JP2002168953A - 車両周辺監視装置 - Google Patents

車両周辺監視装置

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Abstract

(57)【要約】 【課題】 スキャン式レーザレーダを用いて非常に多く
の検出点データが得られる場合でも、データの処理効率
が良い実用的な物体認識方法及びそれを用いた車両周辺
監視装置を提供する。 【解決手段】 レーザレーダで自車両周辺に電磁波を掃
引照射し、複数の掃引照射方向と各方向の検出距離を出
力して、自車両周辺にある物体の自車両に対する相対位
置及び相対速度を認識手段により検出する。認識手段
は、自車両の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ
−Ｙ座標系をＭ×Ｎ個に分割した各小領域内における、
検出点データ（掃引照射方向とその方向の検出距離）の
有無を、各小領域に対応して２次元配列に記憶し、２次
元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ
＜Ｍ）の要素からなる２次元配列のマスクを順次走査し
ながら積和演算を行って、周辺に存在する物体の位置と
大きさ等の属性を求める。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明が属する技術分野】この発明は、車間距離警報装
置、車間距離制御装置、或いは後側方警報装置など、自
車両周辺に存在する車両と自車両との距離をもとに警報
を行ったり、車両を制御する装置において用いられる、
自車両周辺に存在する車両や障害物を検出するための車
両周辺監視装置に関するものであり、特に、高感度で広
い水平視野角を持つ光式レーダ（レーザレーダ）を用い
た場合には、最大の効果を発揮する車両周辺監視装置に
関するものである。
【０００２】
【従来の技術】自動車の予防安全装置として、自車周
辺、特に前方に存在する車両までの距離（車間距離）を
測定し、その車間距離が危険な状態になった場合に運転
者に対し警報を発する車間距離警報装置、或いは車間距
離が危険な状態にならないように自動的に速度を調節す
る車間距離制御装置が提案されている。そして、これら
装置では、車間距離及びその変化量である相対速度を測
定するために、スキャン式レーザレーダを用いた車両周
辺監視装置がしばしば用いられている。
【０００３】スキャン式レーザレーダは、車両周辺の所
定角度にわたって送信波を掃引して、周辺物体によるそ
の反射波を検出し、送信と検出の時間間隔から各照射方
向における物体までの距離を測定するものである。その
ため、周辺物体を検出するためには、各照射方向におい
て測定した距離データから車両や障害物といった物体を
測定空間上に再構成した後、それらの自車に対する相対
位置、相対速度を算出することが必要となる。この種の
従来装置例としては、例えば、特開平５−１８０９３３
号公報、特開平７−３１８６５２号公報に記載されたよ
うな装置がある。
【０００４】特開平５−１８０９３３号公報に記載の装
置では、反射波の検出結果に基づき障害物を所定の面積
を有するブロックの集合として認識し、その重心位置を
検出する。続いて、次回の掃引時にその障害物の重心が
検出されるべき位置を推定し、その位置にブロックの集
合として認識した障害物の重心を検出したとき、両障害
物は同一の物体であると判断する。そして、同一の物体
であると判断された物体の重心位置データの変化量と時
間差から相対速度を算出している。
【０００５】ところが、この種の装置では、障害物を所
定の面積を有するブロックの集合として認識しているの
で、一つの障害物を定義するために必要な情報量が多く
なり、処理が複雑になってしまう。このため、コンピュ
ータなどの処理装置の負荷が増大していた。また、ガー
ドレールなどの路側物も障害物として認識しているの
で、これらの路側物が存在する場合、一層、処理装置の
負荷が増大していた。従って、これら装置では、障害物
認識における処理速度や正確さを十分に向上させること
ができなかった。
【０００６】そこで、特開平７−３１８６５２号公報に
記載の装置では、 １） 車両周辺の障害物を点として認識し、 ２） 認識した点のうち近接するものを一体化し、 ３） 一体化した点集合のうち、車両の前後方向に所定
値未満の長さを有する集合を、車両の幅方向の長さのみ
を有する線分として認識し、 ４） 過去の掃引で認識された線分について、今回、認
識されるべき位置を推定し、その推定した位置に今回認
識した線分がある場合には、それらを同一のものである
と判断し、 ５） 同一のものと判断された線分の位置データから相
対速度を算出する、という手順で周辺物体の検出を実現
している。このようにすることで、一つの障害物を定義
するために必要な情報量を削減し、ガードレールなどの
路側物を障害物として認識することがない装置を実現し
ている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、これら
の従来装置は、現在車載用として実用化されているレー
ザレーダにおける、ａ）自車と同じ車線上に存在する車
両、障害物を検出するために水平視野角は１６度程度、
ｂ）主な検出対象は、車両後端に取り付けたリフレク
タ、或いは路肩に設置されたデリニエータなどの高反射
率体、という仕様を前提としたものである。このため、
検出率向上及び割り込み車両検出等の目的のため、車体
を検出できるほどに高感度化し、隣接車線車両を検出で
きるほどに水平視野角を広げたスキャン式レーザレーダ
を用いた場合、例えば特開平７−３１８６５２号公報に
記載の従来装置では、次のような問題点があり、その適
用が困難となる。
【０００８】Ａ） 過去の掃引で認識した線分と今回の
掃引で認識した線分が同一であると判定するための方法
が複雑なので、高感度化、広視野角化に伴い検出される
線分の数が増え、同一であると判定するための組み合わ
せが多くなった場合に、非常に多くの処理時間を必要と
する。すなわち、検出された線分の数が増えると、所定
の周期で認識処理を行うことができなくなる。 Ｂ） また、この装置を実現する際には、装置に要求さ
れる処理能力を知るために線分の数が増えた場合の最大
処理量を見積もることが必要となるが、従来装置ではあ
らゆる組み合わせを想定しなければならないので、この
最大処理量を見積もることは非常に難しい。そのため、
全ての状況下において、所定の周期で認識処理を行える
ことを保証できない。
【０００９】本発明は、上述の従来技術における問題点
を解決しようとするものであり、検出点データが増えて
も処理量がほとんど変わらず、最大処理時間を限定する
ことができる、新規な物体検出及び追跡に関する方法を
提案するものである。本発明は、特に、高感度且つ広い
水平視野角のスキャン式レーザレーダ、或いは、将来実
用化されるであろう、広視野角且つ高い角度分解能を持
った電波レーダを用いた車両周辺監視装置を実現するこ
とを目的とするものである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明に係る車両周辺監視装置は、自車両周辺の所
定角度にわたり電磁波を掃引照射し、その電磁波が物体
に反射した反射波を検出することで、複数の掃引照射方
向とそれぞれの方向における検出距離を出力するレーダ
手段と、前記レーダ手段の検出結果に基づき、自車両周
辺にある物体の自車両に対する相対位置及びその変化量
である相対速度を出力する認識手段と、を備え、前記認
識手段は、自車両の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸と
するＸ−Ｙ座標系をＭ×Ｎ個に分割した各小領域内に、
前記レーダ手段が出力する、掃引照射した方向とその方
向における検出距離からなるデータ対である検出点デー
タがあるか否かを、各小領域に対応する要素からなる２
次元配列に記憶する検出点データ記憶手段と、前記検出
点データ記憶手段が、検出点データの有無を記憶した２
次元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、
Ｋ＜Ｍ）の要素からなる２次元配列で表されるマスクを
順次走査しながら積和演算を行い、その演算結果に基づ
き周辺に存在する物体の位置と大きさなどの属性を求め
る物体検出手段と、を備えたことを特徴とするものであ
る。
【００１１】また、前記検出点データ記憶手段は、自車
情報を用いて、検出点データのそれぞれが停止物を検出
したデータである停止検出点データかそれ以外のデータ
である移動検出点データかを判定する停止検出点判定手
段と、前記停止検出点判定手段の判定結果を用いて、自
車両の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ座
標系をＭ×Ｎ個に分割した各小領域に含まれる停止検出
点データの有無を、各小領域に対応する要素からなる２
次元配列に記憶する停止検出点データ記憶手段と、前記
停止検出点判定手段の検出結果を用いて、自車両の車幅
方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ座標系をＭ×
Ｎ個に分割した各小領域に含まれる移動検出点データの
有無を、各小領域に対応する要素からなる２次元配列に
記憶する移動検出点データ記憶手段と、を備え、前記物
体検出手段は、前記停止検出点データ記憶手段により停
止検出点データの有無を記憶した２次元配列の各要素に
対して、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素から
なる２次元配列で表されるマスクを順次走査しながら積
和演算を行い、その演算結果に基づき周辺に存在する停
止物体の位置と大きさなどの属性を求める停止物体検出
手段と、前記移動検出点データ記憶手段により移動検出
点データの有無を記憶した２次元配列の各要素に対し
て、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素からなる
２次元配列で表されるマスクを順次走査しながら積和演
算を行い、その演算結果に基づき周辺に存在する移動物
体の位置と大きさなどの属性を求める移動物体検出手段
と、を備えたことを特徴とするものである。
【００１２】さらに、前記認識手段は、各検出点データ
が自車両の進行方向に並んでいるデータである縦列検出
点データか否かを判定する縦列検出点判定手段を更に備
え、前記認識手段の構成要素である、前記検出点データ
記憶手段、前記停止検出点データ記憶手段或いは前記移
動検出点データ記憶手段は、その処理において縦列検出
点データを用いないことを特徴とするものである。
【００１３】さらにまた、前記認識手段は、各検出点デ
ータが道路曲線に沿って並んでいるデータである道路曲
線上検出点データか否かを判定する道路曲線上検出点判
定手段を更に備え、前記認識手段の構成要素である、前
記検出点データ記憶手段、前記停止検出点データ記憶手
段或いは前記移動検出点データ記憶手段は、その処理に
おいて道路曲線上検出点データを用いないことを特徴と
するものである。
【００１４】また、本発明に係る車両周辺監視装置は、
自車両周辺の所定角度にわたり電磁波を掃引照射し、そ
の電磁波が物体に反射した反射波を検出することで周辺
物体までの距離と方向を出力するレーダ手段と、前記レ
ーダ手段の検出結果に基づき、自車両周辺にある物体の
自車両に対する相対位置及びその変化量である相対速度
を出力する認識手段と、を備え、前記認識手段は、前記
レーダ手段により得られた検出点データを用いて物体位
置を検出し、その物体の位置データである物体位置デー
タを算出する物体検出手段と、過去に検出したそれぞれ
の物体について、過去の物体位置データから今回検出さ
れるべき位置を推定する物体位置推定手段と、前記物体
位置推定手段の出力する物体の推定位置のまわりに所定
のウィンドウを設けるウィンドウ設定手段と、前記ウィ
ンドウ設定手段により設定したウィンドウ内に含まれる
検出点データを用いて今回の物体位置データを求め、過
去に検出した物体位置データを用いて、その物体の自車
に対する相対速度を算出する物体追跡手段と、を備えた
ことを特徴とするものである。
【００１５】さらに、前記認識手段は、自車情報を用い
て、検出点データのそれぞれが停止物を検出したデータ
である停止検出点データかそれ以外のデータである移動
検出点データかを判定する停止検出点判定手段を更に備
え、前記物体追跡手段は、前記停止検出点判定手段の判
定結果を用いて、過去に検出された物体の相対速度と自
車速度の差が所定値未満の場合には、前記ウィンドウ設
定手段により設定したウィンドウ内に含まれる停止検出
点データを用い、前記相対速度と自車速度の差が所定値
以上の場合には、設定したウィンドウ内に含まれる移動
検出点データを用いて、今回の物体位置データを求め、
過去に検出した物体位置データを用いて、その物体の自
車に対する相対速度を算出する、ことを特徴とするもの
である。
【００１６】さらにまた、前記物体検出手段は、前記物
体追跡手段における今回の処理で物体位置データの算出
に用いた検出点データを使わないことを特徴とするもの
である。
【００１７】また、前記認識手段は、各検出点データが
自車両の進行方向に並んでいる縦列検出点データか否か
を判定する縦列検出点判定手段を備え、前記物体追跡手
段は、前記縦列検出点判定手段の判定結果に基づき、縦
列検出点データを用いないことを特徴とするものであ
る。
【００１８】さらに、前記認識手段は、各検出点データ
が道路曲線に沿って並んでいる道路曲線上検出点データ
か否かを判定する道路曲線上検出点判定手段を備え、前
記物体追跡手段は、前記道路曲線上検出点判定手段の判
定結果に基づき、道路曲線上検出点データを用いないこ
とを特徴とするものである。
【００１９】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て添付図面により説明する。 実施の形態１．図１は、本発明の一実施の形態に係る車
両周辺監視装置の構成を表すブロック図である。図１に
おいて、本発明の車両周辺監視装置は、レーダ手段とし
てのスキャン式レーザレーダ１００と、自車の車速を測
定する車速センサ１０１と、自車のヨーレートを測定す
るヨーレートセンサ１０２と、マイクロコンピュータ等
の演算装置、記憶装置等を有する認識手段としての電子
制御ユニット１０３とを備える。
【００２０】レーザレーダ１００は、図１１に示すよう
に、車両前方の４５度の角度範囲にわたり、０．１５度
刻みで掃引しながらレーザ光を照射し、周辺物体による
その反射波を検出し、照射と検出の時間間隔から各照射
方向における物体までの距離を測定するものである。ま
た、このレーザレーダ１００は、受光素子としてアバラ
ンシェ・フォト・ダイオードを採用しているので、車体
後部に取り付けられたリフレックスリフレクタのみなら
ず、車体そのもの、側壁などの検出も可能である。この
レーザレーダ１００の測定結果である照射方向と距離デ
ータは、ＣＡＮ通信により、電子制御ユニット１０３に
出力される。
【００２１】電子制御ユニット１０３は、レーザレーダ
１００の検出結果に基づき、自車両周辺にある物体の自
車両に対する相対位置及びその変化量である相対速度を
求める認識手段を構成する。また、電子制御ユニット１
０３は、自車前方に存在する車両の位置や相対速度等の
演算結果を、例えば車間距離警報装置などの外部装置１
０４に出力する。
【００２２】図２は、電子制御ユニット（認識手段）１
０３の機能的構成を表す機能ブロック図であり、この図
２に示すように、認識手段１０３は、検出点データ記憶
手段１１１と、物体検出手段１１２と、縦列検出点判定
手段１１３と、道路曲線上検出点判定手段１１４と、物
体位置推定手段１１５と、ウィンドウ設定手段１１６
と、物体追跡手段１１７とを備える。
【００２３】検出点データ記憶手段１１１は、自車両の
車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ座標系を
Ｍ×Ｎ個に分割した各小領域内に、前記レーダ手段が出
力する、掃引照射した方向とその方向における検出距離
からなるデータ対である検出点データがあるか否かを、
各小領域に対応する要素からなる２次元配列に記憶す
る。また、検出点データ記憶手段１１１は、自車情報を
用いて、検出点データのそれぞれが停止物を検出したデ
ータである停止検出点データかそれ以外のデータである
移動検出点データかを判定する停止検出点判定手段１１
１ａと、停止検出点判定手段１１１ａの判定結果を用い
て、自車両の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ
−Ｙ座標系をＭ×Ｎ個に分割した各小領域に含まれる停
止検出点データの有無を、各小領域に対応する要素から
なる２次元配列に記憶する停止検出点データ記憶手段１
１１ｂと、停止検出点判定手段１１１ａの検出結果を用
いて、自車両の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とする
Ｘ−Ｙ座標系をＭ×Ｎ個に分割した各小領域に含まれる
移動検出点データの有無を、各小領域に対応する要素か
らなる２次元配列に記憶する移動検出点データ記憶手段
１１１ｃとを備える。
【００２４】物体検出手段１１２は、検出点データ記憶
手段１１１が、検出点データの有無を記憶した２次元配
列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜
Ｍ）の要素からなる２次元配列で表されるマスクを順次
走査しながら積和演算を行い、その演算結果に基づき周
辺に存在する物体の位置と大きさなどの属性を求める。
また、物体検出手段１１２は、停止検出点データ記憶手
段１１１ｂにより停止検出点データの有無を記憶した２
次元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、
Ｋ＜Ｍ）の要素からなる２次元配列で表されるマスクを
順次走査しながら積和演算を行い、その演算結果に基づ
き周辺に存在する停止物体の位置と大きさなどの属性を
求める停止物体検出手段１１２ａと、移動検出点データ
記憶手段１１１ｃにより移動検出点データの有無を記憶
した２次元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ
＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素からなる２次元配列で表されるマ
スクを順次走査しながら積和演算を行い、その演算結果
に基づき周辺に存在する移動物体の位置と大きさなどの
属性を求める移動物体検出手段１１２ｂとを備える。
【００２５】縦列検出点判定手段１１３は、各検出点デ
ータが自車両の進行方向に並んでいるデータである縦列
検出点データか否かを判定する。この判定結果に基づ
き、検出点データ記憶手段１１１、停止検出点データ記
憶手段１１１ｂ、或いは移動検出点データ記憶手段１１
１ｃは、その処理において、縦列検出点データを用いな
いものである。
【００２６】道路曲線上検出点判定手段１１４は、各検
出点データが道路曲線に沿って並んでいるデータである
道路曲線上検出点データか否かを判定する。この判定結
果に基づいて、検出点データ記憶手段１１１、停止検出
点データ記憶手段１１１ｂ、或いは移動検出点データ記
憶手段１１１ｃは、その処理において、道路曲線上検出
点データを用いないものである。
【００２７】物体位置推定手段１１５は、過去に検出し
たそれぞれの物体について、過去の物体位置データから
今回検出されるべき位置を推定する。ウィンドウ設定手
段１１６は、物体位置推定手段１１５の出力する物体の
推定位置のまわりに所定のウィンドウを設ける。
【００２８】物体追跡手段１１７は、ウィンドウ設定手
段１１６により設定したウィンドウ内に含まれる検出点
データを用いて今回の物体位置データを求め、過去に検
出した物体位置データを用いて、その物体の自車に対す
る相対速度を算出する。また、物体追跡手段１１７は、
停止検出点判定手段１１１ａの判定結果を用いて、過去
に検出された物体の相対速度と自車速度の差が所定値未
満の場合には、ウィンドウ設定手段１１６により設定し
たウィンドウ内に含まれる停止検出点データを用い、前
記相対速度と自車速度の差が所定値以上の場合には、設
定したウィンドウ内に含まれる移動検出点データを用い
て、今回の物体位置データを求め、過去に検出した物体
位置データを用いて、その物体の自車に対する相対速度
を算出する。
【００２９】また、物体検出手段１１２は、物体追跡手
段１１７における今回の処理で物体位置データの算出に
用いた検出点データを使わない。また、物体追跡手段１
１７は、縦列検出点判定手段１１３或いは道路曲線上検
出点判定手段１１４の判定結果に基づき、縦列検出点デ
ータ或いは道路曲線上検出点データを用いない。
【００３０】尚、認識手段１０３の各機能、すなわち停
止検出点判定手段１１１ａ、停止検出点データ記憶手段
１１１ｂ及び移動検出点データ記憶手段１１１ｃを含む
検出点データ記憶手段、停止物体検出手段１１２ａ及び
移動物体検出手段１１２ｂを含む物体検出手段１１２、
縦列検出点判定手段１１３、道路曲線上検出点判定手段
１１４、物体位置推定手段１１５、ウィンドウ設定手段
１１６、物体追跡手段１１７等の機能は、電子制御ユニ
ット１０３でソフトウェアを実行することにより実現す
るものである。
【００３１】次に、電子制御ユニット１０３により実行
されるソフトウェアの概略について説明する。図３は、
この電子制御ユニット１０３で実行されるソフトウェア
における全体の動作の流れを示すフローチャートであ
る。電子制御ユニット（認識手段）１０３では、まずス
テップ２０１で、スキャン式レーザレーダ１００が測定
した検出点データ、すなわち照射方向と各照射方向にお
ける距離を、自車の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸と
する座標系（自車座標系）上での（Ｘ、Ｙ）データに変
換して入力すると共に、車速センサ１０１が測定した自
車速、ヨーレートセンサ１０２が測定した自車のヨーレ
ートを入力する。
【００３２】ステップ２０２は「過去の検出点データの
座標変換処理」であり、過去に検出された検出点データ
を、今回の自車座標系で見たときの位置に座標変換す
る。
【００３３】ステップ２０３は、停止検出点判定手段１
１１ａで行う「停止検出点判定処理」であり、全ての検
出点データについて、それぞれが停止物を検出した停止
検出点データであるか、それともそれ以外のデータすな
わち移動物を検出した移動検出点データであるかを判定
する。
【００３４】ステップ２０４は、縦列検出点判定手段１
１３で行われる「縦列検出点判定処理」であり、全ての
検出点データについて、それぞれが車両の進行方向に並
んでいる縦列検出点データであるか否かを判定する。
【００３５】ステップ２０５は、縦列検出点判定手段１
１３で行われる「道路曲線上検出点判定処理」であり、
全ての検出点データについて、それぞれが道路の縦断曲
線に沿って存在する道路曲線上検出点データであるか否
かを判定する。
【００３６】ステップ２０６は、物体追跡手段１１７で
行われる「車両追跡処理」であり、過去に追跡に成功し
た車両或いは後述するステップ２０７の「移動車両検出
処理」或いはステップ２０８の「停止車両検出処理」で
検出された車両について今回の位置を推定し、その推定
位置周辺にある検出点データから今回の車両位置を求
め、さらに該車両の相対速度を算出する。
【００３７】ステップ２０７は、移動検出点データ記憶
手段１１１ｃ及び物体検出手段１１２で行われる「移動
車両検出処理」であり、ステップ２０２〜２０５の各
「検出点判定」及び２０６の「車両追跡処理」における
結果を踏まえて、今回新たに検出した移動車両の位置を
求める。
【００３８】ステップ２０８は、停止検出点データ記憶
手段１１１ｂ及び停止物体検出手段１１２ａで行われる
「停止車両検出処理」であり、ステップ２０７の「移動
車両検出処理」とほぼ同じ方法で、停止車両の位置を求
める。
【００３９】ステップ２０９は「道路曲率の推定処理」
で、自車速、ヨーレート、検出した移動車両の位置等か
ら道路曲率を推定する。
【００４０】ステップ２１０は「処理結果の出力処理」
で、ステップ２０１〜２０９における処理により求めら
れた移動車両の位置と相対速度、及び停止車両の位置を
外部装置１０４に出力する。
【００４１】上記ステップ２０１〜２１０の処理は、ス
キャン式レーザレーダ１００からのデータ入力に同期し
て繰り返し実行される。以下、これらステップ２０２〜
２１０における処理の詳細について、実行される順に説
明する。
【００４２】図３におけるステップ２０２の「過去の検
出点データの座標変換」について説明する。この処理
は、過去の検出点データを前回から移動した今回の自車
の座標系からみた位置に変換するためのものである。図
４は、この処理を示したフローチャートである。まず、
ステップ３０１で、過去に検出された検出点データ（Ｘ
ｍｉ（ｊ），Ｙｍｉ（ｊ））を読み込み、次にステップ
３０２で、次式（１）のように変換する（図５参照）。
【００４３】
【数１】
【００４４】続いて、ステップ３０３で変換後の位置を
記憶し、ステップ３０４で記憶されている全ての検出点
データについて変換が終了したか否かを判定し、終了し
ている場合には、「過去の検出点データの座標変換処
理」を終了する。
【００４５】図３におけるステップ２０３の「停止検出
点判定処理」について説明する。この処理では、"過去
に検出した検出点データを今回の自車の座標系からみた
位置に変換すると、停止物を検出した停止検出点データ
の場合には、これらは同じ位置で重なり合い、移動物を
検出した移動検出点データの場合には、移動物の軌跡に
沿った位置に並ぶ"という原理を用いて、各検出点デー
タが停止検出点データであるか移動検出点データである
かを判定する。すなわち、変換後における過去の検出点
データが、今回検出された検出点データ付近に多く存在
すれば、その検出点データは停止検出点データであると
判定する。
【００４６】次に、ステップ２０３の「停止検出点判定
処理」の詳細について、図６を用いて説明する。まず、
ステップ５０１で、検出点の重なりを記憶するための２
次元配列Ｍｅｓｈ（ｍ，ｎ）（ｍ＝１〜Ｍ、ｎ＝１〜
Ｎ）の全てをゼロクリアする。尚、この２次元配列Ｍｅ
ｓｈ（ｍ，ｎ）は、図６（ａ）に示すように、自車の座
標系を大きさ（△Ｘ，△Ｙ）のメッシュに分割し、それ
ぞれのメッシュ領域内に含まれる検出点データ数を記憶
するためのものである。次いで、ステップ５０２で、次
式（２）、（３）によりメッシュの大きさ（△Ｘ，△
Ｙ）を自車速に応じて設定する。
【００４７】 △ Ｘ ＝ △Ｘ０ （２） △ Ｙ ＝ （Ｖｓ×Ｔ０）／Ｎ （３） （但し、算出した△Ｙが△Ｙ０より小さい場合は、△Ｙ
＝△Ｙ０とする。）ここで、Ｖｓは自車速（ｍ／ｓ）で
あり、△Ｘ０、△Ｙ０、Ｔ０は予め設定した値である。
これらの適当な値としては、△Ｘ０＝０．２５ｍ、△Ｙ
０＝０．５ｍ、Ｔ０＝４．５ｓである。
【００４８】このようにメッシュの大きさを変更するこ
とで、停止検出点データと判定する車速を自車速に応じ
て設定することができる。例えば、自車速１００ｋｍ／
ｈで、Ｎ＝５０、処理周期が２００ｍｓの場合、△Ｙは
２．５ｍとなり、２００ｍｓ間の移動距離が２．５ｍ以
下もの、すなわち４５ｋｍ／ｈ以下のものを停止検出点
データと判定する。また、自車速５０ｋｍ／ｈで、Ｎ＝
５０、処理周期が２００ｍｓの場合、△Ｙは１．２５ｍ
となり、２２．５ｋｍ／ｈ以下のものを停止検出点デー
タと判定する。
【００４９】ステップ５０３、５０４では、過去の検出
点データ（Ｘｍｉ（ｊ），Ｙｍｉ（ｊ））を含むメッシ
ュ領域の番号（ｍ，ｎ）を次式（４）、（５）により算
出し、Ｍｅｓｈ（ｍ，ｎ）をインクリメントする。
【００５０】 ｍ ＝ Ｘｍｉ（ｊ）／△Ｘ＋Ｎ／２ （４） ｎ ＝ Ｙｍｉ（ｊ）／△Ｙ （５）
【００５１】次に、ステップ５０６〜５１０で、今回検
出された物体位置データを含むメッシュ領域の番号
（ｍ，ｎ）を上式（４）、（５）により求め、その
（ｍ，ｎ）で表されるＭｅｓｈ（ｍ，ｎ）の値が所定値
以上の場合に、停止検出点データであると判定する。
【００５２】図３におけるステップ２０４の「縦列検出
点判定処理」について説明する。この処理は、ガードレ
ール、側壁、車両側面を検出した検出点データは、距離
（縦）方向に並んでいる（縦列をなしている）という事
実を用いて、それぞれの検出点データがガードレール、
側壁、車両側面等を検出した縦列検出点データであるか
否かを判定するためのものである。
【００５３】図７を用いて、ステップ２０４の「縦列検
出点判定」における処理の詳細について説明する。ま
ず、ステップ６０１で２次元配列Ｉｍａｇｅ（ｍ，ｎ）
をゼロクリアする。この２次元配列Ｉｍａｇｅ（ｍ，
ｎ）は、図７（ａ）に示すように、自車の座標系を大き
さ（△Ｘ，△Ｙ）のメッシュに分割し、それぞれのメッ
シュ領域内に検出点データが１つでも含まれれば１、全
く含まれなければ０という値を記憶するためのものであ
る。そして、ステップ６０２では、メッシュの大きさで
ある△Ｘ、△Ｙを設定する。本実施の形態の場合、△Ｘ
＝０．２５ｍ、△Ｙ＝２ｍとする。
【００５４】続くステップ６０３、６０４、６０５で
は、今回の全ての検出点データ（Ｘｉ（０），Ｙｉ
（０））について、それらを含むメッシュ領域の番号
（ｍ，ｎ）を、次式（６）、（７）によりそれぞれ算出
し、Ｉｍａｇｅ（ｍ，ｎ）に１を代入する。
【００５５】 ｍ ＝ Ｘｉ（０）／△Ｘ＋Ｍ／２ （６） ｎ ＝ Ｙｉ（０）／△Ｙ （７）
【００５６】こうして得られた２次元配列Ｉｍａｇｅ
（ｍ，ｎ）は、自車座標系において検出点データを展開
した距離画像に相当する（図１２参照）。ステップ６０
６では、図１３に示すように、ステップ６０３〜６０５
により得られた距離画像のＸ軸へ射影したヒストグラム
Ｘｐｒｏｊ（ｍ）を作成する。このようにヒストグラム
を作成すると、例えば、直線路でレーザレーダ１００が
側壁を検出している場合、それを検出した検出点データ
は、縦方向に並んだ検出点群となり、これに相当する距
離画像をＸ軸へ射影したヒストグラムで見ると、壁のあ
る横位置Ｘのところにピークが出てくる。そこで、続く
ステップ６０７〜６１１では、それぞれの検出点データ
に対して、それが含まれるメッシュ番号ｍを式（６）で
算出し、そのｍにより指し示されるＸｐｒｏｊ（ｍ）の
値が所定値以上であれば、この検出点データを縦方向に
並んでいる検出点データの１つであるとして縦列検出点
データと判定する。一方、Ｘｐｒｏｊ（ｍ）の値が所定
値未満であれば、この検出点データは縦列検出点データ
ではないと判定する。
【００５７】図３におけるステップ２０５の「道路曲線
上検出点判定処理」について説明する。この処理は、ガ
ードレール、側壁を検出した検出点データは、道路曲線
に沿って並んでいるという事実を用いて、それぞれの検
出点データがガードレール、側壁を検出した道路曲線上
検出点データであるか否かを判定するためのものであ
る。
【００５８】道路曲率半径をＲ（ｍ）、検出点データを
（Ｘｉ（０），Ｙｉ（０））（ｍ）、それぞれの検出点
データの自車が走行している車線の中心からの距離をＡ
ｉ（ｍ）とすると、次の式（８）のような関係が成り立
つ。
【００５９】
【数２】
【００６０】この式（８）をＡｉについて解くと、次の
式（９）になる。
【００６１】
【数３】
【００６２】このＡｉは車線中心からの距離であるか
ら、１つのガードレールや側壁を検出して得られる複数
の検出点データのＡｉは等しい値を持つことになる。そ
こで、後述する「道路曲率半径の推定処理」の出力する
道路曲率半径Ｒを用いてそれぞれの検出点データ（Ｘｉ
（０），Ｙｉ（０））を式（９）により（Ａｉ、Ｙｉ
（０））というデータ対に変換し、横軸に車線中心から
の距離Ａ、縦軸に距離Ｙをとった座標系に展開し、その
後、Ａ軸へ射影したヒストグラムを作成し、そのピーク
付近にある検出点データは、道路曲線上検出点データで
あると判定する。
【００６３】図８を用いて、この「道路曲線上検出点判
定処理」の詳細について説明する。まず、ステップ７０
１で２次元配列Ｉｍａｇｅ２（ｍ，ｎ）をゼロクリアす
る。この２次元配列Ｉｍａｇｅ２（ｍ，ｎ）は、図８
（ａ）に示すように、横軸に車線中心からの距離Ａ、縦
軸に距離Ｙをとった座標系を大きさ（△Ａ，△Ｙ）のメ
ッシュに分割し、それぞれのメッシュ領域内に検出点デ
ータが１つでも含まれれば１、全く含まれなければ０と
いう値を記憶するためのものである。そして、ステップ
７０２では、メッシュの大きさである△Ａ、△Ｙを設定
する。本実施の形態の場合、△Ａ＝０．２５ｍ、△Ｙ＝
２ｍとする。 続くステップ７０３、７０４、７０５で
は、今回の全ての検出点データから算出したデータ対
（Ａｉ（０）， Ｙｉ（０））について、それらを含む
メッシュ領域の番号（ｍ，ｎ）を、式（１０）、（１
１）によりそれぞれ算出しＩｍａｇｅ２（ｍ，ｎ）に１
を代入する。
【００６４】 ｍ ＝ Ａｉ（０）／△Ａ＋Ｎ／２ （１０） ｎ ＝ Ｙｉ（０）／△Ｙ （１１）
【００６５】こうして得られた２次元配列Ｉｍａｇｅ２
（ｍ，ｎ）は、横軸に車線中心からの距離Ａ、縦軸に距
離Ｙをとった座標系において検出点データから算出した
データ対（Ａｉ（０），Ｙｉ（０））を展開した距離画
像に相当する。
【００６６】ステップ７０６では、図１４に示すよう
に、ステップ７０３〜７０５により得られた距離画像の
Ａ軸へ射影したヒストグラムＡｐｒｏｊ（ｍ）を作成す
る。このようにヒストグラムを作成すると、例えば、曲
線路でレーザレーダ１００がガードレールを検出してい
る場合、それを検出した検出点データは縦（Ｙ）方向に
並んだ検出点群となり、これに相当する距離画像をＡ軸
へ射影したヒストグラムで見ると、壁のある横位置Ａの
ところにピークが出てくる。そこで、続くステップ７０
７〜７１１では、それぞれの検出点データに対して、そ
れが含まれるメッシュ番号ｍを式（１０）で算出し、そ
のｍにより指し示されるＡｐｒｏｊ（ｍ）の値が所定値
以上であれば、道路曲線に沿って並んでいる検出点デー
タの１つであるとして道路曲線上検出点データと判定す
る。一方、Ａｐｒｏｊ（ｍ）の値が所定値未満であれ
ば、道路曲線上検出点データではないと判定する。
【００６７】図３におけるステップ２０６の「車両追跡
処理」について説明する。この処理は、後述するステッ
プ２０７の「移動車両検出処理」、ステップ２０８の
「停止車両検出処理」によって前回検出された、或い
は、これから説明するこの「車両追跡処理」によって追
跡が成功した車両（認識車両）について、今回の位置を
推定し、その推定位置周辺にウィンドウを設定し、ウィ
ンドウ内に含まれる検出点データから前回の認識車両に
対応する今回の車両位置を算出するものである。
【００６８】図９を用いて、ステップ２０６の「車両追
跡処理」における処理の詳細について説明する。まず、
ステップ８０１で、前回の「移動車両検出処理」、「停
止車両検出処理」で検出、或いはこの「車両追跡処理」
で追跡に成功した車両データの有無を確認する。前回検
出或いは追跡に成功した車両が無い場合には、この処理
から抜ける。前回検出或いは追跡に成功した車両がある
場合には、ステップ８０２でｉ＝０として、ステップ８
０３に進み、次式（１２）、（１３）を用いて、ｉ番目
の認識車両の今回検出されるべき位置を推定する。
【００６９】 Ｘｐｉ ＝ Ｘｖｉ（１） ＋ Ｖｒｘｖｉ（１）×ｄＴ （１２） Ｙｐｉ ＝ Ｙｖｉ（１） ＋ Ｖｒｙｖｉ（１）×ｄＴ （１３）
【００７０】そして、ステップ８０４では、上式（１
２）、（１３）を用いて推定した位置（推定位置）の周
りに△Ｘ＝３．５ｍ、△Ｙ＝４ｍの大きさを持つウィン
ドウを設定する。続くステップ８０５では、今回の検出
点データのうち、設定したウィンドウに含まれるものを
検索する。そして、ステップ８０６で設定したウィンド
ウに含まれる検出点データ数を確認し、設定したウィン
ドウに複数の検出点データが含まれている場合には、ス
テップ８０７に進む。一方、設定したウィンドウ内に検
出点データが全くない場合には、ステップ８１１に進
む。
【００７１】ステップ８０７では、含まれる検出点デー
タ（Ｘｉ（０），Ｙｉ（０））を用いて、次式（１
４）、（１５）により今回の車両位置（Ｘｖｉ（０），
Ｙｖｉ（０））、車両の幅Ｗｖｉを求める。そして、今
回の車両位置（Ｘｖｉ（０），Ｙｖｉ（０））と前回の
車両位置（Ｘｖｉ（１），Ｙｖｉ（１））から次式（１
６）により相対速度（Ｖｒｘｖｉ（０），Ｖｒｙｖｉ
（０））を求める。
【００７２】
【数４】
【００７３】ステップ８０８では、検出回数Ｎｄｅｔｉ
をインクリメントし、ロスト回数Ｎｌｏｓｔｉをゼロク
リアする。
【００７４】ステップ８０９では、ステップ８０７で求
めた相対速度Ｖｒｙｖｉ（０）に自車速度Ｖｓを加えて
先行車速度Ｖｐを算出する。そして、その値が所定値
（例えば５ｋｍ／ｈ）以下であれば、停止車両であると
判定する。その後、ステップ８１０に進み、次の認識車
両について処理するために、ｉをインクリメントする。
【００７５】一方、ウィンドウ内に今回の検出点データ
が全くなくステップ８０６からステップ８１１に進んだ
場合には、ステップ８０３で算出した推定位置を今回の
認識車両の位置（Ｘｖｉ（０），Ｙｖｉ（０））とす
る。また、相対速度については、前回の相対速度（Ｖｒ
ｘｖｉ（１），Ｖｒｙｖｉ（１））をそのまま今回の相
対速度（Ｖｒｘｖｉ（０），Ｖｒｙｖｉ（０））として
設定する。次にステップ８１２で、検出回数Ｎｄｅｔｉ
をゼロクリアし、ロスト回数Ｎｌｏｓｔｉをインクリメ
ントし、ステップ８１０に進んで次の認識車両について
処理するために、ｉをインクリメントする。
【００７６】ステップ８１３で前回検出或いは追跡成功
した認識車両全てについて上述の演算が終了したか否か
を判定し、前回の認識車両全てについて処理が終わって
いる場合には、次のステップ８１４に進む。ステップ７
１４では、ロスト回数Ｎｌｏｓｔｉが２以上である認識
車両のデータ登録を抹消し、「車両追跡処理」を終了す
る。
【００７７】次に、図１０を用いて、ステップ２０７の
「移動車両検出処理」における処理の詳細について説明
する。まず、ステップ９０１で今回の検出点データを２
次元配列Ｉｍａｇｅ３（ｍ，ｎ）に展開する。具体的に
は、今回の全ての検出点データ（Ｘｉ（０），Ｙｉ
（０））のうち、ステップ２０３〜２０５の処理によ
り、移動検出点データである、且つ、縦列検出点データ
でない、且つ道路曲線上検出点データでない、と判定さ
れたものに対して、次式（１７）、（１８）を用いてそ
れぞれの検出点データに対応するメッシュ番号（ｍ，
ｎ）を求め、対応するＩｍａｇｅ３（ｍ，ｎ）を１にす
る。尚、本実施の形態では、△Ｘ＝０．２５ｍ、△Ｙ＝
２ｍとする。
【００７８】 ｍ ＝ Ｘｉ（０）／△Ｘ＋Ｍ／２ （１７） ｎ ＝ Ｙｉ（０）／△Ｙ （１８）
【００７９】次いで、ステップ９０２で、マスク処理を
行う。マスク処理とは、次式（１９）で表現されるよう
な予め設定された数値列をステップ９０１で作成したＩ
ｍａｇｅ３の全ての要素について走査し、次式（２０）
で表される積和演算を行い、その結果を２次元配列Ｉｍ
ａｇｅ４（ｍ，ｎ）に格納するものである（図１５参
照）。
【００８０】
【数５】
【００８１】ステップ９０３〜９１３では、ステップ９
０２で作成したＩｍａｇｅ４（ｍ，ｎ）を基にして車両
の存在する概算位置を算出し、その概算位置の周りにウ
ィンドウを設定する。そして、そのウィンドウ内に含ま
れる今回の検出点データ（Ｘｉ（０），Ｙｉ（０））を
用いて、詳細位置、幅を算出する。より具体的には、ス
テップ９０３でｎ＝０、ｍ＝０としてＩｍａｇｅ４の注
目するメッシュの番号を初期化し、ステップ９０４に進
む。ステップ９０４では、Ｉｍａｇｅ４（ｎ，ｍ）の値
が所定値より大きく、且つ、そのメッシュに隣接する８
つのメッシュの値の中で最大値か否かを判定し、この両
方の条件を満たす場合には、ステップ９０５に進む。そ
れ以外の場合には、ステップ９１０に進む。この際の所
定値は、車両を検出した場合に得られるであろう最小値
を設定する。本実施の形態では、車両であれば１ｍ以上
の幅があるので、△Ｘ＝０．２５ｍであることを考慮
し、所定値＝４とした。
【００８２】ステップ９０５では、次式（２１）、（２
２）を用いて、注目しているメッシュ領域に対応する自
車座標系での位置（Ｘｔ、Ｙｔ）を求める。
【００８３】 Ｘｔ ＝ （ｍ−Ｍ／２）×△Ｘ （２１） Ｙｔ ＝ ｎ×△Ｙ＋△Ｙ／２ （２２）
【００８４】続くステップ９０６では、ステップ９０５
で求めた（Ｘｔ、Ｙｔ）の周りに大きさ△Ｘｔ＝±１．
２５ｍ、△Ｙｔ＝±２ｍのウィンドウを設定し、そのウ
ィンドウ内に含まれる検出点データの内、ステップ２０
６の「車両追跡処理」で認識車両の今回の位置を求める
のに用いなかったものを検索する。ステップ９０７で
は、設定したウィンドウ内に含まれる検出点データの値
を用いて、次式（２３）、（２４）から今回検出の移動
車両位置（Ｘｔ、Ｙｔ）及び幅Ｗｔを算出する。
【００８５】
【数６】
【００８６】ステップ９０８では、ステップ９０７で位
置と幅を算出したものに対して、以下に示す２つの条件
ｉ）、ｉｉ）の両方を満たすか否かを判定する。両方の
条件を満たす場合には、ステップ９０９で検出車両とし
て登録し、その位置（Ｘｔ、Ｙｔ）、幅Ｗｔを記憶す
る。
【００８７】ｉ） 設定したウィンドウに含まれる検出
点データの数が所定値以上 ｉｉ）上式（２３）で算出した位置の周辺（｜Ｘｔ−Ｘ
ｖｉ（０）｜＜所定値、且つ、｜Ｙｔ−Ｙｖｉ（０）｜
＜所定値）に登録済みの認識車両無し。
【００８８】ステップ９１０〜９１３で、次の注目メッ
シュの番号を設定すると共に、全てのメッシュについて
この処理が終了した場合には、この「移動車両検出処
理」から抜ける。
【００８９】図３におけるステップ２０８の「停止車両
検出処理」は、前述のステップ２０８の「移動車両検出
処理」におけるステップ９０１で自車座標系に展開する
データを移動検出点データとしたのに対し、展開するデ
ータを停止検出点データとする点が異なる。しかし、そ
れ以外の処理は全く同じなので、その処理の詳細に関す
る説明は省略する。
【００９０】図３におけるステップ２０９の「道路曲率
半径の推定処理」では、車両データである自車速度Ｖｓ
（ｍ／ｓ）及びヨーレートω（ｒａｄ／ｓ）から次の式
（２５）を用いて道路曲率半径Ｒ（ｍ）を算出する。
【００９１】 Ｒ ＝ Ｖｓ／ω （２５）
【００９２】図３におけるステップ２１０では、ステッ
プ２０１〜２０９で処理した結果求められた、車両の位
置と相対速度及び幅を外部装置１０４に出力する。
【００９３】尚、上記実施の形態では、周辺の四輪車を
検出、追跡するために、式（１９）で表されるようなマ
スクを用いたが、四輪車以外の物体についても同様の方
法で検出、追跡することができる。すなわち、それぞれ
の検出、追跡したい物体に合わせて図１６に示すような
マスクを設定し、それぞれのマスクに対応して式（２
０）に代わる積和演算方法を備えれば、二輪車や側壁と
いった車両以外の物体でも同様の処理で検出、追跡する
ことができる。また、複数のマスクとそれぞれに対応し
た積和演算式、及び処理を複数備えれば、例えば四輪車
と二輪車といった複数の物体を同時に検出、追跡するこ
とも可能となる。
【００９４】さらに、本実施の形態では、レーダ手段と
して高感度且つ広い視野角をもったスキャン式レーザレ
ーダを用いたが、特開２０００−１８０５４０号公報に
記載のような角度分解能の高い車載用電波レーダを用い
ても、同様の効果を得ることができる。
【００９５】
【発明の効果】以上から明らかなように、本発明による
車両周辺監視装置は次のような顕著な効果を奏するもの
である。
【００９６】本発明に係る車両周辺監視装置は、自車両
周辺の所定角度にわたり電磁波を掃引照射し、その電磁
波が物体に反射した反射波を検出することで、複数の掃
引照射方向とそれぞれの方向における検出距離を出力す
るレーダ手段と、前記レーダ手段の検出結果に基づき、
自車両周辺にある物体の自車両に対する相対位置及びそ
の変化量である相対速度を出力する認識手段と、を備
え、前記認識手段は、自車両の車幅方向をＸ軸、進行方
向をＹ軸とするＸ−Ｙ座標系をＭ×Ｎ個に分割した各小
領域内に、前記レーダ手段が出力する、掃引照射した方
向とその方向における検出距離からなるデータ対である
検出点データがあるか否かを、各小領域に対応する要素
からなる２次元配列に記憶する検出点データ記憶手段
と、前記検出点データ記憶手段が、検出点データの有無
を記憶した２次元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ個（但
し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素からなる２次元配列で表さ
れるマスクを順次走査しながら積和演算を行い、その演
算結果に基づき周辺に存在する物体の位置と大きさなど
の属性を求める物体検出手段と、を備えるので、上述し
た従来装置のように、複数の点を一体化してマージする
というように段階的に物体を再構成するのではなく、マ
スクとの積和演算結果に基づき、検出点データからすぐ
に物体位置を検出することにより、スキャン式レーザレ
ーダの広角化、高感度化により検出点数が増加しても、
少ない演算処理で効率よく物体を検出できる。また、マ
スクとの積和演算は、検出点の多少に拘わらず一定の処
理量となるので、従来装置と比べて、必要処理量の見積
もりが容易になり、最適なリソースを持つ装置を設計す
ることができる。
【００９７】また、前記検出点データ記憶手段は、自車
情報を用いて、検出点データのそれぞれが停止物を検出
したデータである停止検出点データかそれ以外のデータ
である移動検出点データかを判定する停止検出点判定手
段と、前記停止検出点判定手段の判定結果を用いて、自
車両の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ座
標系をＭ×Ｎ個に分割した各小領域に含まれる停止検出
点データの有無を、各小領域に対応する要素からなる２
次元配列に記憶する停止検出点データ記憶手段と、前記
停止検出点判定手段の検出結果を用いて、自車両の車幅
方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ座標系をＭ×
Ｎ個に分割した各小領域に含まれる移動検出点データの
有無を、各小領域に対応する要素からなる２次元配列に
記憶する移動検出点データ記憶手段と、を備え、前記物
体検出手段は、前記停止検出点データ記憶手段により停
止検出点データの有無を記憶した２次元配列の各要素に
対して、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素から
なる２次元配列で表されるマスクを順次走査しながら積
和演算を行い、その演算結果に基づき周辺に存在する停
止物体の位置と大きさなどの属性を求める停止物体検出
手段と、前記移動検出点データ記憶手段により移動検出
点データの有無を記憶した２次元配列の各要素に対し
て、Ｊ×Ｋ個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素からなる
２次元配列で表されるマスクを順次走査しながら積和演
算を行い、その演算結果に基づき周辺に存在する移動物
体の位置と大きさなどの属性を求める移動物体検出手段
と、を備えるので、物体検出の前に、各検出点データが
停止検出点であるか否かを判定し、その判定結果を基に
して停止検出点と移動検出点とに分けて物体検出を行う
ことにより、誤って停止検出点と移動検出点を一つの物
体とすることを防止でき、物体検出手段における検出精
度を向上させることができる。
【００９８】さらに、前記認識手段は、各検出点データ
が自車両の進行方向に並んでいるデータである縦列検出
点データか否かを判定する縦列検出点判定手段を更に備
え、前記認識手段の構成要素である、前記検出点データ
記憶手段、前記停止検出点データ記憶手段或いは前記移
動検出点データ記憶手段は、その処理において縦列検出
点データを用いないので、物体検出の前に、各検出点デ
ータが縦に並んだ検出点（縦列検出点）であるか否かを
判定し、物体検出においてこれら縦列検出点を用いない
ことにより、誤ってガードレールや側壁といった道路構
造物を車両や障害物と一つの物体として検出することを
防止でき、物体検出手段における検出精度を向上させる
ことができる。また、縦列検出点を用いないので、隣接
車線を走行する車両の側面と後面を検出した場合でも、
後面を検出した検出点データのみで車両までの距離を算
出することにより、物体検出における位置精度を向上さ
せることができる。
【００９９】さらにまた、前記認識手段は、各検出点デ
ータが道路曲線に沿って並んでいるデータである道路曲
線上検出点データか否かを判定する道路曲線上検出点判
定手段を更に備え、前記認識手段の構成要素である、前
記検出点データ記憶手段、前記停止検出点データ記憶手
段或いは前記移動検出点データ記憶手段は、その処理に
おいて道路曲線上検出点データを用いないので、物体検
出の前に、各検出点データが道路曲線に沿って並んでい
る検出点（道路曲線上検出点）か否かを判定し、物体検
出においてこれら道路曲線上検出点を用いないことによ
り、誤ってガードレールや側壁といった道路構造物を車
両や障害物と一つの物体として検出することを防止で
き、物体検出手段における検出精度を向上させることが
できる。
【０１００】また、本発明に係る車両周辺監視装置は、
自車両周辺の所定角度にわたり電磁波を掃引照射し、そ
の電磁波が物体に反射した反射波を検出することで周辺
物体までの距離と方向を出力するレーダ手段と、前記レ
ーダ手段の検出結果に基づき、自車両周辺にある物体の
自車両に対する相対位置及びその変化量である相対速度
を出力する認識手段と、を備え、前記認識手段は、前記
レーダ手段により得られた検出点データを用いて物体位
置を検出し、その物体の位置データである物体位置デー
タを算出する物体検出手段と、過去に検出したそれぞれ
の物体について、過去の物体位置データから今回検出さ
れるべき位置を推定する物体位置推定手段と、前記物体
位置推定手段の出力する物体の推定位置のまわりに所定
のウィンドウを設けるウィンドウ設定手段と、前記ウィ
ンドウ設定手段により設定したウィンドウ内に含まれる
検出点データを用いて今回の物体位置データを求め、過
去に検出した物体位置データを用いて、その物体の自車
に対する相対速度を算出する物体追跡手段と、を備える
ので、上述した従来装置のように、複雑で多くの組み合
わせについて条件判定することなく、推定位置周りのウ
ィンドウに含まれる検出点データを用いて、過去の物体
に対応する今回の物体位置を求めることにより、非常に
簡単な処理で物体追跡を実現することが可能であり、広
角化、高感度化により検出点数が増加しても効率よく物
体を追跡することができる。加えて、従来装置のように
組み合わせを考慮する必要が無く、必要処理量の見積も
りが簡単になる。
【０１０１】さらに、前記認識手段は、自車情報を用い
て、検出点データのそれぞれが停止物を検出したデータ
である停止検出点データかそれ以外のデータである移動
検出点データかを判定する停止検出点判定手段を更に備
え、前記物体追跡手段は、前記停止検出点判定手段の判
定結果を用いて、過去に検出された物体の相対速度と自
車速度の差が所定値未満の場合には、前記ウィンドウ設
定手段により設定したウィンドウ内に含まれる停止検出
点データを用い、前記相対速度と自車速度の差が所定値
以上の場合には、設定したウィンドウ内に含まれる移動
検出点データを用いて、今回の物体位置データを求め、
過去に検出した物体位置データを用いて、その物体の自
車に対する相対速度を算出するので、物体追跡の前に、
各検出点データが停止検出点であるか否かを判定し、そ
の判定結果を基にして停止検出点と移動検出点に分けて
物体追跡を行うことにより、誤って停止検出点と移動検
出点とを時系列上で同一のものと判断することを防止で
き、物体追跡手段における追跡精度を向上させることが
できる。
【０１０２】さらにまた、前記物体検出手段は、前記物
体追跡手段における今回の処理で物体位置データの算出
に用いた検出点データを使わないので、物体追跡手段で
求めた今回の物体位置付近に重複して物体を検出するこ
とを防止できる。
【０１０３】また、前記認識手段は、各検出点データが
自車両の進行方向に並んでいる縦列検出点データか否か
を判定する縦列検出点判定手段を備え、前記物体追跡手
段は、前記縦列検出点判定手段の判定結果に基づき、縦
列検出点データを用いないので、物体追跡の前に、各検
出点データが縦に並んだ検出点（縦列検出点）であるか
否かを判定し、物体追跡においてこれら縦列検出点を用
いないことにより、誤ってガードレールや側壁のような
道路構造物を車両や障害物と一つの物体として検出する
ことを防止でき、物体追跡手段における検出精度を向上
させることができる。また、縦列検出点を用いないの
で、隣接車線を走行する車両の側面と後面とを検出した
場合でも、後面を検出した検出点データのみで車両まで
の距離を算出することにより、物体追跡における位置精
度を向上させることができる。
【０１０４】さらに、前記認識手段は、各検出点データ
が道路曲線に沿って並んでいる道路曲線上検出点データ
か否かを判定する道路曲線上検出点判定手段を備え、前
記物体追跡手段は、前記道路曲線上検出点判定手段の判
定結果に基づき、道路曲線上検出点データを用いないの
で、物体追跡の前に、各検出点データが道路曲線に沿っ
て並んでいる検出点（道路曲線上検出点）か否かを判定
し、物体追跡においてこれら道路曲線上検出点を用いな
いことにより、誤ってガードレールや側壁のような道路
構造物を車両や障害物と一つの物体として追跡すること
を防止でき、物体追跡における位置精度を向上させるこ
とができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の一実施の形態に係る車両周辺監視装
置の構成を表すブロック図である。
【図２】 本発明の電子制御ユニットの機能的構成を表
すブロック図である。
【図３】 本発明の電子制御ユニットで実行されるソフ
トウェアの処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】 本発明による過去の検出点データの座標変換
における処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】 本発明による検出点データの座標変換を説明
するための図である。
【図６】 本発明の「停止検出点判定処理」の詳細を説
明するための図である。
【図７】 本発明の「縦列検出点判定処理」の詳細を説
明するための図である。
【図８】 本発明の「道路曲線上検出点判定処理」の詳
細を説明するための図である。
【図９】 本発明の「車両追跡処理」の詳細を説明する
ための図である。
【図１０】 本発明の「移動車両検出処理」の詳細を説
明するための図である。
【図１１】 本発明で使用するスキャン式レーザレーダ
を説明するための図である。
【図１２】 本発明による距離画像を説明するための図
である。
【図１３】 本発明の「縦列検出点判定処理」における
ヒストグラム作成について説明するための図である。
【図１４】 本発明の「道路曲線上検出点判定処理」に
おけるヒストグラム作成について説明するための図であ
る。
【図１５】 本発明によるマスク処理を説明するための
図である。
【図１６】 本発明による四輪車以外の物体を検出、追
跡するためのマスクの例を示す図である。
【符号の説明】
１００ スキャン式レーザレーダ（レーダ手段）、１０
１ 車速センサ、１０２ ヨーレートセンサ、１０３
電子制御ユニット（認識手段）、１１１ 検出点データ
記憶手段、１１２ 物体検出手段、１１３ 縦列検出点
判定手段、１１４ 道路曲線上検出点判定手段、１１５
物体位置推定手段、１１６ ウィンドウ設定手段、１
１７ 物体追跡手段。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｂ６０Ｒ 21/00 ６２８ Ｇ０１Ｓ 13/60 Ｄ Ｇ０１Ｓ 13/60 13/93 Ｚ 13/93 Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｃ Ｇ０８Ｇ 1/16 Ｇ０１Ｓ 17/88 Ａ Ｆターム(参考） 5H180 CC03 CC12 CC14 LL01 LL04 5J070 AA14 AC01 AC02 AC06 AC20 AE01 AE07 AF03 AH14 AH20 AH50 AJ03 AJ13 AK40 BA01 BB02 BB03 BB04 BB05 BF02 BF03 BF10 5J084 AA02 AA04 AA05 AA07 AB01 AC02 BA03 BA11 BA36 CA31 EA04 EA22

Claims (9)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 自車両周辺の所定角度にわたり電磁波を
    掃引照射し、その電磁波が物体に反射した反射波を検出
    することで、複数の掃引照射方向とそれぞれの方向にお
    ける検出距離を出力するレーダ手段と、 前記レーダ手段の検出結果に基づき、自車両周辺にある
    物体の自車両に対する相対位置及びその変化量である相
    対速度を出力する認識手段と、 を備えた車両周辺監視装置において、 前記認識手段は、 自車両の車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ
    座標系をＭ×Ｎ個に分割した各小領域内に、前記レーダ
    手段が出力する、掃引照射した方向とその方向における
    検出距離からなるデータ対である検出点データがあるか
    否かを、各小領域に対応する要素からなる２次元配列に
    記憶する検出点データ記憶手段と、 前記検出点データ記憶手段が、検出点データの有無を記
    憶した２次元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ個（但し、
    Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素からなる２次元配列で表される
    マスクを順次走査しながら積和演算を行い、その演算結
    果に基づき周辺に存在する物体の位置と大きさなどの属
    性を求める物体検出手段と、 を備えたことを特徴とする車両周辺監視装置。
  2. 【請求項２】 前記検出点データ記憶手段は、 自車情報を用いて、検出点データのそれぞれが停止物を
    検出したデータである停止検出点データかそれ以外のデ
    ータである移動検出点データかを判定する停止検出点判
    定手段と、 前記停止検出点判定手段の判定結果を用いて、自車両の
    車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ座標系を
    Ｍ×Ｎ個に分割した各小領域に含まれる停止検出点デー
    タの有無を、各小領域に対応する要素からなる２次元配
    列に記憶する停止検出点データ記憶手段と、 前記停止検出点判定手段の検出結果を用いて、自車両の
    車幅方向をＸ軸、進行方向をＹ軸とするＸ−Ｙ座標系を
    Ｍ×Ｎ個に分割した各小領域に含まれる移動検出点デー
    タの有無を、各小領域に対応する要素からなる２次元配
    列に記憶する移動検出点データ記憶手段と、 を備え、 前記物体検出手段は、 前記停止検出点データ記憶手段により停止検出点データ
    の有無を記憶した２次元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ
    個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素からなる２次元配列
    で表されるマスクを順次走査しながら積和演算を行い、
    その演算結果に基づき周辺に存在する停止物体の位置と
    大きさなどの属性を求める停止物体検出手段と、 前記移動検出点データ記憶手段により移動検出点データ
    の有無を記憶した２次元配列の各要素に対して、Ｊ×Ｋ
    個（但し、Ｊ＜Ｎ、Ｋ＜Ｍ）の要素からなる２次元配列
    で表されるマスクを順次走査しながら積和演算を行い、
    その演算結果に基づき周辺に存在する移動物体の位置と
    大きさなどの属性を求める移動物体検出手段と、 を備えたことを特徴とする請求項１に記載の車両周辺監
    視装置。
  3. 【請求項３】 前記認識手段は、各検出点データが自車
    両の進行方向に並んでいるデータである縦列検出点デー
    タか否かを判定する縦列検出点判定手段を更に備え、 前記認識手段の構成要素である、前記検出点データ記憶
    手段、前記停止検出点データ記憶手段或いは前記移動検
    出点データ記憶手段は、その処理において縦列検出点デ
    ータを用いないことを特徴とする請求項１又は２に記載
    の車両周辺監視装置。
  4. 【請求項４】 前記認識手段は、各検出点データが道路
    曲線に沿って並んでいるデータである道路曲線上検出点
    データか否かを判定する道路曲線上検出点判定手段を更
    に備え、 前記認識手段の構成要素である、前記検出点データ記憶
    手段、前記停止検出点データ記憶手段或いは前記移動検
    出点データ記憶手段は、その処理において道路曲線上検
    出点データを用いないことを特徴とする請求項１乃至３
    の何れかに記載の車両周辺監視装置。
  5. 【請求項５】 自車両周辺の所定角度にわたり電磁波を
    掃引照射し、その電磁波が物体に反射した反射波を検出
    することで周辺物体までの距離と方向を出力するレーダ
    手段と、 前記レーダ手段の検出結果に基づき、自車両周辺にある
    物体の自車両に対する相対位置及びその変化量である相
    対速度を出力する認識手段と、 を備えた車両周辺監視装置において、 前記認識手段は、 前記レーダ手段により得られた検出点データを用いて物
    体位置を検出し、その物体の位置データである物体位置
    データを算出する物体検出手段と、 過去に検出したそれぞれの物体について、過去の物体位
    置データから今回検出されるべき位置を推定する物体位
    置推定手段と、 前記物体位置推定手段の出力する物体の推定位置のまわ
    りに所定のウィンドウを設けるウィンドウ設定手段と、 前記ウィンドウ設定手段により設定したウィンドウ内に
    含まれる検出点データを用いて今回の物体位置データを
    求め、過去に検出した物体位置データを用いて、その物
    体の自車に対する相対速度を算出する物体追跡手段と、 を備えたことを特徴とする車両周辺監視装置。
  6. 【請求項６】 前記認識手段は、自車情報を用いて、検
    出点データのそれぞれが停止物を検出したデータである
    停止検出点データかそれ以外のデータである移動検出点
    データかを判定する停止検出点判定手段を更に備え、 前記物体追跡手段は、前記停止検出点判定手段の判定結
    果を用いて、過去に検出された物体の相対速度と自車速
    度の差が所定値未満の場合には、前記ウィンドウ設定手
    段により設定したウィンドウ内に含まれる停止検出点デ
    ータを用い、前記相対速度と自車速度の差が所定値以上
    の場合には、設定したウィンドウ内に含まれる移動検出
    点データを用いて、今回の物体位置データを求め、過去
    に検出した物体位置データを用いて、その物体の自車に
    対する相対速度を算出する、 ことを特徴とする請求項５に記載の車両周辺監視装置。
  7. 【請求項７】 前記物体検出手段は、前記物体追跡手段
    における今回の処理で物体位置データの算出に用いた検
    出点データを使わないことを特徴とする請求項５又は６
    に記載の車両周辺監視装置。
  8. 【請求項８】 前記認識手段は、各検出点データが自車
    両の進行方向に並んでいる縦列検出点データか否かを判
    定する縦列検出点判定手段を備え、 前記物体追跡手段は、前記縦列検出点判定手段の判定結
    果に基づき、縦列検出点データを用いないことを特徴と
    する請求項５乃至７の何れかに記載の車両周辺監視装
    置。
  9. 【請求項９】 前記認識手段は、各検出点データが道路
    曲線に沿って並んでいる道路曲線上検出点データか否か
    を判定する道路曲線上検出点判定手段を備え、 前記物体追跡手段は、前記道路曲線上検出点判定手段の
    判定結果に基づき、道路曲線上検出点データを用いない
    ことを特徴とする請求項５乃至８の何れかに記載の車両
    周辺監視装置。
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