JP2003255047A - 前方物体検出装置及び前方物体検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 カーブ路にさしかかった場合でも、確実に前
方物体の存在を検知することの可能な前方物体検出装置
を提供する。 【解決手段】 レーザレーダ１から複数物標の反射信号
から距離と横位置を計測し、計測した複数の検出点から
構成される直線を求め、道路構造物から構成される検出
点の領域を特定し、グルーピングをすることによって、
先行車で道路構造物からの検出点の連続性が途切れ途切
れの状況となっても道路構造物を正確にグルーピングを
行うことができる。更に、時間的な対応づけの間違いが
発生し易い密集して存在する道路構造物からの検出点を
除いて、残りの隣接する検出点をグルーピングする。こ
のことから、前方の複数物標に対して正確なグルーピン
グと物標分類が可能となる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、自車両の前方に存
在する先行車或いは道路構造物等の物体を検出する前方
物体検出装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】車両に搭載され、当該車両の前方に存在
する構造物（ガードレール等）、或いは先行車両の存在
を検出する検出装置として採用されるスキャン式レーダ
信号のグルーピング処理方法として、例えば、特開平７
−２７０５３６号公報（以下、従来例という）に記載さ
れたものが知られている。

【０００３】この従来例に記載されたものは、車両に搭
載されたレーダを用いて、複数物体からの距離と横位置
（道路と直交する方向の位置）を計測し、距離の近い順
に検出物標を並べ替え、並べ替えた順に従い、相互に隣
接する検出物体について、所定の方向に連続性があるか
どうか判定する。そして、この連続性判断結果によりグ
ルーピングを行い、グループに属する検出点の情報に基
づき、検出物標が連続性を持つ道路構造物か、連続性を
持たない先行車かの分類を行う。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来例に記載された方法では、互いに隣接する検出点
が所定の方向に連続性を有するかどうかにより、グルー
ピングや検出物標の分類を行うようにしているので、自
車両の前方がカーブ路で、且つ、先行車が存在する場合
においては、この先行車に隠されて、道路構造物からの
検出点は、連続性が途切れてしまうことがある。このよ
うな状況においては、グループ化された道路構造物の検
出点は、相対位置と検出総数の関係のみを用いた判断で
は、連続性がないと判断され、先行車として分類されて
しまうことがある。

【０００５】これを図１３に示す説明図を参照して説明
すると、自車両の前方にカーブ路が存在する場合には、
デリニエータ等の道路構造物が、先行車両に隠れてしま
うことがある。従って、グループＡ、Ｂ、Ｃの３つが得
られることになり、実際には、グループＢとグループＣ
は同一の構造物であるにも関わらず、別体として認識さ
れてしまうことがある。

【０００６】即ち、ガードレール等の道路構造物は、本
来、道路の沿道に長距離に渡って配置されいているもの
であるにも関わらず、先行車により隠れてしまった場合
には、連続性を検出することができなくなってしまい、
その結果、ガードレールであるにも関わらず、先行車両
であると判断されてしまうことがあった。

【０００７】よって、従来における相対位置と検出総数
の関数から検出点の分類を行う方法では、道路構造物を
先行車と誤判断する可能性が高いという問題が生じてい
た。

【０００８】本発明は、このような従来の課題を解決す
るためになされたものであり、その目的とするところ
は、自車両の前方に存在する物体を、精度良く検出する
ことのできる前方物体検出装置を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本願請求項１に記載の発明は、自車両に搭載されて
自車両前方に存在する物体を検出する前方物体検出装置
であって、自車両前方に送信波を走査させながら出射し
て、自車両前方に存在する物体からの反射波を検出し、
検出した反射波に基づいて、自車両に対する前記物体位
置を示す複数の検出点を生成する物体検出手段と、前記
物体検出手段にて検出された複数の検出点に基づき、所
定の演算手法を用いて、同一であると見なされる物体に
よる検出点どうしを連結する直線を算出する直線算出手
段と、前記直線算出手段で検出された直線に基づき、自
車両が走行する道路の端部に存在する道路構造物からの
検出点で構成される直線を抽出する直線抽出手段と、前
記直線抽出手段にて抽出された直線近傍に存在する複数
の検出点をグルーピングし、これを道路構造物として検
出する道路構造物検出手段と、を具備したことを特徴と
する。

【００１０】請求項２に記載の発明は、自車両に搭載さ
れて自車両前方に存在する物体を検出する前方物体検出
装置であって、自車両前方に送信波を走査させながら出
射して、自車両前方に存在する物体からの反射波を検出
し、検出した反射波に基づいて、自車両に対する前記物
体位置を示す複数の検出点を生成する物体検出手段と、
前記物体検出手段にて検出された複数の検出点に基づ
き、所定の演算手法を用いて、同一であると見なされる
物体による検出点どうしを連結する直線を算出する直線
算出手段と、前記直線算出手段で検出された直線に基づ
き、自車両が走行する道路の端部に存在する道路構造物
からの検出点で構成される直線を抽出する直線抽出手段
と、前記直線抽出手段にて抽出された直線近傍に存在す
る複数の検出点をグルーピングし、これを道路構造物と
して検出する道路構造物検出手段と、前記道路構造物検
出手段で検出されなかった検出点のうち、互いに隣接す
る検出点をグルーピングして第１グループデータを得る
第１のグルーピング手段と、前記第１のグルーピング手
段により、今回得られたグループデータに対応するデー
タが、前回得られたグループデータ中に含まれている場
合には、これを第２グループデータとする第２のグルー
ピング手段と、を具備し、前記第２グループデータが検
出された際に、これを自車両前方に存在する物体による
ものであると判断することを特徴とする。

【００１１】請求項３に記載の発明は、前記直線算出手
段は、物体位置を示す複数の検出点に基づき、検出点の
分解能を低下させた際の、自車両から各検出点までの距
離と、自車両が走行する道路の幅方向位置との関係を示
す２次元配列データを生成するデータ変換手段と、前記
データ変換手段にて得られる２次元配列データを、前記
所定の演算手法にて２次元パラメータ空間のデータに変
換し、当該２次元パラメータ空間中における各点の累積
度の極大値を求めることにより、前記検出点どうしを連
結する直線を算出する直線位置算出手段と、を有するこ
とを特徴とする。

【００１２】請求項４に記載の発明は、前記直線抽出手
段は、前記直線算出手段にて算出された直線のうち、自
車両の走行方向、或いは自車両が走行する道路の白線方
向との相関が高く、且つ、自車両と離れた領域に存在す
る前記極大値を選択する極大値選択手段を有し、該極大
値選択手段にて選択された極大値に対応する直線を抽出
することを特徴とする。

【００１３】請求項５に記載の発明は、前記道路構造物
検出手段は、前記直線抽出手段にて抽出された直線と、
当該直線を抽出する際に使用した各検出点との距離を算
出し、算出された距離が所定値以下である場合には、こ
の検出点を道路構造物のデータであると判定する道路構
造物判定手段を具備したことを特徴とする。

【００１４】請求項６に記載の発明は、前記直線抽出手
段は、前記直線算出手段にて算出された直線のうち、自
車両に対して自車両の走行する幅方向に相関が低く、自
車両と離れた領域に存在する前記極大値を選択する第２
極大値選択手段を有し、当該第２極大値選択手段にて選
択された極大値に対応する直線を抽出することを特徴と
する。

【００１５】請求項７に記載の発明は、前記道路構造物
検出手段は、異なる時間での検出結果に基づいて検出点
に道路構造物となる信頼度を付与する道路構造物信頼度
付与手段と、前記道路構造物信頼度付与手段にて高い信
頼度を付与された複数の検出点に基づき、所定の条件を
用いて、道路構造物と判定される検出点どうしを連結す
る道路構造物直線を算出する道路構造物直線算出手段
と、前記道路構造物直線算出手段で算出された前回計測
時の道路構造物直線近傍に存在する複数の検出点を所定
の条件に基づき、道路構造物のデータとしてグルーピン
グを行い、道路構造物直線を示す値を更新する道路構造
物直線更新手段と、有することを特徴とする。

【００１６】請求項８に記載の発明は、前記道路構造物
信頼度付与手段は、前記直線抽出手段にて抽出された直
線と前記道路構造物直線算出手段にて時間的前に算出さ
れた道路構造物直線と各検出点の距離を算出し、算出し
た距離が所定値以下、且つ検出点から所定の領域内に別
の検出点が存在しなければ、信頼度を高くする第１信頼
度付与手段と、各検出点と時間的に前に検出された検出
点との比較から各検出点の相対速度を算出し、相対速度
が所定値以下であれば、信頼度を高くし、所定値以上で
あれば、信頼度を低くする第２信頼度付与手段と、を有
することを特徴とする。

【００１７】請求項９に記載の発明は、前記道路構造物
直線算出手段は、前記道路構造物信頼度付与手段により
付与された信頼度が高い検出点どうしの距離を算出し、
距離が所定値以下であれば同一道路構造物を構成する検
出点として連結して直線を検出することを特徴とする。

【００１８】請求項１０に記載の発明は、前記道路構造
物直線更新手段は、前回検出した道路構造物直線と各検
出点の距離を算出し、算出した距離が所定値以下、且つ
前記道路構造物信頼度付与手段により付与された信頼度
が高い場合、及び、算出した距離が所定値以下、且つ信
頼度が低く、近傍に走行物体が存在しない場合には、こ
の検出点を道路構造物のデータしてグルーピングを行
い、直線位置を更新することを特徴とする。

【００１９】請求項１１に記載の発明は、自車両前方に
存在する物体を検出する前方物体検出方法であって、自
車両前方に送信波を走査させながら出射して、自車両前
方に存在する物体からの反射波を検出し、検出した反射
波に基づいて、自車両に対する前記物体位置を示す複数
の検出点を生成する第１のステップと、前記第１のステ
ップにて検出された複数の検出点に基づき、所定の演算
手法を用いて、同一であると見なされる物体による検出
点どうしを連結する直線を算出する第２のステップと、
前記第２のステップで検出された直線に基づき、自車両
が走行する道路の端部に存在する道路構造物からの検出
点で構成される直線を抽出する第３のステップと、前記
第３のステップにて抽出された直線近傍に存在する複数
の検出点をグルーピングし、これを道路構造物として検
出する第４のステップと、を具備したことを特徴とす
る。

【００２０】

【発明の効果】請求項１の発明では、レーザレーダより
出射される送信波の、複数物標による反射信号に基づい
て、自車両から物標までの距離と横位置とを計測し、計
測された複数の検出点から構成される直線を求める。そ
して、道路構造物から構成される検出点の領域を特定
し、グルーピングをすることによって、先行車の存在に
より道路構造物からの検出点の連続性が途切れた状況と
なった場合でも道路構造物を正確にグルーピングするこ
とができる。これにより、車両前方に存在する道路構造
物を確実に検出することができる。

【００２１】請求項２の発明では、レーザレーダより出
射される送信波の、複数物標による反射信号に基づい
て、自車両から物標までの距離と横位置とを計測し、計
測された複数の検出点から構成される直線を求める。そ
して、道路構造物から構成される検出点の領域を特定
し、グルーピングをすることによって、先行車の存在に
より道路構造物からの検出点の連続性が途切れた状況と
なった場合であっても道路構造物を正確にグルーピング
を行うことができる。更に、時間的な対応づけの間違い
が発生し易い密集して存在する道路構造物からの検出点
を除いて、残りの隣接する検出点をグルーピングする。
このことから、前方の複数物標に対して正確なグルーピ
ングと物標分類が可能となる。

【００２２】請求項３の発明では、物体位置を示す複数
検出点の分解能を落とした距離と横位置の２次元データ
を用いることにより、道路構造物の検出点は２次元パラ
メータ空間へ変換される際に、特定のごく狭い領域に変
換されることとなり、極大値を求めることが容易にな
る。これにより、道路構造物を構成する検出点からなる
直線を容易に求めることが可能となる。

【００２３】請求項４の発明では、検出直線の傾きと自
車の走行方向または白線方向との相関が高くなり、自車
からの横位置が離れた領域から極大値を求めることによ
り、正確に道路構造物の検出点から構成される直線を求
めることが可能となる。

【００２４】請求項５の発明では、直線抽出手段にて抽
出された直線とレーザレーダにて検出された複数の検出
点との距離を計算し、この距離が所定値を越えるかどう
かに基づいて、この直線が道路構造物であるか否かを判
断することにより、検出領域に幅を持たせながら道路構
造物の検出点を抽出することができ、正確な道路構造物
のグルーピングが可能となる。

【００２５】請求項６の発明によれば、検出直線の傾き
と自車両の幅方向に相関が低くなり、自車からの横位置
及び縦位置が離れた領域から極大値を求めることによ
り、自車の前方の手前部分が直線で、遠方でカーブ路に
なるような複雑な道路形状においても、正確に道路構造
物の検出点で構成される直線を求めることが可能にな
る。

【００２６】請求項７の発明によれば、異なる時間での
検出結果に基づき道路構造物となる信頼度を算出し、信
頼度の高い検出点で構成される道路構造物直線を求め
る。そして、前回の道路構造物直線から道路構造物の領
域を特定し、グルーピングすることによって、今回の検
出においてオクルージョン（検出できたり、できなかっ
たりする動作が頻繁に変動すること）などにより道路構
造物検出点からの反射が少ない状況においても、道路構
造物を正確にグルーピングを行うことができる。

【００２７】請求項８の発明よれば、異なる時間に検出
された直線との比較と近傍と検出点との位置関係により
信頼度を算出することにより、オクルージョンや道路構
造物の近傍に存在する車両の影響を受けない信頼度算出
が行える。更に前回の検出点との比較により相対速度を
求めることにより、信頼度を付与する。このように信頼
度の付与を２段階で行うことにより道路構造物の信頼度
算出が正確に行うことができる。請求項９の発明によれ
ば、道路構造物の信頼度が高い検出点どうしの距離を計
算し、この距離が所定値を超えるかどうかに基づいて、
同一道路構造物を構成する検出点か否かを判断すること
により、検出領域に幅を持たせながら、道路構造物の検
出点の連結が可能になり、正確な道路構造物直線を求め
ることができる。

【００２８】請求項１０の発明によれば、前回検出した
道路構造物直線と各検出点の距離を算出し、この距離が
所定値以下であり、且つ道路構造物の信頼度が高い検出
点であれば、道路構造物のデータとしてグルーピングを
行う。また、直線との距離が所定値以下であるが、信頼
度が低い検出点においては、近傍に走行物体がなけれ
ば、道路構造物のデータとして、グルーピングを行う。
このことにより、オクルージョンの影響により道路構造
物の検出点が少なく、今回の検出において直線が抽出で
ないない場合においても道路構造物の検出点を正確に検
出することができる。更に道路構造物にもかかわらず時
間的な対応付けの間違えを起こし信頼度の低下した検出
点を補正し、正確に道路構造物データとしてグルーピン
グすることが可能となる。

【００２９】請求項１１の発明では、レーザレーダより
出射される送信波の、複数物標による反射信号に基づい
て、自車両から物標までの距離と横位置とを計測し、計
測された複数の検出点から構成される直線が求められ、
その後、道路構造物から構成される検出点の領域を特定
し、グルーピングをすることによって、先行車の存在に
より道路構造物からの検出点の連続性が途切れた状況と
なった場合でも道路構造物を正確にグルーピングするこ
とができる。これにより、車両前方に存在する道路構造
物を確実に検出することができる。

【００３０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態を、図
面に基づいて説明する。ここでは、距離センサとしてス
キャニングレーザレーダ（以下、レーザレーダという）
を利用する場合について説明する。

【００３１】本発明は、例えば、図１に示す如くの物体
検出装置に適用される。

【００３２】［物体検出装置の構成］図１は、物体検出
装置の機能的な構成を示すブロック図である。この物体
検出装置は、車両前方に設けられたレーザレーダ（物体
検出手段）１と、走行時の挙動を検出する車両拳動検出
部２と、レーザレーダ１及び車両挙動検出部２より与え
られる情報に基づいて、自車両前方に存在する物体を検
出するための物体検出処理を行う演算部３と、を備えて
構成されている。

【００３３】レーザレーダ１は、図２に示すように、車
両の前部に設置される。また、スキャニング面において
所定の角度で光軸を変更することで、所定のスキャン範
囲でレーザ光を走査させる。これにより、レーザレーダ
１はスキャン範囲に存在する物体にレーザ光を照射す
る。

【００３４】レーザレーダ１は、出射したレーザ光が前
方に存在する物体に照射されて反射された反射レーザ光
を検出することにより、反射レーザ光の光強度に基づい
た反射信号を取得する。そして、取得した反射信号に基
づいた距離計測処理を行うことにより、距離計測情報を
生成し、これを演算部３に出力する。

【００３５】車両挙動検出部２は、車両のシフトポジシ
ョンを検出するシフトポジションセンサと、車両左右後
輪の車輪速を検出する車輪速センサと、車両の操舵角を
検出する操舵角センサとを備える。このシフトポジショ
ンセンサ、車輪速センサ、操舵角センサからのセンサ信
号を用いて、車両位置、車両進行方向、車両の向き、移
動距離を算出する演算装置を備える。

【００３６】車両挙動検出部２は、上述の各センサより
得られる車両位置、進行方向、車両の向き、移動距離
を、車両走行情報として演算部３に出力する。

【００３７】演算部３は、車両内部に搭載されたＣＰＵ
（Central Processing Unit), ＲＡＭ(Random Access M
emory), ＲＯＭ(Read Only Memory), 入出力Ｉ／Ｆ等か
らなるマイクロコンピュータで構成されており、直線算
出手段３１と、直線抽出手段３２と、道路構造物検出手
段３３と、第１のグルーピング手段３４と、第２のグル
ーピング手段３５の各機能ブロックに分割される。ま
た、直線算出手段３１は、データ変換手段３１１と、直
線位置算出手段３１２と、を具備しており、直線抽出手
段３２は、極大値選択手段３２１を具備しており、更
に、道路構造物検出手段３３は、道路構造物判定手段３
３１を具備している。また、演算部３は、レーザレーダ
１及び車両拳動検出部２より得られる情報に基づいて、
自車両１１の前方に存在する物体を検出する物体検出処
理を行う。なお、この物体検出処理の詳細については後
述する。

【００３８】［物体検出装置の動作］この物体検出装置
では、自車両１１が走行しているときにおいて、レーザ
レーダ１により自車両１１の前方に存在する物体の距離
計測処理を行う。ここで、自車両前１１の前方方向のス
キャン範囲内には物体Ａ〜Ｃが存在するものとし、図３
を用いて説明する。

【００３９】レーザレーダ１は、スキャン範囲内にレー
ザ光を走査して距離計測処理をすることで、スキャン範
囲に含まれる検出対象物までの距離情報を得る。これに
より、レーザレーダ１（図中、ＬＲで表記）は、図３に
示すように、物体Ａ〜Ｃについての距離情報を得た検出
点ａ〜ｎを得る。同図では検出点ａ〜ｎは物体Ａ〜Ｃに
ついて得た距離に従ってプロットしている。レーザレー
ダ１は検出点ａ〜ｎについての情報を演算部３に出力す
る。

【００４０】演算部３は、検出点におけるＺ方向の距離
と、Ｘ方向の距離の最小単位を、例えばＺ方向２ｍ、Ｘ
方向０．５ｍとして、図４（ａ）に示す如くの、縦軸を
Ｚ方向の距離、横軸をＸ方向の距離とする検出点ａ〜ｎ
の２次元配列データＮを生成する。このとき、検出点の
分解能を低下させている。即ち、図３に示す例では、ａ
〜ｎの１４点を検出点としているが、図４（ａ）では、
データ格納配列は８個として、検出点が近距離の場合に
同じパラメータ空間に変換している。これは、検出点を
２次元パラメータ空間へ変換する際に、特定の狭い領域
に変換されるようにするために処理である。

【００４１】演算部３のデータ変換手段３１１は、検出
点の２次元配列データと同一の次元を有するパラメータ
空間Ｓを考え、データ配置によって計算されるパラメー
タ空間Ｓ中の累積度の極大値を求め、更に直線位置算出
手段３１２は、ハフ変換により、検出点から構成される
直線を求める。

【００４２】また、演算部３は、以下に示す（１）式で
示される関数を持つパラメータ空間θρを表現する２次
元配列データＳを用意し、各点の累積度を表す値を０に
初期化する。

【００４３】 ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｚ・ｓｉｎθ ・・・（１） 次いで、演算部３は、２次元配列データＮを走査して検
出点ａ〜ｎに対応したデータを検出する毎に、（１）式
に従って、図４（ｂ）に示すようなθρ空間に曲線を描
き、曲線上の点に対応する２次元配列データＳ（累積
値）を１だけ増加させる。

【００４４】演算部３は、上述した処理を各検出点につ
いて繰り返すことにより、θρ空間の累積値を求め、し
きい値Ｔ１と比較する。極大値選択手段３２１は、図５
に示すように、しきい値Ｔ１以上と判定したときには、
検出点から構成する直線を示す極大値θｍ，ρｍとして
検出する。

【００４５】演算部３は、θは検出した直線の傾き、ρ
は検出した直線と原点までの距離を示すことを利用し、
車両挙動検出部２で検出した車両の向きが略同一となる
（即ち、θと車両の移動ベクトルの相関が高くなる）θ
領域と、自車両１１からＸ方向の距離が離れた検出点で
構成される直線を示すこととなる（即ち、ρが大きい値
を示す）ρ領域とが重なる範囲を、極大値選択範囲とす
る。

【００４６】直線抽出手段３２は、上述した極大値選択
範囲から極大点θρを求め、（１）式に代入することに
より直線Ｌを求める。更に、演算部３は、図６（ａ）に
示すように、直線Ｌと検出点との距離Ｄを計算し、しき
い値Ｔ２と比較する。演算部３は、距離Ｄがしきい値Ｔ
２以下であると判定したときには、道路構造物データと
してグルーピング処理を行う。道路構造物判定手段３３
１は、上述した処理を各検出点について繰り返し行うこ
とにより、図６（ｂ）に示すように道路構造物データを
検出し、得られたデータから回帰分析することで、正確
な道路構造物の位置情報を取得する。

【００４７】演算部３は、上述で道路構造物データとな
らなかった検出点に対して、スキャン開始位置から隣接
する検出点を演算し、演算して得た距離差の絶対値とし
きい値Ｚｔ１とを比較する。

【００４８】演算部３は、距離差の絶対値がしきい値Ｚ
ｔ１以下であると判定したときには、距離差を演算する
際に使用した２つの検出点を、同一物標から反射した反
射レーザ光により得たものと判定して、グルーピング対
象とする。一方、演算部３は、距離差の絶対値がしきい
値Ｚｔ１以上である場合、或いは、隣接する検出点が存
在せず孤立した検出点である場合には、１つの検出点で
のみでグルーピング対象とする。

【００４９】演算部３は、上述した処理を各検出点につ
いて繰り返すことにより、図３に示すように、検出点
ｄ，ｅをグルーピングｒ（ｌ、ｔ）として認識し、検出
点ｈ，ｉをグルーピングｒ（２，ｔ）として認識する。
また演算部３は、検出点ｋ，ｌをグルーピング対象とで
きないグルーピングｒ（３，ｔ）及びｒ（４，ｔ）とし
て認識する。

【００５０】これにより、演算部３は、各グルーピング
ｒと、各グルーピングｒに含まれる検出点と、各検出点
についての距離計測情報からなる第１グループデータを
得る。この第１グループデータには、Ｘ方向における強
度分布により自車両１１の前方に存在する物体のＸ方向
における幅を示す物体幅情報も含む。

【００５１】このように、演算部３は、道路構造物を除
いたデータに対して、レーザ光の反射に基づくグルーピ
ング処理をし、この処理を例えば所定間隔で行うことで
時間的に前後する複数の第１グループデータを得る。

【００５２】また、この物体検出装置では、自車両１１
が走行しているときにおいて、上述の第１グルーピング
処理により得た時間的に前後する第１グループデータの
比較をし、時間的に前後するグルーピングｒが同一のグ
ルーピングか否かの判定をする。このとき、演算部３
は、時間的に前後するグループデータの情報を比較す
る。そして、演算部３は、時間的に前後する同一グルー
プデータについての自車両１１に対する相対速度を計算
する。

【００５３】演算部３は、第１グルーピング処理を行う
ときには、時間的に前に相対速度を演算した第１グルー
プデータと、今回の処理対象となる第１グループデータ
との比較を行う。演算部３は、時間的に前に相対速度を
演算した第１グループデータと、今回の処理対象となる
第１グループデータについて、以下に示す（ａ１）、
（ａ２）の、２つの条件を満たす場合には、時間的に前
後する第１グループデータが同一物標によるものである
と判定する。

【００５４】（ａ１）時間的に前に検出された第１グル
ープデータの相対速度から推定した今回の自車両１１と
の距離と、実測した今回の第１グループデータとの距離
差の絶対値がしきい値Ｚｔ２以下である。

【００５５】（ａ２）時間的に前に検出された第１グル
ープデータのＸ方向における中心点と、今回の第１グル
ープデータのＸ方向における中心点の距離差の絶対値が
しきい値Ｘｔ１以下である。

【００５６】上述の第１グルーピング処理の次に、演算
部３は、時間的に前の第１グループデータと同一物標に
よるものと認識された第１グループデータについて自車
両１１に対する相対速度を演算し、第１グループデータ
に含まれる情報として追加する。

【００５７】また、演算部３は、時間的に前の第１グル
ープデータと同一物標によるものと認識されていない第
１グループデータについては、相対速度の演算ができ
ず、内部メモリに保持しておき、次回の第１グルーピン
グ処理時に使用する。

【００５８】これにより、演算部３は、各グルーピング
ｒと各グルーピングｒに含まれる各検出点と、各検出点
についての距離計測情報と相対速度情報とからなる第１
グループデータを得る。

【００５９】演算部３は、上述の第１グルーピング処理
後に、第２グルーピング処理を行う。このグルーピング
処理では時間的に前に既に求められた第２グループデー
タと今回検出された相対速度が計算された第１グループ
データとの比較を行う。ここで演算部３は、前回の第２
グループデータにおけるＸ方向の中心位置から左右１／
２車線幅（例えば１．７５ｍ）をグルーピング範囲とし
て決定し、この範囲内に存在する複数の検出点をグルー
ピングする。

【００６０】演算部３は、前回の第２グループデータ
と、今回の相対速度が計算され、上述のグルーピング範
囲にＸ方向の中心位置が存在する第１グループデータに
ついて、以下に示す（ｂ１）〜（ｂ４）の４つの判定条
件を全て満たす場合に、前回の第２グループデータと今
回のグループデータとを同一物標とする。

【００６１】（ｂ１）前回の第２グループデータの相対
速度から推定した今回の自車両１１との距離と、今回の
第１グループデータとの距離差の絶対値がしきい値Ｚｔ
３以下。

【００６２】（ｂ２）前回の第２グループデータの相対
速度と今回の第１グループデータの相対速度比が０より
大きい、ただし前回の第２グループデータの相対速度の
絶対値が所定値（例えば５ｍ／ｓ程度）の場合は、適用
除外とする。

【００６３】（ｂ３）前回の第２グループデータの相対
速度と、今回の第１グループデータの相対速度との相対
速度差がしきい値Ｖｔ１以下。

【００６４】（ｂ４）結合後の第２のグループデータの
物体幅がしきい値Ｗｔ１以下。

【００６５】更に、上記の判定条件を満たさずに同一物
標がない第１グループデータについては、演算部３は第
１グループデータどうしでグルーピングを行い、以下に
示す（ｃ１）〜（ｃ３）に示す３つの判定条件を満たす
場合に、新規の第２グループデータとしてグループ化す
る。

【００６６】（ｃ１）今回の第１グループデータどうし
における距離差の絶対値がＺｔ４以下。

【００６７】（ｃ２）今回の第１グループデータどうし
における相対速度の絶対値がＶｔ２以下。

【００６８】（ｃ３）グルーピング後の物体幅がしきい
値Ｗｔ２以下。

【００６９】また、演算部３は、同一物標がない第１グ
ループデータについての判定条件を満たさない場合に
は、１つの各第１グループデータを新規に第１グループ
データとする。

【００７０】このような、第２グルーピング処理を行う
ことにより、演算部３は、自車両１１の前方に存在する
物体に含まれる検出点で構成される第２グループデータ
を生成する。

【００７１】［演算部３による物体検出手順］図７は、
演算部３により物体検出処理を行う際の処理手順を示す
フローチャートである。同図に示すように、自車両１１
が走行しているときにおいて、ステップＳ１以降の処理
を開始する。

【００７２】ステップＳ１において、レーザレーダ１に
より車両前方をスキャンすることでスキャン範囲内でレ
ーザ光を走査し、前方に存在する物体からの反射レーザ
光を得る。これにより、レーザレーダ１は、自車両１１
の前方に存在する物体との距離計測情報を得て、各検出
点に関する情報を得る。

【００７３】次に、ステップＳ２において、演算部３
は、上述した２次元配列データ生成を行う。このとき、
演算部３は、例えばＺ方向とＸ方向の距離の最小単位を
それぞれ、２ｍ及び０．５ｍとして、ステップＳ１の処
理で得られた検出点を２次元配列データＮに変換する。

【００７４】次いで、ステップＳ３において、演算部３
は、上述した２次元パラメータ空間Ｓへの変換を行う。
このとき演算部３は、θρ空間を表現する２次元配列デ
ータＳをあらかじめ０に初期化し、検出点を変換した２
次元配列データＮ内を順に走査し、データが存在すれ
ば、上述した（１）式に基づいて、θρ空間に曲線を描
き、曲線上の点に対応する２次元配列データＳの値を１
だけ増加させる。このような処理を２次元配列データＮ
の全配列データに対して行い、次のステップＳ４の処理
に移行する。

【００７５】ステップＳ４において、演算部３は、θρ
空間を表現する２次元配列データＳから、道路構造物の
検出点で構成される直線に対応する極大値（θｍ，ρ
ｍ）の選択を行う。このとき演算部３は、まず２次元配
列データＳの値としきい値Ｔ１の比較を行い、しきい値
Ｔ１以上となる値は、複数の検出点から構成される直線
に対応する極大値とする。

【００７６】更に、演算部３は、道路構造物の検出点か
ら構成される直線に対応する極大値を選択するため、上
述の極大値選択範囲の設定を行い、この領域内に存在す
る極大値を道路構造物の検出点で構成される直線を示す
値として選択し、ステップＳ５の処理に移行する。

【００７７】ステップＳ５において、演算部３は、ステ
ップＳ１で検出した検出点が道路構造物か否かを判定す
る。このとき演算部３は、ステップＳ４により選択した
極大値から直線式を求め、ステップＳ１で検出した検出
点との比較を行い、道路構造物とするための判定条件を
満たすときは、ステップＳ６、ステップＳ７の処理に移
行し、判定条件を満たさないときには、ステップＳ８以
降の処理に移行する。

【００７８】ステップＳ６において、演算部３は、道路
構造物のグルーピングを行う。このとき演算部３は、ス
テップ５において道路構造物と判定された検出点を内部
メモリに保存する。

【００７９】ステップＳ７において、演算部３は、内部
メモリに保存された道路構造物とした検出点を読み出
し、これらの点から直線式を再計算し、道路構造物の位
置情報として出力し、ステップＳ１に処理する。

【００８０】ステップＳ８において、演算部３は、ステ
ップＳ５において道路構造物と判定されなかった検出点
に対して上述した第１グルーピング処理を行う。このと
き演算部３は、例えばスキャン範囲において自車両１１
から見た右側の端部から検出点間の距離を演算し、演算
して得た距離差の絶対値がしきい値Ｚｔ１以下であると
きは、第１グループデータとする。そして、演算部３
は、順次距離差の絶対値がしきい値Ｚｔ１を超える位
置、或いは、隣接する点が存在しない位置まで検出点の
比較をする。演算部３は、この第１グループデータ処理
を行うことで、グルーピングに含まれる各検出点の距離
を平均して得たグルーピング距離、グルーピングのＸ方
向における中心点、グルーピングの右端点と左端点との
位置差とレーザレーダ１による単位スキャン幅とを加算
した物体幅からなる第１グループデータを内部メモリに
保存し、ステップＳ９の処理に移行する。

【００８１】ステップＳ９において、演算部３は、上述
した時間的に前後する第１グループデータの比較を行
う。演算部３は、ステップＳ８で得た第１グループデー
タ及び前回に取得して内部メモリに格納された第１グル
ープデータのうち、相対速度が計算されている第１グル
ープデータの比較を行い、上述の同一物標からの第１グ
ループデータと判定するときの判定条件を満たすときに
は同一物標とする。これにより、演算部３は、後のステ
ップで相対速度を計算するために、第１グループデータ
に過去２点の距離計測情報を追加する。

【００８２】このステップＳ９において、演算部３は、
ステップＳ８で得た各第１グループデータごとに時系列
判断するための判定条件を満たすか否かの判定をし、判
定条件を満たす第１グループデータであるときには、時
系列的な対応付けが可能な過去の第１グループデータが
存在するとしてステップＳ１１に処理を進める。

【００８３】更に、このステップＳ９において、演算部
３は、相対速度が検出されている前回の第１グループデ
ータと今回の第１グループデータとが判定条件を満たさ
ない場合は、前々回の第１グループデータと今回の第１
グループデータとが判定条件を満たすか否かを判定す
る。演算部３は、今回の第１グループデータが前々回の
第１のグループデータとの間で時系列判断するための判
定条件を満たさないときには、過去の第１グループデー
タを削除する。

【００８４】また、このステップＳ９において、演算部
３は、相対速度が検出されている前回、前々回の第１グ
ループデータと今回の第１グループデータとが判定条件
を満たさない場合には、相対速度が計算されていない前
回の第１グループデータと判定条件を満たすか否かを判
定する。今回の第１グループデータが前回の相対速度が
計算されていない第１グループデータとの間で時系列判
断するための判定条件を満たさないときには、ステップ
Ｓ１０の処理を進める。

【００８５】ステップＳ１０において、演算部３は、ス
テップＳ９で過去の第１グループデータと同一物標によ
るものでないと判定された今回の第１グループデータの
Ｚ方向における距離、Ｘ方向における中心点、物体幅を
保存して、ステップＳ１に処理を戻す。なお、このとき
保存した各種情報は、次回以降のステップＳ９の時系列
判断で使用する。

【００８６】ステップＳ１１において、演算部３は、過
去の第１グループデータとの間で時系列判断をするため
の判定条件を満たした第１グループデータについて、今
回、前回及び前々回の距離情報を用いて相対速度を計算
し、計算した相対速度情報を第１グループデータに追加
する。

【００８７】演算部３は、上述のステップＳ９〜ステッ
プＳ１１までの処理をステップＳ８で検出した全ての第
１グループデータについて行い、以降のステップＳ１２
〜ステップＳ１４の処理に移行する。

【００８８】ステップＳ１２において、演算部３は、ス
テップＳ１１で相対速度が計算された第１グループデー
タと過去の第２グループデータとの比較をして、同一物
標と判定するための判定条件を満たす第１グループデー
タが存在するか否かを判定する、演算部３は、同一物標
を判定するための判定条件を満たす第２グループデータ
が存在すると判定したときにはステップＳ１４に処理を
進め、存在しないと判定したときには、ステップＳ１３
に処理を進める。

【００８９】ステップＳ１２において、演算部３は、過
去の第２グループデータと同一物標とされた第１グルー
プデータからＺ方向における距離の平均値、物体の左右
端点、相対速度の平均を求める。

【００９０】次にステップＳ１４において、演算部３
は、ステップＳ１２で得た各種情報をＺ方向における距
離、Ｘ方向における物体の位置、物体幅、相対速度、検
出回数の値を更新する。

【００９１】更に、ステップＳ１３において、演算部３
は、ステップＳ１２において過去の第２グループデータ
との間で判定条件を満たさず、同一物体が存在しない第
１グループデータどうしを比較し、同一物標するための
判定条件を満たすときにはグルーピングを行い、新規に
第２グループデータを生成し、判定条件を満たさないと
きには１つの第１グループデータで新規に第２グループ
データを生成し、ステップＳ１３に処理を進める。

【００９２】このようなステップＳ１２〜ステップＳ１
４までの処理を、ステップＳ１１で相対速度が計算され
た全ての第１グループデータに対して行い、ステップＳ
１５の処理に移行する。

【００９３】ステップＳ１５において、演算部３は、ス
テップＳ１２〜ステップＳ１４の処理で得た自車両１１
に対するＺ方向における距離、Ｘ方向における距離、物
体幅、相対速度を、例えば運転者が認識できるような形
態にして提示する。

【００９４】このようにして、本実施形態に係る前方物
体検出装置では、ハフ変換を用いることにより、同一直
線上に存在する検出点をグルーピングするので、先行車
両の存在により、同一の道路構造物より得られる検出信
号が途切れた場合であっても、確実にこの道路構造物を
検出することができる。従って、自車両がカーブ路にさ
しかかった場合であっても、確実な前方物体の検出が可
能となる。

【００９５】更に、検出点の分解能を低下させることに
より、道路構造物の検出点は２次元パラメータ空間へ変
換される際に、特定のごく狭い領域に変換されることと
なり、極大値を求める処理が容易となる。

【００９６】次に、本発明の第２の実施形態について説
明する。図８は、第２の実施形態に係る前方物体検出装
置の構成を示すブロック図である。本実施形態に係る前
方物体検出装置においても、前述した第１の実施形態と
同様に、レーザレーダ１と、車両挙動検出部２と、演算
部３と、を具備している。また、演算部３は、直線算出
手段３１と、直線抽出手段３２と、道路構造物検出手段
３３と、第１のグルーピング手段３４と、第２のグルー
ピング手段３５と、を具備している点で、第１の実施形
態と一致している。

【００９７】但し、直線抽出手段３２、及び道路構造物
検出手段３３の構成が相違しているので、以下、この点
について説明する。

【００９８】図８に示すように、直線抽出手段３２は、
第２極大値選択手段３２２を有している。該第２極大値
選択手段３２２は、θが検出した直線の傾きを示し、ρ
が検出した直線から原点までの距離を示すことを利用し
て、車両の幅方向と相関が低くなるθ領域と、自車両１
１からＸ及びＹ方向の距離が離れた検出点で構成される
直線を示すことになるρ領域とが重なる範囲を第２極大
値選択範囲として設定する処理を行う。

【００９９】そして、直線抽出手段３２は、上記の処理
にて設定された第２極大値選択範囲から極大値θ，ρを
求め、この極大値θ，ρを前述した（１）式、即ち、下
記の式に代入することにより、直線Ｌ１を求める。

【０１００】 ρ＝ｘ・ｃｏｓθ＋ｚ・ｓｉｎθ ・・・（１） また、道路構造物検出手段３３は、道路構造物信頼度付
与手段３３２と、道路構造物直線算出手段３３３と、道
路構造物直線更新手段３３４と、を具備している。

【０１０１】道路構造物信頼度付与手段３３２は、図９
に示すように、直線Ｌ１と検出点との距離Ｄを計算し、
この距離Ｄとしきい値Ｔ２とを比較する。そして、距離
Ｄがしきい値Ｔ２以下であると判定し、Ｘ方向に車幅程
度（例えば、４ｍ程度）、Ｚ方向に１ｍ程度の範囲内に
別の検出点が存在しなければ、この検出点を道路構造物
候補として該検出点の信頼度Ｃ（道路構造物である可能
性を示す数値）を上げる。更に、他の道路構造物直線Ｌ
２が検出されている場合には、同様にこの検出点と直線
Ｌ２との距離を計算し、しきい値Ｔ２と比較し、上述と
同じ条件を満たした場合には、信頼度Ｃを上げる（第１
信頼度付与手段）。

【０１０２】また、道路構造物信頼度付与手段３３２
は、前回の検出点（前回のスキャン時における検出点）
と今回の検出点（今回のスキャン時における検出点）と
の比較を行う。前回の検出点と今回の検出点について、
以下に示す（ｄ１）、（ｄ２）の２つの条件を満たす場
合には、これらを同一検出点と判定し、この検出点の自
車両１１に対する相対速度Ｖを計算する。

【０１０３】（ｄ１）前回の検出点の自車両１１からの
距離と、今回の検出点の自車両からの距離の、距離差の
絶対値がしきい値Ｚｔ５以下である。

【０１０４】（ｄ２）前回の検出点のＸ方向の位置と、
今回の検出点のＸ方向の位置との距離差の絶対値がしき
い値Ｘｔ２以下である。

【０１０５】そして、道路構造物信頼度付与手段３３２
は、上記（ｄ１），（ｄ２）の条件満たして求められる
相対速度Ｖが、しきい値Ｖｔ３未満であると判定したと
きには、この検出物は、道路構造物である可能性が高い
ので、道路構造物データとして信頼度Ｃを上げ、反対
に、しきい値Ｖｔ３以上と判定したときには、走行物体
である可能性が高いので、信頼度Ｃを下げる（第２信頼
度付与手段）。当該道路構造物信頼度付与手段３３２
は、上述した処理を各検出点について繰り返し行うこと
により道路構造物候補データを検出し、各検出点に信頼
度を付与する。

【０１０６】道路構造物直線算出手段３３３は、図１０
に示すように、上述での処理で付与した信頼度Ｃが、し
きい値Ｃｔ１以上となる検出点を、自車両１１に近い検
出点から順に取得する。

【０１０７】そして、道路構造物直線上の検出点として
求められておらず、自車両１１に最も近いしきい値Ｃｔ
１以上となる検出点と、この検出点と隣接するしきい値
Ｃｔ１以上の検出点と、を得る。次いで、しきい値Ｃｔ
１以上となる各検出点の、Ｚ方向の距離差がしきい値Ｚ
ｔ６以下、Ｘ方向の距離差がしきい値Ｘｔ３以下である
場合には、これらの検出点は、同一道路構造物より得ら
れた検出点であるとし、それぞれの検出点を始点及び終
点として連結する直線を算出する。

【０１０８】更に、道路構造物直線算出手段３３３は、
各検出点が、以下に示す（ｅ１）、（ｅ２）の２つの条
件を満たすときに、これらの検出点が同一道路構造物よ
り得られたものであるとして、各検出点を連結し、直線
の終点を更新する。また、２つの条件を満たさない場合
には、その検出点を始点として新たな道路構造物直線を
算出する。

【０１０９】（ｅ１）直線の終点となる検出点と検出点
のＺ方向の距離差がしきい値Ｚｔ６以下。

【０１１０】（ｅ２）検出点のＺ方向の位置における直
線上の点を推定し、その推定点と検出点のＸ方向の距離
差の絶対値がしきい値Ｘｔ３以下。

【０１１１】そして、道路構造物直線算出手段３３３
は、上述の処理を信頼度Ｃがしきい値Ｃｔ１以上となる
点について繰り返し行うことにより、道路構造物直線を
算出する。

【０１１２】道路構造物直線更新手段３３４は、上述し
た道路構造物直線算出手段３３３において、前回算出さ
れた直線Ｌ２（前回スキャン時による測定で算出された
直線）と、今回の検出点との距離Ｄを計算し、この距離
Ｄとしきい値Ｔ２とを比較する。そして、距離Ｄがしき
い値Ｔ２以下であると判定し、信頼度Ｃがしきい値Ｃｔ
１以上である判定とし、且つ、以下に示す（ｆ１）を満
たす場合には、この検出点は道路構造物であるものとし
てグルーピング処理を行う。

【０１１３】他方、距離Ｄがしきい値Ｔ２以下であると
判定し、信頼度Ｃがしきい値Ｃｔ１未満であると判定
し、且つ、以下に示す（ｆ１）、（ｆ２）を満たす場合
にはこの検出点は、道路構造物であるものとしてグルー
ピング処理を行う。

【０１１４】（ｆ１）検出点のＺ方向の距離が、｛過去
に道路構造物直線として検出されたＺ方向の最小検知距
離｝−Ａ（Ａは１．０ｍ程度）以下で、｛最大検知距
離｝＋Ａ以下。

【０１１５】（ｆ２）Ｘ方向に車幅程度（４ｍ程度）、
Ｚ方向に１ｍ程度の範囲内に走行物体が存在しない。

【０１１６】道路構造物直線更新手段３３４は、上述し
た処理を各道路構造物直線と各検出点について繰り返し
行うことにより、道路構造物データを検出し、得られた
検出点から道路構造物直線の始点・終点・最大検知距離
・最小検知距離の位置を更新する。

【０１１７】次に、第２の実施形態に係る前方物体検出
装置の動作について説明する。図１１，図１２は、図８
に示した演算部３により、物体検出処理を行う際の処理
手順を示すフローチャートである。

【０１１８】同図に示すように、自車両１１が走行して
いるときにおいて、ステップＳ１以降の処理を開始す
る。ここで、ステップＳ１〜Ｓ３までの処理手順は上述
の処理手順（図７参照）と同様な処理手順となるので、
省略する。

【０１１９】図１１に示すステップＳ４０において、演
算部３は、θρ空間を表現する２次元配列データＳか
ら、道路構造物の検出点で構成される直線に対応する極
大値（θｍ、ρｍ）の選択を行う。このとき演算部３
は、まず２次元配列データＳの値としきい値Ｔ１の比較
を行い、しきい値Ｔ１以上となる値は、複数の検出点か
ら構成される直線に対応する極大値とする。

【０１２０】更に、演算部３は、道路構造物の検出点か
ら構成される直線に対応する極大値を選択するため、上
述の第２極大値選択範囲の設定を行い、この領域内に存
在する極大値を道路構造物の検出点で構成される直線を
示す値として選択し、ステップＳ５０の処理に移行す
る。

【０１２１】ステップＳ５０において、演算部３は、ス
テップＳ１で検出した検出点が道路構造物候補か否かを
判定する。このとき演算部３は、ステップＳ４０により
選択した極大値から直線式を求め、ステップＳ１で検出
した検出点との比較を行い、道路構造物候補とするため
の判定条件を満たすときは、検出点の信頼度を上げる。

【０１２２】更に、道路構造物直線が検出されていれ
ば、ステップＳ１で検出した点との比較を行い、道路構
造物候補とするための判定条件を満たすときは、検出点
の信頼度を上げ、次のステップＳ５１の処理に移行す
る。

【０１２３】ステップＳ５１において、演算部３は、ス
テップＳ１で検出した検出点と前回のステップＳ１で検
出した検出点の比較を行い、同一検出点の判定条件を満
たすときには、相対速度Ｖを計算する。相対速度Ｖが検
出されれば、該相対速度Ｖとしきい値Ｖｔ３との比較を
行い、しきい値Ｖｔ３未満となる検出点は信頼度を上
げ、しきい値Ｖｔ３以上の検出点は信頼度を下げ、次の
ステップＳ５２の処理へ移行する。

【０１２４】ステップＳ５２では、演算部３はステップ
Ｓ１で検出した検出点が道路構造物か否かを判定する。
このとき演算部３は、時間的に前のステップＳ５３で検
出された道路構造物直線と、ステップＳ１で検出した検
出点との比較を行い、道路構造物とするための判定条件
を満たすときは、ステップＳ６０、ステップＳ７の処理
に移行し、判定条件を満たさないときには、ステップＳ
５３以降の処理に移行する。

【０１２５】ステップＳ５３では、演算部３はステップ
Ｓ５２で道路構造物と判定されなかった点のうち信頼度
がしきい値Ｃｔ１以上の検出点に対して、道路構造物直
線となるか否かを判定する。このとき演算部３は信頼度
がＣｔ１以上の検出点の比較を同一道路構造物直線とな
る判定条件を満たせば、道路構造物直線を算出し、ステ
ップＳ６０、ステップＳ７の処理に移行し、判定条件を
満たさないときにはステップＳ８以降の処理に移行す
る。

【０１２６】ステップＳ６０において、演算部３は、道
路構造物のグルーピングを行う。このとき演算部３は、
ステップ５２、ステップ５３において道路構造物と判定
された検出点を内部メモリに保存し、道路構造物直線を
表す値として、始点・終点・最小検出距離・最大検出距
離の位置を保存する。

【０１２７】ステップＳ７において、演算部３は、内部
メモリに保存された道路構造物とした検出点を読み出
し、これらの点から直線式を再計算し、道路構造物の位
置情報として出力し、ステップＳ１に処理を戻す。

【０１２８】なお、ステップＳ８以降の処理手順は、図
７に示したフローチャートの処理手順と同様な処理手順
となるので、省略する。

【０１２９】このようにして、第２の実施形態に係る前
方物体検出装置では、オクルージョン等の影響により、
道路構造物検出点からの反射が少ない場合であっても、
道路構造物を正確にグルーピングすることができる。こ
れにより、道路構造物を高精度に検出することができる
ようになる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態に係る前方物体検出装置の
構成を示すブロック図である。

【図２】車両に搭載されたレーザレーダの構成を示す説
明図である。

【図３】レーザレーダにて検出される複数物体の距離計
測の様子を示す説明図である。

【図４】検出点から直線を求める方法を説明する図であ
り、（ａ）は検出点を距離と横位置の２次元配列データ
への変換を説明する図、（ｂ）は２次元配列データをθ
ρ空間への変換を説明する図である。

【図５】直線とθρ空間の関係と極大値を選択する処理
の説明図である。

【図６】道路構造物の検出点をグループ化する処理の説
明図である。

【図７】本実施形態に係る前方物体検出装置の処理手順
を示すフローチャートである。

【図８】本発明の第２の実施形態に係る前方物体検出装
置の構成を示すブロック図である。

【図９】演算部により検出点に道路構造物となる信頼度
を付与する方法を示す説明図である。

【図１０】演算部により信頼度が高い検出点を連結し、
道路構造物直線を算出する方法を示す説明図である。

【図１１】第２の実施形態に係る前方物体検出装置の動
作を示すフローチャートの、第１の分図である。

【図１２】第２の実施形態に係る前方物体検出装置の動
作を示すフローチャートの、第２の分図である。

【図１３】従来における物体検出手法を示す説明図であ
る。

【符号の説明】

１ レーザレーダ（物体検出手段） ２ 車両挙動検出部 ３ 演算部 ３１ 直線算出手段 ３１１ データ変換手段 ３１２ 直線位置算出手段 ３２ 直線抽出手段 ３２１ 極大値選択手段 ３２２ 第２極大値選択手段 ３３ 道路構造物検出手段 ３３１ 道路構造物判定手段 ３３２ 道路構造物信頼度付与手段 ３３３ 道路構造物直線算出手段 ３３４ 道路構造物直線更新手段 ３４ 第１のグルーピング手段 ３５ 第２のグルーピング手段

Claims (11)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 自車両に搭載されて自車両前方に存在す
   る物体を検出する前方物体検出装置であって、 自車両前方に送信波を走査させながら出射して、自車両
   前方に存在する物体からの反射波を検出し、検出した反
   射波に基づいて、自車両に対する前記物体位置を示す複
   数の検出点を生成する物体検出手段と、 前記物体検出手段にて検出された複数の検出点に基づ
   き、所定の演算手法を用いて、同一であると見なされる
   物体による検出点どうしを連結する直線を算出する直線
   算出手段と、 前記直線算出手段で検出された直線に基づき、自車両が
   走行する道路の端部に存在する道路構造物からの検出点
   で構成される直線を抽出する直線抽出手段と、 前記直線抽出手段にて抽出された直線近傍に存在する複
   数の検出点をグルーピングし、これを道路構造物として
   検出する道路構造物検出手段と、 を具備したことを特徴とする前方物体検出装置。
2. 【請求項２】 自車両に搭載されて自車両前方に存在す
   る物体を検出する前方物体検出装置であって、 自車両前方に送信波を走査させながら出射して、自車両
   前方に存在する物体からの反射波を検出し、検出した反
   射波に基づいて、自車両に対する前記物体位置を示す複
   数の検出点を生成する物体検出手段と、 前記物体検出手段にて検出された複数の検出点に基づ
   き、所定の演算手法を用いて、同一であると見なされる
   物体による検出点どうしを連結する直線を算出する直線
   算出手段と、 前記直線算出手段で検出された直線に基づき、自車両が
   走行する道路の端部に存在する道路構造物からの検出点
   で構成される直線を抽出する直線抽出手段と、 前記直線抽出手段にて抽出された直線近傍に存在する複
   数の検出点をグルーピングし、これを道路構造物として
   検出する道路構造物検出手段と、 前記道路構造物検出手段で検出されなかった検出点のう
   ち、互いに隣接する検出点をグルーピングして第１グル
   ープデータを得る第１のグルーピング手段と、 前記第１のグルーピング手段により、今回得られたグル
   ープデータに対応するデータが、前回得られたグループ
   データ中に含まれている場合には、これを第２グループ
   データとする第２のグルーピング手段と、を具備し、 前記第２グループデータが検出された際に、これを自車
   両前方に存在する物体によるものであると判断すること
   を特徴とする前方物体検出装置。
3. 【請求項３】 前記直線算出手段は、物体位置を示す複
   数の検出点に基づき、検出点の分解能を低下させた際
   の、自車両から各検出点までの距離と、自車両が走行す
   る道路の幅方向位置との関係を示す２次元配列データを
   生成するデータ変換手段と、 前記データ変換手段にて得られる２次元配列データを、
   前記所定の演算手法にて２次元パラメータ空間のデータ
   に変換し、当該２次元パラメータ空間中における各点の
   累積度の極大値を求めることにより、前記検出点どうし
   を連結する直線を算出する直線位置算出手段と、 を有することを特徴とする請求項１または請求項２のい
   ずれかに記載の前方物体検出装置。
4. 【請求項４】 前記直線抽出手段は、前記直線算出手段
   にて算出された直線のうち、自車両の走行方向、或いは
   自車両が走行する道路の白線方向との相関が高く、且
   つ、自車両と離れた領域に存在する前記極大値を選択す
   る極大値選択手段を有し、該極大値選択手段にて選択さ
   れた極大値に対応する直線を抽出することを特徴とする
   請求項３に記載の前方物体検出装置。
5. 【請求項５】 前記道路構造物検出手段は、前記直線抽
   出手段にて抽出された直線と、当該直線を抽出する際に
   使用した各検出点との距離を算出し、算出された距離が
   所定値以下である場合には、この検出点を道路構造物の
   データであると判定する道路構造物判定手段を具備した
   ことを特徴とする請求項１〜請求項４のいずれか１項に
   記載の前方物体検出装置。
6. 【請求項６】 前記直線抽出手段は、前記直線算出手段
   にて算出された直線のうち、自車両に対して自車両の走
   行する幅方向に相関が低く、自車両と離れた領域に存在
   する前記極大値を選択する第２極大値選択手段を有し、
   当該第２極大値選択手段にて選択された極大値に対応す
   る直線を抽出することを特徴とする請求項３に記載の前
   方物体検出装置。
7. 【請求項７】 前記道路構造物検出手段は、異なる時間
   での検出結果に基づいて検出点に道路構造物となる信頼
   度を付与する道路構造物信頼度付与手段と、 前記道路構造物信頼度付与手段にて高い信頼度を付与さ
   れた複数の検出点に基づき、所定の条件を用いて、道路
   構造物と判定される検出点どうしを連結する道路構造物
   直線を算出する道路構造物直線算出手段と、 前記道路構造物直線算出手段で算出された前回計測時の
   道路構造物直線近傍に存在する複数の検出点を所定の条
   件に基づき、道路構造物のデータとしてグルーピングを
   行い、道路構造物直線を示す値を更新する道路構造物直
   線更新手段と、を有することを特徴とする請求項１〜請
   求項６のいずれか１項に記載の前方物体検出装置。
8. 【請求項８】 前記道路構造物信頼度付与手段は、前記
   直線抽出手段にて抽出された直線と前記道路構造物直線
   算出手段にて時間的前に算出された道路構造物直線と各
   検出点の距離を算出し、算出した距離が所定値以下、且
   つ検出点から所定の領域内に別の検出点が存在しなけれ
   ば、信頼度を高くする第１信頼度付与手段と、 各検出点と時間的に前に検出された検出点との比較から
   各検出点の相対速度を算出し、相対速度が所定値以下で
   あれば、信頼度を高くし、所定値以上であれば、信頼度
   を低くする第２信頼度付与手段と、 を有することを特徴とする請求項７に記載の前方物体検
   出装置。
9. 【請求項９】 前記道路構造物直線算出手段は、前記道
   路構造物信頼度付与手段により付与された信頼度が高い
   検出点どうしの距離を算出し、距離が所定値以下であれ
   ば同一道路構造物を構成する検出点として連結して直線
   を検出することを特徴とする請求項７に記載の前方物体
   検出装置。
10. 【請求項１０】 前記道路構造物直線更新手段は、前回
    検出した道路構造物直線と各検出点の距離を算出し、算
    出した距離が所定値以下、且つ前記道路構造物信頼度付
    与手段により付与された信頼度が高い場合、及び、算出
    した距離が所定値以下、且つ信頼度が低く、近傍に走行
    物体が存在しない場合には、この検出点を道路構造物の
    データしてグルーピングを行い、直線位置を更新するこ
    とを特徴とする請求項７に記載の前方物体検出装置。
11. 【請求項１１】 自車両前方に存在する物体を検出する
    前方物体検出方法であって、 自車両前方に送信波を走査させながら出射して、自車両
    前方に存在する物体からの反射波を検出し、検出した反
    射波に基づいて、自車両に対する前記物体位置を示す複
    数の検出点を生成する第１のステップと、 前記第１のステップにて検出された複数の検出点に基づ
    き、所定の演算手法を用いて、同一であると見なされる
    物体による検出点どうしを連結する直線を算出する第２
    のステップと、 前記第２のステップで検出された直線に基づき、自車両
    が走行する道路の端部に存在する道路構造物からの検出
    点で構成される直線を抽出する第３のステップと、 前記第３のステップにて抽出された直線近傍に存在する
    複数の検出点をグルーピングし、これを道路構造物とし
    て検出する第４のステップと、 を具備したことを特徴とする前方物体検出方法。