JP2017187864A - 車両制御装置、車両制御方法 - Google Patents

Abstract

【課題】物体の移動方向に基づく種別の誤判定を低減する車両制御装置、及び車両制御方法を提供することを目的する。
【解決手段】ＥＣＵ２０は、自車に対する物体の移動方向について認識結果の認識精度が高い第１方向と、その第１方向よりも認識精度が低い第２方向とが定められている。また、ＥＣＵ２０は、物標の移動が第１方向への移動か第２方向への移動かを判定する移動判定部と、移動が前記第１方向への移動である場合に、当該第１方向での認識結果に基づいて物体の種別を判定する第１種別判定部と、移動が第１方向への移動から第２方向への移動に変化した場合、第１種別判定部による判定履歴を用いて物体の種別を判定する第２種別判定部と、を有する。
【選択図】 図１

Description

撮像手段により撮像された撮像画像に基づいて物体の種別を判定する車両制御装置、及び車両制御方法に関する。

特許文献１には、撮像画像内の物体種別を認識する装置を開示している。特許文献１に記載された装置は、撮像画像内において、大きさと方向とが同じ動きベクトルを備える複数の画素点を検出し、各画素点を取り囲む領域を物体の領域として抽出する。そして、抽出された領域に対して周知のテンプレートマッチングを実施し、物体種別を認識している。

特開２００７−２４９８４１号公報

種別の異なる物体が、特定の移動方向において、同じ種別と誤認識される場合がある。例えば、自転車と歩行者とのように、両物体間において所定方向から見た場合の幅が近い場合や同じ特徴を含んでいる場合、特定の方向に移動する物体に対する認識精度が低下することがある。物体の種別が誤認識された場合、この認識結果により物体の種別を判定する装置では、物体の種別を誤判定するおそれがあった。

本発明は上記課題に鑑みてなされたものであり、物体の移動方向に基づく種別の誤判定を低減する車両制御装置、及び車両制御方法を提供することを目的する。

上記課題を解決するために本発明では、撮像手段により撮像した撮像画像による物体の認識結果を取得し、その認識結果に基づいて前記物体を検知する物体検知装置であって、自車に対する物体の移動方向が前記物体の認識精度が高い第１方向への移動であるか、その第１方向よりも前記認識精度が低い第２方向への移動であるかを判定する移動判定部と、前記移動が前記第１方向への移動である場合に、前記認識結果に基づいて前記物体の種別を判定する第１種別判定部と、前記移動が前記第１方向への移動から前記第２方向への移動に変化した場合、前記第１種別判定部による判定履歴を用いて前記物体の種別を判定する第２種別判定部と、を有する。

例えば、自車に対して物体が縦向きに移動している場合と、横向きに移動している場合とで認識精度が異なることが考えられる。また、検知対象が二輪車である場合、自車に対して二輪車が縦向きに存在する状態では、横向きに存在する状態よりも認識精度が低下することが考えられる。そこで、上記構成とすることで、物体の移動が認識精度の高い第１方向への移動であると判定された場合、第１種別判定部は認識結果に基づいて物体の種別を判定する。また、第２種別判定部は、物体の移動が第１方向への移動からこの第１方向よりも認識精度が低い第２方向への移動に変化した場合、物体の種別を、第１種別判定部による判定履歴を用いて判定する。そのため、物体の移動方向が認識精度の低い第２方向への移動であれば、第１方向での判定履歴に基づいて物体の種別を判定するため、物体の種別の誤判定を抑制することができる。

運転支援装置１０を示す構成図。 物体認識部３４により認識される物標の種別を説明する図。 カメラセンサ３１からの認識結果に基づいて物標Ｏｂの種別を判定するための物体検知処理を示すフローチャート。 ステップＳ１２における物標Ｏｂの移動方向の算出を説明する図。 カメラセンサ３１の認識精度と物標Ｏｂの向きとの関係を説明する図。 種別判定処理による物標Ｏｂの認識を説明する図。 種別判定処理による物標Ｏｂの認識を説明する図。 第２実施形態においてＥＣＵ２０が実施する処理を説明するフローチャート。

以下、車両制御装置の実施の形態を、図面を使用して説明する。以下では、車両制御装置は、自車の運転を支援する運転支援装置の一部として適用される。なお、以下の実施形態相互において、互いに同一もしくは均等である部分には、図中、同一符号を付しており、同一符号の部分についてはその説明を援用する。

（第１実施形態）
図１は、車両制御装置、及び車両制御方法を適用した運転支援装置１０を示している。
運転支援装置１０は、車両に搭載されており、車両前方に位置する物体の移動を監視する。そして、物体と車両とが衝突するおそれがある場合、自動ブレーキによる衝突の回避動作、又は衝突の緩和動作であるプリクラッシュセーフティ（ＰＣＳ）を実施する。また、図１に示すように、運転支援装置１０は、各種センサ３０と、ＥＣＵ２０と、ブレーキユニット２５と、を備えている。図１に示す実施形態において、ＥＣＵ２０が車両制御装置として機能する。

以下では、この運転支援装置１０が搭載された車両を自車ＣＳと記載する。また、運転支援装置１０により認識される物体を物標Ｏｂと記載する。

各種センサ３０は、ＥＣＵ２０に接続されており、物標Ｏｂに対する認識結果をこのＥＣＵ２０に出力する。図１では、センサ３０は、カメラセンサ３１、レーダセンサ４０を備えている。

カメラセンサ３１は、自車ＣＳの前側に配置されており、自車前方に位置する物標Ｏｂを認識する。カメラセンサ３１は、撮像画像を取得する撮像手段として機能する撮像ユニット３２、この撮像ユニット３２により取得された撮像画像に対して周知の画像処理を実施するコントローラ３３、コントローラ３３とＥＣＵ２０との通信を可能にするＥＣＵＩ／Ｆ３６、を備えている。

撮像ユニット３２は、光学系として機能するレンズ部や、このレンズ部を通じて集められた光を電気信号に変換する撮像素子を備えている。撮像素子は、ＣＣＤや、ＣＭＯＳ等周知の撮像素子により構成されている。撮像素子により変換された電気信号は、ＥＣＵＩ／Ｆ３６を通じて、撮像画像としてコントローラ３３に記憶される。

コントローラ３３は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ等を備える周知のコンピュータにより構成されている。また、コントローラ３３は、撮像画像に含まれる物標Ｏｂを検出する物体認識部３４と、検出された物標Ｏｂの自車ＣＳに対する相対的な位置を示す位置情報を算出する位置情報算出部３５と、を機能的に備えている。

物体認識部３４は、撮像画像内の各画素に対して動きベクトルを算出する。動きベクトルは、物標Ｏｂを構成する各画素における時系列での変化方向と大きさとを示すベクトルであり、撮像画像を構成する各時間のフレーム画像に基づいてその値が算出される。次に、物体認識部３４は、同じ向きと大きさの動きベクトルを備える画素をラベリングし、ラベリングされた各画素を囲む最少の矩形領域Ｒを撮像画像における物標Ｏｂとして抽出する。そして、物体認識部３４は、抽出した矩形領域Ｒに対して周知のテンプレートマッチングを実施し、物標Ｏｂの種別を認識する。

図２は、物体認識部３４により認識される物標Ｏｂの種別を説明する図である。物体認識部３４は、物標Ｏｂの種別として、歩行者と、横向きの二輪車と、縦向きの二輪車と、を認識する。図２（ａ）は、歩行者を示し、図２（ｂ）は、横向きの二輪車を示し、図２（ｃ）は、縦向きの二輪車を示す。例えば、物体認識部３４は、上述した動きベクトルに基づいて、二輪車の向きを判定する。動きベクトルの変化がカメラセンサ３１の撮像軸方向へ変化する場合、物体認識部３４は二輪車が自車ＣＳに対して縦向きと判定される。また、動きベクトルがカメラセンサ３１の撮像軸と直交する方向へ変化する場合、物体認識部３４は二輪車が自車ＣＳに対して横向きと判定される。

なお、物体認識部３４は、動きベクトルに代えて、輝度勾配ヒストグラム（ＨＯＧ：Histogram of Oriented Gradient）を用いて、物標Ｏｂの認識や、物標Ｏｂの向きを判定するものであってもよい。

位置情報算出部３５は、認識された物標Ｏｂに基づいて、当該物標Ｏｂの横位置情報を算出する。横位置情報は、撮像画像における物標Ｏｂの中心位置と、両端位置と、を含んでいる。例えば、両端位置は、撮像画像内において認識された物標Ｏｂの領域を示す矩形領域Ｒの両端での座標を示している。

レーダセンサ４０は、自車ＣＳの前側に配置されており、自車前方に位置する物標Ｏｂを認識し、この物標Ｏｂとの車間距離や相対速度等を算出する。レーダセンサ４０は、自車前方の所定領域に向けてレーザ光を照射する発光部と、自車前方に照射されたレーザ光の反射波を受光する受光部とを備えており、自車前方の所定領域を所定周期でスキャニングするように構成されている。そして、レーダセンサ４０は、発光部からレーザ光が照射された後にその反射波が受光部で受光されるまでの時間に応じた信号、及び反射波の入射角度に応じた信号に基づいて、自車ＣＳの前方に存在する物標Ｏｂまでの車間距離を検出する。

ＥＣＵ２０は、ＣＰＵ，ＲＯＭ，ＲＡＭ等を備えた周知のコンピュータとして構成されている。そして、ＥＣＵ２０は、ＲＯＭに格納されたプログラムを実行することによって、ＰＣＳに関する自車ＣＳの制御を実施する。ＰＣＳでは、ＥＣＵ２０は、自車ＣＳと物標Ｏｂとが衝突するまでの予測時間であるＴＴＣを算出する。そして、ＥＣＵ２０は、算出したＴＴＣに基づいて、ブレーキユニット２５の動作を制御する。なお、ＰＣＳにより制御される装置は、ブレーキユニット２５に限定されず、シートベルト装置や、警報装置等であってもよい。

また、ＥＣＵ２０は後述する物体検知処理により物標Ｏｂを二輪車として認識した場合に、歩行者として認識した場合と比べて、ＰＣＳを作動し難くする。二輪車は、自車ＣＳと同じ方向に進んでいる場合でも、歩行者と比べて横方向へのふらつき（動作の横方向での変化）が生じ易い。そのため、ＥＣＵ２０は、二輪車の場合にＰＣＳを作動し難くすることで、ふらつきによるＰＣＳの誤作動を抑制する。一例として、ＥＣＵ２０は、二輪車の場合に、歩行者の場合と比べて、衝突位置の判定に用いられる衝突判定領域を狭く設定する。この実施形態では、ＥＣＵ２０が衝突回避制御部として機能する。

ブレーキユニット２５は、自車ＣＳの車速Ｖを減速させるブレーキ装置として機能する。また、ブレーキユニット２５は、ＥＣＵ２０による制御に基づいて自車ＣＳの自動ブレーキを実施する。ブレーキユニット２５は、例えば、マスターシリンダと、車輪に制動力を与えるホイルシリンダと、マスターシリンダからホイルシリンダへの圧力（油圧）の分配を調整するＡＢＳアクチュエータとを備えている。ＡＢＳアクチュエータは、ＥＣＵ２０に接続されており、このＥＣＵ２０からの制御によりマスターシリンダからホイルシリンダへの油圧を調整することで、車輪に対する制動量を調整する。

次に、カメラセンサ３１からの認識結果に基づいて物標Ｏｂを検知するための物体検知処理について図３を用いて説明する。図３に示す物体検知処理は、所定周期でＥＣＵ２０により実施される。なお、図３の処理を実施するに当たり、カメラセンサ３１により撮像画像内における物標Ｏｂの種別が認識されているものとする。

ステップＳ１１では、カメラセンサ３１からの認識結果を取得する。この実施形態では、ＥＣＵ２０は、カメラセンサ３１から、認識結果として物標Ｏｂの種別と横位置情報とを取得する。

ステップＳ１２では、物標Ｏｂの移動方向を算出する。ＥＣＵ２０は、カメラセンサ３１から取得した横位置情報の時系列での変化に基づいて、物標Ｏｂの移動方向を算出する。例えば、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動方向を算出するに際し、横位置情報の内、中心位置の時系列での変化を使用する。

図４は、ステップＳ１２における物標Ｏｂの移動方向の算出を説明する図である。図４は、カメラセンサ３１の位置Ｏ（ｘ０，ｙ０）を基準点とし、この位置Ｏ（ｘ０，ｙ０）からカメラセンサ３１の撮像軸Ｙを縦軸とし、この撮像軸Ｙに直交する線を横軸とする相対座標を示している。また、物標Ｏｂの各時間での位置をＰ（ｘ，ｙ，ｔ）とする関数として示している。なお、ｘは、図４に示す相対座標における撮像軸Ｙの座標を示し、ｙは、図４に示す相対座標における撮像軸Ｙと交差する横軸Ｘの座標を示す。また、ｔは、物標Ｏｂが点Ｐに位置する時刻を示している。

図４に示すように、物標Ｏｂのある時刻ｔにおける移動方向は、物標Ｏｂの所定時間での変化量を示すベクトルと撮像軸Ｙとのなす角θにより算出することができる。例えば、物標Ｏｂが位置Ｐ１から位置Ｐ２まで変化した場合、このときのベクトルと撮像軸Ｙとは、角度θ２を形成する。ここで、物標Ｏｂが位置Ｐ１から位置Ｐ３まで移動する場合、横軸Ｘ側に進む成分ｘでの変化量が多く、角度θは所定値範囲内の角度となる。一方、物標Ｏｂが位置Ｐ３から位置Ｐ４に移動する場合、撮像軸Ｙ側に進む成分ｙの変化量が多く、角度θは所定値未満又は所定値以上となる。そのため、物標Ｏｂのある時刻ｔでの移動方向は、撮像軸Ｙを基準とした角度θを用いて算出することができる。

図３に戻り、ステップＳ１３では、物標Ｏｂの移動方向がカメラセンサ３１の認識精度が低い縦方向（第２方向）への移動か、又は認識精度が高い横方向（第１方向）への移動かを判定する。ここで、この実施形態において、横方向とは図４に示す横軸Ｘに向かう方向とし、縦方向とは撮像軸Ｙへ向かう方向として説明する。ステップＳ１３が移動判定部、及び移動判定部工程として機能する。

カメラセンサ３１の認識精度と物標Ｏｂの移動方向との関係を、図５を用いて説明する。二輪車が横軸Ｘの方向に移動する場合（図５（ｂ））、二輪車を囲む矩形領域Ｒの幅Ｗ２は、歩行者（図５（ａ））における矩形領域Ｒの幅Ｗ１と比べて大きくなる。そのため、歩行者と二輪車とは特徴が大きく異なり、カメラセンサ３１は、歩行者と二輪車とを別の物標Ｏｂとして認識することができる。即ち、物標Ｏｂの移動が横方向への移動である場合、カメラセンサ３１の認識精度は高くなる。

二輪車がカメラセンサ３１の撮像軸Ｙの方向に移動する場合（図５（ｃ））、歩行者（図５（ａ））を囲む矩形領域Ｒの幅Ｗ１と、二輪車を囲む矩形領域Ｒの幅Ｗ３とは近い値となる。また、歩行者と二輪車の運転者とは同じ人物像であるため、両者は共通の特徴量を含んでいる。そのため、カメラセンサ３１は、歩行者と二輪車とを同じ物標Ｏｂとして誤認識する場合がある。即ち、物標Ｏｂの移動が縦方向への移動である場合、カメラセンサ３１の認識精度は低くなる。

ＥＣＵ２０は、ステップＳ１２で物標Ｏｂの移動方向として算出した角度θを、閾値ＴＤを用いて判定することで、ステップＳ１３の判定を行う。この実施形態では、図５（ｄ）に示すように、角度θが閾値ＴＤ１以上かつ閾値ＴＤ２未満であれば、移動方向は相対座標において横軸Ｘの成分が多く、物標Ｏｂの移動方向は横方向への移動であると判定する。一方、角度θが閾値ＴＤ１未満又はＴＤ２以上であれば、この移動方向は相対座標において撮像軸Ｙの成分が多く、物標Ｏｂの移動方向は横方向への移動であると判定する。なお、一例として、閾値ＴＤ１と閾値ＴＤ２とは、ＴＤ１＜ＴＤ２の関係を有し、１８０度を超えない値である。

図３に戻り、物標Ｏｂの移動方向が横方向への移動であれば（ステップＳ１３：ＮＯ）、ステップＳ１５では、横移動フラグを記憶する。横移動フラグは物標Ｏｂが横方向に移動した経験があることを示すフラグである。

ステップＳ１６では、カメラセンサ３１による物標Ｏｂの認識結果に基づいて物標Ｏｂの種別を判定する。この場合、ＥＣＵ２０は、カメラセンサ３１の認識精度は高いと判断し、ステップＳ１１でカメラセンサ３１から取得している物標Ｏｂの種別に基づいて物標Ｏｂの種別を判定する。ステップＳ１６が第１種別判定部、及び第１種別判定工程として機能する。

ステップＳ１７では、現在の物標Ｏｂの認識結果を判定履歴に記憶する。即ち、ステップＳ１６における認識精度が高い場合の物標Ｏｂの判定結果が判定履歴に記憶されたことになる。

一方、ステップＳ１３において物標Ｏｂの移動方向が縦方向への移動と判定されている場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１４では、横移動フラグを記憶しているか記憶していないかを判定する。横移動フラグを記憶していない場合（ステップＳ１４：ＮＯ）、判定履歴に物標Ｏｂの種別が記憶されていないため、ステップＳ１９では、カメラセンサ３１による物標Ｏｂの認識結果に基づいて物標Ｏｂの種別を判定する。ステップＳ１９が第３種別判定部、及び第３種別判定工程として機能する。

一方、横移動フラグを記憶していれば（ステップＳ１４：ＹＥＳ）、ステップＳ１８では、判定履歴に基づいて物標Ｏｂの種別を判定する。ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂがカメラセンサ３１の認識精度が低い縦方向への移動であっても、認識精度が高い場合に記憶された判定履歴を使用して物標Ｏｂの種別を判定する。そのため、ステップＳ１１で取得された認識結果（種別）と、判定履歴が記憶する種別とが異なる場合、ＥＣＵ２０が判定する物標Ｏｂの種別は、カメラセンサ３１による認識結果と異なるものとなる。ステップＳ１８が、第２種別判定部、及び第２種別判定工程として機能する。

そして、ＥＣＵ２０はステップＳ１８又はステップＳ１９の処理を実施すると、図３に示す種別認識処理を一旦、終了する。

次に、図３に示す物体検知処理による物標Ｏｂの種別の判定を、図６を用いて説明する。図６は、物標Ｏｂの種別が二輪車である場合であって、物標Ｏｂの移動が横方向への移動から縦方向への移動に変化する場合を例に示している。

時刻ｔ１１において、物標Ｏｂがカメラセンサ３１の撮像軸Ｙと交差する方向に移動しており、移動方向が横方向への移動であると判定される。そのため、物標Ｏｂの時刻ｔ１１における種別は、カメラセンサ３１からの認識結果に基づいて判定される。また、横方向への移動として判定されているため、時刻ｔ１１における物標Ｏｂの種別が判定履歴に記憶される。

物標Ｏｂが交差点を左折することで、物標Ｏｂの移動が撮像軸Ｙの方向に変化したとする。時刻ｔ１２における物標Ｏｂの移動は、カメラセンサ３１の認識精度を低下させる縦方向への移動と判定される。そのため、カメラセンサ３１から取得された物標Ｏｂの種別は、時刻ｔ１１で記憶された判定履歴を用いて判定される。例えば、カメラセンサ３１の時刻ｔ１２における認識結果が歩行者である場合でも、ＥＣＵ２０により物標Ｏｂの種別は二輪車として判定される。

その後、物標Ｏｂの移動が縦方向への移動として判定され続ける場合、物標Ｏｂの種別は、時刻ｔ１１において記憶された判定履歴（この場合は、二輪車）を用いて判定される。

図７は、物標Ｏｂの種別が二輪車である場合であって、物標Ｏｂの移動方向が縦方向への移動から横方向への移動に変化する場合を例に示している。

時刻ｔ２１において、物標Ｏｂが撮像軸Ｙへ方向に移動することで、物標Ｏｂの移動は縦方向への移動と判定される。また、この例では過去に横方向への移動を経験していないため、物標Ｏｂの時刻ｔ２１における種別は、カメラセンサ３１からの認識結果に基づいて判定される。

物標Ｏｂが交差点を右折することでその移動方向が変化したとする。時刻ｔ２２で、物標Ｏｂの移動が横方向への移動として判定されることで、物標Ｏｂの種別は、カメラセンサ３１からの出力に基づいて判定される。その後、物標Ｏｂの移動方向が横方向への移動である場合、物標Ｏｂの種別はカメラセンサ３１からの認識結果に基づいて判定される。

以上説明したように、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動方向がカメラセンサ３１の認識精度の高い横方向への移動と判定された場合、横方向での移動時の認識結果に基づいて物体の種別を判定する。また、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動が横方向の移動から縦方向への移動に変化した場合、物標Ｏｂの種別を、既に判定された横方向での移動時による判定履歴を用いて判定する。そのため、物標Ｏｂの移動が縦方向への移動である場合でも、認識精度が高い横方向での移動時に取得された物標Ｏｂの種別により物標Ｏｂの種別を判定することができ、誤判定を抑制することができる。

物標Ｏｂの種別には、歩行者と二輪車とが含まれており、ＥＣＵ２０は、カメラセンサ３１による撮像軸Ｙに直交する方向を横方向とし、撮像軸Ｙと同じ方向を縦方向とする。歩行者と二輪車とは、前方から見た場合に幅が似通っており、かつ、二輪車の運転者と歩行者とが共に人間であるため同じ特徴を含んでいる。ここで、二輪車の移動方向が撮像軸方向と交差する向きであれば、カメラセンサ３１に検出される二輪車の幅と歩行者の幅とは大きく異なるため、両者を異なる種別として認識することができる。一方で、二輪車の移動方向が撮像軸方向であれば、カメラセンサ３１は両者を同じ種別として誤認識する場合がある。そのため、ＥＣＵ２０は、このような誤認識が生じ易い歩行者と二輪車を検知する場合でも、物標Ｏｂの種別の誤判定を抑制することができる。

ＥＣＵ２０は、自車ＣＳに対して、物標Ｏｂと自車ＣＳとの衝突を回避するための衝突回避制御を実施し、この衝突回避制御では、物標Ｏｂが二輪車と認識されている場合、歩行者と認識されている場合に比べて、衝突回避制御を作動し難くする。二輪車は横方向の移動の変化であるふらつきが生じ易く、ＰＣＳの誤作動を招くおそれがある。そのため、上記構成では、ＰＣＳの誤動作を抑制することができる。

ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動が縦方向への移動であり、かつ横方向への移動の履歴がない場合に、縦方向での認識結果に基づいて物標Ｏｂの種別を判定する。物標Ｏｂが横方向に移動した経験がない場合は、適正な物標Ｏｂの種別を判定できないため、このような場合は、判定された物標Ｏｂの種別をカメラセンサ３１による検出結果に基づいて判定する。

（第２実施形態）
ＥＣＵ２０は、カメラセンサ３１の認識結果として物標Ｏｂの種別と物標Ｏｂの向きとを取得する場合に、物標Ｏｂの移動が横方向への移動と判定しても、カメラセンサ３１が物標Ｏｂを縦向き二輪車として認識している場合、カメラセンサ３１からの認識結果を否定してもよい。

図８は、第２実施形態においてＥＣＵ２０が実施する処理を説明するフローチャートである。図８に示す処理は、図３のステップＳ１６において実施される処理であり、ステップＳ１３において、物標Ｏｂの移動がカメラセンサ３１の認識精度が高い横方向への移動と判定された後に実施される処理である。

ステップＳ２１では、カメラセンサ３１から取得した認識結果に基づいて、物標Ｏｂの種別が横向き二輪車か、それ以外かを判定する。

物標Ｏｂの種別が横向き二輪車であれば（ステップＳ２１：ＹＥＳ）、ステップＳ２２では、物標Ｏｂの種別を二輪車として判定する。横向き二輪車は、自車ＣＳに対してカメラセンサ３１の撮像軸Ｙと直交する向きに進むこととなるため、横方向への移動である。そのため、カメラセンサ３１の認識結果とＥＣＵ２０により判定された物標Ｏｂの移動方向とが一致しており、ＥＣＵ２０はカメラセンサ３１の認識は適正と判定したこととなる。

一方、物標Ｏｂの種別が横向き二輪車でなければ（ステップＳ２１：ＮＯ）、ステップＳ２３では、物標Ｏｂの種別を歩行者として判定する。この場合、歩行者を二輪車として誤認識した恐れがあるとして、ＥＣＵ２０は物標Ｏｂの種別を歩行者として判定する。

以上説明したようにこの第２実施形態では、カメラセンサ３１からの認識結果には、物標Ｏｂが歩行者であること、横方向に移動する横向き二輪車であること、縦方向に移動する縦向き二輪車でることが含まれている。また、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動が横方向の移動である判定した場合に、認識結果が横向き二輪車であれば、物標Ｏｂの種別を二輪車として判定する。また、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動が縦方向の移動であると判定した場合に、認識結果が歩行者又は縦向き二輪車でれば、物標Ｏｂの種別を歩行者として判定する。

物標Ｏｂの移動方向が認識精度の高い横方向であっても、物標Ｏｂを誤認識しているおそれは存在する。ここで、二輪車ではその向きと移動方向とが一致するため、横向き二輪車と認識されていれば、その移動は横方向への移動であり、縦向き二輪車と認識されていれば縦方向への移動であると判断できる。そこで、カメラセンサ３１の認識結果とＥＣＵ２０の判定結果が一致していれば、物標Ｏｂの種別を二輪車として判定する。しかし、ＥＣＵ２０が物標Ｏｂの移動が横方向への移動であると判定しているのに、カメラセンサ３１の認識結果が縦向き二輪車である場合、物標Ｏｂの移動方向が一致しないため、歩行者を二輪車として誤認識した疑いがある。そのため、このような場合は、物標Ｏｂを歩行者として判定することで、カメラセンサ３１の認識精度の高い場合の、誤認識を修正することができる。

（第３実施形態）
ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂが自車ＣＳに近づく側に移動しており、かつ横方向への移動から縦方向への移動に変化した場合、すでに記憶されている判定履歴を用いて物標Ｏｂの種別を判定してもよい。

例えば、図３のステップＳ１３において、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動方向がカメラセンサ３１の認識精度が高い横方向であり、かつ、自車ＣＳに近づく方向であるか否かを判定する。そして、ステップＳ１３において肯定判定された場合（ステップＳ１３：ＹＥＳ）、ステップＳ１５において、横移動フラグを記憶する。そして、ステップＳ１６による種別の判定、及びステップＳ１７による、判定履歴の記憶を実施する。

物標Ｏｂの種別を過去の判定履歴に基づいて判定するため、ＥＣＵ２０による判定履歴を用いた物標Ｏｂの判定は限定的に実施されることが望ましい。そのため、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂが自車ＣＳに対して近づく側に移動した場合にのみ、判定履歴を用いて物標Ｏｂの種別を判定することで、ＥＣＵ２０による処理を必要な場合のみ限定的に実施することができる。

（その他の実施形態）
図３のステップＳ１２において、物標Ｏｂの移動方向をカメラセンサ３１の撮像軸Ｙを基準として、角度θを算出したことは一例に過ぎない。これ以外にも、カメラセンサ３１の撮像軸Ｙに直交する横軸Ｘを基準として、角度θを算出してもよい。この場合、ステップＳ１３において、角度θが閾値ＴＤ１未満、又は閾値ＴＤ２以上であれば、ＥＣＵ２０は物標Ｏｂの移動は横方向への移動であると判定する。一方、角度θが閾値ＴＤ１以上かつＴＤ２未満であれば、ＥＣＵ２０は、物標Ｏｂの移動は縦方向への移動であると判定する。

カメラセンサ３１により物標Ｏｂの種別を認識することは一例に過ぎない。これ以外にも、物標Ｏｂの種別を、ＥＣＵ２０により実施するものであってもよい。この場合、ＥＣＵ２０は、図１に示す物体認識部３４と、位置情報算出部３５と、を機能的に備えることとなる。

カメラセンサ３１が認識する物標Ｏｂとして、歩行者と二輪車とを用いて説明したのは一例に過ぎない。これ以外にも、四輪自動車、標識、動物等を物標Ｏｂの種別として判定するものであってもよい。また、物標Ｏｂの種別に応じて、その移動方向とカメラセンサ３１の認識精度との関係が異なる場合において、図５（ｅ）に示す横方向への移動と縦方向への移動と区画する閾値ＴＤを、物標Ｏｂの種別毎に変更するものであってもよい。

運転支援装置１０は、カメラセンサ３１による物標Ｏｂの認識結果と、レーダセンサ４０による物標Ｏｂの検出結果とに基づいて、物標Ｏｂを認識する構成としてもよい。

図３のステップＳ１２において物標Ｏｂの移動方向を算出する手法として、物標Ｏｂの絶対速度を用いて算出するものであってもよい。この場合、ＥＣＵ２０は、ステップＳ１２において、物標Ｏｂの絶対速度を用いて移動方向を算出した後、この移動方向における自車ＣＳの進行方向対を規準とした傾きを算出することで、物標Ｏｂの移動方向を算出する。

２０…ＥＣＵ、３２…撮像ユニット、ＣＳ…自車。

Claims (7)

1. 撮像手段（３２）により撮像した撮像画像による物体の認識結果を取得し、その認識結果に基づいて車両を制御する車両制御装置（２０）であって、
   前記物体が同物体の認識精度が高い第１方向へ移動しているか、その第１方向よりも前記認識精度が低い第２方向へ移動しているかを判定する移動判定部と、
   前記物体の移動が前記第１方向への移動である場合に、前記認識結果に基づいて前記物体の種別を判定する第１種別判定部と、
   前記物体の移動が前記第１方向への移動から前記第２方向への移動に変化した場合、前記第１種別判定部による判定履歴を用いて前記物体の種別を判定する第２種別判定部と、を有する車両制御装置。
2. 前記物体の種別には、歩行者と二輪車とが含まれており、
   前記移動判定部は、前記撮像手段による撮像軸方向に直交する方向を前記第１方向とし、前記撮像軸方向と同じ方向を前記第２方向として、前記物体の種別を判定する、請求項１に記載の車両制御装置。
3. 前記車両に対して、前記物体と前記車両との衝突を回避するための衝突回避制御を実施する衝突回避制御部を有し、
   前記衝突回避制御部は、前記物体が二輪車と判定されている場合、前記歩行者と判定されている場合に比べて、前記衝突回避制御を作動し難くする、請求項２に記載の車両制御装置。
4. 前記移動が、前記第２方向への移動であり、かつ、前記判定履歴として前記第１方向への移動の履歴がない場合に、前記第２方向への前記認識結果に基づいて前記物体の種別を判定する第３種別判定部を有する、請求項１から請求項３のいずれか一項に記載の車両制御装置。
5. 前記認識結果には、歩行者であること、前記第１方向へ移動している横向き二輪車であること、前記第２方向へ移動している縦向き二輪車でることが含まれており、
   前記第１種別判定部は、前記物体の移動が前記第１方向への移動と判定された場合に、前記認識結果が前記横向き二輪車であれば、前記物体の種別を二輪車として判定し、前記認識結果が前記歩行者又は前記縦向き二輪車でれば、前記物体の種別を歩行者として判定する、請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の車両制御装置。
6. 前記第２種別判定部は、前記物体が自車に近づく側に横移動しており、かつ前記第１方向への移動から前記第２方向への移動に変化した場合、前記第１種別判定部による判定履歴を用いて前記物体の種別を判定する、請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の車両制御装置。
7. 撮像手段（３２）により撮像した撮像画像による物体の認識結果を取得し、その認識結果に基づいて車両を制御する車両制御方法であって、
   自車に対する物体の移動方向が前記物体の認識精度が高い第１方向への移動であるか、その第１方向よりも前記認識精度が低い第２方向への移動であるかを判定する移動判定部工程と、
   前記移動が前記第１方向への移動である場合に、前記認識結果に基づいて前記物体の種別を判定する第１種別判定工程と、
   前記移動が前記第１方向への移動から前記第２方向への移動に変化した場合、前記第１種別判定工程による判定履歴を用いて前記物体の種別を判定する第２種別判定工程と、を有する車両制御方法。

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