JP2010266225A - 物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】本発明は、時系列でのレーダの反射データが不安定な場合でも物体を高精度に検出することができる物体検出装置を提供することを課題とする。
【解決手段】レーダ検出手段１０で検出された反射データをセグメントにグルーピングし、セグメント毎の反射データに基づいて物体を検出する物体検出装置１であって、所定の条件に基づいて反射データをセグメントにグルーピングするグルーピング手段２２と、各反射データについて過去に属したセグメントの識別情報を特定するセグメント履歴特定手段２３と、今回グルーピングされたセグメントに属する反射データの過去のセグメントの識別情報に基づいて、今回グルーピングされたセグメントと過去にグルーピングされたセグメントとの同一性を判別するセグメント識別手段２３とを備えることを特徴とする。
【選択図】図１

Description

本発明は、物体検出装置に関する。

近年、衝突防止装置、車間距離制御装置などの運転支援装置が開発されている。このような運転支援装置では、自車両の周辺の物体（例えば、他車両、歩行者）を検出することが重要となる。物体検出装置には、ミリ波レーダなどのレーダで検出した多数の反射点（検出点）のうち所定の条件を満たす反射点を同じ物体で反射した反射点として同じセグメントにグルーピングし、そのグルーピングした各セグメントの反射点のデータから物体の情報を求める。特許文献１に記載の装置では、自車両の前左側方を検知範囲とするレーダと前右側方を検知範囲とするレーダを備え、自車両の前側方の物体を検出する。

特開２００８−１５２３８９号公報 特開２００４−１３２７３４号公報 特開２００３−５７３３９号公報 特開平８−２４０６６０号公報

車間距離制御装置のように前方の他車両の情報を必要とする場合、自車両の前方をレーダ検知範囲とするために、レーダはその中心軸が自車両の進行方向に一致するように取り付けられている。この場合、例えば、自車両の前方を走行している他車両に対するレーダ反射面は、その他車両の後面となり、走行中殆ど変化しない。そのため、サイクル時間毎にレーダで検出される複数の反射点は他車両の後面の略同じ場所でそれぞれ反射するので、常時グルーピングを行っている場合にはそれらの各サイクルでの反射点を同一の物体で反射した反射点として時系列で同じセグメントとしてグルーピングすることが容易にできる。その結果、同一の物体を安定して検出でき、各セグメントの反射点のデータから求められる物理情報（奥行き方向の相対距離、横方向の相対距離、相対速度など）も安定した情報となる。

出会い頭事故防止装置のように前側方の他車両の情報を必要とする場合、自車両の前側方をレーダ検知範囲とするために、レーダはその中心軸が自車両の進行方向と異なるように取り付けられている。この場合、例えば、自車両が走行している道路に交差する道路を走行している他車両に対するレーダ反射面は、その他車両の側面及び前面あるいは後面となり、走行中に各面に対する角度が変化し、複雑な形状となる。そのため、サイクル時間毎にレーダで検出される複数の反射点は他車両の各面の異なる場所でそれぞれ反射するので、常時グルーピングを行っている場合にはそれらの各サイクルでの反射点を同一の物体で反射した反射点として時系列で同じセグメントとしてグルーピングすることは容易でない。例えば、サイクル時間毎の同一の物体に対する複数の反射点でも、あるサイクルでは同じセグメントとしてグルーピングされるが、次のサイクルでは異なる複数のセグメントにグルーピングされる場合がある。その結果、同一の物体を安定して検出することができず、各セグメントの反射点のデータから求められる物理情報（奥行き方向の相対距離、横方向の相対距離、相対速度など）も安定せず、後段のシステム精度や応答性などが低下する。

そこで、本発明は、時系列でのレーダの反射データが不安定な場合でも物体を高精度に検出することができる物体検出装置を提供することを課題とする。

本発明に係る物体検出装置は、レーダ検出手段で検出された反射データをセグメントにグルーピングし、セグメント毎の反射データに基づいて物体を検出する物体検出装置であって、所定の条件に基づいて反射データをセグメントにグルーピングするグルーピング手段と、各反射データについて過去に属したセグメントの識別情報を特定するセグメント履歴特定手段と、今回グルーピングされたセグメントに属する反射データの過去のセグメントの識別情報に基づいて、今回グルーピングされたセグメントと過去にグルーピングされたセグメントとの同一性を判別するセグメント識別手段とを備えることを特徴とする。

レーダ検出手段では、所定のサイクル時間毎に検出を行っており、各サイクルで検出した反射データを出力している。物体検出装置では、各サイクルでレーダ検出手段で反射データが検出されると、グルーピング手段によりその反射データを所定の条件に基づいてセグメントにそれぞれグルーピングする。そして、物体検出手段では、セグメント履歴特定手段により各反射データが過去（前回サイクル、前々回サイクルなど）に属していたセグメントの識別情報をそれぞれ特定する。さらに、物体検出装置では、セグメント識別手段により今回グルーピングされたセグメントに属する反射データの過去のセグメントの識別情報に基づいて今回グルーピングされたセグメントと過去にグルーピングされたセグメントとの同一性を判別し、今回のセグメントに対して同一と判別された過去のセグメントの識別情報を与える。そして、物体検出装置では、セグメント毎の反射データに基づいて物体を検出する。このように、物体検出装置では、セグメントに属する反射データが過去に属していたセグメントの識別番号に基づいてセグメントの時系列での同一性を判断することにより、時系列で同一の物体に対する反射データを同じ識別情報を有する同一のセグメントとすることができ、時系列でレーダによる反射データが不安定な場合でも物体を高精度に検出することができる。

本発明の上記物体検出装置では、グルーピング手段は、所定の条件に基づいて反射データの中から代表点を決定し、当該代表点の位置に基づいて設定されるセグメント範囲内に位置する反射データをメンバとして抽出し、代表点とメンバとを同一のセグメントとしてグルーピングする構成としてもよい。

この物体検出装置のグルーピング手段では、所定の条件に基づいて反射データの中から代表点を決定し、その代表点の位置を基準としてセグメント範囲を設定する。さらに、グルーピング手段では、反射データの中からそのセグメント範囲内に含まれる反射データを探索し、セグメント範囲に含まれる反射データをメンバとして代表点と同一のセグメントとしてグルーピングする。このように、物体検出装置では、代表点とメンバからなるセグメント（但し、代表点だけのセグメントの場合もある）にグルーピングすることができる。

本発明の上記物体検出装置では、セグメント履歴特定手段は、各反射データが過去に代表点かあるいはメンバかの状態を特定し、セグメント識別手段は、今回グルーピングされたセグメントに属する各反射データの過去の代表点かあるいはメンバかの状態と各反射データが過去に属していたセグメントの継続状態に応じて、いずれのセグメントの識別情報を引き継ぐかを決定すると好適である。

この物体検出装置では、セグメント履歴特定手段により各反射データが過去に属していたセグメントにおいて代表点かあるいはメンバかの状態を特定する。そして、物体検出装置では、セグメント識別手段により今回グルーピングされたセグメントに属する各反射データが過去に属していたセグメントにおいて代表点／メンバの状態と各反射データが過去に属していたセグメントの同一性の継続状態に応じて、今回グルーピングされたセグメントに属する各反射データが過去に属していたセグメントの識別情報の中でいずれの識別情報を引き継ぐかを決定する。このように、物体検出装置では、今回グルーピングされたセグメントに属する各反射データについての過去の代表点／メンバの状態と過去に属していたセグメントの継続状態に基づいていずれの識別情報を引き継ぐかを判断することにより、時系列で同一の物体に対する反射データが属するセグメントに対して同じ識別情報を高精度に引き継がせることができる。

本発明の上記物体検出装置では、レーダ検出手段が搭載される車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、走行環境に応じてセグメント範囲を変更するセグメント変更手段とを備えると好適である。

この物体検出装置では、走行環境検出手段により車両の走行環境（例えば、車両周辺の環境、車両の走行状態）を検出する。そして、物体検出装置では、セグメント変更手段によりその走行環境に応じてセグメント範囲（形状、大きさなど）を変更する。このように、物体検出装置では、レーダ検出手段を搭載する車両の走行環境に応じてセグメント範囲を変更することにより、状況に応じた適切なセグメント範囲を設定でき、そのセグメント範囲を用いてよりより高精度なグルーピングができる。

本発明の上記物体検出装置では、セグメントに属する各反射データの物理量に基づいてセグメントの物理量を算出する物理量算出手段と、各反射データの今回及び過去の代表点かあるいはメンバかの状態に応じて、物理量算出手段でのセグメントの物理量算出における各反射データの重みを決定する重み決定手段とを備えると好適である。

この物体検出装置では、重み決定手段によりセグメントに属する各反射データについて今回及び過去の代表点／メンバの状態に応じて重みを決定する。そして、物体検出装置では、物理量算出手段によりセグメントに属する各反射データの物理量と重みに基づいてセグメントの物理量（例えば、レーダ検出手段との相対的な距離、横位置、速度）を算出する。このように、物体検出装置では、セグメントに属する各反射データについてセグメントとしての物理量算出に寄与する重みをそれぞれ設定することにより、検出される物体の物理量を高精度に算出することができる。

本発明の上記物体検出装置では、重み決定手段は、レーダ検出手段と代表点との距離に応じてメンバである反射データの重みを変更すると好適である。このように、物体検出装置では、レーダ検出手段と代表点との距離に応じてメンバの重み（ひいては、代表点の重み）を変更することにより、検出される物体の物理量をより高精度に算出することができる。

本発明によれば、セグメントに属する反射データが過去に属していたセグメントの識別番号に基づいてセグメントの時系列での同一性を判断することにより、時系列で同一の物体に対する反射データを同じ識別情報を有する同一のセグメントとすることができ、時系列でレーダによる反射データが不安定な場合でも物体を高精度に検出することができる。

本実施の形態に係る物体検出装置の構成図である。 ミリ波レーダで検出された反射点に対する仮グルーピングの一例である。 セグメントの識別番号を確定するためのパターンの一覧表である。 前回サイクルと今回サイクルでそれぞれグルーピングされたセグメントの一例である。 ウエイト比算出に用いる代表点の距離に対する距離係数を示すマップである。 前回サイクルと今回サイクルでそれぞれグルーピングされたセグメントの他例である。

以下、図面を参照して、本発明に係る物体検出装置の実施の形態を説明する。なお、各図において同一又は相当する要素については同一の符号を付し、重複する説明を省略する。

本実施の形態では、本発明に係る物体検出装置を、車両に搭載される物体検出装置に適用する。本実施の形態に係る物体検出装置は、自車両周辺（特に、前方、前側方）に存在する物体（例えば、他車両、歩行者）を検出し、検出した物体の情報をＡＣＣ[Adaptive Cruise Control]（渋滞追従、障害物警報（体感ブレーキ、シートベルトによる警報を含む））システム、ＰＢＡ[Pre-crashBreak Assist]システム、ＰＳＢ[Pre-crash SeatBelt]システム、介入ブレーキシステムなどの運転支援装置に提供する。

図１〜図６を参照して、本実施の形態に係る物体検出装置１について説明する。

物体検出装置１は、ミリ波レーダで検出した多数の反射点を所定の条件に基づいて各セグメントにグルーピングする。そして、物体検出装置１では、そのグルーピングしたセグメント毎に、セグメントに属する各反射点が過去に属していたセグメントでの情報に基づいてセグメントの識別番号を確定する。さらに、物体検出装置１では、識別番号が確定したセグメント毎に、セグメントに含まれる反射点の物理量に基づいてセグメント（検出される物体）としての物理量（距離、横位置、相対速度など）を演算する。そのために、物体検出装置１は、ミリ波レーダ１０、ＥＣＵ[Electronic Control Unit]２０を備えており、ＥＣＵ２０に信号処理部２１、仮グルーピング部２２、セグメント識別番号確定部２３、物理量演算部２４が構成される。

なお、本実施の形態では、ミリ波レーダ１０が特許請求の範囲に記載するレーダ検出手段に相当し、仮グルーピング部２２が特許請求の範囲に記載するグルーピング手段に相当し、セグメント識別番号確定部２３が特許請求の範囲に記載するセグメント履歴特定手段とセグメント識別手段に相当し、物理量演算部２４が特許請求の範囲に記載する物理量算出手段と重み決定手段に相当する。

ミリ波レーダ１０は、ミリ波を利用したＦＭＣＷ[FrequencyModulated Continuous Wave]方式のレーダである。ミリ波レーダ１０は、自車両の前端部の中央、右端、左端にそれぞれ設けられる。中央に設けられたミリ波レーダ１０は、レーダの中心軸（検知中心方向）が自車両の進行方向と一致し、その中心軸を中心として自車両の前方に所定の角度範囲の検知エリアを有している。右端に設けられたミリ波レーダ１０は、レーダの中心軸が自車両の進行方向と異なり、その中心軸を中心として自車両の右斜め前方に所定の角度範囲の検知エリアを有している。左端に設けられたミリ波レーダ１０は、レーダの中心軸が自車両の進行方向と異なり、その中心軸を中心として自車両の左斜め前方に所定の角度範囲の検知エリアを有している。

ミリ波レーダ１０では、一定のサイクル時間毎に、ミリ波を左右方向の一定角度毎に発信し、反射してきたミリ波を受信する。この際、ミリ波レーダ１０では、発信するミリ波を周波数変調し、ミリ波の周波数を連続的かつ直線的に増加／減少させて発信する。この発信されたミリ波が物体で反射すると、反射してきたミリ波はミリ波レーダ１０と物体との距離Ｒの２倍の距離２Ｒ分の時間遅れで受信される。ミリ波レーダ１０では、この発信波と受信波をミキシングしたビート信号をＥＣＵ２０に送信する。

ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ[CentralProcessing Unit]、ＲＯＭ[Read Only Memory]、ＲＡＭ[Random Access Memory]などからなる電子制御ユニットであり、物体検出装置１を統括制御する。ＥＣＵ２０では、ＲＯＭに記憶されているアプリケーションをＲＡＭにロードしてＣＰＵで実行することにより、信号処理部２１、仮グルーピング部２２、セグメント識別番号確定部２３、物理量演算部２４が構成される。ＥＣＵ２０では、ミリ波レーダ１０のサイクル時間毎に、３個のミリ波レーダ１０からビート信号をそれぞれ受信する。そして、ＥＣＵ２０では、受信した各ビート信号に対してそれぞれ、各部２１，２２，２３，２４での処理を行い、物体を検出できた場合にはその物体の情報を運転支援装置に送信する。

信号処理部２１では、ミリ波レーダ１０でのサイクル毎に、受信したビート信号をＦＦＴ[Fast Fourier Transform]解析し、ピーク検出によって周波数の増加区間でのビート周波数と周波数の減少区間でのビート周波数を抽出する。このピーク検出では、反射率の高い物体（例えば、車両）を検出ための通常閾値と反射率の低い物体（例えば、歩行者）を検出するための低閾値（＜通常閾値）を用いている。

信号処理部２１では、増加区間でのビート周波数と減少区間でのビート周波数とを組み合わせる（ペアリングする）。このペアリングでは、自車両（ミリ波レーダ１０）と検出対象の物体との相対速度が０でない場合には反射してきたミリ波がドップラ効果により周波数がシフトするので、増加区間でのビート周波数と減少区間でのビート周波数との組み合わせを行うときにはこの周波数シフトを考慮する。そして、信号処理部２１では、ペアリングできたペア毎に、増加区間でのビート周波数と減少区間のビート周波数に基づいて、自車両（ミリ波レーダ１０）からの奥行き方向の距離と相対速度を演算する。また、信号処理部２１では、ペア毎に、ミリ波を発信したときのレーダ中心軸に対する角度に基づいてレーダ中心軸からの距離（横位置）を演算する。

信号処理部２１では、ミリ波レーダ１０でのサイクル毎に上記処理を行う。そして、信号処理部２１では、各ペアの反射点について数サイクル連続して検出されているか否かを判定し、数サイクル連続して検出されているペアを反射点の確定ペアとする。反射点の確定ペアの情報は、物理量として距離、横位置、相対速度が演算され、フラグ情報として通常閾値フラグ（ＯＮ／ＯＦＦ）、低閾値フラグ（ＯＮ／ＯＦＦ）、移動物フラグ（静止物、接近移動物、離反移動物）が設定される。通常閾値フラグは、ピーク検出において通常閾値で検出された反射点に対してＯＮが設定される。低閾値フラグは、ピーク検出において低閾値で検出された反射点に対してＯＮが設定される。移動物フラグにおける静止物、接近移動物、離反移動物かの判別は、相対速度の時間変化などによって判別される。

仮グルーピング部２２では、信号処理部２１で確定ペアの反射点を検出すると、確定ペアの反射点をグルーピング条件に基づいて各セグメントにグルーピングする。グルーピング条件には、代表点を決定する条件とメンバを決定する条件がある。

代表点を決定する条件は、３つの条件ａ，ｂ，ｃがあり、条件ａから順に条件判定を行う。条件ａは、距離がミリ波レーダ１０に対して近い反射点である。条件ｂは、横位置がレーダ中心軸から近い反射点である。ｃは、接近移動物で相対速度が大きい反射点である。

メンバを決定する条件は、３つの条件ｄ，ｅ，ｆ，ｇがあり、この３つの条件ｄ，ｅ，ｆ，ｇを満たす条件判定を行う。条件ｄは、代表点を基準として設定されたセグメント範囲に含まれる反射点である。条件ｅは、相対速度が代表点の相対速度の所定の範囲の反射点である。条件ｆは、代表点と同じ閾値で検出された反射点である。条件ｇは、代表点と同じ種別（静止物、接近移動物、離反移動物）の反射点である。

具体的には、まず、仮グルーピング部２２では、全ての確定ペアの反射点の中から、距離がミリ波レーダ１０に対して最も近い反射点を抽出し、最も近い距離に複数の反射点が存在する場合には横位置がレーダ中心軸から近い反射点を抽出し、近い横位置に複数の反射点が存在する場合には接近移動物で相対速度が大きい反射点を抽出し、最終的に抽出された反射点を代表点とする。そして、仮グルーピング部２２では、その代表点の位置をセグメント範囲における奥行き方向（距離方向）でミリ波レーダ１０に最も近い位置かつ横方向の中心位置として、セグメント範囲を設定する。セグメント範囲は、奥行き方向に代表点から数ｍ、横方向に代表点を中心として±数ｍの範囲とする矩形状であり、車両の大きさなどに基づいて予め設定されている。さらに、仮グルーピング部２２では、全ての確定ペアの反射点からその代表点を除いた反射点の中から、セグメント範囲内の反射点でありかつ相対速度が代表点の相対速度に対して±数ｋｍ／ｈ以内の反射点でありかつ通常閾値フラグと低閾値フラグに基づいて代表点と同じ閾値で検出された反射点でありかつ移動物フラグに基づいて代表点と同じ種別（静止物、接近移動物、離反移動物）の反射点をメンバとして抽出する。そして、仮グルーピング部２２では、その抽出した代表点とメンバからなるセグメントとする。

セグメントがグルーピングされる毎に、仮グルーピング部２２では、グルーピングされていない確定ペアの反射点の中から、上記と同様の処理に代表点となる反射点を抽出する。そして、仮グルーピング部２２では、その代表点の位置を基準として上記と同様の処理によりセグメント範囲を設定する。さらに、仮グルーピング部２２では、グルーピングされていない確定ペアの反射点からその代表点を除いた反射点の中から、上記と同様の処理によりメンバとなる反射点を抽出する。そして、仮グルーピング部２２では、その抽出した代表点とメンバからなるセグメントとする。

なお、セグメントの識別番号としては、仮の識別番号が付与されている。また、メンバは抽出されない場合もあるので、その場合には代表点だけからなるセグメントとなる。

図２には、自車両ＭＶの前左端に設けられたミリ波レーダ１０のレーダ中心軸ＣＡを中心として自車両ＭＶの左斜め前方の検知エリア（ＬＳ〜ＲＳ）で検出された確定ペアの反射点Ｐ１，Ｐ２，・・・，Ｐ９に対するグルーピングの一例を示している。この例では、まず、路側の静止物ＳＯ１に対する反射点Ｐ１が代表点として抽出され、反射点Ｐ１を基準としてセグメント範囲Ａ１が設定され、このセグメント範囲Ａ１内に入る他の反射点が存在しないので、代表点としての反射点Ｐ１からなるセグメントがグルーピングされる。次に、他車両ＯＶ１に対する反射点Ｐ２が代表点として抽出され、反射点Ｐ２を基準としてセグメント範囲Ａ２が設定され、このセグメント範囲Ａ２内に入る他車両ＯＶ１に対する反射点Ｐ３，Ｐ４が存在するので、代表点としての反射点Ｐ２及びメンバとしての反射点Ｐ３，Ｐ４からなるセグメントがグルーピングされる。次に、静止物ＳＯ２に対する反射点Ｐ５が代表点として抽出され、反射点Ｐ５を基準としてセグメント範囲Ａ３が設定され、このセグメント範囲Ａ３内に入る静止物ＳＯ３に対する反射点Ｐ６が存在するので、代表点としての反射点Ｐ５及びメンバとしての反射点Ｐ６からなるセグメントがグルーピングされる。次に、他車両ＯＶ２に対する反射点Ｐ７が代表点として抽出され、反射点Ｐ７を基準としてセグメント範囲Ａ４が設定され、このセグメント範囲Ａ４内に入る他車両ＯＶ２に対する反射点Ｐ８が存在するので、代表点としての反射点Ｐ７及びメンバとしての反射点Ｐ８からなるセグメントがグルーピングされる。最後に、路側の静止物ＳＯ４に対する反射点Ｐ９が代表点として抽出され、反射点Ｐ９を基準としてセグメント範囲Ａ５が設定され、このセグメント範囲Ａ５内に入る他の反射点が存在しないので、代表点としての反射点Ｐ９からなるセグメントがグルーピングされる。

セグメント識別番号確定部２３では、ミリ波レーダ１０でのサイクル毎の時系列でのセグメントの同一性を判別するために、仮グルーピング部２２で各セグメントにグルーピングすると、各セグメントに対して識別番号確定条件に基づいて識別番号を確定する。識別番号確定条件は、５つの条件Ａ，Ｂ，Ｃ，Ｄ，Ｅがあり、条件Ａから順に条件判定を行う。

条件Ａは、基本的には、今回のサイクルにおいて通常閾値で検出された反射点からなるセグメントに対して、前回のサイクルで代表点であった反射点が前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。特に、セグメントの中に前回のサイクルで代表点であった反射点が複数存在する場合、各反射点に設定されているセグメントカウンタを比較し、セグメントカウンタのカウンタ値が最も大きい反射点が前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。さらに、最も大きいカウンタ値の反射点が複数存在する場合、３つの条件Ｘ、Ｙ、Ｚの順で条件判定を行う。条件Ｘは、距離がミリ波レーダ１０に対して近い反射点である。条件Ｙは、横位置がレーダ中心軸から近い反射点である。条件Ｚは、接近移動物で相対速度が大きい反射点である。なお、この３つの条件Ｘ、Ｙ、Ｚが完全に一致する複数の反射点が存在する場合、各反射点が前回のサイクルでそれぞれ属してしたセグメントの識別番号のうち識別番号が小さいほうを引き継ぐ。

なお、セグメントカウンタは、確定ペアの反射点毎に設定され、同一の識別番号を有するセグメントに存在し続けているサイクル数をカウントするカウンタである。セグメントカウンタは、メンバがセグメントの識別番号を引き継いだとしてもカウンタ値がリセットされることはなく、識別番号が引き継がれなかったときにカウンタ値がリセットされる。

条件Ｂは、今回のサイクルにおいて通常閾値で検出された反射点からなるセグメントの中で条件Ａによって識別番号が引き継がれていないセグメントに対して、前回のサイクルでメンバかつ今回のサイクルで代表点である反射点が前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐか、あるいは、今回のサイクルで新規の反射点が代表点でありかつ新規でないメンバが存在し、その新規でないメンバである反射点が前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。特に、セグメントの中に条件Ａによって識別番号が引き継がれていない新規でないメンバや代表点が複数存在する場合、各反射点に設定されているセグメントカウンタを比較し、セグメントカウンタのカウンタ値が最も大きい反射点が前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。さらに、最も大きいカウンタ値の反射点が複数存在する場合、３つの条件Ｘ、Ｙ、Ｚの順で条件判定を行う。

条件Ｃは、今回のサイクルにおいて低閾値で検出された反射点からなるセグメント（すなわち、条件Ａ、Ｂによって未だ識別番号が引き継がれていないセグメント）に対しての条件であり、低閾値か通常閾値かの条件を除いて条件Ａと同じ条件である。

条件Ｄは、今回のサイクルにおいて低閾値で検出された反射点からなるセグメントの中で条件Ｃによって識別番号が引き継がれていないセグメント（すなわち、条件Ａ、Ｂ、Ｃ、によって識別番号が引き継がれていないセグメント）に対しての条件であり、低閾値か通常閾値かの条件を除いて条件Ｄと同じ条件である。

条件Ｅは、新規なセグメントに対する条件であり、条件Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄによって識別番号が引き継がれていないセグメントあるいは新規の反射点の代表点と新規の反射点のメンバからなるセグメントに対して、新規な識別番号を付与する。

具体的な処理としては、セグメント識別番号確定部２３では、まず、仮グルーピング部２２でグルーピングされたセグメントの中で通常閾値でのセグメントに対して条件Ａでの判定を行い、条件Ａを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぎ、セグメントカウンタをその代表点又はメンバのカウンタ値からインクリメントする。

次に、セグメント識別番号確定部２３では、仮グルーピング部２２でグルーピングされたセグメントの中で通常閾値でのセグメントから条件Ａによって識別番号が引き継がれたセグメントを除いたセグメントに対して条件Ｂでの判定を行い、条件Ｂを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぎ、セグメントカウンタをその代表点又はメンバのカウンタ値からインクリメントする。

次に、セグメント識別番号確定部２３では、仮グルーピング部２２でグルーピングされたセグメントの中で低閾値でのセグメントに対して条件Ｃでの判定を行い、条件Ｃを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぎ、セグメントカウンタをその代表点又はメンバのカウンタ値からインクリメントする。

次に、セグメント識別番号確定部２３では、仮グルーピング部２２でグルーピングされたセグメントの中で低閾値でのセグメントから条件Ｃによって識別番号が引き継がれたセグメントを除いたセグメントに対して条件Ｄでの判定を行い、条件Ｄを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回のサイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぎ、セグメントカウンタをその代表点又はメンバのカウンタ値からインクリメントする。

最後に、セグメント識別番号確定部２３では、仮グルーピング部２２でグルーピングされたセグメントの中で識別番号が未だ引き継がれていないセグメントに対して、新規な識別番号を付与し、セグメントカウンタを１にする。

図３を参照して、条件Ａ〜Ｅに基づいてセグメントの識別番号を確定する主なパターンを説明する。

パターン１は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態が代表点であり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まないセグメントの場合、前回と同じ識別番号（すなわち、今回のサイクルでの代表点が前回所属していたセグメントの識別番号）を引き継ぐ。このパターン１は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ａであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｃである。

パターン２は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態が代表点であり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含み、代表点のセグメントカウンタと前回代表点であったメンバのセグメントカウンタとを比較すると代表点のカウンタ値が大きいセグメントの場合、前回と同じ識別番号（すなわち、今回のサイクルでの代表点が前回所属していたセグメントの識別番号）を引き継ぐ。このパターン２は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ａであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｃである。

パターン３は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態が代表点であり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含み、代表点のセグメントカウンタと前回代表点であったメンバのセグメントカウンタとを比較するとメンバのカウンタ値が大きいセグメントの場合、そのメンバが前回所属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン３は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ａであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｃである。

パターン４は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態がメンバであり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを１つ含むセグメントの場合、その前回代表点であったメンバが前回所属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン４は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ａであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｃである。

パターン５は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態がメンバであり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを複数含むセグメントの場合、その前回代表点であった複数のメンバの中でセグメントカウンタのカウンタ値が一番大きいメンバが前回所属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン５は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ａであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｃである。

パターン６は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態がメンバであり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まず、メンバは新規の反射点でないセグメントであり、今回の代表点及び新規でないメンバの前回所属していたセグメントの識別番号が上記のパターンで既に引き継がれた場合、引き継ぐ識別番号がないので、新規のセグメントの識別番号を付与する。このパターン６は、条件Ｅである。

パターン７は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態がメンバであり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まず、メンバは新規の反射点でないセグメントであり、今回の代表点及び新規でないメンバの前回所属していたセグメントの識別番号が上記のパターンで未だ引き継がれていないので、代表点のセグメントカウンタと新規でないメンバのセグメントカウンタとを比較すると代表点のカウンタ値が大きいセグメントの場合、その代表点が前回所属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン７は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｂであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｄである。

パターン８は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態がメンバであり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まず、メンバは新規の反射点でないセグメントであり、今回の代表点及び新規でないメンバの前回所属していたセグメントの識別番号が上記のパターンで未だ引き継がれていないので、代表点のセグメントカウンタと新規でないメンバのセグメントカウンタとを比較するとメンバのカウンタ値が大きいセグメントの場合、そのメンバが前回所属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン８は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｂであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｄである。

パターン９は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態がメンバであり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まず、メンバは新規の反射点であるセグメントであり、今回の代表点の前回所属していたセグメントの識別番号が上記のパターンで既に引き継がれた場合、引き継ぐ識別番号がないので、新規のセグメントの識別番号を付与する。このパターン９は、条件Ｅである。

パターン１０は、今回のサイクルでの代表点の前回のサイクルでの状態がメンバであり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まず、メンバは新規の反射点であるセグメントであり、今回の代表点の前回所属していたセグメントの識別番号が上記のパターンで未だ引き継がれていないので、その代表点が前回所属していたセメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン１０は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｂであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｄである。

パターン１１は、今回のサイクルでの代表点は新規の反射点であり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含むセグメントの場合、そのメンバが前回所属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン１１は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ａであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｃである。

パターン１２は、今回のサイクルでの代表点は新規の反射点であり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まないセグメントであり、今回のメンバの前回所属していたセグメントの識別番号が上記のパターンで既に引き継がれた場合、引き継ぐ識別番号がないので、新規のセグメントの識別番号を付与する。このパターン１２は、条件Ｅである。

パターン１３は、今回のサイクルでの代表点は新規の反射点であり、今回のサイクルでのメンバの中には前回のサイクルでの状態が代表点であったものを含まないセグメントであり、今回のメンバの前回所属していたセグメントの識別番号が上記のパターンで未だ引き継がれていないので、メンバ内でセグメントカウンタのカウンタ値が最も大きいメンバが前回所属していたセメントの識別番号を引き継ぐ。このパターン１３は、通常閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｂであり、低閾値フラグがＯＮのセグメントの場合には条件Ｄである。

パターン１４は、今回のサイクルでの代表点は新規の反射点であり、今回のサイクルでのメンバは新規の反射点であるセグメントの場合、引き継ぐ識別番号がないので、新規のセグメントの識別番号を付与する。このパターン１４は、条件Ｅである。

図４には、セグメントの識別番号を引き継ぐ一例を示している。この例では、前回のサイクルでセグメントＴＳ１１とセグメントＴＳ１２が存在し、今回のサイクルでセグメントＴＳ２がグルーピングされた場合である。セグメントＴＳ１１には代表点の反射点Ｐ１が属しており、反射点Ｐ１のセグメントカウンタのカウンタ値が１０であった。また、セグメントＴＳ１２には代表点の反射点Ｐ２が属しており、反射点Ｐ２のセグメントカウンタのカウンタ値が５０であった。セグメントＴＳ２には、代表点の反射点Ｐ１とメンバの反射点Ｐ２が属している。この場合、上記のパターン３に該当し、今回のサイクルでの代表点Ｐ１の前回のサイクルでの状態が代表点であり、今回のサイクルでのメンバＰ２の前回のサイクルでの状態が代表点であり、代表点Ｐ１のセグメントカウンタとメンバＰ２のセグメントカウンタとを比較するとメンバＰ２のカウンタ値が大きいので、セグメントＴＳ２ではメンバＰ２が前回所属していたセグメントＴＳ１２の識別番号を引き継ぎ、セグメントカウンタを５０からインクリメントして５１とする。

物理量演算部２４では、セグメント識別番号確定部２３で識別番号が確定したセグメント毎に、セグメントに属している代表点の物理量及び各メンバの物理量に基づいてセグメント（物体）としての物理量（距離、横位置、相対速度など）を演算する。その際、物理量演算部２４では、セグメントに属する代表点である反射点の代表カウンタとメンバである反射点の代表カウンタに基づいてウエイト比を求め、そのウエイト比に応じて代表点の物理量とメンバの物理量に基づいて物理量を求める。

なお、代表カウンタは、確定ペアの反射点毎に設定され、代表点になった回数をカウントするカウンタである。代表カウンタは、メンバになった場合でもカウンタ値がリセットされることはなく、その反射点が消滅したときにカウンタ値がリセットされる。

ウエイト比の演算方法を具体的に説明する。ここでは、説明を判り易くするために、図４に示すような代表点Ｐ１と１個のメンバＰ２が属するセグメントＴＳ２を例として、このセグメントＴＳ２の状態が数サイクル続く場合で説明する。ここでは、最初（１サイクル目）にセグメントＴＳ２の状態になったときの代表点である反射点Ｐ１の代表カウンタのカウンタ値が１０であり、メンバである反射点Ｐ２の代表カウンタのカウンタ値が５０であったとする。サイクルが更新される毎に、代表点である反射点Ｐ１の代表カウンタはインクリメントされるが、メンバである反射点Ｐ２の代表カウンタはインクリメントされない。

上記の例の場合、１サイクル目でのウエイト比（代表点Ｐ１のウエイト値：メンバＰ２のウエイト値）＝代表点Ｐ１の１サイクル目での代表カウンタのカウンタ値：（メンバＰ２の１サイクル目での代表カウンタのカウンタ値×距離係数α）であり、２サイクル目でのウエイト比＝代表点Ｐ１の２サイクル目での代表カウンタのカウンタ値：（メンバＰ２の１サイクル目でのウエイト値×距離係数α）であり、・・・、ｎサイクル目ではウエイト比＝代表点Ｐ１のｎサイクル目での代表カウンタのカウンタ値：（メンバＰ２のｎ−１サイクル目でのウエイト値×距離係数α）である。なお、前回サイクルから代表点である反射点が変わった場合、このウエイト比の演算は１サイクル目から演算し直す。

距離係数αは、代表点がミリ波レーダ１０から近いほど、セグメント（物体）としての物理量に対してメンバの影響度を小さく（代表点の影響度を大きく）する係数である。したがって、サイクルが更新されるほど、メンバの影響が次第に少なくなる。図５には、ミリ波レーダ１０に対する代表点の距離に応じた距離係数マップの一例を示している。

この図５に示す距離係数αを用いて、上記の例のウエイト比を具体的な数値として求めた場合を示す。但し、代表点の距離に応じた距離係数αは、１サイクル目が０．８、２サイクル目が０．７、３サイクル目が０．６、４サイクル目が０．６、５サイクル目が０．４、６サイクル目が０．４、７サイクル目が０．３であったとする。１サイクル目のウエイト比（代表点Ｐ１のウエイト値：メンバＰ２のウエイト値）＝１０：（５０×０．８）＝１０：４０であり、２サイクル目のウエイト比＝１１：（４０×０．７）＝１１：２８であり、３サイクル目のウエイト比＝１２：（２８×０．６）＝１２：１６であり、４サイクル目のウエイト比＝１３：（１６×０．６）＝１３：９であり、５サイクル目のウエイト比＝１４：（９×０．４）＝１４：３であり、６サイクル目のウエイト比＝１５：（３×０．４）＝１５：１であり、７サイクル目のウエイト比＝１６：（１×０．３）＝１６：０である。ここでは、各ウエイト値は小数点以下を切り捨てている。

さらに、上記の例でセグメントの物理量として距離を求める場合を示す。１サイクル目において代表点である反射点Ｐ１の距離がＺ１１であり、メンバである反射点Ｐ２の距離がＺ１２であったとすると、セグメントとしての距離Ｚ１Ｓ＝（Ｚ１１×（１０／（１０＋４０））＋（Ｚ１２×（４０／（１０＋４０））となる。さらに、２サイクル目において代表点である反射点Ｐ１の距離がＺ２１であり、メンバである反射点Ｐ２の距離がＺ２２であったとすると、セグメントとしての距離Ｚ２Ｓ＝（Ｚ２１×（１１／（１１＋２８））＋（Ｚ２２×（２８／（１１＋２８））となる。

ちなみに、上記の例において、例えば、１０サイクル目でメンバであった反射点Ｐ２が反射点Ｐ１と異なるセグメントとなった場合、１０サイクル目で反射点Ｐ２が属するセグメントでのウエイト比演算では、反射点Ｐ２が代表点の場合には代表カウンタのカウント値５１を用いて演算が行われ、反射点Ｐ２がメンバの場合には代表カウンタのカウント値５０を用いて演算が行われる。

さらに、図６に示す例により、ウエイト比の演算方法を具体的に説明する。ここでは、２サイクル目までは代表点Ｐ１と１つのメンバＰ２が属するセグメントＴＳ２１及び代表点Ｐ３と１つのメンバＰ４が属するセグメントＴＳ２２についてのウエイト比が上記の例のようにそれぞれ演算されていたが、３サイクル目に２サイクル目のセグメントＴＳ２１とセグメントＴＳ２２とが１つのセグメントＴＳ３となり、代表点Ｐ１と３つのメンバＰ２，Ｐ３，Ｐ４が属するセグメントＴＳ３となった場合のウエイト比の演算方法を説明する。この場合、メンバである反射点Ｐ２は、前回サイクルと代表点が同じなので、ウエイト比演算には２サイクル目のウエイト値を用いる。メンバである反射点Ｐ３は、前回サイクルで代表点であったものがメンバになったので、ウエイト比演算では１サイクル目となり、ウエイト比演算には代表カウンタのカウンタ値を用いる。メンバである反射点Ｐ４は、前回サイクルと今回サイクルで代表点が異なるが、同じセグメント内に前回サイクルで代表点であった反射点Ｐ３を含むので、ウエイト比演算には２サイクル目のウエイト値を用いる。したがって、この３サイクル目でのウエイト比（代表点Ｐ１のウエイト値：メンバＰ２のウエイト値：メンバＰ３のウエイト値：メンバＰ４のウエイト値）＝代表点Ｐ１の代表カウンタのカウンタ値：（メンバＰ２の２サイクル目でのウエイト値×距離係数α）：（メンバＰ３の代表カウンタのカウンタ値×距離係数α）：（メンバＰ４の２サイクル目でのウエイト値×距離係数α）である。但し、このセグメントＴＳ３に反射点Ｐ３が属さなかった場合、メンバである反射点Ｐ４は、ウエイト比演算では１サイクル目となり、ウエイト比演算では代表カウンタのカウンタ値を用いる。

図１を参照して、物体検出装置１における動作について説明する。各ミリ波レーダ１０では、サイクル時間毎に、ミリ波を左右方向の一定角度毎に発信するとともに反射してきたミリ波を受信し、発信波と受信波をミキシングしたビート信号をＥＣＵ２０に送信する。

各ミリ波レーダ１０のビート信号を受信する毎に、ＥＣＵ２０では、ビート信号をＦＦＴ解析し、ピーク検出（通常閾値と低閾値）によって周波数の増加区間でのビート周波数と周波数の減少区間でのビート周波数を抽出する。そして、ＥＣＵ２０では、増加区間でのビート周波数と減少区間でのビート周波数とをペアリングし、ペア毎に物理量としてミリ波レーダ１０に対する相対的な距離、横位置、相対速度などを演算する。さらに、ＥＵＵ２０では、ペア毎に数サイクル連続して検出されているか否かを判定し、数サイクル連続して検出されているペアを反射点として確定し、その確定ペアの反射点に物理量、通常閾値フラグ、低閾値フラグ、移動物フラグの情報を設定する。

確定ペアの反射点を検出すると、ＥＣＵ２０では、全ての確定ペアの反射点に対して代表点を決定するための条件ａ，ｂ，ｃで順に判定し、全ての確定ペアの反射点の中から代表点を抽出する。そして、ＥＣＵ２０では、その代表点の位置を基準としてセグメント範囲を設定し、全ての確定ペアの反射点のうちその代表点を除いた反射点の中からセグメント範囲内でありかつ相対速度が代表点の相対速度に対して±数ｋｍ／ｈ以内でありかつ通常閾値フラグと低閾値フラグに基づいて代表点と同じ閾値で検出されかつ移動物フラグに基づいて代表点と同じ種別（静止物、接近移動物、離反移動物）である反射点をメンバとして抽出する。そして、ＥＣＵ２０では、その抽出した代表点とメンバからなるセグメントをグルーピングする。１つのセグメントをグルーピングする毎に、ＥＣＵ２０では、グルーピングされていない確定ペアの反射点に対して代表点を決定するための条件ａ，ｂ，ｃで順に判定し、グルーピングされていない確定ペアの反射点の中から代表点を抽出する。そして、ＥＣＵ２０では、その代表点の位置を基準としてセグメント範囲を設定し、グルーピングされていない確定ペアの反射点のうちその代表点を除いた反射点の中からセグメント範囲内でありかつ相対速度が代表点の相対速度に対して±数ｋｍ／ｈ以内でありかつ通常閾値フラグと低閾値フラグに基づいて代表点と同じ閾値で検出されかつ移動物フラグに基づいて代表点と同じ種別である反射点をメンバとして抽出する。そして、ＥＣＵ２０では、その抽出した代表点とメンバからなるセグメントをグルーピングする。ＥＣＵ２０では、確定ペアの反射点が全てグルーピングされるまで、上記のグルーピングを行う。

確定ペアの反射点に対するグルーピングが終了すると、ＥＣＵ２０では、グルーピングされたセグメントの中で通常閾値でのセグメント毎に、識別番号確定条件Ａで判定を行い、この条件Ａを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回サイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。次に、ＥＣＵ２０では、グルーピングされたセグメントの中で通常閾値でのセグメントのうち識別番号確定条件Ａで識別番号が確定したセグメントを除いたセグメント毎に、識別番号確定条件Ｂでの判定を行い、この条件Ｂを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回サイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。次に、ＥＣＵ２０では、グルーピングされたセグメントの中で低閾値でのセグメント毎に、識別番号確定条件Ｃでの判定を行い、この条件Ｃを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回サイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。次に、ＥＣＵ２０では、グルーピングされたセグメントの中で低閾値でのセグメントのうち識別番号確定条件Ｃで識別番号が確定したセグメントを除いたセグメント毎に、識別番号確定条件Ｄでの判定を行い、この条件Ｄを満たす代表点又はメンバが存在する場合にはその代表点又はメンバが前回サイクルで属していたセグメントの識別番号を引き継ぐ。最後に、ＥＣＵ２０では、グルーピングされたセグメントのうち識別番号確定条件Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄで識別番号が確定したセグメントを除いたセグメント毎に、新規な識別番号を付与する。

グルーピングされた全てのセグメントの識別番号が確定すると、ＥＣＵ２０では、識別番号が確定したセグメント毎に、セグメントに属する代表点である反射点の代表カウンタとメンバである反射点の代表カウンタ及びミリ波レーダ１０からの代表点の距離に応じた距離係数に基づいてウエイト比を演算し、そのウエイト比に応じて代表点の物理量と各メンバの物理量からセグメント（物体）としての物理量（距離、横位置、相対速度など）を演算する。

セグメントの物理量を演算すると、ＥＣＵ２０では、その各セグメント（物体）についての情報（物理量など）を運転支援装置に送信する。

この物体検出装置１によれば、セグメントに属する反射点が前回サイクルで属していたセグメントでの情報に基づいてセグメントの時系列での同一性を判断することにより、時系列で同一の物体に対する反射点を同じ識別番号の同一のセグメントとすることができ、時系列での反射点が不安定な場合でも物体を高精度に検出することができる。特に、自車両の前側方に設けられているミリ波レーダ１０にようにレーダ中心軸が自車両に進行方向と異なる場合、他車両などに対するレーダ反射面が複雑な形状となるが、各サイクルでの反射点を同一の物体で反射した反射点としてセグメント単位で判断でき、同一の物体を時系列で安定して検出することができる。

さらに、物体検出装置１によれば、代表点とメンバからなるセグメントとすることにより、識別番号確定処理や物理量演算処理において代表点とメンバを利用して容易にかつ高精度に処理を行うことができる。

特に、物体検出装置１では、今回サイクルでのセグメントに属する各反射点についての前回サイクルでの代表点／メンバの状態とセグメントカウンタによる過去に属していたセグメントの継続状態に基づいていずれの識別番号を引き継ぐかを判断することにより、各サイクルでの同一の物体に対する反射点の属するセグメントに対して同じ識別番号を高精度に引き継がせることができる。この際、前回サイクルで代表点であったことを重視して判断することにより、セグメントの時系列での同一性を高精度に判断できる。また、セグメントの継続回数が多いことを重視して判断することにより、セグメントの時系列での同一性を高精度に判断できる。

また、物体検出装置１では、物理量演算処理においてセグメントに属する代表点とメンバとのウエイト比を求めることにより、セグメント（物体）の物理量を高精度に求めることができる。さらに、物体検出装置１では、代表カウンタによる過去に代表点になった回数を重視してウエイト比を求めることにより、ウエイト比を高精度に求めることができる。また、物体検出装置１では、ミリ波レーダ１０に対する代表点の距離が短いほどメンバの影響度を小さく（ひいては、代表点の影響度を大きく）してウエイト比を求めることにより、ウエイト比を高精度に求めることができる。

以上、本発明に係る実施の形態について説明したが、本発明は上記実施の形態に限定されることなく様々な形態で実施される。

例えば、本実施の形態では車両に搭載される物体検出装置に適用したが、ＡＣＣシステム、ＰＢＡシステム、ＰＳＢシステム、介入ブレーキシステムなどの運転支援装置に組み込まれる物体検出機能としてもよい。また、車両以外の移動体に搭載された物体検出装置に適用してもよいし、車両などの移動体に搭載されない物体検出装置にも適用可能である。

また、本実施の形態ではレーダ検出手段としてＦＭＣＷ方式のミリ波レーダに適用したが、レーザレーダなどの他のレーダにも適用可能であり、あるいは、ＦＭＣＷ方式以外の検出方式でもよい。

また、本実施の形態では通常閾値と低閾値を用いて反射点を検出する構成としたが、１つの閾値だけを用いて反射点を検出してもよいし、３つ以上の閾値を用いて反射点を検出してもよい。

また、本実施の形態では検出方向を前方及び前側方としたが、側方、後方、後側方などの他の検出方向でも適用可能である。

また、本実施の形態では代表点決定条件やメンバ決定条件を示したが、他の条件で代表点やメンバを決定してもよい。

また、本実施の形態では識別番号確定条件を示したが、他の条件で識別番号を確定してもよい。

また、本実施の形態では多数の反射点の中から条件に基づいて代表点を決定し、代表点の位置に基準としてセグメント範囲内に含まれる反射点をメンバとしてグルーピングするグルーピング方法を示したが、他のグルーピング方法でもよい。

また、本実施の形態ではセグメントに属する代表点とメンバのウエイト比を求め、そのウエイト比に応じてセグメントとして物理量を求める構成としたが、セグメントに属する反射点の物理量から他の方法でセグメントとして物理量を求めてもよい。

また、本実施の形態ではセグメント範囲を矩形状の一定の大きさの範囲としたが、レーザ反射面が側面及び前面あるいは後面の他車両を検出するためにセグメント範囲をＬ字形状や凹形状などの他の形状としてもよいし、あるいは、自車両の周辺環境を認識する手段を用いて自車両の周辺環境（ガードレールなど）を認識し、その周辺環境に応じてセグメント範囲の大きさを変えてもよいし、自車両の走行状態を検出する手段を用いて自車両の走行状態（車速、旋回状態など）を検出し、走行状態に応じてセグメント範囲の大きさを変えてもよい。

１…物体検出装置、１０…ミリ波レーダ、２０…ＥＣＵ、２１…信号処理部、２２…仮グルーピング部、２３…セグメント識別番号確定部、２４…物理量演算部

Claims (6)

1. レーダ検出手段で検出された反射データをセグメントにグルーピングし、セグメント毎の反射データに基づいて物体を検出する物体検出装置であって、
   所定の条件に基づいて反射データをセグメントにグルーピングするグルーピング手段と、
   各反射データについて過去に属したセグメントの識別情報を特定するセグメント履歴特定手段と、
   今回グルーピングされたセグメントに属する反射データの過去のセグメントの識別情報に基づいて、今回グルーピングされたセグメントと過去にグルーピングされたセグメントとの同一性を判別するセグメント識別手段と
   を備えることを特徴とする物体検出装置。
2. 前記グルーピング手段は、所定の条件に基づいて反射データの中から代表点を決定し、当該代表点の位置に基づいて設定されるセグメント範囲内に位置する反射データをメンバとして抽出し、前記代表点と前記メンバとを同一のセグメントとしてグルーピングすることを特徴とする請求項１に記載する物体検出装置。
3. 前記セグメント履歴特定手段は、各反射データが過去に代表点かあるいはメンバかの状態を特定し、
   前記セグメント識別手段は、今回グルーピングされたセグメントに属する各反射データの過去の代表点かあるいはメンバかの状態と各反射データが過去に属していたセグメントの継続状態に応じて、いずれのセグメントの識別情報を引き継ぐかを決定することを特徴とする請求項２に記載する物体検出装置。
4. レーダ検出手段が搭載される車両の走行環境を検出する走行環境検出手段と、
   走行環境に応じてセグメント範囲を変更するセグメント変更手段と
   を備えることを特徴とする請求項２又は請求項３に記載する物体検出装置。
5. セグメントに属する各反射データの物理量に基づいてセグメントの物理量を算出する物理量算出手段と、
   各反射データの今回及び過去の代表点かあるいはメンバかの状態に応じて、前記物理量算出手段でのセグメントの物理量算出における各反射データの重みを決定する重み決定手段と
   を備えることを特徴とする請求項２〜請求項４のいずれか１項に記載する物体検出装置。
6. 前記重み決定手段は、前記レーダ検出手段と前記代表点との距離に応じてメンバである反射データの重みを変更することを特徴とする請求項５に記載する物体検出装置。

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