JP2011232155A - 物体認識装置、及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】物体認識装置において、複数個の検出対象が走査方向に沿って近接している場合であっても、各検出対象の認識精度を向上させること
【解決手段】物体認識処理では、測距データ間の差が予め規定された許容値以下となる測距データによって形成される領域に含まれる測距データ群を、一つの候補領域をグループ化する（Ｓ１３０）。当該候補領域の大きさが規定値より大きければ（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、当該候補領域を特別候補領域として、この特別候補領域に対応する画像データ上の対象領域に対して画像認識処理を実行し、対象領域中の検出対象の範囲を特定する（Ｓ１７０）。その特定した範囲に基づく検出対象の境界方位に従って、特別候補領域を分割し（Ｓ２１０）、その分割した新たな候補領域を含む全ての候補領域について追跡処理を実行して、候補領域の中で物体として確定すべきものと特定する（Ｓ２３０）。
【選択図】図２

Description

本発明は、レーザレーダ装置での検出結果から検出対象を認識する物体認識装置、及びプログラムに関する。

従来、アダプティブクルーズコントロール（ＡＣＣ）やプリクラッシュセーフティシステム（ＰＣＳ）といった車両制御を実行するために、車両の進行方向上に存在する物体（主として先行車両）を認識する物体認識装置が知られている。

この種の物体認識装置の中には、予め設定された走査方向に沿って隣接するようにレーザ光（即ち、探査波）を順次出力した結果に基づき、検出対象としての物体を認識するレーザレーダ装置と、少なくともレーザ光の走査範囲を含む範囲を撮影範囲として撮像した画像に対して画像認識処理を実行することで、検出対象を認識する撮像ユニットとを備え、レーザレーダ装置及び撮像ユニットそれぞれにて認識した検出対象の位置を時系列に沿って追跡するものがある（特許文献１参照）。

この物体認識装置の中でも、レーザレーダ装置（以下、従来レーダ装置とする）は、レーザ光が出力されることによって得られた物体からの反射波に基づいて、レーザ光が出力される毎に、物体が存在する位置（即ち、レーザレーダ装置からの距離、車幅方向の座標、及び車高方向の座標）を表す測距データを生成する。そして、物体の位置間の差が予め規定された許容値以下となる測距データによって形成される領域に含まれる測距データ群を、同一グループに属するものとしてグループ化し、そのグループ化した測距データ群の位置を時系列に沿って追跡することで検出対象を認識することが一般的である。

特開２００４−５３２７８号公報

ここで、図７（Ａ）は、自車両前方の道路上を走行する車両Ａ，Ｂの走行状況を例示した図面であり、図７（Ｂ）は、図７（Ａ）に示す走行状況下において、従来レーダ装置が車両Ａ，Ｂとして認識した測距データ群それぞれの様子を示した図面である。

この図７（Ａ）に示すように、時刻ｔに、車両Ａの後方を走行している車両Ｂが、時刻ｔ＋１に車両Ａに接近する。そして、車両Ｂは、時刻ｔ＋２に、その車両Ｂの端部（左端）が、車両Ａの端部（右端）に近接して併走し、時刻ｔ＋３には、車両Ａの前方を走行する。

このような状況下における時刻ｔ，ｔ＋１，ｔ＋３では、車両Ａの端部（右端）に対応する測距データと、車両Ｂの端部（左端）に対応する測距データとの差が許容値よりも大きい。このため、従来レーダ装置は、図７（Ｂ）に示すように、車両Ａに対応する測距データと車両Ｂに対応する測距データとを別々にグループ化し、区別して認識する。

一方、時刻ｔ＋２は、従来レーダ装置から車両Ａまでの距離及び車両Ｂまで距離が同一であり、かつ車両Ａの端部（右端）と車両Ｂの端部（左端）との車幅方向に沿った距離が接近する。

そして、従来レーザ装置から出力されたレーザ光は、出力されてからの距離が遠くなるほど拡散してビーム幅が広くなる。このため、車両Ａ、Ｂ間の空間に向けて出力されたレーザ光は、車両Ａ，Ｂ間の空間を通り抜けずに、車両Ａまたは車両Ｂにて反射することがある。すると、従来レーダ装置では、車両Ａの端部（右端）として検出した測距データと、車両Ｂの端部として検出した測距データとの差が許容値以下となり、車両Ａと車両Ｂとを１つの物体（即ち、車両）としてグループ化し、２台の車両Ａ，Ｂを一台の物体として誤認識するという問題があった。

しかも、従来レーダ装置では、車両Ａ，Ｂそれぞれの位置を時系列に沿って追跡する際に、車両Ａ，Ｂを誤認識したまま追跡する結果、時刻ｔ＋２にて、車幅方向に滑ったような挙動として認識したり、車両の大きさが突然大きくなったように認識したりしてしまうという問題があった。

つまり、従来レーダ装置では、複数個の検出対象が走査方向に沿って近接している場合、各検出対象を精度良く認識できないという問題があった。
そこで、本発明は、物体認識装置において、複数個の検出対象が走査方向に沿って近接している場合であっても、各検出対象の認識精度を向上させ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は、予め設定された走査方向に沿って、隣接するように探査波を順次出力した結果に基づき、検出対象を認識する。
その本発明の物体認識装置では、位置取得手段が、探査波が出力されることによって得られた物体からの反射波に基づいて、探査波が出力される毎に生成され、物体が存在する位置を表す測距データを取得し、画像取得手段が、少なくとも探査波の走査範囲を含む範囲を撮像した画像データを取得する。

そして、候補検出手段が、位置取得手段で取得した測距データに基づき、測距データ間の差が予め規定された許容値以下となる測距データによって形成される領域に含まれる測距データ群それぞれを、同一グループに属するものとしてグループ化した候補領域を検出する。その検出された候補領域の中に、少なくとも２つ以上の検出対象が規定方向に沿って隣接して存在する可能性がある特別候補領域を決定し、範囲検出手段が、画像取得手段にて取得した画像データに対して画像認識処理にて物体を認識し、特別候補領域に対応する画像データ上の領域に写り込んだ各検出対象である物体が存在する測距データの範囲を検出する。

さらに、本発明の物体認識装置では、候補分割手段が、範囲検出手段にて検出された測距データの範囲の端部に対応する物体の境界位置にて、特別候補領域を分割する。
このような本発明の物体認識装置によれば、候補領域が特別候補領域であったとしても、画像データから検出した測距データの範囲に基づいて、当該特別候補領域を単一の物体に対応する領域へと分割することができる。

したがって、本発明の物体認識装置によれば、複数個の検出対象が走査方向に沿って隣接して存在している場合であっても、全ての検出対象を、それぞれ単一の検出対象として認識することができ、検出対象の認識精度を向上させることができる。

さらに、このような本発明の物体認識装置によれば、認識した検出対象それぞれの位置の時系列に沿った変化、即ち、検出対象の挙動について、精度良く認識することができる。

なお、本発明の物体認識装置は、物体認識手段が、候補分割手段にて分割した結果それぞれを候補領域の１つとして各候補領域の位置を時系列に沿って追跡した結果から、検出対象を認識しても良い。

また、本発明において、範囲検出手段による画像認識処理は、請求項２に記載のように、画像データにおいて特別候補領域に対応する領域に対して実行されても良い。
このような本発明の物体認識装置によれば、画像認識処理を実行する画像データ上の領域を特別候補領域に対応する領域に限定するため、測距データの範囲を検出するために必要な処理量を低減でき、ひいては、測距データの範囲を検出するまでに要する時間を短縮できる。

さらに、本発明において、範囲検出手段は、請求項３に記載のように、候補領域の大きさが、検出対象単体の大きさを表す規定値よりも大きければ、当該候補領域を特別候補領域としても良い。

このような本発明の物体認識装置によれば、複数の検出対象が存在する可能性が高い領域を、特別候補領域とすることができる。この結果、本発明の物体認識装置によれば、複数の物体を１つの物体（検出対象）として誤認識することを、より確実に防止できる。

そして、本発明の物体認識装置では、請求項４に記載のように、候補分割手段にて分割した結果である測距データ群の大きさが、規定値よりも大きければ、再検出手段が、該測距データ群を特別候補領域として、範囲検出手段に測距データの範囲の検出を実行させても良い。

このような本発明の物体認識装置によれば、特別候補領域に含まれる全ての検出対象を、それぞれ単一の検出対象としてより確実に認識することができる。
なお、本発明の物体認識装置は、車両の車幅方向を走査方向の１つとして探査波を出力しても良い。この場合、本発明の範囲検出手段は、請求項５に記載のように、車幅方向を規定方向とした特別候補領域を特定しても良い。

このような本発明の物体認識装置によれば、車幅方向に沿って隣接する複数の検出対象、例えば、近接して併走する複数台の先行車両を、１つの物体（検出対象）として誤認識することを防止できる。

また、本発明の物体認識装置は、少なくとも車両の車高方向を、走査方向の１つとして探査波を出力しても良い。この場合、本発明の範囲検出手段は、請求項６に記載のように、車高方向を規定方向とした特別候補領域を特定しても良い。

このような本発明の物体認識装置によれば、車高方向に沿って隣接する複数の検出対象、例えば、停止している車両、及びその停止している車両の上方に存在する道路標識を、１つの物体（検出対象）として誤認識することを防止できる。

ところで、本発明は、物体認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムとして構成されたものでも良い。
この場合、本発明のプログラムでは、探査波が出力されることによって得られた物体からの反射波に基づいて、探査波が出力される毎に生成され、物体が存在する位置を表す測距データを取得する位置取得手順と、少なくとも探査波の走査範囲を含む範囲を撮像した画像データを取得する画像取得手順と、取得した測距データに基づき、測距データ間の差が予め規定された許容値以下となる測距データによって形成される領域に含まれる測距データ群それぞれを、同一グループに属するものとしてグループ化した候補領域を検出する候補検出手順と、その検出された候補領域の中に、少なくとも２つ以上の検出対象が隣接して存在する可能性がある特別候補領域を決定し、画像取得手順にて取得した画像データに対して画像認識処理を実行することで、特別候補領域に対応する画像データ上の領域に写り込んだ各検出対象である物体が存在する測距データの範囲を検出する範囲検出手順と、その検出された測距データの範囲の端部に対応する物体の境界位置にて、特別候補領域を分割する候補分割手順とをコンピュータに実行させる必要がある。

本発明が、このようになされたプログラムであれば、例えば、ＤＶＤ−ＲＯＭ、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、必要に応じてコンピュータにロードさせて起動することや、必要に応じて通信回線を介してコンピュータに取得させて起動することにより用いることができる。そして、コンピュータに各手順を実行させることで、そのコンピュータを、請求項１に記載された物体認識装置として機能させることができる。

本発明が適用された認識ＥＣＵを備えた物体認識システム及びその周辺構成の概略構成を示すブロック図である。 認識ＥＣＵが実行する物体認識処理の処理手順を示したフローチャートである。 画像データから、各検出対象を検出する様子を示した説明図である。 本実施形態の動作例を示した説明図である。 変形例における物体認識システムの概略構成を示した説明図である。 変形例における物体認識システムにて実行される物体認識処理の処理手順を示したフローチャートである。 従来レーダ装置の課題を説明するための説明図である。

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認識ＥＣＵを備えた物体認識システム及びその周辺構成の概略構成を示すブロック図である。

〈物体認識システムの構成〉
この物体認識システム１は、車両に搭載して用いられるものであり、車両の進行方向上に存在する物体を認識して、その認識した物体に関する情報からなる物標データを生成する。その生成された物標データは、物体の種類（例えば、先行車両や道路標識）、物体が存在する位置（自車両からの距離、車幅方向の座標、及び車高方向の座標）、物体の大きさ、物体と自車両との相対速度（または物体の速度）などを含み、車両制御電子制御装置（以下、車両制御ＥＣＵとする）６０に供給される。

そして、車両制御ＥＣＵ６０は、物標データに基づいて、当該先行車両との車間距離を予め規定された距離に維持しながら先行車両の挙動に追従するように、自車両に搭載されたパワートレイン機構、ブレーキ機構、ステアリング機構を制御するアダプティブクルーズ制御などの周知の車両制御を実行する。

具体的には、物体認識システム１は、レーザレーダ装置１０と、撮像ユニット４０と、認識電子制御装置（以下、認識ＥＣＵとする）５０とを備えている。
〈レーザレーダ装置の構成〉
レーザレーダ装置１０は、探査波としてのレーザ光によって車両前方をスキャンする発光部２０と、発光部２０から照射されたレーザ光を反射した物体からの反射光（反射波）を受光する受光部３０とを備えている。さらに、レーザレーダ装置１０は、発光部２０にてレーザ光が照射されてから受光部３０にて反射光が受光されるまでの時間を計測して距離データＲを生成する検知回路３５と、発光部２０を駆動するためのＬＤ駆動信号を出力すると共に、検知回路３５にて生成された距離データＲに基づいて測距データを生成するレーザレーダ制御部３６とを備えている。

なお、レーザレーダ装置１０は、例えば、車室外のフロントバンパ／グリル周辺や、車室内のルームミラー周辺など、車両前方に向けてレーザ光を照射可能な位置に取り付けられる。

＜発光部＞
発光部２０は、レーザ光を発生させるレーザダイオード（ＬＤ）２１と、レーザレーダ制御部３６からのＬＤ駆動信号に従って、ＬＤ２１にパルス状のレーザ光を発生させるＬＤ駆動回路２２とを備えている。さらに、発光部２０は、ＬＤ２１が発生したレーザ光のビーム幅を絞る発光レンズ２３と、発光レンズ２３を介して供給されるレーザ光を反射する各面の倒れ角が異なる回転多面鏡、及びその回転多面鏡を駆動するモータにより構成されたスキャナ機構部２４と、レーザレーダ制御部３６からのモータ駆動信号に従って、スキャナ機構部２４を構成するモータを駆動することで、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２５とを備えている。

なお、発光部２０が発生するレーザ光の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、車幅方向に予め設定された設定角度範囲（例えば、±１８．０ｄｅｇ）をスキャンエリア（本発明の走査範囲に相当）とし、そのスキャンエリアを所定角度（例えば、レーザ光のビーム幅に等しい角度（０．２５ｄｅｇ））ずつ、車幅方向に沿って変位させながらレーザ光を照射することで実現される。以下、この車幅方向への一次元的なビームスキャンを、ラインスキャンと称す。

また、モータ駆動回路２５は、１回のラインスキャンが完了すると、レーザ光のビームの俯角θｙを、車高方向に沿って順番に切り替える。これを繰り返すことで、二次元的なビームスキャンを実現する。

＜受光部＞
受光部３０は、レーザ光を反射した物体からの反射光を集光する受光レンズ３１と、受光レンズ３１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（ＰＤ）３２と、受光素子３２からの受光信号を増幅する増幅器３３とを備えている。

＜検知回路＞
検知回路３５は、レーザレーダ制御部３６からのＬＤ駆動信号が入力される毎に、そのＬＤ駆動信号と受光部３０からの受光信号との位相差（即ち、レーザ光を反射した物体までの往復時間）を計測し、その計測結果を、レーザ光を反射した物体までの距離に換算した距離データＲを生成する。

＜レーザレーダ制御部＞
レーザレーダ制御部３６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。

レーザレーダ制御部３６では、ＬＤ駆動信号及びモータ駆動信号によって発光部２０を駆動して、二次元的なビームスキャンを実行するスキャン実行処理を実行する。そのスキャン実行処理は、予め設定されたスキャン周期毎に起動され、俯角θｙの異なるビームによるラインスキャンが、俯角θｙの種類だけ繰り返されるように、ＬＤ駆動信号，モータ駆動信号を出力する処理を実行する。そして、距離データＲを、その距離データＲを生成した時のスキャン角度θｘ，ｙ（１ライン中の何番目のＬＤ駆動信号か）と対応付けたものを測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）として、ビームの俯角θｙが異なるスキャン毎に蓄積する。したがって、測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）は、レーザ光を反射した物体の有無、その物体までの距離、及び物体の位置を表すものとなる。

これと共に、レーザレーダ制御部３６では、蓄積した測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）を、認識ＥＣＵ５０からの要求に応じて、認識ＥＣＵ５０に供給するように構成されている。
〈撮像ユニットの構成〉
撮像ユニット４０は、デジタル画像（即ち、画像データ）を撮像する撮像装置４１と、撮像装置４１にて撮像された画像データを蓄積して、認識ＥＣＵ５０からの要求に応じて認識ＥＣＵ５０に供給する画像処理プロセッサ４２とを備えている。

撮像装置４１は、少なくともレーザレーダ装置１０によるレーザ光の照射範囲（即ち、スキャンエリア）を含む範囲を撮影範囲とするように、予め規定された位置に固定されている。そして、撮像装置４１は、スキャン周期と略同じ時間間隔で撮像し、画像データを生成する。

なお、画像処理プロセッサ４２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。
〈認識ＥＣＵの構成〉
次に、認識ＥＣＵ５０は、電源を切断しても記憶内容を保持する必要のあるデータやプログラムを記憶するＲＯＭ５１と、データを一時的に格納するＲＡＭ５２と、ＲＯＭ５１またはＲＡＭ５２に記憶されたプログラムに従って処理を実行するＣＰＵ５３とを少なくとも備えた周知のマイクロコンピュータを中心に構成されている。

そして、ＲＯＭ５１には、レーザレーダ装置１０から取得した測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）、及び撮像ユニット４０から取得した画像データに基づいて、自車両の進行方向（即ち、前方）に存在する物体を認識して、その認識した物体の物標データを生成する物体認識処理を認識ＥＣＵ５０が実行するためのプログラムが用意されている。つまり、認識ＥＣＵ５０は、物体認識処理を実行することで、本発明の物体認識装置として機能する。
〈物体認識処理について〉
次に、認識ＥＣＵ５０が実行する物体認識処理について説明する。

この物体認識処理は、レーザレーダ装置１０にてスキャン実行処理が終了する毎、即ち、スキャン周期毎に起動され、図２のフローチャートに示す処理を実行する。
すなわち、物体認識処理では、まず、時系列に沿った最新の画像データを、撮像ユニット４０の画像処理プロセッサ４２から取得する（Ｓ１１０）。続いて、レーザレーダ装置１０のレーザレーダ制御部３６から、スキャン実行処理１回分の測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）を取得する（Ｓ１２０）。

そして、Ｓ１２０にて取得した測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）の中で、同一グループに属するとみなせる測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）群をグルーピング（即ち、グループ化）してセグメント（以下、候補領域とする）を形成する（Ｓ１３０）。

本実施形態のＳ１３０では、具体的には、まず、測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）を形成する距離データＲ及びスキャン角度θｘ，ｙ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、自車両の中心を原点（０，０，０）とし、車幅方向をＸ軸、車高方向をＹ軸、自車両の前方方向をＺ軸としたものである。

そして、直交座標系における位置同士のＸ軸方向の距離が、予め規定された許容値Δｘ（例えば、０．２ｍ）以下、Ｙ軸方向の距離が、予め規定された許容値Δｙ以下、Ｚ軸方向の距離が、予め規定された許容値Δｚ（例えば、２ｍ）以下という３条件を全て満たす場合に、その点集合をグルーピングする。なお、候補領域は、グルーピングによって一体化された点集合を含む大きさに設定された矩形の領域である。その候補領域には、当該候補領域の大きさを表す３辺のデータ（Ｗ（幅），Ｈ（高さ），Ｄ（奥行き））と、当該候補領域の左端及び右端に対応するスキャン角度θｘ，ｙとを含むセグメントデータが対応付けられている。

つまり、候補領域は、測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）間の差が予め規定された許容値（Δｘ,Δｙ,Δｚ）以下となる測距データによって形成される領域に含まれる測距データ群を、同一グループに属するものとしてグループ化したものである。

続いて、Ｓ１３０にて形成された候補領域の１つを抽出し（Ｓ１４０）、その抽出した候補領域の大きさ（Ｗ，Ｈ）が、予め設定された検出対象（例えば、先行車両）の１つの大きさを表す規定値（Ｔｈ_W，ＴＨ_H）よりも大きいか否かを判定する（Ｓ１５０）。

そのＳ１５０での判定の結果、候補領域の大きさ（Ｗ，Ｈ）が規定値（Ｔｈ_W，ＴＨ_H）以下であれば（Ｓ１５０：ＮＯ）、Ｓ１４０にて抽出された候補領域は、複数の検出対象が含まれている可能性が低いものと判定して、後述するＳ２２０へと進む。一方、Ｓ１５０での判定の結果、候補領域の大きさ（Ｗ，Ｈ）が規定値（Ｔｈ_W，ＴＨ_H）より大きければ（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、Ｓ１４０にて抽出された候補領域は、複数の検出対象が含まれている可能性がある候補領域（以下、特別候補領域とする）であると判定して、Ｓ１６０へと進む。

そのＳ１６０では、図３（Ａ）に示すように、Ｓ１１０にて取得した画像データにおいて、特別候補領域に対応する画像データ上の領域である対象領域を特定する。続いて、その特定した画像データ上の対象領域に対して、検出対象を表す識別器を照合する画像認識処理を実行する（Ｓ１７０）。すなわち、Ｓ１７０では、画像データ上の対象領域から予め規定された特徴量を導出し、その導出した特徴量を識別器に照合する周知の手法により、図３（Ｂ）に示すように、画像データ上の対象領域に写り込んだ全ての検出対象を検出し、その検出対象が存在する範囲（図３（Ｂ）中、検出対象Ａ，Ｂ）を特定する。

そして、画像データ上の対象領域から検出した検出対象（以下、存在検出対象とする）が、複数であるか否かを判定する（Ｓ１８０）。そのＳ１８０での判定の結果、存在検出対象が複数でなければ、即ち、「０」または「１」であれば（Ｓ１８０：ＮＯ）、後述するＳ２２０へと進む。

一方、Ｓ１８０での判定の結果、存在検出対象が複数（即ち、「２」以上）であれば（Ｓ１８０：ＹＥＳ）、画像データ上の対象領域において、存在検出対象間の境界を表す画像データ上の座標である対象物境界を導出する（Ｓ１９０）。さらに、対象物境界を、測距データにおけるスキャン角度θｘ，ｙにて表した境界方位（本発明の境界位置に相当）に変換する（Ｓ２００）。

そして、その変換した境界方位にて、特別候補領域を分割し（Ｓ２１０）、Ｓ１５０へと戻る。そのＳ１５０では、Ｓ２１０にて分割された特別候補領域それぞれの大きさ（Ｗ，Ｈ）が、規定値（Ｔｈ_W，ＴＨ_H）よりも大きいか否かを判定し、分割された特別候補領域それぞれの大きさ（Ｗ，Ｈ）が規定値（Ｔｈ_W，ＴＨ_H）より大きければ（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、Ｓ１６０〜Ｓ２１０を繰り返す。すなわち、特別候補領域に、複数の検出対象が存在している可能性が無くなるまで、Ｓ１５０〜Ｓ２１０が実行される。

一方、Ｓ２１０にて分割された特別候補領域それぞれの大きさ（Ｗ，Ｈ）が規定値（Ｔｈ_W，ＴＨ_H）以下であれば（Ｓ１５０：ＹＥＳ）、分割された特別候補領域それぞれを新たな候補領域として、Ｓ２２０へと進む。

そのＳ２２０では、全候補領域に対してＳ１５０での判定が実行されたか否かを判定し、判定の結果、全候補領域に対してＳ１５０での判定が実行されていなければ（Ｓ２２０：ＮＯ）、Ｓ１４０へと戻る。そして、全候補領域の中から、Ｓ１５０での判定が未実施の候補領域を抽出して、Ｓ１５０からＳ２２０のステップを繰り返す。

一方、Ｓ２２０での判定の結果、全候補領域に対してＳ１５０での判定が実行済みであれば（Ｓ２２０：ＹＥＳ）、Ｓ２３０へと進む。
そのＳ２３０では、各候補領域を観測値として時系列に沿って追跡し、その追跡した結果に従って、観測値毎に、物体の種類を特定して認識すると共に、及びその認識した物体毎に物標データを生成する追跡処理を実行する。なお、追跡処理は、周知の処理であるため、ここでの詳しい説明は省略するが、一般的な追跡処理では、観測値の位置の時系列に沿った変化から、自車両との間の相対速度を導出し、その導出した相対速度を自車両の車速と比較した結果、及び観測値（即ち、候補領域）の大きさに基づいて、物体の種類を仮定する。さらに、カルマンフィルタなどを用いて、時系列に沿った観測値の挙動を予測し、その予測した結果に観測値が一致すれば、仮定された物体の種類や大きさ、速度などを確定し、その確定した結果を物標データとして生成する。

その後、物体認識処理を終了し、次の起動タイミングまで待機する。
〈本実施形態の動作例〉
次に、本実施形態の物体認識システム１の動作例について説明する。

図４（Ａ）に示すように、自車両の前方を、自車両からの距離が同一である（即ち、距離の差が許容値Δｚ以下である）先行車両Ａと先行車両Ｂとが、それぞれの端部（即ち、先行車両Ａの右端と先行車両Ｂの左端と）の距離が近接して走行している場合を想定する。このとき、先行車両Ａの端部（右端）と先行車両Ｂの端部（左端）と間の車幅方向に沿った実際の距離が許容値Δｘよりも大きいものとする。

想定したようなケースであっても、レーザレーダ装置１０の発光部２０から照射されるレーザ光は拡散することから、先行車両Ａの端部（右端）に対応する測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）と、先行車両Ｂの端部（左端）に対応する測距データ（Ｒ，θｘ，ｙ）との車幅方向に沿った差は、許容値Δｘ未満となる。すると、本実施形態の物体認識処理におけるＳ１３０では、図４（Ｂ）に示すように、先行車両Ａに対応する測距データ群と、先行車両Ｂに対応する測距データ群とを、一つの候補領域としてグループ化する。このとき、検出対象を車両（先行車両）とすると、この候補領域の大きさ（Ｗ，Ｈ）が規定値（Ｔｈ_W，ＴＨ_H）より大きいため、物体認識処理のＳ１６０，Ｓ１７０にて、当該候補領域を特別候補領域として、この特別候補領域に対応する画像データ上の対象領域に対して画像認識処理を実行し、対象領域中の検出対象（即ち、先行車両Ａ，Ｂ）の範囲を特定する。

そして、物体認識処理のＳ２００では、図４（Ｃ）に示すように、その特定した範囲に基づく検出対象の境界方位に従って、特別候補領域を分割して、その分割した特別候補領域を、新たな候補領域とする。さらに、物体認識処理のＳ２３０では、全ての候補領域について追跡処理を実行して、候補領域の中で物体として確定すべきものと特定する。
［実施形態の効果］
以上説明したように、本実施形態の物体認識処理によれば、候補領域が特別候補領域であったとしても、画像データ上において検出対象が存在する位置に基づいて、当該特別候補領域を単一の物体に対応する領域へと分割することができる。

この結果、物体認識システム１によれば、複数個の検出対象が走査方向に沿って隣接して存在している場合であっても、全ての検出対象を、それぞれ単一の検出対象として認識することができ、検出対象の認識精度を向上させることができる。

また、本実施形態の物体認識処理では、特別候補領域を分割した結果として生成される候補領域の大きさが規定値以下となるまで、当該特別候補領域を検出対象毎に分割可能であるか否かを判定している。このため、物体認識システム１によれば、特別候補領域に含まれる全ての検出対象を、それぞれ単一の検出対象としてより確実に認識することができる。

さらに、物体認識システム１では、単一の検出対象それぞれの位置を時系列に沿って追跡するため、検出対象の挙動について、精度良く認識することができる。
なお、本実施形態の物体認識処理では、画像認識処理を実行する画像データ上の領域を、特別候補領域に対応する対象領域に限定している。この結果、物体認識システム１によれば、画像データ上において検出対象が存在する位置を検出するために必要な処理量を低減でき、ひいては、検出対象を検出するまでに要する時間を短縮できる。
［その他の実施形態］
以上、本発明の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、上記実施形態における物体認識システム１は、レーザレーダ装置１０と、撮像ユニット４０と、認識ＥＣＵ５０とを備えていたが、物体認識システム１は、このような構成に限るものではなく、認識ＥＣＵ５０を備えていなくとも良い。つまり、図５に示すように、物体認識システム１は、レーザレーダ装置１０と、撮像ユニット４０とから構成され、レーザレーダ装置１０のレーザレーダ制御部３６と、撮像ユニット４０の画像処理プロセッサ４２との間で情報（例えば、対象領域、境界方位）を通信するように構成されていても良い。

このように物体認識システム１が構成されている場合、物体認識処理は、図６に示すように、レーザレーダ装置１０のレーザレーダ制御部３６では、Ｓ１２０〜Ｓ１５０，Ｓ２２１０〜Ｓ２３０のステップを実行し、撮像ユニット４０の画像処理プロセッサ４２では、Ｓ１１０，Ｓ１７０〜Ｓ１９０のステップを実行することが望ましい。なお、物体認識処理におけるＳ１６０，Ｓ２００のステップは、レーザレーダ装置１０のレーザレーダ制御部３６にて実行しても良いし、撮像ユニット４０の画像処理プロセッサ４２にて実行しても良い。

ただし、この変形例におけるレーザレーダ装置１０及び撮像ユニット４０は、第一実施形態におけるレーザレーダ装置１０及び撮像ユニット４０と同様に構成されている。また、この変形例における物体認識処理における各ステップの内容も、第一実施形態における各ステップの内容と同様である。

また、上記実施形態の物体認識処理におけるＳ１７０では、画像認識処理を実行する画像データ上の領域を対象領域に限定していたが、Ｓ１７０において画像認識処理を実行する画像データ上の領域は、対象領域に限るものではなく、例えば、画像データの全領域であっても良い。この場合、物体認識処理におけるＳ１６０は省略されていても良い。

ところで、上記実施形態における物体認識処理では、先行車両を検出対象の１つとしていたが、物体認識処理にて検出可能な検出対象は、先行車両に限るものではなく、例えば、路上に設けられた道路標識や、デリニエータなどの路側物であっても良いし、歩行者や落下物など、車両の運転の妨げとなる物体であっても良い。

特に、路上に設けられた道路標識を検出対象の１つとすれば、当該道路標識が、先行車両の直上、かつ先行車両と近接して位置する場合に、その先行車両と道路標識とを別々の候補領域として認識することができる。
［実施形態と特許請求の範囲との対応関係］
最後に、上記実施形態の記載と、特許請求の範囲の記載との関係を説明する。

上記実施形態の物体認識処理におけるＳ１１０が、本発明の画像取得手段に相当し、物体認識処理におけるＳ１２０が本発明の位置取得手段に相当し、物体認識処理におけるＳ１３０が候補検出手段に相当する。さらに、物体認識処理におけるＳ１４０〜Ｓ１７０が、本発明の範囲検出手段に相当し、Ｓ２１０が本発明の候補分割手段に相当する。

なお、上記実施形態の物体認識処理におけるＳ２１０を経て移行したＳ１５０〜Ｓ１７０が、本発明の再検出手段に相当する。

１…物体認識システム １０…レーザレーダ装置 ２０…発光部 ２２…ＬＤ駆動回路 ２３…発光レンズ ２４…スキャナ機構部 ２５…モータ駆動回路 ３０…受光部 ３１…受光レンズ ３２…受光素子 ３３…増幅器 ３５…検知回路 ３６…レーザレーダ制御部 ４０…撮像ユニット ４１…撮像装置 ４２…画像処理プロセッサ ５０…認識ＥＣＵ ５１…ＲＯＭ ５２…ＲＡＭ ５３…ＣＰＵ ６０…車両制御ＥＣＵ

Claims (7)

1. 予め設定された走査方向に沿って、隣接するように探査波を順次出力した結果に基づき、検出対象を認識する物体認識装置であって、
   前記探査波が出力されることによって得られた物体からの反射波に基づいて、前記探査波が出力される毎に生成され、前記物体が存在する位置を表す測距データを取得する位置取得手段と、
   少なくとも前記探査波の走査範囲を含む範囲を撮像した画像データを取得する画像取得手段と、
   前記位置取得手段で取得した測距データに基づき、前記測距データ間の差が予め規定された許容値以下となる測距データによって形成される領域に含まれる測距データ群それぞれを、同一グループに属するものとしてグループ化した候補領域を検出する候補検出手段と、
   前記候補検出手段にて検出された候補領域の中に、少なくとも２つ以上の前記検出対象が規定方向に沿って隣接して存在する可能性がある特別候補領域を決定する手段と、
   前記画像取得手段にて取得した画像データに対して画像認識処理にて物体を認識し、前記特別候補領域に対応する前記画像データ上の領域に写り込んだ各検出対象である物体が存在する測距データの範囲を検出する範囲検出手段と、
   前記範囲検出手段にて検出された前記測距データの範囲の端部に対応する物体の境界位置にて、前記特別候補領域を分割する候補分割手段と
   を備えることを特徴とする物体認識装置。
2. 前記範囲検出手段は、
   前記画像認識処理を、前記特別候補領域に対応する前記画像データでの領域に対して実行することを特徴とする請求項１に記載の物体認識装置。
3. 前記範囲検出手段は、
   前記候補領域の大きさが、前記検出対象単体の大きさを表す規定値よりも大きければ、当該候補領域を前記特別候補領域とすることを特徴とする請求項１または請求項２に記載の物体認識装置。
4. 前記候補分割手段にて分割した結果である前記測距データ群の大きさが、前記規定値よりも大きければ、該測距データ群を前記特別候補領域として、前記範囲検出手段に前記測距データの範囲の検出を実行させる再検出手段
   を備えることを特徴とする請求項３に記載の物体認識装置。
5. 当該物体認識装置は、
   少なくとも車両の車幅方向を、前記走査方向の１つとして前記探査波を出力し、
   前記範囲検出手段は、
   前記車幅方向を前記規定方向とした前記特別候補領域を特定することを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の物体認識装置。
6. 当該物体認識装置は、
   少なくとも車両の車高方向を、前記走査方向の１つとして前記探査波を出力し、
   前記範囲検出手段は、
   前記車高方向を前記規定方向とした前記特別候補領域を特定することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の物体認識装置。
7. 予め設定された走査方向に沿って、隣接するように探査波を順次出力した結果に基づき、検出対象を認識する物体認識装置としてコンピュータを機能させるためのプログラムであって、
   前記探査波が出力されることによって得られた物体からの反射波に基づいて、前記探査波が出力される毎に生成され、前記物体が存在する位置を表す測距データを取得する位置取得手順と、
   少なくとも前記探査波の走査範囲を含む範囲を撮像した画像データを取得する画像取得手順と、
   前記位置取得手順で取得した測距データに基づき、前記測距データ間の差が予め規定された許容値以下となる測距データによって形成される領域に含まれる測距データ群それぞれを、同一グループに属するものとしてグループ化した候補領域を検出する候補検出手順と、
   前記候補検出手順にて検出された候補領域の中に、少なくとも２つ以上の前記検出対象が隣接して存在する可能性がある特別候補領域を決定する手順と、
   前記画像取得手順にて取得した画像データに対して画像認識処理にて物体を認識し、前記特別候補領域に対応する前記画像データ上の領域に写り込んだ各検出対象である物体が存在する測距データの範囲を検出する範囲検出手順と、
   前記範囲検出手順にて検出された前記測距データの範囲の端部に対応する物体の境界位置にて、前記特別候補領域を分割する候補分割手順とを
   前記コンピュータに実行させるためのプログラム。