JP2019046251A - Target detection equipment, driving assist system, and target detection method - Google Patents
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Abstract
Description
開示の実施形態は、物標検出装置、運転支援システムおよび物標検出方法に関する。 Embodiments disclosed herein relate to a target detection device, a driving support system, and a target detection method.
従来、車両に搭載され、カメラとミリ波レーダ(以下、単に「レーダ」と言う)とを用いてたとえば車両前方の障害物といった物標を検出する装置が知られている(たとえば、特許文献1参照)。なお、こうした種類の異なるセンサのセンシング結果を用いて検出精度を向上させるものは、センサフュージョンと称される。 2. Description of the Related Art Conventionally, an apparatus that is mounted on a vehicle and detects a target such as an obstacle ahead of the vehicle using a camera and a millimeter wave radar (hereinafter simply referred to as “radar”) is known (for example, Patent Document 1). reference). In addition, what improves detection accuracy using the sensing results of these different types of sensors is called sensor fusion.
センサフュージョンでは、各センサのセンシング結果の信頼度を反映させつつ導出する物標の存在確率などに基づき、物標の存否を判定する。 In sensor fusion, the presence or absence of a target is determined based on the presence probability of the target derived while reflecting the reliability of the sensing result of each sensor.
しかしながら、上述した従来技術には、雨天時の物標の検出精度を向上させるうえでさらなる改善の余地がある。 However, the above-described conventional technology has room for further improvement in improving the accuracy of target detection in rainy weather.
具体的にはまず、カメラは雨天時に画像認識精度が低下することが一般に知られているため、物標を高精度に検出するうえでは、降雨状況に応じて前述の信頼度を調整することが好ましい。 Specifically, since it is generally known that the image recognition accuracy of a camera decreases when it rains, the above-mentioned reliability can be adjusted according to the rainfall conditions in order to detect a target with high accuracy. preferable.
したがって、常に正確な降雨状況の把握が重要となるが、この点、クラウドサービスを用いて降雨状況に関する情報を取得することなどが考えられる。ただし、この場合、クラウドサービスから提供される情報には時間的あるいは場所的な誤差が含まれてしまい、自車両周辺の実際の降雨状況とは異なるものとなる可能性がある。 Therefore, it is always important to accurately grasp the rainfall situation. In this regard, it is conceivable to acquire information on the rainfall situation using a cloud service. However, in this case, the information provided from the cloud service includes a time or location error, which may be different from the actual rainfall situation around the host vehicle.
また、たとえばカメラ画像を解析することによって降雨状況を判定することが考えられるが、そもそもカメラは上述のように画像認識精度が低下するため、正確な降雨状況を得られない可能性がある。 In addition, for example, it is conceivable to determine the rain situation by analyzing a camera image. However, since the image recognition accuracy of the camera is lowered as described above, there is a possibility that an accurate rain situation cannot be obtained.
実施形態の一態様は、上記に鑑みてなされたものであって、雨天時の物標の検出精度を向上させることができる物標検出装置、運転支援システムおよび物標検出方法を提供することを目的とする。 One aspect of the embodiments has been made in view of the above, and provides a target detection device, a driving support system, and a target detection method that can improve the detection accuracy of a target in rainy weather. Objective.
実施形態の一態様に係る物標検出装置は、車両に搭載されたカメラおよびレーダを含むセンシング装置のセンシング結果に基づいて前記車両の周辺に存在する物標を検出する物標検出装置であって、第1判定部と、調整部と、検出部とを備える。前記第1判定部は、前記車両のワイパーおよびウォッシャーのいずれかの稼働状況に基づいて前記車両の周辺の降雨状況および前記車両のウィンドウの汚染状況を判定する。前記調整部は、前記第1判定部によって判定された結果に基づいて前記カメラおよび前記レーダの信頼度を調整する。前記検出部は、前記調整部によって調整された前記信頼度に基づいて前記物標の存在を検出する。 A target detection device according to an aspect of an embodiment is a target detection device that detects a target existing around a vehicle based on a sensing result of a sensing device including a camera and a radar mounted on the vehicle. , A first determination unit, an adjustment unit, and a detection unit. The first determination unit determines a rainfall situation around the vehicle and a contamination status of the window of the vehicle based on an operating situation of either the wiper or the washer of the vehicle. The adjustment unit adjusts reliability of the camera and the radar based on a result determined by the first determination unit. The detection unit detects the presence of the target based on the reliability adjusted by the adjustment unit.
実施形態の一態様によれば、雨天時の物標の検出精度を向上させることができる。 According to one aspect of the embodiment, it is possible to improve the accuracy of target detection in rainy weather.
以下、添付図面を参照して、本願の開示する物標検出装置、運転支援システムおよび物標検出方法の実施形態を詳細に説明する。なお、以下に示す実施形態によりこの発明が限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments of a target detection device, a driving support system, and a target detection method disclosed in the present application will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In addition, this invention is not limited by embodiment shown below.
また、以下では、本実施形態に係る物標検出方法の概要について図1Aおよび図1Bを用いて説明した後に、実施形態に係る物標検出方法を適用した物標検出装置10を備える運転支援システム1について、図2〜図6を用いて説明する。
In the following description, an overview of the target detection method according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1A and 1B, and then a driving support system including the
まず、本実施形態に係る物標検出方法の概要について図1Aおよび図1Bを用いて説明する。図1Aおよび図1Bは、実施形態に係る物標検出方法の概要説明図(その1)および(その2)である。 First, an outline of the target detection method according to the present embodiment will be described with reference to FIGS. 1A and 1B. 1A and 1B are schematic explanatory views (No. 1) and (No. 2) of a target detection method according to an embodiment.
図1Aに示すように、車両Cは、物標検出装置10を備える。物標検出装置10は、車両Cに搭載されたセンシング装置であるカメラおよびレーダを用いたセンサフュージョンによりたとえば車両C前方の物標を検出するが、図1Aに示すように、雨天時には、カメラの認識精度が低下する。
As shown in FIG. 1A, the vehicle C includes a
こうした場合、高精度に物標を検出するうえでは、時間的あるいは場所的な誤差のない、車両C周辺のリアルタイムな降雨状況に基づいてカメラの信頼度が調整されることが好ましい。 In such a case, in order to detect a target with high accuracy, it is preferable that the reliability of the camera is adjusted based on a real-time rainfall situation around the vehicle C without any time or place error.
そこで、本実施形態に係る物標検出方法ではまず、車両Cに搭載されたワイパー2およびウォッシャー3(ウィンドウウォッシャー)の稼働状況から降雨状況を判定することとした(ステップS1)。
Therefore, in the target detection method according to the present embodiment, first, the rainfall situation is determined from the operating situation of the
なお、ここに言う「稼働状況」は、ワイパー2の場合、作動状態にあるか否かの他、「稼働時間」、「稼働回数」、「稼働頻度」などを含む。「稼働時間」は、ワイパー2が作動状態にある間の時間である。「稼働回数」は、ワイパー2の作動回数であり、たとえば稼働速度×ON時間によって導出することができる。「稼働頻度」は、所定時間内に繰り返されるワイパー2の作動の度合いであり、たとえばワイパー2が間欠作動か連続作動かなどによって「低」頻度、「中」頻度、「高」頻度などに切り分けられる。また、ウォッシャー3の場合、「稼働状況」は、作動状態にあるか否か、すなわちウォッシャー液を噴射中であるか否かなどを含む。
The “operating status” referred to here includes “operating time”, “operating frequency”, “operating frequency” and the like in addition to whether or not the
また、ここに言う「降雨状況」は、雨が降っている(降雨あり)か雨が降っていない(降雨なし)かといった「降雨の有無」、また、降雨ありであればその雨量が少ない(少雨量)か中くらい(中雨量)か多い(多雨量)かといった「降雨量」を含む。 In addition, the “rainfall situation” mentioned here means “whether there is rain” such as whether it is raining (with rain) or not raining (without rain), and if there is rain, the amount of rain is small ( It includes “rainfall” such as low rainfall), moderate (medium rainfall) or heavy (heavy rainfall).
ワイパー2およびウォッシャー3は、車両Cに通常搭載されている既存のデバイスであり、これらを活用することによって新たなデバイスを追加することなく、また車両Cの外部から情報を取得することなく降雨状況を判定することが可能となる。
The
また、ワイパー2およびウォッシャー3は、いずれも車両Cのドライバにより操作され、稼働するので、これらデバイスから情報を得ることによって、ドライバの目視による車両C周辺の実際の降雨状況を間接的に得ることが可能となる。
In addition, since both the
また、ワイパー2だけでなくウォッシャー3の稼働状況を把握することによって、雨天時でない、汚れや周囲環境の悪化によるワイパー2の稼働時を判定することができる。したがって、より的確に降雨状況を判定することができる。なお、ステップS1の降雨状況の判定方法の詳細については、図3A〜図3Eなどを用いて後述する。
In addition, by grasping not only the operation state of the
そして、本実施形態に係る物標検出方法では、ステップS1で判定した降雨状況およびワイパー性能に基づいてカメラおよびレーダの信頼度を調整することとした(ステップS2)。 In the target detection method according to the present embodiment, the reliability of the camera and the radar is adjusted based on the rainfall situation and wiper performance determined in step S1 (step S2).
なお、ここに言う「ワイパー性能」は、ワイパー2の雨滴の拭き取り性能に対応する。ワイパー性能の一例としては、たとえばワイパー2のゴム部の状態があり、かかるゴム部が経年変化により劣化した場合は、劣化が進むに連れてワイパー性能は低下することとなる。
The “wiper performance” referred to here corresponds to the raindrop wiping performance of the
本実施形態に係る物標検出方法では、信頼度の調整につき、降雨状況だけでなくかかるワイパー性能をも反映することによって、より高精度な信頼度の調整を可能にしている。これにより、雨天時の物標の検出精度の向上に資することができる。なお、ステップS2の信頼度の調整方法の詳細については、図4A〜図4Eなどを用いて後述する。 In the target detection method according to the present embodiment, the reliability can be adjusted with higher accuracy by reflecting not only the rain condition but also the wiper performance. Thereby, it can contribute to the improvement of the detection accuracy of the target at the time of rainy weather. Details of the reliability adjustment method in step S2 will be described later with reference to FIGS. 4A to 4E.
そして、本実施形態に係る物標検出方法では、調整した信頼度に基づいて物標を判定する(ステップS3)。すなわち、雨天時のカメラの画像認識精度の低下を反映した適切な信頼度により物標を判定するので、雨天時の物標の検出精度を向上させることが可能となる。 Then, in the target detection method according to the present embodiment, the target is determined based on the adjusted reliability (step S3). In other words, since the target is determined based on the appropriate reliability reflecting the decrease in the image recognition accuracy of the camera during rainy weather, it is possible to improve the target detection accuracy during rainy weather.
以下、上述した物標検出方法を適用した物標検出装置10を備える運転支援システム1について、さらに具体的に説明する。
Hereinafter, the driving
図2は、本実施形態に係る運転支援システム1のブロック図である。なお、図2では、本実施形態の特徴を説明するために必要な構成要素のみを機能ブロックで表しており、一般的な構成要素についての記載を省略している。
FIG. 2 is a block diagram of the driving
換言すれば、図2に図示される各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、各機能ブロックの分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することが可能である。 In other words, each component illustrated in FIG. 2 is functionally conceptual and does not necessarily need to be physically configured as illustrated. For example, the specific form of distribution / integration of each functional block is not limited to the one shown in the figure, and all or a part thereof is functionally or physically distributed in arbitrary units according to various loads or usage conditions.・ It can be integrated and configured.
図2に示すように、運転支援システム1は、ワイパー2と、ウォッシャー3と、性能検出装置4と、センシング装置5と、物標検出装置10と、車両制御装置20と、ブレーキ30と、アクセル40と、スピーカ50と、ディスプレイ60とを含む。
As shown in FIG. 2, the driving
ワイパー2は、降雨時や、周囲環境の悪化時などでの運行において、ウィンドウに付着した水や汚れなどを拭き取り、ドライバの視界を確保するデバイスである。ウォッシャー3は、ウォッシャー液の噴射機構を備え、ウォッシャー液を噴射し、ワイパー2とともに使用して、ウィンドウに付着した汚れなどを除去しやすくするデバイスである。
The
性能検出装置4は、ワイパー性能を検知するための装置であり、ワイパー累積稼働カウンタ4aと、累積起動時間カウンタ4bと、走行距離カウンタ4cとを有する。ワイパー累積稼働カウンタ4aは、ワイパー2の累積稼働回数を計測する。
The performance detection device 4 is a device for detecting the wiper performance, and includes a wiper
累積起動時間カウンタ4bは、運転支援システム1の累積起動時間を計測する。走行距離カウンタ4cは、車両Cの走行距離を計測する。なお、ワイパー累積稼働カウンタ4a、累積起動時間カウンタ4bおよび走行距離カウンタ4cは、たとえばワイパー2が新品に交換されたならば、ドライバ操作などによりリセットされることが好ましい。
The cumulative activation time counter 4b measures the cumulative activation time of the driving
センシング装置5は、カメラ5aと、レーダ5bとを有する。カメラ5aは、CCD(Charge Coupled Device)やCMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)などの撮像素子を備えて車両Cの前部などに設けられ、撮像素子によって撮像した車両C周辺の撮像情報を物標検出装置10へ出力する。
The sensing device 5 includes a
レーダ5bは、車両Cに搭載されたたとえばミリ波レーダや超音波センサであって、車両C周辺に存在する障害物などの物標情報を物標検出装置10へ出力する。
The
車両制御装置20は、車両Cの各装置を制御するECU(Electronic Control Unit)である。車両制御装置20は、たとえば、ブレーキ30、アクセル40、スピーカ50およびディスプレイ60のそれぞれと電気的に接続されている。
The
車両制御装置20は、物標検出装置10から取得した物標情報に基づき、たとえばACC(Adaptive Cruise Control)やPCS(Pre-Crash Safety System)等の車両制御を行う。
The
たとえば、車両制御装置20は、ACCを行う場合、物標検出装置10から取得した物標情報を使用し、先行車との車間距離を一定距離に保ちつつ、車両Cが先行車に追従するように、アクセル40やブレーキ30を制御する。
For example, when performing ACC, the
また、たとえば、車両制御装置20は、PCSを行う場合、物標検出装置10から取得した物標情報を使用し、車両Cの進行方向に衝突危険性のある先行車や静止物といった障害物が存在することが検知される場合には、ブレーキ30を制御して車両Cを減速させる。また、たとえば、ドライバを含む車両Cの搭乗者に対してスピーカ50やディスプレイ60を用いて警告したり、車室内のシートベルトを引き込んで搭乗者を座席に固定したりする。
In addition, for example, when performing the PCS, the
物標検出装置10は、制御部11と、記憶部12とを備える。制御部11は、降雨状況判定部11aと、ワイパー性能判定部11bと、信頼度調整部11cと、物標判定部11dと、物標情報生成部11eとを備える。
The
記憶部12は、ハードディスクドライブや不揮発性メモリ、レジスタといった記憶デバイスであって、処理情報12aを記憶する。処理情報12aは、後述する降雨状況判定処理において用いられる判定条件情報、信頼度調整処理において用いられる算出式など、各処理に必要となる各種情報を含む。
The
制御部11は、物標検出装置10全体を制御する。降雨状況判定部11aは、ワイパー2およびウォッシャー3の少なくともいずれかの稼働状況を取得し、かかる稼働状況に基づいて降雨状況および車両Cのウィンドウの汚染状況を判定する。
The control unit 11 controls the entire
具体的に、図3A〜図3Eを用いて、降雨状況判定処理について説明する。図3A〜図3Eは、降雨状況判定処理の説明図(その1)〜(その5)である。 Specifically, the rain condition determination process will be described with reference to FIGS. 3A to 3E. 3A to 3E are explanatory views (No. 1) to (No. 5) of the rain condition determination processing.
図3Aに示すように、降雨状況判定部11aは、取得したワイパー2およびウォッシャー3の稼働状況の組み合わせに応じたパターン1〜4の4通りのパターンに沿って「降雨なし」か「降雨あり」かを判定する。
As illustrated in FIG. 3A, the rain
端的に言えば、降雨状況判定部11aは、ワイパー2が「ON」(稼働中)であり、ウォッシャー3が「OFF」(停止中)であるパターン2の場合に、「降雨あり」すなわち少なくとも雨が降っていると判定する。また、かかるパターン2以外のパターン1、3および4の場合については、「降雨なし」と判定する。
In short, in the case of the
なお、パターン2でも、ワイパー2の誤操作による場合は「降雨なし」と判定される。この点については、図3Eを用いて後述する。また、通常はワイパー2とともに稼働するウォッシャー3のみが「ON」であるパターン3は発生しにくいパターンであるが、稼働状況の取得タイミングによっては発生しうると考えられる。かかるパターン3および4の少なくともウォッシャー3が稼働している状況は、「降雨なし」であり、詳細には、汚れまたは降雨以外の周辺環境の悪化と判定することができる。パターン1は、ワイパー2およびウォッシャー3のいずれも「OFF」であるので、無論「降雨なし」となる。
In the case of
また、降雨状況判定部11aは、「降雨あり」と判定した場合には、図3Bに示すように、ワイパー2の稼働頻度に応じて降雨量を判定する。具体的には、降雨状況判定部11aは、ワイパー2の稼働頻度が「低」である場合には、降雨量を「少」と判定し、稼働頻度が「中」である場合には、降雨量を「中」と判定し、稼働頻度が「高」である場合には、降雨量を「多」と判定する。
In addition, when it is determined that “rain is present”, the rain
ワイパー2およびウォッシャー3の稼働状況の判定方法についてより具体的に説明する。図3Cに示すように、稼働状況は、たとえばワイパー2およびウォッシャー3のスイッチにより判定することができる。
The method for determining the operating status of the
この場合、降雨状況判定部11aは、ドライバが選択中の「スイッチ位置」をワイパー2およびウォッシャー3から取得し、かかるスイッチ位置から「OFF/ON」と「稼働頻度」とを判定する。
In this case, the rain
図3Cに示すように、降雨状況判定部11aは、ワイパー2のスイッチ位置が「OFF」である場合は、ワイパー2を「OFF」であると判定する。ワイパー2のスイッチ位置がたとえば「間欠作動」である場合には、降雨状況判定部11aは、ワイパー2を「ON」であると判定し、稼働頻度は「低」であると判定する。したがってこの場合は、降雨量は「少」と判定されることとなる。
As illustrated in FIG. 3C, the rain
また、降雨状況判定部11aは、ワイパー2のスイッチ位置がたとえば「連続作動(低)」である場合には、ワイパー2を「ON」であると判定し、稼働頻度は「中」であると判定する。したがってこの場合は、降雨量は「中」と判定されることとなる。
In addition, when the switch position of the
また、降雨状況判定部11aは、ワイパー2のスイッチ位置がたとえば「連続作動(高)」である場合には、ワイパー2を「ON」であると判定し、稼働頻度は「高」であると判定する。したがってこの場合は、降雨量は「多」と判定されることとなる。
In addition, when the switch position of the
また、降雨状況判定部11aは、ウォッシャー3については、スイッチ位置に応じ、「OFF」であるまたは「ON」であると判定する。
Further, the rain
また、別の例として、稼働状況は、図3Dに示すように、ワイパー2およびウォッシャー3に送られる信号により判定することができる。
As another example, the operating status can be determined by signals sent to the
この場合、降雨状況判定部11aは、ワイパー2およびウォッシャー3に送られる信号を取得し、かかる信号のパルスから「OFF/ON」と「稼働頻度」とを判定する。
In this case, the rain
図3Dに示すように、降雨状況判定部11aは、ワイパー2またはウォッシャー3に送られるパルスの有無につき、「なし」であれば、ワイパー2またはウォッシャー3を「OFF」であると判定する。また、パルスの有無につき、「あり」であれば、降雨状況判定部11aは、ワイパー2またはウォッシャー3を「ON」であると判定する。
As illustrated in FIG. 3D, the rain
また、降雨状況判定部11aは、ワイパー2が「ON」である場合の稼働頻度については、単位時間あたりのパルス数に応じてたとえば「低」、「中」、「高」に判定し、その結果に基づいて降雨量を順に「少」、「中」、「多」と判定する。
Further, the rain
なお、ドライバの誤操作により意図せずワイパー2が稼働することも考えられる。そこで、降雨状況判定部11aは、図3Aで「降雨あり」と判定されるパターン2の場合であっても、誤操作に対応する所定の判定条件を満たすならば、誤操作と判定し、「降雨なし」との取り扱いをする。
Note that the
具体的には、図3Eに示すように、ワイパー2については、降雨状況判定部11aは、稼働状況の判定種別が「スイッチ」による場合は(図3C参照)、ON状態が所定時間に満たない場合は、誤操作であると判定する。また、降雨状況判定部11aは、稼働回数(=稼働速度×ON時間)が所定回数に満たない場合も、誤操作であると判定する。
Specifically, as shown in FIG. 3E, for the
また、降雨状況判定部11aは、ワイパー2につき、稼働状況の判定種別が「信号」による場合は(図3D参照)、パルス間隔が所定時間に満たない場合は、誤操作であると判定する。また、降雨状況判定部11aは、所定時間内のパルス数が所定回数に満たない場合も、誤操作であると判定する。
The rain
なお、ウォッシャー3については、降雨状況判定部11aは、稼働状況の判定種別を問わず、誤操作の判定を行わない。これは、仮に誤操作であるとしても、ウォッシャー3についてはその後ワイパー2が必ず稼働することが予想されるため、図3Aのパターン3または4と同じ取り扱いとすることができるためである。
In addition, about the
図2の説明に戻る。降雨状況判定部11aは、判定した判定結果を信頼度調整部11cへ出力する。ワイパー性能判定部11bは、性能検出装置4の各カウンタ4a〜4cの内容を取得し、その内容に応じてワイパー性能を示すパラメータを導出して信頼度調整部11cへ出力する。ワイパー性能を示すパラメータについては、図4A以降を用いて後述する。
Returning to the description of FIG. The rainfall
信頼度調整部11cは、降雨状況判定部11aの判定結果、および、ワイパー性能判定部11bの判定結果に基づき、カメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を調整する。具体的には、降雨なしである場合を標準状態とし、カメラ5aおよびレーダ5bから得られる情報をA:Bの割合で信頼しているとすると、降雨ありである場合にはA、すなわちカメラ5aの信頼度が下がるとともに、B、すなわちレーダ5bの信頼度が上がるように、信頼度を調整する。
The
より具体的に図4A〜図4Eを用いて説明する。図4A〜図4Eは、信頼度調整処理の説明図(その1)〜(その5)である。信頼度調整部11cは、降雨状況に応じ、図4Aに示す調整方法に基づいて信頼度を調整する。
This will be described more specifically with reference to FIGS. 4A to 4E. 4A to 4E are explanatory diagrams (No. 1) to (No. 5) of the reliability adjustment processing. The
まず降雨なしである場合、標準状態として、カメラ5aおよびレーダ5bには、それぞれ規定の信頼度A,Bが設定される。そして、降雨ありである場合、信頼度調整部11cは、降雨量に応じ、図中の各式に基づいてカメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を算出する。
First, when there is no rain, prescribed reliability A and B are set in the
降雨ありの場合のカメラ5aの降雨量パラメータは、降雨量「少」、「中」、「多」の順に、(1−p)、(1−q)、(1−r)で表される。同様に、レーダ5bの降雨量パラメータは、(1+p)、(1+q)、(1+r)で表される。なお、p<q<rであるものとする。
The rainfall parameters of the
また、ワイパー性能によってカメラ5aの画像認識精度が変化するため、降雨ありの場合はかかるワイパー性能をワイパー性能パラメータによって信頼度に反映させることで、物標の検出精度を高めるのに資することができる。
In addition, since the image recognition accuracy of the
図4Bに示すように、ワイパー性能パラメータのxの値は、ワイパー性能が「良」とされる場合は正値をとり、「悪」とされる場合は負値をとる。たとえばワイパー2のゴム部が経年劣化していると考えられる場合は、xの値は負値となる。また、その劣化が進むに連れて、xの値は負方向に増大する。なお、「0」の場合は、標準状態とする。
As shown in FIG. 4B, the value x of the wiper performance parameter takes a positive value when the wiper performance is “good” and takes a negative value when it is “bad”. For example, when it is considered that the rubber part of the
前述のワイパー性能判定部11bは、図4Bに示すように、たとえばワイパー累積稼働回数が多いほどワイパー性能が悪くなり、少ないほど良くなるようにxの値を設定する。また、たとえばシステムの累積起動時間が長いほどワイパー性能が悪くなり、短いほど良くなるようにxの値を設定する。また、たとえば車両Cの走行距離が長いほどワイパー性能が悪くなり、短いほど良くなるようにxの値を設定する。
As shown in FIG. 4B, the above-described wiper
ここで、信頼度調整部11cによる信頼度の調整結果の具体例を挙げる。まず図4Cには、ワイパー性能が標準状態の場合の例を示した。すなわち、x=0の場合である。なお、図4Cに示すように、A=50、B=50、p=0.2、q=0.4、r=0.6であるものとする。
Here, a specific example of the adjustment result of the reliability by the
かかる場合、カメラ5aの信頼度は、降雨量が多くなるほど、減少するように調整されることが分かる。一方、レーダ5bの信頼度は、降雨量が多くなるほど、増加するように調整されることが分かる。
In such a case, it can be seen that the reliability of the
つづいて図4Dには、ワイパー性能が良い場合の例を示した。すなわち、xが正値の場合である。x=0.03とし、A、B、p、q、rについては図4Cと同値であるものとする。 FIG. 4D shows an example in which the wiper performance is good. That is, x is a positive value. Assume that x = 0.03, and A, B, p, q, and r have the same values as in FIG. 4C.
かかる場合、図4Dに示すように、図4Cの標準状態の場合と比べて、「降雨あり」のときのカメラ5aの信頼度を上げ、レーダ5bの信頼度を下げるように、信頼度が調整されることが分かる。
In such a case, as shown in FIG. 4D, the reliability is adjusted so that the reliability of the
これに対し、図4Eには、ワイパー性能が悪い場合の例を示した。すなわち、xが負値の場合である。x=−0.03とし、A、B、p、q、rについては図4Cおよび図4Dと同値であるものとする。 On the other hand, FIG. 4E shows an example in which the wiper performance is poor. That is, x is a negative value. It is assumed that x = −0.03, and A, B, p, q, and r have the same values as those in FIGS. 4C and 4D.
かかる場合、図4Eに示すように、図4Cの標準状態の場合と比べて、「降雨あり」のときのカメラ5aの信頼度をより下げ、レーダ5bの信頼度をより上げるように、信頼度が調整されることが分かる。
In such a case, as shown in FIG. 4E, the reliability of the
このように降雨状況およびワイパー性能に基づいて信頼度を調整することによって、カメラ5aの実際の画像認識精度の低下に応じた信頼度を設定することができるので、雨天時の物標の検出精度を向上させるのに資することができる。
By adjusting the reliability based on the rain condition and the wiper performance in this way, it is possible to set the reliability according to the decrease in the actual image recognition accuracy of the
図2の説明に戻る。信頼度調整部11cは、調整した調整結果を物標判定部11dへ出力する。物標判定部11dは、センシング装置5からの情報および信頼度調整部11cの調整結果に基づき、物標を判定する。すなわち、物標判定部11dは、信頼度調整部11c調整部によって調整された信頼度に基づいて物標の存在を検出する。
Returning to the description of FIG. The
具体的に図5を用いて説明する。図5は、物標判定処理の一例を示す図である。そもそもカメラ5aおよびレーダ5bはそれぞれ特性が異なり、たとえば図5に示すように、センシング範囲もそれぞれ異なっている。
This will be specifically described with reference to FIG. FIG. 5 is a diagram illustrating an example of the target determination process. In the first place, the
一般にカメラ5aは視野角に優れ、物標が存在する横位置(車幅方向の位置)についてはレーダ5bよりもセンシング範囲が広くなる。一方で、レーダ5bは、縦位置(進行方向の位置)につきカメラ5aよりも遠距離のセンシングが可能である。
In general, the
したがって、図5に示すように、たとえば車両C前方にA1〜A3、B1〜B3、C1〜C3で示される各領域を仮定した場合に、かかる各領域には、カメラ5aおよびレーダ5bのセンシング範囲の重なり具合などに応じて、あらかじめカメラ5aおよびレーダ5bの信頼度が設定されている。これは、たとえば前述の標準状態の信頼度に対応する。そして、信頼度調整部11cは、たとえばカメラ5aおよびレーダ5bのセンシング範囲が重複する領域について、カメラ5aおよびレーダ5bの少なくともいずれかの信頼度を調整する。
Therefore, as shown in FIG. 5, for example, assuming the areas indicated by A1 to A3, B1 to B3, and C1 to C3 in front of the vehicle C, the sensing ranges of the
そして、信頼度調整部11cは、降雨状況に応じてかかる各領域の信頼度をそれぞれ調整した調整結果を物標判定部11dへ渡す。そして、物標判定部11dは、センシング装置5からの情報と、かかる各領域の信頼度に応じ、各領域における物標の存在確率を導出する(ステップS51)。
And the
たとえば、物標判定部11dは、カメラ5aからの情報をカメラ5aの信頼度によって重み付けするとともに、レーダ5bからの情報をレーダ5bの信頼度によって重み付けし、これらを合成した合成情報に基づいて各領域の物標の存在確率を導出する。
For example, the
そして、物標判定部11dは、導出した存在確率に基づいて物標を判定する(ステップS52)。たとえば物標判定部11dは、存在確率が所定の閾値を超える場合に、その領域に物標が存在すると判定する。
Then, the
図2の説明に戻る。物標判定部11dは、判定した判定結果を物標情報生成部11eへ出力する。物標情報生成部11eは、物標が存在すると判定された各領域の位置や存在確率の大きさなどに応じて車両制御装置20へ出力すべき物標情報を生成し、車両制御装置20へ出力する。
Returning to the description of FIG. The
次に、本実施形態に係る物標検出装置10が実行する処理手順について、図6を用いて説明する。図6は、本実施形態に係る物標検出装置10が実行する処理手順を示すフローチャートである。なお、本処理手順は、周期的に実行される。
Next, a processing procedure executed by the
まず、降雨状況判定部11aが、ワイパー2およびウォッシャー3の稼働状況を取得する(ステップS101)。そして、降雨状況判定部11aは、ウォッシャー3が稼働中であるか否かを判定する(ステップS102)。
First, the rainfall
ここで、ウォッシャー3が稼働中でない場合(ステップS102,No)、降雨状況判定部11aは、ワイパー2が稼働中であるか否かを判定する(ステップS103)。
Here, when the
ステップS102でウォッシャー3が稼働中である場合(ステップS102,Yes)、または、ステップS103でワイパー2が稼働中でない場合(ステップS103,No)、降雨状況判定部11aは、降雨なしであると判定し(ステップS104)、信頼度を標準状態に設定して(ステップS105)、ステップS116へ制御を移す。なお、ステップS102でウォッシャー3が稼働中である場合は(ステップS102,Yes)、降雨なしだけでなく、汚れや周囲環境の悪化によるワイパー2の稼働時であることを判定してもよい。
When the
ステップS103でワイパー2が稼働中である場合(ステップS103,Yes)、ワイパー性能判定部11bが、性能検出装置4からの情報に基づいてワイパー性能を導出する(ステップS106)。
When the
そして、降雨状況判定部11aが、ワイパー2の稼働状況に基づいてワイパー2の稼働頻度を判定する(ステップS107)。ここで、ワイパー2の稼働頻度が「低」である場合、降雨状況判定部11aは少雨量の降雨ありと判定して(ステップS108)、その結果に基づき信頼度調整部11cが、カメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を少雨量時にて調整する(ステップS109)。
And the rain
また、ワイパー2の稼働頻度が「中」である場合、降雨状況判定部11aは中雨量の降雨ありと判定して(ステップS110)、その結果に基づき信頼度調整部11cが、カメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を中雨量時にて調整する(ステップS111)。
When the operation frequency of the
また、ワイパー2の稼働頻度が「高」である場合、降雨状況判定部11aは多雨量の降雨ありと判定して(ステップS112)、その結果に基づき信頼度調整部11cが、カメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を多雨量時にて調整する(ステップS113)。
When the operation frequency of the
また、ワイパー2の稼働頻度がその他(「else」)である場合、降雨状況判定部11aは降雨ありと判定して(ステップS114)、その結果に基づき信頼度調整部11cが、カメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を任意の雨量を基に調整する(ステップS115)。すなわち、前述の降雨量パラメータを適宜調節したうえで、カメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を調整する。
When the operation frequency of the
そして、物標判定部11dが、センシング装置5からセンシング結果、すなわちカメラ5aおよびレーダ5bからの情報を取得し(ステップS116)、かかるセンシング結果および信頼度に応じて物標を判定する(ステップS117)。そして、物標情報生成部11eが物標情報を生成し、物標情報を出力して(ステップS118)、処理を終了する。
Then, the
上述してきたように、本実施形態に係る物標検出装置10は、車両Cに搭載されたカメラ5aおよびレーダ5bを含むセンシング装置5のセンシング結果に基づいて車両Cの周辺に存在する物標を検出する物標検出装置10であって、降雨状況判定部11a(「第1判定部」の一例に相当)と、信頼度調整部11c(「調整部」の一例に相当)と、物標判定部11d(「検出部」の一例に相当)を備える。
As described above, the
降雨状況判定部11aは、車両Cのワイパー2およびウォッシャー3の少なくともいずれかの稼働状況に基づいて車両Cの周辺の降雨状況および車両Cのウィンドウの汚染状況を判定する。信頼度調整部11cは、降雨状況判定部11aによって判定された結果に基づいてカメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を調整する。物標判定部11dは、信頼度調整部11cによって調整された信頼度に基づいて物標の存在を検出する。
The rain
したがって、本実施形態に係る物標検出装置10によれば、雨天時の物標の検出精度を向上させることができる。
Therefore, according to the
また、信頼度調整部11cは、カメラ5aおよびレーダ5bのセンシング範囲が重複する領域について、カメラ5aおよびレーダ5bの少なくともいずれかの信頼度を調整する。
In addition, the
したがって、本実施形態に係る物標検出装置10によれば、種類の異なるセンサ(すなわち、カメラ5aおよびレーダ5b)のセンシング範囲が重複する領域について、物標の検出精度をより向上させることができる。
Therefore, according to the
また、降雨状況判定部11aは、上記稼働状況から導出されるワイパー2の稼働時間または稼働回数が所定値に満たない場合に、ワイパー2の誤作動と判定する。
Moreover, the rain
したがって、本実施形態に係る物標検出装置10によれば、誤作動に基づいて不適切にカメラ5aおよびレーダ5bの信頼度が調整されてしまうのを防止することができる。
Therefore, according to the
また、降雨状況判定部11aは、上記稼働状況から導出されるワイパー2の稼働頻度に基づいて降雨量を導出し、かかる降雨量に基づいて降雨状況を判定する。
Moreover, the rain
したがって、本実施形態に係る物標検出装置10によれば、降雨量に応じた適切な信頼度の調整を可能にすることができる。
Therefore, according to the
また、降雨状況判定部11aは、ワイパー2またはウォッシャー3へ送出される制御信号に基づいて上記稼働状況を判定する。
Further, the rain
したがって、本実施形態に係る物標検出装置10によれば、単発稼働を繰り返し行うケースであっても、連続稼働させた場合と同様の判定を行うことが可能となる。
Therefore, according to the
また、本実施形態に係る物標検出装置10は、ワイパー2の雨滴の拭き取り性能に関する情報を取得してかかる拭き取り性能を判定するワイパー性能判定部11b(「第2判定部」の一例に相当)をさらに備え、信頼度調整部11cは、ワイパー性能判定部11bによって判定された拭き取り性能に基づき、カメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を調整する。
Moreover, the
したがって、本実施形態に係る物標検出装置10によれば、降雨状況だけでなく、実際のワイパー2の性能に応じた適切な値へカメラ5aおよびレーダ5bの信頼度を調整することができる。
Therefore, according to the
また、本実施形態に係る物標検出装置10は、信頼度調整部11cは、降雨量が多いほどカメラ5aの信頼度が低下するよう調整する。
Further, in the
したがって、本実施形態に係る物標検出装置10によれば、降雨状況に応じて適切に調整されたカメラの信頼度に基づいて物標を判定することができるので、雨天時の物標の検出精度を向上させることができる。
Therefore, according to the
なお、上述した実施形態では、ウォッシャー3の稼働状況を、ウォッシャー3のスイッチやウォッシャー3への制御信号に基づいて取得することとしたが、たとえばウォッシャー液の貯留量の所定時間あたりの変化率などによって取得してもよい。
In the above-described embodiment, the operating state of the
また、上述した実施形態では、センシング装置5として、カメラ5aとレーダ5bとを示したが、レーダ5bに代えて、またはレーダ5bとともに、光学センサ(Lidar:Light Detection and Ranging/Laser Imaging Detection and Ranging)や音波センサ(Sonar:Sound navigation and ranging)を用いてもよい。
In the above-described embodiment, the
さらなる効果や変形例は、当業者によって容易に導き出すことができる。このため、本発明のより広範な態様は、以上のように表しかつ記述した特定の詳細および代表的な実施形態に限定されるものではない。したがって、添付の特許請求の範囲およびその均等物によって定義される総括的な発明の概念の精神または範囲から逸脱することなく、様々な変更が可能である。 Further effects and modifications can be easily derived by those skilled in the art. Thus, the broader aspects of the present invention are not limited to the specific details and representative embodiments shown and described above. Accordingly, various modifications can be made without departing from the spirit or scope of the general inventive concept as defined by the appended claims and their equivalents.
1 運転支援システム
2 ワイパー
3 ウォッシャー
4 性能検出装置
4a ワイパー累積稼働カウンタ
4b 累積起動時間カウンタ
4c 走行距離カウンタ
5 センシング装置
5a カメラ
5b レーダ
10 物標検出装置
11 制御部
11a 降雨状況判定部
11b ワイパー性能判定部
11c 信頼度調整部
11d 物標判定部
11e 物標情報生成部
12 記憶部
12a 処理情報
20 車両制御装置
30 ブレーキ
40 アクセル
50 スピーカ
60 ディスプレイ
C 車両
DESCRIPTION OF
Claims (9)
前記車両のワイパーおよびウォッシャーのいずれかの稼働状況に基づいて前記車両の周辺の降雨状況および前記車両のウィンドウの汚染状況を判定する第1判定部と、
前記第1判定部によって判定された結果に基づいて前記カメラおよび前記レーダの信頼度を調整する調整部と、
前記調整部によって調整された前記信頼度に基づいて前記物標の存在を検出する検出部と
を備えることを特徴とする物標検出装置。 A target detection device that detects a target existing around the vehicle based on a sensing result of a sensing device including a camera and a radar mounted on the vehicle,
A first determination unit that determines a rainfall situation around the vehicle and a pollution situation of the window of the vehicle based on an operating situation of either the wiper or the washer of the vehicle;
An adjustment unit that adjusts reliability of the camera and the radar based on a result determined by the first determination unit;
And a detection unit that detects the presence of the target based on the reliability adjusted by the adjustment unit.
前記カメラおよび前記レーダのセンシング範囲が重複する領域について、前記カメラおよび前記レーダのいずれかの前記信頼度を調整すること
を特徴とする請求項1に記載の物標検出装置。 The adjustment unit is
The target detection apparatus according to claim 1, wherein the reliability of either the camera or the radar is adjusted for an area where the sensing ranges of the camera and the radar overlap.
前記稼働状況から導出される前記ワイパーの稼働時間または稼働回数が所定値に満たない場合に、前記ワイパーの誤作動と判定すること
を特徴とする請求項1または2に記載の物標検出装置。 The first determination unit includes:
The target detection apparatus according to claim 1 or 2, wherein when the operating time or the number of operating times of the wiper derived from the operating status is less than a predetermined value, it is determined that the wiper is malfunctioning.
前記稼働状況から導出される前記ワイパーの稼働頻度に基づいて降雨量を導出し、該降雨量に基づいて前記降雨状況を判定すること
を特徴とする請求項1、2または3に記載の物標検出装置。 The first determination unit includes:
The target according to claim 1, 2, or 3, wherein a rainfall amount is derived based on an operation frequency of the wiper derived from the operation state, and the rain state is determined based on the rainfall amount. Detection device.
前記ワイパーまたは前記ウォッシャーへ送出される制御信号に基づいて前記稼働状況を判定すること
を特徴とする請求項1〜4のいずれか一つに記載の物標検出装置。 The first determination unit includes:
The target detection apparatus according to claim 1, wherein the operation status is determined based on a control signal sent to the wiper or the washer.
をさらに備え、
前記調整部は、
前記第2判定部によって判定された前記拭き取り性能に基づき、前記カメラおよび前記レーダのいずれかの前記信頼度を調整すること
を特徴とする請求項1〜5のいずれか一つに記載の物標検出装置。 A second determination unit that obtains information on the wiper performance of the wiper's raindrops and determines the wiper performance;
The adjustment unit is
The target according to any one of claims 1 to 5, wherein the reliability of either the camera or the radar is adjusted based on the wiping performance determined by the second determination unit. Detection device.
前記降雨量が多いほど前記カメラの前記信頼度が低下するよう調整すること
を特徴とする請求項4に記載の物標検出装置。 The adjustment unit is
The target detection apparatus according to claim 4, wherein the reliability of the camera is adjusted to decrease as the rainfall amount increases.
該物標検出装置の検出結果に基づいて前記車両を制御する車両制御装置と
を備えることを特徴とする運転支援システム。 The target detection device according to any one of claims 1 to 7,
A driving support system comprising: a vehicle control device that controls the vehicle based on a detection result of the target detection device.
前記車両のワイパーおよびウォッシャーのいずれかの稼働状況に基づいて前記車両の周辺の降雨状況および前記車両のウィンドウの汚染状況を判定する第1判定工程と、
前記第1判定工程によって判定された結果に基づいて前記カメラおよび前記レーダの信頼度を調整する調整工程と、
前記調整工程によって調整された前記信頼度に基づいて前記物標の存在を検出する検出工程と
を含むことを特徴とする物標検出方法。 A target detection method using a target detection device for detecting a target existing around the vehicle based on a sensing result of a sensing device including a camera and a radar mounted on the vehicle,
A first determination step of determining a rainfall situation around the vehicle and a pollution situation of the window of the vehicle based on an operating situation of any one of the wiper and the washer of the vehicle;
An adjustment step of adjusting the reliability of the camera and the radar based on the result determined by the first determination step;
And a detection step of detecting the presence of the target based on the reliability adjusted by the adjustment step.
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