CN110232836B - 物体识别装置以及车辆行驶控制系统 - Google Patents

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Abstract

一种即使在使用光学特性不同的多个照相机的情况下也能够高精度地实施融合处理的物体识别装置以及车辆行驶控制系统。搭载于车辆的物体识别装置具备第1照相机、具有与第1照相机不同的光学特性的第2照相机、以及测距传感器。分别由第1照相机、第2照相机、以及测距传感器检测到的物体是第1物体、第2物体、第3物体。在融合处理中，物体识别装置使用针对各物体的检测位置设定的判定范围。与第1物体的检测位置有关的判定范围随着检测到的第1物体的像素密度变低而被设定得大。与第2物体的检测位置有关的判定范围随着检测到的第2物体的像素密度变低而被设定得大。

Description

物体识别装置以及车辆行驶控制系统
技术领域
本发明涉及搭载于车辆的物体识别装置以及车辆行驶控制系统。
背景技术
专利文献1公开了一种使用雷达以及单眼照相机来检测物体的物体检测装置。基于雷达的检测信息检测到的物体是第1物体。基于单眼照相机的拍摄图像检测到的物体是第2物体。物体检测装置判定第1物体与第2物体是否接近。更详细而言，物体检测装置设定以第1物体的检测点为中心的第1误差区域、和以第2物体的检测点为中心的第2误差区域。而且，在第1误差区域与第2误差区域重叠的情况下，物体检测装置判定为第1物体与第2物体接近。在第1物体与第2物体接近且相对于各个物体的碰撞时间的差量不足基准值的情况下，物体检测装置判定为第1物体与第2物体是同一物体。
专利文献2以及专利文献3也公开与专利文献1相同的物体检测装置。
专利文献1：日本特开2016-066182号公报
专利文献2：日本特开2017-194432号公报
专利文献3：日本特开2016-065760号公报
如上述的专利文献1所公开的那样，当分别使用雷达和照相机检测到的两个物体满足规定的条件的情况下，将上述两个物体识别成同一物体。以下，将这样的处理称为“融合(fusion)处理”。根据上述的专利文献1所公开的技术，为了在融合处理中判定两个物体是否是同一物体，使用规定的判定范围(误差区域)。
这里，为了检测物体，考虑使用光学特性不同的多个照相机的情况。在该情况下，物体的检测位置的可靠度(精度)针对每个照相机不同。因此，当在融合处理中使用的判定范围不问照相机而设定为相同的大小的情况下，依据原本的可靠度，该判定范围存在不合理地宽或窄的可能性。这种不合理的判定范围的设定使得融合处理的精度降低，成为物体误识别的原因。
发明内容
本发明的一个目的在于提供一种即便在使用光学特性不同的多个照相机的情况下也能够高精度地实施融合处理的物体识别技术。
第1发明提供搭载于车辆的物体识别装置。
上述物体识别装置具备：
第1照相机；
第2照相机，具有与上述第1照相机不同的光学特性；
测距传感器，包括雷达以及激光雷达的至少一方；以及
控制装置，进行物体识别处理。
上述物体识别处理包括：
物体检测处理，基于上述第1照相机的拍摄结果对第1物体进行检测，基于上述第2照相机的拍摄结果对第2物体进行检测，并且基于上述测距传感器的计测结果对第3物体进行检测；
判定范围设定处理，针对上述第1物体的检测位置设定第1判定范围，针对上述第2物体的检测位置设定第2判定范围，针对上述第3物体的检测位置设定第3判定范围；以及
融合处理，将上述第3判定范围与上述第1判定范围以及上述第2判定范围进行对比，在判定为上述第3物体与上述第1物体以及上述第2物体的至少一方相同的情况下，将上述第3物体与上述至少一方识别为同一物体。
上述第1物体的像素密度亦即第1像素密度是基于上述第1物体的检测距离、上述第1照相机的视角以及像素数而决定的。
上述第2物体的像素密度亦即第2像素密度是基于上述第2物体的检测距离、上述第2照相机的视角以及像素数而决定的。
在上述判定范围设定处理中，上述控制装置随着上述第1像素密度变低而将上述第1判定范围设定得大，另外随着上述第2像素密度变低而将上述第2判定范围设定得大。
第2发明在第1发明的基础上，还具有如下的特征。
由上述车辆的振动引起的上述第1照相机以及上述第2照相机各自的视角变动是第1视角变动以及第2视角变动。
在上述判定范围设定处理中，上述控制装置随着上述第1视角变动变大而将上述第1判定范围设定得大，另外随着上述第2视角变动变大而将上述第2判定范围设定得大。
第3发明提供车辆行驶控制系统。
上述车辆行驶控制系统具备：
第1或者第2发明所涉及的物体识别装置；和
车辆行驶控制装置，基于上述物体识别处理的结果而进行控制上述车辆的行驶的车辆行驶控制。
上述第1判定范围越小，则上述第1物体的位置可靠度越高。
上述第2判定范围越小，则上述第2物体的位置可靠度越高。
上述位置可靠度越高，则上述车辆行驶控制装置将上述车辆行驶控制中的控制量的上限值设定得越高。
根据本发明，在融合处理中使用的第1判定范围以及第2判定范围是根据第1物体以及第2物体各自的像素密度而决定的。随着像素密度变低，物体检测位置的可靠度也变低，因此将判定范围设定得大。即，第1判定范围以及第2判定范围是根据物体检测位置的可靠度而灵活地设定的。因此，防止第1判定范围以及第2判定范围不合理地变宽或者变窄。其结果是，提高融合处理的精度，抑制物体误识别。
附图说明
图1是用于对本发明的实施方式所涉及的物体识别装置进行说明的概念图。
图2是表示本发明的实施方式所涉及的物体识别装置的构成例的框图。
图3是用于对本发明的实施方式所涉及的物体识别处理进行说明的概念图。
图4是表示本发明的实施方式所涉及的物体识别装置的控制装置的功能构成例的框图。
图5是表示本发明的实施方式所涉及的物体识别处理的流程图。
图6是用于对本发明的实施方式所涉及的物体识别处理中的与像素密度对应的判定范围的设定进行说明的概念图。
图7是用于对本发明的实施方式所涉及的物体识别处理中的判定范围的设定进行说明的概念图。
图8是用于对本发明的实施方式所涉及的物体识别处理中的与视角变动对应的判定范围的设定进行说明的概念图。
图9是表示本发明的实施方式所涉及的物体识别处理的步骤S200的一个例子的流程图。
图10是用于对本发明的实施方式所涉及的物体识别处理中的融合处理进行说明的概念图。
图11是表示本发明的实施方式所涉及的车辆行驶控制系统的构成例的框图。
图12是用于对本发明的实施方式所涉及的车辆行驶控制系统的车辆行驶控制进行说明的概念图。
图13是用于对本发明的实施方式所涉及的车辆行驶控制系统的车辆行驶控制进行说明的概念图。
附图标记的说明
1...车辆；10...物体识别装置；20...照相机装置；21...第1照相机；22...第2照相机；30...测距传感器；40...车辆状态传感器；50...控制装置；51...物体检测部；52...判定范围设定部；53...融合处理部；60...行驶装置；70...车辆行驶控制装置；100...车辆行驶控制系统。
具体实施方式
参照附图对本发明的实施方式进行说明。
1.物体识别装置
图1是用于对本实施方式所涉及的物体识别装置10进行说明的概念图。物体识别装置10搭载于车辆1，进行识别车辆1的周围的物体T的“物体识别处理”。物体识别处理的结果被应用于驾驶辅助控制、自动驾驶控制。此外，在以下的说明中，X方向表示车辆1的前后方向，Y方向表示车辆1的横方向。
图2是表示本实施方式所涉及的物体识别装置10的构成例的框图。物体识别装置10具备照相机装置20、测距传感器30、车辆状态传感器40、以及控制装置50。
照相机装置20对车辆1的周围进行拍摄。在本实施方式中，照相机装置20包括光学特性不同的多个照相机。例如，照相机装置20包括视角不同的多个照相机。在图2所示的例子中，照相机装置20包括第1照相机21和第2照相机22。例如，第1照相机21是视角相对大的广角照相机，第2照相机22是视角相对小的望远照相机。
测距传感器30包括雷达以及激光雷达(LIDAR:Laser Imaging Detection andRanging)的至少一方。测距传感器30输出发送波，接受来自物体T的反射波。根据反射波的接收状态，能够计算物体T的位置(距离、方向)、速度。
车辆状态传感器40对车辆1的状态进行检测。例如，车辆状态传感器40包括车速传感器、偏航率传感器等。车速传感器对车辆1的速度进行检测。偏航率传感器对车辆1的偏航率进行检测。
控制装置50是具备处理器以及存储装置的微型计算机。控制装置50也被称为ECU(Electronic Control Unit)。处理器执行储存于存储装置的控制程序，从而实现基于控制装置50的处理。基于控制装置50的处理包括对车辆1的周围的物体T进行识别的物体识别处理。以下，对基于控制装置50的物体识别处理进行说明。
2.物体识别处理的概要
控制装置50基于照相机装置20的拍摄结果以及测距传感器30的计测结果，对车辆1的周围的物体T进行检测。以下，将基于第1照相机21的拍摄结果而检测到的物体T称为“第1物体T21”。以下，将基于第2照相机22的拍摄结果而检测到的物体T称为“第2物体T22”。以下，将基于测距传感器30的计测结果而检测到的物体T称为“第3物体T30”。各物体T的检测位置通过距离和方向而被规定。在各物体T的检测位置(距离、方向)中含有误差。
另外，控制装置50进行融合处理。具体而言，控制装置50判定第3物体T30是否与第1物体T21以及第2物体T22的至少一方相同。当判定为第3物体T30与第1物体T21以及第2物体T22的至少一方相同的情况下，控制装置50将第3物体T30与该至少一方作为同一物体来识别。
但是，如上所述，在各物体T的检测位置中含有误差。因此，对于融合处理中的相同判定，不使用检测位置本身，而使用考虑了误差的“判定范围(误差范围)”。判定范围是包含物体T的范围。
图3示意地表示XY面上的判定范围。第1判定范围R21是与第1物体T21的检测位置有关的判定范围，包含第1物体T21。第2判定范围R22是与第2物体T22的检测位置有关的判定范围，包含第2物体T22。第3判定范围R30是与第3物体T30的检测位置有关的判定范围，包含第3物体T30。典型而言，第1判定范围R21以及第2判定范围R22比第3判定范围R30大。在图3所示的例子中，各判定范围的形状是长方形，但并不限定于此。
这里，如上所述，应当留意的是第1照相机21与第2照相机22的光学特性不同。因此，第1物体T21的检测位置的可靠度(精度)与第2物体T22的检测位置的可靠度不同。假设在第1判定范围R21与第2判定范围R22被设定为相同的大小的情况下，从原本的可靠度来看，其判定范围存在不合理地宽或窄的可能性。在第1判定范围R21以及第2判定范围R22不合理地宽或窄的情况下，融合处理的精度降低。这成为物体误识别的原因。
因此，在本实施方式中，第1判定范围R21与第2判定范围R22考虑第1照相机21和第2照相机22各自的光学特性，被相互独立地设定。更详细而言，第1判定范围R21根据第1物体T21的检测位置的可靠度而被灵活地设定。可靠度越高则第1判定范围R21越小，可靠度越低则第1判定范围R21越大。同样地，第2判定范围R22根据第2物体T22的检测位置的可靠度而被灵活地设定。可靠度越高则第2判定范围R22越小，可靠度越低则第2判定范围R22越大。
通过根据物体检测位置的可靠度来灵活地设定第1判定范围R21以及第2判定范围R22，从而防止第1判定范围R21以及第2判定范围R22不合理地变宽或者变窄。其结果是，提高融合处理的精度，抑制物体误识别。另外，也提高利用物体识别处理的结果的驾驶辅助控制、自动驾驶控制的精度。这有助于提高驾驶员对于驾驶辅助控制、自动驾驶控制的信赖。
3.物体识别处理的例子
图4是表示本实施方式所涉及的物体识别装置10的控制装置50的功能构成例的框图。控制装置50作为功能模块而具备物体检测部51、判定范围设定部52、以及融合处理部53。这些功能模块通过控制装置50的处理器执行储存于存储装置来实现。
图5是表示本实施方式所涉及的物体识别处理的流程图。以下，对物体识别处理的各步骤进行详细的说明。
3-1.步骤S100(物体检测处理)
物体检测部51基于第1照相机21的拍摄结果而检测第1物体T21。另外，物体检测部51基于第2照相机22的拍摄结果而检测第2物体。而且，物体检测部51取得与第1物体T21以及第2物体T22各自的检测位置(距离、方向)有关的信息。并且，物体检测部51也可以计算第1物体T21以及第2物体T22各自的相对速度。基于拍摄信息进行的物体的位置以及速度的计算方法是公知的。
另外，物体检测部51基于测距传感器30的计测结果来检测第3物体T30。而且，物体检测部51取得与第3物体T30的检测位置(距离、方向)有关的信息。并且，物体检测部51也可以计算第3物体T30的相对速度。基于雷达或者激光雷达的计测结果进行的物体的位置以及速度的计算方法是公知的。
3-2.步骤S200(判定范围设定处理)
判定范围设定部52设定在随后的融合处理(步骤S300)中使用的判定范围(参照图3)。即，判定范围设定部52针对第1物体T21的检测位置，设定第1判定范围R21。另外，判定范围设定部52针对第2物体T22的检测位置，设定第2判定范围R22。另外，判定范围设定部52针对第3物体T30的检测位置，设定第3判定范围R30。关于第3判定范围R30的设定，在本实施方式中没有特别的限定。
第1判定范围R21是根据第1物体T21的检测位置的可靠度而设定的。可靠度越高则第1判定范围R21越小，可靠度越低则第1判定范围R21越大。
作为有助于第1物体T21的检测位置的可靠度的参数的一个例子，考虑检测到的第1物体T21的“像素密度”。以下，将第1物体T21的像素密度称为“第1像素密度”。第1像素密度取决于第1物体T21的检测距离、第1照相机21的视角以及像素数。随着第1物体T21的检测距离变大，第1像素密度变低。随着第1照相机21的视角变大，第1像素密度变低。随着第1照相机21的像素数变少，第1像素密度变低。判定范围设定部52基于第1物体T21的检测距离、第1照相机21的视角以及像素数，计算第1像素密度。第1照相机21的视角以及像素数是已知参数，预先登记于控制装置50的存储装置。
图6是用于对与第1像素密度对应的第1判定范围R21的设定进行说明的概念图。随着第1像素密度变低，第1物体T21的检测位置的可靠度变低。因此，判定范围设定部52随着第1像素密度变低而将第1判定范围R21设定得大。反之，判定范围设定部52随着第1像素密度变高而将第1判定范围R21设定得小。例如，预先设定基准像素密度与和它对应的基准判定范围。而且，判定范围设定部52根据第1像素密度和基准像素密度的比率而将基准判定范围放大或者缩小，从而决定第1判定范围R21。此外，如图6所示，第1判定范围R21的大小在X方向以及Y方向的两方变动。
对于第2判定范围R22也是相同的。第2物体T22的检测位置的可靠度越低，则第2判定范围R22越大。第2物体T22的检测位置的可靠度取决于检测到的第2物体T22的像素密度亦即“第2像素密度”。判定范围设定部52基于第2物体T22的检测距离、第2照相机22的视角以及像素数(已知参数)，计算第2像素密度。而且，判定范围设定部52随着第2像素密度变低而将第2判定范围R22设定得大。反之，判定范围设定部52随着第2像素密度变高而将第2判定范围R22设定得小。
图7表示第1判定范围R21与第2判定范围R22的例子。在本例中，第1照相机21是广角照相机，第2照相机22是望远照相机，第1照相机21的视角比第2照相机22的视角大。第1判定范围R21以及第2判定范围R22均随着距车辆1的距离增大而增大。在距离以及像素数相同的情况下，与视角大的第1照相机21有关的第1判定范围R21比与视角较小的第2照相机22有关的第2判定范围R22大。
作为有助于第1物体T21的检测位置的可靠度的参数的另一例子，考虑由车辆1的振动引起的第1照相机21的“视角变动”。以下，将由车辆1的振动引起的第1照相机21的视角变动称为“第1视角变动”。第1视角变动取决于第1照相机21的视角以及车辆1的振动周期。随着第1照相机21的视角变小，第1视角变动变大。随着车辆1的振动周期变短，第1视角变动变大。车辆1的振动周期例如根据由车辆状态传感器40检测出的偏航率的变动来计算。判定范围设定部52基于第1照相机21的视角(已知参数)以及车辆1的振动周期，计算第1视角变动。
图8是用于对与第1视角变动对应的第1判定范围R21的设定进行说明的概念图。随着第1视角变动变大，第1物体T21的检测位置的可靠度变低。因此，判定范围设定部52随着第1视角变动增大而将第1判定范围R21设定得大。反之，判定范围设定部52随着第1视角变动变小而将第1判定范围R21设定得小。例如，预先设定基准视角变动和与它对应的基准判定范围。而且，判定范围设定部52通过根据第1视角变动和基准视角变动的比率而将基准判定范围放大或者缩小，从而决定第1判定范围R21。
对于第2判定范围R22也是相同的。第2物体T22的检测位置的可靠度取决于由车辆1的振动引起的第2照相机22的视角变动亦即“第2视角变动”。判定范围设定部52基于第2照相机22的视角(已知参数)以及车辆1的振动周期，计算第2视角变动。而且，判定范围设定部52随着第2视角变动增大而将第2判定范围R22设定得大。反之，判定范围设定部52随着第2视角变动变小而将第2判定范围R22设定得小。
图9是表示判定范围设定处理(步骤S200)的一个例子的流程图。在步骤S210中，判定范围设定部52根据检测到的物体的像素密度而设定与该物体的检测位置有关的判定范围。在步骤S220中，判定范围设定部52取得由车辆状态传感器40检测出的偏航率等车辆状态信息。在步骤S230中，判定范围设定部52基于车辆状态信息而计算视角变动，根据视角变动来设定(修正)判定范围。
此外，在图9所示的例子中，考虑像素密度与视角变动的两方而设定了判定范围，但本实施方式并不限定于此。即便在考虑像素密度与视角变动的其中一方的情况下，与未考虑上述一方的现有技术相比，判定范围的设定也变得更加适当。在考虑像素密度与视角变动的两方的情况下，判定范围的设定进一步变得适当，从而优选。
3-3.步骤S300(融合处理)
融合处理部53进行融合处理。具体而言，融合处理部53将第3判定范围R30与第1判定范围R21以及第2判定范围R22进行对比，判定第3物体T30是否与第1物体T21以及第2物体T22的至少一方相同。在判定为第3物体T30与第1物体T21以及第2物体T22的至少一方相同的情况下，融合处理部53将第3物体T30与该至少一方的物体作为同一物体来识别。
在图5所示的例子中，除了判定范围之外还考虑速度。具体而言，在步骤S310中，融合处理部53判定第3判定范围R30是否与第1判定范围R21以及第2判定范围R22的至少一方重叠。图10表示第3判定范围R30与第1判定范围R21以及第2判定范围R22重叠的情况。在第3判定范围R30与第1判定范围R21以及第2判定范围R22的至少一方重叠的情况下(步骤S310；是)，处理进入步骤S320。在除此以外的情况下(步骤S310；否)，处理进入步骤S340。
在步骤S320中，着眼于重叠的两个判定范围各自所包含的两个物体的检测速度。具体而言，融合处理部53判定两个物体间的检测速度之差是否在阈值以下。当检测速度之差在阈值以下的情况下(步骤S320；是)，处理进入步骤S330。在除此以外的情况下(步骤S320；否)，处理进入步骤S340。
在步骤S330中，融合处理部53判定为两个物体是相同的，将两个物体识别为同一物体。
在步骤S340中，融合处理部53判定为两个物体是分开的，将两个物体分别识别为单独物体。
此外，在融合处理中，还可以考虑物体尺寸、物体种类(车辆、行人)的一致度。
如以上说明的那样，根据本实施方式，在融合处理中使用的第1判定范围R21以及第2判定范围R22是根据物体检测位置的可靠度而灵活地设定的。物体检测位置的可靠度是基于像素密度以及视角变动的至少一方而决定的。通过与可靠度对应的设定，防止第1判定范围R21以及第2判定范围R22不合理地变宽或者变窄。其结果是，提高融合处理的精度，抑制物体误识别。另外，也提高利用物体识别处理的结果的驾驶辅助控制、自动驾驶控制的精度。这有助于提高驾驶员对于驾驶辅助控制、自动驾驶控制的信赖。
4.车辆行驶控制系统
图11是表示本实施方式所涉及的车辆行驶控制系统100的构成例的框图。车辆行驶控制系统100搭载于车辆1，进行控制车辆1的行驶的“车辆行驶控制”。
更详细而言，车辆行驶控制系统100除了上述的物体识别装置10之外还具备行驶装置60。行驶装置60包括转向操纵装置、驱动装置、以及制动装置。转向操纵装置使车轮转向。驱动装置是产生驱动力的动力源。作为驱动装置，例示出电动机、发动机。制动装置产生制动力。
控制装置50基于物体识别装置10的物体识别结果而进行车辆行驶控制。车辆行驶控制包括转向操纵控制以及加减速控制。控制装置50使转向操纵装置适当地工作而进行转向操纵控制。另外，控制装置50使驱动装置以及制动装置适当地工作而进行加减速控制。控制装置50与行驶装置60可以说构成进行车辆行驶控制的“车辆行驶控制装置70”。
在车辆行驶控制中，车辆行驶控制装置70考虑物体检测位置的可靠度。可靠度越高，则车辆行驶控制装置70将车辆行驶控制中的控制量的上限值设定得越高。即，可靠度越高，则车辆行驶控制装置70允许越大的转向操纵、加减速。由此，防止在物体检测位置的可靠度较低的情况下车辆运行状况大程度地变化。其结果是，减轻驾驶员相对于车辆行驶控制的不协调的感觉。
图12以及图13是用于对考虑了物体检测位置的可靠度的车辆行驶控制的一个例子进行说明的概念图。第1位置可靠度S21是由第1照相机21检测出的第1物体T21的检测位置的可靠度。如上所述，第1位置可靠度S21与第1判定范围R21对应，基于第1像素密度以及第1视角变动中的至少一方而被决定。同样地，第2位置可靠度S22是由第2照相机22检测出的第2物体T22的检测位置的可靠度。如上所述，第2位置可靠度S22与第2判定范围R22对应，基于第2像素密度以及第2视角变动中的至少一方而被决定。
在图12所示的例子中，针对距离区间D1～D4的每一个，规定第1位置可靠度S21以及第2位置可靠度S22。距离区间D1～D4中的距离区间D1最接近车辆1，距离区间D4最远离车辆1。另外，第1照相机21是广角照相机，第2照相机22是望远照相机。在距车辆1比较近的距离区间中，与第1照相机21有关的第1位置可靠度S21比较高。另一方面，在离车辆1比较远的距离区间中，与第2照相机22有关的第2位置可靠度S22比较高。平均位置可靠度SA是第1位置可靠度S21与第2位置可靠度S22的平均值。
在图13中示出了与平均位置可靠度SA对应的减速度上限DL的设定例。平均位置可靠度SA越高，则减速度上限DL也被设定得越高。另外，也考虑由测距传感器30进行的同一物体的检测的有无。在由测距传感器30检测到同一物体的情况下(图5的步骤S330)，可以说位置可靠度更高。因此，与由测距传感器30未检测到同一物体的情况相比，减速度上限DL被设定得更高。在位置可靠度较低的情况下，车辆行驶控制装置70也可以不进行减速控制等，而向驾驶员发出警告。

Claims (2)

1.一种物体识别装置，搭载于车辆，其中，具备：
第1照相机；
第2照相机，其具有与所述第1照相机不同的光学特性；
测距传感器，其包括雷达以及激光雷达的至少一方；以及
控制装置，其进行物体识别处理，
所述物体识别处理包括：
物体检测处理，其中，基于所述第1照相机的拍摄结果对第1物体进行检测，基于所述第2照相机的拍摄结果对第2物体进行检测，并且基于所述测距传感器的计测结果对第3物体进行检测；
判定范围设定处理，其中，针对所述第1物体的检测位置设定第1判定范围，针对所述第2物体的检测位置设定第2判定范围，并且针对所述第3物体的检测位置设定第3判定范围；以及
融合处理，其中，将所述第3判定范围与所述第1判定范围以及所述第2判定范围进行对比，在判定为所述第3物体与所述第1物体以及所述第2物体的至少一方相同的情况下，将所述第3物体与所述至少一方识别为同一物体，
所述第1物体的像素密度亦即第1像素密度是基于所述第1物体的检测距离、所述第1照相机的视角以及像素数而决定的，
所述第2物体的像素密度亦即第2像素密度是基于所述第2物体的检测距离、所述第2照相机的视角以及像素数而决定的，
在所述判定范围设定处理中，所述控制装置随着所述第1像素密度变低而将所述第1判定范围设定得大，另外随着所述第2像素密度变低而将所述第2判定范围设定得大。
2.根据权利要求1所述的物体识别装置，其中，
由所述车辆的振动引起的所述第1照相机以及所述第2照相机各自的视角变动是第1视角变动以及第2视角变动，
在所述判定范围设定处理中，所述控制装置随着所述第1视角变动变大而将所述第1判定范围设定得大，另外随着所述第2视角变动变大而将所述第2判定范围设定得大。
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