JP2004020492A

JP2004020492A - Front object recognition device

Info

Publication number: JP2004020492A
Application number: JP2002178825A
Authority: JP
Inventors: Kazumi Fujimoto; 藤本　和巳
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2002-06-19
Filing date: 2002-06-19
Publication date: 2004-01-22
Anticipated expiration: 2022-06-19
Also published as: JP3952874B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a front object recognition device capable of accurately determining the sort of a detected object existing in front of an own vehicle. <P>SOLUTION: This front object recognition device is provided with an arithmetic part 4 for performing the following processing. The arithmetic part 4 detects one or a plurality of detected objects by predicting that reflection points in proximity to each other out of detected reflection points are on the same detected object. The arithmetic part 4 measures distances from the reflection points to the own vehicle to compute the distribution degree of these distances, and further measures the number of reflection points existing at the rear end part of the detected object. The arithmetic part 4 determines the sort of the detected object on the basis of the distribution degree and the number of reflection points. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、自車の進行方向の前方に存在する検出対象物の種類を判定する前方物体認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、自車の前方に存在する検出対象物の種類を判定する前方物体認識装置として、例えば特開平２０００−１３２７９９号公報に記載された前方物体認識装置が知られている。
【０００３】
この前方物体認識装置は、自車に搭載されたミリ波レーダで自車前方を所定時間毎に数回スキャニングして、自車前方に存在する検出対象物を検出する。
【０００４】
そして、前方物体認識装置は、スキャニング毎に検出対象物の検出位置が変わることを利用して検出対象物の自車に対する相対速度を測定するとともに、検出対象物の幅を測定する。
【０００５】
そして、前方物体認識装置は、検出対象物の検出位置、相対速度、及び幅を基に当該検出対象物の種類を判定する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、当該前方物体認識装置は、以下の問題点があった。
【０００７】
即ち、自車の前方に、停車中の乗用車と、当該乗用車とほぼ同一の幅を有する看板と、が存在する場合には、前方物体認識装置は、これら看板及び乗用車を同一の相対速度及び幅を有する検出対象物として検出する。
【０００８】
したがって、この場合、前方物体認識装置では、これら検出対象物の種類を正確に判断することが容易でないという問題点があった。
【０００９】
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、その主に目的とするところは、自車前方に存在する検出対象物の種類を正確に判定することができる前方物体認識装置を提供することである。
【００１０】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するため、本願特許請求の範囲に記載の発明では、主に、以下の点を特徴とする。
【００１１】
即ち、物体識別手段が、検出された反射点のうち互いに近接した反射点が同一の検出対象物上の点であると予測することで、一又は複数の検出対象物を検出する。
【００１２】
そして、当該物体識別手段が、検出対象物に含まれる反射点から自車までの距離を測定して、これら距離の分布度を算出し、さらに、検出対象物の後端部分に存在する反射点の数を測定する。
【００１３】
そして、当該物体識別手段が、分布度と、反射点の数と、に基づいて、検出対象物の種類を判定する。
【００１４】
【発明の効果】
本願特許請求の発明の発明では、主に以下の効果を得ることができる。
【００１５】
即ち、上述したように、物体識別手段が、分布度と、後端部分の反射点の数と、に基づいて、検出対象物の種類を判定する。
【００１６】
ここで、検出対象物として、ほぼ同一の幅を有し、奥行きが異なる物体（例えば、看板と普通自動車）が検出された場合、これら第二検出対象物については、上述した反射点の数はほぼ同一となるが、分布度が異なる。
【００１７】
したがって、本発明では、奥行きが異なる検出対象物（例えば、看板と普通自動車）を正確に区別することができるので、検出対象物の種類を正確に判定することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１９】
まず、本発明に係る前方物体認識装置１の構成について、図１〜図４に基づいて説明する。
【００２０】
ここで、図１は本発明に係る前方物体認識装置１の構成を示したブロック図であり、図２及び図３は前方物体認識装置１が備えるスキャニングミリ波レーダ（反射点検出手段）２の設置位置を示した説明図である。また、図４は、ミリ波レーダ２が反射点を検出することができる最大の範囲を示したグラフである。
【００２１】
図１に示すように、前方物体認識装置１は、スキャニングミリ波レーダ（以下、「ミリ波レーダ」と称する）２と、自車１０の挙動を検出する自車挙動検出部３と、ミリ波レーダによる反射点情報及び自車挙動検出部３による自車挙動情報に基づいて所定の処理を行う演算部（物体識別手段）４と、提示部５と、を備えている。
【００２２】
図１に示すミリ波レーダ２は、図２及び図３に示すように、自車１０の前部に設置されており、自車１０の前方を電磁波（検出波）にて複数回スキャニングを行う。
【００２３】
そして、ミリ波レーダ２は、当該スキャニングにより反射点を検出し、当該反射点の自車１０に対する相対位置と、自車１０から当該反射点までの距離と、当該反射点の自車１０に対する方位と、当該反射点の自車１０に対する相対速度と、を測定する。
【００２４】
そして、ミリ波レーダ２は、当該相対位置、距離、方位、及び相対速度に関する反射点情報を作成して、演算部４のメモリ４１（後述する）に保存する。
【００２５】
ここで、ミリ波レーダ２は、電磁波を、その照射軸を単位角度Ｂｓ（角度分解能）ずつずらしながら所定回数発射することにより、スキャニングを行う。
【００２６】
また、ミリ波レーダ２は、メモリ４１から検出波情報（後述する）を取得し、当該検出波情報に基づいて、水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定した後、スキャニングを行う。
【００２７】
ここで、水平方向角度Ｂｗとは、各スキャニングにおいて、最初に発射される電磁波の照射軸と、最後に発射される電磁波の照射軸と、で形成される角の大きさ（図６等参照）をいう。
【００２８】
また、ミリ波レーダ２は、自車１０からの距離が検出可能距離（後述する）以内である反射点のみを検出する。
【００２９】
また、ミリ波レーダ２は、当該スキャニングにより、自車１０の前方に存在する物体の後端部分と、当該物体の側端突起部分及び下端突起部分のうち少なくとも一方の突起部分と、における反射点を検出する。なお、側端突起部分とは、例えば、車両のバックミラー等があり、下端突起部分とは、例えば、車両の下端部分に設けられたマフラー等がある。
【００３０】
また、ミリ波レーダ２は、図２及び図３に示すＸＹＺ座標空間を定め、反射点の自車１０に対する相対位置を当該ＸＹＺ座標空間における座標値として認識することで、上述した距離、方位、及び相対速度の測定を行う。
【００３１】
なお、ミリ波レーダ２は、ＸＹＺ座標空間を、以下のように定める。即ち、図２及び図３に示すように、ミリ波レーダ２は、電磁波の発射点を原点として、Ｚ軸を自車１０の進路方向にとり、Ｙ軸を水平面に鉛直な方向にとる。さらに、ミリ波レーダ２は、Ｘ軸を当該Ｙ軸及びＺ軸に垂直な方向にとることで、ＸＹＺ座標空間を定める。
【００３２】
また、ミリ波レーダ２については、反射点を検出することができる最大の範囲（最大検出可能範囲）が定められている。その範囲を図４に示す。
【００３３】
即ち、図４に示すように、ミリ波レーダ２は、例えば、自車１０からの距離が７０メートルの範囲においては、Ｘ座標値が約−３メートル〜約＋３メートルの範囲内にある反射点のみを検出することができる。
【００３４】
図１に示す自車挙動検出部３は、ＧＰＳアンテナと、シフトポジションセンサと、車輪速センサと、操舵角センサと、を備えており（何れも、図示せず）、以下の処理を行う。
【００３５】
ここで、シフトポジションセンサは、自車１０のシフトポジションを検知して第一検知情報を作成し、車輪速センサは、自車１０の左右後輪の回転速度を検知して第二検知情報を作成する。また、操舵角センサは、自車１０の操舵角を検知して第三検知情報を作成する。
【００３６】
即ち、自車挙動検出部３は、図示しないＧＰＳ衛星から、ＧＰＳ衛星の位置等に関するＧＰＳ情報をＧＰＳアンテナを用いて取得して、自車１０の位置（自車位置）を測定する。
【００３７】
さらに、自車挙動検出部３は、シフトポジションセンサと、車輪速センサと、操舵角センサと、から、それぞれ第一検知情報と、第二検知情報と、第三検知情報と、を取得する。
【００３８】
そして、自車挙動検出部３は、自車位置の測定結果と、これら検知情報と、に基づいて、自車１０の進行方向、向き、及び移動距離を測定する。ここで、移動距離とは、例えば、自車１０が移動を開始した際における自車位置から、自車挙動検出部３が測定を開始した際における自車位置まで、の距離である。
【００３９】
そして、自車挙動検出部３は、自車位置、進行方向、向き、及び移動距離に関する自車挙動情報を作成して、演算部４のメモリ４１に保存する。
【００４０】
演算部（物体識別手段）４は、メモリ４１と、物体検出部４２と、物体識別部４３と、を備えている。
【００４１】
メモリ４１は、ミリ波レーダ２から与えられた反射点情報と、自車挙動検出部３から与えられた自車挙動情報と、を記憶する。
【００４２】
物体検出部４２は、第一グルーピング部４２ａと、第二グルーピング部４２ｂと、を備えている。
【００４３】
第一グルーピング部４２ａは、メモリ４１から反射点情報を取得し、当該反射点情報に基づいて、ミリ波レーダ２により検出された反射点のうち互いに近接する反射点が同一の第一検出対象物上の点であると予測することで、一又は複数の第一検出対象物を検出する。
【００４４】
そして、第一グルーピング部４２ａは、所定の第一グループデータを作成して、第二グルーピング部４２ｂに出力する。具体的には、後述する。
【００４５】
第二グルーピング部４２ｂは、第一グルーピング部４２ａから与えられた第一グループデータに基づいて、第一検出対象物のうち所定の条件を満たす第一検出対象物が同一の第二検出対象物（検出対象物）に属すると予測することで、一又は複数の第二検出対象物を検出する。
【００４６】
そして、第二グルーピング部４２ｂは、所定の第二グループデータを作成して、物体識別部４３に出力する。具体的には、後述する。
【００４７】
物体識別部４３は、検出波決定部４３ａと、幅算出部４３ｂと、幅判定部４３ｃと、距離分布算出部４３ｄと、物体奥行き判定部４３ｅと、物体種類判定部４３ｆと、を備えている。
【００４８】
検出波決定部４３ａは、メモリ４１から自車挙動情報を取得し、当該自車挙動情報に基づいて、ミリ波レーダ２の水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を以下のように決定する。
【００４９】
即ち、検出波決定部４３ａは、自車挙動情報に基づいて、図示しない地図データベースから自車１０周辺の地図データを取得し、当該地図データに基づいて、自車１０の進路範囲を測定する。
【００５０】
そして、検出波決定部４３ａは、ミリ波レーダ２の反射点検出可能範囲（当該範囲は、水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定することにより定まる）が、当該測定された進路範囲及び上述した最大検出可能範囲を超えないように、水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定する。
【００５１】
そして、検出波決定部４３ａは、当該決定された水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離に関する検出波情報を作成し、メモリ４１に保存する。
【００５２】
幅算出部４３ｂは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、第二検出対象物の後端部分（後述する）から自車１０までの距離Ｌｎと、当該後端部分に存在する反射点の数Ｒｎと、を測定する。
【００５３】
そして、幅算出部４３ｂは、測定結果に関する反射点数情報を作成し、幅判定部４３ｃに出力する。具体的には、後述する。
【００５４】
幅判定部４３ｃは、メモリ４１から検出波情報を取得し、当該検出波情報と、幅算出部４３ｂから与えられた反射点数情報と、に基づいて、所定の基準値Ｗｔ１（下限値）、Ｗｔ２（上限値）を算出する。
【００５５】
そして、幅判定部４３ｃは、反射点の数Ｒｎと、当該基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と、を比較して反射点比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。具体的には、後述する。
【００５６】
距離分布算出部４３ｄは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、第二検出対象物に含まれる反射点から自車１０までの距離を認識し、これら距離の分布度を算出する。なお、距離分布算出部は、これら距離の分散値Ｌｄを算出し、分布度として当該分散値Ｌｄを用いる。
【００５７】
そして、距離分布算出部４３ｄは、当該分散値Ｌｄに関する分散値情報を作成して、物体奥行き判定部４３ｅに出力する。具体的には、後述する。
【００５８】
物体奥行き判定部４３ｅは、距離分布算出部４３ｄから与えられた分散値情報に基づいて、分散値Ｌｄと、所定の基準値Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３と、を比較して分散値比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。具体的には、後述する。
【００５９】
物体種類判定部４３ｆは、幅判定部４３ｃから与えられた反射点比較情報と、物体奥行き判定部４３ｅから与えられた分散値比較情報と、に基づいて、第二検出対象物の種類を判定して、判定結果に関する判定情報を作成する。
【００６０】
そして、物体種類判定部４３ｆは、当該作成された判定情報をメモリ４１に保存すると共に、提示部５に出力する。具体的には、後述する。
【００６１】
提示部５は、物体種類判定部４３ｆから与えられた判定情報を画像表示すると共に、音声にて出力する。
【００６２】
次に、前方物体認識装置１による処理の手順について、図１〜図８に基づいて説明する。ここで、図５は、前方物体認識装置１による処理の手順を示したフローチャートであり、図６は、反射点及び第一検出対象物の位置を示した概略平面図である。また、図７は、反射点及び第二検出対象物等の位置を示した概略平面図であり、図８は、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と距離Ｌｎとの関係を示したグラフである。
【００６３】
なお、本実施の形態では、一例として、図６に示すように、自車１０の前方に、デリニエータ群（物体）Ａと、普通乗用車（物体）Ｂと、大型トラック（物体）Ｃと、大型標識（物体）Ｄと、が存在する場合における処理の手順について説明する。ここで、前方物体認識装置１を他の場合にも使用することができるのは勿論である。
【００６４】
図５に示すステップＳ１にて、図１に示す自車挙動検出部３が、自車位置を測定し、さらに、自車１０の進行方向、向き、及び移動距離を測定する。
【００６５】
次いで、自車挙動検出部３は、自車位置、進行方向、向き、及び移動距離に関する自車挙動情報を作成して、メモリ４１に保存する。
【００６６】
次いで、検出波決定部４３ａが、メモリ４１から自車挙動情報を取得し、当該自車挙動情報に基づいて、ミリ波レーダ２の水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離を決定する。
【００６７】
次いで、ミリ波レーダ２が、自車１０の前方を電磁波にて複数回スキャニングを行う。
【００６８】
ここで、ミリ波レーダ２は、スキャニングを行うに際しては、メモリ４１から検出波情報を取得し、当該検出波情報に基づいて、最初に発射される電磁波の照射軸と、最後に発射される電磁波の照射軸と、で形成される角の大きさを、当該決定された水平方向角度Ｂｗに合わせる。
【００６９】
また、ミリ波レーダ２は、自車１０から当該決定された検出可能距離内に存在する反射点のみを検出する。
【００７０】
この結果、ミリ波レーダ２は、図６に示すように、反射点ａ１〜ａ４、ｂ１〜ｂ３、ｃ１〜ｃ８、ｄ１〜ｄ５を検出する。
【００７１】
次いで、ミリ波レーダ２は、各反射点の自車１０に対する相対位置と、自車１０から各反射点までの距離と、各反射点の自車１０に対する方位と、各反射点の自車１０に対する相対速度と、を測定する。
【００７２】
次いで、ミリ波レーダ２は、これら相対位置、距離、方位、及び相対速度に関する反射点情報を作成して、演算部４のメモリ４１に保存する。
【００７３】
次いで、図５に示すステップＳ２にて、第一グルーピング部４２ａは、メモリ４１から反射点情報を取得する。
【００７４】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、当該反射点情報に基づいて、以下の処理を行うことで、第一検出対象物を検出する。
【００７５】
即ち、第一グルーピング部４２ａは、一の反射点について、当該一の反射点から所定の基準距離Ｌ１内に他の反射点が存在するかどうかを判断する。
【００７６】
ここで、基準距離Ｌ１については、互いに近接した相対位置にて検出された反射点が同一の第一検出対象物上の点であると予測されるように、予め定められる。
【００７７】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、他の反射点が存在すると判断した場合には、当該一の反射点と、他の反射点と、が同一の第一検出対象物上の点である（言い換えれば、同一の第一検出対象物に属する）と予測することで、第一検出対象物を検出する。
【００７８】
一方、第一グルーピング部４２ａは、他の反射点が存在しないと判断した場合には、当該一の反射点のみが属する第一検出対象物が存在すると予測することで、第一検出対象物を検出する。
【００７９】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、どの第一検出対象物に属するか予測されていない反射点について、上述した処理を繰り返して行うことで、全ての反射点について、どの第一検出対象物に属するか予測する。
【００８０】
以上の処理により、第一グルーピング部４２ａは、第一検出対象物を検出する。
【００８１】
本例の場合では、図６に示すように、第一グルーピング部４２ａは、反射点ａ１〜ａ４、ｃ５〜ｃ８については、各反射点から基準距離Ｌ１内に他の反射点が存在しないと判断する。
【００８２】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ａ１〜ａ４、ｃ５〜ｃ８がそれぞれ属する第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４、Ｒ７〜Ｒ１０が存在すると予測することで、第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４、Ｒ７〜Ｒ１０を検出する。
【００８３】
一方、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｂ１から基準距離Ｌ１内に反射点ｂ２が存在し、反射点ｂ３から基準距離Ｌ１内に反射点ｂ２が存在すると判断する。
【００８４】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｂ１〜ｂ３が同一の第一検出対象物Ｒ５上の点であると予測する。
【００８５】
同様に、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｃ１から基準距離Ｌ１内に反射点ｃ２が存在し、反射点ｃ３から基準距離Ｌ１内に反射点ｃ２が存在し、反射点ｃ４から基準距離Ｌ１内に反射点ｃ３が存在すると判断する。
【００８６】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｃ１〜ｃ４が同一の第一検出対象物Ｒ６上の点であると予測する。
【００８７】
同様に、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｄ１から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ２が存在し、反射点ｄ３から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ２が存在し、反射点ｄ４から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ３が存在すると判断する。さらに、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｄ５から基準距離Ｌ１内に反射点ｄ４が存在すると判断する。
【００８８】
この結果、第一グルーピング部４２ａは、反射点ｄ１〜ｄ５が同一の第一検出対象物Ｒ１１上の点であると予測する。
【００８９】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、各第一検出対象物について、以下の処理を行う。
【００９０】
即ち、第一グルーピング部４２ａは、第一検出対象物の中心点の位置（即ち、中心点の位置座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ））を算出して、当該中心点の位置を、当該第一検出対象物の位置とする。
【００９１】
また、第一グルーピング部４２ａは、当該中心点から自車１０までの距離（以下、第一中心点距離」と称する）を算出し、当該第一中心点距離を、当該第一検出対象物から自車１０までの距離とする。
【００９２】
また、第一グルーピング部４２ａは、当該中心点の自車１０に対する方位を算出し、当該方位を、第一検出対象物の自車１０に対する方位とする。
【００９３】
また、第一グルーピング部４２ａは、第一検出対象物に含まれる反射点のうち、Ｘ座標値が最小の反射点と、Ｘ座標の値が最大の反射点と、のＸ座標値の差の絶対値を算出する。
【００９４】
そして、第一グルーピング部４２ａは、当該絶対値に単位スキャン幅（上述した第一中心点距離に、上述した単位角度Ｂｓを乗じることで得られる値）を加えて得られる値を第一検出対象物の幅とする。
【００９５】
また、第一検出対象物に含まれる全ての反射点の相対速度を平均して平均値を算出し、当該平均値を第一検出対象物の相対速度とする。
【００９６】
次いで、第一グルーピング部４２ａは、各第一検出対象物について算出した位置、距離、方位、幅、及び相対速度に関する情報と、上述した反射点情報と、を含む第一グループデータを作成し、当該第一グループデータをメモリ４１に保存すると共に、第二グルーピング部４２ｂに出力する。
【００９７】
次いで、図５に示すステップＳ３にて、図１に示す第二グルーピング部４２ｂが、第一グルーピング部４２ａから与えられた第一グループデータに基づいて、以下の処理を行うことで、第二検出対象物を検出する。
【００９８】
即ち、第二グルーピング部４２ｂは、以下の条件を満たす第一検出対象物の組が同一の第二検出対象物に属すると予測することで、一又は複数の第二検出対象物を検出する。
【００９９】
ここで、条件とは、（ａ）第一検出対象物の組について、互いに隣接する第一検出対象物どうしの間隔（距離）が基準距離Ｌ２以下であること、及び（ｂ）第一検出対象物の組について、任意の第一検出対象物の相対速度と、他の全ての第一検出対象物の相対速度と、の差（以下、「相対速度差」と称する）の絶対値が、基準値Ｖ１以下であること、の二つである。
【０１００】
ここで、基準距離Ｌ２及び基準値Ｖ１については、互いに近接する反射点が同一の第二検出対象物上の点であると予測されるように、予め定められる。
【０１０１】
一方、第二グルーピング部４２ｂは、上記処理を行った結果、何れの第二検出対象物にも属さない第一検出対象物が存在する場合、当該第一検出対象物のみが属する第二検出対象物が存在すると予測する。
【０１０２】
以上の処理により、第二グルーピング部４２ｂは、第二検出対象物を検出する。
【０１０３】
本例の場合では、図７に示すように、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４の組については、上述した条件（ａ）及び（ｂ）を満たすと判断する。
【０１０４】
この結果、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ１〜Ｒ４の組が同一の第一検出対象物Ｏ１上の点であると予測する。
【０１０５】
同様に、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ６〜Ｒ１０の組については、上述した条件（ａ）及び（ｂ）を満たすと判断する。
【０１０６】
この結果、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ６〜Ｒ１０の組が同一の第二検出対象物Ｏ３に属すると予測する。
【０１０７】
上記処理の結果、何れの第二検出対象物にも属さない第一検出対象物Ｒ５、Ｒ１１が存在することとなる。
【０１０８】
そこで、第二グルーピング部４２ｂは、第一検出対象物Ｒ５、Ｒ１１がそれぞれ属する第二検出対象物Ｏ２、Ｏ４が存在すると予測することで、第二検出対象物Ｏ２、Ｏ４を検出する。
【０１０９】
次いで、第二グルーピング部４２ｂは、各第二検出対象物について、以下の処理を行う。
【０１１０】
即ち、第二グルーピング部４２ｂは、第二検出対象物の中心点の位置（即ち、中心点の位置座標（Ｘ、Ｙ、Ｚ））を算出して、当該中心点の位置を、当該第二検出対象物の位置とする。
【０１１１】
また、第二グルーピング部４２ｂは、当該中心点から自車１０までの距離（以下、「第二中心点距離」と称する）を算出し、当該第二中心点距離を、当該第二検出対象物から自車１０までの距離とする。
【０１１２】
また、第二グルーピング部４２ｂは、当該中心点の自車１０に対する方位を算出し、当該方位を、当該第二検出対象物の自車１０に対する方位とする。
【０１１３】
また、第二グルーピング部４２ｂは、第二検出対象物に含まれる第一検出対象物のうち、Ｘ座標値が最小の第一検出対象物と、Ｘ座標値が最大の第一検出対象物と、のＸ座標値の差の絶対値を算出する。
【０１１４】
そして、第二グルーピング部４２ｂは、当該Ｘ座標値の差の絶対値に単位スキャン幅（上述した第二中心点距離に、上述した単位角度Ｂｓを乗じることで得られる値）を加えて得られる値を第二検出対象物の幅とする。
【０１１５】
また、当該第二検出対象物に含まれる全ての第一検出対象物の相対速度を平均して平均値を算出し、当該平均値を当該第二検出対象物の相対速度とする。
【０１１６】
次いで、第二グルーピング部４２ｂは、各第二検出対象物について算出した位置、距離、方位、幅、及び相対速度に関する情報と、上述した反射点情報と、を含む第二グループデータを作成する。
【０１１７】
次いで、第二グルーピング部４２ｂは、当該第二グループデータをメモリ４１に保存すると共に、幅算出部４３ｂと、距離分布算出部４３ｄと、に出力する。
【０１１８】
次いで、図５に示すステップＳ４にて、幅算出部４３ｂは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、各第二検出対象物について以下の処理を行う。
【０１１９】
即ち、幅算出部４３ｂは、第二検出対象物に含まれる反射点のうち、自車１０に最も近接した反射点を検出し、当該反射点から所定の基準距離Ｌ３内に存在する反射点（即ち、第二検出対象物の後端部分に存在する反射点）をカウントする。ここで、Ｌ３の値については、予め定められる。
【０１２０】
さらに、幅算出部４３ｂは、当該後端部分の中心点から自車１０までの距離Ｌｎを測定する。
【０１２１】
次いで、幅算出部４３ｂは、各第二検出対象物についてカウントされた反射点の数Ｒｎと、測定された距離Ｌｎと、に関する反射点数情報を作成し、幅判定部４３ｃに出力する。
【０１２２】
次いで、幅判定部４３ｃは、メモリ４１から検出波情報を取得し、当該検出波情報と、幅算出部４３ｂから与えられた反射点数情報と、に基づいて、以下の処理を行う。
【０１２３】
即ち、幅判定部４３ｃは、以下の式（１）、（２）を用いて、基準値Ｗｔ１（下限値）、Ｗｔ２（上限値）を算出する。
【０１２４】
Ｗｔ１＝（２＊ｔａｎ^−１（１．０／２／Ｌｎ）＊１８０／π）／Ｂｗ＋Ｂｓ／Ｂｗ　…（１）
Ｗｔ２＝（２＊ｔａｎ^−１（１．８／２／Ｌｎ）＊１８０／π）／Ｂｗ＋Ｂｓ／Ｂｗ　…（２）
ここで、基準値Ｗｔ１は、自車１０の前方に車幅１メートルの普通乗用車が存在し、且つ、自車１０から当該普通乗用車の後端部までの距離がＬｎである場合に、ミリ波レーダ２が当該後端部をスキャニングして検出する反射点の数である。
【０１２５】
同様に、基準値Ｗｔ２は、自車１０の前方に車幅１．８メートルの普通乗用車が存在し、且つ、自車１０から当該普通乗用車の後端部までの距離がＬｎである場合に、ミリ波レーダ２が当該後端部をスキャニングして検出する反射点の数である。
【０１２６】
次いで、幅判定部４３ｃは、当該算出された基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と、反射点の数Ｒｎと、を比較して反射点比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。
【０１２７】
一方、距離分布算出部４３ｄは、第二グルーピング部４２ｂから与えられた第二グループデータに基づいて、各第二検出対象物について、以下の処理を行う。
【０１２８】
即ち、距離分布算出部４３ｄは、一の第二検出対象物に含まれる各反射点から自車１０までの距離を認識する。
【０１２９】
次いで、距離分布算出部４３ｄは、これら距離の分散値Ｌｄを算出し、当該分散値Ｌｄを距離の分布度として用いる。
【０１３０】
次いで、距離分布算出部４３ｄは、当該算出された分散値Ｌｄに関する分散値情報を作成して、物体奥行き判定部４３ｅに出力する。
【０１３１】
次いで、物体奥行き判定部４３ｅは、距離分布算出部４３ｄから与えられた分散値情報に基づいて、分散値Ｌｄと、所定の基準値Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３と、を比較して分散値比較情報を作成し、物体種類判定部４３ｆに出力する。
【０１３２】
ここで、基準値Ｌｄｔ１は、第二検出対象物が普通乗用車である場合に、上述した分散値Ｌｄがとりうる下限値であり、基準値Ｌｄｔ２は、第二検出対象物が普通乗用車である場合に、上述した分散値Ｌｄがとりうる上限値である。
【０１３３】
また、基準値Ｌｄｔ３は、第二検出対象物が大型バスである場合に、上述した分散値Ｌｄがとりうる上限値である。
【０１３４】
次いで、図１に示す物体種類判定部４３ｆが、幅判定部４３ｃから与えられた反射点比較情報と、物体奥行き判定部４３ｅから与えられた分散値比較情報と、に基づいて、各第二検出対象物の種類を以下のように判定する。
【０１３５】
即ち、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（３）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を普通乗用車（またはその一部）と判定する。
【０１３６】
Ｗｔ１≦Ｒｎ≦Ｗｔ２かつＬｄｔ１≦Ｌｄ≦Ｌｄｔ２　…式（３）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（４）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を大型バス（またはその一部）と判定する。
【０１３７】
Ｗｔ２＜ＲｎかつＬｄｔ２≦Ｌｄ≦Ｌｄｔ３　…式（４）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（５）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を大型トラック（またはその一部）と判定する。
【０１３８】
Ｗｔ２＜ＲｎかつＬｄｔ３＜Ｌｄ　…式（５）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（６）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を大型標識（またはその一部）と判定する。
【０１３９】
Ｗｔ２＜ＲｎかつＬｄ＜Ｌｄｔ１　…式（６）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（７）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を中型標識（またはその一部）と判定する。
【０１４０】
Ｗｔ１≦Ｒｎ≦Ｗｔ２かつＬｄ＜Ｌｄｔ１　…式（７）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（８）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物を小型標識（またはその一部）と判定する。
【０１４１】
Ｒｎ＜Ｗｔ１かつＬｄ＜Ｌｄｔ１　…式（８）
一方、物体種類判定部４３ｆは、一の第二検出対象物について、以下の式（９）が成立する場合には、当該一の第二検出対象物をデリニエータ群（またはその一部）と判定する。
【０１４２】
Ｒｎ＜Ｗｔ１かつＬｄｔ３＜Ｌｄ　…式（９）
本例の場合では、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ１について、式（９）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ１をデリニエータ群（またはその一部）と判定する。
【０１４３】
また、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ２について、式（１）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ２を普通乗用車（またはその一部）と判定する。
【０１４４】
また、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ３について、式（５）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ３を大型トラック（またはその一部）と判定する。
【０１４５】
また、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物Ｏ４について、式（６）が成立すると判断し、当該第二検出対象物Ｏ４を大型標識（またはその一部）と判定する。
【０１４６】
次いで、物体種類判定部４３ｆは、第二検出対象物の種類、Ｘ座標値、Ｚ座標値、幅、及び相対速度に関する判定情報を作成し、当該判定情報をメモリ４１に保存すると共に、提示部５に出力する。
【０１４７】
次いで、図５に示すステップＳ５にて、提示部５は、物体種類判定部４３ｆから与えられた判定情報を画像表示すると共に、音声にて出力する。
【０１４８】
次いで、前方物体認識装置１は、ステップＳ１からの処理を繰り返して行う。
【０１４９】
以上により、本実施の形態では、前方物体認識装置１は、互いに近接した位置にて検出された反射点が同一の第二検出対象物上の点であると予測して、第二検出対象物を検出する。
【０１５０】
そして、前方物体認識装置１は、第二検出対象物に含まれる反射点から自車１０までの距離を測定して、これら距離の分布度を算出し、さらに、第二検出対象物の後端部分に存在する反射点の数Ｒｎを測定する。
【０１５１】
そして、前方物体認識装置１は、分布度と、反射点の数Ｒｎと、に基づいて、第二検出対象物の種類を判定する。
【０１５２】
ここで、第二検出対象物として、ほぼ同一の幅を有し、奥行きが異なる物体（例えば、看板と普通自動車）が検出された場合、これら第二検出対象物については、反射点の数Ｒｎがほぼ同一となるが、分布度が異なる。
【０１５３】
したがって、前方物体認識装置１は、奥行きが異なる第二検出対象物（例えば、看板と普通自動車）を正確に区別することができるので、第二検出対象物の種類を正確に判定することができる（請求項１記載発明に対応する効果）。
【０１５４】
また、前方物体認識装置１は、第一検出対象物の組が上述した条件（ａ）及び（ｂ）を満たす場合には、当該第一検出対象物の組が同一の第二検出対象物に属すると予測する。
【０１５５】
したがって、前方物体認識装置１は、相対速度差の絶対値が基準値Ｖ１より大きい第一検出対象物どうし（例えば、自動車とデリニエータ群）が同一の第二検出対象物に属すると予測しない。
【０１５６】
これにより、前方物体認識装置１は、異なる種類の第一検出対象物が同一の第二検出対象物に属すると予測されることを防止することができる。
【０１５７】
また、前方物体認識装置１は、自車１０の進行方向の前方に存在する一又は複数の物体の後端部分と、前記物体の側端突起部分及び上端突起部分のうち少なくとも一方の突起部分と、における反射点を検出することができる。
【０１５８】
これにより、前方物体認識装置１は、奥行きのある物体について、当該物体の後端部分以外の部分からの反射点を正確に検出することができる（請求項２記載の発明に対応する効果）。
【０１５９】
また、前方物体認識装置１は、分散値Ｌｄを算出し、当該分散値Ｌｄを上述した分布度として用いるので、分布度として正確な値を用いることができる（請求項６記載の発明に対応する効果）。
【０１６０】
また、前方物体認識装置１は、上述した反射点の数Ｒｎと、予め算出された基準値Ｗｔ１（下限値）、Ｗｔ２（上限値）と、を比較し、当該比較の結果と、分布度（分散値Ｌｄ）と、に基づいて、第二検出対象物の種類を判定する。
【０１６１】
これにより、前方物体認識装置１は、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２を調整することで、第二検出対象物の種類を正確に判定することができる（請求項３または４記載の発明に対応する効果）。
【０１６２】
ここで、本実施の形態では、前方物体認識装置１は、第二検出対象物の種類を判定するに際しては、当該比較の他、分散値Ｌｄと、基準値Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３と、を比較する。
【０１６３】
そして、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２、Ｌｄｔ１〜Ｌｄｔ３については、上述したように算出されているので、前方物体認識装置１は、第二検出対象物の種類を正確に判定することができる（式（３）〜（９）参照）。
【０１６４】
また、前方物体認識装置１は、ミリ波レーダ２の反射点検出可能範囲が、自車１０の進路範囲を超えないように制御する。
【０１６５】
これにより、前方物体認識装置１は、自車の進路範囲に応じて、ミリ波レーダ２の反射点検出可能範囲を調整することができる。
【０１６６】
また、当該反車点検出可能範囲は、ミリ波レーダ２の水平方向角度Ｂｗ及び検出可能距離により定まるので、前方物体認識装置１は、当該制御を行うことで、基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２を算出する際に使用される水平方向角度Ｂｗを決定することができる（式（１）等参照）。
【０１６７】
また、前方物体認識装置１は、当該制御を行うことで、ミリ波レーダ２が自車１０の進路範囲外における反射点を検出することを防止することができる（請求項５記載の発明に対応する効果）。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係る前方物体認識装置の構成を示したブロック図である。
【図２】ミリ波レーダの設置位置を示した概略側面図である。
【図３】ミリ波レーダの設置位置を示した概略平面図である。
【図４】ミリ波レーダが反射点を検出することができる最大の範囲を示したグラフである。
【図５】前方物体認識装置による処理の手順を示したフローチャートである。
【図６】反射点及び第一検出対象物の位置を示した概略平面図である。
【図７】反射点及び第二検出対象物等の位置を示した概略平面図である。
【図８】基準値Ｗｔ１、Ｗｔ２と距離Ｌｎとの関係を示したグラフである。
【符号の説明】
１　前方物体認識装置
２　ミリ波レーダ（反射点検出手段）
３　自車挙動検出部
４　演算部（物体識別手段）
１０　自車
Ｌｄ　分散値
Ｏ１〜Ｏ４　第二検出対象物（検出対象物）
Ｒｎ　反射点の数
Ｗｔ１　基準値（下限値）
Ｗｔ２　基準値（上限値）[0001]
TECHNICAL FIELD OF THE INVENTION
The present invention relates to a forward object recognition device that determines a type of a detection target existing ahead of a traveling direction of a vehicle.
[0002]
[Prior art]
2. Description of the Related Art Conventionally, for example, a front object recognition device described in Japanese Patent Application Laid-Open No. 2000-132799 is known as a front object recognition device that determines the type of a detection target object existing in front of a vehicle.
[0003]
This forward object recognition device scans the front of the host vehicle several times at predetermined time intervals with a millimeter wave radar mounted on the host vehicle, and detects a detection target existing in front of the host vehicle.
[0004]
The forward object recognition device measures the relative speed of the detection target with respect to the own vehicle using the fact that the detection position of the detection target changes for each scanning, and also measures the width of the detection target.
[0005]
Then, the forward object recognition device determines the type of the detection target based on the detection position, the relative speed, and the width of the detection target.
[0006]
[Problems to be solved by the invention]
However, the forward object recognition device has the following problems.
[0007]
That is, if a stopped car and a signboard having substantially the same width as the stopped car exist in front of the own vehicle, the front object recognition apparatus sets the signboard and the car at the same relative speed and width. Is detected as a detection target having
[0008]
Therefore, in this case, the forward object recognition device has a problem that it is not easy to accurately determine the type of the detection target.
[0009]
The present invention has been made in order to solve such a conventional problem, and a main object of the present invention is to provide a forward object capable of accurately determining the type of a detection target existing in front of a vehicle. It is to provide a recognition device.
[0010]
[Means for Solving the Problems]
In order to achieve the above object, the invention described in the claims of the present application is mainly characterized by the following points.
[0011]
That is, the object identification unit detects one or a plurality of detection targets by predicting that the reflection points close to each other among the detected reflection points are points on the same detection target.
[0012]
Then, the object identification unit measures the distance from the reflection point included in the detection target to the host vehicle, calculates the distribution of these distances, and further calculates the reflection point existing at the rear end of the detection target. Measure the number.
[0013]
Then, the object identification unit determines the type of the detection target based on the distribution degree and the number of reflection points.
[0014]
【The invention's effect】
According to the invention of the present invention, the following effects can be mainly obtained.
[0015]
That is, as described above, the object identification unit determines the type of the detection target based on the degree of distribution and the number of reflection points at the rear end.
[0016]
Here, when objects having substantially the same width and different depths (for example, a signboard and an ordinary car) are detected as the detection target, the number of the above-described reflection points for these second detection targets is Almost the same, but the distribution is different.
[0017]
Therefore, according to the present invention, detection objects having different depths (for example, signboards and ordinary automobiles) can be accurately distinguished, so that the type of the detection object can be accurately determined.
[0018]
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION
Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings.
[0019]
First, the configuration of the front object recognition device 1 according to the present invention will be described with reference to FIGS.
[0020]
Here, FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a forward object recognition device 1 according to the present invention, and FIGS. 2 and 3 show a scanning millimeter wave radar (reflection point detecting means) 2 provided in the forward object recognition device 1. It is explanatory drawing which showed the installation position. FIG. 4 is a graph showing the maximum range in which the millimeter wave radar 2 can detect a reflection point.
[0021]
As shown in FIG. 1, a forward object recognition device 1 includes a scanning millimeter wave radar (hereinafter, referred to as “millimeter wave radar”) 2, a vehicle behavior detection unit 3 that detects the behavior of the vehicle 10, and a millimeter wave. An arithmetic unit (object identification means) 4 for performing a predetermined process based on the reflection point information from the radar and the vehicle behavior information by the vehicle behavior detection unit 3, and a presentation unit 5.
[0022]
As shown in FIGS. 2 and 3, the millimeter wave radar 2 shown in FIG. 1 is installed in front of the vehicle 10 and scans the front of the vehicle 10 a plurality of times using electromagnetic waves (detection waves). .
[0023]
The millimeter-wave radar 2 detects the reflection point by the scanning, and determines the relative position of the reflection point with respect to the own vehicle 10, the distance from the own vehicle 10 to the reflection point, and the azimuth of the reflection point with respect to the own vehicle 10. And the relative speed of the reflection point with respect to the vehicle 10 is measured.
[0024]
Then, the millimeter-wave radar 2 creates reflection point information relating to the relative position, distance, azimuth, and relative speed, and stores the information in the memory 41 (described later) of the calculation unit 4.
[0025]
Here, the millimeter wave radar 2 performs scanning by emitting an electromagnetic wave a predetermined number of times while shifting its irradiation axis by a unit angle Bs (angular resolution).
[0026]
Further, the millimeter wave radar 2 acquires detection wave information (described later) from the memory 41, determines a horizontal angle Bw and a detectable distance based on the detection wave information, and then performs scanning.
[0027]
Here, the horizontal direction angle Bw is the magnitude of an angle formed by the irradiation axis of the electromagnetic wave emitted first and the irradiation axis of the electromagnetic wave emitted last in each scanning (see FIG. 6 and the like). Say.
[0028]
Further, the millimeter wave radar 2 detects only a reflection point whose distance from the vehicle 10 is within a detectable distance (described later).
[0029]
The millimeter-wave radar 2 is configured such that the scanning causes reflection points at a rear end portion of an object existing in front of the vehicle 10 and at least one of a side end protrusion portion and a lower end protrusion portion of the object. Is detected. In addition, the side end protrusion includes, for example, a rearview mirror of a vehicle, and the lower end protrusion includes, for example, a muffler provided at a lower end of the vehicle.
[0030]
In addition, the millimeter-wave radar 2 determines the XYZ coordinate space shown in FIGS. 2 and 3 and recognizes the relative position of the reflection point with respect to the own vehicle 10 as the coordinate value in the XYZ coordinate space. And measurement of relative speed.
[0031]
The millimeter wave radar 2 defines the XYZ coordinate space as follows. That is, as shown in FIGS. 2 and 3, the millimeter-wave radar 2 sets the Z axis in the direction of the path of the vehicle 10 and the Y axis in a direction perpendicular to the horizontal plane, with the emission point of the electromagnetic wave as the origin. Further, the millimeter wave radar 2 determines the XYZ coordinate space by taking the X axis in a direction perpendicular to the Y axis and the Z axis.
[0032]
For the millimeter-wave radar 2, a maximum range in which a reflection point can be detected (maximum detectable range) is defined. The range is shown in FIG.
[0033]
That is, as shown in FIG. 4, the millimeter-wave radar 2 has, for example, a reflection point whose X coordinate value is within a range of about −3 m to about +3 m when the distance from the vehicle 10 is 70 m. Only can be detected.
[0034]
The own vehicle behavior detecting unit 3 shown in FIG. 1 includes a GPS antenna, a shift position sensor, a wheel speed sensor, and a steering angle sensor (all are not shown), and performs the following processing.
[0035]
Here, the shift position sensor generates the first detection information by detecting the shift position of the vehicle 10, and the wheel speed sensor detects the rotation speeds of the left and right rear wheels of the vehicle 10 to generate the second detection information. create. Further, the steering angle sensor detects the steering angle of the vehicle 10 and creates third detection information.
[0036]
That is, the own vehicle behavior detecting unit 3 acquires GPS information relating to the position of the GPS satellite or the like from a GPS satellite (not shown) using a GPS antenna, and measures the position of the own vehicle 10 (own vehicle position).
[0037]
Further, the own-vehicle behavior detecting unit 3 acquires first detection information, second detection information, and third detection information from the shift position sensor, the wheel speed sensor, and the steering angle sensor, respectively.
[0038]
Then, the own vehicle behavior detecting unit 3 measures the traveling direction, the direction, and the moving distance of the own vehicle 10 based on the measurement result of the own vehicle position and the detection information. Here, the moving distance is, for example, a distance from the own vehicle position when the own vehicle 10 starts moving to the own vehicle position when the own vehicle behavior detecting unit 3 starts measurement.
[0039]
Then, the own vehicle behavior detecting unit 3 creates own vehicle behavior information regarding the own vehicle position, the traveling direction, the direction, and the moving distance, and stores the information in the memory 41 of the arithmetic unit 4.
[0040]
The calculation unit (object identification unit) 4 includes a memory 41, an object detection unit 42, and an object identification unit 43.
[0041]
The memory 41 stores the reflection point information provided from the millimeter wave radar 2 and the vehicle behavior information provided from the vehicle behavior detection unit 3.
[0042]
The object detection unit 42 includes a first grouping unit 42a and a second grouping unit 42b.
[0043]
The first grouping unit 42a acquires the reflection point information from the memory 41, and, based on the reflection point information, among the reflection points detected by the millimeter wave radar 2, the reflection points close to each other have the same first detection target. By predicting the above point, one or more first detection targets are detected.
[0044]
Then, the first grouping unit 42a creates predetermined first group data and outputs it to the second grouping unit 42b. The details will be described later.
[0045]
The second grouping unit 42b, based on the first group data provided from the first grouping unit 42a, has the same first detection target object that satisfies a predetermined condition among the first detection target objects ( By detecting that the second detection target belongs to one or more detection targets, one or more second detection targets are detected.
[0046]
Then, the second grouping unit 42 b creates predetermined second group data and outputs it to the object identification unit 43. The details will be described later.
[0047]
The object identification unit 43 includes a detection wave determination unit 43a, a width calculation unit 43b, a width determination unit 43c, a distance distribution calculation unit 43d, an object depth determination unit 43e, and an object type determination unit 43f. .
[0048]
The detection wave determining unit 43a acquires the vehicle behavior information from the memory 41, and determines the horizontal angle Bw and the detectable distance of the millimeter wave radar 2 based on the vehicle behavior information as follows.
[0049]
That is, the detection wave determination unit 43a acquires map data around the host vehicle 10 from a map database (not shown) based on the host vehicle behavior information, and measures the course range of the host vehicle 10 based on the map data.
[0050]
Then, the detection wave determination unit 43a determines the reflection point detectable range of the millimeter wave radar 2 (the range is determined by determining the horizontal angle Bw and the detectable distance), and the measured course range and the above-described range. The horizontal direction angle Bw and the detectable distance are determined so as not to exceed the maximum detectable range.
[0051]
Then, the detection wave determining unit 43a creates detection wave information regarding the determined horizontal angle Bw and the detectable distance, and stores the information in the memory 41.
[0052]
Based on the second group data provided from the second grouping unit 42b, the width calculation unit 43b calculates a distance Ln from a rear end portion (described later) of the second detection target to the host vehicle 10 and the rear end portion. And the number Rn of the reflection points existing in the measurement are measured.
[0053]
Then, the width calculation unit 43b creates reflection point number information related to the measurement result and outputs the information to the width determination unit 43c. The details will be described later.
[0054]
The width determining unit 43c acquires the detected wave information from the memory 41, and determines predetermined reference values Wt1 (lower limit value), Wt2 based on the detected wave information and the reflection point number information given from the width calculating unit 43b. (Upper limit) is calculated.
[0055]
Then, the width determination unit 43c compares the number Rn of reflection points with the reference values Wt1 and Wt2 to create reflection point comparison information, and outputs the information to the object type determination unit 43f. The details will be described later.
[0056]
The distance distribution calculation unit 43d recognizes the distance from the reflection point included in the second detection target to the vehicle 10 based on the second group data given from the second grouping unit 42b, and calculates the distribution of these distances. Is calculated. Note that the distance distribution calculation unit calculates the variance Ld of these distances, and uses the variance Ld as the degree of distribution.
[0057]
Then, the distance distribution calculation unit 43d creates variance value information related to the variance value Ld and outputs the variance value information to the object depth determination unit 43e. The details will be described later.
[0058]
The object depth determination unit 43e compares the variance value Ld with predetermined reference values Ldt1 to Ldt3 based on the variance value information given from the distance distribution calculation unit 43d to create variance value comparison information. Output to the type determination unit 43f. The details will be described later.
[0059]
The object type determination unit 43f determines the type of the second detection target based on the reflection point comparison information given from the width determination unit 43c and the variance value comparison information given from the object depth determination unit 43e. Then, the judgment information on the judgment result is created.
[0060]
Then, the object type determination unit 43f stores the created determination information in the memory 41 and outputs the determination information to the presentation unit 5. The details will be described later.
[0061]
The presentation unit 5 displays the determination information given from the object type determination unit 43f as an image and also outputs the determination information by voice.
[0062]
Next, a procedure of processing by the front object recognition device 1 will be described with reference to FIGS. Here, FIG. 5 is a flowchart showing a procedure of processing by the forward object recognition device 1, and FIG. 6 is a schematic plan view showing the positions of the reflection points and the first detection target. FIG. 7 is a schematic plan view showing the positions of the reflection point and the second detection target, and FIG. 8 is a graph showing the relationship between the reference values Wt1 and Wt2 and the distance Ln.
[0063]
In the present embodiment, as an example, as shown in FIG. 6, a group of delineators (objects) A, ordinary passenger cars (objects) B, large trucks (objects) C, The processing procedure when the sign (object) D is present will be described. Here, it is needless to say that the front object recognition device 1 can be used in other cases.
[0064]
In step S1 shown in FIG. 5, the own-vehicle behavior detection unit 3 shown in FIG. 1 measures the own-vehicle position, and further measures the traveling direction, the direction, and the moving distance of the own-vehicle 10.
[0065]
Next, the own vehicle behavior detecting unit 3 creates own vehicle behavior information on the own vehicle position, the traveling direction, the direction, and the moving distance, and stores the information in the memory 41.
[0066]
Next, the detection wave determination unit 43a acquires the own vehicle behavior information from the memory 41, and determines the horizontal angle Bw and the detectable distance of the millimeter wave radar 2 based on the own vehicle behavior information.
[0067]
Next, the millimeter wave radar 2 scans the front of the vehicle 10 a plurality of times using electromagnetic waves.
[0068]
Here, when performing scanning, the millimeter-wave radar 2 acquires detection wave information from the memory 41 and, based on the detection wave information, irradiates the irradiation axis of the electromagnetic wave emitted first and the electromagnetic wave emitted last. And the size of the angle formed by the irradiation axis are adjusted to the determined horizontal angle Bw.
[0069]
Further, the millimeter wave radar 2 detects only the reflection points existing within the determined detectable distance from the vehicle 10.
[0070]
As a result, the millimeter wave radar 2 detects reflection points a1 to a4, b1 to b3, c1 to c8, and d1 to d5 as shown in FIG.
[0071]
Next, the millimeter wave radar 2 determines the relative position of each reflection point with respect to the own vehicle 10, the distance from the own vehicle 10 to each reflection point, the azimuth of each reflection point with respect to the own vehicle 10, and the And the relative speed to
[0072]
Next, the millimeter-wave radar 2 creates reflection point information on these relative positions, distances, directions, and relative velocities, and stores the information in the memory 41 of the arithmetic unit 4.
[0073]
Next, the first grouping unit 42a acquires the reflection point information from the memory 41 in step S2 shown in FIG.
[0074]
Next, the first grouping unit 42a detects the first detection target object by performing the following processing based on the reflection point information.
[0075]
That is, the first grouping unit 42a determines, for one reflection point, whether or not another reflection point exists within a predetermined reference distance L1 from the one reflection point.
[0076]
Here, the reference distance L1 is predetermined so that the reflection points detected at relative positions close to each other are predicted to be points on the same first detection target.
[0077]
Next, when the first grouping unit 42a determines that another reflection point exists, the one reflection point and the other reflection point are points on the same first detection target (in other words, the other reflection points are different points). For example, the first detection target object is detected by predicting that the first detection target object belongs to the same first detection target object).
[0078]
On the other hand, if the first grouping unit 42a determines that there is no other reflection point, the first grouping unit 42a predicts that there is a first detection target to which only the one reflection point belongs, and thus determines the first detection target. To detect.
[0079]
Next, the first grouping unit 42a repeats the above-described processing for the reflection points that are not predicted to which one of the first detection target objects, so that all the reflection points belong to which first detection target object. Or predict.
[0080]
Through the above processing, the first grouping unit 42a detects the first detection target.
[0081]
In the case of this example, as shown in FIG. 6, the first grouping unit 42a determines that no other reflection points exist within the reference distance L1 from each reflection point for the reflection points a1 to a4 and c5 to c8. I do.
[0082]
As a result, the first grouping unit 42a predicts that the first detection target objects R1 to R4 and R7 to R10 to which the reflection points a1 to a4 and c5 to c8 respectively belong exist, and thereby the first detection target objects R1 to R4. , R7 to R10.
[0083]
On the other hand, the first grouping unit 42a determines that the reflection point b2 exists within the reference distance L1 from the reflection point b1, and that the reflection point b2 exists within the reference distance L1 from the reflection point b3.
[0084]
As a result, the first grouping unit 42a predicts that the reflection points b1 to b3 are points on the same first detection target R5.
[0085]
Similarly, the first grouping unit 42a determines that the reflection point c2 exists within the reference distance L1 from the reflection point c1, the reflection point c2 exists within the reference distance L1 from the reflection point c3, and the reflection point c4 exists within the reference distance L1 from the reflection point c4. It is determined that there is a reflection point c3 at.
[0086]
As a result, the first grouping unit 42a predicts that the reflection points c1 to c4 are points on the same first detection target R6.
[0087]
Similarly, the first grouping unit 42a determines that the reflection point d2 exists within the reference distance L1 from the reflection point d1, the reflection point d2 exists within the reference distance L1 from the reflection point d3, and the reflection point d4 exists within the reference distance L1 from the reflection point d4. Is determined to have a reflection point d3. Further, the first grouping unit 42a determines that the reflection point d4 exists within the reference distance L1 from the reflection point d5.
[0088]
As a result, the first grouping unit 42a predicts that the reflection points d1 to d5 are points on the same first detection target R11.
[0089]
Next, the first grouping unit 42a performs the following processing for each first detection target.
[0090]
That is, the first grouping unit 42a calculates the position of the center point of the first detection target (that is, the position coordinates (X, Y, Z) of the center point), and determines the position of the center point. This is the position of the detection target.
[0091]
The first grouping unit 42a calculates a distance from the center point to the host vehicle 10 (hereinafter, referred to as a first center point distance), and calculates the first center point distance from the first detection target. The distance to the vehicle 10 is assumed.
[0092]
Further, the first grouping unit 42a calculates the azimuth of the center point with respect to the host vehicle 10, and sets the azimuth as the azimuth of the first detection target with respect to the host vehicle 10.
[0093]
Further, the first grouping unit 42a calculates the difference between the X coordinate value of the reflection point having the smallest X coordinate value and the X coordinate value of the largest reflection point among the reflection points included in the first detection target. Calculate the absolute value.
[0094]
Then, the first grouping unit 42a adds a value obtained by adding the unit scan width (the value obtained by multiplying the above-described unit angle Bs to the above-mentioned first center point distance) to the absolute value, as a first detection target. The width of the object.
[0095]
Further, an average value is calculated by averaging the relative velocities of all the reflection points included in the first detection target, and the average is set as the relative speed of the first detection target.
[0096]
Next, the first grouping unit 42a creates first group data including information on the position, distance, azimuth, width, and relative speed calculated for each first detection target, and the above-described reflection point information, The first group data is stored in the memory 41 and output to the second grouping unit 42b.
[0097]
Next, in step S3 shown in FIG. 5, the second grouping unit 42b shown in FIG. 1 performs the following processing based on the first group data provided from the first grouping unit 42a, thereby performing the second detection. Detect objects.
[0098]
That is, the second grouping unit 42b detects one or a plurality of second detection targets by predicting that a set of first detection targets satisfying the following conditions belongs to the same second detection target.
[0099]
Here, the conditions include: (a) the interval (distance) between mutually adjacent first detection objects is equal to or less than a reference distance L2 for the first detection object set; and (b) the first detection object For a set of objects, the absolute value of the difference between the relative speed of any first detection target and the relative speeds of all other first detection targets (hereinafter referred to as “relative speed difference”) is a reference value. Value V1 or less.
[0100]
Here, the reference distance L2 and the reference value V1 are predetermined so that the reflection points close to each other are predicted to be points on the same second detection target.
[0101]
On the other hand, as a result of performing the above processing, if there is a first detection target that does not belong to any second detection target, the second grouping unit 42b determines that the second detection target to which only the first detection target belongs Predict that an object exists.
[0102]
Through the above processing, the second grouping unit 42b detects the second detection target.
[0103]
In the case of this example, as shown in FIG. 7, the second grouping unit 42b determines that the above-described conditions (a) and (b) are satisfied for the set of the first detection targets R1 to R4.
[0104]
As a result, the second grouping unit 42b predicts that the set of the first detection targets R1 to R4 is the same point on the first detection target O1.
[0105]
Similarly, the second grouping unit 42b determines that the set of the first detection targets R6 to R10 satisfies the above-described conditions (a) and (b).
[0106]
As a result, the second grouping unit 42b predicts that the set of the first detection targets R6 to R10 belongs to the same second detection target O3.
[0107]
As a result of the above processing, there are first detection targets R5 and R11 that do not belong to any of the second detection targets.
[0108]
Therefore, the second grouping unit 42b detects the second detection targets O2 and O4 by predicting that the second detection targets O2 and O4 to which the first detection targets R5 and R11 belong respectively exist.
[0109]
Next, the second grouping unit 42b performs the following processing for each second detection target.
[0110]
That is, the second grouping unit 42b calculates the position of the center point of the second detection target (that is, the position coordinates (X, Y, Z) of the center point), and determines the position of the center point. This is the position of the detection target.
[0111]
The second grouping unit 42b calculates a distance from the center point to the vehicle 10 (hereinafter, referred to as a "second center point distance"), and calculates the second center point distance as the second detection target. From the vehicle to the vehicle 10.
[0112]
In addition, the second grouping unit 42b calculates the azimuth of the center point with respect to the own vehicle 10, and sets the azimuth as the azimuth of the second detection target with respect to the own vehicle 10.
[0113]
The second grouping unit 42b includes a first detection target having the smallest X coordinate value and a first detection target having the largest X coordinate value among the first detection targets included in the second detection target. , Are calculated.
[0114]
Then, the second grouping unit 42b is obtained by adding the absolute value of the difference between the X coordinate values and the unit scan width (a value obtained by multiplying the above-mentioned unit angle Bs to the above-mentioned second center point distance). The value is defined as the width of the second detection target.
[0115]
In addition, an average value is calculated by averaging the relative velocities of all the first detection targets included in the second detection target, and the average is set as the relative speed of the second detection target.
[0116]
Next, the second grouping unit 42b creates second group data including information on the position, distance, azimuth, width, and relative speed calculated for each second detection target, and the above-described reflection point information.
[0117]
Next, the second grouping unit 42b stores the second group data in the memory 41, and outputs the second group data to the width calculation unit 43b and the distance distribution calculation unit 43d.
[0118]
Next, in step S4 shown in FIG. 5, the width calculation unit 43b performs the following processing for each second detection target based on the second group data provided from the second grouping unit 42b.
[0119]
That is, the width calculation unit 43b detects the reflection point closest to the vehicle 10 among the reflection points included in the second detection target object, and determines the reflection point existing within a predetermined reference distance L3 from the reflection point ( That is, the reflection point existing at the rear end portion of the second detection target is counted. Here, the value of L3 is predetermined.
[0120]
Further, the width calculator 43b measures a distance Ln from the center point of the rear end portion to the host vehicle 10.
[0121]
Next, the width calculation unit 43b creates reflection point number information regarding the number Rn of reflection points counted for each second detection target and the measured distance Ln, and outputs the information to the width determination unit 43c.
[0122]
Next, the width determination unit 43c acquires the detection wave information from the memory 41, and performs the following processing based on the detection wave information and the reflection point number information provided from the width calculation unit 43b.
[0123]
That is, the width determining unit 43c calculates the reference values Wt1 (lower limit value) and Wt2 (upper limit value) using the following equations (1) and (2).
[0124]
Wt1 = (2 * tan ^-1 (1.0 / 2 / Ln) * 180 / π) / Bw + Bs / Bw (1)
Wt2 = (2 * tan ^-1 (1.8 / 2 / Ln) * 180 / π) / Bw + Bs / Bw (2)
Here, the reference value Wt1 is defined as a millimeter wave when an ordinary passenger car having a vehicle width of 1 meter exists in front of the own vehicle 10 and the distance from the own vehicle 10 to the rear end of the ordinary passenger car is Ln. This is the number of reflection points that the radar 2 detects by scanning the rear end.
[0125]
Similarly, the reference value Wt2 is determined when an ordinary passenger car having a vehicle width of 1.8 meters exists in front of the own vehicle 10 and the distance from the own vehicle 10 to the rear end of the ordinary passenger car is Ln. This is the number of reflection points that the millimeter-wave radar 2 scans and detects the rear end.
[0126]
Next, the width determination unit 43c compares the calculated reference values Wt1 and Wt2 with the number Rn of reflection points to create reflection point comparison information, and outputs the information to the object type determination unit 43f.
[0127]
On the other hand, the distance distribution calculation unit 43d performs the following processing for each second detection target based on the second group data provided from the second grouping unit 42b.
[0128]
That is, the distance distribution calculation unit 43d recognizes the distance from each reflection point included in one second detection target to the host vehicle 10.
[0129]
Next, the distance distribution calculation unit 43d calculates the variance Ld of these distances, and uses the variance Ld as the distance distribution.
[0130]
Next, the distance distribution calculation unit 43d creates variance value information regarding the calculated variance value Ld and outputs the variance value information to the object depth determination unit 43e.
[0131]
Next, based on the variance value information provided from the distance distribution calculation unit 43d, the object depth determination unit 43e compares the variance value Ld with predetermined reference values Ldt1 to Ldt3 to create variance value comparison information. Is output to the object type determination unit 43f.
[0132]
Here, the reference value Ldt1 is a lower limit value that the variance value Ld can take when the second detection target is an ordinary passenger car, and the reference value Ldt2 is a case where the second detection target is an ordinary passenger car. In addition, the above-mentioned dispersion value Ld is an upper limit that can be taken.
[0133]
Further, the reference value Ldt3 is an upper limit value that the variance Ld can take when the second detection target is a large bus.
[0134]
Next, the object type determination unit 43f shown in FIG. 1 performs each second detection based on the reflection point comparison information provided from the width determination unit 43c and the variance value comparison information provided from the object depth determination unit 43e. The type of the object is determined as follows.
[0135]
That is, if the following equation (3) is satisfied for one second detection target, the object type determination unit 43f determines the one second detection target as a normal passenger car (or a part thereof). I do.
[0136]
Wt1 ≦ Rn ≦ Wt2 and Ldt1 ≦ Ld ≦ Ldt2 Equation (3)
On the other hand, if the following equation (4) is satisfied for one second detection target, the object type determination unit 43f determines that the one second detection target is a large bus (or a part thereof). I do.
[0137]
Wt2 <Rn and Ldt2 ≦ Ld ≦ Ldt3 Equation (4)
On the other hand, when the following equation (5) is satisfied for one second detection target, the object type determination unit 43f determines that the one second detection target is a large truck (or a part thereof). I do.
[0138]
Wt2 <Rn and Ldt3 <Ld Equation (5)
On the other hand, if the following expression (6) is satisfied for one second detection target, the object type determination unit 43f determines that the one second detection target is a large sign (or a part thereof). I do.
[0139]
Wt2 <Rn and Ld <Ldt1 Equation (6)
On the other hand, when the following equation (7) is satisfied for one second detection target, the object type determination unit 43f determines the one second detection target as a medium-sized marker (or a part thereof). I do.
[0140]
Wt1 ≦ Rn ≦ Wt2 and Ld <Ldt1 Equation (7)
On the other hand, when the following equation (8) is satisfied for one second detection target, the object type determination unit 43f determines the one second detection target as a small sign (or a part thereof). I do.
[0141]
Rn <Wt1 and Ld <Ldt1 Equation (8)
On the other hand, when the following equation (9) is satisfied for one second detection target, the object type determination unit 43f determines the one second detection target as a delineator group (or a part thereof). I do.
[0142]
Rn <Wt1 and Ldt3 <Ld Equation (9)
In the case of this example, the object type determination unit 43f determines that Expression (9) is satisfied for the second detection target O1, and determines that the second detection target O1 is a delinator group (or a part thereof). .
[0143]
In addition, the object type determination unit 43f determines that Expression (1) holds for the second detection target O2, and determines that the second detection target O2 is an ordinary passenger car (or a part thereof).
[0144]
Further, the object type determination unit 43f determines that Expression (5) is satisfied for the second detection target O3, and determines that the second detection target O3 is a large truck (or a part thereof).
[0145]
In addition, the object type determination unit 43f determines that Expression (6) holds for the second detection target O4, and determines that the second detection target O4 is a large sign (or a part thereof).
[0146]
Next, the object type determination unit 43f creates determination information on the type, the X coordinate value, the Z coordinate value, the width, and the relative speed of the second detection target object, and stores the determination information in the memory 41 and the presentation unit. 5 is output.
[0147]
Next, in step S5 shown in FIG. 5, the presentation unit 5 displays the determination information given from the object type determination unit 43f as an image and outputs the determination information by voice.
[0148]
Next, the forward object recognition device 1 repeats the processing from step S1.
[0149]
As described above, in the present embodiment, the forward object recognition device 1 predicts that the reflection points detected at positions close to each other are points on the same second detection target, and the second detection target Is detected.
[0150]
Then, the forward object recognition device 1 measures the distance from the reflection point included in the second detection target to the host vehicle 10, calculates the distribution of these distances, and further calculates the rear end of the second detection target. The number Rn of the reflection points existing in the portion is measured.
[0151]
Then, the forward object recognition device 1 determines the type of the second detection target object based on the distribution degree and the number Rn of the reflection points.
[0152]
Here, when objects having substantially the same width and different depths (for example, a signboard and an ordinary car) are detected as the second detection target, the number Rn of the reflection points is determined for these second detection targets. Are almost the same, but the distribution is different.
[0153]
Therefore, the front object recognition device 1 can accurately distinguish the second detection target (for example, a signboard and an ordinary car) having different depths, and thus can accurately determine the type of the second detection target. (Effects corresponding to the first aspect of the present invention).
[0154]
In addition, when the first set of detection objects satisfies the above-described conditions (a) and (b), the front object recognition device 1 sets the first set of detection objects to the same second detection object. Predict to belong.
[0155]
Therefore, the front object recognition device 1 does not predict that the first detection targets (for example, the car and the delineator group) whose absolute value of the relative speed difference is larger than the reference value V1 belong to the same second detection target.
[0156]
Thereby, the front object recognition device 1 can prevent that different types of first detection targets are predicted to belong to the same second detection target.
[0157]
Further, the front object recognition device 1 includes a rear end portion of one or more objects existing in front of the traveling direction of the vehicle 10 and at least one of a side end protrusion portion and an upper end protrusion portion of the object. , Can be detected.
[0158]
Thus, the front object recognition device 1 can accurately detect a reflection point from a portion other than the rear end portion of an object having a depth (an effect corresponding to the invention described in claim 2).
[0159]
In addition, since the forward object recognition device 1 calculates the variance Ld and uses the variance Ld as the above-described distribution, an accurate value can be used as the distribution (the invention according to claim 6). effect).
[0160]
Further, the forward object recognition device 1 compares the number of reflection points Rn described above with reference values Wt1 (lower limit value) and Wt2 (upper limit value) calculated in advance, and compares the result of the comparison with the distribution ( Based on the variance Ld), the type of the second detection target is determined.
[0161]
Thereby, the front object recognition device 1 can accurately determine the type of the second detection target object by adjusting the reference values Wt1 and Wt2 (an effect corresponding to the invention according to claim 3 or 4). .
[0162]
Here, in the present embodiment, when determining the type of the second detection target, the forward object recognition device 1 compares the variance Ld with the reference values Ldt1 to Ldt3 in addition to the comparison.
[0163]
Since the reference values Wt1, Wt2, and Ldt1 to Ldt3 have been calculated as described above, the forward object recognition device 1 can accurately determine the type of the second detection target (Equation (3) )-(9)).
[0164]
Further, the forward object recognition device 1 controls so that the detectable range of the reflection point of the millimeter wave radar 2 does not exceed the path range of the vehicle 10.
[0165]
Thereby, the front object recognition device 1 can adjust the range in which the millimeter wave radar 2 can detect the reflection point according to the course range of the own vehicle.
[0166]
Further, since the anti-vehicle point detectable range is determined by the horizontal angle Bw and the detectable distance of the millimeter wave radar 2, the front object recognition device 1 calculates the reference values Wt1 and Wt2 by performing the control. The horizontal angle Bw used at this time can be determined (see Equation (1) and the like).
[0167]
Further, by performing the control, the forward object recognition device 1 can prevent the millimeter wave radar 2 from detecting a reflection point outside the path range of the vehicle 10 (corresponding to claim 5). Effect).
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a forward object recognition device according to the present invention.
FIG. 2 is a schematic side view showing an installation position of a millimeter wave radar.
FIG. 3 is a schematic plan view showing an installation position of a millimeter wave radar.
FIG. 4 is a graph showing a maximum range in which a millimeter wave radar can detect a reflection point.
FIG. 5 is a flowchart showing a procedure of processing by the front object recognition device.
FIG. 6 is a schematic plan view showing positions of a reflection point and a first detection target.
FIG. 7 is a schematic plan view showing positions of a reflection point, a second detection target, and the like.
FIG. 8 is a graph showing a relationship between reference values Wt1 and Wt2 and a distance Ln.
[Explanation of symbols]
1 Forward object recognition device
2 millimeter wave radar (reflection point detection means)
3 own vehicle behavior detector
4 arithmetic unit (object identification means)
10 own car
Ld variance
O1 to O4 Second detection target (detection target)
Rn Number of reflection points
Wt1 Reference value (lower limit)
Wt2 Reference value (upper limit)

Claims

A front side provided with a reflection point detecting means for scanning the front in the traveling direction of the own vehicle with a predetermined detection wave, detecting a reflection point reflecting the detection wave, and measuring a relative position of the reflection point with respect to the own vehicle. In the object recognition device,
By predicting that the reflection points close to each other among the reflection points are points on the same detection target, comprising an object identification unit that detects one or more detection targets,
The object identification means measures the distance from the reflection point included in the detection target to the own vehicle, calculates the distribution of these distances,
Measure the number of reflection points present at the rear end of the detection object,
A forward object recognition device, wherein a type of the detection target is determined based on the distribution degree and the number of the reflection points.

The front object recognition device according to claim 1,
The reflection point detection unit is configured to perform reflection at one or more rear end portions of one or more objects existing in the forward direction of the own vehicle and at least one of a side end protrusion portion and a lower end protrusion portion of the object. Detect the point,
The object identification unit detects one or more detection targets by predicting that the reflection points detected at relative positions close to each other among the reflection points are points on the same detection target. A forward object recognition device characterized by the above-mentioned.

The forward object recognition device according to claim 1 or 2,
The object identification unit compares the number of the reflection points with a reference value calculated in advance, and determines the type of the detection target based on the comparison result and the distribution. A forward object recognition device characterized by the above-mentioned.

The forward object recognition device according to claim 3,
For the reference value, an upper limit and a lower limit are calculated in advance,
The object identification unit compares the number of the reflection points with an upper limit and a lower limit of the reference value,
A forward object recognition device, wherein a type of the detection target is determined based on a result of the comparison and the distribution degree.

The forward object recognition device according to any one of claims 1 to 4,
The front object recognition device, wherein the object identification means controls the reflection point detectable range of the reflection point detection means so as not to exceed a path range of the own vehicle.

The forward object recognition device according to any one of claims 1 to 5,
The forward object recognition device, wherein the object identification means calculates a variance value of the distance, and uses the variance value as the distribution degree.