JP2014006123A - 物体検出装置、情報処理装置、物体検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】複数のセンサで物標を検出する物体検出装置において、シーンに応じて優先するセンサを選択する物体検出装置を提供すること。
【解決手段】物標との第一距離、及び、物標の第一横位置を含む第一物標情報を検出する第一のセンサ２１と、物標との第二距離、及び、物標の第二横位置を含む第二物標情報を検出する第二のセンサ２３と、自車両情報を取得する自車両情報取得手段と、同じ物標に対し、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が所定時間以上検出され、前記第一距離又は前記第二距離が閾値以下であり、かつ、自車両が直進走行しているというシーン特定条件を満たす場合、前記第一距離と前記第二距離のうち小さい方を物標までの距離に選択するデータ選択手段３３と、前記データ選択手段が選択した距離に基づき物標と衝突すると判定された場合、運転支援を行う運転支援手段１５と、を有することを特徴とする。
【選択図】図３

Description

本発明は、２つ以上のセンサで物体を検出する物体検出装置に関する。

障害物を検出して回避するための支援や被害低減を行う技術が知られている。障害物を検出するセンサとして、主にレーザ装置を使用するレーダセンサと画像を撮影するカメラセンサがあるが、さらに、両方のセンサを搭載して検出精度等を向上させる試みがある。一般に、レーダセンサは距離及び相対速度の精度が高く、カメラセンサは方位の精度が高いといわれている。制御側の装置（以下、単に制御装置という）は、それぞれのセンサによる同一対象物の検出信頼度を数値化して、一方のセンサの検出結果のみを取り出したり、双方の検出結果に重み付けするなどして、対象物を高精度に検出する。

また、レーダセンサとカメラセンサはセンサの性能上、検出範囲が異なることが多い。
図１は、レーダセンサとカメラセンサそれぞれの検出範囲を模式的に示す図の一例である。図示するようにカメラセンサの方が検出範囲が広い。このような検出範囲の違いを利用して、カメラセンサでのみ対象物が検出されている場合でも、対象物の位置等を運転支援に活用する技術が考えられている（例えば、特許文献１参照。）。

特許文献１には、レーダセンサで検出していた対象物が消失した場合、その消失した位置及び物体の移動方向によって、カメラセンサがカバーする物体検出範囲に移動したか否かを判定し、レーダセンサによって検出された対象物の消失する直前の情報を初期情報として参照し、カメラセンサがその対象物の検出を続行する物体検出装置が開示されている。

特開２００７−２７２４４１号公報

しかしながら、特許文献１に開示された物体検出装置では、各センサの検出範囲のみから切り替えの有無を判定しているため、実際の走行環境では切り替えるべきでないシーンでもセンサを切り替えてしまうという問題がある。

図２（ａ）〜（ｃ）は、レーザセンサからカメラセンサに切り替えるべきでない走行環境のシーンの一例を示す図である。図２（ａ）はカメラセンサが撮影した画像を、図２（ｂ）はレーダセンサとカメラセンサが検出している対象物（Ｈがカメラセンサの検出結果を、＋がレーダセンサの検出結果を示している）を、図２（ｃ）はレーダセンサとカメラセンサの検知結果を融合（フュージョン）したフュージョン物標をそれぞれ示す。図２（ｂ）に示すように、合計で３つの物標ａ〜ｃが検出されているが、物標ａはカメラセンサの検出範囲でのみ検出されている。

このようなシーンで、物標ａがカメラセンサの検出範囲にのみ存在するため、カメラセンサに切り替えてしまうと物標ａをカメラセンサのみで検出することになる。このため、制御装置は１つのセンサのみによる信頼度の低い物標情報に基づき運転支援しなければならないことになる。例えば、図示するシーンは、自車両が至近距離で物標ａとすれ違う場合に生じうるシーンである。至近距離でのすれ違いシーンでは、物標ａと接触する可能性は低いので、物標ａの検出をカメラセンサのみに切り替えて衝突判定する必要性は低い。カメラセンサのみにより衝突判定すると、判定精度が悪い可能性もある（ぶつからないのにぶつかると判定するおそれがある）。すなわち、至近距離でのすれ違いシーンでは、物標ａと接触する可能性が低いので、カメラセンサに切り替えるよりも検出範囲外のレーダセンサを用いた方が好ましいと言える。

一方、レーダセンサは原理的に低車速・至近距離で物標を検知することが難しいという性質がある。このため、レーダセンサ及びカメラセンサの検出範囲に物標が存在しても、レーダセンサよりもカメラセンサの検出結果を優先すべきシーンもある。

図２（ｄ）〜（ｆ）は、レーダセンサよりもカメラセンサの検出結果を優先すべきシーンの一例を示す図である。図２（ｄ）はカメラセンサが撮影した画像を、図２（ｅ）はレーダセンサとカメラセンサが検出している物標を、図２（ｆ）はレーダセンサとカメラセンサの検知結果を統合したフュージョン物標をそれぞれ示す。このシーンは、ラップ率が大きい状態で至近距離に先行車両が停止しているシーンである（以下、至近距離物体静止シーンという）。このような至近距離では、レーダセンサの検出結果は精度が低いので（例えば、距離に連続性がなくなる距離飛びが生じる場合がある）、制御装置はカメラセンサの検出結果に基づき衝突判定する方が好ましい。

至近距離物体静止シーンでカメラセンサの検出結果に基づき衝突判定するには、一律に、レーダセンサとカメラセンサによる距離のうち近い方を採用すれば、安全サイドの制御が可能になると考えられる。しかし、単純に近い方の距離を採用するだけでは、全ての物標に対し一方のセンサのみで捉えた情報で衝突判定することになってしまう。例えば、至近距離でのすれ違いシーンでカメラセンサのみによる衝突判定を行う可能性が生じてしまう。

本発明は、上記課題に鑑み、複数のセンサで物標を検出する物体検出装置において、シーンに応じて制御に使用するセンサを適宜、選択可能な物体検出装置を提供することを目的とする。

本発明は、物標との第一距離、及び、物標の第一横位置を含む第一物標情報を検出する第一のセンサと、物標との第二距離、及び、物標の第二横位置を含む第二物標情報を検出する第二のセンサと、自車両情報を取得する自車両情報取得手段と、同じ物標に対し、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が所定時間以上検出され、前記第一距離又は前記第の距離が閾値以下であり、かつ、自車両が直進走行しているというシーン特定条件を満たす場合、前記第の距離と前記第の距離のうち小さい方を物標までの距離に選択するデータ選択手段と、前記データ選択手段が選択した距離に基づき物標と衝突すると判定された場合、運転支援を行う運転支援手段と、を有することを特徴とする。

複数のセンサで物標を検出する物体検出装置において、シーンに応じて優先するセンサを選択する物体検出装置を提供することができる。

レーダセンサとカメラセンサの物標の検出範囲を模式的に示す図の一例である。 至近距離でのすれ違いシーン、至近距離物体静止シーンを説明する図の一例である。 物体検出装置の概略的な特徴を説明する図の一例である。 物体検出装置の概略構成図の一例である。 システムＥＣＵの機能ブロック図の一例である。 画像フュージョン存在確率の算出要因を説明する図の一例である。 静止物存在確率の算出方法を説明する図の一例である。 センサフュージョン部がフュージョン信頼度等を算出する手順を示すフローチャート図の一例である。 システムＥＣＵの動作手順を示すフローチャート図の一例である。

以下、本発明を実施するための形態について図面を参照しながら説明する。
図３は、本実施形態の物体検出装置の概略的な特徴を説明する図の一例である。物体検出装置は、レーダセンサとカメラセンサの検出結果から物標の存在確率（画像フュージョン存在確率、静止物存在確率）を計算している。

Ｓ１０：物体検出装置は、２つのセンサの検出結果（物標情報）がフュージョンし、かつ、安定・直進しているか否かを判定する。安定・直進とは、車速がほぼ変動することなく直進走行しているこという。フュージョンとは、カメラセンサとレーダセンサの検出結果が同一視できる程度に一致していることをいう。
Ｓ２０：ステップＳ１０の判定がＹｅｓの場合、物体検出装置は至近距離補正フラグをＯＮに設定する。
Ｓ３０：至近距離補正フラグかＯＮかＯＦＦかを判定する。
Ｓ４０：至近距離補正フラグがＯＮの場合、物体検出装置はレーダ距離と画像距離のうち小さい方をフュージョン選択距離に採用する。レーダ距離は、レーダセンサが検出した距離であり、画像処理はカメラセンサが検出した距離である。
Ｓ５０：また、物体認識装置は、後述する画像フュージョン存在確率と静止物存在確率の大きい方を衝突判定用の画像存在確率に決定する。

まず、ステップＳ１０でフュージョンしていると判定されることは、２つのセンサがいずれも物標を良好な精度で検出していること（物標が確かに存在し位置の精度も高いこと）を意味する。安定・直進していることはカメラセンサの検出範囲外からカメラセンサの検出範囲に物標が急に出現したのではないことを意味している。したがって、至近距離補正フラグがＯＮの場合、レーダ距離と画像距離のうち小さい方をフュージョン選択距離に採用することで、確かに存在する物標に対しより安全サイドの制御が可能になる。

例えば、ラップ率が大きい状態で至近距離に先行車両が停止している場合、Ｓ１０の判定により至近距離補正フラグはＯＮになる。この場合、物体検出装置はフュージョン選択距離に基づき衝突判定するので、レーダ距離とカメラ距離のうち近い方に基づき衝突判定する。よって、レーダセンサが原理的に低車速・至近距離で物標を検知することを苦手にしていても、安全サイドで衝突判定することができる。

また、例えば、至近距離のすれ違いシーンでは、運転者がステアリング操作することなどによりカメラセンサの検出範囲外から物標が進入することがある。この場合、ステップＳ１０の条件から至近距離補正フラグはＯＦＦのままである。よって、物体検出装置はフュージョン選択距離ではなく、従来どおり、カメラセンサのみが検出した物標情報に基づき衝突判定を行う。検出範囲外から進入した物標の静止物存在確率はすぐには増大しないので（閾値を超えないので）、カメラセンサのみが検出した物標情報に基づき衝突判定することはほとんどない。

このように、至近距離補正フラグを導入することで全ての物標に対し一方のセンサの検出結果で衝突判定することを抑制でき、存在する可能性が高い物標に対してのみ、フュージョン選択距離で車載装置を制御できる（レーダセンサの苦手とする領域をカメラセンサで補うことができる）。また、カメラセンサの方が検出範囲が広くても、カメラセンサのみによる衝突判定を抑制できる。

〔構成例〕
図４は、本実施形態の物体検出装置の概略構成図の一例を示す。物体検出装置１００は、システムＥＣＵ（Electronic Control Unit）１４により制御され、主にレーダセンサ装置１１、カメラセンサ装置１２、自車情報取得装置１３、及び、作動デバイス１５を有している。これらの装置又はＥＣＵはＣＡＮ（Controller Area Network）などの車載ＬＡＮにより互いに通信可能に接続されている。

＜レーダセンサ装置＞
レーダセンサ装置１１は、レーダセンサ２１とレーダＥＣＵ２２を有している。レーダセンサ２１は、車両のフロントグリルなど車両の前方の中央部に配置され、車両の前方を中心に所定の角度（例えば、正面を中心に左右１０度）にミリ波帯の電波を出射し、この範囲に存在する物標により反射したミリ波を受信する。レーダセンサ２１は、例えば送信波と受信波の周波数差（ビート周波数）から距離を求めるＦＭＣＷ（Frequency Modulated Continuous Wave）を送信する。または、パルスレーザでもよい。

レーダセンサ２１は１つの送信アンテナとＮ個の受信アンテナを有する。ミリ波レーダセンサ２１は、送信アンテナから一定速度で上昇しまた一定速度で下降するミリ波を送信しながら、受信アンテナをスイッチで時分割に切り替える。レーダセンサ２１は送信信号と受信信号をミキサーでミキシングすることで、受信アンテナ毎に送信信号と受信信号のビート信号を生成する。ビート信号を例えばＦＦＴ解析し、送信周波数の上昇時のビート周波数と下降時のビート周波数から、物標との距離及び相対速度が得られる。

また、物標の方向は、各受信アンテナのビート信号に例えばＤＢＦ(Digital Beam Forming)処理を施すことで求められる。ＤＢＦ処理は、各アンテナが受信する受信波の位相が物標の方位に応じて異なることを利用して位相差から物標の方位を算出するフェーズドアレイアンテナをデジタル回路で実現したものである。ＤＢＦ処理では、演算により位相と振幅を任意に変えてアンテナの指向性を形成することができる。ＤＢＦの他、ＭＵＳＩＣ解析やＣａｐｏｎ解析などで方位を求めてもよい。

なお、方位と距離が分かることで、物標の横位置（自車両の横方向の中央位置を基準にして、物標の幅員方向の中央位置）を求めることができる。レーダセンサ２１は、このようにして検出した全ての物標の距離、相対速度、方位をレーダＥＣＵ２２に送信する。

レーダＥＣＵ２２は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、入出力Ｉ／Ｆ、ＣＡＮコントローラ、及び、Ａ／Ｄ変換回路等を備えたマイコンと、特定機能用のＩＣ、及び、電源回路などを備えている。他のＥＣＵについても構成は同様である。レーダＥＣＵ２２は、ＣＰＵがＲＯＭに記憶されたプログラムを実行して、静止物・先行車判定、及び、相対位置・速度演算を行う。

相対位置・速度演算は、距離と方位から横位置やラップ率を算出したり、物標の路面に対する速度を演算する。

静止物・先行車判定の静止物判定では、物標が路面に対して静止しているか否かを判定する。例えば、物標との相対速度が、自車両の路面に対する車速と同程度と見なせる場合、物標は静止物であると判定する。先行車判定では、例えば、物標との相対速度と自車両の路面に対する車速から、物標の速度を算出し、所定値以上の速度で走行する物標を先行車の候補とする。そして、候補の物標のうち方位が自車両の正面方向と見なせる物標を先行車両と判定する。

＜カメラセンサ装置＞
カメラセンサ装置１２は、カメラセンサ２３とカメラＥＣＵ２４を有している。カメラは、距離情報を取得可能なステレオカメラであるが、距離情報を取得可能なら単眼カメラでもよい。カメラは、光軸を車両前方に向けて例えばルームミラーに配置される。カメラは所定間隔、離間して配置された右カメラと左カメラを有し、各カメラはＣＣＤ又はＣＭＯＳなどの光電変換素子である。右カメラと左カメラはほぼ同時に像を撮影し、画像データを所定の周期（例えば３０〜６０ｆｐｓ）でカメラＥＣＵ２４に出力する。

左右のカメラ間の、製造誤差、レンズ歪み、焦点距離誤差などは、車両製造時や出荷時にキャリブレーションされている。キャリブレーションにより、右カメラと左カメラの画像データは視差に相当する違いのみを有するようになる。

カメラセンサ２３は、右カメラと左カメラがそれぞれ撮影した２つの画像の相関に基づき、左右のカメラで撮影された同一の物標に対する視差を算出する。具体的には、左カメラの画像データを固定し、順次、着目する画素を選択する。そして、着目する画素を中心とする予め定められたサイズの画素ブロック毎に、右カメラの画像データにおいて対応する位置の画素ブロックを取り出し、１画素ずつシフトしながら、最も相関するシフト量を決定する。相関値は、２つの画素ブロックの各画素における輝度の差の絶対値の和又は二乗和とすればよい。上下・左右にシフトさせた位置毎に、相関値が最も小さくなるシフト位置を、着目する画素のシフト量として求める。これを全画素について着目して行うことで、画素毎にシフト量が得られる。

視差（シフトした画素数）をｎ、レンズの焦点距離をｆ、右カメラと左カメラの間隔をｍ、画素ピッチをｄとすると、各画素までの距離Ｌは次式から算出される。
Ｌ＝（ｆ×ｍ）／（ｎ×ｄ）
同程度の距離の連続した画素にはある１つの物標が撮影されていると推定できる。距離が分かれば、焦点距離ｆ、画像における物標位置により物標の方位を求めることができる。また、相対速度は、距離情報に微分処理を施すことで得られる。

このように、レーダセンサ装置１１とカメラセンサ装置１２では、共に、方位、相対速度及び距離（以下、これらを物標情報という）が得られる。しかしながら、レーダセンサ２１とカメラセンサ２３では、検出範囲が異なっているため（一般に、カメラセンサ２３の方が広い）、物標の位置によってはカメラセンサ２３しか物標を検知できない場合がある。また、双方の検出範囲で同じ物標が検出された場合でも、距離、相対速度及び方位のそれぞれが一致するとは限らない。

＜自車情報取得装置＞
自車情報取得装置１３は、ヨーレート・Ｇセンサ２５、車輪速センサ２６、及び、操舵角センサ２３を有している。ヨーレート・Ｇセンサ２５は、２方向の加速度（前後方向と左右方向）と１つのヨーレートを検出可能なセンサである。例えば、ＭＥＭＳ技術により作成され、複数の微小振動部分の静電容量の変化を電気回路で取り出すことで加速度とヨーレートを検出する。

車輪速センサ２６は、例えば、各輪に配置されたロータの回転を車体側のセンサが磁束変化などから取り出すことで、車輪パルスとして検出するセンサである。単位時間の車輪パルスの数から回転速度が求められ、さらにタイヤの径を考慮することで車速を求めることができる。

操舵角センサ２３は、ステアリングシャフトの回転角度を検出するセンサである。検出原理には様々なものがあるが、例えば、ステアリングシャフト側にＳ極とＮ極の磁性体を配置しておき、ステアリングシャフトの周囲をリング状に囲み、リング側で磁性の変化を検出することで回転角度を検出する。

＜作動デバイス＞
作動デバイス１５は、物標との異常接近を回避するための運転支援に用いられる各種の車載装置である。作動デバイス１５は、システムＥＣＵ１４から作動命令を取得すると作動する。

作動デバイス１５として、例えば、警報ブザーや自動ブレーキ装置を挙げることができる。警報ブザーは、メータパネルのブザーを吹鳴することで運転者に物標が接近していることを注意喚起する。また、自動ブレーキ装置は、ブレーキＥＣＵとブレーキアクチュエータとにより実現される、運転者がブレーキペダルを踏み込まなくても車両を制動する装置である。具体的には、ブレーキＥＣＵは、ブレーキＡＣＴの弁の開閉を制御することでポンプが生成した制動油圧をホイルシリンダに供給して、各輪毎に独立に車輪を制動する。

＜システムＥＣＵ＞
システムＥＣＵ１４は、物標との衝突判定演算及び至近距離補正演算等を行う。
図５は、システムＥＣＵ１４の機能ブロック図の一例を示す。システムＥＣＵ１４は、ＣＰＵがプログラムを実行しハードウェアと協働して実現する、センサフュージョン部３１、画像フュージョン存在確率算出部３４、静止物存在確率算出部３５、至近距離補正判定部３２、補正処理部３３、及び、衝突判定部３６を有している。

センサフュージョン部３１は、レーダセンサ装置１１が検出する物標情報（以下、区別するため物標情報Ｌという）と、カメラセンサ装置１２が検出する物標情報（以下、区別するため物標情報Ｃという）を統合する。統合とは、物標情報ＬとＣに重みづけして１つの物標情報Ｆを生成すること、又は、物標情報ＬとＣのうちいずれか一方を選択することである。また、センサフュージョン部３１は、物標情報ＬとＣがフュージョンしているか否かを判定し、フュージョン信頼度を算出する。

システムＥＣＵ１４は画像存在確率を算出する。画像存在確率は、衝突判定に使用する条件の１つであり、物標が存在する確からしさを表すパラメータである。画像存在確率が閾値以上でなければ作動デバイス１５は作動しない。画像存在確率は、画像フュージョン存在確率と静止物存在確率の大きい方をいう。フュージョンしていれば、画像存在確率も閾値を超えていることが予想される。

画像フュージョン存在確率算出部３４は画像フュージョン存在確率を算出し、静止物存在確率算出部３５は静止物存在確率を算出する。

至近距離補正判定部３２は、至近距離補正フラグをＯＮとするかＯＦＦするかを物標毎に判定する。補正処理部３３は、至近距離補正フラグがＯＮの場合に、レーダセンサ２１が検出したレーダ距離と、カメラセンサ２３が検出した画像距離の小さい方をフュージョン選択距離に決定する。また、補正処理部３３は、至近距離補正フラグがＯＮの場合に、画像フュージョン存在確率と静止物存在確率の大きい方を画像存在確率に決定する。

衝突判定部３６は、物標の存在確率と物標情報（及び物標情報から算出されるＴＴＣ（Time To Collision））に基づき物標との衝突判定を行う。物標情報ＬとＣがフュージョンしている場合は、フュージョンした物標情報Ｆに基づき、画像フュージョン存在確率が閾値以上の場合に衝突判定を行う。物標情報Ｃのみが検出された場合、物標情報Ｃのみに基づき静止物存在確率が閾値以上の場合に衝突判定を行う。物標情報Ｌのみが検出された場合、物標情報Ｌのみに基づき衝突判定を行う（存在確率を用いてもよいし用いなくてもよい）。

本実施形態では、フュージョンしている場合には至近距離補正フラグがＯＮの場合とＯＦＦの場合があるが、至近距離補正フラグがＯＦＦの場合はフュージョンしている場合と同じになる。至近距離補正フラグがＯＮの場合は後述する。

＜画像フュージョン存在確率＞
まず、画像フュージョン存在確率について説明する。画像フュージョン存在確率は、物標情報Ｌが物標情報Ｃにどの程度類似しているかに基づき算出される物標の存在確率である。つまり、画像フュージョン存在確率が高いほど、フュージョンしている可能性が高いと推定される。

図６（ａ）は画像フュージョン存在確率の算出要因を説明する図の一例である。この図には「ミリ波検出状況」「重複状態」「画像フュージョン存在確率増減値」の各カラムがある。

「ミリ波検出状況」と「重複状態」は、「画像フュージョン存在確率増減値」を決定するための条件である。「ミリ波検出状況」は、レーダセンサ２１による物標の検出状態である。レーダセンサ２１による物標の検出では、マルチパスなどの影響により同じ物標を毎回のレーダ走査で必ず検出できるとは限らない。例えば、レーダセンサ２１はビート信号にＦＦＴ処理を施してピーク周波数をビート周波数とするが、ピーク値（電力値）が大きいほど物標検出の信頼性が高い傾向にある。このため、例えば、閾値を２つ用意し、高い方の閾値を超えた場合はミリ波検出状況を"良好"、低い方の閾値を超えた場合はミリ波検出状況を"通常"と判定する。低い方の閾値を超えない場合はミリ波検出状況は"検出なし"となる。

「重複状態」は、物標情報Ｃと物標情報Ｌの横位置が重複しているか否かを示す。図６（ｂ）に示すように、物標情報Ｃの物標は横幅があるのに対し、物標情報Ｌの横位置（方位）は原理的に１点で定まる。このため、「重複状態」は、物標情報Ｃの横幅内に物標情報Ｌの横位置が検出される"画像範囲内"、物標情報Ｃの横幅の右端又は左端から所定距離内に物標情報Ｌの横位置が検出される"画像範囲外"がある。なお、１つの物標情報Ｃに複数の物標情報Ｌが対応づけられる場合がある。

「ミリ波検出状況」と「重複状態」の関係により、「画像フュージョン存在確率増減値」が定められている。すなわち、「ミリ検出状況」が"良好"で「重複状態」が"画像範囲内"であれば、フュージョンしている可能性が高いと推定できるので「画像フュージョン存在確率増減値」は"＋ΔＱ"である。ΔＱは数％〜数１０％程度の設計値である。「重複状態」が"画像範囲外"であれば、フュージョンしている可能性がやや低くなるので「画像フュージョン存在確率増減値」は"＋ΔＱ／２"である。「ミリ検出状況」が"通常"の場合も同様に考えることができる。

一方、「ミリ検出状況」が"検出なし"の場合、過去に検知されていたピーク値が次のレーダ走査で検知されなくなったとしても、急に物標が存在するのは不自然である。また、再度、ピークが検知されることもある。このため、「画像フュージョン存在確率増減値」は徐々に低減される。すなわち、前回まで「ミリ検出状況」が"良好"又は"通常"で前回の「重複状態」が"画像範囲内"であれば、「画像フュージョン存在確率増減値」は"−ΔＱ／３"である。また、前回の「重複状態」が"画像範囲外"であれば"−ΔＱ／２"である。

このように「ミリ検出状況」と「重複状態」の組み合わせに応じて、徐々に画像フュージョン存在確率を増減できる。なお、画像フュージョン存在確率は、例えば、最初にレーダセンサ２１が物標情報Ｌを高閾値で検出した場合に予め定められた初期値（例えば２０〜４０等）から始まり、低閾値で検出した場合に初期値ゼロから始まる。

＜フュージョン信頼度＞
フュージョン信頼度は、例えば物標の物標情報Ｌと物標情報Ｃがフュージョンしていると判定された期間から求められる。物標情報Ｌと物標情報Ｃが、例えば１秒間、同一であると見なされた場合に２０％、２秒間で４０％、３秒間で６０％、４秒間で８０％、５秒間以上で１００％、とする。この他、物標情報Ｌと物標情報Ｃが同一であると見なされた回数でフュージョン信頼度を算出してもよい。

また、フュージョン信頼度は、フュージョンしていないと判定された期間に応じて減少される。時間に対する増加量と減少量は同じでもよいし、異なっていてもよい。例えば、減少量を増加量よりも小さくすることで、過去にフュージョンしていたことを検出しやすくなる。一度も、フュージョンしていない物標のフュージョン信頼度はゼロである。

また、フュージョン信頼度とは別に、現在、物標情報Ｌと物標情報Ｃが同一であると見なせることができる場合、フュージョン状態＝ＯＮという。

＜静止物存在確率＞
図７は、静止物存在確率の算出方法を説明する図の一例である。静止物存在確率は、物標情報Ｃのみから算出される物標の存在確率である。「静止物存在確率の設定例」には"リセット条件""ダウン条件""アップ条件"が定められている。"リセット条件"は、静止物存在確率に初期値を設定するための条件であり、"ダウン条件"は静止物存在確率を減少させるための条件であり、"アップ条件"は静止物存在確率を減少させるための条件である。いずれの条件も適宜、設定できるが、"リセット条件"は新規物標を検出したこと、"ダウン条件"は物標が検出されなくなったこと、"アップ条件"は継続して同じ物標が検出されたことが、条件になっている。

静止物存在確率算出部３５は、"リセット条件""ダウン条件""アップ条件"が成立するか否かを判定し、「静止物存在確率」にて定められた値にて静止物存在確率を新規設定又は更新する。なお、静止物存在確率は０〜１００％の範囲を超えないように処理される。

＜フュージョン信頼度等の算出手順＞
図８（ａ）はセンサフュージョン部３１がフュージョン信頼度等を算出する手順を示すフローチャート図の一例である。システムＥＣＵ１４は、周期的に物標情報Ｌと物標情報Ｃを受信する。物標情報Ｌと物標情報Ｃはそれぞれ複数存在しうる。

画像フュージョン存在確率算出部３４は、１つの物標情報Ｌ毎に画像フュージョン存在確率を算出する（Ｓ１１０）。図８（ｂ）は、物標情報Ｌと物標情報Ｃを模式的に示す図の一例である。レーダセンサ２１は２つの物標を検出しており、それぞれの物標情報Ｌ１、Ｌ２をシステムＥＣＵ１４に送信している。カメラセンサ２３は３つの物標を検出しており、それぞれの物標情報Ｃ１、Ｃ２、Ｃ３をシステムＥＣＵ１４に送信している。

レーダセンサ２１の検出範囲よりもカメラセンサ２３の検出範囲の方が広いので、物標情報Ｌ１，Ｌ２に着目して、物標情報Ｃ１〜Ｃ３それぞれとの画像フュージョン存在確率を算出する。よって、画像フュージョン存在確率算出部３４は、物標情報Ｌ１と物標情報Ｃ１〜Ｃ３をそれぞれ比較し、画像フュージョン存在確率の算出方法で説明したようにして画像フュージョン存在確率を算出する。物標情報Ｌ２についても同様である。

次に、センサフュージョン部３１は、物標情報Ｌ毎に、フュージョン信頼度を算出する（Ｓ１２０）。センサフュージョン部３１は、例えば、物標情報Ｌに最も近い物標情報Ｃと物標情報を比較し、物標情報Ｃの横幅から閾値内に物標情報Ｌが存在する場合、物標情報Ｌと物標情報Ｃが同じもの（フュージョンしていると）であると判定する。図の例では物標情報Ｌ１と物標情報Ｃ１がフュージョンしていると判定される。横位置だけでなく、方位及び相対速度を比較して、フュージョンしているか否かを判定してもよい。

一方、レーダセンサ２１とカメラセンサ２３のいずれか１つ以上の検出精度が低下するシーンでは、同じ物標の物標情報ＬとＣが同一と見なせない場合がある。図の例では物標情報Ｌ２は物標情報Ｃ２の横幅の閾値内に存在しないので、フュージョンしていないと判定される。なお、画像フュージョン存在確率の算出方法に基づき、物標情報Ｌ２に対しても画像フュージョン存在確率は算出されている。

センサフュージョン部３１は、フュージョンしていると判定した物標情報ＬとＣに対し、物標情報Ｌと物標情報Ｃを統合し物標情報Ｆを生成する（Ｓ１３０）。統合する際は、例えば、距離と相対速度は物標情報Ｌに大きな重み付けαをして、物標情報Ｃに小さな重み付けβをする（α＋β＝１ α＞β）。方位（横位置）は物標情報Ｌに小さな重み付けβをして、物標情報Ｃに大きな重み付けαをする。または、距離と相対速度は物標情報Ｌから取り出し、方位（横位置）は物標情報Ｃから取りだしてもよい。

なお、このように物標情報ＬとＣを統合した場合でも、至近距離補正フラグがＯＮの場合、後述するセンサフュージョン選択距離が取り出せるように、物標情報ＬとＣはフュージョンされた物標情報Ｆに含まれている。

次いで、静止物存在確率算出部３５は、物標情報Ｃ毎に静止物存在確率を算出する（Ｓ１４０）。図８（ｂ）では、物標情報Ｃ１〜Ｃ３の３つの物標情報Ｃがあるので、それぞれについて静止物存在確率が算出される。

＜至近距離補正ＯＮ条件＞
至近距離補正判定部３２は、至近距離補正フラグをＯＮ又はＯＦＦにする条件が成立するか否かを判定する。至近距離補正フラグのＯＮ条件は、レーダ距離と画像距離の近い方を用いて、より安全サイドの制御を行うか否かの判定条件である。

至近距離補正フラグのＯＮ条件は、例えば以下の条件をいい、各条件が全て成立する場合に至近距離補正判定部３２は至近距離補正フラグをＯＮに設定する。
・フュージョン信頼度＝１００％
・距離≦２．５ｍ（適合値）
・自車速＞５ｋｍ／ｈ（適合値）
・カーブＲ＞１０００ｍ（適合値）
・操舵角＜９０°（適合値）
・フュージョン状態＝ＯＮ
なお、適合値とは適宜、最適化できる値であることを意味し、具体的数値は上記に限定されない。また、判定のための距離は、フュージョン信頼度が１００％なのでレーダ距離と画像距離のどちらをもちいてもよい。

至近距離補正フラグのＯＮ条件が意図するのは、
・至近距離にある物標について、過去のフュージョン信頼度が十分であり、かつ、安定・直進している場合、安全サイドの衝突判定を行う、
・この条件を満たさない場合は、従来どおりに衝突判定を行う、というものである。

なお、至近距離補正フラグのＯＮ条件に「フュージョン状態＝ＯＮ」であることをも含めなくてもよい。現在、フュージョンしていなくても、フュージョン信頼度が１００％なら、物標情報Ｃの信頼性が高いことを推定できるためである。これにより、現在、フュージョンしていなくても、レーダセンサが苦手な低車速・至近距離を物標情報Ｃで補うことができる。

至近距離補正フラグのＯＦＦ条件は、例えば以下の条件をいい、各条件が全て成立する場合に至近距離補正判定部３２は至近距離補正フラグをＯＦＦに設定するものとする。
・距離＞５ｍ（適合値）
・操舵角＞１８０°（適合値）
つまり、物標との距離が至近距離でなくなるか、又は、直進走行していないことが確実になると至近距離補正フラグはＯＦＦになる。物標との距離が至近距離でなくなれば、レーダセンサ２１の検出精度は十分になり、直進走行していない場合はフュージョン信頼度が１００％でも運転支援の必要性が低下するためである。

このように至近距離補正フラグのＯＮ／ＯＦＦを判定することで、フュージョンしており、かつ、車両が安定・直進している場合、安全サイドの制御が可能になる。単純に、常に、フュージョン選択距離を採用すると、全ての物標に対し一方のセンサのみで捉えた信頼度の低い情報で衝突判定してしまうが、至近距離補正フラグがＯＮであることを条件とすることで存在する可能性が高い物標に対してのみ安全サイドの制御が可能になる。また、至近距離を条件にしているので、レーダセンサ２１が苦手とする低車速・至近距離の物標をカメラセンサ２３でカバーできる。

〔動作手順〕
図９は、システムＥＣＵ１４の動作手順を示すフローチャート図の一例を示す。図９の手順は例えばレーダセンサ２１とカメラセンサ２３の電源がＯＮになると繰り返し実行される。

まず、至近距離補正判定部３２は、至近距離補正フラグのＯＮ条件が成立したか否かを判定する（Ｓ２１０）。フュージョン信頼度とフュージョン状態は、センサフュージョン部３１が算出している。距離は、カメラセンサ２３とレーダセンサ２１の少なくともいずれか一方の値から求めることができる。自車速は車輪速センサ２６が検出している。カーブＲは操舵角センサ２３が検出した操舵角又はナビゲーションシステムが提供する道路情報から求める。操舵角は操舵角センサ２３が検出する。

至近距離補正フラグのＯＮ条件が成立した場合（Ｓ２１０のＹｅｓ）、至近距離補正判定部３２は、至近距離補正フラグをＯＮに設定する（Ｓ２２０）。

次いで、至近距離補正判定部３２は、至近距離補正フラグのＯＦＦ条件が成立したか否かを判定する（Ｓ２３０）。このように、常時、至近距離補正判定部３２は、至近距離補正フラグをＯＮにすべきかＯＦＦにすべきかを判定している。

至近距離補正フラグのＯＦＦ条件が成立した場合（Ｓ２３０のＹｅｓ）、至近距離補正判定部３２は、至近距離補正フラグをＯＦＦに設定する（Ｓ２４０）。

そして、至近距離補正フラグがＯＮの場合（Ｓ２５０のＹｅｓ）、補正処理部３３は至近距離補正演算を行う（Ｓ２６０）。

すなわち、補正処理部３３は、物標情報Ｃの画像距離と物標情報Ｌのレーダ距離のうち近い方をフュージョン選択距離に採用する。また、画像フュージョン存在確率と静止物存在確率のうち大きい方を画像存在確率に決定する。したがって、至近距離物体静止シーンのようにレーダセンサの苦手な至近距離に物標が存在する場合、より安全サイドの制御が可能になる。なお、フュージョン選択距離は、レーダ距離と画像距離の差が１ｍ未満の場合にだけ使用してもよい。レーダ距離と画像距離の差が大きい場合は、近い方の距離も信頼性が低い場合があるためである。なお、衝突判定するため、フュージョン選択距離として距離を選択した物標情報から相対速度を取得する。

衝突判定部３６は、物標情報Ｆの横位置から接触するおそれがあると判定される物標の内、フュージョン選択距離と相対速度に基づきＴＴＣを算出し、ＴＴＣが最も小さい物標について作動デバイス１５の作動が必要か否かを判定する。例えばＴＴＣが１秒になると警報ブザーに警報音を吹鳴させ、ＴＴＣが０．６秒になると自動ブレーキを作動させる。

また、至近距離補正フラグがＯＮでない場合（Ｓ２５０のＮｏ）、衝突判定部３６は、センサフュージョン部３１が出力したフュージョンされた物標情報Ｆ、又は、物標情報Ｌ若しくはＣの一方に基づき衝突判定を行う。フュージョンされた物標情報Ｆについては物標情報Ｌと物標情報Ｃが統合されているので正確な衝突判定が可能である。また、画像フュージョン存在確率を利用すればよい。

これに対し、フュージョンしていないため、物標情報Ｌ若しくはＣの一方のみに基づく衝突判定は正確でない可能性がある。しかし、物標情報Ｌのみが検出されている場合でも、画像フュージョン存在確率が算出されているので、画像フュージョン存在確率が閾値以上であれば、正確な衝突判定が可能である。

また、物標情報Ｃのみしか検出されない場合、静止物存在確率が閾値以上であれば、物標情報Ｃに基づき衝突判定される。至近距離のすれ違いシーンでは、カメラセンサ２３の検出範囲外から検出範囲内に物標が進入すると考えられるが、フュージョン信頼度や操舵角により至近距離補正フラグがＯＦＦになる。また、この場合、物標は一時的にカメラセンサ２３の検出範囲内に入るだけなので静止物存在確率が閾値を超える場合は少ない。よって、至近距離でのすれ違いシーンにおいて、衝突判定部３６が物標情報Ｃに基づき衝突判定することはほとんどない。

また、至近距離補正フラグがＯＦＦだが、レーダセンサ２１とカメラセンサ２３の検出範囲内からカメラセンサ２３のみの検出範囲に物標が進入した場合、静止物存在確率が閾値を超えている可能性が高い。よって、カメラセンサ２３のみで検出された物標に対し衝突判定することもできる。また、この場合、物標に対し過去に画像フュージョン存在確率が計算されている可能性が高いが、画像フュージョン存在確率は閾値を超えている可能性がある。よって、画像フュージョン存在確率に基づき衝突判定することもできる。

以上説明したように、本実施形態の物体検出装置１００は、至近距離補正フラグにより安全サイドに振ることが好ましいシーンのみを特定し、レーダ距離と画像距離の近い方に基づき衝突判定できる。一律にレーダ距離と画像距離の近い方を取り出すことも、物標情報Ｃしか検出されていない場合に画像距離のみに基づき衝突判定することも抑制できる。

１１ レーダセンサ装置
１２ カメラセンサ装置
１３ 自車情報取得装置
１４ システムＥＣＵ
１５ 作動デバイス
２１ レーダセンサ
２３ カメラセンサ
１００ 物体検出装置

Claims (7)

1. 物標との第一距離、及び、物標の第一横位置を含む第一物標情報を検出する第一のセンサと、
   物標との第二距離、及び、物標の第二横位置を含む第二物標情報を検出する第二のセンサと、
   自車両情報を取得する自車両情報取得手段と、
   同じ物標に対し、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が所定時間以上検出され、前記第一距離又は前記第二の距離が閾値以下であり、かつ、自車両が直進走行しているというシーン特定条件を満たす場合、
   前記第一距離と前記第二距離のうち小さい方を物標までの距離に選択するデータ選択手段と、
   前記データ選択手段が選択した距離に基づき物標と衝突すると判定された場合、運転支援を行う運転支援手段と、
   を有することを特徴とする物体検出装置。
2. 前記第二のセンサは前記第一のセンサよりも物標の検出範囲が広く、
   前記第二のセンサが検出した物標の存在確率を、同じ物標が継続して検出されるほど高くなるように算出する存在確率算出手段を有し、
   前記シーン特定条件を満たさない場合、
   前記運転支援手段は、前記存在確率算出手段が算出した前記存在確率が閾値以上であれば、前記第二物標情報に基づく物標との衝突判定結果に応じて運転支援を行う。
   ことを特徴とする請求項１記載の物体検出装置。
3. 前記第一横位置と前記第二横位置を比較して、前記第一物標情報と前記第二物標情報が一致している可能性を表す一致確率を算出する一致確率算出手段を有し、
   前記シーン特定条件が成立する場合、
   前記データ選択手段は、前記存在確率と前記一致確率のうち大きい方を物標の存在判定確率として選択し、
   前記運転支援手段は、前記存在判定確率が閾値以上の場合に、前記データ選択手段が選択した距離に基づく物標との衝突判定結果に応じて運転支援を行う、
   ことを特徴とする請求項２記載の物体検出装置。
4. 前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が所定時間以上検出されている場合とは、
   現在、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が検出されており、かつ、
   過去に所定時間以上、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が検出されていること、又は
   過去に所定時間以上、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が検出されていることをいう、
   ことを特徴とする請求項１〜３いずれか１記載の物体検出装置。
5. 前記第一のセンサはレーダセンサであり、前記第二のセンサはカメラセンサである、 ことを特徴とする請求項１〜３いずれか１項記載の物体検出装置。
6. 物標との第一距離、及び、物標の第一横位置を含む第一物標情報を検出する第一のセンサと、
   物標との第二距離、及び、物標の第二横位置を含む第二物標情報を検出する第二のセンサと、
   自車両情報を取得する自車両情報取得手段と、接続された情報処理装置であって、
   同じ物標に対し、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が所定時間以上検出され、前記第一距離又は前記第二距離が閾値以下であり、かつ、自車両が直進走行しているというシーン特定条件を満たす場合、
   前記第一距離と前記第二距離のうち小さい方を物標までの距離に選択するデータ選択手段と、
   前記データ選択手段が選択した距離に基づき物標と衝突すると判定された場合、運転支援を行う運転支援手段と、
   を有することを特徴とする情報処理装置。
7. 物標との第一距離、及び、物標の第一横位置を含む第一物標情報を検出する第一のセンサと、
   物標との第二距離、及び、物標の第二横位置を含む第二物標情報を検出する第二のセンサと、
   自車両情報を取得する自車両情報取得手段と、接続された装置の物体検出方法であって、
   同じ物標に対し、前記第一横位置と同程度の前記第二横位置が所定時間以上検出され、前記第一距離又は前記第二距離が閾値以下であり、かつ、自車両が直進走行しているというシーン特定条件を満たす場合、
   データ選択手段が、前記第一距離と前記第二距離のうち小さい方を物標までの距離に選択するステップと、
   運転支援手段が、前記データ選択手段が選択した距離に基づき物標と衝突すると判定された場合、運転支援を行うステップと、
   を有することを特徴とする物体検出方法。

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