JP2004085337A - 車両検出方法及び車両検出装置 - Google Patents
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Abstract
【課題】車両の誤検出及び未検出を防止する。
【解決手段】複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎ（ｎは２以上の自然数）による車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、センサＳＥ１〜ＳＥｎは車両の計測を行い、検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、車両を検出したセンサは主のセンサとなり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサは従のセンサとなり再探索を行い、センサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能なセンサのみで車両の計測を行うこと。
【選択図】 図１
【解決手段】複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎ（ｎは２以上の自然数）による車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、センサＳＥ１〜ＳＥｎは車両の計測を行い、検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、車両を検出したセンサは主のセンサとなり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサは従のセンサとなり再探索を行い、センサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能なセンサのみで車両の計測を行うこと。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はセンサにより車両を検出する車両検出方法及び車両検出装置に関し、特に、車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法及び車両検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、交通事故、渋滞などといった道路交通の諸問題の解決を目的に構築する新しい交通システムＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ）が注目を浴びている。
【０００３】
ＩＴＳでは、安全な運転を支援するシステムが提案されており、周囲の車両をセンサで検出し、距離及び速度などを算出することによって、自動的に速度制御、操舵制御を行う自動走行も可能となる。
【０００４】
例えば、先行車などを検出するために、車載されるセンサには、カメラ、レーダがある。なお、カメラは、状況に応じて可視カメラか赤外線カメラが用いられ、レーダは、レーザ、電波、音波のどれでもよい。
【０００５】
従来では、このようなセンサを状況に応じ、それぞれ単独で車両の検出に用いていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のように、単独のセンサを用いて車両の検出を行う場合、車両の誤検出や未検出を行ってしまう場合があった。
【０００７】
以下、この問題について説明する。
なお、ここでは、可視カメラを用いた画像センサと電波レーダを用いた電波（ミリ波）センサを用いるものとして説明する。
【０００８】
図３０は、車両の誤検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの誤検出の例、（ｂ）は画像センサの誤検出の例を説明する図である。
ここでは、車両１０に可視カメラと電波レーダが車載されており、前方の車両１１、１２を検出する場合について説明する。
【０００９】
図３０（ａ）に示すように、レーダでは、その性質上メインローブＭＬ以外に、サイドローブＳＬ１、ＳＬ２が発生してしまう。このことにより、例えば、サイドローブＳＬ２の車両１１による反射波を受信し、前方に実際はない車両１１ａを誤検出してしまう問題があった。
【００１０】
また、図３０（ｂ）に示すように画像センサの場合は、例えば、車両１２の左側面（図３０（ｂ）の上方）から強い光が当たり、車両１２の右側に影１７が生じた場合、画像センサは、この影１７に反応して実際には存在しない車両１２ａを誤検出してしまう問題があった。
【００１１】
図３１は、車両の未検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの未検出の例、（ｂ）は画像センサの未検出の例を説明する図である。
図３０と同様に、車両１０には可視カメラと電波レーダが車載されている。
【００１２】
図３１（ａ）に示すように、レーダでは、ビーム角度が光学に比べ広く横方向の分解能が悪く、計測精度が悪いということから、例えば、大型の車両１８と、大型の車両１８と接近した車両１１を１台として認識してしまい、車両１１を未検出にしてしまう問題があった。
【００１３】
また、図３１（ｂ）に示すように、画像センサでは、例えば、車両１９の輝度が道路の輝度に近い場合、判別できずに未検出にしてしまう問題がある。また、画像センサは三角測量を基本とするものが多く、距離精度が悪いという問題があった。
【００１４】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、複数のセンサを用いて車両の検出を行う車両検出方法及び車両検出装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、図１で示すように、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎ（ｎは２以上の自然数）による車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、センサＳＥ１〜ＳＥｎは車両の計測を行い、検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、車両を検出したセンサは主のセンサとなり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサは従のセンサとなり再探索を行い、センサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能なセンサのみで車両の計測を行うことを特徴とする車両検出方法が提供される。
【００１６】
上記車両検出方法によれば、各センサＳＥ１〜ＳＥｎによる車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、それぞれのセンサＳＥ１〜ＳＥｎは車両の計測を行い、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎの一致した検出結果により、確実に車両の検出を行う。
【００１７】
また、検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、車両を検出したセンサは主のセンサとなり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサは従のセンサとなり再探索を行うことで、矛盾を解消する。
【００１８】
さらに、センサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能なセンサのみで車両の計測を行うことにより、センサの不良あるいは特定のセンサでは計測不可能な状況において、確実に計測可能なセンサのみの計測結果を用いることにより、状況に応じた計測を可能にする。
【００１９】
そして、各センサの計測結果に対応して、上記のモードを選択することにより、センサの計測状況を総合的に解析し、最適な車両の検出を実現する。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の車両検出装置の原理説明図である。
【００２１】
本発明の車両検出装置１００は、車に搭載され、接続された複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎを、３つのモード、すなわち協調モード、主従モード、独立モードで制御し、周囲の車両を検出する機能をもつ。
【００２２】
センサＳＥ１〜ＳＥｎにおいて、用いるセンサヘッドは、カメラやレーダである。なお、カメラは、状況に応じて可視カメラか赤外カメラを用い、レーダはレーザ、電波のどれでもよい。
【００２３】
ここで、協調モードは、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎの全ての検出結果が矛盾のない場合のモードであり、センサＳＥ１〜ＳＥｎのそれぞれにおいて車両の計測を続行する。
【００２４】
主従モードは、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎによる検出結果に矛盾が発生した場合のモードであり、車両を検出したセンサが主となり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサが従となり再探索を行う。
【００２５】
独立モードは、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合のモードであり、協調モード及び主従モードでの動作が不可能な場合に、動作可能なセンサのみで計測を行う。
【００２６】
次に、車両検出装置１００の動作の概略を説明する。
図２は、車両検出装置の動作を説明するための図である。
車両１０に搭載される車両検出装置１００はセンサＳＥ１〜ＳＥｎで、前方の車両１１、１２を検出する。なお、図２ではセンサＳＥ１〜ＳＥｎは、車両の１０の前部に配置したがこれに限定されない。
【００２７】
ここで、センサＳＥ１〜ＳＥｎのすべてが前方の車両１１を検出した場合は協調モードとなり、そのまま計測を続行する。車両１２についても同様にセンサＳＥ１〜ＳＥｎで検出された場合は、そのまま計測を続行する。
【００２８】
ここで、センサＳＥ１〜ＳＥｎの検出結果が異なる場合、例えば、センサＳＥ１は車両１１を検出し、センサＳＥ２は車両１１を検出しなかった場合、主従モードとなり、車両１１を検出したセンサＳＥ１は主となり、車両１１を検出しなかったセンサＳＥ２は従となる。主となったセンサＳＥ１は検出結果の確からしさを確認し、従となったセンサＳＥ２は再探索を行う。これによって、双方の検出結果が正しいものであるか否かを再検討する。また、車両１２に対して、センサＳＥ１では検出せず、センサＳＥ２で検出された場合には、検出したセンサＳＥ２が主となり、検出しなかったセンサＳＥ１が従となり、同様に、主のセンサＳＥ２において、検出結果の確からしさを確認し、従のセンサＳＥ１で再探索を行う。詳細については後述する。
【００２９】
センサＳＥ１〜ＳＥｎのうち１つ以外が動作不可能な状態となったとき、例えば、センサＳＥ１以外が故障や、環境の変化などにより動作できない環境になった場合、独立モードとなりセンサＳＥ１のみでの動作となり、車両１１、１２の検出を単独のセンサＳＥ１で行う。動作が可能な状態になり、複数のセンサで、対象を計測可能な状態になった場合には、再び、協調モードとなる。
【００３０】
このように、車載されるセンサＳＥ１〜ＳＥｎを複数のモードで制御し、特に、センサＳＥ１〜ＳＥｎ間で矛盾が生じた場合に、主従モードで、検出結果の確からしさや、再探索を行うことで、車両の誤検出や未検出を防止することができる。
【００３１】
以下それぞれのモードについて詳細に説明するとともに、本発明の車両検出方法及び車両検出装置の詳細を説明する。
図３は、本発明の１実施の形態の車両検出装置の構成図の一例である。
【００３２】
車両検出装置２００は、制御装置２０１と、バス２３０とインターフェース２４０、２４１を介して制御装置２０１と接続されたミリ波センサ制御部２１０、画像センサ制御部２２０から構成される。ここで、制御装置２０１はバス２３０を介してミリ波センサ制御部２１０、画像センサ制御部２２０を制御するので上位層とし、ミリ波センサ制御部２１０、画像センサ制御部２２０は下位層として以下説明する。
【００３３】
ミリ波センサ制御部２１０は、ミリ波センサ２０ａを制御する制御装置２１１と、ミリ波センサ２０ａとのインターフェースであるミリ波インターフェース２１２から構成され、バス２１５と、インターフェース２４０を介して上位層のバス２３０と接続される。
【００３４】
なお、ミリ波センサ２０ａのセンサヘッドはミリ波レーダである。
画像センサ制御部２２０は、画像センサ２０ｂを制御する制御装置２２１と、画像センサ２０ｂとのインターフェースであるカメラインターフェース２２２から構成され、バス２２５と、インターフェース２４１を介して上位層のバス２３０と接続される。
【００３５】
なお、画像センサ２０ｂのセンサヘッドは可視カメラ（以下単にカメラと呼ぶ）であるとして以下説明する。
制御装置２０１、２１１、２２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）またはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）から構成される。
【００３６】
以下に説明する車両検出方法は、図３の車両検出装置２００の制御装置２０１、２１１、２２１の制御のもと、図示しないＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記録媒体に記録されたプログラムやＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を取り出し、図示しないＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に一時的に展開されて処理され実行される。
【００３７】
なお、図３で示した車両検出装置２００の構成図では、制御装置２０１、２１１、２２１と、３つの制御装置を用いたが、１つの制御装置で、装置全体の制御と、各センサの制御を行うようにしてもよい。つまり、１つの制御装置で、上位層、下位層、両方の機能を有するようにしてもよい。また、複数の制御装置を用いる場合でも、ＯＳにより、使用する制御装置を切り替えるようにしてもよい。
【００３８】
また、図３では、ミリ波センサ２０ａ、画像センサ２０ｂと２つのセンサだけ設置したが、これに限定されることなく、３つ以上のセンサを設けてもよい。
以下、図３で示した車両検出装置２００における本発明の実施の形態の車両検出方法を、前述した３つのモードごとに説明する。
【００３９】
協調モードは、前述のように個々のセンサがそれぞれ車両の計測を行い、検出結果が矛盾していない状態である。
まず、協調モードの上位層を説明する。
【００４０】
上位層の制御は、図３の車両検出装置２００において、制御装置２０１で行われる処理である。
図４は、協調モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
Ｓ１０：独立モード要求があるか否かの判断
センサの故障や、環境の変化などにより、計測不可能なセンサが存在する場合に下位層から伝達される独立モード要求があるか否かの判断を行う。ここで、独立モード要求があった場合は独立モードに遷移し、独立モード要求がない場合には、ステップＳ１１に進む。
【００４２】
Ｓ１１：検出結果受信
ここでは、下位層からの車両検出結果（位置・速度）を受信待ちし、受信する。受信後ステップＳ１２に進む。
【００４３】
Ｓ１２：センサ間比較
下位層からの車両検出結果を上位層で受信すると、センサ間での車両検出結果を比較する。
【００４４】
Ｓ１３：矛盾があるか否かの判断
ステップＳ１２において、比較した結果、センサ間での車両検出結果に矛盾が生じた場合（例えば、ミリ波センサ２０ａでは車両を検出したのにも関わらず、画像センサ２０ｂでは、その位置に車両を検出しなかった場合など）、主従モードへ遷移する。矛盾がないと判断された場合には、ステップＳ１４に進む。
【００４５】
Ｓ１４：協調モード設定
ステップＳ１３において、センサ間での車両検出結果に矛盾がなかったので、協調モードを持続し、ステップＳ１０に戻り、上記と同様の処理を繰り返す。
【００４６】
次に、協調モードにおける下位層の処理を説明する。
図５は、協調モードにおける下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
なお、後述する独立モードの下位層における処理も、ほぼ同様であるので、図５に合わせて図示した。
下位層は、例えば、図３の車両検出装置２００において、ミリ波センサ２０ａ、画像センサ２０ｂを制御する制御装置２１１、２２１で行われる処理である。
【００４８】
Ｓ２０：協調モードまたは独立モードか否かの判断
上位層からの要求が協調モードまたは独立モードか否かを判断し、協調モードまたは独立モードである場合はステップＳ２１に進む。それ以外の場合は、上位層からの主従モード要求であるので、下位層の主従モードへ遷移する。
【００４９】
Ｓ２１：正常動作中であるか否かの判断
センサが正常動作中であるか否かを判断し、異常が生じた場合は上位層に対し独立モード要求を行う。正常な場合は、ステップＳ２２に進む。このとき、下位層のモードが独立モードの場合は、上位層に対して協調モード要求を行う。
【００５０】
ここで、異常とは、ハード的な異常と環境の変化（照度不足や霧などで映像が取れないなど）による異常がある。これらを検知して正常であるか否かを判断する。
【００５１】
Ｓ２２：対象物の検出
正常動作であるので、センサで計測対象物の検出を行う。例えば、図３で示した車両検出装置２００の場合、ステップＳ２１の処理で、制御装置２１１がミリ波センサ２０ａは正常動作中であると判断した場合、ミリ波センサ２０ａによる対象の車両の検出を行う。ここでは、対象物（車両）の有無、位置、速度なども検出する。その後ステップＳ２３に進む。
【００５２】
Ｓ２３：検出結果送信
ステップＳ２２で検出した対象物の検出結果を上位層に送信する。
その後、再びステップＳ２０に戻り上記の処理を繰り返す。
【００５３】
次に、ステップＳ２２の対象物の検出の詳細を説明する。
対象物検出処理は、センサによりさまざまである。以下に多眼の画像センサ、単眼の画像センサ、ミリ波センサについてそれぞれの対象物検出の例を説明する。
【００５４】
まず、多眼の画像センサによる検出を説明する。
なお、ここでは、２眼の画像センサを例にして説明するが、３眼以上の画像センサについてもほぼ同様である。
【００５５】
図６は、多眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
また、図７は、２眼の画像センサによる検出処理の様子を示す説明図であり、（ａ）は左眼の画像、（ｂ）は右眼の画像である。
【００５６】
なお、以下の処理は、図３で示した車両検出装置２００の場合、画像センサ制御部２２０の制御装置２２１が、画像センサ２０ｂを制御して行う処理である。
Ｓ３０：ブロック相関を用いたオプティカルフローの検出
ここでは、２眼の画像センサ２０ｂの両画像、図７（ａ）、（ｂ）全体でブロック相関を用いて、オプティカルフローＡ１を求め、ステップＳ３１に進む。
【００５７】
Ｓ３１：ブロックの相関結果による道路部の除去
ブロック相関の結果を使って道路と道路構造物１５、１６を除去する。道路は一般的に濃淡が緩やかであるので、ブロック内の相関値の変動が緩やかである。道路構造物１５、１６は濃淡がはっきりしているので、ブロック内の相関値の変動は急峻であるが、オプティカルフローＡ１の量が自速度に比例して現れる。これらの特徴を考慮して道路と道路構造物１５、１６を除去し、ステップＳ３２に進む。
【００５８】
Ｓ３２：オプティカルフローによる車両範囲の検出
車両１１、１２による車両範囲１１ｂ、１２ｂは濃淡があるので、ブロック相関の変動が急峻であり、相対速度はほぼ一致しているので、フロー量（動きベクトル）が小さい。この特徴にしたがって、車両範囲１１ｂ、１２ｂを検出し、ステップＳ３３に進む。
【００５９】
Ｓ３３：エピポーララインに沿った探索
左眼の画像である図７（ａ）から検出する車両範囲１１ｂ、１２ｂの中心座標などをもとに、エピポーラ拘束から得られた右眼のエピポーララインＥＬ１、ＥＬ２に沿って、対応する車両範囲１１ｂ、１２ｂを探索する。その後ステップＳ３４に進む。
【００６０】
エピポーラ拘束は、一般的なステレオ画像に対して成り立つ拘束条件であり、左眼のカメラで撮像された任意の点は、右眼のカメラにおいてはエピポーラライン上に存在するように拘束される状態をいう。
【００６１】
Ｓ３４：３角測量による距離検出
ステップＳ３２と、ステップＳ３３で検出した両眼の対応する車両範囲１１ｂ、１２ｂの画素数差から３角測量により距離を検出する。その後ステップＳ３５に進む。
【００６２】
Ｓ３５：時系列処理
ステップＳ３４までで得たデータを時系列処理し、相対速度などを求める。
次に単眼の画像センサによる検出を説明する。
【００６３】
図８は、単眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
また、図９は、単眼の画像センサによる検出処理の様子を示す図である。
【００６４】
なお、図９において、２眼の画像センサの図７と同様の部分は符号を同じとして、説明を省略する。
なお、以下の処理は、図３の車両検出装置２００の場合、画像センサ制御部２２０の制御装置２２１が、画像センサ２０ｂを制御して行う処理である。
【００６５】
ステップＳ４０〜Ｓ４２の処理は、図６で示した多眼の場合の処理（ステップＳ３０〜Ｓ３２）と同様であるので説明を省略する。
Ｓ４３：車両範囲の大きさ計測
単眼の画像センサ２０ｂの場合は、ステップＳ４２で車両範囲１１ｂ、１２ｂを検出した後、車両範囲１１ｂ、１２ｂの大きさとして、水平方向（車幅方向）の画素数を検出する。その後ステップＳ４４に進む。
【００６６】
Ｓ４４：大きさによる距離の検出
一般的に車両は２ｍ前後であるので、検出された水平方向の画素数と車幅２ｍからおおよその距離を求める。その後ステップＳ４５に進む。
【００６７】
Ｓ４５：時系列処理
ステップＳ４４までで得たデータを時系列処理し、相対速度などを求める。
以上が、画像センサ２０ｂによる対象物の検出方法である。
【００６８】
次に、ミリ波センサ２０ａによる検出方法を説明する。
図１０は、ミリ波センサによる検出処理の様子を示す図であり、（ａ）はミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【００６９】
また図１１は、ミリ波センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
以下の処理は、図３の車両検出装置２００の場合、ミリ波センサ制御部２１０の制御装置２１１が、ミリ波センサ２０ａを制御して行う処理である。
【００７０】
図１０（ａ）のように、ミリ波センサ２０ａは、車両前部に搭載され、ある範囲（ここでは角度θ）をスキャンし、方向ごとに対象物までの距離を計測する。ミリ波センサ２０ａが、ＦＭ−ＣＷタイプである場合は相対速度も計測できる。計測結果は、図１０（ｂ）のようにプロットされる。以下は、ＦＭ―ＣＷタイプのミリ波センサを想定して、処理を説明する。
【００７１】
Ｓ５０：各方向の距離の検出
まず上記のようにミリ波センサ２０ａから距離を検出する。その後ステップＳ５１に進む。
【００７２】
Ｓ５１：ラベリング
図１０（ｂ）に示したように近傍の同じ計測点（プロット）をグループ化してラベリングを行う。例えば、車両１１を計測して検出した計測点をグループＧ１、車両１２を計測して検出した計測点をグループＧ２のようにグループ化してラベリングする。その後ステップＳ５２に進む。
【００７３】
Ｓ５２：道路構造物除去処理
道路構造物１５、１６は、車両１０の正負逆の速度に比例するので、速度データで除去する。その後ステップＳ５３に進む。
【００７４】
Ｓ５３：時系列処理
ステップＳ５２までで得られたデータを時系列処理し、相対速度などを求める。
【００７５】
以上が、各センサでの基本的な検出方法である。
次に、独立モードの上位層について説明する。
上位層の制御は、図３の車両検出装置２００において、制御装置２０１で行われる処理である。
【００７６】
図１２は、独立モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ６０：独立モード設定
図３で示した協調モードの処理において、独立モード要求がなされた場合に上位層を独立モードに設定する。その後ステップＳ６１に進む。
【００７７】
Ｓ６１：複数センサが計測可能か否かの判断
複数のセンサがまだ、ハード的な異常または環境の変化などで計測不可能な状態であるか否かを判断する。ここで、異常が解消され復旧していれば、協調モードに遷移し、異常が続いており、複数のセンサが計測不可能な状態であれば、ステップＳ６０に戻り、独立モードを継続する。
【００７８】
独立モードの下位層の処理は、前述の図５で協調モードの下位層の処理とともに説明したので、ここでは省略する。
次に主従モードの処理について説明する。
【００７９】
前述のように主従モードは、複数センサの検出結果に矛盾が生じた場合に遷移するモードである。
まず、主従モードの上位層における処理を説明する。
【００８０】
上位層の制御は、図３の車両検出装置２００において、制御装置２０１で行われる処理である。
図１３は、主従のモードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【００８１】
Ｓ７０：主従モード設定
前述した協調モードの上位層の処理時に、主従モード要求がなされた場合、ここで主従モード設定を行い、上位層のモードを主従モードとし、ステップＳ７１に進む。
【００８２】
Ｓ７１：センサの主従区分け設定
ここでは、データごとに車両が検出されなかったセンサを従とし、車両を検出したセンサを主と設定し、ステップＳ７２に進む。
【００８３】
Ｓ７２：従の探索範囲の設定
主のセンサと、従のセンサの区分けが決まると、主のセンサにより検出した車両の座標などをもとに、下位層の従のセンサが探索すべき範囲を設定し、下位層に伝える。その後ステップＳ７３に進む。
【００８４】
Ｓ７３：主へ矛盾対象物指示
車両を検出した主のセンサに対しても、それが誤検出である可能性があるので、矛盾を起こしたデータを下位層に伝え、ステップＳ７４に進む。
【００８５】
Ｓ７４：主従の再探索指示
ステップＳ７２、Ｓ７３により下位層に伝えた情報をもとに、矛盾を引き起こしたデータに対して、それぞれ再探索を行うように下位層に指示する。その後ステップＳ７５に進む。
【００８６】
Ｓ７５：再探索結果受信
下位層からの再探索結果を受信する。このとき従のセンサの下位層からのデータは、車両の有無であり、主のセンサの下位層からのデータは、車両の有無の確からしさである。次にステップＳ７６に進む。
【００８７】
Ｓ７６：矛盾解消処理
ステップＳ７５で受信した再探索結果をもとに、矛盾解消処理を行う。ここで、協調モードで車両を検出しなかった従のセンサが、ステップＳ７２で上位層から得た情報をもとに再探索した結果、車両を検出し、主のセンサからは車両の存在は確からしいという再探索結果を得た場合はデータを正しいとして残す。また、従のセンサが再探索を試みたが車両はなく、主のセンサからは、車両の存在は疑わしいという再探索結果を得た場合はデータを削除する。その結果、矛盾が解消されるか、最初と同じ結果であれば、主のデータを優先する。最初の結果が逆転した場合には図１３では図示していないが、ステップＳ７１に戻り、主従を入れ替えて再探索を行う。このようにして、矛盾が解消された後、ステップＳ７７に進む。
【００８８】
Ｓ７７：協調モードへ遷移
ステップＳ７６で矛盾が解消されると、協調モードへ遷移して主従モードの上位層の処理を終了する。
【００８９】
以下、上記で説明した主従モードの上位層の処理を、車両を誤検出した場合と、未検出してしまった場合に分けて具体的に説明する。
まず、車両を誤検出して矛盾が生じた場合について説明する。
【００９０】
図１４は、ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は誤検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【００９１】
ミリ波センサ２０ａの場合、前述したサイドローブの影響があり、誤検出の可能性がある。例えば、図１４（ａ）の場合は、サイドローブが車両１１を検出し、あたかも車両１１ａがいるかのような検出結果を生成し、図１４（ｂ）のようにグループＧ１ａで示されるような計測結果のデータが生成される。
【００９２】
ここで、画像センサ２０ｂが車両１１ａを検出しない場合は、図１３のステップＳ７１では、ミリ波センサ２０ａが主となり画像センサ２０ｂが従となる。
ステップＳ７２の探索範囲の設定では、従となった画像センサ２０ｂの探索範囲を指定する。ここで、絶対座標を（Ｘ、Ｙ、Ｚ）とし、カメラ座標（画像センサにおける画素座標）を（Ｘｃ、Ｙｃ）とし、ミリ波センサ座標を（Ｘｍ、Ｙｍ）とする。また、Ｃ＊＊、Ｍ＊＊をカメラパラメータとミリ波パラメータとし、Ｈ＊を所定のファクターとすると、車両の位置座標をセンサのどこに撮像するかを決定する式は、以下のように表せる。なお、ここで、Ｘは進行方向とし、Ｙは車幅方向、Ｚは高さ方向として、右手系で座標が構成されているとする。
【００９３】
【数１】
【００９４】
【数２】
【００９５】
車載のミリ波センサ２０ａでは高さの情報にあまり関係なく位置が求まるので式（１）のようになる。ここで、ミリ波パラメータの逆行列が取れるので式（２）は、以下のように表せる。
【００９６】
【数３】
【００９７】
ここで、ＩＮＶＭ＊＊は逆行列にしたことにより変化したミリ波パラメータとする。
式（３）において３行目を展開すると、
【００９８】
【数４】
【００９９】
となる。ここで、矛盾を起こした図１４（ｂ）のグループＧ１ａのミリ波座標を（Ｘｍｇ１ａ、Ｙｍｇ１ａ）とすると、式（４）を式（３）に代入し、グループＧ１ａのミリ波座標を代入すると、車両１１ａの座標（Ｘｇ１ａ、Ｙｇ１ａ）が求まる。また、一般的に車両の最大の高さは、４ｍ程度である。したがって、Ｚ方向は、０〜４ｍである。ここで、車両の位置座標の探索範囲として、始点（Ｘｇ１ａ＋α、Ｙｇ１ａ＋β、４＋γ）とし、（Ｘｇ１ａ−α、Ｙｇ１ａ−β、０）を終点とする矩形状の範囲を設定する。なお、α、β、γは計測精度や車幅などをもとに作られた範囲生成用の係数である。これを式（１）に代入して、始点（ＸｃＳ、ＹｃＳ）から終点（ＸｃＥ、ＹｃＥ）で示されるカメラ上の探索範囲を得る。なお、上記は単眼について述べたが、複眼の場合はそれぞれのカメラに対してカメラパラメータがあり、それを用いて、それぞれのカメラに対してカメラの探索範囲を求める。以上の処理により、車両１１ａを検出しなかった従の画像センサ２０ｂの探索範囲を設定し下位層に伝える。
【０１００】
ステップＳ７３では、主のセンサであるミリ波センサ２０ａにグループＧ１ａのデータが矛盾を起こしていることを伝え、ステップＳ７４で主従の両センサに再探索を指示する。
【０１０１】
ステップＳ７５で、下位層から再探索結果を受信すると、ステップＳ７６で矛盾解消処理を行う。図１４で示した誤検出の例では、画像センサ２０ｂからは、対象物は「無し」という再探索結果を、ミリ波センサ２０ａからは、検出した車両１１ａの存在は疑わしいという再探索結果を受信するので、グループＧ１ａで示したデータは削除する。
【０１０２】
次に、画像センサ２０ｂで車両を誤検出して矛盾が生じた場合について説明する。
図１５は、２眼の画像センサの誤検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【０１０３】
また、図１６は、単眼の画像センサの誤検出の例を示す図である。
ここで、図７、９と同様の部分は同じ符号とし、説明を省略する。
図１５、１６のように、画面左側から、車両１２に強い光が当たって、影１７が生じた場合に画像センサ２０ｂは、その影１７を車両であると認識してしまい、車両範囲１７ｂで示した部分を車両であると誤検出する。
【０１０４】
このときの図１３で示した上位層の処理を説明する。
図１５、１６のように、画像センサ２０ｂが、車両範囲１７ｂを検出して、ミリ波センサ２０ａが検出しない場合は、画像センサ２０ｂが主となり、ミリ波センサ２０ａが従となる。ステップＳ７２の従のミリ波センサ２０ａの探索範囲の設定では、前述のように単眼であれ、複眼であれ検出した車両範囲１７ｂまでの距離が求められているので、車両範囲１７ｂの座標が求まっている。例えば、座標を（Ｘｇ２ａ、Ｙｇ２ａ、Ｚｇ２ａ）とすると、ミリ波の場合、２次元であるから（Ｘｇ２ａ、Ｙｇ２ａ）を用いて、例えば始点を（Ｘｇ２ａ−α’、Ｙｇ２ａ−β’）とし、終点を（Ｘｇ２ａ＋α’、Ｙｇ２ａ＋β’）とし、前述の式（２）に代入し、これによりミリ波センサ２０ａの始点（ＸｍＳ、ＹｍＳ）と終点（ＸｍＥ、ＹｍＥ）を得る。これを下位層に、ミリ波センサ２０ａの探索範囲として伝える。
【０１０５】
なお、α’、β’は計測精度や車幅などをもとに作られた範囲生成用の係数である。
以下の処理は、ミリ波センサ２０ａの誤検出の例と同様であるので説明を省略する。
【０１０６】
次に、車両を未検出して矛盾が生じた場合について、図１３で示した上位層の処理を具体的に説明する。
図１７は、ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は未検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【０１０７】
ミリ波センサ２０ａは、車両１１と車両１８を１つに誤認し、隣の車線の車両１１を未検出としてしまっている。このときの計測されたデータによってグループＧ３で示すようなデータが生成される。
【０１０８】
なお、この際、画像センサ２０ｂは、車両１１を検出しているとすると、図１３で示したステップＳ７１の処理では、ミリ波センサ２０ａが従となり、画像センサ２０ｂは主となる。
【０１０９】
ステップＳ７２では、従となるミリ波センサ２０ａの探索範囲を設定する。このとき、主である画像センサ２０ｂは、単眼であれ、複眼であれ、前述したように、車両範囲１１ｂから、距離まで求めているので、未検出の車両１１の座標が求まっている。ここで、たとえば、車両１１の座標を（Ｘｇ１、Ｙｇ１、Ｚｇ１）とすると、２次元であるから、（Ｘｇ１、Ｙｇ１）を用いて、例えば始点を（Ｘｇ１−α’、Ｙｇ１−β’）とし、終点を（Ｘｇ１＋α’、Ｙｇ１＋β’）とし、前述の式（２）に代入し、ミリ波センサ２０ａの始点（ＸｍＳ、ＹｍＳ）と終点（ＸｍＥ、ＹｍＥ）を得る。これらを下位層の従であるミリ波センサ２０ａに伝える。
【０１１０】
次に、ステップＳ７３で、主の画像センサ２０ｂに対し、車両１１の検出データにおいて矛盾が生じている旨を伝え、ステップＳ７４で主従の両センサに再探索を指示する。
【０１１１】
ステップＳ７５で、下位層から再探索結果を受信すると、ステップＳ７６で矛盾解消処理を行う。矛盾解消処理では、従のミリ波センサ２０ａからは、車両１１を検出したとの再探索結果を、主の画像センサ２０ｂからは、車両１１は確かに存在するとの再探索結果を受信するので、データを残す。
【０１１２】
次に、画像センサ２０ｂで車両を未検出して矛盾が発生した場合について説明する。
図１８は、２眼の画像センサの未検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【０１１３】
また、図１９は、単眼の画像センサの未検出の例を示す図である。
なお、前述の図７、９と同様の部分は同じ符号とし、説明を省略する。
図１８、１９において、車両１９は、輝度が道路の輝度に近く、画像センサ２０ｂでは未検出である。
【０１１４】
このとき、ミリ波センサ２０ａは、計測の際に車両の輝度は関係ないので、車両１９を検出したとすると、図１３の上位層の処理であるステップＳ７１では、ミリ波センサ２０ａを主、画像センサ２０ｂを従とする。
【０１１５】
次に、従となる画像センサ２０ｂの探索範囲を指定する。
ミリ波センサ２０ａで検出した車両１９のミリ波座標を（Ｘｍｇ４、Ｙｍｇ４）とすると、式（４）を式（３）に代入し、さらに、ミリ波座標（Ｘｍｇ４、Ｙｍｇ４）を代入すると、車両座標（Ｘｇ４、Ｙｇ４）が求まる。また、車両の最大の高さは、４ｍ程度である。したがって、Ｚ方向は、０〜４ｍである。ここで、車両座標の探索範囲として、始点（Ｘｇ４＋α、Ｙｇ４＋β、４＋γ）とし、（Ｘｇ４−α、Ｙｇ４−β、０）を終点とする矩形状の範囲を設定する。これを式（１）に代入して、カメラ上の探索範囲（ＸｃＳ、ＹｃＳ）から（ＸｃＥ、ＹｃＥ）を得る。なお、上記は単眼について述べたが、複眼の場合はそれぞれのカメラに対してカメラパラメータがあり、それを用いて、それぞれのカメラに対してカメラの探索範囲を求める。以上で、従の画像センサ２０ｂの探索範囲を設定し、下位層に伝える。
【０１１６】
以下の処理は、ミリ波センサ２０ａでの未検出の例とほぼ同様の処理を行うので説明を省略する。
次に、主従モードの下位層の処理を説明する。
【０１１７】
図２０は、主従モードの下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
以下の処理は、図３で示した車両検出装置２００の場合、下位層であるミリ波センサ制御部２１０の制御装置２１１、画像センサ制御部２２０の制御装置２２１でなされる処理である。
【０１１８】
Ｓ８０：主従モードか否かの判断
現在のモードが主従モードであるか否かを判断する。ここで、主従モードでなければ、他のモードへ遷移する。主従モードであればステップＳ８１に進む。
【０１１９】
Ｓ８１：主か従かの判断
主従モードにおいて、センサが対象物を検出した主のセンサか、検出できなかった従のセンサかを判断する。ここで、従のセンサであればステップＳ８２に進み、主のセンサであればステップＳ８６に進む。
【０１２０】
Ｓ８２：探索範囲情報受信
ここでは、上位層から従であるセンサに送信される、再探索を行うための探索範囲情報を受信する。その後ステップＳ８３に進む。
【０１２１】
Ｓ８３：探索範囲限定
ステップＳ８２で受信した探索範囲情報をもとに、探索する範囲を限定し、ステップＳ８４に進む。
【０１２２】
Ｓ８４：対象物の再探索
ステップＳ８３で限定された探索範囲を再検出し、ステップＳ８５に進む。
Ｓ８５：検出結果出力
検出結果を上位層に出力し、主従モードの下位層の処理を終了する。
【０１２３】
Ｓ８６：矛盾対象物情報受信
センサが主の場合は、上位層から矛盾が生じた対象物の情報を受信する。その後ステップＳ８７に進む。
【０１２４】
Ｓ８７：対象物の有無の確からしさ確認
ここでは、検出した対象物の有無を再探索し、その確からしさを確認する。詳細については、後述する。その後ステップＳ８８に進む。
【０１２５】
Ｓ８８：有無の確からしさ出力
ステップＳ８７で検証した、対象物の有無の確からしさを上位層に出力し、主従モードの下位層の処理を終了する。
【０１２６】
以下、ステップＳ８４の対象物の再探索と、ステップＳ８７の対象物の有無の確からしさの確認について、図３で示した、ミリ波センサ２０ａ、画像センサ２０ｂの２つを用いた場合を例にして説明する。
【０１２７】
まず、図１４で示したような、ミリ波レーダのサイドローブに起因する誤検出の場合について説明する。
この場合、車両１１ａを検出するミリ波センサ２０ａが主となり確からしさを確認し、検出しない画像センサ２０ｂが従となり再探索を行う。
【０１２８】
図２１は、画像センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
また、図２２は、単眼の画像センサによる再探索の様子を示す図である。
【０１２９】
画像センサ２０ｂは、図１３で示した主従モードの上位層のステップＳ７２の処理で設定された、始点（ＸｃＳ、ＹｃＳ）、終点（ＸｃＥ、ＹｃＥ）からなる探索範囲３０を限定して再探索する。ここでは、探索範囲３０に対して今までと同じ計測処理では、検出できない可能性が高いので検出処理を変える。例えば、オプティカルフローＡ１における検出ではなく、車両には必ず存在する特徴点（ブレーキライトの赤色やナンバープレート）を検出し（ステップＳ９０）、車両の有無を判断する（ステップＳ９１）。
【０１３０】
図２３は、ミリ波センサが主の場合の確からしさ確認処理の流れを示すフローチャートである。
また、図２４は、ミリ波センサによる確からしさ確認処理を説明する図である。
【０１３１】
図１３で示した主従モードの上位層のステップＳ７３の処理で、グループＧ１ａの検出結果に矛盾が生じている旨の情報を受信すると、矛盾対象物のサイドローブの位置を確認する。図２４において、例えば、グループＧ１ａの計測点▲５▼のデータにおけるサイドローブの位置を確認する（ステップＳ１００）。次に、サイドローブの影響を受ける可能性のあるグループＧ１における対応する計測点▲１▼と、グループＧ１ａの計測点▲５▼の角度差φと受信電力差を確認する（ステップＳ１０１）。メインローブとサイドローブの角度差、受信電力差は既知である。したがって、グループＧ１の計測点▲１▼とグループＧ１ａの計測点▲５▼の角度差φ及び受信電力差と、メインローブとサイドローブの角度差及び受信電力差を比較し（ステップＳ１０２）、一致した場合は疑義と判断し（ステップＳ１０３）、一致しない場合は対象物があることは確実であると判断する（ステップＳ１０４）。
【０１３２】
次に、図１５、１６で示したような、画像センサ２０ｂの誤検出の場合について説明する。
この場合、画像センサ２０ｂが主になり確からしさを確認し、ミリ波センサ２０ａは従になり再探索を行う。
【０１３３】
図２５は、画像センサが主の場合の確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
画像センサ２０ｂは、図１５、１６で示したような矛盾対象物である車両範囲１７ｂを検出している。ここで、いままでと同じ処理では、再び検出してしまう可能性が高いので、検出処理を変える。例えば、オプティカルフローにおける検出ではなく、前述したように、ブレーキライトの赤やナンバープレートなど、車両に存在する特徴点があるかを、車両範囲１７ｂにおいて探索する（ステップＳ１１０）。ここで、特徴点が存在した場合は車両が確実にあると判断し（ステップＳ１１１）、特徴点が存在しない場合は車両の存在が疑義であると判断する（ステップＳ１１２）。図１５、１６で示したように、車両１２の影１７を誤検出した場合、特徴点は検出されないのでステップＳ１１２で疑義と判断される。
【０１３４】
次に、従のセンサとなったミリ波センサ２０ａの再探索処理を説明する。
図２６は、ミリ波センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
【０１３５】
また、図２７は、ミリ波センサの再探索の様子を示す図である。
上位層から受信した再探索用の、始点（ＸｍＳ、ＹｍＳ）、終点（ＸｍＥ、ＹｍＥ）からなる探索範囲３１について、しきい値を再設定し（ステップＳ１２０）、再検出処理を行ない（ステップＳ１２１）、車両の有無を判断する（ステップＳ１２２）。
【０１３６】
次に、図１７で示した、ミリ波センサ２０ａが車両１１を未検出の場合について説明する。
このときミリ波センサ２０ａは従となり再探索を行い、画像センサ２０ｂは主となり、確からしさを確認する。
【０１３７】
ミリ波センサ２０ａが従のときの再探索処理は、誤検出の場合と同様に、上位層から受信した探索範囲に対して各種のしきい値を再設定し、車両の有無を判断しなおす。これにより、図１７で未検出であった車両１１が検出することができる。
【０１３８】
画像センサ２０ｂが主のときの確からしさの確認は、誤検出の場合と同様に、上位層から矛盾となったデータ（車両１１）が通知されると、ブレーキライトの赤色やナンバープレートなどの特徴点を探索する。図１７の場合は、車両１１は存在し、特徴点が検出されるので、確かに車両１１は存在すると判断される。
【０１３９】
次に、図１８、１９で示した、画像センサ２０ｂが車両１９を未検出の場合について説明する。
この場合、ミリ波センサ２０ａは主となり確からしさを確認し、画像センサ２０ｂは従となり再探索する。
【０１４０】
図２８は、ミリ波センサが主のときの確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
また、図２９は、ミリ波センサの確からしさの確認の様子を示す図である。
【０１４１】
図２９において、グループＧ４は、図１８、１９で示した車両１９の計測点からなるデータである。ここで、距離Ｌｇ１はグループＧ１のミリ波センサ２０ａからの距離、距離Ｌｇ４は、グループＧ４の距離である。また、速度Ｖｇ１はグループＧ１の速度、速度Ｖｇ４はグループＧ４の速度である。
【０１４２】
ミリ波センサ２０ａにおいて、誤検出をする事象として考えられるものは、受信信号レベルが許容値を超えて入力されたときに受信回路が歪むことにより生じる高調波がある。この場合、基の信号に対して、整数倍の距離と速度に現れる。したがって、まず、矛盾を起こしているデータ（ここでは、グループＧ４）の距離Ｌｇ４の整数分の１に相当する距離に、対応するデータがあるか否か判断する（ステップＳ１３０）。対応するデータが存在する場合は、対応する基の信号の速度と矛盾を起こしているデータ（ここでは、グループＧ４）の速度Ｖｇ４が整数分の１であるか否かを判断する（ステップＳ１３１）。ここで、距離、速度とも整数分の１である場合は、受信回路のゆがみに起因して誤検出が起こった可能性があるので、検出結果を疑義と判断し（ステップＳ１３２）、距離または速度が整数分の１でない場合は、検出結果を確実と判断する（ステップＳ１３３）。
【０１４３】
図１８、１９で示した未検出例で、ミリ波センサ２０ａの計測結果である図２９で示した計測データにおいては、例えば、距離Ｌｇ４／距離Ｌｇ１が整数分の１にならないと判断され、検出結果は確実と判断される。
【０１４４】
一方、画像センサ２０ｂは従であり、再探索を行う。
画像センサ２０ｂの再探索処理は、誤検出の場合と同様に、上位層から探索範囲を受信すると、ブレーキライトの赤色やナンバープレートなどの特徴点を探索する。この特徴点の探索により、図１８、１９の場合は、車両１９が検出される。
【０１４５】
このように、同じ車両の検出にミリ波センサ２０ａと、画像センサ２０ｂを用い、一方が車両を検出し、他方が車両を検出しなく矛盾が生じた場合には、車両を検出したセンサが車両の位置情報を他方のセンサに提供し、その位置情報をもとに、検出できなかったセンサは再探索し、検出したセンサも確からしさを確認するようにしたので、車両の誤検出及び未検出を防止することができる。
【０１４６】
次に計測精度について説明する。
ここでは、まず、距離方向と横方向のデータの使い分けについて説明する。
車載のミリ波センサ２０ａは、先行車までの距離は精度の高いセンサであるが、ビームが広いため横方向精度が低めである。一方、画像センサ２０ｂは、横方向精度は高いが、奥行き距離精度は、低めのセンサである。したがって、距離方向はミリ波センサ２０ａのデータを用い、横方向は画像センサ２０ｂのデータを用い、計測精を高める。ここでは、画像センサ２０ｂは、単眼で説明する。
【０１４７】
前述の式（３）、（４）より、例えば先行車の位置の車両位置座標Ｘ０（奥行き方向）は、ミリ波センサ座標（Ｘｍ、Ｙｍ）を用いて書き表すと以下のようになる。
【０１４８】
【数５】
【０１４９】
このＸ０をカメラの式（１）に代入すると以下のようになる。
【０１５０】
【数６】
【０１５１】
上記の式を展開すると以下のようになる。
【０１５２】
【数７】
【０１５３】
これのＨｃを消去すると以下の式になる。
【０１５４】
【数８】
【０１５５】
上記の式をさらにＹ、Ｚで整理すると以下のようになる。
【０１５６】
【数９】
【０１５７】
【数１０】
【０１５８】
上記の行列を
【０１５９】
【数１１】
Ａ＝Ｂ・Ｙ………………（１１）
と書き表すとＢの逆行列を求め以下の式でＹ、Ｚを求める。
【０１６０】
【数１２】
Ｙ＝Ｂ−１・Ａ………………（１２）
このようなデータの融合により、計測精度を高めることができる。
【０１６１】
また、互いの全てのデータを融合する方法により計測制度を高める。式（１）、（２）を展開し、Ｈｃ、Ｈｍを消去すると以下の式になる。
【０１６２】
【数１３】
【０１６３】
これを整理すると、
【０１６４】
【数１４】
【０１６５】
と書き表せる。上記の行列を以下のように書く。
【０１６６】
【数１５】
Ｒ＝Ｌ・Ｘ………………（１５）
Ｘを求めるため、最小２乗法により、
【０１６７】
【数１６】
Ｘ＝（ＬＴＬ）−１ＬＴＲ………………（１６）
の式で、Ｘベクトルつまり車両座標を求める。この最小２乗効果により、精度が高まる。
【０１６８】
なお、画像センサ２０ｂを使用する環境では、複数車線がある場合には、車線間に白色もしくは黄色の線（以下、まとめて白線とする）が引いてあることが多い。この場合、画像センサ２０ｂで白線を検知し、車両がどこの車線もしくは車線間に車両が存在するかの判断をミリ波センサ２０ａにフィードバックするようにしてもよい。これにより、隣接車線に並んでいるような車両についてミリ波センサ２０ａでの未検出を防ぐことができる。
【０１６９】
（付記１） 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、
複数の前記センサによる車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、前記センサは前記車両の計測を行い、
前記検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、前記車両を検出した前記センサは主のセンサとなり確からしさを確認し、前記車両を検出しなかった前記センサは従のセンサとなり再探索を行い、
前記センサのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能な前記センサのみで前記車両の計測を行うことを特徴とする車両検出方法。
【０１７０】
（付記２） 前記再探索の際、前記主のセンサにより検出された前記車両の位置データをもとに、前記従のセンサは探索範囲を限定することを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
【０１７１】
（付記３） 複数の前記センサで計測したデータを融合し、前記車両の位置データを算出することを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
（付記４） 前記再探索の際、前記従のセンサは、検出処理で用いるパラメータを、前回の探索時の前記パラメータと異なるものを用いて、前記再探索を行うことを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
【０１７２】
（付記５） 前記探索の際、前記従のセンサは、前回の探索時と異なる検出処理を行なうことを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
（付記６） 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、
複数の前記センサの検出結果に矛盾が生じた場合、前記車両を検出した前記センサは確からしさを確認し、
前記車両を検出しなかった前記センサは再探索を行うことを特徴とする車両検出方法。
【０１７３】
（付記７） 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出装置において、
複数の前記センサによる車両の検出結果に矛盾がない場合に、前記センサに前記車両の計測を行わせる協調動作部と、
前記検出結果に矛盾が生じた場合に、前記車両を検出した前記センサを主のセンサとして確からしさを確認させ、前記車両を検出しなかった前記センサを従のセンサとして再探索を行わせる主従動作部と、
前記センサのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に、動作可能な前記センサのみで前記車両の計測を行わせる独立動作部と、
を有することを特徴とする車両検出装置。
【０１７４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、車載される複数のセンサを、センサ間で矛盾がない場合の協調モード、矛盾が生じた場合の主従モード、いずれか１つのセンサが計測可能な場合の独立モードの３つのモードで制御し、特に、主従モードでは、車両を検出したセンサで検出結果の確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサで再探索を行い、発生した矛盾を解消することにより、車両の誤検出や未検出を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の車両検出装置の原理説明図である。
【図２】車両検出装置の動作を説明するための図である。
【図３】本発明の１実施の形態の車両検出装置の構成図である。
【図４】協調モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】協調モードにおける下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】多眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】２眼の画像センサによる検出処理の様子を示す説明図であり、（ａ）は左眼の画像、（ｂ）は右眼の画像である。
【図８】単眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】単眼の画像センサによる検出処理の様子を示す図である。
【図１０】ミリ波センサによる検出処理の様子を示す図であり、（ａ）はミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【図１１】ミリ波センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】独立モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】主従のモードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は誤検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【図１５】２眼の画像センサの誤検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【図１６】単眼の画像センサの誤検出の例を示す図である。
【図１７】ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は未検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【図１８】２眼の画像センサの未検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像、（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【図１９】単眼の画像センサの未検出の例を示す図である。
【図２０】主従モードの下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】画像センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】単眼の画像センサによる再探索の様子を示す図である。
【図２３】ミリ波センサが主の場合の確からしさ確認処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】ミリ波センサによる確からしさ確認処理を説明する図である。
【図２５】画像センサが主の場合の確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
【図２６】ミリ波センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】ミリ波センサの再探索の様子を示す図である。
【図２８】ミリ波センサが主のときの確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
【図２９】ミリ波センサの確からしさの確認の様子を示す図である。
【図３０】車両の誤検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの誤検出の例、（ｂ）は画像センサの誤検出の例を説明する図である。
【図３１】車両の未検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの未検出の例、（ｂ）は画像センサの未検出の例を説明する図である。
【符号の説明】
１００ 車両検出装置
ＳＥ１〜ＳＥｎ センサ
【発明の属する技術分野】
本発明はセンサにより車両を検出する車両検出方法及び車両検出装置に関し、特に、車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法及び車両検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、交通事故、渋滞などといった道路交通の諸問題の解決を目的に構築する新しい交通システムＩＴＳ（Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔ Ｔｒａｎｓｐｏｒｔ Ｓｙｓｔｅｍｓ）が注目を浴びている。
【０００３】
ＩＴＳでは、安全な運転を支援するシステムが提案されており、周囲の車両をセンサで検出し、距離及び速度などを算出することによって、自動的に速度制御、操舵制御を行う自動走行も可能となる。
【０００４】
例えば、先行車などを検出するために、車載されるセンサには、カメラ、レーダがある。なお、カメラは、状況に応じて可視カメラか赤外線カメラが用いられ、レーダは、レーザ、電波、音波のどれでもよい。
【０００５】
従来では、このようなセンサを状況に応じ、それぞれ単独で車両の検出に用いていた。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のように、単独のセンサを用いて車両の検出を行う場合、車両の誤検出や未検出を行ってしまう場合があった。
【０００７】
以下、この問題について説明する。
なお、ここでは、可視カメラを用いた画像センサと電波レーダを用いた電波（ミリ波）センサを用いるものとして説明する。
【０００８】
図３０は、車両の誤検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの誤検出の例、（ｂ）は画像センサの誤検出の例を説明する図である。
ここでは、車両１０に可視カメラと電波レーダが車載されており、前方の車両１１、１２を検出する場合について説明する。
【０００９】
図３０（ａ）に示すように、レーダでは、その性質上メインローブＭＬ以外に、サイドローブＳＬ１、ＳＬ２が発生してしまう。このことにより、例えば、サイドローブＳＬ２の車両１１による反射波を受信し、前方に実際はない車両１１ａを誤検出してしまう問題があった。
【００１０】
また、図３０（ｂ）に示すように画像センサの場合は、例えば、車両１２の左側面（図３０（ｂ）の上方）から強い光が当たり、車両１２の右側に影１７が生じた場合、画像センサは、この影１７に反応して実際には存在しない車両１２ａを誤検出してしまう問題があった。
【００１１】
図３１は、車両の未検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの未検出の例、（ｂ）は画像センサの未検出の例を説明する図である。
図３０と同様に、車両１０には可視カメラと電波レーダが車載されている。
【００１２】
図３１（ａ）に示すように、レーダでは、ビーム角度が光学に比べ広く横方向の分解能が悪く、計測精度が悪いということから、例えば、大型の車両１８と、大型の車両１８と接近した車両１１を１台として認識してしまい、車両１１を未検出にしてしまう問題があった。
【００１３】
また、図３１（ｂ）に示すように、画像センサでは、例えば、車両１９の輝度が道路の輝度に近い場合、判別できずに未検出にしてしまう問題がある。また、画像センサは三角測量を基本とするものが多く、距離精度が悪いという問題があった。
【００１４】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、複数のセンサを用いて車両の検出を行う車両検出方法及び車両検出装置を提供することを目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】
本発明では上記課題を解決するために、車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、図１で示すように、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎ（ｎは２以上の自然数）による車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、センサＳＥ１〜ＳＥｎは車両の計測を行い、検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、車両を検出したセンサは主のセンサとなり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサは従のセンサとなり再探索を行い、センサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能なセンサのみで車両の計測を行うことを特徴とする車両検出方法が提供される。
【００１６】
上記車両検出方法によれば、各センサＳＥ１〜ＳＥｎによる車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、それぞれのセンサＳＥ１〜ＳＥｎは車両の計測を行い、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎの一致した検出結果により、確実に車両の検出を行う。
【００１７】
また、検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、車両を検出したセンサは主のセンサとなり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサは従のセンサとなり再探索を行うことで、矛盾を解消する。
【００１８】
さらに、センサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能なセンサのみで車両の計測を行うことにより、センサの不良あるいは特定のセンサでは計測不可能な状況において、確実に計測可能なセンサのみの計測結果を用いることにより、状況に応じた計測を可能にする。
【００１９】
そして、各センサの計測結果に対応して、上記のモードを選択することにより、センサの計測状況を総合的に解析し、最適な車両の検出を実現する。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下本発明の実施の形態を図面を参照して説明する。
図１は、本発明の車両検出装置の原理説明図である。
【００２１】
本発明の車両検出装置１００は、車に搭載され、接続された複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎを、３つのモード、すなわち協調モード、主従モード、独立モードで制御し、周囲の車両を検出する機能をもつ。
【００２２】
センサＳＥ１〜ＳＥｎにおいて、用いるセンサヘッドは、カメラやレーダである。なお、カメラは、状況に応じて可視カメラか赤外カメラを用い、レーダはレーザ、電波のどれでもよい。
【００２３】
ここで、協調モードは、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎの全ての検出結果が矛盾のない場合のモードであり、センサＳＥ１〜ＳＥｎのそれぞれにおいて車両の計測を続行する。
【００２４】
主従モードは、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎによる検出結果に矛盾が発生した場合のモードであり、車両を検出したセンサが主となり確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサが従となり再探索を行う。
【００２５】
独立モードは、複数のセンサＳＥ１〜ＳＥｎのいずれか１つ以外が動作不可能な場合のモードであり、協調モード及び主従モードでの動作が不可能な場合に、動作可能なセンサのみで計測を行う。
【００２６】
次に、車両検出装置１００の動作の概略を説明する。
図２は、車両検出装置の動作を説明するための図である。
車両１０に搭載される車両検出装置１００はセンサＳＥ１〜ＳＥｎで、前方の車両１１、１２を検出する。なお、図２ではセンサＳＥ１〜ＳＥｎは、車両の１０の前部に配置したがこれに限定されない。
【００２７】
ここで、センサＳＥ１〜ＳＥｎのすべてが前方の車両１１を検出した場合は協調モードとなり、そのまま計測を続行する。車両１２についても同様にセンサＳＥ１〜ＳＥｎで検出された場合は、そのまま計測を続行する。
【００２８】
ここで、センサＳＥ１〜ＳＥｎの検出結果が異なる場合、例えば、センサＳＥ１は車両１１を検出し、センサＳＥ２は車両１１を検出しなかった場合、主従モードとなり、車両１１を検出したセンサＳＥ１は主となり、車両１１を検出しなかったセンサＳＥ２は従となる。主となったセンサＳＥ１は検出結果の確からしさを確認し、従となったセンサＳＥ２は再探索を行う。これによって、双方の検出結果が正しいものであるか否かを再検討する。また、車両１２に対して、センサＳＥ１では検出せず、センサＳＥ２で検出された場合には、検出したセンサＳＥ２が主となり、検出しなかったセンサＳＥ１が従となり、同様に、主のセンサＳＥ２において、検出結果の確からしさを確認し、従のセンサＳＥ１で再探索を行う。詳細については後述する。
【００２９】
センサＳＥ１〜ＳＥｎのうち１つ以外が動作不可能な状態となったとき、例えば、センサＳＥ１以外が故障や、環境の変化などにより動作できない環境になった場合、独立モードとなりセンサＳＥ１のみでの動作となり、車両１１、１２の検出を単独のセンサＳＥ１で行う。動作が可能な状態になり、複数のセンサで、対象を計測可能な状態になった場合には、再び、協調モードとなる。
【００３０】
このように、車載されるセンサＳＥ１〜ＳＥｎを複数のモードで制御し、特に、センサＳＥ１〜ＳＥｎ間で矛盾が生じた場合に、主従モードで、検出結果の確からしさや、再探索を行うことで、車両の誤検出や未検出を防止することができる。
【００３１】
以下それぞれのモードについて詳細に説明するとともに、本発明の車両検出方法及び車両検出装置の詳細を説明する。
図３は、本発明の１実施の形態の車両検出装置の構成図の一例である。
【００３２】
車両検出装置２００は、制御装置２０１と、バス２３０とインターフェース２４０、２４１を介して制御装置２０１と接続されたミリ波センサ制御部２１０、画像センサ制御部２２０から構成される。ここで、制御装置２０１はバス２３０を介してミリ波センサ制御部２１０、画像センサ制御部２２０を制御するので上位層とし、ミリ波センサ制御部２１０、画像センサ制御部２２０は下位層として以下説明する。
【００３３】
ミリ波センサ制御部２１０は、ミリ波センサ２０ａを制御する制御装置２１１と、ミリ波センサ２０ａとのインターフェースであるミリ波インターフェース２１２から構成され、バス２１５と、インターフェース２４０を介して上位層のバス２３０と接続される。
【００３４】
なお、ミリ波センサ２０ａのセンサヘッドはミリ波レーダである。
画像センサ制御部２２０は、画像センサ２０ｂを制御する制御装置２２１と、画像センサ２０ｂとのインターフェースであるカメラインターフェース２２２から構成され、バス２２５と、インターフェース２４１を介して上位層のバス２３０と接続される。
【００３５】
なお、画像センサ２０ｂのセンサヘッドは可視カメラ（以下単にカメラと呼ぶ）であるとして以下説明する。
制御装置２０１、２１１、２２１は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）またはＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）から構成される。
【００３６】
以下に説明する車両検出方法は、図３の車両検出装置２００の制御装置２０１、２１１、２２１の制御のもと、図示しないＨＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）などの記録媒体に記録されたプログラムやＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）を取り出し、図示しないＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）に一時的に展開されて処理され実行される。
【００３７】
なお、図３で示した車両検出装置２００の構成図では、制御装置２０１、２１１、２２１と、３つの制御装置を用いたが、１つの制御装置で、装置全体の制御と、各センサの制御を行うようにしてもよい。つまり、１つの制御装置で、上位層、下位層、両方の機能を有するようにしてもよい。また、複数の制御装置を用いる場合でも、ＯＳにより、使用する制御装置を切り替えるようにしてもよい。
【００３８】
また、図３では、ミリ波センサ２０ａ、画像センサ２０ｂと２つのセンサだけ設置したが、これに限定されることなく、３つ以上のセンサを設けてもよい。
以下、図３で示した車両検出装置２００における本発明の実施の形態の車両検出方法を、前述した３つのモードごとに説明する。
【００３９】
協調モードは、前述のように個々のセンサがそれぞれ車両の計測を行い、検出結果が矛盾していない状態である。
まず、協調モードの上位層を説明する。
【００４０】
上位層の制御は、図３の車両検出装置２００において、制御装置２０１で行われる処理である。
図４は、協調モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４１】
Ｓ１０：独立モード要求があるか否かの判断
センサの故障や、環境の変化などにより、計測不可能なセンサが存在する場合に下位層から伝達される独立モード要求があるか否かの判断を行う。ここで、独立モード要求があった場合は独立モードに遷移し、独立モード要求がない場合には、ステップＳ１１に進む。
【００４２】
Ｓ１１：検出結果受信
ここでは、下位層からの車両検出結果（位置・速度）を受信待ちし、受信する。受信後ステップＳ１２に進む。
【００４３】
Ｓ１２：センサ間比較
下位層からの車両検出結果を上位層で受信すると、センサ間での車両検出結果を比較する。
【００４４】
Ｓ１３：矛盾があるか否かの判断
ステップＳ１２において、比較した結果、センサ間での車両検出結果に矛盾が生じた場合（例えば、ミリ波センサ２０ａでは車両を検出したのにも関わらず、画像センサ２０ｂでは、その位置に車両を検出しなかった場合など）、主従モードへ遷移する。矛盾がないと判断された場合には、ステップＳ１４に進む。
【００４５】
Ｓ１４：協調モード設定
ステップＳ１３において、センサ間での車両検出結果に矛盾がなかったので、協調モードを持続し、ステップＳ１０に戻り、上記と同様の処理を繰り返す。
【００４６】
次に、協調モードにおける下位層の処理を説明する。
図５は、協調モードにおける下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【００４７】
なお、後述する独立モードの下位層における処理も、ほぼ同様であるので、図５に合わせて図示した。
下位層は、例えば、図３の車両検出装置２００において、ミリ波センサ２０ａ、画像センサ２０ｂを制御する制御装置２１１、２２１で行われる処理である。
【００４８】
Ｓ２０：協調モードまたは独立モードか否かの判断
上位層からの要求が協調モードまたは独立モードか否かを判断し、協調モードまたは独立モードである場合はステップＳ２１に進む。それ以外の場合は、上位層からの主従モード要求であるので、下位層の主従モードへ遷移する。
【００４９】
Ｓ２１：正常動作中であるか否かの判断
センサが正常動作中であるか否かを判断し、異常が生じた場合は上位層に対し独立モード要求を行う。正常な場合は、ステップＳ２２に進む。このとき、下位層のモードが独立モードの場合は、上位層に対して協調モード要求を行う。
【００５０】
ここで、異常とは、ハード的な異常と環境の変化（照度不足や霧などで映像が取れないなど）による異常がある。これらを検知して正常であるか否かを判断する。
【００５１】
Ｓ２２：対象物の検出
正常動作であるので、センサで計測対象物の検出を行う。例えば、図３で示した車両検出装置２００の場合、ステップＳ２１の処理で、制御装置２１１がミリ波センサ２０ａは正常動作中であると判断した場合、ミリ波センサ２０ａによる対象の車両の検出を行う。ここでは、対象物（車両）の有無、位置、速度なども検出する。その後ステップＳ２３に進む。
【００５２】
Ｓ２３：検出結果送信
ステップＳ２２で検出した対象物の検出結果を上位層に送信する。
その後、再びステップＳ２０に戻り上記の処理を繰り返す。
【００５３】
次に、ステップＳ２２の対象物の検出の詳細を説明する。
対象物検出処理は、センサによりさまざまである。以下に多眼の画像センサ、単眼の画像センサ、ミリ波センサについてそれぞれの対象物検出の例を説明する。
【００５４】
まず、多眼の画像センサによる検出を説明する。
なお、ここでは、２眼の画像センサを例にして説明するが、３眼以上の画像センサについてもほぼ同様である。
【００５５】
図６は、多眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
また、図７は、２眼の画像センサによる検出処理の様子を示す説明図であり、（ａ）は左眼の画像、（ｂ）は右眼の画像である。
【００５６】
なお、以下の処理は、図３で示した車両検出装置２００の場合、画像センサ制御部２２０の制御装置２２１が、画像センサ２０ｂを制御して行う処理である。
Ｓ３０：ブロック相関を用いたオプティカルフローの検出
ここでは、２眼の画像センサ２０ｂの両画像、図７（ａ）、（ｂ）全体でブロック相関を用いて、オプティカルフローＡ１を求め、ステップＳ３１に進む。
【００５７】
Ｓ３１：ブロックの相関結果による道路部の除去
ブロック相関の結果を使って道路と道路構造物１５、１６を除去する。道路は一般的に濃淡が緩やかであるので、ブロック内の相関値の変動が緩やかである。道路構造物１５、１６は濃淡がはっきりしているので、ブロック内の相関値の変動は急峻であるが、オプティカルフローＡ１の量が自速度に比例して現れる。これらの特徴を考慮して道路と道路構造物１５、１６を除去し、ステップＳ３２に進む。
【００５８】
Ｓ３２：オプティカルフローによる車両範囲の検出
車両１１、１２による車両範囲１１ｂ、１２ｂは濃淡があるので、ブロック相関の変動が急峻であり、相対速度はほぼ一致しているので、フロー量（動きベクトル）が小さい。この特徴にしたがって、車両範囲１１ｂ、１２ｂを検出し、ステップＳ３３に進む。
【００５９】
Ｓ３３：エピポーララインに沿った探索
左眼の画像である図７（ａ）から検出する車両範囲１１ｂ、１２ｂの中心座標などをもとに、エピポーラ拘束から得られた右眼のエピポーララインＥＬ１、ＥＬ２に沿って、対応する車両範囲１１ｂ、１２ｂを探索する。その後ステップＳ３４に進む。
【００６０】
エピポーラ拘束は、一般的なステレオ画像に対して成り立つ拘束条件であり、左眼のカメラで撮像された任意の点は、右眼のカメラにおいてはエピポーラライン上に存在するように拘束される状態をいう。
【００６１】
Ｓ３４：３角測量による距離検出
ステップＳ３２と、ステップＳ３３で検出した両眼の対応する車両範囲１１ｂ、１２ｂの画素数差から３角測量により距離を検出する。その後ステップＳ３５に進む。
【００６２】
Ｓ３５：時系列処理
ステップＳ３４までで得たデータを時系列処理し、相対速度などを求める。
次に単眼の画像センサによる検出を説明する。
【００６３】
図８は、単眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
また、図９は、単眼の画像センサによる検出処理の様子を示す図である。
【００６４】
なお、図９において、２眼の画像センサの図７と同様の部分は符号を同じとして、説明を省略する。
なお、以下の処理は、図３の車両検出装置２００の場合、画像センサ制御部２２０の制御装置２２１が、画像センサ２０ｂを制御して行う処理である。
【００６５】
ステップＳ４０〜Ｓ４２の処理は、図６で示した多眼の場合の処理（ステップＳ３０〜Ｓ３２）と同様であるので説明を省略する。
Ｓ４３：車両範囲の大きさ計測
単眼の画像センサ２０ｂの場合は、ステップＳ４２で車両範囲１１ｂ、１２ｂを検出した後、車両範囲１１ｂ、１２ｂの大きさとして、水平方向（車幅方向）の画素数を検出する。その後ステップＳ４４に進む。
【００６６】
Ｓ４４：大きさによる距離の検出
一般的に車両は２ｍ前後であるので、検出された水平方向の画素数と車幅２ｍからおおよその距離を求める。その後ステップＳ４５に進む。
【００６７】
Ｓ４５：時系列処理
ステップＳ４４までで得たデータを時系列処理し、相対速度などを求める。
以上が、画像センサ２０ｂによる対象物の検出方法である。
【００６８】
次に、ミリ波センサ２０ａによる検出方法を説明する。
図１０は、ミリ波センサによる検出処理の様子を示す図であり、（ａ）はミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【００６９】
また図１１は、ミリ波センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
以下の処理は、図３の車両検出装置２００の場合、ミリ波センサ制御部２１０の制御装置２１１が、ミリ波センサ２０ａを制御して行う処理である。
【００７０】
図１０（ａ）のように、ミリ波センサ２０ａは、車両前部に搭載され、ある範囲（ここでは角度θ）をスキャンし、方向ごとに対象物までの距離を計測する。ミリ波センサ２０ａが、ＦＭ−ＣＷタイプである場合は相対速度も計測できる。計測結果は、図１０（ｂ）のようにプロットされる。以下は、ＦＭ―ＣＷタイプのミリ波センサを想定して、処理を説明する。
【００７１】
Ｓ５０：各方向の距離の検出
まず上記のようにミリ波センサ２０ａから距離を検出する。その後ステップＳ５１に進む。
【００７２】
Ｓ５１：ラベリング
図１０（ｂ）に示したように近傍の同じ計測点（プロット）をグループ化してラベリングを行う。例えば、車両１１を計測して検出した計測点をグループＧ１、車両１２を計測して検出した計測点をグループＧ２のようにグループ化してラベリングする。その後ステップＳ５２に進む。
【００７３】
Ｓ５２：道路構造物除去処理
道路構造物１５、１６は、車両１０の正負逆の速度に比例するので、速度データで除去する。その後ステップＳ５３に進む。
【００７４】
Ｓ５３：時系列処理
ステップＳ５２までで得られたデータを時系列処理し、相対速度などを求める。
【００７５】
以上が、各センサでの基本的な検出方法である。
次に、独立モードの上位層について説明する。
上位層の制御は、図３の車両検出装置２００において、制御装置２０１で行われる処理である。
【００７６】
図１２は、独立モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
Ｓ６０：独立モード設定
図３で示した協調モードの処理において、独立モード要求がなされた場合に上位層を独立モードに設定する。その後ステップＳ６１に進む。
【００７７】
Ｓ６１：複数センサが計測可能か否かの判断
複数のセンサがまだ、ハード的な異常または環境の変化などで計測不可能な状態であるか否かを判断する。ここで、異常が解消され復旧していれば、協調モードに遷移し、異常が続いており、複数のセンサが計測不可能な状態であれば、ステップＳ６０に戻り、独立モードを継続する。
【００７８】
独立モードの下位層の処理は、前述の図５で協調モードの下位層の処理とともに説明したので、ここでは省略する。
次に主従モードの処理について説明する。
【００７９】
前述のように主従モードは、複数センサの検出結果に矛盾が生じた場合に遷移するモードである。
まず、主従モードの上位層における処理を説明する。
【００８０】
上位層の制御は、図３の車両検出装置２００において、制御装置２０１で行われる処理である。
図１３は、主従のモードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【００８１】
Ｓ７０：主従モード設定
前述した協調モードの上位層の処理時に、主従モード要求がなされた場合、ここで主従モード設定を行い、上位層のモードを主従モードとし、ステップＳ７１に進む。
【００８２】
Ｓ７１：センサの主従区分け設定
ここでは、データごとに車両が検出されなかったセンサを従とし、車両を検出したセンサを主と設定し、ステップＳ７２に進む。
【００８３】
Ｓ７２：従の探索範囲の設定
主のセンサと、従のセンサの区分けが決まると、主のセンサにより検出した車両の座標などをもとに、下位層の従のセンサが探索すべき範囲を設定し、下位層に伝える。その後ステップＳ７３に進む。
【００８４】
Ｓ７３：主へ矛盾対象物指示
車両を検出した主のセンサに対しても、それが誤検出である可能性があるので、矛盾を起こしたデータを下位層に伝え、ステップＳ７４に進む。
【００８５】
Ｓ７４：主従の再探索指示
ステップＳ７２、Ｓ７３により下位層に伝えた情報をもとに、矛盾を引き起こしたデータに対して、それぞれ再探索を行うように下位層に指示する。その後ステップＳ７５に進む。
【００８６】
Ｓ７５：再探索結果受信
下位層からの再探索結果を受信する。このとき従のセンサの下位層からのデータは、車両の有無であり、主のセンサの下位層からのデータは、車両の有無の確からしさである。次にステップＳ７６に進む。
【００８７】
Ｓ７６：矛盾解消処理
ステップＳ７５で受信した再探索結果をもとに、矛盾解消処理を行う。ここで、協調モードで車両を検出しなかった従のセンサが、ステップＳ７２で上位層から得た情報をもとに再探索した結果、車両を検出し、主のセンサからは車両の存在は確からしいという再探索結果を得た場合はデータを正しいとして残す。また、従のセンサが再探索を試みたが車両はなく、主のセンサからは、車両の存在は疑わしいという再探索結果を得た場合はデータを削除する。その結果、矛盾が解消されるか、最初と同じ結果であれば、主のデータを優先する。最初の結果が逆転した場合には図１３では図示していないが、ステップＳ７１に戻り、主従を入れ替えて再探索を行う。このようにして、矛盾が解消された後、ステップＳ７７に進む。
【００８８】
Ｓ７７：協調モードへ遷移
ステップＳ７６で矛盾が解消されると、協調モードへ遷移して主従モードの上位層の処理を終了する。
【００８９】
以下、上記で説明した主従モードの上位層の処理を、車両を誤検出した場合と、未検出してしまった場合に分けて具体的に説明する。
まず、車両を誤検出して矛盾が生じた場合について説明する。
【００９０】
図１４は、ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は誤検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【００９１】
ミリ波センサ２０ａの場合、前述したサイドローブの影響があり、誤検出の可能性がある。例えば、図１４（ａ）の場合は、サイドローブが車両１１を検出し、あたかも車両１１ａがいるかのような検出結果を生成し、図１４（ｂ）のようにグループＧ１ａで示されるような計測結果のデータが生成される。
【００９２】
ここで、画像センサ２０ｂが車両１１ａを検出しない場合は、図１３のステップＳ７１では、ミリ波センサ２０ａが主となり画像センサ２０ｂが従となる。
ステップＳ７２の探索範囲の設定では、従となった画像センサ２０ｂの探索範囲を指定する。ここで、絶対座標を（Ｘ、Ｙ、Ｚ）とし、カメラ座標（画像センサにおける画素座標）を（Ｘｃ、Ｙｃ）とし、ミリ波センサ座標を（Ｘｍ、Ｙｍ）とする。また、Ｃ＊＊、Ｍ＊＊をカメラパラメータとミリ波パラメータとし、Ｈ＊を所定のファクターとすると、車両の位置座標をセンサのどこに撮像するかを決定する式は、以下のように表せる。なお、ここで、Ｘは進行方向とし、Ｙは車幅方向、Ｚは高さ方向として、右手系で座標が構成されているとする。
【００９３】
【数１】
【数２】
車載のミリ波センサ２０ａでは高さの情報にあまり関係なく位置が求まるので式（１）のようになる。ここで、ミリ波パラメータの逆行列が取れるので式（２）は、以下のように表せる。
【００９６】
【数３】
ここで、ＩＮＶＭ＊＊は逆行列にしたことにより変化したミリ波パラメータとする。
式（３）において３行目を展開すると、
【００９８】
【数４】
となる。ここで、矛盾を起こした図１４（ｂ）のグループＧ１ａのミリ波座標を（Ｘｍｇ１ａ、Ｙｍｇ１ａ）とすると、式（４）を式（３）に代入し、グループＧ１ａのミリ波座標を代入すると、車両１１ａの座標（Ｘｇ１ａ、Ｙｇ１ａ）が求まる。また、一般的に車両の最大の高さは、４ｍ程度である。したがって、Ｚ方向は、０〜４ｍである。ここで、車両の位置座標の探索範囲として、始点（Ｘｇ１ａ＋α、Ｙｇ１ａ＋β、４＋γ）とし、（Ｘｇ１ａ−α、Ｙｇ１ａ−β、０）を終点とする矩形状の範囲を設定する。なお、α、β、γは計測精度や車幅などをもとに作られた範囲生成用の係数である。これを式（１）に代入して、始点（ＸｃＳ、ＹｃＳ）から終点（ＸｃＥ、ＹｃＥ）で示されるカメラ上の探索範囲を得る。なお、上記は単眼について述べたが、複眼の場合はそれぞれのカメラに対してカメラパラメータがあり、それを用いて、それぞれのカメラに対してカメラの探索範囲を求める。以上の処理により、車両１１ａを検出しなかった従の画像センサ２０ｂの探索範囲を設定し下位層に伝える。
【０１００】
ステップＳ７３では、主のセンサであるミリ波センサ２０ａにグループＧ１ａのデータが矛盾を起こしていることを伝え、ステップＳ７４で主従の両センサに再探索を指示する。
【０１０１】
ステップＳ７５で、下位層から再探索結果を受信すると、ステップＳ７６で矛盾解消処理を行う。図１４で示した誤検出の例では、画像センサ２０ｂからは、対象物は「無し」という再探索結果を、ミリ波センサ２０ａからは、検出した車両１１ａの存在は疑わしいという再探索結果を受信するので、グループＧ１ａで示したデータは削除する。
【０１０２】
次に、画像センサ２０ｂで車両を誤検出して矛盾が生じた場合について説明する。
図１５は、２眼の画像センサの誤検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【０１０３】
また、図１６は、単眼の画像センサの誤検出の例を示す図である。
ここで、図７、９と同様の部分は同じ符号とし、説明を省略する。
図１５、１６のように、画面左側から、車両１２に強い光が当たって、影１７が生じた場合に画像センサ２０ｂは、その影１７を車両であると認識してしまい、車両範囲１７ｂで示した部分を車両であると誤検出する。
【０１０４】
このときの図１３で示した上位層の処理を説明する。
図１５、１６のように、画像センサ２０ｂが、車両範囲１７ｂを検出して、ミリ波センサ２０ａが検出しない場合は、画像センサ２０ｂが主となり、ミリ波センサ２０ａが従となる。ステップＳ７２の従のミリ波センサ２０ａの探索範囲の設定では、前述のように単眼であれ、複眼であれ検出した車両範囲１７ｂまでの距離が求められているので、車両範囲１７ｂの座標が求まっている。例えば、座標を（Ｘｇ２ａ、Ｙｇ２ａ、Ｚｇ２ａ）とすると、ミリ波の場合、２次元であるから（Ｘｇ２ａ、Ｙｇ２ａ）を用いて、例えば始点を（Ｘｇ２ａ−α’、Ｙｇ２ａ−β’）とし、終点を（Ｘｇ２ａ＋α’、Ｙｇ２ａ＋β’）とし、前述の式（２）に代入し、これによりミリ波センサ２０ａの始点（ＸｍＳ、ＹｍＳ）と終点（ＸｍＥ、ＹｍＥ）を得る。これを下位層に、ミリ波センサ２０ａの探索範囲として伝える。
【０１０５】
なお、α’、β’は計測精度や車幅などをもとに作られた範囲生成用の係数である。
以下の処理は、ミリ波センサ２０ａの誤検出の例と同様であるので説明を省略する。
【０１０６】
次に、車両を未検出して矛盾が生じた場合について、図１３で示した上位層の処理を具体的に説明する。
図１７は、ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は未検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【０１０７】
ミリ波センサ２０ａは、車両１１と車両１８を１つに誤認し、隣の車線の車両１１を未検出としてしまっている。このときの計測されたデータによってグループＧ３で示すようなデータが生成される。
【０１０８】
なお、この際、画像センサ２０ｂは、車両１１を検出しているとすると、図１３で示したステップＳ７１の処理では、ミリ波センサ２０ａが従となり、画像センサ２０ｂは主となる。
【０１０９】
ステップＳ７２では、従となるミリ波センサ２０ａの探索範囲を設定する。このとき、主である画像センサ２０ｂは、単眼であれ、複眼であれ、前述したように、車両範囲１１ｂから、距離まで求めているので、未検出の車両１１の座標が求まっている。ここで、たとえば、車両１１の座標を（Ｘｇ１、Ｙｇ１、Ｚｇ１）とすると、２次元であるから、（Ｘｇ１、Ｙｇ１）を用いて、例えば始点を（Ｘｇ１−α’、Ｙｇ１−β’）とし、終点を（Ｘｇ１＋α’、Ｙｇ１＋β’）とし、前述の式（２）に代入し、ミリ波センサ２０ａの始点（ＸｍＳ、ＹｍＳ）と終点（ＸｍＥ、ＹｍＥ）を得る。これらを下位層の従であるミリ波センサ２０ａに伝える。
【０１１０】
次に、ステップＳ７３で、主の画像センサ２０ｂに対し、車両１１の検出データにおいて矛盾が生じている旨を伝え、ステップＳ７４で主従の両センサに再探索を指示する。
【０１１１】
ステップＳ７５で、下位層から再探索結果を受信すると、ステップＳ７６で矛盾解消処理を行う。矛盾解消処理では、従のミリ波センサ２０ａからは、車両１１を検出したとの再探索結果を、主の画像センサ２０ｂからは、車両１１は確かに存在するとの再探索結果を受信するので、データを残す。
【０１１２】
次に、画像センサ２０ｂで車両を未検出して矛盾が発生した場合について説明する。
図１８は、２眼の画像センサの未検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【０１１３】
また、図１９は、単眼の画像センサの未検出の例を示す図である。
なお、前述の図７、９と同様の部分は同じ符号とし、説明を省略する。
図１８、１９において、車両１９は、輝度が道路の輝度に近く、画像センサ２０ｂでは未検出である。
【０１１４】
このとき、ミリ波センサ２０ａは、計測の際に車両の輝度は関係ないので、車両１９を検出したとすると、図１３の上位層の処理であるステップＳ７１では、ミリ波センサ２０ａを主、画像センサ２０ｂを従とする。
【０１１５】
次に、従となる画像センサ２０ｂの探索範囲を指定する。
ミリ波センサ２０ａで検出した車両１９のミリ波座標を（Ｘｍｇ４、Ｙｍｇ４）とすると、式（４）を式（３）に代入し、さらに、ミリ波座標（Ｘｍｇ４、Ｙｍｇ４）を代入すると、車両座標（Ｘｇ４、Ｙｇ４）が求まる。また、車両の最大の高さは、４ｍ程度である。したがって、Ｚ方向は、０〜４ｍである。ここで、車両座標の探索範囲として、始点（Ｘｇ４＋α、Ｙｇ４＋β、４＋γ）とし、（Ｘｇ４−α、Ｙｇ４−β、０）を終点とする矩形状の範囲を設定する。これを式（１）に代入して、カメラ上の探索範囲（ＸｃＳ、ＹｃＳ）から（ＸｃＥ、ＹｃＥ）を得る。なお、上記は単眼について述べたが、複眼の場合はそれぞれのカメラに対してカメラパラメータがあり、それを用いて、それぞれのカメラに対してカメラの探索範囲を求める。以上で、従の画像センサ２０ｂの探索範囲を設定し、下位層に伝える。
【０１１６】
以下の処理は、ミリ波センサ２０ａでの未検出の例とほぼ同様の処理を行うので説明を省略する。
次に、主従モードの下位層の処理を説明する。
【０１１７】
図２０は、主従モードの下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
以下の処理は、図３で示した車両検出装置２００の場合、下位層であるミリ波センサ制御部２１０の制御装置２１１、画像センサ制御部２２０の制御装置２２１でなされる処理である。
【０１１８】
Ｓ８０：主従モードか否かの判断
現在のモードが主従モードであるか否かを判断する。ここで、主従モードでなければ、他のモードへ遷移する。主従モードであればステップＳ８１に進む。
【０１１９】
Ｓ８１：主か従かの判断
主従モードにおいて、センサが対象物を検出した主のセンサか、検出できなかった従のセンサかを判断する。ここで、従のセンサであればステップＳ８２に進み、主のセンサであればステップＳ８６に進む。
【０１２０】
Ｓ８２：探索範囲情報受信
ここでは、上位層から従であるセンサに送信される、再探索を行うための探索範囲情報を受信する。その後ステップＳ８３に進む。
【０１２１】
Ｓ８３：探索範囲限定
ステップＳ８２で受信した探索範囲情報をもとに、探索する範囲を限定し、ステップＳ８４に進む。
【０１２２】
Ｓ８４：対象物の再探索
ステップＳ８３で限定された探索範囲を再検出し、ステップＳ８５に進む。
Ｓ８５：検出結果出力
検出結果を上位層に出力し、主従モードの下位層の処理を終了する。
【０１２３】
Ｓ８６：矛盾対象物情報受信
センサが主の場合は、上位層から矛盾が生じた対象物の情報を受信する。その後ステップＳ８７に進む。
【０１２４】
Ｓ８７：対象物の有無の確からしさ確認
ここでは、検出した対象物の有無を再探索し、その確からしさを確認する。詳細については、後述する。その後ステップＳ８８に進む。
【０１２５】
Ｓ８８：有無の確からしさ出力
ステップＳ８７で検証した、対象物の有無の確からしさを上位層に出力し、主従モードの下位層の処理を終了する。
【０１２６】
以下、ステップＳ８４の対象物の再探索と、ステップＳ８７の対象物の有無の確からしさの確認について、図３で示した、ミリ波センサ２０ａ、画像センサ２０ｂの２つを用いた場合を例にして説明する。
【０１２７】
まず、図１４で示したような、ミリ波レーダのサイドローブに起因する誤検出の場合について説明する。
この場合、車両１１ａを検出するミリ波センサ２０ａが主となり確からしさを確認し、検出しない画像センサ２０ｂが従となり再探索を行う。
【０１２８】
図２１は、画像センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
また、図２２は、単眼の画像センサによる再探索の様子を示す図である。
【０１２９】
画像センサ２０ｂは、図１３で示した主従モードの上位層のステップＳ７２の処理で設定された、始点（ＸｃＳ、ＹｃＳ）、終点（ＸｃＥ、ＹｃＥ）からなる探索範囲３０を限定して再探索する。ここでは、探索範囲３０に対して今までと同じ計測処理では、検出できない可能性が高いので検出処理を変える。例えば、オプティカルフローＡ１における検出ではなく、車両には必ず存在する特徴点（ブレーキライトの赤色やナンバープレート）を検出し（ステップＳ９０）、車両の有無を判断する（ステップＳ９１）。
【０１３０】
図２３は、ミリ波センサが主の場合の確からしさ確認処理の流れを示すフローチャートである。
また、図２４は、ミリ波センサによる確からしさ確認処理を説明する図である。
【０１３１】
図１３で示した主従モードの上位層のステップＳ７３の処理で、グループＧ１ａの検出結果に矛盾が生じている旨の情報を受信すると、矛盾対象物のサイドローブの位置を確認する。図２４において、例えば、グループＧ１ａの計測点▲５▼のデータにおけるサイドローブの位置を確認する（ステップＳ１００）。次に、サイドローブの影響を受ける可能性のあるグループＧ１における対応する計測点▲１▼と、グループＧ１ａの計測点▲５▼の角度差φと受信電力差を確認する（ステップＳ１０１）。メインローブとサイドローブの角度差、受信電力差は既知である。したがって、グループＧ１の計測点▲１▼とグループＧ１ａの計測点▲５▼の角度差φ及び受信電力差と、メインローブとサイドローブの角度差及び受信電力差を比較し（ステップＳ１０２）、一致した場合は疑義と判断し（ステップＳ１０３）、一致しない場合は対象物があることは確実であると判断する（ステップＳ１０４）。
【０１３２】
次に、図１５、１６で示したような、画像センサ２０ｂの誤検出の場合について説明する。
この場合、画像センサ２０ｂが主になり確からしさを確認し、ミリ波センサ２０ａは従になり再探索を行う。
【０１３３】
図２５は、画像センサが主の場合の確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
画像センサ２０ｂは、図１５、１６で示したような矛盾対象物である車両範囲１７ｂを検出している。ここで、いままでと同じ処理では、再び検出してしまう可能性が高いので、検出処理を変える。例えば、オプティカルフローにおける検出ではなく、前述したように、ブレーキライトの赤やナンバープレートなど、車両に存在する特徴点があるかを、車両範囲１７ｂにおいて探索する（ステップＳ１１０）。ここで、特徴点が存在した場合は車両が確実にあると判断し（ステップＳ１１１）、特徴点が存在しない場合は車両の存在が疑義であると判断する（ステップＳ１１２）。図１５、１６で示したように、車両１２の影１７を誤検出した場合、特徴点は検出されないのでステップＳ１１２で疑義と判断される。
【０１３４】
次に、従のセンサとなったミリ波センサ２０ａの再探索処理を説明する。
図２６は、ミリ波センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
【０１３５】
また、図２７は、ミリ波センサの再探索の様子を示す図である。
上位層から受信した再探索用の、始点（ＸｍＳ、ＹｍＳ）、終点（ＸｍＥ、ＹｍＥ）からなる探索範囲３１について、しきい値を再設定し（ステップＳ１２０）、再検出処理を行ない（ステップＳ１２１）、車両の有無を判断する（ステップＳ１２２）。
【０１３６】
次に、図１７で示した、ミリ波センサ２０ａが車両１１を未検出の場合について説明する。
このときミリ波センサ２０ａは従となり再探索を行い、画像センサ２０ｂは主となり、確からしさを確認する。
【０１３７】
ミリ波センサ２０ａが従のときの再探索処理は、誤検出の場合と同様に、上位層から受信した探索範囲に対して各種のしきい値を再設定し、車両の有無を判断しなおす。これにより、図１７で未検出であった車両１１が検出することができる。
【０１３８】
画像センサ２０ｂが主のときの確からしさの確認は、誤検出の場合と同様に、上位層から矛盾となったデータ（車両１１）が通知されると、ブレーキライトの赤色やナンバープレートなどの特徴点を探索する。図１７の場合は、車両１１は存在し、特徴点が検出されるので、確かに車両１１は存在すると判断される。
【０１３９】
次に、図１８、１９で示した、画像センサ２０ｂが車両１９を未検出の場合について説明する。
この場合、ミリ波センサ２０ａは主となり確からしさを確認し、画像センサ２０ｂは従となり再探索する。
【０１４０】
図２８は、ミリ波センサが主のときの確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
また、図２９は、ミリ波センサの確からしさの確認の様子を示す図である。
【０１４１】
図２９において、グループＧ４は、図１８、１９で示した車両１９の計測点からなるデータである。ここで、距離Ｌｇ１はグループＧ１のミリ波センサ２０ａからの距離、距離Ｌｇ４は、グループＧ４の距離である。また、速度Ｖｇ１はグループＧ１の速度、速度Ｖｇ４はグループＧ４の速度である。
【０１４２】
ミリ波センサ２０ａにおいて、誤検出をする事象として考えられるものは、受信信号レベルが許容値を超えて入力されたときに受信回路が歪むことにより生じる高調波がある。この場合、基の信号に対して、整数倍の距離と速度に現れる。したがって、まず、矛盾を起こしているデータ（ここでは、グループＧ４）の距離Ｌｇ４の整数分の１に相当する距離に、対応するデータがあるか否か判断する（ステップＳ１３０）。対応するデータが存在する場合は、対応する基の信号の速度と矛盾を起こしているデータ（ここでは、グループＧ４）の速度Ｖｇ４が整数分の１であるか否かを判断する（ステップＳ１３１）。ここで、距離、速度とも整数分の１である場合は、受信回路のゆがみに起因して誤検出が起こった可能性があるので、検出結果を疑義と判断し（ステップＳ１３２）、距離または速度が整数分の１でない場合は、検出結果を確実と判断する（ステップＳ１３３）。
【０１４３】
図１８、１９で示した未検出例で、ミリ波センサ２０ａの計測結果である図２９で示した計測データにおいては、例えば、距離Ｌｇ４／距離Ｌｇ１が整数分の１にならないと判断され、検出結果は確実と判断される。
【０１４４】
一方、画像センサ２０ｂは従であり、再探索を行う。
画像センサ２０ｂの再探索処理は、誤検出の場合と同様に、上位層から探索範囲を受信すると、ブレーキライトの赤色やナンバープレートなどの特徴点を探索する。この特徴点の探索により、図１８、１９の場合は、車両１９が検出される。
【０１４５】
このように、同じ車両の検出にミリ波センサ２０ａと、画像センサ２０ｂを用い、一方が車両を検出し、他方が車両を検出しなく矛盾が生じた場合には、車両を検出したセンサが車両の位置情報を他方のセンサに提供し、その位置情報をもとに、検出できなかったセンサは再探索し、検出したセンサも確からしさを確認するようにしたので、車両の誤検出及び未検出を防止することができる。
【０１４６】
次に計測精度について説明する。
ここでは、まず、距離方向と横方向のデータの使い分けについて説明する。
車載のミリ波センサ２０ａは、先行車までの距離は精度の高いセンサであるが、ビームが広いため横方向精度が低めである。一方、画像センサ２０ｂは、横方向精度は高いが、奥行き距離精度は、低めのセンサである。したがって、距離方向はミリ波センサ２０ａのデータを用い、横方向は画像センサ２０ｂのデータを用い、計測精を高める。ここでは、画像センサ２０ｂは、単眼で説明する。
【０１４７】
前述の式（３）、（４）より、例えば先行車の位置の車両位置座標Ｘ０（奥行き方向）は、ミリ波センサ座標（Ｘｍ、Ｙｍ）を用いて書き表すと以下のようになる。
【０１４８】
【数５】
このＸ０をカメラの式（１）に代入すると以下のようになる。
【０１５０】
【数６】
上記の式を展開すると以下のようになる。
【０１５２】
【数７】
これのＨｃを消去すると以下の式になる。
【０１５４】
【数８】
上記の式をさらにＹ、Ｚで整理すると以下のようになる。
【０１５６】
【数９】
【数１０】
上記の行列を
【０１５９】
【数１１】
Ａ＝Ｂ・Ｙ………………（１１）
と書き表すとＢの逆行列を求め以下の式でＹ、Ｚを求める。
【０１６０】
【数１２】
Ｙ＝Ｂ−１・Ａ………………（１２）
このようなデータの融合により、計測精度を高めることができる。
【０１６１】
また、互いの全てのデータを融合する方法により計測制度を高める。式（１）、（２）を展開し、Ｈｃ、Ｈｍを消去すると以下の式になる。
【０１６２】
【数１３】
これを整理すると、
【０１６４】
【数１４】
と書き表せる。上記の行列を以下のように書く。
【０１６６】
【数１５】
Ｒ＝Ｌ・Ｘ………………（１５）
Ｘを求めるため、最小２乗法により、
【０１６７】
【数１６】
Ｘ＝（ＬＴＬ）−１ＬＴＲ………………（１６）
の式で、Ｘベクトルつまり車両座標を求める。この最小２乗効果により、精度が高まる。
【０１６８】
なお、画像センサ２０ｂを使用する環境では、複数車線がある場合には、車線間に白色もしくは黄色の線（以下、まとめて白線とする）が引いてあることが多い。この場合、画像センサ２０ｂで白線を検知し、車両がどこの車線もしくは車線間に車両が存在するかの判断をミリ波センサ２０ａにフィードバックするようにしてもよい。これにより、隣接車線に並んでいるような車両についてミリ波センサ２０ａでの未検出を防ぐことができる。
【０１６９】
（付記１） 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、
複数の前記センサによる車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、前記センサは前記車両の計測を行い、
前記検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、前記車両を検出した前記センサは主のセンサとなり確からしさを確認し、前記車両を検出しなかった前記センサは従のセンサとなり再探索を行い、
前記センサのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能な前記センサのみで前記車両の計測を行うことを特徴とする車両検出方法。
【０１７０】
（付記２） 前記再探索の際、前記主のセンサにより検出された前記車両の位置データをもとに、前記従のセンサは探索範囲を限定することを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
【０１７１】
（付記３） 複数の前記センサで計測したデータを融合し、前記車両の位置データを算出することを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
（付記４） 前記再探索の際、前記従のセンサは、検出処理で用いるパラメータを、前回の探索時の前記パラメータと異なるものを用いて、前記再探索を行うことを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
【０１７２】
（付記５） 前記探索の際、前記従のセンサは、前回の探索時と異なる検出処理を行なうことを特徴とする付記１記載の車両検出方法。
（付記６） 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、
複数の前記センサの検出結果に矛盾が生じた場合、前記車両を検出した前記センサは確からしさを確認し、
前記車両を検出しなかった前記センサは再探索を行うことを特徴とする車両検出方法。
【０１７３】
（付記７） 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出装置において、
複数の前記センサによる車両の検出結果に矛盾がない場合に、前記センサに前記車両の計測を行わせる協調動作部と、
前記検出結果に矛盾が生じた場合に、前記車両を検出した前記センサを主のセンサとして確からしさを確認させ、前記車両を検出しなかった前記センサを従のセンサとして再探索を行わせる主従動作部と、
前記センサのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に、動作可能な前記センサのみで前記車両の計測を行わせる独立動作部と、
を有することを特徴とする車両検出装置。
【０１７４】
【発明の効果】
以上説明したように本発明では、車載される複数のセンサを、センサ間で矛盾がない場合の協調モード、矛盾が生じた場合の主従モード、いずれか１つのセンサが計測可能な場合の独立モードの３つのモードで制御し、特に、主従モードでは、車両を検出したセンサで検出結果の確からしさを確認し、車両を検出しなかったセンサで再探索を行い、発生した矛盾を解消することにより、車両の誤検出や未検出を防止することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の車両検出装置の原理説明図である。
【図２】車両検出装置の動作を説明するための図である。
【図３】本発明の１実施の形態の車両検出装置の構成図である。
【図４】協調モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図５】協調モードにおける下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図６】多眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】２眼の画像センサによる検出処理の様子を示す説明図であり、（ａ）は左眼の画像、（ｂ）は右眼の画像である。
【図８】単眼の画像センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図９】単眼の画像センサによる検出処理の様子を示す図である。
【図１０】ミリ波センサによる検出処理の様子を示す図であり、（ａ）はミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【図１１】ミリ波センサによる検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図１２】独立モードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１３】主従のモードの上位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図１４】ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は誤検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【図１５】２眼の画像センサの誤検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【図１６】単眼の画像センサの誤検出の例を示す図である。
【図１７】ミリ波センサの誤検出時に生成されるデータの例を示す図であり、（ａ）は未検出時のミリ波センサの動作イメージ、（ｂ）は計測と検出の様子を示す図である。
【図１８】２眼の画像センサの未検出の例を示す図であり、（ａ）は左眼の画像、（ｂ）は右眼の画像を示す図である。
【図１９】単眼の画像センサの未検出の例を示す図である。
【図２０】主従モードの下位層の処理の流れを示すフローチャートである。
【図２１】画像センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
【図２２】単眼の画像センサによる再探索の様子を示す図である。
【図２３】ミリ波センサが主の場合の確からしさ確認処理の流れを示すフローチャートである。
【図２４】ミリ波センサによる確からしさ確認処理を説明する図である。
【図２５】画像センサが主の場合の確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
【図２６】ミリ波センサが従の場合の再探索処理の流れを示すフローチャートである。
【図２７】ミリ波センサの再探索の様子を示す図である。
【図２８】ミリ波センサが主のときの確からしさの確認処理の流れを示すフローチャートである。
【図２９】ミリ波センサの確からしさの確認の様子を示す図である。
【図３０】車両の誤検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの誤検出の例、（ｂ）は画像センサの誤検出の例を説明する図である。
【図３１】車両の未検出の例を説明する図であり、（ａ）はミリ波センサの未検出の例、（ｂ）は画像センサの未検出の例を説明する図である。
【符号の説明】
１００ 車両検出装置
ＳＥ１〜ＳＥｎ センサ
Claims (5)
- 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、
複数の前記センサによる車両の検出結果に矛盾がない場合に協調モードとして、前記センサは前記車両の計測を行い、
前記検出結果に矛盾が生じた場合に主従モードとし、前記車両を検出した前記センサは主のセンサとなり確からしさを確認し、前記車両を検出しなかった前記センサは従のセンサとなり再探索を行い、
前記センサのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に独立モードとし、動作可能な前記センサのみで前記車両の計測を行うことを特徴とする車両検出方法。 - 前記再探索の際、前記主のセンサにより検出された前記車両の位置データをもとに、前記従のセンサは探索範囲を限定することを特徴とする請求項１記載の車両検出方法。
- 複数の前記センサで計測したデータを融合し、前記車両の位置データを算出することを特徴とする請求項１記載の車両検出方法。
- 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出方法において、
複数の前記センサの検出結果に矛盾が生じた場合、前記車両を検出した前記センサは確からしさを確認し、
前記車両を検出しなかった前記センサは再探索を行うことを特徴とする車両検出方法。 - 車載された複数のセンサにより、車両を検出する車両検出装置において、
複数の前記センサによる車両の検出結果に矛盾がない場合に、前記センサに前記車両の計測を行わせる協調動作部と、
前記検出結果に矛盾が生じた場合に、前記車両を検出した前記センサを主のセンサとして確からしさを確認させ、前記車両を検出しなかった前記センサを従のセンサとして再探索を行わせる主従動作部と、
前記センサのいずれか１つ以外が動作不可能な場合に、動作可能な前記センサのみで前記車両の計測を行わせる独立動作部と、
を有することを特徴とする車両検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
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