JP3401913B2 - 車両用障害物認識装置 - Google Patents

車両用障害物認識装置

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Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、車両周囲に送信波を掃
引照射して反射波を検出するレーダ手段を用いて、車両
周囲の障害物を認識する車両用障害物認識装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来より、車両周囲の所定角度に渡り、
例えば光波，ミリ波などの送信波を掃引照射し、その反
射波を検出することによって、上記車両周囲の障害物を
認識する車両用障害物認識装置が考えられている。この
種の装置としては、例えば、先行車両などの障害物を検
出して警報を発生する装置や、先行車両と所定の車間距
離を保持するように車速を制御する装置などに適用さ
れ、先行車両などの障害物を認識するものが考えられて
いる。
【０００３】また、この種の装置では、例えば特開平５
−１８０９３３号公報，特開平５−１８０９３４号公報
などに記載のように、認識された障害物が過去に認識さ
れた障害物と同一であるか否かを判断することが考えら
れている。すなわち、上記公報に記載の装置では、反射
波の検出結果に基づき障害物を所定の面積を有するブロ
ックの集合として認識し、その重心位置を検出する。続
いて、次回の掃引時にその障害物の重心が検出されるべ
き位置を推定し、その位置に障害物の重心を検出したと
き、両障害物は同一の物体であると判断するのである。
このため、障害物と自車両との相対速度が算出可能とな
り、障害物の自車両に対する相対位置の変化を予測する
ことが可能となる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】ところが、この種の装
置では、障害物を所定の面積を有するブロックの集合と
して認識しているので、一つの障害物を定義するために
必要な情報量が多くなり、処理が複雑になってしまう。
このため、コンピュータなどの処理装置の負荷が増大し
ていた。また、ガードレールなどの路側物も障害物とし
て認識しているので、これらの路側物が存在する場合一
層処理装置の負荷が増大していた。従って、これらの装
置では、障害物認識における処理速度や正確さを充分に
向上させることができなかった。
【０００５】そこで、本発明は、認識された障害物が過
去に認識されたものと同一であるか否かを判断する処理
を、簡略化することのできる車両用障害物認識装置を提
供することを目的としてなされた。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達するために
なされた請求項１記載の発明は、図８に例示するよう
に、車両周囲の所定角度に渡り送信波を掃引照射し、反
射波を検出するレーダ手段と、該レーダ手段による反射
波の検出結果に基づき、上記車両周囲の障害物を認識す
る認識手段と、を備えた車両用障害物認識装置におい
て、上記認識手段が、上記反射波の検出結果に基づき、
障害物を点として認識する点認識手段と、該点認識手段
が認識した点の内、近接するもの同士を一体化する一体
化手段と、該一体化手段により一体化された点集合の
内、上記車両の前後方向に所定値未満の長さを有する集
合を、上記車両の幅方向の長さのみを有する線分として
認識し、上記車両の前後方向に上記所定値以上の長さを
有する点集合は線分として認識しない線分認識手段と、
該線分認識手段に認識されるべき線分の位置を、過去に
認識された線分の位置に応じて推定する位置推定手段
と、該位置推定手段によって推定された線分の位置と、
上記線分認識手段により認識された線分の位置とを比較
し、上記線分認識手段により認識された線分が過去に認
識された線分と同一であるか否かを判断する同一性判断
手段と、を備えたことを特徴とする車両用障害物認識装
置を要旨としている。
【０００７】請求項２記載の発明は、図９に例示するよ
うに、車両周囲の所定角度に渡り送信波を掃引照射し、
反射波を検出するレーダ手段と、該レーダ手段による反
射波の検出結果に基づき、上記車両周囲の障害物を認識
する認識手段と、を備えた車両用障害物認識装置におい
て、上記認識手段が、上記反射波の検出結果に基づき、
障害物を点として認識する点認識手段と、該点認識手段
が認識した点の内、近接するもの同士を一体化する一体
化手段と、該一体化手段により一体化された点集合を、
上記車両の幅方向の長さのみを有する線分として認識す
る線分認識手段と、該線分認識手段に認識されるべき線
分の位置を、過去に認識された線分の位置に応じて推定
する位置推定手段と、該位置推定手段によって推定され
た線分の位置と、上記線分認識手段により認識された線
分の位置とを比較し、上記線分認識手段により認識され
た線分が過去に認識された線分と同一であるか否かを判
断する同一性判断手段と、上記線分認識手段が所定個数
を超えて線分を認識したとき、上記同一性判断手段によ
り過去に認識された線分と同一でないと判断された新規
な線分の一部または全部を、上記位置推定手段および上
記同一性判断手段による次回以降の位置推定および同一
性判断の対象から除外する線分除外手段と、を備えたこ
とを特徴とする車両用障害物認識装置を要旨としてい
る。
【０００８】更に、請求項３記載の発明は、上記線分認
識手段が上記所定個数を超えて線分を認識したとき、上
記線分除外手段が、上記新規な線分を、上記車両から離
間したものから順に、上記線分認識手段に認識された線
分の個数から上記所定個数を差し引いた個数だけ除外す
ることを特徴とする請求項２記載の車両用障害物認識装
置を要旨としている。
【０００９】
【作用】このように構成された請求項１記載の発明で
は、レーダ手段が車両周囲の所定角度に渡り送信波を掃
引照射し、反射波を検出すると、点認識手段は、その検
出結果に基づき、障害物を点として認識する。続いて、
一体化手段は、点認識手段が認識した点の内、近接する
もの同士を一体化し、更に、線分認識手段は、その一体
化された点集合の内、上記車両の前後方向に所定値未満
の長さを有する集合を、上記車両の幅方向の長さのみを
有する線分として認識する。
【００１０】また、位置推定手段は、線分認識手段に認
識されるべき線分の位置を、過去に認識された線分の位
置に応じて推定し、同一性判断手段は、その位置推定手
段によって推定された線分の位置と、上記線分認識手段
により認識された線分の位置とを比較し、線分認識手段
により認識された線分が過去に認識された線分と同一で
あるか否かを判断する。
【００１１】このため、本発明では、認識された障害物
が過去に認識されたものと同一であるか否かを良好に判
断することができる。また、本発明では、障害物を車両
の幅方向の長さのみを有する線分として認識している。
このため、障害物をそのままの形で認識する場合に比べ
て、障害物を把握するために必要なパラメータが少なく
て済み、その障害物が次に認識されるべき位置を推定す
る処理や、認識された障害物が過去に認識されたものと
同一であるか否かを判断する処理が簡略化される。
【００１２】更に、請求項１記載の発明では、線分認識
手段が、車両の前後方向に所定値以上の長さを有する点
集合は線分として認識しないので、例えばガードレール
のような車両の前後方向に長尺状の路側物などは無視す
ることができる。このため、一層上記処理が簡略化され
る。
【００１３】また、請求項２記載の発明では、請求項１
記載の発明と同様、障害物を車両の幅方向の長さのみを
有する線分として認識しているので、障害物を把握する
ために必要なパラメータが少なくて済み、認識された障
害物が過去に認識されたものと同一であるか否かを判断
する処理などが簡略化される。
【００１４】更に、請求項２記載の発明は、線分認識手
段が所定個数を超えて線分を認識したとき、上記同一性
判断手段により過去に認識された線分と同一でないと判
断された新規な線分の一部または全部を、上記位置推定
手段および上記同一性判断手段による次回以降の位置推
定および同一性判断の対象から除外する線分除外手段を
備えている。このため、同一性判断手段により過去に認
識された線分と同一であると判断され、連続的に追跡さ
れる障害物の個数は上記所定個数以内に制限される。従
って、認識された障害物が過去に認識されたものと同一
であるか否かを判断する処理などが簡略化される。
【００１５】ここで、レーダ手段による掃引範囲に出現
する先行車両等の障害物の個数にはある程度の上限があ
る。そして、その上限を超えて障害物を認識した場合
は、不要な路側物を検出している場合がほとんどであ
る。そこで、上記所定個数をその上限に対してある程度
大きく設定しておけば、認識必要な障害物を見落とすな
どの事態も良好に防止することができる。
【００１６】更に、請求項３記載の発明は、請求項２記
載の発明において、線分除外手段が、上記新規な線分
を、車両から離間したものから順に、線分認識手段に認
識された線分の個数から上記所定個数を差し引いた個数
だけ除外する。すなわち、新規な線分を車両から離間し
たものから順に除外していき、過去から引続き認識され
ている線分と合わせてちょうど上記所定個数となるよう
にしている。このため、車両の安全に大きな影響を及ぼ
す車両に近接した障害物が一層良好に認識される。従っ
て、上記所定個数をより小さく設定しても車両の安全性
を確保することが可能となり、認識された障害物が過去
に認識されたものと同一であるか否かを判断する処理な
どが一層簡略化される。
【００１７】
【実施例】次に、本発明の実施例を図面と共に説明す
る。図１は、請求項１〜３に記載の発明が適用された実
施例の車両制御装置１の構成を表すブロック図である。
なお、本実施例の車両制御装置１は、レーダ手段として
のスキャニング測距器３により先行車両を検出し、その
先行車両が自車前方の所定警報範囲内に入ったとき警報
音を発生する追突防止制御、または、上記車間距離を所
定値に保持するように車速を制御する追尾走行制御の内
いずれか一方または両方を、図示しないモードスイッチ
の設定に応じて実行するのである。
【００１８】図に示すように、スキャニング測距器３の
検出信号は電子制御回路５に入力されている。電子制御
回路５は入力された検出信号に基づき、後述のように先
行車両を認識すると共に、距離表示器７に駆動信号を出
力してその先行車両との車間距離を表示する。追突防止
制御が選択され、先行車両が警報範囲内に入った場合、
電子制御回路５は警報音発生器９に駆動信号を出力して
警報音を発生する。また、電子制御回路５には警報音量
設定器１１および警報感度設定器１３が接続され、この
警報音の音量および警報感度が設定可能に構成されてい
る。
【００１９】更に、電子制御回路５は、追尾走行制御選
択時に車速を制御するために、スロットルバルブを駆動
するスロットル駆動器１５、ブレーキを駆動するブレー
キ駆動器１７、および自動変速機を制御する自動変速制
御器１９にも駆動信号を出力する。また、電子制御回路
５は、車速に応じた信号を出力する車速センサ２１、ブ
レーキの操作状態に応じた信号を出力するブレーキスイ
ッチ２３，およびスロットルバルブの開度に応じた信号
を出力するスロットル開度センサ２５に接続され、上記
各種制御に必要なデータを受信している。更に、電子制
御回路５は、キースイッチの操作に連動して図示しない
電源回路から電力を供給する電源スイッチ２７に接続さ
れると共に、上記各センサ２１〜２５の異常を報知する
センサ異常表示器２９へも駆動信号を出力している。
【００２０】次に、図２は、スキャニング測距器３の構
成を表すブロック図である。スキャニング測距器３は送
受信部３１と演算部３３とを主要部として次のように構
成されている。図２に示すように、送受信部３１は、パ
ルス状のレーザ光Ｈを、スキャンミラー３５，発光レン
ズ３７を介して放射する半導体レーザダイオード（以
下、単にレーザダイオードと記載）３９と、図示しない
障害物に反射されたレーザ光Ｈを受光レンズ４１を介し
て受光し、その強度に対応する電圧を出力する受光素子
４３とを備えている。
【００２１】レーザダイオード３９は駆動回路４５を介
して演算部３３に接続され、演算部３３からの駆動信号
によりレーザ光Ｈを放射（発光）する。また、スキャン
ミラー３５にはミラー４７が鉛直軸を中心に揺動可能に
設けられ、演算部３３からの駆動信号がモータ駆動部４
９を介して入力されると、このミラー４７は図示しない
モータの駆動力により揺動する。すると、レーザ光Ｈは
車両の前方に所定角度に渡り掃引照射される。
【００２２】一方、受光素子４３の出力電圧は、プリア
ンプ５１を介して所定レベルに増幅された後、可変利得
アンプ５３に入力される。可変利得アンプ５３はＤ／Ａ
変換器５５を介して演算部３３に接続され、演算部３３
により指示されたゲイン（利得）に応じて入力電圧を増
幅してコンパレータ５７に出力する。コンパレータ５７
は可変利得アンプ５３の出力電圧Ｖを所定電圧Ｖ0 と比
較し、Ｖ＞Ｖ0 となったとき所定の受光信号を時間計測
回路６１へ入力する。
【００２３】時間計測回路６１には、演算部３３から駆
動回路４５へ出力される駆動信号も入力され、上記駆動
信号と上記受光信号との入力時間差を計測し、その値を
演算部３３へ入力する。すると、演算部３３はこの入力
時間差と、そのときのミラー４７の揺動角に基づき、障
害物までの距離および方向を算出する。また、可変利得
アンプ５３の出力電圧Ｖはピークホールド回路６３へも
入力され、ピークホールド回路６３は出力電圧Ｖの極大
値を演算部３３へ入力している。
【００２４】演算部３３は、このように障害物までの距
離および方向を算出すると、その算出結果（以下、一次
元距離データと記載）を電子制御回路５へ入力する。す
ると、電子制御回路５は、次のようにして障害物を認識
する。図３は電子制御回路５が実行する障害物認識処理
のメインルーチンを表すフローチャートである。なお、
電子制御回路５は０．２秒毎にこの処理を実行する。
【００２５】図３に示すように、処理を開始すると、先
ず、ステップ１０１にて演算部３３からの一次元距離デ
ータを受信し、そのデータに所定の変換を施して障害物
の位置を直交座標上に認識する。ここで、レーザダイオ
ード３９は、ミラー４７が所定角揺動する毎に発光する
ので、レーザ光Ｈの照射方向も所定角（例えば０．５
°）毎に不連続に配設される。従って、この時点で認識
される障害物は、図４（Ａ）に点Ｐ1 〜Ｐ6 で例示する
ように、不連続な点として認識される。
【００２６】続くステップ１０３では、ステップ１０１
で認識した点の内、近接するもの同士を一体化し、上記
車両の幅方向の長さのみを有する線分として認識する。
ここで「近接」とは、種々の条件によって定義すること
が考えられるが、本実施例では、Ｘ軸方向、すなわち車
両の幅方向の間隔がレーザ光Ｈの照射間隔以下で、Ｙ軸
方向、すなわち車両の前後方向の間隔が３．０ｍ未満で
ある場合とした。図４（Ａ）の例では、例えば、点Ｐ1
，Ｐ2 のＸ軸方向の間隔△Ｘ12は照射間隔以下で、そ
のＹ軸方向の間隔△Ｙ12も３．０ｍより小さい、従って
点Ｐ1 ，Ｐ2 は一体化することができる。これに対し
て、点Ｐ3 と点Ｐ4 とのＹ軸方向の間隔△Ｙ34は３．０
ｍより大きいので点Ｐ3 ，Ｐ4 は一体化することができ
ない。続いて、図４（Ｂ）に例示するように、このよう
に一体化可能な点（Ｐ1 〜Ｐ3 ，およびＰ4 〜Ｐ6 ）の
集合を、その最左端から最右端に至る幅Ｗ1 ，Ｗ2 を有
するセグメント（線分）Ｓ1 ，Ｓ2 として認識する。な
お、１点につきレーザ光Ｈの照射間隔に応じた幅を有す
るものとする。また、このときセグメントＳ1 ，Ｓ2 の
Ｙ軸方向の位置は、各点Ｐ1 〜Ｐ3 ，またはＰ4 〜Ｐ6
のＹ座標の平均によって設定する。電子制御回路５で
は、各セグメントＳ1 ，Ｓ2 を、その中心座標（Ｘ1 ，
Ｙ1 ），（Ｘ2 ，Ｙ2 ）、および幅Ｗ1 ，Ｗ2 のパラメ
ータによって定義して後述の種々の演算を行う。なお、
一体化可能な点の集合がＹ軸方向に６ｍ以上に渡って存
在する場合は、その点の集合をセグメントとして認識す
ることなく、各点のデータを全て破棄する。
【００２７】続くステップ１０５では、変数ｉに１を代
入してステップ１０７へ移行する。ステップ１０７で
は、物標Ｂｉが存在するか否かを判断する。物標Ｂｉ
（ｉは自然数）とは、後述の処理により一まとまりのセ
グメントに対して作成される障害物のモデルである。始
動時には物標Ｂｉが作成されていないので、否定判断し
て続くステップ１１１へ移行する。ステップ１１１で
は、対応する物標Ｂｉのないセグメントがあるか否かを
判断する。前述のように、始動時には物標Ｂｉが作成さ
れていないので、ステップ１０３にてセグメントを認識
していれば、その全てのセグメントは対応する物標Ｂｉ
のないセグメントである。この場合、肯定判断してステ
ップ１１２へ移行する。
【００２８】ステップ１１２では、物標Ｂｉの個数が所
定値未満であるか否かを判断する。ここで、上記所定値
とは次のように設定される。レーザ光Ｈが掃引照射され
る上記所定角度内に出現する先行車両等の障害物の個数
には通常ある程度の上限がある。そして、その上限を超
えて障害物を認識した場合は、不必要な路側物を検出し
ている場合がほとんどである。そこで、上記所定値をそ
の上限に対してある程度大きく設定しておけば、上記所
定値以内の個数の物標として認識される障害物を監視す
るだけで、前述の追突防止制御や追尾走行制御を実行す
ることができるのである。始動時には物標Ｂｉの個数が
上記所定値未満であるので、肯定判断してステップ１１
３へ移行する。
【００２９】ステップ１１３では、各セグメントに対し
て車両に近接したものから順に物標Ｂｊ（ｊ＝１，２，
…）を作成する。なお、物標Ｂｊを順次作成する途中
で、物標の総数が上記所定値に達したときは、それ以上
物標Ｂｊを作成しない。ここで、各物標Ｂｊは次のよう
なデータを備えている。すなわち、中心座標（Ｘ，
Ｙ）、幅Ｗ、Ｘ軸方向，Ｙ軸方向の相対速度ＶX ，ＶY
、中心座標（Ｘ，Ｙ）の過去４回分のデータ、およ
び、状態フラグＦｊがそれである。そして、物標Ｂｊの
作成時には、上記各データは次のように設定される。中
心座標（Ｘ，Ｙ）および幅Ｗは、セグメントの中心座標
および幅をそのまま使用する。また、ＶX＝０，ＶY ＝
車速の−１／２倍、過去４回分のデータは空、Ｆｊ＝０
に設定する。なお、状態フラグＦｊは、物標Ｂｊの状態
が、未定状態，認識状態，または外挿状態のいずれであ
るかを表すフラグであり、各状態においてそれぞれＦｊ
＝０，１，または２に設定される（各状態の定義につい
ては後に詳述する）。すなわち、物標Ｂｊの作成時には
未定状態が設定される。
【００３０】続くステップ１１５では、次のマージ条件
に適合する二つの物標Ｂｍ，Ｂｎを一つの物標Ｂｍにま
とめて一旦処理を終了する。すなわち、マージ条件とは
次の五つの条件である。．マージをする側の物標Ｂｍ
が認識状態（Ｆｍ＝１）であり、出現後６周期以上認識
されている。．マージをされる側の物標Ｂｎが認識状
態（Ｆｎ＝１）である。．二物標Ｂｍ，Ｂｎの最左端
から最右端までの長さ、すなわち後述のようにマージ後
の幅Ｗｍが３．０ｍ以内。．中心座標のＹ軸方向の差
が３．０ｍ以内．相対速度ＶY の差が３．０ｋｍ／ｈ
以内。なお、この条件は、一台の自動車に設けられた二
つのリフレクタ（後部反射器）を個々の物標Ｂｍ，Ｂｎ
として認識した場合、各物標Ｂｍ，Ｂｎを後から一つに
まとめるのに好適な条件である。そして、この条件を満
たしたとき、各物標Ｂｍ，Ｂｎのセグメントの最左端か
ら最右端に至る幅を有し中心のＹ座標が両物標Ｂｍ，Ｂ
ｎのＹ座標を幅Ｗｍ，Ｗｎで重み付けをした平均値とな
るセグメントを想定し、この幅および中心座標を新たに
物標Ｂｍの幅Ｗｍおよび中心座標（Ｘｍ，Ｙｍ）とする
のである。また、相対速度，過去４回分のデータ，およ
び状態フラグＦｍは、マージをする側の物標Ｂｍのもの
をそのまま使用する。更に、マージをされる側の物標Ｂ
ｎのデータは全て削除する。この処理によって、一台の
先行車両に対しては一つの物標Ｂｍを作成することがで
きる。
【００３１】一方、ステップ１０７にて物標Ｂｉが存在
する（ＹＥＳ）と判断した場合、ステップ１２１へ移行
して、その物標Ｂｉに対応するセグメントを検出する。
ここで、物標Ｂｉに対応するセグメントとは次のように
定義される。図５に例示するように、先ず、物標Ｂｉ
が、前回処理時の位置Ｂｉ（ｎ−１）から前回処理時に
おける相対速度（ＶX ，ＶY ）で移動したと仮定した場
合、現在物標Ｂｉが存在するであろう推定位置Ｂｉ
（ｎ）を算出する。続いて、その推定位置Ｂｉ（ｎ）の
周囲にＸ軸，Ｙ軸方向に所定量△Ｘ，△Ｙの幅を有する
推定移動範囲ＢＢを設定する。そして、その推定移動範
囲ＢＢに少しでもかかっているセグメントＳＳａは物標
Ｂｉに対応するとし、少しもかかっていないセグメント
ＳＳｂは対応しないとするのである。なお、上記所定量
△Ｘ，△Ｙは次のように設定される。 ・物標Ｂｉが未定状態（Ｆｉ＝０）のとき ：△Ｘ＝
２．５ｍ，△Ｙ＝５．０ｍ ・物標Ｂｉが認識状態（Ｆｉ＝１）で出現後６周期未満
のとき：△Ｘ＝２．０ｍ，△Ｙ＝４．０ｍ ・物標Ｂｉが認識状態（Ｆｉ＝１）で出現後６周期以上
のとき、および、物標Ｂｉが外挿状態（Ｆｉ＝２）のと
き ：△Ｘ＝１．５ｍ，△Ｙ＝３．０ｍ また、このとき上記推定移動範囲ＢＢにかかっているセ
グメントが複数検出され場合があるが、このときは次の
ようにして一つのセグメントを選択し、そのセグメント
を対応するセグメントとする。
【００３２】図６（Ａ）は、推定移動範囲ＢＢにかかっ
ているＮ個のセグメントＳＳから対応するセグメントを
選択する方法を説明する説明図である。先ず、Ｎ個のセ
グメントＳＳに、左端のものから順次ＳＳ1 ，ＳＳ2 ，
……，ＳＳN と番号を付ける。続いてその中から、ＳＳ
1 ，ＳＳ1+INT(N+1/4)，ＳＳINT(N+1/2)，ＳＳN-INT(N+
1/4)，ＳＳN の五つのセグメントを選択する。ここで、
添え字のＩＮＴ（Ｎ＋１／４）などは、ＩＮＴ｛（Ｎ＋
１）／４｝などの意味であり、ＩＮＴとは括弧内の数値
の整数部（ｉｎｔｅｇｅｒ）を表す演算記号である。例
えば、Ｎ＝１０であれば、 ＩＮＴ（１１／４）＝ＩＮＴ（２．７５）＝２ ＩＮＴ（１１／２）＝ＩＮＴ（５．５） ＝５ となり、ＳＳ1 ，ＳＳ3 ，ＳＳ5 ，ＳＳ8 ，ＳＳ10を選
択する。続いて、選択した五つのセグメントＳＳ1 〜Ｓ
ＳN に基づき、図６（Ａ）に例示するような６個の候補
Ｋ1 〜Ｋ6 を作成する。すなわち、候補Ｋ1 はセグメン
トＳＳ1 のみで構成され、候補Ｋ2 はセグメントＳＳ1+
INT(N+1/4)〜ＳＳN-INT(N+1/4)で、候補Ｋ3 はセグメン
トＳＳN のみで、候補Ｋ4 はセグメントＳＳ1 〜ＳＳIN
T(N+1/2)で、候補Ｋ5 はセグメントＳＳINT(N+1/2)〜Ｓ
ＳN で、候補Ｋ6 はセグメントＳＳ1 〜ＳＳN の全て
で、それぞれ構成される。
【００３３】そして、各候補Ｋ1 〜Ｋ6 のセグメントＳ
Ｓを前述のマージ処理と同様に一体化し、その中心座標
と幅を前述の物標Ｂｉの推定位置Ｂｉ（ｎ）の中心座標
および幅と比較して、それらの偏差△Ｘ，△Ｙ，△Ｗを
下記の評価関数によって評価する。
【００３４】α△Ｘ＋β△Ｙ＋γ△Ｗ ここで、係数α，β，γは、スキャニング測距器３の特
性などに応じて種々設定することができるが、本実施例
ではα＝β＝γ＝１とした。続いて、この評価関数の値
を最小にする候補（Ｋ1 〜Ｋ6 のいずれか）を選択し
て、その中心座標および幅を対応するセグメントの中心
座標および幅とする。例えば、図６（Ａ）において候補
Ｋ4 を選択した場合、セグメントＳＳＳを対応するセグ
メントとする。また、対応するセグメントＳＳＳを選択
した後は、推定移動範囲ＢＢにかかっていた他の全ての
セグメントＳＳは対応しなかったものとする。この方法
により、ステップ１０３にて認識された線分（セグメン
ト）と過去に認識された線分（セグメント）とが同一で
あるか否かを正確に判断することができる。
【００３５】なお、対応するセグメントの数が２以上４
以下の場合は、上記五つのセグメントＳＳ1 〜ＳＳN の
重複を許すことにより、同様に６個の候補を作成するこ
とができる。例えば、Ｎ＝３のとき、ＩＮＴ｛（Ｎ＋
１）／４｝＝１，ＩＮＴ｛（Ｎ＋１）／２｝＝２とな
り、上記五つのセグメントとして、ＳＳ1 ，ＳＳ2 ，Ｓ
Ｓ2 ，ＳＳ2 ，ＳＳ3 を選択することができる。このた
め、図６（Ｂ）に例示するように、候補Ｋ2 はセグメン
トＳＳ2 のみで、候補Ｋ4 はセグメントＳＳ1 ，ＳＳ2
で、候補Ｋ5 はセグメントＳＳ2 ，ＳＳ3 で、それぞれ
構成されるようになる。
【００３６】続くステップ１２３では、対応するセグメ
ントの有無などに応じて、以下に説明する物標Ｂｉの更
新処理を実行し、ステップ１２５にて変数ｉをインクリ
メントした後ステップ１０７へ移行する。図７は、物標
Ｂｉの更新処理を行う物標データ更新ルーチンを表すフ
ローチャートである。処理を開始すると、先ずステップ
２０１では、先のステップ１２１にて対応するセグメン
トが検出されたか否かを判断する。検出されている場合
（ＹＥＳ）は、物標Ｂｉが認識状態であるとしてステッ
プ２０３にて状態フラグＦｉを１にセットする。続くス
テップ２０５，２０７では、物標Ｂｉに対応するセグメ
ントがなかった回数を計数するナシカウンタＣｎｉをリ
セットすると共に、対応するセグメントがあった回数を
計数するアリカウンタＣａｉをインクリメントする。更
に、続くステップ２０９では、対応するセグメントのデ
ータを用いて物標Ｂｉのデータを更新した後メインルー
チンへ復帰する。
【００３７】この物標Ｂｉのデータ更新について更に詳
述する。前述のように対応するセグメントは、中心座標
および幅のデータを備えている。このデータを（Ｘｓ，
Ｙｓ），Ｗｓとすると、物標Ｂｉの新たな中心座標およ
び幅も、対応するセグメントと同様、（Ｘｓ，Ｙｓ）お
よびＷｓとなる。また、物標Ｂｉの新たな相対速度（Ｖ
x ，ＶY ）は、次式によって表される。すなわち、上記
対応するセグメントを物標Ｂｉと同一の障害物に対応す
るものとして更新処理を行うのである。
【００３８】
【数１】
【００３９】但し、（Ｘｋ，Ｙｋ）は物標Ｂｉの過去の
中心座標データ（前述のように、物標Ｂｉに備えられた
データは最高で４回前）の内最古のものであり、ｄｔは
その中心座標データ測定時からの経過時間である。ま
た、物標Ｂｉに対応するセグメントがなかった場合（ス
テップ２０１：ＮＯ）ステップ２１１へ移行して、その
物標Ｂｉの状態フラグＦｉが２に設定され外挿状態を表
しているか否かを判断する。最初にここへ移行したとき
はＦｉ＝０または１であるので、否定判断してステップ
２１３へ移行する。ここでは、アリカウンタＣａｉの値
が６以上であるか否かを判断し、Ｃａｉ＜６（ＮＯ）の
場合はステップ２１５へ移行して物標Ｂｉに関する全て
のデータを消去してメインルーチンへ復帰する。すなわ
ち、物標Ｂｉに対応するセグメントが検出されている間
はステップ２０１〜２０９の処理を繰り返しアリカウン
タＣａｉも徐々に増加するが（ステップ２０７）、６周
期未満に物標Ｂｉを見失った場合（ステップ２１３：Ｙ
ＥＳ）はその物標Ｂｉに関するデータを消去するのであ
る。この処理により、一時的に検出された物標Ｂｉのデ
ータを消去することができ、不要な路側物のデータを除
去してより正確に障害物（物標Ｂｉ）の認識を行うこと
ができる。
【００４０】ステップ２１３でＣａｉ≧６（ＹＥＳ）と
判断した場合、すなわち、物標Ｂｉを６周期以上追跡し
た後見失った場合は、ステップ２２１へ移行し、物標Ｂ
ｉが外挿状態であるとして状態フラグＦｉを２にセット
する。続くステップ２２５では、ナシカウンタＣｎｉを
インクリメントする。更に、続くステップ２２７では、
ナシカウンタＣｎｉが５以上になったか否かを判断す
る。Ｃｎｉ＜５の場合は否定判断してステップ２２９へ
移行し、物標Ｂｉのデータを算出値で更新してメインル
ーチンに復帰する。すなわち、前述の相対速度（ＶX ，
ＶY ）および幅Ｗが変化しないものと仮定して、物標Ｂ
ｉの中心座標（Ｘ，Ｙ）を算出するのである。
【００４１】このように、物標Ｂｉを６周期以上追跡し
た後見失った場合は、物標Ｂｉを外挿状態（Ｆｉ＝２）
として、その後の物標Ｂｉのデータを算出値により更新
する（ステップ２２９）。また、このときステップ２２
１よりステップ２２５へ直接移行し、ナシカウンタＣｎ
ｉを徐々にインクリメントする。そして、Ｃｎｉ≧５と
なると、すなわち、物標Ｂｉを５周期以上続けて見失っ
た場合は、前述のステップ２１５へ移行して物標Ｂｉに
関するデータを消去する。以上の処理によって、６周期
以上追跡して存在が確認された障害物（物標Ｂｉ）を一
時的に見失っても、再び発見すれば（ステップ２０１：
ＹＥＳ）同一の障害物として引続き追跡することができ
る。このように、本実施例では、所定周期以上連続して
認識された物標Ｂｉに関しては、一度見失った後も算出
値によるデータ更新を所定期間続行する。このため、何
らかの影響で障害物からの反射光が一時的に検出されな
くなったとしても、その障害物を良好に追跡することが
できる。また、所定期間以上見失い続けた場合は、その
障害物が消失したものとして処理し、誤検出を良好に防
止すると共に電子制御回路５の負荷を軽減することがで
きる。従って、障害物認識の処理速度や正確さを一層向
上させることができる。
【００４２】図３に戻って、このステップ１０７，１２
１，１２３，１２５からなるループにより、全ての物標
Ｂｉ（ｉ＝１，２，…）のデータを更新すると、最後に
ステップ１２５にてインクリメントされた変数ｉに対応
する物標Ｂｉは存在しなくなる。すると、ステップ１０
７で否定判断して前述のステップ１１１へ移行する。そ
して、どの物標Ｂｉにも対応しなかったセグメントがあ
れば（ステップ１１１：ＹＥＳ）ステップ１１２以下の
処理へ移行し、各セグメントに対して上記所定値以内の
個数で新規に物標Ｂｊを作成（ステップ１１３）した
後、前述のステップ１１５へ移行する。また、全てのセ
グメントがいずれかの物標Ｂｉに対応したのであれば
（ステップ１１１：ＮＯ）、そのままステップ１１５へ
移行する。なお、ステップ１１３では、物標Ｂｊが存在
しない添え字ｊの最小のもの応じた物標Ｂｊから作成す
る。
【００４３】以上説明した本実施例の車両制御装置１で
は以下に列記する効果が得られる。本実施例では、セグ
メントとして認識された障害物が過去に認識された物標
Ｂｉと同一であるか否かを良好に判断することができ
る。このため、物標Ｂｉに対応する障害物の自車に対す
る相対速度（ＶX ，ＶY ）を正確に算出することができ
る。従って、例えば次のような処理によって、障害物が
移動しているのか停止しているのかを正確に判断したり
することが可能となる。すなわち、物標Ｂｉが −ＶY ＞自車速×０．７ または ＶY ＋自車速≦１０
ｋｍ／ｈ の条件を満たしたとき、その物標Ｂｉで認識されている
障害物は停止状態であると判断する。また、一度停止状
態と判断された物標Ｂｉが −ＶY ＜自車速×０．５ かつ ＶY ＋自車速＞２０
ｋｍ／ｈ の条件を満たしたとき、その物標Ｂｉで認識されている
障害物は移動状態であると判断を変更する。このような
処理によって、停止物を走行車両として検出するなどの
種々の誤検出を良好に防止することができる。
【００４４】本実施例では障害物を、幅のみを有するセ
グメント（線分）として認識している。このため、障害
物を把握するために必要なパラメータが、中心座標およ
び幅と少なくて済み、その障害物が次に認識されるべき
位置の推定や、その障害物に対する車両の制御などを簡
略化することができる。
【００４５】本実施例では、一体化可能な点の集合が車
両の前後方向（Ｙ軸方向）に６ｍ以上に渡って存在する
場合は、その点の集合をセグメントとして認識すること
なく、各点のデータを全て破棄する。このため、例えば
ガードレールのような車両の前後方向に長尺状の路側物
などは無視することができる。このため、ステップ１０
７，１２１，１２３，１２５からなるループによる処理
を簡略化して電子制御回路５の負荷を軽減し、障害物認
識における処理速度や正確さを良好に向上させることが
できる。
【００４６】本実施例では、物標Ｂｉの個数を所定値以
下に制限しているので、これによっても、ステップ１０
７，１２１，１２３，１２５からなるループによる処理
を簡略化して電子制御回路５の負荷を軽減し、障害物認
識における処理速度や正確さを一層良好に向上させるこ
とができる。しかも、対応する物標Ｂｉのないセグメン
トが認識されたとき、各セグメントに対して車両に近接
したものから順に物標Ｂｊを作成する（ステップ１１
３）ので、車両に近接した障害物を一層良好に認識する
ことができる。このため、上記所定値をより小さく設定
しても車両の安全性を確保することが可能となり、上記
ループによる処理を一層簡略化することができる。従っ
て、障害物認識における処理速度や正確さを一層良好に
向上させることができる。
【００４７】更に、本実施例では、物標Ｂｉに対応する
と判断されたセグメントＳＳが複数存在したときにも、
各セグメントＳＳ1 〜ＳＳN の同一性を比較することが
できる。そして、同一性が高いと判断されたセグメント
ＳＳまたは候補Ｋを過去に認識された物標Ｂｉと同一で
あるとして処理を続行しているので、その物標Ｂｉに対
応する障害物の追跡を良好に続行することができる。ま
た、この同一性の判断において、セグメントＳＳまたは
候補Ｋの中心座標および幅に基づいて同一性を比較して
いるので、中心座標のみに基づいて物標Ｂｉとの同一性
を比較する場合に比べて一層正確に同一性を比較するこ
とができる。従って、一層正確に物標Ｂｉに対応する障
害物の追跡を続行することができる。
【００４８】なお、上記実施例の処理において、ステッ
プ１０１が点認識手段に、ステップ１０３の近接する点
同士を一体化する処理が一体化手段に、ステップ１０３
の一体化した点を線分として認識する処理が線分認識手
段に、ステップ１２１の推定移動範囲ＢＢを設定する処
理が位置推定手段に、ステップ１２１の物標Ｂｉに対応
するセグメントＳＳまたは候補Ｋを検出する処理が同一
性判断手段に、ステップ１２１の評価関数により対応す
るセグメントＳＳまたは候補Ｋを選択する処理が同一性
比較手段に、ステップ１１２，１１３の上記所定値から
溢れたセグメントのデータを破棄する処理が線分除外手
段に、それぞれ相当する処理である。また、推定範囲Ｂ
Ｂを設定する方法や、セグメントの同一性を比較する方
法としては、この他にも種々考えられる。更に、本実施
例のスキャニング測距器３ではレーザ光Ｈを掃引照射し
て障害物を検出しているが、本発明には、例えばミリ波
など、種々の送信波を掃引照射するレーダ手段を適用す
ることができる。
【００４９】
【発明の効果】以上詳述したように、請求項１記載の発
明では、障害物を車両の幅方向の長さのみを有する線分
として認識しているので、障害物を把握するために必要
なパラメータを減らすことができる。また、車両の前後
方向に所定値以上の長さを有する点集合を線分として認
識しないので、例えばガードレールのような車両の前後
方向に長尺状の路側物などは無視することができる。こ
のため、その障害物が次に認識されるべき位置を推定す
る処理や、認識された障害物が過去に認識されたものと
同一であるか否かを判断する処理を簡略化することがで
きる。従って、障害物認識における処理速度や正確さを
良好に向上させることができる。
【００５０】また、請求項２記載の発明では、請求項１
記載の発明と同様に、障害物を線分で認識して必要なパ
ラメータを減らすことができると共に、連続的に追跡さ
れる障害物の個数を所定個数以内に制限することができ
る。このため、認識された障害物が過去に認識されたも
のと同一であるか否かを判断する処理などを簡略化し
て、障害物認識における処理速度や正確さを良好に向上
させることができる。更に、請求項３記載の発明では、
請求項２記載の発明の効果に加えて、車両に近接した障
害物を一層良好に認識することができる。このため、上
記所定個数をより小さく設定しても車両の安全性を確保
することが可能となり、認識された障害物が過去に認識
されたものと同一であるか否かを判断する処理などを一
層簡略化することができる。従って、障害物認識におけ
る処理速度や正確さを一層良好に向上させることができ
る。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施例の車両制御装置の構成を表すブロック図
である。
【図２】実施例の車両制御装置のスキャニング測距器の
構成を表すブロック図である。
【図３】実施例の障害物認識処理のメインルーチンを表
すフローチャートである。
【図４】その障害物認識処理におけるセグメント化の方
法を表す説明図である。
【図５】その障害物認識処理における対応セグメントの
定義を表す説明図である。
【図６】その障害物認識処理における対応セグメントの
選択方法を表す説明図である。
【図７】その障害物認識処理の物標データ更新ルーチン
を表すフローチャートである。
【図８】請求項１記載の発明の構成例示図である。
【図９】請求項２記載の発明の構成例示図である。
【符号の説明】
１…車両制御装置 ３…スキャニング測距
器 ５…電子制御回路 ２１…車速センサ
フロントページの続き (56)参考文献 特開 平３−111785（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−344487（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−273341（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01S 7/00 - 7/51 G01S 13/00 - 13/95 G01S 17/00 - 17/95 B60R 21/00 - 21/34

Claims (3)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 車両周囲の所定角度に渡り送信波を掃引
    照射し、反射波を検出するレーダ手段と、 該レーダ手段による反射波の検出結果に基づき、上記車
    両周囲の障害物を認識する認識手段と、 を備えた車両用障害物認識装置において、 上記認識手段が、 上記反射波の検出結果に基づき、障害物を点として認識
    する点認識手段と、 該点認識手段が認識した点の内、近接するもの同士を一
    体化する一体化手段と、 該一体化手段により一体化された点集合の内、上記車両
    の前後方向に所定値未満の長さを有する集合を、上記車
    両の幅方向の長さのみを有する線分として認識し、上記
    車両の前後方向に上記所定値以上の長さを有する点集合
    は線分として認識しない線分認識手段と、 該線分認識手段に認識されるべき線分の位置を、過去に
    認識された線分の位置に応じて推定する位置推定手段
    と、 該位置推定手段によって推定された線分の位置と、上記
    線分認識手段により認識された線分の位置とを比較し、
    上記線分認識手段により認識された線分が過去に認識さ
    れた線分と同一であるか否かを判断する同一性判断手段
    と、 を備えたことを特徴とする車両用障害物認識装置。
  2. 【請求項２】 車両周囲の所定角度に渡り送信波を掃引
    照射し、反射波を検出するレーダ手段と、 該レーダ手段による反射波の検出結果に基づき、上記車
    両周囲の障害物を認識する認識手段と、 を備えた車両用障害物認識装置において、 上記認識手段が、 上記反射波の検出結果に基づき、障害物を点として認識
    する点認識手段と、 該点認識手段が認識した点の内、近接するもの同士を一
    体化する一体化手段と、 該一体化手段により一体化された点集合を、上記車両の
    幅方向の長さのみを有する線分として認識する線分認識
    手段と、 該線分認識手段に認識されるべき線分の位置を、過去に
    認識された線分の位置に応じて推定する位置推定手段
    と、 該位置推定手段によって推定された線分の位置と、上記
    線分認識手段により認識された線分の位置とを比較し、
    上記線分認識手段により認識された線分が過去に認識さ
    れた線分と同一であるか否かを判断する同一性判断手段
    と、 上記線分認識手段が所定個数を超えて線分を認識したと
    き、上記同一性判断手段により過去に認識された線分と
    同一でないと判断された新規な線分の一部または全部
    を、上記位置推定手段および上記同一性判断手段による
    次回以降の位置推定および同一性判断の対象から除外す
    る線分除外手段と、 を備えたことを特徴とする車両用障害物認識装置。
  3. 【請求項３】 上記線分認識手段が上記所定個数を超え
    て線分を認識したとき、上記線分除外手段が、上記新規
    な線分を、上記車両から離間したものから順に、上記線
    分認識手段に認識された線分の個数から上記所定個数を
    差し引いた個数だけ除外することを特徴とする請求項２
    記載の車両用障害物認識装置。
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