JP2017181276A - 障害物検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】ミリ波レーダを用いる障害物を検出する装置において、走行環境に応じて検出性能の変動を低減し、ターゲット検出の精度を高めることが可能な障害物検出装置を提供する。
【解決手段】本発明に係る障害物検出装置は、自車両に関する走行環境を取得する走行環境取得手段と、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いてビート信号を生成し、当該ビート信号から導出された周波数スペクトルを用いて距離スペクトルを生成し、当該距離スペクトルに基づいて受信電力ごとの確率密度を示す受信電力分布を生成する解析手段と、走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを上記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより上記生成された受信電力分布をフィルタリング処理するフィルタ手段と、上記フィルタリング処理された受信電力分布に基づいて障害物を検出する障害物検出手段と、を備える。
【選択図】図１

Description

本発明は、障害物検出装置に係わり、特にレーダが受信する反射波をフィルタリングすることにより、クラッタを低減する障害物検出装置に関する。

従来、車両には車両外の対象物又は障害物（他車両、歩行者等）との衝突事故の発生を防止するために様々な障害物検出（検知）システムが設けられている。このようなシステムにおいては、例えば、車両周辺の監視領域に対するレーダ電波の送信・走査とその反射波の受信とを行うミリ波レーダ等のレーダ装置を車両に搭載し、当該レーダ装置で受信されたレーダ電波の反射波に基づいて、車両周辺の領域に存在する他車両や歩行者等の障害物を検出する（特許文献１）。

特開２０１３−０１９６８４号公報

従来から使用されるミリ波レーダは、ドライバ単独での視認性や可視カメラによる検出性能が低下する夜間や悪天候でも危険対象物を検出可能であり、認知支援性能向上には有効である。しかしながら、走行環境や対象物（ターゲット）の種類により検出性能が変動してしまうため、誤検出が発生する場合があった。

本発明は、ミリ波レーダを用いる障害物を検出する装置において、走行環境に応じて検出性能の変動を低減し、ターゲット検出の精度を高めることが可能な障害物検出装置を提供することを目的とする。

上記の課題は以下の特徴を有する本発明によって解決される。すなわち、本発明の一態様としての障害物検出装置は、自車両に関する走行環境を取得する走行環境取得手段と、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いてビート信号を生成し、当該ビート信号から導出された周波数スペクトルを用いて距離スペクトルを生成し、当該距離スペクトルに基づいて受信電力ごとの確率密度を示す受信電力分布を生成する解析手段と、走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを上記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより上記生成された受信電力分布をフィルタリング処理するフィルタ手段と、上記フィルタリング処理された受信電力分布に基づいて障害物を検出する障害物検出手段と、を備える障害物検出装置である。

このように構成された本発明によれば、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いて生成された受信電力分布に基づいて実行する障害物検出において、自車両に関する走行環境を取得し、取得した走行環境に応じたフィルタを決定し、決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリングする。このように走行環境に応じたフィルタを用いてフィルタリングすることにより、走行環境に起因するクラッタを低減することができる。

本発明の一態様として、上記解析手段は、生成された複数の上記距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する。

このように構成された本発明によれば、時間的な変動を平均化した受信電力分布が生成されるため、時間的な変動が低減された受信電力分布を生成することができる。

本発明の一態様として、上記解析手段は、上記自車両が微小距離移動するごとに生成された複数の上記距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する。

このように構成された本発明によれば、理論上の受信電力値を変えないままでマルチパスなどの環境要因を変えた受信電力分布が生成されるため、同一位置で生成された複数の距離スペクトルを用いるよりも実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した受信電力分布を生成することができる。

本発明の一態様として、上記解析手段は、上記距離スペクトルの複数の所定距離範囲内のデータに基づいてそれぞれの受信電力分布を生成し、上記フィルタ手段は、それぞれの所定距離範囲に対応した走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを上記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより上記生成された受信電力分布をフィルタリング処理する。

このように構成された本発明によれば、距離スペクトル上の所定の距離範囲ごとに信号を抽出し、抽出された所定の距離範囲内の距離スペクトルの受信電力の比率から、それぞれの所定の距離範囲ごとの受信電力分布を生成する。フィルタも同様に、複数の所定の距離範囲ごとに生成されたフィルタである。このように自車両からの距離範囲ごとに処理を行うことで、障害物検出の精度をさらに高めることができる。

本発明の一態様として、上記フィルタは、走行環境ごとに障害物が存在しない場合に上記解析手段により生成された受信電力分布に基づいて生成される。

このように構成された本発明によれば、走行環境ごとに障害物が存在しない場合の受信電力分布を上記解析手段により生成し、生成された受信電力分布に基づいて、当該受信電力分布を除去するフィルタを生成する。

本発明によれば、走行環境に応じて検出性能の変動を低減し、ターゲット検出の精度を高めることができる。

本発明の実施形態による障害物検出装置の概略構成図である。 本発明の実施形態による障害物検出装置の機能ブロック図である。 ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダの送信周波数及び受信周波数の時間変化について説明する図である。 ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダのビート周波数の時間変化について説明する図である。 本発明の実施形態による周波数スペクトルを示す図である。 図４ａの周波数スペクトルの周波数軸を距離軸に変換した距離スペクトルを示す図である。 図４ａの周波数スペクトルの周波数軸を距離軸に変換した距離スペクトルを示す図である。 本発明の実施形態による複数の距離スペクトルの一部の距離範囲における受信電力の比率から生成した受信電力分布を示す図である。 レーダの受信電力強度のばらつきを考慮したレーダ検出性能を表す受信電力分布である。 本発明の実施形態による、自車両が地点Ａに位置するときの生成された距離スペクトルを示す図である。 本発明の実施形態による、自車両が地点Ａから微小距離移動した地点Ｂに位置するときの生成された距離スペクトルを示す図である。 本発明の実施形態による障害物検出装置の処理フローである。

以下、添付図面を参照して、本発明の実施形態による障害物検出装置について説明する。なお各図面において、便宜上、データの縦横の比率や形状を実際のものとは異なるように表す場合がある。

図１は、本発明の実施形態による障害物検出装置１の概略構成図である。図１に示すように、障害物検出装置１は、主に、制御部１０と、レーダ２０と、カメラ３０とを有し、これらの各構成要素は電気的に接続される。なお障害物検出装置１は他の装置又は他のシステムと上記の各構成要素を共用することができる。

制御部１０は、処理部１１と、記憶部１２と、インタフェース部１３とを備える。例えば、制御部１１は、車両内のＥＣＵ（Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｕｎｉｔ）によって構成される。

処理部１１は、例えばプロセッサを備え、記憶部１２に記憶されたプログラムを実行することにより各種処理を行う。記憶部１２は、フラッシュメモリ等の不揮発性メモリ、及びＳＲＡＭやＤＲＡＭ等の揮発性メモリを含む。インタフェース部１３は、処理部１１と他のデバイスとの間に介在し、これらの間でデータの受け渡しを中継する。

レーダ２０は、例えばミリ波レーダ（周波数７６ＧＨｚ〜７７ＧＨｚ）であり、車両（自車両）の前方エリアを測定するための前方アンテナを備える。レーダ２０は、前方アンテナより測定波を送信し、例えば、他車両、路上固定構造物、又は歩行者対象物等の対象物（障害物）により反射された反射波を受信して、対象物と車両との間の相対距離や相対速度を測定するように構成される。なお車両とは、４輪車に限らず、２輪車や自転車等の走行体を含む。また前方アンテナは、送受信兼用のアンテナであってもよいし、送信アンテナと受信アンテナがそれぞれ設けられていてもよい。レーダ２０はさらに後方アンテナを備えることもできる。

カメラ３０は、イメージセンサなどであり、レーダ２０の測定範囲を含む車両前方の周囲等を撮像することにより、車両周囲の画像情報を取得することができる。例えばカメラ３０は車載カメラであり、ルームミラーの裏側等に設置されてフロントウィンドウ越しに前方を撮影することにより、他の車両や、走行する道路の環境等を撮影することができる。

障害物検出装置１は、出力部（図示せず）をさらに有することができる。出力部は、制御部１０に電気的に接続され、障害物を検出した場合に運転者へ通知するための情報を出力することができる。例えば出力部は、スピーカ及びディスプレイを含み、車両にカーナビゲーションシステムが搭載される場合、当該システムと出力部を共用してもよい。

また障害物検出装置１は、通信部（図示せず）をさらに有することができる。通信部は、運転支援情報を各車両に配信する情報配信センター等に配置されるサーバ（図示せず）と通信可能に構成され、サーバとの間で種々の情報の送受信を行うことができる。例えば通信部は、無線アンテナを含み、車両にカーナビゲーションシステムが搭載される場合、当該システムと通信部を共用してもよい。

図２は、本発明の実施形態による障害物検出装置１の機能ブロック図の一例を示す。障害物検出装置１は、走行環境取得手段４１と、記憶手段４２と、解析手段４３と、フィルタ手段４４と、障害物検出手段４５と、を備える。これらの機能は図１に示す各構成要素により実現されるため、機能ブロックの区分は上記に限定されない。

走行環境取得手段４１は、自車両に関する走行環境を取得することができる。例えばカメラ３０により取得した画像情報を用いて、自車両に関する走行環境が、十字路（四叉路）であるかどうか、Ｔ字路（三叉路）であるかどうか、信号が有るかどうか、車両の前方に建物があるかどうか、駐車車両はあるか等を識別することにより、走行環境についての情報を取得する。カメラ３０を用いることにより、経時的な変化がほとんど発生しない交差点、信号、建物等についての情報だけでなく、経時的な変化が頻繁に発生する駐車車両等の情報を識別することができる。

なお、上記実施形態では、カメラ３０を用いるが、これに限定されず、例えば、経時的な変化がほとんど発生しない交差点、信号、建物等についての情報の取得については、車両に搭載されるカーナビゲーションシステムを用いることができる。カーナビゲーションシステムでは、地図情報上における自車両の位置をＧＰＳにより認識することができるため、経時的な変化がほとんど発生しない交差点、信号、建物等についての情報を取得することができる。

記憶手段４２は、スペクトルデータ、電力分布データ、フィルタデータなどの各種データを記憶部１２へ格納する機能を有する。障害物検出装置１が通信部を有する場合、記憶手段４２は、通信部を介してサーバや光学ディスク等からデータを取得して、格納する。記憶手段４２は後述するフィルタデータベースを記憶部１２に記憶することができる。

解析手段４３は、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いて送信波及び受信波の信号からビート信号を生成する。

図３ａは、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダの送信周波数及び受信周波数の時間変化を示す図であり、送信波の送信周波数の変化を実線で示し、自車両（レーダ）から距離Ｒの位置の対象物から反射された反射波の受信周波数の変化を破線で示している。横軸ｔは時間、縦軸ｆは周波数を表している。図３ａに示すとおり、連続波に三角波を乗じて周波数変調した変調信号を送信信号として用いており、送信信号の中心周波数をｆ０と、三角波の変調周波数をｆｍと、三角波の変調幅をΔＦとしている。

ＦＭＣＷ方式においては、受信信号に対して送信信号の一部をミキシングすることでビート信号を得る。図３ｂは、ミリ波レーダの送信信号及び受信信号が図３ａに示す時間変化を行う場合のビート信号のビート周波数ｆｂの時間変化を示す図であり、図３ａと図３ｂのｔ１〜ｔ５はそれぞれ同じ時間であることを意味する。

このとき、自車両と対象物との間の相対距離Ｒ及び相対速度Ｖは、上述のｆ０、ｆｍ、ΔＦ、光速ｃ、アップ区間のビート周波数ｆ_ub、及びダウン区間のビート周波数ｆ_dbを用いて以下の式１、式２となることが知られている。
Ｒ＝（ｆ_db＋ｆ_ub）・ｃ／（８ΔＦ・ｆｍ） （式１）
Ｖ＝（ｆ_db−ｆ_ub）・ｃ／（４ｆ０） （式２）

式１から、ビート周波数の周波数スペクトル上の周波数（ｆ_db＋ｆ_ub）は距離Ｒと線形関係にあることが理解される。

解析手段４３は、生成されたビート信号を複素ＦＦＴ演算することにより、例えば縦軸を受信電力として横軸を周波数とした、周波数スペクトル（パワースペクトル）を生成する。周波数スペクトルの生成は、三角波の１つのサイクル（１／ｆｍ）ごと、すなわち１掃引ごとに行う。この場合は１掃引が１つの測定サイクルとなる。図４ａは、ある１つの測定サイクルにおける周波数スペクトルを示す図である。本例示においては、周波数ｆ１周辺にピークを確認できる。ただし、複数回数の掃引（例えば５掃引）により得られたデータに基づいて、すなわち複数回数の掃引を１つの測定サイクルとして、１つの周波数スペクトルを生成することもできる。

解析手段４３は、式１に基づいて、生成された周波数スペクトルの周波数軸を距離Ｒ軸に変換することにより距離スペクトルを生成する。図４ｂは、図４ａの周波数軸を距離軸に変換した距離スペクトルを示す図である。ｆ１とｒ１は、式１におけるｆ_db＋ｆ_ubとＲの関係を有する。解析手段４３は、周波数スペクトル（図４ａ参照）を生成するごとに、距離スペクトル（図４ｂ参照）を生成する。その結果、測定時間の経過に伴って、複数の距離スペクトルが生成される。

一般的に、対象物からの反射波（受信波）の受信電力Ｐｒは、送信電力Ｐｔ、アンテナ利得Ｇ、波長λ、レーダ断面積σ、対象物までの距離Ｒを用いて以下の式３に示すレーダ方程式で求めることができる。
Ｐｒ＝Ｐｔ×Ｇ²×λ²×σ／｛（４π）³×Ｒ⁴｝ （式３）

上記の式における受信電力がシステムの性能によって決定される受信感度より高い場合は対象物を検出することができる。このような場合において自車両から距離ｒ１離れた位置に対象物が存在する場合は、図４ｂに示すように、距離スペクトル上の距離ｒ１周辺にピークを確認することができる。

解析手段４３は、既定数の測定サイクルにより生成された複数の距離スペクトルの一部の距離範囲（距離Ｒ軸上の距離範囲）における受信電力の比率から、例えば縦軸を確率密度として横軸を受信電力とした、受信電力ごとの確率密度を示す受信電力分布を生成する。具体的には、生成されたそれぞれの距離スペクトルの一部の距離範囲（Ｘ１〜Ｘ２）内のそれぞれの距離（例えば離散型データにおけるそれぞれの距離）における受信電力（Ｐ１、…、ＰＮ）を抽出し、抽出された複数の受信電力の大きさごとの比率（例えば、−１１０ｄＢ：２％、−１０９ｄＢ：５％、…等）を受信電力軸上に表すことにより、受信電力分布を生成する。なお、各距離スペクトルから抽出するＲ軸上の距離範囲（Ｘ１〜Ｘ２）は同一の距離範囲であることが好ましい。このように複数の距離スペクトルを用いて１つの受信電力分布を生成することにより、時間的な変動を平均化した受信電力分布が生成されるため、時間的な変動が低減された受信電力分布を低減することができる。

図５ａは、図４ｂなどの距離スペクトルを含む複数の距離スペクトルから一部の距離範囲（Ｘ１〜Ｘ２）を抽出し、抽出された距離スペクトルの受信電力の比率から生成された受信電力分布を示す図である。Ｘ１とＸ２は距離Ｒ軸上の任意の値であり、予め設定することができる。

なお上述の測定サイクルの数量は予め決められたものであるが、各距離スペクトルの測定条件を考慮し、車両が既定距離走行した場合は、測定サイクルが既定数に満たない場合であっても、その時点までに生成された距離スペクトルを用いて、１つの受信電力分布を生成することができる。この場合、障害物検出装置１は、自車両の速度を検出可能な車速センサを備え、自車両の走行距離を測定することができる。

前述した受信電力分布の生成においては、距離範囲Ｘ１〜Ｘ２を距離Ｒ軸全体とすることもできる。また、（複数ではなく）１つの距離スペクトルの一部の距離範囲における受信電力の比率から受信電力分布を生成することもできる。

なお受信電力分布の生成については、それぞれの距離スペクトルにおける平均受信電力を抽出し、抽出された平均受信電力の分布から受信電力分布を生成することもできる。あるいは、一部の距離スペクトルに関してはそれぞれの距離スペクトルごとにそれぞれの距離における受信電力を抽出し、他の一部の距離スペクトルに関してはそれぞれの距離スペクトルの平均受信電力を抽出し、これらのデータに基づいて受信電力分布を生成することもできる。さらに、生成された距離スペクトルに対して、距離スペクトルの一部の距離範囲をピーク形状関数やカーネル密度推定によりフィッティングし、フィッティングした関数の値を用いて、受信電力分布を生成することもできる。

しかしながら車載レーダの場合、走行環境条件が異なると、同一対象物及び同一距離であっても受信電力特性が大きく変動することが知られている。したがって、例えば、対象物からの信号がクラッタ（ノイズ）信号に埋もれてしまい検出できない場合や、クラッタ信号を対象物と誤検出してしまう場合がある。

図５ｂは、受信電力強度のばらつきを考慮したレーダ検出性能を表す受信電力分布を示す。信号Ａ（クラッタ信号）は対象物（ターゲット）が存在しないときの受信電力の確率密度であり、信号Ｂ（ターゲット信号＋クラッタ信号）は対象物が存在するときの確率密度である。ここで検出確率Ｓ１は、対象物が存在するときに対象物を正しく検出できる確率であり、誤警報確率Ｓ２は対象物が存在しないのにターゲットと誤って検出してしまう確率である。設計値である閾値をどこに設定するかで検出確率と誤警報確率は変化する。ＳＣＲ（Ｓｉｇｎａｌ ｔｏ Ｃｌｕｔｔｅｒ Ｒａｔｉｏ）はターゲット信号強度とクラッタ信号強度の比である。

本発明者は、このようなノイズが走行環境（十字路、Ｔ字路、建物の有無、駐車車両の有無等）に応じて変化し、一方、走行環境が同じ又は類似であれば、ノイズも同じ又は類似であることを見出した。本実施形態においては、フィルタ手段４４は上述のノイズを除去するために、走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを走行環境取得手段４１により取得された走行環境に応じて決定し、決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリング処理する。

ここでフィルタ手段４４のフィルタ決定方法について説明する。本実施形態におけるフィルタは、障害物（対象物）が存在しない場合のそれぞれの走行環境において、上記のとおり距離スペクトルの受信電力の比率から生成される受信電力分布、すなわちクラッタ（ノイズ）成分のみに起因する受信電力分布（例えば図５ｂの信号Ａ）、を除去するフィルタである。フィルタは、好ましくは、それぞれの走行環境ごとに障害物が存在しない場合に生成された受信電力分布に基づいて生成される。フィルタは、例えば十字路用フィルタＦ_1A、Ｆ_1B…、Ｆ_1N、Ｔ字路用フィルタＦ_2A、Ｆ_2B…、Ｆ_2N、等とすることができる。フィルタデータベースは、上記のような各走行環境におけるクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタを、走行環境ごとに記憶する。

フィルタ手段４４は、例えば走行環境取得手段４１により取得した走行環境をクエリとしてフィルタデータベースに照会することで、自車両に関する走行環境に対応するフィルタを取得し、当該フィルタを用いてフィルタリング処理をする。

ここで上記のクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタは、当該受信電力分布に近似する公知の分布を特定することにより生成する。公知の分布は、例えばレイリー分布、ワイブル分布、ロジスティック分布、正規分布、ラプラス分布、コーシー分布などの様々な分布とすることができ、分布によってはさらに係数を変化させることにより当該分布を特定することができる。

また走行環境は、例えば十字路、Ｔ字路、建物の有無、駐車車両の有無又はこれらの組み合わせ等により複数のカテゴリーに分類可能なものである。さらに、特定の交差点や学校周辺等をさらにカテゴライズするなど、走行環境はより詳細に分類可能なものとすることもできる。フィルタデータベースはこのように分類された走行環境ごとに記憶する。走行環境取得手段４１は、自車両に関する走行環境がどのカテゴリーに属するかについての情報を取得する。

１つの例示として、走行環境取得手段４１は、自車両に関する走行環境を、道路パラメータ、建物パラメータ、及び駐車車両パラメータにより取得する。道路パラメータとは、道路の形状（直線又はカーブ、車線数、道路幅）及び交差する道の本数とその交差角度等を示すパラメータである。建物パラメータは、建物の有無及び建物が有る場合の当該建物の位置や高さ等を示すパラメータである。駐車車両パラメータは、駐車車両の有無及び駐車車両が有る場合の当該駐車車両の位置や形状等を示すパラメータである。

この場合、上記パラメータの組み合わせごとにフィルタは生成され、フィルタデータベースは、上記パラメータの組み合わせごとにフィルタを記憶する。フィルタ手段４４は、走行環境取得手段４１により取得された各種パラメータをフィルタデータベースに照会することにより、当該各種パラメータに対応するフィルタを取得（決定）する。このようにして、フィルタ手段４４は、自車両に関する走行環境に応じたフィルタを決定し、当該フィルタを用いてフィルタリング処理を実行する。

なお記憶手段４２がフィルタデータベースを記憶する代わりに、サーバがフィルタデータベースを記憶することもでき、この場合、フィルタ手段４４は、通信部を介してサーバと通信することにより走行環境に対応するフィルタを取得し、当該フィルタを用いてフィルタリング処理をすることができる。

障害物検出手段４５は、フィルタリング処理された受信電力分布に基づいて障害物を検出する。例えば、当該受信電力分布における平均値の電力が所定の閾値以上であるかどうかを判定し、閾値以上の場合に該当する距離範囲に障害物が存在すると判断する。

他の実施形態として、解析手段４３は距離スペクトル上の所定の距離範囲ごとに信号を抽出し、抽出された所定の距離範囲内の距離スペクトルの受信電力の比率から、それぞれの所定の距離範囲ごとの受信電力分布を生成する。このように自車両からの距離範囲ごとに処理を行うことで、障害物検出の精度をさらに高めることができる。

解析手段４３は、図４ｃに示すように、距離スペクトルを複数の所定の距離範囲（Ｘ０〜Ｘ１、Ｘ１〜Ｘ２、Ｘ２〜Ｘ３、Ｘ３〜Ｘ４）に区分して、当該複数の所定の距離範囲内における信号をそれぞれ抽出する。この場合は、それぞれの所定の距離範囲ごとに受信電力分布を生成する。例えば所定の距離範囲を、５ｍ〜１０ｍ、１０ｍ〜１５ｍ、…、９５〜１００ｍと設定するもできるし、１０〜２５ｍ、２５〜４０ｍ、…、８０〜９５ｍ等と設定することもできる。解析手段４３が抽出する複数の所定の距離範囲の距離範囲幅は上記の例示に限定されず、レーダの性能に応じて適切に設定することができる。距離スペクトルから受信電力分布の生成については、前述のとおりである。

当該実施形態におけるフィルタは、障害物（対象物）が存在しない場合のそれぞれの走行環境において、複数の所定の距離範囲ごとに、距離スペクトルの受信電力の比率から生成される受信電力分布、すなわちクラッタ（ノイズ）成分のみに起因する受信電力分布、を除去するフィルタである。フィルタデータベースは、上記のような各走行環境におけるクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタを、走行環境ごとに、かつ所定の距離範囲ごとに記憶する。なお、フィルタデータベースは、当該フィルタを走行環境ごとに記憶し、所定の距離範囲に応じて当該フィルタを変形するように構成することもできる。

さらに他の実施形態においては、実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した障害物検出装置１を提供する。

例えば、取得された受信電力分布のデータが、ノイズ（クラッタ）信号が大きく、対象物（ターゲット）信号が小さい瞬間のデータである場合は、対象物を正しく検出できない可能性がある。図６ａは自車両が地点Ａに位置するときの距離スペクトルを示す。このとき距離範囲Ｘ１〜Ｘ２にはピークがあることを確認することができる。一方、図６ｂは自車両が地点Ａから微小距離移動した地点Ｂに位置するときの受信電力分布を示す。このとき距離範囲Ｘ１〜Ｘ２においてピークが確認しづらい状況となっていることが分かる。

当該実施形態に係る解析手段４３は、自車両が微小距離移動するごとに、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いることにより図６ａや図６ｂのような距離スペクトルを生成する。そして解析手段４３は、生成された複数の距離スペクトルから一部の距離範囲（例えば距離Ｘ１〜Ｘ２）を抽出し、抽出された距離スペクトルの受信電力の比率から、１つの受信電力分布を生成する。受信電力分布の生成については、前述のとおりである。

ここでの微小距離とは、自車両から対象物までの距離に対して微小な距離であって、レーダ方程式において受信電力に影響を及ぼさない程度の距離を意味する。当該実施形態によれば、理論上の受信電力値を変えないまま、マルチパスなどの環境要因を変えた受信電力分布が生成されるため、同一位置で生成された複数の距離スペクトルを用いるよりも実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した受信電力分布（及びクラッタ成分のみに起因する受信電力分布を除去するフィルタ）を生成することができる。なお微小距離は、例えば自車両と対象物との距離が１０ｍの場合は５０ｃｍ以下の所定距離とすることができ、自車両と対象物との距離が５０ｍの場合は１ｍ以下の所定距離とすることができる。

次に、図７に基づいて、本実施形態の障害物検出装置１の処理フローについて説明する。この処理フローは、既定数の測定サイクルごとに繰り返し行う。

まず解析手段４３は、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いて、ビート信号を生成する（Ｓ７０１）。続いて解析手段４３は、ビート信号を複素ＦＦＴ演算することにより生成される周波数スペクトルを用いて距離スペクトルを生成する（Ｓ７０２）。

解析手段４３は、距離スペクトルが既定数量生成されたかどうかを判定し、既定数量生成された場合は次のステップに進む（Ｓ７０３）。続いて解析手段４３は、既定数量の距離スペクトルを用いて受信電力分布を生成する（Ｓ７０４）。

フィルタ手段４４は、本処理フローとは別の制御処理の中で走行環境取得手段４１により取得される走行環境を取得し、当該走行環境を用いてフィルタデータベースに照会することで、当該走行環境に対応するフィルタを決定（取得）する（Ｓ７０５）。

なお、本処理フローにおいては別の制御処理の中で取得される走行環境を用いてフィルタを決定するものであるが、走行環境取得を本フローの制御処理の一部、例えばフィルタ決定（Ｓ７０５）の直前又はビート信号生成（Ｓ７０１）の直前に組み込むことにより、走行環境を取得してもよい。

フィルタ手段４４は、決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリング処理する（Ｓ７０６）。障害物検出手段４５は、フィルタリング処理された受信電力分布の平均値の電力が所定の閾値以上であるかどうかを判定することにより、障害物の有無を判定する（Ｓ７０７）。このようにして本処理フローは終了する。

次に、本発明の実施形態による障害物検出装置１の作用効果について説明する。本実施形態では、ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いて解析手段４３が生成する受信電力分布に基づいて実行する障害物検出において、走行環境取得手段４１が自車両に関する走行環境を取得し、フィルタ手段４４が取得した走行環境に応じたフィルタを決定し、かつ決定されたフィルタにより受信電力分布をフィルタリングする。このように走行環境に応じたフィルタを用いてフィルタリングすることにより、走行環境に起因するクラッタを低減することができる。

さらに解析手段４３が、生成された複数の距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する場合は、時間的な変動を平均化した受信電力分布が生成されるため、時間的な変動が低減された受信電力分布を生成することができる。

さらに解析手段４３が、自車両が微小距離移動するごとに生成された複数の距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する場合は、理論上の受信電力値を変えないままでマルチパスなどの環境要因を変えた受信電力分布が生成されるため、同一位置で生成された複数の距離スペクトルを用いるよりも実際の車載走行状態における時々刻々と変化する変動特性を考慮した受信電力分布を生成することができる。

また本実施形態では、解析手段４３が、距離スペクトル上の所定の距離範囲ごとに信号を抽出し、抽出された所定の距離範囲内の距離スペクトルの受信電力の比率から、それぞれの所定の距離範囲ごとの受信電力分布を生成する。フィルタ手段４４がフィルタリング処理するフィルタも同様に、複数の所定の距離範囲ごとに生成されたフィルタである。このように自車両からの距離範囲ごとに処理を行うことで、障害物検出の精度をさらに高めることができる。

また本実施形態では、走行環境ごとに障害物が存在しない場合の受信電力分布を解析手段４３が生成し、生成された受信電力分布に基づいて、当該受信電力分布を除去するフィルタを生成する。

以上に説明してきた各実施例は、本発明を説明するための例示であり、本発明はこれらの実施例に限定されるものではない。本発明は、その要旨を逸脱しない限り、種々の形態で実施することができる。

１ 障害物検出装置
１０ 制御部
１１ 処理部
１２ 記憶部
１３ インタフェース部
２０ レーダ
３０ カメラ
４１ 走行環境取得手段
４２ 記憶手段
４３ 解析手段
４４ フィルタ手段
４５ 障害物検出手段

Claims (5)

1. 自車両に関する走行環境を取得する走行環境取得手段と、
   ＦＭＣＷ方式のミリ波レーダを用いてビート信号を生成し、当該ビート信号から導出された周波数スペクトルを用いて距離スペクトルを生成し、当該距離スペクトルに基づいて受信電力ごとの確率密度を示す受信電力分布を生成する解析手段と、
   走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを前記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより前記生成された受信電力分布をフィルタリング処理するフィルタ手段と、
   前記フィルタリング処理された受信電力分布に基づいて障害物を検出する障害物検出手段と、を備える障害物検出装置。
2. 前記解析手段は、生成された複数の前記距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する、請求項１に記載の障害物検出装置。
3. 前記解析手段は、前記自車両が微小距離移動するごとに生成された複数の前記距離スペクトルに基づいて受信電力分布を生成する、請求項１又は２に記載の障害物検出装置。
4. 前記解析手段は、前記距離スペクトルの複数の所定距離範囲内のデータに基づいてそれぞれの受信電力分布を生成し、
   前記フィルタ手段は、それぞれの所定距離範囲に対応した走行環境に起因する受信電力分布を除去するフィルタを前記取得された走行環境に応じて決定し、当該決定されたフィルタにより前記生成された受信電力分布をフィルタリング処理する、請求項１から３のいずれか１項に記載の障害物検出装置。
5. 前記フィルタは、走行環境ごとに障害物が存在しない場合に前記解析手段により生成された受信電力分布に基づいて生成される、請求項１から４のいずれか１項に記載の障害物検出装置。

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