JP2009174900A - Object detecting device, object detection method, and object detecting system - Google Patents
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Abstract
Description
この発明は、車両の近辺に存在する物体を検出する物体検出装置、物体検出方法および物体検出システムに関し、特に、歩行者のような弱反射物体であっても最初のレーダ探索で検出することができる物体検出装置、物体検出方法および物体検出システムに関する。 The present invention relates to an object detection device, an object detection method, and an object detection system for detecting an object present in the vicinity of a vehicle, and in particular, even a weakly reflective object such as a pedestrian can be detected by an initial radar search. The present invention relates to an object detection device, an object detection method, and an object detection system.
従来から、被害軽減自動ブレーキやブレーキアシストを行う車両では、レーザレーダやミリ波レーダ等の測距可能なレーダを搭載し、かかるレーダによって自車前方の車両や歩行者といった物体を捕捉することが行われている。なお、このようなレーダで物体を捕捉する場合、物体からの反射波の強度が所定の閾値以上であることを条件とすることが一般的である。 Conventionally, vehicles that perform damage-reducing automatic braking and brake assist have been equipped with radar capable of ranging, such as laser radar and millimeter wave radar, and such radar can capture objects such as vehicles and pedestrians in front of the vehicle. Has been done. When an object is captured by such a radar, it is common that the intensity of a reflected wave from the object is not less than a predetermined threshold.
また、車両に搭載されたカメラおよびカメラで撮像された画像を解析する解析部で構成される画像センサを用いて物体を捕捉する技術も知られている。このような画像センサの中には、パターンマッチングによる物体の認識や、ステレオカメラによる測距を行うものも存在する。 There is also known a technique for capturing an object using an image sensor configured by a camera mounted on a vehicle and an analysis unit that analyzes an image captured by the camera. Some of such image sensors perform object recognition by pattern matching and distance measurement by a stereo camera.
そして、上記したレーダおよび画像センサを組み合わせた物体検出技術も提案されている。たとえば、特許文献1には、反射強度が強い強反射物体(車両)用の閾値を設定したうえでレーダ探索を実行し、反射強度が弱い弱反射物体(歩行者)を検出した場合には、強反射物体用の閾値よりも低い弱反射物体用の閾値に変更したうえでレーダ探索を再実行し、検出した弱反射物体を画像センサで追跡する技術が開示されている。 And the object detection technique which combined the above-mentioned radar and image sensor is also proposed. For example, in Patent Document 1, when a radar search is performed after setting a threshold value for a strong reflection object (vehicle) with high reflection intensity, and a weak reflection object (pedestrian) with low reflection intensity is detected, A technique is disclosed in which a radar search is re-executed after changing to a threshold value for a weakly reflecting object lower than a threshold value for a strongly reflecting object, and the detected weakly reflecting object is tracked by an image sensor.
しかしながら、特許文献1の技術を用いて歩行者のような弱反射物体を検出するためには、少なくとも2回のレーダ探索が必要となるため、レーダ探索に要する時間がかさむという問題がある。また、最初のレーダ探索によって歩行者のような弱反射物体を捕捉することができなかった場合には、閾値の引き下げ自体を行うことができないという問題もある。 However, in order to detect a weakly reflective object such as a pedestrian using the technique of Patent Document 1, at least two radar searches are required, which increases the time required for the radar search. In addition, when a weakly reflecting object such as a pedestrian cannot be captured by the first radar search, there is a problem that the threshold value itself cannot be lowered.
これらのことから、歩行者のような弱反射物体であっても最初のレーダ探索で検出することができる物体検出装置、物体検出方法あるいは物体検出システムをいかにして実現するかが大きな課題となっている。 For these reasons, how to realize an object detection device, an object detection method, or an object detection system that can detect a weakly reflecting object such as a pedestrian in the first radar search is a major issue. ing.
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであり、歩行者のような弱反射物体であっても最初のレーダ探索で検出することができる物体検出方法、物体検出装置および物体検出システムを提供することを目的とする。 The present invention has been made to solve the above-described problems caused by the prior art, and an object detection method and an object detection method that can detect even a weakly reflecting object such as a pedestrian by an initial radar search. An object is to provide an apparatus and an object detection system.
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、車両の近辺に存在する物体を検出する物体検出装置であって、前記車両に搭載されたカメラによって撮像された画像に基づいて前記物体の種別を判定する物体種別判定手段と、前記物体種別判定手段によって判定された前記種別に対応付けられた所定の閾値を選択する閾値選択手段と、前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が前記閾値決定手段によって選択された前記閾値以上であることを条件として前記物体を検知する物体検知判定手段と
を備えたことを特徴とする。
In order to solve the above-described problems and achieve the object, the present invention provides an object detection device that detects an object existing in the vicinity of a vehicle, and is based on an image captured by a camera mounted on the vehicle. Object type determination means for determining the type of object, threshold selection means for selecting a predetermined threshold value associated with the type determined by the object type determination means, and an irradiation wave irradiated on a range corresponding to the image And an object detection determination unit that detects the object on condition that the intensity of the reflected wave is greater than or equal to the threshold selected by the threshold determination unit.
また、本発明は、車両の近辺に存在する物体を検出する物体検出方法であって、前記車両に搭載されたカメラによって撮像された画像に基づいて前記物体の種別を判定する物体種別判定工程と、前記物体種別判定工程によって判定された前記種別に対応付けられた所定の閾値を選択する閾値選択工程と、前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が前記閾値決定工程によって選択された前記閾値以上であることを条件として前記物体を検出する物体検知判定工程とを含んだことを特徴とする。 Further, the present invention is an object detection method for detecting an object present in the vicinity of a vehicle, the object type determination step for determining the type of the object based on an image captured by a camera mounted on the vehicle. , A threshold selection step for selecting a predetermined threshold associated with the type determined by the object type determination step, and an intensity of a reflected wave related to an irradiation wave irradiated on a range corresponding to the image is the threshold determination step And an object detection determination step of detecting the object on condition that it is equal to or more than the threshold value selected by (1).
また、本発明は、車両の近辺に存在する物体を前記車両に搭載された画像探索装置およびレーダ探索装置で検出する物体検出システムであって、前記画像探索装置は、カメラによって撮像された画像に基づいて前記物体の種別を判定する物体種別判定手段を備え、前記レーダ探索装置は、前記撮像装置の前記物体種別判定手段によって判定された前記種別に対応付けられた所定の閾値を選択する閾値選択手段と、前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が前記閾値決定手段によって選択された前記閾値以上であることを条件として前記物体を検出する物体検知判定手段とを備えたことを特徴とする。 Further, the present invention is an object detection system for detecting an object existing in the vicinity of a vehicle with an image search device and a radar search device mounted on the vehicle, wherein the image search device detects an image captured by a camera. An object type determining unit configured to determine the type of the object based on the radar search device, wherein the radar search device selects a predetermined threshold associated with the type determined by the object type determining unit of the imaging device; Means, and an object detection determination means for detecting the object on condition that the intensity of the reflected wave related to the irradiation wave irradiated on the range corresponding to the image is equal to or greater than the threshold selected by the threshold determination means. It is characterized by that.
本発明によれば、車両に搭載されたカメラによって撮像された画像に基づいて物体の種別を判定し、判定された種別に対応付けられた所定の閾値を選択し、画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が選択された閾値以上であることを条件として物体を検知することとしたので、画像から得られた物体種別に対応する閾値に変更したうえでレーダ探索を行うことによって、歩行者のような弱反射物体であっても最初のレーダ探索で検出することができるという効果を奏する。 According to the present invention, the type of an object is determined based on an image captured by a camera mounted on a vehicle, a predetermined threshold value associated with the determined type is selected, and irradiation is performed for a range corresponding to the image. Since the object is detected on the condition that the intensity of the reflected wave related to the irradiated wave is equal to or higher than the selected threshold value, the radar search is performed after changing to the threshold value corresponding to the object type obtained from the image. As a result, even a weakly reflecting object such as a pedestrian can be detected by the first radar search.
以下に添付図面を参照して、この発明に係る物体検出装置、物体検出方法および物体検出システムの好適な実施例を詳細に説明する。なお、以下では、従来技術に係る物体検出手法の概要および本発明に係る物体検出手法の概要について説明した後に、本発明に係る物体検出手法を適用した物体検出装置および物体検出システムについての実施例を説明することとする。 Exemplary embodiments of an object detection device, an object detection method, and an object detection system according to the present invention will be described below in detail with reference to the accompanying drawings. In the following, after describing the outline of the object detection technique according to the prior art and the outline of the object detection technique according to the present invention, examples of the object detection apparatus and the object detection system to which the object detection technique according to the present invention is applied. Will be explained.
まず、従来技術に係る物体検出手法の概要について図6を用いて説明する。図6は、従来技術に係る物体検出手法の処理手順を示すフローチャートである。なお、同図では、ミリ波レーダ等を用いたレーダ探索を行う一般的な手法(従来技術)を示している。 First, the outline of the object detection method according to the prior art will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing the processing procedure of the object detection method according to the prior art. In the figure, a general method (prior art) for performing a radar search using a millimeter wave radar or the like is shown.
同図に示すように、レーダ探索用の閾値αを設定し(ステップS1001)、最初のレーダ探索を実行する(ステップS1002)、そして、歩行者などの低反射物体であるか否かを判定する(ステップS1003)。ここで、低反射物体であるか否かの判定は、たとえば、閾値αを1度でも上回ったか否かに基づいて行われる。 As shown in the figure, a radar search threshold value α is set (step S1001), the first radar search is executed (step S1002), and it is determined whether or not the object is a low reflection object such as a pedestrian. (Step S1003). Here, the determination as to whether or not the object is a low reflection object is made based on whether or not the threshold value α has been exceeded even once, for example.
そして、歩行者などの低反射物体である場合には(ステップS1003,Yes)、ステップS1001で設定された閾値αよりも小さい閾値βへ引き下げ(ステップS1004)、この閾値βを用いてレーダ探索を実行する(ステップS1005)。なお、ステップS1003の判定条件を満たさなかった場合には(ステップS1003,No)、ステップS1002以降の処理を繰り返す。 If the object is a low reflection object such as a pedestrian (step S1003, Yes), it is lowered to a threshold value β smaller than the threshold value α set in step S1001 (step S1004), and a radar search is performed using this threshold value β. It executes (step S1005). If the determination condition of step S1003 is not satisfied (step S1003, No), the processing after step S1002 is repeated.
つづいて、歩行者などの低反射物体を追跡中であるか否かを判定し(ステップS1006)、歩行者などの低反射物体を追跡中である場合には(ステップS1006,Yes)、ステップS1005)以降の処理を繰り返す。一方、ステップS1006の判定条件を満たさなかった場合には(ステップS1006,No)、ステップS1001以降の処理を繰り返す。 Subsequently, it is determined whether or not a low-reflection object such as a pedestrian is being tracked (step S1006). If a low-reflection object such as a pedestrian is being tracked (step S1006, Yes), step S1005 is performed. ) Repeat the subsequent processing. On the other hand, when the determination condition of step S1006 is not satisfied (step S1006, No), the processing after step S1001 is repeated.
このように、従来技術に係る物体検出手法では、大きい閾値βを用いた最初のレーダ探索(ステップS1002参照)において低反射物体であるか否かを判定し、低反射物体であると判定した場合には、小さい閾値αを用いたレーダ探索を再度実行する必要があった(ステップS1005)。したがって、レーダ探索に要する時間がかさむという問題があった。 As described above, in the object detection method according to the related art, in the initial radar search using the large threshold β (see step S1002), it is determined whether or not the object is a low reflection object, and it is determined that the object is a low reflection object. In this case, the radar search using the small threshold value α has to be executed again (step S1005). Therefore, there is a problem that the time required for radar search is increased.
また、従来技術に係る物体検出手法では、最初のレーダ探索(ステップS1002参照)において、1度も閾値αを上回らなかった場合には、低反射物体を検知することができず、閾値の引き下げ(ステップS1004参照)自体を行うことができないという問題もあった。 Further, in the object detection method according to the related art, if the threshold value α is never exceeded in the first radar search (see step S1002), the low reflection object cannot be detected and the threshold value is lowered ( There is also a problem that the process itself cannot be performed (see step S1004).
次に、本発明に係る物体検出手法の概要について図1を用いて説明する。図1は、本発明に係る物体検出手法の概要を示す図である。同図に示すように、本発明に係る物体検出手法は、図6を用いて説明した物体検出手法における問題点を解消するために、レーダ探索とカメラを用いた画像探索とを併用することとした。 Next, an outline of the object detection method according to the present invention will be described with reference to FIG. FIG. 1 is a diagram showing an outline of an object detection method according to the present invention. As shown in the figure, the object detection method according to the present invention uses both radar search and image search using a camera in order to solve the problems in the object detection method described with reference to FIG. did.
具体的には、本発明に係る物体検出手法では、まず、カメラ画像に基づいて物体種別を判定する(図1の(1)参照)。ここで、物体種別とは、歩行者および非歩行者(たとえば、車両)のことを指す。なお、物体種別の判定は、たとえば、パターンマッチング手法を用いて行われる。 Specifically, in the object detection method according to the present invention, first, the object type is determined based on the camera image (see (1) in FIG. 1). Here, the object type refers to a pedestrian and a non-pedestrian (for example, a vehicle). The determination of the object type is performed using, for example, a pattern matching method.
つづいて、物体種別に対応付けたレーダ探索用閾値を選択する(同図の(2)参照)。たとえば、物体種別が歩行者である場合には閾値Aが、物体種別が車両(非歩行者)である場合には閾値Aよりも大きい閾値である閾値Bが、それぞれ選択される。つづいて、選択した閾値を用いてレーダ探索を実行する(同図の(3)参照)。 Subsequently, a radar search threshold associated with the object type is selected (see (2) in the figure). For example, when the object type is a pedestrian, the threshold A is selected, and when the object type is a vehicle (non-pedestrian), a threshold B that is a threshold larger than the threshold A is selected. Subsequently, a radar search is executed using the selected threshold (see (3) in the figure).
このように、本発明に係る物体検出手法では、カメラ画像に基づいて物体種別を判定し、判定した物体種別ごとに定められた閾値を用いてレーダ探索を実行する。したがって、歩行者のような低反射物体であっても、最初のレーダ探索で確実に検知することが可能となる。また、車両のような高反射物体の場合には、高反射物体用の閾値(低反射物体用の閾値よりも大きな閾値)を用いるので、ノイズ等の影響を排除することによって確実な検知が可能となる。 As described above, in the object detection method according to the present invention, the object type is determined based on the camera image, and the radar search is executed using the threshold value determined for each determined object type. Therefore, even a low reflection object such as a pedestrian can be reliably detected by the first radar search. In addition, in the case of a highly reflective object such as a vehicle, since a threshold value for a highly reflective object (threshold value larger than a threshold value for a low reflective object) is used, reliable detection is possible by eliminating the influence of noise and the like. It becomes.
以下では、図1に示した本発明に係る物体検知手法を適用した物体検知装置および物体検知システムに係る実施例を説明する。なお、物体検知装置については図2〜図4を用いて、物体検知システムについては図5を用いて、それぞれ説明することとする。 Below, the Example which concerns on the object detection apparatus and object detection system to which the object detection method based on this invention shown in FIG. 1 is applied is described. The object detection device will be described with reference to FIGS. 2 to 4, and the object detection system will be described with reference to FIG.
図2は、本実施例に係る物体検知装置10の構成を示すブロック図である。同図に示すように、物体検出装置10は、レーダ21と、カメラ22と、車両センサ31と、車両制御装置32とに接続されており、物体認識処理部11および衝突判定処理部14を備えている。なお、本実施例では、衝突判定処理部14を備えた物体検出装置10について説明するが、この衝突判定処理部14を含まない物体検出装置を構成することとしてもよい。
FIG. 2 is a block diagram illustrating a configuration of the
また、物体認識処理部11は、レーダ21に接続されたレーダ探索部12と、カメラ22に接続された画像探索部13とをさらに備えている。そして、物体認識処理部12は、閾値選択部12aと、物体検知判定部12bと、物体運動算出部12cとをさらに備えており、画像探索部13は、物体検知部13aと、物体種別判定部13bとをさらに備えている。また、衝突判定処理部14は、物体運動取得部14aと、車両運動取得部14bと、衝突判定部14cと、衝突回避制御部14dとをさらに備えている。
The object recognition processing unit 11 further includes a radar search unit 12 connected to the
レーダ21は、ミリ波(レーザ)を対象物に照射するとともに、対象物からの反射波を取得する処理を行うデバイスである。また、このレーダ21は、照射波および反射波についてのレーダデータをレーダ探索部12の物体検知判定部12bに対して出力する処理を併せて行う。
The
カメラ22は、たとえば、CCD(Charge Coupled Devices)カメラ等のカメラである。また、このカメラ22は、撮像した画像データを画像探索部13の物体検知部13aに対して出力する処理を併せて行う。なお、カメラ22として複数のカメラを組み合わせたステレオカメラを用いることとしてもよい。
The
車両センサ31は、車速センサ、舵角センサといった車両の運動状態を取得するセンサであり、物体検出装置10とともに、車両に搭載されている。また、この車両センサ31は、取得した運動状態を衝突判定処理部14の車両運動取得部14bに対して出力する処理を併せて行う。
The
車両制御装置32は、ブレーキ制御、操舵制御、警告制御といった車両制御を、衝突判定処理部14の衝突回避制御部14dからの指示に従って行う装置である。ここで、ブレーキ制御とは、衝突回避のために自動ブレーキやブレーキアシストを行う制御のことを指す。また、操舵制御とは、衝突回避のために自動操舵や操舵アシストを行う制御のことを指し、警告制御とは、運転者に対して音声や振動、シートベルト作動による警告を行う制御のことを指す。 The vehicle control device 32 is a device that performs vehicle control such as brake control, steering control, and warning control in accordance with an instruction from the collision avoidance control unit 14d of the collision determination processing unit 14. Here, the brake control refers to control that performs automatic braking or brake assist for avoiding a collision. Steering control refers to control that performs automatic steering and steering assist to avoid collisions, and warning control refers to control that provides warnings to the driver by voice, vibration, and seat belt operation. Point to.
物体認識処理部11は、カメラ22からの画像データに基づいて物体種別を判定するとともに、レーダ21からのレーダデータについて、先に判定された物体種別に対応した閾値を用いて物体検知を行い、検知された物体の運動を算出して衝突判定処理部14へ出力する処理を行う処理部である。
The object recognition processing unit 11 determines the object type based on the image data from the
レーダ探索部12は、レーダ21からのレーダデータおよび画像探索部13からの物体種別に基づいて物体検知を行い、検知した物体の運動を算出して衝突判定処理部14へ出力する処理を行う処理部である。
The radar search unit 12 performs object detection based on the radar data from the
閾値選択部12aは、画像探索部13の物体種別判定部13bから受け取った物体種別に応じた閾値を選択し、選択した閾値を物体検知判定部12bへ渡す処理を行う処理部である。具体的には、この閾値選択部12aは、物体種別が歩行者である場合には閾値Aを、物体種別が車両(非歩行者)である場合には閾値Aよりも大きい閾値である閾値Bを、それぞれ選択する。
The
なお、本実施例では、物体種別が歩行者か非歩行者かに応じて2種類の閾値の中から該当する閾値を選択する場合について説明するが、物体種別が3種類以上である場合には、それぞれの物体種別に対応付けられた同数の閾値の中から該当する閾値を選択することとしてもよい。 In the present embodiment, a case where a corresponding threshold value is selected from two threshold values according to whether the object type is a pedestrian or a non-pedestrian will be described. The corresponding threshold value may be selected from the same number of threshold values associated with each object type.
物体検知判定部12bは、閾値選択部12aによって選択された閾値を用いてレーダ21から受け取ったレーダデータに含まれる物体の検知判定を行う処理部である。また、この物体検知判定部12bは、検知した物体についてのレーダデータを物体運動算出部12cへ渡す処理を併せて行う。
The object detection determination unit 12b is a processing unit that performs detection determination of an object included in the radar data received from the
ここで、物体検知判定部12bが行う物体検知判定の概要について図3を用いて説明しておく。図3は、物体検知判定の概要を示す図である。同図の「(1)物体種別が歩行者の場合」に示したように、画像(同図の103a)内に歩行者(同図の103b参照)が存在し、閾値選択部12aから物体種別が歩行者である旨の通知を受けた場合には、物体検知判定部12bは、同図の103cに示すように、閾値Aを選択する。この場合、同図に示す103dが物体からの反射波強度であるとすると、歩行者のような低反射物体を検出することが可能となる。
Here, an outline of the object detection determination performed by the object detection determination unit 12b will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a diagram showing an outline of object detection determination. As shown in “(1) When the object type is a pedestrian” in the figure, there is a pedestrian (see 103b in the figure) in the image (103a in the figure), and the object type is selected from the
また、同図の「(2)物体種別が車両の場合」に示したように、画像(同図の103e参照)内に車両(同図の103f参照)が存在し、閾値選択部12aから物体種別が車両(非歩行者)である旨の通知を受けた場合には、物体検知判定部12bは、同図の103gに示すように、閾値Bを選択する。この場合、同図に示す103hが物体からの反射波強度であるとすると、ノイズの影響を受けることなく車両のような高反射物体を確実に検出することが可能となる。
Further, as shown in “(2) When the object type is a vehicle” in the figure, there is a vehicle (see 103f in the figure) in the image (see 103e in the figure), and the object is selected from the
また、同図においては、画像内に歩行者のみ、車両のみが存在する場合について示しているが、歩行者および車両が混在している場合には、閾値選択部12aは、閾値Aを選択することとなる。なお、歩行者が存在する領域と車両(非歩行者)が存在する領域とを区別し、歩行者が存在する領域については閾値Aを用いて物体検出判定を行うとともに、車両(非歩行者)が存在する領域については閾値Bを用いて物体検出判定を行うこととしてもよい。
Moreover, in the same figure, although it has shown about the case where only a pedestrian and only a vehicle exist in the image, the threshold
図2の説明に戻り、物体運動算出部12cについて説明する。物体運動算出部12cは、物体検知判定部12bが検出した物体に係るレーダデータから、物体の位置、方位、相対速度といった物体運動データを算出する処理を行う処理部である。また、この物体運動算出部12cは、算出した物体運動データを衝突判定処理部14の物体運動取得部14aへ出力する処理を併せて行う。 Returning to the description of FIG. 2, the object motion calculation unit 12c will be described. The object motion calculation unit 12c is a processing unit that performs processing for calculating object motion data such as the position, orientation, and relative velocity of an object from radar data related to the object detected by the object detection determination unit 12b. The object motion calculation unit 12c also performs a process of outputting the calculated object motion data to the object motion acquisition unit 14a of the collision determination processing unit 14.
画像探索部13は、カメラ22から受け取った画像データを画像解析することによって物体種別を判定するとともに、判定した物体種別をレーダ探索部12の閾値選択部12aへ出力する処理を行う処理部である。
The image search unit 13 is a processing unit that performs processing for determining the object type by performing image analysis on the image data received from the
物体検知部13aは、カメラ22から受け取った画像データを画像解析することによって、物体の検知を行う処理部である。なお、物体の検知には、顕著性アルゴリズム等の手法が用いられる。また、物体種別判定部13bは、物体検知部13aが物体を検知した場合に、パターンマッチングやニューラルネットワークを用いた手法を用いることによって、検知物体の種別を判定する処理を行う処理部である。たとえば、この物体種別判定部13bは、歩行者および非歩行者(車両等)の2つの物体種別を判定し、判定した物体種別をレーダ探索部12の閾値選択部12aへ出力する。
The object detection unit 13a is a processing unit that detects an object by performing image analysis on the image data received from the
衝突判定処理部14は、レーダ探索部12の物体運動算出部12cから受け取った物体運動データと、車両センサ31から受け取った車両運動データとに基づき、自車両と物体とが衝突する可能性があるか否かを判定するとともに、衝突することが予測された場合には、衝突回避指示を車両制御装置32へ出力する処理を行う処理部である。
The collision determination processing unit 14 may collide between the host vehicle and the object based on the object motion data received from the object motion calculation unit 12 c of the radar search unit 12 and the vehicle motion data received from the
物体運動取得部14aは、レーダ探索部12の物体運動算出部12cから物体の位置、方位、相対速度といった物体運動データを受け取り、受け取った物体運動データを衝突判定部14cへ出力する処理を行う処理部である。また、車両運動取得部14bは、車両センサ31から自車両に係る車速、舵角といった車両運動データを受け取り、受け取った車両運動データを衝突判定部14cへ出力する処理を行う処理部である。
The object motion acquisition unit 14a receives the object motion data such as the position, orientation, and relative velocity of the object from the object motion calculation unit 12c of the radar search unit 12, and performs processing to output the received object motion data to the
衝突判定部14cは、レーダ探索部12の物体運動算出部12cから受け取った物体運動データと、車両運動取得部14bから受け取った車両運動データとに基づき、検出された物体が自車両に衝突するか否かを判定する処理を行う処理部である。また、この衝突判定部14cは、判定結果を衝突回避制御部14dに対して出力する処理を併せて行う。
The
衝突回避制御部14dは、衝突判定部14cから検出物体が自車両に衝突する旨の通知を受け取った場合に、車両制御装置32に対して衝突を回避するための指示を出力する処理を行う処理部である。たとえば、この衝突判定部14cは、衝突を回避するために、車両制御装置32に対してアシストブレーキを作動させるように指示する。
The collision avoidance control unit 14d performs a process of outputting an instruction for avoiding a collision to the vehicle control device 32 when receiving a notification that the detected object collides with the own vehicle from the
次に、物体検出装置10が実行する処理手順について図4を用いて説明する。図4は、物体検出装置10が実行する処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、画像探索部13が画像探索処理を実行する(ステップS101)。そして、画像探索部13の物体種別判定部13bは、物体種別が歩行者であるか非歩行者(車両等)であるかをレーダ探索部12bの閾値選択部12aへ出力する。
Next, a processing procedure executed by the
つづいて、閾値選択部12aは、物体種別が歩行者であるか否かを判定し(ステップS102)、物体種別が歩行者である場合には(ステップS102,Yes)、歩行者などの低反射物体用の閾値である閾値A(図3参照)を選択する(ステップS103)。一方、物体種別が歩行者ではない場合には(ステップS102,No)、車両などの高反射物体用の閾値である閾値B(図3参照)を選択する(ステップS104)。なお、閾値Bは、閾値Aよりも大きい値をとる。
Subsequently, the
そして、レーダ探索部12は、ステップS103またはステップS104において選択された閾値を用いて画像範囲についてのレーダ探索処理を実行し(ステップS105)、物体検知判定部12bは、反射波強度が閾値以上であるか否かを判定する(ステップS106)。そして、反射波強度が閾値以上である場合には(ステップS106)、物体運動算出部12cは、物体の距離、角度(方位)、相対速度を算出する(ステップS107)。 Then, the radar search unit 12 executes a radar search process for the image range using the threshold selected in step S103 or step S104 (step S105), and the object detection determination unit 12b has a reflected wave intensity equal to or greater than the threshold. It is determined whether or not there is (step S106). If the reflected wave intensity is greater than or equal to the threshold (step S106), the object motion calculation unit 12c calculates the distance, angle (azimuth), and relative speed of the object (step S107).
つづいて、衝突判定処理部14は、物体運動および車両運動を取得し(ステップS108)、物体が自車両に衝突するか否かを判定する(ステップS109)。そして、物体が自車両に衝突すると判定された場合には(ステップS109,Yes)、車両制御装置32に対して衝突回避指示を行い(ステップS110)、処理を終了する。 Subsequently, the collision determination processing unit 14 acquires the object motion and the vehicle motion (step S108), and determines whether or not the object collides with the host vehicle (step S109). And when it determines with an object colliding with the own vehicle (step S109, Yes), a collision avoidance instruction | indication is performed with respect to the vehicle control apparatus 32 (step S110), and a process is complete | finished.
なお、ステップS106の判定条件を満たさなかった場合には(ステップS106,No)、ステップS107〜ステップS110の処理を行うことなく処理を終了する。また、ステップS109の判定条件を満たさなかった場合には(ステップS109,No)、ステップS110の処理を行うことなく処理を終了する。 If the determination condition in step S106 is not satisfied (No in step S106), the process ends without performing the processes in steps S107 to S110. If the determination condition in step S109 is not satisfied (No in step S109), the process ends without performing the process in step S110.
ところで、これまでは、本発明に係る物体検出手法を適用した物体検出装置10について説明してきたが、レーダ探索装置、画像探索装置および衝突判定装置からなる物体検出システムを構成することとしてもよい。図5は、物体検出システム100の構成を示す図である。なお、以下では、図2に示した物体検出装置10の各構成要素と同等の構成要素には、同一の符号を付し、説明を省略するか簡単な説明にとどめることとする。
By the way, although the
図5に示すように、物体検出システム100は、レーダ探索装置200と、画像探索装置300と、衝突判定装置400とを備えている。なお、レーダ探索装置200は、図2に示したレーダ21および物体認識処理部12に対応しており、画像探索装置300は、同じくカメラ22および画像探索部13に対応している。また、衝突判定装置14は、同じく衝突判定処理部14に対応している。
As shown in FIG. 5, the
このように、レーダ探索を行うレーダ探索装置200と、画像探索を行う画像探索装置300とを独立した装置として構成することで、たとえば、各装置を別々のメーカで開発することが可能となる。なお、図5においては、衝突判定装置400を備えた物体検出システム100を示したが、レーダ探索装置200および画像探索装置300からなる物体検出システムを構成することとしてもよい。
In this way, by configuring the
上述してきたように、本実施例によれば、物体種別判定部が、車両に搭載されたカメラによって撮像された画像に基づいて物体の種別を判定し、閾値選択部が、判定された種別に対応付けられた所定の閾値を選択し、画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が選択された閾値以上であることを条件として物体を検知するように、物体検出装置あるいは物体検出システムを構成した。 As described above, according to the present embodiment, the object type determination unit determines the type of the object based on the image captured by the camera mounted on the vehicle, and the threshold selection unit determines the determined type. The object detection device or the object detection device is configured to select an associated predetermined threshold and detect an object on the condition that the intensity of the reflected wave related to the irradiation wave irradiated on the range corresponding to the image is equal to or greater than the selected threshold. An object detection system was constructed.
したがって、画像から得られた物体種別に対応する閾値に変更したうえでレーダ探索を行うことによって、歩行者のような弱反射物体であっても最初のレーダ探索で検出することができる。 Therefore, by performing a radar search after changing to a threshold corresponding to the object type obtained from the image, even a weakly reflective object such as a pedestrian can be detected by the first radar search.
なお、上述した実施例では、各物体種別にそれぞれ対応する閾値を用意しておき、選択された閾値をそのまま(静的に)使用する場合について示したが、画像検索結果を用いてこれらの閾値を補正することとしてもよい。たとえば、画像検索結果から降雨や降雪などのレーダ探索を阻害する要因が検出された場合には、閾値をそれぞれ低い値に動的に補正することとすればよい。 In the above-described embodiment, threshold values corresponding to each object type are prepared, and the selected threshold values are used as they are (statically). However, these threshold values are obtained using the image search result. May be corrected. For example, when a factor that hinders the radar search such as rain or snow is detected from the image search result, the threshold values may be dynamically corrected to low values.
以上のように、本発明に係る物体検出装置、物体検出方法および物体検出システムは、走行車両の障害となる物体の検出に有用であり、特に、歩行者などの低反射物体の検出および車両などの高反射物体の検出を高速かつ確実に行いたい場合に適している。 As described above, the object detection device, the object detection method, and the object detection system according to the present invention are useful for detecting an object that is an obstacle to a traveling vehicle, and in particular, detection of a low-reflection object such as a pedestrian and a vehicle. This is suitable for the case where it is desired to detect a highly reflective object at high speed and reliably.
10 物体検出装置
11 物体認識処理部
12 レーダ探索部
12a 閾値選択部
12b 物体検知判定部
12c 物体運動算出部
13 画像探索部
13a 物体検知部
13b 物体種別判定部
14 衝突判定処理部
14a 物体運動取得部
14b 車両運動取得部
14c 衝突判定部
14d 衝突回避制御部
21 レーダ
22 カメラ
31 車両センサ
32 車両制御装置
100 物体検出システム
200 レーダ探索装置
300 画像探索装置
400 衝突判定装置
DESCRIPTION OF
Claims (8)
前記車両に搭載されたカメラによって撮像された画像に基づいて前記物体の種別を判定する物体種別判定手段と、
前記物体種別判定手段によって判定された前記種別に対応付けられた所定の閾値を選択する閾値選択手段と、
前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が前記閾値決定手段によって選択された前記閾値以上であることを条件として前記物体を検知する物体検知判定手段と
を備えたことを特徴とする物体検出装置。 An object detection device for detecting an object in the vicinity of a vehicle,
Object type determination means for determining the type of the object based on an image captured by a camera mounted on the vehicle;
Threshold selection means for selecting a predetermined threshold associated with the type determined by the object type determination means;
An object detection determination unit configured to detect the object on condition that the intensity of the reflected wave related to the irradiation wave irradiated in the range corresponding to the image is equal to or greater than the threshold selected by the threshold determination unit. A featured object detection device.
前記種別が車両であるか歩行者であるかを判定するものであって、
前記閾値決定手段は、
前記歩行者に対応する閾値を前記車両に対応する閾値よりも小さい値として決定することを特徴とする請求項1に記載の物体検出装置。 The object type determination means includes
Determining whether the type is a vehicle or a pedestrian,
The threshold value determining means includes
The object detection apparatus according to claim 1, wherein a threshold value corresponding to the pedestrian is determined as a value smaller than a threshold value corresponding to the vehicle.
前記閾値選択手段によってそれぞれ異なる複数の前記閾値が選択された場合に、最も小さい閾値のみを用いて前記物体を検出することを特徴とする請求項1または2に記載の物体検出装置。 The object detection determination means is
3. The object detection apparatus according to claim 1, wherein when the plurality of different threshold values are selected by the threshold selection unit, the object is detected using only the smallest threshold value.
前記種別を判定した物体の位置情報を当該種別に対応付けて取得するものであって、
前記物体検知判定手段は、
前記閾値選択手段によってそれぞれ異なる複数の前記閾値が選択された場合に、前記位置情報に基づいて前記種別に対応する閾値をそれぞれ用いて前記物体を検出することを特徴とする請求項1または2に記載の物体検出装置。 The object type determination means includes
The position information of the object for which the type is determined is acquired in association with the type,
The object detection determination means is
3. The object according to claim 1, wherein, when a plurality of different threshold values are selected by the threshold selection unit, the object is detected using threshold values corresponding to the type based on the position information. The object detection apparatus described.
前記車両の速度および進行方向を取得する車両運動取得手段と、
前記物体運動取得手段によって取得された情報および前記車両運動取手段によって取得された情報に基づいて前記物体が前記車両に衝突するか否かを判定する衝突判定手段と
をさらに備えたことを特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の物体検出装置。 Object motion acquisition means for calculating a distance to the object, a direction in which the object is located, and a relative speed between the object and the vehicle based on the reflected wave related to the object detected by the object detection determination means;
Vehicle motion acquisition means for acquiring the speed and traveling direction of the vehicle;
A collision determination unit for determining whether or not the object collides with the vehicle based on the information acquired by the object motion acquisition unit and the information acquired by the vehicle motion acquisition unit. The object detection device according to any one of claims 1 to 5.
前記車両に搭載されたカメラによって撮像された画像に基づいて前記物体の種別を判定する物体種別判定工程と、
前記物体種別判定工程によって判定された前記種別に対応付けられた所定の閾値を選択する閾値選択工程と、
前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が前記閾値決定工程によって選択された前記閾値以上であることを条件として前記物体を検出する物体検知判定工程と
を含んだことを特徴とする物体検出方法。 An object detection method for detecting an object existing in the vicinity of a vehicle,
An object type determination step of determining the type of the object based on an image captured by a camera mounted on the vehicle;
A threshold selection step of selecting a predetermined threshold associated with the type determined by the object type determination step;
And an object detection determination step for detecting the object on condition that the intensity of the reflected wave related to the irradiation wave irradiated with respect to the range corresponding to the image is not less than the threshold selected by the threshold determination step. Characteristic object detection method.
前記画像探索装置は、
カメラによって撮像された画像に基づいて前記物体の種別を判定する物体種別判定手段
を備え、
前記レーダ探索装置は、
前記撮像装置の前記物体種別判定手段によって判定された前記種別に対応付けられた所定の閾値を選択する閾値選択手段と、
前記画像に対応する範囲について照射した照射波に係る反射波の強度が前記閾値決定手段によって選択された前記閾値以上であることを条件として前記物体を検出する物体検知判定手段と
を備えたことを特徴とする物体検出システム。 An object detection system for detecting an object existing in the vicinity of a vehicle with an image search device and a radar search device mounted on the vehicle,
The image search device includes:
An object type determining means for determining the type of the object based on an image captured by a camera;
The radar search device
Threshold selection means for selecting a predetermined threshold associated with the type determined by the object type determination means of the imaging device;
An object detection determination unit configured to detect the object on condition that an intensity of a reflected wave related to an irradiation wave irradiated on a range corresponding to the image is equal to or greater than the threshold selected by the threshold determination unit. A featured object detection system.
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