JP2023021815A - 物体検出装置及び物体検出方法 - Google Patents

Abstract

【課題】レーダセンサによる静止物の検出精度を向上可能な物体検出装置及び物体検出方法を提供する。【解決手段】移動体（１）に搭載されたレーダセンサ（１１）による測定点群のデータを取得する取得部（６１）と、取得した前記測定点群のデータに基づいて前記移動体（１）の周囲の物体を検出する処理を実行する物体検出処理部（６３）と、を備えた物体検出装置（５０）の前記物体検出処理部（６３）は、前記レーダセンサ（１１）の位置を原点（０Ｒ）とするセンサ座標系（ＣＲ）上でのそれぞれの測定点の座標（ｘｒ，ｙｒ）を、前記レーダセンサ（１１）の位置が変化する場合であっても座標系が変化しない固定座標系（ＣＷ）の座標（ｘｗ，ｙｗ）に変換し、複数の異なる時間に取得された複数の前記測定点群のうち前記固定座標系（ＣＷ）上でクラスタを形成する測定点（Ｐｉ）に基づいて静止物の存在を特定する処理を実行する。【選択図】図１０

Description

本発明は、車両等の移動体に適用される物体検出装置及び物体検出方法に関する。

近年、車両等の移動体には、移動体の周囲環境の検出に用いられるセンサが備えられている。例えば車両では、検出される周囲環境の情報に基づいて、例えば先行車両との車間距離を目標車間距離に維持しながら車両を自動で走行させるためのクルーズコントロール制御（ＡＣＣ：Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）や、先行車両を含む障害物等との衝突を回避あるいは衝突時の衝撃を軽減するための衝突安全機能が実行される。このような周囲環境を検出するセンサの一つとして、ミリ波レーダ等のレーダ波を用いたレーダセンサが知られている。

特開２０１７－１２２６４６号公報

レーダセンサにより検出される測定点群のデータはそれぞれの測定点の位置情報及び速度情報を含み、また、検出可能範囲（距離）が広いことから、レーダセンサは主に走行中の他車両等の動体の検出に用いられている。

本発明は、レーダセンサによる静止物の検出精度を向上可能な物体検出装置及び物体検出方法を提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、移動体に搭載されたレーダセンサによる測定点群のデータを取得する取得部と、取得した測定点群のデータに基づいて移動体の周囲の物体を検出する処理を実行する物体検出処理部と、を備え、物体検出処理部は、レーダセンサの位置を原点とするセンサ座標系上でのそれぞれの測定点の座標を、レーダセンサの位置が変化する場合であっても座標系が変化しない固定座標系の座標に変換し、複数の異なる時間に取得された複数の測定点群のうち固定座標系上でクラスタを形成する測定点群のデータに基づいて静止物の存在を特定する処理を実行する物体検出装置が提供される。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、移動体に搭載されたレーダセンサによる測定点群のデータを取得することと、レーダセンサの位置を原点とするセンサ座標系上でのそれぞれの測定点の座標を、レーダセンサの位置が変化する場合であっても座標系が変化しない固定座標系の座標に変換することと、複数の異なる時間に取得された複数の測定点群のうち固定座標系上でクラスタを形成する測定点群のデータを特定することと、クラスタを形成する測定点群のデータに基づいて静止物の存在を特定することと、を含む物体検出方法が提供される。

以上説明したように本発明によれば、レーダセンサによる静止物の検出精度を向上させることができる。

本発明の実施の形態に係る移動体の一例としての車両の構成例を示す模式図である。 同実施形態に係る物体検出装置の構成例を示すブロック図である。 同実施形態に係る物体検出装置による処理動作のフローチャートを示す。 固定座標系上に車両座標系及びレーダセンサのセンサ座標系を示した説明図である。 各処理サイクルにおいてレーダセンサから取得されるロケーションデータを示す説明図である。 参考例の処理方法により検出されるゴーストデータを示す説明図である。 参考例の処理方法により誤測定点として除外される測定点を示す説明図である。 測定点群のデータを読み出す過去の処理サイクルの数（ｎ）を１としたときの測定点群の位置を示す説明図である。 測定点群のデータを読み出す過去の処理サイクルの数（ｎ）を１０としたときの測定点群の位置を示す説明図である。 同実施形態に係る物体検出装置による判定用測定点及び誤測定点の判定方法を示す説明図である。 同実施形態に係る物体検出装置により抽出された判定用測定点を示す説明図である。 同実施形態に係る物体検出装置による静止物検出判定処理の具体例を示す説明図である。 同実施形態に係る物体検出装置による静止物検出判定処理のルーチンの一例を示すフローチャートである。 同実施形態に係る物体検出装置による空きスペースの判定処理の具体例を示す説明図である。

以下、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

＜１．移動体の構成例＞
本実施形態に係る物体検出装置を適用可能な移動体の構成例を説明する。

本実施形態に係る物体検出装置は、四輪自動車や二輪自動車等の車両、船舶、航空機、ロボット等の種々の移動体に適用することができる。本実施形態では、移動体として四輪自動車に物体検出装置を適用した例を説明する。

図１は、移動体の一例としての車両１の構成例を示す模式図である。図１に示した車両１は、左前輪３ＬＦ、右前輪３ＲＦ、左後輪３ＬＲ及び右後輪３ＲＲ（以下、特に区別を要しない場合には「車輪３」と総称する）を備えた四輪自動車であって、内燃機関や駆動用モータ等の駆動力源１３から出力される駆動トルクを左前輪３ＬＦ及び右前輪３ＲＦに伝達する二輪駆動の車両１として構成されている。車両１は、四つの車輪３へ駆動力を伝達する四輪駆動の車両であってもよい。また、車両１が電気自動車やハイブリッド電気自動車の場合、車両１には、駆動用モータへ供給される電力を蓄積する二次電池や、駆動用モータへ供給される電力及びバッテリに充電される電力を発電する発電機が搭載される。

車両１は、車両１の走行を制御する機器として、駆動力源１３、電動ステアリング装置１５及びブレーキ液圧制御ユニット３０を備えている。駆動力源１３は、図示しない変速機や差動機構を介して車輪３に伝達される駆動トルクを出力する。駆動力源１３や変速機の駆動は車両制御装置４０により制御される。

電動ステアリング装置１５は図示しない電動モータやギヤ機構を含み、車両制御装置４０により制御されることによって左前輪３ＬＦ及び右前輪３ＲＦの操舵角を調節する。車両制御装置４０は、手動運転中には、ドライバによるステアリングホイールの操舵角に基づいて電動ステアリング装置１５を制御する。また、車両制御装置４０は、自動運転中には、目標操舵角に基づいて電動ステアリング装置１５を制御する。

ブレーキ液圧制御ユニット３０は、それぞれの車輪３に設けられたブレーキキャリパに供給する油圧を調節し、制動力を発生させる。ブレーキ液圧制御ユニット３０の駆動は、車両制御装置４０により制御される。車両１が電気自動車あるいはハイブリッド電気自動車の場合、ブレーキ液圧制御ユニット３０は、駆動用モータによる回生ブレーキと併用される。

車両制御装置４０は、駆動力源９、電動ステアリング装置１５及びブレーキ液圧制御ユニット３０の駆動を制御する一つ又は複数の電子制御装置を含む。車両制御装置４０は、物体検出装置５０から送信される信号を取得可能に構成され、車両１の自動運転制御を実行可能に構成されている。なお、自動運転制御には、緊急ブレーキ制御やＡＣＣ（Ａｄａｐｔｉｖｅ Ｃｒｕｉｓｅ Ｃｏｎｔｒｏｌ）を含むものとする。また、車両制御装置４０は、車両１の手動運転時においては、ドライバの運転操作量の情報を取得し、駆動力源９、電動ステアリング装置１５及びブレーキ液圧制御ユニット３０の駆動を制御する。

車両１は、レーダセンサ１１及び位置検出センサ１７を備えている。図１に示した車両１では、レーダセンサ１１は車両１のフロント部分の中央に設置されている。レーダセンサ１１は、照射軸を車長方向前方に向けて設置されている。レーダセンサ１１は、例えば照射軸Ｘ_Ｒと照射軸に直交する軸Ｙ_Ｒの２軸が成すＸ_Ｒ－Ｙ_Ｒ平面が車高方向に直交するようにアライメントされた状態で設置される。ただし、レーダセンサ１１の設置位置及び照射軸Ｘ_Ｒの軸方向はこの例に限定されるものではなく、任意の位置に任意の方向へ向けて設置されてよい。また、車両１に搭載されるレーダセンサ１１の数は一つに限られない。

レーダセンサ１１は、例えばミリ波を放射するものであってよいが、このほかにマイクロ波やサブミリ波を放射するものであってもよい。また、レーダセンサ１１は長距離レーダセンサであってもよく、中距離レーダセンサであってもよい。

レーダセンサ１１は、所定の角度範囲（角度解像度）に向けてレーダ波を送信するとともに当該レーダ波の反射波を受信し、送信波及び受信波の情報に基づいて反射点（以下「測定点」という）の位置及び速度を算出する。測定点の位置の情報は、レーダセンサ１１から測定点までの距離の情報、及び、レーダ波の照射軸に対してレーダセンサ１１から見た測定点の向きが成す角度（以下、「方位角」ともいう）の情報を含む。

具体的に、レーダセンサ１１は、所定の時間間隔に設定された処理サイクルごとに、照射軸を中心とする所定の角度範囲に対してレーダ波を照射するとともに反射波を受信する。レーダセンサ１１がそれぞれの処理サイクルごとに受信する反射波は、複数の反射波を含み得る。レーダセンサ１１は、受信したすべての反射波について、従来公知の処理を実行して測定点の位置及び速度を算出し、それぞれ所定範囲に区分されるロケーションデータに関連付けて物体検出装置５０へ送信する。つまり、それぞれのロケーションデータは、一つ又は複数の測定点のデータを含む。

位置検出センサ１７は、例えばＧＰＳ（Ｇｌｏｂａｌ Ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ Ｓｙｓｔｅｍ）センサであり、ＧＰＳ衛星からの衛星信号を受信し、ＧＰＳデータ上での位置検出センサ１７の経度及び緯度の位置情報（Ｌ_ｏ，Ｌ_ａ）を取得する。位置検出センサ１７は、取得した位置情報（Ｌ_ｏ，Ｌ_ａ）と、位置検出センサ１７に設定されている基準方向の情報とを位置データとして物体検出装置５０へ送信する。基準方向は、位置検出センサ１７の設置位置を原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）とする車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）のＸ_Ｖ軸を規定する方向であり、車両１の車長方向前方に一致する方向に設定されている。なお、ＧＰＳセンサの代わりに、位置検出センサ１７の位置を特定する他の衛星システムからの衛星信号を受信するアンテナが用いられてもよい。

＜２．物体検出装置＞
本実施形態に係る物体検出装置５０の構成例を説明する。
物体検出装置５０は、レーダセンサ１１から送信される測定点群のデータに基づいて物体を検出する処理を実行する。本実施形態では、物体検出装置５０は、レーダセンサ１１から送信される測定点群のデータに基づいて所定の速度で移動する移動物体を検出する処理と併せて、停止しあるいは固定又は設置されて速度を持たない静止物を検出する処理を実行可能に構成されている。

（２－１．構成例）
図２は、物体検出装置５０の構成例を示すブロック図である。物体検出装置５０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）又はＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃｓ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）等の演算処理装置を含むマイクロコンピュータ又はマイクロプロセッサユニット等として構成されている。これらの装置の一部又は全部は、ファームウェア等の更新可能なもので構成されていてもよく、ＣＰＵ等からの指令によって実行されるプログラムモジュール等であってもよい。

物体検出装置５０は、通信部５１、処理部５３及び記憶部５５を備える。通信部５１は、レーダセンサ１１、位置検出センサ１７及び車両制御装置４０と信号あるいはメッセージを送受信するためのインタフェースであり、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）又はＬＩＮ（Ｌｏｃａｌ Ｉｎｔｅｒ Ｎｅｔ）等の一つ又は複数の通信プロトコルの規格に適合する構成を有する。処理部５３は、演算処理装置を含んで構成され、種々の演算処理を実行する。

記憶部５５は、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）やＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）等の記憶素子、あるいは、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）やＳＳＤ（Ｓｏｌｉｄ Ｓｔａｔｅ Ｄｒｉｖｅ）等の記録媒体を含んで構成される。記憶部５５は、処理部５３により実行されるコンピュータプログラムや、演算処理に用いられる種々のパラメータ、レーダセンサ１１及び位置検出センサ１７から取得された情報、処理部５３による演算処理結果等のデータを記憶する。

以下、処理部５３の機能を簡単に説明した後に処理部５３の具体的な動作例を説明する。処理部５３は、取得部６１及び物体検出処理部６３を備える。取得部６１及び物体検出処理部６３の一部又は全部は、演算処理装置によるプログラムの実行により実現される機能である。

取得部６１は、レーダセンサ１１及び位置検出センサ１７から送信されるデータを取得する。具体的に、取得部６１は、所定の時間間隔に設定された処理サイクルごとにレーダセンサ１１から送信される測定点群のデータと、位置検出センサ１７から送信される位置データを取得する。

物体検出処理部６３は、取得部６１により取得された測定点群のデータに基づいて車両１の周囲の物体を検出する処理を実行する。具体的に、物体検出処理部６３は、レーダセンサ１１の位置を原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）とするセンサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）上でのそれぞれの測定点の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を、レーダセンサ１１の位置が変化する場合であっても座標系が変化しない固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換する。また、物体検出処理部６３は、複数の異なる時間に取得された複数の測定点群のうち固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上でクラスタを形成する測定点群のデータに基づいて静止物の存在を特定する。

本実施形態では、車両１のシステム起動時に位置検出センサ１７から取得される、システム起動時のＧＰＳデータ上の位置検出センサ１７の位置（Ｌ_ｏ，Ｌ_ａ）を原点（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ＝０_Ｗ）とし、世界地図上の経度に沿う方向をＸ_Ｗ軸、緯度に沿う方向をＹ_Ｗ軸とする固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）が用いられる。

ただし、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）は、緯度に沿う方向をＸ_Ｗ軸、経度に沿う方向をＹ_Ｗ軸としてもよい。また、Ｘ_Ｗ軸及びＹ_Ｗ軸は、車両１の移動にかかわらず不変とできるものであれば経度及び緯度に関連付けられることなく任意に設定されてよい。例えば車両１のシステム起動時の位置検出センサ１７の基準方向で示される車両１の車長方向をＸ_Ｗ軸とし、車幅方向をＹ_Ｗ軸とする固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）としてもよい。

また、物体検出処理部６３は、検出した物体の情報を車両制御装置４０へ送信する。車両制御装置４０は、受信した物体の情報に基づいて車両１の自動運転制御を実行し、物体との衝突を回避し、あるいは、衝突時の衝撃を緩和する。

なお、測定点群のデータに基づいて移動物体を検出する処理は従来公知の処理により実行され得るため説明を省略し、測定点群のデータに基づいて静止物を検出する処理について説明する。

（２－２．動作例）
続いて、本実施形態に係る物体検出装置５０により実行される処理の具体的な動作例をフローチャートに沿って説明する。

図３は、物体検出装置５０による処理動作のフローチャートを示す。なお、図３に示す処理は、車両１のシステム起動中に常時実行されてもよく、運転開始から運転終了までの間に常時実行されてもよい。

まず、取得部６１は、レーダセンサ１１及び位置検出センサ１７から送信されるデータを取得する（ステップＳ１１）。具体的に、取得部６１は、レーダセンサ１１から送信される測定点群のデータ、及び、位置検出センサ１７から送信される位置データを取得する。レーダセンサ１１から送信される測定点群のデータは、それぞれ所定範囲に区分される複数のロケーションデータに関連付けられており、それぞれの測定点の位置情報及び速度情報を含む。測定点の位置情報は、レーダセンサ１１の照射軸Ｘ_Ｒに対してレーダセンサ１１から見た測定点の向きが成す角度（方位角）の情報、及び、レーダセンサ１１から測定点までの距離の情報を含む。また、位置データは、ＧＰＳデータ上での位置検出センサ１７の位置情報（Ｌ_ｏ，Ｌ_ａ）と、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）のＸ_Ｖ軸を表す位置検出センサ１７の基準方向の情報とを含む。

次いで、物体検出処理部６３は、レーダセンサ１１から取得した測定点群のデータのそれぞれの測定点の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換する処理を実行する（ステップＳ１３）。つまり、車両１とともに移動するレーダセンサ１１の位置を原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）とするセンサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を、レーダセンサ１１の位置にかかわらず原点（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ＝０_Ｗ）が維持される固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換する。

物体検出装置５０の記憶部５５には、あらかじめ位置検出センサ１７の設置位置とレーダセンサ１１の設置位置との相対関係を示す情報が記録されている。本実施形態では、位置検出センサ１７の設置位置を原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）とし、車長方向をＸ_Ｖ軸、車幅方向をＹ_Ｖ軸とする車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）上での、レーダセンサ１１の設置位置の座標（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ）の情報が記憶部５５に記録されている。また、記憶部５５には、レーダセンサ１１の照射軸Ｘ_Ｒと車両座標系Ｃ_ＶのＸ_Ｖ軸との成す角度（α_Ｒ）の情報が記録されている。また、ＧＰＳデータ上での位置検出センサ１７の設置位置（Ｌ_ｏ，Ｌ_ａ）及び基準方向は、常時位置検出センサ１７から取得される。

したがって、物体検出処理部６３は、レーダセンサ１１により測定された測定点のセンサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の座標（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ）に変換し、さらに車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の座標（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ）を固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換することができる。

図４を参照しながら、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換する処理を具体的に説明する。図１に示した車両１では、レーダセンサ１１は、車両１のフロント部分に、照射軸Ｘ_Ｒを前方に向けて設置されているが、ここでは、説明の都合上、車両１のフロント部分の左側に設置されたレーダセンサ１１ＬＦを例に採って説明する。

図４は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上に、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）及びレーダセンサ１１ＬＦのセンサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）を示した説明図である。物体検出処理部６３は、車両１のシステム起動時等、適宜の時期に位置検出センサ１７から取得したＧＰＳデータ上の位置検出センサ１７の位置情報（Ｌ_ｏ，Ｌ_ａ）を原点（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ＝０_Ｗ）とし、位置検出センサ１７の基準方向をＸ_Ｗ軸とする座標系を固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）として設定する。ここで設定された固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）は、車両１のシステムが停止される等によってリセットされるまでの間、変更されることなく保持される。

固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）が設定される時点において、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の原点（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ＝０_Ｗ）に一致する。以降、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）は、車両１の移動に伴って固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上で原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）が平行移動するとともにＸ_Ｖ軸及びＹ_Ｖ軸が原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）を中心に回転移動する。

また、レーダセンサ１１ＬＦは、位置検出センサ１７とは異なる位置に固定されていることから、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）が設定される時点において、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の原点（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ＝０_Ｗ）とは異なる位置に位置する。また、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）は、車両１の移動に伴って固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上で原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）が平行移動するとともにＸ_Ｒ軸及びＹ_Ｒ軸が原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）を中心に回転移動する。一方、レーダセンサ１１ＬＦは車両１に固定されていることから、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）、Ｘ_Ｒ軸及びＹ_Ｒ軸は、車両１の移動にかかわらず車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）上で変化することなく保持される。

ここで、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換することを考える。図４に示した例では、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）は、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）上において方位角α_ｒの方向に位置する。また、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上において方位角α_ｖの方向に位置する。なお、方位角αは、それぞれのＸ_Ｖ軸あるいはＸ_Ｗ軸の左右のいずれかを正の値とする。例えば方位角αは、時計回り方向を正の値としてもよい。

センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）は、車両座標系（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）を方位角α_ｒだけ回転移動させるとともに、車両座標系（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）からセンサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の原点（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ＝０_Ｒ）までの距離だけ平行移動させたものに相当する。したがって、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を車両座標系（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の座標（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ）に同次変換するための式ＴＲ_{（Ｖ，Ｒ）}は、下記式（１）で表すことができる。

同様に、車両座標系（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）は、固定座標系（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）を方位角α_ｖだけ回転移動させるとともに、固定座標系（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の原点（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ＝０_Ｗ）から車両座標系（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の原点（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ＝０_Ｖ）までの距離だけ平行移動させたものに相当する。したがって、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）の座標（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ）を固定座標系（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に同次変換するための式ＴＲ_{（Ｗ，Ｖ）}は、下記式（２）で表すことができる。

上記式（１）及び式（２）より、センサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を固定座標系（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に同次変換するための式ＴＲ_{（Ｗ，Ｒ）}は、下記式（３）で表すことができる。

物体検出処理部６３は、上記式（１）～式（３）により、レーダセンサ１１ＬＦから取得した測定点群のデータのすべての測定点の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換する。ここでは車両１のフロント部分の左側に設置されたレーダセンサ１１ＬＦを例に採って説明したが、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）上でのレーダセンサ１１の設置位置の座標（ｘ_ｖ，ｙ_ｖ）及び照射軸Ｘ_Ｒの方位角（α_ｒ）の情報をあらかじめ記憶部５５に記憶しておくことで、上記式（１）～（３）により、測定点の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換することができる。

なお、図１に示した車両１の場合、レーダ波の照射軸Ｘ_Ｒが車長方向に一致しており、車両座標系Ｃ_Ｖ（０_Ｖ，Ｘ_Ｖ，Ｙ_Ｖ）に対するセンサ座標系Ｃ_Ｒ（０_Ｒ，Ｘ_Ｒ，Ｙ_Ｒ）の回転角度はゼロである。

図３に戻り、次いで、物体検出処理部６３は、レーダセンサ１１から取得した測定点群のデータのうち、移動物体による反射点のデータを除外する処理を実行する（ステップＳ１５）。具体的に、上述のとおり、それぞれの処理サイクルにおいてレーダセンサ１１から取得される測定点群のデータは、それぞれ複数のロケーションデータのいずれかに関連付けられ、それぞれのロケーションデータには一つ又は複数の測定点が含まれる。また、それぞれの測定点のデータには、レーダセンサ１１から見た視線方向の速度（視線速度）の情報、及び、レーダ波の照射軸Ｘ_Ｒに対してレーダセンサ１１から見た測定点の向きが成す角度（方位角）の情報が含まれる。

上記式（３）をベクトル表現すると下記式（４）で示すことができる。

固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上でのＸ_Ｗ軸に対する測定点の向き（方位角）をα_ｎとすると、上記式（４）から、それぞれの測定点の速度は下記式（５）で表すことができる。

式（５）のうち、ｖ_ｎｃｏｓ（α_ｎ）＊ｑ_１１＋ｖ_ｎｓｉｎ（α_ｎ）＊ｑ_１２は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上でのＸ_Ｗ軸方向の速度を表し、ｖ_ｎｃｏｓ（α_ｎ）＊ｑ_２１＋ｖ_ｎｓｉｎ（α_ｎ）＊ｑ_２２は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上でのＹ_Ｗ軸方向の速度を表している。ｖ_ｎｃｏｓ（α_ｎ）＊ｑ_１１＋ｖ_ｎｓｉｎ（α_ｎ）＊ｑ_１２、又は、ｖ_ｎｃｏｓ（α_ｎ）＊ｑ_２１＋ｖ_ｎｓｉｎ（α_ｎ）＊ｑ_２２の少なくともいずれか一方がゼロでない場合、当該測定点は移動物体による反射点であることを意味する。物体検出処理部６３は、上記式（５）を用いてそれぞれの測定点が移動物体による反射点であるか否かを判別し、移動物体による反射点と判定された測定点を除外する。

次いで、物体検出処理部６３は、誤測定点を除外する処理を実行する（ステップＳ１５）。上述のとおり、レーダセンサ１１から取得されるロケーションデータには、一つ又は複数の測定点が含まれる。それぞれの測定点は、ロケーションデータ内で互いに離れた位置で検出され、そのうちの一部が正しいことがある。誤って検出された測定点（誤測定点）を含んだ状態では物体の検出精度が低下することから、物体検出処理部６３は、誤測定点を除外する処理を行う。

ここで左右両側に路側帯が存在する道路を車両１が走行する場合を考える。図５に示すように、ある処理サイクルにおいてレーダセンサ１１から取得されるロケーションデータＬＤ（ＬＤ１－ＬＤ７）は、それぞれ一つ又は複数の測定点を含む。なお、ロケーションデータＬＤの数は７つに限定されない。また、それぞれのロケーションデータＬＤに含まれる測定点の数は、反射波の数によるため、特に限定されない。

測定点群のデータは、路側帯により反射された正しい測定点だけでなく、何も存在しない位置を検出する誤測定点を含む場合がある。静止物を特定する際にこれらの測定点をすべて用いる場合、図６に示すように、実際には物体が存在しない位置に架空の物体（以下、「ゴースト」ともいう）Ｇｐが誤検出されるおそれがある。

また、互いに所定の距離内に位置する測定点の集合であるクラスタを判定してゴーストを除外する手法も考えられるが、図５に示した例では、車両１から離れて位置するロケーションデータＬＤ７の測定点はクラスタを形成していない。このため、ある処理サイクルにおいてレーダセンサ１１から取得される測定点のみを用いた場合、図７に示すように、ロケーションデータＬＤ７の測定点は、路側帯に近いであるにもかかわらず誤測定点Ｐｆとして除外されるおそれがある。

そこで、本実施形態に係る物体検出装置５０では、物体検出処理部６３は、複数の異なる時間に取得された測定点群のデータを用いて誤測定点を除外する。具体的に、物体検出処理部６３は、それぞれの処理サイクルごとに、当該処理サイクルで取得された測定点群だけでなく、過去の複数回（ｎ）の処理サイクルで取得された測定点群の固定座標系Ｃ_Ｗの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）のデータを読み出す。このとき読み出す測定点群のデータは、移動物体の測定点を除外した測定点群である一方、誤測定点のデータを含む。レーダセンサ１１から送信される測定点群のデータは、すべてセンサ座標系Ｃ_Ｒの座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）から固定座標系Ｃ_Ｗの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換されていることから、同じ静止物により反射された測定点の固定座標系Ｃ_Ｗの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）は取得された時刻にかかわらず近接した位置となる。

例えば図８は、測定点群のデータを読み出す過去の処理サイクルの数（ｎ）を１としたときの測定点群の位置を示す。また、図９は、測定点群のデータを読み出す過去の処理サイクルの数（ｎ）を１０としたときの測定点群の位置を示す。図８及び図９を比較すると明らかなように、測定点群のデータを読み出す処理サイクルの数が多いほど、静止物により反射された測定点により形成されるクラスタが顕著となる。測定点群のデータを読み出す過去の処理サイクルの数（ｎ）は、クラスタ形成が顕著に現れる状態を考慮して任意の数に設定されてよいが、例えば５～１０の範囲内の値に設定される。

物体検出処理部６３は、今回の処理サイクルで取得された測定点群から移動物体の測定点を除外した後のそれぞれの測定点について、過去に取得された測定点群のデータと併せてクラスタリング処理を実行する。クラスタリング処理は、それぞれの測定点の固定座標系Ｃ_Ｗの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）のデータに基づいて、互いの距離があらかじめ設定された所定の距離内に位置する測定点の集合を求めることにより実行される。このとき用いる距離の値は、クラスタリングによる測定点の判定精度を考慮して任意の値に設定されてよい。そして、物体検出処理部６３は、それぞれのロケーションデータＬＤごとに、求められたクラスタの中から、構成する測定点の数が最も多いクラスタを選択する。また、物体検出処理部６３は、今回の処理サイクルで得られた測定点群のうち、当該クラスタを構成する測定点群以外の測定点のデータを誤測定点として除外する。

例えば図１０に示すように、白丸（〇）で示す過去の測定点群のデータに、黒丸（●）で示す今回の処理サイクルで得られた測定点群のデータを重ね合わせた場合、それぞれのロケーションデータＬＤ内に一つ又は複数のクラスタが形成される。物体検出処理部６３は、それぞれのロケーションデータＬＤについて、構成する測定点の数が最も多いクラスタを選択し、今回の処理サイクルで得られた測定点群のうち、当該クラスタを構成する測定点群以外の測定点のデータを誤測定点Ｐｆとして除外する。一方、誤測定点Ｐｆを除外した残りの測定点のデータを、今回の処理サイクルで静止物により反射された判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）とする。これにより、図１１に示すように、今回の処理サイクルに取得された測定点群のデータから移動物体の測定点及び誤測定点Ｐｆを除外した判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を抽出することができる。

図３に戻り、次いで、物体検出処理部６３は、静止物を検出するための判定処理を実行する（ステップＳ１９）。本実施形態では、物体検出処理部６３は、レーダセンサ１１から取得された測定点群のデータのうち、移動物体の測定点及び誤測定点Ｐｆを除外した判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて静止物の存在の確度を評価し、静止物を特定する処理を実行する。

ここで、本実施形態に係る物体検出装置５０による静止物検出判定処理方法の概略を説明する。以下に説明する静止物検出処理方法では、物体検出処理部６３は、抽出したそれぞれの判定用測定点Ｐｉが、前回の処理サイクルまでに認識済みでありかつ特定前の静止物候補の測定点であるかを判定する。判定用測定点Ｐｉが静止物候補の測定点に該当しない場合、物体検出処理部６３は、当該判定用測定点Ｐｉの位置に静止物候補の可能性を示す情報を設定する。静止物候補の可能性を示す情報を設定する場合、物体検出処理部６３は、当該静止物候補についての存在の確度の評価をプラス側に更新する。また、判定用測定点Ｐｉが静止物候補の測定点に該当する場合、物体検出処理部６３は、該当する静止物候補についての存在の確度の評価をさらにプラス側に更新する。

そして、確度の評価が、あらかじめ設定された確度に到達した場合、物体検出処理部６３は、該当する静止物候補を、存在する静止物として特定する。物体検出処理部６３は、マッチング処理技術を利用して静止物の種類を特定してもよいが、静止物の種類の特定は必須ではない。

一方、静止物候補についての存在の確度の評価を一旦プラス側に更新した後、静止物候補が存在する静止物として特定されるまでの処理サイクル中に、当該静止物候補の測定点に該当する判定用測定点Ｐｉが存在しなくなった場合、物体検出処理部６３は、当該静止物候補の情報を消去する。また、静止物候補が存在する静止物として一旦特定された後、当該特定済みの静止物の測定点に該当する判定用測定点Ｐｉが存在しない場合、物体検出処理部６３は、当該静止物についての評価をマイナス側に更新する。そして、確度の評価があらかじめ設定された所定の確度を下回る状態となった場合、物体検出処理部６３は、特定済みの静止物の情報を消去する。

これにより、ある静止物候補についての判定用測定点Ｐｉが連続して所定回数測定されたときに静止物の存在が特定される。一方、一旦存在が特定された静止物についての判定用測定点Ｐｉが、所定回数測定されなくなったときに、静止物が存在しなくなったと判定される。

本実施形態では、確度の評価として、確度評価点を０．２５加算することにより評価をプラス側に更新し、確度評価点が１．００に到達した場合に静止物候補を存在する静止物として特定する。静止物として特定された後は、当該静止物の測定点に該当する判定用測定点Ｐｉがあったとしても、確度評価点は最大値である１．００で維持される。一方、一旦存在が特定された静止物については、確度評価点を０．２５減算することにより評価をマイナス側に更新し、確度評価点がマイナスになった場合に静止物の情報を消去する。

図１２は、静止物検出判定処理の具体例を示す説明図である。
時刻ｔ１で、特定済みの静止物あるいは認識済みかつ特定前の静止物候補の測定点に該当しない判定用測定点Ｐｉが現れたとする。この場合、物体検出処理部６３は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の当該判定用測定点Ｐｉの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に関連付けて新たな静止物候補の可能性を示す情報を記録するとともに、確度評価点を０．２５加算する。

時刻ｔ２で、時刻ｔ１で記録した静止物候補に該当する判定用測定点Ｐｉが現れなかったとする。この場合、物体検出処理部６３は、当該静止物候補の情報を消去する。

時刻ｔ３で、特定済みの静止物あるいは認識済みかつ特定前の静止物候補の測定点に該当しない判定用測定点Ｐｉが現れたとする。この場合、物体検出処理部６３は、時刻ｔ１で行った処理と同様に、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の当該判定用測定点Ｐｉの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に関連付けて新たな静止物候補の可能性を示す情報を記録するとともに、確度評価点を０．２５加算する。

次いで、時刻ｔ４～ｔ６で、時刻ｔ３で記録した静止物候補に該当する判定用測定点Ｐｉが測定されたとすると、それぞれの時刻において、物体検出処理部６３は、確度評価点を０．２５加算する。これにより、時刻ｔ６では、確度評価点が１．００に到達することから、当該静止物候補を存在する静止物として特定する。

次いで、時刻ｔ７～ｔ９で、時刻ｔ６で特定した静止物に該当する判定用測定点Ｐｉが測定された場合、物体検出処理部６３は、確度評価点を最大値である１．００に保持する。

次いで、時刻ｔ１０～ｔ１３で、時刻ｔ６で特定した静止物に該当する判定用測定点Ｐｉが測定されなくなった場合、それぞれの時刻において、物体検出処理部６３は、確度評価点を０．２５減算する。これにより、時刻ｔ１３では確度評価点がマイナスになることから、当該静止物の情報を消去する。この状態は、例えば駐車車両等の静止物の脇を車両１が通過し、駐車車両がレーダセンサ１１の測定範囲から外れた状態である。

このように、静止物の存在が特定される前の静止物候補の段階で、該当する判定用測定点Ｐｉが現れなくなったとき、物体検出処理部６３は、静止物の存在の確度が低いことから静止物の存在を特定することなく静止物候補の情報を消去する。一方、静止物の存在が特定された後に、所定期間（上記の例では少なくとも５回の処理サイクル）該当する判定用測定点Ｐｉが現れなくなったとき、物体検出処理部６３は、静止物がレーダセンサ１１の測定範囲から外れたものとして特定済みの静止物の情報を消去する。確度評価点の最大値が設定されていることから、静止物がレーダセンサ１１の測定範囲から外れたにもかかわらず特定された静止物として残り続けることを防ぐことができる。

図１３は、静止物検出判定処理のルーチンの一例を示すフローチャートである。
まず、物体検出処理部６３は、ステップＳ１７までの処理で抽出された判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）の中からいずれかの判定用測定点Ｐｉを選択する（ステップＳ３１）。判定用測定点Ｐｉの選択順序は特に限定されるものではなく、ランダムに選択されてもよいし、車両１あるいはレーダセンサ１１からの距離が近い順に選択されてもよい。

次いで、物体検出処理部６３は、選択した判定用測定点Ｐｉが、すでに存在を特定済みのいずれかの静止物の測定点に該当するか否かを判定する（ステップＳ３３）。例えば物体検出処理部６３は、判定用測定点Ｐｉの固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）及び速度を、存在を特定済みの静止物の測定点の固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）及び速度と比較することにより、選択した判定用測定点Ｐｉが、すでに存在を特定済みのいずれかの静止物の測定点に該当するか否かを判定する。具体的に、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の判定用測定点Ｐｉの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）が、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に関連付けて記録されているいずれかの静止物の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）から所定の距離内にあり、かつ、判定用測定点Ｐｉの速度と当該静止物の速度とが同等である場合に、物体検出処理部６３は、判定用測定点Ｐｉが当該特定済みの静止物の測定点に該当すると判定する。このとき、物体検出処理部６３は、反射波の反射強度等、判定用測定点Ｐｉの信頼性を評価し、信頼性が保証される場合に、判定用測定点Ｐｉが当該特定済みの静止物の測定点に該当すると判定するようにしてもよい。

選択した判定用測定点Ｐｉが、すでに存在を特定済みのいずれかの静止物の測定点に該当すると判定された場合（Ｓ３３／Ｙｅｓ）、物体検出処理部６３は、当該特定済みの静止物の情報を更新する（ステップＳ３５）。例えば物体検出処理部６３は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の判定用測定点Ｐｉの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に基づいて、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の特定済みの静止物の位置を補正する。

次いで、物体検出処理部６３は、当該特定済みの静止物の確度評価点がすでに最大値（＝１．００）となっているか否かを判定する（ステップＳ３７）。確度評価点が最大値となっている場合（Ｓ３７／Ｙｅｓ）、物体検出処理部６３は、当該特定済みの静止物の確度評価点を最大値のまま保持し（ステップＳ３９）、ステップＳ５７に進む。一方、確度評価点が最大値となっていない場合（Ｓ３７／Ｎｏ）、物体検出処理部６３は、当該特定済みの静止物の確度評価点を加算（＋０．２５）することにより更新し（ステップＳ４１）、ステップＳ５７に進む。

上記のステップＳ３３において、選択した判定用測定点Ｐｉが、すでに存在を特定済みの静止物のいずれにも該当しないと判定された場合（Ｓ３３／Ｎｏ）、物体検出処理部６３は、選択した判定用測定点Ｐｉが、認識済みかつ特定前のいずれかの静止物候補の測定点に該当するか否かを判定する（ステップＳ４３）。物体検出処理部６３は、ステップＳ３３と同様の手順で、判定用測定点Ｐｉが、認識済みかつ特定前のいずれかの静止物候補の測定点に該当すると判定する。

選択した判定用測定点Ｐｉが、認識済みかつ特定前のいずれかの静止物候補の測定点に該当すると判定された場合（Ｓ４３／Ｙｅｓ）、物体検出処理部６３は、当該認識済みかつ特定前の静止物候補の情報を更新する（ステップＳ４５）。例えば物体検出処理部６３は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の判定用測定点Ｐｉの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に基づいて、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上の静止物候補の位置を補正する。

次いで、物体検出処理部６３は、当該静止物候補の確度評価点を加算することにより更新し（ステップＳ４７）、当該静止物候補の確度評価点が最大値（＝１．００）に到達したか否かを判定する（ステップＳ４９）。当該静止物候補の確度評価点が最大値に到達した場合（Ｓ４９／Ｙｅｓ）、物体検出処理部６３は、当該静止物候補を、現実に存在する静止物として特定して静止物の情報を更新し（ステップＳ５１）、ステップＳ５７に進む。一方、当該静止物候補の確度評価点が最大値に到達していない場合（Ｓ４９／Ｎｏ）、そのままステップＳ５７に進む。

上記のステップＳ４３において、選択した判定用測定点Ｐｉが、認識済みかつ特定前の静止物候補のいずれにも該当しないと判定された場合（Ｓ４３／Ｎｏ）、物体検出処理部６３は、今回の判定用測定点Ｐｉを、新たな静止物候補の測定点として記録する（ステップＳ５３）。さらに、物体検出処理部６３は、新たに記録した静止物候補の確度評価点を加算し（＋０．２５）（ステップＳ５５）、ステップＳ５７に進む。

特定済みの静止物、あるいは、認識済みかつ特定前の静止物候補の情報及び確度評価点の更新、又は、新たな静止物候補の記録及び確度評価点の更新を行った後、物体検出処理部６３は、今回の処理サイクルで抽出されたすべての判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を用いた判定処理が完了したか否かを判定する（ステップＳ５７）。判定処理を行っていない判定用測定点Ｐｉがある場合（Ｓ５７／Ｎｏ）、物体検出処理部６３は、ステップＳ３１に戻り、判定処理を行っていない判定用測定点Ｐｉを選択して、上述した各ステップの処理を実行する。

一方、すべての判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を用いた判定処理が完了した場合（Ｓ５７／Ｙｅｓ）、物体検出処理部６３は、いずれの判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）にも該当しなかった特定済みの静止物の確度評価点を減算（－０．２５）する（ステップＳ５９）。次いで、物体検出処理部６３は、確度評価点がマイナスとなった特定済みの静止物が存在する場合には、当該特定済みの静止物の情報を消去し（ステップＳ６１）、さらに、いずれの判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）にも該当しなかった、認識済みかつ特定前の静止物候補の情報を消去する（ステップＳ６３）。これにより、次回以降の処理サイクルで、当該特定済みの静止物、及び、認識済みかつ特定前の静止物候補の情報が判定処理に用いられないように設定される。

なお、図１２及び図１３に基づいて説明した例では、静止物が存在する確度の評価として、１．００を最大値として、０．２５ずつ加算又は減算される確度評価点が用いられていたが、評価の指標はこの例に限定されない。例えばＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄ等の適宜の評価の指標を設定し、判定用測定点Ｐｉが該当する静止物あるいは静止物候補の評価の指標値を上昇させ又は下降させてもよい。

図３に戻り、次いで、物体検出処理部６３は、存在を特定済みの静止物の測定点に該当した判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）に基づいて、車両１の前方の空きスペースを判定する処理を実行する（ステップＳ２１）。レーダセンサ１１から取得されるそれぞれのロケーションデータＬＤごとに抽出される判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）の密度が高くない場合、判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）から静止物の大きさを正確に推定することは容易ではない。このため、本実施形態では、物体検出処理部６３は、特定済みの静止物の測定点に該当したそれぞれの判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を、あらかじめ設定した直径サイズの仮想円Ｏｂと見做す。仮想円Ｏｂの直径サイズは任意の値に設定されてよいが、例えば普通乗用車の幅を考慮して１ｍとすることができる。

そして、物体検出処理部６３は、レーダセンサ１１と仮想円Ｏｂの左右の外郭とを結ぶ二本の直線で囲まれる領域を空きスペースＳｆと判定する。レーダセンサ１１により物体が検出される場合、当該物体とレーダセンサ１１との間には他の物体が存在しないので、当該物体とレーダセンサ１１との間を空きスペースＳｆと判断できる。

具体的に、図１４に示すように、物体検出処理部６３は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上のそれぞれの判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）を中心とする、所定の直径サイズの仮想円Ｏｂを設定する。また、物体検出処理部６３は、固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上のレーダセンサ１１の設置位置の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）から、それぞれの仮想円Ｏｂの左右の外郭を結ぶ直線を設定し、二本の直線で囲まれる領域を空きスペースＳｆと判定する。

物体検出装置５０は、車両１のシステム起動中、上述したステップＳ１１～Ｓ２１の処理を繰り返し、静止物の存在を特定する処理及び空きスペースＳｆを判定する処理を実行する。これにより、レーダセンサ１１を用いて移動物体を検出するだけでなく、静止物を検出することができる。特に、本実施形態に係る物体検出装置５０は、レーダセンサ１１から取得される測定点の位置を、レーダセンサ１１の位置が変化する場合であっても座標系が変化しない固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換し、複数の異なる処理サイクルに取得された複数の測定点群のうち固定座標系Ｃ_Ｗ（０_Ｗ，Ｘ_Ｗ，Ｙ_Ｗ）上でクラスタを形成する測定点を判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）として静止物の存在を判定する。

判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）には、移動物体により反射された測定点が含まれていない。また、さらに複数の異なる処理サイクルに取得された複数の測定点群により形成されるそれぞれのクラスタのうち、クラスタを構成する測定点の数が最も多いクラスタに属する測定点がそれぞれのロケーションデータＬＤにおける判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）とされる。これにより、静止物によって反射された可能性が高い判定用測定点Ｐｉ（ｉ＝１，２，…，ｎ）を用いて静止物の存在が特定され、実際には物体が存在しない位置に架空の物体が検出されるゴーストデータに起因する誤検出を低減することができる。したがって、レーダセンサ１１による静止物の検出精度を高めることができる。また、レーダセンサにより精度よく静止物を検出することができれば、カメラ等の他のセンサを用いた検出処理の負荷を軽減することができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが本発明はこのような例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば上記実施形態では、レーダセンサ１１が測定点の位置及び速度を算出し、算出した位置及び速度の情報を物体検出装置５０へ送信していたが、レーダセンサ１１が測定点の位置を算出するとともに算出した位置の情報を物体検出装置５０へ送信し、物体検出装置５０が測定点の速度の情報を算出してもよい。

１：車両、１１・１１ＬＦ：レーダセンサ、１７：位置検出センサ、４０：車両制御装置、５０：物体検出装置、５１：通信部、５３：処理部、５５：記憶部、６１：取得部、６３：物体検出処理部、Ｃ_Ｒ：センサ座標系、Ｃ_Ｖ：車両座標系、Ｃ_Ｗ：固定座標系、ＬＤ：ロケーションデータ、Ｐｆ：誤測定点、Ｐｉ：判定用測定点、Ｓｆ：空きスペース、αｒ・αｖ：方位角

Claims (9)

1. 移動体（１）に搭載されたレーダセンサ（１１）による測定点群のデータを取得する取得部（６１）と、
   取得した前記測定点群のデータに基づいて前記移動体（１）の周囲の物体を検出する処理を実行する物体検出処理部（６３）と、を備え、
   前記物体検出処理部（６３）は、
   前記レーダセンサ（１１）の位置を原点（０_Ｒ）とするセンサ座標系（Ｃ_Ｒ）上でのそれぞれの測定点の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を、前記レーダセンサ（１１）の位置が変化する場合であっても座標系が変化しない固定座標系（Ｃ_Ｗ）の座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換し、
   複数の異なる時間に取得された複数の前記測定点群のうち前記固定座標系（Ｃ_Ｗ）上でクラスタを形成する測定点（Ｐｉ）に基づいて静止物の存在を特定する処理を実行する、物体検出装置。
2. 前記物体検出処理部（６３）は、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）が、前記存在を特定済みの静止物の測定点であるか否かを判定し、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）が前記存在を特定済みの静止物の測定点である場合、前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）に基づいて前記存在を特定済みの静止物の位置を更新する、請求項１に記載の物体検出装置。
3. 前記物体検出処理部（６３）は、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）が前記存在を特定済みの静止物の測定点であるか否かによって前記存在を特定済みの静止物についての確度の評価を更新し、
   前記確度の評価が所定の確度を下回る状態となった場合、前記存在を特定済みの静止物の情報を消去する、請求項２に記載の物体検出装置。
4. 前記物体検出処理部（６３）は、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）が前記存在を特定済みの静止物の測定点でない場合、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）が、認識済みかつ特定前の静止物候補の測定点であるか否かを判定し、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）が前記静止物候補の測定点である場合、前記静止物候補についての前記確度の評価を更新し、
   前記確度の評価が所定の確度に到達した場合、前記静止物候補を、存在する前記静止物として特定する、請求項３に記載の物体検出装置。
5. 前記物体検出処理部（６３）は、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）が前記静止物候補の測定点であると判定された前記静止物候補以外の前記静止物候補の情報を消去する、請求項４に記載の物体検出装置。
6. 前記物体検出処理部（６３）は、
   前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）がいずれの前記認識済みかつ特定前の静止物候補の測定点でもない場合、前記クラスタを形成する測定点（Ｐｉ）を新たな前記静止物候補の測定点として記録し、前記静止物候補についての前記確度の評価を更新する、請求項５に記載の物体検出装置。
7. 前記物体検出処理部（６３）は、
   前記レーダセンサ（１１）の位置から前記存在を特定済みの静止物までの間の領域を、物体が存在しない空きスペース（Ｓｆ）として判定する、請求項１～６のいずれか１項に記載の物体検出装置。
8. 前記物体検出処理部（６３）は、
   前記存在を特定済みの静止物の大きさが、あらかじめ設定したサイズであると仮定して前記空きスペース（Ｓｆ）を判定する、請求項７に記載の物体検出装置。
9. 移動体（１）に搭載されたレーダセンサ（１１）による測定点群のデータを取得することと、
   前記レーダセンサ（１１）の位置を原点（０_Ｒ）とするセンサ座標系（Ｃ_Ｒ）上でのそれぞれの測定点の座標（ｘ_ｒ，ｙ_ｒ）を、前記レーダセンサ（１１）の位置が変化する場合であっても座標系が変化しない固定座標系Ｃ_Ｗの座標（ｘ_ｗ，ｙ_ｗ）に変換することと、
   複数の異なる時間に取得された複数の前記測定点群のうち前記固定座標系（Ｃ_Ｗ）上でクラスタを形成する測定点を特定することと、
   前記クラスタを形成する測定点に基づいて静止物の存在を特定することと、
   を含む、物体検出方法。
   

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