JP2015206797A - 物標検出装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】レーダ及び単眼カメラを用いた物標検出において、物標の誤判定を生じにくくする。【解決手段】ミリ波レーダによる検出情報に基づいて検出されたレーダ物標について、車両の車幅方向をX軸、車両の車長方向をY軸、としたXY平面におけるレーダ物標の検出点Prを含むレーダ領域Rrを特定する。また、単眼カメラによる撮像画像に基づいて検出された画像物標について、XY平面における画像物標の検出点Piを含む画像領域Riを特定する。そして、レーダ領域Rrと画像領域Riとに重複部が存在することを条件として、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定する。また、画像領域RiのX軸方向における範囲が、撮像画像に基づいて検出される画像物標の水平方位位置θiを含む一定角度の画像方位範囲θi−Eθi≰θ≰θi+Eθiとされている。【選択図】図3

Description

本発明は、レーダ及びカメラを用いて物標を検出する技術に関する。
例えば車両の衝突回避システムでは、他の車両や歩行者等の物標を精度よく検出することが求められる。そこで、例えば特許文献1では、レーダ及びカメラを用いて物標を検出する構成が提案されている(特許文献1参照)。具体的には、特許文献1に記載の構成では、ミリ波レーダ及びステレオカメラによりそれぞれ独立して物標が検出され、それら物標の位置関係が判断基準を満たしている場合に、それらの物標が同一物標であると判定される。
特開2006−292475号公報
前述した特許文献1に記載の構成において、ステレオカメラに代えて単眼カメラを用いることが考えられる。しかしながら、単眼カメラは、物標の位置、特に前方距離を検出する原理がステレオカメラと全く異なり、前方距離の検出精度が著しく劣るため、ステレオカメラと単に置き換えるだけでは、物標を適切に検出することができない。
本発明は、こうした問題にかんがみてなされたものであり、レーダ及び単眼カメラを用いた物標検出において、物標の誤判定を生じにくくするための技術を提供することを目的としている。
本発明の物標検出装置(7)は、車両に搭載され、第1の特定手段(7,S11〜S12)と、第2の特定手段(7,S13〜S14)と、判定手段(7,S15〜S16)と、を備える。
第1の特定手段は、レーダ(2)による検出情報に基づいて検出された第1の物標について、車両の車幅方向をX軸、車両の車長方向をY軸、としたXY平面における、基準点に対する第1の物標の相対位置を表す検出点である第1の検出点、又は、第1の検出点を含む第1の領域、を第1の位置情報として特定する。
第2の特定手段は、単眼カメラ(3)による撮像画像に基づいて検出された第2の物標について、XY平面における基準点に対する第2の物標の相対位置を表す検出点である第2の検出点を含む第2の領域を、第2の位置情報として特定する。
そして、判定手段は、XY平面において、第1の位置情報が示す位置と第2の位置情報が示す位置とに重複部が存在することを条件として、第1の物標と第2の物標とが同一の物標であると判定する。
このような構成によれば、第1の検出点と第2の検出点とが完全に一致していなくても、第1の物標と第2の物標とが同一の物標であると判定され得る。このため、検出誤差等により第1の検出点と第2の検出点との間にずれが生じた場合にも、異なる物標であると誤って判定されてしまうことを抑制することができる。その反面、実際に異なる物標について、同一の物標であると誤って判定されてしまう可能性がある。
そこで、本発明の物標検出装置では、第2の領域が、撮像画像に基づいて検出される第2の物標の基準点に対する方位を含む一定角度の方位範囲である第2方位範囲において設定される。このような構成によれば、誤判定を生じにくくすることができる。すなわち、単眼カメラは、方位の検出精度が比較的高い。したがって、一定角度の第2の方位範囲において第2の領域を設定することで、第2の領域をX軸方向において一定範囲とする場合と比較して、単眼カメラの特性に応じた適切な領域を第2の領域として特定することができる。その結果、誤判定を生じにくくすることができる。
なお、この欄及び特許請求の範囲に記載した括弧内の符号は、一つの態様として後述する実施形態に記載の具体的手段との対応関係を示すものであって、本発明の技術的範囲を限定するものではない。
また、本発明は、前述した物標検出装置の他、物標検出装置を構成要素とするシステム、物標検出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、プログラムを記録した記録媒体、物標検出方法など、種々の形態で実現することができる。
第1実施形態の衝突軽減装置の構成を示すブロック図である。 第1実施形態の衝突軽減ECUが実行する処理のフローチャートである。 第1実施形態で設定される誤差領域を示す図である。 第1実施形態のS12における処理のフローチャートである。 第1実施形態のS14における処理のフローチャートである。 第2実施形態で設定される誤差領域を示す図である。 第3実施形態で設定される誤差領域を示す図である。 第3実施形態で設定されるレーダ誤差領域を示す図である。 (A)はθrとEθ1との関係を示す図、(B)はr1とEθ2との関係を示す図である。 第3実施形態で設定される画像誤差領域を示す図である。 r2とEθiとの関係を示す図である。 第4実施形態で設定される誤差領域を示す図である。 第5実施形態で設定される誤差領域を示す図である。 第5実施形態のS14における処理のフローチャートである。 第5実施形態の歩行者の識別状態を示す図である。 第5実施形態の変形例で設定される誤差領域を示す図である。
以下、本発明が適用された実施形態について、図面を用いて説明する。
[第1実施形態]
図1に示す衝突軽減装置1は、車両に搭載された装置であって、ミリ波レーダ2と、単眼カメラ3と、ブレーキECU4と、エンジンECU5と、報知装置6と、衝突軽減ECU7と、を備える。衝突軽減装置1において、衝突軽減ECU7は、ミリ波レーダ2、単眼カメラ3、ブレーキECU4、エンジンECU5及び報知装置6のそれぞれと通信可能に接続されている。なお、通信を実現するための構成は、特に限定されない。
ミリ波レーダ2は、ミリ波を利用して物標(他車両や歩行者等)を検出するためのレーダであって、自車両(衝突軽減装置1が搭載された車両)の前側における中央(先端位置)に取り付けられている。ミリ波レーダ2は、ミリ波を水平面内でスキャンしながら自車両から前方に向けて送信し、反射してきたミリ波を受信することによって得られる送受信データを、レーダ信号として衝突軽減ECU7へ送信する。
単眼カメラ3は、1台のCCDカメラを備え、自車両の前側における中央に取り付けられている。単眼カメラ3は、CCDカメラで撮像した画像のデータを、画像信号として衝突軽減ECU7へ送信する。
ブレーキECU4は、自車両の制動を制御する電子制御装置であって、CPU、ROM、RAMなどを備える。具体的には、ブレーキECU4は、ブレーキ液圧回路に設けられた増圧制御弁及び減圧制御弁を開閉するアクチュエータであるブレーキACTを、ブレーキペダルの踏込量を検出するセンサの検出値に応じて制御する。また、ブレーキECU4は、衝突軽減ECU7からの指示に従い、自車両の制動力を増加させるようにブレーキACTを制御する。
エンジンECU5は、エンジンの始動/停止、燃料噴射量、点火時期等を制御する電子制御装置であって、CPU、ROM、RAMなどを備える。具体的には、エンジンECU5は、吸気管に設けられたスロットルを開閉するアクチュエータであるスロットルACTを、アクセルペダルの踏込量を検出するセンサの検出値に応じて制御する。また、エンジンECU5は、衝突軽減ECU7からの指示に従い、内燃機関の駆動力を減少させるようにスロットルACTを制御する。
報知装置6は、衝突軽減ECU7から警報信号を受信すると、音や光などで車両の運転者に対する報知を行う。
衝突軽減ECU7は、衝突軽減装置1を統括制御する電子制御装置であって、CPU、ROM、RAMなどを備える。衝突軽減ECU7は、CPUのマスタクロックに基づく一定時間ごとに、ミリ波レーダ2からのレーダ信号及び単眼カメラ3からの画像信号を取り入れる。
次に、衝突軽減装置1による物標検出方法について説明する。衝突軽減ECU7には、衝突軽減装置1による物標検出を実現するためのプログラムである物標検出プログラムが記憶されている。以下、物標検出プログラムに従い衝突軽減ECU7が実行する処理について、図2のフローチャートを用いて説明する。なお、図2に示す処理は、所定サイクルで繰り返し実行される。
衝突軽減ECU7は、まず、ミリ波レーダ2から送信されるレーダ信号(ミリ波レーダ2による検出情報)に基づいて、物標を検出する(S11)。具体的には、衝突軽減ECU7は、レーダ信号に基づいて、まず、自車両から物標までの直線距離と、その物標の水平方位位置(自車両の前方方向を基準とする角度位置)と、を算出(特定)する。そして、衝突軽減ECU7は、これらの算出値に基づき、図3に示すように、XY平面における物標の位置座標(X座標及びY座標)を、XY平面における物標の検出点Prとして算出(特定)する。このXY平面は、自車両の車幅方向(横方向)をX軸、自車両の車長方向(前方方向)をY軸、としたものである。また、このXY平面では、自車両の先端位置(ミリ波レーダ2が設けられた位置)が基準点Poとして設定され、物標の検出点Prは基準点Poに対する相対位置を表す。なお、図3は、自車両の前方かつ右寄りに位置する物標の例である。また、衝突軽減ECU7は、このS11において、物標の検出点Prに加え、物標との相対速度等を算出してもよい。また、以下の説明では、S11で検出した物標(ミリ波レーダ2による検出情報に基づいて検出した物標)を「レーダ物標」という。
続いて、衝突軽減ECU7は、図3に示すように、S11で算出したレーダ物標の検出点Prを中心とする誤差領域Rrを設定する(S12)。具体的には、衝突軽減ECU7は、レーダ物標の検出点PrのX座標及びY座標を基準として、X座標及びY座標のそれぞれについて、ミリ波レーダ2の特性に基づきあらかじめ設定されている想定誤差分の幅を持たせた領域を、誤差領域Rrとして設定する。
例えば、検出点Prを(Xr,Yr)、X座標の想定誤差を±EXr、Y座標の想定誤差を±EYrとすると、誤差領域Rrは、X座標の範囲がXr−EXr≦X≦Xr+EXr、Y座標の範囲がYr−EYr≦Y≦Yr+EYr、と表される。
ただし、衝突軽減ECU7は、レーダ物標の種類に応じて、X座標の想定誤差EXrを変更する。具体的には、S12の処理において、図4に示すように、衝突軽減ECU7は、レーダ物標の種類が車両であるか否かを判定する(S121)。このS121でレーダ物標の種類が車両でない(歩行者等である)と判定した場合(S121:NO)、衝突軽減ECU7は、X座標の想定誤差EXrを、デフォルト値であるIXrに設定する(S122)。一方、S121でレーダ物標の種類が車両であると判定した場合(S121:YES)、衝突軽減ECU7は、X座標の想定誤差EXrを、デフォルト値であるIXrに定数C1(C1は1よりも大きい値)を乗じた値に設定する(S123)。
つまり、衝突軽減ECU7は、レーダ物標が車両であると判定した場合には、レーダ物標が歩行者であると判定した場合と比較して、X座標の想定誤差EXrを大きくする(つまり、誤差領域RrのX軸方向における範囲を広く特定する)。車両は、歩行者と比較して、ミリ波の反射され得る範囲が横方向に広く、反射点の位置に応じてX座標の検出結果が異なるからである。
なお、S11で検出されたレーダ物標が車両であるか否かはこの段階で判断することができないため、S121では、前サイクルの処理で検出された物標の種類を、レーダ物標の種類として判定を行う。また、以下の説明では、S12で設定した誤差領域Rr(ミリ波レーダ2の特性に基づきレーダ物標の検出点Prについて設定した誤差領域Rr)を「レーダ誤差領域Rr」という。
続いて、衝突軽減ECU7は、単眼カメラ3から送信される画像信号(単眼カメラ3による撮像画像)に基づいて、物標を検出する(S13)。具体的には、衝突軽減ECU7は、画像信号の表す撮像画像を解析して物標を識別する。この識別は、例えば、あらかじめ登録されている物標モデルを用いたマッチング処理により行われる。物標モデルは、物標の種類(車両、歩行者等)ごとに用意されているため、物標の種類も特定される。そして、衝突軽減ECU7は、撮像画像における物標の上下方向の位置に基づいて、前述したXY平面におけるY座標を特定し、撮像画像における物標の左右方向の位置に基づいて、その物標の水平方位位置(自車両の前方方向を基準とする角度位置)を特定する。
すなわち、自車両の前方方向における物標の位置が遠い(Y座標が大きい)ほど、撮像画像におけるその物標の下端位置が高くなる傾向にある。このため、撮像画像における物標の下端位置の高さに基づいて、Y座標を特定することができる。ただし、このような特定方法は、物標の下端位置が正確に検出されない場合に、Y座標の検出精度が下がるという特性がある。
また、自車両の前方方向(詳細にはX=0の直線)を基準とする物標の角度方向のずれ(傾き)が大きいほど、単眼カメラ3の無限遠点(FOE:Focus of Expansion)を基準とするその物標の左右方向へのずれが大きくなる傾向にある。このため、撮像画像における無限遠点から物標の中心を通る鉛直線までの距離に基づいて、物標の水平方位位置を特定することができる。
つまり、このS13において、衝突軽減ECU7は、図3に示すように、XY平面における物標のY座標及び水平方位位置(角度位置)を、XY平面における物標の検出点Piとして特定する。物標の検出点Piは基準点Poに対する相対位置を表す。なお、以下の説明では、S13で検出した物標(単眼カメラ3による撮像画像に基づいて検出した物標)を「画像物標」という。
続いて、衝突軽減ECU7は、図3に示すように、S13で算出した画像物標の検出点Piを中心とする誤差領域Riを設定する(S14)。具体的には、衝突軽減ECU7は、検出点PiのY座標及び水平方位位置を基準として、Y座標及び水平方位位置のそれぞれについて、単眼カメラ3の特性に基づきあらかじめ設定されている想定誤差分の幅を持たせた領域を、誤差領域Riとして設定する。
例えば、検出点Piを(Yi,θi)、Y座標の想定誤差を±EYi、水平方位位置θの想定誤差を±Eθiとすると、誤差領域Riは、Y座標の範囲がYi−EYi≦Y≦Yi+EYi、水平方位位置θの範囲がθi−Eθi≦θ≦θi+Eθi、と表される。つまり、誤差領域Riは、撮像画像に基づいて検出される画像物標の基準点Poに対する水平方位位置θiを含む一定角度2Eθiの方位範囲(以下「画像方位範囲」という。)において設定され、誤差領域RiのX軸方向における範囲は、画像方位範囲として特定される。また、誤差領域RiのY軸方向における範囲は、XY平面における画像物標の検出点PiのY座標Yiを含むY軸方向における一定範囲であるY座標範囲として特定される。
ただし、衝突軽減ECU7は、画像物標の位置及び種類に応じて、Y座標の想定誤差EYi及び水平方位位置の想定誤差Eθiを変更する。具体的には、S14の処理において、図5に示すように、衝突軽減ECU7は、Y座標の想定誤差EYiを、デフォルト値であるIYiに、画像物標のY座標Yiを乗じた値に設定する(S141)。つまり、衝突軽減ECU7は、画像物標の検出点PiのY座標Yiが大きいほど(この例ではY座標Yiに比例して)、Y座標の想定誤差EYiを大きくする(つまり、誤差領域RiのY軸方向における範囲を広く特定する)。撮像画像における下端位置の誤差は、物標が遠くであるほど(Y座標Yiが大きいほど)大きく影響するからである。
続いて、衝突軽減ECU7は、画像物標の種類が車両であるか否かを判定する(S142)。このS142で画像物標の種類が車両でない(歩行者等である)と判定した場合(S142:NO)、衝突軽減ECU7は、Y座標の想定誤差EYiを変更しない(S143)。一方、S142で画像物標の種類が車両であると判定した場合(S142:YES)、衝突軽減ECU7は、Y座標の想定誤差EYiに定数C2(C2は1よりも大きい値)を乗ずる(S144)。つまり、衝突軽減ECU7は、画像物標が車両であると判定した場合には、画像物標が歩行者であると判定した場合と比較して、Y座標の想定誤差EYiを大きくする(つまり、誤差領域RiのY軸方向における範囲を広く特定する)。車両は、歩行者と比較して、下端のタイヤ部分が車体の影になりやすく、下端位置が正確に識別されにくい(Y座標が正確に特定されにくい)からである。
続いて、衝突軽減ECU7は、画像物標の種類が歩行者であるか否かを判定する(S145)。このS145で画像物標の種類が歩行者でない(車両等である)と判定した場合(S145:NO)、衝突軽減ECU7は、水平方位位置の想定誤差Eθiを、デフォルト値であるIθiに設定する(S146)。一方、S145で画像物標の種類が歩行者であると判定した場合(S145:YES)、衝突軽減ECU7は、水平方位位置の想定誤差Eθiを、デフォルト値であるIθiに定数C3(C3は1よりも大きい値)を乗じた値に設定する(S147)。つまり、衝突軽減ECU7は、画像物標が歩行者であると判定した場合には、画像物標が車両であると判定した場合と比較して、水平方位位置の想定誤差Eθiを大きくする(つまり、誤差領域Riの画像方位範囲を広く特定する)。自車両の前方で検出される歩行者としては、例えば横断歩道を渡る歩行者のように、横方向へ移動する歩行者が想定され、横方向への誤差が生じやすいからである。
なお、以下の説明では、S14で設定した誤差領域Ri(単眼カメラ3の特性に基づき画像物標の検出点Piについて設定した誤差領域Ri)を「画像誤差領域Ri」という。
続いて、衝突軽減ECU7は、XY平面において、レーダ誤差領域Rrと画像誤差領域Riとに重複部(重なり領域)が存在するか否かを判定する(S15)。
このS15で重複部(図3に示す斜線部)が存在すると判定した場合(S15:YES)、衝突軽減ECU7は、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定する(S16)。この場合、レーダ物標の検出点PrのY座標Yrと、画像物標の水平方位位置θiと、で特定される位置Pfを、XY平面におけるその物標(同一と判定された物標)の位置とする。さらに、衝突軽減ECU7は、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であることの信頼度(判定結果の信頼度)を算出する(S17)。本実施形態では、レーダ物標の検出点Prの水平方位位置と画像物標の検出点Piの水平方位位置との角度差を、信頼度として算出する。つまり、角度差が小さいほど、高い信頼度を表す。
なお、前述したS15で重複部が存在しないと判定した場合(S15:NO)、衝突軽減ECU7は、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定しない(異なる物標であると判定する)。
続いて、衝突軽減ECU7は、検出した物標の位置及び信頼度に応じた衝突軽減制御を行う。例えば、衝突軽減ECU7は、物標に衝突する可能性がある場合に、報知装置6へ警報信号を送信して、運転者に対する報知を行わせる。また、衝突軽減ECU7は、物標に衝突する可能性が高い場合には、エンジンECU5へ内燃機関の駆動力を減少させる指示を行い、また、ブレーキECU4へ自車両の制動力を増加させる指示を行う。そして、衝突軽減ECU7は、信頼度に応じて制御態様を異ならせる。例えば、信頼度が高い場合には、信頼度が低い場合と比較して、制御のタイミングを早くする。
以上詳述した第1実施形態によれば、以下の効果が得られる。
(1)第1実施形態では、画像誤差領域RiのX軸方向における範囲が、撮像画像に基づいて検出される画像物標の水平方位位置θiを含む一定角度の画像方位範囲とされているため、誤判定を生じにくくすることができる。すなわち、単眼カメラ3による位置検出精度は、Y軸方向における位置の検出精度が低いものの、水平方位位置の検出精度は比較的高い。このため、第1実施形態では、画像誤差領域RiのX軸方向における範囲が、X軸方向において一定範囲とされるのではなく、一定角度の画像方位範囲(Y座標に応じて異なる範囲)とされている。したがって、第1実施形態によれば、画像誤差領域RiをX軸方向において一定範囲とする場合と比較して、単眼カメラ3の特性に応じた適切な領域を画像誤差領域Riとして特定することができ、その結果、誤判定を生じにくくすることができる。
(2)第1実施形態では、レーダ物標が車両であると判定された場合には、レーダ物標が歩行者であると判定された場合と比較して、レーダ誤差領域RrのX軸方向における範囲が広く特定される(S121〜S123)。このため、第1実施形態によれば、ミリ波の反射され得る範囲が横方向に広い車両の特性が加味されたレーダ誤差領域Rrが特定され、車両の誤判定を生じにくくすることができる。
(3)第1実施形態では、画像物標の検出点PiのY座標Yiが大きいほど、画像誤差領域RiのY軸方向における範囲が広く特定される(S141)。このため、第1実施形態によれば、撮像画像における下端位置の誤差の影響度合いが加味された画像誤差領域Riが特定され、誤判定を生じにくくすることができる。
(4)第1実施形態では、画像物標が車両であると判定された場合には、画像物標が歩行者であると判定した場合と比較して、画像誤差領域RiのY軸方向における範囲が広く特定される(S142〜S144)。このため、第1実施形態によれば、下端位置が正確に識別されにくい車両の特性が加味された画像誤差領域Riが特定され、車両の誤判定を生じにくくすることができる。
(5)第1実施形態では、画像物標が歩行者であると判定された場合には、画像物標が車両であると判定された場合と比較して、画像誤差領域Riの画像方位範囲が広く特定される(S145〜S147)。このため、第1実施形態によれば、横方向(X軸方向)へ移動する歩行者の特性が加味された画像誤差領域Riが特定され、歩行者の誤判定を生じにくくすることができる。
(6)第1実施形態では、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定された場合には、XY平面における当該物標の位置が、レーダ物標の検出点PrのY座標Yrと、画像物標の水平方位位置θiと、に基づいて特定される。このため、第1実施形態によれば、ミリ波レーダ2及び単眼カメラ3のそれぞれの利点を生かして物標の位置を精度よく特定することができる。
(7)第1実施形態では、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定された場合に、当該判定結果の信頼度が算出される(S17)。このため、第1実施形態によれば、同一の物標であると判定された場合であっても、その判定結果の信頼度に応じて異なる車両制御を行うといったことが可能となる。具体的には、第1実施形態では、レーダ物標の検出点Prの水平方位位置と、画像物標の検出点Piの水平方位位置と、の角度差が小さいほど、信頼度が高く算出されるようにしているため、信頼度を簡易的に算出することができる。
なお、第1実施形態では、衝突軽減ECU7が物標検出装置の一例に相当する。また、S11〜S12が第1の特定手段としての処理の一例に相当し、S13〜S14が第2の特定手段としての処理の一例に相当し、S15〜S16が判定手段としての処理の一例に相当し、S17が算出手段としての処理の一例に相当する。また、レーダ物標が第1の物標の一例に相当し、画像物標が第2の物標の一例に相当し、レーダ物標の検出点Prが第1の検出点の一例に相当し、画像物標の検出点Piが第2の検出点の一例に相当する。また、レーダ誤差領域Rrが第1の領域(第1の位置情報)の一例に相当し、画像誤差領域Riが第2の領域(第2の位置情報)の一例に相当する。また、画像方位範囲が第2方位範囲の一例に相当する。
[第2実施形態]
第2実施形態は、基本的な構成は第1実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
前述した第1実施形態では、レーダ物標の検出点PrのX座標及びY座標を基準として、X座標及びY座標のそれぞれについて、ミリ波レーダ2の特性に基づきあらかじめ設定されている想定誤差分の幅を持たせた領域が、レーダ誤差領域Rrとして設定される(図3)。これに対し、第2実施形態では、図6に示すように、画像誤差領域Riと同様に、レーダ誤差領域Rrが設定される。すなわち、レーダ物標の検出点PrのY座標及び水平方位位置を基準として、Y座標及び水平方位位置のそれぞれについて、ミリ波レーダ2の特性に基づきあらかじめ設定されている想定誤差分の幅を持たせた領域が、レーダ誤差領域Rrとして設定される。
例えば検出点Prを(Yr,θr)、Y座標の想定誤差を±EYr、水平方位位置θの想定誤差を±Eθrとすると、レーダ誤差領域RrはY座標の範囲がYr−EYr≦Y≦Yr+EYr、水平方位位置θの範囲がθr−Eθr≦θ≦θr+Eθr、と表される。つまり、レーダ誤差領域Rrは、レーダ信号に基づいて検出されるレーダ物標の基準点Poに対する水平方位位置θrを含む一定角度2Eθrの方位範囲(以下「レーダ方位範囲」という。)において設定され、レーダ誤差領域RrのX軸方向における範囲はレーダ方位範囲として特定される。また、レーダ誤差領域RrのY軸方向における範囲は、XY平面におけるレーダ物標の検出点PrのY座標Yrを含むY軸方向における一定範囲であるY座標範囲として特定される。
このような第2実施形態によれば、前述した第1実施形態と同様の効果が得られる。加えて、第2実施形態によれば、ミリ波レーダ2の特性が一層加味された形でレーダ誤差領域Rrが特定されるため、誤判定を一層生じにくくすることができる。なお、第2実施形態では、レーダ方位範囲が第1方位範囲の一例に相当する。
[第3実施形態]
第3実施形態は、基本的な構成は第2実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
前述した第2実施形態では、レーダ物標の検出点Pr及び画像物標の検出点Piのそれぞれを基準として、Y座標及び水平方位位置のそれぞれについて想定誤差分の幅を持たせた領域が、レーダ誤差領域Rr及び画像誤差領域Riとして設定される(図6)。これに対し、第3実施形態では、図7に示すように、Y座標に代えて、基準点Poからの直線距離(基準点Poを中心とする円の半径)について想定誤差分の幅を持たせた領域が、レーダ誤差領域Rr及び画像誤差領域Riとして設定される。
すなわち、図8に示すように、レーダ物標の検出点Prの、基準点Poからの直線距離r1及び水平方位位置θrを基準として、直線距離r及び水平方位位置θのそれぞれについて、ミリ波レーダ2の特性に基づきあらかじめ設定されている想定誤差分の幅を持たせた領域が、レーダ誤差領域Rrとして設定される。例えば、検出点Pr(r1,θr)について、直線距離rの想定誤差を±Er1、水平方位位置θの想定誤差を±Eθrとすると、レーダ誤差領域Rrは、直線距離の範囲がr1−Er1≦r≦r1+Er1、水平方位位置の範囲がθr−Eθr≦θ≦θr+Eθr、と表される。つまり、レーダ誤差領域Rrは、レーダ信号に基づいて検出されるレーダ物標の基準点Poに対する水平方位位置θrを含む一定角度2Eθrの方位範囲(レーダ方位範囲)において設定される。具体的には、レーダ誤差領域Rrは、θr−Eθrからθr+Eθrまでのレーダ方位範囲と、XY平面における基準点Poからの直線距離がr1−Er1からr1+Er1までの距離範囲(以下「レーダ距離範囲」という。)と、により特定される。
レーダ物標の検出点Prについての水平方位位置θrの想定誤差Eθrは、Eθ1及びEθ2の積(Eθr=Eθ1×Eθ2)として算出される。図9(A)に示すように、Eθ1は、水平方位位置θrがθr1[deg]以下では一定値(下限値)θc1[deg]に設定され、θr1[deg]からθr2[deg](θr2>θr1)までの間では水平方位位置θrの増加分に比例して増加する値に設定され、θr2[deg]以上では一定値(上限値)θc2[deg]に設定される。
想定誤差Eθrは、このようなEθ1に基づき算出されるため、レーダ物標の基準点Poに対する水平方位位置θrが所定値θr1[deg]よりも大きい場合には、所定値θr1[deg]以下の場合と比較して、水平方位位置の想定誤差Eθrが大きく設定される(レーダ方位範囲が広く特定される)。これは、水平方位位置θrが大きくなるほど水平方位位置の検出誤差が大きくなる(アンテナの利得が下がる)というミリ波レーダ2の特性を反映するためである。
また、図9(B)に示すように、Eθ2は、レーダ物標の基準点Poからの直線距離r1に反比例する値(Eθ2=rc/r1)に設定される(rcは定数)。ただし、Eθ2は、r1がrc[m]以上の場合には一定値(下限値)θc1[deg]に設定される。
想定誤差Eθrは、このようなEθ2を前述のEθ1に乗ずることで算出されるため、レーダ物標の検出点Prまでの直線距離r1が所定値rc[m]未満の場合には、所定値rc[m]以上の場合と比較して、水平方位位置の想定誤差Eθrが大きく設定される(レーダ方位範囲が広く特定される)。すなわち、仮に、レーダ物標の検出点Prまでの直線距離に関係なくEθrを一定にしたとすると、検出点Prまでの直線距離が短い場合にレーダ誤差領域Rr(特にX軸方向における範囲)が狭くなりすぎる。その結果、レーダ誤差領域Rrと画像誤差領域Riとに重複部が存在しにくくなり、レーダ物標と画像物標とが実際には同一の物標であるにもかかわらず、同一の物標でないと誤判定されやすくなってしまう。そこで、検出点Prまでの直線距離が短い場合(rc[m]未満の場合)には、Eθrの値を大きくすることで、Eθrの値が狭くなりすぎることを抑制(本実施形態では、レーダ誤差領域RrのX軸方向における範囲が概略一定になるように)している。なお、本実施形態では、Eθrの上限値がθc3[deg](θc3>θc2)に設定され、Eθrの下限値がθc1[deg]に設定されている。
また、直線距離の想定誤差Er1は、Er1=r1×A1+Bとして算出される(A1,Bは定数)。つまり、レーダ物標の基準点Poからの直線距離r1が長いほど、想定誤差Er1が大きく設定される(レーダ距離範囲が広く特定される)。これは、直線距離r1が長くなるほど直線距離の検出誤差が大きくなるというミリ波レーダ2の特性を反映するためである。なお、Er1を算出する上記数式はあくまでも一例である。
また、図10に示すように、画像物標の検出点Piの、基準点Poからの直線距離r2及び水平方位位置θiを基準として、直線距離r及び水平方位位置θのそれぞれについて、単眼カメラ3の特性に基づきあらかじめ設定されている想定誤差分の幅を持たせた領域が、画像誤差領域Riとして設定される。例えば、検出点Pi(r2,θi)について、直線距離rの想定誤差を±Er2、水平方位位置の想定誤差を±Eθiとすると、画像誤差領域Riは、直線距離rの範囲がr2−Er2≦r≦r2+Er2、水平方位位置θの範囲がθi−Eθi≦θ≦θi+Eθi、と表される。つまり、画像誤差領域Riは、θi−Eθiからθi+Eθiまでの画像方位範囲と、XY平面における基準点Poからの直線距離がr2−Er2からr2+Er2までの距離範囲(以下「画像距離範囲」という。)と、により特定される。
画像物標の検出点Piについての水平方位位置θiの想定誤差Eθiは、前述したEθ2と同様に設定される。すなわち、図11に示すように、Eθiは、画像物標の基準点Poからの直線距離r2に反比例する値(Eθi=rc/r2)であって、r2がrc[m]以上の場合には一定値(下限値)θc1[deg]に設定される。
このため、画像物標の検出点Piまでの直線距離r2が所定値rc[m]未満の場合には、所定値rc[m]以上の場合と比較して、水平方位位置の想定誤差Eθiが大きく設定される(画像方位範囲が広く特定される)。本実施形態では、Eθiの上限値がθc3[deg]に設定されている。画像方位範囲は、前述したEθ1が乗算されない分、レーダ方位範囲と比較して、狭く設定される。これは、撮像画像に基づき特定される水平方位位置θiは、レーダ信号に基づき特定される水平方位位置θrと比較して、水平方位位置の大きさが検出精度に影響しにくいからである。
また、直線距離の想定誤差Er2は、Er2=r2×A2+Bとして算出される(A2は前述の定数A1よりも値の大きい定数)。つまり、画像物標の基準点Poからの直線距離r2が長いほど、想定誤差Er2が大きく設定される(画像距離範囲が広く特定される)。また、想定誤差Er2は、レーダ物標についての想定誤差Er1と比較して、大きい割合に設定される(レーダ距離範囲が、画像距離範囲と比較して、狭く設定される)。これは、直線距離の検出誤差がミリ波レーダ2と比較して大きく、直線距離r2が長くなるほど検出誤差が大きくなるという単眼カメラ3の特性を反映するためである。なお、Er2を算出する上記数式はあくまでも一例である。
このような第3実施形態によれば、前述した第2実施形態と同様の効果が得られる。加えて、第3実施形態によれば、以下の効果が得られる。
(1)第3実施形態では、画像誤差領域Riが画像方位範囲と画像距離範囲とにより特定されるため、Y座標範囲に基づき特定される場合と比較して、検出誤差がより適切に反映された画像誤差領域Riを特定することができる。
(2)第3実施形態では、画像物標の基準点Poからの直線距離r2が長いほど、画像距離範囲が広く特定されるため、単眼カメラ3の特性がより適切に反映された画像誤差領域Riを特定することができる。
(3)第3実施形態では、画像物標の検出点Piまでの直線距離r2が所定値未満の場合には、所定値以上の場合と比較して、画像方位範囲が広く特定されるため、自車両の近くに存在する物標についての誤判定を生じにくくすることができる。
(4)第3実施形態では、レーダ誤差領域Rrがレーダ方位範囲とレーダ距離範囲とにより特定されるため、Y座標範囲に基づき特定される場合と比較して、検出誤差がより適切に反映されたレーダ誤差領域Rrを特定することができる。
(5)第3実施形態では、レーダ物標の基準点Poからの直線距離r1が長いほど、レーダ距離範囲が広く特定されるため、ミリ波レーダ2の特性がより適切に反映されたレーダ誤差領域Rrを特定することができる。
(6)第3実施形態では、レーダ物標の検出点Prまでの直線距離r1が所定値未満の場合には、所定値以上の場合と比較して、レーダ方位範囲が広く特定されるため、ミリ波レーダ2の特性がより適切に反映されたレーダ誤差領域Rrを特定することができる。
(7)第3実施形態では、レーダ物標の基準点Poに対する水平方位位置θrが所定値よりも大きい場合には、所定値以下の場合と比較して、レーダ方位範囲が広く特定されるため、ミリ波レーダ2の特性がより適切に反映されたレーダ誤差領域Rrを特定することができる。
(8)第3実施形態では、レーダ距離範囲が、画像距離範囲と比較して、狭く設定されるため、ミリ波レーダ2と単眼カメラ3との特性の違いがより適切に反映されたレーダ誤差領域Rr及び画像誤差領域Riを特定することができる。
(9)第3実施形態では、画像方位範囲が、レーダ方位範囲と比較して、狭く設定されるため、ミリ波レーダ2と単眼カメラ3との特性の違いがより適切に反映されたレーダ誤差領域Rr及び画像誤差領域Riを特定することができる。
なお、第3実施形態では、第2実施形態(第1実施形態)と同様、レーダ物標の検出点PrのY座標Yrと、画像物標の水平方位位置θiと、で特定される位置Pfを、XY平面におけるその物標(同一と判定された物標)の位置としてもよく、また、Y座標Yrに代えて直線距離r1を用いてもよい。また、第3実施形態では、レーダ距離範囲が第1距離範囲の一例に相当し、画像距離範囲が第2距離範囲の一例に相当する。
[第4実施形態]
第4実施形態は、基本的な構成は第1実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
前述した第1実施形態では、レーダ物標の検出点Prを基準としてレーダ誤差領域Rrが設定される。そして、レーダ誤差領域Rrが示す位置と画像誤差領域Riが示す位置とに重複部が存在すると判定された場合に、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定される。これに対し、第4実施形態では、図12に示すように、レーダ物標の検出点Prと画像誤差領域Riが示す位置とに重複部が存在すると判定された場合に、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定される。つまり、レーダ物標の検出点Prが画像誤差領域Ri内に位置すると判定された場合に、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定される。
このような第4実施形態によれば、前述した第1実施形態と同様の効果が得られる。加えて、第4実施形態によれば、前述したS12の処理を行う必要がないという利点がある。なお、第4実施形態では、レーダ物標の検出点Prが、第1の検出点及び第1の位置情報の一例に相当する。また、第4実施形態は、第1実施形態に代えて、第2実施形態又は第3実施形態に適用してもよい。
[第5実施形態]
第5実施形態は、基本的な構成は第1実施形態と同様であるため、共通する構成については説明を省略し、相違点を中心に説明する。
前述した第1実施形態では、画像物標の種類が歩行者であると判定された場合(S145:YES)、水平方位位置の想定誤差Eθiが、デフォルト値であるIθiに定数C3を乗じた値に設定される(S147)。具体的には、第1実施形態では、画像物標の水平方位位置θiを基準として、水平方位位置の想定誤差±Eθiが角度方向両側に等しく配分される。これに対し、第5実施形態では、図13に示すように、画像物標の種類が歩行者であると判定された場合には、歩行者の移動方向(左方向であるか右方向であるか)に応じて、水平方位位置の想定誤差が角度方向両側に異なる配分される。
具体的には、第5実施形態では、図5に示す処理に代えて、図14に示す処理が実行される。なお、S241〜S246,S248は、前述したS141〜S147と同様の処理であるため、説明を省略する。
S245で画像物標の種類が歩行者であると判定した場合(S245:YES)、衝突軽減ECU7は、歩行者が移動中であるか否かを判定する(S247)。このS247で歩行者が移動中でないと判定した場合(S247:NO)、前述したS147と同様、衝突軽減ECU7は、水平方位位置の想定誤差Eθiを、デフォルト値であるIθiに定数C3を乗じた値に設定する(S248)。一方、S247で歩行者が移動中であると判定した場合(S247:YES)、衝突軽減ECU7は、歩行者の移動方向が左方向であるか否かを判定する(S249)。このS249で移動方向が左方向であると判定した場合(S249:YES)、衝突軽減ECU7は、水平方位位置の左側想定誤差EθiLを、デフォルト値であるIθiに定数C4を乗じた値に設定する。また、衝突軽減ECU7は、水平方位位置の右側想定誤差EθiRを、Iθiに定数C5を乗じた値に設定する(S250)。ここで、左側想定誤差EθiLとは、画像物標の水平方位位置θiを基準とした角度方向左側の想定誤差であり、右側想定誤差EθiRとは、画像物標の水平方位位置θiを基準とした角度方向右側の想定誤差である。この場合の画像誤差領域Riは、図13に示すように、水平方位位置の範囲が、前述したθi−Eθi≦θ≦θi+Eθiではなく、θi−EθiL≦θ≦θi+EθiRと表される。また、定数C5は、定数C4よりも大きい値に設定されている。
一方、S249で移動方向が左方向でない(右方向である)と判定した場合(S249:NO)、衝突軽減ECU7は、水平方位位置の左側想定誤差EθiLを、デフォルト値であるIθiに定数C5を乗じた値に設定する。また、衝突軽減ECU7は、水平方位位置の右側想定誤差EθiRを、Iθiに定数C4を乗じた値に設定する(S251)。
つまり、画像物標が、X軸において左方向へ移動する歩行者であると判定された場合には、X軸において右方向へ移動する歩行者であると判定した場合と比較して、水平方位位置の左側角度が狭く、右側角度が広く特定される。具体的には、画像方位範囲のうち、撮像画像に基づいて検出される画像物標の水平方位位置を挟んで2つに区分された右側(移動方向とは反対方向)の部分範囲が、左側(移動方向)の部分範囲よりも広く特定される。逆に、画像物標が、X軸において右方向へ移動する歩行者であると判定された場合には、X軸において左方向へ移動する歩行者であると判定した場合と比較して、水平方位位置の右側角度が狭く、左側角度が広く特定される。具体的には、画像方位範囲のうち、撮像画像に基づいて検出される画像物標の方位を挟んで2つに区分された左側(移動方向とは反対方向)の部分範囲が、右側(移動方向)の部分範囲よりも広く特定される。
このような第5実施形態によれば、前述した第1実施形態と同様の効果が得られる。加えて、第5実施形態によれば、横方向(X軸方向)へ移動する歩行者の移動方向に応じた特性が加味された画像誤差領域Riが特定され、歩行者の誤判定を生じにくくすることができる。すなわち、前述したように、画像物標の水平方位位置θiは、撮像画像における物標の左右方向の位置に基づいて、具体的には、撮像画像における無限遠点から物標の中心を通る鉛直線までの距離に基づいて特定される。しかしながら、図15(A)に示すように静止している歩行者と比較して、図15(B),(C)に例示されるように、横方向へ移動する歩行者は、撮像画像において特定される物標の鉛直線が、実際の物標の中心からずれやすい。中心に対して左右いずれの方向にずれるかは、歩行者の移動方向に応じて異なるため、第5実施形態では、移動方向に応じて水平方位位置の想定誤差を左右で異ならせるようにしている。
なお、第5実施形態では、移動方向とは反対の方向の想定誤差が、移動方向の想定誤差と比較して、大きく設定されるようにしているが、設計の仕方によっては、全く逆のずれが生じる可能性もある。この場合には、図16に示すように、移動方向の想定誤差が、移動方向とは反対の方向の想定誤差と比較して、大きく設定されるようにしてもよい。また、第5実施形態では、移動方向に応じて想定誤差を左右に偏らせるようにしているが、更に移動速度を加味することで、移動速度が速いほど左右の偏りの度合いが大きくなるようにしてもよい。また、第5実施形態は、第1実施形態に代えて、第2実施形態、第3実施形態又は第4実施形態に適用してもよい。
[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ことなく、種々の形態を採り得ることは言うまでもない。
(1)上記実施形態では、レーダ誤差領域Rrと画像誤差領域Riとに重複部が存在すると判定された場合に、レーダ物標と画像物標とが同一の物標であると判定されるが、これに限定されるものではない。例えば、一方の領域が他方の領域に包含されることを条件としてもよい。
(2)上記実施形態では、レーダ物標の検出点Prの水平方位位置と画像物標の検出点Piの水平方位位置との角度差を、信頼度として算出するようにしているが、これに限定されるものではない。例えば、レーダ誤差領域Rrが示す位置と画像誤差領域Riが示す位置との重複部(図1に示す斜線部の面積)が大きいほど、信頼度を高く算出するようにしてもよい。このようにすれば、水平方位位置は近いものの距離が大きく異なるレーダ物標及び画像物標を、同一の物標であると誤判定してしまうことを生じにくくすることができる。
(3)上記実施形態では、レーダとしてミリ波レーダ2を例示したが、これに限定されるものではなく、他のレーダを用いてもよい。
(4)上記実施形態では、本発明を衝突軽減装置1に適用した構成を例示したが、これに限定されるものではなく、例えば他の車両制御用の装置に本発明を適用してもよい。
(5)上記実施形態では、ミリ波レーダ2及び単眼カメラ3とは別体で制御部(衝突軽減ECU7)を設けた構成を例示したが、これに限定されるものではない。例えば、ミリ波レーダ2及び単眼カメラ3のいずれか一方(又は両方)に制御部を内蔵してもよい。
(6)上記実施形態では、物標として歩行者及び車両を例示したが、これに限定されるものではなく、他の種類の物標を検出するようにしてもよい。
(7)本発明の各構成要素は概念的なものであり、上記実施形態に限定されない。例えば、1つの構成要素が有する機能を複数の構成要素に分散させたり、複数の構成要素が有する機能を1つの構成要素に統合したりしてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、同様の機能を有する公知の構成に置き換えてもよい。また、上記実施形態の構成の少なくとも一部を、他の上記実施形態の構成に対して付加、置換等してもよい。
1…衝突軽減装置、2…ミリ波レーダ、3…単眼カメラ、4…ブレーキECU、5…エンジンECU、6…報知装置、7…衝突軽減ECU。

Claims (6)

  1. 車両に搭載される物標検出装置(7)であって、
    レーダ(2)による検出情報に基づいて検出された第1の物標について、前記車両の車幅方向をX軸、前記車両の車長方向をY軸、としたXY平面における、基準点に対する前記第1の物標の相対位置を表す検出点である第1の検出点、又は、前記第1の検出点を含む第1の領域、を第1の位置情報として特定する第1の特定手段(7,S11〜S12)と、
    単眼カメラ(3)による撮像画像に基づいて検出された第2の物標について、前記XY平面における前記基準点に対する前記第2の物標の相対位置を表す検出点である第2の検出点を特定し、当該第2の検出点を含むように第2の領域を設定し、第2の位置情報として特定する第2の特定手段(7,S13〜S14)と、
    前記XY平面において、前記第1の位置情報が示す位置と前記第2の位置情報が示す位置とに重複部が存在することを条件として、前記第1の物標と前記第2の物標とが同一の物標であると判定する同一物標判定手段(7,S15〜S16)と、
    を備え、
    前記第2の領域は、前記車両から前記撮像画像に基づいて検出される前記第2の物標の前記基準点への方位を基準として一定角度の方位範囲である第2方位範囲において設定される
    ことを特徴とする物標検出装置。
  2. 請求項1に記載の物標検出装置であって、
    前記第2の領域は、前記第2方位範囲と、前記XY平面における前記基準点からの直線距離が第1の距離から第2の距離までの範囲である距離範囲であって前記基準点から前記第2の検出点までの直線距離を含む前記距離範囲である第2距離範囲と、により特定される領域である
    ことを特徴とする物標検出装置。
  3. 請求項1又は請求項2に記載の物標検出装置であって、
    前記第1の特定手段は、前記第1の領域を前記第1の位置情報として特定する
    ことを特徴とする物標検出装置。
  4. 請求項3に記載の物標検出装置であって、
    前記第1の領域は、前記検出情報に基づいて検出される前記第1の物標の前記基準点に対する方位を含む一定角度の方位範囲である第1方位範囲において設定される
    ことを特徴とする物標検出装置。
  5. 請求項4に記載の物標検出装置であって、
    前記第1の領域は、前記第1方位範囲と、前記XY平面における前記基準点からの直線距離が第3の距離から第4の距離までの範囲である距離範囲であって前記基準点から前記第1の検出点までの直線距離を含む前記距離範囲である第1距離範囲と、により特定される領域である
    ことを特徴とする物標検出装置。
  6. 請求項1から請求項5までのいずれか1項に記載の物標検出装置であって、
    前記同一物標判定手段により前記第1の物標と前記第2の物標とが同一の物標であると判定された場合に、当該判定の信頼度を算出する算出手段(7,S17)を備える
    ことを特徴とする物標検出装置。
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Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016208775A1 (en) 2015-06-26 2016-12-29 Takeda Pharmaceutical Company Limited 2,3-dihydro-4h-1,3-benzoxazin-4-one derivatives as modulators of cholinergic muscarinic m1 receptor
DE112017002651T5 (de) 2016-05-24 2019-03-07 Denso Corporation Zielerfassungsvorrichtung
CN109870680A (zh) * 2018-10-26 2019-06-11 北京润科通用技术有限公司 一种目标分类方法及装置
CN110865367A (zh) * 2019-11-30 2020-03-06 山西禾源科技股份有限公司 一种雷达视频数据智能融合方法
CN113917461A (zh) * 2021-10-21 2022-01-11 苏州威陌电子信息科技有限公司 一种mimo雷达成像方法及系统
US11407390B2 (en) 2016-10-19 2022-08-09 Denso Corporation Vehicle control apparatus and vehicle control method
US11541888B2 (en) 2018-02-14 2023-01-03 Denso Corporation Driving assist device and driving assist method
EP4123337A4 (en) * 2020-03-26 2023-04-12 Huawei Technologies Co., Ltd. TARGET DETECTION METHOD AND APPARATUS

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002189075A (ja) * 2000-12-20 2002-07-05 Fujitsu Ten Ltd 道路上方静止物検知方法
JP2004053278A (ja) * 2002-07-16 2004-02-19 Nissan Motor Co Ltd 前方車両追跡システムおよび前方車両追跡方法
JP2006292475A (ja) * 2005-04-07 2006-10-26 Toyota Motor Corp 物体検出装置
WO2011036807A1 (ja) * 2009-09-28 2011-03-31 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置及び物体検出方法
JP2012027000A (ja) * 2010-06-22 2012-02-09 Itt:Kk 単一カメラによる画像計測処理装置,画像計測処理方法および画像計測処理プログラム
JP2012159469A (ja) * 2011-02-02 2012-08-23 Toyota Motor Corp 車両用画像認識装置

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2002189075A (ja) * 2000-12-20 2002-07-05 Fujitsu Ten Ltd 道路上方静止物検知方法
JP2004053278A (ja) * 2002-07-16 2004-02-19 Nissan Motor Co Ltd 前方車両追跡システムおよび前方車両追跡方法
JP2006292475A (ja) * 2005-04-07 2006-10-26 Toyota Motor Corp 物体検出装置
WO2011036807A1 (ja) * 2009-09-28 2011-03-31 トヨタ自動車株式会社 物体検出装置及び物体検出方法
JP2012027000A (ja) * 2010-06-22 2012-02-09 Itt:Kk 単一カメラによる画像計測処理装置,画像計測処理方法および画像計測処理プログラム
JP2012159469A (ja) * 2011-02-02 2012-08-23 Toyota Motor Corp 車両用画像認識装置

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2016208775A1 (en) 2015-06-26 2016-12-29 Takeda Pharmaceutical Company Limited 2,3-dihydro-4h-1,3-benzoxazin-4-one derivatives as modulators of cholinergic muscarinic m1 receptor
DE112017002651T5 (de) 2016-05-24 2019-03-07 Denso Corporation Zielerfassungsvorrichtung
US11086011B2 (en) 2016-05-24 2021-08-10 Denso Corporation Target detection device
US11407390B2 (en) 2016-10-19 2022-08-09 Denso Corporation Vehicle control apparatus and vehicle control method
US11541888B2 (en) 2018-02-14 2023-01-03 Denso Corporation Driving assist device and driving assist method
CN109870680A (zh) * 2018-10-26 2019-06-11 北京润科通用技术有限公司 一种目标分类方法及装置
CN110865367A (zh) * 2019-11-30 2020-03-06 山西禾源科技股份有限公司 一种雷达视频数据智能融合方法
CN110865367B (zh) * 2019-11-30 2023-05-05 山西禾源科技股份有限公司 一种雷达视频数据智能融合方法
EP4123337A4 (en) * 2020-03-26 2023-04-12 Huawei Technologies Co., Ltd. TARGET DETECTION METHOD AND APPARATUS
CN113917461A (zh) * 2021-10-21 2022-01-11 苏州威陌电子信息科技有限公司 一种mimo雷达成像方法及系统

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