JP2001343460A

JP2001343460A - 周辺車両検出装置

Info

Publication number: JP2001343460A
Application number: JP2000166100A
Authority: JP
Inventors: Moichi Okamura; 茂一岡村; Minoru Nishida; 稔西田; Takuto Yano; 拓人矢野
Original assignee: Mitsubishi Electric Corp
Current assignee: Mitsubishi Electric Corp
Priority date: 2000-06-02
Filing date: 2000-06-02
Publication date: 2001-12-14

Abstract

(57)【要約】【課題】データ圧縮手段において分割領域における距
離データを求める際の各距離データに対する重み付けを
無くし、測距誤差が大きくなる車両端に対する距離デー
タ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズによる誤っ
た距離データの影響を減らして、車間距離、相対速度の
精度を向上させる。【解決手段】自車両周辺の複数の測距方向に向かって
電磁波を照射し、各測距方向に存在する物体による反射
波を受信することにより、その測距方向に存在する物体
までの距離を測定する測距手段、測距手段により測定さ
れた距離データ数を減らすためのデータ圧縮手段、デー
タ圧縮手段により圧縮された距離データをもとに自車両
周辺の車両を認識する車両認識手段から構成される周辺
車両検出装置において、電磁波を照射している照射領域
を所定数に分割した分割領域に注目し、各分割領域に含
まれている距離データから、当該分割領域における距離
データとして１つのデータを選択するデータ圧縮手段を
備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、車間距離警報装
置あるいは車間距離制御装置などで用いられる、自車両
周辺に存在する車両を検出するための周辺車両検出装置
に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、先行する車両（以下、先行車と記
載）と自車との距離（以下、車間距離と記載）が危険な
値になった場合に警報を発する車間距離警報装置が知ら
れている。こういった装置では、電磁波を用いたレーダ
装置を測距手段として用いた周辺車両検出方法により先
行車を検出し、先行車までの車間距離、先行車の方向、
相対速度を求めていることが知られている。

【０００３】一般にこれらの装置は、図２３で示される
ように、レーザレーダヘッド（１１０）、信号処理ＥＣ
Ｕ（１２０）、車速センサ（１３０）、ハンドル角セン
サ（１４０）、警報ブザー（１５０）から構成される。
レーザレーダヘッドでは、自車周辺に向かって走査しな
がらレーザ光を送光し、周辺に存在する物体からの反射
光を受光して、その送光、受光の時間間隔から各測距方
向における距離を算出する。その後、特開平１０−２３
９４３３号公報における実施の形態にて例示されてい
るように算出した距離データを圧縮する。すなわち、全
送光領域を所定数の領域に分割し、各領域に含まれる測
距方向の距離の平均を求め、得られた距離の平均値を分
割した領域における検出点データとする。そして、それ
ら検出点データをレーザレーダヘッドからの出力データ
として信号処理ＥＣＵに送る。信号処理ＥＣＵでは、レ
ーザレーダヘッドによる検出点データをもとに自車周辺
に存在する車両を認識し、認識した車両との距離、相対
速度を求める。そして、それら認識した車両との距離、
相対速度から警報の要否を判定し、警報が必要な場合に
は、警報ブザーを吹鳴する。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、前述の従来
例では、レーザレーダヘッドにおけるデータ圧縮過程、
および信号処理ＥＣＵにおける認識した車両の位置を求
める過程で、以下で詳細に示すような、レーザレーダヘ
ッドで測定した距離データに対する重み付けがなされ、
それが認識した車両位置の検出精度に影響して、結果と
して、車間距離、相対速度がばらつくという問題があっ
た。この問題は、一般的に反射率が小さいために測距誤
差が大きくなる車両端に対する検出点データ、あるい
は、外乱光、干渉光などのノイズによる誤った検出点デ
ータを含む場合に影響が大きい。

【０００５】このことの具体例を図２４に示す。図２４
では、１台の周辺車両に対して、レーザレーダヘッドに
て１０方向の距離データ（Ｙｉ）（ｉ＝１〜１０）が得
られた場合を示している。レーザレーダヘッドでは、こ
れら１０方向の距離データを、その圧縮処理により３つ
の検出点データ（ｘｉ、ｙｉ）（ｉ＝１〜３）とする。
一般に、信号処理ＥＣＵでは、これら３つの検出点デー
タが１台の車両から得られたものであることを認識し、
これら検出点データの平均値を認識した車両の位置（ｘ
ｏ、ｙｏ）とする。ここで、検出点データのｙ座標値
（ｙｉ）、認識した車両のｙ座標値（ｙｏ）を距離デー
タ（Ｙｉ）を用いて式で表すと、式（１）〜（４）のよ
うになる。ｙ１＝（Ｙ１＋Ｙ２＋Ｙ３＋Ｙ４）／４（１）ｙ２＝（Ｙ５＋Ｙ６＋Ｙ７＋Ｙ８＋Ｙ９）／５（２）ｙ３＝Ｙ１０（３）ｙｏ＝（ｙ１＋ｙ２＋ｙ３）／３＝（5(Y1+Y2+Y3+Y4)＋4(Y5+Y6+Y7+Y8+Y9) ＋20・Y10)／６０（４）このように、最小の重み（４／６０）と最大の重み（２
０／６０）ではその値が５倍になる。

【０００６】本発明は、上述の課題を解決するためにな
されたものであり、データ圧縮手段において分割領域に
おける距離データを求める際の各距離データに対する重
み付けを無くし、測距誤差が大きくなる車両端に対する
距離データ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズに
よる誤った距離データの影響を減らして、車間距離、相
対速度の精度を向上させることを目的としている。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明に係わる周辺車両
検出装置は、自車両周辺の複数の測距方向に向かって電
磁波を照射し、各測距方向に存在する物体による反射波
を受信することにより、各測距方向に存在する物体まで
の距離を測定する測距手段、測距手段により測定された
距離データ数を減らすためのデータ圧縮手段、データ圧
縮手段により圧縮された距離データをもとに自車両周辺
の車両を認識する車両認識手段から構成され、そのデー
タ圧縮手段は、分割領域に含まれる距離データから１つ
を選択し、その分割領域の距離データとすることを特徴
とする。

【０００８】分割領域毎に選択された１つの距離データ
とすることでデータを圧縮するので、各距離データに対
する重み付けが無くなる。このことにより、測距誤差が
大きくなる車両端に対する距離データ、あるいは、外乱
光、干渉光などのノイズによる誤った距離データに対し
て、大きな重みを与えることが無くなる。

【０００９】

【発明の実施の形態】実施の形態１．図１は、本発明の
周辺車両検出方法を用いた装置としての一実施の形態で
ある、車間距離警報装置の構成を示す図である。この車
間距離制御装置は、レーザレーダヘッド１１０、信号処
理ＥＣＵ１２０、車速センサ１３０、ハンドル角センサ
１４０、警報ブザー１５０から構成される。

【００１０】レーザレーダヘッド１１０は、測距方向制
御部１１１、送光部１１２、受光部１１３、距離算出部
１１４、データ圧縮部１１５、および信号処理ＥＣＵと
の入出力インターフェース（以下、Ｉ／Ｆと記載）１１
６で構成される。

【００１１】測距方向制御部１１１は、図２に示すよう
に、例えば１測距方向当たり１００μｓｅｃというよう
な所定のタイミングで、測距方向、すなわち１１２の送
光部、１１３の受光部の向きを、レーザレーダヘッドに
おける視野角の右端（例えば自車正面から右１２．５度
の位置であり、測距方向角度１２．５度の位置）から、
視野角の左端（例えば自車正面から左１２．５度の位置
であり、測距方向角度−１２．５度の位置）まで所定角
度（例えば０．０２５度）ずつ左へ変えてゆく。そし
て、視野角の左端で送光した後、測距方向を視野角右端
に戻し、次の測距周期が来るのを待つ。

【００１２】送光部１１２は、測距方向制御部の測距方
向を変えるタイミングに同期した所定の間隔で、図３に
示すような垂直方向の幅が３度、水平方向の幅が０．０
２５度の扇形のレーザビームを送光する。ただし、測距
方向制御手段が視野角右端で次の測距周期を待っている
状態では、送光しない。

【００１３】受光部１１３では、送光部１１２における
送光信号をトリガーとして、物体からの反射光を受光す
る。

【００１４】距離算出部１１４では、図４に示すよう
に、各測距方向について、送光部１１２で送光してか
ら、受光部１１３での受光信号が所定のしきい値を超え
るまでの時間を測定し、その値を式（５）により距離に
換算する。Ｌ＝ｃ×ｔ／２（５）式（５）において、ｃは光速（ｍ／ｓ）、ｔは送光部で
送光してから、受光部で受光信号がしきい値を越えるま
での時間（ｓ）、Ｌは求める距離（ｍ）である。ただ
し、ある測距方向について物体が存在しない場合にはｔ
が無限大となるが、その場合には所定の最大値（例え
ば、２００ｍ。以後、最大検出距離と記載）をその測距
方向の距離データとする。このようにして、測距方向角
度１２．５度の位置から−１２．５度の位置まで０．０
２５度ずつ測距する場合には、最終的に１０００方向分
の距離データが得られる。

【００１５】データ圧縮部１１５では、図５に示すよう
に、照射領域を所定角度毎に分割した領域（以後、分割
領域と記載）に含まれる測距方向の距離データのうち最
小のものを選択し、分割領域に対する距離データとす
る。より具体的には、図６のフローチャートに示すよう
な処理を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目
し、ステップ６０１でその分割領域に含まれる距離デー
タを抽出する。次に、ステップ６０３で、抽出した距離
データのうち最大検出距離未満の距離データに着目し、
それらを値が小さいものから順に並べ替える。ステップ
６０４では、並べ替えた距離データのうち、最も小さい
距離データを選択し、注目している分割領域の距離デー
タとする。もし、注目している分割領域に最大検出距離
未満の距離データがない場合には、ステップ６０５で最
大検出距離を注目している分割領域の距離データとす
る。この処理により、測距方向角度１２．５度の位置か
ら−１２．５度の位置まで０．０２５度ずつ測距し、照
射領域を０．２５度毎の領域に分割した場合、１０００
方向分の距離データが１００個の分割領域に対する距離
データとなり、データ数が１／１０に圧縮される。

【００１６】入出力Ｉ／Ｆ１１６では、信号処理部から
の発光のＯＮ／ＯＦＦ指令などのデータを入力するとと
もに、データ圧縮部１１５における演算結果、すなわち
各分割領域に対する距離データを信号処理ＥＣＵ１２０
に出力する。

【００１７】信号処理ＥＣＵ１２０は、レーザレーダヘ
ッド１１０との入出力Ｉ／Ｆ１２１、車速センサ、ハン
ドル角センサによるデータの入力Ｉ／Ｆ１２２、レーザ
レーダヘッドによる各分割領域に対する距離データ、車
速センサによる自車速、ハンドル角センサによるハンド
ル角から、自車線を先行する車両を認識し、車間距離と
相対速度を算出する車両認識部１２３、車速センサによ
る車速データと車両認識部による相対速度から警報距離
を算出する警報距離算出部１２４、車両認識部による車
間距離と警報距離算出部による警報距離から警報ブザー
駆動部１２５から構成される。

【００１８】車両認識部１２３では、レーザレーダヘッ
ド１１０による分割領域に対する距離データ、車速セン
サによる自車速、ハンドル角センサによるハンドル角か
ら、自車線を先行する車両を認識し、車間距離と相対速
度を算出する。ここでは、その処理について図７のフロ
ーチャートに沿って説明する。ただし、以後の説明で
は、自車前端の中央を座標の原点とし、車両の幅の方向
にｘ軸、それに垂直な方向にｙ軸をとった座標系を用い
る。車両認識部では、まず、ステップ７０１にて、各分
割領域に対する距離データは、最大検出距離未満のもの
のみが、式（６）、（７）によりこの座標系のｘ、ｙ座
標に変換される。このｘ座標値（ｘｉ）、ｙ座標値（ｙ
ｉ）の組み合わせを、検出点データと呼ぶことにする。ｘｉ＝Ｌｉ×ｓｉｎθｉ（６）ｙｉ＝Ｌｉ×ｃｏｓθｉ（７）ここで、Ｌｉは各分割領域に対する距離データ（ｍ）、
θｉは各分割領域の中心が指す方向（ｒａｄ）を表す。

【００１９】次に、ステップ７０２の時系列的な対応付
けを行う。ここでは、図８に示すように、まず、前回の
各検出点データに対して、そのｘ座表値（ｘｉ１）、ｙ
座標値（ｙｉ１）、およびｘ座標値の変化、ｙ座標値の
変化（以下Ｖｘｉ、Ｖｙｉと記載）から、今回の位置ｘ
ｐｉ、ｙｐｉを予想し、その予想位置を中心にΔｘｔ、
Δｙｔという大きさの対応付けの枠を設ける。次に、そ
れぞれの前回の検出点データに対する対応付けの枠内に
含まれている、今回の検出点データを検索する。

【００２０】対応付け枠に含まれる今回の検出点データ
が有る場合には、その枠に対する前回の検出点データ
と、枠内に含まれる今回の検出点データが時系列的に対
応するものと判断し、式（８）、（９）により、今回の
検出点データのＶｘｉ、Ｖｙｉを求める。ここで、ｘｉ
１、ｙｉ１は前回の検出点データのｘｙ座標値、ｘｉ
０、ｙｉ０は今回の検出点グループのｘｙ座標値、Ｔは
測距周期を表す。Ｖｘｉ＝（ｘｉ１−ｘｉ０）／Ｔ（８）Ｖｙｉ＝（ｙｉ１−ｙｉ０）／Ｔ（９）また、今回の検出点データのうち、含まれる対応付け枠
がないものに関しては、新しく検出された検出点データ
であるとし、そのＶｘｉ、Ｖｙｉは式（１０）、（１
１）により計算されるものとする。ここで、Ｖｓは自車
速である。Ｖｘｉ＝０（１０）Ｖｙｉ＝（−Ｖｓ）（１１）

【００２１】次に、ステップ７０３の検出対象データ演
算処理を行う。ここでは、それぞれのｘ、ｙ座標値、お
よびＶｘｉ、Ｖｙｉの値を用いて、さらに今回の検出点
データをまとめて検出対象とし、各検出対象のｘ、ｙ座
標値（Ｘｊ、Ｙｊ）およびｘ、ｙ座標値の変化（Ｖｘｏ
ｊ、Ｖｙｏｊ）を求める。ここで、Ｖｘｏｊ、Ｖｙｏｊ
は検出対象のｘ方向、ｙ方向の相対速度に相当する。具
体的には、図９に示すように、今回の各検出点データに
対し、ｙ座標値の小さいものから順にΔｘｏ、Δｙｏと
いう所定の幅を持った検出対象枠を設定し、この枠内に
含まれ、かつＶｘｉ、Ｖｙｉの差の絶対値がそれぞれΔ
Ｖｘ、ΔＶｙ以下である今回の検出点データを検索、同
じ検出対象枠内に含まれＶｘｉ、Ｖｙｉが前述の条件を
満たする検出点データを１つの検出対象としてまとめ
る。そして、同じ検出対象に含まれる検出点データにお
けるｙ座標の平均値をもって検出対象のｙ座標値（Ｙ
ｊ）、同じ検出対象に含まれる検出点グループのｘ座標
の最大値と最小値の平均値を検出対象のｘ座標値（Ｘ
ｊ）とし、同じ検出対象に含まれる検出点グループのｘ
座標の最大値と最小値の差の絶対値を検出対象の幅とす
る。また、同じ検出対象に含まれる検出点グループにお
けるＶｘｉ、Ｖｙｉの平均値をもって、それぞれ検出対
象のＶｘｏｊ、Ｖｙｏｊとする。

【００２２】次に、ステップ７０４の先行車両抽出処理
を行う。ここでは、ステップ７０５で得られた検出対象
データをもとに、検出対象のうち、車両に相当し、かつ
自車線上にあるものを選択する。具体的には、まず、検
出対象の幅が所定値（例えば、軽自動車における車幅の
規格値１．４ｍ）以上、かつ相対速度が所定値（例え
ば、−（自車速））より大きい検出対象を認識車両とし
て選択する。つぎに、ハンドル角と車速から次式により
道路線形を推定し、認識車両の距離における車線中心の
ｘ座標を求める。この車線中心のｘ座標との差が所定値
以下のものを自車線上にある認識車両とし、自車線上に
ある認識車両のうち最もｙ座標値が小さいものを先行車
両とする。この先行車両に対するｙ座標値Ｙｊ、Ｖｙｏ
ｊをそれぞれ先行車両の車間距離、相対速度とする。

【００２３】警報距離算出部１２４では、まず、車速セ
ンサによる自車速と車両認識部による先行車両の相対速
度から、式（１２）により先行車車速を算出する。Ｖａ＝Ｖｓ＋Ｖｒ（１２）ここで、Ｖａは先行車車速（ｍ／ｓ）、Ｖｓは自車速
（ｍ／ｓ）、Ｖｒは相対速度（ｍ／ｓ）である。そし
て、式（１３）により、警報距離を算出する。Ｌｗ＝Ｔｗ×Ｖｓ＋（Ｖｓ² _-Ｖａ²）／（２×μ×Ｇ）（１３）ここで、Ｌｗは警報距離（ｍ）、Ｔｗは空走時間
（ｓ）、Ｖｓは自車速（ｍ／ｓ）、Ｖａは先行車車速
（ｍ／ｓ）、μは路面の摩擦係数、Ｇは重力加速度（ｍ
／ｓ²）である。

【００２４】警報ブザー駆動部１２５では、車両認識部
で求めた車間距離と警報距離算出部で求めた警報距離を
比較し、警報距離よりも車間距離が短い場合に、警報ブ
ザーを駆動（吹鳴）し、ドライバに対して車間距離が危
険な状態であることを警報する。

【００２５】本実施の形態によれば、データ圧縮部１１
５において、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分
割した領域に含まれる測距方向の距離データのうち最小
のものを選択することで、従来例のような平均化時の距
離データに対する重み付けが無くなり、測距誤差が大き
くなる車両端に対する距離データ、あるいは、外乱光、
干渉光などのノイズによる誤った距離データに対して、
大きな重みを与えることが無くなるので、それらの影響
が減り、車間距離、相対速度の精度が向上する。

【００２６】具体的には、従来例で説明した状況の場合
について検出点データのｙ座標値、検出対象データのｙ
座標値を式で表すと次の（１４）〜（１７）のようにな
る。ここで、Ｍｉｎ（ａ，ｂ，ｃ．．．）は、かっこ内
の値のうち、最小のものを選択する関数を表す。ｙ１＝Ｍｉｎ（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４）（１４）ｙ２＝Ｍｉｎ（Ｙ５、Ｙ６、Ｙ７、Ｙ８、Ｙ９）（１５）ｙ３＝Ｙ１０（１６）ｙｏ＝（ｙ１＋ｙ２＋ｙ３）／３＝（Ｙ１＋Ｙ５＋Ｙ１０）／３（１７）この場合、距離データに対する重みは全て１／３となる
ので、測距誤差が大きくなる車両端に対する距離デー
タ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズによる誤っ
た距離データに対して、大きな重みを与えることが無く
なり、それらの影響が減る。

【００２７】実施の形態２．本実施の形態は、実施の形
態１の装置において、分割した領域に含まれる測距方向
の距離データのうち、最小のものを選択するかわりに、
分割した領域に含まれる測距方向の距離データのうち、
中間のものを選択し、各分割領域に対する距離データと
することでデータ圧縮を実現するものである。そして、
データ圧縮部以外の構成要素については、実施の形態１
と同じものである。

【００２８】本実施の形態におけるデータ圧縮部の処理
について説明する。本実施の形態におけるデータ圧縮部
では、図１０のフローチャートに示すような処理を行
う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ステッ
プ１００１でその分割領域に含まれる距離データを抽出
する。次に、ステップ１００３で、抽出した距離データ
のうち最大検出距離未満の距離データに着目し、それら
を値が小さいものから順に並べ替える。ステップ１００
４では、並べ替えた距離データのうち、小さい方から数
えて中間にある距離データを選択し、注目している分割
領域の距離データとする。もし、注目している分割領域
に最大検出距離未満の距離データがない場合には、ステ
ップ１００５で最大検出距離を注目している分割領域の
距離データとする。

【００２９】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、中間のも
のを選択することで、従来例のような平均化時の距離デ
ータに対する重み付けが無くなり、測距誤差が大きくな
る車両端に対する距離データ、あるいは、外乱光、干渉
光などのノイズによる誤った距離データに対して、大き
な重みを与えることが無くなるので、それらの影響が減
り、車間距離、相対速度の精度が向上する。

【００３０】実施の形態３．本実施の形態は、図１１に
示すように、実施の形態１の装置において、各測距方向
における受信強度を測定する受信強度測定部をあらたに
備え、照射領域を所定角度毎に分割した領域に含まれる
測距方向の距離データのうち受信強度最大のものを選択
し、各分割領域に対する距離データとすることで、デー
タ圧縮を実現するものである。そして、データ圧縮部以
外の構成要素については、実施の形態１と同じものであ
る。

【００３１】本実施の形態における受信強度測定部につ
いて説明する。受信強度測定部では、受信部により受信
信号がしきい値を超えた時点から所定の間隔で受光信号
をモニターし、今回と前回の受信信号を比較する。前回
より今回の受信信号が大きい場合には、記憶値を今回の
受信信号に更新する。今回の受信信号の方が小さい場合
には、前回の記憶値を保持する。

【００３２】本実施の形態におけるデータ圧縮部の処理
について説明する。本実施の形態におけるデータ圧縮部
では、図１２のフローチャートに示すような処理を行
う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ステッ
プ１２０１でその分割領域に含まれる距離データを抽出
する。次に、ステップ１２０３で、抽出した距離データ
のうち最大検出距離未満の距離データに着目し、それを
検出した測距方向の受信強度が小さいものから順に並べ
替える。ステップ１２０４では、並べ替えた距離データ
のうち、そのデータを検出した測距方向の受信強度が最
大であるものを選択し、注目している分割領域の距離デ
ータとする。もし、注目している分割領域に最大検出距
離未満の距離データがない場合には、ステップ１２０５
で最大検出距離を注目している分割領域の距離データと
する。

【００３３】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、受信強度
最大のものを選択することで、従来例のような平均化時
の距離データに対する重み付けが無くなり、測距誤差が
大きくなる車両端に対する距離データ、あるいは、外乱
光、干渉光などのノイズによる誤った距離データに対し
て、大きな重みを与えることが無くなるので、それらの
影響が減り、車間距離、相対速度の精度が向上する。

【００３４】実施の形態４．本実施の形態は、図１３に
示すように、実施の形態１の装置において、各測距方向
において連続して検出した回数を記憶する連続検出回数
記憶部をあらたに備え、照射領域を所定角度毎に分割し
た領域に含まれる測距方向の距離データのうち、連続検
出回数最大のものを選択し、各分割領域に対する距離デ
ータとすることで、データ圧縮を実現するものである。
そして、データ圧縮部、連続検出回数記憶部以外の構成
要素については、実施の形態１と同じものである。

【００３５】次に、本実施の形態における連続検出回数
記憶部について説明する。連続検出回数記憶部では、各
測距方向に対する連続検出回数を記憶するための記憶領
域を持つ。連続検出回数記憶部は、レーザレーダヘッド
立ち上がり時に全測距方向に対する連続検出回数を記憶
するための記憶領域を０回にクリアする。その後、測距
周期毎に各測距方向に対して前回と今回の距離データを
比較し、その差が所定値（例えば、５ｍ）未満であれば
その測距方向の連続検出回数記憶値をインクリメントす
る。その差が所定値（例えば、５ｍ）以上であればその
測距方向の連続検出回数記憶値を０回にクリアする。

【００３６】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図１４のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ１４０１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ１４０３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データに着目し、そ
れを検出した測距方向の連続検出回数が小さいものから
順に並べ替える。ステップ１４０４では、並べ替えた距
離データのうち、そのデータを検出した測距方向の連続
検出回数が最大であるものを選択し、注目している分割
領域の距離データとする。もし、注目している分割領域
に最大検出距離未満の距離データがない場合には、ステ
ップ１４０５で最大検出距離を注目している分割領域の
距離データとする。

【００３７】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、連続検出
回数最大のものを選択することで、従来例のような平均
化時の距離データに対する重み付けが無くなり、測距誤
差が大きくなる車両端に対する距離データ、あるいは、
外乱光、干渉光などのノイズによる誤った距離データに
対して、大きな重みを与えることが無くなるので、それ
らの影響が減り、車間距離、相対速度の精度が向上す
る。

【００３８】実施の形態５．本実施の形態は、図１５に
示すように、実施の形態１の装置において、各測距方向
における距離の変化量を算出する距離変化量算出部をあ
らたに備え、照射領域を所定角度毎に分割した領域に含
まれる測距方向の距離データのうち、距離変化量最小の
ものを選択し、各分割領域に対する距離データとするこ
とで、データ圧縮を実現するものである。そして、デー
タ圧縮部、連続検出回数記憶部以外の構成要素について
は、実施の形態１と同じものである。

【００３９】次に、本実施の形態における距離変化量算
出部について説明する。距離変化量算出部では、各測距
方向に対する距離変化量を記憶するための記憶領域を持
つ。距離変化量算出部は、レーザレーダヘッド立ち上が
り時に全測距方向に対する距離変化量を記憶値を０ｍに
クリアする。その後、測距周期毎に各測距方向に対して
前回と今回の距離データを比較し、その差を距離変化量
として記憶する。

【００４０】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図１６のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ１６０１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ１６０３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データに着目し、そ
れを検出した測距方向の距離変化量が小さいものから順
に並べ替える。ステップ１６０４では、並べ替えた距離
データのうち、そのデータを検出した測距方向の距離変
化量が最小であるものを選択し、注目している分割領域
の距離データとする。もし、注目している分割領域に最
大検出距離未満の距離データがない場合には、ステップ
１６０５で最大検出距離を注目している分割領域の距離
データとする。

【００４１】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、距離変化
量最小のものを選択することで、従来例のような平均化
時の距離データに対する重み付けが無くなり、測距誤差
が大きくなる車両端に対する距離データ、あるいは、外
乱光、干渉光などのノイズによる誤った距離データに対
して、大きな重みを与えることが無くなるので、それら
の影響が減り、車間距離、相対速度の精度が向上する。

【００４２】実施の形態６．本実施の形態は、実施の形
態３の装置において、照射領域を所定角度毎に分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、受信強度
最大かつ距離データが最小のものを選択し、各分割領域
に対する距離データとすることで、データ圧縮を実現す
るものである。そして、データ圧縮部以外の構成要素に
ついては、実施の形態３と同じものである。

【００４３】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図１７のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ１７０１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ１７０３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データに着目し、そ
れを検出した測距方向の受信強度が小さいものから順に
並べ替える。次にステップ１７０４では、並べ替えた距
離データのうち、受信強度が最大のものを選択する。そ
して、選択した距離データが複数ある場合には、ステッ
プ１７０７で距離データの大小を比較し、最小のものを
注目している分割領域の距離データとする。ステップ１
７０４で選択した距離データが１つである場合には、そ
の距離データをそのまま、注目している分割領域の距離
データとする。もし、注目している分割領域に最大検出
距離未満の距離データがない場合には、ステップ１７０
５で最大検出距離を注目している分割領域の距離データ
とする。

【００４４】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、受信強度
最大かつ距離データ最小のものを選択することで、従来
例のような平均化時の距離データに対する重み付けが無
くなり、測距誤差が大きくなる車両端に対する距離デー
タ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズによる誤っ
た距離データに対して、大きな重みを与えることが無く
なるので、それらの影響が減り、車間距離、相対速度の
精度が向上する。

【００４５】実施の形態７．本実施の形態は、実施の形
態３の装置において、照射領域を所定角度毎に分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、受信強度
最大かつ距離データが中間のものを選択し、各分割領域
に対する距離データとすることで、データ圧縮を実現す
るものである。そして、データ圧縮部以外の構成要素に
ついては、実施の形態３と同じものである。

【００４６】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図１８のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ１８０１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ１８０３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データに着目し、そ
れを検出した測距方向の受信強度が小さいものから順に
並べ替える。次にステップ１８０４では、並べ替えた距
離データのうち、受信強度が最大のものを選択する。そ
して、選択した距離データが複数ある場合には、ステッ
プ１８０７で距離データの大小を比較し、中間のものを
注目している分割領域の距離データとする。ステップ１
８０４で選択した距離データが１つである場合には、そ
の距離データをそのまま、注目している分割領域の距離
データとする。もし、注目している分割領域に最大検出
距離未満の距離データがない場合には、ステップ１８０
５で最大検出距離を注目している分割領域の距離データ
とする。

【００４７】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、受信強度
最大かつ距離データが中間のものを選択することで、従
来例のような平均化時の距離データに対する重み付けが
無くなり、測距誤差が大きくなる車両端に対する距離デ
ータ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズによる誤
った距離データに対して、大きな重みを与えることが無
くなるので、それらの影響が減り、車間距離、相対速度
の精度が向上する。

【００４８】実施の形態８．本実施の形態は、実施の形
態４の装置において、照射領域を所定角度毎に分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、連続検出
回数最大かつ距離データが最小のものを選択し、各分割
領域に対する距離データとすることで、データ圧縮を実
現するものである。そして、データ圧縮部以外の構成要
素については、実施の形態４と同じものである。

【００４９】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図１９のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ１９０１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ１９０３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データを着目し、そ
れを検出した測距方向の連続検出回数が小さいものから
順に並べ替える。次にステップ１９０４では、並べ替え
た距離データのうち、連続検出回数が最大のものを選択
する。そして、選択した距離データが複数ある場合に
は、ステップ１９０７で距離データの大小を比較し、最
小のものを注目している分割領域の距離データとする。
ステップ１９０４で選択した距離データが１つである場
合には、その距離データをそのまま、注目している分割
領域の距離データとする。もし、注目している分割領域
に最大検出距離未満の距離データがない場合には、ステ
ップ１９０５で最大検出距離を注目している分割領域の
距離データとする。

【００５０】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、連続検出
回数最大かつ距離データ最小のものを選択することで、
従来例のような平均化時の距離データに対する重み付け
が無くなり、測距誤差が大きくなる車両端に対する距離
データ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズによる
誤った距離データに対して、大きな重みを与えることが
無くなるので、それらの影響が減り、車間距離、相対速
度の精度が向上する。

【００５１】実施の形態９．本実施の形態は、実施の形
態４の装置において、照射領域を所定角度毎に分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、連続検出
回数最大かつ距離データが中間のものを選択し、各分割
領域に対する距離データとすることで、データ圧縮を実
現するものである。そして、データ圧縮部以外の構成要
素については、実施の形態４と同じものである。

【００５２】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図２０のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ２００１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ２００３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データに着目し、そ
れを検出した測距方向の連続検出回数が小さいものから
順に並べ替える。次にステップ２００４では、並べ替え
た距離データのうち、連続検出回数が最大のものを選択
する。そして、選択した距離データが複数ある場合に
は、ステップ２００７で距離データの大小を比較し、中
間のものを注目している分割領域の距離データとする。
ステップ２００４で選択した距離データが１つである場
合には、その距離データをそのまま注目している分割領
域の距離データとする。もし、注目している分割領域に
最大検出距離未満の距離データがない場合には、ステッ
プ２００５で最大検出距離を注目している分割領域の距
離データとする。

【００５３】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、連続検出
回数最大かつ距離データが中間のものを選択すること
で、従来例のような平均化時の距離データに対する重み
付けが無くなり、測距誤差が大きくなる車両端に対する
距離データ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズに
よる誤った距離データに対して、大きな重みを与えるこ
とが無くなるので、それらの影響が減り、車間距離、相
対速度の精度が向上する。

【００５４】実施の形態１０．本実施の形態は、実施の
形態５の装置において、照射領域を所定角度毎に分割し
た領域に含まれる測距方向の距離データのうち、距離変
化量最小かつ距離データが最小のものを選択し、各分割
領域に対する距離データとすることで、データ圧縮を実
現するものである。そして、データ圧縮部以外の構成要
素については、実施の形態５と同じものである。

【００５５】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図２１のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ２１０１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ２１０３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データを着目し、そ
れを検出した測距方向の距離変化量が小さいものから順
に並べ替える。次にステップ２１０４では、並べ替えた
距離データのうち、距離変化量が最小のものを選択す
る。そして、選択した距離データが複数ある場合には、
ステップ２１０７で距離データの大小を比較し、最小の
ものを注目している分割領域の距離データとする。ステ
ップ２１０４で選択した距離データが１つである場合に
は、その距離データをそのまま、注目している分割領域
の距離データとする。もし、注目している分割領域に最
大検出距離未満の距離データがない場合には、ステップ
２１０５で最大検出距離を注目している分割領域の距離
データとする。

【００５６】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、距離変化
量最小かつ距離データが最小のものを選択することで、
従来例のような平均化時の距離データに対する重み付け
が無くなり、測距誤差が大きくなる車両端に対する距離
データ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズによる
誤った距離データに対して、大きな重みを与えることが
無くなるので、それらの影響が減り、車間距離、相対速
度の精度が向上する。

【００５７】実施の形態１１．本実施の形態は、実施の
形態５の装置において、照射領域を所定角度毎に分割し
た領域に含まれる測距方向の距離データのうち、距離変
化量最小かつ距離データが中間のものを選択し、各分割
領域に対する距離データとすることで、データ圧縮を実
現するものである。そして、データ圧縮部以外の構成要
素については、実施の形態５と同じものである。

【００５８】次に、本実施の形態におけるデータ圧縮部
の処理について説明する。本実施の形態におけるデータ
圧縮部では、図２２のフローチャートに示すような処理
を行う。すなわち、まず、特定の分割領域に注目し、ス
テップ２２０１でその分割領域に含まれる距離データを
抽出する。次に、ステップ２２０３で、抽出した距離デ
ータのうち最大検出距離未満の距離データに着目し、そ
れを検出した測距方向の距離変化量が小さいものから順
に並べ替える。次にステップ２２０４では、並べ替えた
距離データのうち、距離変化量が最小のものを選択す
る。そして、選択した距離データが複数ある場合には、
ステップ２２０７で距離データの大小を比較し、中間の
ものを注目している分割領域の距離データとする。ステ
ップ２２０４で選択した距離データが１つである場合に
は、その距離データをそのまま、注目している分割領域
の距離データとする。もし、注目している分割領域に最
大検出距離未満の距離データがない場合には、ステップ
２２０５で最大検出距離を注目している分割領域の距離
データとする。

【００５９】本実施の形態によれば、データ圧縮部にお
いて、照射領域を所定角度毎の領域に分割し、分割した
領域に含まれる測距方向の距離データのうち、距離変化
量最小かつ距離データが中間のものを選択することで従
来例のような平均化時の距離データに対する重み付けが
無くなり、測距誤差が大きくなる車両端に対する距離デ
ータ、あるいは、外乱光、干渉光などのノイズによる誤
った距離データに対して、大きな重みを与えることが無
くなるので、それらの影響が減り、車間距離、相対速度
の精度が向上する。

【００６０】

【発明の効果】以上のようにこの発明によれば、測距誤
差が大きくなる車両端に対する距離データ、あるいは外
乱光、干渉光などのノイズによる誤った距離データに対
して大きな重みを与えることがなく、検出精度が向上で
きるという顕著な効果を奏するものである。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施の形態１における車間距離警報装置の構
成を示すための図である。

【図２】測距方向制御部の機能を説明するための図で
ある。

【図３】レーザビーム形状を示すための図である。

【図４】距離算出部における動作を説明するための図
である。

【図５】照射領域とその分割を説明するための図であ
る。

【図６】実施の形態１におけるデータ圧縮部の処理を
説明するフローチャートである。

【図７】車両認識部の処理を説明するフローチャート
である。

【図８】検出点データの時系列的な対応付けを説明す
るための図である。

【図９】検出対象認識処理を説明するための図であ
る。

【図１０】実施の形態２におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図１１】実施の形態３における車間距離警報装置の
構成を示すための図である。

【図１２】実施の形態３におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図１３】実施の形態４における車間距離警報装置の
構成を示すための図である。

【図１４】実施の形態４におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図１５】実施の形態５における車間距離警報装置の
構成を示すための図である。

【図１６】実施の形態５におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図１７】実施の形態６におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図１８】実施の形態７におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図１９】実施の形態８におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図２０】実施の形態９におけるデータ圧縮部の処理
を説明するフローチャートである。

【図２１】実施の形態１０におけるデータ圧縮部の処
理を説明するフローチャートである。

【図２２】実施の形態１１におけるデータ圧縮部の処
理を説明するフローチャートである。

【図２３】従来例における車間距離警報装置の構成を
示すための図である。

【図２４】従来例における問題点を説明するための図
である。

【符号の説明】

１１０レーザレーダヘッド１１１測距方向制
御部１１４距離算出部１１５データ圧縮
部１２０信号処理ＥＣＵ１２３車両認識部１２４警報距離算出部１２５警報ブザー
駆動部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者矢野拓人東京都千代田区丸の内二丁目２番３号三菱電機株式会社内Ｆターム(参考） 5H180 AA01 CC03 CC14 LL01 LL04 LL07 5J084 AA02 AA05 AA07 AB01 AC02 AD01 BA03 BA11 CA03 CA31 EA04 EA29

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】自車両周辺の複数の測距方向に向かって
電磁波を照射し、各測距方向に存在する物体による反射
波を受信することにより、その測距方向に存在する物体
までの距離を測定する測距手段、測距手段により測定さ
れた距離データ数を減らすためのデータ圧縮手段、デー
タ圧縮手段により圧縮された距離データをもとに自車両
周辺の車両を認識する車両認識手段から構成される周辺
車両検出装置において、電磁波を照射している照射領域
を所定数に分割した分割領域に注目し、各分割領域に含
まれている距離データから、当該分割領域における距離
データとして１つのデータを選択するデータ圧縮手段を
備えたことを特徴とする周辺車両検出装置。
【請求項２】分割領域に含まれる距離データのうち最
小のものを選択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴
とする請求項１に記載の周辺車両検出装置。
【請求項３】分割領域に含まれる距離データのうち中
間のものを選択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴
とする請求項１に記載の周辺車両検出装置。
【請求項４】電磁波を照射したそれぞれの測距方向に
おける受信強度を測定する受信強度測定手段を備え、受
信強度測定手段の出力をもとに、分割領域に含まれる距
離データのうち、受信強度が最大のものを選択するデー
タ圧縮手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の
周辺車両検出装置。
【請求項５】電磁波を照射したそれぞれの測距方向に
おいて連続して検出した回数を記憶する連続検出回数記
憶手段を備え、検出回数記憶手段の出力をもとに、分割
領域に含まれる距離データのうち、連続検出回数が最大
のものを選択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴と
する請求項１に記載の周辺車両検出装置。
【請求項６】電磁波を照射したそれぞれの測距方向に
おける距離の変化量を算出する距離変化量算出手段を備
え、距離変化量算出手段の出力をもとに、分割領域に含
まれる距離データのうち、距離変化量が最小のものを選
択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴とする請求項
１に記載の周辺車両検出装置。
【請求項７】受信強度が最大のものが複数ある場合
に、受信強度最大かつ距離データ最小のものを選択する
データ圧縮手段を備えたことを特徴とする請求項４に記
載の周辺車両検出装置。
【請求項８】受信強度が最大のものが複数ある場合
に、受信強度最大かつ距離データが中間のものを選択す
るデータ圧縮手段を備えたことを特徴とする請求項４に
記載の周辺車両検出装置。
【請求項９】連続検出回数が最大のものが複数ある場
合に、連続検出回数最大かつ距離データが最小のものを
選択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴とする請求
項５に記載の周辺車両検出装置。
【請求項１０】連続検出回数が最大のものが複数ある
場合に、連続検出回数最大かつ距離データが中間のもの
を選択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴とする請
求項５に記載の周辺車両検出装置。
【請求項１１】距離変化量が最小のものが複数ある場
合に、距離変化量最小かつ距離データが最小のものを選
択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴とする請求項
６に記載の周辺車両検出装置。
【請求項１２】距離変化量が最小のものが複数ある場
合に、距離変化量最小かつ距離データが中間のものを選
択するデータ圧縮手段を備えたことを特徴とする請求項
６に記載の周辺車両検出装置。