JP2011117799A - 物体認識装置、プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】様々な大きさの物体を精度よく検出する物体認識装置及びプログラムを提供する。
【解決手段】受光信号の受信強度分布をセグメント化し（S110〜S130）、セグメントが過大セグメントである場合に、セグメントのピークの受信強度Ａｐに、物体までの距離に応じて近距離であるほど小さな値となる閾値係数αを乗じることで領域抽出閾値ＴＨａを求め（S140〜S200）、その領域抽出閾値ＴＨａより信号強度が大きいセグメント内の領域の幅を、セグメントが表す物体の幅に設定する（S210）。これにより閾値係数α（ひいては領域抽出閾値ＴＨａ）が大きくなる遠距離では、ビームのすそ野部分の影響が極力排除されるため、物体の幅が過大に検出されることがなく、閾値係数αが小さくなる近距離では、すそ野部分の一部を物体が存在する領域として取り込むことになるため、端ビームが無視されても物体の幅が実際より小さく検出されることがない。
【選択図】図４

Description

本発明は、車幅方向の所定範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて車両前方の物体を認識する技術に関する。

従来より、例えば光波，ミリ波などの探査波を照射し、その反射波を検出することによって、車両前方の物体を認識する物体認識装置が考えられている。この種の装置としては、例えば、先行車両などの障害物を検出して警報を発生する装置や、先行車両と所定の車間距離を保持するように車速を制御する装置などに適用され、それらの制御対象としての先行車両などの物体認識に利用されている。

例えば、レーザ光を探査波として用いた物体認識装置では、車両前方の車幅方向の所定角度範囲内をスキャンエリアとし、そのエリア内を所定角度ずつ照射方向をずらしながら探査波を照射する場合（図９参照）、何本の探査波ビームで反射波を受信したかにより物体の幅を認識できる。つまり、スキャン角度分解能をθ（°）とした場合、距離Ｚの位置に存在する物体の横幅Ｗは、以下のように求められる。

Ｗ≒ビーム本数×θ×（π／１８０°）×距離Ｚ
但し、この式はビームがオーバーラップしないことを前提に成立するものである。
しかし、実際には、ビームの幅方向の強度をカットオフした理想的なビーム（図１０（ａ）参照）を形成することは不可能であり、幅方向にいわゆる「すそ野」の部分を有したビーム（図１０（ｂ）参照）が形成される。この「すそ野」は、ミリ波ではレーザ光の場合よりも大きなものとなる。

このようなビームの広がりにより、ビーム同士がオーバーラップすると、上述の式は成立せず、物体幅を実際のものより大きく認識してしまうという問題が発生する。
このような装置内で想定している送信波のビーム形状（ビームのオーバーラップ無し）と、実際に照射されるビーム形状（ビームのオーバーラップ有り）とが食い違うことによって、物体のサイズを実際より大きく検出してしまう課題に対し、受信信号強度のピークから所定値下がった閾値を設定し、その閾値を横切る点の傾きが急峻であれば、閾値より上を本来の信号部分、閾値より下を「すそ野」等に基づく不要な信号部分と判断することや、認識する物体の大きさに基づいて閾値を適宜変更する（例えば、車両の取りうる最大値が幅２．５ｍであれば、幅２．６ｍとなるように閾値を変更する）ことが提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２００２−２０２８３１号公報

しかし、閾値を横切る点の傾きが急峻であるか否かによって、検出すべき信号か散乱光による信号かを判断する手法では、反射率の低い物体からの反射光は、散乱光と判定されてしまい、これを検出することができないという問題があった。

また、認識する物体の大きさに応じて閾値を変更する手法では、検知対象が一種類である場合には有効であるが、大きさの異なる複数種類の検知対象が存在する場合には、対応が困難であるという問題があった。

本発明は、上記問題点を解決するために、様々な大きさの物体を精度よく検出する物体認識技術を提供することを目的とする。

上記目的を達成するためになされた本発明の物体認識装置では、予め設定された走査方向に沿って隣接するように設定された複数の探査波ビームを用いて走査を実行した結果に基づき、探査波を反射した物体を認識する。

そして、検出手段が、走査によって得られた物体からの反射波の受信信号に基づいて、探査波ビーム毎に受信強度、及び物体の位置を検出し、セグメント化手段が、検出手段での検出結果に基づき、物体の位置の差が予め設定された許容値以下であれば同一セグメントに属するものとして、検出結果をセグメント化し、物体サイズ算出手段が、セグメント化手段にて生成されたセグメント毎に、物体の幅を求める。

なお、物体サイズ算出手段では、領域抽出手段が、セグメント毎に、受信強度のピーク値を求めると共に、そのセグメントまでの距離が近いほど小さな値に設定された閾値係数α（但し、０＜α＜１）を、ピーク値に乗じることで閾値を算出し、受信強度が閾値より大きいセグメント内の領域を抽出する。そして、その抽出した領域の幅を、物体の幅として求めている。

このように構成された本発明の物体認識装置によれば、物体が存在する領域を抽出するための閾値を、セグメントにおけるピーク値の受信強度に、距離によって値が変化する閾値係数αを乗じることで求めているため、検知対象の種類や大きさによらず、物体の検出を行うことができる。

また、本発明の物体認識装置では、物体が存在する位置での探査波ビームのビーム幅（以下「対象位置ビーム幅」という）が物体より大きい場合は、物体が実際より小さく検出される可能性はなく、物体の幅は、対象位置ビーム幅の一つ又は二つ分の大きさとして検出される。

一方、対象位置ビーム幅が物体より小さい場合は、図７（ａ）に示すように、全体が物体に当たっているビームと、一部しか物体に当たっていないビーム（以下「端ビーム」という）とが存在する。この場合、端ビームの受信強度が小さくて無視されると、物体が実際の大きさより小さく検出される可能性がある。

そして、物体までの距離が近いほど、対象位置ビーム幅は小さくなるため、物体が実際の大きさより小さく検出される可能性は高くなる。
このように本発明の物体認識装置によれば、遠距離では、閾値係数αを大きくして（閾値を受信強度のピーク値に近づけて）、探査波ビームのすそ野部分の影響を極力排除しているため、物体の幅が過大に検出されてしまうことがなく、また、近距離では、閾値係数αを小さくして、すそ野部分の一部を物体が存在する領域として取り込むため、端ビームが無視されたとしても、物体の幅が実際より小さく検出されてしまうことがない。従って、距離によらず物体の大きさを精度よく検出することができる。

なお、距離と閾値係数αとの対応関係は、探査波ビームの形状（すそ野の広がり方）、及び所定幅の物体を想定して、物体までの距離と端ビームが物体に当たっている部分の大きさ（以下「端ビームの照射幅」という）との関係（図７（ｂ）参照）に基づいて、物体の幅の検出誤差が許容範囲内に納まるように設定すればよい。

但し、物体までの距離と端ビームの照射幅との関係は、図８（ａ）（ｂ）に示すように、探査波ビームのビーム幅（横広がり角）に応じて変化するため、これに応じて物体までの距離と閾値係数αとの関係も適宜変化させる必要がある。なお、図７，８に示す閾値係数αのグラフは一設定例である。

ところで、本発明において、閾値係数αは、探査波ビームのビーム幅（対象位置ビーム幅）が予め設定された規定幅以上となる距離では、一定値に設定されていることが望ましい。

この場合、規定幅より小さい物体の幅を、実際より小さく見積もってしまうことを防止しつつ、遠距離（対象位置ビームが規定幅以上となる距離）での処理（閾値係数αの設定）を簡略化することができる。

なお、この時に用いる一定値としては、例えば、探査波ビームの形状に基づいて、探査波ビームの最大信号レベルと、規定のビーム幅となる信号レベルとの比を用いればよい。
また、本発明において、物体サイズ算出手段は、セグメントの幅が予め設定された許容上限幅より広い場合、又は、受信強度のピーク値が予め設定された許容上限レベルより大きい場合に領域抽出手段を実行するように構成されていてもよい。

つまり、セグメントの幅が、例えば、検出されることが予測される物体の最大幅を超えている場合は、探査波ビームのすそ野の影響により広がっている可能性が高く、また、受信強度のピーク値が大きい場合、探査波ビームのすそ野が大きく広がっている可能性が高い。従って、このような場合には、領域抽出手段を実行し、それ以外の場合は、例えば、セグメントの幅をそのまま物体の幅として求めればよい。

なお、許容上限幅及び許容上限レベルは、固定値でもよいが、セグメントまでの距離に応じて可変設定される値であってもよい。許容上限幅は、例えば、主な検出対象となる物体の平均サイズや最大サイズに、所定の許容サイズを加えたものを用いてもよい。また、許容上限レベルとしては、例えば、主な検出対象となる物体からの反射波の平均的な受信強度に基づいて設定したものを用いてもよい。

更に、領域抽出手段を実行するか否かの判断には、セグメントの幅、受信強度のピーク値のいずれか一方のみを用いてもよい。
ところで、本発明の物体認識装置は、セグメント内に複数のピークが存在する場合、分割手段が、それらのピーク間で信号レベルが最小となる方位を抽出し、その抽出した方位にてセグメントを分割し、物体サイズ算出手段は、分割手段にて分割されたセグメント毎に物体の幅を求めるように構成されていてもよい。

このように構成された本発明の物体認識装置によれば、複数の物体が近接して存在する場合に、これを一つの物体として誤認識する可能性が低減されるため、個々の物体を正しく認識することができる。

なお、上述の物体認識装置を構成する各手段は、これら各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラムによって実現してもよい。
この場合、プログラムは、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録しておき必要に応じてコンピュータシステムにロードしたものや、通信ネットワークを介してコンピュータシステムにダウンロードしたものを、起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。

物体認識装置の全体構成図。 アンプの特性、及びアンプ出力と入力信号強度との関係を示す説明図。 係数テーブルの設定内容を示す説明図。 制御部が実行する物体認識処理の内容を示すフローチャート。 セグメントの分割に関わる処理の内容を示す説明図。 セグメントの幅と領域抽出閾値を用いて抽出した領域の幅とを測定した結果を示すグラフ。 端ビームの説明、及び端ビームの幅と物体までの距離との関係を示すグラフ。 端ビームの幅と物体までの距離との関係を示すグラフ。 ビームスキャンによる物体検出の概要を示す説明図。 探査波ビームの理想的な形状と実際の形状とを示す説明図。

以下に本発明の実施形態を図面と共に説明する。
図１は、本発明が適用された物体認識装置１の全体構成を示すブロック図である。
この物体認識装置１は、車両に搭載され、車両前方に存在する物体を認識し、その物体に関する情報（位置，大きさ等）からなる物体データを生成する装置である。なお、物体認識装置１で生成された物体データは、車両制御装置（図示せず）に供給され、例えば、物体候補が予め設定された警報領域に存在する障害物である場合に警報を発生させる警報制御や、物体候補が先行車両である場合には、その先行車両の状況に応じてブレーキ，スロットル，自動変速器等を動作させることによって車速を制御するいわゆる車間制御等に使用される。

＜全体構成＞
図１に示すように、物体認識装置１は、車両前方をレーザ光によって走査する発光部１０と、発光部１０から照射されたレーザ光を反射した物体からの反射光を受光する受光部２０と、発光部１０にてレーザ光が照射されてから受光部２０にて反射光が受光されるまでの時間を計測する時間計測回路３０と、発光部１０を駆動するための信号を出力すると共に、時間計測回路３０での計測結果を入力して、これらの入出力信号に基づいて、レーザ光を反射した物体に関する物体データを生成する制御部４０とを備えている。

＜発光部＞
このうち、発光部１０は、レーザ光を発生させるレーザダイオード（ＬＤ）１１と、制御部４０からのＬＤ駆動信号に従って、ＬＤ１１に探査波となるパルス状のレーザ光を発生させるＬＤ駆動回路１２と、ＬＤ１１が発生させたレーザ光のビーム幅を絞る発光レンズ１３と、揺動可能に軸支され、発光レンズ１３を介して供給されるレーザ光を反射するミラー、及びそのミラーを揺動駆動するモータにより構成されたスキャナ１４と、制御部４０からのモータ駆動信号に従って、スキャナ１４を構成するモータを駆動してミラーを揺動させることにより、レーザ光の照射方向を変化させることで、予め設定された角度範囲内でのレーザ光の走査を実現するモータ駆動回路１５とを備えている。

発光部１０が発生させるレーザ光のビーム（以下「水平ビーム」という）は、図１０に示すように、いわゆるすそ野を有した形状であり、最大信号レベルの１／２の信号レベルでのビーム幅が規定ビーム幅（本実施形態では０．２５ｄｅｇの広がりを有する）とされている。

なお、水平ビームによる走査は、具体的には、車両の正面方向を中心（０ｄｅｇ）として、車幅方向の所定角度範囲（±１８．０ｄｅｇ）をスキャンエリアとし、そのスキャンエリアを水平ビームの規定ビーム幅に等しい間隔（０．２５ｄｅｇ）で、所定回（１４４回）だけレーザ光を照射するように設定されている。そして、水平ビームは左方向から右方向へ走査され、その各水平ビームをビーム番号０〜１４３によって区別するものとする。

＜受光部＞
一方、受光部２０は、レーザ光（水平ビーム）を反射した物体からの反射光を集光する受光レンズ２１と、受光レンズ２１を介して反射光を受光し、その強度に応じた電圧値を有する受光信号を発生させる受光素子２２と、受光素子２２からの受光信号を増幅するアンプ２３と、アンプ２３にて増幅された受光信号が非反転入力に印加され、予め設定された基準電圧が反転入力に印加され、受信信号の電圧レベルが基準電圧を超えた場合にハイレベルとなる受光パルス信号を生成するコンパレータ２４とを備えている。

なお、アンプ２３はバイポーラトランジスタを用いて構成されており、次のような特性を有している。
即ち、受光信号の強度がアンプ２３の飽和閾値以下である場合には、図２（ａ）に示すように飽和しないが、受光信号の強度がアンプ２３の飽和閾値より大きい場合には、図２（ｂ）に示すようにアンプ２３の出力が飽和する。但し、アンプ２３の出力が飽和した場合は、図中太い点線で示すように、少数キャリヤ蓄積効果により、受光信号強度が大きければ大きいほど信号パルスの立ち下がりが遅れる特性を有する。

つまり、アンプ２３の出力である受光パルス信号のパルス幅は、受光信号強度と相関関係があり、受光信号強度の対数に略比例している。そのため、図２（ｃ）に示すように、アンプ２３の出力が飽和して受光信号強度が直接得られなくても、受光パルス信号のパルス幅を基にし、上述の相関関係を参照すれば、受光信号強度を推定することができる。

＜時間計測回路＞
時間計測回路３０は、制御部４０からのＬＤ駆動信号と受光部２０からの受光パルス信号との位相差（以下「位相差データ」という）Ｔｐを計測すると共に、受光パルス信号のパルス幅（以下「受光パルス幅データ」という）Ｔｗも計測する。そして、これら位相差データＴｐ，受光パルス幅データＴｗを、そのデータを取得した時のスキャン角度θ（何番目のＬＤ駆動信号か）と対応付けたものを測定データとして制御部４０に出力するように構成されている。

＜制御部＞
制御部４０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等により構成された周知のマイクロコンピュータからなる。

なお、ＲＯＭには、ＣＰＵが実行する処理（後述する）のプログラムの他、物体が存在する領域を抽出する際に使用する領域抽出閾値ＴＨａの設定に用いる閾値係数αを求めるための係数テーブルが記憶されている。

＜＜テーブルの構成＞＞
この係数テーブルは、距離（０〜１１０ｍ）に対応付けて閾値係数α（０＜α＜１）を記憶させたものであり、図３に示すように、予め設定された上限距離（６０ｍ）以上ではα＝０．５で一定値となり、予め設定された下限距離（４０ｍ）以下ではα＝０．０１で一定値となり、下限距離から上限距離に至る間は、指数関数的に値が増加するように設定されている。但し、閾値係数α、及び距離のいずれもが離散的な値をとるように設定されているため、図３は、不連続なグラフとなっている。

なお、上限距離は、水平ビームの横広がり角が０．２５ｄｅｇである時に、予め設定された規定幅（本実施形態では０．３ｍ）以下の物体を小さく見積もり過ぎることがないように、水平ビームのビーム幅が規定幅と同程度となる距離に設定されている。

また、下限距離は幅が規定幅の物体を検出する際に端ビームの影響が十分に小さくなるように、水平ビームのビーム幅が規定幅の１／２程度となる距離に設定されている。
更に、上限距離以上の距離での一定値は、図１０（ｂ）に示す、水平ビームのビーム形状のプロファイルに基づき、最大信号強度に対して規定ビーム幅となる信号レベルの比（ここでは０．５）と一致するように設定されている。

また、下限距離以下の距離では、ビーム全体が物体に照射されているビームと端ビームとの受信信号強度差が極端に大きくなり、端ビームが切り捨てられる可能性が高くなるため、下限距離以下の距離での一定値は、物体の幅を過小に見積もることがないよう、十分小さな値（ここでは０．０１）となるように設定されている。

＜＜制御部での処理＞＞
制御部４０では、ＬＤ駆動信号及びモータ駆動信号によって発光部１０を駆動して、スキャンエリア内のスキャンを実行するスキャン実行処理と、そのスキャンによって得られた計測データ（位相差データＴｐ，受光パルス幅データＴｗ，スキャン角度θ）に基づいて、レーザ光を反射した物体に関する物体データを生成する物体認識処理を少なくとも実行する。

このうち、スキャン実行処理は、予め設定されたスキャン周期（１００ｍｓ）毎に起動され、ＬＤ駆動信号を一定間隔（例えば、１６６．７μｓ間隔）で所定回数（１４４回）だけ出力すると共に、これに同期して、レーダ光の照射方向が所定角度（０．２５ｄｅｇ）ずつずれるようにスキャナ１４を動作させるモータ駆動信号を出力する処理を実行する。

一方、物体候補認識処理は、スキャン実行処理が処理を終了する毎に起動され、図４のフローチャートに示した処理を実行する。
即ち、物体候補認識処理では、まずＳ１１０にて、時間計測回路３０から、１スキャン分の測定データの読み込みを行う。

Ｓ１２０では、読み込んだ測定データから、受光パルス幅データＴｗが予め設定された幅閾値以下のデータ（信号強度の弱いデータ）を散乱光等のノイズであるものとして削除し、残った測定データの位相差データＴｐから算出される距離データＲ（＝Ｃ×Ｔｐ／２：Ｃは光速）と、スキャン角度θとを用いて、これら距離データＲとスキャン角度θによって極座標で表される位置を、直交座標で表される位置に変換する。

なお、直交座標は、物体認識装置１の中心を原点（０，０）とし、車幅方向をＸ軸、車両前方方向をＺ軸とするＸＺ直交座標を用いる。
Ｓ１３０では、直交座標に変換されたデータを、グルーピングしてセグメントを形成する。

具体的には、例えば、データ同士のＸ軸方向の距離△Ｘが０．２ｍ以下、Ｚ軸方向の距離△Ｚが２ｍ以下という２条件を共に満たす場合に、その点集合を一体化してセグメントデータを求める。なお、セグメントは、グルーピングによって一体化された点集合を含むような大きさに設定された、長方形の領域であり、セグメントデータには、その領域の中心座標（Ｘ，Ｚ）と、その領域の大きさを表す２辺のデータ（Ｗ（幅），Ｄ（奥行き））と、その領域の左端及び右端のビーム番号とが少なくとも含まれているものとする。

Ｓ１４０では、Ｓ１３０にて生成されたセグメントの中から、後述する処理（Ｓ１５０〜Ｓ２６０）が施されていない未処理セグメントを一つ選択する。更に、その選択したセグメント（以下「対象セグメント」という）のセグメントデータに基づいて対象セグメントの中心座標までの距離Ｒｃを求めると共に、求めた距離ＲｃとＲＯＭに記憶されている係数テーブル（図３参照）とを用いて閾値係数αを設定する。

Ｓ１５０では、対象セグメントに属する各測定データの受光パルス幅データＴｗから、受光信号の受信強度を推定して（図２（ｃ）参照）、対象セグメント内における受信強度分布を生成する。

Ｓ１６０では、Ｓ１５０で求めた受信強度分布のピークを検出すると共に、対象セグメント内での最大受信強度を抽出する。
Ｓ１７０では、対象セグメントが、散乱光等の影響を受けた可能性の大きい過大セグメントであるか否かを判定する。

具体的には、対象セグメントのセグメントデータに含まれるセグメント幅データＷが、予め設定された許容上限幅より大きいか、或いは、先のピークサーチ（Ｓ１６０）にて抽出された対象セグメント内での最大受信強度が、予め設定された許容上限強度より大きい場合に、過大セグメントであると判定する。

Ｓ１７０にて対象セグメントは過大セグメントではないと判定した場合は、Ｓ１８０にて、セグメント幅データＷを、そのまま対象セグメントが表す物体の幅データに設定してＳ２６０に進む。

一方、Ｓ１７０にて対象セグメントは過大セグメントであると判定した場合は、Ｓ１９０にて、先のピークサーチ（Ｓ１６０）にて、対象セグメント内で複数のピークが検出されたか否かを判定する。

Ｓ１９０にて複数のピークは検出されていない（ピークは一つである）と判定した場合は、Ｓ２００にて、そのピークの受信強度Ａｐに、先のＳ１４０にて求めた閾値係数αを乗じることで領域抽出閾値ＴＨａ（＝Ａｐ×α）を求め、続くＳ２１０では、先のＳ１５０で求めた受信強度分布中で、先のＳ２００で求めた領域抽出閾値ＴＨａ以上の受信強度を有する領域の幅を、対象セグメントが表す物体の幅データに設定してＳ２６０に進む。

一方、Ｓ１９０にて複数のピークが検出されていると判定した場合はＳ２２０に進む。 Ｓ２２０では、検出されたピーク間で受信レベルが最低となる方位角を検出し、続くＳ２３０では、その検出した方位角で対象セグメントを分割する（図５（ａ）参照）。

この時、分割されたセグメント（以下「分割セグメント」という）のそれぞれについて、セグメントデータを改めて算出してもよい。また、分割セグメントの閾値係数αは、分割される前の対象セグメントのものをそのまま用いてもよいし、改めて算出されたセグメントデータに基づいて再設定してもよい。

Ｓ２４０では、分割セグメント毎に、その分割セグメントのピークの受信強度Ａｐに、Ｓ１４０にて求めた閾値係数α、或いはＳ２３０にて再設定された閾値係数αを乗じることで領域抽出閾値ＴＨａを求め、続くＳ２５０では、分割セグメント毎に、その分割セグメントの受信強度分布中でＳ２４０にて求めた領域抽出閾値ＴＨａ以上の受信強度を有する領域（図５（ｂ）参照）の幅を、分割セグメントが表す物体候補の幅データに設定してＳ２６０に進む。

Ｓ２６０では、Ｓ１３０にて生成されたセグメントの中で、未処理セグメントが存在するか否かを判断し、未処理セグメントが存在すればＳ１４０に戻って、上述のＳ１４０〜Ｓ２５０の処理を繰り返し、未処理セグメントが存在しなければ、本処理を終了する。

＜効果＞
以上説明したように物体認識装置１では、受光信号の信号強度（受光パルス信号のパルス幅）に基づいて、受信強度分布をセグメント化し、セグメントが散乱光等の影響を受けてすそ野部分が広がっている可能性がある（過大セグメントである）場合に、そのセグメントが表す物体の幅として、セグメントの幅Ｗを用いるのではなく、セグメントまでの距離に応じて近距離であるほど小さな値となるように設定された領域抽出閾値ＴＨａより信号強度が大きい部分の領域幅を用いるようにされている。

従って、物体認識装置１によれば、閾値係数α（ひいては領域抽出閾値ＴＨａ）が大きくなる遠距離では、水平ビームのすそ野部分の影響が極力排除されるため、物体の幅が過大に検出されてしまうことがなく、また、閾値係数α（ひいては領域抽出閾値ＴＨａ）が小さくなる近距離では、水平ビームのすそ野の一部を物体が存在する領域として取り込むことになるため、ビームの一部しか物体に照射されない端ビームが無視されたとしても、物体が実際より小さく検出されることがなく、近距離から遠距離まで物体の大きさを精度よく検出することができる。

ここで、図６は、実線が、物体認識装置１を用いて直径０．３ｍのデリニエータの幅を検出した結果を示すグラフであり、点線は、領域抽出閾値ＴＨａを用いることなくセグメント幅データＷをそのまま検出結果とした場合を示す。図６からは、物体認識装置１では、どの距離でも物体の大きさが精度よく検出されており、水平ビームのすそ野部分の影響が効果的に排除されていることがわかる。

また、物体認識装置１では、セグメント内に複数のピークが存在する場合、これを分割して、分割したセグメント毎に物体に関する情報を求めるようにされているため、複数の物体が近接して存在する場合に、これを一つの物体として誤認識する可能性を低減することができ、ひいては、個々の物体を正しく認識することができる。

また、物体認識装置１によれば、領域抽出閾値ＴＨａを、セグメント内での最大受信強度Ａｐに閾値係数αを乗じることで、検出対象の物体の大きさに関係なく算出しているため、検出可能な物体の大きさが限定されてしまうことがなく、様々な大きさの物体を精度よく検出することができる。

更に、物体認識装置１では、閾値係数αは、上限距離（ビーム幅が規定幅と同程度となる距離）以上、及び、下限距離（ビーム幅が規定幅の１／２程度）以下となる距離では、一定値となるように設定されている。これにより、物体認識装置１によれば、誤差の生じやすい下限距離から上限距離に至る間での検出精度を確保しつつ、閾値係数αの設定を簡略化することができる。

［他の実施形態］
以上本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、様々な態様にて実施することが可能である。

例えば、上記実施形態では探査波としてレーザ光を用いたがミリ波等の電波を用いてもよい。
上記実施形態では、対象セグメントが過大セグメントであると判定された場合のみ、領域抽出閾値ＴＨａを用いて物体の幅を求めるようにされているが、全ての対象セグメントに対して領域抽出閾値ＴＨａを用いた処理を適用するようにしてもうよい。

上記実施形態では、係数テーブルの設定に用いる規定幅を０．３ｍとしたがこれに限るものではなく、幅が実際より小さく見積もられることがないようにすべき物体の大きさに応じて適宜設定すればよい。

１…物体認識装置 １０…発光部 １１…レーザダイオード（ＬＤ） １２…ＬＤ駆動回路 １３…発光レンズ １４…スキャナ １５…モータ駆動回路 ２０…受光部 ２１…受光レンズ ２２…受光素子 ２３…アンプ ２４…コンパレータ ３０…時間計測回路 ４０…制御部

Claims (5)

1. 予め設定された走査方向に沿って隣接するように設定された複数の探査波ビームを用いて走査を実行した結果に基づき、探査波を反射した物体を認識する物体認識装置であって、
   前記走査によって得られた前記物体からの反射波の受信信号に基づいて、前記探査波ビーム毎に受信強度、及び前記物体の位置を検出する検出手段と、
   前記検出手段での検出結果に基づき、前記位置の差が予め設定された許容値以下であれば同一セグメントに属するものとして前記検出結果をセグメント化するセグメント化手段と、
   前記セグメント化手段にて生成されたセグメント毎に、前記物体の幅を求める物体サイズ算出手段と、
   を備え、
   前記物体サイズ算出手段は、
   前記セグメント毎に、前記受信強度のピーク値を求めると共に、該セグメントまでの距離が近いほど小さな値に設定された閾値係数α（但し、０＜α＜１）を、前記ピーク値に乗じることで閾値を算出し、前記受信強度が前記閾値より大きい前記セグメント内の領域を抽出する領域抽出手段を備え、該領域抽出手段にて抽出された領域の幅を、前記物体の幅として求めることを特徴とする物体認識装置。
2. 前記閾値係数αは、前記探査波ビームのビーム幅が予め設定された規定幅以上となる距離では一定値に設定されていることを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
3. 前記物体サイズ算出手段は、前記セグメントの幅が予め設定された許容上限幅より広い場合、又は、前記受信強度のピーク値が予め設定された許容上限レベルより大きい場合に前記領域抽出手段を実行することを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の物体認識装置。
4. 前記セグメント内に複数のピークが存在する場合、該ピーク間で信号レベルが最小となる方位を抽出し、該方位にて前記セグメントを分割する分割手段を備え、
   前記物体サイズ算出手段は、前記分割手段にて分割された前記セグメント毎に前記物体の幅を求めることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載の物体認識装置。
5. 請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載の物体認識装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させるためのプログラム。

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