item 1. 前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が右端の車線であるときには、左後側方で検出される物標よりも右後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することを特徴とする請求項2に記載の物体検出装置。   The recognition condition changing means recognizes a target detected on the right rear side as a vehicle rather than a target detected on the left rear side when the lane acquired by the acquisition means is the rightmost lane. The object detection apparatus according to claim 2, wherein the condition is changed so as to be difficult to be performed. 前記認識条件変更手段は、前記取得手段により取得される車線が左端の車線であるときには、右後側方で検出される物標よりも左後側方で検出される物標のほうが車両として認識され難くなるように前記条件を変更することを特徴とする請求項2または3に記載の物体検出装置。   The recognition condition changing means recognizes a target detected on the left rear side as a vehicle rather than a target detected on the right rear side when the lane acquired by the acquiring means is the leftmost lane. The object detection apparatus according to claim 2, wherein the condition is changed so as to be difficult to be performed. 前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記閾値を変更することで前記条件を変更することを特徴とする請求項2から4の何れか1項に記載の物体検出装置。
Storage means for storing the number of times the target is detected by the radar for each lane;
Recognizing means for recognizing the target as a vehicle when the number of times stored by the storage means is equal to or greater than a threshold value in a specified period;
With
5. The object detection apparatus according to claim 2, wherein the recognition condition changing unit changes the condition by changing the threshold value. 6.
前記レーダにより物標が検知された回数を車線毎に記憶する記憶手段と、
前記記憶手段により記憶されている回数が規定期間で閾値以上となったときに、前記物標を車両として認識する認識手段と、
を備え、
前記認識条件変更手段は、前記記憶手段に前記回数を実際とは異なる値で記憶させることで前記条件を変更することを特徴とする請求項2から4の何れか1項に記載の物体検出装置。
Storage means for storing the number of times the target is detected by the radar for each lane;
Recognizing means for recognizing the target as a vehicle when the number of times stored by the storage means is equal to or greater than a threshold value in a specified period;
With
5. The object detection apparatus according to claim 2, wherein the recognition condition changing unit changes the condition by causing the storage unit to store the number of times with a value different from an actual value. 6. .
レーダによる自車両の後側方物体の検出結果に応じて自車両の走行を支援する運転支援装置において、
自車両の進行方向に複数の車線を有する道路を走行するときに、自車両が走行している車線を取得する取得手段と、
自車両を支援するときの条件を、前記取得手段により取得される車線に基づいて変更する支援条件変更手段と、
を備えることを特徴とする運転支援装置。
In the driving support device that supports the traveling of the host vehicle according to the detection result of the rear side object of the host vehicle by the radar,
An acquisition means for acquiring a lane in which the host vehicle is traveling when traveling on a road having a plurality of lanes in the traveling direction of the host vehicle;
Support condition changing means for changing the conditions for supporting the host vehicle based on the lane acquired by the acquiring means;
A driving support apparatus comprising:
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