JP3985748B2

JP3985748B2 - 車載用障害物検出装置

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Publication number: JP3985748B2
Application number: JP2003271921A
Authority: JP
Inventors: 高橋　　宏
Original assignee: Nissan Motor Co Ltd
Current assignee: Nissan Motor Co Ltd
Priority date: 2003-07-08
Filing date: 2003-07-08
Publication date: 2007-10-03
Anticipated expiration: 2023-07-08
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Description

本発明は、センシング範囲が互いに重複しない複数のセンサを用いて自車両に対する障害物の存在を検出する車載用障害物検出装置に関する。

従来より、車両の運転操作の安全性を高めることを目的として、走行している自車両に対する障害物を検出する技術が知られている（例えば、特許文献１参照。）。

この特許文献１には、走路に対する車両の位置を検出して当該車両の操舵を制御する自動走行制御装置が開示されている。特に、この自動走行制御装置は、障害物を検出するために、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）等のカメラとレーダとを車載し、カメラによる検出範囲とレーダによる検出範囲とを冗長させ、これら両者での検出を行うことにより、検出信頼度の向上を図っている。
特開平１０−３１７９９号公報

ところで、上述した特許文献１に記載された技術をはじめとする従来のシステムにおいては、複数のレーダを用いて障害物を検出することによって検出信頼度を向上させているが、複数のレーダによる検出範囲に対して冗長なセンシング範囲を持たせる制限が存在していたことから、車両に対するセンサの取り付け位置や取り付け方向についての自由度が極めて低いという問題があった。

また、この種の従来の技術は、基本的に死角をつくらないようにセンサを配置することに主眼をおいたものが多いが、システムによっては、できる限り少ない個数のセンサを用いて周囲状況を確認したいという要請があった。

しかしながら、従来のシステムにおいては、上述した特許文献１に記載された技術のように、検出信頼性を向上するために複数のセンサを用いる構成となっていたことから、これら複数のセンサからの死角についての情報の受け渡しを積極的に利用する構成とはなっていなかった。

本発明は、このような実情に鑑みてなされたものであり、複数のセンサによって検出される情報を有効に利用し、障害物が死角内に存在する際の取り扱いを適切に行い、安全性をより向上させることができる車載用障害物検出装置を提供することを目的とするものである。

本発明に係る車載用障害物検出装置は、センシング範囲が互いに重複しない複数のセンサのうち一のセンサのセンシング範囲内に存在する障害物の挙動を観測し、観測した障害物の挙動に基づいて、一のセンサのセンシング範囲と他のセンサのセンシング範囲との間の領域である死角内における障害物の挙動を予測するようにしている。そして、障害物が一のセンサのセンシング範囲から逸脱して他のセンサのセンシング範囲内に進入したときに、予測に基づく障害物の位置と、実際に他のセンサによって観測される障害物の位置とに差が生じている場合には、この差に基づいて予測に用いるパラメータを補正するようにしている。

本発明に係る車載用障害物検出装置によれば、複数のセンサによって検出される情報を有効に利用することにより、本来センサが検出していない死角内における障害物の存在を予測することが可能となる。このように、本発明に係る車載用障害物検出装置によれば、障害物が死角内に存在する際の取り扱いを適切に行うことにより、安全性をより向上させることができる。

以下、本発明を適用した具体的な実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。

本発明を適用した車載用障害物検出装置は、センシング範囲が互いに重複しない複数のセンサを用いて走行している自車両に対する障害物の存在を検出するものであり、特に、複数のセンサのうちの一のセンサのセンシング範囲内における障害物の挙動に基づいて、センサによっては検出することができない死角内における障害物の挙動を予測するものである。

ここで、予測について補足的な説明として、自車両の側方を通過する障害物としての追越車両の挙動を予測したパラメータを、当該追越車両の後続車両についても適用することが有効である理由について説明する。

車両の流れは、一般に、“武者利光著、「１／ｆゆらぎ」、講談社ブルーバックス”等の著書において記載されているように、同様の傾向が継続するときには頻発し、一旦流れが途絶えるとほとんど車両が来なくなる、というゆらぎの性質を有するといわれている。したがって、１台目の追越車両がある速度で自車両の側方を通過した場合には、２台目の追越車両も、１台目の追越車両と略同様の速度で通過していく現象が生じやすい。また、進行方向前方の渋滞等の影響で１台目の追越車両が減速しながら自車両の側方を通過した場合には、後続する追越車両も減速しながら追い越していく現象が生じやすいということができる。ただし、このような現象は、個別的に厳密に計算すると、当然、個々の車両特性によって変化するものであるが、マクロ的に考えれば、同様の傾向が存在するものと考えることができる。

本発明の実施の形態として示す車載用障害物検出装置は、このような性質を利用し、障害物の挙動を予測し、予測したパラメータを次の障害物についても適用するものであるが、当該障害物に関する観測結果に基づいて、次の障害物の予測に用いるパラメータを適宜補正するものである。なお、以下では、説明の便宜上、自車両に搭載された２つのセンサを用いて障害物を検出するものとして説明するが、センサの数はここで挙げる例に限定されるものではなく、適宜変更が可能である。

（第１の実施形態）
まず、本発明を適用した第１の実施の形態の車載用障害物検出装置について説明する。

図１に示すように、本実施形態の車載用障害物検出装置は、自車両１０に搭載された第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２の２つのセンサと、これら２つのセンサ２１，２２によって検出された検出信号に対して画像処理を施す画像処理装置２３と、障害物の位置を算出する障害物位置算出装置２４と、死角内における障害物の挙動を予測する死角内挙動予測装置２５とを備えて構成される。

なお、これら各部のうち、画像処理装置２３及び障害物位置算出装置２４は、複数のセンサ２１，２２のうち一のセンサのセンシング範囲内に存在する障害物の挙動を観測する障害物挙動観測手段を構成し、死角内挙動予測装置２５は、障害物挙動観測手段によって観測された障害物の挙動に基づいて死角内における障害物の挙動を予測する死角内挙動予測手段を構成するものである。

第１のセンサ２１は、例えば、同図中斜線部Ａで示すように、自車両１０の右後側方における所定の領域をセンシング範囲とするビデオカメラ等より構成される。すなわち、この第１のセンサ２１は、自車両１０の右側を移動体障害物としての追越車両３０が追い越していく場合には、当該追越車両３０が自車両１０の右後方に到達した際に当該追越車両３０を検出することが可能とされる。この第１のセンサ２１によって検出された検出信号は、画像処理装置２３に供給される。

第２のセンサ２２は、例えば、同図中斜線部Ｂで示すように、自車両１０の前方における所定の領域をセンシング範囲とするビデオカメラ等より構成される。すなわち、この第２のセンサ２２は、自車両１０の右側を移動体障害物としての追越車両３０が追い越していく場合には、当該追越車両３０が自車両１０の右前方に到達した際に当該追越車両３０を検出することが可能とされる。この第２のセンサ２２によって検出された検出信号は、画像処理装置２３に供給される。

画像処理装置２３は、第１のセンサ２１と第２のセンサ２２のそれぞれによって検出された検出信号に対して所定の画像処理を施すことにより、障害物を画像として生成する。画像処理装置２３は、生成した画像信号を障害物位置算出装置２４及び死角内挙動予測装置２５に供給する。

障害物位置算出装置２４は、画像処理装置２３から供給された画像信号及び死角内挙動予測装置２５から供給された予測信号に基づいて、障害物の位置を算出する。具体的には、障害物位置算出装置２４は、追越車両３０が、自車両１０に対して相対速度Ｖ（ｔ）及び相対加速度ΔＶ（ｔ）で走行するとともに、自車両１０の走行方向に対して方位角θ（ｔ）で走行していることを第１のセンサ２１によって検出した場合には、画像処理装置２３から供給された画像信号及び死角内挙動予測装置２５から供給された予測信号に基づいて、図２に示すように、自車両１０の中心を原点とする２次元直交座標上での追越車両３０の位置を算出する。

死角内挙動予測装置２５は、画像処理装置２３から供給された画像信号に基づいて、第１のセンサ２１のセンシング範囲から第２のセンサ２２のセンシング範囲の間の領域である死角内における障害物の挙動を予測する。死角内挙動予測装置２５は、予測したパラメータからなる予測信号を障害物位置算出装置２４に供給する。

以上のように構成される車載用障害物検出装置では、図３及び図４に示すような一連の処理を経ることで、自車両１０に対する障害物の存在を検出する。

まず、車載用障害物検出装置は、図３に示すように、ステップＳ１において、自車両１００の右後側方における所定の領域をセンシング範囲とする第１のセンサ２１によって障害物を検出すると、この検出信号に基づいて、画像処理装置２３及び障害物位置算出装置２４により、先に図２を用いて説明したような一般的な画像処理技術を用いて当該障害物の位置を算出する。

続いて、車載用障害物検出装置は、ステップＳ２において、障害物の移動パラメータを算定する。具体的には、車載用障害物検出装置は、第１のセンサ２１のセンシング範囲内における障害物の自車両１０に対する相対速度Ｖ（ｔ）、相対加速度ΔＶ（ｔ）、及び方位角θ（ｔ）を観測する。

そして、車載用障害物検出装置は、ステップＳ３において、障害物が引き続き第１のセンサ２１のセンシング範囲内に存在するか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、障害物が引き続き第１のセンサ２１のセンシング範囲内に存在しているものと判定した場合には、ステップＳ１からの処理を繰り返し、当該障害物の観測を継続する。

一方、車載用障害物検出装置は、障害物が第１のセンサ２１のセンシング範囲内から逸脱したものと判定した場合には、自車両１００の前方における所定の領域をセンシング範囲とする第２のセンサ２２のセンシング範囲へと移動するために、死角内を通過しているものと把握する。なお、車載用障害物検出装置は、実際に第１のセンサ２１によって検出できる範囲が障害物位置算出装置２４にとって既知であることから、当該第１のセンサ２１によって障害物の位置をトレースする過程で、障害物の位置が当該第１のセンサ２１のセンシング範囲外になった旨を容易に観測することができる。

続いて、車載用障害物検出装置は、ステップＳ４において、死角内挙動予測装置２５を起動し、車両挙動パラメータ（ベクトル）の初期値に基づいて、死角内における障害物の挙動を予測する。具体的には、車載用障害物検出装置は、この予測処理として、障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現する時刻を算出する。

例えば、先に図２に示した自車両１０と障害物としての追越車両３０との位置関係のもとに、ステップＳ２にて相対速度Ｖ（ｔ）、相対加速度ΔＶ（ｔ）、及び方位角θ（ｔ）が観測された場合において、追越車両３０が死角に進入した瞬間の時刻をｔとする。また、自車両１０の走行速度をＶＳ（ｔ）とする。

この場合、追越車両３０が死角に進入してから第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現するまでの時間は、単純な幾何学的計算によって算出することができる。すなわち、例えば図５に示すように、第１のセンサ２１のセンシング範囲内に存在する追越車両３０の位置から第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現した追越車両３０の位置までの距離Ｄは既知であり、この距離Ｄは、追越車両３０が死角に進入してから第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現するまでの時間をｔ１とすると、次式（１）で表される。したがって、車載用障害物検出装置は、時間ｔ１を容易に算出することができ、時刻ｔ＋ｔ１で追越車両３０が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現するものと予測することができる。

Ｄ＝Ｖ（ｔ）×ｔ１＋０．５×ΔＶ（ｔ）×ｔ１２・・・（１）
車載用障害物検出装置は、このようにして死角内における障害物の挙動を予測すると、予測した障害物の位置に基づいて、警報動作等を適宜行う。

具体的には、車載用障害物検出装置は、ステップＳ５において、運転者によって自車両１０が障害物に近付く方向を指示するウィンカが操作されたか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、ウィンカが操作されていないものと判定した場合には、障害物との接触の可能性がないものと判定し、図４中ステップＳ９へと処理を移行する。

一方、車載用障害物検出装置は、ウィンカが操作されたものと判定した場合には、ステップＳ６において、自車両１０と障害物との接近距離を算出し、ステップＳ７において、接近距離が所定値よりも小さいか否かを判定する。

そして、車載用障害物検出装置は、接近距離が所定値よりも小さくないものと判定した場合には、障害物との接触の可能性がないものと判定し、図４中ステップＳ９へと処理を移行する一方で、接近距離が所定値よりも小さいものと判定した場合には、障害物との接触の可能性があるものと判定し、ステップＳ８において、運転者の注意を喚起すべく、図示しない警報手段を用いて所定の警報動作を行い、図４中ステップＳ９へと処理を移行する。

以降、車載用障害物検出装置は、画像処理装置２３及び障害物位置算出装置２４により、次の障害物の予測に用いるパラメータを適宜補正してステップＳ４にて行った予測を修正する処理を行う。

まず、車載用障害物検出装置は、図４に示すように、ステップＳ９において、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間幅δ以上早い時刻で障害物がセンサ２２のセンシング範囲内に出現したか否かを判定する。この状況は、障害物が死角に存在している最中に自車両１０が減速した場合や、当該障害物が加速した場合が考えられる。

車載用障害物検出装置は、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間δ以上早い時刻で障害物がセンサ２２のセンシング範囲内に出現したものと判定した場合には、ステップＳ１０において、障害物が死角に存在している最中に自車両１０が減速したか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、障害物が死角に存在している最中に自車両１０が減速したものと判定した場合には、予測が正確であったものと判定し、補正することなくそのまま一連の処理を終了する。

一方、車載用障害物検出装置は、障害物が死角に存在している最中に自車両１０が減速していないものと判定した場合には、障害物が死角に存在している最中に加速したものと判定し、予測に用いるパラメータを補正する。

具体的には、車載用障害物検出装置は、ステップＳ１１において、障害物が死角に進入した時刻ｔと、当該障害物が第２のセンサ２２によって検出された時刻ｔ１と、死角内における当該障害物の移動距離Ｄとに基づいて、当該障害物の加速度ＳＣ（ｔ）を算出し、この加速度ＳＣ（ｔ）と、ステップＳ４にて用いた相対加速度ΔＶ（ｔ）とに基づいて、補正係数ＲＡを算出する。例えば、この補正係数ＲＡは、次式（２）によって求めることができる。車載用障害物検出装置は、この補正係数ＲＡを、次回の予測値に反映させる。なお、補正係数ＲＡの初期値は、“１”である。

ＲＡ＝ＳＣ（ｔ）／ΔＶ（ｔ）・・・（２）
車載用障害物検出装置は、補正係数ＲＡを算出した後、一連の処理を終了する。

また、車載用障害物検出装置は、ステップＳ９における判定の結果、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間δ以上早い時刻で障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現していないものと判定した場合には、まず、ステップＳ１２において、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間δ以上且つ所定の時間ＧＴ以下だけ遅い時刻で障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現したか否かを判定する。この状況は、障害物が減速した場合や、当該障害物が死角に存在している最中に自車両１０が加速した場合が考えられる。

車載用障害物検出装置は、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間δ以上且つ所定の時間ＧＴ以下だけ遅い時刻で障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現したものと判定した場合には、ステップＳ１３において、障害物が死角に存在している最中に自車両１０が加速したか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、障害物が死角に存在している最中に自車両１０が加速したものと判定した場合には、予測が正確であったものと判定し、補正することなくそのまま一連の処理を終了する。

一方、車載用障害物検出装置は、障害物が死角に存在している最中に自車両１０が加速していないものと判定した場合には、障害物が加速したものと判定し、予測に用いるパラメータを補正する。

具体的には、車載用障害物検出装置は、ステップＳ１４において、障害物が死角に進入した時刻ｔと、当該障害物が第２のセンサ２２によって検出された時刻ｔ１と、死角内における当該障害物の移動距離Ｄとに基づいて、当該障害物の加速度ＳＣ（ｔ）を算出し、この加速度ＳＣ（ｔ）と、ステップＳ４にて用いた相対加速度ΔＶ（ｔ）とに基づいて、補正係数ＲＡを算出する。この処理は、ステップＳ１０と同様である。車載用障害物検出装置は、補正係数ＲＡを算出した後、一連の処理を終了する。

さらに、車載用障害物検出装置は、ステップＳ１２における判定の結果、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間δ以上且つ所定の時間ＧＴ以下だけ遅い時刻で障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現していないものと判定した場合には、ステップＳ１５において、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間ＧＴ以上遅くなっても障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現していないか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間ＧＴ未満の時刻で障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現していたものと判定した場合には、図３中ステップＳ４からの処理を繰り返す。

一方、予測した時刻ｔ＋ｔ１よりも所定の時間ＧＴ以上遅くなっても障害物が第２のセンサ２２のセンシング範囲内に出現していないものと判定した場合には、障害物が死角に存在している最中に、自車両１０と当該障害物との相対的な位置関係が変化せず、常に自車両１０と当該障害物とが並走している状況であるものと考えられる。このような場合、車載用障害物検出装置においては、自車両１０と当該障害物との相対的な位置関係の変化を直接的に捉えることは困難であり、死角内挙動予測装置２５による予測は不可能となる。

そこで、車載用障害物検出装置は、ステップＳ１６において、障害物位置算出装置２４により、障害物が自車両１０に対して最も距離が近い危険な位置にあるものとして、障害物の位置を仮想的に設定する。そして、車載用障害物検出装置は、特に図示しないが、図３中ステップＳ５乃至ステップＳ８と同様の警報動作を行う。

続いて、車載用障害物検出装置は、ステップＳ１７において、第１のセンサ２１または第２のセンサ２２によって障害物についての新たな検出があるか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、これら２つのセンサ２１，２２によって障害物についての新たな検出がないものと判定した場合には、ステップＳ１６からの処理を繰り返し、常時、障害物が危険な位置にあるものとして、障害物の位置を仮想的に設定する。

一方、車載用障害物検出装置は、第１のセンサ２１または第２のセンサ２２によって障害物についての新たな検出があるものと判定した場合には、何れのセンサで障害物についての新たな検出があるのかを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、障害物について第２のセンサ２２による検出はないが、第１のセンサ２１による検出があるものと判定した場合には、ステップＳ１９において、ステップＳ１６にて設定した内容をリセットし、障害物の位置を第１のセンサ２１によって現実に検出された位置に設定した後、図３中ステップＳ４からの処理を繰り返す。

一方、車載用障害物検出装置は、障害物について第１のセンサ２１による検出がないものと判定した場合には、ステップＳ２０において、障害物が第２のセンサ２２によって検出された後、死角内に進入したか否かを判定する。

そして、車載用障害物検出装置は、障害物が第２のセンサ２２によって検出された後、死角内に進入していないものと判定した場合には、ステップＳ１８からの処理を繰り返す一方で、障害物が第２のセンサ２２によって検出された後、死角内に進入したものと判定した場合には、ステップＳ１９へと処理を移行し、障害物の位置を第１のセンサ２１によって現実に検出された位置に設定した後、図３中ステップＳ４へと処理を移行することになる。

車載用障害物検出装置は、以上のような一連の処理を経ることにより、第１のセンサ２１または第２のセンサ２２のうち、一のセンサによって検出した障害物の挙動に基づいて、死角内における障害物の挙動を予測することができる。

以上詳細に説明したように、第１の実施の形態として示した車載用障害物検出装置は、センシング範囲が互いに重複しない複数のセンサ２１，２２のうち一のセンサのセンシング範囲内に存在する障害物の挙動を観測し、観測した障害物の挙動に基づいて、一のセンサのセンシング範囲と他のセンサのセンシング範囲との間の領域である死角内における障害物の挙動を予測する。これにより、この車載用障害物検出装置は、本来センサ２１，２２では検出できない死角内における障害物の存在を予測することができ、安全性をより向上させることができる
また、この車載用障害物検出装置は、画像処理装置２３及び障害物位置算出装置２４を用いて、障害物が一のセンサのセンシング範囲から逸脱して他のセンサのセンシング範囲内に進入したときに、予測に基づく障害物の位置と他のセンサによって検出された実際の障害物の位置とに差が生じている場合には、この差に基づいて死角内挙動予測装置２５の予測に用いるパラメータを補正する。これにより、車載用障害物検出装置は、次回以降の障害物に対する予測を正確に行うことができる。

さらに、この車載用障害物検出装置は、障害物について予想外の挙動があった場合であって死角内挙動予測装置２５による予測が不可能となった場合には、画像処理装置２３及び障害物位置算出装置２４を用いて、障害物の位置を、例えば自車両１０に対して最も距離が近い危険な位置といった所定の位置に仮想的に設定することにより、障害物の挙動が予測ができない状況であっても、危険を回避することが可能となる。

さらにまた、この車載用障害物検出装置は、死角内挙動予測装置２５によって予測した障害物の位置と、例えばウィンカ操作等に基づく自車両１０の挙動とに基づいて、警報動作を適宜行うことから、運転者に対して適切に注意を喚起することができる。

（第２の実施形態）
次に、本発明を適用した第２の実施の形態の車載用障害物検出装置について説明する。本実施形態の車載用障害物検出装置は、第１の実施の形態における予測パラメータの補正過程において、極端な障害物の挙動に関しては補正しないようにするものである。以下、本実施形態の車載用障害物検出装置に特徴的な部分を中心に説明し、第１の実施の形態と同様の部分については、同一の符号及び同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

図６に示すように、本実施形態の車載用障害物検出装置は、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２、画像処理装置２３、障害物位置算出装置２４、死角内挙動予測装置２５の他、死角内挙動予測装置２５による予測に用いるパラメータの補正を禁止する補正禁止手段であるパラメータ補正禁止装置２６を備えて構成される。

パラメータ補正禁止装置２６は、障害物が一のセンサのセンシング範囲から逸脱して他のセンサのセンシング範囲内に進入したときに、死角内挙動予測装置２５の予測に基づく障害物の位置と他のセンサによって検出された実際の障害物の位置とに差が生じている場合に、その差の度合いに応じて、死角内挙動予測装置２５による予測に用いるパラメータの補正を禁止するか否かを判定するものである。すなわち、死角内挙動予測装置２５の予測に基づく障害物の位置と他のセンサによって検出された実際の障害物の位置との差が極端に大きい場合は、死角内における障害物の移動変化率が極端に大きい特異的なケースと判断できるので、パラメータ補正禁止装置２６は、このような場合には、死角内挙動予測装置２５による予測に用いるパラメータの補正を禁止するようにしている。そして、パラメータ補正禁止装置２６は、パラメータの補正を禁止するか否かを示す制御信号を死角内挙動予測装置２５に供給する。

以上のような本実施形態の車載用障害物検出装置では、自車両１０に対する障害物の存在を検出するために、基本的には先に図３及び図４に示した一連の処理と同様の処理を行うが、パラメータ補正禁止装置２６によるパラメータ補正の是非を判定する処理が付加される。

具体的には、本実施形態の車載用障害物検出装置では、図４中ステップＳ１１又はステップＳ１４において、補正係数ＲＡを算出した後、そのまま終了するのではなく、図７に示す処理が実行される。

すなわち、車載用障害物検出装置は、同図に示すように、ステップＳ３１において、パラメータ補正禁止装置２６により、算出された補正係数ＲＡが予め設定してある所定値ＸＸよりも大きいか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、算出した補正係数ＲＡが予め設定してある所定値ＸＸよりも大きいものと判定した場合には、ステップＳ３２へと処理を移行し、現行の補正係数（前回の処理で算出された補正係数）ＲＡ０の値を変更せずに、そのまま一連の処理を終了する。すなわち、車載用障害物検出装置は、算出した補正係数ＲＡが所定値ＸＸよりも大きい場合には、当該補正係数ＲＡをパラメータの補正に反映させることなく処理を終了させる。

一方、車載用障害物検出装置は、算出した補正係数ＲＡが予め設定してある所定値ＸＸ未満であると判定した場合には、ステップＳ３３へと処理を移行し、新たな補正係数ＲＡＮを算出してこれをパラメータの補正に反映させる。具体的には、車載用障害物検出装置は、現行の補正係数（前回の処理で算出された補正係数）ＲＡ０と、今回算出した補正係数ＲＡとを用いて、新たな補正係数ＲＡＮを次式（３）によって求める。そして、この新たな補正係数ＲＡＮを用いて、死角内挙動予測装置２５による予測に用いるパラメータを補正する。

ＲＡＮ＝（ＲＡ０＋ＲＡ）／２・・・（３）
車載用障害物検出装置は、以上のような一連の処理を経ることにより、パラメータ補正禁止装置２６によるパラメータ補正の是非についての判定を行った上で、死角内における障害物の挙動を予測することができる。

以上詳細に説明したように、本実施形態の車載用障害物検出装置では、障害物の移動変化率が極端に大きい特異的なケースでは、パラメータ補正禁止装置２６が死角内挙動予測装置２５による予測に用いるパラメータの補正を禁止するようにしているので、このような特異的なケースが生じた場合にも不用意にパラメータを補正してしまって却って予測を悪化させるといった不都合を未然に回避することができる。

（第３の実施形態）
次に、本発明を適用した第３の実施の形態の車載用障害物検出装置について説明する。本実施形態の車載用障害物検出装置は、障害物についての予測した挙動と実際の挙動との間に大きなずれが頻繁に生じているかどうかを判定して、これに基づきシステム異常の有無の診断を行うようにしたものである。以下、本実施形態の車載用障害物検出装置に特徴的な部分を中心に説明し、第１の実施の形態や第２の実施形態と同様の部分については、同一の符号及び同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

図８に示すように、本実施形態の車載用障害物検出装置は、第１のセンサ２１及び第２のセンサ２２、画像処理装置２３、障害物位置算出装置２４、死角内挙動予測装置２５の他、当該車載用障害物検出装置におけるシステムの異常の有無を診断する診断手段であるセンシング診断装置２７を備えて構成される。

センシング診断装置２７は、死角内挙動予測装置２５の予測に基づく障害物の位置と、実際にセンサ２１，２２によって観測される障害物の位置とに大きな差が頻繁に生じているかどうかを判定して、その判定結果に基づいてシステムの異常の有無を診断する。そして、このセンシング診断装置２７は、診断した結果を示す制御信号を死角内挙動予測装置２５に供給する。

このような車載用障害物検出装置は、自車両１０に対する障害物の存在を検出するために、基本的には先に図３及び図４に示した一連の処理、または図３、図４及び図７に示した一連の処理と同様の処理を行うが、これら処理を終了した後に、バックグラウンドの処理として、センシング診断装置２７によるシステムの診断を行う。

具体的には、車載用障害物検出装置は、図９に示すように、ステップＳ５１において、センシング診断装置２７により、算出した補正係数ＲＡの変化率の標準偏差を算出し、ステップＳ５２において、算出した標準偏差が予め設定してある数値Σよりも大きいか否かを判定する。

ここで、車載用障害物検出装置は、算出した標準偏差が予め設定してある数値Σよりも大きくないものと判定した場合には、システムに異常はないものと判定し、一連の処理を終了する。

一方、車載用障害物検出装置は、算出した標準偏差が予め設定してある数値Σよりも大きいものと判定した場合には、予測値が常時大きく変動している状況であると考えられることから、システムに異常があるものと判定する。

そして、車載用障害物検出装置は、ステップＳ５３において、異常がある旨を運転者に報知すべく所定の警報動作を行い、ステップＳ５４において、システムを停止させ、一連の処理を終了する。

車載用障害物検出装置は、このような一連の工程を経ることにより、センシング診断装置２７によるシステムの診断を行うことができる。

以上詳細に説明したように、本実施形態の車載用障害物検出装置では、センシング診断装置２７によるバックグラウンド的な処理として、障害物についての予測した挙動と実際の挙動との間に大きなずれが頻繁に生じているかどうかが判定されて、これに基づいてシステムに異常が生じているかどうかが診断されるようになっているので、例えばセンサ２１，２２の故障等に起因するシステムの異常動作を迅速に把握することができ、システムの信頼性を向上させることができる。

以上、本発明の実施の形態について具体的に説明したが、本発明が上述した実施の形態に限定されるものではないことは勿論である。例えば、上述した各実施の形態では、２つのセンサ２１，２２を用いて障害物の存在を検出するものとして説明したが、本発明は、３つ以上のセンサを用いる場合であっても適用することができる。

また、上述した各実施の形態では、車載用障害物検出装置を構成する各部が恰も物理的に別個の装置であるものとして説明したが、本発明は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）等によって実行可能なソフトウェアとして構成することもできることは勿論である。その他、本発明は、上述した実施の形態以外の形態であっても、当該本発明に係る技術的思想を逸脱しない範囲であれば、設計等に応じて種々の変更が可能であることはいうまでもない。

第１の実施の形態の車載用障害物検出装置の構成を示すブロック図である。自車両の中心を原点とする２次元直交座標上での障害物としての追越車両の位置を算出する様子を説明するための図である。第１の実施の形態の車載用障害物検出装置で自車両に対する障害物の存在を検出する際の一連の処理を説明するフローチャートである。第１の実施の形態の車載用障害物検出装置で自車両に対する障害物の存在を検出する際の一連の処理を説明するフローチャートである。障害物としての追越車両が死角に進入してから自車両の前方をセンシング範囲とするセンサのセンシング範囲内に出現するまでの時間を算出する様子を説明するための図である。第２の実施の形態の車載用障害物検出装置の構成を示すブロック図である。第２の実施の形態の車載用障害物検出装置においてパラメータ補正の是非についての判定を行う際の一連の処理を説明するフローチャートである。第３の実施の形態の車載用障害物検出装置の構成を示すブロック図である。第３の実施の形態の車載用障害物検出装置においてシステムの診断を行う際の一連の処理を説明するフローチャートである。

符号の説明

１０自車両
２１，２２センサ
２３画像処理装置
２４障害物位置算出装置
２５死角内挙動予測装置
２６パラメータ補正禁止装置
２７センシング診断装置
３０追越車両

Claims

センシング範囲が互いに重複しない複数のセンサを用いて自車両に対する障害物の存在を検出する車載用障害物検出装置において、
前記複数のセンサのうち一のセンサのセンシング範囲内に存在する障害物の挙動を観測する障害物挙動観測手段と、
前記障害物挙動観測手段によって観測された前記障害物の挙動に基づいて、前記一のセンサのセンシング範囲と他のセンサのセンシング範囲との間の領域である死角内における前記障害物の挙動を予測する死角内挙動予測手段とを備え、
前記死角内挙動予測手段は、前記障害物が一のセンサのセンシング範囲から逸脱して他のセンサのセンシング範囲内に進入したときに、当該死角内挙動予測手段の予測に基づく前記障害物の位置と、実際に前記他のセンサによって観測される前記障害物の位置とに差が生じている場合には、この差に基づいて予測に用いるパラメータを補正することを特徴とする車載用障害物検出装置。
前記死角内挙動予測手段の予測に基づく前記障害物の位置と実際に前記他のセンサによって観測される前記障害物の位置との差が極端に大きいと判断される場合に、前記死角内挙動予測手段による予測に用いるパラメータの補正を禁止する補正禁止手段を備えることを特徴とする請求項１に記載の車載用障害物検出装置。
前記障害物挙動観測手段は、前記死角内挙動予測手段による予測が不可能な場合には、前記障害物の位置を所定の位置に仮想的に設定することを特徴とする請求項１又は２に記載の車載用障害物検出装置。
前記死角内挙動予測手段の予測に基づく前記障害物の位置と、実際に前記他のセンサによって観測される前記障害物の位置とに大きな差が頻繁に生じているかどうかを判定して、その判定結果に基づいてシステムの異常の有無を診断する診断手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３の何れか１項に記載の車載用障害物検出装置。