JP2021189072A - 物体検知装置 - Google Patents

Abstract

【課題】物体検知装置において検知精度を向上させる。【解決手段】超音波を送信する送信部２０Ａと、超音波を受信して受信信号を出力する複数の受信部２０Ｂと、複数の受信部２０Ｂから出力された複数の受信信号に基づいて物体検知判定を行う検知判定部３と、を備える物体検知装置であって、検知判定部３は、物体検知判定の対象となる位置を設定し、複数の受信部２０Ｂから出力された複数の受信信号を正規化し、該設定された位置に基づいて、該正規化された複数の受信信号から振幅を抽出し、該抽出された複数の振幅に関する値を乗算することによって、該設定された位置についての物体の存在確率を算出し、存在確率に基づいて物体検知判定を行う。【選択図】図１

Description

本発明は、物体検知装置に関するものである。

自動駐車システム等の性能向上のために、障害物を詳細に検知する技術が求められている。これについて、例えば特許文献１では、複数の超音波センサを用いて物体を検知する技術が提案されている。この技術は、ミリ波レーダの開口合成技術を超音波センサに置き換えたもので、複数の受信信号を、物体の位置と受波素子の位置で決まる伝播距離に応じて時間ディレイさせてから加算することで３Ｄデータを得ている。

特開２００６−１５４９７５号公報

しかしながら、超音波センサにおいては、反射波の強度は、温度変化による音速の変化、空間を伝播する際に発生する振幅揺らぎや、ノイズの影響を強く受ける。また、超音波センサに対して傾斜した壁や段差等からの反射波の強度は特に小さく、前述の振幅の揺らぎ等に情報が埋もれるため、特許文献１に記載の技術では反射信号の検出が困難である。

また、特許文献１に記載の技術は、広い帯域のランダム信号の送受信が必要であるが、車載センサでは狭帯域のマイクロフォンが用いられるため分解能が低下する。また、この技術では伝播時間のずれにより反射信号の振幅が小さくなる。これらの理由により、特許文献１に記載の技術では、物体の検知精度が低い。

本発明は上記点に鑑みて、物体検知装置において検知精度を向上させることを目的とする。

上記目的を達成するため、請求項１に記載の発明では、超音波を送信する送信部（２０Ａ）と、超音波を受信して受信信号を出力する複数の受信部（２０Ｂ）と、複数の受信部から出力された複数の受信信号に基づいて物体検知判定を行う検知判定部（３）と、を備える物体検知装置であって、検知判定部は、物体検知判定の対象となる位置を設定し、複数の受信部から出力された複数の受信信号を正規化し、該設定された位置に基づいて、該正規化された複数の受信信号から振幅を抽出し、該抽出された複数の振幅に関する値を乗算することによって、該設定された位置についての物体の存在確率を算出し、存在確率に基づいて物体検知判定を行う。

複数の受信信号を正規化することにより、空気揺らぎ等の影響が低減され、他の信号に埋もれた小さい反射信号を検出することが可能となる。これにより、物体の検知精度が向上する。

なお、各構成要素等に付された括弧付きの参照符号は、その構成要素等と後述する実施形態に記載の具体的な構成要素等との対応関係の一例を示すものである。

第１実施形態にかかる物体検知装置のブロック図である。 トランスデューサの配置を示す図である。 壁からの反射波を示す図である。 図３に示す反射波の振幅を示す図である。 物体検知処理のフローチャートである。 物体位置から想定される反射波を示す図である。 図６に示す反射波の振幅を示す図である。 変形例１における物体モデルを示す図である。 変形例１におけるモデル信号の算出方法について説明するための図である。 物体表面の候補と推定された法線ベクトルを示す図である。 変形例３における物体検知方法について説明するための図である。 変形例３における物体検知方法について説明するための図である。 変形例３における物体検知方法について説明するための図である。 変形例６におけるトランスデューサの配置を示す図である。

以下、本発明の実施形態について図に基づいて説明する。なお、以下の各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、同一符号を付して説明を行う。

（第１実施形態）
第１実施形態について説明する。図１に示す本実施形態の物体検知装置１は、不図示の車両に搭載されていて、当該車両の周囲の物体Ｂを検知するように構成されている。物体検知装置１を搭載する車両を、以下「自車両」と称する。不図示の車両は、例えば、自動車である。

物体検知装置１は、超音波センサ２と、超音波センサ２の動作を制御する制御部３とを備えている。超音波センサ２は、超音波である探査波を送信するとともに探査波の物体Ｂによる反射波を受信することで、物体Ｂを検知するように構成されている。具体的には、超音波センサ２は、送信部２０Ａと受信部２０Ｂとを有している。送信部２０Ａは、探査波を外部に向けて送信可能に設けられている。受信部２０Ｂは、送信部２０Ａから送信された探査波の物体Ｂによる反射波を含む超音波を受信可能に設けられている。

超音波センサ２は、送受信器としてのトランスデューサ２１と、送信回路２２と、受信回路２３と、駆動信号生成部２４とを備えている。送信部２０Ａは、トランスデューサ２１と送信回路２２とによって構成されている。受信部２０Ｂは、トランスデューサ２１と受信回路２３とによって構成されている。

超音波センサ２は、トランスデューサ２１と受信回路２３とをそれぞれ複数備えており、複数の受信部２０Ｂが構成されている。複数のトランスデューサ２１のうちの１つは、探査波を外部に向けて送信する送信器としての機能と、反射波を受信する受信器としての機能とを有していて、送信回路２２および受信回路２３と電気接続されている。すなわち、送信部２０Ａおよび複数の受信部２０Ｂのうちの１つは、このトランスデューサ２１を共用して、送信機能および受信機能を実現するように構成されている。このトランスデューサ２１をトランスデューサ２１Ａとし、他のトランスデューサ２１をトランスデューサ２１Ｂとする。トランスデューサ２１Ｂは、反射波を受信する受信器としての機能とを有していて、受信回路２３と電気接続されている。

トランスデューサ２１は、圧電素子等の電気−機械エネルギー変換素子を内蔵した、超音波マイクロフォンとして構成されている。トランスデューサ２１Ａは、探査波を自車両の外部に送信可能および反射波を自車両の外部から受信可能なように、自車両の外表面に面する位置に配置されている。トランスデューサ２１Ｂは、反射波を自車両の外部から受信可能なように、自車両の外表面に面する位置に配置されている。

トランスデューサ２１は、２方向に複数並ぶように配置されている。本実施形態では、超音波センサ２が２つのトランスデューサ２１Ｂを備える場合について説明する。例えば、図２に示すように、トランスデューサ２１Ａと一方のトランスデューサ２１Ｂは車両左右方向に沿って並べられ、他方のトランスデューサ２１Ｂはこれらのトランスデューサ２１とは車両上下方向位置が異なるように配置される。なお、ここでは、各トランスデューサ２１が図２に示すように配置された場合について説明するが、トランスデューサ２１Ａと一方のトランスデューサ２１Ｂが車両前後方向に沿って並べられてもよい。

送信回路２２は、入力された駆動信号に基づいてトランスデューサ２１Ａを駆動することで、トランスデューサ２１Ａにて探査波を発信させるように設けられている。具体的には、送信回路２２は、デジタル／アナログ変換回路等を有している。すなわち、送信回路２２は、駆動信号生成部２４から出力された駆動信号に対してデジタル／アナログ変換等の信号処理を施すことで、素子入力信号を生成するように構成されている。素子入力信号は、トランスデューサ２１Ａを駆動するための交流電圧信号である。そして、送信回路２２は、生成した素子入力信号をトランスデューサ２１Ａに印加してトランスデューサ２１Ａにおける電気−機械エネルギー変換素子を励振することで、探査波を発生させるように構成されている。

受信回路２３は、トランスデューサ２１による超音波の受信結果に対応する受信信号を生成して制御部３に出力するように設けられている。具体的には、受信回路２３は、増幅回路およびアナログ／デジタル変換回路等を有している。すなわち、受信回路２３は、トランスデューサ２１が出力した素子出力信号に対して、増幅およびアナログ／デジタル変換等の信号処理を施すことで、受信波の振幅および周波数に関する情報を含む受信信号を生成するように構成されている。素子出力信号は、超音波の受信により、トランスデューサ２１に設けられた電気−機械エネルギー変換素子が発生する交流電圧信号である。

駆動信号生成部２４は、駆動信号を生成して送信回路２２に出力するように設けられている。駆動信号は、トランスデューサ２１Ａを駆動してトランスデューサ２１Ａから探査波を発信させるための信号である。

制御部３は、車載通信回線を介して超音波センサ２と情報通信可能に接続されており、超音波センサ２の送受信動作を制御するように構成されている。制御部３は、受信信号に基づいて物体検知判定を行うように構成されており、検知判定部に相当する。

制御部３は、いわゆるソナーＥＣＵとして設けられていて、図示しないＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭ、不揮発性リライタブルメモリ、等を有する車載マイクロコンピュータを備えている。ＥＣＵはElectronic Control Unitの略である。不揮発性リライタブルメモリは、例えば、ＥＥＰＲＯＭ、フラッシュＲＯＭ、等である。ＥＥＰＲＯＭはElectronically Erasable and Programmable Read Only Memoryの略である。

図３は、壁状の物体Ｂに向かって超音波を送信したときの超音波の反射の様子を示す鳥瞰図である。図３では、信号強度の強い超音波を太矢印で示し、信号強度の弱い超音波を細矢印で示している。図３において、点Ｐ１、点Ｐ２は物体Ｂ上の点であり、ｌ_１１はトランスデューサ２１Ａと点Ｐ１との距離であり、ｌ_１２、ｌ_２２、ｌ_３２はそれぞれトランスデューサ２１Ａ、一方のトランスデューサ２１Ｂ、他方のトランスデューサ２１Ｂと点Ｐ２との距離である。

図３に示すように、トランスデューサ２１Ａから点Ｐ１に向かって、物体Ｂの壁面に垂直に送信された超音波については、トランスデューサ２１Ａに信号強度の強い反射波が戻ってくる。また、図示していないが、トランスデューサ２１Ｂにも点Ｐ１から信号強度の強い反射波が戻ってくる。

一方、トランスデューサ２１Ａから点Ｐ２に向かって、物体Ｂの壁面の法線に対して傾斜した角度で送信された超音波については、点Ｐ２からトランスデューサ２１に信号強度の強い反射波は戻らず、信号強度の弱い反射波が戻ってくる。

図４は、図３に示す反射波を受信して各トランスデューサ２１から出力される受信信号の振幅を示す図である。ｓ_１、ｓ_２、ｓ_３は、それぞれ、トランスデューサ２１Ａを備える受信部２０Ｂ、一方のトランスデューサ２１Ｂを備える受信部２０Ｂ、他方のトランスデューサ２１Ｂを備える受信部２０Ｂの受信信号の振幅である。ｔは時間である。

図４に示すように、点Ｐ１からの反射信号は、伝播距離２ｌ_１１に対応する時刻ｔ_１１に、トランスデューサ２１Ａの受信信号に大きく現れる。また、トランスデューサ２１Ｂの受信信号においても、点Ｐ１からの反射信号は、各トランスデューサ２１Ｂと点Ｐ１との距離に対応する時刻に大きく現れる。このように、点Ｐ１からの反射信号は、受信信号に大きく現れるため、検出が容易である。

点Ｐ２からの反射信号も、伝播距離２ｌ_１２、ｌ_１２＋ｌ_２２、ｌ_１２＋ｌ_３２に対応する時刻ｔ_１２、ｔ_２２、ｔ_３２に、各トランスデューサ２１の受信信号に現れる。しかしながら、点Ｐ２からの反射信号は小さく、他の信号に埋もれるため、検出が困難である。

本実施形態では、このように他の信号に埋もれる反射信号も検出し、例えば図３に示すような場合に点Ｐ１に加えて点Ｐ２にも物体があることを検知し、物体の詳細な形状の把握を図る。具体的には、制御部３は、受信信号が取得された際に図５に示すステップＳ１０１〜ステップＳ１０５を実行して物体を検知する。

この処理において、制御部３は、物体検知判定の対象となる位置を設定し、複数の受信部２０Ｂから出力された複数の受信信号を正規化し、該設定された位置に基づいて、該正規化された複数の受信信号から振幅を抽出する。そして、制御部３は、該抽出された複数の振幅に関する値を乗算することによって、該設定された位置についての物体の存在確率を算出し、算出した存在確率に基づいて物体検知判定を行う。

本実施形態では、制御部３は、抽出した複数の受信信号の振幅と後述するモデル信号の振幅とを比較し、複数の受信信号に対応する複数の存在確率を個別に算出する 。具体的には、制御部３は、受信信号の振幅をモデル信号の振幅で除算して、この結果を個別の存在確率とする。そして、制御部３は、振幅に関する値として該算出された個別の存在確率を用い、複数の存在確率を乗算することによって、該設定された位置についての物体の存在確率を算出する。

ステップＳ１０１にて、制御部３は、モデル信号を取得する。モデル信号は、実際の受信信号と比較するための信号であり、物体と各トランスデューサ２１との位置関係から想定される受信信号である。モデル信号は、ステップＳ１０１で生成してもよいし、あらかじめ生成して記憶しておいたものを用いてもよい。

制御部３は、自車両の外部の空間における複数の位置を、物体が存在するか否か判定する判定対象位置として設定する。モデル信号は、複数の判定対象位置それぞれについて生成される。

例えば、制御部３は、Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３を２以上の整数として、自車両の外部の空間の所定範囲を、ｘ方向でｘ_１〜ｘ_Ｎ１に分割し、ｙ方向でｙ_１〜ｙ_Ｎ２に分割し、ｚ方向でｚ_１〜ｚ_Ｎ３に分割した座標マップを記憶している。ｘ方向は自車両から見た奥行き方向であり、ｙ方向は自車両の左右方向であり、ｚ方向は自車両の上下方向である。そして、制御部３は、点Ｐ_{１、１、１}（ｘ_１、ｙ_１、ｚ_１）〜点Ｐ_{Ｎ１、Ｎ２、Ｎ３}（ｘ_Ｎ１、ｙ_Ｎ２、ｚ_Ｎ３）それぞれについて、その位置を判定対象位置として設定し、その位置に物体がある場合に物体と各トランスデューサ２１との位置関係から想定される各受信部２０Ｂの受信信号をモデル信号として生成する。

例えば、図６で示す点Ｐ_{ａ、ｂ、ｃ}（ｘ_ａ、ｙ_ｂ、ｚ_ｃ）とトランスデューサ２１Ａおよび２つのトランスデューサ２１Ｂとの位置関係から生成されるモデル信号は、図７に示すようになる。ａは１以上Ｎ１以下の整数、ｂは１以上Ｎ２以下の整数、ｃは１以上Ｎ３以下の整数である。

すなわち、点Ｐ_{ａ、ｂ、ｃ}（ｘ_ａ、ｙ_ｂ、ｚ_ｃ）とトランスデューサ２１Ａ、一方のトランスデューサ２１Ｂ、他方のトランスデューサ２１Ｂとの距離をそれぞれｌ_１、ｌ_２、ｌ_３とし、距離２ｌ_１、ｌ_１＋ｌ_２、ｌ_１＋ｌ_３に対応する反射信号が現れる時刻をｔ_１、ｔ_２、ｔ_３とし、時刻ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３における振幅ｓ_１、ｓ_２、ｓ_３をｓ_ｔ１、ｓ_ｔ２、ｓ_ｔ３として、モデル信号は、振幅ｓ_ｔ１、ｓ_ｔ２、ｓ_ｔ３と比較されるように生成される。なお、時刻ｔ_１、ｔ_２、ｔ_３は、探査波が送信されてから、距離２ｌ_１、ｌ_１＋ｌ_２、ｌ_１＋ｌ_３を音速で除算して得られる時間が経過した時刻に対応する。

ステップＳ１０１の後、制御部３は、複数の判定対象位置それぞれについて、モデル信号と受信信号とを比較し、この結果から物体の存在確率を算出する。

具体的には、続くステップＳ１０２にて、制御部３は、複数の判定対象位置から１つを選択し、続くステップＳ１０３にて、制御部３は、ステップＳ１０２で選択された判定対象位置に対応するモデル信号と受信信号とを比較し、物体の存在確率を算出する。

存在確率は、例えば受信信号をモデル信号で除算した結果で表すことができる。具体的には、振幅ｓ_ｔ１、ｓ_ｔ２、ｓ_ｔ３と比較されるモデル信号の振幅をそれぞれｂ_１、ｂ_２、ｂ_３とし、送信部２０Ａから各受信部２０Ｂまでの伝播距離に対応する存在確率をｐ_１、ｐ_２、ｐ_３として、ｐ_１＝ｓ_ｔ１／ｂ_１、ｐ_２＝ｓ_ｔ２／ｂ_２、ｐ_３＝ｓ_ｔ３／ｂ_３とされる。そして、選択された判定対象位置の物体の存在確率Ｐ_ｍは、下記の数式（１）のように、存在確率ｐ_１、ｐ_２、ｐ_３の積で表される。ｓ_ｔ１＞ｂ_１の場合には、ｐ_１＝１としてもよい。ｐ_２、ｐ_３についても同様である。

（数１）
Ｐ_ｍ＝ｐ_１・ｐ_２・ｐ_３
なお、振幅ｓ_ｔ１、ｓ_ｔ２、ｓ_ｔ３としては、正規化された受信信号から抽出された振幅が用いられる。制御部３は、この正規化において、複数の受信信号を、複数の受信信号のうちの最大値で除算するか、または、複数の受信信号を、それぞれの最大値で除算するか、または、複数の受信信号を、最大値が１以下となるように所定値で除算する。

例えば、振幅ｓ_ｔ１、ｓ_ｔ２、ｓ_ｔ３として、これらのうちの最大値や、最大値よりも十分に大きな値で、元の値を除算したものが用いられる。また、振幅ｓ_１、ｓ_２、ｓ_３をそれぞれ平均値や総和が１となるように除算し、除算した振幅ｓ_１、ｓ_２、ｓ_３から振幅ｓ_ｔ１、ｓ_ｔ２、ｓ_ｔ３を抽出してもよい。また、振幅ｓ_ｔ１、ｓ_ｔ２、ｓ_ｔ３をそれぞれ振幅ｓ_１、ｓ_２、ｓ_３の最大値で除算して正規化してもよい。

このようにして、選択された判定対象位置に物体が存在する確率である存在確率Ｐ_ｍが算出される。制御部３は、ステップＳ１０４にて、すべての判定対象位置について存在確率の算出が完了したか否かを判定し、完了していないと判定すると、ステップＳ１０２に進んで存在確率が算出されていない判定対象位置を選択し、ステップＳ１０３にて存在確率の算出を行う。すべての判定対象位置について存在確率の算出が完了すると、制御部３はステップＳ１０４からステップＳ１０５に進み、存在確率の算出結果に基づいて物体検知判定を行い、処理を終了する。ステップＳ１０５では、例えば、制御部３は、存在確率の算出結果と自車両の速度等に基づいて、物体との衝突可能性が高いか否かを判定し、判定結果に応じて回避制御や制動制御を行う。

空気揺らぎ、物体との距離、物体形状等によって反射波の振幅は増減するが、複数の受信信号を正規化することで、空気揺らぎや距離減衰による受信信号の振幅波形の変動を低減することができる。これにより、受信信号の振幅波形は物体の形状情報を多く含むことになる。

この受信信号とモデル信号との比較により、振幅の小さい反射信号も含めた振幅波形全体から物体形状情報を抽出することができる。例えば、本実施形態では、受信信号の振幅をモデル信号の振幅で除算しており、この結果を、物体の存在確率として近似的に扱うことができる。

これらの処理により、複数の受信信号に対応する複数の存在確率が個別に算出され、この複数の存在確率を乗算することによって、判定対象位置ごとの物体の存在確率が算出される。そして、この物体の存在確率に基づいて、物体の詳細な位置や形状を把握することができる。例えば、図３の物体Ｂのうち点Ｐ２の近傍の部分も検知することができる。

以上説明したように、本実施形態では、複数の受信信号を正規化することにより、空気揺らぎ等の影響が低減され、振幅の大きい反射信号に加えて、他の信号に埋もれた振幅の小さい反射信号も検出することが可能となる。これにより、トランスデューサ２１に対して傾斜した壁や段差等の物体の検出精度が向上する。さらに、存在確率の算出結果から、物体の詳細な位置や形状を把握することができる。

（他の実施形態）
なお、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載した範囲内において適宜変更が可能である。また、上記実施形態において、実施形態を構成する要素は、特に必須であると明示した場合および原理的に明らかに必須であると考えられる場合等を除き、必ずしも必須のものではないことは言うまでもない。また、本発明は、上記実施形態に対する以下のような変形例および均等範囲の変形例も許容される。なお、以下の変形例は、それぞれ独立に、上記実施形態に適用および不適用を選択できる。すなわち、以下の変形例のうち任意の組み合わせを、上記実施形態に適用することができる。

（変形例１）
モデル信号を、物体の位置に加えて、物体表面の角度から想定される受信信号とし、存在確率が最大となるようにモデル信号の想定に用いられる物体表面の角度を補正し、該最小となった存在確率に基づいて物体検知判定を行ってもよい。

例えば、制御部３は、図８に示すように、所定の位置に壁状の物体モデルを配置してモデル信号を生成する。そして、制御部３は、ステップＳ１０３で存在確率を算出する際に、物体モデルの壁面の法線ベクトルＶを変化させてモデル信号の振幅を補正し、存在確率が最大となる法線ベクトルＶを最小２乗法で探索する。

モデル信号の振幅は、例えばＰｈｏｎｇの反射モデルを用いて算出することができる。すなわち、図９に示すように、送信波の振幅をＩ_０、物体モデル表面の反射率をｋ、物体モデルからトランスデューサ２１Ａ、トランスデューサ２１Ｂに向かうベクトルをＬ、法線ベクトルＶとベクトルＬのなす角をθとして、モデル信号の振幅Ｉは、次式で表される。

（数２）
Ｉ＝Ｉ_０×ｋ×ｃｏｓ^ｎθ＝Ｉ_０×ｋ×（Ｌ・Ｖ）^ｎ
このように物体表面の角度を加味してモデル信号を生成することにより、トランスデューサ２１に対して傾斜した壁等の反射信号の弱い物体について、検知精度を向上させることができる。また、存在確率が最大となるように法線ベクトルＶを補正して、物体表面の角度を推定することができる。

物体表面の角度を推定する場合には、推定した角度と検知された物体位置との整合を取るように、検知結果を補正してもよい。

すなわち、制御部３は、存在確率が所定値よりも高い位置が複数得られた場合に、この複数の位置に基づいて物体の形状を推定する。そして、制御部３は、該形状における物体表面の角度と、補正された法線ベクトルＶに対応する物体表面の角度との差が小さくなるように物体の形状の推定結果を補正する。

図１０は、複数の位置についての存在確率の算出結果と、上記の方法で補正された法線ベクトルの一例を示す図である。図１０および後述する図１１、図１３において、点ハッチングを付された四角は、存在確率が所定値よりも大きくなった位置であり、存在確率の高さを点ハッチングの密度によって表している。また、マップ上の矢印は、各位置において存在確率が最大となる法線ベクトルを示し、直線Ｌ１、Ｌ２、Ｌ３は、存在確率が所定値よりも大きい位置の近似平面を示し、この平面が物体表面の候補とされる。

このように物体表面の候補が複数得られた場合に、得られた候補の角度と、上記の方法で推定された角度とを比較し、両者の差がより小さい候補を検知結果として採用することができる。

例えば、直線Ｌ１、Ｌ２で示す物体表面の候補は、上記の方法で補正された法線ベクトルとほぼ垂直になっている。一方、直線Ｌ３で示す物体表面の候補は、上記の方法で推定された角度との差が大きくなっている。このような場合に、直線Ｌ３で示す候補を採用せず、直線Ｌ１、Ｌ２で示す候補のみを検知結果として採用することで、物体形状の検知精度を向上させることができる。

採用する候補の選定については、例えば、直線Ｌ１〜Ｌ３に平行なベクトルと、推定された法線ベクトルとの内積が所定値より小さいものを検知結果として採用することができる。

また、物体表面の候補の角度と、上記の方法で推定された角度とを比較し、両者の差が小さくなるように、上記の方法で推定された角度を補正してもよい。

（変形例２）
壁のような広い面を持つ物体からの反射波は、選択された判定対象位置の近傍からも強度の高い反射信号が返ってくる。したがって、物体の位置に加えて、物体表面の面積から想定される受信信号をモデル信号としてもよい。

このようなモデル信号の振幅は、例えば、すべてのＰ_{ａ、ｂ、ｃ}、Ｎについてのδ（Ｐ_{ａ、ｂ、ｃ}、Ｎ）×Ｉ（Ｎ）の総和で求めることができる。δ（Ｐ_{ａ、ｂ、ｃ}、Ｎ）は、点Ｐ_{ａ、ｂ、ｃ}に法線方向がベクトルＮの方向と一致する物体が存在する場合に１となり、その他の場合は０となる。Ｉ（Ｎ）は、ベクトルＮと一致する方向に送信される探査波の振幅である。

なお、物体表面の面積から想定される受信信号をモデル信号とすることで、変形例１において存在確率の算出の際に法線ベクトルＶを変化させるパターンを減らすことが可能となり、処理負荷を低減することができる。

（変形例３）
超音波が物体を透過しないと仮定すれば、トランスデューサ２１から見た奥行き方向において検知可能な物体位置は１つのみとなる。したがって、この奥行き方向で存在確率の高い２つ以上の位置が検出された場合には、その中で存在確率が最も大きい位置に物体が存在する可能性が高いとして、この位置に基づいて物体検知判定を行ってもよい。

例えば、存在確率の算出結果が図１１に示すようになった場合、矢印Ａ１で示す軸を奥行き方向の探索軸とすると、図１２に示すように、探索軸上に存在確率が高い位置が４つ存在する。この４つの位置の存在確率を比較すると、一点鎖線で示す位置の存在確率が最大となるので、この位置に基づいて物体検知判定が行われる。

このように物体検知判定に用いる位置を選択する方法は、図１３に示すようなトランスデューサ２１から見た深度マップを得るのに適している。このような深度マップは、例えば、車載カメラによって得られた自車両の周囲の撮像画像と照合して物体を検知するために用いられる。

（変形例４）
物体の形状の連続性を考えれば、狭い範囲にある複数の位置において存在確率が高くなれば、その範囲に連続した形状の物体が存在する確率が高いといえる。したがって、存在確率が所定値よりも高い位置が複数得られた場合に、存在確率が所定値よりも高い位置を候補位置として、複数の候補位置のうち、隣接する候補位置との直線距離が最も小さい候補位置に基づいて物体検知判定を行ってもよい。

（変形例５）
受信信号の振幅にはトランスデューサ２１の指向性が影響するので、判定対象位置とトランスデューサ２１との位置関係から開き角、仰角を算出し、物体の位置に加えて、これらの角度とトランスデューサ２１の指向性から想定される受信信号をモデル信号としてもよい。

（変形例６）
超音波センサ２がトランスデューサ２１Ｂを１つのみ備え、２つの受信部２０Ｂで超音波を受信するようにしてもよい。この場合、上記実施形態と同様の方法で、物体の２次元位置を検知することができる。

また、超音波センサ２が３つ以上のトランスデューサ２１Ｂを備え、４つ以上の受信部２０Ｂで超音波を受信するようにしてもよい。超音波センサ２が３つのトランスデューサ２１Ｂを備える場合には、例えば図１４に示すように、４つのトランスデューサ２１のうちの２つを車両左右方向に沿って並べ、残りの２つを車両上下方向に沿って並べる。各方向において並んだ２つのトランスデューサ２１の距離を大きくするほど、検知精度を向上させることができる。

（変形例７）
トランスデューサ２１から見て手前から順に判定対象位置を選択して存在確率を算出し、存在確率が所定値よりも大きい結果が出た時点で、そのｙ方向位置、ｚ方向位置における判定対象位置の変更および存在確率の算出を終了してもよい。

（変形例８）
正規化処理により、受信信号の振幅が０以上１以下となるため、振幅を存在確率として近似して使用することができる。すなわち、上記実施形態では受信信号の振幅をモデル信号の振幅で除算したが、この除算を行わずに、正規化された受信信号の振幅をそのままｐ_１〜ｐ_３として用いてもよい。例えば判定対象位置に球状の物体モデルを配置してモデル信号を生成する場合には、振幅ｂ_１〜ｂ_３が互いに等しくなるため、この除算を省略することができる。

なお、例えば壁状の物体モデルを配置する場合には、受信信号の振幅をモデル信号の振幅で除算することで、物体モデルの形状等に基づいて重みづけされた振幅を情報として活用できるようになる。

（変形例９）
超音波センサ２がトランスデューサ２１Ａを複数備え、複数の送信部２０Ａから探査波が送信されてもよい。また、送信部２０Ａが、トランスデューサ２１を受信部２０Ｂと共用せず、超音波の送信専用のトランスデューサ２１を備えていてもよい。

（変形例１０）
上記実施形態では受信信号の振幅が０〜１となるように正規化したが、振幅がこれとは異なる値となるように正規化してもよい。例えば受信信号の振幅が０〜１００となるように正規化して、ｐ_１〜ｐ_３の算出時に１００で除算してもよい。

２０Ａ 送信部
２０Ｂ 受信部
３ 制御部

Claims (9)

1. 超音波を送信する送信部（２０Ａ）と、
   超音波を受信して受信信号を出力する複数の受信部（２０Ｂ）と、
   複数の前記受信部から出力された複数の前記受信信号に基づいて物体検知判定を行う検知判定部（３）と、を備える物体検知装置であって、
   前記検知判定部は、
   物体検知判定の対象となる位置を設定し、
   複数の前記受信部から出力された複数の前記受信信号を正規化し、
   該設定された位置に基づいて、該正規化された複数の前記受信信号から振幅を抽出し、
   該抽出された複数の振幅に関する値を乗算することによって、該設定された位置についての物体の存在確率を算出し、
   前記存在確率に基づいて物体検知判定を行う物体検知装置。
2. 前記検知判定部は、前記正規化において、
   複数の前記受信信号を、複数の前記受信信号のうちの最大値で除算するか、または、
   複数の前記受信信号を、それぞれの最大値で除算するか、または、
   複数の前記受信信号を、最大値が１以下となるように所定値で除算する請求項１に記載の物体検知装置。
3. 前記検知判定部は、
   該設定された位置に物体がある場合に想定される前記受信信号をモデル信号として、
   前記受信信号の振幅を前記モデル信号の振幅で除算した値を用いて、前記存在確率を算出する請求項１または２に記載の物体検知装置。
4. 前記モデル信号は、物体の位置に加えて、物体表面の角度から想定される前記受信信号であり、
   前記検知判定部は、
   前記存在確率が最大となるように前記モデル信号の想定に用いられる物体表面の角度を補正し、
   該最大となった前記存在確率に基づいて物体検知判定を行う請求項３に記載の物体検知装置。
5. 物体検知判定の対象となる複数の位置が設定され、
   前記検知判定部は、
   該複数の位置から、前記存在確率が所定値よりも高い位置が複数得られた場合に、
   前記存在確率が所定値よりも高い複数の位置に基づいて物体の形状を推定し、
   該形状における物体表面の角度と、該補正された物体表面の角度との差が小さくなるように、物体の形状の推定結果、または、該補正された物体表面の角度を補正する請求項４に記載の物体検知装置。
6. 前記モデル信号は、物体の位置に加えて、物体表面の面積から想定される前記受信信号である請求項３ないし５のいずれか１つに記載の物体検知装置。
7. 前記モデル信号は、物体の位置に加えて、前記受信部の指向性から想定される前記受信信号である請求項３ないし６のいずれか１つに記載の物体検知装置。
8. 前記検知判定部は、
   前記受信部からの奥行き方向における複数の位置について前記存在確率を算出し、
   該複数の位置のうち前記存在確率が最も高い位置に基づいて物体検知判定を行う請求項１ないし７に記載の物体検知装置。
9. 物体検知判定の対象となる複数の位置が設定され、
   前記検知判定部は、
   該複数の位置から、前記存在確率が所定値よりも高い位置が複数得られた場合に、
   前記存在確率が所定値よりも高い位置を候補位置として、
   複数の前記候補位置のうち、隣接する候補位置との距離が最も小さい候補位置に基づいて物体検知判定を行う請求項１ないし８のいずれか１つに記載の物体検知装置。
   

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