JP3639193B2

JP3639193B2 - 物体認識方法及び装置、記録媒体

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Publication number: JP3639193B2
Application number: JP2000225500A
Authority: JP
Inventors: 圭司松岡; 佳江寒川; 浩司大方; 豊史野澤; 孝昌白井
Original assignee: Denso Corp; Toyota Motor Corp
Current assignee: Denso Corp; Toyota Motor Corp
Priority date: 2000-07-26
Filing date: 2000-07-26
Publication date: 2005-04-20
Anticipated expiration: 2020-07-26
Also published as: JP2002040138A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、車幅方向の所定範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて車両前方の物体を認識する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えば光波，ミリ波などの送信波を照射し、その反射波を検出することによって、車両前方の物体を認識する物体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、それらの制御対象としての先行車両などの物体認識に利用されている。
【０００３】
このような物体認識に際しては、降雨時などにおけるノイズデータを適切に削除することが望まれる。このノイズデータの削除のための対策は種々考えられており、例えば、霧等の空気中に浮遊する粒子に光を出力したときのその粒子までの距離に対する反射光の受光強度範囲を予め記憶しておき、受光信号レベルがその受光強度範囲内にあるときには距離の出力をしないようにすることが考えられる。また、特公平６−８０４３６号においては、車両の走行速度が所定値以上を示し、距離データが所定値の状態を所定時間以上継続して出力した場合には、霧などの浮遊微粒子が発生していると判断している。これは、霧などの浮遊微粒子による反射の場合には、車両が走行していても常に所定距離のところに発生し続ける性質に着目したものである。
【０００４】
なお、降雨時などにおけるノイズデータとしては、降雨そのものによるものだけなく、例えば水たまりが生じている場合に、前方車両が巻き上げた水しぶき（スプラッシュ）によってノイズデータが生じることも考えられる。また、送信波の照射部分に水滴が付着することでノイズデータが生じることもある。例えばレーザ光を送信波として用いる場合にはレーザ光を絞ってビーム形状にして照射しているが、そのビーム照射部に水滴が付着すると絞ったビームが散乱されて広がってしまい、実際に物体が存在している位置とは異なる位置に存在しているように認識してしまう可能性もある。例えば、絞った送信波ビームの状態においては、認識処理において想定している認識エリア外の物体によって反射されることはないが、散乱によって送信波ビームが広がってしまうと、認識エリア外の物体によっても反射されることとなる。そのため、例えば、実際には自車と同一車線上には車両は存在せず、隣接車線にしか車両が存在しない状況であっても、あたかも自車と同一車線上に車両（先行車）が存在するように誤認識してしまう可能性がある。これによって、例えば車間制御においては、その実際には存在しない先行車を追い抜けないという不都合が生じてしまう。特に、自車から近距離に先行車が存在すると誤認識した場合には、不要な減速を実施してしまう可能性もある。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このようなノイズデータ削除のための処理を「常に実行」しているのでは処理負荷の増大につながる。また、ノイズデータを削除するための処理自体が、必ずしも真にノイズデータのみを削除できるものではなく、ノイズデータであると推定されるものを削除しているだけなので、見かけ上ノイズデータと同じような性状を持つ低反射物体をも削除してしまう可能性がある。例えば先行車両のリフレクタや白いボディ部分を検知している場合には反射率が相対的に高いためノイズデータと間違う可能性が低いが、例えば汚れた車・黒っぽい車やトラックの荷台の下方部分等は低反射物体となる。トラックの荷台の下方部分が低反射物体となることについて補足する。通常の乗用車のリフレクタやボディ等で反射するように送信波を照射するため、車高が高いトラック等では荷台の下辺りで反射し、低反射物体として作用する場合があることに起因するのである。
【０００６】
このようなノイズデータ削除によるデメリットを防止するためには、データを削除する範囲を決めるための定数をシビアに設定することが考えられるが、その場合には、実際にはノイズデータであるデータを削除できなくなってしまう。
ノイズデータであるか否かの判定に際しては現状では「推定」という手法を採らざるを得ないため、上述の問題は完全には解決するのは難しい。但し、ノイズデータの削除を常に行っていることにより不都合が生じることを鑑みれば、極力その削除が必要な場合に限ってデータ削除動作を実行させることで、適切なノイズデータ削除という効果を得ると共に、処理負荷の低減及び本来削除すべきでないデータを誤って削除してしまうというデメリット防止という効果をも得ることができる。
【０００７】
そこで本発明は、極力ノイズデータ削除が必要な場合に限ってその動作を実行させることで、認識対象とすべき物体を適切に認識できる技術を提供することを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
請求項１記載の物体認識方法を実現するための装置としての一例である請求項２記載の物体認識装置によれば、推定手段が、車両前方の空間に浮遊する水分によって反射されたと推定されるノイズデータ、あるいは送信波照射部分に水分が付着することにより送信波が散乱することによって得られたと推定されるノイズデータの原因となる水分の発生度合いを推定する。この推定手段は、車両に設けられた、拭い能力の異なる少なくとも２種類の動作モードを持つワイパの動作状況に基づき、そのワイパが動作していない期間中は所定値を減算し、動作している期間中は拭い能力の高い動作モードほど大きな値を加算することで水分発生度合い推定値を算出し、その算出した推定値に基づいて水分の発生度合いを推定する。そして、判定手段が、その推定された水分の発生度合いに基づいてノイズデータの削除の必要性を判定し、認識手段は、削除が必要な場合に限ってノイズデータを削除し、残った検出結果に基づいて物体を認識する。
【０００９】
このように「水分」を原因とするノイズデータが発生し易い状況に限りノイズデータの削除を行うことによって、ノイズデータ削除のための処理を「常に実行」するものに対しては処理負荷の低減という利点がある。また、ノイズデータを削除するための処理自体が、必ずしも真にノイズデータのみを削除できるものではなく、ノイズデータであると推定されるものを削除しているだけなので、見かけ上ノイズデータと同じような性状を持つ低反射物体をも削除してしまうことを鑑みれば、ノイズデータが発生し易い状況でない場合にはノイズデータの削除を行わないことで、必要なデータを削除してしまうことを防止できる。逆に言えば、ノイズデータが発生し易い状況に限りノイズデータの削除を行うので、その際のデータ削除範囲をシビアに設定しても問題がない。したがって、極力ノイズデータ削除が必要な場合に限ってその動作を実行させることで、認識対象とすべき物体を適切に認識できるのである。このように適切な認識ができれば、前方車両を適切に認識でき、その認識した物体に基づいて行う車間制御なども安定する。
【００１０】
なお、請求項２の場合は認識手段にて対処したが、請求項３に示すように、レーダ手段においてノイズデータの削除を行ってもよい。このようにノイズデータが削除された状態の検出結果に基づいて認識手段が車両前方の物体を認識すれば、やはり同様の効果が得られる。
【００１１】
また請求項４に示すように、判定手段が、推定手段によって推定された水分の発生度合いに基づいて、ノイズデータ削除の必要性だけでなくノイズデータの削除範囲も定めてもよい。そしてこの場合は、ノイズデータ削除を行う認識手段又はレーダ手段が、その定められた削除範囲に基づいてノイズデータ削除を実行する。水分の発生度合いが違えばノイズデータの発生する範囲も異なるため、それに対応するための措置である。具体的には、例えば請求項５に示すように、水分の発生度合いが大きいほどノイズデータ削除の必要性が高いと判定することが考えられる。
【００１２】
そして、水分の発生度合いの推定に際しては、ワイパの動作状況に基づいて推定する。ワイパが動作している場合には降雨状態である可能性が高く、ノイズデータの原因となる水分も発生している可能性が高いからである。
【００１３】
また、ワイパは拭い能力の異なる少なくとも２種類の動作モードを持つことが多いため、推定手段が、ワイパの動作状況としてその動作モードまで加味して水分の発生度合いを推定する。具体的には、ワイパの拭い能力の高いほど水分の発生度合いが大きいと推定する。つまり、拭い能力が高い動作モードが選択されているということは、相対的に水分の発生度合いが大きい状況が生じていると推定できるからであり、このようにすることでより適切な推定が可能となる。ここで、拭い能力の異なる少なくとも２種類の動作モードとは、例えばワイパの拭き速度の違いから高速モードと低速モードという２種類が考えられる。さらに、現在一般的に採用されている動作モードとして間欠モードがあるため、これを含めた３種類としてもよい。そして、拭い能力として見た場合には、拭いの力の高い順番に高速モード→低速モード→間欠モードとなる。なお、間欠モードはワイパが所定のインターバルをおいて間欠的に作動するのに対して、高速モード及び低速モードは連続的に作動する。その意味では、連続モードと間欠モードという２種類も理屈的には考えられる。但し、現在一般的に採用されているものとしては、高速モードと低速モードの２種類、あるいは間欠モードを加えた３種類であり、それらの拭い能力の大小については上述した通りであるので、この関係を基準として以下の説明を進めることとする。
【００１４】
また、ワイパが動作しなくなった場合を考えると、その状態からはその時点において降雨などがほとんどないことが推定されるだけであり、ここで問題にしている車両前方の空間に浮遊する水分や、送信波照射部分に付着した水分が存在しないということと同義ではない。つまり、それまでの降雨状態によっては水たまりが存在していれば水しぶきなどが継続して発生するし、それまでの降雨によって送信波照射部分に水分が付着していれば、その状態がしばらく継続する可能性もある。
【００１５】
そこで、ワイパが動作している状況から動作しない状況になった後においては、ワイパ動作中の状況も加味して水分の発生度合いを推定する。ワイパ動作中の状況の加味の仕方は種々考えられるが、要は、間欠モードを数分続けた後にワイパを停止させた場合と、高速モードを数十分続けた後にワイパを停止させた場合とでは、その停止後の水分の発生度合いが異なるため、そのような停止前の状態を反映して推定するということである。このような点に着目することで、より適切な推定が可能となる。
【００１６】
この説明からも判るように、最終的には水分の発生度合いを推定するためにワイパの動作状況に着目したのであるから、動作していない継続時間及び動作している継続時間、そして複数の動作モードにおける拭い能力の高さに応じて水分の発生度合いを推定することが好ましい。拭い能力の高いモードであるほど、そして動作の継続時間が長いほど水分発生度合いが高いと推定することが好ましい。そこで本発明の推定手段は、上述のように、車両に設けられた、拭い能力の異なる少なくとも２種類の動作モードを持つワイパの動作状況に基づき、そのワイパが動作していない期間中は所定値を減算し、動作している期間中は拭い能力の高い動作モードほど大きな値を加算することで水分発生度合い推定値を算出し、その算出した推定値に基づいて水分の発生度合いを推定するのである。
【００１７】
なお、ワイパを動作させるための操作レバーなどをドライバが手動で操作する場合には、ワイパスイッチなど、ワイパの動作状態を直接把握してもよいが、例えば請求項６に示すように雨滴センサからの検出結果に基づいてワイパの動作状況を間接的に把握してもよい。この場合は、雨滴センサからの検出結果に基づいてワイパが自動的に動作する構成であるため、雨滴センサからの検出結果からワイパの動作状況を把握することができるからである。
【００１８】
なお、請求項７に示すように、物体認識装置の各手段をコンピュータシステムにて実現する機能は、例えば、コンピュータシステム側で起動するプログラムとして備えることができる。このようなプログラムの場合、例えば、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ハードディスク等のコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録し、必要に応じてコンピュータシステムにロードして起動することにより用いることができる。この他、ＲＯＭやバックアップＲＡＭをコンピュータ読み取り可能な記録媒体として前記プログラムを記録しておき、このＲＯＭあるいはバックアップＲＡＭをコンピュータシステムに組み込んで用いても良い。
【００１９】
【発明の実施の形態】
次に、本発明が適用された車両制御装置１について、図面と共に説明する。この車両制御装置は、自動車に搭載され、警報すべき領域に障害物が所定の状況で存在する場合に警報を出力したり、前車（先行車両）に合わせて車速を制御したりする装置である。
【００２０】
図１は、そのシステムブロック図である。車両制御装置は認識・車間制御ＥＣＵ３を中心に構成されている。認識・車間制御ＥＣＵ３はマイクロコンピュータを主な構成として入出力インターフェース（Ｉ／Ｏ）および各種の駆動回路や検出回路を備えている。これらのハード構成は一般的なものであるので詳細な説明は省略する。
【００２１】
認識・車間制御ＥＣＵ３は、レーザレーダセンサ５、車速センサ７、ブレーキスイッチ９、スロットル開度センサ１１から各々所定の検出データを入力しており、警報音発生器１３、距離表示器１５、センサ異常表示器１７、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および自動変速機制御器２３に所定の駆動信号を出力している。また認識・車間制御ＥＣＵ３には、警報音量を設定する警報音量設定器２４、警報判定処理における感度を設定する警報感度設定器２５、クルーズコントロールスイッチ２６、図示しないステアリングホイールの操作量を検出するステアリングセンサ２７、ヨーレートセンサ２８及びワイパ操作レバーに対する操作を検出するワイパスイッチ３０が接続されている。なお、ワイパスイッチ３０は、ワイパの３つの動作モードとしての▲１▼間欠モード、▲２▼低速モード、▲３▼高速モードのいずれが選択されているかを検出する。また認識・車間制御ＥＣＵ３は、電源スイッチ２９を備え、その「オン」により、所定の処理を開始する。
【００２２】
ここで、レーザレーダセンサ５は、図２に示すように、発光部、受光部及びレーザレーダＣＰＵ７０などを主要部として次のように構成されている。発光部は、パルス状のレーザ光を、発光レンズ７１及びスキャナ７２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）７５を備えている。そして、レーザダイオード７５は、レーザダイオード駆動回路７６を介してレーザレーダＣＰＵ７０に接続され、レーザレーダＣＰＵ７０からの駆動信号によりレーザ光を放射（発光）する。また、スキャナ７２にはミラー７３が鉛直軸を中心に揺動可能に設けられ、レーザレーダＣＰＵ７０からの駆動信号がモータ駆動部７４を介して入力されると、このミラー７３は図示しないモータの駆動力により揺動する。すると、レーザ光は車両前方の測定エリアの中心方向を中心にし、車幅方向の所定角度の範囲でレーザ光を不連続に掃引照射（スキャン）して出力される。本実施形態でのスキャンエリアは、０．１５ｄｅｇ×１０５点（±約７．８ｄｅｇ）であり、このエリア内を順次走査する。具体的には、左方向から右方向へスキャンし、水平ビーム番号を０〜１０４とした１０５本の送信レーザ光ビームを０．１５°おきに照射する。水平ビーム番号０が−７．８ｄｅｇに相当し、水平ビーム番号１０４が＋７．８ｄｅｇに相当する。なお、このレーザ光はガラス板７７を通して照射されるため、例えば降雨時などにこのガラス板７７に水滴が付着することで、レーザ光が散乱される可能性がある。
【００２３】
一方、受光部は、図示しない物体に反射されたレーザ光を受光レンズ８１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８３とを備えている。そして、この受光素子８３の出力電圧は、アンプ８５に入力される。アンプ８５は入力電圧を増幅してコンパレータ８７に出力する。コンパレータ８７はアンプ８５の出力電圧を基準電圧と比較し、出力電圧＞基準電圧となったとき所定の受光信号を時間計測回路８９へ出力する。
【００２４】
時間計測回路８９には、レーザレーダＣＰＵ７０からレーザダイオード駆動回路７６へ出力される駆動信号も入力され、上記駆動信号をスタートパルスＰＡ、上記受光信号をストップパルスＰＢとし、２つのパルスＰＡ，ＰＢ間の位相差（すなわち入力時間差）を２進デジタル信号に符号化する。また、ストップパルスＰＢのパルス幅も時間として計測する。そして、それらの値を２進デジタル信号に符号化してレーザレーダＣＰＵ７０へ出力する。レーザレーダＣＰＵ７０は、時間計測回路８９から入力された２つのパルスＰＡ，ＰＢ間の入力時間差及びストップパルスＰＢのパルス幅（受信信号強度に相当）を含む測距データを、認識・車間制御ＥＣＵ３へ出力する。
【００２５】
なお、本実施形態のアンプ８５はバイポーラトランジスタを用いて構成されており、次のような特性を持っている。つまり、受光信号の強度が小さい場合には図２（ｂ）に示すように飽和しないが、受光信号の強度が大きくなると図２（ｃ）に示すようにアンプ出力が飽和してしまう（飽和電圧Ｖsat ）。但し、二点鎖線で示すように、少数キャリヤ蓄積効果により、受光信号強度が大きければ大きいほど信号パルスの立ち下がりが遅れる特性を持っている。また、アンプ出力である信号パルスが所定のしきい値電圧よりも大きくなっている時間を示すパルス幅は、受光信号強度と相関関係があり、受光信号強度の対数に略比例している。そのため、たとえ図２（ｃ）のようにアンプ出力が飽和して受光信号強度が直接得られなくても、パルス幅を基にし、上述の相関関係を参照すれば、受光信号強度を推定することができる。
【００２６】
認識・車間制御ＥＣＵ３は、このように構成されていることにより、レーザレーダセンサ５からの測距データを基にして物体を認識し、その認識物体から得た先行車の状況に合わせて、ブレーキ駆動器１９、スロットル駆動器２１および自動変速機制御器２３に駆動信号を出力することにより車速を制御する、いわゆる車間制御を実施している。また、認識物体が所定の警報領域に所定時間存在した場合等に警報する警報判定処理も同時に実施している。この場合の物体としては、自車の前方を走行する前車やまたは停止している前車あるいは路側にあるガードレールや支柱物体等が該当する。
【００２７】
続いて認識・車間制御ＥＣＵ３の内部構成について制御ブロックとして説明する。レーザレーダセンサ５から出力された測距データは物体認識ブロック４３に送られる。
物体認識ブロック４３では、測距データとして得た距離データとスキャン角度θについては、レーザレーダ中心を原点（０，０）とし、車幅方向をＸ軸、車両前方方向をＺ軸とするＸＺ直交座標に変換する。そして、この直交座標に変換し計測データに基づいて、物体の中心位置（Ｘ，Ｚ）、大きさ（Ｗ，Ｄ）を求めると共に、中心位置（Ｘ，Ｚ）の時間的変化に基づいて、自車位置を基準とする前車等の障害物の相対速度（Ｖｘ，Ｖｚ）を求める。さらに物体認識ブロック４３では、車速センサ７の検出値に基づいて車速演算ブロック４７から出力される車速（自車速）Ｖと上記求められた相対速度（Ｖｘ，Ｖｚ）とから物体が停止物体であるか移動物体であるかの認識種別が求められ、この認識種別と物体の中心位置とに基づいて自車両の走行に影響する物体が選択され、その距離が距離表示器１５により表示される。なお、物体の大きさを示す（Ｗ，Ｄ）は、それぞれ（横幅，奥行き）である。このようなデータを持つ物体のモデルを「物標モデル」と呼ぶこととする。
【００２８】
この物体認識ブロック４３にて求めたデータが異常な範囲の値がどうかがセンサ異常検出ブロック４４にて検出され、異常な範囲の値である場合には、センサ異常表示器１７にその旨の表示がなされる。
また、ステアリングセンサ２７からの信号に基づいて操舵角演算ブロック４９にて操舵角が求められ、ヨーレートセンサ２８からの信号に基づいてヨーレート演算ブロック５１にてヨーレートが演算される。
【００２９】
カーブ半径（曲率半径）算出ブロック５７では、車速演算ブロック４７からの車速と操舵角演算ブロック４９からの操舵角とヨーレート演算ブロック５１からのヨーレートとに基づいて、カーブ半径（曲率半径）Ｒを算出する。先行車判定ブロック５３では、このカーブ半径Ｒおよび物体認識ブロック４３にて求められた認識種別、中心位置座標（Ｘ，Ｚ）、物体の大きさ（Ｗ，Ｄ）及び相対速度（Ｖｘ，Ｖｚ）に基づいて先行車を選択し、その先行車に対する距離Ｚおよび相対速度Ｖｚを求める。
【００３０】
そして、車間制御部及び警報判定部ブロック５５が、この先行車との距離Ｚ、相対速度Ｖｚ、クルーズコントロールスイッチ２６の設定状態およびブレーキスイッチ９の踏み込み状態、スロットル開度センサ１１からの開度および警報感度設定器２５による感度設定値に基づいて、警報判定ならば警報するか否かを判定し、クルーズ判定ならば車速制御の内容を決定する。その結果を、警報が必要ならば、警報発生信号を警報音発生器１３に出力する。また、クルーズ判定ならば、自動変速機制御器２３、ブレーキ駆動器１９およびスロットル駆動器２１に制御信号を出力して、必要な制御を実施する。そして、これらの制御実行時には、距離表示器１５に対して必要な表示信号を出力して、状況をドライバーに告知している。
【００３１】
このような車間制御や警報判定に際しては、その前提となる物体認識が適切に行われていることが重要である。そこで、上述した物体認識ブロック４３において実行される物体認識にかかる動作について、説明する。
図３は物体認識の全体を示すメインフローチャートであり、最初のステップであるＳ１０では、レーザレーダセンサ５から１スキャン分の測距データの読み込みを行う。レーザレーダセンサ５でのスキャン周期は１００ｍｓｅｃとし、１００ｍｓｅｃ毎にデータを取り込むこととする。
【００３２】
続くＳ２０では、測距データに基づき、水分浮遊状態の推定を行う。この処理を図４のフローチャートなどを参照して説明する。
図４の最初のステップであるＳ２０１では、ワイパ操作があるか否かを判断する。なお、この判断においては、ワイパスイッチ３０が▲１▼間欠、▲２▼低速（Ｌｏ）、▲３▼高速（Ｈｉ）の各動作モードのいずれに選択されているかの区別はせず、いずれかの動作モードが選択されていればワイパ操作ありと判断する。ワイパ操作がない場合、つまりいずれの動作モードも選択されていない場合には（Ｓ２０１：ＮＯ）、ＭＯＤＥ＝−１とする。なお、このＭＯＤＥの値は後述するＳ２０８において水分発生度合いの推定値ＳＰの算出に用いられる。
【００３３】
そして、ワイパ操作がある場合には（Ｓ２０１：ＹＥＳ）、Ｓ２０３〜Ｓ２０７によって、その動作モードに応じたＭＯＤＥ値を設定する。Ｓ２０３では動作モードが間欠モードか否かを判断し、間欠モードでない場合には（Ｓ２０３：ＮＯ）、低速モードか否かを判断し（Ｓ２０４）、低速モードでもない場合には（Ｓ２０４：ＮＯ）、高速モードであるため、Ｓ２０５へ移行して、ＭＯＤＥ＝１０とする。また、低速モードの場合には（Ｓ２０４：ＹＥＳ）、Ｓ２０６へ移行してＭＯＤＥ＝３とする。一方、間欠モードの場合には（Ｓ２０３：ＹＥＳ）、Ｓ２０７へ移行してＭＯＤＥ＝１とする。つまり、このＭＯＤＥ値は、ワイパ操作がない場合には−１、間欠モードでは１、低速モードでは３、高速モードでは１０となる。
【００３４】
このようにしてＭＯＤＥ値が設定されると、Ｓ２０８において、推定値ＳＰを下式のように算出する。
ＳＰ＝ＳＰ（ｎ−１）＋ＭＯＤＥ
なお、ＳＰ（ｎ−１）は前回の推定値ＳＰである。また、本処理は０．１秒毎に実行されるので、この推定値ＳＰも０．１秒毎に加減算されることとなる。
【００３５】
そして、続くＳ２０９では、推定値ＳＰが上限ガード値である８０００以上となったか否かを判断し、ＳＰ≧８０００の場合には（Ｓ２０９：ＹＥＳ）、推定値ＳＰを上限ガード値である８０００にする（Ｓ２１０）。一方、ＳＰ＜８０００の場合には（Ｓ２０９：ＮＯ）、推定値ＳＰが下限ガード値である０以下となったか否かを判断し（Ｓ２１１）、ＳＰ≦０の場合には（Ｓ２１１：ＹＥＳ）、推定値ＳＰを下限ガード値である０にする（Ｓ２１２）。それ以外の場合は（Ｓ２１１：ＮＯ）、そのまま本処理を終了する。
【００３６】
図４に示す処理が終了すると、図３のＳ３０へ移行して、ノイズ削除定数の設定を行う。この処理を図５（ａ）のフローチャートなどを参照して説明する。
図５（ａ）の最初のステップであるＳ３０１では、Ｓ２０の処理（すなわち図４に示した処理）にて得た推定値ＳＰを呼び出し、その推定値ＳＰに基づいてノイズ削除定数を設定する（Ｓ３０２）。このノイズ削除定数の設定は、図５（ｂ）に示す設定マップを参照して行う。
【００３７】
このマップは、推定値ＳＰの値に応じてノイズ削除定数としての削除しきい値Ｌ及び削除距離Ｄを設定するためのものであり、本実施形態では、次のような対応関係となっている。なお、削除しきい値Ｌとしては受光パルス幅を用い、１ＬＳＢを６．４nsecとした値を用いる。

図５（ａ）に示す処理が終了すると、図３のＳ４０へ移行して、ノイズ削除を行う。この処理を図６（ａ）のフローチャートなどを参照して説明する。
【００３８】
図６（ａ）の最初のステップであるＳ４０１では、Ｓ３０の処理（すなわち図５（ａ）に示した処理）にて得たノイズ削除定数、すなわち削除しきい値Ｌ及び削除距離Ｄを呼び出す。そして、これら削除しきい値Ｌ及び削除距離Ｄにて定まる削除エリアに該当するデータ（ビーム単位のデータという意味でビームデータとも称す。）があるか否かを判断し（Ｓ４０２）、該当するデータがあれば（Ｓ４０２：ＹＥＳ）、そのビームデータを削除する（Ｓ４０３）。
【００３９】
ここで、削除エリアは、図６（ｂ）に示すように設定される。すなわち、受光強度を縦軸、削除距離を横軸とした場合、削除距離が０で削除しきい値がＬの点と、削除距離がＤで削除しきい値が０の点を結んだ線と、縦軸及び横軸とで囲まれるエリアを削除エリアとして設定する。つまり、自車から近距離に出現した反射受光強度の低いビームデータは削除されるのであるが、そのエリアの境界を規定する距離及び受光強度を、削除しきい値Ｌ及び削除距離Ｄにて示している。
【００４０】
なお、図５（ｂ）に示すノイズ削除定数の設定マップ及び図６（ｂ）に示す削除エリアからも判るように、推定値ＳＰが大きくなるほど、削除エリアが広くなっている。図５（ｂ）に示したエリアタイプＡ〜Ｅについて削除エリアの広さの関係（あるいは包含関係）を示せば、Ａ＜Ｂ＜Ｃ＜Ｄ＜Ｅとなる。これは、次の理由による。つまり、推定値ＳＰと路面の水たまり状況には相関があり、また水たまり状況と水しぶき（スプラッシュ）などによる浮遊水分にも相関がある。さらに、浮遊水分が多いほどノイズの出現距離は長くなり、そのノイズデータによる受光強度も大きくなる。したがって、このような状況におけるノイズデータを適切に削除するため、推定値ＳＰが大きくなるほど広い削除エリアとしたのである。この説明からも判るように、推定値ＳＰが特許請求の範囲に記載した「水分の発生度合い」を示すパラメータとなっている。なお、削除エリアタイプＡの場合は、実際には何もデータを削除しないこととなる。
【００４１】
図７（ａ）には、通常の車両・汚れた車両・スプラッシュの発生距離及びその反射光による受光強度の分布を示した。雨の降り方が激しくなるほど路面に水がたまり、レーザレーダセンサ５にて捕らえられるスプラッシュの発生距離も０〜７ｍと長くなる。そのため、図５（ｂ）に示したエリアタイプであれば削除エリアがＥタイプを適用することが好ましい。但し、路面が濡れている程度であれば、スプラッシュの発生距離も０〜３ｍと相対的に短くなり、また反射光による受光強度も相対的に小さくなる。そのため、削除エリアがＣタイプ程度でも十分である。
【００４２】
また、図７（ａ）からも判るように、たとえ図５（ｂ）に示した削除エリアＥタイプであっても、通常の車両であればノイズデータとして削除されることはない。それに対して汚れた車両の場合には、受光強度が相対的に小さくなるので、削除エリアＥタイプを適用することで削除されてしまう可能性はある。その反面、スプラッシュなどによるノイズデータは適切に削除でき、誤って車両として認識されることを防止できる。つまり、ノイズデータの削除の方を優先した。しかし、常にこのノイズデータの削除を行うのではなく、例えば天候のよい状況であれば、図３のＳ４０においてはノイズデータの削除がされないため、汚れた車両であってもデータが失われることはない。
【００４３】
一方、図７（ｂ）は、ノイズデータの削除に用いる削除エリアのタイプがワイパ操作に応じてどのように変化するかを示す具体例のタイムチャートである。ワイパ動作状況は、最初数秒間は間欠モードであり、その後低速（Ｌｏ）モードとなり、最後の数秒間も間欠モードとなってその後停止（ＯＦＦ）した。水分発生度合いに対応する推定値ＳＰは、ワイパ動作がＬｏモードとなってすぐに上限値の８０００となり、ワイパ動作がＬｏモードから間欠モードになってもそのまま上限値の８０００であり、間欠モードから停止（ＯＦＦ）となった時点で下がり始める。しかし、図４のフローチャートからも判るように、ＯＦＦ状態では（Ｓ２０１：ＮＯ）、ＭＯＤＥ値は０．１秒毎に１ずつ減算される（Ｓ２０２）だけなので、データ削除されない削除エリアがＡタイプとなる推定値ＳＰ＝３００となるのは、ワイパがＯＦＦ状態となってから７７０秒後（１２分５０秒後）である。なお、削除エリアはタイプＡから始まってＢ→Ｃ→Ｄ→Ｅと変化し推定値ＳＰが８０００の間はタイプＥのままである。その後、推定値ＳＰが８０００から低下すると共に先ほどとは反対に変化していき、推定値が３００以下になるとタイプＡに戻る。
【００４４】
これからも判るように、水分の発生度合いの大きさをワイパの動作状況から推定し、相対的に大きなスプラッシュが発生する可能性が高くなるにつれて削除エリアを拡大していく。一方、ワイパ動作を停止させても、停止前の状況から路面に水がたまっておりスプラッシュが発生すると思われる場合は、削除エリアを瞬時に縮小するのではなく、徐々に縮小していくようにした。本実施形態の場合であれば、推定値ＳＰが上限値８０００まで到達していた場合には、上述のようにワイパ動作を停止してから７７０秒間はノイズデータの削除を行うようにした。
【００４５】
なお、ここではノイズデータとしてスプラッシュを主眼において説明したが、発光部のガラス板７７に水滴が付着した場合にレーザ光が散乱されて広がってしまい、実際に物体が存在している位置とは異なる位置に存在しているように認識してしまうようなノイズデータに対しても同様の観点で対処可能である。特に、このような散乱光によって隣接車線の車両をあたかも自車と同一車線上に車両（先行車）が存在するように誤認識してしまった場合には、散乱光のため受光強度が相対的に低い反射光しか得られないため、図７（ａ）に示したスプラッシュを削除する際と同じようなエリア設定で大半が対処できる。
【００４６】
以上でノイズデータの削除に関連する処理説明は終わり図３のフローチャートの説明を続ける。Ｓ４０の処理（つまり図６（ａ）に示す処理）が終了すると、Ｓ５０へ移行して、セグメント化を行う。上述したように、測距データとして得た距離データとスキャン角度θについては極座標系からＸＺ直交座標系に変換し、その変換後のデータをグルーピングしてセグメントを形成する。この様子を図８に示す。本実施形態では、点認識されたデータ同士のＸ軸方向の距離△Ｘが０．２ｍ以下、Ｚ軸方向の距離△Ｚが２ｍ以下という２条件を共に満たす場合に、その点集合を一体化してセグメントデータを求める。このセグメントデータは、一体化された点集合を含むような大きさに設定された、Ｘ軸及びＺ軸に平行な２辺を持つ長方形の領域であり、中心座標（Ｘ，Ｚ）と大きさを示すための２辺のデータ（Ｗ，Ｄ）をデータ内容とする。
【００４７】
続くＳ６０では、認識対象の個々の車両などを物標化する物標化処理を行う。物標とは、一まとまりのセグメントに対して作成される物体のモデルである。こ物標化の内容は物体認識ブロック４３についての説明の際に行ったが簡単に繰り返しておくと、Ｓ３０で得たセグメントデータに基づいて、物体の中心位置（Ｘ，Ｚ）、大きさ（Ｗ，Ｄ）を求めると共に、中心位置（Ｘ，Ｚ）の時間的変化に基づいて、自車位置を基準とする前車等の障害物の相対速度（Ｖｘ，Ｖｚ）を求める。さらに物体が停止物体であるか移動物体であるかの認識種別が求められ、この認識種別と物体の中心位置とに基づいて自車両の走行に影響する物体が選択され、その距離が距離表示器１５により表示される。なお、物体の大きさを示す（Ｗ，Ｄ）は、それぞれ（横幅，奥行き）である。このようなデータを持つ物標モデルが図１に示す物体認識ブロック４３から先行車判定ブロック５３へ出力される。
【００４８】
本実施形態においては、レーザレーダセンサ５がレーダ手段に相当し、認識・車間制御ＥＣＵ３の物体認識ブロック４３が推定手段、判定手段及び認識手段に相当する。また、図４に示す処理が推定手段としての処理の実行に相当し、図５（ａ）及び図６（ａ）のＳ４０１、Ｓ４０２に示す処理が判定手段としての処理の実行に相当する。また、図６（ａ）のＳ４０３及び図３のＳ５０、Ｓ６０の処理が認識手段としての処理の実行に相当する。
【００４９】
以上説明したように、本実施形態の車両制御装置１によれば、ワイパの動作状況に基づいて水分発生度合いを推定し、この度合いより判定したノイズデータが発生し易い状況に限ってノイズデータの削除を行うため、このようなノイズデータ削除のための処理を「常に実行」するものに対しては処理負荷の低減という利点が得られる。また、図７（ａ）を参照して説明したように、汚れた車両も見かけ上ノイズデータと同じような性状を持つ低反射物体であるため削除エリア内に入ってしまい、データ削除されてしまう可能性があるが、ノイズデータが発生し易い状況でない場合、つまり本実施例の場合は推定値ＳＰが３００以下の場合にはノイズデータの削除を行わないので、ノイズデータ削除を優先すべきとき以外は必要なデータを削除してしまうことを防止できる。このように、極力ノイズデータ削除が必要な場合に限ってその動作を実行させることで、先行車を適切に認識でき、その認識した物体に基づいて行う車間制御なども安定する。
【００５０】
なお、本発明はこのような実施形態に何等限定されるものではなく、本発明の主旨を逸脱しない範囲において種々なる形態で実施し得る。
（１）例えば、上記実施形態では認識・車間制御ＥＣＵ３内の物体認識ブロック４３にてノイズデータの削除を行ったが。レーザレーダセンサ５においてノイズデータを削除してもよい。つまり、ワイパスイッチ３０の検出結果を図２に示すレーザレーダＣＰＵ７０に出力し、レーザレーダＣＰＵ７０において図３のＳ２０〜Ｓ４０に相当する処理を行って該当するビームデータを削除し、その削除後の測距データを認識・車間制御ＥＣＵ３（の物体認識ブロック４３）に出力するように構成するのである。
【００５１】
（２）上記実施形態ではワイパスイッチ３０がオンされていることで雨天（降雨）状態であることを推定したが、それ以外でも、例えばフロントガラスに設けられ、雨滴を検出するセンサを用い、その検出結果に基づいて推定してもよい。この場合は、雨滴センサからの検出結果に基づいてワイパが自動的に動作する構成であるため、雨滴センサからの検出結果からワイパの動作状況を把握することができるからである。
【００５２】
（３）上記実施形態では、物体認識ブロック４３において、レーザレーダセンサ５から得た距離データとスキャン角度θを極座標系からＸＺ直交座標系に変換していたが、レーザレーダセンサ５において直交座標系に変換してから物体認識ブロック４３に出力するようにしてもよい。
【００５３】
（４）上記実施形態では「レーダ手段」としてレーザ光を用いたレーザレーダセンサ５５を採用したが、ミリ波等の電波や超音波等を用いるものであってもよい。また、スキャン方式にこだわる必要はなく、距離以外に方位を測定できる方式であればよい。そして、例えばミリ波でＦＭＣＷレーダ又はドップラーレーダなどを用いた場合には、反射波（受信波）から先行車までの距離情報と先行車の相対速度情報が一度に得られるため、レーザ光を用いた場合のように、距離情報に基づいて相対速度を算出するという過程は不要となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明が適用された車両制御装置の構成を示すブロック図である。
【図２】レーザレーダセンサに関する説明図である。
【図３】物体認識に係る処理を示すフローチャートである。
【図４】図３の処理中で実行される水分発生度合いの推定処理を示すフローチャートである。
【図５】（ａ）は図３の処理中で実行されるノイズ削除定数設定処理を示すフローチャートであり、（ｂ）はノイズ削除定数の設定マップである。
【図６】（ａ）は図３の処理中で実行されるノイズ削除処理を示すフローチャートであり、（ｂ）は削除エリアの説明図である。
【図７】（ａ）は通常の車両・汚れた車両・スプラッシュの発生距離及びその反射光による受光強度の分布を示す説明図であり、（ｂ）はノイズデータの削除に用いる削除エリアのタイプがワイパ操作に応じてどのように変化するかを示す具体例のタイムチャートである。
【図８】測距データのセグメント化の内容を示す説明図である。
【符号の説明】
１…車両制御装置、３…認識・車間制御ＥＣＵ、５…レーザレーダセンサ、７…車速センサ、９…ブレーキスイッチ、１１…スロットル開度センサ、１３…警報音発生器、１５…距離表示器、１７…センサ異常表示器、１９…ブレーキ駆動器、２１…スロットル駆動器、２３…自動変速機制御器、２４…警報音量設定器、２５…警報感度設定器、２６…クルーズコントロールスイッチ、２７…ステアリングセンサ、２８…ヨーレートセンサ、２９…電源スイッチ、３０…ワイパスイッチ、４３…物体認識ブロック、４４…センサ異常検出ブロック、４７…車速演算ブロック、４９…操舵角演算ブロック、５１…ヨーレート演算ブロック、５３…先行車判定ブロック、５５…車間制御部及び警報判定部ブロック、５７…カーブ半径算出ブロック、７０…レーザレーダＣＰＵ、７１…発光レンズ、７２…スキャナ、７３…ミラー、７４…モータ駆動回路、７５…半導体レーザダイオード、７６…レーザダイオード駆動回路、７７…ガラス板、８１…受光レンズ、８３…受光素子、８５…アンプ、８７…コンパレータ、８９…時間計測回路

Claims

車幅方向の所定範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波に基づいて車両前方の物体を認識する物体認識方法であって、
前記反射波による受信信号の内、前記車両前方の空間に浮遊する水分によって反射されたと推定されるノイズデータ、あるいは送信波照射部分に水分が付着することにより送信波が散乱することによって得られたと推定されるノイズデータを削除した上で前記物体認識が可能であり、
前記車両に設けられた、拭い能力の異なる少なくとも２種類の動作モードを持つワイパの動作状況に基づき、そのワイパが動作していない期間中は所定値を減算し、動作している期間中は前記拭い能力の高い動作モードほど大きな値を加算することで水分発生度合い推定値を算出し、その算出した推定値に基づいて前記ノイズデータの原因となる水分の発生度合いを推定し、その推定された水分の発生度合いに基づいて前記ノイズデータの削除の必要性を判定し、削除が必要な場合に限って前記ノイズデータの削除を実行すること
を特徴とする物体認識方法。
車幅方向の所定範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波を受信して物体を検出するレーダ手段と、
該レーダ手段による検出結果に基づき、車両前方の物体を認識する認識手段とを備えた物体認識装置であって、
前記車両前方の空間に浮遊する水分によって反射されたと推定されるノイズデータ、あるいは送信波照射部分に水分が付着することにより送信波が散乱することによって得られたと推定されるノイズデータの原因となる水分の発生度合いを推定する推定手段と、
該推定手段によって推定された水分の発生度合いに基づいてノイズデータ削除の必要性を判定する判定手段とを備え、
前記推定手段は、前記車両に設けられた、拭い能力の異なる少なくとも２種類の動作モードを持つワイパの動作状況に基づき、そのワイパが動作していない期間中は所定値を減算し、動作している期間中は前記拭い能力の高い動作モードほど大きな値を加算することで水分発生度合い推定値を算出し、その算出した推定値に基づいて前記水分の発生度合いを推定し、
前記認識手段は、前記判定手段によってノイズデータ削除が必要であると判定された場合に限り、前記レーダ手段による検出結果に対して前記ノイズデータの削除を実行し、残った検出結果に基づいて物体を認識すること
を特徴とする物体認識装置。
車幅方向の所定範囲内に渡り送信波を照射し、その反射波を受信して物体を検出するレーダ手段と、
該レーダ手段による検出結果に基づき、車両前方の物体を認識する認識手段とを備えた物体認識装置であって、
前記車両前方の空間に浮遊する水分によって反射されたと推定されるノイズデータ、あるいは送信波照射部分に水分が付着することにより送信波が散乱することによって得られたと推定されるノイズデータの原因となる水分の発生度合いを推定する推定手段と、
該推定手段によって推定された水分の発生度合いに基づいてノイズデータ削除の必要性を判定する判定手段とを備え、
前記推定手段は、前記車両に設けられた、拭い能力の異なる少なくとも２種類の動作モードを持つワイパの動作状況に基づき、そのワイパが動作していない期間中は所定値を減算し、動作している期間中は前記拭い能力の高い動作モードほど大きな値を加算することで水分発生度合い推定値を算出し、その算出した推定値に基づいて前記水分の発生度合いを推定し、
前記レーダ手段は、前記判定手段によってノイズデータ削除が必要であると判定された場合に限り前記ノイズデータの削除を実行し、検出結果とすること
を特徴とする物体認識装置。
請求項２又は３に記載の物体認識装置において、
前記判定手段は、前記推定手段によって推定された水分の発生度合いに基づいて、前記ノイズデータの削除範囲も定め、
前記ノイズデータ削除を行う認識手段又はレーダ手段は、前記判定手段によって定められた削除範囲に基づいて前記ノイズデータ削除を実行すること
を特徴とする物体認識装置。
請求項４に記載の物体認識装置において、
前記判定手段は、前記推定手段によって推定された水分の発生度合いが大きいほど、前記ノイズデータ削除の必要性が高いと判定すると共に前記削除範囲も広く定めること
を特徴とする物体認識装置。
請求項２〜５のいずれかに記載の物体認識装置において、
前記ワイパは、前記車両に設けられた雨滴センサからの検出結果に基づいて自動的に動作可能に構成されており、
前記推定手段は、前記雨滴センサからの検出結果に基づいて前記ワイパの動作状況を把握すること
を特徴とする物体認識装置。
請求項２〜６のいずれか記載の物体認識装置の各手段としてコンピュータシステムを機能させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。